Математические модели теории надежности - презентация, доклад, проект скачать

Нажмите для полного просмотра!

Математические модели теории надежности, слайд №1

Математические модели теории надежности, слайд №2

Математические модели теории надежности, слайд №3

Математические модели теории надежности, слайд №4

Математические модели теории надежности, слайд №5

Математические модели теории надежности, слайд №6

Математические модели теории надежности, слайд №7

Математические модели теории надежности, слайд №8

Математические модели теории надежности, слайд №9

Математические модели теории надежности, слайд №10

Математические модели теории надежности, слайд №11

Математические модели теории надежности, слайд №12

Математические модели теории надежности, слайд №13

Математические модели теории надежности, слайд №14

Математические модели теории надежности, слайд №15

Математические модели теории надежности, слайд №16

Математические модели теории надежности, слайд №17

Математические модели теории надежности, слайд №18

Математические модели теории надежности, слайд №19

Содержание ▲

Вы можете ознакомиться и скачать презентацию на тему Математические модели теории надежности. Доклад-сообщение содержит 19 слайдов. Презентации для любого класса можно скачать бесплатно. Если материал и наш сайт презентаций Mypresentation Вам понравились – поделитесь им с друзьями с помощью социальных кнопок и добавьте в закладки в своем браузере.

Слайды и текст этой презентации

Слайд 1

Описание слайда:

Лекция № 7 Тема: Математические модели теории надежности Вопросы: 1. Общие понятия о моделях надежности 2. Статистическая обработка результатов испытаний и определение ПН 3. Расчёт критерия согласия 4. Законы распределения наработки до отказа

Слайд 2

Описание слайда:

1 Общие понятия о моделях надежности 1 Общие понятия о моделях надежности Для решения задач по оценке надежности и прогнозированию работоспособности объекта необходимо иметь мат. модель, которая представлена аналитическими выражениями одного из показателей P(t), a(t) или λ(t). Рассмотрим U – образную кривую для интенсивности отказов λ(t) большинства невосстанавливаемых объектов. Каждый из трех участков (приработки, нормальной эксплуатации и старения) имеет характерную зависимость λ(t) и, следовательно, свою математическую модель. Основной путь для получения модели состоит в проведении испытаний, вычислении статистических оценок и их аппроксимации аналитическими функциями. Вид аналитической функции, описывающей изменение показателей надежности P(t), a(t) или λ(t), определяет закон распределения СВ, который выбирается в зависимости от свойств объекта, его условий работы и характера отказов.

Слайд 3

Описание слайда:

2 Статистическая обработка результатов испытаний и определение ПН 2 Статистическая обработка результатов испытаний и определение ПН Пусть в результате испытаний N0 невосстанавливаемых одинаковых объектов получена статистическая выборка – массив наработки до отказа каждого из N0 испытанных объектов. Такая выборка характеризует СВ наработки до отказа объекта. Необходимо выбрать закон распределения СВ T и проверить правильность выбора по соответствующему критерию. Подбор закона распределения осуществляется на основе аппроксимации экспериментальных данных о наработке до отказа, которые должны быть представлены в наиболее компактном графическом виде. Выбор той или иной аппроксимирующей функции носит характер гипотезы, которую выдвигает исследователь. Экспериментальные данные могут с большей или меньшей вероятностью подтверждать или не подтверждать справедливость той или иной гипотезы. Поэтому исследователь должен получить ответ на вопрос: согласуются ли результаты эксперимента с гипотезой о том, что СВ наработки подчинена выбранному им закону распределения?

Слайд 4

Описание слайда:

2 Статистическая обработка результатов испытаний и определение ПН 2 Статистическая обработка результатов испытаний и определение ПН Алгоритм обработки результатов и расчета ПН 1. Формирование статистического ряда При большом числе испытываемых объектов полученный массив наработок {t1, ti,…,...,tn} является громоздкой и мало наглядной формой записи случайной величины T. Поэтому для компактности и наглядности выборка представляется в графическом изображении статистического ряда – гистограмме наработки до отказа. Для этого необходимо:

Слайд 5

Описание слайда:

Слайд 6

Описание слайда:

Полученный статистический ряд представляется в виде гистограммы, которая строится следующим образом. По оси абсцисс t откладываются интервалы ∆t , на каждом из которых, как на основании, строится прямоугольник, высота которого пропорциональна соответствующей частоте Pi . Возможный вид гистограммы приведен на рис. 1

Слайд 7

Описание слайда:

2. Расчет эмпирических функций. Используя данные сформированного статистического ряда, определяются статистические оценки показателей надежности, т. е. эмпирические функции: - функция распределения отказов (оценка ВО)

Слайд 8

Описание слайда:

функция надежности (оценка ВБР) На рис. 2-4 приведены соответственно графики статистических оценок Q (t), a(t),λ (t).

Слайд 9

Описание слайда:

Слайд 10

Описание слайда:

Слайд 11

Описание слайда:

Слайд 12

Описание слайда:

3. Расчет статистических оценок числовых характеристик Для расчета статистических оценок числовых характеристик можно воспользоваться данными сформированного статистического ряда. Определяются такие оценки: - оценка средней наработки до отказа (статистическое среднее наработки): - оценка дисперсии наработки до отказа (эмпирическая дисперсия наработки):

Слайд 13

Описание слайда:

Слайд 14

Описание слайда:

Слайд 15

Описание слайда:

Выбор закона распределения состоит в подборе аналитической функции, наилучшим образом аппроксимирующей эмпирические функции надежности. Выбор - процедура неопределенная и во многом субъективная, при этом многое зависит от априорных знаний об объекте и его свойствах, условиях работы, а также анализа вида графиков P(t), a(t) или λ (t). Очевидно, что выбор распределения будет зависеть, прежде всего, от вида эмпирической функции ПРО a(t) , а также от вида - λ (t) . Т.е., выбор закона распределения носит характер принятия той или иной гипотезы.

Слайд 16

Описание слайда:

3 Расчет критерия согласия Критерий согласия – это критерий проверки гипотезы о том, что случайная величина T, представленная своей выборкой, имеет распределение предполагаемого типа. Проверка состоит в следующем. Рассчитывается критерий, как некоторая мера расхождения теоретического и эмпирического распределений, причем эта мера является случайной величиной. Чем больше мера расхождения, тем хуже согласованность эмпирического распределения с теоретическим, и гипотезу о выборе закона распределения следует отвергнуть, как мало правдоподобную. В противном случае – экспериментальные данные не противоречат принятому распределению. Из известных критериев наиболее применяемый критерий согласия χ2 (хи-квадрат) Пирсона.

Слайд 17

Описание слайда:

Слайд 18

Описание слайда:

Слайд 19

Описание слайда:

4 Законы распределения наработки до отказа 4 Законы распределения наработки до отказа Вид аналитической функции, описывающей изменение показателей надежности P(t) , a(t) или λ(t) , определяет закон распределения случайной величины, который выбирается в зависимости от свойств объекта, его условий работы и характера отказов. Наиболее распространенными являются следующие законы распределения: 1. Экспоненциальное распределение; 2. Распределение Релея; 3. Распределение Вейбулла; 4. Классическое нормальное распределение (нормальный закон распределения наработки до отказа); 5. Логарифмически нормальное распределение; 6. Гамма-распределение.