
- •Специальность пэ Курс III Группа 1 .
- •Курсовая работа
- •Исследование теплоотдачи цилиндра в закрученном потоке
- •Архангельск
- •1. Задание
- •Исходные данные:
- •2. Теоретическое обоснование
- •3. Описание экспериментальной установки и методики измерений
- •4. Порядок проведения опытов
- •5. Обработка результатов наблюдений
- •5.1 Определение расхода воздуха через установку
- •5.2 Расчет распределений скоростей и давлений в объеме циклонной камеры
- •5.3 Обсчет опытных данных по конвективному теплообмену
- •5.4 Расчет параметров критериального уравнения
- •6. Расчет статистических показателей
- •7. Расчет погрешностей измерений
- •Список литературы
- •Приложение
5.4 Расчет параметров критериального уравнения
Для установления функциональной связи между числами и в виде зависимости необходимо найти значения коэффициентов .
Наиболее обоснованным и широко распространенным в практике научных исследований видом аппроксимации опытных данных является метод "наименьших квадратов", связанный со статистическим законом распределения случайных ошибок эксперимента.
Сущность метода заключается в том, что он обеспечивает минимальное значение суммы квадратов отклонений опытных точек по вертикали от расчетной зависимости, описывающей экспериментальные данные.
Применим данный метод для окончательной обработки результатов экспериментов, используя значение показателя степени при комплексе . (Следует заметить, что , как правило, значительно меньше и погрешность в определении не сказывается существенно на результатах расчетов чисел .).
Прологарифмируем исходное выражение и представим его следующим образом:
;
;
Обозначив
,
получим:
;
При известных
значениях
все опытные данные можно обобщить в
координатах
.
Исходя из
среднеарифметических значений
и
,
расчетные соотношения для коэффициентов
имеют вид:
;
;
где
;
;
-
число опытов.
Расчет для одной (1-ой) точки.
1)
;
2)
;
3)
;
4)
;
5)
;
Результаты промежуточных расчетов экспериментальных точек представлены
в Таблице 4.
Таблица 4. Статистическая обработка опытных данных
Номер опыта |
1 |
2 |
3 |
4 |
5 |
Сумма |
|
2,1943 |
1,9841 |
2,0612 |
2,0078 |
1,9135 |
10,1609 |
|
4,8150 |
3,9367 |
4,2486 |
4,0313 |
3,6616 |
20,6932 |
|
5,0399 |
4,9791 |
4,8935 |
4,8180 |
4,6479 |
24,3784 |
|
25,4006 |
24,7910 |
23,9462 |
23,2132 |
21,6030 |
118,9540 |
|
11,0591 |
9,8791 |
10,0865 |
9,6737 |
8,8939 |
49,5923 |
|
0,1621 |
-0,0481 |
0,0290 |
-0,0244 |
-0,1187 |
-0,0001 |
|
0,1642 |
0,1034 |
0,0178 |
-0,0577 |
-0,2278 |
-0,0001 |
|
0,0266 |
-0,0050 |
0,0005 |
0,0014 |
0,0270 |
0,0505 |
|
0,0263 |
0,0023 |
0,0008 |
0,0006 |
0,0141 |
0,0441 |
|
0,0270 |
0,0107 |
0,0003 |
0,0033 |
0,0519 |
0,0932 |
6)
;
7)
;
8)
;
9)
;
10)
11)
;
12)
;
13)
;
;
;
График зависимости
представлена на Рисунке 5 Приложения.
6. Расчет статистических показателей
1) Общая дисперсия
(рассеивание) точек относительно
среднеарифметического значения
для опытов:
;
;
2) Дисперсия точек относительно линии регрессии:
;
где
-
дисперсия относительно среднего значения
.
;
3) Границы
доверительного интервала по
оцениваются уравнением:
;
где
-
коэффициент Стьюдента, определяемый
по Таблице 4[1] в зависимости от величины
выборки (числа опытов),
;
;
;
4) Относительная величина отклонения опытных точек:
;
;
5) Коэффициент
корреляции
,
характеризующий тесноту и достоверность
связи между величинами
и
(
и
):
;
;
6) Средне квадратичная погрешность коэффициента корреляции, вычисляемая по приближенной зависимости:
;
;
7) Оценка достоверности прямолинейной связи производится исходя из необходимости выполнения условия:
;
;
- условие выполняется.