Mostrar registro simples

dc.contributor.advisorFogliatto, Flavio Sansonpt_BR
dc.contributor.authorSantos, Gilberto Tavares dospt_BR
dc.date.accessioned2009-02-27T04:12:29Zpt_BR
dc.date.issued2008pt_BR
dc.identifier.urihttp://hdl.handle.net/10183/15293pt_BR
dc.description.abstractNesta tese, apresenta-se um modelo de confiabilidade estatística para aplicação em dados de vida de um produto, buscando classificar três modos de falhas distintos associados à ocorrência de falhas prematuras, aleatórias e por desgaste. A ocorrência dos três modos de falhas segue os princípios de aplicação dos modelos teóricos por riscos concorrentes e seccionais. O modelo proposto utiliza duas distribuições de Weibull, com dois e três parâmetros, e uma distribuição exponencial. A distribuição de Weibull com dois parâmetros tem por objetivo representar os modos de falhas prematuras: a distribuição de Weibull com três parâmetros busca capturar os modos de falhas por desgaste; a distribuição exponencial mede a ocorrência de falhas aleatórias decorrentes de uso operacional de um produto. Considera-se que falhas prematuras e por desgaste ocorram seqüencialmente, enquanto falhas aleatórias ocorram de forma concorrente às falhas prematuras e por desgaste tão logo o produto seja colocado em operação. Para dimensionar o número de ocorrências vinculadas aos três modos de falhas são utilizados dados coletados durante o período de garantia e pós-garantia. Os dados de garantia são registros históricos do produtor e os dados da pós-garantia referem-se a informações obtidas de especialistas, já que dados após a garantia apresentam elevado nível de censura. Equações de confiabilidade e estimadores de máxima verossimilhança são apresentados para definir o perfil e os parâmetros do modelo proposto. Um estudo de caso com dados coletados de um equipamento elétrico-eletrônico subsidia a aplicação do modelo enquanto que um teste estatístico de ajuste de dados é utilizado para validar o referido modelo.pt_BR
dc.description.abstractThis thesis presents a reliability model for product life data presenting three different failure modes, associated with early, random and wear-out failures. The model is based on theoretical concepts related to competing risk and sectional models. The proposed model is structured based on two Weibull distributions, with two and three parameters, and one exponential distribution. The Weibull distribution with two parameters is aimed at modeling early failure modes; the Weibull distribution with three parameters models wear-out failure modes; the exponential distribution models random failures due to operational use. It is considered that early and wearout failures take place one after the other while random failures occur at the same time as early and wear-out failures as soon as the product starts operating. To measure each period related to the three failure modes, data from warranty and post-warranty periods are used. Warranty data are historical records; post-warranty data are gathered from experts, and are aimed at decreasing the degree of censoring in the data. Once the model is defined, reliability figures and maximum likelihood estimators are derived. Real data obtained from warranty claims on electricelectronic equipments are used to illustrate the developments proposed and a goodness-of-fit test is used to validate the performance of this model.en
dc.format.mimetypeapplication/pdf
dc.language.isoporpt_BR
dc.rightsOpen Accessen
dc.subjectConfiabilidadept_BR
dc.subjectReliability modelen
dc.subjectFailure modesen
dc.subjectCiclo de vida do produtopt_BR
dc.subjectCensoringen
dc.subjectExpert opinionen
dc.titleModelo de confiabilidade associando dados de garantia e pós-garantia a três comportamentos de falhaspt_BR
dc.title.alternativeReliability model for warranty and post-warranty data presenting three failure behaviours en
dc.typeTesept_BR
dc.identifier.nrb000677734pt_BR
dc.degree.grantorUniversidade Federal do Rio Grande do Sulpt_BR
dc.degree.departmentEscola de Engenhariapt_BR
dc.degree.programPrograma de Pós-Graduação em Engenharia de Produçãopt_BR
dc.degree.localPorto Alegre, BR-RSpt_BR
dc.degree.date2008pt_BR
dc.degree.leveldoutoradopt_BR


Thumbnail
   

Este item está licenciado na Creative Commons License

Mostrar registro simples