Оценка параметров

В пределах которой производится оценка параметров шероховатости (з = 0,01 до 25 мм). — среднее арифметическое отклонение профиля равно среднему арифметическому из абсолютных значений отклонений профиля к от средней линии в пределах базовой длины з [c.85]

Качественная и количественная оценка параметров технологичности на основе экспертных оценок по конструкции-аналогу. [c.91]

После оценки параметров физической БД переходят к ее реализации. При создании сквозных интегрированных САПР, очевидно, нет смысла хранить данные для всего процесса проектирования в одной сверхсложной и большой БД, поэтому концептуально различимые единицы САПР (например, этап логического и структурного синтеза) целесообразно описать в раздельных БД. Здесь не возникает проблемы установления связей и зависимостей между раздельными БД. Чисто фактическое размещение данных во вспомогательной памяти называют физической БД. Как правило, производительность БД определяется указанным размещением данных. При создании физической БД перед проектировщиком часто стоят противоречивые задачи. Приведем несколько из них. Каким образом разбивать БД на части Необходимо ли резервировать память и в каком объеме Каковы должны быть размеры блоков и размещаемых в них сегментов и записей Какие будут выбраны методы доступа Какой будет выбран метод уплотнения данных Какая часть памяти должна располагаться на внешних носителях и т. д. Как видно, создание физической БД, как и многие другие задачи САПР, относится к задачам многокритериальной оптимизации. Поэтому полная оптимизация физической БД в настоящее время невозможна. [c.125]

Почему при оптимизации технологических процессов для оценки параметров используются регрессия и корреляция [c.329]

Процесс имитации включает в себя большое число операций, связанных с формированием, преобразованием и использованием реализации случайных событий, величин и процессов, поэтому результаты моделирования также носят случайный характер. Они отражают случайные сочетания действующих факторов, складывающихся в процессе моделирования. Искомые величины при имитационном моделировании определяют в результате статистической обработки совокупностей данных некоторого числа реализаций процесса моделирования. Совокупность реализаций выступает в роли статистического материала при машинном эксперименте, а оценка параметров — в роли экспериментальных данных, поэтому имитационное моделирование иногда называют методом статистического моделирования. [c.351]

Для оценки параметров необходимо зафиксировать некоторую фигуру либо совокупность фигур, которые считаются заданными и служат в качестве системы отсчета, называемой системой параметризации. Примем в качестве такой системы декартову систему координат. [c.18]

Анализ процесса кристаллизации сварного шва, его макроструктуры позволяет установить направление роста, форму и характер смыкания кристаллитов в шве. Оценка параметров концентрационного переохлаждения, распределений температурных градиентов и скорости кристаллизации в различных зонах шва необходимы для определения типа образующейся первичной структуры. [c.447]

Значение показателя степени m определяют из аппроксимирующей формулы (5.7) (например, методом наименьших квадратов). Допускается оценка параметра m по формуле [c.289]

Для оценки параметров прочностных свойств металла конструктивных элементов диагностируемого аппарата методами измерения твердости могут быть использованы следующие предпосылки. [c.318]

МОМЕНТОВ МЕТОД - метод статистической оценки параметров, основанный на использовании эмпирических моментов распределения. Пусть имеется и независимых наблюдений [c.41]

ОЦЕНИВАНИЕ подразумевает процедуру получения оценок параметров моделей, определяющих адекватность моделей, ОЦЕНКА. В качестве оцениваемых величин могут быть взяты математическое ожидание случайного процесса, дисперсия, корреляционная функция. Могут оцениваться параметры объектов, значения передаточных функций, амплитудно- [c.56]

Оценку параметров распределения глубин коррозионных повреждений поверхности изделий осуществляют несколькими методами. Наиболее простым и достаточно точным для практических расчетов является метод моментов, в котором среднее значение измеренных величин приравнивается к математическому ожиданию распределения, а опытная оценка дисперсии — к дисперсии распределения. Между параметрами распределения и моментами существует непосредственная взаимосвязь [58], выражаемая следующими формулами [c.133]

В последнее время идеи фрактальной геометрии находят все большее применение при количественной оценке параметров реальных кристаллов, которые зачастую имеют очень сильные отклонения от правильной формы евклидовых многогранников [14]. В частности, это относится,к дендритам -своеобразным пористым кристаллам, обладающим свойством самоподобия (рис. 15). Удобной мерой, характеризующей отклонение степени заполнения дендритом пространства от таковой для идеального кристалла, является его фрактальная размерность [c.30]

Покажем на примере, что данное допущение вполне приемлемо и для класса толстостенных оболочек. Так как оценка параметра (4 , 8р) [c.203]

Теоретические исследования теплоотдачи при вдувании газа в турбулентный пограничный слой выполнены или в предположении о том, что вдувание влияет только на характеристики ламинарного подслоя или с учетом изменений, происходящих во всем пограничном слое. В последнем случае для оценки параметров турбулентной части пограничного слоя используются полуэмпирические теории турбулентности и предположения о логарифмическом или степенном профиле скоростей. [c.420]

Вследствие погрешностей опыта найти точные значения параметров аь а,г невозможно. Приближенное значение параметра, полученное из эксперимента, в математической статистике называют оценкой параметра. [c.261]

Из сказанного следует, что чем меньше значение Ф(аь. .., ап), тем точнее Л ( ь. .., ап) описывает динамику исследуемого процесса. Поэтому естественно в качестве оценки параметров аь. .., выбрать такие значения aj, а°, при которых выполняется равенство [c.264]

Поскольку критерием точности соответствия между экспериментальной и теоретической кривыми является минимальное значение среднеинтегрального квадрата отклонения y t) от v t) = = A ai,. .., an)u(t), метод получения оценки параметров, использующий соотношения (6.1.1), (6.1.2), носит название метода наименьших квадратов. [c.264]

В качестве оценки параметров следует взять те значения aj и 2, при которых функция Ф(а , Иг) принимает наименьшее значение. [c.265]

Рассмотрим теперь влияние длины промежутка Т на оценку параметра а (для простоты считаем, что оператор зависит от одного параметра). На рис. 6.1 изображены три различные кривые отклика на ступенчатое возмущение, соответствующее трем разным а. Пунктиром на этом рисунке изображена экспериментальная кривая. Функция / хорошо описывает экспериментальную кривую на начальном участке (О, t ), но дает большую погрешность при выходе на стационарный режим, т. е. при больших t. Кривая 3 хорошо описывает переходный процесс при больших t, но значительно отклоняется от экспериментальной кривой на начальном участке. Кривая 2 занимает промежуточное положение между I и 3. Обозначим через i, 2, з параметры, соответствующие кривым /, 2, 3. При интегрировании по промежутку (О, i) наименьшее значение будет иметь (ai), поскольку на этом интервале кривая I дает наилучшее приближение экспериментальной кривой. На промежутке (О, /з) значительный вклад в интеграл (6.1.1) даст участок, где функции постоянны, и, если ts достаточно велико, то точность описания на участке ( 2, h) будет иметь решающее значение. Поэтому минимальной окажется величина Ф(осз). [c.265]

Заметим, что оценка параметров математической модели, основанная на минимизации функции Ф(аь. .., а ), определенной равенством (6.1.1), обычно оказывается довольно сложной в вычислительном отношении. Основная сложность состоит в том, чта в выражение (6.1.1) необходимо вместо А а, . .., an)u t) подставлять решение уравнений математической модели. Причем,, если минимизация (ai,. .., ап) осуществляется методом последовательных приближений, то процедуру решения уравнений математической модели при некоторых значениях параметров 1,. .., а приходится повторять неоднократно. Поэтому целесообразно, с целью упрощения расчетов, разработать метод экспериментального определения параметров, основанный на конкретном виде уравнений математической модели и использующий более простой критерий точности оценки. [c.267]

Теперь рассмотрим особенности оценивания коэффициентов уравнений в частных производных. Основное отличие математических моделей процессов, включающих уравнения в частных производных, от моделей с обыкновенными дифференциальными уравнениями состоит в том, что в эти модели входят функции, зависящие не только от времени, но и от пространственных координат. Если во время опытов определяется зависимость функций от времени и от координат, то к уравнениям в частных производных применимы все изложенные выше методы (в частности, метод оценки параметров, основанный на критерии ошибки уравнения). В тех случаях, когда измеряется только выходная функция, зави- 270 [c.270]

Приведем оценку параметров плазмы, необходимых для поддержания в ней стационарной термоядерной реакции. Пусть плазма имеет температуру Т и состоит из дейтерия и трития с одинаковыми концентрациями п/2. [c.589]

Значение искомого параметра, вычисленное на основе ограниченного числа опытов, всегда будет содержать элемент случайности. Такое приближенное значение называется оценкой параметра. Например, как было показано в 1.6, оценкой для математического ожидания служит среднее арифметическое х наблюдавшихся значений случайной величины Xi в п независимых опытах [c.15]

Для проверки работоспособности и оценки параметров синтезированных схем применяют процедуры анализа (верификации) функциональных и логических схем. Чаще всего их верифицируют с помощью программ моделирования, ориентированных на уровни системный, RTL или вентильный. В итерационном цикле проектирования моделирование должно осуществляться многократно сначала оно выполняется с сугубо ориентировочными значениями задержек, затем после этапа топологического проектирования повторяется уже с учетом уточненных задержек, обусловленных паразитными параметрами межсоединений. [c.131]

Методы и техника измерений электрических параметров сред в СВЧ диапазоне радиоволн достаточно хорошо описаны в ряде работ. Максимальной точностью измерений обладают резонаторные методы. Из волноводных методов практическую применимость имеет способ измерения постоянной распространения в измерительной линии, заполненной образцом, так как он позволяет не только измерить электрические параметры, но и оценить степень неоднородности среды в выбранном направлении. Для оценки параметров плоскослоистых изделий (брусьев) больших габаритов без какой бы то ни было доработки целесообразно использовать простой метод измерения смещения наклонно падающего пучка. [c.228]

Для НК прочности склеивания используют корреляцию этого параметра с доступными для оценки параметрами клеевого шва. Корреляционная связь зависит не только от выбора измеряемого параметра шва, но и от дополнительных факторов (свойств клея, особенностей технологии склеивания), что усложняет контроль. Поэтому известные методы оценки прочности склеивания пока несовершенны и не получили широкого применения. [c.308]

При этих условиях доверительные границы определяются для Мэ и а с помощью х -распределения, а для М. — с помощью распределения Стьюдента. Такие границы, подсчитанные при доверительности 0,98, показаны на рис. 159. Из графиков видно, что при малом числе п наблюдавшихся отказов ширина доверительного интервала, которая характеризует возможное отклонение в оценке параметра распределения, велика. Действительное значение параметра может в несколько раз отличаться от полученного из опыта значения соответствующей статистической оценки. С увеличением п границы доверительного интервала постепенно суживаются. Для получения достаточно точных и достоверных оценок требуется, чтобы при испытании наблюдалось большое число отказов, что, в свою очередь, требует значительного объема испытаний, особенно при высокой надежности объектов. [c.496]

Математическая статистика дает методы проверки статистических гипотез, способы оценки параметров различных законов распределения и определения доверительных интервалов, а также решает другие вопросы, связанные с основной задачей статистики — как по частным результатам эксперимента сделать выводы об-общих закономерностях, характеризующих генеральную сово- [c.500]

Отказы третьей категории допустимы по условиям эксплуатации и не определяют надежности всего изделия или сложной системы. Отказы четвертой категории составляют малую долю среди всех видов отказов, поскольку требования к безотказности работы современных систем, как правило, достаточно высоки. Если же их уровень превосходит регламентированное значение, то они должны быть отнесены к первой категории.. Таким образом, основное число отказов связано с несовершенством изделия с позиций надежности и отражает период его освоения. Наличие этих отказов является сигналом для проведения мероприятий по их ликвидации. Основные же причины потери изделием работоспособности из-за медленно протекающих процессов старения остались при таких испытаниях невыясненными, а показатели надежности неизвестными. Поэтому испытания по оценке параметра потока отказов, являются необходимым, но далеко не достаточным этапом по определению пока телей надежности сложных систем. Главная проблема по испытанию на надежность сложных систем — оценка изменения их выходных параметров за период длительной эксплуатации. i [c.512]

В работах последнего времени дана более полная оценка параметров шероховатости поверхности, где учитывается форма неровностей, определяемая максимальной высотой Кроме [c.13]

При оценке параметров движения максимальная плотность тока J, ограниченного пространственным зарядом в заряженной коллоидной струе, определяется уравнением Чайлдса — Лэнгмю-ра [121] [c.445]

Анализ включает оценку фактической нагруженности основных элементов аппарата в соответствии с требованиями НТД фактической геометрии и толщины стенок, концентраторов напряжений и дефектов результатов исследования напряженно-деформированного состояния (НДС), полученных при функциональной диагностике и экспертном обследовании установление механизмов образования и роста обнаруженных дефектов и повреждений, возможных отказов вследствие их развития оценку параметров технического состояния аппаратуры (их соответствие требованиям нормативно-технической и проектной документации, а по наличию отклонений от требований НТД установле)1ия определяющих параметров технического состояния) заключения о необходимости дальнейших уточненных расчетов и экспериментальных исследований напряженнодеформационного состояния, характеристик материалов и оценки остаточного ресурса в случае отсутствия повреждений, влияющих на параметры технического состояния аппаратуры. [c.167]

Второй случа11, типичным проявлением которого является гистерезис при магнетронном реактивном напылении, может быть проанализирован, используя теорию бифуркаций. Это позволяет получить оценки параметров гвстерезисной области. [c.178]

Определение, не отвечающее требованию системности, можно стандартизировать после уточнения путем внесения соответствующего указания на родовое понятие (например, определение понятия оценочная скважина — скважина нефтяной залежи, предназначенная для оценки параметров пласта — нуждается в доработке, так как в нем нет указания на связь с родовым понятием специальная скважина . В ОСТ 39.036 - 76 это определение дано в следующей редакции специальная скважина нефтяной залежи, предназначенная для оценки нефтенасыщен-ности и других параметров пласта ). [c.216]

Поскольку в этой формуле величина <1ф перед началом измерений неизвестна, то на первом этапе, используя высокопроизводительные и относительно малоточные методы, следует произвести сплошной контроль и предварительную оценку параметров.Выяв-ленные при этом отклонения ёф, близкие к допуску d, или незначительно превышающие его, определяются на втором этапе с повышенной точностью и надежностью. [c.17]

Отсос через щель. Как показывают исследования, влияние формы обтекаемого тела на расход отсасываемой жидкости и расположение щелей, обеспечивающих ламинаризацию, невелико. Полученные при этом количество щелей и расходы отсасываемой жидкости мало отличаются от соответствующих величин для продольно обтекаемой пластины. Поэтому при приближенной оценке параметров, характеризующих отсос пограничного слоя с крыльев или тел вращения, можно использовать зависимости, полученные для пластины, если число Яе = Уоо6% > 4-10 [c.440]

Д.ТЯ закаленной шарикоподшипниковой стали литературные данные о величине к весьма скудны. В лаборатории сопротивления материалов СПбГТУ получена примерная оценка параметра к для этой стали. Она оказалась порядка 0,55...0,65, что в общем-то недалеко от значения к = 0,48, найденного для случая равной опасности упомянутых областей. [c.154]

Статистические методы контроля параметров технологического процесса. Статистические методы контроля могут быть применены к оценке параметров технологического процесса и их изменений под действием различных факторов. Контролируются характеристики качества оборудования, технологической оснастки и инструмента, проверяются методы их наладки, оценивается рабочая среда, а также контролируются параметры изготовляемых изделий. Принципиальная разница по сравнению с контролем качества продукции здесь заключается в том, что анализируются процесс и тенденции развития или стабилизации технологического процесса, близость его параметров к граничным значениям и т. п. Поэтому возможность появления де( ктного изделия не будет неожиданностью, а явится следствием определенного (как правило, постепенного) изменения характеристик технологического процесса. Обнаружение этих тенденций позволит принять меры по предотвращению брака, т. е. создать условия для бездефектного изготовления продукции. Для металлообрабатывающей промышленности применяются такие статистические методы контроля, как составление точечных диаграмм изменения точности обработки, по которым можно определить рассеивание параметров точности, смещение центра группирования во времени, вероятность выхода размера за пределы допуска или наличие запаса по точности. Эти [c.453]

Энциклопедия по машиностроению XXL

Оборудование, материаловедение, механика и ...