Статистика экстремальных значений

II. Статистика экстремальных значений для хрупкого разрушения 167 [c.166]

Л, Статистика экстремальных значении при хрупком разрушении [c.167]

При обсуждении статистики экстремальных значений и определении поведения прототипа по данным для модели мы предполагали, что распределение плотности не зависит от размера тела, т. е. для одних и тех же объемов материала, взятых из прототипа и модели, плотность распределения дефектов будет одинаковой. Для реальных материалов это ни в коем случае не должно предполагаться. Процесс изготовления больших деталей часто существенно отличается от процесса для малых деталей, что приводит к различной микроструктуре и разному распределению дефектов. Эту возможность нужно всегда иметь в виду и следовало бы проводить некоторые эксперименты на модельных образцах, взятых непосредственно из исходных конструкций, чтобы сравнить с данными для обычных модельных образцов. [c.173]

Статистическая природа усталостного разрушения была признана довольно рано, и многие результаты статистики экстремальных значений для хрупкого разрушения первоначально предназначались для усталостного разрушения [37, 38]. [c.175]

Не существует систематического исследования статистики несоосности элементов в слоистых композитах и влияния технологических процессов производства на такую несоосность. Поскольку разрушение при сжатии зарождается в малой области и распространяется через слоистый композит при полном разрушении, прочность при сжатии также может подчиняться законам статистики экстремальных значений, как и прочность при растяжении. Однако это следовало бы установить экспериментальным путем. Кроме того, поскольку прочность определяется дефектами, образовавшимися в процессе производства, перед тем как приме- [c.199]

Г у м б е л ь Э., Статистика экстремальных значений, изд-во Мир , 1965. [c.216]

Вероятную экстремальную глубину проникновения коррозии экс определяют расчетным путем с применением статистики экстремальных значений. [c.656]

Статистика экстремальных значений. Мир , 1965, 450 с. [c.413]

Учет влияния указанных факторов на себестоимость подъемно-транспортных работ является предметом исследований, в которых используются современные математические методы определения экстремальных значений, основанные на математической статистике, теории вероятностей, линейном и динамическом программировании, теории массового обслуживания и др. К наиболее распространенным методам решения задач, связанных с исследованием подъемно-транспортных процессов, относятся методы линейного программирования. Эти задачи связаны с выбором поставщиков по наименьшим транспортным расходам с определением наилучшей планировки складов, обеспечивающих наименьшие суммарные затраты времени на подачу грузов, механизацию. грузопотоков при обеспечении наименьших удельных затрат на тонну перемещаемых грузов, с выбором размеров внутризаводской тары и др. [c.495]

Оценки распределения для экстремальных значений типа /. Классическим методом подхода к проблеме оценивания является метод моментов. Предполагается, что параметры распределения могут быть получены заменой математического ожидания и среднего квадрата слу- чайной величины А соответствующими статистиками выборки. Б случае распределения типа I, используя выражения (А1.40) и (А1.41), имеем [c.339]

Проверка гипотезы об однородности результатов наблюдений заключается в проверке гипотезы о принадлежности экстремальных членов вариационного ряда к рассматриваемой совокупности наблюдений. Если принять, что результаты наблюдений распределены нормально, то в случае отсутствия информации о значениях числовых характеристик X и а (X) генеральной совокупности рассматриваемого признака ремонтопригодности для проверки гипотезы может быть, например, использована г -статистика (критерий) [90]. [c.331]

Исключительное значение для эксперимента представляет возможность реализовать мощное лазерное излучение в виде коротких и ультракоротких импульсов, генерируемых с высокой частотой повторения вплоть до несколь-ких килогерц [3.32]. Это не только позволяет увеличить общую статистику регистрируемых эффектов на много порядков величины. Это также позволяет регистрировать события, возникающие с экстремально малой вероятностью. [c.76]

Специальным приложением масштабного отношения усталостных прочностей для деталей разных размеров является объяснение так называемого коэффициента понижения усталостной прочности. Наблюдалось, что для надрезов с одним и тем же коэффициентом концентрации напряжений эффект уменьшения усталостной прочности сильнее выражен для больших деталей, чем для малых. Мак-Клинток [19] объяснил это непосредственным проявлением масштабного эффекта статистики экстремальных значений, который может быть описан формулой, несколько отличающейся от (16) (см. [22]). [c.177]

Гумбель д. Статистика экстремальных значений. М. Мир, 1965. 450 с. [c.181]

Элдридж рассматривает свой метод как приближение к методу экстремальных значений Гумбела, который в недавнее время широко применялся в проблемах статистики в отношении наводнения, засухи, снегопадов, ветров (в аэронавтике), статистике рождаемости и смертности и сопротивлении материалов. Так как, однако (как рассматривается ниже), физическая интерпретация может быть выражена логарифмическим уравнением Элдриджа, целесообразнее рассмотреть его подробнее. Работы Гумбела представляют большой интерес и могут оказаться полезными б]. [c.837]

Методы Монте-Карло. Моделирование процесса с распределением экстремальных значений типа /. В соответствии с определением, данным в [А1.131, методы Монте-Карло охватывают такую область экспериментальной математики, которая связана с экспериментами со случайными числами. Моделирование интересующего явления достигается путем соответствующих преобразований имеющейся п()(.медователь-ности случайных чисел. Полученная таким образом тп 1я последовательность может рассматриваться как данные, статистики выборок из [c.335]

Энциклопедия по машиностроению XXL

Оборудование, материаловедение, механика и ...