Built-In-Test(이하: BIT)는 항공기 비행안전을 위해 반드시 필요한 기능으로 항공전자 장비의 경우 95% 이상의 높은 고장 진단능력을 요구하고 있다. BIT가 요구도에 명시된 고장 진단능력을 만족시키는지 확인하기 위해 BIT 성능분석이 필요하다. BIT 성능분석을 위해 FMECA (Failure Mode Effect Critical Analysis)에 기술된 고장모드를 활용하는 방법이 많이 사용되고 있으나, 본 논문에서는 분석 오류를 최소화할 수 있는 전자부품 기반의 BIT 성능분석 방법론을 소개한다. 또한, BIT 성능분석에서 제외될 수 있는 비행안전에 영향을 미치지 않는 전자부품 및 전자부품의 고장모드를 실제 개발사례에 적용하여 불필요한 BIT 기능 구현을 방지하고 정확한 BIT 성능분석을 수행할 수 있도록 하였다. BIT Demo를 수행하여 BIT 성능분석 결과와 실제 BIT 성능이 일치함을 확인하였다.
This paper concerns with preventive replacement under periodic inspections for an item (system) which is in a state of preparedness. The item is subject to wear. The item fails randomly but the failure rate depends on the accumulated wear. The item is preventively replaced if it survives a certain wear limit at periodic inspections. The foiled item is, however, replaced at periodic inspections. Given the costs for replacements and inspections, and the penalty cost of the time elapsed between failure und its detection, the optimal wear limit according to the long-run expected cost per unit time criterion is derived. It has been proved that the optimal wear limit is unique if an item has increasing weer-dependent failure rate. A numerical example for a stationary gamma wear process with Weibull distributed failure is given to show its applicability.
International Journal of Reliability and Applications
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제17권2호
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pp.149-158
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2016
We are enjoying a very comfortable life thanks to modern civilization, however, comfort is not guaranteed to us. Development of software system is a difficult and complex process. Therefore, the main focus of software development is on improving the reliability and stability of a software system. We have become aware of the importance of developing software reliability models and have begun to develop software reliability models. NHPP software reliability models have been developed through the fault intensity rate function and the mean value functions within a controlled testing environment to estimate reliability metrics such as the number of residual faults, failure rate, and reliability of the software. In this paper, we present a new NHPP software reliability model with Burr Type III fault detection rate, and present the goodness-of-fit of the fault detection rate software reliability model and other NHPP models based on two datasets of software testing data. The results show that the proposed model fits significantly better than other NHPP software reliability models.
This paper describes the Petri Net(PN) model for reliability analysis of fault-tolerant dual Ethernet which Is applied in Naval Combat System. The network for Naval Combat System performs failure detection and auto path recovery by handling redundant path in case of temporary link failure. After studying the behavior of this kind of network, the reliability analysis model is proposed using stochastic Petri Net and continuous-time Markov chains. Finally, the numerical result is analyzed according to changing the failure rate and the recover rate of link.
As the system monitoring technology become required in order to improve the system performance and the productivity, we’ve studied to the detection for the tool wear and the tool breakage using AE sensors that is able to detection of generated high frequency stress pulse at cutting. The detection system is consist of a sensing part, a amplifier part, a signal processing part, and a analysis & output part. The moment (a rms and a kurtosis) of statistical method is used for analysis of AE singnal. The experiment are carried out in a CNC lathe. In this study, we achieved that the amplitude level of the AE signal and statistical moments was largely changed as the tool failure. The change rate of Kurtosis was especially large, but the change rate of the rms was small.
In this paper, we propose the use of data-driven probabilistic utterance-level decision logic to improve Weighted Finite State Transducer (WFST)-based endpoint detection. In general, endpoint detection is dealt with using two cascaded decision processes. The first process is frame-level speech/non-speech classification based on statistical hypothesis testing, and the second process is a heuristic-knowledge-based utterance-level speech boundary decision. To handle these two processes within a unified framework, we propose a WFST-based approach. However, a WFST-based approach has the same limitations as conventional approaches in that the utterance-level decision is based on heuristic knowledge and the decision parameters are tuned sequentially. Therefore, to obtain decision knowledge from a speech corpus and optimize the parameters at the same time, we propose the use of data-driven probabilistic utterance-level decision logic. The proposed method reduces the average detection failure rate by about 14% for various noisy-speech corpora collected for an endpoint detection evaluation.
It is very import role to increase communication quality that fast detection of random sequence synchronization fail in synchronous stream cipher system using initial synchronization mode. Generally it sends additional information to detect random sequency synchronization fail. But we can't transmit additional informations to decide synchronization fail in a system using RMVD to correct channel error. In this paper we propose a method to detect synchronization fail in the receiver even though a system using RMVD has no margin to send additional information, For detecting random sequency synchronization fail we decipher receiver data analyze probability of transition rate for pre-determined period and decide synchronization fail using calculated transition rate probability. This proposed method is fast very reliable and robust in noisy channel and is easily implemented with hardware.
Background: Several methods have been presented for the evaluation of the endometrium in patients with abnormal uterine bleeding, which include minimal invasive and invasive approaches such as diagnostic curettage or endometrial biopsy by Pipelle. Many studies have been performed in order to compare two methods; diagnostic curettage and outpatient endometrial biopsy. This investigation compared sampling adequacy, endometrial histopathology, failure rates, duration and costs between diagnostic curettage in a hospital and endometrial biopsy. Materials and Methods: This single blind clinical trial was performed on 130 patients older than 35 years who was referred to Amir training hospital in 2013 for elective diagnostic curettage because of abnormal uterine bleeding. For all patients eligible for the study, an endometrial sample by Pipelle was taken without anesthesia or dilatation. Then under general anesthesia diagnostic curettage was performed by sharp curette. Sampling duration was calculated and both samples were sent to the same pathologist. The diagnostic values of two methods in the diagnosis of normal endometrium, endometrial hyperplasia and carcinoma were compared. The costs of these two methods were also compared. Data analysis was performed by SPSS (version 16.0) software. Chi-Square, Fisher, and Pearson tests were used and were considered statistically significant at P values less than 0.05. Results: Two methods were agreed upon 88% of sampling adequacy and 94% of pathological results. Specificity of 100% and sensitivity of 90% for detection of proliferative endometrium, secretory endometrium, simple hyperplasia without atypia and 100% for cancer were recorded. Pipelle diagnostic accuracy in comparison with curettage, have been reported over 97%, so the failure rate in this study was below 5%. Sensitivity of Pipelle for detection of atrophic endometrium was reported below 50%. Duration and cost was lower in Pipelle versus curettage. Conclusions: It is concluded that due to high agreement and cohesion coefficient between curettage and Pipelle on the issue of sampling adequacy, histopathology finding (except atrophic endometrium), low failure rate, duration of sampling and cost, Pipelle can be introduced as a suitable alternative of diagnostic curettage.
The purpose of this study is to present a novel indicator for analyzing machine failure based on its idle time and productivity. Existing machine repair plan was limited to machine experts from its manufacturing industries. This study evaluates the repair status of machines and extracts machines that need improvement. In this study, F-RPN was calculated using the etching process data provided by the 2018 PHM Data Challenge. Each S(S: Severity), O(O: Occurence), D(D: Detection) is divided into the idle time of the machine, the number of fault data, and the failure rate, respectively. The repair status of machine is quantified through the F-RPN calculated by multiplying S, O, and D. This study conducts a case study of machine in a semiconductor etching process. The process capability index has the disadvantage of not being able to divide the values outside the range. The performance of this index declines when the manufacturing process is under control, hereby introducing F-RPN to evaluate machine status that are difficult to distinguish by process capability index.
The cutting characteristics of hardened steel(AISI 52100) by PCBN tools is investigated with respect to cutting force, workpiece surface roughness and tool flank wear by the vision system. Hard Owning is carried out with various cutting conditions; spindle rotational speed, depth of cut and feed rate. Backpropagation neural networks(BPNs) are used for detection of tool wear. The input vectors of neural network comprise of spindle rotational speed, feed rates, vision flank wear, and thrust force signals. The output is the tool wear state which is either usable or failure. The detection of the abnormal states using BPNs achieves $96.8\%$ reliability even when the spindle rotational speed and feedrate are changed.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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