Under development program for a complex system, the total system or major subsystems are tested to failure, system failure modes are analyzed, and design and engineering changes are made to eliminate these failure modes. If this TAAF(test-analyze-and-fix) process is continued, and modifications are made in a competent manner, then the system reliability increase. This paper presents the reliability growth theory and applies it to some subsystems during their development and initial production testing. The application of these techniques is a part of the product assurance function that plays an important role in product reliability improvement. In addition, the EN 50126 requires essentially reliability growth for RAM growth monitoring.
A probabilistic approach for evaluating failure risk is suggested in this paper. Probabilistic fracture analyses were performed for a pressurized pipe of a Cr-Mo steel reflecting variation of material properties at high temperature. A crack was assumed to be located along the weld fusion line. Probability density functions of major variables were determined by statistical analyses of material creep and creep crack growth data measured by the previous experimental studies by authors. Distributions of these variables were implemented in Monte Carlo simulation of this study. As a fracture parameter for characterizing growth of a fusion line crack between two materials with different creep properties, $C_t$ normalized with $C^*$ was employed. And the elapsed time was also normalized with tT, Resultingly, failure probability as a function of operating time was evaluated fur various cases. Conventional deterministic life assessment result was turned out to be conservative compared with that of probabilistic result. Sensitivity analysis for each input variable was conducted to understand the most influencing variable to the analysis results. Internal pressure, creep crack growth coefficient and creep coefficient were more sensitive to failure probability than other variables.
In reliability analysis, the time difference between the expected next failure time and the current failure time or the Mean Time Between Failure(MTBF) is of significant interest. Until recently, in reliability growth studies, the reciprocal of the intensity function at current failure time has been used as being equal to MTBE($t_n$)at the n-th failure time $t_n$. That is MTBF($t_n$)=l/$\lambda (t_n)$. However, such a relationship is only true for Homogeneous Poisson Process(HPP). Tsokos(1995) obtained the upper bound and lower bound for the MTBF($t_n$) and proposed an estimator for the MTBF($t_n$) as the mean of the two bounds. In this paper, we provide the estimator for the MTBF($t_n$) which does not depend on the value of the shape parameter. The result of the Monte Carlo simulation shows that the proposed estimator has better efficiency than Tsokos's estimator.
P-PIE program is developed for evaluating failure probability of pipes in nuclear power plants based on the existing PRAISE program. In the program, crack growth due to fatigue loading and stress corrosion can be considered and the probability of fracture or leakage of pipes can be calculated. Crack growth simulation is performed based on stress intensity factor and a damage parameter and failure of a pipe is determined based on J integral or net section yielding. Using the developed program the failure probabilities of tubes in a domestic nuclear power is obtained and discussed.
신뢰성 성장 시험을 수행하며 획득하게 되는 고장 정보와 누적 시험수행시간을 이용하면 신뢰성 성장 모델의 모수 추정이 가능하며, 모수 추정을 통해 해당 제품의 MTBF를 예측할 수 있다. 그러나 시험에 대한 비용, 시간 혹은 제품의 특성 등의 여러 제약으로 인해 고장 정보가 구간적으로 획득되거나, 획득한 고장 정보의 샘플 데이터(Sample Data)의 수가 작을 수 있다. 이는 신뢰성 성장 모델의 모수 추정의 오차를 커지게 하는 원인이 될 수 있다. 본 논문에서는 샘플 데이터의 수가 작을 경우 신뢰성 성장 모델의 모수 추정 시 베이지안 기법 기반의 모수 추정 방법의 적용에 대해 연구를 수행하였다. 시뮬레이션 결과 신뢰성 성장 모델의 모수를 추정할 때, MLE를 적용하여 추정하는 방법보다 베이지안 기법을 적용하는 방법이 추정 정확도가 높음을 확인하였다.
Failure of basic structures material is usually accompanied by expansion of interior cracks due to stress concentration at the cracks tip. This phenomenon shows the importance of examination of the failure behavior of concrete structures. To this end, 4 types of mortar samples with different amounts of nano-silica (0%, 0.5%, 1%, and 1.5%) were made to prepare twelve $50{\times}50{\times}50mm$ cubic samples. The goal of this study was to describe the failure and micro-crack growth behavior of the cement mortars in presence of nano-silica particles and control mortars during different curing days. Failure of mortar samples under compressive strength were sensed with acoustic emission technique (AET) at different curing days. It was concluded that the addition of nano-silica particles could modify failure and micro-crack growth behavior of mortar samples. Also, monitoring of acoustic emission parameters exposed differences in failure behavior due to the addition of the nanoparticles. Mortar samples of nano-silica particles revealed stronger shear mode characteristics than those without nanoparticles, which revealed high acoustic activity due to heterogeneous matrix. It is worth mentioning that the highest compressive strength for 3 and 7 test ages obtained from samples with the addition of 1.5% nano-silica particles. On the other hand maximum compressive strength of 28 curing days obtained from samples with 1% combination of nano-silica particles.
The purpose of this research is to present a practical method for efficiently monitoring a reliability growth process using AMSAA(Army Materiel Systems Analysis Activity) reliability growth model. The presented method is viable for identifying failure modes, incorporating design changes and monitoring reliability progress on an on-going basis during the early stages of a product development program. According to the Application Guide for EN 50126(RAM part for Rolling Stock), reliability growth monitoring is essential part of the main tasks of design phase in RAM growth monitoring. Implementation of reliability growth management program will provide very useful information on concept selection, product/process reliability, and cost effectiveness without too much time, money and engineering effort being spent on the development of failure suspect parts.
This study aims to assess the effects of specimen thickness (ST) on fatigue crack growth in the early stages of crack propagation and near failure in magnesium alloys. The analysis of variance (ANOVA) method was adopted because fatigue crack propagation in magnesium alloys exhibits statistical behavior. The equality of variance test and residual diagnostics were performed on the grown cracks to confirm the validity of ANOVA by verifying the normal distribution and mutual independence of the residuals and their homoscedasticity. ANOVA confirmed that ST heavily impacts crack growth; i.e., when ST is smaller, cracks grow faster in the early crack propagation stage and break more quickly before the formation of larger cracks. We found that ST significantly affects fatigue crack growth in the early crack propagation stage and near the failure stage in magnesium alloys. The regression model was also used to predict crack formation near the failure stage.
본 연구는 소프트웨어 품질 특성인 기능적합성, 신뢰성, 사용성, 이식성, 유지보수성, 성능효율성, 보안성, 호환성 중에서 신뢰성에 대한 평가 방안을 연구하였다. 소프트웨어 품질 측정에 있어 신뢰성의 정량적 평가 방안을 제시한다. 본 연구는 소프트웨어 품질 특성 중 하나인 신뢰성 평가 중 성숙성에 포함되는 고장률을 측정하는 방법에 대해서 소개하고 고장 데이터의 형태에 따라 고장률이 어떻게 변화하는지에 대해 실험데이터를 가지고 연구한 내용이다. 소프트웨어 테스팅을 중심으로 매일의 고장 수를 중심으로 소프트웨어 신뢰성 성장 모델에 적용하여 고장률을 측정하여 고장 데이터의 형태에 따라 비교 분석하였다. 6일간의 테스트를 통해서 발견된 고장 시간을 중심으로 고장률을 측정하고 측정결과를 이용해서 국제표준 ISO/IEC 25023에서 제시하고 있는 고장률과 비교 하였으며 데이터 형태에 따라 적용방안을 검토하였다.
The inverse Rayleigh model distribution and Rayleigh distribution model were widely used in the field of reliability station. In this paper applied using the finite failure NHPP models in order to growth model. In other words, a large change in the course of the software is modified, and the occurrence of defects is almost inevitable reality. Finite failure NHPP software reliability models can have, in the literature, exhibit either constant, monotonic increasing or monotonic decreasing failure occurrence rates per fault. In this paper, proposes the inverse Rayleigh and Rayleigh software reliability growth 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, were employed. In order to insurance for the reliability of data, Laplace trend test was employed. In many aspects, Rayleigh distribution model is more efficient than the reverse-Rayleigh distribution model was proved. From this paper, software developers have to consider the growth model by prior knowledge of the software to identify failure modes which can helped.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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