Статистическая обработка данных

Использование рассмотренных уравнений для оценки долговечности конструкций с существенно неоднородными полями напряжений связано со значительными трудностями, так как эти поля изменяют характер деформирования материала у вершины трещины. Например, в сварных тавровых соединениях остаточные напряжения приводят к ситуации, когда при действии циклической эксплуатационной нагрузки с коэффициентом асимметрии, равным нулю, коэффициент асимметрии нагружения материала в вершине трещины по мере ее развития изменяется от 0,8 до О, при этом КИН может принимать значения от пороговых до близких к критическим [198]. Следовательно, оценка долговечности такого рода конструкций может выполняться только с помощью уравнений, учитывающих переменную вдоль траектории развития трещины асимметрию нагружения в широком диапазоне СРТ. Как видно из выполненного обзора, такие уравнения являются в основном эмпирическими, содержащими большое количество взаимосвязанных параметров, определяемых только экспериментально на основании статистической обработки данных, что приводит к значительной сложности в получении и использовании этих зависимостей. Поэтому [c.192]

Этап анализа функционирования и поддержки обеспечивает статистическую обработку данных о функционировании системы. Восстановление БД и ее целостность после сбоев обеспечивает поддержка БД. [c.99]

Вероятности Р (я ), Я могут быть установлены статистической обработкой данных контроля и металлографического анализа. [c.34]

При анализе планов испытаний и статистической обработке данных удобно применять графическое изображение результатов испытания [209]. Из графика, приведенного в качестве примера на рис. 160, видно, что из = 15 проведенных испытаний по плану NUT при длительности испытания г = Тис пять изделий 4, 7, 10, И и 13) проработали, не отказав весь период испытания. [c.498]

Показатели степени в этой формуле получены на основании статистической обработки данных о влиянии G и /г на трудоемкость ремонта. Применение относительных показателей ремонтосложности облегчает оценку ремонтопригодности машин. [c.553]

При напряжениях, близких к пределу выносливости, часть образцов не разрушается до базы испытания, поэтому проводят статистическую обработку данных с учетом неразрушенных образцов. Выше указывалось, что в этом случае могут в статистическую обработку включаться данные только по тем уровням напряжений, при которых все образцы разрушились. Однако существуют приемы, при которых учитываются все уровни напряжений. В этом случае статистическая обработка выполняется так же, как и при разрушении всех образцов. Неразрушенные образцы учитываются при вычислении вероятности разрушения / = /(n-J-r+l), где п и г — число разрушенных и неразрушенных образцов. [c.61]

В литературе отсутствуют данные по оценке марочных характеристик длительной прочности с учетом вероятности разрушения, т. е. с учетом склонности к рассеянию долговечности исследуемого материала. Восполняя этот пробел, рассмотрим результаты статистической обработки данных испытаний на длительную прочность ряда широко используемых в отечественном энергомашиностроении марок стали [141]. [c.108]

Некоторой модификацией тензометрического метода является метод, основанный на определении объема жидкости, вылившейся после снятия давления опрессовки. В качестве прогностических параметров используют такие характеристики, как скорость слива, его объем, вес и толщина трубы. Для определения прочности трубы проводят статистическую обработку. Данная обработка позволяет получить многопараметровое уравнение корреляции при помощи ЭВМ. [c.76]

Результаты испытаний труб и статистической обработки данного стеклопластика приведены в табл. 3.3. [c.111]

В результате статистической обработки данных испытаний получены уравнения множественной регрессии, позволяющие определить средние вероятностные значения характеристик усталости от совместного влияния параметров качества поверхностного слоя. [c.204]

Анализ скоростей коррозии различных видов железа, мягких сталей, высокопрочных низколегированных, высокопрочных и других легированных и никелевых сталей (табл. 82) показывает, что для всех практических целей при заданной длительности экспозиции на определенной глубине или у поверхности моря эти скорости сравнимы между собой. Поэтому была проведена статистическая обработка данных для получения средних значений скоростей коррозии для каждого времени экспозиции и каждой глубины. Средние значения данных были использо- [c.225]

Перейдем теперь к параметру крутизны Я. Увеличение этого параметра всегда приводит к уменьшению доли брака и к уменьшению числа технологически неоправданных настроек. Число технологически оправданных настроек, наоборот, возрастает. Увеличение X всегда приводит к возрастанию затрат на измерения и статистическую обработку данных (затраты Ki) и, как уже сказано, затрат на настройки Увеличение X выгодно до тех пор, пока АУ > AR -f Ясно, что при больших потерях [c.84]

Отдельно составляется по тому же правилу таблица оценок. Оценки — безразмерные величины, они получаются делением каждого показателя на его значение, принятое за базовое (в той же размерности, что и сам показатель). За базовые обычно принимаются паспортные или расчетные значения параметров либо эмпирические, полученные путем статистической обработки данных. [c.37]

Показатель отнесен к четвертому уровню табл. 3.2. Естественно, что величину гораздо легче нормировать, чем К и ЛГ,,, так как при этом можно привлечь данные, полученные при исследовании устройств, отличающихся массой, числом позиций и требованиями к повторяемости позиционирования. Приближенность определения не имеет большого значения на этапе проектирования. А при эксплуатации она может быть дифференцированно определена и нормирована для группы механизмов путем статистической обработки данных, собранных при исследовании родственных конструкций. Как будет подтверждено ниже, для резко различных условий работы поворотно-фиксирующих устройств автоматов и механизмов позиционирования манипуляторов нормы на величины ам, применяемые при проектировании, следует существенно дифференцировать (в отдельных случаях может потребоваться и уточнение структуры зависимостей). [c.45]

В результате статистической обработки данных измерения перегрузочных напряжений установлено, что последние изменяются по следующему нормальному закону распределения [c.480]

Гарантируемые значения пределов длительной прочности на расчетный ресурс 10 10 и 2-10 ч должны быть обоснованы статистической обработкой данных испытаний и периодическим контролем текущей продукции. Методика статистической обработки и методика контрольных испытаний на длительную прочность при растяжении или модель- [c.68]

Перечень видов контроля механических характеристик допускается сократить по сравнению с указанными в Правилах при условии гарантии нормированных значений характеристик предприятием — изготовителем полуфабриката. Гарантии должны быть подтверждены и путем статистической обработки данных сертификатов изготовителя не менее чем за 5 лет, результатов испытаний моделей и образцов, включая испытания на растяжение, и периодическим контролем продукции, что должно быть отражено в НТД. Обеспечение гарантии должно быть подтверждено положительными заключениями головных организаций по материалам и технологии, а также по котлостроению. [c.69]

Как показали результаты статистической обработки данных по контролю свойств металла отливок, при существующей технологии отмечается большой разброс механических свойств в пределах одной плавки [Л. 49]. Ои обусловлен неравномерным охлаждением отливок, от [c.161]

Целью статистической обработки данных усталостных испытаний должно быть обоснование вида указанных функций распределения и оценка параметров этих функций. [c.37]

Выявить факторы, влияющие на характеристики ремонтопригодности машин, можно путем статистической обработки данных эксплуатации, т. е. данных пассивных экспериментов, и в результате постановки специальных экспериментов. Последний метод обладает рядом преимуществ. Для планирования и статистического анализа данных специальных экспериментов находят применение методы и математический аппарат дисперсионного и факторного анализа. В основе последнего лежит аппарат многофакторного регрессионного анализа. [c.70]

Создание средств полуавтоматического и автоматического измерения, фиксации и статистической обработки данных измерений. [c.380]

Функции ф(0. Ф(т) и величины р, ро определяют в результате статистической обработки данных наблюдений за работой автоматической линии. Затем, пользуясь последовательно формулами (1) и (2), получают закон распределения интервалов выпуска продукции. [c.169]

Расчет статистических характеристик по приведенным выше методикам требует больших вычислений. Для таких расчетов необходимо произвести громоздкую статистическую обработку данных по пульсациям температур. Однако часто такие данные отсутствуют (особенно на стадии проектирования). Иногда записи колебаний температуры невозможно ввести в ЭЦВМ для обработки (например, при малой скорости протяжки ленты). Для таких случаев предлагается ускоренный метод оценки статистических характеристик, который, по крайней мере, может дать ответ на вопрос о целесообразности уточненной оценки. Для оценки интенсивности колебаний температуры воспользуемся данными о размахе колебаний л Т Для гармонических колебаний [c.31]

На рис. 2.17 нанесены результаты статистической обработки данных по интенсивности пульсаций температуры в зависимости от размаха колебаний. Как следует из рисунка, зависимость (2.59) лежит выше всех экспериментальных [c.31]

Математическая статистика предлагает большой арсенал методов расчета параметров оценок вероятностей, характеристик распределений, коэффициентов зависимостей со сколь угодно высокой степенью точности. Для этого вычислительные центры машиностроительных предприятий и объединений имеют пакеты прикладных программ статистической обработки данных. Однако для целей управления производством важнее не сложность [c.105]

Первым этапом математико-статистической обработки данных является анализ статистических распределений управляемых параметров. Известно, что производственные показатели, даже в стабильных условиях, колеблются вокруг их средних значений. Классическим примером такого явления служит разброс размеров деталей, полученных при одной наладке оборудования, одинаковом инструменте и технологических режимах. Случайные колебания качества материалов и инструмента, температуры и влажности, внимания и усилий рабочего — все это в сумме формирует нормальное распределение размера деталей (см. рис. 2.13). На рисунке 2.13 также нанесена кривая теоретического распределения заготовок шестерен, полученных на токарном автомате. [c.106]

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]

До сих пор внутренняя структура системы не принималась во внимание. Для нее задавали две функции распределения F(t) и в( ), которые характеризовали всю систему в целом. Это не значит, что она имеет простую структуру и содержит небольшое количество элементов. Такой подход во многом определяется методикой сбора и обработки статистических данных. Если в данных об отказах не указывается место их возникновения в системе, то результатом обработки могут стать только две функции распределения F(t) и Рв(0, какой бы сложной система ни была. С помощью этих функций в дальнейшем по аналитическим формулам находятся вероятность безотказного функционирования и другие характеристики надежности системы с временной избыточностью. Может возникнуть вопрос, зачем нужны приведенные формулы и нельзя ли получить характеристики надежности системы с временной избыточностью непосредственно по статистическим данным об отказах и восстановлениях. Действительно, так делать можно, если система выполняет всегда одно и то же задание и ей предоставляется всегда один и тот же резерв времени. Если же система выполняет различные функции и ей придается различный резерв времени, то целесообразно однажды провести статистическую обработку данных для получения функций F(t) и а затем уже по аналитическим формулам находить характеристики надежности в условиях временной избыточности. В том случае, когда сбор и обработка данных для различных устройств и подсистем производится отдельно, при расчете надежности всей системы необходимо учитывать способ соединения элементов. При введении в такие системы резерва времени необходимо, вообще говоря, составлять новые уравнения и новые расчетные формулы. Однако в некоторых частных случаях удается воспользоваться полученными результатами, определив функции F(t) и / в(О Для всей системы по известным функциям Fi(t) и FBi(t) для ее элементов. [c.30]

Следовательно, если какой-то котел подвергается коррозионным разрушениям при применении воды, прошедшей определенную подготовку, то нельзя с очевидностью сказать, является ли эта подготовка достаточной. Для окончательного ответа необходимы статистическая обработка данных обследования большого числа котлов или проведение фундаментальных исследований коррозионных процессов. Существует множество взаимодействующих факторов, связанных с составом питательной воды, кощ трук-цией котла, режимом работы котла и конденсатора. Эти факторы специфичны для каждой котельной установки, и они определяют, будут ли протекать коррозионные разрушения при определенном содержании в воде кислорода и меди. [c.290]

Используемый комплекс аппаратных средств состоит из двенадцатиразрядного АЦП, подключенного к аналогов ому выходу ЛДИС модулей, позволяющих регистрировать температуру стенда и период вращения цилиндров буквенно-цифрового дисплея Видеотон-340 для оперативной связи эксперимента с ЭВМ двухкоординатного самописца Еп<11т-620.02, на который выводятся результаты статистической обработки данных эксперимента устройство печати О2М-180, [c.353]

Пекарная камера тандыра имеет форму горизонтально расположенного горшка с открытой узкой частью, через которую на разогретую с помощью инфракрасной горелки поверхность свода лепятся плоские тестовые заготовки круглой формы. Таким образом, подвод теплоты осуществляется от свода теплопроводностью, и от керамической поверхности топки — излучением. Поэтому в опытах устанавливали (вдавливали в центр поверхности) с обеих сторон лепешки базовый элемент с термопарой, а в центр заготовки — отдельную термопару. Измеряли также температуру среды пекарной камеры и убыль массы лепешки. Усредненные в результате статистической обработки данные шести выпечек лепешек оби-нон развесом 0,2 кг при температуре 175...185°С (рис. 7.5, кривая 1), дают простые кинетические зависимости для температур нижней, обращенной к своду (2), и верхней (3) поверхностей лепешки и центра 4), а также и для тепловых нагрузок от свода (5) и Qb от излучателя (6). [c.157]

Таблица 194. Удельное влияние элементов на механические свойства стали 40ХН2МА (состав, % 0,40 С 0,55 Мп 0,28 Si 0,80 Сг 1,51 Ni 0,23 Мо 0,015 Р) по результатам статистической обработки данных испытания 263 плавок [152]

Рис. 182. Влияние содержания углерода в пределах марочного состава на временное сопротивление и ударную вязкость стали 40ХН2МА (а) и сужение и ударная вязкость в зависимости от временного сопротивления (б) после закалки с 850° С в масле и отпуска 580° С 2 ч, охлаждение в масле. Приведены результаты статистической обработки данных испытания 150 плавок [125]

Р е а л ь н, а я чувствительность характеризуется минималь-ньгми размерам реальных дефектов конкретного типа, выявляемых в конкретном объекте на заданной глубине при определенной настройке аппаратуры. Она может быть определена в результате статистической обработки данных контроля и металлографического исследования большой серии объектов этого вида. [c.223]

Вторым уровнем программного обеспечения АСНИ Надежность является уровень программ для статистической обработки данных. Он включает в себя шесть программных модулей и предназначен для статистической оценки показателей надежности на основе выборок, сформированных модулями предыдущего уровня. Таким образом, программные модули этого уровня не образуют самостоятельных транзакций. Они могут работать только в тех транзакциях, где обеспечено их сочетание с модулями первого уровня. [c.380]

Задаваясь требуемой долговечностью ножей, а также параметрами В, А, Н, а (параметры Go, v, А я В определяют при расчете рабочего оборудования на основании теории резания) и зная интенсивность изнашивания ножей, полученную по при-веденой выше формуле или установленную на основании статистической обработки данных непосредственных измерений величины износов ножей в условиях эксплуатации, можно определить необходимый вылет ножа, отвечающий заданному сроку службы [c.155]

Фиг. 42. Полоса прокалиааемости по методу торцевой закалки. Нагрев для закалки 880° С. Результаты статистической обработки данных испытаний 52 плавок стали. Величина зерна 6 — 7 (ЦНИИЧЕРМЕТ) 131].

В этой главе будут изложены результаты исследования об оптимальном управлении процессом механической обработки деталей [34]. Задача исследования состояла выяснении предельных точностных возможностей токарной операции, которых можно добиться путем текущего управления. Как оказалось, с помощью оптимального элиминирования износа режущего инструмента точность может быть повышена в ряде случаев на 30—40%. Проведенные исследования базируются на результатах статистической обработки данных о размерах внутренних колец подшипников 307, изготовленных на токарных автоматах 01С05 автоматической линии 1ГПЗ. [c.512]

На рис. 3.8 приведен пример статистической обработки данных по пульсациям температур при давлении 14,4 МПа, массовой скорости pJtt900 кг/м - с и температурном напоре 50 К. [c.44]

Энциклопедия по машиностроению XXL

Оборудование, материаловедение, механика и ...