The failure mechanism and failure morphology of linear low density polyethylene (LLDPE) tubing under hydrostatic pressure were investigated. Microscopic observations using video microscope and scanning electron microscope indicate that the failure mode is a brittle fracture including cracks propagated from inner wall to outer wall. In addition, oxidation induction time and Fourier transform infrared spectroscopy results show the presence of exothermic peak and the increase in carbonyl index on the surface of fractured LLDPE tubing, due to thermal-degradation. An accelerated life test methodology and testing system for LLDPE tubing are developed using the relationship between stresses and life characteristics by means of thermal acceleration. Statistical approaches using the Arrhenius model and Weibull distribution are implemented to estimate the long-term life time of LLDPE tubing under hydrostatic pressure. Consequently, the long-term life time of LLDPE tubing at the operating temperature of $25^{\circ}C$ could be predicted and also be analyzed.
Smart card data is representative mobility data and can be used for policy development by analyzing public transportation usage behavior. This paper deals with the problem of classifying metro stations using metro usage patterns as one of these studies. Since the previous papers dealing with clustering of metro stations only considered traffic among usage behaviors, this paper proposes clustering considering traffic time as one of the complementary methods. Passengers at each station were classified into passengers arriving at work time, arriving at quitting time, leaving at work time, and leaving at quitting time, and then the estimated shape parameter was defined as the characteristic value of the station by modeling each transit time to Weibull distribution. And the characteristic vectors were clustered using the K-means clustering technique. As a result of the experiment, it was observed that station clustering considering pass time is not only similar to the clustering results of previous studies, but also enables more granular clustering.
Song Suh-Ill;Jo Young-Chan;Park Hyun-Kyu;Shon Han-Deak
Proceedings of the Korean Society for Quality Management Conference
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1998.11a
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pp.544-555
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1998
Although the bimodal mixed weibull distribution is used to developing burn-in model widely, the failure times for a component or a system is often truncated at some time, T, due to the obsolescence in the electronics industry. In this paper, we will determine minimum total cost and burn-in time by using the bimodal mixed weibull distribution and the truncated bimodal mixed weibull distribution under the free warranty policy. The results of this study are summarized as follows. First, when products or system is not repairable, the width of the change of burn-in time can be larger by ${\beta}_1,\;{\beta}_2$ Second, if burn-in time become longer, it will be impossible to consider the bum-in in a long time, and in this case, the burn-in time should be shorten by the acceleration burn-in. Third, in case that opportunity loss cost or repair cost is exceed the warranty cost, or the total cost of considering burn-in is larger than that of not considering burn-in, it is not existed burn-in time which makes total cost to minimize. Forth, the shorter life-cycle of product, the more burn-in times will be decreased and the cost in considering burn-in will be increased
Kim, Seong Il;Hong, Sung Kwon;Kim, Jae Jun;Kim, Tong Il
Journal of Korean Society of Forest Science
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v.90
no.4
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pp.573-581
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2001
The purposes of this study are to estimate mean willingness to pay (WTP) for preventing forest fires by contingent valuation method (CVM), and to calibrate the variables affecting WTP. The forest fire prevention fund was utilized as a payment vehicle to elicit respondents' willingness to pay (WTP). A total of 500 adults who reside in Seoul Metropolitan area were selected by two-stage cluster sampling and conducted the face-to-face interview. The scenario was designed to meet the requirements for double-bounded dichotomous choice CVM. More than half of the respondents (64.6%) have a willing to pay for the fund. The mean WTP was \4,532. Therefore a total WTP for the population was \34,165,758,000. The calibration of Weibull proportional hazard model showed that education level, environmental conservation intention and negative consciousness about the effect of forest fire were independent variables strongly influencing the WTP.
Journal of the Korea Society of Computer and Information
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v.10
no.6
s.38
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pp.27-36
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2005
Finite failure NHPP models presented in the literature exhibit either constant, monotonic increasing or monotonic decreasing failure occurrence rates Per fault. This Paper Proposes reliability model using the generalized gamma distribution, which can capture the monotonic increasing(or monotonic decreasing) nature of the failure occurrence rate per fault. Equations to estimate the parameters of the generalized gamma finite failure NHPP model based on failure data collected in the form of interfailure times are developed. For the sake of proposing shape parameter of the generalized gamma distribution, used to the special pattern. Data set, where the underlying failure process could not be adequately described by the knowing models, which motivated the development of the gamma or Weibull model. Analysis of failure data set for the generalized gamma modell, using arithmetic and Laplace trend tests . goodness-of-fit test, bias tests is presented.
Transactions of the Korean Society of Mechanical Engineers A
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v.34
no.9
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pp.1325-1330
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2010
The breakdown of any critical component of a turbine results in the outage of power plants. Unexpected failure decreases equipment utilization and causes enormous economic losses. Currently, we conduct conservative preventive maintenance for a maintenance period that is proposed by a vendor. In the rapidly changing business environment, reliability-based maintenance is required in order to remain competitive and reduce maintenance costs while maintaining the reliability of equipment. In order to determine an appropriate maintenance period for guaranteeing reliability, we must determine the failure probability by carefully analyzing the failure history of the equipment. In this study, we created a database of failure history for power-plant turbines, predicted the best repair time using the Weibull function, and investigated how the appropriate maintenance cycle can be determined.
Transactions of the Korean Society of Mechanical Engineers A
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v.35
no.11
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pp.1445-1451
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2011
Pneumatic valves are widely used parts that have the ability to control the air supplied to automation systems. However, if failure occurs in a pneumatic valve, it may affect the entire system and could lead to huge losses, depending on the characteristics of the system at the time of failure. Because of this significant risk and the level of consumer demand for reliability, there has been much study on ensuring the reliability of products by predicting valve lifetime distributions and degradation characteristics. In this paper, in order to determine the main factors useful for predicting the lifetime of a pneumatic valve, the scale parameter and $B_{10}$ life time value of the widely used plug-in-type pneumatic manifold valves were measured using complete observational data on the valve lifetimes. And also the property of life distribution has been distribution-suitabilityreviewed by correlation coefficients, the degradation characteristics of valve has been presented by the result of analysis through dynamic response time test and leakage test.
Journal of Korean Society of Industrial and Systems Engineering
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v.40
no.3
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pp.138-147
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2017
As the functions and structure of the system are complicated and elaborated, various types of structures are emerging to increase reliability in order to cope with a system requiring higher reliability. Among these, standby systems with standby components for each major component are mainly used in aircraft or power plants requiring high reliability. In this study, we consider a standby system with a multi-functional standby component in which one standby component simultaneously performs the functions of several major components. The structure of a parallel system with multifunctional standby components can also be seen in real aircraft hydraulic pump systems and is very efficient in terms of weight, space, and cost as compared to a basic standby system. All components of the system have complete operation, complete failure, only two states, and the system has multiple states depending on the state of the component. At this time, the multi-functional standby component is assumed to be in a non-operating standby state (Cold Standby) when the main component fails. In addition, the failure rate of each part follows the Weibull distribution which can be expressed as increasing type, constant type, and decreasing type according to the shape parameter. If the Weibull distribution is used, it can be applied to various environments in a realistic manner compared to the exponential distribution that can be reflected only when the failure rate is constant. In this paper, Markov chain analysis method is applied to evaluate the reliability of multi-functional multi-state standby system. In order to verify the validity of the reliability, a graph was generated by applying arbitrary shape parameters and scale parameter values through Excel. In order to analyze the effect of multi-functional multi-state standby system using Weibull distribution, we compared the reliability based on the most basic parallel system and the standby system.
In this study, software products developed in the course of testing, software managers in the process of testing software test and test tools for effective learning effects perspective has been studied using the NHPP software. The doubly bounded power law distribution model makeup Weibull distribution applied to distribution was based on finite failure NHPP. Software error detection techniques known in advance, but influencing factors for considering the errors found automatically and learning factors, by prior experience, to find precisely the error factor setting up the testing manager are presented comparing the problem. As a result, the learning factor is greater than automatic error that is generally efficient model could be confirmed. This paper, a numerical example of applying using time between failures and parameter estimation using maximum likelihood estimation method, after the efficiency of the data through trend analysis model selection were efficient using the mean square error and $R^2$.
In this study, software products developed in the course of testing, software managers in the process of testing software test and test tools for effective learning effects perspective has been studied using the NHPP software. The Weibull distribution applied to distribution was based on finite failure NHPP. Software error detection techniques known in advance, but influencing factors for considering the errors found automatically and learning factors, by prior experience, to find precisely the error factor setting up the testing manager are presented comparing the problem. As a result, the learning factor is greater than automatic error that is generally efficient model could be confirmed. This paper, a numerical example of applying using time between failures and parameter estimation using maximum likelihood estimation method, after the efficiency of the data through trend analysis model selection were efficient using the mean square error and $R_{sq}$.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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