Заглавная страница Избранные статьи Случайная статья Познавательные статьи Новые добавления Обратная связь КАТЕГОРИИ: АрхеологияБиология Генетика География Информатика История Логика Маркетинг Математика Менеджмент Механика Педагогика Религия Социология Технологии Физика Философия Финансы Химия Экология ТОП 10 на сайте Приготовление дезинфицирующих растворов различной концентрацииТехника нижней прямой подачи мяча. Франко-прусская война (причины и последствия) Организация работы процедурного кабинета Смысловое и механическое запоминание, их место и роль в усвоении знаний Коммуникативные барьеры и пути их преодоления Обработка изделий медицинского назначения многократного применения Образцы текста публицистического стиля Четыре типа изменения баланса Задачи с ответами для Всероссийской олимпиады по праву Мы поможем в написании ваших работ! ЗНАЕТЕ ЛИ ВЫ?
Влияние общества на человека
Приготовление дезинфицирующих растворов различной концентрации Практические работы по географии для 6 класса Организация работы процедурного кабинета Изменения в неживой природе осенью Уборка процедурного кабинета Сольфеджио. Все правила по сольфеджио Балочные системы. Определение реакций опор и моментов защемления |
Методика оценки зависимости вероятностно-статистических характеристик микропрофилей автомобильных дорог от максимально-учитываемой длины и высоты неровности
5.1 Построение плана и микропрофиля автомобильной дороги по данным передвижной диагностической лаборатории (цифровая модель)
5.1.1 Для анализа числового ряда (цифровой модели дорожного покрытия) приемлема обобщенная модель, в которой отклонение измеряемой величины для -го измерения от своего номинального значения представляется суммой трех слагаемых: детерминированной составляющей (представляемая как уклон), переменной случайной составляющей с коррелированными значениями (выделяемая составляющая ровности) и собственно случайной составляющей (типа дискретного белого шума, представляемая, в том числе, как макрошероховатость): . (5.1) Выделение двух первых , компонентов возможна с помощью типовых алгоритмов, случайная составляющая непрогнозируема. Детерминированную составляющую можно рассматривать как сумму начального случайного смещения уровня и линейного тренда , вызванного суммарным действием систематических возмущающих факторов , где - индекс реализации; - скорость изменения текущего математического ожидания. Принимается, что коэффициенты и имеют различные априорно неизвестные значения. Подобные процессы относятся к квазидетерминированным. Природа возникновения периодической коррелированной составляющей вызвана медленно изменяющимися возмущающими воздействиями, а составляющей - совокупным действием собственных случайных составляющих возмущающих факторов. Можно принять, что последовательность распределена по закону нормального распределения с и , не зависящей от . Последовательность может быть представлена, например, в виде аппроксимации по гармоническому закону или последовательностью стационарных коррелированных величин с нулевым математическим ожиданием и корреляционной функцией: , 1, 2,..., (5.2) где - целочисленный сдвиг (на количество циклов обработки), - нормированная корреляционная функция, - дисперсия переменной случайной составляющей, , . 5.1.2 Рассматривается задача разделения числового ряда на детермини-рованную, коррелированную и случайную составляющие. В основе ее решения лежит спектральный метод оценки параметров мгновенного распределения. Отклонения от линейной составляющей имеют вид:
. (5.3) Выделение линейной составляющей целесообразно проводить методом наименьших квадратов. При таком способе получения реализации ее математическое ожидание . Величина чаще всего распределена по нормальному закону. Проверку такой гипотезы целесообразно проводить по критерию Пирсона. Дисперсия последовательности является суммой дисперсий систематической и случайной составляющих: . (5.4) Случайные процессы и являются стационарными с нулевыми математическими ожиданиями: . Из условия некоррелированности последовательности следует, что задача выделения систематической составляющей аналогична задаче выделения случайного шума, обусловленного случайными помехами. Такие задачи решаются методом линейной фильтрации. Примечание - Выделение составляющих цифровой модели автомобильной дороги на основе вычислительного моделирования иллюстрируется примером Стекольщикова. Пример. Файл содержит N значений (рисунок 5.1):
Рисунок 5.1 Цифровой ряд результатов измерения участка автомобильной дороги Осуществляется поиск и исправление выбросов в данных. Параметр устанавливает границы допуска для значений ряда, например, . Значения параметра берут из диапазона от 3 до 6. Чем больше его значение, тем шире допустимые границы (рисунок 5.2). Рисунок 5.2 График цифровой модели участка автомобильной дороги 5.1.4 Обработка результатов Решение задачи позволяет выделять низкочастотную составляющую ровности (рисунок 5.3).
Рисунок 5.3 Графики выделения низкочастотной составляющей цифровой модели дорожного покрытия
|
|||||||||||||
Последнее изменение этой страницы: 2019-12-25; просмотров: 182; Нарушение авторского права страницы; Мы поможем в написании вашей работы! infopedia.su Все материалы представленные на сайте исключительно с целью ознакомления читателями и не преследуют коммерческих целей или нарушение авторских прав. Обратная связь - 18.117.111.1 (0.008 с.) |