Статистические методы прогнозирования надежности машин. Прогнозирование надежности изделий по уровню качества технологических процессов. Метод подобия изделий или схем
Прогнозирование надежности технического объекта – это научное направление, изучающее методы предсказания технического состояния объекта при воздействии на него заданных факторов.
Прогнозирование применяется для определения остаточного ресурса систем, их технического состояния, числа ремонтов и технических обслуживаний, расхода запасных частей и решения других задач в области надежности.
Прогнозирование показателей надежности может производиться по разнообразным параметрам (например, по усталостной прочности, динамике процесса изнашивания, по виброакустическим параметрам, содержанию элементов износа в масле, по стоимости и трудовым затратам и т.д.).
Современные методы прогнозирования подразделяют на три основные группы.
1. Методы экспертных оценок, сущность которых сводится к обобщению, статистической обработке и анализу мнений специалистов. Последние обосновывают свою точку зрения, используя информацию об аналогичных объектах и анализируя состояние конкретных объектов.
2. Методы моделирования, базирующиеся на основных положениях теории подобия. Эти методы заключаются в формировании модели объекта исследования, проведении экспериментальных исследований модели и в пересчете полученных значений с модели на натуральный объект. Например, путем проведения ускоренных испытаний сначала определяют долговечность изделия в форсированных (жестких) условиях эксплуатации, а затем с помощью соответствующих формул и графиков определяется долговечность в реальных условиях эксплуатации.
3. Статистические методы, из которых наибольшее применение находит метод экстраполяции. В его основе лежат закономерности изменения прогнозируемых параметров во времени. Для описания этих закономерностей подбирают по возможности простую аналитическую функцию с минимальным числом переменных.
Так, путем статистической обработки определяют параметр, который служит диагностическим признаком технического состояния двигателя, например, прорыв картерных газов или расход масла. По этому параметру прогнозируется остаточный ресурс. При этом следует учитывать, что действительный ресурс может колебаться вокруг полученной величины.
Основными причинами неточного прогнозирования являются недостаточная полнота, достоверность и однородность информации (однородной называется информация об одинаковых изделиях, эксплуатируемых в одинаковых условиях), низкая квалификация прогнозиста.
Эффективность прогнозирования устанавливают по изменению показателя надежности в результате внедрения рекомендованных средств ее повышения.
^ Вопрос 24. Прогнозирование надежности машин
при помощи структурных схем.
При анализе надежности применяют метод структурных схем. Структурная схема представляет собой условную математическую и физическую модель изделия, по которой прогнозируется надежность в зависимости от уровня безотказности каждой детали и сборочной единицы.
Изделие при использовании структурных схем рассматривается как состоящее из отдельных элементов, предполагая, что отказ каждого элемента является независимым событием.
Различают последовательное, параллельное и комбинированное соединение элементов.
Под системой с последовательным соединением понимают такое соединение, когда отказ хотя бы одного элемента приведет к отказу всей системы.
Рисунок – Система с последовательным соединением элементов.
Вероятность безотказной работы системы n элементов в течение времени t определяют по формуле:
Где Р i (t) - вероятность безотказной работы i-го элемента за время t.
Если элементы равнонадежные, то есть
, то вероятность безотказной работы системы:
.
Вероятность отказа системы в течение времени t равна:
Частота отказов системы f c (t) определяется соотношением:
.
Интенсивность отказов системы:
,
Где
- интенсивность отказов i-го элемента;
Среднее время безотказной работы системы:
.
Система с параллельным соединение м элементов откажет лишь тогда, когда откажут все элементы.
Рисунок – Система с параллельным соединением элементов.
Вероятность безотказной работы системы при параллельном соединении n элементов в течение времени t будет равна:
.
Если элементы равнонадежные, т.е. , то
.
На практике одновременно встречаются оба вида соединения, тогда изделие рассматривается как смешанная система.
Рисунок – Система с комбинированным соединением элементов.
Вероятность безотказной работы в данном случае определяется по формуле:
Надежность системы с последовательным соединением элементов с ростом даже высоконадежных элементов значительно уменьшается.
Повышение надежности системы достигается за счет параллельного соединения элементов, хотя конструктивно в механической системе этот способ не всегда может быть реализован, т.к. увеличивает габариты и массу нефтепромыслового оборудования.
^ Вопрос 25. Резервирование как метод повышения надежности машин.
Одним из основных способов повышения надежности машин является резервирование.
Резервирование - структурная избыточность, предполагающая наличие в системе дополнительных элементов, не являющихся функционально необходимыми (наличие у автомобиля четырехколесных тормозных механизмов при функциональной достаточности двух).
Элемент на рисунке является основным и называется резервируемым. Элементы 2 ... n , предназначены для выполнения функций в случае отказа элемента 1, называются резервными.
Отношение количества резервных элементов к числу основных называется кратностью резерва .
Резервирование с кратностью единица называется дублированием .
Резерв по характеру нагружения делится на:
- нагруженный , при этом резервный элемент работает с той же интенсивностью, что и основной;
- облегченный , когда резервный элемент работает с меньшей интенсивностью, до тех пор пока не отказал основной;
- ненагруженный , в этом случае резервный элемент не используется до тех пор, пока не вышел из строя основной.
По масштабу резервирования различают на:
- общий резерв , при котором используется целая резервная система (дополнительный буровой насос в циркуляционной системе);
Рисунок– Схема общего резервирования системы.
- раздельный резерв , который предусматривает резервирование отдельных элементов системы (всех или только некоторых, наименее надежных, например, запасные втулки или поршни бурового насоса).
По восстанавливаемости отказавших элементов:
- резервирование с восстановлением , при котором восстановление отказавших основных и (или) резервных элементов технически возможно без нарушения работоспособности объекта в целом;
- резервирование без восстановления , при котором восстановление отказавших элементов (основных и (или) резервных) технически невозможно без нарушения работоспособности объекта в целом.
Повышение надежности подверженных старению технических систем в процессе эксплуатации может быть обеспечено только резервированием методами ремонта:
- нагруженным эксплуатационным резервированием , т. е. повышением ремонтопригодности изделия до уровня, исключающего образование критических дефектов, которые могли бы вызвать неремонтопригодное состояние объекта в течение определенной наработки;
- ненагруженным эксплуатационный резервированием - заменой отказавших элементов системы на ремонтные комплекты.
^ Вопрос 26. Роль технологии в обеспечении надежности машин.
Технологический процесс изготовления, сборки и контроля изделия должен с наименьшими затратами времени и средств обеспечить требуемый уровень качества продукции, включая и надежность.
Зависимость показателей надежности от уровня технологического процесса можно представить следующей схемой:
Последовательность технологических операций, применяемые методы и режимы обработки оказывают непосредственное влияние на износостойкость, прочность, коррозионную стойкость, теплостойкость, стабильность механических и физических свойств идругие эксплуатационные показатели изделий.
Совершенство технологического процесса во многом определяет и достигнутый уровень надежности изделия, так как именно в процессе изготовления обеспечивается заложенная конструктором надежность. Технологические методы обеспечения надежности имеют такое же решающее значение как конструктивные и эксплуатационные.
^ Вопрос 27. Понятие надежности технологического процесса.
Надежность технологического процесса - это его свойство обеспечивать изготовление продукции в заданном объеме, сохраняя во времени установленные требования к ее качеству.
Таким образом, технологическая система должна быть работоспособна как по показателям качества, так и по производительности. Свойство надежности технологического процесса отличается от понятия точности и стабильности.
Точность - свойство технологического процесса обеспечивать соответствие поля рассеивания значений показателя качества изготовления продукции заданному полю допуска и его расположению. Точность характеризует технологический процесс в некоторый фиксированный момент времени. Поэтому точность следует рассматривать как составную часть свойства надежности системы.
Стабильность - свойство технологического процесса сохранять показатели качества изготовляемой продукции в заданных пределах в течение некоторого времени. Понятие стабильности характеризует технологический процесс с позиции сохранения в заданных пределах показателей качества продукции. Технологический процесс может быть стабильным, но иметь низкую надежность.
Надежность технологических систем должна оцениваться только по тем параметрам и показателям качества изделия, уровень которых зависит от технологии изготовления.
При расчете надежности технологических систем следует исходить из того, что в конструкторской документации однозначно заданы номинальные значения и показатели качества готового изделия. Задача технолога оценить насколько процесс изготовления обеспечивает соблюдение установленных требований, не рассматривая технический уровень самих изделий. Поэтому технологический процесс может обладать высокой надежностью, хотя получаемая при его реализации продукция будет относиться к низкой категории качества, или морально устареть.
Показатели, которыми оценивается надежность технологического процесса, те же, что и для оценки надежности любой системы. При этом под безотказностью данного процесса понимается вероятность нахождения его технологических параметров в допустимых пределах в течение рассматриваемого периода времени.
^ Вопрос 28. Цели и виды испытаний на надежность.
Наиболее достоверную информацию о надежности машин получают в результате испытаний или наблюдений за машинами в процессе их эксплуатации.
В зависимости от целей испытаний их делят на два класса:
Исследовательские испытания
Испытания на надежность.
Исследовательские испытания проводят на стадии проектирования обычно на моделях, макетах или опытных образцах с целью выявления функциональных возможностей техники. Эти испытания необходимы в тех случаях, когда в машине применены новые физические эффекты, процессы, принципы компоновки или новые элементы (например, новые рабочие органы строительных машин).
Испытания на надежность проводят с целью определения и контроля по-казателей надежности машин и их элементов, исследование процессов, приводящих к отказам, выявления наиболее слабых элементов и определения причин их надежности.
^ Виды испытаний на надежность:
1. По уровню составных частей , подвергающихся испытаниям, различают испытание отдельных элементов или машины в целом. При элементных испытаниях отдельно может оцениваться надежность механической передачи, гидропривода, рамы, ходовой части, двигателя и т.п. В этом случае уменьшаются затраты времени и средств, более глубоко проводится обследование, имеются лучшие возможности для согласования и корректировки решений, расширяется унификация элементов. В тоже время нельзя полностью заменить испытание машины испытаниями элементов, так как при этом не учитывается взаимодействие различных узлов, входящих в машину.
2. По срокам проведения испытания могут быть ускоренные и нормальные.
Ускоренные испытания позволяют получить необходимый объем информации о надежности в более короткий срок, чем при нормальных условиях и режимах эксплуатации.
Нормальные испытания позволяют получить необходимую информацию о надежности в такой же срок, как и при работе машины в эксплуатационном периоде.
3. По месту и способу проведения, испытания делятся на:
Стендовые, которые проводят на специальном оборудовании (стендах), позволяющем воспроизводить заданные условия испытания изделия (создавать силовые, температурные и др. виды воздействия, реализовывать требуемый режим функционирования, например, двигателя или рабочего органа), а также обеспечивающем возможность измерения параметров технического состояния объекта и условий испытаний;
полигонные испытания, которые выполняются на специальных площадках (полигонах), где имеется возможность имитировать различные сочетания эксплуатационных воздействий в условиях, близких к реальным, а также контролировать условия испытаний и техническое состояние машины;
эксплуатационные испытания (наблюдения) дают наиболее полную и достоверную информацию о надежности машин в конкретных эксплуатационных условиях. Проводят их во время нормальной эксплуатации машины.
Испытания изделий на безотказность сводятся к контролю вероятности безотказной работы за заданное время или к определению наработки на отказ (средней наработки до первого отказа).
Испытания на ремонтопригодность обычно проводятся для определения среднего времени восстановления или вероятности восстановления работоспособности изделия за заданное время.
Испытания на долговечность предназначаются для контроля среднего или гамма-процентного ресурса.
Испытания на сохраняемость предусматриваются для контроля вероятности сохранения показателей изделия в течение заданного срока.
^ Вопрос 29. Объекты испытания на надежность.
Объектом испытаний могут быть:
образцы , если испытываются свойства материалов, определяющие долговечность изделий (испытания на износостойкость, усталостную прочность, коррозионную стойкость и т. п.);
детали , сопряжения и кинематические пары - для учета влияния конструктивных и технологических факторов на срок службы данных сопряжений (испытание подшипников, зубчатых колес, направляющих, шарниров и т. п.);
узлы машины , когда учитывается взаимодействие отдельных механизмов и элементов конструкции и их влияние на показатели работоспособности (испытание коробок скоростей и редукторов, двигателей, гидроагрегатов, систем управления, отдельных функциональных узлов машины);
машина в целом , когда учитывается взаимодействие всех механизмов и узлов в машине, условия ее эксплуатации и режимы работы (стендовые и эксплуатационные испытания насосов, автомобилей, текстильных машин и др.);
система машин , когда показатели надежности учитывают взаимодействие отдельных машин, связанных в единый производственный комплекс (надежность работы добывающих насосных установок, машин и агрегатов буровой установки, комплексов оборудования для интенсификации добычи нефти и т. п.).
Таким образом, объектом испытания могут быть разнообразные изделия от очень простых, обладающих однородными свойствами и одним или несколькими выходными параметрами, до сложных машин и комплексов, а также специально изготовленные модели (изделие или его часть, выполненные в масштабе) или макеты (упрощенное воспроизведение изделия или его части). Методика испытаний на надежность и их объем зависят от сложности изделия и его специфических особенностей.
^ Вопрос 30. Характеристики, оцениваемые при испытании на надежность.
Выделяют две основные группы характеристик изделия, которые являются объектом измерения и оценки при испытании на надежность.
Характеристики процессов старения и разрушения и определение соответствующей им степени повреждения изделия. Так, при испытании изучается протекание процессов изнашивания, коррозии деформации, усталостных разрушений, и других, которые являются основной причиной потери изделием работоспособности.
Характеристики изменения выходных параметров изделия (точности, КПД, несущей способности и т. д.), выход которых за допустимые пределы приводит к отказу.
При испытании материалов исследуются те процессы, которые приводят к его разрушению или изменению свойств (рисунок).
Для деталей и сопряжений кроме процессов повреждения определяются, как правило, и их выходные параметры - точность движения (вращения), изменение взаимного положения (износ сопряжения), коэффициент трения и др.
Для механизмов узлов и машин основным объектом измерения являются их выходные параметры. Процессы повреждения уже исследовались и оценивались при испытании отдельных элементов и узлов машины. При испытании всей машины процессы старения обычно регистрируются лишь для наиболее ответственных элементов, в основном определяющих работоспособность сложного изделия, например износ цилиндров двигателя, направляющих станка и т. п.
Задачи испытания и объекты измерения должны быть указаны в разрабатываемых для каждого случая методике и плане испытаний.
^ Вопрос 31. Причины отказа изделия раньше установленного ресурса.
В процессе эксплуатации изделия нередко отказы возникают раньше, чем это установлено ресурсом, что приводит к неожиданному прекращению работы машины или к снижению ее эффективности.
Различные факторы, действующие на машину при эксплуатации, связанные с климатическими, биологическими условиями и внешними воздействиями, создают комплекс причин для ускорения процессов старения и разрушения.
Так, повышенная влажность среды, колебания температуры, загрязненность атмосферы, ветер, акустический шум, солнечная радиация, плесень, бактерии, насекомые, грызуны - вот неполный перечень тех факторов, которые приходится учитывать при оценке возможности отказа изделия в различных условиях эксплуатации.
Чем большие воздействия оказывает на машину среда, тем выше вероятность отказа, которая резко возрастает при работе изделия в несвойственной ему обстановке. В этих случаях надо оценивать не вероятность отказа, а вероятность возникновения недопустимой ситуации.
При возникновении преждевременных отказов часто создается конфликтная ситуация между конструкторами, технологами и эксплуатационниками. Чтобы найти виновника и источник возникновения отказа необходимо проанализировать причины преждевременного отказа, т.е. обстоятельства, которые обусловили внезапность его возникновения.
Рассмотрим основные критерии для решения вопроса об ответственности той или иной службы за возникновение отказа.
Таблица 5 - Категории преждевременных отказов
Если отказ возник при нормальных условиях эксплуатации изделия без технологических дефектов, то возникновение такого отказа - допустимое событие, если число случаев отказа находится в регламентированных пределах.
Если же отказ связан с нарушением ТУ при изготовлении и эксплуатации изделий или неправильными расчетами при проектировании изделия, то соответствующие подразделения должны вносить коррективы в свою деятельность - пересмотреть методы расчета и прогнозирования надежности, повысить надежность технологического процесса, усовершенствовать методы эксплуатации и ремонта машины и т. п.
Большую информацию о преждевременных и недопустимых отказах, возникающих в процессе эксплуатации, могут дать рекламации потребителя, если они подвергаются тщательной обработке и анализу.
^ Вопрос 32. Периоды эксплуатации машин.
Под эксплуатацией машины понимают весь срок еесуществования от выпуска заводом-изготовителем до снятия с эксплуатации, который может состоять из отдельных периодов (табл.), во время которых работоспособность машины либо уменьшается, либо восстанавливается.
Таблица 4. Периоды эксплуатации машин.
Период эксплуатации | Работоспособность машин |
I.Простои машины Консервация и хранение Транспортировка Проверка работоспособности (диагностика) или наладка (подготовка к работе) Простои (ожидание работы или ремонта) | Как правило, изменяется незначительно |
II. Работа машины Работа при нормальных режимах и условиях эксплуатации Работа при повышенных режимах Работа при пониженных режимах Работа при проверках и испытаниях | Снижается |
III. Ремонт машины Плановые периодические ремонты Техническое обслуживание Аварийные ремонты | Восстанавливается |
От структуры процесса эксплуатации, т. е. от чередования и длительности отдельных периодов, во многом зависит выбор показателей надежности, которые отражают требования к безотказности изделия в период его работы и возможность длительного поддержания работоспособности изделия.
Кроме того, характер работы машины во времени определяет период, в течение которого следует оценивать ее безотказность. На фактические показатели надежности существенное влияние оказывают условия и методы эксплуатации машины, применяемая система ремонта и технического обслуживания, квалификация персонала.
^ Вопрос 33. Влияние системы обслуживания на надежность машин.
Потеря машиной работоспособности в процессе ее эксплуатации - неотвратимый процесс, протекающий в зависимости от конструкции машины и условий ее использования с большей или меньшей интенсивностью.
Предельным состоянием изделия будет такое, при котором вероятность выхода его параметров за допустимые пределы достигнет установленного уровня. Начиная с этого момента, изделие нуждается в восстановлении утраченной работоспособности.
Это достигается путем ремонта узлов и элементов машины, заменой износившихся частей запасными, регулировкой механизмов и другими методами, которые для краткости будем называть одним термином - ремонт.
От системы ремонта и ТО, которая определяет периодичность и объемы ремонтных работ, зависят показатели надежности изделия. Эта система для любой машины строится, как правило, на основании следующих принципов:
Для удобства эксплуатации машины и планирования ремонта предусматриваются периодические остановки машины для ее ремонта и профилактических мероприятий через заданные, как правило, равные промежутки времени (или после выполнения заданного объема работы);
Объемы периодических ремонтных работ и соответственно длительность простоя машины в ремонте неодинаковы, так как должно быть обеспечено восстановление работоспособности машины при протекании разнообразных процессов старения.
При разработке системы ремонта и технического обслуживания необходимо учитывать следующее:
В каждой машине, как правило, имеются детали и элементы с широким диапазоном их потенциальных сроков службы (наработки) до отказа;
Современные технические возможности позволяют осуществить ремонт и восстановить утраченную работоспособность для любых отказов машины (кроме особых случаев - например, гибели изделия в результате катастрофы); вопрос может идти лишь о больших или меньших затратах времени и средств;
Система ремонта и технического обслуживания имеет как общие для данного типа машин черты (например, характер и последовательность периодических ремонтов), так и параметры, отражающие уровень надежности машин данного назначения (например, время до капитального ремонта), основные параметры системы ремонта связаны с показателями надежности машины;
Система ремонта назначается для машины в целом, поэтому вероятность отказа отдельных узлов и механизмов машины и их регламентированные сроки службы (наработки) должны назначаться с учетом периодичности ремонтов, принятой данной системой;
При оценке работоспособности машины деление деталей и узлов на ремонтируемые и неремонтируемые не обязательно; для восстановления работоспособности машины неважно, заменяется или ремонтируется деталь, важно лишь, чтобы замененная или отремонтированная деталь отвечала техническим условиям;
При разработке технологических процессов ремонтных работ необходимо учитывать их влияние на качественные показатели отремонтированных изделий.
^ Вопрос 34. Методы повышения надежности нефтепромыслового оборудования
Методы и возможности по повышению надежности машин весьма разнообразны и связаны со всеми этапами проектирования, изготовления и эксплуатации машин. Проводимые в этой области мероприятия разделяются на несколько генеральных направлений.
1. Повышение сопротивляемости машин внешним воздействиям:
Создание прочных жестких, износостойких узлов за счет их рациональной конструкции;
Применение материалов с высокой прочностью, износостойкостью, антикоррозионностью, теплостойкостью;
Уменьшение нагрузок, действующих на механизм;
Применение упрочняющей технологии;
Исключение влияния технологической наследственности и др.
2. Изоляция машин от вредных воздействий.
Установка машины на фундамент,
Защита поверхностей от запыления и загрязнения,
Создание для машин специальных условий по температуре и влажности,
Применение антикоррозийных покрытий и т. д.
3. Создание оптимальной конструкции машины: с позиций надежности оптимальной будет такая конструкция машины и ее элементов, когда с наименьшими затратами средств достигается требуемая продолжительность работы отдельных узлов, механизмов и машины в целом при заданной безотказности и регламентированных затратах на ремонт и техническое обслуживание.
4. Применение автоматики для повышения надежности машин.
Проблема надежности машин возникла в первую очередь в связи с развитием автоматизации, с необходимостью обеспечить бесперебойную работу и взаимодействие механических, электрических, гидравлических и других устройств. Создание самонастраивающихся и саморегулируемых машин позволяет машине не только обладать способностью выполнять заданную работу, но и осуществлять свои функции длительное время, не опасаясь как внешних воздействий, так и процессов, происходящих в самой машине.
5. Создание машин с регламентированными показателями надежности. Под регламентацией показателей надежности понимается, знание законов распределения сроков службы (наработки), законов распределения скоростей изнашивания (или других процессов старения), характеристик начального состояния машины и всех тех данных, которые определяют область работоспособности машины и вероятность нахождения машины в заданном состоянии.
^ Вопрос 35. Направления дальнейших исследований в области надежности машин
Проблемы, которые являются первоочередными для дальнейших исследований по надежности машин и представляют самостоятельные направления в данной области:
^ Разработка моделей параметрических отказов. Развитие идей о взаимодействии машины со средой, учет обратных связей «процессы - выходные параметры машины», оценка взаимодействия параметров и других особенностей потери работоспособности сложных систем позволит разработать более совершенные модели отказов разнообразных машин и изделий. Эти модели должны учитывать внутренние связи и внешние воздействия, характерные для данной категории машин, давать основу для разработки алгоритмов по оценке надежности сложных изделий.
^ Динамика медленных процессов должна изучать те изменения в узлах и элементах машины, которые происходят в течение длительных промежутков времени. Эти процессы являются причиной отказов машины и изменения ее состояния со временем. Можно использовать фундаментальные принципы динамики машин и теории автоматического управления. При этом в первую очередь надо учитывать большую инерционность систем, возрастание периодичности внешних воздействий, взаимодействие обратимых и необратимых процессов, малую скорость процессов.
^ Прогнозирование надежности сложных систем. Для различных категорий машин необходимо дальнейшее развитие и воплощение идей о прогнозировании надежности на основе моделей отказов, которые базируются на закономерностях процессов повреждения (физики отказов) с учетом их вероятностной природы. Перспективным является использование методов статистического моделирования, когда учитываются вероятностные характеристики режимов и условий работы машины, внешних воздействий и протекающих процессов старения. Особенно актуальны еще недостаточно разработанные методы прогнозирования надежности с учетом процессов изнашивания, которые являются основной причиной отказов многих машин. Особую проблему представляет изучение надежности комплексов «машина - автоматическая система управления», так как взаимодействие механических и электронных систем порождает ряд новых аспектов теории надежности.
^ Нормирование показателей надежности. Разработка нормативов для показателей безотказности и долговечности машины, регламентация скоростей процессов, предельных состояний машины и ее элементов, запасов надежности, скорости изменения выходных параметров - необходимое условие для эффективного использования машин.
^ Влияние износа на динамические параметры машины. Для многих машин динамика лимитирует (ограничивает) допустимые величины износов и ресурс изделия. В уравнениях динамики присутствуют показатели, зависящие от времени и имеющие случайную природу. Раскрытие этих закономерностей позволит объяснить многие сложные явления, связанные с изменением выходных параметров машины во времени, с отказами функционирования из-за разрушения ее элементов. Последнее часто является следствием возрастания динамических нагрузок в машине при износе ее элементов.
^ Разработка систем информации о надежности из сферы ремонта необходима для управления надежностью, оценки тенденций ее изменения и достигнутого уровня. Чем выше требования к безотказности изделий, тем меньше информации поступает из сферы эксплуатации. Необходимо создание специальных систем информации о степени повреждения элементов ремонтируемых изделий, не достигнувших предельного состояния и не имеющих отказов, для недопущения которых и производится их ремонт. Этот позволит оценить степень использования потенциальных возможностей изделия по надежности и обоснованно назначить ресурс для машины и ее агрегатов.
^ Испытание на надежность сложных систем. Основой для разработки методик испытаний сложных систем являются развитие методов испытания в сочетании с прогнозированием и использованием заданной информации, разработка алгоритмов по оценке надежности с учетом постоянно поступающей информации о состоянии изделия, выявление экстремальных реализаций потери изделием работоспособности, сочетание испытания со статистическим моделированием, оценка и прогнозирование ведущих процессов старения.
^ Анализ надежности технологического процесса. Технологический процесс должен обеспечить устойчивое формирование всех параметров изделия, которые определяют его надежность. Анализ структуры технологического процесса, применяемых методов и режимов обработки, методов контроля, учет остаточных и побочных явлений, связанных с обработкой и сборкой изделий, оценка технологической наследственности, использование принципов адаптации и саморегулирования позволят более эффективно решения обеспечивать надежность изделий при производстве.
^ 10. Использование автоматики для обеспечения надежности машин. Создание кибернетических систем, предотвращающих вредные последствия процессов, протекающих в машине, воплощение принципа адаптации и саморегулирования не только для рабочих функций машины, но и для сохранения ее качественных показателей.
Широкий фронт исследовательских и конструкторских работ в области надежности машин являются залогом обеспечения с минимальными затратами времени и средств необходимого уровня надежности машин и изделий.
Случайное событие, приводящее к полной или частичной утрате работоспособности изделия, называется отказом.
Отказы по характеру изменения параметров аппаратуры до момента их возникновения подразделяют на постепенные и внезапные (катастрофические). Постепенные отказы характеризуются достаточно плавным временным изменением одного или нескольких параметров, внезапные – их скачкообразным изменением. По повторяемости возникновения отказы бывают одноразовые (сбои) и перемежающиеся.
Сбой – однократно возникающий самоустраняющийся отказ, перемежающийся отказ – многократно возникающий сбой одного и того же характера.
В зависимости от причины возникновения отказы делятся на устойчивые и самоустраняющиеся. Устойчивый отказ устраняется заменой отказавшего компонента, а самоустраняющийся исчезает сам, но может повториться. Самоустраняющийся отказ может проявиться в виде сбоя или в форме перемежающегося отказа.
Возникновение отказов происходит как из-за внутренних свойств аппаратуры, так и из-за внешних воздействий и носит случайный характер. Для количественной оценки отказов используют вероятностные методы теории случайных процессов.
Безотказность – свойство объекта непрерывно сохранять работоспособное состояние в течение некоторого времени. Способность изделия непрерывно сохранять заданные функции в течение установленного в технической документации времени характеризуется вероятностью безотказной работы, интенсивностью отказов и средней наработкой между отказами. Безотказность изделия (например, ячейки) в свою очередь определяется значениями интенсивности отказов компонентов λi, входящих в его состав.
Теория оценки надежности методологически позволяет увидеть и "оправдать" существовавшие ранее конкретные модели оценки надежности, в частности компонентов, а также предвидеть степень их полноты, достаточности и адекватности для решения практических задач надежности.
Исследователи отказов компонентов использовали принцип каузальности (причинности) и для объяснения процессов деградации, приводящих к отказам, применяли знания из физики, химии, термодинамики и материаловедения. В результате появились синтетические термины и понятия – "механизм отказа", "энергия активации процесса деградации", составляющие основу физических методов анализа (физика надежности, физика старения, физика отказов), положенных в основу разработок моделей оценки показателей надежности с целью прогнозирования надежности компонентов. Такие модели широко используются в практической работе при анализе и оценке надежности изделий, в том числе компонентов МЭА, и приведены в официальных стандартах и каталогах микросхем, являющихся главным видом изделий элементной базы современных технических объектов. Поэтому знание этих моделей полезно для правильного инженерного применения.
Для того чтобы дать представление о природе процессов деградации в изделиях, вначале покажем, каким образом можно применить концепции химического равновесия, статистической механики и теории абсолютных скоростей реакций к системе, состоящей из многих частиц. Это позволит далее ввести как эмпирическую модель оценки скоростей реакции Аррениуса, так и более общую модель Эйринга.
Под механизмами отказов понимаются микроскопические процессы изменений, ведущие к отказу изделия. Механизм отказа представляет теоретическую модель, призванную объяснить на атомном и молекулярном уровнях внешние проявления отказа изделия. Эти внешние проявления обусловливаются видом отказов и представляют собой конкретные, физически измеримые состояния изделия.
Модель механизма отказов обычно является в большой мере идеализированной. Однако она позволяет предсказать взаимозависимости, что приводит к лучшему пониманию рассматриваемого явления, хотя количественные результаты зависят от конкретных компонентов, состава и конфигурации изделия.
Механизмы отказов могут иметь физическую и (или) химическую природу. На практике разделить механизмы отказов затруднительно. Поэтому зачастую в процессе анализа сложный ряд механизмов рассматривают как единый обобщенный механизм отказов. Как правило, особый интерес представляет какой-то один механизм из ряда действующих одновременно, который определяет скорость протекания процесса деградации и сам развивается наиболее быстро.
Механизмы отказов могут быть представлены либо непрерывными функциями времени, которые обычно характеризуют процессы старения и износа, либо скачкообразными функциями, отражающими наличие множества невыявленных дефектов или качественно слабых мест.
Первая группа механизмов обусловлена тонкими дефектами, приводящими к дрейфу параметров компонентов за пределы допусков, и характерна для большинства компонентов; вторая группа механизмов проявляется в небольшом числе компонентов и обусловлена грубыми дефектами, от которых избавляются посредством технологических отбраковочных испытаний (ТОИ).
Даже самый простой компонент изделия (в том числе ИМНЭ) является многокомпонентной гетерогенной системой, многофазной, имеющей граничные области между фазами. Для описания такой системы используют либо феноменологический, либо молекулярно-кинетический подход.
Феноменологический подход – чисто эмпирический, описывающий состояние системы на основании измеримых макроскопических параметров. Например, для транзистора по результатам измерений дрейфа во времени тока утечки и напряжения пробоя в определенные моменты времени устанавливается взаимосвязь этих параметров, на базе которой осуществляется прогнозирование свойств и состояний транзистора как системы. Однако эти параметры являются усредненными по множеству микроскопических характеристик, что снижает их чувствительность как индикаторов механизмов деградации.
Молекулярно-кинетический подход преимущественно связывает макроскопические свойства системы с описанием ее молекулярной структуры. В системе из многих частиц (атомов и молекул) их перемещения можно описать на основе законов классической и квантовой механики. Однако вследствие необходимости учета большого числа взаимодействующих частиц задача весьма объемна и трудна для решения. Поэтому молекулярно-кинетический подход также остается чисто эмпирическим.
Интерес к кинетике деградации компонентов ведет к анализу того, как протекают превращения (переходы) одного равновесного состояния в другое с учетом природы и скорости превращений. При таком анализе возникают некоторые трудности.
Работа компонентов зависит главным образом от таких необратимых явлений, как электро- и теплопроводность, т.е. определяется неравновесными процессами, для исследования зависимости которых приходится прибегать к методам аппроксимации, поскольку компоненты являются многокомпонентными системами, состоящими из ряда фаз вещества. Наличие множества неравновесных факторов может при определенных условиях влиять на природу и скорость изменения равновесных состояний системы. Следовательно, необходимо учитывать не только комбинации механизмов, способных меняться в зависимости от времени и нагрузки, но и изменения во времени самих механизмов.
Несмотря на эти сложности, можно сформулировать общую концепцию рассмотрения и анализа, исходя из того, что в технологии компонентов на основании контроля их параметров и результатов некоторого периода испытаний принято решать, какие из данного множества компонентов являются годными для конкретного применения. Процесс отбраковки осуществляется на протяжении всего производственного цикла: от материалов до испытаний готовых изделий.
Таким образом, остается только понять механизм эволюции готового компонента от состояния "годен" до состояния "брак". Опыт свидетельствует, что такое превращение требует преодоления определенного энергетического барьера, схематически показанного на рис. 5.13 .
Рис. 5.13.
р 1, р, р 2 – уровни энергии, характеризующие нормальное, активированное и отказовое состояния системы; Е a – энергия активации; δ – пространство неустойчивости системы; А, В, С – взаимодействующие частицы системы
Минимальный уровень энергии, необходимый для перехода из состояния p 1 в состояние р, называется энергией активации Е а процесса, которая может иметь механическую, тепловую, химическую, электрическую, магнитную или другую природу. В полупроводниковых твердотельных изделиях – это зачастую тепловая энергия.
Если состояние р 1 является минимально возможным уровнем энергии данной системы, а компонент соответствует состоянию "годен", то состояние р соответствует неустойчивому равновесию системы, а компонент – предотказовому состоянию; р 2 отвечает состоянию "отказ" компонента.
Рассмотрим случай, когда имеется один механизм отказа. Состояние системы (хорошее или плохое) можно охарактеризовать рядом измеримых макроскопических параметров. Изменение, или дрейф этих параметров можно регистрировать как функцию времени и нагрузки. Однако необходимо убедиться в том, что принятая группа макропараметров не отражает частный случай микросостояния системы (плохой или хороший). Признаком частного случая является отсутствие двух идентичных изделий с точки зрения их микросостояния. Тогда скорость деградации будет для них неодинакова, а сами механизмы могут оказаться различными в какой-то заданный промежуток времени, а значит, и технологические отбраковочные испытания (ТОИ) будут неэффективными. При идентичности микросостояний компонентов статистика отказов после их испытаний будет идентичной.
Рассмотрим анализ процессов деградации. В простой системе, состоящей из многих частиц, рассмотрим некоторое ограниченное число частиц, активно участвующих в процессе деградации, ведущем к деградации параметров компонента. Во многих случаях степень деградации пропорциональна числу активированных частиц.
Например, может происходить диссоциация молекул на составляющие их атомы или ионы. Скорость этого процесса (химической диссоциации) будет зависеть от числа диссоциирующих частиц и от их средней скорости прохождения через энергетический барьер.
Допустим, что имеем измеримый параметр П. Свойства изделия или некая функция параметра f (П) изменяется пропорционально скорости химической диссоциации каких-то веществ, входящих в состав материалов изделия, а сама диссоциация является главным механизмом деградации, приводящим к отказу изделия. В этом случае скорость изменения П или f (П) во времени t можно выразить следующим образом:
где N a – число частиц, достигших уровня энергии, достаточного для преодоления энергетического барьера;– средняя скорость движения активированных частиц через барьер;– коэффициент прозрачности барьера (он меньше единицы, так как часть активных частиц скатывается обратно с энергетической вершины барьера).
Задача определения N a из общего числа частиц в системе может быть решена при следующих допущениях:
- 1) только небольшая часть всех частиц системы всегда обладает энергией, необходимой для активации процесса деградации;
- 2) существует равновесие между числом активированных частиц и числом остальных частиц системы, т.е. скорость возникновения (рождения) активированных частиц равна скорости их исчезновения (гибели):
Задачи рассматриваемого типа являются предметом исследования статистической механики и связаны со статистиками Максвелла – Больцмана, Ферми – Дирака, Бозэ – Эйнштейна.
Если применить классическую статистику Максвелла – Больцмана, используемую как удовлетворительную аппроксимацию для частиц всех типов (все частицы различимы), то число частиц, которое будет находиться на одном и том же энергетическом уровне в равновесной системе из многих частиц, опишется следующим образом:
где Е a – энергия активации; k – постоянная Больцмана; Т – абсолютная температура.
В процессе многолетних исследований кинетики реакций эмпирическим путем было установлено, что в большинстве химических реакций и некоторых физических процессах имеет место аналогичная зависимость их скорости реакции от температуры и убыли
(убывания) исходной концентрации вещества С, т.е.
Другими словами, для термически активируемых химических реакций справедливо уравнение Аррениуса. Запишем его с учетом квантовомеханических поправок:
где А – коэффициент пропорциональности.
Большинство ускоренных испытаний компонентов основано на использовании уравнения Аррениуса, которое широко применяется, хотя зачастую и не обеспечивая вполне необходимую точность, для анализа процессов деградации изделий и прогнозирования их надежности.
Применительно к изделиям электроники самым ранним было его использование в исследовании нарушений (неисправностей) электрической изоляции.
Множитель А должен быть рассчитан с учетом:
- средней скорости преодоления частицами энергетического барьера;
- общего числа имеющихся (участвующих в процессе) частиц;
- функции распределения частиц по энергиям в системе.
где f * и f n – функции распределения активированных и нормальных частиц; δ – длина пути реакции; С n – концентрация нормальных частиц.
С учетом поступательной, вращательной и вибрационной энергий частиц последнее выражение записывается в виде, пригодном для использования в физике отказов:
где ; k – постоянная Больцмана; h – постоянная
Планка; Т – температура; – соответственно энергия активации, стандартная энергия активации Гиббса, энтропия и энтальпия активации, универсальная газовая постоянная.
Важность уменьшения энтропии в системе, состоящей из многих частиц, заключается в замедлении скорости деградации параметра изделия в связи с возрастанием упорядоченности системы. Это означает увеличение времени наработки на отказ, что можно показать, проинтегрировав последние уравнения:
Выражение для времени достижения компонентом отказового состояния t f от номинально-допустимого значения электрического параметра П0 до отказового Пf после интегрирования, подстановки пределов и логарифмирования примет вид
где ; коэффициент А" определяется в процессе испытаний на надежность и отражает предотказовое (т.е. энергетически активированное) состояние компонента.
Если под временем t f понимать среднюю наработку на отказ, то для экспоненциального закона распределения интенсивность отказов λ можно определить следующим образом:
Рассмотренный подход позволяет при теоретическом анализе надежности компонентов делать только качественные и полуколичественные выводы как вследствие многофазности и гетерогенности многокомпонентной надсистемы, частью которой является компонент (и даже элемент компонента), так и из-за вида временны́х экспериментальных моделей деградации компонентов. Это очевидно из сводки причин, механизмов и физико-математических моделей отказов компонентов ИС, представленной в табл. 5.20 (временны́е модели не всегда следуют логарифмической зависимости; на практике могут быть и степенны́е зависимости).
Достоинство подхода, основанного на использовании уравнения Аррениуса, состоит в возможности прогнозирования параметрических отказов изделий на основе ускоренных испытаний. Недостатком такого подхода является отсутствие учета конструкторско-технологических параметров элементов и компонентов.
Таким образом, подход Аррениуса базируется на эмпирической связи электрического параметра компонента или элемента и механизма отказа с энергией активации Еа. Этот недостаток преодолен теорией Г. Эйринга, который ввел понятие активированного комплекса частиц и методами статистической и квантовой механики нашел его обоснование. Однако в его теории не учитываются достижения российской термодинамической школы материаловедов, творчески переработавших идеи Д. Гиббса.
Тем не менее подход Аррениуса – Эйринга – Гиббса активно применяется для решения вопросов надежности при допущении температурной зависимости механизмов отказов и является основой различных моделей, служащих для нахождения интенсивностей отказов ИЭТ, приведенных в справочной литературе, руководствах и базах данных программ расчета показателей надежности.
В теории Эйринга не учитываются достижения российской термодинамической школы материаловедов, творчески освоивших и переработавших идеи Д. Гиббса, не очень почитаемого в Америке, но любимого в России и на просторах бывшего СССР. Известно, например, что В. К. Семенченко на основе обобщенных функций, связанных с уравнениями Пфаффа (1815 г. – так называемая пфаффова форма) предложил свой подход (свою С-модель) и модифицировал фундаментальное уравнения Д. Гиббса.
Таблица 5.20
Причины, характерные механизмы и модели отказов компонентов и их элементов
Параметр (показатель) надежности |
Причина (механизм) отказов |
Модель отказов |
Значение энергии активации Е a, эВ |
|
Физико-химическая система |
Время самопроизвольного выхода из устойчивого состояния τ |
Процессы деградации |
||
Герметизирующие покрытия (полимеры) |
Средняя наработка на отказ tr |
Деструкция (процессы сорбции, десорбции, миграции) |
||
Поверхность полупроводника /7-типа |
Поверхностная концентрация ионов n s |
Инверсия, электромиграция |
||
Алюминий массивный (объемный) |
Средняя наработка на отказ t f |
Термомеханические напряжения |
||
Металлизация (пленочная) |
Средняя наработка на отказ t f |
Электромиграция, окисление, коррозия, электрокоррозия |
||
Межсоединения |
Сопротивление контактов R |
Образование интерметаллидов |
||
Резисторы |
Сопротивление контактов R |
Окисление |
||
Конденсаторы |
Емкость С |
Диффузия, окисление |
||
Микромеханический акселерометр (ММА) |
Чувствительный элемент преобразователя механической деформации в ускорение |
Микроползучесть |
1,5-2 |
* Данные взяты из кн.: Технология СБИС. В 2 кн. Кн. 2 / К. Могэб [и др.]; пер. с англ.; под ред. С. Зи. М.: Мир, 1986. С. 431.
Необходимо отметить, что к развитию своих идей Д. Гиббс провидчески подтолкнул сам. Как было сказано в предисловии к "Принципам..." , он "признает неполноценность всякой теории", которая не учитывает свойств веществ, наличие излучения и других электрические явлений.
Фундаментальное уравнение вещества по Гиббсу (с учетом термических, механических и химических свойств) имеет вид полного дифференциала:
или, что то же, для удобства визуального анализа:
здесь Гиббс использует следующие обозначения: ε – энергия; t – температура; η – энтропия; р – давление; V – объем; μ, – химический потенциал; m i – мольная доля /-го компонента (i= 1, ..., п ).
Семенченко, используя метод обобщенных функций (пфаффовы формы) ввел в G-модель напряженности электрического (Е ) и магнитного (Я) полей, а также соответствующие им "координаты" – электрическую (Р ) и магнитную (М ) поляризации, модифицировал G-модель до вида
Поэтапная процедура применения наиболее простой модели – Аррениуса – для анализа данных испытаний по определению температурной зависимости процессов деградации компонентов выглядит так:
В связи с изложенным важно сделать замечания о концепции надежности, принятой фирмой Motorola для полупроводниковых диодов, транзисторов и ИС.
Как известно, надежность – это вероятность того, что ИС сможет успешно выполнить свои функции в заданных условиях эксплуатации за определенный промежуток времени. Это классическое определение.
Другое определение надежности связано с качеством. Поскольку качество – мера изменчивости, т.е. вариабельности, вплоть до потенциального, скрытого несоответствия или отказа в репрезентативной выборке, то надежность – мера изменчивости во времени в условиях эксплуатации. Следовательно, надежность – это качество, развернутое во времени в условиях эксплуатации.
Наконец, надежность продукции (изделий, в том числе компонентов) – это функция правильного понимания требований заказчика и внедрение или воплощение этих требований в конструкцию, технологию изготовления и эксплуатацию изделий и их конструктивов.
Метод QFD (quality function deployment) представляет собой технологию развертывания функций качества, структурирование функции качества (что означает проектирование изделий, при котором сначала выявляются запросы потребителей, затем определяются технические характеристики продукции и процессов изготовления, наилучшим образом соответствующие выявленным потребностям, в результате чего достигается более высокое качество продукции). Метод QFD полезен для установления и отождествления требований к качеству и надежности с целью их реализации в инновационных проектах.
Количество наблюдаемых отказов за общее количество часов в конце периода наблюдения носит название точечной оценки интенсивности отказов. Эта оценка получается из наблюдений за выборкой, например, испытуемых ИС. Оценка интенсивности отказов выполняется с использованием χ2-распределения:
где λ* – интенсивность отказа; а – доверительный уровень значимости; v = 2r 2 – число степеней свободы; r – число отказов; п – число изделий; t – продолжительность испытаний.
Пример 5.6
Вычислить значения функции χ2 для 90%-ной доверительной вероятности.
Решение
Результаты вычислений приведены в табл. 5.21.
Таблица 5.21
Вычисленные значения функции χ 2 для 90%-ной доверительной вероятности
Для повышения достоверности доверительного уровня оценки требуемой сегодня наработки фирмой Motorola используется подход, основанный на определении интенсивности отказов компонентов в форме уравнения Эйринга:
где А, В, С – коэффициенты, определяемые по результатам испытаний; Т – температура; RH – относительная влажность; Е – напряженность электрического поля.
Таким образом, изложенный материал свидетельствует о том, что в условиях достаточно широкого применения изделий зарубежной электронной техники с неизвестными показателями надежности можно рекомендовать использование представленных в настоящей главе методов и моделей для определения и прогнозирования показателей надежности компонентов и систем: для компонентов – с применением физических представлений на основе уравнений Аррениуса, Эйринга, Семенченко, Гиббса; для систем – с применением комбинаторного анализа (параллельного, последовательного и иерархического типов).
- Используемый на рисунке термин "Долина" – термин в физической химии (официально не определенный), применяющийся в диаграммах состояний частиц для частиц, понизивших свою энергию, "упавших" с вершины в долину (по аналогии с альпинизмом), преодолевших энергетический барьер и потерявших энергию после осуществления работы, т.е. осуществивших переход на более низкий энергетический уровень, характеризуемый меньшей энергией Гиббса, что является следствием реализации принципа минимума энергии, описанного в термодинамических потенциалах и введенного в науку (например, в теоретическую физику) самим Д. Гиббсом.
- Гиббс Дж. В. Основные принципы статистической механики, разработанные со специальным применением к рациональному обоснованию термодинамики // Гиббс Дж. В. Термодинамика. Статистическая механика: пер. с англ.; под ред. Б. М. Зубарева; сост. У. И. Фракфурт, А. И. Фрэнк (серия "Классики науки"). М.: Наука, 1982. С. 352-353.
Отправить свою хорошую работу в базу знаний просто. Используйте форму, расположенную ниже
Студенты, аспиранты, молодые ученые, использующие базу знаний в своей учебе и работе, будут вам очень благодарны.
1. Методы прогнозирования
2. Схема прогноза параметрической надежности машины
3. Применение метода Монте-Карло для прогнозирования надежности
4. Возможности метода статистического моделирования
5. Оценка экстремальных ситуаций
Список использованной литературы
1. Методы прогнозирования
За последние годы прогнозирование поведения сложных систем развилось в самостоятельную науку, которая использует разнообразные методы и средства.
Прогнозирование отличается от расчета системы тем, что решается вероятностная задача, в которой поведение сложной системы в будущем определяется лишь с той или иной степенью достоверности и оценивается вероятность ее нахождения в определенном состоянии при различных условиях эксплуатации. Применительно к надежности задача прогнозирования сводится в основном к предсказанию вероятности безотказной работы изделия Р(t) в зависимости от возможных режимов работы и условий эксплуатации. Качество прогноза в большой степени зависит от источника информации о надежности отдельных элементов и о процессах потери ими работоспособности. Для прогнозирования в общем случае применяются разнообразные методы с использованием моделирования, аналитических расчетов, статистической информации, экспертных оценок, метода аналогий, теоретико-информационного и логического анализа и др.
Обычно прогнозирование, связанное с применением математического аппарата (элементы численного анализа и теории случайных функций), называется аналитическим. Специфика прогнозирования надежности заключается в том, что при оценке вероятности безотказной работы Р (t) эту функцию в общем случае нельзя экстраполировать. Если она определена на каком-то участке, то за его пределами ничего о функции Р (t) сказать нельзя. Поэтому основным методом для прогнозирования надежности сложных систем является оценка изменения его выходных параметров во времени при различных входных данных, на основании чего можно сделать вывод о показателях надежности при различных возможных ситуациях и методах эксплуатации данного изделия.
Нами будет рассмотрен тот случай прогнозирования параметрической надежности машины, когда известна структура формирования области работоспособности, но параметры, определяющие эту область, зависят от большого числа факторов и имеют рассеивание.
Рис. 1 Область прогнозирования надежности
2. Схема прогноза параметрической надежности машины
Рис. 2 Схема потери машиной работоспособности при заданной длительности непрерывной работы
Опираясь на общую схему потери машиной работоспособности (рис.2), можно представить три основных задачи по прогнозированию надежности (рис.1).
1.Прогнозируется поведение всей генеральной совокупности данных машин, т. е. учитывается как вариация исходных характеристик машины, так и возможных условий ее эксплуатации (область).
2.Прогнозируется поведение конкретного образца машины, т. е. начальные параметры машины становятся неслучайными величинами, а режимы и условия эксплуатации машины могут изменяться в определенном диапазоне. В этом случае область состояний сужается (область) и становится подмножеством множества.
3.Прогнозируется поведение данной машины в определенных условиях эксплуатации при постоянных режимах работы. В этом случае необходимо выявить реализацию случайного процесса, которая соответствует заданным условиям работы.
Таким образом, если в первых двух случаях необходимо предсказать возможную область существования выходных параметров и оценить вероятность их нахождения в каждой зоне данной области, то в третьем случае отсутствует неопределенность в условиях работы изделия, и прогноз связан лишь с выявлением тех закономерностей, которые описывают процесс изменения выходного параметра во времени.
Рис. 3 Процесс старения как случайная функция
Как известно (рис. 3), протекание случайного процесса может идти с большей или меньшей степенью «перемешивания» реализаций. Следует отметить, что если прогноз касается совокупности изделий, то степень перемешивания не влияет на оценку области существования параметров, так как выявляется не поведение данного изделия, а вероятность выхода за допустимые границы любого экземпляра из данной совокупности.
Если же прогнозируется поведение данного экземпляра изделия в пределах области, то следует оценить возможную скорость изменения процесса потери работоспособности в ближайший период времени, т. е. использовать корреляционную функцию.
Точность прогнозирования зависит от ряда факторов. Во-первых, от того, насколько принятая схема потери машиной работоспособности отражает объективную действительность. Во-вторых, насколько достоверны сведения о режимах и условиях предполагаемой работы изделия, а также о его начальных параметрах.
Наконец, на правильность прогноза решающее влияние оказывает достоверность информации о закономерностях изменения выходных параметров изделия в процессе эксплуатации, т. е. о случайных функциях X 1 (t); ...; Хn, (t). Информация о надежности изделия (понимая под этим оценку упомянутых функций Xi (t) или данные по надежности элементов изделия) может быть получена из разных источников. Прогнозирование может вестись на стадии проектирования (имеются ТУ на изделие, конструктивные данные о машине и ее элементах, известны возможные условия эксплуатации). При наличии опытного образца изделия (можно получить начальные характеристики машины, оценить запас надежности) и при эксплуатации (имеется информация о потере работоспособности изделий при различных условиях эксплуатации). При прогнозировании надежности изделия на стадии проектирования имеется наибольшая неопределенность (энтропия) в оценке возможных состояний изделия. Однако методический подход к решению этой задачи остается общим.
В рассматриваемом случае он заключается в использовании в качестве основы для оценки вероятности безотказной работы изделия соответствующих моделей отказов и состоит из следующих этапов.
1.Определение начальных параметров изделия (а о; а), как функции технологического процесса изготовления машины. Это связано с изменениями в пределах допуска размеров деталей, свойств материалов, качества сборки и других показателей. Значения начальных параметров могут зависеть также от режимов работы машины.
2.Установление предельно допустимых значений выходных параметров.
3.Оценка расчетным путем изменения выходных параметров в течение межналадочного периода То (в, н, с, а с) с учетом аналогичных характеристик у прототипа путем испытания при наличии опытного образца или путем учета установленных стандартом нормативов на параметры машины.
4.Оценка влияния процессов старения () на выходные параметры изделия на основании физических закономерностей отказов с учетом их стохастической природы.
5.Оценка спектров режимов работы (нагрузок, скоростей и условий эксплуатации), которые отражают возможные условия эксплуатации и определяют рассеивание скоростей изменения выходных параметров (х).
6.Расчет вероятности безотказной работы машины по каждому из параметров в функции времени.
7.При получении информации об эксплуатации изделия, для которого был сделан прогноз, производится сравнение действительных и расчетных данных и анализ причин их расхождения.
В зависимости от поставленной задачи должны быть выявлены области и (или) оценена реализация (рис. 1), т. е. получены законы распределения f (Т) или f (Т), или соответственно P (Т) или Р (Т), отражающие диапазоны рассеивания сроков службы для всей генеральной совокупности (D /) или для данной машины (D //). Если условия эксплуатации для данного образца жестко заданы, прогнозируется срок службы (наработка до отказа) Т.
3. Применение метода Монте-Карло для прогнозирования надежности
Рассмотренные в гл. 3 модели отказов являются формализованным описанием процесса потери машиной работоспособности и дают возможность установить функциональные связи между показателями надежности и исходными параметрами.
Статистическая природа этих закономерностей проявляется в том, что аргументы полученных функций являются случайными и зависят от большого числа факторов. Поэтому и нельзя точно предсказать поведение системы, а можно лишь определить вероятность того или иного ее состояния.
Для прогнозирования поведения сложной системы с успехом может применяться метод статистического моделирования (статистических испытаний), который получил название метода Монте-Карло (184).
Основная идея этого метода заключается в многократном расчете параметров по некоторой формализованной схеме, являющейся математическим описанием данного процесса (в нашем случае -- процесса потери работоспособности).
При этом для случайных параметров, входящих в формулы, перебираются наиболее вероятные их значения в соответствии с законами распределения.
Таким образом, каждое статистическое «испытание» заключается в выявлении одной из реализаций случайного процесса, так как подставляя, хотя и случайным образом, выбранные, но зафиксированные аргументы, получаем детерминированную зависимость, которая описывает данный процесс при принятых условиях. Многократно повторяя испытания по данной схеме (что практически возможно в сложных случаях лишь с применением ЭВМ), получим большое число реализаций случайного процесса, которое позволит оценить ход этого процесса и его основные параметры.
Рассмотрим упрощенную блок-схему алгоритма для расчета на ЭВМ надежности изделия, потеря работоспособности которого может быть описана схемой на рис. 4 и уравнением
Рис.4 Схема формирования постепенного отказа данного изделия
Пусть изменение выходного параметра X зависит от износа U одного из элементов изделия, т. е. X = F (U), где F -- известная функция, зависящая от конструктивной схемы изделия. Примем, что износ связан с удельным давлением р и скоростью скольжения трущейся пары v степенной зависимостью U=kp m 1 v m 2 t, где коэффициенты m1 и m2 известны (например, из испытания материалов пары). Коэффициент k оценивает износостойкость материалов и условия работы сопряжения (смазка, засоренность поверхностей).
Данное изделие может попасть в различные условия эксплуатации и работать при разных режимах. Для того чтобы предсказать ход процесса потери изделием работоспособности, надо знать вероятностную характеристику тех условий, в которых будет эксплуатироваться изделие. Такими характеристиками могут быть законы распределения нагрузок f (Р), скоростей f (v) и условий эксплуатации f (k). Заметим, что эти закономерности оценивают те условия, в которых будет находиться изделие и поэтому могут быть получены независимо от его конструкции с использованием статистики по работе аналогичных машин или по требованиям к будущим изделиям. Например, спектры нагрузок и скоростей при различных условиях работы транспортных машин, необходимые режимы резания при обработке данного типажа деталей на металлорежущих станках, нагрузки на узлы горнодобывающих машин при разработке различных пород и т. п. могут быть заранее определены в виде гистограмм или законов распределения.
Алгоритм для оценки надежности методом Монте-Карло (рис. 5) состоит из программы одного случайного испытания, по которой определяется конкретное значение скорости изменения параметра х. Данное испытание повторяется N раз (где N должно быть достаточно большим для получения достоверных статистических данных, например N? 50), и по результатам этих испытаний оценивается математическое ожидание ср и среднеквадратическое отклонение х случайного процесса, т. е. данные, необходимые для определения Р (t). Последовательность расчета (статистического испытания) следующая. После ввода необходимых данных (оператор /) производится выбор конкретных для данного испытания значений р, v и k (оператор 2). Для этого имеются подпрограммы, в которые заложены гистограммы или законы распределения, характеризующие данные значения или определяющие их величины. Например, вместо давлений на поверхности трения р может быть задан закон распределения внешних нагрузок Р, действующих на узел. В этом случае в подпрограмме по выбранному значению Р рассчитывается
р = F (Р),в простейшем случае,
где S -- поверхность трения.
Для выбора конкретного значения каждого из параметров с учетом их законов распределения применяется генератор случайных чисел, при помощи которого разыгрывается (выбирается) данное случайное число. Обычно генератор построен так, что выдает равномерно распределенные числа, которые с помощью стандартных подпрограмм могут быть преобразованы так, что их плотность распределения будет соответствовать данному закону. Например, для нормального закона распределения вырабатываются случайные числа г для математического ожидания М (z) = О и среднеквадратического отклонения z = 1. В подпрограмме для каждого случая применяется формула разыгрывания, которая учитывает характеристики заложенного распределения. Так, если р распределено по нормальному закону с параметрами р ср и р, то формула разыгрывания будет р= р ср + р z, где z получено с помощью генераторов случайных чисел. Возможно создание подпрограмм для разыгрывания случайных значений параметров при задании их распределения при помощи гистограмм. После получения случайных значений для каждого опыта рассчитывается скорость процесса повреждения (оператор 3) и по ней скорость процесса изменения параметра х (оператор 4). Данная процедура повторяется N раз и каждое полученное значение х засылается во внешнюю память машины. После накопления необходимого количества статистических данных, т. е. при n = N, производится определение ср и х (операторы 6 и 7), после чего возможен как расчет вероятности безотказной работы Р (Т) (оператор 8), так и построение гистограммы распределения х (или наработок до отказа Ti) и выдача на печать всех необходимых данных.
4. Возможности метод а статистического моделирования
Рассмотренный случай является простейшим, но иллюстрирует общий методический подход к решению данной задачи.
В более сложном случае, например при использовании модели отказа с учетом рассеивания начальных параметров (рис. 6), в программу закладываются сведения о законах распределения исходных характеристик машины.
По нормальному закону, а такие положительные величины, как погрешность эксцентриситета вала -- по закону Максвелла и т. п.
Рассмотренный на рис. 5 пример характерен также тем, что скорость процесса здесь постоянна х = const, и каждая реализация случайной функции характеризуется одним конкретным значением х.
Рис.6 Схема формирования отказа при рассеивании начальных параметров изделия.
Например, погрешности изготовления деталей обычно распределяются в пределах допуска.
по нормальному закону, а
такие положительные величины, как погрешность эксцентриситета вала -- по закону Максвелла и т. п.
Рассмотренный на рис. 5 пример характерен также тем, что скорость процесса здесь постоянна х = const, и каждая реализация случайной функции характеризуется одним конкретным значением х. Поэтому моделирование случайной функции здесь сведено к моделированию случайной величины.
Если рассматривать нелинейную задачу, когда скорость процесса изменяется во времени (t), то каждое испытание даст реализацию случайной функции. Для дальнейших действий каждую реализацию можно представить в виде чисел в данных сечениях t 1 ;t 2 …t n , охватывающих исследуемый диапазон работоспособности изделия.
Часто случайную функцию удобно представить в виде ее канонического разложения
В этом случае случайными будут коэффициенты при неслучайных функциях
Выработка реализаций случайной функции на ЭВЦМ упрощается в случае ее стационарности.
Еще более сложные случаи могут иметь место, если существует связь между смежными значениями случайных параметров. Тогда необходимо учитывать коэффициент корреляции между смежными членами или даже несколькими соседними членами (множественная корреляционная связь). Такой случай также может быть решен методом Монте-Карло, но требуется моделирование корреляционной функции.
Следует также отметить, что данный метод применим и для закономерностей, характеризующих процесс в виде неявных функций, а также при описании процесса не обязательно в виде математических формул. Прогнозирование надежности методом Монте-Карло позволяет вскрыть статистическую природу процесса потери изделием работоспособности и оценить удельный вес влияния отдельных факторов. Например, для рассмотренной задачи можно сделать расчет, насколько повысится вероятность безотказной работы, если проведен ряд мероприятий по уменьшению давлений в зоне трения (изменена конструкция узла), уменьшено значение коэффициента k (применен новый материал), сужен диапазон режимов работы машины [изменены параметры законов f (Р) и f (v)].
Специфика применения метода статистического моделирования для расчета надежности заключается в том, что если обычно при статистическом моделировании сложных систем искомыми величинами являются средние значения характеристик, то здесь нас интересует область крайних реализаций (значений близких к max), так как именно они определяют значения Р (Т) .
Поэтому для оценки надежности ответственных изделий важное значение приобретает исследование аварийных и экстремальных ситуаций, когда выявляются реализации процесса с наибольшей скоростью изменения выходных параметров х max.
5. Оценка экстремальных ситуаций
При прогнозировании надежности особое значение приобретает выявление крайней границы области состояний изделия, так как именно она определяет его близость к отказу. Эта граница формируется за счет реализаций, которые имеют наибольшие значения скорости процесса х. Хотя вероятность их появления мала (она соответствует вероятности отказа), их роль в оценке надежности изделия является основной. Такие реализации будем называть экстремальными. Они могут быть двух типов: собственно экстремальные, как следствие наиболее неблагоприятного сочетания внешних факторов, но находящихся в допустимых пределах, и аварийные, которые связаны с нарушением условий эксплуатации или проявлением нарушений ТУ при изготовлении изделия.
Экстремальная реализация IV на рис. 1 может быть выявлена как результат наиболее неблагоприятного сочетания факторов, влияющих на скорость изменения параметров 7л Часто это предельные режимы, при которых существенно возрастают динамические нагрузки. Если для простых систем формулирование экстремальных условий, как правило, не вызывает трудностей (это наибольшие нагрузки, скорости, температуры), то для сложных систем необходимо провести исследования по выявлению такого сочетания параметров, которое приведет к х max Действительно, например, повышение скорости механизма для одних элементов может привести к повышению их работоспособности (переход к жидкостному трению в подшипнике скольжения, лучшая циркуляция охлаждающей жидкости, выход механизма из резонансной зоны и т. п.), а для других -- к ухудшению условий их работы (рост динамических нагрузок, повышение тепловыделения и т. п.). Поэтому суммарное воздействие на механизм будет наибольшим лишь при определенных режимах его работы. Если требуется выявить наихудшее начальное состояние изделия, то также необходимо решить задачу о наиболее неблагоприятном распределении допусков (ТУ) на элементы и оценить вероятность этой ситуации (например, нахождение для всех деталей размеров на границах полей допусков маловероятно).
Кроме того, при оценке надежности изделия с учетом всех его основных параметров X 1 , Х 2 , ..., Х n режимы по-разному отразятся на их изменении, что исключает возможность предопределения заранее наихудшего их сочетания. Все это свидетельствует о том, что выявление экстремальных ситуаций также является задачей статистического исследования, которое может быть проведено с применением метода Монте-Карло. Однако разыгрывание должно вестись в области, соответствующей малой вероятности отказа, но при допустимых значениях входных параметров (значений случайных аргументов).
Аварийные ситуации связаны с двумя основными причинами. Во-первых, это возрастание внешних нагрузок и воздействий за пределами установленными ТУ при попадании машины в недопустимые условия эксплуатации. Для отдельных узлов и элементов машины такое положение может возникнуть из-за повреждения соседних малоответственных деталей, что повлияет на работу данного узла. Например, повышенный износ неответственного соединения не влияет сам по себе на работоспособность этой пары, но продукты износа засоряют смазку и выводят из строя другие сопряжения. Повышенное тепловыделение может привести к недопустимым деформациям соседних элементов.
Во-вторых, возникновение аварийных ситуаций связано с нарушением ТУ на изготовление и сборку изделий. Производственные дефекты могут проявиться неожиданно и привести к отказу изделия.
Если вероятность появления экстремальных ситуаций можно оценить, то возникновение аварийного состояния предсказать трудно, а в большинстве случаев практически невозможно. Обычно удается составить перечень типичных аварийных ситуаций, доказать, что вероятность их возникновения чрезвычайно мала (если это не так, надо изменять конструкцию) и, главное, оценить возможные последствия каждой ситуации. Оценка характера последствий и времени, необходимого для ликвидации возникшей ситуации, определяет степень опасности данной аварийной ситуации.
Таким образом, прогноз области возможных состояний изделия и его показателей надежности для высокоответственных объектов дополняется анализом аварийных и экстремальных ситуаций с оценкой их последствий.
В заключение следует отметить, что разработка методов прогнозирования надежности машин даст огромный экономический эффект, так как, во-первых, сократятся затраты времени и средств на испытание опытных образцов, во-вторых, будет иметь место более рациональное использование потенциальной долговечности изделия за счет правильного построения системы ремонта и эксплуатации, в-третьих, еще на стадии проектирования будет возможен выбор оптимального с точки зрения надежности конструктивного решения.
Список использованной литературы :
1. Проников А.С. Надежность машин Москва «Машиностроение» 1978 г
2. Бусленко Н.П. Моделирование сложных систем М.; «Наука» 1969 г.
3. Елизаветин М.А. Повышение надежности машин М.; «Машиностроение» 1973г.
Подобные документы
Описание конструкции компрессора газотурбинного двигателя. Расчет вероятности безотказной работы лопатки и диска рабочего колеса входной ступени дозвукового осевого компрессора. Расчет надежности лопатки компрессора при повторно-статических нагружениях.
курсовая работа , добавлен 18.03.2012
Построение эмпирической вероятности безотказной работы. Определение параметров распределения итерационным методом. Рассмотрение количественных характеристик каждого фактора в отдельности. Определение средней наработки до первого отказа устройства.
отчет по практике , добавлен 13.12.2017
Краткое описание конструкции двигателя. Нормирование уровня надежности лопатки турбины. Определение среднего времени безотказной работы. Расчет надежности турбины при повторно-статических нагружениях и надежности деталей с учетом длительной прочности.
курсовая работа , добавлен 18.03.2012
Назначение, классификация и обоснование выбора горной машины в зависимости от условий работы. Статический расчет технологических параметров работы машины. Устройство, принцип работы, эксплуатация механического оборудования и привода. Механизм подъема.
курсовая работа , добавлен 08.11.2011
Требования, предъявляемые к надежности изделия. Анализ надежности дублированных систем. Вероятность безотказной работы по заданному критерию. Распределение отказов по времени. Основы расчета резьбовых и болтовых соединений при постоянной нагрузке.
контрольная работа , добавлен 09.11.2011
Государственные стандарты по проблеме надежности энергетических объектов при эксплуатации. Изменение интенсивности отказов при увеличении наработки объекта. Вероятность безотказной работы. Показатели долговечности и модель гамма-процентного ресурса.
презентация , добавлен 15.04.2014
Понятия теории надежности. Вероятность безотказной работы. Показатели частоты отказов. Методы повышения надежности техники. Случаи возникновения отказов, сохранность работоспособности оборудования. Критерии и количественные характеристики его оценки.
курсовая работа , добавлен 28.04.2014
Анализ изменения вероятности безотказной работы системы от времени наработки. Понятие процентной наработки технической системы, особенности обеспечения ее увеличения за счет повышения надежности элементов и структурного резервирования элементов системы.
контрольная работа , добавлен 16.04.2010
Показатели надежности систем. Классификация отказов комплекса технических средств. Вероятность восстановления их работоспособного состояния. Анализ условий работы автоматических систем. Методы повышения их надежности при проектировании и эксплуатации.
реферат , добавлен 02.04.2015
Структурная схема надежности технической системы. График изменения вероятности безотказной работы системы от времени наработки до уровня 0,1-0,2. 2. Определение Y-процентной наработки технической системы.
Определение показателей надежности на стадии проектирования является наиболее важной задачей в теории надежности, способствующей наибольшей эффективности использования объекта. Прогноз надежности на стадии проектирования обходится значительно дешевле (~ 1000 раз), чем на стадии изготовления и эксплуатации, потому что не привлекаются значительный станочный парк и дорогая рабочая сила.
Существуют три группы методов прогноза надежности.
1-я группа - теоретические расчетно-аналитические методы, или методы математического моделирования. Математическое моделирование - это процесс создания математической модели, т. е. это описание математическими знаками и символами изучаемого сложного процесса. Неопределенные явления можно описать по-разному, т. е. составить несколько математических моделей.
Вероятностно-аналитические методы - это приложение теоретических положений теории вероятности к инженерным задачам. Эти методы имеют для реальной практики значительный недостаток: некоторые из них могут быть использованы, только если имеются аналитические выражения для распределений случайных величин. Вывести и получить аналитические выражения для распределений случайных величин обычно очень сложно, поэтому на стадии проектирования, когда дается прикидочная оценка показателей надежности, эти методы годятся не всегда. Хотя вычисление вероятности нахождения случайной величины в заданных пределах ее значений, обеспечивающих нормальное безотказное функционирование используемого объекта, в математическом отношении весьма простая операция, если имеется закон распределения этой случайной величины.
Тогда имеем:
где R - надежность, т. е. вероятность нахождения случайной величины X в допустимых пределах Х min доп, Х max доп - минимально допустимом и максимально допустимом.
Значит, задача подсчета надежности сводится к нахождению теоретической непрерывной и дискретной плотности вероятности состояния одной X или нескольких , Х 1 , Х2, ..., Х п случайных величин. Знание распределения φ(Х) - необходимое условие для расчетчика. Перечислим наиболее распространенные теоретические расчетно-аналитические методы:
1. На основе известных законов распределений для показателей надежности системы в целом.
2. На основе известных законов распределений для показателей надежности отдельных элементов системы.
3. Упрощенный метод на основе принятия нормальных законов распределения для показателей надежности отдельных элементов системы.
4. Метод статистического моделирования, или метод Монте-Карло, на основе любых законов распределения параметров системы.
5. Комбинаторно-матричный метод с любыми распределениями вероятности параметров системы.
Перечисленные методы представляют основную часть из большого количества расчетно-аналитических методов.
2-я группа - экспериментальные и экспериментально-аналитические методы - физическое моделирование.
1. На основе сбора и обработки ретроспективной и текущей информации о надежности объекта.
2. На основе специальных испытаний на надежность в нормальных условиях эксплуатации и ускоренных или форсированных испытаний.
3. На основе испытаний моделей объекта в нормальных условиях эксплуатации и ускоренных испытаний.
3-я группа - эвристические методы, или методы эвристического моделирования.
Эвристика - наука, занимающаяся изучением природы мыслительных операций человека в ходе решения различных задач.
Здесь отметим следующие методы:
1. Метод экспертных или балльных оценок. Выбирается комиссия, состоящая из опытных высокопрофессиональных в данном вопросе экспертов, которые путем выставления баллов оценивают рассматриваемый показатель надежности. Затем
проводится математическая обработка результатов оценки (коэффициент конкордации и др.). Это хорошо известный метод при оценке спортивных соревнований (гимнастика, фигурное катание, бокс и др.).
2. Мажоритарный метод, или метод голосования, основанный на использовании мажоритарной функции. Мажоритарная функция принимает два значения «да» или «нет» - «1» или «О», причем значение «1» принимает тогда, когда число переменных, входящих в нее и принимающих значение «1», больше числа переменных, принимающих значение «О». В противоположном случае функция принимает значение «О».
Все перечисленные методы являются недетерминированными, или основанными на статистике, или субъективными, т. е. ответ является неопределенным. Но несмотря на это, эти методы позволяют сравнивать по надежности различные варианты системы, выбрать оптимальную систему, найти слабые места и выработать рекомендации по оптимизации надежности и эффективности функционирования объекта.
Если невозможно испытать систему, можно прогнозировать надежность, комбинируя испытания отдельных элементов системы с аналитическими методами. Прогноз на надежность позволяет провести расчеты по обеспечению запасными частями, организовать техническое обслуживание и ремонт, а значит, обеспечить рациональную эксплуатацию объекта.
Чем сложнее система, тем больший эффект дают расчетные методы на всех этапах разработки и эксплуатации.
Открытие новых технических решений влечет за собой анализ их уровня и конкурентоспособности тех объектов техники, в которых эти решения использованы. С этой целью проводятся патентные исследования, основной задачей которых является оценка патентной чистоты и патентоспособности использованных технических решений.
В соответствии с ГОСТом Р 15.011-96 патентные исследования относятся к прикладным научно-исследовательским работам и являются неотъемлемой составной частью обоснования принимаемых решений хозяйствующими субъектами, связанными с созданием, производством, реализацией, совершенствованием, ремонтом и снятием с производства объектов хозяйственной деятельности. При этом к участникам хозяйственной деятельности относят предприятия, организации, концерны, акционерные общества и другие объединения независимо от форм собственности и подчинения, государственного заказчика, а также лиц, занимающихся индивидуальной трудовой деятельностью.
Патентные исследования проводятся на всех стадиях жизненного цикла объектов техники: при разработке научно-технических прогнозов и планов развития науки и техники, при создании объектов, техники, аттестации промышленной продукции, определении целесообразности ее экспорта, продажи и приобретения лицензий, при защите государственных интересов в области охраны промышленной собственности.
Этим документом установлен порядок работ по патентным исследованиям: разработка задания на проведение патентных исследований; разработка регламента поиска информации; поиск и отбор патентной, другой научно-технической, втом числе конъюнктурно-экономической информации; обобщение результатов и составление отчета о патентных исследованиях.
В качестве задания на проведение патентных исследований предоставляется технический документ, оформленный в установленном порядке, или другие документы: рабочая программа, график проведения патентных исследований и т. д.; последние должны содержать все сведения, предусмотренные ГОСТом, и быть оформлены надлежащим образом. Все виды работ по патентным исследованиям проводятся под научно-методическим руководством патентного подразделения. Для проведения поиска по фондам патентной и другой научно-технической, в том числе конъюнктурно-экономической, информации составляется регламент поиска (программа). Для определения области поиска требуется сформулировать предмет поиска, выбрать источники информации, определить ретроспективу поиска, страны, по которым следует проводить поиск, и классификационные рубрики (МКИ, НКИ, УДК).
· исследование технического уровня объектов хозяйственной деятельности, выявление тенденций, обоснование прогноза их развития;
- исследование состояния рынков данной продукции, сложившейся патентной ситуации, характера национального производства в странах исследования;
· исследование требований потребителей к продукции и услугам;
· исследование направлений научно-исследовательской и производственной деятельности организаций и фирм, которые действуют или могут действовать на рынке исследуемой продукции;
· анализ коммерческой деятельности, включая лицензионную деятельность разработчиков (организаций и фирм), производителей (поставщиков) продукции и фирм, предоставляющих услуги, и патентной политики для выявления конкурентов, потенциальных контрагентов, лицензиаров и лицензиатов, партнеров по сотрудничеству;
· выявление торговых марок (товарных знаков), используемых фирмой-конкурентом;
- анализ деятельности хозяйствующего субъекта; выбор оптимальных направлений развития его научно-технической, производственной и коммерческой деятельности, патентной и технической политики и обоснование мероприятий по их реализации;
- обоснование конкретных требований по совершенствованию существующей и созданию новой продукции и технологии, а также организации выполнения услуг; обоснование конкретных требований по обеспечению эффективности применения и конкурентоспособности продукции и услуг; обоснование проведения необходимых для этого работ и требований к их результатам;
- технико-экономический анализ и обоснование выбора технических, художественно-конструкторских решений (из числа известных объектов промышленной собственности), отвечающих требованиям создания новых и совершенствования существующих объектов техники и услуг;
- обоснование предложений о целесообразности разработки новых объектов промышленной собственности для использования на объектах техники, обеспечивающей достижение технических показателей, предусмотренных в техническом задании;
- выявление технических, художественно-конструкторских, программных и других решений, созданных в процессе выполнения НИР и ОКР с целью отнесения их к охраноспособным объектам интеллектуальной собственности, в том числе промышленной;
- обоснование целесообразности правовой охраны объектов интеллектуальной собственности (в том числе промышленной) в стране и за рубежом, выбор стран патентования; регистрации;
- исследование патентной чистоты объектов техники (экспертизы объектов техники на патентную чистоту, обоснование мер по обеспечению их патентной чистоты и беспрепятственному производству и реализации объектов техники в стране и за рубежом);
· анализ конкурентоспособности объектов хозяйственной деятельности, эффективности их использования по назначению, соответствия тенденциям и прогнозам развития; выявление и отбор объектов лицензий и услуг, например инжиниринг;
· исследование условий реализации объектов хозяйственной деятельности, обоснование мер их оптимизации;
· обоснование целесообразности и форм проведения в стране и за рубежом коммерческих мероприятий по реализации объектов хозяйственной деятельности, по закупке и продаже лицензий, оборудования, сырья, комплектующих изделий и т. д.
· проведение других работ, отвечающих интересам хозяйствующих субъектов.
В соответствии с поставленными задачами в итоговый отчет по патентным исследованиям включаются следующие материалы: по анализу и обобщению информации в соответствии с поставленными перед патентными исследованиями задачами; обоснованию оптимальных путей достижения конечного результата работы; по оценке соответствия завершенных патентных исследований заданию на их проведение, достоверности их результатов, степени решения поставленных перед патентными исследованиями задач, обоснование необходимости проведения дополнительных патентных исследований.
Основная (аналитическая) часть отчета о патентных исследованиях содержит информацию: о техническом уровне и тенденциях развития объекта хозяйственной деятельности; об использовании объектов промышленной (интеллектуальной) собственности и их правовой охране; об исследовании патентной чистоты объекта техники.