Примеры обработки опытных данных

Более сложные примеры обработки опытных данных, когда зависимости имеют нелинейный вид, рассмотрены в [5]. [c.116]

Примеры обработки опытных данных при испытании изделий на надежность можно найти, например, в работе [79]. Для своевременного получения необходимой информации по надежности изделий большое значение имеют ускоренные испытания. [c.501]

В результате опытов были получены коэффициенты теплопроводности при положительных, а также отрицательных температурах порядка —3- —2°. Сопоставление их с данными ло исследованию этих же грунтов методом регулярного режима дало, хорошую их согласованность. Пример обработки опытных данных см. гл. 8. [c.119]

ПРИМЕРЫ ОБРАБОТКИ ОПЫТНЫХ ДАННЫХ [c.320]

Проведение опытов, обработка опытных данных с целью получения коэффициентов уравнения (6.18) и их статистический анализ выполняются в такой же последовательности, как и в предыдущем примере (см. с. 122). [c.126]

Теплофизические характеристики плодов и овощей исследовали в связи с разработкой метода интенсификаций прогрева и охлаждения консервов при пастеризации в вертикальных автоклавах [28, 29, 61). Необходимость проводить измерение ТФХ с учетом тепловых нагрузок в данном случае была подтверждена статистической обработкой опытных данных на примере мякоти вишни. Был использован метод циклов стационарные режимы задерживали поочередно на меньшем и большем уровне. Расчетное значение % определяли усреднением данных двух соседних режимов (на рис. 6.13, а кружочки). [c.145]

Статистическая обработка опытных данных позволила для каждого из продуктов представить расчетные зависимости ТФХ от основных факторов (температуры, жирности, влажности) и величины среднего квадратического отклонения. В качестве примера приведем результаты определения и ср прессованного комбикорма [c.146]

Рассмотрим несколько случаев применения методики обработки опытных данных по определению аэродинамических характеристик на конкретных примерах. [c.110]

Результаты определения аэродинамических характеристик сводятся в таблицу. Примером может служить табл. 3-8, в которой даны результаты обработки опытных данных в первом приближении по трем вариантам расположения пламенных труб в модели патрубка, схема которого приводилась на рис. 3-29. [c.113]

Пример. Без учета поправки на теплообмен подъем температуры ДО в калориметре определяют как разность между конечной д / и начальной б , - температурами главного периода калориметрического опыта Дд=д / — После обработки опытных данных были получены следующие (округленные) результаты с соответствующими средними квадратическими отклонениями [c.157]

Указанную зависимость можно проследить на примере оптимизации процесса плазменного напыления эмиссионных покрытий [53]. Эксперименты проводились по матрице планирования, представленной в табл. 16. После первой серии экспериментов и математической обработки опытных данных для толщины покрытия Н и его плотности были получены следующие уравнения [c.187]

Численные значения медианы и ее расположение на кривой рас пределения указывают на техническое состояние детали, при котором производится ее замена в одних сопряжениях или восстановление для дальнейшего использования в других. Чем левее моды и ближе к ней расположена медиана на кривой распределения, тем выше техническое состояние деталей и возможность их дальнейшего использования. И наоборот, чем дальше вправо от моды расположена медиана, тем больше износ детали, тем хуже обстоит дело с дальнейшим использованием детали, поэтому медиану можно считать известным показателем своевременности замены или- восстановления детали. Методика обработки опытных данных приводится в РТМ 44—62. Приведем примеры исследования износа статистическими методами гильз цилиндров и коленчатых валов двигателей ЯМЗ-236. [c.111]

В качестве примера рассмотрим уравнение вида (5) с = 16 и г = 3, которое было составлено ранее в [17] на основании безмашинной обработки опытных данных [9[ (табл. 2). Нетрудно видеть, что качество аппроксимации при машинной обработке тех же опытных данных суш,ественно выше и в нашем случае 26 примерно в 3 раза меньше. Важно отметить также, что уравнение типа (4) обеспечивает более уверенную и далекую экстраполяцию (см. последнюю колонку табл. 2). Уравнение (4), построенное только по опытным данным [9], дает сумму квадратов относительных отклонений по всем измерениям [9—11], равную 0,214, т. е. примерно в 2,5 раза меньше, чем уравпепие [17]. [c.128]

Из формулы (160) легко находим постоянную С , подставляя значения v, Т, t, s согласно опытным данным. Надо полагать, что эти значения при наличии разброса опытных точек будут различными и тогда рекомендуется брать среднюю арифметическую величину С из числа полученных. В нашем примере для случая обработки [c.181]

Последующая процедура будет определяться характером рассматриваемой задачи. Если не имеется руководящей аналитической основы, то обработка опытного материала заключается в нанесении на график экспериментальных данных в их простейшей и наиболее полезной форме — предпочтительнее арифметические, степенные и показательные выражения, если невозможно получить функции непосредственно в строгой математической форме. Однако даже если окажется, что данные опыта могут быть представлены простым алгебраическим уравнением, необходимо помнить, что этот результат является чисто эмпирическим. При таких обстоятельствах экспериментальные ограничения почти так же важны, как и форма уже определенных функций, и экстраполирующий выход за их пределы является далеко не безопасной (хотя и очень обычной) практикой степенная формула Блазиуса для гладких труб наглядный пример тому. [c.22]

В работе, из которой взят этот пример, теплоемкость вещества определялась во всем интервале температур 12—350° К. При совместной обработке всех опытных данных построена сглаженная кривая. При 7 =230,9°К по этой кривой значение Сз получается равным 33,53 кал моль-град и отличается от величины, полученной для разбираемого опыта (33,51 кал моль-град) менее чем на 0,1%. [c.420]

Другая группа задач связана с обработкой и интерпретацией результатов испытаний конструкций на прочность, устойчивость и колебания. Наиболее типичным примером являются испытания тонких оболочек на устойчивость. Известно, что из-за большого разброса экспериментальных критических сил не удается провести полного сопоставления опытных данных и результатов теории. Для возможности такого сопоставления необходимо знать статистические распределения начальных неправильностей, флуктуаций в осуществлении краевых условий и других факторов, влияющих на величину критических нагрузок. Основная задача состоит в том, чтобы, зная распределение случайных параметров, [c.513]

Теоретические основы приближенного метода определения концентрации напряжений в вырезах на обечайках сосудов представляют содержание метода обработки соответствующих опытных данных. Некоторые теоретические решения находят непосредственное применение при расчете концентрации напряжений в подкрепленных вырезах на днищах сосудов, а также на обечайках в случае применения патрубков с коническими переходами (см. примеры расчета в гл. VI). [c.36]

Резание искусственно подогретого материала является ярким примером того, что отношение контактных твердостей, величина напряжений и вообще силовые взаимодействия в контактных слоях не оказывают решающего влияния на темп износа при высоких температурах. Опытные данные но обработке искусственно подогретого металла никак нельзя объяснить теорией адгезионного или абразивного износа. [c.184]

В целом измерения дают относительно завышенные значения по сравнению с теми, которые получают непосредственным измерением падения напряжения на контактах, пропуская через них токи относительно большой силы. Как видно, в самих предварительных измерениях контактных сопротивлений заложена значительная неопределенность. В результате получают разноречивые опытные данные даже при одинаковых способах обработки свариваемых поверхностей. Поэтому контактные сопротивления наиболее рационально измерять в процессе сварки при помощи одновременного осциллографирования сварочного тока, падения напряжения на исследуемом контакте и температуры или в самом контакте, или в непосредственной близости от него (процесс оплавления). Для примера на рис. 34, а показаны кривые изменения Кк.т в процессе сварки (во времени) и на рис. 34, б эти же значения Кк.т развернуты в функции от температуры на границе ядра сварных точек. [c.72]

Игровые модели не учитывают информацию о предыстории рассматриваемого явления. Однако и прогноз вероятностей событий, выдаваемый статистической моделью, может оказаться неточным по этой же причине. Необходимо проверять полученные результаты, используя теоретические положения о коллективном поведении или опытно полученные закономерности поведения объектов и возникновения подобных ситуаций. Как показывают рассмотренные выше примеры, ситуации достаточно устойчивы, поэтому обширные данные оперативного учета на машиностроительном предприятии следует обрабатывать статистическими методами, выявляя такие закономерности. Для подобных расчетов созданы пакеты прикладных программ статистической обработки данных — они являются частью стандартного математического обеспечения современных ЭВМ. [c.116]

Важное место в производственном процессе ремонта автомобилей занимает механизация транспортных работ. Для оценки эффективности различных видов подъемно-транспортного оборудования воспользуемся примером расточки блока цилиндров на станке. По опытно-статистическим данным время установки и снятия блока цилиндров при использовании различных видов подъемно-транспортного оборудования характеризуется следующими данными мостовой кран — 5 мин, подвесная катучая балка — 0,5 мин, электротельфер на укосине — 0,5 мин. Если принять, что машинное время обработки блока цилиндров равно 4 мин, то штучное время при использовании мостового крана составит 9 мин, а электротельфера — 4, 5 мин. [c.314]

Наряду с расчетным методом определения припусков на обработку в промышленности широко применяют опытно-статистический метод, при котором общие и промежуточные припуски определяют технологи по таблицам технологических справочников, составленным на основе обобщения и систематизации данных передовых заводов. Но припуски, взятые из таблиц, устанавливают без учета конкретных условий проектирования технологических процессов. В условиях крупносерийного и массового производства этот метод установления припусков применять нецелесообразно. Пример расчета припусков на обработку приведен в табл. 4. [c.43]

Из рассмотренного примера видно, что пространственные отклонения, оставшиеся от предшествующего перехода, и погрешность установки заготовки при выполняемом переходе весьма существенно влияют на величину припуска. Поэтому припуски должны определяться расчетом применительно к условиям вьшолнения обработки. Табличными же данными, которыми пользуются при опытно-стати-стическом методе определения припусков, нельзя предусмотреть всего многообразия условий выполнения обработки, поэтому при пользовании ими приходится назначать завышенные припуски. [c.285]

В ГОСТ 25346—89 приведены эмпирические зависимости для определения основных отклонений валов, построенные на основе обработки большого количества опытно-статистических данных по применению посадок в различных отраслях промышленности развитых стран. Нормирование основных отклонений выполнено по приведенным в табл. 1.1 примерам таких эмпирических зависимостей с учетом дробных интервалов номинальных размеров. [c.30]

Для получения зависимости подобного вида применительно к различным узлам агрегатного сборочного оборудования использовались существующие способы определения эксплуатационных расходов на энергию, ремонт и амортизационные отчисления, а расходы в производстве агрегатных узлов определяли в зависимости от габаритных размеров, главного параметра и программ выпуска узлов с учетом опытно-статистических данных. Затраты на проектирование и подготовку производства С р определяли на основе анализа калькуляций опытных образцов агрегатных узлов. В результате математической обработки зависимостей и формул для расчета изменяемых статей затрат с регрессионным анализом технических характеристик рассматриваемых типов узлов агрегатного сборочного оборудования получены выражения для расчета годовых приведенных затрат. В табл. 3.6.2 в качестве примера приведены формулы для расчета приведенных затрат применительно к отдельным типам узлов и базовых деталей сборочного агрегатного оборудования. [c.477]

По полученным значенияхм Р 1) и (1) производят построение кривой статистической функции Р () и гистограммы статистической плотности / (/) распределения случайной величины. Пример обработки опытных данных дан в табл. 1. На рис. 2, а [c.11]

Для решения разнообразных задач, связанных с обработкой опытных данных, во многих случаях целесообразно воспользоваться библиотекой стандартных подпрограмм, имеющейся в математическом обеспечении ЭВМ. Примеры некоторых стандартных подпрограмм для вычислительных машин серии ЕС приводятся ниже. Обращение к стандартным подпрограммам осуществляется посредством оператора ALL указанием названия подпрограммы и списка фактических параметров. Фактические параметры должны соответствовать формальным параметрам соответствующей подпрограммы по типу, числу и порядку следования. [c.107]

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]

Анализ гетерогенной химической реакции, протекающей на поверхности твердой фазы методами теории подобия, был проведен в работе Вулиса [166], который показал, что в большинстве случаев критериями, определяющими протекание гетерогенных реакций, являются критерий Аррениуса (характеристика кинетики процесса), критерий Пекле (характеристика диффузии) и критерий гомохорности. Рассмотренные в этой работе примеры достаточно хорошо иллюстрируют целесообразность и перспективность обработки опытных данных методами теории подобия. Особое значение автор придает критерию Аррениуса в случае, когда нет уверенно- [c.174]

Примером могут служить теоретические работы С. Г. Телетова, явившиеся основой для разработки весьма эффективного критериального метода обработки экспериментальных данных по газожидкостным смесям. Данный метод дает возможность распространить результаты опытных исследований на любые натурные объекты в установленных пределах изменения соответствуюш,их параметров вследствие соблюдения условий моделирования исследуемого процесса. [c.11]

Немецкий ученый М. Плаик в 1900 г. теоретически нашел закон распределения интенсивности теплового излучения по длинам волн при различных температурах, а Р. 3. Ленц провел в 1869 г. экспериментальные исследования, подтвердившие связь между коэффициентами теплопроводности и электропроводности металлов. Теория теплообмена строилась на так называемой феноменологической основе, заключающейся в рассмотрении отдельных явлений как некоторых изолированных закономерностей, которые могут быть описаны математически без раскрытия физической сущности этих явлений. Примером такого феноменологического рассмотрения явлений теплообмена может служить формальная математическая теория теплопроводности, созданная Фурье и развитая Пуассоном. Позже удалось глубже выявить физическую сущность процесса теплообмена. Одновременно с этим была разработана общая методология исследования, обработки и обобщения опытных данных, основанная на теории подобия. [c.8]

Пример. По результатам измерений партии двуступенчатых валиков после термической обработки требуется определить закон и параметры распределения эксцентриснтета меньшей ступени. Предварительно сгруппированные данные приведены в табл. 5 с ценой разряда с = 5 мкм. Объем выборки Л/=70 шт. Гистограмма опытного распределения и результаты расчета приведены на рис. 20 проверка гипотезы о принадлежности закону Максвелла по критерию Пирсона не опровергалась с вероятностью 0,5 Р(Х= ) 0.7. [c.22]

Раздел четвертый — Статистическая обработка результатов измерений (написанный канд. техн. наук О. П. Березиным) — содержит ряд рекомендаций (и примеров их использования) по приложениям вероятностно-статистических методов к наиболее типичным задачам обработки результатов измерений. Новым является изложение методов (гл. XIV, п. 4) эксперимен-тальной оценки точности приборов без использования эталонов или образцовых приборов и установок. Несмотря на то что эти методы еще проходят опытную проверку, уже имеется уверенность в их эффективности для строго линейных градуировочных зависимостей при достаточно больших объемах статистических данных. Ознакомление широкого круга читателей с этими методами должно способствовать их более тщательному изучению и внедрению в исследовательскую практику. [c.5]

Результаты механических испытаний опытных плавок и данные, полученные на заводах, были статистически обработаны по каждой толщине отливки. В качестве примера на рис. 1.5 представлены результаты статистической обработки данных о механических свойствах стали 50Л, полученных на 200 литых образцах круглого сечения (диаметром 5 мм) для испытаний на растяжение и квадратного сечения 10x10 мм с надрезом для испытаний на ударную вязкость. На рисунке видно, что у 0,2 % образцов с литыми поверхностями, подвергнутых испытанию, временное сопротивление менее установленного ГОСТом на литую сталь а = 580 МПа), а у 1,7 % образцов предел пропорциональности ниже требуемого. Ударная вязкость менее 0,25 МДж/м получилась у 4,8 % образцов. Наибольшее [c.19]

Энциклопедия по машиностроению XXL

Оборудование, материаловедение, механика и ...