Модель распределения

Определить, на каком расстоянии от борта в его подводной части относительная скорость воды будет равна 5 м/сек, если скорость движения судна 10 м/сек и во время опытов в соответственной точке модели распределение скоростей удовлетворяло уравнению == , где — скорость буксирования модели. [c.154]

Рис. 5. Вероятная модель распределения адсорбированного ингибитора по поверхности корродирующего металла.

На основании этих данных можно, как первое приближение,, принять для области среднего заполнения следующую модель распределения ингибитора по поверхности металла на отдельных участ- I ках присутствуют плотно упакованные скопления частиц ингибитора, на остальной части поверхности — изолированные частицы, обменивающиеся с частицами окружающей среды (молекулы растворителя, частицы ингибитора в растворе, другие компоненты среды) и способные перемещаться по поверхности (рис. 5). [c.19]

Хотя эти работы внесли существенный вклад в основные представления о композитах с короткими волокнами, развитый в них механический подход является чрезмерно упрощенным. Поэтому рассчитанные по этой модели распределения напряжений сдвига на поверхности раздела не согласуются с экспериментальными данными (рис. 13). [c.60]

Данный подход имеет ряд недостатков. Во-первых, как обсуждалось в разд. II, распределение напряжений в образце много сложнее, чем предполагает модель запаздывания сдвига. Рассчитанное с помощью этой модели распределение напряжений сдвига по поверхности раздела оказывается неверным, а значит, некорректной будет и расчетная прочность поверхности раздела. Изменение напряжений по поверхности раздела означает, что разрушение будет развиваться постепенно и неравномерно в интервале приложенных нагрузок. [c.71]

Эта зависимость просматривалась в работе [1], однако принятые там модели распределения предельных размеров деталей различались незначительно. [c.157]

Всего было смоделировано 24 варианта разбраковки партий деталей (четыре модели распределения экстремальных размеров при двух значениях предельных погрешностей измерений и трех вариантах формирования случайных и систематических погрешностей измерений). Объем каждой партии деталей принимался равным 10 тыс. шт. [c.160]

Рассматриваемые здесь первая и вторая модели распределения предельных размеров но своему характеру различаются незначительно, однако относительное количество неправильно бракуемых деталей для второй модели оказалось на 20—35% больше, чем для первой модели. [c.161]

Первая и вторая модели распределения предельных размеров деталей по своему характеру весьма значительно отличаются от третьей и четвертой моделей. Также значительно различаются и погрешности разбраковки деталей для этих групп моделей. Так, при прочих равных условиях относительное количество неправильно бракуемых деталей оказалось для третьей и четвертой моделей в 3—5 раз большим, чем для первой и второй моделей. [c.161]

Полученные данные позволяют проследить зависимость погрешностей разбраковки деталей от характера формирования случайных и систематических погрешностей измерений. Так, для первой и второй моделей распределения предельных размеров относительное количество неправильно бракуемых деталей уменьшается на 20—40% по мере увеличения удельного веса систематической составляюш ей в суммарной погрешности измерения. Для третьей и четвертой моделей распределения предельных размеров прослеживается уже не уменьшение, а некоторое увеличение относительного количества неправильно бракуемых деталей с увеличением удельного веса систематической составляющей погрешности измерения. [c.161]

Теперь, располагая перечисленными понятиями, можно перейти к одному из наиболее важных в модели распределений, именно, к распределению входного отклонения Когда речь шла о распределении ошибок регулировки, было ясно что за значениями случайной переменной в примере стоят действительно существующие или только возможные матрицы и диаметру каждой матрицы соответствует единственное значение ошибки регулировки Ург. Представив себе, что при неограниченном возрастании числа матриц их группируют в зависимости от диаметра отверстия, можно интуитивно ответить на вопрос — какого рода данное распределение и как оно возникло. [c.44]

Так как предполагается, что элемент отказывает, когда величина трещины достигает значения то модель распределения ресурса элемента представляет собой распределение величины Хп- Полагая в формуле (2.31) i = п, получаем в виде произведения независимых положительных случайных величин. Логарифм Хп равен сумме логарифмов сомножителей. Согласно центральной предельной теореме, r Xn имеет асимптотически нормальное распределение, т. е. величина Хп распределена по логарифмически нормальному закону с плотностью [c.61]

ОПРЕДЕЛЕНИЕ МОДЕЛИ РАСПРЕДЕЛЕНИЯ [c.82]

Следует подчеркнуть, что при выборе модели распределения при испытаниях на надежность необходима большая осторожность. Точность результатов испытаний в большой степени зависит от того, насколько хорошо выбранное распределение вероятностей представляет фактическое распределение наработки на отказ, которое было предметом наблюдений. В этом проявляется отличие от обычных методов статистического контроля качества, которые относительно мало чувствительны к виду фактического распределения. Это обстоятельство подчеркивается потому, что широкое применение экспоненциального распределения как модели отказов часто приводит к заблуждению, что время наработки можно во всех случаях адекватно описать таким распределением. [c.82]

По-видИмому, одной из наиболее подходящих моделей распределения отказов является распределение Вейбулла. Как было указано выше, только теоретическими соображениями нельзя оправдать применение какого-либо частного распределения однако результаты опытов показывают, что распределение Вейбулла можно согласовать со многими видами отказов путем соответствующего выбора параметра формы. При испытаниях на надежность в качестве моделей применялись также гамма-распределение и нормальное распределение. При выборе любой модели потребитель должен помнить, что точность результатов испытаний зависит от того, насколько хорошо выбранное распределение представляет фактическое распределение. [c.83]

После того как выбрана модель распределения (или принято решение использовать непараметрические методы испытаний), возникает задача выбора определенного плана испытаний из многих известных. Предполагается, что план испытаний дол кеи быть использован с целью определения, следует ли принять или забраковать данную партию, предназначенную для определенной работы. При выборе плана испытаний нужно определить объем испытаний (число изделий, которые должны быть испы- [c.84]

Проиллюстрируем применение описанного в разд. 3.5д способа выбора на следующем примере. Предположим, что задача состоит в выборе плана испытаний с целью определения экономических характеристик партии из 100 изделий. Принято решение, что в качестве модели распределения времени наработки можно воспользоваться экспоненциальным распределением и что стоимостные соотношения адекватно представляются [c.97]

Вторая половина поля не показана ввиду полной симметрии модели. Распределение потенциалов по оси расположения электродов (кривая )) и на расстоянии полушага от нее (кривая 2) приведено на рис. 32, б. Расстояние h от границы до точки, в которой кривые [c.113]

Пример б. В качестве модели распределенной системы с наследственным трением рассмотрим стержень из стандартного линейного вязкоупругого материала, нагруженный мертвой силой <2 и следящей силой Р (см. рис. 7.3.11, г). После отделения времени при помощи подстановки (х, 1) = (х ) ехр(Х/) приходим к обобщенной задаче о собственных значениях относительно безразмерного характеристического показателя ц = А, / параметров нагрузки а и Р и параметров диссипации у и Г (1 + т)ц)Ж -1-(а-ьр)(1-1-ут 11)Ж -1- [c.482]

Другим интересным вопросом является то обстоятельство, что в хорошо выдержанных лесных материалах напряжения до момента разрушения являются упругими, а следовательно, если распределение напряжений известно для какой-либо нагрузки, то можно отыскать напряжения при любой другой нагрузке путем простого пересчета. Поэтому с приведенными выше ограничениями можно использовать найденное в модели распределение напряжений для представления о работе деревянного прототипа этой модели при любой нагрузке. [c.532]

Достаточно полный обзор статистических моделей распределения усталостной долговечности приведен в работе (39]. j [c.110]

Простейшие математические модели распределенных динамических систем [c.27]

Перейдем к описанию математических моделей распределенных динамических систем. Разнообразие их столь велико, что едва ли можно говорить о сколько-нибудь обозримом наборе основных типовых моделей. Все же некоторые из них стали предметом пристального внимания и позволили существенно продвинуться в вопросах исследования волновых и диффузионных явлений, в изучении ламинарных и турбулентных гидродинамических и конвективных течений жидкостей и газов. [c.27]

Однако приближенная модель не полностью описывает работу подобных резервированных систем (даже если оставить в силе предположение об экспоненциальности всех входящих в математическую модель распределений). В частности, при ремонте отказавших блоков приходится расходовать некоторые перемонтируемые в принципе элементы (резисторы, конденсаторы, полупроводники и др.), которые используются для замены соответствующих отказавших элементов (рис. 5.2). Таким образом, может оказаться, что система приходит в состояние простоя из-за того, что при отказе очередного резервного блока его невозможно отремонтировать вследствие нехватки запасных элементов какого-либо типа. [c.337]

Для третьей и четвертой моделей распределение величин погрешностей формы деталей принято по усеченному нормальному закону с математическим ожиданием, равным 0,7 Аизд> и предельными отклонениями 0,1 Аизд ДЛЯ треТЬеЙ модели и 0,2 Аизд — для четвертой. [c.158]

Предельные погрешности измерений принимались равными 0,3 Аизд и 0,5 Аизд. Для каждой из четырех моделей распределения предельных размеров деталей погрешности измерений формировались в трех вариантах. [c.158]

При увеличении предельной погрешности измерений с 0,3 Аизд до 0,5 Аизд относительное количество неправильно бракуемых деталей увеличивается примерно в два раза для первой и второй моделей распределения предельных размеров и в 1,5 раза — для третьей и четвертой моделей. [c.161]

Относительно погрешностей разбраковки деталей, выражающихся в ошибочном отнесении негодных деталей к числу годных можно отметить следующее. При формировании только случайных погрешностей измерений (1-й вариант) относительное количество ложногодных деталей для второй модели распределения предельных размеров оказалось в 2 раза большим по сравнению с количеством таких деталей для первой модели. При других вариантах формирования случайных и систематических погрешностей измерений относительные количества ложногодных деталей для пер- [c.161]

Для третьей и четвертой моделей распределения предельных размеров деталей наиболее существенное увеличение относительного количества ложногодных деталей (до 20%) оказалось связанным с увеличением предельной погрешности измерений с 0,ЗАизд до 0,5 Аизд- Относительное количество ложногодных деталей для третьей и четвертой моделей превышало количество таких деталей для первой и второй моделей при аналогичных условиях разбраковки в 1,12—3 раза. [c.162]

Заметное влияние способа формирования случайных и систематических погрешностей измерений на относительное количество ложногодных деталей наблюдалось только для первой модели распределения предельных размеров деталей. Здесь переход от 1-го варианта формирования погрешностей измерений к 3-му варианту вызвал увеличение относительного количества ложногодных деталей в 1,8—3 раза. [c.162]

Выполнено статистическое исследование на ЭВМ точности разбраковки деталей по двум предельным размерам с учетом случайных и систематических погрешностей измерений приведены результаты моделирования, характеризующие относительные количества неправильно бракуемых и ложногодных деталей для четырех моделей распределения предельных размеров. [c.184]

В фенолформальдегидных смолах равновесие достигается гораздо позже (через много часов). Поэтому иногда удобнее исследовать оптически чувствительные модели из фенолформальдегидных смол, когда они еще не достигли равновесного состояния, и при обработке использовать упоминавшееся соответствие распределения напряжений в вязкоупругой модели распределению напряжений в упругой натурной детали. Известен фенолформаль-дегидный материал, по своим свойствам аналогичный модели 1 в табл. 5.1, т. е. не обнаруживающий равновесного состояния. Здесь тоже измерения выполняют после приложения нагрузки. [c.123]

В данной главе принята точка зрения, что для правильного выбора плана статистических испытаний необходимо решить три главнейших вопроса 1) определить партию изделий, при помощи которой будет приниматься решение 2) определить под-ходяи уго модель распределения интервалов времени между отказами. 4 3) выбрать план испытаний из имеющихся планов, основанн лл на принятом распределении. Ниже рассматриваются г.се эти вопросы, и там, где это возможно, предлагаются методы выбора требуемых решений. [c.78]

Изучение картины полос в срезе этой модели показывает, что основную нагрузку при растяжении двухслойной пластины с различными модулями упругости слоев воспринимает более жесткий слой, напряжения в котором распределяются неравномерно — наиболее напряженными являются точки по контуру волнистой поверхности в наименьщем сечении среза растягиваемой модели. Распределение напряжений в слое с модулем упругости < п равномерное, о чем свидетельствует одинаковая освещенность нижней части среза. По измеренным разностям хода а в точках этих сечений, зная коэффициент оптической чувствительности слоев i и Сг, можно подсчитать значения разностей главных напряжений (oi—аа) в этих точках. Распределение напряжений (oi—(12)00, где [c.33]

Строгие методы теории устойчивости движения могут быть распространены на распределенные системы. При этом, например, вместо функций Ляпунова вводят функционалы Ляпунова, производные от которых по времени в силу уравнений движения обладают определен-Егыми свойствами. По этим свойствам судят об устойчивости (неустойчивости) невозмущенного движения. Если модель распределенной системы линейна или если для выводов об устойчивости используют уравнения первого приближения (уравнения в вариациях), то анализ устойчивости приводит к некоторым обобщенным задачам о собственных значениях. [c.461]

Математическая постановка задачи. Двумерная случайная величина (НДС) в в результате независимых экспериментов получила реализации (НДС) (г = 1, 2), которые изображаются точками в системе прямоугольных координат ( НДС 0). В данном случае допускается, что не установлена четкая зависимость между НДС и в. Пр 1 принятой постановке задачи необходимо построение статистического ряда значений компонент НДС , соответствующих в. Предлагаемое распределение одной из компонент безмомент-ного НДС цилиндрической оболочки приведено в корреляционной табл. 1.1 для четверти осесимметричного сечения. Из таблицы видно, что для оболочки кругового профиля Ti СЛ os в. Поэтому примем общую модель распределения Ti в безмоментной оболочке в виде [c.14]

Рис. 45. Схема регистрации голограммы распределения поля СВЧ диапазона в раскрыве антенны А. Генератор G задает колебания, которые испускает в пространство излучатель S через антенну А. Поле вблизи раскрыва антенны сканируется приемником R по некоторой траектории Z. В смеситель М подаются сигналы приемника R и референтный сигнал генератора G. Результат интерференции этих сигналов модулирует световой пучок Р, сканирующий фотопластинку Р синхронно с движением приемника R. При реконструкции полученной таким образом голограммы пучком когерентного света I восстанавливается оптическая модель поля антенны как в раскрыве Л, так и в пространстве (волны и U 2). В фокальной плоскости линзы L получают оптическую модель распределения поля СВЧ В дальней зояе

В разделе 4.6 было показано, что в геометрии эксперимента, соответствующей использованию ФРК в ПВМС, в кристаллах типа BSO при записи изображений у отрицательного электрода формируется положительно заряженный слой. Плотность заряда и толщина заряженного слоя зависят от экспозиции W. Таким образом, при неоднородном освещении кристалла записывающим светом как толщина слоя, так и плотность заряда в нем оказываются пространственно промодулированными. В разделе 7.5 будет рассмотрен пример вычисления амплитуды модуляции считывающего света для конкретной модели распределения заряда в кристалле. Здесь мы качественно проиллюстрируем, как амплитуда модуляции считывающего света изменяется в процессе записи периодической решетки в ПВМС, использующем поперечный электрооптический эффект. Для простоты предположим, что записывается периодическая решетка в виде меандра. При записи в кристалле у отрицательного электрода появляется положительный заряд. От величины экспозиции записывающим светом Wo зависят плотность заряда и толщина заряженного слоя кристалла, которые определяют напряженность поперечных компонент электрического поля и, следовательно, амплитуду модуляции считывающего света А. [c.131]

Энциклопедия по машиностроению XXL

Оборудование, материаловедение, механика и ...