Determination of the applicability of the normal and Weibull distributions to the diameter of welded pores
DOI:
https://doi.org/10.25140/2411-5363-2025-2(40)-45-57Ключові слова:
пористість зварних швів; змінюваність; статистичний розподіл; критерій Пірсона; діаметр порАнотація
Допустимість пор у зварному шві визначається їх кількістю на одиницю довжини шва та діаметрами пор. Моніто-ринг кількісних показників допустимості пор дозволяє своєчасно реагувати на їх змінюваність і суттєво зменшувати ризики невиконання вимог до пористості. Такий моніторинг може бути реалізований з використанням стандартизованих інстру-ментів за умови адекватності застосування статистичних розподілів, які відповідають цим інструментам.
Змінюваність кількості пор на одиницю довжини зварного шва адекватно описується розподілом Пуассона. Стосовно змінюваності діаметра пор попередніми дослідженнями аргументовано використання як нормального ро-зподілу, так і розподілу Вейбулла.
Адекватність застосування статистичних розподілів до змінюваності діаметра пор досліджена по даних, отриманих при однакових умовах їх утворення.
Оцінені значення параметрів нормального та Вейбулівського розподілів діаметру пор для вибірки з 372 значень, отриманих при незмінних умовах експериментального дослідження стійкості до пороутворення,. Параметри норма-льного розподілу визначені як вибіркове математичне сподівання та корінь квадратний від вибіркової дисперсії. Зна-чення параметрів форми та масштабу розподілу Вейбулла знайдені з використанням ймовірнісної сітки. Показано, що візуально Вейбулівський розподіл краще описує фактичний розподіл діаметра пор. Проте значення χ2 критерію узгодженості Пірсона для Вейбулівського розподілу у шість разів більше, ніж для нормального розподілу. При цьому виконується умова адекватності застосування нормального розподілу за критерієм узгодженості Пірсона.
Отримані результати дають можливість використовувати для кількісного статистичного аналізу даних про змінюваність діаметра пор стандартизовані інструменти та методи в основу яких покладено нормальний розподіл. Фактично це вся лінійка інструментів статистичного аналізу даних за безперервною ознакою.
Посилання
Rehacek, P. (2019). Risk Management as an Instrument of the Effectiveness of Quality Manage-ment System. Quality - Access to Success, 20(168), 93–96. https://www.researchgate.net/publication/330882949_Risk_management_as_an_instrument_of_the_effectiveness_of_quality_manage-ment_system.
Shackleton, D. N. (2006). Reducing Failure Risk in Welded Components. Welding in the World, 50(9-10), 92–97. https://doi.org/10.1007/BF03263449.
International Organization for Standardization. (2023). Welding – Fusion-welded joints in steel, nickel, titanium and their alloys (beam welding excluded) – Quality levels for imperfections (ISO 5817:2023). https://www.iso.org/standard/80209.html. 4. International Organization for Standardization. (2023). Control charts. Part 2: Shewhart control charts (ISO 7870-2:2023). https://www.iso.org/ru/standard/78859.html.
International Organization for Standardization. (1997). Statistical interpretation of data — Tests for departure from the normal distribution (ISO 5479:1997) https://www.iso.org/ru/standard/22506.html.
Haievskyi, V., Haievskyi, O., Puzik, O. (2023). Study of the variability of the number of pores per unit length of the weld. Engineering sciences and technologies, (3(33)), 68-75. DOI 10.25140/2411-5363-2023-3(33)-68-75.
Tsagris, M., Beneki, C., Hassani, H. (2014). On the Folded Normal Distribution. Mathematics, (2), 12-28. https://doi.org/10.3390/math2010012.
Peyman Amirafshari, Nigel Barltrop, Martyn Wright, Athanasios Kolios (2021). Weld defect frequency, size statistics and probabilistic models for ship structures. International Journal of Fatigue, 145, 106069. https://doi.org/10.1016/j.ijfatigue.2020.106069.
Ling, M. (2023). Weld Quality Assessment and Control in Steel Structure Fabrication. Journal of Steel Structures and Constructions, 9(1), 1-2. https://www.hilarispublisher.com/open-access/weld-quality-assessment-and-control-in-steel-structure-fabrication.pdf.
Amirafshari, P., Kolios, A. (2022). Estimation of weld defects size distributions, rates and prob-ability of detections in fabrication yards using a Bayesian theorem approach. International Journal of Fatigue, 159, 106763. https://doi.org/10.1016/j.ijfatigue.2022.106763.
Haievskyi, V.O., Haievskyi, O.A., Zvorykin, K.O. (2019). Zastosuvannia ymovirnisnoi sitky dlia vyznachennia parametriv veibulivskoho rozpodilu diametru por [The use of a probability grid for determining the parameters of the Weibull diameter distribution, see]. PolyWeld–2019: collection of reports of the international conference “Innovative technologies and engineering in welding” (рp. 35-36).
Haievskyi, V. O., Haievskyi, O. A., Zvorykin, K. O. (2019). Vyznachennia parametriv Veibulivskoho rozpodilu diametru por [Determination of the parameters of the Weibull diameter distribution, see]. Technological Systems, (1(86)), 75-80. http://technological-systems.com/index.php/Home/article/view/703/735.
##submission.downloads##
Опубліковано
Як цитувати
Номер
Розділ
Ліцензія
Ця робота ліцензується відповідно до Creative Commons Attribution-NonCommercial 4.0 International License.
