Раздел 3:«Методы построения моделей и идентификации исследуемых процессов, явлений и объектов в машиностроении» (4 часа)

Лекция 3.«Методы построения моделей и идентификации исследуемых процессов, явлений и объектов» (1 час)

План лекции:

3.3. Физико-статистическое моделирование формирования выходных параметров технологических процессов в машиностроении.

3.4. Основы кибернетического моделирования.

3.3. Физико-статистическое моделирование формирования выходных параметров технологических процессов в машиностроении.

В соответствии с ГОСТ 27.004-85, технологическая система– этосовокупность функционально взаимосвя­занных средств технологического оснаще­ния, предметов производства и исполни­телей для выполнения в регламентирован­ных условиях производства заданных тех­нологических процессов или операций. К предметам производства относятся материал, заготовка, полуфабрикат и изделие, находящиеся в соответствии с выполняемым технологическим про­цессом в стадии хранения, транспорти­рования, формообразования, обработки, сборки, ремонта, контроля и испытаний.

Для современных технологических систем характерна совокупность взаимосвязанных потоков энергии, материалов и информации, действующая как единое целое, в котором осуществляется определённая последовательность процессов.

Параметрическая надёжность ТСна уровне технологического процесса в работе определяется как егосвойство обеспечивать изготовление продукции в заданном объёме, сохраняя во времени установленные требования к её качеству.Причём надёжность технологических систем должна оцениваться только по тем параметрам и показателям качества изделия, уровень которых зависит от технологии и изготовления.

Особенности формирования выходных параметров технологического процесса не обеспечивают равенство вероятности P_i(t) произведению вероятностейP_iq(t) для каждой операции.

Параметрический отказ ТС– это отказ технологической системы, при котором сохраняется её функционирование, но происходитвыход значений одного или нескольких параметров технологического процесса за пределы, установленные в нормативно-технической и (или) конструкторской и технологической документации. Здесь имеются в виду параметры, относящиеся непосредственно к технологической системе.

В этом плане одним из критериев отказа ТС является выход одного из регламентируемых показателей качества детали, указанных в конструкторской и технологической документации, за допустимые пределы. Одним из важнейших показателей безотказности ТС по i-у параметру качества является вероятность выполнения задания, которая для обеспечения одновременно всехmпараметров определена :

P{E_i1  y₁(t)  E_s1; E_i2  y₂(t)  E_s2; …; E_im  y_m(t)  E_sm} = P(t).

Здесь E_ij,E_sj1– соответственно нижнее и верхнее предельные отклонения дляi-го параметра, установленные НТД;y_j(t) – значенияj-го параметра в моментt. При этом наработкаТможет измеряться в единицах времени, циклах функционирования или в единицах изготовленной продукции.

Вероятность выполнения задания ТС по j-му параметру определяется на основе выражения

P{E_ijy_j(t)E_sj}P_j(t).

В основу оценки показателей надёжности ТС по параметрам качества продукции методом статистического моделирования может быть положен функционально-статистический подход, который базируется на построении модели технологического процесса, связывающей усло­вия обработки, в том числе случайные воздействия, и параметры качества обработанной детали. Такие модели, адекват­но описывая конкретные условия технологического процесса, могут противоречить физическим представлениям о механизме происходящих процессов.

Гораздо предпочтительней концепция нового физико-статистического подхода, которая заключается в том, что структура модели технологического процесса формируется на основе физико-технологического анализа причинно-следственных связей факторов обработки и внешней среды, а выходные параметры определяются статистическими методами.

Такой подход может быть принят в качестве основного при постановке и решении большинства задач содержательной части системной методологии исследования надёжности ТС.

Для построения моделей и исследования надёж­ности ТС целесообразно применять метод имита­ционного моделирования, так как он характеризуется высокой эффек­тивностью при сравнительно небольших материальных затратах. Пост­роение и анализ моделей ТС методом имитационного моделирования базируется на основе математико-статистического подхода к анализу сложных систем и предполагает использование метода статистических испытаний (Монте-Карло).

Имитационное моделирование ТС включает методологию построения системных моделей, методы алгоритмизации объектов, методы и средства построения программных реализаций имитаторов, планирование организации и выполнение на ЭВМ экспериментов с имитационными моделями, машинную обработку данных и анализ результатов.

Таким образом, для оценки показателей надёжности ТС по параметрам качества обрабатываемых деталей необходимо:

1) построить статистические модели функции ТС избранного вида одним из методов, выбранным по результатам апри­орной деформации;

2) используя соответствующие алгоритмы и программное обеспечение, реализовать машинные эксперименты в выбранной области факторного пространства по схеме Монте-Карло и проанализировать с целью оценки вероятностных характеристик выходных величин моделируемой ТС;

3) спрогнозировать показатели надёжности технологического обеспечения КПС или ПЭС обрабатываемой детали для данной ТС.

Таким образом, в схеме определения показателей надёжности ТС, отвечающей та­кой методологии можно отметить наличие двух этапов исследования: построение и анализ имитационных моделей для ТС (группа А) и расчёт показателей надёжности ТС (группа В).

Построение формальных имитационных моделей наиболее эффективно проводить с помощью активного эксперимента, применяя известные методы корреляционно-регрессион­ного анализа и теории планирования эксперимента.

Схема определения надёжности ТС

по обеспечению ПКПС