| |||||
МЕНЮ
| Испытание и обеспечение надёжности ДЛАИспытание и обеспечение надёжности ДЛАМинистерство 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 [pic] и ее нижней доверительной границы [pic], соответствующей заданной доверительной вероятности (. При расчетах принять допущение о нормальном законе распределения тяги двигателя, обеспечив проверку правомерности такого допущения с помощью статического критерия (2. Общие положения, принимаемые при оценке надежности Представим двигатель как сложный 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 Точечные оценки надежности систем [pic] вычисляются по формуле [pic], (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 [pic], (3) в которой значения (((,( определяются по табл. П 2 в зависимости от величины доверительной вероятности ( 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 [pic]. (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 (2 (критерий Пирсона), по которому за меру расхождения между статистическим (экспериментально полученным) и теоретическим законами распределения принимается величина [pic]. (6) Здесь (- 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 [pic]; (7) . среднеквадратическое отклонение параметра, вычисленное по результатам измерений [pic]. (8) Полученная по формуле (6) величина (( сравнивается с некоторым критическим ее значением (((,(, определяемым по табл. П 2 в зависимости от доверительной вероятности ( и числа степеней свободы k=N-l-2. В результате сравнения правомерность принятого допущения либо подтверждается (((<(((,(), либо не подтверждается (((((((,(). При этом вероятность ошибочного вывода о правомерности или неправомерности принятого допущения, будет невелика и равна (1-(). 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 [pic]( 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 [pic]; (9) [pic]; (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 mi теор = Npi, (13) при этом значения mi теор, являющиеся действительными числами, определяются с точностью до одного знака после запятой; . находят значение критерия (( по формуле (6); . находят критическое значение критерия (((,( по табл. П 2 в зависимости от числа степеней свободы k = N- l -2 и доверительной вероятности (; . подтверждают справедливость принятого допущения о нормальном законе распределения параметра при выполнении условия ((<(((,(. В противном случае (при ((((((,() гипотеза о нормальном законе распределения должна быть отвергнута. Этот случай не позволяет воспользоваться для вычисления надежности Рпар.н приведенной ниже формулой (14) и поэтому не рассматривается в настоящей учебной работе. 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 [pic], (14) в которой Rmax, Rmin - максимальное и минимальное допустимые значения параметра ( верхняя и нижняя границы заданного допуска); A(,n - коэффициент ограниченности статистики испытаний, определяемый по табл. П 2 в зависимости от числа проведенных испытаний n и доверительной вероятности (. Найденные по формулам (2), (3), (5) точечные [pic] и интервальные Рni оценки надежности отдельных систем используют для вычисления точечной и нижней доверительной границы надежности двигателя в целом по формулам [pic]; (15) [pic]; (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 [pic]; (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 Таблица 6.1 |Номер |Тяга |Номер |Тяга |Номер |Тяга |Номер |Тяга | |испытан|двигателя,|испытан|двигателя |испытан|двигател|испытан|двигателя| |ия |R[m] |ия |R[m] |ия |я, R[m] |ия |, 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 [pic], (19) где М число отказов в N испытаниях. 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, [pic]зап = 1, [pic]реж = 1, [pic]ост = 1, [pic]пар = 1, [pic]ДВ = 1. (20) Для нахождения нижних доверительных границ надежности систем воспользуемся общей формулой [pic], (21) справедливой для частного случая М = 0. Соответственно получаем: . для запуска (N = 39) Рзап.n = [pic] =0.926; . для стационарного режима (N = 38, т.к. одно испытание с отказом на режиме признанно незачетным) Рреж.n. =[pic] =0.924; . для останова (N=37, т.к. признаны незачетными два испытания с отказами) Рзап.n =[pic] =0.922. Для вычисления нижней границы параметрической надежности Рпар используем схему «параметр - поле допуска», приняв допущение о нормальном законе распределения параметра тяги. Предварительно выполним проверку правильности этого допущения с помощью статистического критерия Пирсона (критерия ((). 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/(Ri (здесь mi - число измерений, попадающих в i-й интервал, Ri- длина соответствующего интервала). Для нахождения теоретических значений частоты попадания в каждый интервал вычислим нормированные значения верхних границ интервалов [pic] (22) и вероятности получения тяги менее верхней границы [pic]. (23) Значения Uiв и 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 [pic]; (24) [pic] . среднеквадратичное отклонение тяги [pic]. (25) [pic] После необходимых вычислений получаем [pic] = 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/(Ri. Сходство экспериментального и теоретического распределения тяги, приведенных на графике, характеризуется критерием (( [pic]. (28) [pic] Определим критическое значение критерия (((,( по табл. П 2 в зависимости от ( = 0.95 и (= 39-6-2=31: (((,( = 44,42. Так найденное значение (( существенно меньше критического значения (((,(, принятое допущение о нормальном законе распределения тяги следует считать правомерным. Следовательно, нижняя доверительная граница параметрической надежности может быть найдена по формуле [pic], (29) где A(,(=1.187 определено по табл. П 2 в зависимости от доверительной вероятности (=0.9 и числа испытаний (=N=40. В нашем случае [pic]. 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. [pic] Таблица 6.2 |Границы |Подсчет |Число |Объединенные|Число |Нормиро-ванн|Вероят-ность|Вероят-ность|Теоретическ| |интер-вало|попада-ний|попада-ний|интервалы |попада-ний |ая верхняя |непревышения|попадания в |ое число | |в |в интервал|в интервал| |в интервал |граница |верхней |интервал, Р |попада-ний | | | | | | |UВ=(RВ-[pic]|границы, | |в интервал,| | | | | | |)/S |F(UВ) | | | | | | | | | | | |mтеор=NP | | |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 | Допустимый интервал изменения параметра: 1-й вариант - [3,050 - 3,350]т; 2-й вариант - [80,50 - 83,50]т. Таблица П2 Значения (І (крит. Пирсона) и А (коэф. ограниченности статистики), в зависимости от числа степеней свободы k и доверительной вероятности ( |Число степеней|Критерий Пирсона, (2 |Коэф. ограннич. статис-ки, | |свободы | |А(,к | | |(=0,9 |(=0,95 |(=0,9 |(=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 | Таблица П3 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. |
ИНТЕРЕСНОЕ | |||
|