Коэффициент одновременности работы оборудования в легкой промышленности. Силовая нагрузка электроустановки - проектирование электроустановок. Время использования максимальных нагрузок

В принципе, существует 3 источника вариации: изменение детали, изменение измерительного устройства и вариация оператора. Изменение, вызванное оператором и взаимодействие между оператором и частью, называется воспроизводимостью и изменением, вызванным измерительным устройством, называется повторяемостью. Формальные определения воспроизводимости и повторяемости приводятся во введении этой главы. В этом разделе мы кратко обсудим, как их вычислить. На следующем рисунке показано разложение вариаций продукта, измеряемого устройством.

Следующая картина представляет собой перекрестный эксперимент. На приведенном выше рисунке оператор А и оператор В измеряли те же три части. Во вложенном эксперименте каждый оператор измеряет разные части, как показано ниже. Чтобы оценить дисперсию, каждую часть нужно измерять несколько раз. Для деструктивного тестирования это невозможно. Поэтому необходимо сделать некоторые предположения. Обычно для деструктивного тестирования нам нужно предположить, что все части одной партии одинаковы, чтобы утверждать, что они являются одной и той же частью.

Вложенный дизайн является первым вариантом деструктивного тестирования, поскольку каждый оператор измеряет уникальные детали. Если часть может быть измерена несколько раз разными операторами, вы должны использовать перекрестный дизайн. Из приведенного выше обсуждения мы знаем, что полная изменчивость может быть разбита на следующие компоненты дисперсии.

Его сравнивают со спецификацией или допуском продукта, измеренного с использованием этого датчика, чтобы получить так называемое отношение точности к допускам, как указано.

Например, отношение может быть сделано сколь угодно малым, увеличивая ширину допуска спецификации. Поэтому часто используются и другие коэффициенты.

Чем меньше эти два отношения, тем выше относительная точность датчика. Расчеты для получения вышеуказанных компонентов дисперсии для вложенного дизайна и для перекрестного дизайна различны.


Обычно все эффекты в приведенном выше уравнении предполагаются случайными эффектами, которые обычно распределяются со средним значением 0 и дисперсией,,, и, соответственно. Когда операторы в исследовании являются единственными операторами, которые будут работать над продуктом, оператор может рассматриваться как фиксированный эффект.

Поэтому оператор всегда следует рассматривать как случайный эффект. Определения фиксированных и случайных эффектов. Фиксированный эффект: эффект, связанный с фактором, который имеет ограниченное количество уровней или в котором для экспериментатора представляет интерес только ограниченное количество уровней. Случайный эффект: эффект, связанный с фактором, выбранным случайным образом из популяции, имеющей большое или бесконечное число возможных значений. Модель, которая имеет только фиксированные факторы влияния, называется моделью с фиксированным эффектом; модель, которая имеет только случайные факторы влияния, называется моделью случайного эффекта; модель, которая имеет как случайные, так и фиксированные факторы воздействия, называется моделью смешанного эффекта.

Однако, когда конструкция сбалансирована, компоненты дисперсии могут быть оценены с использованием метода регулярной линейной регрессии, обсуждаемого в главе факториала общего уровня. Средние квадраты в первом столбце можно оценить, используя модель, приведенную в начале этого параграфа. Их расчеты одинаковы независимо от того, является ли модель фиксированной, случайной или смешанной. Разница для фиксированных, случайных и смешанных моделей - это ожидаемые средние квадраты. С информацией в приведенной выше таблице каждый компонент дисперсии может быть оценен с помощью.

Набор данных приведен в таблице ниже. Допуск продукта равен 2. Во-первых, используя обычный метод линейной регрессии, средний квадрат для каждого члена может быть рассчитан и приведен в следующей таблице. Все эффекты рассматриваются как случайные эффекты в приведенной выше таблице.

Это означает, что вариация между всеми операторами относительно велика. Повторяемость для случайной ошибки. Последний столбец в приведенной выше таблице показывает вклад каждой компоненты дисперсии. Например, вклад оператора составляет 43%, который вычисляется по формуле.

Стандартное отклонение для каждого эффекта. Коэффициент вариации на коэффициент. Коэффициент пересчета к общей вариации. Очевидно, что все отношения слишком велики. Операторы должны быть обучены и, возможно, потребуется приобрести новый датчик. Ниже показаны графики круговой диаграммы для вклада каждой компоненты дисперсии.

На приведенном выше рисунке общая круговая диаграмма компонентов изменения отображает отношение каждой дисперсии к общей дисперсии. На диаграмме изменения параметров и диаграммы отображается отношение дисперсии калибровки к общей дисперсии и отношение части к общей дисперсии. Графическая диаграмма дисперсии вариабельности результатов измерений разлагает воспроизводимость на дисперсию оператора, а также дисперсию взаимодействия оператора и части.

Когда эксперимент вложен, поскольку часть вложена внутри каждого оператора, мы не можем оценить взаимодействие оператора и части.

Оцененный эффект оператора включает в себя эффект оператора и взаимодействие оператора и части. Когда сбалансированный вложенный эксперимент сбалансирован, его вычисления для общей суммы квадратов, суммы квадратов оператора и суммы квадрата ошибки такие же, как и для скрещенного дизайна. Они рассчитываются с использованием уравнения линейной регрессии путем включения взаимодействия части и оператора в модель.

Поэтому, когда дизайн вложен, дизайн на самом деле должен быть. Во-первых, используя обычный метод линейной регрессии для вложенных конструкций, можно вычислить все средние квадраты для каждого члена. Они приведены в следующей таблице. Во-вторых, на основе уравнений для ожидаемых средних квадратов мы можем вычислить компоненты дисперсии.

Стандартное отклонение для каждого источника вариации. Далее показаны круговые диаграммы для всех компонентов дисперсии. Каждый столбец на приведенном выше рисунке представляет собой 9 измерений части всеми операторами. На приведенном выше графике мы видим, что все показания оператора С выше средней линии. Часть 3 имеет наименьшее изменение среди этих трех частей.

Эти два вывода также можно сделать из следующих двух графиков. Шаг 1: рассчитать диапазон каждой части для каждого оператора. Шаг 2: вычислить средний диапазон для каждого оператора. Шаг 3: вычислить общий средний диапазон для всех операторов.



Результаты расчета для этого примера.

Шаг 3: Рассчитайте общее среднее всех наблюдений.

Пошаговые вычисления для диаграммы приведены ниже. Шаг 1: Вычислите стандартное отклонение для каждой части каждого оператора.

Шаг 2: Рассчитайте среднее значение этих стандартных отклонений.

Вышеприведенное уравнение справедливо только для сбалансированных конструкций.