Abstract
Of all suitable models, the homogeneous Marshall-Olkin Model, also called Basic Parameter Model, is the most flexible one in terms of dependency of the failure probability on the failure degree (i.e. the number of components failing at the same time) and in terms of the determination of parameters from statistical observations. Its disadvantage is, however, that it requires relatively many additional fault tree entries which may lead to difficulties in the calculation of large fault trees. In such cases, it can be approximated or numerically equally replaced by one of the Binomial Failure Rate Models, namely in system with 3 redundants by the simple BFR model without lethal shock (parameter {lambda}; {mu}; p), with 4 redundants by the simple BFR model with lethal shock (parameter {lambda}; {mu}; p; {omega}), with more than 4 redundants by an expanded BFR model (DRS phase B, and several pairs {mu}{sub k}; p{sub k}). (orig./HP). [Deutsch] Von den in Betracht kommenden Modellen ist das homogene Marshall-Olkin-Modell, auch Basic Parameter Modell genannt, das flexibelste hinsichtlich der Abhaengigkeit der Ausfallwahrscheinlichkeit vom Ausfallgrad (d.h. der Anzahl gleichzeitig ausgefallener Komponenten) sowie hinsichtlich der Ermittlung der Parameter aus statistischen Beobachtungen. Es hat aber den Nachteil, relativ viele zusaetzliche Fehlerbaumeingaenge zu
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Hennings, W.
Models of common mode failures in probabilistic risk analyses: Description of knowledge level, and recommendations; Modelle fuer abhaengige Ausfaelle in probabilistischen Risikoanalysen: Beschreibung des Kenntnisstands und Empfehlungen.
Germany: N. p.,
1992.
Web.
Hennings, W.
Models of common mode failures in probabilistic risk analyses: Description of knowledge level, and recommendations; Modelle fuer abhaengige Ausfaelle in probabilistischen Risikoanalysen: Beschreibung des Kenntnisstands und Empfehlungen.
Germany.
Hennings, W.
1992.
"Models of common mode failures in probabilistic risk analyses: Description of knowledge level, and recommendations; Modelle fuer abhaengige Ausfaelle in probabilistischen Risikoanalysen: Beschreibung des Kenntnisstands und Empfehlungen."
Germany.
@misc{etde_10128513,
title = {Models of common mode failures in probabilistic risk analyses: Description of knowledge level, and recommendations; Modelle fuer abhaengige Ausfaelle in probabilistischen Risikoanalysen: Beschreibung des Kenntnisstands und Empfehlungen}
author = {Hennings, W}
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place = {Germany}
year = {1992}
month = {Jun}
}
title = {Models of common mode failures in probabilistic risk analyses: Description of knowledge level, and recommendations; Modelle fuer abhaengige Ausfaelle in probabilistischen Risikoanalysen: Beschreibung des Kenntnisstands und Empfehlungen}
author = {Hennings, W}
abstractNote = {Of all suitable models, the homogeneous Marshall-Olkin Model, also called Basic Parameter Model, is the most flexible one in terms of dependency of the failure probability on the failure degree (i.e. the number of components failing at the same time) and in terms of the determination of parameters from statistical observations. Its disadvantage is, however, that it requires relatively many additional fault tree entries which may lead to difficulties in the calculation of large fault trees. In such cases, it can be approximated or numerically equally replaced by one of the Binomial Failure Rate Models, namely in system with 3 redundants by the simple BFR model without lethal shock (parameter {lambda}; {mu}; p), with 4 redundants by the simple BFR model with lethal shock (parameter {lambda}; {mu}; p; {omega}), with more than 4 redundants by an expanded BFR model (DRS phase B, and several pairs {mu}{sub k}; p{sub k}). (orig./HP). [Deutsch] Von den in Betracht kommenden Modellen ist das homogene Marshall-Olkin-Modell, auch Basic Parameter Modell genannt, das flexibelste hinsichtlich der Abhaengigkeit der Ausfallwahrscheinlichkeit vom Ausfallgrad (d.h. der Anzahl gleichzeitig ausgefallener Komponenten) sowie hinsichtlich der Ermittlung der Parameter aus statistischen Beobachtungen. Es hat aber den Nachteil, relativ viele zusaetzliche Fehlerbaumeingaenge zu erfordern, was zu Schwierigkeiten bei der Berechnung grosser Fehlerbaeume fuehren kann. In diesen Faellen kann es durch eines der BFR (Binomial Failure Rate)-Modelle approximiert oder numerisch gleichwertig ersetzt werden, und zwar bei Systemen mit: 3 Redundanten durch das einfache BFR-Modell ohne letalem Schock (Parameter {lambda}; {mu}; p), 4 Redundanten durch das einfache BFR-Modell mit letalem Schock (Parameter {lambda}; {mu}; p; {omega}), mehr als 4 Redundanten durch ein erweitertes BFR-Modell (DRS Phase B, {lambda} und mehrere Paare {mu}{sub k}; p{sub k}). (orig./HP).}
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