SOLUCION Práctica1 1
Enviado por Israel Romani Caceres • 6 de Abril de 2020 • Prácticas o problemas • 394 Palabras (2 Páginas) • 136 Visitas
PRACTICA 1
En el presente sistema se pide calcular los parámetros de la distribución de Weibull de dos parámetros asociados a la válvula VLLTR1 (marcado en rojo) del presente Sistema de Agua de Refrigeración:
[pic 1]
Ilustración 1: Sistema de Agua Refrigeración
La válvula se abre totalmente o cierra según necesidades. Cuando la misma falla se reemplaza por una igual.
DATOS
El histórico de fallos de la válvula es el mostrado a continuación:
Orden del fallo | Rango Mediano | Tiempo de fallo |
1 | 10,93% | 2.400horas |
2 | 26,56% | 2.451horas |
3 | 42,18% | 2.571horas |
4 | 57,81% | 2.608horas |
5 | 73,43% | 2.711horas |
6 | 89,06% | 2.826horas |
Tabla 1: Histórico de fallos de la válvula
SE PIDE:
- Calcula la función de Fiabilidad, con sus correspondientes parámetros, la vida media y el intervalo de confianza.
- Calcula también la fiabilidad a 500 horas y a 2500 horas.
- ¿Qué podemos decir de la fase del ciclo de vida en la que se encuentra esta válvula cuando falla?
SOLUCION DE LA PRÁCTICA:
De la tabla adjunta hecha en Excel nos ayudaremos de la orden de la mediana (BERNARD) para poder obtener los parámetros correspondientes
[pic 2]
Tabla 2: Solución al ejercicio anterior
[pic 3]
[pic 4]
[pic 5]
[pic 6]
- *[pic 7]
*Usaremos un intervalo de confianza de α=95%
Por lo tanto la reemplazando los datos de k y b podemos hallar la Fiabilidad de Weibull para los valores de ti:
[pic 8]
Tabla 3: Fiabilidad de Weibull para ti
- Usaremos la fórmula de fiabilidad de Weibull, usando los parámetros de k y b obtenidos en punto anterior:
[pic 9]
Para t=500[pic 10]
[pic 11]
Para t=2500
[pic 12]
- Para resolver esta pregunta construiremos la curva de la bañera, tabulando algunos valores más a los dados , para poder obtener una gráfica con más puntos, así poder visualizar mejor y dar una conclusión más exacta.
Distribucion de Weibull | |||
ti (h) | R(t) | f(t) | Lambda(t) |
0 | 1.0000 | 0.0000 | 0.0000 |
250 | 1.0000 | 0.0000 | 0.0000 |
500 | 1.0000 | 0.0000 | 0.0000 |
750 | 1.0000 | 0.0000 | 0.0000 |
1,000 | 1.0000 | 0.0000 | 0.0000 |
1,250 | 1.0000 | 0.0000 | 0.0000 |
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