double arrow

Обработка результатов испытаний и оценка их доброкачественности


Основы статистических испытаний элементов машин на надежность

Испытание элементов машин, узлов и изделий в целом на надежность и долговечность.

РАЗДЕЛ №7

Основные положения

Подавляющее большинство технических расчетов: будь то новая конструкция, новый технологический процесс и т.д., проектируются с определенными ограничениями и допущениями, диктуемыми требованиями простоты, удобства или возможности расчета.

Поэтому в процессе реализации конструкторско-технологических разработок производится изготовление опытных образцов, их пробные испытания и доводка.

И даже в процессе установившегося производства, определенная часть выпускаемой продукции, должна подвергаться испытаниям в целях контроля стабильности качественных характеристик.

По условиям проведения различают следующие виды испытаний:

1. Лабораторные испытания, осуществляемые в специально оборудованных лабораториях.

2. Стендовые заводские испытания, осуществляемые в заводских цехах, контрольно-испытательных станциях и т.д.

3. Полевые, или эксплуатационные испытания, проводимые в условиях повседневной работы машины (нередко в более жестких условиях).




Все виды испытаний преследуют цель собрать информацию, позволяющую произвести оценку степени соответствия служебных характеристик элемента, узла или изделия в целом расчетным показателям, а также оценить изменение этих показателей во времени.

Объектами испытаний могут служить:

1. Образцы материалов, при испытании различных материалов на физико-механические и химические характеристики.

2. Сопряжения или кинематические пары (трущиеся элементы) машин. К ним относятся подшипники, зубчатые колеса, направляющие и т.д.

3. Узлы изделий, коробки скоростей, редукторы, гидрогенераторы, муфты и т.д.

4. Машины в целом.

5. Системы машин.

Выбор того или иного объекта для испытаний зависит от уровня, на котором осуществляется отработка или контроль качественных показателей изделия.

Эти же причины определяют выбор показателей, по которым выполняется испытание и собирается информация.

Как уже указывалось, в результате проведения различного вида испытаний и подконтрольной эксплуатации накапливается определенный объем информации по фиксируемым параметрам и показателям (отказам, временам безотказной работы, детерминированным показателям: пределу прочности, усталости и т.д.).

Но в силу ряда случайных причин, получаемые результаты наблюдений при повторении опыта не будут совпадать — будет иметь место разброс значений, и иногда весьма значительный. Это явление обязывает оценивать точность и достоверность получаемых результатов с целью избежать ошибок, искажающих изучаемое явление или процесс. Подобная оценка осуществляется путем статистико-вероятностной обработки результатов наблюдений.



Рассмотрим ряд задач решаемых при обработке результатов наблюдений.

Прежде всего отметим, что не всегда удается собрать большой объем информации. Чаще всего значение искомого параметра вычисляется на базе ограниченного числа опытов и поэтому в результате будет содержаться случайная ошибка. Такое приближенное случайное значение называется оценкой параметра.

К оценкам предъявляют следующие требования, позволяющие считать ее «доброкачественной» — наиболее точно отражающей изучаемой явление.

1. Необходимо, чтобы при увеличении числа наблюдений «n» оценка параметра «a» стремилась к некоторому теоретическому параметру «a» (сходилась по вероятности). Оценка, обладающая таким свойством, называется состоятельной.

2. Желательно, чтобы пользуясь величиной вместо a, мы не делали систематической ошибки в ту или другую сторону, — чтобы выполнялось условие М[]= a. Оценка, удовлетворяющая такому условию, называется несмещенной.

3. Необходимо, чтобы выбранная несмещенная оценка обладала по сравнению с другими наименьшей дисперсией D[]= min.



Оценка, обладающая таким свойством, называется эффективной. На практике не всегда удается удовлетворить всем этим требованиям. Бывает так, что эффективная оценка и существует, но формулы для ее вычисления будут слишком сложны и удобнее будут пользоваться другой с несколько большей дисперсией. Иногда применяются незначительно смещенные оценки и тоже с целью упрощения расчетов.







Сейчас читают про: