Справочник химика 21

Химия и химическая технология

Статьи Рисунки Таблицы О сайте English

Имитационное моделирование., Модель

    Различают аналитическое и имитационное моделирование. При аналитическом моделировании модель системы или ее элементов имеет вид функциональных зависимостей между входными, выходными параметрами и параметрами состояния. Это могут быть математические или логические функции, а модели могут иметь вид алгебраических, дифференциальных, интегро-дифференциальных уравнений или логических условий. [c.74]


    Использование имитационных моделей позволяет получить количественные характеристики процесса и на их основе объяснить экспериментально наблюдаемую картину совместной трансформации соединений фосфора, органического вещества, потребления кислорода, получить кинетические характеристики отдельных стадий сложного процесса. Детализированные модели могут использоваться не только для интерпретации экспериментальных данных, но и при попытках имитационного моделирования трансформации веществ в водотоках и водоемах, более важно, что они дают возможность оценить границы адекватности упрощенных генерализованных моделей. [c.162]

    С использованием программного модуля алгоритма управления, модуля генератора возмущений и модуля имитационной модели объекта управления разработана программа имитационного моделирования системы управления, которая занимает 80 кбайт оперативной памяти ЭВМ. [c.189]

    Второй способ упрощения, являющийся разновидностью первого, состоит в том, что число пространственных координат сокращается до одной. В качестве модели развития процессов переноса в направлении отброшенных координат принимаются эмпирические закономерности. Обычно это критериальные уравнения, позволяющие определить кинетические коэффициенты тепло- и массообмена и легко выразить объемные источники массы и энергии через параметры системы (2.2.1). Численные значения коэффициентов критериальных уравнений определяются на основе обработки экспериментальных данных или данных имитационного моделирования задач, полученных в приближениях пограничного слоя, с привлечением теории размерностей и подобия. Уравнение движения 3) в системе (2.2.1) исключается, а осевая скорость движения среды усредняется по сечению аппарата. Данный метод нашел широкое применение в инженерном подходе к моделированию теплообменных и массообменных аппаратов и представляется нам едва ли не единственным при построении полных математических моделей динамики объектов химической технологии. Его преимущества видятся не только в том, что при принятых посылках относительно просто достигается численная реализация математического описания, в котором учитываются причинно-следственные связи между звеньями и их элементами, но и в том, что открывается возможность формализации процедуры построения открытых математических моделей химико-технологических аппаратов. Эта процедура может быть выполнена в виде следующего обобщенного алгоритма. [c.36]

    Основным этапом разработки имитационного моделирования является разработка моделирующего алгоритма и мащинной модели объекта. Методологическая основа подобных задач описана в работах /11/. Для разработки машинной модели могут быть использованы самые различные системы ведения баз данных и языки программирования. [c.125]


    Имитационное моделирование — метод математического моделирования, при котором используют прямую подстановку чисел, имитирующих внещние воздействия, параметры и переменные процессов, в математические модели химико-технологических процессов. При этом под имитационным моделированием понимают моделирование (имитацию) поведения объекта путем решения систем математических уравнений, описывающих такое поведение с достаточно малой погрешностью. [c.8]

    Хорошие результаты во многих случаях дает имитационное моделирование методом Монте-Карло. Для реализации метода необходимо задать допуски на вьшолнение проточной части машины и закон их распределения, Обьино принимается нормальное распределение, если неизвестен характер влияния технологического процесса изготовления. Однако вид распределения не влияет существенным образом на процесс моделирования. Необходимо выбрать детерминированную модель и процесс случайного выбора размеров. Далее проводится серия расчетов, которая дает либо оценку основных статистик дисперсии, размаха (разницы между максимальным и минимальным значениями параметра), асимметрии, эксцесса, либо, при достаточно большом числе экспериментов, распределение выходных параметров машины (гистограмму). [c.73]

    Заключительная часть V монографии посвящена комплексному мониторингу водных объектов, который служит основой информационного обеспечения задач управления водными ресурсами. Здесь обсуждаются математические модели обоснования системы мониторинга и этапы имитационного моделирования аварийного мониторинга. [c.10]

    Модели оптимизационного типа чаще применяются на ранних этапах принятия решений. Окончательное решение может быть обосновано лишь с помощью имитационных моделей. В них используется более детальная информация, проверяются более тонкие характеристики управления ВХС и учитываются факторы, которыми приходится пренебрегать в оптимизационных задачах. После применения имитационных моделей возможно возникновение одного из двух типов ситуаций. Если имитационное моделирование подтвердило правильность предварительного выбора всех параметров и режимов управления, то можно принять их как окончательное решение. Если же возникли недопустимые невязки между оптимальными параметрами функционирования и теми, которые были получены в имитационных экспериментах, то следует пересмотреть соответствующие стратегические параметры. Упомянутые невязки могут относиться к ВХС в целом, ее определенным частям и к отдельным элементам. Для устранения невязок необходимо вернуться к оценочным расчетам по оптимизационным моделям с обновленными экзогенными параметрами (ограничениями). Последовательное использование оценочных моделей оптимизационного типа и более детальных имитационных моделей соответствует общему принципу поэтапной детализации решений по управлению водными ресурсами. [c.62]

    Использование исключительно имитационного моделирования не обеспечивало обоснование наилучших планово-проектных решений. Вследствие этого параллельно проводились работы по построению математических моделей оптимизационного типа. Часто в этих моделях не только определялись полезные объемы водохранилищ, но и оценивались с разной степенью детальности режимы управления ВХС. Принципиальная сложность таких задач оптимизации была осознана еще на ранних этапах. Даже в задачах оценки параметров регулирования и использования стока возникали трудности из-за специфики информационной структуры. Достаточно отметить следующие особенности  [c.122]

    Перечисленными соображениями обусловлена актуальность построения имитационной модели функционирования ВХС, методологическая основа которой существенно отличается от аналогичных разработок [Косолапое, 1996 Методические указания..., 1987 Шнайдман, 1991]. В проблемном плане предлагаемая имитационная модель характеризуется совмещением традиционных водно-балансовых расчетов с оценкой загрязненности водотоков различными примесями, в том числе от рассредоточенных источников. Последнее обстоятельство чрезвычайно существенно, поскольку при современном уровне антропогенной нагрузки на водные объекты в большинстве речных бассейнов при выборе комплекса мероприятий уже нельзя ограничиться только водохозяйственными (водно-энергетическими) расчетами без оценки показателей качества воды. Поэтому учет динамики концентраций примесей в водотоках и водохранилищах обеспечивает тот минимальный уровень общности, на котором модель применима в современных задачах планирования, проектирования и эксплуатации ВХС. Здесь речь идет именно о моделях имитационного типа, которые построены не как узко расчетные задачи, а реализованы согласно основным требованиям имитационного моделирования. В связи с этим необходимо уточнить, каковы особенности имитационных моделей, отличающие их от иных математических моделей. [c.364]

    Наше представление о месте имитационного моделирования в рамках методологии управления сложными объектами, имеющими слабо структурированные связи между отдельными их параметрами (к таким объектам, безусловно, относятся современные ВХС) не претендует на принципиальную новизну. Например, нам чрезвычайно близка позиция авторов обзора [Имитационное моделирование..., 1985] и ряда других работ. Согласно этим представлениям имитационная модель обеспечивает проведение имитационных экспериментов при достаточно детальном описании объекта и при фиксированных стратегических параметрах этой модели с заранее выбранными оптимальными или приемлемыми правилами управления. Подчеркнем еще раз, что выбор оптимальных правил управления не входит в функции имитационной [c.364]


    Для пояснения нашего подхода к построению имитационной модели остановимся на некоторых характеристиках имитационного моделирования, все еще имеющих разнообразное толкование в прикладных областях, хотя среди специалистов по системному моделированию соответствующие проблемы уже давно не вызывают разногласий. Например, в работе [Обзор..., 1983] упоминается более 80 зарубежных работ, посвященных описанию различных имитационных моделей для решения задач управления разномасштабными и многофункциональными объектами водного хозяйства. Кроме того, во многих отечественных публикациях вплоть до последнего времени утверждается, что решаемые авторами задачи планирования, проектирования и эксплуатации водохозяйственных объектов базируются на средствах имитационного моделирования. У многих потенциальных пользователей все это создает впечатление, что количество создаваемых и реализованных имитационных моделей и систем уже давно превысило необходимую потребность в них. Фактически уровень внедрения имитационных моделей в практику проектирования остается чрезвычайно низким. Поэтому пользователями ставится под сомнение сама целесообразность применения аппарата имитации для решения соответствующих практических задач. [c.365]

    Ранее нами было показано (см. раздел 1.6), что распределение частиц заданного размера по объему дисперсной системы может быть описано с помощью уравнения (1.136), где в качестве параметров модели выступают средняя скорость движения дисперсной фазы и коэффициент эффективной турбулентной диффузии Оц. Если величина может быть рассчитана согласно (1.112) или (1.113) в зависимости от направления движения фаз, то определение Оц связано со значительными трудностями. Упростить задачу можно, прибегнув к использованию методов имитационного моделирования, как это было сделано в предыдущем разделе. [c.185]

    Большинство методов имитационного моделирования включают шесть следующих стадий 1) разработка математической модели, основанной на данных и опыте 2) представление модели на языке подходящего аналогового, цифрового или гибридного компьютера 3) проведение моделирования на ЭВМ для ряда ситуаций, в которых известно поведение реальной системы  [c.390]

    Применение наиболее совершенных математических моделей доменного процесса, в частности, разработанных Институтом металлургии Уро РАН, позволяет проводить имитационное моделирование и прогнозировать оптимальные параметры процесса в определенных новых условиях ведения доменного процесса [ 10.18-10.20,10.53-10.55]. [c.391]

    В этом плане представляет интерес имитационное моделирование на базе нового варианта логико-статистической модели оценки влияния на показатели работы печи высоты рудного гребня и изменение его положения на колошнике относительно оси печи. В частности, было показано, что лучшие показатели работы печи (производи- [c.391]

    В частности, в кн. 1, гл. 6 на рис. 6.48 представлены геометрические зональные модели сталеплавильной, стекловаренной и отражательной печей, описанные в гл. 6 результаты имитационного моделирования, или модельного энергетического аудита (в рамках интегрированного энергетического анализа (см. кн. 1)) также достаточно подробно, особенно в части сталеплавильных печей, представлены в кн. 1, гл. 6. [c.597]

    Система имитационного моделирования реализуется на ЦВМ и состоит из блоков моделей, критериев, алгоритмов их вычисления и оптимизации. Имитационная система помогает оператору предвидеть результаты его действий, предпринятых на реальном объекте. Для управления любым достаточно сложным процессом требуется имитационное моделирование, которое можно считать основой дальнейшего перехода к системам автоматического управления. Поэтому оно должно быть подчинено конечной цели — управлению, должно быть связано с ним по типам используемых моделей, критериев и алгоритмов и должно учитывать специфику управления. Конечно, в процессе перехода от одного этапа управ- [c.171]

    Для того чтобы результатами имитационного моделирования можно было воспользоваться, необходимо иметь гарантию того, что модель идентична объекту. Для этого, во-первых, модели должны быть гибкими , т. е. иметь 1-2 изменяемых параметра, с помощью которых можно обеспечить совпадения реальных и модельных значений и, во-вторых, в состав математического обеспечения должны входить программы для решения задачи оптимальной идентификации, часто называемой при этом адаптивной. Спектр используемых для этих целей алгоритмов довольно широк от обычных. алгоритмов поиска корней системы нелинейных уравнений до различных адаптивных алгоритмов стохастической аппроксимации [ПО] (разумеется, такие задачи приходится решать и в системах реального времени, и это вновь подтверждает их связь с имитационным моделированием). [c.210]

    Проверка алгоритма показала, что оптимальными являются значения ДС = 20 л/мин, ДГ = 0,5 С. Решение задачи имитационного моделирования для динамической модели приводится на примере одного реактора для различных вариантов критериев динамической оптимизации  [c.214]

    Если при построении САУ динамическими режимами пользуются весьма упрошенными и модифицированными моделями (путем линеаризации исходных нелинейных систем и получения матрицы передаточных функций), то для решения задач статической оптимизации используют полные математические модели с применением ЭЦВМ в рамках построения систем имитационного моделирования и АСУ полимеризационными процессами в реальном времени. Создание таких систем обусловлено как сложностью математических моделей, так и необходимостью многократного применения процедуры оптимизации вследствие изменения характеристик самой модели и условий оптимизации (например, изменения различных ограничений). [c.230]

    Учет динамики перемешивания катализатора позволил существенно сблизить теоретические и экспериментальные динамические кривые по этому каналу. Подробное сравнение теоретических и экспериментальных динамических характеристик подтверждает соответствие модели реальному объекту и возможность ее дальнейшего использования для разработки системы управления. Отметим, что модель используется не только для разработки системы автоматизированного управления динамическими режимами, но и для решения задачи статической оптимизации (в качестве основного принят алгоритм статической оптимизации эвристического типа, рассмотренный в гл. V) в рамках имитационного моделирования, а также разработки системы реального времени. [c.239]

    Описание некоторых конкретных моделей реальных процессов полимеризации и решения разнообразных исследовательских задач моделирования читатель сможет найти в трудах последних конференций [145, 146]. По нашему мнению, их содержание и тщательный анализ свидетельствуют, во-первых, о чрезвычайной эффективности метода моментов для описания полимеризационных процессов и, во-вторых, о расширении круга проблем, традиционно рассматриваемых при моделировании, за счет разнообразных оптимизационных задач. Дальнейшее совершенствование вычислительных средств и специфика конкретной задачи могут вызвать необходимость использования и других методов и моделей (имитационного моделирования и метода Монте-Карло [147], метода цепей Маркова [148], метода непрерывной переменной [149]) и возможность появления моделей с использованием таких методов,, которые сейчас не развиваются вообще или развиваются пока очень слабо. Особые затруднения возникают при моделировании макрокинетических закономерностей полимеризационных систем, при решении задач крупномасштабного переноса [150], при учете влияния вязкости и теплообмена в системах с высокой концентрацией полимера [151]. Возможно, к моменту выхода этой книги такие работы уже появятся, но, к сожалению, оценить их сразу почти никогда не представляется возможным. По мере широкого использования перечисленных методов следует ожидать выявления областей наиболее целесообразного применения различных приемов моделирования полимеризационных процессов, установления сферы влияния каждого из ндх. [c.249]

    Математическое моделирование является методом описания свойств взаимозаменяемых составных частей с количественной и качественной сторон с помощью так называемых математических моделей. Для качественного описания проводят построение обобщенных моделей с зафиксированными связями между показателями качества, параметрами и допусками. В основе получения количественной характеристики лежит математическое описание для установления этих связей в операциональном виде из совокупности формул, функций цели, уравнений связи и ограничений. На практике отдают предпочтение имитационному моделированию системы составной части на вычислительных машинах. [c.24]

    Наряду с ГТС к новому классу организационно-ситуационных объектов можно отнести и большие системы энергетики [122], для которых характерны мно1омерность и сложность создаваемых математических моделей при низкой точности и неполноте исходной информации, неоднозначности выбора критерия управления. При разработке АСУ ТП для таких объектов ранее рекомендовалось использовать имитационное моделирование, позволяющее решать только количественные задачи на ЭВМ и проводить их качественную оценку с помощью ЛПР [122]. [c.268]

    Найденные значения параметров модели использовались при имитационном моделировании показателя текучести расплава полиэтилена с помощью неадаптивпого алгоритма, в котором не выполнялась адаптация нечеткого отношения Я. В качестве входной переменной принималась максимальная температура х во второй зоне реактора. На рис. 4.5 в сравнении с экспериментальными данными показаны результаты прогноза показателя текучести расплава полиэтилена, вычисленные с помощью неадаптивной модели. [c.176]

    Не останавливаясь на деталях, отметим, что проверка работоспособности алгоритма управления показателем текучести расплава полиэтилена выполнялась с помощью имитационного моделирования на ЭВМ ЕС-1022. На рис. 4.10 показана блок-схема связей основных программных модулей, используемых при испытании. В качестве имитационной модели объекта управления применена квазидпнамическая полиномиальная модель. Параметры модели определялись на основе средних значений переменных, которые определены на стадии статистического анализа экспериментальных данных, а также с применением оптимизационного метода покоординатного спуска. Имитация возмущений осуществлялась изменением параметров модели объекта управления. [c.189]

    Разработкой алгоритмического обеспечения решения расчетных задач и задач совместного выбора параметров теплообменников-конденсаторов и АСР мы завершили создание инструмента, позволяющего в принципе практически реализовать общую функциональную схему алгоритма проектирования (см. рис. 1.2). Вместе с тем следует напомнить, что при построении математических моделей конденсаторов и блока их динамической связи с основным аппаратом технологического комплекса был сделан ряд упрощающих посылок, требующих экспериментальной проверки их корректности. Иными словами, необходима экспериментальная проверка адекватности разработанных моделей их физическим аналогам. С другой стороны, формирование большинства блоков, входящих в общий алгоритм проектирования, не может быть выполнено без проведения исследования стационарных и динамических характеристик теплообменника-конденсатора, а также свойств замкнутой системы регулирования на множестве конструктивно-технологиче-ских параметров аппарата. Решение этих задач возможно лишь в рамках имитационного моделирования, которое требует конкретизации информации, соответствующей табл. 3.1—3.3. [c.165]

    Имитационное моделирование /11,40/. При разработке долгосрочных программ и планов ПОД на уровне предприятия НГК и его подразделений существенную помощь может оказать использование экономикоматематических моделей, позволяющих многократно воспроизводить варианты проектных решений с учетом экологического фактора с последующим анализом полученных результатов и выбором наиболее рационального их использования. [c.122]

    Интенсивное исследование теории фракталей применительно к реальным системам началось с появления в 1981 году статьи Т.А. Виттена и Л.М. Сандера [153], где в рамках аналога модели роста Идена [126], было проведено имитационное моделирование роста кластера на ЭВМ. Кластер - большое число связанных атомов или молекул, которые внутри системы сохраняют свою индивидуальность [144]. Определение распространяется и на системы, состоящие из большого числа макроскопических частиц. Кластеры, имеющие характерную ветвистую структуру и обладающие общими свойствами фрактальных структур, как, например, диффузионный характер движения частиц, принято называть фрактальными структурами [139]. В работе Т.А. Виттена и Л.М. Сандера с помощью численного моделирования был найден исходный пункт для теоретического исследования случайных структур. [c.76]

    Одной из насзгтцных проблем современной отраслевой науки является составление аттестационных паспортов стандартных методов измерений. Наиболее сложной частью этой работы остается анализ погрешности в тех случаях, когда интересующая экспериментатора величина не может быть измерена непосредственно, и возникает необходимость измерения других величин, связанных с интересующей некоторой функциональной зависимостью. Такие погрешности не могут быть определены ни при обработке обширных статистических выборок, ни в результате сколь угодно тщательного исследования средств измерений. Их анализ требует либо разработки математической модели изучаемого явления, либо имитационного моделирования исследуемого объекта. Воспользуемся разработанной матричной теорией (см. гл. 2) для анализа методической погрешности при УЗ контроле напряжений. [c.147]

    С помощью банка теоретических зависимостей управляющая программа формирует математическую модель. Эффективную работу этой модели обеспечивает наличие информационного банка 9—11, содержащего статистически представленный объем экспериментальных данных относительно типа и параметров распределений, характеризующих геометрические размеры дефектов, характеристик сопротивления различных участков сварного соединения зарождению разрушения и характеристик трещиностойкости при циклическом и статическом нагружении. В зависимости от цели расчета и вида исходной информации управляющая профамма с помощью банка зависимостей включает математическую модель в алгоритм имитационного моделирования. По существу имитационное моделирование представляет собой статистический машинный эксперимеет. Из банка экспериментальных данных выбираются блоки информации, приводятся в исходное состояние датчики случайных чисел и начинается прогон модели. Результаты расчетов после каждого прогона помещаются в банк 16. Многократная прогонка модели на ЭВМ при измененньпс состояниях датчиков случайных чисел и последующая статистическая обработка численного эксперимента позволяют учесть влияние случайного рассеяния параметров, характеризующих долговечность и трещиностойкость, а также случай- [c.380]

    Процесс выработки компромиссных решений, как правило, не обеспечивается одноразовым компьютерным моделированием. Часто необходимы дополнительные расчеты с добавлением и с вариацией условий и ограничений исследуемых задач. В результате формируются интегрированные показатели, которые необходимы для будуш,его переговорного процесса на всем протяжении выработки окончательного решения. Поскольку внешние атрибуты самого принятия водохозяйственных решений слабо влияют на особенности используемых математических моделей, следует разделить два понятия аппарат поддержки принятия решений (математические модели и компьютерные системы, подска-зываюш,ие ЛПР рациональный выбор при тех или иных упрош,аюш,их предположениях) и собственно принятие решений со стороны ЛПР. Логичность такого разделения следует из того, что нестабильность организационной и правовой системы управления водопользованием может значительно изменить процедуру принятия решений, но не аппарат их поддержки. Косвенным доказательством этого факта служит то, что в течение многих десятилетий, как в нашей стране, так и за рубежом создавались и успешно внедрялись почти идентичные модели управления крупными ВХС, хотя законодательные основы и организационные принципы управления природно-хозяйственными системами были различны. Например, задачи однокритериальной оптимизации интенсивно используются как в нашей стране, так и за рубежом при решении многих водно-ресурсных задач управления. Что касается имитационного моделирования, то эта методология практически не связана со спецификой системы управления водными ресурсами. Соответствующие математические модели не содержат целевого функционала [c.61]

    Совершенно иная картина наблюдалась в отношении развития методов расчета полезных объемов водохранилищ, входящих в состав сложных по структуре ВХС. Здесь с самого начала не было возможности ориентироваться на ручные методы вычислений вследствие резкого нарастания объемов вычислительных работ с ростом числа элементов в составе таких систем. Детальные аналитические методы здесь оказались непригодными не только из-за своей высокой трудоемкости, но и вследствие возникновения непреодолимых методических трудностей, а также из-за невозможности их погружения внутрь схем многовариантной оптимизации. Не последнюю роль в причинах неприменимости аналитических методов сыграло несоответствие их детальности объему и точности доступных исходных данных на начальных стадиях проектирования сложных ВХС. Поэтому на первых порах основной упор делался здесь на статистические методы и применение имитационного моделирования [Бусалаев, 1980 Великанов и др., 1983 Методы гидрологических расчетов..., 1984]. При этом многие модели указанного класса вовсе не были ориентированы на повышение обоснованности [c.121]

    Возникновение такой негативной тенденции, на наш взгляд, обусловлено в значительной мере тем, что часто происходит подмена понятия математической модели, а то и просто факта использования компьютера для каких-либо сугубо вспомогательных расчетов, понятием имитационной модели. В связи с этим перечислим пять основных особенностей имитационных моделей, которые выделяют их среди математических моделей других типов, следуя классическим работам в этой области [Клейнен, 1978 Нейлор, 1975 Шеннон, 1978 Яковлев, 1975]. При этом для конкретности и единообразного понимания взаимосвязи имитационных моделей с задачами оптимизации, а также для обоснования внутренней структуры предлагаемой имитационной модели будем интерпретировать соответствующие особенности имитационного моделирования применительно к задачам управления ВХС речных бассейнов. [c.365]

    Исследование объекта с помощью такой алгоритмически описанной имитационной модели посредством анализа ее откликов на вариацию экзогенно заданных параметров возможно проигрыванием на компьютере соответствующих вариантов. Обоснование конкретных характеристик реального объекта требует разработки специальных процедур, обеспечивающих целенаправленную вариацию упомянутых параметров. Необходимость сочетать методы имитационного моделирования со специальными оценочными задачами оптимизации обусловлена спецификой современных ВХС. Сама процедура имитации немыслима без статистического моделирования случайных характеристик. [c.366]

    Материалы монографии иллюстрируют сформулированные позиции и могут служить научной базой для развития компьютерных моделей водопользования на основе супдественного расширения традиционного круга задач, а также углубления математического описания природных процессов. Весьма эффективным и перспективным представляется синтез методов оптимизации водохозяйственных комплексов и имитационного моделирования базовых процессов. [c.471]

    Математические методы и ЭВМ в химии п в химической кинетике находят все более широкое применение [1—20]. Активное использование вычислительной техники и современных методов математического анализа позволяет решать широкий круг вопросов, связанных с созданием химических и термодинамических баз данных и банков знаний, информационно-поисковых систем, распространением методов вычислительного эксперимента и имитационного моделирования в хпмии, развитием математического моделирования химико-технологических процессов, решением математических и вычислительных проблем теоретической химии, термодинамики, химической и физической кинетики и теории горения, применением методов топологии и теории графов, совершенствованием методов обработки экспериментальных данных и решения задач идентификации моделей, созданием математического и программного обеспечения систем автоматизации экспериментов, разработкой проблемно орпентпрованных языков и методов машинной аналитики и т. д. Подтверждение тому — и большое число конференций но названным темам [21—35]. Все это позволяет говорить о стаиовленни нового научного направления — химической информатики и математической химии. Вопрос не нсчерпывается использованием ЭВМ и математических методов в химических исследованиях. Принципиальным моментом представляется, что речь идет не столько о формировании новой ветви хпмии, сколько о новом этапе ее развития. [c.3]

    К настоящему времени разработаны приемы, позволяющие стыковать решения уравнений теплопередачи и газодинамики конечно-разностным методом в рамках крупной сетки (в зональной постановке) для учета процессов радиационного переноса и в рамках мелкой сетки (узлов) для учета процессов кондуктивного переноса и газодинамики. При этом удается учитывать динамику нафева. В целом этот метод, разработанный в УГТУ - УПИ под руководством В. Г. Лисиенко [5.20-5.22], определяется как динамический зонально-узловой метод (ДЗУ-метод) и может в настоящее время являться основой имитационно-оптимизирующих моделей верхнего уровня для проектирования и управления в энерготехнологических афегатах. Этот метод органически объединил воедино преимущества зональных и потоковых методов, наложив на них дополнительные преимущества в виде синхронного моделирования гидродинамики процессов. Для решения конкретных задач могут использоваться отдельные эле- [c.416]

    Так, ряд компьютерных исследований различных модификаций доменного процесса проведен сотрудниками Института металлургии Уро РАН на базе логико-статистической модели [10.20]. Например, было проведено моделирование процесса выплавки ванадиевого чугуна с использованием Лебединских окатышей в шихте доменной печи обьемом 1033 м с увеличением их содержания с 15 % (при оптимизации содержания в конвертерных ванадийсодержащих ишаках марганца) до 75 % с остальной долей (25 %) местного агломерата, спекаемого с повышенной долей (до 40-50 %) отходов химического передела [10.61]. В результате имитационного моделирования установлено положительное влияние повышения качества лебединских окатышей на показания доменной плавки. Так, при 75 % лебединских окатышей в шихте снижение расхода кокса оценивается в 1,9 %, а увеличение производительности — в 2,7 %. При этом предусматривается снижение диоксида титана в доменном шлаке с 9-10 % до 2-3 %, что способствует нормализации работы горна печи при выплавке ванадиевого чугуна. [c.391]

    Учитывая конечную цель имитационного моделирования — переход к АСУТП и, значит, необходимость реализации алгоритмов на УВМ, у которых объем памяти оперативного запоминающего устройства (ОЗУ) и быстродействие ограничены, следует выбрать в некотором смысле оптимальные алгоритмы (в смысле минимизации занимаемого объема памяти ОЗУ или времени решения). Поэтому необходимо разработать несколько вариантов алгоритмов, провести их моделирование на ЦВМ и сравнением полученных характеристик алгоритмов выбрать наилучшие (один-два) алгоритмы. Решение такой задачи проводится в несколько этапов. На первом этапе, воспользовавшись упрощенной моделью процесса, определяют возможный набор алгоритмов, претендующих на [c.177]

    Для повышения достоверности при определении потребности пред" приятий в робототехнике следует применять модели и программы, базирующиеся на методах имитационного моделирования. Разработан целый ряд систем имитационного моделирования, работающих в различных режимах применительно к гибким автоматизированным производствам. Эти системы реализованы в виде пакетов программ на вычислительных комплексах СМ 4. На этой основе может быть создана математическая модель изготовления изделий на роботизированных комплексах применительно к предприятиям химического машиностроения. В качестве входных параметров модели приняты массивы отдельных операций всех видов производств данного предприятия, технические характеристики известных ПР и их систем управления, кинематические и динамические характеристики технологической оснастки. В основу модели заложены все перемещения и манипуляции, необходимые для полностью автоматизиро- [c.45]


Смотреть страницы где упоминается термин Имитационное моделирование., Модель: [c.75]    [c.76]    [c.7]    [c.61]    [c.86]    [c.380]    [c.266]   
Циклы дробления и измельчения (1981) -- [ c.0 ]




ПОИСК





Смотрите так же термины и статьи:

Модели Моделирование



© 2025 chem21.info Реклама на сайте