Неразрушающий контроль В пяти книгах (стр. 8 )

Сравнение можно проводить по глубине расположения дефектов, которые этими методами выявляются. Контроль течеисканием рассчитан на выявление только сквозных дефектов. Визуальные и капиллярные методы контроля позволяют обнаруживать только дефекты, выходящие на поверхность (в том числе несквозные). Магнитные и вихретоковые методы позволяют обнаруживать как поверхностные, так и подповерхностные (залегающие на глубине нескольких миллиметров) дефекты. Радиационные и акустические методы могут обнаруживать как поверхностные дефекты, так и внутренние.

Наиболее вредны для здоровья обслуживающего персонала радиационные и радиоволновые методы. Определенную токсичность имеют методы капиллярные и течеискания при использовании некоторых типов пробных веществ и ультрафиолетовых осветителей. Влияние остальных методов на здоровье обслуживающего персонала не установлено (гл.8).

Наиболее благоприятны для автоматизации контроля вихретоковые, магнитные методы с феррозондовыми и индукционными преобразователями; радиационный радиометрический и некоторые тепловые методы. Главные их преимущества заключаются в отсутствии механического контакта преобразователя с объектом и представлении информации о дефектах в виде показаний приборов. Перечисленным методам уступает ультразвуковой метод, для которого, как правило, необходим акустический контакт преобразователей с изделием, например через слой воды. Трудность автоматизации других методов заключается в необходимости визуальной обработки информации о дефектах, которую эти методы представляют.

По стоимости выполнения контроля наиболее дорогие методы — радиографические и течеискания. Это связано с длительностью операций контроля, а также необходимостью капитальных затрат на оборудование и помещения. Низка производительность также у капиллярного контроля. Если сравнить затраты на проведение радиационного и ультразвукового контроля сварных соединений толщиной 10...20 мм, то для ультразвукового контроля они будут в 3...5 раз меньше. Преимущество будет возрастать с увеличением толщины сварных соединений.

Функциональные особенности видов НК определяют принципиальные возможности и рациональные области применения методов НК. (табл. 1.2 и 1.3). Определения упоминаемых в табл. 1.2 дефектов, причины их возникновения и способы исправления рассмотрены в гл. 5. Для контроля качества ответственных объектов необходимо использовать системы НК, включающие несколько дополняющих друг друга методов [2, 8, 10, 14, 18, 21]. Подробнее системы контроля рассмотрены в гл. 6.

Таблица 1.2 Рекомендации по выбору метода НК в зависимости от характера дефектов
Продолжение таблицы 1.2
Продолжение таблицы 1.2
Продолжение таблицы 1.2
Таблица 1.3 Рекомендации по выбору метода НК в зависимости от материала (изделия) и условий контроля (2)
Продолжение таблицы 1.3

Контрольные вопросы

1 На склад поступила продукция: выращенные в институте кристаллы кварца и в совхозе лимоны, а также комплекты радиодеталей к приемникам конкретного типа и олово для их распайки. К каким видам продукции относятся кристаллы, лимоны, комплекты и олово?

2 Что определяют термины «тип» и «вид» дефекта? Могут ли дефекты различного типа принадлежать к одному виду? Приведите пример.

3 При проверке дефектоскопа, поступившего с завода-изготовителя, установлена его работоспособность; в то же время обнаружено отслаивание покрытия на лицевой панели дефектоскопа с повреждением отдельных букв в надписях к органам управления. Что это — дефект, неисправность или отказ? Если дефект, то дайте его полную характеристику.

4 Выберите из имеющихся перед вами какой-либо объект (изделие) и выпишите перечень свойств, которые, по вашему мнению, определяют качество объектов данного типа; установите коэффициенты весомости л для каждого единичного показателя качества (n=1,10) и затем оцените баллом j(j = 3,2,1,0) каждый единичный показатель качества рассматриваемого вами объекта. По формуле (1.2) рассчитайте значение комплексного показателя качества G выбранного вами объекта и оцените уровень его качества, если базовый комплексный показатель качества рассчитан из условия, что все единичные показатели качества оценены баллом j=3.

При оценке качества арбузов используют методы, основанные на осмотре окраски арбуза и оставшейся части стебля; прослушивании (анализе) звука, возникающего в арбузе при простукивании его пальцами руки; то же, при сжатии арбуза руками; осмотре части, вырезанной из арбуза. В соответствии с принятой классификацией видов контроля (см. рис. 1.2), выпишите виды, присущие рассмотренным методам контроля. В каких случаях каждый метод оказывается разрушающим и в каких — неразрушающим? Используется ли в изложенных методах испытание арбузов?

Глава 2 СТАТИСТИЧЕСКИЕ МЕТОДЫ УПРАВЛЕНИЯ КАЧЕСТВОМ ПРОДУКЦИИ

§ 2.1 Применение теории вероятности к вопросам контроля качества

Технологический процесс изготовления изделий содержит более или менее значительные ошибки случайного характера, т. е. возникающие в результате влияния непостоянно действующих факторов. Такие ошибки следует отличать от систематических, которые возникают в результате неправильного выбора материалов, конструкции, неверных технологических предписаний. Процесс контроля изделий также содержит ошибки случайного характера. Для изучения случайных процессов привлекают методы статистики.

Основные задачи, решаемые с применением статистических методов, следующие:

1 Статистический анализ результатов контроля с целью регулирования технологии производства.

2 Установление оптимальных планов выборочного контроля и критериев оценки результатов в соответствии с задачами производства и эксплуатации.

3 Оценка точности и достоверности результатов контроля, оптимизация основных параметров (методики) контроля.

4 Установление корреляции между показателями качества, технологией изготовления продукции и ее эксплуатационными характеристиками, критериев оценки качества с учетом названных факторов, т. е. норм допустимых дефектов.

В дальнейшем будут рассмотрены некоторые из сформулированных задач. С этой целью напомним основные понятия теории вероятности [6], интерпретируя их применительно к вопросам контроля качества продукции. В данном случае генеральной совокупностью называют все количество однотипных изделий, выпускаемых одним или несколькими предприятиями. Выборка — некоторое количество изделий, выпущенных за определенный период времени или отобранных для выборочного контроля. Законом распределения вероятности называют зависимость между значениями измеряемых случайных величин и вероятностью их появления.

Понятие вероятности применяют к дискретным и непрерывно меняющимся величинам. Соответственно сами вероятности будут дискретными или непрерывно изменяющимися. Например, дискретной величиной будет вероятность нахождения числа дефектных и годных изделий в выборке из изделий, взятой для испытаний. Если вероятность наблюдения брака в результате одного испытания равна р, то вероятность обнаружить k бракованных в партии из п изделий будет [6]:

Этот закон распределения вероятностей называют биномиальным. Для него среднее значение (или математическое ожидание) равно

Это очевидный результат: если вероятность брака р, то в партии из n изделий наиболее вероятно встретим пр бракованных изделий.

Дисперсия (рассеяние) показывает, насколько велик разброс вероятности относительно найденного среднего значения. Для биномиального распределения она равна

Среднее квадратическое отклонениее Вероятность того, что брак встречается в партии не более чем m раз, называют  кумулятивной (накопленной) вероятностью:

При m = n Р(m) = 1, так как сумма всех вероятностей (достоверного события) равна 1.

Если испытать партию из п изделий и определить количество годных п—k1 и бракованных k1, то найденные k1/n и (п— k1)/n (их называют частостями событий) будут отличаться от p(k), р(п—k). Однако многократное повторение подобных испытаний приведет к тому, что средние значения частостей будут приближаться к вероятностям и сравняются с ними при бесконечно большом повторении испытаний.

Примером распределения непрерывной величины может служить очень часто встречающееся в технике нормальное, или гауссовское, распределение (рис. 2.1):

Здесь f(x) — плотность распределения вероятности, она показывает вероятность того, что изучаемая величина лежит в бесконечно узком интервале от х до x+dx. Среднее значение х и дисперсия D

Вероятность того, что измеряемая величина не превосходит некоторое заданное х, называют интегральным, законом, распределения: Если исследуемая величина (например, прочность) не имеет отрицательных значений, то нижний предел интегрирования равен 0.