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가속 수명시험 데이터를 기반으로 하는 신뢰성 예측에 적합한 분포 함수 선택에 관한 연구
A Study on Selection of Distribution Function for Reliability Prediction Using Accelerated Life Test Data 원문보기

한국산학기술학회논문지 = Journal of the Korea Academia-Industrial cooperation Society, v.7 no.3, 2006년, pp.393 - 397  

김지헌 (순천향대학교 정보통신공학과) ,  박동규 (순천향대학교 정보통신공학과) ,  한현각 (순천향대학교 나노화학공학과)

초록
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신제품에 대한 개발 주기가 짧아지고 있는 현시점에서 제품의 수명을 예측하고 평가하기 위한 방법으로 가속 수명시험과 시험을 통해 관측된 고장 데이터의 분석에 대한 관심이 증대되고 있다. 이에 따라 가속 수명시험을 위한 시험 조건과 고장 데이터의 정확한 분석을 위한 고장 데이터의 최적 분포 결정 방법에 대한 관심 또한 증대되고 있다. 따라서 본 논문에서는 고장 데이터를 기반으로 신뢰성 예측을 할 때 사용하는 분포 함수 결정을 위한 방법으로 관측된 고장 데이터만의 분포를 고려하는 Anderson-Darling 방법과 관측된 고장 데이터의 수명-스트레스 관계식을 적용하여 고장 데이터의 분포를 결정하는 Likelihood Function 방법을 비교한다. 두 가지 방식을 비교한 결과 각 방식에 의해 선택되는 최적분포가 다르며, 따라서 각 방식에 의해 선택된 최적 분포에 의해서 예측되는 수명도 다름을 알 수 있다.

Abstract AI-Helper 아이콘AI-Helper

The study about Accelerated Life Test and analysis of failed data is increased in order to predict and evaluate reliability of products, according as the development cycle of products is reduced. Therefore, the decision of optimal distribution function about failed data for accurate analysis of fail...

주제어

AI 본문요약
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문제 정의

  • 본 논문에서는 소형 계전기의 신뢰성 예측을 위하여 가속 수명시험을 통해 관측된 고장 데이터의 분석을 위한 최적 분포 결정 방법으로 Anderson-Darling방법과 Likelihood Function방법을 비교 검토하였다.
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