Характеристики временные классификации

Наиболее сложные и мощные по функциональным возможностям комплексные средства измерения времени - хронометрические системы (ХС). ХС - совокупность мер времени, хронометрических приборов и преобразователей и вспомогательных устройств, соединенных между собой каналами связи. ХС предназначены для выработки хронометрической информации, удобной для автоматической обработки, передачи и использования в автоматических системах управления. Хронометрическая информация - многообразие сведений о количественных характеристиках моментов и интервалов времени. Классификация хронометрических систем представлена на рис. 1.8.6. [c.84]

О том, какие из только что перечисленных характеристик выбрать за главные при классификации элементарных частиц, до сих пор нет единого мнения, потому что в разных конкретных вопросах главенствующую роль могут играть разные свойства частиц. Мы приведем здесь одну из самых употребительных классификаций. Прежде всего, для того чтобы иметь право называться частицей, микросистема должна прожить заметное время, намного превышающее характерное время пролета. По этому признаку все частицы можно разделить на настоящие частицы и резонансы. Настоящие частицы живут на много порядков дольше характерного времени и распадаются только за счет электромагнитных или слабых взаимодействий. Время жизни резонансов близко к характерному времени (10" —10" с). Они распадаются под влиянием сильных взаимодействий. Разделение частиц на настоящие и резонансы не носит принципиального характера, а скорее обусловлено различиями в методах наблюдения, обилием резонансов, а также тем, что непрерывно открываются новые резонансы и время от времени закрываются некоторые открытые ранее в недостаточно надежных экспериментах. Если настоящие частицы еще доступны запоминанию любому физику-ядерщику, то список всех резонансов помнят только занимающиеся ими специалисты. [c.300]

Интенсивность отказов весьма полезна для качественной классификации основных распределений распределения с возрастающей интенсивностью отказов соответствуют тем физическим ситуациям, когда имеет место старение, т.е. ухудшение вероятностных характеристик надежности со временем распределения же с убывающей интенсивностью отказов соответствуют ситуациям, когда имеет место закалка, выжигание или приработка , т.е. выжившие в ре зультате первоначальной работы объекты обладают в среднем лучшими характеристиками надежности, чем те, которые еще не работали. [c.87]

Классификация и характеристики внутрисменных потерь рабочего времени [c.225]

Для более точного описания эффективности необходимо учесть фактор времени как дополнение к условиям эксплуатации и структуре. Необходимо проанализировать во времени эксплуатационные требования, предъявляемые к системе, а также изучить возможные ее состояния во времени с учетом технических характеристик, условий эксплуатации и требований к качеству работы. Эту классификацию во времени можно кратко представить следуюш,им образом. [c.18]

Существует несколько характеристик, которые необходимо вычислить в связи с двойной классификацией интервалов времени. Если известно, что система находится в интервале времени определенного вида, то желательно узнать вероятность ее пребывания в этом интервале по крайней мере на протяжении заданного времени, т. е. интегральную функцию распределения. С помощью интегральных функций можно вычислить плотности вероятности, средние значения, дисперсии и т. д. Необходимо также количественно определить некоторые отношения интервалов времени различного вида с учетом двух критериев. Эти отношения связаны с такими понятиями, как внутренняя готовность и оперативная готовность. Некоторые из этих характеристик будут рассмотрены более подробно с постановкой математических задач и применением количественных критериев принятия решений. [c.28]

Недостаточно глубоко изучена также усталостная прочность полимерных материалов. Несмотря на то, что к настоящему времени проведено много исследований, определивших влияние различных факторов на характеристики усталости полимерных материалов, разработана классификация усталостных нагрузок и установлены некоторые зависимости в виде ряда графиков [c.115]

При решении индуктивной задачи уточняется математическая модель процесса по определенному каким-либо образом температурному полю, известным краевым условиям и теплофизическим характеристикам. Последние три вида задач входят в более широкий класс обратных задач. К этому классу также относятся не вошедшие в классификацию [58] так называемые обращенные задачи, когда по имеющимся данным о процессе в более поздние моменты времени определяется начальное тепловое состояние, т. е. восстанавливаются начальные условия. [c.12]

Стационарные и нестационарные модели (классификация по признаку, определяющему изменение свойств во времени). Стационарными являются те модели процессов, для которых все характеристики не изменяются при сдвиге во времени. [c.85]

Выше описаны хорошо известные явления, характеризующие высокотемпературную прочность, кратко рассмотрена их взаимосвязь, однако классификация указанных явлений не всегда ясна. Например, характеристики деформации, зависящей от времени, и разрушения, вызванного такой деформацией, определяют только как ползучесть. Вопрос заключается в том, какую роль играет усталость при определении этих характеристик. Эта проблема подробно рассматривается во второй главе здесь авторы коснулись этого вопроса, чтобы показать сложность явлений, характеризующих прочность. [c.16]

До сих пор при изучении термодинамики мы встречались стремя типами характеристик. Эти характеристики удобно классифицировать соответственно как первичные, смешанные и производные, имея в виду, что такая классификация потребуется нам лишь временно. [c.312]

В данной классификации не отражены вероятностные методы, которые используются обычно как для повышения достоверности получаемых характеристик сопротивления усталостному разрушению путем обработки полученной информации, так и для планирования эксперимента с целью получения наиболее достоверной информации при минимальной затрате времени и образцов. [c.217]

Рассмотрение производственного цикла применительно к временным и стоимостным характеристикам позволяет четко констатировать следующее бессмысленно интенсифицировать рационализацию производства без проведения соответствующих мероприятий в области конструирования и подготовки производства. Для рационализации производства в этих двух направлениях ЭВМ имеет особое значение. Для того чтобы определить область возможных мероприятий по рационализации, сформулировать направление работ в этой области и сами мероприятия, необходимы исследования и классификация конструкторских работ. [c.241]

Пленки радиографические 262 - Классификация и характеристики 262 - Номограммы для определения времени экспозиции 272 [c.473]

Этот метод группировки деталей в семейства предполагает изучение конкретных проектных и(или) технологических характеристик каждой детали. Соответствующие характеристики однозначно идентифицируются путем приписывания им кодовых чисел, или шифров. Такую процедуру классификации и кодирования можно провести как на всем активном ассортименте вьшускаемой фирмой продукции, так и выборочно. Например, с целью идентификации различных семейств деталей можно подвергнуть изучению все детали, выпускаемые конкретным цехом в некотором фиксированном промежутке времени. Конечно, использование любых выборочных процедур чревато риском неполного представления всей совокупности деталей имеющимся выборочным ассортиментом. Однако такой риск может быть вполне оправдан, если принять во внимание гигантский объем задачи поголовного кодирования всех выпускаемых фирмой деталей. [c.305]

Классификация систем электропривода подъема лифтов и их краткая характеристика приведена в табл. 32. В этой таблице не приведены некоторые редко встречающиеся и явно устаревшие системы лифтового электропривода, такие как асинхронный электропривод с двигателем с фазным ротором и релейно-контакторным управлением, асинхронный двухдвигательный электропривод с релейно-контакторным управлением, асинхронный электропривод с вихревым генератором. Перечисленные системы, решая некоторые проблемы электропривода, явно не соответствуют возможностям и потребностям нашего времени и не имеют перспектив. [c.142]

Классификация диагностирования методами вихревых токов приведена на рис. 85. По виду зависимости сигнала датчика от времени различают четыре метода контроля вихревых токов основной гармоники, высших гармоник, переходных характеристик (импульсный), -многопараметровый. Для диагностирования изделий используют накладные или проходные датчики. Сущность работы вихревых датчиков заключается в следующем вихревые токи возбуждают переменным магнитным потоком, датчик получает информацию о свойствах изделия через магнитный поток Фв, созданный вихревыми токами с плотностью й, а векторы напряженности возбуждающего поля Н и поля вихревых токов Яв направлены навстречу друг другу. Полученная ЭДС в обмотке датчика будет пропорциональна разности потоков Фо—Фв- [c.175]

Пространственные и временные характеристики системы, связанные с операциями взвешивания и порогового кодирования, могут быть использованы для классификации архитектур оптических вычислений [6]. А поскольку основное различие архитектур обычно связывают с наиболее трудными для реализации операциями, поэтому классификацию архитектур целесообразно связать именно со взвешиванием и пороговым кодированием. Соответственно к первому классу относят архитектуры с внешним пороговым кодированием, где операции порогового кодирования выполняются в неоптической части одного или более оптико-электронных интерфейсов,, а операции взвешивания выполняются такими оптическими элементами, как го- [c.142]

Для построения адекватных статистических моделей атмосферы наряду с традиционным обобщением данных многолетних аэрологических наблюдений требуются, как известно, довольно сложные преобразования первичной климатической информации, полученной для отдельных пунктов земного шара, такие, как расчет средних площадных статистических характеристик, составление различных классификаций климатов Земли, проведение климатического районирования, построение многочисленных климатических карт и т. п. Все это требует большого объема ручного труда специалистов-метеорологов и тщательного физического анализа полученных данных, поскольку они обладают значительной субъективностью. Поэтому в последние годы активно разрабатываются новые подходы к классификации и моделированию метеорологических полей, которые основаны на использовании объективных методов статистического анализа этих полей, учитывают изменчивость физических параметров по пространству и времени и реализуются на современных быстродействующих ЭВМ. [c.161]

Движения 3-го класса. Их общая классификация с подразделением на группы. Теперь я постараюсь познакомить читателя с результатами изучения этих, как мы увидим, чрезвычайно важных и для общей теории гироскопа Ковалевской движений. Эти результаты были получены мною в 1910—11 годах. Здесь я займусь как возможно детальным разъяснением особенностей этих движений, так и изложением результатов более глубокого анализа зависимости движения от времен , обращая при этом преимущественное внимание на подробное и возможно наглядное разъяснение тех их законов, которые имеют характер периодичности и, как мы увидим, как бы связывают совершенно своеобразную теорию гироскопа Ковалевской с классическими теориями движений Эйлера — Пуансо и Лагранжа—Пуассона. Для общей характеристики движений данного класса может служить следующая теорема [c.93]

На первых порах развития физики твердого тела расчетам когезионных энергий уделялось много внимания и этот вопрос занимал гораздо большее место в теории, чем сегодня. В более старых работах классификация твердых тел, например, основывалась главным образом на характере когезии (связи), а не на (тесно с ним связанном) пространственном распределении электронов (как в гл. 19). Когезионная энергия играет столь важную роль потому, что она представляет собой энергию основного состояния твердого тела — ее знак, например, определяет, будет ли твердое тело вообще устойчивым. Фактически если нам известна как функция от объема и температуры свободная энергия Гельмгольца, представляющая собой обобщение когезионной энергии для ненулевых температур, то мы можем найти все равновесные термодинамические характеристики твердого тела. С течением времени интересы физики твердого тела все более смещались к рассмотрению неравновесных (например, кинетических и оптических) свойств, и сегодня изучение когезии уже не играет той доминирующей роли, какую играло раньше. [c.26]

В соответствии с характером распознаваемых образов акты распознавания можно разделить на два основных типа распознавание конкретных объектов и распознавание абстрактных объектов. Мы распознаем символы, рисунки, музыку и объекты, нас окружающие. Процесс, включающий распознавание зрительных и слуховых образов,можно определить как "сенсорное" распознавание. Процессы этого типа обеспечивают идентификацию и классификацию пространственных и временных образов. С другой стороны, мы в состоянии с закрытыми ушами и глазами опознать старый довод или найти решение задачи. Подобные процессы обеспечивают распознавание абстрактных объектов и их можно определить как "понятийное" распознавание в отличие от зрительного или слухового распознавания. Примерами пространственных образов служат символы, отпечатки пальцев, синоптические карты, физические объекты, рисунки. В разряд временных объектов входят речь, характеристики цели, временные ряды. [c.110]

Акустические локационные датчики имеют преимущества перед оптическими датчиками и при работе в газовой среде, и в условиях, затрудняющих или исключающих применение оптических средств (сильно задымленный воздух, наличие пара, оптических помех от электросварки и т. п.). С помощью акустических датчиков могут быть обнаружены внутренние дефекты в изделиях, измерены их толщина и акустические характеристики материала. В отличие от оптических, акустические датчики дают возможность идентифицировать материал поверхности объектов посредством измерения акустических параметров. При достаточно высокой точности измерения расстояний и геометрических параметров объектов они позволяют сравнительно простым программным путем в режиме реального времени получить интегральную оценку формы поверхности, например, измерить угол наклона ее отражающего участка, а также провести классификацию объектов. [c.59]

В ряде случаев целесообразна классификация лабораторных анализаторов жидкостей (измерительных прибот ров и установок для лабораторного анализа состава, отдельных компонентов и свойств жидкостей) по количеству исследуемых компонентов, числу измеряемых па-paMetpoB, числу диапазонов, количеству точек измерения, форме представления информации, конструктивному исполнению, режиму работы, степени автоматизации. Кроме того, при необходимости лабораторные анализаторы жидкостей можно подразделять по динамическим характеристикам, времени переходного процесса, классу точности в зависимости от устойчивости к механическим воздействиям, воздействиям температуры, влажности и давления окружающего воздуха, внешних электрических и магнитных полей, показателей надежности, электрической прочности изоляции, времени прогрева, срока службы, взры-вобезопасности и т. п. (см. ГОСТ 16851—71). [c.27]

Изуч ение теплообмена в двухфазных потоках представляет собой весьма трудную задачу ввиду сложности гидродинамической структуры потока, взаимного, порой определяющего влияния теплообмена и гидродинамики, Случайных отклонений от гидродинамической и термодинамической неравновесности. Режимы течения определяются рядом факторов давлением, общим расходом потока и соотношением между фазами, свойствами фаз, тепловым потоком, предысторией потока и др. По имеющейся классификации основными режимами течения являются пузырьковый, снарядный, расслоенный, эмульсионный дисперсно-кольцевой и обращенный дисперсно-кольцевой (пленочное кипение недогретой жидкости). Четких границ между ними не наблюдается, и существуют целые области переходных режимов. Пока не имеется детальной информации для всех режимов течения по таким основным характеристикам потока, как распределение фаз, скоростей и касательных напряжений. Поэтому основой для понимания явления служат визуальные наблюдения и некоторые экспериментальные данные по распределению фаз, их полям скоростей, уносу и осаждению, гидравлическому сопротивлению и т. д. К настоящему времени накоплена достаточная информация о режимах течения адиабатных потоков, однако мало данных по диабатным (с подводом тепла) потокам при высоких давлениях, тепловых нагрузках и большом различии теплофизических свойств. Подавляющее большинство исследований выполнено на пароводяных и воздуховодяных смесях. [c.120]

Временные и частотные модели (классификация по виду аргумента) Временные юдели задают параметры функциональной зависимости процесса во времени, для частотных — параметры спектральных характеристик. [c.85]

Динамические характеристики одномерных систем. Значительная часть средств измерений (например, датчики, согласующие устройства, усилители, фильтры, регистрирующие устройства) представляет собой одномерные линейные стационарные динамические системы. Преобразование сигналов в таких системах удобно характеризовать динамическими характеристиками. К настоящему времени в ГОСТ 8.256—77 ГСИ установлены классификация динамических характеристик (ДХ) средств измерений, основные правила выбора нормируемых динамических характеристик СИ, формы представления ДХ и осиовиые требования к методам нх экспериментального определения. Полными ДХ, янание которых позволяет рассчитать законы изменения выходного сигнала и динамической погрешности при любых законах изменения измеряемой величины, являются дифференциальное уравнение, нмпульсная характеристика, переходная харктеристика, передаточная функция, совокупность амплитудно- и фазо-частотной характеристик (АЧХ и ФЧХ соответственно). [c.99]

Синтез диагностических признаков технического состояния непрерывно функционирующих объектов — одна из важнейших операций. От способа ее построения и конкретизации перечня эгих признаков существенно зависит успех последующей классификации технических состояний объекта. Прямое использование в качестве диагностических признаков текущих значений измеряемых параметров (без предварительной обработки) практически мало эффективно. Основная причина этого — отсутствие детерминизма взаимосвязи между возможными техническими состояниями объекта контроля и значениями измеряемых параметров, как правило, нерегулярно изменяющихся во времени. Кроме того, при таком способе распознавания процедуры классификации технических состояний оказываются чрезвычайно перегруженными по входам. Реальный путь преодоления этих трудностей состоит в специализации исходной информации, т. е. в выделении таких характеристик виброакусти-ческого сигнала, которые обладают повышенной чувствительностью к определенным видам технических состояний н инвариантны к другим состояниям. Эти характеристики представляют собой так называемые характерные диагностические признаки, значения которых являются исходными для решения задачи классификации. [c.381]

При описании программных средств АСНИ изложены сведения об операционных системах общего назначения и реального времени, а также о средствах и языках программирования. В разделе приводится классификация инструментальных программных сред и перспективнь[х языков прикладного программирования. Достаточно подробно рассмотрены вопросы статистического анализа экспериментальных данных как математической основы современного автоматизированного эксперимента. Изложены методы обработки опытных данных, способы оценивания статистических характеристик случайных величин и процессов. Описан метод наименьших квадратов, который может служить примером применения методов регрессионного анализа для определения функциональной зависимости между параметрами по результатам их измерений. Раздел завершается описанием элементов теории планирования эксперимента, а также сведениями о ряде современных программных продуктов для статистического анализа данных. [c.9]

Благодаря хорошим теплофизическим и спектрально-люминес-дентным характеристикам кристаллов АИГ-Nd лазеры на их основе позволяют получать практически все известные режимы генерации. Классификации режимов генерации, как правило, проводится по пространственным и временным характеристикам излучения или по способу их реализации (табл. 3.1, 3.2). В. настоящей главе рассмотрены основные режимы генерации, наиболее часто применяемые на практике. [c.69]

Поверхностные акустические волны в пьезоэлектриках. Акусто-электропика начиная с 60-х годов стала одним из наиболее бурно развивающихся направлений в технике преобразования и аналоговой математической обработки радиосигналов в широком диапазоне частот и реальном масштабе времени. Основные возможности акустоэлектроники обусловлены малой скоростью звука по сравнению со скоростью света и малым затуханием ультразвука в высокодобротных монокристаллических колебательных системах. Наибольшее развитие за последнее время получили акусто-электронные устройства, использующие ПАВ и находящие все более широкое применение в радиоэлектронике, автоматике, телевидении и связи. Вопросы техники и теории ПАВ подробно рассмотрены в [46, 49, 50, 52, 62—69]. В рамках настоящего изложения ограничимся, как и в предыдущих случаях, краткой характеристикой основных областей применения устройств па ПАВ, сводкой важнейших свойств преимущественно используемых материалов и оценкой вероятных тенденций дальнейшего развития. Наиболее приближенная к задачам практики классификация устройств па ПАВ дана в [49]. В согласин с нею основными элементами акустоэлектронных радиокомпонентов (АРК) являются преобразователи ПАВ и элементы акустического тракта. [c.149]

Все методы получения акустических изображений основаны на измерении физических параметров акустических полей после их взаимодействия с дефектами. Их можно разделить на когерентные методы, в которых используются фазовая, амплитудная и временная характеристики зарегистрированного поля, и некогерентные, в которых фазовая информация не используется. В некогерентных методах получают изображение модуля или квадрата амплитуды поля, рассеянного дефектами в области регисфации. В когерентных методах благодаря дополнительной аналоговой или цифровой обработке данных с использованием фазовой информации получают гоображения неоднородностей с высоким разрешением и, соответственно, определяют реальные парамефы выявленного дефекта. Общая классификация методов получения акустических изображений приведена на рис. 113. [c.292]

Преобразователи неэлектрических величин с частотным выходом являются перспективными устройствами техники измерения и управления. Это объясняется рядом объективных свойств ЧМ-снгна-лов, в частности, высокой помехозащищенностью, а также тем обстоятельством, что образцовые меры частоты (кварцевые резонаторы) имеют метрологические характеристики на несколько порядков более высокие, чем эталоны электрического напряжения. Классификация и характерные особенности каждого из подклассов частотных преобразователей приведены в [1]. Ниже рассмотрим дифференциальный преобразователь с электромагнитными резонаторами, работающий на принципе автоколебаний и являющийся логическим продолжением устройств, описанных в [2]. Там предложен способ построения двухчастотного автогенератора, на основе которого реализуются дифференциальные преобразователи индуктивного или емкостного типа. При этом общий усилительный элемент одинаковым образом воздействует на последовательно включенные в его выходную цепь резонаторы. В результате область одночастотного режима (явление захвата) зависит только от добротности резонаторов. Эта область определяет величину зоны нечувствительности преобразователя. При малых значениях добротностей резонаторов эта зона может оказаться недопустимо большой. Существенно уменьшить отмеченный недостаток возможно за счет избирательного управления резонаторами, при котором каждый из них получает энергию от усилительного элемента лишь в те моменты времени, когда на вход последнего подан сигнал обратной связи, соответствующей колебаниям данного резонатора. При этом можно использовать либо временной, либо полярный метод избирання. На рис. 1 приведена блок-схема, соответствующая полярному признаку избирания. Сигналы, получаемые на резонаторах ( 1, г), формируются в импульсы одинаковой амплитуды и разной полярности с помощью формирователей Фь Фг. Эти импульсы суммируются на входе общего усилителя У. Резонаторы включены в выходную цепь усилительного элемента через детектирующие устройства Д1, Дг. [c.38]

Приведенная классификация характеристик состояния ПС базируется в основном на классических параметрах микрогеометрии, физики и химии металлов. Она не содержит или отражает в неявной форме ряд дефектов ПС, которые часто встречаются в производственных условиях и создают большие трудности при изготовлении деталей ответственного назначения. Так, в ряде случаев при полировании на поверхности образуется слой с аморфной стекловидной структурой (слой Бейльби). Толтцина его соизмерима с размерами зерен полирующего абразивного материала (обычно 1...15мкм). Причиной его образования могут служить мгновенные вспышки температур и временные термические напряжения, возникающие при периодическом контакте зерен абразива с обрабатываемой поверхностью. Металл ПС как бы расплавляется, а затем, не успев закристаллизоваться, быстро застывает в стекловидном состоянии. Слой Бейльби термодинамически неустойчив и кристаллизуется при подогреве до (0,4...0,6) Гпл (температуры плавления) [9]. [c.39]

Разнообразие и пространственно-временная изменчивость микрофизических и макрофизических характеристик, а также химического состава аэрозольных частиц определяют сложность описания оптических свойств атмосферного аэрозоля. В основу классификации оптических свойств принято закладывать глобальное распределение аэрозоля и выделять собственно тропосферный аэрозоль, стратосферный аэрозоль, аэрозоль верхней атмосферы. В свою очередь, в тропосфере визуально различаются следующие аэрозольные образования атмосферная дымка, туман и облака. Подробные исследования показывают, что не всегда перечисленные образования имеют однозначное отличие по основным оптическим характеристикам или, наоборот, внутри отдельных образований не всегда имеется однозначное сходство этих характеристик. Чтобы преодолеть обнаруживаемую неоднозначность во многих исследованиях предлагаются различные варианты класси- [c.114]

Движение атмосферного воздуха можно описать как суперпозицию взаимосвязанных потоков, характеризуемых масштабами, охватывающими примерно от 1 мм до тысяч километров. Для анализа таких движений удобно их классифицировать в соответствии с горизонтальным масштабом. В метеорологии обычно устанавливают три основные группы атмосферных движений микромасштабные, мезомасштабные и синоптические. В соответствии с классификацией [8] синоптический масштаб включает движения с характеристическими размерами, превышающими порядка 500 км, и масштабами времени 2 сут и более. Микромасштаб — движения с характеристическими размерами примерно менее 20 км и масштабами времени менее 1 ч. Мезомасштабные движения определяются размерами и интервалами времени, лежащими между соответствующими характеристиками микромасштабных и синоптических движений. [c.19]

По классификации Д. Доджа в зависимости от характера течения и вцда функциональной связи скорости деформации и скорости сдвига неньютоновские жидкости делятся на три основные категории вязкие среды, у которых скорость сдвига зависит от приложенных сдвиговых напряжений среды, реологические характеристики которых зависят от времени (в этих жидкостях скорость сдвига определяется не только величиной касательного напряжения, но [c.7]

Вместе с тем реологические модели жидкостей могут быть классифицированы по присущим им свойствам, что позволяет производить определенные обобщения. Наиболее простую классификацию предложил Д. Додж. В зависимости от характера кривой течения, т. е. вида уравнения т = / (y), неньютоновск е среды делят на 3 группы вязкие среды, у которых скорость сдвига зависит только от приложенных сдвиговых напряжений среды, реологические характеристики которых зависят от времени (здесь скорость сдвига определяется не только величиной касательного напряжения, но и продолжительностью его действия) эластичные среды, обладающие свойствами как жидкости, так и твердого тела и частично проявляющие упругое восстановление формы после снятия напряжения. [c.82]

Для обнаружения и регистрации нефтяных загрязнений морей, озер и рек применяют много различных методов, которые позволяют фиксировать аномальное изменение величииы какого-нибудь параметра водной среды при переходе от чистого поверхностного слоя к загрязненному. К числу наиболее широко используемой для этой цели аппаратуры относятся многоканальные фотокамеры, радиолокаторы для картографирования, инфракрасные сканирующие устройства и микроволновые радиометры. Однако ни один из этих приборов не может однозначно определить наличие нефтяного пятна в течение 24 ч или дать какую-нибудь возможность для классификации типа нефтепродукта. Сотрудники службы береговой охраны США в работе [209] представили результаты исследования флюоресцентных характеристик 29 проб сырой нефти. Оказалось, что каждую пробу можно однозначно охарактеризовать по длине волны максимума излучения, времени жизни и эффективности флюоресценции [уравнение (7.52)]. Более того, величина эффективности флюоресценции вполне достаточна, чтобы выполнять измерения с борта летательных аппаратов. К этому выводу независимо пришли авторы работы [208]. [c.483]

Время наблюдения. За исключением чрезвычайно малых продолжительностей предъявления стимулов, этот фактор слабо влияет на количество передаваемой информации. Поллак (его работа указана у Миллера [67 ]) исследовал различие между предъявлениями длительностью 0,025 с и 5 с при визуальной оценке площади, длины линии, угла наклона и кривизны. Более кратким предъявлениям отвечали равномерно меньшие значения Т (х у). Различие в передаваемой информации, казалось бы, классифицировало эти задачи по степени трудности в перечисленном порядке и можно было бы предположить, что более трудные задачи требуют большей продолжительности наблюдения. Однако разница в передаваемой информации для двух указанных значений продолжительности не превосходила половины бита. Представляется, что ограничение передаваемой информации (в битах на одну реакцию) не следует из недостаточности времени наблюдения или недостаточной пропускной способности сенсоров, снабжающих информацией мозг. Например глаз, по оценке Джекобсона [45 ] способен передавать миллионы бит ежесекундно. Следовательно, характеристики канала ограничены более высокими уровнями процессов восприятия и классификации. [c.95]

Энциклопедия по машиностроению XXL

Оборудование, материаловедение, механика и ...