Transcript MAE 430 *** ** Project 2

MAE 430 신뢰성 공학 Project 2
<Team 6>
20110115 장은진
20110257 김민태
Project 1 결과
Data Set 1
Data Set 2
평균랭크
Normal
대칭누적 표본분포
Weibull
𝛍 =374.84
𝛔 = 𝟏𝟗𝟕. 𝟔𝟏
m-=1.49
ξ=411.58
응력-강도 결정
Data Set 1
평균랭크
Normal
𝝁 =374.84
𝝈 = 𝟏𝟗𝟕. 𝟔𝟏
Data Set 2
>
대칭표본 누적분포
Weibull
𝝁 =361.4
𝝈 = 𝟐𝟏𝟗. 𝟒𝟏
강 도
응 력
(Strength)
(Stress)
확률밀도함수가 주어진 경우
확률밀도함수-Matlab 이용
• Strength
𝟏
𝒙 − 𝟑𝟕𝟒. 𝟖𝟒
𝑭 𝒙 = (𝟏 + 𝐞𝐫𝐟(
))
𝟐
𝟏𝟗𝟕. 𝟔𝟏√𝟐
• Stress
𝑭 𝒙 = 𝟏 − 𝐞𝐱𝐩(−
𝟏.𝟒𝟗
𝒙
)
𝟒𝟏𝟏.𝟓𝟖
확률밀도함수-Matlab 이용
𝐏𝐟 = 0.4307
+ 𝑹 = 0.5396
0.9703≠ 𝟏
확률밀도함수-Matlab 이용
확률밀도함수-Matlab 이용
평균랭크 normal이 아닌
대칭표본누적분포 weibull로 계산
𝐏𝐟 = 0.4714
+ 𝑹 = 0.5282
0.9996 ≈ 𝟏
데이터만 주어진 경우
데이터만 주어진 경우
Black
Red
𝑭𝒔 (𝑺)
𝟏 − 𝑭𝝈 (𝑺)
데이터만 주어진 경우
내삽
하한법
𝑷𝒇 =0.4759
R =0.5241
삼각형법
𝑷𝒇 =0.4781
R =0.5219
상한법
𝑷𝒇 =0.4803
R =0.5197
결론
확률분포1
확률분포2
하한법
삼각형법
상한법
𝐏𝐟
0.4307
0.4714
0.4759
0.4781
0.4803
R
0.5396
0.5282
0.5241
0.5219
0.5197
• 좀 더 엄격한 잣대를 가지기 위해서는 낮은 신뢰도를 보이는 상한법 사용
• 확률 분포1를 이용한 경우, Normal 분포의 음수 부분 때문에 𝑷𝒇 + 𝑹 ≠ 𝟏
• 확률 분포2가 확률 분포1보다 데이터로 추정한 신뢰도에 더 근접
• Data Set1 의 최적분포는 평균랭크 Normal Distribution이 아닌 대칭표본 누
적분포 Weilbull Distribution으로 추정
Q&A