Вероятностное исследование математической модели

Вероятностное исследование математической модели [c.22]

Применяя ту или иную схему резервирования, конструктору приходится иметь в виду, что положительный, эффект может быть получен только при наличии надежной системы аварийной защиты двигателя, поскольку отказы двигателя часто сопровождаются разрушением всей двигательной установки. Резервирование существенно изменяет схему двигателя и математическую модель рабочего процесса. Поэтому принятию решения о резервировании предшествует вероятностное исследование новой измененной математической модели. [c.28]

В рамках метода получаются точные замкнутые уравнения для статистических средних, для решения которых можно применять обычные математические средства. Единым образом охватываются модели дельта-коррелированных воздействий и воздействий с конечным временем спада корреляций, причем удается расширить класс рабочих моделей, включив в него, в частности, широкий класс процессов с распределениями Пирсона. Много внимания мы уделили воздействиям телеграфного типа, которые привлекательны как с точки зрения адекватности различным реальным физическим процессам, так и с точки зрения успешности математического анализа. В частности, они представляют идеальный инструмент для выявления роли конечности времени спада флуктуационного воздействия на осред-ненную динамику систем. В многочисленных исследованиях по вероятностному анализу динамических систем с телеграфными воздействиями использовались методы, связанные с анализом динамики системы на отдельных скачках с последующим усреднением по статистике скачков. Мы же развили другой подход, позволяющий автоматически, не вникая в рассуждения о скачках и их статистике, проводить точное усреднение более широкого, чем ранее было рассмотрено, класса систем. [c.155]

Используя вероятностный подход к исследованию математических моделей, можно найти такие схемы двигателей и такие параметры работы их агрегатов, которые с необходимой вероятностью будут обеспечивать требуемые в ТЗ значения параметров работоспособности двигателя yJla >yi>yJlin- [c.25]

Отмеченное представляет только одну сторону вопроса системного решения задач. Другая же связана с расширением применения математических моделей ЭМУ на внешнюю область — на стадии производства и эксплуатации объекта с учетом случайного характера существующих воздействий. Это необходимо для оценки влияния различных технологических и эксплуатащюнных факторов на качество функционирования проектируемого изделия и позволяет прогнозировать вероятностный уровень его рабочих показателей с необходимыми в этих условиях точностью и достоверностью. Соответствующие модели и алгоритмы анализа должны при этом адекватно воспроизводить характер формирования случайных значений рабочих свойств изделий в различных условиях производства при учете разбросов параметров в пределах назначенных допусков и обладать способностью имитировать влияние на объект различных эксплуатационных факторов параметров источников питания, температуры, вибраций и пр. Такие модели могут служить одновременно основой для разработки алгоритмов моделирования испытаний ЭМУ при проектировании, что позволяет сократить объем и сроки реальных исследований макетных и опытных образцов проектируемых изделий. [c.98]

Поэтому уже на стадии разработки ЭМУ настоятельно необходимо получение статистической оценки показателей его функциональной пригодности. Применение методов вероятностного анализа позволяет распространить возможности разработанных моделей физических процессов в ЭМУ на уровнеь технологических и эксплуатационных задач, обеспечивая новое качество исследования, отвечающее требованиям системного подхода к решению задач. Это требует построения стохастической математической модели ЭМУ, которая адекватно воспроизводила бы проявление случайных отклонений перечисленных факторов. [c.131]

Рассмотрев основные особенности реализации стохастической математической модели на ЭВМ, можно перейти к характеристике собственно алгоритмов вероятностного анализа, применяемых для исследования качества пpoeктиpyeмы) ЭМУ. [c.259]

Развитием метода статистических испытаний можно считать имитационное моделирование. Имитационные модели реализуются при помощи ЭМВ и используют широкий набор математических, логических и других средств для описаю1я реальных задач, систем, процессов и явлений. Такие модели могут включать в себя все описанные ранее модели, а также многие трудно формализуемые средства описания. Имитационные модели представляют большие возможности для исследования экономических объектов, повышения эффективности управления производством. Так, используя их в режиме статистиче<жих испытаний, можно решать многие вероятностные задачи управления. Широкое применение находят, деловые игры , когда при помощи имитационных моделей имитируются и изучаются различные производственные ситуации и процессы, возможные варианты фзшкционирования и развития экономических объектов и систем. Это позволяет использовать имитационные модели в широком спектре проблем управления от перспективного планиро- [c.113]

Б основу рассмотренной процедуры синтеза структуры САПР положены методы исследования операций. В тер минах исследования операций данная задача может быть определена как динамическая, так как информационные состояния разработчика САПР сменяют друг друга в ходе принятия решения. Это связано о тем, что информация о системе постоянно пополняется в ходе ее разработки. Поэтому целесообразно принимать многошаговые, поэтапные решения. Каждому этапу соответствует своя модель системы, отличающаяся от других степенью детализации. Свойство универсальности обеспечивается созданием экопомико-математической (обобщенной) модели САПР, преобразующейся в рабочую модель системы для каждого маршрута в зависимости от информационного состояния разработчика на том или ином этапе принятия решения. В соответствии с рабочей моделью, которая может оказаться. липей-лой, нелинейной или вероятностной, используется та или иная оптимизационная процедура, реализующая методы линейного, нелинейного, стохастического или дискретного программирования. [c.153]

Энциклопедия по машиностроению XXL

Оборудование, материаловедение, механика и ...