Добавил:
Опубликованный материал нарушает ваши авторские права? Сообщите нам.
Вуз: Предмет: Файл:

книги из ГПНТБ / Игнатов, В. А. Статистическая оптимизация качества функционирования электронных систем

.pdf
Скачиваний:
4
Добавлен:
21.10.2023
Размер:
9.05 Mб
Скачать

Вспомогательные функции x(t) =0,291 е~°’012Ш

Lo(t) = ІО3 [0,833—0,089* (t) —0,021x2 (t)—1,62 • 10“3X

 

 

 

 

 

X x a(l)—

 

 

 

 

 

 

 

Вероятность безотказной работы

 

 

 

 

 

 

Р (t) = 0,748 {exp (0,2Э1е-°'О1МЗ( -

2,8.IO"3*) +

 

 

+ 2- IO '3 [L0 (0 е- 2'8-10- 3/ -

L0 (0)

 

 

 

 

 

плотность

вероятности

 

 

 

 

 

 

 

 

f (t) =

0,748 {(2,8+ 3,62е-°.0І243() exp( — 2,8-10~3/ +

+

0,291е-°'01243<) + 2 [2,8 • 10-3L0 (t) — L \ (f)] -

 

 

_ - 4 fi A ü - h

__8-lO -3Lo(0)e_4,10" 3<} 10-3.

 

 

На

рис.

5-1

показаны

графики

Л(т) (/),

А а(ъ)

(2) и

Я0 + Kß ап

(5), нормирующий множитель

ѵ = 1 0 _3 ч~1.

 

 

 

 

 

 

Оптимальная

нормирован­

A

 

 

 

 

 

ная периодичность ТІО бло­

 

 

 

 

 

 

ков

1

радиооборудования

iV

 

 

 

 

тОпт= 0,54

с учетом масшта­

 

 

 

 

ба torn = 540

ч,

W = 21,4%.

 

 

 

 

При

построении

графиков

 

 

 

 

 

 

использовались

три

 

члена

 

 

 

 

1

 

ряда

(5-3), что дает

макси­

 

“T

 

 

мальную погрешность

оцен­

 

 

 

 

 

ки ,f(t)

менее 0,4%.

задача

 

 

 

 

 

Таким

образом,

 

3

 

T

'

r

оптимизации

ПО

изделий

 

 

 

tonm

1

с учетом

послепрофилакти-

о,г

 

о//-

as

о,8

Рис. 5-1. Определение

т0Пт.

ческих

отказов

сводится к

приближенному

 

расчету

 

 

 

 

 

 

 

(5-4), (5-5) и построению

P(t),

 

f(t)

по

формулам

графиков

A(t)

и

Ао(/)

для

определения т0пт, W.

 

 

 

 

 

 

 

 

5-3. Итерационный алгоритм отыскания оптимальной периодичности профилактик систем

Нетрудно заметить, что решение уравнения (5-2) су­ ществует, если найдутся такие t, при которых

А0 (t) <^1іш A (t) мин (a0, a,).

(5-7)

180

Построим с помощью обобщенного метода хорд бы­ стро сходящийся итерационный процесс для определения Топт в случае, когда выполняется неравенство (5-7).

Рассмотрим интервал времени Т і< т0пт<Т2, в кото­ ром графики функций Ло(г) и Л(т) немонотонно изме­ няются и пересекаются (рис. 5-2). Границы этого интер­ вала определяются условиями

Ло(т1)> Л ( т 1),

Ao(t2) < Л (т 2).

(5-8)

Изменение функций в этом интервале

аппроксимиру­

ем хордами А1В1 и АгВ

Абсцисса

точки N x пересече­

ния этих хорд дает первое

приближение

т(1)

для т011Т.

Используем

как т2,

тогда

пересечение

хорд АгВ 3 и

АМі в точке N2 дает второе

приближение

Анало­

гично нетрудно

получить

 

и все

последующие приб­

лижения.

 

 

 

 

 

 

 

Используем эту простую идею и геометрические по­ строения для вывода итерационного соотношения при

Рис. 5-2. Иллюстрация к выводу соотно­ шений (5-9).

определении т0ПтИз подобия треугольников AiNiKi и BiNiKi, AzNiKi и BzNiKz соответственно получим:

А р ( 'b )

А р м и и

То п т 11

А р м и и

А (Тң)

ЧиіТ

Армии

Ар (тг)

т2 — топт

Л (т2)

А 0МиН

 

181

откуда для первой итерации

 

 

 

 

 

t^'onT= (Мітгг+ЛІгТі) (Мі + ЛІг)-1, A^Whh=

 

 

= [А(т2)М3+ Л (т,)М4](Ms+ МО -i,

(5-9)

где

Мі = Ло(ті)

Аоміті

Мг=Ломіш

Ао(то)',

Afз—Тонт—гі

М 4 =

Т г T o u t -

 

 

 

 

 

 

После

получения т(1)

и Л(І)

с помощью

соотноше-

ний типа

J

ОЯТ

0 мин

и все

последующие

(5-9)

находят

-с<2>,

Л (2)

приближения, общее число которых определяется необ­ ходимой точностью. В инженерных расчетах итерацион­ ный процесс можно останавливать, когда значения т0Пт в предыдущей и последующей итерациях отличаются не более чем на 5—15%.

Для приближенных расчетов более удобно итераци­

онное соотношение

 

 

 

 

 

Т(П

1)

[А/

0

П

 

ОПТ ОПТ

) - Л '0 (х<і>)]

(5-10)

 

ОПТ,Л-'оС#7'))

хО)д/ (М)\

 

 

 

■о т ІѴ 0 Ѵ*опт'

 

получаемое так же, как

и выражение (5-9), с учетом

того, что А'о(т) =т~1[А(т)—Ло(т)].

 

5-4. Модификации модели оптимизации обслуживания

В зависимости от значений параметров общей модели оптимизации, рассмотренной в § 5-2, можно выделить

три частных случая: 1) Х0 = 0; г]0=Л1 = Л1 2)

А0 = 0, ц0ф

3)

т|о==Tji=== Л• Рассмотрим более

подробно

важные для практических применений первый и третий случаи.

Определим т0Пт и If в первом случае. С учетом после-

профилактических отказов система (2-85) имеет следую­ щий вид:

р \ (0 = - -

(ч +

Яйе ѵ

) Р 0 (0 .

Р \ (0 =

-П[Р>(0 -

Л (01-

 

 

 

 

 

 

(5-11)

_

 

—іпі + Х о- 1

п _ ] )

, а

 

Отсюда

Р0 (£) — <?

п п

 

 

Р ’Лі) =

—*,(+Ка~~1

 

 

(5-12)

п п

-

Р М -

182

Уравнение (5-12) является линейным, решим его ме­ тодом подстановки. Обозначим Pi{t) —u(t)v(t), тогда

u{t)v'{t) + v{t)u' {t) + w(t)v{t)^ne -^+ Ѵ п

f—1)

П

;

v{t) [u' (0 +

-4«(0l = O*

следовательно, u(t) =

e

 

a.

 

=

0

 

 

(5-13)

 

 

 

 

 

Так как

интеграл

в выражении (5-13) через элемен­

тарные функции не выражается, воспользуемся разло­ жением подынтегральной функции в ряд

X -1 е~аих

00

1

/\тт * —

 

 

 

п п

 

іS=1 4г(сГ

 

С учетом этого

ряда

 

 

 

 

ѵ(і) = це

а% { t - * : '[ L ( t ) - L ( 0 ) } } ,

(5-14)

следовательно,

 

 

 

 

 

p i (t) = це (¥+>п п

] {t - \

1\L (t) — L (0)]};

 

где

 

 

 

 

 

i=i

Определим характеристики надежности изделия

 

 

—а

t

 

 

-о'+Ѵ п >

V » е

п

Ч - ч Р - * ;1[L(f)-£(0)]}

*>(*) = *

 

 

 

 

 

 

 

/

 

 

—at ~гпап *е

 

-(і'+ Ѵ п ’>

{tn +

Ке

* ) е

+

f(0 = e ”

 

+ Т )(Ѵ - I ) - ! « " 1h ^ ( 0 - ^ L ( ° ) -

 

- L ’{t)]},

A(t) =

x{t)y~1(ty,

 

Л ,(0 =

[^ + Яда“ 1 -ln j/tf)]* " 1.

 

(5-15)

183

г д е

 

 

 

 

 

 

 

 

 

^

_I —

 

 

х (0 — і7!4 " n )ß п

+ ^ ( ^ — 1) —

 

-

ч®“ 1[т{1(0 -

(0) -

и (о];

 

y(t) =

e

а% е

+ т, {t - а” 1[L (0 -

L (0)]}.

Для определения т0ПТ полезны предельные соотноше­

ния lim Л (t) = lim Л0(£) = Я„,

1ітА(^) = 1ітЛ0(<)=т]. Выиг-

f-> О

І- * 0

ПО

00

t-¥ 00

 

рыш от оптимизации

 

 

 

 

 

Г=[1-Ло(Топт)гі-1]100%:

(5-16)

Оптимальная периодичность в этом случае определя­

ется с помощью выражения

(5-15)

и итерационного со­

отношения (5-10). Особенности применения итерацион­ ного алгоритма покажем на примере.

 

Пример 5 - 2 .

Определим г 0п т

при

следующих исход­

ных данных: + = Â 'n= 1 • 10~3

ч_1,

ахіх= 10-10—3 ч~4.

 

Используем

нормирующий

множитель ѵ = 1 0 _3 ч-1,

тогда нормированные

параметры

т) =

Яп= 1 ,

aD= 1 0 . В

выражении (5-15)

Л0 (і) = [0,1 + 1 —■Ыу (£)] А 1,

л+)=(1 +

+

e - lot)ee-le~l0t +

t -

1 - 0 , П е ~ 1Н -

0,525 ■l0 - 3g -20i+

+

0,0102, у (t) =

<?°'1е_ш+ 1-

0,01ér10t- 0,25- 10-3é r 20t+

+ 0,0102.

Для определения т 0пт выберем Ті = 0,5. В этой точке Д.(0,5) =0,347; Л0(0,5) =0,4; А'0(0,5) = —0,105. Так как Л(0,5) <Ло(0,5), то значение ту выбрано удачно. Выбе-

рем Тз=1, для этой точки Л (1) =0,502, Ло(1)= 0,411, сле­ довательно, Ті < Т опт2 и выбор исходных данных ите­ рационного процесса правилен.

Используя выражение (5-10), на первой итерации по­ лучим:

 

_(■) .. 0 , 5

- 1 ( 0 , 0 9 1 + 0 , 1 0 6 )

, _

n c Q 0

 

 

опт

1

- 0 , 0 9 1 4 - 0 , 5 - 0 , 1 0 6

4

 

В этой

точке

 

Л0 (0,683) =

0,392;

Л (0,683) =

0,415;

Л'о (0,683) =

0,0337.

 

Используя

 

какт2 на второй итера­

ции, получим т(2) =0,628. Аналогично

т(3) = 0,620,

т(4> =

 

опт

 

 

 

 

опт

опт

= 0,621; Следовательно, уже

на второй итерации т0ПТ

определено

с требуемой в инженерных расчетах

точно­

стью.

 

 

 

 

 

 

 

184

Перейдем от нормированной величины т0пт к реаль­ ной, тогда Топт—0,621 -v-1 = Q21 ч, выигрыш от оптимиза­ ции W = 60,7%. Рассмотренный итерационный алгоритм легко программируется, для определения т0пт разработа­ на программа «ГТЕР».

-оо

0,5

1,582

2,77

Рис. 5-3. Номограмма для определения тОПт.

Рис. 5-4. Номограмма для определения выигрыша от оптими­ зации.

!85

На рис. 5-3, 5-4 показаны образцы номограмм, построенных с помощью этой программы для быстрого определения т0пт и W. Параметром семейства кривых в номограммах служит величина 1папЯ_1пИз анализа этих номограмм легко оценить значения т0цТ и W при предельных значениях параметров модели оптимизации: если осп— *"0 или Хп— то т0Пт— а W— >-0; если

Хи— И), то Топт— >0, а W— >-100%.

Перейдем к рассмотрению более сложного третьего случая, когда Яо^О. В этом случае характеристики на­ дежности, полученные из решения системы (2-85), имеют вид:

P(t) = e

а

п

+

+ "П[% 1+

^ (0)] — не

[А0 1Ң- L (*)]|;

f(t) = e

“ и

' {(т|+Я0 +

Япе “П<) Х

+1е~а

X *

 

+ Ѵ І Ѵ + М 0 )]-

 

К) "4е Гоі [^o1“Ь ^ (0] +

 

 

+ -че~Х°іЬ'(Щ,

Л0(*)=

 

 

=

fof +

AnaT’ — lfl у Ш Г 1;

(5-17)

 

 

 

— (>0І—> <х~ 1е

)

■«(0 = (1 +

А. +

Аив ““ ) И

п

} +

+ ^ [Я -' + 1 (0)] - 7! (Ч +

Я0) е ~ ^ [Я"1+

 

 

+

^(01 + 7\в

l°*L'(t)\

 

 

-Ѵ+Ѵ"“1«Г“»*

 

L (0)] —

у (t)= е

 

4" 71[%

 

- * - ѵ і ѵ Ч ц о і ;

 

 

 

 

—к

—іаЧ

 

 

 

 

(Ѵ П

 

 

«=s г?(Х0 4 -іап)

 

 

г=і

186

П р е д е л ь н ы е

с о о т н о ш е н и я

д л я

Л (t) и А Д /) и м е ю т

в и д :

 

 

 

 

 

 

lim Л (t) == lim Лв (t) = Яв -f- %

 

Нт Л (t) — lim А0 (t) 1 \.

t - *0

 

 

 

 

t - ±со

tf-»oo

Пример 5-3. Определим

т0пт при следующих норми­

рованных интенсивностях:

Т] = 2; Ао=0,2; Яп—1,48; >ön=

= 5,92, v=2- ІО-3 ч-i.

 

 

 

 

Выберем ті=0,6, тг—1,0,

тогда

ті< т 0Пт<Т2. Исполь­

зуя систему (5-17), получим:

 

 

L(0 =

0,0816ér2’9et +

5,2-10-V :5'93t-fO ,29-10-3<r8'9t;

L (0) =

0,0871;

U(f) =

- (0,242й- 2'86t + 0,0307ér5-93* +

 

+ 2 ,5 8 .1 0 - 3e - 8'9t);

 

P(t ) = e - (°'2S+Vy{t);

f{t) = e^°-2s+^ x (ty

x(t) = (l,l

+ 0,741e-2’9n)X

X e _0'u+0'25e‘ 2,s8' +

10,4 - l , l r ° . 1( [10 + L(/)1 +

+ e°'u L' (ty

у (f) = e - M t +

0,25е-2'9в( +

10,4 - е~°-и Ь {ty

В моменты Ті и Тг интенсивности имеют следующие

значения:

Л(0,6) =0,526;

Ло(0,6) =0,608;

Л'оСО.б) =

= —0,136;

Л(1,0) =0,598;

Л0(1,0) =0,568;

Л'0(1>0) =

= 0,02.

 

 

 

 

Используя выражение

(5-10), получим

Х ^ = 0,922;

хопг ^ 0,862;

-с1^ = 0,831. Таким образом,

погрешность на

первой итерации 10,9%, на второй 3,73%. Следователь­ но, тоцт = т(3)V"1 яа 415 я. Выигрыш от оптимизации пе­ риодичности ПО W r= 42,5°/0.

Учитывая относительно высокую трудоемкость опре­ деления Топт и W, целесообразно строить номограммы, упрощающие вычислительные процедуры. На рис. 5-5, 5-6 приведены образцытаких номограмм, позволяющих найти простую приближенную оценку Топт и W. Для все­ го динамического диапазона изменения параметров мо­ делей оптимизации такие номограммы даны в работах [Л. 82—84]. Анализ этих номограмм показывает следую­

щее: если

«„Я“ 1— ѵоо,

то

Топт— ИЗ,

W7— Я00%; если

аДп-і— ИЗ, то

(0,

Я0

-j- Яд <

т);

 

_

 

Т°пт

1,00,

Я0

-(- Яд > т);

^ ^

( ( ! _

 

Ю°%,

Я0 + Яд< т|;

1 0, Яд -f- Я0 > т).

187

Е сли Л-цЯд1—>00,

ТО Тодт—►ОО,

W —*0;

вСЛИ XnXQ >0,

ТО

 

 

 

 

 

 

 

0,

Я0 <

7J,

 

 

 

оо,

Я0>7],

 

W -

(1

Я0т)_1)

ІООѴо, Я0 <

ij;

о,

xa>fi.

 

 

 

Таким образом, в этом .параграфе дан анализ двух важных для практических применений модификаций мо-

Рис. 5-5. Номограмма для определения т0Пт при

Яо^О.

дели оптимизации периодичности ПО изделий, учиты­ вающей лослепірофилактические отказы, получены аналитические соотношения, необходимые для использо­ вания итерационного алгоритма определения т0Пт и W, рассмотрены типичные номограммы,.упрощающие расче-

18S

%

100

00

90

 

SO

 

70

 

SO

 

50

 

W

 

30

 

го

 

10

 

0_

 

Рис. 5-6. Номограмма для определения

выигрыша

от оптимизации при Хо¥=0.

 

ты, и примеры иллюстративного характера. Полученные результаты полезны для оптимизации ПО электронных систем в тех случаях, когда необходимо учитывать отри­ цательные последствия профилактик.

5-5. Влияние случайной вариации параметров модели оптимизации на характеристики оптимальной периодичности обслуживания систем

При более точной оценке оптимальной периодичности необходимо учитывать то, что параметры Х0, ц, Яп, ап модели оптимизации являются случайными. Рассмотрим приближенный метод построения закона распределения Топт в том случае, когда известны законы распределения этих параметров [Л. 84]. Используем итерационное соот­ ношение (5-ІО), определяющее функциональную связь Топт с параметрами модели оптимизации. С помощью этого соотношения определим моменты т 0пт и построим аппроксимирующий ряд Грама — Шарлье для закона распределения. Для упрощения записи обозначим т)=

—рі, ^П = Р2, Нп = Рз> Хо= Р4-

189

Соседние файлы в папке книги из ГПНТБ