The vehicle of urban transit is a complex system that consists of various electric, electronic, and mechanical equipments, and the maintenance cost of this complex and large-scale system generally occupies sixty percent of the LCC (Life Cycle Cost). For reasonable establishing of maintenance strategies, safety security and cost limitation must be considered at the same time. The concept of system reliability has been introduced and optimized as the key of reasonable maintenance strategies. For optimization, three preceding studies were accomplished; standardizing a maintenance classification, constructing RBD (Reliability Block Diagram) of VVVF (Variable Voltage Variable Frequency) urban transit, and developing a web based reliability evaluation system. Historical maintenance data in terms of reliability index can be derived from the web based reliability evaluation system. In this paper, we propose applying inverse problem analysis method and hybrid neuro-genetic algorithm to system reliability optimization for using historical maintenance data in database of web based system. Feed-forward multi-layer neural networks trained by back propagation are used to find out the relationship between several component reliability (input) and system reliability (output) of structural system. The inverse problem can be formulated by using neural network. One of the neural network training algorithms, the back propagation algorithm, can attain stable and quick convergence during training process. Genetic algorithm is used to find the minimum square error.
계수형 데이터를 이용하여 신뢰도를 추정하는 방법은 원자력 설비, 의약품, 우주발사체 등과 같은 다양한 시스템의 신뢰도 평가에 사용되고 있다. 본 논문은 모수 추정법을 포함하여 문헌에 공개된 신뢰도 추정방법에 대한 샘플 수 및 샘플링 시점 수 변화에 대한 정확성의 민감도를 분석하고 비교한 결과를 제시한다. 또한 민감도 분석 결과를 이용하여 각 추정 방법의 정확성을 향상시키기 위한 방안을 제시하였다.
International Journal of Reliability and Applications
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제12권2호
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pp.123-129
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2011
Due to restriction of vehicle emissions and high demand for fossil fuels nowadays, car manufacturers around the world are looking into alternative ways in introducing new car model that would vastly captured the market. Thus, Electric Vehicle (EV) has been further developed to take the advantage of the current global issues on price of fossil fuels and impact on the environment. Since car battery plays the crucial role on the overall performance of EV, many researchers have been working on improving the component. This paper focused on the reliability of EV battery which involves recognizing failure types, testing method and life prediction method. By focusing on these elements, the reliability feature being identified and as a result the batteries life will be prolonged.
In this study, effective methods for reliability estimation and reliability-based design optimization(RBDO) are proposed using kriging metamodel and genetic algorithm. In our previous study, we proposed the accurate method for reliability estimation using two-staged kriging metamodel and genetic algorithm. In this study, the possibility of applying the previously proposed method to RBDO is investigated. The efficiency and accuracy of that method were much improved than those of the first order reliability method(FORM). Finally, the effective method for RBDO is proposed and applied to numerical examples. The results are compared to the existing RBDO methods and shown to be very effective and accurate.
International Journal of Reliability and Applications
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제5권2호
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pp.47-57
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2004
The market for used products is becoming more competitive and dealers of used products use warranty to promote sales as well as to provide assurance to customers. Offering warranty results in additional costs associated with warranty servicing. This cost can be reduced through actions such as overhaul and upgrade that improves the reliability of the item. This is worthwhile only if the cost of improvement is less than the reduction in the warranty servicing cost. This paper deals with two models to decide on the reliability improvement strategies for used items sold with FRW policy.
Park, Ik-Keun;Yoon, Jong-Hak;Ro, Sing-Nam;Seo, Seong-Won;Namkoong, Chai-Kwan
한국공작기계학회:학술대회논문집
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한국공작기계학회 2003년도 춘계학술대회 논문집
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pp.73-78
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2003
Ultrasonic measurement is one of important technologies in the lift-time maintenance of nuclear poler plant. Ultrasonic inspection system is consisted of the operator, equipment and procedure. The reliability of ultrasonic inspection system is affected by its ability. The performance demonstration round robin was conducted to quantify the capability of ultrasonic inspection for in-service. The small number of teams who employed procedures that met or exceeded ASME Sec. XI Code requirements detected the piping of nuclear power plant with various cracks to evaluate the capability of detection and sizing. In this paper, the statistical reliability assessment of ultrasonic nondestructive inspection data using Monte Carlo simulation is presented. The results of the probability of detection (POD) analysis using Monte Carlo simulation are compared to these of logistic probability model. In these results, Monte Carlo simulation was found to be very useful to the reliability assessment f3r the small hit/miss data sets.
Since randomness and uncertainties of design parameters are inherent, the robust design has gained an ever increasing importance in mechanical engineering. The robustness is assessed by the measure of performance variability around mean value, which is called as standard deviation. Hence, constraints in robust optimization problem can be approached as probability constraints in reliability based optimization. Then, the FOSM (first order second moment) method or the AFOSM (advanced first order second moment) method can be used to calculate the mean values and the standard deviations of functions describing constraints and object. Among two methods, AFOSM method has some advantage over FOSM method in evaluation of probability. Nevertheless, it is difficult to obtain the mean value and the standard deviation of objective function using AFOSM method, because it requires that the mean value of function is always positive. This paper presented a special technique to overcome this weakness of AFOSM method. The mean value and the standard deviation of objective function by the proposed method are reliable as shown in examples compared with results by FOSM method.
The importance of reliability engineering has increased in recent years. Many studies have been carried out into reliability in a variety of research domains, largely focused on industrial engineering, mechanical engineering, electronics engineering, materials engineering and statistical science. However, most of these studies were carried out without collaboration between different areas of study. Here, we analyze research papers and patents regarding reliability that were published during the past five years, and describe core trends in the development of reliability technology from a multidisciplinary perspective.
This paper presents a design methodology for determining configurations of slider air bearings considering the randomness of the air-bearing surface (ABS) geometry by using the iSIGHT. A reliability-based design optimization (RBDO) problem is formulated to minimize the variations in the mean values of the flying heights from a target value while satisfying the desired probabilistic constraints keeping the pitch and roll angles within a suitable range. The reliability analysis is employed to estimate how the fabrication tolerances of individual slider parameters affect the final flying attitude tolerances. The proposed approach first solves the deterministic optimization problem. Then, beginning with this solution, the RBDO is continued with the reliability constraints affected by the random variables. Reliability constraints overriding the constraints of the deterministic optimization attempt to drive the design to a reliability solution with minimum increase in the objective. The simulation results of the RBDO are listed in comparison with the values of the initial design and the results of the deterministic optimization, respectively. To show the effectiveness of the proposed approach, the reliability analyses are simply carried out by using the mean value first-order second-moment (MVFO) method. The Monte Carlo simulation of the RBDO's results is also performed to estimate the efficiency of the proposed approach. Those results are demonstrated to satisfy all the desired probabilistic constraints, where the target reliability level for constraints is defined as 0.8.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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