MOST CITED
Update: 2017-11-16
Visits since 2016.06.29:
darmowe liczniki
reliability function
Badanie związku między niezawodnością podwozia gąsienicowego a zawartością pyłów mineralnych w skałach kopalni odkrywkowych węgla brunatnego
Artykuł opisuje relację matematyczną, która pozwala oszacować czas do wystąpienia uszkodzenia podwozia gąsienicowego w funkcji zawartości pyłu mineralnego (SiO2), czyli intensywności zużycia. Relacja ta została oparta na rzeczywistych danych o uszkodzeniach maszyn gąsienicowych (spycharek) i właściwościach skał oraz na pomiarach intensywności zużycia rolek podtrzymujących (górnych) podwozia gąsienicowego. Uszkodzenia koparek rejestrowano przez okres 12 miesięcy w sześciu kopalniach odkrywkowych w Serbii. Obserwacje prowadzono w kopalniach o lokalizacji podobnej pod względem występujących typów skał i zawartości SiO2. Pozwoliło to na wyznaczenie wskaźników niezawodności przy pomocy dwuparametrycznego rozkładu Weibulla. Omawianą korelację interpretowano na podstawie modelu liniowego z zastosowaniem metody najmniejszych kwadratów. Przedstawione badania mają znaczenie dla właściwego zarządzania maszynami gąsienicowymi pracującymi w kopalniach odkrywkowych węgla brunatnego, jako że pozwalają na przewidywanie czasu do uszkodzenia oraz kosztów utrzymania tych maszyn. Prezentowana metoda zawiera wytyczne do opracowania niezawodnościowego modelu utrzymania ruchu.
Investigation of the relationship between reliability of track mechanism and mineral dust content in rocks of lignite open pits
This paper describes a mathematical relation which is developed to estimate the occurrence of track mechanism failure in function on the mineral dust (SiO2) content, i.e. wear intensity. This relation is based on actual data of track-type machine (bulldozers) failures, the properties of rocks and measurements of wear intensity on the upper rollers of track mechanism. Failures of bulldozers were recorded during the period of 12 months on six open pits in Serbia, together with their location which is correlated rock type and SiO2 content. This enabled establishment of the reliability indicators using two-parameter Weibull distribution. Further on, correlation is interpreted based on the linearization model using the method of least square. This research has impact on proper management of track-type machines operating on lignite open pits, in the sense of predicting time to failures and cost of maintenance of these machines. This approach provided guidelines for the establishment of reliability centered maintenance model.
Nowy rozkład cyklu życia
Powszechnie znane rozkłady statystyczne, takie jak rozkład wykładniczy, Weibulla czy rozkład Gamma znajdują szerokie zastosowanie w analizie różnych typów danych dotyczących cyklu życia. W niniejszym artykule, zaproponowano nowy typ rozkładu wykładniczego, w oparciu o rozszerzenie rodziny rozkładów TX. Zdefiniowano funkcję przeżycia, funkcję ryzyka (hazardu) oraz średni czas do uszkodzenia w odniesieniu do proponowanego rozkładu. Rozpatrywano także procedurę ucinania typu II dla nowego rozkładu. Dodatkowo określono niezawodność wytrzymałościową oraz estymatory największej wiarygodności nieznanych parametrów. Sposób wykorzystania proponowanego rozkładu zilustrowano wykorzystując rzeczywisty zbiór danych. Wykazano, że daje on lepsze dopasowanie niż modele alternatywne.
A new lifetime distribution
The well-known statistical distributions such as Exponential, Weibull and Gamma distributions have been commonly used for analysing the different types of lifetime data. In this paper, following the idea of the extension of T-X family of distributions, we propose a new type of exponential distribution. We define the survival function, the hazard function and the mean time to failure related to this new distribution. Type II censoring procedure is also considered for this distribution. Additionally, stress-strength reliability and the maximum likelihood (ML) estimators of the unknown parameters are obtained. As an application, a real data set is used to show that the proposed distribution gives best fit than the alternative ones.