ТЕОРИЯ Предельные теоремы

Рассмотрим решение задачи для частного случая, когда распределения нагрузки и несущей способности подчиняются нормальному закону. Этот случай имеет широкое применение и позволяет получить простое замкнутое решение. Применение нормального закона оправдано в случае совместного действия достаточно большого числа случайных-возмущений, подчиняющихся различным законам распределения если среди них нет превалирующего, то результирующее возмущающее воздействие согласно центральной предельной теореме теории вероятностей имеет распределение, близкое к нормальному. На практике распределения многих возмущений отличны от нормального хотя бы потому, что целый ряд параметров (предел прочности, размеры и т.п.) не могут быть величинами отрицательными. Но усечения законов распределения обычно невелики, что позволяет игнорировать теоретическую нестрого сть допущения нормального распределения. [c.8]

Рассмотрим жестко-идеально-пластическую конструкцию, остающуюся жесткой при нагрузках Р . Определим коэффициент нагрузки к для пластического разрушения следующим образом пластическое течение становится возможным при нагрузке ЛЯц, но оно невозможно при нагрузках при К <К. Фундаментальные теоремы теории предельного равновесия дают экстремальные характеристики для коэффициента нагрузки Х. [c.18]

Переходя сперва к случаю однократного нагружения, мы рассмотрим проекты хцк и тг/ , первый из которых соответствует разрушению при заданной нагрузке, а второй —разрушению или не доходит до разрешения. Из кинематической теоремы теории предельного равновесия следует, что при [c.38]

Коэффициент нагрузки при пластическом разрушении определяется как коэффициент (> 1) увеличения заданной безопасной нагрузки р х) до величины, при которой возникает пластическое течение балки. На основании кинематической теоремы теории предельного равновесия [29] коэффициент [c.103]

Однако вычисление вероятности безотказной работы по формуле (4.15) в больщинстве случаев приводит к серьезным аналитическим трудностям. Если число элементов достаточно велико, можно воспользоваться известной в теории вероятности центральной предельной теоремой. В соответствии с этой теоремой сумма достаточно большого числа случайных слагаемых имеет приближенно нормальное распределение (для практических задач уже 10-12 слагаемых обычно бывает достаточно). Если известны среднее значение величин , равное Г, и ее дисперсия о , то сумма п таких случайных величин будет иметь среднее значение пТ и дисперсию по , т.е. искомая вероятность приближенно может быть записана как t [c.155]

Теоретической основой метода статистических испытаний является широко известный в теории вероятностей закон больших чисел, устанавливающий при определенных условиях предельное равенство среднего арифметического случайной величины математическому ожиданию этой случайной величины при бесконечном увеличении числа опытов. На основании количественной формы закона больших чисел и центральной предельной теоремы Ляпунова можно оценить точность метода статистических испытаний. [c.15]

Как и соответствующая теорема теории предельного равновесия, статическая теорема теории приспособляемости в общем [c.61]

С другой стороны, оптимальное решение отвечает такому наименьшему (наибольшему) значению целевой функции (2.23), при котором система ограничений становится несовместной. Это полностью соответствует второму утверждению статической теоремы теории приспособляемости (или аналогичному утверждению статической теоремы теории предельного равновесия [81]). [c.65]

Статическая теорема теории предельного равновесия утверждает, что действительное поведение тела при нагружении до разрушения будет оптимальным в том смысле, что из бесчисленного множества статически допустимых распределений напряжений действительным будет единственное, доставляющее максимум параметру нагрузки. Уравнение равновесия для круглых и кольцевых пластинок имеет вид [161] [c.73]

На основании кинематической теоремы теории предельного равновесия [81] действительному механизму разрушения отвечает минимальная предельная скорость [c.141]

С развитием представлений и методов теории приспособляемости стало еще более очевидным, что эта теория является обобщением анализа предельного равновесия упруго-пластических тел на произвольные программы нагружения. Соответственно теория предельного равновесия может рассматриваться как частный случай, характеризующийся однократным и пропорциональным нагружением. Связь и аналогия обеих теорий хорошо видна при общей статической формулировке задач, а также при сопоставлении преобразованного применительно к условиям прогрессирующего разрушения уравнения кинематической теоремы Койтера с аналогичным уравнением теоремы о разрушении. [c.244]

ГОСТ 12997—76). Отсюда -s/.. . 3. Тем самым определяется и требование к ограничению каждой некоррелированной влияющей величины, причем в нормальных условиях действие влияющих величин по уровню приближается к шуму. Шумы, встречающиеся в физике и технике, можно описать при помощи нормального распределения, что является следствием центральной предельной теоремы теории вероятностей. [c.43]

При таких условиях в теории вероятности доказывается центральная предельная теорема Ляпунова, в соответствии с которой распределение суммы большого числа независимых случайных величин (с произвольными законами распределения ) подчиняется нормальному закону. В практике нормальное распределение встречается очень часто погрешности изготовления и измерения деталей, рассеяние механических свойств материалов, распределение различного рода случайных воздействий и т. п. Нормальный закон распределения обладает устойчивостью, линейные функции нормальных случайных величин также следуют этому закону. Во многих задачах с помощью нормального закона или его модификаций можно приближенно представить другие распределения. Плотность распределения при нормальном законе выражается следующим равенством [c.218]

Формулы (2.2) и (2.3) соответствуют центральной предельной теореме теории вероятностей, согласно которой [c.123]

Теория приспособляемости является обобщением теории предельного равновесия. Статические методы анализа условий безопасного деформирования тела при повторных нагружениях опираются на статическую теорему приспособляемости (теорема Мелана). Эта теорема содержит следующие утверждения [9, 26] [c.106]

Число реализаций при решении задач методом СИ определяется требуемым уровнем точности получаемых результатов. Пусть цель моделирования - вычисление вероятности Р появления некоторого случайного события Е. Например, при исследовании точности механизмов практический интерес могут представлять вероятности выхода значений ошибок положения, скорости, ускорения ведомого звена за определенные пределы. В качестве оценки для искомой вероятности Р принимают частоту LjN наступления события Е при реализациях (ще L - число испытаний, при которых происходит событие Е). По центральной предельной теореме теории вероятностей частота L/N при достаточно больших значениях N имеет распределение, близкое к нормальному, с математическим ожиданием М LjN = р и дисперсией [c.482]

Для выборочных распределений доказано еще много полезных теорем. Наиболее полезной и ценной теоремой статистики как с теоретической, так и с прикладной точки зрения является центральная предельная теорема. Исторически для формулировки и доказательства центральной предельной теоремы потребовалось более двух столетий. Вклад в ее развитие внесли многие выдающиеся математики. Основными вехами являются следующие результаты [c.325]

Третий прием, упрош,ающий вычисления, заключается в переходе к асимптотическим оценкам при t оо. Согласно центральной предельной теореме теории вероятностей сумма большого числа случайных величин, имеюш,их средние значения и дисперсию а , асимптотически нормальна и имеет среднее значение tii и дисперсию па" , где л —число слагаемых. То есть для любого t [c.110]

Нахождение плотностей /о(Л) и /с(Л) при произвольных отношениях сигнал/шум представляет большие трудности. В ряде случаев можно использовать различные приближения. В случае обнаружения слабого сигнала, как уже указывалось, количество отсчетов в выборке должно быть достаточно большим. Поэтому законы распределения отношения правдоподобия /о(Л) и/с(Л) в силу центральной предельной теоремы теории вероятностей близки к нормальному. Запишем плотность вероятности Л при отсутствии сигнала в виде [c.68]

Строгая формулировка этого результата следует из центральной предельной теоремы для интегралов от случайных процессов (формулировка теоремы содержит также условие типа Ляпунова—Линде-берга [38]). Если трактовать интеграл в правой части формулы (5.11) как предел римановой суммы, то последняя будет содержать большое число случайных слагаемых, которые станут практически независимыми при I 2—к > Тс. Таким образом, здесь имеем аналог центральной предельной теоремы теории вероятностей. [c.170]

R соответствии с центральной предельной теоремой теории вероятностей сумма Sjy большого числа случайных величин приблизительно нормальна, т. е. имеет плотность распределения вида [c.57]

Можно показать, что данное предположение эквивалентно предположению о том, что распределение переменной А (t) описывается гауссовым законом, который связан с законом больших чисел (или с центральной предельной теоремой) теории вероятностей. [c.13]

Условия возникновения нормального распределения устанавливаются центральной предельной теоремой теории вероятностей [8]. Так как эти условия на практике часто выполняются, то нормальное распределение является самым распространенным распределением, наиболее часто встречающимся в случайных явлениях природы. [c.59]

В ЭТОМ механизме тогда будет сго I <7/1 t, где Vi = liAj — объем этого стержня. Кинематическая теорема теории предельного равновесия доставляет следующую минимальную характеристику коэффициента нагрузки при пластическом разрушении, [c.33]

НУЛЬ - ЕДИНИЦА ЗАКОН - совокупность теорем вероятностей теории,утвер)кдающих, что для определенных условий вероятность события может быть равна либо 1, либо 0. Так, если (д) последовательность независимых испытаний и при любом п событие Л определяется исходами испытаний с номерами, большими п, то может быть либо н пем, либо единицей. Наибольшую известность получила гемма Бореля-Кантелли если - независимые события, то вероятног ь наступления бесконечного числа этих событий равна 1 при и равна О при Р А )=со. Н - Е 3 используется в предельных теоремах вероятностей, а также в математической статистике ( последовательный анализ, распознавание образов). [c.46]

Введение. Большая часть исследований в области наследственной теории ползучести, берущих свое начало с основополагающих работ Больцмана [540—541] и Больтерра [642, 643], посвящена нестареющим материалам, т. е. материалам, реологические свойства которых описываются ядрами разностного типа. Для этих материалов выполняется условие замкнутого цикла, вытекающее из того, что уравнения теории ползучести с разностными ядрами инвариантны относительно сдвига начала отсчета времени. К упомянутым уравнениям применима алгебра резольвентных операторов, методы преобразования Лапласа — Карсона, предельные теоремы и др. [c.59]

Поведение пластинок и оболочек за пределами упругости, их несущая способность представляют значительный интерес для многих областей техники. Расчету пластинок и оболочек по предельному равновесию посвящена довольно обширная литература. Необходимо отметить, что фундаментальные теоремы теории предельного равновесия — статическая и кинематическая были впервые сформулированы и применены к расчету пластинок в Советском Союзе (работы А. А. Гвоздева [23]). В дальнейшем ряд задач о несущей способности пластинок был рассмотрен В. В. Соколовским [155], А. А. Ильюшиным [69], С. М. Фейнбергом [167], А. Р. Ржаницыным [141], Гопкинсом и Прагером [28] и другими авторами. Несущая способность цилиндрической оболочки при нагружении кольцевой нагрузкой была исследована впервые А. А. Ильюшиным [69]. Большое значение в развитии теории упруго-пластических оболочек имели труды Ю. Н. Работнова [133], Г. С. Шапиро, В. И. Ро-зенблюма, М. И. Ерхова. Обстоятельные обзоры работ отечественных и зарубежных авторов, посвященных проблеме упруго-пластического состояния оболочек, даны в статье Г. С. Шапиро [183] и в монографии Ходжа [203]. [c.174]

ЦЕНТРАЛЬНАЯ ПРЕДЕЛЬНАЯ ТЕОРЕМА —одна из важнейших предельных теорем вероятностей теории, описывающая асимптотику при больших N распределения вероятностей суммы N случайных величин. [c.425]

Принцип стохастнческого детермииязма. Гарантии в условиях случайных воздействий обеспечивают, используя устойчивость результатов массовых случайных явлений. Обидае формы такой устойчивости нашли свое выражение в законе больших чисел и предельных теоремах теории вероятностей. Явление это названо стохастическим детерминизмом. Явление стохастического детерминизма во многих случаях облегчает построение и изучение моделей сложных массовых явлений, позволяя легко учитывать или пренебрегать, когда это допустимо, элементом случайности. Так, при исследовании вещества от стохастических моделей на молекулярном уровне переходят к детерминированным характеристикам (например, плотности и давлению) на макроуровне. [c.490]

Предположение о нормальном распределении величины оправдывается результатами непосредственных измерений напряжений в рамах тележек локомотивов [33, 34], электровозов [52], в пол-уосях автомобилей [34] и некоторых других случаях. Нормальность распределения е можно объяснить на основе центральной предельной теоремы теории вероятностей, так как на [c.159]

Предположение о нормальном рас- пределёнии величины г оправдывается результатами непосредственных измерений напряжений в рамах тележек, локомотивов, электровозов, в полуосях автомобилей и в других случаях. Нормальное распределение е можно объяснить с помощью центральной предельной теоремы теории вероятностей, ибо на величину е оказывают влияние значительное количество случайных факторов, каждый из которых влияет незначительно., [c.290]

В дальнейшем широко используем предельные теоремы теории вероятностей и асимптотические оценки. Многие полудетерминисти-ческие оценки даны с вероятностью порядка единицы . Это значит, что детерминистические величины, определяются из макроскопического эксперимента, отождествляемые с медианами распределений, их квантилями порядка 1 — е 5 0,632 и т. д. Примером служит приближенное уравнение (4.39) для вычисления ресурса, основанное на отождествлении случайной величины Т с ее математическим ожиданием. [c.139]

Следует учесть, что если в идеально пластическом теле не происходит разгрузки, то среди всех статически возможных полей напряжений реализуются те, которые минимизируют работу упругой деформации Инженеры часто могут обойтись без подробной информации о напряжениях и деформациях, если известна несущая способность конструкции. Теория предельного равновесия, сформулированная в терминах строительной механики А. А Гвоздевым основана на двух теоремах 1. Тело выдержит внешние нагрузки, если возможно поле усилий, при котором в теле нигде не нарушатся условия равновесия и условия прочности. 2. Тело разрушится, если поле деформаций удовлетворяет условиям совместности, при которых мощность внешних сил больше мощности внутренних сил. При этом скорость изменения мощности внутренних сил должна быть всюду неотрицательной. Первая теорема позволяет находить нижнюю, а вторая — верхнюю оценки несущей способности конструкций. Строгое доказательство этих теорем для континуальной модели дали соответственно С. М. Фейнберг и А. А. Марков Надо отметить, что вначале значение теории [c.265]

Основные вехи начального периода развития теории приспособляемости освещены в литературе [10, 147, 205]. Связь с теорией предельного равновесия была осознана не сразу, поэтому в течение определенного времени обе теории развивались независимо. В монографии Койтера [147] фундамен-, тальные теоремы о приспособляемости сплошной упругоидеальнопластической среды впервые излагаются на основе их полной аналогии с соответствующими теоремами о пластическом разрушении. [c.7]

Частные случаи. Если G = О и Д = О (но еще при наличии переменных дислокаций Dt), теоремы VII и VIII сводятся к рассмотренным в [11], а при континуальном подходе — в [12] ). При G = 0, Я==0 и Dt — О они совпадают с теоремами Койтера [10]. Если, кроме того, F и D постоянны, вторые члены в левых частях (39) и (46) исчезают, и мы получаем кинематическую теорему предельного анализа. [c.86]

Прежде чем говорить о физических основаниях, придающих этой схеме реальность, отметим результаты, которые можно получить, исходя из нее. Если мы будем производить измерения через определенные заданные интервалы времени, то с вероятностной точки зрения эта схема оказывается схемой цепи Маркова. Действительно, так как ячейки соответствуют здесь максимально полно определенным состояниям, то вероятности перехода а следовательно, и вероятности исходов последующего опыта однозначно определяются исходом настоящего опыта. Так как коэффициенты р. удовлетворяют соотношению симметрии Pii, = Pki, то, как известно из теории цепей Маркова, существует стационарное распределение, представляемое равномерным распределением вероятностей между ячейками. Если мы будем считать, что все коэффициенты РгТс (что, как будет видно в 3, можно предположить без существенного сужения физической постановки задачи), то стационарное распределение вероятностей единственно кроме того, это стационарное распределение является предельным при любом начальном состоянии системы или при любом распределении вероятностей начальных состояний. Условие Pik является достаточным для того, чтобы выполнялся закон больших чисел, согласно которому, для любого заданного начального состояния, при многократном воспроизведении начального состояния частость осуществления заданной ячейки в опыте, проводимом в некоторый заданный, достаточно удаленный момент, будет иметь пределом вероятность осуществления этой ячейки при стацирнарном (т. е. равномерном) распределении. Если выполняется условие справедлива также обобщенная предельная теорема Ляпунова [31]. Согласно этой теореме, частость осуществления заданной ячейки в данном процессе, для любого заданного начального состояния, при возрастании числа последовательных во времени опытов будет иметь пределом среднюю вероятность осуществления этой ячейки для того же процесса или (ввиду существования предельного распределения) вероятность осуществления этой ячейки при стационарном распределении. Первый из этих результатов является некоторым аналогом появления — независимо от начального состояния — равномерного распределения вероятностей на поверхности заданной энергии после [c.139]

Энциклопедия по машиностроению XXL

Оборудование, материаловедение, механика и ...