Содержание к диссертации
Введение
ГЛАВА 1. Анализ состояния проблемы оптимизации стендовых ресурсных испытаний 12
1.1. Общая характеристика видов испытаний 12
1.2. Основные методы обоснования ресурсных испытаний 17
1.2.1. Статистический метод 18
1.2.2. Прочностной метод 18
1.2.3. Обобщенный метод 20
1.2.4. Прогнозирование параметров надежности 21
1.3. Особенности применения имитационного моделирования при исследовании систем и процессов 25
1.3.1. Основные особенности имитационного моделирования 25
1.3.2. Применение имитационного моделирования при исследовании систем и процессов 32
Выводы по главе 1 44
Цель работы и решаемые в диссертации задачи 46
ГЛАВА 2. Разработка теоретических основ комплексной оптимизации ресурсных испытаний изделия на основе имитационного моделирования 47
2.1. Основные показатели и критерии эффективности испытаний 47
2.1.1. Оценка эффективности ресурсных испытаний 47
2.1.2. Собственные показатели и критерии эффективности ресурсных испытаний 57
2.1.3. Несобственные показатели и критерии эффективности ресурсных испытаний 59
2.2. Комплексная оптимизация ресурсных испытаний 60
2.2.1. Нормирование критериев эффективности 60
2.2.2. Выбор метода комплексной оптимизации 62
2.3. Методы моделирования эксплуатации при оптимизации ресурсных испытаний 67
2.4. Основные принципы формирования имитационной модели ЖЦИ 70
2.5. Разработка структуры имитационной модели ЖЦИ для оптимизации ресурсных испытаний 74
Выводы по главе 2 78
ГЛАВА 3. Исследование эффективности ресурсных испытаний вспомогательного ГТД, оптимизируемых на основе имитационного моделирования 81
3.1. Объект и условия проведения исследования 81
3.2. Влияние вида целевой функции на эффективность оптимизации ресурсных испытаний ГТД 87
3.3. Влияние качества изготовления «критичных» элементов изделия на эффективность ресурсных испытаний 93
3.3.1. Связь параметров качества изготовления с показателями надежности изделия 93
3.3.2. Исследование влияния качества изготовления «критичных» элементов изделия на показатели эффективности ресурсных испытаний 96
3.4. Влияние параметров систем приемки, отгрузки, точности контроля и номенклатуры параметров режима нагружения двигателя на эффективность ресурсных испытаний 106
3.4.1. Система отгрузки изделий в эксплуатацию 106
3.4.2. Параметры системы приемки 113
3.4.3. Погрешности контроля параметров режима нагружения изделия . 115
3.4.4. Номенклатура параметров режима нагружения изделия 119
Выводы по главе 3 121
ГЛАВА 4. Оптимизация ресурсных испытаний вспомогательного ГТД 123
4.1 Краткая характеристика двигателя и основные данные для моделиро
вания 123
4.2. Формирование имитационной модели жизненного цикла двигателя.. 126
4.3. Оптимизация параметров ресурсных периодических испытаний 138
4.4. Сравнительная оценка эффективности серийной и опытной программ испытаний двигателя 140
4.4.1. Сравнение эквивалентно-циклических испытаний 141
4.4.2. Сравнение периодических испытаний 144
Выводы по главе 4 147
Основные результаты работы и выводы 149
Приложения 152
- Применение имитационного моделирования при исследовании систем и процессов
- Методы моделирования эксплуатации при оптимизации ресурсных испытаний
- Связь параметров качества изготовления с показателями надежности изделия
- Оптимизация параметров ресурсных периодических испытаний
Введение к работе
Задача обоснования ресурсных испытаний технических изделий является одной из сложнейших, трудно формализуемых задач, до сих пор не имеющая достаточного теоретического обоснования. Многообразие факторов, влияющих на эффективность ресурсных испытаний, существенно затрудняет обоснование и выбор параметров испытаний. К числу таких факторов относятся многовариантность применения, большой ресурс и высокие требования к надежности изделий типа авиационных ГТД. Эффективность ресурсных испытаний (РИ) характеризует их способность обеспечивать достижение определенного результата (достоверная проверка качества испытываемых изделий, выполнение условия эквивалентности, наименьшая длительность испытаний, наибольшая прибыль от эксплуатации изделий и др.).
Экспериментальная доводка программ РИ с целью повышения их эффективности требует колоссальных материальных и временных затрат и делает такой подход к обоснованию испытаний практически неприемлемым.
Существующие методы обоснования не всегда оказываются эффективными в плане обеспечения адекватности стендовых и эксплуатационных условий. Поэтому актуальным является поиск новых методов обоснования РИ, позволяющих повысить достоверность оценки эксплуатационной надежности и ресурса ГТД - при минимальных временных и материальных затратах.
РИ изделий, включая ускоренные (периодические, технологические и др.), используемые для проверки их надежности, являются неотъемлемой частью всех этапов жизненного цикла изделий (ЖЦИ), в том числе авиационных ГТД. Очевидно, что от объема, режимов и длительности испытаний (при прочих равных условиях) зависит достоверность оценки параметров надежности (в том числе и ресурса) двигателей и, как следствие, эффект (технический, экономический) от их эксплуатации.
Как правило, основой для разработки программ испытаний является расчетный цикл нагружения, априорно задаваемый Заказчиком изделия. При этом параметры цикла задаются по предполагаемой базовой (типовой) траектории нагружения или, в случае отсутствия таковой, определяются обработкой по определенному правилу статистических данных нагружения изделия в эксплуатаци- онных условиях [45]. При большой длительности испытаний проводят ускоренные эквивалентные испытания, эквивалентно-циклические испытания, испытания с форсированиемрежимов нагружения и др. [6, 43].
Анализ существующих методов обоснования параметров РИ показывает [2, 6, 15, 16,17, 30, 43,44], что в ряде случаев испытания имеют низкую эффективность, обусловленную отсутствием учета связи между выбираемыми параметрами испытаний и конечной целью создаваемого или серийно выпускаемого изделия, оцениваемой как техническими, так и экономическими показателями. Очевидно, что учет такой связи позволил бы более обоснованно по сравнению с существующими методами назначать условия проведения испытаний. В свою очередь, учет этой связи при выборе условий проведения испытаний для таких сложных технических систем как авиационные ГТД возможен при наличии адекватно моделирующей ЖЦ двигателя имитационной системы. Обоснование параметров РИ ГТД с применением имитации ЖЦИ "представляется весьма заманчивым, поскольку имита-* ционное моделирование является мощным инструментом исследования и оптимизации технических систем и находит широкое применение в различных отраслях промышленности, включая исследование экономических процессов, решение управленческих задач и задач планирования [9, 34, 47, 59]. В авиации и двигателе-строении имитационное моделирование широко используется при производстве двигателей, диагностировании их состояния и обосновании стратегии их эксплуатации [1, 12, 13, 48, 49, 51, 55, 57, 63, 86, 87, 88, 89]. Как показывает анализ литературных источников, обоснование РИ авиационных ГТД с применением имитационного моделирования ЖЦИ не рассматривалось.
Очевидно, что применение имитационного моделирования в задачах опти-.мизации РИ авиационных ГТД может иметь как преимущества, так и недостатки по сравнению с другими методами обоснования РИ. Поэтому представляется актуальным проведение исследования особенностей применения имитационного моделирования при решении задач данного класса, включая разработку научно обоснованного метода выбора оптимальных параметров РИ на основе имитационного моделирования ЖЦИ. Исследованию данной проблемы в диссертационной работе уделено основное внимание.
Исследования по теме диссертационной работы проводились в рамках «Государственной научно-технической программы АН РБ (тема 7.2.2. «Прочность, надежность и ресурс технических изделий авиа-, энерго- и общего машиностроения»
7 (1996...2001 гг.))», а также в рамках грантов в области технологических проблем производства авиакосмической техники при МАТИ (1997.. .2000 гг.).
Актуальность темы исследований по надежности и ресурсу двигателей отражена также в Федеральной целевой Программе «Развитие гражданской авиационной техники России на 2001 ...2015 годы». .' Объект исследования
Методы обоснования РИ изделий типа авиационных ГТД, их систем, узлов и агрегатов; ЖЦИ; имитационное моделирование основных этапов ЖЦИ; моделирование процессов расходования ресурса; внешние и внутренние критерии эффективности; критерии технико-экономической эффективности систем и процессов; собственные критерии эффективности ресурсных испытаний; целевые функции и методология выбора оптимальных значений параметров РИ.
Цель работы
Целью работы является исследование особенностей оптимизации ресурсных испытаний вспомогательных ГТД на основе имитационного моделирования.
Для достижения данной цели в диссертационной работе поставлены и решены следующие задачи: обоснование основных критериев эффективности системы испытаний как подсистемы жизненного цикла вспомогательного ГТД, связывающих параметры испытаний с эффективностью ГТД в эксплуатации; обоснование целевой функции для векторной оптимизации параметров испытаний; разработка основных принципов формирования имитационной модели жизненного цикла вспомогательного ГТД для оптимизации ресурсных испытаний; разработка имитационной модели основных этапов жизненного цикла вспомогательного ГТД для оптимизации параметров ресурсных испытаний; исследование эффективности ресурсных испытаний, оптимизируемых на основе имитационного моделирования; оптимизация параметров периодических и эквивалентно-циклических испытаний вспомогательного ГТД.
8 Методы исследования и аппаратура
Полученные автором результаты базируются на использовании методов теорий: прочности, надежности, моделирования, исследования операций, эффективности, планирования эксперимента, воздушно-реактивных двигателей и лопаточных машин, системного анализа.
Исследование эффективности предлагаемого метода оптимизации ресурсных испытаний проводилось на основе разработанной имитационной модели жизненного цикла вспомогательного ГТД методом машинного эксперимента.
Основные результаты исследования, выносимые на защиту
1. Метод комплексной оптимизации РИ на основе имитационного моделирования жизненного цикла вспомогательных ГТД, позволяющий повысить эффективность испытаний в сравнении с существующими методами обоснования РИ.
Критерий внешней эффективности РИ, характеризующий прогнозируемый эффект (технический, экономический) от эксплуатации партии двигателей, надежность которых подтверждена испытаниями.
Основные принципы формирования и уточнения имитационной модели ЖЦИ для оптимизации РИ: принцип информационной достаточности; принцип интегрирования; принцип параметризации; принцип рационального использования факторного пространства; принцип постоянного уточнения модели.
4. Имитационная модель основных этапов жизненного цикла (производст ва, испытаний и эксплуатации) вспомогательного ГТД ТА-6А, позволяющая оптимизировать РИ, а также исследовать их эффективность.
Методы моделирования эксплуатации при оптимизации РИ в рамках имитационной модели.
Целевая функция комплексной оптимизации РИ имитационным моделированием в системе ЖЦИ.
7. Результаты исследования влияния качества производства «критичных» элементов двигателя, системы приемки и отгрузки, а также номенклатуры па раметров "режима нагружения двигателя на эффективность РИ вспомогательно го ГТД ТА-6А.
8. Результаты оптимизации параметров ресурсных эквивалентно- циклических и периодических испытаний двигателя ТА-6А.
9 Научная новизна * . Впервые: проведено исследование особенностей оптимизации РИ на основе имитационного моделирования жизненного цикла вспомогательных ГТД; введен в рассмотрение внешний критерий эффективности РИ, характеризующий прогнозируемый эффект (технический, экономический) от эксплуатации партии двигателей, надежность которых подтверждена ресурсными испы- * таниями; разработан метод комплексной оптимизации РИ с учетом как внутренних, так и внешних критериев эффективности; сформирована целевая функция для комплексной оптимизации РИ имитационным моделированием в системе ЖЦИ; определены принципы формирования и уточнения имитационной модели ^ ЖЦИ для оптимизации РИ; предложены девять методов моделирования эксплуатации при оптимизации РИ в рамках имитационной модели; разработана имитационная модель основных этапов жизненного цикла вспомогательного ГТД ТА-6А; проведено исследование влияния качества производства «критичных» элементов двигателя, системы приемки и отгрузки, а также номенклатуры параметров режима нагружения двигателя на эффективность РИ вспомогательно- f го ГТД ТА-6А; определены оптимальные параметры ресурсных эквивалентно- циклических и периодических испытаний вспомогательного ГТД ТА-6А ими тационным моделированием в системе ЖЦИ, которые позволили повысить эк вивалентность испытаний в 27 раз и сократить их длительность в 3,3 раза в сравнении с программой серийных испытаний.
Обоснованность и достоверность результатов исследования
Достоверность проведенных в работе исследований подтверждена использованием апробированных на практике и широко применяемых при обоснова-* нии стендовых испытаний двигателей моделей расходования ресурса «критич-
10 ных» элементов, сравнением полученных результатов с данными существую щих программ испытаний, а также результатами внедрения. Результаты работы прошли апробацию на многочисленных научных конференциях и опубликова- ны в центральной печати.
Практическая значимость
Практическая значимость работы заключается в возможности применения данного метода оптимизации с учетом качества производства и условий эксплуатации для выбора параметров стендовых РИ, обеспечивающих наибольшую эффективность испытаний вспомогательных ГТД по основным внутренним и внешним критериям.
Использование имитационного моделирования жизненного цикла позволило повысить уровень проверки надежности ГТД и обоснованно сократить материальные и временные затраты на проведение испытаний по сравнению с су-ществующими методами обоснования параметров РИ, что, в конечном счете, ведет к повышению технико-экономической эффективности от реализации (эксплуатации) вспомогательных ГТД.
Внедрение
Результаты работы использовались при анализе эффективности периодических и технологических испытаний ВГТД ТА-6А в ФГУП УАП «Гидравлика», а также в і учебном процессе УГАТУ в дисциплине «Испытания авиационных двигателей» специальности 130200 «Авиационные двигатели и энергетические установки».
Апробация работы
Основные результаты диссертационной работы докладывались и обсуждались на Международной научно-технической конференции (МНТК) «Современные проблемы машиноведения», Гомель, 1998г.; Всероссийской научно-технической конференции (ВНТК) «Проблемы авиастроения», Казань, КГТУ, 1998г.; Республиканской научно-технической конференции (РНТК) «Проблемы энерго- и ресурсосбережения в РБ», Уфа, УГАТУ, 1999г.; МНТК «Современные научно-технические проблемы гражданской авиации», Москва, МГТУ ГА,
1999г.; Объединенной МНТК «Проблемы и перспективы развития двигателе-строения в Поволжском районе» и «Проблемы конструкционной прочности дви- ' гателей», Самара, СГАУ, 1999г.; МНТК «Актуальные проблемы двигателе- строения», Уфа, УГАТУ, 1999г.; РНТК «Техника на пороге XXI века», Уфа, 1999г.; МНТК «На передовых рубежах науки и инженерного творчества», Екатеринбург, 2000 г.; РНТК «Наукоемкие технологии машиностроения», Уфа,. 2000 г.; ВНТК «Аэрокосмическая техника и высокие технологии», Пермь, ПГТУ, "2001 г.; МНТК, посвященной памяти генерального конструктора аэро- -космической техники академика Н.Д. Кузнецова, Самара, 2001 г.; МНТК «Гра- жданская авиация на рубеже веков», Москва, МГТУ ГА, 2001г.; 37-ой AIAA/ASME/SAE/ASEE объединенной конференции, Солт Лейк Сити, штат Юта, США, 2001 г.; РНТК «Технологические проблемы развития машиностроения в Башкортостане», Уфа, 2001 г.; ВНТК «Проблемы современного энергомашиностроения», Уфа, 2002 г.; РНТК «Машиноведение, конструкционные ма- ^ териалы и технологии», Уфа, 2002 г.
Публикации
По результатам выполненных исследований опубликовано 29 печатных работ, из которых 16 статей, 13 тезисов докладов.
Структура и объем работы
Диссертация состоит из введения, четырех глав, заключения, списка литера- f туры (89 наименований) и трех приложений.
Основная часть работы содержит 152 страницы, 41 иллюстрацию, 19 таблиц.
Применение имитационного моделирования при исследовании систем и процессов
Моделирование является основной исследовательской концепцией анализа эффективности сложных систем, поскольку экспериментальный подход к их исследо-. ванию ограничен или вообще неприемлем, а эксперимент с отдельными элементами не позволяет получить представление об эмерджентных свойствах систем. Эксперимент с самой системой заменяется экспериментом с ее моделью [50].
Экспериментальные исследования базируются на получении интересующих нас зависимостей путем измерения соответствующих величин непосредственно на объекте исследования. Аналитические исследования, используя общие законы природы, устанавливают адекватные математические описания исследуемого явления и по ним - искомые зависимости.
Сущность моделирования заключается в переходе от непосредственного изучения исходного явления, процесса или технической системы к другому явлению, процессу или технической системе, именуемой моделью. Основная цель такого перехода - облегчить исследования, сделать доступным определение интересующих нас величин, искусственно воспроизвести исследуемые явления.
Развитие средств вычислительной техники способствовало чрезвычайно большому расширению областей применения методов моделирования (рис. 1.1) [50]. Их стали применять для задач в условиях неполноты информации, расплывчатости и неполной определенности математического описания и, наконец, в условиях частичной или полной неформализуемости задачи [47].
Математическое моделирование в последнее время находит широкое применение благодаря большим успехам математики, позволившим исследовать достаточно сложные модели, а также быстрому развитию ЭВМ.
Если на процесс функционирования системы оказывают действие случайные факторы, то применяются как статистические, так и аналитические модели. Аналитические модели по сравнению со статистическими являются более грубыми, так как разработаны на основании принятых допущений и упрощений. Эти модели описывают процесс приблизительно, но зато результаты тако- го моделирования более наглядны и отчетливо отражают присущие процессу закономерности, а главное - аналитические модели более приспособлены для поиска оптимальных решений. Несмотря на развитую теорию аналитических методов, качественный и количественный анализ сложных систем иногда встречают значительные трудности. В этих случаях для исследования сложных систем эффективным является применение имитационного моделирования [1,9, 12, 13, 23, 47, 49, 51, 52, 54, 55, 59, 63, 70, 83, 84, 85, 86, 87, 88, 89]. В западной научной литературе терминам «имитация» и «имитационное моделирование» соответствует термин «simulation», определяемый в [54] как .«численный метод проведения на цифровых вычислительных машинах экспе-риментов с математическими моделями, описывающими поведение сложных систем в течение продолжительных периодов времени», а в [72] - как «процесс конструирования модели реальной системы и постановки экспериментов на этой модели с целью исследования поведения системы или оценки различных стратегий, обеспечивающих функционирование данной системы». Этим термином было принято называть приближенный способ вычисления статистических характеристик сложных случайных процессов, основанный на наборе статистики путем многократного воспроизведения его течения с помощью достаточно подробной модели. Необходимо отметить следующие особенности имитационного моделирования. 1. Как правило, имитационные модели сложны, имеют большую размерность, характерны присутствием большого числа экзогенных величин, часть из которых являются случайными функциями времени. Во многих случаях постановка задач математического программирования в рамках таких моделей невозможна, поскольку бывает очевидной невозможность сформулировать един-ственный критерий качества управлений, или просто из-за сложности возникающей задачи. Тем не менее, существуют модели, которые, с одной стороны, являются оптимизационными, т. е. в рамках которых решаются задачи математического программирования, а с другой - имитационными, т.е. в рамках этих же моделей проводятся имитационные эксперименты с назначенными экспертами управлениями. 2. В основе имитационного моделирования лежит численный метод {метод Монте-Карло) [51, 60, 89], именуемый также методом статистических испы таний. В данном случае процесс имитируется с помощью арифметических и логических операций в тбй последовательности элементарных актов, которая характерна для моделируемого процесса. При этом в качестве математической модели функционирования системы выступает моделирующий алгоритм, в соответствии с которым в ЭВМ вырабатывается информация, описывающая элементарные явления исследуемого процесса с учетом их взаимного влияния. Использование моделирующего алгоритма позволяет получить не только конкретные значения характеристик процесса, но и провести качественное исследование системы. 3. В отличие от аналитических методов метод Монте-Карло позволяет ре шать задачи, не сформулированные в виде уравнений или формул. Задачи ре шаются на конкретных числах, при этом результат получается не в виде анали тических формул, а в виде числовых характеристик случайных процессов. Наи более рациональным является совместное применение упрощенных аналитиче ских методов (позволяющих выбрать сравнительно узкую область исследова ния, оценить влияние различных факторов, упростить модель за счет отбрасы вания второстепенных факторов) и метода Монте-Карло (позволяющего произ вести оценку более точную, но в более ограниченной области). Именно сочетание аналитических методов и метода Монте-Карло является наиболее эффективным для исследования сложных систем и процессов. На рис. 1.2 приведена качественная зависимость затрат времени на решение задачи аналитическими методами и методом Монте-Карло от числа факторов d. Из рисунка видно, что для исследования сложных систем, где приходится учитывать взаимодействие большого числа взаимосвязанных между собой элементов, целесообразно использовать метод Монте-Карло.
Методы моделирования эксплуатации при оптимизации ресурсных испытаний
Эффективность является одним из фундаментальных свойств любой системы, характеризующих результат ее применения и функционирования [74]. Эффективность - это свойство процесса функционирования системы, определяемое как его приспособленность к решению поставленных перед системой задач, обеспечивающему достижение определенного эффекта (экономического, технического, социального, политического и др.). Синонимом слова эффективность является результативность, действенность, т.е. под эффектом понимается .результат функционирования системы.
Для оценки качества функционирования и сравнения эффективности различных систем используются показатели и критерии эффективности. Показатели эффективности являются количественными характеристиками эффективности.
Критерии эффективности формулируют условия, которым должны удовлетворять значения показателей эффективности и которые отражают желаемое качество функционирования системы.
При выборе показателей эффективности обычно стремятся, чтобы они обладали .следующими свойствами: полнотой, правильным учетом стохастично-сти условий функционирования системы, реализуемостью (вычисляемостью), устойчивостью, чувствительностью (критичностью) к управляемым параметрам; малой чувствительностью (грубостью) к неуправляемым параметрам (исходным данным).
В теории эффективности любая система может рассматриваться как подсистема (субсистема) в системе более высокого иерархического уровня (суперсистема). В связи с этим различают несобственные (внешние) и собственные (внутренние) критерии эффективности функционирования систем. В первом случае оценивается влияние функционирования данной системы на эффективность суперсистемы, а. эффективность системы исследуется по так называемой «замкнутой схеме». Во втором случае система рассматривается как самостоятельная, а эффективность исследуется по «разомкнутой схеме».
При исследовании эффективности любой системы возникают прямая и обратная задачи: прямая задача (задача анализа) состоит в оценке результата функционирования системы при заданных ее свойствах и условиях применения, при этом вычисляются и анализируется показатели эффективности; обратная задача (задача синтеза) связана с определением свойств, характеристик и условий применения системы, при которых эффективность системы будет требуемой или оптимальной в смысле выбранных критериев. Как в прямой, так и в обратной задачах неотъемлемыми этапами исследования эффективности являются уточнение целей функционирования системы, обоснование и выбор критериев и показателей эффективности, составление математической модели системы и ее функционирования, оценка показателей эффективности, анализ результатов.
Для выбора и обоснования показателей эффективности любой операции (применения системы), в том числе и испытаний, необходимо четко представлять цель, преследуемую в данной операции. Как правило, цель испытаний выявляется только при их рассмотрении в узком смысле. Так, в задаче идентификации испытания проводятся с целью построения модели, адекватной реальной системе. В задаче контроля проводятся испытания для определения работоспособности системы, при проведении приемо-сдаточных испытаний готовой продукции испытания проводятся с целью проверки ее качества. Цель конструк-торско-доводочных испытаний заключается в отработке системы или ее отдельных узлов и проверке ее работы в граничных условиях и условиях, близких к реальным. Целью зачетных испытаний является проверка удовлетворения требований заказчика перед принятием решений о внедрении системы в серий-ное производство.
С учетом этих целей должны формироваться собственные показатели и критерии эффективности испытаний в каждом отдельном случае. Качество процесса испытаний может быть охарактеризовано вектором показателей Зі = { ej, Є2, ..., еп) (не следует смешивать их с показателями качества испытываемой системы). Физический смысл компонент Є], е2, .... еп вектора Эц определяется целями испытаний и задачами исследования. Например, е\ - показатель точ-ности количественных результатов испытаний, ej — показатель достоверности этих результатов, е3 - стоимость испытаний, е\ - длительность испытаний и т.д. Совокупность показателей ві, Є2, ..., еп позволяет объективно оценить эффективность системы испытаний. Система испытаний может рассматриваться как подсистема суперсистемы, например, суперсистемы проектирования или суперсистемы эксплуатации. Несобственные критерии и показатели эффективности испытаний выбираются исходя из целей, критериев и показателей эффективности суперсистемы. На самую верхнюю ступень иерархической лестницы можно поставить систему создания и применения по йрямому назначению данного технического изделия. Эта система характеризует весь жизненный цикл изделия, основными этапами которого являются научно-исследовательские, опытно-конструкторские работы, производство и эксплуатация (применение). Любое изделие проходит этот жизненный цикл для решения конкретных задач, определяемых его назначением. Качество решения этих задач определяется эффективностью применения изделия. Испытания, как было уже отмечено выше, проводятся практически на всех этапах жизненного цикла. В замкнутой модели системы эффективность испытаний должна увязываться с эффективностью использования испытываемого изделия. Эффективность испытываемого изделия зависит, с одной стороны, от свойств самого изделия, его качества, с другой стороны, от условий его .применения (функционирования). Испытания предназначены для обеспечения требуемого качества создаваемого изделия. Поэтому характеристики испытаний должны согласовываться с показателями качества изделия, определяющими его так называемую потенциальную эффективность. Проблема обоснования показателей и критериев эффективности испытаний, а также комплексной оптимизации испытаний (в особенности ресурсных) чрезвычайно сложна, и объем исследований по этой проблеме в настоящее время крайне ограничен. При выборе и обосновании несобственных показателей эффективности целесообразно оценивать прирост эффекта использования данной системы (изде-лия), прошедшей испытания, по сравнению с неиспытанной системой.
Связь параметров качества изготовления с показателями надежности изделия
Практикой теоретических и экспериментальных исследований технических объектов с применением имитационного моделирования (ИМ) выработан ряд общих требований и правил моделирования, которые сводятся к следующему [28]. 1. Выделение объекта исследования для моделирования должно соответствовать цели его функционирования с точки зрения решаемой задачи. 2. Переменные, константы и отношения, составляющие ИМ, должны отражать свойства одноуровневого объекта лишь как интегрированного целого или по крайней мере зависеть от этих свойств. 3. Построение модели должно быть процессом представления бесконечного многообразия связей объекта со средой конечной схемой, соответствующей не .только данной цели функционирования объекта, но и возможности дальнейшего конкретного применения ИМ. 4. Метод моделирования должен содержать условие, которое ставит модель в зависимость от цели функционирования объекта, а, следовательно, и от условий его наблюдения. 5. Метод построения ИМ должен давать возможность строгой постановки математических задач как следствие определенной идеализации свойств объекта. 6. Метод должен позволять строить модель преимущественно на измеримых численных оценках рассматриваемых свойств, поэтому измеримость величин желательно положить в основу метода. 7. Неизмеримые процессы желательно формализовать до степени получения численных оценок (экспертных, вероятности наступления некоторого наперед оговоренного события, логических переменных, представленных в виде чисел, и т. п.). 8. Полученная модель должна давать количество информации, необходимое и достаточное для решения задач в соответствии с поставленной целью. 9. Модель должна явно отражать ту неопределенность в представлении реального объекта, которая имеет место на рассматриваемом уровне. 10. В пределах относительности и неопределенности представления реального объекта модель должна давать достоверную информацию, имеющую определенный качественный смысл. 11. Модель должна быть экспериментально проверяема, т.е. должен существовать такой эксперимент (хотя бы гипотетический), результаты которого могут быть сопоставлены определенным образом с результатами, полученными на модели. Анализ перечисленных требований и правил ИМ показывает, что их удовлетворение в рамках классической теории математического моделирования становится весьма сложным. Наиболее трудно совместимы такие требования, как выделение из бесконечного многообразия конечной схемы, характеризующей именно «существенные свойства» объекта, дать численную оценку, учесть неопределенность этих свойств и в то же время оценить совпадение теоретических и экспериментальных данных. Правила моделирования следует дополнить принципами формирования .ИМ, основными из которых являются следующие [53]. 1. Принцип информационной достаточности. При полном отсутствии ин формации об исследуемой системе построение ее модели невозможно. При на личии полной информации о системе ее моделирование лишено смысла. Суще ствует некоторый критический уровень априорных сведений о системе (уро вень информационной достаточности), при достижении которого в принципе можно получить адекватную модель системы. Этот уровень определяется нали чием информации об элементах системы и о существенных связях между ними, которые формируют эмерджентные свойства системы. При отсутствии этих сведений моделирование не приведет к получению новой информации о систе ме, т. е. окажется бесплодным. В понятие информационной достаточности вхо дят также сведения о полезности системы в деятельности метасистемы (внеш нее дополнение). Без этих сведений моделирование лишено целенаправленно сти. Построение ИМ жизненного цикла таких технических изделий, как авиационные двигатели, является весьма сложной задачей по причине отсутствия большого числа требуемых данных. В этом случае размерность ИМ может быть уменьшена путем учета только основных факторов, оказывающих наиболее значимое влияние на связь между параметрами РИ и экономическим эффектом от реализации выпускаемых изделий. При этом остальные факторы в ИМ учитываются в виде некоторьїх констант, которые при оптимизации параметров РИ остаются неизменными. 2. Принцип параметризации. Некоторые относительно изолированные под системы характеризуются определенным параметром (возможно, векторным). Значения этого параметра могут зависеть от ситуаций, складывающихся в ис следуемой системе. Такие подсистемы в модели можно заменять соответст вующим параметром, а не описывать процесс их функционирования. Зависи мость параметра от ситуации в общей модели обычно задают в виде таблицы, графика или аналитического выражения (формулы). Принцип параметризации позволяет иногда в значительной мере сократить объем и продолжительность моделирования исследуемой системы. Так, например, при моделировании влияния качества производства двигателей на эффективность от эксплуатации техпроцесс изготовления и сборки изделия можно характеризовать только вы-.ходными параметрами, от которых зависят надежность и ресурс изделия, проявляемые в дальнейшем в испытаниях (эксплуатации). При этом необходимо иметь в виду, что параметризация снижает адекватность модели и должна употребляться с известной осторожностью.
Оптимизация параметров ресурсных периодических испытаний
По результатам исследования можно сделать следующие выводы. 1. Уменьшение номенклатуры оптимизируемых параметров от 6-ти до 1-го при эксплуатации по фиксированному ресурсу ведет к снижению уровня экви валентности испытаний в 2,3 раза, при эксплуатации по состоянию - в 3,5 раза. При этом длительность испытаний возрастает соответственно в 1,6 и 1,2 раза, а прибыль от эксплуатации уменьшается соответственно на 2,5% и 1,6%. 2. При числе оптимизируемых параметров режима нагружения более четы рех эквивалентность испытаний обеспечивается независимо от их номенклату ры. При числе оптимизируемых параметров режима нагружения менее 5-ти (за исключением сочетания (/,„ п, GOTQ, Nr\)) обеспечение эквивалентности испыта ний эксплуатационным условиям не представляется возможным (табл. ПЗ). 3. С точки зрения многокритериальной оптимизации испытаний (в случае рас смотрения каждого параметра в отдельности), наиболее значимым параметром режима нагружения является частота вращения ротора (примем значимость этого параметра за 100%). Далее по эффективности следуют: температура воздуха на входе в двигатель (97%); расход отбираемого воздуха (95,5%); загрузка генератора переменного тока (94%) расход воздуха через вентилятор (92%); загрузка генератора постоянного тока (91,5%). Таким образом, можно рекомендовать исключить загрузку генератора постоянного тока и расход воздуха через вентилятор в случае необходимости сокращения номенклатуры параметров нагружения. 1. По результатам исследования для оптимизации РИ в системе ЖЦИ реко мендуется целевая функция аддитивного вида, минимизирующая корень квад ратный суммы нормированных значений критериев АП{"\т 2 и и Функция обеспечивает наибольшую эффективность РИ по указанным критериям. 2. Для моделирования эксплуатационной повреждаемости при оптимизации РИ рекомендуется метод IX моделирования эксплуатации, в котором формируемый в имитационной модели вектор повреждаемости п «критичных» элементов двигателя размером 1 х п соответствует максимальным эксплуатационным значениям. При этом будет обеспечиваться гарантированная проверка ресурса двигателя в испытаниях. 3. Установлено, что влияние отклонения от технических условий дисперсии параметров качества изготовления «критичных» элементов вспомогательного двигателя на эффективность испытаний более значимо, чем влияние отклонения математических ожиданий. Следовательно, для повышения прибыли от эксплуатации необходимо уменьшать на этапе изготовления в первую очередь дисперсию параметров качества изготовления. 4. Определено пороговое значение математических ожиданий и дисперсии параметров качества изготовления «критичных» элементов двигателя, при превышении которых проведение ресурсных испытаний является обязательным (поскольку именно они должны выявить низкое качество изделий и не допустить их попадания в эксплуатацию). Если параметры качества не превышают порогового значения (т.е. при гарантированном качестве изделий), рекомендуется проведе ние только кратковременных испытаний (сдаточных, контрольных и т.д.). Очевидно, что отказ от проведения периодических испытаний возможен только при гарантированном качестве производства изделий, надежной системе контроля и высоких эксплуатационных показателях надежности изделий. При этом периодическим испытаниям могут подвергаться, как это зачастую практикуется за рубежом, только критичные элементы или узлы изделия. Это позволит сократить временные и материальные затраты на проведение испытаний. 5. В случае проведения РИ при гарантированном качестве производства ре комендуется отгрузка 100% партии двигателей в эксплуатацию до начала испы таний (при этом прибыль от эксплуатации достигается в 2 раза быстрее). 6. Рекомендуется принять браковочное значение повреждаемости в испытаниях равным эксплуатационным значениям. В этом случае обеспечивается наи-большая эффективность испытаний по критериям эквивалентности и длительности, а также максимальная прибыль от эксплуатации партии двигателей. 7. Установлено, что наибольшее влияние на уровень эквивалентности оказывает погрешность контроля в испытаниях температуры воздуха на входе в двигатель: при увеличении относительной погрешности в 5,0 раз уровень эквивалентности испытаний снижается в 2,25 раза. Следующим по значимости влияния является частота вращения ротора (снижение в 2 раза). Определены значения погрешностей контроля этих параметров, превышение которых может привести либо к необоснованной браковке кондиционного двигателя в испытаниях, либо к приемке некондиционных двигателей. В обоих случаях будут иметь место убытки, связанные с ошибкой задания значений параметров иа гружения двигателя в испытаниях. Таким образом, рекомендуется в первую очередь следить за точностью контроля температуры на входе в двигатель и частоты вращения ротора. Также установлено, что с точки зрения эффективности РИ рассматриваемого двигателя оптимальной является точность измерения параметров нагружения, соответствующая испытаниям в серийном производстве. 8. Установлено, что при числе оптимизируемых параметров режима нагружения более четырех эквивалентность испытаний обеспечивается независимо от их номенклатуры. При числе оптимизируемых параметров режима нагружения менее 5-ти (за исключением сочетания (/,„ п, С7ОТб, ЛГг1)) обеспечение эквивалентности испытаний эксплуатационным условиям не представляется возможным. Определен наиболее значимый параметр режима нагружения - частота вращения ротора п (примем значимость этого параметра за 100%).
