Иллюстрация качественного и количественного анализа



Мы поможем в написании ваших работ!


Мы поможем в написании ваших работ!



Мы поможем в написании ваших работ!


ЗНАЕТЕ ЛИ ВЫ?

Иллюстрация качественного и количественного анализа



Качественный анализ дерева происшествий. В ходе качест­венного анализа левой части модели рис. 4.2 удалось выявить 27 минимальных пропускных сочетаний: два из которых включают по одному исходному событию (синглеты) – 12 и 13, двадцать состоят из двух предпосылок (дуплеты) - 3,7;...;4,11; пять имеют по три исход­ных события (триплеты) - 5,6,7;...;5,6,11. Боле того в рассматривае­мом нами дереве имеются также три минимальных отсечных сочетания: 1,2,3,4,5,12,13; 1,2,3,4,6,12,13 и 7,8,9,10,11,12,13.

Анализ этих данных на качественном уровне свидетельствуют, что из учитываемых нами событий нижнего уровня наиболее значи­мы для появления исследуемых происшествий – 12 и 13, наиболее критичны для их предупреждения - 5 и 6, тогда как все остальные ис­ходные предпосылки в этом смысле качественно равнозначны.

Более точные выводы дает количественный анализ, проведен­ный с помощью такой структурной функции дерева происшествия:

Х=ИÚЛ=(ВÙЕ)ÚЛ=[(АÚ1Ú4ÚБ)Ù(ГÚД)]ÚЛ=

=[3Ú(1Ú2)Ú4Ú(5Ù6)]Ù[(7Ù8)Ú(9ÚД)]ÚЛ=

=[3Ú(1Úv2)Ú4Ú(5Ù6)]Ù[(7Ú8)Ú9Ú(10Ú11)]Ú(12Ú13). (4.1)

Напомним, что символы "Ú", "Ù" здесь означают булевы операторы дизъюнкции и конъюнкции, соответствующие условиям "или", "и".

Количественная оценка вероятности происшествий. Прогноз вероятности возникновения головных событий исследуемого дерева происшествия - Q(X) может быть осуществлен двумя путями:

а) заменой в выражении (4.1) кодов событий оценками вероятности их появления, а операторов "Ú" и "Ù" - арифметическими действиями "+" и "´", с по­следующим проведением необходимых преобразований и вычисле­ний;

б) с помощью выявленных выше минимальных сочетаний исход­ных предпосылок - по формулам (2.9) и (2.10), при условии, что вхо­дящие в них параметры принимают следующие значения: а=27: m=2 для i=1...20; т=3 для i=21...25 и m=1 для i=26,27; b=3, nk=7 - для всех значений k. Так, после подстановки вероятностей Pi в формулу (2.9), имеем:

Q(X) = 1-[(1-P3P7)(1-P3P8)(1-P3P10)(1-P3P11)(1-P2P7

´(1-Р2Р8)(1-Р2Р9)(1-Р2Р10)(1-Р2Р11)(1-Р1Р7)(1-Р1Р8

´(1-Р1Р9)(1-Р1Р10)(1-Р1Р11)(1-Р4Р7)(1-Р4Р8)(1-Р4Р9

´(1-P4P10)(1-P4P11)(1-P5P6P7)(1-P5P6P8)(1-P5P6P9

´(I-P5Р6Р10)(1-Р5Р6Р11)(1-Р12)(1-Р13)= 0,0013...0,0967. ( 4.2)

Аналогичный результат получается и с помощью формулы (2.10):

Q(X) = [1-(1-Р3)(1-Р2)(1-Р1)(1-Р4)(1-Р5)(1-Р12)(1-Р13)]´-

´[1-(1-Р3)(1-Р2)(1-Р1)(1-Р4)(1-Р6)(1-Р12)(1-Р13)][1-(1-Р7

´(1-P8)(1-P9)(1-P10)(1-P11)(1-P12)(1-P13)]=0,0013...0,0967, (4.3)

где Q(X) и Рi(i=1...13) - соответственно вероятности рассматривае­мых происшествий и предпосылок к ним - событий из табл. 4.1- 4.2.

Поясним, что нижняя граница значений вероятности появления исследуемых нами происшествий, найденной по формулам (4.1- 4.4), относится к аварии, а верхняя - к несчастному случаю. Приближен­ная оценка этих вероятностей (пренебрежение слагаемыми и со­множителями - имеющими более высокий порядок малости) может быть осуществлена с помощью структурной функции (4.1);

Q(X)=(P1+P2+P3+P4)(P7+P8+P9+P10+P11)+P12+P13=0,001...0,083.(4.4)

Как видим, погрешность подобных формул (при Р£0,01 и числе вхо­дящих в них исходных предпосылок - п£10-12) не превышает 15% от значения, рассчитанного по точным формулам.

Полученные выше результаты оценки Q(X) нужно истолковы­вать следующим образом: при заданных исходных данных, частота возможных железнодорожных несчастных случаев примерно в во­семьдесят раз выше аварий на летательных аппаратах, приходя­щихся в среднем один раз на тысячу их заправок. Однако сравнение тяжести исследуемых происшествий по этим результатам провести невозможно: нужен соответствующий анализ дерева событий.

Прогноз среднего ущерба от происшествия. Для иллюстра­ции работоспособности процедур расчета экономических последст­вий рассматриваемых происшествий, воспользуемся данными, приведенными в скобках правой части рис. 4.2 для некоторых исходов истечения и трансформации выброса АОХВ. Напомним, что имею­щиеся там первые цифры указывают на вероятности, а вторые - на количество пролитого горючего - К и размеры площади - П возмож­ных зон поражающего действия взрыва, пожара и токсичных паров, соответственно.

Из этих данных, в частности, следует, что верхнее ответвление дерева характеризует последствия большого пролива топлива: 375 т водорода образовали ТВС, взрыв которой привел к разрушениям на площади около 6 га. Средний предполагаемый объем пролитого го­рючего может быть оценен с учетом других ветвей дерева - как ма­тематическое ожидание соответствующей случайной величины: M(K)=0,4×375+0,3×60+0,3×16=172,8 т. Ожидаемая при этом средняя площадь поражения фугасными, термическими и токсичными факто­рами оказалась равной: М(П)=0,3×6+0,1×2+0,1-1=2,1 га.

Прогноз ущерба от фугасных факторов. Оценим, для приме­ра, степень фугасного разрушения трехэтажного кирпичного завода, имеющего высоту 12 м и предназначенного для производства крио­генного горючего (жидкого водорода). Здание имеет степень фрон­тального (к взрыву) остекления 30% и расположено на удалении от места заправки летательного аппарата в 100 м. При этом в качестве модели причинения ущерба используем формулы (3.6-3.12).

Определение давлений ВУВ, воздействующих на здание заво­да, проведем в следующей последовательности. Вначале по форму­ле (3.12) найдем тротиловый эквивалент облака испарившейся сме­си: q =0,044×0,5×2,73×375×2/4,52 »10000 кг. Коэффициенты здания рас­считаем по формуле (3.7): КН=1+(3,4/12)=1,28 и КР=[(1,36+0,3)2+0,3(1-0,3)]0,5-0,36=1,35. Затем, используя данные табл. 3.5 и эти коэффи­циенты, по формуле (3.8) оценим усредненное, а затем и все поро­говые давления: DРjср=1,28×1,35×13=22,46 кПа, Dj1=22,46(0,07+0,37×1)=9,88 кПа, j2=18,19 кПа; j3=26,50 кПа и j4 =34,81 кПа.

Руководствуясь выражением (3.6), найдем величину давления на фронте ВУВ в месте расположения завода. С учетом приведенно­го расстояния Xф=100/(10 000)1/3=4,64 м/кг1/3, ее значение равно:

Ф={[(1,60 + 0,91×4,64)/4,64]2-1}×103,32=59,37 кПа.

Оценку среднеожидаемой степени повреждения завода осуще­ствим с помощью формулы (3.8): iср=0,71[(59,37/46)-0,30]=2,52, а ве­роятности причинения ущерба конкретной степени тяжести - по графикам рис. 3.3 (при iср=2,52). Оказывается, что они равны: для пер­вой степени поражения Qj1=0,08; для второй - Qj2=0,40, для третьей – Qj3=0,42 и для четвертой – Qj4=0,10.

Наконец, величина ущерба, причиненного заводскому зданию, может быть рассчитана по формулам (3.10 и 3.11). Его относитель­ная стоимость Сiср=1-ехр(-0,05×2,522,4)=0,37=37%. В единицах соци­ального времени:

а) число работающих - Niср=2(9+0,015-0,37×4000)=62 чел;

б) продолжительность работ ticp=(7,2×0,37×4000)/62=172 дн;

в) трудоемкость - 62×172=10664 чел×дн. При стоимости одного челове­ко-дня, равной в настоящее время примерно 50 руб, такой ущерб оценивается в 533200 руб.

Прогноз концентрации вредных веществ. Проиллюстрируем теперь изложенные выше способы прогнозирования концентрации вредных веществ на примере оценки возможности воспламенения паров пролитого, но не взорвавшегося горючего - жидкого водорода. Сделаем это на момент достижения соответствующим облаком за­вода по его производству, расположенного на таких удалениях от места аварии: х1=100, x2=20 и x3=10 м. Предположим также, что мас­са пролитого и мгновенно испарившегося горючего K=М=16000 кг, а метеорологические условия в момент аварии характеризуются отри­цательным вертикальным температурным градиентом в 0,5 град/м и скоростью ветра в направлении оси x1, равной u1 =3 м/с.

Для прогноза концентрации паров водорода, используем при­веденное в предпоследней строке табл. П3.3 общее решение моде­ли 101301, считая, что t=40 с. Естественно, что при указанной выше скорости ветра, с учетом его отклонения от оси x1 на 20 м, облако достигнет завода за это время. Входящие в модель коэффициенты турбулентной диффузии определим с помощью табл. П3.5 и П3.2 - для класса устойчивости атмосферы D. Оказывается, что в этом случае (для условий сельской местности) K12 =12,1×3 = 36,3 м2/с и K3 =1,07×0,3 =3,21 м2/с.

После подстановки соответствующих исходных данных в вы­бранную нами математическую модель и проведения вычислений, имеем:

c(x, t) = (16000)/[8(3,14×40)3/2(36,3×36,3×3,21)1/2]×exp[-(100-3×40)2/(4×36,3×40) – 202(4×36,3×40)]×[exp(-102/(4×3,21×40)]+exp[-102/(4×3,21×40)]]=16000/(52776×520)× ×4,43×1,65=0,00424 кг/м3. Сравне­ние данной концентрацией с нижним и верхним концентрационными пределами распространения пламени в рассматриваемой топливовоздушной смеси (0,00412...0,072кг/м3) свидетельствует о возмож­ности воспламенения соответствующего облака, в случае попадания в него открытого огня.

Оценку теплового поражения не защищенных термостойкой одеждой людей, спешно покидающих аварийную стартовую площад­ку и уже отбежавших от здания завода на 325 м, проведем в соот­ветствии с рекомендациями главы 3. В соответствии с формулами (3.14) имеем такие параметры огненного шара: Dош=55×161/3=138 м, Еош=12,3×161/3=78,1 ГВт, tош=Dt=3,8×161/3=9,5c.

Удельный импульс q оценим делением мощности огненного шара на площадь сферической поверхности с радиусом, равным расстоянию между его центром и местоположением людей: q=78,1-109/4p(70+325)2=39,85 КВт/м2. Вероятность их гибели от по­глощенной тепловой дозы найдем с помощью табл. 3.4 и табл. 3.3:

Pi= -36,4+2,56/n(9,5×39,954/3)=6,41 и Q=0,93.

Прогноз эффективности мероприятий по снижению риска. В завершение приведем два примера, иллюстрирующих возможность обоснования рекомендаций по совершенствованию безопасности с помощью имеющихся у нас моделей. Будем считать, что для повы­шения безопасности путевых рабочих, могут быть использованы, на­пример, такие четыре средства:

1) звуковые сигнализаторы индиви­дуального оповещения людей о приближающемся поезде;

2) сигнально-блокировочная система предотвращения въезда поезда на участок работ;

3) локомотивное устройство "Спасатель";

4) временное ограждение места работ.

Рассматриваемые технические средства способны повлиять в первую очередь на те предпосылки, которые имеют номера 13, 8, 9 и 11 (напомним, что первая из них имеет наивысшую значимость). При этом предполагается, что их внедрение уменьшит соответствующие вероятности до следующих величин: P13=0,0015, Р8=0,004, Р9=0,0015 и Р11=0,0005. Пусть также указанные четыре средства защиты рабо­тающих требуют для их внедрения таких затрат: С13=С9=500 руб, а C8=C11=2000 руб.

Поочередная подстановка новых значений перечисленных ве­роятностей в приближенную формулу (4.4), дает такие значения со­ответствующего параметра головного события: Q13(x) = 0,0029, Q8(X) = 0,00347, Q9(X) = 0,00348 и Q11(X) = 0,003. Сравнение же этих средств по критерию "затраты-эффект" между собой и с прежней ве­роятностью травмирования Q(X)=0,08385, указывает на предпочти­тельность внедрения звуковых сигнализаторов индивидуального оповещения и временного ограждения места работ. По крайней ме­ре, они эффективнее двух других альтернативных технических средств обеспечения безопасности работ по пневмоочистке желез­нодорожного пути.

Аналогичным образом могут быть выбраны оптимальные ме­роприятия, необходимые для повышения безопасности исследуемой заправки. Прежде всего за счет организационно-технических меро­приятий, понижающих вероятности возникновения наиболее значи­мых и критичных исходных предпосылок. Ожидаемые от внедрения подобных мероприятий изменения I (i=5,6,12,13) следует оцени­вать методами теории надежности в технике или теории эрготехнических систем, а обусловленный ими эффект: I ®DQi(X)® ®DMi[Y] -только что рассмотренными и проиллюстрированными в работе ме­тодами моделирования опасных процессов в техносфере.

Рассмотренные выше иллюстративные примеры подтверждают перспективность предложенных моделей и методов исследования опасных процессов в техносфере. Более того, они по­казали их практическую пригодность для априорной оценки и опти­мизации мероприятий по снижению техногенного риска. А без этого нельзя решить столь сложную проблему, каковой является ныне обеспечение и совершенствование производственно-экологической безопасности современного производства и транспорта.

Решение задачи оптимизации затрат на обеспечение безопасности и ущерба от возможных происшествий проиллюстрируем на примере технологического процесса погрузочно-разгрузочных операций, выполняемого бригадой из двух человек с помощью автокрана типа КС-3572. При этом используем реальные показатели это­го оборудования и статистические данные о частоте и тяжести происшествий при проведении аналогичных перегрузочных работ. Предполагаем, что размеры среднего ущерба при работах оценивались параметром Y = 660 усл. единиц (см. табл. П.4.6).

Длительность задержек при их выполнении по этой же причине - Z = 6 рабочих дней.

,

где zi – задержки времени при возникновении конкретных предпосылок развития происшествия;

n – общее количество предпосылок.

Примечание: не все предпосылки могут вызвать задержки времени.

Предельно допустимые потери времени от аварийности и травма­тизма - Td(Pd) = 5 дней при продолжительности исследуемого периода Т= 7 лет.

Предельно допустимые потери времени от аварийности и травма­тизма определяются из выражения (3.51)

Tд(Pd ) £ Qд(t)×Z или Tд(Pd ) = к× Qд(t)×Z,

где к – коэффициент, определяющий сложность человекомашинной системы (к=0,2…1,0);

Qд(t) – вероятность возникновения головного события (происшествия) за исследуемый период.

Определение затрат на обеспечение безопасности данного процесса про­водилось с учетом стоимости используемых при работах технических и техноло­гических средствах защиты (приборов безопасности): ограничителя грузо­подъемности. тормозных устройств, средств блокировки, индикатора опасных напряжений, указателей угла крена и маневра: затрат на создание запаса проч­ности силовых элементов автокрана, трудозатрат на техническое освидетельствование и обслуживание его ответственных узлов; расходов на отбор, обучение и воспитание работающих по технике безопасности .

Трудозатраты на предупреждение аварийности и травматизма учитыва­ем в человекоднях, стоимость одного из которых была принята рав­ной 50 руб. В итоге оказалось, что расходы на обеспечение безопасности работ в течение семи лет составили величину, равную примерно 80 таким усл. единицам.

Трудозатраты на предупреждение аварийности и травматизма можно ориентировочно оценить с помощью следующего эмпирического выражения

S=k× Tд(Pd50,

где k - коэффициент, определяющий сложность человекомашинной системы (k=0,3…0,8);

На основе имеющихся статистических данных о количестве происшествий при аналогичных перегрузочных работах был оценен параметр потока проис­шествий vпр= 4,8×10-4 1/час работы.

Примечание: при отсутствии статистических данных об vпр значение параметра потока происшествий (интенсивности отказов за одну технологическую операцию) может быть определено путем пересчета вероятности возникновения происшествия в течение технологической операции, полученной при анализе дерева происшествий, в интенсивность отказов за один час.

При интенсивности работ, равной 360 пере­грузкам в год и длительности одной из них t=20 мин, общая продолжительность функционирования рассматриваемых человекомашинных систем за 7 лет состави­ла t=tk×wkпр×Т=0,33×360×7=840 час.

Это позволяет рассчитать вероятность не возникновения происшествий за этот период выполнения работ.

Pd(t)= ехр-(vпр×T) = ехр-(0,00048-840) =0,668

и значение параметра затрат

С = 80×((1-0,668)/0,668 = 40 усл. единиц.

Найденным оценкам С и Y соответствует следующее значение вероятности Pd*(t)= , а обусловленный возможными происшествиями допустимый ущерб за это же время составил: М[Y]=( 1- 0,754)× 660=162 усл. ед.

Проверка полученных результатов на удовлетворяемость ограничениям задачи (3.45) осуществлена путем контроля справедливости условий (3.48) и (3.51). Подстановка значений соответствующих оценок в смысловое и структурное ограничения соответственно дала: C/Y= 80(1 – 0,6682) / 162×0,668 = =0,41<1 и 1- 0,754 < 5/7, или иначе: 0,246 < 0,714. Эти неравенства позволили сделать вывод о возмож­ности использования значения Рd (t = 7 лет) = 0,754 в качестве оптимального, точнее - экономически приемлемого (при принятых предположениях) уровня без­опасности рассматриваемых перегрузочных работ.

 

Построение графика

Значение Mt[Y] выбираем согласно таблице П. 4.6. (Последствия происшествий на оборудовании).

Ожидаемые средние затраты на обеспечение безопасности проводимых работ — Мt [S] изменяем в пределах ±30% с шагом 10% минимум. Каждое из полученных значений подставляем в формулу (3.47) и получаем значения параметра затрат С с учетом вероятности невозникновения происшествия.

Математическое ожидание величины ущерба от аварийности и травматизма Mt[Y] варьируем в тех же пределах ±30% и шагом. Затем поочередно подставляем Mt[Y] и Мt [S] в формулу (3.46), причем сначала оставляя неизменным среднее значение Мt [S], меняя лишь Mt[Y], а затем наоборот, при постоянном среднем Mt[Y] меняем Мt [S].

Далее воспользуемся формулами (3.43) и (3.42), где Pd(t) заменяем на Pd*(t), рассчитанные нами ранее.

Рассмотренные постановка и решение задачи нормирования уровня безопасности — обоснования оптимального по суммарным издержкам значения вероятности выполнения работ без происшествий проиллюстрированы на рис. 3.4.

 

Рис. 3.4 Графическая интерпретация задачи

 

Данная прямая будет смещаться вправо — по мере снижения затрат Мt[S] или увеличения ущерба Mt[Y], что равносильно уменьшению С и увеличению Y соответственно.

 


ЗАКЛЮЧЕНИЕ

 

Данная работа помогает устранить дефицит в учебно-методической литературе по системному обучению, оценке обеспечению, совершенствованию производственно-экологической безопасности и будет полезна соответствующим специали­стам. Тем более, что в ней изложен наиболее перспективный под­ход к решению данной проблемы, основанный на моделировании опасных процессов в техносфере.

Конечно, изложенные рекомендации не во всех случаях представляются как завершенные и дающие достаточно точные про­гнозы техногенного риска. Не все из них проиллюстри­рованы конкретными примерами - в силу трудоемкости соответст­вующих расчетов и необеспеченности ресурсами. Большинство этих и других возможных издержек работы вызваны сложностью рассмат­риваемых человекомашинных систем и недостаточной достоверно­стью имеющихся данных об их количественных параметрах.

Несмотря на трудоемкость системного подхода к моделирова­нию опасных процессов в техносфере, именно он позволяет поста­вить решение рассматриваемой проблемы на действительно науч­ную основу. Без системного подхода трудно на­деяться также на успех в декларировании безопасности и страхова­нии опасных производственных и транспортных объектов.

Именно системный подход к моде­лированию опасных процессов в техносфере является необходимым условием решения столь актуальной ныне проблемы, связанной с производственно-экологической безопасностью.

 


ПРИЛОЖЕНИЯ

 

П1. СПРАВОЧНЫЕ ДАННЫЕ О БЕЗОШИБОЧНОСТИ ЧЕЛОВЕКА

 

Таблица П1.1.

Экспериментальные характеристики безошибочности среднестатистического человека

Наименование функциональных действий Вероятность безошибочного выполнения
Обнаружение и декодирование сигнала 0,9700-0,9999
Поиск органов управления и осуществление заданного управляющего воздействия 0,9610-0,9850
Обнаружение сигнала и принятие решения 0,9380-0,9780
Прием информации, ее оценка и принятие решения о работоспособности контролируемых подсистем: - число воспринимаемых признаков 3-5, задержка во времени их появления 10-12 с - число воспринимаемых признаков 5-6, задержка во времени их появления 15-40 с - число воспринимаемых признаков 1-2, задержка во времени их появления 10-12 с   0,8750-0,9950   0,4470-0,7830   0,8550-1,0000
Считывание показаний стрелочного прибора: - одношкального - двушкального 0,9900-0,9960 0,9850-0,9900
Проверка логического условия типа "ИЛИ" 0,9960
Нажатие кнопки 0,9985-0,9999
Считывание информации с табло 0,9950-0,9995
Включение тумблера 0,9990-0,9995
Простые реакции по преобразованию информации (реакция прямого запоминания, оперативное запоминание) 0.9995
Выдача или прием речевой команды 0,9998
Поворот переключателя 0,9975-0,9990
Снятие показаний с прибора: - с круговой шкалой 0,9952-0,9999
- электросчетчика 0,9985-0,9995
- шильдика 0,9985-0,9999
- с линейной шкалой 0,9975-0,9980
- с полукруглой шкалой 0,9933-0,9975

 


Продолжение Табл. П1.1.

 

Наименование функциональных действий Вероятность безошибочного выполнения
Выполнение действия с помощью: - штурвала 0,9965-0,9980
- ручки управления 0,9936-0,9995
- маховичка 0,9994-0,9999
- съемного рычага (ключа) 0,9920-0,9990
Выполнение действий по:  
- соединению кабеля 0,9986-0,9998
- рассоединению кабеля 0,9995-0,9999
- установке штифта 0,9989-0,9998
- открытию вентиля 0,9980-0,9995
- подсоединению шланга 0,9955-0,9970
- настройке прибора 0,9920-0,9965
- установке уплотнения 0,9910-0,9945
- установке штекера 0,9970-0,9985
Выполнение пункта должностной инструкции 0,9915-0,9955
Перемещение человека по:  
- монтажной площадке 0,9990-0,9995
- временному настилу 0,9940-0,9975
Использование средств защиты: - страховочного пояса 0,9940-0,9980
- переносного заземления 0,8500-0,8900
- съемных ограждений 0,7500-0,8500
Выполнение управляющих воздействий простейшего типа:  
- левой рукой 0,030
- правой рукой 0,017
- обеими руками 0,018 - 0,021
- двумя пальцами 0,027
- четырьмя пальцами 0,040
- поворотом руки 0,091

 

Таблица П.2.1.

 

Диапазоны изменения безошибочности человека (интенсивности ошибок)

Характер ошибочных действий Диапазон изменений, 1/действие
Ошибки выборов органов управления отличающихся по форме и расположению 7×10-5 - 7×10-4
Ошибки при выборе органа управления из других, одинаковых по форме 5×10-4 - 5×10-3
Неверное считывание показаний измерительных приборов 7×10-4 - 3×10-3
Не приведение оборудования в исходное положение 5×10-4 - 6×10-3
Ошибки при выполнении арифметических действий 7×10-3 - 4×10-2
Неверное диагностирование состояния элементов при сбоях средств индикации 2×10-2 - 2×10-1
Пропуск ошибок людьми эпизодического контроля 2×10-2 - 4×10-1
Пропуск элементов, находящихся в не установленном положении 7×10-2 - 7×10-1
Ошибки в состоянии стресса под воздействием очевидной опасности 5×10-2 - 2×10-1
Ошибки человека в течение первых 60 сек. после воздействия сильного стресс фактора 7×10-1 - 1
Те же ошибки спустя 5 мин. после стресса 2×10-1 - 6×10-1
Те же ошибки спустя 30 мин. после стресса 10-1 - 4×10-1
Те же ошибки спустя несколько часов 5×10-3 - 6×10-2
Ошибки по прошествии одной недели после воздействия сильного стресс фактора 5×10-4 - 5×10-3

 

Примечание: выбор значений интенсивностей ошибок из указанных диапазонов производится в зависимости от сложности пультов, количества элементов индикации, сложности алгоритма операторских действий, уровня стрессовых воздействий и т.п.

 


П.2. СПРАВОЧНЫЕ ДАННЫЕ О БЕЗОТКАЗНОСТИ ТЕХНИКИ

Таблица П2.1



Последнее изменение этой страницы: 2016-04-26; Нарушение авторского права страницы; Мы поможем в написании вашей работы!

infopedia.su Все материалы представленные на сайте исключительно с целью ознакомления читателями и не преследуют коммерческих целей или нарушение авторских прав. Обратная связь - 35.172.223.30 (0.015 с.)