245 — Определение 305, 306 — Условия в среднем квадратическом

Как вытекает из приведенных формул для определения величины о, при разработке нормативов на технологические допуски можно ограничиться применением методов математической статистики только для определения значений средних квадратических отклонений о для различных условий обработки. Слагаемые алгебраической суммы погрешностей геометрической формы, составляющие величину 2 95 могут быть определены как статистическими, так и расчетно-аналитическими методами, исходя в последнем случае из допускаемых геометрических погрешностей станков, а также жесткости станков, инструментов и обрабатываемых заготовок. Погрешности базирования определяются, как известно, в каждом конкретном случае из геометрических связей. [c.45]

Результаты определения шумовых характеристик машин в зависимости от выбранного метода, условий измерений, класса точности приборов и средней квадратической погрешности измерений делят на три класса (табл. 21) 1-й класс — точные, 2-й класс — приближенные, 3-й класс — ориентировочные. [c.415]

По условиям, принятым нами для моделирования случайных процессов, распределение выборочных средних арифметических подчиняется для всех трех процессов нормальному закону с математическим ожиданием, равным нулю. Распределение выборочных медиан для данных случайных процессов также не уклоняется существенно от нормального закона с тем же математическим ожиданием. Что касается выборочных и то характер их распределения в массе выборок зависит от степени корреляционной связи величин, образующих случайный процесс, из которого взяты выборки. На рис. 2, а показаны полигоны распределения выборочных средних квадратических отклонений S, определенных для выборок из пяти величин, отбиравшихся подряд полигон I — для процесса I полигон II — для процесса II и полигон III — для процесса III. На рис. 2, б показаны полигоны и параметры распределения выборочных размахов определенных также для выборок из пяти величин. [c.26]

Что же касается получаемого из опыта рассеяния, характеризуемого обычно значением суммарного эмпирического среднего квадратического отклонения от среднего то определение по нему подходящего значения теоретического параметра о Х( рассеяния самой величины X, т. е. отделение от него параметра Оц— ошибок измерения, возможно лишь при определении значения не из результатов проводимого опыта. Поэтому может оказаться необходимым специальный предварительный эксперимент с тождественными условиями измерения, но при постоянстве измеряемой величины. Тогда находится так, как указано во второй задаче (по Su при достаточно большом п), и затем исключается из по следующей формуле [c.226]

Связь между определениями стохастической устойчивости. Между некоторыми из введенных определений существует связь. Например, если решение устойчиво в среднем квадратическом, то оно устойчиво по вероятности (обратное утверждение, вообще говоря, неверно). Устойчивость в пространстве по существу эквивалентна устойчивости в среднем, а устойчивость в пространстве М , грубо говоря, отвечает совокупности требований устойчивости в среднем и среднем квадратическом. В формулировку условий устойчивости по совокупности моментных функций входит математическое ожидание от нормы моментов в начальный момент времени, что включает в рассмотрение случайные начальные условия. [c.301]

Это значение оранжевой линии Кг в вакууме и было принято для определения метра. При сравнении длин волн источником света с естественным d служила лампа Майкельсона при полном соблюдении условий спецификации VII Генеральной конференции. Значение длины волны красной линии кадмия получено Я,=6438,4696 м. Источником света с Кг во всех лабораториях служила лампа, рекомендованная Физико-техническим институтом (ФРГ), описание которой приведено выше. Средние квадратические погрешности до некоторой степени характеризуют высокую точность воспроизведения длины волны. [c.72]

Что касается величины а, то ее определение по десяти пробным деталям весьма недостоверно. Чтобы не делать сложных и трудоемких вычислений о по большему количеству пробных деталей, можно вместо нее брать значение среднего квадратического отклонения, известное из прежних измерений для данного метода и для данных условий обработки. [c.243]

Свойства, определяющие качество продукции, характеризуются показателями. Показатель качества продукции одного или нескольких свойств продукции, входящих в ее качество, рассматривается применительно к определенным условиям ее создания (ремонта) и эксплуатации. Показатель, характеризующий одно из свойств, называется единичным показателем качества продукции. Примерами единичного показателя качества отремонтированного автомобиля могут быть средний ресурс автомобилей, выпущенных за год среднее квадратическое отклонение ресурса автомобилей. В первом случае характеризуется долговечность автомобилей, во втором однородность автомобилей по долговечности. Комплексный показатель качества продукции характеризует несколько ее свойств. Пример такого показателя — коэффициент готовности Кг [c.27]

Средняя квадратическая относительная погрешность определения плотности в нормальных условиях, % [c.75]

Сначала рассмотрим методику определения доверительного интервала для истинного значения измеряемой величины по результату однократного наблюдения Х . Полагаем, что дисперсия ОХ и, следовательно, среднее квадратическое отклонение Ох ранее определены на основании большой выборки с достаточной точностью для данных условий и метода измерения. Это обычная задача измерений при контроле, например, размеров деталей в процессе производства. [c.50]

Среднее квадратическое ад = I npq пригодно только для значения р, действительно имеющего место в распределении. Для правильного обратного заключения необходимо, чтобы предполагаемый диапазон от прц до npi шт. или диапазон относительных величин от рц до р-. был определен так, чтобы для наблюдаемого р и выбранного К, например К --- 3, соблюдалось условие [c.804]

Эти однократные измерения повторяются оператором в одинаковых условиях одними и теми же средствами измерений. Такие измерения применяют при выполнении метрологических работ, а также в научных исследованиях. По результатам многократных измерений проводится анализ, главной особенностью которого является получение и использование большого объема измерительной информации. Общая последовательность выполнения многократных измерений одной и той же величины сводится к следующему анализу имеющейся информации и подготовки к измерениям получению отсчета хг получению п значений показаний Хй внесению поправок и получению п значений результатов измерений Ос оценке среднего значения результатов измерений оценке среднего квадратического отклонения результата измерения о оценке среднего квадратического отклонения среднего арифметического значения определению пределов, в которых находится значение измеряемой величины [С—е<Р<Р + е]. [c.128]

Чем интенсивнее ведется отбор, тем выше значение 5. Селекционный дифференциал как мера интенсивности отбора имеет серьезный недостаток с помощью 5 строгость отбора по определенному признаку в различных популяциях можио сравнить только в том случае, если изучаемые популяции имеют одинаковую изменчивость определенного признака. Это условие обычно отсутствует. Чтобы получить независимую от величины изменчивости меру интенсивности отбора, надо выразить селекционный дифференциал в единицах среднего квадратического отклонения данного признака (a ,) [c.132]

Погрешность определения температуры измеряемой среды зависит от класса точности применяемых приборов и условий измерения. Если абсолютная допускаемая погрешность измерения температуры равна AI, то средняя квадратическая относительная погрешность равна [c.479]

Предлагаемый способ определения изменения фильтрационных и электрических свойств пород при равномерном всестороннем сжатии основывается на возможности вычисления упругих постоянных С, g в. структурного коэффициента а из условия минимума суммы средних квадратических отклонений сжимаемости, вычисленной по формуле (5.26), от значений, полученных экспериментальным путем, т. е. минимума функции [c.225]

Среднее квадратическое отклонение — характеристика рассеяния размеров деталей в партии. По измеренным значениям размеров деталей, обработанных при одинаковых условиях, строится график. Предварительно все детали распределяют на 6-10 групп, у которых действительные размеры находятся в определенном интервале. В каждом интервале подсчитывают средний размер и откладывают его на горизонтальной оси, а количество деталей в группе — на вертикальной оси. Соединяя точки, получают ломаную линию, которая выражает фактическое распределение размеров. При увеличении количества деталей в выборке и числа интервалов линия приближается к пунктирной кривой, называемой теоретической кривой распределения размеров. [c.56]

Результаты расчета средних температур жидкости и газа, представленные на рис. 4-7, качественно и количественно близки данным, полученным, например, по методу, изложенному в работе [26]. Был выполнен также вариант расчета с квадратическим распределением параметров после смыкания слоев, который показал, что, во-первых, предложенный метод обеспечивает соответствие средних параметров и количества переданной теплоты независимо от профиля (линейного или квадратического) и, во-вторых, что локальные параметры газа по оси потока, которые зависят от профиля распределения температур и концентраций сред, имеют отклонения от реальных, т. е. квадратический профиль так же, как и линейный, является приближенным. Это приближение основано на аппроксимации профиля полиномом второй степени и соблюдении граничных условий только в двух точках (у = О, г/ = бм). Точный профиль может быть определен путем решения дифференциальных уравнений пограничного слоя, составленных без упрощений и допущений с учетом всех факторов, влияющих на взаимосвязанные процессы тепло- и массообмена [34]. [c.123]

Для более точной количественной оценки величин напряжений с помощью хрупкого покрытия необходимо, чтобы величина Sq была по возможности стабильной. В связи с большим числом указанных выше факторов, влияющих на тензочувствительность лаковых покрытий, тарировка серии образцов для одних и тех же марок и условий сушки и испытания покрытия дает разброс в величинах е , имеющий статистический характер. На рис. 1 [2] в виде гистограммы представлены результаты тарировочных испытаний лакового хрупкого покрытия при стабильных условиях его сушки и испытания (кондиционирование). Здесь ёо = 12,3 10 — среднее значение тензочувствительиости, S — 0,81 10 — выборочное среднее квадратическое отклонение, поэтому под тензочувствительностью бд понимается среднее значение ёо, определенное на нескольких тарировочных образцах. [c.6]

МПа и = 0,2 м/с Уср = 2-10 мкм/ч среднее значение К получим из условия -Уср = Лрср ср- т. е. К = 6,25-10 . Среднее квадратическое отклонение размера детали 3 = 1 мкм максимально допустимый износ ип,ах = Ю мкм. Этот износ рассчи. тан по отношению к номинальному размеру оо, поэтому при определении следует принимать а = 0. [c.45]

Процесс взаимодействия карбидной фазы с аустенитом в условиях нагрева сталей по термическим циклам сварки был исследован с применением как косвенного (измерение микротвердости), так и прямых методов (фазовый карбидный, электронно-микроскопический и рентгеноспектральный анализы). Определения микротвердости на приборе ПМТ-3 были выполнены на образцах торцовой пробы применительно к двум основным участкам зоны термического влияния сварных соединений околошовному ( шах — = 1300 °С) и участку неполной перекристаллизации ( шах = = 800—950 С). Были приняты две скорости нагрева, отражающие условия АДС относительно тонких пластин (ш — 150 °С/с) и условия ЭШС толстых пластин = 14°С/с). Образцы размером 10x10x75 мм подвергали нагреву с помощью генератора ТВЧ до начала плавления металла на торцовой поверхности, после чего их закаливали в воду и замеряли микротвердость в исследуемых участках ЗТВ. О степени гомогенизации аустенита по углероду судили по среднему квадратическому отклонению и коэффициенту вариации значений микротвердости (табл. 6.2). Во всех случаях наибольшая степень неоднородности характерна для участка неполной перекристаллизации по сравнению с околошовным участком ЗТВ. Отмеченное предопределяется двумя факторами. Первый связан с обогащением углеродом аустенита в начальный период его образования. Второй предопределяется тем, что в межкритическом интервале температур процесс растворения карбидов только начинается, а завершается он при температуре выше критической точки ЛСз- [c.107]

Другой причиной слабых корреляционных взаимосвязей исследуемых показателей являются погрешности определения последних. Известно, что средние квадратические погрешности воспроизводимости показателей прочностных, деформационных и фильтрационных свойств могут составлять значительную долю природных стандартов (например, в условиях квазиоднородности свойств исследуемых объектов). Это обстоятельство в общем несущественно [c.127]

Это снижение может быть весьма значительным в случае пространственной несовместимости определяющих областей экспериментов , характеризующих коррелируемые показатели. Такая несовместимость — явление обычное в инженерно-геологической практике. Так, показатели прочностных и физических свойств в лаборатории определяются для образцов, показатели фильтрационных, деформационных и сейсмоакустических свойств в полевых условиях—для неодинаковых объемов массива. Показатели свойств грунтов, установленные в полевых условиях и в лаборатории, разобщены в пространстве, во времени и т. п. Поэтому фактические значения показателей, рассматриваемых в качестве функции, отличаются от тех, которые наблюдались бы в определяющей области значений аргументов . Средняя квадратическая величина таких различий, включающая погрешность воспроизводимости, достигает 0,7 131], т. е. возмол ны случаи, когда 5 = а (а — среднее квадратическое значение 5 — математическое ожидание), а для однородных объектов она еще выше. В таких условиях (5у — а) максимальным возможным пределом множественного коэффициента корреляции значений функции у и комплекса аргументов является — 0,7, который достигается лишь в случае безошибочного определения последних. Парные коэффициенты корреляции у и других характеристик при этом обычно не превышают 0,6 исследователь, не знакомый со спецификой инженерногеологических экспериментов, придет к выводу о низкой информативности таких характеристик, а в процессе обработки данных на ЭВМ по некоторым программам, предусматривающим пороговое значение г = 0,6, они вообще исключаются из перечня аргументов. [c.128]

Для оценки помехозащищенности по энергетическому критерию часто пользуются отношением сигнал-шум1 (или сигнал-помеха), минимальное требуемое значение которого можно определить по характеристикам обнаружения. С этим значением на практике сравнивается, отношение сигнал-шум, рассчитываемое для конкретных условий работы и конкретных параметров ОЭП. В монографии [90] подробно рассмотрен вопрос об универсальности этого критерия качества ОЭП. Для импульсных ОЭП в качестве критерия иногда используют отношение сигнал-шум (отношение амплитуды сигнала к среднему квадратическому значению шума на выходе прибора), приведенное к эквивалентной шуму облученности входного зрачка прибора. В следящих ОЭП это отношение берется для определенной угловой скорости слежения. [c.31]

Энциклопедия по машиностроению XXL

Оборудование, материаловедение, механика и ...