The lifetime is a key characteristic of product quality. It is best to obtain the lifetime data of all samples, but they are often censored due to time or expense limitations. In this paper, we propose a binomial cumulative sum (CUSUM) chart to monitor the mean of type I right-censored Weibull lifetime data, for a xed value of the Weibull shape parameter. We compare the performance of the proposed binomial CUSUM chart with CUSUM charts studied previously using the steady-state average run length (ARL). The results show that the performance of the binomial CUSUM chart is better when the censoring rate is high and/or the sample size is small.
Weibull distribution is a popular distribution for modeling lifetimes because it reflects the characteristics of failure adequately and it models either increasing or decreasing failure rates simply. It is a standard method of the lifetimes test to wait until all samples failed; however, censoring can occur due to some realistic limitations. In this paper, we propose a generalized likelihood ratio (GLR) chart to monitor changes in the scale parameter for type I right-censored Weibull lifetime data. We also compare the performance of the proposed GLR chart with two CUSUM charts proposed earlier using average run length (ARL). Simulation results show that the Weibull GLR chart is effective to detect a wide range of shift sizes when the shape parameter and sample size are large and the censoring rate is not too high.
Journal of the Korean Society for Aeronautical & Space Sciences
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v.47
no.1
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pp.35-40
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2019
The objective of this paper is to identify the fatigue properties of carbon-fiber composite which is widely applied for the development of aircraft structures and obtain data for full-scale fatigue test. The durability and damage tolerance evaluation of composite structures is achieved by fatigue tests and parameters such as fatigue life factor and load enhancement factor. The specimens are made with carbon-fiber/epoxy UD tape and fabric prepreg. Fatigue tests are performed with several stress ratios and lay-up patterns. The Weibull shape parameters are analyzed by Sendeckyj model and individual fatigue lives with Weibull distribution. And the fatigue life factor and load enhancement factor considering reliability are evaluated.
Transactions of the Korean Society of Mechanical Engineers A
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v.37
no.3
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pp.365-372
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2013
In this study, a statistical method for evaluating the fatigue life of a vehicle muffler was used to obtain reliable fatigue data using a limited number of specimens. Cyclic bending tests were conducted using specimens manufactured to be exactly the same as the mufflers installed in cars that are currently in use. To estimate the fatigue life by comparing the data obtained during the fatigue tests, the most suitable probability density function for the normal, lognormal, and Weibull distributions was selected. A goodness-of-fit test was performed on the probability distributions, and then a Weibull distribution using the least square method was selected. By using the selected Weibull distribution, the probability-moment-life curves (P-M-N curve) reflecting the fatigue characteristics were suggested as the data for the reliable design of a muffler.
In this paper, a test of fit for Weibull distribution on the estimated Kullback-Leibler information is proposed. The test uses the Vasicek entropy estimates, so to compute it a window size m must first be fried, and then is obtained critical values computed by Monte Carlo simulations. The power of the proposed test under various alternatives is compares with that of ocher famous tests. The use of the test is shown in an illustrative example.
Proceedings of the Safety Management and Science Conference
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2013.04a
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pp.517-531
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2013
보증 데이터를 통해 제품의 수명 및 형상모수를 추정할 때 최우추정법과 같은 전통적인 통계 분석방법(Classical Statistical Method)을 많이 사용하였다. 그러나 전통적인 통계 분석방법을 통해 수명과 형상모수의 추정 시 표본의 크기가 작거나 불완전한 경우 추정량의 신뢰성이 떨어진다는 단점이 있고 또 누적된 경험과 과거자료를 충분히 이용하지 못하는 단점도 있다. 이러한 문제점을 해결하기 위해 모수의 사전분포를 가정하는 베이지안(Bayesian) 기법의 적용이 필요하다. 하지만 보증 데이터분석에 있어서 베이지안 기법을 이용한 연구는 아직 미흡한 실정이다. 본 연구에서는 수명분포가 와이블 분포를 갖는 보증데이터를 활용하여 모수 추정의 효율성을 비교 분석하고자 한다. 이를 위해 와이블 분포의 모수가 대수정규분포를 따르는 사전분포를 갖는 베이지안 기법과 전통적 통계기법인 생명표법(Actuarial method)을 활용하여 추정량을 도출하고 비교 분석하였다. 이를 통해 충분한 관측 데이터를 확보할 수 없는 경우에 베이지안 기법을 이용한 보증 데이터 분석방법의 성능을 확인하고자 한다.
In this paper, we address the Bayesian hypotheses testing for the comparison of Weibull distributions. In Bayesian testing problem, conventional Bayes factors can not typically accommodate the use of noninformative priors which are Improper and are defined only up to arbitrary constants. To overcome such problem, we use the recently proposed hypotheses testing criterion called the intrinsic Bayes factor. We derive the arithmetic and median intrinsic Bayes factors for the comparison of Weibull lifetime model and we use these results to analyze real data sets.
Transactions of the Korean Society of Mechanical Engineers A
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v.34
no.11
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pp.1705-1713
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2010
The reliable fatigue life for hybrid composite joint structures was estimated by a statistical method for evaluating fatigue life; the results of the fatigue test varied widely. Cyclic bending tests were performed on a cantilever beam with a hybrid composite joint, which was developed for the body of a low-floor bus. In order to estimate the fatigue life of the hybrid composite joint structure by comparing the data obtained during the fatigue tests, the most suitable probabilistic density function among the normal, lognormal, and Weibull distributions was selected. The probabilistic-stress-life (P-S-N) curves calculated by using the selected Weibull distribution was suggested for process of statistical fatigue life estimation and reliability design.
In this paper, we consider a Bayesian model selection problem of lifetime distributions using fractional Bayes factor with noninformative prior when type II censored data are given. For a given type II censored data, we calculate the posterior probability of exponential, Weibull and lognormal distributions and select the model which gives the highest posterior probability. Our proposed methodology is explained and applied to real data and simulated data.
Proceedings of the Korean Operations and Management Science Society Conference
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2000.04a
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pp.465-468
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2000
본 논문에서는 고장 데이터가 극히 적은 상황에서도 다수의 동일부품이 사용되는 경우에는 중단자료를 활용하여 최우추정법으로 고장수명분포를 추정할 수 있음을 입증한다. 부품의 수명분포로 와이블분포를 사용하며 모수의 최우추정치를 구하는 비교적 단순한 방법을 제시한다. 또한, 향후 주어진 기간동안 필요로 하는 적정 예비품수를 결정하는 확률적 방안을 제안한다 그리고 이와같은 방법을 포항방사광가속기의 주요부품인 광자막이와 수냉플랜지에 적용한 사례를 소개한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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