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대한기계학회 대한기계학회 춘추학술대회 대한기계학회 2009년도 추계학술대회 강연 및 논문 초록집
발행연도
2009.11
수록면
1,418 - 1,421 (4page)

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In the design considering fatigue life of mechanical components, uncertainties arising from the materials and manufacturing processes should be taken into account for ensuring reliability. Common practice in the design is to apply safety factor in conjunction with the numerical codes for evaluating the lifetime. This approach. however, most likely relies on the designer's experience. Besides, the predictions often are not in agreement with the real observations during the actual use. In this paper, a more dependable approach based on the Bayesian technique is proposed, which incorporates the field failure data with the prior knowledge to obtain the posterior distribution of the unknown parameters of the fatigue life. Posterior predictive distributions and associated values are estimated afterwards. which represents the degree of our belief of the life conditional on the observed data. As more data are provided, the values will be updated to more confident information. The results can be used in various needs such as a risk analysis, reliability based design optimization. maintenance scheduling. or validation of reliability analysis codes. In order to obtain the posterior distribution. Markov Chain Monte Carlo (MCMC) technique is employed, which is a modern statistical computational method which draws effectively the samples of the given distribution. Field data of turbine components are exploited to illustrate om approach. which counts as a regular inspection the number of failed blades in a turbine disk.
#Fatigue life(피로수명) #Prior distribution(사전분포) #Posterior distribution(사후분포) #Bayesian approach(베이지안 접근법) #Markov Chain Monte Carlo(마코프체인 몬테카를로) #Field data(현장데이터)

목차

Abstract
1. 서론
2. 수명예측을 위한 베이지안 접근법
3. MCMC 시뮬레이션
4. MCMC를 이용한 사후분포
5. 사후예측분포
6. 결론
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