欢迎来到天天文库
浏览记录
ID:3757310
大小:1.46 MB
页数:30页
时间:2017-11-23
《升飞机模型的飞行时间》由会员上传分享,免费在线阅读,更多相关内容在教育资源-天天文库。
1、提升飞机模型的飞行时间目的:項目小組:項目進度:规划实验:05/11/24测量实验数据:05/11/24分析实验数据:05/11/24改善模型设计:05/11/24飞机飞行时间与高度相关性实验:05/11/24提升飞机模型的飞行时间>1.5秒(高度2M)高宏、张娜、张诗晖、林秀梅、胡继辉、彭烜、苏泰提升飞机模型的飞行时间I改善C控制M量測A分析D定義關鍵流程控制計畫MSA過程能力分析多變數DOE失效模式分析&錯誤防範流程圖因果矩陣SixSigma改善方法論-邏輯心法工作安排任务负责人数据分析全体成员数据记录张娜读秒表苏泰放
2、飞胡继辉飞机制作及记录林秀梅报告制作张诗晖keyIN、量测高度彭烜Audit高宏规划实验试飞后经过小组成员的讨论,最后一致同意飞机的原始设定为:X稳定器机翼长度机翼宽度机身长度机身宽度水平0长宽长宽1短窄短窄2规划实验为了研究最佳设定,我们设计了单X对单Y的实验。实验方案X机身长度机身宽度机翼长度机翼宽度稳定性长短宽窄长短宽窄0121(原始)234567制定实验规范高度2M:根据防呆精神,从天花板垂下一个挂了一个重物的细绳子,保证重物的最下端与地面的距离为2M。放飞规则:用一只手轻轻拿着两个机翼的中心位置(保证方法:机翼保
3、持水平),飞机的机身下端与重物的最下端一个水平。计时规则:由读秒表人员读数3、2、1按下秒表;同时放飞人员放手,飞机落地读出时间,由记录人员记录。资料搜集表原始设定制程能力分析I-MR分析结果:制程稳定,数据具有代表性鉴定数据为常态CPK1.99研究最佳设定研究最佳设定Y:飞行时间;X:机身长度、机身宽度、机翼长度、机翼宽度、稳定性;单独的对每个X进行分析,找出每个X的最佳水平;分析方法论:计量Y、计数X(两水平)YNYN实际问题定义H0、Ha以假设检定的方式叙述问题使用SPC/I-mRChart,检定资料搜集的有效性常态
4、性变异相等?检定平均数:2-sampleTOr1-wayANOVA检定平均数:2-sampleT检定中位数:Mann-Whitney解决问题的方式逻辑架构一、实际问题转化成统计叙述H0:模型2飞行时间=模型1飞行时间Ha:模型2飞行时间≠模型1飞行时间SixSigmahomework二、判断数据的稳定性制程稳定,数据具有代表性SixSigmahomework三、数据的趋中性检定H0:数据呈常态分布NormalNormalSixSigmahomework四、检定变异量是否相同H0:模型1飞行时间和模型2飞行时间数据变异量无差
5、异SixSigmahomework五、使用2sampleT检定平均数Two-SampleT-TestandCI:NO.1,NO.2Two-sampleTforNO.1vsNO.2NMeanStDevSEMeanNO.1302.4680.1980.036NO.2202.4390.1730.039Difference=mu(NO.1)-mu(NO.2)Estimatefordifference:0.02916795%CIfordifference:(-0.080250,0.138584)T-Testofdifference=0
6、(vsnot=):T-Value=0.54P-Value=0.594DF=48BothusePooledStDev=0.1885P>0.05接受H0H0:模型1飞行时间平均数=模型2飞行时间平均数六、将统计结论应用在实际问题上由于接受H0,模型1与模型2飞行时间平均值无显著差异,保持机身长度为短。研究最佳设定结果实验方案PMean结论1(原始)1其它20.5492.4682.439无差异302.4682.12851>3402.4681.7951>4502.4682.7345>160.3332.4682.408无差异702.
7、4682.05551>7依照上述方法依次对7笔数据进行分析,分析结果如下:最佳设定X稳定器机翼长度机翼宽度机身长度机身宽度水平1长宽短窄飞机飞行时间与高度相关性实验飞机飞行时间与高度相关性实验实验设计:1.高度由1.5-2.5米;2.测试11个水平(每间隔0.1米为一个水平);3.随机产生30个测试高度点。Session分析结果RegressionAnalysis:timeversushigh-lowTheregressionequationistime=-0.530+1.69high-lowPredictorCoefSE
8、CoefTPConstant-0.53010.1739-3.050.005high-low1.685530.0848719.860.000S=0.148798R-Sq=93.4%R-Sq(adj)=93.1%AnalysisofVarianceSourceDFSSMSFPRegression18.732
此文档下载收益归作者所有