The purpose of this study is to find out the failure conditions of fire doors in the process of use and prepare maintenance measures against them and find out the failure conditions and failure rates of fire doors according to the period of use of buildings. According to a survey of the failure rate and failure factor of fire doors, the failure rate of fire doors under 5 years was 3.7%, 13.4% of fire doors under 5 years and 10 years, and 14.8% of fire doors under 15 years and 27.6% of fire doors over 20 years. In particular, 15 years later, the failure rate of fire doors exceeded 20%. The main defects were found to be natural aging, holes, opening and closing failures, gaps, and failure and wear of accessories such as gaskets and door closers.
International Journal of Computer Science & Network Security
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제22권2호
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pp.232-240
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2022
To fulfill user expectations, the rapid evolution of software techniques and approaches has necessitated reliable and flawless software operations. Aging prediction in the software under operation is becoming a basic and unavoidable requirement for ensuring the systems' availability, reliability, and operations. In this paper, an improved evolutionary computing-driven extreme learning scheme (ECD-ELM) has been suggested for object-oriented software aging prediction. To perform aging prediction, we employed a variety of metrics, including program size, McCube complexity metrics, Halstead metrics, runtime failure event metrics, and some unique aging-related metrics (ARM). In our suggested paradigm, extracting OOP software metrics is done after pre-processing, which includes outlier detection and normalization. This technique improved our proposed system's ability to deal with instances with unbalanced biases and metrics. Further, different dimensional reduction and feature selection algorithms such as principal component analysis (PCA), linear discriminant analysis (LDA), and T-Test analysis have been applied. We have suggested a single hidden layer multi-feed forward neural network (SL-MFNN) based ELM, where an adaptive genetic algorithm (AGA) has been applied to estimate the weight and bias parameters for ELM learning. Unlike the traditional neural networks model, the implementation of GA-based ELM with LDA feature selection has outperformed other aging prediction approaches in terms of prediction accuracy, precision, recall, and F-measure. The results affirm that the implementation of outlier detection, normalization of imbalanced metrics, LDA-based feature selection, and GA-based ELM can be the reliable solution for object-oriented software aging prediction.
In this paper, the Time-varying Failure Rate (TFR) of power distribution system equipment is extracted from the recorded failure data of Korea Electric Power Corporation (KEPCO). For TFR extraction, it is used that the fault data accumulated by KEPCO during 10 years. The TFR is approximated to bathtub curve using the exponential (random failure) and Weibull (aging failure) distribution function. In addition, Kaplan-Meier estimation is applied to TFR extraction because of incomplete failure data of KEPCO. Finally, Probability plot and regression analysis is applied. It is presented that the extracted TFR is more effective and useful than Mean Failure Rate (MFR) through the comparison between TFR and MFR.
It was accomplished that failure analysis not only failure numbers but also power system components every years. and these informations help power system operation considerably. power system equipment were occurred a break down by natural phenomenon and aging but it was not able to predict this failure number. But many papers and technical repots study for each equipment failure rate and reliability evaluation methods. so this paper show a failure number prediction whole power system component using Markov theory not each component failure probability. the result present a next month system failure number prediction.
고전압 기폭관의 노화 특성에 관하여 연구하였다. 노화 특성 관측을 위해 먼저 고전압 기폭관의 주요 구성품을 분류하고, 고장 메커니즘을 정의하였다. 위력과 감도 측면에서 노화 특성을 정의하였으며, HFC (Heat Flow Calorimetry)를 통해 계산된 활성화 에너지와 아레니우스 이론을 기반으로 가속노화시험 계획을 수립하였다. 노화된 시료를 이용하여 민감도 시험인 Neyer Test와 위력시험인 Dent Test를 통하여 성능 변화를 관측하였다. 민감도 시험을 통해 구한 반폭점에서 노화 경향을 관찰하였으나 관련 규격을 고려하면 충분히 긴 수명을 가지고 있는 것으로 분석되었다.
폭발볼트는 각종 유도무기 및 우주발사체에서 결합 및 분리기능을 수행한다. 이처럼 유도무기 체계에서 폭발볼트의 역할은 매우 중요하며, 임무 실패시 체계 전체 실패의 원인이 될 수 있다. 이와 같은 이유로 폭발볼트의 설계 수명 예측에 대한 요구가 최근에 지속적으로 발생하였지만, 신뢰도 높은 예측방법이 제시되지 못하고 있다. 기존의 가속노화 방법을 적용하기 위해선 폭발볼트의 활성화 에너지와 가속계수를 알고 있어야 한다. 현재 가속노화에 필요한 정보를 정확히 확보하지 못한 상황에서 폭발볼트의 설계 수명을 예측하는 것은 어렵기 때문에 본 연구에서는 실제 10년 이상 자연 노화된 폭발볼트를 이용해 성능을 평가하고, 이를 바탕으로 최소한의 설계 수명을 제시하였다.
The effects of aging time on the microstructure and shear strength of the Low Temperature Co-fired Ceramic (LTCC)/Ag pad/Electroless Nickel Immersion Gold (ENIG)/BGA solder joints were investigated through isothermal aging at $150^{\circ}C$ for 1000 h with conventional Sn-37Pb and Sn-3Ag-0.5Cu. $Ni_3Sn_4$ intermetallic compound (IMC) layers was formed at the interface between Sn-37Pb solder and LTCC substrate as-reflowed state, while $(Ni,Cu)_3Sn_4$ IMC layer was formed between Sn-3Ag-0.5Cu solder and LTCC substrate. Additional $(Cu,Ni)_6Sn_5$ layer was found at the interface between the $(Ni,Cu)_3Sn_4$ layer and Sn-3Ag-0.5Cu solder after aging at $150^{\circ}C$ for 500 h. Thickness of the IMC layers increased and coarsened with increasing aging time. Shear strength of both solder joints increased with increasing aging time. Failure mode of BGA solder joints with LTCC substrate after shear testing revealed that shear strength of the joints depended on the adhesion between Ag metallization and LTCC. Fracture mechanism of Sn-37Pb solder joint was a mixture of ductile and pad lift, while that of Sn-3Ag-0.5Cu solder joint was a mixture of ductile and brittle $(Ni,Cu)_3Sn_4$ IMC fracture morphology. Failure mechanisms of LTCC/Ag pad/ENIG/BGA solder joints were also interpreted by finite element analyses.
The life management technology becomes important as the failure risk of the aged power transformers increases. Asset management technology, therefore, has been developed to evaluate the remaining life and build replacement strategies of power transformers, which enables an optimal investment decisions based on reliability and economic feasibility. The remaining life assessment technology uses data related to such as installation, operation, maintenance, refurbishment, and disposed history of power transformers. The optimal investment decision additionally uses data related to failure and social costs. To develop the asset management technology in power transformers, it is important to find deterioration parameters directly indicating degradation of power transformers. In this study, 110,000 DGA data during the past 35 years have been analyzed in order to find the deterioration parameters related to the degradation of power transformers. The alarm rates of combustible gases ($H_2$, $C_2H_2$, $C_2H_4$, $CH_4$, $C_2H_6$), TCG CO, and $CO_2$ were analyzed as deterioration parameters. The origin of the gas was discussed in connection with discharge, overheating and insulation aging.
This paper deals with the Safety Analysis for $CANDU^{(R)}$ 6 nuclear reactors as affected by main Heat Transport System (HTS) aging. Operational and aging related changes of the HTS throughout its lifetime may lead to restrictions in certain safety system settings and hence some restriction in performance under certain conditions. A step in confirming safe reactor operation is the tracking of relevant data and their corresponding interpretation by the use of appropriate thermal-hydraulic analytic models. Safety analyses ranging from the assessment of safety limits associated with the prevention of intermittent fuel sheath dryout for a slow Loss of Regulation (LOR) analysis and fission gas release after a fuel failure are summarized. Specifically for fission gas release, the thermal-hydraulic analysis for a fresh core and an 11 Effective Full Power Years (EFPY) aged core was summarized, leading to the most severe stagnation break sizes for the inlet feeder break and the channel failure time. Associated coolant conditions provide the input data for fuel analyses. Based on the thermal-hydraulic data, the fission product inventory under normal operating conditions may be calculated for both fresh and aged cores, and the fission gas release may be evaluated during the transient. This analysis plays a major role in determining possible radiation doses to the public after postulated accidents have occurred.
International Journal of Naval Architecture and Ocean Engineering
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제7권3호
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pp.435-451
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2015
Evaluation of the performance of aging structures is essential in the oil and gas industry, where the inaccurate prediction of structural performance can have significantly hazardous consequences. The effects of structure failure due to the significant reduction in wall thickness, which determines the burst strength, make it very complicated for pipeline operators to maintain pipeline serviceability. In other words, the serviceability of gas pipelines and elbows needs to be predicted and assessed to ensure that the burst or collapse strength capacities of the structures remain less than the maximum allowable operation pressure. In this study, several positions of the corrosion in a subsea elbow made of API X42 steel were evaluated using both design formulas and numerical analysis. The most hazardous corrosion position of the aging elbow was then determined to assess its serviceability. The results of this study are applicable to the operational and elbow serviceability needs of subsea pipelines and can help predict more accurate replacement or repair times.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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