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Probabilistische Grundlage zur Darstellung integraler Mehrzustands-Fehlermodelle komplexer technischer Systeme

Rauschenbach, Matthias (2017)
Probabilistische Grundlage zur Darstellung integraler Mehrzustands-Fehlermodelle komplexer technischer Systeme.
Technische Universität Darmstadt
Ph.D. Thesis, Primary publication

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Item Type: Ph.D. Thesis
Type of entry: Primary publication
Title: Probabilistische Grundlage zur Darstellung integraler Mehrzustands-Fehlermodelle komplexer technischer Systeme
Language: German
Referees: Melz, Prof. Dr. Tobias ; Klingauf, Prof. Dr. Uwe
Date: 2017
Place of Publication: Darmstadt
Date of oral examination: 12 July 2017
Abstract:

Begleitend zur Entwicklung technischer Systeme, insbesondere solcher mit hohen Anforderungen an Qualität, Zuverlässigkeit und Sicherheit, ist die Anwendung methodischer Fehleranalysen gebräuchlich und zweckdienlich. Die Ansätze der Fehlermöglichkeits- und Einflussanalyse (FMEA), Fehlerbaumanalyse (FTA) und Zuverlässigkeitsblockdiagramme (RBD) basieren auf einem gemeinsamen Grundkonzept, nach welchem die Funktionsfähigkeit oder mögliche Fehlzustände des Systems in Abhängigkeit von Fehlern der Komponenten dargestellt werden. Dies hat zum Zweck, Risiken oder Fehlerwahrscheinlichkeiten einzuschätzen. Die Systematiken dieser Methoden unterliegen dabei spezifischen Einschränkungen, sodass entweder keine quantitative Auswertung (FMEA), keine Differenzierung verschiedenartiger Fehlzustände (RBD) oder keine zusammenhängende Gesamtabbildung des Systems (FTA) darstellbar ist. So wurden Ansätze veröffentlicht, die auf differenziertere Mehrzustandsbetrachtungen in den Fehlermodellen von FTA und RBD abzielen. Diese sind jedoch nur in begrenztem Umfang praktikabel. Ansätze, FMEA-Fehlermodelle algebraisch zu formalisieren und quantitativ auszuwerten, erreichten dieses Ziel bislang nur partiell.

Die Arbeit setzt in diesem Problemfeld mit dem Ziel an, die algebraische Grundlage zu erarbeiten und einen Modellansatz zu definieren, um quantitative sowie hinsichtlich funktionsfähigkeits- und zuverlässigkeitsbezogener Komponentenzustände differenzierte komplexe Fehlermodelle darstellen und berechnen zu können. Dazu wird eine integrale mengentheoretische Betrachtungsweise der Zustandsmöglichkeiten systemischer Komponentenverbünde auf Basis der Zustandsmöglichkeiten der zugehörigen Bauteile aufgebaut. Auf dieser Grundlage wird eine logisch-algebraische Interpretation konsistenter Ursache-Folge-Beziehungsnetzwerke und deren probabilistische Auswertung hergeleitet und deren Umsetzung am Beispiel Bayesscher Netzwerke aufgezeigt.

Die so erarbeiteten Erkenntnisse dienen anschließend der Ableitung einer methodischen Systematik zum Aufbau komplexer probabilistischer Fehlermodell-Netzwerke für Systeme mit mehreren Hierarchieebenen der enthaltenen Unterbestandteile. Dies erfolgt innerhalb eines Rahmenkonzepts für integrale System-Fehlermodelle, das anhand der klassischen Methoden abgeleitet wird. Die praktische Anwendung wird abschließend anhand exemplarischer Fallbeispiele diskutiert. Dabei wird gezeigt, inwieweit dieses Konzept die Beschreibung komplexer Zustandsbeziehungen erlaubt, die mit gebräuchlichen Methoden nicht entsprechend abbildbar sind. Ausblickend werden Möglichkeiten zur praxisgerichteten Optimierung der Umsetzung des Modellierungsverfahrens prinzipiell aufgezeigt.

Alternative Abstract:
Alternative AbstractLanguage

Along with the development of technical systems, especially such with high requirements concerning quality, reliability and safety, the application of methodical failure analysis is common and beneficial. The approaches of Failure Modes and Effects Analysis (FMEA), Fault Tree Analysis (FTA) and Reliability Block Diagrams (RBD) are based on a common fundamental principle, according to which the ability to function or possible failure states of the system are represented in dependence on possible failure modes of its components. Subsequently, risks or the probabilities of failures are to be assessed. The systematics of those methods underlie specific restrictions, for which either no quantitative evaluation is enabled (FMEA) or no differentiation of dissimilar failure modes (RBD) or no coherent model of an entire system (FTA) is possible to be generated. Hence, approaches were published, which aim at a more differentiated multi-state perspective in the failure models of FTA or RBD. Their practical usability is rather restricted. Approaches formalizing FMEA-failure-models in an algebraic way only partially reached this goal.

Located in this area of problems this work´s projection is to establish the algebraic founda-tion and define an approach to enable the arrangement and calculation of differentiated complex failure models on a quantitative basis and differentiated concerning the component´s ability to function and their reliability. For this an integral set-theoretic perspective of possible states of a systemic assemblage of components is being elaborated based on the possible states of the parts it consists of. Subsequently, a logical algebraic interpretation of consistent cause-effect-relation networks and their probabilistic evaluation are being deduced as well as their implementation investigated using Bayesian Networks exemplarily.

The findings worked out thereby subsequently serve for the derivation of a methodological scheme for the establishment of complex probabilistic failure model networks for systems with multiple hierarchical levels of the contained sub-entities and components. This is carried out within a framework concept for integral system-failure models, which is derived from the classical methods. Along with this it is being shown, in how far this concept allows for a description of complex relation between states, which is not accordingly possible with common methods. As an outlook, possibilities for an optimization concerning the practical application of the modeling approach are being indicated in their principle.

English
URN: urn:nbn:de:tuda-tuprints-69204
Classification DDC: 600 Technology, medicine, applied sciences > 620 Engineering and machine engineering
Divisions: 16 Department of Mechanical Engineering > Research group System Reliability, Adaptive Structures, and Machine Acoustics (SAM) > Development, modelling, evaluation, and use of smart structure components and systems
16 Department of Mechanical Engineering > Research group System Reliability, Adaptive Structures, and Machine Acoustics (SAM) > Characterization, evaluation, and control of the reliability of mechanical systems
Date Deposited: 13 Nov 2017 11:13
Last Modified: 09 Jul 2020 01:54
URI: https://tuprints.ulb.tu-darmstadt.de/id/eprint/6920
PPN: 420998705
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