Погрешность стохастическая

Стохастическими источниками неравномерности разрушения участков поверхности, находящихся в одинаковых условиях нагружения, являются неизбежные для уровня применяемых технологий погрешности в изготовлении металла и неоднородность соединений узлов конструкции [56]. [c.131]

Если движение схвата рассматривать как детерминированный процесс, достаточно в совокупности осуществленных циклов произвести однократное измерение и регистрацию каждого из законов Zj,. . ., Zj. Для описания движения схвата стохастическими зависимостями необходимо получить определенное количество случайных реализаций каждого из законов Zj,. . ., Zg и методами имитационного вероятностного моделирования воссоздать возможные текущие положения закона схвата. При этом следует иметь в виду, что для выявления корреляционных связей между погрешностями воспроизведения отдельных координат в различных [c.80]

Вопросам внутренней динамики зубчатых передач посвящено много работ. В настоящее время динамическое взаимодействие рассматривается как колебательный процесс, источником которого являются переменная жесткость и погрешность геометрической формы зацепления [1,2]. В данной работе на основе уже известных результатов исследования колебательного процесса в зубчатых передачах и нелинейной теории точности [3—5] анализируется стохастический колебательный процесс [6, 7], возбудителем которого является случайная векторная ошибка — эксцентриситет. [c.31]

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]

Однако, следует иметь в виду, что скорости изнашивания сопряжений подчиняются стохастическим закономерностям. Поэтому необходимо в формулу погрешности подставить не только средние значения скоростей изнашивания сопряжений, [c.174]

При изучении взаимосвязей между погрешностью обработки и определяющими ее факторами можно выделить два основных типа зависимостей функциональную, и стохастическую. [c.258]

Следует отметить, что погрешность обработки может стоять в стохастической связи с рядом исходных факторов в отдельности и в то же время находится в функциональной зависимости от этих переменных, вместе взятых. [c.259]

На практике могут иметь место и другие случаи, когда каждая из погрешностей обработки не зависит от всех остальных или когда они находятся в стохастической, в частности корреляционной, связи между собой. Этим случаям соответствуют другие структурные схемы технологических процессов. [c.269]

Если между погрешностями, рассматриваемыми попарно, например между и А,, существует стохастическая (вероятностная) связь с коэффициентом корреляции то суммарная погрешность обработки [c.23]

Как видим, экспериментальное прогнозирование качества изделий методом УИ вызывает необходимость использования широкого класса разнообразных задач, представляющих и теоретический интерес. Достаточно указать, что для их решения необходимо применять большинство современных методов математического анализа и оптимизации, а именно методы аппроксимации функций, методы интерполяции и экстраполяции случайных функций, стохастическую аппроксимацию, статистические методы, классические и современные методы математического программирования — методы поиска экстремумов функций и функционалов и т. п. Например, типичными задачами теории УИ, решаемыми методами математического программирования, являются следующие неизученные задачи определение оптимальной базы прогнозирования, обеспечивающей максимальную точность прогноза определение оптимальной расстановки Пг, обеспечивающей минимальную погрешность прогноза Пт, а следовательно, и Qm и т. п. [c.21]

Условия и погрешности результатов измерений взаимосвязаны как по систематическим, так и по случайным составляющим, т. е. имеют место детерминированные и стохастические связи. При этом нужно различать виды погрешностей, в кото- [c.9]

Детерминированный подход предусматривает аналитическое представление процесса управления, при котором для данной совокупности входных значений на выходе объекта управления может быть получен единственный результат, однозначно определяемый оказанным на него управляющим воздействием. Этот подход может быть представлен в аддитивной и стохастической постановках. Управляющим воздействием, дающим однозначное решение, может быть разовое техническое решение или применение технического контроля. Модель управления в детерминированном подходе принимается строго однородной и совершенной, в отношении которой предполагается полное отсутствие отклонений в виде погрешностей, ограничений, отказов, случайных возмущений управление носит дискретный разовый характер в малом диапазоне изменения переменных параметров. [c.237]

Как и в разд. 8.1, сначала будет получен закон управления, в котором не участвует выходная переменная у (к). Случай, когда переменные состояния не поддаются измерению и для управления используются измеримые, но содержащие случайные погрешности значения выходной переменной, будет рассмотрен ниже, в разделе 15,3. Первые публикации, посвященные исследованию стохастических регуляторов состояния, относятся к 1961 г. Подробное обсуждение регуляторов этого класса можно найти в работах [12.2]—[12.5], [8.3], [c.273]

В ряде случаев отдельные элементарные погрешности взаимозависимы или меняются во времени. Так, между рядом погрешностей, рассматриваемых попарно (например, Aj й Д ), может существовать вероятностная (стохастическая) связь, характеризуемая коэффициентом корреляции гц. Тогда величину Aj, вычисляют по формуле [c.22]

Допустимое приращение погрешности механизма имеет стохастическую связь с соответствующими допустимыми приращениями погрешностей деталей, которая определяется следующим уравнением [c.100]

В предыдущей главе в основном подход к анализу поведения системы исходил из представлений и методов стохастического характера, т. е. предположения о случайном , хаотическом, беспорядочном, или нерегулярном виде исследуемой зависимости у 1). Отсюда следует, конечно, что мы должны владеть какими-то объективными методами, которыми можно было бы надежно и уверенно установить, является ли исследуемый процесс вполне не детерминированным, частично детерминированным или вполне детерминированным, что в общем, совсем не так просто, как это может показаться на первый взгляд. Даже наложение нескольких чисто периодических (следовательно, заведомо регулярных) явлений друг на друга может дать в некоторых случаях на ограниченном участке суммарную кривую, по внешнему виду лишенную какой бы то ни было видимой закономерности. Если допустить при этом, что могут быть еще наложены неизбежные погрешности измерения, наблюдения или округления исследуемых данных, то тогда станет ясным, что для практических целей всякую исследуемую нами зависимость у (1) целесообразно рассматривать не как результат чисто случайного или чисто детерминистического процесса, а как результат наличия и регулярного и нерегулярного процессов, т. е. [c.278]

Одним из главных условий обеспечения функциональной взаимозаменяемости машин, особенно при их комплексной стандартизации, является установление связей нормируемого эксплуатационного показателя с функциональными параметрами его деталей, узлов, покупных и кооперируемых изделий. Для этого могут быть использованы методы расчета точности, изложенные, например, в литературе [3,9,10,17,23,33]. Эта связь может быть функциональной или вероятностной (стохастической). Предельную погрешность эксплуатационного показателя при функциональной связи можно найти методом предельных отклонений (метод максимума-минимума) и вероятностным методом. [c.324]

Вопросы адекватности модельных оценок реальным свойствам изучаемого объекта играют определяющую роль в задачах численного моделирования. Несмотря на то, что в данном рассмотрении модельные расчеты оптических параметров проведены на базе реально измеренных функций микрофизического состояния атмосферного аэрозоля, комплекс возможных аппаратурных и методологических погрешностей, отмеченных ранее, способен исказить физическую достоверность результатов. Кроме того, стохастическая природа изучаемого объекта требует оценить место прогнозируемой модели в существующем массиве реально измеренных характеристик подобного содержания. Следовательно, одним из важных критериев правдоподобия установленных численных моделей высотной стратификации оптических свойств аэрозоля [c.167]

Обычно 100 отдельных измерений со случайной (стохастической) погрешностью в 1 в последнем знаке суммируют для получения среднего значения. По законам распределения погрешностей или [c.273]

Существуют два источника ошибок, присущих любому виду измерений вероятность обнаружения дефекта как такового и стохастический разброс между откликом инструмента и фактическим размером дефекта. Кроме того, применительно к МТ существенную погрешность вносят отложения на стенках труб, а также свободные твердые продукты, транспортируемые газом или нефтью. [c.5]

Логический анализ подсказывает, что при решении задач математического программирования на содержание оптимального плана недостоверность исходной информации оказывает такое же влияние, как и колебания случайных величин. Действительно, погрешности в получении исходной информации можно представить в форме вероятности того, что соответствующие параметры, используемые для построения плана, будут принимать заданное значение. В таком случае имеем все основания использовать методы стохастического программирования. [c.238]

Как показано в [40], случайная погрешность отдельного экземпляра средств измерений включает в себя, помимо случайного процесса (погрешность, стохастически изменяющаяся во времени), также случайную величину — погрешность во времени не изменяющуюся, но изменяющуюся от измерения к измерению. [c.74]

Характерным для операций механической обработки является размерный износ режущего инструмента, который вызывает систематическую составляющую погрешности. Кроме того, другие причины (например вибрации, неравномерность припуска, колеблемость механических свойств заготовок и т. д.) порождают стохастическую составляющую. [c.513]

Оценка влияния погрешностей параметров функций распределения только на примере одной ГЭС не дает полной картины. Однако для р. Теребли имеются данные наблюдений расходов реки только за 21 год, т. е. за меньший период, чем по другим крупным рекам. Кроме того, у р. Теребли стохастическая связь между декадными расходами реки отсутствует (высокогорная река преимущественно дождевого питания). Все эти причины влияют в сторону увеличения погрешностей гидрологических характеристик. [c.94]

При полной адэкватности математической модели и объекта и отсутствии помех процесс управления мог бы быть на этом закончен. В действительности это вряд ли возможно, так как существование нелинейных искажений в вибросистеме, погрешностей измерений и шумов приборов всегда приводит к существенным различиям спектральных характеристик выхода, измеренных после генерирования сигналов по нулевому приближению, от заданных. Для более точной настройки на требуемый режим следует воспользоваться итерационными процедурами, сходящимися к заданным значениям оценок спектральных плотностей при наличии случайных возмущений и нелинейных искажений. Такими свойствами обладают процедуры стохастической аппроксимации [15]. Оценки собственных и взаимных спектров можно представить [c.469]

Регуляторы, синтезированные в соответствии с принципом стохастической эквивалентности, будем называть стохастически эквивалентными регуляторами . При вычислении их параметров предполагается, что оценки параметров и переменных состояния совпадают с их действительными значениями. В полученном законе управления не учитываются погрешности оценок, а используется информация только в форме или [c.391]

Рассматриваемое пространство X является практически достижимым только в том случае, когда все величины Хи. . Хг,. .Хп измеряются автоматически или являются заданными функциями измеряемых величин и погрешностью определения всех величин х,,. .Хп можно пренебречь. Реальное пространство наблюдаемых величин У в общем случае не идентично пространству X, поскольку если величина Х измеряется, то наблюдаемая соответствующая ей величина отличается от нее погрешностью измерения, а если она автоматически не измеряется, то вместо нее в пространство У включаются другие наблюдаемые величины у +1, Уi+l, стохастически связанные с величиной л , [72]. [c.218]

Уs i)] является случайной величиной, которая в силу случайной погрешности измерения или стохастического вида связи при каждом значении х(/) приникает одж) из значений в соответствии с условной функцией распределения (у/х). Из-за отсутствия взанмнооднозн ч- [c.218]

Поэтому при разработке МВИ анализ их погрешностей неизбежен. При анализе должны применяться определенные методы расчета характеристик погрешностей измерений. Эти методы различны в зависимости от свойств, характера проявления анализируемых погрешностей. Погрешности измерений могут быть постоянными во времени, могут закономерно изменяться в зависимости от каких-либо аргументов, могут изменяться стохастически. Методы математической обработки, в частности, методы объединения подобных групп погрешностей — различны. [c.61]

Если погрешности постоянные или закономерно изменяются, для их расчета, суммирования применимы методы функционального анализа. Если погрешности изменяются стохастически, для их расчета применимы методы теории вероятностей. Традиционно принято первую группу погрешностей именовать систематическими, вторую — случайными. Такие классификации и терминология в данной области установились десятилетия (если не сотню лет) назад и до недавнего времени считались классическими. В последние годы научные взгляды, относящиеся к классификации погрешностей по данны.м признакам, пересматриваются. Подробно эта проблема будет рассмотрена в разделах 2.1.2 и 2.2. [c.62]

Понятие о случайной погрешности МВИ тоже требует некоторого уточнения по сравнению с определением, приведенным в [7]. Современная измерительная техника характеризуется применением разнообразных элементов и материалов, свойства которых изменяются во времени медленно (так называемый дрейф) и быстро (так называемый шум). Подобные свойства элементов и материалов средств измерений вызывают погрешности измерений, стохастически изменяюшиеся во времени для одного экземпляра средств измерений [35]. Следовательно, и для случайной погрешности технических измерений определение, приведенное в [7], неприменимо. [c.74]

Во-первых, нужно учитывать, что область частот погрешностк Лдр (О (дрейф) находится вблизи — Ю- Гц и т. п., то есть близка к нулю. Поскольку эта составляющая погрешности, в общем случае, изменяется стохастически, то есть является весьма медленным, но все же случайным процессом, в принципе, ее можно отражать известными характеристиками случайных процессов математическим ожиданием, дисперсией, спектральной плотностью. Однако определять эти характеристики составляющей А р (О и ях использовать практически невозможно. [c.75]

Энциклопедия по машиностроению XXL

Оборудование, материаловедение, механика и ...