Автор работы: Пользователь скрыл имя, 28 Ноября 2014 в 13:14, курсовая работа
Первичные записи статических наблюдений за случайной величиной представлены в виде статического ряда, в котором записаны номера опытов и значений случайной величины, наблюдавшиеся в этих опытах.
Удобным способом получить представление о распределении случайной величины Χ является построение графика статической функции распределения выборки ():
1 График статической функции распределения……………..………………4
Обработка статических данных…………………………………………..4
Построение функции распределения…………………………………….5
2 Гистограмма наработок между отказами………………………………..…6
3 График функции распределения на вероятностной сетке…………….….9
3.1 Распределение Вейбулла………………………………………………...10
4 Согласование теоретического распределения со статистическим (критерий Пирсона)………………………………………………………………….13
5 Средний и гамма – процентный ресурс машины…………….…………..15
Список использованных источников…………………………………….….17
СОДЕРЖАНИЕ
1 График статической
функции распределения……………..……
2 Гистограмма наработок между отказами………………………………..…6
3 График функции распределения
на вероятностной сетке…………….….
3.1 Распределение Вейбулла………………………………………………...
4 Согласование теоретического
распределения со
5 Средний и гамма – процентный ресурс машины…………….…………..15
Список использованных источников…………………………………….….17
1 ГРАФИК СТАТИЧЕСКОЙ ФУНКЦИИ РАСПРЕДЕЛЕНИЯ
Первичные записи статических наблюдений за случайной величиной представлены в виде статического ряда, в котором записаны номера опытов и значений случайной величины, наблюдавшиеся в этих опытах.
Удобным способом получить представление о распределении случайной величины Χ является построение графика статической функции распределения выборки ():
где g – число опытов, в которых случайная величина X принимала значение меньше x; n – общее число произведенных опытов.
Статистический ряд перестроен так, чтобы полученные числовые значения случайной величины располагались в возрастающем порядке (вариационный ряд).
Для возрастающего ряда эмпирическая функция распределения :
Таблица 1.1 – Вариативный ряд наработки до отказа, тыс.км
i |
1 |
2 |
3 |
4 |
5 |
6 |
7 |
8 |
9 |
10 |
Тыс.км |
666 |
729 |
734 |
761 |
836 |
953 |
993 |
998 |
1005 |
1050 |
Fi(t) |
0,025 |
0,05 |
0,075 |
0,1 |
0,125 |
0,15 |
0,175 |
0,2 |
0,225 |
0,25 |
i |
11 |
12 |
13 |
14 |
15 |
16 |
17 |
18 |
19 |
20 |
Тыс.км |
1119 |
1214 |
1232 |
1247 |
1274 |
1410 |
1424 |
1430 |
1436 |
1448 |
Fi(t) |
0,275 |
0,3 |
0,325 |
0,35 |
0,375 |
0,4 |
0,425 |
0,45 |
0,475 |
0,5 |
i |
21 |
22 |
23 |
24 |
25 |
26 |
27 |
28 |
29 |
30 |
Тыс.км |
1470 |
1575 |
1676 |
1689 |
1704 |
1745 |
1869 |
1895 |
1925 |
1940 |
Fi(t) |
0,525 |
0,55 |
0,575 |
0,6 |
0,625 |
0,65 |
0,675 |
0,7 |
0,725 |
0,75 |
i |
31 |
32 |
33 |
34 |
35 |
36 |
37 |
38 |
39 |
40 |
Тыс.км |
2067 |
2114 |
2267 |
2279 |
2510 |
2516 |
2729 |
2865 |
3455 |
3699 |
Fi(t) |
0,775 |
0,8 |
0,825 |
0,85 |
0,875 |
0,9 |
0,925 |
0,95 |
0,975 |
1 |
1.2Построение функции распределения
По оси абсцисс отложено значение случайной величины пробега l40=3822 часа, а по оси ординат – значения функции распределения, изменяющиеся от нуля до единицы. Этими величинами будет ограничен график.
Коэффициент масштабирования по оси абсцисс , мм/час:
3)
где L – длина оси абсцисс, L=235 мм; – максимальное значение наработки
Коэффициент масштабирования по оси ординат :
где – длина оси ординат, ; – максимальное значение функции распределения, .
Исходя из формулы (3) длина участка на оси абсцисс , мм:
где – текущее значение наработки, тыс.км;
Аналогично для оси:
где – текущее значение функции распределения.
Таблица 1.2 – данные для построения графика
i |
1 |
2 |
3 |
4 |
5 |
6 |
7 |
8 |
9 |
10 |
Тыс.км |
666 |
729 |
734 |
761 |
836 |
953 |
993 |
998 |
1005 |
1050 |
Fi(l) |
0,025 |
0,05 |
0,075 |
0,1 |
0,125 |
0,15 |
0,175 |
0,2 |
0,225 |
0,25 |
S(Fi) |
2,925 |
5,85 |
8,775 |
11,7 |
14,625 |
17,55 |
20,475 |
23,4 |
26,325 |
29,25 |
S(li) |
9,7 |
12,9 |
14,25 |
14,8 |
15,4 |
15,6 |
21,3 |
26,5 |
30,5 |
31,25 |
i |
11 |
12 |
13 |
14 |
15 |
16 |
17 |
18 |
19 |
20 |
Тыс.км |
1119 |
1214 |
1232 |
1247 |
1274 |
1410 |
1424 |
1430 |
1436 |
1448 |
Fi(l) |
0,275 |
0,3 |
0,325 |
0,35 |
0,375 |
0,4 |
0,425 |
0,45 |
0,475 |
0,5 |
S(Fi) |
32,175 |
35,1 |
38,025 |
40,95 |
43,875 |
46,8 |
49,725 |
52,65 |
55,575 |
58,5 |
S(li) |
37,4 |
40,15 |
43,3 |
46,2 |
46,4 |
46,9 |
50,6 |
54 |
55,5 |
64,4 |
i |
21 |
22 |
23 |
24 |
25 |
26 |
27 |
28 |
29 |
30 |
Тыс.км |
1470 |
1575 |
1676 |
1689 |
1704 |
1745 |
1869 |
1704 |
1925 |
1940 |
Fi(l) |
0,525 |
0,55 |
0,575 |
0,6 |
0,625 |
0,65 |
0,675 |
0,7 |
0,725 |
0,75 |
S(Fi) |
61,425 |
64,35 |
67,275 |
70,2 |
73,125 |
76,05 |
78,975 |
81,9 |
84,825 |
87,75 |
S(li) |
65,1 |
67 |
67,6 |
72,4 |
81,8 |
86,8 |
93,5 |
99,8 |
100,6 |
101,4 |
i |
31 |
32 |
33 |
34 |
35 |
36 |
37 |
38 |
39 |
40 |
Тыс.км |
2067 |
2114 |
2267 |
2279 |
2510 |
2516 |
2729 |
2865 |
3455 |
3699 |
Fi(l) |
0,775 |
0,8 |
0,825 |
0,85 |
0,875 |
0,9 |
0,925 |
0,95 |
0,975 |
1 |
S(Fi) |
90,675 |
93,6 |
96,525 |
99,45 |
102,37 |
105,3 |
108,22 |
111,15 |
114,075 |
117 |
S(li) |
105,3 |
105,7 |
105,8 |
118,25 |
123 |
125,15 |
126,8 |
133,4 |
136,1 |
198 |
График представлен на рисунке 1.
2 ГИСТОГРАММА НАРАБОТОК МЕЖДУ ОТКАЗАМИ
Гистограмма изображает статическую плотность распределения. Заданные значения наработки разбиты на разряды. Определен интервал зоны рассеяния, как разность между наибольшим и наименьшим значением наработок, а затем данная зона разделена на 6 разрядов.
Таблица 2.1 – Статистический ряд наработки между отказами машин
Номер разряда, i |
Разряд |
Длина разряда li |
Частота (число) наблюдений в разряде gi |
Частость =gi/n |
Высота разряда f*(ti) 10-3 | |
от αi |
до βi | |||||
1 |
0 |
500 |
500 |
7 |
0.175 |
0,35 |
2 |
500 |
1000 |
500 |
10 |
0.25 |
0,5 |
3 |
1000 |
1500 |
500 |
8 |
0.2 |
0,4 |
4 |
1500 |
2000 |
500 |
6 |
015 |
0,3 |
5 |
2000 |
2500 |
500 |
6 |
0.15 |
0,3 |
6 |
2500 |
4000 |
1500 |
3 |
0,075 |
0,05 |
Высота разряда гистограммы
Общее число наблюдения n:
Сумма частостей
По оси ординат отложено значение, а по оси абсцисс – значения наработки по разрядам. Масштабы по осям взяты аналогично масштабам функции распределения.
Гистограмма представлена на рисунке 2.
Рисунок.2. Гистограмма наработки между отказами
Вывод: На основании гистограммы наработки между отказами можно установить два закона распределения :
1.Логарифмически нормальное распределение;
2.Закон распределения Вейбулла.
3 ГРАФИКИ ФУНКЦИЙ РАСПРЕДЕЛЕНИЯ НА ВЕРОЯТНОСТНОЙ СЕТКЕ
При небольшом числе опытов для определения закона распределения, его параметров, значений гамма - процентного ресурса и вероятности безотказной работы удобно пользоваться вероятностными шкалами.
На сетке, построенной на этих шкалах (так называемой вероятностной бумаге), график функции распределения является прямой линией. На сетку нанесены точки, соответствующие экспериментальным значениям случайной величины t и значениям экспериментальной функции распределения F(t). Если эти точки располагаются на вероятностной бумаге близко к прямой, то это свидетельствует о согласии опытных данных с тем законом распределения, для которого построена вероятностная бумага.
3.1 Логарифмически нормальный закон распределения
Порядок построения вероятностной сетки для логарифмически нормального закона распределения:
- По оси х в масштабе откладываются значения десятичного логарифма случайной величины (наработки) lgli, ч.
- Коэффициент масштабирования μl , (мм):
,
где Ll – заданное расстояние на графике в мм (Ll = 250 мм),
- Произвольное расстояние Sl , (мм) по оси x рассчитывается по формуле:
, (12)
где lgti – десятичный логарифм текущего значения наработки.
- Коэффициент масштабирования, расстояния SF такие же, как при построении вероятностной сетки для нормального закона распределения.
Таблица 3.1 – Вероятностная шкала длиной 150 мм для логарифмически нормального закона распределения [2]
i |
1 |
2 |
3 |
4 |
5 |
6 |
7 |
8 |
9 |
10 |
Тыс.км |
249 |
284 |
300 |
510 |
601 |
772 |
888 |
903 |
1039 |
1238 |
Fi(l) |
0,05 |
0,1 |
0,15 |
0,2 |
0,25 |
0,3 |
0,35 |
0,4 |
0,45 |
0,5 |
S Fi(l) |
-39,9 |
-31,1 |
-25,75 |
-20,4 |
-16,55 |
-21,7 |
-9,42 |
-6,15 |
-3,5 |
0 |
lg (li) |
2,49 |
2,84 |
3,0 |
5,1 |
6,01 |
7,72 |
8,88 |
9,03 |
1,039 |
1,238 |
S lg(li) |
37,5 |
45,2 |
47,7 |
71,3 |
77,9 |
93,2 |
94,9 |
95,6 |
0 |
8,15 |
i |
11 |
12 |
13 |
14 |
15 |
16 | ||||
Тыс.км |
1289 |
1393 |
1798 |
2026 |
2407 |
2566 | ||||
Fi(l) |
0,55 |
0,6 |
0,7 |
0,8 |
0,9 |
0,95 | ||||
S Fi(l) |
3,5 |
6,15 |
12,7 |
20,4 |
31,1 |
39,9 | ||||
lg (li) |
1,289 |
1,393 |
1,798 |
2,026 |
2,407 |
2,566 | ||||
S lg(li) |
11,6 |
14,5 |
25,7 |
30,3 |
36,2 |
41 |
График логарифмически нормального распределения представлен на рисунке 3
.
Рисунок 3. График логарифмически нормального распределения
3.2 Распределение Вейбулла
Функция распределения случайной величины:
, (13)
видно, что данная функция – уравнение кривой.
Логарифмируем эту функцию:
Логарифмируем второй раз и в результате получаем линейную зависимость:
(14)
Порядок построения вероятностной сетки для закона распределения Вейбула:
- По оси х в масштабе откладываются значения десятичного логарифма случайной величины (наработки) lgti, тыс.км.. Коэффициент масштабирования, расстояния St такие же, как при построении вероятностной сетки для логарифмически нормального закона распределения.
- По оси y (Fi(t)) в масштабе откладываются значения выражения
- Коэффициент масштабирования μF , (мм):
, (15)
где LF – заданное расстояние на графике в мм (LF = 150 мм),
(16)
максимальное значение уравнения при F(t) = 1≈ 0,999:
минимальное значение уравнения при F(t) = 0 ≈ 0,001:
- Произвольное расстояние SF , (мм) по оси y рассчитывается по формуле:
,
где Fi(l) - текущее значение функции распределения.
- Условный ноль для оси у (Fi(l)):
при F(l) = 0,632.
Для построения графика функции распределения Вейбулла необходимо вы брать минимум 14 значений результатов опытов, выберем 16.
Таблица 3.2 – Вероятностная шкала длиной 150 мм для закона распределения Вейбулла.
i |
1 |
2 |
3 |
4 |
5 |
6 |
7 |
8 |
9 |
10 |
Тыс.км |
249 |
284 |
300 |
510 |
601 |
772 |
888 |
903 |
1039 |
1238 |
Fi(l) |
0,05 |
0,1 |
0,15 |
0,2 |
0,25 |
0,3 |
0,35 |
0,4 |
0,45 |
0,5 |
lg li |
2,49 |
2,84 |
3,0 |
5,1 |
6,01 |
7,72 |
8,88 |
9,03 |
1,039 |
1,238 |
S(li) |
37,5 |
45,2 |
47,7 |
71,3 |
77,9 |
93,2 |
94,9 |
95,6 |
100 |
108,15 |
S(Fi) |
-50,4 |
-38,2 |
-31,8 |
-25,45 |
-21,47 |
-17,5 |
-14,45 |
-11,4 |
-8,8 |
-6,2 |
|
||||||||||
i |
11 |
12 |
13 |
14 |
15 |
16 | ||||
Тыс.км |
1289 |
1393 |
1798 |
2026 |
2407 |
2566 | ||||
Fi(l) |
0,55 |
0,6 |
0,7 |
0,8 |
0,9 |
0,95 | ||||
lg li |
1,289 |
1,393 |
1,798 |
2,026 |
2,407 |
2,566 | ||||
S(li) |
111,6 |
114,5 |
125,7 |
130,3 |
136,2 |
141 | ||||
S(Fi) |
-3,95 |
-1,7 |
3,1 |
8,3 |
14,15 |
18,6 | ||||
Информация о работе График статической функции распределения