Yapılan bu çalışmada; hasar olasılıklarının hesaplanmasında Monte Carlo Benzetimi yönteminden yararlanılmıştır.
📌 3 Key Takeaways
🎯
Objective & Hypothesis:Güvenirlik, bir ürününün gelecekteki performansı veya davranışları ile ilişkili bir kavramdır.
📊
Key Findings & Data:Bu çalışma, ekipmanın güvenirliğini etkilemesi muhtemel olan dahili ve harici faktörlerin belirlenmesi ile söz konusu faktörlerin ekipmanı oluşturan kritik noktalara olan etkilerinin tespitini esas almaktadır.
💡
Conclusion & Impact:Yapılan bu çalışmada; hasar olasılıklarının hesaplanmasında Monte Carlo Benzetimi yönteminden yararlanılmıştır.
🔬Design:Research Article
📍Scope:Comprehensive Sample
⚙️Variables:Risk bazlı muayene · yorulma · Monte Carlo Benzetimi
Özet
Güvenirlik, bir ürününün gelecekteki performansı veya davranışları ile ilişkili bir kavramdır. Mekanik ekipmanların güvenirliği ile ilgili en somut veriler çoğunlukla belirli bir kullanım süresi sonrasında meydana gelen hataları veya hasarları üzerinden ölçülmektedir. Oysaki bu durum, ekipmandan beklenen performansı düşürmekte ve kullanım maliyetlerini arttırmaktadır. Bu çalışma, ekipmanın güvenirliğini etkilemesi muhtemel olan dahili ve harici faktörlerin belirlenmesi ile söz konusu faktörlerin ekipmanı oluşturan kritik noktalara olan etkilerinin tespitini esas almaktadır. Yapılan bu çalışmada; hasar olasılıklarının hesaplanmasında Monte Carlo Benzetimi yönteminden yararlanılmıştır.
SÖZEN, L., YURDAKUL, M., İÇ, Y. T. (2020). Güvenirlik Temelli Mekanik Sistem Tasarımı ve Sistem Güvenirliğinin Öngörülmesi. Makina Tasarım ve İmalat Dergisi, Cilt: 18 - Sayı: 2, 63–74. https://ajindex.com/articles/86267
Straub, D., & Faber, M. H. (2005). Risk based inspection planning for structural systems. Structural Safety, 27(4), 335-355
Tan, Z., Li, J., Wu, Z., Zheng, J., & He, W. (2011). An evaluation of maintenance strategy using risk based inspection. Safety Science, 49(6), 852-860
Singh, M., & Pokhrel, M. (2018). A fuzzy logic-possibilistic methodology for risk-based inspection (RBI) planning of oil and gas piping subjected to microbiologically influenced corrosion (MIC). International Journal of Pressure Vessels and Piping, 159, 45-54
Luque, J., & Straub, D. (2019). Risk-based optimal inspection strategies for structural systems using dynamic Bayesian networks. Structural Safety, 76, 68-80
Lassen, T., & Recho, N. (2015, May). Risk based inspection planning for fatigue damage in offshore steel structures. In ASME 2015 34th International Conference on Ocean, Offshore and Arctic Engineering (pp. V003T02A076-V003T02A076). American Society of Mechanical Engineers
American Petroleum Institute. (2008). Risk-Based Inspection Technology. Washington D.C.: API Standards Department
Lotsberg, I., Sigurdsson, G., Fjeldstad, A., & Moan, T. (2016). Probabilistic methods for planning of inspection for fatigue cracks in offshore structures. Marine Structures, 46, 167-192
Harrison, Robert L. Introduction to Monte Carlo simulation. AIP conference proceedings. Eds. Carlos Granja, and Claude Leroy. Vol. 1204. No
AIP, 2010
Shigley, J. E. (2011). Shigley's mechanical engineering design. Tata McGraw-Hill Education
Harrison R. L., Introduction to Monte Carlo simulation, AIP conference proceedings, 1204 (1), 17-21, 2010
İç, Y.T.,Yıldırım, S.,Çok Kriterli Karar Verme Yöntemleriyle Birlikte TAGUCHI Yöntemini Kullanarak Bir Ürünün Tasarımının Geliştirilmesi, Gazi Üniv. Müh. Mim. Fak. Der., 27, 2, 447-458, 2012.