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.
This paper is reviewed RAM(Reliability, Availability and Maintainability) data table utilized for RAM data management to Urban Maglev Transit. As railway systems become more complex, the RAM requirements are reinforced to ensure that a design meets Reliability, Availability, Maintainability criteria. Therefore, it needs the efficient management for RAM data of railway system to meet RAM target. At this study, RAM data management format is suggested to ensure reliability and maintainability based on acquired experience for overseas rolling stock. This RAM data table and FMECA(Failure Mode Effect Criticality Analysis) table are useful to the calculation of MTBF(Mean Time Between Failure), MTBSF(Mean Time Between Service Failure) and Maintainability. Also, this RAM management table will be efficient to improve the RAM evaluation to Urban Maglev Transit.
This study aims at the analyze of unsteady downstream flow due to dam failure along dam failure scenario and applied to Yeoncheon Dam which was collapsed August 1st 1999, using HEC-RAS simulation model. The boundary conditions of this unsteady flow simulation are that dam failure arrival time could be at 02:45 a.m. August 1st 1999 and failure duration time could be also 30 minutes. Downstream 19.5 km from dam site was simulated for unsteady flow analysis in terms of dam failure and non-failure cases. For the parameter calibration, observed data of Jeonkok station were used and roughness coefficient was applied to simulation model. The result of the peak discharge difference was 2,696 to $1,745\;m^3/sec$ along the downstream between dam failure and non-failure and also peak elevation of water level showed meanly 0.6m difference. Those results of these studies show that dam failure scenarios for the unknown failure time and duration were rational because most results were coincident with observed records. And also those results and procedure could suggest how and when dam failure occurs and downstream unsteady flow analyzes.
DRAM에서 셀 파라메터들의 확률 분포를 고려하여 데이터 보유 시간에 대한 분포 특성을 계산하였다. 셀 파라메터와 셀 내부 전압의 과도 특성으로부터 데이터 보유 시간의 식을 유도하였다. 접합 공핍 영역에서 발생하는 누설 전류의 분포 특성은 재결합 트랩의 에너지 분포로, 셀 캐패시턴스 분포 특성은 유전체 성장에서 표면 반응 에너지의 분포 특성으로, 그리고 sense amplifer의 감도를 각각의 독립적인 확률 변수로 보고, monte carlo 시뮬레이션을 이용하여, 셀 파라메터 값들의 확률적 분포와, DRAM 셀들의 데이터 보유 시간에 대하여cumulative failure bit의 분포함수를 계산하였다 특히 sense amplifier의 감도 특성이 데이터 보유 시간 분포의 tail bit에 상당히 영향을 미침을 보였다.
많은 소프트웨어 프로젝트는 시험이나 운영단계에서 고장 시간이나 고장 수 데이타 보다는 그룹 고장 데이타 (여러 고장 간격에서 또는 가변적인 시간 간격에서의 고장 들)가 수집된다. 본 논문은 그룹 고장 데이타에 대해 가변적인 미래의 시간에서 누적 고장 수를 예측할 수 있는 신경망 모델을 제시한다. 신경망의 입-출력으로 무엇을 선택하고 어떤 순서로 훈련을 수행하느냐에 따라 신경망의 예측력에 영향을 미친다. 따라서, 신경망의 입-출력에 대한 11개의 훈련제도가 고려되었으며, 모델의 성능을 평가하기 위해 다음 단계 평균 상대 예측 오차 (AE)와 정규화된 AE (NAE) 측도에 의해 최적의 훈련제도가 선택되고, 다른 잘 알려진 신경망 모델과 통계적 소프트웨어 신뢰성 성장 모델과 비교되었다. 실험 결과, 가변적인 미래의 시간 간격에서 누적 고장 수를 예측하기 위해서는 신경망 모델에 가변 시간간격 정보가 필요함을 보였다.
The failure prediction and preventive maintenance for the equipment of nuclear power plant area using reliability-centered maintenance have been grown. On the other hand, the maintenance for power distribution system consists of time-based maintenance mainly. In this paper, the new maintenance algorithms for power distribution system are developed considering reliability indices. First of all, Time-varying failure rates are extracted from data accumulated at KEPCO using exponential distribution function and weibull distribution function. Next, based on the extracted failure rate, reliability for real power distribution system is evaluated for applying the effective maintenance algorithm which is the analytic method deciding the maintenance point of time and searching the feeder affecting the specific customer. Also the algorithm deciding the maintenance priority order are presented based on sensitivity analysis and equipment investment plan are analyzed through the presented algorithm at real power distribution system.
This paper presents a reliability analysis of S-bonds for AF track circuits, which detect train movement and transmit a speed control signal to the train. Field survey shows that S-bonds are exposed to very large vibrations transferred from rail, and suffer from frequent failures when they were installed on ballasted track. We collected the time-to-failure data of S-bonds from the maintenance field of Seoul metro line 2, and made a parametric approach to estimate the statistical distribution that fits the time-to-failure data. The analysis shows that S-bonds have time-to-failure characteristics described by Weibull distribution. The estimated shape parameter of Weibull distribution is 1.1, which means the distribution has constant failure rate characteristics like exponential distribution. The reliability function, hazard function, percentiles and mean lifetime are derived for maintenance support.
Survivability is a very important requirement for the deployment of broadband networks because out of service links can affect volumes of traffic even if it is a very short time. And the data paths of broadband networks, which are critical for traffic engineering, are always necessary to be well protected. The procedure of protection or restoration for a path is initiated when failure is detected within the working path. In order to minimize the influence on transmission quality caused by the failure of links and to provide a definite time for the recovery from the failure, the protection switching time (PST) should be carefully considered in the path arrangement. Several researches have been devoted to construct the protection and restoration schemes of data paths over dense wavelength division multiplexing (DWDM) networks, however, there was rare research on the design of data paths with guaranteed protection switching time. In this paper, the PST-guaranteed scheme, which is based on the concept of short leap shared protection (SLSP), for the arrangement of data paths in DWDM networks is proposed. The proposed scheme provides an efficient procedure to determine a just-enough PST-guaranteed backup paths for a working path. In addition to selecting the PST-guaranteed path, the network cost is also considered in a heuristic manner. The experimental results demonstrate that the paths arranged by the proposed scheme can fully meet the desired PST and the required cost of the selected path is competitive with which of the shared path scheme.
This paper introduces a failure analysis procedure that underpins real-time fault prognosis. In the previous study, we developed a systematic eventization procedure which makes it possible to reduce the original data size into a manageable one in the form of event logs and eventually to extract failure patterns efficiently from the reduced data. Failure patterns are then extracted in the form of event sequences by sequence-mining algorithms, (e.g. FP-Tree algorithm). Extracted patterns are stored in a failure pattern library, and eventually, we use the stored failure pattern information to predict potential failures. The two practical case studies (marine diesel engine and SIRIUS-II car engine) provide empirical support for the performance of the proposed failure analysis procedure. This procedure can be easily extended for wide application fields of failure analysis such as vehicle and machine diagnostics. Furthermore, it can be applied to human health monitoring & prognosis, so that human body signals could be efficiently analyzed.
Journal of the Korean Data and Information Science Society
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제14권2호
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pp.393-403
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2003
In this paper, various replacement policies for the general failure model are considered. There are two types of failure in the general failure model. One is Type I failure (minor failure) which can be removed by a minimal repair and the other is Type II failure (catastrophic failure) which can be removed only by a complete repair. In this model, when the unit fails at its age t, Type I failure occurs with probability 1-p(t) and Type II failure occurs with probability p(t), $0{\leq}p(t){\leq}1$. Under the model, optimal replacement policies for the long-run average cost rate and the limiting efficiency are considered. Also taking the cost and the efficiency into consideration at the same time, the properties of the optimal policies under the Cost-Priority-Criterion and the Efficiency-Priority-Criterion are obtained.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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