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1軍用氣象物資包裝可靠性分析

軍品包裝可靠性是指軍品包裝在規(guī)定的條件下和時間內(nèi)，完成規(guī)定功能的能力［2］，因而，軍品包裝可靠性和一般可靠性具有相同點，即需要完成規(guī)定的功能。同時，軍品包裝可靠性又與一般可靠性有不同之處，一般可靠性的焦點是產(chǎn)品本身，而軍品包裝可靠性的焦點不單單只是包裝本身，更強調(diào)的是包裝軍品的安全可靠性［3］。我軍氣象物資是我軍實施軍事大氣探測和軍事氣象保障的各種技術(shù)設(shè)備總稱，是軍事氣象保障的物質(zhì)基礎(chǔ)。其包裝最主要的功能就是實現(xiàn)對氣象物資的保護。許多氣象物資從離開生產(chǎn)線到裝配部隊開始服役，不僅要經(jīng)歷相當長的儲存時間，而且要做多次搬運。在此期間包裝應起防水、防潮、防沖擊、防震、防菌、防污染、防光、防氧化、防電磁干擾等多方面的保護作用，且氣象物資最大限度地分散在各種類型氣候條件下使用，工作在廣泛的地域，要經(jīng)常、連續(xù)不斷地對千變?nèi)f化的大氣物理過程及其規(guī)律進行探測，處于多種氣象要素綜合變化的作用下，影響因素相互交錯，其工作條件的應力因素錯綜復雜，因此軍用氣象物資包裝可靠性就變得相當復雜?，F(xiàn)有的包裝可靠性研究常集中于運輸包裝可靠性方面，利用包裝動力學理論對產(chǎn)品的包裝進行可靠性分析。這些方法著眼于產(chǎn)品運輸過程中沖擊、振動及跌落等外界機械力對包裝的影響，而由于環(huán)境要素、人為等因素的不確定性，所需的可靠性數(shù)據(jù)極難獲取，無法精確量化，導致這部分因素的影響常常被忽略，而對于氣象物資而言，這些因素的影響無法忽略。由此可知，運輸包裝可靠性分析方法無法全面、真實地反應產(chǎn)品包裝的可靠性。專家判斷和模糊故障樹方法可以很好地解決環(huán)境、人為等因素無法精確量化的問題，且可以全面地考慮影響可靠性的所有因素，為軍用氣象物資包裝可靠性研究提供了一種有效的途徑。模糊故障樹分析方法將常規(guī)的FTA方法與模糊數(shù)學理論相結(jié)合，不僅能對系統(tǒng)的各種危險性進行辨識和評價，分析系統(tǒng)故障的直接和潛在的原因，并且能夠很好地處理頂事件、底事件發(fā)生概率模糊的情形。它采用模糊數(shù)對底事件、頂事件進行描述，并進行定性、定量分析。目前，在軍事氣象業(yè)務中主要涉及的氣象物資種類繁多、型號不一、數(shù)量巨大，主要有氣象車輛、氣象雷達、氣象信息傳輸處理設(shè)備、地面氣象觀測設(shè)備、高空氣象探測設(shè)備、氣象儀器檢定設(shè)備等。文中以典型的濕度測量設(shè)備，國瑞智技術(shù)有限公司生產(chǎn)的“TFS-1通風干濕表”的包裝為例，利用專家判斷和模糊故障樹方法對其包裝可靠性進行分析。

2故障樹的建立與定性分析

TFS-1通風干濕表外包裝箱采用鋁合金外殼，箱體內(nèi)為EVA減震內(nèi)襯。根據(jù)其包裝故障原因，構(gòu)建了以“包裝失效事件”為頂事件的故障樹，見圖1。定性分析的主要目的是尋找導致頂事件發(fā)生的所有可能的故障模式，也就是分析清楚導致系統(tǒng)頂事件發(fā)生的所有可能的底事件或底事件的組合，這些底事件或底事件的組合稱為故障樹割集。定性分析的關(guān)鍵就是找到故障樹所有的最小割集，任一最小割集中所有的底事件發(fā)生必然導致頂事件的發(fā)生，因此，最小割集代表了導致該系統(tǒng)頂事件發(fā)生的所有可能的故障模式。故障樹最小割集的求解通常采用上行法或下行法，利用故障樹結(jié)構(gòu)中的邏輯關(guān)系從頂事件向下或從底事件向上逐級分析。TFS-1通風干濕表包裝可靠性研究以包裝失效引起產(chǎn)品故障為頂事件。由圖1故障樹可知，該故障樹全部由“或門”組成，利用下行法可求出全部最小割集為:{X1}，{X2}，{X3}，{X4}，{X5}，{X6}，{X7}，{X8}，{X9}，{X10}。由此可知，任一底事件的發(fā)生均會導致頂事件的發(fā)生。假設(shè)底事件相互獨立，頂事件可以表示為:T=X1+X2+…X10(1)2．3故障樹定量分析故障樹的定量分析是在定性分析的基礎(chǔ)上展開的，主要包括2個方面的內(nèi)容:計算頂事件的發(fā)生概率;計算底事件的重要度。根據(jù)故障樹的定性分析知，頂事件等同于所有最小割集的并事件。假設(shè)所有最小割集為Ki(i=1，2，…，NK)，NK為最小割集的個數(shù)，在所有底事件相互獨立的條件下，利用容斥公式可得頂事件T發(fā)生概率，可用式(2)表示［4］:P(T)=P∪ni=1K()j=∑ni=1P(Ki)－∑ni＜j=2P(KiKj)+∑ni＜j＜k=3P(KiKjKk)+…+(－1)n－1P(K1K2…Kn)P(Kj)=∏i∈KiQi(2)其中Qi為底事件Xi的發(fā)生概率。一般情況下，底事件的發(fā)生概率很小，對于較為復雜的系統(tǒng)(最小割集數(shù)量較多且階次較高)，在實際計算中可近似地取(2)式的前一項或幾項。底事件的重要度通常包括底事件概率重要度、結(jié)構(gòu)重要度、相對概率重要度及相關(guān)割集重要度，這4個重要度從不同的角度描述了底事件在故障樹中的定位和關(guān)鍵程度。文中結(jié)合模糊數(shù)學理論，僅對底事件的概率重要度進行分析和計算。其定義是，在已知各基本事件可靠度(或不可靠度)的情況下，基本事件不發(fā)生時(假設(shè)發(fā)生概率為0)與發(fā)生時(假設(shè)發(fā)生概率為1)相比，系統(tǒng)不可靠度的減少量，是頂事件的發(fā)生概率對底事件發(fā)生概率的偏導數(shù)［1］。設(shè)頂事件的發(fā)生概率為P(T)，則基本事件Xi的概率重要度為P(T)/［P(Xi)］。底事件概率重要度反映了底事件發(fā)生概率的變化對頂事件發(fā)生概率的影響程度，它可以用來定量衡量降低各底事件的發(fā)生概率對于降低頂事件發(fā)生概率的貢獻程度，從而確定對頂事件發(fā)生概率影響最大的底事件。這對于用有限的人力和物力最大的提高系統(tǒng)可靠性有較大的意義。

3底事件發(fā)生概率的確定

底事件發(fā)生概率的確定是對系統(tǒng)故障樹進行定量分析計算的基礎(chǔ)，一旦底事件的發(fā)生概率確定后，就可以對頂事件的發(fā)生概率進行定量計算，并可以計算底事件的概率重要度。底事件發(fā)生概率數(shù)據(jù)一般是通過可靠性試驗、現(xiàn)場使用反饋得到的，數(shù)據(jù)本身帶有較大的隨機性和統(tǒng)計性。由于可靠性試驗要求真實地模擬實際典型環(huán)境，在模擬實際使用的工作條件及真實使用的環(huán)境條件下長期工作［5］，因此所需的周期相當漫長，獲取代價極大。對于氣象物資包裝而言，其發(fā)生的故障與環(huán)境、儲運條件、使用等環(huán)境客觀因素緊密相關(guān)，通過實驗獲取的數(shù)據(jù)的代表性不強，并且人為的因素影響較大，純粹的依靠抽樣的概率方法難以奏效。采用專家判斷法對底事件的發(fā)生概率進行模糊評價。通過調(diào)查該領(lǐng)域?qū)＜覍Ω鱾€底事件發(fā)生概率大小的評價，利用模糊集理論將模糊評價語言轉(zhuǎn)化為相應的模糊數(shù)據(jù)。專家根據(jù)自己的經(jīng)驗等對某底事件的發(fā)生概率作出類似“很小”、“較小”等的模糊語言評價。評價分為“很小、小、較小、中等、較大、大、很大”(用“VL，L，F(xiàn)L，M，F(xiàn)H，H，VH”表示)7個等級，用三角或梯形模糊數(shù)代替這些自然語言，見圖2［6］。這些評價語言對應的模糊數(shù)形式和λ截集描述見表2［7］。為提高專家評價數(shù)據(jù)的質(zhì)量，必須選取適當?shù)膶＜疫M行評價，并且由于專家個人學識、經(jīng)驗等的不同，對每位專家的評價不能作等同處理，必須對他們的評價賦予不同的權(quán)重［8］。文中從級別、工作經(jīng)驗、對領(lǐng)域的熟悉程度等3個方面對專家進行賦值，3個方面不同的等級對應不同的分數(shù)，見表3。則每位專家的權(quán)值可利用式(3)得到，其中WSi(i=1，2，…n)(n為專家數(shù))為專家i的得分。ωi=WSi∑ni=1WSi(3)3．3底事件發(fā)生概率計算1)計算平均模糊數(shù)W。對于底事件X1，由5位專家對其發(fā)生可能性進行判斷，5位專家的權(quán)重值可利用式(3)和表3求出，分別為0．2314，0．2066，0．1901，0．1653，0．2066，對應的評估意見分別為“中等、較大較大、中等、較大”。可得底事件X1的平均模糊數(shù)為:W1=ω1f1ω2f2…ω5f5=［0．2314(0．1λ+0．4)+0．2066(0．1λ+0．5)+0．1901(0．1λ+0．5)+0．1901(0．1λ+0．5)+0．1653(0．1λ+0．4)+0．2066•(0．1λ+0．5)，0．2314(－0．1λ+0．6)+0．2066(－0．1λ+0．8)+0．1901(－0．1λ+0．8)+0．1653(－0．1λ+0．6)+0．2066(－0．1λ+0．8)］=［0．1λ+0．46033，－0．1λ+0．72066］(4)由模糊擴展理論知，W也為模糊集。令Wλ1=［z1，z2］可得，λ=(z1－0．46033)/0．1，λ=(0．72066－z2)/0．1，則W1的關(guān)系函數(shù)為:fw1=z－0．460330．1(0．46033＜z≤0．56033)1(0．56033＜z≤0．62066)0．72066－z0．1(0．62066＜z≤0．72066)0(其他)(5)2)將模糊數(shù)轉(zhuǎn)化為模糊可能性值FPS。模糊可能性值FPS是模糊數(shù)的清晰值表示，利用Cheng和Hwang所提出的左右模糊排序法可實現(xiàn)該轉(zhuǎn)化［6］，該方法定義最大模糊集和最小模糊集為:fmax=x(0＜x＜1)0(其他{)fmin=1－x(0＜x＜1)0(其他{)則模糊數(shù)W的左右模糊可能性值分別為:FPSR=supx［fw(x)∧fmax(x)］=0．6551FPSL=supx［fw(x)∧fmin(x)］=0．4906(7)W的模糊可能性值為:FPS(W)=12［FPSR(W)+(1－FPSL(W)］=0．5823(8)3)將FPS轉(zhuǎn)化為模糊失效率FFR。故障樹底事件的發(fā)生概率是由專家評價與模糊理論相結(jié)合得到的，模糊可能性值FPS并不能表示底事件的發(fā)生概率，但卻與其存在著對應的關(guān)系，利用式(9)可將FPS轉(zhuǎn)化為模糊失效率［9］FFR，即底事件的發(fā)生概率:FFR=1/10K(FPS≠0)0(FPS=0{)(9)其中K=1－FPS()FPS13×0．301。從而可以得到故障樹中底事件X1的發(fā)生概率為0．008712。通過類似的方法可依次求出X2…X10的發(fā)生概率。各底事件的發(fā)生概率、概率重要度及重要度排序見表4。利用式(2)可得頂事件的發(fā)生概率為0．0705。由定量分析結(jié)果可知，沖擊和振動是最易引起“TFS-1通風干濕表”包裝失效的底事件，其次是野蠻裝卸和緩沖材料不合理。由此可見，人為因素是引起其包裝失效的重要因素，在包裝件的儲運和裝卸過程中應當加以適當?shù)姆婪丁９庹?、化學腐蝕、溫度和濕度是包裝失效事件中概率重要度較高的因素，是包裝失效的薄弱環(huán)節(jié)。為了更好地提高“TFS-1通風干濕表”的包裝可靠性，應在其包裝中增加對此類因素的防護措施。

模糊故障樹分析方法克服了常規(guī)故障樹分析法將故障發(fā)生概率視為精確值的缺點，既考慮了故障發(fā)生概率本身的模糊性，又可將實驗數(shù)據(jù)與工程技術(shù)人員的經(jīng)驗相結(jié)合，具有較強的靈活性與實用性。在軍用氣象物資包裝的可靠性分析中，由于環(huán)境復雜和人為因素等的影響，基本事件的發(fā)生概率很難用一個精確值表示出來，且所需的可靠性數(shù)據(jù)極難獲取。把模糊集合理論引入到故障樹分析中，利用專家判斷和模糊故障樹分析方法，能夠在一定程度上科學地評價其包裝發(fā)生故障的模糊概率及基本事件的重要程度，對明確其包裝的薄弱環(huán)節(jié)及制定防護措施有極為重要的意義。

本文作者：劉高飛藺東偉王冬冬段黎明工作單位：解放軍理工大學