Wyniki wyszukiwania - Biblioteka Nauki

Nowa wersja platformy, zawierająca wyłącznie zasoby pełnotekstowe, jest już dostępna.
Przejdź na https://bibliotekanauki.pl

Ograniczanie wyników

1 Logistyka

1 2011

Znaleziono wyników: 1

Liczba wyników na stronie

Wyniki wyszukiwania

Wyszukiwano:
w słowach kluczowych: dynamika jednostki pływającej

Sortuj według:

Ogranicz wyniki do:

Zastosowanie widma Piersona-Moskowitza do rozwiązania równania różniczkowego wielokadłubowej jednostki pływającej

100%

Królicka A. , Trębacki K.

2011

tom nr 6

Ruch układu dynamicznego może być wywołany przez różne czynniki pochodzenia zewnętrznego lub wewnętrznego. Przy modelowaniu matematycznym wybieramy zewnętrzne czynniki wymuszające, których wpływ na układ jest najbardziej znaczący. Takie czynniki zewnętrzne są zazwyczaj nazywane wymuszeniami. Reakcja układu na zadane wymuszenia jest scharakteryzowana matematycznie przez określoną transformację zwaną operatorem układu. Dla szerokiej klasy rzeczywistych układów dynamicznych związek między wymuszeniami a reakcja jest scharakteryzowany przez równania różniczkowe ruchu. Dynamiczne układy mechaniczne reprezentujące obiekty pływające są ściśle związane z procesami stochastycznymi. Zmienne stanu i parametry wejścia w tych modelach mają charakter probabilistyczny. Modele matematyczne takich układów są reprezentowane przez układy stochastycznych równań różniczkowych tworząc układy równań Ito^ .

Motion of a dynamic system can be generated by different external or internal factors. At mathematical modelling external excitation factors of the most significant effect on the system, are selected. Such external factors are usually called excitations. Response of the system to given excitations is mathematically characterized by a definite transformation called operator of a system. For a broad class of dynamic systems the relation between excitations and response is characterized by differential equations of motion. Dynamic mechanical systems which represent floating objects are tightly associated with stochastic processes. State variables and input parameters of the models are of probabilistic character. Mathematical models of such systems are represented by sets of stochastic differential equations, and form sets of Ito^ equations.