고장률 데이터 혼합 방법을 이용한 무기체계 신뢰도 예측
Reliability Prediction of Weapon System Based on Mixing Method of Failure Rate Data
- 주제(키워드) 신뢰도 예측 , MIL-HDBK-217F , RiAC-HDBK-217Plus , FIDES , EPRD/NPRD
- 발행기관 아주대학교
- 지도교수 장중순
- 발행년도 2018
- 학위수여년월 2018. 2
- 학위명 석사
- 학과 및 전공 일반대학원 산업공학과
- 실제URI http://www.dcollection.net/handler/ajou/000000027019
- 본문언어 한국어
- 저작권 아주대학교 논문은 저작권에 의해 보호받습니다.
초록/요약
무기체계의 신뢰도 예측은 RAM 분석 중 하나로, 개발중인 무기체계의 부품에서 체계에 이르기까지 고장 발생의 빈도를 예측하는 것으로써 전투수행능력을 나타내는 중요한 지표로 활용된다. 신뢰도 예측의 접근 방법은 부품수량분석, 부품부하분석, 유사 아이템 비교 방법, 유사 회로 이용 방법, 능동소자그룹 방법, 고장물리 방법으로 분류된다. 특히, 부품수량분석, 부품부하분석과 같은 통계적 방법은 필드에서 수집된 부품의 고장률 데이터로부터 개발된 예측 모델을 이용하여 부품의 신뢰도를 예측하는 방법으로, 무기체계에서는 주로 이 방법을 사용하고 있다. 무기체계의 신뢰도 예측은 1995년에 개정된 MIL-HDBK-217F와 EPRD/NPRD만을 사용하고 있지만 이에 대한 정확성이 제기되고 있는 요즘 RiAC-HDBK-217Plus, FIDES와 같은 규격의 사용이 중요시되고 있다. 따라서 본 연구에서는 각 규격의 특징 및 문제점을 좀 더 반영하여 정확성을 높일 수 있는 무기체계의 신뢰도 예측을 위한 고장률 데이터 혼합 방법을 제안하고자 한다. 고장률 모델을 제공하는 신뢰도 예측 규격과 제공하지 않는 데이터 핸드북, 그리고 규격의 부수적 설명서(ANSI/VITA 51.1), 고장모드분포(FMD)와 같은 기타 고장률 데이터에 대한 혼합 방법을 제시한다. 고장률 데이터 혼합 방법은 부품 수준에서는 무기체계를 구성하는 예외부품의 처리 방법, 고장률 모델 수준에서는 사용 조건과 스트레스 인자를 고려하여 데이터를 혼합하는 방법을 제시한다. 또한 규격의 부수적 설명서(ANSI/VITA 51.1), 고장모드분포(FMD)를 혼합하여 인자의 디폴트 값을 조정하거나 고장모드를 반영한 신뢰도 예측 방법을 제시한다. 00궤도장비를 통한 사례연구로 데이터 혼합 방법을 이용한 신뢰도 예측을 수행함으로써, 예측 정확성의 향상에 도움이 될 것으로 기대한다.
more목차
제1장 서론 1
1.1절 연구 배경 및 목적 1
1.2절 연구 범위 및 내용 4
제2장 이론적 배경 6
2.1절 고장률 데이터 종류 6
2.2절 신뢰도 예측 규격 7
2.3절 데이터 핸드북 23
2.4절 기타 고장률 데이터 26
2.5절 필드 고장률 데이터 27
제3장 고장률 데이터 혼합 방법 28
3.1절 부품 수준에서의 고장률 데이터 혼합 방법 28
3.2절 고장률 모델 수준에서의 데이터 혼합 방법 39
3.3절 기타 고장률 데이터 혼합 방법 44
3.4절 필드 고장률 데이터 혼합 방법 48
제4장 00궤도장비의 신뢰도 예측 50
4.1절 00궤도장비의 설계항목수집 50
4.2절 00궤도장비의 신뢰도 예측 51
4.3절 00궤도장비의 베이지안 추론 53
제5장 결론 및 향후연구 56
참고문헌 58
Abstract 60
