Ошибка моделирования

Ошибки моделирования данных [c.295]

Частично такие ошибки - ошибки нормализации, и методы их исправления бьши рассмотрены в гл. 2. Ниже будут рассмотрены ошибки моделирования колонок, индексов и связей. [c.296]

Если результаты конечно-элементного анализа будут существенно отличаться от этих значений, потребуется исследование возможных причин. В данном случае оценка существует, и ошибки моделирования легко обнаружить. Для большинства инженерных задач теоретическое решение отсутствует, однако почти всегда можно сделать упрощающие предположения и получить грубую оценку, наличие которой облегчает проверку модели. [c.27]

Отклик конструкции 39,474, 482,486 Ошибка моделирования 29 округления 516 [c.539]

Присутствие числовых коэффициентов в аппарате качественного вывода решения упрощает алгоритмы идентификации модели, позволяя использовать численные методы поиска по минимизации ошибки моделирования. [c.301]

Большое значение имеет точность моделирования нагрузок, которая определяется отклонением выходного процесса, полученного на модели, от идеального значения нагрузки. Ошибки моделирования могут определяться отклонением входных процессов и величин от фактических их значений и неадекватностью модели К Возможны ошибки в воспроизведении модели на ЭВМ. В качестве идеального значения принимаются значения, [c.115]

Вопрос о том, какой средний интервал повторения следует установить для расчета сооружений, освещен в подразд. 3.5. Здесь же мы рассмотрим практически одинаково важные вопросы оценки ФР максимальных годовых скоростей и погрешностей, связанных с предсказаниями скоростей ветра. В дополнение к ошибкам, которые связывают с качеством исходных данных (см. разд. 3.1), такие погрешности включают также ошибки моделирования и ошибки выборочного обследования. Ошибки моделирования происходят из-за неправильного выбора самой вероятностной модели. Ошибки выборочного обследования есть следствие ограниченности объема выборок, из которых оцениваются параметры распределения, и теоретически становятся исчезающе малыми с увеличением объема выборки до бесконечности. [c.69]

Установлено, что эта разница составляет примерно от 2 до 4% для ветров с повторяемостью один раз в 50 лет, от 3 до 6% для ветров с повторяемостью один раз в 100 лет и от 10 до 16% для ветров с повторяемостью один раз в 1000 лет. Отсюда видно, что ошибка моделирования (т.е. ошибка, состоящая в использовании модели из [3.51, тогда как в действительности справедлива модель из [3.61 или наоборот) будет существенной только для прогнозов ветров, соответствующих большим интервалам повторения, например ветров, вызывающих предельные состояния, связываемые с отказом сооружений. Следовательно, вопрос о том, какое из выражений [3.21 или [3.31 лучше описывает режим экстремальных ветров, представляет интерес в связи с оценкой коэффициентов надежности сооружений, подверженных действию ветровых нагрузок. [c.70]

Таким образом, для получения достоверных результатов нужно стараться связать моделирование с физическим смыслом задачи, чтобы исследователь был убежден в правильности полученных решений или, получив доказательства того, что задача поставлена неправильно, понял, Где ошибка. Моделирование превращает техническую процедуру решения дифференциальных уравнений в увлекательную исследовательскую работу и доставляет большое удовлетворение. Эту работу нельзя назвать чисто вычислительной. [c.18]

Синтез структуры САПР. Как и при проектировании других сложных систем, проектирование КТС САПР начинается с синтеза структуры комплекса. Поскольку синтез не удается представить как совокупность полностью формализованных процедур, выполняемых по критериям, отражающим всевозможные требования ТЗ, при синтезе могут быть допущены те или иные ошибки, приняты неудачные решения. Для их выявления после синтеза идет процедура верификации. В отличие от синтеза верификация может быть автоматизирована, ее на ЭВМ реализуют с помощью имитационного моделирования КТС САПР как системы массового обслуживания. [c.356]

Ошибку при осуществлении приближенного моделирования можно оценить следующим образом. Две одноименные физические величины подобных процессов в образце и модели, рассматриваемые в сходственных точках, связаны соотношением [c.137]

Метод локального моделирования сравнительно прост й в ряде случаев позволяет получать достаточно точные результаты. Следует, однако, учитывать, что необоснованное применение метода локального теплового моделирования может привести и к значительным ошибкам. [c.168]

Существует весьма большое количество методов проводимых прогностических исследований. Авторами настоящей книги сделана попытка обобщить и систематизировать основные методы, применяемые в СССР и за рубежом при прогнозировании развития науки и техники экстраполяции, экспертизы, моделирования. Возможности отдельных методов рассматриваются применительно к прогнозированию развития конструк-. ционных материалов на основе собственных разработок авторов и литературных данных. Наиболее распространены методы экстраполяции, из которых предпочтение следует отдать адаптивным моделям. В частности, метод экспоненциального сглаживания в отличие от прямой экстраполяции позволяет распознать изменение коэффициентов модели и тем самым уменьшить ошибку прогноза. [c.6]

Точность моделирования уравнений движения систем I — IV оценивалась с использованием разработанных для ЭЦВМ <(Минск-22 программ-процедур метода динамических испытаний с той особенностью, что в этом случае параметры уравнений модели не оценивались, а производилась проверка уравнений с параметрами, соответствовавшими установленным в модели АВМ. Разработанные процедуры метода динамических испытаний дают оценки в смысле метрики двух функциональных пространств в пространстве С рассматривается максимум модуля ошибки max е и в конечномерном дискретном аналоге пространства — дисперсия ошибки и среднеквадратическая ошибка а. Кроме того, в приводимых ниже табл. 3—6 дана средняя ошибка воспроизведения уравнений. [c.72]

При вычислении я qT ) даже для небольшого числа J требуется очень большой объем вычислительной работы (сотни тысяч и миллионы логических и арифметических операций). Без существенного риска ошибки в выводах вместо сплошного вычисления вероятностей для всевозможных qY можно воспользоваться методом статистического моделирования, пользуясь соотношениями (6.9), (6.10), (6.11), определив для 500—1000 последовательностей в (6.10) значения Vi в соответствии [c.126]

Метод статистического моделирования обладает целым рядом особенностей, выгодно отличающих его от других известных в настоящее время вычислительных методов. К таким особенностям относятся (1) наглядная вероятностная трактовка (2) применимость к исследованию систем принципиально любой сложности (3) простая вычислительная схема (4) простая оценка точности получаемых результатов (5) малая чувствительность к отдельным ошибкам (6) отсутствие накопления ошибок (7) малая связность статистических алгоритмов. [c.13]

Таким образом, при заданном значении относительной ошибки а можно определить требуемое число испытаний А/. Однако N обратно пропорционально Р, что объясняет трудность применения метода статистических испытаний для моделирования событий, происходящих с малой вероятностью. Обычно при малых значениях Р задачу приходится видоизменять. [c.18]

Решение системы дифференциальных уравнений проводилось методами Рунге—Кутта. При моделировании подобных нелинейных систем высокого порядка для достижения необходимой точности вычислений приходится выбирать малый шаг интегрирования. Ошибка ограничения метода рассчитывалась по формуле [4] [c.69]

Поэтому при математическом моделировании ошибок элементов высших кинематических пар (Д ) узлы интерполирующих полиномов надо выбирать в полном соответствии с назначенными в условиях производства контрольными положениями изготовляемых звеньев механизма, а величины самих ошибок — основываясь на конкретных видах законов распределения и корреляционной функции (или корреляционной матрицы), отражающими специфические условия соответствующего технологического процесса. Иначе—составленные при помощи интерполирующего полинома отдельные реализации случайной функции Лг/ (х) должны в своей совокупности с заданной вероятностью соответствовать реализациям случайной функции Ду х), характеризующей ошибки в изготовлении элементов высших кинематических пар в реальных условиях производства. [c.197]

Оценить устойчивость динамических систем высокого порядка, не используя критерии устойчивости, можно в результате построения переходного процесса на моделирующей или цифровой ЭВМ или путем определения корней характеристического уравнения. Но и в этом случае имеют место принципиальные ошибки, которые появляются по причине неустойчивости счета, ограничения разрядной сетки цифровой машины или погрешностей моделирования. [c.14]

Ошибки и недостатки моделирования колонок [c.296]

Ошибки и недостатки моделирования индексов и ограничений [c.298]

Ошибки и недостатки моделирования связей [c.305]

NOOUTMSG Подавление передачи в выходной файл сообщений об ошибках моделирования No [c.65]

В последнее время значительное внимание уделяется процедурам совмещенного проектирования программной и аппаратной частей СБИС (SW/HW - Software/Hardware odesign). Если в традиционных маршрутах проектирования разделение алгоритмов на части, реализуемые программно и аппаратно, происходит на самых ранних шагах, то в технологии совмещенного проектирования эта процедура фактически переносится на уровень RTL и тем самым входит в итерационный проектный цикл и может привести к более обоснованным проектным решениям. Примером подхода к совмещенному проектированию может служить методика моделирования на уровне исполнения системы команд, в соответствии с которой моделируются события, происходящие на внешних выводах таких устройств, как арифметико-логическое, встроенная и внешняя память, системная шина и т.п. Благодаря совмещенному проектированию удается не только на ранних стадиях проектирования найти и исправить возможные ошибки в аппаратной и программной частях проекта, но и отладить контролирующие тесты [12]. [c.131]

Результаты моделирования. В табл. 1—5 (на стр. 52—56) даны результаты обработки ряда экспериментов, проводившихся для оценки параметров набранной на АБМ модели. Эксперименты обрабатывались на ЭЦВМ Мипск-22 с помощью программ-проце-дур метода динамических испытаний, позволяюш их получить одновременно оценку определяемых величин в двух метриках пространства С (максимальное отклонение) и конечномерного дискретного аналога пространства (среднеквадратическая ошибка). Кроме того, разработанные процедуры позволяют сравнить реальный характер распределения ошибок с нормальным законом распределения. Для приведенных в таблицах экспериментов реальное распределение ошибок весьма близко к нормальному распределению. [c.58]

Осуществляют проверку окончания процрсса моделирования путем сравнения подсчитанной допустимой ошибки Е с заданной величиной Яр,. Если Е < Ез, переходят к оператору 24 для окончания процесса моделирования. Еслн Е > Е , возвращаются к оператору 3 для выполнения следующей реализации. [c.431]

Моделирование ошибки положения указывает на ее нормальный закон распределения, что видно из приведенной гистограммы (рис. 2). Ошибка перемещения механизма, вызванная его поворотом относительно какого-то первоначального положения, есть композиция неск ольких ошиб ок п ол ожения, поэтому для данного конкретного случая распределение также является нормальным. Интересно проследить изменение ошибки положения для партии механизмов при враш,ении ведущего колеса (рис. 3). На рис. 3 сплошной линией изобран<ено измене- , [c.35]

Имитация случайных чисел, подчиняющи хся закону Релбя, последним из указанных способов обеспечивает повышение скорости получения чисел в среднем в 4 раЗа по сравнению с широко используемым методом обратной функ ции В этом случае погрешность вероятностного моделирования содержит случайную составляющую, обусловленную ошибками усреднения результатов статистического эксперимента, и систематическую составляюш,ую, порожденную проведенным упрощением имитации закона распределения. Поскольку первая составляющая при вычислении вероятности событий имеет порядок i-Y Т, где Т — число реализаций, погрешность имитации закона Релея последним способом при п = 2 = 128 оказывается соизмеримой со статистической погрешностью моделирования при Г = 10 ООО. [c.176]

Смотреть страницы где упоминается термин Ошибка моделирования : [c.524] [c.315] [c.806] [c.806] [c.807] [c.807] [c.809] [c.524] [c.691] [c.12] [c.228] [c.91] [c.30] [c.13] [c.116] [c.321] [c.297] [c.8] [c.27] [c.296] [c.316]

Энциклопедия по машиностроению XXL

Оборудование, материаловедение, механика и ...