Количественная оценка параметров модели

Количественная оценка параметров модели [c.39]

Для количественной оценки параметров модели обычно применяют регрессионный анализ, т. е, процедуру поиска оценок неизвестных параметров модели, исходя из того, что структура модели известна, а результаты измерений являются случайными величинами, Следовательно, целью эксперимента являются поиск параметров функции отклика,- связывающей выходной (целевой) параметр Y определенным, но неизвестным заранее экспериментатору, образом с управляемыми переменными факторами X, т. е. функции Y=f(xi, [c.39]

Точечные оценки статистических характеристик исходных данных наблюдений и результатов их обработки необходимы для количественного определения возможной погрешности как самих данных наблюдений [vj., д . ] дг, так и полученных на основе их обработки МНК-оценок параметров модели 0 = [0,] и некоторых других величин. [c.471]

Поэтому требуемые математические модели можно построить лишь на основе общих рассуждений или статистического анализа и обобщения накопленного опыта. Примеры количественных оценок показателей технологичности ЭМП общего характера даны в [11]. Пример моделирования показателя качества и оптимизации выбора технологических параметров ЭМП приводится ниже в гл. 7. Несмотря на указанные примеры, формализация выбора технологических параметров ЭМП находится в начальной стадии. На практике этот выбор осуществляется, как правило, на основе эвристики, интуиции и опыта. [c.181]

Оценка уровня качества. Уровень качества — это относительная характеристика качества продукции, основанная на сравнении совокупности показателей ее качества с соответствующей совокупностью базовых показателей ГОСТ 15467—70. Таким образом, качество изделия оценивается сравнением с показателями качества того изделия, которое принято за исходное (базовое) или с показателями стандарта. Показателем качества обязательно является количественная характеристика тех свойств продукции, которые определяют ее качество применительно к определенным условиям ее создания и эксплуатации. Показатель качества продукции может относиться к одному из ее свойств (единичный показатель качества) или к нескольким свойствам (комплексный показатель). За базовый образец может быть принята реально существующая конструкция или заданная (гипотетическая) модель, для которой установлены необходимые показатели качества. Большинство показателей качества, оценивающих выходные параметры изделий и их техническое состояние, поддаются измерению и могут быть получены экспериментальными или расчетными методами. Однако существуют также такие показатели качества (например, окраска, пропорции изделия, запах), оценка которых основана на анализе восприятий органов чувств без применения технических средств (органолептический метод оценки). В этом случае для количественной оценки данного показателя качества обычно применяется балльная оценка. Для оценки уровня качества данного изделия по сравнению с базовым применяется два основных метода. [c.419]

Остановимся теперь в рамках рассматриваемой структурной модели на количественных оценках некоторых параметров рентгенограмм наноструктурных материалов, выполненных с использованием компьютерного моделирования [131, 132]. [c.115]

В настоящее время определяющих уравнений состояния, позволяющих описать реологическое поведение материалов с учетом режима нагружения, нет, поэтому для выполнения расчетов используются упрощенные модели материала [153, 225, 323], неотражающие всей сложности поведения материала в процессе-деформации и, следовательно, применимые для ограниченного диапазона условий нагружения. Успехи в построении уравнений состояния на основе физических механизмов пластической деформации, например на основе дислокационной модели пластического течения [74, 175, 309], имеют ограниченное значение. Зависимость сопротивления деформации от мгновенных условий нагружения (температура, скорость деформации и др.) и всей истории предшествующего нагружения, которая определяет изменение в процессе деформирования большого числа параметров, характеризующих микро- и макроструктуру материала, за исключением некоторых частных случаев, не позволяет в настоящее время дать количественную оценку инженерных характеристик сопротивления материала. [c.15]

Различие между детальными и интегральными моделями состоит в том, что с помощью детальной модели оператор может получить точную количественную оценку состояний объектов и их параметров, а по интегральной модели — качественную. При работе с интегральной моделью оператор имеет возможность, осуществляя небольшое число запросов, получать информацию о наиболее важных объектах или параметрах. При этом информационный поиск осуществляется кратчайшим путем, не захватывая все объекты управления и освобождая оператора от промежуточных преобразований [c.17]

Процессу оптимизации параметров теплоэнергетических установок свойственны определенные погрешности. В [19] рассмотрены погрешность метода решения задачи оптимизации и вычислительная погрешность, а также дан анализ источников их появления. В то же время мало исследован весьма важный вопрос о соотношении между погрешностями определения функции цели и решения задачи. Положения работ [2, 19] позволяют определить погрешность нахождения функции цели АЗ. Это очень важный показатель качества решения задачи. Вторым не менее важным показателем является погрешность решения задачи АХ, т. е. разница между значениями параметров теплоэнергетической установки, полученными в результате решения задачи, и действительно оптимальными значениями параметров. Вопрос о количественной оценке погрешности решения задачи АХ разработан мало. Практически для ее нахождения используются знания о величине погрешности определения функции цели и характере поведения функции цели в зоне оптимальных значений параметров. Последнее, как правило, определяется в результате расчетных исследований на ЭЦВМ с использованием математических моделей. [c.12]

В результате решения задачи идентификации получено, что в уравнении (193) можно ограничиться полиномами второго порядка. При этом количественная оценка степени адекватности модели при использовании дисперсионной меры (47) Т1д = 0,9 для прямого участка (точка /1) и Пд= 0,8 при криволинейном участке (точка В на рис. 1). Степень адекватности модели (192) несущественно зависит от расстояния .L относительно контрольной точки L для точки Ц = 0,83, а для точки ц 7 = 0,75. На рис. 2, а и б показаны нормированные оценки спектральных плотностей пульсаций давления и напряжений, а также амплитудно-частотные характеристики, соответствующие модели (193). На рис. 2, в показана зависимость полученных оценок т (AL) и К (АЦ параметров модели (193) от расстояния Д .. [c.375]

Опытная проверка адекватности математической модели (если иметь в виду не только качественные, но и количественные оценки) и последующее ее применение к расчету конкретных конструкций требуют такого определения введенных функций и параметров, при котором деформационное поведение модели с достаточной для поставленных целей точностью идентифицируется (отождествляется) с заданным реальным материалом. Указанные функции и параметры должны быть найдены по данным соответствующих механических испытаний последнего. Одним из важных преимуществ рассматри- [c.63]

Еще менее обоснован такой подход по отношению к насосам поверхностного действия. Он бесперспективен, например, с позиций количественной оценки структурного совершенства самого НПД как совокупности сорбирующих и отражающих молекулы газа поверхностей. Используемый иногда для этого вакуум-фактор X дает лишь ориентировочное представление о совершенстве насоса. К примеру, можно легко построить модели НПД с Х 1, но с весьма нерациональной геометрической структурой. Поэтому одной из целей анализа молекулярных потоков в структурах с сорбирующими стенками должно быть создание замкнутой математической модели НПД как объекта структурно-параметрического анализа. Из сказанного "десь, разумеется, не следует вывод о необходимости исключить быстроту действия из круга параметров НПД. Быстрота действия и производные от нее вели.чины остаются эффективными, точно отражающими сущность процессов в равновесном газе категориями они очень удобны, например, при стандартных измерениях характеристик насосов. Речь идет лишь о том, чтобы четко осознавать границы применимости этого понятия и при необходимости дополнять его физически более содержательными категориями. [c.150]

Математическая модель, основанная на установлении связей между входными и выходными параметрами путем применения экспериментально-статистических методов, представляется в виде уравнения регрессии, описывающего корреляционную зависимость между выбранным показателем качества сварного соединения и входными параметрами Хрп, являющимися случайными величинами [7]. Для количественной оценки связи используется метод регрессионного анализа, основной предпосылкой применения которого является требование одномерного нормального распределения изучаемых параметров и выбранного показателя качества, однородность выборочных оценок дисперсий наблюдений. При этом независимые переменные должны быть измерены с погрешностью значительно меньшей, чем допустимая при определении критерия качества Y . [c.16]

Рост зерен и скоростная зависимость вклада зернограничного проскальзывания. Как отмечалось в 1.2, для СПД характерен рост зерен и его проявление обусловлено инициируемой деформацией миграцией границ зерен. Объяснение этого факта может быть дано, исходя из развиваемой модели. Для анализа кинетики роста зерен здесь могут быть использованы представления о влиянии не-равновесности структуры границ на их миграционные свойства (см. 2.2.2). В согласии с этими представлениями скорость миграции определяется движущей силой процесса F и подвижностью границ М dd/dt=MF, причем неравновесность влияет в основном на величину подвижности, которая зависит от кинетических параметров зернограничной диффузии [см. формулу (35)]. Для количественных оценок роста зерен воспользуемся несколько упрощенным подходом, использованным в работах [59, 100]. [c.95]

На основании качественного физического анализа моделируемого явления и обобщения ранее накопленного опыта выдвигается гипотеза о форме связи между целевым параметром и факторами, т. е. гипотеза о структуре математической модели и осуществляется третий этап — количественная оценка ее параметров. [c.39]

На этапе проектирования прогнозирование — это количественная оценка ожидаемых характеристик наименее надежных механизмов приборов при ограниченной информации об ожидаемых характеристиках изменения параметров элементов и воздействующих факторов. Математические методы прогнозирования требуют наличия четко сформулированной модели поведения прогнозируемого объекта на основании физических представлений об изменении технического состояния [43, 45]. [c.727]

Отсюда видно, что при использовании дискретной модели пути расчетная собственная частота колебаний системы получается на 10—12 % выше, чем при континуальной модели. В расчетах, когда требуется количественная оценка выходных параметров, более правильным является учет распределенной массы пути. [c.67]

Для количественной оценки качества измерений рассмотри влияние параметров измерений на погрешность их результатов. При планировании измерений и оценке их результатов задаются определенной моделью погрешностей предполагают наличие те х или иных составляющих погрешности, закон их распределения, корреляционные связи и др. На основе таких предположений выбирают СИ по точности, необходимый объем выборки объектов измерений и метод оценивания результатов измерений. [c.68]

Главной целью попыток оценки вариаций параметров поглощения по площади и/или по разрезу является выявление и оконтуривание залежей углеводородов. Модель распространения сейсмических волн, связывающая величину поглощения с типом порового флюида, будет рассмотрена в гл. 9. Там же будут обсуждаться и результаты упомянутых попыток. Здесь об этих попытках зашла речь лишь постольку, поскольку сами способы оценки параметров поглощения, в частности, способ спектрального отношения, не содержат никакой специфики, отображающей природу исследуемого поглощения. Поэтому получаемые результаты сами по себе могут давать в лучшем случае лишь качественную картину, возможно отображающую наличие залежи. Для более четких, а возможно, и количественных суждений необходима калибровка получаемых оценок по результатам испытания скважин и привлечение статистических способов совместной интерпретации скважинных и сейсморазведочных данных. [c.115]

Одним из наиболее важных результатов проведенных экспериментов следует считать количественную оценку условий двухфазной фильтрации, при которых поток продолжает сохранять струйный характер течения. В процессе опытов было установлено, что несмачивающая фаза (керосин) начинает двигаться в виде пятен при градиентах давления, больших 10 МПа/м это приблизительно соответствует суммарному расходу обеих фаз через модель, равному 0,7- 10 2 см /с. Для вычисления безразмерного параметра [c.34]

При статистической обработке информации по авариям, к сожалению, имеет место весьма ограниченный объем данных, что вызывает большие трудности для использования получаемых статистических моделей при прогнозировании риска. По крайней мере надежность таких прогнозов с точки зрения статистических критериев является весьма невысокой. Однако полученные вероятности распределения характеристик аварий показывают качественно техногенный риск. Для точных количественных оценок техногенного риска требуется получение значительных объемов статистической информации, которая позволяет уточнить числовые параметры этих вероятностей распределений и таким образом добиться статистически надежных прогнозов. Единственным способом увеличения объемов информации до статистически значимых является "проигрывание" всевозможных (мыслимых) аварийных ситуаций на компьютере с помощью метода статистических испытаний - метода Монте-Карло. [c.37]

Принятая линеаризация модели при анализе в малом достаточно оправдана и не вносит заметных ошибок. Однако практически изменения параметров могут быть значительными и применение модели в приращениях тогда даже для линейной системы уже неправомочно. Но для оценки и иллюстрации количественного влияния изменения тех или иных параметров и здесь удобно использовать коэффициенты влияния [c.129]

Определение параметра фрикционной усталости t является важной задачей при количественной интерпретации усталостного механизма разрушения. Способы его прямой и косвенной оценки кратко рассматривались ранее. Результаты, приведенные выше, свидетельствуют о том, что метод количественного анализа структурных изменений может быть предложен в качестве нового прямого метода определения параметра t. Достоинство этого метода заключается в том, что структурные изменения являются комплексной характеристикой, отражающей воздействие на материал как условий трения, так и влияние окружающей среды. Полученные значения t показывают, что процесс трения осуществлялся в области пластического контакта, где его величина чаще всего равна 2—3. При испытании на модели фрикционного контакта для стали 45 другим методом получено приближенное значение f = 1,3 1511. [c.73]

Результатами решения этих задач являются сведения о динамических нагрузках в элементах и звеньях системы привода, о пиковых значениях токов, напряжений, давлений в двигателях и системах управления, т. е. о величинах, определяющих работоспособность и надежность систем сведения о точности воспроизведения заданных траекторий и положений рабочих органов сведения о временах протекания переходных процессов сведения о характере колебательных процессов и т. д. Для обработки результатов моделирования и получения на их основе простых соотношений, связывающих показатели динамического качества системы привода с конструктивными параметрами ее элементов, применяется аппарат вторичных математических моделей (ВММ). Для получения ВММ исходная математическая модель (ИММ), т. е. система уравнений движения объекта, исследуется на ЭВМ по определенному плану при различных сочетаниях параметров. Зафиксированные в машинных экспериментах результаты обрабатывают либо методами множественного регрессионного анализа, либо с помощью алгоритмов распознавания образов. В первом случае получают количественные соотношения, позволяющие определять динамические показатели системы в функции ее параметров. Во втором случае получают выражения для качественной оценки соответствия изучаемого объекта заданному комплексу технических требова- [c.95]

Схематизация реальной системы заключается в выборе идеализированной физической модели, правильно отображающей поведение этой системы при изучении определенного класса явлений. Различают два вида физических моделей — динамические и статистические. При исследовании физических процессов на основе динамических моделей пренебрегают всеми статистическими явлениями и флуктуациями в исследуемой системе. Это означает, что все параметры динамической модели имеют фиксированные, вполне определенные, значения, а временным зависимостям (динамическим законам), получаемым на ее основе, придается смысл достоверных количественных характеристик состояния системы и происходящих в ней процессов. В отличие от некоторых задач, например молекулярной физики, динамический подход к исследованию механических систем машинных агрегатов является принципиально правильным и позволяет решить важнейшие вопросы, связанные с оценкой эксплуатационной надежности машин, кроме того, построение статистической модели механической системы для учета происходящих в ней случайных процессов осуществляется на базе достоверной динамической модели этой системы. В настоящей работе будут рассматриваться исключительно динамические модели механических систем. [c.6]

Метод моделирования основан на изучении внутренней лотки развития объекта прогнозирования, априорном построении моделей, более или менее адекватно отражающих исследуемые технические явления. Эти модели используются затем для прогнозирования развития таких явлений в будущем. В настоящее время распространены логические, математические и информационные модели. Среди методов моделирования с количественной оценкой параметров развития можно отметить математические, к которым относятся статистиковероятностные, экономико-математические и функциональноиерархические методы. [c.16]

Это соотношение по структуре напоминает полученное в [11] соотношение, определяющее рост открытой магистральной трещины в пористой среде. В левую часть этих соотношений подобным образом входят задаваемые нагрузки, характерный размер дефекта (поры) и длина открытого участка трещины. Используя (12), можно произвести некоторые количественные оценки параметров рассмотренной модели. Если имеются данные о критической величине коэффищ1ента интенсивности напряжений, полученные в опытах по раскалыванию горной породы, то величину р можно оценить по данным испытаний горных пород на одноосное сжатие. Обозначим значение прочности горной породы на одноосное сжатие а р. Тогда из (11) следует р =2К с1па р. [c.163]

Необходимо отметить, что общая задача оптимизации ЭМУ с учетом всего многообразия перечисленных факторов в конечном итоге сводится к определению значений параметров объекта. Действительно, существует конечное число применяемых типств и конструктивных схем, окончательная количественна) оценка преимуществ и недостатков которых может быть произведена только при конкретизации объекта до уровня параметров. Поэтому выбор оптимальных типа и конструктивной схемы может быть осуществлен посредством решения нескольких задач параметрической оптимизации (но количеству применяемых типов и конструктивных схем) с использованием математических моделей, учитывающих особен Юсти каждого из рассматриваемых вариантов. [c.143]

Важно подчеркнуть, что при всей сложности описания процесса роста усталостных трещин в случае активизации процесса коррозии также может быть решена обратная задача по описанию процесса разрушения и даже по количественной оценке интенсивности роста трешины. Это заключение следует, например, из работы [145], где на основе фрактографического анализа были дифференцированы механизмы коррозии в сталях. Определенные модели роста трещин могут быть рассмотрены только с учетом реализованного механизма разрушения. Более того, формирование параметров рельефа излома в агрессивной среде в виде усталостных бороздок или блоков мезоли-ний позволяет восстанавливать кинетический процесс и проводить интегральную оценку поправочных функций и сопоставлять на их основе предполагаемый (прогнозируемый) и реализованный процесс разрушения. [c.395]

Для прямой количественной оценки эксплуатационных показателей поверхности, оценки точности и достоверности упрощенных методов определения параметров неровностей, наглядности в смысле обоснования классификации поверхностей на базе топологии, развития идей их математического описания и оценки о ластей применимости стержневых, кО ических, сферических, эллипсоидных и других моделей целесообразно- использовать пространственную оценку неровностей с помощью методов горизонталей (по способам реперных линий, референтных плоскостей и гипсометрии), стереофотограмметрии, ультразвуковых голограмм и голографической интерферометрии в сочетании со стерео-логическим анализом ио розе числа пересечений, степени ориентированности неровностей и углу направленности. [c.185]

Количественное определение параметров и критериев качества необходимо не только для определения работоспособных состояний и назначения допусков на контролируемые параметры, но и для оценки качества ГПС, построения математических моделей, назначения и проверки паспортных значений, реглаА1ентирования условий правильной регулировки и настройки механизмов и систем. Такое широкое и разностороннее применение квалиметрических данных составляет одну из существенных сторон системного подхода к проведению натурных экспериментальных исследований и вычислительных экспериментов. Так как на разных стадиях жизни оборудования эта информация используется для решения многих задач, то при системном подходе значительно снижается стоимость работ по разработке диагностических методов и других методов повышения надежности оборудования. Поэтому в дальнейшем в книге будет рассматриваться возможность использования полученной информации не только для решения задач ТД, но и для повышения надежности систем, улучшения конструкции, повышения безопасности работы и др. [c.15]

Большое внимание авторы справочника уделяют вопросам испытаний изделий на надежность и анализу эксплуатационных данных. Эти вопросы, пожалуй, выдвинуты на первый план и обсуждаются с различных точек зрения теоретической, технической и организационной. Читатель обнаружит их в каждой главе первого тома, хотя здесь в соответствии с назначением этих глав содержатся главным образдм статистические методы извлечения информации о показателях надежности из выборочных данных, получаемых в результате специальных испытаний, или из эксплуатационных данных. Они имеются и в большинстве глав второго и третьего томов. Как правило, речь идет о параметрических методах, которые указывают наилучшие (в смысле некоторого критерия качества) алгоритмы обработки наблюдаемых величин (так называемые статистики), позволяющие оценить неизвестные параметры модели отказов или принять решение о соответствии этих параметров заданным техническим условиям. Иначе говоря, и в этом случае модель отказов (т. е. функция распределения вероятностей) может быть известной, но не полностью, а лишь с точностью до некоторых неизвестных параметров, информация о которых й виде оценок или решений извлекается из конечной совокупности выборок. В справочнике содержатся краткие указания и на непараметрические методы (критерии согласия, порядковые статистики), которые могут быть использованы при отсутствии априорной информации о виде функции распределения вероятностей, определяющей модель отказов. Один из разделов (разд. 5.4.5) посвящен ускоренным испытаниям на надежность элементов, при которых создаются форсированные нагрузки, приводящие к повышенной частоте отказов, и устанавливаются соотношения, позволяющие расчетным путем перейти от количественных показателей надежности при форсированных нагрузках к показателям, соответствующим условиям нормальной эксплуатации. [c.10]

В работе академика Л.А. Мелентьева [24] показана роль сис-" емного анализа при создании математических моделей для решения задач энергетики. Система теплоснабжения по Л.А. Ме-лентьеву — это большая система, которая состоит из более мелких систем котельных, ТЭЦ, потребителей и т.д. С позиций системного анализа при разработке моделей больших систем необходимо учитывать только те свойства малых систем, которые влияют на характеристики и параметры больших систем. Эти существенные с позиций системного анализа связи и определяют основные свойства большой системы. Для количественной оценки существенности тех или иных связей в гл. 4 определены требования и критерии их оценки. С этих позиций проведен краткий анализ работ в области тепловых режимов. На перспективу в облас1И оперативного управления отпуском теплоты необходи- [c.82]

Если все управляемые параметры альтернатив, обозначаемые в виде множества X, являются количественными оценками, то используют приближенные методы оптимизации. Если в X входят также параметры неколичественного характера и пространство X неметризуемо, то перспективными являются эволюционные методы вычислений, среди которых наиболее развиты генетические методы. Наконец, в отсутствие обоснованных моделей Мод их создают, основываясь на экспертных знаниях в виде некоторой системы искусственного интеллекта. [c.174]

В таких условиях способность безошибочно управлять автомобилем и тем самым обеспечивать надежность транспортного процесса у разных водителей существенно различна. Учитывая, что водитель является одним из элементов целостной системы ВАДС, в понятии надежности его сохраняется единообразный подход как к комплексному свойству сохранять параметры функционирования в пределах, обеспечивающих безопасность движения в определенных режимах и условиях использования автомобиля. Количественная оценка этого свойства крайне затруднительна прежде всего из-за сложности модели функционирования водителя. Сведений о поведении его в огромном разнообразии дорожно-транспортных ситуаций значительно меньше, чем о надежности автомобиля. [c.514]

Предложенная модель разрушения конструкционных сплавов с трещиной при циклическом нагружении учитывает влияние на вязкость разрушения изменения характеристик механических свойств материалов в пластически деформируемой зоне у вершины трещины при циклическом нагружении и класса материала (циклически разу-прочняющийся, упрочняющийся, стабильный). Для количественной оценки вязкости разрушзния необходимо знать закономерности изменения параметров диаграмм циклического деформирования (ширины петли пластического гистерезиса), циклического предела пропорциональности, циклического предела текучести, показателя деформационного упрочнения (в зависимости от режимов нагружения, класса материала и условий испытаний, например температуры), которые определяются при циклическом нагружении гладких образцов. [c.221]

Результаты проведенных в 1994-1997 гг экспериментальных исследований, целью которых было получение количественных оценок основных параметров напряженно-деформированного состояния нежесткого аэродромного покрытия при воздействии на него многоколесной самолетной нагрузки, позволили обосновать применимость модели многослойной упругой сжимаемой толщи ограниченной мощности для расчета нежестких аэродромных покрытий (гл. 11). [c.392]

Указанные соображения и определили структуру книги. В ней обсуждаются акустические модели различных сред (жидкостей, газов, газожидкостных смесей, однородных и структурно-неоднородных твердых сред) и уравнения волн конечной амплитуды в таких средах. Качественный характер волнового процесса определяется сочетанием и конкуренцией нескольких факторов, таких, как нелинейность, диссипация, дисперсия, а в неодномерных случаях — также рефракция и дифракция, и в книге последовательно рассматривается влияние зтих факторов на эволюцию и взаимодействие акустических волн. В сущности, зто - книга о поведении слабонелинейных волн в сплошных средах. Исходя из такой общеволновой трактовки мы и выбирали материал книги, который все же не исчерпывает всего содержания нелинейной акустики. В частности, мы почти везде ограничиваемся рассмотрением продольных упругих волн (т.е. собственно акустикой) и не рассматриваем злектро- и магнитоакустических процессов. При зтом мы стараемся избегать сложных математических схем, используя по возможности упрощенные модели и феноменологические подходы. Заметим, что, хотя основу книги составляют вопросы теории, мы везде, где зто возможно, приводим количественные оценки и данные зкспериментов, пытаясь дать читателю представление о параметрах и возможностях реализации рассматриваемых процессов. [c.4]

На первом этапе планирования эксперимента необходимо выбрать модель исследуемого процесса. Под моделью понимают вид функции отклика у ==-- / ( 1, х,, х.,,. .., х ), где у — параметр оптимизации, который является откликом на воздействие факторов х , х,,. .., Хд.. Он должен быть количественным, измеряться при любой возможной комбинации уровней факторов. В случае невозможности количественно оценпть параметр оптимизации, используется ранжирование, прн этом параметру оптимизации присваиваются оценки — ранги по заранее выбранной шкале (пятибалльной, двухбалльной и т. д.) [3]. [c.183]

В [5] для оценки неадекватности модели дается практически та же рекомендация, что в [4], но применительно к измерительным системам. Вводятся понятия идеальная модель , реальная модель , теоретическая погрешность . Под идеальной моделью, по-видимому (в [5] это четко не сформулировано), надо понимать модель, идеально, абсолютно верно отражающую свойства объекта измерений, количественное определение которых составляет задачу измерений. Реальная модель — это принятая, выбранная модель объекта. Вводятся понятия выходные сигналы идеальной и реальной моделей. Теоретическая погрешность понимается как некоторая функция выходных сигналов идеальной и реальной моделей. Переходя к понятиям, более близким к общим проблемам измерений, вместо выходных сигналов моделей целе-сообразно принять понятия результат измерений (вместо выход-ного сигнала реальной модели) и истинная количественная ме-ра определяемого свойства (вместо выходного сигнала идеальной модели). Последнее понятие отличается от понятия истинное значение измеряемой величины , равного истинному значению той величины, которая непосредственно измеряется. Например, в вышеприведенном примере с валом и втулкой истинным значением количественной меры определяемого свойства объекта является математическое ожидание (интеграл по всей поверхности) диаметра вала или втулки, а истинным значением измеряемой величины является истинное значение функционала (1.1), принятого за измеряемую величину. Истинное значение величины, которая непосредственно измеряется — функционала (1.1) — отличается от истинного значения количественной меры определяемого свойства реального объекта измерений менно вследствие неадекватности выбранной модели и ее параметров реальному объекту. Разность между истинным значением измеряемой величины и истинным значением меры определяемого свойства объекта называть теоретической погрешностью (подобно тому, как предложено в [5]) весьма неудобно, так как теоретическими , то есть определяемыми путем теоретического анализа методики выполг нения измерений (МВИ) могут быть погрешности, обусловленные любыми причинами. Поэтому удобнее ввест1 понятие составляющая погрешности из мерен и1 7 тг сл 7ГенД " Неадекватностью [c.17]

Эти параметры имеют важнейщее значение для оценки динамичности автоматов и особенно влияния на нее скорости перемещения рабочего звена главного исполнительного механизма и упругости элементов, входящих в силовую систему автомата, образующих единую динамическую модель "пресс - штамп - заготовка". Анализ этой системы позволяет дать качественную и количественную оценку влияния величины динамических факторов на изменение механических свойств материала обрабатываемой давлением заготовки, вибраций автомата и его несущие способности и на изменение показателей качества технологического процесса, параметров и конструкции ср(едств обработки (штампа, машины). [c.355]

Суть этого подхода состоит в том, что информативность параметров оценивается не только по степени сходства между параметрами нефтенасыщенных толщ и динамическими характеристиками отражений, но и на основе анализа влияния искажающих факторов средствами моделирования. В основе такого анализа лежит расчет альтернативных вариантов моделей с учетом и без учета залежи и вычисление разности полей параметров по этим моделям. Значимость этой разности и служит основной количественной мерой информативности динамических параметров. Существенным также является то обстоятельство, что при построении модели объекта в анализ вовлекается вся геологическая информация об условиях осадконакопления, количественные оценки акустических параметров продуктивных и вмещающих осадочных толщ, оценки фильтрационно-емкостных свойств коллекторов. [c.95]

Из проведенных результатов машинного моделирования следует, что наблюдается почти прямая зависимость между ростом абсолютной стоимости этапа конфигурирования системы ДО (при жизненном цикле ДО - 2 года) и увеличением показателя KPEV. Детальный количественный анализ графика показал, что при 100-процентном изменении параметра стоимости i-ro варианта показатель эффективности внедрения увеличивается на 35,68%. Таким образом, если стоимость эксплуатационных приказов на один -два порядка меньше затрат на конфигурирование системы ДО, то последние являются доминирующими в комплексном показателе эффективности внедрения. Очевидно, что данный вывод не является неожиданным. Однако здесь впервые получена его количественная оценка, которая хорошо согласуется с практикой и говорит о корректности предложенной модели. [c.29]

Энциклопедия по машиностроению XXL

Оборудование, материаловедение, механика и ...