CC BY
19
Kozlovsky Vladimir Nikolaevich, doctor of technical sciences, professor, head of the department, Kozlovskiy-76@mail.ru, Russia, Samara, Samara State Technical University,
Klentak Anna Sergeevna, candidate of technical sciences, docent, anna_klentak@mail.ru, Russia, Samara, Samara National Research University,
Vasin Sergey Alexandrovich, doctor of technical sciences, professor, vasin_sa53@mail.ru, Russia, Tula, Tula State University
УДК 629.4.018
DOI: 10.24412/2071-6168-2022-3-491-497
МЕТОДИКА ОЦЕНИВАНИЯ ПОКАЗАТЕЛЕЙ КАЧЕСТВА ОБЪЕКТА ПРИ ПРОВЕДЕНИИ ОГРАНИЧЕННОГО ОБЪЕМА ИСПЫТАНИЙ
Я.Н. Гусеница
В работе представлена методика оценивания показателей качества объекта, которая учитывает опыт испытания и эксплуатации его аналога. Данная методика основана на замкнутой схеме оценивания качества объекта, а также использовании измерительного, регистрационного и статистического методов. Полученные результаты могут быть применены при проверке соответствия показателей качества объекта предъявляемым требованиям при ограниченном объеме испытаний.
Ключевые слова: оценка соответствия; объем испытаний; стохастическое подобие; опытно-теоретический метод; непараметрическая идентификация; качество.
Одним из важнейших индикаторов производственного развития государства является разработка, изготовление, внедрение и использование в различных сферах деятельности новой продукции с новым качеством.
Качество представляет собой совокупность существенных свойств продукции, обусловливающих ее пригодность для использования по назначению.
Значительное место в обеспечение качества продукции отводится испытаниям, под которыми понимается собой экспериментальное определение количественных и (или) качественных характеристик свойств объекта испытаний как результата воздействия на него, при его функционировании, при моделировании объекта и (или) воздействий.
Эффективность испытаний как целенаправленного процесса определяется с помощью показателей результативности, оперативности и ресурсоемкости. Показатели результативности характеризуют получаемый в результате испытаний целевой эффект. Поэтому в роли показателей результативности выступают показатели достоверности и полноты результатов испытаний. Показатели оперативности отражают расход времени, потребного для получения целевого эффекта. Среди них наиболее важным показателем является продолжительность проведения испытаний. Наконец, показатели ресурсоемкости характеризуют расходы ресурсов, потребных для получения целевого эффекта. Одним из показателей ресурсоемкости является объем испытаний, который зависит от количества объектов испытаний и продолжительности проведения испытаний. Другим показателем ресурсоемкости является стоимость проведения испытаний, которая зависит от объема испытаний [1].
Процесс испытаний протекает в рамках системы испытаний, включающую методы и средства испытаний, а также исполнителей, взаимодействующих с объектом испытаний.
Материальную основу системы испытаний составляет экспериментально-испытательная база, представляющая собой испытательное оборудование, средства вычислительной техники, средства измерений, а также вспомогательные технические устройства, вещества и материалы, которые объединены в единую систему для решения следующих задач:
имитации реальных воздействий и условий эксплуатации объекта испытаний;
измерении параметров объекта испытаний и внешней среды;
сбора, хранения, обработки, отображения и передачи результатов экспериментальных данных об объекте испытаний.
Особенность современного этапа развития экспериментально-испытательной базы состоит в том, что основные ее технико-экономические показатели в рамках используемых схемных, программных и технологических решений достигли своих предельных значений [2].
Данная тенденция обусловлена наличием следующих причин.
Во-первых, в большинстве случаев при синтезе экспериментально-испытательной базы имеет место субъективный фактор, т.е. выбор варианта построения основывается главным образом на опыте и интуиции специалистов, проводящих испытания [3].
Во-вторых, при синтезе экспериментально-испытательной базы необходимо учитывать неопределенность информации о разрабатываемых системах, которые выступают в роли объекта испытаний. Требования к экспериментально-испытательной базе должны тем выше, чем сложнее разрабатываемые системы [4]. Уникальные системы, разрабатываемые в рамках инновационных проектов, аккумулируют в себе самые передовые технологии и развитое программное обеспечение. Также имеет место использование в уникальных системах иностранной элементной базы при отсутствии на нее полной документации, соответствующей установленным отечественным государственным стандартам. Поэтому увеличение сложности разрабатываемых уникальных систем и неопределенности о них информации затрудняет синтез экспериментально-испытательной базы.
Кроме того, испытания сложных систем требуют для их проведения значительных затрат временных и финансовых ресурсов [5]. Например, стоимость проведения испытаний ракетно-космической техники составляют от 50 до 80 % общих затрат на ее разработку [6]. Поэтому в настоящее время наблюдается тенденция к сокращению продолжительности испытаний.
Особенно остро данный вопрос стоит при испытаниях уникальных объектов, поскольку большая продолжительность испытаний может привести к безвозвратному снижению требуемых значений, как отдельных характеристик в частности, так и эффективности применения объектов в целом. С другой стороны, малая продолжительность испытаний не позволит обеспечить требуемые достоверность и полноту результатов испытаний.
Анализ многочисленных работ в данной области показывает, что научные проблемы, которые возникают при испытаниях, настолько многообразны, что вопрос создания общей теории испытаний практически остается открытым [7-15].
Новым толчком в развитии теории испытаний является проблема сокращения объема испытаний, что особенно важно для уникальных объектов.
По данной проблеме написано значительное количество работ, предложены оригинальные методы и методики. Анализ этих методов и методик позволяет объединить их в два основных подхода.
Одним из таких подходов является применение, так называемого опытно-теоретического метода испытаний, который предполагает проведение расчетов на математических моделях объекта в сочетании с натурными экспериментами [16-24]. При этом результаты натурных экспериментов используются в качестве исходных данных для моделирования, а также для проверки правильности функционирования объекта. Основным достоинством этого метода является то, что он позволяет обеспечить высокую полноту результатов испытаний. Однако, поскольку достоверность результатов испытаний зависит от адекватности используемых математических моделей, то для применения метода необходима достоверная идентификация параметров этих моделей. Данное обстоятельство не позволяет использовать опытно-теоретический метод для испытаний уникальных объектов, т.к. становится невозможным провести достоверную идентификацию параметров математических моделей по выборке натурных экспериментов малого размера, либо по единичным экспериментам.
Другим возможным подходом к решению проблемы является использование методов и методик, основанных на теории подобия и моделирования [25-32]. Эти методы и методики позволяют определить аналог (физическую модель) исследуемого объекта для проведения над ним испытаний и переносом их результатов с учетом критериев подобия на оригинал. Главное достоинство данных методов и методик заключается в высокой достоверности результатов испытаний. Однако в виду того, что любой аналог (физическая модель) по определению является неадекватной оригиналу, то результаты его испытаний не обладают высокой полнотой результатов.
Выходом из сложившейся ситуации является использование методики, которая позволяет компенсировать недостатки и аккумулировать достоинства указанных выше подходов.
Методика основана на замкнутой схеме оценивания качества объектов, имеет структуру, представленную на рис. 1, и состоит из следующих этапов. 1. Формирование исходных данных, включающее: вектор требуемых значений показателей качества у(г) объекта; проектную документацию на объект;
проектную документацию на потенциальные аналоги объекта.
Формирование исходных данных:
- вектор требуемых значений показателей качества у(г) объекта
- проектная документация на объект
- проектная документация на потенциальные аналоги объекта
Формирование структурно-параметрической модели 2 тезауруса объекта и его потенциальных аналогов на основе существующих методов автоматической обработки текстов проектной документации
Определение множества критериев стохастического э) подобия объекта и его потенциальных аналогов
Выбор аналога объекта
, 5 : л, ^
Зз = 1,5 : л, ^ тах
4
Экспериментальное определение значений параметров 5 (х(0}Л и показателей качества (ХО)^ аналога объекта
Идентификация модели объекта Н[К£](0
Получение вектора v*(r) = {у (г)} к=— фактических значений (7) показателей качества объекта, имеющихся у аналога
Оценивание показателей качества объекта
у(г) > Цг) или У к = 1К: Ук (г) > у^ (г)
Рис. 1. Структура методики оценивания показателей качества объекта
Элементами вектора у(г) являются требуемые значения показателей качества объекта (Утр(О)к, которые задаются директивно.
2. Формирование структурно-параметрической модели тезауруса объекта и его потенциальных аналогов [33, 34]. Выполнение данного этапа используются существующие методы автоматической обработки текстов проектной документации уникальной системы и ее потенциальных аналогов [35].
3. Определение критерия стохастического подобия объекта и его потенциальных аналогов. Для реализации указанного этапа применяется метод оценивания стохастического подобия на основе энтропийного анализа [36]. В результате применения этого метода получается множество критериев стохастического подобия уникальной системы и ее потенциальных аналогов.
4. Выбор аналога уникальной системы на основе следующего решающего правила:
= 1,5 : л ^ тах,
где п - критерий стохастического подобия объекта и его з-го потенциального аналога; 5 - общее количество потенциальных аналогов объекта.
493
5. Экспериментальное определение значений параметров {х)} — и показателей качества {у (^)}к=— аналога объекта, где Ь - количество параметров, а К - количество показателей
качества объекта. Для этого используются измерительного, регистрационного и статистического методов в процесс испытаний и эксплуатации аналога объекта.
6. Идентификация модели объекта.
Для выполнения данного этапа необходимо определить связи между параметрами и показателями качества аналога объекта. Каждая связь представляет собой частную модель Ик(), которая описывается с помощью уравнения непараметрической идентификации:
да
Кух (о=| Кхх а-т)ии шт, (1)
о
где т - момент подачи входного х(0 сигнала относительно начала отсчета; КуХ(0 - взаимно-корреляционная функция параметра х/(0 и показателя качества ук(0; Кхх(0 - автокорреляционная функция параметра х/(/); Нк() - неизвестная весовая функция, позволяющая при произвольной х/(0 определять ук(0.
Очевидно, что модель аналога объекта представляет собой матрицу Ы[кь](0, элементами которой являются весовые функции ккО (см. табл. 1). Данная матрица является исчерпывающем описанием многомерного аналога объекта (см. рис. 2), поскольку позволяет при произвольном значении /-го параметра х/(0 определять к-й показатель качества ук(0. При этом используется интегральное уравнение Дюамеля:
да
у а ) = | х(Г -т) Н( т) йт. (2)
о
Таблица 1
Модель аналога объекта
Параметры Факторы
хКО х2(0 х,(0 хь(0
Тактико-технические характеристики объекта испытаний МО М 0 Й12(0 МО Й1Ь(0
у2(0 МО МО Й2/(0 МО
у,(0 МО МО мо МО
ук(0 ЙК1(0 М(0 МО М(0
Учитывая то, что значение к-го показателя качества ук(0 зависит от нескольких параметров, то выражение (2) можно приставить следующим образом:
х ^ -т) (т) й т ук (0=—-Ь-- (3)
^(0 Нп(0 у1(0
О-^ —--- —---О
МО
х2(0 у2(0
44 чыо
■ ■ ■ ^ ^ ■ ■ ■
_ \ Ук( О
И[кь](0
Рис. 2. Структура модели аналога объекта
Для определения элементов матрицы Ы[кь](0 предлагается использовать метод решения уравнения непараметрической идентификации динамической системы, представленный в работе [37].
7. Получение вектора v (r) = {y(t)}k=— фактических значений показателей качества объекта, имеющихся у аналога. Для этого используются модель аналога объекта Н[щ(0.
8. Оценивание показателей качества объекта по критерию пригодности:
v*(r) > v(r) или Vk = \K: yk(t) > Утр^(t) . (4)
Если условие (4) выполняется, то показатели качества объекта, имеющиеся у аналога, соответствуют предъявляемым требованиям.
Таким образом, представленная методика оценивания показателей качества объекта учитывает опыт испытания и эксплуатации его аналога. Данная методика основана на замкнутой схеме оценивания качества объекта, а также использовании измерительного, регистрационного и статистического методов. Полученные результаты могут быть применены при проверке соответствия показателей качества объекта предъявляемым требованиям при ограниченном объеме испытаний.
Список литературы
1. Гусеница Я.Н. Оценивание эффективности испытаний объекта // Известия Тульского государственного университета. Технические науки. 2021. Вып. 12. С. 328-331.
2. Буренок В.М., Найденов В.Г. Требуется модернизация полигонов // Воздушно-космическая оборона. № 4. 2009.
3. Баклашов Н.И., Белюнов А.Н., Солодихин Г.М., Солодовников В.А., Виксна А.Ж. Натурный эксперимент. Информационное обеспечение экспериментальных исследований; под ред. Н.И. Баклашова. М.: Радио и связь, 1982. 304 с.
4. Козлов Н.Н., Красный Н.Н., Решетников А.В. Особенности современной методологии испытаний систем вооружения воздушно-космической обороны // Военная мысль. 2015. № 6. С. 42-50.
5. Найденов В.Г., Крупский К.А., Бочкарев А.В. Методический подход к оценке потребного количества натурных экспериментов при проведении испытаний сложных образцов вооружения, военной и специальной техники // Вооружение и экономика. 2015. № 1 (30). С. 411.
6. Лисейкин В.А., Моисеев Н.Ф., Сайдов Г.Г., Фролов О.П. Основы теории испытаний. Экспериментальная отработка ракетно-космической техники; под ред В.К. Чванова. М.: Машиностроение - Полет, 2015. 265 с.
7. Аксенов О.Ю. и др. Системы ракетно-космической обороны. В 4 томах. Т. IV: Основы испытаний сложных технических систем и объектов / под ред. О.Ю. Аксенова. М.: Издательский дом «Аргументы недели», 2020. 480 с.
8. Александровская Л.Н. и др. Теоретические основы испытаний и экспериментальная отработка сложных технических систем. М.: Логос, 2003. 736 с.
9. Буренок В.М., Найденов В.Г., Поляков В.И. Математические методы и модели в теории информационно-измерительных систем. М.: Машиностроение, 2011. 336 с.
10. Васильев В.В. и др. Методологические основы испытаний сложных технических систем. М.: ВА РВСН им. Петра Великого, 2013. 286 с.
11. Голяков А.Д., Миронов В.И., Смирнов В.В. Испытание систем ракетно-космической техники. СПб.: МО РФ, 1992. 398 с.
12. Голяков А.Д. Оценка качества технических систем по результатам испытаний. Л.: МО СССР, 1987. 98 с.
13. Городецкий В.И. и др. Элементы теории испытаний и контроля технических систем / под ред. Р.М. Юсупова. Л.: Энергия, 1978. 192 с.
14. Лисейкин В.А. и др. Основы теории испытаний. Экспериментальная отработка ракетно-космической техники / под ред. В.К. Чванова. М.: Машиностроение-Полет / Виарт Плюс, 2015.260 с.
15. Филюстин А.Е. и др. Испытания ракетно-артиллерийского вооружения. Ч. 1. М.: МО РФ, 1998. 296 с.
16. Александровская Л.Н., Кириллин А.В., КерберяО.Б., Иосифов П.А. Один подход к сокращению объема натурных испытаний при отработке сложных технических систем // Труды ФГУП «НПЦАП». Системы и приборы управления. 2018. № 3. С. 59-63.
17. Арсеньев В.Н., Дубинин Д.П. Обоснование метода оценивания характеристик сложных систем при ограниченном числе натурных испытаний // Оборонный комплекс - научно-техническому прогрессу России. 2020. № 2(146). С. 30-36.
18. Козлов Н.Н., Красный В.П., Решетников А.В. Особенности современной методологии испытаний систем вооружения воздушно-космической обороны // Военная мысль. 2015. № 6. С. 42-50.
19. Кофман В.М. Методология и опыт экспериментально-расчетного определения показателей газодинамической эффективности узлов газотурбинных двигателей и их узлов по результатам испытаний. Уфа: УГАТУ, 2014. 182 с.
20. Леонов А.И. и др. Испытания РЛС. Оценка характеристик; под ред. А.И. Леонова. М.: Радио и связь, 1990. 207 с.
21. Миронов В.И. Эффективность, надежность и испытания систем управления. М.: МО СССР, 1981. 200 с.
22. Найденов В.Г., Щукин А.Н. Методика планирования и проведения натурных экспериментов экстремального типа для реализации эффективной стратегии испытаний сложных информационно-управляющих систем // Вооружение и экономика. 2012. № 5(21). С. 31-41.
23. Смагин В.А. Физико-вероятностные модели прогнозирования надежности изделий на основе форсированных испытаний // Надежность и контроль качества. 1998. № 4. С. 15-23.
24. Шаракшанэ А.С., Железнов И.Г. Испытания сложных систем. М.: Высшая школа, 1974. 184 с.
25. Веников В.А., Веников Г.В. Теория подобия и моделирования: применительно к задачам электроэнергетики: учебник. Изд. 4-е. М.: ЛИБРОКОМ, 2014. 439 с.
26. Галеев А.Г. и др. Методология экспериментальной отработки ЖРД и ДУ, основы проведения испытаний и устройства испытательных стендов. Киров: МЦНИП, 2015. 436 с.
27. Гурова О.С., Парамонова О.Н., Лысова Е.П. Обработка результатов экспериментальных исследований пылеподавления пеной на конвейерных линиях предприятий строительной индустрии // Научное обозрение. 2016. № 6. С. 25-27.
28. Дыгало В.Г., Ревин А.А. Виртуально-физическая технология лабораторных испытаний систем активной безопасности автотранспортных средств. Волгоград: ВолгГТУ, 2006. 316 с.
29. Кирпичев М.В. Методы теории подобия в виртуализации квалификационных испытаний // Известия АН СССР. 1945. № 4-5. С. 333-338.
30. Любарчук Ф.Н. Методическое обеспечение научно-методических положений сокращенных испытаний образцов ракетно-артиллерийского вооружения // Известия Российской академии ракетных и артиллерийских наук. 2016. № 1(91). С. 80-86.
31. Севрецев Н.А. Статистическая теория подобия в задачах безопасности и надежности динамических систем. М.: Радиотехника, 2016. 399 с.
32. Севрецев Н.А., Шолкин В.Г., Ярыгин Г.А. Статистическиая теория подобия: надежность технических систем. М.: Наука, 1986. 208 с.
33. Гусеница Я.Н., Малахов А.В., Панина А.А. О формализации адекватности информации // Известия Тульского государственного университета. Технические науки. 2018. № 12. С.435-444.
34. Гусеница Я.Н., Шерстобитов С.А. Научно-методический подход к формализации адекватности информации // Ученые записки Комсомольского-на-Амуре государственного технического университета. 2019. Т. 1. № 3(39). С. 48-57.
35. Панина А.А., Гусеница Я.Н. Системы автоматической обработки текста // Сборник статей конференции «Информатика и вычислительная техника». Анапа: Федеральное государственное автономное учреждение «Военный инновационный технополис «ЭРА», 2019. С. 1623.
36. Гусеница Я.Н. Метод оценивания стохастического подобия систем на основе энтропийного анализа // Вопросы оборонной техники. Серия 16: Технические средства противодействия терроризму. 2017. № 9-10 (111-112). С. 13-17.
37. Gusenitsa Ya.N. Solution of the Nonparametric Identification Equation in a Dynamic System Based on the Hyperdelta Approximation // Journal of Machinery Manufacture and Reliability. 2022. Vol. 51. No. 1. Pp. 80-85.
Гусеница Ярослав Николаевич, канд. техн. наук, начальник научно-исследовательского отдела (экспертизы инновационных проектов и научно-исследовательской деятельности), yaromir226@gmail.com, Россия, Анапа, Военный инновационный технополис «ЭРА»
PROCEDURE FOR ASSESSING THE QUALITY INDICATORS OF AN OBJECT WHEN CONDUCTING A LIMITED SCOPE OF TESTS
Ya.N. Gusenitsa
The paper presents a methodology for assessing the quality indicators of an object, which takes into account the experience of testing and operating its analogue. This technique is based on a closed circuit for assessing the quality of an object, as well as the use of measuring, registration and statistical methods. The results obtained can be applied to check the compliance of the quality indicators of the object with the requirements with a limited scope of tests.
Key words: conformity assessment, scope of tests, stochastic similarity, experimental and theoretical method, nonparametric identification, quality.
Gusenitsa Yaroslav Nikolaevich, candidate of technical sciences, head of research department, yaromir226@,gmail.com, Russia, Anapa, Military Innovative Technopolis «ERA»
УДК 006.91
DOI: 10.24412/2071-6168-2022-3-497-500
НАУЧНО-МЕТОДИЧЕСКИЙ ПОДХОД К СРАВНИТЕЛЬНОМУ АНАЛИЗУ УРОВНЯ
РАЗВИТИЯ ЭТАЛОННОЙ БАЗЫ
А.В. Дмитриев, Л.И. Шитова
В публикации представлен научно-методический аппарат, позволяющий проводить сравнительный анализ уровня развития эталонов отечественного и зарубежного производства на основании их метрологических характеристик.
Ключевые слова: эталон, метрологические характеристики, сравнительный анализ, развитие, технический уровень, показатель эффективности.
Современный этап развития Вооруженных Сил (далее - ВС) Российской Федерации (далее - РФ) характеризуется значительным удорожанием и усложнением нового вооружения, военной и специальной техники (далее - ВВСТ), а также многократным увеличением у него количества параметров, которые необходимо контролировать при разработке, испытании и эксплуатации [1]. Процесс развития системы вооружения ВС РФ находится в тесной взаимосвязи с развитием вооруженных сил эвентуальных противников. Новое вооружение, появляющееся в армиях иностранных государств, обладающее более высокими боевыми возможностями, снижает относительную боевую эффективность существующих отечественных образцов ВВСТ [2].
В связи с этим возникает необходимость проведения сравнительного анализа отечественных и зарубежных эталонов, применяемых для обеспечения единства и требуемой точности измерений в целях выявления различий в направлениях развития и техническом уровне совершенства образцов аналогичного метрологического назначения. Конечной целью такого анализа будет являться формирование исходных данных, необходимых для обеспечения поддержки в принятии обоснованных решений, направленных на планирование развития ВВСТ, в общем и средств метрологического обеспечения в частности [4].
Сравнительный анализ существующих и перспективных отечественных и зарубежных эталонов нацелен на решение следующих задач:
определение основных направлений развития эталонов, выработка тактико-технических требований к перспективным образцам;
принятие решения о необходимости разработки новых эталонов, обладающих улучшенными метрологическими характеристиками или достаточности проведения модернизации существующих образцов;
определение рациональных сроков начала и предельного допустимых сроков прекращения серийного производства эталонов;
определение рациональных сроков эксплуатации эталонов [5].
