Eui-Kyun Park;Jun-Won Park;Yun-Jae Kim;Yukio Takahashi;Kukhee Lim;Eung Soo Kim
Nuclear Engineering and Technology
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제55권11호
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pp.4134-4145
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2023
This paper proposes strain-based failure model of A533B1 pressure vessel steel to simulate failure, followed by application to OECD lower head failure (OLHF) test simulation for experimental validation. The proposed strain-based failure model uses simple constant and linear functions based on physical failure modes with the critical strain value determined either using the lower bound of true fracture strain or using the average value of total elongation depending on the temperature. Application to OECD Lower Head Failure (OLHF) tests shows that progressive deformation, failure time and failure location can be well predicted.
The piston reservoir is mainly used in hydraulic blow-down system for aerospace engineering. The reservoir is heavy due to both hydraulic cylinder and piston in pressurization. The positive expulsion tank with rubber diaphragm has been mostly applied propellant and fuel tank at low pressure to satellites. To reduce weight, the reservoir that can be used at high pressure with rubber diaphragm was developed. In this research, the prediction of life-time for the rubber diaphragm was implemented through an accelerated life test, as a part of development of new reservoir. Also, the diaphragm was stored in an temperature chamber at the same condition as and operation with hydraulic oil. As a result, the life-time for a rubber diaphragm was successfully evaluated via Arrhenius law and Time-Temperature Superposition based on failure times over temperatures in the accelerated test.
The failure modes of pneumatic directional control valves include leakage, wear of the spool seal, and sticking of the spool. Among them, the main failure mode of the valve is leakage. The leakage is caused by the wear of the spool seal. However, due to the characteristics of the seal material, the leakage rate is fluctuated a lot rather than constantly increased over time. If life analysis is performed using the first time data of leakage failure, predicted life cycles can be different from the real life cycles. This paper predicts life cycles of the pilot pneumatic directional control valve based on the three point moving average which considers the average of the fluctuating leakage rate.
We consider the mean value function for NHPP software reliability model and time series regression model in software failure data. We estimate parameters for the proposed models from two data sets. The values of SSE and MSE is presented from two data sets. We compare the predicted number of faults with the actual two data sets using the mean value function and regression curve.
제품의 수명시험 전에 소요될 시험시간을 대강이라도 예측할 수 있으면 비용을 측정하여 시험을 어떻게 진행할지 판단하는데 도움이 된다. 기계부품의 경우의 신뢰도예측은 시스템의 고장 혹은 열화 메커니즘이 복잡하고 보편적인 데이터베이스가 존재하지 않기 때문에 수행이 난해하다. 본 연구는 유압 액추에이터와 공압 액추에이터에 각각 설치되는 탄성 U 형 씰을 대상으로 수명예측을 NSWC에서 제안하는 고장물리를 고려한 고장률 모형과 현장 데이터베이스를 활용하여 수행하였다. 그 결과들을 검증하기 위해 예측된 수명과 시험된 수명데이터들을 비교하였다. 본 연구는 고장률 모형에 포함된 각종 계수 값들을 결정하는 과정과 씰의 수명에 영향을 주는 인자들의 개별 민감도를 분석하고 그 미비점을 고찰하였다.
When modeling a complex system we use an event tree to analyze propagation of failure. An event tree cannot represent the statistical interrelationships among parameters, but it can be represented as a statistically identical influence diagram so that parameter updating can be easily performed. After updating parameters we can calculate posterior distribution of the failure rate for each path. But exact distribution requires considerably complex numerical integration. We propose an approximation method to calculate the posterior and derive the predictive distribution of the time to next failure. Finally we introduce the system which implements our methodology.
DC link electrolytic capacitors are widely used in various PWM power converter system, such as adjustable speed driver(ASD) or DC/DC converter. Electrolytic capacitors, which is the most of the time affected by aging effect, plays a very important role for the power electronics system quality and reliability. This objective of this paper is to propose a improvement method to detect the rise of equivalent series resistor(ESR) in order to realize the online failure prediction of electrolytic capacitor for DC link of PWM power converter. The ESR detection scheme is based on the determination of the electrolytic capacitor AC losses calculated from voltage/current measurement using AC coupling. Therefore, the preposed online failure prediction method has the merits of easy ESR computation and circuit simplicity compare with BPF method. Simulation results show the veridity of the proposed on-line ESR estimation method.
Prediction algorithm of the energy storage system in accordance with the load pattern can cause economic loss in case of a failure prediction. In addition, algorithm that uses TOU(Time of Use) based on the revelation by the power electric charge which covers most simply is an inefficient operation because it is only for the purpose of reducing the peak power. In this paper, we introduced a non-prediction algorithm with a conventional TOU in order to solve this problem operating the energy storage system economic and efficient.
The purpose of the warranty data analysis can be classified into two categories. Two goals is a failure cause analysis and life prediction analysis. In this paper first, we applied multivariate analysis method that can be estimated in consideration of various factors on the failure cause warranty data. In particular, we apply the Tree model and Cox model. The advantage of the Tree is easy to interpret this result as compared to other models. In addition Cox model can quantitatively express the risk. Second, this paper proposed a multivariate life prediction model (AFT) considering a variety of factors. By applying the actual warranty data confirmed the usability.
In today's system operation, it is difficult to detect failures and take immediate action in the case of a shortage of manpower compared to the number of equipment or failures in vulnerable time zones, which can lead to delays in failure recovery. In addition, various algorithms exist to detect abnormal symptom data, and it is important to select an appropriate algorithm for each problem. In this paper, an ensemble-based isolation forest model was used to efficiently detect multivariate point anomalies that deviated from the mean distribution in the data set generated to predict system failure and minimize service interruption. And since significant changes in memory space usage are observed together with changes in CPU usage, the problem is solved by using LSTM-Auto Encoder for a collective anomaly in which another feature exhibits an abnormal pattern according to a change in one by comparing two or more features. did In addition, evaluation indicators are set for the performance evaluation of the model presented in this study, and then AI model evaluation is performed.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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