Примечание | от редактора: ДЛА - Двигатель Летательного Аппарата |
Загрузить архив: | |
Файл: ref-16546.zip (69kb [zip], Скачиваний: 153) скачать |
Министерство образования РФ
Воронежский государственный технический университет
Кафедра энергетические системы
КУРСОВАЯ РАБОТА
по дисциплине: «Испытание и обеспечение надёжности ДЛА»
Вариант: 2-2-1
Выполнил: студент гр. РД-991
Огурцов П.В.
Проверил: Батищев С.И.
ВОРОНЕЖ 2003
Задание
Оценить надежность ДЛА по результатам огневых испытаний. Исходные данные:
Проведены огневые испытания N двигателей по программе, обеспечившей проверку всех эксплуатационных условий применения двигателя. При этом были измерены значения основного параметра - тяги двигателя R. При испытаниях зарегистрировано два отказа двигателя: один - на основном (стационарном) режиме и один – на останове. Причины отказов были установлены и устранены конструктивными изменениями, которые по своему характеру позволяют считать все испытанные двигатели за исключением аварийных, представительными для расчета надежности.
Требуется оценить надежность (вероятность безотказной работы) двигателя с учетом ограниченного объема полученной информации, выполнив расчет точечной оценки надежности и ее нижней доверительной границы g. При расчетах принять допущение о нормальном законе распределения тяги двигателя, обеспечив проверку правомерности такого допущения с помощью статического критерия c2.
Общие положения, принимаемые
при оценке надежности
Представим двигателькаксложный объект, состоящий из четырех независимых систем, характеризующий следующие его свойства:
· безотказность функционирования при запуске;
· безотказность функционирования на стационарных режимах;
· безотказность функционирования на останове;
· обеспечение требуемого уровня тяги.
Принимая во внимание независимость функционирования названных систем, будем характеризовать надежность двигателя как произведение вероятностей безотказной работы отдельных его систем.
РДВ=Рзап×Рреж×Рост×Рпар, (1)
где РДВ - вероятность безотказной работы двигателя;
Рзап - вероятность безотказного функционирования двигателя на запуске;
Рреж- вероятность безотказного функционирования двигателя на стационарных режимах;
Рост- вероятность безотказного функционирования двигателя на останове;
Рпар- вероятность обеспечения требуемого уровня тяги.
В качестве величины тяги, характеризующей данный экземпляр двигателя, принимается ее среднее значение, полученное на номинальном режиме, или расчетное значение тяги, приведенное к номинальному режиму и условиям работы двигателя.
Оценка надежности двигателя осуществляется по результатам раздельной оценки надежности систем и последующего вычисления надежности двигателя в целом. При этом расчет нижней доверительной границы надежности по параметру тяги целесообразно выполнить по схеме «параметр - поле допуска», а вычисление остальных оценок надежности (точечных и интервальных) для всех систем - по схеме «успех-отказ».
Методика расчета надежности
по результатам огневых испытаний
(2)
где Ni-общее количество испытаний i-й системы;
Mi-количество отказов i-й системы в Ni испытаниях.
Для системы обеспечения тяги в качестве числа отказов М используется число испытаний, при которых измеренные значения тяги R вышли за пределы заданного допуска [Rmin – Rmax]. Измерения тяги представлены в табл. П 1 для двух базовых вариантов статистики.
Нижние доверительные границы надежности для схемы «успех - отказ» оцениваются по формуле
(3)
в которой значения c²g,kопределяются по табл. П 2 в зависимости от величины доверительной вероятности g и числа степеней свободы
Ki = 2Mi+2. (4)
Для наиболее распространенного практического случая отсутствия отказов (Mi=0), имеющего место при гарантированном устранении причин всех выявленных отказов, формула (3) приобретает вид
(5)
Так как для расчета надежности по схеме «параметр - поле допуска» требуется знание закона распределения параметра, выполним проверку справедливости предложенного выше допущения о нормальном законе распределения параметра тяги. Для этой цели используем наиболее употребительный статистический критерий c2 (критерий Пирсона), по которому за меру расхождения между статистическим (экспериментально полученным) и теоретическим законами распределения принимается величина
(6)
Здесь l- число разрядов (интервалов), на которые разбит весь диапазон возможных значений параметра; N- объем проведенных измерений; mi-количество измерений, попадающих в i-й разряд (интервал); Pi- вероятность попадания параметра в i-й интервал, вычисленная для теоретического закона распределения.
В качестве параметров теоретического нормального закона распределения принимаются величины:
· среднее измеренное значение параметра
(7)
· среднеквадратическое отклонение параметра, вычисленное по результатам измерений
(8)
Полученная
по формуле (6) величина c² сравнивается
с некоторым критическим ее значением c²g,k,
определяемым по табл. П 2 в зависимости от доверительной вероятности g и числа степеней свободы k=N-l-2. В
результате сравнения правомерность принятого допущения либо подтверждается (c²
Проверка нормальности распределения осуществляется в следующем порядке:
· назначают диапазон практически возможных значений параметра, который с некоторым запасом накрывает интервал фактических измерений ( в качестве упомянутого диапазона достаточно принять интервал ± 3,5S );
· назначенный диапазон делят на 8 ÷12 интервалов, обеспечив (по возможности) удобный ряд значений, соответствующих границам интервалов;
· последовательным просмотром всех численных значений тяги относят каждое измерение к конкретному интервалу и подсчитывают количество измерений, приходящихся на каждый интервал;
· объединяют интервалы, включающие малое количество измерений, и получают окончательное количество измерений mi, попавших в каждый i-й интервал (i=1,2, ... ,l), так как первоначально выбранное количество интервалов l может сократиться до l. В нашем случае условимся объединять с соседними интервалами те из них, число измерений в которых оказалось менее четырех;
· для каждой границы i-го интервала подсчитывают значения
(9)
(10)
при этом учитывают, что значения UiB для i-го интервала и U(i+1)Н для (i+1)-го интервала совпадают;
· находят теоретические вероятности попадания параметра в каждый i-й интервал, используя выражение:
Pi = F(UiB) - F(Uiн), (11)
в котором F(UiB) и F(Uiн) представляют собой значения нормированной функции нормального распределения (функции Лапласа), определяемые по табл. П 3 в зависимости от вычисленных значений UiB и UiH. Упомянутая таблица составлена только для положительных значений аргумента U, и в связи с этим для нахождения отрицательных аргументов целесообразно пользоваться формулой
F(-U) = 1 - F(U); (12)
· вычисляют теоретическое количество измерений параметра, попадающих в каждый i -й интервал
miтеор = Npi, (13)
при этом значенияmiтеор, являющиеся действительными числами, определяются с точностью до одного знака после запятой;
· находят значение критерия c² по формуле (6);
· находят критическое значение критерия c²g,k по табл. П 2 в зависимости от числа степеней свободы k = N- l-2 и доверительной вероятности g;
·
подтверждают справедливость принятого допущения о
нормальном законе распределения параметра при выполнении условия c²
При проведении расчетов целесообразно промежуточные результаты вычислений представлять в виде таблицы, оформленной по образцу табл. 6.2. При подсчете частот попадания в каждый интервал целесообразно воспользоваться следующим приемом:
· первые четыре случая попадания в интервал отмечаются точками в графе 3 табл.6.2;
· последующие попадания в интервал отмечаются в виде тире, соединяющих отдельные точки. Законченная комбинация из четырех точек и шести тире соответствует 10-ти попаданиям. Данный прием облегчает подсчет числа попаданий в каждый интервал.
Нижнюю доверительную границу параметрической надежности находим по формуле
(14)
в которой Rmax, Rmin - максимальное и минимальное допустимые значения параметра ( верхняя и нижняя границы заданного допуска); Ag,n - коэффициент ограниченности статистики испытаний, определяемый по табл. П 2 в зависимости от числа проведенных испытаний n и доверительной вероятности g.
Найденные по формулам (2), (3), (5) точечные и интервальные Рniоценки надежности отдельных систем используют для вычисления точечной и нижней доверительной границы надежности двигателя в целом по формулам
(15)
; (16)
в которых m- общее количество выделенных в двигателе систем; Pjn (min) - значение минимальной доверительной границы надежности (для j-й системы двигателя); Pj- соответствующая ей точечная оценка надежности.
В случае отсутствия отказов отдельных систем соотношения (15) и (16) приобретают вид
; (17)
РДВ.n= Pin (min). (18)
Таким образом, надежность двигателя будет оцениваться минимальной нижней доверительной границей надежности Pin (min), достигнутой для отдельных систем двигателя. Эту i-ю систему следует считать лимитирующей надежность двигателя, в связи с чем дальнейшее повышение надежности РДВ следует обеспечивать мероприятиями, преследующими повышение безотказности лимитирующей системы или увеличением числа ее безотказных испытаний.
Решение
Номер испытания |
Тяга двигателя, R[m] |
Номер испытания |
Тяга двигателяR[m] |
Номер испытания |
Тяга двигателя, R[m] |
Номер испытания |
Тяга двигателя, R[m] |
1 |
82,2 |
11 |
81,69 |
21 |
81,67 |
31 |
82,91 |
2 |
82,6 |
12 |
81,71 |
22 |
81,9 |
32 |
82,31 |
3 |
80,91 |
13 |
81,38 |
23 |
82,22 |
33 |
81,97 |
4 |
82,69 |
14 |
81,93 |
24 |
82,1 |
34 |
82,14 |
5 |
82,36 |
15 |
82,24 |
25 |
81,82 |
35 |
82,15 |
6 |
82,53 |
16 |
83,47 |
26 |
82,27 |
36 |
82,45 |
7 |
82,09 |
17 |
81,76 |
27 |
80,63 |
37 |
81,73 |
8 |
81,54 |
18 |
81,29 |
28 |
82,19 |
38 |
83,18 |
9 |
81,54 |
19 |
81,87 |
29 |
81,44 |
39 |
81,88 |
10 |
81,2 |
20 |
82,8 |
30 |
81,12 |
· безотказность функционирования на запуске;
· безотказность функционирования на стационарных режимах;
· безотказность функционирования на останове;
· безотказность обеспечения требуемого уровня тяги.
Надежность двигателя РДВ будет оцениваться как произведение надежностей отдельных систем в соответствии с формулой (1).
Для вычисления точечных оценок надежности используем общую формулу
, (19)
где М число отказов в Nиспытаниях.
В нашем случае число отказов на запуске, режиме и останове равно нулю (отказы признаны незачетными в связи с гарантированным устранением их причин), отказов по параметру тяги не зарегистрировано (все измеренные значения тяги находятся в интервале допустимых значений). Следовательно,
зап= 1, реж = 1, ост = 1, пар = 1, ДВ = 1. (20)
Для нахождения нижних доверительных границ надежности
систем воспользуемся общей формулой
(21)
справедливой для частного случая М = 0.
Соответственно получаем:
· для запуска (N = 39)
Рзап.n = =0.926;
· для стационарного режима (N= 38, т.к. одно испытание с отказом на режиме признанно незачетным)
Рреж.n. ==0.924;
· для останова (N=37, т.к. признаны незачетными два испытания с отказами)
Рзап.n ==0.922.
Для вычисления нижней границы параметрической надежности Рпар используем схему «параметр - поле допуска»P= 1-M/N, приняв допущение о нормальном законе распределения параметра тяги. Предварительно выполним проверку правильности этого допущения с помощью статистического критерия Пирсона (критерия c²). Для этого разобьем диапазон возможных значений тяги на 10 интервалов. Границы интервалов занесем в графы 1 и 2 табл. 6.2. На основе просмотра измерений, приведенных в табл. 6.1, отнесем каждое из них к соответствующему интервалу. Количество измерений, попадающих в интервалы, занесем в графу 4 табл. 6.2. Проведем объединение соседних интервалов, в которых количество попавших измерений оказалось менее четырех (интервалы 1-3 и 8-10) , а уточненное количество попаданий в каждый интервал занесем в графу 7 табл. 6.2. Построим гистограмму распределения измеренных значений параметра тяги (см. рис. 6.1), откладывая по оси абсцисс границы интервалов, а по оси ординат – величины mi/DRi (здесь mi - число измерений, попадающих в
i-й интервал,
Для нахождения теоретических значений частоты попадания в каждый интервал вычислим нормированные значения верхних границ интервалов
(22)
и вероятности получения тяги менее верхней границы
. (23)
Значения Uiви Pi(Ri£ Riв) занесены в графы 8 и 9 соответственно.
Принимаем допущение о нормальном законе распределения тяги двигателя. В качестве параметров нормального закона используем величины
· среднеарифметическое значение тяги
; (24)
· среднеквадратичное отклонение тяги
(25)
После необходимых вычислений получаем = 81,99692 S= 0.588026.
Определяем теоретическую вероятность попадания параметра в каждый i-й интервал по формуле
Pi = F[Uiв] - F[U(i-1)в], (26)
в которой F(U) - функция Лапласа, определяемая по таблицам нормального распределения, в зависимости от величины U (см. табл. П 3). Значения вероятностей Pi занесем в графу 10 табл. 6.2, а в графе 11 поместим теоретическое число попаданий в i-й интервал, вычисленное как
miтеор=NPi , (27)
где N - общее число измерений.
Гистограмму теоретического распределения параметра тяги приведем на графике, осуществив предварительно вычисление соответствующих ординат mi/DRi.
Сходство экспериментального и теоретического распределения тяги, приведенных на графике, характеризуется критерием c²
. (28)
Так найденное значение c² существенно меньше критического значения c²g,k,принятоедопущение онормальномзаконе распределения тяги следует считать правомерным. Следовательно, нижняя доверительная граница параметрической надежности может быть найдена по формуле
, (29)
где Ag,k=1.187 определено по табл. П 2 в зависимости от доверительной вероятности g=0.9 и числа испытаний k=N=40. В нашем случае
.
Так как в табл. П 3 значения функции F(х) приведены только для положительных значений аргумента, воспользуемся формулой (12), тогда
Рпар.n= F(1,985) – 1 + F(1,977) = 0.97558 – 1 + 0.975 = 0.95058.
Минимальное значение нижней доверительной границы надежности Рn(min) полученное для системы, характеризующей останов двигателя (0.922).
Это значение с учетом отсутствия зачетных отказов по всем системам будет характеризовать нижнюю доверительную границу надежности для двигателя в целом. Для обеспечения дальнейшего повышения надежности двигателя необходимо увеличение статистики безотказных испытаний.
Границы интер-валов |
Подсчет попада-ний в интервал |
Число попада-ний в интервал |
Объединенные интервалы |
Число попада-ний в интервал |
Нормиро-ванная верхняя граница UВ=(RВ-)/S |
Вероят-ность непревышения верхней границы, F(UВ) |
Вероят-ность попадания в интервал, Р |
Теоретическое число попада-ний в интервал, mтеор=NP |
||
RН |
RВ |
RН |
RВ |
|||||||
80,5 |
80,8 |
* |
1 |
80,5 |
81,4 |
6 |
-1,015 |
0,15866 |
0,15866 |
6,18774 |
80,8 |
81,1 |
* |
1 |
|||||||
81,1 |
81,4 |
**** |
4 |
|||||||
81,4 |
81,7 |
***** |
5 |
81,4 |
81,7 |
5 |
-0,50494 |
0,30854 |
0,14988 |
5,84532 |
81,7 |
82 |
********* |
9 |
81,7 |
82 |
9 |
0,00524 |
0,5000 |
0,19146 |
7,46694 |
82 |
82,3 |
********* |
9 |
82 |
82,3 |
9 |
0,5154 |
0,69847 |
0,19847 |
7,74033 |
82,3 |
82,6 |
***** |
5 |
82,3 |
82,6 |
5 |
1,0256 |
0,84134 |
0,14287 |
5,57193 |
82,6 |
82,9 |
** |
2 |
82,6 |
83,5 |
5 |
2,5562 |
0,99477 |
0,15343 |
5,98377 |
82,9 |
83,2 |
** |
2 |
|||||||
83,2 |
83,5 |
* |
1 |
ПРИЛОЖЕНИЯ
Таблица П 1
Измеренные значения тяги двигателя
для двух базовых вариантов статистики
Номер испытания |
Тяга двигателя, R [т] |
Номер испытания |
Тяга двигателя, R [т] |
||
Вариант 1 |
Вариант 2 |
Вариант 1 |
Вариант 2 |
||
1 |
3,215 |
82,2 |
21 |
3,138 |
81,67 |
2 |
3,144 |
82,6 |
22 |
3,171 |
81,9 |
3 |
3,219 |
80,91 |
23 |
3,181 |
82,22 |
4 |
3,063 |
82,69 |
24 |
3,154 |
82,1 |
5 |
3,19 |
82,36 |
25 |
3,209 |
81,82 |
6 |
3,129 |
82,53 |
26 |
3,222 |
82,27 |
7 |
3,176 |
82,09 |
27 |
3,112 |
80,63 |
8 |
3,22 |
81,54 |
28 |
3,253 |
82,19 |
9 |
3,26 |
81,54 |
29 |
3,169 |
81,44 |
10 |
3,091 |
81,2 |
30 |
3,28 |
81,12 |
11 |
3,214 |
81,69 |
31 |
3,269 |
82,91 |
12 |
3,197 |
81,71 |
32 |
3,167 |
82,31 |
13 |
3,231 |
81,38 |
33 |
3,227 |
81,97 |
14 |
3,291 |
81,93 |
34 |
3,12 |
82,14 |
15 |
3,182 |
82,24 |
35 |
3,347 |
82,15 |
16 |
3,21 |
83,47 |
36 |
3,245 |
82,45 |
17 |
3,236 |
81,76 |
37 |
3,173 |
81,73 |
18 |
3,224 |
81,29 |
38 |
3,188 |
83,18 |
19 |
3,193 |
81,87 |
39 |
3,318 |
81,88 |
20 |
3,193 |
82,8 |
40 |
3,201 |
82,01 |
Допустимыйинтервал измененияпараметра:
1-йвариант - [3,050- 3,350]т;
2-йвариант - [80,50 -83,50]т.
Значения c² (крит. Пирсона) и А (коэф. ограниченности статистики), в зависимости от числа степеней свободы k и доверительной вероятности g
Число степеней свободы |
Критерий Пирсона, c2 |
Коэф. ограннич. статис-ки, Аg,к |
||
g=0,9 |
g=0,95 |
g=0,9 |
g=0,95 |
|
1 |
2,71 |
3,84 |
- |
- |
2 |
4,61 |
5,99 |
8,229 |
16,51 |
3 |
6,25 |
7,82 |
3,233 |
4,658 |
4 |
7,78 |
9,49 |
2,377 |
3,082 |
5 |
11,24 |
11,07 |
2,025 |
2,49 |
6 |
11,65 |
12,59 |
1,832 |
2,183 |
7 |
12,02 |
14,07 |
1,71 |
1,992 |
8 |
13,36 |
15,51 |
1,626 |
1,861 |
9 |
14,69 |
16,92 |
1,562 |
1,768 |
10 |
15,99 |
18,31 |
1,513 |
1,713 |
11 |
17,28 |
19,68 |
1,472 |
1,638 |
12 |
18,55 |
21,03 |
1,446 |
1,59 |
13 |
19,81 |
22,36 |
1,413 |
1,548 |
14 |
21,06 |
23,69 |
1,39 |
1,518 |
15 |
22,31 |
25 |
1,37 |
1,492 |
16 |
23,54 |
26,3 |
1,353 |
1,468 |
17 |
24,59 |
27,59 |
1,335 |
1,447 |
18 |
25,99 |
28,87 |
1,332 |
1,427 |
19 |
27,2 |
30,14 |
1,31 |
1,41 |
20 |
28,41 |
31,41 |
1,299 |
1,394 |
21 |
29,62 |
32,67 |
1,288 |
1,372 |
22 |
30,81 |
33,92 |
1,28 |
1,368 |
23 |
32,01 |
35,01 |
1,271 |
1,355 |
24 |
33,2 |
36,42 |
1,263 |
1,345 |
25 |
34,65 |
37,38 |
1,256 |
1,336 |
26 |
35,56 |
38,88 |
1,249 |
1,326 |
27 |
36,74 |
40,11 |
1,243 |
1,318 |
28 |
37,92 |
41,34 |
1,237 |
1,31 |
29 |
39,09 |
42,56 |
1,231 |
1,302 |
30 |
40,26 |
43,77 |
1,226 |
1,295 |
31 |
41,42 |
44,42 |
1,222 |
1,288 |
32 |
42,59 |
46,19 |
1,217 |
1,282 |
33 |
43,75 |
47,4 |
1,212 |
1,276 |
34 |
44,9 |
48,6 |
1,208 |
1,271 |
35 |
46,06 |
49,06 |
1,204 |
1,266 |
36 |
47,21 |
51 |
1,201 |
1,261 |
37 |
48,36 |
52,19 |
1,198 |
1,257 |
38 |
49,51 |
53,38 |
1,194 |
1,252 |
39 |
50,65 |
54,57 |
1,19 |
1,248 |
40 |
51,81 |
55,76 |
1,187 |
1,243 |
Нормированная функция нормального распределения (функция Лапласа)
U |
0 |
1 |
2 |
3 |
4 |
5 |
6 |
7 |
8 |
9 |
0.0 |
50000 |
50399 |
50798 |
51197 |
51595 |
51994 |
52392 |
52790 |
53188 |
53586 |
0.1 |
53983 |
54380 |
54776 |
55172 |
55567 |
55962 |
56356 |
56749 |
57142 |
57535 |
0.2 |
57926 |
58317 |
58706 |
59095 |
59483 |
59871 |
60257 |
60642 |
61026 |
61409 |
0.3 |
61791 |
62172 |
62552 |
62930 |
63307 |
93683 |
64058 |
64431 |
64803 |
65173 |
0.4 |
65542 |
65910 |
66276 |
66640 |
67003 |
97364 |
67724 |
68082 |
68439 |
68793 |
0.5 |
69146 |
69497 |
69847 |
70194 |
70540 |
70884 |
71226 |
71566 |
71904 |
72240 |
0.6 |
72575 |
72907 |
73237 |
73565 |
73891 |
74215 |
74537 |
74857 |
75175 |
75490 |
0.7 |
75804 |
76115 |
76424 |
96730 |
77035 |
77337 |
77637 |
77935 |
78230 |
78524 |
0.8 |
78814 |
79103 |
79389 |
79673 |
79955 |
80234 |
80511 |
80785 |
81057 |
81327 |
0.9 |
81594 |
81859 |
82121 |
82381 |
82639 |
82894 |
83147 |
83398 |
83646 |
83891 |
1.0 |
84134 |
84375 |
84614 |
84850 |
85083 |
85314 |
85543 |
85769 |
85993 |
86214 |
1.1 |
86433 |
86650 |
86864 |
87076 |
87286 |
87493 |
87698 |
87900 |
88100 |
88298 |
1.2 |
88493 |
88686 |
88877 |
89065 |
89251 |
89435 |
89617 |
89796 |
89973 |
90147 |
1.3 |
90320 |
90490 |
90658 |
90824 |
90988 |
91149 |
91308 |
91466 |
91621 |
91774 |
1.4 |
91924 |
92073 |
92220 |
92364 |
92507 |
92647 |
92786 |
92922 |
93056 |
93189 |
1.5 |
93319 |
93448 |
93574 |
93699 |
93822 |
93943 |
94062 |
94179 |
94295 |
94408 |
1.6 |
94520 |
94630 |
94738 |
94845 |
94950 |
95053 |
95154 |
95254 |
95352 |
95449 |
1.7 |
95543 |
95637 |
95728 |
95818 |
95907 |
95994 |
96880 |
96164 |
96246 |
96327 |
1.8 |
96407 |
96485 |
96562 |
96638 |
96712 |
96784 |
96856 |
96926 |
96995 |
97062 |
1.9 |
97128 |
97193 |
97257 |
97320 |
97381 |
97441 |
97500 |
97558 |
97615 |
97670 |
2.0 |
97725 |
97778 |
97831 |
97882 |
97932 |
97982 |
98030 |
98077 |
98124 |
98169 |
2.1 |
98214 |
98257 |
98300 |
98341 |
98382 |
98422 |
98461 |
98500 |
98537 |
98574 |
2.2 |
98610 |
98645 |
98679 |
98713 |
98745 |
98778 |
98809 |
98840 |
98870 |
98899 |
2.3 |
98928 |
98956 |
98983 |
99010 |
99036 |
99061 |
99086 |
99111 |
99134 |
99158 |
2.4 |
99180 |
99202 |
99224 |
99245 |
99266 |
99286 |
99305 |
99324 |
99343 |
99361 |
2.5 |
99379 |
99396 |
99413 |
99430 |
99446 |
99461 |
99477 |
99492 |
99506 |
99520 |
2.6 |
99534 |
99547 |
99560 |
99573 |
99585 |
99598 |
99609 |
99621 |
99632 |
99643 |
2.7 |
99653 |
99664 |
99674 |
99683 |
99693 |
99702 |
99711 |
99720 |
99728 |
99736 |
2.8 |
99744 |
99752 |
99760 |
99767 |
99774 |
99781 |
99788 |
99795 |
99801 |
99807 |
2.9 |
99813 |
99819 |
99825 |
99831 |
99836 |
99841 |
99846 |
99851 |
99856 |
99861 |
3.0 |
99865 |
99869 |
99874 |
99878 |
99882 |
99886 |
99889 |
99893 |
99896 |
99900 |
3.1 |
99903 |
99906 |
99910 |
99913 |
99916 |
99918 |
99921 |
99924 |
99926 |
99929 |
3.2 |
99931 |
99934 |
99936 |
99938 |
99940 |
99942 |
99944 |
99946 |
99948 |
99950 |
3.3 |
99952 |
99953 |
99955 |
99957 |
99958 |
99960 |
99961 |
99962 |
99964 |
99965 |
3.4 |
99966 |
99968 |
99969 |
99970 |
99971 |
99972 |
99973 |
99974 |
99975 |
99976 |
3.5 |
99977 |
99978 |
99978 |
99979 |
99980 |
99981 |
99981 |
99982 |
99983 |
99983 |
3.6 |
99984 |
99985 |
99985 |
99986 |
99986 |
99987 |
99987 |
99988 |
99988 |
99989 |
3.7 |
99989 |
99990 |
99990 |
99990 |
99991 |
99991 |
99992 |
99992 |
99992 |
99992 |
3.8 |
99993 |
99993 |
99993 |
99994 |
99994 |
99994 |
99994 |
99995 |
99995 |
99995 |
3.9 |
99995 |
99995 |
99996 |
99996 |
99996 |
99996 |
99996 |
99996 |
99997 |
99997 |
Список литературы
Белешев С.Д. Резервы ускорения научно-технических нововведений. С.Д. Белешев, Ф. Гурвич // Вопросы Экономики: 1987. № 11. С. 24-36.
Ионов М.И. Инновационная сфера: состояние и перспективы // Экономист. 1993. № 10. С. 16-23.
Коротеев А.С. Нововведения и промышленность США: разработка и внедрение. Научно-аналитический обзор. М.: Прогресс, 1987. 215 с.
Фостер Р. Обновление производства. Атакующие выигрывают. М.: Прогресс, 1987. 348 с.
Аусмос Х., Совершенствование процесса нововведения на промышленном предприятии / Х.Аусмос, М.Тепп, М.Завьялов. Таллин: Кн. изд-во, 1993. 126с.
Кулагин А.Н. Структурные сдвиги и инновационный процесс. / А.Н.Кулагин, В.Н.Логвинов. // Экономист, 1993. N5. С. 56-64.
Кутейников А.А. Технические нововведения в экономике США. М.: Экономика, 1991. 206 с.
Ланин А.Б. Нововведения в организациях / А.Б.Ланин., А.И.Пригожин М.: Прогресс, 1986. 120 с.
Барютин И. А. Управление техническими нововведениями. М: Экономика, 1982. 154 с.
Гаузнер Н.К. Инновационная экономика и человеческие ресурсы / Н.К.Гаузнер, Н.И.Иванов. // Мировая экономика и международные отношения. 1994. № 3. С. 21-25.
Елимова М.К. К определению понятия инновационный потенциал / Методы активизации инновационных процессов. М.: ВНИИСИ, 1988. С. 16-20.
Тодосийчук А. Инновационные процессы как объект управления экономическим развитием. М.: НИИУ, 1993. 120 с.
Твисс Б. Управление научно-техническими нововведениями. М.: Наука, 1989. 212 с.
Таукач Г.Л. Исследования функций нововведений для повышения эффективности технического перевооружения производства / Г.Л.Таукач, Л.А.Крымская. Рига: Зинатне, 1988. 169 с.
Иванов М.М. США: управление наукой и нововведениями / М.М.Иванов, С.Р.Колупаева, Г.Б.Кочетков. М.: Наука, 1990. 216 с.
Инновационные процессы: Тр. сем. М.: ВНИИСИ, 1982. 191 с.
Караваева И.В. Система управления научно-техническим процессом / И.В.Караваева, А.А.Коренной. Киев.: Знание, 1992. 48 с.
87
Сахал Д. Технический прогресс: концепции, модели, оценки. М.: Финансы и статистика, 1985. 416 с.
Rogers E.M. Diffusion of innovations. N.J.: Free Press, 1962. Р.202.
Rogers E.M. Communication of innovations / Rogers E.M., Shoemaker F.F. N.J. Free Press, 1978. Р.476.
Медведев А.Г. Планирование научно-технического прогресса в машиностроении. М.: Машиностроение, 1985. 358 с.
Иваницкая Л.В. Организация деятельности по развитию перспективных технологий на основе информационной системы // Высокие технологии в технике, медицине и образовании: Межвуз.сб.науч.тр. Воронеж: ВГТУ, 1999. Ч.2. С. 19-23.
Вяткин В.Н. Организационное проектирование управленческих нововведений / В.Н.Вяткин, В.М.Шевляков, В.Н.Серов. Пермь.: Кн. изд-во, 1990. 344 с.
Лутовинов П.П. Управление эффективностью научно-технических нововведений. Челябинск: Изд-во ЧГТУ, 1994 Ч. 1, 2. 191 с.; 152 с.
Леонтьев Ф.В. Научно-технические нововведения в процессе создания новой техники / Сб. науч.-техн. прогнозирования. Киев: Наукова думка, 1991. 286 с.
26. Дубняев В.А. Обоснование стратегических альтернатив инновационной политики: Учеб.пособ. М.: АНХ, 1991. 130 с.
27. Иваницкая Л.В. Особенности моделирования инновационных процессов развития научных исследований по перспективным технологиям / Л.В.Иваницкая, Т.М.Леденева, Л.В.Паринова // Высокие технологии в технике, медицине и образовании: Межвуз.сб.науч.тр. Воронеж: ВГТУ, 1998. Ч.3. С. 22-29.
28. Заре Л.А. Понятие лингвистической переменной и его применение к принятию проблемных решений. М.: Мир, 1976. 165 с.
29. Леденева Т.М. Лингвистический подход к оценке качества диссертационных работ / Т.М.Леденева, Я.Е.Львович, Л.В.Паринова // Высокие технологии в технике, медицине и образовании: Межвуз.сб.науч.тр. Воронеж: ВГТУ, 1997. С. 24-32.
30. Леденева Т.М. Некоторые способы построения интегральных оценок для агрегированных ресурсов // Оптимизация и моделирование в автоматизированных системах: Межвуз.сб.научн.тр. Воронеж: ВГТУ, 1991. С. 27-32.
31. Добрынин В.С. Методические указания по выполнению курсовой работы «Оценка надежности ДЛА по результатам испытаний». Воронеж: ВПИ, 1993. 13 с.
88
32. Косточкин В.В. Надежность авиационных двигателей и силовых установок. М.: Машиностроение, 1976. 248 с.
33. Шор Я.Б. Статистические методы анализа и контроля качества и надежности. М.: Советское Радио, 1962. 552 с.
34. Никитин Г.А. Влияние загрязненности жидкости на надежность работы гидросистем летательных аппаратов / Г.А.Никитин, С.В.Чирков. М.: Транспорт, 1969. 183 с.
35. Анцелиович Л.Л. Надежность, безопасность и живучесть самолета. М. Машиностроение, 1985. 296 с.
36. Волков Л.И. Надежность летательных аппаратов / Л.И.Волков, А.М.Шишкевич. М.:ВШ, 1975. 425 с.