23655

Управление качеством электронных средств

Книга

Информатика, кибернетика и программирование

Непрерывной случайной величиной СВ называется величина которая при испытании может принять любое значение из заданного диапазона. Любое распределение характеризуется определенными характеристиками важнейшими из которых являются среднее значение и дисперсия. Несмещенной является оценка среднее значение которой совпадает со средним значением генерал ной совокупности. Здесь оценка истинное значение характеристики – оператор усреднения.

Русский

2013-08-05

423 KB

12 чел.

16

Министерство образования Российской Федерации

НОВОСИБИРСКИЙ  ГОСУДАРСТВЕННЫЙ ТЕХНИЧЕСКИЙ УНИВЕРСИТЕТ

Методические указания

к выполнению расчетно-графической работы по дисциплине

«Управление качеством электронных средств»

для студентов 4 курса дневного отделения

факультета радиотехники, электроники, физики

направление  551100 «Проектирование и технология электронных средств»

Новосибирск

2001

Составитель: В.И.Кушнир, канд. техн. наук,  доц.

 

Рецензент: В.И.Серых, канд. техн. наук, доц. каф. КТРС

Работа подготовлена на кафедре

конструирования и  технологии производства радиоэлектронных средств

Новосибирский государственный

технический университет, 2001г.

  1.  Цель и порядок выполнения расчетно-графической работы

            Цель расчетно-графической работы (РГР) состоит в развитии и закреплении навыков, необходимых инженеру-конструктору технологу электронных средств (ЭС) для управления качеством ЭС в процессе их производства.

   Во втором разделе настоящих методических указаний (МУ) содержатся минимально необходимый теоретический материал, позволяющий выполнить задания РГР. Подробное изложение теоретических вопросов отражено в источниках, перечисленных в списке литературы.

В третьем разделе МУ содержатся  четыре задания, которые должен выполнить студент. Задания выполняются в системе MS Excel. Результаты решения каждого задания должны быть оформлены в виде отдельной книги MS Excel, сохраненной под названием «Задание1», «Задание2» и т.д.  Исходные данные задания следует располагать на первом листе книги, результаты решения – на последующих. Каждый шаг решения должен быть сопровожден   текстом расчетных формул, выполненных в MS Equation,   и подробным текстовым пояснением. Необходимые для расчета формулы программируются в соответствующих ячейках листов MS Excel. Результаты выполнения РГР предъявляются преподавателю в пояснительной записке объемом 10-15 мпс и на дискете.

2. Краткие теоретические сведения

2.1. Событие. Вероятность события.

Напомним некоторые элементарные понятия теории вероятностей [1,2].

           Событие - некоторый результат, который достигается при проведении  испытания (опыта). Например, выпадание решетки при подбрасывании монеты. Если событие происходит обязательно, оно называется достоверным. Если  не может произойти - невозможным. Если  может произойти, а может и не произойти – случайным. Числовой характеристикой возможности появления события является  вероятность события.
Введем следующие обозначения:
А – событие,  P(А) – вероятность события. Очевидно, что
0P(A)1                       
и при P(A)=1 речь идет о достоверном событии,  P(A)=0 – о невозможном , в остальных случаях – о случайном.
Обозначим Ā – событие, которое состоит в том, что А в результате испытания не выполняется. Для этой ситуации справедливо соотношение
Р(Ā) = 1- Р(А)                          
Обозначим одновременное наступление n событий
 `
и назовем это сложное событие пересечением n простых событий A.
Обозначим также наступление хотя бы одного из n событий
  
и назовем это сложное событие объединением  n простых событий A.
Вероятности введенных выше сложных событий вычисляются по следующим образом.
.
Если в последнем соотношении все события независимы, оно принимает вид
.
Вероятность объединения случайных событий рассчитывается по формуле
.
Для независимых событий последнее соотношение принимает вид
.
2.2. Непрерывные и дискретные случайные величины. Распределения случайных величин.
       Непрерывной случайной величиной (СВ) называется величина, которая при испытании может принять любое значение из заданного диапазона. В окрестности этого диапазона зададим бесконечно малый интервал значений  [x, x+dx] и обозначим  dP вероятность попадания СВ в этот интервал.  
Введем  понятие дифференциальной функции распределения w(x) через  вероятность dP с помощью  соотношения
dP=w(x)dx.
Введем также понятие интегральной функции распределения
.
Физический смысл этого соотношения означает вероятность попадания СВ в диапазон значений от - до x.
В качестве примера распределения непрерывной случайной величины приведем нормальное (гауссовское) и равномерное дифференциальные распределения. Нормальное распределение имеет вид
.
Здесь  - среднее,  - дисперсия распределения.
Равномерное распределение на интервале [a,b] описывается соотношением
                  0 ,           x<a
w(x)=          a<x<b
                    0,           x>b  
            Дискретные СВ могут принимать лишь избранные значения на числовой оси. Типичный пример дискретной случайной величины – показания цифрового измерительного прибора.
В качестве примера распределения дискретной случайной величины приведем  часто используемые в задачах управления качеством гипергеометрическое и пуассоновское распределения СВ. Гипергеометрическое распределение имеет вид
.
Здесь N – объем партии, n – объем испытуемой выборки из этой партии, k – число интересующих исследователя событий в выборке,   .
Пуассоновское распределение СВ описывается формулой
.
Здесь n – объем испытуемой выборки, k – число интересующих исследователя событий, происшедших в процессе испытаний,  - среднее  число событий в выборке.
В заключение этого раздела отметим, что интегральные вероятности в случае дискретных распределений находятся суммированием дифференциальных дискретных распределений.
2.3. Выборочные характеристики. Точечные и интервальные оценки параметров распределений.
Точечные оценки. Как уже было отмечено выше, наиболее полной характеристикой  СВ является ее распределение. Любое распределение характеризуется определенными характеристиками, важнейшими из которых являются среднее значение и дисперсия. Характеристики распределений генеральных совокупностей можно оценить по выборочным данным. Такие оценки носят название выборочных характеристик. Поскольку любая выборочная характеристика оценивает соответствующую характеристику генеральной совокупности, она носит название оценки характеристики генеральной совокупности. Важнейшими свойствами оценки являются несмещенность, эффективность и состоятельность. Несмещенной является оценка, среднее значение которой совпадает со средним значением генерал ной совокупности. Т.е.
.
Здесь  - оценка,  - истинное значение характеристики,  – оператор усреднения.
Эффективной называется оценка, которая из всех возможных вариантов оценок имеет минимальную дисперсию.
Состоятельной называется оценка, которая при увеличении объема выборки стремится к истинному значению по вероятности, т.е.
.
 Рассмотрим наиболее важные с точки зрения  практики точечные оценки среднего и дисперсии для случая гауссовских выборочных данных. Точечная оценка среднего определяется по формуле
.   (1)
Поскольку значения  в этой формуле случайны и их число конечно, величина   также является случайной. При условии, что  гауссовские независимые числа,   является гауссовским случайным числом. Можно показать,  что среднее значение и дисперсия этого числа равны соответственно (среднее генеральной совокупности) и   (- дисперсия отдельного отсчета).
Действительно,
.  (2)
Для нахождения дисперсии  найдем вначале дисперсию отдельных слагаемых в последнем соотношении
                    .
Далее примем во внимание, что дисперсия суммы независимых слагаемых равна сумме дисперсий этих слагаемых, т.е.
.  (3)
Соотношения (2) и (3) показывают, что оценка (1) является несмещенной и эффективной.
Точечная оценка дисперсии определяется по формуле
.  (4)
Интервальные оценки. Точечные оценки не дают ответа на вопрос о том, с какой вероятностью полученные величины соответствуют истинным значениям характеристик генеральных совокупностей. Чтобы ответить на этот вопрос вводят понятие интервальной оценки.
Пусть - истинное среднее генеральной совокупности,   - точечная оценка , полученная по формуле (1). Введем доверительный интервал
                                                ,   (5)
где  - некоторое произвольное число, назначенное исследователем. Введем также доверительную вероятность  как вероятность того, что истинное значение среднего  попадет в записанный выше доверительный интервал, т.е.
.  (6)
Чтобы вычислить  перейдем от абсолютных величин  и  к ошибкам в определении среднего   для чего вычтем  из всех частей неравенства (6). В результате получим
.
Подставим в последнее соотношение  и с учетом того, что элементы выборки распределены по нормальному закону   получим
.
Отсюда .
Здесь  - интеграл вероятности Лапласа, который имеет вид
.  (7)
(Отметим, что интеграл  приводится к каноническому виду интеграла вероятности Лапласа в результате замены переменных .)
Обозначим . Здесь k- некоторый коэффициент, - предполагаемая известной дисперсия генеральной совокупности. С учетом введенных обозначений доверительный интервал (5) примет вид
.  (8)
Обозначим также  вероятность того, что истинное значение  выйдет за пределы доверительного интервала. Эта  вероятность называется уровнем значимости. Величину коэффициента k выберем  из условия
                                                .         (9)
Здесь  - квантиль стандартного гауссовского распределения (распределение, для которого среднее значение равно нулю, дисперсия – единице). Т.е.
.
Подставив (3) и  (9) в  (8), получим
.  (10)
Последнее соотношение в соответствии с ГОСТ Р50779.21 – 96 называется интервальной оценкой генеральной средней, полученной по гауссовской выборке объема n.
Физический смысл этой оценки поясним следующим примером. Зададим уровень значимости . Отсюда следует = 3. В результате образуется доверительный интервал шириной , куда величина неизвестного генерального среднего  входит с вероятностью 1-0.0027=0.997.
В соответствии с ГОСТ Р50779.21 –96 несмещенная точечная оценка дисперсии  при известном среднем определяется по формуле
,
а интервальная оценка – по формуле
.
Здесь  и    квантили распределения   уровня 1-   и    соответственно.
2.4. Производственный допуск  на выходной параметр изделия. Анализ точности производства.
     Любое радиоэлектронное изделие характеризуется определенными в ТУ электрическими выходными параметрами с указанием допусков на эти параметры. Изделие может состоять из большого числа составляющих его элементов, на каждый из которых в свою очередь задан свой допуск. Как влияет разброс параметров элементов на результирующие параметры изделия? Какие разбросы параметров элементов допустимы, чтобы выходной параметр изделия оставался внутри своей допусковой зоны?  Попытаемся дать ответы на эти вопросы.
Обозначим выходной параметр изделия
.
Здесь  -  значения параметров элементов (сопротивления, конденсаторы, индуктивности и т.д.), которые формируют величину q. Если бы все эти элементы обладали номинальными значениями параметров, то и выходной параметр также имел бы номинальное значение. Однако в реальном случае элементы обладают параметрами, которые отличаются от номинальных значений. В результате выходной параметр q получает приращение от своего номинального значения, которое можно вычислить по формуле
.  (11)
Такая запись приращения выходного параметра от номинального значения неудобна тем, что каждое из слагаемых в (11) имеет свою размерность. Чтобы перейти к безразмерным приращениям, поделим правую и левую части в (11) на q, а каждое слагаемое в правой части поделим и домножим на . В результате получим
 (12)
Обозначим  и назовем этот коэффициент коэффициентом влияния. С учетом данного обозначения (12) перепишется в виде
.  (13)
Отсюда ясен физический смысл коэффициента влияния – это отношение относительного изменения выходного параметра к относительному изменению входного параметра. Если эти изменения одинаковы, .
Если  -  гауссовская случайная величина, что во многих случаях справедливо для практических задач, то и   является гауссовской случайной величиной. Для полного статистического описания этой случайной величины достаточно определить ее среднее значение и дисперсию. На основании (13) и  при условии, что средние отклонения элементов от их номинальных значений равны нулю, запишем
.
Полученный результат показывает, что среднестатистическое отклонение выходного параметра от его номинального значения равно нулю при условии, что среднестатистические отклонения формирующих этот параметр элементов также равны нулю (.
        Найдем дисперсию выходного параметра. Для упрощения выкладок введем следующие обозначения: ,    . В соответствии с определением дисперсии запишем
=
=
.
Введем коэффициент корреляции относительных отклонений элементов
.
В результате
.  (14)
Отметим, что при независимых относительных отклонениях элементов  и
.
Таким образом среднее значение и дисперсия относительного отклонения выходного параметра от его номинального значения определены и тем самым полностью определено статистическое описание  величины относительного отклонения. Однако для практического использования соотношения (14) при вычислении дисперсии выходного параметра требуются значения дисперсий элементов, составляющих изделие. Чтобы найти эти дисперсии введем в рассмотрение коэффициент рассеяния величины   для произвольного i – го элемента
.
Здесь - относительный допуск на параметр элемента, известный из ТУ или по маркировке на самом элементе. Отсюда следует
.
После подстановки последнего соотношения в (14) и извлечения корня из полученного равенства имеем
 .   (15)
Равенство (15) представляет собой производственный допуск  на произвольный выходной параметр изделия.
 Анализ точности производства. Вероятность годности. Знание производственного допуска на выходной параметр изделия (15) позволяет выполнить анализ точности производства в части, касающейся влияния разброса элементов на разброс выходного параметра. (Влияние технологии на точность производства анализируется в принципе также, но тем не менее этот вопрос является предметом отдельного рассмотрения). Суть  анализа точности  сводится к сравнению полученного производственного допуска с допуском по ТУ на выходной параметр и к определению вероятности годности изделия. Так, если выполняется неравенство
,  (16)
то принято говорить, что в производстве достигается  воспроизводимость. При этом вероятность годности изделия зависит от величины коэффициента рассеяния ,  используемого в соотношении (15). Если этот коэффициент выбран исследователем равным 1/3, то вероятность годности будет равна 0.997 и в случае выполнения неравенства (16) можно говорить о достижении воспроизводимости с вероятностью 0.997. (Отметим, что по умолчанию коэффициенты рассеяния на элементы в соотношении (15) обычно принимаются равными 1/3).
Определим вероятность годности изделия . Поскольку выходной параметр изделия полностью статистически определен, эта вероятность легко определяется путем интегрирования распределения данного параметра в пределах допусковой зоны по ТУ. Т.е.
 (17)
Здесь  номинальное по ТУ значение выходного параметра,   - половина поля допуска по ТУ. Для удобства дальнейших вычислений удобно представить (17) в виде введенного в п. 2.3. интеграла вероятности Лапласа. С этой целью используем следующую замену переменных в (17):
.
В результате этой замены получим
.
2.5. Контроль качества при сборке ЭС
     Выполняемый в производственном процессе контроль подразделяется на входной, операционный и выходной. Входной контроль предназначен для определения качества комплектующих и материалов, из которых производится изделие, операционный контроль позволяет  следить за качеством выполняемых в технологическом процессе операций, а выходной контроль предназначен для оценки  конечного качества произведенной продукции. По степени охвата  продукции контроль подразделяют на сплошной и выборочный. В первом случае проверяется каждый образец выпускаемой продукции, во втором – определенная часть из общего числа выпущенных изделий.
Из всего многообразия вопросов организации контроля рассмотрим  вопрос выборочного контроля качества по количественному признаку. Данный вопрос регламентируется  ГОСТ Р 50779.53-98 «Приемочный контроль качества по количественному признаку для нормального закона распределения». Стандарт устанавливает процедуры статистического приемочного контроля по количественному признаку уровня несоответствий партий продукции для нормального закона распределения,  обеспечивая корректные отношения между поставщиком и потребителем  в части качества поставок продукции партиями. Условием применения настоящего стандарта является устойчивость производственного процесса и нормальность закона распределения значений контролируемого параметра.
Рассмотрим основные математические соотношения, положенные в основу данного стандарта. Пусть в сборочном цехе предприятия изготовлена партия продукции. Исходными данными контроля партии поставщиком являются  нормативное значение риска потребителя , нормативный уровень несоответствий NQL, %, предельные значения показателя качества  a и b, значение стандартного отклонения , объем выборки n.
Для принятие решения о годности  партии по случайному закону отбирается  n единиц продукции и для них производится измерение выходного параметра качества. В результате получаем выборку  объемом n. Выполним по этой выборке точечную оценку  среднего значения выходного параметра  (см. п.2.3.)
.
Полученная оценка при  условии нормальности величин  является также нормальной случайной величиной  со средним значением  и дисперсией  (см. п. 2.3.). Контролируемая поставщиком партия признается годной, если выполняется  неравенство
.                   (18)
     Здесь a , b  – соответственно наименьшее и наибольшее предельные значения показателя качества по ТУ,  -  коэффициент,  - стандартное  отклонение показателя качества. Обозначим   в (18)
В (18) все параметры определены за исключением  коэффициента . Найдем этот коэффициент. В предположении, что нас интересует только нижняя граница годности (для верхней границы все выкладки аналогичны) определим соотношение для риска потребителя     (напомним, что риск потребителя – это вероятность при заданной процедуре контроля принять негодную партию  продукции за годную).      
.                   (19)        
После замены переменных     получаем из (19)
Отсюда следует
,                     (20)
где   является функцией обратного стандартного интегрального нормального распределения.
Из (20) получаем
.                         (21)
          Запишем далее соотношение для нормативного уровня несоответствий
.         (22)
После замены переменных    получим из (22) и (21)
.
Отсюда с учетом   
.
         Таким образом алгоритм контроля (18) полностью определился.
3. Задания РГЗ

Задание 1

Расчет надежности групповой пайки печатного узла

      Число  непропаянных соединений k на операции групповой пайки модуля генератора временных интервалов есть величина случайная. При аппроксимации  вероятности P(k)  пуассоновским законом распределения вероятность появления непропаянных соединений на плате, имеющей общее число соединений n, вычисляется по формуле

   .

Здесь - интенсивность появления непропаянных соединений.

  1.  Построить график зависимости вероятности P(k) от величины k при заданных значениях   и  n.
  2.  Определить среднее значение числа непропаянных соединений.
  3.  Найти вероятность появления непропаянных соединений, число которых не превышает найденное среднее значение.

      Значение  выбирается из таблицы 1 по номеру варианта, соответствующего последней цифре шифра студента, значение n – предпоследней.

               Таблица 1   Исходные данные к заданию

Номер варианта

                                Значения параметров

                

                   n

0

1

2

3

4

5

6

7

8

9

0.09

0.01

0.018

0.008

0.008

0.01

0.08

0.013

0.009

0.018

200

750

300

1000

800

900

200

1000

1000

300

    

Задание 2

Определение производственного допуска на выходной параметр узла

        Время восстановления мультивибратора  в модуле генератора временных интервалов рассчитывается по формуле

 .

     Здесь с- разделительная емкость мультивибратора,  - коллекторная нагрузка,  ,  и   - соответственно базовое, эмиттерное сопротивления и коэффициент усиления транзисторов по току.

Параметры, указанные в формуле, не коррелированы, допуски на параметры распределены по нормальному закону, коэффициенты рассеяния равны 1/3. =50+-50%,   =150 Ом+-50%, =25 Ом+-50%.

  1.  Рассчитать среднее время восстановления мультивибратора.
  2.  Рассчитать дисперсию и среднеквадратическое значение времени восстановления мультивибратора.
  3.  Построить график распределения времени восстановления мультивибратора.

    Значение   выбирается из таблицы 2 по номеру варианта, соответствующего последней цифре шифра студента, значение с –  предпоследней.                                               

                                Таблица 2   Исходные данные к заданию

Номер варианта

                                Значения параметров

                 (кОм)

                   С(пф)

0

1

2

3

4

5

6

7

8

9

3+-10%

2,7+-10%

3,3+-10%

3,6+-10%

2,7+-10%

5,1+-10%

3+-10%

3,6+-10%

5,1+-10%

2,7+-10%

4700

3900

5100

3300

2200

4700

3000

2200

3300

5100

 

Задание 3

Расчет вероятности годности узла

      Время восстановления мультивибратора  распределено по нормальному закону.

  .

Здесь   и     среднее и среднеквадратическое значения времени восстановления соответственно, вычисленные в предыдущем задании.

  Номинальное по техническим условиям (ТУ) значение на время восстановления   и половина поля допуска на него  заданы в виде соотношений

                                        и          .

  1.  Построить график функции    в зависимости от переменной . Указать на графике поле допуска по ТУ.
  2.  Вывести формулу для расчета вероятности годности мультивибратора по параметру  и рассчитать вероятность годности.

 

     Значение     выбирается из таблицы 3 по номеру варианта, соответствующего последней цифре шифра студента, значение – предпоследней

                        Таблица 3 Исходные данные к заданию

Номер варианта

                                Значения параметров

                

                   

0

1

2

3

4

5

6

7

8

9

0,2

0,1

0,12

0,15

-0,12

-0,1

-0,8

0,1

0,3

0,2

2,0

1,0

1,5

1,3

1,5

1,3

1,8

2,0

1,4

1,7

Задание 4

Контроль качества узла

       Выпускаемые предприятием генераторы временных интервалов должны иметь по ТУ номинальное время восстановления выходного импульса   и половину поля допуска на него. Величины   и     определяются из условий заданий 2 и 3. Производственное время восстановления   распределено по нормальному закону. Реализуемый в производстве процент брака определяется из условий задания 3.

  1.  Определить номинальное по ТУ время восстановления выходного импульса  и  половину поля допуска на него .
  2.  Дать заключение о годности  партии генераторов временных интервалов по результатам выборочного контроля  n образцов по  количественному признаку и параметру  (ГОСТ Р 50779.53-98). Значение  объема контролируемой выборки n  и  величину нормативного уровня несоответствий NQL выбрать из таблицы 4 по номеру варианта, соответствующего последней цифре шифра студента, значение нормативного риска потребителя – по        предпоследней. Параметры образцов в выборке промоделировать по условиям задания 2.  Условие  на величину  (ГОСТ Р 50779.53-98) во внимание не принимать.

 

                                          Таблица 4   Исходные данные к заданию

Номер варианта

                            Значения параметров

n

NQL(%)

0

1

2

3

4

5

6

7

8

9

30

15

40

25

17

27

100

55

75

85

1,0

6,5

4,0

6,5

10

15

2,5

0,65

0,15

2,5

0,25

0,75

0,5

0,75

0,9

1,0

0,1

0,25

0,75

0,1

Литература

  1.  Гмурман В.Е. Теория вероятностей и математическая статистика. Учеб. Пособие для вузов. Изд.7-е стер.-М.:Высш.шк., 2000.479с.
  2.  Г.Г.Абергауз, А.П.Тронь, Ю.Н.Копенкин, И.А.Коровина. Справочник по вероятностным расчетам.М. Воениздат, 1970.
  3.  ГОСТ Р 50779.21-98  Статистические методы. Правила определения и методы расчета статистических характеристик по выборочным данным. Нормальное распределение.-
  4.  Глудкин О.П., Черняев В.Н. Анализ и контроль технологических процессов производства РЭА: Учеб. Пособие для вузов.-М.: Радио и связь, 1983.-296с.
  5.  ГОСТ Р 50779.53-98  Статистические методы. Приемочный контроль качества по количественному признаку для нормального закона распределения. Часть1. Стандартное отклонение известно.

 

          
 
 
 
    
 
 
 


 

А также другие работы, которые могут Вас заинтересовать

84539. Характеристика періодів і фаз СЦ 47.19 KB
  Починається скорочення передсердя з м’язевих пучків які охоплюють гирла вен; це попереджує рух крові по градієнту тиску із передсердя в вени так як клапани тут відсутні. і внаслідок цього в шлуночок надходить остання порція крові яка складає від 8 до 30 від всього об’єму крові що надходить в шлуночок при його діастолі. Тому напруження міокарду шлуночка і тиск в ньому не змінюється не відбувається рух крові через порожнини серця; не змінюється положення клапанів. В стані спокою в шлуночку знаходиться близько 150 мл крові.
84540. Показники насосної функції серця і методи іх дослідження 42.01 KB
  Цей показник можна визначити за допомогою ехокардіографії тетраполярної реографії не інвазивні методи за допомогою методу розведення барвника внутрішньовенно вводять певні барвники і по динаміці зміни її концентрації в крові розраховують ХОК а також за допомогою методу Фіка він заснований на визначенні хвилинного поглинання кисню організмом людини і на визначенні артеріовенозної різниці вмісту кисню; для визначення а в різниці необхідно провести зондування правого передсердя – для отримання змішаної венозної крові; далі розрахунок...
84541. Роль клапанів серця у гемодинаміці. Тони серця, механізми їх походження ФКГ, її аналіз 42.92 KB
  Клапани розташовані при вході та при виході обох шлуночків серця. Мітральний та трьохстулковий клапани перешкоджають зворотньому закиду крові регургітації крові в передсердя під час систоли шлуночків. Перший систолічний тон виникає на початку систоли шлуночків. Його формують такі компоненти: закриття стулок передсердношлуночкового клапану; це основний компонент першого тону дає осциляції найбільшої висоти виникає на межі фаз ізометричного та асинхронного скорочень; міокардіальний компонент пов’язаний із напруженням та вібрацією...
84542. Артеріальний пульс, його походження СФГ, її аналіз 43.09 KB
  При аналізі СФГ враховують перш за все стан стінок крупних артеріальних судин. Про це можна судити за конфігурацією СФГ вираженості окремих її хвиль. Розрахунок тривалості серцевого циклу проводять по полікардіограмі – синхронно зареєстровані ЕКГ ФКГ СФГ.
84543. Регуляція діяльності серця. Міогенні та місцеві нервові механізми регуляції діяльності серця 40.8 KB
  Міогенні та місцеві нервові механізми регуляції діяльності серця. Баланс притоку та відтоку крові притік крові до серця по венозних судинах; відтік – за рахунок активного вигнання крові шлуночками серця; 2. Рівний хвилинний об’єм крові ХОК правого та лівого відділів серця; 3.
84544. Місцеві міогенні механізми регуляції серцевої діяльності 48.71 KB
  Залежність ССС від вихідної довжини КМЦ. Залежність ССС від опору вигнанню рівня артеріального тиску. Залежність ССС від ЧСС. Тому суть цього механізму можна викласти так: чим більше крові притікає до серця під час діастоли тим більша вихідна довжина КМЦ тим більша ССС СО.
84545. Характер і механізми впливів симпатичних нервів на діяльність серця. Роль симпатичних рефлексів в регуляції серцевої діяльності 44.58 KB
  Характер впливів симпатичної нервової системи на серце: позитивний інотропний вплив посилює силу серцевих скорочень; позитивний хронотропний вплив посилює ЧСС; позитивний дромотропний вплив посилює швидкість проведення збудження по елементам провідної системи серця особливо по передсердношлуночковому вузлу структурам провідної системи шлуночків; позитивний батмотропний вплив збільшення збудливості. Медіатор норадреналін взаємодіє переважно з βадренорецепторами оскільки αадренорецепторів тут майже немає при цьому...
84546. Характер і механізми впливів парасимпатичних нервів на діяльність серця. Роль парасимпатичних рефлексів в регуляції серцевої діяльності 44.78 KB
  Механізм впливів блукаючого нерва на серце пов’язаний із дією медіатора ацетилхоліну на мхолінорецептори КМЦ типових і атипових. В результаті підвищується проникність мембран КМЦ для йонів калію – посилення виходу йонів із клітини за градієнтом концентрації що в свою чергу веде до: розвитку гіперполяризації мембран КМЦ; найбільше цей ефект виражений в клітинах з низьким вихідним рівнем мембранного потенціалу найбільше в вузлах АКМЦ: пазуховопередсердному та передсердношлуночковому де МПС = –60мВ; менше – в КМЦ передсердь; найменше –...
84547. Гуморальна регуляція діяльності серця. Залежність діяльності серця від зміни йонного складу крові 44.41 KB
  Залежність діяльності серця від зміни концентрації йонів в плазмі крові. Найбільше клінічне значення має вплив йонів калію. При гіпокаліємії зниження концентрації йонів калію в плазмі крові нижче 1ммоль л розвиваються різноманітні електрофізіологічні зміни в КМЦ. Характер змін в КМЦ залежить від того що переважає: втрата йонів калію клітинами чи міжклітинною рідиною.