Энциклопедия по машиностроению XXL

Оборудование, материаловедение, механика и ...

Статьи Чертежи Таблицы О сайте Реклама

Модель распределенная

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. Рис. 5. Вероятная <a href="/info/100554">модель распределения</a> 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 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 <a href="/info/367740">пучком когерентного</a> света I восстанавливается <a href="/info/362566">оптическая модель</a> поля антенны как в раскрыве Л, так и в пространстве (волны и U 2). В <a href="/info/402214">фокальной плоскости линзы</a> L получают <a href="/info/362566">оптическую модель</a> 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]


Смотреть страницы где упоминается термин Модель распределенная : [c.328]    [c.317]    [c.185]    [c.128]    [c.59]    [c.107]    [c.94]    [c.182]    [c.138]    [c.114]    [c.547]   
Основы автоматизированного проектирования (2002) -- [ c.85 ]



ПОИСК



Анализ влияния законов распределения несущей способности и нагрузки, величины параметров законов и других характериi стик на надеж ость изделий при исследовании модели нагрузка — несущая способность

Анализ колебаний в механизмах на основе моделей, включающих элементы с распределенными параметрами

Аналитические модели для функций плотности распределения частиц по размерам в обратных задачах оптики дисперсных сред

Аналитические модели функции распределения

Главные особенности региональных климатических моделей высотного распределения температуры и влажности воздуха

Глобальные модели распределения частиц по размерам

Динамические модели механизмов, включающие элементы с распределенными параметрами

Као Дж. Модели долговечности и их использование Закон распределения ресурса — основа оценки надежности по выборочным данным

Клюев И.К. Модель распределения статических потоков газа в трубопроводах с замкнутыми контурами

Математическая модель с распределенными параметрами

Математические модели детерминированных дискретных и распределенных динамических систем

Модели высотного распределения атмосферного озона

Модели высотного распределения влажности воздуха

Модели высотного распределения углекислого газа и малых газовых составляющих атмосферы

Модели распределений поглощения

Модели с листовыми проводниками и распределение потенциала

Модели с распределенными параметрами

Модели функций распределений частиц

Модель распределения

Модель распределения

Модель распределения напряжений в коротком волокне при ползучест

Модель с линейным распределением температур

Модель с распределенными массами

Модель с распределенными массами н заданной формой деформированного состояния

Модель случайного распределения линий

Морозов В. В. Исследование надежностных характеристик распределенных систем е использованием регрессионных моделей

Определение модели распределения

Оптимизация технологических процессов по моделям статистического распределения

Получение характеристических функций для моделей с распределенными параметрами

Прозрачные модели для поляризационно-оптического метода исследования распределения

Прозрачные модели для поляризационно-оптического метода исследования распределения напряжений

Простейшие математические модели распределенных динамических систем

Р а с ч е т н а я модель ту р б улентного потока. Распределение осредненных скор остей в потоке при турбулентном движении жидкости

Распределение длительности выбросов для некоторых частных моделей случайных процессов

Распределение нагрузок на междукамерные целики в неоднородных моделях

Распределение нагрузок на междукамерные целики в однородных моделях

Расчет двухволновой модели на действие равномерно распределенной нагрузки, сравнение результатов расчетов с экспериментальными данными

Расчет спектрального распределения интенсивности деполяризованного рассеянного света на основании упрощенной молекулярной модели

Расчет трехволновой модели на равномерно распределенную нагрузку

Расчетная модель турбулентного потока. Распределение осредненных скоростей в потоке при турбулентном движении жидкости

Региональные климатические модели высотного распределения влажности воздуха

Результаты исследования двухволновой конструкции в натуральную величину и модели в упругой стадии их работы при равномерно распределенной нагрузке

Результаты исследования трехволновой модели при равномерно распределенной нагрузке

Тензодатчики для исследования распределения напряжений на моделях из органического стекла

Функция для моделей с распределенными

Электрические модели распределения напряжений



© 2025 Mash-xxl.info Реклама на сайте