Технические науки/3. Отраслевое машиностроение

УДК 621:519.8

Магистр техники и технологий Поезжалова С.Н.

Уфимский государственный авиационный технический университет, Россия

Закономерности влияния директивных технологических процессов на качество и технический уровень

новой техники

Для выбора наиболее эффективного варианта изготовления изделий [1] вне зависимости от того, по каким элементам затрат различаются сопоставляемые варианты, в инновационных проектах требуется определять возможные риски от внедрения новых технологий.

В относительном выражении риск [2] может быть определен как величина возможных потерь, отнесенная к некоторой базе, в качестве которой выступает либо имущественное состояние предприятия, либо общие затраты ресурсов на данный вид деятельности, либо ожидаемый доход (прибыль) от производства.

В статистической теории принятия решений [3], функция риска (1) оценки δ(x) для параметра θ, вычисленная при некоторых наблюдаемых значениях x, определяется как математическое ожидание функции потерь L.

(1)

где δ(x) – оценка,

θ – параметр оценки.

Технический риск – это комплексный показатель надежности элементов техносферы [2]. Технический риск (2) выражает вероятность отказа (аварии или катастрофы, брака) с определенной тяжестью ущерба при эксплуатации машин, механизмов, реализации технологических процессов:

(2)

где Rт – технический риск;

DТ – число аварий в единицу времени t на идентичных технических системах и объектах;

Т – число идентичных технических систем и объектов, подверженных общему фактору риска f.

В ходе исследования были собраны статистические данные по рискам, связанные с браком по изготовлению деталей камер сгорания «Стойка», где имеются источники технического риска (ошибки персонала, опытное производство новой техники), продемонстрированные в общей методике оценке технического риска производственной деятельности [3] и подходящие для рассматриваемого случая применительно к авиадвигателестроительному производству при разработке газотурбинных двигателей.

Для статистической оценки названных рисков [2] принято определять закономерности распределения анализируемых величин. На этой основе по статистическим данным можно построить графики закономерностей распределений по Гауссу, Пуассону и биноминальному закону [1].

Построен график плотности распределения статистических данных по нормальному закону (Гаусса), а ниже фрагмент кода, реализуемый в системе MATLAB [1] для построения данного распределения.

x = 9:1.5:100; – интервал значений статистических данных по браку,

a = mean(x); – оценка параметра математического ожидания,

b = std(x); – стандартное отклонение элементов массива (среднеквадратическое отклонение),

y = normpdf (x, a, b); – значение плотности распределения вероятностей нормального закона (Гаусса),

plot(x,y,'*k-') – график плотности распределения по нормальному закону.

В трёхмерном виде графики комплексной зависимости трудоёмкости, затрат и рисков, построенный по 2-м различным функциям (эллиптический параболоид и классический параболоид), продемонстрированы на рис. 1.

Рис. 1. 3D-график зависимости трудоемкости, затрат и рисков

(эллиптический параболоид)

Таким образом, построенные и рассмотренные в графическом виде статистические данные по браку деталей «Стойка» узла камеры сгорания, а также продемонстрированные 3D-графики зависимости трудоемкости, времени и рисков для типового директивного технологического процесса изготовления детали «Стойка» (рис. 1) позволяют находить глобальные экстремумы для многокритериальной оптимизации директивных технологических.

Исследованные закономерности влияния директивных технологических процессов на качество и технический уровень новой техники на примере разработки директивных технологических процессов изготовления «Стоек» камер сгорания ГТД позволили устанавливать частные (локальные) и глобальные оптимумы, что позволяет получать оптимальные решения, с использованием нового пакета программ для оптимизации директивных технологических процессов в авиадвигателестроительном производстве.

Литература:

1. Бешелев, С.Д. Математико-статистические методы экспертных оценок. – 2-е изд., перераб. и доп. – М.: Статистика, 1980. – 263 с.

2. Королёв, В.Ю. Математические основы теории риска: уч. пособие / В. Ю. Королев, В. Е. Бенинг, С. Я. Шоргин – М.: Физматлит, 2007. – 542 с.

3. Кукин, П.П. Анализ и оценка риска производственной деятельности: Учеб. пособие / П.П. Кукин, В.Н. Шлыков, Н.Л. Пономарев, Н.И. Сердюк. – М.: Высшая школа, 2007. – 328 с.