러시아 연방 교육부 및 과학부

주 교육 기관

높은 전문 교육

"Omsk State Technical University"

A. V. Fedotov, N. G. Skabkin.

신뢰성 및 기술 진단 이론의 기본 사항

강의 노트

Omgtu 출판 주택

UDC 62-192 + 681.518.54.

BBK 30.14 + 30.82.

검토 자 : n. S. Goldin, Dr. Tehn. 과학, 교수, 카페. ptmig sibadi; 유. P. Kotelevsky, cold. 테헤드 과학, 유전자. Adl-omsk의 감독

Fedotov, A. V.

F34. 신뢰성 및 기술 진단 이론의 기본 사항 :강의 추상 / A. V. Fedotov, N. G. Skabkin. - Omsk : 2010 년 omgtu의 게시 하우스. - 64 p.

신뢰성의 이론 이론의 기본 개념, 질적 및 정량적 특성이 고려됩니다. 신뢰성 이론의 수학적 기초, 신뢰성, 기본 개념, 정의 및 기술 진단의 지표의 계산이 고려됩니다.

초록은 매일 교육의 학생들과 서신의 학생들의 자체 준비와 훈련 형태의 훈련을위한 학생들에게 "자동화 된 시스템의 진단 및 신뢰성"과정에서 이론적 재료의 실질적인 통합을 위해 사용할 수 있습니다.

편집 및 출판 협의회의 결정으로 인쇄

Omsk State Technical University.

UDC 62-192 + 681.518.54.

BBK 30.14 + 30.82.

© Guou VPO "omsk State.

기술 대학 "2010.

1. 과학으로 신뢰성의 일반적인 특징

기술의 모습과 제조 공정에서의 광범위한 사용은 그 효과를 발행했습니다. 기계 사용의 효율성은 지속적으로 및 질적으로 할당 된 기능을 지속적으로 수행하는 기능과 관련이 있습니다. 그러나 고장이나 결함으로 인해 기계 작업의 품질이 저하되고 작동 중지 시간이 작업에서 발생하므로 수리가 필요하고 기계의 필요한 기술적 특성을 복원 할 필요가 있습니다.

나열된 상황에서는 기계 및 기타 기술적 수단의 신뢰성 개념의 모습을 이끌어 냈습니다. 신뢰성의 개념은 필요한 시간과 요구되는 품질로 그것에 할당 된 기능을 수행하는 기술적 수단의 기능과 관련이 있습니다. 기술 개발의 첫 번째 단계에서 기술 장치를 안정적으로 작동하도록하는 작업이있었습니다. 기술의 개발 및 합병증으로 신뢰성의 문제가 개발되고 개발되었습니다. 그것을 해결하기 위해, 그것은 신뢰성의 과학 인 새로운 과학적 방향의 과학적 기초를 개발해야했습니다.

신뢰성은 기술 수단의 품질을 특징 짓습니다. 품질은 의도 된 목적 및 소비자 속성에 사용할 제품의 적합성을 결정하는 일련의 속성입니다. 신뢰성은 지정된 한계 내에서 주요 특성을 유지하면서 지정된 기능을 수행 할 수있는 기능을 구성하는 기술 개체의 복잡한 속성입니다. 신뢰성의 개념에는 신뢰성, 내구성, 유지 보수성 및 안전성이 포함됩니다.

기술 기기를 특징 짓는 질적 지표로서의 신뢰성에 대한 연구는 과학 "신뢰성"의 출현으로 이어졌다. 과학 연구의 주제는 물체의 잘못, 그들이 복종하는 패턴의 정의, 신뢰성을 정량화하는 방법, 계산 및 시험 방법, 신뢰성을 향상시키는 방법 및 수단의 개발의 개발에 대한 연구입니다.

일반적인 신뢰성 이론과 적용된 신뢰성 이론이 있습니다. 전체 신뢰성 이론에는 세 가지 구성 요소가 있습니다.

1. 신뢰성의 수학 이론. 신뢰성의 엔지니어링 계산뿐만 아니라 신뢰성의 정량적 측정 방법 및 정량적 측정 방법의 실패 및 방법의 수학적 패턴을 결정합니다.

2. 통계적 신뢰성 이론. 신뢰성에 대한 통계 정보 처리. 신뢰성 및 실패 패턴의 통계적 특성.

3. 신뢰성의 물리적 이론. 물리 화학적 과정, 실패의 신체적 이유, 신뢰성에 대한 고령화 및 강도의 효과.

적용된 신뢰성 이론은이 지역의 물체와 관련하여 특정 기술 분야에서 개발됩니다. 예를 들어, 제어 시스템의 신뢰성, 전자 장치의 신뢰성 이론, 기계의 신뢰성 이론 등 이론이 있습니다.

신뢰성은 기술의 효율성 (예 : 경제적 효율성)과 관련이 있습니다. 기술 수단의 불충분 한 신뢰성은 다음과 같은 결과를 가지고 있습니다.

고장으로 인한 가동 중지 시간으로 인한 성능 감소;

결함으로 인해 기술적 특성의 악화로 인한 기술 수단의 사용 결과의 질을 줄입니다.

기술 수리 비용;

결과를 얻는 규칙 성의 상실 (예를 들어, 차량 운송 규칙을 줄이는 것);

기술적 수단의 안전 수준을 줄입니다.

진단은 직접 연결됩니다. 진단 - 질병 및 진단의 방법과 원리의 교리. 기술 진단 기술 시스템의 실제 상태를 평가하는 것과 관련된 문제를 고려합니다. 진단 과제는 전반적인 신뢰성을 높이기 위해 기술적 수단의 신흥 거부를 식별하고 방지하는 것입니다.

기술 진단 과정은 진단, 진단 및 인간 운영자 도구의 대상이 존재합니다. 진단 프로세스 중에 측정, 제어 및 논리 작업이 수행됩니다. 이러한 조작은 기술 수단의 실제 상태를 결정하기 위해 진단 도구를 사용하여 운영자가 수행합니다. 평가 결과는 기술적 수단의 추가 사용에 대한 결정을 내리는 데 사용됩니다.

신뢰성 지시자의 평가 이들은 작동 조건 또는 특수 신뢰성 테스트에서의 물체 관찰 결과에 의해 결정되는 지표의 수치 값이다. 신뢰성 표시기를 결정할 때 두 가지 옵션이 가능합니다. 분배법의 유형이 알려져 있습니다 ...

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2 쪽

테스트

"신뢰성 및 진단 이론의 기본 사항"

1. 작업

계획에 따라 신뢰성을위한 시험 결과에 따르면 [n v z. ] 다음의 소스 데이터는 신뢰성 표시기를 평가하기 위해 얻어집니다.
- 실패에 대한 선택적 값 5 (측정 단위 : 천 시간) : 4.5; 5.1; 6.3; 7.5; 9.7.
- 5 차례 검열에 대한 개발의 선택적 값 (즉, 5 개 제품이 테스트가 끝날 때까지 작업 조건에서 남아 있음) : 4.0; 5.0; 6.0; 8.0; 10.0.

결정:

- 평균 개발에 대한 점 추정치;

- 하부 신뢰 테두리의 신뢰 가능성과;
- 다음 그래픽을 규모에 빌드합니다.

분포 함수;

문제가없는 일의 확률;

상위 신뢰 테두리;

신뢰 테두리를 낮추십시오.

1. 소개

실용적인 작업의 계산 된 부분에는 지정된 통계 데이터에 대한 신뢰성 표시기의 평가가 포함되어 있습니다.

신뢰성 지시자의 평가는 작동 조건 또는 특수 신뢰성 테스트에서 객체 관측 결과에 의해 정의 된 지표의 수치 값입니다.

신뢰성 표시기를 결정할 때 두 가지 옵션이 가능합니다.

분포 분포 법의 유형은 알려져 있습니다.

배포법의 유형은 알려지지 않았습니다.

첫 번째 경우에, 파라 메트릭 추정치가 먼저 표시기의 계산 된 공식에 포함 된 분배 법의 파라미터를 추정 한 다음 분배법의 추정 된 파라미터로부터의 함수로서의 신뢰성의 지표를 결정합니다.

두 번째 경우에는 실험 데이터에 따라 신뢰성 표시기가 직접 평가되는 비 파라 메트릭 방법이 적용됩니다.

1. 간단한 이론적 정보

롤링 재고의 신뢰성의 정량적 지표는 작동 중에 수득 된 거절에 대한 대표적인 통계 데이터에 의해 결정되거나, 설계의 특성, 수리 및 기타 요인의 존재 또는 부재를 고려한 특별한 시험의 결과로 결정할 수 있습니다.

관측 개체의 초기 세트를 일반 인구라고합니다. 골재의 적용 범위는 2 가지 유형의 통계적 관찰을 구별합니다 : 고체 및 샘플. 집계의 각 요소가 연구되는 경우, 자산과 시간의 상당한 비용과 때로는 물리적으로 불가능합니다. 그러한 경우, 샘플이라고도하는 선택적 응집체의 일반적인 집단의 일반 인구에서 할당을 기반으로하는 선택적 관찰에 의지합니다. 선택적 골재의 특성 연구 결과에 따르면, 일반 인구의 특성의 특성에 대한 의견을 제시한다.

선택 방법은 두 가지 버전으로 사용할 수 있습니다.

간단한 임의 선택;

전형적인 그룹의 무작위 선택.

전형적인 그룹의 샘플 집합체 (예를 들어, 곤돌라 자동차의 모델, 건설의 모델 등)는 전체 일반 인구의 특성을 평가할 때 정확성이있는 이득을 제공합니다.

그것이 선택적 관찰이 전달되지 않았 으면, 물체의 수는 물론 항상 겪고 있기 때문에 경험이 풍부한 (통계) 데이터의 양이 항상 제한됩니다. 제한된 양의 통계 재료로, 신뢰성 지표의 일부 추정치만을 얻을 수있다. 신뢰성 지표의 진정한 가치가 우발적이지 않다는 사실에도 불구하고, 그들의 추정치는 일반 인구에서 객체를 샘플링 할 가능성과 관련된 항상 무작위 (확률 론적)입니다.

평가를 계산할 때 일반적으로 부유하고 불안정하고 효율적 이도록이 방법을 선택하는 경향이 있습니다. 부유 한 것은 관찰 물체의 수가 증가함에 따라 지표의 진정한 가치에 대한 확률로 수렴합니다 (SL.1).

견적을 평가라고하며, 수학적 기대는 신뢰성 표시기 (SL)의 진정한 크기와 같습니다.

추정치가 효과적이며, 다른 모든 추정치의 차이와 비교하여 가장 작은 (SLP.3).

조건 (2) 및 (3)가 언제 만 수행되면엔. 제로를 추구하고, 이러한 추정치는 각각 점근 적으로 파괴되지 않고 점승 적으로 효과적이다.

풍부함, 실패 및 효율성은 추정치의 질적 특성입니다. 조건 (1) - (3) 유한 수의 물체를 허용엔. 관측은 대략적인 평등 만 기록합니다

~ â (n)

따라서 신뢰성 표시기의 평가 Â (엔. ), 선택적으로 볼륨 객체 세트에 의해 계산됩니다엔. 일반 인구 전체의 신뢰성 지표의 대략적인 가치로 사용됩니다. 그러한 평가는 포인트라고합니다.

신뢰성 지표의 확률 론적 성질과 실패시 통계 데이터의 상당한 변화를 감안할 때, 그들의 가치의 진정한 값 대신 표시기의 점 추정치를 사용할 때, 가능한 오류의 한계를 알고있는 것이 중요합니다. 확률, 즉, 사용 된 평가의 정확성과 정확성을 결정하는 것이 중요합니다. 점 추정치의 품질은 얻어지는 더 큰 통계 재료보다 높다는 것이 알려져 있습니다. 한편, 포인트 평가 자체는 수신 된 데이터의 양에 대한 정보가 없습니다. 이것은 신뢰성 지표의 간격 추정치의 필요성을 결정합니다.

신뢰성 지표를 평가하기위한 소스 데이터는 관찰 계획으로 인한 것입니다. 계획에 대한 소스 데이터 (n v z)는 다음과 같습니다.

실패 할 워크 플로의 선택적 값;

관찰 중에 작동 할 수있는 기계의 작업의 선택적 값.

테스트 중에 작동중인 기계 (제품)의 작동은 검열 전의 작업이라고합니다.

오른쪽에있는 비난 (클리핑)은 실패 (한계 상태) \u200b\u200b전에 오브젝트의 테스트 또는 운영 관측의 종료가 발생하는 이벤트입니다.

검열의 원인은 다음과 같습니다.

제품의 시작 또는 운영의 시작과 (또는)의 풍부함;

조직적 이유로 특정 제품의 테스트 또는 작동 또는 신뢰성이 조사되지 않은 복합 부품의 고장으로 인해 제거;

테스트 또는 작동 과정에서 하나의 응용 프로그램 모드에서 다른 응용 프로그램 모드에서 다른 제품의 번역;

모든 연구 제품의 실패 이전에 신뢰성을 평가할 필요가 있습니다.

Cranventment가 검열 전에 테스트 시작에서 개체의 작업이기 전에 작동합니다. 샘플 인 샘플은 실패 및 검열 이전의 개발 값 인 요소를 검열 샘플이라고합니다.

단일 검열 된 샘플은 검열 이전의 모든 개발의 값이 서로 같고 실패 전의 가장 큰 개발보다 적은 것보다 더 적은 검열 된 샘플입니다. 샘플에서 검열 전 개발 값이 서로 같지 않으면이 샘플을 반복적으로 검열합니다.

1. 비 파라 메트릭 방법에 의한 신뢰성 지표의 평가

1 ...에 Cranventment가 개발하기 전에 Cranventment가 공통 변형 시리즈에 건설되기 전에 거절 및 개발 작업 (CranVentment가 표시하기 전에 개발 *): 4,0*; 4,5; 5,0*; 5,1; 6,0*; 6,3; 7,5; 8,0*; 9,7; 10,0*.

2 ...에 수식의 개발을위한 분포 함수의 점 추정치를 계산합니다.:

어디서 - 건강한 제품의 수제이. - 변형 시리즈의 실패.

3. 수식이 실패하기 전에 평균 작동의 점 추정치를 계산합니다.:

어디;

천 시.

4. 수천 시간의 작동을위한 문제없는 작업의 점 추정은 공식에 의해 결정됩니다.

어디;

5. 수식에 의한 점 추정을 계산합니다.

6. 계산 된 값에 따라 작동 및 안정성 기능의 분포 기능의 그래프를 빌드합니다.

7. 수식을 계산하여 평균 개발을위한 최저 신뢰도 경계 :

가능성에 해당하는 정상 분포의 양은 어디에 있습니까? 신뢰 확률에 따라 테이블에서 허용됩니다.

작업의 상태에 따라 신뢰 확률이 있습니다. 해당 테이블에서 선택하십시오.

천 시.

8 . 공식에 의해 계산 된 배포 함수의 상위 트러스트 테두리 제거 :

자유도의 수와 양의 Chi-square 분포는 어디에 있습니까? 신뢰 확률에 따라 테이블에서 허용됩니다.큐.

마지막 공식의 괄호는 이들 괄호 안에 묶인 숫자의 정수 부분의 촬영을 의미합니다.

에 대한;
에 대한;
에 대한;
에 대한;
에 대한.

9. 문제가없는 작동 확률의 낮은 신뢰도의 값은 공식에 의해 결정됩니다.

10. 수천 시간 동안 주어진 시간에 문제가없는 작동 확률의 낮은 신뢰 한계는 수식에 의해 결정됩니다.:

어디; ...에

각기

11. 계산 된 값에 따라, 우리는 상위 신뢰 테두리의 기능과 이전에 구성된 포인트 추정 모델과

1. 결론

계획에 따라 신뢰성을위한 시험 결과를 연구 할 때 [n v z. ] 다음의 신뢰성 표시기의 값이 획득됩니다.

50 시간의 거절에 대한 평균 개발의 점 추정치;
- 천 시간의 개발을위한 문제가없는 일의 확률의 포인트 추정치;
- 천 시간의 하부 신뢰 테두리의 신뢰 가능성과;

분포 함수의 발견 된 값에 따르면 문제가없는 작동 확률, 상위 트러스트 테두리 및 하부 트러스트 테두리가 그래프가 작성되었습니다.

계산을 기반으로 엔지니어가 생산을 직면하는 유사한 작업을 해결할 수 있습니다 (예 : W. W.).

1. 서지
2. Quirkin E. M., Kalikhman I. L. Obistribution 및 통계. m .: 금융 및 통계, 2012. - 320 p.
3. 기술 시스템의 신뢰성 : 참조 / ed. I. A. Ushakov. - m. : 무선 및 통신, 2005. - 608 p.
4. 기계 건물 제품의 신뢰성. 정상화, 확인 및 제공에 대한 실용적인 가이드. M. : 게시 주택,2012 년. - 328 p.
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신뢰성과 진단 이론의 기본 사항은 자동차 - 도로 환경의 시스템의 시스템의 가장 널리 보급 된 시스템과 관련하여 제시됩니다. 자동차의 품질과 신뢰성에 대한 기본 정보. 주된 조건과 정의는 복잡하고 해부 된 시스템의 신뢰성과 계산 방법의 신뢰성을 나타내는 것입니다. 자동차 신뢰성의 물리적 기초, 신뢰성 정보를 처리하는 방법 및 신뢰성 테스트 방법에 대한 관심이 지급됩니다. 현대 조건에서 자동차 유지 보수 및 수리 시스템에서 진단하는 장면과 역할이 표시됩니다.
대학생을 위해.

"품질"과 기계의 "신뢰성"의 개념.
현대 사회의 삶은 에너지, 자료 정보, 사람들과 환경의 삶을 변화시키는 기계의 가장 다양한 설계와 목적을 사용하지 않고도 상상 할 수 없습니다.
모든 기계의 엄청난 다양성에도 불구하고 개발 과정에서 완벽한 정도를 평가하기 위해 균일 한 기준을 사용합니다.

시장 관계 측면에서, 대부분의 새로운 기계의 생성은 경쟁력을위한 가장 중요한 조건을 준수해야하며, 즉 새로운 기능과 높은 기술적 및 경제적 지표를 사용합니다.
기계의 효율적인 사용을 위해 높은 품질과 신뢰성이 높아질 필요가 있습니다.

국제 표준 ISO 8402 - 86 (ISO - 국제 조직 스탠다드 화)는 다음과 같은 정의를줍니다.

목차의 표
머리말
소개
제 1 장 신뢰성은 제품 품질의 가장 중요한 재산입니다.
1.1. 제품 및 서비스의 품질은 운송 및 도로 복합 기업의 성공적인 활동에 대한 가장 중요한 지표입니다.
1.2. 자동차의 "품질"과 "신뢰성"의 개념
1.3. 신뢰성 및 보편적 인 문제
제 2 장 신뢰성 분야에서 채택 된 기본 개념, 용어 및 정의
2.1. 신뢰성 영역에서 고려 된 물체
2.1.1. 일반 개념
2.1.2. 기술 시스템의 분류
2.2. 개체의 주요 상태 (기술 시스템)
2.3. 다양한 상태로 전환 개체. 기술 시스템 거부의 유형 및 특성
2.4. 신뢰성 분야의 기본 개념, 용어 및 정의
2.5. 신뢰성 지표
2.6. 비표준 시스템의 신뢰성 기준
2.7. 복원 된 시스템의 신뢰성 기준
2.8. 내구성 표시기
2.9. 지속 가능성 지표
2.10. 유지 보수성 지표
2.11. 복잡한 신뢰성 지표
제 3 장 제품 신뢰성 데이터 수집, 분석 및 처리
3.1. 정보 수집 및 자동차의 신뢰성을 평가하는 목표 및 업무
3.2. 제품의 신뢰성에 대한 운영 정보 수집 및 체계화 원칙
3.3. 그 매개 변수의 경험적 유통 및 통계적 평가 건설
3.4. 실패 전의 운영 시간의 배포 법, 가장 일반적으로 신뢰성 이론에 사용되는
3.5. 라프라스 변환
3.6. 신뢰 간격 및 신뢰 확률
제 4 장 복잡한 시스템의 신뢰성
4.1. 복잡한 시스템 및 그 특성
4.2. 해체 시스템의 신뢰성
제 5 장 기술 요소 및 시스템 작동의 신뢰성의 수학적 모델
5.1. 기술 요소의 일반적인 신뢰성 모델
5.2. 필수 방정식 측면에서 시스템의 일반적인 모델의 일반적인 모델
5.2.1. 기본 표기법 및 가정
5.2.2. 주정부의 매트릭스
5.2.3. 매트릭스 전환
5.3. 비표준 시스템의 신뢰성 모델
제 6 장 기술 시스템의 수명주기와 품질의 요구 사항을 보장하기 위해 과학 및 기술 준비의 역할.
6.1. 기술 시스템의 수명주기의 구조
6.2. 포괄적 인 제품 품질 보증 시스템
6.3. 품질 수준 평가 및 신뢰성 관리
6.3.1. 국제 표준 품질 ISO 시리즈 9000-2000
6.3.2. 품질 관리 및 그 방법
6.3.3. 품질 관리, 결함 분석 및 그 원인의 방법
6.4. 신뢰성의 경제적 관리를 특징으로합니다
6.5. ISO 9000 표준에서 사용되는 품질을 평가하기위한 일곱 간단한 통계 방법
6.5.1. 통계 품질 관리 방법의 분류
6.5.2. 데이터 번들
6.5.3. 데이터의 그래픽 표현
6.5.4. 차트 파레토
6.5.5. 원인 차트
6.5.6. 다이어그램 산란
6.5.7. 체크리스트
6.5.8. 제어 카드
제 7 장. 그들의 운영 중에 자동차의 구조적 요소의 신뢰성을 변화시키는 과정의 물리적 요소
7.1. 성능 손실의 원인 및 기계 요소 손상
7.2. 물질 파괴의 물리 화학적 공정
7.2.1. 물리 화학 공정의 분류
7.2.2. 고형물의 기계적 파괴의 과정
7.2.3. 소재 노화
7.3. 강도 매개 변수를 거부합니다
7.4. 기묘한 실패
7.5. 자동차 부품의 마모 유형
7.6. 부식 매개 변수를 거부합니다
7.7. 차트 및 자동차 마모 측정 방법을 착용하십시오
7.8. 기계 부품의 마모를 결정하는 방법
7.8.1. 마모의 주기적 측정
7.8.2. 마모의 지속적인 측정
7.9. 잔류 변형 및 재료 마모의 노화의 효과
7.10. 그들이 디자인 할 때 자동차의 요소와 기술 시스템의 신뢰성 평가
7.11. 기계를 만들 때 사용되는 신뢰성을 보장하고 예측하기위한 가장 일반적인 방법 및 방법
제 8 장 유지 보수 및 수리 시스템
8.1. 기계의 유지 보수 및 수리 시스템, 그들의 본질, 콘텐츠 및 건설 원리
8.2. 유지 보수 및 수리 시스템 및 해당 수행 빈도를 결정하는 방법 요구 사항
8.3. 극단적 인 상황에서 기계의 기능
9 장. 작동 중 자동차의 신뢰성을 제어하고 보장하는 방법으로서의 진단
9.1. 일반 진단 정보
9.2. 기술 진단 기술의 기본 개념 및 용어
9.3. 진단 값
9.4. 진단 매개 변수, 기술 조건의 매개 변수의 한계 및 허용 값 결정
9.5. 자동차 진단의 원리
9.6. 유지 보수 및 수리 시스템에서 자동차 진단 조직
9.7. 자동차 진단 유형
9.8. 수리 중 자동차 집계를 진단합니다
9.9. Cylindrophone Group의 상태를 진단합니다
9.10. 현대 조건에서 기술 진단의 개념
9.11. 기술 진단 - 서비스 기업의 기술 인증의 중요한 요소
9.12. 신뢰성 관리, 진단 결과에 기반한 기계의 기술 상태
9.13. 자동차 진단 및 안전
9.14. 브레이크 시스템의 진단
9.15. 헤드 라이트 헤드 라이트의 진단
9.16. 서스펜션 및 조향의 진단
결론
서지.

지식 기반에서 좋은 일을 보내는 것은 간단합니다. 아래 양식을 사용하십시오

학생들, 그 연구원들, 그들의 연구와 일에 지식 기반을 사용하는 젊은 과학자들은 당신에게 매우 감사 할 것입니다.

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연방 국가 자치

교육 기관

높은 전문 교육

시베리아 연방 대학교

교통부

코스 작품

훈계 "신뢰성 이론의 기본 사항"

학생, FT 그룹 10-06 V.V를 수행했습니다. 코로 렌코

V.V.V. kovalenko.

Dr. N., 교수에 의해 채택되었습니다. ~의 불가코프

Krasnoyarsk 2012.

소개

1 신뢰성 및 진단에 대한 과학 연구 분석

2 차량 신뢰성 지표의 평가

2.2 포인트 등급

2.3 간격 평가

2.5 제로 가설 확인하기

4 초의 변형 시리즈

5 복구 프로세스 기록 평가

결론

사용 된 소스 목록

소개

신뢰성 문제가없는 작업 복원

신뢰성의 이론과 실천은 실패 프로세스와 중소 부분에서 큰 복합체로 인한 복잡성의 물체 구성 요소에서 전투하는 방법을 연구합니다.

신뢰성 - 오브젝트의 속성은 제한 내에서 시간을 절약 할 수 있습니다. 모든 매개 변수의 값은 지정된 모드 및 응용 프로그램의 조건에서 필요한 기능을 수행하는 기능, 유지 관리, 수리, 저장 및 운송에 필요한 기능을 특징으로합니다.

신뢰성은 객체와 조건의 목적에 따라 신뢰성, 내구성, 유지 보수성 및 지속성의 조합으로 구성된 복잡한 속성입니다.

GOST 27.001 - 81에 의해 기술 된 주정부 표준 "엔지니어링의 신뢰성"의 상세한 시스템이 있습니다.

주요 요소는 다음과 같습니다.

GOST 27.002 - 83. 기술의 신뢰성. 용어 및 정의.

GOST 27.003 - 83. 신뢰성 지표의 선택 및 배급. 기본 조항.

GOST 27.103 - 83. 실패 및 한계 상태에 대한 기준. 기본 조항.

GOST 27.301 -83. 설계 중 제품의 신뢰성의 연결. 일반적인 요구 사항.

GOST 27.410 - 83.methods 및 신뢰성 표시기의 통계적 제어를위한 계획.

1 과학 연구 분석

이 기사는 뛰어난 엔지니어와 기업가 A.E에 대해 알려줍니다. 유명한 Kolomna 엔지니어링 공장 창립자는 누구였습니다 (현재 OJSC Kolomensky 식물. 모스크바 - 쿠르크 도로를위한 400 개의 철도 플랫폼 건설에 종사. 그의 지도력 하에서, Dniper를 통해 유럽에서 가장 큰 철도 다리가 지어졌습니다. 상품의 희망, 다리의 플랫폼 및 구조와 함께 모든 수업, 서비스 마차 및 탱크의 기관차 및 승용차의 방출이 마스터되었습니다.

이 기사에서는 E.A의 활동을 설명합니다. 러시아에서 첫 번째 증기 기관차를 건설 한 M. E. Cherepanov. 장시간 에너지 설치로 증기 기계를 사용하는 증기 기관차는 지배적 인 유형의 기관차이었고 철도 통신의 설립에 큰 역할을했습니다.

이 기사는 V. kH의 활동에 대해 설명합니다. Balashenko, USSR 주립 수상자의 수상자 인 "명예 철도"의 세 번은 잘 자격이있는 발명가 인 여행 기술의 잘 알려진 발명가 인 발시 켄코. 그는 스노우 메이커의 디자인을 가지고 있습니다. 동시에 고온 레일에서 도난 방지를 스탬핑하기 위해 곤돌라스의 로딩 및 프레스를위한 모바일 컨베이어가 만들었습니다. 경로의 20 만원 이상을 교체 한 103 개의 엄지 손가락 기계를 개발했습니다.

이 기사에서는 기술 및 경제적 정당화 및 전기 프로젝트의 첫 번째 프로젝트의 준비에 종사하는 S. M. M. Ardine에 대해 설명하고 전원 공급 장치 용 전기 조성 및 장비의 샘플을 개발하고 첫 번째 전기 구역과 그 이후의 작동을 더욱 도입했습니다. 미래에, s.m. Hordinov는 25kV의 AC 시스템의 에너지 효율성을 높이기위한 제안으로 지원되었으며, 2x25 KV 시스템은 Vyazma Site - Orsha에서 개발되고 구현 된 다음 다수의 다른 도로 (3,000 km 이상)에서 구현되었습니다.

이 기사는 B.S.에 대해 알려줍니다. 세계 최초의 세계 중 하나 인 Jacobi는 운송 목적으로 만든 전기 모터를 적용합니다. - 승객과 함께 Neva 보트 (Bot)를 따라 움직이는 움직임. 그는 이동식 및 고정 된 나무 드럼에 쌍으로 위치한 8 개의 전자기 분석으로 구성된 전기 모터의 모델을 만들었습니다. 전기 모터 스위치가 전기 모터 스위치에 적용된 금속 디스크 및 구리 레버가있는 디스크를 가로 질러 슬라이딩 할 때

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이 기사는화물 운송 기술을 운전하는 기술을 확립 한 I. L. Perista에 대해 설명하고 승객 인프라의 작업을 개선하고 복합체의 가장 큰 네트워크의 형성을 향상 시켰습니다. 그는 모스크바 기차역의 재건축의 규모에 전례없는 주요 개시 자였습니다.

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이 기사에서는 DEATTOL I. I. Rerberg를 설명합니다. 그는 러시아 엔지니어, 건축가, Kiev 역의 프로젝트 저자로서, 숲의 도움으로 눈 은행에서 선의 보호를 조직했습니다. 그의 Inciativ에 따르면 러시아 최초의 러시아는 고수의 식물을 가지고 있습니다. 첫 번째 국내 자동차의 출시를 시작한 기계 워크샵을 만들었습니다. 그는 철도 근로자의 노동 조건과 삶을 개선하는 것에 일했습니다.

이 기사는 건설 역학 및 교량 건물 분야의 러시아 엔지니어와 과학자에 대해 알려줍니다. N. A. Belelyamm은 대형 다리의 100 개 이상의 프로젝트를 개발했습니다. 그의 프로젝트에 의해 구축 된 다리의 총 기간은 17km를 초과합니다. 여기에는 Volga, Dnipro, OB, Kama, OKU, NEVA, IRTYSH, 화이트, UFA, Volkhov, Neman, Selenu, Ingurets, Chu Owov, Berezin 등을 통한 교량이 포함됩니다.

이 기사는 증기선 건설 및 열 공학 분야에서 소련 과학자 인 Syr Syromyatnikov의 활동을 설명합니다. 증기 기관차의 디자인, 현대화 및 열 계산 문제를 개발했습니다. 증기 기관차의 과학적 설계의 창시자; 그는 열처리의 이론과 계산을 개발했으며, 또한 김이 나는 보일러의 철과 공정 이론을 만들었습니다.

이 기사는 철도역 및 노드의 설계와 관련된 문제를 해결할 수있는 방법을 제안하고 철도 네트워크에서 일하는 계획을 조직하고 철도 서비스의 상호 작용 및 다양한 유형의 운송 문제와 관련된 문제를 제안한 VN Exodinova의 작품을 설명합니다. ...에 그는 철도 현장의 방송국 및 어셈블리 설계에 관한 과학의 창시자입니다.

이 기사에서는 p.p의 활동을 설명합니다. Rotherte는 모스크바 지하철의 첫 번째 단계의 건설을 조직 한 Metrostrore의 머리입니다. 건설의 첫 번째 단계에서는 "Sokolniki"- "Okhotny Ryad", "Okhotny Ryad", "Crimean Square"와 "Okhotny Ryad"- "Smolensk square" 그들은 13 개의 방송국과 17 개의 땅 로비 건설을 계획했습니다.

2 레일 신뢰성 지표 평가

78 35 39 46 58 114 137 145 119 64 106 77 108 112 159 160 161 101 166 179 189 93 199 200 81 215 78 80 91 98 216 224

2.1 거절을위한 평균 발전 평가

변형 시리즈의 통계 처리의 결과로서, 선택적 특성은 추가 계산을 위해 얻어진다.

2.2 포인트 등급

교체 간 PBX 요소의 실패에 대한 평균 개발의 요점 추정은 선택적 평균이며, 천미램 :

li는 변동 시리즈의 I-Th 멤버이며, 천 km;

n - 샘플링 볼륨.

변형 시리즈 n \u003d 32의 구성원 수입니다.

LSR \u003d 1/32 3928 \u003d 122.75.

분산 (믿을 수없는) 평균 개발의 지점 추정, (천 km) 2 :

D (L) \u003d 1/31 (577288 - 482162) \u003d 3068,5745

2 차 2 차 편차, 천 km,

s (l) \u003d \u003d 55,39471.

평균 개발에 대한 점 추정치의 변화 계수

Vaibullah Form 파라미터 - 획득 한 변형 V. 계수에 따라 표 11에 따라 Glyceptenko.

변형률이 양식을 결정하기가 어렵다면 다음 알고리즘에서 양식 계산을합니다.

1. 얻은 수득 된 변형 계수를 두 개의 숫자의 양으로 나누고 테이블에서 형태의 가치를 정의합니다.

v \u003d 0.4512 \u003d 0.44 + 0,0112.

2. 표 11 발견 양식 및 다음의 양식 값의 변형 계수에 대한 양식 B의 값은

v1 \u003d 0, 44 b1 \u003d 2.4234의 경우

v2 \u003d 0.46 b2 \u003d 2.3061의 경우

3. 우리가 발견 한 값의 차이점을 찾으십시오.

v \u003d 0.46 - 0.44 \u003d 0.02.

B \u003d 2,4234 - 2, 3061 \u003d 0.1173.

4. 비례를하십시오

5. 변형 계수 v \u003d 0.45128의 형태의 형태를 찾으십시오.

b \u003d in (0.44) - VH \u003d 2, 4234 - 0, 06568 \u003d 2, 35772

B \u003d 0.90으로 d를 결정하고 중요도 e의 수준을 계산하고 표 12 (64)에서 값을 선택합니다.

Quanthal 분포 :

거절에 대한 평균 개발의 추정의 요구 사항 :

e \u003d (1-0.9) / 2 \u003d 0.05.

한계 상대 오차의 예상 값 :

d \u003d ((2 * 32 / 46,595) ^ (1 / 2,3577)) - 1 \u003d 0,1441

2.3 간격 평가

B의 확률로 현재 콜렉터 (L-13U)의 고장이 발생하기 전에 평균 동작은 간격 평가의 간격에 있다고 주장 할 수있다.

이 간격의 하한과 상한은 다음과 같습니다.

LSRN \u003d 122.75 * (1-0,1441) \u003d 105,0617.

LSRV \u003d 122.75 * (1 + 0.1441) \u003d 140,4382

그 결과, 현재 콜렉터 (L-13U)의 실패에 대한 평균 발현의 포인트 및 간격 추정치를 얻는다. 정량 안전 지표 중 하나. 정제되지 않은 항목의 경우 동시에 내구성 표시기가 평균 자원입니다.

2.4 Waibulla의 법률의 규모의 평가 - Glycedenko

Waibulla - Glycedenko의 법칙의 규모 매개 변수 A의 점수 추정치, 우리는 수백색에 따라 계산합니다.

여기서 r (1 + 1 / c)는 감마 - 변형 V의 계수에 따라 표 12에서 취해진 인수 x \u003d 1 + 1 / V의 기능, 감마 - 기능 g (1 + 1 / c) 우리는 동일한 알고리즘을 사용하여 Weibulla의 Law-Grovenko에서 양식 매개 변수의 평가와 유사합니다.

g (1 \u003d 1 / c) \u003d 0,8862

우리는 각각 스케일 매개 변수의 하단 경계에 따라 얻습니다.

상단 테두리

2.5 제로 가설 확인하기

실험적 분포가있는 Vaibulla-Glycedenko 법칙의 준수는 Pearson의 동의 기준을 X2로 테스트합니다. 조건을 준수하면서 가설을 벗어나는 이유가 없습니다.

x2.< Х2табл(,к), (2.9)

여기서 - 실험 데이터에 의해 계산 된 기준의 값;

중요 포인트 (테이블 값)의 중요성 수준과 자유 수의 수준 (표 12 참조 1 참조).

유의 수준은 일반적으로 0.1, 0.05, 0.025, 0.02, 0.01 행의 값 중 하나와 동일한 것입니다.

자유도의 수

k \u003d s - 1 - r, (2.10)

s는 부분 샘플 간격의 수입니다.

r은 의도 된 분포의 매개 변수의 수입니다.

Weibulla - Glycedenko K \u003d S-3의 2 매개 변수 법칙으로

0 가설은 다음 알고리즘에 따라 검사됩니다.

s \u003d 1 + 3.32 * lnn (2.11)

변형 시리즈의 변형 범위의 S 간격을 분할, 즉 I.E. 가장 위대하고 가장 작은 숫자의 차이점. 간격 경계는 공식에 따라 발견됩니다

여기서 j - 1,2, ...., s.

경험적 주파수를 결정하십시오, 즉. NJ는 J-and Interval의 변형 시리즈의 구성원 수입니다. 제로 간격이 발생하면 (NJ \u003d 0)이 간격은 두 부분으로 나뉘어져 있으며 경계를 다시 계산하고 총 간격 수를 다시 연결합니다.

여기서 J \u003d 1,2, ..., s.

식 (14)에 포함 된 실패 분포의 함수는 식 (Waibulla-glycedenko의 법칙)에 의해 결정된다.

3) 기준의 계산 된 값을 결정하십시오

khrachch2 \u003d (2.15)

평가 x2 - 기준 변형 시리즈의 앞의 예를 고려하십시오.

1) 간격의 수 \u003d 1 + 3.332 * LN316. 자유도의 수 k \u003d 6 - 3 \u003d 3. 중요도의 수준은 0.1이 걸릴 것입니다. 테이블 값 기준 X2Table (0.1; 3) \u003d 6.251 (표 12 참조). 변동 시리즈 224-35 \u003d 189,000 km의 변동 범위는 189/6 \u003d 31.5,00mΩ 간격으로 분할됩니다. 첫 번째 간격이 스크래치로 시작되며 후자가 무한으로 끝나는 것을 고려해야합니다.

표 1 - 경험주의 주파수 계산

2) 공식 (2.13)에 따라 이론 주파수를 계산하고, 식 (2.15)에 따라 CH2RCC 기준의 계산 된 값을 결정한다. 명확성을 위해 계산이 표 2로 줄어 듭니다.

표 2 - Pearson의 동의의 x2 기준 계산

3) 결과적으로, 우리는 기준의 계산 된 값을 얻습니다.

x2asch \u003d 33,968 - 32 \u003d 1.968.

x2ruc \u003d 1.968 x2table \u003d 6,251.

제로 가설이 허용됩니다.

신뢰성 및 내구성의 정량적 특성 평가 3

3.1 문제가없는 일의 확률 평가

브레이크 시스템의 예에서 신뢰성의 정량적 특성을 계산하십시오. 현재 수집기 L-13U의 고장없는 작동 확률 평가는 수식을 사용하여 Weibulla-Glycedenko의 법으로 수행됩니다.

p (l) \u003d EXP [- (L / A)]. (3.1)

간격 추정치는 각각 And AV의 값의 화학식 (3.1)에서 각각 대체하여 결정된다.

도표 3 - 브레이크 시스템의 문제가없는 작동 확률을 제 1 거절까지의 포인트 평가

l, 천 km.

그림 1 - 현재 콜렉터 L-13U의 문제가없는 작동 확률의 차트

3.2 감마 비율의 실패에 대한 평가

GOST 27.002 - 83 GAMMA 백분율 (GAMMA 백분율), LJ의 실패, 수천명, 이것은 작업 용량이며, 이는 PBX 요소의 실패가 J의 확률로 발생하지 않음 비표준 요소의 경우 동시에 내구성의 지표 - 감마 - PBX 요소가 주어진 확률 J로 한계 상태에 도달하지 않는 한 백분율 자원 (작동 중에 J). Waibulla의 법칙 - Glycedenko 그의 점수 추정치, 수천명,

lj \u003d a * (- ln (j / 100)) 1 / V. (3.2)

확률 j는 각각 90 %와 같습니다. 그런 다음 우리는 다음과 같습니다.

3.3 실패 강도의 평가

실패의 강도 (L), 천 km-1 - 현재 콜렉터 L-13u의 실패 확률의 조건부, 고려 중에 시간이 결정되면, 실패가 없었습니다. 생기다.

Waibulla의 법칙 - 그의 점수 추정, 거절, 수천명,

(L) \u003d B / AB * (L) B-1. (3.3)

b \u003d 2,3577; A \u003d 138,1853.

간격 추정치는 AV 값 대신 식 (3.3)에서 치환하여 결정됩니다.

표 4 - 현재 콜렉터 L-13U의 고장의 강도의 포인트 추정치

l, 천 km.

그림 2 - 지우기 수신기 L-13U 강도

3.4 실패 분포의 밀도 평가

실패 F (L), 수천 개의 -1의 분포의 밀도는 현재 수신기 L-13U의 작동 시간이 L. L.와 함께 L에서 작게 될 확률 밀도입니다 - Glycedenko :

f (l) \u003d V / A * (L / A) B-1 * (3.4)

f (10) \u003d 2,357 / 138,185 * (10 / 138,185) 2,3577-1 * 0.00048

표 5 - 클리어 수신기 L-13U에 대한 유통 분포

그림 3 - 현재 콜렉터 L-13U의 고장 분포의 밀도 분포 일정

4 컴퓨터 프로그램을 사용하여 작업을 단순화하는 두 번째 변형 시리즈가 계산됩니다.

변형 시리즈 :

54 67 119 14 31 41 68 90 94 112 80 130 146 71 45 148 88 99 113

계산의 결과로 다음 표와 그래프를 얻습니다.

표 6 - 거절 전 평균 발전의 초기 데이터 추정

표 7 - Pearson의 동의를위한 x2-chitrition 계산

x2ruc \u003d 1,6105 x2table \u003d 11,345.

제로 가설이 허용됩니다.

현재 콜렉터 L-13U의 문제가없는 작동 확률의 표 8 - 포인트 평가

l, 천 km.

그림 4 - 현재 콜렉터 L-13U의 문제가없는 작동 확률 차트

표 9 - 현재 콜렉터 L-13U의 고장의 강도의 포인트 추정치

l, 천 km.

그림 5 - 현재 콜렉터 L-13u의 첫 번째 실패의 강도의 그래프

표 10 - 클리어 수신기 L-13U에 대한 유통 분포

그림 5 - 현재 콜렉터 L-12U의 고장의 밀도 분포 일정

표 11 - 첫 번째, 제 2 변형 시리즈의 주요 매개 변수 계산 결과

지시자	첫번째 줄	두 번째 행

5 회복 공정 지표의 평가 (GrafoAnalytic Method)

우리는 첫 번째, 두 번째 복구로의 평균 개발의 추정을 계산합니다.

우리는 첫 번째, 두 번째 회수로 평균 2 차 편차의 추정치를 계산합니다.

우리는 분포 조성물의 기능을 첫 번째, 두 번째, 세 번째 복구로 계산할 것입니다. 계산 된 데이터는 테이블에 있습니다.

수식에 의한 L-13U 전류 수집기의 요소를 교체하기 전에 조작 분포의 기능의 계산 :

여기서 LCP는 중간 크기의 실패입니다.

up - quantile distribut;

K - RMS 편차

표 12 - 대체 전에 개발 분포 분포의 함수의 계산

		linser ± Up? № №	lіsr ± Uour? UK.

우리는 유통 조성물의 그래픽 구성을 생산합니다. 선택된 간격으로 호스트 함수의 값과 실패 스트림 매개 변수를 계산합니다. 계산 된 데이터는 테이블을 입력하고 그래픽 구조 (그림 6 시계)를 만듭니다.

계산은 그래프 - 분석 방법에 의해 만들어지며, 표시기는 결과 일정에서 제거되고 테이블에 기록됩니다.

표 13 - 마스터 기능의 정의

실패 스트림 매개 변수는 수식에 의해 결정됩니다.

대체 값

다른 마일리지 값에 대한 오류 스트림 매개 변수를 계산하면 결과가 테이블에 있습니다.

표 13 - 복구 흐름 매개 변수의 정의

그림 6 - 복구 공정의 특성을 계산하는 GrafoAnalytic 방법,? (L) 및 (L) 클리어 수신기 L-13U

결론

과정에서 일하는 과정에서 훈육 "신뢰성 이론의 펀더멘털"의 이론적 지식 "은"기술 시스템의 성능의 기본 사항 "이 enShrined됩니다. 첫 번째 샘플에서는 TC (점 추정치)의 요소를 교체하기 전에 평균 기술 자원의 평가를 생성했습니다. TC의 중학 기술 자원의 기밀 간격 계산; Waibulla-Glycedenko의 법률 규모의 규모의 평가; 가설의 매개 변수의 평가, 확률 이론의 특성 평가 : 확률 밀도 및 고장 분포 기능 F (L), F (L); 문제없는 작동 확률의 평가; 예비 부품의 필요성을 결정하는 단계; 감마 평가 - 실패 % 백분율; 고장 강도의 평가; 회수 공정의 지표 평가 (GrafoAnalytic method); 선도적 인 복원 기능의 계산; 복구 흐름 파라미터의 계산; 마스터 기능 및 복구 흐름 매개 변수를 계산하는 GrafoAnalytic 방법. 두 번째 변형 시리즈는 개발, 특히 학생들에게 "기술의 특성의 특성의 통계적 평가 모델"에서는 컴퓨터를 위해 고려됩니다.

신뢰성 평가 시스템은 롤링 재고의 기술 상태를 끊임없이 모니터링 할뿐만 아니라 효율성을 관리 할 수 \u200b\u200b있습니다. 철도 시설의 유지 보수 및 수리의 생산, 품질 관리, 생산의 운전 계획 계획.

사용 된 소스 목록

1 Bulgakov N. F., Borokiyev TS. C. 자동차의 품질 예방 관리. 시뮬레이션 및 최적화 : 연구. 이익. Krasnoyarsk : CPI KGTU, 2004. 184 p.

2 27.002-89 기술의 신뢰성. 기본 개념. 용어 및 정의.

3 Kasatkin G. S. Magazine. "철도 운송"№10, 2010.

4 Kasatkin G. S. Magazine "철도 수송"4, 2010.

5 Saders P.I., Zaitseva T.N. 잡지 "철도 수송"2009 년 12 번.

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8 Kasatkin G. 매거진 "철도 운송"12 번, 2008 년.

9 Balabanov V.I. 잡지 "철도 수송"3 번, 2008 년.

10 Anisimov P.s. 매거진 "철도 수송"6, 2006.

11 Levin Ba. 철도 운송 "№ 3, 2006.

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TP. 교수 부활

소개 신뢰성 이론의 가치

현대 기술에서.

기술 개발 기간은 복잡한 기술 시스템 및 복합체의 개발 및 구현을 특징으로합니다.

이 분야에서 사용되는 주요 개념은 복잡한 동적 시스템과 기술 장치 (TU) 또는 시스템에 포함 된 요소의 개념입니다. 복잡성하에는 일반적으로 이해됩니다 세워진 개별 요소의 시스템은 요소의 양뿐만 아니라 상호 작용이 아닌 것으로 간주됩니다. 요소와 해당 속성의 상호 작용은 시간이 지남에 따라 변경됩니다. 요소와 수의 상호 작용의 복잡성은 복잡한 동적 시스템의 개념의 두 가지 측면입니다. 시스템의 복잡성은 요소 자체와 시스템과 환경 간의 연결 양으로 요소의 수만큼별로 결정되지 않습니다.

복잡한 동적 시스템은 환경과의 외부 연결의 내부 채권 및 환경의 내부 채권으로 간주되는 시스템입니다.

우리는 각 요소의 각 요소에서 누락 된 일부 기능과 속성이있는 다양한 기능의 요소가있는 다양한 성격의 요소를 형성하는 것과 같이 복잡한 동적 시스템을 정의하고, 작동 할 수 있고, 정적으로 환경과의 정적으로 통치 될 수 있으며, 이로 인해 복잡한 역동적 인 법에 의한 상호 작용 요소의 지속적인 변화 중에 구조.

복잡한 동적 시스템은 본질적으로 비선형 시스템이며, 현재의 단계에서 항상 가능한 것은 아닙니다.

복잡한 동적 시스템은 특정 이론적 또는 생산 작업을 해결하기 위해 만들어집니다. 작동 중에 시스템의 특성이 악화되므로 정기적 인 유지 보수가 필요합니다. 그 목적은 시스템의 기능을 수행 할 수있는 능력을 유지합니다. 따라서 정보 프로세스는 복잡한 동적 시스템에 기본적입니다. 정보 처리의 사이클은 피드백 메커니즘에 의해 제공된다. 시스템의 동작에 대한 정보를 기반으로 시스템의 후속 관리가 수정 된 결과를 고려하여 해당 조건이 구성됩니다.

기술 시스템을 설계 할 때는 의도 한 착취 과정에서 유지 보수 문제를 제공 할 필요가 있습니다. 복합 설계 및 작성의 다른 문제 중 :

특정 기술적 요구 사항을 준수한다.

의도 한 착취를위한 테스트 및 조건을 고려하여 복합체의 효율성;

그들에 대한 복잡하고 수학적 지원의 유지 보수 기술의 개발;

"맨 기계"와 다른 사람들의 링크에서 일하는 복합체의 적합성을 보장하십시오.

따라서 복합체의 설계 중에는 일반적으로 표시된 모든 관련 문제에 중점을두고 각 개인이 아닌 다양한 관련 문제에 중점을 둡니다.

지정된 기술적 요구 사항을 충족시키는 복합체를 디자인 할 수는 있지만 "맨 기계"링크에서 경제적, 유지 보수 요구 사항 및 복합체의 기능의 요구 사항을 충족시키지 못합니다. 결과적으로 복합체를 만드는 문제는 시스템 접근 위치의 위치에서 해결되어야합니다. 이 접근법의 본질은 간단한 예에서 시연 될 수 있습니다. 우리가 사용 가능한 브랜드 각각에 의해 선택된다고 가정 해보십시오. 그런 다음 우리는 그들을 연구하고 최고의 기화기를 선택하고, 우리가 다른 자동차의 모든 자동차 부품을 수집 할 때까지 최고의 기화기, 대리점, 전송 등을 선택한 요청을 통해 전문가 그룹에 호소합니다. 우리는이 부분에서 차를 조립할 수 없으며 성공하면 잘 작동하지 않습니다. 그 이유는 개별 부품이 서로 접근하지 않는다는 것입니다. 따라서 결론 : 시스템의 부품이 서로에 적합하며 우수한 부품이 서로 적합하지 않은 경우보다 우수하지 않더라도 시스템의 일부가 서로 잘 맞는 경우가 낫습니다. 이것은 시스템 접근법의 본질입니다.

때로는 복합체의 한 부분의 개선이 다른 부분의 기술적 특성의 열화로 이어 지므로 개선은 그 의미를 잃습니다. 고려중인 현상을 분석하는 체계적인 접근법은 다양한 수학적 방법의 복합체, 모델링 방법 및 실시 실험을 사용합니다.

제안 된 코스는 분석 방법에 의한 복잡한 시스템 및 그 요소의 유지 보수의 사적 과제의 결정을 고려하고 통계 모델링 방법에 의해 더 복잡한 작동 목표를 해결하는 특징들이 주목된다. 실제로, 얻어진 방법의 구현은 시스템 접근 위치의 위치에서 복합체의 분석을 유도 할 것이다.

복잡한 시스템 또는 기술 장치 (TU)의 주요 징후는 다음과 같습니다.

표적의 일정 무결성을 소지하고 기존의 입력 세트로부터 최적 출력의 개발을 촉진하는 단계; 최적의 출력은 미리 결정된 최적의 기준에 의해 평가되어야합니다.

상기 시스템에서 복수의 부분에 의해 수행되는 많은 수의 상이한 기능을 수행하는 단계;

기능의 복잡성, 즉. 하나의 변수의 변경은 많은 변수의 변화를 수반하고, 규칙은 비선형이기도합니다.

높은 수준의 자동화;

양적 조치의 섭동을 기술하는 능력.

복합 TU의 작동은 작업 조건에서 관리하는 데 필요한 계획, 지속적인 영향을주는 여러 가지 활동을 포함하는 연속 프로세스입니다. 이러한 활동에는 예정된 유지 보수, 실패 후 성능 복구, 작업 준비 등 위의 작업 정의는 복잡한 시스템의 작동 과정을 구성하는 모든 활동을 모두 포함하지 않습니다. 따라서, 작동하에, 넓은 의미에서 기술적으로 양호한 상태로 그것을 의도하고 유지하는 과정을 이해할 필요가있다.

그 상태는 기술적 특성의 값들의 집합에 의해 결정됩니다. 작동 중에 장치의 기술적 특성이 계속해서 변경됩니다. 운영 조직의 경우 작업 상태, 실패 상태, 유지 보수, 저장소, 복구, 복구, 기타 예를 들어, 기술 문서에서 설정된 한계 내에있는 다른 모든 특성의 값이 필요한 경우 필요한 추진력을 제공하는 경우 엔진이 작동 상태입니다. 기술 특성의 값이 해당 한계에 도달 한 경우 엔진은 유지 보수 측면에서 유지되어야합니다. 이 경우, 그 즉각적인 사용은 의도 된 목적으로 불가능합니다.

착취 이론의 주요 임무는 복잡한 시스템의 주 또는 특수 모델을 사용하여 특별한 모델 및이 모델의 분석 및 합성을위한 수학적 방법을 사용하여 수술 조직에 대한 권장 사항에 대한 과학적 예측입니다. 주요 객관적인 작동을 해결할 때 확률 론적 통계적 접근법은 복잡한 시스템의 상태를 예측하고 관리하고 운영 프로세스를 모델링하는 데 사용됩니다.

작동 조건에서 TU의 신뢰성, TU의 복원 조직, 복잡한 시스템에서의 실패 진단, 필요한 수의 수의 수의 수를 결정하는 것과 같은 작업 이론에 대한 몇 가지 질문, 신뢰성 이론, 회복 이론, 대량 유지 이론, 주식 관리의 이론에서의 이론의 이론에 충분한 발전.

1. 기본 개념 및 정의

신뢰성 이론.

신뢰성 이론은 시스템의 설계, 제조 및 운영에서 신뢰성을 보장하고 보존하는 방법의 과학입니다.

작동 중에 초기 기술적 특성을 유지하는 모든 제품이나 시스템의 능력은 신뢰성에 따라 결정됩니다. 신뢰성의 물리적 의미는 시간 내에 특성을 유지할 수있는 능력입니다.

작동 특성은 또한 사용, 환원성, 유지 보수 매개 변수를 준비하고 있습니다. 신뢰성은 TU의 독립적 인 운영 특성으로 정의되며 다른 성능의 구성 요소로 사용될 수 있습니다.

아래에 신뢰할 수 있음 이는 지정된 기능의 특성으로 이해되는 동작 시점 또는 특정 작동 조건 하에서 필요한 기간 내에 지정된 한도의 작동 지표를 유지하는 동작으로 이해됩니다.

정의에서 다음과 같이, 신뢰성은 이러한 기능을 수행 해야하는 기능 및 작동 조건에서 제품을 시간에 수행하는 기능에 따라 다릅니다.

모든 제품에는 많은 운영 지표가 있으며 신뢰성을 결정할 때 기술 파라미터 또는 TU 속성을 고려해야 할 때 각 경우에 엄격하게 조정되어야합니다.

이와 관련하여 개념이 소개됩니다 공연 이것은 기술 문서의 요구 사항에 의해 설정된 매개 변수로 지정된 기능을 수행 할 수있는 것으로 정의되는 것으로 정의됩니다. 지정된 기능의 적절한 기능 및 변경의 허용 경계의 기술적 인 매개 변수와 속성을 결정하는 데 성능 개념의 도입이 필요합니다.

신뢰성의 정의에서부터 신뢰성이 초기 사양을 유지하는 능력이며, 시간이 지남에 따라 초기 사양을 유지할 수 있습니다. 그러나 무제한 시간 동안 가장 신뢰할 수있는 것은 초기 기술적 특성을 유지할 수 없습니다. 따라서 특정 기간을 정의하지 않고 신뢰성에 대해 이야기하기 위해서는 이러한 특성을 보장해야합니다. 또한, 각각의 실제 신뢰성은 주로 작동 조건에 달려 있습니다. 미리 결정된 신뢰성의 임의의 신뢰성은 그 사용 모드를 포함하여 특정 작동 조건에만 유효합니다.

신뢰성 이론에서는 요소와 시스템의 개념이 도입됩니다. 이들 간의 차이는 순전히 조건부이며, 신뢰성을 결정할 때, 요소는 분할 할 수없고, 시스템은 개별 부품의 세트로 표시되며, 그 각각의 신뢰성은 개별적으로 결정된다.

개념 요소와 시스템은 상대적입니다. 예를 들어, 항공기가 항상 시스템이고 그 엔진 중 하나가 요소 인 것으로 가정하는 것은 불가능합니다. 엔진은 신뢰성을 결정할 때 단일 정수로 고려할 수있는 경우 항목으로 간주 될 수 있습니다. 구성 요소 (연소실, 터빈, 압축기 등)에 개시되어있는 경우 각각의 신뢰성 값이있는 엔진은 시스템입니다.

신뢰성을 정량화하거나 측정하고 기술적 특성을 측정하는 것보다 훨씬 더 복잡합니다. 규칙적으로, 요소의 신뢰성만이 측정되며, 특별하고, 때로는 상당히 복잡하고 장기간의 테스트가 수행되거나 그 행동의 관찰 결과가 사용됩니다.

시스템의 신뢰성은 요소의 신뢰성에 따라 데이터를 기준으로 계산됩니다. 시작 데이터로서, 해당 성능을 위반하는 데 이루어진 이벤트는 정량적 신뢰성 값의 시작으로 사용됩니다.

아래에 거절 이 사건은 이해되며, 그 후에, 그 후에, (부분적으로 또는 완전히) 그 기능을 수행한다. 거절의 개념은 신뢰성 이론의 주요 이론이며, 그의 물리적 실체의 정확한 명확한 설명은 신뢰성 문제에 대한 성공적인 해결책에 가장 중요한 조건입니다.

경우에 따라 시스템은 지정된 기능을 계속 수행하지만 일부 요소에서는 기술적 특성의 중단이 나타납니다. 이 요소의 상태를 오작동이라고합니다.

결점 - 현재의 요소의 상태는 주 및 2 차 매개 변수와 관련하여 설정된 적어도 하나의 요구 사항과 일치하지 않습니다.

TU의 성능을 특징 짓는 다른 개념을 고려하십시오. 경우에 따라 일정 기간 동안 무해하게 일할 수있을뿐만 아니라, 작업의 중단에 대한 실패가 있음에도 불구하고 일반적으로 오랜 시간 동안 지정된 기능을 수행 할 수있는 능력을 유지할 수 있습니다.

기술 문서에서 정의 된 한계 상태에 대한 유지 보수 및 수리를위한 필요한 중단을 통해 유지 보수를 유지하는 속성이 호출됩니다. 내구성 ...에 궁극적 인 상태는 분류, 마모, 전력 강하 또는 성능, 정확도 감소 등일 수 있습니다.

이는 노화의 결과로 작동 중뿐만 아니라 장기간의 저장 공정에서 성능을 잃을 수 있습니다. 재산을 강조하기 위해, 저장 조건에서 TU의 신뢰성을 의미하는 지속성의 개념이 도입되었습니다.

고집 기술 문서에서 설정된 스토리지 및 운송 기간 동안 다음과 같은 운영 지표의 속성이라고합니다.

TU의 운영 특성을 결정하는 데 중요한 것은 서비스 수명, 효율성 및 자원의 개념을 가지고 있습니다.

서비스 수명 기술 문서에 명시된 한계 상태가 출현 할 때까지 캘린더 작동 기간을 호출합니다. 아래에 아라비아 그것은 거절의 외관이되기 전에 지속 시간 (시간 또는주기) 또는 TU (리터, 킬로그램, t-km 등)의 작품으로 이해됩니다. ...에 자원 총 작동 시간을 기술 문서에 지정된 한계 상태라고합니다.

2. 복잡한 시스템의 신뢰성의 정량적 척도

신뢰성을 보장하는 것을 목표로하는 합리적인 조치를 선택하려면 요소 및 시스템의 신뢰성의 양적 지표를 아는 것이 매우 중요합니다. 신뢰성의 정량적 특성의 특이성은 확률 적 통계적 성질이다. 따라서 그들의 정의와 사용의 특징. 실제는 하나의 공장에서 제조되는 것과 같은 자동차와 같은 동일한 유형의 것을 보여 주므로 성능을 유지할 수있는 다른 능력을 보여줍니다. 작동 과정에서 가장 예상치 못한 예상치 못한 순간에서 하나의 거부가 발생합니다. 질문이 있으며 실패의 모습에 어떤 패턴이 있습니까? 있다. 그들의 시설만을 위해서만 관찰되어야하지만 운영중인 많은 사람들이 관찰 결과를 가공하기 위해서는 수학 통계 및 확률 이론의 방법을 적용합니다.

다음 작업을 해결할 때 정량적 신뢰성 추정치의 사용이 필요합니다.

새로 생성 된 시스템 및 제품에 대한 요구 사항의 과학적 인증;

디자인의 질을 향상시킵니다.

신뢰성 수준을 테스트하고 통제하는 과학적 방법을 창출합니다.

경제적 비용을 줄이고 제품 개발을위한 시간을 줄이는 방법의 정당화;

생산의 품질과 안정성 향상;

가장 효율적인 작동 방법의 개발;

작동중인 기술적 조건의 객관적인 평가;

현재 신뢰성 이론의 개발에서 할당되었습니다 두 주요 지시 사항 :

기술의 진행 상황 및 제조 요소 및 시스템 기술 개선;

시스템 설계시 요소의 합리적 사용 - 신뢰성 시스템의 합성.

3. 정량적 신뢰성 지표

요소 및 시스템.

요소 및 시스템의 신뢰성의 정량적 지표는 다음과 같습니다.

신뢰성 계수 아르 자형. 지. ;

특정 시간 동안 문제가없는 작동 확률 피. ( 티. ) ;

첫 번째 거절 전에 평균 작업 T CF. 비표준 시스템의 경우;

실패로 작업합니다 티. CF. 복원 된 시스템의 경우 :

실패 강도 λ( 티. ) ;

평균 복구 시간 τcf. ;

μ( 티. ) ;

신뢰성 기능 아르 자형. 지. ( 티. ).

이러한 양의 정의 :

아르 자형. 지. – 제품을 작동 상태로 잡을 확률.

피. ( 티. ) - 주어진 기간 동안 ( 티. ) 시스템은 거부하지 않습니다.

T CF. - 첫 번째 거절 전 시스템 작동 시간의 수학적 기대.

티. CF. - 일관된 실패 간의 작동 시스템의 수학적 기대.

λ( 티. ) - 시간 단위당 당 실패의 수학적 기대; 간단한 실패 스트림의 경우 :

λ( 티. )= 1/ 티. CF. .

τcf. - 시스템 복구 시간의 수학적 기대.

μ( 티. ) - 단위 시간당 회수 수의 수학적 기대 :

μ( 티. ) \u003d 1 / τcp.

아르 자형. 지. ( 티. ) - 시간 시스템의 신뢰성을 변경하십시오.

4. 신뢰성을 계산하기위한 시스템의 분류.

신뢰성을 계산하기위한 시스템은 여러 기능으로 분류됩니다.

1. 응용 프로그램 중에 기능하는 기능에 따라 :

일회용 시스템; 이것들은 어떤 이유로 든 불가능하거나 비싸지 않은 재사용입니다.

재사용 가능한 시스템; 이들은 이전 어플리케이션주기 동안 할당 된 기능 시스템을 실행할 수있는 시스템 재사용이 가능합니다.

2. 실패의 외관 후에 복원 할 수있는 적응력 :

작동 중에 성능이 손실 된 성능이 작동 중에 복구 가능합니다.

실패시 실패하는 동안 잃어버린 성능이 회복 될 수없는 경우 불안정합니다.

3. 유지 보수 :

제공되지 않음 - 작동 중에 기술 조건이 제어되지 않고 조치가 수행되지 않는 시스템은 신뢰성을 보장하는 것을 목표로하지 않습니다.

서비스 - 신뢰성을 보장하기위한 운영 및 관련 조치 중에 기술 조건이 모니터링되는 시스템을 제공합니다.

4. 구현 된 유지 보수의 유형별 :

정기적 인 서비스가있는 경우 - 신뢰성 조치가 미리 결정된 간격을 통한 계획된 수리 및 예방 작업시에만 구현되는 시스템 T O. ;

무작위 서비스 기간 (랜덤 서비스 기간) - 신뢰성 조치가 실패의 외관이나 상태 효율을위한 제한 시스템의 성취에 대응하는 임의 간격으로 구현되는 시스템;

결합 된 서비스 - 계획된 수리 및 예방 작업이있는 경우 무작위 기간이있는 서비스 요소가 있습니다.

5. 시스템 시스템의 분류.

신뢰성 표시기는 요소의 신뢰성 표시기에만 의존하지만, 요소의 "연결"메소드는 시스템으로 "연결"메소드입니다. 요소의 "연결"방법에 따라 순서도는 구별됩니다. 직렬 (주요 화합물); 비. 병렬 (중복 화합물); 에. 결합 된 (순서도에서, 요소 및 요소의 주요 및 중복 연결); 그림을 참조하십시오. 하나.

무화과. 1. 신뢰성을 계산하기위한 시스템의 구조.

메인 또는 예약 된 시스템 구조의 분류는 시스템의 요소의 물리적 상대 배치에 의존하지 않으며 전체 시스템의 신뢰성에 대한 요소의 실패의 영향에 의존합니다.

시스템의 주요 구조는 하나의 요소의 실패가 전체 시스템의 실패를 일으키는 사실을 특징으로합니다.

시스템의 중복 구조는 시스템을 구성하는 모든 요소 또는 특정 수의 요소의 거절에서 거절이 발생하는 것과 같은 시스템입니다.

예약 구조는 일반적인 예약, 요소 그룹에 의한 예약 및 요소 예약 (그림 2, 또는 B., C. 참조)을 사용할 수 있습니다.

그림 2. 시스템 예약 옵션.

구조물에 따른 시스템의 분류는 일정하지 않지만 계산의 목적에 달려 있습니다. 동일한 시스템은 1 차 및 예약 될 수 있습니다. 예를 들어, 4 차원 항공기의 엔진을 "연결"하는 것은 무엇입니까? 대답은 두 가지입니다.

항공기를 제공하는 기술의 관점에서 시스템을 고려하면 엔진은 "연결"되므로 적어도 하나의 엔진에 결함이있는 경우 항공기는 항공편에서 석방 될 수 없습니다. 따라서 하나의 요소 (엔진)의 실패는 전체 시스템의 실패를 의미합니다.

우리가 비행 중에 동일한 시스템을 고려하면 조종사의 관점에서 중복 될 것입니다. 시스템은 모든 엔진의 실패로 완전히 거부됩니다.

6. 시스템 및 요소의 실패 및 오류 분류.

실패는 다른 성격을 가지며 여러 기능으로 분류됩니다. 주요 제품은 다음과 같습니다.

- 안전에 대한 거부의 영향 : 위험한 안전;

- 주요 메커니즘을 거부할만한 영향 : 덤프를 이끌고; 주요 메커니즘의 성능이 저하된다. 가라 앉는 메커니즘으로 이어지지 않습니다.

- 거절의 제거의 본질 : 긴급; 긴급하지 않습니다. 주요 메커니즘의 작업과 호환됩니다. 주요 메커니즘의 작업과 호환되지 않습니다.

- 거절의 외부 징후 : 명시 적 (명백한); 암시 적 (숨김);

- 거절 제거 기간 : 단기; 긴;

- 거절의 발생의 성격 : 갑자기; 점진적인; 매달린; 독립적 인;

- 거절의 발생 이유 : 구조; 제조업체; 운영; 잘못된; 자연스러운;

- 거절의 시간 : 저장 및 운반시; 시작 기간 동안; 첫 번째 정밀 검사 전에; 표면 수리 후.

나열된 모든 유형의 실패는 물리적 성격이 있으며 기술적 인 것으로 간주됩니다.

그 외에도 자율 요소 (기계, 메커니즘, 장치)로 구성된 시스템에서 기술적 인 실패가 발생할 수 있습니다.

기술 - 이들은 시스템의 주요 메커니즘의 작동을 중지 해야하는 보조 연산의 개별 요소의 구현과 관련된 거부입니다.

기술적 인 실패가 발생합니다 :

상기 시스템의 주 메커니즘의 동작주기를 선행하는 동작을 수행하는 단계;

메인 메커니즘주기 후에 작업을 수행하지만 새주기의 구현과 호환되지는 않습니다.

시스템의 주요 메커니즘을 작업하는주기는 프로세스에서 보조 요소를 테스트하는 사이클보다 작습니다.

임의의 요소에 의해 수행되는 기술적 동작은 시스템의 주요 메커니즘의 동작과 양립 할 수 없다.

시스템의 새로운 상태로의 전환;

시스템 메커니즘의 합의 된 여권 특성에 대한 시스템 시스템의 운영 작업 조건의 마음.

7. 신뢰성을 위해 시스템을 계산할 때 주요 정량적 종속성.

7.1. 요소 및 시스템의 작업에 대한 통계 분석.

시스템의 신뢰성의 질적 및 정량적 특성은 요소 및 시스템의 작동에 대한 통계 데이터를 분석하여 얻어진다.

문제가없는 작동과 복구 시간 간격이있는 랜덤 변수의 분배법의 유형을 결정할 때, 계산은 시퀀스에서 수행됩니다.

숙련 된 데이터의 준비; 이 작업은 시스템 및 요소의 작동에 대한 주요 원인이 분석되어 명확한 잘못된 데이터를 식별합니다. 통계는 변동의 형태로 근본적으로 제시된다. 무작위 변수의 증가 또는 감소로 배치됩니다.

무작위 가변 히스토그램의 구성;

이론적 의존성의 실험적 분포의 근사; 동의 기준 (Kolmogorov, Pearson, Omega-Square 등)을 사용하여 이론의 실험 분포의 근사의 정확성을 확인합니다.

관측에 따르면 다양한 기술 분야에서 실시 된 실패 및 회복의 흐름이 가장 간단합니다. 그것은 평범하고 정지하고, 아머의 부족이 있습니다.

복잡한 시스템의 신뢰성은 종속성을 특징으로하는 지수 법칙의 적용을받습니다.

문제없는 작동 확률 :

문제가없는 작업의 시간 배포 기능 :

문제없는 작동 시간 배포 분포 :

	f (t)

이러한 종속성은 가장 단순한 고장 흐름에 해당하며 상수가 특징 지어집니다.

실패 강도 λ( 티. ) = const. ;

회복의 강도 μ( 티. ) = const. ;

실패로 작업합니다 티. CF. \u003d 1 / λ ( 티. ) = const. ;

복구 시간 성능 τcp \u003d 1 / μ ( 티. ) = const. .

매개 변수 λ( 티. ), 티. CF. ; μ( 티. ) 과 τcf. - 요소 및 시스템의 타이밍 관찰에 의한 변형 시리즈를 처리 한 결과로 얻어졌습니다.

7.2. 요소의 신뢰성 계수 계산.

요소의 신뢰성 계수는 \u200b\u200b수식에 의한 변형 시리즈의 통계 처리에 따라 결정됩니다.

또는 (1)

실패 및 회복 강도의 측면 에서뿐만 아니라 λ( 티. ) 과 μ( 티. ) :

. (2)

산업 운송 시스템에서 기술 및 기술적 실패가 구별되어야합니다. 따라서 기술 및 기술 관계에서 요소의 신뢰성의 특성은 기술 계수입니다. 아르 자형. 티. 나는. 기술 r ci. 요소의 신뢰성. 전체적으로 요소의 신뢰성은 의존성에 의해 결정됩니다.

아르 자형. 지. 나는. = 아르 자형. 티. 나는. · r ci. . (3)

7.3. 시스템의 기술적 신뢰성 계산.

기술적 인 실패 종속성 만있는 경우 주 시스템의 신뢰성이 결정됩니다.

동등한 요소로 :

어디 엔. - 시스템의 순차적으로 연결된 요소의 수;

중복 및 결합 된 시스템 구조의 정량적 지표를 계산할 때, 그것의 신뢰성뿐만 아니라 요소의 신뢰성도 알 필요가있다. 신뢰성이 부족합니다 r i. 그리고 신뢰할 수 없음 q I. 요소는 하나의 확률의 총량을 구성하고 다음과 같습니다.

q I. =(1 - r i. ) . (6)

중복 시스템의 신뢰성이없는 (요소의 병렬 연결 포함) 시스템의 모든 요소가 거부되었을 확률로 정의됩니다. i.e.

(7)

각각 의존성을 결정하기위한 신뢰성 :

(8)

또는 동일한 요소와 함께

, (9)

어디 미디엄. - 백업 요소 수입니다.

힘 ( 미디엄. + 1) 시스템의 신뢰성을 계산할 때 시스템 하나의 요소가 필요하고 백업의 양이 1에서부터 변화 할 수 있다는 사실에 의해 설명됩니다. 미디엄. .

이미 언급했듯이 결합 된 시스템에서의 예약은 단일 요소 및 요소 그룹이 될 수 있습니다. 시스템의 신뢰성 지표는 결합 된 시스템에서 예약 유형에 따라 다릅니다. 시스템을 개발하는 다양한 방법의 변형을 고려하십시오.

일반 예약 (시스템 중복)을 사용한 결합 된 중복 시스템의 신뢰성은 중독에 의해 결정됩니다.

(10)

균등 한 요소 (결과적으로 하위 시스템)가있는 경우 :

(11)

요소 그룹에 의한 예약이 결합 된 시스템의 신뢰성이 순차적으로 결정됩니다. 첫째, 예약 된 서브 시스템의 신뢰성은 연속적으로 연결된 서브 시스템의 시스템의 신뢰성을 결정합니다.

요소 (분리) 중복성이있는 결합 된 시스템의 신뢰성이 순차적으로 결정됩니다. 먼저 블록 요소의 신뢰성을 정의하십시오 (하나, 둘, 두 등으로 예약 된 요소 미디엄. 요소), 순차적으로 연결된 블록 요소의 시스템의 신뢰성.

블록 요소의 신뢰성은 다음과 같습니다.

; (12)

아르 자형. ...에 제이. 요소 예약을 통해 다음과 같습니다.

; (13)

또는 균등 한 요소에서 :

(14)

중히 여기다 예 예약 및 다양한 형태의 개발없이 시스템의 신뢰성을 계산합니다 (중복성).

4 개의 요소로 구성된 시스템이 주어집니다 (그림 1 참조) :

	아르 자형. 1 = 0,95		아르 자형. 2 = 0,82		아르 자형. 3 = 0,91		아르 자형. 4 = 0,79

그림 1. 블록 다이어그램 (메인) 시스템.

주 시스템의 신뢰성 :

0.95 · 0.82 · 0.91 · 0.79 \u003d 0.560.

일반 (시스템) 예약과 결합 된 시스템의 신뢰성은 (그림 2 참조)와 같습니다.

아르 자형. 1 = 0,95

아르 자형. 2 = 0,82

아르 자형. 3 = 0,91

아르 자형. 4 = 0,79

아르 자형. 1 = 0,95

아르 자형. 2 = 0,82

아르 자형. 3 = 0,91

아르 자형. 4 = 0,79

그림 2. 시스템 예약 중 결합 된 시스템의 흐름도.

1- (1- 0,560) 2 = 1 – 0,194 = 0,806.

요소 그룹별로 예약하는 동안 결합 \u200b\u200b된 시스템의 신뢰성은 요소가 그룹화되는 방법에 따라 달라집니다. 이 예에서 요소는 다음과 같이 그룹화됩니다 (그림 3 참조).

아르 자형. 1 = 0,95

아르 자형. 2 = 0,82

아르 자형. 3 = 0,91

아르 자형. 4 = 0,79

아르 자형. 1 = 0,95

아르 자형. 2 = 0,82

아르 자형. 3 = 0,91

아르 자형. 4 = 0,79

그림 3. 요소 그룹 별 예약시 결합 된 시스템의 블록 다이어그램.

첫 번째 하위 그룹의 신뢰성 아르 자형. o1. 1 차 및 2 차 순차적으로 연결된 요소 중 하나는 다음과 같습니다.

0.95 · 0.82 \u003d 0.779;

첫 번째 하위 그룹 블록 요소의 신뢰성 :

= 1- (1- 0,779) 2 = 0,951.

두 번째 하위 그룹의 신뢰성 아르 자형. 영업 이익 3RD 및 4 번째 순차적으로 연결된 요소 중 동일합니다.

0.91 · 0.79 \u003d 0.719.

두 번째 서브 그룹의 블록 요소의 신뢰성 :

= 1 – (1 – 0,719) 2 = 0,921.

시스템 신뢰성 아르 자형. ks. 2 개의 연속적으로 연결된 서브 시스템은 다음과 같습니다.

0.951 · 0.921 \u003d 0.876.

결합 된 시스템의 신뢰성 아르 자형. ...에 제이. 요소 예약을 통해 동일한 시스템 요소 각각으로 구성된 블록 요소의 신뢰성의 제품과 같습니다 (그림 4 참조).

아르 자형. 1 = 0,95

아르 자형. 2 = 0,82

아르 자형. 3 = 0,91

아르 자형. 4 = 0,79

아르 자형. 1 = 0,95

아르 자형. 2 = 0,82

아르 자형. 3 = 0,91

아르 자형. 4 = 0,79

그림 4. 요소 예약과 결합 된 시스템의 흐름도.

블록 요소의 신뢰성은 공식에 의해 결정됩니다.

;

첫 번째 요소의 경우 : r J. 1 = 1 – (1 – 0,95) 2 = 0,997;

두 번째 요소의 경우 : r J. 2 = 1 – (1 – 0,82) 2 = 0,968;

세 번째 요소의 경우 : r J. 3 = 1 – (1 – 0,91) 2 = 0, 992;

네 번째 요소의 경우 : r J. 4 = 1 – (1 – 0,79) 2 = 0,956.

순차적으로 연결된 블록 요소에 대한 시스템의 경우 :

0.997 · 0.968 · 0.992 · 0.956 \u003d 0.915.

계산 예에서는 시스템 요소 간의 연결이 많을수록 신뢰성이 높아집니다.

7.4. 시스템의 기술 준비 상태 계산.

기술 및 기술적 실패가 있는지 시스템의 준비 매개 변수는 공식에 의해 결정됩니다.

.

어디 아르 자형. 지. 나는. - 요소의 기술적 신뢰성;

r ci. - 요소의 기술적 신뢰성;

아르 자형. 지. 나는. - 요소의 일반화 된 신뢰성.

요소를 예약 할 때 기술 및 기술적 신뢰성의 변화는 다양한 방식으로 발생합니다. 기술 - 첨가제 방식에 따라 기술적 인 멀티플라이 티브 스키마에 따르면 최대 기술 신뢰성은 하나와 같을 수 있습니다.

여기서, 항목의 두 가지 예약을 통해 우리는 블록 요소의 신뢰성을 얻습니다.

임의의 수의 백업 요소 M :

여기서 m은 백업 요소의 수입니다.

결합 된 시스템의 준비는 기술적 인 실패 만 있음에 따라 신뢰성의 정의와 유사하게 결정된다. 블록 요소의 준비가 결정되며, 그들의 지표에 따라 전체 시스템의 가용성이 결정됩니다.

7. 시스템의 최적 구조의 형성.

계산 결과에 따르면, 시스템의 구조의 개발은 단일성에 접근하는 반면, 시스템의 형성의 비용은 선형 의존성에 따라 증가한다. 시스템의 운영 성능은 공칭 (예비) 성능에 대한 신뢰성의 산물이므로 신뢰성의 비용을 초래할 때 시스템의 형성을위한 시스템의 비용 증가가 증가합니다. 성과 단위의 비용과 시스템 구조의 추가 개발이 경제적으로 부적절하게 될 것입니다. 따라서 시스템의 신뢰성이없는 해결책은 최적화 작업입니다.

대상 시스템 최적화 함수는 다음과 같습니다.

여기서 - 전체 시스템 비용; - 이들 비용의 조합 시스템의 준비 계수에 기초하여 달성된다.

PRI Mers. 소스 조건 : 기본 유형 시스템이 설정됩니다 (그림 참조).

그림 5. 주 시스템의 구조, 신뢰성 지표

요소 및 요소의 조건부 비용.

시스템의 세 번째 요소의 최적의 다중도 예약을 결정해야합니다 (나머지 항목은 예약되지 않음).

결정:

1. 주요 시스템의 신뢰성을 결정하십시오.

0.80 · 0.70 · 0.65 · 0.90 \u003d 0.328.

2. 주요 시스템의 비용을 결정하십시오 :

C O \u003d\u003d 20 + 30 + 12 + 50 \u003d 112 CU

3. 주요 시스템의 이러한 준비 계수를 달성하는 특정 비용을 결정하십시오.