3.2 Компьютерная система учета, контроля и анализа уровня качества сварочного производства
Разработка и создание баз данных и знаний позволяет создать историю качества сварочно-монтажных работ и проводить исследования и статистический анализ дефектности по показателям L, Д, Б по конкретным БС как за период (неделя, месяц, квартал, год), так и в разрезах – монтажная организация, объект, этап, конструктивный элемент, сварщик. На рисунках 3.1 – 3.5 представлены примеры работы компьютерной системы по учету, контролю и анализу качества сварочных работ и сварных соединений.
Рисунок 3.1 – Головное меню системы
Рисунок 3.2 – Ведение нормативно-справочной информации в системе
Рисунок 3.3 – Пример ведения оперативной информации
Рисунок 3.4 – Пример работы с базой данных о состоянии качества сварочных работ
Рисунок 3.5 – Пример получения выходной информации о состоянии
Качества сварочных работ и сварных соединений
Статистический анализ дефектности сварных соединений
Впервые в практике монтажной сварки выполнены исследования и анализ дефектности для основных БС. Анализ дефектности выполняли по данным неразрушающих методов контроля (НМК) – внешний контроль и измерения (ВК), ультразвуковой контроль (УЗК), рентгенографический контроль (РГГ) по гамма-рентгено-снимкам с монтажных объектов, представляющих указанные базовые партии стыков. Оценка качества выполнялась в соответствии с требованиями белорусских стандартов, аутентичных международным ИСО 3834-1 – 3834-6, действующих СНиП (ВСН 012-88; 3.05.02-88; 3.03.03-85; 3.05.05-84; 3.03-81, ОСТ 36-59-81и др.). Всего за период с 1989 по 2009 гг. было исследовано и проконтролировано свыше 300 000 сварных соединений по основным базовым совокупностям .
Определяли уровень брака, распределение средних значений показателей дефектности, уровень дефектности (размеры, количество), расслоение по типам дефектов.
Цель анализа – определить наиболее важные статистические характеристики каждой БС, критичность показателей к технологическим процессам, а в конечном итоге – установить доминирующие причины брака, а также допустимые уровни дефектности и основные параметры для расчета границ регулирования и. Работами [8, 11 – 20, 25, 26, 28, 34, 41, 42] установлено, что между явлениями, сопровождающими процессы сварочного производства, образованием и обнаружением дефектности существует стохастическая зависимость, а распределение дефектов в сварных швах подчиняется общим законам теории вероятностей.
Любая базовая совокупность монтажных стыков может быть охарактеризована эмпирическим законом распределения, через функцию распределения, несущую показатели дефектности данной совокупности.
Под эмпирической функцией распределения [11, 25, 59, 61, 68, 71, 72] будем понимать функцию F(x), определяющую для каждого значения X (в нашем случае L, Д, Б) относительную частоту события Х < x, т.е. :
F(x) = nx / n или F(L) = nLx / n; F(Д) = nДx / n; F(Б) = nБх / n , (3.1)
где nx или nLx, nДx, nБх – число вариант, меньших Х; n – объем выборки.
В отличие от эмпирической функции распределения выборки, интегральную функцию F(x) распределения генеральной совокупности называют теоретической функцией распределения, т.е. F (x) = P (X < x). Следовательно, различие между теоретической и эмпирической функциями состоит в том, что первая определяет вероятность события X < x, а вторая – относительную частоту этого события X < x.
Это следствие является весьма важным для использования аппарата математической статистики при разработке методики статистического регулирования и управления качеством. Расчет эмпирической функции распределения и параметров распределения проводили графоаналитическим путем.
Методика расчета:
- составляем таблицу с вариационным рядом наблюдаемых значений количественных показателей качества;
- определяем значения накопленных частостей 1;
- значения 1 заносим на вероятностную бумагу предполагаемого вида распределения;
- полученные точки аппроксимируем прямой линией;
- графоаналитическим образом определяем параметры распределения и его статистические оценки (х), (х) и др.;
- оцениваем степень согласия эмпирического и теоретического распределения по критериям согласия Xn – квадрат (х2); или Колмогорова А.Н. ( ) ;
- определяем несколько значений (х) для различных значений х и строим эмпирическую функцию плотности;
- определяем вероятность P(X Xн).
Основу статистического исследования составляло большое количество данных, получаемых по результатам измерения одного или нескольких признаков. В нашем случае этими признаками являются количественные показатели дефектности L, Д, Б. Путем расшифровки результатов НМК измеряли обнаруженные дефекты и получали ряд количественных значений. Измерения группировали, устанавливали границы интервалов и их ширину .