Cтраница 2
В большинстве случаев, однако, условия, в которых протекают такие испытания, либо меняются со временем, либо не поддаются точному определению, вследствие чего полученные результаты трудно использовать для идентификации действующих механизмов коррозии. С целью обойти эти трудности были разработаны такие лабораторные методы испытания на горячую коррозию, в которых на основании известных из практики особенностей коррозионного разрушения материалов моделируются реальные условия эксплуатации металлов и сплавов. Важным критерием адекватности результатов натурных и лабораторных методов испытания является сравнение степени деградации материала по изменению его микроструктуры. На рис. 12.1 представлены характерные особенности микроструктуры материалов силовых авиационных и корабельных газовых турбин, связанные с их разъеданием за счет горячей коррозии. Как видно, в материалах, работавших в авиационных двигателях, среди идентифицированных фаз обнаруживаются выделения сульфидов, которые отсутствуют в материалах корабельных турбин, работавших в морских условиях. [16]
Как уже отмечалось, очевидным достоинством прямых кинетических подходов к описанию термодинамически неравновесных процессов являются детально отработанные алгоритмы получения и решения кинетических уравнений, а также удобные процедуры анализа этих уравнений. Существенно, однако, что чисто кинетический подход эквивалентен описанию динамических свойств химической машины с жестко заданными правилами движения. При этом необходимым условием адекватности результатов, получаемых прямыми кинетическими методами, являются справедливость априорных представлений о схеме исследуемых химических превращений и достаточно точное знание констант скорости отдельных элементарных стадий. В то же время использование приемов термодинамики неравновесных процессов, выявляющих влияние движущих сил химических превращений, позволяет в ряде случаев достаточно полно предсказать динамику эволюции термодинамически неравновесной, например химически реакционноспособ-ной, системы даже при недостаточно полном знании конкретного механизма происходящих процессов. [17]
Исследователь, излишне верящий во всесилие математики ( в частности, неограниченные возможности ЦВМ), безудержно стремится к повышению внешнего правдоподобия, стараясь учитывать всевозможные, даже второстепенные, связи и ничтожно влияющие параметры. Это приводит его ко все более сложным системам уравнений, при решении которых неизбежно приходится проводить огрубления, существенно понижающие уровень внутреннего правдоподобия. При этом снижается общий уровень адекватности результата. Однако исследователь, стремящийся лишь к математическому совершенству исследования, при создании математической модели может значительно отклониться от реальной картины, если это даст ему возможность получить изящное и строгое ( в смысле чистой математики) решение. Оба эти подхода могут ( каждый по-своему) создавать иллюзию точности и строгости решения. Но наилучшим в рассматриваемом отношении и не создающим неоправданных иллюзий является путь построения модели, удовлетворительной по внешнему правдоподобию и в то же время настолько простой, что при решении обеспечивается достаточно высокий уровень внутреннего правдоподобия. [18]
Однако, исследовав методом Монте-Карло воздействие нормировки на последующий анализ с использованием коэффициента корреляции и различных иерархических кластерных методов, Эдельброк не обнаружил существенных различий в результатах классификации по нормированным и ненормированным переменным. Миллиган ( 1980) также показал, что нормировка, по-видимому, оказывает незначительное воздействие на результаты кластерного анализа. Другие, особенно Мэттьюз ( 1979), продемонстрировали, что нормировка отрицательно сказывается на адекватности результатов кластерного анализа по сравнению с оптимальной классификацией объектов исследования. [19]
Первоначально с помощью ЭВМ в электромеханике решались только отдельные трудоемкие расчетные задачи как исследовательского, так и проектного характера. Применение ЭВМ позволило увеличить количество учитываемых факторов, использовать более точные ( и, как правило, более сложные) расчетные зависимости и математические модели, повысить точность расчетов и, как следствие, степень адекватности результатов анализа. При этом многократно сократилось время решения задач в сравнении с неавтоматизированным выполнением расчетов. [20]
В первом разделе настоящего пособия ( Организационно-правовые основы налоговых проверок), описаны основные положения осуществления налогового контроля в виде налоговых проверок. В рамках данного раздела, в частности, раскрываются и разграничиваются понятия формы и метода налогового контроля, что имеет не только теоретическое, но и практическое значение для осуществления налоговыми органами контрольной деятельности в сфере налогообложения. Сформулированы основные положения, касающиеся сущности и специфики проведения налоговых проверок. Рассмотрены методы налогового контроля, обеспечивающие полноту проведения и адекватность результатов налоговых проверок установленным требованиям к ним. Каждый конкретный метод рассмотрен детально и, по мере возможности, исчерпывающе. [21]
При реализации математического цифрового моделирования важно также согласовать полноту описывающих процесс уравнений с точностью метода решения этих уравнений. Бессмысленно проводить слишком точные решения уравнений, при составлении которых была значительно огрублена реальная картина явления. С другой стороны, чрезмерное усложнение математического описания может привести к повышению погрешностей в процессе решения. И в том, и в другом случае снижается общий уровень адекватности результатов моделирования. [22]