Параметр распределения

Для некоторых значений /3 величины некоторых параметров распределения Вейбулла приведены в табл. П.1 [21]. [c.114]

Использование вероятностной сетки позволяет существенно упростить обработку статистических данных. Так, например, если для кривой нормального распределения, показанной па рнс. 5.39, а, изменить масштаб по оси ординат в нелинейной форме, то из S-образной к )ивой можно получить прямую. По вероятностной сетке легко найти параметры распределения, т. е. среднее значение X и дисперсию (рнс. 5.39, б). [c.162]

МЕШАЮЩИЕ ПАРАМЕТРЫ в математической статистике и в теории распознавания образов - параметры распределения вероятностей, такие, что гипотеза, подвергаемая статистической [c.38]

ОЦЕНОК ТЕОРИЯ, определяет методы и способы оценок неизвестных параметров распределения совокупности или решения задачи предсказания исходя из экспериментальных данных. [c.57]

Параметры распределения глубин коррозионных повреждений [c.131]

Оценку параметров распределения глубин коррозионных повреждений поверхности изделий осуществляют несколькими методами. Наиболее простым и достаточно точным для практических расчетов является метод моментов, в котором среднее значение измеренных величин приравнивается к математическому ожиданию распределения, а опытная оценка дисперсии — к дисперсии распределения. Между параметрами распределения и моментами существует непосредственная взаимосвязь [58], выражаемая следующими формулами [c.133]

Уравнение получено путем подстановки в формулу (12) критерия предельного состояния и зависимости средней глубины разрушения от времени. Согласно [56], параметры распределения глубин повреждения и входящие в уравнение (14), должны быть приведены к рассматриваемому моменту времени через коэффициент вариации V [c.134]

Определяют параметры распределения а к Ь для функции Вейбулла Е(Л), которая описывает характер коррозионного износа [c.209]

ГОСТ 11, 007-75. Правила определения оценок и доверительных границ для параметров распределения Вейбулла. [c.355]

Сущность указанного метода испытаний состоит в определении вероятностного распределения значений рабочих Показателей только некоторой выборки объема п из всей партии N изделий. В данном случае расчет параметров распределения у. проводится по общей схеме статистических испытаний, когда каждый экземпляр изделия из выборки и подвергается только эксплуатационным воздействиям. Схема алгоритма моделирования выборочных испытаний представлена на рис. 6,41 Здесь Л/экспл обозначает объем статистических испытаний, которые проводятся с каждым вариантом объекта из выборки п. Л экспл можно определить из рис. 5.7, задавшись необходимыми уровнями точности и доверительной вероятности. По результатам проверки выборки принимается решение о качестве всей партии изделий, а именно партия удовлетворяет предъявляемым требованиям, если [c.260]

Более строгий и сложный анализ работы [18, с. 204, 235] приводит к необходимости учета в этих соотношениях параметра распределения С. Качественно здесь можно рассуждать просто если нет локального скольжения Aw = О, тогда справедливо уравнение (7.16), а в общем случае (7.17а) должно быть записано в форме [c.314]

При напорном течении в каналах малого диаметра (Во < 100) параметр распределения С = 1,1 согласно [18]. Тогда из (7.17) и [c.317]

Ось пространственной координаты х совпадает с осью абсорбера и направлена снизу вверх точка х = 0 — нижняя, точка х = 1 — верхняя. В абсорбере, описываемом уравнениями в частных производных (2.1.1), в которые входят параметры 0о, 0l, 0G, распределенные по пространственной координате х, естественным образом выделяются точки входа в аппарат и выхода из него по каждому из потоков. Для газа точкой входа в аппарат является х — 0, точкой выхода — х=1, для жидкости точкой входа —J = /, а точкой выхода—х = 0. Аналогичное выделение точек входа и выхода может быть легко сделано в любой математической модели с параметрами, распределенными по одной пространственной координате. В соответствии с этим в каждой модели технологического объекта можно выделить три группы параметров. [c.38]

Исследования надежности на стендах дают эмпирические (выборочные) характеристики распределения сроков службы или наработки и других показателей надежности. Для суждения по этой выборке о всей генеральной совокупности и о ее законе распределения необходимо располагать достаточным объемом данных и иметь методы оценки статистических параметров распределения. [c.496]

При этих условиях доверительные границы определяются для Мэ и а с помощью х -распределения, а для М. — с помощью распределения Стьюдента. Такие границы, подсчитанные при доверительности 0,98, показаны на рис. 159. Из графиков видно, что при малом числе п наблюдавшихся отказов ширина доверительного интервала, которая характеризует возможное отклонение в оценке параметра распределения, велика. Действительное значение параметра может в несколько раз отличаться от полученного из опыта значения соответствующей статистической оценки. С увеличением п границы доверительного интервала постепенно суживаются. Для получения достаточно точных и достоверных оценок требуется, чтобы при испытании наблюдалось большое число отказов, что, в свою очередь, требует значительного объема испытаний, особенно при высокой надежности объектов. [c.496]

Относительные значения максимальных напряжений, вычисленные по формулам [61] для различных значений и 1, приведены на рис. 2.14, Горизонтальной линией отмечено значение максимальных напряжений, вычисленных по формуле Журавского. Для сравнения представлены данные для изотропного материала, рассчитанные при тех же геометрических параметрах образца. Из рис. 2.14 следует, что решение задачи в уточненной постановке вносит существенную поправку при некоторых значениях и / в классический закон распределения напряжений. Особенно эта поправка велика при малых значениях указанных параметров. Распределение напряжений .ах по длине пролета симметрично относительно сечения 5 = 0, В окрестности сечений I = -)- 1 характер изменения максимальных значений такой же, как и в окрестности 5 0, поэтому на [c.40]

При измерении затухания в тонкостенных изделиях наблюдают значительные изменения амплитуд сигналов на различных участках объекта контроля. Установлено, что распределение амплитуд, подчиняющееся логарифмически нормальному закону, характеризует параметры распределения величины зерен исследуемого материала. Числа зерен металла, встречающихся на [c.419]

Среднее значение и другие параметры распределения D могут быть оценены на основе статистической обработки распределения амплитуд. [c.420]

Практически наиболее реальным является случай, когда d < а < с, Ь > d. Выразим для этого случая величину U через параметры распределения величин R и S. Так как [c.45]

Определение параметров распределения наработок до второго отказа [c.168]

В работе [2J предлагается производить оценку точности определения характеристик сопротивления усталости различными методами с помощью проведения многократных выборок различного объема, из результатов испытаний большого числа образцов и статистической оценки получаемых при этом параметров распределения характеристик сопротивления усталости. Такой подход имеет ограниченные возможности статистического моделирования из-за трудностей получения в большом объеме исходных экспериментальных данных по усталости. [c.61]

Параметры этих распределений однозначно связаны с математическим ожиданием, дисперсией и коэффициентом вариации, что позволяет сопоставить их особенности вдали от центра рассеяния. Для этого принимаются некоторые фиксированные значения М (х) и В (х), определяются соответствующие параметры распределений и вычисляются вероятность разрушения и статистический запас прочности в сопоставимых условиях — одинаковых уровнях значимости и доверия при определении экстремальных расчетных значений предела выносливости и действующих напряжений. [c.64]

БАЙЕСОВЫЙ МЕТОД - метод принятия оптимальных статистических решений, основанных на предположении, что параметр распределения вероятностей наблюдаемого случайного события, влияющий на характер принимаемых решений, является случайной величиной с известным априорным рас. рс1еле-нием. Приходим к решениям, описываемым байесовско , решающей функцией и имитирующим средний риск, т.е. математическое ожидание потерь, связанных с неправильными или неточными решениями. В частности, когда принимаются решения о значениях наблюдаемого параметра распределения, а риск равен вероятности ошибочного решения, Б М приводит к решению, соответствующему тому значению параметра, которое имеет наибольшую апостериорную вероятность при данном ре- [c.6]

Входные зксплуатационные воздействия отражаются в первую очередь на амплитуде, частоте, форме, симметрии напряжения, а также й на температуре, давлении, перегрузке и пр. Часть из них может иметь и систематическую составляющую во времени (например, изменение момента трения в подшипниках по мере выработки их ресурса). Но всем им присущи одновременно шумы , случайные отклонения от номинального уровня. По своему характеру зти параметры должны быть отнесены к категории случайных функций времени, в общем случае нестационарных. Однако известно, что распределение вероятностей случайного процесса х, ( ) можно задавать совокупными распределениями вероятностей случайных величин х . ( ,),. .., Х (1к), , эг,( ), отвечающих любому конечному набору значений, 1 , , Это позволяет проводить исследования нестабильности в некоторых сечениях периода эксплуатации (причем продолжительность их во времени такова, что параметры распределения случайных значений эксплуатационных входных факторов не претерпевают существенных изменений и их можно принять постоянными), и при описании поведения этих факторов заменить нестационарные случайные функции стационарными. Это в совокупности с выполнением условий взаимной независимости параметров делает принципиально возможным проводить эксплуатационные испытания стохастической модели по общей схеме [22]. Сами же вероятностные распределения эксплуатационных факторов также могут быть обычно приняты нормальными - см., например, рис. 5.10, б. [c.134]

Определение параметров распределения по известному из технической документации полю допуска и способы воспроизведения требуемых распределений их случайных значений рассмотреньс в 6.6. [c.136]

В инженерных расчетах чаще всего требуются истинные распр)еделе-ния скорости, количества движения и кинетической энергии или величины, эквивалентные истинным параметрам. Распределение скорости следует из соотношения (2.10) [c.44]

В рассматриваемых потоках квазигомогенной структуры на стенке канала располагается однофазная жидкость, т.е. локальное паросодержание равно нулю. Поскольку локальная скорость на стенке также равна нулю, то при любом монотонном законе изменения скорости W и паросодержания ф от стенки до центра канала получается, что области с повышенным локальным паросодержанием имеют более высокую скорость движения. В этом случае параметр распределения q> 1, т.е. 3 > ф. Рассмотрим в качестве простейшей иллюстрации течение двухфазной смеси в плоском канале высотой Ih (рис. 7.12). В отсутствие локального скольжения w y) = w (y) = = w(y). Предположим, что профили локальных истинного объемного паросодержания Ф окСД ) скорости w y) аппроксимируются степенными законами [c.311]

Машины и приборы, применяемые для выполнения различных т-производственных npou eeefr. имеют р яд специфических особенностей. Последние, очевидно, определяют различия в их схемах, конструкциях, системах управления и т. д. Однако эти различия относятся главным образом к исполнительным органам машин и датчикам приборов и в основном определяются различиями в требованиях к их кинематике и динамике. Целый ряд проблем, решаемых конструктором, являются общими для машин и приборов любых отраслей техники. К таким проблемам относятся согласование (синхронизация) перемещений звеньев механизмов, входящих в состав машины определение мощностей, требуемых для привода машины и ее отдельных узлов выбор типа двигателя и определение его основных параметров распределение масс подвижных звеньев машины, при котором обеспечивается устойчивость ее движения определение времени разгона и останова машин, вопросы устойчивости машин и приборов на их основаниях (фундаментах) и т. п. [c.12]

Развитие вероятностных методов расчета на прочность при мпо-гоцикловой усталости с использованием расчетных завпси.мостей для статистического запаса прочности (6) и вероятности разрушения связано с необходимостью оценки параметров распределения (среднее значение и дисперсия) вблизи центра рассеяния и функций плотности распределения пределов выносливости и действующих напря- [c.67]

Ттак " "тах— предельные максимальные нормальное и касательное напряжения, действующие в детали Оо, о]о и т,,, сОх — параметры распределения Вейбулла для нормальных и касательных напряжений О /о ( 1 г/1 2) 1 и О /о х, у, г) 1 — безраздтерные функции координат нормальных и касательных напряжений Во — единичный объем Вцд, Вц — части объема детали, в которых нормальные и касательные напряжения превышают нижние границы По = ссттах и и-1 = сТщах соответственно. [c.102]

Энциклопедия по машиностроению XXL

Оборудование, материаловедение, механика и ...