一元线性回归方程在预应力千斤顶标定中的应用

一元线性回归方程在预应力千斤顶标定中的应用
一元线性回归方程在预应力千斤顶标定中的应用

千斤顶标定中的应用

时榴,张定高

(重庆桥梁工程总公司重庆400060)

[摘要] 本文着重介绍了预应力千斤顶、油表配套标定后一元线性回归方程的建立、显著性检验、应用及注意事项。

[关键词] 预应力、回归方程、相关系数、显著性检验

One yuan of linear recurrence equation is at prestressing force Application in the hoisting jack demarcation

Shi Liu,Zhang Ding Gao

(Chongqing Bridge Engineering Company Chongqing 400060 , China )

Abstract:In this article, authors is stressed and is introduced necessary

establishment demarcating back one yuan of linear recurrence equation of

prestressing force hoisting jack and oil table, notable nature inspection,

application and paying attention to the item.

Key words:prestressing force, recurrence equation, correlation coefficient and notable nature inspection

1、概述

预应力混凝土经过近半世纪的发展,目前在我国已成为土建工程中一种十分重要的结构材料,应用范围日益扩大,由以往的单层及多层房屋、公路、铁路桥梁、水塔等。在桥梁结构领域中,预应力技术既是一种结构手段又将与施工方法结合形成一套以节段式施工为主体的预应力施工方法。主要有预应力悬臂分段施工技术,大节段预制吊装技术等。这些施工技术与预应力技术是紧密相关的。

我们知道,预应力一般都是通过千斤顶与油表配套来施加,由于预应力应用广泛,力值变化多,如何通过力值确定油表读数?为了解决这类问题就需要研究两个变量间的关系,一元线性回归方程是处理两个变量相关关系的一种统计技术。

2、一元线性回归方程的建立

在客观世界中,变量之间的关系大致可分为两种类型,函数关系和相关关

系。当两个变量存在相关关系时,常常希望在两者间建立定量关系,两个相关变量间的定量关系的表达就是一元线性回归方程。假如,n 个点在一条直线附近波动,一元线性回归方程便是对这条直线的估计。

(1)设一元线性回归方程的表达式为

P

?=b F +a (1-1) 对给定的n 对数据(i F ,i P ),i =1,2,……,n(见表1),要我们根据这些数据去估计a 和b 。如果a 和b 已经估计出来,那幺在给定的i F 值上,回归直线上对应点的纵坐标为:

i P ?=b i

F +a 称i P ?为回归值,由于实际的检测值i

P 与i P ?之间存在偏差,我们希望求得的直线使这种偏差的平方和达到最小。即要求∑(i P -i P

?)2达到最小,根据微分学的原理,a 和b 可以用下式求出:

b =FP L /FF

L (1-2)

a =P -

b F (1-3)

这一组解称为最小二乘估计,其中b 是回归直线的斜称为回归系数;a 是回归直线的截距称为常数项。

(2)一元线性回归方程求解

FP L =∑(i F -F )(i P -P )=∑i F i P -F T P T /n (1-4)

FF L =∑(i F -F )2=∑i F 2-F T 2

/n (1-5) PP L =∑(i P -P )2

=∑i P 2

-P T 2

/n (1-6) F T =∑i F ,P T =∑i P

例如:

某千斤顶的力值与油表读数的数据如下: 表1

回归方程求解如下:

公式(1-4):FP L =∑i F i P -F T P T /n=967500-27635×275/11=276625 公式(1-5):FF L =∑i F 2-F T 2/n=97254127-276352/11=27827470 公式(1-6):PP L =∑i P 2-P T 2/n=9625-2752/11=2750 公式(1-2):b =FP L /FF L =276625/27827470=0.009941 公式(1-3):a =P -b F =25-0.009941×2512.3=0.025497 所求线性回归方程为:

公式(1-1):P

?=0.009941F +0.025497 3、一元线性回归方程的显著性检验

建立回归方程的目的是表达两个具有线性相关的变量间的定量关系,因

此,只有当两个变量具有线性相关关系时所建立的回归方程才有意义。检验两个变量间是否存在线性相关关系的问题便是对回归方程的显著性检验。通常有两种方法,相关系数检验和方差分析的方法。

(1)相关系数检验

相关系数:是两随机变量间线性联系密切程度的度量,这个量称为相关

系数r 。随机变量之间的线性相关性就是:当一个变量增大时,另一变量有按线性关系增大或减小的趋势。当| r |越接近1时,这种趋势就越明显。当| r |=0时,两变量就不存在线性联系,即无线性相关性。

r =

2

2

)

()())(P P F F P P F F i i i i -∑-∑--∑(=

PP

FF FP L L L (1-7)

根据所求的两个变量的相关系数r ,对于给定的的显著水平α,相关系

数r 显著性判定为:

r >2/1α-r (n-2) (1-8)

2/1α-r (n-2)是检验相关系数的临界值,通过查表求得(表2)

。如果相关系数r 满足(1-8)式,便认为两个变量间存在线性相关关系,所求回归方程是显著的,即回归方程有意义。

例如(表1):根据公式(1-4)、(1-5)、(1-6)所求数据:

r =

PP

FF FP L L L =

2750

27827470276625?=0.99997

显著性判断:根据(1-8)式

查表2:假如显著水平α=5%,2/1α-r (n-2)=5.97r (9)=0.602

假如显著水平α=1%,2/1α-r (n-2)=5.99r (9)=0.735 r=0.99997>2/1α-r (n-2)

因此认为千斤顶的力值与油表读数存在线性相关关系,即回归方程有意义,可以用于实践。

检验相关系数的临界值表(部分摘录) 表2

(2)方差分析

方差分析是在相同方差假定下检验多个正态均值是否相等的一种统计

分析方法。

根据方差分析的原理,引起数据差异的原因有两个: ① 取值不同,引起数据差异,在这里用回归平方和表示; ② 随机误差,用残差平方和表示。 求解步骤:

① 总平方和: T S =∑(i P -P )2=PP L

② 回归平方和:R S =∑(i P ?-P )2=FP bL ③ 残差平方和:E S =∑(i P -i

P ?)2 ④ 平方和分解式:T S =R S +E S

⑤ 自由度分别为:T f =n-1,R f =1,E f =T f -R f ⑥ 均方:R MS =R S /R f ,E MS =E S /E f ⑦ F 比:F=R MS /E MS

⑧ 判断:当F>),1E R f f F (α-时,回归方程显著。 例如(表1):

① 总平方和: T S =PP L =2750

② 回归平方和:R S =FP bL =0.009941×276625=2749.929 ③ 残差平方和:E S =T S -R S =0.071

④ 自由度:T f =n-1=10,R f =1,E f =T f -R f =10-1=9

⑤ 均方:R MS =R S /R f ,=2749.929,E MS =E S /E f =0.071/9=0.008 ⑥ F 比:F=R MS /E MS =343741

⑦ 显著性判断: 查表3:当α=10%,),1E R f f F (α-=)9,190

.0(F =3.36,

当α=5%,),1E R f f F (α-=)9,195.0(F =5.12 当α=1%,),1E R f f F (α-=)9,199

.0(F =10.56 显然F=343741>),1E R f f F (α-,回归方程显著。 F 分布的α分位数表(部分摘录)

4、一元线性回归方程的应用

当所求一元线性回归方程经检验为有意义的方程后,就可用于实践。在

预应力千斤顶使用中,当知道力值,即可求出油表读数,从而不必每次对千斤顶和油表进行标定。

例如:已知F=1150kN ,根据所求回归方程

P

?=0.009941F +0.025497=11.46 MPa 5、应用中注意事项

(1)油顶与油表必须是经标定,并且配套使用。 (2)尽量采用高精度耐震压力油表,以减小误差。

(3)一旦油表或者千斤顶损坏,经修理后,必须重新进行配套标定,建

立方程,进行显著性检验,合格后方可使用。

参考文献:

[1] JTJ041-2000,公路桥涵施工技术规范

[2] 范金城,工程数学概率论与数理统计辽宁大学出版社1999.5

[作者简介]

张定高(1963—)男重庆市南岸区人重庆桥梁工程总公司工程质量检测所所长重庆市南岸区南城大道4# 400060 电话(023)86115617 时榴(1974—)男重庆市南岸区人重庆桥梁工程总公司工程质量检测所工程师重庆市南岸区南城大道4# 400060 电话(023)86115616

螺旋千斤顶计算说明书(参考Word)

螺旋千斤顶设计任务书 学生姓名王辉专业年级2007级机械设计制造及其自动化设计题目:设计螺旋千斤顶 设计条件: 1、最大起重量F = 55 kN; 2、最大升距H =220 mm。 设计工作量: 1、绘制出总装配图一张,标注有关尺寸,填写标题栏及零件明细表; 2、编写设计计算说明书一份。 指导教师签名: 2009年月日

一、作业目的 1. 熟悉螺旋千斤顶的工作原理,设计与计算的方法; 2. 运用所学的知识解决设计中所遇到的具体实际问题,培养独立工作能力,以及初步学会综合运用所学知识,解决材料的选择,强度计算和刚度计算,制造工艺与装配工艺等方面的问题; 3. 熟悉有关设计资料,学会查阅手册和运用国家标准。 二、螺旋千斤顶的设计 千斤顶一般由底座1,螺杆4、螺母5、托杯10,手柄7等零件所组成(见图1―1)。螺杆在固定螺母中旋转,并上下升降,把托杯上的重物举起或放落。 设 计 时某些零件的主要尺寸是通过理论计算确定的,其它结构尺寸则是根据经验公式或制造工艺决定的,必要时才进行强度验算。 设计的原始数据是:最大起重量F(kN)和最大提升高度H(mm)。 螺旋千斤顶的设计步骤如下:

计 算 及 说 明 结 果 1. 螺杆的设计与计算 1.1 螺杆螺纹类型的选择 螺纹有矩形、梯形与锯齿形,常用的是梯形螺纹。 梯形螺纹牙型为等腰梯形,牙形角α=30o,梯形螺纹的内外螺纹以锥面贴紧不易松动,工艺性好,牙根强度高,对中性好,所以选择梯形螺纹,基本牙形按GB/T5796.1—2005的规定。 1.2 选取螺杆材料 螺杆材料选择45号钢,σs = 355MPa ,根据主教材表2.8,选安全系数S=4,则[]MPa S s 884355 ≈= =σσ。 1.3 确定螺杆直径 按耐磨性条件确定螺杆中径d 2。 ] [8 .02p F d ?≥ 因选用梯形螺纹且螺母兼作支承,故取5.2=?。 代入数据,得 mm d 64.3015 5.2550008.02=?≥ 根据螺杆中径mm d 64.302=,按照GB/T 5796.2-2005标准,选取 螺杆的公称直径mm d 44=,螺距mm t 7=,线数1=n ,螺旋副的摩擦系数09.0=f 。 1.4 自锁验算 自锁条件是 ≤v 。 式中:为螺纹中径处升角;v 为当量摩擦角(当量摩擦角v =arctan v ,为保证自锁,螺纹中径处升角至少要比当量摩擦角小 1°。 =??==)64 .3014.37 1arctan(arctan 2d np π?4°9'41″ ===12 cos 09 .0arctan cos arctan πβρf v 5°19'23″ ∴>-?ρv 1° 计算得: mm d 64.302= 查表得: mm d 44= mm t 7= 1=n 09.0=f "41'94?=? "23'195?=v ρ

线性回归方程的求法(需要给每个人发)

耿老师总结的高考统计部分的两个重要公式的具体如何应用 第一公式:线性回归方程为???y bx a =+的求法: (1) 先求变量x 的平均值,既1231()n x x x x x n = +++???+ (2) 求变量y 的平均值,既1231()n y y y y y n =+++???+ (3) 求变量x 的系数?b ,有两个方法 法112 1()()?()n i i i n i i x x y y b x x ==--=-∑∑(题目给出不用记忆)[]112222212()()()()...()()()()...()n n n x x y y x x y y x x y y x x x x x x --+--++--=??-+-++-?? (需理解并会代入数据) 法21 2 1()()?()n i i i n i i x x y y b x x ==--=-∑∑(题目给出不用记忆) []1122222212...,...n n n x y x y x y nx y x x x nx ++-?=??+++-??(这个公式需要自己记忆,稍微简单些) (4) 求常数?a ,既??a y bx =- 最后写出写出回归方程???y bx a =+。可以改写为:??y bx a =-(?y y 与不做区分) 例.已知,x y 之间的一组数据: 求y 与x 的回归方程: 解:(1)先求变量x 的平均值,既1(0123) 1.54x = +++= (2)求变量y 的平均值,既1(1357)44 y =+++= (3)求变量x 的系数?b ,有两个方法

法1?b = []11223344222212342222()()()()()()()()()()()()(0 1.5)(14)(1 1.5)(34)(2 1.5)(54)(3 1.5)(74)57(0 1.5)(1 1.5)(2 1.5)(3 1.5)x x y y x x y y x x y y x x y y x x x x x x x x --+--+--+--=??-+-+-+-??--+--+--+--==??-+-+-+-?? 法2?b =[][]11222222222212...011325374 1.5457 ...0123n n n x y x y x y nx y x x x nx ++-??+?+?+?-??==????+++-+++???? (4)求常数?a ,既525??4 1.577a y bx =-=-?= 最后写出写出回归方程525???77 y bx a x =+=+ 第二公式:独立性检验 两个分类变量的独立性检验: 注意:数据a 具有两个属性1x ,1y 。数 据b 具有两个属性1x ,2y 。数据c 具有两个属性2x ,2y 数据d 具有两个属性2x ,2y 而且列出表格是最重要。解题步骤如下 第一步:提出假设检验问题 (一般假设两个变量不相关) 第二步:列出上述表格 第三步:计算检验的指标 2 2 ()()()()()n ad bc K a b c d a c b d -=++++ 第四步:查表得出结论 例如你计算出2K =9大于表格中7.879,则查表可得结论:两个变量之间不相关概率为0.005,或者可以肯定的说两个变量相关的概率为0.995.或095.50 例如你计算出2K =6大于表格中5.024,则查表可得结论:两个变量之间不相关概率为0.025,或者可以肯定的说两个变量相关的概率为0.995.或097.50 上述结论都是概率性总结。切记事实结论。只是大概行描述。具体发生情况要和实际联系!! !!

一元线性回归方程在预应力千斤顶标定中的应用

一 千斤顶标定中的应用 时榴,张定高 (重庆桥梁工程总公司重庆400060) [摘要] 本文着重介绍了预应力千斤顶、油表配套标定后一元线性回归方程的建立、显著性检验、应用及注意事项。 [关键词] 预应力、回归方程、相关系数、显著性检验 One yuan of linear recurrence equation is at prestressing force Application in the hoisting jack demarcation Shi Liu,Zhang Ding Gao (Chongqing Bridge Engineering Company Chongqing 400060 , China ) Abstract:In this article, authors is stressed and is introduced necessary establishment demarcating back one yuan of linear recurrence equation of prestressing force hoisting jack and oil table, notable nature inspection, application and paying attention to the item. Key words:prestressing force, recurrence equation, correlation coefficient and notable nature inspection 1、概述 预应力混凝土经过近半世纪的发展,目前在我国已成为土建工程中一种十分重要的结构材料,应用范围日益扩大,由以往的单层及多层房屋、公路、铁路桥梁、水塔等。在桥梁结构领域中,预应力技术既是一种结构手段又将与施工方法结合形成一套以节段式施工为主体的预应力施工方法。主要有预应力悬臂分段施工技术,大节段预制吊装技术等。这些施工技术与预应力技术是紧密相关的。 我们知道,预应力一般都是通过千斤顶与油表配套来施加,由于预应力应用广泛,力值变化多,如何通过力值确定油表读数?为了解决这类问题就需要研究两个变量间的关系,一元线性回归方程是处理两个变量相关关系的一种统计技术。 2、一元线性回归方程的建立 在客观世界中,变量之间的关系大致可分为两种类型,函数关系和相关关

第十章 一元线性回归

第十一章 一元线性回归 一、填空题 1、对回归系数的显著性检验,通常采用的是 检验。 2、若回归方程的判定系数R 2 =0.81,则两个变量x 与y 之间的相关系数r 为_________________。 3、若变量x 与y 之间的相关系数r=0.8,则回归方程的判定系数R 2 为____________。 4、对于直线趋势方程bx a y c +=,已知∑=,0x ∑=130xy ,n=9,1692 =∑x , a=b ,则趋势 方程中的b=______。 5、回归直线方程bx a y c +=中的参数b 是_____________。估计待定参数a 和 b 常用的方法是-_________________。 6、相关系数的取值范围_______________。 7、在回归分析中,描述因变量y 如何依赖于自变量x 和误差项的方程称为 。 8、在回归分析中,根据样本数据求出的方程称为 。 9、在回归模型εββ++=x y 10中的ε反映的是 。 10、在回归分析中,F 检验主要用来检验 。 11、说明回归方程拟合优度检验的统计量称为 。 二、单选题 1、年劳动生产率(x :千元)和工人工资(y :元)之间的回归方程为1070y x =+,这意味着年劳动生产率没提高1千元,工人工资平均( ) A 、 增加70元 B 、 减少70元 C 、增加80元 D 、 减少80元 2、两变量具有线形相关,其相关系数r=-0.9,则两变量之间( )。 A 、强相关 B 、弱相关 C 、不相关 D 、负的弱相关关系 3、变量的线性相关关系为0,表明两变量之间( )。 A 、完全相关 B 、无关系 C 、不完全相关 D 、不存在线性关系 4、相关关系与函数关系之间的联系体现在( )。 A 、相关关系普遍存在,函数关系是相关关系的特例 B 、函数关系普遍存在,相关关系是函数关系的特例 C 、相关关系与函数关系是两种完全独立的现象 D 、相关关系与函数关系没有区别 5、已知x 和y 两变量之间存在线形关系,且δx =10, δy =8, δ xy 2 =-7,n=100,则x 和y 存在着( )。 A 、显著正相关 B 、低度正相关 C 、显著负相关 D 、低度负相关 6、对某地区前5年粮食产量进行直线趋势估计为:80.5 5.5y t =+? 这5年的时间代码分别是:-2,-1,0,1,2,据此预测今年的粮食产量是( )。 A 、107 B 、102.5 C 、108 D 、113.5 7、两变量的线性相关关系为-1,表明两变量之间( )。 A 、完全相关 B 、无关系 C 、不完全相关 D 、不存在线性关系 8、已知x 和y 两变量之间存在线形关系,且δx =10, δy =8, δ xy 2=-7,n=100,则x 和y 存在着( )。 A 、显著正相关 B 、低度正相关 C 、显著负相关 D 、低度负相关 9、下面的各问题中,哪一个不是回归分析要解决的问题( )。 A 、判断变量之间是否存在关系 B 、 判断一个变量的数值的变化对另一个变量的影响

螺旋千斤顶 计算说明书

千斤顶设计说明 起重力Q=20 KN,行程S=200mm 。 1. 螺杆,螺纹类型的选择 千斤顶采用梯形螺纹螺旋传动,牙形角30°。(书本P121: 螺旋传动主要采用梯形螺纹) 螺杆采用45号钢。(书本P121: 一般常用材料螺杆为45,50号钢) 螺母材料采用青铜ZcuSn10P1。(重载低速) 2. 螺杆直径 按耐磨性条件确定螺杆中径d 2。 根据国家规定ψ=1.2~2.5,此处取ψ=1.5。梯形螺纹?=0.5;查教材表5-2, [p ]取22Mpa []mm 65.191022.515.014.3102063 2=?????=≥p Q d π?ψ 查表GB/T 5796.3-1986 等效ISO2904-1977 d=36mm, P=6 mm, 2d =33mm, 1d =29mm 3.自锁验算 λ=arc tan 2 S d π= arc tan .3314.36?=3.31° υρ= arc tan v f = arc tan γ cos f = arc tan ?15cos 1.0=5.91° 自锁条件是λ≤ρv ,式中:λ为螺纹中径处升角;ρv 为当量摩擦角(当量摩擦角ρv =arctan μv ,为保证自锁,螺纹中径处升角至少要比当量摩擦角小1°。 ∴λ<υρ-1,自锁性可以保证 3.螺杆强度校核

c σ==+223τσ≤[]σ 其中T=Q ·tan(λ+ υρ)·2 2d (书本P112公式5-4) 代入数据计算得:T=20×tan(3.31°+5.91°)×16.5=53.56 N ·m 查手册GB/T 699-1999得,45号钢的s σ=355 Map,安全系数为3~5,此处取4, 则 []σ===4 3554s σ88.75Map 把1d =29 mm ,Q=20 KN 带入上式中,得: c σ =30.30MPa ≤[]σ ∴螺杆强度满足要求 4.确定螺母高度H 及螺纹工作圈数z 螺母高度z =ψd 2,螺纹工作圈数p H =z ,考虑到螺纹圈数z 越多,载荷分布越不均,故z 不宜大于10,否则应改选螺母材料或加大d 。螺母高度由下式计算:H= zp 。 H=ψd 2 =1.5×33×10-3 =49.5mm p H =z =8.25 Z 取整为9 螺母实际高度为54mm 5.螺纹强度校核 螺纹牙多发生剪切和挤压破坏,一般螺母的材料强度低于螺杆,故只需校核螺母螺纹牙的强度,螺母螺纹根部的剪切强度计算式为: ????????????????????+2121164Q 22d T d ππ

关于检校张拉千斤顶的回归方程式

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571.48cm 2=57148mm 2 首先计算相关系数 ] )([])([2222Y Y n X X n Y X XY n ∑-∑*∑-∑∑*∑-∑=γ ≥0.9999

计算公式: 截距 2 22 )(X n X X Y X XY a ∑-∑∑*∑-∑*∑= 斜率 22)(X n X XY n Y X b ∑-∑∑-∑*∑= 说明: ①“Σ”读“西格玛”是“∑=n i 11”的简化。表示与a 、b 相关的数据(即“回归因素”) Y 或X 由 i 1=5MPa(或272.1KN)……至i 9=45MPa(或2449.2KN)……i n =……之总和。 ② n 表示数据量即因数发生的次数,此处n=9。 例如:2 2229 124515105+++=∑= i y 。 ()2 2 9 14515105+++=?? ? ??∑= i y 。 ()2.2449 454.816153.544101.272599 1?+?+?+?=∑= i YX n 。 ③ i 表示因素发生的次序,如i 1=5 , i 2=10 ……i 9=45等等(因素:原因要素)。 ④按公式计算求得 Y = a + b X = 0 + 0.018373 X = 0.018373X 回归方程(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ρ = 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)

一元线性回归分析法

一元线性回归分析法 一元线性回归分析法是根据过去若干时期的产量和成本资料,利用最小二乘法“偏差平方和最小”的原理确定回归直线方程,从而推算出a(截距)和b(斜率),再通过y =a+bx 这个数学模型来预测计划产量下的产品总成本及单位成本的方法。 方程y =a+bx 中,参数a 与b 的计算如下: y b x a y bx n -==-∑∑ 222 n xy x y xy x y b n x (x)x x x --==--∑∑∑∑∑∑∑∑∑ 上式中,x 与y 分别是i x 与i y 的算术平均值,即 x =n x ∑ y =n y ∑ 为了保证预测模型的可靠性,必须对所建立的模型进行统计检验,以检查自变量与因变量之间线性关系的强弱程度。检验是通过计算方程的相关系数r 进行的。计算公式为: 22xy-x y r= (x x x)(y y y) --∑∑∑∑∑∑ 当r 的绝对值越接近于1时,表明自变量与因变量之间的线性关系越强,所建立的预测模型越可靠;当r =l 时,说明自变量与因变量成正相关,二者之间存在正比例关系;当r =—1时,说明白变量与因变量成负相关,二者之间存在反比例关系。反之,如果r 的绝对值越接近于0,情况刚好相反。 [例]以表1中的数据为例来具体说明一元线性回归分析法的运用。 表1: 根据表1计算出有关数据,如表2所示: 表2:

将表2中的有关数据代入公式计算可得: 1256750x == (件) 2256 1350y ==(元) 1750 9500613507501705006b 2=-??-?=(元/件) 100675011350a =?-=(元/件) 所建立的预测模型为: y =100+X 相关系数为: 9.011638 10500])1350(3059006[])750(955006[1350 750-1705006r 22==-??-???= 计算表明,相关系数r 接近于l ,说明产量与成本有较显著的线性关系,所建立的回归预测方程较为可靠。如果计划期预计产量为200件,则预计产品总成本为: y =100+1×200=300(元)

螺纹千斤顶设计计算说明书

螺纹千斤顶设计计算说明书

螺纹千斤顶设计计算说明书 1. 设计任务书 1.1 设计题目:设计螺旋千斤顶 1.2 原始数据 最大起重量: F = 50 kN 最大升程: H = 200 mm 1.3 设计工作量 1.3.1 绘制出总装配图一张,标注有关尺寸,填写标题栏及零件明细表。 1.3.2 编写设计计算说明书一份(包括封面、目录、设计任务书、计算内容和设计步骤、参考资料等)。 1. 计算内容和设计步骤 2.1螺杆的设计与计算

2.1.1 螺杆螺纹类型的选择 选择梯形螺纹,牙型角α=30?,梯形螺纹的内外螺纹以锥面贴紧不易松动;它的基本牙型按GB/T5796.1-2005的规定。 2.1.2选取螺杆材料 选择45钢。 2.1.3确定螺杆直径 按耐磨性条件确定中径2d 对于梯形螺纹,其设计公式为: ][/8.02p F d φ≥ 对于整体式螺母,为使受力分布均匀,螺纹工作圈数不宜过多,宜取=Φ 1.2~2.5; 此处取 5.1=Φ,许用压力Mpa P 20= 从滑动螺旋传动的许用压强表中查得: 人力驱动时,[]P 可提高20% 故[]()Mpa P 242012000=+?= 带入设计公式,得 mm d 8.292≥ 按国家标准选择公称直径和螺距为:

mm P mm d d mm d d mm d D 62773133412==-==-=== 2.1.4自锁验算 自锁验算条件是v ρψ≤ () () o o v f 73.415cos /08.0arctan cos /arctan ===βρ () ()? ===64.330/6tan c /arctan 2ππψar d np v ρψ≤ 且螺纹中径处升角满足比当量摩擦角小1°,符合自锁条件。 2.1.5结构设计 根据图1-2进行螺母的结构设计 (1)螺杆上端用于支承托杯10并在其中插装手柄7,因此需要加大直径。手柄孔径d k 的大小根据手柄直径d p 决定,d k ≥d p 十0.5mm 。 (2)为了便于切制螺纹,螺纹上端应设有退刀槽。退刀槽的直径d 4应比螺杆小径d 1约小0.2~0.5mm 。退刀槽的宽度可取为 1.5P ,取 mm d 345.0d 14=-=。 (3)为了便于螺杆旋入螺母,螺杆下端应有倒角或制成稍小于d 1的圆柱体。 (4)为了防止工作时螺杆从螺母中脱出,在螺杆下端必须安置钢制

线性回归方程高考题

线性回归方程高考题 1、下表提供了某厂节能降耗技术改造后生产甲产品过程中记录的产量(吨)与相应的生产能耗(吨标准煤)的几组对照数据: 3 4 5 6 2.5 3 4 4.5 (1)请画出上表数据的散点图; (2)请根据上表提供的数据,用最小二乘法求出关于的线性回归方程; (3)已知该厂技改前100吨甲产品的生产能耗为90吨标准煤.试根据(2)求出的线性回归方程,预测生产100吨甲产品的生产能耗比技改前降低多少吨标准煤? (参考数值:)

2、假设关于某设备的使用年限x和所支出的维修费用y(万元)统计数据如下: 使用年限x 2 3 4 5 6 维修费用y 2.2 3.8 5.5 6.5 7.0 若有数据知y对x呈线性相关关系.求: (1) 填出下图表并求出线性回归方程=bx+a的回归系数,; 序号x y xy x2 1 2 2.2 2 3 3.8 3 4 5.5 4 5 6.5 5 6 7.0 ∑ (2) 估计使用10年时,维修费用是多少.

3、某车间为了规定工时定额,需要确定加工零件所花费的时间,为此作了四实试验,得到的数据如下: 零件的个数x(个) 2 3 4 5 加工的时间y(小时) 2.5 3 4 4.5 (1)在给定的坐标系中画出表中数据的散点图; (2)求出y关于x的线性回归方程,并在坐标系中画出回归直线; (3)试预测加工10个零件需要多少时间? (注:

4、某服装店经营的某种服装,在某周内获纯利(元)与该周每天销售这种服装件数之间的一组数据关系如下表: 3 4 5 6 7 8 9 66 69 73 81 89 90 91 已知:. (Ⅰ)画出散点图; (1I)求纯利与每天销售件数之间的回归直线方程. 5、某种产品的广告费用支出与销售额之间有如下的对应数据: 2 4 5 6 8 30 40 60 50 70 (1)画出散点图: (2)求回归直线方程; (3)据此估计广告费用为10时,销售收入的值.

千斤顶的设计说明书

螺旋千斤顶设计说明书 学院: 班级: 学号: 姓名: 螺旋千斤顶主要零件:螺杆、螺母、托杯、手柄和底座等。 设计的原始数据:最大起重F=6t 、最大升起高度H=240mm 。 一、 螺杆 ① 螺杆材料选用Q235 ② 螺纹牙型选用矩形螺纹采用内径对中,配合选H8/h8,在 计算强度时不考虑螺纹的径向间隙。 ③ 螺杆直径 螺杆工作时,同时受压力与扭矩的作用,因此它的计算可近似按紧螺纹栓联接的计算公式估算出螺纹内径,即: [] σπF 2.5d 1≥

查式中螺杆的屈服极限σs =235MPa ,由于Q235是塑性材料,取安全因数n=2,得许用压应力[]σ=127.5MPa ,取整数 []σ=130MPa 将上述数据带入得螺杆的直径为d 1≥0.02764m ,取d 1=30mm 。 根据经验公式4 p d 1=,得P=7.5mm 。 参考梯形螺纹标准,螺纹牙型高h=2 p ,得h=3.75mm 。 d 圆整为整数后,取p d d 1-==38-7.5=30.5mm 。 ④ 自锁检验 在考虑众多因素后,实际应满足的自锁条件为: 1-'≤ρψ 由)(/np tan d 2πψ= n=1,p=7.5mm , d 2 = 2 h 2d 1+?=32.375mm 得tan ψ=0.07373 当量摩擦角ρ'=arctan μ,在有润滑油情况下μ=0.1, 得1-'ρ=4.574 验证结束,左边小于右边,达到自锁条件。 ⑤ 螺杆强度校核 对Q235进行压应力校核,Q235许用弯曲应力[]b σ=120MPa ,从后面的计算中得到数值,如下公式: 2 312 22b 0.2d T 3d 4???? ? ?+???? ??=πσF <102MPa 符合该压力下的强度要求。

线性回归方程公式证明

112233^ ^^^2 211(,),(,),(,)(,)1,2,3),()()n n i i i i i i n i i i i i i n x y x y x y x y y bx a x i n y bx a y y y a b Q y y bx a y ===+==+-=-=+-∑L L 设有对观察值,两变量符合线生回归设其回归方程为:,把自变量的某一观测值代(入入回归方程得:,此值与实际观测值存在一个差值,此差值称为剩余或误差。现要决定取何值时,才能够使剩余的平方和有最小值,即求11 2 21122 221 1111 22111:,()[()()()]()()()2()()2()()2()() ()2n n n i i i i n n i i i i i i n n n i i i i i i n n i i i i i n i i x x y y n n Q bx a y a bx y y y b x x n a bx y y y b x x a bx y y y a bx y x x b x x y y b x x =============+-=+---+-=+-+-+--+---+-----=--∑∑∑∑∑∑∑∑∑∑∑的最小值知又22 111 122211()()()()()()()()n n i i i i i n n i i i i i i n n i i i i b x x y y n a bx y y y b x x y y x y nx y b x x x n x a y bx ======--++-+----==--=-∑∑∑∑∑∑此式为关于的一元二次方程,当

一元线性回归方程教案

8.5 一元线性回归案例 湘教版选修 2-3 第 8.5 节 【教学目标】 (一) 知识与技能 了解样本、样本容量、线性回归的概念,理解变量之间的相关系数的概念、 相关系数、一元线性回归直线等概念。 (二) 过程与方法 熟练利用公式求相关系数,掌握求一元线性回归直线方程 l : y = bx + a. 的方 法,加深理解线性回归模型的意义。判断变量间是否线性相关。 (三) 情感、态度与价值观 培养学生分析问题、解决问题的能力,收集数据和处理数据的能力。 【教材分析】 1. 教学重点:让学生了解线性回归的基本思想和方法。 2. 教学难点:掌握建立回归模型的基本步骤。 3. 变量间的关系: 函数关系:自变量 x 确定 y 唯一确定;(确定关系) 相关关系:当自变量一定时,因变量的取值带有一定的 随机性的两个变量之间的 关系称为相关关系 。 例如:在水稻产量与施肥量的关系中,施肥量是可控制变量,而水稻产量 是随机变量。因此只能说明水稻产量与施肥量是相关关系。 现实生活中相关关系大量存在,从某种意义上看,函数是一种理想的关系模型, 而相关关系式一种更为一般的情况,因此更有研究相关关系的必要了。 4. 一元线性回归分析 在具有相关关系的变量中如果因变量仅与一个变量有关,相应的统计分析成 为一元回归分析;若与因变量与多个自变量有关,称为多元线性回归分析。 5. 线性相关性检验: (相关系数检验法) 当 r >0 时,我们称其正相关; 当 r xy <0 时,我们称其负相关; 当 r xy =0 时,我们称其不相关。

教学过程教师活动学生活动 问题一:如果有两个变量X 和Y,那么这两个变量之间 有什么关系呢?答: 设计意图 引入新知 讲授新知(联系我们之前学过的知函数:涉及了两个变量,自通过对两识,哪些涉及了两个变量并变量X因变量Y,个变量之着重强调两个变量之间的随着自变量X的变化相应间关系的关系呢?)的有唯一的因变量Y与之探讨,既用身高和体重这个例子引对应复习了已出相关关系学的函数那么什么叫做相关关系函数关系知识,又呢?引出这节函数关系与相关关系之间课所要关又有什么异同点呢?相关关系注的相关那么这节课我们就一起来关系。研究一下相关关系。 在此之前,我们先一起来看 一道例题。 首先我们先一起分析一下答:通过学生表中所给数据,你能得到怎(1)随着年份的增加,船对数据的样的结论呢?只数量X也是在逐年增加观察可以 的;大概得到这是我们从表中数据直接(2)并且随着船只数量的两个变量得到的,一般情况下对于数增加,被撞死的海牛数整体间的关据的处理我们除了可以采呈现一种上升的趋势。系,但是用列表法,还可以采用图像未来更加法。那么为了更加直观的反直观便可映整体走势,下面请同学们以借助散根据表中数据在坐标系中点图来帮绘出相应各点。看看能得到助我们分什么样的结论呢?析。 (用excel绘制散点图) 我们发现绘制出的图形呈 现一个一个的散点,我们称 这样的图形为散点图。 并且从数据散点图看到y i 有随着x的增加而沿某一 i 直线增加的趋势。并且这些

哈工大机械设计大作业之千斤顶说明书

工业大学 机械设计作业设计计算说明书 题目螺旋起重器(千斤顶) 系别机电工程学院 班号 0908103 孟子航 学号 1090810314 日期 2011年9月13日

工业大学 机械设计作业任务书 题目 螺旋起重器(千斤顶) 设计原始数据: 表3.1 螺旋起重器的示意图及已知数据 题号 起重器/Q F kN 最大起重高度/H mm 3.1.1 30 180 3.1.2 40 200 3.1.3 50 150 设计要求: (1) 绘制装配图一,画出起重器的全比结构,按照比例装配图要求标注尺寸、序号及填 写明细栏、标题栏、编写技术要求。 (2) 撰写设计说明书一份,主要包括起重器各部分尺寸的计算,对螺杆和螺母螺纹牙强 度、螺纹副自锁性、螺杆的稳定性的校核等。

目录 一、设计题目---------------------------------------------------------------2 二、螺母、螺杆选材---------------------------------------------------------2 三、螺杆、螺母设计计算 3.1 耐磨性计算 ------------------------------------------------------------------------------------------------2 3.2 螺杆强度校核 ---------------------------------------------------------------------------------------------3

关于检校张拉千斤顶的回归方程式

关于检校张拉千斤顶的回归方程式

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571.48cm 2=57148mm 2 0.4(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 实测值理论值 = K 1.00≤K ≤1.05 1 2 3 均值 A B C D E F G i1 5 285.7 272.1 1.05 i2 10 571.5 544.3 1.05 i3 15 857.2 816.4 1.05 i4 20 1143.0 1088.6 1.05 i5 25 1428.7 1360.7 1.05 i6 30 1714.4 1632.8 1.05 i7 35 2000.2 1905.0 1.05 i8 40 2285.9 2177.0 1.05 i9 45 2571.7 2449.2 1.05 in … 首先计算相关系数 ] )([])([2222Y Y n X X n Y X XY n ∑-∑*∑-∑∑*∑-∑=γ ≥0.9999

计算公式: 截距 2 22 )(X n X X Y X XY a ∑-∑∑*∑-∑*∑= 斜率 2 2)(X n X XY n Y X b ∑-∑∑-∑*∑= 说明: ①“Σ”读“西格玛”是“∑=n i 11”的简化。表示与a 、b 相关的数据(即“回归因素”) Y 或X 由 i 1=5MPa(或272.1KN)……至i 9=45MPa(或2449.2KN)……i n =……之总和。 ② n 表示数据量即因数发生的次数,此处n=9。 例如:2 2229 124515105+++=∑= i y 。 ()2 2 9 14515105+++=?? ? ?? ∑= i y 。 ()2.2449454.816153.544101.272599 1 ?+?+?+?=∑= i YX n 。 ③ i 表示因素发生的次序,如i 1=5 , i 2=10 ……i 9=45等等(因素:原因要素)。 ④按公式计算求得 Y = a + b X = 0 + 0.018373 X = 0.018373X 回归方程(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ρ = 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γ表达,此处要求γ=0.9999,

螺旋千斤顶计算说明书1

1 螺杆的设计与计算 螺杆螺纹类型的选择 传动螺纹中有矩形螺纹,梯形螺纹以及锯齿形螺纹,由于矩形螺纹没有标准化,锯齿形螺纹只用于单向受力的螺纹连接或螺纹传动中,因此,选择梯形螺纹。 梯形螺纹牙型为等腰梯形,牙形角α=30o,梯形螺纹的内外螺纹以锥面贴紧不易松动。 选择螺杆材料 由于螺旋千斤顶受力不大,转速较低,因此可以选择使用45号钢。 确定螺杆直径 螺旋千斤顶滑动螺旋传动时,其失效形式只要是螺纹磨损,因此滑动螺旋的主要尺寸通常根据耐磨条件确定。螺杆的中径为d2。设计公式是: ][8 .02P F d φ≥ } 其中F 为螺杆所受的轴向力,F=35kN Φ=H/d2,H 为螺母高度。螺旋千斤顶是整体式螺母,由于磨损后不能调整间隙,为了使受力分布均匀,螺纹工作圈数不宜太多,故取Φ=~,此处取Φ=. [p]为材料的许用压力,螺母一般选择青铜,查得在低速滑动螺旋是钢—青铜,[p]=18~25MPa ,此处选择[p]=20MPa 。 代入公式得: mm m p F d 94.2410208.110358.0][8.06 3 2=???=≥φ 查机械设计课程设计手册,选择梯形螺纹的 公称直径为d=32mm 螺距 t=P=6 此时: 中径d2=(32-3)mm=29mm ≥24.94mm 。 小径d1=(32-7)mm=25mm 螺母的高度H =φd2=×29=52.2mm < 自锁验算 自锁条件是≤v 式中:为螺纹中径处升角; V ?为当量摩擦角 为保证自锁,螺纹中径处升角至少要比当量摩擦角小1°。 查表得钢—青铜结合下,摩擦系数?= 公称直径d=32mm 螺距 t=P=6 中径d2=29mm 小径d1=25mm 螺母的高度H = 52.2mm #

多元线性回归的计算方法

多元线性回归的计算方法 摘要 在实际经济问题中,一个变量往往受到多个变量的影响。例如,家庭 消费支出,除了受家庭可支配收入的影响外,还受诸如家庭所有的财富、物价水平、金融机构存款利息等多种因素的影响,表现在线性回归模型中的解释变量有多个。这样的模型被称为多元线性回归模型。 多元线性回归的基本原理和基本计算过程与一元线性回归相同,但由 于自变量个数多,计算相当麻烦,一般在实际中应用时都要借助统计软件。这里只介绍多元线性回归的一些基本问题。 但由于各个自变量的单位可能不一样,比如说一个消费水平的关系式中,工资水平、受教育程度、职业、地区、家庭负担等等因素都会影响到消费水平,而这些影响因素(自变量)的单位显然是不同的,因此自变量前系数的大小并不能说明该因素的重要程度,更简单地来说,同样工资收入,如果用元为单位就比用百元为单位所得的回归系数要小,但是工资水平对消费的影响程度并没有变,所以得想办法将各个自变量化到统一的单位上来。前面学到的标准分就有这个功能,具体到这里来说,就是将所有变量包括因变量都先转化为标准分,再进行线性回归,此时得到的回归系数就能反映对应自变量的重要程度。这时的回归方程称为标准回归方程,回归系数称为标准回归系数,表示如下: Zy=β1Zx1+β2Zx2+…+βkZxk 注意,由于都化成了标准分,所以就不再有常数项a 了,因为各自变量都取平均水平时,因变量也应该取平均水平,而平均水平正好对应标准分0,当等式两端的变量都取0时,常数项也就为0了。 多元线性回归模型的建立 多元线性回归模型的一般形式为 Yi=β0+β1X1i+β2X2i+…+i i i i h x υβ+ =1,2,…,n 其中 k 为解释变量的数目,j β=(j=1,2,…,k)称为回归系数 (regression coefficient)。上式也被称为总体回归函数的随机表达式。它的非随机表达式为 E(Y∣X1i,X2i,…Xki,)=β0+β1X1i+β2X2i+…+βkXki βj 也被称为偏回归系数(partial regression coefficient) 多元线性回归的计算模型

关于检校张拉千斤顶的回归方程式共4页

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571.48cm 2=57148mm 2 首先计算相关系数 ] )([])([2222Y Y n X X n Y X XY n ∑-∑*∑-∑∑*∑-∑=γ ≥0.9999

计算公式: 截距 2 22 )(X n X X Y X XY a ∑-∑∑*∑-∑*∑= 斜率 2 2)(X n X XY n Y X b ∑-∑∑-∑*∑= 说明: ①“Σ”读“西格玛”是“∑=n i 11”的简化。表示与a 、b 相关的数据(即“回归因素”) Y 或X 由 i 1=5MPa(或272.1KN)……至i 9=45MPa(或2449.2KN)……i n =……之总和。 ② n 表示数据量即因数发生的次数,此处n=9。 例如: 22229 1 2 4515105+++=∑=ΛΛi y 。 ③ i 表示因素发生的次序,如i 1=5 , i 2=10 ……i 9=45等等(因素:原因要素)。 ④按公式计算求得 Y = a + b X = 0 + 0.018373 X = 0.018373X 回归方程(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ρ = 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γ表达,此处要求γ=0.9999,同时要求校正系数K 等于1小于1.05,就是说当γ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γ将愈加趋于“1”!这就是数学的辩证法。

Excel关于求解一元及多元线性回归方程图解详细

Excel求解一元线性回归方程步骤(图解详细) 1.开始-程序-Microsoft Excel,启动Excel程序。 2.Excel程序启动后,屏幕显示一个空白工作簿。 3.选定单元格,在单元格输入计算数据。

4.选中输入数据,点击“图表向导”按钮。 5.弹出图表向导对话窗,点击XY散点图,选择平滑线散点图,点击下一步。 6.选择系列产生在:列,点击下一步。

7.在图表标题中输入“硝基苯标准曲线”,数值(X)轴输入“硝基苯浓度”,数值(Y)轴输入“HPLC峰面积”。此外还可以点击“坐标轴”,“网格线”,“图例”,“数据标志”下拉菜单,对其中选项进行选择。 8.点击完成后,即可得到硝基苯的标准曲线图。 9.将鼠标移至图表工作曲线上,单击鼠标右键,选择“添加趋势线”。

10.在“类型”选项中选择“线性”,“选项”中选择“显示公式”,“显示R平方值”,单击确定。 11.单击确定后即可得到附有回归方程的一元线性回归曲线。 12.至此,利用“图表向导”制作回归方程的操作步骤完毕。 利用Excel中“图表向导”制作标准曲线,使用者仅需按照向导说明填入相关信息即可完成图表的制作。方法简单,适合对Excel了解不多的人员,如果你对Excel函数有一定的了解,那么你可以利Excel函数编制程序完成回归方程的计算。 4.4.2.2通过编制Excel程序计算一元线性回归方程 1.打开一个新工作簿,以“一元线性回归方程”为文件名存盘。 2.单击插入,选择名称-定义。

3.在弹出的“定义名称”对话窗中“名称”栏输入“a”,“引用位置”栏输入“=$E$4”,然后按“添加”按钮;再在“名称”栏输入“b”,“引用位置”栏输入“=$E$3”,按“添加”按钮,依次输入下列容,最后单击确定。 “名称”栏输入容“引用位置”栏输入容 a =$E$4 b =$E$3 f =$G$4 n =$G$3 rf =$G$6 rxy =$E$5 x =$A$3:$A$888 y =$B$3:$B$888 aa=$G$2 yi1 =$E$12 yi2 =$E$13 4.完成命名后,在相关单元格输入下列程序容。 单元格输入容 E3 =ROUND(SLOPE(y,x),4) G3 =COUNT(x) E4 =ROUND(INTERCEPT(y,x),4) G4 =n-2 E5 =PEARSON(x,y) E6 =DEVSQ(x) G6 =SQRT(FINV(a,1,f)/(f+FINV(a,1,f ))) E7 =DEVSQ(x)*(1-rxy^2) E8 =STEYX(y,x) E9 =IF(rxy>rf,“rxy>临界值回归方程有意义”, “rxy>临界值回归方程有意义”) G10 =1-G2 E11 =CONCATENATE(“=”,a,”+”,”(“,b,”)X”) G12 =(yi1-a)/b G13 =(yi2-a)/b

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