1 O‘zbekiston respublikasi oliy va o‘rta maxsus ta’lim vazirligi

6.2-rasm. Normal taqsimlanish egri chizig‘i (Gauss egri chizig‘i). 
 

---

122 
6.3. Teng ehtimollik qonuni 
 
Agar o‘lchamlarni yeyilish taqsimlanishi bitta ustunda turuvchi faktorga 
(masalan, qirquvchi asbob yeyilishiga) bog‘liq bo‘lsa, guruhda ishlangan detallarni 
o‘lchamlarini taqsimlanishi teng ehtimolli qonunga bo‘ysinadi.
 
Ishlayotgan keskich 
yeyilishi 
to‘g‘ri 
chiziq qonuniga 
bo‘ysinsa, 
ishlanayotgan detallarni haqiqiy o‘lchamlari ham shu qonun bo‘yicha o‘zgaradi: 
val bo‘lsa diametr kattalashadi; teshik bo‘lsa, kichiklashadi. Qirqish asbobini 
yeyilishi keskich bo‘yicha uni uzunligini kamaytiradi. Bunda ishlanayotgan 
detallar o‘lchamlarini kattalashishi ham to‘g‘ri chiziq ya’ni teng ehtimolli 
qonuniga bo‘ysinadi. 
Amaldagi yeyilish, bu holda, quyidagicha aniqlanadi. 
(6.6) 
bu yerda, “σ”-o‘rta kvadratik chetga chiqish, ifoda (6.3) orqali aniqlanadi. 
 
Simpson qonuni 
 
SMAD tizimining bikirligini kamligi, qirqish asbobini yeyilishidan va 
boshqa faktorlardan kelib chiqqan o‘lchamlarning xatoliklarini amaldagi 
taqsimlanishi Simpson qonuniga bo‘ysinadi. Bu uchburchak qonuni deb ham 
nomlanadi (6.3-rasm). 
6.3-rasm. Detal o‘lchamlarini taqsimlanish qonunlar. 

---

123 
O‘lchamlar yoyilishi bu holda quyidagicha aniqlanadi: 
(6.7) 
 
Maksvell qonuni 
 
Salmoqli musbat o‘lchamlar - kattaliklarini taqsimlanishi (urish, elliptiklik, 
rezba qadamidagi xatoliklar, o‘zlarining absolyut qiymatlari bilan musbat-
manfiyligini hisobga olmasdan, harakterlanadi) Maksvell qonuniga bo‘ysinadi. 
Maksvell qonuni bo‘yicha taqsimlanishning nazariy egri chizig‘i tenglamasi 
quyidagi ko‘rinishga ega (6.4-rasm.) 
(6.8)
bu yerda, σ - koordinatalar x va z larning o‘rta kvadratik chetga chiqishi (6.5-
rasm).