Cтраница 4
Деталь трудно фиксировать в штампе - малейшее отклонение от заданного положения ее в штампе вызывает брак. Жесткость материала затрудняет выбор оптимальной величины припуска под зачистку: при малом и излишнем припусках чистота поверхности среза получается неудовлетворительной - остается чернота или образуются вы-рывы. [46]
Для решения задачи I уровня оптимизации-для определения оптимального варианта поэлементного резервирования - используется метод неопределенных множителей Лагранжа, отличающийся от других возможных методов ( наискорейшего спуска, динамического программирования и других) сравнительной простотой реализации на ЭВМ. Для решения задачи II уровня оптимизации - выбора оптимальной величины надежности БТС - применяется метод сканирования по ряду предварительно задаваемых значений надежности системы. [47]
В результате расчетных исследований на модели, а также экспериментального изучения существующих технологических режимов на действующей установке были выделены наиболее существенные факторы, анализ которых дает возможность определения оптимальных технологических параметров промышленной колонны. К таким факторам относятся: местоположение тарелки питания, выбор оптимальной величины флегмового числа при существующих технологических режимах и определение параметров, регулирование которых обеспечивает заданное качество конечных продуктов. Полученные результаты расчетного исследования этих факторов для двух стадий очистки о-ксилола позволяют сделать следующие выводы. [48]
При малых k величина) сначала флуктуирует, а затем стремится с ростом k к равновесному значению. Оптимальная скорость стремления ( f) к равновесному значению достигается путем выбора оптимальной величины А. [49]
Это дает возможность изменять ширину полосы пропускания, не меняя средней частоты настройки резонаторов. Кроме того, в этой схеме возможна компенсация температурного ухода частот fs и / р, а следовательно, и полосы пропускания за счет выбора оптимальных величин емкости и ТКЕ применяемых конденсаторов. [50]
Построение моделей с распределенным лагом и моделей авторегрессии имеет свою специфику. Во-первых, оценка параметров моделей авторегрессии, а в большинстве случаев и моделей с распределенным лагом не может быть произведена с помощью обычного МНК ввиду нарушения его предпосылок и требует специальных статистических методов. Во-вторых, исследователям приходится решать проблемы выбора оптимальной величины лага и определения его структуры. Наконец, в-третьих, между моделями с распределенным лагом и моделями авторегрессии существует определенная взаимосвязь, и в некоторых случаях необходимо осуществлять переход от одного типа моделей к другому. [51]