Результат - статистическое испытание
Cтраница 1
Результаты статистических испытаний на повреждающую нагрузку обрабатываются аналогично результатам испытаний на срок службы. Различие состоит в том, что если при испытаниях на срок службы исследуется случайное время работы технических устройств до появления отказа, то при испытаниях на повреждающую нагрузку исследуется случайное значение разрушающей нагрузки, при которой техническое устройство выходит из строя. Время безотказной работы при испытаниях на повреждающую нагрузку не исследуется. Более того, при испытаниях большой продолжительности могут быть получены искаженные результаты из-за износа испытуемых устройств при больших нагрузках. Чтобы исключить вредное влияние времени испытаний, его стараются свести к минимуму. [1]
Результаты статистических испытаний Yft используются для построения гистограмм, подсчета математических ожиданий и дисперсий выходных параметров. Поскольку относительные коэффициенты регрессии являются аналогами коэффициентов влияния xi на у /, регрессионный анализ, совмещаемый со статистическим анализом, следует рассматривать как возможный подход к анализу чувствительности. [2]
 |
Прогибы поверхности асфальтобетона при воздействии шестиколесной опоры. а - грунтовое основание - песок ( CBR 8. б - грунтовое основание. [3] |
Результаты статистических испытаний асфальтобетонных покрытий шести-колесной опорой ( рис. 11.20 и 11.21) свидетельствуют о нелинейном характере их работы при воздействии многоколесной нагрузки и неприемлемости метода суперпозиции для анализа рассматриваемых процессов. Шесть отдельных на-гружений по 20 т ( общий вес 120 т) эквивалентны воздействиям шестиколесной опоры весом: 138 т - по прогибам поверхности покрытия; 133 т - по давлениям на поверхность грунтового основания. [4]
Вероятность безотказной работы определяется в результате статистических испытаний. [5]
 |
Введение экономических параметров в систему регулирования при помощи вычислительных машин. [6] |
Изменение настроек регуляторов можно выполнять, применяя результаты статистических испытаний по данным нормальной эксплуатации системы. Это целесообразно, когда нет достаточных сведений о процессе. Такую систему иногда называют обучающейся. [7]
Определение оценок коэффициентов регрессии осуществляется на основе корреляционного анализа результатов статистических испытаний. [8]
Поэтому на практике сведения об ошибках получают приближенно по результатам специальных статистических испытаний, проводимых на установках, которые содержат испытуемое устройство ( контрольное устройство работает так же, как и испытуемое, однако в нем приняты специальные меры по повышению надежности) и устройство автоматической обработки результатов. [9]
Параметр ТС р, определяющий положение контрольной границы карты, находится по результатам статистических испытаний. [10]
Совершенствование процессов обработки информации и - выбор методов контроля возникающих ошибок базируются на анализе результатов статистических испытаний систем обработки данных, на количественных оценках искажений в информации. [11]
Циклические коды применяются также для кодирования информации, записываемой во внешнюю память, так как результаты проведенных статистических испытаний выявили тенденцию группирования ошибок в пакеты при записи-чтении с накопителей на магнитных носителях. Код позволяет в блоках длиной 42 987 бит корректировать пакеты ошибок длиной 11 бит и менее и обнаруживать пакеты ошибок длиной до 22 бит. Код достаточно просто аппаратно реализуется, серийно выпускается кодирующее-декодирующее устройство в виде большой интегральной схемы МОП-технологии. [12]
Модель оценки дефицита мощности ( ОДМ) по узлам и по энергосистеме в целом, которая является базовым расчетным средством оптимизации режимов, сформированных в результате статистических испытаний. [13]
Обозначим индексами: i, k - номера видов котельно-печного топлива ( уголь энергетический, мазут, газ); j, I - номера районов, выделяемых в составе рассматриваемого региона. В результате статистических испытаний определяются величины Ъ, г ц sV - потребность и исходные ресурсы ( сумма выделяемых ресурсов и запасов на начало периода) 1-го вида топлива в j - м районе. [14]
Ввиду того, что получение вероятностных законов распределения связано в большинстве случаев с рядом трудностей, для вероятностного описания случайных величин часто используют некоторые числовые характеристики, являющиеся параметрами законов распределения. Эти показатели могут быть определены по известным законам распределения или оценены по результатам статистических испытаний. [15]
Страницы: 1 2