Задача классификации электронной компонентной базы

Автор: Казаковцев Лев Александрович, Орлов Виктор Иванович, Ступина Алена Александровна, Масич Игорь Сергеевич

Журнал: Сибирский аэрокосмический журнал @vestnik-sibsau

Рубрика: Математика, механика, информатика

Статья в выпуске: 4 (56), 2014 года.

Бесплатный доступ

Комплектация бортовой аппаратуры космических аппаратов высоконадёжной электронной компонентной базой является одной из основных задач современной космической отрасли. В первую очередь следует предотвратить попадание в аппаратуру низкосортной фальсифицированной продукции, которая не удовлетворяет требованиям, предъявляемым к надёжности. Рассматривается задача повышения качества отечественного производства электронных изделий. При изготовлении практически любой электронной схемы желательно использовать в ней электрорадиоизделия с одинаковыми характеристиками, что с наибольшей вероятностью достигается при использовании электрорадиоизделий, изготовленных в одной производственной партии. В случае если способ производства в точности не известен, едва ли не единственным доступным способом повысить качество элементной базы и, как следствие, всей системы является проведение комплексных испытаний поставляемых партий. Особенно актуальной данная проблема является при сборке узлов электронных систем космических аппаратов. Космический аппарат содержит от 100 до 200 тысяч электронных компонентов. К ним относятся микросхемы, транзисторы, диоды, конденсаторы, реле, кварцевые резонаторы, резисторы и т. д. Бортовая аппаратура в космическом пространстве не подлежит ремонту, надежность такой аппаратуры должна быть максимально возможной. Требуемый уровень достигается за счёт многих факторов, одним из основных является применение высоконадёжной электронной компонентной базы. Приведена постановка задачи выявления производственных партий электрорадиоизделий в поступающей от поставщика партии по результатам тестирования. Задача сводится к серии задач кластерного анализа, для решения которых применяется специальный генетический алгоритм.

Еще

Электронные компоненты, классификация, производственные партии

Короткий адрес: https://sciup.org/148177332

IDR: 148177332

Список литературы Задача классификации электронной компонентной базы

  • Hamiter L. The History of Space Quality EEE Parts in the United States//ESA Electronic Components Conference, ESTEC, Noordwijk, The Netherlands, 12-16 Nov 1990, ESA SP-313 (March 1991).
  • High Efficiency Digital Cooler Electronics for Aerospace Applications/C. S. Kirkconnell //Proc. SPIE 9070, Infrared Technology and Applications XL, 90702Q (June 24, 2014). DOI: DOI: 10.1117/12.2053075
  • Федосов В. В., Орлов В. И. Минимально необходимый объем испытаний изделий микроэлектроники на этапе входного контроля//Изв. вузов. Приборостроение. 2011. Т. 54 (4). С. 68-62.
  • Харченко В. С., Юрченко Ю. Б. Анализ структур отказоустойчивых бортовых комплексов при использовании компонент Industry//Технология и конструирование в электронной аппаратуре. 2003. Вып. 2. С. 3-10.
  • Субботин В., Стешенко В. Проблемы обеспечения бортовой космической аппаратуры космических аппаратов электронной компонентной базой//Компоненты и технологии. 2011. Вып. 11. С. 10-12.
  • Tan P.-N., Steinbach M., Kumar V. Cluster Analysis: Basic Concepts and Algorithms, Chapter 8/Introduction to Data Mining. Addison-Wesley, 2006. Р. 487-567.
  • MacQueen J. B. Some Methods of Classification and Analysis of Multivariate Observations//Proceedings of the 5th Berkley Symposium on Mathematical Statistics and Probability. 1967. Vol. 1. P. 281-297.
  • Масич И. С., Краева Е. М. Отбор закономерностей для построения решающего правила в логических алгоритмах распознавания//Системы управления и информационные технологии. 2013. Т. 51. Вып. 1.1. С. 170-173.
  • Казаковцев Л. А., Ступина А. А., Орлов В. И. Модификация генетического алгоритма с жадной эвристикой для непрерывных задач размещения и клас сификации//Системы управления и информационные технологии. 2014. Вып. 2(56). С. 31-34.
  • Weber A. Uber den Standort der Industrien, Erster Teil: Reine Theorie des Standortes. Tubingen, Mohr, 1922.
  • Weiszfeld E. Sur le point sur lequel la somme des distances de n points donnes est minimum//Tohoku Mathematical Journal. 1937. Vol. 43, No. 1. Р. 335-386.
  • Drezner Z. The Fortified Weiszfeld Algorithm for Solving the Weber Problem//IMA Journal of Management Mathematics. 2013. Published online. DOI: DOI: 10.1093/imaman/dpt019
  • Cooper L. Location-allocation problem//Oper. Res. 1963. Vol. 11. P. 331-343.
  • Mishra N., Oblinger D., Pitt L. Sub linear time approximate clustering//12th SODA. 2001. P. 439-447.
  • StreamKM: A Clustering Algorithm for Data Streams/M. R. Ackermann //J. Exp. Algorithmics. 2012. Vol. 17. Article 2.4 (May 2012). Published online. DOI: DOI: 10.1145/2133803.2184450
  • Sun Zh., Fox G., Gu W., Li Zh. A parallel clustering method combined information bottleneck theory and centroid-based clustering//The Journal of Supercomputing. 2014, Vol. 69. Iss. 1. P. 452-467. DOI: DOI: 10.1007/s11227-014-1174-1
  • Alp O., Erkut E., Drezner Z. An Efficient Genetic Algorithm for the p-Median Problem//Annals of Operations Research. 2003. Vol. 122 (1-4). P. 21-42.
  • Neema M. N., Maniruzzaman K. M., Ohgai A. New Genetic Algorithms Based Approaches to Continuous p-Median Problem//Netw. Spat. Econ. 2011. Vol. 11. P. 83-99. DOI: DOI: 10.1007/s11067-008-9084-5
  • Callier F. M. Linear System Theory. New York: Springer-Verlag, 1991. ISBN 0-387-97573-X.
  • Borg J. F. Patrick. Modern Multidimensional Scaling: Theory and Applications. New York: Springer, 2005. P. 207-212.
  • Kriegel H.-P., Kröger P., Zimek A. Outlier Detection Techniques (Tutorial)//13th Pacific-Asia Conference on Knowledge Discovery and Data Mining (PAKDD 2009). Bangkok, 2009. Retrieved 2010-03-26.
Еще
Статья научная