Автореферат (1090181), страница 4

Просмтор этого файла доступен только зарегистрированным пользователям. Но у нас супер быстрая регистрация: достаточно только электронной почты!

Текст из файла (страница 4)

6.220РаспределениегенеральнойсовокупностиНет 0 ±Δµ}0µϵ{µN ( y,  0 ,  0 )Даn( y ,  ,  )  N ( y ,  0 ,  0 )Выборкаn( y ,  ,  )Нетσϵ{σ 0±Δσ}0Даn( y ,  ,  )  N ( y ,  0 ,  0 )0Рис. 5 – Стратегия выборочного контроля.P(q)11-0AQLLQqРис. 6 – Кривая оперативной характеристики выборочного контроля,где AQL - приемлемый уровень качества,LQ - предельное качество.Как видно AQL и LQ - численные показатели результатов выборочного контроля.В реальных условиях возникает зона неопределенности в интервале [AQL,LQ], когда невозможно сделать конкретные заключения о приемке партии элементов, которая уходит в изолятор для последующих испытаний с новыми установками.23Итак, если общее число дефектных элементов d в выборке не превышаетназначенного значения С, то партию принимают. Параметр С называют приемочным числом.В особых случаях применяется повторная выборка.Поскольку использование корабельных изделий осуществляется в течениедлительного времени, то под влиянием различных факторов, особенно внешнихдестабилизирующих, происходит изменение его выходных характеристик, определяющих качество.Изменение технических характеристик надежности модулей во времени является закономерным проявлением процесса старения.В этом плане входящие в изделия автономные электронные модули должныиметь запас надежности для повышения сопротивляемости экстремальным внешним воздействиям, т.е.

когда изделие попадает в условия, не предусмотренныеТУ.Огромные средства затрачиваются в мире на ремонт и поддержание изношенных изделий. По прогнозам во второй половине XXI века до 80% трудовыхресурсов будет заняты в сфере эксплуатации и ремонта. Обратимся к иллюстрации этого положения - рис. 7. Вводим параметр к – запас надежности.При к < 1 не обеспечивается необходимая надежность изделия (модуля) иимеется вероятность возникновения отказов.При к = 1 изделие удовлетворяет всем требованиям надежности.При к > 1 имеется запас надежности даже в экстремальных условиях.Как видно, запас надежности позволяет и изношенному изделию сохранятьработоспособность при экстремальных внешних воздействиях.Модуль должен иметь запас по устойчивому функционированию по отношению квнешним воздействующим факторам для компенсации возможных уходов (деградации) внутренних параметров за пределы допустимых значений.

Нарушения вработе устройства из-за таких уходов приводят к сбоям информации, а далее и котказу в виде замыкания или обрыва электрических цепей и полупроводников.24АУсловия использованияЭкстремальныеусловияОТКАЗЫЗапаснадежностиТуКонструктивныедефектыНовыймодульНормальныеусловияэксплуатацииБезотказностьИзношенныймодуль01Уровень надежностиКРис. 7 – Уровень надежности модуля.Исследованиями в этой плоскости занимается область знаний, которая в литературе определяется как параметрическая надежность.Аналитическим методам оценки параметрической надежности для изделийспецназначения посвящены работы Константиновского В. М., Огнева И. В., Скачкова С.

А., Половко А.М., Базовского И.А., Болотина В.В. и др.Далее в подразделе приводится аналитическое обоснование оригинальногометода оценивания параметрической надежности, основанная на численномвзвешивании между собой двух областей – требований по работоспособности модулей из технических условий и фактической области устойчивой работы (ОУР).Временная ось исключена.Методика использования нового метода подробно изложена в последующемразделе.Далее в специальном подразделе проводится анализ и обоснование выборастатистического метода управления качеством производства.Из семи известных статистических методов управления качеством производства, как-то: контрольные метки; диаграммы Парето; гистограммы; контрольныекарты стандартами при производстве электронных модулей специального назначения рекомендуется применять контрольные карты.25Контрольная карта как инструмент оперативного статистического одномерного контроля и управления впервые предложена У.

Шухартом. Проведенныйанализ источников по проблеме статистического контроля технологических процессов показывает, что вопросы одномерного контроля изучены достаточно глубоко и уже где-то используются в производстве. Исследования по многомерномупри коррелированных показателях статистическому контролю на сегодняшнийдень носят разрозненный характер. Обычно в отечественной практике многомерный контроль подменяется независимым контролем нескольких показателей, чтоможет привести к серьезным ошибкам. Поэтому этому уделено внимание в диссертации.Хотеллинг предложил понятный и точный метод построения КК коррелируемых параметров в производстве, опираясь на известное выражение плотностираспределения нескольких показателей, имеющих совместное нормальное распределение.Качество производства модулей характеризуется подчас несколькими показателями, которые могут быть коррелированны.

Остановимся на двух (x и y).Представим поэтапно работу с КК Хотеллинга в интерпретации автора.Этап 01. Проводим обучающую выборку, т.е. набираем статистику в условиях правильного технологического процесса связки параметров (х, y)i . В плоскости(x,y) набор этих точек представляет собой эллипс.Этап 02. Определяем коэффициент корреляции:n 1   х, у x yi 1n (xi 1ii n  X Yni 1, X ) 2  ( yi  Y ) 2i 1где Y , X - средние значения коррелированных показателей xi и yi .Этап 03.

Переходим к контролю текущего производственного процесса.Устанавливаем количество выборок контроля процесса за смену m = t1 ÷ tm, числоизмерений в каждой выборке n (допустим 5).В итоге составляем таблицу 3.26Таблица 3Результаты измеренийt1tnt2t3tm1x11y11x21y21x31y312x12y12x22y22x32y323x13y13x23y23x334x14y14x24y245x15y15x25X 1iY1iσσ 21Средниезначенияσ11xm1ym1… …xm2ym2y33… …xm3ym3x34y34… …xm4ym4y25x35y35… …xm5ym5X 2iY2iX 3iY3iX miYmiσσσσσσ122213231m2mгде x25 – вторая выборка, пятое измерение.Этап 04. Обрабатываем таблицу 3 по первой выборке t1 (для примера): X1 1 5 ( x1i ) ,5 i 1  112 51  ( x1i  X 1 )n  1 i 12 21  1Y1 1 5 ( y1i )5 i 1- средние значения по каждой выборке;дисперсии по первой выборке;51  ( y1i  Y1 )n  1 i 1  1 21   11  11   21 - обратная ковариационная матрица;1 1  2   2   11   21  21 X1 Z 1    - матрица средних по первой выборке t1;Y 1 x   0   0  - матрица значений x и y по документации. y0 2Этап 05.

По каждой выборке ti вычисляем статистику Хотеллинга Tti :Tti2  n(Z i  0 )T  S 1 (Z i  0 ),где индекс Т означает транспонированиестобецстрока, индекс 2 ввел Хотел-27линг, выражение (Z i   0 ) вычисляется по правилу:a  c   ac     .b d  bd бракТребуется регулировка процессавниманиенормаРис. 8 – Пример контрольной карты Хотеллинга.При нормальном ходе процесса Tti2  Tкр2 , которое определяется экспертами –технологами либо по методу Т. Риана. Последний описан и в литературе, и в диссертации.Опыт использования КК Хотеллинга пока недостаточен, чтобы четко определить численные требования к индексу воспроизводимости, поэтому в нашей практике за удовлетворительную оценку предлагается известное соотношение из статистической радиолокации через коэффициенты 0,7 и 1,3 (см.

рис. 8).Метод Хотеллинга “положен” на программу ЭВМ, что существенно упрощает его использование в производстве.В системе контроля качества производства необходимо учитывать погрешности измерений. При этом принципиальным вопросом является определение предельного значения суммарной погрешности на основании известных значенийчастных погрешностей измерений элементов технологического процесса.При наличии случайных составляющих погрешности отдельных элементовэто понятие предельного значения может иметь только статистический смысл, т.е.можно говорить о вероятности, что данное предельное значение не будет превзойдено.В широкой практике применяют два способа суммирования частных погрешностей:28- арифметическое сложение абсолютных предельных значений частных погрешностей;- сложение квадратов предельных частных значений погрешностей под корнемквадратным (квадратичное суммирование).Предлагается третий способ суммирования частных погрешностей.При оценке максимальной суммарной ошибки измерений по набору наблюдаемых показателей технологического процесса систематическими ошибками Ɵiпренебрегаем, т.к.

они погашены при поверке и калибровке средств измерений.Из опыта радиотехнических измерений получаем, что суммарная относительная среднеквадратичная погрешность равна корню квадратному из суммыдисперсий для независимых частных погрешностей источников при любых законах распределения вероятностей последних:   mmi 1i 113 i2   ( ki i ) 2   pq p q ,где m – число независимых частных погрешностей при измерении,p и q – коррелируемые параметры,δi – половина допуска измеряемого i – ого физического параметра xi в полерассеяния по соответствующему закону распределения вероятностей,ki – коэффициент относительного закона рассеяния отклонений значения xi величины по полю ее допуска, равный отношению среднеквадратичного отклоненияданного распределения σi к среднеквадратичному отклонению нормального распределения σn при одинаковых предельных отклонениях δi = δn, т.е.

ki = σi / σn .Значение среднего квадратичного очевидно:  i  D[ xi ]  M [ xi2 ]  M [ xi ]2Вероятностное предельное значение суммарной погрешности вычисляем как:        ,где  - коэффициент, определяемый в общем случае заданной доверительнойвероятностью и нормальным законом распределения суммарной погрешности:P0,99730,990,9532,571,9629Третий раздел посвящен практическим аспектам применения методов припооперационном контроле качества производства электронных модулей. Теоретические обоснования этим операциям приведены в предыдущем разделе.Представлен план построения входного контроля покупных комплектующихизделий: контроль документов, сопровождающих поставленную партию; элементов; сплошной контроль микросхем по току утечки JКО; выборочный контроль нафункционирование элементов, по которым имеются замечания по результатамнастройки и испытаний.Современные документы по последней позиции предлагают выборку определять по формуле: n  2 t 2p,2где t p – коэффициент, зависящий от доверительной вероятности Р, определяется по табл.

Характеристики

Список файлов диссертации