Purpose: To propose improved method for normalization, compare to the de facto international standard which is IESNA TM-21 or conventional normalization methods. Methods: Firstly, we analysed conventional methods and specified the problem of normalization method which is based on first measured data. Secondly, we proposed our approach which is based on the design specification. Lastly, we studied a real degradation data which is conducted for 15,000 hours. Conclusion: Proposed normalization method is better approach because it can reflect real data and design specification, and reduce distortion when analysing degradation data. Also, It is appliable to other long-life reliability items.
A fuze detonator comprising star shells is an important device so that its failure usually leads to failure of the shells. In this paper, accelerated degradation tests of RD1333 (lead azide) using temperature stress were performed, and then degradation data of explosive power for the detonator were analyzed to predict the storage lifetime of detonator. Degradation data analysis to estimate the storage lifetime is based on a distribution-based degradation process. Statistical distribution parameters of explosive power degradation measures at each time were estimated for each temperature level, and then reliability of the detonator for each accelerated temperature level was estimated using both time-varying distribution parameters and critical level of explosive power. Arrhenius model was applied to estimate storage lifetime of the detonator under the field temperature condition. Accelerated distribution-based degradation analysis to estimate storage lifetime is explained in detail, and estimation results are compared to field data of storage lifetime in this paper.
Accelerated degradation is concerned with models and data analyses for degradation of product performance over time at overstress and design conditions. Although there have been numerous studies with accelerated degradation theory in reliability, very few actually apply to parametric statistical analyses. This paper shows how to analyze degradation data, provides tests for how well the assumptions hold. Reel sensors, a sort of photointerrupters in home VCR, hive been tested, and least-square analyses are used to illustrate our approach. Tests for linearity of the performance-time relationship, dependence of the lognormal distribution, and the standard deviation on time are performed. The mean life of tested sensors is assessed at about 414,000 hours, and the Arrhenius activation energy of this reaction is concluded to be 0.39 eV as results.
The entire land of Southern Iran faces problems arising out of various types of land degradation of which vegetation degradation forms one of the major types. The present work introduces a model developed for assessing the current status of hazard of vegetation degradation using Geographic Information System (GIS). This kind of assessment differs from those assessments based on vulnerability or potential hazard assessments. The Sadra watershed which covers the upper reaches of Marharlu basin, Fars Province, has been chosen for a hazard assessment of this type of degradation. The different kinds of data for indicators of current status of vegetation degradation were gathered from collecting of field data and also records of the governmental offices of Iran. Taking into consideration three indicators of current status of vegetation degradation the model identifies areas with different hazard classes. By fixing the thresholds of severity classes of the three indicators including per cent of vegetation cover, biomass production and ratio of actual biomass to potential biomass production, a hazard map for each indicator was first prepared in GIS. The final hazard map of current status of vegetation degradation was prepared by intersecting three hazards in the GIS. Results show areas under severe hazard class have been found to be widespread (89 %) while areas under moderate and very severe hazard classes have been found less extensive in the Sadra watershed. The preparation of hazard maps based on the GIS analysis of these indicators will be helpful for prioritizing the areas to initiate remedial measures.
It is generally needed to test durability and lifetime when we develop parts in new technology. In this paper, the accelerated degradation analysis methods are developed to test them. This study is presented robust model estimation method that is less affected by outlier in regresstion model estimation. In addition, the lifetime can be predicted by Degradation-stress relationship in stress level.
Life time data analysis requires some time-to-failure data to an extent. Some life tests result in few or no failure. In such cases, it is difficult to access reliability with traditional life tests that record only time to failure. Furthermore, with short product development time, reliability tests must be conducted with severe time constraints. For some devices, it is possible to obtain degradation measurements over time, and these measurements may contain useful information about product reliability. This article describes degradation reliability analysis methods to do inferences and predictions about a failure-time distribution by using software. In addition, the possibility of extension to CBM (Condition Based Maintenance) is suggested as an example of applied degradation data analysis.
LED lightings typically do not fail catastrophically during use. However, over time the light output will gradually depreciate. Even if there are same LED lighting, they are so different at all. because of dissimilar the use and environment of each LED lighting. In this paper, we make a description of reliability analysis procedures for the degradation data using collected field data. Reliability analysis procedures are consisted of estimating degradation models and failure time, verification of distribution and parameters of the distribution, and reliability measures estimation. At some point in time, the light emitted from an LED lightings depreciates to a level where it is no longer considered adequate for a specific application.
대한원격탐사학회 1998년도 Proceedings of International Symposium on Remote Sensing
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pp.192-197
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1998
This paper demonstrates that it is feasible to evaluate forest degradation and to detect deforestation in the 8156$km^2$ study area affected by expand farming using vegetation indices derived from Landsat TM data. The NDVI-growing stock relation was applied on th Landsat TM data and a 3 second grid DEM, whose coverages could improve the assessment of forest degradation and also estimate the rate of change of forest cover area depending on elevation intervals. The strength of the relationship between the ratio of the greenness and brightness indices and forest degradation conditions would have been more interesting in the deforested areas which were converted to crop farming land.
This paper describes a performance degradation of static type input buffer due to the device degradation in menory devices using $0.8\mu\textrm{m}$ CMOS process. experimental results shows that the degradation of MOS device affects the Trip Point shift in static type input buffer. We have performed the spice simulation and calculated the Trip Point with model parameter and measurement data so that how much the Trip Point(VLT) variate.
In this paper, we obtained the data, which is required in training the neural network and diagnosing the degradation degree, by introducing the AE detection that is effective method in ordinary degradation diagnosis on activation. Aa the results of generalization tests by appling neural network to the unknown AE patterns obtained from two kinds of specimen, firstly as to evaluate an objective performance of neural network, the recognition ration for no-void specimen and 1[mm] -void specimen are appeared to be 98.9% and 92.5%, respectively. Also, in the evaluation of the adaptability of neural network with a new type of 0.2[mm] -void specimen, it is confirmed that the result appears to be 64% of recognition ratio at 94% of confidence interval coefficient in expectation output 0.2. On the other hand, the recognition capability of the neural network was confirmed by data from no-void and 1[mm] void specimen. The results prove the promising possibility of the application of ANN to discriminate specific void affecting as main degradation source at partial discharge condition in insulator containing multi-void by accummulated data base.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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