Informacja

Drogi użytkowniku, aplikacja do prawidłowego działania wymaga obsługi JavaScript. Proszę włącz obsługę JavaScript w Twojej przeglądarce.

Wyszukujesz frazę "dopasowywanie krzywych" wg kryterium: Temat


Wyświetlanie 1-2 z 2
Tytuł:
Udoskonalona metoda dopasowywania krzywych do danych niezawodnościowych uwzględniająca różnice między próbkami
Improved reliability data curve fitting method by considering samples distinction
Autorzy:
Sun, R.
Peng, W. W.
Huang, H. Z.
Ling, D. L.
Yang, J.
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/301283.pdf
Data publikacji:
2012
Wydawca:
Polska Akademia Nauk. Polskie Naukowo-Techniczne Towarzystwo Eksploatacyjne PAN
Tematy:
dopasowywanie krzywych
różnice między próbkami
ważenie danych
proces iteratywny
curve fitting
sample distinction
weigh assignment
iterative process
Opis:
W praktyce inżynieryjnej stykamy się z problemem wykorzystania zgromadzonych danych do oceny maszyn lub sprzętu. Dopasowywanie krzywych to metoda powszechnie używana do rozwiązywania tego typu problemów. W procedurze tej szeroko stosuje się metodę najmniejszych kwadratów. Jeżeli dane wejściowe dopasowywane krzywą można pogrupować tak by tworzyły oddzielne próbki, a różnice między próbkami w sposób oczywisty odzwierciedlają pewną właściwość dotyczącą gromadzenia danych, której nie można pominąć, to konwencjonalna metoda dopasowywania krzywych nie pozwala na analizę takich danych wejściowych. Aby przezwyciężyć to ograniczenie, przedstawiamy udoskonaloną metodę dopasowywania krzywych. Poprzez analizę danych wejściowych, możemy określić związek pomiędzy położeniem próbki a czynnikiem ważonym w dopasowaniu krzywej oraz wykorzystać czynniki ważone przy dopasowywaniu krzywej. Aby osiągnąć jak najdokładniejsze przybliżenie do krzywej rzeczywistej wprowadziliśmy procedurę iteratywną modyfikującą czynniki ważone. Zastosowanie zaproponowanej metody zilustrowano na przykładzie danych z badań niezawodnościowych.
In engineering practice, we face a problem of using some collected data to evaluate a kind of machine or equipment. Curve fitting is a common method to solve this problem. Least square method is wildly applied in this procedure. If the source data of curve fitting can be grouped in samples and the distinction of samples obviously express some character in source data collecting which cannot be ignored. Conventional curve fitting method cannot handle these source data. To deal with this disadvantage, we introduce an improved curve fitting method. Through source data analysis, we can find out the relationship between sample location and weight factor in curve fitting, and use these weight factors for curve fitting. To approach the true curve, we introduce an iterative procedure to modify the weight factors. An engineering example is given to illustrate this proposed method.
Źródło:
Eksploatacja i Niezawodność; 2012, 14, 1; 62-71
1507-2711
Pojawia się w:
Eksploatacja i Niezawodność
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Application of a multicriterial optimization to the resolution of X-ray diffraction curves of semicrystalline polymers
Zastosowanie optymalizacji wielokryterialnej do rozkładu rentgenowskich krzywych dyfrakcyjnych polimerów semikrystalicznych
Autorzy:
Rabiej, M.
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/1205322.pdf
Data publikacji:
2017
Wydawca:
Sieć Badawcza Łukasiewicz - Instytut Chemii Przemysłowej
Tematy:
multicriterial optimization
WAXD method
curve fitting
curve decomposition
statistical verification
statistical test
optymalizacja wielokryterialna
metoda WAXD
dopasowywanie krzywych
rozkład krzywych
weryfikacja statystyczna
test statystyczny
Opis:
The analysis of wide angle X-ray diffraction (WAXD) curves of semicrystalline polymers is connected with their decomposition into crystalline peaks and amorphous components. To this aim a theoretical curve is constructed which is a best fitted, mathematical model of the experimental one. All parameters of the theoretical curve are found using an optimization procedure. As it has been already proved, a reliable decomposition can be performed only by means of a procedure which effectively performs a multicriterial optimization. It consists in minimization of the sum of squared deviations between the theoretical and experimental curves and simultaneous maximization of the area of the amorphous component. So, the objective function in the optimization procedure is constructed of two criterial functions which represent the two requirements. The proportions between the criterial functions and their significance at different stages of the procedure must be determined by suitable weights. A proper choice of the weights is an important part of the procedure. In this paper a new solution of this problem is presented: the weights are changed dynamically in subsequent steps of the optimization procedure. A few different algorithms of the weights determination are presented and evaluated by means of several statistical method. The optimization procedures equipped with these algorithms are tested using WAXD patterns of popular polymers: Cellulose I, Cellulose II and PET. It is shown that the optimization procedures equipped with the dynamic algorithms of weights determination are much more effective than the procedures using some constant, arbitrarily chosen weights.
Dokonanie analizy krzywych dyfrakcyjnych WAXD polimerów semikrystalicznych, związanej z ich dekompozycją na składowe krystaliczne i amorficzne, wymaga zbudowania funkcji stanowiącej matematyczny model zarejestrowanej krzywej dyfrakcyjnej. Do wyznaczenia parametrów tej funkcji stosuje się nieliniową optymalizację wielokryterialną, polegającą na minimalizacji sumy kwadratów odchyleń krzywej teoretycznej od krzywej eksperymentalnej oraz maksymalizacji pola pod składową amorficzną. Funkcja celu jest więc skonstruowana z dwóch funkcji kryterialnych, które reprezentują te dwa warunki. Proporcje między tymi funkcjami i ich znaczenie na poszczególnych etapach procedury optymalizacyjnej muszą być określane przez odpowiednie wagi. Właściwy dobór wag dla funkcji kryterialnych jest jednym z trudniejszych zadań. Zaprezentowano nowe rozwiązanie problemu doboru wag dla funkcji kryterialnych: wagi zmieniano dynamicznie w kolejnych krokach procedury. Zaproponowano kilka różnych algorytmów wyznaczania wag. Algorytmy porównano i oceniono za pomocą testów statystycznych. Procedury wyposażone w te algorytmy zastosowano do rozkładu krzywych dyfrakcyjnych celulozy I, celulozy II i poliestru. Wykazano, że procedury wyposażone w dynamiczne algorytmy wyznaczania wag są znacznie bardziej skuteczne niż procedury wykorzystujące wagi stałe, ustalone arbitralnie.
Źródło:
Polimery; 2017, 62, 11-12; 821-833
0032-2725
Pojawia się w:
Polimery
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
    Wyświetlanie 1-2 z 2

    Ta witryna wykorzystuje pliki cookies do przechowywania informacji na Twoim komputerze. Pliki cookies stosujemy w celu świadczenia usług na najwyższym poziomie, w tym w sposób dostosowany do indywidualnych potrzeb. Korzystanie z witryny bez zmiany ustawień dotyczących cookies oznacza, że będą one zamieszczane w Twoim komputerze. W każdym momencie możesz dokonać zmiany ustawień dotyczących cookies