KaydedilenlerDerginizi ekleyin

Dergiler / International Journal of Engineering and Innovative Research / 2021 / Cilt: 3 - Sayı: 2

2k Factorial Experiments in Reliability Analysis for Weibull and log-normal Distributions

Berna YAZICI
Beldine OMONDİ
Sayfa
115–120
Yayın Tarihi
2021-05-01
DOI
—
🏛️Bu makalenin bibliyografik verileri ve tam metin bağlantısı DergiPark üzerinden sağlanmıştır.
DergiPark Kaydı ↗
✨

Yapay Zeka Hızlı Bakış & Çıkarımlar

AI Insight
⚡ TL;DR(1 Cümlede Hızlı Çıkarım)

Weibull simülasyon tasarımı ve log-normal dağılımları, hata süreleri ve parametrelerin tahmininde uygulanan maksimum olasılık (ML) oluşturmak için kullanılır.

📌 3 Maddede Bu Makale

🎯
Amaç & Hipotez:Bir ürünün bileşenlerinin yaşam süreleri genellikle kalite kontrol süreçlerinde analiz edilir.
📊
Temel Bulgular & Veri:Bu çalışma, bir ürünün yaşam sürelerini önemli ölçüde etkileyen farklı koşullara maruz kalan önemli stres faktörlerini belirlemek için deneysel tasarımı özellikle iki seviyeli bir faktöryel deneysel tasarım ve simülasyon modellerini birleştirir.
💡
Sonuç & Katkı:Weibull simülasyon tasarımı ve log-normal dağılımları, hata süreleri ve parametrelerin tahmininde uygulanan maksimum olasılık (ML) oluşturmak için kullanılır.
🔬Tür:Modelleme & Sayısal Simülasyon
📍Kapsam:Genişletilmiş Akademik Örneklem
⚙️Değişkenler:Güvenilirlik · Simulasyon · Weibull Dağılımı

Özet

Bir ürünün bileşenlerinin yaşam süreleri genellikle kalite kontrol süreçlerinde analiz edilir. Deney tasarımı, esas olarak kaliteyi elde etmek için kullanılır, ancak yaşam sürelerine uygulanması daha az yaygındır. Yaşam süreleri her zaman Güvenilirlik ile ilişkilendirilir. Bu çalışma, bir ürünün yaşam sürelerini önemli ölçüde etkileyen farklı koşullara maruz kalan önemli stres faktörlerini belirlemek için deneysel tasarımı özellikle iki seviyeli bir faktöryel deneysel tasarım ve simülasyon modellerini birleştirir. Ana amaç, bir ürünün kullanım ömrünü uzatarak tepkiyi optimize etmektir. Dikkate alınan Faktörler Sıcaklık ve gerilimdir ve bunların güç büyüklükleri iki seviyede ayarlanmıştır. Weibull simülasyon tasarımı ve log-normal dağılımları, hata süreleri ve parametrelerin tahmininde uygulanan maksimum olasılık (ML) oluşturmak için kullanılır.

Abstract

The life times of the components of a product are often analysed in quality control processes. Design of Experiment is mainly used to achieve quality but its’ application to life times are less common. Life times always associate with Reliability. This study integrates experimental design specifically a two-level factorial experimental design and simulation models to determine the important the stress factors subjected to different conditions which significantly effects the life times of a product. The main purpose is to optimize the response by extending the lifetimes of a product. The Factors considered are Temperature and voltage and their magnitude of the power are set at two levels. Simulation design of Weibull and log-normal distributions are used to generate failure times and maximum likelihood (ML) applied in the estimation of parameters.

🔖

Bu Makaleye Atıf Yap

YAZICI, B., OMONDİ, B. (2021). 2k Factorial Experiments in Reliability Analysis for Weibull and log-normal Distributions. International Journal of Engineering and Innovative Research, Cilt: 3 - Sayı: 2, 115–120. https://ajindex.com/articles/766844

📄 Tam Metin PDF Okuyucu

📄

PDF görüntüleyici hazırlanıyor...

Kaynakça (14)

  1. Zhang, C. W., Zhang, T., Xu, D., and Xie, M. (2013). Analyzing highly censored reliability data without exact failure times: an efficient tool for practitioners. Quality Engineering, 25(4), 392–400.
  2. Kesler, J. L. K., Freeman, L. J., and Vining, G. G. (2014). A Practitioner’s guide to analyzing reliability experiments with random and subsampling. Quality Engineering, 26(3), 359–369.
  3. Beaudry, M. (1978). Performance-reliability measures for computing systems. IEEE Transactions on Computing, Vol. 27
  4. Yu, Z., Ren, Z., Tao, J., and Chen, X. (2014). Accelerated testing with multiple failure modes under several temperature conditions, Mathematical Problems in Engineering, Vol.1
  5. Huairou, A. M. (2008). Reliability assessment using a likelihood ratio test. International Journal of Performance Engineering, 4, 196-198.
  6. Hu, Z. and Du, Xiaoping D. (2013). Lifetime cost optimization with time-dependent reliability, Journal of Engineering Optimization, Vol. 46, Issue 10, p.1389-1410.
  7. Rigdon, S. E., Englert, B. R., Lawson, I. A., Borror, C. M., Montgomery, D. C. and Pan, R. (2012). Experiments for reliability achievement. Quality Engineering, 25(1), 54-72.
  8. Khan, M. A. and Islam, H. M. (2012). Bayesian analysis of system availability with half-normal life time. Quality Technology and Quantitative Management, 9(2), 203-209.
  9. Lwo, B. J., Frank, Lin, M. S., Huang, K. H. (2014). TSV reliability model under various stress tests. IEEE 64th Electronic Components and Technology Conference (ECTC),
  10. Crowder, M. a. (2002). Statistical concepts in reliability. (Vol. 50). Springer
  11. Tobias, P. A. and Trindade, D. (2012). Applied reliability. New York: CRC Press
  12. Woo, S., and Neal, D. L. O. (2018). Improving the reliability of a domestic refrigerator compressor subjected to repetitive loading, International Compressor Engineering Conference
  13. Wu, C. F. J. and Hamada, M. S. (2009). Experiments: Planning, Analysis, and Optimization, 2nd Edition, John Wiley and Sons
  14. Wang, G. a. (2017). Bootstrap analysis of designed experiments for reliability improvement with a non-constant scale parameter. Re