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Reliability HotWire: eMagazine for the Reliability Professional
Reliability HotWire

Edição 31, Setembro 2007

Assunto Hot

Eventos Probabilísticos e Análise de Risco com RENO

O software RENO da ReliaSoft foi desenvolvido para análise de eventos probabilísticos e de riscos. Usando um formato gráfico de fluxograma, os sistemas e/ou os cenários podem ser construídos intuitivamente e então serem executados através da simulação. O software RENO também pode ser considerado uma "planilha visual" que permite que você crie e manipule os dados e equações graficamente, mas com uma maior flexibilidade devido a sua habilidade de avaliar sistemas e os cenários que evoluem com o tempo.

 

O software suporta a modelagem de eventos probabilísticos complexos. As aplicações incluem, sem exceção, análise de risco, análise de segurança, modelagem complexa da confiabilidade, manutenção, otimização de problemas de pesquisas operacionais. O exemplo seguinte ilustra uma aplicação do RENO para avaliar a confiabilidade de um sistema.

 

Exemplo
Uma companhia produz sistemas UV para uma ampla escala de aplicações. Os tubos UV degradam todo o tempo e se a exigência mínima de intensidade não for alcançada, o sistema é considerado em estado de falha. Dependendo da aplicação, as exigências de confiabilidade são diferentes. Conseqüentemente a companhia precisa decidir quantos tubos um sistema conterá baseado na aplicação do equipamento que eles estão vendendo.

 

Em um primeiro passo, o pesquisador da companhia recolhe os dados de degradação para um número de tubos de modo que um modelo de degradação apropriado possa ser encontrado. Com os dados, determinou que o modelo mais adequado é um modelo exponencial da seguinte forma:

 

(1)

 

onde as unidades de intensidade são W/cm2 e os parâmetros a e b são dados a seguir:

 

Unit ID

Parameter a

 Parameter b

Distribution

normal

 lognormal

Mean

-6.522E-04

2.467

Std. Dev.

1.062E-04

1.162E-01

 

A meta desse estudo é obter um gráfico da confiabilidade do sistema vs o tempo e o número de tubos para uma intensidade mínima requerida do sistema de 5 W/cm2.

 

Solução no RENO
O RENO possui diferentes recursos para construir um modelo. De um lado, um fluxograma pode ser utilizado com diferentes tipos de estruturas de blocos (construções). De outro lado, definições globais podem ser utilizadas para manipular os dados. É uma boa idéia começar esboçando um fluxograma geral do problema antes de começar a construção e o usuário ter uma idéia desobstruída e necessitar refazer a construção. (Com o aumento da perícia do usuário, esta etapa pode não ser necessária, dependendo da complexidade do problema.) Uma solução é apresentada em seguida:

 

 

Este processo será repetido X tempos, ou X simulações, de modo que nós possamos chegar nas respostas desejadas. Agora nós estamos prontos para começar com um modelo no RENO.

 

Para começar, defina a Function que representa o modelo de degradação para a intensidade de um tubo, Eq. (1), como mostrado a seguir.

 

 

Próximo passo, defina a Random Variables (variável aleatória) para descrever os parâmetros a e b do modelo de degradação, como a seguir.

 

 

 

 

Então você pode definir duas Constants, constantes Tempo e N, e fixar um valor numérico. Entretanto, elas podem variar através das diferentes simulações de modo que seu efeito no modelo possa ser quantificado.

 

 

 

 

 

Próximo, defina uma Constant para uma intensidade mínima requerida do sistema, como a seguir.

 

 

Defina uma Storage Variable (variável de armazenamento) que "guarda" a intensidade do sistema para uma dada simulação, como mostrado a seguir.


 

Agora que os todos os recursos necessários foram definidos, o fluxograma podem ser construídos. Note que o processo mostrado é somente para finalidades ilustrativas - a ordem em que as definições e as construções são criadas não deve afetar a capacidade de se chegar nos resultados desejados.

 

O fluxograma principal e suas construções são mostrados abaixo:


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Note que o bloco da "intensidade do sistema" tem a forma de uma pasta. Isto significa um Subchart, que representa uma ligação a um outro fluxograma. Quando um bloco de Subchart é encontrado, o fluxograma ligado será executado. O subchart, que é responsável pelo cálculo da intensidade do sistema, é mostrado em seguida:

 

 

Os blocos "Start" e "Go to Start" são as construções Flag e Go to Flag, respectivamente, que permite os "loops" dentro do fluxograma para cada tudo do sistema. Quando o bloco "Go to Start" é encontrado, o ponto atual na simulação é configurado para "Start", ou seja, volta para o ponto "Start".

 

 

 

 

O bloco de "Update Intensity", mostrado abaixo, é um Standard Block que calcula a intensidade de um tubo chamando a função previamente definida, "Intensity". O tempo atual "Time" é passado para ele, assim como as variáveis aleatórias a e b. A intensidade total do sistema é atualizada, então ajustando o valor atual da variável de armazenamento "System_Intensity" ao valor resultante do "Update Intensity". Note o uso da função intrínseca RESET_RV. Em geral, variáveis aleatórias são extraídas no começo de cada simulação. Entretanto, nós necessitamos N de tais variáveis dentro de uma única simulação, assim RESET_RV força uma nova variável ser extraída cada vez que este bloco é alcançado.


 

Defina o bloco Counter Block, "contador" para manter uma contagem de quantas vezes o bloco foi executado no loop para poder ser parado quando este valor alcançar N:

 

Defina o Conditional Block, (bloco condicional) "N Bulbs Done?", que verifica se a quantidade de loops foi executada N vezes. Se for TRUE, o trajeto é executado e a execução deste fluxograma é terminada. Caso contrário, o bloco "Go to Start" é executado, começando um novo loop.


 

Desde de que N loops foram executados, o bloco Standard Block "Return System Intensity" retorna a intensidade do sistema que foi calculada para esta particular simulação.


 

Após rodar 1000 simulações, variando o tempo de 250 à 5000 e N de 1 a 5, nós podemos plotar os resultados armazenados no Storage Variable "Reliability (%)".

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Figura 17: Confiabilidade (%) vs. Tempo, N = 1 à 5


 

Figura 18: Gráfico 3D da Confiabilidade do Sistema
 

 

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