2. Планирование эксперимента

Любому виду испытания предшествует план эксперимента. Планирование экспериментов — проведение специально спланированных исследований, опирающихся на статистическую обработку данных, для получения результатов с определенным уровнем доверия. Эти данные затем могут быть использованы для проверки их соответствия определенному стандарту или сравнительной оценки нескольких систем.Специальная организационная подготовка и условия, в которых должны быть проведены эксперименты, носят название планирования экспериментов, а само планирование осуществляется с целью определения условий, при которых должны выполняться эксперименты.

В планировании экспериментов используются преднамеренные изменения в исследуемой системе, применяется статистическая оценка этих изменений в данной системе. В результате появляется возможность определения основных характеристик системы или исследования влияния одного или нескольких факторов на эти характеристики. Информация, полученная в результате запланированного эксперимента, может быть использована для создания математической модели, описывающей изучаемые характеристики системы в зависимости от исходных данных.

Планирование включает: выбор установленных правил отбора образцов; определение объема выборки и продолжительности времени испытаний; выбор критериев приемки.

При проверке или оценке изучаемой характеристики существует риск выработки неправильных решений из-за случайного характера полученных результатов. Это относится к оценкам, сделанным вопреки требованиям описываемого стандарта и, что более важно, при сравнении двух или более систем. Планирование экспериментов позволяет получить оценки с определенной достоверностью результатов, т.е. уровнем доверия. Другим преимуществом планирования экспериментов является относительная эффективность и производительность при исследовании влияния (если такое имеется) различных факторов и взаимосвязи между ними. Эффективность метода особенно проявляется при работе с комплексными процессами, которые охватывают большое число потенциальных факторов воздействия. Дальнейшие результаты оценки, сделанные на основании выполняемых экспериментов, могут быть представлены с определенным уровнем доверия и необходимой точностью.

При исследовании системы существует риск ошибочного предположения о влияющих причинах на основании случайной корреляции между двумя или более переменными. Риск неправильного предположения может быть уменьшен при использовании принципов планирования экспериментов.

3. Методы и программы испытаний

Метод испытания — установленные технические правила проведения испытаний.

Надежность — вероятность удовлетворительного выполнения определенной функции или функций в заданных условиях места и времени.

Модели, применяемые для количественных оценок надежности, зависят от типа надежности:

• надежность мгновенного действия;

• надежность при нормальной эксплуатационной долговечности;

• чрезвычайно продолжительная эксплуатационная надежность.

Основные этапы испытаний на надежность как определительных, так и контрольных:

• планирование, организация и проведение испытаний;

• анализ и обработка информации.

Организация и проведение испытаний предусматривают:

• установление порядка и выбор условий испытаний;

• обеспечение порядка при испытаниях;

• соблюдение необходимых условий при испытаниях;

• осуществление контроля за наблюдаемыми параметрами в процессе испытаний;

• фиксацию отказов и т.д.

Проведение испытаний организует либо головная организация по государственным испытаниям, либо одна из сторон — заказчик, разработчик или производитель. При проведении испытаний необходимо обеспечить их единство, т.е. необходимую точность, воспроизводимость и достоверность результатов испытаний.

При измерениях с целью испытания продукции проводится их проектирование:

• постановка задачи;

• описательная статистика;

• выбор показателей точности измерений;

• выбор числа измерений, метода и СИ;

• планирование экспериментов;

• проверка гипотез;

• анализ измерений;

• анализ возможностей процессов;

• регрессионный анализ;

• анализ надежности;

• выборочный контроль;

• составление контрольных карт;

• моделирование;

• построение доверительных интервалов;

• анализ временных рядов.

Все эти вопросы отражаются в методике выполнения измерений(МВИ).

Для оценки надежности применяются статистические модели и методы.

Модель регрессионного анализа — зависимость отклика от количественных факторов и ошибок наблюдения отклика: а) модель регрессионного анализа, линейная по параметрам— функция отклика есть линейная комбинация базисных функций от факторов;

б) полиномиальная модель регрессионного анализа — линейная по параметрам, задаваемая полиномом по факторам; в) модель регрессионного анализа первого порядка — задаваемая полиномом первого порядка по факторам; г) модель регрессионного анализа второго порядка — задаваемая полиномом второго порядка по факторам. Модель дисперсионного анализа — зависимость отклика от качественных факторов и ошибок наблюдений отклика. Метод случайного баланса — метод отсеивания факторов, основанный на использовании сверхнасыщенных планов со случайным выбором сочетаний уровней факторов. Метод крутого восхождения — метод экспериментальной оптимизации, сочетающий полный или дробный факторный эксперимент с движением по градиенту функции отклика. Эволюционное планирование — метод экспериментальной оптимизации, сочетающий многократное использование дробных и полных факторных планов с движением по градиенту функции отклика и предназначенный для совершенствования производственных объектов.

Последовательный симплексный метод — метод экспериментальной оптимизации, основанный на сочетании насыщенного плана, заданными вершинами симплекса с последовательным отражением наихудшей вершины относительно противоположной грани (насыщенность плана — свойство плана, задающееся разностью между числом точек спектра плана и числом оцениваемых параметров модели).

Регрессионный анализ — статистический метод анализа и обработки экспериментальных данных при воздействии на отклик только количественных факторов, основанный на сочетании метода наименьших квадратов и статистической проверки гипотез.

Дисперсионный анализ — статистический метод анализа и обработки экспериментальных данных при воздействии на отклик только количественных факторов, основанный на использовании техники статистической проверки гипотез и представлении общей вариации экспериментальных данных в виде суммы вариаций, обусловленных исследуемыми факторами и их взаимодействиями.

Метод ковариационного анализа — статистический метод анализа и обработки экспериментальных данных при воздействии на отклик как количественных, так и качественных факторов, основанный на сочетании элементов регрессионного и дисперсионного анализа.