Энциклопедия по машиностроению XXL

Оборудование, материаловедение, механика и ...

Статьи Чертежи Таблицы О сайте Реклама

Статистические методы оценки прочности

СТАТИСТИЧЕСКИЕ МЕТОДЫ ОЦЕНКИ ПРОЧНОСТИ И НАДЕЖНОСТИ  [c.590]

СТАТИСТИЧЕСКИЕ МЕТОДЫ ОЦЕНКИ ПРОЧНОСТИ  [c.596]

Статистические методы оценки прочности можно применять для удовлетворения условий (1.6) и (1.8). Учитывая статистическую природу прочности материала и вероятностное распределение нагрузки, можно построить графики плотностей вероятности распределения Р х) по напряжениям о (рис. 1.4).  [c.22]

Статистические методы оценки прочности 23  [c.23]


Статистические методы оценки прочности 25  [c.25]

Общие принципы оценки термопрочности. Основной целью прочностного расчета является обеспечение надежной работы машины в эксплуатации в течение требуемого ресурса. С учетом случайного характера действующих нагрузок, свойств материала, допусков на изготовление и других факторов оценка надежности должна носить вероятностный характер. Статистическим методам оценки прочности  [c.93]

II надежности работы деталей машин посвящен ряд исследований [3—5, 15, 19]. Однако из-за больших трудностей получения статистической информации практические методы оценки прочности базируются пока на детерминистском представлении о запасах прочности.  [c.93]

Дифференциальная и интегральная кривые вероятности играют важную роль не только. при определении электрической прочности электроизоляционных материалов, но также и при оценке других их свойств, когда требуется прибегать к статистическим методам обработки данных многочисленных наблюдений.  [c.12]

Как описано в и. 6 разд. III, оценка функций, входящих в уравнение (1), оказывается чрезвычайно сложным делом, требующим применения сложных статистических методов и большого числа экспериментов. Это приводит к громоздким математическим выражениям, нелегко поддающимся анализу и расчету. Такие переменные, как размер и распределение пор, неравномерность укладки волокон, прочность связи по поверхностям раздела и остаточные напряжения, зависят от конкретного процесса производства. Если допустить, что, процесс производства остается практически неизменным, то разумно объединить все эти переменные в некоторые теоретико-экспериментальные поправочные коэф-  [c.145]

Задача определения ресурса эксплуатации деталей теплоэнергетического оборудования, работающих в условиях ползучести, может быть решена многими путями, в том числе путем уточнения ресурса расчетными методами на основании статистических данных по пределу длительной прочности стали. Применение структурных методов диагностики, учитывающих влияние исходной структуры и структурных изменений в эксплуатации, в сочетании с расчетными методами оценки ресурса позволяет в значительной степени повысить точность прогнозирования остаточного ресурса длительно работающего оборудования.  [c.59]

Существующие методы определения данных прочностных характеристик композиционных материалов являются трудоемкими и сложными. Это объясняется специфическими особенностями данных материалов, требующих соблюдения ряда дополнительных условий при испытаниях. Важнейшее значение для оценки прочности имеет точность определения, которая зависит от погрешностей механических и физических испытаний, а также от. погрешностей оценки статистических связей между этими параметрами. Если погрешность физических испытаний может быть незначительной (до 1 —3%), то погрешность механических стандартных испытаний может достигать до 10%, что предопределяет необходимость разработки специальных мер по повышению точности механических испытаний.  [c.143]


В связи с отсутствием или недостаточностью сведений об эксплуатационной нагруженности и характеристиках усталостной прочности деталей сборочных единиц машин часто возникают затруднения при выборе режимов нагружения для ускоренных испытаний и при расчетной оценке усталостной прочности. Хорошие результаты получаются, когда действительные данные о напряженности деталей в условиях эксплуатации определяются тензометрированием. Учитывая разнообразные условия работы машин и переменный характер нагрузок на их детали, следует признать наиболее правильным статистический метод обработки данных, полученных с помощью тензометрирования.  [c.82]

Вследствие большого количества факторов, влияющих на эксплуатационные свойства изделий, и отсутствия методов оценки ряда свойств материалов трудно дать общую методику расчета на прочность, точность, надежность и другие свойства изделий, а также сформулировать эксплуатационные требования к методам формообразования деталей машин. Для оценки надежности и долговечности наряду с расчетом на прочность износостойкость и другие эксплуатационные свойства изделий часто используют теории точности и ошибок, вероятностные и статистические методы.  [c.382]

Хотя конструктивный анализ нельзя отнести полностью к точным наукам, тем не менее методы, используемые для анализа конструкций электронных устройств, довольно хорошо разработаны. Применяемые математические и статистические методы подробно описаны в гл. 4, т. I, и гл. 1, т. II. Прогноз надежности электронных систем включает определение числа и типов электронных элементов, выбор (по справочникам или по данным испытаний) показателей надежности для элементов, принятие определенных окружающих условий, установление пределов облегчения режимов работы элементов, определение степени резервирования схем и, наконец, оценку внутренне присущей конструкции надежности. Расчеты для систем средней и более высокой сложности обычно производятся на электронной вычислительной машине. Предсказанный на основе такого анализа показатель надежности хотя и не является точной величиной, но все же позволяет грубо оценить, близка ли надежность конструкции к требуемой надежности. Результаты анализа функциональных механических, гидравлических и пневматических конструкций обычно менее точны. Это объясняется тем, что по используемым элементам обычно имеется меньше данных. Анализ надежности силовых элементов основывается на оценке запасов прочности и преобразовании их с помощью соответствующей системы взвешивания в показатели надежности.  [c.42]

Так как пульсации температур, как правило, имеют неупорядоченный случайный характер, то и вызываемые ими температурные поля и напряжения также случайны и для их анализа следует применять статистические методы. При этом для оценки долговечности мы будем пользоваться наиболее простым и наглядным методом В.В. Болотина [6], нашедшим широкое применение для оценки прочности конструкций, подверженных случайным механическим воздействиям. Основными статистическими характеристиками, характеризующими нагрузку в формулах В.В. Болотина, являются интенсивность S и эффективный период напряжений ве. Эти параметры проще всего получить, если известна спектральная плотность пульсаций напряжений  [c.14]

Для оценки прочности с учетом вероятностного характера конструктивных параметров и нагрузок требуются другие методы, основанные на теории вероятностей и статистической механики. Поэтому вводится понятие надежности системы Н, которая оценивается вероятностью выполнения неравенства (9.7)  [c.377]

Оценку обширной информации, получаемой непосредственно при изучении эксплуатационных нагрузок, целесообразно выполнять с помощью статистического анализа, благодаря которому решаются самые различные задачи, возникающие при расчетах оборудования на прочность и долговечность. Решению подобных задач как в отечественной, так и в зарубежной литературе уделяется все больше внимания. Однако для применения статистических методов, соответствующих вероятностному характеру механических свойств материалов деталей и внешних силовых воздействий на механизмы, необходима специальная аппаратура для обеспечения регистрации уровней нагружения и для обработки изучаемых величин. Кроме того, при описании нестационарной нагруженности деталей методами статистики в ряде случаев получают выражения, требующие в дальнейшем трудоемких и длительных расчетов. Эти обстоятельства во многом сдерживают применение вероятностных методов при расчете деталей металлургических машин и кранов на прочность.  [c.397]


Для оценки долговечности, таким образом, проводятся расчеты на прочность при постоянных напряжениях, затем оценка усталостной прочности. Результаты экспериментальных исследований и данные об отказах эксплуатирующихся машин оцениваются статистическими методами и используются при проектировании.  [c.50]

При оценке результатов статистических расчетов на прочность следует обращать внимание в первую очередь на порядок цифр. Так, вероятность появления трещин в этих деталях (и расчетная и эксплуатационная) составляет десятые (например 0,787), а вероятность хрупкого разрущения этих деталей с трещинами это тысячные и десятитысячные, что также соответствует ситуации в эксплуатации. Это в свою очередь свидетельствует о том, что физические модели отказов в обоих случаях сформированы верно, статистические распределения, определяющие надежность, в целом достоверны, критерии отказов верны. Поэтому расчеты вероятности наступления столь редких событий, как разрушения, приобретают право на практическое использование, так как позволяют получить важнейшую информацию о прочности изделия, которую никакими другими методами получить нельзя. Инженер XXI в. обязан иметь пред-, ставление об этих расчетах.  [c.378]

Статистическая обработка результатов испытаний. При оценке усталостной прочности используют статистические методы, аналогичные применяемым при оценке длительной прочности (см. стр. 138-140). Результаты статистической обработки экспериментальных данных усталостных испытаний показали, что разброс характеристик сопротивления усталости достаточно хорошо описывается законом нормального распределения [102]. Так, в работе [103] приведены результаты обработки результатов испытаний жаропрочных сплавов различных марок. Принимается линейная зависимость вида а - Ыgo. Значения коэффициентов а, Ь, а также среднеквадратичного отклонения 5 и коэффициента корреляции г определялись в зависимости от температуры, среды, асимметрии цикла, формы образца (табл. 2.17).  [c.171]

Широко известно значение статистических методов для оценки прочности конструкций. Статистическая теория разрушения должна быть также отнесена к механике разрушения, хотя сейчас, пожалуй, изощренность теоретиконвероятностпого анализа комбинируется с довольно примитивными механическими моделями, что объясняется трудностью предмета.  [c.12]

Так, в области исследования прочности полимерных материалов в Институте машиноведения были разработаны методы комплексных испытаний деталей из стеклопластмасс на прочность в условиях, близких к эксплуатационным. В результате на специальной установке осуществлен выбор материала и оценена деформативность и выносливость шаров для подшипников качения статистическая интерпретация результатов позволила получить расчетную оценку долговечности шаров в связи с рядом конструктивных и технологических факторов. Для сравнительной оценки прочности стеклопластмасс  [c.215]

Только что было отмечено, что метод испытаний при постоянных амплитудах напряжения не эффективен для определения предела усталости на основе статистического анализа результатов. Гораздо эффективнее определять предел усталости методом оценки выживаемости, который также иногда называется методом оценки смерт-ностиъ, методом двойного исхода или методом < дa — нет . Этот метод можно применять для оценки среднего значения и вариации предела усталости или среднего значения и вариации усталостной прочности при любой заданной долговечности.  [c.360]

Второе направление — определение показателей надежности при проектировании. Следует заметить, что разработанный академиком Е. А. Чудаковым метод расчета автомобильных конструкций на прочность в виде коэффициентов запаса не позволяет перейти к оценке ресурсов деталей фактически речь идет об интуитивном методе прогнозирования, когда проектируемые детали сравниваются с аналогичными деталями, хорошо зарекомендовавшими себя в эксплуатации. Поэтому, начиная с 60-х годов применительно к деталям шасси автомобиля, получили равитие вероятностно-статистические методы, наибольший вклад в разработку которых внесли Н. А. Бухарин, Б. В. Гольд, И. Г. Пархиловский, И. С. Цитович,  [c.3]

Для оценки работоспособности элементов энергооборудования необходимо иметь характеристики х<аропрочности металла, определяемые по результатам испытаний металла разных промышленных плавок. В связи с этим была проведена оценка точности определения коэффициентов уравнений температурно-силовой зависимости прочности по данным лабораторных испытаний. Решение этой задачи получено на основании анализа опытных данных двумя статистическими методами.  [c.39]

Обработку первичных результатов испытаний и определение предела длительной прочности, как и предела ползучести, следует проводить с использованием статистических методов. В частности, построение прямых в логарифмических координатах (Igo—IgOn.y T, Ig r—IgTp) нужно выполнять методом наименьших квадратов с оценкой величины доверительного интервала.  [c.268]

В последнее время все больше сторонников находит идея построения статистической теории прочности, впервые высказанная А. П. Александровым и С. Н. Журковым в 1933 г. [3] и нашедшая дальнейшее развитие в работах Вейбулла, Конторовой и Френкеля, Фишера и Холломона, Афанасьева, Волкова, Болотина и др. Несмотря на существенное развитие теории дислокаций и теории трещин, современные методы, основанные на этих теориях, не позволяют проводить инженерные расчеты. Практически не приемлемы для инженерных расчетов и теории прочности, основанные на статистическом подходе. Оценка несущей способности реальной конструкции расчетным путем пока оказывается возможной лишь при использовании той или иной, часто феноменологической, теории, основанной на методах механики сплошной среды. Механические теории прочности, как правило, требуют значительно меньшей информации о материале, чем любые микроскопические или атомические теории, и формулируются критериями, удобными для практического применения.  [c.65]


Характерная особенность работы [81 — удачное сочетание достаточно глубокого анализа микрокартины возникновения трещины усталости с применением статистических методов для количественной оценки усталостной прочности, в том числе с учетом формы и размеров детали, концентрации напряжений и т. д. Н. Н. Афанасьев указал пути обобщения сложного напряженного состояния. Предполагая, что в пластичных металлах за разрушение ответственны касательные напряжения, автор указывает, что теория максимальных касательных напряжений, пригодная для идеальных изотропных металлов, может быть распространена на реальные поликристаллические металлы путем учета вероятности возникновения скольжения в том или ином кристаллите, т. е. путем учета вероятности наиболее благоприятной ориентации кристаллитов в отношении максимальных касательных напряжений.  [c.195]

Для получения достоверных сведений по усталостной прочности титановых сплавов конкретной структуры не(обходима количественная оценка разброса результатов циклических испытаний. При этом предел выносливости определяют с заданной вероятностью неразрушения, т.е. оценивают его надежность. Уже первьге статистические обработки результатов усталостных испытаний титановых сплавов показали высокие значения коэффициента вариации условного предела выносливости [96— 98]. Учитывая большой разброс, наиболее правильно для анализа усталостных свойств титановых сплавов применять методы математической статистики и теории вероятности. Для этого строят полные вероятностные диаграммы, например по системе, предложенной Институтом машиностроения АН СССР [99, 100]. Эта система основана ра разделении процесса усталостного разрушения на две стадии до появления макротрещины и развитие трещины до разделения образца на части. При анализе предела выносливости гладких образцов это разделение не имеет принципиального значения, так как долговечность до появления трещины Л/ и общая долговечность до разрушения образца Л/р близки. Часто Jртя построения полных вероятностных диаграмм усталости за основу берут наиболее простой метод, предложенный В. Вейбуллом [ 101 102, с. 58 — 64]. Для построения полной вероятностной кривой необходимо испытать достаточно большие партии образцов (30—70 шт.) на нескольких уровнях амплитуды напряжений, которые должны быть выше предела выносливости (см., например, рис. 92). На каждом из этих уровней по гистограмме определяют вероятность разрушения при данной амплитуде напряжений. Далее ст ят кривую Веллера по средним значениям долговечности. По гистограммам строят кривые равной вероятности в тех же координатах (а — 1дЛ/). Затем строят семейство кривых, определяющих не только зависимость долговечности от амплитуды напряжений, но и вероятности разрушения от заданных амплитуды напряженйй и долговечности. Далее, принимая математическую форму распределения вероятности, на данном уровне напряжений можно строить кривые зависимости либо от амплитуды напряжений при заданной базе испытаний Л/,  [c.141]

Развитие вероятностных методов расчета на прочность при мпо-гоцикловой усталости с использованием расчетных завпси.мостей для статистического запаса прочности (6) и вероятности разрушения связано с необходимостью оценки параметров распределения (среднее значение и дисперсия) вблизи центра рассеяния и функций плотности распределения пределов выносливости и действующих напря-  [c.67]


Смотреть страницы где упоминается термин Статистические методы оценки прочности : [c.263]    [c.2]    [c.28]    [c.56]    [c.293]    [c.6]    [c.120]    [c.590]    [c.359]    [c.147]   
Смотреть главы в:

Основы конструирования и расчёта деталей из пластмасс и технологической оснастки для их изготовления  -> Статистические методы оценки прочности



ПОИСК



276 — Методы оценки прочности

Метод оценки

Метод статистический

Оценка длительной прочности с помощью метода статистического планирования эксперимента

Оценка прочности

Статистические методы оценки прочности и надежности



© 2025 Mash-xxl.info Реклама на сайте