Математической обработки
Для определения закономерностей, характеризующих продолжительность сбора людей у мест посадки в спасательные шлюпки к плоты, был проведен численный анализ применительно к морским транспортным судам. Результаты расчета времени сбора людей у спасательных средств приведены на рис. 5.3 в виде гистограмм. Из распределения частот вытекает предположение о возможности применить для его описания нормальный закон. Согласно этому распределение времени сбора людей у мест посадки в спасательные средства можно охарактеризовать математическим ожиданием t и средним квадратическим отклонением S (табл. 5.3—5.5).
определения необходимо располагать данными о степени поражения объекта. Она определяется, исходя либо из численного значения пораженной площади объекта по отношению к его общей площади, либо числа пораженных элементов этого объекта к их общему числу. Поскольку предусмотреть место возникновения и масштаб чрезвычайного события на объекте невозможно, то применяют стохастическую основу для определения степени поражения объекта. Для площадного объекта (отношение фасадной ширины объекта к его глубине не превышает 2:1) она является математическим ожиданием случайной величины, которая может принимать различные значения при соответствующих вероятностях: средняя величина D = ДД
где А и В — постоянные величины; Д (t) — непрерывная, стационарная, нормальная и дифференцируемая случайная функция времени с математическим ожиданием, равным нулю.
где п — число значений, а Дк и tK — координаты значений, по которым построена реализация случайной функции Д ((); А — угловой коэффициент прямой, являющейся математическим ожиданием функции Д (t); В — величина функции Д (t) в момент t = 0. Величины А и В можно вычислить либо по способу наименьших квадратов, либо графически (рис. 2-21), где приведены функции Дс (t) и Д (О-
Здесь s - вектор, характеризующий интенсивность сотрясения, спектральный состав, продолжительность интенсивной фазы (зависит от макросейсмических параметров, местных геологических и грунтовых условий); L^ - квазиогибающие, характеризующие медленное изменение амплитуд во времени на отрезке 9 преобладающих периодов сотрясения, и нулевые вне отрезка длительности сотрясения 9; (р^ стационарные случайные функции времени, характеризующие спектральный состав сотрясения, с нулевым математическим ожиданием и единичной дисперсией.
При вычислениях следует пользоваться средним значением С0, т. е. математическим ожиданием этой величины.
Для определения прямого ущерба необходимо знать стоимость основных фондов производства до и после момента наступления ЧС. Их разность и есть размер прямого материального ущерба. Для его определения необходимо располагать данными о степени поражения объекта. Она определяется исходя либо из численного значения пораженной площади объекта по отношению к его общей площади, либо числа пораженных элементов этого объекта к их общему числу. Поскольку предусмотреть место возникновения и масштаб чрезвычайного события на объекте невозможно, то применяют стохастическую основу для определения степени поражения объекта. Для площадного объекта (отношение фасадной ширины объекта к его глубине не превышает 2:1) она является математическим ожиданием случайной величины, которая может принимать различные значения при соответствующих вероятностях: средняя величина D = ДД.
ние с математическим ожиданием 0 и дисперсией s2 вероятность
Пример. Предположим, что населенный пункт подвергся сем-летрясению 8 баллов. Если принять расчетную сейсмостойкость зданий /с = 6 баллов, то при равенстве / = /с расчетное состояние зданий характеризуется математическим ожиданием ip = 0,66.
Пусть, например, дефект определяется как событие х < хл. Тогда уровень дефектности определяется вероятностью q = Р {х < хл). Эта вероятность при нормальном законе распределения параметра х и N\mx,G^) с математическим ожиданием /п„ и дисперсией
Таким образом, параметр Y, распределен нормально с математическим ожиданием М [ Y] = YQ + \^t и дисперсией D [ Yt] =av2/2.
Чтобы вскрыть закономерности возникновения травм в связи с влиянием какого-либо признака прибегают к методам математической обработки статистических данных, например методам определения корреляционной связи. В этом случае необходимо, чтобы другие (кроме исследуемого) признаки изменялись незначительно и чтобы их влияние на уровни и динамику травматизма было минимальным.
Для облегчения математической обработки данных, получаемых в результате экспериментов, используются идеи адиабатической дифференциальной сканирующей калориметрии (АДСК). В эксперименте применяют два сосуда Дьюара, при этом во втором — сравнительном — сосуде с помощью инертного вещества создаются теплофизические и гидродинамические условия, идентичные условиям рабочего сосуда. Измерению в этом случае подлежит дополнительно мощность электронагревателя, работа которого сводит к нулю разность температур реакционной массы и инертного вещества.
По большей части в „практической" литературе, посвященной, например, вопросу о продавливании жидкого полимера через матрицы, попросту оставляется в стороне эта зависимость вязкости от предыстории, как слишком сложная для математической обработки. Общепринят прием с заменой ньютонова линейного соотношения между скоростью сдвига и напряжением сдвига в данной точке на какой-нибудь (равным образом независящий от предыстории) степенной закон, причем показатель подбирается экспериментально. Иногда этот прием полезен, но на практике часто бывает желательно, чтобы структура цепей изменялась. Полимерная нить на выходе из воронки крепче, чем на входе, оттого что „подрасчесали" ее молекулярные цепи, примерно так же, как хлопковая или шерстяная пряжа укрепляется от расчесывания составляющих ее волокон.
Точность анализов определяется путем периодической калибровки показаний хроматографа на чистых газах или путем математической обработки результатов нескольких (пяти и больше) анализов одной и той же пробы.
Из представленных данных видно, что характер распределения радиоактивности (углерода) по глубине проникновения в тело металла при различных временах контакта меняется и особенно ощутимо после 12-ти часовой выдержки образцов в коксе. Поэтому для проведения математической обработки полученных данных по науглероживанию сталей 20 и 12Х18Н10Т нами была выбрана модель линейного диффузионного переноса углерода с линейной и нелинейной массообменными составляющими.
Статистические показатели травматизма могут и должны выполнять управленческую функцию, поскольку они дают ценную информацию вышестоящим органам о фактических результатах деятельности различных звеньев народного хозяйства в решении задач безопасности труда за прошедший (отчетный) период времени. На основе математической обработки многоаспектной ретроспективной информации о состоянии травматизма возможно выявление закономерностей изменения различных его показателей и на этой основе их прогнозирование и долгосрочное планирование соответствующих мероприятий по предупреждению травматизма (а также средств на их осуществление), прежде всего для объектов с неблагоприятной тенденцией показателей. К управленческой функции показателей травматизма относится и функция стимулирования за их снижение, за обоснованные прогнозные научно-исследовательские и инженерно-технические решения в этой области.
При использовании табличного метода анализа и анализа по коэффициентам травматизма для прогнозирования необходимо учитывать динамику изменения показателей травматизма во времени. Показатели травматизма должны быть достаточно достоверны, т.е. получены по значительному статистическому материалу с использованием корректных методов математической обработки. Если при этом изменение этих показателей во времени показывает устойчивую закономерность, то тогда такая закономерность может быть экстраполирована на некоторый период в будущее.
Первая задача состоит в определении того конкретного решения системы уравнений (11.1), которое фактически реализуется по всем известным о нем статистическим данным или данным мониторинга за прошедший интервал времени развития рассматриваемой ПОС. Далее проводится его исследование на некотором будущем интервале времени при отсутствии каких-либо управляющих воздействий на это решение. Такая задача называется в математике задачей определения траектории по результатам математической обработки измерений (т.е. по статистическим данным или данным мониторинга). Соответствие этих траекторий (фазовых переменных Xt(t)) реальной картине развития ПОС тем выше, чем выше точность исходной системы динамических уравнений (11.1) и точность результатов математической обработки измерений. Учитывая все более "тонкие и слабые" факторы, влияющие на траекторию, можно повысить адекватность уравнений (11.1). Соответственно возрастет их сложность. Точность этих уравнении можно повысить также путем декомпозиции принятой математической модели для ПОС, например, с помощью разбиения ее подсистем на более "мелкие" подсистемы и количественного исследования процессов внутри подсистем различного уровня и между подсистемами. Неоднородность переменных внутри подсистем оказывается меньшей. Соответственно уменьшаются ошибки усреднения, а точность уравнений повышается. Такое уточнение модели можно продолжить практически неограниченно. В рамках задачи определения траектории по результатам математической обработки измерений рассматривалась, например, задача развития глобальной СЭС системы в широко известной работе Ме-доуза с соавт. "Пределы роста" [80].
Анализ развития социально-экономической системы в рамках задачи определения траектории по результатам математической обработки измерений требует использования микроэкономических моделей для описания ПОС. Эти модели отражают развитие экономики ПОС в целом и отдельных ее частей и имеют в качестве исходных параметров и фазовых переменных микроэкономические характеристики (например, затраты ресурсов и выпуск отдельных видов продукции, размеры их личного и общественного потребления, интенсивность применения конкретных технологических способов производства).
При составлении основного опорного ряда были рассмотрены все доступные работы, посвященные оценке метательного действия взрыва (в том числе справочники [10.36, 10.37] и др.). После выбора методик эксперимента и отбраковки недостоверных результатов для математической обработки было выбрано восемьдесят ВВ, для которых экспериментально определены плотность монокристалла PM-I энтальпия образования Д_?^9 и теплота взрывчатого превращения QK-
Отличием подхода, внедряемого авторами, является отказ от обслуживания «по нормативу» и переход к обслуживанию каждой конкретной системы в зависимости от ее фактического состояния. При таком подходе нас интересует не ансамбль случайных функций {Y,}t2,Q, а отдельная реализация Yt. При этом будем считать известной модель динамики определяющего параметра с точностью до постоянных неизвестных коэффициентов этой модели, оцениваемых путем математической обработки измерений процесса Yt.
 Читайте далее:
 Материалов технологии
Материалов запрещается
Медицинские противопоказания
Медицинских исследований
Медицинских работников
Медицинскими учреждениями
Максимально возможном
Медицинское обследование
Медицинского института
Медицинского работника
Медицинского учреждения
Медленного окисления
Механическая прочность
Механические мастерские
Механические разрушения
|
