Informacja

Drogi użytkowniku, aplikacja do prawidłowego działania wymaga obsługi JavaScript. Proszę włącz obsługę JavaScript w Twojej przeglądarce.

Wyszukujesz frazę "failure rate function" wg kryterium: Wszystkie pola


Wyświetlanie 1-2 z 2
Tytuł:
Reliability analysis and prediction for time to failure distribution of an automobile crankshaft
Analiza niezawodności i przewidywanie rozkładu czasu do uszkodzenia wału korbowego pojazdu samochodowego
Autorzy:
Singh, S. S. K.
Abdullah, S.
Mohamed, N. A. N.
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/301436.pdf
Data publikacji:
2015
Wydawca:
Polska Akademia Nauk. Polskie Naukowo-Techniczne Towarzystwo Eksploatacyjne PAN
Tematy:
reliability
time to failure
monotonic function
hazard rate
niezawodność
czas do uszkodzenia
funkcja monotoniczna
wskaźnik zagrożenia
Opis:
This paper emphasizes on analysing and predicting the reliability of an automobile crankshaft by analysing the time to failure (TTF) through the parametric distribution function. The TTF was modelled to predict the likelihood of failure for crankshaft during its operational condition over a given time interval through the development of the stochastic algorithm. The developed stochastic algorithm has the capability to measure the parametric distribution function and validate the predict the reliability rate, mean time to failure and hazard rate. T, the algorithm has the capability to statistically validate the algorithm to obtain the optimal parametric model to represent the failure of the component against the actual time to failure data from the local automobile industry. Hence, the validated results showed that the three parameter Weibull distribution provided an accurate and efficient foundation in modelling the reliability rate when compared with the actual sampling data. The suggested parametric distribution function can be used to improve the design and the life cycle due to its capability in accelerating and decelerating the mechanism of failure based on time without adjusting the level of stress. Therefore, an understanding of the parametric distribution posed by the reliability and hazard rate onto the component can be used to improve the design and increase the life cycle based on the dependability of the component over a given period of time. The proposed reliability assessment through the developed stochastic algorithm provides an accurate, efficient, fast and cost effective reliability analysis in contrast to costly and lengthy experimental techniques.
W prezentowanej pracy przedstawiono metodę analizy oraz predykcji niezawodności wału korbowego pojazdu samochodowego opartą na analizie czasu do uszkodzenia (TTF) z wykorzystaniem funkcji rozkładu parametrycznego. W artykule, stworzono model TTF pozwalający na przewidywanie prawdopodobieństwa uszkodzenia wału korbowego w stanie pracy w danym przedziale czasu za pomocą nowo opracowanego algorytmu stochastycznego. Opracowany algorytm stochastyczny umożliwia mierzenie funkcji rozkładu parametrycznego oraz weryfikację przewidywanego współczynnika niezawodności, średniego czasu do uszkodzenia oraz współczynnika zagrożenia. Algorytm daje możliwość statystycznej weryfikacji modelu w odniesieniu do rzeczywistych danych dotyczących czasu do uszkodzenia pochodzących z lokalnego przemysłu samochodowego. Weryfikacja taka pozwala na otrzymanie optymalnego modelu parametrycznego reprezentującego uszkodzenie części składowej. Zweryfikowane wyniki wykazały, że trójparametrowy rozkład Weibulla stanowi dokładne i wydajne narzędzie do modelowania współczynnika niezawodności w zestawieniu z rzeczywistymi danymi z próby. Proponowaną dystrybuantę parametryczną można wykorzystywać do doskonalenia konstrukcji oraz cyklu życia wału korbowego ponieważ daje ona możliwość przyspieszania i zwalniania mechanizmu uszkodzenia, na podstawie czasu, bez potrzeby regulacji poziomu naprężenia. Zatem, znajomość rozkładu parametrycznego oraz obliczonych na jego podstawie współczynników niezawodności i zagrożenia omawianego elementu mechanizmu korbowego, pozwala na doskonalenie konstrukcji oraz wydłużenie cyklu życia wału korbowego w oparciu o dane dotyczące jego niezawodności w danym okresie czasu. Proponowana metoda oceny niezawodności z wykorzystaniem opracowanego w artykule algorytmu stochastycznego umożliwia dokładną, wydajną, szybką i tanią analizę niezawodności w odróżnieniu od kosztownych i czasochłonnych technik eksperymentalnych.
Źródło:
Eksploatacja i Niezawodność; 2015, 17, 3; 408-415
1507-2711
Pojawia się w:
Eksploatacja i Niezawodność
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Strength — stress model of the wear-out process, part two
Model procesu zużycia typu wytrzymałość — obciążenie, część druga
Autorzy:
Drapella, A.
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/223304.pdf
Data publikacji:
2015
Wydawca:
Akademia Marynarki Wojennej. Wydział Dowodzenia i Operacji Morskich
Tematy:
strength
stress
load
wear out phenomenon
random variable
Monte Carlo method
hazard rate
function
failure pattern
wytrzymałość
obciążenie
proces zużycia
proces uszkodzeniowy
zmienna losowa
metoda Monte Carlo
funkcja ryzyka uszkodzenia
wzorzec uszkodzeniowy
Opis:
In the previous part (i.e. part one) of this paper a differential equation intended to model a wide class of physical failure processes that may take place in technical devices was put forward. What relates model’s applicability — among the multitude of users of technical devices there surely will be ones that find the model to be relevant to real processes that cause their devices to fail. A set of relevant devices comprises these ones that are exploited (in an exact meaning of this word). Let us remember a term strength that is crucial to the model. The failure results from loss of strength that, in turn, is impacted by external stress. In part one we ‘injected’ randomness into physics expressed by means of the differential equation. Parameters that govern failure process in question were treated as random variables. Each failure process ends in failure, so time to failure is the random variable. In part two of this paper we will, with the Monte Carlo method, investigate how variability of process parameters shapes the hazard rate function.
W drugiej części artykułu przedstawiono schemat eksperymentu numerycznego przeprowadzonego metodą Monte Carlo. Eksperyment polegał na generowaniu czasów pracy do uszkodzenia obiektów, w których zachodzi proces zużycia typu wytrzymałość — obciążenie, opisany w części pierwszej. Zrealizowano eksperyment trzykrotnie, oznaczając realizacje jako No. 1, No. 2 i No. 3. W każdej realizacji inny z parametrów mających wpływ na przebieg procesu uszkodzeniowego czyniono zmienną losową. Realizacje eksperymentu przyniosły bogaty materiał statystyczny, bowiem w każdej z nich przebieg procesu powtarzano tysiąc razy. Wyznaczono doświadczalnie uśrednione funkcje ryzyka uszkodzenia. Porównano je z tak zwanym wzorcem uszkodzeniowym, czyli funkcją ryzyka o przebiegu wannowym, która jest powszechnie tłumaczona w literaturze niezawodnościowej różnorodnością procesów uszkodzeniowych zachodzących w obiektach technicznych tworzących tę samą populację generalną. W artykule poddano w wątpliwość to tłumaczenie, pokazując, że wannowa funkcja ryzyka może być obserwowana w populacjach obiektów technicznych, w których zachodzi tylko jeden proces prowadzący do uszkodzenia. Pokazano płynne przejście od funkcji ryzyka monotonicznie rosnącej do wannowej powodowane jedynie zwiększeniem wariancji losowego parametru wpływającego na przebieg procesu uszkodzeniowego.
Źródło:
Zeszyty Naukowe Akademii Marynarki Wojennej; 2015, R. 56 nr 3 (202), 3 (202); 15-22
0860-889X
Pojawia się w:
Zeszyty Naukowe Akademii Marynarki Wojennej
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
    Wyświetlanie 1-2 z 2

    Ta witryna wykorzystuje pliki cookies do przechowywania informacji na Twoim komputerze. Pliki cookies stosujemy w celu świadczenia usług na najwyższym poziomie, w tym w sposób dostosowany do indywidualnych potrzeb. Korzystanie z witryny bez zmiany ustawień dotyczących cookies oznacza, że będą one zamieszczane w Twoim komputerze. W każdym momencie możesz dokonać zmiany ustawień dotyczących cookies