하중 발생과정에 따른 누적피해의 선형뿐만 아니라 비선형 거동을 해석할 수 있는 추계학적 확률모형이 수립되었다. 여러 종류의 피해강도함수를 도입하여 내용년수의 파괴확률과 비선형 누적피해의 거동이 자세히 해석되었다. 특히 본 연구에서는 저항한계를 임의의 분포함수를 갖는 확률변수로 취급하여 한계상태의 불확실성을 고려하였다. 또한 피복재에 대한 피해수준을 이용하여 처음으로 추계학적 확률모형을 경사제에 적용하였다. 실험 자료와의 비교를 통해 추정된 경사제 피복재에 대해 피해강도함수를 이용하여 내용년수에 따른 파괴확률과 비선형 누적피해의 거동을 해석하였다. 마지막으로 해석 결과를 이용하여 경사제 피복재의 보수 보강 시점과 최소한의 보수 보강규모를 정량적으로 산정할 수 있는 예방적 유지관리 방법을 제시하였다.
This paper considers the problem of longitudinal control of a platoon of automotive vehicles on a straight lane of a highway and proposes control laws in the event of loss of communication between the lead vehicle and the other vehicles in the platoon. Since safety plays a key role in the development of an Automated Highway System, fault-tolerant control is vital. In this paper, we develop a control algorithm in vehicle platooning and prove that this control algorithm is stable for certain class of faults such as parameter uncertainties. The performance of the controller is demonstrated through a series of simulations incorporating various vehicles and AHS faults. Results of simulation shows that the vehicles have good performance in spite of simple automotive and AHS failure, such as actuator failure,that is to say, engine input failure, communication failure between lead vehicle and the another vehicles.
Warranty claim data analysis is a useful tool for the manufacturer because it contains many useful informations regarding reliability of the product in the real-world environments. Because of the nature of uncertainty and the incompleteness of data, some bias patterns are observed on warranty claim rate known as 'spikes'. Two types of spikes are considered. One is due to manufacturing-related failures. The other is caused by customer's behavior. This paper proposes a model by considering two types of spikes. Warranty claim data is analyzed with the proposed model. To represent spikes observed on the early warranty period, we classify failures into manufacturing-related failures and usage-related failures. Uniform distribution is assumed for the time delayed to diagnose and report by customers. By reducing maximum value of the delayed time by customers, the proposed model characterizes customer's rush in the vicinity of the warranty expiration limit. Experimental results by using the real warranty claim data show that the proposed model is better than the existing one in respect to MSE(Mean Squared Error). Moreover it is expected to estimate the failure rate more realistically with proposed model because it considers the delayed time to diagnose and report by customers.
Communications for Statistical Applications and Methods
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제18권3호
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pp.277-286
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2011
Global companies can sell their products with dierent warranty periods based on location and times. Customers can select the length of warranty on their own if they pay an additional fee. In this paper, we consider the warranty period and the repair time limit as random variables. A two-dimensional warranty policy is considered with repair times and failure times. The repair times are considered within the repair time limit and the failure times are considered within the warranty period. Under the non-renewable warranty policy, we obtain the expected number of warranty services and their variances in the censored area by warranty period and repair time limit to conduct a warranty cost analysis. Numerical examples are discussed to demonstrate the applicability of the methodologies and results using field data based on the proposed approach in the paper.
In this paper, faults existing in a software system is classified into three types; simple, degenerative and regenerative faults. The reliability functions and failure rates of both a software module and system which have a mixture of such faults are obtained and the expected number of failures in the system after time T is also derived. Using the formulas obtained, a cost-reliability model and an efficient algorithm for optimal software release time are proposed via nonlinear programming formulation ; minimizing the total test cost with constraints on the failure rates of each module. Application of this model to several cases are presented and it appears to be more realistic.
Communications for Statistical Applications and Methods
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제6권1호
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pp.99-106
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1999
This paper considers an imperfect repair model for which the repairable system is maintained preventively at periodic times and is replaced by a new system when a predetermined number of preventive maintenance has been applied. our main objective of this is to determine the optimal number of preventive maintenances before the system is replaced and the optimal length of interval between two consecutive preventive maintenances under a new repair model which is referred to as an ineffective preventive maintenance. Such a model assumes a periodic preventive maintenance in which the system is effectively maintained with a certain probability. Otherwise the system is not improved at all after each maintenance and thus the failure rate remains the same as before. The criteria to determine the optimal number of preventive maintenances and length of period is the expected cost rate per unit time for an infinite time span. We give the explicit expressions for the expected cost rate per unit time. Some numerical examples are presented for illustrative purposes.
This paper presents a corrective maintenance model to determine either type of maintenance actions upon failure of the system. Types of maintenance actions considered are minimal repair and replacement. Minimal repair cost is assumed to be random, whereas replacement cost is fixed. A policy, B(t), which determines the type of maintenance action based on the estimated minimal repair cost when the system fails at time t is adopted. To obtain an optimal policy, an expected maintenance cost per unit time is derived and is minimized with respect to B(t).
Young, Patrick H.;Miller, Zachary K.;Gwasdacus, Jeffrey M.
접착 및 계면
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제21권1호
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pp.6-13
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2020
The objective of the current study is to characterize the long-term stability and efficacy of a structural adhesive assembly under static load. An apparatus was designed to be used in the Instron tensile test machine that would allow for real time modeling of the failure characteristics of an assembly utilizing a moisture- cure adhesive which was bonded to concrete. A regression model was developed that followed a linear - natural log function which was used to predict the expected life of the assembly. Evaluations at different curing times confirmed the structure was more robust with longer cure durations prior to loading. Finally, the results show that under the conditions the assembly was tested, there was only a small amount of inelastic creep and the regression models demonstrated the potential for a stable structure lasting several decades.
In this paper, we present a new way to derive the mean cycle time of the G/G/m failure prone queue when the loading of the system approaches to zero. The loading is the relative ratio of the arrival rate to the service rate multiplied by the number of servers. The system with low loading means the busy fraction of the system is low. The queueing system with low loading can be found in the semiconductor manufacturing process. Cluster tools in semiconductor manufacturing need a setup whenever the types of two successive lots are different. To setup a cluster tool, all wafers of preceding lot should be removed. Then, the waiting time of the next lot is zero excluding the setup time. This kind of situation can be regarded as the system with low loading. By employing absorbing Markov chain model and renewal theory, we propose a new way to derive the exact mean cycle time. In addition, using the proposed method, we present the cycle times of other types of queueing systems. For a queueing model with phase type service time distribution, we can obtain a two dimensional Markov chain model, which leads us to calculate the exact cycle time. The results also can be applied to a queueing model with batch arrivals. Our results can be employed to test the accuracy of existing or newly developed approximation methods. Furthermore, we provide intuitive interpretations to the results regarding the expected waiting time. The intuitive interpretations can be used to understand logically the characteristics of systems with low loading.
At recent times, an essential issue in the replacement of the old analogue I&C to computer-based digital systems in nuclear power plants becomes the quantitative software reliability assessment. Software reliability models have been successfully applied to many industrial applications, but have the unfortunate drawback of requiring data from which one can formulate a model. Software that is developed for safety critical applications is frequently unable to produce such data for at least two reasons. First, the software is frequently one-of-a-kind, and second, it rarely fails. Safety critical software is normally expected to pass every unit test producing precious little failure data. The basic premise of the rare events approach is that well-tested software does not fail under normal routine and input signals, which means that failures must be triggered by unusual input data and computer states. The failure data found under the reasonable testing cases and testing time for these conditions should be considered for the quantitative reliability assessment. We presented the quantitative reliability assessment methodology of safety critical software for rare failure cases in this paper.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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