Надежность трубобуров

Автор работы: Пользователь скрыл имя, 15 Декабря 2011 в 13:52, курсовая работа

Краткое описание

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.

Содержимое работы - 1 файл

курсач%20фарахова[1] (восстановлен).doc

— 890.50 Кб (Скачать файл)

    1. Анализ  статистического материала.
 

                     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

 

      1. Построение вариационного ряда

Строим путем ранжирования

 Вариационный ряд: 1,2,2,2,3,3,3,3,4,4,4,4,4,5,6,6,6,6,7,8,8,9,9,10,10,10; 11,12,12,13,14,14,16,16,17,17,17,17,18,18,19,19,19,21,21,21,21,22,23,24,24,24,24,25, 25,25,27,27,28,28,29,29,30,30,30,31,31,31,31,33,33,33,33,33,34,34,35,35,35,36,36,39, 40,41,41,42,43,43,43,43,44,44,44,45,45,46,46,46,47,49,49,49,50,50,50,51,51,51,52,54, 55,55,56,56,57,57,58,58,59,60,62,62,62,62,63,63,64,65,66,66,66,67,67,70,70,71,71,72, 73,73,74,75,75,76,76,76,76,76,77,78,78,78,78,78,78,79,80,81,82,84,84,85,87,89,91,93, 93,96,97,97,97,98,99,99,102,102,102,102,102,107,107,110,110,113,115,116,117,117, 119,124,124,124,127. 

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 распределения

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 вариации  по формуле: 

       V - коэффициент вариации ;  

 

 

    3. Оценка резко выделяющихся величин.

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

Информация о работе Надежность трубобуров