主题:【第六届原创】基于SPSS的高强度低合金钢焊接工艺性能分析

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SPSSStatistical Product and Service Solutions)是世界上最早的统计分析软件,由美国斯坦福大学的三位研究生Norman H. NieC. Hadlai (Tex) Hull Dale H. Bent1968年研开发成功[7]。由于其具有操作简单、编程方便,多功能分析,针对性强等优势,近年来被材料研究工作者广泛使用。基于此,本文利用SPSS软件,建立以电弧稳定性、脱渣性、焊缝成形性为自变量的线性回归函数,为HSLA钢的焊接工艺性能的评定和后期应用奠定基础。

一、多元线性回归模型



多元线性回归的一般模型如下所示:

yt = b0 +b1xt1 + b2xt2 +…+ bk-1xt k -1 + ut,                                 

其中yt是被解释变量,xt j是解释变量,ytxt j存在线性关系;ut代表众多影响yt变化的微小因素,即随机误差项;bi,  i= 0, 1, … , k - 1是回归参数。

简写为: Y = X b+ u ,           
二、 试验
    焊接材料选用H05MnNiMo焊丝与SJ101-G焊剂进行匹配,采用ZD5-1000型埋弧焊机对HSLA钢板材进行焊接试验。
三、结果与分析
  埋弧焊接之后,对焊接接头的工艺值进行评定,评定结果如下所示。本文以电弧的稳定性、脱渣性和焊缝的成形性为三个自变量(分别设为X1X2X3),以工艺值为因变量(设为Y
),建立多元线性回归模型。

Correlations                  



 
 

工艺值

 
 

电弧稳定性

 
 

脱渣性

 
 

焊缝成形性

 
 

Pearson Correlation

 
 

工艺值(Y)

 
 

1.000

 
 

.790

 
 

.864

 
 

.805

 
 

电弧稳定性(X1)

 
 

.790

 
 

1.000

 
 

.415

 
 

.657

 
 

脱渣性(X2)

 
 

.864

 
 

.415

 
 

1.000

 
 

.699

 


VariablesEntered

 

Model

 
 

Variables  Entered

 
 

Method

 
 

1

 
 

脱渣性(X2)

 
 

StepwiseCriteria:  Probability-of-F-to-enter<= .050

 


Anova                                                                                         

 

Model

 
 

Sum of Squares

 
 

df

 
 

Mean Square

 
 

F

 
 

Sig.

 
 

1

 
 

Regression

 
 

703.027

 
 

1

 
 

703.027

 
 

38.416

 
 

.000

 
 

Residual

 
 

237.907

 
 

13

 
 

18.301

 


 


 
 

Total

 
 

940.933

 
 

14

 


 


 


 


oefficients                                                                             

 

Model

 
 

Unstandardized Coefficients

 
 

Standardized Coefficients

 
 

t

 
 

Sig.

 
 

B

 
 

Std.Error

 
 

Beta

 
 

1

 
 

(constan)

 
 

32.344

 
 

7.278

 


 
 

4.444

 
 

.001

 
 

脱渣性(X2)

 
 

.578

 
 

.093

 
 

.864

 
 

6.198

 
 

.000

 


ResiduaisStatistics                                                                  



 
 

Minimum

 
 

Maximum

 
 

Mean

 
 

Std.Deviation

 
 

N

 
 

Predicted Value

 
 

64.21

 
 

89.11

 
 

76.93

 
 

8.084

 
 

15

 
 

Residual

 
 

-2.965

 
 

2.991

 
 

.000

 
 

1.363

 
 

15

 


P-P



预测检验表
                                                                   

 

编号

 
 

PRE_1

 
 

RES_1

 
 

ZPR_1

 
 

ZRE_1

 
 

1

 
 

70.37772

 
 

-0.37772

 
 

-0.81094

 
 

-0.25652

 
 

2

 
 

82.94474

 
 

0.05526

 
 

0.74362

 
 

0.03753

 
 

3

 
 

86.84246

 
 

-0.84246

 
 

1.22577

 
 

-0.57213

 
 

4

 
 

74.05351

 
 

-0.05351

 
 

-0.35624

 
 

-0.03634

 
 

5

 
 

88.35439

 
 

-1.35439

 
 

1.41280

 
 

-0.91979

 
 

6

 
 

82.82684

 
 

1.17316

 
 

0.72903

 
 

0.79672

 


焊接的工艺值线性回归方程为y=-0.211+0.433x2+。。。。。。,此时模型拟合优度最优。模型拟合较优,具有实际意义。
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原文由 zhw19811005(zhw19811005) 发表:
楼主这个可以再润润色参加原创大赛了


哦,好的,谢谢了
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测试


这是什么意思


呵呵,程序有一些调整,所以我做了下测试哈哈
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