Статистические характеристик

В режиме идеального смешения концентрации реагентов постоянны по всему объему аппарата. Непрерывный переход от резина идеального вытеснения к режиму идеального смешения можво проследить в рамках диффузионной модели, решая уравнение (VI.14) или (VI.15) с граничными условиями (VI.27) и оценивая изменение степени превраш ения и статистических характеристик распределения при уменьшении числа Пекле. Режиму идеального вытеснения соответствует предельный случай Ре оо, а режиму идеального смешения — Ре 0. Все промежуточные режимы иногда определяют как режимы неполного смешения. Согласно сказанному выше, диффузионная модель далеко не всегда пригодна для описания работы реакторов в режиме неполного смешения. При расчет трубчатых реакторов х)на оказывается справедливой только ври больших числах Пекле, когда гидродинамический режим реактора приближается к режиму идеального вытеснения при этом расчет реактора в приближении идеального вытеснения обеспечивает обычно достаточную для технологических целей точность результатов, и влияние продольного перемешивания потока может быть учтено как малая поправка. При расчете реакторов малой протяженности, где продольное перемешивание особенно заметно и могут наблюдаться сильно размазанные функции распределения, необходимо уже учитывать реальную физическую картину процессов переноса вещества, так как диффузионная модель в этих условиях не применима. [c.213]

Таким образом, конденсационные сополимеры отличаются друг от друга композиционным составом и строением (микрогетерогенностью) [25]. При равновесной сополиконденсации протекание обменных реакций препятствует возникновению композиционной неоднородности, что приводит к статистическому распределению звеньев в цепях сополимеров. Последние по составу аналогичны исходной смеси мономеров. Условия проведения процесса практически не оказывают влияния на статистические характеристики сополимера. Для неравновесной поликонденсации наблюдается несколько иное положение ввиду того, что в этом случае отсутствуют обменные реакции. Для этого процесса строение сополимера будет определяться реакционной способностью сомономеров. [c.171]

С помощью характеристической функции можно найти И основные статистические характеристики распределения — статистические моменты [c.205]

Аналогично отыскиваются уравнения связи чисел Пекле с начальными моментами более высоких порядков. По начальным моментам определяются другие статистические характеристики кривой распределения ф (Ре, t). По данным, приведенным в работе [281, выражения вероятностных характеристик распределения гр (Ре, t) для полубесконечного канала имеют следующий вид [c.53]

Петров И. М., К у 3 н е ц о в а Л. Ф., Статистические характеристики и устойчивость процесса окисления SO2 в контактных аппаратах с неподвижными адиабатическими слоями катализатора и промежуточными теплообменниками, Хим. пром., № И, 29 (1969). [c.186]

Если основные статистические характеристики турбулентности во всех точках исследуемого объема не зависят от направления движения жидкости, турбулентность называется изотропной. В остальных случаях турбулентность будет неизотропной, или анизотропной. [c.176]

При обработке наблюдений обычно не удается получить эмпи- рическую функцию распределения. Даже простейший анализ условий проведения опытов позволяет с достаточной степенью уверенности определять тип неизвестной функции распределения. Окончательное уточнение неизвестной функции распределения сводится к определению некоторых числовых параметров распределения. По выборке могут быть рассчитаны выборочные статистические характеристики (выборочное среднее, дисперсия и т. д.), которые являются оценками соответствующих генеральных параметров. Оценки, [c.24]

При проведении эксперимента, когда меняется несколько факторов, прежде всего возникает вопрос об оценке их влияния на функцию отклика. Изучение влияния различных факторов на статистические характеристики объекта является задачей дисперсионного анализа, который позволяет специальной обработкой результатов наблюдений разложить их общую вариацию на систематическую и случайную, оценить достоверность систематической вариации по отношению к случайной, вызванной неучтенными факторами. За количественную меру вариации принимают дисперсию, полученную статистической обработкой экспериментальных данных. Сравнение дисперсий выполняют обычно по критерию Фишера. [c.16]

Совокупность математических выражений А называют статистической характеристикой объекта (системы). Она не зависит от времени и определяется для процесса смешивания структурой потоков внутри объекта (в данном случае — смесителя). [c.230]

Полученные методами вычислительного эксперимента результаты позволяют сделать вывод о том, что рассмотренные потенциалы межмолекулярного взаимодействия приводят к качественно правильному описанию свойств воды в объемной фазе. Для того чтобы избежать растянутого состояния, достаточно увеличить плотность числа частиц, что слабо сказывается на рассчитанных значениях структурных и энергетических характеристик водных систем. Анализ показывает [339], что это заключение справедливо и для ряда других моделей. Поэтому выбор потенциала межмолекулярного взаимодействия для описания молекулярно-статистических характеристик воды определяется, в основном, минимумом времени, затрачиваемого на расчет энергии взаимодействия в системе. Кроме того, для сопоставления результатов, полученных при различных внешних условиях, необходимо использовать одну и ту же модель. [c.121]

Если отношение сигнал/шум мало, т. е. шум преобладает над полезным сигналом, то при известных статистических характеристиках коэффициентов Х] , х ,. . ., шц решение задачи фильтрации в постановке 2 значительно снижает величину полной ошибки. [c.480]

В процессе анализа структуры все приведенные интегральные характеристики материала рассчитываются по результатам анализа представительного объема и, таким образом, число составных частей фазы, среднее значение поверхностной кривизны, связность и другие характеристики обычно относятся к единице его объема, т. е. являются средними статистическими значениями удельных объемных характеристик. Строго говоря, связность G, рассматриваемая как род гомеоморфных поверхностей, не должна быть подвержена статистическим колебаниям. Однако в природе формирование контактов частиц является статистическим процессом, зависящим от таких стохастических факторов как перемешивание в системе, смачивание, диффузия, растворение и рост частиц фаз, взаимодействие фаз и др., поэтому в принципе возможно рассматривать Gy как статистическую величину. Потребность экспрессного определения связности фаз в многофазных средах в последнее время быстро растет в связи с определяющей ролью этой характеристики в описании и прогнозировании механического поведения структурно неоднородных материалов, выявления структуры многофазных потоков в его объеме. Вместе с тем существующие методы определения Gy до сих пор практически основывались на методе анализа параллельных сечений структуры. В работах [47, 481 предложен иной метод определения статистической характеристики связности на основании простых измерений характеристик одного случайного представительного сечения материала. Разрабатываются также методы стереоскопической оценки Gy. [c.136]

Второй момент связан с важнейшей статистической характеристикой распределения — дисперсией Ха, которая служит основной мерой размытости распределения [c.206]

Для вычисления статистических характеристик распределения времени пребывания в слое необходимо, таким образом, задаться моделью ячейки и определить функцию микрораспределения. Наиболее приемлемой моделью для описания перемешивания в потоках жидкости и газа при средних и больших числах Рейнольдса представляется модель ячеек идеального смешения с застойными зонами. Наблюдаемое на опыте различие в поведении потоков жидкости и газа указывает на то, что перенос вещества в застойных зонах должен быть диффузионным. [c.225]

Одной из основных интегрально-статистических характеристик пористых систем сложения или корпускулярных является их пористость (для псевдоожиженных слоев - порозность) [c.23]

Подобная ситуация типична для детерминированных процессов, природа которых недостаточно изучена, случайных процессов с неизвестными статистическими характеристиками или когда вообще не ясно, является ли процесс детерминированным или стохастическим, и т. д. Единственно возможным подходом в этих условиях является наблюдение текущих реализаций и их обработка. При этом регулярные итеративные методы становятся непригодными и возникает необходимость в использовании принципов адаптации, основанных на вероятностных итеративны х процедурах. Идея построения вероятностных итеративных процедур состоит в переносе схем регулярных алгоритмов типа (2.4) — (2.6) на случай, когда градиент функционала V/ (а) неизвестен. Для этого в процедурах (2.4)—(2.6) специальным образом подбирается матрица Г и вместо неизвестного градиента V/ (а) используются наблюдаемые реализации (х, а). Таким образом, вероятностный алгоритм оптимизации алгоритм адаптации) можно записать в одной из трех форм рекуррентная форма [c.85]

Рис. 55. Статистическая характеристика зависимости числа шаров, образующих устойчивый свод, от диаметра выпускного отверстия ( о) при постоянном угле наклона стенки а = 60°

Для приближения статистических характеристик помех измерений к характеристикам белого шума иногда применяют операцию многократного дифференцирования вектора измерений [12 ]. [c.473]

Первый путь оценки надежности аппарата должен включать в себя следующие этапы 1) анализ и строгая классификация отказов адсорбционного процесса, подлежащих исследованию 2) организация правильной системы сбора и непосредственный сбор необходимой информации для получения такого количества отказов, которое обеспечило бы требуемую точность статистических характеристик 3) построение эмпирических кривых интенсивности потока отказов hi t) для всех исследуемых типов отказов аппарата 4) определение количественных характеристик надежности аппарата в период нормальной эксплуатации 5) определение количественных характеристик потока отказов аппарата в различные периоды эксплуатации. [c.222]

На рис. 8 приведены некоторые статистические характеристики случайного процесса блуждания частицы, полученные для циркуляционной и диффузионной моделей. Для невысокого слоя ( <1) различие существенно. При Ь>Ь статистические характеристики двух моделей практически совпадают. [c.56]

Для минимизации ранга конъюнкций разделяющие признаки одного класса попарно сравниваются друг с другом. Конъюнкции меньшего ранга запоминаются и определяются их статистические характеристики. Новые разделяющие признаки сравниваются между собой и со старыми признаками. Процесс формирования новых конъюнкций и сравнения продолжается до тех пор, пока возможно получение новых разделяющих признаков. [c.258]

Для задач прогнозирования интересна информация о статистических характеристиках признаков неизученных объектов. Неизученными являются 1 = п — I соединений, обладающих признаком У], из них 1-1 = П1 — 1г объектов принадлежит классу а а = = 2 — 4 объектов — к классу [c.260]

Для оценки рассеяния величины X применяются следующие статистические характеристики [c.111]

Построение и анализ многофакторной регрессионной модели позволяют судить о численном влиянии факторов на изучаемый показатель дефектности трубопровода и изменении этого показателя при варьировании значений каждого фактора. Критерием оценки адекватности модели является коэффициент детерминации который представляет собой статистическую характеристику, учитывающую как линейные, так и нелинейные виды связей и дающую возможность оценивать степень адекватности построенной модели с помощью зависимости [c.113]

Статистические характеристики эмпирических зависимостей между физико-химическими свойствами нефтеполимерных композиций [c.109]

При обработке результатов измерений пульсирующих параметров и для установления закономерностей поведения последних, естественно, приходится применять статистические методы и характеристики. Весьма подробная статистическая характеристика — это функция распределения вероятностей различных значений данного параметра, например, локальной плотности (р). Менее полными, но зачастую достаточными для практики являются первые моменты функции распределения среднее значение параметра, среднее квадратичное отклонение от среднего и т. д. Часто используют и среднее абсолютное отклонение от среднего значения. [c.85]

Дано статистические характеристики о , с физическое соот- [c.26]

Дано статистические характеристики о , V, физическое соотношение между г и дг, и измеряемые величины г, и. [c.26]

Датчики акустической эмиссии устанавливали вдоль оси трещиноподобного дефекта под углом 45 град, к его вершине и 90 град, относительно центра дефекта. Регистрировали активность эмиссии в полосе частот 80-180 кГц. При обработке результатов использовали статистические характеристики активности (среднее значение, дисперсия и коэффициент вариации активности на заданном интервале времени). [c.194]

Для статистической характеристики неоднородных поверхностей необходимо знать р(г) или функцию распределения участков по значениям г и законы изменения г и p(z) в условиях изучаемого процесса. В основу статистического анализа положено распределение по величинам свободной энергии из основных термодинамических уравнений [c.156]

Исследовано влияние концентрационного хаоса на средние квадратичные расстояния между концами молекул ПП и их радиус инерции в 0 точке. Искомые характеристики были оценены капиллярной вискозиметрией в разбавленных толуольных растворах при температуре 298 К. Конформационные статистические характеристики полимерных молекул рассчитывались, исходя из данных по характеристической вязкости по известным соотношениям (4.24 и 4.25) [c.37]

Если случайная помеха на входе объекта по своим статистическим характеристикам существенно отличается от белого шума, то для реализации изложенной выше схемы решения задачи можно попытаться расширить вектор состояния системы (например, представляя входной шум в виде марковской модели) так, чтобы входной Ш5пи для системы с расширенным вектором состояний стал близким к белому шуму. [c.473]

Многие физические свойства зернистого слоя должны определяться более тонкими статистическими характеристиками, нежели радиальная функция распределения. К ним, в частности, относится координационное число данной структуры N1. Оно равно числу контактов зерна с окружающими его частицами слоя, составляющими первую коордипациоппую сферу, которая дает наиболее резкий первый пик функции к (г) на расстоянии г = (1 (см. рис. 4). [c.20]

Коротко суть метода главных компонент заключается в следующем метод позволяет выявить наиболее информативные факторы (линейные комбинации исходных признаков XI - так называемые, главные компоненты 21) и, исключив несущественные факторы, установить зависимость между ними в виде простых моделей. Эти модели, а также статистические характеристики облегчают трактовку зависимостей Х1 и степень их влияния на некоторый показатель, например, производтельность, надеяшость и т.п., а также позволяют осуществлять анализ и прогноз состояния изучаемых промышленных объектов. Снижение размерности пространства признаков путем перехода к главным компонентам позволяет наглядно визуализировать возможное группирование объектов по каким-либо признакам, выявить причины группировки, а также определить факторы, влияющие на ход технологического процесса. [c.199]

Второй важной статистической характеристикой, которая должна быть выявлена для создания работоспособной АСЗС, является длительность обработки оператором поступающих сигналов. [c.137]

Периодический опрос аналоговых датчиков в системе Октан-М осуществляется с единым для всех переменных периодом (2,5 мин). Изучение статистических характеристик переменных показало, что для некоторых переменных такая периодичность избыточна. Однако связанные с этим дополнительные затраты машинного времени весьма незначительны и ком пенсируются, на наш взгляд, существенным упрощением соответствующих программ. Опрос датчиков число-импульсных сигналов производится с периодом 15 мин. Предусмотрен также ввод информации по инициативному сигналу при переполнении соответствующего счетчика. [c.163]

Безотказность — это свойство объекта непрерьшно сохранять работоспособное состояние в течение некоторого времени или некоторой наработки. Оценивают его по таким показателям, как вероятность безотказной работы, средняя наработка до отказа, средняя наработка на отказ, интенсивность отказов, параметр потока отказов. В основе этих показателей лежат вероятностно-статистические характеристики. Это означает, что в результате оценки надежности получаем какую-то среднюю надежность, справедливую для достаточно большой группы одинаковых изделий. Но при этом нельзя установить, какая конкретно надежность будет у данного изделия из этой группы. Надежность характеризуется также и комплексными показателями коэффициентом готовности, коэффипиен-гом оперативной готовности, коэффициентом технического использования и другими. [c.18]

Математик. Это означает, что все расщэеделения вероятностей и все статистические характеристики у стохастически эквивалентных процессов должны бьггь соответственно одинаковы [Вентцель, Фрейдлин, 1979]. [c.33]

Для одинаково расположенных и равных по размеру участков г представляет собой расстояние между соседними элементами текстуры. Числовое значение г полностью определяет качество таких регулярных смгсей. Для статического смесителя значение г обратно пропорционально числу слоев, образовавшихся в результате перемешивания. Напомним, что для простой полосатой текстуры степень разделения равна одной четверти ширины одного слоя, или 5 = г/8. Но для столь простой смеси нет необходимости использовать такую статистическую характеристику текстуры, как степень разделения. Процесс смешения ведет к уменьшению ширины полос до требуемой величины в принципе ширину полос можно уменьшить до молекулярного уровня. [c.200]

Исходя их того, что первичные частички способны к коагуляции и агрегированию, корреляционные связи в значительной степени, как это показано в [В-4], определяются гранулометрическим составом и статистическими характеристиками частичек, находяшимися полностью или частично в коагулированном или агрегированном состояниях. [c.29]

Справочник химика 21

Химия и химическая технология