Построение детерминированной модели

Детерминированную модель строят на основе теоретического и экспериментального исследования сущности технологического процесса, его причинно-следственных связей. Иными словами, построение детерминированной модели основано на раскрытии внутреннего содержания черного ящика . И в этом заключается главное преимущество детерминированных моделей. [c.76]

МЕТОДИКА ПОСТРОЕНИЯ ДЕТЕРМИНИРОВАННОЙ МОДЕЛИ ФОРМИРОВАНИЯ ГЕОМЕТРИИ ДЕТАЛИ В ПРОЦЕССЕ ОБРАБОТКИ [c.80]

Построение детерминированной модели [c.52]

При построении детерминированных моделей рассматривают три вида движения твердого материала в зоне питания пробки , состоящей из частично расплавленного твердого материала, в зоне пластикации расплава в зоне дозирования. Условие согласования полученных решений — постоянство расхода материала (по массе) во всех трех зонах. [c.468]

При построении детерминированных моделей используются аналитические методы исследований, основанные на знании основных закономерностей газогидродинамических явлений, протекающих с высокими скоростями при высоких температурах и давлениях в многофазных системах. [c.76]

Рассмотренный подход служит основой построения стохастических моделей для описания кристаллизации в основном в аппаратах с нечеткой структурой потоков (структурой, которую невозможно описать детерминированными методами механики сплошной среды). [c.135]

При построении детерминированного аналога модели (3.28) —(3.41) распределение полупродуктов между отдельными товарными продукта- [c.64]

Различают два основных вида математических моделей детерминированные (аналитические), построенные на основе физико-химической сущности, т.е. механизма изучаемых процессов, и статистические (эмпирические), полученные в виде уравнений регрессии на основе обработки экспериментальных данных. Очевидно, что физико-химические детерминированные модели более универсальны и обычно имеют более широкий интервал адекватности. [c.76]

Детерминированные модели, построенные с использованием теоретического подхода, имеют ряд существенных преимуществ [c.9]

Характерным случаем применения понятия черного ящика к исследованиям детерминированных объектов является экспериментальное изучение гидродинамики технологических потоков. При построении математической модели движущихся потоков оказалось необходимым таким методом экспериментально получить выходную величину — реакцию объекта на входное возмущение, которое выбирается исследователем и может быть одним из стандартных сигналов. [c.46]

В связи с изложенным представляется, что при построении конкретной процедуры расчета на первом этапе необходимо четко установить факторы, влияющие на прочность, и дать их связь на основе детерминированной модели. В последующем учет рассеяния факторов позволит учесть и вероятностный аспект происходящих процессов. [c.41]

В основе построения математических моделей с использованием базовых функционалов по гл. 3-5, сведенных в табл. 6.1, находятся детерминированные и вероятностные закономерности физики, химии и механики катастроф, сформулированные в последние годы в рамках соответствующих фундаментальных наук. В исследование и развитие методов, моделей и уравнений нелинейных процессов возникновения и развития аварийных ситуаций в природно-техногенной сфере внесли свой вклад ведущие ученые, инженеры, конструкторы, технологи, эксплуатационники, специалисты органов диагностики, контроля и надзора. [c.184]

ОБОБЩЕННЫЙ ТЕРМОДИНАМИЧЕСКИЙ ПОДХОД КАК ОСНОВА ДЕТЕРМИНИРОВАННОЙ ПРОЦЕДУРЫ ПОСТРОЕНИЯ МАТЕМАТИЧЕСКОЙ МОДЕЛИ ОБЪЕКТОВ С РАСПРЕДЕЛЕННЫМИ ПАРАМЕТРАМИ [c.411]

Обобщенный термодинамический подход как основа детерминированной процедуры построения математической модели объектов с распределенными параметрами [c.12]

Однако существующие теоретические представления о закономерностях процесса формирования органолептических свойств напитка не обладают достаточной полнотой, а главное, количественной определенностью,-Необходимой для построения его детерминированной -Модели. [c.63]

Необходимо описать экспериментальные данные уравнением. Вид уравнения известен, нужно определить входящие в него коэффициенты. Эта задача возникает и при построении детерминированных математических моделей, когда, например, по опытным данным расчитывают энергию активации и предэкспоненту уравнения Аррениуса, и при расчете эмпирических уравнений на основе стохастического подхода. [c.204]

Пока мы рассмотрели механизм собственно химической реакции. Ну, а если реакция идет только в присутствии катализатора Тогда в схему надо включать и стадии с участием катализаторов. В общем, чем глубже мы рассматриваем задачу построения точного решения для детерминированной модели, тем скорее приходим к выводу о невозможности построения такого решения (Беллман). Для преодоления столь пессимистического настроения надо постараться найти метод, с помощью которого можно было бы сделать хотя бы приближенную, но в общем корректную оценку скоростных параметров. Вероятнее всего, для этого приемлем метод стационарных концентра- [c.41]

Кроме этого, использованы измеренные значения температуры рассола (/р), токовой нагрузки электролизера (/), разрежения в камере анолита (Ла) и католита (йк). Таким образом, при построении детерминированной части модели так же, как и в стохастической ее части, использована доступная информация с единичного электролизера (см. с. 35). Этой информации не только достаточно для составления детерминированной части модели, но ее можно и сократить. [c.65]

Детерминированные модели позволяют оценить влияние определяющих факторов на некоторые характеристики разделения (размер равновесной частицы, в ряде случаев граничный размер), но не позволяют получить расчетные выражения для кривых разделения. Построение кривых разделения возможно только на основе стохастических моделей процессов классификации, учитьшающих совокупный эффект от случайных воздействий со стороны окружающей среды на каждую частицу. [c.40]

Математическая модель, отображающая тот или иной процесс, представляется в виде определенных математических соотношений, которые устанавливают взаимосвязь между параметрами исследуемого процесса. При этом используются как теоретические методы, так и необходимые экспериментальные данные. Конечной целью разработки математических моделей является прогноз результатов проведения процесса и выработка рекомендаций по возможным воздействиям на ход процесса с целью ведения его в оптимальных условиях. При отсутствии достаточной информации об исследуемых явлениях их изучение начинается с построения простейших моделей, но без нарушения основной (качественной) специфики исследуемого процесса. Вид математической модели определяется природой анализируемого процесса. По своей природе процессы делятся на детерминированные и стохастические. [c.6]

Детерминированный процесс характеризуется непрерывным изменением определяющих величин по вполне определенным закономерностям, при этом выходные величины однозначно определяются входными. Стохастический процесс характеризуется беспорядочным, часто дискретным изменением определяющих величин, при этом значение выходной величины не находится в соответствии с входной. При построении математических моделей, описывающих стохастические процессы, используются понятия теории вероятностей. [c.6]

В данном обзоре рассмотрены методы построения и использования детерминированной модели и алгоритма для регулирования и оптимизации газодинамических процессов разработки месторождений. [c.246]

Методика построения детерминированных математических моделей заключается в выборе методов составления самих уравнений (функций [), способа получения экспериментальных данных и методов идентификации модели (определение вектора параметров х). [c.79]

Рассмотренные выше методы применимы для поиска экстремума в детерминированных задачах, когда определенному набору х , а отвечает одно определенное значение у. Однако из-за неточностей модели, ошибок определения ее коэффициентов или исходных экспериментальных данных при ее построении расчет или эксперимент дадут лишь оценку величины у при заданном наборе х ,. .., х - Это ставит задачу поиска экстремума случайной величины у- [c.195]

Исследование задач миграции в профильной постановке имеет первостепенное значение для комплексов стратифицированных пористых пород, в которых выделяются выдержанные по простиранию зоны с заметно различающейся проницаемостью. Эти зоны рассматриваются в качестве базовых элементов при построении детерминированных моделей миграции, которые описывают этапы загрязнения подземных вод, допускающие пренебрежение ролью гидродисперсионного межслоевого обмена. [c.516]

Для описания явлений четвертого уровня иерархической структуры ФХС могут быть использованы методы статистической теории механики суспензий, гидромеханические модели, основанные на представлениях о взаимопроникающих многоскоростных континиумах, методы механики взвешенных, кипящих дисперсных систем модели, построенные на основе математических методов кинетической теории газов, и др. В частности, для ФХС с малыми параметрами (давлениями, скоростями, температурами, напряжениями и т. д.) при описании процессов в полидисперсных средах эффективен прием распространения метода статистических ансамблей Гиббса на совокупность макровключений (твердых частиц, капель, пузырей) дисперсной среды. Та или иная форма описания стохастических свойств ФХС, дополненная детерминированными моделями переноса массы, энергии импульса в пределах фаз, в итоге приводит к общей математической модели четвертого уровня иерар- [c.44]

Решение задачи идентификации модели нелинейного химико-технологического процесса [10]. Построение адекватной модели технологического процесса предполагает адекватное отражение гидродинамической структуры потоков в аппарате и адек-кватное описание кинетики процесса. В настоящее время решение первой задачи сводится в основном к обработке кривых отклика системы на типовое (импульсное, ступенчатое, гармоническое) или произвольное (детерминированное, случайное) возмущение по концентрации индикатора в потоке с использованием методов теории линейных систем автоматического регулирования. Эти методы, подробно рассмотренные выше, ограничиваются линейным случаем и не пригодны для решения нелинейных задач. Решение задачи идентификации линейных кинетических уравнений не представляет математических трудностей и ограничивается в основном использованием аппарата линейной алгебры. [c.461]

Все разновидности математического описания технологических процессов можно свести к двум принципиально отличным подходам построе-Ш4е детерминированных моделей построение вероятностно-статистичес-ких моделей. [c.76]

Поэтому наилучший результат получается при построении комбинированной модели, являющейся совокупностью детерминированной и ве-роятностно<татистической моделей. [c.77]

В учебнике описаны методы моделирования и области их применения, а также принципы построения и виды математических моделей. Подробно изложена методика составления кинетических и гидродинамических моделей. Рассмотрены математические модели химических реакторов и вопросы перехода от лабораторных опытных установок к промышленным аппаратам. Приведены примеры построения математических моделей некоторых аппаратов химической технологии. Отражены особенности статистических математических моделей, описана методика их составления как на основе пассивного, так и активного эксперимента. Изложены основные положения оптимизации химико-технологических процесссов, даны примеры решения задач оптимизации детерминированных и стохастических процессов. Учебник предназначен для студентов химико-технологических специальностей вузов. Его смогут использовать в своей практической работе также инженеры-химики. [c.2]

Учебник состоит из девяти глав. Главы I—П1 содержат основные положения и предпосылки метода математического моделирования, общие принципы и схемы построения математических моделей, а также характеристику двух направлений в химической кибернетике, которые определяют исходные позиции при составлении математического описания. В главах IV, Vи VI подробно рассматривается методика построения кинетических, гидродинамических моделей и моделей некоторых химических реакторов (математическое описание детерминированных процессов). В главе VII приведены примеры составления математических моделей процессов без химического превращения, протекающих в аппаратах химической технологии. В главе VIII изложена методика построения статистических математических моделей (стохастические процессы), дана краткая характеристика наиболее распространенных методов составления статистических моделей и примеры к каждому из них. Поскольку основной целью математического моделирования является оптимизация хими-ко-технологических процессов, заключительная — IX глава содержит некоторые сведения об оптимизации и постановке задач оптимизации, смысл и содержание которых иллюстрируются на конкретных примерах. В приложения включены некоторые таблицы и специальные термины, используемые при разработке статистических моделей. [c.8]

Разносторонние исследования проблем орошаемого земледелия с использованием как детерминированных, так и стохастических моделей проводились при обосновании планов развития орошения в Северо-Кавказском экономическом районе [Математическое моделирование.. ., 1988]. Построению математических моделей при решении региональных задач предшествует территориальное районирование. Задача размепдения водоемких производств формируется с ориентацией на реализацию определенной политики и технологии водопользования. Ограниченность водных ресурсов для нужд орошения в этом регионе обусловила необходимость детализации расчетов водопотребления и распределения водных ресурсов внутри периода вегетации. Водохозяйственный баланс рассчитывался как в годовом разрезе, так и по месяцам периода вегетации. Оценивался объем возвратных вод, смыв почв и вынос биогенных элементов. Получены оценки следующих стратегических параметров [c.254]

При этом для выявления этих важнейших факторов и для инженерной экспрессной оценки их влияния на теплообменный и массообменный КПД рекомендовано воспользоваться в первом приближении одномерной линейной аппроксимацией процессов тепломассообмена и химического реагирования. Для усложненной оценки тепломассообменных КПД могут на современном этапе применять наиболее сложные (полные) модели тепломассообменных процессов. Некоторую аналогию при этом можно провести с методами анализа и синтеза систем автоматичесю)го регулирования, принятыми в теории автоматического управления. На первом этапе в рамках линейных моделей оцениваются требуемые настройки регуляторов экспресс-методом, и в дальнейшем происходит их отработка на базе более сложных нелинейных моделей. Отметим также, что в теории автоматического управления при детерминированной постановке построения математических моделей управления применяется, так называемый, обобщенный термодинамический подход, основанный на зашнах сохранения и переноса. Таким образом, требования совместного анализа взаимосвязанных физик -хи-мических и теплообменных процессов с единых позиций позволяют предложить в качестве базовой (в рамках неравновесной термодинамики) кинетической модели макрообменного анализа распределенную (вдоль поверхности реагирования ) модель на первых порах в квазистационарной линейной постановке. [c.299]

Перейдем непосредственно к построению математической модели электролиза в соответствии >с поставленными задачами. Как отмечалось выше (см. с. 34), математическая модель электролизера п ри современном уровне знаний о процессе должна быть адаптивной с широ ким привлечением детерминированных зависимостей. В соответствии с этим в модели выделим две части стохастическую, в которой используются адаптивные. алгоритмы для расчета параметров процессов, протекающих в электролизере, в условиях нестационарности, учитывающую стохастиэм процессов, и детерминированную, в которую входят электрохимические законы, уравнения материальных и тепловых балансов, т. е. основанную на законе сохранения массы ветдеств и энергии. Такое деление целесообразно для привлечения математического аппарата при построении модели и решении задач на ней. [c.43]

Конечной целью математического моделирования процесса классификации является получение расчетных зависимостей, связьшающих кривую разделения с конструктивными и режимными параметрами аппарата. Математические модели составляют основу методов расчета и оптимгоации различных классификаторов, прогнозирования их регулировочных характеристик и построения математических моделей сложных технологических линий, содержащих классификатор в качестве одного из элементов. В практике математического моделирования процессов аэродинамической классификации порошков наиболее широкое распространение получили так назьшаемые детерминированные [19, 30, 31] и стохастические [3-7,22,32-34] модели. [c.30]

Широкий спектр возможных масштабных уровней протекания миграционных процессов в гетерогенных средах обычно не укладывается в пределы единой расчетной модели. Поэтому гетерогенность пород целесообразно учитывать в рамках совокупности взаимо-перекрывающихся расчетных схем, увязанных с характерными пространственно-временными масштабами изучения миграционного процесса. Построение подобных моделей макродисперсии опирается на детерминированные или стохастические представления о структуре водоносных пластов. При этом стохастические модели следует рассматривать, скорее всего, как инструмент для исследования возможной степени неопределенности наших представлений о природе миграционных процессов, нежели как базу для прогнозов конкретных ситуаций информационное обеспечение стохастических моделей практически всегда не отвечает необходимым в этом смысле требовани5ш. [c.121]

Таким образом, целевой функцией при нижеописанном технико-экономическом обосновании мощности ЭПУ на основе предлагаемых детерминированно-статистических моделей (см. 2 - 4) являются приведенные затраты, а задачей оптимизации математического моделирования является отыскание основных параметров (8ц, Щ, и число ЭПУ Л для цеха заданной годовой производительности Мц), минимизирующих целевую функцию (ЛЗу -> min). Согласно уравнению (1.2), приведенные затраты определяются себестоимостью металла и удельными капитальными затратами на его производство. Следовательно, для построения математической модели необходимо выявить количественную связь между себестоимостью, удельными капитальными затратами и параметрами ЭПУ с учетом периода времени (года), выплавляемого сортамента, применяемой технологии вьшлавки (переплава), различных внешних факторов [c.9]