Прогнозные математические модели тонкоплёночных элементов микросборок


DOI: 10.34759/trd-2023-131-14

Авторы

Пиганов М. Н.*, Куликов А. В.**, Новомейский Д. Н.***

Самарский национальный исследовательский университет им. академика С.П. Королева, Московское шоссе, 34, Самара, 443086, Россия

*e-mail: kipres@ssau.ru
**e-mail: avksam@mail.ru
***e-mail: dmitr.novomejscky@yandex.ru

Аннотация

Для индивидуального прогнозирования показателей качества и надёжности тонкоплёночных резисторов и конденсаторов микросборок предложены математические модели, разработанные на основе методов теории распознавания образов и экстраполяции. Приведена оценка эффективности прогнозирования на основе предложенных моделей. Построенные модели рекомендовано использовать для решения задач индивидуального прогнозирования элементов с классификацией.

Ключевые слова:

прогнозная математическая модель, прогнозирование, эффективность, анализ тонкоплёночных резисторов, конденсатор, микросборка, бортовое устройство

Библиографический список

  1. Эзрохи Ю.А., Каленский С.М. Применение методов математического моделирования для определения в полете степени ухудшения характеристик узлов газотурбинного двигателя // Труды МАИ. 2022. № 123. URL: https://trudymai.ru/published.php?ID=165500. DOI: 10.34759/trd-2022-123-23
  2. Волков А.С. Разработка имитационной модели канала с группирующимися ошибками // Труды МАИ. 2023. № 128. URL: https://trudymai.ru/published.php?ID=171396. DOI: 10.34759/trd-2023-128-12
  3. Федоров В.К., Сергеев Н.П., Кондрашин А.А. Контроль и испытания в проектировании и производстве радиоэлектронных средств. — М.: Техносфера, 2005. — 504 с.
  4. Баюшев С.В. Применение конечно элементного моделирования при проектировании и топологической оптимизации испытательной оснастки для вибродинамических испытаний // V Всероссийская научно-техническая конференция «Актуальные проблемы ракетно-космической техники». (V Козловские чтения): сборник материалов. — Самара: Самарский научный центр РАН, 2017. Т. 2. С. 168 — 176.
  5. Кручинин М.М., Кузьмин Д.А. Математическое моделирование копровых испытаний шасси вертолета // Труды МАИ. 2017. № 92. URL: http://trudymai.ru/published.php?ID=77093
  6. Павлов П.В., Попов Ф.Н. Информационно-диагностический комплекс дефектоскопического контроля // Труды МАИ. 2017. № 92. URL: http://trudymai.ru/published.php?ID=76780
  7. Быков А.П., Пиганов М.Н. Прогнозирование показателей качества бортовых радиоэлектронных устройств // Труды МАИ. 2021. № 116. URL: https://trudymai.ru/published.php?ID=121012. DOI: 10.34759/trd-2021-116-05
  8. Блинов А.В., Разумов Д.А. Процедура формализации стратегий как элемент методики учета факторов неопределенности при прогнозировании показателей реализации программ создания космической техники // Труды МАИ. 2022. № 122. URL: https://trudymai.ru/published.php?ID=164270. DOI: 10.34759/trd-2022-122-17
  9. Письмаров А.В., Кирпичёв В.А., Сазанов В.П. Прогнозирование сопротивления усталости резьбовых деталей // Труды МАИ. 2022. № 124. URL: https://trudymai.ru/published.php?ID=167004. DOI: 10.34759/trd-2022-124-09
  10. Беляев Б.В., Лебедев А.С. Методика прогнозирования остаточного ресурса при разгерметизации летательных аппаратов // Труды МАИ. 2022. № 125. URL: https://trudymai.ru/published.php?ID=168167. DOI: 10.34759/trd-2022-125-08
  11. Белоус А.И., Солодуха В.А., Шведов С.В. Космическая электроника. В 2-х книгах. — М.: Техносфера, 2015. Кн. 2. — 696 с.
  12. Пиганов М.Н. Технологические основы обеспечения качества микросборок. — Самара: СГАУ, 1999. — 231 с.
  13. Мишанов Р.О., Пиганов М.Н. Методика верификации результатов индивидуального прогнозирования изделий РЭС космического назначения с помощью алгоритмов кластерного анализа // Физика волновых процессов и радиотехнические системы. 2017. Т. 20. № 2. С. 55-63.
  14. Тюлевин С.В., Пиганов М.Н. Структурная модель индивидуального прогнозирования параметров космической радиоэлектронной аппаратуры // Вестник Самарского государственного аэрокосмического университета. 2008. № 1. С. 92-96.
  15. Mishanov R.O., Tyulevin S.V., Piganov M.N., Erantseva E.S. Forecasting models generation of the electronic means quality // CEUR Workshop Proceedings, 2017, pp. 124-129. DOI:10.18287/1613-0073-2017-1904-124-129
  16. Тюлевин С.В., Пиганов М.Н., Еранцева Е.С. К проблеме прогнозирования показателей качества элементов космической аппаратуры // Надёжность и качество сложных систем. 2014. № 1 (5). С. 9-17.
  17. Мишанов, Р.О. Методика применения кластерного анализа для классификации электрорадиоизделий и повышения надежности аппаратуры // Известия Самарского научного центра РАН. 2017. Т. 19. № 1 (2). С. 414-419.
  18. Тюлевин С.В., Пиганов М.Н., Еранцева Е.С. Индивидуальное прогнозирование показателей качества элементов космической аппаратуры // Труды Международного симпозиума «Надежность и качество». — Пенза: Изд-во ПГУ, 2014. Т. 2. С. 277-281.
  19. Мишанов Р.О., Пиганов М.Н. Разработка прогнозной модели качества полупроводниковых приборов методом экстраполяции // Известия Самарского научного центра РАН. 2014. Т. 16. № 4 (3). С. 594-599.
  20. Быков А.П., Пиганов М.Н. Разработка прогнозных математических моделей качества радиоэлектронных средств по результатам автономных испытаний // Физика волновых процессов и радиотехнические системы. 2021. Т. 24. № 1. C. 58-69. DOI: 10.18469/1810-3189.2021.24.1.39-47

Скачать статью

mai.ru — информационный портал Московского авиационного института

© МАИ, 2000—2024

 Вход