Статистические комплекс

Огнеупорные изделия общего назначения представляют собой статистический комплекс элементарных областей, в которых частицы взаимосвязаны иногда с совершенно различными химическими, механическими и термическими свойствами. Каждую такую область можно рассматривать как сложный составной материал [4] . [c.5]

Наряду с понятием статистической совокупности существует понятие статистического комплекса. Так, если статистическая совокупность состоит из относительно однородных единиц, то статистический комплекс слагается из разнородных групп, объединяемых для совместного (комплексного) изучения. При этом [c.18]

Вопрос о форме объединения биометрических данных экспериментатор решает сам в зависимости от объекта и цели исследования. Объединяемые в статистическую совокупность или статистический комплекс результаты наблюдений представляют некую систему, не сводимую к сумме составляющих ее единиц или компонентов. В статистических совокупностях и в статистических комплексах существует внутренняя связь между частью и целым, единичным и общим, которая находит свое выражение в статистических закономерностях, обнаруживаемых в сфере массовых явлений. Эти закономерности являются той теоретической платформой, на которой базируется биометрия. [c.19]

Сущность метода. Наряду с относительно простыми способами сравнения одной выборки с другой в исследовательской работе встречаются и более сложные задачи, когда приходится сравнивать одновременно несколько выборок, объединяемых в единый статистический комплекс. В таких случаях метод попарных сравнений выборочных характеристик оказывается обременительным, требующим большой вычислительной работы. Учитывая это обстоятельство, Р. Фишер (1925) предложил метод комплексной оценки сравниваемых средних, получивший название дисперсионного анализа. Этот метод основан на разложении общей дисперсии статистического комплекса на составляющие ее компоненты (отсюда и название метода), сравнивая [c.155]

Статистические, или дисперсионные, комплексы могут формироваться как в планах намечаемых исследований, так и на основании уже собранных данных, подвергаемых дисперсионному анализу. При образовании дисперсионных комплексов необходимо соблюдать по крайней мере два важных условия, гарантирующих правильное применение дисперсионного анализа. 1. Действующие на признак регулируемые факторы должны быть независимы друг от друга. 2. Выборки, группируемые в статистический комплекс, должны производиться по принципу [c.158]

Выбор наиболее нагруженных несущих элементов аппаратов выполняется на основе информации о конструктивных особенностях исследуемого оборудования, условиях их эксплуатации и статистических данных о повреждаемости. Вследствие сложных условий работы металла аппаратов оценка их технического состояния должна предусматриваться по комплексу диагностических параметров. [c.170]

Такое построение курса обусловлено также тем, что метод неравновесных функций распределения комплексов частиц является перенесением в статистическую физику идей стохастической теории брауновского движения. В дополнение к феноменологической теории строгий микроскопический метод Боголюбова позволяет выразить описывающие систему параметры через молекулярные характеристики. [c.36]

Современный прогресс статистической теории многих частиц обусловлен введением функций распределения для одной, двух и других комплексов частиц, получением для них на основе уравнения Лиувилля более простых уравнений и решением этих уравнений. [c.97]

Метод Боголюбова в квантовой статистике аналогичен подобному методу исследования классических статистических систем и состоит в введении частичных матриц плотности или статистических операторов комплексов частиц и в установлении цепочки уравнений для этих операторов. [c.101]

Исследование свойств многочастичных систем сводится, как мы видели, или к вычислению статистического интеграла (статистической суммы) Zn, или к определению функций распределения комплексов частиц И тот и другой подходы в общем случае систем взаимодействующих частиц представляют собой сложную задачу. [c.226]

Таким образом, разделение факторов носит условный характер. Поэтому естественной является попытка связать масштабный эффект и концентрацию напряжений в единый комплекс не только по форме, но и по существу. А существо состоит в тех представлениях о статистическом характере возникновения и накопления структурных повреждений, о которых говорилось выше. Этот вопрос частично поддается количественной оценке при помощи аппарата теории вероятности, но доведение задачи до числа нуждается, конечно, в принятии некоторых правдоподобных гипотез и систематизации опытных данных. Остановимся на основных предпосылках и рас- [c.491]

Унифицированные системы документации. В течение 1971— 1975 гг. были разработаны и утверждены основополагающие стандарты унифицированных систем документации (УСД). Комплекс стандартов УСД охватывает следующие системы документации по внешней торговле, используемой в АСУ, плановой, отчетно-статистической, первичной учетной, финансовой, первичной и отчет-вой бухгалтерской, организационно-распорядительной, по мате- [c.58]

Прогнозирование надежности сложных систем. Это направление является ключевым для решения основных задач, связанных с оценкой надежности на стадии проектирования и наличия опытного образца машины. Для различных категорий машин необходимо дальнейшее развитие и воплощение идей о прогнозировании надежности на основе моделей отказов, которые базируются на закономерностях процессов повреждения (физики отказов) с учетом их вероятностной природы. Перспективным является использование методов статистического моделирования, когда учитываются вероятностные характеристики режимов и условий работы машины, внешних воздействий и протекающих процессов старения. Особенно актуальны еще недостаточно разработанные методы прогнозирования надежности с учетом процессов изнашивания, которые являются основной причиной отказов многих машин. Особую проблему представляет изучение надежности комплексов машина — автоматическая система управления , так как взаимодействие механических и электронных систем порождает ряд новых аспектов теории надежности. [c.572]

Для создания статистической базы по контролю и обоснованному планированию использования ВЭР на разных уровнях управления в СССР в 1974 г. введена система отчетности по вторичным энергоресурсам как приложение к ежегодной энергетической статистической отчетности по форме Л Ь II- H. Однако, несмотря на имеющиеся достижения, при существующем отраслевом принципе планирования в настоящее время еще недостаточно учитывается территориальный аспект планирования ВЭР. В связи с ограниченными возможностями транспортирования ВЭР (а также вырабатываемых на их базе энергоносителей) вопросы планирования их рационального. использования должны решаться главным образом на уровне промышленных узлов с учетом территориального размещения комплекса промышленных предприятий, относящихся к различным министерствам и ведомствам. В настоящее время в планах министерств и ведомств ие всегда осуществляется координация, имеющая целью полное использование ВЭР не только в отраслевом, но и в территориальном разрезе. [c.226]

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]

Первым этапом методики прогнозирования является разработка математических моделей агрегатов-источников БЭР и утилизационных установок для возможных стратегий перспективного развития. Математические модели технологических процессов строятся на основе данных статистического анализа или с использованием математических соотношений, вытекающих из физической природы процессов (уравнений материального, теплового баланса и т. п.). При этом простые аналитические модели позволяют вчерне разобраться в основных закономерностях явлений, а любое дальнейшее уточнение может быть получено статистическим моделированием. В этом заключается дуализм использования математических моделей технологических процессов, которые, с одной стороны, являются неотъемлемой частью всего комплекса методов принятия решений в условиях неопределенности, а с другой стороны, будучи использованы в качестве самостоятельных объектов исследования, эти модели позволяют получить ряд полезных результатов. Путем варьирования различных параметров (входных по отношению к моделируемому процессу) может быть оценен целый ряд функциональных зависимостей, а также получаемые при возмущениях на входе изменения параметров на выходе системы (к которым относятся, в частности, удельные показатели выхода и выработки энергии на базе БЭР). [c.269]

В книге обобщены результаты работ по созданию комплекса научного оборудования для программных испытаний на усталость. Приведены характеристики усталости, определяемые с помощью программных испытательных машин, дано обоснование основных требований, предъявляемых к таким машинам, а также методов составления испыта гельных программ по данным статистической обработки информации об эксплуатационной нагруженности деталей. Основное внимание уделено динамическому исследованию программных испытательных машин, программирующих и стабилизирующих устройств, командной и исполнительной аппаратуры. [c.2]

Проведен также комплекс работ по повышению надежности рам. Разработана методика их ускоренных стендовых испытаний. Методика основана на статистическом анализе эксплуатационных нагрузок, возникающих в рамах, на разложении суммарных напряжений в сечениях рамы на компоненты и воспроизведения напряженного состояния рамы на стенде. [c.228]

То обстоятельство, что описанные в книге способы выбора статистических методов опираются на оценку эффективности последних, позволяет хотя бы приблизительно сказать — какого порядка экономия в данном случае возможна. Приведенные в книге числовые примеры, соответствующие практическим условиям, показывают, что в типичных случаях уместное и правильное проектирование комплекса математико-статистических методов в сочетании с соответствующим перераспределением обязанностей [c.11]

В четвертом периоде эпицентр статистического регулирования сместился еще дальше на восток — в Японию. Начался этот этап сравнительно недавно — 6—7 лет назад и явно связан с японским промышленным чудом — с молниеносным развертыванием нескольких отраслей промышленности, в том числе особенно нуждающихся в применении статистических методов, например радиоэлектронной промышленности. Японское статистическое регулирование отличается от европейского и особенно от американского большей технологичностью и тем, что входит в комплекс разнообразных схем применения математической статистики в технологии. Четвертый этап еще не кончился. [c.17]

Совокупность взаимосогласованных планов и сроков выборочных проверок, соответствующая данному комплексу решений, в дальнейшем именуется как система выбора решений. В частности будем рассматривать статистическую систему регулирования процессов и контроля качества (СРК), имея в виду совокупность планов и сроков выборочных проверок, возникающих в рассмотренных ниже производственно-технических условиях. [c.30]

Статистическое регулирование является частью комплекса статистически обоснованных решений, но отсюда еще не следует, что оно всегда эффективней выявления ненормальностей на основе интуитивного обобщения и сопоставления результатов, получаемых при выборочных проверках. Если в случае выявления повышенного рассеяния статистическое регулирование, как правило, выгодней интуитивных выводов, то на понижение точности регулировки оно вообще не реагирует. Ускоренный износ настройки и повышенная интенсивность внешних факторов обнаруживаются только при американском варианте который, однако, как и всякий вариант статистического регулирования, отличается в невыгодную сторону от интуитивного способа трафаретностью сроков проверок, решающей функции и объема выборки. [c.34]

В связи с выявлением ненормальностей надо еще сказать, что все четыре их разновидности являются нарушениями таких закономерностей (устойчивостей, перманентностей), которые выражаются в постоянстве параметров тех или иных распределений вероятностей. Такие закономерности в дальнейшем именуются статистическими. К этому вопросу придется вернуться, когда будут рассматриваться вероятностные схемы оптимизации комплексной системы решений, обеспечивающей качество продукции. Но прежде всего надо сказать несколько слов о последней из трех функций, составляющих этот комплекс,— о приемочном контроле качества продукции. [c.35]

Отсюда следуют два вывода 1) статистические методы обоснования решений надо распространить на все три функции, обеспечивающие качество продукции 2) математическая модель оценки экономической эффективности и выбора оптимального варианта должна быть совместной для всех решений комплекса. Общая схема и система понятий математической модели изложены в следующей главе. [c.36]

Остается сказать несколько слов о комплексе решений в целом. Имея в виду, что поставлен вопрос об оптимизации всего комплекса решений в целом, если учесть, вдобавок, что оптимизация даже элементарных решений обычно не относится к числу легких задач, внешняя сложность схемы может внушить представление о дебрях , куда лучше не забираться со сложным аппаратом теории выбора решений и достаточно громоздкими математико-статистическими методами. Рассматриваемый комплекс решений не относится к простым, все же чисто внешнее впечатление от схемы сильно сгущает краски. На ней совмещены а) последовательность действий, связанных с технологическим процессом б) последовательность действий, связанных с выбором решений в) зависимость распределений. Каждая из перечисленных схем, взятая отдельно и выраженная с помощью соответствующей символики, выглядела бы гораздо проще. С другой стороны, как уже отмечалось, рассмотренный пример встречается не так уж часто, и в большинстве случаев математическая модель комплекса решений гораздо проще. [c.49]

Все расчеты, связывающие затраты S с комплексом решений, опираются на систему постоянств (перманентностей), выраженных параметрами распределений или параметрами уравнений, описывающих изменения распределений. Эти постоянства уже упоминались в гл. I и были названы статистическими закономерностями. В примере встречаются три статистические закономерности а) распределение ошибки регулировки, обусловленное распределением диаметра матрицы, выраженной математическим ожиданием м. о. и средним квадратическим отклонением Оу-, б) гауссово мгновенное распределение признака качества х, заданное средним квадратическим отклонением а в) уравнение износа настройки, заданное двумя параметрами и а- [c.53]

На основании того, что сказано в последних двух параграфах, можно предложить следующие обобщенные формулировки. Выбор решений, составляющих рассматриваемый комплекс, обусловливается результатами системы выборочных проверок, регламентированной сроками и планами. Поэтому показатель затрат S зависит от совокупности планов и сроков выборочных проверок, соответствующей тому или иному варианту системы статистического регулирования и контроля технологических процессов и качества продукции (СРК). Оптимальным вариантом СРК именуется такой, при котором показатель затрат 5 достигает минимума. [c.54]

Хотя для предотвращения ненормальностей путем своевременного устранения их причин широко применимы статистические методы, эта система не входит в СРК и связана с иным, чем СРК комплексом решений. Гораздо теснее связано с СРК выделение резервной зоны поля допуска, предназначенной для погашения отрицательного эффекта ненормальностей. [c.195]

Иное дело — выбор оптимальных статистических методов и операторов при проектировании комплекса обратной связи, осуществляемой с использованием вероятностной информации, с переработкой физических сигналов в команды для регулирующих устройств. Прежде всего это не производственная, а чисто техническая проблема, в которой полностью отсутствует организационный аспект, а экономический аспект сводится к детерминированной функции одного, реже нескольких технических параметров. Во-вторых, если говорить о математическом аспекте, особенно на непрерывных процессах, то на первый план выходит не теория распределения вероятностей случайной величины, а теория случайных функций. [c.245]

Основное содержание книги посвящено реализации указанной схемы с помощью комплекса статистических алгоритмов. [c.8]

Нефтеперерабатывающее производсгво представляет собой с южнейший комплекс технологического и вспомогательного оборудования самого различного назначения - тептюобменники, реакторы, колон 1ые аппараты, насосы, трубопроводы и т.д. Все это оборудование работает длительное время в жестком эксплуатационном режиме и является источником повышенной опасности, посколь(су продукты переработки углеводородного сырья в своем больишнстве относятся к токсичным, пожаро- и взрывоопасным. Все это обуславливает повышенные требования по надежности и безопасности эксплуатации технолот и-ческого нефтегазового оборудования. Следует отметить, что вопросы теории и практики надежности относятся к ряду наиболее с южных научных направлений, объединяющих большое количество узких технических дисциплин - математическую статистику, механику разрушения, статистическую физику, материаловедение, физику твердого тела и др. В свою очередь понятия и методы теории надежности носят универсальный характер и применимы к объектам и системам различной природы. [c.127]

Методические указания по внедрению стандартов ра- паба-тываются и на другие стандарты, например Организация внедрения на предприятиях ГОСТ 22014 — 76 Качество продукции. Накопление в ЭВМ и статистический анализ результатов контроля качества металлических материалов и изделий по механическим характеристикам , методические указания о порядке внедрения комплекса стандартов системы Микрофильмиро-ваше (РДМУ 49-75) и др. [c.60]

Дальнейший прогресс в развитии статистической физики был вызван появившимися в сороковых годах нашего века работами Боголюбова, Борна, Грина, Кирквуда, Ивона, положившими начало современному, третьему, периоду статистической физики. В этих работах исходя из общего уравнения статистической физики (уравнения Лиувилля) и на основе канонического распределения Гиббса создан метод функций распределения комплексов частиц — метод ББГКИ, или просто метод Боголюбова, как его принято называть в отечественной научной литературе. В последние годы в статистической физике эффективно используются методы квантовой теории поля (метод функций Грина, метод ренорм-группы). [c.182]

Используемый комплекс аппаратных средств состоит из двенадцатиразрядного АЦП, подключенного к аналогов ому выходу ЛДИС модулей, позволяющих регистрировать температуру стенда и период вращения цилиндров буквенно-цифрового дисплея Видеотон-340 для оперативной связи эксперимента с ЭВМ двухкоординатного самописца Еп<11т-620.02, на который выводятся результаты статистической обработки данных эксперимента устройство печати О2М-180, [c.353]

Для статистической обработки ии-формацни используют управляющий Еычпсл1 тельный комплекс, который помогает корректировать технологический процесс прокатки по результатам контроля качества продукции. [c.325]

В упрощенной форме, когда не учитываются статистические харак-терестики и случайный процесс будет представлять только комплекс гармонических циклов (полученных обработкой случайного процесса методом падающего дождя ) или когда нагрузка будет иметь программный характер, на основе энергии гистерезиса можно получить следующее отношение для условия усталостного разрушения [c.109]

Для различных технологических процессов и агрегатов-источни-ков ВЭР (рассматриваемых в ряде случаев в комплексе с утилизационными установками) разрабатываются математические модели, основанные на аналитических и статистических зависимостях входных и выходных параметров. [c.272]

В общих чертах это затруднение сводится к тому, что эффективность статистического регулирования технологических процессов в решающей степени зависит от способов и точности настройки и от способов и планов приемочного контроля на данной операции. Иначе говоря, изолированная оптимизация статистического регулирования технологических процессоБ неБозможна вследствие взаимообусловленности с этой точки зрения всех трех элементов комплексной функции обеспечения качества, о которой говорилось вначале. Попытки изолированно решить задачу экономической оптимизации статистического регулирования пока что приводили (и не могут не привести) к построению фиктивных математических моделей, разрывающих реальные производственные связи (об этом подробней сказано в гл. 2). Но в рамках оптимизации всего комплекса оптимизация статистического регулирования технологических процессов действительно возможна. [c.7]

Преемственность идей и основных понятий, хотя и не всех, можно отметить в связи с третьим элементом комплекса обеспечения качества — приемочным контролем. Одно из центральных понятий при расчете эффективности статистических методов обеспечения качества в целом — понятие оперативной характеристики — было предложено Доджем и Ромигом [37 ] на заре современного статистического приемочного контроля. Вообще же предлагаемая книга возникла на пересечении нескольких научных дисциплин и поэтому отмеченная здесь преемственность идей и методов еще отнюдь не полностью и даже не в главном определяет методологическую схему и ее конкретизацию. [c.8]

И, наконец, не следует забывать, что комплекс решений вовсе не вопрос мнения, а вопрос факта. Иначе говоря, никто не предлагает сложный метод со сложной схемой. Схема лишь отражает действительность, если иметь в виду совокупность решений, принимаемых рабочим интуитивно, и отражает объективную сложность условий поставленной задачи, если говорить о переходе к статистически обоснованным решениям и об их оптимизации. Можно ли решить такую задачу, как замену интуитивных решений рабочего статистически обоснованными решениями, и (самое главное) когда именно это выгодно На эти вопросы дан от1вет в следующих главах. А теперь нам предстоит обратиться к величинам, с помощью которых оценивается экономическая эффективность статистических методов выбора решений в ходе выполнения трех функций, обеспечивающих качество — настройки, устранения ненормальностей и приемочного контроля. [c.49]

Если потери при забраковании одного экземпляра равны Сь часов, частный показатель потерь V равен для одного МП V = дсь-Но распределение а (v ) при неизменности v на протяжении МП и без проверок выходных отклонений у. и. (в чем нет надобности, так как является не чем иным, как распределением ошибок настройки г ) (у с)- Последнее (см. рис. 2), в свою очередь, зависит от распределения ошибок регулировки р (Ург), являющегося статистической закономерностью, и от плана I выборочной проверки. При жестком плане П уменьшаются вероятности больших отклонений угрожаюш,их браком, а следовательно, уменьшаются потери на браке и показатель V. Следует напомнить, что жесткий план I увеличивает вероятность настроек и, следовательно, расходов на них, отраженных в показателе i . Вот почему вопрос оптимизации комплекса решений довольно сложен даже в таком простом случае, как операции с износостойкой настройкой. [c.52]

Все расчеты затрат 5 для комплекса решений верны до тех пор, пока не нарушены статистические закономерности. Если предположить, что выявленное нарушение закономерности — ненормальность — тут же устранится, потери из-за невыявления ее можно рассчитать следующимо бразом. Сохраняя все расчеты, описанные выше для оперативной цепи, надо сделать подстановку, [c.53]

Выполнение станков с автономными системами управления значительно расширяет технологические возможности линий в процессе эксплуатации. Время цикла обработки одной детали 39 с, проектная производительность комплекса 85 шт/ч при коэффициенте использования 0,92. В комплексе имеется 41 рабочая позиция, в том числе 29 агрегатных станков, пять отделочнорасточных станков, один сборочный автомат, три моечные машины и три промышленных робота для загрузки, перегрузки и разгрузки обрабатываемых деталей. На станках комплекса установлены 172 режущих инструмента. Контроль точности растачивания отверстий и контроль поломки всех стержневых инструментов (сверл, зенкеров, разверток и метчиков) осуществляются автоматически с помощью контрольных устройств. Комплекс обслуживают в смену семь наладчиков и один оператор, загружающий заготовки в первый станок комплекса. Оптимальное число оборудования, места установки и вместимости накопителей задела, надежность и производительность проектируемых несинхронных автоматических линий и комплексов определяются методом статистического моделирования их работы на ЭВМ. [c.166]

Энциклопедия по машиностроению XXL

Оборудование, материаловедение, механика и ...