Исходный фактор

Cтраница 3

Пусть теперь на входе технологического процесса действуют исходные факторы xlt хг и хв, а на выходе выделен параметр zt качества детали. [31]

При этом необходимым условием являются кодирование значений исходных факторов и переход к новой системе координат. [32]

Для проверки адекватности полученного уравнения связи между исходными факторами и погрешностями обработки вычисляется коэффициент множественной корреляции для линейной формы связи и множественное корреляционное отношение для нелинейной зависимости. При полном совпадении расчетных и фактических величин погрешностей обработки множественное корреляционное отношение и коэффициент множественной корреляции равны единице. [33]

Хотя экономисты объясняют циклическое развитие экономики такими исходными факторами, как технические новшества, политические события, накопление денежной массы, они обычно сходятся в том, что непосредственной детерминан-той реального производства и занятости является объем совокупных расходов. [34]

Однако, как отмечалось выше, не все исходные факторы, влияющие на точность обработки, являются случайными величинами. Поэтому при исследовании точности технологических процессов часто приходится рассматривать связи между случайными и неслучайными переменными. Такие связи называются регрессионными. В качестве функции в этом случае принимается случайная переменная, а аргументом является неслучайная переменная. [35]

Гистограмма распределения производственной. [36]

Это объясняется тем, что при принятых значениях прочих исходных факторов передаточные коэффициенты для размера и погрешности формы заготовки настолько малы, что практически отсутствует влияние этих двух случайных факторов на рассеивание упругой деформации. [37]

Следующим этапом моделирования является определение типа зависимости между исходными факторами и погрешностями обработки. При выборе формы связи между входными и выходными переменными в первую очередь следует использовать результаты теоретического анализа данного технологического процесса, а также известные функциональные и корреляционные модели, описывающие процессы, аналогичные исследуемой операции. Если теоретически нельзя обосновать тип зависимости, то это можно сделать эмпирически путем построения ряда функций и оценки их адекватности с помощью коэффициента множественной корреляции и множественного корреляционного отношения. [38]

В зависимости от того, какие числовые значения принимают исходные факторы при повторном создании комплекса условий их возникновения, все факторы можно разделить на систематические ( неслучайные) и случайные. Систематические факторы, в свою очередь, делятся на постоянные, принимающие вполне определенное числовое значение при обработке каждой последующей детали, и переменные, закономерно изменяющиеся при переходе от одной детали к другой. [39]

Аналитическое выражение закона распределения технологических погрешностей зависит от влияния исходных факторов технологического процесса изготовления и сборки деталей. [40]

Числовые значения коэффициентов, входящих в уравнения связи между исходными факторами и погрешностями обработки, могут быть найдены различными способами. Если имеется функциональная зависимость, описывающая производственные погрешности, коэффициенты определяются аналитически путем расчета значений частных производных. [41]

Этим условиям соответствуют различные типы технологических процессов со многими исходными факторами и одной погрешностью обработки. [42]

При анализе причин, вызывающих производственные погрешности, следует различать исходные факторы, влияющие на появление смещения центра группирования производственных; погрешностей, и факторы, являющиеся источниками рассеивания производственных погрешностей. Для того, чтобы выявить эти причины и дать количественную оценку их влияния на точность обработки, необходимо вести расчет сначала для единичных усло - вий обработки, а затем для процесса в целом, и прежде всего это делать для технологического размера, а затем для конструктивного. Такой порядок теоретико-вероятностного расчета дает возможность определить причины рассеивания значений математических ожиданий и дисперсий единичных партий, а также позволяет устранить эти причины, если это необходимо. [43]

Структурные методы не могут быть противопоставлены аналитическим методам линейных преобразований исходных факторов в производственные погрешности. Наоборот, они делают их более наглядными и удобными для практики. [44]

Законы распределения погрешностей размера и формы зависят от законов распределения исходных факторов и от вида аналитических зависимостей, связывающих постоянные и переменные вдоль координат ф и / производственные погрешности с исходными факторами. [45]

Страницы: 1 2 3 4