Категория Теоретические основы испытаний и экспериментальная отработка сложных технических систем

ФОРМИРОВАНИЕ РЕЗУЛЬТАТОВ ПОВТОРНЫХ ИСПЫТАНИЙ

image349Сравнение результатов двух повторных испыта

При проведении повторных испытаний однотипной продукции имеет место проблема воспроизводимости, в связи с чем появляется необ­ходимость расчета, нормирования и оценки расхождения результатов таких испытаний [31]. При этом под воспроизводимостью результа­тов понимают такое их свойство, когда каждый повторный результат статистически незначимо отличается от предыдущего (термин «зна­чимость» — по ГОСТ 15895-77). Одной из задач этой проблемы яв­ляется выбор и стандартизация показателей воспроизводимости ре­зультатов повторных испытаний...

Читать далее...

Контроль надежности методом последовательного анализа

Под последовательным выборочным контролем иногда понимается многократный контроль на основе планов, описанных выше. Но, как правило, это название приписывается методам контроля, осно­ванным на разработанной Вальдом [16] теории последовательного ана­лиза. В данном случае размер выборки — случайная величина, а для установления процедуры контроля необходимо задать в технических условиях приемлемый и относительно неприемлемый уровни надеж­ности (ft и ft) с соответствующими им рисками (риски изготовителя ос и заказчика Р)...

Читать далее...

Контроль методом двукратной выборки

Метод двуїфатной выборки заключается в следующем. Из партии объемом N случайным образом отбирается л j элементов (первая вы­борка). Если число обнаруживаемых дефектных изделий d(n)<r, то партия принимается, а если d(tt[)>r2, то партия бракуется, при этом г2 > г. Если же гі <*/(«])< г2, то производится вторая выборка Л2- Если общее число обнаруженных в двух выборках дефектных из­делий dfa + П2) й Г3, то партия принимается, а если d(tt[ + Л2) > /"3, то партия бракуется. Графическое изображение метода двукратной выборки показано на рис. 11.15...

Читать далее...

Контроль методом однократной выборки

Метод однократной выборки заключается в следующем. Из партии объемом ^отбираются случайным образом для испытаний п(п < N ) изделий. Если число обнаруженных дефектных изделий среди п ис­пытанных равно d (я) ^ г, где г — целое число, называемое приемоч­ным, то партия принимается. Если же d (я) > г, то партия бракуется. Следовательно, планы типа однократной выборки характеризуются двумя параметрами — объемом выборки я и приемочным числом г.

По р...

Читать далее...

Методы выборочного контроля

В итоге операции контроля необходимо выяснить, соответствует ли техническим требованиям изделие или оно дефектно. Будем рассмат­ривать только случаи, когда изделия делятся на годные и дефектные без ошибок. Если контрольная операция не разрушительная и сто­имость ее невелика, то в этих случаях очень часто применяется сплош­ной контроль (проверяются все изделия).

В тех случаях, когда общие расходы, связанные со сплошным контролем, велики либо контроль носит разрушающий характер, при­меняет...

Читать далее...

Оценка эффективности допускового контроля

При определении целесообразности контроля того или иного пара­метра следует руководствоваться соотношением потерь при отсутствии контроля и при его наличии. В первом случае потери определяются при использовании неработоспособного объекта контроля и могут быть

приняты пропорциональными априорной ненадежности П2(1-Д)).

Во втором случае потери определяются как при использовании нера­ботоспособного оборудования, когда ошибочно принято решении «го­ден» П2р(1-Д)), так и при наличии ошибочно забракованных объек­тов контроля ЩаД...

Читать далее...

Контроль сигнальных параметров и групповой контроль

Расчет вероятностей ложного и необнаруженного отказа при контро­ле сигнальных параметров. В случае контроля сигнальных парамет­ров погрешности измерения отсутствуют. Принимается, что исправ­ная система контроля безошибочно определяет изменение сигнального параметра. При таком допущении вероятности возможных состоя­ний после проведения контроля описываются формулами:

= ^О^С. к’г Pi = — Лї. к)>

^=(i-w-^.K); л=(і-ад. к,

где RCK — вероятность исправного состояния...

Читать далее...

Контроль функциональных параметров

Расчет вероятностей ложного и необнаруженного отказа при контро­ле функционального параметра. Пусть измерение z представляет со­бой аддитивную смесь истинного значения параметра у и погрешнос­ти измерений 5: z = у + 5.

Контролируемый параметр у описывается плотностью распреде­ления /j(y). Значения априорных вероятностей исправного и неисп­равного состояний рассчитываются по формулам:

Ло = / ЛООФ; 1-До = / A(y)<fy+ ] A(y)dy-

Ун ~°° Уъ

Подпись: J /O', 5)46+ ] f(y,8)db Уь-У Подпись: <fy
image294

Формулы д...

Читать далее...

Показатели достоверности результатов контроля

В результате проведения допускового контроля возможны четыре состояния: 1) исправная система признается исправной; 2) исправ­ная система признается неисправной; 3) неисправная система при­знается исправной; 4) неисправная система признается неисправной. Обозначим вероятности этих состояний соответственно Р, Р2, і’з и Р4...

Читать далее...

ФОРМИРОВАНИЕ РЕЗУЛЬТАТОВ КОНТРОЛЬНЫХ ИСПЫТАНИЙ

11.1. Допусковый контроль

11.1.1. Основные понятия допускового контроля

Техническое состояние ЛА определяется совокупностью параметров, характеризующих способность его систем выполнять заданные функ­ции. Различают две группы параметров:

• функциональные (ФП), являющиеся непрерывными аналоговы­ми сигналами;

• сигнальные (СП), изменяющие свое состояние скачком и харак­теризующиеся только шумя значениями (0 и 1).

Соответственно из всего комплекса задач, реш...

Читать далее...

Сравнение объемов выборки при оценивании и проверке статистических гипотез

Соотношения между точностью статистических решений, ошибками первого и второго родов и объемом выборки позволяют проводить априорное (до получения экспериментальных данных) планирование необходимого объема испытаний. Из этих соотношений может быть определен также априорный доверительный интервал, т. е. такой ин­тервал, в котором с заданной вероятностью будет находиться истин­ное значение оцениваемого параметра при фиксированном объеме испытаний. При этом задача планирования объема испытаний фор­мируется как задача обеспечения доверительного интервала заданной ширины...

Читать далее...

Подтверждение требований к случайному параметру

Требования к случайному параметру формируются в виде требований к математическому ожиданию и к дисперсии случайного разброса иссле­дуемого параметра. Подтверждения требований к математическому ожиданию полностью аналогичны материалам разд. 10.8.1 и базиру­ются на использовании доверительного интервала z ± tl_a/2(v)d(z) . При этом можно выделить следующие практически важные частные слу­чаи:

• дисперсия случайного разброса превышает дисперсию погреш­ности измерений: (хо > ...

Читать далее...

Интервальное задание требований к параметру

Подпись: Л/31 Z Л/g .Л/32 Рис. 10.2. Пересечение допустимого интервала с доверительным

На практике достаточно часто требования к параметрам задаются в виде некоторого допустимого интервала [Л/з1, Л/з2], причем этот ин­тервал пересекается с доверительным интервалом MW Л/в] (рис. 10.2).

Для подтверждения требований в такой форме строится несиммет­ричный доверительный интервал, соответствующий доверительной вероятности у = Yi + у2 -1, где Yi и у2 определяются из соотношений:

М32 =z+uyia(z),

<

Л/31 =z-Uy2a(z).

При этом оценка должна находиться в интервале [Л/з1, Л/з2]...

Читать далее...

Принятие решений по результатам определительных испытаний

10.8.1. Проверка гипотез о параметрах нормального распределения

Задача принятия решений по результатам определительных испыта­ний формулируется как задача проверки статистических гипотез, ко­торая тесно связана с интервальным оцениванием. Рассмотрим эту связь на примере проверки гипотезы о параметрах распределений.

Действительно, доверительным интервалом, в котором с веро­ятностью у находится неизвестное истинное значение математичес­кого ожидания М, является интервал М±...

Читать далее...

Оценивание случайных параметров в партии продукции

При испытаниях образцов партии продукции оцениваемые парамет­ры, как правило, не остаются постоянными от образца к образцу, а меняются случайным образом вследствие неизбежной неидентичнос — ти отдельных образцов. Модель измерений в этом случае имеет вид:

Zjj = М + Xj +Ьу,

где М— среднее значение параметра; т,- — N(0, а) — нормально рас­пределенная величина, характеризующая разброс параметра относи­тельно среднего значения от образца к образцу; 5л — N (0, а2) — нор­мально распределенная случайная погрешность измерения...

Читать далее...