Статистическая обработка и оценка результатов испытаний

СТАТИСТИЧЕСКАЯ ОБРАБОТКА И ОЦЕНКА РЕЗУЛЬТАТОВ ИСПЫТАНИЙ [c.221]

Однако провести испытания — это еще не все. Очень важна правильная обработка результатов испытаний, которые необходимо рассматривать с учетом той или иной степени погрешности, чтобы избежать слишком оптимистических заключений или поспешных решений по нескольким случайным цифрам, что может привести к неправильной оценке качества продукции. Для того, чтобы принять обоснованное решение, целесообразно использовать статистический метод. [c.102]

Методика оценки статистических характеристик усталости включает в себя определение конструкции, геометрии и размеров образцов выбор схемы испытаний и ее реализацию определение напряжений в рабочем сечении образцов расчетным и экспериментальным путем проведение ускоренных статистически представительных испытаний и обработку их результатов [230, 268]. [c.449]

Этот случай является наиболее простым с точки зрения организации испытаний (наблюдений), трудоемкости сбора и статистической обработки информации. В этом случае испытания каждого изделия проводятся в течение фиксированного времени (наработки) не обязательно по всем изделиям одновременно. Контроль функционирования может быть осуществлен только перед началом и по окончании испытаний. Подлежащие статистической обработке результаты испытаний при этом представляют собой только два числа -— общее число испытаний фиксированной длительности (число опытов) и число успешных или неуспешных опытов. Естественно, что при этом получаемая в результате статистической обработки оценка несет лишь минимальную информацию — значение функции [c.308]

Для оценок искомых параметров производится статистическая обработка данных испытаний. Оценки параметров распределения, полученные по результатам испытаний, называются статистиками. Допустим, что при испытаниях для величины X получен статистический ряд (результаты измерений) х , х ,. .., х,,. В результате обработки экспериментальных данных определена некоторая функция 0, являющаяся функцией случайных реализаций 0 = 0 (Xi, х ,. .., x,i). 0 называется статистикой и является оценкой действительного значения величины X. Статистиками могут быть математические ожидания, дисперсия и др. При выборе конкретной статистики обычно учитывают их состоятельность, эффективность и достоверность. [c.49]

ИСО 5725 устанавливал основные принципы планирования и проведения межлабораторных экспериментов для оценки значений повторяемости и воспроизводимости какой-либо методики испытаний, в том числе и аналитической методики, а также дает подробные методы статистической обработки полученных результатов, приводит примеры практического применения результатов вычислений. Согласно ИСО 5725 аналитическая методика перед определением значений повторяемости и воспроизводимости должна быть стандартизована (в том числе и на национальном уровне) после тщательной оценки с участием нескольких лабораторий. При этом должны быть получены предварительные значения повторяемости и воспроизводимости. Практически это означает, что у аналитической методики перед оценкой по ИСО 5725 систематические погрешности должны быть устранены. [c.92]

Основные положения. — Взамен ОСТ 16 0.800.960—82 Оборудование электротехническое взрывозащищенное и рудничное. Надежность, методика сбора и статистической обработки информации по результатам эксплуатационных испытаний. — Взамен ОСТ 16 0.689.037—74 Пушки электронные. Методы оценки уровня качества Насосы, фильтры для бытовых комнатных аквариумов. [c.83]

Программы клинических испытаний для различных фармакотерапевтических групп лекарственных препаратов могут значительно отличаться. Однако имеется ряд основных положений, которые всегда отражаются в программе четкая формулировка целей и задач испытания определение критериев выбора для испытаний указание методов распределения больных в испытуемую и контрольную группы число больных в каждой фуппе метод установления эффективных доз лекарственного препарата длительность и метод проведения испытания контролируемого препарата указание препарата сравнения и/или плацебо методы количественной оценки действия используемого препарата (подлежащие регистрации показатели) методы статистической обработки полученных результатов (рис. 2.3). [c.40]

Рассмотренные выше методы позволяют произвести статистическую обработку экспериментальных данных, состоящих из одной группы результатов испытаний по определению показателей качества или других параметров нефтеперерабатывающего процесса. Наряду с экспериментальными данными, состоящими из одной группы результатов испытаний, при определении характеристик нефтеперерабатывающих процессов и, в особенности, при оценке характеристик точности методов испытаний нефтепродуктов часто встречаются случаи, когда испытания выполняются в несколько этапов. Иногда только таким путем можно получить достаточное количество данных. [c.44]

Статистическая обработка результатов испытаний необходима для правильной оценки свойств материалов, методов изготовления изделий, технологических режимов прессования и термообработки, методов испытания пресс-материалов и изделий из прессованных стеклопластиков. Ниже приводятся примеры использования статистического метода обработки на практике. [c.30]

Надежная оценка возможна лишь с помощью всего комплекса критериев, но большой разброс результатов испытаний — характерная особенность покрытий. Этим обусловливается необходимость статистических методов обработки экспериментальных данных и более совершенного планирования опытов. Первые исследования такого характера уже известны. Вместо трудоемкого эмпирического метода проб и ошибок предлагается метод математического планирования эксперимента, при котором исследователь строит математическую модель, связывающую определенный параметр оптимизации с режимными факторами процесса (состав покрытия, состав газовой среды, температура, время и т. п.). Пользуясь этим методом, удалось найти оптимальные условия получения некоторых одно-, двух- и трехкомпонентных диффузионных покрытий, в результате чего их износо- и жаростойкость были повышены в 2—3 раза, а кислотостойкость в 5—10 и более раз по сравнению с достигнутым ранее средним уровнем [433]. [c.278]

Создание автоматизированных технологических комплексов (АТК) изготовления полимерных материалов, и в частности резиновых смесей и других композитов на основе полимеров, внедрение статистических методов оценки и регулирования уровня качества предопределяют повышение требований к оперативности, точности и информативности контроля ПКП. Для этого необходимо автоматизировать основные и вспомогательные контрольные операции, в том числе решить следующие технические и информационные задачи а) механизация отбора проб, их подготовки и подачи на испытания б) автоматизация контрольных операций в) автоматизация и компьютеризация обработки и анализа результатов испытания г) оперативное определение причин недопустимых отклонений ПКП от базовых значений и выдача управляющих сигналов на их устранение. [c.101]

При этом важно иметь не только достоверный источник первичной статистической информации по надежности и обоснованный метод классификации, но и корректные методы математической обработки. В данном разделе приводятся методы обработки определительных и контрольных испытаний, а также методы доверительной оценки показателей надежности систем по результатам испытаний отдельных ее элементов. (Последняя ситуация типична при оценке надежности таких сложных развивающихся систем, как сети ЭВМ, транспортные коммуникации, системы энергетики и связи, которые фактически никогда не находятся сколько-нибудь длительное время в неизменном составе и с неизменной структурой.) [c.4]

Состав фиксируемой информации. Возможности объективного анализа и обработки статистической информации, получаемой в результате испытаний, существенно зависят от полноты сведений о каждом случае нарушения функционирования (отказа, неисправности). Фиксации подлежат все случаи нарушения функционирования. Выделение из общей статистики отказов для различных оценок производится при обработке данных. [c.302]

Результаты испытаний (наблюдений), очищенные предварительной обработкой, подлежат статистической обработке. Статистическая обработка сводится к оценке параметров функций распределения случайных величин, определяющих искомые показатели надежности, т.е. к традиционной задаче математической статистики. [c.307]

Обозначим Пх форсированные испытания, проводимые по указанной программе с целью оценки показателя надежности X. Возможные способы обработки результатов испытаний Пх описывают вначале для бесконечно больших выборок. Тем самым исключают статистические ошибки, обусловленные ограниченностью объема эксперимента. А затем уже предлагают оценки X для конечных выборок. [c.424]

Оценку качества смешения на практике проводят путем статистической обработки результатов, полученных при испытаниях проб, отобранных из готовой смеси. Естественно, что объем пробы существенно меньше объема смеси. Обычно для характеристики партии данного состава изготавливают пленки или листы в соответствии с заданным технологическим режимом, отбирая пробы гранул из разных мешков или емкостей-хранилищ, а также из различных частей одного мешка в количествах, достаточных для изготовления образцов в соответствии с ГОСТом 16337—70. Результаты испытаний образцов (например, на прочность) обрабатывают статистически. [c.122]

Результаты визуальных наблюдений показали, что степень изменения состояния поверхности эмалевого покрытия не зависит однозначно от глубины разрушения этого покрытия, т. е. утрата блеска и дальнейшие изменения поверхности эмали, наблюдаемые невооруженным глазом, происходят у различных эмалей и в различных условиях испытания при разной глубине их разрушения. Вместе с тем статистическая обработка большого количества экспериментальных данных дает возможность сделать некоторые обобщения, представляющие, по-видимому, значительный интерес при исследовании механизма разрушения эмалевых покрытий, а также при уточнении оценки химической стойкости эмали по сохранению блеска. [c.33]

Коррозионные испытания, проводимые для оценки эффективности консервации, всегда являются статистическими, поэтому обработку результатов проводят на основе методов математической статистики. [c.131]

В случае большого разброса результатов, особенно если это касается методов, предусмотренных спецификациями, проводятся специальные исследования, в результате которых метод или совершенствуется, или бракуется. Для повышения точности оценки масел в процессе эксплуатационных испытаний их проводят на десятках и даже сотнях автомобилей, работающих в самых разнообразных условиях. Для обработки результатов таких испытаний используются статистические методы. [c.263]

Совершенствование процессов обработки информации и выбор методов контроля возникающих ошибок базируются на анализе результатов статистических испытаний систем обработки данных, на количественных оценках искажений в информации. [c.113]

Решить вопрос о том, не имеет ли место распределение, существенно отличное от нормального распределения. Если статистической обработке подвергается не очень малое количество экспериментального материала, то Р, I, X и г-критерии можно применять для оценки результатов испытаний и тогда, когда имеет место неслучайное отклонение от нормального распределения. Важно только, чтобы эти отклонения не приводили к появлению распределения, принадленсащего к какому-то иному классу распределений, существенно отличному от нормального распределения. [c.98]

Главы 1 (кроме раздела Влияние шин на эксплуатационные качества автомобилей ), 4 и разделы главы 6 Определение рабочих характеристик шин методом физического моделирования и Статистическая обработка и оценка результатов испытаний написаны Р. К. Гордоном главы 2 и 5 — Ю. Н. Нейенкирхеном главы 3, 6 (кроме указанных выше разделов) и 7, а также упомянутый раздел главы 1 — С. М. Цукербергом. Разделы глав 2, 4 и 5, освещающие особенности радиальных шин — Пращики-ным в. Н. [c.6]

Для исследования колебаний химического состава, твердости, ударной вязкости и относительной износостойкости стали 45 были взяты образцы из 40 плавок Кузнецкого металлургического завода. Образцы из каждой плавки подвергались двум стандартным режимам термической обработки нормализации и термоулучшению. Для каждого вида термообработки проводились самостоятельные исследования. Статистическая обработка результатов испытаний сводилась к построению кривых нормального распределения и расчету их параметров. Критерием оценки соответствия полученных результатов закону нормального распределения выбран критерий Пирсона Р у ) [6]. [c.152]

Кривые распределения характеризуют прочностные свойства резины прн данных условиях и ытання. Однако для этого необходимо проводить испытания большого числа образцов, что возможно только в специальных исследованиях. Для стандартных нли серийных испытаний, а также для быстрых оценок обычно применяются основанные на нормальном законе распределения методы обработки результатов испытания немногих образцов (но не менее пяти). Этими методами можно вычислять ожидаемое отклонение результатов испытаний от среднего значения, точность определения.среднего значения и другие необходимые данные, характеризующие статистическую картину явления. Они широко применяются при обра- ботке результатов испытания резин на прочность . [c.163]

Для более надежной оценки таких характеристик вулканизатов, как условная прочность при заданном удлинении fs условная прочность /р, относительное 8р и остаточное 0 удлинение при растяжении и сопротивлёние многократному растяжению, проводилась статистическая обработка результатов испытания 30 образцов, полученных в оптимальном режиме вулканизации [2]. [c.58]

Погрешность весов определяется несколькими составляющими, приче.м числовые значения этих составляющих зависят не только от конструкции весов и внешних факторов, но и от измеряемой величины (изменение систематической погрешности от неравноплечести и чувствительности от нагрузки в равноплечих весах, из.менепие случайной погрешности при изменении нагрузки и расположения груза на чашке в весах любой конструкции). Наиболее объективную оценку весам дают статистические методы обработки результатов испытаний, сущность которых иллюстрирована искусственным примером определения характеристик призменных равноплечих весов. [c.185]

Из математической статистики известно, что при однократном испытании в 95 случаях из 100 единичные отклонения замеряемой величины от ее среднего значения не превосходят удвоенного среднего квадратичного отклонения. Следовательно, 95% единичных замеров прочности будет лежать в интервале от (100—2V) до (100-1- 2V). Поэтому минимальная прочность будет равна 76 — 86% от среднего значения с вероятностью 95%. Соответственно максимальная прочность будет определяться величиной (100 - - 2V). Обработка отобранных проб кокса статистическим методом позволила дать качественную и количественную оценку показателей. Полученные результаты представлены графически. При этом кр ивая 1 показывает дифференциальное распределение, ее теоретическая форма выражается уравнением Пирсона (рис. 4). Более наглядное представление о характере распределения в камере дает кумулятивная (интегральная) кривая 2. Согласно этой кривой может быть определен процент кокса заданной прочности, а также средняя прочность всего коксового пирога . Кумулятивная кривая может быть названа кривой стойкости . Ее ордината показывает,- какой процент кокса может выдержать данное напряжение. Как видно (рис. 4), кривая 1 изменяется по одну сторону от наибольшей ординаты с заметно большей скоростью, чем по другую сторону от нее, поэтому называется ассимметрической кривой-распределения и относится к одному из типов выравнивающих распределений Пирсона. Тип кривой Пирсона определяется при помощи критерия [c.162]

Мы не касаемся здесь результатов статистического рассеяния для условно идентичных образцов, которые представлены в различной степени во всех экспериментальных данных, а имеем дело с реальными физическими различиями, обусловленными анизотропией и неоднородностью. Конечно, можно, спорить относительно того, что реальное статистическое рассеяцие также обусловлено реальными физическими различиями , но этот особый вопрос остается нерешенным, и по этому поводу не следует продолжать обсуждение. В частности, деформационные эксперименты соответствуют всем требованиям и хорошо разработаны. В этом отношении прочностные испытания с наклонным ступенчатым воздействием значительно менее совершенны, а испытания на удар совсем неудовлетворительны. Таким образом, в испытаниях с наклонным ступенчатым возбуждением напряжение предела вынужденной эластичности, полученное для податливого образца, служит характеристикой материала, даже несмотря на зависимость этого напряжения от анизотропии последнего. А прочность, определенная при разрушении хрупкого образца, является лишь приближением к истинной прочности, и необходимы дополнительные испытания для разумной ее оценки. В то же время данные по удару настолько чувствительны к вариациям обработки образцов, к текстуре поверхности, к ориентации образца в пределах отливки и ко многим другим факторам, что никаких реальных количественных оценок не может быть дано за исключением разве случая хрупких материалов. Проблема разрешается подразделением поведения материала при ударе на широкие категории, которые не совсем точно связаны с численным значением энергии удара, в частности никакого смысла не следует приписывать энергии, зарегистрированной при вязком типе разрушения. [c.120]

Испытания, основанные на подсчете ФКП, приобретают еще большее практическое значение, когда для очистки сточных вод их подвергают стрессу (например, хлорированию или другой обработке). В этих случаях тест ASTM обычно нельзя использовать, поскольку в пробах, подвергнутых стрессу, бактерий слишком мало, чтобы их можно было адекватно подсчитать в условиях метода высевания на чашках. В таких условиях лишь мембранная фильтрация обеспечивает достаточную чувствительность поэтому исследователи стали на путь сравнения между собой результатов, полученных с использованием различных мембранных фильтров [35, 198]. Несмотря на то, что такие испытания и показывают, что какой-то определенный тип мембран по сравнению с другим извлекает микроорганизмы с более высокой эффективностью, возникает ряд трудностей, связанных с определением статистической значимости таких сравнений. Кроме того, следует заметить, что такого рода испытания не приводят к однозначной оценке мембранного фильтра, поскольку при подсчетах бактерий группы кишечных палочек (БГКП) или в иных подобных случаях боль- [c.111]

Требуется также задать горизонтальные (1ь 2) и вертикальные ( з) размеры корпуса РЭА. Эти исходные данные недостаточны для детального анализа теплового режима РЭА, но их можно использовать для предварительной оценки и выбора системы охлаждения. Последний носит вероятностный характер, т. е. дает возможность оценить вероятность обеспечения заданного по ТЗ теплового режима РЭА при выбранном способе охлаждения. По результатам обработки статистических данных для реальных конструкций, детальных теплових расчетов и данных испытания макетов были построены графики (рис. 2.4), характеризующие области целесообразного применения различных способов охлаждения [17]. Эти графики построены для непрерывной работы РЭА и связывают два основных показателя o =f(lg )- Первый показатель o = [c.119]

При всех видах испытаний, опытной и промышленной эксплуатации системы должны проводиться сбор, регистрация и обработка статистических данных об эксплуатационной надежности. Порядок выполнения этих работ должен быть изложен в Программах и методиках работ , разрабатываемых согласно ГОСТ 24.208—80 в зависимости от содер-хсания работ при вводе системы в эксплуатацию. Результаты экспериментальной оценки надежности, полученные по данным испытаний, должны быть внесены в Протоколы испытаний согласно ГОСТ 24.208— 80. При передаче системы в промышленную эксплуатацию значения показателей надежности, полученные по результатам приемочных испытаний системы, должны быть внесены в Формуляр системы . В процессе всех видов испытаний, опытной и промышленной эксплуатации должна быть дана оценка разработанной структуры организации технического обслуживания и ремонта, достаточности ЗИП, численности и квалификации обслуживающего и ремонтного персонала. При необходимости документация по техническому обслуживанию корректируется одновременно с эксплуатационной документацией. [c.200]