Węzeł hybrydowy prognozowanie odkształcenia kątowego łącznika na podstawie planowanego eksperymentu trójwartościowego
|
|
- Natalia Dziedzic
- 6 lat temu
- Przeglądów:
Transkrypt
1 Tomasz Urbański przeglad Węzeł hybrydowy prognozowanie odkształcenia kątowego łącznika na podstawie planowanego eksperymentu trójwartościowego Hybrid node predictions of angular distortion of the connector on the basis of three dimensional designed experiment Welding Technology Review DOI: Streszczenie W artykule przedstawiono wyniki badań eksperymentalnych odkształcenia kątowego łącznika węzła hybrydowego. Węzeł hybrydowy, będący częścią wielkogabarytowej konstrukcji stalowej, powstaje w wyniku połączenia panelu I-core z konwencjonalnie usztywnioną płytą stalową. Badania przeprowadzono wg zasad techniki planowania eksperymentu w warunkach laboratoryjnych, zbliżonych do warunków panujących w przemyśle. Przedstawiona analiza uwzględnia parametry technologiczno-konstrukcyjne wpływające na przydatność montażową węzła hybrydowego. Pokazana metoda oceny wyników eksperymentalnych umożliwia wykorzystanie zależności aproksymacyjnej do prognozowania odkształcenia kątowego w wielkogabarytowych konstrukcjach stalowych. Słowa kluczowe: węzeł hybrydowy; odkształcenia spawalnicze; odkształcenie kątowe; planowanie eksperymentu; modele predykcyjne Abstract The article presents the results of experimental researches on angular distortion of the connector of a hybrid node. The hybrid node being a part of the large-size steel structure is formed as a result of joining I-core panel with conventional stiffened steel plate. The researches has been carried out according to design of experiment technique in laboratory conditions near-real-life production conditions. The presented analysis accounts for technological-constructional parameters influencing the suitability for assembly of a hybrid node. The presented appraisal method used for experiment results features implementation of approximation dependence to predict angular distortion in large-size steel constructions. Keywords: hybrid node; weld distortions; transverse shrinkage; angular distortion; design of experiment; prediction models Wstęp Artykuł stanowi kontynuację tematu poświęconego prognozowaniu odkształceń spawalniczych węzła hybrydowego. W Przeglądzie Spawalnictwa, do chwili obecnej, ukazało się kilka artykułów, analizujących różne postacie odkształceń tego fragmentu konstrukcji (patrz [1 3]). Celem jednoznacznego sprecyzowania poruszanych w tekście zagadnień zaadaptowano następujące określenia [1,4]: węzeł hybrydowy szczególny fragment wielkogabarytowej konstrukcji stalowej (np. okrętowej), w którym łączą się dwie odmienne pod względem konstrukcyjno-technologicznym części tej konstrukcji (w analizowanym przypadku patrz rysunek 1: panel sandwich typu I-core oraz płyta usztywniona konwencjonalnie). Oba fragmenty konstrukcji zespolone są elementem pośrednim łącznikiem; przydatność montażowa zdolność konstrukcji, bądź jej fragmentu, do połączenia z inną konstrukcją, bądź jej fragmentem, najlepiej bez dodatkowych zabiegów korekcyjnych. Węzeł hybrydowy, potencjalnie, może znaleźć zastosowanie wszędzie tam, gdzie wykorzystywane są panele sandwich. W wielkogabarytowych konstrukcjach stalowych, w tym w kadłubach statków, przede wszystkim w rejonach nie posiadających krzywizn [4]. Idealnie nadają się do tego celu jednostki posiadające w swojej konstrukcji dużo powierzchni Dr inż. Tomasz Urbański Zachodniopomorski Uniwersytet Technologiczny w Szczecinie. Autor korespondencyjny/corresponding author: tomasz.urbanski@zut.edu.pl 6 PRZEGLĄD SPAWALNICTWA Vol. 89 9/2017
2 płaskich, jak np.: promy (pasażerskie, pasażersko-samochodowe), statki poziomego ładowania RO-RO (ang. Roll On / Roll Off typ statku towarowego, pasażersko-towarowego przystosowanego do przewozu ładunków tocznych oraz pojazdów), statki wielozadaniowe CON-RO (tj. połączenie RO-RO i kontenerowca). Przykładowy plan montażu bloków oraz sekcji takiej jednostki pokazano na rysunku 1. Kadłuby wymienionych wysoko specjalistycznych typów statków wykonuje się w zawężonych tolerancjach ze względu na dużą ilość, dodatkowych, elementów wyposażeniowych. Dlatego szczególnego znaczenia przy ich budowie nabiera przydatność montażowa, która bezpośrednio wpływa na technologie wykonawcze. Na elementy spawanych konstrukcji działa cały kompleks odkształceń spawalniczych, wpływających na jakość elementów spawanych. Deformacje te są przyczyną odchyłek wymiarowych, położenia oraz kształtu, występujących w konstrukcji rzeczywistej, przez co różni się ona od zaprojektowanego wzorca. Łączenie sprefabrykowanych podzespołów technologicznych oraz sekcji może być realizowane w wydajny sposób tylko w przypadku przestrzegania odpowiedniego planu montażu [5] oraz (co jest z tym bezpośrednio powiązane) posiadania odchyłek rzeczywistych (deformacji) mieszczących się w zakresie dopuszczalnych tolerancji (tzn. akceptowanych z punktu widzenia standardów wykonania konstrukcji wielkogabarytowych, np.: [6,7]). W przeciwnym wypadku konieczne jest stosowanie zabiegów korekcyjnych, które znacznie zwiększają pracochłonność wykonania wyrobu. Szacuje się, że tylko w ramach pracochłonności kadłuba, naprawy w ciągu montażu sekcji przestrzennych oraz bloków stanowią ok. 30% [8] (a więc tyle, ile przeciętnie wynosi procentowy czas kadłubowych prac spawalniczych, w całkowitym czasie budowy statku [9]). Jednak znajomość całego kompleksu odkształceniowego nie jest zawsze wymagana, a w niektórych przypadkach jest wręcz niepotrzebna np. gdy kluczowe znaczenie dla technologicznej przydatności montażowej mają tylko niektóre lub jedna postać deformacyjna. Dlatego w praktyce produkcyjnej ważne jest właściwe wyselekcjonowanie kluczowych postaci odkształceń, z punktu widzenia specyfiki określonej gałęzi przemysłu i technologii produkcji konkretnego wyrobu, oraz umiejętne ich przewidywanie. W przypadku montażu panelu I-core z łącznikiem do płatów poszycia sekcji okrętowych kluczową postać deformacyjną stanowi odkształcenie kątowe łącznika [4] (szczegółową analizę, dotyczącą wpływu wszystkich postaci odkształceń spawalniczych węzła hybrydowego na jego technologiczną przydatność montażową zawarto w [4]). konstrukcja hybrydowa węzeł hybrydowy 3 I panel sandwich (typu I-core); II konwencjonalna płyta poszycia; III element pośredni (łącznik); 1,2,3 spoiny węzła hybrydowego 2 1 Rys. 1. Rysunek aksonometryczny kadłuba statku z węzłem hybrydowym Fig. 1. Isometric drawing of the ship hull with the hybrid node PRZEGLĄD SPAWALNICTWA Vol. 89 9/2017 7
3 Badania eksperymentalne Badania eksperymentalne realizowano według zasad teorii planowania eksperymentu. Węzeł hybrydowy, w analizowanym przypadku jego złącze zakładkowe, zawierające spoinę 2 (patrz rys. 1), rozpatrywano jako tzw. czarną skrzynkę (patrz rys. 2). Na wejściu skrzynki wprowadzono zmienne niezależne, tzn. wyselekcjonowane parametry decydujące o powstawaniu analizowanej formy deformacji, tj. zmiennej zależnej, którą rejestrowano jako odpowiedź od ww. parametrów na wyjściu czarnej skrzynki. Za najbardziej wpływające na odkształcenie kątowe łącznika uznano: energię liniową procesu spawania, grubość łącznika oraz szerokość fragmentu górnej płyty panelu I-core. Z czarną skrzynką eksperymentu planowanego (rys. 2) związane są jeszcze dwie grupy wielkości tzw. czynniki zakłócające oraz czynniki stałe, którymi w opisywanych badaniach mogą być odpowiednio np.: własności cieplno-fizyczne spawanych materiałów (w przypadku czynników stałych) oraz np.: tzw. czynnik ludzki (w przypadku czynników zakłócających). Z uwagi na fakt, że ww. grupy wielkości nie są wielkościami sterowalnymi, ani mierzalnymi (w sposób jawny), w trakcie przeprowadzanych badań, uznano je za mało istotne. Eksperymenty przeprowadzano na podstawie planu trójwartościowego 3 k-p Boxa-Benkena (np.: [10,11]), w którym wartości wejściowe zmieniano na trzech poziomach (tj.: minimalnym, średnim oraz maksymalnym). Liczba eksperymentów w jednym (wymaganym) bloku wynosiła 15 (w zależności od posiadanej objętości danych blok tych 15 eksperymentów można realizować wielokrotnie). Minimalne, średnie oraz maksymalne wartości zmiennych niezależnych odpowiadały rozpiętością parametrów konstrukcyjno-technologicznym, stosowanych w warunkach produkcyjnych (patrz tabl. I). Liczba powtórzeń pomiarów dla każdego planu doświadczenia wynosiła r u 3, natomiast liczba powtórzeń układów, dla sprawdzenia adekwatności funkcji obiektu badań, w centrum planu wynosiła n o 5. Eksperymenty prowadzono w warunkach zbliżonych do warunków produkcyjnych, na stanowisku będącym segmentem stoczniowego łoża montażowego (patrz rys. 3). Materiał do badań stanowiły odpowiednio: stal gatunku AH36, zastosowana na łącznik oraz stal gatunku S355, zastosowana na płyty wierzchnie panelu I-core (elementy rdzenia panelu stal S235). Gabaryty próbek pokazano na rysunku 3. Spoiny wykonywano metodą 136 w osłonie CO 2, zgodnie z wytycznymi obowiązującymi w przemyśle, tj. [12], przez spawacza z kilkunastoletnim doświadczeniem zawodowym w branży okrętowej. Jako elementy zamocowania próbek, symulujące założoną postać warunku brzegowego, zastosowano podparcie przegubowo-nieprzesuwne na panelu I-core (rys. 3). Pomiary wykonywano niwelatorem libelowym NI 004. Przyrząd ten jest niwelatorem precyzyjnym, posiadającym płytkę płasko-równoległą. Metodę wyznaczania odkształcenia kątowego węzła hybrydowego przedstawiono na rysunku 4 oraz w tablicy II. Czynniki zakłócające Czarna skrzynka eksperymentu Tablica I. Plan eksperymentu wartości unormowane (na podst. [4]) Table I. Plan of the experiment normalised values (on the basis of [4]) Zmienne niezależne Obiekt badań Zmienna zależne Nr eksperymentu Energia liniowa x 1 (q l) Grubość łącznika x 2 (g 2) Szerokość fragmentu górnej płyty panelu I-core x 3 (e) Czynniki stałe e szerokość fragmentu górnej płyty panelu I-core [mm], g2 grubość łącznika [mm] q1 energia liniowa procesu spawania [kj/mm], DKL2 odkształcenie kątowe łącznika [ ] Rys. 2. Czarna skrzynka eksperymentu planowanego (na podst. [4]) Fig. 2. Planned experiment black box (on the basis of [4]) obiekt badań, 2 elementy zamocować (symulujące warunki brzegowe), 2* - elementy zamocowań (niewykorzystywane w opisywanej części badań; mocujące płytę konwencjonalną), 3 podstawa stanowiska (łoże montażowe), 4 elementy dodatkowe: 4.1 elementy przytwierdzające, 4.2 element podtrzymujący, * 1 podpora porzegubowo-nieprzesuwna Rys. 3. Stanowisko badawcze (na podst. [4]) Fig. 3. Research stand (on the basis of [4]) Wartości rzeczywiste poszczególnych zmiennych niezależnych, należą do następujących przedziałów: ql [0,4; 0,9], kj/mm, g2 [6; 10], mm, e [60; 110], mm. 8 PRZEGLĄD SPAWALNICTWA Vol. 89 9/2017
4 Tablica II. Zależności matematyczne wykorzystywane przy wyznaczaniu odkształcenia kątowego łącznika (na podst. [4]) Table II. Mathematical dependence used to determine the angular distortion of the connector (on the basis of [4]) L.p. Opis Wzór 1 n 1 Średnia (arytmetyczna) wartości kątów β i β i n i= 1 = β (1) 2 Wartość kąta powstałego wskutek przemieszczenia punktów pomiarowych w kierunku pionowym (rys. 4) h i βi = arcsin bi (2) 3 4 Średnia (arytmetyczna) różnicy odległości między 1 n punktami pomiarowymi, mierzona w kierunku poprzecznym b= bi (3) (szerokość) n i = 1 Różnica odległości między punktami pomiarowymi, w kierunku poprzecznym i si pi b = b b (4) 5 Średnia (arytmetyczna) różnicy odległości między punktami pomiarowymi, mierzona w kierunku pionowym (wysokość) 1 n hi (5) n i = 1 h= 6 Różnica odległości między poszczególnymi punktami pomiarowymi, w kierunku pionowym i si pi h = h h (6) 7 A + B + C + D Odległość między punktem pomiarowym a płaszczyzną xi yi zi h bazową (rys. 4) si = hpi = hi = A + B + C (7) oznaczenia: bi odległości między punktami pomiarowymi w kierunku poprzecznym; hi odległości między punktami pomiarowymi w kierunku pionowym; A, B, C, D współrzędne równania płaszczyzny bazowej; xi, yi, zi współrzędne punktu pomiarowego; n liczba punktów pomiarowych w szeregu siatki pomiarowej; indeksy dolne oznaczają: p wartość przed spawaniem; s po spawaniu; (i = 1,, n). łącznik punkty pomiarowe panel I-core spoina nr 2 węzła hybrydowego płaszczyzna bazowa Oznaczenia: bi odległość między punktami pomiarowymi w kierunku poprzecznym (bi = 120 mm), dxi odległości między kołkami pomiarowymi w kierunku wzdłużnym (dxi = 100 mm), Δhi różnica odległości między punktami pomiarowymi w kierunku pionowym, Ei, Fi punkty pomiarowe wzdłuż danego rzędu siatki, E i rzut prostokątny punktu Ei na płaszczyznę bazową, indeksy dolne oznaczają: p wartość przed spawaniem; s po spawaniu; (i = 1,, n) kąt β i miara odkształcenia kątowego (DKL2) Rys. 4. Metoda wyznaczania odkształcenia kątowego łącznika (na podst. [4]) Fig. 4. Method of determining the angular deformation of the connector (on the basis of [4]) PRZEGLĄD SPAWALNICTWA Vol. 89 9/2017 9
5 Wyniki badań Metodę wykorzystaną do prognozowania odkształcenia kątowego łącznika, wchodzącego w skład węzła hybrydowego, oparto na analizie modeli regresji zmiennych zależnych względem zmiennych niezależnych. Analiza modeli regresji jest powszechnie wykorzystywana w wielu obszarach badań naukowych, w tym badań eksperymentalnych z dziedziny spawalnictwa, np.: [13 15]. Przy opracowywaniu wyników badań kierowano się zasadami zawartymi m.in. w [10,11,16 19], przy wykorzystaniu pakietu wspomagającego analizę statystyczną STATISTICA. Jako aproksymowaną funkcję obiektu badań przyjęto wielomian drugiego stopnia z interakcjami pierwszego rzędu, o postaci przedstawionej zależnością (8): gdzie: y i wyznaczana zmienna zależna (odkształcenie kątowe łącznika), b 0, b 1,, b 33 współczynniki regresji, x 1, x 2, x 3 zmienne niezależne wybrane do eksperymentu (patrz rys. 2 oraz tabl. I). Poszczególne współczynniki regresji, występujące w równaniu (8), wyznaczano przy poziomie istotności α = 0,05 (tzn. współczynniku ufności 95%.). Celem otrzymania zależności zawierających tylko istotne współczynniki stosowano metodę regresji krokowo postępującej lub krokowo wstecznej. W ostateczności wybrano wyniki uzyskane przy pomocy drugiej z metod, jako dającej wyższe wartości (tzn. bliższe jedności), najważniejszych z punktu widzenia oceny regresji, współczynników, tj.: współczynnika korelacji wielokrotnej (R), kwadratu współczynnika korelacji wielokrotnej (R 2 ) oraz skorygowanego kwadratu współczynnika korelacji wielokrotnej (Skoryg R 2 ). Ocena wartości, uzyskanych dla odkształcenia kątowego łącznika, pozwala stwierdzić istotność wytypowanych (8) do eksperymentów zmiennych oraz współzależności pomiędzy nimi. Na wykresie Pareto efektów, zamieszczonym na rysunku 5, przedstawiono wpływ poszczególnych zmiennych niezależnych oraz ich wzajemnych oddziaływań na badane odkształcenie kątowe. Na wykresie tym przerywaną linią pionową zaznaczono wartość krytyczną dla testu t oceny istotności oddziaływania danego czynnika na zmienną zależną. Wielomian opisujący zależność analizowanej postaci odkształcenia spawalniczego od przyjętych parametrów technologiczno-konstrukcyjnych przyjmuje postać równania (9). Wartości: skorygowanego kwadratu współczynnika korelacji wielokrotnej oraz statystyki F Snedecora, dla badanej postaci odkształcenia pokazano w tablicy III, natomiast podsumowanie regresji wraz z wykazem istotnych zmiennych pokazano w tablicy IV. gdzie: y DKL2 odkształcenie kątowe łącznika, b 0, b 2,, b 33 współczynniki regresji, q l, g 2, e zmienne niezależne wybrane do eksperymentu (patrz rys. 2 oraz tabl. I). Na podstawie przeprowadzonych obliczeń do modelu regresji wybrano pięć funkcji. Z tablicy III wynika, że obliczona wartość statystyki F = 29,17 przekracza wartość krytyczną F 0,05,5,9 = 3,48 przy pięciu stopniach swobody licznika i dziewięciu mianownika (wartość krytyczną uzyskano z tablic statystycznych zamieszczonych w [19]). Ponadto wartość p jest znacznie mniejsza od poziomu istotności α. Wyniki szczegółowej analizy statystycznej tylko istotnych zmiennych przedstawiono w tablicy IV. Potwierdzają one przydatność otrzymanej funkcji obiektu badań. Wartości w kolumnach B stanowią współczynniki wszystkich istotnych zmiennych, natomiast wartości w kolumnach Bł.Stand.B są błędami standardowymi wszystkich współczynników regresji. Wartości t(9) oznaczają statystykę t (9) Tablica III. Porównanie wartości: skorygowanego kwadratu współczynnika korelacji wielokrotnej oraz statystyki F-Snedecora, dla DKL2 (na podst. [4]) Table III. Comparison of values: corrected square of coefficient of multiple correlation and F Snedecor statistic, for DKL2 (on the basis of [4]) Symbol zmiennej zależnej Wartość Skoryg. R 2 Wartość statystyki F, wyznaczona na podstawie analizy regresji Wartość krytyczna F kr, z tablic statystycznych (dla poziomu istotności α = 0,05) y DKL2 0,90960 F(5,9) = 29,173 p<,00003 F(5,9) = 3,48 Tablica IV. Zestawienie istotnych zmiennych, przy wykonywaniu metody regresji krokowo wstecznej, dla DKL2 (na podst. [4]) Table IV. Composition of significant variables for performed of backward stepwise regression method, for DKL2 (on the basis of [4]) Podsumowanie regresji zmiennej zależnej: y DKL2 R =, R2 =, Skoryg. R 2 =, F(5,9) = 29,173 p<,00003 Błąd std. estymacji:,11317 N=15 Beta Bł. Stand. Beta B Bł. Stand. B t(9) Poziom p W. wolny 11, , , , g 2-3, , , , , , e -7, , , , , , q l *e 0, , , , , , g 2 *e 5, , , , , , e 2 3, , , , , , PRZEGLĄD SPAWALNICTWA Vol. 89 9/2017
6 Oznaczenia zmiennych niezależnych oraz ich oddziaływań na wykresie (1)x1(L) w wielomianie q l (2)x2(L) g 2 (3)x3(L) e 1Lwz.2L q l *g 2 1Lwz.3L q l *e 2Lwz.3L g 2 *e x1(q) 2 q l x2(q) 2 g 2 x3(q) e 2 Ocena efektu (wart. bezwzględna) Rys. 5. Wykres Pareto efektów dla DKL2 (na podst. [4]) Fig. 5. Pareto chart of effect for DKL2 (on the basis of [4]) (t-studenta), która jest ilorazem wspomnianych wcześniej kolumn tablicy IV. Wysoka statystyka t oznacza, że współczynnik jest możliwy do oszacowania z poprawną dokładnością. Wartości, w kolumnie Poziom p, pokazują istotność każdej zmiennej. Im mniejsza jest ta wartość, tym większa istotność zmiennej. Uzyskana na tej podstawie ocena wartości otrzymanych dla analizowanego równania aproksymacyjnego pozwala stwierdzić, że najbardziej istotna dla odkształcenia kątowego łącznika węzła hybrydowego jest grubość tego elementu. Drugą zmienną, w hierarchii istotności, stanowi szerokość fragmentu górnej płyty panelu I-core. Oba z ww. parametrów stanowią ponadto najbardziej istotną interakcję równania regresji (przy drugim co do wielkości, ze wszystkich funkcji, poziomie p). Najmniej istotną zmienną niezależną okazała się energia liniowa procesu spawania. Nie występuje samodzielnie w wyznaczonym modelu matematycznym, a interakcja z jej udziałem posiada najwyższą wartość poziomu p. Ponieważ średnia wariancja błędów losowych powtórzeń pomiarów (w obrębie planu eksperymentu) okazała się większa od średniej wariancji błędów aproksymacji nie przeprowadzono testu adekwatności (zgodnie z: [11,17,19]), uznając funkcję obiektu badań za adekwatną. Opisane współzależności pomiędzy parametrami technologiczno-konstrukcyjnymi dają się wyraźnie przedstawić w formie graficznej, z wykorzystaniem wykresów trójwymiarowych. Przy czym na takich wykresach mogą być pokazane równocześnie tylko dwa parametry (występujące samodzielnie lub w formie interakcji). Wykresy tego typu, dla wybranych zmiennych pokazano na rysunku 6. Również z tych wykresów wynika, że grubość łącznika oraz szerokość fragmentu górnej płyty panelu I-core (rys. 6a oraz b), jak i stworzona przez nie interakcja (rys. 6c oraz d) mają bardzo istotny wpływ na wartość odkształcenia kątowego łącznika. Zwiększenie ww. znacznie podnosi wartość deformacji, co może być powodem nieakceptowalnej przydatności montażowej prefabrykowanych konstrukcji zawierających węzeł hybrydowy, w tym sekcji kadłuba statku. Z kolei na rysunku 6d widać, jak niewielkie znaczenia dla postaci odkształcenia, w zestawieniu z najistotniejszą interakcją modelu matematycznego ma energia liniowa. Przedstawione analizy potwierdzają, że zależność (9) jest istotna statystycznie i może być wykorzystywana do prognozowania wartości zmiennej DKL2 w funkcji wytypowanych zmiennych (tj.: q l, g 2, e), a uzyskana wartość skorygowanego kwadratu współczynnika korelacji wielokrotnej (tabl. III oraz tabl. IV) świadczy o dopasowaniu powierzchni regresji do danych doświadczalnych na poziomie 90%. Potwierdza to ostatecznie wykres normalności reszt dla analizowanego modelu (patrz rys. 7a). Usytuowanie punktów na tym wykresie pozwala stwierdzić, że rozkład reszt w przyjętym modelu nie odbiega znacząco od rozkładu normalnego. Trafność prognozy oceniono poprzez porównanie wartości obliczonych na podstawie równania aproksymacyjnego z wartościami wyznaczonymi eksperymentalnie, co zobrazowano na rysunku 7b. Oba rodzaje ww. wartości umieszczono na jednym wykresie. Ponieważ wartości zmiennych niezależnych, uzyskanych obiema metodami, ułożyły się w pobliżu linii prostej, poprowadzonej z początku układu współrzędnych pod kątem 45, można stwierdzić dobrą zgodność prognozy z rzeczywistością (największa różnica w wynikach dla obu metod wynosi 0,18, natomiast najmniejsza 0,02 ). Znaczenie analizowanego fragmentu konstrukcji pod względem dalszej przydatności montażowej, przedstawiono na rysunku 8 (na siatkach deformacyjnych tego rys. nie uwzględniono efektu odbicia lustrzanego niwelatora). Dopuszczalne wartości przesunięcia krawędzi łączonych blach wynoszą w okrętownictwie odpowiednio: 0,15 grubości blach dla spoin wytrzymałościowych oraz 0,2 tej grubości dla innych spoin (max. dopuszcza się przesunięcie 3,0 mm) [6,7]. Zatem dla badanego łącznika w/w wartości powinny zawierać się w przedziałach: 0,9 1,5 mm dla spoin wytrzymałościowych oraz 1,2 2,0 mm dla innych spoin. Po przekroczeniu dopuszczalnych wartości do zmontowania styku konieczny jest tzw. montaż siłowy. Wynika z tego, że odkształcenie łącznika decyduje w sposób bezpośredni o współliniowości styku doczołowego, a tym samym możliwości połączenia z innym fragmentem konstrukcji. Możliwość przewidywania rzeczywistych wartości odkształceń jest bardzo cennym narzędziem wspomagającym np. bezzapasowe metody montażu wielkogabarytowych konstrukcji stalowych, w tym sekcji kadłuba statku. Przy pomocy równania aproksymacyjnego, uzyskanego w wyniku eksperymentów planowanych można dokonać technologicznej oceny fragmentu konstrukcji na podstawie przeprowadzonych symulacji, wykorzystujących wyznaczone równanie prognostyczne, w oparciu o parametry znaczące (tj. zmienne niezależne). Symulacje takie, bazujące również na zależności predykcyjnej analizowanej w niniejszym artykule, przedstawiono w [20]. Jak pokazują wykonane analizy, poprzez umiejętny dobór parametrów znaczących można wpływać na wartości odkształceń spawalniczych a tym samym decydować o przydatności montażowej prefabrykowanych fragmentów konstrukcji stalowych. PRZEGLĄD SPAWALNICTWA Vol. 89 9/
7 a) b) c) d) DKL2 odkształcenie kątowe łącznika [ ], e szerokość fragmentu górnej płyty panelu I-core [mm], g2 grubość łącznika [mm], q1 energia liniowa procesu spawania [kj/mm], Rys. 6. Wpływ parametrów technologiczno-konstrukcyjnych na wartości odkształcenia kątowego łącznika, tzn.: a) szerokości górnej płyty panelu I-core oraz grubości łącznika, b) grubości łącznika oraz kwadratu szerokości górnej płyty panelu I-core, c) szerokości górnej płyty panelu I-core oraz grubości łącznika x szerokości górnej płyty panelu I-core, d) energii liniowej oraz grubości łącznika x szerokości górnej płyty panelu I-core (na podst. [4]) Fig. 6. The influence of technological-constructional parameters on angular distortion of the connector values, i.e.: a) width of the I-core panel upper plate and thickness of the connector, b) thickness of the connector and square of the width of the I-core panel upper plate, c) width of the I-core panel upper plate and thickness of the connector x width of the I-core panel upper plate, d) heat input and thickness of the connector x width of the I-core panel upper plate (on the basis of [4]) a) YDKL2 [ ] Oczekiwana normalna b) Reszty DKL2 [ ] DKL2 wartości wyznaczone eksperymentalnie, YDKL2 wartości aproksymowane Otrzymane wartości [ ] DKL2 0,75 1,25 0,50 0,75 1,25 1,75 0,25 1,50 0,75 0,75 ydkl2 0,91 1,17 0,47 0,73 0,91 1,09 1,02 1,35 1,72 0,28 0,91 1,47 0,82 0,85 0,85 Rys. 7. Ocena trafności wartości prognozowanych: a) wykres normalności reszt, b) porównanie wartości eksperymentalnych z obliczonymi (na podst. [4]) Fig. 7. Estimation of accuracy of predicted deformations: a) diagram of normality of residuals, b) compare of the experimental values with calculated (on the basis of [4]) 12 PRZEGLĄD SPAWALNICTWA Vol. 89 9/2017
8 przydatność montażowa zła siatki pomiarowe przed spawaniem po spawaniu montaż siłowy przydatność montażowa dobra Rys. 8. Odkształcenie łącznika (na podst. [4]) Fig. 8. Distortion of the connector (on the basis of [4]) Wnioski W artykule pokazano, że ocena wyników eksperymentu planowanego pozwala na opracowanie modelu matematycznego w celu prognozowania odkształcenia kątowego łącznika węzła hybrydowego. Ocena taka umożliwia określenie parametrów technologiczno-konstrukcyjnych o istotnym znaczeniu dla wartości analizowanej postaci odkształcenia spawalniczego. Model aproksymacyjny daje tym samym możliwość poszukiwania rozwiązań technologicznych gwarantujących utrzymanie geometrii węzła w założonych tolerancjach wymiarowych, co wpłynie na poprawę jego przydatności montażowej na etapach wytwarzania konstrukcji. W artykule udowodniono dobrą trafność prognozy. Ponadto wykazano, że najbardziej istotny wpływ na wartość odkształcenia kątowego łącznika mają dwie z wyselekcjonowanych do eksperymentu zmiennych niezależnych, tj.: szerokość fragmentu górnej płyty panelu I-core, oraz grubość łącznika. Wykorzystując model predykcyjny należy jednak pamiętać o dwóch bardzo istotnych kwestiach: po pierwsze, warunkiem, jaki musi zostać spełniony podczas prognoz tworzonych na podstawie uzyskanego wielomianu aproksymacyjnego, jest przynależność wykorzystywanych parametrów technologiczno konstrukcyjnych do przestrzeni definicyjnej realizowanego planu eksperymentu. Po drugie, że nie w każdym przypadku można oczekiwać wyniku o porównywalnej jakości, ponieważ wartości parametrów technologicznych mają charakter probabilistyczny, co może prowadzić do większych różnic między prognozą a rzeczywistością. Literatura [1] T. Urbański: Węzeł hybrydowy technologiczność wielkogabarytowych konstrukcji spawanych wprowadzenie, Przegląd Spawalnictwa Vol. 82 (11), s , [2] T. Urbański: Węzeł hybrydowy prognozowanie odkształceń spawalniczych panelu I core na podstawie planowanego eksperymentu dwuwartościowego, Przegląd Spawalnictwa Vol. 84 (3), s , [3] T. Urbański: Węzeł hybrydowy prognozowanie skurczu poprzecznego złącza doczołowego na podstawie planowanego eksperymentu dwuwartościowego, Przegląd Spawalnictwa, Vol. 87 (11), s , [4] T. Urbański: Metoda prognozowania odkształceń spawalniczych węzła hybrydowego na podstawie badań eksperymentalnych, Rozprawa doktorska, Zakład Konstrukcji, Mechaniki i Technologii Okrętów, Wydział Techniki Morskiej, Zachodniopomorski Uniwersytet Technologiczny w Szczecinie, Szczecin [5] R. R. Iwańkowicz: An efficient evolutionary method of assembly sequence planning for shipbuilding industry, Assembly Automation, Vol. 36 (1), pp , [6] Shipbuilding and Repair Quality Standard IACS, London 1996: Part A. Shipbuilding and Repair Quality Standard for New Construction; Part B. Repair Quality Standard for Existing Ships. [7] Norma zakładowa: T100-1, Stalowy kadłub statku. Dokładność konstrukcji kadłuba, Stocznia Szczecińska S.A. [8] B. Metschkow: Współczesna technika utrzymywania wysokiej jakości konstrukcji okrętowych, X Konferencja: Laboratoria technologiczne aspekty utrzymania wysokiej jakości wyrobu, Wydawnictwo Uczelniane Politechniki Szczecińskiej, Szczecin [9] B. Metschkow, T. Graczyk: Laser welded joints in shipbuilding, Second International Conference On Marine Technology ODRA 1997, Szczecin May 1997, ed. Computational Mechanics Publications, Southampton & Boston [10] D. C. Montgomery: Design and analysis of experiments, John Wiley & Sons, Inc. fifth edition, New York, [11] Z. Polański: Planowanie doświadczeń w technice, PWN, Warszawa, [12] Norma zakładowa: T081-02, Spawanie łukowe w osłonie gazów ochronnych, część II Instrukcje technologiczne spawania WPS, Stocznia Szczecińska S.A [13] H. Remes, P. Varsta: Statistics of weld geometry for laser-hybrid welded joints and its application within notch stress approach, Welding in the World, Vol. 54 (7), pp , [14] Y. P. Yang, H. Castner, R. Dull, J. Dydo, T. D. Huang, D. Fanguy, V. Dlugokecki, L. Hepinstall: Complex-panel weld shrinkage data model for neat construction ship design engineering, Journal of Ship Production and Design, Vol. 30 (1), pp , [15] Y. P. Yang, H. Castner, R. Dull, J. Dydo, D. Fanguy: Uniform-panel weld shrinkage data model for neat construction ship design engineering, Journal of Ship Production and Design, Vol. 29 (1), pp. 1-16, [16] N. R. Draper, H. Smith: Applied regression analysis, John Wiley & Sons, Inc., New York, [17] M. Dobosz: Wspomagana komputerowo statystyczna analiza wyników badań, Akademicka Oficyna Wydawnicza EXIT, Warszawa, [18] E. Kołodziński: Symulacyjne metody badania systemów, PWN, Warszawa, [19] W. Oktaba: Elementy statystyki matematycznej i metodyka doświadczalnictwa, PWN, Warszawa, [20] T. Urbański: Analysis of assembly suitability of the hybrid node based on weld distortion prediction models, Advances in Science and Technology Research Journal Vol. 9 (27), pp , PRZEGLĄD SPAWALNICTWA Vol. 89 9/
węzeł hybrydowy prognozowanie odkształceń spawalniczych panelu i-core na podstawie planowanego eksperymentu dwuwartościowego
Tomasz Urbański węzeł hybrydowy prognozowanie odkształceń spawalniczych panelu i-core na podstawie planowanego eksperymentu dwuwartościowego Hybrid node predictions of welding distortions of i-core panel
Rozdział 8. Regresja. Definiowanie modelu
Rozdział 8 Regresja Definiowanie modelu Analizę korelacji można traktować jako wstęp do analizy regresji. Jeżeli wykresy rozrzutu oraz wartości współczynników korelacji wskazują na istniejąca współzmienność
Rozkład prędkości statków na torze wodnym Szczecin - Świnoujście
KASYK Lech 1 Rozkład prędkości statków na torze wodnym Szczecin - Świnoujście Tor wodny, strumień ruchu, Zmienna losowa, Rozkłady dwunormalne Streszczenie W niniejszym artykule przeanalizowano prędkości
Statystyka w pracy badawczej nauczyciela Wykład 4: Analiza współzależności. dr inż. Walery Susłow walery.suslow@ie.tu.koszalin.pl
Statystyka w pracy badawczej nauczyciela Wykład 4: Analiza współzależności dr inż. Walery Susłow walery.suslow@ie.tu.koszalin.pl Statystyczna teoria korelacji i regresji (1) Jest to dział statystyki zajmujący
REGRESJA I KORELACJA MODEL REGRESJI LINIOWEJ MODEL REGRESJI WIELORAKIEJ. Analiza regresji i korelacji
Statystyka i opracowanie danych Ćwiczenia 5 Izabela Olejarczyk - Wożeńska AGH, WIMiIP, KISIM REGRESJA I KORELACJA MODEL REGRESJI LINIOWEJ MODEL REGRESJI WIELORAKIEJ MODEL REGRESJI LINIOWEJ Analiza regresji
NAPRĘŻENIA ŚCISKAJĄCE PRZY 10% ODKSZTAŁCENIU WZGLĘDNYM PRÓBEK NORMOWYCH POBRANYCH Z PŁYT EPS O RÓŻNEJ GRUBOŚCI
PRACE INSTYTUTU TECHNIKI BUDOWLANEJ - KWARTALNIK 1 (145) 2008 BUILDING RESEARCH INSTITUTE - QUARTERLY No 1 (145) 2008 Zbigniew Owczarek* NAPRĘŻENIA ŚCISKAJĄCE PRZY 10% ODKSZTAŁCENIU WZGLĘDNYM PRÓBEK NORMOWYCH
Wprowadzenie do analizy korelacji i regresji
Statystyka dla jakości produktów i usług Six sigma i inne strategie Wprowadzenie do analizy korelacji i regresji StatSoft Polska Wybrane zagadnienia analizy korelacji Przy analizie zjawisk i procesów stanowiących
Karta (sylabus) modułu/przedmiotu Inżynieria Materiałowa Studia II stopnia Specjalność: Inżynieria Powierzchni
Karta (sylabus) modułu/przedmiotu Inżynieria Materiałowa Studia II stopnia Specjalność: Inżynieria Powierzchni Przedmiot: Statystyczne Sterowanie Procesami Rodzaj przedmiotu: Obowiązkowy Kod przedmiotu:
Testowanie hipotez dla dwóch zmiennych zależnych. Moc testu. Minimalna liczność próby; Regresja prosta; Korelacja Pearsona;
LABORATORIUM 4 Testowanie hipotez dla dwóch zmiennych zależnych. Moc testu. Minimalna liczność próby; Regresja prosta; Korelacja Pearsona; dwie zmienne zależne mierzalne małe próby duże próby rozkład normalny
Regresja wielokrotna jest metodą statystyczną, w której oceniamy wpływ wielu zmiennych niezależnych (X1, X2, X3,...) na zmienną zależną (Y).
Statystyka i opracowanie danych Ćwiczenia 12 Izabela Olejarczyk - Wożeńska AGH, WIMiIP, KISIM REGRESJA WIELORAKA Regresja wielokrotna jest metodą statystyczną, w której oceniamy wpływ wielu zmiennych niezależnych
Metoda określania pozycji wodnicy statków na podstawie pomiarów odległości statku od głowic laserowych
inż. Marek Duczkowski Metoda określania pozycji wodnicy statków na podstawie pomiarów odległości statku od głowic laserowych słowa kluczowe: algorytm gradientowy, optymalizacja, określanie wodnicy W artykule
POLITECHNIKA OPOLSKA
POLITECHNIKA OPOLSKA WYDZIAŁ MECHANICZNY Katedra Technologii Maszyn i Automatyzacji Produkcji Laboratorium Podstaw Inżynierii Jakości Ćwiczenie nr 4 Temat: Analiza korelacji i regresji dwóch zmiennych
Analiza korelacyjna i regresyjna
Podstawy Metrologii i Technik Eksperymentu Laboratorium Analiza korelacyjna i regresyjna Instrukcja do ćwiczenia nr 5 Zakład Miernictwa i Ochrony Atmosfery Wrocław, kwiecień 2014 Podstawy Metrologii i
Spis treści. Przedmowa... XI. Rozdział 1. Pomiar: jednostki miar... 1. Rozdział 2. Pomiar: liczby i obliczenia liczbowe... 16
Spis treści Przedmowa.......................... XI Rozdział 1. Pomiar: jednostki miar................. 1 1.1. Wielkości fizyczne i pozafizyczne.................. 1 1.2. Spójne układy miar. Układ SI i jego
STATYSTYKA - PRZYKŁADOWE ZADANIA EGZAMINACYJNE
STATYSTYKA - PRZYKŁADOWE ZADANIA EGZAMINACYJNE 1 W trakcie badania obliczono wartości średniej (15,4), mediany (13,6) oraz dominanty (10,0). Określ typ asymetrii rozkładu. 2 Wymień 3 cechy rozkładu Gauss
KORELACJE I REGRESJA LINIOWA
KORELACJE I REGRESJA LINIOWA Korelacje i regresja liniowa Analiza korelacji: Badanie, czy pomiędzy dwoma zmiennymi istnieje zależność Obie analizy się wzajemnie przeplatają Analiza regresji: Opisanie modelem
Porównanie generatorów liczb losowych wykorzystywanych w arkuszach kalkulacyjnych
dr Piotr Sulewski POMORSKA AKADEMIA PEDAGOGICZNA W SŁUPSKU KATEDRA INFORMATYKI I STATYSTYKI Porównanie generatorów liczb losowych wykorzystywanych w arkuszach kalkulacyjnych Wprowadzenie Obecnie bardzo
Testowanie hipotez statystycznych. Wnioskowanie statystyczne
Testowanie hipotez statystycznych Wnioskowanie statystyczne Hipoteza statystyczna to dowolne przypuszczenie co do rozkładu populacji generalnej (jego postaci funkcyjnej lub wartości parametrów). Hipotezy
Analiza niepewności pomiarów
Teoria pomiarów Analiza niepewności pomiarów Zagadnienia statystyki matematycznej Dr hab. inż. Paweł Majda www.pmajda.zut.edu.pl Podstawy statystyki matematycznej Histogram oraz wielobok liczebności zmiennej
RÓWNOWAŻNOŚĆ METOD BADAWCZYCH
RÓWNOWAŻNOŚĆ METOD BADAWCZYCH Piotr Konieczka Katedra Chemii Analitycznej Wydział Chemiczny Politechnika Gdańska Równoważność metod??? 2 Zgodność wyników analitycznych otrzymanych z wykorzystaniem porównywanych
Laboratorium metrologii
Wydział Inżynierii Mechanicznej i Mechatroniki Instytut Technologii Mechanicznej Laboratorium metrologii Instrukcja do ćwiczeń laboratoryjnych Temat ćwiczenia: Pomiary wymiarów zewnętrznych Opracował:
5. WNIOSKOWANIE PSYCHOMETRYCZNE
5. WNIOSKOWANIE PSYCHOMETRYCZNE Model klasyczny Gulliksena Wynik otrzymany i prawdziwy Błąd pomiaru Rzetelność pomiaru testem Standardowy błąd pomiaru Błąd estymacji wyniku prawdziwego Teoria Odpowiadania
Prognoza terminu sadzenia rozsady sałaty w uprawach szklarniowych. Janusz Górczyński, Jolanta Kobryń, Wojciech Zieliński
Prognoza terminu sadzenia rozsady sałaty w uprawach szklarniowych Janusz Górczyński, Jolanta Kobryń, Wojciech Zieliński Streszczenie. W uprawach szklarniowych sałaty pojawia się następujący problem: kiedy
Projekt zaliczeniowy z przedmiotu Statystyka i eksploracja danych (nr 3) Kamil Krzysztof Derkowski
Projekt zaliczeniowy z przedmiotu Statystyka i eksploracja danych (nr 3) Kamil Krzysztof Derkowski Zadanie 1 Eksploracja (EXAMINE) Informacja o analizowanych danych Obserwacje Uwzględnione Wykluczone Ogółem
Analiza regresji - weryfikacja założeń
Medycyna Praktyczna - portal dla lekarzy Analiza regresji - weryfikacja założeń mgr Andrzej Stanisz z Zakładu Biostatystyki i Informatyki Medycznej Collegium Medicum UJ w Krakowie (Kierownik Zakładu: prof.
STATYSTYKA MATEMATYCZNA
STATYSTYKA MATEMATYCZNA 1. Wykład wstępny. Teoria prawdopodobieństwa i elementy kombinatoryki 2. Zmienne losowe i ich rozkłady 3. Populacje i próby danych, estymacja parametrów 4. Testowanie hipotez 5.
STATYSTYKA I DOŚWIADCZALNICTWO Wykład 5
STATYSTYKA I DOŚWIADCZALNICTWO Wykład 5 Analiza korelacji - współczynnik korelacji Pearsona Cel: ocena współzależności między dwiema zmiennymi ilościowymi Ocenia jedynie zależność liniową. r = cov(x,y
Analiza Danych Sprawozdanie regresja Marek Lewandowski Inf 59817
Analiza Danych Sprawozdanie regresja Marek Lewandowski Inf 59817 Zadanie 1: wiek 7 8 9 1 11 11,5 12 13 14 14 15 16 17 18 18,5 19 wzrost 12 122 125 131 135 14 142 145 15 1 154 159 162 164 168 17 Wykres
WSKAZÓWKI DO WYKONANIA SPRAWOZDANIA Z WYRÓWNAWCZYCH ZAJĘĆ LABORATORYJNYCH
WSKAZÓWKI DO WYKONANIA SPRAWOZDANIA Z WYRÓWNAWCZYCH ZAJĘĆ LABORATORYJNYCH Dobrze przygotowane sprawozdanie powinno zawierać następujące elementy: 1. Krótki wstęp - maksymalnie pół strony. W krótki i zwięzły
DROGI lądowe, powietrzne, wodne 1/2009
20 DROGI lądowe, powietrzne, wodne 1/2009 dr inż. Piotr Bętkowski Wydział Budownictwa Politechniki Śląskiej Obiekty mostowe SZACOWANIE PRZEDZIAŁÓW WIARYGODNOŚCI W ZALEŻ- NOŚCIACH FUNKCYJNYCH Na przykładzie
WYZNACZANIE NIEPEWNOŚCI POMIARU METODAMI SYMULACYJNYMI
WYZNACZANIE NIEPEWNOŚCI POMIARU METODAMI SYMULACYJNYMI Stefan WÓJTOWICZ, Katarzyna BIERNAT ZAKŁAD METROLOGII I BADAŃ NIENISZCZĄCYCH INSTYTUT ELEKTROTECHNIKI ul. Pożaryskiego 8, 04-703 Warszawa tel. (0)
MODELE LINIOWE. Dr Wioleta Drobik
MODELE LINIOWE Dr Wioleta Drobik MODELE LINIOWE Jedna z najstarszych i najpopularniejszych metod modelowania Zależność między zbiorem zmiennych objaśniających, a zmienną ilościową nazywaną zmienną objaśnianą
ANALIZA REGRESJI SPSS
NLIZ REGRESJI SPSS Metody badań geografii społeczno-ekonomicznej KORELCJ REGRESJ O ile celem korelacji jest zmierzenie siły związku liniowego między (najczęściej dwoma) zmiennymi, o tyle w regresji związek
KARTA INFORMACYJNA PRZEDMIOTU
Uniwersytet Rzeszowski WYDZIAŁ KIERUNEK Matematyczno-Przyrodniczy Fizyka techniczna SPECJALNOŚĆ RODZAJ STUDIÓW stacjonarne, studia pierwszego stopnia KARTA INFORMACYJNA PRZEDMIOTU NAZWA PRZEDMIOTU WG PLANU
Ćwiczenie: Wybrane zagadnienia z korelacji i regresji.
Ćwiczenie: Wybrane zagadnienia z korelacji i regresji. W statystyce stopień zależności między cechami można wyrazić wg następującej skali: Skala Guillforda Przedział Zależność Współczynnik [0,00±0,20)
Teoria błędów. Wszystkie wartości wielkości fizycznych obarczone są pewnym błędem.
Teoria błędów Wskutek niedoskonałości przyrządów, jak również niedoskonałości organów zmysłów wszystkie pomiary są dokonywane z określonym stopniem dokładności. Nie otrzymujemy prawidłowych wartości mierzonej
Analiza i monitoring środowiska
Analiza i monitoring środowiska CHC 017003L (opracował W. Zierkiewicz) Ćwiczenie 1: Analiza statystyczna wyników pomiarów. 1. WSTĘP Otrzymany w wyniku przeprowadzonej analizy ilościowej wynik pomiaru zawartości
STATYCZNA PRÓBA ROZCIĄGANIA
Mechanika i wytrzymałość materiałów - instrukcja do ćwiczenia laboratoryjnego: STATYCZNA PRÓBA ROZCIĄGANIA oprac. dr inż. Jarosław Filipiak Cel ćwiczenia 1. Zapoznanie się ze sposobem przeprowadzania statycznej
Regresja logistyczna (LOGISTIC)
Zmienna zależna: Wybór opcji zachodniej w polityce zagranicznej (kodowana jako tak, 0 nie) Zmienne niezależne: wiedza o Unii Europejskiej (WIEDZA), zamieszkiwanie w regionie zachodnim (ZACH) lub wschodnim
Analiza zależności cech ilościowych regresja liniowa (Wykład 13)
Analiza zależności cech ilościowych regresja liniowa (Wykład 13) dr Mariusz Grządziel semestr letni 2012 Przykład wprowadzajacy W zbiorze danych homedata (z pakietu R-owskiego UsingR) można znaleźć ceny
W statystyce stopień zależności między cechami można wyrazić wg następującej skali: n 1
Temat: Wybrane zagadnienia z korelacji i regresji W statystyce stopień zależności między cechami można wyrazić wg następującej skali: Skala Guillforda Przedział Zależność Współczynnik [0,00 0,20) Słaba
Weryfikacja hipotez statystycznych, parametryczne testy istotności w populacji
Weryfikacja hipotez statystycznych, parametryczne testy istotności w populacji Dr Joanna Banaś Zakład Badań Systemowych Instytut Sztucznej Inteligencji i Metod Matematycznych Wydział Informatyki Politechniki
Wyboczenie ściskanego pręta
Wszelkie prawa zastrzeżone Mechanika i wytrzymałość materiałów - instrukcja do ćwiczenia laboratoryjnego: 1. Wstęp Wyboczenie ściskanego pręta oprac. dr inż. Ludomir J. Jankowski Zagadnienie wyboczenia
Statystyka od podstaw Janina Jóźwiak, Jarosław Podgórski
Statystyka od podstaw Janina Jóźwiak, Jarosław Podgórski Książka jest nowoczesnym podręcznikiem przeznaczonym dla studentów uczelni i wydziałów ekonomicznych. Wykład podzielono na cztery części. W pierwszej
parametrów strukturalnych modelu = Y zmienna objaśniana, X 1,X 2,,X k zmienne objaśniające, k zmiennych objaśniających,
诲 瞴瞶 瞶 ƭ0 ƭ 瞰 parametrów strukturalnych modelu Y zmienna objaśniana, = + + + + + X 1,X 2,,X k zmienne objaśniające, k zmiennych objaśniających, α 0, α 1, α 2,,α k parametry strukturalne modelu, k+1 parametrów
Ćwiczenie 5 PROGNOZOWANIE
Ćwiczenie 5 PROGNOZOWANIE Prognozowanie jest procesem przewidywania przyszłych zdarzeń. Obszary zastosowań prognozowania obejmują np. analizę danych giełdowych, przewidywanie zapotrzebowania na pracowników,
( x) Równanie regresji liniowej ma postać. By obliczyć współczynniki a i b należy posłużyć się następującymi wzorami 1 : Gdzie:
ma postać y = ax + b Równanie regresji liniowej By obliczyć współczynniki a i b należy posłużyć się następującymi wzorami 1 : xy b = a = b lub x Gdzie: xy = też a = x = ( b ) i to dane empiryczne, a ilość
WPŁYW SZYBKOŚCI STYGNIĘCIA NA WŁASNOŚCI TERMOFIZYCZNE STALIWA W STANIE STAŁYM
2/1 Archives of Foundry, Year 200, Volume, 1 Archiwum Odlewnictwa, Rok 200, Rocznik, Nr 1 PAN Katowice PL ISSN 1642-308 WPŁYW SZYBKOŚCI STYGNIĘCIA NA WŁASNOŚCI TERMOFIZYCZNE STALIWA W STANIE STAŁYM D.
ANALIZA METROLOGICZNA WYNIKÓW BADAŃ NA PRZYKŁADZIE ŁOŻYSK ŚLIZGOWYCH
PROBLEMY NIEKONWENCJONALNYCH UKŁADÓW ŁOŻYSKOWYCH Łódź 09-10 maja 1995 roku Jadwiga Janowska(Politechnika Warszawska) ANALIZA METROLOGICZNA WYNIKÓW BADAŃ NA PRZYKŁADZIE ŁOŻYSK ŚLIZGOWYCH SŁOWA KLUCZOWE
Testy post-hoc. Wrocław, 6 czerwca 2016
Testy post-hoc Wrocław, 6 czerwca 2016 Testy post-hoc 1 metoda LSD 2 metoda Duncana 3 metoda Dunneta 4 metoda kontrastów 5 matoda Newman-Keuls 6 metoda Tukeya Metoda LSD Metoda Least Significant Difference
MODELOWANIE KOSZTÓW USŁUG ZDROWOTNYCH PRZY
MODELOWANIE KOSZTÓW USŁUG ZDROWOTNYCH PRZY WYKORZYSTANIU METOD STATYSTYCZNYCH mgr Małgorzata Pelczar 6 Wprowadzenie Reforma służby zdrowia uwypukliła problem optymalnego ustalania kosztów usług zdrowotnych.
Tutaj powinny znaleźć się wyniki pomiarów (tabelki) potwierdzone przez prowadzacego zajęcia laboratoryjne i podpis dyżurujacego pracownika obsługi
Tutaj powinny znaleźć się wyniki pomiarów (tabelki) potwierdzone przez prowadzacego zajęcia laboratoryjne i podpis dyżurujacego pracownika obsługi technicznej. 1. Wstęp Celem ćwiczenia jest wyznaczenie
WPŁYW METODY DOPASOWANIA NA WYNIKI POMIARÓW PIÓRA ŁOPATKI INFLUENCE OF BEST-FIT METHOD ON RESULTS OF COORDINATE MEASUREMENTS OF TURBINE BLADE
Dr hab. inż. Andrzej Kawalec, e-mail: ak@prz.edu.pl Dr inż. Marek Magdziak, e-mail: marekm@prz.edu.pl Politechnika Rzeszowska Wydział Budowy Maszyn i Lotnictwa Katedra Technik Wytwarzania i Automatyzacji
Statystyka i Analiza Danych
Warsztaty Statystyka i Analiza Danych Gdańsk, 20-22 lutego 2014 Zastosowania wybranych technik regresyjnych do modelowania współzależności zjawisk Janusz Wątroba StatSoft Polska Centrum Zastosowań Matematyki
7.4 Automatyczne stawianie prognoz
szeregów czasowych za pomocą pakietu SPSS Następnie korzystamy z menu DANE WYBIERZ OBSERWACJE i wybieramy opcję WSZYSTKIE OBSERWACJE (wówczas wszystkie obserwacje są aktywne). Wreszcie wybieramy z menu
Wyniki pomiarów okresu drgań dla wahadła o długości l = 1,215 m i l = 0,5 cm.
2 Wyniki pomiarów okresu drgań dla wahadła o długości l = 1,215 m i l = 0,5 cm. Nr pomiaru T[s] 1 2,21 2 2,23 3 2,19 4 2,22 5 2,25 6 2,19 7 2,23 8 2,24 9 2,18 10 2,16 Wyniki pomiarów okresu drgań dla wahadła
HISTOGRAM. Dr Adam Michczyński - METODY ANALIZY DANYCH POMIAROWYCH Liczba pomiarów - n. Liczba pomiarów - n k 0.5 N = N =
HISTOGRAM W pewnych przypadkach interesuje nas nie tylko określenie prawdziwej wartości mierzonej wielkości, ale także zbadanie całego rozkład prawdopodobieństwa wyników pomiarów. W takim przypadku wyniki
Numeryczna symulacja rozpływu płynu w węźle
231 Prace Instytutu Mechaniki Górotworu PAN Tom 7, nr 3-4, (2005), s. 231-236 Instytut Mechaniki Górotworu PAN Numeryczna symulacja rozpływu płynu w węźle JERZY CYGAN Instytut Mechaniki Górotworu PAN,
WÓJCIK Ryszard 1 KĘPCZAK Norbert 2
WÓJCIK Ryszard 1 KĘPCZAK Norbert 2 Wykorzystanie symulacji komputerowych do określenia odkształceń otworów w korpusie przekładni walcowej wielostopniowej podczas procesu obróbki skrawaniem WSTĘP Właściwa
BADANIE POWTARZALNOŚCI PRZYRZĄDU POMIAROWEGO
Zakład Metrologii i Systemów Pomiarowych P o l i t e c h n i k a P o z n ańska ul. Jana Pawła II 24 60-965 POZNAŃ (budynek Centrum Mechatroniki, Biomechaniki i Nanoinżynierii) www.zmisp.mt.put.poznan.pl
Jak poprawnie napisać sprawozdanie z ćwiczeń laboratoryjnych z fizyki?
1 Jak poprawnie napisać sprawozdanie z ćwiczeń laboratoryjnych z fizyki? Sprawozdania należny oddać na kolejnych zajęciach laboratoryjnych. Każde opóźnienie powoduje obniżenie oceny za sprawozdanie o 0,
Regresja wieloraka Ogólny problem obliczeniowy: dopasowanie linii prostej do zbioru punktów. Najprostszy przypadek - jedna zmienna zależna i jedna
Regresja wieloraka Regresja wieloraka Ogólny problem obliczeniowy: dopasowanie linii prostej do zbioru punktów. Najprostszy przypadek - jedna zmienna zależna i jedna zmienna niezależna (można zobrazować
ZESZYTY NAUKOWE UNIWERSYTETU SZCZECIŃSKIEGO NR 689 FINANSE, RYNKI FINANSOWE, UBEZPIECZENIA NR 50 2012 ANALIZA WŁASNOŚCI OPCJI SUPERSHARE
ZESZYTY NAUKOWE UNIWERSYTETU SZCZECIŃSKIEGO NR 689 FINANSE, RYNKI FINANSOWE, UBEZPIECZENIA NR 5 212 EWA DZIAWGO ANALIZA WŁASNOŚCI OPCJI SUPERSHARE Wprowadzenie Proces globalizacji rynków finansowych stwarza
Wielowymiarowa analiza regresji. Regresja wieloraka, wielokrotna
Wielowymiarowa analiza regresji. Regresja wieloraka, wielokrotna Badanie współzależności zmiennych Uwzględniając ilość zmiennych otrzymamy 4 odmiany zależności: Zmienna zależna jednowymiarowa oraz jedna
WYKŁADY ZE STATYSTYKI MATEMATYCZNEJ wykład 2 - statystyka opisowa cd
WYKŁADY ZE STATYSTYKI MATEMATYCZNEJ wykład 2 - statystyka opisowa cd Agata Boratyńska Agata Boratyńska Statystyka matematyczna, wykład 2 1 / 20 MIARY ROZPROSZENIA, Wariancja Wariancją z próby losowej X
BŁĘDY W POMIARACH BEZPOŚREDNICH
Podstawy Metrologii i Technik Eksperymentu Laboratorium BŁĘDY W POMIARACH BEZPOŚREDNICH Instrukcja do ćwiczenia nr 2 Zakład Miernictwa i Ochrony Atmosfery Wrocław, listopad 2010 r. Podstawy Metrologii
Korelacja krzywoliniowa i współzależność cech niemierzalnych
Korelacja krzywoliniowa i współzależność cech niemierzalnych Dr Joanna Banaś Zakład Badań Systemowych Instytut Sztucznej Inteligencji i Metod Matematycznych Wydział Informatyki Politechniki Szczecińskiej
5. Model sezonowości i autoregresji zmiennej prognozowanej
5. Model sezonowości i autoregresji zmiennej prognozowanej 1. Model Sezonowości kwartalnej i autoregresji zmiennej prognozowanej (rząd istotnej autokorelacji K = 1) Szacowana postać: y = c Q + ρ y, t =
Szczegółowy program kursu Statystyka z programem Excel (30 godzin lekcyjnych zajęć)
Szczegółowy program kursu Statystyka z programem Excel (30 godzin lekcyjnych zajęć) 1. Populacja generalna a losowa próba, parametr rozkładu cechy a jego ocena z losowej próby, miary opisu statystycznego
STATYSTYKA I DOŚWIADCZALNICTWO Wykład 7
STATYSTYKA I DOŚWIADCZALNICTWO Wykład 7 Analiza korelacji - współczynnik korelacji Pearsona Cel: ocena współzależności między dwiema zmiennymi ilościowymi Ocenia jedynie zależność liniową. r = cov(x,y
1. Jednoczynnikowa analiza wariancji 2. Porównania szczegółowe
Zjazd 7. SGGW, dn. 28.11.10 r. Matematyka i statystyka matematyczna Tematy 1. Jednoczynnikowa analiza wariancji 2. Porównania szczegółowe nna Rajfura 1 Zagadnienia Przykład porównania wielu obiektów w
Analiza współzależności zjawisk
Analiza współzależności zjawisk Informacje ogólne Jednostki tworzące zbiorowość statystyczną charakteryzowane są zazwyczaj za pomocą wielu cech zmiennych, które nierzadko pozostają ze sobą w pewnym związku.
Wstęp do teorii niepewności pomiaru. Danuta J. Michczyńska Adam Michczyński
Wstęp do teorii niepewności pomiaru Danuta J. Michczyńska Adam Michczyński Podstawowe informacje: Strona Politechniki Śląskiej: www.polsl.pl Instytut Fizyki / strona własna Instytutu / Dydaktyka / I Pracownia
Tablica Wzorów Rachunek Prawdopodobieństwa i Statystyki
Tablica Wzorów Rachunek Prawdopodobieństwa i Statystyki Spis treści I. Wzory ogólne... 2 1. Średnia arytmetyczna:... 2 2. Rozstęp:... 2 3. Kwantyle:... 2 4. Wariancja:... 2 5. Odchylenie standardowe:...
Szczegółowy rozkład materiału dla klasy 3b poziom rozszerzny cz. 1 - liceum
Szczegółowy rozkład materiału dla klasy b poziom rozszerzny cz. - liceum WYDAWNICTWO PAZDRO GODZINY Lp. Tematyka zajęć Liczba godzin I. Funkcja wykładnicza i funkcja logarytmiczna. Potęga o wykładniku
Metody statystyczne kontroli jakości i niezawodności Lekcja II: Karty kontrolne.
Metody statystyczne kontroli jakości i niezawodności Lekcja II: Karty kontrolne. Wydział Matematyki Politechniki Wrocławskiej Karty kontroli jakości: przypomnienie Załóżmy, że chcemy mierzyć pewną charakterystykę.
, a ilość poziomów czynnika A., b ilość poziomów czynnika B. gdzie
Test Scheffego, gdzie (1) n to ilość powtórzeń (pomiarów) w jednej grupie (zabiegu) Test NIR Istnieje wiele testów dla porównań wielokrotnych opartych o najmniejszą istotna różnicę między średnimi (NIR).
Ćwiczenie z fizyki Doświadczalne wyznaczanie ogniskowej soczewki oraz współczynnika załamania światła
Ćwiczenie z fizyki Doświadczalne wyznaczanie ogniskowej soczewki oraz współczynnika załamania światła Michał Łasica klasa IIId nr 13 22 grudnia 2006 1 1 Doświadczalne wyznaczanie ogniskowej soczewki 1.1
MODELOWANIE POŁĄCZEŃ TYPU SWORZEŃ OTWÓR ZA POMOCĄ MES BEZ UŻYCIA ANALIZY KONTAKTOWEJ
Jarosław MAŃKOWSKI * Andrzej ŻABICKI * Piotr ŻACH * MODELOWANIE POŁĄCZEŃ TYPU SWORZEŃ OTWÓR ZA POMOCĄ MES BEZ UŻYCIA ANALIZY KONTAKTOWEJ 1. WSTĘP W analizach MES dużych konstrukcji wykonywanych na skalę
Rozkład normalny, niepewność standardowa typu A
Podstawy Metrologii i Technik Eksperymentu Laboratorium Rozkład normalny, niepewność standardowa typu A Instrukcja do ćwiczenia nr 1 Zakład Miernictwa i Ochrony Atmosfery Wrocław, listopad 2010 r. Podstawy
KARTA KURSU. (do zastosowania w roku akademickim 2015/16) Kod Punktacja ECTS* 3. Dr hab. Tadeusz Sozański
KARTA KURSU (do zastosowania w roku akademickim 2015/16) Nazwa Statystyka 2 Nazwa w j. ang. Statistics 2 Kod Punktacja ECTS* 3 Koordynator Dr hab. Tadeusz Sozański (koordynator, konwersatorium) Zespół
METODY CHEMOMETRYCZNE W IDENTYFIKACJI ŹRÓDEŁ POCHODZENIA
METODY CHEMOMETRYCZNE W IDENTYFIKACJI ŹRÓDEŁ POCHODZENIA AMFETAMINY Waldemar S. Krawczyk Centralne Laboratorium Kryminalistyczne Komendy Głównej Policji, Warszawa (praca obroniona na Wydziale Chemii Uniwersytetu
Właściwości testu Jarque-Bera gdy w danych występuje obserwacja nietypowa.
Właściwości testu Jarque-Bera gdy w danych występuje obserwacja nietypowa. Paweł Strawiński Uniwersytet Warszawski Wydział Nauk Ekonomicznych 16 stycznia 2006 Streszczenie W artykule analizowane są właściwości
Analiza Statystyczna
Lekcja 5. Strona 1 z 12 Analiza Statystyczna Do analizy statystycznej wykorzystać można wbudowany w MS Excel pakiet Analysis Toolpak. Jest on instalowany w programie Excel jako pakiet dodatkowy. Oznacza
Szczegółowy program kursu Statystyka z programem Excel (30 godzin lekcyjnych zajęć)
Szczegółowy program kursu Statystyka z programem Excel (30 godzin lekcyjnych zajęć) 1. Populacja generalna a losowa próba, parametr rozkładu cechy a jego ocena z losowej próby, miary opisu statystycznego
Ćwiczenie: Wybrane zagadnienia z korelacji i regresji
Ćwiczenie: Wybrane zagadnienia z korelacji i regresji W statystyce stopień zależności między cechami można wyrazić wg następującej skali: Skala Stanisza r xy = 0 zmienne nie są skorelowane 0 < r xy 0,1
Ekonometria. Zajęcia
Ekonometria Zajęcia 16.05.2018 Wstęp hipoteza itp. Model gęstości zaludnienia ( model gradientu gęstości ) zakłada, że gęstość zaludnienia zależy od odległości od okręgu centralnego: y t = Ae βx t (1)
WPŁYW USTALENIA I MOCOWANIA KORPUSÓW PRZEKŁADNI TECHNOLOGICZNIE PODOBNYCH NA KSZTAŁT OTWORÓW POD ŁOŻYSKA
WPŁYW USTALENIA I MOCOWANIA KORPUSÓW PRZEKŁADNI TECHNOLOGICZNIE PODOBNYCH NA KSZTAŁT OTWORÓW POD ŁOŻYSKA Ryszard WOJCIK 1, Norbert KEPCZAK 1 1. WPROWADZENIE Procesy symulacyjne pozwalają prześledzić zachowanie
ANALIZA WYTRZYMAŁOŚCI ZMĘCZENIOWEJ STALOWEGO KADŁUBA STATKU
ANALIZA WYTRZYMAŁOŚCI ZMĘCZENIOWEJ STALOWEGO KADŁUBA STATKU 1998 GDAŃSK Zmiany nr 1/2005 do Publikacji nr 45/P Analiza wytrzymałości zmęczeniowej stalowego kadłuba statku 1998, zostały zatwierdzone przez
Weryfikacja hipotez statystycznych
Weryfikacja hipotez statystycznych Hipoteza Test statystyczny Poziom istotności Testy jednostronne i dwustronne Testowanie równości wariancji test F-Fishera Testowanie równości wartości średnich test t-studenta
PDF created with FinePrint pdffactory Pro trial version http://www.fineprint.com
Analiza korelacji i regresji KORELACJA zależność liniowa Obserwujemy parę cech ilościowych (X,Y). Doświadczenie jest tak pomyślane, aby obserwowane pary cech X i Y (tzn i ta para x i i y i dla różnych
STATYSTYKA I DOŚWIADCZALNICTWO Wykład 4
STATYSTYKA I DOŚWIADCZALNICTWO Wykład 4 Inne układy doświadczalne 1) Układ losowanych bloków Stosujemy, gdy podejrzewamy, że może występować systematyczna zmienność między powtórzeniami np. - zmienność
WNIOSKOWANIE STATYSTYCZNE
STATYSTYKA WNIOSKOWANIE STATYSTYCZNE ESTYMACJA oszacowanie z pewną dokładnością wartości opisującej rozkład badanej cechy statystycznej. WERYFIKACJA HIPOTEZ sprawdzanie słuszności przypuszczeń dotyczących
WPŁYW WIELKOŚCI WYDZIELEŃ GRAFITU NA WYTRZYMAŁOŚĆ ŻELIWA SFEROIDALNEGO NA ROZCIĄGANIE
15/12 ARCHIWUM ODLEWNICTWA Rok 2004, Rocznik 4, Nr 12 Archives of Foundry Year 2004, Volume 4, Book 12 PAN Katowice PL ISSN 1642-5308 WPŁYW WIELKOŚCI WYDZIELEŃ GRAFITU NA WYTRZYMAŁOŚĆ ŻELIWA SFEROIDALNEGO
Wykład 3 Hipotezy statystyczne
Wykład 3 Hipotezy statystyczne Hipotezą statystyczną nazywamy każde przypuszczenie dotyczące nieznanego rozkładu obserwowanej zmiennej losowej (cechy populacji generalnej) Hipoteza zerowa (H 0 ) jest hipoteza
Podstawy opracowania wyników pomiarów z elementami analizy niepewności pomiarowych. Wykład tutora na bazie wykładu prof. Marka Stankiewicza
Podstawy opracowania wyników pomiarów z elementami analizy niepewności pomiarowych Wykład tutora na bazie wykładu prof. Marka Stankiewicza Po co zajęcia w I Pracowni Fizycznej? 1. Obserwacja zjawisk i
ODPORNOŚĆ STALIWA NA ZUŻYCIE EROZYJNE CZĘŚĆ II. ANALIZA WYNIKÓW BADAŃ
Szybkobieżne Pojazdy Gąsienicowe (15) nr 1, 2002 Stanisław JURA Roman BOGUCKI ODPORNOŚĆ STALIWA NA ZUŻYCIE EROZYJNE CZĘŚĆ II. ANALIZA WYNIKÓW BADAŃ Streszczenie: W części I w oparciu o teorię Bittera określono
Stosowana Analiza Regresji
prostej Stosowana Wykład I 5 Października 2011 1 / 29 prostej Przykład Dane trees - wyniki pomiarów objętości (Volume), średnicy (Girth) i wysokości (Height) pni drzew. Interesuje nas zależność (o ile
Metody Ilościowe w Socjologii
Metody Ilościowe w Socjologii wykład 2 i 3 EKONOMETRIA dr inż. Maciej Wolny AGENDA I. Ekonometria podstawowe definicje II. Etapy budowy modelu ekonometrycznego III. Wybrane metody doboru zmiennych do modelu
Metody badań kamienia naturalnego: Oznaczanie wytrzymałości na zginanie pod działaniem siły skupionej
Metody badań kamienia naturalnego: Oznaczanie wytrzymałości na zginanie pod działaniem siły skupionej 1. Zasady metody Zasada metody polega na stopniowym obciążaniu środka próbki do badania, ustawionej