Статистический анализ данных

Количество добавляемой щелочи в условиях работы усредненного котла было рассчитано Поттером [32] на основе статистического анализа данных по действующим котлам. При обследовании в Англии 513 котлов, эксплуатируемых без добавления щелочи в питательную воду, в 29 % из них обнаружена коррозия котловых труб. В то же время из 121 котла, работающего с добавлением щелочи, коррозии подвергалось только 5%. [c.287]

Энергия активации самодиффузии различных элементов изменяется в широких пределах. Статистический анализ данных для большого числа элементов показывает, что для энергии активации самодиффузии справедливо простое соотношение [c.208]

И СТАТИСТИЧЕСКОГО АНАЛИЗА ДАННЫХ [c.104]

Наиболее полная и объективная оценка конструкции машины может быть получена в результате обобщения и статистического анализа данных эксплуатации или специальных испытаний натурных образцов. Недостатками этого метода, препятствующими его широкому применению являются большие затраты времени и денежных средств, а при неквалифицированной постановке экспериментов и малая достоверность получаемых результатов. [c.20]

Выявить факторы, влияющие на характеристики ремонтопригодности машин, можно путем статистической обработки данных эксплуатации, т. е. данных пассивных экспериментов, и в результате постановки специальных экспериментов. Последний метод обладает рядом преимуществ. Для планирования и статистического анализа данных специальных экспериментов находят применение методы и математический аппарат дисперсионного и факторного анализа. В основе последнего лежит аппарат многофакторного регрессионного анализа. [c.70]

Одним из важнейших вопросов статистического анализа данных эксплуатации или специальных экспериментов является установление необходимого минимального объема наблюдений, обеспечивающих требуемую точность и достоверность суждений о характеристиках ремонтопригодности машин при рациональных затратах вре- [c.330]

ПРОГРАММНОЕ ОБЕСПЕЧЕНИЕ СТАТИСТИЧЕСКОГО АНАЛИЗА ДАННЫХ [c.475]

Запасы прочности часто связаны также с возможными отклонениями механических свойств материала и технологии обработки от установленных нормативов. Однако, кроме факторов, поддающихся расчетному или экспериментальному определению, имеются и другие факторы, влияющие на запас прочности, но не поддающиеся таким определениям. В этом случае их влияние должно быть учтено в запасе прочности на основании наблюдений за работой деталей и узлов, всестороннего статистического анализа данных эксплуатации и испытания машин. [c.20]

Сравнительный статистический анализ данных по прочности инструментальных материалов и стойкости режущих инструментов показывает, что вариационные разбросы стойкости значительно шире, чем соответствующие разбросы значений прочности при растяжении, сжатии и изгибе. Очевидно, что в этом случае необходимо также проведение прочностных испытаний инструментальных материалов в условиях, наиболее близких к реальному разрушению. Поэтому была также проведена оценка прочности образцов инструментальных материалов с покрытием в условиях циклического нагружения по схеме консольного ударного и гармонического приложения нагрузки. [c.79]

Эти нормы, так же как и нормы, приведенные в [22.20], установлены на основании статистического анализа данных о внутристанционных потерях пара и конденсата и отражают опыт лучших электростанций. [c.240]

Полученные в результате статистического анализа данные надежности для различных видов обработки показаны на рис. 78. Для черновой и получистовой обработки (рис. 78, а) приведены [c.179]

Известно много работ по статистическому анализу данных по усталости материалов [14]. Основной целью [c.42]

СТАТИСТИЧЕСКИЙ АНАЛИЗ ДАННЫХ ТАБЛИЦЫ 5 [14] [c.218]

На основе статистического анализа данных более чем 250 машин в табл. 48 приведены пределы преимущественных значений отношений [c.330]

Так как о виде закона распределения данных и результатов наблюдений, уровне засорения и других особенностях измерения может быть известно только в процессе измерений, то при разработке МВИ и аттестации точных методов измерений в зависимости от выявленных особенностей измерений целесообразно предусматривать несколько вариантов обработки данных. В процессе измерений после статистического анализа данных и результатов следует выбирать наиболее эффективный метод обработки измерительной информации. В этой связи большой интерес для эксплуатации сложных изделий при оценивании особо важных параметров представляет оценка, предложенная в [27]. Из единой выборки определенного объема по результатам наблюдения искомого параметра вычисляют пять различных оценок медиану, центр сгиба, середину размаха, усеченное среднее арифметическое и нормальное среднее арифметическое. Пять полученных результатов располагают в вариационный ряд и выбирают оценку, занявшую медианное положение в этом ряду. Полученная оценка, будучи не чувствительной к промахам, будет наиболее эффективной в диапазоне реальных распределений искомого параметра. [c.41]

Экспериментальные материалы по обследованным грейферам [34], а также статистический анализ данных по конструкциям грейферов отечественных предприятий [35] и иностранных фирм [c.237]

Выполненный Юнге [79] статистический анализ данных многочисленных микрофизических измерений показал, что поведение функции распределения частиц по размерам f(r) в среднем хорошо аппроксимируется формой (2.6) (функционально это соответствует линейной зависимости (г) в двойном логарифмическом масштабе). Однако для конкретного прогноза оптических свойств атмосферной дымки распределение (2.6) малопригодно, так как отражает только некоторую общую для многих реализаций закономерность распределения аэрозольного вещества по спектру размеров. Как показывают результаты многих измерений дисперсного состава дымки, отмеченных ранее, линейное приближение (2.6) в лучшем случае справедливо на интервале шкалы размеров не более одного по- [c.52]

Метод статистического анализа данных по параметрам ориентировки трещин. Для оценки достоверности исходной информации о трещиноватости скального массива был разработан вероятностный метод определения параметров систем трещин, позволяющий выявлять системы трещин и определять средние значения и дисперсии их азимутов и углов падения, что необходимо для вероятностной оценки надежности. [c.176]

При анализе эффективности преобразования энергии оценивают эффективность работы преобразования энергии в источнике и сравнивают параметры энергопотребления с параметрами аналогичных систем, с проектными характеристиками. Хорошим способом оценки качества менеджмента энергетической установки и ее технологического состояния является статистический анализ данных по энергопотреблению методом регрессионного анализа и установление удельного энергопотребления. [c.274]

Этап анализа функционирования и поддержки обеспечивает статистическую обработку данных о функционировании системы. Восстановление БД и ее целостность после сбоев обеспечивает поддержка БД. [c.99]

Поэтому требуемые математические модели можно построить лишь на основе общих рассуждений или статистического анализа и обобщения накопленного опыта. Примеры количественных оценок показателей технологичности ЭМП общего характера даны в [11]. Пример моделирования показателя качества и оптимизации выбора технологических параметров ЭМП приводится ниже в гл. 7. Несмотря на указанные примеры, формализация выбора технологических параметров ЭМП находится в начальной стадии. На практике этот выбор осуществляется, как правило, на основе эвристики, интуиции и опыта. [c.181]

Статистический анализ отказов трубопроводов и оборудования ОНГКМ лег в основу сбора данных для определения характеристик их надежности. [c.85]

Программирование вычислительных устройств для анализа выходных данных Франкенштейна было осуществлено физиками нескольких университетов. Существует три фазы этого анализа пространственная фиксация отдельных треков кинематический анализ итогов событий и событий в целом статистический анализ данных всего опыта. Фиксация треков является прямым применением стереографической техники. Программа фиксаций преду сматривает вычисление направления и импульса для каждого трека, а также пределов погрешности этих характеристик и их корреляцию. Программа кинематического анализа событий, получившая название Кик ( Ki k ), специально составлена для физики элементарных частиц. [c.447]

Стокгольмского университета. Метод измерений, использованный на шотландских станциях ЕХЛА, не изменялся в течение 1958— 1972 гг., и результаты их наблюдений не обнаружили увеличения концентрации сульфатов или кислотности. Статистический анализ данных, собранных системой сбора ортаняза-Цйи ОЭСР, выявил возможность систематического прогнозирования тенденций. [c.211]

Предложено решение некоторых задач интерполяции и аппроксимации, воз-нинающ 1х при моделировании процессов упруго-пластического деформирования элементов конструкций и деталей машин и при решении соответствующих краевых задач экспериментальными методами. Для этой цели использована кусочнокубическая интерполяция и полиномиальная аппроксимация, основанная на методе наименьших квадратов (МНК) со статистическим анализом. Дано краткое описание алгоритма МНК с автоматическим выбором степени оптимального полинома. Иллюстраций 5. Библ. 5 назв. [c.222]

Современные методы расчета отражают влияние динамичности нагрузок, формы и жесткости деталей, типа напряженного состояния, пластичности, усталости, ползучести и других факторов на несущую способность, поддающихся расчетному или экспериментальному определению. Влияние факторов, не поддающихся таким определениям, должно быть отражено в запасе прочности на основании наблюдений за работой деталей и узлов, статистического анализа данных эксплуатации и испытания машин. Н. С. Стрелецким [33] и А. Р. Ржанициным [28] на основании статистических кривых распределения возникающих усилий и отклонений механических свойств, а также анализа основных факторов отклонения между действительными и расчетными усилиями, обоснована каноническая структура запаса прочности п в виде произведения минимального числа сомножителей п = 1П2П3, каждый из которых отражает важнейшие факторы отклонения между рассчитываемой и фактической несущей способностью детали или конструкции. [c.536]

Следует проводить статистическую оценку результатов испытаний на надежность. Сюда относится также проведение статистического анализа данных по просьбе группы технического обеспечения и группы испытаний. Если заявка на проведение анализа данных поступает до испытаний, то необходимо оказать дополнительную помощь в планировании испытаний с целью получения данных необходимого характера и в требуемом объеме. Эта деятельность должна обеспечить сбор, обработку и анализ данных об отказах. Эту работу можно выполнить с помощью вычислительных машин, предназначенных для автоматизированной обработки больших массивов данных. Для руководства должны подготавливаться периодические отчеты, отрансающие тенденции в возникновении серьезных отказов. [c.282]

При описании программных средств АСНИ изложены сведения об операционных системах общего назначения и реального времени, а также о средствах и языках программирования. В разделе приводится классификация инструментальных программных сред и перспективнь[х языков прикладного программирования. Достаточно подробно рассмотрены вопросы статистического анализа экспериментальных данных как математической основы современного автоматизированного эксперимента. Изложены методы обработки опытных данных, способы оценивания статистических характеристик случайных величин и процессов. Описан метод наименьших квадратов, который может служить примером применения методов регрессионного анализа для определения функциональной зависимости между параметрами по результатам их измерений. Раздел завершается описанием элементов теории планирования эксперимента, а также сведениями о ряде современных программных продуктов для статистического анализа данных. [c.9]

Современные методы расчёта (см. гл. П — X зтого тома) отражают влияние динамичности нагрузок, формы и жёсткости деталей, типа напряжённого состояния, пластичности, усталости, ползучести и ряда других факторов на несущую способность, поддающихся расчётному или экспериментальпо.му определению. Ряд факторов не поддаётся таким определениям, и их влияние должпо быть отражено в запасе прочности на основании наблюдений за работой деталей и узлов, статистического анализа данных эксплоатации и испытания машин. И. С. Стрелецким [47] и А. Р. Ржаницыным [21] на основании статистических кривых распределения возникающих усилий и отклонений механических свойств, а также анализа основных факторов отклонения между действительными и расчётными усилиями, обоснована каноническая структура запаса прочности п в виде произведения минимального числа сомножителей п = 1- г,2- Щ, каждый из которых отражает важнейшие факторы отклонения между рассчитываемой и фактической несущей способностью детали или конструкции [31]. К одной группе факторов относятся а) разница в величине нагрузок, вводимых Б расчёт, и нагрузок действительных (определение последних в ряде случаев затруднительно, например, нагрузки, развиваемые при горячей и холодной обработке металлов, нагрузки на ходовую часть автомобилей, динамические усилия на лопатки турбин и т. д.) б) разница в величине уси- [c.383]

Статистический анализ данных, полученных в приборе такого типа, как было показано Веслеем [5], дает удовлетворительную воспроизводимость результатов не только среди образцов одной партии в данном опыте, но и от испытания к испытанию, проводимых в различное время. [c.546]

Существенное значение для статистического анализа данных имеет выборочное распределение отношения двух дисперсий. Пусть две независимые выборки размером и N2 подчинены нормальным распределениям Л (р.1, аЬ и Л ( Х2, 02). Обозначим через 1 и 2 число степеней свободы для первой и второй выборок соответственно. Тогда статистика I с] распределена по закону Хн, статистика к2з11 закону х > отношение [c.224]

Данные статистического анализа параметров субструктуры позволили теоретически рассчитать кривые деформационного упрочнения сталей с учетам вкладов, обусловленных взаимодейстписм дислокаций с различными барьерами. [c.66]

Энциклопедия по машиностроению XXL

Оборудование, материаловедение, механика и ...