Statistical methods for inspection of pressed parts

Cover Page

Cite item

Full Text

Abstract

A review of publications and research results in the aviation and aerospace industries indicates a lack of development and recommendations for the use of statistical methods to assess the quality and reliability of pyrotechnic devices that are part of such important systems as propulsion systems, separation systems, structural elements of aircraft and other devices. The article presents a methodological approach to conducting a statistical assessment of the quality of pressed parts, as a result of which manufacturers of complex technical units and components will be given the opportunity to reduce the number of defects and alterations, optimize the production process and increase labor productivity. In addition, the stable quality of components confirmed by the results of statistical analysis will ensure reliable operation of finished products extending their service life.

About the authors

N. S. Khersonsky

SOYUZCERT LLC

Author for correspondence.
Email: hersn@yandex.ru
ORCID iD: 0000-0003-1296-7131
General Director Moscow, 125167, Russia

L. G. Bolshedvorskaya

Moscow State Technical University of Civil Aviation

Email: l.bolshedvorskaya@mstuca.ru
ORCID iD: 0000-0002-1425-7398
Doctor of Technical Sciences, Professor Moscow, 125493, Russia

References

  1. Bazin S. A., Podmasteryev K. V. (2013). Analysis of the problems of applying statistical methods of quality control in the production of fasteners. Prospective development of science, technology and technology. № 1: 182-184. (in Russian)
  2. Brish V. N., Starostin A. V., Osipov Yu. R. (2016). Applicability of statistical methods of analysis and quality control of mechanical engineering products at different stages of production. Fundamental research. 12-4: 719-724. (in Russian)
  3. Bryksin S. V., Muranov A. K., Kiselev D. A. [et al.]. (2024). New methods of using pyrotechnic means of causing precipitation to extinguish forest fires. Life safety technologies. 5: 27-33. (in Russian)
  4. Efremov A. N., Yudin S. V. (2021). Application of statistical methods for analyzing defects of cadmium coating on steel. Izvestia of Tula State University. Technical sciences. 12: 332-337. (in Russian)
  5. Emelyanov A. A., Rodionova Yu. A., Savkin A. L. (2017). Modeling and statistical control of procurement process risks. Automation of management processes. 2(48): 49-59. (in Russian)
  6. Khersonsky N. S. (2011). Statistical methods in the tasks of management of the development, design, production and maintenance of products for various purposes. Moscow: «Eco-Press», 2011. 336 p. (in Russian)
  7. Khersonsky N. S., Proshin V. V. (2008). Statistical methods for assessing the accuracy characteristics of dimensional chains of products and technological processes of their manufacture. Moscow: Typogr. FSUE Research Institute «Geodesy», 2008. 83 p. (in Russian)
  8. Kuluev R. R., Kadirova D. A. K. (2019). Statistical methods of product quality control and management. European research: innovation in science, education and technology. 15-20. (in Russian)
  9. Lemeshko E., Yashchenko V. V. (2023). Statistical methods as a tool for effective management of the production of finished metal products. Actual aspects of the modernization of the Russian economy. 101-106. (in Russian)
  10. Nekrasov R. Yu., Tempel Yu. A. (2019). Conceptual model for controlling the geometric accuracy of parts processed on machines. Metal processing (technology, equipment, tools). 21(3): 6-16. (in Russian)
  11. Quality control of mechanical engineering products. Edited by Ph.D. A. E. Artes. Moscow: Publishing House of Standards, 1974. 447 p. (in Russian)
  12. Ravich G. S., Padera V. G. (2019). Selective quality control of serial production products based on the method of statistical evaluation of parameters. Quality management methods. 8: 22-26. (in Russian)
  13. Redko L. A., Peskova E. S. (2011). Problems of applying statistical methods of quality control and management. Bulletin of Science of Siberia. 1(1): 203-205. (in Russian)
  14. Rutsky D. V., Zhuliev S. I., Sivak B. A., Shelukhina Yu. M., Mozgovoy A. V. (2007). Stabilization of mechanical properties in heavy engineering products. Heavy engineering. 12: 26-28. (in Russian)
  15. Zaks L. (1976). Statistical evaluation. Moscow: Publishing house «Statistics», 1976. 598 p. (in Russian)

Supplementary files

Supplementary Files
Action
1. JATS XML
Download

Согласие на обработку персональных данных с помощью сервиса «Яндекс.Метрика»

1. Я (далее – «Пользователь» или «Субъект персональных данных»), осуществляя использование сайта https://journals.rcsi.science/ (далее – «Сайт»), подтверждая свою полную дееспособность даю согласие на обработку персональных данных с использованием средств автоматизации Оператору - федеральному государственному бюджетному учреждению «Российский центр научной информации» (РЦНИ), далее – «Оператор», расположенному по адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А, со следующими условиями.

2. Категории обрабатываемых данных: файлы «cookies» (куки-файлы). Файлы «cookie» – это небольшой текстовый файл, который веб-сервер может хранить в браузере Пользователя. Данные файлы веб-сервер загружает на устройство Пользователя при посещении им Сайта. При каждом следующем посещении Пользователем Сайта «cookie» файлы отправляются на Сайт Оператора. Данные файлы позволяют Сайту распознавать устройство Пользователя. Содержимое такого файла может как относиться, так и не относиться к персональным данным, в зависимости от того, содержит ли такой файл персональные данные или содержит обезличенные технические данные.

3. Цель обработки персональных данных: анализ пользовательской активности с помощью сервиса «Яндекс.Метрика».

4. Категории субъектов персональных данных: все Пользователи Сайта, которые дали согласие на обработку файлов «cookie».

5. Способы обработки: сбор, запись, систематизация, накопление, хранение, уточнение (обновление, изменение), извлечение, использование, передача (доступ, предоставление), блокирование, удаление, уничтожение персональных данных.

6. Срок обработки и хранения: до получения от Субъекта персональных данных требования о прекращении обработки/отзыва согласия.

7. Способ отзыва: заявление об отзыве в письменном виде путём его направления на адрес электронной почты Оператора: info@rcsi.science или путем письменного обращения по юридическому адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А

8. Субъект персональных данных вправе запретить своему оборудованию прием этих данных или ограничить прием этих данных. При отказе от получения таких данных или при ограничении приема данных некоторые функции Сайта могут работать некорректно. Субъект персональных данных обязуется сам настроить свое оборудование таким способом, чтобы оно обеспечивало адекватный его желаниям режим работы и уровень защиты данных файлов «cookie», Оператор не предоставляет технологических и правовых консультаций на темы подобного характера.

9. Порядок уничтожения персональных данных при достижении цели их обработки или при наступлении иных законных оснований определяется Оператором в соответствии с законодательством Российской Федерации.

10. Я согласен/согласна квалифицировать в качестве своей простой электронной подписи под настоящим Согласием и под Политикой обработки персональных данных выполнение мною следующего действия на сайте: https://journals.rcsi.science/ нажатие мною на интерфейсе с текстом: «Сайт использует сервис «Яндекс.Метрика» (который использует файлы «cookie») на элемент с текстом «Принять и продолжить».