
- •Введение
- •Часть 1. Элементы теории вероятностей
- •§ 1. Случайная величина. Задание законов ее распределения
- •§ 2. Числовые характеристики случайной величины
- •§ 3. Законы распределения вероятностей дискретных случайных величин
- •Равномерное распределение вероятностей дискретной случайной величины
- •2. Биномиальное распределение вероятностей дискретной случайной величины
- •3. Закон распределения Пуассона
- •4. Гипергеометрическое распределение вероятностей дискретной случайной величины
- •5. Геометрическое распределение вероятностей дискретной случайной величины
- •§ 4. Законы распределения вероятностей непрерывных случайных величин
- •1. Равномерное распределение вероятностей непрерывной случайной величины
- •2. Экспоненциальное (показательное) распределение вероятностей непрерывной случайной величины
- •3. Нормальное распределение вероятностей непрерывной случайной величины
- •4. Распределения, связанные с нормальным распределением
- •5. Распределение Вейбулла
- •§ 5. Оценка отклонения теоретического распределения от нормального. Асимметрия и эксцесс
- •Часть 2. Элементы математической статистики
- •§ 1. Выборка и ее распределение
- •§ 2. Статистические оценки
- •1. Несмещенные, эффективные и
- •3. Другие характеристики вариационного ряда.
- •4. Эмпирические моменты
- •5. Асимметрия и эксцесс эмпирического распределения
- •6. Число степеней свободы
- •7. Точечная и интервальная оценки
- •8. Доверительный интервал для оценки математического ожидания нормального распределения при известном и в случае неизвестного
- •9. Доверительный интервал для оценки среднего
- •§ 3. Проверка статистических гипотез
- •§ 4. Проверка гипотезы о распределении генеральной совокупности. Критерий Пирсона. Критерий Колмогорова
- •Часть 3. Примеры анализа экспериментальных данных
- •§ 1. Общие положения
- •§ 2. Составление вариационного ряда. Графическое представление результата. Нахождение среднего значения и дисперсии
- •§ 3. Проверка гипотезы о распределении Вейбулла
- •І. Применение критерия Пирсона
- •Іі. Применение критерия Колмогорова
- •§ 4. Проверка гипотезы о показательном распределении случайной величины
- •І. Применение критерия Пирсона
- •Іі. Применение критерия Колмогорова
- •§ 5. Проверка гипотезы о нормальном распределении случайной величины
- •І. Применение критерия Пирсона
- •Іі. Применение критерия Колмогорова
- •§ 6. Замечания
- •§ 7. Применение вычислительной техники
- •Задания и варианты данных для лабораторной работы
- •Часть 4. Применение элементов математической статистики
- •§ 1. Применение элементов математической статистики для оценки надежности машин
- •§ 2. Применение элементов математической статистики при обосновании параметров зерноочистительной машины
- •Заключение
- •Приложения
- •Значения коэффициентов вариации для различных законов распределения
- •Критерий Колмогорова
- •Значения коэффициентов распределения Вейбулла
- •Значения чисел в зависимости от
- •Отклонения
- •Библиографический список
- •§4. Законы распределения вероятностей непрерывных
Часть 4. Применение элементов математической статистики
§ 1. Применение элементов математической статистики для оценки надежности машин
Известно, что основным свойством технического изделия (сооружения, машины, детали машины) является надежность изделия, т.е. свойство объекта сохранять во времени в установленных пределах значения всех параметров, характеризующих способность выполнять требуемые функции в заданных режимах и условиях применения, технического обслуживания, хранения и транспортирования. Применительно к сельскохозяйственной технике надежность можно характеризовать, как свойство машин выполнять требуемые функции, сохраняя во времени начальные технические характеристики (мощность, производительность, расход энергии и др.).
Одной из количественных характеристик надежности является время работы изделия. Нарушение работоспособности изделия называется отказом.
Время работы изделия до отказа определяется интенсивностью нагрузок на изделие во время работы и способностью изделия противостоять нагрузкам. Ни первое, ни второе точно не бывает известно. Поэтому время работы изделия до отказа является случайной величиной, а прогнозы, связанные с надежностью изделия, имеют вероятностный характер. Эти прогнозы будут обоснованы, если известно распределение времени работы изделия до отказа.
Распределение случайной величины описывается либо функцией распределения, либо плотностью распределения. В вероятностных терминах определяются и все основные показатели надежности:
1. среднее время работы изделия до отказа – математическое ожидание;
2. вероятность
отказа изделия в промежутке
- это
;
3. вероятность
безотказной работы изделия в промежутке
- это
;
4. интенсивность
отказов -
.
Интенсивность
отказов
– это условная плотность вероятности
возникновения отказа в момент времени
,
подсчитанная при условии, что до момента
отказов не было. Поведение интенсивности
отказов изделия используется при оценке
целесообразности профилактической
замены изделия.
Отказ – это случайное событие, заключающееся в нарушении работоспособного состояния объекта. Отказ является основополагающим понятием в надежности. Возникновение отказа может быть обусловлено множеством факторов.
Определение вероятности внезапного отказа производится расчетно-экспериментальным методом, который основан на экспериментальном определении действующих нагрузок и их вариации, расчете прочности детали и ее изменении в процессе эксплуатации. При этом учитываются фактические показатели надежности изделия-прототипа и нормативные показатели надежности машины.
При
известном распределении нагрузки (Н) и
прочности (П) отказ детали произойдет
в том случае, когда нагрузка превысит
прочность. Возможность появления отказа
оценивается вероятностью случайного
события:
.
Области применения законов распределения в теории надежности
1. Нормальное распределение применяют для описания:
а) Наработки машин до первого капитального ремонта.
б) Износов и ресурсов деталей при нормальной эксплуатации.
2. Экспоненциальное распределение используют при анализе:
а) Наработки между внезапными отказами.
б) Трудоемкости текущего ремонта и устранения отказов.
3. Распределение Вейбулла имеет широкий диапазон использования, так как перекрывает области применения ряда других распределений, но описывается более сложными формулами.
а) Ресурс подшипников качения, резьб, шпилевых валов и других деталей при одновременном изнашивании нескольких рабочих поверхностей.
б) Усталостная прочность деталей.
в) Наработка на отказ при одновременном появлении внезапных и износовых отказов.
4. Распределение Пуассона описывает распределение дискретных случайных величин.
а) Число отказов за наработку - (при простейшем потоке отказов).
б) Количество замен деталей в течение времени (наработки) - .