Параметры распределения

Параметры этих распределений однозначно связаны с математическим ожиданием, дисперсией и коэффициентом вариации, что позволяет сопоставить их особенности вдали от центра рассеяния. Для этого принимаются некоторые фиксированные значения М (х) и D (х), определяются соответствующие параметры распределений и вычисляются вероятность разрушения и статистический запас прочности в сопоставимых условиях — одинаковых уровнях значимости и доверия при определении экстремальных расчетных значений предела выносливости и действующих напряжений.

Как видим, это распределение уже не симметричное. Приведенные формулы (59), (61), (63) выражают плотность распределения величины Z через параметры распределений величин X и У.

;рых параметры распределений сроков службы будем

Блок 9 ,вычисляет интенсивность пополнения парка v(t). При этом делают следующие допущения: .предполагают, что новые машины поступают равномерно на протяжении всего года и статистические параметры распределений сроков службы машин,^ поступивших на протяжении одного интервала расчетного периода, одинаковы. Символом bi обозначены численные значения величины поставок в каждом из отрезков времени продолжительностью 4v в очередном интервале расчетного периода. Вне этого интервала значения Ь{ принимают

Практически, после проверки м. о. z6 и crzp указанным способом на обычных машиностроительных операциях либо обнаруживается, что м. о. Zp настолько мало, а стгр так близко к 02б, что искажением можно пренебречь, либо обнаруживается, что достаточно применить упомянутую коррекцию и принять агр равным огг6, переходя тем самым к условиям независимой настройки (см. п. 4.2). В частности, во всех случаях, когда над интервалом ошибки выборочной оценки распределение F (v) близко к нормальному и этот интервал не достигает точки v — О, распределение р+ (z), в свою очередь, практически нормально, а azp < az6. Приведем некоторые данные для нормального распределения F (v), а = 1, на основании которых можно составить представление о порядке величин, характеризующих искажение Р+ (z) сравнительно с 8 (г). Параметры распределений вычислены на основании соотношения (4.9):

где а (у) и а (6) —параметры распределений соответствующих

распределению Вейбулла — Гнеденко (1.46) и (1.53). Параметры распределений

В работе [50] рассмотрены фрактальные модели пространственной структуры высокодисперсных металлических ферромагнитных частиц (железо и его сплавы), полученных методом двухслойной электролитической ванны (рис. 58, б). Установлено, что фрактальные размерности дендритных частиц зависят от природы металла и изменяются в пределах от 1,25 до 1,89. По данным электронной микроскопии, распределение по длинам центральных осей нулевого порядка высокодисперсных дендритных металлических частиц (железа, никеля, кобальта и их сплавов), получаемых электролитически, близко к логарифмически нормальному [50]. Это позволяет находить параметры распределений: математическое ожидание длины центральной оси частицы /0 и дисперсию распределения.

используется для конкретных показателей и иногда со сверткой параметров распределений. Для случаев регистрации запасов работоспособности z/ или параметров состояния jj элементов кроме статистик, определяющих параметры распределений наработки на отказ

Параметры распределений значений Jc

где X — характеристика трещиностойкости. При Xmin = 0 получается двухпараметрическое распределение (2.17), которое оказывается более предпочтительным для использования в практике инженерных расчетов. В табл. 3.1 приведены параметры распределений характеристик трещиностойкости исследованных сталей и сварных соединений. Параметр 0 изменяется в широком диапазоне и уменьшается с понижением температуры испытаний, его наименьшие значения наблюдаются в ЗТВ. Параметр формы (3 слабо зависит от температуры испытаний и места расположения трещины.

где Р - вероятность того, что предел выносливости не менее /?_i; а, /3, 7 — параметры распределения.

Использование вероятностной сетки позволяет существенно упростить обработку статистических данных. Так, например, если для кривой нормального распределения, показанной па рис. 5.39, а, изменить масштаб по оси ординат в нелинейной форме, то из S-образной кривой можно получить прямую. По вероятностной сетке легко найти параметры распределения, т. е. среднее значение х и дисперсию а2 (рис. 5.39, б).

МЕШАЮЩИЕ ПАРАМЕТРЫ в математической статистике и в теории распознавания образов - параметры распределения вероятностей, такие, что гипотеза, подвергаемая статистической

2.3.1. Параметры распределения глубин коррозионных повреждений ...................................... 131

2.3.1. Параметры распределения глубин коррозионных повреждений

Уравнение получено путем подстановки в формулу (12) критерия предельного состояния и зависимости средней глубины разрушения от времени. Согласно [56], параметры распределения глубин повреждения Ь( и КЬ1, входящие в уравнение (14), должны быть приведены к рассматриваемому моменту времени через коэффициент вариации V м:

17. Определяют параметры распределения а и Ь для функции Вейбулла Р(Ю, которая описывает характер коррозионного износа:

Кь[> Ь( — параметры распределения Вейбулла, определяемые из табл. 17 в зависимости от величины коэффициента вариации глубины разрушения 9/,(, соответствующего моменту наступления предельного состояния первого типа.

где параметры распределения t и ст, - среднее значение времени и среднее квадратическое отклонение.

ультразвука; D — средний диаметр зерна. Распределение величины затухания, полученное при контроле изделия в различных точках, подчиняется логарифмически-нормальному закону и характеризует параметры распределения величин зерен исследуемого металла.

При измерении затухания в тонкостенных изделиях наблюдают значительные изменения амплитуд сигналов на различных участках объекта контроля. Установлено, что распределение амплитуд, подчиняющееся логарифмически нормальному закону, характеризует параметры распределения величины зерен исследуемого материала. Числа зерен металла, встречающихся на