Материал: 595

Внимание! Если размещение файла нарушает Ваши авторские права, то обязательно сообщите нам

18

ров и передаются на станцию технического обслуживания. Найти:

1)вероятность того, что среди выданных аккумуляторов окажется не менее трех новых;

2)mx – наиболее вероятное число новых аккумуляторов в вы-

данной партии;

3)дисперсию и среднеквадратическое отклонение случайной величины Х.

Ре ш е н и е . Построим ряд распределения случайной величины Х, используя формулу (3.1). Тогда можно записать вероятности для различного количества новых аккумуляторов в выданной партии

 

 

 

 

C0

C4

 

 

 

1 1

 

m = 0,

P

=

 

5

4

=

 

 

 

= 0.008;

 

 

 

 

 

 

0

 

 

C4

 

 

126

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

9

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

C1

C3

 

 

5 4

 

m = 1,

P

=

 

5

4

=

 

 

 

= 0.159;

 

 

 

 

 

 

 

1

 

 

C4

 

 

126

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

9

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

C2

C2

 

 

10 6

 

m = 2,

P

=

 

5

4

 

=

 

 

 

= 0.476;

 

 

 

 

 

 

 

 

2

 

 

C4

 

 

126

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

9

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

C3

C1

 

 

10 4

 

m = 3,

P

=

 

5

4

=

 

 

 

= 0.317;

 

 

 

 

 

 

 

3

 

 

C4

 

 

126

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

9

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

C4

C0

 

 

 

5 1

 

m = 4,

P

=

 

5

4

 

=

 

 

 

= 0.040.

 

 

 

 

 

 

 

 

4

 

 

C4

 

 

126

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

9

 

 

 

 

 

 

1) Вероятность того, что в выданной партии аккумуляторов не менее трех новых, соответствует условию, записанному на основании данных табл. 3.1:

P{X ≥ 3}= 1− (P0 + P1 + P2 ) =

=1− (0.008 + 0.159 + 0.476) = 0.643.

2)Наиболее вероятное число новых аккумуляторов в выданной партии соответствует математическому ожиданию случайной величины Х. Воспользуемся формулой (3.2)

 

 

19

 

 

mx =

n a

=

4 5

= 2.22 ,

a + b

9

 

 

 

т.е. наиболее вероятно, что в выданной партии окажется от двух до трех новых аккумуляторов.

3) Для определения дисперсии воспользуемся табл. 3.1 и формулой (3.5), т.к. она менее громоздка для данного случая, чем формула (3.4):

n

Dx = ∑(m − mx )2 Pm = (0 − 2.22)2 P0 + (1− 2.22)2 P1 +

m=0

+(2 − 2.22)2 P2 + (3 − 2.22)2 P3 + (4 − 2.22)2 P4 =

=4.928 0.008 +1.488 0.159 + 0.0048 0.476 +

+0.608 0.317 + 3.168 0.040 = 0.618

σx = Dx = 0.786.

О т в е т : P{X ≥ 3}= 0.643, mx = 2.22 , Dx = 0.618.

5.4 ПОКАЗАТЕЛЬНОЕ РАСПРЕДЕЛЕНИЕ Функция плотности распределения непрерывной случайной

величины, имеющей показательное распределение

f(x) = λ e−λ x , при x > 0 ,

(4.1)

где х – значение случайной величины; λ – параметр показательного распределения.

Функция распределения случайной величины

x

 

F(x) = ∫λ e−λ zdz = 1− e−λ x .

(4.2)

0

 

Наиболее важные числовые характеристики показательного распределения случайной величины:

–(4.3) mx = λ1 – математическое ожидание;

–(4.4) Dx = λ12 – дисперсия;

20

–(4.5) σx = λ1 – среднеквадратическое отклонение.

Количественные характеристики надежности оборудования при экспоненциальном законе распределения времени возникновения отказов при условии, что интенсивность отказов является величиной постоянной λ(t) = λ = const :

–(4.3) P(t) = e−λ t – вероятность безотказной работы оборудования в течение времени >t;

– (4.4) Q(t) = 1− e−λ t – вероятность возникновения отказа оборудования в течение времени t;

–(4.5) a(t) = λ e−λ t = λ P(t) – частота отказов оборудования в течение времени t;

–(4.6) T = λ1 – среднее время безотказной работы оборудования.

За д а ч а 5 . Оборудование для подготовки сжатого воздуха состоит из n = 3 модулей. Время работы каждого модуля до отказа подчинено экспоненциальному закону распределе-

ния с параметром λi , где i = 1,...,n . λ1 = 2,5 10−5 1/час, λ2 = 1,8 10−5 1/час, λ3 = 2,9 10−5 1/час.

Требуется вычислить за время t = 2000 часов количественные характеристики надежности оборудования для подготовки сжатого воздуха:

1)P(t) – вероятность безотказной работы оборудования;

2)T – среднее время безотказной работы оборудования;

3)a(t) – частоту отказов.

Ре ш е н и е . Отказ оборудования для подготовки сжатого воздуха наступает при отказе одного из его модулей. При расчете характеристик надежности будем полагать, что отказ каждого модуля является событием случайным и независимым.

21

1) Вероятность безотказной работы оборудования в течении времени t равна произведению вероятностей безотказной работы ее модулей в течении того же времени. Используя формулу (4.3) получим

P(t) = P1 P2 P3 = e−λ1 t e−λ2 t e−λ3 t =

= exp[− (2.5 10−5 +1.8 10−5 + 2.9 10−5 ) 2000]= 0.865,

где P1,P2 ,P3 – вероятность безотказной работы соответственно

первого, второго и третьего модуля.

2) Средняя наработка на отказ оборудования за время определится из соотношения

T =

1

 

=

1

 

=

105

 

 

= 13888 час.

 

 

n

 

λ1 + λ2 + λ3

2.5 +1.8

+ 2.9

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

∑λi

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

i=1

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

3) Частота отказов оборудования за время t = 2000 часов

 

 

 

 

 

n

 

 

+1.8 + 2.9) 10

−5

0.865 = 6.23

10

−5

.

a(t) =

∑λi P(t) = (2.5

 

 

i=1

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

О т в е т : P(t) = 0.865 , T = 13888 час, a(t) = 6.23 10−5 1/час

5.5 НОРМАЛЬНОЕ РАСПРЕДЕЛЕНИЕ

 

1

 

 

 

(x − m)2

 

 

f(x) =

 

 

 

 

exp

 

 

 

 

,

(5.1)

 

 

 

 

 

2 σ

2

σ 2

π

 

 

 

 

 

 

 

 

 

где х – значение случайной величины;

m,σ – параметры нор-

мального распределения.

Наиболее важные числовые характеристики нормального распределения случайной величины:

–(4.3) mx = m – математическое ожидание;

–(4.4) Dx = σ2 – дисперсия;

–(4.5) σx = σ – среднеквадратическое отклонение.

Вероятность попадания нормально распределенной случайной величины в интервал α < x < β имеет вид:

 

22

 

 

 

 

 

 

 

 

β

1

 

β

 

(x − m)2

 

P{α < x < β}= ∫f(x) dx =

 

 

 

∫exp −

 

 

 

dx .

 

 

 

2 σ

2

σ 2 π

α

 

α

 

 

 

 

Пользоваться этой зависимостью для вычисления вероятности нормально распределенной случайной величины достаточно сложно, поэтому для облегчения выкладок используют функцию Лапласа (или «интеграл вероятностей»)

 

 

1

 

x

 

 

 

 

Ф(x) =

 

 

∫e−t2 / 2dt ,

 

(5.2)

 

 

 

 

2 π

 

 

 

0

 

 

 

 

тогда

 

 

 

 

 

 

 

 

 

β − m

α − m

(5.3)

P{α < x < β}= Ф

σ

 

 

− Ф

σ

.

 

 

 

 

 

 

 

Для функции (5.2) существуют в различных справочных руководствах таблицы по определению ее числовых значений.

З а д а ч а 6 . На ремонтном участке восстанавливаются оси, номинальный диаметр которых после ремонта должен рав-

няться dn = 10мм. Фактически диаметр восстановленных осей является величиной случайной и распределенной по нормальному закону с математическим ожиданием m = dn = 10 (мм) и

среднеквадратическим отклонением σ = 0.4(мм). При контроле бракуются все оси, не проходящие диаметром через калибр

d1 = 10.7 (мм),

и

все

проходящие через калибр

d2

= 9.7 (мм).

Найти процент осей, которые будут браковаться.

 

 

 

Р е ш е н и е .

Воспользуемся

формулой

(5.3) и учтем,

что α = d2 = 9.7 и β = d1 = 10.7 , можем записать

 

 

 

 

 

 

 

β − m

α − m

=

 

P{9.7 < x < 10.7}= Ф

σ

 

− Ф

σ

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

10.7 −10

 

 

9.7 −10

 

 

0.7

 

 

 

= Ф

 

− Ф

 

= 2 Ф

= 2 0.459 = 0.918.

 

0.4

 

 

0.4

 

 

 

0.4

 

 

 

Полученный результат показывает, что годных осей окажется 91.8%, следовательно брак составит

Источник: https://studfile.net/preview/16410627/