Автор работы: Пользователь скрыл имя, 15 Декабря 2011 в 13:52, курсовая работа
В данной курсовой работе были обработаны статистические данные наработки до отказа турбобура в часах. На основании чего было выбрано закон распределения Вейбулла и построены графики дифференциальной, интегральной, обратно интегральной функции и функции интенсивности.
Таблица 1: Рабочая таблица
ti | Частота | ti | Частота | ti | Частота | ti | Частота |
1 | | | 33 | ||||| | 65 | | | 97 | ||| |
2 | ||| | 34 | || | 66 | ||| | 98 | | |
3 | |||| | 35 | ||| | 67 | || | 99 | || |
4 | ||||| | 36 | || | 68 | 100 | ||
5 | | | 37 | 69 | 101 | |||
6 | |||| | 38 | 70 | || | 102 | ||||| | |
7 | | | 39 | | | 71 | || | 103 | |
8 | || | 40 | | | 72 | | | 104 | |
9 | || | 41 | || | 73 | || | 105 | |
10 | ||| | 42 | | | 74 | | | 106 | |
11 | | | 43 | |||| | 75 | || | 107 | || |
12 | || | 44 | ||| | 76 | ||||| | 108 | |
13 | | | 45 | || | 77 | | | 109 | |
14 | || | 46 | ||| | 78 | |||||| | 110 | || |
15 | 47 | | | 79 | | | 111 | ||
16 | || | 48 | 80 | | | 112 | ||
17 | |||| | 49 | ||| | 81 | | | 113 | | |
18 | || | 50 | ||| | 82 | | | 114 | |
19 | ||| | 51 | ||| | 83 | 115 | | | |
20 | 52 | | | 84 | || | 116 | | | |
21 | |||| | 53 | 85 | | | 117 | || | |
22 | | | 54 | | | 86 | 118 | ||
23 | | | 55 | || | 87 | | | 119 | | |
24 | |||| | 56 | || | 88 | 120 | ||
25 | ||| | 57 | || | 89 | | | 121 | |
26 | 58 | || | 90 | 122 | |||
27 | || | 59 | | | 91 | | | 123 | |
28 | || | 60 | | | 92 | 124 | ||| | |
29 | || | 61 | 93 | || | 125 | ||
30 | ||| | 62 | ||| | 94 | 126 | ||
31 | |||| | 63 | || | 95 | 127 | | | |
32 | 64 | | | 96 | | |
ti –наработка турбобура до отказа
n*i-частота
Строим путем ранжирования
Вариационный
ряд: 1,2,2,2,3,3,3,3,4,4,4,4,4,5,6,
n = 193
1.2Построение статистического ряда:
Статистический материал представлен в виде статистического ряда для облегчения расчетов
при числе n>25.
Число интервалов
ряда принимается равным:
Принимаем к=13, где n – число случайных величин t, к – число интервалов.
Величину одного
интервала определим по формуле:
9,69
Принимаем ∆t=10,
где ∆t – величина одного интервала, tmax
и tmin – максимальное и минимальное
значение случайной величины соответственно.
1.3Посроение статического интервального ряда :
Для составления
статистического ряда для каждого
интервала подсчитаем:
ni* – количество значений случайной величины в i-ом интервале (частота);
pi* – частость в i-ом интервале;
F*(t) – значение интегральной функции распределения;
f*(t) – эмпирическая плотность распределения;
P*(t) – обратная интегральная функция распределения;
λ*(t) – значение
функции интенсивности.
Определим количество
значений случайной величины в i-ом
интервале ni:
Таблица №2
№ | Интервал,
ч |
∆t | Середина | n*i | p*i | |
1 | 0-10 | 10 | 5 | 23 | 0,119171 | |
2 | 10-20 | 10 | 15 | 20 | 0,103627 | |
3 | 20-30 | 10 | 25 | 19 | 0,098446 | |
4 | 30-40 | 10 | 35 | 20 | 0,103627 | |
5 | 40-50 | 10 | 45 | 20 | 0,103627 | |
6 | 50-60 | 10 | 55 | 17 | 0,088083 | |
7 | 60-70 | 10 | 65 | 15 | 0,07772 | |
8 | 70-80 | 10 | 75 | 23 | 0,119171 | |
9 | 80-90 | 10 | 85 | 8 | 0,041451 | |
10 | 90-100 | 10 | 95 | 10 | 0,051813 | |
11 | 100-110 | 10 | 105 | 7 | 0,036269 | |
12 | 110-120 | 10 | 115 | 7 | 0,036269 | |
13 | 120-130 | 10 | 125 | 4 | 0,020725 | |
Так как n13<5 , то объединяем n12 и n13 в один интервал:
n12=11[110-130]
Таблица №3 с
обработанными данными
№ | Интервал,
ч |
∆t | Середина | n*i | p*i |
1 | 0-10 | 10 | 5 | 23 | 0,119171 |
2 | 10-20 | 10 | 15 | 20 | 0,103627 |
3 | 20-30 | 10 | 25 | 19 | 0,098446 |
4 | 30-40 | 10 | 35 | 20 | 0,103627 |
5 | 40-50 | 10 | 45 | 20 | 0,103627 |
6 | 50-60 | 10 | 55 | 17 | 0,088083 |
7 | 60-70 | 10 | 65 | 15 | 0,07772 |
8 | 70-80 | 10 | 75 | 23 | 0,119171 |
9 | 80-90 | 10 | 85 | 8 | 0,041451 |
10 | 90-100 | 10 | 95 | 10 | 0,051813 |
11 | 100-110 | 10 | 105 | 7 | 0,036269 |
12 | 110-130 | 20 | 120 | 11 | 0,056995 |
Определим частость
в i-ом интервале:
pi – частость в i-ом интервале;
2. Расчет
параметров статистического
2.1 Для оценки
математического ожидания используют
среднее арифметическое значение случайной
величины.
где - математического ожидания;
tic - значение середины i-го интервала;
pi - опытная вероятность i-го интервала.
[ч].
2.2 Дисперсия характеризует разбросанность значений случайной величины около её математического ожидания.
Определим значение
дисперсии по формуле:
где D - дисперсия ;
2.3 Дисперсия
имеет размерность квадрата случайной
величины, поэтому, вычислим среднеквадратичное
отклонение по формуле:
- среднеквадратичное
отклонение
[ч].
2.4 Определим
значение коэффициента
V - коэффициент вариации ;
3.
Оценка резко выделяющихся
Статистическая информация может содержать резко выделяющиеся значения, которые
оказывают влияние на оценку показателей надежности, поэтому все резко выделяющиеся
значения, которые оказывают такое влияние, должны быть проанализированы и исключены
из рассмотрения, если они являются следствием грубых ошибок наблюдения.
Приближенно, оценку информации на выпадающие точки проводят по правилу « ».
Если значения случайной величины не выходят за пределы , то эти точки
информации считают
действительными.
3.1 Проверка по
правилу «
».
Следовательно
по правилу «
» точки входят в интервалы и их
считаем действительными.
3.2 Проверка по критерию Романовского.
Рассматриваем и без учета сомнительных членов ряда распределения . Если ,
то с выбранной вероятностью данные члены можно исключить из рассмотрения..
Сомнительные
члены: 124, 127.
n=189
Принимаем к=13, где n – число случайных величин t.
Величину одного
интервала определим по формуле:
Принимаем ∆t=10, где tmax и tmin – максимальное и минимальное значение случайной величины соответственно.
Для удобства опять
определяем значения случайной величины
в i-ом интервале ni и пересчитаем
и
без учета сомнительных членов ряда.
Таблица №5 - Значения случайной величины в i-ом интервале
№ | Интервал,
ч |
∆t | Середина | n*i | p*i |
1 | 0-10 | 10 | 5 | 23 | 0,121693 |
2 | 10-20 | 10 | 15 | 20 | 0,10582 |
3 | 20-30 | 10 | 25 | 19 | 0,100529 |
4 | 30-40 | 10 | 35 | 20 | 0,10582 |
5 | 40-50 | 10 | 45 | 20 | 0,10582 |
6 | 50-60 | 10 | 55 | 17 | 0,089947 |
7 | 60-70 | 10 | 65 | 15 | 0,079365 |
8 | 70-80 | 10 | 75 | 23 | 0,121693 |
9 | 80-90 | 10 | 85 | 8 | 0,042328 |
10 | 90-100 | 10 | 95 | 10 | 0,05291 |
11 | 100-110 | 10 | 105 | 7 | 0,037037 |
12 | 110-120 | 10 | 115 | 7 | 0,037037 |