Адекватность Проверка построенной модели

Проверка построенной модели на адекватность. Полное описание систем представляет собой нереальную задачу, так как невозможно учесть все действующие переменные и возмущения во время функционирования. Математическая модель обычно отражает только те основные закономерности реальной системы или процесса, которые необходимы для решения конкретной задачи познавания, проектирования или управления. Поэтому прн решении задачи идентификации всегда появляется необходимость в оценке степени адекватности (соответствия) построенной модели реальной системе. Для количественной оценки степени адекватности могут быть использованы информационная и дисперсионная меры степени адекватности [28]. [c.356]

В зависимости от числа пространственных координат модели разделяются на одно-, двух- и трехмерные. Дополнительной координатой является время. Модели реализуются с помощью ЭВМ, Комбинированные модели обладают высокой степенью соответствия натурному устройству и позволяют решать очень широкий круг задач. Прежде всего они дают большой объем информации о характере тепловых, электромагнитных и иных параметров в системе, труднодостижимый другими способами. Эта информация помогает яснее понять физическую картину происходящих явлений и получить их количественные характеристики. Моделирование резко сокращает объем трудоемких и дорогих натурных экспериментов при разработке новых процессов и установок, позволяя исследовать переходные и установившиеся режимы, а также такие режимы, как аварийные, экспериментальное изучение которых крайне затруднено. При наличии модели процесса или установки роль натурных экспериментов сводится к проверке ее адекватности процессу в отдельных точках интересующей нас области, уточнению параметров модели и отработке принятых конструкций с целью их коррекции и выявления влияния процессов, не учтенных при построении модели. [c.132]

Дальнейшее развитие и обоснование адаптивные модели получили в работе Д. Бокса и Г. Дженкинса [7 ]. Эти модели охватывают процессы, характеризующиеся автокорреляционными свойствами. Построение модели проводится итеративно и включает этапы идентификации, оценки и диагностической проверки модели на адекватность. В процедуру диагностической проверки входит получение некоторого критерия 9, с помощью которого можно отвергать грубые неадекватные модели. При наличии достаточного количества однородных данных можно более обоснованно конструировать модель. [c.50]

Анализ построенных моделей объекта. Проверка адекватности. Интерпретация результатов [c.183]

Для построения модели привода выемочной машины и последующей проверки ее адекватности большое значение имеет статистическая обработка нагрузок в различных элементах исследуемого привода, полученных в результате шахтного или стендового экспериментов. Известно, что такие статистические характеристики случайных функций, как корреляционная [c.58]

Аналогичным образом можно конструировать другие простыв феноменологические схемы дискретного описания процессов разрушения слоистых и других композиционных материалов, основываясь на структурном подходе и учитывая взаимное влияние компонентов при разрушении. Общим требованием при зтом является термодинамическая непротиворечивость вводимых схем разрушения и алгоритмов их реализации, которая для адиабатических процессов сводится к тому, чтобы на дискретных элементах энергия разрушения, или диссипация внутренней энергии, была положительной неубывающей функцией, а для разрушенного элемента выполнялись определенные инвариантные свойства. Критерием адекватности построенных моделей реальным физическим явлениям служит проверка близости результатов экспериментальным данным. Следует отметить, что в литературе практически отсутствуют прямые экспериментальные данные о динамике процессов разрушения внутри тел и композиционных материалов, хотя современная физическая аппаратура позволяет визуально представить этот процесс с помощью различных томографов, плотномеров, рентгеновских датчиков и съемок в рентгеновских лучах. [c.33]

Такую характеристику моделей, входящих в состав системы проектирования (библиотека, инструктивная часть), целесообразно находить как функцию, зависящую от величины ресурсов, затрачиваемых на натурный эксперимент при решении некоторой проектной проблемы с учетом максимально возможной скорости их расхода, а также от затрат ресурсов на построение моделей, проверку их адекватности и затрат времени на моделирование. Такая оценка мо- [c.15]

Существует немало проблем, для которых данный подход может оказаться успешным, но в общем случае он таит в себе большую опасность. Во-первых, чтобы что-то измерить, надо иметь адекватный инструмент измерения. Во-вторых, для построения моделей желательно иметь факты, а также принятые способы проверки надежности этих моделей. [c.114]

Проверка адекватности построенной полиномиальной модели приводится по критерию Фишера Р. [c.28]

Методом оценивания надежности называют совокупностью правил выбора (построения) статистик, алгоритмов и моделей оценивания, способов проверки их качества. Критерии качества оценивания (точности статистики, адекватности модели, правильности алгоритма) формулируют на основе анализа общих требований к специальному математическому обеспечению управления процессом создания и применения КА. [c.495]

Проблема определения термодинамических свойств плотных смесей не может быть успешно решена без построения адекватной модели вещества. Среди наиболее последовательных и строгих ме-г тодов моделирования реальных систем многих частиц особое место занимают методы машинного моделирования Монте-Карло и молекулярной динамики. Данные о свойствах моделей вещества, полученные при расчетах этими методами, являются, с одной стороны, проверкой различных теоретических подходов, а с другой - имеют эвристическую ценность, будучи исходной посылкой для различных теоретических построений. [c.103]

Выводы, полученные посредством теоретического расчета и выраженные в количественных соотношениях, далее проверяются измерениями при наблюдениях и лабораторных экспериментах. Результаты сравнения подтверждают или опровергают точность и адекватность исследуемой модели. Во всяком случае такое сравнение способствует построению более совершенной модели, которая в свою очередь подвергается математическому анализу и последующей экспериментальной проверке, и т. д. [c.12]

Оптика атмосферы в значительной мере определяется рассеянием света на молекулах и частицах [27]. При решении задач теории рассеяния света аэрозолями принято считать, что в любом локальном объеме воздуха при нормальных условиях их можно представить как систему однородных сферических частиц различного размера. В связи с этим в пределах настоящей главы излагаются теория и численные методы решения обратных задач светорассеяния полидисперсными системами сферических частиц. Разумеется, указанная система частиц рассматривается не более как морфологическая модель (если акцентировать внимание на форме рассеивателей, играющих важную роль в подобных задачах) реальной дисперсной рассеивающей среды. Оптическое соответствие модели и среды требует надлежащей проверки, о чем подробно говорится в заключительном разделе главы. В основе аналитических построений излагаемой ниже теории лежит понятие оператора перехода, осуществляющего преобразование одного элемента матрицы полидисперсного рассеяния в другой. В результате для матрицы Мюллера, адекватно описывающей прямые задачи светорассеяния системами частиц, удается построить матрицу интегральных (матричных) операторов взаимного преобразования ее элементов. [c.14]

Процесс конструированчя неотделим от проектирования в целом. Локальное решение, связанное с геометрией, либо принимается после всестороннего учета различных факторов и проведения расчетов, либо служит первоначальной гипотезой, подлежащей проверке. Построение н коррекция неплоской геометрической модели происходит итеративно и распределено по процессу проектирования в целом. В этих условиях проектировщику необходим внешний накопитель информации, адекватно отображающий геометрическую модель. Таким накопителем выступает чертеж, эскиз или набросок [961. [c.9]

Кроме применения вышеописанных количественных мер степени адекватности используют и другие способы проверки адекватности построенной модели, например статистический анализ вектора остатка е (45), так как его координаты только при полностью адекватной модели являются некоррелированными случайными величинами с нулевым средним и одинаковой дисперсией [40]. Сопоставлением моделей, построенных по группам наблюдений в различные периоды времени, можно обнаружить неадекватность модели с постоянными параметрами реальной системе [14, 15]. В ряде случаев пользуются качественной априорной информацией об исследуемой системе. Например, если известно, что система является колебательной или ее нелинейная характеристика выпуклая вниз, то аналогичными свойствами должна обладать построенная модель. Только всесторонняя проверка позволяет построить достаточно адекватную модель ндеитифицир>емои системы. [c.357]

Обработку результатов, построение модели и проверку ее адекватности опытным данным проводили по стандартным формулам планирования [1]. Коэффициенты регрессии В при Х1Хг И Х2Хг относительно малы и поэтому являются статистически незначимыми. С учетом этого уравнения регрессии для сплава САС-1 имеет вид [c.213]

Макроопыты. Выше, при обсуждении тех или иных элементов теорий процесса накопления рассеянных микродефектов, уже неоднократно упоминались макроопыты. В любой модели реального тела, построенной с учетом микроструктуры, должна быть указана система макроопытов, позволяющая, с одной стороны, снабдить теорию информацией для построения тех или иных функций, а, с другой стороны, произвести количественную проверку согласованности свойств модели с существенными в рассматриваемой ситуации свойствами реального тела, т. е. проверку того, отражены ли и адекватно ли отражены в модели самые существенные свойства реального тела в изучаемой ситуации. [c.598]

Для Проверки работоспособности разработанного метода проводили коррозионно-усталостные испытания образцов 280 X 20 X 10 мм на долговечность при циклическом отнуле-вом консольном изгибе с частотой 4,36 герца в водном растворе хлорида натрия (5 %), уксусной кислоты (0,5 %) и се )оводорода (3,4 г/л) при 20- 5 °С. Испытывая материал при стационарных уровнях нагрузки, заведомо превышавших пороговый, оценивали адекватность закона (Ю) опытным данным (табл. 3). Сопоставление дисперсий неадекватности и воспроизводимости свидетельствуют об адекватности модели (10) опытным данным при уровне значимости 0,05. О соблюдении линейного закона суммирования повреждений свидетельствует близкое совпадение результатов испытаний с возрастающей нагрузкой с графиком функции, построенным по расчетным точкам с учетом параметров модели (Ю) (рис. 14), а также независимость разрушающих нагрузок при Испытании от напряжений более низких, чем пороговые (в табл. 3 стали 20, 17Г20Ф, ЗОХМА). Окончательным подтверждением работоспособности предлагаемого метода является совпадение результатов оценки пороговых напряжений, полу- [c.67]

Энциклопедия по машиностроению XXL

Оборудование, материаловедение, механика и ...