Принципы построения, основы теории и создание автоматизированных систем для технологических испытаний электронных приборов электромагнитного излучения в видимой части спектра

• Автор: Гагарина, Лариса Геннадьевна
• Шифр специальности: 05.13.07
• Научная степень: Докторская
• Год защиты: 1998
• Место защиты: Москва
• Количество страниц: 220 с. : ил. + Прил. (с. 221-296)

ОГЛАВЛЕНИЕ
ВВЕДЕНИЕ
ГЛАВА 1. ОРГАНИЗАЦИЯ ТЕХНОЛОГИЧЕСКИХ ИСПЫТАНИЙ, ТРЕБОВАНИЯ К ОБЪЕКТУ ИСПЫТАНИЙ И ПРИНЦИПЫ СИСТЕМНОГО ПОДХОДА К СОЗДАНИЮ АВТОМАТИЗИРОВАННЫХ СИСТЕМ ТЕХНОЛОГИЧЕСКИХ ИСПЫТАНИЙ (АСТИ)
1.1 Технологические испытания как составляющая системы управления качеством продукции
1.2.Основные задачи технологических испытаний (ТИ) фотоэлектронных приборов (ФЭП)
1.3. Объект ТИ и его технические характеристики
1.4. Принципы системного подхода к созданию АСТИ ФЭП
1.5. Основные характеристики АСТИ ФЭП
1.6. Определение класса ФЭП, подлежащих технологическим испытаниям
1.7.Выбор количественных показателей качества функционирования АСТИ ФЭП
1.8. Постановка задачи диссертации
Выводы
ГЛАВА 2. ОСНОВЫ ТЕОРИИ И ФОРМАЛИЗАЦИЯ ПРЕДСТАВЛЕНИЙ О СТРУКТУРЕ АСТИ ФЭП НА ОСНОВЕ КОМПЛЕКСНОГО КРИТЕРИЯ ОЦЕНКИ СЛОЖНЫХ ТЕХНИЧЕСКИХ СИСТЕМ
2.1. Оценка проектируемой системы с помощью комплексного критерия в условиях неопределенности
2.1.1. Структуризация предметной области
2.1.2. Анализ факторов, определяющих выбор стратегии создания АСТИ
2.1.3. Формализация представлений о ситуации принятия решений в виде комплексного критерия оценивания альтернатив

2.2. Моделирование процесса функционирования АСТИ ФЭП
2.2.1 Выбор и обоснование средств моделирования
2.3. Содержательное и концептуальное описание модели
2.4. Выбор показателей качества и целевой функции моделирования. Параметры и переменные модели
2.5. Верификация имитационной модели
Выводы
ГЛАВА 3. ПРИНЦИПЫ ПОСТРОЕНИЯ АВТОМАТИЗИРОВАННЫХ ДИАГНОСТИЧЕСКИХ СИСТЕМ С ПРИМЕНЕНИЕМ НЕЙРОПОДОБНЫХ СРЕДСТВ
3.1. Предварительные замечания
3.2. Методы и средства реализации АСТИ ФЭП в качестве нейроподобной диагностической системы
3.2.1. Модель формального нейрона
3.2.2. Алгоритм распознавания образов на основе нейросетей с бинарными матрицами памяти
3.2.3. Модифицированный прямой метод определения точности контроля применительно к нейроподобным структурам
3.3.Моделирование работы АСТИ ФЭП с применением нейросопроцессора
3.4. Исследование производительности нейроподобной АСТИ ФЭП
Выводы
ГЛАВА 4. АРХИТЕКТУРНО - АППАРАТНАЯ РЕАЛИЗАЦИЯ ФУНКЦИОНАЛЬНЫХ ЭЛЕМЕНТОВ АСТИ ФЭП
4.1. Классификационные признаки АСТИ ФЭП и технические требования к ее аппаратной реализации

4.2. Динамическое управление надежностью системы путем выявления предвестников отказов
4.3. Принципы построения структурно-функциональных элементов (СФЭ) АСТИ ФЭП
4.3.1. Состав и технические характеристики автоматизированной подсистемы управления процессом ТИ и испытательного оборудования (ИСО)
4.3.2. Техническая реализация стендов ТИ как интеллектуальных СФЭ системы
4.3.3. Формирование информации о процессе ТИ
4.3.4. Принцип унификации и его применение при реализации АСТИ ФЭП
Выводы
ГЛАВА 5. ТЕОРЕТИЧЕСКИЕ ОСНОВЫ ОРГАНИЗАЦИИ ВЫЧИСЛИТЕЛЬНОЙ СИСТЕМЫ И ПРОГРАММНОЕ ОБЕСПЕЧЕНИЕ АСТИ ФЭП
5.1. Исследование структурной организации вычислительной системы (ВС) АСТИ ФЭП
5.2. Оптимизация алгоритмов моделирования ВС АСТИ ФЭП
5.2.1. Метод генерации перестановок по заданному номеру
5.2.2. Метод «цифра за цифрой»
5.3. Операционная система АСТИ ФЭП
5.3.1. Системное программное обеспечение
5.3.2. Прикладное программное обеспечение и оптимизация функциональных алгоритмов
5.4. Формализация вычислительной задачи проверки проводимости печатного
монтажа на основе анализа контактных схем
Выводы
ГЛАВА 6. ПРОБЛЕМЫ ЭФФЕКТИВНОСТИ ПРИМЕНЕНИЯ И РЕЗУЛЬТАТЫ ПРАКТИЧЕСКОГО ИСПОЛЬЗОВАНИЯ АСТИ ФЭП

бителя соответственно. Если контролируемая величина и погрешность измерительно - преобразовательного тракта V в вероятностном смысле независимы, то результат контроля, как уже отмечалось, определяется суммарной величиной г*, — ущ + V, плотность распределения которой определяется как композиция плотностей распределений/ и//у) [23]:
уО) = //00/(2-у) ф.
Для события Н имеем а < ух, < Ь и а < < Ь. Подставим уа{ + V вместо г.
Тогда а <(у+ у) < Ь и (а-у ) < у<(Ь -ул ).Вероятность события Ну

ИЯ,) = |/0')

Аналогично можно получить:
Ъ-У*

ид,)-Г,-}/Су)

/“(Я,)= р. = }/(>)
|/(у) Л
//МЛ
Ф+ //О0

Ь-Ух

V (1-1)
ИД,)-}/0)
а-/»
|/(у)+ |/0)й?У
ь-у„

*~Л(

Рассмотрим другой подход при определении Рп и Ря. Согласно определению, ложный отказ — это событие, когда объект исправен и результат испытаний "не годен". Вероятность произведения этих событий запишем следующим образом [21]:
рл = {[<Х < а) и (гл > Ь)] П (а<ул< Ь)}.