国际创新研究期刊》的研究在科学、工程和技术
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M.Gomathi1博士,美国Muthulakshmi2
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| 相关文章Pubmed,谷歌学者 |
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跳过很多验收抽样计划提出了基于产品质量的截短寿命试验后log-logistic分布。拟定计划所需的最小样本量确保指定的位数生活得到在给定的消费者的信心水平。操作特征值分析与不同比例的真正的一生中值指定的产品的生命周期。真正的人口的最低比率值指定的中位数生活也得到了在指定生产商的风险。选择和应用,用一个数值例子说明了抽样计划。
关键字 |
| Skip-Lot验收抽样计划,消费者的信心水平,生产者的风险,操作特征函数,二项式模型。 |
我的介绍。 |
| 验收抽样计划统计质量控制涉及的基础上接受或拒绝提交很多产品的质量检查的样本来自很多。如果产品的质量是产品的生命时间然后验收抽样计划变成了寿命试验计划。产品或项目有变化一生即使他们是由同一生产商,同一台机器,在同样的制造条件下。由于这种变化生产国和消费国的风险。增加样本大小可能最小化风险一定程度但这显然会增加成本。来减少这些风险和成本高效的接受与截断抽样方案提出了寿命试验。 |
| 几项研究已经完成设计单验收抽样计划基于截断生命测试在各种统计分布。通过引入现代质量管理体系ISO 9000等同质的制造工艺生产单位质量和提供了大量的优质。在这种情况下它是可行的,最好使用skip-lot过程,在每个产品不需要样品检查,并检查某些很多可以跳过。在这种情况下道奇和佩里(1973)[1]介绍了Skip-lot抽样计划经济实现采样。这种动力设计寿命试验Skip-lot抽样计划 |
| 本文提出的设计一般Skip-Lot抽样计划time-truncated基于log-logistic分布的寿命试验。必要的最低样本量,确保指定的平均寿命在指定的消费者的信心水平提出了使用二项式模型在第二节。第三节分析了运行特性值。最低比率计算中值为指定的生产商在第四部分的风险。在第五节提供了一个数值例子来说明生命的选择测试计划 |
| 爱普斯坦[3]首次引入截单验收抽样计划基于指数分布的寿命试验。古德和花王[4]开发了一个利用威布尔分布作为验收抽样计划 |
| 寿命分布,古普塔和格罗尔伽马分布[6],古普塔[5]为对数正态分布分布,Kantam和Rosaiah[7]提出了一半的物流分销和Kantam出版社。log-logistic分布[8]。 |
三世。LOG-LOGISTIC分布 |
| 考虑产品的生命周期变化可能模仿使用log-logistic分布。物品有log-logistic分布式一生的失效概率通过其累积分布函数表示。这吸引了log-logistic分布的适用性分析系统的可靠性。 |
| 的概率密度函数和累积分布函数分别给出日志物流配送 |
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| (3)表明,平均尺度参数成正比,σβ和独立。 |
第四,跳过许多抽样计划的设计 |
| 假设产品的质量可以用它的平均寿命,m。很多将接受如果提交很多质量好,当实验数据支持零假设,H0: m≥m0对备择假设,H1: m < m0。m0在哪一个指定值。的显著性水平测试是通过使用1 - P, P *消费者的信心水平。 |
| 跳过很多抽样计划的设计获得(i)的截短寿命试验由样本大小(ii)验收数量(3)真实生活中值比指定的值m / mo。消费者的风险,接受一个坏的概率很大的真值低于指定的生活m0,是固定的,不超过1 - P *。 |
| Skip-lot抽样计划后面是假设有一个连续流动的大量提供从生产过程和检验的顺序一个接一个的生产和生产过程能够生产过程质量水平稳定的单位。 |
| 的操作程序跳过很多截断抽样计划寿命试验有以下步骤 |
| 我,开始正常的检查,使用参考计划。(单次抽样计划作为参考)。 |
| 二世。当我连续很多接受正常的检查,切换到跳过检查,并检查只有一小部分,很多的f。 |
| 三世。很多被拒绝跳过检查时,切换到正常检验。 |
| iv。屏幕上每一个拒绝了许多发现和纠正或更换所有有缺陷的单位。 |
| 方便设置终止时间的多个指定的m0一生。让t0 = am0在指定的乘数。然后提出抽样计划的特点是五个参数(n、c、a、f i),我是一个整数,f是一个分数。 |
| 很多为跳过很多的接受概率抽样计划 |
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| 样本大小n可能有多个解决方案满足方程(8)。最小化平均样本数量合并找到的最佳样本容量规格 |
| ASN Skip-lot抽样计划是由 |
| ASN = F.ASN (R) (9) |
| F是一个平均不良率和ASN (R)的平均样本数量参考抽样计划(单次抽样计划)。 |
| 确定最小样本量减少到下面的优化问题 |
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| 其中n是一个整数。 |
| 最小样本量可能得到(1.8)通过一个简单的搜索不同n的值满足最低ASN。最小样本容量获得了各种各样的消费者信心水平P *和参数值(f, a、c、β)。 |
诉表(1)最低样本量和ASN跳过许多抽样计划 |
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| 数值结果表(1)显示,增加信心水平 |
| 即增加了样本容量快速当测试时间很短 |
| 二世。对样本量没有显著影响测试时间相对长,什么时候 |
| 三世。介绍了样本容量急剧增长时,形状参数(β)增加而相对更短的测试时间。 |
| 形状参数β的变化的影响,参照的最小样本量和实验时间置信水平在0.95所选Skip-lot log-logistic分布抽样测试计划给出了图1。 |
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| 在上面的图轴和轴分别表示实验时间和样本大小,图形显示,当形状参数(β)的增加,样本容量迅速增加,缩短实验时间较长的试验时间相比。 |
VI。操作特征(OC)值 |
| 抽样计划的性能根据提交的产品质量是由操作特征值表示。接受的概率将增加,如果真正的增加超过了指定的生活。因此,我们需要知道操作计划根据特征值比m / mo的真实值指定的生活。很明显,一个计划会更理想的如果它OC值大幅增加更多。 |
| 从数值表(2)所示,这是看到OC增加到一个更迅速地从一个较低的值到一个更高的价值比m / mo。这出现由于样本量的增加需要更高的形状参数。也见过 |
| 我置信水平的增加降低了操作特征值对于一个给定的比例m / mo |
| 二世。置信水平的增加降低了操作特征值对于一个给定的 |
| 三世。增加比m / m0增加操作特征值对于任何给定的和在任何指定的信心水平。 |
七世。表(2)跳过许多抽样计划的OC值与β= 3 = 2 |
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| 度值的函数比m / mo, P *, a和β展示在表(2)当P *(= 0.75, 0.90, 0.95, 0.99),β= 3,我= 2,c = (0, 1), f = (0.25。= 0.333)和(0.3,0.4,0.5,0.6,0.7,0.8,0.9),m / m0 =(2、4、6、8、10)的寿命试验考虑跳过许多与底层log-logistic分布抽样计划。 |
八世。最小值的比率 |
| 生产者可能会有兴趣知道的最低产品质量水平将是什么为了维护生产者的风险保持在指定的水平。在指定生产商α最低的风险比m / m0可以得到解决 |
| Pa≥1−α(4)中给出了Pa。(10) |
| 在这些表显示数值 |
| 即增加形状参数β降低最低平均比率在指定的消费者的信心水平,生产者的风险和。 |
| 二世。增加消费者的信心水平增加了最小值比率在指定和生产者的风险 |
| 三世。增加一个增加的最低平均比率在指定的消费者的信心水平,生产者的风险和β。 |
第九。表(3)最小值比指定的生活在α= 0.05,β= 2,我= 2 |
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| 最小值比指定的在给定的生活消费的信心水平和测试乘以相应的生产者的风险得到给定表(3)中,当P *(= 0.75, 0.90, 0.95, 0.99),β= 2,我= 2,c = (0, 1), f = (0.25。= 0.333)和(0.3,0.4,0.5,0.6,0.7,0.8,0.9)的寿命试验考虑跳过许多抽样计划。 |
x选择生命的测试计划 |
| 的例子。还假设生产者想知道产品的平均寿命是否超过或等于1000小时0.95的消费者的信心水平。实验者想要停止一个实验在500小时Skip-lot抽样计划,以降低成本。这导致了实验终止乘数= 0.5,β= 2,f = 0.25, c = 0,我= 2。表(1)给出了最小样本容量使用n = 14。这个抽样计划是解释如下。 |
| 选择一个样本的大小n = 14,穿上测试500小时和许多将被接受如果没有失败发生在实验否则很多被拒绝。 |
| 接受的概率增加随着质量的提高。生产者想最小化的风险提高质量。因此,生产者有兴趣知道质量水平会导致生产者的风险小于0.05。质量的比中值表(3)α= 0.05是4.519。所以,很多的真实值所需的产品应该至少4519小时。 |
XI.CONCLUSION |
| 跳过许多抽样计划截断寿命试验提出了为了决定提交很多假设下的生命周期产品遵循log-logistic分布、系统可靠性分析是有用的,因为它的失败率相当通用的模式。 |
引用 |
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