Using large enough generated sample

Using large enough generated sample of Ii values, the overall probability density distribution of leakage current was produced and is shown in Fig. 6a. Search was made for the standard probability function that best fits that distribution and was found to be the Weibull distribution. The Weibull distribution has the ability to assume the characteristics of many different types of distributions. This has made it extremely popular among engineers and quality practitioners, who have made it the most commonly used distribution for modeling reliability data. It is flexible enough to model a variety of data sets, and having displayed the best fit to the present case study, it has been adopted. It is expressed by:


(7)
whose parameters are λ = 49.7 and k = 0 0.344; its mean is 67.5 mA, and the standard deviation is 21 mA with a square error = 0.018915.

ผลลัพธ์ (ไทย) 1:

ใช้ขนาดใหญ่พอที่จะสร้างตัวอย่างของค่า Ii การกระจายความน่าเป็นความหนาแน่นโดยรวมของกระแสรั่วไหลถูกผลิต และแสดงใน Fig. 6a ทำการค้นหาฟังก์ชันความน่าเป็นมาตรฐานส่วนการกระจายที่เหมาะสม และพบมี การแจกแจงแบบเวย์บูล การแจกแจงแบบเวย์บูลมีความสามารถในการคิดลักษณะมากมายหลายชนิดแตกต่างกันของการกระจาย นี้ได้ทำให้นิยมมากในหมู่วิศวกรและผู้ตรวจสอบคุณภาพ ผู้ได้ทำการแจกมักใช้โมเดลข้อมูลความน่าเชื่อถือ มีความยืดหยุ่นพอที่จะแบบความหลากหลายของชุดข้อมูล และมีแสดงพอดีกับการนำเสนอกรณีศึกษา มันได้รับการรับรอง มันจะแสดงโดย:(7)พารามิเตอร์มีλ = 49.7 และ k = 0 0.344 หมายความว่าความเป็น 67.5 mA และส่วนเบี่ยงเบนมาตรฐานเป็น 21 มา ด้วยความผิดพลาดของตาราง = 0.018915

ผลลัพธ์ (ไทย) 2:

โดยใช้กลุ่มตัวอย่างที่มีขนาดใหญ่มากพอที่จะสร้าง Ii ค่าความหนาแน่นของความน่าจะเป็นโดยรวมการกระจายของการรั่วไหลในปัจจุบันเป็นจำนวนมากและมีการแสดงในรูป 6a การค้นหาที่ถูกสร้างขึ้นสำหรับการทำงานน่าจะเป็นมาตรฐานที่เหมาะกับว่าการกระจายและพบว่ามีการกระจายแบบ Weibull การกระจาย Weibull มีความสามารถที่จะสรุปลักษณะของประเภทที่แตกต่างกันของการกระจาย นี้ได้ทำให้มันเป็นที่นิยมอย่างมากในหมู่วิศวกรและผู้ปฏิบัติงานที่มีคุณภาพที่ได้ทำให้มันกระจายใช้กันมากที่สุดสำหรับการสร้างแบบจำลองข้อมูลความน่าเชื่อถือ มันมีความยืดหยุ่นพอที่จะจำลองความหลากหลายของชุดข้อมูลและมีการแสดงที่ดีที่สุดในการกรณีศึกษาปัจจุบันได้รับการรับรอง โดยจะแสดงโดย: (7) ที่มีพารามิเตอร์λ = 49.7 และ k = 0 .344; ค่าเฉลี่ยของมันคือ 67.5 mA และส่วนเบี่ยงเบนมาตรฐานคือ 21 mA ที่มีข้อผิดพลาดตาราง = 0.018915

ผลลัพธ์ (ไทย) 3:

ใช้ขนาดใหญ่พอที่จะสร้างตัวอย่าง 2 ค่า โดยการกระจายความหนาแน่นของความน่าจะเป็นของปัจจุบันรั่วถูกผลิตและแสดงในรูปที่ 6 . การค้นหาถูกสร้างขึ้นสำหรับมาตรฐานฟังก์ชันความน่าจะเป็นที่เหมาะกับการ และพบว่าเป็นแบบกระจาย มีการแจกแจงแบบไวบูลล์ มีความสามารถในการสรุปลักษณะของประเภทต่างๆของการกระจาย .นี้ได้ทำให้มันได้รับความนิยมอย่างมากในหมู่วิศวกรและผู้ปฏิบัติงานที่มีคุณภาพ ที่ได้ใช้บ่อยที่สุดสำหรับการกระจายข้อมูลความน่าเชื่อถือ มันมีความยืดหยุ่นเพียงพอที่จะรูปแบบความหลากหลายของชุดข้อมูลและมีการแสดงพอดีกับที่ดีที่สุดเพื่อการศึกษาปัจจุบันได้รับการรับรอง มันจะแสดงโดย :



( 7 ) ที่มีค่าλ = 49.7 และ k = 0 = . 344 ; หมายความว่า 67.5 มา ,และส่วนเบี่ยงเบนมาตรฐานเท่ากับ 21 มา มีความคลาดเคลื่อนกำลังสอง = 0.018915 .