Формализация задачи моделирования

Предлагаемая читателю монография представляет восьмую книгу в единой серии работ авторов под общим названием Системный анализ процессов химической технологии , выпускаемых издательством Наука с 1976 г. Семь предыдущих монографий 1. Основы стратегии, 1976 г. 2. Топологический принцип формализации, 1979 г. 3. Статистические методы идентификации объектов химической технологии, 1982 г. 4. Процессы массовой кристаллизации из растворов и газовой фазы, 1983 г. 5. Процессы измельчения и смешения сыпучих материалов, 1985 г. 6. Применение метода нечетких множеств, 1986 г. 7. Энтропийный и вариационный методы неравновесной термодинамики в задачах анализа химических и биохимических систем, 1987 г.) посвящены отдельным вопросам теории системного анализа химико-технологических процессов и его практического применения для решения конкретных задач моделирования, расчета, проектирования и оптимизации технологических процессов, протекающих в гетерогенных средах в условиях сложной неоднородной гидродинамической обстановки. [c.3]

Специальное программно-математическое обеспечение АСП, позволяющее решать задачи технологического и конструкционного проектирования химических производств, может быть создано только под руководством и при участии инженеров химиков-техно-логов на основе использования методов математического моделирования ХТП, методов синтеза, анализа и оптимизации ХТС, методов теории эвристических решений, а также в результате глубокого изучения и формализации богатого опыта высококвалифицированных инженеров-проектировщиков. [c.12]

Формализация задачи моделирования [c.104]

Особенности исследуемого объекта — многочастичные совокупности — обусловили способ формализации задачи вероятностно-статистическое моделирование. [c.104]

Системные исследования являются первым шагом к формализации задач. Они необходимы для выявления взаимодействия задач, сведения их в систему. При этом часто удается не только указать место для ранее известных моделей, но и выявить некоторые новые вопросы водохозяйственного моделирования, которым не уделялось должного внимания. К таким вопросам можно отнести получение оценок эффективности водохозяйственной и водоохранной деятельности, анализ [c.36]

В последние годы в Советском Союзе издан ряд книг по вопросам математического моделирования, расчета и оптимизации химических реакторов. Тем не менее, перевод и издание монографии Р. Ариса, крупного американского специалиста в этой области, представляется весьма целесообразным. Предлагаемая читателю книга отличается от других книг этого направления тем, что в ней с максимальной последовательностью проводится строгий математический подход в постановке и решении рассматриваемых задач. Некоторое абстрагирование от излишних физических и химических деталей предмета и четкая формализация проблемы представляются особенно необходимыми сейчас, в период становления научных основ проектирования и эксплуатации химических реакторов и отхода в этой области техники от чисто эмпирических методов. Вероятно, наибольшую ценность такой подход имеет при обучении студентов и аспирантов, для которых автор и предназначает свою книгу. [c.5]

Вторым этапом решения задачи является оценка поля температур в расплаве стекла варочного бассейна печи при заданных граничных условиях. Решение задачи выполняется отдельно для каждого продольного сечения методом формализации качественной информации с учетом зависимости коэффициента эффективной теплопроводности стекломассы от температуры, так как результаты моделирования поля температур без учета этой зависимости существенно расходятся с экспериментальными данными. [c.149]

Уровень требований к расчету и проектированию промышленного оборудования для осуществления контактно-каталитических процессов, интенсивное развитие вычислительной техники и расширение областей ее применения оказывают существенное влияние на задачи математического моделирования гетерогенно-каталитических процессов они становятся намного сложнее, а их решение требует введения новых понятий, методов и средств реализации. Изменяется и сам подход к решению задач математического моделирования. Если до недавнего времени исследователь ставил задачу, исходя из физической сущности каталитического процесса, а затем представлял ее решение математику-вычислителю, то теперь традиционное разделение труда исследователя-химика и математика-вычислителя меняет свой характер, приобретая качественно новые формы. Последнее связано с тем, что построение расчетной модели гетерогенно-каталитического процесса настолько тесно переплетается с разработкой вычислительного алгоритма, что отделить эти стадии друг от друга зачастую невозможно. Для математического моделирования в настоящее время характерна машинно-ориентированная формализация и автоматизация как самой постановки задачи, так и всех процедур, связанных с ее реализацией на ЭВМ. [c.219]

В этой работе авторы поставили перед собой задачу построения элементов интеллектуальной системы, позволяющей преодолеть смысловой барьер между пользователем ЭВМ (химио-технологом, т. е. специалистом экстра-класса в своей узкой области) и матема-тиком-программистом. Проблема состояла в том, как при моделировании процесса на ЭВМ сохранить первичную, наиболее ценную содержательную физико-химическую информацию о процессе, которой обладает специалист в своей области, и как с наименьшими потерями этой информации оперативно преобразовать ее в форму строгих количественных соотношений. В работе [9] была сделана попытка создать своеобразный смысловой транслятор, облегчающий исследователю переводить его понятия о физикохимической сущности процессов в форму строгих математических описаний. Этот смысловой транслятор основан на диаграммной технике, позволяющей любое физическое, химическое, механическое, электрическое, магнитное явление и их произвольное сочетание представлять в виде соответствующего диаграммного образа, несущего в себе строгий математический смысл. Построенная на этой основе, реализованная на ЭВМ и действующая в настоящее время система формализации знаний позволяет 1) предоставить возможность исследователю-пользователю формулировать описание процесса не в форме точных математических постановок, [c.225]

Проектирование технологических процессов по сравнению с моделированием в меньшей степени поддается формализации, поскольку связано не только с анализом накопленной суммы знаний об объекте, но и с использованием этих знаний для создания нового производства. Только глубокое понимание проблемы, эрудиция, активное использование знаний о процессе и интуиция проектировщика позволяют создать качественный проект. Таким образом, проектирование есть творческий, эволюционный процесс и в этом смысле представляется довольно неопределенным, связываемым с большим разнообразием действий, направленных на изобретение новых искусственных объектов для приспособления окружающего мира к некоторым задачам человека [26]. [c.85]

Формализация и автоматизация процедуры построения математической модели ФХС. Из сказанного ясно, что эффективность процесса моделирования и последующего использования математической модели для решения задач оптимизации, построения модулей, анализа и синтеза химико-технологических систем в значительной мере обусловлена тем, насколько удачно учтены все перечисленные выше аспекты математического моделирования. Это в свою очередь во многом зависит от опыта, интуиции и степени квалификации исследователя, т. е. от того, что составляет субъективный фактор процесса моделирования. Удельный вес субъективного фактора при построении модели можно существенно уменьшить созданием специальной системы формализации и автоматизации процедур синтеза математических моделей. При этом вычислительная техника может и должна активно использоваться не только для решения уже готовых систем уравнений, но и на стадии формирования математического описания объекта. Такой [c.203]

Для математического моделирования в настоящее время характерна машинно-ориентированная формализация и автоматизация как самой постановки задачи, так и всех процедур, связанных с ее реализацией на вычислительной машине. При этом вычислительная техника используется не только на этапе решения уже готовых уравнений, описывающих объект, но и на этапах физико-химического, гидромеханического, термодинамического обоснования математического описания, вывода системных урав- [c.3]

Развитие исследований в области математического моделирования задач оперативного управления, календарного и текущего планирования непрерывных производств привело к формализации непрерьшных процессов на базе моделей с переменными параметрами. Особенности применения моделей с переменными параметрами в нефтеперерабатываюшей промышленности нашли отражение в ряде отечественных и зарубежных работ [17, 20, 21, 28, 30, 36, 38]. [c.43]

Основу для решения задач оптимального расчета и синтеза БТС составляет математическая модель системы, разработанная с учетом иерархического блочного принципа. При этом, основываясь на выработанных показателях эффективности (критериях оптимизации), решаются вопросы оптимального проектирования, оптимального функционирования и управления системы. Системный подход при этом позволяет подняться от изучения отдельных процессов и явлений в элементах БТС до рассмотрения сложной иерархической системы — БТС в целом, используя методы моделирования и формализации физических, химических и биохимических процессов. [c.24]

В данном разделе метод формализации и переработки качественной информации на основе математического аппарата нечетких множеств применен для целей моделирования и управления отдельными технологическими процессами. В частности, процессах варки листового стекла, получения полиэтилена методом высокого давления, ректификации. При синтезе нечетких регуляторов ставилась задача использования в модели [опыта и неформализованных знаний оператора-технолога. [c.118]

Как следует из рис. 7.4, з общей задаче моделирования химико-техпологического процесса функции пользователя ограничиваются постановкой задачи моделирования и составлением математического описания. Последнее должно быть представлено в виде, пригодном для ввода в систему. В частности, описание должно быть представлено в матричном виде. Пакет программ является незамкнутым, поэтому пользователь имеет возможность вносить любые изменения и дополнения в общую схему моделирования на языке системы. Это, прежде всего, ввод исходных данных и вывод результатов решения, включение функций управления вычислительным процессом и (при необходимости) форсирующих процедур для ускорения решения. Следовательно, необходимо иметь опыт программирования на рабочем языке пакета, в качестве которого обычно используются процедурно-ориентированные языки типа фортрана, ПЛ-1. Совершенствование методов формализации составления математического описания объекта позволяет еще в большей степени автоматизировать процесс моделирования. [c.273]

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]

Математическое моделирование осуществляется в три взаимосвязанные стадии 1) формализация изучаемого процесса —построение математической модели (составление. математического описания) 2) программирование решения задачи (алгоритмизация), обеспечивающего нахождение численных значений определяемых параметров 3) установление соответствия (адекватности) модели изучаемому процессу. [c.37]

Необходимость разработки научно обоснованных стратегий устойчивого развития северных регионов России обусловлена в первую очередь тем, что в настоящее время Север является главным и определяющим поставщиком сырьевых ресурсов как дпя внутренних потребностей, так и на экспорт, но, с другой стороны, вследствие отказа от плановых экономических отношений северные регионы страны находятся в крайне тяжелом социально-экономическом положении. Есть мощный экономический потенциал, но нет знаний и опыта работы в новых условиях. Очевидно, что моделирование социально-экономических систем регионального уровня может восполнить этот недостаток с меньшими потерями, чем естественный процесс эмпирического приобретения знаний. Моделирование сложных систем, которыми являются все социально-экономические системы, затруднено из-за недостаточной и размытой информации об их функционировании. Наиболее эффективно данная проблема решается путем разработки концептуальной модели, которая обеспечивает формализацию экспертных знаний и допускает единственную их интерпретацию при решении задач исследуемой предметной области. Важным этапом любого моделирования является задание цели моделирования, так как именно цель определяет состав и структуру создаваемой модели. Устойчивое развитие, являющееся целью разра- [c.164]

Марков Е. П. Формализация и переработка качественной информации в задачах моделирования и оптимизации химико-технологических процессов (На примере стекловаренной печп) Дис.. .. канд. техн. наук. М. МХТИ, 1981. 178 с. [c.20]

Ранее указывалось, то проблема сбора, оценки достоверности, фор мализации п переработки качественной информации возникает при решении задач моделирования и управления химико-технологическими процессами, принятия решений в условиях неопределенности, классификации и распознавании образов и др. Одним из современных подходов к решению данной проблемы является метод нечетких множеств. Последний обеспечивает формализацию знаний исследователя или группы исследователей о некотором технологическом процессе или явлении. [c.107]

Для нахождения варианта решения задач в зависимости от их характера (формализуемые, неформализуемые) используются различные методы математического моделирования (путем формализации задачи и дальнейшего ее решения средствами математики) эвристические, основанные на интуитивно-логических заключениях и оценках (при использовании математического аппарата). [c.24]

В.В.Кафаровым и И.Н.Дороховым сформулированы основы стратегии системного анализа ХТП введено понятие физико-химической системы (ФХС) как совокупности детерминированно-стохастаческих эффектов и явлений различной природы, происходящих в рабочем объеме агтарата разработана общая методология математического моделирования ХТП как сложных ФХС с использованием топологического принципа формализации, который позволяет изучить комплекс составляющих данный процесс элементов и явлений, автоматизировать все процедуры построения математического описания ХТП проанализированы различные методы построения функциональных операторов (моделей) ФХС и идентификации их параметров рассмотрены задачи системного анализа основных процессов химической технологии (массовой кристаллизации из растворов и газовой фазы, измельчения и смешения сыпучих материалов, сушки, экстракции, ректификации, гетерогенного катализа, полимеризации). [c.12]

На наш взгляд, помимо причин, указанных в работах [59-66], эффективное внедрение в производство оптимизационных задач сдерживается и отсутствием единых методологических основ проводимой формализации. Это привело, в частности, к существенному многообразшо несвязанных между собой вариантов формализации моделей. В области линейных моделей наметились два основных типа аппроксимационные модели и модели с переменными параметрами. Оба типа моделей, предназначенных для одной и той же цели - определить оптимальный текущий план выпуска товарной продукции в целом по НПК, формально реализованы на основе различных подходов. В тех случаях, когда на рассматриваемом производстве общее число технологических объектов планирования мало, в обоих типах моделей предусмотрено достаточно подробное поустановочное описание технологического процесса переработки нефти от первичной переработки до приготовления товарной продукции. Формальная разница проявляется в том, что в аппроксимационных линейных детерминированных моделях коэффициенты выпус-ка-затрат принимаются строго фиксированными, а в моделях с переменными параметрами изменяющимися в некоторых, заранее определенных интервалах. Однако такая детализация оказывается эффективной лишь при моделировании на заводском уровне, поскольку оба названных подхода предполагают переработку большого объема информации и при переходе к описанию комплекса, состоящего из двух и более НПП, размерность соответствующей модели значительно возрастает. Информационное обеспечение этих задач не гарантирует априорной совместности вводимых ограничений, а их фактическая реализация, как правило, сопровождается дополнительной корректировкой параметров, направленной [c.108]

Все указанные и обсуждаемые выше особенности моделирования в области водного хозяйства требуют системного осмысления. Мы хотим построить систему задач, охватывающую возможно более широкий спектр проблем водного хозяйства, с возможностью получения комплексных решений. Этого невозможно добиться без системных исследований структуры задач и их взаимодействия при поиске комплексных решений. Приведем два примера, демонстрирующих возможные негативные последствия пренебрежения системными исследованиями. В работе [Воропаев и др., 1986] выделены водохозяйственные участки рек. При этом принимались во внимание принципы как гидрографического, так и администартивно-хозяйственного районирования, в результате чего ряд бассейнов получился разделенным на бассейны правого и левого берега рек Волги, Оки, Камы и других. Это не всегда соответствует формализации многих задач СППР, в которых решения принимаются, исходя из целостной структуры речной сети (гидравлические расчеты, распространение загрязнений, выбор водоохранных мероприятий и др.). [c.36]

Математическое моделирование — основной способ применения математики в приложениях. Уравнения механики, диффузии и т. п. — это все математические модели реальных и очень сложных событий. Основой для математического моделирования является формализация ситуаций, т. е. описание реальных объектов (процессов) на математическом языке. При этом, разумеется, следует учитывать и конечную цель задачи, чтобы выбрать соответствующий уровень подробности. Так, в примере 1 (стр. 24) мы описали математическую модель, обозначив аппараты точками на плоскости. При этом игнорировался целый ряд параметров, которые специалисты могут связать с реальными системами, а оставлен только один, поскольку в данной задаче аппарат пас интересовал только как место пересечения номмуникаций. Обычно для такого описания достаточно языка теории множеств. [c.23]

Для решения в АК ЭМПИРИК задачи формализации экспертизы как сложного процесса, имеющего информацию неполную и неточную, не могут быть использованы точные методы, которые позволили бы аналитически описать и исследовать этот процесс подобно тому, например, как с помощью дифференциальных уравнений описывается механическое движение тел, с помощью уравнений в частных производных исследуются процессы движения газов и жидкостей и т. д. Поэтому при моделировании процесса экспгрти-зы должны применяться эмпирические методы, которые предполагают знание статистических характеристик информации процесса, накопленных на опыте. К ним в первую очередь относятся весьма популярные и эффективные статистические методы моделирования, представляющие собой совокупность методов многомерной статистики и методов имитационного моделирования. [c.201]

На базе арсенала математико-статистических методов разрабатываются алгоритмы формализации процессов экспертизы, причем, поскольку современное состояние разработки моделей сложных систем не дает универсальных подходов к построению моделирующих алгорит- иов на основе перечисленных и других методов, закон.омер-ны попеки новых способов и нового аппарата для решения задачи построения автоматизированной оценивающей системы АК Э.МПИРИК. Создание алгоритмов является важной частью комплекса работ по моделированию экспертных процедур, т к как в них в формализованном виде содержатся принципы и сущность АК ЭМПИРИК. [c.203]

Очевидно, что экономико-математическому моделированию с целью формализации и вывода расчетов на ЭВМ должны в первую очередь подвергатъся те задачи подсистемы ТЭП, которые предусматриваются как автоматизируемые. К таким задачам относится задача составления плана по труду и заработной плате в ежегодно составляемом годовом техпромфинплане предприятия. [c.100]

В этом Разделе представлен метод моделирования, разработанный В.Е. Селезневым и В.В. Киселевым [2, 6, 115]. Он основан на математической формализации описания установившихся режимов транспортирования природного газа через КЦ (КС) при требовании соблюдения ограничений, обеспечивающих промышленную безопасность КЦ (КС), в виде системы нелинейных алгебраических равенств и неравенств (СНАРН) (или системы нелинейных алгебраических уравнений (СНАУ) при простых ограничениях на варьируемые переменные). При математической формализации учитываются особенности технологической схемы КС и режимов ее эксплуатации, включая возможность возникновения помпажа в системе группа ЦН - прилегающие ТГ (см. Раздел 4.7). Управляющие параметры безопасных технологических режимов транспортирования газа (например, частоты вращения валов ЦН) автоматически получаются при численном решении задачи поиска внутренней точки множества, описываемого построенной СНАРН (или СНАУ). Если такое решение найти не удается, то делается заключение о возникновении аварийной ситуации. При этом результаты решения позво- [c.240]