CC BY
21
заданные (фактические) значения Х^) . По восстановленным зависимостям уверенно производится разбиение разреза на пласты и определяются ли-тологические свойства. Обученная таким образом сеть готова к оперативной интерпретации геофизических данных.
Разработанный алгоритм поточечного моделирования позволяет решать задачи интерпретации разных уровней. При наличии данных о коэффициентах, характеризующих общие свойства пород, поточечная интерпретация результатов ГИС может проводиться для произвольных месторождений.
ЛИТЕРАТУРА
1. Устройство для регистрации информации, Лялин Е.А., Нистюк А.И., Касаткина Т.С., Лялин В.Е., Голиченкова Л.В., патент на изобретение RUS 1030818 08.02.1982
2. Комплекс программ для оперативной предварительной обработки каротажных сигналов, Лялин В.Е., Гурьянов А.В., Нистюк А.И., Вестник ИжГТУ им. М.Т. Калашникова. 2002. № 3. С. 15.
3. Математическое моделирование процесса интерпретации данных ГИС, Лялин В.Е., Сенилов М.А., Вестник Московской академии рынка труда и информационных технологий. 2004. № 11. С. 108.
4. Исследование возможности проведения различий между моделями пласта на основе прогнозной дисперсии параметров коллектора, Лялин В.Е., Денисов С.В., Исмагилов Р.Н., Вестник Московской академии рынка труда и информационных технологий. 2004. № 3. С. 4.
5. Лялин В.Е. Программно-аппаратные средства, математические модели и интеллектуальные информационные технологии для обработки и интерпретации геофизических исследований скважин. - Екатеринбург: Изд-во УрО РАН, 2012. - 324 с.
6. Паклин Н.Б., Сенилов М.А., Тененёв В.А. Возможности примене-ния интеллектуальных систем в задачах интерпретации каротажных диа-грамм.// Материалы международной юбилейной НТК. - Ижевск: Изд. Иж-ГТУ, 2002, - с. 147-152.
7. Лялин В.Е., Лепихов Ю.Н. Объективное выделение структурных элементов графических изображений // Радиолокация. Навигация. Связь: Материалы 11 Междунар. НТК - Воронеж: Изд-во ВГУ, 2005. - С.199-206.
УДК: 681.321
Маркелов В.В., Власов А.И., Зотьева Д.Е., Сергеева Н.А,
Московский государственный технический университет им. Н.Э. Баумана, Москва, Россия
АВТОМАТИЗАЦИЯ ПОСЛЕДОВАТЕЛЬНОГО КОНТРОЛЯ КАЧЕСТВА В СРЕДЕ MATHLAB
В статье проанализированы возможности автоматизации методов входного статистического контроля при управлении качеством изделий электронной техники в среде Ма1ЬаЬ. Данная работа посвящена исследованию методов статистического контроля по альтернативному признаку. Исследованы методы последовательного контроля качества. Представлены инструменты в средеМа1ЬаЬ для обработки результатов статистического контроля. Ключевые слова:
последовательный контроль, управление качеством, электронная аппаратура, Ма^аЬ
Введение
Контроль качества изделий электронной техники является неотъемлемой процедурой жизненного цикла изделий электронной техники [1]. В работе [2] были рассмотрены особенности применения пакета Mathlab для анализа качества изделий электронной техники, даны рекомендации по формированию исходных данных анализа и их обработке. В работе [3] даны рекомендации по применению пакета МАТИЬАВ для автоматизации многоступенчатого контроля качества.
В общем случае различают следующие виды статистического контроля партии продукции по альтернативному признаку [4-9]:
- одноступенчатый контроль - статистический контроль, характеризующийся тем, что решение относительно приемки партии продукции принимают по результатам контроля только одной выборки [2];
- двухступенчатый контроль - статистический контроль, характеризующийся тем, что решение относительно приемки партии продукции принимают по результатам контроля не более двух выборок, причем необходимость отбора второй выборки зависит от результатов контроля первой выборки [3];
- многоступенчатый контроль - статистический контроль, характеризующийся тем, что решение относительно приемки партии продукции принимают по результатам контроля нескольких выборок, максимальное число которых установлено заранее, причем необходимость отбора последующей выборки зависит от результатов контроля предыдущих выборок [4];
- последовательный контроль - статистический контроль, характеризующийся тем, что решение относительно приемки партии продукции принимают по результатам контроля нескольких выборок, максимальное число которых не установлено заранее, причем необходимость выборки зависит от результатов контроля предыдущих выборок.
Вопросы автоматизации анализа в среде Mathlab методов последовательного контроля рассмотрены в данной статье.
1. Методика автоматизации последовательного контроля в среде Mathlab
Последовательный выборочный контроль обладает наибольшим преимуществом, так как решения о принятии партии, ее отклонении или продолжении выборки основываются полностью на результатах процесса выборки. Последовательный процесс принятия решений может быть представлен в виде блок-схемы (рисунок 1). При контроле единиц продукции первой выборки можно сразу принять решение: как только будет выявлено (^ - A) годных единиц продукции - партия принимается. Если будет выявлено Я дефектных единиц продукции - партия бракуется. Если число дефектных единиц продукции в первой выборке будет больше А но меньше Я то переходят к контролю второй выборки [5-8].
/ Предъявленная / партия продукции, N1; / Нормативы / приёмки, А, Р;
A<Zi<R
_¥_
Отбор и контроль следующей выборки, N(i+1 )
Рисунок 1 - Схема плана последовательного контроля
Как и при построении других планов выборочного контроля, в данном случае необходимо задавать определенные значения для 1, Ы, А, Ей др.
[1, 2] Листинг программы, реализующей выборочный контроль в Mathlab представлен на рисунке 2.
Рисунок 2 - Листинг подпрограммы в пакете Ма11аЬ для построения плана последовательного контроля
Таким образом, данный процесс может быть представлен графически посредством графиков решений линейных уравнений для принятия и отклонения решения с зоной продолжения проверки между этими двумя прямыми (рисунок 3). В процессе проверки каждого изделия принимается одно из этих
трех решений. Теоретически проверка может продолжаться неопределенно долго, так что на практике процесс выборки обычно обрывают путем назначения максимальной величины 1, при достижении которой партия либо принимается, либо отклоняется.
Рисунок 3 - Графическое изображение примера плана последовательного контроля
Партия принимается, если результаты оказываются ниже линии принятия, и бракуется, если результаты оказываются выше линии отклонения. Если результат оказывается между линиями, то контроль продолжается. На графике отмечается точка, отражающая результат проверки. Если изделие оказывается качественным, линия продвигается на один интервал вправо, поскольку количество проверенных изделий увеличивается, а количество брака остается тем же. Если обнаружен брак, то линия продвигается на один интервал вправо и на один интервал вверх, поскольку количество проверенных изделий и количество брака увеличивается.
Оперативная характеристика для плана последовательного контроля, полученная при помощи набора команд (рисунок 4), представлена на рисунке 5.
Для осуществления работы с вероятностными величинами в Matlab используется Statistics Toolbox. Основными функциями этой группы команд являются: расчет значений дифференциального и интегрального закона распределений, обратных функций распределения, генерация псевдослучайных чисел по заданному закону распределения, расчет математического ожидания и дисперсии для заданного закона с известными параметрами, расчет точечных и интервальных оценок параметров законов распределения по выборочным данным, расчет отрицательного логарифма функции максимального правдоподобия.
Средний объём выборки позволяет оценить эффективность данного вида контроля. В пакете Matlab можно рассчитать средний объём выборки
при помощи расширения Statistics Toolbox, выполнив представленные на рисунке 6 команды.
Рисунок 6 - Листинг команд в пакете Ма11аЬ для оценки среднего объема выборки
Результат выводится представлен на рисунке
виде графика, который
>> clear; >> р=0.5; » п=10; » k=0:l:n; >> P=toinocdf(k,n,p); » [k' P']
О
1.0000 2.0000 3.0000 4.0000 5.0000 6.0000 7.0000 8.0000 9.0000 10.0000
О.0010 0.0107 0.0547 О.1719 0.3770 О.6230 0.8281 0.9453 0.9893 0.9990 1.0000
>> plot (k, Р, ' сГ )
Рисунок 4 - Листинг команд в пакете Matlab для построения оперативной характеристики
Рисунок 5 - Оперативная характеристика плана последовательного контроля
200
180 «
160 -
140 -
120 -
f(x) 100 -
80 -
60 -
40 -
Л
2 X
Рисунок 7 - Средний объем выборки для плана последовательного контроля
По полученным результатам можно сделать вывод, что план последовательного контроля позволяет получить решение о принятии партии или её отклонении при наименьшем объёме выборки по сравнению с рассмотренными выше планами контроля качества. Поскольку решение об определении качества партии или продолжении проверки принимается на каждом шаге, эффективность этого плана контроля также довольно высока.
4 Оценка уровней контроля
Обычно при начале поставок применяется нормальный уровень контроля, если только из предшествующего опыта работы с данным поставщиком не вытекает целесообразность придерживаться какой-либо иной тактики. Перечислим условия, при которых рекомендуется применение усиленного контроля [5-8]:
- в прошлом при выполнении заказов на тот же самый или подобный вид продукции данный поставщик не всегда обеспечивал заданный приемлемый уровень качества;
- поставщик прежде никогда не занимался производством данного или подобного рода продукции;
- сведения о производственных возможностях поставщика, полученные еще до начала выполнения заказа, указывают на необходимость применения усиленного контроля, так как имеются основания опасаться выработки поставщиком продукции ниже стандартного качества;
- предшествующий опыт работы с солидными поставщиками говорит о необходимости применения усиленного контроля в связи с тем, что на начальных стадиях производства данного вида продукции могут возникнуть затруднения.
Применение ослабленного контроля при начале поставок можно рекомендовать только в том случае, если поставщик недавно закончил или в настоящее время выполняет заказ на данный или
сходный с данным видом продукции на условиях сокращенного контроля. При этом применение ослабленного контроля на том основании, что незадолго перед этим были выполнены поставки на тех же условиях, следует рекомендовать только в том случае, если это даст значительную экономию затрат рабочего времени на проведение контроля при незначительном снижении степени гарантии качества для потребителя.
у 0.05 0.1 0.15 0.2 0.25 0.30 0.35
Рисунок 4 - Сравнение кривых, характеризующих планы нормального, усиленного и ослабленного контроля, при приемочном уровне дефектности =
4,0
В сущности, ослабленный контроль представляет собой разновидность ревизионной проверки, так как он обеспечивает потребителю лишь очень небольшие гарантии от возможности принятия партии ниже приемлемого уровня качества.
5. Анализ результатов последовательного контроля
Данный метод контроля обеспечивает решение задачи о соответствии характеристик эталонным при наименьшем количестве наблюдений из всех рассмотренных в цикле статей методов [9, 10].
Наиболее целесообразно применять последовательный контроль в условиях, когда объём выборок невелик, трудоёмкость и стоимость отбора в выборку достаточно мала.
В общем случае для осуществления данного метода контроля требуется меньшее количество испытания, чем при одно- двух- и многоступенчатом контроле. Однако этот фактор проявляется только в случаях, когда оценка качества приборов может производиться при получении большого количества дефектных приборов. Таким образом, для приборов высокой надёжности такой метод является нецелесообразным [10-14].
Заключение
Последовательный выборочный контроль - это контроль, при котором в соответствии с определенными правилами после контроля каждой последующей выборки принимают основанное на накопленных данных всех проконтролированных выборок из партии решение о приемке, отклонении партии или контроле следующей выборки. Полное число выборок, которые должны быть проконтролированы, не устанавливают, но максимальное число часто выбирают на основании предыдущего опыта. Данный метод при наиболее высокой эффективности из всех рассмотренных, однако, не подходит для контроля приборов высокой надёжности.
Практическая ценность предложенных инструментов состоит в том, что они позволяют сделать правильный выбор необходимых методов в зависимости от решаемых задач на предприятии и необходимого набора функций требуемой системы.
Разработанный подход к автоматизации анализа результатов входного контроля может быть использован на малых и средних предприятиях в качестве инструмента для визуализации результатов входного контроля и в качестве инструмента для принятия управленческих решений на основе обрабатываемых показателей качества ЭА [15-18].
ЛИТЕРАТУРА
1. В. В. Маркелов, А. С. Кабаева Управление качеством электронных средств : учеб. пособие. -М.: Изд-во МГТУ им. И. Э. Баумана, 2014. - 272 с. : ил. (Библиотека «КЭВС» : в 25 кн. Кн. 2).
2. В.В.Маркелов, А.И.Власов, Д.Е.Зотьева Автоматизация методов входного статистического контроля при управлении качеством изделий электронной техники в среде MATHLAB // Надежность и качество сложных систем. - 2014. - №3. - С.38-44.
3. В.В.Маркелов, А.И.Власов, Д.Е.Зотьева Автоматизация многоступенчатого контроля качества в среде MATHLAB // Надежность и качество сложных систем. - 2015. - №1. - С.58-63.
4. Власов А.И., Карпунин А.А., Ганев Ю.М. Системный подход к проектированию при каскадной и итеративной модели жизненного цикла //Труды международного симпозиума Надежность и качество. 2015. Т. 1. - C.96-100.
5. Б.Л. Хэнсен. Контроль качества. Теория и применение. Пер. с англ. - М.: Прогресс, 1968.
6. Л. Иоулер и др. Статистические методы контроля качества продукции. Пер. с англ. - М.: Издательство стандартов, 1989. - 96 с.
7 Управление качеством электронных средств: Учебник для вузов. О.П. Глудкин и д.р. - М.: Высшая школа, 199 - 414 с.
8. О.П. Глудкин. Всеобщее управление качеством: Учебник для вузов. - М.: Радио и связь, 1999.
9. Маркелов В.В., Власов А.И., Камышная Э.Н. Системный анализ процесса управления качеством изделий электронной техники // Надежность и качество сложных систем. - 2014. - №1. - С.35-43
10. В.В.Маркелов, А.И.Власов, Д.Е.Зотьева Управление и контроль качества изделий электронной техники. Семь основных инструментов системного анализа при управлении качеством изделий электронной техники // Датчики и системы. - 2014. - №8. - С.55-67.
11. Власов А.И., Иванов А.М. Визуальные модели управления качеством на предприятиях электроники// Наука и образование: электронное научно-техническое издание. 2011. № 11. С. 34-3
12. Дудко В.Г., Верейнов К.Д., Власов А.И., Тимошкин А.Г. Современные методы и средства обеспечения качества в условиях комплексной автоматизации // Вопросы Радиоэлектроники, Сер. АСУПР, 1996, №2, С.54-72.
13. Власов А.И. Системный анализ технологических процессов производства сложных технических систем с использованием визуальных моделей// Международный научно-исследовательский журнал - 2013. - №10. Часть 2. - С.17-26.
14. Власов А.И., Журавлева Л.В., Тимофеев Г.Г. Методы генерационного визуального синтеза технических решений в области микро- наносистем // Научное обозрение. 2013. №1. - С.107-111.
15. А.И.Власов, А.Е.Михненко Информационно-управляющие системы для производителей электроники/производство электроники: технологии, оборудование материалы. - 2006. - №3.
16. Власов А.И., Лыткин С.Л., Яковлев В.Л. Краткое практическое руководство разработчика по языку PL/SQL // Библиотека журнала "Информационные технологии", Том 2. 2000. 64 с.
17. Тимошкин А.Г., Власов А.И. О СТРАТЕГИИ И ТАКТИКЕ МАРКЕТИНГОВОЙ ПОЛИТИКИ МНОГОПРОФИЛЬНОЙ КОМПЬЮТЕРНОЙ ФИРМЫ // Приборы и системы. Управление, контроль, диагностика. 1996. № 9. С. 59-61.
18. Власов А.И., Ганев Ю.М., Карпунин А.А. СИСТЕМНЫЙ АНАЛИЗ "БЕРЕЖЛИВОГО ПРОИЗВОДСТВА" ИНСТРУМЕНТАМИ ВИЗУАЛЬНОГО МОДЕЛИРОВАНИЯ // Информационные технологии в проектировании и производстве. 2015. №4. С.19-25.
УДК 681.321
Моисеев1 С.А., Кочегаров1 И.И., Бростилов1 С.А., Трусов1 В.А., Китаев2 М.Ю.
1ФГБОУ ВО «Пензенский государственный университет», Пенза, Россия
2Военный институт Сил воздушной обороны Республики Казахстан им. Т.Я. Бегельдинова, Актобе, Казахстан
ОБЗОР ПРОГРАММЫ SOLIDWORKS ДЛЯ РАСЧЕТА ВИБРОПРОЧНОСТИ ПЛАТ
Данная статья посвящена обзору программного продукта SolidWorks Simulation, позволяющего кроме всего прочего производить анализ вибропрочности платы. Для сбора и анализа информации использовались технологии автоматизированного и ручного извлечения данных из современных информационно-справочных систем и библиотечных ресурсов. Данное исследование может послужить руководством, позволяющим провести анализ вибропрочности платы при заданных условиях эксплуатации (диапазон частот рабочих частот), распределенной массы на плату, геометрии платы и способов крепления платы. В статье показаны основные шаги процесса моделирования платы для анализа вибропрочности
Статья подготовлена в рамках реализации проекта «Разработка методов и средств создания высоконадежных компонентов и систем бортовой радиоэлектронной аппаратуры ракетно-космической и транспортной техники нового поколения» (Соглашение № 1519-10037 от 20 мая 2015 г.) при финансовой поддержке Российского научного фонда.
Ключевые слова.
SolidWorks, Simulation, вибропрочность, резонанс, плата.
Все виды радиоэлектронной аппаратуры подвергаются воздействию внешних механических нагрузок, которые передаются к каждой детали, входящей в конструкцию[1]. Механические воздействия имеют место как при работе РЭА, так и при транспортировке. При проектировании радиоэлектронной аппаратуры необходимо обеспечить вибрационную прочность. Вибрационная прочность - прочность при заданной вибрации и после ее прекращения [1]. Для предотвращения разрушения РЭА, необходимо и достаточно, чтобы частота собственных колебаний платы не совпала с частотой колебаний внешних воздействий.
Частотный диапазон механических нагрузок, усилия и ускорения при динамических ударных нагрузках, линейные нагрузки, которые будут действовать на аппаратуру в процессе эксплуатации, конструктор знает из технического задания на проектирование, либо из условий эксплуатации носителя, на котором будет установлена РЭА [1].
Конструктор при помощи САПР, в частности SolidWorks Simulation еще на стадии проектирования может предотвратить возникновения резонанса внешних частот с внутренними частотам платы, изменяя геометрию платы, материал платы или способ закрепления.
Для разнообразных анализов связанных с вибрацией широко распространены такие программы как ANSYS Workbench, Simens PLM NX, SolidWorks и многие другие. SolidWorks обладает рядом преимуществ: сравнительно низкая стоимость лицензии, широкая распространенность и самое главное на мой взгляд - простота освоения. Поэтому в данной статье рассмотрим использование SolidWorks с дополнением Simulation для анализа вибропрочности платы.
Анализ вибропрочности платы в SolidWorks Simulation состоит из нескольких этапов: создание геометрии платы, создание конечно-элементной модели, задание граничных условий, моделеривание, анализ результатов
