SFRs-based numerical simulation for the reliability of highly-coupled DFTS

• Autorzy: Ge D. , Li D. , Lin M. , Yang Y.-H.

Warianty tytułu

PL

Metoda symulacji numerycznej oparta na pojęciu zakresów uszkodzeń sekwencyjnych służąca do obliczania niezawodności układów modelowanych metodą silnie sprzężonych dynamicznych drzew błędów

• Języki publikacji: EN

Abstrakty

EN

The failure behaviors of many real-life systems are very complex and sequence-dependent, and can be modeled by highly-coupled dynamic fault trees (DFTs). Existing approaches for solving DFTs, such as Markov state-space-based or inclusion-exclusion based methods all have their disadvantages. They either suffer from the problem of state space explosion or are subjected to the combination explosion. Additionally, Markov-based approaches become unavailable when components follow non-exponential time-to-failure distributions which prevail in real-life systems. To overcome shortcomings of the methods mentioned above, SFRs (Sequence Failure Regions)-Based numerical simulation approach is first proposed. The proposed method is applicable for a generalized cut sequence as well as highly-coupled DFTs modeling non-repairable systems with arbitrary time-to-failure distributed components. The results of the validation example indicate the reasonability of our proposed approach.

PL

Zachowania uszkodzeniowe wielu działających w rzeczywistości układów są bardzo złożone i zależą od sekwencji w jakiej występują uszkodzenia. Zachowania takie można modelować za pomocą silnie sprzężonych dynamicznych drzew błędów (DFT). Istniejące podejścia do rozwiązywania DFT, takie jak metody markowowskie oparte na pojęciu przestrzeni stanów i metody oparte na zasadzie włączeń i wyłączeń mają swoje ograniczenia:albo borykają się z problemem eksplozji przestrzeni stanów albo są narażone na eksplozję kombinatoryczną. Dodatkowo, podejścia markowowskie stają się niedostępne, gdy elementy składowe mają niewykładnicze rozkłady czasu do uszkodzenia, co ma miejsce w przeważającej części układów spotykanych w rzeczywistości. Aby przezwyciężyć mankamenty powyższych metod, zaproponowano metodę symulacji numerycznej opartą na pojęciu zakresów uszkodzeń sekwencyjnych (sequence failure regions, SFR). Proponowana metoda znajduje zastosowanie w modelowaniu systemów nienaprawialnych o elementach, które charakteryzuje arbitralnie przyjęty rozkład czasu do uszkodzenia. Metodę można stosować w modelowaniu opartym zarówno na uogólnionej sekwencji niezdatności (generalizedcut sequence), jak również silnie sprzężonych DFT. Wyniki uzyskane w przedstawionym przykładzie potwierdzają zasadność proponowanego przez nas podejścia.

Słowa kluczowe

EN

highly-coupled DFTs; sequence failure region; arbitrary distributions; numerical simulation

PL

silnie sprzężone dynamiczne drzewo błędów; zakres uszkodzeń sekwencyjnych; arbitralnie przyjęty rozkład; symulacja numeryczna

• Wydawca: Polskie Naukowo-Techniczne Towarzystwo Eksploatacyjne
• Czasopismo: Eksploatacja i Niezawodność
• Rocznik: 2015
• Tom: Vol. 17, no. 2
• Strony: 199--206
• Opis fizyczny: Bibliogr. 25 poz., rys., tab.

Twórcy

autor

Ge D.

• School of Nuclear Science and Engineering Shanghai Jiao Tong University Shanghai 200240, China

autor

Li D.

• School of Nuclear Science and Engineering Shanghai Jiao Tong University Shanghai 200240, China

autor

Lin M.

• School of Nuclear Science and Engineering Shanghai Jiao Tong University Shanghai 200240, China

autor

Yang Y.-H.

• School of Nuclear Science and Engineering Shanghai Jiao Tong University Shanghai 200240, China

Bibliografia

• 1. Alam M, Al-Sagaf UM. Quantitative reliability evaluation of repairable phased-mission systems using Markov approach. IEEE Transactions on Reliability 1986; R-35(5):498-503, http://dx.doi.org/10.1109/TR.1986.4335529.
• 2. Alireza Ejlali, Seyed Ghassem Miremadi. FPGA-based Monte Carlo simulation for fault tree analysis. Microelectronic Reliability 2004; 44(6): 1017-1028, http://dx.doi.org/10.1016/j.microrel.2004.01.016.
• 3. Au SK, Beck JL. A new adaptive importance sampling scheme for reliability calculations. Structural Safety 1999; 21(2): 135-158, http://dx.doi.org/10.1016/S0167-4730(99)00014-.
• 4. Au SK, Beck JL. Important sampling in high Dimensions. Structural Safety, 2003; 25(2): 139-163, http://dx.doi.org/10.1016/S0167-4730(02)00047-4
• 5. Coppit D, Sullivan KJ, Dugan JB. Formal semantics of models for computational engineering: a case study on dynamic fault tree. Proceeding of the 11th International Symposium on Software Reliability Engineering 2000; 270-282.
• 6. Dugan JB, Bavuso SJ, Boyd MA. Dynamic fault-tree models for fault-tolerant computer systems. IEEE Transactions on Reliability 1992; 41(3): 363-377, http://dx.doi.org/10.1109/24.159800.
• 7. Dugan JB, Bavuso SJ, Boyd MA. Fault Trees and Sequence Dependencies. Proceedings of Annual Reliability and Maintenance Symposium 1990; 286-293, http://dx.doi.org/10.1109/ARMS.1990.67971.
• 8. Dugan JB, Sullivan KJ, Coppit D. Developing a low-cost high-quality software tool for dynamic fault-tree analysis. IEEE Transactions on Reliability 2000; 49(1): 49-59, http://dx.doi.org/10.1109/24.855536.
• 9. Dugra Rao K, Gopika V, Sanyasi Rao VVS, Kushwaha HS, Verma AK, Srividya A. Dynamic fault tree analysis using Monte Carlo simulation in probabilistic safety assessment. Reliability Engineering and System Safety 2009; 94(4): 872–883, http://dx.doi.org/10.1016/j. ress.2008.09.007.
• 10. Ge D, Zhang R, Chou Q, Yang Y. Probabilistic model-based multi-integration formulas for quantifying a generalized minimal cut sequence. Proceedings of the institution of Mechanical Engineers, Part O: Journal of Risk and Reliability 2014 (in press); DOI: 10.1177/1748006X14552004.
• 11. Gulati R, Dugan JB. A Modular Approach for Analyzing Static and Dynamic Fault Trees. Proceedings of Annual Reliability & Maintenance Symposium 1997; 57-63.
• 12. Liang X, Yi H, Zhang Y, Feng Z. Numerical simulation to reliability analysis of fault-tolerant repairable system. Journal of Shanghai Jiaotong University (Science) 2010; 15(5): 526-534, http://dx.doi.org/10.1007/s12204-010-1044-9.
• 13. Liu D, Xing W, Zhang C, et al. Cut sequence generation for fault tree analysis. Proceeding of the 4th International Conference on Embedded Software and Systems, 2007; 592–603, http://dx.doi.org/10.1007/978-3-540-72685-2_55.
• 14. Long W, Sato Y, Horigome M. Quantification of sequential failure logic for fault tree analysis. Reliability Engineering and System Safety 2000; 67(3): 269-274, http://dx.doi.org/10.1016/S0951-8320(99)00075-7.
• 15. Manian R, Dugan JB, Coppit D, Sullivan KJ. Combining various solution techniques for dynamic fault tree analysis of computer systems. Proceeding of the Third IEEE International High-Assurance System Engineering Symposium 1998; 21-28.
• 16. Oh M-S, Berger JO. Adaptive importance sampling in Monte Carlo integration. Journal of Statistical Computation and Simulation 1992; 4: 143-168, http://dx.doi.org/10.1080/00949659208810398.
• 17. Merle G, Roussel J-M, Lesage J-J. Algebraic determination of the structure functions of Dynamic Fault Trees. Reliability Engineering and System Safety 2011; 96(2): 267–277, http://dx.doi.org/10.1016/j.ress.2010.10.001.
• 18. Merle G, Roussel J-M, Lesage J-J. Quantitative Analysis of Dynamic Fault Trees Based on the Structure Function, Quality and Reliability Engineering International 2014; 30(1): 143-156, http://dx.doi.org/10.1002/qre.1487.
• 19. Misra KB (Editor). Handbook of performability engineering. London: Springer-Verlag, 2008, http://dx.doi.org/10.1007/978-1-84800-131-2.
• 20. Shrestha M, Xing L, Xu H. Complete sequence set generation algorithm for reliability analysis of dynamic systems with sequence-dependent failures. Proceeding of the 16th ISSAT International Conference on Reliability and Quality in Design 2010; 382–386.
• 21. Tang Z, Dugan JB. Minimal cut set/sequence generation for dynamic fault trees. Proceedings of Annual Reliability and Maintenance Symposium 2004; 1-5.
• 22. Tokdar ST, Kass RE. Importance sampling: a review. Computational statistics 2010; 2(1): 54-60, http://dx.doi.org/10.1002/wics.56.
• 23. Xing L, Shrestha A, Meshkat L, Wang W. Incorporating Common-Cause Failures into the Modular Hierarchical Systems Analysis. Reliability, IEEE Transactions on 2009; 58(1):10-19, http://dx.doi.org/10.1109/TR.2008.2011855.
• 24. Yevkin O. An improved modular approach for dynamic fault tree analysis. Proceedings of Annual Reliability and Maintenance Symposium 2011; 1-5.
• 25. Yevkin O. An improved Monte Carlo method in fault tree analysis. Proceedings of Annual Reliability and Maintenance Symposium 2010; 1-5.