Устойчивость стохастическая - Определение

Как следует из приведенных выше результатов в теории динамической устойчивости стохастических систем, до настоящего времени в основном удавалось установить строгие достаточные или приближенные необходимые и достаточные условия динамической устойчивости. В этом случае вопрос о границах динамической устойчивости либо остается совсем не решенным, либо в силу приближенности самого метода исследования остаются неопределенными сами величины погрешности или область применения приближенного метода. В свою очередь (см. выше и в гл. VI), неэквивалентность определений стохастической устойчивости не позволяет сопоставлять непосредственно результаты исследований и существенно затрудняет качественный и количественный анализ. [c.220]

При исследовании устойчивости стохастических систем используется, в частности, метод функций Ляпунова. В этом случае важную роль играет введенный ранее оператор L, имеющий смысл полной производной по времени в силу динамических уравнений. Условия устойчивости по вероятности в смысле указанного выше определения сводятся к существованию положительно определенной функции V такой, что Z, F < 0. Ввиду известных трудностей применения этого метода, связанных с нахождением функции V, часто пользуются упрощениями в постановке задач. При этом можно рассматривать малые случайные возмущения, для которых малы вероятности больших флуктуаций. Условия устойчивости для задач такого рода являются более простыми и (при ограниченности первых двух моментов воздействий) сводятся к ограничению снизу спектра матрицы невозмущенной системы некоторой простой функцией этих моментов. Можно также рассматривать устойчивость по линейному приближению. Хотя полученные в та- [c.348]

Подведем некоторый итог. Ради определенности пусть для рассматриваемого нами седлового равновесия при Li = О и X = О седловая величина ст < 1. Тогда при возрастании X вдоль оси j, = О появится устойчивый предельный цикл с некоторой областью притяжения. Исходя из точки X > О, J, = О, будем увеличивать ц. При этом предельный цикл превратится сначала в устойчивый обычный синхронизм. Затем он трансформируется в стохастический синхронизм. При этом область притяжения предельного цикла последовательно будет переходить в область притяжения обычного и стохастического синхронизмов и затем по пересечению границы р = О в область притяжения какого-то нового установившегося движения. Структура разбиения плоскости параметров р, в окрестности точки Л = х = О очень сложная. Достаточно заметить, что при монотонном изменении Я в сторону возрастания вдоль оси j, = О число вращения 7 монотонно убывает от значения ) у = оо. Сказанное основывается на предположении об общем характере бифуркаций и полученных ранее сведениях о точечном отображении Гзя, согласно которым между [c.376]

Отметим, однако, что не меньший интерес представляет развитие теории стохастической устойчивости вязкоупругих систем и, в частности, использование вероятностных методов при определении функционала критического времени. Это связано, в частности, с тем, что большая часть реальных факторов, влияюш,их на поведение системы, имеет случайный характер. Кроме того, актуальными представляются различные проблемы динамической устойчивости, проблемы влияния скорости нагружения на процесс потери устойчивости, задачи потери устойчивости при ударных нагружениях, выделение основных параметров вязкоупругих систем, влияюш,их на процесс потери устойчивости, задачи тепловой устойчивости и др. Представляет также интерес исследование вопросов устойчивости вязкоупругих систем в геометрически- и физи-чески-нелинейной постановке. [c.231]

ОПРЕДЕЛЕНИЕ СТОХАСТИЧЕСКОЙ УСТОЙЧИВОСТИ 99 [c.299]

ОПРЕДЕЛЕНИЯ СТОХАСТИЧЕСКОЙ УСТОЙЧИВОСТИ [c.299]

Связь между определениями стохастической устойчивости. Между некоторыми из введенных определений существует связь. Например, если решение устойчиво в среднем квадратическом, то оно устойчиво по вероятности (обратное утверждение, вообще говоря, неверно). Устойчивость в пространстве по существу эквивалентна устойчивости в среднем, а устойчивость в пространстве М , грубо говоря, отвечает совокупности требований устойчивости в среднем и среднем квадратическом. В формулировку условий устойчивости по совокупности моментных функций входит математическое ожидание от нормы моментов в начальный момент времени, что включает в рассмотрение случайные начальные условия. [c.301]

Эволюция вектора у (t) в пространстве U будет представлять собой диффузионный марковский процесс. Однако стохастические уравнения (24) для линейных параметрических систем оказываются нелинейными по отношению к части из компонентов вектора у (t). Поэтому уравнения относительно моментных функций образуют бесконечную систему. В уравнения, содержащие производные от моментных функций низших порядков, войдут моментные функции более высокого порядка. В связи с этим возникает проблема замыкания, т. е. приближенного сведения бесконечной системы дифференциальных уравнений к конечной системе. Кроме того, после замыкания уравнения будут содержать смешанные моменты процессов х (О и z (f), которые не входят в определение устойчивости по совокупности моментных функций. Поэтому вводят модифицированное определение устойчивости. [c.304]

Исследованию динамической устойчивости механических систем при случайных воздействиях посвящено много работ. Это объясняется, во-первых, большим разнообразием определений стохастической устойчивости и соответствующих методов изучения. Вводятся понятия устойчивости по вероятности, по моментам, устойчивости почти наверное и т. д. [28]. Во-вторых, трудности анализа обусловлены особенностями различных воздействий, среди которых рассматриваются узкополосные случайные процессы, экспоненциально-коррелированные функции, процессы типа белого шума и др. [c.135]

При случайных узкополосных воздействиях с определенным сочетанием параметров системы и нагрузки решение стохастической задачи может быть неоднозначным. Рассмотрим задачу об устойчивости отдельных ветвей этого решения. [c.153]

Как следует из проведенного анализа, среди неоднозначных ветвей решения нелинейной стохастической задачи появляются неустойчивые стационарные режимы. При этом наряду с аналитическим исследованием для определения устойчивости можно использовать известные топологические правила теории бифуркаций. [c.157]

При стохастическом подходе все параметры конструкции или часть их моделируются случайными величинами. Для конструкций из композитов это позволяет наиболее полно учесть в модели оптимизации особенности технологии изготовления конструкции. Известное объективное несовершенство любого технологического процесса и, следовательно, принципиальная невозможность создания материалов и конструкций с идеальными (строго заданными) свойствами проявляются в случайных отклонениях характеристик изделий от некоторых средних значений. С позиций моделирования проектной ситуации важным представляется то, что эти отклонения, как правило, подчиняются некоторым статистически устойчивым законам распределения, которые обладают достаточно строго определенными средними, дисперсией и другими характеристиками. Это позволяет строить строгие математические модели стохастических проектных ситуаций и создавать достаточно эффективные алгоритмы их численной реализации. [c.212]

Практически любая прикладная проблема, приводящая к изучению частичной устойчивости, в той или иной мере требует учета различных случайных помех. Этим обстоятельством объясняется определенный интерес к исследованию ЧУ-задачи для стохастических систем. [c.264]

Численный анализ движения, определяемого этим гамильтонианом, был проведен с помощью отображений Пуанкаре следующим образом. На плоскости (у, у) при х = 0 отмечались точки траектории при определенном значении энергии Н = Е. При достаточно малых Е эти точки группировались в семейство замкнутых кривых (ряс. 5.4, а), что соответствует существованию дополнительного (к энергии) интеграла движения. При >1/12 часть замкнутых кривых начинает распадаться. На рис. 5.4, б приведены отображения траекторий при = 0,125. Часть траекторий становится стохастической, а область островков устойчивости еще достаточно велика. С дальнейшем увеличением Е [c.96]

Отображение (5.2.4) соответствует движению интегрируемой гамильтоновой системы на инвариантном торе (01, бг). Можно сказать, что это движение эргодично на торе, но не эргодично во всем фазовом пространстве. Из рассмотренного примера квазипериодического движения ясно, что эргодичность еще не означает стохастичность. С другой стороны, наше определение эргодичности позволяет считать эргодическим стохастическое движение и в некоторой ограниченной области фазового пространства, например в стохастическом слое. Однако такое определение может оказаться не очень удобным в том случае, когда область стохастичности содержит много островков устойчивости ). [c.294]

Обратим внимание на то обстоятельство, что большинство физических диссипативных систем со странными аттракторами, строго говоря, не удовлетворяют определению стохастической системы, которое мы дали выше. Дело в том, что странный аттрактор наряду с множеством неустойчивых траекторий может включать в себя и устойчивые периодические траектории, однако области их притяжений настолько малы, что они не сказываются на поведении системы ни в физическом, ни в численном эксперименте. Именно поэтому диссипативные системы с такими аттракторами мы будем называть стохастическими. [c.464]

Устойчивость по моментам высоких порядков. Области асимптотической устойчивости могут быть получены относительно моментных функций различного порядка. Однако при повышении уровня замыкаиия г нчменяется определение стохастической устойчивости. Вопрос о том, насколько результат зависит от определения устойчивости, может быть исследован на примере стохастического аналога [c.307]

Для строгого анализа устойчивоста при наличии случайных возмущений требуется уточнить определение стохастической устойчивости [56]. Это понятие неоднозначно различают устойчивость по вероятности, по математическим ожиданиям, по совокупности моментных функций второго порядка и др. Приведем соответствующие определения, ограничившись случаем детерминированных начальных условий. [c.529]

В основе возникновения стохастических и хаотических движений лежат гомоклинические структуры, именно они порождают сочетание неустойчивости, локального разбегания и общего сжатия. Вместе с тем переход от устойчивости к неустойчивости требует исчезновения устойчивых состояний равновесия и устойчивых периодических движений или достаточно большого увеличения их иериодов, точнее, длин соответствующих фазовых кривых. Устойчивые периодические движения и состояния равновесия могут потерять устойчивость или исчезнуть лишь несколькими вполне определенными способами. В этом смысле можно говорить о различных путях перехода к хаосу и стохастичности. Эти возможные пути были описаны в 1 этой главы. Позволим себе их вкратце перечислить. [c.214]

Основные определения. Существуют различные трактовки понятия стохастической устойчивости (см. например, H.J. Kushner [1967], Р.З. Хасьминский [c.266]

Это глубокое противоречие между существованием интегрируемых систем, с одной стороны, и эргодических, с другой, было симптомом некоторой фундаментальной нерешенной проблемы классической механики. Определенный вклад в разрешение этого противоречия внес Пуанкаре он продемонстрировал, что в окрестности неустойчивых неподвижных точек движение имеет чрезвычайно сложный характер. Это был первый намек на то, что регулярные силы могут порождать стохастическое движение в нелинейных колебательных системах. Впоследствии ]Зиркгоф [29] показал, что при рациональном отношении частот для двух степеней свободы (резонанс) всегда существуют как устойчивые, так и неустойчивые неподвижные точки. Резонансы все более высокого порядка и более мелкого масштаба последовательно изменяют топологию фазовых траекторий и приводят к образованию цепочки островов . Было установлено, что ряды теории возмущений не описывают такие резонансы. [c.14]

Ошибки округления. При исследовании гамильтоновых отображений с их сложной структурой хаотического и регулярного движения широко используется численное моделирование, причем число итераций отображения достигает многих миллионов. Возникает вопрос в какой степени численное моделирование с конечной точностью арифметических операций, ошибками округления и прочим шумом соответствует реальной динамике системы Существенное влияние этих ошибок на такие характеристики движения, как распределение в фазовом пространстве, мера стохастической компоненты и другие, легко определить, изменяя точность счета. Фактически такие проверки составляют неотъемлемую часть любого численного эксперимента. Так, например, Грин [165] исследовал влияние ошибок округления на определение границы стохастичности и нашел, что оно пренебрежимо мало (см. п. 4.4а). Бенеттин и др. [17] показали, что для систем Аносова численные ошибки несущественны при вычислении временных средних, например, показателей Ляпунова. Однако системы Аносова структурно устойчивы, и вопрос о влиянии численных ошибок на другие системы остается пока открытым ). [c.308]

Энциклопедия по машиностроению XXL

Оборудование, материаловедение, механика и ...