In the present study, a reliability analysis calculating the probability of system failure has been performed using cut set and results of numerical analysis for unsteady flow in pipe. Especially, the probability of system failure has been evaluated regarding the effect of valve closure which is a really important activity in operation of piping system. In spite of small amount of demand, it was found that fast valve closure can generate high probability of system failure. Furthermore, it was confirmed that surge tank can reduce the unsteady effects and probability of system failure in water distribution system. From the results, it was found that the unsteady flow has a significant effect on the probability of system failure Furthermore, it was able to find which pipe or cut set has high probability of system failure. So it could be used to determine which pipe or cut set has a priority of repair and replacement. Therefore, reliability analysis regarding unsteady flow has to be performed for the planning, designing, maintenance, and operation of piping system.
Journal of Korean Society of Industrial and Systems Engineering
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v.27
no.2
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pp.93-101
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2004
This paper is intended to assess a dynamic system reliability. Bayesian networks, however, have difficulties in their application for assessing the system reliability especially when the system consists of dependent components and the probability of failure of each component varies over time. Hence, we suggest a method for resolving the difficulties by considering a hoist system composed of two wires. Firstly, we explain the method of calculating the failure probability of the system components. Secondly, we show how to calculate the failure probability of the system for two cases that failure probability of each wire is constant and varying in time, respectively. finally, based on the calculated failure probability of the system, we infer the probability that two interesting events occur.
This study proposes a system reliability analysis of rack storage facilities subjected to forklift colliding events. The proposed system reliability analysis consists of two steps: the first step is to identify dominant failure modes that most contribute to the failure of the whole rack facilities, and the second step is to evaluate the system failure probability. In the first step, dominant failure modes are identified by using a simulation-based selective searching technique where the contribution of a failure mode to the system failure is roughly estimated based on the distance from the origin in the space of the random variables. In the second step, the multi-scale system reliability method is used to compute the system reliability where the first-order reliability method (FORM) is initially used to evaluate the component failure probability (failure probability of one member), and then the probabilities of the identified failure modes and their statistical dependence are evaluated, which is called as the lower-scale reliability analysis. Since the system failure probability is comprised of the probabilities of the failure modes, a higher-scale reliability analysis is performed again based on the results of the lower-scale analyses, and the system failure probability is finally evaluated. The illustrative example demonstrates the results of the system reliability analysis of the rack storage facilities subjected to forklift impact loadings. The numerical efficiency and accuracy of the approach are compared with the Monte Carlo simulations. The results show that the proposed two-step approach is able to provide accurate reliability assessment as well as significant saving of computational time. The results of the identified failure modes additionally let us know the most-critical members and their failure sequence under the complicated configuration of the member connections.
Reliability calculation of a system is frequently required in industrial, military, and everyday life situations. For such a calculation, it is necessary to specify the configuration of components and subsystems, the failure mode of each component, and the states in which the system is classified as failed. In this paper, we are primary interested in the time to the first failure of a system. And we discuss failure probability of coherent system under various condition, especially focus on probability calculation of subsystem failure before system failure used by Bayes formula. Problem statement and general applications illustrated by several examples.
Journal of the Korean Society of Manufacturing Process Engineers
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v.18
no.8
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pp.31-37
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2019
The inter-development of FMECA is very important to assess the effect of potential failures during system operation on mission, safety and performance. Among these, criticality analysis is a core task that identifies items with high risk and selects the analyzed objects as the key management targets and reflects their effects to the design optimization. In this paper, we analyze the theory related to criticality analysis following US military standard, and propose a method to quantify the failure effect probability for objective criticality analysis. The criticality analysis according to the US military standard depends on the subjective judgment of the failure probability. The methodology for quantifying the failure effect probability is presented by using the reliability theory and the Bayes theorem. The failure rate is calculated by applying the method to quantify failure effect probability.
In this paper, we relate the reliability of the system to the reliabilities of the components or subsystems. We discussed the basic concept of system reliability and present a method to determine probabilities of failure of coherent system components under various conditions, especially forcused on probability of component or subsystem failure before system failure. Several examples illustrate the procedure.
In conventional fault-tree analysis, the failure probabilities of components of a system are treated as exact values in estimating the failure probability of the top event. For the plant layout and systems of the products, however, it is often difficult to evaluate the failure probabilities of components from past occurences, because the environments of the systems change. Furthermore, it might be necessary to consider possible failure of components of the systems even if they have never failed before. In the paper, instead of the probability of failure, we propose the possibility of failure, viz, a fuzzy set defined in probability space. Thus, in this paper based on a fuzzy fault-tree model, the maximum possibility of system failure is determined from the possibility of failure of each component within the system according to the extension principle.
AFDA (Approximate Full Distribution Approach) model of FORM (First-Order Reliability Model) which can quantitatively calculate the probability that storm sewer reach to performance limit state was developed in this study. It was defined as a failure if amount of inflow exceed the capacity of storm sewer. Manning's equation and rational equation were used to determine the capacity and inflow of reliability function. Furthermore, statistical characteristics and distribution for the random variables were analyzed as a reliability analysis. It was found that the statistical distribution for annual maximum rainfall intensity of 10 cities in Korea is matched well with Gumbel distribution. Reliability model developed in this study was applied to Y shaped storm sewer system to calculate the probability that storm sewer may exceed the performance limit state. Probability of failure according to diameter was calculated using Manning's equation. Especially, probability of failure of storm sewer in Mungyeong and Daejeon was calculated using rainfall intensity of 50-year return period. It was found that probability of failure can be significantly increased if diameter is decreased below the original diameter. Therefore, cleaning the debris in sewer pipes to maintain the original pipe diameter should be one of the best ways to reduce the probability of failure of storm sewer. In sewer system, two sewer pipes can flow into one sewer pipe. For this case, probability of system failure was calculated using multiple failure mode. Reliability model developed in this study can be applied to design, maintenance, management, and control of storm sewer system.
In this paper, we suggested system reliability inequality used by failure rate distribution and developed new theorem-reliability function is increasing function. Also we calculated failure probability of coherent system used by variable transformation. Several examples are illustrated.
Conventional slope stability analysis is focused on calculating minimum factor of safety or maximum probability of failure. To minimize inherent uncertainty of soil properties and analytical model and to reflect various analytical models and its failure shape in slope stability analysis, slope stability analysis method considering simultaneous failure probability for multi failure mode was proposed. Linear programming recently introduced in system reliability analysis was used for calculation of simultaneous failure probability. System reliability analysis for various analytical models could be executed by this method. For application analysis for embankment, the results of this method shows that system stability of embankment calculate quantitatively.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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