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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 발행연도
- 2021.3
- 수록면
- 40 - 49 (10page)
- DOI
- 10.7315/CDE.2021.040
이용수
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Unlike other products, these electric vehicles have undergone a period of reliability growth by manufacturer and operating company for a long time. Through many years, reliable field failure data is continuously stored in specific program. When uncertain failure of particular system is detected during this period, we suggest probabilistic method of reasoning that can show dependent relationship with subparts and estimate the reliability of system. In this study, failure mode effects and criticality analysis (FMECA) was conducted to extract the major failure and degradation factors of passenger door system (Centered on new manufactured vehicle line 2). In addition, Failure rates of sub parts are estimated by means of NSWC handbook and Field failure data. To show structural failure mode, we used fault tree analysis (FTA). Based on the fault states and failure rates, we estimated reliability of Passenger Door System using Bayesian network (BN). The goal is to execute dependability analysis for system reliability.
목차
ABSTRACT
1. 서론
2. 신형철도차량 출입문장치 분석
3. 기본사상 고장확률 분석
4. 베이지안 네트워크 맵핑
5. 결론
References
참고문헌 (22)
참고문헌 신청
Kim, S.G., 2018, A Study on the Fault Analysis and Improvement of the Entrance Gate of Urban Railway Using RAMS Statistical Analysis, Department of Control & Instrumentation Engineering Graduate School of Pukyong National University, pp.15-16.
Kim, S.H., 2020, A Study on Failure Prediction of EMU Plug-in Type Door using Moving Average Method, Korea National University of Transportation, pp.6-7.
Seo, Y., Lee, K., Lee, Y. and Kim, J., 2018, Reliability Prediction Based on Field Failure Data of Guided Missile, Institute of Guided Weapon, PGM R&D Lab., LIGNEX1, pp.1-11.
Li, H., Soares, C.G. and Huang, H.Z., 2020, Reliability Analysis of a Floating Offshore Wind Turbine Using Bayesian Networks, a Centre for Marine Technology and Ocean Engineering (CENTEC), Instituto Superior T´ecnico, Universidade de Lisboa, Lisbon, Portugal b Center for System Reliability and Safety, University of Electronic Science and Technology of China, Chengdu, Sichuan, pp.1-17.
Cai, Z., Si, W., Si, S. and Sun, S., 2014, Modeling of Failure Prediction Bayesian Network with Divide-and-Conquer Principle, Hindawi Publishing Corporation School of Mechatronics, Northwestern Polytechnical University, pp.1-9.
Kim, S.H., 2020, A Study on Failure Prediction of EMU Plug-in Type Door using Moving Average Method, Korea National University of Transportation, pp.6-7.
Seo, Y., Lee, K., Lee, Y. and Kim, J., 2018, Reliability Prediction Based on Field Failure Data of Guided Missile, Institute of Guided Weapon, PGM R&D Lab., LIGNEX1, pp.1-11.
Li, H., Soares, C.G. and Huang, H.Z., 2020, Reliability Analysis of a Floating Offshore Wind Turbine Using Bayesian Networks, a Centre for Marine Technology and Ocean Engineering (CENTEC), Instituto Superior T´ecnico, Universidade de Lisboa, Lisbon, Portugal b Center for System Reliability and Safety, University of Electronic Science and Technology of China, Chengdu, Sichuan, pp.1-17.
Cai, Z., Si, W., Si, S. and Sun, S., 2014, Modeling of Failure Prediction Bayesian Network with Divide-and-Conquer Principle, Hindawi Publishing Corporation School of Mechatronics, Northwestern Polytechnical University, pp.1-9.
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