Моделирование, разработка имитационной модели

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]

Математические методы в химии и в химической кинетике в частности находят самое широкое применение. Активное использование ЭВМ и современных методов математического анализа позволяет решать широкий круг вопросов, связанных с созданием химических баз данных, информационно-поисковых систем, распространением методов вычислительного эксперимента и имитационного моделирования в химии, развитием математического моделирования химико-технологических процессов, решением математических проблем теоретической химии, термодинамики, химической и физической кинетики и теории горения, применением методов теории графов, совершенствованием методов обработки экспериментальных данных и решения задач идентификации моделей, созданием систем автоматизации эксперимента, разработкой проблемно-ориентированных языков и методов машинной аналитики и т. д. Все это позволяет говорить о становлении нового научного направления — химической информатики и математической химии. По отдельным из названных вопросов проводится значительное число конференций [83-85,286,288,290,291,333,498,527], однако в монографической литературе [187, 236, 328] представлены лишь традиционные задачи, чаше всего вычислительного характера. Данное приложение призвано хотя бы частично восполнить этот пробел. Мы приведем здесь ряд нестандартных численных методов, которые только в последнее время начали применяться для анализа уравнений химической кинетики. В основном дается описание алгоритмов. Программная их реализация упоминается по необходимости весьма кратко, однако везде, где это возможно, даются соответствующие ссылки. В приложении 3 существенно используется разработанное в НИ ВЦ АН СССР (Пущине) программное обеспечение качественного исследования динамических систем. Приложения 6, 7 носят информационный характер. В них дается краткое описание новых математических средств — алгоритмов и программ интегрирования жестких систем дифференциальных уравнений и методов интервального анализа. [c.239]

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]

Система управления процессом дробления была разработана и введена в эксплуатацию в два отдельных этапа. Первый этап — разработка имитационной модели дробильной установки, когда можно было предлагать и опробовать различные способы управления. Второй этап — монтаж и ввод в эксплуатацию системы, разработанной на основе имитационного моделирования. Ниже кратко рассмотрены каждый из этих этапов. [c.309]

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]

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]

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]

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]

Работа по постановке и проведению имитационного моделирования может быть условно разделена на следующие этапы постановка задачи, назначение цели исследования, разработка модели системы, определение параметров управления, планирование эксперимента на ЭВМ при различных значениях управляющих параметров, анализ результатов эксперимента и принятие решений. [c.226]

Разработка имитационной модели и проектирование системы управления. При имитационном моделировании узла дробления была использована комбинация из разработанных математических моделей конусных дробилок и вибрационных грохотов (Уайтен, 1972 с). [c.309]

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]

Можно смоделировать и другие ситуации с непредсказуемыми составляю-шими, что дает возможность проанализировать возможные альтернативные решения и вьщать оптимальные решения. Моделирование — это важный инструмент в тех случаях, когда невозможно применить приемлемые аналитические методы. Процесс моделирования дает ряд преимушеств, в том числе возможность анализировать сложные ситуации при условии неопределенности и вьща-вать различные возможные исходы. Эти методы можно использовать при проведении глубокого анализа при низких издержках и отсутствии рисков. К недостаткам метода относится сложность и затратность разработки приемлемой имитационной модели, учитываюшей многочисленные нюансы, возникающие в большей части практических ситуаций. [c.338]

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]

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]

Первая часть данной книги посвящена разработке моделей процесса, вторая часть — их использованию при имитационном моделировании на цифровых ЭВМ промышленных циклов сокращения крупности материала, третья часть — автоматическому управлению циклами. В книгу включены некоторые дополнительные главы,-содержащие необходимую информацию. Нашример, в главе 2 кратко рассматривается взаимосвязь между энергией и степенью сокращения крупности материала, в главе 5 — движение частиц в жидкостях. [c.18]