
, (17)
где

– опытная частота попадания СВ в
i-й интервал статистического ряда (берется из таблицы 4);
n – число интервалов статистического ряда;

– значение функции распределения (интегральной функции) соответственно в конце
i-го и

-го интервалов;

– теоретическая частота в
i-м интервале статистического ряда.
Делаем проверку для НЗР:

Делаем проверку для ЗРВ:

Значение критерия, вычисленное по зависимости (17) для НЗР

, а для ЗРВ

; число степеней свободы

, где
n – число интервалов статистического ряда, а
m – число параметров ТЗР (для НЗР и ЗРВ
m = 2); приняты уровень значимости (вероятность необоснованного отклонения гипотезы)

. Необходимо выбрать ТЗР, наиболее адекватный распределению статистической информации.
По таблице В.2 приложения В [1]

и k=5 определяем критическое значение

-критерия:

.
Сравниваем

с

. Так как

только для ЗРВ, то делаем заключение о том, что выдвинутая гипотеза о сходимости опытного с теоретическим распределением ЗРВ с вероятностью

не отвергается.
Для принятия окончательного решения определим вероятность подтверждения проверяемых ТЗР. Для этого опять используем таблицу В.2 [1]. Войдя в таблицу по этим значениям с учетом интерполяции определяем, что вероятность подтверждения выдвинутой гипотезы о ЗРВ в данном примере P =19%.
Следовательно, в этой ситуации принимается гипотеза о том, что анализируемая статистическая информация с достаточной степенью достоверности подчиняется закону распределения Вейбулла.
1.8 Интервальная оценка числовых характеристик износов
Закон распределения Вейбулла.
В этом случае доверительные границы определяют по формуле:

, (18)
где

- коэффициенты распределения Вейбулла, и

выбираются из таблицы В.3 приложения В[1];

Следовательно:

- нижняя граница доверительного интервала;

- верхняя граница доверительного интервала.
С вероятностью

можем утверждать, что истинное значение математического ожидания попадет в интервал от 0,0482мм до 0,0540мм.
1.9 Определение относительной ошибки переноса
Более правильно характеризовать точность оценки показателя надежности относительной ошибкой, которая позволяет корректно сравнивать объекты, в том числе и по разнородным показателям.

(19)
где

– верхняя граница изменения среднего значения показателя надежности, установленная с доверительной вероятностью

;

– оценка среднего значения показателя надежности.
Вычислим относительную ошибку переноса:

Максимально допустимая ошибка переноса ограничивается величиной 20%, т.е.

.
1.10 Определение числа годных и требующих восстановления деталей
1) определим допустимые износы анализируемых деталей при их сопряжении с новыми

и бывшими в эксплуатации

деталями.
Для отверстия:

где

– допустимый размер отверстия при сопряжении его с новыми деталями;

– допустимый размер отверстия при сопряжении его с деталями, бывшими в эксплуатации;

– наибольший предельный размер отверстия.

2) вычисленное значение допустимого износа

отверстия отложили по оси абсцисс (Приложение Г). Из него восстановим перпендикуляр до пересечения с теоретической кривой износов

. Полученную точку спроектируем на ось ординат и снять значение вероятности

того, что детали окажутся годными (их восстановление не потребуется), при условии их сборки с новыми сопрягаемыми деталями. При этом число годных деталей

может быть вычислено по зависимости:

(20)

3) выполняя аналогичные графические построения для значения

, определяют число годных деталей при сопряжении их с деталями, бывшими в эксплуатации:

(21)

4) число деталей, требующих восстановления

, определяется как

(22)

5) следует заметить, что большее практическое значение имеют не сами числа

,

,

, а соответствующие коэффициенты, значения которых определяются ниже.
Коэффициент годности анализируемых деталей:

Коэффициент восстановления деталей:

=1-0,53=0,47.
Вывод
По значениям вычисленных коэффициентов можно сделать вывод,что необходимо более тщательно планировать производственную программу ремонтного предприятия по анализируемой детали.