Корреляционный анализ экспериментальных данных

Корреляционный анализ экспериментальных данных [c.38]

Анализ экспериментальных данных по дифракции рентгеновских лучей подтверждает, по крайней мере качественно, предположение о короткодействующем характере прямой корреляционной функции. [c.56]

Для определения приемлемых уровней качества используют теоретические исследования нагрузок и статистический анализ экспериментальных данных. В результате эксперимента должны быть выявлены корреляционные или другие виды связи между результатами неразрушающих и разрушающих испытаний. Наиболее часто уровень качества устанавливают, сравнивая деталь с аналогичными, успешно применявшимися ранее. [c.14]

Статистическая обработка экспериментальных данных (проверка гипотез, вычисление характеристик законов распределения) Корреляционно-регрессионный анализ Факторный анализ Математическое планирование эксперимента Метод наименьших квадратов 3, 10, 13 4, 5, 7, 14 1 1, 11 4, 10 [c.74]

Выбор схемы формирования блоков нагружения связан с необходимостью экспериментального исследования влияния цикличности изменения средних нагрузок на условия накопления повреждений при переходе с одной ступени на другую. Формирование режима программного нагружения на основе спектров компонентного состава исследуемого нестационарного процесса усложняется из-за необходимости учета корреляционных связей, а также фазовых и частотных соотношений между компонентами. Упрощения могут быть сделаны лишь при анализе конкретных данных об эксплуатационной нагруженности. [c.38]

MOM 216 шт. Эксперимент включал регистрацию геометрических параметров Xi, Х2,. .х , случайным образом изменяющихся в пределах заданных допусков, и жесткости z сильфона без наложения каких-либо пробных возмущений и нарушения технологического процесса. Собранные экспериментальные данные обрабатывались корреляционными методами. Результаты анализа приведены в табл. 9.2. [c.313]

Сущность аналитического подхода к построению динамической модели заключается в том, что интегральное уравнение (10.50) при определенных условиях может быть сведено в интегральному уравнению Вольтерра первого рода типа свертки, которое просто решается при помощи преобразования Лапласа. Пусть по результатам теоретического анализа или статистической обработки экспериментальных данных заданы корреляционная функция Кхх (О входной случайной функции X (t) и взаимная корреляционная функция Кух (О входной X (t) и выходной Y (О случайных функций. Представим корреляционную функцию Кхх W в виде [c.336]

Перейдем теперь к установлению статистической модели для отверстия колец. Анализ эмпирической корреляционной функции первых разностей диаметров отверстий показывает, что при этом непригодна модель II, которая хорошо описывала диаметры желоба (не интенсивные режимы резания). С другой стороны, часть экспериментального материала согласуется со схемой III (отметим, что обработка отверстия производилась на весьма интенсивных режимах резания), а корреляционная функция для данных в целом заключена между корреляционными функциями II и III схемы. Все это позволяет сделать предположение, что для диаметров отверстия (по-видимому, и для любых размерных параметров изделий после токарной обработки) случайная составляющая состоит из двух частей (далее будем считать, что они независимы) [c.518]

Статистическая обработка результатов эксперимента. Зависимость показателей качества отливок от переменных параметров технологического процесса находят, используя при обработке экспериментальных данных принципы регрессионного и корреляционного анализов. Эта зависимость в виде уравнений регрессии представляет собой математическую модель технологического процесса литья под давлением и позволяет определять оптимальные режимы литья лишь для конкретной отливки, поэтому полученная зависимость носит частный характер. [c.190]

В работе [260] содержится анализ сравнения результатов расчета бинарных корреляционных тензоров деформаций и напряжений, а также первого и второго моментов полей деформаций и напряжений в компонентах композитов на основе полученных в данной главе решений с результатами других авторов и экспериментальными данными. [c.56]

Модели, учитывающие множество деталей процесса, как правило, громоздки и малоэффективны в связи с усложнением процедуры расчета и аппаратурной реализации. Поэтому всю выборку экспериментальных данных обычно подвергают корреляционному анализу и на этой основе включают в модель только те параметры Хр процесса, которые наиболее [c.17]

На основании анализа различных методов математической обработки и установления корреляции выбрана методика, основанная на применении моментов распределения [138, 154],i что существенно сокращает вычислительную работу. Исследования проводились на партиях с большим объемом экспериментальных данных (100—150 шт.). Начальный этап обработки включал в себя составление корреляционных сводок и вычисление средних (X и F) и среднеквадратических значений Sx и Sy) экспериментальных результатов х и у, т. е. значений предела прочности при сжатии и скорости продольных волн в каждом образце. После этого производился подсчет частных средних для каждой строчки корреляционной таблицы по формулам [c.131]

Видное место занимают статистические методы исследования, легко реализуемые с помощью сканирующей фотометрии. Сигнал фотоэлектрического преобразователя, отражающий изменение коэффициента пропускания гетерогенных систем, рассматривается как реализация стационарного случайного процесса, что позволяет использовать для его анализа математический аппарат теории случайных процессов. Условие стационарности оказывается приемлемым при соответствующем выборе размера сканируемого участка препарата. Исследованию подвергаются амплитудные распределения первого, второго и более высокого порядков, проводится корреляционный, частотный анализ и т. д. Решающую роль при исследованиях в этих случаях играют выбранный метод измерения и алгоритмы обработки экспериментальных данных, реализация которых иногда возможна только на ЭВМ. [c.110]

Исследование эмпирических зависимостей 8° = f (д) и йпл = = / (д), произведенное на основании статистической обработки значительного объема экспериментальных данных методом регрессионного и корреляционного анализа, позволило получить следующие результаты 5 = (Р) и 5 = /(и). Они наилучшим образом описываются линейными зависимостями вида [c.356]

Для анализа отклонения корреляционной функции С (г) от теории Орнштейна — Цернике необходимо оценить отклонение экспериментальных точек от прямых (пунктирных) линий на фиг. 7. Число точек, не лежащих на прямой, слишком мало, поэтому найти достоверные значения т] в формуле (33) довольно трудно. Анализ методом наименьших квадратов показывает, что экспериментальные данные согласуются со значением т) = 0,2 0,1. [c.120]

Анализ представленных экспериментальных данных и результатов их статистической обработки (см. табл. 12.4) позволяет заключить, что корреляционные функции (см. рис. 12.11, [c.487]

В результате анализа и обработки экспериментальных данных по определению герметичности серого чугуна методом "керосиновой пробы" получены следующие корреляционные зависимости между критическим давлением [c.464]

Обработка экспериментальных данных показывает, что числа пятен в спекл-структуре уменьшается обратно пропорционально р . Далее применяя корреляционный анализ для исследования спекл- [c.230]

Кроме того, если ширина области уже крайне мала, исследователь может даже приписать обнаруженное расхождение влиянию неучтенных в эксперименте параметров и заключить, что для обеспечения лучшего согласия между экспериментальными данными и несколько более сложным корреляционным выражением, полученным с помощью дополнительного анализа с привлечением метода размерностей, необходимо учесть и измерить эти неучтенные переменные в последующих экспериментах. [c.56]

Была также проведена статистическая обработка экспериментальных исследований эпоксифенольных стеклопластиков на основе связующего ИФ-ЭД-6 и стеклоткани сатинового переплетения ТС 8/3-250. При установлении эмпирической корреляции была взята в качестве физического параметра скорость ультразвука (см. п. 3.5). Выбор данного параметра был обусловлен довольно простой методикой его определения в изделиях различного типа, высокой точностью его определения (до 1,0%), существованием серийной измерительной техники (УКБ-1М, УК-ЮП и др.) и высокой корреляционной способностью данного параметра с прочностью стеклопластика при растяжении. Для анализа корреляционной способности скорости ультразвука и прочностью при растяжении для данных стеклопластиков статистическая обработка проводилась как для каждого структурного направления (0°, 45°, 90°), так и для всех направлений одновременно. Так, корреляционное уравнение для экспериментальных результатов, полученных вдоль основы и утка (0° и 90°), имеет следующий вид [c.162]

Выбор варианта существенно зависит от стадии разработки конструкции. Очевидно, на ранних стадиях оценка параметров нагрузочного режима и кривой усталости может быть произведена на основании анализа аналогичных конструкций, главным образом, с использованием корреляционных зависимостей. По мере поступления информации о стендовых испытаниях, экспериментальных исследованиях нагрузочных режимов (блок 7) производится уточнение исходных данных (блок 8) и, следовательно, должна повышаться достоверность оценок долговечности. [c.47]

Численный анализ этого выражения с использованием экспериментальных значений коэффициентов позволил сделать вывод о возможности замены в данном случае нормированной корреляционной функции суммарного сопротивления копанию, являющейся согласно (476) функцией ф1, фо, и v — нормированной корреляционной функцией, зависящей от углового пути между двумя рассматриваемыми сечениями стружек, измеряемого в абсолютных углах поворота ротора. Абсолютная погрешность такого приближения составляет 0,05. [c.475]

Исходными данными при минимизации функционала (4) являются Rxx t), Rxy t), I = 1, 2, т. В практических задачах исходные данные часто могут быть заданы лишь приближенно. Погрешности при формировании автокорреляционных и взаимных корреляционных функций случайных процессов могут носить самый разнообразный характер. К таким погрешностям относится погрешность, вызванная несоответствием принимаемой математической модели случайного процесса его физическому выражению. Ясно, что эта погрешность может возникать и при построении корреляционных функций на основе математического анализа и при экспериментальной обработке реализаций. При использовании коррелометров возникают, например, аппаратурные погрешности, погрешность, вызванная конечным временем записи реализаций. Погрешности в используемых исходных данных образуются при различных аппроксимациях экспериментальных кривых корреляционных функций функциями специального вида. Погрешности возникают как результат дискретизации и приближенного решения векторных уравнений вида (6) на вычислительных машинах. [c.69]

На рис. 6.25 представлены кривые усталости экономно-легиро-ванной мартенситностареющей стали 03X1Ш10М2Т (ЭП678 УДВ) после закалки (960 °С, вода) и закалки с различными режимами старения (470, 510 и 620 °С в течение 3 ч) [41]. При этом предел текучести составлял 837 (закалка), 1556, 1301 и 758 МПа соответственно. Кривые усталости строили на основе корреляционного анализа экспериментальных данных. Видно, что старение существенно повышает уровень предела выносливости с 400 МПа до 530 МПа. Интересно отметить, что несмотря на то что образцы с режимами старения 470 и 620 °С отличаются по уровню предела текучести в два раза (относительное удлинение у образцов после старения при [c.229]

Для определения приемлемых уровней качества используют теоретические исследования нагрузок и статистический анализ экспериментальных данных. В результате эксперимента должны быть выявлены корреляционные или другие виды связи между ре- аультатами неразрушающих и разру- [c.16]

На первом этапе расчетного анализа полученных экспериментальных данных были вьшолнены расчеты по упрощенной модели в предположении, что смещения осей, а также деформация статора линейно зависят от некоторых определяющих факторов. Определяющие факторы в свою очередь были определены с помощью корреляционного анализа ряда режимов, в хода которого были выявлены коэффициенты корреляции, что позволило значительно ограничить число факторов, принимаемых для построения упрощенной модели. [c.248]

Структурный анализ случайных процессов возможен только в том случае, когда эти процессы будут дифференцируемыми достаточное число раз.Однако экспериментальные данные о реальных процессах нагружения конструкций часто представляют корреляционными функциями или энергетическими спектрами, которые соответствуют недифференцируемым случайным процессам. В этом случае формально невозможно не только проведе- [c.105]

Допустим, нам известен точный вид г) и надо найти парный потенциал Ф(г). Поскольку до настоящего времени нет точных результатов определения трехатомной корреляционной функции пг, которая содержится Б уравнении (16), используем приближенные теории (гл. III) или машинные вычисления для сравнительно небольшого числа атомов. Несмотря на то что последние вычисления позволяют надеяться получить в конце концов окончательное решение задачи, эти методы еще не настолько развиты, чтобы можно было сделать попытку определить Ф(г) по структурному фактору из экспериментальных данных. Однако с помощью имеющихся данных по машинным расчетам можно сделать полезную проверку анализов, выполненных для получения Ф(г) с помощью приближенных теорий. Рассмотрим следствия теорий гл. III, касающиеся взаимозависимости между г) и Ф(г). Из равенства (70) гиперсетевой теории можно написать [c.39]

Проведенный анализ простых задач подсказывает также, как по-<7гупаггь с конвективным теплообменом при переходе от старой теории теплопередачи к новой. Все корреляционные соотношения, в которые входит к, следует пересмотреть. Каждое соотношение нужно преобразовать обратно к виду q LT) и сравнить с основными экспериментальными данными, обязательно представленными в виде д(Л Г). Если при этом обнаруживается разброс опорных экспериментальных данных, и они не поддаются обобщению, то нужно серьезно задуматься над тем, не повторить ли эксперименты. [c.40]

Большого прогресса в исследованиях светорассеяния следует ожидать в связи с развитием вычислительной техники и численных методов. В 80-е годы появились сведения о применении при обработке экспериментальных данных, полученных методом светорассеяния, новейших проблемно-ориентированных програмных продуктов. Например, СОКТШ , часто упоминаемый в литературе [27 ], представляет собою гибкую, модель-независимую экспертную систему для статистического анализа. В настоящий момент имеется развитая система программ, дающая удовлетворительное решение обратной задачи светорассеяния [91. Важно подчеркнуть, что современная лазерная корреляционная спектроскопия немыслима без наличия достаточно мощны> вычислительных средств, реализующих указанную процедуру анализа. [c.130]

Рассмотрим более подробно характеристики точности СНС. Для системы Навстар в [93] приведены экспериментальные данные по погрешностям измерений и предельным ошибкам расчета навигационных параметров (табл. 9.1), на базе анализа которых может быть принята обоснованная зависимость изменения коэффициентов корреляционной матрицы. Так, например, элементы корреляционной матрицыРу(0 зависят от взаимного расположения навигационного сигнала и приемной антенны. Однако прн соответствующем выборе форм диаграммы направленности приемных и передающих антенн зтим обстоятельством можно пренебречь и считать, что вероятностные ха- [c.250]

Отметим, что приведенные выше табличные данные, а также эмпирические (корреляционные) формулы, позволяющие определить коэффициенты и получены в результате обширных экспериментальных исследований [19, 22]. Их анализ показьшает, что с увеличением предела прочности а, стали повышается ее чувствительность к резким изменениям формы, влиянию шероховатости поверхности и размеров детали. Это означает, что при разработке конструкции валов из высокопрочных сталей следует уделять особое внимание уменьшению концентрации напряжений и шероховатости поверхности. [c.322]

В данной работе систематически исследуются указанные эффекты. Исследование дисперсной структуры разряда потребовало использования специальных экспериментальных методов. Это прежде всего регистрация переменных электрических, акустических и оптических сигналов от электрогазодинамической турбулентной конденсационной струи с последующим спектральным и корреляционным их анализом. Кроме того, разработана методика регистрации рассеянного светового сигнала из чрезвычайно малого, занятого дисперсными частицами объема - 0.1 мм , позволяющая получать локальные осредненные и пульсационные характеристики. [c.669]

ВВЕДЕНИЕ ЭЛЕКТРОННАЯ ПЛОТНОСТЬ АТОМНАЯ ПЛОТНОСТЬ МОЛЕКУЛЯРНАЯ ПЛОТНОСТЬ ПРЯМАЯ КОРРЕЛЯЦИОННАЯ ФУНКЦИЯ КООРДИНАЦИОННОЕ ЧИСЛО Л1ШЕЙН0Е ПРИБЛИЖЕНИЕ В РАЗЛОЖЕНИЯХ ПО СТЕПЕНЯМ ПЛОТНОСТИ РАДИАЛЬНОЙ ФУНКЦИИ РАСПРЕДЕЛЕНИЯ, ПРЯМОЙ КОРРЕЛЯЦИОННОЙ ФУНКЦИИ И ИНТЕНСИВНОСТИ РАССЕЯНИЯ НОРМИРОВКА ДАННЫХ И ОШИБКИ ЭКСПЕРИМЕНТАЛЬНЫЕ МЕТОДЫ АНАЛИЗ ДАННЫХ ОБСУЖДЕНИЕ НЕКОТОРЫХ ЭКСПЕРИМЕНТАЛЬНЫХ [c.9]

Был представлен ряд корреляционных соотношений для описания вьгнужденной конвективной теплопередачи в двухфазных криогенных жидкостях. В большинстве случаев эти соотношения были получены на основе опраниченных данных для одной жидкости (чаще всего водорода). Только в одном случае был проведен критический анализ и сопоставление данных [18]. Результаты его сведены в табл. 12.1. Необходимо отметить, что этот анализ основан только иа данных для водорода и что его часть, связанная с пузырьковым кипением, базируется лишь на 19 экспериментальных точках. Следует также отметить, что некоторые из соотношений, приведенных 1В данной главе, появились после опубликования обзора Джарратано и Смита [18]. Конкретные указания относительно возможности широкого использования этих соотношений [c.296]

Работы по исследованию и развитию импульсных вихретоковых систем, ведущиеся в настоящее время (обзор которых приведен выше), делятся на три основные группы. Первая — это попытки, большей частью экспериментальные, улучшить разрешение и понизить уровень шумов путем улучшения конструкций оборудования. Вторая — это работы, связанные с применением корреляционных методов и электронных вычислительных машин для получения более надежной информации из необработанных импульсных данных на выходе системы. Третья группа — это продолжение математического анализа систем в плане более глубокого понимания принципов их работы в надежде, что результатом этой работы будет создание лучших конструкций. Можно надеяться, что в ближайшие 10—20 лет эти системы найдут широкое применение в развивающейся области ядерной техники. Есть все основания предполагать, что неразрущающие испытания могут с успехом применяться в других областях (например, в космической), в которых использование импульсных вихретоковых систем было бы очень перспективным. [c.422]

Энциклопедия по машиностроению XXL

Оборудование, материаловедение, механика и ...