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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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