Добавил:
Опубликованный материал нарушает ваши авторские права? Сообщите нам.
Вуз: Предмет: Файл:

книги из ГПНТБ / Алабин М.А. Корреляционно-регрессионный анализ статистических данных в двигателестроении

.pdf
Скачиваний:
15
Добавлен:
23.10.2023
Размер:
4.6 Mб
Скачать

Таблица 30

 

Як

f (

в2

)

 

 

Яс

 

/

02

\

 

 

Р0

Ч

ЯсрО )

 

 

я 0

J ’

U

epi |

 

 

bi

Sb.1

 

ti

Pi

q2

bi

Sb.1

ti

 

Pi

Q2

—0,1300 0,0116

11,2

—0,6293

—0,2387 0,0185 — 12,9 —0,6812

ЯСР5

 

*0

 

—0,3375

 

 

*0

,

—0,6074

 

 

S

 

0,2435

 

 

S

 

0,3874

 

 

п

 

192

 

 

 

 

п

 

192

 

 

 

 

F

 

1,65

 

 

 

F

 

1,86

 

 

 

/г0,01

 

1,44

 

 

 

с-0,01

 

1,44

 

 

 

табл

 

0,627

 

 

1 табл

 

0,681

 

 

 

П

 

 

 

■п

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

Таблица 31

 

= / 2

(0;

Я ср;

5; L)

 

 

p / ?

(e;

Я ср; &;

L)

 

го

 

 

 

 

 

 

с учетом

масштаба

 

 

без учета масштаба

 

 

 

 

bi

Sb.

 

 

ti

Vi

 

bi

s ft

 

ti

 

Pi

 

 

1

 

 

 

 

 

l

 

 

 

в

-0,3925 0,0138 -2 8 ,4

—0,8370

Q

—0,5614 0,0364

15,4

—0,7061

Я с р

0,3890 0,1373

 

2,8

0,1752

Я с р

0,4625 0,2427

1,9

0,1229

8

0,2021 0,0301

 

6,7

0,2670

Б

0,3006 0,0784

3,8'

0,2343

L

—0,1294 0,1027

- 1 , 3

—0,0749

L

—0,0192 0,0920

0,2

—0,0110

b0

 

—0,4859

 

 

bo

 

— 1,0203

 

 

s

 

0,1266

 

 

S

 

0,3317

 

 

п

 

192

 

 

 

 

n

 

192

 

 

 

F

 

6,06

 

 

 

F

 

2,54

 

 

 

/70,01

 

1,44

 

 

 

1-0,01

 

1,44

 

 

 

табл

 

 

 

 

1 табл

 

 

 

 

ц

 

0,914

 

 

n

 

0,781

 

 

Как видно из рассмотрения табл. 30—33 (из сравнения коэф­ фициентов множественной корреляции т]), наиболее точно опи­ сывают взаимосвязь параметров выражения (83) и (86). Однако в этих выражениях имеется существенная парная корреляцион­ ная связь между параметром Ро (этот параметр существенно свя-

113

Л ; — /з (о; Л>; ^cpi в; L)

без учета масштаба

bi

Sb.

ti

h

 

1

 

 

Таблица 32

JDc =

 

/ g(6;

Pq\ 7?cp!

8: L)

с

учетом

масштаба

bi

Sb.

ti

h

 

 

 

1

 

 

е

—0,4554 0,0111

41,0

—0,4195

Q

—0,6872 0,0209 —32,9

—0,5304

Яср

—0,7466 0,1149

6,5

—0,1479

Pep

0,7073 0,1647

4,3

0,1153

0

0,7432 0,0607

12,2

0,4320

5

0,5568 0,1232

4,5

0,2663

L

0,1790 0,0760

2,4

0,0456

L

Ро

0,7043 0,0536

13,1

0,5320

Po

0,7346 0,1101 6,6721

0,4565

Ьо

3,8006

 

h

 

—0,6017

 

S

0,0927

 

S

 

0,1924

 

п

192

 

 

11

 

192

 

 

F

58,43

 

 

F

 

20,07

 

 

^табл

1,44

 

 

Fтабл

 

1,44

 

 

ч

0,991

 

 

4

 

0,975

 

з а н с ж е с т к о с т н ы м и х а р а к т е р и с т и к а м и о б о л о ч к и )

и п а р а м е т р а ­

м и Rcp, б и L. К о э ф ф и ц и е н т ы - п а р н о й

к о р р е л я ц и и ,

в ы ч и с л я е м ы е

в с о о т в е т с т в и и с ( 3 ) и ( 1 8 ) :

 

 

0J07.

 

 

г р вк ср= 0 , 7 6 7 ; г р о5 =

0 , 9 5 6 ;

r PoL =

( 8 8 )

П р и э т о м н е в ы п о л н я ю т с я у с л о в и я

 

 

 

 

 

г р кр 0 >

ш а х

| г Ро/?ср;

г Ро5;

r PoL\ и

т . д .

 

( 8 9 )

В с в я з и с э т и м ф о р м у л ы ( 8 3 ) и ( 8 6 ) р е к о м е н д у е т с я п р и м е ­ н я т ь с у ч е т о м о т м е ч е н н ы х о с о б е н н о с т е й .

Л и ш е н ы н е д о с т а т к а , у к а з а н н о г о в ф о р м у л е ( 8 9 ) , ф о р м у л ы ( 8 2 ) и ( 8 5 ) , х о т я в е л и ч и н ы F и -ц у н и х н е с к о л ь к о н и ж е , ч е м в ф о р м у л а х ( 8 3 ) и ( 8 6 ) . Ф о р м у л ы ( 8 2 ) и ( 8 5 ) м о г у т б ы т ь р е к о ­ м е н д о в а н ы д л я и с п о л ь з о в а н и я в у к а з а н н о м в т а б л . 2 9 д и а п а з о н е и з м е н е н и я п а р а м е т р о в . П р и э т о м , н а п р и м е р , ф о р м у л у ( 8 2 ) м о ж ­

н о з а п и с а т ь в с л е д у ю щ е м в и д е :

 

Р *

р —0.4С59 D0.3892:0.2021п—0.3925/—0.1294 Г 1 , П 10 [ 1 ,9 6 ((X = 0 , 9 5 )

Р 0

6

I / ± и Д / 1 3 , 0 0 ( а = 0 , 9 9 ) ] -

З д е с ь а — д о в е р и т е л ь н а я в е р о я т н о с т ь .

П р е д с т а в л е н и я р е ш е н и й в ф о р м е б е з р а з м е р н ы х п а р а м е т р о в ( 8 1 ) и ( 8 4 ) м е н е е т о ч н о о п и с ы в а ю т п р о ц е с с п о т е р и у с т о й ч и в о ­ с т и п о с р а в н е н и ю с д р у г и м и п р е д с т а в л е н и я м и .

Ш

Таблица 33

 

 

Значения коэффициентов парной

корреляции (для логарифмической модели),

 

 

 

 

 

средние значения и среднеквадратические отклонения

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

Для логарифми­

Для линейной модели

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

ческой модели

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

Рк

я с

Q

Ро

R

О

L

е2

L

x L

 

Xi

”1

 

/?ср8

Лер

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

без учета

с учетом

масштаба

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

масштаба

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

Рк

 

 

 

 

 

 

 

 

 

3,0818

0,7089

2653,12

1350,44

Рс

 

 

 

 

 

 

 

 

 

2,7129

0,8618

1999,00

1425,0

6

—0,395

—0,553

 

 

 

 

 

 

 

2,1076

0,6651

9,8750

5,0798

Ро

0,912

0,815

—0,029

 

 

 

 

 

 

3,5364

0,5355

3858,85

1519,17

R

0,703

0,641

0,004

0,767

 

 

 

 

 

3,3423

0,1405

28,5632

3,9529

0

0,882

0,798

—0,035

0,956

0,667

 

 

 

 

—0,3573

0,4121

0,7539

0,2622

L

0,634

 

0,019

0,707

0,867

0,631

 

 

 

2,8565

0,1806

177,0

35,431

PJPo

 

 

0,847

 

0,285

0,366

0,230 -0 ,6 2 9

—0,043

0,4548

0,3117

0,6651

0,1977

Рс'/Ро

 

 

0,715

 

0,271

0,337

0,056 —0,683

—0,024 —0,8159

0,5288

0,5006

0,2407

е2/л срз

 

 

 

 

 

 

 

 

-0 ,0 3 8

0,8960

1,5090

5,8560

7,7184

L

 

 

 

 

 

 

 

 

 

1,8168

0,0913

6,1518

0,6999

Яср

В заключение следует обратить внимание на два обстоятель­ ства.

Построение регрессионных моделей произведено по резуль­ татам «пассивного» эксперимента. Объем экспериментального ма­ териала можно уменьшить, применив методы планирования экс­ перимента.

Полученные формулы можно обобщить на более широкий диапазон изменения параметров, применив методы теории раз­ мерностей.

3. 5. Сравнение результатов корреляционно-регрессионного анализа при двух формах математической модели

При конструировании и доводке авиационных газотурбинных двигателей нередко возникают вопросы, связанные с изысканием эффективных конструктивных мероприятий по снижению уров­ ня вибраций двигателя. Для этих целей приходится применять

Рис. 15. Конструкция опор роторов ГТД со специальными элемен­ тами, снижающими уровень вибрации:

а—с упругим кольцом; б—с пластинчатым демпфером; <?—типа беличьего колеса; г—с гидродинамическим демпфером

специальные демпфирующие устройства (рис. 15) в виде упругих колец (а), пластинчатых демпферов с тонким слоем рабочей жид­

кости

(б), беличьего колеса (в), гидродинамических демпфе­

ров (

г).

Но наряду с этим естественным является и снижение вели­ чины вибраций за счет соответствующего выбора величины и характера посадки упругих элементов двигателя.

Решение таких задач приводит к необходимости привлечения теории нелинейных колебаний к исследованию многоопорных ро­ торов, взаимодействующих с корпусом двигателя. Дополнитель­ но к этому при наличии большого статистического материала достаточно эффективными в решении таких задач могут ока­ заться методы корреляционного и регрессионного анализов.

П 6

Рассмотрим решение таких задач на примере опоры ротора авиационного газотурбинного двигателя, в узел которой введено упругое кольцо (рис. 16). Обычно упругое кольцо 3 устанавли­ вается между гладким кольцом 2, которое садится непосредст­ венно на внешнюю обойму подшипника 1 ротора двигателя, и стаканом 4 статора. Статистические данные по замеру величины вибраций на 188 двигателях на двух режимах работы приведены в табл. 34.

Будем определять влияние посадок упругого элемента толь­ ко на вибрации с 1-й роторной частотой, предполагая, что уро­

вень

вибраций

характеризуется

 

 

 

 

значениями виброперегрузок, за­

 

 

 

 

меряемых датчиками, установлен­

 

 

 

 

ными 1в горизонтальной плоскости.

 

 

 

 

Это предположение,

упрощающее

 

 

 

 

решение, основывается на тесной

 

 

 

 

корреляционной связи между ко­

 

 

 

 

эффициентами виброперегрузок в

 

 

 

 

горизонтальном

и

вертикальном

 

 

 

 

направлениях. При этом будем

 

 

 

 

рассматривать

только конечное

 

 

 

 

воздействие посадок упругого эле­

 

 

 

 

мента на уровень вибраций двига­

Рис. 16.

Узел

переднего под­

теля,

без учета

его

влияния на

шипника

ротора

компрессора

демпфирование и упругие свойст­

ГТД с «упругим кольцом»:

ва ротора. Таким образом, необ­

/—роликовый

 

2

подшипник; —глад­

ходимо

установить

статистиче­

кое кольцо;

3—упругое КОЛЬЦО; 4

стакан статора; 6г,

6э—посадки уп­

скую связь между посадками уп­

 

ругого кольца

ругого

кольца и параметром, оп­

 

 

 

 

ределяющим уровень вибраций двигателя.

Применимость к поставленной задаче корреляционного и ре­ грессионного анализов правомерна по следующим соображе­ ниям:

вибрации двигателя существенно зависят от посадок дета­ лей в узлах подшипников [18];

распределения виброперегрузок двигателей и посадок уп­

ругих элементов представляют собой усеченное нормальное рас­ пределение;

— в процессе серийного производства всегда можно обеспе­ чить необходимый объем статистического материала.

Результаты расчетов по определению характеристик линей­ ной и логарифмической трехмерных корреляционных связей для двух режимов работы — малого газа и основного режима и по оценке достоверности принятых моделей приведены в табл. 34.

Линейное уравнение корреляционной связи для режима ма­ лого газа на основании табл. 34 может быть записано в следую­ щем виде:

/г= 2,36— 13,896234,5263.

(90)

117

Таблица 34

Параметры трехмерной корреляционной связи виброускорений двигателя с посадками упругого кольца опоры

Модель и параметр связи

линейная

логарифмически-лниейная

 

bi

Sb.

h

Р/

bi

Sb.

ti

 

 

1

 

 

 

1

 

 

 

Л. Для режима .Малый газ"

 

09

— 13,891

10,714

1,30

—0,135

—0,213

0,111

1,92

53

—34,519

12,089

2,86

—0,304

—0,301

0,150

2,01

*0

 

2,365

 

 

 

- 1

475

S

 

1,045

 

 

 

0,707

11

 

188

 

 

 

188

 

F

 

1,18

 

 

 

1,13

f 0fi0

 

1,10

 

 

 

1,10

табл

 

 

 

 

л

 

0,395

 

 

 

0,348

Р/

—0,190 -0 ,1 9 9

 

 

 

Б. Для основного режима

 

 

—22,725

12,844

1,77

—0,190

—0,129

0,108

1,19

—0,125

“3

—20,465

14,491

1,4Ь

—0,151

-0 ,0 8 3

0,146

0,57

—0,059

*0

 

2,99е

 

 

 

0 0037

 

S

 

1,253

 

 

 

0,6917

 

п

 

188

 

 

 

188

 

 

F

 

1,10

 

 

 

1 02

 

г табл

 

1,10

 

 

 

1,10

 

ч

 

0,305

 

 

 

0,139

 

Как следует из табл. 34, коэффициенты регрессии bi2,з и й13.2 статистически значимы, причем на уровень вибраций большее влияние оказывает посадка 6з : р3> р 2- Полученная величина дис­ персионного отношения (Т7=1,18), характеризующего степень адекватности уравнения регрессии, невелика. Однако в некото­ рых случаях следует ограничиваться малыми значениями вели­ чины F, так как принятие соответствующего решения в процессе серийного производства может основываться даже при условии получения сравнительно небольшого улучшения результирующе­ го параметра от вводимого мероприятия. Поэтому, если удается обеспечить достаточно большую представительность выборки, то результатами, подобными рассматриваемому, не следует пре­ небрегать при условии, что последующая экспериментальная проверка подтверждает статистические выводы.

118

Если задаться сравнительно небольшим уровнем статистиче­ ской значимости а ~ 2 0 % , то оказывается, что уравнение (90) статистически значимо. Необходимо иметь в виду, что здесь и в дальнейшем оценка статистической значимости была проведена по приближенно подсчитанным значениям ЕТабл, так как обыч­ но для значений а > 1 0 % величины /ч-абл в статистических спра­ вочниках не приводятся.

Знаки при коэффициентах регрессии — отрицательны. Это означает, что для уменьшения величины вибрации необходимо увеличивать величину натяга по обеим посадкам.

В табл. 35 приведены соответствующие значения

коэффици­

ентов парной

корреляции ri2 и г13

гкг, и гк8, . Знаки этих ко­

эффициентов

совпадают со знаками

коэффициентов

уравнения

регрессии —

bi2.3 и 6i3.2. В этой же таблице приведена оценка их

статистической значимости при уровне доверительной вероятно­ сти а = 20 %, а также величины средних арифметических значе­ ний результирующего и составляющих параметров и среднеквад­ ратических отклонений, характеризующих соответствующие рас­ пределения случайных величин.

Применение логарифмической модели к статистическим дан­ ным для режима «малый газ» позволяет получить уравнение рег­ рессии в следующем виде:

 

 

^

= -

1 ,4 8 5 - 0-28- 0,31.

 

 

(91)

 

 

 

 

 

 

 

Таблица 35

 

Значения коэффициентов парной корреляции, средних значений и

 

 

 

среднеквадратических отклонений

 

 

 

 

 

Модель и параметр связи

 

 

 

 

 

Коэффициент

 

 

 

 

 

линейная модель

 

логарифмическая модель

 

 

f>2

53

20

 

°2

й3

 

ai

 

 

А. Для режима малого газа

 

 

k

-0 ,3 5 8

—0,395

1,973

1,134

—0,334

—0,336

0,460

0,752

Во

0,076

0,007

0,011

0,072

—3,830

0,673

h

0,076

0,008

0,010

0,072

—3,720

0,497

 

 

 

Б. Для основного режима

 

 

k

—0,305

—0,296

2,660

1,312

—.0,167

—0,149

0,805

0,697

 

0,076

0,007

0,011

0,072

0,830

0,673

 

0,076

0,008

0,010

0,072

—3,720

0,497

119

Здесь так же, как и для линейной модели, коэффициенты рег­ рессии статистически значимы и входят в уравнение регрессии со знаком минус. Однако следует отметить, что F ^ > F л. л и г|л> > ilл. л, т. е. линейное уравнение регрессии точнее описывает связь

между виброперегрузками и посадками упругого

элемента по

сравнению с логарифмическим уравнением.

Это

подтверждает

отмеченное в предисловии предположение о

том,

что степень

влияния большинства составляющих параметров, изменяющихся в поле допусков по техническим условиям, на результирующий параметр удовлетворительно описывается линейными членами многомерного ряда Тейлора. Этот вывод также подтверждается сравнением значений коэффициентов парной корреляции: г,-л>

> Гi Л.л-

Для зависимости «виброперегрузки— посадки упругого коль­ ца» на основном режиме работы двигателя при уровне статисти­ ческой значимости сс ~ 2 0 % получаем следующее линейное урав­

нение регрессии:

/г= 3,00—22,736а—20,47б3.

(92)

 

Для логарифмической модели

 

 

k = 0,003787°' i3g-o,os_

(93)

Для этого режима

работы двигателя / ГЛ> Т 'Л. л; т|л>т]л. л;

 

I Iгм[ |)л )> ( |rft5.\)л-1

и потому линейная модель корреляционной

связи лучше описывает зависимость: «виброперегрузкн

— по­

садки упругого кольца».

На рис. 17 показаны сглаженные гистограммы распределения коэффициентов виброперегрузок двигателей на режиме «малый газ» и основном режиме для различных видов посадки упругого кольца. При исходных посадках упругого кольца съем двигате­ лей со сдаточных испытаний по дефекту «повышенный коэффи­ циент виброперегрузок по первой роторной гармонике» дости­ гал 25%. Изменение посадки упругого кольца обеспечило смещение максимума (моды) кривых распределения вибропере­ грузок в область малых значений.коэффициента виброперегрузок и снижение съема двигателей с испытаний до 7%. Дальнейшее увеличение посадок по упругому кольцу не привело, как это вид­ но из рис. 17, к эффективному изменению кривой распределения виброперегрузок. По-видимому, это объясняется тем, что суще­ ствуют оптимальные значения зазоров в опоре и эффект от даль­ нейшего увеличения зазоров становится незначительным.

Приведенные примеры многомерного корреляционно-регрес­ сионного анализа статистических данных свидетельствуют о воз­ можности и целесообразности использования его на этапах соз­ дания, серийного производства, эксплуатации авиационных дви­ гателей. Имеющаяся на этих этапах корректная статистическая информация позволяет получить объективные результаты кор­

120

реляционно-регрессионного анализа, пригодные для практиче­ ского использования.

Исходя из особенностей конструктивного выполнения кон­ кретного типа двигателя и его системы регулирования, компо-

Рис. 17.

Гистограммы

распределения

виброперегрузок на числе оборотов ма­

лого газа

(а) и на рабочем числе оборо­

 

 

тов

(б ):

 

-

/—упругое

кольцо

с

исходными

посадками

—0.019 < fi2

<+0.010; —0,019 <

б3 <

+0,021; 2—

упругое

кольцо с

измененными

посадками

+ 0,010< б2 <0,040;

0,005 < 63

<+0,021; 3—уп­

ругое

кольцо с зазорами,

увеличенными по

сравнению с зазорами

упругого кольца с из­

 

 

мененными посадками

 

/

новки н условий применения двигателя на летательном аппара­ те, должна быть установлена форма математической модели ста­ тистической связи между результирующим и составляющими параметрами.

Параметры этой модели, полученные расчетом, позволяют наметить пути практического решения’ проблем, возникающих при опытной доводке, серийном производстве и эксплуатации двигателей.

СП И С О К Л И Т Е Р А Т У Р Ы

1.Бернштейн С. Н. Теория вероятностей. М., Гостехиздат.

2.Дунин-Барковский И. В., Смирнов Н. В. Курс теории вероятностей п

математической статистики. М„ «Наука», 1969, 511 с.

5. Езекиел М., Фокс К. А. Методы анализа корреляций и регрессий. М. «Статистика», 1968, 558 с.

4.Крнстинь О. П., Гайле И. Э., Лейерте А. А. Методологические вопро­ сы корреляционного анализа. Экономико-математические модели. Изд. АН

СССР, 1969, № 2, с. 78—92.

5.Линдберг Р. Корреляционное исчисление. Рига, 1968.

6.Линник Ю. В. Метод наименьших квадратов и основы математико-ста­

тистической обработки наблюдений. М., Фнзматгнз, 1962, 3-19 с.

7.Лозинский С. Н. Сборник задач по теории вероятностей и математи­ ческой статистике. М., «Статистика», 1967, 127 с.

8.Лукомский Я. И. Теория корреляции и ее применение к анализу произ­ водства. М., Госстатиздат, 1966, 375 с.

9.Миллс С. Статистические методы. М., Госстатиздат, 1965, 799 с.

10.Налимов В. В. Применение математической статистики при анализе

вещества. М., Фнзматгнз, 1960. 430 с.

11.Налимов В. В., Чернова Н. А. Статистические методы планирования экстремальных экспериментов. М., «Наука», 1965, 340 с.

12.Программы по математической статистике для ЭВМ «.Минск-22», М.,

Гиредмет, 1969, 216 с.

13.Румшинский Л. 3. Элементы теории вероятностей. М. .«Наука», 1966,

155 с.

14.Фишер Р. А. Статистические методы для исследователей. М., Госстатиз­ дат, 1958, 266 с.

15.Черкез А. Я. Инженерные расчеты газотурбинных двигателей методом

малых отклонений. М., «Машиностроение», 1965.

16.

Хальд

А.

Математическая

статистика с техническими приложениями.

М., Гостехтеоретиздат, 1956, 664 с.

Теория статистики. М., Госстатиздат, 1960,

17.

Юл Д.

Э.,

Кендэл М. Д.

779с.

18.Григорьев Н. В. Нелинейные колебания элементов машин и соору­

жений. М., Машгиз, 1961.

экспериментальной проверки физического

19. Кабанов Г. А. К вопросу

принципа надежности,-— Изв. ATI

СССР «Техническая кибернетика», 1969,

2, с. 60—67.

20.Коренев В. Г., Шейнин И. С. Устройство для гашения колебаний ме­ ханических систем. Авторское свидетельство № 1,51532.— «Бюллетень изобре­ тений и товарных знаков Госкомитета по делам изобретений и открытий

СССР», 1962, № 21, с. 49.

21. Красников А. С., Ройман А. Б., Лукьянов С. С. и др. Устройство дйя демпфирования механических систем. Авторское свидетельство № 187454.— «Официальный бюллетень ЦНИИ патентной информации», 1966, № 20, с. 170.

122

Соседние файлы в папке книги из ГПНТБ