A removing uncertainty framework for approximating the probabilistic distribution over abrasive-adhesive-diffusive wear evaluation models off most-precautious distribution pattern

There are considered single-parameter output models of tool wear evaluation, grounded on abrasion, adhesion, and diffusion phe-nomena. A mathematical framework of removing such three-model uncertainty, using the multi-lap-measurement-approximated probabilistic distribution off most-precautious distr...

Повний опис

Збережено в:
Бібліографічні деталі
Опубліковано в: :Математичне та комп'ютерне моделювання. Серія: Технічні науки
Дата:2012
Автори: Romanuke, V.V., Kovalchuk, S.S.
Формат: Стаття
Мова:Англійська
Опубліковано: Інститут кібернетики ім. В.М. Глушкова НАН України 2012
Онлайн доступ:https://nasplib.isofts.kiev.ua/handle/123456789/47270
Теги: Додати тег
Немає тегів, Будьте першим, хто поставить тег для цього запису!
Назва журналу:Digital Library of Periodicals of National Academy of Sciences of Ukraine
Цитувати:A removing uncertainty framework for approximating the probabilistic distribution over abrasive-adhesive-diffusive wear evaluation models off most-precautious distribution pattern / V.V. Romanuke, S.S. Kovalchuk // Математичне та комп'ютерне моделювання. Серія: Технічні науки: зб. наук. пр. — Кам’янець-Подільський: Кам'янець-Подільськ. нац. ун-т, 2012. — Вип. 6. — С. 176-181. — Бібліогр.: 6 назв. — англ.

Репозитарії

Digital Library of Periodicals of National Academy of Sciences of Ukraine
Опис
Резюме:There are considered single-parameter output models of tool wear evaluation, grounded on abrasion, adhesion, and diffusion phe-nomena. A mathematical framework of removing such three-model uncertainty, using the multi-lap-measurement-approximated probabilistic distribution off most-precautious distribution pattern, is stated. Розглядаються моделі оцінювання зношування інструмента з одно-параметричним виходом, засновані на явищах стирання, адгезії та дифузії. Викладається математична основа для усунення такої тримодельної невизначеності, де використовується апроксимований за багаторазовими вимірювання імовірнісний розподіл, починаючи зі зразка найобережнішого розподілу.
ISSN:XXXX-0060