Москва, Россия
Москва, Россия
Россия
Москва, Россия
Вероятность обнаружения дефектов (POD) в зависимости от их размера при неразрушающем контроле деталей является неотъемлемой частью расчета ресурса и при необходимости межремонтных интервалов изделий практически во всех отраслях техники. В данной статье приведен обзор устоявшихся статистических методов оценки POD с небольшим историческим экскурсом их появления. Приведен обзор новых достижений в расчете POD за последние годы: трёх- и четырехпарамеровые модели; непараметрические модели; планирование эксперимента и выборки дефектов; применение моделирования дефектов для сокращения количества образцов; применение преобразования Бокса-Кокса; влияние изменчивости исходных данных на результат; применение байесовской статистики. Сделан обзор задач, которые специалистам по POD еще предстоит решить в будущем: нелинейные модели, моделирование в связке с байесовской статистикой и т.д.
вероятность выявления дефектов POD, неразрушающий контроль
1. Каблов Е.Н. Инновационные разработки ФГУП «ВИАМ» ГНЦ РФ по реализации «Стратегических направлений развития материалов и технологий их переработки на период до 2030 года». - Авиационные материалы и технологии. 2015. №1 (34). С. 3-33.
2. Каблов Е.Н. Стратегические направления развития материалов и технологий их переработки на период до 2030 года. - Авиационные материалы и технологии. 2012. №1. С. 7-17.
3. Каблов Е.Н. Контроль качества материалов - гарантия безопасности эксплуатации авиационной техники. - Авиационные материалы и технологии. 2001. №1. С. 3-8.
4. Каблов Е.Н. Современные материалы - основа инновационной модернизации России. - Металлы Евразии. 2012. №3. С. 10-15.
5. Каблов Е.Н. Материалы нового поколения - основа инноваций, технологического лидерства и национальной безопасности России. - Интеллект и технологии. 2016. №2 (14). С. 16-21.
6. Berens, A.P., Hovey P.W. The Sample Size and Flaw Size Effects in NDI Reliability Experiments. - Review of Progress in Quantitative Nondestructive Evaluation, 1985. V. 4. P. 1327-1334.
7. MIL-HDBK-1823A. Department of Defense Handbook: Nondestructive Evaluation System Reliability Assessment. 2009. 171 p.
8. Бойчук А.С., Генералов А.С., Далин М.А., Степанов А.В. Вероятностная оценка достоверности результатов ультразвукового неразрушающего контроля конструкций из ПКМ, применяемых в авиационной промышленности. - Ремонт. Восстановление. Модернизация. 2013. №9. С. 36-39.
9. Кобзарь А.И. Прикладная математическая статистика. Для инженеров и научных сотрудников. - М.: Физматлит, 2006. - 816 с.
10. Mohamed Subair Syed Akbar Ali, Prabhu Rajagopal. Probability of Detection (PoD) Curves Based on Weibull Statistics. - Journal of nondestructive evaluation, 2018. 37, 20.
11. Чертищев В.Ю. Оценка вероятности обнаружения дефектов акустическими методами в зависимости от их размера в конструкциях из ПКМ для выходных данных контроля в виде бинарных величин. - Авиационные материалы и технологии. №3. 2018. С. 65-79.
12. Основы математической статистики / под ред. В.С. Иванова. - М.: Физкультура и спорт, 1990. - 165 с.
13. FAA DOT/FAA/AR-05/16 “Contaminated Billet Study” (U.S. Department of Transportation Federal Aviation Administration).
14. Charles Annis, John C. Aldrin, Harold A. Sabbagh. What is missing in nondestructive testing capability evaluation? - Material Evaluation. 2015. V. 73. No. 1. P. 44-54.
15. Charles Annis, Luca Gandossi, Oliver Martin. Optimal Sample Size for Probability of Detection Curves. - Nuclear Engineering and Design. 2013. V. 262. P. 98-105.
16. Charles Annis, John C. Aldrin, Harold A. Sabbagh. Profile Likelihood: What To Do When Maximum Probability of Detection Never Gets To One. - Material Evaluation. 2015. V. 73. No. 1. P. 96-99.
17. Jeremy S. Knopp, Frank Ciarallo, RamanaV. Grandhi. Developments in Probability of Detection Modeling and Simulation Studies - Material Evaluation. 2015. V. 73. No. 1. P. 55-61.
18. Sakia, R.M. The Box-Cox Transformation Technique: A Review - The Statistician. 1992. V. 41, P. 169-178.
19. Mohamed Subair Syed Akbar Ali, Prabhu Rajagopal. Probability of Detection (PoD) Curves Based on Weibull Statistics. - Journal of Nondestructive Evaluation. 2018. V. 37(2). Art. numb. 20.
20. Li M., F.W. Spencer, W.Q. Meeker. Quantile Probability of Detection: Distinguishing between Uncertainty Variability in Nondestructive Testing. - Material Evaluation. 2015. V. 73. No. 1. P. 89-95.
21. Spencer Floyd W. Nonparametric Pod Estimation for Hit/miss Data: A Goodness of Fit Comparison for Parametric Models - Review of Progress in Quantitative Nondestructive Evaluation, 2011. V. 30. P. 1557-1564.
22. Koh Y.M., W.Q. Meeker. Bayesian Planning of Hit-Miss Inspection Tests - Review of Progress in Quantitative Nondestructive Evaluation. 2014. V. 33. P. 2047-2054.
23. Knopp J.S., L. Zeng. Statistical Analysis of Hit/miss Data - Materials Evaluation. 2013. V. 71. No. 3. P. 323-329.
24. Knopp J.S. Modern Statistical Methods and Uncertainty Quantification for Evaluating Reliability of Nondestructive Evaluation Systems. - Ph.D., Engineering Ph.D. program. Wright State University. 2014. p. 166.
25. FAA DOT/FAA/AR-07/63 “Update of Default Probability of Detection Curves for the Ultrasonic Detection of Hard Alpha Inclusions in Titanium Alloy Billets” (U.S. Department of Transportation Federal Aviation Administration).
