Моделирования правила

Расчет пропуска заданного паводка водохранилищами при известных правилах управления (задача 4) относится к классу задач разового моделирования. Он включает в себя гидравлический расчет волны половодья в естественном русле реки и в водохранилищах, а также детальный расчет функционирования водопропускных сооружений гидроузлов. Задача является поверочной по отношению к моделированию правил пропуска высоких вод в речной сети с водохранилищами, где гидравлика естественного русла и водохранилищ рассматривается в упрощенном виде. [c.182]

Общие положения моделирования правил управления [c.182]

Первый шаг при конструировании пластицирующих экструдеров заключается в масштабном моделировании. Правила для масштабного моделирования геометрически подобных винтовых насосов при некоторых условиях можно применять и к пластицирующим экструдерам. Наибольшая трудность при конструировании заключается в том, чтобы определить, что же является определяющим фактором процесса экструзии — механическая или тепловая энергия или же обе вместе взятые. Для решения этого вопроса необходимо проделать тщательные измерения па- [c.320]

Переменные, характеризующие состояние процесса, которые измеряются и поддерживаются на заданном уровне или изменяются по определенно>7 закону, принято называть управляемыми величинами. Как правило, управляемые переменные легко измеряются, но иногда их вычисляют по другим измеряемым переменным, используя математическое моделирование процесса. [c.6]

Изучение свойств объекта моделирования путем анализа аналогичных свойств его модели представляет собой процесс моделирования. Как правило, метод моделирования применяют там, где нельзя провести весь комплекс исследований на самом объекте, что объясняется сложностью выполнения измерений или значительными затратами на постановку необходимых экспериментов. [c.41]

Применяя на практике теорию моделирования, мы должны ограничиться повышением масштаба трубчатых реакторов лишь в несколько раз. Дальнейшее увеличение масштаба требует, как правило, изменения конструкции реактора или условий его работы. Примером может служить использование в большем масштабе многотрубчатого реактора вместо реакционного аппарата, представляющего собой единичную трубу. [c.471]

Описанный выше способ развития процесса на основе теории подобия имеет существенные недостатки. В лучшем случае мы можем рассчитывать на получение в промышленной установке таких же показателей, как и в опытной. Если даже эти показатели являются оптимальными для установки меньшего масштаба, они не обязательно должны быть оптимальными для большего масштаба. Теория подобия не может сформулировать правила определения оптимальных условий работы образца по результатам исследований на модели. Другой недостаток моделирования — необходимость применения небольших промежуточных изменений масштаба при разработке сложных операций и процессов, что не позволяет значительно сократить время доведения технологического процесса до промышленного внедрения. Продолжительные исследования и проектирование могут привести к тому, что продукт устареет к моменту его выпуска. [c.472]

Поскольку с уменьшением масштаба опытных работ снижаются затраты на их проведение, возникает вопрос, как далеко можно экстраполировать результаты лабораторных или опытных установок. На этот вопрос нельзя дать исчерпывающий ответ. Однако, по-видимому, полагают, что моделирование, как правило, удовлетворительно осуществляется по стадиям, в которых размер аппарата последовательно увеличивается в 5—10 раз. При этом [c.339]

Аналитические аппроксимации связаны в основном с построением линейных моделей, не учитывают нелинейности и, как правило, достаточно просты и физически наглядны, но приближенны. Прямое решение ПКЗ на ЭВМ ведет к более точному решению, однако численное моделирование как метод исследования имеет два существенных недостатка во-первых, оно не обладает прогнозирующими способностями (невозможно предсказать поведение решения с = (i) при вариации кинетических параметров), [c.360]

Алгоритм сжатия кинетических моделей. Информационная избыточность математического описания при его применении для каждого частного случая, соответствующего превращению заданного состава сырья, является довольно общей проблемой при моделировании сложных химических превращений, включающих большое число компонентов и элементарных стадий, для которых в ряде случаев оказывается, что при определенных условиях (когда только одна или несколько начальных концентраций компонентов реакционной смеси отличны от нуля) часть компонентов не принимает участия в химических превращениях и некоторые элементарные стадии не протекают, тогда как основное число арифметических операций, приходящихся на вычисление правых частей кинетических уравнений (4.12), сохраняются. Сформулированы и доказаны условия удаления из схемы реакций этих компонентов и стадий [48] пусть 1-ж компонент заданной схемы реакций удовлетворяет условиям 1) С ( о) = 0 2) т, п) Ф I Ут, п, где N — массив, кодирующий правые части элементарных стадий схемы реакций, тогда удаление из схемы реакций 1-го компонента с отвечающими ему стадиями не меняет решений кинетических уравнений с соответствующими начальными условиями. [c.208]

Третья теорема подобия устанавливает следующие правила физического моделирования оригинал и модель должны быть геометрически подобны процессы в модели и оригинале должны относиться к одному классу и описываться одинаковыми дифференциальными уравнениями начальные и граничные условия для модели и оригинала должны быть подобны определяющие безразмерные критерии должны быть равны для модели и оригинала. [c.136]

Переход к исследованию совмещенных процессов является следствием развития метода математического моделирования, способствовавшего пониманию сложных явлений. Совместное протекание нескольких процессов, например ректификации и химической реакции, абсорбции с химической реакцией не является чем-то исключительным в промышленных условиях и обычно известно. Но, как правило, один из них превалирует по скорости, интенсивности и прочим показателям над другим, как бы протекая на фоне другого. Если нежелательное влияние побочного процесса становится существенным, то принимаются меры по его подавлению, например, путем снижения температуры или добавлением стабилизаторов в случае химических реакций. [c.353]

Модель I. Предназначена для моделирования динамики тарельчатых колонн многокомпонентной ректификации близкокипящих смесей. Отличительной особенностью такой ректификации является то, что для четкого разделения компонентов требуются колонны с большим числом тарелок. Поэтому инерционность таких колонн, как правило, весьма значительна, что затрудняет экспериментальное исследование их динамических характеристик, необходимых для выбора и расчета систем автоматического регулирования. [c.318]

Как правило, один элемент ХТС может быть описан совокупностью нескольких модулей. Так, многослойный контактный реактор при моделировании ХТС производства серной кислоты представляется математической моделью в виде совокупности нескольких модулей химического превращения, нагрева и смешения — разделения. [c.327]

При моделировании физико-химических систем переменные управления и наблюдения, как правило, известны заранее. Если для ФХС построена реализация в виде ненаблюдаемой модели, то это значит, что вектор состояния модели содержит больше переменных состояния, чем может быть определено по результатам наблюдения измеряемых переменных. Тогда существует реализация более низкой размерности, которая соответствует тем же сигналам на выходе и входе системы, но является вполне наблюдаемой. Аналогично, если построенная модель неуправляема, это значит, что вектор состояния модели обладает слишком большой размерностью, чтобы быть управляемым с помощью заданного вектора управления. Тогда существует другая реализация меньшей размерности, которая является вполне управляемой. [c.112]

К решению задачи синтеза оператора, описывающего гидродинамическую структуру потоков в технологических аппаратах, можно подходить по-разному. Например, с точки зрения формальной теории динамических систем задача сводится к проблеме минимальной реализации (см. 2.5). В этом случае для решения задачи достаточно знать функцию отклика системы на известные входные возмущения. Однако при моделировании процессов в технологических аппаратах, как правило, нет необходимости считать объект черным ящиком , так как почти всегда существует априорная информация о важнейших особенностях структуры потоков в аппарате. Другая менее формальная и более технологичная точка зрения на синтез математической модели гидродинамической структуры потоков в аппаратах состоит в выборе наилучшего в известном смысле оператора из ограниченного множества возможных операторов для аппарата данной конструкции. [c.240]

Так как моделирование является источником наших реальных знаний пласта, то кажущаяся точность проектных расчетов является иллюзорной. Проведя стандартные расчеты, мы определим запасы нефти и газа, а также коэффициент извлечения их из пласта. Для месторождения, которые содержат одновременно две фазы, в ходе расчетов учитывается количество растворенного газа. Если анализируется жидкая проба, то можно предсказать отношение газа к нефти в пласте, плотность газа и т. д. Как правило, объем добычи является функцией продолжительности эксплуатации месторождения лли давления в пласте. Поэтому при составлении модели месторождения учитывается время эго эксплуатации. [c.10]

Если под экспериментом понимать получение информации об изучаемом объекте, то этот термин можно с полным правом применять не только по отношению к физическому, но также и к математическому моделированию, так как их принципиальное отличие заключается лишь в способе получения информации. [c.262]

При математическом моделировании расчеты, как правило, проводятся на вычислительной машине (откуда даже возник термин машинный эксперимент ). В этом случае пользоваться таблицами случайных чисел неудобно, так как они заняли бы много места в памяти ЭВМ, поэтому при расчетах на ЭВМ случайные числа генерируют с помощью специальных датчиков. Датчики бывают двух видов — физические и программные. Физические датчики используют в качестве сигнала какую-нибудь случайно изменяющуюся физическую величину (например, уровень шума в электронной лампе). [c.277]

Основа метода математического моделирования — идея иерархического, многоуровневого подхода к. построению математической модели реактора, заключающегося в расчленении сложного химико-технологического процесса на химические и физические составляющие, раздельном их изучении и последующем синтезе общей математической модели из моделей отдельных частей сложного процесса. Общая математическая модель процесса, представляющая собой сложную систему нелинейных дифференциальных уравнений в частных производных, требует для решения разработки специальных методов качественного и численного анализа, как правило, широкого применения современных ЭВМ. [c.3]

Одной из основных задач математического моделирования химических процессов является построение кинетической модели и определение констант скоростей реакции. В случае, если в эксперименте измеряются концентрации всех веществ, задача определения констант успешно решается с использованием методов линейного программирования. В случае гетерогенных каталитических реакций измерение концентраций промежуточных веществ, как правило, в настоящее время не проводится. Для восполнения этого пробела применяется метод квазистационарности. [c.87]

Уравнения, описывающие процессы в реакторах, содержат, как правило, ряд параметров. Основной задачей математического моделирования является задача выбора оптимальных условий проведения процесса. Это, в свою очередь, требует качественного исследования решений в определенном диапазоне изменения параметров. Таким образом, типичной оказывается ситуация, которую для наглядности мы продемонстрируем на примере задачи [c.89]

Он называется числом Фруда (общепринятое обозначение П1 = = Рг) по имени известного английского инженера-кораблестрои-теля В. Фруда. Таким образом,- для модели и натуры величина У /1 должна быть одинаковой (параметр д можно менять лишь с большим трудом при помощи тонких ухищрений, обычно не применяемых), так что отношение скоростей модели и натуры должно быть пропорционально квадратному корню из масштаба моделирования Правило пересчета силы сопротивления [c.37]

Решение задач оптимизации и сопутствующих им задач математического моделирования связано, как правило, с выполнением довольно значительного объема расчетов. Этим до некоторой степени объясняется то, что до создания вычислительных машин, способных быстро и точно производить большой объем вычислительной работы, методы оптимального проектирования практически не имели широкого распространеЕ1ия. Появление вычислительных машин позволило качественно изменить отношение исследователя к задачам оптимизации, где от него теперь требуются предельно точная формулировка задачи и разработка алгоритма, ее решения. [c.28]

При математическом моделировании ироцеесов, сопровождающихся химическими превращениями, важнейшее значение имеет учет их механизмов. В особой мере это относится к моделированию химических реакторов, где реакции, как правило, определяют аппаратурное оформление всего процесса. При разработке математических моделей таких процессов используют рассмотренные выше или более сложные гидродинамические модели потоков в которые [c.70]

Добиться полного подобия модели и образца удается в немногих простых случаях. Как правило, когда в аппарате проходит одновременно несколько элементарных процессов, условия подобия некоторых из них могут быть противоречивы. В таких случаях применяется приближенное моделирование. Оно основано на соблюдении условий подобия только наиболее важных процессов и соответствующих им полей физических величин (например, в реакторе — подобие химических превращений и полей концентраций реагентов). При повышении масштаба обычно приходится отказываться от геометрического подобия и довольствоваться геометрически родственными системами. Правильное осуществление приближенного моделирования также позволяет определить количественно ход процесса в большом масштабе, однако приходится считаться с тем, что при слишком большом расхождении масштабов может вoзникнytь значительная разница между моделью и образцом, обусловленная не учтенными нами явлениями (так называемые эффекты повышения масштаба). Иногда эти эффекты так велики, что ограничивают диапазон использования метода моделирования повышением масштаба всего лишь в несколько раз. [c.444]

Оптимизация циркуляционных емееителей. При выборе оптимальных конструктивных размеров смесителя и его режима работы используют в основном метод физического моделирования. Число вариантов исполнения лабораторной модели объемом 5—6 л обычно небольшое от 2 до 5. Режимные и конструктивные параметры лабораторных смесителей из-за трудоемкости и высокой стоимости их изготовления и проведения экспериментов, как правило, изменяют в узких диапазонах. В моделях смесителей малого объема влияние пристеночных эффектов на гидродинамику потока частиц внутри смесителя велико. В промышленных смесителях эти эффекты в значительной мере ослаблены. Это усложняет поиск масштабных переходов от лабораторной модели к промышленному образцу смесителя. По этим причинам метод физического моделирования смесителей сыпучих материалов при разработке методики их оптимизации неэффективен. [c.238]

В DENDRAL используются два множества правил для представления знаний в области масс-спектроскопии правила интерпретации данных масс-спектрографии и вывода фрагментов молекул в процессе планирования и правила моделирования масс-спектрограмм на этапе проверки полученных структур. [c.51]

База данных по моделирующим блокам содержит необходимую для расчета технологических аппаратов и узлов информацию (например, количество связанных потоков, число и назначение алгоритмов расчета, количество параметров оборудования, их физический смысл и т. д.), а также собственно программное обеспечение для расчета аппаратов — моделирующие блоки [31, 32]. Используемые в системе моделирующие блоки являются муль-тивариантными (реализуют несколько как правило, все допустимые — вариантов расчета) и позволяют наилучшим образом сочетать достоинства глобального и декомпозиционного подходов к моделированию агрегата. Так же, как и в БФХС, в БМБ существуют широкие сервисные возможности для работы пользователей. [c.275]

Наиболее хорошо разработанными системами, в которых органично связаны аспекты моделирования и экспериментальных исследований, являются АСНИ для анализа молекулярных структур [8]. Научной основой разработки таких систем являются работы в области квантовой химии и спектроскопии. Стратегия исследования молекулярных структур новых веществ в АСНИ построена следуюпцтм образом. Из первоначального эксперимента определяется брутто-формула и наличие характерных групп атомов (на основе спектроструктурных корреляций) в исследуемом химическом соединении. Затем но этим данным на ЭВМ производится автоматический синтез вариантов гипотетических молекулярных образований с использованием ряда аксиом о запрещенных сочетаниях атомов (правил валентности). Для синтезированных вариант молекул, в которых встречаются обнаруженные экспериментально характерные группы, на основе квантовохимических моделей производится расчет (моделирование) колебательных спектров гипотетических синтезированных молекул. Сравнением рассчитанных и измеренных спектров выбираются наиболее вероятные структуры. По выбранным структурам после более тщательного моделирования спектров с учетом вариантов пространственного расположения атомов и дополнительного экспериментального исследования уточняется пространственное расположение атомов в молекуле. [c.61]

Как правило, нри моделировании того или иного объекта химической технологии основные трудности встречаются при расчете кинетической части, в то время как рассмотрение балансовой части и равновесных условий является относительно простым и позволяет получить достаточно ценную информацию, которая может быть использована еще до расчета основного блока в целях проверки принципиальной осуществимости моделируемого или синтезируемого процесса, балансового расчета или пересылки тех или иных параметров. Поэтому при создании общей моделирующей программы, призванной решать как задачи моделирования, так и задачи синтеза ХТС, целесообразно оформлять результаты анализа балансовой части и равновесных условий в виде отдельных блоков, которые могут быть названы минимоделирующими блоками (МБ) и которые должны отрабатываться еще до работы основных блоков в целях, перечисленных выше. [c.591]

При отсутствии информации о характере процессов, нротекаю-ш,их в объекте моделирования, иногда используются статистические модели, представляюш,ие собой систему эмпирических зависимостей, полученных в результате статистического обследования действующего объекта. Maтeмafичe кoe описание в этом случае имеет вид корреляционных или регрессионных соотношений между входными и выходными параметрами процесса. Такие описания, как правило, не отражают индивидуальных свойств объекта моделирования, что затрудняет обобщение результатов, получаемых при их применении. [c.14]

В простейших случаях, когда возможно аналитическое решение системы уравнений математического описания, необходимость специальной разработки моделирующего алгоритма, естественно, отпадает, так как вся информация получается из соответствуюпщх аналитических решений. Когда математическое описание представляет сложную систему конечных, дифференциальных и интегральных уравнений, от возможности построения достаточно эффективного моделирующего алгоритма может существенно зависеть практическая применимость математической модели. В особенности это важно при использовании модели для решения задач, в которые она входит составной частью более общего алгоритма, например, алгоритма оптимизации. В таких случаях, как правило, для реализации математической модели приходится применять средства вычислительной техники — аналоговые и цифровые вычислительные машины, без которых фактически нельзя ставить и решать сколько-нибудь сложные задачи математического моделирования [1, 2]. [c.203]

Сравнительно много места в сборнике отведено прямым задачам. Это объясняется не только тем обстоятельством, что решение прямой задачи является, как правило, необходимым этапом прп решении обратной задачи, но и той важной ролью, которую нграют прямые задачи в связи с вопросами оптимизации хпмпко-технологических ироцессов, моделирования прпродных процессов минералообразоваиия и др. Остальные разделы тематики представлены в сборнике, по существу, лишь обзорными лекциями. [c.4]

Несмотря на большое количество исследований тарельчатых аппаратов, многообразие методик и целей исследования, вряд ли можно считать вопросы их расчета и моделирования решенными окончательно. В ранних работах в большинстве случаев исследования проводились, как правило, на прямоугольных лотках либо на аппаратах небольших диаметров (100 - 150 мм), а полученные параметры модели переносились на тарелки промышленного размера, что искажало истинную картину явлений, происходяших в структуре потока жидкости на тарелке, и вело к большим ошибкам в проектировании. При этом исследование структуры потока ограничивалось лишь определением зависимостей параметров выбранных моделей от гидродинамики и конструкции исследуемой тарелки. [c.107]

При физическом моделировании исследователь, как правило, находится в рамках первого и второго уровня исходной информации. Это объясняется большой сложностью математического описания реальных физических процессов и вытекающей отсюда невозможностью сделать какие-либо существенные шаги в решении исходной системы уравнений, описывающей такие процессы. Что же касается математического моделирования, то здесь исследователь находится часто в более благоприятных условиях и в ряде случаев, подобных описанному выше, имеет возможность получить дополнительные сведения о структуре. искомг й зависимости и использовать их для дополнительного сокращения числа -обобщенных переменных. Практическим примером мох гт служить способ, которым была рассчитана поправка, учитывающая переменность коэффициента теплопередачи для случая кипения — конденсация (см. стр. 59). [c.271]

Справочник химика 21

Химия и химическая технология