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).
Dostları ilə paylaş: 
