Машинная модель

Cтраница 2

При этом функционирование машинной модели может оказаться неэффективным. [16]

Рассмотрим более подробно некоторые машинные модели подсистем и устройств робота, с помощью которых можно выполнить начальные этапы проектирования его механической подсистемы, осуществить выбор приводов, проверку и сравнение принципов управления роботом в целях выявления наиболее перспективного определения основных параметров сенсорной подсистемы, устройства управления робота, на котором реализуются выбранные принципы. [17]

На этом этапе формируется машинная модель заготовки с учетом припусков и допустимых напусков. Если реальная деталь близка к такой машинной модели, то выбирают метод получения заготовки штамповкой, в случае приближения к цилиндрической форме - прокат. Размеры выбранных заготовок уточняют после расчета припусков и промежуточных размеров. [18]

Одномассовая динамическая модель базовой детали станка ( а и ее электрические модели ( б и в. [19]

Иногда по мере формирования машинной модели приходится возвращаться к предыдущим этапам с целью корректировки их результатов; в некоторых случаях необходима корректировка самой математической модели. [20]

Короче говоря, в машинной модели заложена стратегия продвижения вперед с учетом ретроспективных данных. Такая модель является самообучающейся. Она опирается на метод проб и ошибок и после серии последовательных тестов приводит к одному из допустимых графиков размещения заказов. Если формирующие стратегию предписания разработаны достаточно тщательно, этот график, как правило, оказывается вполне удовлетворительным. Нередко получаемый график является почти оптимальным; при этом степень оптимальности оценивается с учетом конкретного критерия эффективности, который по построению содержит элементы эвристики, заложенные в самой стратегии. [21]

Книга посвящена изучению динамики машинных моделей как некоторого случайного процесса и созданию на этой основе статистических и вероятностных методов их исследования. [22]

Существующая методика сравнения или испытания машинной модели зависит от того, является ли данная модель моделью конкретного испытуемого или какого-то обобщенного или идеализированного испытуемого ( см. ст. Фейгенбаума, стр. Модель вербального обучения Фейгенбаума, модель обучения понятиям Ханта и Ховленда и модель социального поведения Галл ахорнов - это модели обобщенного или идеализированного испытуемого. Приведенные здесь и в перечисленных работах данные касаются сравнения поведения моделей с поведением идеализированных испытуемых. [23]

Например, руководитель может иметь машинную модель, позволяющую оценивать затраты на эксплуатацию товарного склада, если задано место его расположения. Задача руководителя состоит в том, чтобы найти хорошее место для склада где-либо на всей территории страны. Первоначально он может выбрать, например, пять далеко отстоящих друг от друга мест и оценить их. Следующий предлагаемый им набор, вариантов может быть сосредоточен вокруг одного места, оказавшегося наилучшим при первой проверке. Этот процесс может продолжаться до тех пор, пока не будет определено наилучшее место. [24]

Для решения уравнений численной модели разрабатывается машинная модель пластовой системы, состоящая из программы или системы программ для ЭВМ. [25]

Этот краткий обзор действий исследователей, использующих машинные модели для изучения процессов человеческого мышления, показывает, что эти исследователи применяют ту же методику, что и все другие ученые. Единственное отличие здесь состоит в представлении модели в виде машинной программы и использовании вычислительной машины для выявления предсказаний, к которым приводит данная модель. [26]

Отметим, что, поскольку ни человек, ни машинная модель не гарантируют решения таких задач во всех случаях, нам придется столкнуться и с неудачными попытками решения, но не из-за отсутствия возможностей решения, а из-за того, что нет критериев, с помощью которых мы могли бы их оценить. [27]

Для изучения взаимодействий и получения вырисовывающихся возможных конфигураций систем применяется машинная модель. [28]

Иерархическую структуру взаимосвязи эвристических правил построения и практических способов реализации машинных моделей Мможно условно представить в виде схемы ( рис. 1.1), которая задает цепь неформальных действий, выполняемых при моделировании систем в широком смысле этого слова. [29]

В ряде случаев выделение условных подмоделей позволяет добиться упрощений при реализации машинной модели М, сузить разброс результатов моделирования и тем самым сократить требуемое количество прогонов. Обобщая схему условных подмоделей, можно сформулировать правило специализации для конкретных условий ( правило 6), которое определяет целесообразность использования набора частных условных подмоделей, предназначенных для анализа характеристик процесса функционирования системы S в конкретных условиях и дающих возможность судить о системе в целом по совокупности частных показателей, полученных на условных подмоделях, построенных с учетом особенностей планирования машинных экспериментов. [30]

Страницы: 1 2 3 4