The application of fault tree technique to the analysis of compressor failure is considered. The techniques involve the decomposition of the system into a logic diagram or fault tree in whichcertain basic or primary events lead to a specified top event which signifiss the total failure of the system. The fault trees are used to obtain miniumal cut sets from whichthe modes of system failure and, hence the reliability for the top event can be calculated. The method of constructing fault trees and the subsequent estimation of reliability of the system is illustrated through a compressor failure. FTA is roved to be efficient to investigate the compressor fault train.
This paper considers the problem of estimating paramaters of the bivariate exponential distribution with a loaction parameter for a two-component shared parallel system using component data from system-level life test terminated at the time of the prespecified number of system failure. In the system-level life testing, there are three patterns of failure types; 1) both component failed 2) both component censored 3) one is failed and the other is censored. In the third case, we assume that the failure time might be known or unknown. The maximum likelihood estimators are obtained for the case of known/unknown failure time when the other component is censored.
Communications for Statistical Applications and Methods
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제23권6호
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pp.467-478
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2016
The accelerated failure time model or accelerated life model relates the logarithm of the failure time linearly to the covariates. The parameters in the model provides a direct interpretation. In this paper, we review some newly developed practically useful estimation and inference methods for the model in the analysis of right censored data.
The application of fault tree technique to the analysis of compressor failure is considered. The techniques involve the decomposition of the system into a form of fault tree where certain basic events lead to a specified top event which signifies the total failure of the system. In this paper, fault trees are made by using fault train of screw type air compressor failure. The fault trees are used to obtain minimal cut sets from the modes of system failure and, hence the system failure rate for the top event can be calculated. The method of constructing fault trees and the subsequent estimation of reliability of the system is illustrated through compressor failure. It is proved that FTA is efficient to investigate the compressor failure modes and diagnose system.
In this paper, the response and failure of sharp-notched 6061-T6 aluminum alloy circular tubes with five different notch depths of 0.4, 0.8, 1.2, 1.6 and 2.0 mm subjected to cyclic bending were experimentally and theoretically investigated. The experimental moment-curvature relationship exhibits an almost steady loop from the beginning of the first cycle. And, the notch depth has almost no influence on its relationship. However, the ovalization-curvature relationship exhibits a symmetrical, increasing, and ratcheting behavior as the number of cycles increases. In addition, a higher notch depth of a tube leads to a more severe unsymmetrical trend of the ovalization-curvature relationship. Focusing on the aforementioned relationships, the finite element software ANSYS was used to continue the related theoretical simulation. Furthermore, the five groups of tubes tested have different notch depths, from which five unparallel straight lines can be observed from the relationship between the controlled curvature and the number of cycles required to produce failure in the log-log scale. Finally, a failure model was proposed to simulate the aforementioned relationship. Through comparison with the experimental data, the proposed model can properly simulate the experimental data.
Journal of Information Technology Applications and Management
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제23권4호
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pp.117-125
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2016
Software reliability in the software development process is an important issue. In infinite failure non-homogeneous Poisson process software reliability models, the failure occurrence rates per fault. can be presented constant, monotonic increasing or monotonic decreasing pattern. In this paper, the reliability software cost model considering decreasing intensity function was studied in the software product testing process. The decreasing intensity function that can be widely used in the field of reliability using power law process, log-linear processes and Musal-Okumoto process were studied and the parameter estimation method was used for maximum likelihood estimation. In this paper, from the software model analysis, we was compared by applying a software failure interval failure data considering the decreasing intensity function The decreasing intensity function model is also efficient in terms of reliability in the arena of the conservative model can be used as an alternating model can be established. From this paper, the software developers have to consider life distribution by preceding information of the software to classify failure modes which can be gifted to support.
For engineering, there are two major challenges in reliability analysis. First, to ensure the accuracy of simulation results, mechanical products are usually defined implicitly by complex numerical models that require time-consuming. Second, the mechanical products are fortunately designed with a large safety margin, which leads to a low failure probability. This paper proposes an efficient and high-precision adaptive active learning algorithm based on the Kriging surrogate model to deal with the problems with low failure probability and time-consuming numerical models. In order to solve the problem with multiple failure regions, the adaptive kernel-density estimation is introduced and improved. Meanwhile, a new criterion for selecting points based on the current Kriging model is proposed to improve the computational efficiency. The criterion for choosing the best sampling points considers not only the probability of misjudging the sign of the response value at a point by the Kriging model but also the distribution information at that point. In order to prevent the distance between the selected training points from too close, the correlation between training points is limited to avoid information redundancy and improve the computation efficiency of the algorithm. Finally, the efficiency and accuracy of the proposed method are verified compared with other algorithms through two academic examples and one engineering application.
Journal of Information Technology Applications and Management
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제25권4호
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pp.115-122
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2018
Software reliability has the greatest impact on computer system reliability and software quality. For this software reliability analysis, In this study, we compare and analyze the trends of the properties affecting the reliability according to the shape parameters of Erlang distribution based on the finite fault NHPP. Software failure time data were used to analyze software failure phenomena, the maximum likelihood estimation method was used for parameter estimation. As a result, it can be seen that the intensity function is effective because it shows a tendency to decrease with time when the shape parameters a = 1 and a = 3. However, the pattern of the mean value function showed an underestimation pattern for the true values when the shape parameters a = 1 and a = 2, but it was found to be more efficient when a = 3 because the error width from the true value was small. Also, in the reliability evaluation of the future mission time, the stable and high trend was shown when the shape parameters a = 1 and a = 3, but on the contrary, when a = 2, the reliability decreased with the failure time. Through this study, the property of finite fault NHPP Erlang model according to the change of shape parameter without existing research case was newly analyzed, and new research information that software developers can use as basic guideline was presented.
Reliability analysis of the components frequently starts with the data that manufacturer provides. If enough failure data are collected from the field operations, the reliability should be recomputed and updated on the basis of the field failure data. However, when the failure time record for a component contains only a few observations, all statistical methodologies are limited. In this case, where the failure records for multiple number of identical components are available, a valid alternative is combining all the data from each component into one data set with enough sample size and utilizing the useful information in the censored data. The ROK Navy has been operating multiple Patrol Killer Guided missiles (PKGs) for several years. The Korea Multi-Function Control Console (KMFCC) is one of key components in PKG combat system. The maintenance record for the KMFCC contains less than ten failure observations and a censored datum. This paper proposes a Bayesian approach with a Dirichlet mixture model to estimate failure time density for KMFCC. Trends test for each component record indicated that null hypothesis, that failure occurrence is renewal process, is not rejected. Since the KMFCCs have been functioning under different operating environment, the failure time distribution may be a composition of a number of unknown distributions, i.e. a mixture distribution, rather than a single distribution. The Dirichlet mixture model was coded as probabilistic programming in Python using PyMC3. Then Markov Chain Monte Carlo (MCMC) sampling technique employed in PyMC3 probabilistically estimated the parameters' posterior distribution through the Dirichlet mixture model. The simulation results revealed that the mixture models provide superior fits to the combined data set over single models.
비행체의 경우 운용 중에 센서 등의 고장이 발생하더라도 이를 극복하고 지속적으로 운용이 가능하게 설계하여야 한다. 이러한 비행체에는 중요 센서의 고장에 대비하여 대체 가능한 센서를 여분으로 장착하여 측정값에 대한 신뢰성을 확보하고 있다. 본 논문에서는 시뮬레이션을 통하여 적용 대상 터보제트엔진의 센서 측정값을 MIMO NARX 모델을 사용하여 센서 결함이 발생하더라도 상태추정을 통하여 대치 가능함을 보였고, HILS 장비에 적용할 수 있는 엔진 모델로 사용가능함을 보였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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