Понятие надежности и работоспособности изделий машиностроения. Физический и статистико-вероятностный смысл понятий. Проблемы работоспособности машиностроительной продукции.

 Надежность - свойство объекта сохранять во времени в установленных пределах значения всех параметров, характеризующих способность выполнять требуемые функции в заданных режимах и условиях применения, технического обслуживания, хранения и транспортирования.

Терминология по надежности в технике распространяется на любые технические объекты-изделия, сооружения и системы, а также их подсистемы, рассматриваемые с точки зрения надежности на этапах проектирования, производства, испытаний, эксплуатации и ремонта. В качестве подсистем могут рассматриваться сборочные единицы, детали, компоненты или элементы. При необходимости в понятие "объект" могут быть включены информация и ее носители, а также человеческий фактор (например, при рассмотрении надежности системы "машина-оператор"). Понятие "эксплуатация" включает в себя, помимо применения по назначению, техническое обслуживание, ремонт, хранение и транспортирование.

 Работоспособное состояние (работоспособность) – состояние объекта, при котором значения всех параметров, характеризующих способность выполнять заданные функции, соответствует требованиям нормативно-технической и (или) конструкторской (проектной) документации.

 В процессе изготовления может быть собран очень большой объем информации и проведена весьма точная оценка законов распределения и любых параметров надежности (в том числе и по размерной точности).

Другая ситуация складывается в серийном производстве, когда изделия выпускаются малыми партиями и часто меняется номенклатура. В этом случае оценку и управление стабильностью необходимо производить по ограниченному объему информации.

Кроме того, законы распределения при оценке весовых, гидравлических, прочностных параметров могут отклоняться от нормального закона или быть даже неизвестными.

Необходимо отметить еще одно обстоятельство; для изделий одноразового применения, испытания осуществляются на одних экземплярах, а в качестве товарной поставки покупателю выдаются другие неиспытанные изделия. Приведем пример.

В цехе выпускается N изделий. Некоторую часть h этих изделий подвергают испытаниям таким образом, что после этого испытания изделия становятся негодными (отработавшими свой ресурс). Остальную часть в случае благоприятного исхода испытаний сдают потребителю, как годную продукцию.

В процессе планирования и осуществления подобного контроля и обеспечения надежности нужно решить следующие вопросы.

1. Оценить величину параметров надежности: ожидаемую вероятность безотказной работы, ресурс и т.д.
2. Оценить интервал возможных колебании полученных оценок.
3. Назначить границы пренебрежимо малых вероятностей (выбрать меру точности оценок).

а) Приближенная оценка характеристик надежности изделия при опытной частоте не равной нулю.

В том случае, когда количество опытов n достаточно велико (в пределах 80 - 100 и более), а частота отказов не будет слишком малой (в пределах 10 - 20), для приближенной оценки можно воспользоваться нормальным законом распределения.

б) Приближенная оценка характеристик надежности изделий при опытной частоте отказов, равной нулю.

Когда изготавливается изделие с высокой степенью безотказности (или другого признака качества), то может иметь место такой случай, что будут проведены длительные испытания, но не будет зафиксировано ни одного отказа. Как оценить в этом случае надежность?

Оценка производится на базе биномиального распределения и распределения Пуассона. Применение этой оценки к технологическому процессу рассмотрим на конкретном примере.

Изготовлено 300 шт. и испытано на циклическую выносливость 100 шатунов авиадвигателя, причем не зафиксировано ни одного отказа. Задана доверительная вероятность β = 0,90. Необходимо определить возможность попадания бракованных шатунов в оставшейся партии 200 шт., передаваемых на сборку. Очевидно, что р=0 Искомая вероятность отказов Таким образом, мы можем утверждать с 90%-ной уверенностью, что на сборку попадает не более 2,3% бракованных деталей (5 шт.). Но в 10% случаев возможная доля бракованных деталей может быть и больше. Как видно из примера, подобная доверительная вероятность β = 0,9 мала для авиадвигателестроения, возможность брака в 2,3% неприемлема. Если принять β = 0,99, то вероятность попадания брака на сборку будет много менее одного процента, но и существенно увеличится количество испытании.

Приведенная формула выведена для нормального распределения вероятностей.

Для распределения Пуассона эта формула принимает вид:

Для вышеприведенного примера ρ = 0,023.

в) Определение потребного количества испытаний для подтверждения заданного уровня надежности.

Приведем пример: сколько изделий необходимо подвергнуть испытаниям, чтобы остальные изделия с гарантией в 90% отказывали не более чем в 10% случаев.

По формуле следует n = 22. Из распределения Пуассона эта же задача решается следующим образом 

что для вышеизложенного примера n = 23

Эти формулы применимы для изделий, выпускаемых значительными партиями. Для изделий малой серийности и изделий одноразового действия лучшие результаты дает гипергеометрический закон распределения.

Для гипергеометрического распределения к. т. н. Шестаковым В.А. разработаны методы и алгоритмы оценки параметров надежности, вычисление которых проводится на ЭВМ.

Научно - технический прогресс вызвал резкое повышение значимости методов экспериментальной и производственной информации, получаемой при испытании или функционировании технических устройств и других процессов.

Это обуславливается тем, что современные технические устройства работают при очень высоких значениях рабочих параметров: температур, давлений, скоростей движения, электрических и магнитных полей и т.д. При этом детали и элементы устройства, воспринимающие рабочие нагрузки, проектируются с минимально возможным запасом стойкостных свойств (запасом работоспособности). Пора изготовления изделий с избыточным запасом характеристик работоспособности ушла не очень далеко, но уже прошлое. Экономическая политика страны в качестве основной задачи считает всемерное снижение материалоемкости изделий при увеличении их служебных свойств и параметров.