신뢰성 공학에 대한 Probability 이론 적용 : 예와 계산

신뢰성 공학은 시스템 또는 구성 요소가 지정된 기간 동안 실패없이 의도 된 기능을 수행 할 수 있도록 likelihood를 평가하는 것을 포함한다. Probability 이론을 적용하면 엔지니어가 다양한 예와 계산을 통해 이러한 신뢰성 지표를 조정하고 분석 할 수 있습니다.

신뢰성의 기본성 개념

Probability 이론은 시스템 성능에 대한 탁월한 모델을 제공합니다. 기본 개념은 0에서 1까지의 범위의 실패 또는 성공의 확률입니다. 엔지니어는 종종 시스템 신뢰성과 계획 유지 보수 일정을 예측하는 이러한 확률을 사용합니다.

예: 시리즈 시스템 신뢰성

시리즈에서 배열된 3개의 성분을 가진 체계를 고려하십시오. 모든 성분이 제대로 작동하면 체계 기능. 실패 확률이 0.02, 0.03 및 0.01가 각각인 경우에, 각 성분의 신뢰성은 0.98, 0.97 및 0.99입니다.

전체 시스템 신뢰성은 신뢰성을 곱하여 계산됩니다.

신뢰성 = 0.98 × 0.97 × 0.99 ≈ 0.941

예: 병렬 시스템 신뢰성

병렬 시스템에서, 적어도 하나의 구성 요소가 작동하면 시스템 기능. 두 가지 구성 요소가 0.05 및 0.10의 실패 확률이 있습니다. 그들의 신뢰성은 0.95 및 0.90입니다.

두 구성 요소가 동시에 실패하는 확률은 다음과 같습니다.

실패 = 0.05 × 0.10 = 0.005

따라서 시스템 신뢰성은:

신뢰성 = 1 - 0.005 = 0.995

실패 사이의 평균 시간 계산 (MTBF)

MTBF는 신뢰성 기술설계에 있는 열쇠 미터, 실패 사이에서 예상되는 평균 시간을 대표하는입니다. 실패 비율 (λ)가 알려지는 경우에, MTBF는 다음과 같이 산출됩니다:

MTBF = 1 / λ의

예를 들어, 구성 요소가 시간 당 0.0005 실패의 실패율이 있다면 MTBF는 다음과 같습니다.

MTBF = 1 / 0.0005 = 2000 시간