Edição 10, Dezembro 2005

Dois componentes são arranjados em uma configuração em série. Há uma probabilidade p de que os dois componentes falhem quando são unidos no sistema. Como o BlockSim pode modelar esta situação?

Uma maneira simples  de assegurar tal situação no BlockSim é usar blocos estáticos. Um bloco estático pode ser interpretado como um bloco cujo valor da confiabilidade seja conhecida somente em um dado tempo (mas a distribuição inteira do bloco é desconhecida) ou como um bloco com uma probabilidade de sucesso que é constante com o tempo.

Para demonstrar esta idéia, considere um sistema composto de dois componentes A e B arranjados em uma configuração em série (isto é, se qualquer um deles falhar, então o sistema falha). O componente de A segue uma distribuição de Weibull com β = 1,5 e η = 10.000 horas e o componente de B seguem uma distribuição de Weibull com β = 2 e η = 30.000 horas. Os dois componentes são modelados no BlockSim como dois blocos que contêm as distribuições da falha que descrevem o comportamento da falha de A e de B. Quando os dois componentes são unidos no sistema, há uma probabilidade p = 0,01 de que não trabalham corretamente. Esta probabilidade pode ser modelada no BlockSim usando um bloco adicional que esteja em série com os outros dois blocos. Neste bloco, a probabilidade de p é especificada como a seguir.

Note que p está definido como uma probabilidade de que ocorra a falha da interação. Em RBDs, isto seria especificado como 1-p, que é a probabilidade da falha não ocorrer (sucesso).

O sistema em RBD é dado por:

A confiabilidade do sistema em t = 1000 horas pode ser calculada usando o QCP, como mostrado na figura.

Outras formas de interações complexas pode ser modelado com o uso da propriedade de Load Sharing do BlockSim.

Como as interações podem ser modeladas no ALTA se um ou mais fatores é um fator categórico?

Termos da interação que envolve um ou mais fator (qualitativo) categórico são modelados usando as colunas adicionais de n, onde n é produto do número de variáveis indicadoras usadas pelos fatores categóricos no termo da interação.

Por exemplo, se o termo da interação que está sendo modelado é A B:

• Se A é um fator numérico e B é um fator categórico que usa 3 variáveis indicadoras, então 3 colunas serão necessárias.

• Se A é um fator categórico que usa 2 variáveis indicadoras e B é um fator categórico que usa 3 variáveis indicadoras, então serão necessárias  2 3 = 6 colunas.

A mesma idéia pode ser usada se mais termos complexos de interação forem modelados. Por exemplo, se o termo da interação que está sendo modelado for A² B e A for um fator categórico que usa 2 variáveis indicadoras e B é um fator categórico que usa 3 variáveis indicadoras, então 2² 3 = 24 colunas serão necessárias.

Para ilustrar modelagem dos termos da interação que envolve os fatores categóricos no ALTA, vamos considerar o seguinte exemplo. Neste exemplo, se a interação entre o fator temperatura e o fator lote deve ser considerado (Temperatura x Lote), então duas colunas adicionais seriam necessárias para modelar o termo da interação, porque o fator Lote é um fator categórico que usa duas variáveis indicadoras (o fator lote tem 3 categorias). As colunas da interação conteriam os valores da multiplicação dos valores do nível temperatura e dos indicadores do lote (0 ou 1). A planilha no ALTA fica como se segue:

[Clique para ampliar]

Obs.: Para permanecer consistente com o exemplo original, porque uma transformação exponencial recíproca de LSR foi usada para o fator da temperatura, a interação mostrada na figura acima é expressada realmente como (1/Temperatura) x Lote.

Copyright © 2005 ReliaSoft Brasil, TODOS DIREITOS RESERVADOS