Распределения приведены

Плотность распределения позволяет найти другую важную характеристику надежности — среднюю наработку до отказа

Известно, что полную информацию о случайном процессе можно почерпнуть из n-мерного закона распределения вероятностей амплитуд (при достаточно большом я). Знание двумерных законов распределения позволяет оценить такие аспекты случайных процессов, как условные законы распределения, условные математические ожидания, условные дисперсии и т. д., в том числе корреляционные и спектральные функции [1, 2].

Знание функции Ptt
Таким образом, введение коэффициентов распределения позволяет дать детальный анализ точности зонального метода для общей постановки задачи.

Знание плотности распределения позволяет решить две чрезвычайно важные для конечных результатов исследований задачи, а именно определение среднего и его вероятностная оценка.

Точечные диаграммы и их применение для исследования точности обработки. Исследование процессов обработки методом кривых распределения позволяет объективно оценить точность выполнения данной технологической операции. Этот метод, однако, обладает тем недостатком, что при его использовании не учитывается последовательность обработки заготовок. Вся совокупность измерений рассматривается безотносительно к тому, какая деталь обработана раньше, какая позже. Построением и анализом кривых распределения можно выявить постоянную систематическую погрешность. Последняя определяется величиной имеющегося смещения центра группирования кривой для данной совокупности.

Применение клапанного распределения позволяет наиболее просто обеспечить герметичность машины при работе на высоких давлениях, благодаря чему насосы этого типа выпускаются на давление до 700 кГ/см2 с расходом до 1000 л/мин и более. Объемный к. п. д. насосов достигает

Плотность распределения случайных функций и среднее значение. Будем рассматривать непрерывные случайные функции. В каждый момент времени случайная функция представляет собой случайную величину, имеющую непрерывное распределение. Плотность распределения случайной функции в данный момент времени будем обозначать / (х; t). В такой записи отмечается, Что время t рассматривается как параметр. Плотность распределения позволяет определить среднее значение (математическое ожидание) случайной функции

Предположение о том, что микропрофиль дороги представляет собой стационарную эргодическую случайную функцию с нормальным законом распределения, позволяет взамен множества реализаций рассматривать единственную и на основании ее обработки судить о свойствах совокупности реализаций, т. е. непосредственно о случайном процессе. Допущение о нормальном законе распределения позволяет считать, что величина Rg (xs) дает исчерпывающую характеристику микропрофиля дороги как случайной функции. На основании сказанного остается единственная характеристика микропрофиля дороги: корреляционная функция или спектральная плотность дисперсий, Т. 6. Rq (Xs) И Sq (6) ИЛИ Rg (т) И Sq (\).

Для непрерывной АЭ число превышений заданного уровня U описывается гауссовским законом при широкополосной регистрации и релеевским - при узкополосной, как этого и следует ожидать в соответствии с ранее изложенным. Отклонения от этих закономерностей, как правило, свидетельствуют о существовании нескольких механизмов деформации. Например, амплитудный анализ убеждает, что при скольжении преобладают компоненты эмиссии с малой амплитудой. Если деформация осуществляется как скольжением, так и двойникованием, то амплитудное распределение характеризуется наличием двух пиков, каждый из которых соответствует своему механизму деформации. Таким образом, анализ амплитудного распределения позволяет оценить соотношение между энергиями, необходимыми для скольжения и двойникования.

Основные свойства некоторых наиболее часто используемых функций распределения приведены в табл. 1 и выражены через минимальные величины в выборках объемом п, распределения минимальных величин в выборках (при больших п) и характеристики распределения минимальных величин. Из табл. 1 можно делать следующие выводы [?]:

Значения частот для гипотезы нормального распределения приведены в колонке 5.

Полученные значения постоянной С стационарной функции распределения ОУСТ (А) и моментов распределения приведены в табл. 17. 262

Значения частот для гипотезы нормального распределения приведены в колонке 5.

4. Коэффициенты распределения. Значения коэффициентов распределения приведены в табл. 13 уравновешивания узлов системы.

Коэффициенты распределения приведены в табл. 41.

Значения коэффициентов распределения приведены в табл. 94.

Значения коэффициентов распределения приведены в табл. 99. Коэффициенты переноса (см. приложение 9):

Пример. Требуется определить закон распределения диаметров цилиндров после их хонингования; сгруппированные данные приведены в табл. 6, зададимся гипотезой 6 принадлежности опытного распределения равновероятному закону.

Рассчитанные параметры опытного распределения приведены на рис. 7.

Зависимости / (/), Я (/) и /" (/) для гамма-распределения приведены на рис. 2, б.