Содержание
- 2. Прогноз — вероятностное утверждение о будущем с относительно высокой степенью достоверности. Технология — означает широкую область
- 3. Перемещение технологии — процесс освоения новой техники, новых научных разработок в различных странах. Бурные темпы научно-технического
- 4. Первым в истории нормативным прогнозом научно-технического прогресса на несколько лет был план электрификации России (план ГОЭЛРО),
- 5. Точность прогнозирования Процесс решения прогнозной задачи заключается в выполнении последовательности арифметических, логических и других операций, направленных
- 6. Погрешность решения прогнозной задачи Е определяется как сумма погрешностей информационных данных Еu, погрешности метода Еµ, погрешности
- 7. Методы изыскательного технологического прогнозирования Вероятность прогноза можно выразить графиком наступления события «А», (где Р- это вероятность
- 8. Примером изыскательного технологического прогнозирования может служить разработка автомобиля на водородном топливе, которая выполняется во многих странах
- 9. 2) каковы будут требуемые значения характеристик машин, производимых в отрасли в ближайшие 5-10-15 лет, для эффективного
- 10. Смена поколений машин является конкретным отображением использования результатов фундаментальных наук в общественном производстве. Эволюционное изменение характеристик
- 11. Время жизни поколения машин равно t1-t5. На отрезке t1 t2 появляются первые модели машин нового поколения,
- 12. На временном отрезке t4 t5 происходит постепенный спад темпов роста параметров машин данного поколения: физический принцип
- 13. Сигмоидальная кривая должна удовлетворять следующим условиям: кривая должна иметь точку перегиба; не содержать точек экстремума; должен
- 14. Ключевые подходы к прогнозированию Кривая АС на временном участке t1 t3 при прогнозировании может быть описана
- 15. При проведении экстраполяционных расчетов исследователь должен четко представить возможные сроки прогноза. Существует правило, по которому срок
- 16. Методом эвристического прогнозирования называется метод получения и специальной обработки прогнозных оценок объекта путем опроса экспертов. Информационный
- 17. Эксперт может дать три оценки срока наступления события А: - оптимистическая оценка; - пессимистическая оценка; -
- 18. На основании полученных значений Ā и σ строятся модели прогнозируемого объекта для нескольких лет.
- 19. Теоретические основы прогнозирования технического состояния машин Основные требования, предъявляемые к прогнозированию технического состояния автомобилей . Целью
- 20. Реализация этой цели возможна при наличии информации об изменении технического состояния автомобиля в прошлом, его состояния
- 21. Первый этап — «ретроспекция» — заключается в исследовании прогнозируемого процесса в прошлом, выявлении и уточнении характеристик
- 22. Третий, заключительный, этап обычно включает прогноз параметров процесса в будущем. для прогнозирования необходимо знать: 1) критерии
- 23. Прогнозирование по среднестатистическому изменению параметра Этот метод позволяет предсказывать изменение параметра по данным среднестатистического его изменения
- 24. Задача состоит в том, чтобы определить остаточный ресурс объекта с известной величиной - скорости изменения параметра:
- 25. Одним из критериев работоспособности детали, элемента конструкции является несущая способность, сопротивление хрупкому и усталостному разрушению. Критерии
- 26. Если учитывать влияние эксплуатационных факторов на интенсивность изменения параметра (например, изнашивания), уравнение примет степенную функцию: В
- 27. Пример Определите остаточный ресурс гильзопоршневой группы двигателя по количеству газов, прорывающихся в картер на холостом ходу.
- 28. Решение: Из уравнения для текущего значения параметра, ч Найдём - скорость среднего статистического измерения параметра, л/ч:
- 29. 2) Из уравнения допускаемой величины параметра Найдём , ч: Ответ: Ожидаемый оставляет остаточный ресурс составляет 2087
- 30. Прогнозирование по реализации изменения параметра При прогнозировании по реализации считают, что изменение параметра элемента характеризуется экстраполяционной
- 31. Функции могут выражаться:
- 32. При решении задачи расчета ресурса исследователь должен иметь: - результаты измерения параметра; - допускаемую величину параметра
- 33. Планирование и проведение многофакторного эксперимента Основой прогнозирования является знание процессов, закономерности их развития. Многофакторный эксперимент позволяет
- 34. Планирование эксперимента — это процедура выбора числа и условий проведения опытов, необходимых и достаточных для решения
- 35. Классический эксперимент - представляет собой последовательность однофакторных экспериментов, при которых все независимые переменные, кроме одной, принимаются
- 36. Факторы и параметры оптимизации в планировании многофакторного эксперимента Многофакторное планирование позволяет получить математическую модель процесса, в
- 37. Входными величинами в черный ящик будут: р - давление удельное; V - скорость относительных перемещений деталей;
- 38. Выходными величинами будут: γ - скорость изнашивания; А - работа ударной нагрузки в сопряжении; И -
- 39. Обозначим число факторов через - k, а число уровней - через р. Чтобы узнать число состояний
- 40. В этих условиях следует отказаться от опытов, так как объем данных слишком велик. Следует поставить вопрос:
- 41. Например, при исследовании износа детали U=f(p, V, S, τ, F, T) возможны следующие значения факторов: Нижний
- 42. Параметр оптимизации - это признак, по которому мы должны оптимизировать процесс (выходной параметр). Параметр оптимизации должен
- 43. К факторам предъявляют следующие требования: 1) Управляемость. 2) Непосредственное влияние на объект исследования. З) Сочетание факторов
- 44. Математическое описание процесса изменения выходного параметра (выбор модели) Под моделью мы понимаем вид функции отклика: y=f
- 45. Полный факторный эксперимент. Для проведения эксперимента необходимо установить уровни факторов. Их устанавливают по результатам аналогичных опытов.
- 47. Интервалы выбирают из условий работы агрегата. Уровни факторов имеют численные значения при составлении уравнения и рассчитываются
- 48. Величина интервала влияет на результат исследования, так как при постановке эксперимента можно “проскочить” оптимум. Поэтому как
- 49. Условия эксперимента можно записать в виде таблицы, где строки соответствуют различным опытам, а столбцы - значениям
- 50. Матрица планирования (полный факторный эксперимент)
- 51. Произведения факторов х1 х2 х3 показывают их взаимодействие и называются определяющим контрастом. В матрице планирования эксперимента
- 52. Пример: для оценки влияния трёх факторов на параметр оптимизации можно воспользоваться половиной полного факторного эксперимента ,
- 53. Пример: полуреплика с первого по четвёртый опыт: Полуреплика обозначается условно в виде
- 54. Объединение двух полуреплик в одной матрице представляет полный факторный эксперимент. При постановке эксперимента могут быть примеры
- 55. При построении полуреплики существует всего две возможности приравнять х3: х3= +х1х2 или х3= -х1х2 поэтому есть
- 56. При выборе полуреплик возможно восемь решений: x4=x1x2 3) x4=x2x3 5) x4=x1x3 7) x4=x1x2x3 x4=-x1x2 4) x4=-x2x3
- 57. Разумен выбор главной полуреплики, если имеется достоверная информация о большей значимости тройных взаимодействий по сравнению с
- 58. Рассмотрим пример построения матрицы планирования эксперимента. Допустим, что выбран вариант 5 с генерирующими соотношениями: x4=x1x3 и
- 60. Графу х1 заполняем произвольно по свойству симметрии. Графы х2 и х3 заполняем подбором знаков плюс и
- 61. Пусть, например, проведен эксперимент по полуреплике с генерирующим соотношением х3 = х1х2, то есть с определяющим
- 62. Уравнение регрессии будем искать в виде: y=в0+в1x1+в2x2+в3x3 Коэффициент в0 определяется по формуле: где N- число опытов;
- 63. Коэффициенты уравнения в1,в2,в3 определяются по формуле: где j- знаки факторов, j=(+),(-); i- номер опыта , i=1…N
- 64. Подставим в уравнение регрессии полученные значения факторов и получим математическую модель: y=9+3x1+2x2+1x3 Проверим точность полученной математической
- 66. Скачать презентацию