Помощь в учёбе, очень быстро...
Работаем вместе до победы

Оптимизация алгоритмов статистического регулирования применительно к системам автоматизации технологической подготовки производства

Диссертация: Оптимизация алгоритмов статистического регулирования применительно к системам автоматизации технологической подготовки производства
ДиссертацияПомощь в написанииУзнать стоимостьмоей работы

В процессе данного исследования использовались аналитические методы: системно-структурный и структурно-логический анализ при изучении отечественной и зарубежной литературы, материалов конференцийэкспертных оценокзадачи и методы оптимизации на графах. В процессе экспериментальных исследований использованы методы: оценивания гипотез, имитационное, статистическое моделирование. На отдельных этапах… Читать ещё >

Содержание

  • ГЛАВА 1. ПРОБЛЕМЫ ИССЛЕДОВАНИЯ АЛГОРИТМОВ СТАТИСТИЧЕСКОГО РЕГУЛИРОВАНИЯ
    • 1. 1. Системы автоматизации проектирования в машиностроении
    • 1. ^.Классификация алгоритмов статистического регулирования
      • 1. 3. Применение теории вероятностей и математической статистики для решения задач статистического регулирования
      • 1. 4. Нормативное обеспечение процедур статистического регулирования технологических процессов

Оптимизация алгоритмов статистического регулирования применительно к системам автоматизации технологической подготовки производства (реферат, курсовая, диплом, контрольная)

К настоящему времени создано большое число программно-методических комплексов для систем автоматизации проектирования и автоматизации технологической подготовки производства (САПР и АСТПП), с различной степенью специализации и прикладной ориентацией. Так, для применения в отраслях общего машиностроения разрабатываются различные машиностроительные САПР, подсистемы которых (CAE/CAD/CAM — системы) обеспечивают различные аспекты проектирования. Одной из функций CAE является имитационное моделирование сложных производственных систем, в частности моделирование технологических процессов. Получаемая в ходе синтеза проектных решенийалгоритмическая поведенческая модель проектируемого технологического процесса оценивается на адекватность и область работоспособности для получения информации о состоянии и поведении проектируемого технологического процесса. Для этой цели применяют различные методы статистического регулирования, разнообразие которых обеспечивается применением различных алгоритмов оценивания статистических характеристик. Используемые стандартные алгоритмы, а также их модификации, вызывают затруднения у проектировщиков в процессе выбора конкретного алгоритма необходимого для анализа поведенческих моделей при автоматизации проектирования технологических процессов по причине нечеткого определения их области работоспособности.

Вместе с тем, свойства алгоритмов наряду со свойствами исходных данных оказывают существенное влияние на качество принятого решения об адекватности анализируемых моделей, а оценивание соответствующих погрешностей может быть сложной и трудоемкой задачей, требующей значительной априорной информации.

Поэтому интересы производства и народного хозяйства требуют упорядочения и систематизации их таким образом, чтобы в нужный момент разработчик или другой специалист мог получить вполне конкретные указания i по выбору тех или иных алгоритмов исходя из заданных условий производства, точностных, возможностей технологического оборудования. Наибольшее значение обоснованного выбора алгоритмовстатистического регулирования приобретается в условиях мелкосерийного производства при частой сменяемости номенклатуры объектов производства, где имеет место недостаток статистической информации.

Известные алгоритмы при их использовании для определения параметров моделей технологических процессов нуждаются в комплексном исследовании и это исследование естественно проводить в рамках: общего подхода к аттестации алгоритмов, разработанного в начале 80-х годов. Идея аттестации заключается в их исследовании на наборе моделей исходных данных с целью определения значений параметров алгоритмов.

Рекомендации, разработанные на основе данных исследований, предоставят исходную информацию для их сопоставления и выбора, и тем самым избавят пользователей от необходимости самостоятельно выполнять исследования свойств алгоритмов в процессе предварительного выбора в системах автоматизации проектирования и автоматизации технологической подготовки производства (САПР и АСТПП).

Учитывая вышеизложенное, можно заключить, что разработка и оптимизация параметров алгоритмов статистического регулирования, а также их комплексное исследование для обеспечения обоснованного выбора является актуальной задачей.

Значительный объем сведений по проблемам внедрения статистических методов управления технологическими процессами получен при непосредственном наблюдении постановки системы на Улан-Удэнском авиационном заводе, где в настоящее время занимаются внедрением системы менеджмента качества, соответствующей государственному стандарту ГОСТ Р ИСО 9001−2001.

Цель исследований.

Основной целью работы является разработка рекомендаций по обоснованному выбору оптимальных алгоритмов статистического регулирования для повышения эффективности систем автоматизации проектирования и автоматизации технологической подготовки производства (САПР и АСТПП).

Объект исследованийсистемы автоматизации технологической подготовки производства (АСТПП).

Предмет исследования — алгоритмы статистического регулирования.

Основная гипотеза — выбор алгоритмов статистического регулирования как элементов анализа моделей технологического процесса в системах автоматизации технологической подготовки производства должен осуществляться на основе анализа точностных возможностей технологического процесса и зависит от типа производства.

Частные гипотезы:

— известные алгоритмы при их использовании для определения параметров моделей технологических процессов нуждаются в комплексном исследовании и это исследование естественно проводить в рамках общего подхода к аттестации алгоритмов обработки данных;

— для различных условий и при различных требованиях преимущества имеют различные алгоритмы и рекомендации, разработанные на основе данных исследований предоставят исходную информацию для их сопоставления и выбора и тем самым избавит пользователей от необходимости самостоятельно выполнять исследования свойств алгоритмов при их предварительном выборе.

Методологическую основу исследований составили положения и категории диалектики, работы ученых в области исследования и описания систем управления, нормативная база в области статистических методов управления технологическими процессами.

Теоретическую основу исследований составили:

— методология комплексного исследования и системный подход к деятельности производственных систем;

— общие положения теории аттестации алгоритмов;

— теория обработки данных на основе концепции аттестации алгоритмов;

— измерение сущности явлений по определенным критериям;

— методы статистического и имитационного моделирования как методы научного исследования.

В процессе данного исследования использовались аналитические методы: системно-структурный и структурно-логический анализ при изучении отечественной и зарубежной литературы, материалов конференцийэкспертных оценокзадачи и методы оптимизации на графах. В процессе экспериментальных исследований использованы методы: оценивания гипотез, имитационное, статистическое моделирование. На отдельных этапах исследования использованы методы алгоритмизации и программирования, при обработке результатов — методы математической статистики и теории вероятностей.

Обоснованность выдвигаемых положений и достоверность полученных результатов обеспечены: четким определением проблем, задач и предметной областью исследованиятеоретико-методологической базой исследования, основанной на концепциях материалистической теории познанийглубоким теоретическим обоснованием проблемы, широким применением разнообразных методов, в первую очередь математических, адекватных задачам исследованияпрактической подтверждаемостью результатов в производстве.

Научная новизна исследований работы состоит в создании унифицированного набора моделей исходных данных, имитирующих различные типы производства при различных точностных возможностях технологического оборудования, формируемых сочетанием трех элементов: моделей полезных сигналов, моделей размещения, моделей погрешностей экспериментальных данныхоптимизации параметров алгоритмов статистического регулирования на основе технологии «Структурирование функции качества (СФК)" — разработке математической модели для выделения ведущих параметров алгоритмов на основе дискретной оптимизацииполучении зависимостей, описывающих параметры алгоритмов статистического регулирования в различных условиях применения, определяемых типом производства, а также точностными параметрами технологического процесса, позволяющих определить область их работоспособности.

Практическая значимость работы и внедрение полученных результатов заключаются в разработке рекомендаций по обоснованному выбору алгоритмов статистического регулирования на основе их оптимизации для повышения эффективности систем автоматизации проектирования и автоматизации технологической подготовки производства (САПР и АСТПП).

Работа выполнялась по заявке Улан-Удэнского авиационного завода в рамках реализации требований международных стандартов ИСО серии 9000, авиационного регистра АРМАК, а также рядом отраслевых стандартов по обеспечению информационной поддержки изделий. Результаты диссертационной работы и предложенные в ней решения были использованы при обосновании выбора алгоритмов статистического регулирования в системах автоматизации технологической подготовки производства особо ответственных составных частей летательных аппаратов (АСТПП).

Результаты диссертационной работы так же были использованы в сервисном центре СЦ «Цасис» при обосновании выбора алгоритмов статистического регулирования процессов ремонта средств расхода тепловой энергии. Кроме того, результаты исследований использованы в ВосточноСибирском государственном технологическом 1 университете при выполнении научноисследовательских работ, а также в учебном процессе при проведении курсового и дипломного проектирования. Дипломная работа по теме «Исследование показателей качества методов статистического регулирования технологических процессов», выполненная под руководством соискателя стала лауреатом конкурса на лучшие дипломные работы по специальности «Метрология и метрологическое обеспечение», организованного Госстандартом — РФ и Всероссийским научно-исследовательским институтом метрологический службы (ВНИИМС).

Основные положения, выносимые на защиту:

— оптимизация алгоритмов статистического регулирования в системах автоматизации проектирования технологических процессов с учетом точностных возможностей технологических процессов и типа производства;

— имитационные модели исходных данных, формируемые из сочетания трех элементов: моделей полезных сигналов, моделей размещения, моделей погрешностей экспериментальных данных;

— комплексные параметры алгоритмов обработки исходных данных, необходимые для сопоставления и обоснованного выбора: точности (неопределенности), чувствительности к изменению параметров исходных данных, эффективности и сложности;

— выделение ведущих показателей качества алгоритмов статистического регулирования на основе технологии «Структурирование функции качества», а также методов дискретной оптимизации.

Апробация работы. Материалы диссертационной работы докладывались и обсуждались на:

— международной научной конференции «Прогрессивные технологии — третьему тысячелетию» (г. Краснодар, 2000 г.);

— юбилейной научно-технической конференции студентов, аспирантов и сотрудников СЗПИ «Радиотехника. Метрология», (г.Санкт-Петербург, 2000 г.);

— региональной научно-практической конференции «Техника и технология разработки и переработки продуктов 21 века» (Улан-Удэ, 2000 г.);

— научно-практической конференции преподавателей, сотрудников и аспирантов ВСГТУ (г. Улан-Удэ, 2000 г.);

— научно-методической конференции преподавателей, аспирантов в ВСГТУ (г. Улан-Удэ, 2001 г.);

— научно-практической конференции, посвященной 70-летию высшего образования в республике Бурятия (г.Улан-Удэ, 2001);

— IV международной научно-методической конференции «Качество образованиядостижения, проблемы», НГТУ (г. Новосибирск, 2001 г.);

— региональной научно-практической конференции «Концепция развития промышленности Республики Бурятия» (г.Улан-Удэ, 2002);

— VIII международной научно-практической конференции студентов, аспирантов и молодых ученых «Современные техника и технологии. СТТ/ 2002» (г. Томск, 2002 г.);

— Международной научно-практической конференции «Дорожно-транспортный комплекс, экономика, экология, строительство и архитектура» (г.Омск, 2003 г.).

Публикации. По материалам диссертации опубликовано 13 научных работ, в том числе 5 на международных конференциях, 2 — на конференциях регионального уровня, 1 работа депонирована в ВИНИТИ, 1 работа опубликована в СМИ (Информационный бюллетень Бурятского центра стандартизации, метрологии и сертификации Госстандарта России, № 25).

выводы.

1. На основе анализа литературных источников осуществлена постановка задачи комплексного исследования алгоритмов статистического регулирования в рамках систем автоматизации технологической подготовки производства АСТПП;

2. Разработан общий порядок исследования, основанный на положениях теории аттестации алгоритмов, применительно к алгоритмам статистического регулирования;

3. Определены основные принципы формирования набора моделей исходных данных, структурированные по критериям — тип производства и требования к точности и стабильности, а также являющимися совокупностями моделей: полезных сигналовразмещенияпогрешностей исходных данных;

4. Разработана и обоснована иерархическая структура параметров алгоритмов статистического регулирования. Определены меры, через которые будут оцениваться оптимальная номенклатура параметров;

5. Оптимизирована система параметров алгоритмов на основе технологии «Структурирование функции качества» (СФК), реализующей принцип «ориентация на потребителя»;

6. Получен перечень ведущих показателей качества алгоритмов на основе методов и алгоритмов дискретной оптимизации, подтверждающей возможность применения технологии СФК для целей оптимизации;

7. Разработан алгоритм исследования показателя точности (неопределенности) алгоритмов групп, А и В. Определены значения показателя точности вышеуказанных алгоритмов на типовых моделях исходных данных. Проведен комплексный анализ результатов исследования и выработаны рекомендации по применению алгоритмов в САПР и АСТПП в различных условиях реализации;

8. Разработан алгоритм исследования показателя чувствительности к изменению объемов выборки. Определена система мер чувствительности алгоритмов статистического регулирования. Определены значения показателя чувствительности вышеуказанных алгоритмов на типовых моделях исходных данных. Осуществлен комплексный анализ результатов и выработаны рекомендации для пользователей алгоритмов в части назначения п;

9. Составлена Программа исследования показателей в среде Exell;

10. Разработанные рекомендации по выбору алгоритмов статистического регулирования, основанные на результатах исследования применены при постановке системы статистического регулирования технологических процессов производства составных частей изделий летательных аппаратов, при статистической обработке протоколов поверки средств учета расхода тепловой энергии.

Показать весь текст

Список литературы

  1. Ю.П. Качество и рынок или как организация настраивается на обеспечение требований потребителей. Журнал «Методы менеджмента качества», выпуски 8−11, -М.: Издательство: «Стандарты и качество», 1999-
  2. Ю.П., Маркова E.B., Грановский Ю. В. Планирование эксперимента при поиске оптимальных условий. Изд-е 2-е перераб. и доп. М.: Изд-во «Наука», 1976-
  3. Автоматизация процессов подготовки авиационного производства на баз ЭВМ и оборудования с ЧПУ / В. А. Вайсбург, Б. А. Медведев, А. Н. Бакумский и др. -М.: Машиностроение, 1985, -216 е.-
  4. Автоматизация процессов машиностроения. Учебное пособие машиностроительных специальностей вузов / Я. Буда, В. Гоновски и др. — Под ред. А. И. Дащенко. -М.: Высшая школа, 1991, -480 е.-
  5. Автоматизированное проектирование и производство в машиностроении / Ю. М. Соломенцев, В. Г. Митрофанов, А.Ф.: Прохоров и др. / Под ред. Ю. М. Соломенцева, В. Г. Митрофанова, -М.: Машиностроение, 1986, -256 е.-
  6. Автоматизация производственных процессов в машиностроении и приборостроении. Респ. межвед. научно-технический сборник -Львов: «Вища школа» изд. при Львовском ун-те, 1985. С. 121−123-
  7. Автоматизация проектирования технологических процессов в машиностроении / B.C. Корсаков, Н. П. Капустин, К-Х. Лихтенберг / Под ред. Н. М. Капустина. -М.: Машиностроение, 1985, -304 е.-
  8. Г. К. Комплекс систем автоматизированного проектирования «ТЕМП» для конструкторско-технологической подготовки производства // СТИН.-1998, N9, ?.31−32-
  9. Автоматизированные системы обработки информации и управления / Межвузовский сборник научных трудов. -Новочеркасск, 1993, -103с.-
  10. . С.А., Енюков И. С., Мешалкин Л. Д. Прикладная статистика: Основы моделирования и первичная обработка данных. М.: «Финансы и статистика», 1983-
  11. Алгоритмическое и программное обеспечение прикладного статистического анализа. Ученые записки по статистике, т.41. М.: Наука, 1980.-
  12. Ю.Д. Квалиметрия и сертификация продукции: Методическое пособие. М.: ИПК Издательство стандартов, 1996. -104 е.-
  13. Ю.М. Теория производственных систем / ЛПИ.-Л., 1981.-65 е.-
  14. Андрианов.Ю.М., Суббето А. И. Квалиметрия в приборостроении и машиностроении. Л.: Машиностроение. Ленингр. отд-ние, 1990.-215 е.-
  15. А.И. Статистические методы контроля качества и надежность методов контроля качества продукции. «Надежность и контроль качества изделий». -М.: «Знание», 1988. № 2,
  16. О.В., Щебанов В. И. Основы стандартизации и контроль качества в радиоэлектронике: Учебное пособие для ВИСМ. Изд-во стандартов, 1974.г., ?. 212-
  17. Ахо А., Хонкрофт Дж., Ульман Дж. Построение и анализ вычислительных алгоритмов. -М.: «Мир», 1978-
  18. В. А. Общее описание процесса измерений // Измерительная техника. 1982, № 11-.
  19. В.А., Довбета Л. И., Иванов Ю. И. Система классификации измерений // Измерительная техника, 1982, № 11,
  20. Е.П., Долженков В. А. «Статистический контроль и регулирование качества массовой продукции». М.: Машиностроение, 1984.г.-
  21. A.M., Богатырев А. А., Баумгартен Л. В. Стандартизация статистических методов управления качеством. -М.: Изд. стандартов, 1983-
  22. A.M., Левина Н. Б. Экономическое обоснование планов контроля статистического регулирования технологических процессов. -Научные труды ВНИИС, Выпуск 40 «Статистические методы контроля качества продукции». -М.:ВНИИС, 1980-
  23. A.M., Томашевский А. В. Аппроксимация кумулятивных сумм винеровским процессом. Томск: Изд. ТГУ, 1980, ?.31−42-
  24. A.M., Баумгартен Л. В. О стандарте на статистическое регулирование технологических процессов при нормальном распределении контролируемого параметра. Надежность и контроль качества, 1977, № 8, ?6674-
  25. A.M., Федун И. В. Выбор границ регулирования и определение объема выборки- при статистическом регулировании технологических процессов. Электронная техника, 1978, № 3. ?.97−103-
  26. Берка К Измерения. Понятия, теории, проблемы. М.: «Прогресс», — 1987-
  27. С.Д., Гурвич Ф. Г. Математико-статистические методы экспертных оценок. М.,' «Статистика», 1974-
  28. А.А., Филиппов Ю. Д. Стандартизация статистических методов управления качеством. -М.: Издательство стандартов, 1989 г.
  29. Ю.И., Богданова Н. А. Статистическое управление технологическими процессами. Журнал «Все о качестве. Отечественные разработки», вып. 6, -М.: Издательство, 2001-
  30. В.Н., Горошко В. Н., Медведев В. Н., Ражев А. Г. Подход к формированию моделей для оценки надежности пленочных элементов интегральных схем. Журнал «Надежность и контроль качества», выпуск 11, -М.: Издательство: «Стандарты и качество», 1982-
  31. Е.Д., Сирая Т. Н. Структура и взаимосвязь основных этапов измерений. / Анализ и формализация измерительного эксперимента. -Л.: Энергоатомиздат, 1986-
  32. Буравлев.А. И. Способ оценки достоверности экспертных измерений // Измерительная техника. 1995, № 10-
  33. Г. Д., Марков Б. Н. Основы метрологии: Учеб. пособие.-3-е изд. Перераб и доп. М.: Изд-во стандартов, 1984-
  34. В.А., Глущенко В. Ф. Какое решение лучше? Метод расстановки приоритетов. Л.: Лениздат, 1982 160 е.-
  35. К.А. Статистическая теория и методология в науке и технике. -М.: Наука, 1977-
  36. В.Г., Чайка И. И. Системы управления качеством продукции. -М.: Изд. стандартов, 1988-
  37. Н.Н., Кузнецов В. П., Солопченко Г. Н., Френкель Б. А. Объект метрологической аттестации алгоритмов и программ обработки данных при измерениях // Измерительнад техника. -1990. -№ 7-
  38. A.M., Крейнович В. Я., Новиков А. Г., Солопченко Г. Н. Характеристики точности алгоритмов обработки измерительной информации АСУ ТП и ИИС и методы их определения / Четвертое Всесоюзное совещание по теоретической метрологии. Тезисы докладов. 1989-
  39. А.В. Основы управления качеством продукции. М.: Изд-во стандартов, 1988-
  40. A.B. Реформирование экономики и фактор качества. «Стандарты и качество», 1997, № 4. С.62−64-
  41. А.В., Рабинович Г. О., Примаков М. И., Синицин М. М. Прикладные вопросы квалиметрии. М.: Изд-во стандартов, 1983-
  42. М., Зиммере Э. САПР и автоматизация производства: перев. с англ.-М.: Мир, 1987, -528 е.-
  43. Э.Н., Козлов В. В., Круглова Е. Д. Контроль качества продукции. -М.: Изд-во стандартов, 1988-
  44. В.Г., Адлер Ю. П., Талалай A.M. Планирование промышленных экспериментов (модели динамики). М.: «Металлургия», 1978-
  45. В.И. < Статистический контроль качества продукции". М.: Машиностроение, 1965. г-
  46. ГОСТ 15 895. Статистические методы управления качеством продукции. Термины и определения-
  47. ГОСТ 16 263 -70. ГСИ. Метрология. Термины и определения. М.: Изд-во стандартов, 1972-
  48. ГОСТ 16 493. Статистический приёмочный контроль по альтернативному признаку. Случай недопустимости дефектных изделий в выборке-
  49. ГОСТ 18 242. Качество продукции. Статистический приёмочный контроль по альтернативному признаку. Одноступенчатые и двухступенчатые планы контроля-
  50. ГОСТ 18 321. Статистические методы управления. Правила отбора единиц в выборку-
  51. ГОСТ 20 427–85. Статистическое регулирование технологических процессов методов кумулятивных сумм выборочного среднего-
  52. ГОСТ 20 736–75 Качество продукции. Статистический приемочный контроль по качественному признаку при нормальном распределении контролируемого параметра-
  53. ГОСТ27.202−83 Надежность в технике. Технологические системы-
  54. ГОСТ Р 50 779.0−95 Статистические методы. Основные положения
  55. ГОСТ Р 50 779.11−2000. Статистические методы управления качеством. Термины и определения,
  56. ГОСТ Р 50 779.70−99. Статистические методы. Процедуры выборочного контроля по альтернативному признаку-
  57. ГОСТ Р 50 779.30−95 Статистические методы. Приемочный контроль качества. Общие требования-
  58. ГОСТ Р 50 779.41−96 Статистические методы. Контрольные карты для среднего арифметического с предупредительными границами-
  59. ГОСТ Р 50 779.42−99 (ИСО 8258−91) Статистические методы. Контрольные карты Шухарта-
  60. ГОСТ Р 50 779.43−99 Статистические методы. Приемочные контрольные карты.
  61. ГОСТ Р 50 779.50−95 Статистические методы. Приемочный контроль качества по количественному признаку. Общие требования-
  62. ГОСТ Р 50 779.74−99 Статистические методы. Процедуры выборочного контроля и карты контроля по количественному признаку для процента несоответствующих единиц продукции-
  63. ГОСТ Р 50 779.76−99 Статистические методы. Последовательные планы выборочного контроля по количественному признаку для процента несоответствующих единиц продукции-
  64. . А., Смоленцев В. П. Применение САПР в технологической подготовке производства // Вестник машиностроения, 1991. -N10. С. 44−45-
  65. В.А., Гутнер Л. М., Саватеев А. В., Сирая Т. Н., Шишкин И. Ф. Современные проблемы теории измерений // Измерительная техника, 1986, № 2-
  66. А.Л., Скрипкин В. А. Построение систем распознавания. -М.: Советское радио, 1974-
  67. К. Средние величины. М. «Статистика», 1970-
  68. Дунин-Барковский И.В., Смирнов Н. В. Теория вероятностей и математическая статистика в технике (общая часть). -М.: ГИТТЛ, 1955-
  69. Диалоговое проектирование технологических процессов / Н. М. Капустин, В. В. Павлов, В. Д. Козлов и др. -М.: Машиностроение, 1983, -275 е.-
  70. Г. В., Сергеева И. В. Качество информации. М.: Сов. Радио, 1987-
  71. С.М., Жиглявский А. А. Математическая теория оптимального эксперимента. -М.: «Наука», 1987-
  72. А.З., Круг Г. К., Филаретов Г. Ф. Статистические методы в инженерных исследованиях. -М.: МЭИ, .1977-
  73. К. Японские методы управления качеством. М.: Экономика, 1988-
  74. Н.Г. Методы распознавания и их применение. -М.: Советское радио, 1972.
  75. М.А. Метрологические основы технических измерений. М.: Изд-во стандартов, 1991,
  76. Г. И., Мандельштам С. М. Введение в информационную теорию измерений. М.: Энергия, 1974,
  77. И.П. Использование математической статистики при переработке информации и строительных и дорожных машинах. -М.: Изд. ЦНИИТ, 1969-
  78. Клиот-Дашинский М. И. Алгебра матриц и векторов. 2-е изд. -СПб.: Издательство «Лань», 1998.- 160 с.
  79. А.П., Прохоров Ю. В. Математическая статистика. -Большая Советская Энциклопедия. — М.: Советская Энциклопедия, 1974. Т IS -С 1Q?8−1Q38
  80. .Д. Типовая программа метрологической аттестации программных компонентов ИИС / Б. Д. Колпак, Ю. Р. Калицинский, A.M. Кричевец //Измерительная техника. 1991. № 10.
  81. Контроль качества продукции машиностроения / Под редакцией
  82. A.Э.Артеса. -М.: Изд. стандартов, 1974.
  83. В.П., Курейчик В. М., Норенков И. П. Теоретические основы САПР: Учебник для втузов./ В. П. Корячко, В. М. Курейчик, И. П. Норенков. -М.: Энергоатомиздат, 1987, -400 е.-
  84. Н.И. Применение компьютерных технологий для совершенствования оценки пушно-мехового полуфабриката.
  85. П. Теория матриц/Перевод с англ. С. П. Демушкина. Изд-е 2-ое, М.: .Изд-во «Наука» Гл. ред. физ.-матем. литер. 1982.
  86. Г. С. Выбор эффективной системы зависимых признаков:
  87. B.сб.: Вычислительные системы. Новосибирск: Изд-во института математики СО РАН СССР, 1965.
  88. С.Ф. Метрологическое аттестовывание и сопровождение программных средств статистической обработки результатов измерений // Измерительная техника. — 1991. № 12.
  89. В.В. Сравнение методов оценки уровня качества целлюлозно-бумажной промышленности / В. В. Левшина, Ю. Г. Малахова,
  90. C.М. Репях // Методы менеджмента качества. — 2000. № 2.
  91. В.И. Полное собрание сочинений, т.29. С.152−153.
  92. А.А. Теория алгоритмов. — М.: Наука, 1965.
  93. Методика применения экспертных методов для оценки качества продукции. М.: Изд-во стандартов, 1975.
  94. Методические указания по выбору оптимальной номенклатуры показателей качества изделий. -М.: Изд. стандартов, 1974-
  95. О.А., Тянтов А. Я. Автоматизированное проектирование модульных технологических процессов // Станки и инструменты, -1989. -N11, С. 21−23-
  96. И.П., Маничев В. В. Основы теории и проектирования САПР / Учебник для втузов по спец. «Вычислительные машины, комплексные системы и сети», -М.: Высш. школа, 1990, 335 е.-
  97. И.П. Основы автоматизированного проектирования. -М.: Изд. МГТУ им. Н. Э. Баумана, 2002, -334 е.-
  98. В.В., Голикова Т. Н. Логическое основание планирования эксперимента. М.: «Металлургия», 1976,
  99. Основы систем автоматизированного проектирования / Учебное гособие / М. М. Берхеев, И. А. Заляев, Ю. В. Кожевников и др. / Под ред. Ю. В. Кожевникова, -Казань: Изд. Казанского университета, 1988. 252 е.-
  100. Отладка систем управляющих алгоритмов / Под ред. проф. В.В. ипаева. -М: Изд. «Советское радио», 1974, -325с.,
  101. Отчет о НИР по теме Применение статистических методов для оценивания качества цепей новой конструкции, 1980, Г. Р. № 80 061 536, инв. № 6 872 281.
  102. И.Б. Методы комплексной оценки качества продукции. М.: Знание, 1971.
  103. Просто о сложном. Введение. Серия «Все о качестве». Зарубежный? пыт. Выпуск 11, -М.: «Трек», 1999, -21с.-
  104. Разработка САПР: в 10 книгах, Кн. 8. Математические методы ^".ализа производительности и надежности САПР: Практическое пособие / !'.И. Кузнецов, П. Н. Шкатов / Под редакцией А. П. Петрова. -М.: Высшая 1 .кола. 1990. -144 с:
  105. Э.П., Азгальдов Г. Г. Экспертные методы в оценке качества товаров. М., «Экономика», 1974-
  106. Рекомендации МОЗМ «Руководство по выражению неопределенности результатов измерений», -М.: Изд. ВНИИС, 1999-
  107. РД 50−605−86. Методические указания по применению стандартов на статистический приёмочный контроль. -М.: Изд. стандартов, 1986--
  108. Р 50−601−19−91 Рекомендации. Применение статистических методов регулирования технологических процессов. -М.: Изд. ВНИИС, 1997,
  109. Р 50−601−20−91 Рекомендации по оценке точности и стабильности технологических процессов (оборудования). -М.: Изд. ВНИИС, 1991-
  110. Р 50−601−32−92 Рекомендации. Система качества. Организация внедрения статистических методов управления качеством продукции на предприятиях, 1992-
  111. САПР/Типовые математические модели объектов проектирования в машиностроении. -М.: Изд-во стандартов, 1985-
  112. Э.М., Баранова Е. Б. Методологические аспекты комплексного исследования методов статистического управления технологическими процессами // Труды VIII международной научно-практической конференции студентов, аспирантов и молодых ученых
  113. Современные техника и технологии. СТТ7 2002″, г. Томск: Изд-во ТПУ, 2002, ?.157−158-
  114. Э.М. Статистические методы контроля и управления качеством. Часть 1 // Учебное пособие, Улан-Удэ: Изд. ВСГТУ, 2003, -64с-
  115. Э.М. Формирование системы показателей качества методов контрольных карт // Материалы международной научно-практической конференции «Дорожно-транспортный комплекс, экономика, экология, строительство и архитектура», г. Омск, 2003, С. 165−167с-
  116. Системы автоматизированного проектирования / Пер. с англ. / Под ред. Дж. Алана. -М.: Наука, 1985. -373 е.-
  117. Э.М. Прикладные проблемы конкурентоспособности продукции // Материалы региональной научно-практической конференции «Концепция развития промышленности Республики Бурятия», Улан-Удэ, 2002, ?.83−85-
  118. Э.М., Хангажеева М. А. Система менеджмента качества // Информационный бюллетень Бурятского ЦСМ Госстандарта России, № 25. Декабрь 2001, ?.7.
  119. Э.М., Хамханова Д. Н. Выборочный контроль знаний студентов // Сборник научно-методических статей. Выпуск 8, Улан-Удэ, 2001, ?.17−21-
  120. А.Н., Корнеев В. И. Основные этапы интеграции САПР ТП и САП//Вестник машиностроения. 1991. N 10. -С.45−49-
  121. Ю.В., Челпанов И. Б., Сирая Т. Н. Аттестация алгоритмов обработки данных при измерениях. // Измерения, контроль, автоматизация. -1991, № 2 (78). G. 3−13-
  122. Ю.В., Челпанов И. Б., Сирая Т. Н. Развитие работ по метрологической аттестации алгоритмов обработки. // Измерительная техника. 1985. № 3-
  123. Ю.В., Челпанов И. Б., Сирая Т. Н. Разработка методов аттестации алгоритмов обработки результатов наблюдений. 2 Всесоюзное совещание по теоретической метрологии. Тезисы докладов. — JL: НПО «ВНИИМ им. Д.И. Менделеева», 1983,
  124. Ю.В., Челпанов И. Б., Сирая Т. Н., Кудрявцев М. Д. Задачи и методы аттестации алгоритмов // Измерительная техника. 1983. — № 9,
  125. В.Б. Планирование и анализ эксперимента (при проведении исследований в легкой и текстильной промышленности). М., «Легкая индустрия», 1974,
  126. Н.И. Введение в метрологию: Учеб. Пособие:-3-е изд. Перераб. и доп. М.: Изд-во стандартов, 1985 ,
  127. Дж., Келлер Г. Контрольные карты для средних выборочных значений. -М.: Изд. стандартов, 1971, С. 15−22,
  128. Ю.Д. Метод сравнения эффективности различных систем контрольных карт. -М.: Изд. ВНИИС, 1980, ?29−36-
  129. Д. Анализ процессов статистическими методами. -М.: Мир, 1973-
  130. . Контроль качества. -М.: Прогресс, 1968-
  131. Э.И. Алгоритмические основы измерений. СПб.: Энергоатомиздат. С-П. отд. 1992−253с.-
  132. В.Д. Система автоматизации проектирования технологических процессов. -М.: Машиностроение, 1972, -240 е.-
  133. И.Б., Сирая Т. Н. Задачи аттестации алгоритмов и практическое использование результатов аттестации // Исследования в области оценивания погрешностей измерений. Сборник научных трудов НПО «ВНИИМ им. Д.И. Менделеева». 1986.
  134. .Е. и др. Автоматизация проектирования технологических процессов в машиностроении / Под ред. Н. Г. Гуревича. -М.: Машиностроение. 1987. 264 е.-
  135. Д.К., Мокиенко Т. С. Статистические методы регулирования качества продукции. Всесоюзный заочный финансово-экономический институт-
  136. С.Н. Система качества и конкурентоспособность продукции. -М. РИЦ «Татьянин день», 1993. -256 е.-
  137. В.А., Панов В. П., Купряков Е. М. Стандартизация и управление качеством продукции / Учебник для вузов/ под ред. Швандра В. А. -М.: ЮНИТИ, 2000. -487с.-
  138. Э., Шюрц О. Статистические методы управления качеством продукции. Пер. с нем.-М.: Изд. «Мир», 1976-
  139. И.Ф. Качество и единство измерений. Учебное пособие: -Л.: СЗПИД982-
  140. И.Ф. Контроль: Учебное пособие. СПб.: СЗПИ. 1992. -62 е.-
  141. И.Ф. Метрология, стандартизация и управление качеством: Учеб. Для вузов / Под ред. акад. Н. С. Соломенко. М.: Изд-во стандартов, 1990.-342 е.-
  142. И.Ф. Основы метрологии, стандартизации и контроля качества: Учебное пособие. М.: Изд-во стандартов, 1987. — 6. 320-
  143. И.Ф., Станякин В. М. Квалиметрия и управление качеством: Учебник для вузов. М.: Изд-во ВЗПИ, 1992,
  144. И.Ф., Хамханова Д. Н. Об аттестации алгоритмов обработки результатов экспертиз //' Материалы региональной научно-практической конференции «Техника и технология обработки и переработки пищевых продуктов XXI века"-Улан-Удэ, 2000-
  145. Шор Я. Б. Статистические методы анализа и контроля качества и надежности. -М.: Сов. Радио, 1962,
  146. Р. Теория вероятностей, математическая статистика. Статистический контроль качества. М.: Мир, 1970-
  147. Е.И. Автоматизированные системы управления технической подготовки производства на машиностроительных предприятиях // Информационные технологии. —1998, N 8, -6.17−19,
  148. Burr J.W. Control chart for measurements with Vargihg sample sizes, Journal of Quality Technology, Vol. J, 3,1969, pp. 163−167,
  149. Burr J.W. Engineering statistics and Quality Control, Me Graw Hill Book Company, New York, 1953-
  150. Chelpanov I.B., Ramasanova A.G., Siraja T.N. Certification of datas processing algorithms// MERA-90, Moscow. Abstr., V. IV. — Moscow. 1990,
  151. Enrick, N.L. Quality Control and Retiavility, 6th edition, Industrial Press Inc. New York, 1972,
  152. Graf U., Henning H.-J., Stange K. Formeilen und Tabellen der mathematics chen Statistik, 2 Aufl., Berlin, Heidelberg, New York, Springer-Verlag, 1966-
  153. Grant E.L., Leavenporth R.S. Statistical Quality Control, 4 th., Me Graw Hill Book Company, New York, 1972-
  154. Ferrell, E.B. Control chart for Log-normal universes, Industrial Quality Control, Vol. 15, 1958,
  155. Page E.S. Control charts for the mean of a normal population. J.K. Statistical Society. Ser. B. Vol. 16.1954.
  156. Page E.S. Control charts with warning lines. Biometrika. 42,1953-
  157. Peach P. Quality Control for management, Prentice-Hill, Englewood Cliffs, New York, 1964-
  158. Keller A.J. Quality Control and Industrial Statistics, 4 th. Edition, 1974-
  159. King E.P. The operating characteristics of the control charts for sample means. Annals of mathematical statistics, Vol, 23,1952.
  160. Moor P.G. Some properties of Runs in quality control procedures, Biometrika, Vol. 45,1958.
  161. Shewhart W.A. Economic control of quality of manufactured product, Van Nostrand Reinhold Company, Inc., Princeton, N.Y., 1931.
  162. Shewhart W.A. Statistical method from the viewpoint of quality control. The Graduate School, Department of Agriculture, Washington, D.C., 1962-
  163. Juran J.M. Quality Control Hand-book, 2 th. Edition Me Graw Hill Book Company, New York, 1962,
  164. Weiler G.H. The use of runs to control the mean in quality control. Journal of the American Statistical Association, Vol. 48 of december 1953, pp. 816−825.
  165. Weiler G.H. A new type of control chart limits’for means, ranges, and seguential runs. Garnal of the American Statistical Association, Vol. 49, Yune 1954, pp. 298−314.
  166. Weiler G.H. On the most economical samnle size for controlling the means of population. Annals of Mathematical Statistics, 23, 1952.
  167. X ср. 2,001 2,001 2,011 2,003 2,003 2,005 2,004 2,015 2,007 2,007 2,008 2,011 2,01 2,011
  168. Me 2,002 2,002 2,011 2,003 2,003 2,005 2,004 2,015 2,007 2,007 2,007 2,012 2,01 2,01
  169. Xi 2,006 1,992 2,012 2,007 1,997 1,996 2,008 2,016 2,003 2,009 2,001 2,015 2,01 2,002ст 0,006 0,005 2,012 0,006 0,006 0,005 0,006 2,016 0,006 0,005 0,007 0,006 0,007 0,006
  170. R 0,019 0,02 2,012 0,02 0,02 0,019 0,02 2,017 0,019 0,019 0,02 0,02 0,019 0,02
Заполнить форму текущей работой

Пора сдавать?