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如果这个可以接受的准则大约是符合25%<（P/R<1） 30%,或者是5%<(P/R<0.8) 7.5%,这个等式就被认为在边界线上，必须使用工程判断来决定是接受还是拒绝。否则，因为考虑过于乐观而拒绝这个等式。
对于一个适合的等式，总是存在预计偏低的百分比，对于节点预计偏低的要求，P/R<1，在随后的参数等式估计中完全消除了。
这就是我们利用以上准则来估计相对于新的FE数据的E和lioyds等式质量所做出的努力，并且在表6和7中得到弦边和边的结果，分别地，这也包含在平均值和covs中。
对弦边来讲，（表六中）尽管等式提供了P/R比值很接近于1的方法，但还是存在一些很明显的分散，一个COV以15%偏离E等式，22%偏离lioyds等式。在其他条件下，在这两组中，E等式有更好的表现。
对于支撑边（表7）正如之前讨论的，FE值通常是保守的。这就不难想到E和lloyds等式是预测偏低的，这也就得到P/R平均值是小于1的。这些在COVS显现出的分散点，被发现在比弦边的明显的更差。整体上讲，E等式比lloyd等式提供了更小的分散。
得出以下结论，在新的FE数据方面对现有等式的估计强调了预测SCF值的新的精确的参数等式的需求，特别是在弦边。
新的参数方程
使用这个新的FE数据，参数方程来源于在弦和支撑边上的SCFs。用microsoft excel电子数据表进行多重回归分析。调查了大量的试探函数（测试函数），其中给出最大相关系数的函数被认为是最适合FE数据的。通过使错误平方总和的最小化来获得试探函数的系数。
基本方程来源于 的节点，等式如下所示：
等式（1） 等式(2)
从其他节点中建立了对于 相关系数的等式。
等式（3）
当 >12时，等式（3）才能和等式（1）等式（2）同时使用。对于弦边，FE数据和等式之间的相关系数是0.997，然而对于支撑边来讲，这个系数是0.962(在此指出，当相关系数是1时，表示等式能够解释所有的SCF中的变化)。
等式适合FE数据的特性也在表6和7中给出了。等式都给出了P/R比值接近于1的平均值。因为在SCFs和在支撑边上几何参数更加复杂的关系，由等式（2）提供的离散是比等式（1）提供的更大。（变异系数是14%和变异系数是5%相比）。对于支撑边，只有1.21%预测值是小于FE值的80%，对于弦边来讲，没有任何预测值是小于FE值的。对于支撑边的高比例49%，低估比例是26%，对于弦边，分别是23%和18%。整体上讲，这两个方程被认为是和大多的FE数据相符合的。图九中的柱形图表明了P/R的分配是接近正态的，而对于支撑边是倾斜的。从P/E的分配中也可以很明显的看出在支撑边是比弦边更加离散的。
从新的等式中的观察
新的等式的预测和E等式、lloyd等式、新的FE数据相比较。这个比较结果揭示了大量的趋势，这在图10到13中突出表现出来了。
在弦边的SCF随着 线性增加，如图10,。对于几何显示，等式（1）很符合FE数据， <0.5时，现有的预测方程是合理的，但是对于更高的，结果会变得更加保守，当 =1时，低估的SCF比例将得到20%。
对于弦边，FE数据表明，SCF值是和 成反比的，如图11，尽管对于更小的 的低估是相对较小的，然而，等式（1）预测，当 =0.4时 ，SCF达到顶峰。E等式预测的SCF值是在 =0.5，和等式（1）有相同的趋势。Lloyd等式提供了一个很好的适用于FE数据但是很有可能对最大 比值提供不安全的估计。
在支撑边， 随着的增加，SCF有一个渐渐的减少，如图12。等式（2）很合适FE数据，虽然只是轻微的低估了。E等式和等式（2）具有相同的趋势，但是在整个 范围内却给出了不保守的估计（达到30%）。这个lloyd等式给出了完全不同的趋势，它不和FE数据点相似。
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