Параметры стохастические

Подход, изложенный выше, может быть применен к оценке источника АЭ на основе любого параметра стохастического характера, для которого известны распределения на различных стадиях активности. Прежде всего, к таким параметрам могут быть отнесены амплитуда и энергия сигналов АЭ, а также временные интервалы между импульсами. Возможно проведение оценки по нескольким критериям с организацией дополнительной процедуры совпадения решений. [c.209]

Карев Г.П. Об интегральном представлении параметров стохастических моделей популяций//Кибернетические модели в биологии. — Новосибирск, 1974 [c.329]

В конкретных задачах оптимального проектирования довольно часто зависимость критерия оптимальности F от параметров проектирования X получается слишком сложной. В этих случаях вместо вышеизложенных регулярных методов оптимизации используют методы случайного поиска. В этих методах направление поиска Р выбирают случайно, например, равновероятно в пределах гиперсферы с центром в точке X<, i. Существует огромное число алгоритмов случайного поиска. Следует отметить, что регулярные алгоритмы поиска являются частным (а точнее, вырожденным) случаем стохастических алгоритмов. [c.290]

Бифуркации неподвижной точки О при непрерывном изменении параметра, ведущего к проходу через поверхность Л/+1, совершенно такие же, как и для состояний равновесия. Именно при пересечении поверхности происходит слияние неподвижной точки 0 с неподвижной точкой одного из типов или с последующим их исчезновением. Однако вместе с этим исчезновением обеих неподвижных точек возможно появление простого или стохастического синхронизма (см. 5). Обсуждение такой возможности выходит за рамки этого параграфа и будет проведено в дальнейшем в 5. При пересечении границы Л 1 возникает бифуркация, при которой происходит смена типа неподвижной точки и одновременно из нее рождается или в ней исчезает цикл двухкратных неподвижных точек. Условно эту бифуркацию можно изобразить в виде [c.258]

Ниже будут описаны возможные общие механизмы возникновения стохастичности. Обычно в одной и той же системе в зависимости от значений ее параметров может быть, а может и не быть стохастизация. При каких-то значениях параметров ее нет и система имеет простейший установившийся режим — состояние равновесия или периодическое движение—при других значениях параметров имеют место стохастические колебания. При непрерывном переходе от первых значений параметров ко вторым происходят сложные изменения установившегося процесса. Эти изменения могут происходить постепенно или скачком. В первом случае возникновение стохастичности естественно назвать мягким, во втором — жестким — в полной аналогии с мягким и жестким возникновением автоколебаний при потере устойчивости равновесного состояния. [c.326]

Бифуркации синхронизмов. Выбранный выше специальный путь был удобен тем, что он позволил увидеть структуру возникающего нового установившегося движения, но поскольку множество стохастических синхронизмов образует в пространстве параметров область, то переход от обычного синхронизма к стохастическому возможен и общим образом. [c.357]

Вернемся к вопросу о переходе обычного синхронизма в стохастический при общем непрерывном изменении параметров. Прежде всего заметим, что для обоих синхронизмов существенной характеристикой является число вращения со. [c.364]

Можно думать, что характер бифуркаций стохастического синхронизма при изменении параметров такой же. [c.366]

Подведем некоторый итог. Ради определенности пусть для рассматриваемого нами седлового равновесия при Li = О и X = О седловая величина ст < 1. Тогда при возрастании X вдоль оси j, = О появится устойчивый предельный цикл с некоторой областью притяжения. Исходя из точки X > О, J, = О, будем увеличивать ц. При этом предельный цикл превратится сначала в устойчивый обычный синхронизм. Затем он трансформируется в стохастический синхронизм. При этом область притяжения предельного цикла последовательно будет переходить в область притяжения обычного и стохастического синхронизмов и затем по пересечению границы р = О в область притяжения какого-то нового установившегося движения. Структура разбиения плоскости параметров р, в окрестности точки Л = х = О очень сложная. Достаточно заметить, что при монотонном изменении Я в сторону возрастания вдоль оси j, = О число вращения 7 монотонно убывает от значения ) у = оо. Сказанное основывается на предположении об общем характере бифуркаций и полученных ранее сведениях о точечном отображении Гзя, согласно которым между [c.376]

Вероятностные, возникающие при обработке экспериментальных данных или характеризующие стохастические взаимосвязи между параметрами. [c.96]

В математической формулировке задача стохастической модели -выявить поведение системы с функциональными связями уу = /у (х,-) при заданном распределении случайных значений входных параметров тш / = 1,. ..,н / = 1,. ..,щ [22]. [c.131]

Входные параметры x стохастической модели должны быть взаимно независимыми случайными величинами, для которых исключена неопределенность задания полей допусков, а их вероятностные распределения в пределах этих допусков известны, либо могут быть априорно достоверно установлены. В качестве таковых целесообразно применять параметры, допуски на которые оговариваются технологической документацией, стандартами, ТЗ на разработку и т.д. [c.132]

Возможности стохастической модели широки и позволяют решать целый спектр технологических и эксплуатационных задач, связанных с практикой разработки и использования ЭМУ. Она дает возможность обоснованно подойти к назначению допусков на входные (технологические и эксплуатационные) параметры, установить вероятность удовлетворения требованиям ТЗ и возможный уровень брака в производ- [c.139]

Прежде всего необходимо задать область поиска в пространстве параметров, на которые назначаются допуски, и начальную точку поиска в случае применения направленных методов. Понятно, что область поиска должна включать точку х. Кроме того, при задании области поиска следует учитывать знаки и значения коэффициентов влияния параметров на показатели объекта к = (Ау. Iу )1 Ax./xf ), представляющих собой относительное изменение У -го показателя Ау.1у, соответствующее изменению г-го параметра Дх ./х, в окрестности точки х. Коэффициенты влияния могут быть достаточно просто определены с помощью стохастической модели объекта или модели в приращениях (см. 5.1). [c.246]

Прежде всего обсудим возможные способы реализации на ЭВМ стохастической математической модели, рассмотренной в 5.1.4. Для этого необходимо решить проблемы моделирования распределений случайных значений параметров объекта и статистической обработки получаемых на выходе модели значений рабочих показателей. [c.253]

Разработка алгоритмов статистической обработки результатов моделирования представляет собой вторую основную проблему реализации стохастической математической модели на ЭВМ. Наиболее полная информация об ожидаемом разбросе значений рабочих показателей может быть получена из гистограммы. Действительно, зная эмпирическое распределение значений показателей, не составляет труда определить параметры этого распределения и оценить вероятность удовлетворения требований ТЗ. Основная трудность, возникающая при разработке достаточно универсального и эффективного алгоритма построения гистограмм, состоит в необходимости совмещения во времени операций определения границ разброса по анализируемому показателю (поскольку в общем случае эти границы заранее неизвестны и формируются в процессе выполнения заданного количества статистических испытаний) и подсчета частот попадания значений показателя в интервалы разбиения диапазона разброса. Действительно, предварительное определе-256 [c.256]

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]

Случайный (стохастический) процесс или случайная функция — это случайная величина (0. зависящая от дискретных или непрерывных параметров (еГ (Г —параметрическое множество). [c.62]

Представляет большой интерес выяснение сценариев перехода от периодического режима, отвечающего наличию устойчивого цикла на торе, к режиму непериодических колебаний, которому может соответствовать странный аттрактор. Это важно, в первую очередь, потому, что численное и лабораторное или даже натурное исследование большого количества физических и других задач (течение Куэтта, конвекция в плоском слое жидкости, генерация колебаний и радиотехнических и СВЧ генераторах и т. д.) показывает, что возникновение стохастических колебаний при разрушении двумерного тора, на котором число вращения рационально, — широко распространенное явление. Прежде, чем инвариантный тор разрушится, он должен потерять гладкость, оставаясь еще некоторое время топологическим подмногообразием фазового пространства. Способы потери удобно демонстрировать на примере отображения кольца в себя, которое при начальных значениях параметров имеет гладкую инвариантную кривую. Конкретный вид отображения здесь несуществен, например, оно может быть таким, как в [34], или [c.49]

Такой метод оценки, хотя и находит широкое применение и часто обладает несомненными достоинствами в общем случае не желателен, так как между степенью повреждения и данным выходным параметром изделия имеется своя функциональная или стохастическая зависимость, которая искажает информацию о ходе процесса старения. Кроме того, повреждение может оказать влияние на ряд выходных параметров, по-разному изменяющихся во времени, и, наоборот, данный параметр может изменяться (и это является наиболее типичным случаем) в результате различных повреждений элементов изделия. Более желательно непосредственно численно оценить величину повреждения и затем связать ее с выходными параметрами. Если оценена степень повреждения детали t/, то изменения, происходящие в материале при его старении, определяют скорость процесса повреждения dU [c.92]

Приведем примеры (рис. 32) функциональных связей между степенью повреждения U и выходным параметром X. Следует иметь в виду, что эта зависимость, как правило, неслучайная или ее стохастическая природа проявляется весьма слабо. [c.119]

На рис. 35 приведено два примера экспериментальных исследований изменения выходных параметров изделия X (/) и их стохастической природы. На рис. 35, а показаны результаты испытания уровня настройки электро-контактного датчика БВ-1005 [79]. В процессе эксплуатации происходит смещение уровня настройки, причем в результате действия многих [c.122]

Знание закономерностей изменения выходных параметров во времени (с учетом их стохастической природы) необходимо для построения модели, оценивающей возможность возникновения отказа. [c.123]

Оценка влияния процессов старения (v) на выходные параметры изделия на основании физических закономерностей отказов с учетом их стохастической природы (см. гл. 2). [c.212]

Следует иметь в виду, что связи между технологическими и эксплуатационными параметрам 1 имеют стохастическую природу из-за рассеивания состава материала, положения детали при обработке, жёсткости технологической системы и других причин, определяющих точность и стабильность процесса обработки. [c.437]

Более прогрессивен вероятностный подход к расчету норм для технологических дефектов. Этот подход учитывает, что, с одной стороны, каждый технологический процесс может характеризоваться вероятностью появления дефектов данного размера (или другой заданной количественной характеристики), с другой стороны, наличие данного количества или вида дефектов связано определенной зависимостью с выходным параметром изделия, например с прочностью, причем эта зависимость также может иметь стохастическую природу. [c.474]

Недостаток этих методов заключается в наличии, как правило, стохастической связи между косвенными признаками и выходными параметрами и влиянии на диагностический сигнал посторонних факторов (шумов), не связанных с работоспособностью изделия. Тем не менее косвенные признаки работоспособности изделия широко применяются для нужд диагностики. [c.556]

Отметим, однако, что не меньший интерес представляет развитие теории стохастической устойчивости вязкоупругих систем и, в частности, использование вероятностных методов при определении функционала критического времени. Это связано, в частности, с тем, что большая часть реальных факторов, влияюш,их на поведение системы, имеет случайный характер. Кроме того, актуальными представляются различные проблемы динамической устойчивости, проблемы влияния скорости нагружения на процесс потери устойчивости, задачи потери устойчивости при ударных нагружениях, выделение основных параметров вязкоупругих систем, влияюш,их на процесс потери устойчивости, задачи тепловой устойчивости и др. Представляет также интерес исследование вопросов устойчивости вязкоупругих систем в геометрически- и физи-чески-нелинейной постановке. [c.231]

При расчетном методе в основу определения норм берутся соответствующие уравнения, выражающие функциональные или стохастические связи между нормируемой величиной и аргументирующими параметрами процесса. Этот метод позволяет получить нормы в соответствии с прогрессивными технологическими режимами работы и нормальным технически исправным состоянием оборудования и корректировать нормы при изменении технологии производства и модернизации оборудования требует достаточно полных и достоверных исходных данных для расчетов (расчетных уравнений и формул, технических характеристик оборудования, характеристик продукции и технологических режимов, справочных данных) и к тому же применим только при стабильности внешних условий работы оборудования. Его следует применять для операций с технологическим использованием тепла в условиях массового и крупносерийного производства однородной продукции. При прочих равных условиях расчетный метод менее трудоемок и более конкурентоспособен по сравнению с другими в тех случаях, когда можно пользоваться укрупненными нормативами. [c.245]

Математическая модель, которая является описанием системы, функционирующей в условиях всякого рода возмущений, т. е. в реальных условиях, называется стохастической моделью системы. Если зависимость между входными и выходными параметрами и между параметрами элементов системы выражена в явной форме относительно выходных параметров, параметров системы, то будем ее называть алгоритмом определения параметров системы. Этот алгоритм будем называть стохастическим, когда входящие в него параметры входов, элементов и выходов являются случайными. [c.12]

Зависимость (2.1) может быть весьма сложной, но это всегда зависимость между w w ti) и Vm) (f= 1,. .., ) В выражении (2,1) каждое t есть значение соответствующей случайной величины. Тогда в общем виде стохастический алгоритм определения параметров условных систем определяется формулой [c.54]

Формулы (2.86) и (2.87) устанавливают зависимость между определяющими параметрами а (/) и ф(/) и параметрами элементов Ri, R2, С , С2, L и г изучаемой системы. В свою очередь / г(0, < 2(0- f(О случайные функции времени. Тогда стохастический алгоритм определения Л(/, ) и имеет вид [c.141]

Необходимость оптимального управления в условиях стохастического характера производства, когда на выходные параметры процесса оказывает влияние большое число факторов (основная часть которых изменяется с течением времени), обусловливает разработку и внедрение АСУ ТОД и КП в первую очередь для массового производства. Задачи таких систем следующие сбор и анализ информации [c.228]

Анализ основных параметров стохастической модели процесса накопления термоусталостных повреждений 7107 сопловых лопаток ТРД на заводах гражданской авиации, поступающих в первый ремонт, показал, что запуски больше повреждают материал лопатки, чем работа на установившемся режиме [5]. В работе [53] отмечено, что по интенсивности накопленных повреждений один запуск двигателя равен 3, 4 ч работы на режиме номинал , а 1 ч наработки на режиме взлет увеличивает интенсивность отказов в 4 раза больше, в сравнении с наработкой на режиме номинал . В связи с этим следует подчеркнуть, что с увеличением ресурса элезментов теплонапряженных конструкций и с повышением рабочих параметров режима эксплуатации и удельных мощностей доля повреждений от термических напряжений в общем объеме дефектов возрастает. [c.17]

В ме.ханике, например, состояние системы определяется совокупностью обобщенных координат н скоростей. В других случаях, например, систем автоматов, стохастических систем и др., опнсанне может быть осуществлено при помощи других параметров. [c.8]

Рассмотрим теперь бифуркации, происходящие при изменении со. О сложном характере зависимости со от параметров говорилось выше. Каждому рациональному значению со соответствует некоторая область значений параметров. При переходе от одного рационального значения со к другому происходит бесчисленное множество бифуркаций. Границы области постоянного рационального значения со определяются слияниями седел и узлов синхронизма. При слиянии седла с узлом возникает сложная неподвижная точка типа седло-узел. Фрагмент изменений, происходящих со стохастическим синхронизмом при слиянии седел м узлов и образовании сложных седлоузловых точек, представлены на рис. 7.112. [c.366]

В данном случае автоматизация смещает акценты, существующие при неавтоматизированном проектировании, например, в направлении комплексного рещения задач оптимизации, что стало возможным только благадаря применению ЭВМ. Кроме того, существенно изменяются место и содержание отдельных проектных работ. Так, оценка качества принимаемых проектных рещений все в большей степени может быть выполнена с применением развитых математических моделей вместо дорогостоящих натурных испытаний. Здесь весьма перспективно использование имитационных моделей, под которыми в данном случае понимаются математические модели, позволяющие вос"производить реальные стохастические условия производства и эксплуатации. Существенные изменения претерпевает также документирование проектного процесса. Большие преимущества имеют машинные способы хранения документации, что, в частности, позволяет вносить необходимые корректировки одновреме шо во все документы, в которые входит корректируемый параметр (например, марка материала, размер, допуск и Т.П.). В ряде случаев традиционная форма проектного документа (чертеж, описание технологических операций) может быть заменена программой действий автоматических станков или линий. [c.19]

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]

Блок функциональных связей стохастической модели как расчетная часть алгоритма, преобразующая случайный набор х,- в соответствующие значения Уу, представляет собой детерминированную математическую модель и строится на основе ранее рассмотренных моделей электромеханических преобразований, теплового, деформационного и магнитного полей и соответствующих алгоритмов анализа. Особое место занимает случай многомашинного каскада. Здесь в силу существующих механических и электрических связей между отдельными ЭМ некоторые из параметров одной из них становятся зависимыми от другой, имеющей, в свою очередь, собственный случайный уровень входных параметров. Сама система функциональных связей приобретает несколько иной вид уу = /у [х, (х,. )], где Xj(s ) - функциональная зависимость /-ГО параметра от связей 5, с другой ЭМ к = , р р - число связей, влияющих на х,-. Поэтому здесь нельзя строго определить суммарные показатели каскада, например, для двухдвигательного привода, простым удвоением результатов для одного ЭД, ибо каждая конкретная реализация привода характеризуется своим случайным уровнем связей между ЭД, и необходим вероятностный анализ всей системы в целом с привлечением соответствующей детерминированной модели. [c.136]

Представленный,пример показывает лишь один из возможных способов применения алгоритмов вероятностного анализа. Крюме того, они находят применение и для решения других задач. Так, выявление параметров, наиболее влияющих на разброс рабочих показателей ЭМУ, позволяет наметить направления основных усилий по формированию заданного урювня качества объектов, рационализации технологических процессов, обеспечению необходимых условий эксплуатации. Это может быть выполнено на основе стохастической модели при поочередном изменении каждого параметра в отдельности или приближенно с помощью коэффициентов влияния. [c.263]

В качестве объекта статистических испытаний и стохастической оптимизации при определении допусков на параметры применяются детерминированная математическая модель гиродвигателя и соответствующие алгоритмы анализа его рабочих показателей. [c.265]

Интегралы от случайных функций (процессов) по параметру называютея стохастическими интегралами. [c.73]

Эти процессы, подчиняясь определенным физическим закономерностям, имеют стохастическую природу, вступают в разнообразные взаимодействия, имеют сложную связь с изменением выходных параметров изделйя. [c.11]

Следует иметь в виду, что изменение выходных параметров сложного изделия — это результат многочисленных изменений в отдельных звеньях системы в разные периоды времени. Поэтому при изучении надежности машины всегда должно сочетаться исследование функциональных связей и физических закономерностей с оценкой стохастических процессов, xapa тepизyющиx изменение начального состояния изделия, [c.53]

Во-первых, часто неизвестна функциональная зависимость (или она является стохастической) между параметром X и скоростью процесса разрушения, поэтому допуск на данный параметр устанавливается весьма условно, обычно на основе опыта экс- плуатации изделий даного типа. [c.438]

В результате аналитического исследования были найдены оценки Ъ параметров в уравнении (2), что позволило цолучить стохастические модели типа [c.107]

И т. д. Линии пересечения плоскостей с поверхностью представляют собой геометрическое место равных плотностей вероятнО Сти. Проекции этих линий на плоскость Оа, От изображаются в виде замкнутых кривых, параметром которых является функция Ф (1а, <Тт). ДлЯ СИСТвМЫ двух стохастически независимых величин с нормальным законом распределения эти кривые имеют вид контурных эллипсов с осями, параллельными координатным (рис. 21). [c.35]

Энциклопедия по машиностроению XXL

Оборудование, материаловедение, механика и ...