A Failure data from operating condition includes various failures. Reliability evaluation by operating condition is more correct than test condition. Additional, the evaluation result by operating condition is widely used for quality assurance, forecasting amount of manufacturing at EOL. To discover valuable things from the failure data, arrangement of the failure data and information technique to handle data is needed among many failure data. This paper introduces a reliability prediction program to solve this problem based on the failure. And new technologies for parameters estimation with method of Graphic-Wizard-Parameters-Estimation and Genetic Algorithm are introduced.
Purpose: Previously, missile reliability prediction is based on theoretical failure prediction model. It has shown that the predicted reliability is inadequate to real field data. Although an MTTF based reliability prediction method using real field data has recently been studied to overcome this issue. In this paper, we present a more realistic method, considering MTBF concept, to predict missile reliability. Methods: In this paper we proposed a modified survival model. This model is considering MTBF as its core concept, and failed missiles in the model are to be repaired and redeployed. We compared the modified model (MTBF) and the previous model (MTTF) in terms of fitness against the real failure data. Results: The reliability prediction result of MTBF based model is closer to fields failure data set than that of MTTF based model. Conclusion: The proposed MTBF concept is more fitted to real failure data of missile than MTTF concept. The methodology of this study can be applied to analyze field failure data of other similar missiles.
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.
본 연구에서는 국내 매설 고압가스배관의 사고빈도 데이터 구축 시 활용할 수 있도록 국외에서 발표하고 있는 고압가스배관 사고빈도 데이터에 대해 고찰 하였다. 고압가스배관 사고빈도 데이터의 대표적인 것으로는 미국의 DOT, 유럽의 EGIG 및 영국의 UKOPA가 있다. 국외 사고빈도 데이터의 국내 적용 가능성을 확인하기 위하여 이들을 비교 분석한 결과 EGIG 데이터가 국내 실정에 더 적합하였다. EGIG 8차 보고서의 사고빈도 데이터를 사용하여 비선형회귀분석을 수행한 결과 배관 설치 연도에 따른 지수형의 곡선을 얻었다. 향후 전체 사고빈도의 약 50%를 차지하고 있는 타공사 부분과 국내 데이터와 국외 데이터의 합성에 대한 집중적인 연구가 필요하다.
Today, facilities are composed of many complex components or parts. Because of this characteristics, the frequency of failures is decreasing, but the strength of failures is increasing; therefore, the failure analysis about many complex components or parts was needed. In the former research about Fault Tree Analysis, failure data of similar facilities have been used for forecasting about target system or components, but in case that the system or components for forecasting failure is new or qualitative and quantitative data are given simultaneously, there are many difficulty in using Fault Tree Analysis with this incorrect failure data. Therefore, this paper deal with the Fault Tree Analysis method which be applied with Fuzzy theory in above case. In case that , therefore, if there is no the correct failure data, it is represented a system or components as qualitative variable. subsequently, it converted to the quantitative value using fuzzy theory, and the values used as the value for failure forecast.
The reliability data analysis for components of CNC machining center is studied in this paper. The failure data of mechanical part is analyzed by Exponential, Weibull, and Log-normal distributions. And then, the optimum failure distribution model is selected by goodness of fit test. The reliability data analysis program is developed with ASP language to use on the Internet. The failure rate, MTBF, life, and failure mode of mechanical parts are estimated and searched by this program. The failure data and analysis results are stored in the database.
In aerospace industry, MTBF (Mean Time Between Failure) and MFTBF (Mean Flight Time Between Failure) are generally used for reliability analysis. So far, especially to Korean military aircraft, MFTBF of avionic equipments is predicted by MIL-HDBK-217 and MIL-HDBK-338, however, the predicted MFTBF by military standard has a wide discrepancy to that of real-world operation, which leads to overstock and increase operation cost. This study analyzes operational data of avionic equipments. Operational MFTBF, which is calculated from operational data, is compared with predicted MFTBF calculated conventionally by military standard. In addition, failure rate trend is investigated to verify reliability growth in operational data, the investigation shows that failure rate curve from operational data has somewhat pattern with decreased failure rate and constant failure rate.
The purpose of this paper is to develop reliability analysis procedures for repairable systems with interval failure time data and apply the procedures for assessing the storage reliability of a subsystem of a certain type of guided missile. In the procedures, the interval failure time data are converted to pseudo failure times using the uniform random generation method, mid-point method or equispaced intervals method. Then, such analytic trend tests as Laplace, Lewis-Robinson, Pair-wise Comparison Nonparametric tests are used to determine whether the failure process follows a renewal or non-renewal process. Monte Carlo simulation experiments are conducted to compare the three conversion methods in terms of the statistical performance for each trend test when the underlying process is homogeneous Poisson, renewal, or non-homogeneous Poisson. The simulation results show that the uniform random generation method is best among the three. These results are applied to actual field data collected for a subsystem of a certain type of guided missile to identify its failure process and to estimate its mean time to failure and annual mean repair cost.
본 연구에서는 발전 플랜트의 보일러 급수 펌프를 대상으로 신뢰도 기반 정비를 적용하기 위한 고장 데이터 관리에 관한 방법에 대하여 논의하였다. OREDA와 같은 고장 데이터베이스에서 중요한 구성 요소인 고장모드, 고장원인, 고장영향, 고장의 심각도를 분석하는 것이 신뢰도 기반 정비에서 중요한 부분이다. 정비주기와 같이 예방 정비 계획을 세울 때 중요한 부분은 고장 데이터의 통계적 처리로부터 결정될 수 있음을 확인하였다.
Web-based analysis programs for reliability assessment of machine tools were developed in this study. First, the reliability data analysis program was developed to search for failure rate using failure data and reliability test data of mechanical part. Second, failure mode analysis was developed through performance tests like circular movement test vibration test for machine tools. This analysis program shows correlation between failure mode and performance test result. Third, tool life was predicted by correlation between flank wear and cutting time, using the extended Taylor tool life equation in turning data and the equivalently converted equation in order to apply ball endmill data to Taylor tool life equation in milling data. All the information related to input and result data can be stored in theses programs.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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