Cтраница 1
Методы вероятностного моделирования на ЭВМ позволяют получить решение задачи в самом общем виде для произвольных законов распределения случайных величин и для любого размера ( наибольшего, наименьшего, среднего и в произвольном сечении), по которым осуществляется регулирование процесса. [1]
Методами вероятностного моделирования и квантово-химических расчетов исследована структура сольватных комплексов молекул фосфолипидного ЛЖК при различной степени заполнения первой сольватной оболочки. [2]
Книга посвящена исследованию методами вероятностного моделирования точности механизмов, изготовляемых по единому конструкторскому и технологическому проектам, и некоторых метрологических операций, характерных для управляющего и приемочного контроля в массовом производстве. Здесь используются два метода вероятностного моделирования на ЭЦВМ: метод статистических испытаний математических моделей, описывающих определенный эксперимент, и метод деревьев логических возможностей, когда при исследовании математической модели охватываются все возможные комбинации рассматриваемых случайных величин с учетом их вероятностей. [3]
Для исследования указанных выше вопросов методами вероятностного моделирования были использованы две пары существенно различных моделей. [4]
А является исходным положением также и для метода вероятностного моделирования графиков нагрузки ( гл. [5]
Для обобщенного анализа нагрузок имеет также важное значение метод вероятностного моделирования графиков, основанный на применении методов теории случайных процессов ( гл. Особенность этого метода заключается в том, что математическое понятие случайного процесса наиболее близко к реальному процессу изменения во времени нагрузки при почти периодическом графике. В результате этот метод позволяет получить выводы, которые трудно, а иногда и вовсе нельзя получить двумя первыми вероятностными методами ( например, связь между величинами расчетной нагрузки по пику температуры и износу изоляции, а также ряд других соотношений, гл. [6]
Проектную оценку надежности системы проводят аналитическим методом, методами вероятностного моделирования и комбинированными методами. Экспериментальную оценку надежности проводят на стадии внедрения и в процессе эксплуатации путем сбора и обработки статистических данных о надежности системы, путем проведения испытаний и другими методами, использующими оба эти направления. [7]
Описаны способы сокращения затрат машинного времени при решении задач точности методами вероятностного моделирования. На примере исследования точности двухступенчатого автоматического контроля размеров изделия показана возможность рационализации приемов моделирования. Проведено сравнение эффективности различных способов моделирования на ЭЦВМ Минск-22. [8]
Из-за большой размерности объекта и случайного характера протекающих процессов поведение подобных систем анализируется обычно методами вероятностного моделирования на ЦВМ. [9]
Возможности ЭЦВМ были также эффективно реализованы при разработке алгоритмов и решении задач анализа точности средств автоматического контроля размеров изделий методами вероятностного моделирования и для расчета и исследования элементов автоматических систем управления уровнем точности в массовом производстве. [10]
Монография посвящена исследованию точности механизмов и метрологических операций массового производства. Для решения поставленных задач авторы применяют методы вероятностного моделирования на ЭЦВМ-метод статистических испытаний и метод деревьев логических возможностей. Эти методы позволяют решать нелинеаризуемые детерминированные и стохастические уравнения, описывающие законы движения механизмов, а также представляющие математические модели сложных метрологических операций. В монографии содержатся алгоритмы решения поставленных задач и приводятся примеры решений, представляющие существенный практический интерес. [11]
Методы теории случайных процессов являются, в принципе, более общими; однако методы теории случайных импульсных потоков весьма удобны в тех многочисленных случаях практики, когда индивидуальные графики электроприемников состоят из прямоугольных импульсов либо могут аппроксимироваться последними. Методы обеих теорий уместно охарактеризовать как методы вероятностного моделирования графика нагрузки, поскольку последний изучается при этом по его математической модели, представляющей некоторый случайный процесс ( либо случайный поток импульсов) определенного типа. [12]
В общем случае расчеты точности функционирования механизмов и процессов их изготовления и контроля не могут быть выполнены на основе аналитических методов без существенного сужения рамок постановки этих задач. Поэтому в последние годы в связи с развитием цифровой вычислительной техники все более широкое применение находят методы вероятностного моделирования яри исследовании определенного круга вопросов, связанных с массовым производством машин и приборов. [13]
Существенный интерес представляют также законы распределения разностей зазоров ( натягов) в отдельных сопряжениях, представляющие собой композиции законов распределения отклонений формы сопрягаемых деталей. Опыт показывает, что композицию законов распределения случайных величин, когда хотя бы один закон существенно отклоняется от нормального, также целесообразно выполнять методами вероятностного моделирования. Эти методы позволяют получать законы распределения суммы случайных величин непосредственно в табулированном виде, не прибегая к их аналитическому выражению. Вывод аналитического выражения закона суммы и последующее его табулирование представляет, как правило, более громоздкую задачу. [14]
Исследование законов распределения зазоров ( натягов) в сопряжениях при заданных законах распределения случайных погрешностей измерений и отклонений формы деталей может быть успешно выполнено методами вероятностного моделирования, в частности, методом статистических испытаний. [15]