Модель данных и ее соответствие модели процессов

Модель данных и ее соответствие модели процессов [c.319]

Система уравнений (4.29) для описания функции отклика представляет математическую модель процесса. Данная интерполяционная модель процесса обладает адекватностью, т. е. соответствует реальному процессу в заданных пределах и с заданной точностью. Если исследуется один критерий, например, долговечность, для математического описания процесса достаточно одного уравнения. [c.96]

Данная задача относится к классу задач принятия и оценки решений в условиях неполноты исходной информации (в условиях неопределенности). К особенностям решаемой задачи относятся ее высокая размерность, нелинейная зависимость технологических параметров соответствующих моделей от возмущений, необходимость учета факторов и показателей, характеризующих надежность, состав и характеристики которых определяются в процессе исследования. Отмеченные особенности не позволяют при ее решении использовать в чистом виде подход СЭИ СО РАН к исследованию зоны неопределенности, а также другие подходы, например развиваемые в [113]. [c.406]

Исходную информацию задают в виде случайных чисел с ограниченной дисперсией. В реально существующих технологических процессах между различными погрешностями имеются корреляционные связи. Примем, что совместные законы распределения исходных данных известны и их средние квадратические отклонения достаточно малы по сравнению с математическими ожиданиями. С помощью различных арифметических и логических операций согласно принятой математической модели от исходной информации перейдем к результатам расчета. Назовем модель точной если ее степень соответствия описываемому процессу значительно выше точности используемых измерительных приборов модели меньшей точности называются приближенными. Модели называются корректными, если обеспечена единственность получаемого результата и непрерывность его относительно исходных данных. [c.51]

Оптимальная математическая модель должна наилучшим образом, т. е. с точностью и полнотой, определяемыми величинами и соотношениями соответствующих исходных погрешностей, включать все существенные факторы и параметры теплоэнергетической установки и обоснованно учитывать ее основные свойства. В процессе построения оптимальной мате матической модели выявляются возможности усовершенствования математической модели — изменения ее объема, точности используемых исходных данных, точности расчета системы балансовых уравнений и т. д. Оптимальная математическая модель позволяет получать решение задачи при наименьших затратах труда и времени счета на ЭЦВМ. Следует отметить, что принципы построения оптимальных математических моделей теплоэнергетических установок находятся на начальной стадии разработки. В настоящее время основой для построения оптимальных моделей является весьма трудоемкий инженерный анализ промежуточных результатов в процессе создания математических моделей [19]. [c.9]

Всю информацию, которой необходимо оперировать, можно подразделить па исходную, промежуточную и искомую. В процессе переработки информации (решения задачи) получаемая промежуточная информация может одновременно играть роль искомой для предшествующих стадий решения и исходной для последующих стадий. Исходную информацию можно подразделить на внешнюю (данные о внешних связях рассматриваемой установки или условиях решения) и внутреннюю (данные собственно об оптимизируемой установке). Промежуточная информация, как правило, относится к оптимизируемой установке, т. е. является внутренней. Искомая информация подразделяется на внутреннюю (результаты оптимизации параметров и характеристик установки) и внешнюю (соответствующие данные об обратных внешних связях). Содержанием прямой и обратной информации определяется взаимное влияние систем, а также содержание и границы детализации моделей но отношению к внешним, более общим системам и к элементам и явлениям в самой теплоэнергетической установке [145]. Сказанное иллюстрируется па рис. 8.1. [c.165]

Для построения структурной модели конкретного материала достаточно определить две ее базовые функции. Для этого необходимо из испытаний получить стабилизированную диаграмму циклического деформирования и кривую ползучести (условия испытаний не обязательно должны соответствовать чистой ползучести, как отмечено в А5.6). В целях расширения диапазона напряжений, в котором определяют реологическую функцию, а также проверки (учета естественных разбросов) иногда проводят два (или более) испытания на ползучесть. Если необходимо охватить определенный температурный интервал, то испытания на ползучесть повторяют при двух-трех значениях температуры. После идентификации модель подготовлена для описания самых разнообразных процессов деформирования, в том числе при программах нагружения, более сложных и существенно отличающихся от тех, при которых проведены базовые испытания. Естественно, соответствие опытным данным, получаемым при таких программах, должно быть проверено. Испытания с этой целью были проведены на значительном числе сталей и сплавов, данные по которым приведены в части Б. Рассмотрим некоторые результаты. [c.191]

При проектировании сложных конструкций, подверженных в процессе эксплуатации разнообразным динамическим воздействиям, большой теоретический и практический интерес представляет проблема создания математической модели конструкции, которая адекватно описывает ее жесткостные и массово-инерционные характеристики. Свободные колебания конструкции описываются системой дифференциальных уравнений, а вопрос о выборе коэффициентов в этой системе, от величины которых зависят массово-инерционные и жесткостные характеристики конструкции, может вызвать определенные трудности. В тех случаях, когда рассматриваются простые конструкции или их элементы, суш,ествует соответствие между коэффициентами уравнений и реальными массовыми и геометрическими характеристиками конструкции. Сложнее обстоит дело, когда для расчета больших составных конструкций используются упрощенные модели. Так, например, крыло летательного аппарата при решении задач аэроупругости моделируется балкой или пластиной. Задание исходных данных, т. е. выбор распределения массово-инерционных и жесткостных параметров в таких моделях всегда носит приближенный характер, и, следовательно, расчет на основе таких данных приводит к ошибкам в определении форм и частот колебаний и, как следствие, критической скорости флаттера. [c.513]

Учитывая изложенное, перейдем к построению математической модели АФАР, структурная схема которой приведена в гл. 1 (см. рис. 1.1). В данной главе основное внимание будет уделено построению математических моделей, позволяющих определить напряженность излучаемого антенной электромагнитного поля и ее энергетические характеристики. С этой целью будем моделировать процесс прохождения сигналов от возбудителя до излучателей и процесс их излучения антенным полотном. При этом каждый функциональный узел АФАР, через который проходит сигнал возбудителя, будем описывать своей математической моделью, а функциональные узлы (блок питания, блок управления лучом), через которые сигнал возбудителя не проходит, будем моделировать их воздействиями на параметры математических моделей соответствующих функциональных узлов. [c.36]

Более того, во многих практических случаях как технологические объекты ПСМ, так и эксплуатируемое оборудование в нем меняют свои характеристики во времени и, естественно, мера соответствия моделей реальным объектам будет различной для моделей, построенных по данным эксплуатации объекта или специального эксперимента и полученных в различное время, т.е. на достаточно больших временных интервалах технологические процессы ГКМ являются нестационарными. Очевидно, что использование прошлых результатов моделирования для новых условий может привести к значительным ошибкам. Поэтому для описания технологических процессов ГКМ целесообразно использовать адаптивные модели, которые могли бы учитывать изменения состояния объектов и технологического оборудования, и позволяющие с необходимой точностью решать задачи управления технологическими объектами в любом интервале времени. Построение математической модели этого класса производится с помощью итеративных методов последовательного приближения, которые предусматривают уточнение модели во времени по мере поступления новой информации об объекте. [c.60]

Кроме преимуществ, связанных с полнотой отображения кинематических свойств объекта, визуальная кибернетическая модель превосходит свои статические аналоги в плане психологии ее восприятия. Динамические свойства модели позволяют приблизить восприятие изображенной пространственной сцены к естественному процессу, протекающему в повседневной жизни. Как известно [2], основная черта зрительного восприятия пространственных структур заключается в его целостности, в способности глаза выхватывать из поступающей на сетчатку информации наиболее общие и существенные свойства объектов. Последние же выступают как некоторые инварианты динамического процесса восприятия. Недостаток формирования пространственного образа на основе традиционной графической модели заключается в невозможности выделения главных геометрических инвариант пространственной структуры из несущественных для строения формы факторов, выступающих в данном случае в роли помех. С целью ликвидации нежелательных последствий статического характера восприятия в ортогональном чертеже приходится использовать два, а в некоторых случаях и больше статических изображений для получения образа, соответствующего реальной пространственной структуре. [c.17]

Иерархическая структура действия совпадает с характером строения реального объекта. На данном этапе наглядно выступает соответствие структуры модели и реального объекта. Здесь происходит материализованное освоение интеллектуального действия восприятия структуры реальных объектов. Такое восприятие должно рассматриваться как свернутый акт деятельности по воссозданию формы изделия из простейшего базового объема [31]- Отличие восприятия реальной конструкции от ее изображения несущественно в том и другом случае происходит свертка процесса реального формообразования. При анализе изображения добавляется лишь сопоставление двух типов моделирования семантического и синтаксического. Добавочная операция, казалось бы, усложняет восприятие изображения по сравнению с реальными объектами. На самом деле, быстрота и качество восприятия формы зависят во многом от характера изображения. Правильно построенная конструктивно-линейная графическая модель отличается экспрессией именно в отношении структурных характеристик, она очищает форму от мешающих восприятию факторов (информационных помех). Неумело выполненное изображение требует специальных операций по выявлению визуальных несоответствий, но такие операции должны быть отнесены к самостоятельной задаче реконструкции графического образа. [c.111]

Для обобщения моделей предыдущего параграфа на случай сложного напряженного состояния удобно исходить из геометрической интерпретации процесса нагружения. Выделим в исследуемом теле элемент в форме параллелепипеда настолько малого размера, что его напряженное состояние допустимо считать однородным. Отнесем этот элемент к осям х , лгз, (рис. 10.7) и обозначим компоненты напряжений, действующих по его граням, через Oij i, /=1, 2, 3). Так как тензор напряжения с компонентами 0,7 симметричен (ajy = ay,), то для характеристики напряженного состояния выделенного элемента достаточно задания шести величин ст,у. Сопоставим напряженному состоянию элемента точку с декартовыми координатами в шестимерном пространстве, которое будем называть пространством напряжений. Ненагруженному состоянию элемента отвечает в пространстве напряжений начало координат. Нагружение образца сопровождается изменением значений и, значит, в пространстве напряжений точка, изображающая напряженное состояние исследуемого элемента, вычерчивает некоторую траекторию —путь нагружения. При одноосном напряженном состоянии все 0 у, кроме одного, например, Сц, равны нулю. В этом случае путь нагружения совпадает с осью СТц. Появление пластической деформации согласно моделям предыдущего параграфа связано с достижением Оц значения характерного для данного материала. Таким образом, на оси Ои можно выделить такую содержащую начало координат область, внутри которой состояние материала при первоначальном нагружении упруго. На рис. 10.8 эта область обозначена Q ее границами являются точки с координатами 1 а,, что соответствует случаю равных пределов текучести при растяжении и сжатии. [c.729]

Задача построения динамической модели реальной системы всегда многозначна, и решение ее зависит от класса изучаемых процессов. Допустимость принятых идеализаций при построении динамической модели реальной системы может быть проверена лишь сопоставлением результатов исследования с экспериментальными данными. Заключение о правомерности используемой схематизации справедливо лишь в том случае, если теоретическое исследование на основе идеализированной модели проведено корректно. Соответствие результатов теории и опыта можно считать бесспорным доказательством правомерности принятых идеализаций [3]. [c.7]

Предмет атомной физики весьма обширен и не может быть очерчен в краткой замкнутой формулировке. Кратко можно лишь сказать, что к атомной физике относятся вопросы строения атомных оболочек и изучение явлений, обусловленных свойствами и процессами в атомных оболочках. Все это составляет громадную область исследований, многие части которой получили самостоятельное наименование. Атомная физика как раздел курса общей физики включает в себя рассмотрение лишь явлений, в которых наиболее просто и очевидно проявляются фундаментальные квантово-механические закономерности, позволяющие сформулировать кванто-во-механические понятия и соответствующую модель этой области явлений. Овладение физической моделью состоит не только в ее индуктивной формулировке на основе обобщения наблюдений, опытных данных и эксперимента, но и в ее дедуктивных применениях. При отборе материала по последнему критерию большое значение имеет актуальность соответствующих вопросов для фундаментального образования современного физика. [c.9]

Контрольная диаграмма для метода группировки. Областью применения данного метода, предложенного и разработанного В. Н. Гостевым, Г. И. Егуднным и Г. А. Модель [7], служат процессы с неизменяющимся во времени центром группирования и рассеиванием и с распределением по закону Гаусса, т. е. соответствующие условиям диаграммы № 1 фиг. 5. [c.624]

Применение методов М. требует определ. уровня развития соответствующего раздела физики — установления критериев подобия и основных количеств, закономерностей, характеризующих рассматриваемое явление. Это дозволяет сформулировать дополнит, условия однозначности измерений, необходимые для реализации М. Кроме того, необходимым условием М. является возможность получения достоверной информации о процессах, происходящих на модели, т. е. соответствующее развитие материальной базы М.— создание эксперим. установок, методики и техники эксперимента, способов измерения в обработки эксперим. данных (см., напр.. Аэродинамический эксперимент), Напр., при М. трения твёрдых тел необходимо учитывать как механич. сторону процесса (шероховатость, геометрию единичных выступов, их взаимное расположение), так и его молекулярную сторону (физ.-хим. процессы, структурные в фазовые изменения, влияние нагрева на свойства материалов). В этом случав для построения соответствующих критериев используют более 20 параметров. [c.172]

В ряде случаев массообмен существен и с точки зрения предотвращения пли ограничения коррозии поверхностей нагрева. Важность этого обстоятельства для мощных парогенераторов видна хотя бы из того, что именно значительному концентрированию у стенки приписывались многочисленные случаи коррозии парогенерирующих труб. Большое значение имеют также данные по концентрированию и для оценки многочисленных физических схем теплообмена при пузырьковом кипения и кризиса теплоотдачи, предложенных за последние годы. Действительно, любая физическая схема до сих нор оценивалась с точки зрения ее соответствия накопленному экспериментальному материалу по интегральным характеристикам (коэффициентам теплоотдачи и критическим параметрам). В этих условиях наличяэ любой дополнительной информации о процессе весьма полезно. В частности, знание степени концентрирования позволяет во многих случаях отбраковывать, как явно ие соответствующие данным по 1гассообмену, модели, хорошо увязывающиеся с известными сведениями только по теплообмену. [c.200]

Общие замечания. При постановке задач ОПК возможны два принципиально различных подхода к анализу проектной ситуации. Простейщий из них основывается на интерпретации параметров проекта как детерминированных величин, т. е. величин, принимающих контролируемые, строго определенные значения. Реализация такого подхода в процессе ОПК приводит к детерминированной модели оптимизации, конечным результато.м численного анализа которой является так называемый модельный оптимум конструкции, который, как правило, не адекватен своему реальному аналогу. Причиной данного обстоятельства является неполнота моделей оптимизации, в наибольщей степени присущая именно детер1Минированным моделям и проявляющаяся в неустойчивости соответствующих модельных оптимальных рещений относительно вариаций директивных параметров проекта. Параметры и, следовательно, свойства реальных конструкций по своей природе имеют случайный характер, поэтому даже при абстрактном условии использования в модели оптимизации абсолютно точных моделей конструкции и конструкционного материала совпадение модельного и реального оптимумов проекта крайне маловероятно. [c.211]

Несмотря на ряд очевидных преимуществ, методы случайного поиска не исключают необходимости использования в процессе численной реализации оптимизационных задач регулярных поисковых процедур. Так, если с11тл <5 и свойства функций моделей оптимизации достаточно просты, регулярный поиск по сравнению со случайным оказывается более быстродействующим. Особенно в таких задачах, где градиенты функций могут быть вычислены по аналитическим выражениям. Таким образом, наиболее эффективным и универсальным средством численной реализации задач оптимизации несущих конструкций следует считать алгоритмы, которые рационально, т. е. с учетом особенностей и свойств решаемого класса задач, сочетают достоинства как случайных, так и регулярных методов поиска. Данный вывод является итогом обобщения практического опыта решения задач оптимизации несущих конструкций из композитов (см. заключительные главы книги). При решении указанных задач использованы алгоритмы, содержащие как регулярные поисковые процедуры (метод проекции градиента Розена, метод скользящего допуска и др.), так и методы случайного поиска (поиск по наилучшей пробе и метод статистических испытаний (Монте-Карло)). Отдельные задачи решены методами теории планирования многофакторных экспериментов. Все использованные методы достаточно хорошо известны и подробно обсуждены в тех публикациях, на которые сделаны соответствующие ссылки. [c.217]

Если значения составов, для которых (5 = О, нанести на график в зависимости от температуры, получим кривую, известную под названием спинодали существенной особенностью флук-туационных теорий выделения является сильное изменение кинетики процесса внутри этой спинодальной кривой. Недавние работы Хиллерта [39] и Кана fl5] показывают, что, вероятно, имеются реальные системы, в которых выделение может происходить в определенном интервале температур и составов, для которого в соответствии с теорией Борелиуса зарождения не требуется. В этих новых теориях рассматриваются флуктуации второго типа (см. разд. 1.1) и показывается, что поверхность раздела между фазами может быть макроскопически диффузной, в результате чего поверхностная энергия границы раздела стремится к нулю, т. е. отпадает одно из главных возражений против описанной выше модели. Правда, необходимо еще учитывать упругую энергию, которая, по-видимому, и обеспечивает устойчивость твердого раствора данного состава при пониженных температурах. Однако в некоторых системах спинодальная кривая, построенная с учетом влияния упругой энергии, простирается до температур, при которых скорость диффузии имеет заметную величину. Если состав сплава и температура соответствуют области внутри этой кривой, происходит спонтанное расслоение, скорость которого ограничивается только скоростью миграции атомов. [c.253]

В данной главе мы рассмотрим акустические свойства различных сред, определяющие характер процессов в интенсивных акустических полях, и некоторые типичные уравнения этих полей (большей частью в одномерном слутае, т.е. для плоских волн). При этом там, где это возможно, даются количественные характеристики соответствующих моделей. Конечно, мы отнюдь не стремились втиснуть в эту главу все модели сред и все типы уравнений (даже одномерных), которые будут встречаться в последующих главах. Мы неоднократно будем возвращаться к этим вопросам, здесь обсуждаются лишь сравнительно простые и достаточно типичные ситуации. [c.6]

Для рациональной организации производства необходимо, кроме того, знать, сколько отказов данного вида будет поступать в зоны ремонта в течение смены, недели, месяца будет ли их количество постоянным или переменным и от каких факторов оно зависит, т. е. речь идет не только о надежности конкретного автомобиля, но и группы автомобилей, например, автомобилей данной модели, колонны, АТП. При отсутствии этих сведений нельзя рационально организовать производство, т. е. определить необходимое число рабочих, размеры производственных площадей, расход запасных частей и материалов. Взаимосвязи между показателями надежности автомобилей и суммарным потоком отказов для группы автомобилей изучают с помощью закономерностей третьего вида, которые характеризуют процесс восстановления — возникновения и устранения отказов и неисправностей изделий во времени. Предположим, что фиксируются моменты появления однородных отказов в группе из п автомобилей (рис. 2.6). Очевидно, что наработки на отказы, во-первых, случайны для агрегата каждого автомобиля и описываются соответствующими функциями F(x) и f(x), во-вторых, независимы у одинаковых агрегатов разных автомобилей, в-третьих, при устранении отказа в зоне ремонта безразлично, от какого автомобиля поступает отказ и какой он по счету. К важнейшим характеристикам закономер- [c.32]

Заголовок главы 8 таков Иерархия нестабильностей лазерного излучения, хаос и пути возникновения хаоса . Математической основой в данном случае служит полученная в предыдущей главе система динамических уравнений для самопульсирующего лазера. Вводятся популярная в работах по синергетике модель Лоренца и сопутствующий ей странный аттрактор устанавливается соответствие лазерных уравнений и уравнений гидродинамики, описывающих конвекцию в ячейке Бенара. Основная часть главы отведена вопросам хаотизации характеристик лазерного излучения, экспериментальным иллюстрациям процессов удвоения периода, перемежаемости, перехода в пичковый режим и т. п. Читателю, желающему изучить этот круг вопросов более подробно и основательно, следует обратиться к уже цитированным монографиям Г. Хакена [1, 2], а также к статьям советских авторов [25, 26], [c.7]

РасслЮтрена динамика процессов в различных тепло- и массообменных аппаратах (парогенераторах, массообменных колонках, регенеративных теплообменниках и др.). Их математические модели систематизированы. Дана оценка основных упрощающих посылок. Подробно рассматриваются свойства специальной функции, являющейся решением уравнения второго порядка гиперболического типа, к которому сводятся уравнения динамики аппаратов с несжимаемым теплоносителем. Дан обзор таких решений. Рассматриваются методы решения динамических задач в сложных объектах (парогенераторах). В приложении рассмотрены свойства специальной функции и ее модификаций и даны таблицы их значений. Книга предназначена для инженеров и научных работников, занимающихся вопросами тепло- и массообмена и автоматизацией тепловых объектов, и может быть полезна студентам старших курсов соответствующих специальностей. [c.2]

Модель перекрывающихся зон полностью пренебрегает эффектами амбиполярности, т. е. вкладом в процессы переноса от состояний валентной зоны с энергиями ниже Есо- Поэтому неудивительно, что имеется возрастающее расхождение с экспериментальными кривыми при составах, приближающихся к ТЬТе. Кривая А на рис. 7.11—теоретическая зависимость (rir) при Л = 0,6667 — отличается примерно на 20 % от экспериментальной кривой. Эта последняя кривая, полученная Казанд-жаном и др. [153], отличается необычной точностью, и на ней имеется интересный перегиб, который настолько мал, что обычно его игнорируют. Однако сравнение с кривой А (на которой перегиб выделен штриховыми продолжениями линейных участков при низких и высоких температурах) показывает, что этот перегиб связан с исчезновением запрещенной зоны. На рис. 7.12 соответствующая теоретическая кривая А для S (Т) при составе ТЬТе сравнивается с экспериментальными данными. Экспериментальные зависимости при низких температурах имеют, некоторую неопределенность, обусловленную большой чувствительностью к малым отклонениям от стехиометрии, что видно из поведения [c.133]

Процедуру определения эфемерид, а также ряда других решаемых в процессе функционирования системы задач относят к числу ЗАДАЧ ИСПОЛНИТЕЛЬНОЙ КОСМИЧЕСКОЙ БАЛЛИСТИКИ НИСЗ. Однако помимо этих задач, характерных для обеспечения эксплуатации уже созданной СНС, их развертывание требует предиарительного решения совокупности задач баллистического проектирования, подразделяющихся [81] на два этапа синтез кинематических орбитальных структур без учета основных возмущающих факторов уточнение орбитальной структуры с учетом различного рода возмущений, действующих на НИСЗ в полете, построение СС и управление ее структурой. Совокупность математических моделей, алгоритмов и методик (в ряде случаев вычислительных программ, реализующих соответствующие методики), предназначенных для создания и обеспечения функционирования СНС, принято называть их баллистическим обеспечением, элементы которого представляют собой предмет обсуждения данной гла- [c.198]

В комплексных САПР, как отмечалось выше, информация имеет семиотическую природу. Это позволяет с единых позиций подойти к созданию машинных моделей предметных областей комплексных САПР на основе семантических сетей и проблеме распознавания, извлечения и представления смысла поступающей от проектировщика информации — входного задания для комплексной САПР. Эта информация имеет смысл лишь в связи с определенной проектной деятельностью. Ее понимание представляет собой структуризацию информации в соответствии с ее предполагаемым использованием — процессом фильтрации информации, на основе результатов которой происходит активизация фреймов (моделей семантических объектов предметной области) и заполнение их информацией из входного задания в соответствии с тем, какого типа информация составляет данный фрейм. [c.71]

Таким образом, в центре современного проекта лежат две вещи -база данных и бизнес-процесс. При этом основным центром является бизнес-процесс, база данных - менее важный из двух центров, т.е. процесс становится первичным и во многом определяет весь проект. Модель процесса является ценным средством для размышлений и совместной работы над перспективами развития предприятия и системной разработкой. Тем не менее информационная модель продолжает оставаться важной и соответствующим образом влиять на разрабатываемую функциональную модмь. [c.140]

В процессе поиска оптимальных решений расчеты ЭМП повторяются многократно (несколько сотен, а то и тысячи раз). Поэтому расчетные модели ЭМП, используемые для оптимизации, должны быть быстрыми , т. е. обеспечивать минимально возможное машиносчетное время. В большинстве случаев быстрые модели создаются за счет упрощающих допущений и пренебрежения влиянием ряда факторов, что приводит к потере точности расчетов. Чтобы компенсировать эти потери, расчетные варианты ЭМП, полученные в процессе оптимизации, подвергаются дальнейшему контролю с помощью медленных моделей. Их строят по возможности максимально полными и точными, но они предназначены для разовых поверочных расчетов полученных оптимальных вариантов. Если при уточнении расчетов оказывается, что нёкоторые ограничения перестают удовлетворяться, то осуществляется соответствующая корректировка данных оптимального варианта. [c.117]

Несмотря на эти различия, были предприняты попытки описать некоторые ядерные процессы и свойства по аналогии с динамикой жидкой капли. Главное ирименение этой модели состоит в использовании ее для вывода формулы энергии связи ядер, чем мы и воспользовались в 23. Получс1нюе выражение для энергии связи (IV. 18) Ю своей структуре и численному значению находится в соответствии с опытными данными. [c.173]

Смотреть страницы где упоминается термин Модель данных и ее соответствие модели процессов : [c.104] [c.301] [c.458] [c.8] [c.120] [c.60] [c.116] [c.36] [c.70] [c.121] [c.295] [c.262] [c.190] [c.229] [c.161] [c.72] [c.125] [c.55] [c.26]

Энциклопедия по машиностроению XXL

Оборудование, материаловедение, механика и ...