Модели роста
Модели роста позволяют учесть объемы испытаний и виды проводимых доработок. Модели роста классифицируют по следующим признакам:
1) модели параметрические и непараметрические в зависимости от числа параметров, характеризующих процесс испытаний;
2) модели с учетом и без учета числа источников отказов;
3) модели с устранением источников отказов только после возникновения отказа и модели с устранением источников отказов как после успешных, ТЯК и после неудачных испытаний;
4) модели с учетом и без учета объемов испытаний.
Основным недостатком моделей роста является ограниченность информации в моделях о физических особенностях процессов отказов, влиянии надежность запасов работоспособности, структурных, схемных н конструктивных особенностей систем.
В связи с этим целесообразным является применение моделей роста для предварительного планирования объемов отработочных испытаний и оценки завершенности экспериментальной отработки. При этом учитывают технические характеристики, условия испытаний создаваемой системы, а также опыт отработки аналогов.
Наиболее перспективным для исследования надежности по результатам экспериментальной отработки является применение моделей, основанных на установления взаимосвязи показателей надежности с параметрами, характеризующими поведение систем при различных режимах функционирования, воздействии нагрузок, постепенных отказах систем.
Применяют модели типа нагрузка— прочность и параметр — поле допуска. В обоих случаях могут рассматриваться многомерные и одномерные модели исследования в зависимости от числа учитываемых параметров и действующих факторов.
В моделях нагрузка — прочность выделяют параметры, характеризующие несущую способность (прочность), и параметры, определяющие нагрузку (действующие факторы), например, механическую, силовую, тепловую, метрическую и др.
При использовании моделей параметр — поле допуска в процессе испытаний фиксируются изменения параметров во времени, которые связываются с показателями надежности, через условия работоспособности.
Одномерные и многомерные модели Испытаний. Для оценки и контроля надежности можно использовать одномерные и многомерные модели.
Одномерными являются модели испытаний, когда при испытаниях фиксируется состояние системы в целом, а не составляющих его частей (элементов). Эти модели испытаний являются наиболее изученными.
Как для стандартной схемы биномиальных испытаний, так и для различных ее обобщений (при наличии априорной информации о величине оцениваемого параметра, с учетом восстанавливаемости изделия и др.) определяют точечные или интервальные оценки вероятности безотказной работы.
При построении расчетных зависимостей для точечных и интервальных оценок показателей безотказности я долговечности системы по результатам испытаний с измерением количественной информации о величине наработки до отказов испытуемых образцов предполагают, что о законе распределения наработки до отказа имеется информация одного из следующих типов:
известна параметрическая форма распределения наработки до отказа и не известны его параметры; рассматриваются такие параметрические законы, как экспоненциальный, нормальный (усеченный), Вейбулла— Гнеденко, гамма-распределение, логарифмически нормальный;
известно лишь, что распределение относится к определенному типу непараметрических законов (такие, как ВФИ-распределения с возрастающей функцией интенсивности отказов; ВСФИ-распределения с возрастающей в среднем функцией интенсивности отказов и др.);
о виде распределения нет никакой информации, кроме того, что существует непрерывная функция распределения.
В каждой из указанных ситуаций используют различные планы испытаний (полные, усеченные, цензурированные).
В испытаниях с измерением значений определяющих параметров предполагают, что работоспособность системы может быть определена на основе некоторой параметрической модели типа нагрузка — прочность либо параметр — поле допуска. Различают статические модели, когда вероятность
выполнения условия работоспособности оценивают на некоторый фиксированный (критический) момент времени, и динамические модели, когда на заданном интервале времени возможны выбросы за поле допуска случайных процессов, характеризующих поведение изделия.
Для статических моделей часто используют случай нормального распределения определяющего параметра (несущей способности) и нагрузки, также другие возможные распределения. Оценки показателей надежности, как и в случае использования альтернативной информации, могут быть проведены с учетом различного типа априорной информации о параметрах распределений, в частности, с учетом априорной информации о коэффициенте вариации.
Применяют расчетные зависимости для оценок показателей надежности в рамках модели нагрузка — прочность и для случая, когда по результатам испытаний количественно измеряется лишь нагрузка, а о прочности испытуемых образцов имеется только качественная информация типа «да— нет» (разрушен образец или нет). Испытания могут быть и утяжеленными. При этом используют соотношения для пересчета результатов испытаний в различных утяжеленных режимах на нормальный режим работы изделия.