Вероятностная характеристика - случайный процесс
Cтраница 1
 |
Плоское напряженное состояние. [1] |
Вероятностные характеристики случайного процесса, описываемого соотношением (5.87), определяются по заданным вероятностным характеристикам процессов ок, а и D стандартными методами теории случайных процессов. Это позволяет описанными методами вычислить вероятность неразрушения для любой заданной площадки и любого момента времени. [2]
Полученные вероятностные характеристики случайного процесса образованы в результате усреднения значений q ( t) в момент времени по различным реализациям. Но такое же усреднение может быть выполнено для всех значений q на достаточно большом промежутке времени одной единственной реализации. Если оба способа усреднения приводят к одним и тем же результатам, то процесс называется эргодшеским. При некоторых общих условиях стационарные процессы являются эрго-дическими. [3]
Теоретически вероятностные характеристики случайных процессов могут быть найдены только по ансамблю, состоящему из бесконечного числа реализаций, или по одной из них, но бесконечной длительности, если случайный процесс стационарный и эргодический. Практически число реализаций случайного процесса и длительность каждой реализации всегда ограничены. Поэтому при вычислении характеристик получают не их истинные значения, а оценки, которые сами по себе являются случайными величинами или функциями. [4]
 |
Напряжения в площадке общего вида, определяемой нормалью v.| Плоское напряженное состояние с компонентами напряжений, изменяющимися по случайным законам. [5] |
Вероятностные характеристики расчетного случайного процесса нагружения, определяемого соотношением (16.2), полностью определяются по заданным вероятностным характеристикам исходных процессов 0 ( /), а ( t) и т ( О - В частности, для расчетного процесса ap ( t) могут быть определены плотность распределения амплитуд напряжений / ( а, /, т, п) и частота ( о ( /, т, п) как функции направляющих косинусов, определяемых расположением рассматриваемой площадки. По формулам, приведенным в § § 13 - 15, может быть вычислено накопленное к некоторому заданному моменту времени усталостное повреждение v ( /, т, п) как функция параметров I, тип. Исследуя эту функцию как максимум, определяем расположение опасной площадки. [6]
Измерения вероятностных характеристик случайных процессов называют статистическими измерениями. [7]
Измерения вероятностных характеристик случайных процессов ( статистические измерения) составляют один из наиболее быстро развивающихся разделов измерительной техники. В настоящее время область распространения статистических методов исследования и обработки сигналов измерительной информации практически безгранична. Связь, навигация, управление, диагностика ( техническая, медицинская), исследование среды и многие другие области немыслимы без знания и использования свойств сигналов и помех, описываемых их вероятностными характеристиками. [8]
Измерения вероятностных характеристик случайных процессов ( статистические измерения) составляют один из наиболее быстро развивающихся разделов современной метрологии. В настоящее время область распространения статистических методов исследования и обработки сигналов - носителей полезной информации - практически безгранична. [9]
Требуется найти вероятностные характеристики случайного процесса ф ( 0 - При этом предполагается, что входной сигнал f ( t) действует бесконечно долго, начиная с момента t - оо. [10]
При измерении вероятностных характеристик случайных процессов, помимо функционального преобразования, лежащего в основе определения данной вероятностной характеристики, используется еще одно основное измерительное преобразование - усреднение. [11]
При измерениях вероятностных характеристик случайных процессов усреднение входит в группу основных преобразований. [12]
К числу вероятностных характеристик случайных процессов относятся характеристики выбросов. Теория выбросов представляет собой обширный и разветвленный раздел общей теории вероятностей; здесь будут рассмотрены наипростейшие вопросы этой теории. [13]
При измерении вероятностных характеристик случайных процессов возникает необходимость внесения коррекции в определенные блоками ТКОИ оценки. [14]
При экспериментальном определении вероятностных характеристик случайного процесса весьма желательно использовать состоятельные оценки, которые позволяют судить об исследуемой вероятностной характеристике по результатам обработки одной реализации. Для стационарного процесса X ( t), эргодического по отношению к математическому ожиданию и корреляционной функции, построение состоятельных оценок среднего, среднего квадрата, дисперсии, корреляционной функции не представляет особых трудностей. [15]
Страницы: 1 2 3