ГОСТ Р 57949-2017
(ИСО 10928:2009)
НАЦИОНАЛЬНЫЙ СТАНДАРТ РОССИЙСКОЙ ФЕДЕРАЦИИ
ТРУБЫ И ДЕТАЛИ ТРУБОПРОВОДОВ ИЗ РЕАКТОПЛАСТОВ, АРМИРОВАННЫХ СТЕКЛОВОЛОКНОМ
Методы регрессионного анализа
Fiberglass-reinforced thermosetting plastics pipes and parts of pipelines. Methods for regression analysis
ОКС 23.040.20;
23.040.45
Дата введения 2018-06-01
Предисловие
1 ПОДГОТОВЛЕН Объединением юридических лиц "Союз производителей композитов" совместно с Автономной некоммерческой организацией "Центр нормирования, стандартизации и классификации композитов" на основе собственного перевода на русский язык указанного в пункте 4 стандарта
2 ВНЕСЕН Техническим комитетом по стандартизации ТК 497 "Композиты, конструкции и изделия из них"
3 УТВЕРЖДЕН И ВВЕДЕН В ДЕЙСТВИЕ Приказом Федерального агентства по техническому регулированию и метрологии от 16 ноября 2017 г. N 1748-ст
4 Настоящий стандарт является модифицированным по отношению к международному стандарту ИСО 10928:2009* "Трубопроводы пластмассовые. Трубы и фитинги из термореактивных стеклопластиков (GRP). Методы регрессионного анализа и их применение" [ISO 10928:2009 "Plastics piping systems. - Glassreinforced thermosetting plastics (GRP) pipes and fittings - Methods for regression analysis and their use", MOD], включая изменение Amd.1:2013, путем изменения содержания отдельных структурных элементов, которые выделены вертикальной линией, расположенной на полях напротив соответствующего текста. Оригинальный текст этих структурных элементов приведенного международного стандарта и объяснения причин внесения технических отклонений приведены в дополнительном приложении ДА.
________________
* Доступ к международным и зарубежным документам, упомянутым в тексте, можно получить, обратившись в Службу поддержки пользователей. - .
Наименование настоящего стандарта изменено относительно наименования указанного международного стандарта для приведения в соответствие с ГОСТ Р 1.5-2012 (пункт 3.5)
5 ВВЕДЕН ВПЕРВЫЕ
Правила применения настоящего стандарта установлены в статье 26 Федерального закона от 29 июня 2015 г. N 162-ФЗ "О стандартизации в Российской Федерации". Информация об изменениях к настоящему стандарту публикуется в ежегодном (по состоянию на 1 января текущего года) информационном указателе "Национальные стандарты", а официальный текст изменений и поправок - в ежемесячном информационном указателе "Национальные стандарты". В случае пересмотра (замены) или отмены настоящего стандарта соответствующее уведомление будет опубликовано в ближайшем выпуске ежемесячного информационного указателя "Национальные стандарты". Соответствующая информация, уведомление и тексты размещаются также в информационной системе общего пользования - на официальном сайте национального органа Российской Федерации по стандартизации в сети Интернет (www.gost.ru)
Введение
В настоящем стандарте приведены методы регрессионного анализа данных, полученных в ходе испытаний в течение определенного времени, и использование результатов регрессионного анализа при проектировании изделий и оценке их соответствия эксплуатационным требованиям. Для регрессионного анализа используют данные, полученные в ходе испытаний образцов в соответствии с действующими стандартами, устанавливающими методы испытаний для расчета долговременных свойств труб и деталей трубопроводов из реактопластов, армированных стекловолокном, например начального окружного предела прочности при растяжении, долговременной кольцевой деформации, химической стойкости внутренней поверхности в условиях нагружения и долговременной удельной кольцевой жесткости при ползучести или при релаксации.
Был исследован ряд статистических методов, которые можно использовать для регрессионного анализа результатов разрушающих испытаний. Во многих из этих простых методов логарифмы данных должны удовлетворять следующим требованиям:
а) должны иметь нормальное распределение;
б) иметь линию регрессии с отрицательным наклоном;
в) иметь достаточно высокий коэффициент корреляции (см. таблицу 1).
Исследования показали, что требования б) и в) могут быть выполнены, а требование а) - нет, так как в распределении существует асимметрия. Дальнейшие исследования методов, применимых к асимметричным распределениям, привели к принятию ковариационного метода регрессионного анализа таких данных в настоящем стандарте.
Результаты неразрушающих испытаний, например на определение долговременной удельной кольцевой жесткости при ползучести или при релаксации, как правило, удовлетворяют всем трем требованиям, поэтому в соответствии с настоящим стандартом к ним применим более простой метод с использованием времени в качестве независимой переменной.
Данные методы регрессионного анализа данных ограничиваются методами анализа, определенными в стандартах на продукцию или методы испытаний. Для экстраполяции и прогнозирования долговременных свойств труб и деталей трубопроводов из реактопластов, армированных стекловолокном, могут быть использованы другие методы анализа. Например, полиномиальный анализ с использованием взаимосвязей второго порядка допускается применять для экстраполяции данных долговременной удельной кольцевой жесткости при ползучести или при релаксации, особенно при анализе данных за короткий период, когда форма кривых долговременной удельной кольцевой жесткости при ползучести или при релаксации может сильно отличаться от линейной. Полиномиальный анализ с использованием взаимосвязей второго порядка приведен в приложении В. В приложении С приведен альтернативный метод нелинейного анализа. Приложения В и С имеют справочный характер, и нелинейные методы, приведенные в них, применимы только для труб и деталей трубопроводов из реактопластов, армированных стекловолокном, и могут быть не применимы при исследовании других труб.
1 Область применения
Настоящий стандарт устанавливает два метода регрессионного анализа данных, которые при преобразовании в логарифмические значения имеют нормальное или асимметричное распределение. Настоящий стандарт применяют совместно со стандартами на методы испытаний труб и деталей трубопроводов из реактопластов, армированных стекловолокном для анализа зависимости их свойств от времени. Настоящий стандарт может быть также применен для анализа других данных.
Порядок проведения испытаний для сбора данных, количество требуемых образцов и период времени сбора данных установлены в стандартах на методы испытаний труб и деталей трубопроводов из реактопластов, армированных стекловолокном.
2 Сущность метода
Регрессионный анализ проводят на основе метода наименьших квадратов, который можно адаптировать к асимметричному и/или нормальному распределениям. Используют два метода регрессионного анализа:
- метод А: ковариационный метод с использованием взаимосвязей первого порядка;
- метод В: метод наименьших квадратов с использованием взаимосвязей первого порядка, где в качестве независимой переменной используют время.
Методы регрессионного анализа включают в себя статистическую проверку корреляции данных и их пригодности к экстраполяции.
Экстраполяция с использованием методов регрессионного анализа позволяет продлить данные, полученные в течение 10000 ч, для прогнозирования свойств на 50 лет, что, как правило, является максимальным временем экстраполяции.
В разделе 4 приведено применение методов регрессионного анализа при испытаниях и проектировании продукции.
3 Методика определения линейных взаимосвязей - методы А и В
3.1 Общие положения для методов А и В
Используя метод А (см. 3.2) или В (см. 3.3) строят прямую, задаваемую формулой
где
3.2 Метод А - ковариационный метод
3.2.1 Общие положения
Рассчитывают переменные в соответствии с 3.2.2-3.2.5, используя формулы (2)-(4).
Сумму квадратов регрессионных остатков, параллельных оси
где
Сумму квадратов регрессионных остатков, параллельных оси
где
Сумму квадратов регрессионных остатков, перпендикулярных прямой,
где
Примечание - Если значение
3.2.2 Пригодность данных
Квадратичный коэффициент корреляции
Линейный коэффициент корреляции
Данные непригодны для анализа, если выполняется неравенство
где
В таблице 1 приведены минимальные допустимые значения линейного коэффициента корреляции
Таблица 1 - Минимальные допустимые значения линейного коэффициента корреляции
Количество переменных, | Число степеней свободы, | Минимальное значение, | |
13 | 11 | 3,106 | 0,6835 |
14 | 12 | 3,055 | 0,6614 |
15 | 13 | 3,012 | 0,6411 |
16 | 14 | 2,977 | 0,6226 |
17 | 15 | 2,947 | 0,6055 |
18 | 16 | 2,921 | 0,5897 |
19 | 17 | 2,898 | 0,5751 |
20 | 18 | 2,878 | 0,5614 |
21 | 19 | 2,861 | 0,5487 |
22 | 20 | 2,845 | 0,5368 |
23 | 21 | 2,831 | 0,5256 |
24 | 22 | 2,819 | 0,5151 |
25 | 23 | 2,807 | 0,5052 |
26 | 24 | 2,797 | 0,4958 |
27 | 25 | 2,787 | 0,4869 |
32 | 30 | 2,750 | 0,4487 |
37 | 35 | 2,724 | 0,4182 |
42 | 40 | 2,704 | 0,3932 |
47 | 45 | 2,690 | 0,3721 |
52 | 50 | 2,678 | 0,3542 |
62 | 60 | 2,660 | 0,3248 |
72 | 70 | 2,648 | 0,3017 |
82 | 80 | 2,639 | 0,2830 |
92 | 90 | 2,632 | 0,2673 |
102 | 100 | 2,626 | 0,2540 |
3.2.3 Функциональные зависимости
Чтобы найти
Угол наклона прямой
Точку пересечения с осью
3.2.4 Расчет дисперсий
Десятичный логарифм времени до разрушения
где
Для каждого отдельно измеренного значения от
- наилучшее значение для истинного значения
- наилучшее значение для истинного значения
Дисперсию ошибки
Переменные
Дисперсию угла наклона прямой
3.2.5 Проверка пригодности к экстраполяции
Если прямую предполагается экстраполировать, вычисляют значение
Если абсолютное значение
Примечание - Расчет границ доверительного интервала не требуется, но в приложении D приведен порядок расчета нижних границ доверительного и прогнозируемого интервалов (LCL и LPL соответственно).
Таблица 2 - Значения
Число степеней свободы, | Значения |
1 | 12,7062 |
2 | 4,3027 |
3 | 3,1824 |
4 | 2,7764 |
5 | 2,5706 |
6 | 2,4469 |
7 | 2,3646 |
8 | 2,3060 |
9 | 2,2622 |
10 | 2,2281 |
11 | 2,2010 |
12 | 2,1788 |
13 | 2,1604 |
14 | 2,1448 |
15 | 2,1315 |
16 | 2,1199 |
17 | 2,1098 |
18 | 2,1009 |
19 | 2,0930 |
20 | 2,0860 |
21 | 2,0796 |
22 | 2,0739 |
23 | 2,0687 |
24 | 2,0639 |
25 | 2,0595 |
26 | 2,0555 |
27 | 2,0518 |
28 | 2,0484 |
29 | 2,0452 |
30 | 2,0423 |
31 | 2,0395 |
32 | 2,0369 |
33 | 2,0345 |
34 | 2,0322 |
35 | 2,0301 |
36 | 2,0281 |
37 | 2,0262 |
38 | 2,0244 |
39 | 2,0227 |
40 | 2,0211 |
41 | 2,0195 |
42 | 2,0181 |
43 | 2,0167 |
44 | 2,0154 |
45 | 2,0141 |
46 | 2,0129 |
47 | 2,0112 |
48 | 2,0106 |
49 | 2,0096 |
50 | 2,0086 |
51 | 2,0076 |
52 | 2,0066 |
53 | 2,0057 |
54 | 2,0049 |
55 | 2,0040 |
56 | 2,0032 |
57 | 2,0025 |
58 | 2,0017 |
59 | 2,0010 |
60 | 2,0003 |
61 | 1,9996 |
62 | 1,9990 |
63 | 1,9983 |
64 | 1,9977 |
65 | 1,9971 |
66 | 1,9966 |
67 | 1,9960 |
68 | 1,9955 |
69 | 1,9949 |
70 | 1,9944 |
71 | 1,9939 |
72 | 1,9935 |
73 | 1,9930 |
74 | 1,9925 |
75 | 1,9921 |
76 | 1,9917 |
77 | 1,9913 |
78 | 1,9908 |
79 | 1,9905 |
80 | 1,9901 |
81 | 1,9897 |
82 | 1,9893 |
83 | 1,9890 |
84 | 1,9886 |
85 | 1,9883 |
86 | 1,9879 |
87 | 1,9876 |
88 | 1,9873 |
89 | 1,9870 |
90 | 1,9867 |
91 | 1,9864 |
92 | 1,9861 |
93 | 1,9858 |
94 | 1,9855 |
95 | 1,9853 |
96 | 1,9850 |
97 | 1,9847 |
98 | 1,9845 |
99 | 1,9842 |
100 | 1,9840 |
3.2.6 Пример расчета
В таблице 3 приведены исходные данные для примера расчета метода А регрессионного анализа. В настоящем примере значение исследуемого свойства обозначено безразмерной величиной |
Таблица 3 - Исходные данные для примера расчета метода А регрессионного анализа
Время | ||||
1 | 30,8 | 1,4886 | 5184 | 3,7147 |
2 | 30,8 | 1,4886 | 2230 | 3,3483 |
3 | 31,5 | 1,4983 | 2220 | 3,3464 |
4 | 31,5 | 1,4983 | 12340 | 4,0913 |
5 | 31,5 | 1,4983 | 10900 | 4,0374 |
6 | 31,5 | 1,4983 | 12340 | 4,0913 |
7 | 31,5 | 1,4983 | 10920 | 4,0382 |
8 | 32,2 | 1,5079 | 8900 | 3,9494 |
9 | 32,2 | 1,5079 | 4173 | 3,6204 |
10 | 32,2 | 1,5079 | 8900 | 3,9494 |
11 | 32,2 | 1,5079 | 878 | 2,9435 |
12 | 32,9 | 1,5172 | 4110 | 3,6138 |
13 | 32,9 | 1,5172 | 1301 | 3,1143 |
14 | 32,9 | 1,5172 | 3816 | 3,5816 |
15 | 32,9 | 1,5172 | 669 | 2,8254 |
16 | 33,6 | 1,5263 | 1430 | 3,1553 |
17 | 33,6 | 1,5263 | 2103 | 3,3228 |
18 | 33,6 | 1,5263 | 589 | 2,7701 |
19 | 33,6 | 1,5263 | 1710 | 3,2330 |
20 | 33,6 | 1,5263 | 1299 | 3,1136 |
21 | 35,0 | 1,5441 | 272 | 2,4346 |
22 | 35,0 | 1,5441 | 446 | 2,6493 |
23 | 35,0 | 1,5441 | 466 | 2,6684 |
24 | 35,0 | 1,5441 | 684 | 2,8351 |
25 | 36,4 | 1,5611 | 104 | 2,0170 |
26 | 36,4 | 1,5611 | 142 | 2,1523 |
27 | 36,4 | 1,5611 | 204 | 2,3096 |
28 | 36,4 | 1,5611 | 209 | 2,3201 |
29 | 38,5 | 1,5855 | 9 | 0,9542 |
30 | 38,5 | 1,5855 | 13 | 1,1139 |
31 | 38,5 | 1,5855 | 17 | 1,2304 |
32 | 38,5 | 1,5855 | 17 | 1,2304 |
Средние: |
Суммы квадратов регрессионных остатков:
Коэффициент корреляции:
Функциональные зависимости:
Расчет дисперсий (см. 3.2.4):
Проверка пригодности к экстраполяции (см. 3.2.5):
Расчетные средние значения
Таблица 4 - Расчетные средние значения
Время | |
0,1 | 45,76 |
1 | 42,39 |
10 | 39,28 |
100 | 36,39 |
1000 | 33,71 |
10000 | 31,23 |
100000 | 28,94 |
438000 | 27,55 |
Ось
Рисунок 1 - Линия регрессии, построенная по данным таблицы 4
3.3 Метод В - Метод наименьших квадратов, где в качестве независимой переменной используют время
3.3.1 Общие положения
Сумму квадратов регрессионных остатков, параллельных оси
Сумму квадратов регрессионных остатков, параллельных оси
Сумму квадратов регрессионных остатков, перпендикулярных прямой,
Среднеарифметическое значение по всем
Примечание - Если значение
3.3.2 Пригодность данных
Квадратичный коэффициент корреляции
Линейный коэффициент корреляции
Данные не пригодны для анализа, если значение линейного коэффициента корреляции
3.3.3 Функциональные зависимости
Угол наклона прямой
Точку пересечения с осью
3.3.4 Проверка пригодности к экстраполяции
Если прямую предполагается экстраполировать, вычисляют значение
где
Если значение
3.3.5 Пример расчета
В таблице 5 приведены исходные данные для примера расчета метода В регрессионного анализа. В настоящем примере значение исследуемого свойства обозначено безразмерной величиной |
Таблица 5 - Исходные данные для примера расчета метода В регрессионного анализа
Время | ||||
1 | 0,10 | -1,0000 | 7114 | 3,8521 |
2 | 0,27 | -0,5686 | 6935 | 3,8410 |
3 | 0,50 | -0,3010 | 6824 | 3,8341 |
4 | 1,00 | 0 | 6698 | 3,8259 |
5 | 3,28 | 0,5159 | 6533 | 3,8151 |
6 | 7,28 | 0,8621 | 6453 | 3,8098 |
7 | 20,0 | 1,3010 | 6307 | 3,7999 |
8 | 45,9 | 1,6618 | 6199 | 3,7923 |
9 | 72,0 | 1,8573 | 6133 | 3,7877 |
10 | 166 | 2,2201 | 5692 | 3,7552 |
11 | 219 | 2,3404 | 5508 | 3,7410 |
12 | 384 | 2,5843 | 5393 | 3,7318 |
13 | 504 | 2,7024 | 5364 | 3,7295 |
14 | 3000 | 3,4771 | 5200 | 3,7160 |
15 | 10520 | 4,0220 | 4975 | 3,6968 |
Средние: |
Суммы квадратов регрессионных остатков:
Коэффициент корреляции:
Функциональные зависимости (см. 3.3.3):
Проверка пригодности к экстраполяции (см. 3.3.4):
Расчетные средние значения
Таблица 6 - Расчетные средние значения
Время | |
0,1 | 7259 |
1 | 6739 |
10 | 6256 |
100 | 5808 |
1000 | 5391 |
10000 | 5005 |
100000 | 4646 |
438000 | 4428 |
4 Применение методов регрессионного анализа при испытаниях и проектировании продукции
4.1 Общие положения
В стандартах на методы испытаний труб и деталей трубопроводов из реактопластов, армированных стекловолокном, установлены лимитирующие требования к долговременным свойствам. Некоторые из них установлены по результатам разрушающих испытаний, например, начальный окружной предел прочности при растяжении, другие - на основании фактических или расчетных физических свойств, например долговременная удельная кольцевая жесткость при ползучести или при релаксации.
Данные свойства необходимо экстраполировать на долговременный период (например, 50 лет) для утверждения проектирования продукции или ее соответствия установленным требованиям. Экстраполированное значение
где
Регрессионный анализ проводят в трех случаях в соответствии с 4.2-4.4.
4.2 Проектирование продукции
В первом случае регрессионный анализ проводят для проектирования или расчета линейки продукции. При этом используют данные долговременных испытаний на определение начального окружного предела прочности при растяжении [1]. Данные долговременных разрушающих испытаний анализируют методом А регрессионного анализа. Для проектирования также необходимо анализировать данные кратковременных испытаний [2]. Проектирование напорных труб и деталей трубопроводов из реактопластов, армированных стекловолокном, проводят в соответствии с приложением А.
4.3 Сравнение с требуемым значением
Во втором случае регрессионный анализ проводят для сравнения экстраполированного значения с минимальным требуемым значением. При этом используют данные испытаний на определение долговременной кольцевой деформации [3] и химической стойкости внутренней поверхности в условиях нагружения [4]. Данные долговременных разрушающих испытаний анализируют методом А регрессионного анализа.
4.4 Определение долговременных свойств
В третьем случае регрессионный анализ проводят для определения долговременных свойств труб и деталей трубопроводов из реактопластов, армированных стекловолокном, путем расчета экстраполированного значения, которое в дальнейшем используется производителем. При этом используют данные испытаний на определение долговременной удельной кольцевой жесткости при ползучести [5] или при релаксации [6]. Данные долговременных неразрушающих испытаний анализируют методом В регрессионного анализа.
Приложение А
(обязательное)
Порядок проектирования напорных труб и деталей трубопроводов из реактопластов, армированных стекловолокном
А.1 Основные положения
Порядок проектирования, описанный в настоящем приложении, используют для определения минимальных рабочих характеристик давления для труб и деталей трубопроводов из реактопластов, армированных стекловолокном, изготовленных в соответствии с [7]. В настоящем приложении приведены рекомендуемые минимальные долговременные коэффициенты запаса прочности при растяжении относительно рабочих характеристик изделия.
Примечание - Аналогичный порядок проектирования напорных труб и деталей трубопроводов из реактопластов, армированных стекловолокном, приведен в [8] и [9].
Реактопласты, армированные стекловолокном, подвержены ползучести при прилагаемых нагрузках. Трубы и детали трубопроводов из реактопластов, армированных стекловолокном, испытывают для определения характеристик регрессионного анализа, поскольку эти характеристики зависят от технологии производства и используемого сырья.
Порядок проектирования, приведенный в настоящем приложении, основан на принципе производства, при котором трубы и детали трубопроводов из реактопластов, армированных стекловолокном, изготавливают по определенному проекту с использованием определенного технологического процесса и определенных материалов, а затем испытывают в соответствии с методом регрессионного анализа, например в [1], с аналогичными характеристиками регрессионного анализа. Данные, полученные в ходе испытаний, анализируют с помощью метода А настоящего стандарта. Угол наклона прямой, рассчитанный в результате регрессионного анализа, представляет собой общую характеристику регрессионного анализа изделий, изготовленных из аналогичных материалов с использованием аналогичных технологических процессов. Для изделий, изготовленных из аналогичных материалов с использованием аналогичных технологических процессов, характеристики регрессионного анализа сильно не отличается, то есть изделия разного диаметра и толщины дают схожие результаты.
Свойства изделий из реактопластов, армированных стекловолокном имеют внутреннюю изменчивость, но предполагается, что на производстве применяется система контроля качества, позволяющая определить коэффициент вариации и приемлемый уровень качества для начального окружного предела прочности при растяжении.
А.2 Минимальные значения долговременных коэффициентов запаса прочности при растяжении
Большинство напорных труб и деталей трубопровода из реактопластов, армированных стекловолокном, укладывают под землей, при этом они подвергаются воздействию нагрузок от внутреннего давления и испытывают деформацию в результате нагрузки от веса грунта и движения транспорта. Учет этих комбинированных нагрузок и анализ влияния этих значений на вероятность разрушения в течение 50 лет показал, что комбинированный коэффициент запаса прочности,
Минимальное значение кольцевой деформации зависит от жесткости трубы, которая определяет пределы деформации из-за изгиба. Зная минимальное приемлемое значение комбинированного коэффициента запаса прочности
Таблица А.1 - Рекомендованные минимальные значения долговременных коэффициентов запаса прочности при растяжении
Коэффициент запаса прочности | PN 32 | PN 25 | PN 16 | PN 10 | PN 6 | PN 4 | PN 2,5 |
Минимальный долговременный коэффициент запаса прочности при растяжении, относящийся к 97,5% LCL | 1,3 | 1,3 | 1,45 | 1,55 | 1,6 | 1,65 | 1,7 |
Минимальный долговременный коэффициент запаса прочности при растяжении, относящийся к средним значениям | 1,6 | 1,6 | 1,8 | 1,9 | 2,0 | 2,05 | 2,1 |
Примечание - |
Минимальные долговременные коэффициенты запаса прочности при растяжении, приведенные в таблице А.1, применяют, когда коэффициент вариации
где
А.3 Определение коэффициента регрессии давления
Характеристики регрессионного анализа труб и деталей трубопроводов из реактопластов, армированных волокном, определяют на образцах, отобранных произвольно из труб одного класса давления и жесткости, в ходе серий испытаний по определению начального разрушения и характеристик регрессионного анализа для давления. Часть образцов используют в долговременных испытаниях на определение характеристик регрессионного анализа для давления в соответствии с [1], часть - для определения среднего начального разрушающего давления
На основе результатов испытаний по определению долговременного давления определяют линию регрессии с использованием метода А настоящего стандарта. По проецируемым точкам линии регрессии в точках 0,1 ч (6 мин) и 438000 ч (50 лет) определяют значения разрушающего давления
Коэффициент регрессии давления
Ось
_______________
Рисунок А.1 - Вычисление коэффициента регрессии давления
А.4 Определение расчетного давления
А.4.1 Определение
Целью определения долговременного давления является установление характеристик регрессионного анализа. Долговременное разрушающее давление, полученное в ходе испытания, относится только к испытанным трубам. Если предполагаемое значение долговременного разрушающего давления не соответствует минимальным долговременным проектным требованиям для класса давления испытуемой трубы, характеристику регрессионного анализа можно использовать при проектировании. Однако в отношении оценки конкретного испытанного класса давления труб испытание показывает несоответствие изготовленной трубы требованиям по долговременным характеристикам.
Используя требуемое значение PN, определяют соответствующее значение
где PN - номинальное давление, бар.
Используя значение коэффициента регрессии давления
А.4.2 Определение расчетного минимального начального разрушающего давления
На результаты испытаний по определению начального разрушающего давления влияет скорость увеличения давления: чем выше скорость увеличения давления, тем выше начальное разрушающее давление. Для учета скорости увеличения давления в порядок проектирования вводят поправочный коэффициент
Поправочный коэффициент
где
Нижнюю границу доверительного интервала при доверительной вероятности 97,5% для начального разрушающего давления (минимальное начальное разрушающее давление)
Расчетное минимальное начальное разрушающее давление
где
1,96 - множитель для доверительной вероятности 97,5%.
Графическое представление данного расчета приведено на рисунке А.2.
Ось
Рисунок А.2 - Вычисление расчетного минимального начального разрушающего давления
А.5 Порядок контроля
Чтобы убедиться, что долговременный коэффициент запаса прочности при растяжении, относящийся к 97,5% LCL через 50 лет
- значение
- значение
- минимальное значение
где
- если
Ось
Рисунок А.3 - Вычисление долговременных средних значений разрушающего давления
А.6 Оценка характеристик напорных изделий
Используя результаты испытаний начального разрушающего давления, выполненных для определенного класса труб за определенный период времени, вычисляют среднее начальное разрушающее давление
Для оценки изделия, спроектированного с использованием изложенного метода, система контроля качества должна быть способна подтвердить соответствие изделия требованиям по минимальному давлению, а также установить, является ли среднее начальное разрушающее давление
Приложение В
(справочное)
Полиномиальный анализ с использованием взаимосвязей второго порядка
В.1 Общие положения
Используя данный метод, строят кривую, задаваемую формулой
где
В.2 Переменные
Вычисляют следующие переменные:
-
-
-
-
-
-
-
-
-
- сумму квадратов остатков, параллельных оси
где
- сумму квадратов остатков, параллельных оси
- сумму квадратов остатков, параллельных оси
где
- сумму квадратов остатков, перпендикулярных кривой,
- сумму квадратов остатков, перпендикулярных кривой,
В.3 Система решения
Переменные
В.4 Пригодность данных
Квадратичный коэффициент корреляции
Линейный коэффициент корреляции
Данные непригодны для анализа, если значение линейного коэффициента корреляции меньше, чем соответствующее минимально допустимое значение линейного коэффициента корреляции, приведенное в таблице 1, в зависимости от количества переменных
В.5 Проверка пригодности к экстраполяции
Если кривую предполагается экстраполировать, вычисляют значение
Если значение
В.6 Пример расчета
Исходные данные для примера расчета приведены в таблице 5. |
-
-
-
-
-
-
-
-
-
Суммы квадратов остатков:
Система решения:
Коэффициент корреляции:
Проверка пригодности к экстраполяции:
Расчетные средние значения
Таблица В.1 - Расчетные средние значения
Время | |
0,1 | 7125 |
1 | 6742 |
10 | 6315 |
100 | 5856 |
1000 | 5375 |
10000 | 4884 |
100000 | 4393 |
438000 | 4091 |
Ось
Рисунок В.1 - Линия регрессии, построенная по данным таблицы В.1
Приложение С
(справочное)
Нелинейный метод анализа
С.1 Общие положения
В настоящем приложении приведен нелинейный метод анализа данных, полученных по результатам долговременных испытаний образцов труб и деталей трубопроводов из реактопластов, армированных стекловолокном, на жесткость, выведены следующие формулы для расчета:
- четырех параметров метода, то есть
- доверительного и прогнозируемого интервалов для кривой.
Примечание - Данные и порядок проведения метода относятся к долговременным испытаниям на жесткость, но метод также может быть применен к данным, соответствующим математической модели и требующим экстраполяции на 50 лет.
С.2 Модель
Нелинейный метод анализа можно выразить как модель, состоящую из двух взаимосвязанных линейных регрессионных моделей - линия 1 и линия 2. Порядок расчета для линии 1 применяют в расчетах для линии 2 для получения четырех параметров модели, которые используют для расчета долговременного значения исследуемого свойства.
С.2.1 Порядок расчета для линии 1
С.2.1.1 Определение параметров
где
где
Среднеарифметическое значение
Среднеарифметическое значение
Формулы (С.1)-(С.5) относятся к отдельно измеренным значениям исследуемого свойства
С.2.1.2 Определение параметров
Начальное значение параметра
Начальное значение параметра
С.2.1.3 Определение методом наименьших квадратов оценок
Оценку
Оценку
Несмещенную оценку
где RSS - сумма квадратов остатков, вычисляют по формуле (С.11)
С.2.1.4 Определение оценки параметров
Оценку параметра
Оценку параметра
С.2.2 Порядок расчета для линии 2
С.2.2.1 Определение параметров
Примечание - Значения
Среднеарифметическое значение
Среднеарифметическое значение
С.2.2.2 Определение методом наименьших квадратов оценок
Оценку
Оценку
Несмещенную оценку
где RSS - сумма квадратов остатков, вычисляют по формуле
При этом должно соблюдаться неравенство
С.2.2.3 Определение доверительного и прогнозируемого интервалов
Дисперсию для
Дисперсию для
Оценку среднеквадратической ошибки для
Оценку среднеквадратической ошибки для
Доверительный интервал при доверительной вероятности 100%
где
Прогнозируемый интервал при доверительной вероятности 100%
где
С.2.2.4 Проверка параметров
Чтобы проверить, равны ли нулю
где
Из статистических таблиц для
Из статистических таблиц для
Если значения
С.2.2.5 Расчет долговременной (50 лет) жесткости
Формулы, приведенные в С.2.1 и С.2.2, являются стандартными формулами линейной регрессии. Значение долговременной жесткости, его доверительный и прогнозируемый интервалы рассчитывают по формулам (С.35)-(С.37).
Используя формулу (С.31), экстраполированную долговременную жесткость
Используя формулу (С.27), доверительный интервал для экстраполированной долговременной жесткости
Используя формулу (С.29), прогнозируемый интервал для экстраполированной долговременной жесткости
Преобразуют логарифмические значения формул (С.35)-(С.37) обратно в значения жесткости по формулам (С.38)-(С.40).
Экстраполированную долговременную жесткость
Доверительный интервал при доверительной вероятности 90% для экстраполированной долговременной жесткости
Прогнозируемый интервал при доверительной вероятности 90% для экстраполированной долговременной жесткости
С.3 Пример расчета
В таблице С.1 приведены исходные данные для примера расчета нелинейного метода анализа. |
Таблица С.1 - Исходные данные для примера расчета нелинейного метода анализа
Исходные данные | Производные значения | ||||||
Время, | Жесткость | Линейное значение | Линейное значение времени, | ||||
0 | 0 | - | - | 0,000000 | - | - | - |
1 | 0,10 | 7114 | 3,852114 | 0,845098 | -2,199873 | 0,900981089 | -1,000000 |
2 | 0,27 | 6935 | 3,841046 | 1,235528 | -1,680067 | 0,864045469 | -0,568636 |
3 | 0,50 | 6824 | 3,834039 | 1,491362 | -1,428181 | 0,835713323 | -0,301030 |
4 | 1,00 | 6698 | 3,825945 | 1,785330 | -1,178593 | 0,798385481 | 0,000000 |
5 | 3,28 | 6533 | 3,815113 | 2,296226 | -0,888531 | 0,720523173 | 0,515874 |
6 | 7,28 | 6453 | 3,809762 | 2,641276 | -0,757777 | 0,659034121 | 0,862131 |
7 | 20,0 | 6307 | 3,799823 | 3,079543 | -0,529608 | 0,572939842 | 1,301030 |
8 | 45,9 | 6199 | 3,792322 | 3,440122 | -0,366192 | 0,498426628 | 1,661813 |
9 | 72,0 | 6133 | 3,787673 | 3,635584 | -0,267424 | 0,457861654 | 1,857332 |
10 | 166 | 5692 | 3,755265 | 3,998303 | 0,411303 | 0,384436030 | 2,220108 |
11 | 219 | 5508 | 3,740994 | 4,118628 | 0,732338 | 0,361035235 | 2,340444 |
12 | 384 | 5393 | 3,731830 | 4,362501 | 0,958300 | 0,315663484 | 2,584331 |
13 | 504 | 5364 | 3,729489 | 4,480596 | 1,019680 | 0,294833214 | 2,702431 |
14 | 3000 | 5200 | 3,716003 | 5,255275 | 1,416309 | 0,179974497 | 3,477121 |
15 | 10520 | 4975 | 3,696793 | 5,800168 | 2,245487 | 0,122406128 | 4,022016 |
16 | 438300 | - | - | 7,419923 | - | 0,034979805 | 5,641771 |
Примечания |
С.3.1 Порядок расчета для линии 1
С.3.1.1 Определение параметров
Значения
С.3.1.2 Определение параметров
С.3.1.3 Определение методом наименьших квадратов оценок
Используя значения из таблицы С.2, рассчитывают
Используя значения
где
С.3.1.4 Определение оценки параметров
Используя значения
Результаты расчета для линии 1 приведены в таблице С.2.
Таблица С.2 - Результаты расчета для линии 1
Остатки, | |||||||
0 | 0,000000 | -2,855548 | 0,000000 | 8,154155 | 0,000000 | -2,855548 | 0,000000 |
1 | 0,845098 | -2,199873 | 0,714191 | 4,839439 | -1,859108 | -2,152478 | -0,047395 |
2 | 1,235528 | -1,680067 | 1,526531 | 2,822626 | -2,075771 | -1,827663 | 0,147596 |
3 | 1,491362 | -1,428181 | 2,224160 | 2,039700 | -2,129934 | -1,614826 | 0,186645 |
4 | 1,785330 | -1,178593 | 3,187403 | 1,389081 | -2,104177 | -1,370262 | 0,191669 |
5 | 2,296226 | -0,888531 | 5,272655 | 0,789487 | -2,040267 | -0,945227 | 0,056696 |
6 | 2,641276 | -0,757777 | 6,976338 | 0,574226 | -2,001498 | -0,658167 | -0,099610 |
7 | 3,079543 | -0,529608 | 9,483585 | 0,280485 | -1,630951 | -0,293555 | -0,236053 |
8 | 3,440122 | -0,366192 | 11,834437 | 0,134097 | -1,259746 | 0,006425 | -0,372617 |
9 | 3,635584 | -0,267424 | 13,217473 | 0,071516 | -0,972242 | 0,169038 | -0,436462 |
10 | 3,998303 | 0,411303 | 15,986426 | 0,169170 | 1,644515 | 0,470798 | -0,059495 |
11 | 4,118628 | 0,732338 | 16,963100 | 0,536319 | 3,016228 | 0,570901 | 0,161437 |
12 | 4,362501 | 0,958300 | 19,031418 | 0,918339 | 4,180586 | 0,773789 | 0,184512 |
13 | 4,480596 | 1,019680 | 20,075742 | 1,039746 | 4,568772 | 0,872036 | 0,147643 |
14 | 5,255275 | 1,416309 | 27,617914 | 2,005933 | 7,443096 | 1,516522 | -0,100213 |
15 | 5,800168 | 2,245487 | 33,641945 | 5,042213 | 13,024202 | 1,969840 | 0,275647 |
16 | 7,419923 | 3,317378 | 55,055253 | 11,004998 | 24,614690 | 3,317378 | 0,000000 |
Сумма | 48,465540 | -2,512828 | 187,753317 | 22,652377 | 17,803704 | 37,464846 | 0,000000 |
Примечания |
С.3.2 Порядок расчета для линии 2
С.3.2.1 Определение параметров
Значения
С.3.2.2 Определение методом наименьших квадратов оценок
Оценку
Оценку
Сумму квадратов остатков RSS вычисляют по формуле
Несмещенную оценку
Проверяют соблюдения неравенства
Расчет значений
С.3.2.3 Определение доверительного и прогнозируемого интервалов
Дисперсию для
Дисперсию для
Используя значение
Используя значение
Доверительный интервал при доверительной вероятности 90%
С.3.2.4 Проверка параметров
Чтобы проверить, равны ли нулю
где
Из статистических таблиц для
Из статистических таблиц для
Если значения
Согласно результатам проверки
С.3.2.5 Расчет долговременной (50 лет) жесткости
Экстраполированную долговременную жесткость
Доверительный интервал для экстраполированной долговременной жесткости
Прогнозируемый интервал для экстраполированной долговременной жесткости
Преобразуя логарифмические значения формул (С.65)-(С.67) обратно в значения жесткости по формулам, получают:
- экстраполированная долговременная жесткость
- доверительный интервал при доверительной вероятности 90% для экстраполированной долговременной жесткости
- прогнозируемый интервал при доверительной вероятности 90% для экстраполированной долговременной жесткости
Результаты расчета для линии 2 приведены в таблице С.3, преобразованные логарифмические значения нелинейного метода анализа приведены в таблице С.4.
Таблица С.3 - Результаты расчета для линии 2
Остатки, | ошибка границы | |||||||||||||||
0 | 1,000000 | 3,871592 | 1,000000 | 14,989224 | 3,871592 | 3,871592 | 0,000000 | 0,019036 | 3,852556 | 3,890628 | 0,009224 | 3,862367 | 3,880816 | 0,016651 | 3,854941 | 3,888243 |
1 | 0,900981 | 3,852114 | 0,811767 | 14,838781 | 3,470682 | 3,852648 | 0,000534 | 0,018363 | 3,834285 | 3,871011 | 0,007742 | 3,844906 | 3,860389 | 0,016651 | 3,835997 | 3,869299 |
2 | 0,864045 | 3,841046 | 0,746575 | 14,753638 | 3,318839 | 3,845582 | 0,004535 | 0,018148 | 3,827434 | 3,863729 | 0,007216 | 3,838366 | 3,852797 | 0,016651 | 3,828930 | 3,862233 |
3 | 0,835713 | 3,834039 | 0,698417 | 14,699855 | 3,204157 | 3,840161 | 0,006122 | 0,017996 | 3,822165 | 3,858157 | 0,006826 | 3,833335 | 3,846987 | 0,016651 | 3,823510 | 3,856813 |
4 | 0,798385 | 3,825945 | 0,637419 | 14,637856 | 3,054579 | 3,833020 | 0,007075 | 0,017816 | 3,815204 | 3,850835 | 0,006335 | 3,826685 | 3,839354 | 0,016651 | 3,816369 | 3,849671 |
5 | 0,720523 | 3,815113 | 0,519154 | 14,555085 | 2,748877 | 3,818123 | 0,003011 | 0,017511 | 3,800613 | 3,835634 | 0,005418 | 3,812705 | 3,823542 | 0,016651 | 3,801472 | 3,834775 |
6 | 0,659034 | 3,809762 | 0,434326 | 14,514284 | 2,510763 | 3,806360 | 0,003402 | 0,017341 | 3,789019 | 3,823701 | 0,004842 | 3,801518 | 3,811201 | 0,016651 | 3,789708 | 3,823011 |
7 | 0,572940 | 3,799823 | 0,328260 | 14,438654 | 2,177070 | 3,789888 | 0,009934 | 0,017213 | 3,772676 | 3,807101 | 0,004361 | 3,785528 | 3,794249 | 0,016651 | 3,773237 | 3,806540 |
8 | 0,498427 | 3,792322 | 0,248429 | 14,381703 | 1,890194 | 3,775633 | 0,016689 | 0,017207 | 3,758426 | 3,792840 | 0,004337 | 3,771296 | 3,779970 | 0,016651 | 3,758982 | 3,792284 |
9 | 0,457862 | 3,787673 | 0,209637 | 14,346466 | 1,734230 | 3,767872 | 0,019801 | 0,017245 | 3,750628 | 3,785117 | 0,004484 | 3,763388 | 3,772356 | 0,016651 | 3,751221 | 3,784523 |
10 | 0,384436 | 3,755265 | 0,147791 | 14,102014 | 1,443659 | 3,753825 | 0,001440 | 0,017386 | 3,736439 | 3,771210 | 0,005000 | 3,748825 | 3,758824 | 0,016651 | 3,737173 | 3,770476 |
11 | 0,361035 | 3,740994 | 0,130346 | 13,995036 | 1,350631 | 3,749348 | 0,008354 | 0,017450 | 3,731897 | 3,766798 | 0,005220 | 3,744128 | 3,754567 | 0,016651 | 3,732696 | 3,765999 |
12 | 0,315663 | 3,731830 | 0,099643 | 13,926558 | 1,178003 | 3,740667 | 0,008837 | 0,017601 | 3,723066 | 3,758269 | 0,005705 | 3,734963 | 3,746372 | 0,016651 | 3,724016 | 3,757319 |
13 | 0,294833 | 3,729489 | 0,086927 | 13,909086 | 1,099577 | 3,736682 | 0,007193 | 0,017682 | 3,719000 | 3,754364 | 0,005949 | 3,730733 | 3,742631 | 0,016651 | 3,720031 | 3,753333 |
14 | 0,179974 | 3,716003 | 0,032391 | 13,808681 | 0,668786 | 3,714708 | 0,001296 | 0,018251 | 3,696457 | 3,732959 | 0,007472 | 3,707236 | 3,722180 | 0,016651 | 3,698057 | 3,731359 |
15 | 0,122406 | 3,696793 | 0,014983 | 13,666279 | 0,452510 | 3,703694 | 0,006901 | 0,018610 | 3,685084 | 3,722304 | 0,008311 | 3,695383 | 3,712005 | 0,016651 | 3,687043 | 3,720345 |
16 | 0,034980 | 3,686968 | 0,001224 | 13,593733 | 0,128969 | 3,686968 | 0,000000 | 0,019243 | 3,667725 | 3,706211 | 0,009646 | 3,677322 | 3,696614 | 0,016651 | 3,670317 | 3,703619 |
Сумма | 7,966259 | 56,728211 | 5,146065 | 214,573977 | 30,302557 | 5,204350 | 0,00000 | - | - | - | - | - | - | - | - | - |
Примечания: Ошибка границы= |
Таблица С.4 - Преобразованные логарифмические значения нелинейного метода анализа
Остатки |
|
| ||||||||||||||
0 | 0,0 | 0,000000 | 7440 | 7440 | 0 | 1,044806 | 7121 | 7774 | 1,021467 | 7284 | 7600 | 1,039085 | 7160 | 7731 | ||
1 | 0,1 | 0,845098 | 7114 | 7123 | -9 | 1,043189 | 6828 | 7430 | 1,017985 | 6997 | 7251 | 1,039085 | 6855 | 7401 | ||
2 | 0,3 | 1,235528 | 6935 | 7008 | -73 | 1,042672 | 6721 | 7307 | 1,016754 | 6892 | 7125 | 1,039085 | 6744 | 7282 | ||
3 | 0,5 | 1,491362 | 6824 | 6921 | -97 | 1,042308 | 6640 | 7214 | 1,015842 | 6813 | 7031 | 1,039085 | 6661 | 7191 | ||
4 | 1,0 | 1,785330 | 6698 | 6808 | -110 | 1,041875 | 6534 | 7093 | 1,014693 | 6709 | 6908 | 1,039085 | 6552 | 7074 | ||
5 | 3,3 | 2,296226 | 6533 | 6578 | -45 | 1,041143 | 6318 | 6849 | 1,012554 | 6497 | 6661 | 1,039085 | 6331 | 6836 | ||
6 | 7,3 | 2,641276 | 6453 | 6403 | 50 | 1,040737 | 6152 | 6663 | 1,011211 | 6332 | 6474 | 1,039085 | 6162 | 6653 | ||
7 | 20,0 | 3,079543 | 6307 | 6164 | 143 | 1,040430 | 5925 | 6414 | 1,010091 | 6103 | 6227 | 1,039085 | 5932 | 6405 | ||
8 | 45,9 | 3,440122 | 6199 | 5965 | 234 | 1,040415 | 5734 | 6206 | 1,010036 | 5906 | 6025 | 1,039085 | 5741 | 6198 | ||
9 | 72,0 | 3,635584 | 6133 | 5860 | 273 | 1,040506 | 5632 | 6097 | 1,010379 | 5799 | 5920 | 1,039085 | 5639 | 6089 | ||
10 | 166,0 | 3,998303 | 5692 | 5673 | 19 | 1,040844 | 5451 | 5905 | 1,011579 | 5608 | 5739 | 1,039085 | 5460 | 5895 | ||
11 | 219,0 | 4,118628 | 5508 | 5615 | -107 | 1,040999 | 5394 | 5845 | 1,012091 | 5548 | 5683 | 1,039085 | 5404 | 5834 | ||
12 | 384,0 | 4,362501 | 5393 | 5504 | -111 | 1,041361 | 5285 | 5732 | 1,013222 | 5432 | 5577 | 1,039085 | 5297 | 5719 | ||
13 | 504,0 | 4,480596 | 5364 | 5454 | -90 | 1,041555 | 5236 | 5680 | 1,013793 | 5379 | 5529 | 1,039085 | 5248 | 5667 | ||
14 | 3000,0 | 5,255275 | 5200 | 5185 | 15 | 1,042920 | 4971 | 5407 | 1,017353 | 5096 | 5274 | 1,039085 | 4989 | 5387 | ||
15 | 10520,0 | 5,800168 | 4975 | 5055 | -80 | 1,043783 | 4843 | 5276 | 1,019322 | 4959 | 5152 | 1,039085 | 4865 | 5252 | ||
16 | 438300,0 | 7,419923 | 4864 | 4864 | 0 | 1,045306 | 4653 | 5084 | 1,022458 | 4757 | 4973 | 1,039085 | 4681 | 5054 | ||
Примечания: |
С.4 Описание и комментарии по данным и модели
В настоящем приложении использована процедура последовательной линеаризации. Эта процедура недостаточно оптимальна для целей настоящего стандарта. Например, при прогнозировании значения жесткости на 50 лет (экстраполированная долговременная жесткость
где
Четырехпараметрическая модель линейна по параметрам
С.4.1 Линия 1
Линия 1 - перезапись модели, выраженной формулой (С.71), для отображения времени как функции от жесткости с добавлением компоненты случайной ошибки для полного описания стандартной линейной регрессионной модели. Модель линии 1 вычисляют преобразованием оси
где
Примечания
1 Случайная ошибка
2 1 мин в формуле (С.73) добавлена для обеспечения примерного совпадения нулей по осям времени и логарифма времени.
Соответственно
Для оценки параметров
Начальные значения параметров
В качестве альтернативного варианта, можно получить значения параметров
С.4.2 Линия 2
Линия 2 - перезапись модели, выраженной формулой (С.71), в виде простой линейной зависимости жесткости от преобразованного времени с использованием оценок линии 1 для параметров
где
Примечание - Случайная ошибка
С учетом оценок для параметров
С.4.3 Дополнительные данные
С.4.3.1 Расчет начальной жесткости
Используя результаты измерений жесткости за период до 10000 ч, вычисляют начальные значения параметров
Используя формулу (С.81), экстраполированную долговременную жесткость
Начальное значение параметра
Используя формулу (С.83), начальную жесткость
или, используя формулу
начальную жесткость
С.4.3.2 Аппроксимация линии 1
Аппроксимация линии 1 приведена на рисунке С.1.
Примечание - Данные для построения рисунка С.1 приведены в таблице С.2.
Ось
Рисунок С.1 - Аппроксимация линии 1
С.4.3.3 Аппроксимация линии 2
Аппроксимация линии 2 и кривые зависимости жесткости от времени с наложением доверительных и прогнозируемых интервалов приведены на рисунках С.2-С.4.
Примечания
1 Данные для построения рисунка С.2 приведены в таблице С.3.
2 Данные для построения рисунков С.3 и С.4 приведены в таблице С.4.
Ось
Рисунок С.2 - Аппроксимация линии 2, включая доверительные и прогнозируемые интервалы
Ось
Рисунок С.3 - Зависимость жесткости от логарифма времени, включая доверительные и прогнозируемые интервалы
Ось
Рисунок С.4 - Зависимость жесткости от времени, включая доверительные и прогнозируемые интервалы
Приложение D
(справочное)
Расчет нижних границ доверительного и прогнозируемого интервалов для метода А
D.1 Расчет величин и дисперсий
Величину
Дисперсию
Дисперсию
где
Дисперсию ошибки
Общую дисперсию
Стандартное отклонение
D.2 Расчет нижних границ доверительного и прогнозируемого интервалов
Прогнозируемое значение
где
Нижнюю границу прогнозируемого интервала при доверительной вероятности 95%
где
Преобразованное логарифмическое значение нижней границы прогнозируемого интервала LPL при доверительной вероятности 95% для
Если в формуле (D.5) задать значение
D.3 Пример расчета
Для примера расчета нижних границ доверительного и прогнозируемого интервалов использованы данные, приведенные в 3.2.6 и таблице 4.
Величины и дисперсии:
Для 50 лет (438000 ч):
В таблице D.1 приведены расчетные значения LCL и LPL (см. таблицу 4).
Таблица D.1 - Расчетные значения
Время | LCL | LPL | |
0,1 | 45,76 | 43,86 | 42,83 |
1 | 42,39 | 41,05 | 39,93 |
10 | 39,28 | 38,41 | 37,16 |
100 | 36,39 | 35,91 | 34,53 |
1000 | 33,71 | 33,41 | 32,03 |
10000 | 31,23 | 30,79 | 29,63 |
100000 | 28,94 | 28,26 | 27,36 |
438000 | 27,55 | 26,74 | 25,98 |
Приложение ДА
(справочное)
Оригинальный текст модифицированных структурных элементов примененного международного стандарта
ДА.1
3.2.6 Оценка статистических процедур примером расчета
Данные, приведенные в таблице 3, использованы в следующем примере для помощи в проверке статистических процедур, а также компьютерных программ и электронных таблиц, принятых пользователями. Они должны давать результаты, аналогичные тем, которые получают при расчете по формулам, приведенным в настоящем международном стандарте. В данном примере исследуемое свойство обозначено
Примечание - Данный раздел международного стандарта изменен в соответствии с требованиями ГОСТ 1.5-2001 (п.4.1.2).
ДА.2
3.3.5 Оценка статистических процедур примером расчета
Данные, приведенные в таблице 5, использованы в следующем примере для помощи в проверке статистических процедур, а также компьютерных программ и электронных таблиц, принятых пользователями. Они должны давать результаты, аналогичные тем, которые получаются при расчете по формулам, приведенным в настоящем международном стандарте. Используют данные таблицы 5 для расчета в соответствии с процедурами, описанными в п.3.3.2-3.3.4, чтобы убедиться, что статистические процедуры, используемые совместно с данным методом, дают результаты для
Примечание - Данный раздел международного стандарта изменен в соответствии с требованиями ГОСТ 1.5-2001 (п.4.1.2).
ДА.3
В.6 Оценка статистических процедур на примере расчета
Используют данные таблицы 5 в процедурах расчета, описанных в разделах В.1-В.5, чтобы убедиться, что статистические процедуры, используемые с данным методом, дают результаты для
Примечание - Данный раздел международного стандарта изменен в соответствии с требованиями ГОСТ 1.5-2001 (п.4.1.2).
ДА.4
С.3 Оценка статистических процедур на примере расчета
Используют данные таблицы С.1 в процедурах расчета, описанных в разделах С.2.1-С.2.5, чтобы убедиться, что статистические процедуры, используемые с данным методом, дают результаты, совпадающие в пределах ±0,1% со значениями, приведенными в примере (
Примечание - Данный раздел международного стандарта изменен в соответствии с требованиями ГОСТ 1.5-2001 (п.4.1.2).
Библиография
[1] | ISO 7509:2015 | Системы пластмассовых трубопроводов. Трубы из термореактивных стеклопластиков (GRP). Определение времени до разрушения под воздействием постоянного внутреннего давления [Plastics piping systems. Glass-reinforced thermosetting plastics (GRP) pipes. Determination of time to failure under sustained internal pressure] |
_______________ | ||
[2] | ISO 8521:2009 | Системы пластмассовых трубопроводов. Трубы из термореактивных стеклопластиков. Методы испытания для определения кажущегося начального кольцевого предела прочности при растяжении [Plastics piping systems. Glassreinforced thermosetting plastics (GRP) pipes. Test methods for the determination of the apparent initial circumferential tensile strength] |
_______________ | ||
[3] | ISO 10471:2003 | Трубы из термореактивных стеклопластиков (GRP). Определение долговременной предельной деформации изгиба и долговременной предельной относительной кольцевой деформации во влажных условиях [Glass-reinforced thermosetting plastics (GRP) pipes. Determination of the longterm ultimate bending strain and the longterm ultimate relative ring deflection under wet conditions] |
_______________ | ||
[4] | ISO 10952:2014 | Системы пластмассовых трубопроводов. Трубы и фитинги из термореактивных стеклопластиков (GRP). Определение стойкости к химическому воздействию с внутренней стороны деформированного участка [Plastics piping systems. Glass-reinforced thermosetting plastics (GRP) pipes and fittings. Determination of the resistance to chemical attack for the inside of a section in a deflected condition] |
_______________ | ||
[5] | ISO 10468:2003 | Трубы из термореактивных стеклопластиков (GRP). Определение долговременной удельной кольцевой жесткости при ползучести во влажных условиях и расчет коэффициента ползучести во влажных условиях [Glass-reinforced thermosetting plastics (GRP) pipes. Determination of the longterm specific ring creep stiffness under wet conditions and calculation of the wet creep factor] |
_______________ | ||
[6] | ISO14828:2003 | Термоотверждающиеся пластмассы, армированные стеклом. Определение долгосрочной удельной кольцевой жесткости при релаксации при влажных условиях и расчет коэффициента релаксации при влажных условиях [Glass-reinforced thermosetting plastics (GRP) pipes. Determination of the longterm specific ring relaxation stiffness under wet conditions and calculation of the wet relaxation factor] |
_______________ | ||
[7] | ISO 10639:2004 | Пластиковые трубопроводные системы для напорного и безнапорного водоснабжения. Армированные стекловолокном термореактивные пластики (GRP) на основе ненасыщенных полиэфирных смол (UP) [Plastics piping systems for pressure and non-pressure water supply. Glass-reinforced thermosetting plastics (GRP) systems based on unsaturated polyester (UP) resin] |
_______________ | ||
[8] | EN 1766:2000 | Продукты и системы для защиты и ремонта бетонных конструкций. Методы испытаний. Эталонные бетоны для испытания (Products and systems for the protection and repair of concrete structures. Test methods. Reference concretes for testing) |
[9] | EN 14364:2013 | Системы трубопроводные пластиковые для напорной и безнапорной канализации и дренажа. Армированные стекловолокном термореактивные пластики (GRP) на основе ненасыщенных полиэфирных смол. Спецификации для труб, фитингов и соединений [Plastics piping systems for drainage and sewerage with or without pressure. Glass-reinforced thermosetting plastics (GRP) based on unsaturated polyester resin (UP). Specifications for pipes, fittings and joints] |
[10] | ИСО/ТР 10465-3:2007 | Подземная укладка гибких труб из стеклопластика на основе ненасыщенной полиэфирной смолы (GRP-UP). Часть 3. Параметры укладки и ограничения при применении [Underground installation of flexible glassreinforced pipes based on unsaturated polyester resin (GRP-UP). Part 3: Installation parameters and application limits] |
_______________ |
УДК 691.462:006.354 | ОКС 23.040.20; |
Ключевые слова: трубы, детали трубопроводов, реактопласты, стекловолокно, регрессионный анализ |
Электронный текст документа
и сверен по:
, 2017