- •Содержание
- •Введение
- •1Лабораторный практикум
- •1.1Получение математических моделей процессов резания методом полного факторного эксперимента
- •Статистическое планирование эксперимента. Выбор параметра оптимизации и независимых факторов. Построение матриц полного факторного эксперимента.
- •1.1.2 Получение математической модели
- •1.1.3 Проверка адекватности модели
- •1.1.4 Лабораторная работа №1
- •Содержание отчета
- •Контрольные вопросы
- •1.2 Получение математических зависимостей моделированием процессов износа изделий и материалов
- •1.2.1 Особенности моделирования процесса износа
- •1.2.2 Лабораторная работа №2 Исследование износостойкости различных материалов моделированием процесса износа
- •Содержание и порядок выполнения работы
- •Содержание отчета
- •Контрольные вопросы
- •1.2.3 Лабораторная работа №3
- •Оборудование, приборы, инструменты, заготовки
- •Содержание и порядок выполнения работы
- •Содержание отчета
- •Контрольные вопросы
- •1.3 Построение моделей в среде Excel for Windows
- •1.3.1 Построение линейной модели в Excel (пример)
- •1 Настройка пакета анализа
- •2 Ввод данных
- •3 Нахождение основных числовых характеристик
- •4 Нахождение коэффициента корреляции
- •5 Нахождение параметров линейной регрессии
- •6 Расчет доверительного интервала для прогноза
- •7 Построение доверительной области для прогноза
- •8 Расчет максимального % ошибки прогнозирования
- •9 Выводы по работе
- •1.3.2 Построение степенной модели в Excel (пример)
- •1 Настройка пакета анализа
- •2 Ввод данных
- •3 Нахождение основных числовых характеристик
- •4 Нахождение коэффициента корреляции
- •5 Нахождение параметров линейной регрессии
- •1.3.3. Пример построения многофакторной линейной модели в Excel
- •1 Настройка пакета анализа
- •2 Ввод данных
- •3 Нахождение основных числовых характеристик
- •4 Нахождение параметров линейной регрессии
- •5 Выводы по работе
- •1.3.4 Лабораторная работа № 4 Построение однофакторных регрессионных моделей в приложении
- •Содержание и порядок выполнения работы
- •Содержание отчета
- •Контрольные вопросы
- •1.3.5 Лабораторная работа № 5 Построение линейной многофакторной модели в приложении
- •2 Методические указания к практическим занятиям
- •2.1 Моделирование процесса резания методом линейного программирования Практическое занятие 1
- •2.1.2 Содержание отчёта
- •2.1.3 Контрольные вопросы
- •2.2 Исследование вероятностных эксплуатационных характеристик режущих инструментов Практическое занятие 2
- •2.2.1 Содержание и порядок выполнения работы
- •2.2.2 Содержание отчета
- •2.2.3 Контрольные вопросы
- •2.3 Определение закона распределения периода стойкости инструмента при малых объемах испытаний Практическое занятие 3
- •2.3.1 Содержание и порядок выполнения работы
- •2.3.2 Содержание отчета
- •2.4 Получение математических моделей методом полного факторного эксперимента Практическое занятие 4
- •2.4.1 Содержание и порядок выполнения работы
- •2.4.2 Содержание отчёта
- •2.4.3 Контрольные вопросы
- •2.5 Получение математических моделей методами теории корреляции Практическое занятие 5
- •2.5.1 Содержание и порядок выполнения работы
- •2.5.2 Содержание отчета
- •2.5.3 Контрольные вопросы
- •3.1 Задание на расчетно-графическую работу
- •3.2 Порядок выполнения работы
- •3.3 Проверка соответствия статистического распределения теоретическому по критерию Пирсона (æ²)
- •3.4 Проверка соответствия статистического распределения теоретическому по критерию Колмогорова (n)
- •Статистическое, 2- теоретическое;
- •Список рекомендованной литературы
- •Приложение а Справочные таблицы для проверки адекватности математических моделей
- •Приложение б Пример выполнения расчетно-графической работы
- •84313, М. Краматорськ, вул. Шкадінова, 72
3.3 Проверка соответствия статистического распределения теоретическому по критерию Пирсона (æ²)
1 Для этого определяют разность теоретических значений Р() для каждого интервала времени. Результаты заносят в таблицу 3.3.
ΔР() = Р(j) - Р(j+1), (3.19)
где Р(j) – вероятность безотказной работы j-м интервале;
Р(j+1) – вероятность безотказной работы в (j+1)-м интервале.
2 Полученные значения ΔР() умножают на объём испытаний n; (ΔР()n). Результаты расчётов заносят в таблицу 3.3.
3 Определяют разность между числом отказов за интервал времени Δm() и ΔР() n:
(Δm() – ΔР()n) .
Результаты заносят в таблицу 3.3
4 Рассчитывают m() – ΔР() n². Результаты заносят в таблицу 3.3.
5 Значения æ² критерия Пирсона рассчитывают по формуле
, (3.20)
6 Если расчётные значения æ²<æ² табл., то гипотеза о соответствии статистического распределения теоретическому принимается. Число степеней свободы для определения æ² табл. рассчитывают по формуле
= J – Z – 1, (3.21)
где J – количество интервалов;
Z – число параметров теоретического закона распределения.
Значения æ² табл. приведены в таблице 3.7.
7 По результатам расчётов строят графики зависимостей (), Р(), () (рис. 3.1…3.3).
Таблица 3.7 – Доверительные границы для æ² в степенях свободы
Число степеней свободы |
Уровень значимости |
Число степеней свободы |
Уровень значимости |
Число степеней свободы |
Уровень значимости |
|||||||
0,05 |
0,01 |
0,05 |
0,01 |
|
0,05 |
0,01 |
||||||
1 |
3,84 |
6,63 |
9 |
16,9 |
21,7 |
17 |
27,6 |
33,4 |
||||
2 |
5,99 |
9,21 |
10 |
18,3 |
23,2 |
18 |
28,9 |
34,8 |
||||
3 |
7,81 |
11,3 |
11 |
19,7 |
24,7 |
19 |
30,1 |
36,2 |
||||
4 |
9,49 |
13,3 |
12 |
21,0 |
26,2 |
20 |
31,4 |
37,6 |
||||
5 |
11,1 |
15,1 |
13 |
22,4 |
27,7 |
21 |
32,7 |
38,9 |
||||
6 |
12,6 |
16,8 |
14 |
23,7 |
29,1 |
22 |
33,9 |
40,3 |
||||
7 |
14,1 |
18,5 |
15 |
25,0 |
30,6 |
23 |
35,2 |
41,6 |
||||
8 |
15,5 |
20,1 |
16 |
26,3 |
32,0 |
24 |
36,4 |
43,0 |
||||
|
|
|
|
|
25 |
37,7 |
44,3 |