Хорошие продукты и сервисы
Наш Поиск (введите запрос без опечаток)
Наш Поиск по гостам (введите запрос без опечаток)
Поиск
Поиск
Бизнес гороскоп на текущую неделю c 29.12.2025 по 04.01.2026
Открыть шифр замка из трёх цифр с ограничениями

ГОСТ Р 51901.16-2005; Страница 18

или поделиться

Ещё ГОСТы из 41757, используйте поиск в верху страницы ГОСТ 11736-78 Пластмассы. Метод определения содержания воды Plastics. Method for determination of water content (Настоящий стандарт распространяется на полимеразационные и поликонденсационные пластмассы в виде гранул, бисера, порошка, латекса, дисперсии и устанавливает метод определения содержания воды электрометрическим титрованием реактивов Фишера. Стандарт не распространяется на полиамидные и карбамидные смолы) ГОСТ 14047.7-78 Концентраты свинцовые. Фотометрический метод определения кобальта Lead concentrates. Determination of cobalt. Photometric method (Настоящий стандарт распространяется на свинцовые концентраты всех марок и устанавливает фотометрический метод определения массовой доли кобальта от 0,01 до 0,1%) ГОСТ 8558.2-78 Продукты мясные. Метод определения нитрата Meat products. Method for determination of nitrate (Настоящий стандарт распространяется на мясные продукты всех видов, а также рассолы и посолочные смеси и устанавливает метод определения нитрата. Метод основан на восстановлении нитрата до нитрита с помощью кадмиевой колонки, фотометрическом измерении интенсивности окраски, образующейся при взаимодействии сульфаниламида и N-(1-нафтил) этилендиамин дигидрохлорида с нитритом, определении количества последнего и пересчете его на нитрат за вычетом нитрита, содержащегося в продукте)
Страница 18
Страница 1 Untitled document
ГОСТ Р 51901.1&—2005
А.2.3 Пример 3 — Случай 2 сгруппированные данные
Этот случай описан в 7.2.2. Использованыданные таблицы А.1. В таблице А.2 приведены отказы, сгруппиро
ванные в интервалы по 200 ч. Анализ этого набора данных дает результаты, описанные ниже.
а) Проверка гипотез о повышении надежности
X 2= 595 с четырьмя степенями свободы. Для уровня значимости 0.20 критическое значение составляет 6.0.
Поскольку X2> 6.0. имеется доказательство положительного или отрицательного изменения надежности и анализ
продолжается.
б) Оценка параметров
Оценки параметров степенной модели
i. ш 0.9615.
Р =0.5777.
c) Оценка средней наработки на отказ
Оценка средней наработки на отказ за 1000 ч составила 33.3 ч.
d ) Критерий согласия
X2 = 2,175 с тремя степенями свободы. Для уровня значимости 0.10 критическое значение составило 6,25.
Поскольку X2 < 6,25, степенная модель принимается (см. 7.3 и рисунок А.2).
e) Доверительный интервал для (1
Двустороннийдоверительный интервал для (1сдоверительной вероятностью 0,9 имеет вид:(0.3202:0.8351).
0 Доверительный интервал для средней наработки на отказ
Двусторонний доверительный интервал для средней наработки на отказ, соответствующий доверительной
вероятности 0.9. имеет вид: (16.6 ч; 49.9 ч).
А.З Прогнозируемые оценки показателей надежности
Данный пример иллюстрирует расчет прогнозируемых оценок показателей надежности (см. 7.6). когда кор
ректирующие модификации введены в систему вконце испытаний.
А.3.1 Пример 4
Основные данные, используемые впримере, приведены втаблице А. Имеется общее количество отказов
Л’= 45 с АГЛ= 13 категориями отказовпри отсутствии корректирующей модификации. В конце4000 ч испытаний всис
тему было введено J = 16 различных корректирующих модификаций, направленных на отказы Ав = 32 категории В.
Категория для каждогоотказа приведена втаблице А.З. В таблице А.4 представлена дополнительная информация,
используемая для прогнозирования.
Шаги процедуры
Шаг 1: Идентифицируют категории отказов А и В.
Времена появления отказов категорий А и В идентифицированы в таблице А.З. Наработки для 16 различных
типовотказов категории В приведены в таблице А.4, столбец 2.
Шаг 2: Идентифицируют первое появление отказов различных типов категории В.
Времена первого появленияотказовдля 16 различных типовкатегории Вприведены втаблице А.4.столбец 3.
Шаг 3: Анализируютданные первого появления отказов.
Набор данных таблицы А.4. столбца 3 проанализирован в соответствии с шагами 4—8 из 7.2.1. Результаты
приведены ниже.
Оценка параметров
Оценки параметров степенной модели
>. = 0.0326;
р =0.7472.
Оценка параметра потока первого появления отказов
Оценка интенсивности отказов различных типов категории В для первого появления за 4000 ч составила
0.0030 ч~*.
Критерии согласия
Г :(А7)= 0,085 с Л/ = 16. Для уровня значимости 0.10 критическое значение в соответствии стаблицей 1 соста
вило 0.171. Поскольку С2(Л/) < 0.171. степенная модель принята для времен первого появления отказов различных
типов категории В .
Шаг 4: Назначают коэффициенты эффективности улучшения.
Пример назначенных индивидуальных коэффициентов эффективности улучшения для каждой корректирую
щей модификации приведен втаблице А.4.столбец 5. Среднее этих 16 коэффициентов эффективности составляет
0.72. Среднее вдиапазоне 0.65—0,75 является типичным (основано на историческом опыте).
Шаг 5: Оценивают прогнозируемый параметр потока отказов.
Для вычисления прогнозируемого параметра потока отказов необходимы значения следующих величин:
Т= 4000 ч;
13;
14