Практическая часть
По заданию преподавателя студенты получают характеристики сталей и находят по номограмме показатели желательности. Для нахождения показателя желательности, а соответственно и градации качества, находят на оси ox среднее значение изучаемой характеристики и проводят горизонталь до пересечения с линией ABCD.
Из найденной точки пересечения опускается перпендикуляр на ось oy и продолжают его до пересечения с кривой в осях dox.
Опустив затем из найденной точки перпендикуляр на ось od, находят на ней искомые показатели желательности d.
Выводы
По полученным результатам делаются выводы о качественной категории исследованного материала.
Контрольные вопросы.
Что характеризуют показатели желательности?
Как проводится оценка качества по номограмме желательности?
Какие характеристики нормируются для сталей и других материалов? Приведите примеры норм для специальных сталей и сплавов.
Практическая работа № 10 составление планов контроля дефектности штучных изделий
Цели работы:
1. Построить кривые вероятности приема по заданным приемочным числам и объемам выборки.
2. Построить кривые среднего уровня выходной дефектности.
Теоретическая часть
Кривая
вероятности приемки партий изделий по
дефектности может быть выражена формулой
Пуассона:
(1)
г
де
(2)
уровень входной дефектности,
M
- число
дефектных изделий в партии,
доля дефектных изделий в партии.
ГОСТ рекомендует WГ 0,1 (при qг 10%), n 0,1 N, тогда
a = n. W 10, где a - наиболее вероятное число дефектных изделий.
Значения P для разных значений n. WГ и c, подсчитанные по формуле (2), приведены в таблице 1.
Таблица 1
Вероятное число дефектных изделий a = n.WГ |
Приемочное число c |
||||
0,00 |
1,00 |
1,00 |
1,00 |
1,00 |
1,00 |
0,05 |
0,95 |
1,00 |
1,00 |
1,00 |
1,00 |
0,10 |
0,90 |
0,99 |
1,00 |
1,00 |
1,00 |
0,20 |
0,82 |
0,98 |
1,00 |
1,00 |
1,00 |
0,30 |
0,74 |
0,96 |
1,00 |
1,00 |
1,00 |
0,50 |
0,61 |
0,91 |
0,99 |
1,00 |
1,00 |
1,00 |
0,37 |
0,74 |
0,92 |
0,98 |
1,00 |
Пример исходных данных. Построить КВП для партии мужских костюмов в количестве N = 2500 шт., используя следующие данные
Таблица 2
Приемочное число, c |
Объем выборки, n |
Риск изготовителя, |
Риск потребителя, |
1 |
100 |
0,10 |
0,10 |
1 |
50 |
0,10 |
0,10 |
0 |
50 |
0,10 |
0,10 |