Определение исходных данных

При проектировании конструкций и технологии изготовления РЭУ специалисты, как правило, сталкиваются с нехваткой исходных данных. В то же время некоторые исходные данные могут оказаться невостребованными. Объясняется это тем, что исходные данные обычно задаются с позиций заказчика, который указывает общие требования и цели и те данные, которые для него важны в первую очередь. Определение недостающих (для проектирования) исходных данных ложится на плечи проектировщиков.

В заданиях на курсовое проектирование характер исходных данных приближен к реальным ситуациям, т.е. не все исходные данные, необходимые для решения задачи, включены в задание, а некоторые из них заданы в неявном виде. Например, для оценки точности выходного параметра РЭУ методом Монте-Карло необходимо знать основные количественные характеристики параметра элемента: математическое ожидание (обозначим как т) и среднее квадратическое отклонение (обозначим как а). Эти характеристики в исходных данных не заданы, но указаны тип элемента, номинальное значение параметра и допуск. Следовательно, количественные характеристики т и а параметра элемента могут быть (хотя бы примерно) получены путем анализа.

Или же еще пример. В заданиях по оценке точности и стабильности выходных параметров конструкций РЭУ заданы типы элементов, номинальные значения параметров, допуски на параметры. Законы же распределения параметров и информация о температурных коэффициентах параметров, а также коэффициентах старения в заданиях в основном отсутствуют. Однако эти данные могут быть получены на основе анализа. В частности, законы распределения параметров могут быть выбраны исходя из видов элементов, и ширины поля допуска, а информация о температурных коэффициентах и коэффициентах старения получена из нормативно-технической документации (НТД) на указанные типы элементов. В качестве НТД на элементы могут рассматриваться ГОСТы, технические условия (ТУ), паспорта, этикетки, справочники и т.п. На отдельные типы элементов в заданиях не указаны даже номинальные значения и допуски на параметры. Но зато указываются типы элементов, например стабилитрон КС139А. А нужные для расчета данные могут быть взяты из справочников, т.е. исходные данные, по сути, заданы в неявном виде типом элемента.

Получение недостающих исходных данных - достаточно ответственный момент. Искажение этих данных может существенно отразиться на конечных результатах и впоследствии приведет к необходимости существенной доработки курсового проекта.

Определение исходных данных рекомендуется вести в такой последовательности:

· сориентироваться в методе решения задачи;

· составить перечень исходных данных, необходимых для решения рассматриваемой задачи, и пометить те данные, которые отсутствуют в задании;

· отсутствующие исходные данные разбить на две группы: те, которые могут быть определены по справочникам, и те, которые должны быть получены путем анализа или же с помощью поверочных расчетов;

· для каждой группы попытаться получить необходимые исходные данные.

Если справочные данные на какой-либо элемент отсутствуют в специализированной лаборатории университета (кабинете стандартизации), то допустимо воспользоваться справочными данными на элементы, аналогичные рассматриваемому. Признаком аналогии (близости) элементов может быть идентичность конструкторско-технологических признаков: материалов, технологии изготовления, типоразмера и т. п.

При установлении законов распределения параметра таких элементов, как резисторы и конденсаторы, необходимо сразу попытаться выяснить, каким образом была получена партия элементов с данным допуском параметра: естественным ходом технологического процесса или же путем отбора более точных элементов. Для отобранных элементов в большинстве случаев оправдана гипотеза о равномерной модели. Если отбор не производился, то следует помнить, что в конструировании и технологии РЭС примерно в 95% случаев параметры распределены по законам, близким к нормальному, и, следовательно, оправдана гипотеза о нормальной модели. Однако если имеются сомнения в справедливости гипотезы о нормальной модели, то следует всё-таки пользоваться гипотезой о равномерной модели, т.к. она отражает практически худший случай с точки

зрения разброса параметров.

При возникновении затруднений в определении недостающих исходных данных рекомендуется не обращаться сразу к преподавателю, а еще раз осмыслить решаемую задачу и попытаться самому найти выход из создавшего положения. Такой подход способствует развитию логики мышления, прививает навыки самостоятельного решения инженерных задач.