Wyniki wyszukiwania - BazTech

1

A new lifetime distribution

Celik N., Guloksuz C. T.

Eksploatacja i Niezawodność

|

2017

|

Vol. 19, no. 4

634--639

EN

The well-known statistical distributions such as Exponential, Weibull and Gamma distributions have been commonly used for analysing the different types of lifetime data. In this paper, following the idea of the extension of T-X family of distributions, we propose a new type of exponential distribution. We define the survival function, the hazard function and the mean time to failure related to this new distribution. Type II censoring procedure is also considered for this distribution. Additionally, stress-strength reliability and the maximum likelihood (ML) estimators of the unknown parameters are obtained. As an application, a real data set is used to show that the proposed distribution gives best fit than the alternative ones.

PL

Powszechnie znane rozkłady statystyczne, takie jak rozkład wykładniczy, Weibulla czy rozkład Gamma znajdują szerokie zastosowanie w analizie różnych typów danych dotyczących cyklu życia. W niniejszym artykule, zaproponowano nowy typ rozkładu wykładniczego, w oparciu o rozszerzenie rodziny rozkładów TX. Zdefiniowano funkcję przeżycia, funkcję ryzyka (hazardu) oraz średni czas do uszkodzenia w odniesieniu do proponowanego rozkładu. Rozpatrywano także procedurę ucinania typu II dla nowego rozkładu. Dodatkowo określono niezawodność wytrzymałościową oraz estymatory największej wiarygodności nieznanych parametrów. Sposób wykorzystania proponowanego rozkładu zilustrowano wykorzystując rzeczywisty zbiór danych. Wykazano, że daje on lepsze dopasowanie niż modele alternatywne.

2

Strength — stress model of the wear-out process, part two

Drapella A.

Zeszyty Naukowe Akademii Marynarki Wojennej

|

2015

|

R. 56 nr 3 (202)

15--22

EN

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.

PL

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.

3

Reliability analysis and prediction for time to failure distribution of an automobile crankshaft

Singh S. S. K., Abdullah S., Mohamed N. A. N.

Eksploatacja i Niezawodność

|

2015

|

Vol. 17, no. 3

408--415

EN

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.

PL

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.

4

The risk of fire occurring in building compartment - what are the consequences if it is assumed to be time-independent

Maślak M.

Czasopismo Techniczne. Budownictwo

|

2013

|

R. 110, z. 3-B

43--51

EN

The acceptance in advanced fire safety analysis of the formal model according to which the probability of fire occurrence is assumed as time-independent leads to the conclusion that random fire episodes in considered building compartment can be described by the formalism of a Poisson process. In the presented paper some consequences of such adoption are presented and widely discussed as well as the foundations are determined of the equivalence between this probability and a conditional failure rate, which is interpreted as a process intensity parameter.

PL

Akceptacja w zaawansowanej analizie bezpieczeństwa pożarowego modelu formalnego, zgodnie z którym prawdopodobieństwo zaistnienia pożaru jest przyjmowane jako niezależne od czasu, prowadzi do wniosku, że losowe epizody pożaru w rozpatrywanej strefie pożarowej mogą być opisywane przy użyciu formalizmu procesu Poissona. W prezentowanym artykule przedstawiono i przedyskutowano niektóre konsekwencje wynikające z takiego przyjęcia, a także podano podstawy uznania równoważności pomiędzy rozpatrywanym prawdopodobieństwem a warunkową częstością zawodów, która jest interpretowana jako parametr intensywności procesu.

5

Modelowanie dynamiczno-niezawodnościowe systemów z uszkodzeniami o wspólnej przyczynie w warunkach obciążenia losowego

Wang Z., Kang R., Xie L.

Eksploatacja i Niezawodność

|

2009

|

nr 3

47-54

PL

Artykuł przedstawia nową metodę tworzenia modeli dynamiczno-niezawodnościowych systemów, w których niezawodność i stopa ryzyka wyrażane są jako funkcje obciążenia, wytrzymałości i czasu. W pierwszej części artykułu przedstawiono sposób tworzenia modeli niezawodnościowych systemów z uszkodzeniami o wspólnej przyczynie stosując model interferencji pomiędzy obciążeniem a wytrzymałością, oraz wyprowadzono funkcje rozkładu kumulacyjnego oraz gęstości prawdopodobieństwa wytrzymałości dla różnych systemów. Utworzono także modele niezawodnościowe systemów w warunkach cyklicznego obciążenia losowego. Następnie opisano proces obciążania jako proces stochastyczny Poissona oraz wyprowadzono dynamiczne modele niezawodnościowe systemów o nie zmniejszającej się i zmniejszającej się wytrzymałości. Na koniec omówiono związek pomiędzy niezawodnością i czasem oraz stopę ryzyka systemów. Wyniki pokazują, że nawet przy nie zmniejszającej się wytrzymałości, niezawodność systemów zmniejsza się wraz z upływem czasu, podobnie jak ich stopa ryzyka. Gdy spada wytrzymałość, niezawodność systemów zmniejsza się szybciej wraz z upływającym czasem. Proponowane modele można wykorzystywać przy ustalaniu czasu trwania pracy próbnej, czasu niezawodnej pracy oraz harmonogramu eksploatacyjnego. Są one pomocne w zarządzaniu cyklem życia systemów.

EN

This paper presents a new method for developing the dynamic reliability model of systems, in which reliability and hazard rate of systems are expressed as functions of load, strength and time. First, reliability models of systems with common cause failure are developed by applying the load-strength interference model, and the cumulative distribution function and the probability density function of strength for different systems are derived. Reliability models of systems under repeated random load are developed. Then, the loading process is described as a Poisson stochastic process, the dynamic reliability models of systems without strength degeneration and those with strength degeneration are derived. Finally, the relationship between reliability and time, and the hazard rate of systems, are discussed. The results show that even if strength does not degenerate, the reliability of systems decreases over time, and the hazard rate of systems decreases over time, too. When strength degenerates, the reliability of systems decreases over time more rapidly, and the hazard rate curves of systems are bathtub-shaped. The models proposed can be applied to determine the duration of a trial run, the reliable operation life and the maintenance schedule. It is helpful for the life cycle management of systems.