- English
- Русский
Вероятностное моделирование функциональной вариативности диаграммы Парето на основе анализа масштабного фактора
А.А. Барзов, д.т.н., профессор, ведущий научный сотрудник Центра гидрофизических исследований Физического факультета МГУ им. М.В. Ломоносова; Москва
В.М. Корнеева, д.т.н., доцент, профессор кафедры «Метрология и взаимозаменяемость» МГТУ им. Н.Э.Баумана.; президент отделения «Квалиметрия» Академии проблем качества; Москва
e-mail: v_korneeva@list.ru
С.С. Корнеев, к.т.н., доцент, доцент кафедры «Технологии ракетно-космического машиностроения» МГТУ им. Н.Э.Баумана; Москва
Авторы статьи предлагают функционально формализованное представление известной в теории управления качеством диаграммы Парето экспоненциально-вероятностными моделями, полученными на основе использования аппарата изучения роли масштабного фактора при анализе природоразличных задач. Показана возможность детерминированной детализации структуры диаграммы Парето и ее интегрально-кумулятивной модификации путем применения метода взвешенной суммы как важной составляющей квалиметрии. Отмечена перспектива развития предлагаемого вероятностного подхода методами имитационного моделирования..
Ключевые слова: диаграмма Парето, вероятностное моделирование, масштабный фактор, экспоненциально-вероятностные модели.
Литература:
1. Глудкин О.П. и др. Всеобщее управление качеством / Учебник для вузов. –М.: Радио и связь, 1999.
2. Кане М.М. и др. Системы, методы и инструменты менеджмента качества / Учебное пособие. – СПб.: Питер, 2008.
3. Статистические методы повышения качества. / Пер. с англ. – М.: Финансы и статистика, 1990.
4. Солонин И.С. Математическая статистика в технологии машиностроения. – М.: Машиностроение, 1972.
5. Барзов А.А. и др. Экспертиза качества физико-технологических инноваций. – М.: Изд-во НИИ радиоэлектроники и лазерной техники МГТУ им. Н.Э. Баумана, 2014.
6. Фрейденталь А.М. Статистический подход к хрупкому разрушению. Разрушение / Под ред. Г. Либовица. – М.: Мир, 1975. – Т. 2. – С. 616–645.
7. Барзов А.А. и др. Масштабный фактор (феноменология и физико-технологические приложения). – М.: МГУ им. М.В. Ломоносова, 2021.
8. Барзов А.А. и др. Диагностика и прогнозирование качества инноваций (на примере ультраструйных гидрофизических технологий). – Старый Оскол: ТНТ, 2019.
9. Барзов А.А. и др. Функциональное моделирование трудноформализуемых категорий. – М.: МГУ им. М.В. Ломоносова, 2016.
10. Баданина Ю.В. Диагностика физико-технологической наследственности. – М.: МГУ им. М.В. Ломоносова, 2018.
11. Барзов А.А., Корнеева В.М., Феофанов А.Н. Экспертиза информационно-диагностических возможностей формообразующих технологий // Вестник МГТУ «Станкин». – 2020. – № 1(52). – С. 7–12.
DOI: 10.34214/2312-5209-2021-32-4-16-21