Дослідження залежності сили прибою від щільності по утоку махрової тканини

Визначення числових характеристик випадкових величин. Дослідження залежності розподілу об'ємності та щільності мотальних бобін від діаметру намотування. Визначення виду регресійної однофакторної математичної моделі з використанням методу Чебишева.
Краткое сожержание материала:

Размещено на

Размещено на

ВВЕДЕННЯ

Сучасний технічний прогрес текстильної промисловості зв'язаний з подальшим розвитком техніки і технології. Перед працюючими в науково-дослідних інститутах і текстильних підприємствах стоїть задача різкого підвищення ефективності дослідницьких праць.

Науково-технічний прогрес являє собою удосконалення всіх сторін виробництва на базі новітніх досягнень науки. Це удосконалення заключається у механізації і автоматизації виробництва, його електрифікації і хімізації, застосуванні передових технологій і вищіх форм організації праці і виробництва автоматичних систем управління та інших засобів сучасної техніки.

Свою роль наука може виконувати, якщо забезпечується швидке здійснення всіх етапів науково-дослідних робіт, від наукових дослідів і технічних рішень, до використання їх результатів у виробництві.

Поглибленню і згрупуванню теоретичних знань, їх всебічному застосуванню на практиці допомагає виконання курсового проекта (роботи) з дисципліни “Моделювання і оптимізація технологічних процесів”.

Метою виконання даної курсової роботи є одержання навиків застосування математично-статистичних методів для одержання математичних моделей, а також вивчення сучасних засобів дослідження технологічних процесів текстильної промисловості.

РОЗДІЛ 1. Обробка результатів експерименту

Був проведений одно факторний експеримент для виявлення залежності сили прибою від щільності по утоку махрової тканини.

У результаті цього експерименту було отримано наступні дані, що приведені у табл.1.

Таблиця 1 Матриця планування одно факторного експерименту

n
1	40	0.45	0.46	0.48	0.46	0.47	0.47
2	60	0.42	0.42	0.43	0.43	0.42	0.43
3	80	0.36	0.37	0.36	0.37	0.36	0.45
4	100	0.34	0.34	0.33	0.32	0.33	0.33
5	120	0.26	0.26	0.25	0.26	0.27	0.24
6	140	0.20	0.19	0.20	0.19	0.18	0.20

де х - щільність по утоку махрової тканини, ниток/см;

у - сила прибою, Н.

Підготовка для проведення експерименту включала в себе ряд організаційних та технічних заходів, таких як перевірка станів приборів, перевірка властивостей сировини та матеріалів та відповідність їх задач експериментів. По результатах пробних дослідів було внесено поправку методів експерименту.

1.1 Визначення числових характеристик випадкових велечин

При цьому використовується статистичний метод. По результатах цієї перевірки необхідно значення, які різко виділяються, з усього об'єму експериментальних даних виключити і в подальших розрахунках підкорегувати число даних.

Для цього знаходимо наступні показники:

1) середнє значення:

(1.1)

де m - повторюваність експерименту;

2)дисперсію для кожного горизонтального рядка:

(1.2)

[

] = 0.00014

[

] = 0.00003

[

] = 0.00126

[

] = 0.000044

[

] = 0.0000568

[

] = 0.0000668

3)середньоквадратичне відхилення:

(1.3)

У цьому підрозділі визначили числові характеристики випадкових величин.

Для цього знаходили наступні показники: середнє значення, дисперсію для кожного горизонтального рядка і середньоквадратичне відхилення.

1.2 .Виключення даних експеримента, які різко виділяються

Визначаємо значення ,які різко виділяються за допомогою критерій Смірнова-Грабса, для цього визначаємо розрахункове значення критерій:

(1.4)

(1.5)

Визначаємо розрахункове значення критерій:



Порівнюємо розрахункові значення критерію з табличним

Таким чином, третє мінімальне значення випадає з об'єму експериментальних даних, оскільки >.

Отже необхідно викреслити це значення з експерименту і перерахувати середнє значення, дисперсію, середньоквадратичне відхилення, а також розрахункове значення критерія Смірнова-Грабса для третього горизонтального рядка табл. 1.

[

] = 0.000022

Порівнюємо розрахункові значення критерію з табличним:

У цьому підрозділі визначили значення ,які різко виділяються за допомогою критерій Смірнова-Грабса, для цього визначили розрахункове значення критерій.

Порівнюючи розрахункові значення критерії з табличним, третє мінімальне значення випадає з об'єму експериментальних даних.

1.3. Перевірка гіпотези про нормальний розподіл випадкових величин

Для перевірки гіпотези про нормальний розподіл випадкових величин використовуємо розрахунковий критерій Хана-Шапіро:

(1.6)

де (1.7)

Знайдемо k:

, якщо m - непарне (1.8)

, якщо m - парне (1.9)

Визначаємо значення коефіцієнтів і за таблицями [1, додаток 10]:

Для m = 5:

Для m = 6:

Розташовуємо значення у порядку зростання:

1) 0.45; 0.46; 0.46; 0.47; 0.47; 0.48.

2) 0.42; 0.42; 0.42; 0.42; 0.43; 0.43.

3) 0.36; 0.36; 0.36; 0.37; 0.37.

4) 0.32; 0.33; 0.33; 0.33; 0.34; 0.34.

5) 0.25; 0.26; 0.26; 0.26; 0.27; 0.27.

6) 0.18; 0.19; 0.19; 0.2; 0.2; 0.2.

Таблиця 2. Матриця планування одно факторного експерименту

Другие файлы:

Порівняльне еколого-морфологічне дослідження інфраепідермальних капілярів земноводних різних екологічних груп
Історія дослідження покривів земноводних. Порівняльно-анатомічне дослідження щільності інфраепідермальних капілярів у шкірі земноводних різних екологі...

Психологічні особливості інтернет-залежності в юнацькому віці
Інтернет-залежність як психологічний феномен та вид адиктивної поведінки. Ознаки, типи, наслідки інтернет-залежності, чинники, що її провокують у юнак...

Умови лінійної залежності та незалежності функцій
Теоретичні матеріали щодо визначення методів дослідження лінійної залежності та незалежності функцій, проведення дослідження лінійної залежності систе...

Комп’ютерна томографія
Рентгенівська комп’ютерна томографія (КТ) - методика пошарового рентгенологічного дослідження органів і тканин із застосуванням комп'ютерної обробки м...

Дамаські тканини
Історія виникнення мистецтва виготовлення дамасту - унікального полотна, зовнішній бік якого шовковий, а внутрішній - бавовняний. Використання дамаськ...

n
1	40	0.45	0.46	0.48	0.46	0.47	0.47	0.00014	164.29
2	60	0.42	0.42	0.43	0.43	0.42	0.43	0.00003	333.3
3	80	0.36	0.37	0.36	0.37	0.36	-	0.000022	409.1
4	100	0.34	0.34	0.33	0.32	0.33	0.33	0.000044	356.8