Обзор основных инструментов контроля качества

Рисунок 5.4 - Пример приближения к контрольным пределам (2 из 3 точек)

5) Приближение к центральной линии. Когда большинство точек концентрируется внутри центральных полуторасигмовых линий, делящих пополам расстояние между центральной линией и каждой из контрольных линий, это обусловлено неподходящим способом разбиения на подгруппы. Приближение к центральной линии вовсе не означает, что достигнуто контролируемое состояние, напротив, это означает, что в подгруппах смешиваются данные из различных распределений, что делает размах контрольных пределов слишком широким. В таком случае надо изменить способ разбиения на подгруппы.

Рисунок 5.5 - Пример приближения к центральной линии

6) Периодичность. Когда кривая повторяет структуру «то подъём, то спад» с примерно одинаковыми интервалами времени, это тоже ненормально.[13]

Рисунок 5.6 - Пример периодичности

Контрольная карта может указать на наличие потенциальных проблем до того, как начнется выпуск дефектной продукции [8].

Существует большое количество различных типов контрольных карт. В данной курсовой работе мы уделяем внимание контрольным картам средних - размахов (). Эта карта используется для анализа и управления процессами, показатели качества которых представляют собой непрерывные величины и несут наибольшее количество информации о процессе. Величина -- есть среднее арифметическое значение для подгруппы, a R -- выборочный размах для той же подгруппы. Обычно R-карту используют для контроля и управления разбросом (размахом) внутри подгруппы [12].

Для построения контрольных карт используем программу Statistica.

Рассмотрим построение контрольной карты для ТС-2010 №1-100 и №400-500, физика. Расслоение сделаем по 20 группам. Необходимо построить карты средних-размахов и найти:

1) среднее значение: , (5.1)

где - суммарное значение баллов учащихся в i-ой группе;

n -объём выборки для группы;

2) размах: , (5.2)

где - наибольшее и наименьшее значения результатов в выборке.

Далее необходимо вычислить значения, характеризующие положение каждой контрольной линии для - карты и для R-карты по следующим формулам:

а) для - карты:

- верхний контрольный предел: , (5.3)

где (m - количество групп), (5.4)

(5.5)

- нижний контрольный предел: , (5.6)

- центральная линия: ; (5.7)

б) для R-карты:

- верхний контрольный предел: UCL = D4·; (5.8)

- нижний контрольный предел: LCL = D3·; (5.9)

- центральная линия: CL = . (5.10)

Нижний предел не рассматривается, когда n < 7. Константы А2 , D4 , D3 -- коэффициенты, определяемые объемом подгрупп n.

Расчётная часть.

1) Рассмотрим ТС-2010: №1-100, физика.

Таблица 5.1 - Статистика баллов учащихся №1-100

№ группы	№ выборки	Среднее значение i	Размах Ri
	x1	x2	x3	x4	x5
1	100	82	94	71	82	85,8	29
2	64	82	78	72	73	73,8	18
3	74	73	73	78	82	76	9
4	69	69	75	75	73	72,2	6
5	66	59	78	75	67	69	19
6	72	73	100	78	75	79,6	28
7	65	62	71	71	68	67,4	9
8	71	68	61	64	68	66,4	10
9	70	66	75	73	73	71,4	9
10	68	65	73	68	68	68,4	8
11	74	67	67	67	64	67,8	10
12	70	66	68	66	63	66,6	7
13	66	61	61	68	68	64,8	7
14	67	64	65	63	63	64,4	4
15	62	73	74	66	61	67,2	13
16	71	76	63	61	71	68,4	15
17	68	66	74	72	66	69,2	8
18	63	70	67	72	64	67,2	9
19	62	56	62	55	68	60,6	13
20	64	67	64	61	70	65,2	9

м=

При n=5, d2=2,33.

у=

Контрольные границы для -карты:

=69,57;

Контрольные границы для -карты: UCL = D4·

LCL - не определена, т.к. нижний предел не рассматривается, когда n < 7, CL=12.

Рисунок 5.7 - X-R-контрольные карты

Из анализа данной контрольной карты видно, что имеется не значительный разброс значений относительно средней линии. Три точки выходят за контрольные пределы. Это свидетельствует о том, что в 1,6 и 19 группах учащихся наблюдается разброс баллов по физике. Причиной может служить различная подготовка к экзамену учащихся. Необходимо улучшить уровень подготовки школьников. Также наблюдается серия из 9 точек, лежащих по одну сторону от средней линии. Такое состояние является ненормальным.

2) Рассмотрим ТС-2010: №400-500, физика.

Таблица 5.2 - Статистика баллов учащихся №400-500

№ группы	№ выборки	Среднее значение i	Размах Ri
	x1	x2	x3	x4	x5
1	57	63	62	61	52	59	11
2	56	56	49	46	46	50,6	10
3	60	53	54	56	55	55,6	7
4	55	45	61	56	59	55,2	16
5	54	52	55	54	49	52,8	6
6	49	70	62	60	58	59,8	21
7	56	55	53	63	62	57,8	10
8	59	54	54	45	58	54	14
9	57	57	52	49	46	52,2	11
10	65	56	50	56	54	56,2	15
11	54	48	59	54	53	53,6	11
12	52	50	48	62	57	53,8	14
13	56	58	50	53	46	52,6	12
14	55	53	52	49	58	53,4	9
15	63	56	55	53	52	55,8	11
16	54	53	52	52	53	52,8	2
17	50	40	60	57	54	52,2	20
18	54	53	48	56	55	53,2	8
19	55	53	59	56	59	56,4	6
20	52	49	49	46	54	50	8

м=

При n=5, d2=2,33.

у=

Контрольные границы для -карты:



=54,35;

Контрольные границы для -карты: UCL = D4·

LCL - не определена, т.к. нижний предел не рассматривается, когда n < 7, CL=11,1.

Рисунок 5.8 - X-R-контрольные карты

Из анализа данной контрольной карты видно, что имеется не значительный разброс значений относительно средней линии, но они не выходят за границы. Это свидетельствует о том, что баллы учащихся примерно одинаковы, т.е. примерно одинаковый их уровень подготовки.

Сравнивая построенные контрольные карты можно сказать, что во втором случае (учащиеся №400-500 ) процесс протекает намного лучше, чем в первом случае.

6. Корреляционный анализ статистических данных

Понятие корреляции и регрессии появились в середине XIX века благодаря работам английских статистиков Ф. Гальтона и К. Пирсона. Первый термин произошел от латинского «corelatio» - соотношение, взаимосвязь. Второй термин от латинского «regression» - движение назад, введён Ф. Гальтоном. Статистические связи между переменными можно изучать методом корреляционного и регрессионного анализа. Основной задачей корреляционного анализа является выявление связей между случайными переменными и оценка её тесноты.

В статистических исследованиях для исследования зависимости между двумя видами данных (например, для анализа зависимости суммы выручки от числа обращений к продавцу; расхода сырья на единицу готовой продукции от степени чистоты сырья (стандарты на сырье); выхода реакции от температуры реакции; толщины плакировки от плотности тока; сопротивления удару от давления, при котором производилась обработка, и т. д.) применяется диаграмма разброса.[10]

Диаграмма разброса, так же как и метод расслоения, используется для выявления причинно-следственных связей показателей качества и влияющих факторов при анализе причинно-следственной диаграммы.

Диаграмма разброса строится как график зависимости между двумя параметрами. Если на этом графике провести линию медианы. То он позволяет легко определить имеется ли между этими двумя параметрами корреляционная зависимость. [5]

Построение диаграммы разброса выполняется в следующей последовательности.

1. Соберите парные данные (х, у), между которыми вы хотите исследовать зависимость, и расположите их в таблицу. Было бы хорошо иметь по меньшей мере 30 пар данных.

2. Найдите максимальные и минимальные значения для х и у . Выберите шкалы на горизонтальной и вертикальной осях так, чтобы обе длины рабочих частей осей х и у получились приблизительно одинаковыми (чтобы они уместились на экране компьютера или на стандартном листе бумаги), тогда диаграмму будет легче читать. При определении масштабов возьмите на каждой оси от 3 до 10 градационных делений и при обозначении этих делений используйте (для облегчения чтения) круглые числа. Если одна переменная -- фактор, а вторая -- характеристика качества, то выберите для фактора горизонтальную ось х, а для характеристики качества -- вертикальную ось у.

3. На экране компьютера (на отдельном листе бумаги) начертите график и нанесите на него данные. Если в разных наблюдениях получаются одинаковые значения, покажите эти точки, либо рисуя концентрические кружки, либо нанося вторую точку рядом с первой.

4. Нанесите на диаграмму все необходимые обозначения, например:

а) название диаграммы;

б) интервал времени сбора данных;

в) число пар данных;

г) названия и единицы измерения для каждой оси;

д) дата составления диаграммы;

е) имя (и прочие данные) человека, который составлял эту диаграмму.

Убедитесь, что перечисленные выше данные, отраженные на диаграмме, понятны любому человеку, а не только тому, кто строил диаграмму.

Типичные виды диаграмм разброса (рассеивания) приведены на рис. 5.1.



Рис. 6.1. Типичные виды диаграмм разброса (рассеивания):

а -- сильная положительная корреляция;

б -- сильная отрицательная корреляция;

в -- слабая положительная корреляция;

г -- слабая отрицательная корреляция;

д -- криволинейная корреляция;

е -- отсутствие корреляции.[14]

В случае прямолинейной корреляции на практике можно применять более простой метод оценки степени корреляционной связи - метод медиан, особенно удобный при исследовании технологического процесса с использованием данных, полученных на рабочем месте. Рассмотрим действие этого метода.

1. На диаграмме разброса проводятся вертикальная и горизонтальная линии медиан. Выше и ниже горизонтальной медианы, справа и слева от вертикальной медианы будет равное число точек. Если число точек окажется нечётным, следует провести линию через центральную точку.

2. В каждом из четырёх квадратов, получившихся в результате разделения диаграммы разброса вертикальной и горизонтальной медианами, подсчитывают число точек и обозначают их n1, n2, n3, n4 соответственно. Точки, через которые прошла медиана, не учитывают.

3. Отдельно складывают точки в положительных и точки в отрицательных квадратах по формулам:

(6.1)

(6.2)

(6.3)

4. Для определения наличия и степени корреляции по методу медианы используются специальная таблица (приложение Г) кодовых значений, соответствующих различным k при двух значениях коэффициента риска б (0.01 и 0.05). Если меньше из чисел или оказывается равным или меньше табличного кодового значения, то корреляционная зависимость имеет место. При > существует прямая корреляция; при < - обратная.[6]

Для установления формы зависимости между переменными используют уравнения в виде:

yx = b0 + b1x (6.4)

Коэффициент b1 - выборочный коэффициент регрессии Y по X (будем обозначать символом byx). Этот коэффициент показывает, на сколько единиц в среднем изменяется переменная Y при увеличении переменной X на одну единицу.

, (6.5)

где - выборочная ковариация;

(6.6)

где (n - число пар), (6.7)

, (6.8)

(6.9)

Sx2 - выборочная дисперсия переменной x:

(6.10)

где (6.11)

(6.12)

Тогда уравнение регрессии Y и X:

(6.13)

а уравнение регрессии X и Y:

(6.14)

где bxy - выборочный коэффициент регрессии X по Y, показывающий на сколько единиц в среднем изменяется переменная X при увеличении переменной Y на одну единицу:

(6.15)

Sy2 - выборочная дисперсия переменной x:

(6.16)

где (6.17)

(6.18)

Для оценки тесноты корреляционной зависимости используется

(6.19)

Т.е. коэффициент корреляции r переменных X и Y есть средняя геометрическая коэффициентов регрессии, имеющая их знак. В зависимости от того, насколько |r| приближается к 1, различают связь слабую, умеренную, заметную, достаточно тесную, тесную и весьма тесную. При r = 0 корреляционная связь отсутствует.[12]

В данной курсовой работе необходимо сделать корреляционный анализ статистических данных ТС-2010, № 400-450, математика и физика.

Таблица 6.1 - Исходные данные

Расчётная часть.

1) Рассмотрим ТС-2010, № 400-450, математика и физика.

Количество наблюдений n=51.

Min (X;Y)=(52;45)

Max (X;Y)=(71;70)

2) Построим диаграмму разброса.

Рисунок 6.2 - Диаграмма разброса

Некоторые точки повторяются: (66;46) - 2 раза; (56;55) - 3 раза; (60;49) - 3 раза; (60;57) - 2 раза; (60;54) -2 раза; (56;56) - 3 раза; (52;63) - 2 раза; (52;62) - 2 раза; (63;54) - 2 раза.

3) Определим число точек:

n1=6 n(+) = n1+n3 = 6+3 = 9

n2=16 n(-) = n2+n4 = 16+12 = 28

n3=3 n(-)>n(+)

n4=12 k = n(+)+n(-) = 37

При k=37 и коэффициенте риска б=0,01 кодовое число 10.

При k=37 и коэффициенте риска б=0,05 кодовое число 12.

n(+)=9<10, n(+)=9<12 => корреляционная зависимость имеет место.

Так как n(-)>n(+), корреляция обратная.

Таблица 6.2 - Статистика баллов учащихся за 2010 год (математика и физика)

Математика (X)	Физика (Y)	X*Y	X2	Y2
56	57	3192	3136	3249
52	63	3276	2704	3969
52	62	3224	2704	3844
52	61	3172	2704	3721
70	52	3640	4900	2704
69	56	3864	4761	3136
66	56	3696	4356	3136
66	49	3234	4356	2401
66	46	3036	4356	2116
66	46	3036	4356	2116
63	60	3780	3969	3600
63	53	3339	3969	2809
60	54	3240	3600	2916
56	56	3136	3136	3136
56	55	3080	3136	3025
56	55	3080	3136	3025
71	45	3195	5041	2025
66	61	4026	4356	3721
64	56	3584	4096	3136
63	59	3717	3969	3481
63	54	3402	3969	2916
63	52	3276	3969	2704
60	55	3300	3600	3025
60	54	3240	3600	2916
60	49	2940	3600	2401
60	49	2940	3600	2401
56	70	3920	3136	4900
56	62	3472	3136	3844
56	60	3360	3136	3600
56	58	3248	3136	3364
56	56	3136	3136	3136
56	55	3080	3136	3025
56	53	2968	3136	2809
52	63	3276	2704	3969
52	62	3224	2704	3844
52	59	3068	2704	3481
69	54	3726	4761	2916
63	54	3402	3969	2916
63	45	2835	3969	2025
60	58	3480	3600	3364
60	57	3420	3600	3249
60	57	3420	3600	3249
60	52	3120	3600	2704
60	49	2940	3600	2401
60	46	2760	3600	2116
56	65	3640	3136	4225
56	56	3136	3136	3136
56	50	2800	3136	2500
52	56	2912	2704	3136
52	54	2808	2704	2916
66	54	3564	4356	2916
Среднее значение 59,6078431	55,2941176	3281,569	3580,667	3085,686

4)

=3580,667- 59,60784312 =27,572041.

=3085,686 - 55,29411762 =28,246559.

;

b01 =87,7855; b02 = 86,4138

Уравнения регрессии будут выглядеть следующим образом:

Y=86,4138-0,5221*x;

X=87,7855-0,5096*y.

5) Вычислим выборочный коэффициент корреляции:

6) Построим диаграммы по каждому предмету отдельно.

X- Математика

Рисунок 6.3 - Математика

Рисунок 6.4 - Физика

X	-	-	-	-	+	+	+	+	+	+	+	+	0	-	-	-	+	+	+	+	+	+	0
Y	+	+	+	+	-	+	+	-	-	-	+	-	-	+	0	0	-	+	+	+	-	-	0
X*Y	-	-	-	-	-	+	+	-	-	-	+	-	0	-	0	0	-	+	+	+	-	-	0

0	0	0	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	+	+	+	0	0	0	0	0	0	-	-	-	-	-	+
-	-	-	+	+	+	+	+	0	-	+	+	+	-	-	-	+	+	+	-	-	-	+	+	-	+	-	-
0	0	0	-	-	-	-	-	0	+	-	-	-	-	-	-	0	0	0	0	0	0	-	-	+	-	+	-

n'(+)=9; n'(-)=28; n'0=14;

n(+)=n'(+)+n'0/2=9+7=16;

n(-)=n'(-)+n'0/2=28+7=35;

k=16+35=51.

При k=51 и коэффициенте риска б=0,01 кодовое число 15.

При k=37 и коэффициенте риска б=0,05 кодовое число 18.

n(+)=16>15 => корреляция отсутствует;

n(+)=16<18 => корреляционная зависимость имеет место.

Так как n(-)>n(+) => корреляция обратная.

7. Дисперсионный анализ статистических данных

При применении t-критерия рассматриваются две группы наблюдений. Но часто перед исследователем возникает задача оценить результаты испытаний, которые разделены более чем на две группы. Например, в случае, если изделие изготавливается на нескольких однотипных станках или на шестишпиндельном автомате, то можно результаты наблюдений сгруппировать по отдельным станкам или шпинделям. Другим примером может служить оценка различных измерительных установок с помощью измерений на низ одного и того же испытательного образца. В этом случае результаты испытаний объединяются в одну группу по каждой установке.

Затем ставится вопрос , является ли работа станков (шпинделей) или отдельных измерительных установок идентичной. Можно было бы для ответа на этот вопрос применить t-критерий для попарного сравнения средних всех групп, но это значительно усложнит вычисления. Лучшим методом является разложение дисперсий, или дисперсионный анализ. Он основан на том , что при различии в работе станков или измерительных установок частные средние, вычисленные по группам, отличаются друг от друга более чем это можно было бы ожидать на основе случайных колебаний отдельных значений.[16]

В настоящее время дисперсионный анализ определяется как статистический метод, предназначенный для оценки влияния различных факторов на результат эксперимента, а также для последующего планирования аналогичных экспериментов.

Однофакторная дисперсионная модель имеет вид :

, (7.1)

- значение исследуемой переменной; полученной на i-м уровне фактора

(i = 1, 2,…, m) с j-м порядковым номером (j = 1, 2,…, n);

- общая средняя;

Fi - эффект, обусловленный влиянием i-ого уровня фактора;

еij - случайная компонента, или возмущение, вызванное влиянием неконтролируемых факторов, то есть вариацией переменной внутри отдельного уровня.

Под уровнем фактора понимается некоторая его мера или состояние , например, количество вносимых удобрений , вид плавки металла или номер партии деталей и т. п.

Представим значение исследуемой переменной в виде матрицы наблюдения:

= (), (i = 1, 2,…, m; j = 1, 2,…, n);

групповая средняя для i-го уровня фактора, примет вид:

, (7.2)

а общая средняя:

, (7.3)

Рассмотрим сумму квадратов отклонений:

Q = Q1 + Q2 , (7.4)

где Q - общая (полная) сумма квадратов отклонений;

(7.5)

Q1 - сумма квадратов отклонений групповых средних от общей средней или межгрупповая (факторная) сумма квадратов отклонений; находится по формулам :

(7.6)

(7.7)

Q2 - сумма квадратов отклонений наблюдения от групповых средних или внутри групповая (остаточная) сумма квадратов отклонений; находится по формулам

(7.8)

В разложении (4) заключена основная идея дисперсионного анализа.

В дисперсионном анализе анализируются не сами суммы квадратов отклонений, а так называемые средние квадраты, являющиеся несмещёнными оценками соответствующих дисперсий, которая получается делением сумм квадратов отклонений на соответствующее число степеней свободы «определяются как общее число наблюдений минус число связывающих их уравнений». Для среднего квадрата S12, являющегося несмещённой оценкой межгрупповой дисперсией, справедлива формула:

(7.9)

где k1 - число степеней свободы.

Для среднего квадрата S22, являющегося несмещённой оценкой внутри групповой дисперсии, имеет место формула

(7.10)

где k2 - число степеней свободы.

Проверка нулевой гипотезы H0 сводится к проверке существенности различия несмещённых выборочных оценок S12 и S22. гипотеза H0 отвергается, если фактически вычисленные значения статистики

F = S12/ S22 , (7.11)

которая имеет распределение Фишера - Снедекора с k1 и k2 степенями свободы, окажется больше критического Fб; k1; k2, определённого на уровне значимости б; и принимается, если F ? Fб; k1; k2.[11]

Пример. Имеются четыре партии сырья для текстильной промышленности. Из каждой партии отобрано по пять образцов и проведены испытания на определение величины разрывной нагрузки. Результаты испытаний приведены в таблице.

Таблица 7.1 - Результаты испытаний

Необходимо выяснить, существенно ли влияние различных партий сырья на величину разрывной нагрузки.

Решение.

Имеем m=4, n=5. Найдём средние значения разрывной нагрузки для каждой партии по формуле (2):

и аналогично:

Среднее значение разрывной нагрузки всех отобранных образцов по

формуле (3):

(или, иначе, через групповые средние,

Вычислим суммы квадратов отклонений:

Соответствующее число степеней свободы для этих сумм m-1=3;

mn-m=5*4-4-16; mn-1=5*4-1=19.

Результаты расчёта сведём в таблицу.

Таблица 7.2 - Результаты расчёта

Фактически наблюдаемое значение статистики F=S12/S22=1660/454,4=3,65.

По таблице критическое значение F-критерия Фишера-Снедекора на уровне значимости б=0,05 при k1=3 и k2=16 степенях свободы F0,05;3;16=3,24. Так как F> F0,05;3;16, то нулевая гипотеза отвергается, т. е. на уровне значимости б=0,05 (с надёжностью 0,95) различие между партиями сырья оказывает существенное влияние на величину разрывной нагрузки.[11]

Учебный пример:

Пусть имеется две группы студентов. Студенты первой группы более целеустремленны, чем студенты второй группы, состоящей из более ленивых студентов. Разобьем каждую группу случайным образом пополам и предложим одной половине в каждой группе сложное задание, а другой - легкое. После этого измерим, насколько напряженно студенты работают над этими заданиями. Средние значения для этого исследования показаны в таблице.

Таблица 7.3 - Средние значения для исследования

	целеустремлённые	ленивые
Трудное задание Лёгкое задание	20 10	10 20

Вывод: над сложными заданиями работают упорнее только честолюбивые студенты, в то время как над легкими заданиями только ленивые работают упорнее. Другими словами характер студентов и сложность задания взаимодействуя между собой влияют на затрачиваемое усилие. Это является примером попарного взаимодействия между характером студентов и сложностью задания.

Заключение

В данной курсовой работе мы ознакомились с основными инструментами контроля качества, провели с их помощью статистический анализ и на основании полученных результатов, делаем вывод о том, что данные методы позволяют вовремя выявить и отобразить проблемы, установить основные факторы, с которых нужно начинать действовать, и распределить усилия с целью эффективного разрешения этих проблем. Каждый метод может находить свое самостоятельное применение в зависимости от того, к какому классу относится задача. Целью методов статистического контроля является исключение случайных изменений качества продукции. Такие изменения вызываются конкретными причинами, которые нужно установить и устранить.

Мы рассматривали несколько статистических методов контроля качества.

Дисперсионный анализ определяется как статистический метод, предназначенный для оценки влияния различных факторов на результат эксперимента, а также для последующего планирования аналогичных экспериментов.

Гистограмма - инструмент, позволяющий зрительно оценить распределение статистических данных, сгруппированных по частоте попадания данных в определенный (заранее заданный) интервал.

Диаграмма Парето - инструмент, позволяющий объективно представить и выявить основные факторы, влияющие на исследуемую проблему, и распределить усилия для ее эффективного разрешения.

Диаграмма разброса (рассеивания) - инструмент, позволяющий определить вид и тесноту связи между парами соответствующих переменных.

Диаграмма Исикавы (причинно-следственная диаграмма) - инструмент, который позволяет выявить наиболее существенные факторы (причины), влияющие на конечный результат (следствие).

Контрольная карта - инструмент, позволяющий отслеживать ход протекания процесса и воздействовать на него (с помощью соответствующей обратной связи), предупреждая его отклонения от предъявленных к процессу требований.

Статистические методы - это средство, которое необходимо изучать, чтобы внедрить управление качеством. Они - наиболее важная составляющая комплексной системы контроля Всеобщего Управления Качеством.

Статистические методы контроля качества в настоящее время применяются не только в производстве, но и в планировании, проектировании, маркетинге, материально-техническом снабжении и т.д. Вне всякого сомнения, статистические методы служат мощным средством не только получения объективной информации, но и познания, в том числе реальных естественных законов. Если естественные науки ограничиваются только пониманием законов, то с помощью статистических методов делается попытка применить эти законы для создания новых материальных ценностей для потребителя наиболее экономичным путём.

И в заключении можно отметить, что производитель должен контролировать качество продукции с помощью различных методов и по результатам выборочного контроля судить о состоянии соответствующего технологического процесса. Только в этом случае он своевременно обнаружит разладку процесса и сможет принять меры для его корректировки.

Библиографический список

1. ОСТ1 90013-81. Сплавы титановые. Марки.

2. Арзамасов Б. Н., Брострем В. А. и др. Конструкционные материалы: Справочник. - Москва: Машиностроение, 1990, с. 688.

3. Арзамасов Б. Н., Сидорин И. И. и др. Материаловедение: Учебник для высших технических учебных заведений. - Москва: Машиностроение, 1986. - 384 с.

4. Волченко В.Н. Сварка и свариваемые материалы: Справочник в 3-х томах.

Т. 1. Свариваемость материалов: Справ. Изд./Под ред. Макарова Э. Л. - Москва: Металлургия, 1991, 528 c.

5. Гиссин В. И. Управление качеством (2-е издание). - Москва: ИКЦ «МарТ»,

Ростов-н/Д: Издательский центр «МарТ», 2003. - 400 с.

6. Глудкин О.П. и др. Всеобщее управление качеством. - М.: Радио и связь,1999. - 600 с.

7. Годин А.М. Статистика: Учебник. - 2-е изд., перераб. - М.: Издательско-торговая корпорация «Дашков и К°», 2003. - 472 с.

8. Жулинский С.Ф., Новиков Е.С., Поспелов В.Я. Статистические методы в

современном менеджменте качества. - М.: Фонд «Новое тысячелетие», 2001. - 208 с.

9. Калинин С. И. Тайм - менеджмент: Практикум по управлению временем. - Спб.: Речь, 2006. - 371 с.

10. Кане М. М., Иванов Б. В., и др. Системы, методы и инструменты менеджмента качества: Учебное пособие. - СПб.: Питер, 2008. - 560 с.

11. Кремер Н.Ш. Теория вероятностей и математическая статистика: Учебник для вузов.-М.: ЮНИТИ-ДАТА, 2003.-543с.

12. Кудрявцев А.С., Клочков А.Я. Статистические методы управления качеством: Методические указания к лаб. раб. - Рязань: РГРТУ, 2006. - 60с.

13. Кумэ Хитоси. Статистические методы повышения качества. - Москва:

Финансы и статистика, 1990. - 304 с.

14. Пономарёв С. В., Мищенко С. В. и др. Управление качеством продукции.

Инструменты и методы менеджмента качества: учебное пособие. - Москва:

РИА «Стандарты и качество», - 2005. - 248 с.

15. Харченко Л.П., Долженкова В.Г., Ионин В.Г. и др. Статистика: Курс лекций. -

Новосибирск: Изд-во НГАЭиУ; М.: ИНФРА-М, 2000. - 310с.

16. Шиндовский Э., Шюрц О. Статистические методы управления качеством.

Издательство «Мир», Москва, 1976, 598 с.

17. http://www.spc-consulting.ru/app/gistogramma.htm

18. http://www.inventech.ru/lib/predpr/predpr0037/

19. http://www.admiral.su/reference/281.html

Приложение А. Обзор периодической научно-технической литературы и статистический анализ результатов по теме «Микроэлектронные сенсоры»

Рассмотрим микроэлектронные датчики (сенсоры) механических величин на примере датчиков давления и акселерометров за период 2005 - 2010 гг.

2005

1 Сенсоры для бытовой техники. Проблемы развития / Мокров Е., Блинов А., Новиков Н. // Электроника: Наука, Технология, Бизнес - 2005. - № 2. - с.4-7

Рассмотрены крупнейшие фирмы-производители датчиков давления. В среднем объем производства микроэлектронных датчиков в таких странах, как США, Япония и Германия, ежегодно увеличивается в полтора-два раза. Большое внимание производители уделяют повышению надежности, уменьшению габаритов и массы датчиков.

2 Датчики зарубежных фирм на рынке России / Прокофьева Е. // Электроника: Наука, Технология, Бизнес - 2005. - № 2. - с.14-16

Рассмотрены крупнейшие фирмы-производители датчиков давления, температуры, представленных на российском рынке. Одна из наиболее широко представленных на российском рынке компаний - Honeywell. Датчик давления серии 3051 фирмы Rosemount - новейшая разработка 21-века. В настоящее время зарубежные датчики превосходят по объемам продаж отечественные приборы примерно в полтора раза.

3 Элементы и структуры микроэлектронных датчиков, методы и средства функциональной диагностики / Михайлов П.Г., Михайлов А.П. // Датчики и системы - 2005. - № 11. - с.56-58

Рассмотрены методы диагностики сенсорных элементов и структур микроэлектронных датчиков. Предложены средства диагностики, предназначенные для контроля электрофизических характеристик элементов и структур.

4 Технологические методы управления электрофизическими характеристиками сенсорных элементов и структур микроэлектронных датчиков / Михайлов П.Г., Михайлов А.П. // Датчики и системы - 2005. - № 10. - с.6-9

Обсуждены методы управления электрофизическими характеристиками тензочувствительных элементов и структур. Дано описание технологических приемов стабилизации характеристик датчиков.

5 Методы и средства функциональной диагностики сенсорных элементов и структур микроэлектронных датчиков / ЦибизовП.Н., Михайлов П.Г., Михайлов А.П. // Датчики и системы - 2005. - № 10. - с.9-11

Рассмотрены методы диагностики сенсорных элементов и структур микроэлектронных датчиков. Предложены средства диагностики, предназначенные для контроля электрофизических характеристик элементов и структур.

6 Многофункциональные микроэлектронные датчики / Михайлов П.Г., Михайлов А.П. // Датчики и системы - 2005. - № 3. - с.36-42

Предложена концепция многопараметрического измерения. Описаны методы совмещенного преобразования неэлектрических величин, приведены структурные схемы многофункциональных датчиков. Рассмотрены конструкции и характеристики разработанных микроэлектронных датчиков. Описаны плоский, многоканальный и высокотемпературный микроэлектронные датчики.

7 Анализ возрастающих потребностей в микромеханических сенсорах и МЭМС / Соколов Л.В. // Датчики и системы - 2005. - № 6. - с.41-43

Показано, что возрастающие потребности в микромеханических сенсорах и МЭМС, в числе для создания малоразмерных машин и аппаратов новых поколений, стимулируют их быстрое развитие и определяют динамику мирового рынка изделий МСТ.

8 Микроэлектронные датчики: особенности конструкций и характеристик / Михайлов П., Мокров Е. // Электронные компоненты - 2005. - № 11. - с.81-86

Статья посвящена микроэлектронным датчикам (МЭД), разработанным в НИИ физических измерений. Рассмотрены конструктивные и технологические особенности различных типов МЭД, приведены их характеристики и определены сферы применения.

9 Создание полупроводниковых интегральных датчиков механических параметров на основе технологии МЭМС / Козин С.А., Федулов А.В., Акимов И.Г., Пауткин В.Е. // Датчики и системы - 2005. - № 9. - с.48-51

Представлены конструктивно-технологические решения типичных полупроводниковых датчиков механических параметров, изготовленных по технологии объемных микроэлектромеханических структур (МЭМС): пьезорезистивных датчиков избыточного и абсолютного давления, емкостных и пьезорезисторных акселерометров линейных ускорений и др. Создание чувствительных элементов датчиков базируется на технологии традиционной микроэлектроники и технологии МЭМС, включающей формирование трехмерных кремниевых структур методами анизотропного и плазмохимического травления.

10 Датчики МЭМС компании Omron / Чанов Л. // Электронные компоненты - 2005. - № 11. - с.122-124

Представлены некоторые виды продукции компании Omron - одного из мировых лидеров в производстве датчиков на основе технологии микроэлектромеханических систем (датчики давления, температурные датчики, датчики ускорения).

11 Датчики компании Honeywell / Маргелов А. // Электроника: Наука, Технология, Бизнес - 2005. - № 2. - с. 8-13

Датчики давления - самая большая группа изделий в линейке сенсоров компании Honeywell как по ассортименту, так и по отношению к продукции других производителей. Рассмотрена классификация датчиков давления по основным параметрам.

12 Датчики подразделения Sensing & Control компании Honeywell / Маргелов А. // Электронные компоненты - 2005. - № 11. - с. 97-105

Приведен обзор продукции подразделения Sensing & Control компании Honeywell - мирового лидера в производстве датчиков. Компания предлагает потребителю самый широкий ассортимент продукции и техническую поддержку. Огромный ассортимент предлагаемой продукции основан на наличии у компании всех ключевых технологий производства чувствительных элементов: механической, пьезорезистивной, магнитной, МЭМС, тонкопленочной и др.

13 Датчики Honeywell / Семенков Н., Василенко А. // Chip News Украина, 2005. - № 10(50). - с.68-73

Представлены различные типы датчиков: датчики давления, датчики температуры, датчики усилия и др. Датчики давления - самая большая группа изделий в линейке сенсоров компании Honeywell как по ассортименту, так и по отношению к продукции других производителей. Рассмотрена классификация датчиков по основным параметрам.

14 Микроэлектромеханические системы. Лекция 5. Принципы построения и конструкции акселерометров / Распопов В.Я. // Датчики и системы -2005. - № 7. - с. 22-33

Рассмотрена конструкция акселерометра. Конструктивно он состоит из ЧЭ на упругом подвесе и преобразователя. По виду движений ЧЭ акселерометры делятся на осевые и маятниковые. Рассмотрены фирмы-производители акселерометров: Endevco, Analog Devices и др. "НИИ физических измерений" (г. Пенза) имеет богатый опыт разработки и производства акселерометров прямого измерения.

15 Современные датчики: Справочник: Пер. с англ. Фрайден Дж. М.: Техносфера. 2005, 589 с.

В справочнике изложены физические принципы, методы разработки и варианты практического использования широкого спектра датчиков в самых разнообразных областях применений. Приведена классификация датчиков давления, акселерометров, температуры и др. и их конструкция.

Из реферативных журналов "Метрология и измерительная техника"

16 06.10-32.248 Микроэлектронные сенсоры давления / Криворотов Н.П., Изаак Т.И., Ромась Л.М., Свинолупов Ю.Г., Щеголь С.С. // Вестн. Томск. гос. ун-та. - 2005. - № 285. - с. 139-147, 175-176

В данной статье дан краткий анализ широко распространенных микроэлектронных сенсоров давления (МСД) и описаны оригинальные разработки МСД, выполненные на основе кристаллов кремния и арсенида галлия с привлечением приемов микромеханики и нанотехнологий. Разработки имели своей целью повышение точности измерений и долговременной стабильности метрологических характеристик (емкостной МСД), расширение диапазона измерений (объемночувствительный МСД), повышение быстродействия с сохранением высокой чувствительности (мультипликативный МСД).

17 07.09-32.46 Элементы и структуры микроэлектронных датчиков, методы и средства функциональной диагностики / Михайлов П. Г., Михайлов А. П. // Датчики и системы - 2005. - № 11. - с. 56-58.

Рассмотрены методы диагностики сенсорных элементов и структур микроэлектронных датчиков (МЭД). Предложены средства диагностики, предназначенные для контроля электрофизических характеристик элементов и структур. Описываются методы испытания как разработанных МЭД, так и их отдельных узлов и элементов, в частности, измерительных модулей, полупроводниковых чувствительных элементов и компенсационных плат. Задачей исследования узлов и элементов является проверка основных конструктивно-технологических решений, созданных в процессе разработки и изготовления эксперим. и макетных образцов МЭД. В процессе разработки микроэлектронных датчиков (МЭД) проводятся комплексные исследования их элементов, структур и узлов путем их всесторонних испытаний при различных условиях и величинах внешних воздействующих факторов.

18 05.09-32.171 Влияние непараллельности гребешков ёмкостного микроакселерометра на диапазон надежных измерений. Dong Linxi, Che Lufeng, Wang Yuelin. Bandaoti xuebao=Chin. J. Semicond. - 2005 26. - № 2. - с. 373-378.

Проведено исследование влияния непараллельности гребешков на диапазон надёжных измерений трёх типов ёмкостных акселерометров. Установлено, что, при одинаковом напряжении питания, диапазон надежных измерений одностороннего и двухстороннего конденсаторов уменьшается до 0,45 и 0,56, соответственно, когда угол наклона изменяется от 0,1° до 0,5°. Диапазон надежных измерений датчика с силовым уравновешиванием уменьшается до 0,925 при изменении угла наклона от 0,1° до 0,15°. Рассмотрен способ уменьшения указанного влияния.

19 08.03-32.189 Пьезоэлектрический микроакселерометр с внутренним накоплением электрической энергии. Analysis and design of a self-powered piezoelectric microaccelerometer: Докл. _[Conference on Smart Structures and Materials 2005 _ІSmart Electronics, MEMS, BioMEMS, and Nanotechnology_І, San Diego, Calif., 7-10 March, 2005_] / Zhou Wenli, Liao Wei-Hsin, Li Wen J. // Proc. SPIE. - 2005. - 5763. - с. 233-240.

Разработан пьезоэлектрический микроакселерометр с внутренним накоплением электрической энергии, выполняемый по микроэлектромеханической (МЭМС) технологии. Прибор содержит кремниевую рамку с размерами 400800 мкм, во внутренней полости которой располагается консольная балочка с размерами 100200 мкм, изготавливаемая за одно целое с рамкой. На рабочую поверхность балочки наносятся пленка из двуокиси кремния, плена из PbTiO[3] (PT), обеспечивающая хорошую адгезию с осаждаемой на нее пленкой из цирконата титаната свинца (ЦТС). На поверхности пленки из ЦТС располагается пара встречно-штыревых золотых электродов, на которые наносится тонкая титановая пленка. Кроме измерений ускорений прибор обеспечивает накопление в пленке из ЦТС (пьезоэлементе) электрической энергии, значение которой зависит от измеряемого ускорения и частоты собственных колебаний балочки с пьезоэлементом. Измеряемое ускорение, направленное перпендикулярно плоскости рамки и балочки, вызывает изгибную деформацию балочки, при которой между электродами появляется электрическое напряжение V, пропорциональное ускорению.

20 08.03-32.302 Жидкоподвижный плавучий конвективный микроакселерометр. A liquid-filled buoyancy-driven convective micromachined accelerometer / Lin Lin, Jones John // J. Microelectromech. Syst.: A Joint IEEE and ASME Publication on Microstructures, Microactuators, Microsensors, and Microsystems. - 2005. - 14, № 5. - с. 1061-1069.

Разработан новый класс акселерометров на основе плавучести нагретой текучей среды в пределах микрополости. На основе теории подобия и компьютерного моделирования при выборе соответствующей жидкости в качестве рабочей среды прогнозируется увеличение чувствительности микроакселерометров нового типа на несколько порядков. Изготовлен заполненный жидкостью акселерометр, измерены его чувствительность и инерционность. Результаты теор. прогнозирования совпадают с данными анализа на основе метода конечных элементов. Моделирование в среде FLOTRAN показало, что при заполнении акселерометра изопропанолом чувствительность повышается в 700 раз по сравнению с чувствительностью акселерометра, заполненного воздухом, но при этом его скорость отклика увеличивается примерно в 40 раз.

21 07.09-32.45 Некоторые сведения о сенсорах, основанных на использовании микроэлектромеханических систем. MEMS sensors: Some issues for consideration Gibson John, Burnett Roy, Ronen Shuki, Watt Howard (Veritas DGC, Houston, USA) Leading Edge - 2005 24. - № 8. - с. 786-790

Компаниями Sercel и VectorSeis разработана технология многокомпонентной записи сейсмических волн, основой которой служит микроэлектромеханическая система (МЭМС). Последняя предназначена для ее использования в качестве цифровых акселерометров, обеспечивающих повышение качества полевого сейсморазведочного материала, оптимизацию техники проведения работ и снижение стоимости сейсморазведочных исследований. Все это в сочетании с последними достижениями в обработке и интерпретации обменных волн типа PS, как показали авторы работы, позволяет ставить задачи, решение которых не может быть получено путем анализа только продольных сейсмических волн. Кроме того, предлагаемая система допускает одновременную регистрацию сейсмических волн, осуществляемую с помощью МЭМС и традиционных сейсмоприемников. В статье приводится детальное описание сенсоров МЭМС и результаты их опробования, проведенного в процессе трехкомпонентной 8000-канальной регистрации сейсмических волн.

22 08.02-32.283 Энерго-информационный метод моделирования микроэлектронных емкостных датчиков давления / Шикульская О. М., Шикульский М. И. // 18 Международная научная конференция " Математические методы в технике и технологиях" (ММТТ-18), Казань, 31 мая-2 июня, 2005: Сборник трудов. Т. 4. Секц. 4, 9. - Казань, 2005. - с. 114-116.

В последнее время интенсивно развиваются датчики на основе микроэлектроники. Причем, ведущее место в мире по производству и количеству выданных патентов занимают принцип действия микроэлектронных преобразователей давления (датчиков) основан на преобразовании возникающей под воздействием давления деформации мембраны в эл. сигнал. Одним из конструктивных решений этой задачи является микроэлектронный емкостный датчик давления, который выполнен монолитно из кристалла полупроводника. Он состоит из мембраны и неподвижной пластины, взаимодействующих через пружину. Мембрана и неподвижная пластина являются электродами емкостного датчика. Под воздействием давления мембрана прогибается. В результате этого изменяется расстояние между пластинами и эл. емкость датчика. Следовательно, электрическая емкость датчика зависит от прогиба мембраны. Целью работы является построение модели микроэлектронного емкостного датчика давления для определения его выходных характеристик с учетом анизотропности свойств полупроводниковых материалов.

23 08.02-32.205 Влияние силы Казимира на характеристики микроакселерометра / Feng Qian, Guo Wan-lin // Nanjing hangkong hangtian daxue xuebao = J. Nanjing Univ. Aeron. and Astronaut. - 2005. - 37, № 4. - с. 499-503.

24 06.07-32.196 Исследование базового средства проектирования пьезорезистивного микроэлекромеханического акселерометра. Study of piezoresistive micro-electro-mechanical accelerometer design platform / Zhang Jing-hua, Shi Geng-chen, J. Beijing // Inst. Technol.- 2005 14. - №3. - с. 289-292.

Приведено описание базового средства проектирования пьезорезистивного микроэлектромеханического акселерометра в соответствие с уровнем технологии обработки микроэлектромеханической системы (МЭМС).

25 07.09-32.45 Некоторые сведения о сенсорах, основанных на использовании микроэлектромеханических систем. MEMS sensors: Some issues for consideration. / Gibson John, Burnett Roy, Ronen Shuki, Watt Howard // (Veritas DGS, Houston, USA) Leading Edge - 2005 24. - № 8. - с.786-790.

Компаниями Sercel и VectorSeis разработана технология многокомпонентной записи сейсмических волн, основой которой служит микроэлектромех. система (МЭМС). Последняя предназначена для ее использования в качестве цифровых акселерометров, обеспечивающих повышение качества полевого сейсморазведочного материала, оптимизацию техники проведения работ и снижение стоимости сейсморазведочных исследований.

2006

26 Обратные преобразователи микроэлектронных датчиков. /Цибизов П. Н., Михайлов П. Г., Михайлов А. П. // Датчики и системы - 2006. - № 1. - с. 48-51.

Рассмотрены конструкции обратных преобразователей (ОП) для микроэлектронных датчиков с обратными связями на уровне чувствительного элемента. Дано описание методов управления электрофизическими параметрами элементов и структур датчиков.

27 Микродатчик на основе тонкой пленки нитрида хрома для измерения давления при высокой температуре. Micromachined chromium nitride thin-film pressure sensor for high temperature applications. / Chung G. S. // Electron. Lett. 2006. 42. - № 13. - с. 754-755.

Разработан микродатчик давления из основе тонкой пленки нитрида кремния для измерения давления при высокой температуре, доказано, что датчик позволяет существенно повысить, точность измерения. Принцип измерения основан на использовании моста Вистона. Разработана технология напыления кремниевых мембран на поверхности чувствительного слоя Сг--N. Рассмотрены основные этапы формирования кремниевой микросхемы.

28 Интегральные датчики давления на основе структур КНС. Бушуев Н., Васьков Ю., Мартынов Д. // Электронные компоненты - 2006. - № 11. - с. 87-88.

В статье описываются малогабаритные датчики давления МИДА-13П-КН и МИДА-12П-К на основе тензочувствительных элементов "кремний-на-сапфире" разработки и производства ПГ МИДА.

29 МЭМС-датчики давления Freescale Semiconductor. /Маргелов А. // Новости электроники - 2006. - № 14. - с. 13-14

Полупроводниковые датчики давления отличаются более высокой точностью, компактностью, надежностью и простотой эксплуатации, чем манометрические трубки пьезоэлектрические кремниевые датчики. Стоимость их - также значительно ниже. Именно таким датчикам производства Freescale Semiconductor посвящен материал статьи.

30 MLH - новая серия датчиков давления Honeywell / Маргелов А. // CHIP NEWS : Инженерная микроэлектроника. - 2006. - № 2. - с. 53-54

Мы продолжаем знакомство с продукцией компании Honeywell - полупроводниковыми датчиками. Данная статья знакомит разработчиков с новейшей серией датчиков Honeywell, предназначенной для измерения абсолютного и избыточного давления газов и жидкостей (в том числе агрессивных).

Из реферативных журналов "Метрология и измерительная техника"

31 08.01-32.146 Пассивные схемы температурной компенсации микроэлектронных датчиков давления МИДА / Мартынов Д. Б. // Энергосбережение в городском хозяйстве, энергетике, промышленности : Материалы 5 Российской научно-технической конференции, Ульяновск, 20-21 апр., 2006. Т. 1. Разд. 1. Общие вопросы энергосбережения. Учет энергоресурсов, энергоаудит, управление энергосбережением. Разд. 2. Энергосбережение в электроэнергетических установках. Разд. 3. Энергосбережение в городском хозяйстве и строительстве. Разд. 4. Энергосбережение в промышленной энергетике. - 2006. - с. 109-112.

Анализируются схемы коррекции температурного дрейфа полупроводниковых тензопреобразователей давления на основе гетероэпиксиальных структур "кремний-на-сапфире".

32 08.05-32.204 Экспериментальное определение собственных частот двухмембранных тензопреобразователей давления / Пирогов А. В., Стучебников В. М. // Датчики и системы. - 2006. - № 4. - с. 29-33.

Экспериментально определены динамические характеристики механоэлектрического преобразователя тензорезисторного датчика давления МИДА - модуля преобразователя давления.

33 09.01-32.268 Датчики давления для любых приложений. Решение компании Honeywell / Маргелов А. // Электроника: Наука, технология, бизнес. -2006. - № 8. - с. 34-37.

Портфель полупроводниковых датчиков давления Honeywell в настоящий момент включает несколько тысяч приборов. Разнообразие конструктивных исполнений, широкий диапазон измерения (от нескольких сот паскаль до сотен мегапаскаль), способность работать в различных средах, в том числе агрессивных, все варианты стандартных выходных сигналов, наличие прецизионных моделей и гибкая ценовая политика компании позволяют разработчику выбрать датчик практически для любой области применения. Компания Honeywell производит датчики для измерения всех существующих типов давления: абсолютного, дифференциального, избыточного и вакуумного.

34 09.01-32.93 МЭМС-датчики: нанотехнологии наступают / Юдинцев В. // Электроника: Наука, технология, бизнес. - 2006. - № 8. - с. 26-30.

Развитие микроэлектроники приводит к появлению все более сложных и быстродействующих схем, размеры элементов которых уже меньше 100 нм. Созданы лабораторные образцы транзисторов с длиной затвора 10 нм. По своим размерам их элементы уже сопоставимы с молекулами и даже атомами. И принцип их действия основан на квантовых эффектах и эффектах межмолекулярных взаимодействий. Нанотехнологии находятся в начальной стадии развития. Разработаны разнообразные наноразмерные приборы и системы, свойства которых позволяют создавать хим. и биологические датчики, новые фотонные устройства, биотехнику. Созданы углеродные нанотрубки (Carbon Nanotubes, CNT), нанопровода на основе полупроводниковых материалов, металлов, диэлектриков, высокотемпературных оксидов, нитридов и т. п. CNT обладают уникальными эл. и мех. свойствами.

35 08.07-32.670 Воздействие рентгеновского излучения на характеристики датчиков давления на основе КНС-структуры с применением линзы Кумахова /Романов А. Ю. // Инж. физ. - 2006. - № 3. - с. 23-26

Проведено экспериментальное исследование воздействия рентгеновского излучения, сфокусированного линзой Кумахова, на тензорезисторный чувствительный элемент на основе структуры "кремний на сапфире" (КНС) в составе датчиков давления МИДА (микроэлектронные датчики). Применялись различные варианты воздействия с применением оптики - пучок в различных сечениях: от максимального до минимального. Обнаружена высокая радиационная стойкость исследованных структур. Для возможного применения рентгеновского излучения в целях модификации в технологии данных и других подобных структур целесообразно опробовать более высокие плотности излучения.

36 09.09-32.5. Международная конференция "MEMS". International MEMS Conference, Singaporo, 9-12 May, 2006. J. Phys. Con!. Ser. 2006, 34, с. I - XI, 1-1147.

Международная конференция "MEMS" проходила в Сингапуре в мае 2006 г. Были рассмотрены новые технологии изготовления MEMS-систем. Показаны перспективы развития нейросетевого анализа. Приведены результаты модельного анализа новых сенсорных структур. Описаны датчики на основе тонких пленок фосфидов. Разработаны системы контроля технологических процессов на микро- и наноуровнях.

37 06.11-32.155 Промышленный датчик вибраций с применением МЭМС-акселерометра. Design of industrial vibration transmitter using MEMS accelerometer: Докл [International MEMS Conference, Singapore, 9-12 May, 2006] Pandiyan Jagadeesh, Umapathy M., Balachandar S., Arumugam M., Ramasamy S., Gajjar Nilesh C. J. Phys. Conf. Ser. - 2006. 34. - с. 442-447.

Представлено описание конструкции промышленного датчика вибрации, в котором используют емкостный акселерометр, изготовленный по МЭМС-технологии, описание цепей преобразования сигнала акселерометра, процедуры калибровки и способы установки.

38 07.06-32.193 Беспроводная измерительная система с МЭМС для акселерометра. Mao Yao-hui, Yuan Wei-zheng, Yu Yi-ting. Weinadianzi jishu = Micronanoelectron. Technol. 2006, 43. - № 5. - с. 254-257.

39 07.03-32.200 Методика разработки объёмного микрообработанного одноосного кремниевого емкостного акселерометра с оптимизированными размерами прибора. Desing steps for bulk micro machined single axis silicon capacitin accelerometer with optimised device dimensions.Докл. [ International MEMS Conference, Singapore, 9-12 May, 2006] Agarval Vivek, Bhattacharayya Tarun K., Banik Subhadeep. I. Phys. Conf. Ser. 2006. 34 c.722-727.

40 07.09-32.204 MEMS-акселерометры. / Николайчук О. // Схемотехника. - 2006. - №3. - с.12-14.

Компания MEMSIC специализируется в области разработки MEMS-приборов различного назначения. Ей первой удалось создать акселерометр, выполненных полностью по КМОП-технологии и не содержащий никаких движущихся частей, что значительно повысило точность, надежность и долговечность, также значительно снизило его стоимость.

41 08.07-32.200 Автомобильные акселерометры. 4.5. Перспективная элементная база поверхностных кремневых емкостных MEMS-акселерометров. / Сысоева С. // Компоненты и технологии - 2006. - №4. - с.28-39.

Данная часть статьи завершает начатый в предыдущей публикации обзор кремневых емкостных MEMS-акселерометров, которые, благодаря их малому размеру, высокой степени интеграции, низкому энергопотреблению, высокой надежности и доступной цене, превалируют на современном автомобильном рынков датчиков и характеризуются непрерывным повышением их технологического уровня.

42 09.07-32.53 MEMS-датчики и преобразователи на основе полимеров с функцией самоорганизации. Self-assembled polymer MEMS sensor and actuators: Докл. [Conference on Smart Structrures and Materials 2006 “Smart Electronics, MEMS, BioMEMS, and NanoTechnology”, San Diego, Calif., 26 Febr - 1 March, 2006] .Hill Andrea J., Claus Richard O., Lalli Jennifer H., Homer Mechelle: Proc. SPIE, 2006. 6172, c. 61720U/1-61720U/8.

Рассмотрены перспективы применения нанокомпозитного материала Metal Rubber (MR) в MEMS-датчиках и преобразователях с функцией самоорганизации.

43 10.02-32.365 Изготовление трехмерных микро- и наноструктур для МЭМС и МОЭМС: принцип сочетания литографий. Fabrication of 3D micro and nanostructures for MEMS and MOEMS: an approach based on combined lithographies : Докл. _[International MEMS Conference, Singapore, 9-12 May, 2006_] / Romanato F., Businaro L., Tormen M., Perennes F., Matteucci M., Marmiroli B., Balslev S., Di Fabrizio E. // J. Phys. Conf. Ser. - 2006 34, с. 904-911.

Известно, что рентгеновская литография относится к стабильной технологии изготовления МЭМС и МОЭМС с низким уровнем шероховатости боковых стенок, критическим субмикрометровым размером и высоким аспектным отношением. Рассматривается технология рентгеновской литографии с многомерным наклоном в сочетании с электронно-лучевой литографией для создания субмикрометровых рисунков произвольной формы, углубленных в трехмерной структуре.