A failure analysis of ammonia converter which suffered hydrogen attack in two years since its initial operating time was presented. It is constructed from 2.25 Cr.1 Mo steel. Analysis showed that the failure on closing seam weld joint was due to local improper post weld heat treatment (PWHT). Improper PWHT can introduce high residual stresses in thick-walled pressure vessel. High residual stress level in weld joint is very prone to hydrogen attack for any components which are operating in hydrogen gas environment. The repair procedures based on the principle to decrease the residual stress then proposed. The repair was controlled very carefully by applying several nondestructive tests in the each stage of repair. To assure the successful of the proposed repair, after one year since repair time, high temperature ultrasonic and TOFD methods were applied on-stream to this equipment in order to evaluate its post repair condition. The two methods showed good results on the repaired area.
Wireless sensor networks are usually characterized by dense deployment of energy constrained nodes. Due to the usage of a large number of sensor nodes in uncontrolled hostile or harsh environments, node failure is a common event in these systems. Another common reason for node failure is the exhaustion of their energy resources and node inactivation. Such failures can have adverse effects on the quality of the real-time services in Wireless Sensor Networks (WSNs). To avoid such degradations, it is necessary that the failures be recovered in a proper manner to sustain network operation. In this paper we present a dynamic Energy efficient Real-Time Job Allocation (ERTJA) algorithm for handling node failures in a cluster of sensor nodes with the consideration of communication energy and time overheads besides the nodes' characteristics. ERTJA relies on the computation power of cluster members for handling a node failure. It also tries to minimize the energy consumption of the cluster by minimum activation of the sleeping nodes. The resulting system can then guarantee the Quality of Service (QoS) of the cluster application. Further, when the number of sleeping nodes is limited, the proposed algorithm uses the idle times of the active nodes to engage a graceful QoS degradation in the cluster. Simulation results show significant performance improvements of ERTJA in terms of the energy conservation and the probability of meeting deadlines compared with the other studied algorithms.
Rail support failure is inevitably subjected to track geometric deformations. Due to the randomness and evolvements of track irregularities, it is naturally a hard work to grasp the trajectories of dynamic responses of railway systems. This work studies the influence of rail fastener failure on dynamic behaviours of wheel/rail interactions and the railway tracks by jointly considering the effects of track random irregularities. The failure of rail fastener is simulated by setting the stiffness and damping of rail fasteners to be zeroes in the compiled vehicle-track coupled model. While track random irregularities will be transformed from the PSD functions using a developed probabilistic method. The novelty of this work lays on providing a method to completely reveal the possible responses of railway systems under jointly excitation of track random irregularities and rail support failure. The numerical results show that rail fastener failure has a great influence on both the wheel/rail interactions and the track vibrations if the number of rail fastener failure is over three. Besides, the full views of time-dependent amplitudes and probabilities of dynamic indices can be clearly presented against different failing status.
공정설비의 신뢰도분석은 자주 Weibull 분포에 기초를 둔 모델을 사용한다. 여기에 사용되는 매개변수들은 조업조건의 함수로서 실험에 의해 값이 결정되며 이를 토대로 신뢰도, 평균수명 및 표준편차를 계산한다 이때 기존 방법은 조업조건이 일정하다고 가정하고 이 매개변수들을 상수로 취급한다. 본 논문에서는 척도모수가 시간의 함수일 때 적용할 수 있는 신뢰도함수 및 이를 토대로 한 분석기법을 제안한다. 냉각팬에 대한 사례연구 결과 평균조업조건을 적용한 기존 방법과 큰 차이를 보였다. 제안된 방법은 다른 공정설비들에도 적용 가능하며 조업조건변화가 설비신뢰도에 미치는 영향을 효과적으로 고려할 수 있을 것으로 기대된다.
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.
Objective : Until recently, the transfemoral approach (TFA) was used as the primary method of arterial approach in acute ischemic stroke (AIS). However, TFA resulted in longer reperfusion times and worse outcomes in the mechanical thrombectomy (MT) of patients with complex aortic arches and significant carotid tortuosity. We found that the transradial approach (TRA) is a more favorable alternative approach for MT in such cases. Methods : We performed a retrospective review of our institutional database to identify 202 patients who underwent MT for AIS between February 2015 and December 2019. Patient characteristics, cause of TFA failure, procedure time, intra-procedural complications, and outcomes were recorded. Results : Eleven (5.4%) of 202 patients, who underwent MT for AIS, crossed over to TRA for recanalization, and eight (72%) of 11 achieved successful recanalization (≥modified Treatment in Cerebral Infarction 2b). The mean age (mean±standard deviation [median]) was 82.3±6.6 (76) years, and five of the 11 patients were male. The last seen normal to puncture time was 467.9±264.72 (264) minutes; baseline National Institutes of Health Stroke Scale score was 28.9±14.5 (16). Six (55%) of the 11 patients had right vertebrobasilar occlusions, and the remaining five (45%) had anterior circulation occlusive disease. The time from groin puncture to final recanalization time (overall procedural time) was 78.0±20.1 (62) minutes. The mean crossover time from TFA to TRA was 45.2±10.5 (41) minutes. The mean time from radial puncture to final recanalization was 33.8±10.5 (28) minutes. Distal thrombus migration events in previously unaffected territories occurred in 3/8 patients (37%). At 90 days, three patients (28%) had a favorable clinical outcome. Conclusion : Although rare, failure of TFA has been known to occur during MT for AIS. Our results demonstrate that TRA may be an alternative option for AIS intervention for select patients with subsequent timely revascularization. However, the incidence of distal thrombus migration was high, and the first puncture to reperfusion time was prolonged because of the time taken for the crossover to TRA after failure of TFA. This study provides some evidence that the TRA may be a viable alternative option to the TFA for MT of AIS.
The problem of layup optimization of the composite laminates involves a very complex multidimensional solution space which is usually non-exhaustively explored using different heuristic computational methods such as genetic algorithms (GA). To ensure the convergence to the global optimum of the applied heuristic during the optimization process it is necessary to evaluate a lot of layup configurations. As a consequence the analysis of an individual layup configuration should be fast enough to maintain the convergence time range to an acceptable level. On the other hand the mechanical behavior analysis of composite laminates for any geometry and boundary condition is very convoluted and is performed by computational expensive numerical tools such as finite element analysis (FEA). In this respect some studies propose very fast FEA models used in layup optimization. However, the lower bound of the execution time of FEA models is determined by the global linear system solving which in some complex applications can be unacceptable. Moreover, in some situation it may be highly preferred to decrease the optimization time with the cost of a small reduction in the analysis accuracy. In this paper we explore some machine learning techniques in order to estimate the failure of a layup configuration. The estimated response can be qualitative (the configuration fails or not) or quantitative (the value of the failure factor). The procedure consists of generating a population of random observations (configurations) spread across solution space and evaluating using a FEA model. The machine learning method is then trained using this population and the trained model is then used to estimate failure in the optimization process. The results obtained are very promising as illustrated with an example where the misclassification rate of the qualitative response is smaller than 2%.
This paper is reviewed RAM(Reliability, Availability and Maintainability) data table utilized for RAM data management to Urban Maglev Transit. As railway systems become more complex, the RAM requirements are reinforced to ensure that a design meets Reliability, Availability, Maintainability criteria. Therefore, it needs the efficient management for RAM data of railway system to meet RAM target. At this study, RAM data management format is suggested to ensure reliability and maintainability based on acquired experience for overseas rolling stock. This RAM data table and FMECA(Failure Mode Effect Criticality Analysis) table are useful to the calculation of MTBF(Mean Time Between Failure), MTBSF(Mean Time Between Service Failure) and Maintainability. Also, this RAM management table will be efficient to improve the RAM evaluation to Urban Maglev Transit.
Purpose: After product development, a Reliability Demonstration Test(RDT) is performed to confirm that the target life has been achieved. In the RDT, there are cases where the test equipment cannot accommodate all samples. Therefore, this study considers a test method to most economically demonstrate the target life of the product at a certain confidence level when the sample size is larger than the capacity of the test equipment. Methods: If the sample size is larger than the capacity of the test equipment, test equipments may be added or the test time of individual samples may be increased. So the test method is designed to cover this situation with limited capacity. A zero-failure test method is applied as a test method to RDT. To minimize the cost, the test cost is defined and the cost function is obtained. Finally, we obtain the optimal test plan. Results: A zero-failure test method is designed when the sample size is larger than the capacity of the test equipment, and the expected total cost is derived. In addition, the process of calculating the appropriate sample size, test time, and number of test equipment is illustrated through an example, and the effects of model parameters to the optimal solutions are investigated numerically. Conclusion: In this paper, we study a zero-failure RDT with test equipment that has limited capacity. The expected total cost is derived and the optimal sample size, test time, and number of test equipment are determined to minimize the expected total cost. We also studied numerical examples and for further studies, we can relax some restrictions in the test model and optimize the test method.
The 1th International Conference on Construction Engineering and Project Management
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pp.1171-1176
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2005
Dispute related to construction projects involving numerous persons is one of the biggest challenges faced by contractors today. It costs a substantial amount of money and time in resolving these kinds of claims. Recently, with the changes in the construction environment and thought of relation with owner, the number of construction claims has increased. But, a majority of these claims do not prevail, and in fact, frequently get dismissed in its entirety. The reasons for such dismissals include the ignorance about the claims, lack of clear and convincing evidence, and so on. But most of reasons are the claims are not managed well on construction process. This paper analyzes the failure causes by relying on past claim failure cases, and then drew works that have connection with failure causes through interview. It also presented importance degree of construction management works.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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