99
Значения kf, не указанные в таблице E.1, рассчитывают в соответствии с документом [30] по следующей формуле
kf = 24,32720 - 57,45545 ■ log10 n + 72,10244 ■ (log10 n)2 - 52,72779 ■ (log10 n)3 +
+ 23,64113 ■ (log10 n)4 - 6,41648 ■ (log10 n)5 + 0,96953 ■ (log10 n)6 - 0,06267 ■ (log10 n)7.
Вероятность того, что Pdes 0,95 окажется ниже значения, рассчитанного для бесконечно значительного массива данных (n = ~), составляет 95 %. Формула (E.3) применима для 10 < n < 1000. Ее не следует использовать для n < 10.
На рисунке E.1 показано, как меняется уменьшение проектной стойкости к смятию в зависимости от n и коэффициента вариации, равного os/ps. Обратите внимание, что анализ не подразумевает того, что средняя стойкость к смятию уменьшается вместе с n, скорее наоборот, уменьшение проектной стойкости к смятию позволяет учесть неопределенность выборки с уменьшением n. Для незначительных массивов данных обычно недостаточно учитывается среднеквадратическое отклонение — см. [30].
- 4.2 Вывод формулы
П р и м е ч а н и я
- По оси X — массив данных.
- По оси Y — уменьшение проектной стойкости к смятию относительно предела значительного массива данных, %.
Рисунок E.1 — Уменьшение проектной стойкости к смятию в зависимости от массива данных
По мере уменьшения массива данных неопределенность среднего значения и среднеквадратического отклонения выборки увеличивается, и они должны считаться произвольными переменными. Для гауссовой совокупности среднее значение выборки характеризуется гауссовым распределением, а изменчивость выборки подчиняется распределению кси-квадрат, описанному в [31], соответственно распределение минимальной величи