Файл: ShashenkoSzdvigkovaGapeev_monograf.pdf

ВУЗ: Не указан

Категория: Не указан

Дисциплина: Не указана

Добавлен: 06.04.2021

Просмотров: 1761

Скачиваний: 2

ВНИМАНИЕ! Если данный файл нарушает Ваши авторские права, то обязательно сообщите нам.
background image

Р

АЗДЕЛ

 

 

 

100

.

/

1

0

1

0

2

0

1

0

⎛ −

=

σ

σ

σ

σ

x

x

Ф

x

x

Ф

x

x

Ф

x

x

Ф

p

m

 

 

Решим

 

последнее

 

равенство

 

относительно

 

x

m

 – 

основной

 

характеристики

 

прочности

 

массива

(

)

.

1

arg

0

1

0

2

0

+

+

=

σ

σ

σ

x

x

p

Ф

x

x

Ф

p

Ф

x

x

m

  

(5.15) 

Полученная

 

формула

 

прочности

 

породного

 

массива

 

должна

 

определиться

 

относительно

 

статистических

 

характеристик

 

для

 

усеченного

 

нормального

 

зако

-

на

 

распределения

т

.

е

в

 

формуле

 (5.15) 

вместо

 

x

0

 

необходимо

 

взять

 

величину

 

M(x)

 

из

 (5.11), 

а

 

вместо

 

σ

 

соответственно

 

D

из

 (5.14). 

Получим

 

( )

(

)

.

1

arg

0

1

0

2

⎛ −

+

+

=

D

х

х

рФ

D

х

х

Ф

р

Ф

D

x

M

x

m

 

 

 

Поделив

 

все

 

члены

 

полученного

 

выражения

 

на

 

математическое

 

ожидание

 

M(x)

найдем

 

формулу

 

для

 

определения

 

коэффициента

 

структурного

 

ослабле

-

ния

:  

[

]

⎛ −

+

+

=

D

х

х

рФ

D

x

x

Ф

p

Ф

k

c

0

1

0

2

1

arg

1

η

  (5.16) 

Таким

 

образом

получены

 

формулы

позволяющие

 

определить

 

расчетную

 

прочность

 

породного

 

массива

 

и

 

коэффициент

 

структурного

 

ослабления

пока

-

зывающий

насколько

 

необходимо

 

уменьшить

 

прочность

 

горной

 

породы

най

-

денную

 

при

 

испытании

 

выборки

 

образцов

 

как

 

математическое

 

ожидание

 

усе

-

ченного

 

нормального

 

закона

чтобы

 

иметь

 

расчетное

 

значение

 

прочности

Уро

-

вень

 

надежности

 

полученных

 

оценок

 

определяется

 

заданием

 

вероятности

 

p

ко

-

торая

 

зависит

 

от

 

технической

 

или

 

производственной

 

значимости

 

проектируе

-

мого

 

объекта

На

 

рис

. 5.3 

приведены

 

графики

показывающие

как

 

зависит

 

ошибка

возникающая

 

при

 

использовании

 

нормального

 

закона

 

распределения

 

вместо

 

усеченного

 

нормального

 

закона

более

 

адекватно

 

описывающего

 

реаль

-


background image

О

ПРЕДЕЛЕНИЕ КОЭФФИЦИЕНТА СТРУКТУРНОГО ОСЛАБЛЕНИЯ НА ОСНОВЕ ВЕРОЯТНОСТНО

-

СТАТИСТИЧЕСКИХ МОДЕЛЕЙ

 

 

 

101 

ный породный массив.  Из  графиков  следует,  что в зависимости от  уровня на-

дежности,  при  коэффициенте  вариации,  не  превышающем  0,2-0,3,  ошибка  со-

ставляет  10-13%  и  в  этих  условиях  можно  применять  нормальный  закон  рас-

пределения  и  вытекающие  из  него  более  простые  зависимости.  При  более  же 

высоком уровне неоднородности породного массива ошибка становится суще-

ственной и следует использовать зависимости (5.15), (5.16), полученные на ос-

нове усеченного нормального закона распределения.  

 

 

Рис. 5.3. Зависимость коэффициента структурного ослабления (а) и относи-

тельной ошибки вычисления (б) от относительной вариации прочности и 

уровня надежности: I –усеченный нормальный закон распределения; II – нор-

мальный закон распределения; 1,2,3,4 – р=0,8; 0,9; 0,95; 0,99  соответственно 

 

Практическое использование усеченного нормального распределения  свя-

зано только с одним неудобством: для определения параметров теоретического 

распределения  кроме  средней  выборочной  и  выборочной  дисперсии  (именно 

эти величины приводят исследователи как результат статистической обработки 

стандартных  испытаний  образцов)  необходимо  располагать  крайними  выбо-


background image

Р

АЗДЕЛ 

 

 

102 

рочными  значениями 

x

1

 

и 

x

2

,  которые,  будучи  полученными  только  из  одной 

серии  испытаний,  не  являются  несмещенными  оценками  своих  теоретических 

аналогов. 

Нормальный закон распределения удовлетворительно описывает только те 

величины,  вариация  которых  не  превышает  33  %  (это  вытекает  из  правила 

«трех  сигм»).  Обычно  для  результатов  лабораторного  опробования  образцов 

большой  разброс  данных  не  характерен.  Вариация  прочности  образцов  при 

этом не превосходит 30-35%, а статистическое распределение, построенное по 

выборке, близко к нормальному. 

Так, большой объем испытаний образцов для углевмещающих пород Дон-

басса был выполнен в лабораториях Национального горного университета. Гис-

тограммы относительных частот значений прочности образцов пород приведе-

ны в Приложении Б. 

Для  статистических  данных  были  определены  эмпирические  начальные 

k

m

 и центральные 

k

 

моменты 

 

распределения:  

,

1

1

n

i

k

i

B

k

R

n

m

 

 

 

 

 

 (5.17) 

,

1

1

1

n

i

k

i

B

k

m

R

n

 

 

 

 

(5.18) 

где 

B

n

– объем выборки, 

k

 – порядок момента, 

i

R

 – значения прочности образ-

цов. 

С центральными моментами второго, третьего и четвертого порядков  свя-

заны нормированные показатели асимметрии 

1

 и эксцесса 

2

;

2

/

3

2

3

1

   

.

2

2

4

2

   

 

 

(5.19) 

Обобщенные результаты обработки статистических данных в виде квадра-

та  показателя  асимметрии 

1

  и  показателя  островершинности 

2

,  сведены  в 

таблицу 5.1. 


background image

О

ПРЕДЕЛЕНИЕ

 

КОЭФФИЦИЕНТА

 

СТРУКТУРНОГО

 

ОСЛАБЛЕНИЯ

 

НА

 

ОСНОВЕ

 

ВЕРОЯТНОСТНО

-

СТАТИСТИЧЕСКИХ

 

МОДЕЛЕЙ

 

 

 

103

Таблица

 5.1 

Параметры

 

статистического

 

распределения

 

Параметры

 

распределения

Марки

 

углей

 

Вмещающие

 

породы

 

2

1

β

 

2

β

 

Д

-

ДГ

 

Аргиллит

 

Алевролит

 

Песчаник

 

0,261 
0,336 
0,213 

3,099 
2,970 
2,421 

Г

-

ГЖ

 

Аргиллит

 

Алевролит

 

Песчаник

 

0,637 
0,545 
0,470 

2,623 
2,875 
3,123 

Ж

КЖ

ОС

 

Аргиллит

 

Алевролит

 

Песчаник

 

1,043 
0,336 
0,514 

5,029 
2,970 
3,003 

 

В

 

[

212] 

подбор

 

распределений

 

по

 

экспериментальным

 

данным

 

рекоменду

-

ется

 

осуществлять

 

с

 

помощью

 

графика

 

Пирсона

на

 

котором

 

в

 

осях

 

координат

 

2

1

β

2

β

 

построены

 

кривые

соответствующие

 

различным

 

теоретическим

 

рас

-

пределениям

В

 

работе

 

[

181

]

 

этот

 

график

 

дополнен

 

точками

 

и

 

кривыми

пред

-

ставляющими

 

распределения

параболическое

логистическое

Берра

Максвел

-

ла

Релея

Гумбеля

Бернштейна

 

и

 

Фреше

Распределения

имеющие

 

только

 

два

 

параметра

  (

положения

 

и

 

масштаба

), 

изображаются

 

на

 

графике

 

точкой

К

 

ним

 

относятся

 

распределения

равномерное

параболическое

нормальное

Максвел

-

ла

Релея

логистическое

минимальных

 

и

 

максимальных

 

значений

 

Гумбеля

Кривые

 

с

 

тремя

 

параметрами

 (

третий

 – 

параметр

 

формы

изображены

 

ли

-

ниями

 

( )

2

2

1

β

ϕ

β

=

К

 

ним

 

относятся

 

распределения

минимальных

 

и

 

макси

-

мальных

 

значений

 

Вейбулла

гамма

Бернштейна

логарифмически

 

нормальное

 

(

Гальтона

), 

Берра

минимальных

 

и

 

максимальных

 

значений

 

Фреше

Бета

-

распределение

имеющее

 

два

 

параметра

 

формы

занимает

 

на

 

этом

 

графике

 

оп

-

ределенную

 

область

.  

Точки

 

с

 

координатами

  (

2

1

β

,

2

β

), 

полученные

 

как

 

результат

 

обработки

 

ис

-

пытаний

 

образцов

нанесены

 

на

 

график

 

Пирсона

 (

рис

. 5.4).  


background image

Р

АЗДЕЛ

 

 

 

104

 

Рис

. 5.4. 

График

 

Пирсона

 

для

 

различных

 

распределений

 

случайных

 

величин

 

 

Видно

что

 

большинство

 

эмпирических

 

точек

 

группируются

 

в

 

некоторой

 

области

близко

 

расположенной

 

к

 

точке

соответствующей

 

нормальному

 

рас

-

пределению

 (

для

 

нормального

 

распределения

 

2

1

β

=0, 

2

β

=3). 

На

 

этом

 

основании

 

можно

 

выдвинуть

 

гипотезу

 

о

 

распределении

 

прочности

 

образцов

 

на

 

одноосное

 

сжатие

 

по

 

нормальному

 

закону

При

 

этом

очевидно

что

 

кривая

 

Гаусса

 

не

 

вполне

 

отвечает

 

физической

 

природе

 

тех

 

величин

которые

 

по

 

своей

 

сути

 

не

 

могут

 

быть

 

отрицательными

В

 

[213]

 

отмечается

что

 

теоретически

 

хорошо

 

обоснованный

 

нормальный

 

закон

 

распределения

 

является

 

скорее

 

исключением

чем

 

правилом

которому

 

следуют

 

природные

 

явления

Исследуя

 

прочность

 

структурных

 

элементов

 

породного

 

массива

реальны

-

ми

 «

представителями

» 

которых

 

являются

 

образцы

изготовленные

 

из

 

отобран

-

ных

 

проб

следует

 

обратить

 

внимание

 

на

 

следующие

 

обстоятельства