Разброс опытных данных

Погрешность определения по зависимости (3.17) составляет 11%. При другом показателе степени разброс опытных данных вокруг одной зависимости увеличивается и для показателя 3,8 составляет 15%, а для показателя 4,2— 18%. На рис. 3.4 приведены рекомендуемая зависимость (3.17) и результаты всех опытов по определению ш. [c.64]

Разброс опытных данных составляет 15%. Больший разброс экспериментальных данных объясняется тем, что опыты на II рабочем участке проводились как в изотермических, так и неизотермических условиях на воздухе, нагретом до 330° С, -а температурный фактор в обработке не учитывался. [c.75]

На рис. 4.4 представлены результаты пересчета всех опытных данных в новых координатах, а также зависимости В. Н. Тимофеева [37] и из работ [39, 40]. Результат подобной обработки хорошо подтверждает рекомендуемые количественные зависимости (4.23) и (4.24). Разброс опытных данных примерно такой же, как и при обработке данных по струйной теории. [c.80]

Расхождения относительных локальных коэффициентов теплоотдачи при изменении числа Re от 5-10 до 9-10 практически не обнаружено, разброс опытных данных не превышал 8%. Проведенное суммирование полученных локальных коэффициентов по поверхности шарового калориметра диаметром 90 мм показало хорошее совпадение со средним значением коэффициента теплоотдачи, подсчитанного по зависимости (4.18) Nu = 0,485 iRe , полученной авторами при объемной пористости канала т = 0,40. [c.84]

На рис. 2.6 построена зависи.мость т р = / (М,,.), точками даны опытные значения т)оп, близкие по значению к расчетным. Некоторый разброс опытных данных может быть объяснен погрешностью определения коэффициентов очистки т] и полей скоростей М,., влиянием дисперсного состава золы на входе в электрофильтр, содержанием продуктов недожога и рядом других трудно учитываемых факторов. [c.76]

Учитывая разброс опытных данных по теплообмену в жидких металлах, загрязненных примесями, в этих условиях с некоторым запасом числа Нуссельта можно оценить по формулам [c.93]

Разброс ОПЫТНЫХ данных стабильных режимов при давлениях 1—12 бар относительно зависимостей (4.4) — [c.103]

Основными статистическими характеристиками, применяемыми для первичной обработки данных, являются среднее арифметическое значение М, являющееся математическим ожиданием определяемой величины среднеквадратичное отклонение (стандарт) а, характеризующее разброс опытных данных, и коэффициент-вариации ш, представляющий собой отношение стандарта о к математическому ожиданию М. [c.167]

Значительный разброс опытных данных (особенно при высоких давлениях), а также полученная многими исследователями зависимость коэффициента конденсации от давления в настоящее время труднообъяснимы. [c.239]

На гладких поверхностях нагрева значения коэффициентов теплоотдачи наиболее низкие. При этом отмечается значительный разброс опытных данных из-за нестабильности процесса кипения. По мере увеличения степени шероховатости интенсивность теплоотдачи повышается и увеличивается показатель степени при q. Максимальные значения а наблюдаются на поверхности нагрева с углублениями, расширяющимися в нижней части. [c.253]

Часть исследователей принимает за критический тепловой поток нагрузку, соответствующую отклонению кривой от закономерности, характерной для пузырькового кипения большинство же предлагает судить по тепловому потоку, соответствующему точке с максимальными значениями коэффициента теплоотдачи. Все это порождает большой разброс опытных данных и расчетных зависимостей для критических тепловых потоков, рекомендуемых различными авторами. Обычно при конструировании ориентируются на минимальные значения критических тепловых нагрузок, полученные для параметров и условий, близких к расчетным. [c.175]

Исключение составляют лишь данные, полученные при давлении р = 9,8 11,8 МПа и массовой скорости pw = 2000 кг/(м с), а также при р = 7,8 9,8 МПа и pw= 500- 1000 кг/(м . с). Критические тепловые нагрузки для указанных режимов слабо зависят от концентрации газа в теплоносителе. Разброс опытных данных лежит в пределах 5 % от прямых, осредняющих результаты экспериментов с дегазированной водой (см. рис. 4.21). [c.91]

Статистическая обработка результатов расчета подтверждает тесную связь между тепловой проводимостью и пористостью клеевых прослоек. Коэффициент корреляции между пористостью, рассчитанной на основании опытных данных по тепловой проводимости, и фактической составляет для системы со сферическими порами 0,964 и сфероидальными 0,972. Такое соответствие между опытными и расчетными данными свидетельствует, в частности, об отсутствии влияния краевого эффекта в распределении пор по поверхности склеивания на процесс теплопереноса через клеевую прослойку. Это обусловлено, очевидно, тем, что за счет малой толщины прослойки практически исключается переориентация теплового потока в зонах с неравномерным распределением пор. Следует отметить, что для клеевых прослоек с пористостью выше 30% наблюдается разброс опытных данных от расчетных, полученных по выражениям (6-8) и (6-9). Это, очевидно, связано с образованием крупномасштабных газовых дислокаций неправильной геометрической формы. Для таких систем нарушаются условия, при которых справедливы выражения (6-8), (6-9). Таким образом, установленная связь между тепловой проводимостью и пористостью клеевой прослойки позволяет осуществлять количественный контроль пористости без разрушения соединения [Л. 137, 138 . [c.239]

Результаты измерений величин капельного уноса, обработанные по этой методике, представлены на рис. 2.42, а. Виден большой разброс опытных данных, однако характер измерения уноса по опытам различных авторов при низком и высоком давлениях остается одним и тем же. Представляется возможным объединить имеющиеся данные по уносу, если модифицировать комплекс умножив его на отношение (Pi Pj) . Результаты этой обработки показаны на рис. 2.43, б. [c.90]

Разброс опытных данных систематически наблюдается и в других опытах по исследованию теплообмена. Поэтому произведено качественное сравнение расхождения полученных результатов с известными опытами. [c.165]

Большинство опытных данных по массопередаче, опубликованных в литературе, обрабатывалось в форме уравнения (16), однако без включения фактора fi. Принимая f = О, мы по существу двухфазный поток анализируем как однофазный, сводя уравнения общего вида (4) и (5) к частным уравнениям, даваемым пленочной теорией. Пренебрежение величиной фактора f приводит к большому разбросу опытных данных и сводит обобщенную зависимость к эмпирическим формулам, применимым для строго определенных систем газа и жидкости. Таким образом, [c.157]

Некоторое представление о степени расхождения результатов измерений поверхностной скорости дает рис. 25, из которого видно, что величина разброса опытных данных различных авторов близка к 100%. По-видимому, такое положение связано с наличием раз- [c.216]

Результаты сопоставления расчетных значений Re , по уравнениям (4), (7) с экспериментальными данным представлены на рис.1. Из графика видно, что разброс опытных данных относительно средней линии не превышает +15 , что можно признать удовлетворительным. [c.271]

По данным табл. 2—4 можно рассмотреть некоторые вопросы количественной оценки сопротивления материалов термической усталости. Коэффициенты k и С зависят от материала и условий термоциклического деформирования. Предложение Л. Коффина принимать для всех материалов = 0,5, а значение определять по величине пластичности при кратковременном разрыве не подтверждается экспериментами, несмотря на то, что в большинстве испытаний использовался главным образом диапазон долговечности 2-10 —2-10 циклов, который характеризовался стабильным сохранением степенной зависимости с наименьшим разбросом опытных данных. [c.71]

Кривые сопротивления термической и малоцикловой усталости материалов одного класса располагаются в сравнительно узких полосах разбросов опытных данных. В диапазоне 10 — 10 циклов разница между максимальными и минимальными амплитудами полной деформации практически не превышает 0,2%. Поэтому в исследованном диапазоне можно дать приближенную оценку долговечности материалов разных классов по [c.73]

В испытаниях аустенитной хромоникелевой стали было установлено, что при термической усталости начальные трещины появляются довольно быстро, но затем их рост замедляется. Повреждаемость материала при теплосменах оценивали по кривым деформирования. Пластичность при разрыве тонкостенных трубчатых образцов при увеличении числа термических циклов существенно снижалась. Большой разброс опытных данных объяснялся различием чисел циклов до появления первых термоусталостных трещин. [c.105]

В широком диапазоне температур и давлений в жидкой фазе и при сверхкритических параметрах изобарная теплоемкость измерена А. Я. Гришковым и А. М. Сиротой [2.5, 2.6, 2.7] методом проточного адиабатического калориметра. Расход веш,е-ства в замкнутой циркуляционной схеме установки определяли в калориметре-расходомере при температурах, близких к комнатным. По-существу, в работе определяли отношение Ср при данных давлении и температуры к Ср при том же давлении и комнатной температуре. Зависимость Ср от давления при комнатных температурах рассчитывали по р, v, Г-данным. Случайная ошибка по оценке авторов не превышает 0,2 %, что соответствует разбросу опытных данных, систематическая — 0,5- [c.56]

Минимальное значение АГз(г) определяет запас канала до кризиса теплообмена по мощности. Запасы до кризиса А з(г) должны быть не меньше 1.2. Эти значения определяются статистическим разбросом опытных данных и неточностью измерения параметров теплоносителя в реакторе. [c.197]

Для армирования монослоя применяют различные волокна стеклянные, борные, углеродные и др. Большинство из этих волокон являются хрупкими, и поэтому их прочность в большой мере зависит от поверхностных дефектов. Влияние этих дефектов проявляется в виде разброса опытных данных при экспериментальном исследовании прочности волокон постоянной длины. Кроме того, влияние дефектов сказывается и на снижении прочности волокон при увеличении их длины. Таким образом, волокна, которыми армирован монослой, не разрушаются одновременно. Когда степень разрушения наименее прочных волокон достигает определенного уровня, начинается лавинное разрушение волокон. Так, например, установлено, что лавинное разрушение волокон стеклопластика начинается при степени разрушения 10-15 %. Учитывая, что в процессе лавинного разрушения волокон напряжения изменяются в очень узком интервале, можно принять, что деформация армированного пластика, т.е. монослоя в процессе лавинного [c.294]

РАЗБРОС ОПЫТНЫХ ДАННЫХ [c.32]

Для сопротивления металлов усталости характерен значительный разброс опытных данных. Особенно большой разброс наблюдается для характеристик долговечности (по времени работ или по числу циклов до излома). При одном и том же напряжении испытуемые образцы металла могут показывать числа циклов до разрушения, различающиеся на один или даже на два порядка. [c.32]

Причины значительного разброса опытных данных при испытаниях на усталость заключаются в статистическом характере усталостных повреждений — неоднородность механических свойств напряженных микрообъемов испытуемых объектов особенно резко проявляется при циклических нагрузках. Статистическая теория усталостной прочности, базирующаяся на неоднородности механических свойств и основных положениях теории вероятности, была впервые предложена Н. Н. Афанасьевым [5]. [c.32]

Зафиксированный разброс опытных данных для ручной дуговой сварки составил приблизительно 15° в пластинах, сваренных автоматически, разброс был несколько меньше. Все опытные точки заключены в полосу разброса. За два верхних предела (при 0 = 180°) приняты максимальные напряжения для гладких пластин с прокатной окалиной и без нее. Образцы для испытания на выносливость вырезали из общих сварных заготовок, поэтому остаточных напряжений в них либо вовсе не было, либо они были невысокими [163, 261, 274]. Полученные закономерности могут существенно измениться при наличии в образцах с не снятым усилением шва высоких сварочных остаточных напряжений. [c.75]

В соответствии с изменением плотности потока падающего излучения и температурного поля топки изменяется интегральная степень черноты Ет в различных зонах топочной камеры. Область этого изменения показана на рис. 3-26. Следует заметить, что приведенные здесь данные относятся к различным режимным условиям работы агрегата как по значению нагрузки D, так и по значениям коэффициента избытка воздуха а. Так, при нагрузке D = = 450 т/ч коэффициент избытка воздуха а равен 1,24, а при нагрузках 420 и 300 т/ч он составил 1,31. В ряде опытов коэффициент избытка воздуха понижался до 1,17. Определенные колебания имелись также в элементарном составе сжигаемого топлива. Все это, естественно, привело к разбросу опытных данных. [c.108]

Разброс опытных данных в сравнении с теоретической кривой, построенной по уравнению (4-3) для морокой воды, составляет 14—16%. [c.146]

Регулярность структуры стенки и однородность воспроизводимого в условиях вакуума на поверхности оболочки поля температур позволили провести статистическую обработку результатов измерений температур и определить характеристики разброса опытных данных. Обработку проводили по показаниям контрольных [c.366]

Результаты всех исследований, проведенных в МО ЦКТИ, по определению коэффициентов сопротивления слоя и струи >.стр различных укладок моделей шаровых твэлов в круглых трубах и модели ак внои зоны в изотермических и неизотер-мических условиях приведены в табл. 3.4 и на рис. 3.3. Из рисунка следует, что почти во всех опытах удалось достичь автомодельного режима течения, при котором изменение сопротивления Ар зависит практически только от изменения квадрата скорости и плотности, а не зависит от числа Re. Отчетливо видно существенное влияние объемной пористости т шаровой укладки на коэффициент сопротивления слоя Так, при изменении объемной пористости от 0,66 до 0,265 коэффициент сопротивления уве 1ичивается примерно в 30 раз. Разброс опытных данных по коэффициенту сопротивления для определенной шаровой укладки не превышает 10% среднего значения, что указывает на достаточную степень точности измерения перепада давления и массового расхода. В п. 3.1 была теоретически определена зависимость (3.9) коэффициента сопротивления струи Я-стр от объемной пористости т и константы турбулентности астр. [c.62]

Результаты экспериментов с учетом полученного разброса опытных данных могут быть описаны эмпирической зависимостьк [c.98]

Девять образцов были испытаны при напряжениях от 19 до 28 кГ1мм и температуре 460° С с доведением до разрушения. Результаты испытаний представлены на рис. 6-6. Все точки хорошо укладываются на одну прямую. Для более отчетливого выявления разброса опытных данных масштабы по осям координат выбраны так, что наклон прямой длительной прочности к оси абсцисс составляет около 45°. [c.262]

Теплоотдача при конденсации паров металлов — весьма интенсивный процесс. Коэффициенты теплоотдачи достигают не-сколькнх сот киловатт на 1 на Г, а температурные напоры в большинстве случаев не превышают нескольких градусов. Эти факторы, а также специфические теплофизические свойства жидких металлов затрудняют экспериментальные исследования и приводят к значительному разбросу опытных данных и противоречивому их толкованию. [c.234]

Формула (1- 10) описывает результаты опытов, проведенных при псевдоожижении частиц катализатора крекинга и стеклянных шариков (узких фракций от 63—75 до 105—150 мкм) в насадках из шариков (тнас=0,41-н0,48) и сетчатых цилиндров ( тнас = = 0,96-н 0,99) различных размеров. Диаметр колонны был равен 80, а высота 500 мм. В опытах интенсивность перемешивания оценивалась по анализу проб материала, периодически извлекавшегося из контрольной точки в нижней части слоя после мгновенной подачи меченых цветом (или химически) частиц на поверхность слоя. Разброс опытных данных виден на рис, 1-6. [c.30]

Авторы [Л. 508] обработали по диффузионной модели данные о распространении тепла в слоях узких фракций стеклянных и алю-мосиликатных шариков (диаметром от 58—63 до 150— 180 мкм), псевдоожиженных в насадках з шаров и сетчатых цилиндров. Размеры элементов насадки указаны на рис. 3-22, на котором виден и разброс опытных данных. [c.111]

При умеренных и высоких числах Прандтля эти результаты хорошо соответствуют опытным данным. При очень низких числах Прандтля (жидкие металлы) наблюдается большой разброс опытных данных и сопоставление их с теоретическими результатами затруднительно. Результаты расчета, приведенные в табл. 9-1 и на рис. 9-8, хорошо согласуются с большинством ранее опубликованных опытных данных. Однако некоторые последние экспериментальные работы с жидкими металлами [Л. 14, 15], в которых уделено большое внимание устранению загрязнений, показывают, что при Re>10 числа Нус-сельта на 20—40% превышают расчетные. Таким образом, при низких числах Прандтля расхождение между опытными и расчетными данными сравнительно велико, во всяком случае при высоких числах Рейнольдса. [c.208]

Это уравнение, типичное для многих опытных исследований последних лет, по-видимому, предпочтительнее уравнения (9-24) и результатов, приведенных в табл. 9-1 и на рис. 9-8, так как последние основаны на ранних данных. Надо полагать, что новые данные точнее. Однако эту задачу еще нельзя считать полностью решенной. Исследование теплоотдачи жидких металлов вследствие сильного влияния загрязнений, снижающих числа Нуссельта, возможно, всегда будет сопровождаться больщим разбросом опытных данных. [c.211]

Когда по мере развития кипения амплитуда низкочастотных составляющих спектра становилась равной амплитуде основных максину1.юв, ха -рактерных для режима пузырькового кипения, на тепло от дающей поверхности были видны регулярно обрлзующиеся нестабильные паровые пленк . При такой картине спектра фиксировалась плотность теплового,потока ( (рис.4). Для сравнения на рисунке также приведена расчетная зависимость С , =-f . Сопоставление с расчетной зависимостью[6] показывает, что опытные значения, как и следовало ожидать, расположены в среднем на 20 i ниже расчетной. Разброс опытных данных не превышает -15/а от среднего значения. Результаты опытов при давлениях выше атмосферного аналогичны. [c.248]

Испытания надрезанных призматических образцов из сталей 22К и 16ГНМ на малоцикловую усталость в режиме мягкого нагружения при пульсирующем изгибе показали, что в области относительно малых чисел циклов до 10 при сопоставлении по абсолютным значениям номинальных напряжений, несмотря на значительное различие пределов текучести (до 65%), оба материала располагаются в узкой полосе разброса опытных данных (сталь 16ГНМ имеет преимущество на 10—15%), мало отличаясь по величине предела выносливости. При сопоставлении относительных (к пределу текучести) характеристик видно, что заметным преимуществом обладает сталь 22К с меньшим значением предела текучести. При одной и той же величине разрушающей пластической деформации долговечность стали 22К больше, чем стали 16ГНМ, т. е. сталь 22К имеет большую деформационную способность, в условиях малоцикловых нагрузок. [c.14]

V" = Р у 1 — т), можно не только отобрать наиболее надежные экспериментальные данные, но и уточнить значение 1 кр, соответствующее выбранной критической температуре. Рис. 8 свидетельствует о разбросе опытных данных в критической области, в частности, данных Куэнена и Кларка [79 [c.41]

Энциклопедия по машиностроению XXL

Оборудование, материаловедение, механика и ...