Оценка параметров зависимостей сг (е, Т) и ф (е, Т)

ОЦЕНКА ПАРАМЕТРОВ ЗАВИСИМОСТЕЙ а (ё, Г) И т]) (г, Т) [c.41]

После оценки параметров физической БД переходят к ее реализации. При создании сквозных интегрированных САПР, очевидно, нет смысла хранить данные для всего процесса проектирования в одной сверхсложной и большой БД, поэтому концептуально различимые единицы САПР (например, этап логического и структурного синтеза) целесообразно описать в раздельных БД. Здесь не возникает проблемы установления связей и зависимостей между раздельными БД. Чисто фактическое размещение данных во вспомогательной памяти называют физической БД. Как правило, производительность БД определяется указанным размещением данных. При создании физической БД перед проектировщиком часто стоят противоречивые задачи. Приведем несколько из них. Каким образом разбивать БД на части Необходимо ли резервировать память и в каком объеме Каковы должны быть размеры блоков и размещаемых в них сегментов и записей Какие будут выбраны методы доступа Какой будет выбран метод уплотнения данных Какая часть памяти должна располагаться на внешних носителях и т. д. Как видно, создание физической БД, как и многие другие задачи САПР, относится к задачам многокритериальной оптимизации. Поэтому полная оптимизация физической БД в настоящее время невозможна. [c.125]

Теперь рассмотрим особенности оценивания коэффициентов уравнений в частных производных. Основное отличие математических моделей процессов, включающих уравнения в частных производных, от моделей с обыкновенными дифференциальными уравнениями состоит в том, что в эти модели входят функции, зависящие не только от времени, но и от пространственных координат. Если во время опытов определяется зависимость функций от времени и от координат, то к уравнениям в частных производных применимы все изложенные выше методы (в частности, метод оценки параметров, основанный на критерии ошибки уравнения). В тех случаях, когда измеряется только выходная функция, зави- 270 [c.270]

Под качеством поверхности будем понимать шероховатость поверхности. Определение понятия сформулировано в ГОСТе 2789—-59, оно гласит Шероховатость поверхности — совокупность неровностей с относительно малыми шагами, образующих рельеф поверхностей и рассматриваемых в пределах участка, длина которого выбирается в зависимости от характера поверхности и равна базовой длине / [31]. Базовой длиной I называется длина базовой линии, в пределах которой производится оценка параметров щероховатости. За последние годы предложено свыще 40 критериев ее оценки [9, 10, 24, 86, ПО, 111 129, [c.22]

При наличии внутренних источников тепла в исследованиях поля температур необходимо учитывать характер распределения эффективной теплопроводности Хд по сечению расплава, определяющийся движением металла. Для грубой оценки параметров процесса примем введенную в 4 зависимость Хд от нормальной координаты х (отсчитывается от внутренней поверхности гарнисажа, см. рис. 1) [c.102]

Для определения периодичности контроля дисков в эксплуатации предварительно оценивают применимость тех или иных методов их контроля (контролепригодность дисков) и доступность зон контроля с учетом кинетики и траектории роста трещины. В оценки включают зависимость чувствительности метода контроля от параметров рельефа излома, расположения и формы трещины и определяют минимальный размер трещины, выявляемой при контроле. [c.473]

При выводе основных соотношений и оценке параметров модели использовалась следующая информация о результатах уже проведенных геолого-разведочных работ 1) потенциальные ресурсы региона и их распределение по горизонтам 2) динамика разведки перспективных площадей по годам 3) динамика и распределение среднего числа скважин, необходимых для опробования одной перспективной площади, в зависимости от результатов опробования 4) состав открытых месторождений в регионе, их запасы, глубины и очередность открытия 5) динамика объемов поисково-разведочных работ и средних глубин бурения 6) динамика капиталовложений в поисково-разведочные работы с разбивкой по видам. [c.142]

Дефектоскопию отливок можно производить радиационным, УЗ и магнитным методами метод и объем контроля определяется ТУ. Чаще всего, контролируют радиационным или УЗ методом, реже магнитным, или сочетанием указанных методов. При необходимости более точной оценки параметров дефектов в зависимости от состояния поверхности и норм браковки выполняют сплошной УЗ контроль отливок и дополнительное просвечивание дефектных участков или же просвечивание и дополнительно— магнитопорошковый контроль, или УЗ контроль и дополнительно— магнитопорошковый. Контролировать можно как перед механической обработкой, так и после черновой механической обработки. [c.53]

Формально это уравнение совпадает с уравнением линейной зависимости, оцениваемой по методу наименьших квадратов 126]. Однако при оценке линейной зависимости задача состоит в том, чтобы сгладить отклонения от линейной зависимости, вызванные погрешностями наблюдений или отклонениями самой зависимости от строгой линейности. В этом случае уравнение (2) описывает прямую по наименьшим квадратам , а параметры уравнения получают путем приравнивания нулю частных производных [c.13]

Многоканальные технологические системы. Рассмотрим технологические системы, в которых один поток заявок обслуживается несколькими одинаковыми ячейками. Это имеет место, например, в тех случаях, когда обработка поступающих в цех деталей производится на нескольких однотипных станках, когда техническое обслуживание или ремонт изделий может проводиться несколькими рабочими, когда контроль годности изделий проводится несколькими контролерами и т. д. Оценку параметров таких систем будем проводить в зависимости от дисциплины обслуживания. [c.229]

ШИНЫ. Помимо обычных ошибок получения величин А и aj, обусловленных неточностями аппаратуры и конечной длиной анализируемых реализаций акустических сигналов, допускаются ошибки из-за влияния неучитываемых параметров, т. е. за счет величин Лг В уравнениях (1.2). Таким образом, здесь мы имеем дело с оценкой функциональных зависимостей между случайными величинами по конечным выборкам из некоторой совокупности зависимостей типа (1.1) или (1.2), вид которых зависит от неучтенных параметров. Это типичная статистическая задача. Она подробно исследуется во многих руководствах по статистике (ом., например, [182] ). Обш ее практическое требование к экспериментам такого рода таково следует стремиться максимально уменьшить разброс результатов измерений, обусловленных влиянием неучтенных параметров, путем тщательного поддержания условий измерений идентичными во всех однотипных экспериментах. [c.21]

Чтобы пользоваться критериями (30) и (31), необходимо иметь количественные оценки параметра ц в зависимости от определяю-ш,их его факторов. Примем допуш ение квазистационарности адиабатического истечения газа в дросселях. Для усилителя типа два сопла — заслонка при равенстве диаметров сопел выражения для чувствительностей с учетом режимов истечения газа запишутся [81 [c.124]

Задача состоит в получении точечных оценок параметров технического состояния xf,. . ., по наблюдениям z, . . ., zf. Предполагается эти оценки получать методом сбалансированного оценивания зависимых параметров, развитым в [91]. [c.199]

Как и следовало ожидать, анализ чувствительности при вы-<Зоре плана испытаний па основе кривых риска по существу представляет повторение процесса выбора для нескольких значений параметра формы. На основе таких повторных выборов можно определить, каким образом изменяется стоимость испытаний в зависимости от выбранного параметра. Если стоимость нечувствительна к изменениям значения параметра формы, то в процессе выбора плана испытаний можно ограничиться грубой его оценкой. Однако если стоимость испытаний чувствительна к значению этого параметра, то следует приложить дополнительные усилия для получения разумных оценок параметра формы или воспользоваться более дорогими методами непараметрических испытаний. [c.107]

При использовании линейного регрессионного анализа экспериментальных данных с целью оценки параметров уравнения (6.106) необходимо, чтобы случайная величина х = (Ig Щ- - подчинялась нормальному закону распределения. Проведенная статистическая проверка критерия нормальности распределения величины х = = (Ig NY показала, что опытные данные не противоречат нормальному закону распределения рассматриваемой случайной величины с достаточно высоким уровнем значимости. Нормальность распределения величины х = (Ig Л/)- и величины у = = Оа fie противоречит факту существования ме.жду ними линейной зависимости. [c.188]

Проведем оценку параметров математической модели зависимости критерия теплоотдачи Нуссельта у=Ми от величины относительного зазора х=5/й . [c.324]

Метод наименьших квадратов является наиболее универсальным способом оценки параметров приближенных зависимостей, аппроксимирующих экспериментальные (статистические) данные. [c.228]

В процессе анализа точности и стабильности технологических процессов (операций) определяют или уточняют модели формирования погрешностей обработки модели изменения точности ТС во времени оценки параметров точности ТС зависимости между параметрами изготавливаемой продукции и па-ра.метрами ТС зависимости между погрешностями обработки на различных операциях рассматриваемого технологического процесса основные факторы, изменяющие точностные характеристики ТС пути и средства повышения точности ТС в процессе эксплуатации оптимальные стратегии технического обслуживания и ремонта средств технологического оснащения. [c.214]

Статистики, пригодные для получения оценок параметров совокупности, могут быть получены при помощи различных типов выборок. Все эти типы выборок, как правило, случайны. Под этим понимается, что некоторый элемент совокупности имеет точно такие же шансы попасть в выборку, как и любой другой, с учетом, конечно, ограничений, накладываемых способом выделения выбор- ни. В зависимости от того, насколько много нам известно о генеральной совокупности и как ее можно разделить на части, можно использовать различные приемы получения случайных выборок. Например, можно осуществлять неограниченно случайную выборку, послойную случайную выборку, послойную пропорциональную случайную выборку или случайную выборку по оптимально расположенным слоям. [c.318]

При таком подходе все полимерные материалы можно рассматривать как плотные сорбенты с диаметрами пор меньше 1,5— 1,6 нм, соизмеримыми с адсорбируемыми молекулами. В зависимости от ряда причин (технологических, воздействия внешних факторов, механических нагрузок) (см. гл, II) в полимерных материалах могут образовываться переходные поры диаметром от 1,5—1,6 до 200 нм и даже макропоры размером больше 200 нм. Оценку параметров макропор в полимерных образцах можно осуществить известным методом вдавливания ртути, используемым для твердых сорбентов, по формуле [c.24]

В зависимости от того, какой информацией располагает расчетчик, выбирается тот или иной набор блоков. Например, запись 1.1, 2.1, 2.4, 3.1, 3.3, 4.1, 6.1 означает, что смоделированный нагрузочный режим схематизирован по максимумам—минимумам в виде двумерного распределения поверхность усталости определена по результатам стендовых испытаний расчет производится по первому и второму варианту гипотезы суммирования повреждений для оценки параметров ресурса использован метод линеаризации. [c.46]

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]

УСТАЛОСТИ ПОЛНАЯ ВЕРОЯТНОСТНАЯ ДИАГРАММА — графическая зависимость долговечности от максим, напряжения цикла и вероятности разрушения образцов, У. п. в. д. строится по результатам усталостных испытаний на каждом из трех-четырех уровней напряжений по 15—20 образцов. После обоснования функции распределения и оценки параметров этой функции результаты усталостных испытаний могут быть представлены в виде любой из трех У. п. в. д,, изображенных в трех квадрантах (рис. 1). В первом [c.382]

Точное определение шарнирных моментов лопастей расчетным путем затруднительно. Поэтому при проектировании вертолета приходится пользоваться различными приближенными методами оценки величии нагрузок в управлении, основанными на экстраполяции имеющихся данных по результатам летных испытаний. При предварительной оценке параметров силовых ГУ на этапе эскизного проектирования можно пользоваться статистическими данными. Для этого вводится понятие удельная работа ГУ — произведение усилия, развиваемого ГУ, на его ход, отнесенный к полетной массе. Значение удельной работы, соответствующее усилию па штоке ГУ, равному 70% от усилия при нулевой скорости штока при минимальном рабочем давлении в гидросистеме, является рекомендуемой величиной (/ jj), а значение, соответствующее усилию, замеренному в полете, — величиной фактической ( ф)- Зависимость /с р от полетной массы для одновинтовых отечественных вертолетов [c.144]

Для разделения профиля шероховатости на систематическую и случайную составляющие и оценки их параметров целесообразно использовать ЭВМ, что позволяет увеличить точность оценки параметров шерохо- ватости и сократить трудоемкость вычисления. Использование ЭВМ сокращает время до 15—20 мин на определение оценок всех стандартных параметров шероховатости и их полных погрешностей для любого конкретного профиля поверхности, а применение аналитического метода определения погрешностей оценок параметров щероховатости позволяет измерять их с заданной точностью. Применение ЭВМ дает возможность автоматизировать процесс измерения щероховатости поверхности и осуществлять автоматическую оптимизацию режимов резания в зависимости от условий обработки [93]. [c.57]

Третий параметр, зависимый от предыдущих двух,—давление осадки Ррс-Как известно, с увеличением скорости осадки растет сопротивление деформированию и, как следствие, повышается Рос- Это явление при высокочастотной сварке с оплавлением алюминиевых сплавов проанализировано в работе 120], в которой предлагается производить оценку средней скорости деформации w p свариваемых кромок по формуле [c.35]

При экспериментальном анализе (или идентификации) объектов исходной информацией для построения математических моделей служат сигналы, доступные непосредственному измерению. Входные и выходные сигналы объекта обрабатываются с использованием методов идентификации, которые позволяют описать соотношения между этими сигналами в виде некоторой математической зависимости. Полученная модель может быть непараметрической (например, переходная функция или частотная характеристика, заданные в табличной форме) или параметрической (например, системы дифференциальных или разностных уравнений, зависящих от параметров). Для построения непараметрических моделей обычно применяются методы, основанные на преобразовании Фурье или корреляционном анализе. Параметрические модели получают с помощью статистических методов оценки параметров или методов настройки параметров по заданным частотным характеристикам или реакциям на ступенчатое воздействие. При синтезе алгоритмов для управляющих ЭВМ целесообразно пользоваться параметрическими моделями, поскольку современная теория систем в основном ориентирована на описание объектов, содержащее параметры в явной форме. Кроме того, для синтеза алгоритмов управления по параметрическим моделям могут применяться аналитические методы. [c.71]

Скорость сходимости алгоритма зависит от величины шумов, наличия импульсных помех и близости начальных оценок параметров к истинным их значениям. В качестве начальных оценок могут быть использованы значения параметров, полученные на какой-либо выборке сигнала по (2.28), или некоторые произвольные значения, такие, что ( 1) = а1, где а — большое число. В [58] рассмотрена работа фильтра при обработке данных многокомпонентного анализа с оценкой параметров дрейфа на фоне шума с корреляционной матрицей в зависимости от используемых начальных оценок параметров. Отмечено, что если tJ Pot, > а , то работа фильтра может серьезно нарушаться с другой стороны, следует стремиться к увеличению диагональных элементов Ро. [c.82]

На рис. 2.12 приведены зависимости Afo/ l = /(9) при аппроксимации параболой с подстройкой участка аппроксимации у верщины гауссова пика по указанной методике. Сравнение с кривыми погрешности А о/ х при аппроксимации пика гауссовой же моделью и оценке параметров с помощью МНК показывает, что получаемые ошибки — одного порядка и лишь при [c.102]

Отсос через щель. Как показывают исследования, влияние формы обтекаемого тела на расход отсасываемой жидкости и расположение щелей, обеспечивающих ламинаризацию, невелико. Полученные при этом количество щелей и расходы отсасываемой жидкости мало отличаются от соответствующих величин для продольно обтекаемой пластины. Поэтому при приближенной оценке параметров, характеризующих отсос пограничного слоя с крыльев или тел вращения, можно использовать зависимости, полученные для пластины, если число Яе = Уоо6% > 4-10 [c.440]

Оценка параметров, входящих вуравнения сгорания дляциклов Отто и смешанного без учёта диссоциации. Коэфициент i, учитывающий для реальных двигателей все потери за период сгорания, кроме теоретической неполноты сгорания равен 1) для цикла Отто от 0,8 до 0,92 в зависимости от типа двигателя и ре- [c.10]

I Для гомологических рядов углеводородов и спиртов совершенно отчетливо прослеживается зависимость снижения долговечности с повышением параметра В. Этот довольно неожиданный экспериментальный факт может быть объяснен тем, что параметр В является термодинамической характеристикой и не учитывает кинетическую природу процесса разрушения. Кроме того, оценка параметров растворимости по Гильдебранду на основе только когезионной энергии базируется на дисперсионном меж-молекулярном взаимодействии и не учитывает дипольного взаимодействия в полярных системах, таких, как ПММА — спирты. [c.140]

Суть значительного числа методов, описанных в литературе и связанных с оценкой влияния деформированного состояния на процессы переноса газов и жидкостей, заключается в следующем предварительно растягивают полимерный образец при температурах, значительно превышающих температуру стеклования, затем его охлаждают и далее определяют проницаемость в обычных диффузионных ячейках [42]. В последние годы опубликована методика оценки проницаемости однооснорастянутых полимерных образцов [43]. Проницаемость эластично-деформированной пленки измеряли с использованием специального держателя, позволяющего одноосно растягивать исследуемый образец. Газопроницаемость растянутой пленки оценивали с помощью газоанализаторов. Данная методика позволяет определить значения коэффициентов диффузии и проницаемости, а также непосредственно и толщину растянутых образцов недостатком является небольшой интервал исследуемых деформаций (до 35%) трудности деформирования и оценки параметров переноса при температурах, отличных от комнатных отсутствие регистрации усилий, создаваемых в растянутых образцах ограниченный круг исследуемых низкомолекулярных сред. В работе [44] описана методика оценки относительного количества проникшей в материал жидкости в зависимости от напряжения. Нагруженные образцы помещали в окрашенные растворы и после выдержки исследовали на микрофотометре. Полученные результаты являются чисто сравнительными и не дают конкретной информации о процессах активированной или капиллярной диффузии. [c.199]

Таблица 3.4. Экспериментальные оценки параметров асимптотической зависимости теплоемкости v на критической изохоре при >0

Оценка параметров (МО, СКО и т. п.) распределения мо-jpeT быть точечной и интервальной. Точечная оценка дает приближенную оценку параметра, которая должна быть состоятельной, несмещенной, эффективной. В ГОСТ 27.603—81 приведены зависимости для оценки параметров различных законов распределения случайных величин (например, ресурса детали) при различных планах эксперимента в ГОСТ 11.008—75 — [c.158]

Проверка первоначально принятой гипотезы о виде закона распределения случайной величины может осуществляться в первом приближении графически по виду гистограммы или по расположению точек эмпирической функции распределения йа вероятностной сетке. Оценка показателей надежности ПТМ н их элементов осуществляется по точечным оценкам параметров законов распределения. В ГОСТ 27.501—81 для рядй законов распределения ресурса, времени восстановления и т.д. приведены зависимости, с помощью которых осуществляется точечная оценка показателей надежности. Известны методы определения доверительных интервалов, в которых с определенной вероятностью лежат теоретические показатели надежности [8, 40]. [c.158]

Острейковский В. А. Определение аналитических зависимостей для оценки параметров модели нагрузка — несущая способность для расчета надежности.— Надежность и контроль качества , 1974, № 1, с. 62—69. [c.147]

Энциклопедия по машиностроению XXL

Оборудование, материаловедение, механика и ...