Параметрическая Идентификация Кривых Ползучести На Основе Стохастических Разностных Уравнений

Abstract

Рассматривается численный метод параметрической идентификации кривой ползучести, позволяющий повы-сить точность прогнозирования процессов неупругого реологического деформирования в задачах оценки инди-видуального поведения конкретного элемента конструкции. В основе метода лежит линейно параметрическая дискретная модель, описывающая в форме стохастического разностного уравнения результаты наблюдений кри-вой ползучести в ходе эксперимента.

Параметрическая Идентификация Дифференциальных Операторов Для Систем С Турбулентным Трением На Основе Разностных Уравнений

“…Эта задача может быть решена с помощью известных методов параметрической идентификации, среди которых ведущее место занимают методы, использующие реакцию системы на типовое тестовое воздействие, например, импульсную или переходную характеристику системы. К таким методам относятся численные методы, в основе которых лежат линейно-па-раметрические дискретные модели, описывающие в форме стохастических разностных уравнений результаты измерений мгновенных значений отклика системы на типовое тестовое воздействие [1][2][3]. Однако, несмотря на высокую эффективность этих методов при оценивании характеристик динамическо-го процесса на выходе системы, их применение в задачах параметрической Владимир Евгеньевич Зотеев (д.ф.-м.н., доцент), доцент, каф.…”

“…Это приводит к увеличению погрешности оценивания параметров дифферен-циального оператора, в основном за счёт смещения оценок. Во-вторых, ал-горитмы вычислений динамических характеристик, описанные в [1], не учи-тывают величину возможного запаздывания времени первого отсчёта в вы-борке результатов наблюдений относительно момента приложения типового тестового воздействия. Эти алгоритмы могут быть использованы в задачах параметрической идентификации дифференциального оператора только при условии, что момент времени первого отсчёта совпадает с моментом времени, указанным в начальных условиях для дифференциального уравнения.…”

Определение Параметров Систем, Описываемых Уравнением Эйлера, На Основе Стохастических Разностных Уравнений

“…Для вычисления коэффициентов обобщенной регрессионной модели (9) можно применить более эффективный и помехозащищенный алгоритм итера-ционного метода среднеквадратичного оценивания коэффициентов разност-ного уравнения [2]. Из формул (9) получаем…”

Определение Параметров Испытательных Импульсов На Основе Стохастических Разностных Уравнений

“…В основе параметрической идентификации ударного воздействия по результатам измерений амплитудного спектра лежит среднеквадратичное оценивание коэффи-циентов соответствующего стохастического разностного уравнения. В этой связи наиболее эффективным является алгоритм, который включает итерационную про-цедуру уточнения среднеквадратичных оценок на основе преобразования разност-ного уравнения, описывающего результаты измерений амплитудного спектра [2]:…”

“…Оно вновь подставляется в правую часть формулы (10), и находится новое прибли-жениеλ (2) и т. д. Достаточное условие сходимости итерационной процедуры определяется на ос-нове принципа сжимающихся отображений аналогично методу простых итераций решения систем нелинейных уравнений [3]. Проведенные численно-аналитические исследования показали хорошую сходимость метода: 2-3 итерации.…”