Математическое описание эксперимента

При этом гипотеза об адекватности математического описания эксперименту отвергается на уровне значимости р, в случае если Р Рр, где Рр — критическое значение, определяемое по 2ц= [c.82]

Б. Математическое описание эксперимента [c.158]

Методы получения функциональных моделей элементов делят на теоретические и экспериментальные. Теоретические методы основаны на изучении физических закономерностей протекающих в объекте процессов, определении соответствующего этим закономерностям математического описания, обосновании и принятии упрощающих предположений, выполнении необходимых выкладок и приведе-нни результата к принятой форме представления модели. Экспериментальные методы основаны на использовании внешних проявлений свойств объекта, фиксируемых во время эксплуатации однотипных объектов или при проведении целенаправленных экспериментов. [c.151]

В электромеханике планируемый эксперимент широко применяется для решения следующих задач моделирования ЭМП I) отыскание функциональных связей между показателями динамических процессов и постоянными параметрами для исключения дифференциальных уравнений из расчетных алгоритмов и повышения степени их однородности 2) замена сложных расчетных уравнений или их совокупностей простыми функциями 3) отыскание расчетных зависимостей для сложных процессов, не поддающихся математическому описанию с необходимой точностью и простотой. [c.97]

В первой части рассмотрены способы получения научной информации— физический эксперимент (наблюдение явления в специально создаваемых и точно учитываемых условиях), математический эксперимент (получение информации на основе численного рещения системы дифференциальных уравнений, описывающих явление), аналоговый эксперимент (наблюдение явления иной природы, чем исследуемое, но имеющего одинаковое с ним математическое описание). Здесь рассмотрены также погрешности экспериментального исследования, методы планирования экспериментов, статистической обработки и обобщения их результатов. [c.3]

Численное исследование того или иного явления имеет много общего с физическим экспериментом. В том и другом случае результаты получаются в виде совокупности числовых значений параметров, а в дальнейшем могут быть обобщены на основе теории подобия программа расчетного исследования, так же как и программа физических экспериментов, может быть разработана с использованием теории планирования экспериментов и т. д. При этом роль экспериментальной установки выполняет ЭВМ, а физическое явление заменяется его математическим описанием или, точнее, математической моделью. Последний термин более точен, поскольку, с одной стороны, всякое физическое явление бесконечно сложно, а наши знания о нем не являются абсолютными, поэтому в любом случае математически возможно описать лишь какую-то модель этого явления, соответствующую современному уровню знаний с другой стороны, всегда целесообразно оперировать с наиболее простой моделью, отражающей, однако, важнейшие для рассматриваемой задачи стороны явлений, поэтому При формулировке задачи сознательно не принимаются во внимание многие несущественные особенности реального явления. [c.52]

Погрешность математической модели связана с приближенностью математического описания физического явления, обусловленной как сознательной его схематизацией с целью упрощения задачи, так и относительностью и ограниченностью существующих знаний об окружающем мире. Количественно оценить эту составляющую погрешности результатов математического эксперимента можно лишь путем их прямого сопоставления с данными физического эксперимента. Однако провести такое сопоставление часто [c.54]

Обобщение результатов эксперимента и моделирование. Математическое описание процесса теплообмена в общем случае складывается из системы дифференциальных уравнений (10.3)... (10.5) и условий однозначности (геометрических, физических, начальных, граничных). При аналитическом решении задачи искомая величина (коэффициент теплоотдачи — а, температура Т и т. п.) выражается в функции аргументов — независимых переменных (время т, координаты — л, у, г) и параметров системы (ц, v, X, р,. ..) Аналитиче- [c.132]

Результаты проведенных исследований позволяют сделать следующие выводы относительно последовательности решения прикладной задачи проектирования линейной колебательной системы составляется точное математическое описание системы (модель), затем методами декомпозиции эта система по ряду признаков разбивается на определенное число подсистем меньшей размерности, далее каждая подсистема подвергается анализу на ЭЦВМ или АВМ с использованием методики планируемого эксперимента, в частности метода ПЛП-поиска. На основе такого эксперимента строятся упрощенные математические зависимости. Таким образом, для целого класса колебательных систем, описываемых линейными дифференциальными уравнениями, проектировщик получает зависимости, позволяющие ему сразу принять то или иное проектное решение. В частности, проектировщик может подобрать такие сочетания параметров, при которых собственные частоты системы будут находиться вне требуемого частотного интервала или амплитуды колебаний в этом интервале будут существенно уменьшены, [c.23]

Достоинствами комбинированного метода являются гораздо большие экстраполяционные возможности за пределы опытных данных и большая точность по сравнению с чисто экспериментальными путями исследования. Отмеченные достоинства комбинированного метода имеют место при условии, если упрощенная теоретическая схема процесса достаточно полно отражает основную закономерность протекания сложного теплообмена в условиях рассматриваемой задачи. Тогда экспериментальные отклонения от этой схемы (находимые из опыта как поправки) будут иметь второстепенный характер. В связи с этим при использовании комбинированного метода исследования сложных процессов следует руководствоваться двумя принципами. Во-первых, необходимо выбрать аппроксимирующую упрощенную схему по возможности ближе к реальным условиям с тем, что сохранить основные связи существующей искомой закономерности и не исказить физическую сущность процесса. Во-вторых, математическое описание выбранной схемы должно допускать возможность аналитического решения. Поэтому показателями удачного выбора упрощенной схемы может служить относительная простота ее математической модели и сравнительно слабое влияние поправочных функций, находимых из сопоставления аналитического решения этой математической модели с результатами эксперимента. [c.424]

Уравнение (20) неразрешимо, его коэффициенты заданы в виде интегральных выражений, пока не поддающихся решению. По современным взглядам и уравнение (20) далеко не полно отображает физическую картину поведения частиц водяного пара. Более чем столетний опыт работы свидетельствует о большом прогрессе в процессе углубления познания природы водяного пара. Вполне закономерно появление уравнений состояния, все более уточняющих описание физической природы водяного пара. Но в настоящее время уравнения состояния, полученные теоретическим путем, существуют для приведения в приближенное соответствие с современными научными представлениями результатов экспериментов. Физический смысл этих уравнений не ощущается. Усложнение представлений о природе водяного пара вызывает усложнение математического описания этого процесса. Появляются исключительные по математической сложности уравнения, теряющие из-за этой сложности практический смысл, [c.28]

Обнаруженное влияние поля температуры теплоносителя, сформированного неравномерным полем тепловыделения по радиусу пучка витых труб, на поле скорости потока необходимо учитывать при разработке модели течения и ее математическом описании и при нестационарном протекании процессов тепломассопереноса. Необходимость использования уравнения движения в виде (1.8) может быть обоснована также при исследовании процесса выравнивания неравномерности поля скорости, сформированной входным патрубком при адиабатическом течении воздуха. Эксперименты проводились на моделях теплообменного аппарата с 127 витыми трубами овального профиля с относительным шагом S/ d = 16 и числом Fr , = 470 на экспериментальной установке, описанной в [39]. Вход потока в пучок бьш осесимметричным. Неравномерность поля скорости формировалась системой входных решеток, уровень турбулентности за которыми составлял 6%. Скорость потока измерялась в выходных сечениях пучков различной длины трубкой полного напора, малочувствительной к углу скоса потока до 20° [39]. Длина пучков соответствовала расстояниям от входа lid, 18,7d, 90,5d. При этом входные условия сохранялись неизменными, число Re s 10 и = 305 К. Среднеквадратичная погрешность определения скорости составляла 3%. [c.107]

Непрерывное повышение качества изделий при одновременном снижении их себестоимости — одна из основных задач, стоящих перед современным машиностроением. Для того чтобы повысить качество изделий, необходимо проанализировать точность важнейших качественных показателей и изучить влияние на них различных технологических факторов. Расчетно-аналитические и экспериментальные методы позволяют справиться с этими задачами. Наибольший эффект достигается при использовании метода ускоренных многофакторных пассивных экспериментов с применением электронно-вычислительных машин. Весь комплекс расчетов состоит из следующих этапов 1) анализа точности технологического процесса по важнейшим качественным показателям 2) расчета. влияния технологических факторов на качество выпускаемых деталей 3) математического описания технологического процесса (объекта управления) и построения соответствующих ему математических моделей. [c.3]

В зависимости от конкретных задач, для решения которых используются модели, возникают различные требования к точности математических описаний. С этой точки зрения каждой решаемой задаче соответствует модель определенной точности. Определение таких моделей для всех практически интересных случаев весьма сложно и требует больших затрат на исследования. Поэтому обычно вопрос об определении оптимальной точности модели остается нерешенным. Автор понимает необходимость определения в дальнейшем оптимальных по точности математических моделей, однако, по указанным выше причинам, ограничился получением модели адекватной с допустимой погрешностью эксперименту, полученному в определенной области параметров. [c.13]

Учитывая, что формально поставленная задача является многофакторной экстремальной, для нахождения оптимальных условий ведения процесса и его математического описания был применен статистический метод планирования эксперимента, в котором математике отводится активная роль. Такой подход к решению экстремальной задачи позволяет получить математическую модель процесса, которая может быть использована для установления оптимального режима и разработки системы автоматического управления процессом при неполной его изученности. [c.55]

Возьмите полоску, приготовленную таким образом, за концы большими и указательными пальцами каждой руки н приведите ее середину в легкое соприкосновение с краями губ, заботясь о том, чтобы полоска все время оставалась прямолинейной, но не растягивайте ее сильно по сравнению с длиной в естественном состоянии. После этих предварительных действий быстро растяните полоску и вы сразу же почувствуете заметную теплоту в той части рта, которая касается полоски это происходит в результате повышения температуры каучука. Причем с ростом растяжения резина становится все теплее, а края губ обладают высокой степенью чувствительности, которая позволяет нм легче, чем другим частям тела, обнаруживать эти изменения. Увеличение температуры, которое замечается при растяжении каучука, можно сразу же снять, позволив резине снова укоротиться, что она проделает за счет своей упругости, лишь только перестанет действовать растягивающая сила. Быть может, мне скажут, что описанный эксперимент был проведен неряшливо, что тот, кто желает добиться точности, не станет доверять собственным ощущениям при описании явления, а воспользуется термометром. Если такое возражение будет высказано, то ответ на него очевиден эксперимент в его настоящем виде демонстрирует сам факт, убеждая наши чувства, которые являются в этом случае единственным судьей, в том, что температура кусочка каучука изменяется при изменении его размеров. Использование термометра позволит определить относительные изменения этих величин, передав измерение температуры от губ к глазам эксперименты такого рода имеют уже математическую природу (в смысле возможности оценить явление не только качественно, но и количественно,— А. Ф.), они дают сведения, которые мы пока еще не умеем использовать, поэтому мы сейчас не заботимся о количественной стороне, но хотим установить сам факт, который может помочь нам раскрыть причины необычной упругости, наблюдаемой у каучука . [c.77]

Необходимые для замыкания модели коэффициенты (в частности, D , в табл. 4.75 и др.) вычисляют, используя математическое описание (модель) объекта и полученные опытным путем кривые отклика. Если значения коэффициентов определены теоретически, то используя математическую модель, можно получить кривые отклика, не прибегая к эксперименту. [c.290]

Для математического описания движения сплошной среды необходимо создать подходящую математическую модель явления. При этом, как правило, учитывают только самые необходимые свойства среды и пренебрегают остальными, ибо чем шире постановка, тем труднее построить математическую модель, поддающуюся изучению, тем меньше получается конкретных результатов и тем труднее сопоставить теорию с экспериментом. Правильный выбор модели часто обеспечивает успех решения задачи, [c.9]

Указанный подход при промышленных испытаниях паровых котлов практически исключается из-за большого количества внутренних и внешних ограничений, накладываемых на значения режимных факторов. Поэтому для нахождения математических описаний процессов в котле остается путь пассивного эксперимента, заключающегося в установлении значений варьируемых факторов в каждом опыте на наиболее удобных и интересующих уровнях и фотографировании получающегося при этом режима. [c.38]

Подробный критический анализ работ этого направления приводится в монографиях [27, 118]. Следует отметить, что, несмотря на довольно строгий характер математического описания газового состояния и процессов переноса в смесях газов, методы расчета теплопроводности газовых смесей, относящиеся к рассматриваемому направлению, дают расхождение с экспериментом до 20% [13, 91, 118] и в силу громоздкости расчетных формул редко используются в практике. [c.235]

Существует несколько различных путей математического описания случайного процесса. Наиболее общий из них — полное перечисление всех выборочных функций, образующих случайный процесс, с указанием пх вероятностей. Мы продемонстрируем такое полное описание на следующем примере. Пусть рассматриваемый эксперимент состоит из двух бросаний честной монеты, т. е. монеты, которая с одинаковой вероятностью выпадает и решкой и орлом . Элементарные события множества Л таковы Л1 = РР, Лг = РО, Лз = ОР и Л4 = 00. Каждому элементарному событию припишем определенную выборочную функцию следующим образом [c.66]

Наряду с описанным выше анализом эволюции волновых профилей для выявления количественных деталей релаксационных процессов, сопровождающих динамическое нагружение, используются методы математического моделирования экспериментов с гипотетическим описанием поведения среды. [c.28]

Как показывают эксперименты (см. 1), бетон имеет сложный механизм ползучести и своеобразный спектр релаксации. Поэтому для математического описания процессов ползучести и релаксации в бетоне, отражающего ход этих процессов достаточно близко к действительности, необходимы соотношения между напряжениями, деформациями и временем более об щие, чем зависимость (2.6) теории упругой наследственности при условии замкнутого цикла или уравнение (2.13) теории старения. [c.180]

Все это, конечно, осложняет задачу адекватного математического описания такого материала и требует реализации значительно более обширной программы экспериментов, достаточных для обоснования и конкретизации такого рода описания. В этих трудностях кроется причина того, что в отличие от других разделов механики твердого деформируемого тела, развитых к настоящему времени достаточно хорошо, в механике грунтов решение соответствующих вопросов общего и принципиального характера оказалось продвинутым в меньшей степени. [c.211]

Основная сложность метода анализа размерностей заключается в том, что нужно знать все параметры, влияющие на искомую величину. Для совершенно неисследованных процессов эти параметры находят, проводя предварительные эксперименты. Если же процесс уже описан математически, хотя бы на уровне дифференциальных уравнений, то в эти уравнения, в граничные и начальные условия к ним, очевидно, входят все влияющие на процесс параметры. Приводя к безразмерному виду математическое описание процесса, получают те же самые безразмерные числа. Этим занима- [c.83]

Глава 4 посвящена анализу физико-математического описания течений с закруткой. При этом акцент сделан на моделях, объясняющих эффект Ранка. Рассмотрена взаимосвязь между турбулентными характеристиками течения и процессом энергоразде-ления. Дано физическое объяснение влияния масштабного фактора на процесс. Приведены алгоритм расчёта и результаты численного эксперимента. [c.5]

Приведенные выше соображения позволяют дать лишь некоторые качественные оценки эффективности двух групп методов поисковой оптимизации. Однако, очевидно, что эти оценки весьма приблизительны и не дают возможности выбирать конкретные методы при решени практических задач для того или иного класса объектов. В то же время особенности математического описания объектов проектирования могут значительно повлиять на оценку эффективности. Поэтому наиболее корректную сравнительную оценку эффективности различных методов поисковой оптимизации можно получить в результате проведения специально организованньк вычислительных экспериментов, когда разные методы в сравнимых условиях применяются для оптимизации одного и того же объекта. [c.170]

Систематической называется погрешность, которая при повторных экспериментах остается постоянной или изменяется дг кономерным образом. В зависимости от источника возникновеь различают следующие разновидности систематических погрешностей методические, инструментальные и субъективные. Методические погрешности обусловлены приближенностью математического описания исследуемого явления и возможной приближенностью методов их решения неточностью соотношений, описывающих физические законы и явления, на которых основан принцип измерения возможным несоответствием условий проведения измерений тем условиям, для которых эти соотношения получены, и т. д. Методические погрешности не зависят от точности применяемых при проведении физического и аналогового эксперимента средств измерения. [c.36]

Ха, ЯВЛЯЮЩИМСЯ математическим описанием процесса в области эксперимента. [c.20]

Основные положения. В физической теплотехнике широко распространен метод моделирования тепловых процессов, основанный на теории теплового подобия. Этот метод позволяет увязать опытное исследование теплового процесса с его физико-математическим описанием. Теория подобия устанавливает признаки подобия явлений и позволяет на основе проведенных экспериментов получить обобщенные зависимости для целой группы подобных явлений. Она указывает, что нет необходимости непосредственно изучать опытным путем связи между всеми отдельными величинами, оказывающими влияние на процесс. Достаточно найти связь между безразмерными комплексами этих величин (критериями) и безразмерными отношениями одноименных величин, составленными из этих величин (симплексами). Найденная опытным путем связь между критериями подобия будет справедлива не только для тех условий, которые имелись при опыте, но также и для всех других условий, подобных условиям проведенного эксперимента. Теория подобия начинается с того момента, когда оказывается возможным установить математическую зависимость между величинами, характеризующими явление. Наличие уравнений, связывающих между собой эти величины, накладывает определенные связи на константы подобия , — писал М. В. Кир-пичев [216]. [c.609]

Основная идея изложенного ниже подхода заключается в разработке метода расчета, обладающего широкой физической информативностью, учитьшающего не только механические взаимодействия, но и физические, химические явления, толщину смазочного слоя, тепловые процессы, кинематику контакта, кинетические закономерности, зависящие от временного фактора [9-12]. Расширение физических координат при описании процесса изнашивания позволяет более целенаправлено ставить и обобщать экспериментальные исследования. Обобщенные характеристики находятся главным образом на основе фундаментальных зависимостей и математических описаний процесса поверхностного разрушения при трении. Расчетные уравнения для оценки ресурса по критерию износа строятся на основе обобщенных физически информативных структур, построенных и численно определенных в результате модельных и натурных экспериментов. [c.159]

Полнота описания явления, корректность исходной теоретической модели должны сочетаться с правильностью математической формулировки задачи. При этом следует иметь в виду, что физическое решение может существовать и найдено на основе эксперимента, в то время как исходное математическое описание не позволяет получить решения. Если существует решение задачи в первичных переменных, то обобщенное решение может быть получено. В связи с возможностью описания системы в обобщенных безразмерных переменных, базируясь на методе подобия и анализе размерностей, можно получить критериальное уравнение, состоящее из обобщенных характеристик рассматриваемой системы. При описании системы критериальными уравнениями как бы уменьшается число параметров, независимых координат, решение обладает большой общностью. Получение критериев подобия, основанных на методе подобия, предполагает использование математического описания объекта. Исходные дифференщ -альные уравнения, характеризующие процесс, содержат более глубокую информацию по сравнению с той, которую получаем из анализа размерностей ответственных величин. Исследование процесса методом подобия включает получение безразмерных характеристик (критериев подобия) и вывод критериального уравнения. Аналитический вывод критериального уравнения возможен, когда исходное уравнение имеет точное решение. Во всех других случаях формирование критериальных уравнений осуществляется на базе специальных экспериментальных исследований (или дрз -ой дополнительной информации). Критериальная зависимость должна учитьшать критерии, полученные из анализа как основных уравнений, так и граничных условий. [c.165]

Система уравнений (1.30). .. (1.32), (1.17), (1.18) может быть решена численно. При этом дифференциальные уравнения заменяются их разностными аналогами по общепринятой для явной схемы методике. Особенностью этой системы уравнений является пренебрежение диффузионными членами в уравнениях движения, которые учитываются при математическом описании течения в пучках прямых витых труб (1.15).... .. (1.18). Поэтому при замыкании системы уравнений (1.30). ... .. (1.32), (1.17), (1.18) не требуется вводить условие Ргт = 1, а из эксперимента определяют величину Хэфф, связанную с эффективным коэффициентом турбулентной диффузии соотношением (1.24). [c.20]

Разработка сложных кибернетических систем немыслима без предварительного математического эксперимента. Математический эксперимент сводится к математическому описанию задач системы, алгоритмированию задач, созданию математической модели системы на универсальной вычислительной машине, созданию по-лунатурной модели системы с реальными элементами аппаратуры, работающей в реальном масштабе времени и, наконец, к созданию уточненной математической модели. [c.136]

Количественная связь. между критериями подобия в этом случае устанавливается экспериментальным путем. Предварительный теоретический анализ математического описания с помощью теории подобия, предшествующий эксперименту, дает пути для правильной его постановки и использования полученных в нем результатов, так как теория подобия позволяет предварительно установить наиболее существенные закономерности для исследуемых физических явлений в виде критериальных зависимостей. Критериальные уривнения являются исходными для построения опытной методики, основной формой обработки полученных опытных данных при исследовании единичного явления. После проведения экспериментов и обработки его результатов критериальное уравнение становится основным расчетным уравнением для данной группы подобных явлений. [c.139]

В связи с вводом значительных мощностей на атомных и тепловых электростанциях необходимо обеспечить их надежную и бесперебойную работу. Чтобы предупредить возможные неприятности в работе парогенерирующих элементов, необходимо проведение комплекса исследований по массобмену при кипении в капиллярно-пористых структурах. Для этого необходима постановка эксперимента как в условиях, максимально приближенных к действующим атомным станциям, так и в условиях, моделирующих основные черты процесса при кипении в капиллярно-пористых телах. Первые исследования позволят получить частные рекомендации с учетом конкретных конструктивных и физико-химических условий работы блоков. Вторая группа исследований поможет глубже проникнуть в существо процесса, разработать модель, получить математическое описание и выработать общие рекомендации по физико-химическим условиям работы парогенерирующих поверхностей. [c.235]

Подходящее объяснение этого несоответствия было найдено лишь после того, как в начале 30-х годов Тейлор, Орован и Полани ввели понятие дислокации. Обширные исследования, проведенные после введения этого понятия, привели к тому, что стало возможным наблюдать дислокации и их движение в экспериментах. К настоящему времени опубликовано много работ по математическому описанию и предсказанию взаимодействия дислокаций. Появилась возможность с помощью теории дислокаций правильно оценивать определяемые экспериментально величины сдвиговых напряжений, при которых начинается пластическая деформация. Некоторые основные идеи теории дислокаций будут рассмотрены в этой главе. [c.32]

В главе рассматриваются определяющие соотношения МДТТ в операторном виде, которые в дальнейшем конкретизируются на различных примерах. Дается математическое определение композита и модели МДТТ. Рассмотрены модели линейного упругого, вязкоупругого и упруго-пластического тела (теория малых упругопластических деформаций). Дается схематическое описание экспериментов, необходимых для проведения расчетов по выбранной модели. Читателю рекомендуется сначала ознакомиться с приложением I (и частично с приложением II), чтобы были понятны используемые в главе обозначения. [c.7]

Упомянем об еще одной интересной особенности распространения оптических солитонов фемтосекундного диапазона длительности, обнаруженной в недавних экспериментах. Она связана с нарастающим по сдвигом центральной частоты в спектре фемтосекундного солитона в область низких частот [33]. Эффект связан с комбинационным взаимодействием различных спектральных компонент импульса. Если низкочастотное крыло спектра солитона попадает в полосу комбинационного усиления, то происходит перекачка энергии из высокочастотной области спектра в низкочастотную. Так, при начальной длительности импульса ti/2=120 фс (Я=1,5 мкм) на выходе световода длиной 52 м наблюдается сдвиг максимума в спектре солитона, достигающий 20 ТГц [33]. Показано, что величина эффекта очень сильно зависит от длительности импульса частотный сдвиг пропорционален То С-Физическая картина ВКР самопреобразования и соответствующие методы математического описания детально обсуждались в 3.6. [c.212]

В связи с тем, что проблема многофакторных испытаний непосредственно связана с их планированием, в гл. 1 книги кроме постановки задачи и описания исходных понятий кратко рассматриваются элементы теории планирования эксперимента. Дается классификация экспериментальных планов и йх анализ с точки зрения применения к испытаниям на надежность. Эта глава является как бы вводной в круг основных идей и понятий математической теории эксперимента. В то же время в этой главе дается ответ на один из чрезвычайно важных вопросов организации многофакторных испытаний изделий на надежность (МФИН) — вопрос оптимального обзора пространства факторов. [c.5]

Планирование эксперимента сочетает кисгернетическое моделирование исследуемых систем и математическое описание основных закономерностей этих систем на уровне адекватных статистических моделей. [c.301]

Втора.ч теорема подобия говорит о том, что математическое описание изучаемого явления должно быть представлено в виде критериального уравнения, т. е. ф5 нкциональной зависимости между определяемым критерием и определяющими константами. Значение второй теоремы подобия заключается в том, что она указывает, как должны быть обработаны результаты исследований изучаемого явления. При обработке результатов эксперимента в виде критериального уравнения последним можно пользоваться для всех подобных явлений. Какие явления подобны На этот вопрос отвечает третья теорема подобия подобными следует считать такие явления, для которых математическое описание совпадает и одноименные определяющие критерии подобия численно равны. [c.237]

Здесь с и - относительные объемы фаз материала миокарда =1)1 , а - константы, модули сдвига фаз материала при инфинитезимальных деформациях. Отметим, что использование тензора / = 1п(Х) возможно для описания ортотроп-ного материала только при соосности сопряженной пары тензоров, либо при отсутствии поворота главных осей деформации (хотя бы мгновенного). Последнее условие всегда соблюдалось для описанных экспериментов и при дальнейшем применении физического закона в математическом моделировании сердца. [c.516]

Энциклопедия по машиностроению XXL

Оборудование, материаловедение, механика и ...