Изобретение огносигс к области гидродинамики Н вычислительной техники и может быть использовано дл измерени функции перемежаемости в гидродинамических исследовани х. Функци перемежаемости 3(i)paBHa единице во врем наличин турбулентности в данной точке потока и нулго во врем наличи ламинарного движени в этой же точке. Известны способы измерени отдельных числовых характеристик функции пере межаемости, основанные на измерении: а)коэффициента перемежаемости , представл ющего собой среднее значение функции перемежаемости и определ емого выражением: yeim- j3Ct)dt, где т - врем , в течение которого определ етс среднее значение функции перемежаемости l ;. б)средней частоты следовани турбулентных пачек f2j . Эти способы основаны на измерении времени, в течение которого уровень сигнала перемежаемости превышает уровень установленного порога. Наиболее близким к предлагаемому вл етс способ измерени функции перемежаемости гидродинамического сигнала путем формировани порогового сигналаК;тассификапии и выделени - из входного сигнала последовательностей сигналов, соответствующих турбулентным и лами участкам гидродинамического сигнала S . Недостатком аанного способа вл етс то, что в нем не предусматриваетс установление величины параметра классификации (например, значени уровн порога или ве/{ичины -временного интервала сравнени ) по-статнсгическим характеристикам исследуемо1Х5 процесса перемежаемости . В то же врем результаты исследований показьюают, что погрешности измерени резко увеличиваютс при неправильной установке порога. Поэтому измерени вышеуказанным способом неизбежно сопровождаготс погрэшносг ми, обусловленными гем, что величина пара -летра по которому npf чзводигс классификаци сигнала,, задаетс субъективно. Целью предложени вл етс устранение неопределенности при задании значений устаггавливаемых параметров классификации (например, значени уровн поро га или величины временного интервала сравнени ), что повьГШает точность измерени функции перемежаемости и устран ет необходимость предварительного детального изучени исследуемого npouetjca Поставленна цель достигаетс тем, чго определ ют статистические параметры функций распределени выделенных последовательностей сигналов, сравнивают их и измен ют величину порогового сигнала классификации до получени экстремально го значени результата сравнени . В качестве статистического параметра функции распределени может быть вз то например, среднее число { ср.. пересечений сигналом о наличии турбулентного или ламинарного участка нулевого уровн Неравенство N4- Мд (1), где NT™ среднее число пересечений нуле вотх уровн сигналом о наличии турбулентного участка; Ыд среднее число пересечений нулв вого уровн сигналом о наличии ламинарного участка справедливо вследствие того , что спектр последовательностей CHI налов турбулентного движени ,шире спек ра ламинарного движени и турбулентный сигнал более высокочастотный, чем лами нарный, т.е. пересечени нулевого уровн сигналом О наличии турбулентного участ ка более часты, чем пересечени сигна лом о наличии ламинарного участка. Очевидно, если классификаци произве верно, то статистический параметр определ емый как среднее число пересечений нулевого фовн на участках перемежаемого сигнала, отнесенных к турбулентному типу, будет равен N у j а отнесенных к ламинарному типуЫ Н. При неправильной классификации статистический параметр . удозлетвор ет неравенствам: N N1 Т Это обусловлено тем, что опртоле- Jjp. ние параметра N, ведетс иугем усчорез нулевой рсднонии числа пе|) хопов уровень не только по пгервалам времени сигнала собственно турбулентного движени , но и по интервалам ламинарного движени , неправильно отнесенного к т эбулентному типу. Это приводит к jMeHbuieHHro среднего числа пересечений нулевого уровн КД. дл данных участков сигнала по сравнению со значением N-J- при правильной классификации. Определим функцию сравнени F, например , как разность W, Исход из предыдущих неравенств видно, что экстремум функции сравнени F возможен только при правильной классификации . Он соответствует оптимальному значению порога классификации С, так как при устремлениизначени С к нулю или к величине, большей оптимального значени порога, будет происходить неправильна классификаци , и .(Следовательно, угленьще- ние значени функции сравнени . . Таким образом, если в измерителе функции перемежаемости уровень параметра классификации (при пороговой классификации - уровень порога С ) выставить таким, что функци сравнени будет иметь экстремальное значение (в нашем примере максимальное), то данна классификаци будет оптимальной. Устройство, реализующее предложенный способ) (см. чертеж) соде; жит: блок 1 классификации - разбиени ..входного гидродинамического сигнала на последовательности сигналов, соответствующих турбулентным или ламинарным участкам; анализатор 2 дли определени статистического параметра функции распределени сигнало.в, соответствующих турбулентным участкамj анализатор 3 дл определени статистического параметра функции распределени сигналов, соответствующих ламинарным участкам; блок 4 сравнени статистических параметров, блок 5 поиска экстремума. Рассмотрим последовательность операций , при измерении функции перемежаемости в представленном устройстве. Входной гидродинамический сигнал поступает на блок 1, в котором происходит 1шассификаци его .тyfJбyлeнтныx и ламинарных участков по какому-либо параметру классификации, например, по превышению сигналом определенного порога. Сигнал относитс к турбулентному типу, если он превышает уровень порога, и к латчшнарпому - в протионом атучае. По сигналу с выхода блока 1 входной с,1Гг(пл aнaл 3lipyeтc анализатором 2,The invention of the ognosigs to the field of hydrodynamics of computer technology and can be used to measure the function of intermittency in hydrodynamic studies. The intermittency function is 3 (i) paBHa per unit during the presence of turbulence at a given point of flow and zero during the presence of laminar movement at the same point. Methods are known for measuring the individual numerical characteristics of the intermittency function, based on the measurement of: a) intermittency coefficient, which is the average value of the intermittency function and defined by the expression: yeim- j3Ct) dt, where t is the time during which the average value of the function is determined intermittency l;. b) the average frequency of the following turbulent packs f2j. These methods are based on measuring the time during which the level of the intermittency signal exceeds the level of the set threshold. The closest to the present invention is a method for measuring the function of the intermittency of a hydrodynamic signal by forming a threshold signal K, and tassification and separation from the input signal of sequences of signals corresponding to the turbulent and lam sections of the hydrodynamic signal S. The disadvantage of this method is that it does not provide for setting the value of the classification parameter (for example, the value of the threshold level or the ve / {reason for the comparison time interval) according to the statistical characteristics of the intermittency process under study. At the same time, research results show that measurement errors increase dramatically if the threshold is set incorrectly. Therefore, measurements by the above method are inevitably accompanied by heme-related errors, that the value of a pair is the year in which npf the frequency classification of the signal, is set subjectively. The purpose of the proposal is to eliminate uncertainty in setting the values of settable classification parameters (for example, threshold level values or comparison time interval values), which increases the accuracy of the measurement of the intermittency function and eliminates the need for preliminary detailed study of the studied npouetjca. parameters of the distribution functions of the selected signal sequences, compare them and change the value of the threshold signal classification to the extreme value of the comparison result. As a statistical parameter of the distribution function, the average number of {cf. intersections with a signal about the presence of a turbulent or laminar section of zero level can be taken, for example. Inequality ; The average number of zero-level intersections by the signal of the presence of a laminar region is valid because the spectrum of CHI sequences of turbulent motion is wider than the spectrum of laminar motion and the turbulent signal is higher-frequency than the laminar one. Zero-level intersection with a signal. The presence of a turbulent region is more frequent than signal intersections with a laminar region. Obviously, if the classification is true, then the statistical parameter defined as the average number of zero fauv intersections in the areas of the interleaved signal assigned to the turbulent type will be N y j and assigned to the laminar type N. If the classification parameter is incorrectly classified. satisfies the inequalities: N N1 T This is due to the fact that Optol-Jjp. the parameter N is maintained by the scattering of the zero rdn number of ne |) hop levels, not only by the time threshold of the actual turbulent motion signal, but also by the laminar motion intervals incorrectly related to the t ebulent type. This leads to jMeHbuieHHro of the average number of crossings of the zero CD level. for these signal areas compared to the N – J value with proper classification. We define the function of comparison F, for example, as the difference W, The outcome of the previous inequalities shows that the extremum of the function of comparison F is possible only with the correct classification. It corresponds to the optimal value of the classification threshold C, since aspiring C to zero or to a value greater than the optimal threshold value, the classification will be wrong, and. (Therefore, the coalescence of the value of the comparison function. Thus, if in the intermittency function meter the level of the classification parameter (at the threshold classification - the threshold level C) is set such that the comparison function will have an extreme value (in our example, the maximum), then this classification will be optimal. A device that implements the proposed method) (see drawing) soda; zhit: block 1 of the classification - dividing .. the input hydrodynamic signal into signal sequences corresponding to turbulent or laminar sections; analyzer 2 for determining the statistical parameter of the signal distribution function; in the corresponding turbulent regions; analyzer 3 for determining the statistical parameter of the signal distribution function corresponding to the laminar sections; block 4 compares statistical parameters; block 5 searches for extremum. Consider the sequence of operations when measuring the function of intermittency in the presented device. The input hydrodynamic signal arrives at block 1, in which its 1 .ssupplying .typhyllent and laminar sections occurs according to some classification parameter, for example, if a signal exceeds a certain threshold. The signal is of a turbulent type, if it exceeds the threshold level, and of the lattice type, in the case of an intuition. According to the signal from the output of the unit 1 input with, 1Гг (planal 3lipyets analyzer 2,