Купить Р 600-86 — бумажный документ с голограммой и синими печатями. подробнее
Распространяем нормативную документацию с 1999 года. Пробиваем чеки, платим налоги, принимаем к оплате все законные формы платежей без дополнительных процентов. Наши клиенты защищены Законом. ООО "ЦНТИ Нормоконтроль"
Наши цены ниже, чем в других местах, потому что мы работаем напрямую с поставщиками документов.
Методика устанавливает способы обработки статистической информации об изменчивых факторах, учитываемых в расчетах надежности конструкций трубопроводов, и содержит соответствующие алгоритмы решения задач обработки информации на ЭВМ.
1 Общие положения
2 Обработка статистических сведений об изменчивых факторах, представляемых в виде случайных величин
3 Обработка статистических сведений об изменчивых факторах, представляемых в виде случайных функций и процессов (программа ONTRO)
Литература
Чтобы бесплатно скачать этот документ в формате PDF, поддержите наш сайт и нажмите кнопку:
МИНИСТЕРСТВО СТРОИТЕЛЬСТВА ПРЕДПРИЯТИЙ НЕФТЯНОЙ И ГАЗОВОЙ ПРОМЫШЛЕННОСТИ
ВСЕСОЮЗНЫЙ НАУЧНО-ИССЛЕДОВАТЕЛЬСКИЙ ИНСТИТУТ ПО СТРОИТЕЛЬСТВУ МАГИСТРАЛЬНЫХ ТРУБОПРОВОДОВ
ВНИИСТ
МЕТОДИКА
АВТОМАТИЗИРОВАННОЙ ОБРАБОТКИ СТАТИСТИЧЕСКОЙ ИНФОРМАЦИИ ОБ ИЗМЕНЧИВ|ЫХ ФАКТОРАХ, УЧИТЫВАЕМЫХ В РАСЧЕТАХ НАДЕЖНОСТИ КОНСТРУКЦИЙ МАГИСТРАЛЬНЫХ ТРУБОПРОВОДОВ
Р 600-86
Москва 1987
Настоящий документ устанавливает апосоон обработки статистической информации об изменичишх факторах, учитываемых в расчетах надежности конструкций трубопроводов, и содержит соответствующие алгоритмы решения задач обраооташ информации на ЭШ.
Методика разработана оотрудишеаи стлала прочности и надедюости конструкций магистральных труоопро водов и лаборатории математических нетаядв-ивследоиан канд^техн.наук В.Д.Шапиро, зав.гпганси 1 аиясои Кандидатами технических наук В.В.Рожлественокнм Е.И.Федеровым, мл. научн. сотрудниками Г.М. Каайлов», В.И.Васильева*, ст.ииж. Д,Г. Холстово#,
(г) Воеооювннй научно-исследовательский ивсдата по строи viy тельотву магистральных трубопроводов (ЯНЮТ},1987
Для решения задачи параметризации следует произвести преобразование ИСХОДНОЙ Выборки Цр" / На случайной величины f с использованием условия (28), Исходная статистика при этом приобретает, вид:
где
Так как исходная выборка £г,■■■,аппроксимировалась трехпараметрической кривой Крицкого-Менкеля с параметрами й,К я f , преобразование (30) превращает ее при соответствующем подборе параметров в одаопараметричеокое гамма-распределение ~с плотностью (23) и параметром р- . С использованием соотношения (25) условия оценки трех первых начальных моментов гамма-распределения по выборочным данным мокно представить в виде:
где Pj -•относительная частота (j ' случайной величины х*/-распределение. '&■
После преобразования левых частей (31) эти условия будут
иметь вид:
а* “7е'
Возведем в квадрат первое из выражений (32), и разделив на полученный результат второе из выражений (32), получим:
г - К r+t , (33)
~ ~
(31)
ъ) I -го
ЯШ
о щв? вдей :
невяя
гамма-
-r(r+rh
(32)
Возведем в куб н |
выражений (32), и разделив на по
лученный результат третье из выражений (32), получим;
F3 “ “ —
(34)
II
Выражения (33) и (34) не содержат параметра- CL. Так как
получаем условие , . „
не содержащее как параметра & , так и параметра /*.
f(K)-F3-FlUFl-l) |
Таким образом, с учетом выражений для F3 окончательно получаем одно нелинейное уравнение с одним неизвестным К
показал, что в реальном диапазоне значений К она не является монотонной, н уравнение (35) может иметь один - Три корня, поэтому выбор лучшего решения производится с помощью оптимизации по критерию J1 и иоходя из физических соображений.
После определения значения /г из решения уравнения (35) следует из условия (33) вычислить значение параметра х:
а также параметров |
/
(36) | |
if |
(37) |
к | |
) |
(38) |
после чего могут быть вычислены плотность (29) распределения Крицкого-Менкеля, Функция распределения и все необходимые числовые характеристики случайной величины £ (среднее, стандарт, коэффициенты асимметрии и эксцесса и др.).
Данное решение реализовано на ЭВМ. На рис.2 приведен пример описания статистических данных о случайной величине проч -нооти (пределе текучести) металла впиральвошовных труб диаметром 820x9 ш для нефтегазопроводов с применением кривой Криц-кого-Менкеля.
,s
;о
13
Следует подчеркнуть, что на этапе подготовки статистических данных к обработке по программе STAT , помимо формирования гистограммы, должно быть зафиксировано крайнее (минимальное или максимальное - в зависимости от задачи) значение случайной величины, так называемый условный нуль. Вабор условного нуля производится с той стороны от гистограммы, с которой не предусматривается экстраполяция в область малых вероятностей. Ери этом взаимное расположение на оси абсцисс самой гистограммы и условного нуля с точки зрения области определения гамма-функции не играет роли, так как в программе предусмотрено приведение теоретической кривой распределения к стандартному виду.
Как показал анализ, точность выбора условного нуля в определенных пределах мало влияет на асимптотический хвост распределения, в чем можно убедиться (например, из рис.2) по близости значений критерия согласия для 3 вариантов значений условного нуля.
3. ОБРАБОТКА СТАЖтаЧВСЮК СВЕДЕНИЙ СБ ИЗМЕШШХ ФАКТОРАХ, ПРЕДСТАВШЕШХ В ШДЕ СЛУЧАЙНЫХ ФУНКЦИЙ И ПРОЦЕССОВ (ПРОГРАММА 0R7R0)
Программа ONTRQ , предназначенная для обработки ста^ тистической информации о случайных функциях, решает задачу расчета характеристик стационарной случайной функции, заданной совокупностью реализаций [з]. Метод решения заключается р сведении случайных функций к системе случайных величин и определения второе смешанных моментов о последующим составлением матрицы корреляционных моментов.
В качестве массивов наблюдений здесь могут фигурировать данные о случайных радиусах упругого изгиба по длине трубопровода, значения механических характеристик грунтов вдоль трассы, колебания нагрузок во времени (при установившемся режиме работы трубопровода) и другие сведения.
Зарегистрированные значения случайной функции Hr (Xj } заносятся в табл.1, каждая строка которой соответствует определенной реализации случайной функции, а чиояо отрок соответствует числу наблюдаемых реализаций.
14
В качестве рвали задай случайной функции обычно принимаются совокупности ое значений но серины последовательно проводимо: наблюдений.
Таблица I Совокупность реализаций случайной функции | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
В табл.1 tl - число наблюдений в цредодая. одной рвализа- |
14 - число реализаций.
Массива значений до столбцу образуют снятому сфзайных
величин K(xf)) (Хп). Каадий из массивов имеет т
значений.
31ля каждого массива вычисляется:
среднее значение Щ .
* ZtKjiX:}
т
где /
дисперсия
Щ)-ж 7
4 "/ шт _ Т
0'Ш-Лшм.
где
а, т'7
(Xj)
стандарт 1
члены корреляционной матрицы см. в табл.2.
Корреляционная матрица Таблица 2 | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
|
—„----------- —~ 1 г _
Далее вычисляются основные числовые характеристики стадией-нарной случайной функции:
среднее значение случайной функции
дисперсия случайной функции
2? . .2 Ю1(£;)
стандарт случайной функции
I - /4.(х> /'
значения норшрованной корреляционной функции
г /ш -i, _,
образующие матрицу значений нормированной корреляционной функции (табл.З).
16
Гайщща 3
Матрица значений но|шрованной корреляционной функции
Xt |
i ( ( |
*/ |
«tt |
*t |
« \ • |
Хл | ||
х} |
1 |
*я(Х2}^ |
I * 1 |
гЛ*,1 |
4 4 « |
гМ |
« «. « | |
хг |
7 |
« * 9 |
* * « |
t t 1 | ||||
t * < |
i % « |
V ^ • |
1 % • |
• 1 f ' |
I ,* • t |
• 1 • | ||
XJ |
; |
ъ . » |
1 I t | |||||
ь » » |
« « « |
1 f % |
I ‘ • |
• • » | ||||
/ |
% • • | |||||||
« . * |
\ (' • |
. . » | ||||||
x* |
/ |
Значения K(zj, S)K(xjt SK(x) и значения нормированной корреляционной функции (в количестве ~ ^ ) выводятся на печать. ^
Вычисляются осредненнне значения нормированной корреляционной функции
Z — ^x('2’liX,) + ^к(Х3,Хг)+ ■■ + ZK(Xa , Xn-t) ,
*1 n-J '
Zu = ^x(Xj ,Xr) + ZK(x<f'Я£) + •- + Z к(Хп,£ п.г) ,
*a П-2 '
Z/i fan ,£,)
7 '
т.е. оореднятеоя значения, параллельные главной диагонали мат
рицы.
Подученные значения ZK } .. f Z K/v выводятся на печать и используются для построений графика нормированной корреляционной функции. т~
ЛИТЕРАТУРА
1. Митропольский А. К. Техника статистических вычислений. - М.: Наука, 1971.
2. Крицкий С . Н . , Ненкель М . Ф . Гидрологические основы речной гидротехники. - Изд. АН СССР,1950.
3. Вентцель Е.С. Теория вероятностей. - М.: Наука, 1989.
4. М у * л е р Р. А. К вопросу определения коэффициентов однородности и перегрузки но статистическим данным. В сб.:"Вопросы безопасности и прочности строительных конструкций. М.: ЦНИИПС, 1952.
5. Константинов Н.М. Гидрология и гидрометрия. - М.: Высшая школа, I960.
19
CCtiEf’BAHHE
3
5
5
8
1. Общие положения.................................
2. Обработка статистические сведение об измен
чивых факторах, представляемых в виде, случайных величин ...............................
2.1, Обработка информации с применением рас- . пределения Грама-шарлье tпрограммаООКНВ)...
2.2. Обработка информации с применением распределения Крицкого-Менкеля (програша
14
19
3. Обработка статистических сведений об изменчивых факторах, представляемых в виде случайных фунв-ций и процессов (програша uNTRu ) ..........
Литература.......................................
20
юрмуле:
Уиннотеротво строительства хфедприятий нефтяной ж газовой щюмыш-леннооти
Методика автоматизированной обработки статистической информации об наманчивих факторах, учитываемых в раочетах надекнооти конструкций магистральных трубопроводов
Впервые
I.
ПОЖДЕЩЯ
Дня вероятностного прогнозирования-надежиооти конструкций магистральных трубшооводов требуется обработка большого количества статистических давних в различных изменчивых факторах.
OoHOBHtaai изменчивая факторами, учитывавший в том или ином обчетании при расчетной щюгнозировании показателей надеж-ноет* конотрухций трубопроводов, является:
мехашгееакие свойства исходных материалов и конструктивных элементов (предел текучести, временное сопротивление, относительное удоишение, ударная вязкость);
экоплуатанионвые нагрузки (внутреннее давление в трубопроводе, температура перекачки);
параметре качества соорукеиия труосировода (фактические
радиуон упругого изгиба, в «да ту участках детейной чаотх, трассы, дефектность иовтадаивг расстояния между врюруваш » характеристики свойеы го трения, удельное еооротивудапе, внй вес грунта, пбриотооть);
прщюдаонижматнчвшш* ивгрузки и воздействия (ветровые нагрузки ва вдавемшо трувоврсводн, тамюратура в вааивость наружного воздуха, силы морсового пучевия, воздействия вследствие обводненвя я яругне).
Изменчивые факторы, учвтнваоше ври прогнозировании показателей надевнооти «инмруждай трубопроводов, является с точки зрения теории вероятностей либо случайными величинами, либо случайными функциями (случайным* процессами), а оовокухшооти
ва прямояинейных по цроек-трубой по длине соединений, фактические устройствами); трассе (угол внутренне-вес грунта, удель-
Внесена ШИСТом отделом прочности и вооти конструкци иаги-
Срок введения |^отвие I ян |
в
января
Методика
автоматизированной обработки статистической информации об изменчивых факторах, учитываемых в расчетах надежности конструкций магистральных трубопроводов
Р 600-86 Издание ВНИИСТа
Редактор ё.Д. Остаева Корректор .Беликова Технический редактор Т.Л.Фатнова
Л- 105094 По.цписано з печать 23/ХП 1986 Формат 60x84/16 Печ.л. 1,25 Уч.изд.л. 1,1 Бум.л. 0,625
Тираж 450 экз. Цена II коп. Заказ 177
Ротапринт ВНИИСТа
сведений об изменчивых факторах образуют массивы исходной статистической информаций дли расчета характеристик этих случайных величин и функций.
В процессе проводимых отделом прочности и надежности конструкций трубопроводов ВНИИСТа исследований в области, конструктивной надежности лабораторией математических методов исследований разработан ряд программ дня ЭШ типа ЕС по обработке информации об указанных выше статистически изменчивых факторах.
Разработанный комплекс програш является частью системы сбора н обработки информации для расчетов надежности конструкций магистральных трубопроводов.
В настоящей раооте приводится описание разработанных отделом прочности и надежности алгоритмов 3 основных программ ука данного комплекса. С учетом задач отрасли разработан также ряд модификаций программы 00НЫ8^учитывапцях возможность поэлементного ввода данных, обработки массива данных во подвыборкам (для целей статистического производственного контроля), программа обработки случайных функций, обладающих свойством эргодичности и др.
С разработкой настоящих программ не исключается применение стандартных программ обработки статистической информации, входящих в математическое обеспечение ЭШ типа ЕС. Разработанные ВНИИСТом программы унифицируют процедуру обработки информации, исключают в большинстве случаев необходимость подбора подходящих для теоретического описания кривых распределения. Это связано с тем, что возможности стандартных программ при обработке реальных статистик ограничены: кривые распределении, как правило, подбираются лишь по 2 параметрам, поэтому часто требуется проводить перебор различных типов кривых, чтобы удовлетворить критерию согласия. Применяемые в программах ВНИИСТа кривые распределения являются значительно более гибкими, поскольку теоретическое описание для них выполнявшая ПО 3 или 4 параметрам, что обеспечивает достаточную универоальнооть метода. Столь же простой и удобной для применения яалиется также разработанная црограша обработки сведений о стационарных или. близких к стационарным случайных функциях и прощеасах.
Указанные преимущества разработанных ВНЯИНвм программ до-ют основание полагать, что они найдут достаточно вшрокое ирга-
нение для решения трудоемких в вычислительном отношении задач анимационного ооешечевия отрасли.
2. ОБРАБОТКА СТАТИСТИЧЕСКИХ СВДЕШВ ОБ ИЗМЕНЧИШХ ФАКТОРАХ, ПРЕДОТАВЛЯТШХ В ВИДЕ СЛУЧАЙНЫХ БЕЛИЧИЙ
Исходная информация о случайной величине представляется в виде гиотограымы.т.е.стаТястичеокого распределения наблюдаемых частот появления случайной величинн по интервалам ее значений.
В зависимости от цели обработки и характера описываемой случайной величины статистическая обработка информации производится либо с использованием распределения Грама-Шарлье (тип А) [I ], либо с помощью распределения Крицкого-Менкеля (3-параыет-рическая модификация гадаа-распределения) [2\
2.1. Обработка информации с применением распределения , Грама-Шарлье (программа ООНN6 )
Прогрею© QOKNG предназначенная для обработки статистической информации о случайных величинах, имеющих распределения, близкие к вормальаому, решает задачу теоретического описания статистических наблюдений о помощью кривой Грама-Шарлье о последующей проверкой Согласия статистического и теоретического распределений по критерию Пирсона
Обработка статистической информации для любых случайных величин производится по единой схеме:
определение числовых характеристик распределения; расчет теоретических ординат функций и плотности распределения;
определение выравнивающих^частот, их сравнение с наблюдав-' мыми частотами и проверка согласования теоретического и опытно*-го распределения по критерию /г.
Исходными данными для расчета по этой программе являются сведения, характеризующие данную выборку, представленную в виде гистограшы:
К - число интервалов;
Xj - середины интервалов;
5
/?;- - разрядные частоты, где / >= I.....Д - номер раэря-
jea тяото^реии^н #
йгчзгсляются:
отм«а «отот асах маму стотРГРаЖЫ
Ш ШМШ
(7 - *« ~Xt • K-f * |
(I)
(2)
отклонения от начального значения. за которое тоини^я^
папаша nftTTOtw,n ™an»”» "«rmwi " Рабочие единицах
h~*i
X- ~
i
(3)
т1
f*r |
Шк
(4)
где h f I, ...* 4; среднее значение
А/
центральное момр- ты
£ =* £^ + fjlj С /
- tyfTijfrij+бт.^* -Jffiji
ищарардый^отардега £ ~£Р^ёл>;
крЛшентаош««трии коэффициент эксиеооа
(5)
(6)
(7)
(8)
О)
(Ю)
(II)
отклонения середин интервалов от среднего ам^ннй в епи-ШЙШ, .РДаЩртрого утряррет
/ £
/
(12)
Я
шюгйопть namiuxunovb
/Бг
N•3-62*'+г!:
L '
(13)
(14)
(15)
06)
(I?)
(18)
анавдию теоретической шютнооти "распределения кривой Драг ш-Шамье в оерединахивтервалов
9>(Zjlmf(*g)+ С/"{£()+С^"(£^-, (19)
явачятгя атпврщ пяслгоаяед«и но гтиштвш иетврвалов
-оо
Далее производится проверка согласия по критерию J (Пирсона), дня чего вычисляются;
теоретические (вишвнивадаие) частота по разрядам
эначенле критерия cormom
Пиело степеней свободы $ составляет V* = К-5 (где к -число значащих разрядов). t
С учетом вычисленного по программе значения / и соответ-ствуицего еэду значения \) по таблице Jf - распределения находим значение p(jC2)
(20)
(21)
(22)
7
На рис.I приведен пример использования программы DOftNt! при статистическом описании сведений о прочности материала труб для магистральных трубопроводов. При описании некоторых массивов данных по указанной программе (как и в приведенном на рисунке примере) наблюдается биение теоретической кривой в хвостах распределения, что несколько снижает эффективность описания статистических данных кривой Грама-Шарлье. Для таких случаев следует применять программу STAT , не имеющую указанно-* го недостатка.
2.2. Обработка информации с применением распределения Крицкого-Менкеля (програша STAT)
Программа STAT решает задачу теоретического описания непрерывных случайных величин по выборочным данным, представленным в виде гистограммы, с последувдей проверкой согласия по критерию jf . В отличие от описанных в п.2.1 кривых, областью определения которых является вся числовая ось, кривые -Крицкого-Менкеля имеют одностороннее (справа или слева) ограничение. Существенное преимущество метода - Гарантированная гладкость кривых распределения в области малых вероятностей на асимптотическом хвосте. Данные кривые являются трехпараметрич©-скими. В основе кривых лежит гамма-распределение с плотностью
= ~ *е~Х; (23)
и функцией распределения х
F(x)~ ~} /ХГ~Ге*tte, (24)
fl/J о
Первые три начальных момента гамма-распределения вычисляются по формулам:
Щ - Г /'
mz ~r(r+r), (25)
„ тл*г(зч-гНг+2) ,
Лиспорсия гамма-распределения равна:
бг ~/п2 -т* =у* -
Для получения трехщраметрической кривой распределения используют функцию:
Рис.1. Статистическое описание по программе Q0KNG массива., заводских лабораторных данных ^о^в^еменному сопротивлению (6^1 |
6tlS, 'Jf'Jz -характеристики распределена, соответственно, ореднее, стандарт, косость, крутость; г, р - соответственно функция и плотность распределения
9
pa случайный аргумент X имеет распределение с плотностью 423). функция (26) в пределах области определения гаша-функции О^Х< + с-о является монотонной, поэтому обратная at функция является однозначной. Плотность распределения случайной величины у кал монотонной функции одного случайного аргумента определяется через плотность распределения аргумента по формуле работы [з]:
p(p-f[V(f)]/r'(f)l, «7>
Ьда ¥(Ц}- фу
щ>]- s
обратная у(х) ;
ення (23) аргумента, выраженно*
Вели учесть, что
Щ)
К‘Т
.................
Функции
(га)
плотность распределения (27) будет иметь вид; |
Распределение (2а) является трехпараметрическнм с параметрами . Задача заключается в том, чтооы по выборке зна
чений ljj r / tfn случайной величины ^ определить параметры Q-iK^ распределения с плотностъюуР/^/.
Примечание. Применяемые ранее для решения этой задачи способы предполагали непосредственное использование выражении для первых трех моментов распределения (29). Полученные при этом три условия для определения параметров удается свести к решению системы двух нелинейных уравнений.Такую систему требуется решать методом подбора корнем, что весьма затруднительно как цри ручном счете, так и щи решении задачи на ааГ. Существующие таблицы f€-5J и другие, в которых указанная система нелинейных уравнении решается для некоторых значений коэффициентов вариации и аоимметрии, не обеспечивают эффективного решения задачи. Указанные обстоятельства привели к необходимости поиска более эффективного решения задачи параметризации распределения Крицкого-Менкеля. Такое решение было найдено с помощью описанного ниже преобразования.
Ю
1
'
1кчисляются значения корреляционных омент