Моделирование кибернетическое

В 1970 гг. выходит ряд монографий, посвященных математическому моделированию реакторных процессов [1—3], ректификационных колонн [4], выпарных установок [5], теплообменников [6, 7], формируются кибернетические принципы моделирования [8], обобщаются вопросы математического, алгоритмического и программного обеспечения решения оптимизационных задач [9, 10]. Вместе с тем остро наблюдается дефицит законченных исследований, связанных с моделированием динамических свойств технологического оборудования. Ограниченное количество публикаций [11—15] не позволило к настоящему времени развить и воплотить в реальность идею создания банка типовых нестационарных математических моделей объектов химической технологии, сформулированную еще двадцать лет назад [16], т. е. создать ту информационную базу, которая могла бы эффективно использоваться для анализа и синтеза различных по сложности структур автоматических систем управления. [c.7]

Изложены основы нового системного подхода к анализу, расчету и моделированию нроцессов химической, нефтехимической и микробиологической промышленности. Введено обобщающее понятие физико-химической системы, определена стратегия анализа и синтеза таких систем и сформулированы принципы построения математического описания отдельного химико-технологического процесса как сложной кибернетической системы. Приведены многочисленные примеры. [c.2]

Понятие физико-химической системы и технологического оператора. Основу современного кибернетического подхода к решению проблем химической технологии составляет системный анализ, в соответствии с которым задачи исследования и расчета отдельных технологических процессов, моделирования и оптимизации сложных химико-технологических систем (ХТС), оптимального проектирования химико-технологических комплексов решаются в тесной связи друг с другом, объединены обш,ей стратегией и подчинены единой цели созданию высокоэффективного химического производства. [c.6]

Заметные достижения имеются в разработках принципов и практических методов количественной интерпретации химических взаимодействий в растворах [45, 112, 135, 172], в системах твердое — жидкость [8, 45, 105, 153], газ—жидкость [89, 92, 97, 105, 153, 171]. Проанализированы особенности скоростей проведения каталитических и некаталитических процессов [27, 58, 94, 140, 213], в частности применительно к неорганическим системам. В неорганической технологии широко и продуктивно применяют математические и кибернетические методы обобщения, моделирования, оптимизации [18, 96]. Ведется полезный поиск методики обобщения теоретических вопросов химической технологии [105, 141] и ее неорганического цикла [7, 148]. [c.5]

Шенноном применительно к информационным системам вероятностная формула Больцмана-Шеннона [37] положила начало бурному развитию мировой информационной технологии, Это обстоятельство способствовало в свою очередь весьма интенсивному развитию кибернетической науки и, в частности, математическому моделированию [38, 39]. [c.17]

Методы математического моделирования применяют для изучения свойств математически описанных процессов. В зависимости от степени полноты математического описания можно выделить два предельных случая а) известны полная система уравнений, описывающая все основные стороны моделируемого процесса, и все численные значения параметров этих уравнений б) полное математическое описание процесса отсутствует. Этот второй случай типичен для решения кибернетических задач, в которых приходится иметь дело с управлением процессами при наличии неполной информации об объекте и действующих на него возмущениях. При этом параллельно с решением задачи моделирования решают задачу создания модели, что существенно отличает данный случай от моделирования математи-, чески описанных процессов. [c.17]

Методы математического моделирования процессов химической технологии и достижения прикладной кибернетики позволяют с помощью ЭВМ воспроизводить проектируемые процессы с достаточной точностью, что обеспечивает кибернетическую организацию процесса. [c.487]

Моделирование процессов смешения на аналоговых вычислительных машинах. Разработку того или иного процесса с использованием математических моделей и вычислительных машин (ЭЦВМ или АВМ) называют кибернетическим моделированием. [c.196]

Для интенсификации и увеличения эффективности производства необходимы автоматизация и внедрение оптимизирующих управляющих систем, использующих методы кибернетического моделирования и электронную вычислительную технику [20, 21, 22]. Использование этих средств позволяет не только высвобождать дефицитную рабочую силу, но также стабилизировать весь производственный процесс и повысить его уровень за счет исключения из производства субъективных факторов и оптимизации технологического процесса в целом. Целью автоматизации подготовительного производства, кроме того, является устранение тяжелого ручного труда при развеске и загрузке ингредиентов. [c.198]

Синтез рациональной САУ может быть произведен лишь на основе длительных наблюдений за функционированием действующих очистных сооружений. Однако предпринимается немало попыток изучать структурно-функциональные свойства объекта с помощью математического моделирования. Можно отметить три основных направления, используемых в математическом моделировании технологических процессов вообще и рассматриваемых здесь процессов в частности. При аналитическом методе математическая модель строится на основании всестороннего исследования механизма процесса и составляется нз уравнений материальных и теплового балансов для каждой фазы процесса, а также из уравнений, отражающих влияние гидродинамических факторов и кинетики реакций для каждого компонента. При этом необходимо учитывать коэффициенты диффузии, теплообмена, кинетические константы реакций и т. п. Для определения этих коэффициентов и констант требуется комплекс сложных и точных лабораторных и промышленных исследований. Математическая модель может быть синтезирована также экспериментально. Методами современной математической статистики находят формальное математическое описание процесса в условиях, когда теория процесса разработана недостаточно полно и нельзя дать более или менее точное аналитическое описание. Это новый, кибернетический подход к задаче исследователь устанавливает функциональные связи между входными и выходными параметрами процесса, абстрагируясь от сложных и плохо изученных явлений, происходящих в процессе. Кроме того, существует третий метод составления математических описаний — экспериментально-аналитический, упрощающий задачу определения численных значений параметров уравнений статики и динамики процесса. В этом случае исходные уравнения составляются на основе анализа процессов, наблюдаемых в объекте, а численные значения параметров этих уравне.чий определяются по экспериментальным данным, полученным непосредственно на объекте. [c.169]

При математическом моделировании важную роль играет современная вычислительная техника. Моделирование на электронно-вычислительных машинах, называемое кибернетическим , — предметно-математическое по форме и знаковое по содержанию. [c.6]

Изложены основные понятия кибернетики, описаны ее методы и средства (вычислительные машины), применяемые в химии и химической технологии. Рассмотрены принципы кибернетического подхода к созданию новых процессов химической технологии. Освещен масштабный переход. Изложены методы моделирования и оптимизации агрегатов большой мощности, системного управления на разных уровнях иерархии химических производств, адаптивного управления, отражено использование мини-ЭВМ для управления химико-технологическими процессами. [c.2]

По сравнению с 3-м изданием (1976 г.) переработаны разделы, посвященные ЭВМ, моделированию процессов и систем управления ими добавлена глава Большие кибернетические системы . [c.2]

Рис. 18.8. Кибернетическое моделирование производственного процесса (а) и организация управления (б)

Еще более глубокое и теоретически обоснованное философское обобщение идей единства и одновременного разнообразия материального мира базируется на энтропийной теории развития Вселенной [28]. Автор вероятностной формулы энтропии Л. Больцман не претендовал на философские аспекты фундаментального понятия термодинамики и, в отличие от создателя детерминированной ее формулы Р. Клаузиуса, долгое время не был признан своими современниками. В середине XX в. преобразованная К. Шенноном применительно к информационным системам вероятностная формула Больцмана -Шеннона положила начало бурному развитию мировой информационной технологии. Это обстоятельство способствовало, в свою очередь, весьма интенсивному развитию кибернетической науки и, в частности, математического моделирования. [c.6]

С точки зрения современной науки эволюция является направленным процессом адаптации ведущим к прогрессивной организации живой материи. Необходимость процесса эволюции и его необратимость определяются отбором. Речь идет об автоматическом саморегулирующемся процессе, при котором в результате различного выживания и воспроизведения некоторые нежелательные генетические комбинации устраняются, а другие комбинации, выгодные с точки зрения адаптации организма и вида, сохраняются . Кибернетическое моделирование процессов эволюции как саморегулирующихся, самоорганизующихся про-, цессов в кибернетическом понимании позволило понять важные аспекты вышеупомянутого противоречия между вторым законом термодинамики и теорией эволюции Дарвина (см., например, [3—11]). [c.13]

Наибольшее применение в теплотехнических расчетах и исследованиях нашли следующие методы моделирования физическое, математическое и кибернетическое. [c.16]

Функциональная модель предназначена для выявления последовательности операций в процессе проектирования. Детализированная функциональная модель системы (подсистемы) с учетом циркулирующей информации представляет собой общую логическую схему и может быть преобразована в алгоритм, т. е. в модель процесса проектирования, на основе которой составляются предложения по его автоматизации. Таким образом, моделирование позволяет построить процесс проектирования так, чтобы он был рационально организован и запрограммирован для комплексного использования кибернетических методов, вычислительной и организационной техники в автоматизированной системе. [c.147]

Основой построения автоматизированной системы математического моделирования является системный подход к анализу процессов химической технологии. С позиций последнего отдельный химико-технологический процесс представляется в виде сложной кибернетической системы, характеризуемой большим числом элементов и связей, иерархией уровней элементарных физико-химических эффектов, физически связанной цепью причинно-следственных отношений между элементарными эффектдми и явлениями, совмещенностью явлений различной физико-химической природы в локальном объеме аппарата и т. п. Системная точка зрения на отдельный типовой процесс химической техпо-логии позволяет развить научно обоснованную стратегию комплексного (т. е. г. физико-химической, гидродинамической, термодинамической, кибернетической точек зрения) анализа процесса и на этой основе построения развернутой программы синтеза его математического описания (см. первую книгу). [c.4]

Значительным шагом вперед явилось создание методов непрямой аналогии. К ним относятся структурные, цифровые и кибернетические модели. Структурные модели состоят из блоков, выполняющих отдельные мачематические действия и соединенных между собой в соответствии со структурой уравнений, которые они решают. Такие уетройетва называют анало[овыми вычислительными машинами (АВМ) общего назначения они позволяют решат1з множество различных задач. При цифровом моделировании все вычисления сведены к последовательности элементарных логических операций с числами, которые по определенному алгоритму — про- [c.323]

Так для многопродуктовых химико-технологических сисгем (производство красителей, полупродуктов, химических реактивов и др.) обобщенная модель системы включает модель а-той индивидуальной химикотехнологической системы модехпь Ь-го технологического аппарата в а-той системе модель f-тoй технологической операции в Ь-ом аппарате а-той системы система уравнений математического описания q-гo физикохимического процесса в составе Г-ой технологической операции и т.д. модели, координирующие уровни взаимодействия аппаратов. Здесь же возникает кибернетическая задача декомпозиции системы, так как моделирование в целом практически невозможно. [c.27]

Вторая ступень иерархии биохимического производства представлена технологическими агрегатами, узлами, включающими взаимосвязанную совокупность нескольких технологических процессов и аппаратов, реализуемых на практике в виде отдельных цехов, комплексов. К особенностям второй ступени иерархии относится сочетание энергетических и материальных потоков в одну систему, обеспечивающую их наиболее эффективное использование с учетом технико-экономических и энергетических показателей. На данной ступени закладываются технологические основы создания безотходного производства с замкнутыми технологическими и энергетическими потоками. При этом возникают задачи создания агрегатов большой единичной мощности с высокими энерготехнологическими показателями и кибернетически организованной структурой связей, обеспечивающей передачу функций управления самому агрегату. Прн управлении подсистемами на данной ступени иерархии решаются задачи оптимального функционирования аппаратов в схеме, распределения нагрузок между аппаратами, достижения надежности их функционирования. В этом случае используются методы многоуровневой оптимизации, топологический анализ на основе теории графов, методы декомпозиции и эвристического моделирования систем, что требует применения ЭВМ. [c.42]

Второе — это создание кибернетически-организоваппых технологических схем биохимических производств. Имея возможность анализировать и прогнозировать функционирование технологических схем, создаются предпосылки синтеза технологических схем с заданными свойствами. В настоящее время актуальным являются такие производства, которые создают минимальные выбросы в окружающую среду, т. е. производства с оборотным водоснабжением, замкнутыми циклами по материальным и энергетическим потокам. Разработка именно таких производств возможна на основании изложенных принципов моделирования п системного анализа. [c.272]

Основная отличительная особенность математического моделирования заключается в том, что все изменения условий (так называемая деформация модели) производятся на самой модели (система уравнений) путем параметрического изменения уравнений, добавления новых и перестройки уже внедренных связей. Поскольку все эти манипуляции выполняются кибернетически при помощи электронно-вычислительных машин (ЭВМ), надобность в эксперименте или отпадает совсем, или резко сокращается число переменных, подлежащих исследованию на физической модели. [c.98]

При разработке математического обеспечения АСУ широко используются идеи кибернетического моделирования. Производственный процесс или тех-нолбгический агрегат представляется в виде черного ящика, у которого известны входные и выходные параметры, [c.387]

Оператор А зависит от механизма перемещения частиц компонентов смеси рабочими органами внутри смесителя. В практике моделирования динамики процесса смешивания внутри смесителя непрерывного действия, т.е. определение формы записи оператора А, используются несколько подходов эмпирические методы методы, основанные на анализе структуры потоков с помощью функции распределения времени пребывания частиц (ФРВП) внутри смесителя (кибернетические методы) веро-ятностно-статистические методы методы механики сплошных сред. [c.145]

Подводя итоги краткого анализа наиболее часто используемых методов математического моделирования процессов смешивания в смесителях непрерывного действия можно сделать следующие выводы во-первых, все они требуют 3 кспериментальных определений тех или иных параметров модели во-вторых, наиболее эффективно исследование процессов смешивания можно проводить на математических моделях, построенных с использованием кибернетических методов. [c.146]

Кибернетическое моделирование включает в себя как математическое, так и физическое моделирование и характеризуется большим разнообразием приемов. В основу его положены функциональный и структурный подходы 1К построению моделей. Ореяствами математического и иибернетического моделирования являются вычислительные машины и устройства [68]. [c.16]

Основные понятия. Понятие модели. Классификация моделей. Формы пред. ставления моделей. Моделирование и его принципы. Основные этапы построения модели. Методологические принципы моделирования Дж. Форрестера. Информационно-кибернетическая модель деятельности предприятия, территориального образования. Уровни, темпы, запаздывания. Требования к построению моделей. Свойства моделей. Типология моделей. Примеры использования моделей при принятии управленческих решений. [c.186]

В гл. 7 обсуждаются вопросы моделирования сохранительных свойств биологических систем в рамках классической теории управления и с использованием метода пространства состояний. Главная мысль этой главы состоит в том, чтобы продемонстрировать единство открытого характера живых систем и их гомеостатических свойств. Единая система управляющих механизмов в целостной биосистеме может, как показано в этой главе, не только поддерживать стационарный режим в открытой системе, но при определенных условиях обеспечивать и ее гомеостаз. Этот результат позволяет по-новому подойти к взглядам Л. фон Берталанфи, противопоставлявшего теорию открытых систем и кибернетические методы описания гомеостаза. [c.11]

Справочник химика 21

Химия и химическая технология