Статистическая обработка результатов механических испытаний

Для статистической обработки результатов механических испытаний используют моменты первых четырех порядков. [c.8]

При планировании эксперимента (выборе количества, размеров и формы образцов) и изыскании способов статистической обработки результатов механических испытаний для получения максимальной информации (при данном числе образцов или при данной продолжительности испытания), для оценки механического поведения материала при технологической обработке и эксплуатации изделий, а также при сопоставлении различных материалов [8]. В этом случае статистическим коллективом является совокупность образцов, вырезанных из исследуемого материала (из слитка, листа или же изделий разных партий, а также разных заводов и т. п.). [c.386]

В связи с проблемой получения достоверных численных данных в книге помещен раздел, посвященный методам статистической обработки результатов механических испытаний. [c.4]

СТАТИСТИЧЕСКАЯ ОБРАБОТКА РЕЗУЛЬТАТОВ МЕХАНИЧЕСКИХ ИСПЫТАНИИ [c.23]

Вопросы методики статистической обработки результатов механически испытаний, в том числе и результатов испытания на усталость, подроби изложены в работах [925, 1030, 1117, 1153]. Там же описаны и методы по строения доверительных интервалов для функций распределения характе ристик механических свойств. Необходимые для статистического анализ опытных данных таблицы приведены в работах [98, 211, 378, 674, 1079]. [c.242]

СТАТИСТИЧЕСКИЕ МЕТОДЫ ОБРАБОТКИ РЕЗУЛЬТАТОВ МЕХАНИЧЕСКИХ ИСПЫТАНИЙ [c.232]

Для испытаний на усталость характерен большой разброс экспериментально полученных точек, и для достоверного определения предела выносливости требуется испытание большого числа образцов с последующей статистической обработкой результатов, что является трудоемкой операцией. Поэтому был сделан ряд попыток связать эмпирическими формулами предел выносливости с известными механическими характеристиками материала. [c.479]

Статистическая обработка результатов испытаний. Процессы, протекающие в электроизоляционных материалах, в особенности такие, как механическое разрушение, электрический пробой, подчиняются статистическим закономерностям, и измеряемая величина для одного и того же материала при одинаковых условиях испытаний может претерпевать заметные колебания. Рассмотрим, например, определение электрической прочности. При определении электрической прочности твердых материалов после пробоя образец приходит в негодность, и для повторного определения Е р необходимо брать новый образец. При испытаниях газообразных и жидких веществ можно производить ряд повторных пробоев одного и того же образца (очищая периодически, если необходимо, электроды), так как после пробоя и выключения напряжения электрическая прочность восстанавливается при испытаниях жидких диэлектриков удаляют, кроме того, копоть, образующуюся между электродами. [c.10]

Статистическую обработку результатов испытаний композиционных материалов целесообразно проводить по указанной методике, так как распределение экспериментальных значений механических и физических характеристик не противоречит нормальному. В качестве примера приведены гистограммы и выравненные кривые распределений (рис. 4.5 и 4.6) предела прочности при растяжении в различных структурных направлениях образцов из стеклопластиков, армированных ориентированными жгутами и стеклотканью на основе полиэфирного связующего ПН-1. [c.154]

Величина возможной ошибки зависит от объема испытаний (числа образцов), конструктивных особенностей испытуемых элементов, материала, условий испытания и методики обработки их результатов. Повысить точность оценки характеристик механических свойств заданного элемента конструкции при определенных условиях испытаний можно только путем увеличения объема испытаний и применения более рациональной методики статистической обработки результатов, использующей максимум информации, полученной при экспериментах. [c.44]

Результаты механических испытаний образцов опытных плавок были подвергнуты статистической обработке (табл. 34). Принятая прямолинейная зависимость прочностных характеристик от степени эвтектичности оказалась достаточно правомерной. Во всех случаях критерий надежности коэффициента корреляции y достаточно высок. Наименее зависит от степени эвтектичности величина стрелы прогиба и отношение прочности чугуна при изгибе и растяжении, что естественно, так как степень эвтектичности в большей мере характеризует графитную составляющую, а не металлическую матрицу. [c.123]

В производственных условиях для определения физико-механических характеристик и контроля качества изделий из стеклопластика используют различные ГОСТы и междуведомственные инструкции, которые основаны, как правило, на разрушающих испытаниях образцов или изделий. Оценка неоднородности физико-механических характеристик производится путем статистической обработки результатов испытаний многочисленных образцов, вырезанных из конструкции. Подобные методы определения физико-механических и технологических характеристик стеклопластиков чрезвычайно трудоемки, точность их в большинстве случаев низка, и, самое главное, вышеуказан- [c.5]

Одним из плодотворных методов определения связи между механическими свойствами, получаемыми на образцах, и служебными свойствами деталей в эксплуатации является использование математической статистики. В первую очередь необходима статистическая обработка результатов массовых приемочных испытаний при сопоставлении их с технологическими и служебными свойствами деталей. Такая обработка, проведенная с анализом физической сущности намечаемых связей, позволила бы выявить наиболее целесообразные характеристики механических свойств для включения их в технические условия и ГОСТ. [c.7]

Соответствие механических свойств проката требованиям нормативно-технической документации определяется на основании статистической обработки результатов испытаний, образующих выборку из генеральной совокупности. Все выводы, результаты и заключения, сделанные на основании выборки, относятся ко всей генеральной совокупности. [c.63]

Основными задачами статистической обработки результатов механических испытаний являются определение среднего значения, рассматриваемого характера и оценки точности его вычисления. В качестве меры рассеяния используют дисперсию или среднее квадратическое отклонение и коэффициент вариации. Поскольку механические характеристики изучают при испытании отраниченного числа образцов, то соответствующие числовые характеристики отличаются от так называемых генеральных характеристик, которые получают по результатам испытаний бесконечно большого числа образцов. [c.363]

Структура реальных металлов и сплавов и распределение ее дефектов неодинаковы даже в пределах одного образца. Поэтому механические свойства, определяемые этой структурой и дефектами, строго говоря, различны для разных объемов одного образца. В результате те характеристики механических свойств, которые мы должны оценивать при испытаниях, являются ареднестати-стическими величинами, дающими суммарную, математически наиболее вероятную характеристику всего объема -образца, который принимает участие в испытании. Даже при абсолютно точном замере механических свойств они будут неодинаковы у разных образцов из одного и того же материала. Инструментальные (систематические и случайные) ошибки определения характеристик свойств, связанные с измерением нагрузок, деформаций, размеров и т. д., еще более увеличивают разброс экопериментальных результатов. Задачи статистической обработки результатов механических испытаний — оценка средного значения свойства и ошибки в определении этого среднего, а также выбор минимально необходимого числа образцов (или замеров) для оценки ореднего с заданной точностью. [c.23]

При механических испытаниях тот или иной параметр находят обычно как среднее арифметическое для результатов данных измерений. Однако нередко стандартом на материал предусмотр>ено также ычисление показателей статистической обработки результатов (по ГОСТ 14359-69). Это имеет значение не только для статистичсской оценки результатов механических испытаний, но для оценки результатов других видов испытаний при малом числе повторных измерений (малой выборке). Первоначально на основании изучения индивидуальных результатов отбрасывают сомнительные данные (обычно крайние значения) и затем находят среднее арифметическое значение параметра [c.585]

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 ...