ANALIZA METROLOGICZNA WYNIKÓW BADAŃ NA PRZYKŁADZIE ŁOŻYSK ŚLIZGOWYCH

Podobne dokumenty
PROBLEMY NIEKONWENCJOWALNYCH UKŁADÓW ŁOŻYSKOWYCH. Łódź maja 1997 roku

Testowanie hipotez statystycznych. Wnioskowanie statystyczne

RÓWNOWAŻNOŚĆ METOD BADAWCZYCH

1. Jednoczynnikowa analiza wariancji 2. Porównania szczegółowe

Elementy statystyki STA - Wykład 5

Statystyka matematyczna. Wykład V. Parametryczne testy istotności

Dane dotyczące wartości zmiennej (cechy) wprowadzamy w jednej kolumnie. W przypadku większej liczby zmiennych wprowadzamy każdą w oddzielnej kolumnie.

Statystyka matematyczna dla leśników

Matematyka i statystyka matematyczna dla rolników w SGGW

STATYSTYKA I DOŚWIADCZALNICTWO. Wykład 2

Statystyczna analiza danych w programie STATISTICA (wykład 2) Dariusz Gozdowski

Analiza wariancji - ANOVA

Analiza wariancji i kowariancji

Weryfikacja hipotez statystycznych za pomocą testów statystycznych

Testowanie hipotez. Marcin Zajenkowski. Marcin Zajenkowski () Testowanie hipotez 1 / 25

Statystyka i opracowanie danych- W 8 Wnioskowanie statystyczne. Testy statystyczne. Weryfikacja hipotez statystycznych.

Prawdopodobieństwo i rozkład normalny cd.

BADANIE POWTARZALNOŚCI PRZYRZĄDU POMIAROWEGO

Wykład 5 Teoria eksperymentu

Założenia do analizy wariancji. dr Anna Rajfura Kat. Doświadczalnictwa i Bioinformatyki SGGW

TEST STATYSTYCZNY. Jeżeli hipotezę zerową odrzucimy na danym poziomie istotności, to odrzucimy ją na każdym większym poziomie istotności.

LABORATORIUM 9 WERYFIKACJA HIPOTEZ STATYSTYCZNYCH PARAMETRYCZNE TESTY ISTOTNOŚCI

Analizy wariancji ANOVA (analysis of variance)

1 Estymacja przedziałowa

Rozdział 8. Regresja. Definiowanie modelu

Ekonometria. Zajęcia

Porównanie wielu rozkładów normalnych

Statystyka matematyczna. Wykład IV. Weryfikacja hipotez statystycznych

Wprowadzenie do analizy korelacji i regresji

Wykorzystanie testu Levene a i testu Browna-Forsythe a w badaniach jednorodności wariancji

Jednoczynnikowa analiza wariancji

Wydział Matematyki. Testy zgodności. Wykład 03

Statystyka. Rozkład prawdopodobieństwa Testowanie hipotez. Wykład III ( )

Metody Statystyczne. Metody Statystyczne

Współczynnik korelacji. Współczynnik korelacji jest miernikiem zależności między dwiema cechami Oznaczenie: ϱ

2. Założenie niezależności zakłóceń modelu - autokorelacja składnika losowego - test Durbina - Watsona

Testowanie hipotez statystycznych

Porównanie modeli statystycznych. Monika Wawrzyniak Katarzyna Kociałkowska

Wykład 3 Hipotezy statystyczne

Przykład 2. Na podstawie książki J. Kowal: Metody statystyczne w badaniach sondażowych rynku

Statystyka i Analiza Danych

Tablica Wzorów Rachunek Prawdopodobieństwa i Statystyki

VI WYKŁAD STATYSTYKA. 9/04/2014 B8 sala 0.10B Godz. 15:15

Rachunek prawdopodobieństwa i statystyka - W 9 Testy statystyczne testy zgodności. Dr Anna ADRIAN Paw B5, pok407

TESTY NIEPARAMETRYCZNE. 1. Testy równości średnich bez założenia normalności rozkładu zmiennych: Manna-Whitney a i Kruskala-Wallisa.

Matematyka i statystyka matematyczna dla rolników w SGGW WYKŁAD 11 DOŚWIADCZENIE JEDNOCZYNNIKOWE W UKŁADZIE CAŁKOWICIE LOSOWYM PORÓWNANIA SZCZEGÓŁOWE

Weryfikacja hipotez statystycznych, parametryczne testy istotności w populacji

Porównanie dwóch rozkładów normalnych

STATYSTYKA MATEMATYCZNA narzędzie do opracowywania i interpretacji wyników pomiarów

Statystyka matematyczna i ekonometria

Testy post-hoc. Wrocław, 6 czerwca 2016

Analiza wariancji. dr Janusz Górczyński

Przykład 1. (A. Łomnicki)

WNIOSKOWANIE STATYSTYCZNE

Statystyka matematyczna i ekonometria

), którą będziemy uważać za prawdziwą jeżeli okaże się, że hipoteza H 0

Copyright by Wydawnictwo Naukowe Scholar, Warszawa 2000, 2008

STATYSTYKA I DOŚWIADCZALNICTWO Wykład 6

Testowanie hipotez statystycznych.

STATYSTYKA I DOŚWIADCZALNICTWO Wykład 4

VII WYKŁAD STATYSTYKA. 30/04/2014 B8 sala 0.10B Godz. 15:15

Wykorzystanie testu t dla pojedynczej próby we wnioskowaniu statystycznym

Statystyka od podstaw Janina Jóźwiak, Jarosław Podgórski

Weryfikacja hipotez statystycznych testy dla dwóch zbiorowości

Stanisław Cichocki. Natalia Nehrebecka. Wykład 9

Wykład 5 Problem dwóch prób - testowanie hipotez dla równości średnich

Statystyka matematyczna

Wprowadzenie do statystyki dla. chemików testowanie hipotez

Testy dla dwóch prób w rodzinie rozkładów normalnych

Wykład 12 ( ): Testy dla dwóch prób w rodzinie rozkładów normalnych

Wnioskowanie statystyczne i weryfikacja hipotez statystycznych

Katedra Genetyki i Podstaw Hodowli Zwierząt Wydział Hodowli i Biologii Zwierząt, UTP w Bydgoszczy

Zadania ze statystyki cz. 8 I rok socjologii. Zadanie 1.

Testowanie hipotez dla dwóch zmiennych zależnych. Moc testu. Minimalna liczność próby; Regresja prosta; Korelacja Pearsona;

LABORATORIUM 8 WERYFIKACJA HIPOTEZ STATYSTYCZNYCH PARAMETRYCZNE TESTY ISTOTNOŚCI

Ćwiczenie: Weryfikacja hipotez statystycznych dla jednej i dwóch średnich.

Jak sprawdzić normalność rozkładu w teście dla prób zależnych?

Błędy przy testowaniu hipotez statystycznych. Decyzja H 0 jest prawdziwa H 0 jest faszywa

Statystyka. #6 Analiza wariancji. Aneta Dzik-Walczak Małgorzata Kalbarczyk-Stęclik. rok akademicki 2015/ / 14

WIELKA SGH-OWA POWTÓRKA ZE STATYSTYKI. Test zgodności i analiza wariancji Analiza wariancji

Szkice rozwiązań z R:

Weryfikacja hipotez statystycznych za pomocą testów statystycznych

STATYSTYKA MATEMATYCZNA WYKŁAD 4. Testowanie hipotez Estymacja parametrów

OBLICZENIE PRZEPŁYWÓW MAKSYMALNYCH ROCZNYCH O OKREŚLONYM PRAWDOPODOBIEŃSTWIE PRZEWYŻSZENIA. z wykorzystaniem programu obliczeniowego Q maxp

Zadanie 1. Analiza Analiza rozkładu

Katedra Biotechnologii i Genetyki Zwierząt, Wydział Hodowli i Biologii Zwierząt, UTP w Bydgoszczy

STATYSTYKA MATEMATYCZNA WYKŁAD 4. WERYFIKACJA HIPOTEZ PARAMETRYCZNYCH X - cecha populacji, θ parametr rozkładu cechy X.

166 Wstęp do statystyki matematycznej

Rozkłady statystyk z próby

Statystyka matematyczna Testowanie hipotez i estymacja parametrów. Wrocław, r

SIGMA KWADRAT. Weryfikacja hipotez statystycznych. Statystyka i demografia CZWARTY LUBELSKI KONKURS STATYSTYCZNO-DEMOGRAFICZNY

b) Niech: - wśród trzech wylosowanych opakowań jest co najwyżej jedno o dawce 15 mg. Wówczas:

Idea. θ = θ 0, Hipoteza statystyczna Obszary krytyczne Błąd pierwszego i drugiego rodzaju p-wartość

Statystyka. #5 Testowanie hipotez statystycznych. Aneta Dzik-Walczak Małgorzata Kalbarczyk-Stęclik. rok akademicki 2016/ / 28

ODRZUCANIE WYNIKÓW POJEDYNCZYCH POMIARÓW

Wykład 12 Testowanie hipotez dla współczynnika korelacji

Spis treści. Laboratorium III: Testy statystyczne. Inżynieria biomedyczna, I rok, semestr letni 2013/2014 Analiza danych pomiarowych

Testowanie hipotez statystycznych.

BADANIE POWTARZALNOŚCI PRZYRZĄDU POMIAROWEGO

Księgarnia PWN: George A. Ferguson, Yoshio Takane - Analiza statystyczna w psychologii i pedagogice

Transkrypt:

PROBLEMY NIEKONWENCJONALNYCH UKŁADÓW ŁOŻYSKOWYCH Łódź 09-10 maja 1995 roku Jadwiga Janowska(Politechnika Warszawska) ANALIZA METROLOGICZNA WYNIKÓW BADAŃ NA PRZYKŁADZIE ŁOŻYSK ŚLIZGOWYCH SŁOWA KLUCZOWE Analiza metrologiczna, łożyska ślizgowe, metody analizy wariancyjnej STRESZCZENIE Przedstawiono zastosowanie analizy wariancji do oceny wpływu sposobu zmian wartości liczby Herseya, poprzez zmianę prędkości poślizgu, na przebieg krzywych Stribecka dla łożysk ślizgowych smarowanych. WPROWADZENIE Celem wielu badań jest stwierdzenie istnienia wpływu różnych czynników na interesującą nas zmienną wyjściową. W badaniach tribologicznych stochastyczny charakter parametrów wejściowych tribosystemu implikuje losowość parametrów wyjściowych. Dodatkowo wyciąganie wniosków utrudnia duży rozrzut wyników badań prowadzonych w warunkach silnych zakłóceń [1]. Problemy takie rozwiązuje się często metodami analizy wariancyjnej, opracowanej przez Fishera i Snedecora [2]. Podstawą analizy wariancyjnej jest ocena przewagi całkowitej wariancji wyników względem naturalnej wariancji błędów tzw. wariancji resztowej. Jeżeli badany czynnik rzeczywiście oddziałuje na zmienną wyjściową to wnosi on do całkowitej zmienności wyników dodatkową część, którą opisuje tzw. wariancja czynnikowa. Ocena istotności oddziaływania czynnika odbywa się poprzez porównanie wariancji czynnikowej z wariancją błędów (resztową.). Analizę wariancji zastosowano do oceny wpływu metody wyznaczania krzywych Stribecka na ich przebieg. Na podstawie krzywych Stribecka wyznacza się opory ruchu w łożyskach ślizgowych. Są one geometryczną interpretacją zależności: gdzie: ~ - współczynnik tarcia w łożysku, K - liczba Herseya, η - lepkość dynamiczna oleju, v - prędkość poślizgu, p - nacisk obliczeniowy w łożysku. Czynnik badany to: sposób uzyskania liczby Herseya, sposób zmian wartości prędkości poślizgu lub nacisku (składników liczby Herseya) oraz wartość ustalonego dla danego pomiaru parametru. Zmienna wyjściowa to wartość współczynnika tarcia. Schemat postępowania w celu stwierdzenia istnienia wpływu danego czynnika na zmienną wyjściową we wszystkich przypadkach jest jednakowy i omówiono go na

przykładzie oceny wpływu sposobu zmian wartości liczby Herseya (prędkości poślizgu) na przebieg krzywych Stribecka dla łożysk smarowanych [3]. WYNIKI BADAŃ - KRZYWE STRIBECKA WYZNACZONE METODĄ SD.KV Przebiegi krzywych Stribecka, uzyskane przy zmianie wartości liczby Herseya K z szybkością a KV = 0 (metoda S.) i a KV 0 (metoda D.) poprzez zmianę wartości prędkości poślizgu v (metoda.kv) z przyspieszeniem a V, wyznaczono dla łożysk smarowanych zgodnie z programem badań [3]. Dane eksperymentalne otrzymano w wyniku przeprowadzenia badań w dziewięciu układach pomiarowych (liczba Herseya K = η * v/p = A * v = [5A, 10A, ISA] oraz szybkość zmian wartości liczby Herseya a KV = [0, 3.5A, 7A]), powtórzonych dla trzech stałych wartości nacisku p = const.= [1, 1.5, 2] MPa. Na rys. 1. przedstawiono otrzymane doświadczalnie wartości współczynnika tarcia µ dla wartości liczby Herseya K zmienianej z szybkością a KV = [0, 3.5 A, 7A] przy stałych wartościach nacisku p = 1 MPa (łożyska smarowane). Rys. l. Wartości współczynnika tarcia p dla liczby Herseya zmienianej z szybkością a KV przy p = const.= 1 MPa - metoda SD.KV Łożysko smarowane - olej zegarmistrzowski Moebius 8030 ~ - średnia wartość współczynnika tarcia dla liczby Herseya zmienianej z szybkością a KV : - a KV = 3.5 A - a KV, = 7A - a KV = 0 w stanach ustalonych

Wyniki badań wskazują, że dla danej wartości liczby Herseya K zmienianej z różną szybkością a KV otrzymuje się różne wartości współczynnika tarcia µ. Wartości współczynnika tarcia, dla danych wartości liczby Herseya K = [SA, 10A, 15A], uzyskane przy liniowej zmianie liczby Herseya z szybkością zmian a KV 0 (liniowa zmiana liczby Herseya poprzez liniową zmianę prędkości poślizgu z przyspieszeniem a V 0) są większe w całym zakresie pomiarowym od wartości współczynników tarcia otrzymanych dla kolejnych, ustalonych wartości liczby Herseya (ustalonych wartości prędkości poślizgu) a więc w stanach ustalonych. ANALIZA METROLOGICZNA WYNIKÓW BADAŃ - PRZYKŁAD Do analizy istotności wpływu wartości szybkości zmian a KV liczby Herseya, w metodzie SD.KV, na wartość współczynnika tarcia µ (dla danej stałej wartości nacisku p) wykorzystano metodę jednoczynnikowej analizy wariancji. Postawiono hipotezę zerową Ho 0 nieistotności wpływu wobec hipotezy alternatywnej H 0 o jego istotności. Hipoteza zerowa H 0 mówi, że wartość szybkości zmian a KV liczby Herseya, w metodzie SD.KV, nie ma wpływu na wartość współczynnika tarcia µ dla danej wartości liczby Herseya K. Natomiast hipoteza H 1, jest równoważna stwierdzeniu, że wartości współczynnika tarcia µ, dla danej wartości liczby Herseya K, są różne dla różnych wartości szybkości zmian a KV liczby Herseya. Stosując metodę jednoczynnikowej analizy wariancji należało sprawdzić na założonym poziomie istotności α (przyjęto α = 0.05) wpływ wartości szybkości zmian a KV liczby Herseya na wartość współczynnika tarcia µ w metodzie SD.KV. Oddzielnie dokonano analizę dla K = 5A, K = l0a i K = 15A. Wybrano test oparty na przedziałach ufności (Conf. Int). Wyniki analizy istotności wpływu wartości szybkości zmian a KV liczby Herseya w metodzie SD.KV na wartość współczynnika tarcia p omówiono na przykładzie jednoczynnikowej analizy wariancji dla a KV _ [0, 3.5A, 7A] oraz K = 5A, p = 1 MPa. Przedstawiono je w formie typowej tabeli analizy wariancji: wyniki analizy wariancji, wartości średnie (w tym przypadku współczynników tarcia), test jednorodności wariancji, identyfikacja grup jednorodnych (Tabela 1.1 = 1.4.). Wyniki analizy wariancji procedury ONEWAY - dla metody SD.KV: K = 5A, a KV = [0, 3.SA, 7A], p = const.= 1 MPa Łożysko smarowane - olej zegarmistrzowski Moebius 8030 Tabela 1.1.

Wartości średnie współczynników tarcia p - dla metody SD.KV: K = SA, akv = [0, 3.SA, 7A], p = const.= 1 MPa Łożysko smarowane - olej zegarmistrwwski Moebius 8030 Tabela 1.2. Test jednorodności wariancji - dla metody SD.KV: K = 5A, a KV = [0, 3.SA, 7A], p = const.= 1 MPa Łożysko smarowane - olej zegarmistrzowski Moebius 8030 Tabela 1.3. Identyfikacja jednorodnych grup - dla metody SD.KV: K = SA, akv = [0, 3.SA, 7A], p = const.= 1 MPa Łożysko smarowane - olej zegarmistrzowski Moebius 8030 Tabela 1.4. Wartością przesądzającą o wyniku testu jest obliczony poziom istotności (Sig. level). Jeżeli jest on mniejszy niż założona wartość poziomu istotności a hipotezę zerową należy odrzucić na korzyść hipotezy alternatywnej. Jeżeli otrzymany poziom istotności jest większy od założonej wartości poziomu istotności a hipotezy zerowej nie można odrzucić tzn. nie można wykluczyć, że badany czynnik nie ma wpływu na wartość współczynnika tarcia. Wartość poziomu istotności wynika z obliczonej wartości statystyki testowej Fishera Snedecora "F - ratio". Wartość ta jest stosunkiem średniej (podzielonej przez stopnie swobody) sumy kwadratów między grupami do średniej sumy kwadratów wewnątrz grup. Wartością przesądzającą o wyniku testu dla K = 5A, p = 1 MPa, a KV = [0, 3.5A, 7A] jest podany poziom istotności równy 0.0000 (Tabela 1.1.) wynikający z obliczonej wartości statystyki testowej (statystyka Fishera - Snedecora "F - ratio" z 2/27 stopniami swobody). Jest on mniejszy od założonej wartości poziomu istotności α = 0.05, więc hipotezę zerową należy odrzucić na korzyść hipotezy alternatywnej. W tabeli 1.2. przedstawiono wartości średnie współczynnika tarcia µ dla poszczególnych wartości szybkości zmian a KV (dla K = 5A, p = 1 MPa). Tabela testów jednorodności wariancji (Tabela 1.3.) zawiera wyniki testów Cochrana, Bartletta i Hartleya hipotezy o równości wariancji w grupach. Jeżeli podane poziomy istotności P dla testu Cochrana i dla testu Bartletta są większe od założonej wartości poziomu istotności a nie ma podstaw do odrzucenia hipotezy o jednorodności wariancji w grupach.

Założenie o jednorodności wariancji to jedno z dwóch założeń, których spełnienie jest wymagane, aby wnioski wynikające z testów analizy wariancji były prawomocne. Drugim jest założenie o normalności populacji generalnej. Jest to ważna opcja dla zbadania poprawności metodologicznej. Wniosek z przeprowadzonego testu potwierdzają tabele jednorodnych grup. Pokazują one czy, przy użyciu porównania opartego na przedziałach ufności, uzyskuje się grupy jednorodne czy nie. Ponieważ podane poziomy istotności: P = 0.121 dla testu Cochrana i P = 0.128 dla testu Bartletta są większe niż 0.05, więc nie ma podstaw do odrzucenia hipotezy o jednorodności wariancji w grupach. Wniosek z przeprowadzonego testu potwierdza tabela grup jednorodnych (Tabela 1.4.) - nie uzyskuje się grup jednorodnych dla szybkości zmian liczby Herseya a KV = [0, 3.5A, 7A]. Wniosek z przeprowadzonego testu można sformułować następująco: - wartości współczynnika tarcia µ, dla liczby Herseya K = 5A, uzyskane metodą SD.KV przy zmianie wartości liczby Herseya z szybkością zmian a KV poprzez zmianę wartości prędkości poślizgu, zależą od wartości a KV oraz od sposobu zmian liczby Herseya tzn. czy zmiana liczby Herseya dokonywana jest w stanach ustalonych (a KV = 0) czy metodą dynamiczną (a KV = 0). Wniosek ogólny dotyczący wpływu sposobu zmian liczby Herseya na charakter przebiegu doświadczalnie wyznaczonej krzywej Stribecka, uzyskanej przy zmianie wartości liczby Herseya z szybkością zmian a KV poprzez zmianę wartości prędkości poślizgu, można sformułować po przeprowadzeniu analizy istotności wpływu wartości szybkości zmian a KV liczby Herseya, w metodzie SD.KV, na wartość współczynnika tarcia µ dla K = l0a i K =15A (a KV = [0, 3.5A, 7A], p = 1 MPa). LITERATURA 1. Kropiewnicki A.: Niezawodność działania miniaturowych łożysk ślizgowych. Praca doktorska, Politechnika Warszawska, Warszawa 1984 2. Dąbkowski J.: STATGRAPHICS-system statystycznego opracowywania danych. Warszawa, Komputerowa Oficyna Wydawnicza "HELP" 1992 3. Janowska J.: Raport tematu - Wpływ metody wyznaczania krzywych Stribecka na ich przebieg w badaniach miniaturowych łożysk ślizgowych. IKPPiO PW 503/113/080/1, Warszawa 1994 METROLOGICAL ANALYSIS OF TEST RESULTS E.G. OF TRIBOLOGICAL STUDIES OF JOURNAL BEARINGS Summary The application of the analysis of variance for the evaluation the influence of method of variation of Hersey number through varying sliding speed, on Stribeck's charakteristics of lubricated journal bearings is discussed. Recenzja: prof. dr hab. inż..tan Burcan