在excel中如何算弹性模量

1.求大虾帮忙讲解如何求解复合材料的弹性模量

从图上看，两层的体积所占比例大概是A层1/3 B层 2/3 换做小数就是A层0。

333 B层0。667 整体弹性模量=70Gp*0。

333 66Gp*0。667=23。

310 44。022=67。

332Gp，圆整取67Gpa 在解决这道题的时候，提出两个前提条件： 1，无视界面对强度的影响； 2,AB两层的弹性模量方向一致，即都是纵向模量或都是横向模量。 个人的一些看法：其实在我看来，这类计算有理论指导作用，但是否具有实用价值却是由材料在实际中的表现确定的，与计算数据没啥关系。

另外，复合材料破坏，大多是因为界面出现问题而导致整体性能下降。若是做玻璃钢行业，你会经常看见这样的现象：玻纤与树脂分离，其实这就是界面出现了问题，而追溯到根源，涉及的东西可能是材料本身有问题，可能是工艺存在问题，可能是工人操作不当，可能是因为操作环境太差，可能是车间温度高湿度大，等等。

（暂时就想起这些，更细节的就不提了） 在工厂里，能用差的就不用好的，能糊弄的就不会好好处理。所以说，一旦发现实际操作与理论计算，实际操作与试验结果不符合时，没什么奇怪的。

2.怎么用Excel做需求弹性分析

选择成对的数据列，将它们使用“X、Y散点图”制成散点图。

在数据点上单击右键，选择“添加趋势线”-“线性”，并在选项标签中要求给出公式和相关系数等，可以得到拟合的直线。

由图中可知，拟合的直线是y=15620x+6606.1,R2的值为0.9994。

因为R2 >0.99，所以这是一个线性特征非常明显的实验模型，即说明拟合直线能够以大于99.99%地解释、涵盖了实测数据，具有很好的一般性，可以作为标准工作曲线用于其他未知浓度溶液的测量。

为了进一步使用更多的指标来描述这一个模型，我们使用数据分析中的“回归”工具来详细分析这组数据。

在选项卡中显然详细多了，注意选择X、Y对应的数据列。“常数为零”就是指明该模型是严格的正比例模型，本例确实是这样，因为在浓度为零时相应峰面积肯定为零。先前得出的回归方程虽然拟合程度相当高，但是在x=0时，仍然有对应的数值，这显然是一个可笑的结论。所以我们选择“常数为零”。

“回归”工具为我们提供了三张图，分别是残差图、线性拟合图和正态概率图。重点来看残差图和线性拟合图。

在线性拟合图中可以看到，不但有根据要求生成的数据点，而且还有经过拟和处理的预测数据点，拟合直线的参数会在数据表格中详细显示。本实例旨在提供更多信息以起到抛砖引玉的作用，由于涉及到过多的专业术语，请各位读者根据实际，在具体使用中另行参考各项参数，此不再对更多细节作进一步解释。

残差图是有关于世纪之与预测值之间差距的图表，如果残差图中的散点在中州上下两侧零乱分布，那么拟合直线就是合理的，否则就需要重新处理。

更多的信息在生成的表格中，详细的参数项目完全可以满足回归分析的各项要求。