- •Приложение. Основные понятия теории вероятностей 124 введение
- •Часть 1. Основы статистической динамики судовых конструкций Глава 1. Математические модели и характеристики случайных функций. Стационарные процессы
- •1.1. Основные понятия и определения
- •1.2. Каноническое разложение и спектральное представление случайной функции.
- •1.3. Спектральная плотность
- •1.4. Эргодическое свойство стационарных случайных функций
- •1.5. Сложение случайных процессов
- •1.6. Моделирование внешних воздействий методом неканонических разложений стационарных случайных функций
- •2.1. Основные положения. Законы распределения
- •Глава 2. Морское волнение как случайный процесс
- •2.2. Спектральная плотность волнения Общая характеристика волновых спектров
- •Имеющиеся данные по волновым спектрам
- •2.3. Некоторые данные о характеристиках волнения в различных морских районах
- •2.4. Группы волн
- •Глава 3. Введение в статистическую динамику судовых конструкций. Линейные задачи статистической динамики
- •3.1. Вероятностные математические модели судна и судовых конструкций как динамических систем
- •4.2. Динамические характеристики линейных систем Весовая функция линейной системы
- •Передаточная функция стационарной линейной системы.
- •Частотная характеристика стационарной линейной системы.
- •4.3. Преобразование стационарной случайной функции стационарной линейной динамической системой. Спектральная плотность и дисперсия выходного процесса
- •4.4. Преобразование стационарной случайной функции линейной дифференциальной системой
- •Система, описываемая дифференциальным уравнением с постоянными коэффициентами
- •2. Система, описываемая линейными дифференциальными уравнениями с периодическими коэффициентами
- •4. Методы решения нелинейных задач статистической динамики
- •4.1. Вероятностный анализ нелинейных систем во временной и частотной областях. Параметрические и непараметрические методы оценки вероятностных распределений
- •5.2. Метод статистических испытаний
- •4.3. Метод преобразования плотности распределения вероятностей
- •4.3. Метод преобразования плотности распределения вероятностей функций случайных величин
- •4.4. Методы статистической линеаризации
- •4.5. Оценка вероятностных распределений амплитуд нелинейных колебаний судовых конструкций
- •4.6. Учет взаимовлияния спектральных составляющих морского волнения на вероятностные распределения амплитуд нелинейных колебаний судовых конструкций
- •4.6.1. Математическая модель процесса волнения.
- •4.6.2. Энергетическая характеристика случайного процесса
- •4.6.3. Метод моментов.
- •4.6.4. Метод наибольшего правдоподобия.
- •Приложение основные понятия теории вероятностей
- •1.1. Случайные события и величины
- •Из полученного соотношения следует
- •1.2. Функции распределения и числовые характеристики случайных величин
- •Вероятность попадания случайной величины на участок значений от до
- •Центрированной случайной величиной называют величину
- •1.3. Законы распределения случайных величин
- •1.4. Системы случайных величин
4.6.2. Энергетическая характеристика случайного процесса
Отметим,
что каждая отдельная реализация
(4.28) входного процесса
не отражает в полной мере свойства
реального процесса. Все свойства
процесса
будут выражены только лишь совокупностью
реализаций
,
в которых выборки параметров
и
соответствуют распределениям случайных
величин
и
.
В частности, дисперсия Dx
процесса
не может служить характеристикой
средней энергии отдельной реализации
.
Однако эта дисперсия является
характеристикой представительной
совокупности реализаций.
Введем
в рассмотрение энергетическую
характеристику отдельной реализации
.
В качестве такой характеристики
можно рассматривать сумму квадратов
амплитуд отдельных гармонических
составляющих
. (4.29)
При
определенном наборе фиксированных
значений
и
,
т.е. при заданной реализации входного
процесса
соответствующая нелинейная задача
динамики (4.1)
может быть решена путем численного
интегрирования уравнений движения
механической системы. При относительно
слабо выраженной нестационарности
системы (4.1)
математические ожидания и дисперсии
выходных процессов (вынужденных
колебаний) пренебрежимо мало зависят
от сдвигов фаз отдельных спектральных
составляющих входного процесса, т.е.
от факторов
.
Механические системы, обладающие таким
свойством, будем называть квазистационарными.
Результаты многочисленных экспериментальных
и расчетных исследований показывают,
что системы уравнений, описывающие
устойчивые режимы качки судна и
гидроупругих колебаний его конструкций,
являются квазистационарными. При
рассмотрении неустойчивых механических
систем влияние факторов
на характеристики выходного процесса
может быть заметным. В дальнейшем будем
считать, что рассматриваемая система
устойчива и квазистационарна.
В
результате численного решения системы
дифференциальных уравнений (4.1)
определяется реализация
выходного процесса
.
Для этой реализации также может быть
вычислена энергетическая
характеристика. Процедура вычисления
зависит от свойств рассматриваемой
механической системы или, точнее, от
вида ее реакций на гармонические
возмущения, рассмотренных выше в разделе
4.5.
Наиболее просто энергетическая характеристика вычисляется при совпадении числа гармоник и частот входного и выходного процессов. В этом случае вычисления производятся по формуле, аналогичной (4.29)
. (4.30)
Здесь
-
амплитуды гармонических составляющих
реализации
выходного
процесса, соответствующие частотам
.
При наличии в
колебательном решении динамической
системы
ультрагармонических и субгармонических
составляющих по отношению к частотам
,
которые могут быть выделены из этого
решения, например, с помощью финитного
преобразования Фурье, квадрат амплитуды
определяется следующим образом
,
(mk,
nk
= 2, 3, 4, …),
- амплитуда основной
составляющей выходного процесса;
- амплитуды ультрагармонических и
субгармонических составляющих
соответственно.
При
хаотическом характере реакции системы
на регулярные входные процессы необходимо
вычислить дисперсию реализации
и принять энергетическую характеристику
равной среднему
значению квадрата амплитуды, которое
в соответствии с формулой (1.26) в два
раза превышает значение дисперсии (в
предположении нормальности процесса).
Предположим,
что расчет выполнен не только при одной
реализации входного процесса вида
(4.28), но реализован достаточно объемный
численный эксперимент с полнофакторным
планом, предусматривавшим фиксирование
фактора Rk
на Nr
уровнях, равных
,
и фактора
на N
уровнях (
).
Для каждой реализации входного процесса
найдено значение энергетической
характеристики
реализации выходного процесса.
Совокупность этих значений
представляет собой очень ценную
информацию, позволяющую определить
вероятностные распределения амплитуд
выходного процесса
.
Для оценки таких распределений можно
использовать различные методы.
