Материал: ShashenkoSzdvigkovaGapeev_monograf

Внимание! Если размещение файла 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

Источник: https://files.student-it.ru/previewfile/15175