Journal of the Korean institute of surface engineering
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v.38
no.6
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pp.216-226
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2005
Pb-Free Technology was born with environmental problems of electronic component, Being connected by big and small project of every country. Also, in each country environment is connected and various standards of IEC, ISO, MIL, JIS, KS, JEDEC, EIAJ etc. All products can divide at solder part and finishing part These can tested each and synthetically divide. This research is reliability evaluation for three kind of ph-free SnCu solder plating solution and it's deposit. First, executed analysis about Pure Sn, SnCu solutions and plating surface by way similar to other plating solution analysis. Next, executed reliability about test method and equipment for reliable analyzer system construction. Next, data comparison and estimation, main estimation test method and item's choice. In this paper the systematic surface analysis and reliability for plating solutions and it's deposit in metal surface finishing processes could be shown.
Transactions of the Korean Society of Automotive Engineers
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v.20
no.2
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pp.1-7
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2012
A Failure data from operating condition includes various failures. Reliability evaluation by operating condition is more correct than test condition. Additional, the evaluation result by operating condition is widely used for quality assurance, forecasting amount of manufacturing at EOL. To discover valuable things from the failure data, arrangement of the failure data and information technique to handle data is needed among many failure data. This paper introduces a reliability prediction program to solve this problem based on the failure. And new technologies for parameters estimation with method of Graphic-Wizard-Parameters-Estimation and Genetic Algorithm are introduced.
Yun, Kyungsu;Park, Ji Kyu;Ahn, Jae Young;Kwon, Jae Kyun
ETRI Journal
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v.40
no.1
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pp.101-110
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2018
In wireless positioning systems using range measurements non-line-of-sight (NLOS) links cause estimation errors. Several studies have attempted to improve the positioning performance by mitigating these NLOS errors. These studies, however, have focused on the performance of a dataset consisting of three or more links. Therefore, measurement errors induced by links are averaged, and a reliable link is not fully utilized in the dataset. This paper proposes a Link Reliability based on Range Measurement (LRRM) scheme, which specifies the relative reliability of each link using residuals. The link reliability becomes the input to a Link Residual Weighting (LRW) scheme, which is also proposed as a weighted positioning scheme. Moreover, LRRM and LRW constitute new turbo positioning, where the estimation errors are reduced considerably by iterative updates.
International Journal of Reliability and Applications
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v.18
no.2
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pp.83-98
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2017
Stress-strength reliability problems arise frequently in applied statistics and related fields. In the context of reliability, the stress-strength model describes the life of a component, which has a random strength X and is subjected to random stress Y. The component fails at the instant that the stress applied to it exceeds the strength and the component will function satisfactorily whenever X > Y. The problem of estimation the reliability parameter in a stress-strength model R = P[Y < X], when X and Y are two independent two-parameter Lindley random variables is considered in this paper. The maximum likelihood estimator (MLE) and Bayes estimator of R are obtained. Also, different confidence intervals of R are obtained. Simulation study is performed to compare the different proposed estimation methods. Example in real data is used as practical application of the proposed procedure.
International Journal of Reliability and Applications
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v.2
no.1
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pp.27-36
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2001
This Paper proposes a new methodology for assessing the reliability of an accident management, which Is based on the reliability physics and the scheme to generate dynamic event tree. The methodology consists of 3 main steps: screening; uncertainty propagation; and probability estimation. Sensitivity analysis is used for screening the variables of significance. Latin Hypercube sampling technique and MAAP code are used for uncertainty propagation, and the dynamic event tree generation method is used for the estimation of non-success probability of implementing an accident management strategy. This approach is applied in assessing the non-success probability of implementing a cavity flooding strategy, which is to supply water into the reactor cavity using emergency fire systems during the sequence of station blackout at the reference plant.
International Journal of Reliability and Applications
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v.14
no.2
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pp.79-96
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2013
Exponential distribution plays a key role in engineering reliability and its applications. The exponential failure model has been studied for years. This article introduces two new preliminary test estimators for the reliability function (R(t)) in complete and censored samples from the exponential model with the use of a prior estimation (${\theta}_0$) of the mean (${\theta}$). The proposed preliminary test estimators are studied and compared numerically with the existing estimators. Computer-intensive calculations for bias and relative efficiency show that for, different values of levels of significance and for varying constants involved in the proposed estimators, the proposed estimators are far better than classical and existing estimators.
International Journal of Reliability and Applications
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v.14
no.2
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pp.97-105
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2013
A stress-strength model is formulated for a multi-component system consisting of k identical components. The k components of the system with random strengths ($X_1$, $X_2$, ${\ldots}$, $X_k$) are subjected to one of the r random stresses ($X_{k+1}$, $X_{k+2}$, ${\ldots}$, $X_{k+r}$). The estimation of system reliability based on maximum likelihood estimates (MLEs) and Bayes estimators in k component system are obtained when the system is either parallel or series with the assumption that strengths and stresses follow exponential distribution. A simulation study is conducted to compare MLE and Bayes estimator through the mean squared errors of the estimators.
In this paper the estimation of the parameters as well as survival and hazard functions are presented for the two-parameter Pareto distribution by using Bayesian and non-Bayesian approaches under upper record values. Maximum likelihood estimation (MLE) and interval estimation are derived for the parameters. Bayes estimators of reliability performances are obtained under symmetric (Squared error) and asymmetric (Linex and general entropy (GE)) losses, when two parameters have discrete and continuous priors, respectively. Finally, two numerical examples with real data set and simulated data, are presented to illustrate the proposed method. An algorithm is introduced to generate records data, then a simulation study is performed and different estimates results are compared.
The Transactions of The Korean Institute of Electrical Engineers
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v.60
no.8
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pp.1547-1554
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2011
As process parameters scale, interconnect width are reduced rapidly while the current flowing through interconnects does not decrease in a proportional manner. This effect increases current density in metal interconnects which may result in poor reliability. Since RMS(root-mean-square) current limits are used to evaluate self-heating and short-time stress failures caused by high-current pluses, RMS current estimation is very important to guarantee the reliability of semiconductor systems. Hence, it is critical to estimate the current limits through interconnects earlier in semiconductor design stages. The purpose of this paper is to propose a fast, yet accurate RMS current estimation technique that can offer a relatively precise estimate by using closed-form equations. The efficiency and accuracy of the proposed method have been verified through simulations using HSPICE for a vast range of interconnect parameters.
Studies present a guide to parameter estimation of software reliability models using SAS JMP. In this paper, we consider only software reliability growth model(SRGM), where mean value function has a S-shaped growth curve, such as Yamada et al. model, and ohba inflection model. Besides these stochastic SRGM, deterministic SRGM's, by fitting Logistic and Gompertz growth curve, have been widely used to estimate the error content of software systems. Introductions or guide lines of JMP are concerned. Estimation of parameters of Yamada et al. model and Logistic model is accomplished by using JMP. The differences between Yamada et al. model and Logistic model is accomplished by using JMP. The differences between Yamada et al. model and Logistic model is discussed, along with the variability in the estimates or error sum of squares. This paper have shown that JMP can be an effective tool I these research.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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