Характеристика статистическая

Результаты моделирования показали, что в случае напыления частицами, деформирующимися при ударе без расплескивания, пористость является характеристикой статистической и при доверительной вероятности /т=0.8 лежит в пределах от 15 до 38 % и описывается следующими функциональными зависимостями [c.50]

Характеристики статистического анализа процесса усталостного разрушения сталей [c.91]

Одна из характеристик статистической связи между сигналами, коэффициент корреляции (2.21), была уже введена. Ниже вводятся некоторые другие характеристики связи, применяемые при анализе машинных сигналов. [c.60]

Особенности характеристик статистической связи между акустическими сигналами машин. Приведенный выше анализ сигналов основан на получении ряда их вероятностных характеристик. Большинство из введенных понятий заимствовано из статистики. В применении к акустическим сигналам они имеют свои особенности. Главная особенность связана со свойством акустических сигналов распространяться в среде, по машинным, опорным и присоединенным конструкциям с конечной скоростью. [c.76]

Определение статических характеристик статистическими методами. Исходные данные получают Б результате наблюдения н регистрации случайно изменяющихся входных и выходных переменных в процессе нормальной эксплуатации исследуемого объекта (пассивный эксперимент). По результатам наблюдений строится корреляционное поле (рис. 6.65). Зависимость математического [c.464]

Функция когерентности. Одной из разновидностей характеристик статистической связи двух случайных процессов является функция когерентности двух цро-Цессов [c.403]

При введении характеристик статистической связи между колебаниями в различных точках объекта резко увеличивается объем информации для описания вибрационного состояния, поэтому прежде чем включать подобную информацию в модель вибрационного состояния, всегда следует проанализировать, влияет ли связь между вибрациями в различных точках конструкции на те эффекты, которые вибрация может вызывать в функционировании объекта. В тех случаях, когда такое влияние не исключено, не следует отказываться от введения в описание вибрационного состояния характеристик статистической связи В противном случае это вполне допустимо и даже необходимо, так как усложнение модели вибрационного состояния затрудняет использование получаемой информации [c.425]

Определение статических характеристик статистическими методами. Исходные данные получают в результате наблюдения и регистрации случайно изменяющихся входных и выходных переменных в процессе нормальной эксплуатации исследуемого объекта (пассивный эксперимент). По результатам наблюдений строят корреляционное поле (рис. 7.51). Зависимость математического ожидания величины у, рассчитанного по условному закону распределения р(у х) (плотность распределения у при условии, что входная переменная имеет фиксированное значение), от значения X называется кривой регрессии у по х. Кривая f(x) характеризует влияние изменений х на среднее (наиболее вероятное) значение у. Для успешного применения метода с целью исследования статики инерционного объекта требуется большой объем исходной информации статистические характери- [c.549]

Выбор типа искателя, параметров и схемы контроля ири ультразвуковой дефектоскопии сварных швов должен базироваться на основе характеристик статистического распределения дефектов по сечению, ориентации относительно главных осей шва и типу. В свою очередь эти характеристики определяются типоразмером сварного шва и технологией сварки. Кроме того, параметры контроля определяются степенью жесткости требований по оценке качества. [c.102]

Характеристики статистические локальной турбулентности 504 [c.518]

ПО коэффициентам рядов Фурье для F Цt) может служить для характеристики статистических свойств F i) и определяет также корреляционную функцию. Конечная область корреляции стохастической функции F t) есть Тс. [c.103]

Расчетом обосновывают N, п я Со по выбранным значениям до — приемочного уровня дефектности q-m — браковочного уровня дефектности а — риска поставщика (вероятность ошибки I рода, т. е. браковки годной продукции) и р — риска потребителя (вероятности ошибки И рода, т. е. приемки бракованной продукции). Вероятности аир показаны на графике оперативной характеристики статистического приемочного контроля, рис. 2.1, [c.61]

Основной характеристикой статистического распределения значений служит так называемая дифференциальная функция распределения. Она строится по экспериментальным результатам следующим образом. Если определяется электрическая прочность жидкостей или газов, то, соблюдая необходимые требования [c.176]

Заметим также, что величины А , Ая, Да и А , Д°, Аа, а также Д , А% и их составляющие Аг, Ац и Аг, Аи, равно как и частные погрешности, например, обусловленные неоднородностью материала СО, можно выражать по-разному. В числе используемых характеристик — статистические параметры генеральной совокупности или их оценки, полученные по данным некоторой выборки среднее квадратичное отклонение о и его оценка 5, предельные значения погрешностей для данной доверительной вероятности, размах варьирования Я или его оценка ш. В качестве базы для расчетов вместо Да часто используют допустимые расхождения в разных вариантах, например, как допустимые расхождения с1 между данными ряда параллельных определений или как В — между результатами, полученными в разных условиях, и другие (более подробно см. [3, разд. 7.5]). В принципе безразлично, какими характеристиками пользоваться для нормирования погрешности, связанной с применением образца, а также ее составных частей. Это объясняется тем, что [c.117]

Справочным приложением к свидетельству является перечень ответственных исполнителей, участвующих в изготовлении исходного материала, исследовании однородности, измерений значений аттестуемых характеристик, статистической обработке данных и метрологической экспертизе СО. [c.119]

В нем применяется вероятностный подход к изучаемым явлениям и вводятся средние по большому ансамблю частиц характеристики. Статистические методы всегда связаны с введением дополнительных гипотез о свойствах частиц, их взаимодействии и с упрощением этих свойств и взаимодействий. Заметим, что во многих случаях не существует даже базы для построения таких методов. В тех же случаях, когда они построены, они обычно не являются эффективными средствами решения задач в силу чрезмерной сложности соответствующих уравнений. [c.19]

Другой характеристикой статистической совокупности является средняя величина. В нашем случае это может быть, например, наиболее часто встречающийся диаметр капель численно- и массово-медианные диа- [c.346]

Полученные формулы можно использовать при интерпретации результатов исследования скважин по кривым изменения забойного давления. При этом следует иметь в виду, что средние, найденные в задаче, вычислены для ансамбля пластов, а проводя исследование реальной скважины, мы имеем дело с одним пластом и, следовательно, сопоставление необходимо проводить в условиях, когда эффективные характеристики статистической модели (ансамбля) имеют непосредственное отношение к аналогичным характеристикам реального объекта. Иными словами, должна существовать своеобразная эргодичность, В нашей задаче это имеет место [c.75]

Из сказанного вытекает, что для реального процесса восстановления давления в неоднородном пласте характерны три периода. В первом периоде восстановление давления в скважине существенно зависит от распределения проницаемости в непосредственной ее окрестности. Интерпретируя начальные участки кривой восстановления давления, можно определить характеристики призабойной зоны скважины. Третий период характерен тем, что восстановление давления определяется статистическими характеристиками неоднородного пласта, отсутствием влияния призабойной зоны. В этом периоде характеристики статистической модели должны совпадать с эффективными параметрами реального процесса. [c.76]

Наиболее полной характеристикой статистических свойств генеральной совокупности является функция распределения. Если обозначим через Р А) [c.216]

Численные характеристики статистического распределения эффективных площадей исследуемых макетов определяются при равномерном вращении >их вокруг трех осей. Скорость вращения вокруг каждой из осей задается в соответствии с экспериментальными данными. [c.79]

Описанные выше качественные результаты, по-ви-димому, справедливы для высококонцентрированных дисперсных систем. Однако использование уравнения переноса излучения для таких систем по аналогии с гомогенными и разбавленными дисперсными системами обусловлено возможностью применения понятия однородного объема, характеризуемого некоторыми оптическими параметрами [46, 162]. Малый объем можно считать элементарным, если количество поглощенного и рассеянного излучения пропорционально его величине [162]. Интенсивность внешнего излучения должна оставаться приближенно постоянной в пределах этого объема, а количество содержащихся в нем частиц должно быть достаточным для статистически достоверного описания его характеристик средними величинами [162]. [c.145]

Укрупнение зериа аустенита в стали почти не отражается на статистических характеристиках механических свойств (твердость. сопротивление разрыву, предел текучести, относительное удлинение), ио сильно снижает ударную вязкость, особенно при высокой твердости (отпуск при низкой температуре). Это явление сказывается из-за повышения порога хладноломкости с укрупнением зерна. [c.241]

Исходные данные для программы, реализующей алгоритм имитационного моделирования РТК, должны включать сведения по типовой детали и типовой партии деталей, структуре РТК и его характеристикам, размещению инструмента по позициям и параметрам инструмента и оборудования (обрабатывающего и транспортно-накопительного). Эти данные должны быть статистическими, т. е. содержать сведения о типе закона распределения параметра, математических ожиданиях, среднеквадратичных отклонениях и т. п. [c.59]

Если оптимизация ведется без учета статистического разброса характеристик, то соответствующий критерий оптимальности называют детерминированным критерием, если разброс параметров учитывается, то имеем критерий статистический. Статистические критерии оптимальности более полно отражают представление о качестве объектов проектирования, однако их использование, как правило, при автоматизированном проектировании ведет к значительному увеличению затрат машинного времени. [c.16]

Основным методом статического анализа в САПР является метод статистических испытаний (метод Монте-Карло). Каждое fe-e статистическое испытание заключается в присвоении элементам Xi вектора X случайных значений xni и расчете вектора выходных параметров Yh с помощью одновариантного анализа. После выполнения запланированного числа N статистических испытаний их результаты Y/ обрабатываются с целью оценки числовых характеристик распределений выходных параметров. [c.256]

Гиббсом — основоположником статистической механики. Фундаментальное достижение Гиббса состоит в том, что он показал, каким образом средние величины характеристик системы как целого могут быть получены при исследовании распределения этих характеристик в данный момент времени среди произвольного, но очень большого числа идентичных систем. Он назвал большое число идентичных систем ансамблем. Системы ансамбля распределены по различным возможным состояниям, причем возможное состояние — это любая из произвольных конфигураций, которые может принимать система. Тогда вероятность найти реальную систему в некотором определенном состоянии соответствует вероятности найти системы ансамбля в этом же состоянии. Таким образом, средние по времени значения для реальной системы соответствуют средним по ансамблю в ансамбле Гиббса. Гиббс показал, что система в замкнутом объеме, находящаяся в тепловом равновесии с тепловым резервуаром, может быть описана так называемым каноническим ансамблем, в котором вероятность Р(Е)йЕ найти систему, имеющую энергию в интервале между Е и Е + йЕ, определяется формулой [c.21]

Объяснение зависимости пределов выносливости от размеров сечений, как и других закономерностей и характеристик усталости, дают статистические теории усталости. Эти теории освещают вопросы изменения эффективных коэффициентов концентрации в зависимости от величин градиентов напряжений и абсолютных размеров. [c.605]

Уравнение (2. 10. 3) используем для определения статистических характеристик хаотического движения фаз. Скорости движения пузырька и жидкости и ( ) и и (/) будем считать случай- [c.83]

Таким образом, равновесные термодинамические параметры, как показывает статистико-механическая теория, либо представляют собой средние значения микроскопических параметров (U= = Е), (N)), либо являются характеристиками статистического распределения (Т, ti, S, F). Поскольку макроскопическая система состоит из физически бесконечно большого (yV—10 ) числа частиц, плотности распределения параметров системы имеют очень резкий максимум, соответствующий наиболее вероятному состоянию системы. С этой точки зрения равновесные макроскопические параметры системы характеризуют наиболее вероятное состояние системы. [c.148]

Для стеклопластика АФ-10П на основе кремнеземной ткани КТ-И приведено исследование корреляционной связи между механическими и физическими характеристиками. Статистической обработке по разработанной программе на ЭВМ Минск-22 подвергались результаты испытаний на изгиб стеклопластиковых балочек, а также значения скоростей распространения ультразвука по основе Vq, утку Vgg, в диагональном направлении О45 и по толщине vs, диэлектрической проницаемости по основе Bq, утку 690, результаты определения стеклосодержания / и плотности р. Анализ полученных данных (табл. 4.9) показывает, что для случаев парной корреляции наблюдается сравнительно низкая статистическая связь между прочностью при изгибе и физическими характеристиками. Несколько более эффективной по сравнению с линейной является нелинейная парная корреляция. [c.166]

Статастаче-ские характеристики пульсаций температур Расчетные характеристики Статистические характеристики напряжений [c.58]

Часто перечисленные цели ставятся совместно, в различных комбинациях. Приходится учитывать требование возможно большей унификации вида используемых сташстических характеристик. Статистическая характеристика может представлять собой одну скалярную величину (статистическую оценку), совокупность скалярных величин формально предсгавляемых в виде матрицы, функцию одного Или нескольких аргументов, совокупность функций Следует различать первичные Статистические характеристики, получаемые непосредственной обработкой данных, и вторичные, для коюрых объектом обработки являются первичные характеристики. Для определения гех и других используют одинаковые алгоритмы в дальнейшем Первичным характеристикам уделяют основное внимание. [c.89]

Ограничение состава измеряемых характеристик статистическими характеристиками первого и второго порядка (чатематическое ожидание, дисперсия и корреляционная функция второго порядка или спектральная плотность процесса) означает принятие модели нормального (гауссовского) процесса в дополнение к принятым моделям стационарного (п. 2) или нестационарного (п. 1) случайного процесса. [c.267]

Ко второму уровню описания относятся характеристики статистических ансамблей частиц. Это прежде всего функции распределения индивидуальных характеристик и их моменты гранулометрический состав, полидисперс — ность. Характеристики, обусловленные взаимодействием частиц в ансамбле пористость, число и площадь контакт — [c.35]

Остановимся кратко на характеристике статистических выборок, сформированных на основе данных спутниковых радиометрических измерений и использованных для оценки высотного распределения температуры воздуха над малоосвещенными районами Мирового океана. Данные, полученные в 1973—1977 гг. с помощью сканирующего радиометра для определения вертикального профиля температуры (РВПТ), установленного на ИСЗ серии НОАА, представлены в виде машинного архива (его подробное описание дано в [5]) для двух сроков наблюдений (00 и 12 ч по местному времени). [c.60]

Приведенные в п. 2.1 формулы, определяющие характеристики статистической структуры метеорологических полей, являются достаточно простыми. Однако при их использовании необходимо учитывать особенности взятых статистических совокупностей, поскольку исходный материал радиозондовых и озонометрических наблюдений характеризуется обычно наличием вертикальных профилей различной размерности, обусловленной отсутствием данных измерений на верхних уровнях. Кроме того, в используемом материале могут наблюдаться также и пропуски в исходных данных. Неучет указанных особенностей во взятых для расчетов совокупностях может привести к существенному искажению статистических характеристик и к получению неверных выводов о характере высотного распределения метеорологических величин. [c.80]

Двумя важными факторами, особенно для сериальных задач (т. е. задач, в которых множество действий должно быть выполнено в заданной временной последовательности), являются характеристики статистической связанности стимулов и наличие (или отсутствие) так называемого предвидения. Когда предвидение отсутствует, т. е. когда оператор лишен возможности наблюдать последующие входные сигналы с опережением, впредь до необходимости реагировать на них, время выполнения действия складывается из двух времениЬ1Х интервалов, затрачиваемых на восприятие и выбор действия и движения. Если имеет место предвидение, то время выполнения действия (последнее следует рассматривать как одно из ряда действий) может быть меньше, чем сумма указанных величин, поскольку центральная нервная система может приступить к работе над следующим действием в то время, когда происходит отработка уже выбранного предыдущего действия. [c.118]

Моменты первых двух порядков являются значительно менее полными характеристиками случайной функции, чем ее и-мерпые законы распределения, однако во многих практически важных случаях они полностью определяют случайную функцию, в частности, когда случайная функция распределена нормально. В практических приложениях большую роль играют стационарные случайные функции, т.е. функции, у которых статистические свойства не зависят от аргумента. [c.118]

Вычисление геометрических характеристик пространственных ГО производится также с помощью их разбиения па простые (типовые) области, для которых известны формулы, определяющие эти характеристики. В некоторых случаях, например при использовании алгебрологических геометрических моделей, для вычисления характеристик деталей применяют метод статистических испытаний, который достаточно просто реализуется на ЭВМ. Однако при повыщенных требованиях к точности расчетов этот метод требует больших затрат машинного времени. [c.46]

Диалоговое моделирование. Наличие в методике макромоделирования эвристических и формальных операций обусловливает целесообразность разработки моделей элементов в диалоговом режиме работы с ЭВМ. Язык взаимодействия человека с ЭВМ должен позволять оперативный ввод исходной информации о структуре модели, об известных характеристиках и параметрах объекта, о плане экспериментов. Диалоговое моделирование должно иметь программное обеспечение, в котором реализованы алгоритмы статистической обработки результатов экспериментов, расчета выходных параметров эталонных моделей и создаваемых макромоделей, в том числе расчета параметров по методам планирования экспериментов и регрессионного анализа, алгоритмы методов поиска экстремума, расчета областей адекватности и др. Пользователь, разрабатывающий модель, может менять уравнения модели, задавать их в аналитической, схемной или табличной форме, обращаться к нужным подпрограммам и тем самым оценивать результаты предпринимаемых действий, приближаясь к получению модели с требуемыми свойствами. [c.154]

Статистический анализ выполняется с целью получения тех или иных сведений о распределении параметров У , при задании статистических сведений о параметрах Хг. Результаты статистического анализа могут быть представлены в виде гистограмм распределения у оценок числовых характеристик распределений (математического ожидания, дисперсии, квантилей и нтеркван-тильных широт). Основной метод статистического анали- [c.52]

Энциклопедия по машиностроению XXL

Оборудование, материаловедение, механика и ...