Background Image
Previous Page  7 / 13 Next Page
Information
Show Menu
Previous Page 7 / 13 Next Page
Page Background

числения границ области из равенства (7) необходимо сначала при-

ближенно определить плотность вероятности

Φ

i

(

Q

i

)

. Поскольку эта

зависимость может сильно отличаться от нормальной и, в частности,

оказаться несимметричной, нахождение обеих границ из равенства (7)

без дополнительных условий некорректно. В работе [12] предлага-

ется определять границы области разброса из условия

min[Θ

i

,

Θ

+

i

]

,

что целесообразно из практических соображений. Алгоритм строится

так, что искомая область формируется в зоне, где плотность вероят-

ности имеет наибольшие значения, что и обеспечивает указанный ми-

нимум. Этот принцип реализует предложенная далее последователь-

ность операций, выполняемая для всех моментов времени

t

k

=

k

Δ

t

(

k

= 1

, . . . , N

T

).

1. Вычисляют среднее значение

μ

ik

=

1

N

E

N

E

P

l

Q

i

(

T

Bl

, t

k

)

.

2. Определяют отклонения от среднего значения

γ

ikl

=

=

Q

i

(

T

Bl

, t

k

)

μ

ik

,

среди которых находят минимальное и макси-

мальное значения

γ

min

ik

, γ

max

ik

.

3. Для

γ

ikl

строят гистограмму параметра с числом интервалов

N

H

.

4. По гистограмме строят приближенную функцию плотности ве-

роятности

Φ

ik

(

γ

ik

)

с областью определения

[

γ

min

ik

, γ

max

ik

]

.

5. Область определения функции плотности вероятности разби-

вают на

N

Φ

участков шириной

δ

= (

γ

max

ik

γ

min

ik

)

/N

Φ

. Определя-

ют среднюю точку участка

γ

ikj

и значение плотности вероятности

Φ

ikj

= Φ

ik

(

γ

ikj

)

,

j

= 1

, .., N

Φ

. Тогда вероятность попадания в

j

-й ин-

тервал будет равна

P

ikj

= Φ

ikj

δ

.

6. Находят интервал

[

γ

ik

, γ

+

ik

]

, вероятность попадания в который

максимальна

γ

0

ik

: Φ

ik

(

γ

0

ik

)

δ

= max

P

ikj

=

P

0

ik

.

7. Рассматривают вероятности попадания в участки, примыкаю-

щие к интервалу

[

γ

ik

, γ

+

ik

]

слева

P

ik

= Φ

ik

(

γ

ik

δ

)

δ

и справа

P

+

ik

=

= Φ

ik

(

γ

+

ik

+

δ

)

δ

.

8. Проводят расширение границ интервала, прибавляя к исходному

интервалу

[

γ

ik

, γ

+

ik

]

прилегающий участок с наибольшей вероятностью

P

0

ik

=

P

0

ik

+ max(

P

ik

, P

+

ik

)

.

9. Операции 7 и 8 повторяют до выполнения равенства

P

0

ik

= ˜

P

.

10. По полученным границам интервала

[

γ

ik

, γ

+

ik

]

определяют гра-

ницы области разброса

Θ

ik

=

μ

ik

+ (

γ

ik

δ/

2)

,

Θ

+

ik

=

μ

ik

+ (

γ

+

ik

+

δ/

2)

.

В результате работы строят графики

γ

0

i

(

t

k

)

,

Θ

i

(

t

k

)

,

Θ

+

i

(

t

k

)

,

k

=

= 1

, . . . , N

T

для всех параметров качества.

Результаты моделирования.

Описанная методика была примене-

на к расчетной схеме прототипа аэрокосмической системы “Воздуш-

ный старт” [4–6], в которой тяжелая РН “Полет” массой

M

= 100

т,

длиной

L

= 31

м и диаметром

D

= 3

,

8

м десантируется из транс-

портного самолета Ан-124 “Руслан”. Высота десантирования 10 км

28 ISSN 0236-3941. Вестник МГТУ им. Н.Э. Баумана. Сер. “Машиностроение”. 2015. № 1