Моменты функции распределения комбинированной модели

Моменты функции распределения комбинированной модели [c.81]

Если вид функции отклика комбинированной модели для линейных систем не зависит от взаимного расположения ее составляющих, то для нелинейных процессов порядок расположения отдельных зон модели весьма существен. Поэтому ни один из вышеперечисленных методов установления адекватности не позволяет установить структуру модели. Только использование комплекса методов исследования - методов установившегося состояния, импульсного возмущения и отсечки, либо метода моментов функции распределения (см. гл. 3.2) - позволяет получить структуру модели, адекватную реальному процессу. Это обусловливает необходимость второго этапа моделирования -проверки адекватности модели реальному процессу массопередачи. Этот этап особенно важен в случае анализа нелинейных процессов. [c.132]

Справедливость зависимостей (IV.48) и (IV.49) проверим путем сопоставления их не только по вторым центральным моментам функций распределения времени пребывания но также по третьим центральным моментам t]3(z=i). Для комбинированной модели значения рассчитаем по уравнениям (IV.29) и (IV.37), а для диффузионной модели — по уравнениям (IV.43) и (IV.44) с заменой Ре на Рсаф, определенное по зависимости (IV.49). Получим [c.96]

В отличие от вышеприведенного трудоемкого комплекса методик (установившегося состояния, импульсного возмушения и отсечки) при исследовании по новому методу (моментов функции распределения) отпадает необходимость в решении системы уравнений относительно безразмерной дисперсии. На примере комбинированной модели рассмотрим методику определения параметров математической модели. Структуру математической модели можно определить из характера зависимости, приведенной на рис. 3.5. Прямые участки свидетельствуют о наличии зон полного перемешивания, а экспоненциальные участки - диффузионной зоны, что позволяет определить размеры этих зон и величины Ре,. [c.118]

Стохастические модели подразделяются на аналитические и численные. Аналитические решения основываются на линеаризации базовых стохастических моделей с использованием спектральных, пертурбационных и комбинированных спектральнопертурбационных методов. Они обычно имеют дело с описанием транспорта инертного вещества в условиях квазиодномерного стационарного фильтрационного потока в неограниченной среде, где коэффициент фильтрации представлен стационарной нормально распределенной функцией со сравнительно малой статистической дисперсией (ориентировочно, при коэффициенте вариации менее 0,5-1,0). Решения соответствующих уравнений даются в терминах статистических моментов для поля скоростей и концентраций, которые включают стохастические параметры среды. Они могут быть использованы для сопоставления с моментами классических уравнений конвективной дисперсии, что дает основание для анализа поведения коэффициентов эффективной макродисперсии в различных пространственно-временных диапазонах. Собственно результаты такого анализа и рассматриваются в настоящем разделе. [c.161]