Равномерное поступательное движение
Равномерное вращательное движение
4. «Скачок».
Лабораторная работа №7
(литература: [10],[6],[8])
Тема: Статистический метод оценки изменения пространственно-временного состояния объекта.
Главными вопросами в задаче оценки изменения пространственно-временного состояния объекта являются:
1. определение границы между его «безопасным» и «опасным» состоянием;
2. определение степени риска перехода из «безопасного» в «опасное» состояние.
Задача будет решена, если по имеющимся данным определить в фазовом пространстве состояние объекта и установить соответствие между его пространственно-временным состоянием (ПВС) и мерой «опасности» перехода в это состояние.
Риск - это случайная величина в полной мере характеризующаяся своей функцией распределения или рядом распределения. Риск возникает в одном из возможных состояний, каждое из которых можно интерпретировать как точку в фазовом пространстве. Тогда положение фазовой точки на фазовой траектории, моделирующей эволюцию ПВС, определит «опасность» состояния объекта в данный момент времени.
Только по данным о ПВС или эволюции ПВС сооружения определить причины возникновения «опасного» состояния невозможно. Однако эти данные служат надёжным предвестником перехода сооружения из «безопасного» состояния в «опасное» и обосновывают необходимость выявления физических причин такого перехода.
Вариантов решения рассмотренной задачи и критериев оценки решения существует множество. Один из возможных вариантов решений заключается в применении статистического метода управления качеством.
Контрольные карты качества (ККК) представляют собой вспомогательное средство для контроля и управления процессами производства в отношении качества промежуточных и конечных продуктов. Для того чтобы избежать появления брака, в некоторые моменты времени берутся выборки продукции, оцениваются, и результаты этой оценки графически фиксируются на ККК. ККК по Шеворту характеризуются своими верхними и нижними предупреждающими границами и границами вмешательства (ВГВ, НГВ, ВПГ и НПГ). Средняя лини карты — это математическое ожидание контролируемой функции. Границы ККК представляют собой границы 99%-ного (границы вмешательства) 95%-ного (предупреждающие границы) интервалов разброса.
Рассмотрим функцию , характеризующую деформацию объекта. Свойства определены на 7 моментов времени. Предположим, что каждое из свойств – это случайная величина с полным объемом выборки n=7 имеющая нормальное распределение. Параметры распределения: - СКО измерений, - математическое ожидание.
В таблице 1 приведены значения, полученные при решении функции , рассмотренной в лабораторной работе №3.
Таблица 1.
t | dR(t)(норм.) | a(t) (норм.) | P(t) (норм.) |
193.828 | 13.890 | 33.680 | |
193.824 | 13.891 | 33.681 | |
193.828 | 13.885 | 33.685 | |
193.827 | 13.881 | 33.689 | |
193.822 | 13.889 | 33.684 | |
193.831 | 13.886 | 33.679 | |
193.823 | 13.883 | 33.683 | |
193.826 | 13.886 | 33.683 | |
0.005 | 0.005 | 0.005 |
Построим для каждого из значений контрольную карту качества Шеворта (среднее значение и разброс нормально распределенного критерия, вероятность вмешательства при сдвиге математического ожидания).
В таблице 2 приведены расчетные значения для ККК, где ВГВ, ВПГ, НПГ и НГВ вычислены, как 99% и 95% симметричные интервалы разброса при вероятности ошибки и . - смещенное математическое ожидание, S среднеквадратическое отклонение, вероятность вмешательства при сдвиге математического ожидания .
Таблица 2.
σ | ВГВ | ВПГ | μ | НПГ | НГВ | μ.t | P(%) | S | |
dR(t) | 0,005 | 193,831 | 193,83 | 193,826 | 193,822 | 193,821 | 193,83 | 29,639 | 0,003 |
a(t) | 0,005 | 13,891 | 13,89 | 13,886 | 13,883 | 13,882 | 13,881 | 61,665 | 0,004 |
P(t) | 0,005 | 33,688 | 33,687 | 33,683 | 33,679 | 33,678 | 33,689 | 72,544 | 0,003 |
Карты средних квадратичных отклонений с границами вмешательства, предупреждающими границами и 7-ю выборочными средними квадратичными отклонениями изображены на рисунках 1,2,3.
Результат: предупреждение при значении 5, вмешательство при значении 6. Сдвиг математического ожидания выявляется с 29.6% вероятностью. | |
х – вектор нормально распределенных случайных величин dR(t) |
Рисунок 1.
Результат: предупреждение при значении 2, вмешательство при значении 4. Сдвиг математического ожидания выявляется с 72.5% вероятностью. | |
х – вектор нормально распределенных случайных величин a(t) |
Рисунок 2.
Результат: предупреждение при значении 6, вмешательство при значении 4. Сдвиг математического ожидания выявляется с 29.6% вероятностью. | |
х – вектор нормально распределенных случайных величин P(t) |
Рисунок 3.
Пример алгоритма решения задачи статистического метода в MathCad дляdR(t)
Задание. Самостоятельно выполнить статистическую оценку функций
,