4 Fragen zu Mttf

Um den Verschleiß von 200 Zügen pro Tag in dieTTF (Mean To Failure) Bere einzubeziehen, musst du die Anzahl der Zyklen oder Züge, die ein Bauteil oder System pro Tag erf, in die Berechnung einfließen lassen. sind die Schritte, die du befolgen kannst: 1. **Bestimme die Lebensdauer des Bauteils**: Finde heraus, wie viele Zyklen ein Bauteil im Durchschnitt übersteht, bevor es ausfällt. Diese Information kann aus Tests oder Herstellerangaben stammen. 2. **Berechne die tägliche Belastung**: In deinem Fall sind es 200 Züge pro Tag. 3. **Berechne die MTTF**: Wenn du die Lebensdauer in Zyklen kennst, kannst du die MTTF in Tagen berechnen, indem du die Lebensdauer durch die tägliche Belastung teilst. \[ \text{MTTF (in Tagen)} = \frac{\text{Lebensdauer (in Zyklen)}}{\text{Züge pro Tag}} \] 4. **Berücksichtige andere Faktoren**: Es ist wichtig, auch andere Faktoren wie Temperatur, Materialermüdung und Betriebsbedingungen zu berücksichtigen, da diese die Lebensdauer und damit die MTTF beeinflussen können. Durch diese Schritte kannst du den Verschleiß in die MTTF-Berechnung einbeziehen und eine realistischere Einschätzung der Lebensdauer des Bauteils erhalten.

Um die Ausfallwahrscheinlichkeit zu berechnen, kannst du die MTTF (Mean Time To Failure) und die Anzahl der Komponenten verwenden. Die MTTF gibt an, wie lange eine Komponente im Durchschnitt funktioniert, bevor sie ausfällt. 1. **Berechnung der Gesamtbetriebsstunden**: - 15 Jahre = 15 * 365 Tage/Jahr * 24 Stunden/Tag = 131.400 Stunden. 2. **Berechnung der Gesamtbetriebsstunden für alle Komponenten**: - Bei 68 Komponenten: 131.400 Stunden * 68 = 8.951.200 Stunden. 3. **Berechnung der Ausfälle**: - Die durchschnittliche Anzahl der Ausfälle in diesem Zeitraum ist die Gesamtbetriebsstunden geteilt durch die MTTF: - Ausfälle = 8.951.200 Stunden / 8.500.000 Stunden = 1,053. 4. **Berechnung der Ausfallwahrscheinlichkeit**: - Die Ausfallwahrscheinlichkeit für eine Komponente kann mit der Formel für die Poisson-Verteilung approximiert werden: - P(X ≥ 1) = 1 - P(X = 0) = 1 - e^(-λ), wobei λ die durchschnittliche Anzahl der Ausfälle ist. - In diesem Fall ist λ = 1,053. - P(X = 0) = e^(-1,053) ≈ 0,348. - Daher ist P(X ≥ 1) ≈ 1 - 0,348 ≈ 0,652. Die Ausfallwahrscheinlichkeit für mindestens einen Ausfall unter diesen Bedingungen beträgt also etwa 65,2 %.

Die Ausfallwahrscheinlichkeit kann mit der Formel für die Ausfallrate (Failure Rate) und der Zeit berechnet werden. Der Mean Time To Failure (MTTF) von 37861 Stunden entspricht etwa 4,3 Jahren. Um die Ausfallwahrscheinlichkeit über einen Zeitraum von 15 Jahren zu berechnen, kannst du die folgende Formel verwenden: 1. Berechne die Ausfallrate (λ): \[ λ = \frac{1}{MTTF} = \frac{1}{37861 \text{ h}} \approx 2.64 \times 10^{-5} \text{ h}^{-1} \] 2. Berechne die Ausfallwahrscheinlichkeit (P) über 15 Jahre (15 Jahre = 131400 Stunden): \[ P = 1 - e^{-λ \cdot t} = 1 - e^{-2.64 \times 10^{-5} \cdot 131400} \] 3. Setze die Werte ein: \[ P \approx 1 - e^{-3.47} \approx 1 - 0.031 \approx 0.969 \] Das bedeutet, dass die Ausfallwahrscheinlichkeit über einen Zeitraum von 15 Jahren etwa 96,9 % beträgt.

Um die Ausfallwahrscheinlichkeit zu berechnen, kannst du die Formel für die Ausfallwahrscheinlichkeit \( P \) verwenden, die auf der mittleren Zeit bis zum Ausfall (MTTF) basiert. Die Formel lautet: \[ P = 1 - e^{-\frac{t}{MTTF}} \] Dabei ist \( t \) die Betriebszeit in Stunden und \( MTTF \) die mittlere Zeit bis zum Ausfall. 1. Zuerst berechnest du die Betriebszeit in Stunden für 15 Jahre: \[ t = 15 \text{ Jahre} \times 365 \text{ Tage/Jahr} \times 24 \text{ Stunden/Tag} = 131400 \text{ Stunden} \] 2. Setze die Werte in die Formel ein: \[ P = 1 - e^{-\frac{131400}{140160}} \] 3. Berechne den Exponenten: \[ -\frac{131400}{140160} \approx -0.937 \] 4. Berechne \( e^{-0.937} \): \[ e^{-0.937} \approx 0.391 \] 5. Setze das Ergebnis in die Formel ein: \[ P \approx 1 - 0.391 \approx 0.609 \] Das bedeutet, dass die Ausfallwahrscheinlichkeit für ein einzelnes Teil nach 15 Jahren etwa 60,9 % beträgt. Da du 30 Teile hast, kannst du die Wahrscheinlichkeit, dass mindestens ein Teil ausfällt, mit der Formel für die Ausfallwahrscheinlichkeit von unabhängigen Ereignissen berechnen: \[ P_{\text{mindestens 1 Ausfall}} = 1 - (1 - P)^{n} \] wobei \( n \) die Anzahl der Teile ist (in diesem Fall 30): \[ P_{\text{mindestens 1 Ausfall}} = 1 - (1 - 0.609)^{30} \] Berechne \( (1 - 0.609)^{30} \approx 0.000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000