Материал: 4174

Внимание! Если размещение файла нарушает Ваши авторские права, то обязательно сообщите нам

16

Рис. 3. Полигон относительных частот интервального вариационного ряда

На основании построенных графиков необходимо сделать анализ зависимости частоты отказов от времени, а также закона распределения, по которому можно делать прогноз о средней наработке на отказ, частоты отказов и вероятности безотказной работы крепежных болтов и при изменении какихлибо параметров и условий работы.

1.4.3.2. Вывод Анализируя полученные результаты расчетов и построенные на их основе

графики, можно сделать следующие выводы:

вероятность безотказной работы, а также все количественные характеристики надежности крепежных болтов можно вычислить с помощью распределения Вейбулла;

для прогноза вероятности безотказной работы при изменении какихлибо параметров необходимо провести расчеты с помощью закона распределения Вейбулла и построить эмпирическую функцию распределения прогнозируемой частоты отказов;

по аппроксимированной кривой на полигоне относительных частот дискретного вариационного ряда видно, что расслоение проведено верно, т.к. значения математического ожидания и среднеквадратического отклонения вписываются в кривую и разброс значений не велик.

17

1.4.3.3. Контрольные вопросы

1.Назовите семь простых методов контроля качества.

2.Как производится расслоение данных?

3.Дайте пояснения к гистограмме эмпирической функции распределения

ипроведите параллели с диаграммой Парето.

Практическое занятие № 2

2.1.Тема № 2. Определение характеристик надежности изделий по методу однократной выборки

2.2.Цель работы

Освоить на практике один из методов определения количественных характеристик надежности.

2.3. Теоретическая часть

Контроль качества изделий предполагает проверку гипотезы о том, что качество изделий не ниже установленного уровня. При этом конечным результатом контроля является принятие одного из двух решений: принять партию изделий, считая качество изделий удовлетворительным, или забраковать контролируемую партию изделий как некачественную. При этом возможны два вида ошибок: ошибка первого рода – когда хорошая партия бракуется, поставщик в этом случае рискует, и вероятность его риска обозначим буквой α; ошибка второго рода – когда плохая партия принимается, рискует в этом случае заказчик, и вероятность его риска обозначим буквой β.

Одним из методов контроля качества является метод однократной выборки, достоинство которого заключается в том, что он легко планируется и осуществляется.

Метод однократной выборки заключается в том, что из контролируемой партии объема N изделий берется одна случайная выборка, объема n экземпляров. Определяются числа D0 и D1 – минимальное и максимальное количество

18

некачественных изделий во всей партии. При этом D0 D1 .

Если число дефектных изделий D < D0, в партии объемом N, то партия считается высоконадежной. Если число дефектных изделий D > D1 в партии объемом N, то партия считается дефектной. Если число дефектных изделий D0 < D < D1 в партии объемом N, то партия считается неплохой и ее можно принять. Исходя из следующих данных:

N – количество изделий в контролируемой партии; n – количество изделий в выборке;

d – количество бракованных изделий в выборке;

D0 – минимально допустимое число дефектных изделий в контролируемой партии;

D1 – максимально допустимое число дефектных изделий в контролируемой партии;

α – риск поставщика: β – риск заказчика,

определяются для оценки надежности контролируемой партии изделий нормативные значения: А0 – приемочное число; А1 – браковочное число. Нормативные значения А0 и А1 могут быть определены из следующих соотношений:

 

 

d

 

n d

 

 

 

A0

CD

CN D

 

 

 

' 1

 

0

 

0

 

;

(16)

 

 

 

 

d 0

 

CNn

 

 

 

 

 

d

n

d

 

 

 

A1 1 CD

СN D

 

 

 

'

 

1

 

1

 

;

(17)

 

 

 

 

d 0

CNn

 

 

где α’ – риск поставщика, близкий к заданному α; β’ – риск поставщика, близкий к заданному β.

В общем случае α' ≠ α и β' ≠ β из-за дискретности значений, получаемых по формулам (16) и (17), в которых определяется вероятность появления дискретной случайной величины, распределенной по гипергеометрическому закону. Поэтому должны выполняться следующие условия:

';

1

' 1 ;

(18)

'.

19

Практическое использование формул (16) и (17) ограничено значениями выборки и N ≤ 100. При N >100 вычисление сочетаний в формулах (16) и (17) весьма затруднительно. Для приближенного вычисления n! в случае очень больших чисел n можно воспользоваться формулой Стирлинга

 

 

 

 

 

n

n

 

 

 

 

 

 

 

 

n!

 

2

n .

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

e

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

При 100 < N ≤ 500,

q0

 

D0

 

0,1 и q1

 

D1

0,1

вместо формул (16) и (17)

 

N

 

N

 

 

 

 

 

 

 

 

удобнее воспользоваться несколько упрощенными формулами:

 

A0

 

 

n

d

 

 

 

n

D0

d

 

' 1

CDd

 

 

 

1

 

 

;

(19)

 

 

 

 

 

 

 

 

0

 

N

 

N

 

 

d 0

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

A1

1

n

d

 

 

n

D1 d

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

'

CDd

 

1

 

 

 

.

 

(20)

 

 

 

 

 

 

 

 

 

N

 

 

N

 

 

 

d

0

 

 

 

 

 

 

 

 

 

1

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

Когда объем партии изделий N > 500 и n ≤ 0.1 ∙ N, целесообразно использовать биномиальный закон распределения, в соответствии с которым

 

A0

 

 

n d ;

' 1

Cnd q0d

1 q0

 

d 0

 

 

 

A1

1

 

n d .

'

Cnd q1d

1 q1

d

0

 

 

 

Если выполняются условия

n ≤ 0.1∙N; q0 ≤ 0.1; q1 ≤ 0.1;

то пользуясь распределением Пуассона, получим

 

 

ad

 

a

 

 

 

'

 

0

 

e

 

0

;

 

1 d!

 

 

 

 

 

 

 

 

d A

 

 

 

 

 

0

 

 

 

 

 

 

 

 

 

' 1

 

 

a1d

 

e

a1

;

A d!

 

 

 

 

 

 

d

 

 

 

 

 

 

1

 

 

 

 

 

 

 

где a0=q0∙n; a1=q1∙n.

(21)

(22)

(23)

(24)

(25)

20

2.4. Расчетная часть

2.4.1. Задание Партия изготовленных изделий, качество которых необходимо прокон-

тролировать, состоит из N изделий. Производитель и заказчик договорились, что если в изготовленной партии изделий содержится не более q0 дефектных изделий, то партия считается качественной. Если в изготовленной партии изделий содержится более q1 дефектных изделий, то партия считается бракованной. Если в изготовленной партии изделий содержится более q0 и менее q1 дефектных изделий, то партию можно считать удовлетворительного качества. Поставщик согласен на риск α, а заказчик согласен на риск β. Определить приемочное (А0) и браковочное (А1) числа дефектных изделий в выборке объемом n изделий.

Индивидуальное задание студент выполняет в соответствии со своим вариантом. По варианту он выбирает исходные данные к заданию из соответствующих таблиц. Для этой работы дан пример выполнения. Рекомендуется строить решения своих заданий в соответствии с примером, но допускаются и оригинальные решения, согласованные с преподавателем

2.4.2. Исходные данные

Таблица 7

Значения исходных данных

 

 

 

 

 

 

вари-

N

п

q0

q1

α

β

анта

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

1

60

15

0,15

0,25

0,1

0,1

2

80

15

0,10

0,20

0,08

0,12

3

300

50

0,05

0,10

0,1

0,1

4

200

10

0,08

0,10

0,15

0,1

5

600

40

0,10

0,20

0,12

0,12

6

150

15

0,08

0,10

0,08

0,08

7

70

20

0,10

0,10

0,1

0,1

8

400

40

0,10

0,20

0,08

0,08

9

1500

80

0,08

0,10

0,12

0,12

10

200

8

0,05

0,10

0,05

0,05

 

 

 

 

 

 

вари-

N

п

q0

q1

α

β

анта

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

11

50

20

0,12

0,24

0,12

0,12

12

180

20

0,15

0,20

0,08

0,1

13

250

20

0,08

0,10

0,1

0,1

14

300

70

0,05

0,09

0,12

0,15

15

120

15

0,10

0,20

0,08

0,12

16

200

15

0,18

0,25

0,15

0,1

17

600

50

0,10

0,20

0,12

0,12

18

150

15

0,08

0,10

0,05

0,05

19

70

10

0,10

0,10

0,12

0,12

20

400

30

0,10

0,20

0,08

0,1