Экспоненциальная модель

Широкое распространение получила экспоненциальная модель [c.27]

Экспоненциальная модель изменения погрешности [c.173]

Для рассмотренных случаев изменения погрешности во времени описываются на основе экспоненциальной модели. В ней частота метрологических отказов [c.173]

Экспоненциальная модель процесса старения позволяет описать изменения погрешности СИ при увеличении его возраста от года и практически до бесконечности. Однако данная модель имеет ряд недостатков. Для СИ с отрицательным ускорением процесса старения она прогнозирует при t стремление погрешности к предельному [c.175]

Что такое экспоненциальная модель изменения пофешности во времени [c.179]

Экспоненциальная модель может служить основой для более общих аналитических моделей, содержащих комбинацию нескольких экспоненциальных полей. [c.465]

Анализ результатов исследований и расчеты по прогнозированию износа деталей двигателей ВАЗ-2101 с использованием экспоненциальной модели изнашивания [18] показали хорошее совпадение расчетных и экспериментальных данных [9]. Поэтому при прогнозировании долговечности узлов трения автомобильных двигателей предлагается использовать указанную экспоненциальную модель, представив ее в следующем виде [c.59]

Экспоненциальная модель процесса старения позволяет описать изменения погрешности СИ при увеличении его возраста от года и практически до бесконечности. Однако данная модель имеет ряд недостатков. Для СИ с отрицательным ускорением процесса старения она прогнозирует при -> да стремление погрешности к предельному значению (4.8). В то же время для СИ с положительным ускорением модель прогнозирует неограниченное возрастание погрешности с течением времени, что противоречит практике. [c.169]

Линейная модель старения Экспоненциальная модель старения [c.98]

Нужно умножить соотношение (17.5.9) на/о > тогда Р ж Q обратятся в полиномы степени п от оператора Iq, частные двух полиномов следует разложить на простые дроби, каждая из которых расшифровывается как экспоненциальный оператор. Нри этом необходимо, чтобы корни каждого полинома были различны, действительны и в результате получалось /с.- > О и > 0. Заметим, что эти достаточные условия положительности работы не необходимы. Можно представить себе, что некоторые ki отрицательны и некоторые корни комплексны. Появляющиеся в последнем случае осциллирующие ядра в принципе допустимы, хотя при представлении с помощью реологических моделей обычного типа они появиться не могут. Но в принципе реологическая модель может быть и динамической, она может включать в себя, кроме упругих и вязких элементов, массы, могущие совершать колебания. Для описания свойств реальных материалов модели такого рода, насколько нам известно, не применялись. [c.592]

При этом нарушается основная модель экспоненциального ослабления (1) и простое логарифмирование интенсивностей излучения за объектом контроля (2) не приводит к достоверной линейной оценке необходимых для реконструкции томограмм проекций [c.415]

Схема формирования значений Pi показана на рис. 57, б. Для каждого элемента характерна своя кривая распределения сроков службы fi (t)t которая может быть получена на основе анализа модели возникновения постепенного отказа. Поэтому при изменении,периода t = Тр (ресурса), в течение которого рассматривается работа системы, изменяется и значение Р для каждого элемента. Так, для изображенного на рис. 57, б случая при изменении i с Тр1 до Тр2 вероятность отказа первого элемента возрастает в. 2— 2,5 раза, второй элемент станет практически неработоспособным в виду низкой безотказности, а третий элемент по-прежнему не будет лимитировать Р (t), поскольку его область отказов находится в зоне t > Тр2. Если для оценки надежности этой системы при увеличении ресурса до Трз применить экспоненциальный закон, получим совершенно иные выводы о возможностях системы и ее элементов. Поэтому использование формулы (1) должно учитывать зависимость от времени согласно той или иной модели отказа 1см. формулу (32) и др., гл. 3]. [c.184]

Существует весьма большое количество методов проводимых прогностических исследований. Авторами настоящей книги сделана попытка обобщить и систематизировать основные методы, применяемые в СССР и за рубежом при прогнозировании развития науки и техники экстраполяции, экспертизы, моделирования. Возможности отдельных методов рассматриваются применительно к прогнозированию развития конструк-. ционных материалов на основе собственных разработок авторов и литературных данных. Наиболее распространены методы экстраполяции, из которых предпочтение следует отдать адаптивным моделям. В частности, метод экспоненциального сглаживания в отличие от прямой экстраполяции позволяет распознать изменение коэффициентов модели и тем самым уменьшить ошибку прогноза. [c.6]

В книге приводятся блок-схемы программ, реализующих на ЭВМ построение экстраполяционных моделей полиномиального и экспоненциального уравнения тренда, модели с насыщением, содержащей экспоненциальную составляющую рассмотрен алгоритм программы экспоненциального сглаживания с автоматическим поиском постоянной сглаживания. [c.6]

Разновидностью адаптивных моделей может служить метод экспоненциального сглаживания, разработанный Р. Брауном [46]. Сущность его заключается в том, что временной ряд сглаживается с помощью взвещенной скользящей средней, в которой веса подчиняются экспоненциальному закону (в отличие от симметричных весов относительно средней величины для взвешенной скользящей средней). Взвешенная скользящая средняя с экспоненциально распределенными весами характеризует значение процесса на конце интервала сглаживания, т. е. является средней характеристикой последних точек в динамическом ряду. [c.43]

От этих недостатков свободно экспоненциальное глаживание (адаптивная экспоненциальная модель), юторое не требует никаких предположений о харак-ере процесса (см. гл. 2, п. 3). [c.195]

Некоторые недостатки экспоненциальной модели старения удается устранить при использовании так называемой логистической модели, а также полиномиальными и диффузионными марковскими моделями или моделями на основе процессов авторегрессии проинтегрированного скользящего среднего [12 39 52]. [c.176]

На основании рассмотренных работ можно сделать вывод о высокой надежности имеющихся экспериментальных данных о степени черноты Oj при полном давлении р = 0,Ю1 МПа и температурах до 1600 К в области значений />сОа от[,1-10 до ЬЮ МПа-м. В указанных условиях данные X. Хоттеля и X. Мангельсдорфа хорошо согласуются с данными Е. Эккерта. Максимальные расхождения не превышают 15 %. Как уже отмечалось выше, хорошо согласуются с непосредственными экспериментальными данными об интегральной степени черноты СОа также результаты расчетов, базируюш,ихся на спектроскопических характеристиках Oj, в частности расчетов Б. Лекнера, основанных на статистической модели полос поглош.ения, и расчетов Д. Эдвардса, основанных на экспоненциальной модели широкой полосы. [c.25]

В которой происходит смена механизма дефазировки и наблюдается эффект Дики — сужение спектральной линии с увеличением плотности газа, что на временном языке эквивалентно увеличению времени дефазировки, т. е. замедлению спада кривых импульсного отклика. Сплошные кривые на рис. 3.27 построены теоретически, исходя из экспоненциальной модели корреляционной функции тепловых скоростей молекул. Сопоставление теоретических и экспериментальных данных позволило количественно оценить время столкновительной дефазировки и время корреляции тепловых скоростей в водороде [61]. Результаты находятся в хорошем согласии с данными альтернативных спектральных измерений. [c.155]

Следует иметь в виду, что линейная модель ограничивается значением длительности эксплуатации Тэкс=50 лет, для экспоненциальной модели таких ограничений нет. [c.89]

Простая модель электронного газа, созданная Друде в 1900 г., успещно предсказала законы Ома и Видемана — Франца. Однако она не объяснила зависимость электропроводности от температуры, а также магнитные свойства и малую величину электронной теплоемкости по сравнению с классическим значением 3/ . В настоящее время ясно, почему удельное сопротивление особо чистых металлов падает от типичного для комнатных температур значения 10 мкОм см до значения менее 10 з мкОм -см при температуре жидкого гелия в то время как удельное сопротивление концентрированного сплава падает всего в два раза в том же диапазоне температур. Поведение полупроводников также хорошо понято удельное сопротивление экспоненциально возрастает при уменьшении температуры, и при очень низких температурах чистые полупроводники становятся хорошими диэлектриками. Добавка в образец полупроводника небольшого количества примесей чаще всего существенно уменьшает удельное сопротивление (в противоположность чистым металлам, в которых наличие примесей ведет к увеличению удельного сопротивления). [c.187]

Модель экспоненциального роста размеров Вселенной на начальной стадии ее эволюции получила название модели раздувающейся Вселенной [118]. Согласно этой модели, при t- Q вся энергия мира была заключена в его вакууме. Плотность энергии вакуума можно подсчитать, используя постоянные с, ha G [34]. Деситтеровская сгадия расширения длилась примерно 10 с. Все это время Вселенная быстро расширялась, заполняющий ее вакуум как бы растягивался без изменения своих свойств. Образовавшееся состоя1ше Вселенной было крайне неустойчивым, энерге ически напряженным. В таких случаях достаточно возникновения малейших неоднородностей, играющих роль случайной затравки, чтобы вызвать переход в другое состо- [c.229]

На фиг. 1 рассчитанная Коппе зависимость К (uj) от (U сравнивается с соответствз ющей функцией Гортера — Казимира (4.4). Кривые идут близко друг к другу, кроме случая, когда ш близко к 1 (очень низкие температуры). Теория Коппе отличается от теории Гортера — Казимира тем, что из нее вытекает экспоненциальная зависимость от температуры при t —> О, как это следует ожидать для теории с энергетической щелью, отделяющей возбужденные состояния. Гудмен [31] при помощи подобной модели рассмотрел случай, когда энергетическая щель изменяется от [/(тс /б)/ T.tp при Г = 0 до нуля при Т = Гудмен считает свои [c.688]

Вид функции g(t) можно приближенно определить с помощью графического дифференцирования переходной функции h i). При t j> О функция g(t] сначала монотонно растет и достигает в некоторой точке tm максимального значения. Затем при t > tm она монотонно убывает, стремясь при t- oo к нулевому значению. На рис. 5.3 изображены графики функций g t) при различных значениях Ре. В том случае, когда Ре- оо, т. е. гидродинамическая структура потоков в абсорбере близка к структуре, описываемой моделью идеального вытеснения, g t) имеет вид колоколообразной функции. При этом чем больше Ре, тем меньше интервал переменной t, на котором g(t) сильно отличается от нуля. В пределе, когда в аппарате имеет место режим идеального вытеснения, получаем g(t)— 6(r — t), где С — некоторый коэффицент. При Ре- 0 максимум функции g t) становится все менее острым, а точка tm, в котором он достигается, приближается к началу координат. В пределе, когда в аппарате реализован режим идеального вытеснения (Ре = 0), функция g(t) имеет максимум, равный 1/т при i = 0, а при t > О экспоненциально убывает к нулю. [c.221]

Следует иметь в виду, что возможны и такие модели внезапных отказов, которые оценивают изменение внешних условий работы изделия, например, транспортная машина проходит различные климатические зоны или условия работы данного узла постепенно изменяются из-за износа соседних механизмов и узлов, которые генерируют постепенно возрастаюш,ие вибрации, тепловыделение и т. п. Эти воздействия для данного элемента машины являются внешними, так как не связаны с состоянием самого узла. В указанных случаях X Ф onst и, следовательно, отказы не будут подчиняться экспоненциальному закону, который характерен для неизменной внешней обстановки, приводящей к возможности появления внезапных отказов. [c.146]

Анализ опытных данных, представленных в гл. 2, показьша-ет, что в области пристенного течения цилшздрического канала имеет место радиально-уравновешенный характер течения. Это позволяет в расчетной модели перейти от действительного характера течения к геометрическим характеристикам винтовой линии. При экспоненциальном законе уменьшения угла закрутки потока на стенке канала (см. гл. 2) [c.183]

Таким образом, контрольный сигнал является мерой неадекватности модели реальному процессу. Д. В. Тригг и А. Лич [46 ] предложили модифицировать методы, в которых используется экспоненциальное сглаживание, посредством изменения скорости реакции в зависимости от величины контрольного сигнала на основе введения автоматической обратной связи. Действительно, когда величина следящего сигнала возрастает, что говорит о росте расхождения между принятой и действительной моделью, необходима более быстрая реакция метода, которая достигается за счет увеличения значения постоянной сглаживания, придающего больший вес последним наблюдениям. Таким образом, имеет место отрицательная обратная связь. Как только метод приспособился к новой ситуации, необходимо уменьшить а для фильтрации шума. Простой способ достижения такой адаптивной скорости реакции состоит в выборе [c.50]

Первой попыткой объяснить экспоненциальный характер технического прогресса была модель Л. Риде-науэра [49], основанная на предположении, что скорость реализации продукции, распространения новых методов пропорциональна числу потенциальных потребителей N, узнавших о них [c.59]

Если допустить, что N = onst, то можно получить модель, описывающую работу научных коллективов малых или средних масштабов на ранних стадиях. Интегрируя выражение (2.13) в пределах [О, Т, получим модель экспоненциального возрастания количества информации [c.60]

Энциклопедия по машиностроению XXL

Оборудование, материаловедение, механика и ...