关于检校张拉千斤顶的回归方程式.doc

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1、关于检校张拉千斤顶的回归方程式阐明由(一)式至(二)式的转换过程以及a与b的出处(一) Y = a + b X(试验室公式,旨在求得a、b。)试验室数据(“顶压机”法)油缸面积571.48cm2=57148mm20.4(1.0)级压力表读数MPa(Y)千斤顶压力值(KN)(理论计算)压力机读数KN(X)校正系数1.00K1.05123均值ABCDEFGi1 5285.7272.11.05i2 10571.5544.31.05i3 15857.2816.41.05i4 201143.01088.61.05i5 251428.71360.71.05i6 301714.41632.81.05i7 3

2、52000.21905.01.05i8 402285.92177.01.05i9 452571.72449.21.05in 首先计算相关系数 0.9999计算公式:截距 斜率 说明: “”读“西格玛”是“”的简化。表示与a、b相关的数据(即“回归因素”)Y或X由i1=5MPa(或272.1KN)至i9=45MPa(或2449.2KN)in=之总和。 n表示数据量即因数发生的次数,此处n=9。 例如:。 。 。 i表示因素发生的次序,如i1=5 , i2=10 i9=45等等(因素:原因要素)。按公式计算求得 Y = a + b X = 0 + 0.018373 X = 0.018373X 回归

3、方程(即经验方程、经验公式)之意义(使用价值)在于将各个处于离散分布状态的相关数据(因素)通过统计手段(如a、b计算公式)使它们趋于(回归于)统一稳定(如 = a + b F方程式)。因此,这种回归分析所得数据永远是一个近似数。其近似于理想值(或理想状态、要求精度)的程度由相关系数表达,此处要求=0.9999,同时要求校正系数K等于1小于1.05,就是说当和K的条件满足后,a、b的运算结果可信(可以在实际生产、工作中应用)。关于回归运算公式的根源,涉及应用数学如概率论、最小二乘法等等,须作深入复杂的学习研究。随着X、Y这两个关系密切的因素的细分即“n”值增加,将相应提高回归分析的质量,即将愈加

4、趋于“1”!这就是数学的辩证法。(二) = a + b F (现场实用公式,旨在求)油泵0.4级压力表的现场张拉读数(MPa)。注意:油缸面积即每一预应力钢束的实际张拉力值KN/束。F每一预应力钢束的设计张拉力值(KN/束)。a与b是线性回归方程式中的两个常数(参数),a相当于截距,b 是F变量的系数,也是斜率b =(- a)/ F。a、b乃回归运算之核心,其运算依据由试验室提供,即校顶时油泵0.4级压力表的分档读值设为Y(自5MPa至50MPa,共10档;今又改为按4MPa的倍数分档,自4MPa至48MPa,共12档。)和相应的压力机读数(KN)设为X,或测力计(压力环)百分表读数(mm)经换算后的相应压力值(KN)。(一) 与(二)两式中Y与的影响因素(人、泵、表、顶)及F(设计值)与X(实测值)具备可代换的逻辑性【先有(一)后有(二)】。已知 Y = 0.018373X, 所以= a + b F = 0 + 0.018373F。值得提醒的是,计算表明,校顶系数与b(斜率)正相关,即与预施应力值正相关,这也是要求K 1.00的内在原因;但千斤顶油缸面积的大小却与b(斜率)反相关。4

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