Lövedékálló védőmellény megfelelőségének elemzése lenyomatmélységek (traumahatás) alapján

Hasonló dokumentumok
Testpáncélok használhatóságának vizsgálata ( In-Service Testing ) kockázatértékeléssel

LÖVEDÉKÁLLÓ VÉDŐBETÉTBE BECSAPÓDÓ, ÁTHATOLÁST NEM OKOZÓ LÖVEDÉK HATÁSMECHANIZMUSA (A BABT JELENSÉG)

Ballisztikai védőanyag lövedékállóságának (védőképességének) meghatározása pénzszállító (CIT) járműveknél

1. Adatok kiértékelése. 2. A feltételek megvizsgálása. 3. A hipotézis megfogalmazása

Lövedékálló védőmellényekben alkalmazott ballisztikai kerámia azonosítása az atomsíkok közti rácssíktávolságok alapján

Nagy számok törvényei Statisztikai mintavétel Várható érték becslése. Dr. Berta Miklós Fizika és Kémia Tanszék Széchenyi István Egyetem

Statisztika I. 8. előadás. Előadó: Dr. Ertsey Imre

Ballisztikai kerámiába becsapódó lövedék kinetikai energiájának vesztése a védőképesség egyik feltétele

Modern műszeres analitika szeminárium Néhány egyszerű statisztikai teszt

Hipotézis STATISZTIKA. Kétmintás hipotézisek. Munkahipotézis (H a ) Tematika. Tudományos hipotézis. 1. Előadás. Hipotézisvizsgálatok

Bevezetés a hipotézisvizsgálatokba

Statisztika I. 9. előadás. Előadó: Dr. Ertsey Imre

Kutatásmódszertan és prezentációkészítés

A Szakmai Kollégium évi munkaterve

[Biomatematika 2] Orvosi biometria

Hipotézis, sejtés STATISZTIKA. Kétmintás hipotézisek. Tudományos hipotézis. Munkahipotézis (H a ) Nullhipotézis (H 0 ) 11. Előadás

STATISZTIKA. Egymintás u-próba. H 0 : Kefir zsírtartalma 3% Próbafüggvény, alfa=0,05. Egymintás u-próba vagy z-próba

Biometria az orvosi gyakorlatban. Korrelációszámítás, regresszió

Matematikai alapok és valószínőségszámítás. Statisztikai becslés Statisztikák eloszlása

STATISZTIKA ELŐADÁS ÁTTEKINTÉSE. Matematikai statisztika. Mi a modell? Binomiális eloszlás sűrűségfüggvény. Binomiális eloszlás

Statisztika - bevezetés Méréselmélet PE MIK MI_BSc VI_BSc 1

MINŐSÉGÜGYI STATISZTIKAI MÓDSZEREK. Dr. Drégelyi-Kiss Ágota ÓE BGK

Matematikai geodéziai számítások 6.

Kísérlettervezés alapfogalmak

6. Előadás. Vereb György, DE OEC BSI, október 12.

DETERMINATION OF SHEAR STRENGTH OF SOLID WASTES BASED ON CPT TEST RESULTS

biometria II. foglalkozás előadó: Prof. Dr. Rajkó Róbert Matematikai-statisztikai adatfeldolgozás

Matematikai geodéziai számítások 6.

Mérési hibák

A lövedékálló védőmellény. ballisztikai kerámia + traumát mérsékelő rétegeinek elemzése

Kiváltott agyi jelek informatikai feldolgozása Statisztika - Gyakorlat Kiss Gábor IB.157.

Többváltozós lineáris regressziós modell feltételeinek tesztelése I.

BAGME11NNF Munkavédelmi mérnökasszisztens Galla Jánosné, 2011.

Többváltozós lineáris regressziós modell feltételeinek

Biometria gyakorló feladatok BsC hallgatók számára

[Biomatematika 2] Orvosi biometria

Anyagvizsgálati módszerek Mérési adatok feldolgozása. Anyagvizsgálati módszerek

MÉRÉSI EREDMÉNYEK PONTOSSÁGA, A HIBASZÁMÍTÁS ELEMEI

Módszertani Intézeti Tanszéki Osztály. A megoldás részletes mellékszámítások hiányában nem értékelhető!

STATISZTIKA. A maradék független a kezelés és blokk hatástól. Maradékok leíró statisztikája. 4. A modell érvényességének ellenőrzése

A Víz Keretirányelvhez kapcsolódó nehézfémek vizsgálata felszíni vízben évi PT-WFD jártassági vizsgálatról

FEGYVERNEKI SÁNDOR, Valószínűség-sZÁMÍTÁs És MATEMATIKAI

LABMASTER anyagvizsgáló program

Matematikai geodéziai számítások 10.

Vizsgálati jegyzőkönyvek általános felépítése

Biomatematika 2 Orvosi biometria

Statisztika I. 10. előadás. Előadó: Dr. Ertsey Imre

A magyar leányok menarche-kora az ezredforduló időszakában (Joubert Kálmán, Gyenis Gyula, Darvay Sarolta, Ágfalvi Rózsa) ...

Kockázatalapú változó paraméterű szabályozó kártya kidolgozása a mérési bizonytalanság figyelembevételével

MINŐSÉGELLENŐRZÉS TÁBLÁZATOK A JEGYZŐKÖNYVEK MEGOLDÁSÁHOZ

e (t µ) 2 f (t) = 1 F (t) = 1 Normális eloszlás negyedik centrális momentuma:

Kabos: Statisztika II. t-próba 9.1. Ha ismert a doboz szórása de nem ismerjük a

Hipotéziselmélet - paraméteres próbák. eloszlások. Matematikai statisztika Gazdaságinformatikus MSc szeptember 10. 1/58

Transzformátor, Mérőtranszformátor Állapot Tényező szakértői rendszer Vörös Csaba Tarcsa Dániel Németh Bálint Csépes Gusztáv

Függetlenségvizsgálat, Illeszkedésvizsgálat

Poisson-eloszlás Exponenciális és normális eloszlás (házi feladatok)

GVMST22GNC Statisztika II. Keleti Károly Gazdasági Kar Vállalkozásmenedzsment Intézet

Statisztika I. 4. előadás Mintavétel. Kóczy Á. László KGK-VMI. Minta Mintavétel Feladatok.

Populációbecslések és monitoring

KÖVETKEZTETŐ STATISZTIKA

STATISZTIKA. András hármas. Éva ötös. Nóri négyes. 5 4,5 4 3,5 3 2,5 2 1,5 ANNA BÉLA CILI 0,5 MAGY. MAT. TÖRT. KÉM.

STATISZTIKA. A Föld pályája a Nap körül. Philosophiae Naturalis Principia Mathematica (A természetfilozófia matematikai alapelvei, 1687)

Gyakorló feladatok. Az alábbi feladatokon kívül a félév szemináriumi anyagát is nézzék át. Jó munkát! Gaál László

FEGYVERNEKI SÁNDOR, Valószínűség-sZÁMÍTÁs És MATEMATIKAI

Statisztika I. 4. előadás Mintavétel. Kóczy Á. László KGK-VMI. Minta Mintavétel Feladatok.

STATISZTIKA ELŐADÁS ÁTTEKINTÉSE. Mi a modell? Matematikai statisztika. 300 dobás. sűrűségfüggvénye. Egyenletes eloszlás

Mintavétel fogalmai STATISZTIKA, BIOMETRIA. Mintavételi hiba. Statisztikai adatgyűjtés. Nem véletlenen alapuló kiválasztás

STATISZTIKA I. Változékonyság (szóródás) A szóródás mutatószámai. Terjedelem. Forgalom terjedelem. Excel függvények. Függvénykategória: Statisztikai

Méréstechnika II. Mérési jegyzőkönyvek FSZ képzésben részt vevők részére. Hosszméréstechnikai és Minőségügyi Labor Mérési jegyzőkönyv

Dr. Kalló Noémi. Termelés- és szolgáltatásmenedzsment. egyetemi adjunktus Menedzsment és Vállalatgazdaságtan Tanszék. Dr.

Dodé Réka (ELTE BTK Nyelvtudomány Doktori IskolaAlkalmazott Alknyelvdok 2017 nyelvészet program) február 3. 1 / 17

Vizsgáljuk elôször, hogy egy embernek mekkora esélye van, hogy a saját

y ij = µ + α i + e ij STATISZTIKA Sir Ronald Aylmer Fisher Példa Elmélet A variancia-analízis alkalmazásának feltételei Lineáris modell

Tartalomjegyzék I. RÉSZ: KÍSÉRLETEK MEGTERVEZÉSE

Biostatisztika VIII. Mátyus László. 19 October

Matematikai statisztika c. tárgy oktatásának célja és tematikája

1. Név:... Neptun Kód:... Feladat: Egy összeszerel½o üzemben 3 szalag van. Mindehárom szalagon ugyanazt

Alap-ötlet: Karl Friedrich Gauss ( ) valószínűségszámítási háttér: Andrej Markov ( )

Kiválasztás. A változó szerint. Rangok. Nem-paraméteres eljárások. Rang: Egy valamilyen szabály szerint felállított sorban elfoglalt hely.

Matematika A3 Valószínűségszámítás, 6. gyakorlat 2013/14. tavaszi félév

Matematikai alapok és valószínőségszámítás. Normál eloszlás

y ij = µ + α i + e ij

Kabos: Statisztika II. ROC elemzések Szenzitivitás és specificitás a jelfeldolgozás. és ilyenkor riaszt. Máskor nem.

HÁLÓZATI SZINTŰ DINAMIKUS BEHAJLÁSMÉRÉS MÚLTJA JELENE II.

Hipotézisvizsgálat az Excel adatelemző eljárásaival. Dr. Nyéki Lajos 2018

A biostatisztika alapfogalmai, hipotézisvizsgálatok. Dr. Boda Krisztina Boda PhD SZTE ÁOK Orvosi Informatikai Intézet

Gyakorlat 8 1xANOVA. Dr. Nyéki Lajos 2016

Kosztyán Zsolt Tibor Katona Attila Imre

[Biomatematika 2] Orvosi biometria

Statisztika I. 11. előadás. Előadó: Dr. Ertsey Imre

Biomatematika 15. Szent István Egyetem Állatorvos-tudományi Kar. Fodor János

FEGYVERNEKI SÁNDOR, Valószínűség-sZÁMÍTÁs És MATEMATIKAI

Kísérlettervezés alapfogalmak

Hanthy László Tel.:

1097 Budapest Tagló u

Statisztikai becslés

Valószínűségszámítás összefoglaló

A biostatisztika alapfogalmai, konfidenciaintervallum. Dr. Boda Krisztina PhD SZTE ÁOK Orvosi Fizikai és Orvosi Informatikai Intézet

FEGYVERNEKI SÁNDOR, Valószínűség-sZÁMÍTÁs És MATEMATIKAI

PFEIFER - MoFi 16 Ferdetámaszok rögzítő rendszere oldal

Átírás:

Lövedékálló védőmellény megfelelőségének elemzése lenyomatmélységek (traumahatás) alapján Eur.Ing. Frank György c. docens az SzVMSzK Szakmai Kollégium elnöke SzVMSzK mérnök szakértő (B5) A lövedékálló védőmellények beszerzésénél törekvés, kiválasztani az ajánlatokból a lehető legnagyobb biztonságot és megbízhatóságot kínáló védőeszközt. A MEGBÍZHATÓSÁG alatt kell érteni a védőeszköznek azt a tulajdonságát, hogy az védőképességét és a választott funkcióit megtartja a szállítási szerződésben meghatározott ideig, természetesen szakszerű használat és karbantartás mellett. Az eligazodást segíthetik (segítik) a rendelkezésre álló, megfelelően értékelhető szabványok, rendeletek. Lövedékálló védőbetét test felöli oldalán, utolsó rétegként elhelyezett, traumahatást jelző lexan (0,3 mm vastag) lemez deformációja, 5,0 m vizsgálati távolságból leadott,.44 Magnum SWC vizsgálólövedék hatására (dombmagasság 20 mm) - Frank György felvétele Szabványokra vonatkozólag azonban szükséges megemlíteni, hogy a piaci igényeknek való megfelelésre és a hatékonyságra való tekintettel javasolt az összes szabványt 10 éves korszerűsítési ciklusba sorolni [1]. A rendeleteknél, pl. az EURÓPAI PARLAMENT és a TANÁCS 1214/2011/EU (2011. november 16.) sz. rendelet 17. cikkében, nem lehet figyelmen kívül hagyni, hogy ott csak a védelmi szintet jelölik (NIJ IIIA). A szükséges tartalom a védelmi szint meghatározásához: NIJ Standard-0101.06. IIIA. A rendeletben megadott tartalom azért kifogásolható, mivel a NIJ Standard-0101.06 nem egyenlő pl. a NIJ Standard idővel előbb megjelent szabványok [2., 3., 4., 5.]. követelményeivel. A ballisztikus hatásokat gátló testpáncélok védelmi szintjének megállapításánál, többek között, szabványokban meghatározottak szerint mérik, a vizsgált védőeszköz test felöli oldalán, a lövedék becsapódásának hatására, a háttéranyagban (plasztilin) létrejött, maradandó 1

alakváltozás legnagyobb mélységét, az eredeti felszíntől kiindulva. A NIJ Standard-0101.06 szerint a testpáncélok megfelelőségének kritériumai közé tartozik, hogy - 12 db. komplett védőeszközön, szabályos találatok által létrehozott lenyomatmélységeket (BFS) elemezni. Továbbá 12 db. komplett védőeszköz ballisztikai limit sebesség (BL) értékeit meghatározni, - az összes szabályos találat által létrehozott lenyomatmélységnek (Backface Signature - BFS) 44 mm-nek, vagy ennél kisebb értékűnek kell lenni, - abban az esetben, ha a vizsgálat során, bizonyos számú lenyomatmélység (traumahatás) nagyobb 44 mm-nél, akkor 95 %-os valószínűséggel az összes lenyomatmélység 80 %-nak 44 mm-nek, vagy ennél kisebb értékűnek kell lenni. Ekkor a megfelelőség feltétele, matematikai statisztikában használt módszerrel kiszámítani a középértéktől eltérés felső határát, - mért lenyomatmélység az 50 mm-t nem haladhatja meg. A háttéranyagban létrejövő lenyomatmélységek, ezek modellezik a traumahatást, elemzésével lehet megítélni azt, hogy egy adott testpáncél milyen mértékben képes védelmet biztosítani a tompított sérüléssel (blunt trauma) szemben. A cikk célkitűzése bemutatni a NIJ Standard-0101.06 szerinti megfelelőség, matematikai statisztikában használt módszerével történő elemzését, a középértéktől eltérés határának számításával. A középértéktől eltérés felső határa (Upper tolerance limit) (A testpáncél lövedékállósági vizsgálata során ezt a jellemzőt akkor kell kiszámolni, ha bármelyik lenyomatmélység (traumahatás) meghaladta a 44 mm nagyságot, de nem haladta meg az 50 mm-t, egy statisztikai sokaságból, véletlenszerűen kiválasztott, meghatározott számú védőeszközön, a mintán.) Y u = Ῡ + k 1. s ahol Az adott elemszámú minta átlaga (Average of all BFS) (Meghatározható a vizsgálólövedékek becsapódásainak hatásaira, pl. a megjelölt szabvány szerint, 8 db. szárazon kondicionált és 4 db. nedvesen kondicionált állapotú lövedékálló védőbetétek háttéranyagaiban létrejött maradandó alakváltozások, legnagyobb mélységei alapján. Az adatokra alapozott elemzés során a bizonytalanság csökkenthető, ha a minták száma nő. ) Ῡ ahol Y i = vizsgálólövedékek becsapódásainak hatásaira a háttéranyagban létrejött maradandó alakváltozások legnagyobb mélységei (BFS), a kijelölt felszíntől mérve N = szabályos találatok száma 2

A közelítő tényező (Approximate factor) ahol A z 1-p normál eloszlás (normális eloszlású változó kritikus értéke) nagyobb az 1-p valószínűségével. a = 1 - : b = - A normál eloszlás (normális eloszlású változó kritikus értéke) nagyobb az 1- valószínűségével. A szabványnak [3] megfelelően elemezve a BFS mérések eredményeit, a lenyomatmélységek legalább 80 %-a (p=0,80), 95 %-os valószínűség ( mellett, nem lehet 44 mm-nél nagyobb. A normál eloszlás kritikus értékei meghatározhatók számítással vagy kikereshetők táblázatokból Ha:. Z 0,05 = 1,645 z 1-p = Z 0,20 = 0,842 és az N = 12 Akkor: a = 1 - = 0,877 b = 0,842 2 - Így: k 1 = = 1,568 3

A szórás (Standard deviation) (A szórás azt méri, hogy az értékek a várható értéktől (középértéktől) milyen mértékben térnek el) s = Szabályos találatok száma (N) k 1 6 2,143 7 1,961 8 1,837 9 1,745 10 1.673 11 1,616 12 1,568 k 1 érték az összes lenyomatmélység 80 %-án, 95 %-os valószínűség mellett Lövedékálló védőbetét test felöli oldalán, utolsó rétegként elhelyezett, traumahatást jelző lexan (0,3 mm vastag) lemezre fröccsent plasztilin darabok, 5,0 m vizsgálati távolságból leadott,.44 Magnum SWC vizsgálólövedék hatására (dombmagasság 20 mm) Frank György felvétele 4

Összefoglalás 1. A megengedett legnagyobb lenyomatmélységeknek (BFS), amelyek a vizsgált lövedékálló betét test felöli oldalán, a vizsgáló lövedékek becsapódásainak hatásaira, a háttéranyagban (plasztilin) jönnek létre: 44 mm-nek vagy ennél kisebb értékűnek kell lenni 2. Abban az esetben, ha a vizsgálat során, bizonyos számú lenyomatmélység (traumahatás) nagyobb 44 mm-nél, akkor 95 %-os valószínűséggel, az összes lenyomatmélység 80 %-nak 44 mm-nek, vagy ennél kisebb értékűnek kell lenni. Ekkor a megfelelőség feltétele, matematikai statisztikában használt módszerrel ellenőrizni a következő összefüggést: Átlag BFS + 1,568. k 1 44 mm 3. A megbízhatósági együttható (k 1 ) értékének növekedésével (szabályos találatok számának csökkenésekor) a testpáncél megbízhatósága csökken Felhasznált irodalom 1. Szabványügyi Közlöny 1. szám, 2010. január, 42. 2. Michael A. Riley: Revisions to the NIJ Ballistic Resistant Body Armor Test Standard. Office of Law Enforcement Standards National Institute of Standards and Technology. Gaithersburg, Maryland. 8 May 2008 3. NIJ Standard 0101.06 Ballistic Resistance of Body Armor Office of Law MD 20899 8102. July 2008 4. NIJ Standard 0101.03 Ballistic Resistance of Body Armor Office of Law MD 20899 8102. April 1987 5. NIJ Standard 0101.02 Ballistic Resistance of Body Armor Office of Law MD 20899 8102. March 1985-5