Математическая обработка - экспериментальные данные
Cтраница 1
 |
Изменение относительной температуры центра в зависимости от режима выпечки зеркальными лампами. [1] |
Математическая обработка экспериментальных данных дала возможность получить формулы, выражающие изменение температуры поверхностного и центрального слоев в процессе выпечки. [2]
Математическая обработка экспериментальных данных для расчета кинетических характеристик максимально упрощается, что является важным преимуществом дифференциального ( безградиентного) метода. К недостаткам метода следует отнести: сложность аппаратурного оформления / необходимость достаточных количеств исходных веществ и времени для достижения стационарного состояния, возможность в некоторых случаях усиления побочных реакций. [3]
Математическая обработка экспериментальных данных несомненно более объективна, чем часто применяемый графический метод. Предпринята также оценка надежности экспериментальных данных. [4]
Математическая обработка экспериментальных данных, полученных на дифференциальном реакторе, значительно проще, что является важным преимуществом аппаратов этого типа по сравнению с интегральными. Преимуществом же интегральных методов является большая скорость исследования, поскольку эти методы позволяют в одном опыте получить кинетическую кривую, содержащую гораздо больше информации, чем измерение скорости реакции при определенных условиях, проводимое в дифференциальных реакторах. Это преимущество может оказаться решающим по мере развития методов машинной обработки экспериментальных данных. [5]
Математическая обработка экспериментальных данных о полях температуры при кондуктивной сушке целлюлозы, картона, стекловолокна, глины, песка, полученных советскими и зарубежными авторами ( см. § 3 - 3), показала, что распределение температур tz и tk по координате х можно считать с достаточной степенью точности линейным. [6]
Математическая обработка экспериментальных данных была проведена на ЭВМ. [7]
Математическая обработка экспериментальных данных показала, что для CuSO 5нгО относительная погрешность расчетов по данному уравнению составляет 12 7 %, а для Kzs - 44l % - Это означает, что рекомендуемое уравнение, я следовательно, и метод расчета не являются универсальными и могут давать значительнее погрешности. К недостаткам этого метода следует отнести отсутствие зависимости между пересыщением раствора Se и крупностью получаемых кристаллов, что не позволяет в процессе расчета задаться определенной величиной Sa, которая входит в исходные данные. [8]
Математическую обработку экспериментальных данных приводят в отчете полностью или частично, но в любом случае обязательно указывают расчетные формулы и порядок расчета. Это возможно из-за колебаний напряжения в сети, погрешностей при измерениях, нестабильности параметров цепи; поэтому такие отклонения следует считать допустимыми. [9]
Задача математической обработки экспериментальных данных состоит в том, чтобы на основании значений экспериментальной зависимости h ( l), решая исходное интегральное уравнение (12.16), определить значения ip ( dK), а затем вычислить значения любой из нормированных дифференциальных и интегральных функций распределения числа капель по диаметру. [10]
Результаты математической обработки экспериментальных данных о границах полей кристаллизации приведены в табл. III. Для обозначения линий совместной кристаллизации указаны номера узловых точек, через которые проходит данная линия ( см. рис. III. [11]
При математической обработке экспериментальных данных процесс разбивался на два основных этапа: 1) от 0 до 30 мин. Такой подход упрощал регрессионные уравнения, адекватно описывающие процесс. [12]
 |
Проекция структуры афвиллита на плоскость ( 010. [13] |
При математической обработке экспериментальных данных было принято предположение о гауссовой форме функции распределения электронной плотности. Установленный на основе этого предположения дефицит & N, объясняется уширенном истинной функции распределения относительно гауссовой. [14]
В результате математической обработки экспериментальных данных получена интерполяционная формула, являющаяся математической моделью данного процесса. [15]
Страницы: 1 2 3 4