Как определить критерий подобия?
 

Как определить критерий подобия путем приведения уравнения к безразмерному виду?

Спасибо за ответы.

P.S. С ув. ААХ

не очень понятно о чем речь, например, в степенных рядах коэффициент при старшем члене приводят к 1. что такое безразмерный вид и интегральный аналог - не понятно. сумма и интеграл? (общее правило - коэффициент при наибольшей степени должен быть равен 1. ) но может быть вы совсем о другом...

У меня в дисере идет теория сразу, я там посчитал ДВС (двигатель внутр. сгорания) теоретически, после создал лабораторную установку и провел на ней эксперимент (доказал теорию). НО! мне теперь необходимо доказать что "процесы" в лабораторной установке типичные тем что я считал в теории для реально существующих двигателей. Теперь что я имею для сравнения - 4 разные зависимости для теории и для лабораторки. Для первого варианта 1-1, 1-2, 1-3 и 1-4,и для 2-го соответственно 2-1...2-4, так вот даже на взгял видно что 1-1 идентичен 2-1 (масштаб разный) но видно что кривые схожие и так все 4 штуки. Но мне необходимо через теорию подобия это все доказать. Сейчас пытаюсь применить 1теорию подобия но ничего не выходит((.
(Работаю с книгой Веников В.А. Теория подобия и моделирования)

ну если просто сравнить две кривые, то приведите начальные точки к одному числу и смотрите, что получается с оставшейся частью.. т.е умножьте одну кривую на такой коэффициент, который позволит сравнять первые точки. Или разделите обе кривые на значения в первых точках, т.е. сделайте их, равными 1.

Добавлено через 1 минуту 4 секунды
опять же можно вычесть среднее. (это спустит обе кривые в ноль).. или рассчитать период, т.е. посчитать Фурье преобразование и посмотреть на полученные коэффициенты. Еще один способ посчитать "подобие" - вычислить функцию когерентности - это подобие по периодам повторения... возможно для вас как раз последнее интересно будет.

Функция когерентности - от 0 до 1 - 0 - не подобны, 1- полное подобие по частоте повторения.

Такой ход решения?
 

т.е. есть кривая А и Б, кривая А лежит выше чем Б, теперь необходимо поднять Б до высоты А (используя какой то коэф. Х) и по всей длине кривые А и Б должны тепрь слиться в единую кривую?

Это самый простой случай.. я вам дописала про функцию когерентности .. это более мощный способ...

В моем случае руководитель сказал использовать только теорию подобия и все(((. По книге как бы все понятно и просто но когда сел считать те кривые которые внешне схожи, то они получаются не схожи при расчетах.

понятие внешне схожих не бывает. схожесть в чем? наиболее понятна "схожесть" по частоте. Для этого есть функция когерентности. При этом может быть вам надо предварительно одну кривую обработать, например, убрать тренд или сгладить шум...

может поговорим лучше о биологии=)?