осковский автомобильно-дорожный институт

(государственный технический университет)

Кафедра: Строительство и эксплуатация дорог.

Курсовая работа

по дисциплине:

«Метрология, стандартизация и сертификация»

Выполнил: Проверил:

Группа 3ВАП4 Преподаватель

Молчанов Д.Н. Жустарева Е.В.

Москва

2003 год

Содержание.

Часть 1: Организация статистического контроля качества дорожно-строительных работ.

Часть 2: Статистическая обработка результатов измерений:

1. определение статистических характеристик выборки;

2. определение абсолютных и относительных погрешностей, оценка влияния числа измерений на точность определяемых статистических характеристик;

3. интервальная оценка параметров распределения;

4. исключение результатов распределения;

Часть 3: Проверка гипотезы о подчинении выборки нормальному закону распределения.

Часть 1

Организация статистического контроля качества строительных работ.

Определение необходимого числа измерений.

Дорога 2-й категории, модуль упругости грунта II

Необходимое минимальное достаточное число измерений

где,

t – нормированное отклонение

K_b – коэффициент вариации

 - относительная погрешность

Составляем схему.

Bуч – 15м

Lуч – 200м

Нормированное отклонение (t) – 1,97

Kb – 0,30

 - 0,1

Выбираем 35 случайных чисел и наносим их на схему участка измерений, затем для сокращения в объёме работ из них выберем 5 и найдём их координаты.

Значения:

86; 51; 59; 07; 04; 66; 15; 47; 64; 72; 56; 62; 8; 53; 32; 94; 39; 76; 78; 02; 69; 18; 60; 33; 93; 42; 50; 29; 92; 24; 88; 95; 55; 37; 34.

10 20 30 40 50 60 70 80 90 100 110 120 130 140 150 160 170 180 190 200

15

Lуч – 200 м

Вывод: для контроля модуля упругости на автомобильной дороге 2-й категории необходимо провести 35 измерений. Схема участка измерения представлена на рис.1. Координаты точек измерений следующие:

1) x₁=55; y₁=1,5

2) x₂=105; y₂=7,5

3) x₃=65; y₃=13,5

4) x₄=55; y₄=1,5

5) x₅=145; y₅=1,5

2. Определение необходимого числа измерений.

Дорога 2-й категории, модуль упругости грунта III

Необходимое минимальное достаточное число измерений

где,

t – нормированное отклонение

K_b – коэффициент вариации

 - относительная погрешность

Составляем схему.

Bуч – 12м

Lуч – 200м

Нормированное отклонение (t) – 1,65

Kb – 0,30

 - 0,1

Выбираем 25 случайных чисел и наносим их на схему участка измерений, затем для сокращения в объёме работ из них выберем 5 и найдём их координаты.

Значения:

56; 46; 8; 53; 32; 94; 37; 76; 78; 02; 69; 18; 60; 33; 93; 42; 50; 29; 92; 24; 88; 95; 55; 84; 3.

10 20 30 40 50 60 70 80 90 100 110 120 130 140 150 160 170 180 190 200

15

Lуч – 200 м

Вывод: для контроля поперечного уклона на автомобильной дороге 2-й категории необходимо провести 25 измерений. Схема участка измерения представлена на рис.1. Координаты точек измерений следующие:

1) x₁=155; y₁=7,5

2) x₂=145; y₂=7,5

3) x₃=65; y₃=13,5

4) x₄=125; y₄=7,5

5) x₅=115; y₅=10,5

Часть 2

Статистическая обработка

результатов измерений.

2.1. Определение основных статистических характеристик выборки.

N = 20

2.1.1. Размах

1,31

2.1.2. Среднее арифметическое значение

2.1.3. Среднее квадратичное отклонение

2.1.4. Дисперсия

2.1.5. Коэффициент вариации

0,1644>0,15 – неоднородная выборка

2.2. Определение основных статистических характеристик выборки.

N = 10

2.2.1. Размах

1,22

2.2.2. Среднее арифметическое значение

2.2.3. Среднее квадратичное отклонение

2.2.4 Дисперсия

2.2.5. Коэффициент вариации

0,1487<0,15 - однородная выборка

2.3. Определение основных статистических характеристик выборки.

N = 5

2.3.1. Размах

1,31

2.3.2. Среднее арифметическое значение

2.3.3. Среднее квадратичное отклонение

2.3.4 Дисперсия

2.3.5. Коэффициент вариации

0,3076>0,15 - неоднородная выборка

2.4. Определение абсолютной и относительной погрешностей выборки. Оценка влияния числа измерений на точность определения статистических характеристик.

Вывод: При выборке N=10 среднеарифметическое значение имеет низкую погрешность, остальные значения погрешностей достаточно высоки (более 5%). При выборке N=5 среднеарифметическое значение также имеет низкую погрешность, остальные значения погрешностей высоки (более 50%), а дисперсия более 100%. В целом, можно заключить, что при N=10 меньших процент погрешностей, чем при N=5.

Учитывая вышеизложенное, можно сказать, что с увеличением числа измерений точность определения характеристик возрастает, как следствие, погрешности уменьшаются.

Контрольная карта N = 5

2,6179

2,002

1,3861

Контрольная карта N = 10

2,3881

2,079

1,7699

Контрольная карта N = 20

3. Интервальная оценка параметров распределения.

1. Определить границы доверительного интервала для единичного результата измерения по формуле для N = 20 для всех уровней P_дов.

2. Построить кривую .

3. Определить границы доверительного интервала для истинного значения

для N=20; 10; 5 для всех уровней P_дов.

4. Графически изобразить интервалы для N=20; 10; 5 при P_дов. = 0,9

Вывод: С уменьшением количества измерений границы доверительного интервала раздвигаются (для истинного значения случайной величины).

5. Исключение результатов, содержащие грубые погрешности.

Выборку из 20-ти измерений проверить на наличие результатов с погрешностями

методом «».

X₂₀=2,084 X_max = 2,75

X_min=1,44

t=3

P_дов.=0,997

Неравенства являются верными, следовательно, в данной выборке (N=20) нет величин, содержащих грубую погрешность

2. Проверить выборки из 5-ти и 10-ти измерений на наличие результатов в погрешностями по методу Романовского для 3-х уровней доверительной вероятности. Определить при каком уровне доверительной вероятности появляется необходимость корректировать выборку.

Для N=10

Для N=5

Вывод: в выборках при N=10; 5 нет значений, содержащих грубую погрешность, следовательно нет необходимости в корректировке данных при всех уровнях доверительной вероятности P_дов.

Часть 3

Проверка гипотезы о подчинении выборки нормальному закону распределения.

1. Построение гистограммы экспериментальных данных.

2. Построение теоретической кривой.

3. Вычисление

4. Оценка согласия экспериментальных и теоретических данных

при

при

Вывод: Гипотеза не отвергается, т.к. существует большая вероятность того, что расхождение между теоретическими и экспериментальными данными - случайность, обусловленная недостатком числа измерений или недостаточной точностью измерений.