Онлайн-магазин готовых решений

Необходимо определить зависимости математического ожидания (среднего значения) износа деталей y(t) и дисперсии D(y(t)) от пробега (наработки), используя данные из таблицы 5. Параметры искомых зависимостей следует рассчитать с использованием правила определения прямой, проходящей через две точки с известными координатами.

Задание 6 контрольной работы "Надежность подвижного состава"

Необходимо определить зависимости математического ожидания (среднего значения) износа деталей y(t) и дисперсии D(y(t)) от пробега (наработки), используя данные из таблицы 5. Параметры искомых зависимостей следует рассчитать с использованием правила определения прямой, проходящей через две точки с известными координатами.

Задание 6 контрольной работы "Надежность подвижного состава"

Требуется рассчитать средние значения {y(t_i)}, дисперсии (D(y(t_i))} и средние квадратические отклонения {σ(y(t_i))} проката при нескольких значениях пробега, пользуясь зависимостями, полученными на предыдущем шаге. Затем требуется для тех же значений пробега определить нижнюю у(ti)min и верхнюю y(t_i)max границы практически возможных значений проката. Результаты расчёта занести в таблицу и построить по ним линии, представляющие зависимость среднего проката бандажей от пробега, нижнюю н верхнюю границы практически возможных значений проката. Предельное значение yпр, проката бандажей колёсных пар грузовых электровозов на практике - 7 мм, а для пассажирских электровозов на практике - 5 мм.

Исходные данные:
1. Серия электровоза – ВЛ10;
2. Заданный пробег Т_зад = 250 тыс.км;
3. Предельное значение проката бандажей колёсных пар для грузовых электровозов y_пр = 7 мм

Задание 7 контрольной работы "Надежность подвижного состава"

Требуется рассчитать средние значения {y(t_i)}, дисперсии (D(y(t_i))} и средние квадратические отклонения {σ(y(t_i))} проката при нескольких значениях пробега, пользуясь зависимостями, полученными на предыдущем шаге. Затем требуется для тех же значений пробега определить нижнюю у(ti)min и верхнюю y(t_i)max границы практически возможных значений проката. Результаты расчёта занести в таблицу и построить по ним линии, представляющие зависимость среднего проката бандажей от пробега, нижнюю н верхнюю границы практически возможных значений проката. Предельное значение yпр, проката бандажей колёсных пар грузовых электровозов на практике - 7 мм, а для пассажирских электровозов на практике - 5 мм.

Исходные данные:
1. Серия электровоза – ВЛ10;
2. Заданный пробег Т_зад = 180 тыс.км;
3. Предельное значение проката бандажей колёсных пар для грузовых электровозов y_пр = 7 мм

Задание 7 контрольной работы "Надежность подвижного состава"

Требуется определить стоимость зарезервированной системы C(x), обладающей надежностью R₀, которая достигается при использовании «x» систем параллельно. В таблице 4 приведены исходные данные для расчетов.

Исходная система состоит из n элементов, каждый из которых обладает определенной надежностью r_i и стоимостью C_i. Требуется определить минимальную стоимость системы, при которой её надежность составит 0,999.

Задание 4 контрольной работы "Надежность подвижного состава"

Дифференциальная функция распределения случайной величины имеет вид f(x) = Ag(x). Найти параметр А, М(Х), D(Х), σ(Х), М₀, Мe. Построить графики f(x) и F(x), рассматривая не менее пяти точек на интервале. Найти вероятность того, что отклонение от математического ожидания не более трех среднеквадратических отклонений. $$g(x)=\frac{1}{x^4},\ х\ge 2$$

Найдите $K$ и функцию распределения $F(x)$ непрерывной случайной величины $X$, плотность распределения $f(x)$ которой задана следующей формулой:
$$f(x)=\left \{
\begin{array} {ll}
K(1+x), & x \in (0, 2] \\
0, & x \notin (0, 2]
\end{array} \right. $$
Найдите $M(X), D(X), \sigma(X)$

Дана функция распределения случайного вектора
$$F(x,y)=\left\{\begin{array}{ll}
\frac 12(x^2y+xy^2), & x \in [0,1], y \in [0, 1] \\
0, & x \notin [0, 1], y \notin [0, 1]
\end{array} \right. $$
Найдите плотность распределения. Найти плотности отдельных величин $f_X(x)$ и $f_Y(y)$. Определить, являются ли $X$ и $Y$ зависимыми величинами.

Задана плотность совместного распределения непрерывной двумерной случайной величины $(\xi,\eta)$: $$p_{\xi \eta} (x,y)=\left\{\begin{array}{ll}
0, (x,y) \notin D, \\
Ax, (x,y) \in D,
\end{array}\right.$$
где область D является треугольником с вершинами в точках (0;0),(0;3) и (-3;0).
Найдите:

Требуется определить интенсивность отказов λ(t) для заданных значений t и Δt.
Необходимо определить также среднюю наработку до отказа Т_Б блока сложной технической системы, исходя из предположения, что безотказность некоторого блока характеризуется интенсивностью отказов, численно равной рассчитанной, которая не меняется в течение всего срока службы локомотива.
На рис. 2 изображена подсистема управления, включающая в себя «k = 6» последовательно соединенных блоков. Блоки имеют одинаковую интенсивность отказов, численно равную рассчитанной. Необходимо определить интенсивность отказов подсистемы λ_п и среднюю наработку до отказа T_п, построить зависимости вероятности безотказной работы одного блока P_Б(t) и подсистемы P_П(t) от наработки и определить вероятности безотказной работы блока P_B(t) и подсистемы P_П(t) к наработке $t = \bar{T_П}$.

Задание 3 контрольной работы "Надежность подвижного состава"

Требуется определить интенсивность отказов λ(t) для заданных значений t и Δt.
Необходимо определить также среднюю наработку до отказа Т_Б блока сложной технической системы, исходя из предположения, что безотказность некоторого блока характеризуется интенсивностью отказов, численно равной рассчитанной, которая не меняется в течение всего срока службы локомотива.
На рис. 2 изображена подсистема управления, включающая в себя «k = 3» последовательно соединенных блоков. Блоки имеют одинаковую интенсивность отказов, численно равную рассчитанной. Необходимо определить интенсивность отказов подсистемы λ_п и среднюю наработку до отказа T_п, построить зависимости вероятности безотказной работы одного блока P_Б(t) и подсистемы P_П(t) от наработки и определить вероятности безотказной работы блока P_B(t) и подсистемы P_П(t) к наработке $t = \bar{T_П}$.

Задание 3 контрольной работы "Надежность подвижного состава"

Требуется рассчитать Т_TO-4 - средний пробег (наработку) до технического обслуживания ТО-4, а также наименьший T_н и наибольший T_к практически возможные пробеги до обточки бандажей колёсных пар по прокату' без выкатки из-под электровоза. Далее необходимо рассчитать ψ - вероятность того, что к заданному пробегу T_зад = 250 тыс. км. будет произведена обточка бандажей колёсных пар без выкатки из-под электровоза.

Задание 8 контрольной работы "Надежность подвижного состава"

Найти f(x),F(x), σ(x), M(x), P{3 < X < 7} и параметр a непрерывной случайной величины X, имеющей равномерное распределение, если известно, что D(X) = 12, а параметр β = 13.

Для наработки $t = \bar{T}_П$ требуется определить вероятность безотказной работы $P_C(\bar{T}_П)$ системы (см. рис. З), состоящей из четырех подсистем, две из которых являются резервными.
k = 2.

Задание 5 контрольной работы "Надежность подвижного состава"

Для наработки $t = \bar{T}_П$ требуется определить вероятность безотказной работы $P_C(\bar{T}_П)$ системы (см. рис. З), состоящей из четырех подсистем, две из которых являются резервными.

Задание 5 контрольной работы "Надежность подвижного состава"

Требуется рассчитать среднюю наработку до отказа T рассматриваемого устройства. Первоначально вычисления произвести непосредственно по выборочным значениям T, указанным в табл. 1, а затем с использованием статистического ряда.

Задание 2 контрольной работы "Надежность подвижного состава"

Требуется рассчитать среднюю наработку до отказа T рассматриваемого устройства. Первоначально вычисления произвести непосредственно по выборочным значениям T, указанным в табл. 1, а затем с использованием статистического ряда.

Задание 2 контрольной работы "Надежность подвижного состава"

Вероятность изготовления детали с дефектами равна 0,1. Почему нельзя применить неравенство Чебышева для оценки вероятности того, что число нестандартных деталей среди 10000 изготовленных будет заключено в границах от 959 до 1030 включительно? Какой должна быть левая граница, чтобы применение неравенства Чебышева стало возможным? Решить задачу при сопутствующем изменении левой границы.

Известно эмпирическое распределение выборки объема n случайной величины Х. Проверить гипотезу о распределении по закону Пуассона генеральной совокупности этой величины. Использовать критерий согласия Пирсона (хи-квадрат) при уровне значимости a = 0,05.

Производится выборочный контроль партии электролампочек для определения средней продолжительности их горения. Каким должен быть объем выборки, чтобы с вероятностью, не меньшей 0,9876. можно было утверждать, что средняя продолжительность эксплуатации лампочки по всей партии отклонилась от средней, полученной в выборке, не более чем на 10 ч. если среднее квадратичное отклонение продолжительности эксплуатации лампочки равно 80 ч?

Два стрелка A и B по очереди стреляют в одну мишень. Вероятность попадания при каждом выстреле равна 0,25. Каждый стрелок имеет право произвести два выстрела, однако стрельба прекращается, когда кто-нибудь из них попадёт в мишень. Определить вероятность поражения мишени каждым стрелком в отдельности.

Дана функция распределения F(x) СВ X
$$F(x)=\left \{
\begin{array} {ll}
0, & x \le 3\pi/4, \\
\cos{2x}, & 3\pi/4 < x \le \pi, \\
1, & x >\pi \\
\end{array} \right. $$
Найти плотность распределения вероятностей f(x), математическое ожидание и дисперсию и вероятность попадания СВ X на отрезке
$\left[ \frac{3\pi}{4};\frac{5\pi}{6}\right]$
Построить графики F(x) и f(x).

Известно эмпирическое распределение выборки объема n случайной величины Х. Проверить гипотезу о распределении по закону Пуассона генеральной совокупности этой величины. Использовать критерий согласия Пирсона (хи-квадрат) при уровне значимости a = 0,05.

В банке задач - 500 заданий. Студент умеет решать 80% задач. Методическая комиссия случайным образом отбирает 15 задач Случайная величина X - количество задач, решенных участником теста. Указать распределение и закон распределения. Найти M(X) и D(X).