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SOLUCION Práctica1 1


Enviado por   •  6 de Abril de 2020  •  Práctica o problema  •  394 Palabras (2 Páginas)  •  157 Visitas

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  1. 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.

  1. 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

  1. SE PIDE:

  1. Calcula la función de Fiabilidad, con sus correspondientes parámetros, la vida media y el intervalo de confianza.
  2. Calcula también la fiabilidad a 500 horas y a 2500 horas.
  3. ¿Qué podemos decir de la fase del ciclo de vida en la que se encuentra esta válvula cuando falla?
  1. SOLUCION DE LA PRÁCTICA:

  1. 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]

  1. *[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

  1. 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]

  1.  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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