Posouzení struktury strojní sestavy pomocí teorie hromadných obsluh

Rozměr: px
Začít zobrazení ze stránky:

Download "Posouzení struktury strojní sestavy pomocí teorie hromadných obsluh"

Transkript

1 Projekt zpracová s podporou FRVŠ. Posouzeí struktury strojí sestavy pomocí teorie hromadých obsluh 1 Základí údaje Ve stavebí praxi se velmi často vyskytuje požadavek rychle a objektivě posoudit strukturu strojí soustavy. U ěkterých mechaizovaých stavebích procesů obsahují strojí sestavy velmi rozsáhlé dopraví systémy. Ty zajišťují trasport zpracovávaého materiálu ebo polotovarů od místa akládky k místu vyložeí. Při jejich předimezováí bude docházet k hromaděí prvků, zajišťujících dopravu materiálu před hlavím strojem, a tím vzikou zbytečé časové ztráty během jejich práce. avrheme-li dopraví systém příliš malý, dojde sice k jeho dobrému časovému využití, ale prostoje budou aopak vzikat u hlavího stroje strojí sestavy. Objektiví posouzeí těchto problémů umožňuje teorie hromadých obsluh. Pomocí této teorie lze posuzovat chováí jedoduchého, případě paralelího kaálu hromadé obsluhy (viz. Obrázek 1). eí však možé pomoci í zkoumat pohyb obsluhovaých prvků mimo systém obsluhy a systémy složitější (sériové, smíšeé), které se v praxi vyskytují. Pro tyto případy se používají metody simulace chováí mechaizovaých výrobích procesů. Jedoduchý kaál Paralelí kaál F F 1 V s O V ý O 1 λ µ V s λ 1 µ 1 V ý F O λ µ ériový kaál F 1 F V s1 O 1 V ý1 V s O V ý λ 1 µ 1 λ µ LEGEA : V s vstup Ffrota Oobsluha V ý výstup λitezita vstupu µitezita obsluhy Obrázek 1 Při studiu systémů hromadé obsluhy sledujeme vstup obsluhovaých prvků do systému obsluhy, frotu před kaálem obsluhy, kaál obsluhy a výstup ze systému obsluhy (viz. Obrázek 1). Zdroj obsluhovaých prvků je buď eomezeý, ebo je počet prvků, který má být obslouže,

2 omeze. Při vstupu obsluhovaých prvků do systému obsluhy sledujeme tzv. itezitu vstupu. λ 1 TV Vzorec 1 TV je průměrá délka itervalů mezi vstupy obsluhovaých prvků do systému obsluhy. Časové itervaly mezi vstupy mají v teorii hromadých obsluh áhodou velikost a rozděleí pravděpodobosti jejich výskytu popisujeme obvykle Poissoovým experimetálím rozděleím. To udává, jaká je pravděpodobost, že v časovém itervalu t vstoupí do systému obsluhy prvků. P ( t) ( λ t) λt! e Vzorec ěkdy se doporučuje použit i jiých typů rozdělei pravděpodobosti - apř. Erlagova, a to zejméa tehdy, má-li obsluha výrazě cyklický charakter (viz. Vzorec 4). Použijeme-li však expoeciálího Poissoova rozdělei, podstatě se zjedoduší výpočty. Vlastí obsluha probíhá v kaálu obsluhy a může být jedo či vícekaálová. Obsluhu charakterizujeme itezitou obsluhy µ 1 T T je průměrá délka obsluhy. Vzorec 3 élka obsluhy má opět áhodou velikost a můžeme ji popsat vhodým typem rozděleí pravděpodobosti. Pokud jsme ale pro vstupí proud požadavků použili expoeciálího rozděleí, lze dokázat, že i výskyt růzých délek obsluhy se bude řídit expoeciálím rozděleím. To vyjadřuje pravděpodobost, že délka obsluhy T bude meši ež t : µ t { t} 1 e P T Vzorec 4 λ ρ µ Jako celek lze systém hromadé obsluhy charakterizovat itezitou provozu systému T TV Vzorec 5

3 a výstupu epřipouštíme hromaděí jedotek, protože by to mohlo způsobit zastaveí provozu systému hromadé obsluhy. ěkdy je však výstup z kaálu obsluhy vstupem do další froty před kaál ásledující, pokud je obsluha vícekaálová a kaály jsou řazey sériově (viz. Obrázek 1). U systémů tohoto druhu však teorii hromadých obsluh použít emůžeme a musíme je zkoumat pomocí simulace. Ta je začě pracá a u rozsáhlejších systémů vyžaduje použití počítačů. trojí sestavy s omezeým počtem strojů zajišťujících dopravu materiálu Velmi často asazujeme za hlaví stroj strojí sestavy (může jím být třeba akladač, betoárka apod.) omezeý počet obsluhovaých - vedlejších - strojů PV (ákladí vozidla, domíchávače apod.). Při posuzováí takovýchto systémů musíme vycházet ze vztahů platých pro expoeciálí kaál obsluhy s omezeým počtem obsluhovaých prvků. Pravděpodobost, že se v systému obsluhy alézá prvků, můžeme vyjádřit jako: p PV! ρ p0 ( PV ) ( 1 PV )! p 0 je pravděpodobost, že systém obsluhy je volý. Vzorec 6 Hodotu p 0 můžeme určit úpravou předchozí rovice do tvaru p p 0 PV! ( PV ) ρ! PV 1 a z podmíky p 0 Pro praktické posouzeí systému hromadé obsluhy pomocí těchto výrazů můžeme použít postup (viz. Vzorec 8), který je vhodý i pro "ručí" výpočet a při kterém se hodota výrazu (, ρ ) PV PV! ( PV ) 0! ρ Vzorec 7 postupě zjišťuje určováím hodoty výrazu : (, ρ ) 1 ρ ( 1, ρ) Jak lze zjistit dosazeím pro 0 je hodota (, ρ) 1 Vzorec 8

4 Vlastí výpočet provádíme tak, že postupě zvyšujeme počet obsluhovaých prvků o 1 a určíme všechy charakteristiky systému (v textu očíslovaé 1 13): č.1 - Průměrý stupeň využití obsluhovaých prvků v kaálu obsluhy : V ( 1, ρ ) (, ρ) č. Průměrý počet prvků mimo systém obsluhy je pak aalogicky: Charakteristika 1 Vzorec 9 L V Charakteristika Vzorec 10 č.3 - Průměrý počet prvků vyžadujících obsluhu: M 1 ( V ) Charakteristika 3 Vzorec 11 č.4 - Průměrý stupeň využití kaálu obsluhy: I ρ L Charakteristika 4 Vzorec 1 č.5 - Průměrý počet prvků ve frotě: M I Charakteristika 5 Vzorec 13 č.6 - Trváí froty, tj. čas, který stráví jedotka čekáím a obsluhu: TF TJ TY L TM Charakteristika 6 Vzorec 14 č.7 - Trváí pracovího cyklu obsluhovaých prvků: Výpočet trváí jízdy TJ V PR V je dopraví vzdáleost

5 PR je průměrá rychlost Výpočet trváí akládáí O T P O je objem dopravovaé zemiy P je výko rypadla Z uvedeého plye : TJ TY TM TF T TJ je trváí jízdy, TY je trváí vykládky, TM je trváí maévrováí, TF je trváí froty, T je trváí akládky Charakteristika 7 Vzorec 15 Zvyšováím počtu obsluhovaých prvků se budou zvyšovat ztráty čekáím ve frotě a bude se zkracovat celková dráha, ujetá obsluhovaým prvkem za pracoví směu. Pro posouzeí systému ás zajímá zejméa dráha ujetá s ákladem - většiou předpokládáme, že je to /. alší charakteristikou je tedy: č.8 - élka trasy, ujetá obsluhovaým prvkem s ák1adem: V T V je vzdáleost od místa akládky k místu vykládky, T je trváí pracoví směy, je trváí pracovího cyklu obsluhovaého prvku. Charakteristika 8 Vzorec 16 Při ávrhu struktury strojí sestavy musíme vycházet zejméa z požadavků a její výkoost. Ta vyplývá z požadovaého objemu práce a délky času a její provedeí. Vztah mezi těmito veličiami udává charakteristika: č.9 - Trváí práce požadovaého objemu, je-li počet obsluhovaých prvků T O G je požadovaý objem práce. Charakteristika 9 Vzorec 17 Úpravou této rovice lze získat další charakteristiku:

6 č.10 - Objem práce provedeý v požadovaém čase, je-li počet obsluhovaých prvků : O T T je požadovaá délka trváí práce, je trváí pracovího cyklu obsluhovaých prvků, O je velikost dávky materiálu dopravovaého obsluhovaým prvkem, je počet obsluhovaých prvků. Charakteristika 10 Vzorec 18 Pomocí charakteristik č.9 a č.10 lze zjistit, jaký počet obsluhovaých prvků ám, za předpokladu kostata, splí požadovaý čas trváí práce aebo, je-li délka prováděí práce eměá (T kostata), jak se ám při zvyšováí počtu obsluhovaých prvků bude zvyšovat objem zpracovaého a přepraveého materiálu. 3 Optimalizace struktury avrhovaého systému hromadé obsluhy z hlediska ákladů a jedotku zpracovaého a přepraveého materiálu Volba výkoosti obslužého zařízeí a možství obsluhovaých prvků, která by vycházela pouze z daého objemu přepravovaého a zpracovaého materiálu a celkové délky prováděých prací T, ebere ohled a oblast provozích ákladů. Ta je však pro stavbu velice důležitá, eboť musí za stroje platit ájemé. Celkové áklady a provoz strojí sestavy, které musí stavba hradit, jsou: K KH T KV T KH jsou áklady a hlaví stroj za jedotku času, T je požadovaé trváí práce, KV jsou áklady a obsluhovaý prvek za jedotku času, je počet obsluhovaých jedotek. Vzorec 19 Při porováí růzých struktur strojích sestav je však vhodější zjistit áklady a jedotkové možství zpracovaého a dopraveého materiálu. Po vyděleí předchozí rovice zjistíme další výzamou charakteristiku: č áklady a zpracováí a přepravu jedotkového možství materiálu KJ K KH T KV T Charakteristika 11 Vzorec 0 osadíme-li ještě do této rovice za T charakteristiku č.9, dostaeme koečý tvar KJ KH O KV O KH O KV O

7 Vzorec 1 áklady a hlaví stroj jsou většiou udáváy v závislosti a době provozu. U prvků zajišťujících dopravu je však uto často vycházet z délky trváí ložých operací a z délky trasy ujeté s ákladem. Abychom tedy mohli vypočítat hodotu charakteristiky č. 11, musíme ejprve určit hodotu pomocé charakteristiky: č. 1 - áklady a provoz obsluhovaého prvku za jedotku času KV JU Z T T ( TF T ) PJM PO T Charakteristika 1 Vzorec Kde JU je sazba za jízdu upraveá (s ákladem), / je délka trasy ujetá s ákladem během směy, T/ je počet přepravích obrátek za směu, Z je sazba za stáí, (TF T) je doba setrváí obsluhovaého prvku v kaálu obsluhy, (ěkdy se započítává (TV TM)) PJM je příplatek: za jízdu v městě, PO je příplatek za jedu obrátku. azby jsou udáy v tarifu a jeho doplňcích. Výčet charakteristik uzavírá posledí, která určuje velikost dopravího systému: č Celkový počet obsluhovaých prvků PV () Charakteristika 13 4 ávrh optimálí struktury a provozího režimu strojí sestavy s ohledem a miimálí spotřebu pohoých hmot. Pod pojmem strojí. sestava rozumíme systém hlavích a pomocých strojů určeých zpravidla k provedeí komplexího pracovího procesu. troje ve strojí sestavě mají určitou hierarchii a jsou mezi sebou provázáy výkoostí, spolehlivostí a jiými vazbami, které zajišťují provedeí požadovaého objemu prací ve staoveém termíu, žádoucí kvalitě, bezpečě a při dodržeí určeých ekoomických ukazatelů. ávrh struktur strojích sestav je tvůrčí ižeýrská čiost založeá eje a praktických zkušeostech, ale i a hlubokých odborě teoretických zalostech o možosti použití jedotlivých strojů pro růzé druhy prací v závislosti a daých pracovích podmíkách. Často požadujeme tvorbu optimálích struktur strojích sestav. Tato čiost je úzce spjata s vytyčeím hledisek optimalizace při jejich sestavováí. ejčastěji se sažíme o dosažeí miimálích ákladů a jedotkové možství zpracovávaého materiálu. Při zdůrazěí utosti dosahovat úspor pohoých hmot (PHM) se do popředí dostává požadavek miimalizace spotřeby PHM a jedotkové možství zpracovávaého materiálu.

8 4.1 Provozí režim strojí sestavy Provozí režim strojí sestavy charakterizujeme jako souhr provozích režimů jejich jedotlivých strojů. potřeba PHM strojí sestavy a jedotkové možství zpracovávaého materiálu (ozačovaá v dalším textu jako měrá spotřeba HJ) je součtem HJ u jedotlivých strojů strojí sestavy. Tato měrá spotřeba je pak závislá a provozím režimu stroje. troj během provozího režimu buď čeká, dopravuje materiál ebo jej zpracovává. Čekací režim je charakterizová ízkou spotřebou PHM, závislou a seřízeí otáček voloběhu motoru stroje. o čekacího režimu se ale zařazuje i maévrovací režim, při kterém se stroj buď velmi pomalu pohybuje (couvái, otáčeí, popojížděí), ebo stojí a provádí čiost, při které se ezpracovává materiál (vykládái). potřeba PHM je pochopitelě zvýšea. opraví režim může být buď zatížeý (s ákladem) či bez zatížeí. Při ěm je spotřeba PHM výrazě ovlivěa stavem pojížděého povrchu teréu, rychlosti i způsobem jízdy a pochopitelě i velikosti zatížeí stroje od ákladu. Pracoví režim stroje je charakterizová podmíkami, ve kterých stroj pracuje. Tak apř. firma Caterpillar charakterizuje pracoví režimy akládačů ásledově: těžký, vysoce itezíví - plyulé akládái bez přestávek; středí, průměrě iteziví - akládáí s občasými přestávkami v čiosti ebo práce a skládce s přepravou materiálu; lehký, málo itezíví - práce přerušovaá dlouhými přestávkami. Je zřejmé, že ěkteré stroje mohou pracovat ve všech výše uvedeých režimech (skrejpr, akládač), jié emají apř. pracoví režim (stroje pro dopravu). U jiých ěkteré režimy probíhají současě (domícháváí betoové směsi v bubu domíchávače za jízdy). Je proto uté všechy tyto čiosti při zkoumáí provozího režimu strojí sestavy rozlišit, abychom je mohli zahrout do podrobého rozboru, ze kterého vyjdeme při ávrhu její optimálí struktury. Uveďme yí přehledě podrobé rozčleěí provozího režimu stavebích strojů (viz. Obrázek ).: stáí čekací režim stáí s pracoví ečiostí maévrováí zatížeý Provozí režim dopraví režim ezatížeý vysoce iteziví pracoví režim středě iteziví málo iteziví Obrázek

9 4. Určeí celkové a specifické spotřeby pohoých hmot strojí sestavy Obecě lze kostatovat, že pro objektiví posouzeí spotřeby PHM strojích sestav schází celá řada důležitých údajů. V prospektové literatuře se běžě eudává spotřeba motorů stavebích strojů při voloběhu. Obdobě chybí i údaje o spotřebě při maévrováí. Pokud vycházíme z údajů uváděých u dopravích prostředků, lze odhadout, že tato spotřeba bude 1/10 až 1/8 spotřeby při pracovím režimu ebo při jízdě se zatížeím. Poěkud lepší situace je při určováí spotřeby PHM při dopravím režimu. ěkteří výrobci udávají závislost spotřeby a rychlosti pohybu u zatížeého a ěkdy i ezatížeého stroje v litrech / 100 km. Většiou však tyto údaje platí pro průměré provozí podmíky a bylo by je třeba doplit údaji o spotřebě v závislosti a sklou dopraví trasy ebo a druhu a kvalitě jejího povrchu. Pro pracoví režim pouze výjimečě uvádějí ěkteří výrobci spotřebu v závislosti a provozích podmíkách. Většiou a e vždy se uvádí pouze průměrá spotřeba v litrech / hod., což je z techologického hlediska údaj edostatečý. Pro určeí spotřeby PHM vybraých strojů používaých ve stavebictví lze vycházet z ormativů. Výpočet spotřeby se provádí z výrazu: HP HP T k o k t k e HP je ormová spotřeba pohoých hmot při práci stroje HP T je tabulková spotřeba pohoých hmot při práci stroje k o je koeficiet vlivu provozích hodi motoru stroje k t je koeficiet vlivu klimatických podmíek k e je koeficiet plěí výkoové ormy Vzorec 3 Celková spotřeba PHM strojí sestavy se určí jako součet spotřeby PHM jedotlivých strojů při všech fázích provozího režimu. Lze postupovat tak, že provedeme rozbor čiosti strojí sestavy během jedé pracoví směy a za předpokladu, že provozí režim bude v ásledujících dech zhruba obdobý, zjištěé hodoty vyásobíme počtem smě, ezbytých k provedeí práce celkového objemu. HC R HC TPR HP TJR HJ je počet pracovích smě je celkový počet strojů strojí sestavy R trváí čekacího režimu HC spotřeba PHM při čekáí TPR trváí pracovího režimu HP spotřeba PHM při práci TJR trváí dopravího režimu HJ spotřeba PHM při dopravě Vzorec 4

10 Měrá spotřeba PHM se pak určí : HJ HC ( R HC TPR HP TJR HJ ) 1 je celkový objem zpracovávaého materiálu Vzorec 5 Obtíže při praktickém výpočtu vyplývají z toho, že musíme určit délku trváí a počet jedotlivých režimů u všech strojů strojí sestavy během směy a z těchto hodot pak vypočítat spotřebu pohoých hmot strojí sestavy. Odvozeé vztahy pro výpočet jsou začě rozsáhlé a výpočet podle ich zdlouhavý. Jako příklad si uveďme výraz pro zjištěí měré spotřeby HJ jedoduché strojí sestavy, která se skládá z hlavího stroje obsluhujícího dopraví systém složeý z PV vedlejších strojů. HJ HC [{ R HC TPR HP} T ( TF T TY TM ) HP HZ H PV ] H je trváí čekacího režimu hlavího stroje HC je spotřeba PHM při čekáí hlavího stroje TPH je trváí pracovího režimu hlavího stroje HP je spotřeba PHM při práci hlavího stroje (TFTTYTM) je trváí čekacího režimu vedlejších strojů (frota, akládáí, vykládáí, maévrováí) HF je spotřeba PHM při čekáí vedlejších strojů / trasa ujetá vedlejšími stroji s ákladem (bez ákladu) HZ je spotřeba PHM při jízdě vedlejších strojů zatížeých H je spotřeba PHM při jízdě vedlejších strojů ezatížeých PV počet vedlejších strojů zajišťujících dopravu materiálu Vzorec 6 Trváí čekacího a pracovího režimu hlavího stroje lze vyjádřit takto : H TPH T 1 T I ( I ) T je délka směy I je stupeň využití hlavího stroje během směy Vzorec 7 Vzorec 8 Po dosazeí Vzorce 7, Vzorce 8 do Vzorce 6 dostáváme výsledý výraz pro měrou spotřebu:

11 HJ HC [{ T ( 1 I ) HC T I HP} T ( TF T TY TM ) HP HZ H PV ] Vzorec Optimalizace struktury a provozího režimu strojí sestavy a ohledem a miimálí spotřebu PHM Chceme-li určit optimálí strukturu a provozí režim strojí sestavy s ohledem a uvedeé hledisko, musíme zkoumat všechy možé druhy uspořádáí strojí sestavy, způsoby provozu jedotlivých prvků a zjišťovat měrou spotřebu HJ u všech variat. Přitom hledáme takovou strukturu a provozí režim, při ichž bude HJ miimálí. Při hledáí vhodé struktury měíme počet strojů v jedotlivých člácích strojí sestavy, případě i jejich typorozměr. Při hledáí vhodého provozího režimu měíme způsob práce při provozím režimu, rychlost a způsob pohybu při dopravím režimu. a provozí režim strojí sestavy má začý vliv provozí režim strojů zajišťujících dopravu zpracovávaého materiálu. Proto je ěkdy možo se omezit a zkoumáí vlivu růzých typů režimů této části strojí sestavy, která pak ovliví i režimy strojů ostatích. a tuto část avazuje program pro automatizovaý výpočet

6 Intervalové odhady. spočteme aritmetický průměr, pak tyto průměry se budou chovat jako by pocházely z normálního. nekonečna.

6 Intervalové odhady. spočteme aritmetický průměr, pak tyto průměry se budou chovat jako by pocházely z normálního. nekonečna. 6 Itervalové odhady parametrů základího souboru V předchozích kapitolách jsme se zabývali ejprve základím zpracováím experimetálích dat: grafické zobrazeí dat, výpočty výběrových charakteristik kapitola

Více

Deskriptivní statistika 1

Deskriptivní statistika 1 Deskriptiví statistika 1 1 Tyto materiály byly vytvořey za pomoci gratu FRVŠ číslo 1145/2004. Základí charakteristiky souboru Pro lepší představu používáme k popisu vlastostí zkoumaého jevu určité charakteristiky

Více

Pojem času ve finančním rozhodování podniku

Pojem času ve finančním rozhodování podniku Pojem času ve fiačím rozhodováí podiku 1.1. Výzam faktoru času a základí metody jeho vyjádřeí Fiačí rozhodováí podiku je ovlivěo časem. Peěží prostředky získaé des mají větší hodotu ež tytéž peíze získaé

Více

Intervalové odhady parametrů některých rozdělení.

Intervalové odhady parametrů některých rozdělení. 4. Itervalové odhady parametrů rozděleí. Jedou ze základích úloh mtematické statistiky je staoveí hodot parametrů rozděleí, ze kterého máme k dispozici áhodý výběr. Nejčastěji hledáme odhady dvou druhů:

Více

12. N á h o d n ý v ý b ě r

12. N á h o d n ý v ý b ě r 12. N á h o d ý v ý b ě r Při sledováí a studiu vlastostí áhodých výsledků pozáme charakter rozděleí z toho, že opakovaý áhodý pokus ám dává za stejých podmíek růzé výsledky. Ty odpovídají hodotám jedotlivých

Více

Tento materiál vznikl díky Operačnímu programu Praha Adaptabilita CZ.2.17/3.1.00/33254

Tento materiál vznikl díky Operačnímu programu Praha Adaptabilita CZ.2.17/3.1.00/33254 Evroský sociálí od Praha & EU: Ivestujeme do vaší budoucosti eto materiál vzikl díky Oeračímu rogramu Praha Adatabilita CZ..7/3../3354 Maažerské kvatitativí metody II - ředáška č.3 - Queuig theory teorie

Více

DERIVACE FUNKCÍ JEDNÉ REÁLNÉ PROM

DERIVACE FUNKCÍ JEDNÉ REÁLNÉ PROM Difereciálí počet fukcí jedé reálé proměé - - DERIVACE FUNKCÍ JEDNÉ REÁLNÉ PROMĚNNÉ ÚVODNÍ POZNÁMKY I derivace podobě jako limity můžeme počítat ěkolikerým způsobem a to kokrétě pomocí: defiice vět o algebře

Více

Modelování jednostupňové extrakce. Grygar Vojtěch

Modelování jednostupňové extrakce. Grygar Vojtěch Modelováí jedostupňové extrakce Grygar Vojtěch Soutěží práce 009 UTB ve Zlíě, Fakulta aplikovaé iformatiky, 009 OBSAH ÚVOD...3 1 MODELOVÁNÍ PRACÍCH PROCESŮ...4 1.1 TERMODYNAMIKA PRACÍHO PROCESU...4 1.

Více

OKRUŽNÍ A ROZVOZNÍ ÚLOHY: OBCHODNÍ CESTUJÍCÍ. FORMULACE PŘI RESPEKTOVÁNÍ ČASOVÝCH OKEN

OKRUŽNÍ A ROZVOZNÍ ÚLOHY: OBCHODNÍ CESTUJÍCÍ. FORMULACE PŘI RESPEKTOVÁNÍ ČASOVÝCH OKEN Úloha obchodího cestujícího OKRUŽNÍ A ROZVOZNÍ ÚLOHY: OBCHODNÍ CESTUJÍCÍ. FORMULACE PŘI RESPEKTOVÁNÍ ČASOVÝCH OKEN Nejprve k pojmům používaým v okružích a rozvozích úlohách: HAMILTONŮV CYKLUS je typ cesty,

Více

UPLATNĚNÍ ZKOUŠEK PŘI PROHLÍDKÁCH MOSTŮ

UPLATNĚNÍ ZKOUŠEK PŘI PROHLÍDKÁCH MOSTŮ 3..- 4.. 2009 DIVYP Bro, s.r.o., Filipova, 635 00 Bro, http://www.divypbro.cz UPLATNĚNÍ ZKOUŠEK PŘI PROHLÍDKÁCH MOSTŮ autoři: prof. Ig. Mila Holický, PhD., DrSc., Ig. Karel Jug, Ph.D., doc. Ig. Jaa Marková,

Více

Odhady parametrů 1. Odhady parametrů

Odhady parametrů 1. Odhady parametrů Odhady parametrů 1 Odhady parametrů Na statistický soubor (x 1,..., x, který dostaeme statistickým šetřeím, se můžeme dívat jako a výběrový soubor získaý realizací áhodého výběru z áhodé veličiy X. Obdobě:

Více

P2: Statistické zpracování dat

P2: Statistické zpracování dat P: Statistické zpracováí dat Úvodem - Statistika: věda, zabývající se shromažďováím, tříděím a ásledým popisem velkých datových souborů. - Základem statistiky je teorie pravděpodobosti, založeá a popisu

Více

Náhodu bychom mohli definovat jako součet velkého počtu drobných nepoznaných vlivů.

Náhodu bychom mohli definovat jako součet velkého počtu drobných nepoznaných vlivů. Náhodu bychom mohli defiovat jako součet velkého počtu drobých epozaých vlivů. V rámci přírodích věd se setkáváme s pokusy typu za určitých podmíek vždy astae určitý důsledek. Např. jestliže za ormálího

Více

Odhady parametrů polohy a rozptýlení pro často se vyskytující rozdělení dat v laboratoři se vyčíslují podle následujících vztahů:

Odhady parametrů polohy a rozptýlení pro často se vyskytující rozdělení dat v laboratoři se vyčíslují podle následujících vztahů: Odhady parametrů polohy a rozptýleí pro často se vyskytující rozděleí dat v laboratoři se vyčíslují podle ásledujících vztahů: a : Laplaceovo (oboustraé expoeciálí rozděleí se vyskytuje v případech, kdy

Více

Vícekanálové čekací systémy

Vícekanálové čekací systémy Vícekaálové čekací systémy taice obsluhy sestává z ěkolika kaálů obsluhy, racujících aralelě a avzájem ezávisle. Vstuy i výstuy systému mají oissoovský charakter. Jedotky vstuující do systému obsadí ejrve

Více

4EK212 Kvantitativní management 4. Speciální úlohy lineárního programování

4EK212 Kvantitativní management 4. Speciální úlohy lineárního programování 4EK212 Kvatitativí maagemet 4. Speciálí úlohy lieárího programováí 3. Typické úlohy LP Úlohy výrobího pláováí (alokace zdrojů) Úlohy fiačího pláováí (optimalizace portfolia) Směšovací problémy Nutričí

Více

Při sledování a studiu vlastností náhodných výsledků poznáme charakter. podmínek různé výsledky. Ty odpovídají hodnotám jednotlivých realizací

Při sledování a studiu vlastností náhodných výsledků poznáme charakter. podmínek různé výsledky. Ty odpovídají hodnotám jednotlivých realizací 3. Náhodý výběr Při sledováí a studiu vlastostí áhodých výsledků pozáme charakter rozděleí z toho, že opakovaý áhodý pokus ám dává za stejých podmíek růzé výsledky. Ty odpovídají hodotám jedotlivých realizací

Více

4EK311 Operační výzkum. 4. Distribuční úlohy LP část 2

4EK311 Operační výzkum. 4. Distribuční úlohy LP část 2 4EK311 Operačí výzkum 4. Distribučí úlohy LP část 2 4.1 Dopraví problém obecý model miimalizovat za podmíek: m z = c ij x ij i=1 j=1 j=1 m i=1 x ij = a i, i = 1, 2,, m x ij = b j, j = 1, 2,, x ij 0, i

Více

veličiny má stejný řád jako je řád poslední číslice nejistoty. Nejistotu píšeme obvykle jenom jednou

veličiny má stejný řád jako je řád poslední číslice nejistoty. Nejistotu píšeme obvykle jenom jednou 1 Zápis číselých hodot a ejistoty měřeí Zápis číselých hodot Naměřeé hodoty zapisujeme jako číselý údaj s určitým koečým počtem číslic. Očekáváme, že všechy zapsaé číslice jsou správé a vyjadřují tak i

Více

Příloha č. 7 Dodatku ke Smlouvě o službách Systém měření kvality Služeb

Příloha č. 7 Dodatku ke Smlouvě o službách Systém měření kvality Služeb Příloha č. 7 Dodatku ke Smlouvě o službách Systém měřeí kvality Služeb Dodavatel a Objedatel se dohodli a ahrazeí Přílohy C - Systém měřeí kvality Služeb Obchodích podmíek Smlouvy o službách touto Přílohou

Více

2 STEJNORODOST BETONU KONSTRUKCE

2 STEJNORODOST BETONU KONSTRUKCE STEJNORODOST BETONU KONSTRUKCE Cíl kapitoly a časová áročost studia V této kapitole se sezámíte s možostmi hodoceí stejorodosti betou železobetoové kostrukce a prakticky provedete jede z možých způsobů

Více

Úloha III.S... limitní

Úloha III.S... limitní Úloha III.S... limití 10 bodů; průměr 7,81; řešilo 6 studetů a) Zkuste vlastími slovy popsat postup kostrukce itervalových odhadů středí hodoty v případě obecého rozděleí měřeých dat (postačí vlastími

Více

4 DOPADY ZPŮSOBŮ FINANCOVÁNÍ NA INVESTIČNÍ ROZHODOVÁNÍ

4 DOPADY ZPŮSOBŮ FINANCOVÁNÍ NA INVESTIČNÍ ROZHODOVÁNÍ 4 DOPADY ZPŮSOBŮ FACOVÁÍ A VESTČÍ ROZHODOVÁÍ 77 4. ČSTÁ SOUČASÁ HODOTA VČETĚ VLVU FLACE, CEOVÝCH ÁRŮSTŮ, DAÍ OPTMALZACE KAPTÁLOVÉ STRUKTURY Čistá současá hodota (et preset value) Jedá se o dyamickou metodu

Více

VYSOCE PŘESNÉ METODY OBRÁBĚNÍ

VYSOCE PŘESNÉ METODY OBRÁBĚNÍ VYSOKÉ UČENÍ TECHNICKÉ V BRNĚ Fakulta strojího ižeýrství Ústav strojíreské techologie ISBN 978-80-214-4352-5 VYSOCE PŘESNÉ METODY OBRÁBĚNÍ doc. Ig. Jaroslav PROKOP, CSc. 1 1 Fakulta strojího ižeýrství,

Více

4. B o d o v é o d h a d y p a r a m e t r ů

4. B o d o v é o d h a d y p a r a m e t r ů 4. B o d o v é o d h a d y p a r a m e t r ů Na základě hodot áhodého výběru z rozděleí určitého typu odhadujeme parametry tohoto rozděleí, tak aby co ejlépe odpovídaly hodotám výběru. Formulujme tudíž

Více

1. Měření ve fyzice, soustava jednotek SI

1. Měření ve fyzice, soustava jednotek SI 1. Měřeí ve fyzice, soustava jedotek SI Fyzika je vědí obor, který zkoumá zákoitosti přírodích jevů. Pozámka: Získáváí pozatků ve fyzice: 1. pozorováí - sledováí určitého jevu v jeho přirozeých podmíkách,

Více

IAJCE Přednáška č. 12

IAJCE Přednáška č. 12 Složitost je úvod do problematiky Úvod praktická realizace algoritmu = omezeí zejméa: o časem o velikostí paměti složitost = vztah daého algoritmu k daým prostředkům: časová složitost každé možiě vstupích

Více

14. B o d o v é o d h a d y p a r a m e t r ů

14. B o d o v é o d h a d y p a r a m e t r ů 4. B o d o v é o d h a d y p a r a m e t r ů Na základě hodot áhodého výběru z rozděleí určitého typu odhadujeme parametry tohoto rozděleí, tak aby co ejlépe odpovídaly hodotám výběru. Formulujme tudíž

Více

Metodický postup pro určení úspor primární energie

Metodický postup pro určení úspor primární energie Metodický postup pro určeí úspor primárí eergie Parí protitlaká turbía ORGRZ, a.s., DIVIZ PLNÉ CHNIKY A CHMI HUDCOVA 76, 657 97 BRNO, POŠ. PŘIHR. 97, BRNO 2 z.č. Obsah abulka hodot vstupujících do výpočtu...3

Více

ČESKÉ VYSOKÉ UČENÍ TECHNICKÉ V PRAZE

ČESKÉ VYSOKÉ UČENÍ TECHNICKÉ V PRAZE ČESKÉ VYSOKÉ UČENÍ TECHNICKÉ V PRAZE Fakulta dopraví Statistika Semestrálí práce Zdražováí pohoých hmot Jméa: Martia Jelíková, Jakub Štoudek Studijí skupia: 2 37 Rok: 2012/2013 Obsah Úvod... 2 Použité

Více

Závislost slovních znaků

Závislost slovních znaků Závislost slovích zaků Závislost slovích (kvalitativích) zaků Obměy slovího zaku Alterativí zaky Možé zaky Tříděí věcé sloví řady: seřazeí obmě je subjektiví záležitostí (podle abecedy), možé i objektiví

Více

jako konstanta nula. Obsahem centrálních limitních vět je tvrzení, že distribuční funkce i=1 X i konvergují za určitých

jako konstanta nula. Obsahem centrálních limitních vět je tvrzení, že distribuční funkce i=1 X i konvergují za určitých 9 Limití věty. V aplikacích teorie pravděpodobosti (matematická statistika, metody Mote Carlo se užívají tvrzeí vět o kovergeci posloupostí áhodých veliči. Podle povahy kovergece se limití věty teorie

Více

Vzorový příklad na rozhodování BPH_ZMAN

Vzorový příklad na rozhodování BPH_ZMAN Vzorový příklad a rozhodováí BPH_ZMAN Základí charakteristiky a začeí symbol verbálí vyjádřeí iterval C g g-tý cíl g = 1,.. s V i i-tá variata i = 1,.. m K j j-té kriterium j = 1,.. v j x ij u ij váha

Více

1 ROVNOMĚRNOST BETONU KONSTRUKCE

1 ROVNOMĚRNOST BETONU KONSTRUKCE ROVNOMĚRNOST BETONU KONSTRUKCE Cíl kapitoly a časová áročost studia V této kapitole se sezámíte s možostmi hodoceí rovoměrosti betou železobetoové kostrukce a prakticky provedete jede z možých způsobů

Více

Experimentální postupy. Koncentrace roztoků

Experimentální postupy. Koncentrace roztoků Experimetálí postupy Kocetrace roztoků Kocetrace roztoků možství rozpuštěé látky v roztoku. Hmotostí zlomek (hmotostí proceta) Objemový zlomek (objemová proceta) Molárí zlomek Molarita (molárí kocetrace)

Více

MATICOVÉ HRY MATICOVÝCH HER

MATICOVÉ HRY MATICOVÝCH HER MATICOVÉ HRY FORMULACE, KONCEPCE ŘEŠENÍ, SMÍŠENÉ ROZŠÍŘENÍ MATICOVÝCH HER, ZÁKLADNÍ VĚTA MATICOVÝCH HER CO JE TO TEORIE HER A ČÍM SE ZABÝVÁ? Teorie her je ekoomická vědí disciplía, která se zabývá studiem

Více

b c a P(A B) = c = 4% = 0,04 d

b c a P(A B) = c = 4% = 0,04 d Příklad 6: Z Prahy do Athé je 50 km V Praze byl osaze válec auta ovou svíčkou, jejíž životost má ormálí rozděleí s průměrem 0000 km a směrodatou odchylkou 3000 km Jaká je pravděpodobost, že automobil překoá

Více

Vytápění BT01 TZB II - cvičení

Vytápění BT01 TZB II - cvičení CZ..07/2.2.00/28.030 Středoevropské cetrum pro vytvářeí a realizaci iovovaých techicko-ekoomických studijích programů Vytápěí BT0 TZB II - cvičeí Zadáí Pro vytápěé místosti vašeho objektu avrhěte otopá

Více

Sekvenční logické obvody(lso)

Sekvenční logické obvody(lso) Sekvečí logické obvody(lso) 1. Logické sekvečí obvody, tzv. paměťové čley, jsou obvody u kterých výstupí stavy ezávisí je a okamžitých hodotách vstupích sigálů, ale jsou závislé i a předcházejících hodotách

Více

Spojitost a limita funkcí jedné reálné proměnné

Spojitost a limita funkcí jedné reálné proměnné Spojitost a limita fukcí jedé reálé proměé Pozámka Vyšetřeí spojitosti fukce je možo podle defiice převést a výpočet limity V dalším se proto soustředíme je problém výpočtu limit Pozámka Limitu fukce v

Více

Popisná statistika - zavedení pojmů. 1 Jednorozměrný statistický soubor s kvantitativním znakem

Popisná statistika - zavedení pojmů. 1 Jednorozměrný statistický soubor s kvantitativním znakem Popisá statistika - zavedeí pojmů Popisá statistika - zavedeí pojmů Soubor idividuálích údajů o objektech azýváme základí soubor ebo také populace. Zkoumaé objekty jsou tzv. statistické jedotky a sledujeme

Více

3. VYBRANÉ ZÁKONY ROZDĚLENÍ POUŽÍVANÉ VE SPOLEHLIVOSTI

3. VYBRANÉ ZÁKONY ROZDĚLENÍ POUŽÍVANÉ VE SPOLEHLIVOSTI 3. VYBRANÉ ZÁKONY ROZDĚLENÍ POUŽÍVANÉ VE SPOLEHLIVOSTI Po úspěšém a aktivím absolvováí této KAPITOLY Budete umět: rozpozat průběh a vlastosti, uvést základí vztahy charakteristik rozděleí spojité áhodé

Více

13 Popisná statistika

13 Popisná statistika 13 Popisá statistika 13.1 Jedorozměrý statistický soubor Statistický soubor je možia všech prvků, které jsou předmětem statistického zkoumáí. Každý z prvků je statistickou jedotkou. Prvky tvořící statistický

Více

8. Odhady parametrů rozdělení pravděpodobnosti

8. Odhady parametrů rozdělení pravděpodobnosti Pozámky k předmětu Aplikovaá statistika, 8 téma 8 Odhady parametrů rozděleí pravděpodobosti Zaměříme se a odhad středí hodoty a rozptylu a to dvěma způsoby Předpokládejme, že máme áhodý výběr X 1,, X z

Více

Základní požadavky a pravidla měření

Základní požadavky a pravidla měření Základí požadavky a pravidla měřeí Základí požadavky pro správé měřeí jsou: bezpečost práce teoretické a praktické zalosti získaé přípravou a měřeí přesost a spolehlivost měřeí optimálí orgaizace průběhu

Více

Téma: 11) Dynamika stavebních konstrukcí

Téma: 11) Dynamika stavebních konstrukcí Počítačová podpora statických výpočtů Téma: ) Dyamika stavebích kostrukcí Katedra stavebí mechaiky Fakulta stavebí, VŠB V Techická uiverzita Ostrava Rozděleí mechaiky Statika Zabývá se problematikou působeí

Více

Zhodnocení přesnosti měření

Zhodnocení přesnosti měření Zhodoceí přesosti měřeí 1. Chyby měřeí Měřeím emůžeme ikdy zjistit skutečou (pravou) hodotu s měřeé veličiy. To je způsobeo edokoalostí metod měřeí, měřicích přístrojů, lidských smyslů i proměých podmíek

Více

STUDIUM MAXWELLOVA ZÁKONA ROZDĚLENÍ RYCHLSOTÍ MOLEKUL POMOCÍ DERIVE 6

STUDIUM MAXWELLOVA ZÁKONA ROZDĚLENÍ RYCHLSOTÍ MOLEKUL POMOCÍ DERIVE 6 Středoškolská techika 00 Setkáí a prezetace prací středoškolských studetů a ČVUT STUDIUM MAXWELLOVA ZÁKONA ROZDĚLENÍ RYCHLSOTÍ MOLEKUL POMOCÍ DERIVE 6 Pavel Husa Gymázium Jiřího z Poděbrad Studetská 66/II

Více

Pro statistické šetření si zvolte si statistický soubor např. všichni žáci třídy (několika tříd, školy apod.).

Pro statistické šetření si zvolte si statistický soubor např. všichni žáci třídy (několika tříd, školy apod.). STATISTIKA Statistické šetřeí Proveďte a vyhodoťte statistické šetřeí:. Zvolte si statistický soubor. 2. Zvolte si určitý zak (zaky), které budete vyhodocovat. 3. Určete absolutí a relativí četosti zaků,

Více

Ing. Pavel Hánek, Ph.D. Náčrt

Ing. Pavel Hánek, Ph.D. Náčrt Ig. Pavel Háek, Ph.D. haek00@zf.jcu.cz jedoduché metody pro měřeí polohopisu ortogoálí metoda měří se staičeí a kolmice, pravý úhel se realizuje s využitím petagou, délky se měří pásmem kostrukčí oměré

Více

Náhodný výběr 1. Náhodný výběr

Náhodný výběr 1. Náhodný výběr Náhodý výběr 1 Náhodý výběr Matematická statistika poskytuje metody pro popis veliči áhodého charakteru pomocí jejich pozorovaých hodot, přesěji řečeo jde o určeí důležitých vlastostí rozděleí pravděpodobosti

Více

Kvantová a statistická fyzika 2 (Termodynamika a statistická fyzika)

Kvantová a statistická fyzika 2 (Termodynamika a statistická fyzika) Kvatová a statistická fyzika (Termodyamika a statistická fyzika) Boltzmaovo - Gibbsovo rozděleí - ilustračí příklad Pro ilustraci odvozeí rozděleí eergií v kaoickém asámblu uvažujme ásledující příklad.

Více

OPTIMALIZACE AKTIVIT SYSTÉMU PRO URČENÍ PODÍLU NA VYTÁPĚNÍ A SPOTŘEBĚ VODY.

OPTIMALIZACE AKTIVIT SYSTÉMU PRO URČENÍ PODÍLU NA VYTÁPĚNÍ A SPOTŘEBĚ VODY. OPTIMALIZACE AKTIVIT SYSTÉMU PRO URČENÍ PODÍLU NA VYTÁPĚNÍ A SPOTŘEBĚ VODY. Ig.Karel Hoder, ÚAMT-VUT Bro. 1.Úvod Optimálí rozděleí ákladů a vytápěí bytového domu mezi uživatele bytů v domě stále podléhá

Více

FYZIKÁLNÍ SEKCE. Vzorové řešení první série úloh

FYZIKÁLNÍ SEKCE. Vzorové řešení první série úloh FYZIKÁLNÍ SEKCE Přírodovědecká fakulta Masarykovy uiverzity v Brě KORESPONDENČNÍ SEMINÁŘ Z FYZIKY 9. ročík 2002/2003 Vzorové řešeí prví série úloh (25 bodů) Vzorové řešeí úlohy č. 1 Voda (7 bodů) Z daých

Více

základním prvkem teorie křivek v počítačové grafice křivky polynomiální n

základním prvkem teorie křivek v počítačové grafice křivky polynomiální n Petra Suryková Modelováí křivek základím prvkem teorie křivek v počítačové grafice křivky polyomiálí Q( t) a a t... a t polyomiálí křivky můžeme sado vyčíslit sado diferecovatelé lze z ich skládat křivky

Více

3. část: Teorie hromadné obsluhy. Ing. Michal Dorda, Ph.D.

3. část: Teorie hromadné obsluhy. Ing. Michal Dorda, Ph.D. 3. část: Teorie hromadé obsluhy Ig. Michal Dorda, h.d. Zálady teorie pravděpodobosti Náhodý pous je děj, jehož výslede eí ai při dodržeí všech předepsaých podmíe předem zám. Náhodý jev je výsledem áhodého

Více

8.2.1 Aritmetická posloupnost I

8.2.1 Aritmetická posloupnost I 8.2. Aritmetická posloupost I Předpoklady: 80, 802, 803, 807 Pedagogická pozámka: V hodiě rozdělím třídu a dvě skupiy a každá z ich dělá jede z prvích dvou příkladů. Čley posloupostí pak při kotrole vypíšu

Více

14. Testování statistických hypotéz Úvod statistické hypotézy Definice 14.1 Statistickou hypotézou parametrickou neparametrickou. nulovou testovanou

14. Testování statistických hypotéz Úvod statistické hypotézy Definice 14.1 Statistickou hypotézou parametrickou neparametrickou. nulovou testovanou 4. Testováí statistických hypotéz Úvod Při práci s daty se mohdy spokojujeme s itervalovým či bodovým odhadem parametrů populace. V mohých případech se však uchylujeme k jiému postupu, většiou jde o případy,

Více

Intervalové odhady parametrů

Intervalové odhady parametrů Itervalové odhady parametrů Petr Pošík Části dokumetu jsou převzaty (i doslově) z Mirko Navara: Pravděpodobost a matematická statistika, https://cw.felk.cvut.cz/lib/ee/fetch.php/courses/a6m33ssl/pms_prit.pdf

Více

odhady parametrů. Jednostranné a oboustranné odhady. Intervalový odhad střední hodnoty, rozptylu, relativní četnosti.

odhady parametrů. Jednostranné a oboustranné odhady. Intervalový odhad střední hodnoty, rozptylu, relativní četnosti. 10 Cvičeí 10 Statistický soubor. Náhodý výběr a výběrové statistiky aritmetický průměr, geometrický průměr, výběrový rozptyl,...). Bodové odhady parametrů. Itervalové odhady parametrů. Jedostraé a oboustraé

Více

MATEMATICKÁ INDUKCE. 1. Princip matematické indukce

MATEMATICKÁ INDUKCE. 1. Princip matematické indukce MATEMATICKÁ INDUKCE ALEŠ NEKVINDA. Pricip matematické idukce Nechť V ) je ějaká vlastost přirozeých čísel, apř. + je dělitelé dvěma či < atd. Máme dokázat tvrzeí typu Pro každé N platí V ). Jeda možost

Více

V. Normální rozdělení

V. Normální rozdělení V. Normálí rozděleí 1. Náhodá veličia X má ormovaé ormálí rozděleí N(0; 1). Určete: a) P (X < 1, 5); P (X > 0, 3); P ( 1, 135 < x ); P (X < 3X + ). c) číslo ε takové, že P ( X < ε) = 0,

Více

Laboratorní práce č. 10 Úloha č. 9. Polarizace světla a Brownův pohyb:

Laboratorní práce č. 10 Úloha č. 9. Polarizace světla a Brownův pohyb: ruhlář Michal 8.. 5 Laboratorí práce č. Úloha č. 9 Polarizace světla a Browův pohyb: ϕ p, C 4% 97,kPa Úkol: - Staovte polarizačí schopost daého polaroidu - Určete polarimetrem úhel stočeí kmitavé roviy

Více

f x a x DSM2 Cv 9 Vytvořující funkce Vytvořující funkcí nekonečné posloupnosti a0, a1,, a n , reálných čísel míníme formální nekonečnou řadu ( )

f x a x DSM2 Cv 9 Vytvořující funkce Vytvořující funkcí nekonečné posloupnosti a0, a1,, a n , reálných čísel míníme formální nekonečnou řadu ( ) DSM Cv 9 Vytvořující fukce Vytvořující fukcí ekoečé poslouposti a0, a,, a, reálých čísel mííme formálí ekoečou řadu =. f a i= 0 i i Příklady: f = + = + + + + + ) Platí: (biomická věta). To zameá, že fukce

Více

1. Definice elektrického pohonu 1.1 Specifikace pohonu podle typu poháněného pracovního stroje 1.1.1 Rychlost pracovního mechanismu

1. Definice elektrického pohonu 1.1 Specifikace pohonu podle typu poháněného pracovního stroje 1.1.1 Rychlost pracovního mechanismu 1. Defiice elektrického pohou Pod pojmem elektrický poho rozumíme soubor elektromechaických vazeb a vztahů mezi pracovím mechaismem a elektromechaickou soustavou. Mezi základí tři části elektrického pohou

Více

Pravděpodobnostní modely

Pravděpodobnostní modely Pravděpodobostí modely Meu: QCEpert Pravděpodobostí modely Modul hledá metodou maimálí věrohodosti (MLE Maimum Likelihood Estimate) statistický model (rozděleí) který ejlépe popisuje data. Je přitom k

Více

Komplexní čísla. Definice komplexních čísel

Komplexní čísla. Definice komplexních čísel Komplexí čísla Defiice komplexích čísel Komplexí číslo můžeme adefiovat jako uspořádaou dvojici reálých čísel [a, b], u kterých defiujeme operace sčítáí, ásobeí, apod. Stadardě se komplexí čísla zapisují

Více

8. Analýza rozptylu.

8. Analýza rozptylu. 8. Aalýza rozptylu. Lieárí model je popis závislosti, který je využívá v řadě disciplí matematické statistiky. Uvedeme jeho popis a tvrzeí, která budeme využívat. Setkáme se s ím jedak v aalýze rozptylu,

Více

1. Základy měření neelektrických veličin

1. Základy měření neelektrických veličin . Základy měřeí eelektrických veliči.. Měřicí řetězec Měřicí řetězec (měřicí soustava) je soubor měřicích čleů (jedotek) účelě uspořádaých tak, aby bylo ožě split požadovaý úkol měřeí, tj. získat iformaci

Více

23. Mechanické vlnění

23. Mechanické vlnění 3. Mechaické vlěí Mechaické vlěí je děj, při kterém částice pružého prostředí kmitají kolem svých rovovážých poloh a teto kmitavý pohyb se přeáší (postupuje) od jedé částice k druhé vlěí může vzikout pouze

Více

HODNOCENÍ KVALITY MATERIÁLU PRI SÉRIOVÉ PRODUKCI ODLITKU Z NIKLOVÝCH SLITIN PRO NÁROCNÉ PROVOZNÍ PODMÍNKY

HODNOCENÍ KVALITY MATERIÁLU PRI SÉRIOVÉ PRODUKCI ODLITKU Z NIKLOVÝCH SLITIN PRO NÁROCNÉ PROVOZNÍ PODMÍNKY HODNOCENÍ KVALITY MATERIÁLU PRI SÉRIOVÉ PRODUKCI ODLITKU Z NIKLOVÝCH SLITIN PRO NÁROCNÉ PROVOZNÍ PODMÍNKY MATERIAL QUALITY EVALUATION IN SERIES PRODUCTION OF INVESTMENT CAST PARTS FROM NICKEL BASE ALLOYS

Více

UŽITÍ MATLABU V KOLORIMETRII. J.Novák, A.Mikš. Katedra fyziky, FSv ČVUT, Praha

UŽITÍ MATLABU V KOLORIMETRII. J.Novák, A.Mikš. Katedra fyziky, FSv ČVUT, Praha UŽITÍ MATLABU V KOLORIMETRII J.Novák A.Mikš Katedra fyziky FSv ČVUT Praha Kolorimetrické metody jsou velmi často používáy jako diagostické metody v řadě oblastí vědy a techiky. V čláku jsou ukázáy příklady

Více

3. Hodnocení přesnosti měření a vytyčování. Odchylky a tolerance ve výstavbě.

3. Hodnocení přesnosti měření a vytyčování. Odchylky a tolerance ve výstavbě. 3. Hodoceí přesost měřeí a vytyčováí. Odchylky a tolerace ve výstavbě. 3.1 Úvod o měřeí obecě 3.2 Chyby měřeí a jejch děleí 3.2.1 Omyly a hrubé chyby 3.2.2 Systematcké chyby 3.2.3 Náhodé chyby 3.3 Výpočet

Více

STATISTIKA. Statistika se těší pochybnému vyznamenání tím, že je nejvíce nepochopeným vědním oborem. H. Levinson

STATISTIKA. Statistika se těší pochybnému vyznamenání tím, že je nejvíce nepochopeným vědním oborem. H. Levinson STATISTIKA Statistika se těší pochybému vyzameáí tím, že je ejvíce epochopeým vědím oborem. H. Leviso Charakterizace statistického souboru Statistický soubor Prvek souboru Zak prvku kvatitativí teplota,

Více

2. Náhodná veličina. je konečná nebo spočetná množina;

2. Náhodná veličina. je konečná nebo spočetná množina; . Náhodá veličia Většia áhodých pokusů koaých v přírodích ebo společeských vědách má iterpretaci pomocí reálé hodoty. Při takovýchto dějích přiřazujeme tedy reálá čísla áhodým jevům. Proto je důležité

Více

ANALÝZA VLIVU NUMERICKÉ APERTURY A ZVĚTŠENÍ NA HODNOTU ROZPTYLOVÉ FUNKCE BODU

ANALÝZA VLIVU NUMERICKÉ APERTURY A ZVĚTŠENÍ NA HODNOTU ROZPTYLOVÉ FUNKCE BODU ANALÝZA VLIVU NUMERICKÉ APERTURY A ZVĚTŠENÍ NA HODNOTU ROZPTYLOVÉ FUNKCE BODU A.Mikš, J.Novák, P. Novák katedra fyziky, Fakulta stavebí ČVUT v Praze Abstrakt Práce se zabývá aalýzou vlivu velikosti umerické

Více

Správnost vztahu plyne z věty o rovnosti úhlů s rameny na sebe kolmými (obr. 13).

Správnost vztahu plyne z věty o rovnosti úhlů s rameny na sebe kolmými (obr. 13). 37 Metrické vlastosti lieárích útvarů v E 3 Výklad Mějme v E 3 přímky p se směrovým vektorem u a q se směrovým vektorem v Zvolme libovolý bod M a veďme jím přímky p se směrovým vektorem u a q se směrovým

Více

Iterační metody řešení soustav lineárních rovnic

Iterační metody řešení soustav lineárních rovnic Iteračí metody řešeí soustav lieárích rovic Matice je: diagoálě domiatí právě tehdy, když pozitivě defiití (symetrická matice) právě tehdy, když pro x platí x, Ax a ij Tyto vlastosti budou důležité pro

Více

Úloha II.S... odhadnutelná

Úloha II.S... odhadnutelná Úloha II.S... odhadutelá 10 bodů; průměr 7,17; řešilo 35 studetů a) Zkuste vlastími slovy popsat, k čemu slouží itervalový odhad středí hodoty v ormálím rozděleí a uveďte jeho fyzikálí iterpretaci (postačí

Více

Nejistoty měření. Aritmetický průměr. Odhad směrodatné odchylky výběrového průměru = nejistota typu A

Nejistoty měření. Aritmetický průměr. Odhad směrodatné odchylky výběrového průměru = nejistota typu A Nejstoty měřeí Pro každé přesé měřeí potřebujeme formac s jakou přesostí bylo měřeí provedeo. Nejstota měřeí vyjadřuje terval ve kterém se achází skutečá hodota měřeé velčy s určtou pravděpodobostí. Nejstota

Více

2 IDENTIFIKACE H-MATICE POPISUJÍCÍ VEDENÍ Z NAMĚŘENÝCH HODNOT

2 IDENTIFIKACE H-MATICE POPISUJÍCÍ VEDENÍ Z NAMĚŘENÝCH HODNOT 2 IDENIFIKACE H-MAICE POPISUJÍCÍ VEDENÍ Z NAMĚŘENÝCH HODNO omáš Novotý ČESKÉ VYSOKÉ UČENÍ ECHNICKÉ V PRAZE Faulta eletrotechicá Katedra eletroeergetiy. Úvod Metody založeé a loalizaci poruch pomocí H-matic

Více

Infrastruktura kolejové dopravy

Infrastruktura kolejové dopravy 06 Ifrastruktura kolejové dopravy u k á š T ý f a ČUT F, Ústav dopravích systémů (K6) Aotace: Téma č. Geometrické parametry železičí koleje geometrické a kostrukčí uspořádáí železičí koleje převýšeí koleje

Více

Přehled vztahů k problematice jednoduchého úročení a úrokové sazby

Přehled vztahů k problematice jednoduchého úročení a úrokové sazby Přehled vztahů k poblematice jedoduchého úočeí a úokové sazby Pozámka: Veškeé úokové sazby /předlhůtí i polhůtí/, diskotí sazby, míy iflace a sazby daě z příjmů je do uvedeých vzoců uto dosazovat v jejich

Více

České vysoké učení technické v Praze. Fakulta dopravní. Semestrální práce. Statistika

České vysoké učení technické v Praze. Fakulta dopravní. Semestrální práce. Statistika České vysoké učeí techické v Praze Fakulta dopraví Semestrálí práce Statistika Čekáí vlaku ve staicích a trase Klado Ostrovec Praha Masarykovo ádraží Zouzalová Barbora 2 35 Michálek Tomáš 2 35 sk. 2 35

Více

Nálitky. Obr. 1 Schematický přehled typů nálitků

Nálitky. Obr. 1 Schematický přehled typů nálitků Nálitky Hlaví požadavky pro výpočet álitku: 1. doba tuhutí álitku > doba tuhutí odlitku 2. objem álitku(ů) musí být větší ež objem stažeiy v odlitku 3. musí být umožěo prouděí kovu z álitku do odlitku

Více

Bezpečnostní technika

Bezpečnostní technika Bezpečostí techika Modul pro hlídáí otáčeí a kotrolu zastaveí BH 5932 safemaster Grafické zázorěí fukce splňuje požadavky ormy EN 60204-1, kocepčí řešeí se dvěma kaály, vstupy pro iiciátory (símače) pp,

Více

Cvičení 6.: Výpočet střední hodnoty a rozptylu, bodové a intervalové odhady střední hodnoty a rozptylu

Cvičení 6.: Výpočet střední hodnoty a rozptylu, bodové a intervalové odhady střední hodnoty a rozptylu Cvičeí 6: Výpočet středí hodoty a rozptylu, bodové a itervalové odhady středí hodoty a rozptylu Příklad 1: Postupě se zkouší spolehlivost čtyř přístrojů Další se zkouší je tehdy, když předchozí je spolehlivý

Více

1 POPISNÁ STATISTIKA V PROGRAMU MS EXCEL

1 POPISNÁ STATISTIKA V PROGRAMU MS EXCEL Elea Mielcová, Radmila Stoklasová a Jaroslav Ramík; Statistické programy POPISNÁ STATISTIKA V PROGRAMU MS EXCEL RYCHLÝ NÁHLED KAPITOLY Žádý výzkum se v deší době evyhe statistickému zpracováí dat. Je jedo,

Více

Ruční zvedací zařízení

Ruční zvedací zařízení slouží ke zvedáí, tažeí, popřípadě tlačeí břeme v podmíkách, kde je jediým zdrojem hací síly člověk. Vyikají provozí spolehlivostí a jedoduchostí asazeí. Široké spektrum vyráběých rozměrových a osostích

Více

17. Statistické hypotézy parametrické testy

17. Statistické hypotézy parametrické testy 7. Statistické hypotézy parametrické testy V této části se budeme zabývat statistickými hypotézami, pomocí vyšetřujeme jedotlivé parametry populace. K takovýmto šetřeím většiou využíváme ám již dobře zámé

Více

Vyhledávání v tabulkách

Vyhledávání v tabulkách Vyhledáváí v tabulkách Tabulkou azveme možiu položek idetifikovatelých hodotou přístupového (idetifikačího) klíče (key, ID idetificator). Ve vodorovém směru se jedá o heterogeí pole, tz. že každá položka

Více

Spolehlivost a diagnostika

Spolehlivost a diagnostika Spolehlvost a dagostka Složté systémy a jejch spolehlvost: Co je spolehlvost? Vlv spolehlvost kompoetů systému Návrh systému z hledska spolehlvost Aplkace - žvotě důležté systémy - vojeské aplkace Teore

Více

[ jednotky ] Chyby měření

[ jednotky ] Chyby měření Chyby měřeí Provedeme-l určté měřeí za stejých podmíek vícekrát, jedotlvá měřeí se mohou odlšovat (z důvodu koečé rozlšovací schopost měř. přístrojů, áhodých vlvů apod.). Chyba měřeí: e = x x x...přesá

Více

1) Vypočtěte ideální poměr rozdělení brzdných sil na nápravy dvounápravového vozidla bez ABS.

1) Vypočtěte ideální poměr rozdělení brzdných sil na nápravy dvounápravového vozidla bez ABS. Dopraví stroje a zařízeí odborý zálad AR 04/05 Idetifiačí číslo: Počet otáze: 6 Čas : 60 miut Počet bodů Hodoceí OTÁZKY: ) Vypočtěte eálí poměr rozděleí brzdých sil a ápravy dvouápravového vozla bez ABS.

Více

Elementární zpracování statistického souboru

Elementární zpracování statistického souboru Elemetárí zpracováí statistického souboru Obsah kapitoly 4. Elemetárí statistické zpracováí - parametrizace vhodými empirickými parametry Studijí cíle Naučit se výsledky měřeí parametrizovat vhodými empirickými

Více

Odhad parametru p binomického rozdělení a test hypotézy o tomto parametru. Test hypotézy o parametru p binomického rozdělení

Odhad parametru p binomického rozdělení a test hypotézy o tomto parametru. Test hypotézy o parametru p binomického rozdělení Odhad parametru p biomického rozděleí a test hypotézy o tomto parametru Test hypotézy o parametru p biomického rozděleí Motivačí úloha Předpokládejme, že v důsledku realizace jistého áhodého pokusu P dochází

Více

AMC/IEM J - HMOTNOST A VYVÁŽENÍ

AMC/IEM J - HMOTNOST A VYVÁŽENÍ ČÁST JAR-OPS 3 AMC/IEM J - HMOTNOST A VYVÁŽENÍ ACJ OPS 3.605 Hodoty hmotostí Viz JAR-OPS 3.605 V souladu s ICAO Ae 5 a s meziárodí soustavou jedotek SI, skutečé a omezující hmotosti vrtulíků, užitečé zatížeí

Více

POLYNOM. 1) Základní pojmy. Polynomem stupně n nazveme funkci tvaru. a se nazývají koeficienty polynomu. 0, n N. Čísla. kde

POLYNOM. 1) Základní pojmy. Polynomem stupně n nazveme funkci tvaru. a se nazývají koeficienty polynomu. 0, n N. Čísla. kde POLYNOM Zákldí pojmy Polyomem stupě zveme fukci tvru y ( L +, P + + + + kde,,, R,, N Čísl,,, se zývjí koeficiety polyomu Číslo c zveme kořeem polyomu P(, je-li P(c výrz (-c pk zýváme kořeový čiitel Vlstosti

Více

I. Výpočet čisté současné hodnoty upravené

I. Výpočet čisté současné hodnoty upravené I. Výpočet čisté současé hodoty upraveé Příklad 1 Projekt a výrobu laserových lamp pro dermatologii vyžaduje ivestici 4,2 mil. Kč. Předpokládají se rovoměré peěží příjmy po zdaěí ve výši 1,2 mil. Kč ročě

Více

Chyby měření: 1. hrubé chyby - nepozornost, omyl, únava pozorovatele... - významně převyšuje rozptyl náhodné chyby 2. systematické chyby - chybné

Chyby měření: 1. hrubé chyby - nepozornost, omyl, únava pozorovatele... - významně převyšuje rozptyl náhodné chyby 2. systematické chyby - chybné CHYBY MĚŘENÍ Opakovaé měřeí téže fyzkáí večy evede vždy k přesě stejým výsedkům. Této skutečost bychom se evyhu, kdybychom měřeí provádě s ejvětší důkadostí a precsostí aopak, čím ctvější a přesější jsou

Více