- •Содержание.
- •Часть 1...........................................................................................................................................4
- •Часть 2...........................................................................................................................................7
- •Часть 3.........................................................................................................................................14
- •Введение.
- •Часть 1
- •Решение
- •Часть 2
- •Расчет линейных размерных цепей методом полной взаимозаменяемости. Прямая задача.
- •Расчет линейных размерных цепей методом полной взаимозаменяемости. Обратная задача.
- •Расчет линейных размерных цепей вероятностным методом. Прямая задача.
- •Расчет линейных размерных цепей вероятностным методом. Обратная задача.
- •Часть 3
- •Приложение 1.
- •Приложение 2.
- •Список использованных источников.
Расчет линейных размерных цепей вероятностным методом. Обратная задача.
Найти предельные значения замыкающего размера при значениях составляющих размеров, полученных в результате решения прямой задачи. Допустимый процент брака на сборке равен 0,27%
Сведем данные для расчета в таблицу
Обозначение размера |
Размер |
|
|
|
|
|
|
|
|
А1 |
21-0,12 мм |
+1 |
-0,06 |
0,12 |
+0,2 |
0,012 |
-0,048 |
-0,048 |
0,0144 |
А2 |
|
+1 |
0,144 |
0,52 |
+0,2 |
0,052 |
0,196 |
0,196 |
0,2704 |
А3 |
21-0,12 мм |
+1 |
-0,06 |
0,12 |
+0,2 |
0,012 |
-0,048 |
-0,048 |
0,0144 |
А4 |
|
-1 |
0 |
0,63 |
0 |
0 |
0 |
0 |
0,3969 |
-
Номинальное значение замыкающего размера
-
Среднее отклонение замыкающего размера
-
Допуск замыкающего размера
-
Предельные отклонения замыкающего размера
-
Сравниваем полученные результаты с заданными
Следовательно, изменения предельных отклонений составляющих размеров не требуется.
Часть 3
Обработка результатов многократных измерений.
Доверительная вероятность P=0,98
15.96 15.50 15.75 15.65 15.68 15.49 15.71 15.57 15.68 15.49 15.38 15.77 15.62 15.65
15.59 15.56 15.35 15.93 15.83 15.67 15.68 15.25 15.47 15.76 15.47 15.61 15.69 15.56
15.61 15.74 15.56 15.31 15.80 15.46 15.35 15.77 15.50 15.80 15.80 15.78 15.82 15.34
15.48 15.67 15.57 15.42 15.61 15.55 15.67 15.58 15.68 15.80 15.54 15.88 15.62 15.50
15.64 15.58 15.67 15.58 15.73 15.73 15.48 15.52 15.72 15.59 15.60 15.68 15.48 15.62
15.47 16.00 15.52 15.65 15.53 15.74 15.60 15.48 15.43 15.82 15.79 15.53 15.58 15.57
15.53 15.49 15.40 15.53 15.51 15.69 15.75 15.34 15.67 15.43 15.43 15.63 15.81 15.49
15.68 15.62
1. Определяем среднее арифметическое и стандартное отклонение.
Среднее арифметическое является статической оценкой математического ожидания для ряда однородных результатов.
.
Стандартное отклонение является статической оценкой среднего квадратического отклонения.
.
2. С помощью правила «трех сигм» проверяем наличие или отсутствие грубых промахов.
,
.
Получаем, что и . Таким образом, ни один из результатов не выходит за границы интервала, следовательно, с вероятностью 0,9973 гипотеза об отсутствии грубых погрешностей принимается.
3. Построение гистограммы и выдвижение гипотезы о виде закона распределения вероятности.
Для построения гистограммы, необходимо результаты отдельных измерений расположить в так называемый вариационный ряд по возрастанию их численных значений.
Таблица 1
15,25 |
15,31 |
15,34 |
15,35 |
15,38 |
15,40 |
15,42 |
15,43 |
15,46 |
15,47 |
15,48 |
15,49 |
15,50 |
|
Кол-во |
1 |
1 |
2 |
2 |
1 |
1 |
1 |
3 |
1 |
3 |
4 |
4 |
3 |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
15,51 |
15,52 |
15,53 |
15,54 |
15,55 |
15,56 |
15,57 |
15,58 |
15,59 |
15,60 |
15,61 |
15,62 |
15,63 |
|
Кол-во |
1 |
2 |
4 |
1 |
1 |
3 |
3 |
4 |
2 |
2 |
3 |
4 |
1 |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
15,64 |
15,65 |
15,67 |
15,68 |
15,69 |
15,71 |
15,72 |
15,73 |
15,74 |
15,75 |
15,76 |
15,77 |
15,78 |
|
Кол-во |
1 |
3 |
5 |
6 |
2 |
1 |
1 |
2 |
2 |
2 |
1 |
2 |
1 |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
15,79 |
15,80 |
15,81 |
15,82 |
15,83 |
15,88 |
15,93 |
15,96 |
16,00 |
|||||
Кол-во |
1 |
4 |
1 |
2 |
1 |
1 |
1 |
1 |
1 |
Участок оси абсцисс, на котором располагается вариационный ряд значений физической величины, разбивается на k=9 одинаковых интервалов .
Ширину интервала определим по формуле:
Выбираем начало первого интервала так, чтобы его значение оказалось меньше минимального результата вариационного ряда, а последний интервал покрывал бы максимальное значение ряда. Примем начало первого интервала в точке 15,20 , тогда конец последнего (10-го) интервала окажется в точке 16,033.
Подсчитаем для каждого интервала количество результатов , попавших в каждый отдельный интервал, используя формулу:
.
Учтем что, если в интервал попадает меньше пяти наблюдений, то такие интервалы необходимо объединить с соседними, соответственно изменяя и параметр . Так объединим в один первые два интервала, а также два последних интервала. Общее число интервалов станет равным 6.
Результаты производимых вычислений занесем в таблицу 2 (см. прил. 2), а затем построим саму гистограмму (см. прил. 1).
Из вида гистограммы на рис.1 можно сделать предположение о том, что вероятность результата измерения подчиняется нормальному закону. Проверим правдивость этой гипотезы.
4. Для проверки нормальности закона применим критерий Пирсона.
Если выдвинута гипотеза о нормальности распределения, то для расчета вероятностей используем функцию Лапласа:
,
где – значения соответствующие началу и концу интервала.
Для каждого из этих значений рассчитаем относительный доверительный интервал t по формуле:
.
Затем из таблиц Лапласа найдем соответствующие значения функций Ф() и Ф(). При этом будем иметь в виду, что конец предыдущего интервала является началом последующего.
Произведем численный расчет.
первый интервал:
,
.
второй интервал:
,
.
третий интервал:
,
.
четвертый интервал:
,
.
пятый интервал:
,
.
шестой интервал:
,
.
седьмой интервал:
,
.
На основании вычисленных значений функции Лапласа получаем:
Рассчитанные значения занесем в таблицу 2 и на их основе произведем расчет значений - критерия для каждого интервала.
Значения критерия для отдельного интервала рассчитаем по формуле:
,
где n – общее количество проведенных измерений,
m – число результатов измерений, попавших в данный интервал.
Суммарное значение критерия определим по формуле:
.
Определим табличное (критическое) значение - критерия, задавшись доверительной вероятностью 0,95 и вычислив число степеней свободы по формуле:
,
где k – число интервалов.
Получаем:
Т.к. , следовательно, с вероятностью 0,98 гипотеза о нормальности распределения вероятности результата измерения принимается.
5. Строим теоретическую кривую плотности вероятности.
Её следует строить в тех же координатах, что и гистограмму. Для этого рассчитаем значения плотности вероятности для середины каждого интервала по формуле:
6. Представление результата в виде доверительного интервала.
Определим стандартное отклонение среднего арифметического по формуле:
.
.
Закон распределения вероятности для среднего арифметического считаем нормальным (что следует из нормальности распределения самой измеряемой величины), тогда доверительный интервал определяется по формуле:
,
где t – параметр, который находится в зависимости от заданной доверительной вероятности. Доверительной вероятности 0,98 соответствует аргумент функции Лапласа .
Окончательно получим:
,
.
Рассмотрим случай, когда закон распределения вероятности для среднего арифметического считается неизвестным, тогда относительный доверительный интервал рассчитывается в соответствии с неравенством Чебышева:
.
,
.
Как видно из сравнения результатов, неизвестность закона распределения вероятности приводит к расширению доверительного интервала, то есть к увеличению дефицита измерительной информации.