999902

ČOS 9999022. vydáníPříloha 11BOprava 1• předběžném generování nevyváženého zkušebního vzorkovaného časovéhoprůběhu;• korekci zkušebního vzorkovaného časového průběhu;• řízení vibračního systému otevřenou regulací;• off-line zpracování vzorkovaného časového průběhu odezvy zkoušeného objektupro přímé porovnání se vzorkovaným časovým průběhem odezvy materiáluměřeným v provozu.11.B.2.4 Modelování a statistika pro popis náhodného procesu materiálové odezvy s variacíčasuVelmi obecný model pro časově proměnný náhodný proces je tzv. „výrobkovýmodel“ („product model“), který ve většině svých základních forem předpokládá, že časověproměnná charakteristika náhodného procesu může být oddělena od kmitočtové charakteristikynáhodného procesu – viz odkaz b. Pro odezvu materiálu na střelbu se může použít taková formavýrobkového modelu, která náležitě popisuje tuto odezvu. Postupy užité při tvorbě modeluvyžadují určité zkušenosti. Naneštěstí toto modelování není určeno pro parametricképředpovědi odezvy materiálu v jiných sestavách měřených dat. Základní statistika, která semá použít pro charakterizování prostředí měřené odezvy s nějakým souhrnnýmzobrazením, je stanovena níže. Evidence chyb pro simulaci se může založit na vyjádřeníodchylek pro veličiny ad a. až d.:a. časově proměnná střední hodnota;b. časově proměnná standardní odchylka;c. časově proměnná efektivní hodnota;d. funkce průměrné spektrální hustoty energie může být časově závislá.Následuje definice výrobkového modelu používaná v této souvislosti. Pro diskrétnízpracování se bere t jako proměnná spojitého času; každý prvek souboru se skládá z N t časovýchvzorků v časovém intervalu 0 ≤ t ≤ T p . Pozornost je věnována časově proměnnému charakterukmitočtu v diskrétních časových intervalech, které se mohou podrobněji zkoumat pomocínestacionární autokorelační funkce. Odkazy c, d, a e tuto otázku rozebírají podrobněji. Přivyužití poznámek v odkazu b, terminologie pro u(t), vzorkovaného časového průběhu zestacionárního náhodného procesu {u(t)}; a deterministických časových průběhů a 1 (t) a a 2 (t), pakobecný časově proměnný náhodný proces {x(t)} se může modelovat jakox(t) = a 1 (t) + [a 2 (t) u (t)] f(B-1)a 1 (t) je deterministický časový průběh, pokud jde o střední odhad provozního časověproměnného souboru, a 2 (t) je deterministický časový průběh, pokud jde o odhad středníodchylky provozního časově proměnného souboru. Profily funkce a 2 (t) v časové oblasti, úroveňefektivní hodnoty zbytkových hodnot z provozního souboru po a 1 (t) byly z provozního souboruodstraněny. Veličina „f“ za závorkou ukazuje, že zbytkový údaj je funkcí frekvenčního obsahua v dále uvedeném popisu f představuje časově proměnný frekvenční obsah ve čtyřechdiskrétních a časové intervaly úměrné délky. Pro tento model a 1 (t), časově proměnná středníhodnota souboru bude nazývána jako „signál“ a [a 2 (t) (u(t))] f , jako tvarovaná zbytková hodnotanebo „šum“. Jestliže časově proměnný náhodný proces je silně převládající od deterministickéčasově proměnné střední hodnoty nebo „signál“, tj. amplituda a 1 (t) je v porovnání se zbytkovouhodnotou [a 2 (t) (u(t))] f , značná, pak se dají očekávat srovnatelně malé odchylky v časové oblastiv časově proměnné střední hodnotě, standardní odchylce a efektivní hodnotě. Frekvenční obsah156