Cтраница 3
Пусть полимер имеет п различных типов структурных элементов. Каждый структурный элемент типа i характеризуется наиболее вероятным временем жизни или при рассмотрении релаксационных процессов, главным или наиболее вероятным временем релаксации тг. На рис. 3.6 дискретный спектр главных времен релаксации схематически изображен вертикальными штриховыми линиями. [31]
Такое наслоение затрат называется внутризаводским оборотом, который и подлежит исключению при суммировании затрат по предприятию в целом. Микроэлементные нормативы представляют собой величины времени, полученные в результате статистической обработки затрат времени, изученных с применением видео - и киносъемки, и установления наиболее вероятного времени, необходимого для большинства исполнителей для выполнения микроэлемента. [32]
Произведена оценка времени счета по подпрограмме. В процессе формирования и контроля маршрутов обработки информации может быть подсчитано время реализации каждого маршрута и оценена его вероятность. Таким образом образуется дискретный спектр времени счета по данной подпрограмме и вероятностей величин времени. Оценка подпрограмм производится по минимальному, максимальному и наиболее вероятному времени реализации. Эти оценки могут являться причиной корректировки алгоритма и программы, если они не соответствуют величинам времени счета, допустимым по техническому заданию. Вносимые в процессе отладки корректировки алгоритма и программы могут существенно изменить время реализации подпрограммы, поэтому оценки времени приходится повторять при завершении автономной отладки. [33]
Метод с использованием точки перегиба невыгоден тем, что для получения всех величин т необходимо иметь почти полные кривые ползучести или упругого последействия. Вероятно, более правильные значения т можно получить из анализа, который предполагает определенную форму спектра времен релаксации. Так называемая логарифмически нормальная форма распределения, предложенная Новиком и Берри [6, 7], обладает важным достоинством в том отношении, что она выбрана на основании приемлемой физической модели. При логарифмически нормальном распределении предполагается, что интенсивность релаксации имеет гауссовское распределение в зависимости от логарифма времени около наиболее вероятного времени релаксации тт. Новик и Берри показали, что эта форма распределения точно соответствует данным по зинеровской релаксации для сплавов Ag-Zn. Так как для исследованных сплавов ширина релаксационного спектра относительно узка, то в пределах точности эксперимента опытным данным соответствуют и другие спектры времен релаксации. Единственным дополнительным параметром, введенным в логарифмически нормальное распределение времен релаксации, является величина р - полуширин-а спектра в точке, соответствующей 1 / е максимальной его величины. Эта функциональная зависимость была табулирована [6] так, что если известно [ 3, то тт может быть легко получена из опытов по релаксации. Этот метод анализа был успешно использован для нахождения временной зависимости тт [8], Для справедливости этого метода необходимо, чтобы форма спектра времен релаксации оставалась постоянной при изменении тт со временем, Таким образом, этот метод применим только тогда, когда отклонение от равновесия невелико так, что в металле имеется небольшой градиент концентрации вакансий. [34]
Программы этого типа характеризуются случайными значениями длительностей исполнения, различающимися в зависимости от содержания сообщений и типов заявок. Предполагается, что заранее известны распределения длительности решения задач или средние значения и некоторые параметры распределения. Они позволяют классифицировать поступление заявки по статистическим характеристикам длительности их реализации в ЭВМ. Основным параметром такой классификации является среднее время обработки f, заявки г - го типа. При последовательном выполнении группы программ образуется совокупность самых вероятных маршрутов, а множество практически независимых случайных факторов приводит к отклонению длительностей реализации относительно наиболее вероятного времени реализации программы. [35]
Эти схемы не являются наилучшими в смысле использования информации. Цепи, дающие производные, измеряют изменения входной и выходной величин. В случае когда изменения входной величины измеряются отдельно от изменений выходной величины, информация получается более полная по сравнению с информацией при измерении суммарной величины. Входной сигнал всегда подается на предсказатель с опережением на время т, которое потребуется для отработки ошибки до нуля. Это соображение полностью применимо и к линейным системам. Однако упреждающее время для аналитических входных функций является переменной величиной. Для скачков большой величины время предсказания будет велико, а для скачков малой величины - мало. Для входных величин, описываемых только при помощи спектральной плотности, имеется наиболее вероятное время предсказания т, которое зависит от среднеквадратичного значения входной величины. Если предсказание производится путем изменения времени предсказания, то тогда это изменение может производиться по величине среднего значения ошибки. Линейные звенья систем необходимо всегда рассчитывать статистически, а нелинейные - аналитически. [36]