Приложение А (справочное). Точность метода испытания

Приложение А
(справочное)

Точность метода испытания

Цикл испытаний был проведен по CEN/TC 127. Используемый протокол функционально аналогичен тому, который описан в настоящем стандарте.

Продукция, испытываемая в круговом испытании, описана в таблице А.1.

Таблица А.1 - Материалы, включенные в круговые (циклические) испытания

Продукт	Плотность,	Толщина, мм
Стекловата	10,9	100
Каменная вата	145	50
Плита из силиката кальция с целлюлозой	460	50,8
Плиты из древесного волокна	50	-
Гипсолитовая плита (10% массы - бумажное волокно)	1100	25
Сыпучий наполнитель огнестойкой целлюлозы	30	-
Сыпучий наполнитель минеральной ваты	30	-
Плиты Vermiculux (вид слюды)	190	50,1
Плиты из легкого бетона с наполнителем полистирола	-	-

Статистические средние значения массы m, стандартных отклонений и , повторяемость r и воспроизводимость R при 95%-ном уровне достоверности были рассчитаны в соответствии с ИСО 5725-2:1994 для трех параметров: подъем температуры , °С, потеря массы , %, и времени горения , с (таблица А.2). Такие значения r и R в 2,8 раза больше соответствующего стандартного отклонения. Эти значения включают в себя результаты, идентифицированные как беспорядочные (разбросанные), но исключают результаты, идентифицированные как посторонние (не имеющие отношения к рассматриваемому вопросу) значения.

Таблица А.2 - Статистические результаты кругового испытания

Параметры	Среднестатистическое значение m	Стандартное отклонение	Стандартное отклонение	r	R	, %	, %
, °С	1,60-144,17	1,13-20,17	1,13-54,26	3,15-56,47	3,15-151,94	9,37-70,36	0,64-0,36
, %	2,12-90,13	0,25-1,68	3,33-3,06	0,71-4,70	0,93-8,57	0,55-30,64	1,34-30,64
, c	0,00-251,22	0,00-37,05	0,00-61,75	0,00-103,73	0,00-172,90	9,19-43,37	23,94-136,19

Для всех параметров были получены линейные модели , , r и R. Коэффициенты (значения этих параметров) представлены в таблице А.3. График для представлен в качестве примера на рисунке А.1. Что касается потери массы в процентах и времени горения в секундах, то результаты привели к построению моделей, которые так или иначе не имеют смысла, даже если они статистически правильные. Более сложные модели в сравнении с простыми линейными моделями могут лучше подходить к этим параметрам, но это не принималось во внимание при круговом испытании.

Таблица А.3 - Статистические модели кругового испытания

Параметры			r	R
, °С
, %
, c

Если модели правильно подходят к параметрам, они могут стать инструментом для прогнозирования результата. Это можно показать на примере.

Примеры

1 Проводят испытание образца изделия в 1-й лаборатории и определяют, что повышение температуры составляет 25°С.

При проведении повторного испытания того же изделия, значение r рассчитывают следующим образом:

.

В этом случае считают, что существует 95%-ная вероятность того, что результат второго испытания будет находиться в диапазоне от 14°С до 36°С

2 Проводят испытания того же изделия во 2-й лаборатории.

Значение R рассчитывают следующим образом:

В этом случае считают, что существует 95%-ная вероятность того, что результат испытания будет находиться в диапазоне от 4°С до 46°С.