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創(chuàng)業(yè)故事
發(fā)表時(shí)間:2021/8/20 10:50  閱讀[123]  回復(fù)[0]

【圖】佛山桂城17米升降車(chē)22米高空車(chē)出租139,28292824

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佛山桂城17米升降車(chē)22米高空車(chē)出租139,28292824

          四會(huì)橋梁檢測(cè)車(chē)出租, 肇慶橋梁檢測(cè)車(chē)出租,  端州橋梁檢測(cè)車(chē)出租       橋梁檢測(cè)車(chē)的制動(dòng)盤(pán)檢測(cè)重復(fù)性誤差分析方法?    在檢測(cè)系統(tǒng)中,對(duì)于制動(dòng)盤(pán)總成面振檢測(cè)結(jié)果會(huì)在一定范圍內(nèi)波動(dòng),同時(shí)存在檢測(cè)誤差,同樣檢測(cè)誤差也是在一定范圍內(nèi)波動(dòng),僅僅代表當(dāng)時(shí)的檢測(cè)精確度。要想保證檢測(cè)結(jié)果的精確度與穩(wěn)定度,還需要考慮檢測(cè)的重復(fù)性誤差,即在實(shí)際工作情況下多次進(jìn)行檢測(cè),統(tǒng)計(jì)出檢測(cè)系統(tǒng)的隨機(jī)誤差。進(jìn)行重復(fù)性檢測(cè)的條件包括:相同的檢測(cè)對(duì)象、相同的工作環(huán)境、相同的檢測(cè)系統(tǒng)、相同的檢測(cè)操作人員。這樣能夠避免檢測(cè)數(shù)據(jù)的分散性,同時(shí)反映出了檢測(cè)結(jié)果的穩(wěn)定性,讓檢測(cè)結(jié)果更加真實(shí)可靠。在較短的時(shí)間段內(nèi)進(jìn)行多次檢測(cè)后,得到的結(jié)果根據(jù) Bessel 公式作為重復(fù)性檢測(cè)的評(píng)定方法。檢測(cè)傳感器測(cè)量的精度為 0.0005mm,分辨率為 0.0005mm,量程為 20mm,面振檢測(cè)的重復(fù)精度控制在 0.003mm 以?xún)?nèi)。制動(dòng)盤(pán)總成面振檢測(cè)的重復(fù)性試驗(yàn)按照實(shí)際工作情況進(jìn)行,選擇了同一車(chē)型 P02F/L12F 的五個(gè)裝配好的橋梁檢測(cè)車(chē)制動(dòng)盤(pán)總成,對(duì)每個(gè)制動(dòng)盤(pán)總成進(jìn)行連續(xù)的十次面振檢測(cè)。在重復(fù)性試驗(yàn)過(guò)程中,除了需要更換待測(cè)制動(dòng)盤(pán)總成外,其他任何條件都不允許變動(dòng),這樣滿(mǎn)足了重復(fù)性試驗(yàn)的條件。


          合格檢測(cè)結(jié)果中存在的誤差是系統(tǒng)的隨機(jī)誤差,如果系統(tǒng)的隨機(jī)誤差是符合正態(tài)分布情況,則系統(tǒng)的隨機(jī)誤差是可以調(diào)整的。 q(h)為其概率密度函數(shù);α為尺度參數(shù);β為位置參數(shù)。對(duì)于其隨機(jī)變量可以轉(zhuǎn)換為正態(tài)隨機(jī)變量,記作 h~(β,α2),可以讀作 h滿(mǎn)足 N(β,α2)。在隨機(jī)誤差中一個(gè)非常關(guān)鍵的表達(dá)形式為正態(tài)分布,在檢測(cè)次數(shù)不斷增長(zhǎng)時(shí),發(fā)現(xiàn)檢測(cè)結(jié)果與系統(tǒng)的隨機(jī)誤差以及相關(guān)參數(shù)的值擬合成曲線(xiàn)能夠滿(mǎn)足正態(tài)分布形式。對(duì)于誤差是否能夠接受,檢測(cè)精度是否滿(mǎn)足要求,檢測(cè)結(jié)果是否服從正態(tài)分布形式,我們利用正態(tài)概率圖法與 K-S 檢驗(yàn)法。利用檢測(cè)結(jié)果的散點(diǎn)圖可以用來(lái)檢驗(yàn)是否結(jié)果符合正態(tài)分布,如果數(shù)據(jù)點(diǎn)在散點(diǎn)圖中均勻分布在概率線(xiàn)的兩側(cè),那么可以說(shuō)明這些檢測(cè)結(jié)果是符合正態(tài)分布的。在試驗(yàn)過(guò)程中,利用 K-S 檢驗(yàn)方法來(lái)判斷待測(cè)對(duì)象是否滿(mǎn)足正態(tài)分布,即將待測(cè)對(duì)象檢測(cè)結(jié)果進(jìn)行收集分析,再將其與標(biāo)準(zhǔn)的正態(tài)分布關(guān)系進(jìn)行相互對(duì)比,只要互相沒(méi)有太大差別,那么就可以表明這一待測(cè)對(duì)象檢測(cè)結(jié)果是滿(mǎn)足正態(tài)分布的。



        四會(huì)橋梁檢測(cè)車(chē)出租, 肇慶橋梁檢測(cè)車(chē)出租,  端州橋梁檢測(cè)車(chē)出租 


         試驗(yàn)中假設(shè) H0 表示待測(cè)對(duì)象檢測(cè)結(jié)果的整體分布滿(mǎn)足正態(tài)分布形式,假設(shè) H1表示待測(cè)對(duì)象檢測(cè)結(jié)果不滿(mǎn)足正態(tài)分布形式。將五組檢測(cè)結(jié)果利用 K-S 檢驗(yàn) 方式,其中顯著性水平值α取 0.05,利用 MATLAB 軟件來(lái)編寫(xiě)相關(guān)檢驗(yàn)程序。檢驗(yàn)結(jié)果表示五組面振檢測(cè)數(shù)據(jù)能夠滿(mǎn)足正態(tài)分布形式。概率密度與制動(dòng)盤(pán)總成面振檢測(cè)結(jié)果的關(guān)系,在軟件分析中需要的參數(shù)包括:x 軸值的變化范圍(制動(dòng)盤(pán)總成面振檢測(cè)值的變化范圍)、x 軸值得變化間隔、均值 mu、標(biāo)準(zhǔn)差 sigma。y 軸表示的是正態(tài)概率密度函數(shù)在 x處的值,其在 MATLAB 軟件中數(shù)據(jù)正態(tài)分布圖像。

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