- •1.1 Определение тм как науки. Области научных исследований.
- •1.2. Науковедение: место науковедения в системе наук. Структура комплексной проблематики науковедения.
- •2.1. Жизненный цикл изделий машиностроения и его технологическая составляющая.
- •2.2 Характер развития науки. Организация научного труда исследователей в области маш-ых производств.
- •3.1. Служебное назначение изделий машиностроения. Технический уровень и показатели качества машин
- •4.1. Качество деталей машин. Понятие точности деталей и машин. Понятие точности деталей и машин. Показатели точности.
- •5.1. Основные характеристики качества пов-тного слоя деталей.
- •5.2. Системность и математизация научных исследований.
- •6.1. Научные подходы к проблеме качества поверхностного слоя и повышения долговечности деталей машин.
- •6.2. Автоматиз-ные системы технолг-кой подготовки производства
- •7.1. Описание технологического наследования
- •7.2. Использование эвм в научных исследованиях. Пакет прикладных программ и компьютерная графика.
- •8.2. Компьютерное моделирование машиностроительных производств.
- •9.2. Системы автоматизированного проектирования (сапр). Инструментальные средства и языки программирования сапр.
- •10.1. Прогноз развития маш-ния России и региона до 2025 г.
- •10.2. Автоматизация процессов машиностроительных производств. Автоматизированные су и контроля.
- •11.1. Совр-ное состояние науки в отеч-ном и миром маш-нии
- •11.2. Современные информационные технологии в образовании
- •12.1. Жизненный цикл изделий машиностроительных производств
- •12.2. Элементы теории вероятности и математической статистики
- •13.1. Структурный подход к проектированию, изготовлению и эксплуатации и переработке машиностроительных изделий.
- •13.2. Методы экспериментальных исследований в технологии машиностроения. Классический и планируемый эксперимент.
- •14.1. Многообразие методов решения научных и технических проблем. Методы принятия технических решений
- •14.2. Cals и case технологии в машиностроении.
- •15.1. Проблемы проектирования и изготовления изделий машиностроительных производств
- •15.2. Прогрессивные методы обработки деталей, сборки и контроля. Комбинированные и совмещенные методы обработки и сборки.
- •16.1. Проблемы организации производственных потоков.
- •16.2. Системы станочных приспособлений. Методика выбора системы и проектирования станочного приспособления.
- •17.1. Экономические и организационные аспекты компьютерно-интегрированного производства.
- •17.2. Основные элементы станочных и контрольных приспособлений
- •4.2. Уровни научного знания – сравнение.
12.2. Элементы теории вероятности и математической статистики
Случайной величиной (СВ) называется величина, которая в результате опыта может принять то или иное значение, причем неизвестно заранее, какое именно. Среди случайных величин, с которыми приходится иметь дело в научных исследованиях и в жизни, можно выделить два основных типа: дискретные и случайные.
Случайные величины, принимающие только отделенные друг от друга значения, которые можно заранее перечислить, называются дискретными случайными величинами. Случайные величины, возможные значения которых не отделены друг от друга, непрерывно заполняют некоторый промежуток, который имеет иногда резко выраженные границы, а чаще – границы неопределенные, расплывчатые, называются непрерывными случайными величинами.
Законом распределения случайных величин называется всякое соотношение, устанавливающее связь между возможными значениями СВ и соответствующими им вероятностями.
Непрерывную СВ Х можно задать не только с помощью интегральной функции распределения, но и с помощью дифференциальной функции распределения (плотности распределения). По интегральной функции трудно судить о характере распределения СВ в небольшой окрестности той или другой точки числовой оси, хотя она и является исчерпывающей характеристикой СВ.
Числовые характеристики положения определяют положение СВ на числовой оси, т. е. показывают некоторое среднее, ориентировочное значение, около которого группируются все ее возможные значения. К ним относится: матожидание М(Х); мода М0; медиана Мd; нач-ые моменты к.
Математическим ожиданием дискретной СВ Х, имеющей ряд распределения
называется сумма произведений всех возможных значений СВ на вероятности этих значений. Вероятностный смысл математического ожидания состоит в том, что оно приближенно равно среднему арифметическому наблюдаемых значений СВ.
Модой дискретной СВ Х называется ее наиболее вероятное значение.
В общем случае мода и математическое ожидание не совпадают. В частом случае, когда распределение является симметричным и имеет моду и математическое ожидание, то М(X) = M0.
Медианой СВ Х называется такое ее значение, относительно которое равновероятно получение большего или меньшего значения СВ.
Геометрически, медиана – абсцисса точки, в которой площадь, ограниченная кривой распределения делится пополам, каждая из которых равна 0.5.
Значения наблюдаемых в практике СВ всегда более или менее колеблются около среднего значения. Это явление называют рассеянием СВ около ее среднего значения. Числовые характеристики, характеризующие рассеяние СВ, т.е. показывающие насколько тесно сгруппированы возможные значения СВ около центра рассеяния (математического ожидания), называют характеристиками рассеяния.
Основными характеристиками рассеяния являются:
дисперсия D(Х); среднекв-ое отклонение σ (Х); центральные моменты К.
Дисперсией СВ Х называется математическое ожидание квадрата отклонения СВ от ее математического ожидания D(X)=M[(X-M(X))2].
Дисперсия СВ является удобной характеристикой рассеяния ее возможных значений. Ее недостаток состоит в том, что она лишена наглядности, так как имеет размерность квадрата СВ. Для большего удобства желательно иметь характеристику, по размерности совпадающей с размерностью СВ. Такой характеристикой является среднеквадратическое отклонение (X) равное положительному квадратному корню из дисперсии
Среди распределений непрерывной СВ центральное место занимает нормальный закон распределения.
Кроме того, также используется экспоненциальный закон распределения - >200 эл-ов в изделии, логарифмический, Пуассона-для редких событий.