- •«Тверской государственный технический университет»
- •291000 «Автомобильные дороги и аэродромы»
- •291000 «Автомобильные дороги и аэродромы»
- •Лабораторная работа № 1 оценка качества строительства автомобильных дорог
- •Лабораторная работа № 2 измерение шepоxobаtocти поверхности покрытия по способу песчаного пятна
- •Лабораторная работа № 3 контроль за уплотнением земляного полотна методом лунок
- •Лабораторная работа № 4 определение плотности и влажности грунтов землян0г0 полотна прибором н.П. Ковалева
- •Лабораторная работа №5 определение оптимальной влажности и максимальной плотности скелета грунта методом стандартного уплотнения
- •Лабораторная работа №6 определение модуля деформации и категорий грунта по трудности разработки ударником союздорнии
- •Лабораторная работа № 7 оценка прочности дорожных одежд нежесткого типа по величине упругого прогиба рычажным прогибомером
- •Лабораторная работа № 8 оценка прочности дорожных одежд нежесткого типа по величине упругого прогиба установкой динамического нагружения
- •«Тверской государственный технический университет»
- •281000 «Автомобильные работы и аэродромы»
- •1.Уровни и формы контроля
- •2. Планирование контроля качества
- •2.1. Теоретические основы
- •2.2. Методика выполнения а. Определение необходимого объема контроля
- •Б. Назначение точек контроля
- •2.3. Схема оформления. Лабораторная работа №
- •3. Статистический анализ точности технологических процессов
- •3.1. Теоретические основы
- •3.2. Методика выполнения.
- •3.3. Схема оформления. Лабораторная работа № Статистический анализ точности технологических процессов
- •4. Статистическое регулирование стабильности технологического процесса
- •4.1. Теоретические основы
- •4.2. Методика выполнения
- •4.3. Схема оформления
- •5. Разработка схем операционного контроля качества дорожно-строительных работ
- •5.1. Теоретические основы
- •5.2. Схема оформления.
- •Библиографический список
- •Содержание
- •Введение
- •1 Понятие о технологических режимах рабочих операций и формирующих их факторов
- •2 Обоснование требуемой плотности грунта при возведении полотна
- •2.1 Теоретические основы обоснования плотности
- •2.2 Методика выполнения работы
- •2.3 Схема оформления лабораторной работы
- •3 Обоснование требуемой влажности грунта и режима доувлажнения или просушивания
- •3.1 Теоретические основы
- •3.2 Методика выполнения работы
- •3.3 Схема оформления лабораторной работы
- •4 Выбор уплотнительных средств и обоснование режима уплотнения грунта при возведении полотна
- •4.1 Теоретические основы и методика выполнения работы
- •4.2 Методика выполнения
- •4.3 Схема оформления лабораторной работы
- •5 Обоснование режима перемешивания при приготовлении многокомпонентных смесей
- •5.1 Теоретические основы
- •5.2 Методика выполнения
- •5.3 Схема оформления лабораторной работы
- •Список используемых источников
- •Содержание
- •I. Общие положения
- •2. Оценка качества строительно-монтажных работ при строительстве автомобильных дорог
- •2.2. Оценка качества устройства земляного полотна
- •2.3. Оценка качества устройства оснований и покрытий и дорожных одежд
- •2.4. Оценка качества строительно-монтажных работ до законченному строительством участку автодороги
- •3.Методика выполнения
- •4.Схема оформления.
- •1. Исходные данные
4. Статистическое регулирование стабильности технологического процесса
4.1. Теоретические основы
Цель статистического регулирования стабильности технологических процессов изготовления продукции - установление причин нарушения их нормального хода путем определения и анализа систематических и случайных погрешностей на основе ограниченного числа наблюдений, а затем и немедленное устранение причин этих нарушений.
Статистическое регулирование качества продукции заключается в корректировке параметров технологического процесса путем наладки (настройки) оборудования и машин на основе выборочного контроля изготавливаемой продукции в соответствии с оцениваемым признаком
/2-6/.
Особо важную роль здесь играют методы регулирования качества при операционном контроле, позволяющие своевременно устранить ошибки, уточнить объем выборки, внести корректировку в параметры технологического процесса, выявить необходимость ремонта (остановки) машин и оборудования.
Статистическое регулирование качества включает четыре операции: измерения контролируемых показателей; расчет статистических критериев; анализ причин отклонения показателей от допусков и корректировку работы машин и оборудования.
Технологические процессы характеризуются основными параметрами: технологической точностью и стабильностью.
Технологическую точность изучали в предыдущей работе. Технологи-ческая точность определяет степень соответствия поля рассеяния контро-лируемого параметра полю допуска и свидетельствует о том, насколько качество изготовляемой продукции соответствует требованиям стандартов. Однако технологическая точность характеризует процесс лишь в данный момент. Технологическая же стабильность определяется степенью сохраняемости заданных показателей качества продукции в некоторых пределах в течение времени.
В выборочном контроле стабильности технологического процесса используют мгновенные выборки, т.е. выборки малого объема из потока продукции, изготовленной в последний момент перед отбором. Промежуток времени отбора устанавливают весьма короткий. Поэтому одна из задач выборочного контроля - это анализ статистического ряда измерений и исключение грубых ошибок, которые возникают из-за различных случайных ошибок.
Если не исключить грубых погрешностей, то итоговый результат вычислений может существенно отличаться от действительного значения. Так, одна грубая ошибка в 20 измерениях значительно влияет на достоверность результата. Применяются различные методы исключения грубых погрешностей измерений.
Метод трех сигм базируется на положении, что при попадании погрешностей за пределы доверительного интервала Р=0,997, значения погрешностей можно полагать грубыми, т.е.
<+3 ; <-3 . (4.1)
Метод размаха. Имеется статистический ряд измерений, для которого вычисляется размах и коэффициент размаха
(4.2)
Возможны три варианта. Первый вариант - . В этом случае грубые ошибки отсутствуют. Второй вариант - < < . Возможны грубые ошибки, и это прежде всего крайние значения и . Исключение грубых ошибок производится следующим образом. Вычисляются предельные значения измерений, которые не считаются грубыми ошибками:
; ,(4.3)
где - коэффициент, принимаемый в зависимости от числа членов статистического ряда:
… 4 5 6 7-8 9-10 11-15
… 1,4 1,3 1,2 1,1 1,0 0,9
Значения > и < исключаются из ряда как грубые погрешности.
Третий вариант- > . Наличие грубых ошибок проверяется по коэффициенту вариации :
. (4.4)
Ряд подлежит анализу с целью проверки наличия грубых ошибок, если > при , > при > (4.5)
Вычисляются коэффициенты и по формулам:
; (4.6)
, (4.7)
где , - сумма и сумма квадратов всех измерений ряда. При < исключаются , при исключаются .
Метод -критерия. Имеется ряд из членов, подчиняющийся закону нормального распределения. При анализе ряда с целью установления грубых ошибок вычисляются коэффициенты
; . (4.8)
Если > , то значение следует исключить из ряда как грубую погрешность, если < , то исключается . Величина принимается по табл. 4.1 в зависимости от и .
Таблица 4.1. Значения -критерия
|
Величина при |
|
Величина при |
||||
0,90 |
0,95 |
0,99 |
0,90 |
0,95 |
0,99 |
||
3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 |
1,41 1,64 1,79 1,89 1,97 2,04 2,10 2,15 2,19 2,23 2,26 2,30 |
1,41 1,69 1,87 2,00 2,09 2,17 2,24 2,29 2,34 2,39 2,43 2,46 |
1,41 1,72 1,96 2,13 2,26 2,37 2,46 2,54 2,61 2,66 2,71 2,76 |
15 16 17 18 19 20 25 30 35 40 45 50 |
2,33 2,35 2,38 2,40 2,43 2,45 2,54 2,61 2,67 2,72 2,76 2,80 |
2,49 2,52 2,55 2,58 2,60 2,62 2,72 2,79 2,85 2,90 2,95 2,99 |
2,80 2,84 2,87 2,90 2,93 2,96 3,07 3,16 3,22 3,28 3,33 3,37 |
Довольно простым и достаточно точным является способ нормирования сомнительных вариант по отношению к их средней арифметической. Нулевой гипотезой при этом служит предположение, что «выскакивающие» варианты принадлежат к той же генеральной совокупности, что и все другие варианты выборки. Критерием оценки нулевой гипотезы служит нормированное отклонение
(4.9)
Варианта выбраковываемся, если она выходит за пределы доверительного интервала, устанавливаемого для известного порога вероятности (по прави-лу «плюс-минус трех сигм»).
Описанный способ дает безошибочные результаты лишъ применительно к выборкам большого объема, распределяющегося по нормальному закону. Относительно же малочисленных выборок ( < 30) он не гарантирует надежность оценок. Дело в том, что в малочисленных совокупностях сильнее сказывается зависимость, существующая между величиной нормированного отклонения и числом наблюдений. Поэтому на малочисленных выборках нормировать "выскакивающие" варианты следует с поправкой, равной , на которую умножается среднее квадратическое отклонение эмпирической совокупности, т.е. критерием оценки должно служить отношение
(4.10)
Для оценки «выскакивающих» вариант построена специальная таблица, в которой содержатся критические значения нормированного отклонения для разных уровней доверительной вероятности и числа наблюдений ( ) (табл. 4.2).
После анализа статистического ряда (исключения грубых ошибок) вычис-ляют показатель стабильности по формуле
, (4.11)
где - среднеквадратичное значение контролируемого показателя для стабильного процесса; - среднеквадратичное значение й выборки.
При процесс стабилен. Если < , то необходимо регулирование технологического процесса.
Таблица 4.2. Стандартные значения критерия для браковки грубых ошибок
|
Значение при |
|
Значение при |
||||||
0,95 |
0,98 |
0,99 |
0,999 |
0,95 |
0,98 |
0,99 |
0,999 |
||
2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 |
15,56 4,97 3,56 3,04 2,78 2,62 2,51 2,43 2,37 2,33 2,29 2,26 2,24 2,22 2,20 |
39,00 8,04 5,08 4,10 3,64 3,36 3,18 3,05 2,96 2,89 2,83 2,78 2,74 2,71 2,68
|
78,00 11,46 6,53 5,04 4,36 3,96 3,71 3,54 3,41 3,31 3,23 3,17 3,12 3,08 3,04
|
9,43 7,41 6,37 5,73 5,31 5,01 4,79 4,62 4,48 4,37 4,28 4,20 |
17 18 20 25 30 35 40 45 50 60 70 80 90 100 ∞ |
2,18 2,17 2,145 2,105 2,079 2,061 2,048 2,038 2,030 2,018 2,009 2,003 1,998 1,994 1,960
|
2,66 2,64 2,60
2,33 |
3,01 2,98 2,932 2,852 2,802 2,768 2,742 2,722 2,707 2,683 2,667 2,655 2,646 2,639 2,576 |
4,13 4,07 3,979 3,819 3,719 3,652 3,062 3,565 3,532 3,492 3,462 3,439 3,423 3,409 3,291 |
Примечание: для нахождения критических значений , не указанных в таблице, используется следующая интерполяционная формула:
(4.12)
Мерой рассеяния характеристик является среднеквадратичное отклонение и математическое ожидание . Математическое ожидание случайной величины определяет среднее значение для теоретического распределения генеральной совокупности:
, (4.13)
где -вероятности случайных значений.
Для теоретической кривой распределения
, (4.14)
где - дисперсия генеральной совокупности
(4.15)
Для определения необходимы или большая выборка > (более 30 измерений), или выполнение сплошных измерений, что является трудоемким и неэкономичным. На практике же обычно используется малая выборка. В этом случае существует такая постановка задачи: значима ли ошибка - при заданной доверительной вероятности . Если эта ошибка не значима, то при контроле качества соблюдаются требования точности и вместо можно контролировать величину .
Если квадратичное отклонение генеральной совокупности неизвестно, то за критерий стабильности технологического процесса принимают нормированное отклонение для двух выборок.
Решение задачи сводится к расчету критерия по экспериментальным замерам. Критерий / / вычисляется по формуле
(4.16)
Если , то разность - не значима и разрешается вместо принимать среднеарифметическое с уровнем значимости . В этом случае стабильность качества по времени соблюдается.
Решение рассматриваемой задачи основывается на законе нормального распределения с математическим ожиданием и дисперсией
Значение определяется в зависимости от уровня значимости :
… 0,1 0,05 0,01 0,005 0,0027
… 1,645 1,96 2,576 2,808 3,00