무기체계 신뢰도 예측을 위한 고장률 데이터 선정 방법

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dc.contributor.advisor장중순-
dc.contributor.author차동원-
dc.date.accessioned2018-11-08T08:22:32Z-
dc.date.available2018-11-08T08:22:32Z-
dc.date.issued2016-08-
dc.identifier.other22700-
dc.identifier.urihttps://dspace.ajou.ac.kr/handle/2018.oak/13303-
dc.description학위논문(석사)--아주대학교 일반대학원 :산업공학과,2016. 8-
dc.description.abstract무기체계의 신뢰도 예측은 RAM 분석 중 하나로, 정비도와 가용도의 정량적 분석을 위한 기초자료로서 중요하게 다뤄지고 있다. 신뢰도 예측의 접근 방법은 통계적 방법, 유사성 분석 방법, 고장물리 방법으로 분류된다. 특히, 통계적 방법은 필드에서 수집된 부품의 고장률 데이터로부터 개발된 예측 모델을 이용하여 부품의 신뢰도를 예측하는 방법으로, 무기체계에서는 주로 이 방법을 사용하고 있다. 하지만, 기존의 무기체계의 신뢰도 예측은 RiAC-HDBK-217Plus, FIDES, PRISM과 같은 다양한 규격이 있음에도 불구하고 MIL-HDBK-217F와 EPRD/NPRD 만을 사용함으로써, 규격의 적합성 판단의 어려움과 신뢰도의 정확도를 낮추는 문제가 발생하고 있다. 따라서 본 연구에서는 현실을 좀 더 반영하여 정확성을 높일 수 있는 무기체계의 신뢰도 예측을 위한 고장률 데이터 선정 방법을 제안하고자 한다. 고장률 모델을 제공하는 신뢰도 예측 규격과 제공하지 않는 데이터 핸드북, 제조사 및 사용자 데이터를 나누어 선정 방법을 제시한다. 신뢰도 예측 규격의 선정 방법은 부품 수준과 시스템 수준에서 각각 사용 조건과 스트레스 팩터를 고려하여 고장률 모델을 선정하는 방법을 제시한다. 데이터 핸드북과 제조사 및 사용자 데이터는 하나의 통합된 방법으로 제시한다. 저 전압 공급 장치를 통한 사례연구로 데이터 선정 방법을 이용한 신뢰도 예측을 수행함으로써, 규격의 적합성과 예측 정확성의 향상에 도움이 될 것으로 기대한다.-
dc.description.tableofcontents제1장 서론 1 1.1절 연구 배경 및 목적 1 1.2절 연구 범위 및 내용 4 제2장 이론적 배경 6 2.1절 신뢰성 데이터 종류 6 2.2절 신뢰도 예측 규격 7 2.3절 데이터 핸드북 18 2.4절 제조사 및 사용자 데이터 21 제3장 고장률 데이터 선정 방법 22 3.1절 신뢰도 예측 규격 선정 방법 22 3.2절 기타 고장률 데이터 선정 방법 31 제4장 저 전압 공급 장치의 신뢰도 예측 36 4.1절 신뢰도 예측 규격 선정 36 4.2절 고장률 모델 선정 39 4.3절 신뢰도 예측 결과 42 제5장 결론 및 향후연구 44 참고문헌 45 Abstract 47-
dc.language.isokor-
dc.publisherThe Graduate School, Ajou University-
dc.rights아주대학교 논문은 저작권에 의해 보호받습니다.-
dc.title무기체계 신뢰도 예측을 위한 고장률 데이터 선정 방법-
dc.typeThesis-
dc.contributor.affiliation아주대학교 일반대학원-
dc.contributor.department일반대학원 산업공학과-
dc.date.awarded2016. 8-
dc.description.degreeMaster-
dc.identifier.localId758726-
dc.identifier.urlhttp://dcoll.ajou.ac.kr:9080/dcollection/jsp/common/DcLoOrgPer.jsp?sItemId=000000022700-
dc.subject.keyword무기체계-
dc.subject.keyword신뢰도 예측-
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Special Graduate Schools > Graduate School of Science and Technology > Department of Industrial Engineering > 3. Theses(Master)
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