Диссертация (1026120), страница 21

Просмтор этого файла доступен только зарегистрированным пользователям. Но у нас супер быстрая регистрация: достаточно только электронной почты!

Текст из файла (страница 21)

Реализация в программной среде Mathcad алгоритма построениязависимости вероятности обнаружения дефектов ПКМ от их размеров играниц 95%-ого доверительного интервала при УЗКПример расчета вероятности обнаружения дефектов от их размеров приобработке результатов контроля, полученных от одного контролера.Обработка данных проводилась в программе MathCad.Чтение данных результатов контроля из xls-файла :0F120"a, mm2""С т олбец1""Конт ролер 1"16.25NaN43.1272NaN57.9390NaN45.8481NaN73.2522NaN73.2642NaN30.9718NaN61.1835NaN50.597NaN0.011045.5NaN78.71137.5NaN781220NaN30.51320.4NaN59.11445.4NaN82.61523.8NaN81.4166.6NaN...Количество данных результатов контроля:Запись данных размеровдефектов "а" в матрицу:N  106Запись данных численных откликовот дефектов (амплитуд) в матрицу:Данные результатов контроля Контролера 1size for i  0  N  1sizei  Fi 1 0sizeotklik for i  0  N  1otkliki  Fi 1 2otklik186Уравнение линии регрессии для данных зависимостичисленного отклика от размера дефектаДанные результатов контроля Контролера 1LINE_reg ( a)  line ( ln ( size) otklik) 0  line ( ln ( size) otklik) 1 ln ( a)Коэффициенты линии регрессии а (β0) и b (β1):Данные результатов контроля Контролера 10_1 line ( ln ( size) otklik) 0  12.0331_1 line ( ln ( size) otklik) 1  16.368Оценка дисперсии положения линии регрессииДанные результатов контроля Контролера 1otkliki  LINE_regsizei2N1VAR_Y i 0N2 301.715Построения границ 95%-ого доверительного интервалаошибки положения линии регрессииFst - значение критерия СтьюдентаДанные результатов контроля Контролера 121( ln ( a)  mean( ln ( size) ) )95_sr ( a)  Fst VAR_Y N N 1ln sizei  mean( ln ( size) ) 2i 0LINE_95np ( a)  line ( ln ( size) otklik) 0  line ( ln ( size) otklik) 1 ln ( a)  95_sr ( a)LINE_95vp ( a)  line ( ln ( size) otklik) 0  line ( ln ( size) otklik) 1 ln ( a)  95_sr ( a)187Построение границ 95%-ого доверительного интервала дляиндивидуальных значений численных откликов21( ln ( a)  mean( ln ( size) ) )95_ind ( a)  Fst VAR_Y  1 N N 1ln sizei  mean( ln ( size) ) 2i 0LINE_95v ( a)  line ( ln ( size) otklik) 0  line ( ln ( size) otklik) 1  ln ( a)  95_ind ( a)LINE_95n ( a)  line ( ln ( size) otklik) 0  line ( ln ( size) otklik) 1 ln ( a)  95_ind ( a)150Максимальная амплитуда эхо-сигнала отдефекта (в % экрана дефектоскопа)140130120110100908070605040403020100 100110Площадь дефекта, мм2100188Построение зависимости вероятности обнаружения дефектаот его размера и 95 %-ого доверительного интервалаПорог обнаружения Ñ  40F1( a)  pnorm 40 LINE_reg( a)  VAR_YF3( a)  pnorm 40 LINE_95np( a)  VAR_YF4( a)  pnorm 40 LINE_95vp( a)  VAR_Y10.90.9Вероятность обнаружения0.80.71F1 ( a) 0.61F3 ( a)0.50.51F4 ( a)0.40.30.20.100.11a ммПлощадь дефекта,102100189Пример расчета вероятности обнаружения дефектов от их размеров приобработке результатов контроля, полученных от нескольких контролеров.Обработка данных проводилась в программе MathCad.Чтение данных результатов контроля из xls-файла:0F1234560"a, mm2""С т олбец1""Конт ролер 1""Конт ролер 2""Конт ролер 3""Конт ролер 4""Конт ролер 5"16.25NaN43.151.183.851.737.2272NaN57.953.211047.431.7390NaN45.895.910090.841.5481NaN73.259.1115.159.563522NaN73.269.3125.680.668.1642NaN30.9131.1125.6102.248.5718NaN61.169.769.785.770.1835NaN50.555.85441.54397NaN0.0116.847.8450.11045.5NaN78.76596.767.3741137.5NaN7864.66064.6651220NaN30.532.53033.7311320.4NaN59.148.5112.774.464.21445.4NaN82.681.8180.494.7112.71523.8NaN81.471.2121.77473.2166.6NaN50.553.677.558.7471778.5NaN96.4126.8159146.4106.91829.2NaN66.190120101.4...Количество данных результатов контроля каждого контролера: N  106Запись данных размеровдефектов "а" в матрицу:Запись данных численных откликовот дефектов (амплитуд) в матрицу:Данные результатов контроля Контролера 1size1 for i  0  N  1size1i  Fi 1 0size1otklik1 for i  0  N  1otklik1i  Fi 1 2otklik1190Данные результатов контроля Контролера 2size2 for i  0  N  1otklik2 size2i  Fi 1 0for i  0  N  1otklik2i  Fi 1 3size2otklik2Данные результатов контроля Контролера 3size3 for i  0  N  1otklik3 size2i  Fi 1 0for i  0  N  1otklik3i  Fi 1 4size2otklik3Данные результатов контроля Контролера 4size4 for i  0  N  1otklik4 size2i  Fi 1 0for i  0  N  1otklik4i  Fi 1 5size2otklik4Данные результатов контроля Контролера 5size5 for i  0  N  1otklik5 size2i  Fi 1 0for i  0  N  1otklik5i  Fi 1 6size2otklik5Объединенные данные результатов контроля Контролеров 1-5size for i  0  N  1otklik for i  0  N  1sizei  Fi 1 0otkliki  Fi 1 2size106 i  Fi 1 0otklik106 i  Fi 1 3size212 i  Fi 1 0otklik212 i  Fi 1 4size318 i  Fi 1 0otklik318 i  Fi 1 5size424 i  Fi 1 0otklik424 i  Fi 1 6sizeotklik191Уравнение линии регрессии для данных зависимости численного откликаот размера дефекта:Данные результатов контроля Контролера 1LINE1_reg ( a)  line ( ln ( size1) otklik1 ) 0  line ( ln ( size1) otklik1 ) 1  ln ( a)Данные результатов контроля Контролера 2LINE2_reg ( a)  line ( ln ( size2) otklik2 ) 0  line ( ln ( size2) otklik2 ) 1  ln ( a)Данные результатов контроля Контролера 3LINE3_reg ( a)  line ( ln ( size3) otklik3 ) 0  line ( ln ( size3) otklik3 ) 1  ln ( a)Данные результатов контроля Контролера 4LINE4_reg ( a)  line ( ln ( size4) otklik4 ) 0  line ( ln ( size4) otklik4 ) 1  ln ( a)Данные результатов контроля Контролера 5LINE5_reg ( a)  line ( ln ( size5) otklik5 ) 0  line ( ln ( size5) otklik5 ) 1  ln ( a)Объединенные данные результатов контроля Контролеров 1-5LINE_reg ( a)  line ( ln ( size) otklik) 0  line ( ln ( size) otklik) 1 ln ( a)Коэффициенты линии регрессии а (β0) и b (β1):Данные результатов контроля Контролера 10_1 line ( ln ( size1) otklik1 ) 0  12.0331_1 line ( ln ( size1) otklik1 ) 1  16.368Данные результатов контроля Контролера 10_11_1 line ( ln ( size1) otklik1 ) 0  12.033 line ( ln ( size1) otklik1 ) 1  16.368192Данные результатов контроля Контролера 20_2 line ( ln ( size2) otklik2 ) 0  7.3651_2 line ( ln ( size2) otklik2 ) 1  19.268Данные результатов контроля Контролера 30_3 line ( ln ( size3) otklik3 ) 0  5.3631_3 line ( ln ( size3) otklik3 ) 1  24.396Данные результатов контроля Контролера 40_4 line ( ln ( size4) otklik4 ) 0  10.7681_4 line ( ln ( size4) otklik4 ) 1  23.359Данные результатов контроля Контролера 50_5 line ( ln ( size5) otklik5 ) 0  3.4161_5 line ( ln ( size5) otklik5 ) 1  17.661Объединенные данные результатов контроля Контролеров 1-50 line ( ln ( size) otklik) 0  7.7891 line ( ln ( size) otklik) 1  20.21Оценка дисперсии положения линии регрессииДанные результатов контроля Контролера 1N1VAR_Y1 i 0otklik1i  LINE1_regsize1i2N2 301.715193Данные результатов контроля Контролера 2N1VAR_Y2 otklik2i  LINE2_regsize2i2N2i 0 401.886Данные результатов контроля Контролера 3N1VAR_Y3 otklik3i  LINE3_regsize3i2N2i 0 941.342Данные результатов контроля Контролера 4N1VAR_Y4 otklik4i  LINE4_regsize4i2N2i 0 821.708Данные результатов контроля Контролера 5N1VAR_Y5 otklik5i  LINE5_regsize5i2N2i 0 545.47Объединенные данные результатов контроля Контролеров 1-5VAR_Y N 51 otklik  LINE_reg size 2iii 0N 5  2 699.874Построение границ 95 %-ого доверительного интервала ошибки положения линии регрессии:Fst  1.984Fst - значение критерия Стьюдента194Данные результатов контроля Контролера 121( ln ( a)  mean( ln ( size1) ) )95_sr1 ( a)  Fst VAR_Y1 N N 1ln size1i  mean( ln ( size1) ) 2i 0LINE_95np1 ( a)  line ( ln ( size1) otklik1 ) 0  line ( ln ( size1) otklik1 ) 1  ln ( a)  95_sr1 ( a)LINE_95vp1 ( a)  line ( ln ( size1) otklik1 ) 0  line ( ln ( size1) otklik1 ) 1  ln ( a)  95_sr1 ( a)Данные результатов контроля Контролера 221( ln ( a)  mean( ln ( size2) ) )95_sr2 ( a)  Fst VAR_Y2 N N 1ln size2i  mean( ln ( size2) ) 2i 0LINE_95np2 ( a)  line ( ln ( size2) otklik2 ) 0  line ( ln ( size2) otklik2 ) 1  ln ( a)  95_sr2 ( a)LINE_95vp2 ( a)  line ( ln ( size2) otklik2 ) 0  line ( ln ( size2) otklik2 ) 1  ln ( a)  95_sr2 ( a)Данные результатов контроля Контролера 321( ln ( a)  mean( ln ( size3) ) )95_sr3 ( a)  Fst VAR_Y3 N N 1ln size3i  mean( ln ( size3) ) 2i 0LINE_95np3 ( a)  line ( ln ( size3) otklik3 ) 0  line ( ln ( size3) otklik3 ) 1  ln ( a)  95_sr3 ( a)LINE_95vp3 ( a)  line ( ln ( size3) otklik3 ) 0  line ( ln ( size3) otklik3 ) 1  ln ( a)  95_sr3 ( a)195Данные результатов контроля Контролера 421( ln ( a)  mean( ln ( size4) ) )95_sr4 ( a)  Fst VAR_Y4 N N 1ln size4i  mean( ln ( size4) ) 2i 0LINE_95np4 ( a)  line ( ln ( size4) otklik4 ) 0  line ( ln ( size4) otklik4 ) 1  ln ( a)  95_sr4 ( a)LINE_95vp4 ( a)  line ( ln ( size4) otklik4 ) 0  line ( ln ( size4) otklik4 ) 1  ln ( a)  95_sr4 ( a)Данные результатов контроля Контролера 521( ln ( a)  mean( ln ( size5) ) )95_sr5 ( a)  Fst VAR_Y5 N N 1ln size5i  mean( ln ( size5) ) 2i 0LINE_95np5 ( a)  line ( ln ( size5) otklik5 ) 0  line ( ln ( size5) otklik5 ) 1  ln ( a)  95_sr5 ( a)LINE_95vp5 ( a)  line ( ln ( size5) otklik5 ) 0  line ( ln ( size5) otklik5 ) 1  ln ( a)  95_sr5 ( a)Объединенные данные результатов контроля Контролеров 1-5LINE_95vp_sr( a) ( LINE_95vp1( a)  LINE_95vp2( a)  LINE_95vp3( a)  LINE_95vp4( a)  LINE_95vp5( a) )5LINE_95np_sr( a) ( LINE_95np1( a)  LINE_95np2( a)  LINE_95np3( a)  LINE_95np4( a)  LINE_95np5( a) )5Построение границ 95 %-ого доверительного интервала дляиндивидуальных значений численных откликовN=530Fst_2  1.9619621( ln ( a)  mean( ln ( size) ) )95_ind ( a)  Fst_2 VAR_Y  1 N N 1ln sizei  mean( ln ( size) ) 2i 0LINE_95v ( a)  line ( ln ( size) otklik) 0  line ( ln ( size) otklik) 1  ln ( a)  95_ind ( a)LINE_95n ( a)  line ( ln ( size) otklik) 0  line ( ln ( size) otklik) 1 ln ( a)  95_ind ( a)Максимальная амплитуда эхо-сигнала отдефекта (в % экрана дефектоскопа)150140130120110100908070605040403020100 100110100РисунокД.3 мм2Площадьдефекта,Построение зависимости вероятности обнаружения дефекта отего размера и 95 %-ого доверительного интервалаF1( a)  pnorm 40 LINE_reg( a)  VAR_YF3( a)  pnorm 40 LINE_95np_sr( a)  VAR_YF4( a)  pnorm 40 LINE_95vp_sr( a)  VAR_Y19710.90.9Вероятность обнаружения0.80.71F1 ( a) 0.61F3 ( a)0.50.51F4 ( a)0.40.30.20.100.11a2Площадь дефекта, мм10100198П.7.

АКТ о проведении оценки вероятности обнаружения дефектов1991. Зависимости вероятности обнаружения дефектов от их размеров при УЗпо ТР 1.2.2215 2011 «Ультразвуковой контроль конструкций из углепластика с использованием фазированных решеток»При контроле образцов с искусственными дефектами, имитирующими типичные производственные дефекты200При контроле образцов с искусственными дефектами, имитирующими типичные эксплуатационные дефекты2012. Зависимости вероятности обнаружения дефектов от их размеров при УЗКпо ТР 1.2.1942-2009 «Ультразвуковой контроль панелей из углепластика»При контроле образцов с искусственными дефектами, имитирующими типичные производственные дефекты202При контроле образцов с искусственными дефектами, имитирующими типичные эксплуатационные дефекты203204205.

Характеристики

Список файлов диссертации