The failure of a thin-walled tube was studied in this paper based on three failure models. Both proportional and non-proportional loading paths were applied. Proportional loading consisted of combined tension-torsion. Cyclic non-proportional loading was also applied. It was a circular out-of-phase axial-shear stress loading path. The third loading path was a combination of a constant internal pressure and a bending moment. The failure models under study were equivalent plastic strain, modified Mohr-Coulomb (Bai-Wierzbicki) and Tearing parameter models. The elasto-plastic analysis was conducted using J2 criterion and nonlinear kinematic hardening. The return mapping algorithm was employed to numerically solve the plastic flow relations. The effects of the hydrostatic stress on the plastic flow and the stress triaxiality parameter on the failure were discussed. Each failure model under study was utilized to predict failure. The failure loads obtained from each model were compared with each other. The equivalent plastic strain model was independent from the stress triaxiality parameter, and it predicted the highest failure load in the bending problem. The modified Mohr-Coulomb failure model predicted the lowest failure load for the range of the stress triaxiality parameter and Lode's angle.
In the concept of two-parameter fatigue failure criterion, the material fatigue failure is determined by the damage degree and the current stress level. Based on this viewpoint, a residual strength degradation model for stud shear connectors under fatigue loads is proposed in this study. First, existing residual strength degradation models and test data are summarized. Next, three series of 11 push-out specimen tests according to the standard push-out test method in Eurocode-4 are performed: the static strength test, the fatigue endurance test and the residual strength test. By introducing the "two-parameter fatigue failure criterion," a residual strength calculation model after cyclic loading is derived, considering the nonlinear fatigue damage and the current stress condition. The parameters are achieved by fitting the data from this study and some literature data. Finally, through verification using several literature reports, the results show that the model can better describe the strength degradation law of stud connectors.
Rock brittleness, which is closely related to the failure modes, plays a significant role in the design and construction of many rock engineering applications. However, the brittle-ductile failure transition is mostly ignored by the current statistical damage constitutive model, which may misestimate the failure strength and failure behaviours of intact rock. In this study, a new statistical damage model considering rock brittleness is proposed for brittle to ductile behaviour of rocks using brittleness index (BI). Firstly, the statistical constitutive damage model is reviewed and a new statistical damage model considering failure mode transition is developed by introducing rock brittleness parameter-BI. Then the corresponding damage distribution parameters, shape parameter m and scale parameter F0, are expressed in terms of BI. The shape parameter m has a positive relationship with BI while the scale parameter F0 depends on both BI and εe. Finally, the robustness and correctness of the proposed damage model is validated using a set of experimental data with various confining pressure.
A scale parameter is the principal parameter to be estimated, since it corresponds to one of the main reliability characteristics, namely the average time to failure. To provide robustness of scale estimators to gross errors in the data, we apply the Huber minimax approach in time to failure models of the statistical reliability theory. The minimax valiance estimator of scale is obtained in the important particular case of the exponential distribution.
International Journal of Reliability and Applications
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제3권1호
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pp.51-60
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2002
This paper presents the methodology for obtaining point and interval estimating of the parameters of a new two-parameter distribution with multiple-censored and singly censored data (Type-I censoring or Type-II censoring) as well as complete data, using the maximum likelihood method. The basis is the likelihood expression for multiple-censored data. Furthermore, this model can be extended to a three-parameter distribution that is added a scale parameter. Then, the parameter estimation can be obtained by the graphical estimation on probability plot.
Journal of Information Technology Applications and Management
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제24권2호
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pp.71-80
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2017
Software reliability is one of the most elementary and important problems in software development In order to find the software failure occurrence, the instantaneous failure rate function in the Poisson process can have a constant, incremental or decreasing tendency independently of the failure time. In this study, we compared the reliability performance of the software reliability model using the parameters of Pareto life distribution with the intensity decreasing pattern and the shape parameter of Erlang life distribution with the intensity increasing and decreasing pattern in the software product testing. In order to identify the software failure environment, the parametric estimation was applied to the maximum likelihood estimation method. Therefore, in this paper, we compare and evaluate software reliability by applying software failure time data. The reliability of the Erlang and Pareto life models is shown to be higher than that of the Pareto lifetime distribution model when the shape parameter is higher and the Erlang model is more reliable when the shape parameter is higher. Through this study, the software design department will be able to help the software design by applying various life distribution and shape parameters, and providing basic knowledge using software failure analysis.
This paper considers the problem of estimating paramaters of the bivariate exponential distribution with a loaction parameter for a two-component shared parallel system using component data from system-level life test terminated at the time of the prespecified number of system failure. In the system-level life testing, there are three patterns of failure types; 1) both component failed 2) both component censored 3) one is failed and the other is censored. In the third case, we assume that the failure time might be known or unknown. The maximum likelihood estimators are obtained for the case of known/unknown failure time when the other component is censored.
소프트웨어 개발과정에서 소프트웨어 신뢰성은 매우 중요한 문제 중에 하나이다. 소프트웨어 고장현상을 분석하기 위하여 비동질적인 포아송과정에서 고장 발생 추이를 의미하는 위험함수가 고장시간에 독립적으로 일정하거나, 종속적인 경우, 즉 비-증가 또는, 비-감소하는 속성을 가질 수 있다. 본 연구에서는 소프트웨어 제품 테스팅 과정에서 고장 수명분포로서 어랑분포의 다양한 형상모수를 고려한 소프트웨어 개발 비용 분석에 대하여 연구되었다. 소프트웨어 고장현상을 분석하기 위하여 모수추정은 최우추정법이 사용되었다. 따라서 본 논문에서는 어랑분포의 형상모수를 고려한 소프트웨어 개발비용모형 분석을 위하여 소프트웨어 고장간격 시간자료를 이용하여 비교 및 평가하였다. 그 결과 형상모수에 따른 비용곡선을 비교 하였을 때 형상모형이 작을수록 비용이 많고 소프트웨어 최적 방출시간이 지연 됨을 알 수 있었다. 이 연구를 통하여 소프트웨어 개발자들에게 소프트웨어 형상모수에 따른 개발 비용을 탐색하는데, 기본적으로 도움을 줄 수 있는 사전정보의 역할을 할 수 있을 것으로 판단된다.
Finite failure NHPP software reliability models presented in the literature exhibit either constant, monotonic increasing or monotonic decreasing failure occurrence rates per fault. In this paper, proposes the Gompertz distribution reliability model, which made out efficiency application for software reliability. Algorithm to estimate the parameters used to maximum likelihood estimator and bisection method, model selection based on mean square error (MSE) and coefficient of determination$(R^2)$, for the sake of efficient model, was employed. Analysis of failure using real data set for the sake of proposing fixed shape parameter of the Gompertz distribution was employed. This analysis of failure data compared with the Gompertz distribution model of shape parameter. In order to insurance for the reliability of data, Laplace trend test was employed. In this study, the proposed Gompertz model is more efficient in terms of reliability in this area. Thus, Gompertz model can also be used as an alternative model. From this paper, software developers have to consider the growth model by prior knowledge of the software to identify failure modes which can was helped.
Rock damage is the main cause of accidents in underground engineering. It is difficult to predict rock damage accurately by using only one parameter. In this study, a rock failure prediction model was established by using stress, energy, and damage. The prediction level was divided into three levels according to the ratio of the damage threshold stress to the peak stress. A classification predicting model was established, including the stress, energy, damage and AE impact rate using Bayesian method. Results show that the model is good practicability and effectiveness in predicting the degree of rock failure. On the basis of this, a multi-parameter classification predicting deterioration model of rock failure was established. The results provide a new idea for classifying and predicting rockburst.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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