Cтраница 3
В пользу применения ЛСЗ модели для задач надежности СН говорит большая гибкость метода ЛЗС. [31]
В [28] предлагается использовать для решеш задач надежности газопроводов другую схему метода Монте-Карло. Рассматривается процесс функционирования системы, развертывающийся во времени. Численно определяется ряд реализаций процесса, по которым оцениваются нужные параметры. [32]
Математические модели, предназначенные для решения задач надежности СЭ, должны обеспечивать возможность их сопряжения для получения необходимой цепи взаимосвязанных результатов и решений. В то же время по мере лучшего понимания содержания задачи уточняются исходные данные, включая более полное представление о самой системе, меняются целевые критерии и уточняются представления о перспективах развития или условиях функционирования системы, появляются новые методы и средства чисто математического исследования. Все это приводит к необходимости вводить в математическую модель определенные коррективы, заменять одни расчетные блоки другими. Такое развитие математической модели должно происходить по возможности безболезненно, чтобы ее корректировка не сводилась каждый раз к созданию модели заново. Таким образом, структура комплексной математической модели, возможность безболезненной замены одних расчетных блоков другими и введения новых блоков, простота организации новых связей между блоками существующей комплексной математической модели, возможность расширения номенклатуры входных и выходных характеристик отдельных блоков без нарушения работы всей модели - все это является необходимыми требованиями к математическим моделям, используемым для исследования надежности СЭ. [33]
В популярной форме излагаются основные понятия и задачи надежности. [34]
В то же время остались недостаточно исследованы задачи надежности и оценки ресурса технологических трубопроводов. Для решения этих задач прежде всего необходимо уметь оценивать напряженно-деформированное состояние технологических трубопроводов. [35]
Инерционность и непрерывность развития требуют при решении задач надежности рассматривать длительную перспективу, что влечет возрастающую со временем неопределенность исходных данных. В результате необходимо учитывать динамику развития системы с учетом изменяющихся условий и исходных данных. [36]
Преимуществом таких методов моделей является непосредственная интеграция задач надежности в состав общих проблем управления сетями нефтеснабже-ния на основе использования единой базы данных в виде машинной конструкции сети с ее технико-экономическими показателями. [37]
В настоящее время теории и практике решения задач надежности работы электроэнергетических установок посвящено значительное количество работ, опубликованных в периодической печати. [38]
Из сказанного следует, что уверенное решение задач надежности работы компрессорных машин центробежного типа в процессе проектирования и изготовления в настоящее время не имеет надлежащей научной и экспериментальной основы. Однако выход из существующего положения может быть только в существенном расширении теоретических и экспериментальных работ по вопросам, определяющим надежность работы машины и в дальнейшем развитии стендов для натурных испытаний и исследований новых машин на заводах-изготовителях. [39]
Наиболее часто нормальный закон распределения используется в задачах надежности. [40]
В каких случаях применяется экспоненциальное распределение в задачах надежности. [41]
Наиболее часто нормальный закон распределения используется в задачах надежности. [42]
Необходимо, кроме этого, чтобы она отвечала задачам надежности обучения. Для этого эффективность изучения каждого отдельного предмета требует проверки эффективности его применения при изучении других предметов и выполнении различных учебных и научных работ. [43]
Выше была дана характеристика последней ступени турбины, включая задачи надежности и экономичности. [44]
Одной из основных задач при проведении дискриминации гипотез является задача надежности принимаемых решений о пригодности той или иной конкурирующей модели. Очевидно, что если среди конкурирующих моделей имеется истинная, то она выигрывает испытания при условии, что константы модели оценены верно. Если во множестве конкурирующих моделей отсутствует истинная, то можно ожидать колебания апостериорных вероятностей от опыта к опыту. Это происходит из-за неодинаковых прогнозирующих возможностей имеющихся моделей в различных подобластях области экспериментирования. Поэтому возникает значительная неопределенность в принятии решения о наилучшей математической модели. Заметим, неопределенность возможна даже в ситуации, когда наблюдается монотонная сходимость апостериорных вероятностей к единице для одной из моделей. Хотя на первый взгляд может показаться, что имеется полная гарантия того, что действительно установлена модель, адекватная процессу. [45]