Добрый день, нужно посчитать ряд параметров,и в методике расчета фигурируют параметры распределения Джонсона. Все бы ничего, вот только где их взять ума не приложу.
1. Я наношу покрытие на металл- прочность покрытия 8-42 МПа- в зависимости от целого факторы условий.
2. Деталь с нанесенным покрытием работает в среде под нагрузки изменяющимися от 2 до 10 МПа.
3. Закон распределения прочности покрытия и нагрузок- нормальный.
4. Но у меня нет никакой выборки- это все данные из справочников.
То есть моя задача просчитать, что будет с моей конусной дробилкой ( обрабатываемая деталь пункт 1.) с нанесенным покрытием при таких условиях работы- своего рода планирование эксперимента.
В общем-то можно самому придумать выборку: нормальный закон распределения: среднее значение (42+8)/2=25 - на практике так оно и есть ; поле рассеивания 6σ: (42-8)/6=5,6
Аналогично и для нагрузок. (даже и не знаю справедливо ли мое рассуждение? )
Методику эту я прочел в старом советском журнале, в конце статьи был список литературы, но книги, которые можно найти в свободном доступе, помогли мало.
Если я сам придумаю выборку, не подскажите, где можно прочесть про γ,η,ε,λ- параметры распределения Джонсона SВ.
А дальше сам расчет:
В качестве количественной характеристики прочности предлагается использовать статистический коэффициент запаса прочности, представляющий собой отношение наименьшего вероятностного значения предела прочности

к максимально возможному значению эксплуатационных напряжений

в напылении, найденному статистическими методами с учетом возможных случайных отклонений:

(1)
Где α_i- нормированные уровни значимости; P_i- доверительные вероятности.
Коэффициент безопасности по сцепляемости представляет собой от-ношение наименьшего вероятностного значения прочности сцепления при заданном уровне риска α к максимально возможному значению напряжений в детали, определенному статистическими методами:

(2)
Где α_i- нормированный уровень значимости;
P_i- доверительная вероятность.
Прочность сцепления достаточно точно описывается семейством распределения Джонсона SВ. С учетом принятого нормального закона нагрузки выражение (1) преобразуется к виду

(3)
Распределение Джонсона теоретически определяется для случайных величин, ограниченных снизу и сверху соответственно пределами ε и λ +ε. Для прочности сцепления покрытий наименьшее возможное значение случайной величины ε равно нулю, а наибольшее - не превышает прочности стали 35Л-1 при растяжении. Примем, что λ +ε= 500 Мпа, тогда имеем

(4)
Вероятность разрушения при заданном коэффициенте безопасности покрытий по сцепляемости определим следующим образом. Совместим на одной оси σ кривые распределения эксплуатационных нагрузок в детали с металлопокрытием (принят нормальный закон) и прочности сцепления (распределения Джонсона SВ). В точке К кривые пересекаются и возможно разрушение покрытия, если одновременно выполняются события

и

Вероятность разрушения, считая эти события независимыми

(5)
Вероятность, что эксплуатационное напряжение окажется больше напряжения в точке К

(6)
Где F- функция Лапласа;

и

– соответственно среднее и среднеквадратическое отклонение эксплуатационных напряжений.
Вероятность осуществления события


(7)
Где γ,η,ε,λ- параметры распределения Джонсона SВ.
Тогда вероятность разрушения покрытия при заданном коэффициенте безопасности

(8)
Все понятно до того моменты, когда всплывают коэффициенты распределения Джонсона

Помогите пожалуйста.