Прогнозирование надежности машин методом экспертных оценок. Прогнозирование надежности

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 жизни любого объекта, как некоторого изделия всегда можно выделить два этапа: производство и эксплуатация данного объекта. Бывает так же этап хранения этого объекта.

Для любого объекта на каждом этапе его жизни задаются определенные технические требования. Желательно, чтобы объект всегда соответствовал этим требованиям. Однако в объекте могут возникнуть неисправности, нарушающие указанное соответствие прибора. Тогда задача состоит в том, чтобы создать на этапе производства или восстановить нарушенную неисправность (которая может появиться на этапах эксплуатации или хранения) в соответствии с заданными техническими требованиями прилагаемыми объекту.

Решение этой задачи невозможно без эпизодического или непрерывного диагноза состояния объекта. Состояние объекта определяется его надежностью. Надежность: это свойство объекта выполняемых заданных функций сохранения, во время значений и установленных эксплуатационных показателей в заданных режимах и условиях использования, технического обслуживания, ремонта и т.д.

Исправное состояние: это состояние, при котором прибор соответствует всем требованиям устнормативной – технической документации.

Неисправное состояние: это состояние, при котором прибор, объект не соответствует хотя бы одному из требований нормативно – технической документации.

Работоспособное состояние: это состояние объекта, при котором он способен выполнять заданные функции, сохраняя значения заданных нормативов в пределах установленных документацией.

Неработоспособное состояние: это состояние, при котором значения хотя бы одного заданного параметра не соответствуют нормативно – технической документации.

Понятие повреждение заключается в нарушении исправного состояния изделия при сохранении его работоспособности. Для любого изделия существуют понятия: дефект, неисправность, отказ, сбой и ошибка.

Дефект: это отклонение от параметров изделия относительно заданных в нормативно – технической документации.

Неисправность: форматированное представление факта проявления дефекта на входах и выходах изделия.

Отказ: дефекты, связанные с необратимыми нарушениями характеристик изделия, приводящим к нарушению его работоспособного состояния.

Сбой: дефект, заключающийся в том, что в результате временного изменения параметров изделия в течение некоторого периода времени оно будет функционировать непрерывно. Причем его работоспособность восстанавливается самонаправленно. Помехи, воздействующие на работоспособность.

Ошибки: (для дискретной техники) называют неправильное значение сигналов на внешних входах изделия, вызванное неисправностями, переходными процессами или помехами, воздействующими на изделие.

Число дефектов, неисправностей, отказов, сбоев, одновременно присутствующих в изделии называют кратностью.

Кратность ошибок определена не только кратностью неисправности, из-за которой она возникла, но и структурной схемой изделия, т.к. в результате имеющихся разветвлений в схеме однократная неисправность может вызвать многократную ошибку в последовательных цепях.

Безотказность: свойство изделия, в котором он непрерывно сохраняет работоспособность в течение некоторого времени.

Ремонтопригодность: свойство изделия, заключающееся в приспособленности к предупреждению и обнаружению причин возникновения его отказов, повреждений и устранения их путем ремонта и технического обслуживания.

Показатели безотказности:

1) Вероятность безотказной работы P(t) – это вероятность того, что в заданном интервале времени t в изделии не возникает отказа.

0£ P(t) £1; P(o) = 1; P(¥) = 0;

Функция P(t) является монотонно убывающей функцией, т.е. в процессе эксплуатации и хранения надежность только убывает. Для определения P(t) используется следующая статическая оценка:

где N – число изделий, поставленных на испытание (эксплуатацию).

N 0 – число изделий, отказавших в течении времени t.

2) Вероятность бессбойной работы Р сб (t) – это вероятность того, что в заданном интервале времени t будет отсутствовать сбой в изделии.

Р сб (t) = 1- Q сб (t); где - Q сб (t) функция распределения сбоев в течение времени t.

Для определения стабильности оценки мы имеем формулу:

где N – число изделий поступивших на эксплуатацию.

N 0 – число изделий, в которых произошел сбой в течение времени t.

3) Интенсивность отказа l(t) – это условная плотность вероятности возникновения отказа не восстанавливаемого объекта, определенного рассмотренного момента времени, при условии, что до этого момента отказ не возник.

Для определенно l(t) используется следующая статистическая оценка:

где n(Dt) – число отказавших изделий в интервал времени (Dt).

N ср (Dt) – ссреднее число исправных изделий в интервал времени (Dt).

;

4) Средняя наработка до отказа (среднее время безотказной работы) Т – это математическое ожидание наработки до первого отказа определяется так:

Эти показатели рассчитаны на изделие, которое не подлежит восстановлению.

Показатели ремонтопригодности:

1) Вероятность восстановления s(t) – это вероятность того, что отказавшее изделие будет восстановлено в течение времени t.

где n в – число изделий время восстановления которых было < (меньше) заданного времени t. N ов – число изделий оставшихся на восстановлении.

2) Интенсивность восстановленного М(t) – условная плотность распространения времени восстановления для момента времени t при условии, что до этого момента восстановление изделия не произошло.

где n в (Dt) – число восстановленных изделий за время Dt. N в.ср (Dt) – среднее число изделий которые, не были восстановлены в течение времени Dt.

3) Среднее время восстановления Т в – это натуральная величина ожидания восстановления.


Статистическая оценка: ;

4) Коэффициент готовности К г (t) – это вероятность того, что изделие работоспособно в произвольный момент времени t.

Стационарный режим: t ® ¥.

К г = lim К г (t)

Стационарная оценка: ;

где t pi i – ый интервал времени исправной работы изделия.

t bi – интервал времени восстановления изделия.

n – число отказов изделия.

Коэффициент оперативной готовности К опер. (t, t) – работоспособна в произвольный момент времени t.

5) Коэффициент оперативной готовности К опер. (t, t) – это вероятность того, что аппаратура будет работоспособна в произвольный момент времени t. и безотказно проработает заданное время r.

К опер. (t, t) = К г (t) · Р(t)

Для определения К опер. имеется статистическая оценка:

ПРОГНОЗИРОВАНИЕ НАДЕЖНОСТИ НЕФТЕПРОМЫСЛОВОГО ОБОРУДОВАНИЯ ПРИ ПРОЕКТИРОВАНИИ

Проектирование любой сложной технической системы, в том числе нефтепромыслового оборудования, - первый и основной этап, на котором закладывается определенный уровень его надежности. Поэтому на различ­ных стадиях проектирования сложных систем (техническое предложение, эскизный проект, технический проект) возникает необходимость прогно­зировать ожидаемую надежность этих систем с целью количественной оценки показателей надежности проектируемого варианта изделия и со­поставления прогнозируемых показателей с требуемыми значениями. Прогнозирование особенно важно на ранних стадиях проектирования, когда необходимо сравнить по надежности различные варианты структур­ных схем разрабатываемой системы и ее узлов, что дает возможность своевременно осуществить меры по повышению надежности.

Основным принципом прогнозирования надежности изделий при проектировании должен быть системный подход, позволяющий учитывать особенности конструкции, возможности производства и условия эксплуа­тации.

Исходная информация для прогнозирования надежности изделий включает:

конструкторскую документацию на различных стадиях разработки изделия (техническое предложение, эскизный проект, технический проект и рабочие чертежи); данные об изделиях-аналогах, включающие статистические сведения об их надежности в эксплуатации; данные об испытаниях, включающие сведения о нагруженное™ деталей и сборочных единиц; сведения об условиях эксплуатации.

При прогнозировании надежности современные нефтепромысловые машины и механизмы рассматриваются как сложные системы, состоящие из большого числа деталей и сборочных единиц, которые определенным образом функционально связаны между собой и образуют так называе­мую иерархическую структурную схему - графическое изображение из­делия в виде совокупности его сборочных единиц и деталей, связанных между собой в порядке соподчинения по уровням. На первом уровне рас­сматриваются конструктивно-завершенные и имеющие самостоятельное функциональное назначение сборочные единицы, на последующих уров­нях - элементарные и неделимые единицы и т.д.

На основании структурных схем строятся математические модели, по которым прогнозируется надежность в зависимости от уровня безот­казности каждой детали и сборочной единицы. Различают:

минимальную структуру - укрупненную схему изделия, включающую сборочные единицы первого уровня и связи, отображающие его функцио­нальное назначение;

избыточную структуру - схему изделия, в минимальную структуру которой введены обеспечивающие или резервные подсистемы.

Таким образом, при прогнозировании надежности изделия в целом его структурную схему следует представлять в виде иерархической системы деталь - сборочная единица - изделие с выделением минималь­ной и избыточной структур.

Конкретный тип обеспечивающих подсистем вводят по результатам анализа связей в структуре системы и протекающих физических процес­сов, определяющих их надежность. В отличие от резервных подсистем обеспечивающие подсистемы вводят не с целью замещения отказавших основных подсистем, а для обеспечения благоприятных условий их функ­ционирования.

На первом этапе проводят оценку надежности минимальной структуры исследуемой системы. Вероятность безотказной работы Р (() минималь­ной структуры, состоящей из последовательно соединенных подсистем, выражают зависимостью Р (0= П Р-(1).

В зависимости от точности исходных данных и принятых допущений проводят ориентировочное и окончательное прогнозирование надежности сложных систем.

Ориентировочное прогнозирование показателей надежности проекти­руемых изделий проводят на стадиях разработки технического предложе­ния и эскизного проекта с использованием экспертных и экстраполяционных методов, а также опытно-статистических методов прогнозирования по изделиям-аналогам. При ориентировочных расчетах в основном оценивается ожидаемая безотказность проектируемой системы. Результа­ты ориентировочного прогнозирования безотказности позволяют опреде­лить рациональный состав системы по номенклатуре сборочных единиц, деталей и наметить пути повышения безотказности на стадии эскизного проектирования. Ориентировочное прогнозирование безотказности слож­ных систем основано на ряде допущений, которые в некоторых случаях идеализируют функционирование проектируемой сложной системы. Объясняется это тем, что для применения более точных методов часто не хватает исходных данных.

Окончательное прогнозирование показателей надежности проектируе­мых изделий проводят на стадии разработки технического проекта с использованием расчетного метода и метода исследовательских испыта­ний. При выборе метода прогнозирования надежности следует отдавать предпочтение расчетному методу, который наиболее полно учитывает формирующие надежность факторы: физическую природу отказов, пре­дельные состояния деталей, кинематические и динамические характерис­тики конструкции, внешние воздействия и др.

По результатам ориентировочных и окончательных расчетов делается прогноз о надежности проектируемой системы. Если полученные значения показателей надежности не соответствуют требуемым, делается вывод об их обеспечении за счет рассмотрения других вариантов изделия и при­менения схемных методов повышения надежности, в том числе резерви­рования. В случае применения резервирования проводится расчет надеж­ности резервированной системы, на основании которого окончательно выбирается метод резервирования и число резервных подсистем.

При прогнозировании надежности сложных технических систем целе­сообразно придерживаться определенной последовательности.

1. Проводится классификация деталей и сборочных единиц по принци­пу ответственности. К деталям и сборочным единицам, отказы которых опасны для жизни людей, устанавливаются более высокие требования безотказности.

2. Формулируются понятия отказа деталей и сборочных единиц проек­тируемой системы. При этом существен выбор числа деталей и сборочных единиц, влияющих на надежность системы. Необходимо учитывать только те детали и сборочные единицы, отказ которых приводит к полной или частичной утрате работоспособности системы.

3. Выбирается метод прогнозирования надежности в зависимости от этапа проектирования системы, точности исходных данных и принятых допущений.

4. Составляется иерархическая структурная схема изделия, включаю­щая основные функциональные детали и сборочные единицы, в том числе детали и сборочные единицы силовых и кинематических цепей, располо­женные по уровням в порядке их подчиненности, и отражающаясвязи между ними.

5. Рассматриваются все детали и сборочные единицы, начиная с верхне­го уровня структурной схемы и кончая нижним, с подразделением их на следующие группы:

а) детали и сборочные единицы, показатели которых следует опреде­лять расчетными методами;

б) детали и сборочные единицы с заданными показателями надежности, включая назначенные параметры потока отказов;

в) детали и сборочные единицы, показатели надежности которых следует определять опытно-статистическими методами или методами испытаний.

6. Для деталей и сборочных единиц, надежность которых определяют расчетными методами:

Определяют спектры нагрузок и другие особенности эксплуатации, для чего составляют функциональные модели изделия и его сборочных единиц, которые, например, могут быть представлены матрицей состоя­ний;

Составляют модели физических процессов, приводящих к отказам, и устанавливают критерии отказов и предельных состояний (разрушение от кратковременных перегрузок, наступление предельного износа и др.);

Классифицируют их на группы по критериям отказов и выбирают для каждой группы соответствующие методы расчета;

Проводят детерминированные расчеты (на прочность, долговечность и т.п.) при наиболее неблагоприятном сочетании факторов и условий эксплуатации, если при этом предельные состояния не достигаются, то соответствующую деталь или сборочную единицу при прогнозировании надежности Изделия не учитывают и исключают из структурной схемы; в противном случае проводят расчет вероятностными методами и определяют численные значения показателей надежности (методические указания по прогнозированию надежности изделий, сборочных единиц и деталей расчетным методом приведены в ГОСТ 27.301-83 "Надежность в технике. Прогнозирование надежности изделий при проектировании. Общие требования").

7. Строятся при необходимости графики зависимости показателей надежности от времени, на основании которых сравниваются надежности отдельных деталей или сборочных единиц, а также различных вариантов структурных схем системы.

8. На основании проведенного прогнозирования надежности делается вывод о пригодности системы для применения по назначению. Если расчетная надежность окажется ниже заданной, разрабатываются мероприятия, направленные на повышение надежности рассчитываемой системы.

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.

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.

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.