Марковских процессов

Для удобства хранения и сортировки заготовок и наиболее быстрой подачи их к рабочим местам, а также во избежание смешивания в цехах и на складах заготовки маркируют по установленному на данном заводе порядку, если маркировка не стандартизована. Маркировка производится красками разных цветов, условными обозначениями, буквенными или цифровыми, наносимыми краской или в виде отпечатков — клейм.

Маркирующие устройства предназначены для отметки краской дефектных мест на трубах. Маркировка производится краской, выбрасываемой распылителем под действием сжатого воздуха, поступающего по воздушным каналам при срабатывании клапана от сигналов приборов.

6) маркировка и клеймение принятой и забракованной продукции поставщиков (маркировка производится рабочими склада под наблюдением и руководством контролеров СПМ).

Маркировка производится в двух местах: на гофрировочном и прокатном станах 6/160. На каждом участке установлены приборы автоматического нанесения радиоактивных меток. На пультах управления рабочий-маркировщик нажатием кнопки «марка стали» устанавливает шифр маркировки и ставит переключатель дозирующего устройства в положение, соответствующее данной марке, выбранному электроду и маркировке [3]. Данные о марке стали даются плановым бюро цеха в соответствии с сертификатом, выданным ОТК. Механизм автоматического нанесения радиоактивных меток производит зачистку места маркировки от окалины, наносит радиоактивный материал определенной дозы и осуществляет коммутацию электрических цепей, управляющих двигателем стана и механического устройства зачистки, а также электромагнитным вибратором с радиоактивным электродом.

Сырая нефть как топливо в энергетике имеет ограниченное применение. Ее .подвергают предварительной переработке с извлечением более легких фракций (бензина, лигроина, керосина, газойля). Общий выход светлых нефтепродуктов, в зависимости от качества исходной нефти составляет 40—60%. Остающиеся после переработки тяжелые остатки — мазут — используют как энергетическое топливо. В соответствии с ГОСТ 10585-63 используют следующие марки топочного (мазута: М40, М100, М200. Маркировка производится по условной вязкости, причем марка мазута характеризует максимальное значение условной вязкости при температуре 50° С.

8.7. Маркировка производится в соответствии с заводскими инструкциями.

8.2. Производственная маркировка готовых труб, принятых ОТК'и'ртправляе-мых пакетами, выполняется на бирках. Маркировка соединительных труб в пределах котла и камер выбивается непосредственно на прямом участке трубы или камеры на расстоянии 100—200 мм от их конца или на тыльной стороне гнутой трубы. Место для маркировки должно быть зачищено и обведено рамкой светлой несмываемой краской, отличающейся от цвета окраски изделия (маркировка должна быть отчетливо видна после окраски изделия). Высота цифр и букв металлических клейм (маркировки) должна быть не менее 8 мм. При отсутствии указаний в чертежах маркировка производится по инструкции завода-изготовителя с указанием следующих данных:

Маркирующие устройства предназначены для отметки краской дефектных мест на трубах. Маркировка производится краской, выбрасываемой распылителем под действием сжатого воздуха, поступающего по воздушным каналам при срабатывании клапана от сигналов приборов.

На таких грузах, как металлические прутки, трубы, громоздкий или с длинными рукоятками инструмент, маркировка производится окраской концов масляной краской, по которой можно легко определить принадлежность их к одной партии.

На таких грузах, как металлические прутки, трубы, громоздкий или с длинными рукоятками инструмент, маркировка производится окраской концов масляной краской, по которой можно легко определить принадлежность их к одной партии.

Таким образом, основное отличие многомерных динамических систем от двумерных состоит в появлении у них нового типа установившихся движений, движений очень сложных, неустойчивых по Ляпунову и имеющих стохастический характер. Можно, не вдаваясь в тонкую структуру этих движений, говорить об их возникновении, переходе друг в друга и в другие более простые установившиеся движения так же, как об этом говорилось ранее. При этом их области притяжения трансформируются непрерывно при мягких переходах и скачком при жестких. Сложным установившимся движениям можно дать при достаточно грубом подходе приближенные стохастические описания в виде некоторых марковских процессов.

Первым был исследован подкласс марковских процессов с дискретным множеством состояний. Пусть в каждый момент времени / система может находиться в одном из состояний , и с течением времени переходит из одного состояния в другое.

Для марковских процессов переход из состояния ?,(/) в

переходной вероятностью. При очень широких условиях переходные вероятности марковского процесса удовлетворяют системе линейных однородных дифференциальных уравнений. Типичным примером таких марковских процессов является ветвящийся процесс.

Большой вес в приложениях имеют марковские процессы, в которых случайное изменение состояния некоторой системы зависит от непрерывно меняющихся параметров. Наиболее важным представителем таких марковских процессов служит физический процесс типа диффузии, в котором состояние системы характеризуется непрерывно меняющейся координатой некоторой частицы. Понятие марковского процесса - вероятностное обобщение динамической системы.

Как уже отмечалось выше, дифференциальные (и алгебраические) уравнения, записываемые для марковских процессов, являются уравнениями баланса "перетоков вероятностей". Обозначим через Gi подмножество состояний, из которых возможно непосредственное попадание в рассматриваемое состояние /, а через С,-'- подмножество состояний, в которые можно попасть непосредственно из состояния /. Изменение вероятности р{ (t), т.е. p. (t), осуществляется за счет "притоков" с интенсивностями А... из состояний j, принадлежащих подмножеству G-, а также за счет "оттоков" с интенсивностями А.„ в состояния/, принадлежащие подмножеству С,-.

деленных типов марковских процессов. Изучалось также влияние случайных помех на автоколебательные режимы некоторых типов экстремальных систем и вопросы оптимизации при статистических критериях качества. В ряде случаев эффект малой чувствительности системы к помехам может быть достигнут без явно выраженных процессов адаптации.

В любой момент времени t какие-то т из п элементов линии находятся в исправном состоянии, остальные (п — т) — в неисправном. Такое положение можно рассматривать как возможное состояние случайного процесса. Переход от одного состояния к другому происходит тогда, когда хотя бы один из исправных элементов отказывает либо один из неисправных восстанавливается. Такой процесс является марковским процессом с непрерывным временем и конечным числом возможных состояний. Число возможных состояний равно числу физически осуществимых комбинаций исправных и неисправных элементов. Согласно теории марковских процессов при t -> оо вероятность того, что процесс находится в состоянии /, т. е. PI (t), стремится к постоянному числу Р1, не зависящему от первоначального распределения. Следовательно, для любой реализации процесса и при достаточно большом t значение вероятности PI zz tilt, где tl — суммарное время, при котором процесс находился в состоянии /.

На основе марковских процессов можно решить задачу, связанную с достижением границ. Ограничимся одномерным случаем. Обозначим через М среднее время (тдост) достижения границы sx или s процессом х (t). Тогда М определяем из уравнения Л. С. Понтрягина

Необходимо отметить, что применение теории марковских процессов в инженерной практике исследования параметрической надежности весьма ограничено. Одна из причин этого состоит в том,что часто трудно оценить правомочность применения этой теории.

Согласно второй геореме Дж.Дуба /2/ замена реального процесса марковским возможна, если реальный процесс является стационарным и ординаты его подчиняются нормальному распределение, а спектральная плотность достаточно хорошо аппроксимируется'дробно-рациональной функцией. Проверить на практике выполнение этих условий весьма сложно: необходимо получить статистическую оценку корреляционной функции, перейти от нее к статистической спектральной плотности (если процесс стационарен), аппроксимировать ее подходящей дробно-рациональной функцией и т.д. Более того, класс марковских процессов является обширным классом различного типа случайных функций, включающим цепи Маркова, ветвящиеся процессы, процессы с независимыми приращениями, винеровские процессы и др. Каждый тип функции, естественно, характеризуется рядим строго определенных математических условий, проверить справедливость которых для инженерной практики представляется сложной и громоздкой задачей. Таким образом, прежде чем использовать конкретную модель марковского процесса,необходимо оценить, насколько она соответствует изучаемому реальному процессу.