In this paper, a group replacement policy based on a failure count is analysed. For a group of identical repairable units, a maintenance policy is performed with two phase considerations: a repair interval phase and a waiting interval phase. Each unit undergoes minimal repair at failure during the repair interval. Beyond the interval, no repair is made until a number of failures. The expected cost rate expressions under the policy is derived. A method to obtain the optimal values of decision variables are explored. Numerical examples are given to demonstrate the results.
Background : Medical equipments take a very important role in diagnosis and treatment of disease in modern medicine and effective maintenance of the equipments is a necessary to provide a good health care to the public. After developing a new QC program for effective maintenance of medical equipments and practicing it for a year, we report the results of the new program. Methods : The maintenance data of 9 equipments in 8 categories including a CT Scanner were analyzed with regard to the parts responsible for most frequent failure and cause of the failure. After learning the most frequent failure part and cause of the failure, we developed a new QC program that emphasizes preventive maintenance of the most frequent failure part. We compared the number of failure per year and active rate of each equipment before and after the adoption of the new QC program. Results : The average number of failure per year per equipment was 20.7 before and it decreased by 43% to 11.9 after adoption of the new QC program. The average active rate of the equipments was 92.6% before and it increased by 3.2% to 95.8% after adoption of the new program. Conclusions : The practice of the new QC program appears very useful as it decreased the failure rate and increased the active rate of the equipments.
Two full-scale, precast, pretensioned box girders were subjected to shear-dominated loading, one under monotonic loads to failure and the other subjected to one-half million cycles of fatigue loads followed by monotonic ultimate loads. The number of cycles was selected to allow for comparison with previous research. The fatigue loads were applied in combination with occasional overloads. In the present study, fatigue loading reduced the shear capacity by only six percent compared to the capacity under monotonic loading. However, previous research on flexure-dominated girders subjected to the same number of repeated loads showed that fatigue loading changed the mode of failure from flexure to shear/flexure and the girder capacity dropped by 14 percent. The comparison of the measured data with calculated shear capacity from five different theoretical methods showed that the ACI code method, the compression field theory, and the modified compression field theory led to reasonable estimates of the shear strength. The truss model led to an overly conservative estimate of the capacity.
Storage system often applies erasure codes to protect against disk failure and ensure system reliability and availability. Liberation code that is a type of coding scheme has been widely used in many storage systems because its encoding and modifying operations are efficient. However, it cannot effectively achieve fast recovery from single disk failure in storage systems, and has great influence on recovery performance as well as response time of client requests. To solve this problem, in this paper, we present HRSF, a Hybrid Recovery method for solving Single disk Failure. We present the optimal algorithm to accelerate failure recovery process. Theoretical analysis proves that our scheme consumes approximately 25% less amount of data read than the conventional method. In the evaluation, we perform extensive experiments by setting different number of disks and chunk sizes. The results show that HRSF outperforms conventional method in terms of the amount of data read and failure recovery time.
The probability of failure is used to analyze the reliability of three dimensional slope failure, instead of conventional factor of safety. The strength parameters are assumed to be normal variated and beta variated. These are interval estimated under the specified confidence level and maximum likelihood estimation. The pseudonormal and beta random variables are generated using the uniform probability transformation method according to central limit theorem and rejection method. By means of a Monte-Carlo Simulation, the probability of failure is defined as; Pf=M/N N : Total number of trials M : Total number of failures Some of the conclusions derived from the case study include; 1. Three dimensional factors of safety are generally much higher than 2-D factors of safety. However situations appear to exist where the 3-D factor of safety can be lower than the 2-D factor of safety. 2. The F3/F2 ratio appears to be quite sensitive to c and ${\phi}$ and to the shape of the 3-D shear surface and the slope but not to be to the unit weight of soil. 3. In cases that strength parameters are assumed to be normal variated and beta variated, the relationships between safety factor and the probability of failure are fairly consistent, regardless of the shape of the 3-D shear surface and the slope. 4. As the c-value is increased, the probability of failure for the same safety factor is increased and as the ${\phi}-value$ is increased, the probability of failure for the same safety factor is decreased.
International Journal of Reliability and Applications
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제4권2호
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pp.79-95
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2003
Manufacturers collect and analyze field reliability data to enhance the quality and reliability of their products and to improve customer satisfaction. To reduce the data collecting and maintenance costs, the amount of data maintained for evaluating product quality and reliability should be minimized. With this in mind, some industrial companies assemble warranty databases by gathering data from different sources for a particular time period. This “marginal count failure data” does not provide (i) the number of failures by when the product entered service, (ii) the number of failures by product age, or (iii) information about the effects of the operating season or environment. This article describes a method for estimating age-based claim rates from marginal count failure data. It uses covariates to identify variations in claims relative to variables such as manufacturing characteristics, time of manufacture, operating season or environment. A Poisson model is presented, and the method is illustrated using warranty claims data for two electrical products.
This research proposes comprehensive models for analyzing common cause failures (CCF) due to cumulative shocks and to assess system reliability under the CCF. The proposed cumulative shock models are based on the binomial failure rate (BFR) model. Six kinds of models are proposed so as to explain diverse cumulative shock phenomena. The models are composed of the initial failure probability, shape parameter, and the total shock number. Some parameters of the proposed models can not be explicitly estimated, so we adopt the Expectation-maximization (EM) algorithm in order to obtain the maximum likelihood estimator (MLE) for the parameters. By estimating the parameters for the cumulative shock models, the system reliability with CCF can be assessed sequentially according to the number of cumulative shocks. The result can be utilizes in dynamic probabilistic safety assessment (PSA), aging studies, or risk management for nuclear power plants. Replacement or maintenance policies can also be developed based on the proposed model.
The maintenance cost in K Steelworks has been continuously increased in proportion to the production cost. However, there seems to be a possibility of reducing cost through the optimization of maintenance actions. The failure types of the equipment in steelworks ate various with different failure cost. Thus the failure rate and cost of each type of failures should be considered simultaneously when the optimum maintenance period is to be determined. It is considered that the equipment undergoes periodic replacement and a specified number of incomplete preventive maintenance actions are performed during a replacement period. Assuming that the time to failure follows a Weibull distribution, the parameters of the failure rate are estimated using the maximum likelihood estimation. The optimal replacement period is determined to minimize the average cost per unit time. As the result of analysis it is suggested that the existing maintenance period for a hot-rolling equipment can be extended significantly.
International Journal of Aeronautical and Space Sciences
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제18권3호
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pp.436-449
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2017
In this paper, the damage and failure behavior of triaxially braided textile composites was studied using progressive failure analysis. The analysis was performed at both micro and meso-scales through iterative cycles. Stress based failure criteria were used to define the failure states at both micro- and meso-scale models. The stress-strain curve under uniaxial tensile loading was drawn based on the load-displacement curve from the progressive failure analysis and compared to those by test and computational results from reference for verification. Then, the detailed failure initiation and propagation was studied using the verified model for both tensile and compression loading cases. The failure modes of each part of the model were assessed at different stages of failure. Effect of ply stacking and number of unit cells considered were then investigated using the resulting stress-strain curves and damage patterns. Finally, the effect of matrix plasticity was examined for the compressive failure behavior of the same model using elastic, elastic - perfectly plastic and multi-linear elastic-plastic matrix properties.
reliability from components reliability. In this case, it assumes that components failure is mutually independent, but it may not true in real systems. In this study, the mean cost per unit time is computed as the ratio of mean life to the mean cost. The mean life is obtained by the reliability function under power rule model. The mean cost is obtained by the mathematical model based on the inspection interval. A heuristic method is proposed to determine the optimal number of redundant units and the optimal inspection interval to minimize the mean cost per unit time. The assumptions of this study are as following : First, in the load-sharing k-out-of-n:G system, total loads are applied to the system and shared by the operating components. Secondly, the number of failed components affects the failure rate of surviving components as a function of the total load applied. Finally, the relation between the load and the failure rate of surviving components is set by the power rule model. For the practical application of the above methods, numerical examples are presented.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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