Модель математическая — Основные факторы

При разработке адекватной физико-математической модели, объясняющей феномен Ранка, одним из основных факторов следует считать взаимосвязь эффективности процесса энергоразделения с характеристиками микроструктуры потока [15, 37, 38, 95, [c.170]

Стратегическая и статистическая неопределенности являются темн основными факторами, которые определяют необходимость разработки математических моделей технологических процессов, агрегатов-источников ВЭР, рассматриваемых в едином комплексе с утилизационным оборудованием. [c.269]

Применение указанных моделей позволяет с помощью ЭВМ анализировать и находить оптимальные сочетания основных факторов технологического процесса с реализацией этих сочетаний в ходе процесса. Математический аппарат этих методов сложен и требует соответствующей подготовки специалистов. Но развитие этих методов является перспективным в связи с комплексной автоматизацией производства и методов управления им. [c.13]

Методика предусматривала сочетание лабораторных, эксплуатационных и теоретических исследований на подготовительном этапе предпочтение отдавалось эксплуатационным исследованиям, которые дали возможность выявить основные факторы, влияющие на производительность оборудования и качество выполнения технологического процесса. Постепенно углубляющийся анализ взаимосвязи различных факторов, учет реальной производственной обстановки, в которой работает исследуемое оборудование, обусловливали необходимость проведения работ в несколько этапов. Их объем и последовательность проведения отдельных этапов, так же как формы обработки и представления полученных экспериментальных данных, были подчинены требованиям быстрого использования в промышленности наиболее важных результатов и постепенного накопления сведений, необходимых для разработки математических моделей механизмов, уточнения методики, проектирования аппаратуры и для сравнения различных конструкций автоматов. При динамических исследованиях использовались датчики, разработанные [c.11]

Изменение MX средств измерений во времени обусловлено процессами старения в его узлах и элементах, вызванными взаимодействием с внешней окружающей средой. Эти процессы протекают в основном на молекулярном уровне и не зависят от того, находится ли СИ в эксплуатации или на консервации. Следовательно, основным фактором, определяющим старение СИ, является календарное время, прошедшее с момента их изготовления, т. е. возраст. Скорость старения зависит прежде всего от используемых материалов и технологий. Исследования [12] показали, что необратимые процессы, изменяющие погрешность, протекают очень медленно и зафиксировать эти изменения в ходе эксперимента в большинстве случаев невозможно, В связи с этим большое значение приобретают различные математические методы, на основе которых строятся модели изменения погрешностей и производится прогнозирование метрологических отказов. [c.168]

Так как машинные испытания проводятся над математическими моделями с учетом дестабилизирующих факторов, теоретическими основами машинных испытаний служит теория испытаний физических систем [130]. Основными составляющими теории испытаний являются теория чувствительности, теория вероятности и математическая статистика, теория идентификации. [c.150]

При рассмотрении более или менее сложных явлений и процессов физики прибегают к построению схематических моделей, отображающих и учитывающих основные факторы и предполагаемые закономерности явления. Принимая во внимание общие теоретические предположения и известные сведения об аналогичных явлениях, ученые предлагают такую модель, которая допускает применение методов математического анализа для выяснения как основных закономерностей, так и дополнительных деталей исследуемого процесса. [c.12]

Как и всякая модель, математическая модель компонента лишь приближенно описывает поведение объекта, поэтому в модели необходимо отражать лишь основные свойства схемы. Учет ряда второстепенных факторов, не оказывающих существенного влияния на точность, не целесообразен из-за ухудшения экономичности модели. При решении задачи аппроксимации нелинейных зависимостей предпочтение следует отдавать аппроксимирующим выражениям, имеющим меньшее число элементарных и специальных функций, требующих для своего вычисления обращения к стандартным подпрограммам этих функций. В этом смысле наиболее универсальным является метод кусочно-линейной аппроксимации нелинейных зависимостей, который позволяет сохранить принципиальные черты нелинейных зависимостей в как угодно широком диапазоне изменения аргументов. Кроме того, объем вычислительной работы при этом виде аппроксимации, как правило, оказывается минимальным. Недостатком этого метода является большое число аппроксимирующих коэффициентов, которые приобретают смысл параметров. [c.55]

Определение высоты микронеровностей обработанной поверхности исходя из геометрических и кинематических условий резания дает удовлетворительные результаты только для относительно грубых поверхностей ( > 10 мкм). Для поверхностей деталей, которые необходимо обработать с небольшой шероховатостью, трудно разработать детерминированную математическую модель, корректно отображающую физику процессов формирования шероховатости поверхности и влияние на нее основных факторов. Поэтому для разработки математических моделей используют в основном планирование экспериментов и статистические методы обработки результатов исследований. [c.126]

Модель математическая — Основные факторы 617 [c.634]

Основным фактором, позволяющим произвести анализ способов получения распределенной информации, может быть математическая модель. В соответствии с этим задачу получения распределенной информации можно сформулировать следующим образом по заданной математической модели объекта с РП определить распределенную информацию (сигналы о состоянии объекта — непрерывные или дискретные), которая обеспечивала бы необходимые значения параметров в пространстве и времени независимо от характера входного сигнала (сосредоточенного или распределенного). Решение этой задачи можно провести двумя способами по исходной математической модели объекта регулирования и по трансцендентным передаточным функциям, хотя получение трансцендентных передаточных функций для ряда объектов с РП является весьма трудной задачей. [c.17]

Структура порового пространства (геометрия пор) горной породы настолько сложна, что количественная ее характеристика встречает принципиальные затруднения. Если представить себе возможность определения расположения в пространстве всех поверхностей пор в пористом теле с последующим введением данных в память гигантской ЭВМ, то это тоже не спасает положения граничные условия на этих поверхностях настолько сложны, что исключают реальную возможность решения соответствующих уравнений для искомых физических полей. Единственным путем решения этой проблемы является создание математических структурных моделей порового пространства, которые, определяя различные варианты геометрии пор, позволяют устанавливать количественные соотношения между теми или иными свойствами породы и перечисленными выше тремя основными факторами (см. рис. в.1). [c.5]

Основными критериями качества экспериментального материала являются объем выборки и степень ее однородности, диапазон колебания исследуемых параметров. Построение модели возможно на основе регрессионных методов или с привлечением методов планирования экспериментов. В последнем случае появляется возможность построить математическую модель процесса, проанализировать с ее помощью явление, оценить влияние различных факторов и их взаимодействий, получить максимум информации при минимуме затрат. [c.144]

Ученые пытаются разработать математические модели взаимодействия между атмосферой и океаном, что позволило бы прогнозировать процессы, возникающие в этих средах. Результаты не всегда оказывались успешными. Трудности вызваны тем, что приходилось учитывать множество взаимосвязанных факторов (рис. 12.14). И все же за последние 10 лет, с тех пор как появились быстродействующие цифровые ЭВМ на интегральных схемах с высокой емкостью памяти, достигнут значительный прогресс в области моделирования климата. Предстоит еще, правда, многое сделать, прежде чем будут достигнуты две основные цели определение крупномасштабных, долговременных поглощательных и рассеивающих характеристик совокупной системы океан — атмосфера и оценка вторичных взаимодействий, которые могли бы существенно повлиять па структуру и изменчивость этой совокупной системы. [c.297]

С учетом специфики трудно формализуемых задач эксплуатации и зависимости основных параметров ФК корабля от широкого спектра эксплуатационных факторов базовая ММ трансформируется в соответствующие версии гибридной базы знаний. Разработанная унифицированная схема реконструкции базовой математической модели ФК и извлечения трудно формализуемых знаний в предметных областях обеспечивает создание гибридных моделей баз знаний, пригодных для использования многоцелевого информационного обеспечения эксплуатации функциональных комплексов корабля и тренажа экипажа. [c.38]

Таким образом, все показатели, характеризующие производительность, сводятся к трем основным формам 1) показатели ожидаемой производительности, т. е. теоретически рассчитываемой для проектируемых автоматов и их систем как функция проектируемых режимов, конструкций и компоновок, ожидаемых характеристик их надежности и условий эксплуатации. Точность таких прогнозирующих расчетов определяется, с одной стороны, совершенством соответствущих математических моделей, с другой — достоверностью исходных данных 2) показатели реальной производительности, т. е. производительности оборудования, эксплуатируемого в производственных условиях, зависят от тех же факторов, но уже по реальным их значениям. Точность расчетов реальной производительности зависит в первую очередь от объема. проведенных наблюдений, погрешностей исходной информации и ее последующей математической обработки 3) показатели требуемой производительности, т. е. требуемой отдачи автоматизированного оборудования по объему выпускаемой продукции как функции производственной программы, сменности работы и т. д. Эти показатели являются расчетными или заданными директивно по тем или иным соображениям. [c.66]

Рассмотренный далее вид ненормальности, вызванный чрезмерным влиянием внешних факторов, до сих пор, насколько известно автору, недостаточно освещен в литературе, несмотря на его распространенность и иногда весьма сильное воздействие на распределение признака качества в сменной и технологической партии продукции. Надо добавить, что влияние внешних факторов резко усложняет математическую модель, как общепринятую, так и положенную в основу расчетов, изложенных в данной книге. Перед автором был выбор — или с самого начала усложнить модель, включив понятие и связи воздействия внешних факторов, или выделить весь вопрос, рассматривая только чрезмерное влияние внешних факторов как ненормальность. Попытка пойти по первому пути привела не только к большим осложнениям, но и к такому отрыву математической модели от обычных представлений, при которых читатель едва ли смог бы разобраться в основных понятиях и методах, которым посвящена книга. Поэтому избран второй путь, а именно, те осложнения, которые вносят в математическую модель внешние факторы, выделены в параграф, посвященный соответствующему виду ненормальностей. [c.214]

Основными источниками высокочастотных вибраций прямозубой передачи являются профильные погрешности зацепления, переменная жесткость зацепления, ошибки основного шага и деформации зубьев, приводящие к соударениям при входе зубьев в зацепление. Построим математическую модель одноступенчатой прямозубой передачи с учетом всех указанных факторов. Расчетная схема одноступенчатой передачи показана на рис. 1. Передача состоит из шестерни 1 и колеса 2, установленных в упругих опорах. Шестерня приводится во вращение двигателем с системой привода 3, а к колесу присоединен поглотитель мощности 4. Взаимодействие шестерни и колеса осуществляется через зубья, играющие роль пружин с переменной жесткостью и линейным демпфированием. На остальных упругих элементах системы также учитывается рассеяние энергии при колебаниях. [c.45]

Задачами этого исследования являлись обоснование и выбор основных критериев качества механизма поворота и механизма двойной фиксаций выявление влияния различных параметров, изменяемых при эксплуатации и наладке поворотного стола (вес и момент инерции приспособлений, разгрузка опор, давление при повороте и реверсе, путь реверса), на его динамические характеристики исследование факторов, влияющих на точность и стабильность фиксации и ограничивающих быстроходность поворотного стола получение данных, необходимых для исследований динамики механизмов этого типа на математической модели. [c.68]

Всякая машина, как объект исследования при воздействии различных факторов является диффузионной (т. е. плохо организованной) системой [72], иначе — таким объектом исследования, в котором трудно выделить влияние отдельных факторов. Основным методом исследования таких систем является статистический. Получаемая в результате проведения статистического эксперимента математическая модель с той или иной степенью приближения показывает поведение системы при воздействии на нее совокупности факторов. Расширяя круг обследуемых факторов и объем исследования для выбранной совокупности их можно получать каждый раз новую математическую модель, описываюш ую более точно поведение интересующей нас системы. Из этого следует, что рассматриваемая задача не имеет однозначного решения, однако всегда существует возможность сформулировать условия, используя которые, можно ограничить совокупность обследуемых факторов и объем исследований. [c.69]

Первые главы посвящены математическим и статистическим моделям. Здесь рассматриваются такие вопросы, как эффективность систем, законы распределения и модели Долговечности, основные математические и статистические методы, прогнозы надежности и выбор критериев для проверки надежности. Далее излагается основное содержание программы исследования надежности система сбора данных о надежности, программы испытаний, анализ неисправностей и отказов, проектирование и разработка систем, обслуживаемость, роль факторов инженерной психологии в обеспечении надежности. Рассматриваются понятия и принципы, используемые при исследовании [c.15]

Непрерывное повышение качества изделий при одновременном снижении их себестоимости — одна из основных задач, стоящих перед современным машиностроением. Для того чтобы повысить качество изделий, необходимо проанализировать точность важнейших качественных показателей и изучить влияние на них различных технологических факторов. Расчетно-аналитические и экспериментальные методы позволяют справиться с этими задачами. Наибольший эффект достигается при использовании метода ускоренных многофакторных пассивных экспериментов с применением электронно-вычислительных машин. Весь комплекс расчетов состоит из следующих этапов 1) анализа точности технологического процесса по важнейшим качественным показателям 2) расчета. влияния технологических факторов на качество выпускаемых деталей 3) математического описания технологического процесса (объекта управления) и построения соответствующих ему математических моделей. [c.3]

Оптимальная математическая модель должна наилучшим образом, т. е. с точностью и полнотой, определяемыми величинами и соотношениями соответствующих исходных погрешностей, включать все существенные факторы и параметры теплоэнергетической установки и обоснованно учитывать ее основные свойства. В процессе построения оптимальной мате матической модели выявляются возможности усовершенствования математической модели — изменения ее объема, точности используемых исходных данных, точности расчета системы балансовых уравнений и т. д. Оптимальная математическая модель позволяет получать решение задачи при наименьших затратах труда и времени счета на ЭЦВМ. Следует отметить, что принципы построения оптимальных математических моделей теплоэнергетических установок находятся на начальной стадии разработки. В настоящее время основой для построения оптимальных моделей является весьма трудоемкий инженерный анализ промежуточных результатов в процессе создания математических моделей [19]. [c.9]

Для разработки моделей СЦТ обычно производится анализ математического аппарата, описывающего режимы работы элементов, источника теплоты, тепловой сети и потребителей теплоты. Выявляются существенные с точки зрения системного подхода, факторы и производится взаимная увязка математических моделей и методов, которые являются одними из основных методических компонентов АСУ теплоснабжения. [c.85]

К настоящему времени материаловедение, а также многие другие технологические науки остаются в основном экспериментальными. Это означает, что разработка какой-либо новой технологии или материала требует проведения достаточно широкого эксперимента, который зачастую очень дорог. Отсутствие глубокой теоретической базы лимитирует использование компьютерного эксперимента, поскольку в ряде случаев отсутствуют фундаментальные математические модели процессов, протекающих в металлах. Виной тому, по-видимому, можно считать традиционный, исторически сложившийся научный метод исследований, основа которого - анализ. Он хорош для определения влияния отдельных факторов на характер протекающего процесса и удобен для исследования многоуровневой системы, каковой и является деформируемый металл. Не случайно, очевидно, введено понятие уровней пластической деформации и структуре образования в металлах. [c.148]

Построена математическая модель соотношения отклонения показателя качества и точности соединений основных элементов конструкции с учетом масштабного фактора. Модель определена с точностью до трех параметров к, к2Я а, которые находятся расчетным или опытным путем. [c.64]

Наличие случайных факторов усложняет решение ЗПР. Основные подходы к решению ЗПР в условиях риска заключаются или в решении для наихудшего случая , или в учете в целевой функции математического ожидания и дисперсии выходных параметров. В первом случае задачу решают как детерминированную при завышенных требованиях к качеству решения, что является главным недостатком подхода. Во втором случае достоверность результатов решения намного вьппе, но возникают трудности с оценкой целевой функции. Применение метода Монте-Карло в случае алгоритмических моделей становится единственной альтернативой, и, следовательно, для решения требуются значительные вычислительные ресурсы. [c.23]

Остальные режимы работы компрессора являются переменными нерасчетными) из-за изменения параметров наружного воздуха и нагрузки установки. Для определения влияния режима работы компрессора на основные параметры рабочего тела используют зависимости степени повышения давления и КПД от расхода воздуха (рис. 2.9). Применяемые аналитические зависимости неточны из-за большого числа факторов, влияющих на процесс. Поэтому характеристики компрессоров строят на основании испытаний, математических моделей с использованием современных трехмерных расчетных алгоритмов и анализа существующих аналогов. Удачно разработанную конструкцию компрессора фирмы многократно совершенствуют, увеличивают масштаб габаритных размеров ступеней, добавляют нулевые и дополнительные ступени и т.д. [c.48]

Использование надежных конструкторско-проверочных методов требует знания условий зарождения и развития уста.лостных трещин в реальном элементе конструкции. При моделировании на ЭВМ процесса зарождения и развития трещины проведены экспериментальные исследования на образцах, с целью оценки влияния основных факторов. По экспериментальным результатам установлена соответствующая математическая модель и определены постоянные материалы. С помощью установленной модели, моя но моделировать процесс усталостного повреждения в простых деталях при одноосном нагружении. [c.432]

Третий метод можно назвать геолого-вероятностным. В самых разных кругах распространено использование вероятностных математических методов и вычислительной техники для отгадки загадок . Определяется степень риска, делаются случайные выборки, разрабатываются имитационные модели, уделяется много внимания вероятности того, что полученные значения будут меньше или больше ожидаемых. Ясно, что вход моделей зависит от выбранных параметров. Выбор последних определяется одной или более характеристикой условий залегания нефти, протяженностью или объемом осадочных пород, геологическими аналогиями, объемом разведочных и буровых работ, уровнем развития техники, удачей при открытии месторождения, анализом производства и резервов и т. д. Сторонники метода считают, что это лучше, чем действовать наугад. Однако достоинством его являются лишь воспроизводимость и целостность. Входные данные и здесь формируются в условиях неизвестности основных факторов, хотя и представлены в численном виде ввиду необходимости обработки на ЭВМ. Исходные же данные для опытного, квалифицированного специалиста не нуждаются в цифровом представлении. Мозг способен к умозаключению не только на уровне сознания, но и на уровне подсознания. У каждого человека эти умозаключения индивидуальны и могут быть несопоставимы с другими. Это большое неудобство, поскольку неотъемлемым требованием к оценке ресурсов должна быть непрерывность этого процесса. Интересный комментарий этого метода дает Джон Д. Муди [7] Предпринимались попытки объединить и выделить некоторые независимые переменные, которые можно было определить количественно и применить к оценке ресурсов. Эти попытки оказались неосуществимыми, поскольку нашлось множество таких действующих независимо друг от друга переменных, взаимосвязанных сложным образом между собой. Тем не менее несколько основных параметров [c.34]

Существенной чертой математических моделей процесса упругопластического деформирования является сравнительная простота, которая необходима для проведения расчетов и качественного анализа этого процесса на макроуровне. Этот подход является формализацией известных экспериментальных данных и отправляется в основном от предположений феноменологического характера, когда данные об исследованиях на микроскопическом уровне учитываются приблизительно и по существу заменяются гипотезами, основанными на данных наблюдений и измерений в макроскопических опытах. Вледствие этого указанные теории не могут претендовать на общность и пригодны лишь для получения разумного приближения для ограниченного класса явлений. Их применение должно сопровождаться анализом полученных результатов с уче-то.м степени приближенности решения и его соответствия классу явлений, описываемых применяемой моделью упругопластической среды. Решение вопроса о выборе исходной физической модели зависит от многих факторов, наиболее существенных в связи как с существом явления, так и с задачами исследования эффектов, [c.129]

Типичным случаем, как указывает Н. П. Бусленко, является возможность ... при помощи математической модели однозначно определять распределения вероятностей для характеристик состояний системы, если заданы распределения вероятностей для начальных условий, параметров системы и возмущений, действующих на ее элементы, а также для входных сигналов [21 ]. Математическая модель должна быть результатом формализации описания процесса потери машиной работоспособности и учитывать все основные закономерности процесса. При этом учет большого числа действующих факторов ведет к усложнению модели, что не всегда оказывается оправданным.. [c.49]

М. Л. Козловым [285] сделана интересная попытка построения механико-математической модели определения остаточных напряжений непосредственно в процессе нанесения покрытий. Преимуществом такого подхода по сравнению с механическими методами, основанными на послойном удалении, является возможность проведения неразрушающих испытаний. Остаточные напряжения в этом случае могут быть определены с привлечением математического аппарата механики деформируемого твердого тела. Разработан общий принцип неразрушающих методов исследования остаточного напряженного состояния покрытий, заключающийся в том, что вместо данных о деформации основного металла с покрытием предлагается использовать сведения о величине внешних силовых факторов, непрерывно удерживающих композицию основной металл — покрытие в исходном состоянии либо возращающих ее в это состояние. Применение общего принципа неразрушающих методов дает возможность вычислять остаточные напряжения без привлечения классической расчетной схемы, для которой необходимо построение различных моделей нанесения покрытия -в зависимости от вида стеснения и формы покрываемого образца [285]. [c.188]

Поэтому, казалось бы, естественно поставить задачу виброакустической диагностики прямозубой передачи как задачу разделения виброакустического сигнала на ряд компонент, обусловленных различными факторами, каждый из которых является самостоятельным источником виброакустической активности. Конечно, такое разделение без всяких оговорок возможно-лишь в том случае, когда зубчатая передача может рассматриваться как линейная механическая система с постоянными параметрами [6—8]. При этом1 различным факторам, обусловливающим виброакустичность, соответствуют различные по структуре правые части системы линейных дифференциальных уравнений с постоянными коэффициентами, описывающих колебания передачи. Однако если необходимо учесть периодическое изменение жесткости зацепления в процессе пересопряжения зубьев (чередование интервалов однопарного и двупарного зацепления), то математическая модель передачи описывается системой дифференциальных уравнений с переменными коэффициентами [9—12]. Здесь уже принцип суперпозиции действует только при условии, что жесткость зацепления как функция времени не зависит от вида правых частей уравнений. Даже при этом условии можно разделить те факторы возбуждения вибраций, которые определяют правые части системы уравнений при известном законе изменения жесткости, но нельзя выделить составляющую виброакустического сигнала, обусловленную переменной жесткостью зацепления. Наконец, учет нелинейностей приводит к принципиальной невозможности непосредственного разложения виброакустического сигнала на сумму составляющих, порожденных различными факторами. Тем не менее оценить влияние каждого из этих факторов на вибро-акустический сигнал и выделить основные причины интенсивной вибрации можно и в нелинейной системе. Для этого следует подробно изучить поведение характеристик виброакустического сигнала при изменении каждого из порождающих вибрации факторов, причем для более полного описания каж- [c.44]

Для обоснования комплекса показателей, закладываемых в АТ и ТЗ, проводятся глубокие теоретические и экспериментальные поисковые исследования на математических моделях и натурных макетах с учетом всего многообразия факторов. Эти исследования выполняются конструкторской организацией совместно с научно-исследовательскими организациями отрасли тракторостроения и заказчика — Министерства сельского хозяйства и Союзсельхозтехники. На этой стадии наряду с выполнением комплекса поисковых научно-исследовательских работ, включающих разработку, изготовление и испытания макетных образцов тракторов с прогрессивными параметрами, отработкой прогрессивных методов агротехники, требований к сельхозмашинам, накоплением научно обоснованных данных для подготовки АТ и ТЗ ГСКБ большое внимание уделяет разработке конструкций перспективных узлов и отработке их основных параметров. Одновременно производятся также анализ и обобщение материалов по уровню и тенденциям развития тракторов и их узлов, методов расчета и испытаний, агротехники, технологии производства и условий эксплуатации трактора (рис. 1.1). На основе этих материалов прогнозируется развитие тракторной техники на обозримый период. [c.9]

Сложность и динамичность технологических процессов в машиностроении, многообразие вариантов организации производства— все это требуе широкого применеиия вычислительной и организационной техники, современных средств хранения и представления информации. Методы математического описания, плановых расчетов и анализа производственных процессов должны быть построены на принципе системного, многоаспектного рассмотрения экономических, технологических, психологических и социальных факторов развития производства. Однако сложившийся в настоящее время инструментарий включает в основном детерминированные и реже — вероятностные экономико-математические модели — линейное программирование, теорию массового обслуживания, сетевое планирование и т. п. (табл. 2.11). [c.95]

На основные параметры процесса автоматического уравновешивания влияют следующие факторы двусвязность процесса, фазовые ошибки, скорости исправления и различные помехи. Поскольку выделять влияние отдельных параметров на реальных объектах достаточно сложно, а зачастую и невозможно, целесообразно исследовать математическую модель дисбаланс — исправление . [c.304]

Представленная на рис. 8.1 схема по существу является общей информационной моделью задачи комплексной оптимизации теплоэнергетической установки. Разработка информационной модели соответствует стремлению вовлечь в исследование максимальный объем влияющих факторов, поскольку первоначально неизвестна (или известна лишь интуитивно) количественная оценка существенности каждого из этих факторов (на рис. 8.1 показаны лишь основные связи). Информационная модель лишь констатирует факт существования тех или иных взаимосвязей. В результате же разработки и исследования математических моделей рассматриваемой теплоэнергетической установки эти взаимосвязи получают количественную оценку (в виде определенных соотношений), что позволяет отбрасывать менее существенные связи и упрощать модель, обеспечивая в принципе ее равноточность. [c.173]

Первый из этих методов — теоретический, основанный на использовании законов механики. Развитие его привело к созданию математического описания практически всех основных процессов, про-исходяищх в движущейся жидкости. Однако использование этих математических моделей не всегда позволяет решать практические задачи. Это связано, с одной стороны, со сложностью используемых математических зависимостей, а с другой стороны, — с необходимостью учета влияния большого числа конструктивных факторов. [c.6]

Энциклопедия по машиностроению XXL

Оборудование, материаловедение, механика и ...