Студопедия

КАТЕГОРИИ:


Архитектура-(3434)Астрономия-(809)Биология-(7483)Биотехнологии-(1457)Военное дело-(14632)Высокие технологии-(1363)География-(913)Геология-(1438)Государство-(451)Демография-(1065)Дом-(47672)Журналистика и СМИ-(912)Изобретательство-(14524)Иностранные языки-(4268)Информатика-(17799)Искусство-(1338)История-(13644)Компьютеры-(11121)Косметика-(55)Кулинария-(373)Культура-(8427)Лингвистика-(374)Литература-(1642)Маркетинг-(23702)Математика-(16968)Машиностроение-(1700)Медицина-(12668)Менеджмент-(24684)Механика-(15423)Науковедение-(506)Образование-(11852)Охрана труда-(3308)Педагогика-(5571)Полиграфия-(1312)Политика-(7869)Право-(5454)Приборостроение-(1369)Программирование-(2801)Производство-(97182)Промышленность-(8706)Психология-(18388)Религия-(3217)Связь-(10668)Сельское хозяйство-(299)Социология-(6455)Спорт-(42831)Строительство-(4793)Торговля-(5050)Транспорт-(2929)Туризм-(1568)Физика-(3942)Философия-(17015)Финансы-(26596)Химия-(22929)Экология-(12095)Экономика-(9961)Электроника-(8441)Электротехника-(4623)Энергетика-(12629)Юриспруденция-(1492)Ядерная техника-(1748)

Предварительные замечания




ПО ДАННЫМ РЕСУРСНЫХ ИСПЫТАНИЙ

Показатели долговечности данного типа машин (средний ресурс и средний срок службы, гамма-процентный ресурс и гамма-процентный срок службы) определяются на основе таких случайных величин как ресурс и срок службы машины. При этом под ресурсом (сроком службы) понимают суммарную наработку (календарную продолжительность эксплуатации) машины от начала эксплуатации или ее возобновления после ремонта до перехода в предельное состояние.

Известно, что наиболее полной характеристикой случайной величины является закон ее распределения, поэтому именно определение закона распределения случайной величины лежит в основе обработки полной статистической информации о долговечности объектов.

Законом распределения случайной величины называют всякое соотношение, устанавливающее связь между возможными значениями случайной величины и соответствующими им вероятностями.

Несмотря на то, что каждый из показателей долговечности характеризуется своими особенностями, процессу обработки статистической информации о них присущи единые закономерности, позволяющие сформулировать общую методику.

Общая методика обработки статистической информации включает: построение вариационного (статистического) ряда по данным ресурсных испытаний; определение числовых характеристик случайной величины; проверку однородности информации (проверку информации на выпадающие точки);графическое построение опытного и накопленного опытного распределения ресурса; выравнивание опытной информации теоретическими законами распределения (выдвижение гипотезы о предполагаемом ТЗР, расчет и графическое построение дифференциального и интегрального ТЗР, проверка правдоподобия выдвинутой гипотезы и принятие решения о замене опытных распределений теоретическими); интервальную оценку показателей долговечности (определение доверительных границ при заданной доверительной вероятности); определение относительной ошибки переноса опытных значений показателей долговечности, полученных по выборке на всю генеральную совокупность объектов.

Первые четыре положения приведенной методики реализуются в рамках лабораторной работы №3, а остальные – в работе №4.

Работа 3. ОБРАБОТКА ДАННЫХ РЕСУРСНЫХ ИСПЫТАНИЙ

Цель работы: Изучение методики обработки данных ресурсных испытаний.

Задание: Используя ПЭВМ, обработать информацию о ресурсных отказах. Выявить закономерность появления ресурсных отказов путем построения дифференциальной и интегральной кривых распределения. Определить оценки количественных показателей долговечности (оценки среднего и среднеквадратического отклонения ресурса и коэффициента вариации).

Оснащение рабочего места: ПЭВМ, исходная информация по межремонтным ресурсам, полученная по результатам ресурсных испытаний тракторов, справочная литература.

СОДЕРЖАНИЕ И ПОРЯДОК ВЫПОЛНЕНИЯ РАБОТЫ

Как было указано выше количественными показателями долговечности являются средние и гамма-процентные ресурсы и сроки службы, оценки которых вычисляют на основе данных ресурсных испытаний. Исходные данные по результатам ресурсных испытаний 30 тракторов (N=30 значений межремонтных ресурсов) приведены в таблице 3.1.

Обработку данных ресурсных испытаний следует начинать с составления вариационного и (или) статистического ряда ресурсов.

 

 

Таблица 3.1 – Межремонтные ресурсы тракторов

№ трактора Межремонтный ресурс, мото-ч   № трактора Межремонтный ресурс, мото-ч
     
       
       
     

 

3.1 Составление вариационного и статистического рядов ресурсов в ариационный ряд (ряд распределения) – это упорядоченный по возрастанию (не убыванию) ряд значений случайной величины (СВ). Число членов вариационного ряда N называется объемом выборки. В данной задаче случайной величиной является межремонтный ресурс конкретного трактора. Расположив ресурс в порядке возрастания (не убывания), получают вариационный ряд. При достаточном числе наблюдений (как правило ) вариационный ряд заменяют статистическим рядом распределения, что сокращает объем требуемых вычислений. Для построения статистического ряда все значения случайной величины разбивают на ряд интервалов. При этом всем значениям СВ, попавшим в i -й интервал, приписывается (присваивается) значение , соответствующее середине интервала. Число интервалов выбирают обычно в пределах 6…15.

При выборе числа интервалов и их границ учитывают следующие рекомендации: характерные особенности опытного распределения не должны, с одной стороны, исчезнуть из-за слишком малого числа интервалов, а с другой – не должны быть искажены случайными колебаниями частот при слишком большом числе интервалов; желательно, чтобы интервалы были равны по длине, если колебания плотности распределения не очень велики; возможно меньшее число наблюдений должно совпадать с границами интервалов.

Наиболее простым, но формальным способом группирования наблюдений (значений СВ) является следующий: число интервалов n определяют по зависимости с последующим округлением полученного результата до целого числа; длину интервалов вычисляют по зависимости

где и – наибольшее и наименьшее значения СВ из вариационного ряда соответственно; начало t н i и конец t к i i -го интервала вычисляют по следующим зависимостям:

t н1= t min; t н i = t к(i –1); t к i = t н i + h.

Этот способ группирования приемлем, если нет существенных нарушений указанных выше рекомендаций. В противном случае, может оказаться целесообразным выбор неравных интервалов, длины которых уменьшают по мере увеличения плотности распределения наблюдений.

Количество наблюдений (значений СВ) в i -м интервале (i = 1, …, n) называется опытной частотой. Опытная частота , отнесенная к общему числу наблюдений (объему выборки) , называется опытной вероятностью (частостью). Ее значение определяется по зависимости:

где – значение СВ в середине i -го интервала.

Опытная вероятность является статистическим аналогом вероятности попадания случайной величины в i -й интервал, график которой по своему характеру соответствует графику плотности функции распределения. Накопленная опытная вероятность, являющаяся статистическим аналогом функции распределения, вычисляется по зависимости

.

Таким образом, статистическим рядом распределения является таблица, в которой указаны границы и середины интервалов, опытные частоты, опытные и накопленные опытные вероятности. Результаты проделанных вычислений сводим в таблицу 3.2.

 

Таблица 3.2. – статистический ряд информации по межремонтным ресурсам тракторов

№ интервала Границы интервала, мото- ч.   Середина интервала мото-ч, tci,   Опытная частота*, mi Опытная вероятность (частость), Pi Накопленная опытная вероятность, SPi  
начало, tнi окончание, tкi
             
...            
n            

*) при подсчете опытной частоты mi наблюдения, совпадающие с границей смежных интервалов, относятся к ним в равных долях (по 0,5), что может привести к ее дробному значению.




Поделиться с друзьями:


Дата добавления: 2015-04-30; Просмотров: 324; Нарушение авторских прав?; Мы поможем в написании вашей работы!


Нам важно ваше мнение! Был ли полезен опубликованный материал? Да | Нет



studopedia.su - Студопедия (2013 - 2024) год. Все материалы представленные на сайте исключительно с целью ознакомления читателями и не преследуют коммерческих целей или нарушение авторских прав! Последнее добавление




Генерация страницы за: 0.017 сек.