Сущность статистического метода

СУЩНОСТЬ СТАТИСТИЧЕСКОГО МЕТОДА [c.140]

Сущность статистического метода заключается в определении на основе экспериментальных данных поля допуска для уровней вибрации на интересуемых частотах (интервалах частот), которое характерно для машин данного типа и дает вероятность брака не более некоторой наперед установленной величины. [c.33]

Сущность статистического метода приемочного контроля заключается в сопоставлении фактически обнаруженного количества (или процента) брака в контролируемой выборке с теоретически возможным (допустимым) во всей предъявленной к контролю партии. При таком контроле обоснованно устанавливается степень засоренности партии браком. Поскольку при таком контроле определяется только годность или негодность продукции, а качественные характеристики точно не определяются, то в контроле могут быть широко использованы шаблоны, калибры и другие измерители. [c.329]

Сущность статистического метода оценки точности достаточно подробно изложена в литературе. Этот метод применим в условиях производства большого количества одинаковых деталей, обработанных как на предварительно настроенных станках, так и методом пробных проходов. [c.324]

Сущность статистического метода оценки точности достаточно подробно изложена в специальной литературе [5 ], [82 ] и в трудах по технологии машиностроения [64 ], [84 ]. Этот метод применим в условиях производства большого количества одинаковых деталей, обрабатываемых как на предварительно настроенных станках, так и методом пробных проходов. [c.329]

Жесткость элементов технологической системы находят экспериментально статистическим методом. Сущность статистического метода заключается в том, что испытуемый элемент станка с помощью специального приспособления нагружают силой ступенчато от нуля до некоторой наибольшей величины для каждой ступени нагружения измеряют отжатие испытуемого элемента в направлении нормали к обрабатываемой поверхности. Затем производят его загружение, фиксируя остаточные отжатия при нагружении и разгружении строят зависимость [c.35]

Сущность указанного метода испытаний состоит в определении вероятностного распределения значений рабочих Показателей только некоторой выборки объема п из всей партии N изделий. В данном случае расчет параметров распределения у. проводится по общей схеме статистических испытаний, когда каждый экземпляр изделия из выборки и подвергается только эксплуатационным воздействиям. Схема алгоритма моделирования выборочных испытаний представлена на рис. 6,41 Здесь Л/экспл обозначает объем статистических испытаний, которые проводятся с каждым вариантом объекта из выборки п. Л экспл можно определить из рис. 5.7, задавшись необходимыми уровнями точности и доверительной вероятности. По результатам проверки выборки принимается решение о качестве всей партии изделий, а именно партия удовлетворяет предъявляемым требованиям, если [c.260]

НОЙ длительности. Это возможно сделать лишь при сочетании статистических методов с оценкой физической сущности процессов, приводящих к отказам, с применением ускоренных испытаний, с использованием методов моделирования, а также при сочетании испытаний с прогнозированием и расчетом надежности. [c.497]

Сущность этого метода состоит в том, что каждый процесс производства или каждая операция изучается с целью выявления возможности обеспечения требуемого качества продукции. Это осуществляется путем наблюдения за рассеиванием показателей качества и статистического их анализа. На основании этого отлаживается процесс (операция) таким образом, чтобы обеспечить получение продукции заданного качества. Затем внедряется текущий выборочный контроль статистическим методом. [c.316]

Статистические методы выявления взаимосвязей. Изучая явления и процессы, статистика не ограничивается выявлением их динамики, но производит сопоставление различных явлений или признаков, устанавливая таким путем их взаимную связь и зависимость друг от друга. Статистическое сопоставление различных явлений или признаков не может иметь случайного или произвольного характера, а определяется экономической сущностью изучаемых явлений и основывается на марксистско-ленинской экономической теории. [c.248]

Первым этапом работы является подготовка кадров, т. е. широкая информация производственного персонала (начальника цеха, мастера, технолога, бригадира, рабочего) и контрольного аппарата о сущности нового метода анализа и контроля, о технике ведения его, задачах, разрешаемых на производстве при его помощи, и новых формах взаимоотношений между контролёрами и производственниками. Хорошо выполненная работа по первому этапу является залогом успешного и быстрого внедрения статистических методов. [c.642]

Вероятностные и статистические методы построения моделей технологических процессов находятся в тесной взаимосвязи друг с другом, так как теоретические модели требуют экспериментальной проверки, а экспериментальные исследований не могут быть поставлены без соответствующих теоретических предпосылок. На основе теоретического анализа можно также осмыслить и оценить полученные экспериментальные данные и выдвинуть более правильные гипотезы о границах возможной идеализации, допустимой при построении теоретических моделей. Таким образом, вероятностные и статистические методы не должны противопоставляться друг другу. Наоборот, они приобретают силу при их совместном применении, становясь в этом случае мощным средством для познания физической сущности технологических процессов и выявления резервов их точности и производительности. [c.255]

Основным назначением любого канала (системы) связи является получение и воспроизведение информации, и фундаментальным параметром, который наиболее полно характеризует такую систему служит информационная емкость. Независимо от природы системы будь то электрическая, оптическая или электрооптическая система она предназначена для обработки информационного сигнала, кото рый может быть либо полностью детерминированным, либо стати стическим. В детерминированном случае сигнал обычно задается в виде ряда или интеграла Фурье, т. е. он является периодической или затухающей волной, величина которой точно определена для всех значений переменной (время или пространство). С другой стороны, статистические сигналы для любых значений независимой переменной (время или пространство) не принимают определенных значений, а нам известны лишь их вероятности. Анализ и синтез информационного содержания этих статистических сигналов, обычно называемых случайными , проводят статистическими или вероятностными методами. В сущности случайные сигналы в бесконечных пределах не имеют фурье-образов, и приходится обращаться к статистическому анализу. Статистические методы можно применять и к детерминированным сигналам, однако наиболее широкое применение они нашли в анализе случайных процессов. В оптике такие методы используются как основной аппарат в построении классической теории частичной когерентности, при анализе шумов зернистости фотографических материалов и исследовании когерентных оптических шумов, называемых спеклами . [c.83]

Прежде всего мы должны точно определить, что подразумевается под статистическим равновесием такого ансамбля систем. Сущность статистического равновесия состоит в неизменности числа систем, заключающихся внутри любых заданных фазовых границ. Поэтому мы должны определить, как понимать термин фаза в подобных случаях. Если две. фазы отличаются только тем, что некоторые совершенно одинаковые частицы поменялись местами, то следует ли их рассматривать как тождественные или как различные фазы Если частицы-считаются неразличимыми, то, повидимому, будет соответствовать духу статистического метода рассмотрение фаз, как идентичных. В самом деле, можно было бы утверждать, что в ансамбле систем, подобном тому, который мы рассматриваем, невозможна никакая тождественность между частицами различных систем, кроме тождественности качеств, и если V частиц одной системы описаны как совершенно подобные друг другу и V частицам другой системы, то не остается ничего, на чем можно основать отождествление какой-либо определенной частицы первой системы с какой-либо определенной частицей второй.И это было бы справедливо, если бы ансамбль систем [c.185]

Метод статистических испытаний (метод Монте-Карло). С помощью этого наиболее точного метода можно определять параметры распределения. Точность этого метода зависит от объема выборки, поэтому он очень трудоемкий и требует обязательного применения электронно-вычислительных машин. Сущность этого метода состоит в том, что случайным образом выбирают значения аргументов, с которыми производят действия, предусмотренные функциональной зависимостью. Результат этих действий как одну из случайных реализаций процесса приписывают определяемой функции. Набор таких реализаций представляет собой выборку генеральной совокупности определяемой функции. Вид и параметры генеральной совокупности, т. е. необходимой функции, определяют по данным выборки обычными методами математической статистики. Следует заметить, что при моделировании можно получить гораздо больше полезной информации, чем только математическое ожидание и дисперсия. [c.318]

В предлагаемой книге в основном используется аналитический метод исследования вопросов точности обработки. В то же время здесь уделяется внимание и статистическим методам. Последние во многих случаях позволяют дополнить результаты аналитических исследований, особенно там, где сущность процессов еще недостаточно хорошо изучена. [c.4]

Свойства точечных диаграмм стали подробно изучать в связи с развитием и применением в промышленности статистического метода контроля продукции. Сущность этого метода заключается в том, что в процессе изготовления данной продукции периодически берутся пробы в количестве от двух до десяти деталей. Результаты замеров этих деталей, производимых универсальными инструментами, немедленно обрабатываются и наносятся на специальную (контрольную) диаграмму. На этой диаграмме предусмотрены две параллельные прямые аа, определяющие границы поля допуска. Внутри этих прямых нанесены две другие бб они определяют поле рассеивания групповых средних и называются контрольными прямыми. [c.342]

Более приближенный путь исследования точности заключается в обобщении данных контрольных диаграмм статистического контроля, на которые наносятся средние значения и размахи малых проб (по несколько деталей), взятых со станка через определенные интервалы времени. Сущность этого метода рассмотрена в спе-ци.альной литературе [5]. [c.345]

Опытно-статистические методы оценки надежности проектируемых систем означают переход от качественной оценки к инженерным расчетам и количественному анализу. Они отражают современное состояние теории надежности, которая ввиду чрезвычайной сложности физических процессов, связанных с отказами, ограничивается пока изысканием методов учета отказов, без раскрытия совокупности причинных связей. По мере развития теории надежности, проникновения ее в глубь причинных связей и закономерностей опытно-статистические методы оценки ожидаемой надежности все более будут ступать место аналитическим методам, позволяющим вести расчеты на основе функциональных зависимостей показателей надежности от параметров элементов и систем, которые в общем случае имеют вероятностный характер. Такие методы более сложны, требуют глубокого изучения сущности явлений, происходящих в механизмах и устройствах при их работе, раскрытия функциональной зависимости работоспособности от конструктивных и эксплуатационных параметров, что является трудной задачей. Поэтому аналитические и экспериментальные методы целесообразно использовать прежде всего при оценке надежности наиболее ответственных механизмов, устройств и аппаратуры. [c.125]

Часто возникает необходимость в проведении статистического анализа устойчивости и точности технологических процессов. При этом широко используют метод точечных диаграмм, который позволяет проследить характер изменения исследуемых показателей технологического процесса во времени. Сущность этого метода заключается в следующем. [c.6]

Статистический метод определения погрешностей обработки достаточно полно освещен в трудах по технологии машиностроения и в специальной литературе, поэтому ограничимся лишь кратким изложением сущности метода, основанного на наблюдениях результатов обработки деталей машин, проводимых в производственных условиях. [c.35]

Статистический метод позволяет ответить на вопрос, как служит данная деталь, но чаще всего невозможно установить физическую сущность явления и ответить на вопрос, почему она так служит [8]. [c.18]

Сущность любого метода статистического контроля сводится к определению положения центра группирования размеров деталей и величины диапазона рассеивания размеров. О положении центра группирования можно было бы судить по размерам отдельных деталей, но в этом случае допускалась бы ошибка, наибольшее значение которой в соответствии с кривой распределения действительных размеров составило бы Зо. Поэтому при статистическом контроле контролируемыми параметрами являются не размеры деталей, а статистические параметры (средние арифметические размеры, диапазоны рассеивания размеров и др.), подсчитываемые для отдельных выборок. Статистические параметры дают возможность более точно определять как положение центра -группирования размеров деталей, так-И величину рассеивания размеров. [c.682]

В чем состоит сущность расчетно-аналитического и опытно-статистического методов исследования и оценки погрешностей изготовления деталей [c.24]

Теория долговечности, строящая выводы на статистических данны.х. в сущности приложима к изделиям массового производства и в гораздо меньшей степени — к изделиям мелкосерийного и тем более единичного выпуска. В описанной выше трактовке теория долговечности исходит с феноменологических позиций, оперируя цифрами достигнутой долговечности. Гораздо большее значение имеет разработка методов повышения долговечности. Здесь на первый план выдвигается за/гача изучения физических закономерностей разрушения, износа и повреждения деталей (в зависимости от вида нагружения, свойств материала, состояния поверхностен и т. д.). Задачи эти настолько дифференцированы и специфичны, что вложить их в рамки общей теории долговечности едва ли возможно. Они решаются методами теории прочности, теории износа, а главным образом целенаправленной конструкторской и технологической работой над повышением долговечности. [c.28]

При прямом применении уравнений Гамильтона математические трудности решения задач механики обычно существенно не уменьшаются, так как при этом нам приходится иметь дело с такими же дифференциальными уравнениями, как и в методе Лагранжа. Преимущества метода Гамильтона заключаются не в его математической ценности, а в том, что он более глубоко проникает в структуру механики, так как равноправность координат и импульсов как независимых переменных предоставляет большую свободу для выбора величин, которые мы принимаем за координаты и импульсы . В результате мы приходим к новым, более абстрактным формам изложения физической сущности механики. Хотя полученные таким путем методы могут оказать некоторую помощь при решении задач механики, однако с современной точки зрения их главная ценность состоит в том, что они играют существенную роль в построении новых теорий. В частности, именно эти абстрактные концепции классической механики были исходными пунктами в построении статистической механики и квантовой теории. Изложению такого рода концепций, получающихся из уравнений Гамильтона, и посвящаются эта и следующая главы. [c.263]

Сущность методов статистического регулирования дискретных технологических процессов в машиностроении заключается в следующем. Периодически изымаются выборки обрабатываемых изделий. По измерениям размеров отобранных изделий определяются статистические характеристики выборок, значения которых сопоставляются с предварительно установленными допустимыми значениями. При выходе значений выборочных характеристик да допустимые пределы технологический процесс корректируется. [c.23]

Однако наиболее интересным результатом применения электронных цифровых машин является не уменьшение трудоемкости существующих методов вычисления искомых параметров механизма, а создание принципиально новых методов, имеющих значительные преимущества перед ранее предложенными. К новым относятся, например, методы, основанные на статистических испытаниях и получившие название методов Монте-Карло, сущность которых состоит в том, что путем перебора на электронных цифровых машинах с использованием законов распределения случайных величин находятся такие комбинации искомых параметров механизма, при которых достигается оптимизация некоторой величины (например, малая величина отклонения от заданной зависимости) и в то же время удовлетворяются дополнительные ограничения, 1 3 [c.3]

При статистическом анализе заданного класса (моделей) нелинейных динамических, систем сущность метода статистических испытаний заключается в нахождении способа формирования и ввода случайных реализаций входных функций fj или параметров Vj с заданными вероятностными характеристиками на соот- [c.144]

Сущность статистического контроля качества продукции заключается в том, что на основании предварительно проведенного исследования технологического процесса с помощью методов ште-штической статистики анализируются все параметры технологического процесса, ожесточаются границы контролируемы с параметров, прогнозируется качество продукции. [c.43]

На первый взгляд невозможно изменить рассматриваемую ситуацию к лучшему, используя экспериментально-статистические методы. Дей-, ствительно, в формуле (28), определяющей длительность эксперимента, величиной необходимой точности е мы задаемся, а все остальные величины (Ткор, о и Ат), по существу, являются характеристиками АСУ и объекта управления, т.е. от экспериментатора практически не зависят. Кроме того, вывод формулы (28) основан на использовании эффективной, т.е. оптимальной в среднеквадратическом смысле, оценки Ат, иначе говоря, уменьшить длительность сбора данных при фиксированных е, Трдр, о и Ат за счет более рациональной обработки информации также не представляется возможным. Тем не менее, как это будет показано ниже, возможность сокращения длительности эксперимента при обеспечении заданной относительной точности все же имеется. Для реализации этой дополнительной возможности напомним, что мы имеем дело со случайными процессами, на которые наложено детерминированное воздействие, изменяющее их математическое ожидание. В случае применения пассивного метода это воздействие имело форму скачка (включение АСУ), однако такая форма не обязательно должна всегда сохраняться. Сущность активного метода как раз и состоит в таком изменении формы детерминированного воздействия, которое увеличивает точность оценки изменения математического ожидания. Физическая реализация этой идеи заключается в следующем [34]. [c.87]

При разработке вопросов точности, в основном, пользуются двумя методами исследования статистическим и расчетно-аналитическим. Первый метод на основе изучения кривых распределения погрешности [19] и точечных диаграмм позволяет оценить точность обработки, выявить как случайные, так и систематические составляющие погрешности, но при этом не дает объяснения полученным результатам. Второй метод, расчетно-аналитический, основан на теоретическом и экспериментальном изучении процесса образования погрешностей, вызываемых действием отдельных факторов, с последующим суммированием этих погрешностей по соответствующим правилам. Этот метод является более прогрессивным по сравнению со статистическим методом, так как основан на изучении физической сущности явления образования погрешностей, что позволяет творчески решать вопросы точности обработки. Поэтому в основу математического описания механизма образования погрешности обработки был положен расчетноаналитический метод. [c.75]

При обработке экспериментальных данных используется аппарат математической статистики, в том числе такие разделы, как регрессионный и дисперсионный анализы. Экспериментально-ста-ститические методы математического описания, безусловно, не претендуют на какую-то подмену методов научных исследований, базирующихся на глубоком проникновении в физическую сущность изучаемых процессов с целью их описания с помощью уравнений механики,термодинамики,электротехники и т. п. Успех от применения экспериментально-статистических методов тем более ощутим, чем выше уровень теоретических знаний об обследуемом процессе. В то же время следует отметить, что эти методы, в ряде случаев, позволяют получить некоторые теоретические предгтявления п ме-ханизме исследуемого процесса и критически оценить теоретические предпосылки, имеющие часто односторонний субъективный характер. Является существенным также то обстоятельство, что математическое описание, найденное экспериментально-статнсти-ческими методами, имеет простой вид и может быть легко использовано для управления процессом. [c.500]

I Статистические исследования имели свое положительное значение в вопросах точности обработки и дали возможность подойти вплотную к решению этой задачи. Однако для проведения работ в столь обширном объеме, как это требуется при составлении нормативов для определения припусков на обработку, они оказались слишком громоздкими и трудоемкими. Вместе с тем, статистические методы исследований отражают лишь достигнутые результаты, т. е. пройденный этап, не вскрывают сущности явлений и не открывают перспектив дальнейшего повышения точности обработки. Значительно кенее трудоемкой и более надежной является разработка нормативов на технологические допуски расчетно-аналитическим методом, который к тому же является и более прогрессивным, как обеспечивающий возможность построения нормативов на базе новейших достижений современной техники. [c.46]

Статистический метод исследования на базе кривых распределения позволяет объективно оценить точность различных способов механической обработки. Данный метод универсален. Его можно применить для исследования точности выполнения заготовок, сборочных операций, операций технического контроля, а также для некоторых операций (балансировка, холодная правка). В равной степени его можно применить для оценки качества изделий по различным показателям. Единая методика, простота и несложные вычисления обусловили широкое применение этого метода на практике. Он особенно удобен (а часто и незаменим) в тех случаях, когда механизм явлений не изучен. Его можно применять и для проверки результатов, полученных аналитическими расчетами. К недостаткам данного метода относится то, что он не вскрывает сущность физических явлений и факторов, влияющих на точность обработки, а также то, что на его базе не выявляются конкретные возможности повышения точности. Метод фиксирует результаты законченного этапа, т. е. обращен в прошлое . Полученные ранее значения сг не г югут быть использованы, если в условиях выполнения данной операции произошли изменения (например, режима резания, способа установки заготовки и т. п.). В этом случае необходимо определить новое значение а. [c.32]

Вероятностно-статистический метод применяют при больших партиях деталей. Он позволяет без раскрытия физической сущности явлений решать ряд задач по оценке и исследованию точности обработки, сборки, контролю и анализу точности работы оборудования. Р1спользуя этот метод, можно определять как первичные, так и суммарные погрешности. Ранее (гл. I) отмечались его универсальность, простота и пригодность использования при различных условиях обработки. [c.38]

П)ггый раздел посвящен вопросам взаимосвязи качества продукции и стандартизации. Основное внимание в данном разделе уделено изложению сущности системы качества на базе стандартов ИСО серии 9000, ее процедур, организации работ по ее внедрению на предприятиях изложен необходимый объем работ, подлежащих выполнению на каждом элементе "петли качества". В данном разделе изложены также вопросы производственного контроля и испытаний. Основной упор сделан на изложение статистических методов анализа точности и стабильности технологических процессов, методов регулирования технологических процессов и статистического контроля качества (по альтернативным и качественным признакам). [c.16]

Современная теория турбулентности является статистической теорией. Описание турбулентного движения при помощи статистических методов наиболее адекватно сущности этого процесса, поскольку сама турбулентность является следствием неустойчивости движения жидкости (или газа) по отношению к неизбежно возникающим малым флуктуациям. Для описания флуктуационных явлений, возникающих при распространении звуковых и электромагнитных волн через турбулентную среду, также необхэдимо использовать статистические методы. Математическая сторона этого вопроса получила за последнее время достаточно широкое развитие и изложена в ряде специальных работ А. Я. Хинчина, [c.9]

Сущность метода статистических испытаний состоит в многократном разыгрывании случайных значений переменных z в пределах полей допусков и в соответствии с заданными законами вероятностного распределения. Для каждой совокупности значений z вычисляется Hj, что завершает единичное испытание. После выполнения заданного числа испытаний производится статистическая обработка полученных значений Hj, которая устанавливает количественные и качественные характеристики технологического разброса Ну [c.233]

Наиболее целесообразно в этих условиях применить метод статистических испытаний (метод Монте-Карло) [22], хорошо учитывающий вероятностную природу разброса случайных значений выходных характеристик. Математическое моделирование по этому методу полностью передает сущность и характер натурных экспериментов и в практической постановке сводится к многократному разыгрыванию (согласно установленным вероятностным распределениям) случайных значений х,- и определению для каждого случайного их набора соответствующих значений у . По завершении требуемого числа испытаний Л хр статистическая обработка последовательностей случайных значений у - дает необходимую информацию о распределении значений выходных показателей и параметрах этого распределения. В результате по каждому выходному показателю можно получить его номиналь- [c.131]

Метод статистических испытаний. Это метод известен также под названием метода случайного перебора или метода Монте-Карло, а его сущность была изложена в 5.1.4. Применительно к оптимизаищи здесь производится просмотр изображающих точек, рассеянных в заданной области пространства параметров, также определяемой условиями (5.39), но случайным образом в соответствии с равномерным распределением вероятности. Иными словами, поиск в данном случае строится на предположении, що вероятность попадания изображающей точки в каждый участок разбиения (х, х. + Дх ) одинакова. Равномерное распределение плотйости вероятности по / -му параметру оптимизации показано на рис. 6.34. Для того чтобы изображающие точки были равномерно рассеяны по -мерному объему, необходимо обеспечить взаимную независимость случайных координат текущей изображающей точки по всем осям х.. На рис. 5.19 точки 1—4 распределены в пространстве параметров х,, Хг случайным образом. [c.154]

Энциклопедия по машиностроению XXL

Оборудование, материаловедение, механика и ...