Статистическая динамика

Cтраница 2

Рассмотрим методы статистической динамики и соответствующие им средства аналоговой вычислительной техники, позволяющие получить математическое описание нестационарных случайных процессов, а также принципиальные схемы аналоговых вычислительных устройств, собранных на стандартной аппаратуре, и примеры обработки ряда процессов на этих устройствах. [16]

Использование принципов статистической динамики для построения самонастраивающихся систем позволяет создать системы, обладающие хорошими характеристиками. [17]

Если задача статистической динамики формулируется как нестационарная, то кроме уравнений движения (1.2) - (1.4) записывают начальные условия, из которых выводят дополнительные соотношения для статистических характеристик выходных функций. [18]

Рассмотрим вопросы статистической динамики систем, которые могут изменять свою структуру ( параметры) в процессе колебаний при действии внешних возмущений. [19]

При исследовании статистической динамики систем с распределенными параметрами возникают вопросы, связанные с учетом пространственной ( а не только временной) корреляции нагрузки, действующей в различных точках системы. Эти вопросы представляют не столько принципиальные, сколько экспериментальные и вычислительные трудности, так как для учета пространственной корреляции нагрузки необходимо иметь взаимные корреляционные функции нагрузки, действующей в различных точках системы. [20]

Применительно к задачам статистической динамики вопрос о регуляризации сводится к возможности представления входной помехи, имеющей составляющую в виде белого шума. [21]

Для решения задач статистической динамики, перечисленных во введении, не требуется полной информации о статистических свойствах случайных процессов, поскольку в настоящее время эти задачи решаются корреляционной теорией в рамках линейных представлений. [22]

Постановка вариационных задач статистической динамики позволяет создать ряд эффективных приближенных методов исследования случайных колебаний нелинейных систем. [23]

При исследовании задач статистической динамики и теории случайных колебаний второе уравнение Колмогорова получило наибольшее распространение. По существующей классификации дифференциальных уравнений в частных производных уравнения Колмогорова (4.19) и (4.30) принадлежат к параболическому типу уравнений. [24]

Точные решения уравнений статистической динамики систем управления представляют собой достаточно редкое исключение. В [16-19] разработаны приближенные методы эллипсоидальной аппроксимации для анализа фильтрации процессов, обеспечивающие достаточную точность. [25]

Изложены теоретические основы статистической динамики транспортных и тяговых гусеничных машин. Исследованы параметры, характеризующие движение машины при случайном внешнем воздействии. Приведены примеры определения вероятностных характеристик параметров, характеризующих подвижность, динамическую нагруженность и топливную экономичность машины. [26]

Приближенные решения нелинейных задач статистической динамики могут быть построены, как показано выше, двумя способами. Первый способ основан на непосредственном анализе уравнений относительно моментных функций фазовых переменных. Моментные соотношения выводятся путем интегрирования уравнений типа Колмогорова; при этом не используются какие-либо априорные предположения о распределении выходных функций. [27]

Первые результаты в области статистической динамики параметрических систем, полученные Р. Л. Стратоновичем и Ю. М. Романовским [ 81 ], положены в основу наших исследований. [28]

Среднее квадратическое смещение амортизатора в зависимости от интенсивности воздействия. [29]

Рассмотрим другие приближенные методы статистической динамики нелинейных систем. [30]

Страницы: 1 2 3 4