БЕСПЛАТНАЯ БИБЛИОТЕКА РОССИИ

НАУЧНО-ПРАКТИЧЕСКИЕ КОНФЕРЕНЦИИ

<< ГЛАВНАЯ
АСТРОНОМИЯ
БЕЗОПАСНОСТЬ
БИОЛОГИЯ
ЗЕМЛЯ
ИНФОРМАТИКА
ИСКУССТВОВЕДЕНИЕ
ИСТОРИЯ
КУЛЬТУРОЛОГИЯ
МАШИНОСТРОЕНИЕ
МЕДИЦИНА
МЕТАЛЛУРГИЯ
МЕХАНИКА
ПЕДАГОГИКА
ПОЛИТИКА
ПРИБОРОСТРОЕНИЕ
ПРОДОВОЛЬСТВИЕ
ПСИХОЛОГИЯ
РАДИОТЕХНИКА
СЕЛЬСКОЕ ХОЗЯЙСТВО
СОЦИОЛОГИЯ
СТРОИТЕЛЬСТВО
ТЕХНИЧЕСКИЕ НАУКИ
ТРАНСПОРТ
ФАРМАЦЕВТИКА
ФИЗИКА
ФИЗИОЛОГИЯ
ФИЛОЛОГИЯ
ФИЛОСОФИЯ
ХИМИЯ
ЭКОНОМИКА
ЭЛЕКТРОТЕХНИКА
ЭНЕРГЕТИКА
ЮРИСПРУДЕНЦИЯ
ЯЗЫКОЗНАНИЕ
РАЗНОЕ
КОНТАКТЫ

загрузка...

Pages:     | 1 |   ...   | 2 | 3 || 5 | 6 |   ...   | 28 |

«ИНФОРМАЦИОННЫЕ ТЕХНОЛОГИИ И СИСТЕМЫ Труды Третьей международной научной конференции Банное, Россия, 26 февраля — 2 марта 2014 года Научное электронное издание Челябинск ...»

-- [ Страница 4 ] --

данные, линейная связь между зависимой и объясня- Тест Вальда позволяет сравнить модель общей ющими переменными очень тесная [1]. регрессии и с фиксированными эффектами. РассчиЗначение F-статистики больше ее критического таем его статистику следующим образом:

значения Fкрит = 2,023047964. Следовательно, уравне- W = qF = 3 · 969.9214818 = 2909,7644.

Коэффициенты A(1), A(2), А(3), А(4) — выража- Как видно, значение статистики W больше, чем ются в виде ожидаемой заработной платы. Самое вы- критическое значение 2 на уровне значимости 0,05, сокое значение у коэффициента А(3). Это связано с поэтому предпочтение отдается модели с фиксиротем, что на факультете 3 одни из самых востребован- ванными эффектами [3].

ных работодателем специальности, соответственно, и предлагаемая заработная плата должна быть высокой. Самый низкий коэффициент А(4) соответствует ожидаемой заработной плате факультету 4. Возможно, это связано с тем, что на рынке в наше время достаточно много специалистов по направлению, которых готовит данный факультет, и поэтому они менее востребованы, в отличие от других, рассмотренных в данной работе факультетов.

Из полученных t-статистик следует, что коэффициенты C(1), С(2), С(3) не значимы на уровне значимости = 0,05. В этой модели, как и в предыдущей, самое низкое значение t-статистики у коэффициента C(3), который соответствует объясняющей переменной X3 — среднему балу диплома студента. В этой модели, в отличие от предыдущей, значение t-статистики у коэффициента C(2) низкое: фактор трудоустройства по специальности не значим на уровне 5 %. Самое лучшее значение t-статистики соответствует коэффициенту C(2), хотя оно и не такое высокое, как у коэффициентов A(1), А(2), А(3), А(4). Отсюда в модели с фиксированными эффектами значения коэффициентов при объясняющих переменных X1, X2, X3 незначимо влияют на ожидаемую заработную плату [2].

Сравнение различных вариантов моделей осуществляется на основе сравнения значений коэффициента К. В. Альтергот, Е. С. Исакова, А. Т. Латипова Модель ожидаемой заработной платы трудоустроенного студента

ОЦЕНИВАНИЕ ХАРАКТЕРИСТИК НАДЕЖНОСТИ

ПО КРИТЕРИЮ НЕОПРЕДЕЛЕННОСТИ

НА ОСНОВЕ FMEA МЕТОДОЛОГИИ

Рассмотрено развитие FMEA методологии на случай, когда характеристики надежности комплектующих элементов представлены интервальными оценками. Получены зависимости изменения интервальных оценок для разных типовых конфигураций деревьев отказов.

Для анализа надежности сложных технических объ- {Pэ}1 — множество ожидаемых значений показатеектов существует много методологий и методик. Одной лей надежности компонентов;

из них является методология FMEA (анализ видов и по- {э} — значения диапазонов, в которых могут измеследствий отказов), которая рассматривает каждую еди- няться значения показателей надежности компонентов;

ницу объекта (под объектом в соответствии с [1] следует понимать как технические, так и программные средства), выявляет все возможные виды отказов, их причи- либо последовательный;

ны и последствия для всего объекта в целом. Данная методология хорошо зарекомендовала себя на многих (min) — верхняя граница диапазона, в котором моведущих зарубежных и отечественных предприятиях и на сегодняшний день продолжает активно внедряться в (max) — нижняя граница диапазона, в котором моЕще одним методом анализа надежности систем является анализ дерева отказов (FTA). Дерево отка- Генерация случайных чисел зов состоит из последовательностей и комбинаций неблагоприятных событий, которые представляют собой многоуровневую структуру причинных взаимосвязей. Данный метод позволяет не только отыскать все возможные причины возникновения откаИспользование анализа дерева отказов в рамках FMEA методологии позволяет более детально анализировать логические и временные связи, ведущие Определение по значениям {P0}1 нижней к событию отказа, принятого за вершину дерева. и верхней границ показателей надежности В известных литературных источниках аппарат надежности объекта. Однако во многих трудах и нормативных документах [2–4], посвященных проектированию сложных объектов, подчеркивается не- вычислительного эксперимента обходимость учета интервальных характеристик как источников неопределенности.

В случае, когда для исходных событий (терминальных компонентов) задается интервальная оценка вероятности безотказной работы, оценка вероятности безотказной работы всего объекта также определяется интервалом. Задача состоит в том, чтобы проследить, как разброс входных параметров влияет на разброс выходных.

Для исследования зависимости величины неопределенности от количества элементов в схеме дерева отказов, а также от величины разброса входных параметров был проведен вычислительный эксперимент, схема которого приведена на рис. 1.

Общая схема решения задачи выглядит следующим образом:

где A – оператор, определяющий схему расчета;

Рис. 2. Зависимость ширины интервала D0 от числа Рис. 3. Зависимость величины неопределенности S элементов n, Pэ = 0,9. Схема с последовательным от числа элементов n, P0 = 0,9. Схема Рис. 4. Зависимость ширины интервала D0 Рис. 5. Зависимость величины неопределенности S 2. Посредством датчика случайных чисел в j-м экс- – при заданных n и P0 значение S в зависимости от перименте формировалась выборка N целых равно- значений n и P0 уменьшается с ростом Dэ в 2,1 2,4 раза;

мерно распределенных случайных чисел wi( j), i = 1;

N;

2) схема с параллельным соединением элементов:

wi [1;

M ]. При этом wi( j) рассматривались как номера – при заданных Dэ и P0 значение S растет с увеслучайных чисел, входящих в состав выборки k( в). личением числа элементов в схеме дерева отказов в 3. Из выборки k( в) выбиралось N чисел с номерами 4,53 5,55 раза;

wi, которые и составляли случайную выборку в j-м – при заданных n и P0 значение S уменьшается с эксперименте i( j).

На рис. 2–4 представлены некоторые из полученных результатов. Для расчета характеристик неопределенности S использовалась мера Шеннона.

Аналогичные результаты были получены для других схем соединения элементов.

Из полученных результатов можно заключить следующее:

1) схема с последовательным соединением элементов:

– при заданных Dэ и P0 максимальное значение неопределенности S наблюдается при минимальном количестве терминальных компонентов в схеме дерева отказов;

В. Е. Гвоздев, М. А. Абдрафиков, К. Б. Ахуньянова Оценивание характеристик надежности по критерию неопределенности на основе FMEA методологии

УСТОЙЧИВОСТЬ ГОРИЗОНТАЛЬНОГО СЛОЯ ЖИДКОСТИ

С ТЯЖЕЛОЙ ПРИМЕСЬЮ

Решена задача о конвективной устойчивости плоского слоя среды, содержащей оседающие тяжелые твердые частицы. Изучена устойчивость равновесия подогреваемого снизу слоя жидкости. Показано, что устойчивость значительно повышается с ростом массовой концентрации примеси.

1. Рассмотрим вязкую несжимаемую жидкость, содержащую примесь тяжелых твердых частиц.

Жидкость и примесь предполагаются взаимопроникающими и взаимодействующими друг с другом сплошными средами, взаимодействием между части- того, чтобы скорость частиц относительно жидкости цами пренебрегается. Взаимодействие между фазами при их относительном движении подчиняется закону Стокса. Объемная доля частиц настолько мала, что можно пренебречь эйнштейновской поправкой к вязкости жидкости. Частицы предполагаются сфе- В качестве единиц измерения расстояния, времени, скорическими, недеформируемыми, одинаковой массы рости, давления и температуры выбраны соответственm и радиуса r;

плотность материала частиц 1 много но: h, h2/, /h, 2/h2,, где h — ширина слоя жидкости, больше плотности жидкости. Уравнения свободной — полуразность температур между границами слоя.

конвекции несжимаемой жидкости с тяжелой приме- 2. Рассмотрим горизонтальный бесконечный слой сью в приближении Буссинеска (см. [1–3]), записан- жидкости, ограниченный параллельными плоскостяные в безразмерной форме, имеют вид В (1) приняты следующие обозначения: u — скорость;

T — температура;

р — давление жидкости, отсчитываемое от перенормированного за счет присутствия оседающих частиц гидростатического дав- m3 = (1 - e- m2 )(1 - m4 ) / ((1 - e- m1 )(1 - m5 )), ления;

c — теплоемкость жидкости при постоянном m4 = m1 / ( Pabus ), m5 = m2 / ( Pabus ).

давлении;

,, — коэффициент объемного расширения жидкости, ее кинематическая вязкость и тем- В предельном случае взвешенных частиц (us = 0) пературопроводность;

= g — ускорение свободного падения. Величины с индексом p относятся к ператур Tp0 = T0 = –2z + 1. Как видно из (2), при отоблаку частиц, причем p — скорость, приобретаемая частицами в результате их взаимодействия с деления температур жидкости (газа) и облака частиц движущейся жидкостью, отсчитывается от скорости отличаются от линейных. При увеличении скорости оседания частиц, а также с ростом их массовой кон- концентрации примеси, волнового числа и времен кости увеличивается. При дальнейшем росте перечисленных параметров у нижней границы формируется пограничный слой, внутри которого сосредоточено тяжелые твердые частицы оседают поперек слоя с основное изменение температуры несущей среды.

равновесия слоя среды, содержащей оседающие частицы, рассмотрим возмущенные поля скоростей, существенно упрощается. Тогда гидродинамические температур, давления и числа частиц в единице объ- декременты рассматриваемой двухфазной системы ема:, p + s, T0 + T, Tp0 + Tp, p0 + p, N0 + N, где, p, T, Tp, p, N — малые возмущения. Уравнения для возризацию по возмущениям. Исключая из этих уравнений обычным образом давление, x, y — компоненты скорости жидкости и облака частиц, можно получить уравнения для вертикальных компонент возмущений скоростей uz(x, y, z, t), upz(x, y, z, t) и температур Таким образом, т. к. декременты возмущений окаT(x, y, z, t), Tp(x, y, z, t). Будем рассматривать нормаль- зываются вещественными и положительными, то мент возмущений. В результате из (1) получим с уче- значениях скорости оседания частиц показало, что том вида возмущений (3) безразмерные уравнения нормальные возмущения затухают монотонно, такой где k2 = k1 + k2.

исчезают. Краевая задача (4), (5) определяет спектр при этом увеличивается по мере уменьшения heff, т. е.

В. Е. Гвоздев, М. А. Абдрафиков, К. Б. Ахуньянова Оценивание характеристик надежности по критерию неопределенности на основе FMEA методологии частицам в слое воздуха) при критическом значении ми границами. Это относится к характеру изменений числа Грагофа для чистой жидкости Grm 170. Кри- спектра возмущений неподвижного слоя жидкости, а тическое значение волнового числа km 1,6 с ростом также к причинам повышения конвективной устойчиa меняется незначительно, оставаясь меньше соот- вости равновесия в результате образования темпераветствующего чистой жидкости (km 2,2). С ростом турного пограничного слоя у нижней границы.

скорости частиц также наблюдается усиление искажающего влияния примеси на распределение температуры несущей среды. Стабилизирующий эффект воздействия частиц на устойчивость равновесия при этом возрастает. В слое воздуха толщиной 2 cм движение древесных частиц со скоростью 15 cм/c повышает устойчивость почти в 4 раза. Однако, при больших значениях скорости оседания дальнейшее ее увеличение приводит к незначительному искажению устанавливающегося распределения температуры несущей среды и, значит, к малому росту стабилизирующего эффекта.

В заключение следует отметить, что влияние оседающих частиц на устойчивость равновесия неравномерно нагретого горизонтального слоя жидкости (газа) со свободными границами во многом сходно с влиянием примеси на устойчивость слоя жидкости с твердыp>

ИСПОЛЬЗОВАНИЕ МОЗАИЧНО-СКЕЛЕТОННОГО МЕТОДА

ПРИ ЧИСЛЕННОМ РЕШЕНИИ ТРЕХМЕРНЫХ ЗАДАЧ ДИРИХЛЕ...

Работа посвящена применению мозаично-скелетонного метода в задачах Дирихле для уравнения Гельмгольца.

Исходные задачи сводятся к эквивалентным им граничным интегральным уравнениям, аппроксимируемых системами линейных алгебраических уравнений. Системы решаются итерационным методом.

Рассмотрим трехмерное евклидово пространство R3 с Ядрами интегральных операторов (7) являются ортогональной системой координат ox1x2x3. Пусть в этом фундаментальные решения уравнения Гельмгольца, пространстве имеется произвольная замкнутая липшицева поверхность G, разделяющая его на внутреннюю область Wi и внешнюю область We (e = R3 \i).

Задача 1 (внутренняя задача Дирихле для уравнения Гельмгольца). Найти функцию ui H1(Wi), удов- воряли граничным условиям (2) и (4). Таким обралетворяющую уравнению Гельмгольца Задача 2 (внешняя задача Дирихле для уравнения со слабыми особенностями в ядрах. Используя реГельмгольца). Найти функцию ue H1(We), удовлет- зультаты работы [1], можно показать, что справедлии условию излучения на бесконечности Тогда уравнения (8) корректно разрешимы в проue / |x| – ikeue = o(|x|–1), |x|. (5) странстве H-1/2(G) и формулы (7) дают решения засла, Im(ki(e)) 0, u — след на функций u из H1(i(e)), f H1/2() — известная функция.

Замечание 1. Если Im(ke) = 0, то ue H loc(We). Теорема 1 [1]. Пусть Im(ki) 0 или ki не является Для численного решения интегральных уравнений Тогда для любой функции f H 1/2() существует нения интегральных операторов со слабыми особенединственное решение внутренней задачи 1 из про- ностями в ядрах. Он позволяет вычислять коэффиЕсли же ki2 — собственное значение задачи (6), то (СЛАУ), аппроксимирующих интегральные ураввнутренняя задача Дирихле разрешима тогда и толь- нения, по весьма простым формулам [2]. Матрицы для всех решений u(x) внутренней однородной зада- систем прямыми методами имеет оценку O(n3), где чи Дирихле (6). В этом случае задача 1 имеет бесчиТеорема 2 [1]. Для любой функции f H1/2() су- приближенных решений обобщенного метода миниществует единственное решение внешней задачи 2 из мальных невязок (GMRES) [3] позволяет понизить Здесь и далее.,.Г — отношение двойственности обусловлена многократным применением в GMRES на H1/2(G) H-1/2(G), обобщающее скалярное произве- процедуры матрично-векторного умножения.

дение в H0(), Nu H-1/2(G) — нормальная производ- Для ускорения процедуры решения СЛАУ применяная u, понимаемая в смысле распределений [1]. ется мозаично-скелетонный метод. При этом плотная Решения задач 1 и 2 будем искать в виде потенциалов простого слоя А. А. Каширин, М. Ю. Талтыкина Использование мозаично-скелетонного метода при численном решении трехмерных задач Дирихле...

Рис. 2. Зависимость погрешности решений внутренних (слева) и внешних (справа) 1) матрично-векторное умножение y = Ax выпол- 2. Построение списка блоков. По дереву кластеняется за o(n2), n операций;

ров матрица разбивается на иерархический набор 2) объем памяти, необходимый для хранения A, блоков разного размера, каждый из которых отвечает существенно меньше, чем для исходной матрицы A;

взаимодействию кластеров. Блоки, отвечающие взапогрешность решения уравнения, возникающая вследствие замены A на A, сравнима с точностью ди- кластеров точек («дальняя» зона), могут быть прискретизации.

Основные этапы мозаично-скелетонного метода [4].

1. Построение дерева кластеров. Под кластером понимается совокупность точек сетки на поверхности G (точек дискретизации). Кластер нулевого уровня (корень дерева) — это все множество точек. Далее каждый кластер разбивается на непересекающиеся кластеры в соответствии с тем или иным методом се- T парации. После некоторого числа разбиений появляется дерево кластеров.

занимал бы mem(A) = mn ячеек. С помощью скеле- перименты показывают (см. рис. 2), что рост порядка тонной аппроксимации снижаются затраты на хранение каждого блока, и потому — матрицы в целом.

Рассматриваются задачи 1 и 2, ki = ke = k 0, — Дирихле, где границей области является эллипсоид с единичная сфера с центром в начале координат. Гра- полуосями (0,4, 1, 0,2).



Pages:     | 1 |   ...   | 2 | 3 || 5 | 6 |   ...   | 28 |
 


Похожие материалы:

«МАТЕРИАЛЫ ВОСЬМОЙ НАУЧНО-ПРАКТИЧЕСКОЙ КОНФЕРЕНЦИИ Перспективные системы и задачи управления Таганрог 2013 Конференция “Перспективные системы и задачи управления” УДК 681.51 Материалы Восьмой Всероссийской научно-практической конференции Перспективные системы и задачи управления. – Таганрог: Изд-во ТТИ ЮФУ, 2013. – 378 с. Издание осуществлено при поддержке Российского фонда фундаментальных исследований, грант № 13-08-06015. ОРГАНИЗАТОРЫ Министерство обороны РФ; Министерство внутренних дел РФ; ...»

«3 Генеральный секретариат IRU 14 Организации-партнеры IRU 18 Автомобильный транспорт 19 Приоритетные задачи IRU: устойчивое развитие 20 Безопасность дорожного движения 20 Инновации 21 Академия IRU 26 Система стимулирования 30 Инфраструктура 32 Приоритетные задачи IRU: содействие развитию торговли, туризма и автотранспорта 34 Общий контекст и вопросы, связанные с торговлей 34 Содействие автомобильным перевозкам и вопросы безопасности 38 4-я Конференция IRU по автотранспортным перевозкам ...»

«08 основные операции 09 Агентство по распределению номеров Интернета 10 Группа DNS 10 Информационные технологии 10 Группа обеспечения безопасности 12 инициативы 13 Новые gTLD 13 Обзор Утверждения обязательств 15 Глобальное сотрудничество 15 Многоязычные доменные имена 16 Оценка строки IDN ccTLD 17 Программа грантов 17 Общественные конференции ICANN 18 Участие и привлечение 18 Программа для новичков ФотограФия на обложкЕ 19 консультативные советы и вспомогательные организации Члены совета ...»

«ИНТЕРВЬЮ с. 6–7 Дик Ватика: Расизм сдерживает развитие СОЦИАЛЬНЫЕ ПРЕОБРАЗОВАНИЯ с. 26 Новый этап в программе ЮНЕСКО МОСТ ДОСЬЕ с. 12–23 Молодежь создает завтрашний мир www.unesco.org/shs/views 2 Июнь/сентябрь 2007 ОТ РЕДАКЦИИ 17 Повышение роли молодежи – путь к устойчивому развитию Жить и видеть ту зарю – блаженство, но быть молодым – это ...»






 
© 2013 www.kon.libed.ru - «Бесплатная библиотека научно-практических конференций»