АвтоАвтоматизацияАрхитектураАстрономияАудитБиологияБухгалтерияВоенное делоГенетикаГеографияГеологияГосударствоДомДругоеЖурналистика и СМИИзобретательствоИностранные языкиИнформатикаИскусствоИсторияКомпьютерыКулинарияКультураЛексикологияЛитератураЛогикаМаркетингМатематикаМашиностроениеМедицинаМенеджментМеталлы и СваркаМеханикаМузыкаНаселениеОбразованиеОхрана безопасности жизниОхрана ТрудаПедагогикаПолитикаПравоПриборостроениеПрограммированиеПроизводствоПромышленностьПсихологияРадиоРегилияСвязьСоциологияСпортСтандартизацияСтроительствоТехнологииТорговляТуризмФизикаФизиологияФилософияФинансыХимияХозяйствоЦеннообразованиеЧерчениеЭкологияЭконометрикаЭкономикаЭлектроникаЮриспунденкция

Автор: Пазынич Г.И. к.т.н. доцент кафедры «Судовождение» Керченского государственного морского технологического университета

Читайте также:
  1. A) открытие морского пути на Восток
  2. Автор – составитель: доцент, к.социол.н. Е.А.Савицкая
  3. Автор: К. Изард
  4. Административное принуждение и его отличие от других видов государственного принуждения система мер административного принуждения.
  5. Безопасное использование технологического оборудования и производственного инвентаря
  6. Безопасность технологического процесса и оборудования
  7. Ведущие школы и направления в теории государственного управления
  8. Виды государственного воздействия на деятельность корпорации
  9. Виды технологического оборудования и производственного инвентаря
  10. Виды форм государственного управления
  11. Відкрите заняття проводилося у зв’язку з участю у конкурсі на посаду доцента кафедри алгебри, геометрії та математичного аналізу.

Кузьмин В.Д. старший преподаватель кафедры «Судовождение»

 

Рецензенты:

ст. преп. кафедры «Судовождение», к.д.п Жуплий В.И.

Медведев Л.В. капитан дальнего плавания

 

Учебное пособие рассмотрено и одобрено на заседании кафедры «Судовождение»

Протокол № 1 от 09.09.2008 г.

 

Учебное пособие рассмотрено и одобрено на заседании учебно-методического совета морского факультета КГМТУ

Протокол № 2 от 27.10.08 г.

 

Учебное пособие рассмотрено и одобрено на ученом совете КГМТУ

Протокол № 3 от 20.11.08 г.

 

 

Ó Керченский государственный морской технологический университет

 

 


Содержание

Глава1. Математическая обработка результатов наблюдений. 4

§1. Основы сферической тригонометрии. 4

§2. Математическая обработка статистических данных. 8

§3. Размеры и форма Земли. 24

§4. Системы координат. 26

§5. Построение промыслово-навигационного планшета в меркаторской проекции. 28

§6. Способы определение места судна. 31

1.11. Графоаналитический метод. 33

§7. Влияние случайных ошибок измерений на точность определяемого по двум ЛП места. 36

§8. Графические методы отыскание вероятнейшего места судна при избыточном числе линий положения. 38

§9. Аналитическое определение места судна и оценка точности. 43

§10. Сопутствующие линии положения. 46

Глава2. Задания для выполнения практических занятий, лабораторных и контрольных работ. 51

§11. Задания для лабораторных работ. 51

Лабораторная работа№1: Математическая обработка статистических данных. 51

Лабораторная работа№2: Расчёт элементов земного сфероида. 52

Лабораторная работа№3: Построение промыслово-навигационного планшета. 53

Лабораторная работа№4: Определение места судна по пеленгу и дистанции с оценкой точности. 53

Лабораторная работа№5: Определение места судна по двум ЛП с оценкой точности. 54

Лабораторная работа№6: Отыскание места судна при влиянии систематических погрешностей. 55

Лабораторная работа№7: Определение места судна при избыточном числе линий положения. 56

Лабораторная работа№8: Использование сопутствующей линии положения. 57

§12. Задания для лабораторных работ для заочного отделения и слушателей ФПК. 58

Контрольная работа №1. 58

Контрольная работа №2. 59

Глава3. Сборник задач. 61

Задача №1. Обработка серии равноточных измерений. 61

Задача №2. Обработка серии неравноточных измерений. 65

Задача №3. Обработка статистических данных методами линейной корреляции. 66

Задача №4. Размеры и форма Земли. 68

Задача №5. Построение промыслово-навигационного планшета. 69

Задача №6. Определение места судна по двум ЛП. 71

Задача №7. Определение места судна по двум ЛП. 73

Задача №8. ОМС при влиянии систематических и случайных ошибок. 76

Задача №9. ОМС по трём ЛП с оценкой точности. 79

Задача №10. ОМС по четырём ЛП с оценкой точности. 81

Задача №11. Частные случаи СЛП.. 83

Задача №12. Метод исправленного крюйс-пеленга. 85

Задача №13. Общий случай СЛП. 86

Список рекомендуемой литературы…………………………..………………………………….85

Глава1. Математическая обработка результатов наблюдений.

§1. Основы сферической тригонометрии.

Для решения многих задач судовождения используются формулы сферической тригонометрии. На основе таких формул составляются, например, уравнения изолиний и градиентов некоторых навигационных параметров; задачи на определение места судна; определяются величины углов и сторон параллактического треугольника с целью получения координат места судна и поправки компаса методами мореходной астрономии и многого другого.

Задачей сферической тригонометрии является установление зависимостей между сторонами и углами сферического треугольника. Сферический треугольник считается заданным, если известны какие-либо три его элемента. Под решением треугольника понимают определение неизвестных его элементов. В большинстве случаев решение выполняется по так называемым основным формулам, к которым относятся:

· формула (теорема) косинуса стороны;

· формула (теорема) косинуса угла;

· формула (теорема) синусов;

· формула котангенсов, называемая так же формулой четырёх рядом лежащих элементов;

· формула пяти элементов.

В некоторых случаях возникает необходимость использования дополнительных формул, к которым относятся:

· формулы полупериметра;

· формулы Деламбра-Гаусса;

· аналогии (пропорции) Непера.

Эти группы формул имеют некоторые преимущества:

1) логарифмируются, поэтому не требуют применения таблиц сумм и разностей;

2) искомые углы получаются по самым выгодным функциям – тангенсам, т.е. дают наименьшие ошибки при вычислении угла;

3) выбор четверти искомых углов происходит уже в решении, следовательно, отпадает необходимость анализа формулы на знаки.

Формула косинуса стороны (теорема косинусов): в сферическом треугольнике косинус стороны равен произведению косинусов двух других сторон плюс произведение синусов этих сторон на косинус угла между ними.

(1)
Формула косинуса стороны связывает стороны и один из углов сферического треугольника. Всего этих формул три:

cos a = cos b cos c + sin b sin c cos A

cos b = cos a cos c + sin a sin c cos B

cos c = cos a cos b + sin a sin b cos C

Формула косинуса угла (теорема косинусов для полярного треугольника): в сферическом треугольнике косинус угла равен отрицательному произведению косинусов двух других углов плюс произведение синусов этих углов на косинус стороны между ними.

Формула косинуса угла связывает углы и одну из сторон сферического треугольника. Всего этих формул так же три:

(2)
cos А = - cos B cos C + sin B sin C cos a

cos B = - cos A cos C + sin A sin C cos b

cos C = - cos A cos B + sin A sin B cos c

Формула котангенсов (формула четырёх рядом лежащих элементов): произведение котангенса крайнего угла на синус среднего угла равно произведению котангенса крайней стороны на синус средней стороны минус произведение косинусов средних элементов.

Формула связывает четыре элемента лежащих подряд.

ctg A sin B = ctg a sin c – cos c cos B

(3)
ctg A sin C = ctg a sin b – cos b cos C

ctg B sin A = ctg b sin c – cos c cos A

ctg B sin C = ctg b sin a – cos a cos C

ctg C sin A = ctg c sin b – cos b cos A

ctg C sin B = ctg c sin a – cos a cos B

Формула синусов (теорема синусов): в сферическом треугольнике синусы сторон пропорциональны синусам противолежащих углов.

(4)

Аналогии Непера:

(5)

По аналогиям Непера в сочетании с теоремой синусов обычно производится решение двух типов задач на косоугольный сферический треугольник – когда известны две стороны и противолежащий одной из них угол, или два угла и противолежащая одному из них сторона. Как уже указывалось выше, применение этих типов формул позволяет отыскивать неизвестные элементы без применения логарифмов сумм и разностей. Однако применение только этих двух групп формул приводит к необходимости при расчёте некоторых неизвестных элементов использовать ранее найденные элементы.

1.1. Решение косоугольных сферических треугольников

При решении косоугольных сферических треугольников возникает 6 типовых случаев. В задачах типов 3, 4, 5 и 6 сочетание заданных и определяемых элементов следует понимать, как один из возможных случаев.

Таблица.1

Тип задачи Дано Искомые элементы Формулы для определения искомых элементов
  Три стороны a, b, c Углы A, B, C Косинуса стороны
  Три угла A, B, C Стороны a, b, c Косинуса угла
  Две стороны и угол между ними, например a, b, C Углы A, B Сторона c Котангенсов Косинуса стороны
  Два угла и сторона между ними, например A, B, c Стороны a, b Угол C Котангенсов Косинуса угла
  Две стороны и противолежащий одной из них угол, например a, b, A Угол B Угол C Сторона c   Синусов Аналогии Непера Синусов  
  Два угла и противолежащая одному из них сторона, например A, B, a Сторона b Угол C или сторона с Сторона с или угол С Синусов Аналогии Непера Синусов или Аналогии Непера

При решении сферических треугольников следует применять следующий алгоритм:

1. выполнить схематический чертёж треугольника и пометить данные и искомые элементы;

2. воспользовавшись таблицей 1, подобрать необходимые формулы, связывающие три данных и каждый из искомых элементов;

3. упростить формулы и отделить тригонометрическую функцию неизвестной величины;

4. исследовать полученные формулы на знаки;

5. составить схему вычислений;

6. произвести вычисления с необходимой точностью.

7. произвести контроль вычислений (в качестве контрольной формулы обычно берётся теорема синусов).

Пример: Получить расчётные формулы для определения начального и конечного ортодромических курсов, а так же ортодромической дистанции для судна следующего из точки Т1 с координатами j1, l1 в точку Т2 с координатами j2, l2.

1. Выполняем схематический чертёж и помечаем известные и искомые элементы. Для ясности приведён полный чертеж земной сферы:

2. Подбираем расчётные формулы исходя из того, что известно две стороны и угол между ними:

Углы – теорема котангенсов, сторона – косинус стороны.

ctg C sin A = ctg c sin b – cos b cos A

ctg B sin A = ctg b sin c – cos c cos A

cos a = cos b cos c + sin b sin c cos A

3. Преобразовываем формулы и заменяем условные обозначения:

ctg Кн = ctg(90° – j2) sin (90° – j1) сosecDl – cos (90° – j1) ctg Dl

ctg(180°-Кк) = ctg(90° – j1) sin(90° – j2) сosecDl – cos(90° – j2) ctgDl

cos D = cos(90° – j1) cos(90° – j2) + sin(90° – j1) sin(90° – j2) cosDl

Откуда окончательно имеем:

ctg Кн = tgj2 cosj1 сosec Dl – sinj1 ctg Dl

ctgКк = - tgj1 cosj2 сosecDl+ sin j2 ctgDl

cos D = sin j1 sin j2 + cos j1 cos j2 cosDl

4. Вычисления производятся наиболее удобным способом.

1.2. Решение прямоугольных и четвертных сферических треугольников.

Прямоугольные и четвертные сферические треугольники являются частным случаем косоугольных сферических треугольников.

Прямоугольным сферическим треугольником называется такой сферический треугольник, у которого один из углов равен 90°.

Четвертным сферическим треугольником называется такой сферический треугольник, у которого одна из сторон равна 90°.

К этим треугольникам применимы все правила и алгоритмы решения косоугольных сферических треугольников.

Прямоугольные треугольники можно решать по основным формулам сферической тригонометрии. Так как один из углов равен 90°, формулы значительным образом упрощаются (sin(90°)=1, cos(90°)=0) и состоят, как правило, из двух множителей. Но более рационально производить решение по правилам Модюи-Непера, почти полностью исключающим промежуточные преобразования, а значит и ускоряющим решение

Правила Модюи-Непера формулируются следующим образом:

1) В прямоугольном сферическом треугольнике косинус любого среднего элемента равен произведению котангенсов крайних смежных с ним элементов.

2) Косинус отдельно лежащего элемента сферического треугольника равен произведению синусов двух не смежных с ним рядом лежащих элементов.

В обоих правилах принято, что катеты лежат рядом друг с другом и вместо катетов надо брать их дополнения до 90°.

(6)
Формул такого вида 10. Все они однотипны, поэтому для примера приведём четыре характерных:

При А=90°

cos a = ctg B ctg C

cos B = ctg a ctg (90° – c)

 
 
(7)


cos (90° – c) = sin C sin a

cos a = sin (90° – b) sin (90° – c)

Следовательно, в задаче на прямоугольный треугольник, надо задать два элемента и указать, какой угол равен 90°.

Четвертные сферические треугольники, как и прямоугольные можно решать по основным формулам сферической тригонометрии. Т.к. одна из сторон равна 90°, формулы значительным образом упрощаются (sin(90°)=1, cos(90°)=0) и состоят, как правило, из двух множителей.

§2. Математическая обработка статистических данных.

2.1. Обработка результатов равноточных измерений навигационных параметров.

Ошибки наблюдения и их классификация.

Все наблюдения навигационных параметров, да и не только их, сопровождаются ошибками. Судоводитель в своей работе обязан уметь обрабатывать различные параметры, содержащие ошибки.

Эти ошибки по своим свойствам и характеру можно разбить на три основные группы:

· систематические ошибки это ошибки, характер и причины, возникновения которых известны или предвидимы. Рациональной методикой измерений и определёнными способами обработки результатов, влияние этих ошибок можно не только ослабить, но и исключить.

· Случайные ошибки это ошибки, которые вызваны многообразными и противоречивыми причинами, не поддающимися учёту и существенно не связанные с производством наблюдений, а их величина и знак для каждого измерения свои.

· Промахи определяются как неверные наблюдения или просчёты выходящие за пределы точности данного ряда измерений. Промахи из дальнейшей обработки исключаются.

Обработка наблюдений содержащих систематические ошибки будет рассмотрена в дальнейших работах.

Экспериментально установлено, что почти всегда случайным ошибкам измерения присущи следующие свойства:

1) среднее значение случайных ошибок близко к нулю;

2) вероятность появления ошибок равных по значению, но противоположных по знаку, одинакова;

3) численно небольшие ошибки более вероятны, чем численно большие;

4) случайные ошибки не могут превзойти некоторых границ, связанных с точностью производимых измерений;

5) внутри этих границ случайные ошибки могут принимать любые значения в соответствии с пп. 2 и 3.

Вероятнейшее значение измеренной величины и оценка его точности.

Для того, что бы уменьшить влияние случайной ошибки, производится некоторое количество n измерений навигационного параметра a.

Предположим, что все наблюдения производились одним наблюдателем, в одинаковых условиях, одним прибором, настройка которого не менялась в процессе наблюдений, такие наблюдения принято называть равноточными или равновесными.

В результате таких наблюдений мы получим n близких к истинному aист значений а 1, a2...an, каждое из которых содержит некоторую ошибку. Так как aист нам не известно, то и точное значение этих ошибок нам так же неизвестно.

Очевидно, что наиболее близким т.е. вероятнейшим значением aвер к истинному значению aист будет среднее арифметическое ряда равновесных измерений свободных от систематических ошибок:

(8)

Необходимо понимать, что формула (8) соответствует фактической мере точности измерений h. Поэтому, если, например, измерения выполняют линейкой разбитой на миллиметры, то ни увеличением числа измерений, ни увеличением числа знаков при вычислениях, ни колдовством нельзя получить результат с точностью, скажем, до 0,01 мм.

Мы уже говорили о том, что каждое из измерений содержало ошибку. Критерием точности единичного измерения на практике чаще всего применяют среднюю квадратичную погрешность m, вычисляемую по формуле

(9)

где, vi уклонения отдельных измерений ai от aвер: vi= aвер – ai, соответственно [vv] – сумма квадратов отклонений.

В случае, когда истинное значение параметра aист известно, СКП рассчитывается по формуле:

(10)

где, xi ошибки отдельных измерений ai: xi= aист – ai, соответственно [xx] – сумма квадратов ошибок.

Критерий точности единичного измерения СКП m даёт нам вероятность случайной ошибки x в границах от –m до m примерно 68.3%.

(11)
На практике так же часто применяется величина:

mпред=3m

называемая предельной ошибкой одного измерения, накрывающая ошибки измерений с вероятностью 99.7%. Измерение у которых уклонения v превышают mпред, объявляются промахами и из обработки исключаются.

Способ определения СКП одного (любого) измерения по формулам (9), (10) называется методом внутренней сходимости.

(12)
Другой способ, называемый методом размаха, позволяет находить СКП значительно проще, хотя и с меньшей точностью:

m = knR,

где R – размах, т.е. разность между максимальным и минимальным значением измеряемой величины

R=amax – amin

kn – коэффициент, который зависит от числа измерений в серии, его значения приводятся в таблице 2.

Таблица 2.

n              
kn 0.430 0.395 0.370 0.351 0.337 0.325 0.315

Из всего вышесказанного можно сделать вывод, что средняя квадратичная погрешность характеризует точность отдельного измерения, в дальнейшую же обработку должна идти величина характеризующая точность вероятнейшего значения aвер.

(13)
СКП вероятнейшего значения измеряемой величины m0 рассчитывается по формуле:

(14)

m0пред=3m0

Из формулы (13) видно, что с увеличением числа измерений в n раз значение СКП вероятнейшего значения m0 уменьшается лишь в раз, поэтому нет смысла для повышения точности вероятнейшего значения чрезмерно увеличивать число наблюдений. Следует повышать качество самих измерений. Оптимальное число измерений 7-9, хотя это и не всегда удаётся.

Разберём всё вышесказанное на примере.

Пример

Получена серия из 9 измерений секстаном горизонтального угла.

ОС 36°18,7′ 36°18,3′ 36°16,8′ 36°19,4′ 36°17,6′ 36°18,2′ 36°19,7′ 36°16,0′ 36°16,9′

Рассчитать:

· вероятнейшее значение горизонтального угла;

· СКП одного (любого) измерения двумя способами;

· предельную погрешность одного измерения;

· СКП вероятнейшего значения;

· предельную погрешность вероятнейшего значения

1. Составляем расчётную таблицу, в первой колонке которой серия измерений, во второй уклонения, в третьей квадраты уклонений.

В первой колонке рассчитываем вероятнейшее значение горизонтального угла, в последней сумму квадратов уклонений.

OC v v v
36° 18.7′ 0.7 0.49
  18.3 0.3 0.09
  16.8 -1.2 1.34
  19.4 1.4 1.96
  17.6 -0.4 0.16
  18.2 0.2 0.04
  19.7 1.7 2.89
  16.0 -2.0 4.00
  16.9 -1.1 1.21
OCср 36°18.0′ 0,0 [ vv ]12.18

2. Рассчитываем СКП и предельную погрешность одного измерения:

методом внутренней сходимости по формуле (9):

mпред = 3m = 3.6′

методом размаха:

ОСmax =36°19,7′

ОСmin =36°16,8′

R = 2,9′

kn = 0.337

m = knR = ±1,1

3. Рассчитываем СКП и предельную погрешность вероятнейшего значения по формулам (13), (14):

m0пред= 3*0,4′ = ±1,2′

Контролем результата служит равенство нулю суммы отклонений v.

Все задания выполнены.

2.2. Средняя квадратичная погрешность функции измеренных величин.

В практике часто бывают случаи, когда измеренные параметры входят в какую-либо расчётную формулу, причём зачастую сразу несколько параметров. Встаёт вопрос, каким образом определить СКП результата.

Предположим, что какая-либо величина z является функцией некоторого количества различных навигационных параметров x1, x2,…xn,

z=f(x1, x2,…xn);

каждый из которых имеет среднюю квадратичную погрешность mxi, тогда формула для расчёта mz будет иметь вид:

(15)

В общем случае по формуле (15) рекомендуется следующий порядок расчётов:

1. Рассчитывают по исходной формуле значение определяемой величины.

2. Рассчитывают частные производные по переменным (измеренным) величинам.

3. Преобразовывают общую формулу СКП для конкретного случая.

4. В рабочую формулу подставляют исходные значения и рассчитывают СКП mz.

2.3. Обработка серии измерений навигационных параметров изменяющих своё значение с течением времени.

Большинство измерений навигационных параметров судоводитель производит с движущегося судна в течение некоторого промежутка времени. За это время, судно успевает изменить своё положение относительно измеряемого объекта. То есть каждое последующее измерение, должно отличаться от предыдущего. Если характер изменения навигационного параметра близок к линейному, а промежуток времени между измерениями небольшой, то на вероятнейшем значении измеряемой величины это практически не скажется (значения большие и меньшие средней величины взаимокомпенсируются), а вот на значении СКП измеряемой величины это движение отразится в значительно большей степени.

Один из наиболее характерных случаев – измерение высоты светила навигационным секстаном с движущегося судна. При движении судна, как мы уже говорили, наблюдатель меняет своё положение относительно объекта наблюдения, т.е. в данном случае изменяется зенит наблюдателя, помимо этого в промежуток времени между наблюдениями светило меняет своё положение на небесной сфере.

Для приведения измеренных высот к одному моменту служит поправка DhT. Рассчитывается поправка следующим образом:

· в таблице 17 МТ-75 (таблица 15-б МТ-63) выбирается поправка DhT10 – изменение высоты светила за 10 секунд или в таблицах МТ-63 таблица 15-а поправка DhT1 – изменение высоты светила за 1 минуту. Вход в таблицы по широте j и азимуту на светило А.

· если светило находится в восточной части горизонта - поправка положительна, в западной – отрицательна.

· Умножив DhT1 на прошедшее время в минутах DTм получим DhT

DhT=D Tм DhT1

Для приведения измеренных высот к одному зениту служит поправка Dhz. Рассчитывается поправка следующим образом:

· В таблице 16 МТ-75 (МТ-63) выбирается поправка Dhz – изменение высоты светила за 1 минуту плавания. Вход в таблицу по скорости V и курсовому углу светила (КУ = А – ПУ). Если КУ<90° поправка положительна, КУ>90° отрицательна. Если нет дрейфа и течения, вместо ПУ берётся ИК.

· Умножив Dhz1 на прошедшее время в минутах DTм получим Dhz

Dhz=D Tм Dhz1

Совместная поправка Dh = DhT + Dhz или Dh = DTм(DhT1 + Dhz1).

При этом DhT1 = 6*DhT10.

Работа с поправкой DhT10 возможна и в секундах. В этом случае, получаем временной коэффициент делением времени выраженного в секундах на десять. Поправка, выраженная в секундах, получается умножением DhT10 на полученный коэффициент:

2.4. Определение с заданной надёжностью доверительных оценок измеряемой величины и её СКП.

Хотим подчеркнуть, что методика обработки измерений описанная в предыдущих параграфах, не совсем обоснована, т.к. формулы (9)-(14) выведены в предположении, что число измерений n очень велико. В частности при расчёте предельного значения мы априори брали коэффициент равный 3 и получали вероятность P=0.997, что верно только при n→ ∞. На практике же это число конечно и весьма ограничено. Поэтому возникает важная задача оценки точности величин aвер, m, m0 при конечном и ограниченном числе n.

Другими словами требуется установить вероятность P=a того, что при заданном конечном числе измерений n неизвестное значение aист заключено в границах aвер – m0пред до aвер + m0пред. Эти границы называют доверительными, а интервал aвер ± m0пред доверительным интервалом с заданной надёжностью a = P. Таким образом, нам известны n, aвер и задано m0пред. Найти: a.

Обратная задача формулируется следующим образом: каким при заданном числе измерений n должен быть доверительный интервал, для того, чтобы с заданной надёжностью a можно было утверждать, что неизвестная величина aист не выйдет за границы доверительного интервала:

aвер – m0пред < aист < aвер + m0пред

То есть, нам известны n, aвер и задано a. Найти: m0пред

Решение этой задачи в обоих постановках достигается при помощи распределения Стьюдента. Оно учитывает ограниченность числа измерений n и при условии n→ ∞ переходит в нормальное распределение. На его основе составлена Таблица 3. связывающая число наблюдений n, надёжность a и коэффициент , выносимый в формулу (11). В этом случае формула (11) приобретает вид: m0пред = t m0

Таблица 3. Значения коэффициента t по заданным n и a.

a n 0.5 0.7 0.8 0.9 0.95 0.99 0.999
  0.82 1.39 1.89 2.92 4.30 9.92 31.60
  0.76 1.25 1.64 2.35 3.18 5.84 12.92
  0.74 1.19 1.53 2.13 2.78 4.60 8.61
  0.73 1.16 1.48 2.02 2.57 4.03 6.87
  0.72 1.13 1.44 1.94 2.45 3.71 5.96
  0.71 1.12 1.41 1.89 2.36 3.50 5.41
  0.71 1.11 1.40 1.86 2.31 3.36 5.04
  0.70 1.10 1.38 1.83 2.26 3.25 4.78
  0.70 1.09 1.36 1.80 2.20 3.11 4.44
  0.69 1.08 1.35 1.77 2.16 3.01 4.22
  0.69 1.07 1.34 1.75 2.13 2.95 4.07
  0.69 1.07 1.33 1.73 2.09 2.86 3.88
  0.68 1.05 1.30 1.67 2.00 2.66 3.46
  0.68 1.04 1.29 1.66 1.98 2.62 3.37
0.67 1.04 1.28 1.64 1.96 2.58 3.29

Примерно также решается вопрос и об оценке точности определения СКП единичного измерения, если число измерений конечно и ограничено.

На основе распределения Пирсона с заданной надёжностью a утверждается, что истинное значение СКП единичного измерения mист отличается от вычисленного не более чем на величину e.

На основе этого распределения составлена Таблица., связывающая число наблюдений n, надёжность a и коэффициент . То есть выбрав из таблицы 4 коэффициент t и рассчитав величину e=t∙m c надёжностью a можно утверждать, что m – e < mист< m + e.

Или наоборот, зная величину e можно определить надёжность a.

Таблица.4. Значения коэффициента t по заданным n и a.

a n 0.5 0.7 0.8 0.9 0.95 0.99 0.999
  0.25 0.40 0.56 0.95 1.37 2.67 5.64
  0.22 0.35 0.48 0.79 1.09 2.01 3.88
  0.20 0.32 0.41 0.65 0.92 1.62 2.98
  0.18 0.29 0.38 0.58 0.80 1.38 2.42
  0.17 0.27 0.35 0.52 0.71 1.20 2.06
  0.16 0.25 0.33 0.49 0.65 1.08 1.80
  0.15 0.23 0.30 0.43 0.55 0.90 1.45
  0.14 0.21 0.28 0.38 0.48 0.78 1.23
  0.13 0.19 0.26 0.35 0.44 0.70 1.07
  0.12 0.18 0.24 0.32 0.40 0.63 0.96
  0.11 0.17 0.22 0.29 0.37 0.58 0.88
  0.05 0.07 0.09 0.12 0.14 0.20 0.27

Пример 1

В широте j = 36.5°N судно следует ИК = 114° со скоростью V = 16 уз. Измерена серия 7 высот светила, азимут которого А=60,7° SOst.

Моменты наблюдения Ti и отсчёты секстана ОСi приведены в таблице.

Ti 10ч57м13с 10 57 58 10 58 48 10 59 35 11 00 27 11 01 10 11 02 02
ОСi 29°46,7′ 55.5′ 30°04,8′ 12,0′ 20,8′ 29,0′ 39,5′

 

Задание:

1. привести ОСi к одному зениту и моменту времени.

Рассчитать:

2. вероятнейшее значение высоты светила;

3. СКП единичного измерения двумя способами;

4. предельную погрешность единичного измерения;

5. доверительный интервал накрывающий истинное значение СКП единичного значения с надёжностью (вероятностью) 0,90.

6. надёжность a определения СКП для доверительного интервала в 0,5 единицу измеряемого параметра (±0,5′)

7. СКП вероятнейшего значения;

8. предельную погрешность вероятнейшего значения измеренной величины и доверительный интервал накрывающий истинное значение измеряемой величины с надежностью (вероятностью) 0,95.

9. надёжность a для доверительного интервала в одну единицу измеряемого параметра (±1′).

Решение:

· Составляем расчётную таблицу, в первую колонку вносим моменты наблюдений, в пятую отсчёты секстанов.

                 
Ti DTi   DTi DhT+Dhz i OCпр vi vi2
10ч 57м 13с 2м 22с 2.37м 25.5′ 29° 46.7′ 30° 12.2′ -0.2 0.04
          1.62 17.4   55.5   12.9 0.5 0.25
          0.78 8.4   4.8   13.2 0.8 0.64
          0.00 0.0   12.0   12.0 -0.4 0.16
        -52 -0.87 -9.3   20.8   11.5 -0.9 0.81
      -1 -35 -1.58 -17.1   29.0   11.9 -0.5 0.25
      -2 -27 -2.45 -26.4   39.5   13.1 0.7 0.49
                  ОС=30°12.4′ 0.0 Sv22.64

· Выбираем момент времени T0 к которому будем приводить все измерения серии, чаще всего это или средний, или последний момент. Возьмём средний момент времени, в нашем случае четвёртый, т.е. T0 = T4.

· Рассчитываем промежутки времени DTi между T0 и текущим моментом Ti, DTi = T0 – Ti и вносим результаты во вторую колонку. В третью колонку внесём те же промежутки DTi, но секунды выразим в десятых долях минуты.

· Рассчитаем поправки для приведения высоты светила к одному моменту и к одному зениту:

из таблицы 17 МТ-75 по широте j и азимуту на светило А

DhT10 = +1,75′; DhT1 = 6*1,75′=10,50′.

Из таблицы 16 МТ-75(63) по скорости V = 16 уз и КУ=119,3° 114° =5,3°

Dhz1 = +0,27.

Рассчитываем совместную поправку за 1 минуту:

Dh1 = Dhz1+ DhT1=10,77

· Рассчитываем произведения Dhi= DTi Dh1, результаты вносим в четвёртую колонку.

· В шестой колонке рассчитываем приведенные отсчёты секстана

ОСпр i=Dhi+OCi

· Находим вероятнейшее значение ОС на T0 (четвёртый момент времени) – внизу колонки среднее арифметическое от ОСпр I.

· Рассчитываем СКП:

(методом внутренней сходимости)

В последние две колонки вносим уклонения vi и квадраты уклонений vi2 соответственно. Внизу колонок находим сумму уклонений и сумму квадратов уклонений.

(методом размаха)

ОСmax =30°13.2′

ОСmin =30°11.5′

R = 1.7′

kn = 0.370

m = knR = ±0.63

Предельная погрешность единичного измерения mпред = 3m = 2.0′

· Находим доверительный интервал единичного измерения,

по известному количеству наблюдений n = 7 и заданному в условии a = 0,90 из Таблица. находим значение коэффициента t = 0,65.

Рассчитываем e= t ∙m = 0.65∙0.66′ = 0.44′

Находим m-e=0,22 и m+e=1,1 следовательно 0,22≤ mист≤1.1.

· Рассчитываем надёжность a для заданного доверительного интервала m±e в примере e= 0.5′.

находим t=e/m = 0.75

обратным входом в Таблица. по n=7 измерениям и по известному t=0.75 получаем надёжность a > 0.9.

· Рассчитываем СКП вероятнейшего значения:

· Находим предельную погрешность вероятнейшего значения и доверительный интервал:

по известному количеству наблюдений n = 7 и заданному в условии a = 0,95 из Таблицы 3 находим значение коэффициента t = 2.45.

m0пред=tm0=2,45∙0.25′ 0.6 ′ следовательно 30°11,8′≤ ОСист≤30°13,0′.

· Рассчитываем надёжность a для заданного m0пред=±1′

рассчитываем t= m0пред/m0=4

для чего, обратным входом в Таблицу 3 по n=7 измерениям и по найденному t получаем надёжность a >0.99

2.5. Обработка результатов неравноточных измерений навигационных параметров.

Ходовой мостик современного судна оснащён различными по принципу действия техническими средствами. Этим обеспечивается возможность измерения одного и того же навигационного параметра с помощью нескольких приборов. Нередко один и тот же параметр измеряется хоть и одним прибором, но в различных условиях или различными людьми. Во всех таких случаях точность результатов будет неодинаковой, такие измерения называют неравноточными или неравновесными. Для сравнения неравноточных измерений пользуются величинами называемыми весами.

Вес p характеризует степень доверия к данному измерению (серии измерений) по сравнению с другими измерениями (сериями). Например, степень доверия к измерениям выполненным старым морским волком, поросшим в нижней части ракушками, будет значительно выше, чем к измерениям сделанным ленивым студентом КМТИ.

Вес p, взятый отдельно, без сопоставления с весами других измерений не несёт никакой информации. Он является сравнительной характеристикой качества наблюдений, и его следует рассматривать совместно с весами других наблюдений.

Принципы, по которым отдельным измерениям приписывают веса, могут быть различными. Например если результаты измерений ai характеризуются своими СКП mi, то этим измерениям присваивают веса pi, обратно пропорциональные квадратам их СКП:

(16)

Веса, вычисленные по формуле (16) называют абсолютными.

Как уже говорилось, вес измерения рассматривается совместно с весами других измерений, следовательно, веса, можно умножать на любой коэффициент, естественно коэффициент должен быть одинаков для всей серии, в этом случае соотношение весов не изменяется, а вес называется относительным.

(17)
Произвольный коэффициент k может выбираться по разным принципам, чаще всего так, что бы наименьший вес был равен единице (в этом случае все веса делят на наименьший вес,

хотя и нередко наоборот, что бы наибольший вес был равен единице (в этом случае все веса делят на наибольший вес)

(18)
.

(19)
В случае если каждое измерение есть результат серии равноточных измерений, то каждой серии могут приписывают веса pi пропорциональные числу измерений в серии.

pi= ni,

(20)
и для взвешивания серии применяют величину относительного веса серии

хотя этот принцип менее обоснован, чем предыдущий.

Предположим, что в результате измерений некоторого навигационного параметра получен ряд значений а 1, a2...an с весами p1, p2… pn. За вероятнейшее значение ряда неравновесных измерений принимается весовое среднее или весовая арифметическая середина:

(21)

При неравноточных измерениях критерием точности служит СКП m, того измерения, вес которого принят за единицу. Эта погрешность называется СКП единицы веса. Вычисляется СКП единицы веса по формуле подобной (9) и является её обобщением:

(22)

В случае если aист известно:

(23)

СКП mpi отдельного измерения ai имеющего вес pi, вычисляется по формуле:

(24)

В конце концов наибольший интерес представляет формула для СКП весового среднего aвер, являющаяся венцом обработки ряда неравновесных измерений:

(25)

Предельная СКП mpпред весового среднего вычисляется по формуле:

(26)
mpпред = 3m0 p

(27)
для случая большого числа измерений с надёжностью a=0.997;

и mpпред = t m0 p,

для случая с ограниченным числом наблюдений, где t коэффициент выбираемый из Таблицы 3. Методика обработки при помощи доверительных оценок подробно разбиралась в предыдущем параграфе.

Пример 2

Дано: серия из шести пеленгов ИП измеренных с разной точностью и соответствующие им СКП.

             
ИП 315.6 315.4 316.2 316.1 316.2 315.6
mип 0.4° 0.7° 1.2° 0.8° 0.6° 0.9°

Найти:

1. Веса каждого измерения.

2. Вероятнейшее значение измеренного параметра.

3. СКП единицы веса.

4. СКП вероятнейшего значения и оценить его доверительной оценкой с надёжностью 0.99.

Решение:

1. Составляем расчётную таблицу:

· в первую колонку вносим серию измерений;

· во второй колонке рассчитываем веса измерений по формуле (18), за коэффициент k принимаем квадрат значения наибольшего СКП mипmax=1.2° (третье измерение) k=(1.2)2=1.44

и находим сумму весов [p]=21

· в третьей колонке рассчитываем произведения квадратов уклонений v2 на соответствующие веса и находим сумму этих произведений [pvv]=1.93;

ИП p ИП*p v pv2
315.6 9.0 2840.4 -0.2 0.27
315.4 2.9 926.9 -0.4 0.41
316.2 1.0 316.2 0.4 0.19
316.1 2.3 711.2 0.3 0.25
316.2 4.0 1264.8 0.4 0.76
315.6 1.8 561.1 -0.2 0.05
  21.0 6620.6 [pvv] 1.93

· Рассчитываем вероятнейшее значение по формуле (20).

2. Рассчитываем СКП единицы веса по формуле (21):

3. Рассчитываем СКП и предельную погрешность вероятнейшего значения с заданной надёжностью по формулам (24) и (25):

при a = 0,99, по таблице 3 t=4.03

m0пред= 4.03*0.01′ = ±0.04°

Истинное значение ИПист находится в интервале от 315,76° до 315,84°.

2.6. Обработка статистических данных методами линейной корреляции.

Предположим, что мы произвели одновременные измерения двух серий величин x и y. Разумеется, эти измерения были подвержены влиянию случайных ошибок. Как уже говорилось выше, причины возникновения случайных ошибок многочисленны и практически не поддаются учёту. Среди них могут быть ошибки, выражающие некоторую неизвестную нам закономерность, или ошибки, одновременно влияющие на обе величины. То есть эти серии измерений уже нельзя считать независимыми друг от друга. С другой стороны, сказать, что они связаны жёсткой функциональной зависимостью вида y=ax+b, тоже нельзя. В нашем случае взаимосвязь является статистической, т.е. при изменении величины x величина y имеет тенденцию также изменяться.

Эта тенденция соблюдается лишь в большей или меньшей степени, а в каждом конкретном случае возможны отклонения от неё. Зависимость в таких случаях называется корреляционной и характеризуется коэффициентом корреляции r (-1 ≤ r ≤ 1). Если r>0, то большим значениям x в среднем соответствуют большие значения y и наоборот. Чаще всего эта тенденция носит линейный характер. Если r=±1, то зависимость становится функциональной. При r<|0.2| можно считать, что величины не коррелированны.

Стоит заметить, что разговор в этой главе идет о наиболее частом случае корреляции – линейной корреляции. В случае корреляционной зависимости более высоких порядков (гиперболическая, параболическая) зависимости для коэффициента линейной корреляции могу не выполняться, а сам коэффициент рассчитывается более сложным образом.

Численное значение коэффициента r можно найти из специально организованных наблюдений. В штурманской практике нередко возникает необходимость учёта корреляционной зависимости при решении ряда навигационных задач, в первую очередь в вопросах оценки точности обсервации.

Для определения коэффициента корреляции необходимо измерить при более или менее идентичных условиях n парных значений двух навигационных параметров xi и yi (например, два пеленга береговых ориентиров). После определённой статистической обработки данных коэффициент корреляции рассчитывается по формуле:

(28)
,

где vxi и vyi уклонения величин xi и yi от вероятнейших значений соответственно.

Сама зависимость будет задаваться уравнением линейной регрессии:

(29)
,

где и вероятнейшие значения измеряемых величин.

Смысл уравнения линейной регрессии можно выразить так, каждому значению xi с наибольшей вероятностью будет соответствовать значение yxi.

Теперь обратимся к такому важному случаю, когда некоторая искомая величина a определяется, как функция непосредственно измеряемых величин x, y: a=f(x, y).

Предположим, что величины x, y коррелированны, т.е. если налицо взаимная зависимость случайных ошибок в аргументах x и y, в этом случае, СКП величины a определяется следующим образом:

(30)

В случае отсутствия корреляционной связи между величинами x и y, формула (30) примет вид (15).

Пример: Дано: две серии пеленгов ИП1, ИП2.

ИП1 30.8° 34.9° 36.5° 39.2° 38.9° 40.0° 45.8° 44.1°
ИП2 81.0° 78.8° 78.2° 85.0° 80.6° 84.4° 83.5° 87.7°

Найти:

1. вероятнейшие значения измеренных величин;

2. коэффициент корреляции между пеленгами;

3. составить уравнение линейной регрессии, построить график;

4. СКП каждого навигационного параметра;

5. рассчитать вероятнейшее значение горизонтального угла a;

6. рассчитать СКП вероятнейшего значения горизонтального угла a.

Решение:

1. Составляем расчётную таблицу:

1. во вторую и восьмую колонку вводим ИП2 и ИП1 соответственно и рассчитываем вероятнейшее значение (среднее арифметическое) каждой величины;

2. в третьей и седьмой колонках рассчитываем соответствующие уклонения вышеперечисленных величин;

3. в четвёртой и шестой колонках квадраты уклонений;

4. в пятой их произведения;

5. внизу 4 – 6 колонок находим их суммы.

               
n ИП2 vип2 v2ип2 vип2*vип1 v2ип1 vип1 ИП1
  81.0 1.4 2.0 11.2 63.6 8.0 30.8
  78.8 3.6 13.0 14.0 15.0 3.9 34.9
  78.2 4.2 17.6 9.6 5.2 2.3 36.5
  85.0 -2.6 6.8 1.1 0.2 -0.4 39.2
  80.6 1.8 3.2 -0.2 0.0 -0.1 38.9
  84.4 -2.0 4.0 2.4 1.5 -1.2 40.0
  83.5 -1.1 1.2 7.7 49.4 -7.0 45.8
  87.7 -5.3 28.1 28.2 28.4 -5.3 44.1
82.4 S 75.86 73.95 163.2 38.8

2. По формуле (28) находим коэффициент корреляции:

3. Составляем уравнение линейной регрессии

ИП1
30.8 79.9
34.9 81.2
36.5 81.7
39.2 82.5
38.9 82.4
40.0 82.8
45.8 84.6
44.1 84.0

Строим зависимость от ИП1

4. По формуле (9) рассчитываем СКП единичных значений

;

и формуле (13) СКП вероятнейших значений пеленгов.

5. Рассчитываем значение горизонтального угла a.

6. Рассчитываем СКП горизонтального угла a

6. без учёта корреляционной зависимости по формуле (15);

Находим частные производные пеленгов:

;

7. и с учётом корреляционной зависимости по формуле (29)

Как видим, учёт корреляционной зависимости даёт нам меньшее значение погрешности.

§3. Размеры и форма Земли.


1 | 2 | 3 | 4 | 5 |

Поиск по сайту:



Все материалы представленные на сайте исключительно с целью ознакомления читателями и не преследуют коммерческих целей или нарушение авторских прав. Студалл.Орг (0.099 сек.)