【摘 要】民機(jī)設(shè)計(jì)選材中,為有效利用材料性能,合理減重,應(yīng)采用適當(dāng)?shù)姆椒▽?duì)材料性能數(shù)據(jù)樣本進(jìn)行統(tǒng)計(jì)分析,以便獲得具有足夠置信度的設(shè)計(jì)用許用值。本文介紹了一系列方法,分別對(duì)樣本進(jìn)行多種分布的擬合,并進(jìn)行擬合優(yōu)度對(duì)比,借此得到更精確估算A/B/S基值;同時(shí),使用比F校驗(yàn)和t校驗(yàn)更高效的ADK校驗(yàn)法對(duì)來自多個(gè)供應(yīng)商或多個(gè)試驗(yàn)室的多組樣本進(jìn)行母體校驗(yàn),從而充分利用各種數(shù)據(jù)來源。
【關(guān)鍵詞】民機(jī)選材 統(tǒng)計(jì)分析 設(shè)計(jì)許用值 A/B/S基值 分布擬合 母體校驗(yàn)
在民用飛機(jī)設(shè)計(jì)選材過程中不可避免涉及到大量材料規(guī)范,這些規(guī)范中也列舉了相應(yīng)的規(guī)范值。以SAE/AMS規(guī)范為例,自1975年前后開始普遍采用S基值(Sbase)作為規(guī)范值,算法如下:
其中k99為正態(tài)分布單側(cè)容限系數(shù),為保證足夠的置信度,樣本量越少k99越大;由于S基值計(jì)算時(shí)基于30個(gè)數(shù)據(jù),為保證95%置信度,作為安全系數(shù)k99需高至3.064,這意味著材料規(guī)范中規(guī)定的規(guī)范值相當(dāng)保守;若直接以規(guī)范值進(jìn)行設(shè)計(jì),必然導(dǎo)致飛機(jī)結(jié)構(gòu)增重。
為從材料選用角度有效減重,有必要在材料規(guī)范值的基礎(chǔ)上合理提高設(shè)計(jì)許用值;但設(shè)計(jì)許用值不能無限制任意提高,該值應(yīng)具有至少95%置信度以確保應(yīng)用安全,因此它的獲得應(yīng)基于足夠數(shù)據(jù)量基礎(chǔ)上進(jìn)行的統(tǒng)計(jì)分析。本文將介紹一系列相應(yīng)的方法,并就其實(shí)際應(yīng)用進(jìn)行簡介。
在飛機(jī)設(shè)計(jì)中,在保證足夠安全性的前提下,為充分利用材料性能,針對(duì)單傳力結(jié)構(gòu)一般以A基值進(jìn)行設(shè)計(jì),多傳力結(jié)構(gòu)一般以更高的B基值進(jìn)行設(shè)計(jì);置信度95%前提下,統(tǒng)計(jì)意義上樣本中數(shù)據(jù)有99%概率不小于A基值,90%概率不小于B基值。S基值定義和A基值相同,但S基值僅基于30個(gè)數(shù)據(jù)的小樣本,并假定樣本為正態(tài)分布。但在實(shí)際應(yīng)用中,我們可以獲得的材料性能數(shù)據(jù)量一般超過100個(gè),在統(tǒng)計(jì)歷史數(shù)據(jù)時(shí)甚至經(jīng)常超過1000個(gè)數(shù)據(jù);且對(duì)于大部分性能,例如拉伸性能,受材料特性、試樣參數(shù)、設(shè)備精度等影響,實(shí)測數(shù)據(jù)往往很難用正態(tài)分布擬合。為此,有必要對(duì)數(shù)據(jù)樣本進(jìn)行多種分布擬合嘗試,從中優(yōu)選合適的擬合方式,對(duì)樣本進(jìn)行統(tǒng)計(jì)分析,獲取正確的A、B基值。
1 樣本分布擬合
目前,我們一般使用Pearson型分布(正態(tài)分布、Gamma分布)和3參數(shù)Weibull分布對(duì)數(shù)據(jù)分布進(jìn)行擬合嘗試;另外,由于實(shí)際使用需要(對(duì)于材料性能僅關(guān)心其最低表現(xiàn),即樣本中下尾端的數(shù)據(jù)),因此,與一般統(tǒng)計(jì)所做的擬合判斷不同,當(dāng)數(shù)據(jù)下尾端符合Weibull分布時(shí)我們即采用該分布對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行擬合;另外,由于在分布擬合時(shí)我們僅關(guān)心其低于相應(yīng)分布概率的數(shù)據(jù),我們僅關(guān)心位于分布概率基準(zhǔn)線(如圖1A中斜線)左側(cè)的數(shù)據(jù),若樣本中僅有少數(shù)數(shù)據(jù)位于基準(zhǔn)線左側(cè)時(shí),我們即認(rèn)為樣本通過分布校驗(yàn)。
圖1A 某數(shù)據(jù)樣本分布校驗(yàn)概率圖 圖1B 對(duì)樣本進(jìn)行補(bǔ)償后的分布校驗(yàn)概率圖
圖1顯示數(shù)據(jù)大部分位于基準(zhǔn)線左側(cè),很顯然分布校驗(yàn)不能通過;為了充分利用現(xiàn)有分布對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行擬合,我們又引入了補(bǔ)償項(xiàng)的概念,通過對(duì)樣本整體平移τbackoff再進(jìn)行判斷,若校驗(yàn)通過同樣認(rèn)為樣本符合假定分布(如圖1B,圖示僅為示例,為保證足夠的安全性,實(shí)際使用中不會(huì)采用這么大的補(bǔ)償項(xiàng))。為了進(jìn)行這樣的補(bǔ)償項(xiàng)校驗(yàn),我們又引入了補(bǔ)償項(xiàng)Pearson分布校驗(yàn)和補(bǔ)償項(xiàng)Weibull分布校驗(yàn)(詳見后文)。
對(duì)于待分析的數(shù)據(jù)樣本,首先應(yīng)確定其分布類型,然后以最終確定的擬合形式對(duì)樣本進(jìn)行分析,計(jì)算其A、B基值(如圖2)。
圖2 樣本分布擬合確定流程
需要注意的是,雖然從數(shù)學(xué)角度,當(dāng)n≥29時(shí),即可計(jì)算r90,并進(jìn)而計(jì)算T90,但為了確保足夠的置信度,當(dāng)n<299時(shí),不允許使用非參數(shù)法計(jì)算A、B基值;且使用該方法時(shí),務(wù)必需要確認(rèn)材料性能數(shù)據(jù)來自足夠多批次,且為連續(xù)生產(chǎn)過程或隨機(jī)采集自間隔不久的多個(gè)批次。
2 多個(gè)樣本母體校驗(yàn)
從上述分析方法可以看出,在確保足夠置信度(95%)的前提下,樣本數(shù)據(jù)量越小,最終計(jì)算時(shí)使用的安全系數(shù)就越大,由此將導(dǎo)致最終結(jié)果越保守;在實(shí)際應(yīng)用中,我們所獲得的數(shù)據(jù)經(jīng)常來自多個(gè)樣本,為避免計(jì)算過于保守,應(yīng)盡可能將多個(gè)樣本合并進(jìn)行計(jì)算。
但樣本不能隨意合并,將統(tǒng)計(jì)意義上來自不同母體的樣本合并計(jì)算將人為引入額外誤差,為此應(yīng)采用適當(dāng)?shù)姆椒▽?duì)各樣本進(jìn)行分析,常見的分析方法是F校驗(yàn)和t校驗(yàn),通過F校驗(yàn)對(duì)各樣本方差進(jìn)行差異顯著性校驗(yàn),F(xiàn)校驗(yàn)通過后通過t校驗(yàn)對(duì)各樣本均值進(jìn)行差異顯著性校驗(yàn),當(dāng)兩種校驗(yàn)均通過時(shí)即認(rèn)為樣本來自同一母體。
然而,F(xiàn)校驗(yàn)和t校驗(yàn)存在很大局限性:首先,這兩種校驗(yàn)要求樣本來自正態(tài)或近似正態(tài)總體;其次,這兩種校驗(yàn)只能分析兩組樣本的差異性。實(shí)際應(yīng)用中發(fā)現(xiàn),大部分材料性能數(shù)據(jù)并不能使用正態(tài)分布進(jìn)行擬合;且樣本超過兩組的請款相當(dāng)普遍,在此情況下,即使使用F校驗(yàn)和t校驗(yàn),操作也相當(dāng)繁瑣。因此這兩種校驗(yàn)并不適用于材料性能分析,有必要引入新的統(tǒng)計(jì)分析方法:ADK校驗(yàn)。
若,則認(rèn)為所校驗(yàn)的k個(gè)樣本來自同一母體, 其中:
為第i組樣本的樣本數(shù)量;
,為聯(lián)合樣本總樣本數(shù)量;
為聯(lián)合樣本中獨(dú)立樣本的總數(shù);
為聯(lián)合樣本中等于獨(dú)立樣本的樣本數(shù)量(按從小到大排序);
;
為第i組樣本中小于的樣本數(shù)量 + (等于的樣本數(shù)量)/2;
;
;
;
;
;
;;。
參考文獻(xiàn):
[1]MMPDS,Metallic Materials PropertiesDevelopment and Standardization
[2]D1-9000,Advanced Quality System Tools,Boeing.
[3]D6-82479,Boeing Quality Management System Requirements for Suppliers,Boeing.
作者簡介:陳穎(1983—)男,研究生,現(xiàn)任上海飛機(jī)設(shè)計(jì)研究院標(biāo)準(zhǔn)材料設(shè)計(jì)研究部工程師,主要工作方向?yàn)榻饘俨牧显O(shè)計(jì)用選材及金屬材料設(shè)計(jì)用許用值統(tǒng)計(jì)分析。