基于SPSS的高强度低合金钢焊接工艺性能分析

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2012/10/13
《分析科学学报》

私聊

数据处理

SPSS（Statistical 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. Nie、C. Hadlai (Tex) Hull 和 Dale H. Bent于1968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:

y_t= b₀+b₁x_t₁+ b₂x_t₂+…+ b_k_-1x_{t k}_-1+ u_t,

其中y_t是被解释变量，x_{t j}是解释变量，y_t与x_{t j}存在线性关系；u_t代表众多影响y_t变化的微小因素，即随机误差项；b_i,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X₁、X₂、X₃），以工艺值为因变量（设为Y），建立多元线性回归模型。

Correlations 表

		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)	Stepwise（Criteria: Probability-of-F-to-enter<= .050）

Anova表

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表

Model		Unstandardized Coefficients		Standardized Coefficients	t	Sig.
Model		B	Std.Error	Beta	t	Sig.
1	(constan)	32.344	7.278		4.444	.001
1	脱渣性(X₂)	.578	.093	.864	6.198	.000

ResiduaisStatistics 表

	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图

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