This paper discusses an optimal burn-in procedure to minimize total costs based on the assumption that the failure rate pattern follows a bimodal mixed Weibull distribution. The procedure will consider warranty period as a factor of the total expected bum-in cost. A cost model is formulated to find the optimal burn-in time that minimizes the expected burn-in cost. Conditional reliability for warranty period will be discussed. An illustrative example is included to show how to use the cost model in practice.
Kim, Chul-Su;Kwon, Yeo-Hyoun;Kim, Joo-Hyung;Kim, Jung-Kyu
Proceedings of the KSME Conference
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2004.11a
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pp.136-141
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2004
The gear in various mechanical components easily occurs at damages by the external torque. The main failure modes of the gear are surface pitting with the tooth surface and breakage with tooth root by caused fatigue. Therefore, the gear is very important role in the reliability research since it may cause fatal damage of entire system such as the gear box in automobile transmission. In this study, the failure mode of the gear was analyzed and accelerated durability analysis was employed for the life estimation of spur gears. In the case of assumed load spectrums, the reliability of spur gears was evaluated by inverse power law-Weibull accelerated life test model with cumulative damage exposure.
Journal of the Korea Institute of Military Science and Technology
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v.21
no.5
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pp.599-606
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2018
Failure data of systems in many field can be erroneous, which influences the reliability analysis of the systems. The general form of failure data is right censored data with accurate time information. But due to its nature of data collection in the military field, failure time of one-shot weapon systems can have errors which are related to the maintenance period. So this paper suggests a model that can reduce the error by utilizing interval censored data as an alternative to right censored data in weibull distribution.
Journal of Korean Society of Industrial and Systems Engineering
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v.21
no.45
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pp.301-307
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1998
This paper proposes free warranty interval for repairable items when the failure types of item are considered. Failure types are classified into major failure and minor failure. If major failure occurs during warranty period, the item is replaced and if minor failure occurs during warranty period, the item is minimally repaired. This paper determines the optimum free warranty interval which minimizes total expected cost of the free warranty cost model. Numerical example is shown in which failure time of item has weibull distribution.
The Journal of the Institute of Internet, Broadcasting and Communication
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v.22
no.3
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pp.193-200
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2022
In this study, the finite-failure NHPP software reliability model was applied to the software development model based on the Weibull lifetime distribution (Goel-Okumoto, Rayleigh, Type-2 Gumbe), which is widely used in the software reliability field, and then the cost attributes were compared and evaluated. For this study, failure time data detected during normal operation of the software system were collected and used, the most-likelihood estimation (MLE) method was applied to the parameter estimation of the proposed model, and the calculation of the nonlinear equation was solved using the binary method. As a result, first, in the software development model, when the cost of testing per unit time and the cost of removing a single defect increased, the cost increased but the release time did not change, and when the cost of repairing failures detected during normal system operation increased, the cost increased and the release time was also delayed. Second, as a result of comprehensive comparative analysis of the proposed models, it was found that the Type-2 Gumble model was the most efficient model because the development cost was lower and the release time point was relatively faster than the Rayleigh model and the Goel-Okumoto basic model. Third, through this study, the development cost properties of the Weibull distribution model were newly evaluated, and the analyzed data is expected to be utilized as design data that enables software developers to explore the attributes of development cost and release time.
Transactions of the Korean Society of Mechanical Engineers
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v.15
no.6
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pp.2037-2047
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1991
Strength is not simply a single given value but rather is a statistical one with certain distribution functions. This is because it is affected by many unknown factors such as size, shape, stress distribution, and combined stresses. In this study, a model of loss probability is proposed in view of the fact that one of the fundamental configuration of nature is hexagonal, for example, the shapes of lattice unit, grain, and so on. The model sues the concept of loss of certain element in place of Jayatilaka-Trustrum's length and angle of cracks. Using this model, the loss probability due to each loss of certain elements is obtained. Then, the maximum principal stress is calculated by the finite element method at the centroid of the elements under the tensile load for the 4,095 models of analysis. Finally, the failure probability of the brittle materials is obtained by multiplying the loss probability by the ratio of the maximum principal stress to theoretical tensile strength. Comparison of the result of the Jayatilaka-Trustrum's model and the proposed model shows that the failure probabilities by the two methods are in good agreement. Further, it is shown that the parametric relationship of semi-crack lengths for various degrees of birittleness can be determined. Therefore, the analysis of the failure probability suing the proposed model is shown to be promising as a new method for the study of the failure probability of birttle materials.
Journal of Korean Institute of Industrial Engineers
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v.4
no.1
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pp.1-3
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1978
This paper presents a model for determining the optimal number of minimal repairs before replacement. The basic concept parallels the periodic replacement model with minimal repair at failure introduced by Barlow and Hunter, only difference being the replacement signalled by the number of previous minimal repairs performed on the unit. In the case of Weibull distribution, which is widely used as a general failure distribution, the optimal solution could be obtained numerically and seems more cost effective compared to the Barlow and Hunter's Policy II.
Communications for Statistical Applications and Methods
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v.31
no.1
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pp.55-64
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2024
In this study, we consider the sample size determination problem for clustered count data with many zeros. In general, zero-inflated Poisson and binomial models are commonly used for zero-inflated data; however, in real data the assumptions that should be satisfied when using each model might be violated. We calculate the required sample size based on a discrete Weibull regression model that can handle both underdispersed and overdispersed data types. We use the Monte Carlo simulation to compute the required sample size. With our proposed method, a unified model with a low failure risk can be used to cope with the dispersed data type and handle data with many zeros, which appear in groups or clusters sharing a common variation source. A simulation study shows that our proposed method provides accurate results, revealing that the sample size is affected by the distribution skewness, covariance structure of covariates, and amount of zeros. We apply our method to the pancreas disorder length of the stay data collected from Western Australia.
In this paper, we present some results on No-failure accelerated life test of aerial vehicle for reliability demonstration. The design of general accelerated life test consists of the three phases: 1) Estimating normal life test time of a single product from Weibull distribution model; 2) Determining the acceleration factor (AF) by utilizing the relation between the life of mechanical components and the applied torque; 3) Calculating the accelerated life test time, which comes from dividing the estimated normal life test time into AF. Then, we applied the calculated life test time to the real reliability test of the flap actuating system, while considering the requirement specification for mechanical components and operating environment of the actuation system. Real experimental processes and results are presented to validate the theory.
The analysis of reliabilities of process facilities often uses models based on the Weibull distribution. The parameters in these models are functions of operating conditions, and determined by experiments. Using these values, we calculate the reliability, mean time to failure, and standard deviation. The conventional method assumes that the operating condition is constant, and thus treats the model parameters as constants. In this paper, a reliability function is proposed which is applicable when the scale parameter is a function of time, and an analysis method based on this is also presented. A case study on a cooling fan resulted in a big difference from the conventional method to which the average operating conditions were applied. The proposed method is also applicable to other process facilities, and expected to effectively take into account the effects of changes in the operating conditions on the reliabilities of the facilities.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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