This paper presents an accelerated life test for burn out of tungsten filament of automotive halogen lamp. There are many failure modes and failure factors that associated with tungsten filament. But in this explain the dominant failure mode of tungsten filament is the bumout of the filament failure. At first, over voltage, high temperature, inrush current and vibration are selected as stress factors by using of two stage Quality Function Deploymeng(QFD). And we planed accelerated life test that has one factor(voltage) and three levels. By experiment it has absorbed that over voltage has an effect on the life of halogen lamp. Using ALTA programs, we estimated the common shpae parament of Weibull distribution, life-stress relationship and $B_{100p}$ life.
Purpose: In this study, the life of the motor is investigated by performing the accelerated life test with the brush wear of the industrial cleaner motor as the main failure mode. Methods: The accelerating stress factor of the accelerated life test is a voltage, which can increase the number of revolutions of the motor to accelerate the brush wear due to the friction between the brush and the commutator. Also, the accelerating stress level was determined after determining the maximum allowable level of the voltage through the preliminary test. Results: The motor failure time at each accelerating stress level was predicted by regression analysis with brush wear length as performance degradation data. The main failure mode, which is brush wear, of the motor was reproduced by this test. The shape parameter of the Weibull distribution was confirmed to be the same statistically at all accelerating stress levels by the likelihood ratio test. Conclusion: The life of the motor was investigated by performing the accelerated life test with the brush wear of the industrial cleaner motor as the main failure mode. Through the accelerating test method of the cleaner motor, various life expectancy and life expectancy of the acceleration factor are predicted.
Journal of Korean Institute of Industrial Engineers
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v.40
no.3
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pp.283-290
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2014
In the flat panel display industry, to meet production target quantities and the deadline of production, the scheduler and dispatching systems are major production management systems which control the order of facility production and the distribution of WIP (Work In Process). Especially the delivery time is a key factor of the dispatching system for the time when a lot can be supplied to the facility. In this paper, we use survival analysis methods to identify main factors of the delivery time and to build the delivery time forecasting model. To select important explanatory variables, the cox proportional hazard model is used to. To make a prediction model, the accelerated failure time (AFT) model was used. Performance comparisons were conducted with two other models, which are the technical statistics model based on transfer history and the linear regression model using same explanatory variables with AFT model. As a result, the mean square error (MSE) criteria, the AFT model decreased by 33.8% compared to the statistics prediction model, decreased by 5.3% compared to the linear regression model. This survival analysis approach is applicable to implementing the delivery time estimator in display manufacturing. And it can contribute to improve the productivity and reliability of production management system.
In general, accelerated life testing is performed to reduce testing time. But it is difficult to apply accelerated life testing to a system besides components. This paper developed a software which estimates reliability measures of the system from results of accelerated life testing of components building the system. This software can handle the system with a large number of components and complex topology. Multiple failure modes of a component were also considered in this software. Based on the software, reliability measures of a gearbox example at several conditions were estimated from the accelerated life testing results of three components of the gearbox.
Journal of the Korea Academia-Industrial cooperation Society
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v.10
no.6
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pp.1346-1352
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2009
Warranty cost of automobile parts varies depending on the parts failure rate in a warranty region of individual markets. Parts failure rate is significantly affected by usage-rate given that other stressors of individual markets are similar. Accordingly, warranty cost can be predicted by failure modeling which reflects usage-rate and using a stochastic process. In this paper, one-dimensional approach is used by applying accelerated failure time model on the assumption that the usage-rate is linear. Such model can explain changes in parts failure rate depending on the changes in usage-rate since it can be expressed as a function of usage-rate. Therefore, acquisition of usage-rate in a new market will automatically lead to estimate of failure rate even without warranty data and warranty cost of parts can be predicted through a renewal process in replacement cases. A case study using warranty data of two real markets is presented in the application part of this paper.
Kim Jin-Woo;Shin Jae-Chul;Kim Myung-Soo;Lee Jae-Kook
Transactions of the Korean Society of Mechanical Engineers A
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v.29
no.7
s.238
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pp.921-929
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2005
This paper presents an accelerated life test for burnout of tungsten filament of incandescent lamp. From failure analyses of field samples, it is shown that their root causes are local heating or hot spots in the filament caused by tungsten evaporation and wire sag. Finite element analysis is performed to evaluate the effect of vibration and impact for burnout, but any points of stress concentration or structural weakness are not found in the sample. To estimate the burnout life of lamp, an accelerated life test is planned by using quality function deployment and fractional factorial design, where voltage, vibration, and temperature are selected as accelerating variables. We assumed that Weibull lifetime distribution and a generalized linear model of life-stress relationship hold through goodness of fit test and test for common shape parameter of the distribution. Using accelerated life testing software, we estimated the common shape parameter of Weibull distribution, life-stress relationship, and accelerating factor.
Permanent magnet synchronous motors (PMSMs) are widely used in systems requiring high control precision, efficiency, and reliability. Predicting the remaining useful life (RUL) with health monitoring of PMSMs prevents catastrophic failure and ensures reliable operation of system. In this study, a model-based method for predicting the RUL of PMSMs using phase current and vibration signals is proposed. The proposed method includes feature selection and RUL prediction based on a particle filter with a degradation model. The Paris-Erdogan model describing micro fatigue crack propagation is used as the degradation model. An experimental set-up to conduct accelerated life test, capable of monitoring various signals was designed in this study. Phase current and vibration data obtained from an accelerated life test of the PMSMs were used to verify the proposed approach. Features extracted from the data were clustered based on monotonicity and correlation clustering, respectively. The results identify the effectiveness of using the current data in predicting the RUL of PMSMs.
Journal of the Korean Data and Information Science Society
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v.7
no.1
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pp.21-35
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1996
In this paper, estimation and prediction procedures are discussed for grneral situation in which the failure time follows the independent density $f_{i}({\varepsilon}_{i})$ for the accelerated life testing under Type II censoring. In the context of accelerated life test experiment, procedures are given for estimating the parameters in the Eyring model, and for estimating mean life at a given future stress level. The procedures given are conditional confidence interval procedures, obtained by conditioning on ancillary statistics. A comparison is made of these procedures and procedures based on asymptotic properties of the maximum, likelihood estimates.
This paper is to present linkage parameter to integrate statistical models and physical models for accelerated life test. Statistical models represent the relationship of probability distribution and life. Physical models show the relationship of life and stress. Moreover, this study proposes the four steps for construction of integrated models for accelerated life test using linkage parameter. Finally, this paper develops new integrated models such as extreme value distribution-general Eyring, linearly increasing failure rate function-general Eyring, etc., and estimates various reliability measures.
Communications for Statistical Applications and Methods
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v.24
no.1
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pp.29-41
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2017
The estimation problem of expected time to failure of units is studied in a discrete set up. A simple step-stress accelerated life testing is considered with a Type-I censored sample from geometric distribution that is a commonly used distribution to model the lifetime of a device in discrete case. Maximum likelihood estimators as well as the associated distributions are derived. Exact, approximate and bootstrap approaches construct confidence intervals that are compared via a simulation study. Optimal confidence intervals are suggested in view of the expected width and coverage probability criteria. An illustrative example is also presented to explain the results of the paper. Finally, some conclusions are stated.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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