통계적 간섭

Statistical interference
통계적 추론과 혼동해서는안 된다.

두 확률 분포가 겹치면 통계적 간섭이 존재한다. 분포에 대한 지식은 한 모수가 다른 모수를 초과할 확률을 결정하는 데 사용될 수 있다.

이 기법은 기계적 부품의 치수화, 적용된 하중이 구조물의 강도를 초과하는 경우 결정 및 기타 많은 상황에서 사용될 수 있다. 이러한 유형의 분석은 또한 고장 확률이나 고장 빈도를 추정하는 데 사용될 수 있다.

치수 간섭

부품의 적합성을 결정하기 위한 측정 분포의 간섭

기계 부품은 보통 정확하게 서로 맞도록 설계된다. 예를 들어 샤프트가 구멍에 "슬라이딩 핏"을 갖도록 설계된 경우 샤프트는 구멍보다 약간 작아야 한다. (기존 허용오차는 모든 치수가 의도된 허용오차에 속함을 나타낼 수 있다.) 그러나 실제 생산에 대한 공정 능력 연구는 긴 꼬리를 가진 정규 분포를 나타낼 수 있다.) 축과 구멍 크기 모두 보통 평균(산술 평균)과 표준 편차를 갖는 정규 분포를 형성한다.

그러한 두 가지 정규 분포를 사용하여 간섭 분포를 계산할 수 있다. 파생된 분포도 정규 분포를 따르므로 평균은 두 기준 분포의 평균 간 차이와 같을 것이다. 파생된 분포의 분산은 두 가지 기본 분포의 분산 합계가 될 것이다.

이 파생된 분포는 치수 차이가 0보다 얼마나 자주(즉, 샤프트가 구멍에 들어갈 수 없음), 필요한 슬라이딩 간격보다 얼마나 자주 차이가 나는지(샤프트가 맞지만 너무 조여짐), 그리고 그 차이가 최대 허용 간격보다 얼마나 큰지(샤프트가 맞음)를 결정하는 데 사용할 수 있다., 그러나 충분히 단단하지는 않다.

물리적 속성 간섭

적용 하중 및 강도 분포의 간섭

물리적 특성과 사용 조건도 본질적으로 가변적이다. 예를 들어 기계 부품에 가해지는 하중(스트레스)은 다를 수 있다. 해당 부품의 측정 강도(텐실 강도 등)도 가변적일 수 있다. 그 부분은 스트레스가 강도를 초과하면 부서질 것이다.[1] [2]

두 개의 정규 분포에서 통계적 간섭은 위와 같이 계산할 수 있다. (이 문제는 로그 정규 분포와 같은 변환된 단위에서도 사용할 수 있다.) 다른 분포 또는 다른 분포의 조합과 함께, 몬테카를로 방법이나 시뮬레이션은 종종 통계적 간섭의 영향을 정량화하는 가장 실용적인 방법이다.

참고 항목

참조

  1. ^ Sundarth, S; Woeste, Frank E.; Galligan, William (1978), Differential reliability : probabilistic engineering applied to wood members in bending-tension (PDF), vol. Res. Pap. FPL-RP-302., US Forest Products Laboratory, retrieved 21 January 2015{{citation}}: CS1 maint : 복수이름 : 작성자 목록(링크)
  2. ^ Long, M W; Narcico, J D (June 1999), Probabilistic Design Methodology for Composite Aircraft Structures, DOT/FAA/AR-99/2, FAA, retrieved 24 January 2015
  • Paul H. Garthwaite, Byron Jones, Ian T. Jolliffe(2002) Statistical Inference. ISBN 0-19-857226-3
  • 하우겐, (1980) 확률론적 기계 설계, 와일리. ISBN 0-471-05847-5