Понятие об иерархии испытаний

После выбора интервалов независимых переменных может быть выбран как последовательный план проведения испытаний, когда изменение переменных происходит регулярно, так и рандомизированный план.

Последовательный план обычно необходим при проведении контрольно-испытательных работ, когда происходят не­прерывные изменения параметров (так называемые «невоспроизводимые», не имеющие аналогов процессы), а также в случаях, когда последовательность получения данных в свою очередь является параметром эксперимента (например, пере­ход течения жидкости от ламинарного режима к турбулент­ному) .

Применение рандомизированных планов испытаний позволяет исключить или перевести в разряд систематической (достаточно легко обнаруживаемой и высчитываемой) составляющей суммарной ошибки эффекты влияния таких явлений, как:

· изменение в процессе испытаний условий окружающей среды (атмосферного давления, температуры и т. д.)—т. е. естественные эффекты;

· изменение работоспособности оператора (совершенство­вание навыка или усталость);

· механические взаимосвязи между элементами контрольно-испытательной аппаратуры типа одностороннего или двухстороннего задания, что вызывает либо смещение процесса, если это происходит в аппаратуре воспроизведения, либо смещения показаний, если виновник — механическая схема КЗА.

Все указанные явления относятся к области нерегулируемых внешних переменных.

Нужно отметить, что последовательный план чаще приме­няется в случае испытаний отдельных элементов или зон бортовых систем, в то время как более сложные участки, системы; комплексы систем требуют многофакторных испытаний со случайным порядком воздействия факторов. Виды испытаний связываются отношениями иерархической подчиненности объектов испытаний (элементы, блоки и коммуникации, зоны, участки, системы, комплексы, комплексы) и системы производства. Таким образом совокупность процессов испытаний бортовых систем также имеет иерархическую структуру.

Иерархической называется структура, удовлетворяющая следующим условиям:

1) каждая подсистема (или элемент) является управляющей, либо подчиненной, либо (по отношению к различным подсистемам) той другое одновременно;

2) существует по крайней мере только одна подчиненная система (или элемент);

3) существует одна и только одна управляющая подсистема (элемент);

4) любая подчиненная подсистема непосредственно взаимодействует с одной и только одной управляющей (обратное необязательно) [16].

Выделяют также неиерархические и смешанные структуры больших систем. Неиерархические структуры имеют по крайней мере одну подсистему не управляющую и не подчиненную, не имеют только управляющих или только подчиненных подсистем, а любая подчиненная подсистема непосредственно взаимодействует более, чем с одной управляющей. Важная особенность неиерархической структуры состоит в том, что в ней нет подсистем, принимающих независимые от других подсистем решения.

Смешанные структуры представляют собой различные комбинации иерархических и неиерархических структур.

Как уже указывалось выше, совокупность технологических единиц бортовых систем имеет иерархическую структуру, высший уровень которой занимает комплекс бортовых систем, имеющий в подчинении все системы и их составные части и элементы.

В соответствии с иерархической структурой бортовых систем можно определить и иерархию испытаний.

Комплекс испытаний от наземных поэлементных испытаний до летных (управляющих в данной структуре) сводится, кроме проверки функционирования и доводки систем, к воспроизведению условий как внешних, так и внутренних относительно объекта испытаний, обеспечивающих выявление отказов и дефектов на определенном уровне надежности (отрабатываются мероприятия конструктивного и технологического характера). Иерархическая структура испытаний представлена на рис. 1.

В структуру входят также эксплуатационные и лидерные испытания, а также периодические исследования технического состояния летательных аппаратов с различным налетом и эксплуатирующиеся в различных климатических условиях.

Разработка тактико-технических требований

Испытания функциональных элементов бортовых систем (ГИЗов)

Моделирование на ЭВМ

Испытания лабораторные и на динамических стендах, на стендах со встроенными моделями – аналогами, на комбинированных стендах, с применением ЭВМ

Испытания на действующих натурных электро и гидро-плазах-стендах

Отработка на пилотажных стендах

Испытания технологических единиц, бортовых систем по контролю монтажных и функциональных параметров

Наземные автономные испытания, моделирование на ЭВМ

Наземные комплексные испытания (холодные и горячие), моделирование на ЭВМ

Летные испытания, моделирование на ЭВМ

Стендовые и лётные испытания в условиях реальной эксплуатации

СТАТИСТИЧЕСКИЙ АНАЛИЗ

Используемые при проектировании технологических про­цессов испытаний статистические комплексы (планы полных факторных экспериментов, а также латинские квадраты или кубы и их модификации) позволяют в силу указанных ранее свойств достаточно достоверно оценивать статистически изу­чаемые явления на основе дисперсионного анализа, а также выявлять наиболее характерные зависимости, применяя кор­реляционный и регрессионный анализы.

С помощью дисперсионного анализа удается выделить, изучить и оценить достоверность влияния не только каждого фактора в отдельности, но и их совокупность в различных комбинациях.

Методика анализа состоит в следующем: производится разложение общей вариации совокупности результатов на­блюдения на частные вариации, обусловленные воздействия­ми отдельных факторов и их комбинаций, и на остаточную вариацию, обусловленную случайными причинами; произво­дится оценка достоверности отличия дисперсии исследуемой выборки по заданному фактору относительно дисперсии слу­чайного варьирования выходного параметра исследуемого процесса. Такой метод основан Фишером, поэтому показатель достоверности носит название критерия Фишера. Его пограничные значения определяются по таблице распределения 0 (приложение 2, табл. I) в зависимости от объемов вы­борок пф и псл, а также от уровня надежности принятой ги­потезы о влиянии фактора =1—р. Обычно принимается три уровня = 0,95; = 0,99; = 0,999 [9].

Применяя дисперсионный анализ, нужно помнить, что он основан на допущениях: нормальности распределения и ра­венства независимых выборок (по одному процессу, на том же оборудовании, с тем же контрольно-измерительным комп­лексом).

Дисперсионный анализ также может дать положительный ответ на вопрос о влиянии некоторого фактора, но не может дать отрицательного ответа, т.е. в случае вопрос оста­ется открытым и требует дополнительного исследования (чаще всего увеличения числа опытов).

Совокупность значений выходного параметра, т. е. резуль­татов наблюдения или испытания, для которой производится анализ вариаций, образует статистической комплекс (см. 1.2.4).