Деструктивная девиация: Ошибка 404. Запрашиваемая страница не найдена

Содержание

Трансформация культурного концепта «девиация» в эпоху глобализации

ЛИТЕРАТУРА

Змановская, Е. В. (2004) Девиантология (Психология отклоняющегося поведения). М.: Академия, 288 с.

Танака-Мацуми Ю. (2003) Патопсихология и культура. В кн.: Д. Мацумото (ред.). Психология и культура. СПб.: Питер, с. 423–459. (Мастера психологии).

Тоффлер, Э. (2002) Шок будущего. М.: ООО «Издательство ACT», 557 с.

Чукуров, А. Ю. (2015) Конструирование телесности как механизм самоконтроля. Общество. Среда. Развитие, № 3, с. 145–149.

Чукуров, А. Ю. (2016) Homo Lego: человек-конструктор (к постановке проблемы). Общество. Среда. Развитие, № 2, с. 72–76.

Шахал, А. (2017) Транскультурная психиатрия: критический обзор. Лаборатория интеллектуального сопротивления. [Электронный ресурс]. URL: http://laborint.ru/biblioteka/sh-amin-transkulturnaya-psihiatriya/ (дата обращения 01.07.2019).

REFERENCES

Chukurov, A. Yu. (2015) Konstruirovanie telesnosti kak mekhanizm samokontrolya [The construction of physicality as a mechanism of self-control]. Obshchestvo. Sreda. Razvitie — Society. Environment. Development, no. 3, pp. 145–149. (In Russian)

Chukurov, A. Yu. (2016) Homo Lego: chelovek-konstruktor (k postanovke problemy) [Homo Lego: the persondesigner (to the statement of the problem)]. Obshchestvo. Sreda. Razvitie — Society. Environment. Development, no. 2, pp. 72–76. (In Russian)

Shahal, A. (2017) Transkul’turnaya psikhiatriya: kriticheskij obzor [Transcultural psychiatry: a critical review]. Laboratoriya intellektual’nogo soprotivleniya [Laboratory of intellectual resistance]. [Online]. Available at: http://laborint.ru/biblioteka/sh-amin-transkulturnaya-psihiatriya/ (accessed 01.07.2019). (In Russian)

Tanaka-Matsumi J. (2003) Patopsikhologia i kultura [Abnormal psychology and culture]. In: D. Matsumoto (ed.). Psikhologiya i kul’tura [The handbook of culture and psychology]. Saint Petersburg: Piter Publ., pp. 423–459. (Mastera psikhologii [Masters of psychology]). (In Russian)

Toffler, E. (2002) Shok budushchego [Future shock]. Moscow: OOO “Izdatel’stvo AST” Publ., 557 p. (In Russian)

Zmanovskaya, E. V. (2004) Deviantologiya (Psikhologiya otklonyayushchegosya povedeniya) [Deviantology (Psychology of deviating behavior)]. Moscow: Akademiya Publ., 288 p. (In Russian)

МОЛОДЕЖНЫЙ ВАНДАЛИЗМ В СРЕДЕ МЕГАПОЛИСА: ГРАНИЦЫ НОРМЫ И ДЕВИАЦИИ | Руденкин

1. Šakić V., Franc R., Mlačić B. Self-Expressed Tendency of Adolescents towards Social Deviations and Antisocial Behaviour [Samoiskazana sklonost adolescenata socijalnim devijacijama i antisocijalnim ponašanjima] // Drustvena Istrazivanja. 2002. № 11 (2–3). P. 265–289.

2. Оболенская А. Г. Исследование вандального поведения в период деструкции социальной ситуации на территории // Сборник тезисов V Международного Конгресса памяти А. Р. Лурия «Луриевский подход в мировой психологической науке». 13–16 октября 2017 г., Екатеринубург. Екатеринбург: Уральский университет, 2017. С. 117–118.

3. Trovo F., Griguol E. Chimica Oggi // Chemistry Today. 2017. № 35 (4). P. 42–46.

4. Albrecht J. F., & Das D. K. Effective crime reduction strategies: International perspectives. Hoboken: Taylor and Francis, 2011. 650 P.

5. Buckley R. C. Conservation tourism. Cambridge, Mass: CAB International, 2010. 230 P.

6. Bhati A., Pearce P. Tourist attractions in Bangkok and Singapore; linking vandalism and setting characteristics [Электрон. ресурс] // Tourism management. 2017. № 63. P. 15–30. Режим доступа: 10.1016/j.tourman (дата обращения: 14.05.2017).

7. Mushtaha E., Hamid F. The Effect on Vandalism of Perception Factors Related to Housing Design, Case of U. A. E Cities // Journal of Asian Architecture and Building Engineering. 2016. № 15 (2). Р. 247–254.

8. Павлов В. Г. Вопросы ответственности за вандализм в зарубежном уголовном законодательстве // Вестник Санкт-Петербургской юридической академии. 2014. № 25 (4). С. 95–100.

9. Ватова Л. С. Психопрофилактика молодежного вандализма на ранней стадии в условиях начальной школы // Начальная школа. 2003. № 5. С. 46–50.

10. Омаев Б. Х. Личностные особенности вандалов // Образование и право. 2013. № 1 (41). С. 164–172.

11. Пашутина О. С. Предмет вандализма: понятие и проблемы законодательного определения // Бизнес в законе. 2008. № 2. С. 123–125.

12. Гилинский Я. И. Социология девиантности (новеллы и перспективы) // Социологические исследования. 2009. № 8 (304). С. 70–73.

13. Терехина О. А. Социальные характеристики лиц, склонных к вандализму // Инновационная наука. 2016. № 10–3. С. 139–143.

14. Van Ouytsel J., Ponnet K., Walrave M. The associations of adolescents’ dating violence victimization, well-being and engagement in risk behaviors // Journal of Adolescence. 2017. № 55. P. 66–71.

15. Stodolska M., Berdychevsky L., Shinew K. J. Gangs and Deviant Leisure // Leisure Sciences. 2017, 4 July. P. 1–16.

16. Майсак Н. В. Матрица социальных девиаций: классификация типов и видов девиантного поведения // Современные проблемы науки и образования. 2010. № 4. С. 78–86.

17. Гусельцева М. С. Идентичность в транзитивном обществе: трансформация ценностей [Электрон. ресурс] // Психологические исследования. 2017. № 10 (54). С. 5. Режим доступа: http://psystudy.ru (дата обращения: 04.11.2017).

18. Радченко Д. А. «На человека стал похожим»: советские памятники Украины и России в конфликтном контексте (2013–2015) // Genius Loci: сборник статей в честь 75-летия С. Ю. Неклюдова / сост. М. В. Ахметова, Н. В. Петров, О. Б. Христофорова. Москва: Форум, 2016. С. 435–461.

19. Shobri N. I. M., Sakip S. R. M., Daud N. Public perception towards Graffiti art in Malaysia // Advanced Science Letters. 2017. № 23. (7). P. 6203–6207.

20. Кружкова О. В., Девятовская И. В. Организационный вандализм:

21. к проблеме деструктивного поведения персонала // Сибирский психологический журнал. 2017. № 63. С. 150–169.

22. Смолова Л. В. Психология взаимодействия с окружающей средой (экологическая психология). Санкт-Петербург: СПбГИПСР, 2010. 712 с.

23. Собольников В. В. Коррекция девиантного поведения студентов в образовательном пространстве // Сибирский педагогический журнал. 2014. № . 4. С. 173–177.

ГРАНИЦЫ НОРМЫ И ДЕВИАЦИИ — Научно-исследовательский портал Уральского федерального университета

@article{4a74919766674b8faa49a962be8f4bb3,

title = «МОЛОДЕЖНЫЙ ВАНДАЛИЗМ В СРЕДЕ МЕГАПОЛИСА: ГРАНИЦЫ НОРМЫ И ДЕВИАЦИИ»,

abstract = «Введение. Социализация современной городской молодежи по сравнению с предшествующими поколениями происходит в иных, отличных от прежних условиях. Нравственный релятивизм общества, диверсификация информационных потоков и возрастающие гедонистические ориентации могут формировать толерантное отношение молодежи ко многим некогда табуированным практикам, а специфика современной урбанистической среды способствует интенсификации вандального поведения подрастающего поколения. Цель изложенного в статье исследования — выявление особенностей представлений современных молодых людей о вандализме и их оценок степени приемлемости конкретных асоциальных вандальных поступков. Методы и методики. Аналитический обзор научных работ позволил реконструировать объяснительные модели возникновения и развития вандализма в молодежной среде. Специфика восприятия вандализма молодых людей выяснялась на основе социологического анкетирования. Обработка данных производилась методами корреляционного и факторного анализа. Статистические вычисления выполнялись с применением приложения Vortex. Результаты и научная новизна. Авторским коллективом произведен комплексный анализ отношения молодежи к вандализму. Выделены доминанты его восприятия в молодежной среде. В ходе анкетирования, в котором приняли участие жители Екатеринбурга (n=304, возраст — 18-30 лет), обнаружено, что более трети респондентов имеют реальный опыт совершения вандальных действий, однако признают и открыто декларируют этот опыт только 2% опрошенных. Причина в суженном содержательном понимании большинством представителей молодежи вандализма — он сводится только к не подлежащим сомнению деструктивным действиям. Многие менее очевидные проступки, попадающие под понятие вандализма, не рефлексируются молодыми людьми в таком качестве. Таким образом, сделан вывод о том, что в молодежной среде распространен неосознаваемый вандализм: значительная часть молодых людей более или менее регулярно совершает вандальные действия, не воспринимая их как отклонение от норм поведения, и не замечает вандального поведения окружающих. Полученные данные указывают на значительную гибкость и противоречивость представлений молодого населения мегаполиса о вандализме: на уровне стереотипов при абстрагировании от реальности он расценивается как девиация и категорически осуждается; а в повседневности применительно к конкретным ситуациям трактуется как непризнанная норма. Констатируется тенденция постепенного размывания в сознании молодежи табуированности и девиантности вандализма. Практическая значимость. Материалы исследования могут быть использованы для оптимизации воспитательной работы в образовательных учреждениях и повышения эффективности профилактики вандального поведения среди молодежи.»,

keywords = «Deviation, Standard, Stereotype, Urban environment, Urban youth, Vandalism, Youth, standard, urban youth, ART, urban environment, deviation, youth, vandalism, PERCEPTION, ADOLESCENTS, stereotype»,

author = «Воробьева, {Ирина Владимировна} and Руденкин, {Дмитрий Васильевич} and Кружкова, {Ольга Влвдимировна} and Кривощекова, {Марина Сергеевна}»,

year = «2018»,

doi = «10.17853/1994-5639-2018-2-125-146»,

language = «Русский»,

volume = «20»,

pages = «125—146»,

journal = «Образование и наука»,

issn = «1994-5639»,

publisher = «Российский государственный профессионально-педагогический университет»,

number = «1»,

}

Отдел опеки и попечительства информирует

Инфоримация о профилактике и предотвращении фактов
деструктивного поведения несовершеннолетних

Беря
каждую отдельную личность, мы всегда стараемся дать оценку её поведению. Оценка
всегда подразумевает сравнение объекта с каким-либо показателем нормы, деструкция – не исключение.

         Деструктивное
поведение
является одним из центральных предметом внимания в современной
психологии, подростковой педагогике и социологии. Проблема деструктивного
поведения среди подрастающего поколения активно исследуется учёными с начала ХХ
века. Именно с этого периода появляются попытки объяснить предпосылки поведения
деструктивной направленности. Особый интерес вызывает осмысление особенностей
деструктивного поведения у подростков.

Деструктивное поведение подразумевает:

 – плохую успеваемость;

 – акты жестокости;

 – употребление/злоупотребление ПАВ;

 – ранний/незащищенный секс;

 – проблемы с психическим здоровьем;

 – суицидальные попытки;

 – агрессивность;

 – нежелание соблюдать социальные нормы;

 – проблемы эмоционального характера;

 – неспособность адекватно выражать свои
чувства;

 – неспособность преодолевать стресс;

 – проблемы во взаимоотношении с людьми;

 – низкая 
самооценка.

Деструктивное
поведение
– это разрушительное
поведение, отклоняющееся от социальных и психологических норм, приводящее к
нарушению качества жизни человека, снижению критичности по отношению к своему
поведению, когнитивным искажениям восприятия и понимания происходящего,
снижению самооценки и эмоциональным нарушениям, что в итоге приводит к
состоянию социальной дезадаптации личности, вплоть до ее полной изоляции.

Есть ряд типичных проявлений деструктивного поведения
подростков, к ним относят:

 – бродяжничество,

 – воровство,

 – драки,

 -побеги из
дома,

 -нанесение
ущерба чужому имуществу и попытки суицида.

Многие психологи видят одной из их основополагающих
причин – семью. Семейная среда
формирует деструкцию в подростке через подражание. Когда семья, в частности
родители, не выполняют свою социальную роль, когда имеет место педагогическая
запущенность индивида, это порождает формирование у подростка негативных
ассоциаций с семьей, и она становится источником психологических переживаний и
проблем. Все это приводит подростка к
социальной дезадаптации.

Можно выделить три группы деструктивного поведения:

1. Внешне
деструктивное
. Оно противоречит принятым моральным и правовым нормам и
угрожает нормальной жизни общества (нарушение закона, чрезмерное употребление
спиртного, наркомания).

2. Косвенно-деструктивное
(агрессивное поведение, грубая речь, конфликтность).

3. Аутодеструктивное.
Поведение, вызванное расстройством личности и психическими заболеваниями
(аутизм, нарциссизм, наркомания, склонность к суициду).

Деструктивное поведение проявляется в деструктивных
действиях, которые в свою очередь выступают как:

1. Средство достижения цели, имеющей значения для
индивида.

2. Способ достижения психологического комфорта.

3. Способ самоутверждения.

Известны различные формы психопрофилактической работы.

1. Первая форма – это организация
социальной среды. Мы уже не раз отмечали больше влияние социума на подростка.
Действуя через социальные факторы, оказывая на них влияние, можно избежать
девиации. Влияние можно оказать как на общество в целом, создав негативную
установку на отклоняющиеся поведение, так и на семью, круг общения,
образовательную организацию или лично на индивида.

2. Информирование. Эта форма предполагает
донесение информации о вреде курения и употребления алкоголя посредством
лекций, бесед, видеофильмов, рекламных роликов. Главное, что информация должна
быть взята из достоверных источников и отражать реальные факты.

3. Обучения социально важным навыкам. Чаще
всего эта форма воздействия реализуется посредством всевозможных тренингов.
Зачастую именно эта форма оказывает наибольшее влияние на подростковую среду.

4. Организация деятельности, замещающей
деструктивную.
Например: искусство, путешествия, познавательная
деятельность.

5. Организация здорового образа жизни.
Каждый индивид должен быть ответственен за свое здоровье.

6. Активизация личностных ресурсов.
Индивид должен проявлять активность, выражать себя и развиваться.

7. Сведение к минимуму губительных последствий
деструктивного поведения.
Здесь подразумеваются профилактика рецидивов и
конструктивная помощь подростку, склонному к девиации поведения.

Профилактика и непосредственная коррекция
деструктивного поведения имеет свои этапы:

1. Формулирование проблемы.

2. Формулирование гипотез о причине деструкции.

3. Диагностика.

4. Подбор форм и методов коррекционной работы.

5. Их использование на практике.

6. Разработка соответствующей программы.

7. Реализация программы.

8. Диагностирование эффективности программы.

Итак, подводя итог, мы можем отметить, какую важную
роль играет комплексный подход к решению проблемы. Очень важно создать все
условия для нормальной жизнедеятельности индивида, объяснить все опасности его
поведения и проследить, чтобы работа по преодолению девиации велась грамотно,
последовательно и одновременно со стороны всех значимых для подростка
социальных институтов. Будь то семья, или круг общения, – всё должно быть
направлено на благо личности. Подросток должен быть постоянно занят полезными
видами деятельности и давать выход сильным сторонам своей личности. Очень важно, чтобы учебные организации устраивали досуг обучаемых, проводили
мероприятия, давали возможность получения дополнительных знаний, организовывали
секции, кружки, спортивные и интеллектуальные команды. Всё это не только
поможет перебороть деструктивные наклонности лицам, которые уже столкнулись с
этой проблемой, но и не даст возможности для их возникновения у остальных.

Единый Общероссийский телефон
доверия для детей, подростков и их родителей 8-800-2000-122

В службе телефона доверия работают прошедшие
специальную подготовку психологи-консультанты.

         Их главная задача — снять остроту
психоэмоционального напряжения, переживаний, которые испытывает звонящий в
данный момент, и уберечь юного или взрослого собеседника от опрометчивых и
опасных поступков.

Задача следующая:

 – вместе с абонентом проанализировать ситуацию

 – выявить ее причины

 – подсказать алгоритмы выхода из сложившегося
положения

и мотивировать человека на то, чтобы
он сам постарался решить проблему

Общение с психологом абсолютно анонимно: называть свое имя, фамилию адрес
никто не потребует cчета за разговор, каким бы длительным он не получился, не
последует.

Положительные девиации личности как фактор развития общества

Причины девиантного поведения

Девиантное поведение – это совершение нестандартных действий и поступков, не вписывающихся в стандарты поведения большинства. Девиация может быть позитивной, выражаемой в творчестве или науке, общественно-нейтральной либо негативной.

К причинам девиантности относятся следующие группы факторов:

  • биологические;
  • воспитательные;
  • социальные.

В отдельную подгруппу выделяются психологические патологии. Они образуются на стыке 2-3 факторов и с трудом поддаются терапии.

Биологические факторы

Биологические причины девиантности – это факторы, обусловленные заболеваниями и медицинскими патологиями. К ним относятся:

  • воспаления, травмы головного мозга;
  • психосоматические патологии;
  • депрессивные состояния;
  • психозы различной этиологии;
  • шизотипическое расстройство;
  • инфантильность, СДВГ;
  • шизофрения.

Шизофрения является биологической причиной девиантного поведения

Также причина может заключаться в повреждении и инфицировании плода внутри материнской утробы или во время родов.

Воспитательные факторы

Воспитательные, или педагогические факторы проявляются при неправильном воспитании ребёнка. Среди причин этой подгруппы выделяют:

  • негативный пример, подаваемый членами семьи;
  • отсутствие уважения между членами семьи;
  • излишняя строгость, несправедливые наказания;
  • потакание всем прихотям и желаниям ребёнка;
  • излишняя опека либо отсутствие опеки;
  • лишение ребёнка личного пространства;
  • игнорирование моральных, физических потребностей.

Негативные и неполноценные воспитательные моменты внутри семьи часто становятся причиной такого поведения

Помимо этого, девиантное поведение возникает при отсутствии тёплых, доверительных взаимоотношений внутри семьи.

Социальные факторы

К социальным причинам девиантности относят факторы, вызванные взаимодействием с окружающими людьми. В этой подгруппе отмечают следующие причины:

  • трудности в общении с ровесниками у дошкольников и школьников;
  • материальное, социальное неравенство с окружающими;
  • неблагополучное окружение: алкоголики, наркоманы;
  • пагубное влияние религиозных сект;
  • насмешки, издевательства, травля;
  • насилие: физическое и сексуальное.

Асоциальное поведение между людьми

Также к социальным факторам относят зависимости, провоцирующие поведенческие отклонения. Сюда включают алкоголь, наркотики, излишнее увлечение играми и субкультурами.

Примечания[ | ]

  1. Громов И. А., Мацкевич И. А., Семёнов В. А. Западная социология. — СПб.: ООО «Издательство ДНК», 2003. — С. 532.
  2. Merton R. K. «Social Structure and Anomie», American Sociological Review (англ.), 3, October, 1938, p. 672—682
  3. Мертон Р. К.
    Социальная структура и аномия // Социология преступности (Современные буржуазные теории) / пер. с франц. Самарской Е. А., ред. пер. Грецкий М. Н.. — М.: Прогресс, 1966.
  4. Короленко Ц. П., Донских Т. А. Семь путей к катастрофе: Деструктивное поведение в современном мире. — Новосибирск: Издательство «Наука», 1990.

Классификация социальной девиации

Девиантное поведение подразделяется на позитивную и деструктивную форму.

Положительное девиантное поведение включает в себя:

  • научные достижения и открытия;
  • повышенное усердие в школе, на работе;
  • творческие увлечения и успехи;
  • участие в благотворительных акциях;
  • героические поступки, самопожертвование.

Такое поведение считается отклоняющимся от нормы, но отклонение носит позитивный характер.

Отрицательное девиантное поведение – совершение поступков и действий, порицаемых окружаемых большинством. Деструктивная девиация характера может подразделяться на следующие разновидности:

  • аддиктивная девиация;
  • аморальная девиация;
  • делинквентная девиация.

В свою очередь, эти типы подразделяются на несколько видов и подвидов.

Отрицание своего девиантного поведения и непонимание почему оно является таковым

Все отрицательные типы девиации могут проявляться 3 формами поведения:

  1. Неосознанная девиация. Пациент не понимает, почему его поведение считается отклонением от нормы, и нарушает правила общества безотчётно.
  2. Нонконформистское поведение. Человек осознаёт, что его поступки и действия не вписываются в общественные нормы, и отклоняется от них намеренно.
  3. Абберантное поведение. Человек понимает неприемлемость своих поступков, и из-за нежелания быть порицаемым совершает их скрытно, втайне от других.

Важно!

Также в психологии выделяют преддевиантный синдром: комплекс признаков, приводящих к устойчивому негативно-девиантному поведению. Он проявляется конфликтами с окружением, повышенной агрессивностью, негативным отношением к учёбе и работе.

Аддиктивная девиантность

Аддиктивное девиантное поведение – это систематическое бегство от жизненных проблем, выраженное в виде нездоровой увлечённости чем-то, патологических зависимостей.

Постоянное бегство и попытка скрыться от проблем называется аддиктивной девиантностью

Девиантная аддиктивность проявляется в виде:

  • алкоголизма и наркомании;
  • анорексии, булимии;
  • религиозного фанатизма;
  • нимфомании;
  • компьютерной зависимости;
  • трудоголизма.

Аддиктивность может быть общественно-полезной, нейтральной и деструктивной. Вне зависимости от подтипа, такое поведение говорит о психологических проблемах и требует вмешательства психотерапевта.

Аморальная девиантность

Подгруппа включает в себя отклоняющееся поведение, нарушающее морально-этические общественные нормы. Поступки аморального человека не представляют серьёзной общественной опасности, однако осуждаются обществом.

К аморальному поведению относится следующее:

  • беспорядочные сексуальные связи, проституция;
  • бродяжничество и попрошайничество;
  • повышенная агрессия по отношению к людям;
  • употребление алкоголя, наркотиков;
  • отказ от работы, учебной деятельности;
  • оскорбление, унижение окружающих людей.

Ругательства хоть и не являются социально опасными, но все равно осуждаются обществом поэтому относятся к девиантному поведению

Некоторые классификации девиантного поведения относят аморальный подтип к общественно-нейтральному виду девиантности.

Делинквентная девиантность

К подгруппе делинквентного, или ненормативного поведения относятся типы поведения, нарушающие правовые нормы общества. Они могут проявляться в 2 формах:

  1. Докриминогенный, или противоправный тип. Нарушает правовые нормы. Проявляется хулиганством, вандализмом, поджогами имущества, драками и побоями, оскорблениями.
  2. Криминогенный, или преступный тип. Нарушает уголовные нормы. Включает в себя грабежи, кражи со взломом, разбойные нападения, мошенничество, вымогательство, изнасилование и убийство, а также покушение на данные деяния.

Делинквентность требует жёстких запретно-репрессивных мер. Личность, совершающая противоправные и преступные деяния, представляет собой серьёзную угрозу для общества. Делинквентный девиант может принудительно лечиться в психиатрических учреждениях.

Криминогенные проявления девиантности относятся к деликвентным

Социологическая теория

Эмиль Дюркгейм основной причиной девиации считал аномию, массовое отторжение общественных норм. Спустя некоторое время понятие аномии усовершенствовал Роберт Мертон, который говорил, что невозможность достичь желаемого легальными методами порождает социальное неудовлетворение. Мертон выделяет 5 основных реакций на сложившееся обстоятельство:

  1. Конформизм. Человек просто адаптируется к тем социокультурным нормам, что присутствуют в обществе.
  2. Инновация. Индивиды придерживаются социокультурных целей, но полностью отвергают способы их достижения. Обычно такие люди занимаются шантажом, грабежом, проституцией или торгуют наркотиками.
  3. Ритуализм. Люди принижают важность или полностью отвергают цели, навязанные обществом, однако используют установленные нормы для достижения поставленных задач.
  4. Ретритизм. Индивиды отвергают все, но не предлагают взамен ничего. Обычно это бродяги и алкоголики.
  5. Бунт. Отвержение старых целей и способов их достижения и замена их новыми.

Симптомы отклоняющегося поведения

Симптоматика девиантного поведения очень обширная. К общим признакам, встречающимся у девиантных типов личности, относят следующее:

  • конфликты с ровесниками, окружающими людьми;
  • отсутствие интереса к работе, учёбе;
  • проблемы с концентрацией внимания;
  • безответственность, нежелание помогать другим;
  • постоянная смена увлечений и круга общения;
  • отсутствие контактов с другими людьми;
  • постоянные перепады настроения;
  • завышенная или заниженная самооценка.

Также девиантность может проявляться физиологическими факторами: нарушениями сна и питания, проблемами с пищеварением.

Лицемерные конфликты и проявление несвойственных черт характера относится к симптомам девиантного поведения

Диагностика девиантного поведения

Диагностика отклоняющегося поведения выполняется психиатрами, психотерапевтами и клиническими психологами. Девиантность определяется такими методами:

  1. Осмотр и беседа с пациентом. Во время общения врач оценивает эмоциональное и психологическое состояние, манеру речи и поведение личности с девиацией. Также задаются уточняющие вопросы о семье, об увлечениях и интересах.
  2. Ознакомление с данными о пациенте. Специалист читает характеристики с места работы или учёбы, изучает выписки из амбулаторной карты. При необходимости врач контактирует с работодателем или педагогами пациента, с сотрудниками полиции.
  3. Опрос семьи, друзей. Контакт с близким окружением пациента помогает понять, в каких отношениях человек состоит с окружающими, в каких условиях проживает. Также это помогает узнать больше о характере, привычках пациента.
  4. Тестирование, личностные опросники. Определить девиантность помогают исследования тревожности, опросник Айзенка, тест на склонность к отклоняющемуся поведению (СОП).
  5. Проективные методы. Арт-исследования, тест Сонди и Розенцвейга позволяют выявит скрытые, подавленные эмоции пациента.

Также в диагностике применяются Миннесотский многофакторный опросник личности (ММОЛ), патохарактерологический диагностический опросник (ПДО).

Коррекция и работа с социальной девиацией

Негативно отклоняющееся поведение необходимо лечить. Коррекция включает в себя лекарственную терапию, психотерапевтическую коррекцию и вспомогательные методы: йогу, дыхательную гимнастику.

Йога косвенно поможет справиться с задатками девиантности на начальных стадиях

Медикаментозная терапия

Лекарственные препараты допустимо использовать при биологических факторах, провоцирующих девиантное поведение. Седативные препараты и транквилизаторы, направленные на успокоение нервной системы, также могут применяться при повышенной агрессии, буйстве.

Группы препаратовВлияние на двойственностьПримеры средств
НормотимикиИзбавляют от резких перепадов настроения, свойственных для девиантных типов личности.Вальпромид, Карбамазелид
АнтидепрессантыРегулируют уровень нейромедиаторов, избавляют от депрессивных состояний.Мелипрамин, Тризадон, Флуоксетин
ТранквилизаторыСнимают психоэмоциональное напряжение, избавляют от тревоги, паники и проблем со сном.Диазепам, Феназепам, Гидроксизин
Антипсихотические препаратыСправляются с паническими состояниями, агрессивностью и напряжённостью. Повышают концентрацию пациента.Галоперидол, Кветиапин, Клозапин
Ноотропные средстваУкрепляют нейронные связи, улучшают кровоснабжение мозга. Улучшают интеллектуальные способности и память.Пикамилон, Ноотропил, Глицин
Снотворные средстваУстраняют проблемы со сном: бессонницу, ночные пробуждения, повышенную чуткость сна.Донормил, Анданте, Мелаксен
Седативные препаратыУспокаивают, избавляют от повышенной тревожности, стрессов, панических атак и избыточной агрессии.Валериана, Персен, Ново-пассит
Витамины группы ВУкрепляют нервную систему, избавляют от стрессовых состояний, депрессии и неврозов.Нейробион, Витагамма, Мильгамма

Важно!

При тяжёлых формах девиантности лечение медикаментами производится в условиях психиатрического стационара.

Психотерапия

Психотерапевтические методы позволяют скорректировать поведение пациента, обнаружить причину девиантного поведения и устранить её.

Зачастую, если девиантность переросла начальные стадии, то без профессиональной психотерапии не обойтись

К методам психотерапии при девиации относят следующее:

  • индивидуальные консультации;
  • групповые занятия с психотерапевтом;
  • проблемно-ориентированные тренинги;
  • семейная терапия, родительский тренинг;
  • арт-терапевтическое лечение.

Наилучшего эффекта можно достичь, если комбинировать эти методы между собой.

Другие методы борьбы

В качестве вспомогательных способах борьбы с девиациями применяют:

  • физиотерапевтические методы;
  • закаливание, лечебную гимнастику;
  • ароматерапию, массаж и самомассаж;
  • дыхательную гимнастику, упражнения йоги.

Для коррекции поведения подростков и детей также используются активные хобби: спортивные занятия, туризм и кемпинг.

Формы поведенческих отклонений

Девиация – это отклонение поведения человека от установленных социокультурных норм. Это противоправные действия, вызывающие у окружающих чувство недоумения, страха и полного неприятия.

В современном обществе к основным формам девиации можно отнести: алкоголизм, проституцию, наркоманию, суицидальное поведение, преступность.

Большинство социологов утверждают, что положительные и отрицательные отклонения просто неизбежны в обществе, и искоренить их практически невозможно. Исследуя эту проблему, можно отметить, что проявляется закономерность: девиации наиболее распространены в обществах, претерпевающих изменения. В условиях сформировавшегося кризиса человек ощущает сильную неудовлетворенность своих потребностей, что приводит к отчуждению от социума. В результате у него формируется девиантное поведение, которое направлено на устранение чувства дискомфорта.

Сегодня еще нет (да и вряд ли она когда-то появится) целостной системы, что могла бы полностью исключить девиантное поведение. Люди — не роботы, и их сложно запрограммировать на выполнение определенной программы. Так что остается только наказывать тех, кто виновен в антисоциальном поведении, и наблюдать за другими, за тем, как они меняют свой мир.

Профилактика девиантного поведения

Предупредить девиации в поведении помогут профилактические меры:

  • положительный пример в окружении ребёнка;
  • построение доверительных, тёплых отношений;
  • адекватные воспитательные меры;
  • информационно-профилактические работы;
  • консультации психолога по мере необходимости.

Дабы обезопасить своего ребенка от девиантности в будущем, вам нужно оберегать его от негатива, дарить любовь и заботу

Подобные методы актуальны только для детей и подростков. У взрослых людей отклонения от нормы в поведении возникают при психологических патологиях либо в процессе формирования характера. Профилактика в таких случаях бесполезна.

Страница не найдена — JobGrade

По данному адресу ничего не найдено. Попробуйте воспользоваться одной из ссылок ниже или поиском.

Архивы
Выберите месяц Август 2021 Июль 2021 Июнь 2021 Май 2021 Апрель 2021 Март 2021 Февраль 2021 Январь 2021 Декабрь 2020 Сентябрь 2020 Март 2020 Февраль 2020 Январь 2020 Декабрь 2019 Ноябрь 2019 Октябрь 2019 Сентябрь 2019 Август 2019 Июль 2019 Июнь 2019 Май 2019 Апрель 2019 Март 2019 Январь 2019 Декабрь 2018 Октябрь 2018 Сентябрь 2018 Январь 2014 Октябрь 2013 Август 2013 Июль 2013 Июнь 2013 Май 2013 Апрель 2013 Март 2013 Февраль 2013 Январь 2013 Ноябрь 2012 Октябрь 2012 Сентябрь 2012 Август 2012 Июль 2012 Июнь 2012 Май 2012 Апрель 2012 Март 2012 Февраль 2012 Январь 2012 Декабрь 2011 Октябрь 2011 Сентябрь 2011 Февраль 2011 Сентябрь 2010 Май 2010 Апрель 2010 Март 2010 Февраль 2010 Январь 2010 Ноябрь 2009 Май 2009 Апрель 2009 Март 2009 Январь 2009 Декабрь 2008 Ноябрь 2008 Октябрь 2008 Сентябрь 2008 Август 2008 Июнь 2008 Март 2008 Февраль 2008 Январь 2008 Декабрь 2007 Ноябрь 2007 Октябрь 2007 Март 2007 Февраль 2007 Январь 2007

РубрикиВыберите рубрикуMBO и KPIUncategorizedАспекты стимулирования трудаБез рубрикиБиблиотека КПЭБюджетный аспектВ помощь предпринимателюВ помощь работникуВ помощь студентуГрейдовая системаИстория экономических ученийКлассификаторы и справочникиМотивация и стимулирование трудаНалоговый аспектНалогообложениеНаучная организация трудаНегосударственное пенсионное обеспечениеНовостиНормирование трудаОперационный менеджментОплата труда и льготыОрганизационная культураОрганизационно-правовой аспектОрганизационно-правовыеОрганизационное поведениеОрганизационное развитиеОрганизация труда и производстваОсновы менеджментаОфициальные документыОхрана трудаОценка персоналаПланирование и подбор персоналаПроцессные технологииПсихология трудаРабочее время и время отдыхаРазвитие персоналаРасчётный аспектСистемы оплаты трудаСистемы премированияСистемы социальных льготСовременные технологии менеджментаСоциально-психологический аспектСравнительное трудовое правоСравнительный менеджментСтатистический аспектСтратегический менеджментСудебная практикаТайм-менеджментТарифная системаТеоретический аспектТеории мотивацииТеория организацииТехнологии аутсорсинга и аутстаффингаТехнологии бережливого производстваТехнологии менеджмента качестваТехнологии сбалансированного управленияТрудовое правоТрудовые отношенияУправление персоналомУправление ЧРУправленческие решенияЭкономика труда

Деструктивный — это какой и что такое деструктивное поведение

Обновлено 22 июля 2021

  1. Деструктивное поведение – это…
  2. История изучения деструктивности
  3. Как она проявляется в детском возрасте
  4. Деструктивный подросток
  5. Признаки деструктора (как его распознать)

Здравствуйте, уважаемые читатели блога KtoNaNovenkogo.ru. Дети выказывают свой негативизм по отношению к игрушкам и родителям.

Подростки часто бывают агрессивными, нарушают нормы и правила поведения в обществе. А взрослые срываются на домочадцах после длительного стресса (что это?) на работе.

Деструктивный — это характер, или обычная реакция на внешние раздражители? Какая причина кроется в таком поведении, и что с этим делать?

Деструктивное поведение – это…

Деструктивное поведение – это физические действия или слова, направленные на разрушение чего-либо: отношений, предметов, здоровья, настроения, мира, спокойствия.

Человек вторгается в чужую жизнь, портит свою. Может переступать через нормы (что это?) и законы.

Выражается как:

  1. упрямство;
  2. агрессия;
  3. грубость;
  4. страх;
  5. нетерпимость;
  6. драчливость;
  7. ненависть;
  8. паника.

Неосознанными целями могут выступать издевательства, пытки или даже убийство живых существ: как животных, так и людей. Также нарушение социального спокойствия – перевороты в государстве и акты терроризма (это что?), нанесение вреда природе или имуществу.

Типы деструктивного поведения:

  1. Нарциссическое. Самооценка у таких людей сильно завышена. Поднятая планка собственного значения не позволяет адекватно строить отношения с другими. Отсутствует критическое мышление, что не позволяет адекватно давать отчёт своим действиям.
  2. Аддиктивное. Могут зависеть как от пагубных веществ – алкоголя, наркотиков, сигарет, так и от игровых автоматов или компьютерных приложений.
  3. Фанатическое. Увлекаются чем-то с очень большим пристрастием, которое переходит грань обычного хобби (что это?). Бпиже к аддиктивному поведению.
  4. Антисоциальное. Поведение направлено на то, чтобы ухудшить отношения между знакомыми; на нарушение моральных норм, правил в небольшой социальной группе и законов правительства.
  5. Суицидное. Деструктивный нрав, направленный на самого себя. Человек может наносить повреждение коже острыми предметами. Или пытаться покончить с жизнью.
  6. Аутическое. Характеризуется замкнутостью в себе, сложностью в построении доверительных отношений с людьми. А также агрессивностью и негативизмом ко всему окружающему миру.

Есть различие в деструктивном поведении в зависимости от пола.

Мужчины склонны к экстремальным видам спорта и развлечениям, выполнению опасных работ. Женщины выбирают пассивную форму саморазрушению – изнуряют себя рутинными обязательствами.

История изучения деструктивности

В теории З.Фрейда о силах, которые движут каждой личностью, значительное место занимает инстинкт смерти.

Он обозначает то, что человек стремится к первичному неживому состоянию с помощью деструктивного поведения.

К.Лоренц, как и Фрейд, считает, что агрессия заложена в инстинктивном механизме. Она способствует адаптации (что это?), приспособлению к различным условиям. А также выживанию среди других индивидов, занимая свою позицию в социальной иерархии.

А.Басс даёт определение:

«Агрессия – это реакция, которая приносит боль организму, на которого она специально направлена».

Это один из видов поведения для достижения цели. Часто смысл агрессии заключается в том, чтобы заставить другого человека что-то сделать – вид манипуляции (это что такое?).

Ф.Аллан считает, что это просто способ собрать свои силы, дабы противостоять внешним факторам. Л.Бендер говорит, что люди используют деструктивность, чтобы приблизиться или отдалиться от человека, ситуации.

Другие точки зрения на деструктивное поведение:

  1. естественный рефлекс человека;
  2. реакция на психический или физический дискомфорт;
  3. драйв и запал, который приносит удовольствие, несмотря на весь негатив;
  4. результат фрустрация (что это такое?) – при невозможности удовлетворить свои потребности или решить проблему.

Деструктивность в детском возрасте

Психолог Альфред Адлер — первый, кто начал изучать деструктивное поведение у детей, и классифицировал возможные мотивы.

Борьба за власть

Каждый ребёнок стремится показать свою силу, и попробовать перетянуть на себя покрывало власти.

Некоторые делают это пассивно, и после слов мамы: «Сделай уроки» или «Помой посуду», просто не выполняют эти указания. Другие же сразу агрессивно показывают свою позицию: «Не хочу, не буду».

В такой ситуации родителям стоит объяснить, какие будут последствия невыполнения и непослушания. Пускай сын или дочка сами берут на себя ответственность (что это такое?) за свои поступки и решают, что делать.

Привлечение внимания

Если ребёнок постоянно дёргает родителей и дома, и на улице, и в магазине, а также достаёт учителей с частым выходом из класса во время урока или громкими разговорами, то это всё способы для привлечения внимания. Очевидно, что его не хватает.

Родителям стоит больше времени уделять своим детям. Не только, когда нужно их покритиковать, но и в позитивном ключе. А если ребёнок ноет: «Обрати внимание! Поиграй сейчас!», то стоит сказать: «Хорошо, через 10-15 минут, как освобожусь.», а не бежать сразу, чтобы это не стало механизмом для манипуляции.

Месть

Если детям не нравится, как к ним относятся, они будут мстить самыми различными способами: обзывательствами, обманом, воровством, разрисовкой стен или любимой книги мамы, могут даже ударить.

В таких ситуациях лучше обратиться к психотерапевту. Скорее всего, родители не могут наладить доверительные отношения, и сами выказывают первоначальную злость. Поэтому нужен специалист и взгляд со стороны.

Демонстрация несостоятельности

Ребёнок не верит в успешность выполнения заданий и указаний. Поэтому прогуливает школу и репетиторов, не хочет выходить к доске и устраивает на этой почве скандал, врёт.

Скорее всего, причина в постоянной критике и авторитарном методе воспитания, который нужно немедленно сменить. Нужно поддерживать таких детей во всех начинаниях, хвалить и уделять внимание при совместном времяпровождении.

Деструктивный подросток

В подростковом возрасте чаще подвержены деструктивному поведению те, у кого:

  1. повышенная тревожность;
  2. зацикленность на негативных моментах;
  3. депрессивное расстройство;
  4. повышенное чувство вины за проблемы близких;
  5. соматическое или психическое заболевания.

Возможные причины:

  1. Конфликты с друзьями и одноклассниками. Могут быть связаны с тем, что ребёнок не успевает в развитии за другими, или учитель открыто его недолюбливает. Или подросток очень тихий и застенчивый, отличается своим мировоззрением (что это такое?). Из-за этого снижается самооценка и способность противостоять стрессам.
  2. Проблемы в семье. Не все родители могут поддерживать между собой теплые и искренние отношения. Поэтому часто прибегают к разводу, грубому общению между собой, длительным молчаниям.
  3. Несчастная любовь. В подростковом возрасте люди очень сильно влюбляются и ныряют в это новое чувство с головой. Поэтому, если разбивают сердце, то воспринимают это очень драматично. А после этого направляют агрессию на себя или других людей.
  4. Страх одиночества. Детям важно быть частью какой-то небольшой социальной группы. Поэтому, если не удалось быть признанным в определённом круге общения, это может вызвать деструктивное поведение.
  5. Подражание кумирам. Звёзды часто ведут себя грубо и свысока по отношению к другим. Дети видят, как они разбивают инструменты на сцене, выкидывают телевизор из окна отеля. Подростки не имеют сформированное критическое мышление, и хотят быть похожими на них.

В таких ситуациях стоит воспитывать в детях позитивный взгляд на мир, вовлекать в полезные виды деятельности.

А также родители должны настроить доверительный контакт, чтобы взрослеющие личности могли им довериться, попросить о помощи и знать, что они будут услышаны.

Признаки деструктивного человека (деструктора)

Разрушительный характер человека может быть не исправлен в детстве или подростковом возрасте, поэтому он пронесёт его через всю свою жизнь. Как узнать, что перед вами такой тип людей?

Скрытые и явные угрозы

Деструктивным личностям важно знать, что они лучше других, и весь мир им обязан. Чтобы поддерживать это амплуа и самолюбие, не позволяет другим высказывать своё мнение. А также пресекает любое непослушание и критику. Собеседник может услышать приказной тон или угрозу.

Триангуляция

Человек завлекает в спор сторонних людей, мнение которых якобы совпадает с его, а не оппонента. Делает отсылки на то, что его коллеги, друзья, учёные тоже на его стороне. Таким образом, давит на жертву, чтобы она сломалась и приняла позицию собеседника.

Проверка границ

Такие люди любят проверять, где находятся чужие границы. И каждый раз пытаются их разломать, пока остаются безнаказанными. Поэтому, если жертва вернулась к обидчику, то это даёт повод последнему дальше её изнурять своим исследованием рамок.

Жестокий сарказм

Унижение других – любимое дело нарциссов (кто это?) с деструктивным характером. Сарказм (что это такое?) в этом очень помогает, поскольку можно вовремя перевести всё в невинную шутку. А если человек обиделся, то это его «проблема», что такой чувствительный.

Газлайтинг

Если слышите на свое замечание по поводу поведения обсуждаемого персонажа фразу: «Такого не было!», «Что с твоей памятью?!», «Тебе показалось», то знайте, что это манипуляция. Собеседник пытается разрушить уверенность в реальности и пошатнуть убеждённость в своей правоте.

Проекция

Поскольку человек не может признаться себе, что у него есть недостатки, то проецирует это на других. Может сказать, что кому-то не помешало бы пойти в спортзал, если сам не доволен своей фигурой. Таким образом, вызывает чувство стыда, которое должно быть свойственно ему.

Автор статьи: Марина Домасенко

Удачи вам! До скорых встреч на страницах блога KtoNaNovenkogo.ru

Эта статья относится к рубрикам:

Разрушающий (вложенный) анализатор R&R

Октябрь 2013

Приходилось ли вам когда-нибудь подтверждать свою позицию о том, что ваша измерительная система хорошо подходит для использования по назначению? В этом дополнении к нашей базе знаний SPC рассматривается, как это можно сделать, если деталь была изменена или разрушена во время тестирования. В нашей базе знаний SPC есть дополнительные статьи о том, как выполнять другие типы исследований Gage R&R.

Любое исследование Gage R&R — это действительно эксперимент по определению различных источников отклонений.То, как вы ставите эксперимент, определяет, какие источники вариаций вы можете проанализировать. В прошлом месяце мы рассмотрели различия в том, как устроены классическое исследование Gage R&R и деструктивное исследование Gage R&R. В классическом исследовании Gage R&R деталь не изменяется и не разрушается — вы можете повторно тестировать одну и ту же деталь несколько раз. При деструктивном исследовании Gage R&R деталь разрушается или изменяется во время тестирования, и вы не можете измерить ее несколько раз. В этом месяце в нашей базе знаний SPC рассматривается, как вы анализируете деструктивное исследование Gage R&R.

В этом выпуске:

Установка для анализа R&R разрушающим манометром

Мы начнем с краткого обзора того, как устроен деструктивный эксперимент Gage R&R. Поскольку деталь или образец изменяются или разрушаются во время испытания, повторное испытание не подлежит. Например, при термообработке стальных труб часто проводят испытание на растяжение для измерения прочности на разрыв. Образец уничтожается во время тестирования, поэтому вы не можете повторно протестировать этот образец одним и тем же или разными операторами.

Без возможности повторного тестирования, как вы можете оценить R&R Gage? Здесь есть два важных момента.Во-первых, вы должны иметь возможность предположить, что партия материала настолько близка к одному и тому же, что вы можете разумно предположить, что части в партии являются «одинаковыми». Это означает, что партия однородна. В идеальном мире, если вы взяли любой образец из этой партии, результат теста был бы таким же. Во-вторых, это настройка дизайна. Если все операторы могут измерять детали из каждой партии, то вы можете использовать традиционный метод запуска Gage R&R — перекрестный дизайн. Однако, если каждый оператор не может измерить детали из каждой партии (например,g., для этого недостаточно деталей из каждой партии), то необходимо использовать вложенный Gage R&R.

На рис. 1 показано, как устроен деструктивный R&R Gage. В этом примере из каждой партии всего две части. Этого недостаточно, чтобы каждый оператор запускал детали из каждой партии, поскольку деталь разрушается во время тестирования. Оператор 1 запускает две части из партии 1 и две части из партии 2. Оператор 2 запускает две части из партии 3 и две части из партии 4. Партии разные. Поскольку каждая партия уникальна для одного оператора, это называется вложенным Gage R&R.

Рисунок 1: Разрушающий (вложенный) датчик R&R

Пример данных

Вы участвуете в термообработке деталей и хотите выполнить R&R анализ Gage на твердомере. Для измерения твердости кусок продукта вырезается, подготавливается и проверяется. Этот фрагмент изменен, поэтому его нельзя повторно протестировать. Детали производятся небольшими партиями. Вы уверены, что детали в партии однородны. Вы хотите включить трех операторов в исследование Gage R&R.Вы хотите, чтобы каждый оператор тестировал две детали на партию. Но не всегда у каждого оператора хватает деталей для тестирования деталей из каждой партии. Вам придется использовать вложенный дизайн. Вы решаете использовать 15 партий и брать по 2 части из каждой партии. Оператор 1 измеряет две детали для партий с 1 по 5; оператор 2 отмерит 2 детали из партий 6-10; а оператор 3 будет измерять 2 детали из партий 11-15. Результаты исследования R&R компании Gage показаны в таблице 1.

Таблица 1: Вложенные исходные данные R&R прибора

Оператор Партия Результат Оператор Партия Результат
А 1 33.4 B 8 34,7
А 1 33,2 B 9 32,4
А 2 32,4 B 9 33,1
А 2 31,7 B 10 34,8
А 3 34,4 B 10 34.9
А 3 34,5 С 11 32,6
А 4 33,9 С 11 32,7
А 4 34,5 С 12 32,3
А 5 34,5 С 12 32,1
А 5 34.7 С 13 34,9
B 6 32,5 С 13 34,7
B 6 32,1 С 14 33
B 7 32,1 С 14 33,2
B 7 32,3 С 15 31.6
B 8 35,1 С 15 30,9

Результаты разрушающего датчика R&R

Мы будем использовать дисперсионный анализ (ANOVA) для анализа результатов нашего деструктивного исследования Gage R&R. Этот метод анализа был подробно описан в нашей серии из трех частей по ANOVA Gage R&R. Вы можете просмотреть эти информационные бюллетени для получения дополнительной информации о расчетах. Мы покажем результаты здесь.

Данные были проанализированы с помощью пакета программ SPC for Excel. Помните, что есть три вещи, с которыми вы можете сравнить результаты Gage R&R:

  1. Полное изменение частей в исследовании
  2. Стандартное отклонение процесса
  3. Технические характеристики

Какие из них вы используете, зависит от того, как вы используете систему измерения. Если вы используете измерение для управления технологическим процессом или SPC, вы используете первый или второй метод, описанный выше. Если вы используете систему измерения только для контроля, вы должны использовать подход спецификации.Здесь мы увидим результаты для всех трех.

Чтобы использовать стандартное отклонение процесса, вам нужна оценка этого стандартного отклонения. Он может быть получен из контрольной диаграммы, хранящейся в производстве, или из расчета стандартного отклонения на основе большого количества производственных данных (будьте осторожны с особыми причинами). Предположим, вы это сделали, и стандартное отклонение вашего процесса составляет 2,5. Характеристики твердости от 30 до 38.

Таблица дисперсионного анализа

Таблица ANOVA для этих данных показана в таблице 2.

Таблица 2: ANOVA для твердости вложенного измерителя R&R

Источник df СС MS Ф p Стоимость
Оператор 2 4,363 2,181 0,696 0,5176
Партия 12 37.606 3,134 38,849 0,0000
Повторяемость 15 1,210 0,081
Всего 29 43,179

Первый столбец — источник изменчивости. Помните, что исследование Gage R&R — это изучение вариаций. В этом подходе ANOVA есть четыре источника изменчивости: оператор, партия, повторяемость и итог.Обратите внимание, что пакеты вложены в операторы. Иногда это обозначается как «Пакет (Оператор)».

Второй столбец — это степени свободы, связанные с источником вариации. Целое число степеней свободы — это просто количество значений статистики, которые могут изменяться. Например, предположим, что у вас есть выборка, содержащая n наблюдений. Мы используем выборку, чтобы что-то оценить — обычно в среднем. Когда мы хотим что-то оценить, это стоит нам одной степени свободы.Итак, если у нас есть n наблюдений и мы хотим оценить среднее значение, то у нас остается n — 1 степень свободы.

Третий столбец представляет собой сумму квадратов (SS), связанных с источником вариации. Сумма квадратов — это мера вариации. Он измеряет квадраты отклонений около среднего.

Четвертый столбец — это средний квадрат, связанный с источником вариации. Средний квадрат — это оценка дисперсии для этого источника изменчивости, основанная на количестве данных, которые у нас есть (степени свободы).Итак, средний квадрат — это сумма квадратов, разделенных на степени свободы. Средний квадрат — это значение, которое мы будем использовать для оценки различных отклонений.

Пятый столбец — это значение F. Это статистика, которая рассчитывается, чтобы определить, является ли источник изменчивости статистически значимым. Это отношение двух дисперсий (или средних квадратов в данном случае). Шестой столбец содержит значение p. Столбец p — это столбец, который мы хотим изучить в первую очередь. Если значение p меньше 0.05, это означает, что источник отклонений оказывает значительное влияние на результаты. В этом примере «партия» оказывает значительное влияние на результаты, а «оператор» — нет. Это то, что вам нужно — это означает, что система измерения может различать части, используемые в исследовании. Исследования Gage R&R пытаются количественно оценить это, определяя значение% Gage R&R.

Вклад в общую дисперсию

Лучший способ изучить результаты — это посмотреть на вклад каждого источника в общую дисперсию.Этот подход использует вариации использования деталей в исследовании. В таблице 3 показаны результаты для этого примера.

Таблица 3: Вклад в общую дисперсию

Источник Компонент отклонения
% Вклад
Повторяемость 0,0807 5,02%
Воспроизводимость 0.000 0,00%
Total Gage R&R 0,0807 5,02%
По частям 1,527 94,98%
Общая вариация 1,607 100,00%

Первый столбец — источник вариации. Второй столбец — это компонент дисперсии для этого источника. Обратите внимание, что дисперсия повторяемости такая же, как средний квадрат повторяемости в таблице ANOVA.Другие средние квадраты в ANOVA используются для оценки дисперсии для вариации от части к части и общей вариации.

Последний столбец в таблице 3 — это процентный вклад в общую вариацию. Этот столбец определяется путем деления дисперсии источника на общую дисперсию. Например:

Вклад

%, причитающийся от Total Gage R&R = 0,0807 / 1,607 = 5,02%

Эмпирическое правило, которое часто используется для определения приемлемости системы измерения, выглядит следующим образом:

  • % Измерительное R&R ≤ 10%: системы измерения приемлемы
  • 10% <% R&R Gage <30%: система измерения может быть или не быть приемлемой в зависимости от ее использования и клиента
  • % R&R Gage ≥ 30%: система измерения нуждается в улучшении

Обратите внимание, что столбец компонента дисперсии является аддитивным, т.е.е., общая вариация — это сумма отдельных источников вариации.

Итак, исходя из этих результатов, твердомер отвечает примерно за 5% от общей дисперсии. Этот метод тестирования оказался очень хорошим.

Вклад в общее стандартное отклонение, спецификации и стандартное отклонение процесса

Есть еще три способа посмотреть результаты. Вы можете посмотреть, какой вклад вносит каждый источник в общее стандартное отклонение исследования, в спецификации и стандартное отклонение процесса.Эти результаты показаны в таблице 4.

Таблица 4: Прочие взносы

Источник Стенд. Dev. 6 * SD % Вклад % Допуск % Процесс
Повторяемость 0,284 1.704 22,40% 21,30% 11.36%
Воспроизводимость 0,000 0,000 0,00% 0,00% 0,00%
Total Gage R&R 0,284 1.704 22,40% 21,30% 11,36%
По частям 1,236 7,413 97,46% 92,67% 49,42%
Общее изменение 1.268 7.607 100,00% 95,08% 50,71%

Опять же, первый столбец является источником вариации. Второй столбец стандартного отклонения. Это просто квадратный корень из дисперсий, приведенных в таблице 3. Обратите внимание, что этот столбец не является аддитивным — общее стандартное отклонение не равно сумме стандартного отклонения отдельных источников. Вот почему сумма последних двух столбцов в таблице не составляет 100%.

Столбец «6 * SD» в шесть раз превышает стандартное отклонение источника вариации. Это «разброс», который используется для «оценки» стандартного отклонения. Он основан на том факте, что большая часть данных для нормального распределения находится в пределах +/- 3 стандартных отклонений от средних значений — или содержится в разбросе в 6 стандартных отклонений.

Столбец «% Contribution» определяется путем деления разброса 6 * SD для источника вариации на значение 6 * SD для общей вариации.Таким образом, для общего R&R Gage:

Вклад

% для общего R&R Gage = 1,704 / 7,607 = 22,4%

Это означает, что «спред» Gage R&R занимает 22,4% от общего спреда. Обратите внимание, что общий вклад в% Gage R&R% составляет 22,4% — по сравнению с 5,02% при рассмотрении отклонений. Этот результат означает, что метод тестирования может потребовать некоторой доработки.

Вы также можете сравнить стандартное отклонение с диапазоном спецификации. Столбец% допуска делает это и представляет собой разброс 6 * SD для источника отклонения, деленный на диапазон допуска (38-30) = 8.Например,

% от общего допуска из-за Gage R&R = 1,704 / 8 = 21,3%.

Это означает, что разброс Gage R&R занимает 21,3% разброса допуска.

Столбец «% процесса» определяется путем деления 6 * стандартное отклонение для отдельного источника отклонения на разброс процесса, который в 6 раз превышает стандартное отклонение процесса. В этом примере мы оценили стандартное отклонение процесса в 2,5. Итак,

% от общего разброса процесса из-за Gage R&R = 1.704 / (6 * 2,5) = 11,36%

Это означает, что разброс Gage R&R занимает около 11% от общего разброса процесса.

Сводка

Диаграмма на Рисунке 1 суммирует результаты. Вы можете видеть, что результаты различаются в зависимости от того, с чем вы сравниваете результаты — вариации в деталях (с использованием метода дисперсии стандартного отклонения), допуска или известного стандартного отклонения процесса.

Рисунок 1: Компоненты отклонения для разрушающего датчика R&R

Это одна из причин того, что Gage R&R временами не совсем ясен.Результаты зависят от того, как вы их анализируете. Но, в конце концов, приемлемость системы измерения зависит от вас и вашего клиента.

В этом месяце в нашей базе знаний SPC рассказывается о том, как вы анализируете деструктивный (вложенный) эксперимент Gage R&R. В этом типе экспериментов деталь разрушается или изменяется и не может быть повторно измерена.

Анализ измерительной системы и разрушающий контроль

Анализ измерительной системы является жизненно важным компонентом многих инициатив по повышению качества.Важно оценить способность системы измерения обнаруживать значимые различия в переменных процесса. Во многих случаях можно спланировать эксперимент, в котором можно оценить уровень вариации, приписываемой оператору, частям и оператору по влиянию взаимодействия частей. Это возможно, когда все операторы имеют возможность измерять каждую деталь, и обычно экспериментальный план оценивается на этапах измерения цикла определения-измерения-анализа-улучшения-контроля.

Однако для многих измерительных систем это каким-то образом влияет на измеряемую часть. Таким образом, вы не можете предполагать, что все операторы в исследовании могут оценить одну и ту же деталь и получить схожие результаты.

Взгляните, например, на разрушающее тестирование. Такие характеристики детали, как прочность на разрыв, ударная вязкость или давление разрыва сосуда, измеряются по мере разрушения детали. Как только измерение получено для конкретной детали, эта часть больше не доступна для дополнительных измерений с тем же или разными операторами.

Существуют статистические методы для оценки компонентов повторяемости и воспроизводимости (R&R) в деструктивных сценариях, если сделано ключевое и, возможно, спорное предположение. Предполагается, что можно идентифицировать партию деталей, достаточно похожих, чтобы их можно было рассматривать как одну и ту же деталь. Это означает, что интересующие характеристики измерения идентичны для каждой части в группе — партия однородна. Это предположение важно, поскольку наблюдаемая изменчивость внутри партии используется для оценки повторяемости системы измерения.Если это предположение разумно, вы можете рассмотреть возможность проведения R&R исследования.

Однородный размер партии — важный фактор при разработке и анализе деструктивного исследования R&R. Более традиционный или перекрестный дизайн и анализ могут быть подходящими, когда партия достаточно велика, чтобы назначить по крайней мере две части из каждой партии каждому оператору. Это связано с тем, что каждый оператор может проверять каждую партию несколько раз (партия скрещивается с оператором). Когда партия может быть скрещена с оператором, этот экспериментальный план позволяет оценить оператора по взаимодействию партии.

Когда однородная партия мала и несколько частей партии не могут быть переданы каждому оператору, подходящий способ справиться с ситуацией — использовать вложенную или иерархическую модель. Модель, предположения, лежащие в основе модели, и интерпретация результатов на практическом примере обсуждаются с использованием следующего сценария.

Сценарий

Рассмотрим систему измерения, в которой операторы должны измерять ударную вязкость стали.В ходе испытания на удар измеряется энергия, необходимая для разрушения металлического стержня с надрезом заданной геометрии. Образцы для испытаний готовятся из слитков, случайно выбранных из более широкого набора слитков. Экспериментаторы считают, что образцы, созданные из одного и того же слитка, более однородны, чем образцы, созданные из разных слитков. Однако из каждого из них можно изготовить только три образца из-за размера слитка.

Из-за разрушительного характера испытания и небольшого размера партии каждый оператор не может измерить каждый слиток несколько раз.Следовательно, вы не можете использовать перекрестное исследование R&R. Вместо этого вы должны использовать вложенное исследование R&R, которое доступно в Minitab, выпуск 13.

В этом примере в исследовании участвуют три оператора, выбранных случайным образом. Каждому оператору дается пять случайно выбранных слитков. Поскольку от каждого слитка можно получить три тестовых образца, каждый оператор записывает 15 измерений, в результате чего в этом эксперименте получается 45 наблюдений.

Модель

Статистическая модель для этого вложенного проекта: силаijk = µ + operatori + слиток j (i) + ε (ij) k, где i = 1,2,3; j = 1,2,3,4,5; к = 1,2,3.Дополнительные сведения о математической теории и практическом применении вложенных планов см. В разделах «Планирование и анализ экспериментов1» и «Статистика для экспериментаторов». 2 В этой установке слитки имеют код от одного до пяти. Конечно, с вложенной моделью в приведенной выше формуле один и тот же слиток не будет измеряться каждым оператором. Однако мы можем думать в терминах «слиток один для оператора один» и «слиток один для оператора два». Произвольный способ, которым мы можем закодировать 15 слитков под каждым оператором (см. Рисунок 1), указывает на то, что эта модель является вложенной, а не пересекающейся.

Результаты

Выполняя команды: stat> quality tools> gage R&R study (вложено), вы можете заполнить диалоговое окно, показанное на рисунке 2. Следуя обычным рекомендациям для исследования общего процента R&R, результаты показывают, что эта система измерения нуждается в улучшении (см. Таблицу 1 ). Система измерения обычно считается неприемлемой, если этот показатель превышает 30%, и в этом случае он составляет 64,31%. Наибольший относительный вклад в изменчивость системы измерения вносит ошибка воспроизводимости 60.74%. Графический вывод Minitab по умолчанию исследуется в следующем разделе, чтобы направить усилия по улучшению с учетом эффекта оператора.

Обратите внимание, что стандартные отклонения и проценты исследований в Таблице 1 (стр. 17) не суммируются с итогами в последней строке. Это связано с тем, что отклонения являются аддитивными, а стандартные отклонения — нет. Например, 32 + 42 = 52, но 3 + 4 ≠ 5.

Глядя на результаты соответствующего дисперсионного анализа в таблице 2, вы увидите, что эффект оператора статистически значим при α = 0.05 уровень. Это потому, что значение p = 0,04481 <0,05. Следовательно, вы можете отклонить нулевую гипотезу H0: σ2 operator = 0 в пользу h2: σ2 operator> 0.

Различия между слитками также вносят значительный вклад в исследование (76,58%). Конечно, желательно, чтобы наибольший компонент вариации в исследовании происходил из-за различий в партиях или слитках. Этот эффект от слитка к слитку (внутри операторов) также является статистически значимым на уровне значимости α = 0,05.Этот результат важен, потому что он показывает, что даже несмотря на то, что система измерения нуждается в улучшении, она способна обнаруживать различия между слитками под каждым оператором.

Таблица 1 также показывает, что процентный показатель исследования, связанный с повторяемостью — то, что не объясняется оператором или слитками — невелик по сравнению с другими и составляет 21,14%. С деструктивными результатами R&R, независимо от того, используете ли вы скрещенную или вложенную модель, оценка повторяемости фактически содержит внутрипартийную изменчивость.Это означает, что оценка повторяемости, вероятно, завышена до такой степени, что нарушается допущение об однородности партии. Система измерения, признанная неадекватной в основном из-за ошибки повторяемости, должна вызвать вопросы относительно предположения об однородности партии.

По сути, информация в таблице R&R (см. Таблицу 1) говорит нам, что отклонение от слитка к слитку больше, чем объединенная повторяемость и отклонение внутри слитка. Это подтверждает предыдущее утверждение, что образцы, созданные из одного и того же слитка, более однородны, чем образцы, созданные из разных слитков.Таблица 1 также показывает, что операторы вносят почти такой же вклад в исследование, как и разные слитки.

Графические результаты

R-диаграмма на Рисунке 3 показывает, что уровень вариации в каждом слитке кажется относительно постоянным. Поскольку диапазон для примера с использованием этого сценария фактически представляет собой комбинированную изменчивость от повторяемости системы измерения и изменчивости внутри слитка, эта диаграмма может быть полезна для определения того, испытывают ли определенные операторы трудности с последовательной подготовкой и испытанием образцов, а также с определением конкретных слитки, которые не были однородными.

Из диаграммы X на Рисунке 3 видно, что средние значения слитков различаются намного больше, чем контрольные пределы. Это желательный результат, поскольку контрольные пределы основаны на комбинированной повторяемости и вариациях в пределах слитка. Это указывает на то, что различия между слитками, вероятно, будут обнаружены из-за ошибки повторяемости.

Из диаграммы также становится очевидным, что средние значения для первого оператора обычно выше, чем для операторов второго и третьего, но вы не можете автоматически возлагать вину на первого оператора.Вместо этого вам следует разработать дополнительное исследование для процедурной оценки того, что операторы могут сделать иначе в отношении важных аспектов получения результатов измерения. Например, вы можете проверить, как подготовлены образцы для испытаний или как они закреплены в устройстве для испытаний.

Помните, также возможно, что процедура рандомизации была неэффективной в обеспечении репрезентативной выборки слитков каждому оператору, и только случайно первый оператор получил три слитка с наивысшей прочностью из 15.

Графики «по слитку (оператор)» и «по оператору» на Рисунке 3 также показывают преобладание того, что оператор 1 обычно регистрирует более высокие значения для пяти измеренных слитков по сравнению с операторами 2 и 3.

Дизайн и проведение эксперимента важны

Используя соответствующую структуру экспериментального проектирования, можно оценить характеристики измерительной системы, когда требуются разрушающие испытания. Необходимо использовать вложенный подход, когда размер однородных партий ограничен, и каждая партия может быть протестирована несколько раз только одним оператором.

При использовании подхода R&R для оценки разрушающей системы измерения результаты не так однозначны, как в случае неразрушающего контроля. В частности, вариация повторяемости неотличима от вариации внутри партии. Если деструктивная система измерения считается неприемлемой с точки зрения воспроизводимости, следует поставить под сомнение допущение об однородности партии. Как и в случае с другими анализами систем измерения, разработка и выполнение эксперимента сами по себе способствуют получению полезных результатов.

Возможности спектроскопического анализа для неразрушающей оценки метаболитов, связанных с качеством чая, в свежих новых листьях

  • 1.

    Диксон Р. А. и Страк Д. Фитохимия соответствует анализу генома и не только. Фитохимия 62 , 815–816 (2003).

    CAS
    PubMed
    Статья

    Google ученый

  • 2.

    Afendi, F. M. et al. Методы интеллектуального анализа данных для омики и знания сырых лекарственных растений в области биологии больших данных. Comput. Struct. Biotechnol. J. 4 , e201301010 (2013).

    PubMed
    PubMed Central
    Статья

    Google ученый

  • 3.

    Weng, J.-K. Эволюционные пути к сложности: метаболическая перспектива. New Phytol. 201 , 1141–1149 (2014).

    PubMed
    Статья

    Google ученый

  • 4.

    Рай, А., Сайто, К.И Ямазаки, М. Комплексный омический анализ специализированного метаболизма лекарственных растений. Plant J. 90 , 764–787 (2017).

    CAS
    PubMed
    Статья

    Google ученый

  • 5.

    Фанг, К., Ферни, А. Р. и Луо, Дж. Изучение разнообразия метаболизма растений. Trends Plant Sci. 24 , 83–98 (2019).

    CAS
    PubMed
    Статья

    Google ученый

  • 6.

    Ферни, А. Р., Третви, Р. Н., Кроцки, А. Дж. И Виллмитцер, Л. Профилирование метаболитов: от диагностики до системной биологии. Нат. Rev. Mol. Cell Biol. 5 , 763–769 (2004).

    CAS
    PubMed
    Статья

    Google ученый

  • 7.

    Wolfender, J.-L., Nuzillard, J.-M., van der Hooft, J.J.J., Renault, J.-H. И Бертран, С. Ускорение идентификации метаболитов в исследованиях природных продуктов: на пути к идеальному сочетанию жидкостной хроматографии, тандемной масс-спектрометрии высокого разрешения и профилирования ЯМР, баз данных in silico и хемометрии. Анал. Chem. 91 , 704–742 (2019).

    CAS
    PubMed
    Статья

    Google ученый

  • 8.

    Картер Г. А. и Кнапп А. К. Оптические свойства листьев у высших растений: связь спектральных характеристик со стрессом и концентрацией хлорофилла. Am. J. Bot. 88 , 677–684 (2001).

    CAS
    PubMed
    Статья

    Google ученый

  • 9.

    Слэйтон, М. Р., Рэймонд Хант, Э. и Смит, У. К. Оценка отражательной способности листа в ближней инфракрасной области по структурным характеристикам листа. Am. J. Bot. 88 , 278–284 (2001).

    CAS
    PubMed
    Статья

    Google ученый

  • 10.

    Сяобо, З., Дживен, З., Пови, М. Дж. У., Холмс, М. и Ханпин, М. Методы выбора переменных в ближней инфракрасной спектроскопии. Анал. Чим. Acta 667 , 14–32 (2010).

    PubMed
    Статья
    CAS

    Google ученый

  • 11.

    Türker-Kaya, S. & Huck, C. W. Обзор получения изображений в среднем и ближнем инфракрасном диапазоне: принципы, концепции и приложения в анализе тканей растений. Молекулы 22 , 1 (2017).

    Артикул
    CAS

    Google ученый

  • 12.

    Николай, Б. М. и др. Неразрушающее измерение качества фруктов и овощей с помощью NIR-спектроскопии: обзор. Postharvest Biol. Technol. 46 , 99–118 (2007).

    Артикул

    Google ученый

  • 13.

    Лю Ю., Гао, Р.-Дж. И вс, X.-D. Обзор портативных NIR-приборов для определения качества внутренней части фруктов. Spectrosc. Спектр. Анальный. 30 , 2874–2878 (2010).

    CAS

    Google ученый

  • 14.

    Превольник М. и др. Точность ближней инфракрасной спектроскопии для предсказания химического состава, содержания солей и свободных аминокислот в сыровяленой ветчине. Meat Sci. 88 , 299–304 (2011).

    CAS
    PubMed
    Статья

    Google ученый

  • 15.

    Behmann, J., Mahlein, A.-K., Rumpf, T., Römer, C. & Plümer, L. Обзор передовых методов машинного обучения для обнаружения биотического стресса в прецизионной защите растений . Precis. Agric. 16 , 239–260 (2015).

    Артикул

    Google ученый

  • 16.

    Члингарян, А., Суккари, С. и Уилан, Б. Подходы машинного обучения для прогнозирования урожайности и оценки состояния азота в точном земледелии: обзор. Comput. Электрон. Agric. 151 , 61–69 (2018).

    Артикул

    Google ученый

  • 17.

    Van Wittenberghe, S. et al. Gaussian обрабатывает извлечение параметров листа из набора данных многовидовой отражательной способности, поглощения и флуоресценции. J. Photochem. Photobiol. B 134 , 37–48 (2014).

    PubMed
    Статья
    CAS

    Google ученый

  • 18.

    Панда, С. С., Эймс, Д. П. и Паниграхи, С. Применение индексов вегетации для прогнозирования урожайности сельскохозяйственных культур с использованием методов нейронных сетей. Дистанционное зондирование 2 , 673–696 (2010).

    Артикул
    ОБЪЯВЛЕНИЯ

    Google ученый

  • 19.

    Zhang, L. et al. Химия и биологическая активность обработанных чаев камелии китайской: всесторонний обзор. Компр. Rev. Food Sci. Food Saf. 18 , 1474–1495 (2019).

    CAS
    PubMed
    Статья

    Google ученый

  • 20.

    Фукаи К., Исигами Т. и Хара Ю. Антибактериальная активность полифенолов чая против фитопатогенных бактерий. Agric. Биол. Chem. 55 , 1895–1897 (1991).

    CAS

    Google ученый

  • 21.

    Борс В. и Саран М. Удаление радикалов флавоноидными антиоксидантами. Free Radic. Res. Commun. 2 , 289–294 (1987).

    CAS
    PubMed
    Статья

    Google ученый

  • 22.

    Экборг-отт, К. Х., Тейлор, А. и Армстронг, Д. В. Сортовые различия в общем и энантиомерном составе теанина в чае. J. Agric. Food Chem. 45 , 353–363 (1997).

    CAS
    Статья

    Google ученый

  • 23.

    Нарукава, М., Морита, К. и Хаяси, Ю. L-теанин вызывает вкус умами с инозин-5′-монофосфатом. Biosci. Biotechnol. Biochem. 72 , 3015–3017 (2008).

    CAS
    PubMed
    Статья

    Google ученый

  • 24.

    Lu, K. et al. Острые эффекты L-теанина по сравнению с алпразоламом на тревожность ожидания у людей. Hum. Psychopharmacol. 19 , 457–465 (2004).

    CAS
    PubMed
    Статья

    Google ученый

  • 25.

    Yokogoshi, H. et al. Снижение влияния теанина на кровяное давление и 5-гидроксииндолы головного мозга у крыс со спонтанной гипертензией. Biosci. Biotechnol. Biochem. 59 , 615–618 (1995).

    CAS
    PubMed
    Статья

    Google ученый

  • 26.

    Исо, Х., Вакаи, К., Фукуи, М. и Тамакоши, А. Взаимосвязь между зеленым чаем и общим потреблением кофеина и риском самооценки диабета 2 типа среди взрослых японцев. Ann. Междунар. Med. 144 , 554–562 (2006).

    PubMed
    Статья

    Google ученый

  • 27.

    Чоу, Т. М. и Беновиц, Н. Л. Кофеин и кофе: влияние на здоровье и сердечно-сосудистые заболевания. Сост. Biochem. Physiol. С. 109 , 173–189 (1994).

    CAS
    PubMed

    Google ученый

  • 28.

    Miyauchi, S. et al. Производство высококачественных листьев зеленого чая путем искусственного выращивания в условиях камеры роста с учетом аминокислотного профиля. J. Biosci. Bioeng. 118 , 710–715 (2014).

    CAS
    PubMed
    Статья

    Google ученый

  • 29.

    Янг, Х. Р., Йе, К. Х., Сюй, Дж. К. и Цзян, Ю. М. Одновременный анализ пуриновых алкалоидов и катехинов в Camellia sinensis , Camellia ptilophylla var и Camellia assamica var. куча с помощью ВЭЖХ. Food Chem. 100 , 1132–1136 (2007).

    CAS
    Статья

    Google ученый

  • 30.

    Хорие, Х., Мукаи, Т. и Кохата, К. Одновременное определение качественно важных компонентов в настоях зеленого чая с помощью капиллярного электрофореза. J. Chromatogr. А 758 , 332–335 (1997).

    CAS
    Статья

    Google ученый

  • 31.

    Котани, А., Такахаши, К., Хакамата, Х., Кодзима, С. и Кусу, Ф. Определение катехинов Attomole методом капиллярной жидкостной хроматографии с электрохимическим детектированием. Анал. Sci. 23 , 157–163 (2007).

    PubMed
    Статья

    Google ученый

  • 32.

    Goto, T. Исследования NIR-анализа химических компонентов свежего чайного листа и сырого чая и оценка качества чая. Tea Res. J. 1992 , 51–61 (1992).

    Артикул

    Google ученый

  • 33.

    Schulz, H., Engelhardt, U.Х., Вегент, А., Дрюс, Х. и Лапчински, С. Применение спектроскопии отражения в ближней инфракрасной области для одновременного прогнозирования содержания алкалоидов и фенольных веществ в листьях зеленого чая. J. Agric. Food Chem. 47 , 5064–5067 (1999).

    CAS
    PubMed
    Статья

    Google ученый

  • 34.

    Lee, M.-S., Hwang, Y.-S., Lee, J. & Choung, M.-G. Характеристика кофеина и девяти отдельных катехинов в листьях зеленого чая ( Camellia sinensis L.) методом спектроскопии отражения в ближней инфракрасной области. Food Chem. 158 , 351–357 (2014).

    CAS
    PubMed
    Статья

    Google ученый

  • 35.

    Huang, Y. et al. Разработка простых моделей идентификации четырех основных катехинов и кофеина в свежем зеленом чайном листе на основе видимой и ближней инфракрасной спектроскопии. Comput. Электрон. Agric. 173 , 105388 (2020).

    Артикул

    Google ученый

  • 36.

    Wang, Y.-J. et al. Диагностика питания растений чая на месте с помощью инфракрасного спектрометра в сочетании с хемометрией. Comput. Электрон. Agric. 175 , 105538 (2020).

    Артикул

    Google ученый

  • 37.

    Ямасита, Х., Сонобе, Р., Хироно, Ю., Морита, А. и Икка, Т. Рассечение гиперспектрального отражения для оценки содержания азота и хлорофилла в чайных листьях на основе алгоритмов машинного обучения. Sci. Отчетность 10 , 17360 (2020).

    CAS
    PubMed
    PubMed Central
    Статья
    ОБЪЯВЛЕНИЯ

    Google ученый

  • 38.

    Чанг, К.-В., Лэрд, Д. А., Маусбах, М. Дж. И Хербург, К. Р. Регрессионный анализ основных компонентов спектроскопии отражения в ближней инфракрасной области спектра свойств почвы. Почвоведение. Soc. Являюсь. J. 65 , 480–490 (2001).

    CAS
    Статья
    ОБЪЯВЛЕНИЯ

    Google ученый

  • 39.

    Барнс, Р. Дж., Дханоа, М. С. и Листер, С. Дж. Стандартное нормальное переменное преобразование и определение тренда спектров диффузного отражения в ближней инфракрасной области. Заявл. Spectrosc. 43 , 772–777 (1989).

    CAS
    Статья
    ОБЪЯВЛЕНИЯ

    Google ученый

  • 40.

    Уолтон, Дж. Т. Оценка субпиксельного городского земельного покрова. Фотография. Англ. Remote Sens. 74 , 1213–1222 (2008).

    Артикул

    Google ученый

  • 41.

    Houborg, R. & McCabe, M. F. Гибридный подход к обучению для оценки индекса площади листьев с помощью кубистского и случайного машинного обучения лесов. ISPRS J. Photogramm. Remote Sens. 135 , 173–188 (2018).

    Артикул
    ОБЪЯВЛЕНИЯ

    Google ученый

  • 42.

    Fernández-Delgado, M. et al. Обширный экспериментальный обзор методов регрессии. Neural Netw. 111 , 11–34 (2019).

    PubMed
    Статья

    Google ученый

  • 43.

    Джонсон, Д. М. Оценка предсезонных и внутрисезонных переменных дистанционного зондирования для прогнозирования урожайности кукурузы и сои в Соединенных Штатах. Remote Sens. Environ. 141 , 116–128 (2014).

    Артикул
    ОБЪЯВЛЕНИЯ

    Google ученый

  • 44.

    Sano, M. et al. Одновременное определение двенадцати катехинов чая с помощью высокоэффективной жидкостной хроматографии с электрохимическим детектированием. Аналитик 126 , 816–820 (2001).

    CAS
    PubMed
    Статья
    ОБЪЯВЛЕНИЯ

    Google ученый

  • 45.

    Bian, M. et al. Прогнозирование биохимии листьев чая ( Camellia sinensis ) с использованием спектров отражения, измеренных на уровне порошка, листьев и растительного покрова. ISPRS J. Photogramm. Remote Sens. 78 , 148–156 (2013).

    Артикул
    ОБЪЯВЛЕНИЯ

    Google ученый

  • 46.

    Кокали Р. Ф. и Скидмор А. К. Фенольные соединения растений и особенности поглощения в спектрах отражения растительности около 1,66 мкм. Внутр. J. Appl. Earth Obs. Geoinf. 43 , 55–83 (2015).

    Артикул
    ОБЪЯВЛЕНИЯ

    Google ученый

  • 47.

    Couture, J. J. et al. Спектроскопическое определение экологически значимых вторичных метаболитов растений. Methods Ecol. Evol. 7 , 1402–1412 (2016).

    Артикул

    Google ученый

  • 48.

    Курран П. Дж., Дунган Дж. Л., Маклер Б. А., Пламмер С. Э. и Петерсон Д. Л. Спектроскопия отражения свежих цельных листьев для оценки химической концентрации. Remote Sens. Environ. 39 , 153–166 (1992).

    Артикул
    ОБЪЯВЛЕНИЯ

    Google ученый

  • 49.

    Gao, B.-C. И Гетц, А.F. H. Извлечение спектральных характеристик сухих листьев из спектров отражения зеленой растительности. Remote Sens. Environ. 47 , 369–374 (1994).

    Артикул
    ОБЪЯВЛЕНИЯ

    Google ученый

  • 50.

    Ramoelo, A., Skidmore, A. K., Schlerf, M., Mathieu, R. & Heitkönig, I. M. A. Спектры удаления воды повышают точность извлечения при оценке концентраций азота и фосфора в траве саванны. ISPRS J.Фотография. Remote Sens. 66 , 408–417 (2011).

    Артикул
    ОБЪЯВЛЕНИЯ

    Google ученый

  • 51.

    Цай Ф. и Филпот В. Производный анализ гиперспектральных данных. Remote Sens. Environ. 66 , 41–51 (1998).

    Артикул
    ОБЪЯВЛЕНИЯ

    Google ученый

  • 52.

    Sun, X., Subedi, P., Walker, R. & Walsh, K. B. Прогнозирование с помощью NIRS содержания сухого вещества в отдельных плодах оливок с учетом переменной сортировки для предварительной обработки нормализацией. Послеуборочная. Биол. Technol. 163 , 111140 (2020).

    CAS
    Статья

    Google ученый

  • 53.

    Кларк, Р. Н. и Руш, Т. Л. Спектроскопия отражения: методы количественного анализа для приложений дистанционного зондирования. J. Geophys. Res. 89 , 6329–6340 (1984).

    CAS
    Статья
    ОБЪЯВЛЕНИЯ

    Google ученый

  • 54.

    Maleki, M. R., Mouazen, A. M., Ramon, H., De Baerdemaeker, J. Коррекция мультипликативного рассеяния во время оперативных измерений с помощью спектроскопии в ближней инфракрасной области. Biosyst. Англ. 96 , 427–433 (2007).

    Артикул

    Google ученый

  • 55.

    Genkawa, T. et al. Коррекция базовой линии спектров диффузного отражения в ближней инфракрасной области с использованием стандартной нормальной переменной области поиска (SRSNV). Заявл.Spectrosc. 69 , 1432–1441 (2015).

    CAS
    PubMed
    Статья
    ОБЪЯВЛЕНИЯ

    Google ученый

  • 56.

    Ren, G., Sun, Y., Li, M., Ning, J. & Zhang, Z. Когнитивная спектроскопия для оценки сортов китайского черного чая ( Camellia sinensis ): спектроскопия в ближнем инфракрасном диапазоне и эволюционные алгоритмы. J. Sci. Продовольственное сельское хозяйство. 100 , 3950–3959 (2020).

    CAS
    PubMed
    Статья

    Google ученый

  • 57.

    Хорие, Х., Маеда-Ямамото, М., Удихара, Т. и Кохата, К. Экстракция катехинов чая для химического анализа. Tea Res. J. 2002 , 60–64 (2002).

    Артикул

    Google ученый

  • 58.

    Yamashita, H. et al. Геномные прогнозы и полногеномные исследования ассоциаций на основе RAD-seq метаболитов, связанных с качеством, для селекции чайных растений с помощью геномики. Sci. Отчетность 10 , 17480 (2020).

    CAS
    PubMed
    PubMed Central
    Статья
    ОБЪЯВЛЕНИЯ

    Google ученый

  • 59.

    Goto, T., Horie, H. & Mukai, T. Анализ основных аминокислот в зеленом чае с помощью высокоэффективной жидкостной хроматографии в сочетании с предколоночной дериватизацией OPA. Tea Res. J. 1993 , 29–33 (1993).

    Google ученый

  • 60.

    Bergstra, J. & Bengio, Y.Случайный поиск для оптимизации гиперпараметров. J. Mach. Учиться. Res. 13 , 281–305 (2012).

    MathSciNet
    МАТЕМАТИКА

    Google ученый

  • 61.

    Snoek, J. et al. Масштабируемая байесовская оптимизация с использованием глубоких нейронных сетей. В: Международная конференция по машинному обучению , стр. 2171–2180 (jmlr.org, 2015).

  • 62.

    Du, C. et al. Определение свойств почвы с помощью фотоакустической спектроскопии с преобразованием Фурье в среднем инфракрасном диапазоне. Vib. Spectrosc. 49 , 32–37 (2009).

    CAS
    Статья

    Google ученый

  • 63.

    Разакаманариву Р. Х., Гринанд К., Разафиндракото М. А., Берну М. и Альбрехт А. Картирование запасов органического углерода на плантациях эвкалипта в центральных высокогорьях Мадагаскара: подход множественной регрессии. Geoderma 162 , 335–346 (2011).

    CAS
    Статья
    ОБЪЯВЛЕНИЯ

    Google ученый

  • 64.

    Кьюли Р. Х., Эмбрехтс М. Дж. И Бренеман К. Анализ полосы данных для виртуального проектирования фармацевтических препаратов с помощью нейронных сетей. IEEE Trans. Neural Netw. 11 , 668–679 (2000).

    CAS
    PubMed
    Статья

    Google ученый

  • 65.

    Кортез, П. и Эмбрехтс, М. Дж. Использование методов анализа чувствительности и визуализации для открытия моделей интеллектуального анализа данных черного ящика. Инф. Sci. 225 , 1–17 (2013).

    Артикул

    Google ученый

  • Таблица 1 | Управляемое создание трещин в бетоне для неразрушающего контроля

    Выравнивание Рисунок трещин, видимый на поверхности, должен проходить по прямой линии через глухие отверстия. Отклонение от прямой измеряется между первым и последним глухим отверстием. Максимальное отклонение от прямой линии через отверстия в мм, измеренное на поверхности
    Глубина Расстояние между поверхностью и вершиной трещины, которое инспектор может определить на цифровой фотографии. Среднее расстояние между поверхностью и вершиной трещины в мм.Стандартное отклонение (SD) дается как неопределенность
    Форма Форма описывает трехмерную протяженность трещины, которая в идеале должна образовываться вокруг плоскости, заданной перпендикулярным направлением к поверхности и линией, проходящей через ряд глухих отверстий
    Максимальное расстояние от этой воображаемой плоскости и истинной трещины измеряется в фотографии, на которых обнажены трещины.Кроме того, измеряется расстояние вершины трещины от этой линии (см. Рис. 3).
    Среднее расстояние (+ SD) максимального отклонения и среднего отклонения наконечника (+ SD) в мм
    Ширина Ширина раскрытия трещины, измеренная с помощью шаблона шириной трещины минимум в 10 точках Средняя ширина трещины (+ SD) в мм

    Лучший способ передать разрушительный потенциал сезона ураганов

    Каждый год в конце весны многие ждут публикации прогнозов сезона ураганов.Ряд правительственных агентств, академических институтов и частных фирм прогнозируют количество тропических циклонов, которые, как ожидается, сформируются в течение сезона, который обычно длится с 1 июня по 30 ноября. Прогнозы обычно относятся к общему количеству названных штормов (включая тропические штормы с максимальной скоростью ветра более 39 миль в час), ураганы (максимальная скорость ветра более 74 миль в час) и крупные ураганы (максимальная скорость ветра более 110 миль в час).

    Треки всех тропических циклонов в сезоне ураганов в Атлантике 2017 г. на сегодняшний день.(Источник: NHC)

    В течение обычного года в Североатлантическом бассейне формируется около 12 ураганов с названиями, 6 ураганов и 3 крупных урагана (категории 3 и выше); это включает Карибское море и Мексиканский залив. Как всем известно, сезон 2017 года был совсем не типичным, поскольку мы видели, как развивались 16 ураганов, 10 ураганов и 6 крупных ураганов с разрушительными результатами.

    Количество — это еще не все

    Хотя прогнозируемое количество штормов может дать общее представление о потенциале разрушений в сезоне, существует еще одна прогнозируемая величина, которая на самом деле лучше передает сезонный разрушительный потенциал и содержится в единственном значении: Накопленная энергия циклона или ACE .Математически ACE определяется как:

    В этом уравнении vmax — интенсивность циклона (максимальная постоянная скорость ветра), выраженная в узлах (1 узел = 1,15 мили в час). Поскольку кинетическая энергия пропорциональна квадрату скорости ветра, эта величина получила название ACE, а «накопление» энергии указывается путем суммирования по каждому 6-часовому совету. Таким образом, ACE станет больше для долгоживущих тропических циклонов, а очень сильные штормы будут быстрее накапливать энергию.

    Поскольку ACE является суммированной величиной, для характеристики активности тропических циклонов в течение всего сезона можно использовать одно значение.Фактически, сезонный прогноз Университета штата Колорадо, который, возможно, является самым известным, на самом деле предсказывает сезонный ACE; ожидаемое количество штормов в каждой из трех категорий является побочным продуктом сезонного прогноза ACE.

    Рекордсмены

    Используя климатологический базовый период 1950–2016 годов, средний годовой показатель ACE в Североатлантическом бассейне составляет около 101 единицы со стандартным отклонением 56. Примерно половина ACE (т.е. около 50 единиц) приходится на период до пика сезон около 11 сентября и оставшаяся половина после него.ACE обычно быстрее всего накапливается в период примерно в один месяц с конца августа до конца сентября, когда обычно случаются самые сильные ураганы. Год с самым высоким показателем ACE за всю историю наблюдений — 1933 год, со стоимостью около 258 единиц, а второй по величине ACE произошел гораздо позже, в 2005 году, со стоимостью 250 единиц. В 1914 году был самый низкий показатель ACE за всю историю наблюдений — 3 единицы, и известно, что в этом году образовался только один тропический циклон. В современных рекордах 1983 год стал четвертым «самым тихим» годом, когда было 17 единиц и четыре названных шторма.

    Что касается отдельных штормов, современным рекордсменом ACE является ураган «Иван» в 2004 году, который длился 23 дня и провел значительное количество времени как шторм категории 4 или 5, когда он пересек Карибское море и Мексиканский залив. После выхода на берег во Флориде и обхода вокруг него еще несколько дней, прежде чем он рассеялся, Иван самостоятельно собрал 70 единиц. Это в пределах 1 стандартного отклонения от среднего показателя ACE за весь сезон!

    Самым сильным ураганом в Атлантике с точки зрения максимальной скорости ветра был ураган Аллен в 1980 году, который официально занимает восьмое место по показателю ACE (52 единицы).Учитывая все 25 зафиксированных штормов с ACE более 40, только один никогда не был сильным ураганом за всю свою жизнь: имбирь в 1971 году длился колоссальные 28 дней и является вторым по продолжительности ураганом в Атлантике за всю историю наблюдений!

    Итак, что насчет этого года?

    Это подводит нас к 2017 году. Если посмотреть на современные данные, начиная с 1950 года, то единственными годами, когда возникли два шторма со значениями ACE, превышающими 40 единиц, были 1966, 2003 и 2004 годы. И до 2017 года ни в одном сезоне не было больше, чем развиваются две такие бури.Однако в 2017 году у ураганов Ирма, Мария, и Хосе значения ACE составили 67, 45 и 42 единицы соответственно, что беспрецедентно. Особого внимания заслуживает ураган Ирма, который сейчас уступает только Ивану в ACE. Ирма имеет такое большое значение из-за количества времени, которое она провела как шторм категории 5 (рекордные 3 дня и 3 часа), и 37 последовательных часов с экстремальной интенсивностью 185 миль в час — самой продолжительной из зарегистрированных на планете!

    В то время как внимание было сосредоточено на Ирме, которая обрушилась на берег как ураган 4-й категории во Флориде, Хосе стал штормом 4-й категории и угрожал тем же районам Малых Антильских островов, которые были разрушены Ирмой всего несколько дней назад.И, чтобы не отставать, ураган «Мария» стал категорией 5 в аналогичном месте, уничтожив Карибские острова, которых Ирма не успела пару недель назад.

    Итак, где сейчас 2017 год? Благодаря Марии у нас было около 203 единиц ACE — что само по себе было бы неплохо для девятого места за всю историю наблюдений — а сентябрь еще не закончился. С тех пор в Атлантике было еще четыре названных шторма (Нейт, Офелия, Филипп и Рина), в результате чего ACE достигло 226, что в настоящее время является седьмым по величине за всю историю наблюдений.Теперь, когда мы подошли к ноябрю, сезон подходит к концу, и, говоря климатологически, мы прошли около 94% пути к финишу. Если мы увидим увеличение ACE на 6% в течение оставшейся части сезона, мы закроем 2017 год с ACE, равным 237.

    Прочтите блог «Как ураганы 2017 года позволяют вам лучше понять свое портфолио», чтобы узнать, как Харви, Ирма и Мария — редкая возможность получить представление об андеррайтинге

    Категории:
    Тропический циклон

    Центр механики, материалов и неразрушающего контроля — Инженерно-вычислительный колледж

    Обзор

    Центр механики материалов и неразрушающего контроля (CMOMNDE) был
    основана в 1983 году в Университете Южной Каролины в штате Южная Каролина.Признание экономической важности материалов и мониторинг критически важных
    компонентов, центр уполномочен проводить долгосрочные исследования и разработки
    в механике материалов и неразрушающем контроле. Центр способствует продуктивному взаимодействию
    с промышленностью, государственными учреждениями и университетскими исследователями.


    Исследовательские силы

    Цифровая корреляция изображений (DIC) была первой и продолжает развиваться как средство измерения деформации и формы
    метод исследователей CMOMNDE.DIC применяет методы компьютерного зрения для измерения
    полные деформации поверхности путем отслеживания движения поверхностного рисунка во время
    эксперимент или приложение. Получены пара или серия изображений рисунка поверхности.
    при деформации и дискретизируются на подмножества. Максимальное соотношение между последовательными
    подмножества определяет тензор смещений подмножества. Рассчитываются полнополевые деформации.
    с субпиксельной точностью.ДИК был успешно использован для характеристики вязкоупругих
    биоматериалы, определяющие коэффициенты интенсивности напряжений в компонентах с трещинами со сложными
    геометрии, анализируя удары и измеряя деформации при большом увеличении, при
    высокие температуры и в агрессивных средах.

    Теоретическая и продвинутая вычислительная механика в сочетании с экспериментальными измерениями обеспечивает прочную основу для точного
    прогнозировать механический отклик материалов и компонентов.Исследователи CMOMNDE нанимают
    разнообразное коммерческое и специализированное программное обеспечение для конечных элементов и других численных
    анализы. Методы обратного анализа с конечно-элементным моделированием могут применяться к
    определить значения параметров материала для вязкоупругих анизотропных конститутивных моделей
    путем сопоставления прогнозов моделирования с экспериментальными измерениями.


    Люди

    Центром руководит Майкл Саттон, заслуженный профессор машиностроения и член Национальной академии наук.
    инженерии.Аффилированные преподаватели и студенты имеют опыт работы в области материаловедения,
    производственные процессы, теоретическая, вычислительная и экспериментальная механика и
    применение методов компьютерного зрения в экспериментальной механике.


    Выбранные проекты:

    Развернуть все Анализ нулевой деформации аналогов погруженной аневризмы с использованием новой трехмерной стереомикроскопии
    Устройство

    Для измерения неоднородных полей трехмерной деформации, присутствующих во время испытаний на раздувание-растяжение
    физиологически погруженных микроаневризм, корреляция стерео цифрового изображения (StereoDIC)
    Разработана система микроскопии, которая вращает камеры со стереоскопическим углом 15 ° вокруг установленного по центру
    цель.Калибровка выполняется с использованием точечных рисунков и системной точности.
    проверено с использованием анализов деформации и деформации для движений твердого тела со спекл-структурой,
    суррогаты микроаневризмы. В терминах тензора деформаций Грина-Лагранжа и
    3D поля смещения, результаты стабильны даже через 120 минут, с максимумами
    как смещение деформации, так и стандартное отклонение деформации менее 2E-03 для всех компонентов,
    и стандартное отклонение смещения на микронном уровне.

    Количественное определение складок во время буксировки на криволинейных путях

    StereoDIC используется для количественного определения складок на угольно-эпоксидной смоле шириной 6,35 мм и толщиной 0,16 мм.
    буксировки во время продвинутого размещения волокна по прямым и круговым путям на плоском
    композитная поверхность.Измерения, полученные сразу после размещения, дают количественные
    поля деформации, в том числе наличие неплоских складок, возникающих во время
    процесс размещения. Результаты показывают, что морщины возникают в местах, где
    имеет дефекты. Результаты также показывают, что морщины появляются в других местах только тогда, когда
    радиус кривизны менее 2540 мм.

    Измерение деформации в полном поле в экспериментах с стержнем Кольского на растяжение

    Очень ранние стадии высокоскоростной растягивающей нагрузки важны при попытке
    характеризует реакцию материалов во время переходной нагрузки. Улучшить
    понимание условий, налагаемых на образец во время переходной стадии,
    проведена серия экспериментов по высокоскоростному нагружению с использованием натяжного стержня Кольского.
    система.Силы и скорости образца во время эксперимента по высокоскоростному нагружению равны
    полученные в результате тщательного анализа характеристик системы
    использовались в экспериментах. Полноэкранные перемещения образца на месте, скорости
    и ускорения во время процесса загрузки количественно оцениваются с использованием современных сверхвысоких скоростей.
    системы визуализации для обеспечения подробных измерений реакции образца с акцентом на
    на самых ранних этапах загрузки.Подробный анализ измерений на основе изображений
    подтверждает, что условия номинально соответствуют условиям, необходимым для использования
    одномерное волновое уравнение в относительно тонком растяжении, имеющем форму собачьей кости.
    образец.

    В частности, измерения и использование одномерного волнового уравнения ясно показывают
    что образец имеет низкие инерционные напряжения по сравнению с применяемыми передаваемыми
    сила.Хотя ускорение образца продолжается до 50 мкс, измерения
    показывают, что образец по существу находится в силовом равновесии, начиная с нескольких микросекунд.
    после начальной загрузки. Эти локальные измерения контрастируют с прогнозами, основанными на
    сравнение измерений падающей силы на основе волн, которые предполагают, что равновесие
    происходит значительно позже, порядка 40–50 мкс.

    Кафедра машиностроения Университета Южной Каролины является примером
    рост во множестве областей, включая инженерное проектирование и автоматизацию, теплоносители,
    хранение энергии, аддитивное производство, мониторинг состояния конструкций, устойчивость,
    композиты, биомеханика, передовое ядерное топливо и материаловедение.

    Подробнее о кафедре машиностроения

    Заслуженный профессор и директор центра Майкл Саттон избран в NAE
    за его роль в создании технологии измерения на основе корреляции цифровых изображений и
    распространение через коммерциализацию и применение в промышленности.

    Прочитать историю

    GR&R — Повторяемость и воспроизводимость манометра

    Глоссарий качества Определение: повторяемость и воспроизводимость измерений (GR&R)

    Повторяемость и воспроизводимость измерительного прибора (GR&R) определяется как процесс, используемый для оценки точности измерительного прибора путем обеспечения повторяемости и воспроизводимости его измерений. Процесс включает в себя выполнение серии измерений для подтверждения того, что выходное значение имеет то же значение, что и входное, и что те же измерения получены при одинаковых рабочих условиях в течение установленного времени.

    Факторы, влияющие на вариацию системы измерения, можно изучить с помощью метода GR&R. При использовании системы GR&R вариация системы измерения может быть охарактеризована местоположением (стабильность, смещение, линейность) и шириной или разбросом (повторяемость и воспроизводимость).

    Методика GR&R может применяться в большинстве измерительных систем, связанных с производством. Может использоваться как:

    • Критерий оценки нового измерительного оборудования
    • Сравнение измерительных приборов
    • Средство повышения работоспособности средств измерений
    • Сравнение измерительного оборудования до и после ремонта
    • Требуемый компонент для расчета изменения процесса и уровня приемлемости для производственного процесса
    • Показатель потребности в обучении работе с измерительными приборами

    Аспект «повторяемости» метода GR&R определяется как вариация в полученных измерениях:

    • С одним измерителем
    • При многократном использовании одним оператором
    • При измерении идентичной характеристики одной и той же детали

    Стандартное отклонение повторяемости (σ e ) оценивается по приведенной ниже формуле, где R — средний диапазон повторных измерений:

    Аспект «воспроизводимости» метода GR&R — это изменение среднего значения измерений, выполненных разными операторами:

    • Кто пользуется одним и тем же измерительным прибором
    • При измерении идентичной характеристики одной и той же детали

    Вариативность оператора, или воспроизводимость, оценивается путем определения общего среднего для каждого оценщика, а затем нахождения диапазона (R 0 ) путем вычитания наименьшего среднего оператора из наибольшего.

    Стандартное отклонение воспроизводимости (σ 0 ) оценивается как:

    Вариация системы измерения (R&R) или R&R датчика представлена ​​σ R&R .

    Вариации размеров от детали к детали

    Изменение от детали к детали также вносит вклад в общую вариацию измерения и может быть определено на основе данных системы измерения или независимого исследования возможностей процесса.

    • Если используется исследование системы измерений, стандартное отклонение детали σ p (PV) оценивается в размере p / d 2 *.R p можно оценить как средний диапазон размеров детали.

    Общая вариация измерения

    Общая вариация (TV или σ TV ) для исследования рассчитывается путем суммирования квадрата вариации повторяемости и воспроизводимости (R&R) и вариации PV между частями и извлечения квадратного корня следующим образом:

    Вклад изменения оборудования (EV) рассчитывается как 100 (EV / TV). Вклад других факторов в общую вариацию TV можно рассчитать аналогичным образом:

    Есть три исследования GR&R — скрещенные, вложенные и развернутые — каждое из которых преследует разные цели.Выбор того, какое исследование GR&R провести, зависит от того, сколько данных доступно и является ли испытание разрушительным.

    Перекрестное исследование GR&R

    В этом исследовании одни и те же детали измеряются несколько раз каждым оператором (рис. 1). Он используется для определения того, насколько вариации процесса связаны с вариациями в системе измерения.

    Crossed GR&R используется в неразрушающих сценариях, когда детали не разрушаются во время измерения и могут быть измерены дважды. Например, при измерении длины детали деталь не изменяется во время измерения.


    Рисунок 1: Исследование повторяемости и воспроизводимости (GR&R) методом перекрестных измерений

    Вложенное исследование GR&R

    Этот метод используется, когда только один оператор измеряет каждую деталь, обычно потому, что тест разрушает деталь (рисунок 2). Это исследование называется вложенным, потому что один или несколько факторов вложены в другой фактор и не пересекаются с другими факторами.

    Вложенный GR&R используется в сценариях разрушающего тестирования. Например, проверка силы, необходимой для открытия пакета с картофельными чипсами, термообработка стальных труб и проверка прочности веревки до ее разрыва.В этих примерах образец разрушается во время испытания, что делает невозможным повторное испытание образца.

    Критическим фактором вложенного исследования GR&R является определение партии материала, которая настолько близка к исходной, что можно разумно предположить, что части в партии являются одной и той же частью. Ключом к возможности провести деструктивное исследование GR&R является предположение, что партия однородна.


    Рисунок 2: Исследование повторяемости и воспроизводимости вложенных датчиков (GR&R)

    Расширенное исследование GR&R

    Стандартные исследования GR&R (перекрестные и вложенные) оценивают влияние двух факторов в системе измерения — обычно оператора и части (рис. 3).Во многих случаях воздействия оператора и детали недостаточно для обеспечения полного понимания системы измерения, поэтому к стандартному исследованию GR&R добавляется третья переменная (обычно калибр).


    Рисунок 3: Стандартное исследование повторяемости и воспроизводимости (GR&R)

    Если в анализ включены три или более факторов, исследование называется расширенным GR&R (рис. 4). Расширенное исследование GR&R может быть выполнено при наличии одного или нескольких из следующих условий:

    • Оценивается более двух факторов.В исследовании анализируются не только детали и операторы, но и до восьми дополнительных факторов, таких как калибр, лаборатория или местоположение.
    • Отсутствуют точки данных. Расширенное исследование GR&R может быть выполнено даже с неполными данными и несбалансированными исследованиями.
    • Есть фиксированные или случайные факторы для большей гибкости.


    Рисунок 4: Исследование расширенной повторяемости и воспроизводимости (GR&R)

    Различия между стандартным и расширенным исследованием GR&R включают:

    • Расширенное исследование GR&R позволяет оценить дополнительные факторы.
    • Взаимодействие между дополнительными факторами и оператором и деталью также может быть оценено.
    • Расширенное исследование GR&R позволяет анализировать данные, даже если точки данных отсутствуют.
    • План сбора данных обычно корректируется для расширенного GR&R. Повторение стандартного плана для каждого дополнительного фактора обходится дорого, поэтому количество частей часто сокращается. Например, пять деталей должны быть измерены тремя операторами с использованием трех случайно выбранных датчиков, и каждый оператор будет измерять каждую деталь дважды.Таким образом, общая выборка будет 5 × 3 × 3 × 2 = 90. В стандартном исследовании GR&R можно выбрать больше частей, но это неприемлемо большой размер выборки для расширенного GR&R.
    • Когда данных для стандартного исследования GR&R недостаточно, расширенный GR&R является идеальным инструментом для всесторонней характеристики системы измерения.

    A Study In Measurement ( Quality Progress ) В этой статье подробно описывается, как исследования повторяемости и воспроизводимости манометров могут определить, является ли система измерения приемлемой.

    Калибровочные исследования и исследования для разрушающих измерений ( Journal of Quality Technology, ) Если объекты невозможно измерить более одного раза, необходимы альтернативы стандартным исследованиям GR&R.

    Attribute Gage R&R ( Lean & Six Sigma Review ) В этом тематическом исследовании подробно описывается этап измерения проекта «Шесть сигм» и показано, как атрибут GR&R сэкономил одной компании 400 000 долларов в год.

    Адаптировано из Справочник сертифицированного специалиста по качеству , ASQ Quality Press и «Исследование в области измерения», Quality Progress .

    .

    Comments