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파괴적 가속열화시험 데이터의 분산가정에 따른 수명비교
Comparison of Storage Lifetimes by Variance Assumption using Accelerated Degradation Test Data 원문보기

韓國軍事科學技術學會誌 = Journal of the KIMST, v.21 no.2, 2018년, pp.173 - 179  

김종규 (국립 안동대학교 기계자동차공학과) ,  백승준 (국립 안동대학교 신뢰성교육연구센터) ,  손영갑 (국립 안동대학교 기계자동차공학과) ,  박상현 (국방과학연구소 제4기술연구본부) ,  이문호 (국방과학연구소 제4기술연구본부) ,  강인식 (국방과학연구소 제4기술연구본부)

Abstract ▼ AI-Helper 아이콘AI-Helper

Estimating reliability of a non-repairable system using the degradation data, variance assumption such as homogeneity (constant) or heteroscedasticity (time-variant) could affect accuracy of reliability estimation. This paper showed reliability estimation and comparison results under normal conditio...

주제어

#가속열화시험   #열화데이터   #저장수명   #등분산/이분산  

AI 본문요약
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문제 정의

  • 가속조건에서 측정한 열화데이터에 대하여 시간에 따라 분산이 변화하지 않는 등분산 가정 및 시간에 따라 분산이 변화하는 이분산 가정에 따른 정상조건(20℃/60%RH)에서의 수명을 추정하여 비교한다. 또한 분산 가정에 따른 스트레스의 수명에 대한 영향을 평가함으로써 열화데이터를 이용한 신뢰도 추정 시 분산에 대한 가정의 중요성을 제시하고자 한다.
  • 9 [년]으로서 매우 큰 차이를 나타내었다. 또한 열화 데이터에 관한 기존 연구는 수명 추정에 국한되어 왔지만 본 논문은 가속계수 분석을 통해 분산 가정에 따라 수명에 중요한 영향을 미치는 스트레스가 변경될 수 있다는 점을 제시함으로써 분산가정의 중요성을 나타내었다. 그러므로 향후 비복원 추출 시료에 대한 열화데이터를 이용하여 신뢰도를 평가할 때, 등분산인 경우를 포함하는 이분산을 기본으로 가정함이 필요하다.
  • 본 연구에서는 파괴적인 측정을 통해 확보한 열화 데이터를 이용하여 신뢰도 및 수명을 추정할 때, 분산가정에 따른 신뢰도 및 수명 추정결과를 비교하고 분석한 결과를 제시하였다. 가속조건에서 측정한 열화데이터를 이용하여 각 시점에서의 열화 데이터의 분포 모수를 추정할 때, 시간에 따라 분산이 변화하지 않는 등분산 가정 및 시간에 따라 분산이 변화하는 이분산가정에 따라 분포 모수가 변화한다.
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질의응답

핵심어 질문 논문에서 추출한 답변
가속열화시험은 무엇인가? 가속열화시험은 제품이나 부품의 고장발생 시점까지 시험하지 않고도 해당 제품이나 부품이 고장에 이르게 하는 기능/성능적 특성치 또는 대용 특성치를 관측주기 별로 측정하여 이러한 특성치의 시간에 따른 변화 추이를 통계적으로 분석하여 고장에 이르는 시점을 추정하는 방법이다[1]. 수명 추정을 위한 열화데이터를 분석하기 위해서는 시험 대상 부품의 특성에 따라 열화모델을 선정하여야 한다.
열화분포모델은 어디에 주로 사용되는가? 열화분포모델은 파괴적인 평가를 수행하는 에어백, 탄약 등 원샷 시스템의 노화연구에서 주로 사용되며,시스템 특성치의 열화량을 측정하여 데이터를 해석하는 방법이다. 파괴적인 측정인 경우에는 각 열화데이터들이 독립적이라고 가정할 수 있다.
복원추출을 수행할 수 없는 시료에 대한 열화 데이터를 이용해 신뢰도를 추정할 때 반드시 열화분포모델을 적용해야 하는 이유는 무엇인가? 파괴적 측정을 통해 확보한 열화데이터를 열화경로 모델을 이용하여 신뢰도를 추정하는 경우, 측정 대상 시료가 측정 시점에 따라 동일하지 않으므로 추정한 열화경로모델 및 신뢰도 추정값에 많은 오차가 포함될 수 있다[5]. 따라서 복원추출을 수행할 수 없는 시료에 대한 열화 데이터를 이용하여 신뢰도를 추정할 때는 반드시 열화분포모델을 적용하여야 한다.
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참고문헌 (8)

  1. L. A. Escobar, W. Q. Meeker, D. L. Kugler and L. L. Kramer, "Accelerated Destructive Degradation Test : Data, Models, and Analysis," Mathematical and Statistical Methods in Reliability, pp. 319-337, 2003. 

  2. G. J. Savage and Y. K. Son, "The Set-Theory Method for Systems Reliability of Structures with Degrading Components," Reliability Engineering and System Safety, Vol. 96, pp. 108-116, 2011. 

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  3. W. Huang and D. L. Dietrich, "An Alternative Degradation Reliability Modeling Approach using Maximum Likelihood Estimation," IEEE Transactions on Reliability, Vol. 52, pp. 310-317, 2005. 

  4. D. W. Coit, J. L. Evans, N. T. Vogt and J. R. Thompson, "A Method for Correlating Field Life Degradation with Reliability Prediction for Electronic Modules," Quality and Reliability Engineering International, Vol. 21, pp. 715-726, 2005. 

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  5. Y. K. Son and T.-S. Kwon, “Storage Reliability Estimation of One-Shot Systems using Accelerated Destructive Degradation Data,” Journal of Mechanical Science and Technology, Vol. 30, No. 10, pp. 4439-4442, 2016. 

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  6. H. Liao and A. E. Elsayed, “Reliability Interference for Field Conditions from Accelerated Degradation Testing,” Naval Research Logistics, Vol. 53, No. 6, pp. 557-587, 2006. 

  7. I.-H Chang, S.-H. Hong, H.-J. Jang, Y. K. Son, “Storage Life Evaluation of a Violet Smoke Hand Grenade(KM18) using Degradation Data,” Journal of the Korea Institute of Military Science and Technology, Vol. 15, No. 2, pp. 215-223, 2012. 

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  8. S.-J. Back, Y. K. Son, S.-H. Lim and I.-H. Myung, “Storage Life Estimation of Magnesium Flare Material for 81 mm Illuminating Projectile,” Journal of Korea Institute of Military Science and Technology, Vol. 18, No. 3, pp. 267-274, 2015. 

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