Построение суммарных законов распределения

ПОСТРОЕНИЕ СУММАРНЫХ ЗАКОНОВ РАСПРЕДЕЛЕНИЙ [c.453]

Перейдем теперь к построению формулы закона распределения суммарной погрешности размеров и формы, заданной стационарной случайной функцией (11.129). Найдем сначала плотность вероятности некруглости. Для этого используем выражение (11.134), где r k (ф) — независимые случайные величины для любого фиксированного значения аргумента ф, распределенные согласно формуле (11.63). [c.419]

Во второй части книги рассмотрены вопросы теории и расчета точности производства. Изложены вероятностные и статистические методы построения математических моделей, на базе которых решаются задачи точности и качества продукции. Дана оценка влияния различных факторов на точность технологических процессов. Подробно рассмотрены законы распределения суммарной погрешности и приведен расчет точности размеров и формы деталей. [c.2]

Для партии деталей первое слагаемое правой части (гауссова случайная величина) выражает погрешность собственно размера, а второе слагаемое (сумма элементарных случайных функций) определяет отклонение формы. Аддитивная комбинация отклонений собственно размера и формы дает суммарную погрешность обработки в поперечном сечении детали. В гл. II рассмотрены следующие три случая построения законов распределения суммарной погрешности размеров и формы. [c.246]

В результате выполненных исследований установлен характер изменения суммарной тепловой нагрузки ТЭЦ в зависимости от пределов колебаний тепловой нагрузки потребителей в t-u году. Зависимость A<2s(f) = = / (Л( 2() приведена на рис. 8.2. В расчетах принято, что тепловая нагрузка отдельных потребителей распределяется по равномерному закону. Построения рис. 8.2 выполнены при разных значениях обеспеченности [160, 161] и числе потребителей К 10. Расчеты показали, что вид закона распределения тепловой нагрузки потребителей мало влияет на характер распределения суммарной тепловой нагрузки всех потребителей при К > 10. [c.192]

В промышленности для точной оценки применяют логарифмическое нормальное распределение, которое преобладает при выборочном анализе. При определенных условиях для отражения ряда процессов применение этого закона распределения правильно также с теоретической точки зрения. Точность суммарной кривой (при вычерчивании ее) также вполне достаточна точность кривой, построенной по точкам с помощью гравировальной иголки и координатного самописца, доходит до 0,01 мм. Такая высокая точность часто значительно сокращает расчетную работу (прежде всего при методе -минимум). [c.857]

Для построения вероятностной модели может быть с успехом применен метод статистического моделирования, в частности,. метод Монте-Карло, позволяющий выявить реальную картину распределения суммарной погрещности с учетом законов распределения ее составляющих. Этот способ расчета является универсальным и легко реализуется на ЭВМ. [c.360]

В настоящей главе рассматриваются вопросы токарной обработки с продольной подачей при автоматическом получении размеров, вытекающие из общих принципов и положений по расчету, вероятностных характеристик и построению кривых распределений погрешностей производственных процессов в целом, разработанных в отделе теории вероятностей МИАН СССР под руководством Н. А. Бородачева. Эти вопросы кратко излагаются в такой последовательности, чтобы можно было путем перехода от простых моделей к более сложным моделям образования суммарных погрешностей проследить за изменением характеристик и законов распределений на примере токарной обработки с продольной подачей. [c.453]

Приближенное графическое построение суммарного распределения (см. рис. 13.2) получается сложением четырех мгновенных распределений(ft. (у). Во всех случаях, когда а (f) = = = onst и Ь (t) Ф onst, а мгновенные распределения подчиняются закону Гаусса, суммарное распределение получается островершинным. [c.456]

Если при определении числовых характеристик ошибки перемещения она рассматривается как алгебраическая величина, это приводит к искаженным представлениям о ее среднем значении (о ее математическом ожидании) и рассеянии относительно среднего значения. Обратимся к построениям рис. 8.31, на котором представлены реализации случайной функции X . При равновероятном законе распределения значения случайной функции (ф,., E , Гг) распределены симметрично в положительной и отрицательной областях это справедливо при любом законе распределения В силу симметричного распределения ее математическое ожидание равно нулю будет равно нулю и математическое ожидание суммарной йогрешности Такой результат, хотя он является формально правильным, не пригоден для оценки среднего значения дефекта — ошибки перемещения. Неверное представление о математическом ожидании ошибки перемещения возникло только потому, что Х<") рассматривалась каа алгебраическая величина. Поясним сказанное на примере. Пусть по результатам обследования группы населения ищется математическое ожидание дефекта зрения. Как известно, близорукость оценивается положительным числом диоптрий, а дальнозоркость — отрицательным числом диоптрий. На этом основании дефект зрения X может рассматриваться как алгебраическая величина. Примем для простоты рассуждений, что закон распределения X — равновероятный в симметричном интервале (х , —х ). Тогда вероятность числа лиц, страдающих близорукостью с величиной [c.296]

Энциклопедия по машиностроению XXL

Оборудование, материаловедение, механика и ...