Прогнозирование надежности. Прогнозирование надежности с учетом предварительной информации. Прогнозирование надежности Прогнозирование надежности

Определение показателей надежности на стадии проектирования является наиболее важной задачей в теории надежности, способствующей наибольшей эффективности использования объекта. Прогноз надежности на стадии проектирования обходится значительно дешевле (~ 1000 раз), чем на стадии изготовления и эксплуатации, потому что не привлекаются зна­чительный станочный парк и дорогая рабочая сила.

Существуют три группы методов прогноза надежности.

1-я группа - теоретические расчетно-аналитические мето­ды, или методы математического моделирования. Матема­тическое моделирование - это процесс создания мате­матической модели, т. е. это описание математическими знаками и символами изучаемого сложного процесса. Неопре­деленные явления можно описать по-разному, т. е. составить несколько математических моделей.

Вероятностно-аналитические методы - это прило­жение теоретических положений теории вероятности к инже­нерным задачам. Эти методы имеют для реальной практики значительный недостаток: некоторые из них могут быть ис­пользованы, только если имеются аналитические выражения для распределений случайных величин. Вывести и получить аналитические выражения для распределений случайных ве­личин обычно очень сложно, поэтому на стадии проектирова­ния, когда дается прикидочная оценка показателей надежнос­ти, эти методы годятся не всегда. Хотя вычисление вероятнос­ти нахождения случайной величины в заданных пределах ее значений, обеспечивающих нормальное безотказное функцио­нирование используемого объекта, в математическом отноше­нии весьма простая операция, если имеется закон распределе­ния этой случайной величины.

Тогда имеем:

где R - надежность, т. е. вероятность нахождения случайной величины X в допустимых пределах Х min доп, Х max доп - мини­мально допустимом и максимально допустимом.

Значит, задача подсчета надежности сводится к нахожде­нию теоретической непрерывной и дискретной плотности ве­роятности состояния одной X или нескольких , Х 1 , Х2, ..., Х п случайных величин. Знание распределения φ(Х) - необходи­мое условие для расчетчика. Перечислим наиболее распрост­раненные теоретические расчетно-аналитические методы:

1. На основе известных законов распределений для показателей надежности системы в целом.

2. На основе известных законов распределений для показателей надежности отдельных элементов системы.

3. Упрощенный метод на основе принятия нормальных за­конов распределения для показателей надежности отдельных элементов системы.

4. Метод статистического моделирования, или метод Мон­те-Карло, на основе любых законов распределения параметров системы.

5. Комбинаторно-матричный метод с любыми распределениями вероятности параметров системы.

Перечисленные методы представляют основную часть из большого количества расчетно-аналитических методов.

2-я группа - экспериментальные и экспериментально-ана­литические методы - физическое моделирование.

1. На основе сбора и обработки ретроспективной и текущей информации о надежности объекта.

2. На основе специальных испытаний на надежность в нор­мальных условиях эксплуатации и ускоренных или форсиро­ванных испытаний.

3. На основе испытаний моделей объекта в нормальных условиях эксплуатации и ускоренных испытаний.

3-я группа - эвристические методы, или методы эвристи­ческого моделирования.

Эвристика - наука, занимающаяся изучением природы мыслительных операций человека в ходе решения различных задач.

Здесь отметим следующие методы:

1. Метод экспертных или балльных оценок. Выбирается комиссия, состоящая из опытных высокопрофессиональных в данном вопросе экспертов, которые путем выставления баллов оценивают рассматриваемый показатель надежности. Затем
проводится математическая обработка результатов оценки (коэффициент конкордации и др.). Это хорошо известный ме­тод при оценке спортивных соревнований (гимнастика, фигурное катание, бокс и др.).

2. Мажоритарный метод, или метод голосования, основанный на использовании мажоритарной функции. Мажоритарная функция принимает два значения «да» или «нет» - «1» или «О», причем значение «1» принимает тогда, когда число переменных, входящих в нее и принимающих значение «1», больше числа переменных, принимающих значение «О». В противоположном случае функция принимает значение «О».

Все перечисленные методы являются недетерминирован­ными, или основанными на статистике, или субъективными, т. е. ответ является неопределенным. Но несмотря на это, эти методы позволяют сравнивать по надежности различные ва­рианты системы, выбрать оптимальную систему, найти сла­бые места и выработать рекомендации по оптимизации надеж­ности и эффективности функционирования объекта.

Если невозможно испытать систему, можно прогнозиро­вать надежность, комбинируя испытания отдельных элемен­тов системы с аналитическими методами. Прогноз на надеж­ность позволяет провести расчеты по обеспечению запасными частями, организовать техническое обслуживание и ремонт, а значит, обеспечить рациональную эксплуатацию объекта.

Чем сложнее система, тем больший эффект дают расчетные методы на всех этапах разработки и эксплуатации.

Открытие новых технических решений влечет за собой ана­лиз их уровня и конкурентоспособности тех объектов техни­ки, в которых эти решения использованы. С этой целью про­водятся патентные исследования, основной задачей которых является оценка патентной чистоты и патентоспособности ис­пользованных технических решений.

В соответствии с ГОСТом Р 15.011-96 патентные исследова­ния относятся к прикладным научно-исследовательским рабо­там и являются неотъемлемой составной частью обоснования принимаемых решений хозяйствующими субъектами, связан­ными с созданием, производством, реализацией, совершенст­вованием, ремонтом и снятием с производства объектов хо­зяйственной деятельности. При этом к участникам хозяйст­венной деятельности относят предприятия, организации, концерны, акционерные общества и другие объединения неза­висимо от форм собственности и подчинения, государственно­го заказчика, а также лиц, занимающихся индивидуальной трудовой деятельностью.

Патентные исследования проводятся на всех стадиях жиз­ненного цикла объектов техники: при разработке научно-тех­нических прогнозов и планов развития науки и техники, при создании объектов, техники, аттестации промышленной про­дукции, определении целесообразности ее экспорта, продажи и приобретения лицензий, при защите государственных инте­ресов в области охраны промышленной собственности.

Этим документом установлен порядок работ по патентным исследованиям: разработка задания на проведение патент­ных исследований; разработка регламента поиска информа­ции; поиск и отбор патентной, другой научно-технической, втом числе конъюнктурно-экономической информации; обоб­щение результатов и составление отчета о патентных иссле­дованиях.

В качестве задания на проведение патентных исследова­ний предоставляется технический документ, оформленный в установленном порядке, или другие документы: рабочая про­грамма, график проведения патентных исследований и т. д.; последние должны содержать все сведения, предусмотрен­ные ГОСТом, и быть оформлены надлежащим образом. Все виды работ по патентным исследованиям проводятся под на­учно-методическим руководством патентного подразделения. Для проведения поиска по фондам патентной и другой науч­но-технической, в том числе конъюнктурно-экономической, информации составляется регламент поиска (программа). Для определения области поиска требуется сформулировать предмет поиска, выбрать источники информации, опреде­лить ретроспективу поиска, страны, по которым следует про­водить поиск, и классификационные рубрики (МКИ, НКИ, УДК).

· исследование технического уровня объектов хозяйственной деятельности, выявление тенденций, обоснование прогноза их развития;

• исследование состояния рынков данной продукции, сло­жившейся патентной ситуации, характера национального производства в странах исследования;

· исследование требований потребителей к продукции и услугам;

· исследование направлений научно-исследовательской и производственной деятельности организаций и фирм, которые действуют или могут действовать на рынке исследуемой продукции;

· анализ коммерческой деятельности, включая лицензионную деятельность разработчиков (организаций и фирм), производителей (поставщиков) продукции и фирм, предо­ставляющих услуги, и патентной политики для выявления конкурентов, потенциальных контрагентов, лицензиаров и лицензиатов, партнеров по сотрудничеству;

· выявление торговых марок (товарных знаков), используе­мых фирмой-конкурентом;

• анализ деятельности хозяйствующего субъекта; выбор оп­тимальных направлений развития его научно-технической, производственной и коммерческой деятельности, патент­ной и технической политики и обоснование мероприятий по их реализации;
• обоснование конкретных требований по совершенствова­нию существующей и созданию новой продукции и техно­логии, а также организации выполнения услуг; обосно­вание конкретных требований по обеспечению эффектив­ности применения и конкурентоспособности продукции и услуг; обоснование проведения необходимых для этого ра­бот и требований к их результатам;
• технико-экономический анализ и обоснование выбора тех­нических, художественно-конструкторских решений (из числа известных объектов промышленной собственности), отвечающих требованиям создания новых и совершенство­вания существующих объектов техники и услуг;
• обоснование предложений о целесообразности разработки новых объектов промышленной собственности для исполь­зования на объектах техники, обеспечивающей достиже­ние технических показателей, предусмотренных в техниче­ском задании;
• выявление технических, художественно-конструкторских, программных и других решений, созданных в процессе вы­полнения НИР и ОКР с целью отнесения их к охраноспо­собным объектам интеллектуальной собственности, в том числе промышленной;
• обоснование целесообразности правовой охраны объектов интеллектуальной собственности (в том числе промышлен­ной) в стране и за рубежом, выбор стран патентования; ре­гистрации;
• исследование патентной чистоты объектов техники (экс­пертизы объектов техники на патентную чистоту, обосно­вание мер по обеспечению их патентной чистоты и беспре­пятственному производству и реализации объектов техники в стране и за рубежом);

· анализ конкурентоспособности объектов хозяйственной дея­тельности, эффективности их использования по назначению, соответствия тенденциям и прогнозам развития; выявление и отбор объектов лицензий и услуг, например инжиниринг;

· исследование условий реализации объектов хозяйственной деятельности, обоснование мер их оптимизации;

· обоснование целесообразности и форм проведения в стране и за рубежом коммерческих мероприятий по реализации объектов хозяйственной деятельности, по закупке и продаже лицензий, оборудования, сырья, комплектующих изделий и т. д.

· проведение других работ, отвечающих интересам хозяйст­вующих субъектов.

В соответствии с поставленными задачами в итоговый отчет по патентным исследованиям включаются следующие матери­алы: по анализу и обобщению информации в соответствии с по­ставленными перед патентными исследованиями задачами; обоснованию оптимальных путей достижения конечного ре­зультата работы; по оценке соответствия завершенных патент­ных исследований заданию на их проведение, достоверности их результатов, степени решения поставленных перед патентны­ми исследованиями задач, обоснование необходимости прове­дения дополнительных патентных исследований.

Основная (аналитическая) часть отчета о патентных иссле­дованиях содержит информацию: о техническом уровне и тен­денциях развития объекта хозяйственной деятельности; об использовании объектов промышленной (интеллектуальной) собственности и их правовой охране; об исследовании патент­ной чистоты объекта техники.

Как отмечалось выше по основным принципам расчета свойств, составляющих надежность, или комплексных показателей надежности объектов различают:

Методы прогнозирования,

Структурные методы расчета,

Физические методы расчета,

Методы прогнозирования основаны на использовании для оценки ожидаемого уровня надежности объекта данных о достигнутых значениях и выявленных тендециях измезнения показателей надежности объектов-аналогов. (Объекты-анагалоги – это объекты аналогичные или близкие к рассматриваемому по назначению, принципам действия, схем­но-конструктивному построению и технологии изготовления, элементной базе и применяемым мате­риалам, условиям и режимам эксплуатации, принципам и методам управления надежностью).

Структурные методы расчета основаны на представлении объекта в виде логической (структурно-функциональной) схемы, описывающей зависимость состояний и переходов объекта от состояний и переходов его элементов с учетом их взаимодействия и выполняемых ими функций в объекте с последующими описаниями построенной структурной модели адекватной мате­матической моделью и вычислением показателей адежности объекта по известным характеристикам надежности его эле­ментов.

Физические методы расчета основаны на применении математических моделей, описывают их физические, химические и иные процессы, приводящие к отказам объектов (к дости­жению объектами предельного состояния), и вычислении показателей надежности по известным параметрам (загруженнос­ти объекта, характеристикам примененных в объекте веществ и материалов с учетом особенностей его конструкции и техиолопей изготовления.

Методы расчета надежности конкретного объекта выбирают в зависимости от: - целей расчета и требовалий к точности определения показателей надежности объекта;

Наличия и/или возможности получения исходной информации, необходимой для применения определенного метода расчета;

Уровня отработанности конструкции и технологии изготовления объекта, системы его технического обслуживания и ремонта, позволяющего применять соответствующие расчетные модели надежности. При расчете надежности конкретных объектов возможно одновременное применение различных методой, например, методов прогнозирования надежности электронных и электротехнических элементов с последующим использованием полученных результатов в качестве исходных данных для расчета надежности объекта в целом или его составных частей различными структурными методами.

4.2.1. Методы прогнозирования надежности

Методы прогнозирования применяют:

Для обоснованпя требуемого уровня надежности объектов при раработке технических заданий и/или опенки вероятности достижения заданных показателей надежности при проработке технических предложений и анализе требований технического задания (контракта);

Для ориентировочной оценке ожндемого уровня надежностн объектов на ранних стадиях нх проектнрования, когла отсутствует необходимая информация для применения друтнх методов расчета надежности;

Для расчета интенсивности отказов серийно выпускаемых и новых электронных и зсзектротехннческих злементов разных типов с учетом уровня нх нагруженности, качества изготовления, областей применения аппаратуры, в которой используются элементы;

Для расчета параметров типовых задач и операций технического обслуживания и ремонта объектов с учетом конструктивных характеристик обьекта, определяющих его ремонтопригодность.

Для прогнозирования надежности объектов применяют:

Методы эвристического прогнозирования (экспертной оценки);

Мелолы прогнозирования по статистическим моделям;

Комбинированные методы.

Методы эвристического прогнозирования основаны на статистический обработке независимых оценок значений ожидаемых показателей надежности разрлбатываемого объкта (иидивидуалыных прогнозов), даваемых группой квалифицированных (экспертов) на основе предоставленной им информации об объекте, услониях евго эксплуатации, планируемой технологии изготвления и другнх данных, имеющихся в момент проведения оценки. Опрос экспертов и статистическую обработку индивидуальных прогнозов показателей надежности проводят общепринятыми при экспертной оценке любых показателей качества методами (например, метод Дельфи).

М ет о д ы п р о г н о з и р о в а н и я п о статистическим моделям основаны на экстра- или интерполяции зависимостей, описывающих выявленные тенденции изменения показателей надежности объектов-аналогов с учетом их конструктивно-технологических особенностей и других факторов, информация о которых для разрабатываемого объекта изнесгна или может быть получена в момент проведения оценки. Модели для прогнозирования строят по данным о показателях надежности и параметрах объектов-аналогов с использованием известных статистических методов (многофакторного регрессионного анализа, методов статистической классификации и распознания образов).

Комбинированные методы основаны на совместном применении для прогнозирования надежности методов прогнозирования по статистическим моделям и эвристических методов с последующим сравнением результатов. При этом эвристические методы используют для оценкеи возможности экстраполяции статистических моделей и уточнения прогноза по ним показателей надежности. Применение комбинированных методов целесообразно в случаях, когда естъ основания ожидать качественных изменений уровня належности объектов, не отражаемых соответствующими статистическими моделями, или при недостаточном для применения только статистичеких методов числе объектов-аналогов.

В статье рассматриваются вопросы прогнозирования показателей надежности современной бортовой аппаратуры космических аппаратов. Показана целесообразность использования результатов испытаний аппаратуры и ее элементов на стойкость к воздействию ионизирующих излучений для прогнозирования показателей надежности. Обоснована возможность применения альфараспределения времени наработки до отказа для прогнозирования показателей безотказности и долговечности КМОП ИС. Приведены расчетные соотношения для оценки вероятности безотказной работы, среднего времени наработки на отказ и минимальной наработки. Показаны возможные пути повышения стойкости современной бортовой аппаратуры космических аппаратов путем использования специализированных способов защиты от воздействий ионизирующих излучений космического пространства. Данное научное исследование (№14-05-0038) выполнено при поддержке Программы «Научный фонд НИУ ВШЭ» в 2014 г.

В работе предлагается методика расчета ограниченных орбит вокруг точки либрации L2 системы Солнце-Земля. Движение космического аппарата (КА) в окрестности точки либрации рассматривается как суперпозиция трех компонент: убывающей (устойчивой), возрастающей (неустойчивой) и ограниченной. Предлагаемая методика позволяет скорректировать вектор состояния КА, таким образом, чтобы нейтрализовать неустойчивую компоненту движения. На основе численных расчетов, выполненных с помощью данной методики, произведено исследование возможных типов орбит вокруг точки либрации, некоторых стратегий коррекции орбитального движения и возможностей одноимпульсного перелета на такие орбиты с низкой околоземной орбиты.

Любая аппаратура, как новая, так и старая, имеет свои экономические показатели. И их можно улучшить, если правильно определять ЗИП. При этом нет необходимости что-либо переделывать аппаратно. Достаточно под задаваемые к аппаратуре показатели правильно рассчитать ЗИП.

В материалах симпозиума «Надёжность и качество в приборостроении и радиоэлектронике» представлены тезисы докладов восьми секций:

Применение САПР для обеспечения высокой надежности изделий;

Математическое моделирование на ЭВМ физических процессов в проектируемых изделиях;

Автоматизированный анализ и обеспечение эффективности, качества и технического уровня сложных изделий и систем;

Методы прогнозирования и повышения надежности и качества изделий;

Обеспечение высокого качества и надежности изделий при производстве и эксплуатации;

Методы ускоренных испытаний;

Анализ причин отказов;

Физический подход к обеспечению надежности изделий.

Авдеев Д. К. , Егоров С. А. , Жаднов В. В. и др. В кн.: Радиовысотометрия - 2010: Сборник трудов Третьей Всероссийской научно-технической конференции. Екатеринбург: ООО «Форт Диалог-Исеть», 2010. С. 154-156.

Приводятся основные характеристики системы АСОНИКА-К-ЗИП и возможности ее применения для расчетов и оптимизации запасов в комплектах ЗИП электронных средств.

В сборнике представлены тезисы докладов Всесоюзной научно-технической конференции «Теория и практика конструирования и обеспечения надёжности и качества электронной аппаратуры и приборов».

М.: МИЭМ НИУ ВШЭ, 2016.

В материалах конференции студентов, аспирантов и молодых специалистов представлены тезисы докладов по следующим направлениям: математика и компьютерное моделирование; информационно-коммуникационные технологии; автоматизация проектирования, банки данных и знаний, интеллектуальные системы; компьютерные образовательные продукты; информационная безопасность; электроника и приборостроение; производственные технологии, нанотехнологии и новые материалы; информационные технологии в экономике, бизнесе и инновационной деятельности; инновационные технологии в дизайне. Материалы конференции могут быть полезны для преподавателей, студентов, научных сотрудников и специалистов, специализирующихся в области прикладной математики, информационно-коммуникационных технологий и электроники.

В настоящее время в астрономии и астрофизике наблюдается значительный рост объёмов экспериментальных данных. В данной работе рассматриваются крупные астрономические проекты с точки зрения передачи, хранения и обработки больших научных данных. Рассмотрена актуальность этих проблем в настоящее время и в будущем.

Екатеринбург: ООО «Форт Диалог-Исеть», 2010.

В сборник трудов включены доклады Третьей Всероссийской научно-технической конференции «Радиовысотометрия - 2010», проходившей с 19 по 21 октября 2010 года в городе Каменск-Уральский.

В сборнике трудов рассмотрены актуальные проблемы радиолокации земной поверхности, совершенствования бортовых радиоэлектронных систем, повышения их точности, надежности и качества цифровой обработки информации, математическое и физическое моделирование бортовых радиоэлектронных систем.

Оргкомитет выражает свою признательность промышленным и научным предприятиям, которые приняли самое непосредственное участие в организации и проведении конференции, и благодарит всех авторов за представленные материалы.

Оргкомитет планирует проведение Четвертой Всероссийской научно-технической конференции по радиовысотометрии в сентябре - октябре 2013 г.

Т. 2. М.: ЗАО "Издательский дом "Столичная энциклопедия", 2012.

В книгу включены материалы ведущих предприятий, организаций, учреждений радиоэлектронной отрасли об истории, современном состоянии и перспективах развития отечественной компонентной базы, использовании новейших технологий в создании совремнных изделий электронной техники, их технических и конструктивных особенностях.

Атлас содержит 8 карт, графики и таблицы, иллюстрирующие основные закономерности и ограничения в области утилизации твердых бытовых отходов в Центральном Федеральном округе. Социальная значимость Атласа состоит в выявлении и типологизации основных "ядер" антропогенного загрязнения, представленных полигонами и свалками ТБО.

Создание атласа осуществлялось при финансовой поддержке Русского Географического общества (грант РГО №59-2013/Н7 "Экологические риски в пригородных и межселенных территориях")

В препринте анализируются некоторые элементы и показатели электронного правительства в различных странах за 2009—2010 годы, и их взаимосвязь с коррупцией в государственном секторе. Широко признан тот факт, что коррупция является нежелательным явлением. При этом продолжаются дискуссии о том, какие из факторов, ее определяющих, наиболее значимы. Авторы исследуют возможную причинно-следственную зависимость установленной взаимосвязи между электронным правительством и коррупцией в государственном секторе. При помощи эконометрического анализа крупных страновых выборок, авторы проверили тесноту связи между индикаторами электронного правительства и показателями Индекса развития ИКТ, такими как качество онлайн-услуг и использование ИКТ, с одной стороны, и уровень восприятия коррупции, с другой стороны. Были проанализированы основные научные публикации, международные рейтинги и базы данных международных организаций. По результатам проведенного исследования предлагаются рекомендации по преодолению слабых сторон международных сопоставительных исследований электронного правительства, а также возможные направления дальнейших исследований в выделенной области.

В статье рассматриваются основы построения моделей измерительных приемников, предназначенных для виртуальных исследований в области ЭМС, в формах, отличных от схемной. Анализируются модели на основе цифровой обработки сигналов, формальные математические модели, а также базирующиеся на графическом программировании. Формулируется общий вывод о перспективах использования таких моделей при построении системы автоматизированного проектирования, реализующей процедуру виртуальной сертификации радиоэлектронных средств по эмиссии излучаемых радиопомех.

Кн. 2: Разработка моделей надёжности для проектных исследований надёжности радиоэлектронной аппаратуры. М.: МИЭМ, 2010.

Излагаются результаты разработки моделей надёжности для проектных исследований надёжности радиоэлектронной аппаратуры, полученные в ходе выполнения II этапа научно-исследовательской работы « Разработка методов и средств для проектных исследований надёжности радиоэлектронной аппаратуры » выполняемой в рамках тематического плана МИЭМ по теме № 100077 : « Разработка моделей надёжности для проектных исследований надёжности радиоэлектронной аппаратуры » .

Приводятся результаты разработки унифицированных топологических моделей надёжности резервированных групп. Описываются формальные модели типовых групп для нагруженного резервирования, для ненагруженного резервирования, для комбинированного контроля работоспособности, для групп с переключателями и групп с восстановлением. Проанализированы способы реализации γ-процентного контроля работоспособности РЭА и СЧ и даны рекомендации по модификации алгоритмов формирования временных диаграмм состояний типовых резервированных групп для различных способов контроля. Предложены методы формирования временных диаграмм состояний для восстанавливаемых резервированных групп для «последовательного» и «параллельного» соединения компонентов. Приводятся результаты экспериментальной проверки разработанных моделей и методов для проектных исследований надёжности РЭА.

Gokhberg L. , Fursov K. , Perani G. Working Party of National Experts on Science and Technology Indicators. DSTI/EAS/STP/NESTI. Organisation for Economic Co-operation and Development, 2012. No. DSTI/EAS/STP/NESTI(2012)9/ANN1.

Документ содержит проект методологических рекомендаций по статистическому измерению технологий. Он включает предложения по формированию операциональных определений технологий, подходы к идентификации классификации новых и возникающих технологий, а также предложения по разработке системы показателей, характеризующих жизненный цикл технологий, и стратегиям сбора данных. Разработанные рекомендации предлагается использовать в качестве методологической основы гармонизированной системы сбора и интерпретации статистических данных о технологиях. В приложении приводятся сведения о доступных определениях технологий и краткие результаты исследования опыта национальных статистических служб в области статистического наблюдения науки и технологий.

Материалы практических занятий № 6 и 7.

Прогнозирование надежности.

Прогнозирование надежности. Прогнозирование надежности с учетом предварительной информации. Использование косвенных признаков прогнозирования отказов. Индивидуальное прогнозирование надежности. Индивидуальное прогнозирование надежности по методу распознавания образов (Порядок проведения испытаний. Порядок обучения распознающей функции. Порядок проведения прогнозирования качества изделия. Пример метода индивидуального прогнозирования качества изделия.).

ПЗ.6-7.1. Прогнозирование надежности.

В соответствии с действующими ГОСТами в технические задания на проектируемые изделия (объекты) записываются требования экспериментального подтверждения заданного уровня надежности с учетом действующих нагрузок.

Для высоконадежных объектов (например, космической техники) это требование является чрезмерно жестким (в смысле необходимости испытания большого числа однотипных объектов) и не всегда практически осуществимым. В самом деле, для того, чтобы подтвердить вероятность безотказной работы Р = 0,999 с 95%-й доверительной вероятностью следует осуществить 2996 успешных испытаний. Если же хотя бы одно испытание будет неудачным, то число потребных испытаний еще более возрастет. К этому следует добавить и очень большую продолжительность испытаний, так как многие объекты должны сочетать высокий уровень надежности с большой наработкой (ресурсом). Отсюда вытекает важное требование : при оценке надежности необходимо учитывать всю накопленную предварительную информацию о надежности технических объектов.

Прогнозирование надежности и отказов – это предсказание ожидаемых показателей надежности и вероятности возникновения отказов в будущем на основании информации полученной в прошлом, либо на основании косвенных прогнозирующих признаков.

Расчет надежности на этапе проектирования изделий носит черты такого прогнозирования, поскольку делается попытка предвидеть будущее состояние изделия, которое еще находится на стадии разработки.

Некоторые испытания, рассмотренные выше, содержат элементы прогнозирования надежности партии изделий по надежности их выборки, например, по графику испытаний . Эти способы прогнозирования основаны на изучении статистических закономерностей отказов.

Но возможно прогнозирование надежности и отказов на основе изучения факторов обуславливающих возникновение отказов. В этом случае, наряду со статистическими закономерностями рассматриваются также и физико-химические факторы, влияющие на надежность, что усложняет ее анализ, но позволяет сократить его продолжительность и делает его более информативным.

ПЗ.6-7.2. Прогнозирование надежности с учетом предварительной информации.

При оценке надежности необходимо учитывать всю накопленную предварительную информацию о надежности технических объектов. Например , важно расчетную информацию, полученную на стадии эскизного проектирования, в дальнейшем сочетать с результатами испытаний объекта. Кроме того, сами испытания тоже весьма разнообразны и проводятся на разных этапах создания объекта и на различных уровнях его сборки (элементы, блоки, узлы, подсистемы, системы). Учет информации, характеризующей изменение надежности в процессе совершенствования объекта, позволяет значительно уменьшить количество испытаний необходимых для экспериментального подтверждения достигнутого уровня надежности.

В процессе создания технических объектов проводятся испытания. На основании анализа результатов этих испытаний в конструкцию вносятся изменения, направленные на совершенствование их характеристик. Поэтому важно оценить, насколько эффективными оказались эти мероприятия и действительно ли после внесения изменений показатели надежности объекта улучшились. Такой анализ можно выполнить, используя методы математической статистики и математические модели изменения надежности.

Если вероятность некоторого события в единичном опыте равна р и при n независимых опытах это событие (отказ) произошло m раз, то доверительные границы для p находят следующим образом:

Случай 1. Пусть m ¹ 0 , тогда:

(ПЗ.6-7.2.)

где коэффициенты R 1 и R 2 берутся из соответствующих статистических таблиц.

Случай 2 . Пусть m=0 , тогда р н =0, а верхняя граница равна

. (ПЗ.6-7.3.)

Расчет R 0 производится по уравнению

(ПЗ.6-7.4.)

Односторонние доверительные вероятности g 1 и g 2 связаны с двухсторонней доверительной вероятностью γ * известной зависимостью

(ПЗ.6-7.5.)

Стендовые, наземные испытания дают основную информацию о надежности объекта. На основании результатов таких испытаний определяют показатели надежности . Если техническое изделие представляет собою сложную систему, причем надежность некоторых элементов определена экспериментально, а некоторых расчетные путем, то для прогнозирования надежности сложной системы применяют метод эквивалентных частностей .

При летных испытаниях получают дополнительную информацию о надежности объекта и эта информация должна использоваться для уточнения и корректировки полученных при стендовых испытаниях показателей надежности. Пусть необходимо уточнить нижнюю границу вероятности безотказной работы объекта, который прошел стендовые наземные испытания и летные испытания и при этом m=0.

Надежность изделия закладывается в период конструкторской проработки его элементов с учетом анализа вероятных отказов и причин их возникновения (метод FMEA), а также в процессе отработки опытных образцов до начала серийного изготовления изделий. Отработка опытных образцов новых изделий направлена на выявление конструкторских дефектов. При этом изготовление опытных образцов производится, как правило, не по серийной технологии, а чаще всего методами индивидуальной подгонки узлов и деталей на основе маршрутных технологий.

В процессе серийного производства изделий происходит отработка качества технологических процессов. В лучшем случае, при идеальном контроле изготовленной продукции, товарные изделия не имеют технологических дефектов, и их надежность целиком определяется качеством конструкторской документации. В то же время практика показывает, что качество технологических процессов влияет на надежность изделий в виде явных (не обнаруженных контролем) и скрытых (связанных со сложностью отбраковки) дефектов или отклонений от конструкторской документации.

Уровень качества процесса изготовления г-й детали К л „ можно определить по относительному количеству дефектных деталей и деф на партию Лф фактически изготовленной по этому техпроцессу продукции

Тот же уровень качества К л „ можно определить и по экономическим показателям процесса. Допустим, что за определенный промежуток времени (например, за смену) на данном участке необходимо изготовить Л^ тов товарных деталей для комплектования какой-то сборочной единицы. Расчетная (плановая) стоимость изготовления товарных деталей Qp ac определится по формуле

где С 1Ж - расчетная (плановая) себестоимость изготовления одной детали.

Если при контроле партии изготовленных ЛГ ф деталей окажется и деф дефектных деталей, то для комплектования партии из N T0B товарных деталей придется изготовить еще такое же количество товарных деталей, которое было забраковано при контроле. Очевидно, что фактическая стоимость партии товарных деталей будет больше

расчетной стоимости партии на стоимость изготовления дефектных деталей. Тогда уровень качества процесса изготовления можно определить по формуле

где С ф - фактическая себестоимость изготовления одной детали.

Вполне возможно, что время изготовления детали увеличено за счет несоблюдения технологической дисциплины, что также приводит к удорожанию изготовленной продукции. Нас для решения поставленной задачи интересуют затраты, связанные с качеством исполнения технологического процесса, а не нарушения технологической дисциплины.

Одной из важнейших задач выпуска конкурентоспособной продукции является снижение себестоимости ее изготовления. Поэтому важно оценить, на каком этапе изготовления изделия (узла, агрегата) затраты на обеспечение его качества превышают запланированные нормативы.

Формула (2.14), как и формула (2.15), может быть использована не только для оценки качества процесса изготовления деталей, но также при выполнении любой другой технологической операции, в том числе сборочной. В последнем случае для оценки уровня качества сборочной операции K dt можно использовать следующее соотношение:

где С с6ф - соответственно расчетная (плановая) и фактическая себестоимости сборочной операции.

Оценим качество изготовления сборочной единицы на уровне комплекта. Если известны нормативные показатели по операциям сборки, то, воспользовавшись формулой (2.16), получим для уровня качества сборки комплекта К кш следующее соотношение:

где С кшрж, С кш ф - соответственно расчетная (плановая) и фактическая себестоимости сборки комплекта.

Формула (2.17) имеет отношение только к качеству процесса сборки комплекта из деталей, но не является оценкой уровня качества изготовления комплекта в целом. Для этого необходимо учесть уровень качества изготовления всех входящих в комплект деталей. Если в комплект входят только две детали с разным уровнем качества изготовления деталей К л „, то качество изготовления комплекта составит

где К жтср - средний уровень качества изготовления деталей.

Если комплекты состоят из разного количества разных видов деталей, то необходимо определить приведенный уровень качества изготовления деталей К детпр, входящих в комплект. При этом

На примере несложного комплекта выведем формулу для расчета приведенного уровня качества изготовления деталей, входящих в комплект. Пусть комплект состоит из двух видов деталей, при этом имеем первого вида т, К 1дегср, а второго вида т 2 деталей со средним уровнем качества процесса К 2жгср. Тогда

Решаем уравнение (2.21) относительно К л „ щг

Из формулы (2.21) видно, что если уровни качества процесса изготовления всех деталей одинаковы, то приведенный уровень качества изготовления деталей равен уровню качества процесса изготовления любой детали, входящей в комплект.

Аналогично рассчитываются уровни качества процесса изготовления других сборочных единиц, в том числе узлов (агрегатов). Уровень качества изготовления изделия К па, состоящего из узлов, составит

где К у:а „ (> - приведенный уровень качества изготовления узлов;

Кшд.сб - уровень качества процесса сборки изделия.

На практике при сборке изделия достаточно часто встречаются почти все элементы изделия более низкого уровня (узел, подузел, комплект, базовая деталь). Покажем, как в этом случае определяется приведенный уровень качества изготовления узла К г „„ г. Допустим, что изделие состоит из двух разных узлов (в количестве соответственно d { и d 2) и одной базовой детали. Составляем уравнение по аналогии с уравнением (2.20)

Решая уравнение, получим

Из уравнения (2.24) видно, что качество процесса изготовления деталей влияет на качество процесса изготовления изделия тем больше, чем на более высоком уровне сборки применяется эта деталь. Это означает, что на качество изготовления и контроля базовых деталей необходимо обращать особое внимание.

Если на каждом этапе (деталь, комплект, подузел, узел) производства качество изготовления элементов изделия одинаковое, то уравнение (2.22) можно переписать в следующем виде:

Если отдельные элементы изделия поставляются по кооперации, то уровень качества процесса их изготовления при расчете качества изготовления изделия следует принимать за единицу, так как истинное значение уровня их качества неизвестно. При налаженных с поставщиками комплектующих деловых связях можно провести совместную работу по оценке качества изготовления этих комплектующих.

Прогнозирование надежности изделий в процессе эксплуатации возможно при определении коэффициентов связи а между уровнем качества изготовления г-го узла К у и вероятностью безотказной работы этого же узла P(t ) в процессе эксплуатации по результатам рекламаций на товарные изделия. В этом случае прогнозируемая вероятность безотказной работы нового изделия Р кзл по результатам оценки уровня качества изготовления узлов (агрегатов) изделия имеет вид

где п - количество основных узлов (агрегатов) изделия, влияющих на его безотказную работу.

Очевидно, что при анализе значений коэффициентов связи а можно выявить наиболее слабые (опасные) места (узлы) или скрытые дефекты изделия, на которые в первую очередь необходимо обратить внимание при разработке заводской программы повышения качества продукции.