Характеристики объектов исследования и решаемых задач

Рассмотренные виды математических моделей решают задачу идентификации газопромысловых объектов, т. е. определяют основные статистические и динамические характеристики на основе газогидродинамических и физико-химических исследований, используя при этом накопленную ранее информацию или результаты проведенных экспериментов. Однако во многих практических случаях объекты газопромысловой технологии изменяют свои характеристики во времени и мера адекватности будет различной для моделей, построенных по данным эксплуатации объекта или специального эксперимента, полученным в различное время. Изменение свойств объекта во многих случаях можно объяснить известными технологическими и другими изменениями, происходящими во времени в объекте в процессе его функционирования. [c.77]

Интегральные операторы вида (2.1.8) играют большую роль в теории функциональных операторов, представляя собой универсальную форму записи линейных операторов. Часто задача исследования свойств оператора некоторого объекта решается с помощью представления этого оператора в форме (2.1.8) и дальнейшего изучения свойств функции Q t,x), которая является важной характеристикой всякого технологического объекта, поскольку знание ядра интегрального оператора Q(i, т) позволяет по любой входной функции объекта u(t) с помощью соотношения (2.1.8) определить соответствующую выходную функцию y(i). [c.43]

Авторы стремились составить для работников, занимающихся автоматическим регулированием, полный и теоретически обоснованный обзор аналитических методов исследования динамики регулируемых систем в различных областях техники. Содержание книги не затрагивает электротехнических систем, теория которых уже достаточно разработана и рассмотрена в других специальных монографиях. Из-за ограниченного объема книги, естественно, нельзя было подробно останавливаться на всевозможных типах и вариантах систем регулирования. Прежде всего рассматривались типичные примеры, иллюстрирующие методы, которые используются при аналитическом исследовании динамических характеристик промышленных объектов. Авторы подбирали и обрабатывали материал таким образом, чтобы читатель мог найти полный обзор по проблеме, освоил необходимую методику и мог самостоятельно решать и другие аналогичные задачи. Из этих соображений в нескольких случаях приведены разные методы решения одной и той же задачи. Книга содержит также ряд оригинальных работ авторов, и на выбор материала, несомненно, повлияло направление их исследований. В отдельных главах и разделах книги материал [c.22]

Наличие любых искажений прежде всего уменьшает четкость дифракционной картины (интенсивность и остроту рефлексов), а это быстро приводит к практическому исчезновению ряда рефлексов, слиянию близлежащих рефлексов, увеличению диффузного фона, что, в свою очередь, снижает эффективность прямого анализа, уменьшая точность и обедняя получаемую структурную картину. Поэтому, если для таких объектов, как низкомолекуляр-иыё жидкости, сравнительно простая задача определения характеристик ближнего порядка еще могла решаться методом прямого анализа дифракции, то длд полимеров доминирующее значение приобрел другой метод — метод модельных расчетов. В этом методе задают те или иные модели искажений и Производят расчеты дифракционных картин с варьируемыми параметрами структуры. Затем экспериментальные и рассчитанные дифракционные картины сравнивают и по результатам сравнения делают заключения о типе структуры и ее искажениях в исследованном полимерном объекте, а также определяют количественные значения параметров искаженной структуры. [c.95]

Еще до того, как обнаружились все эти несоответствия классическому понятию химического соединения, Н. С. Курнаков попытался подойти к его определению, рассматривая химическое соединение как индивид, являющийся основой реально существующего объекта, с которого начинается исследование, как ...неразделенное существо.., отдельно существующий объект, ниже которого не имеется дальнейших видов [1, стр. 10]. Химический индивид предстает перед исследователями в форме фазы, т. е. в виде однородного тела, ограниченного от других тел поверхностями раздела. Фаза же может быть построена на основании соединений постоянного и переменного составов. Вопрос о химическом соединении, лежащем в основе фазы, должен решить эксперимент. Задачу физико-химического анализа Курнаков видел в том, чтобы при исследовании физико-химических систем устанавливать существование химических соединений без выделения их в индивидуальном состоянии посредством изучения диаграмм состав — свойство. Критерием существования химических соединений должны быть образы на кривых состав — свойство или на других элементах физико-химических диаграмм. Не давая по существу словесного определения понятия химического соединения, Н. С. Курнаков понимал под ним то, что. лежит в основе фазы. Если, таким образом, классическое понятие химического соединения исходит из молекулярных представлений о составе и строении химического соединения, то Н. С. Курнаков и представители его школы понятие химического соединения выводят из макроскопического проявления его существования. Молекулярный состав по существу сводится к количественной характеристике химического индивида. [c.56]

Повышение производительности труда, существенное улучшение характеристик действующих объектов, нахождение оптимальных режимов их функционирования и построение оптимальных алгоритмов для управления — все эти задачи в принципе могут быть решены путем создания математических моделей объектов с последующей их оптимизацией. Весьма часто математические модели действующих объектов отсутствуют, что связано с определенным отставанием теоретических исследований механизма процессов, протекающих в объекте. [c.98]

Основной результат предпринятых исследований заключается в том, что в экологии водных животных появился и развивается новый метод исследования — математическое моделирование с применением вычислительных машин. В области теоретической экологии этот метод имеет самостоятельное значение как для проверки высказываемых гипотез и обобщений, так и для получения новых зависимостей и соотношений. В области экологического исследования конкретных природных объектов метод построения моделей популяций и сообществ, а также целых экосистем на ЭВМ является мощным средством обобщения и проверки обычно разрозненной и громоздкой информации, полученной в результате наблюдений и экспериментов. С помощью математических моделей возможно определение или уточнение таких характеристик популяций или сообществ, которые нельзя или очень трудно измерить непосредственно. Наконец, задачи прогнозирования и оптимального управления природными популяциями, сообществами и экосистемами не могут быть успешно решены без создания математических моделей этих объектов. [c.179]

В настоящее время решены все основные теоретические вопросы, позволяющие конструировать надежные средства телемеханики, но для их построения и использования еще нет достаточного выбора оптимальных решений. Здесь потребуется дальнейшее исследование технологии добычи газа, системы эксплуатации и информационных характеристик технологических объектов. Это — одна из задач научно-исследовательских работ в области телемеханизации газодобывающих предприятий. [c.147]

Выше были рассмотрены вопросы динамики электрогидравлических следящих приводов с дроссельным регулированием на основе линейных математических моделей, получаемых без учета существенных нелинейностей. Такой подход к исследованию и расчету приводов позволяет определить влияние постоянных времени и коэффициентов усиления элементов на устойчивость и качество переходных процессов, выбрать коэффициент усиления обратной связи в зависимости от требуемой точности управления каким-либо объектом и, наконец, провести сравнение динамических свойств приводов с различными корректирующими элементами н дополнительными обратными связями. Перечисленные задачи решаются методами анализа и методами синтеза по логарифмическим амплитудным частотным характеристикам разомкнутого контура привода. Результаты расчетов линейных моделей при малых отклонениях переменных величин лучше подтверждаются экспериментами при совершенной конструкции и технологии изготовления приводов и при меньших отличиях действительных характеристик нагрузок от приняпых в исследуемой модели. [c.405]

Флуоресцентная спектроскопия находит широкое применение в исследованиях природы и состояния сложных субмолекулярных объектов, таких как мицеллы, лнпосомы, биологические клетки и их компоненты [1]. По своим аналитическим возможностям она во многом лидирует, позволяя регистрировать излучение одного кванта в объеме менее 1 мкм , а также фиксировать молекулярные явления в фемтосекундной шкале времени. В исследованиях субмолекулярных объектов часто используются вспомогательные инструменты - флуоресцентные зонды. Флуоресцентный зонд - это молекула, способная при поглощении кванта света оптического диапазона испускать новый квант света. Характеристики излучения подобных молекулярных устройств (его интенсивность, положение и полуширина полосы в спектре и пр.) всегда несут определенную информацию об объекте. Задача исследователя состоит в адекватной интерпретации полученной информации. Однако часто интерпретация информации представляется сложной задачей, поскольку излучение молекулы зонда, как правило, отражает состояние сразу нескольких физических параметров микроокружения. Поэтому к химической архитектуре зонда и его флуоресцентным свойствам существует ряд жестких требований. В частности, важным требованием (если не основным) является экстракция информации об изучаемом параметре микроокружения. Эта задача решается путем фильтрации информации, а также увеличения количества каналов ее получения. [c.385]

Поскольку на практике точность измерений неизбежно ограничена случайными погрешностями, вокруг любой точки исследуемого объекта всегда существует окрестность таких размеров, что перемещения дипольного генератора в пределах этой окрестности не могут быть ста- тистически точно идентифицированы по измерениям внешнего поля. Иными словами, генераторы любой структуры как дискретной, так и непрерывно распределенной, находящиеся в пределах этой малой области и имеющие один и тот же суммарный дипольный момент, нельзя различить по измерениям внешнего поля. Как показывают расчеты на математических моделях, при исследовании биоэлектрических генераторов мозга размеры этой минимальной зоны различимости диполя для реальных условий эксперимента составляют 1—2 см [73, с. 266]. Соответственно можно предполагать, что два одновременно присутствующих дипольных гейератора будут идентифицироваться как отдельные диполи лишь тогда, когда расстояние между ними не меньше размеров указанной области. Таким образом, точечный диполь, определяемый по внешнему полю и приписываемый некоторой точке изучаемого объекта, можно трактовать как обобщенную характеристику электрической активности данного малого участка ткани, не вникая в микроскопическую структуру электрического процесса, действительно происходящего на данном участке [96]. Если биоэлектрический генератор может занимать пространство, превышающее зону различимости диполя , и возникает необходимость его идентификации, то нужно сформулировать эквивалентный генератор более сложной структуры, чем один токовый диполь, и решить соответствующую обратную электродинамическую задачу. [c.263]

Итак, более глубокое исследование системы позволяет строить модель, более соответствующую реальной системе. Но более сложная математическая модель требует, как правило, более детальных исходных данных, с одной стороны, и более тонких методов математического исследования — с другой. И хотя, казалось бы, подобное уточнение математической модели является желательным и даже не-обходимьш для более точного изучения исследуемого объекта, возникает далеко не праздный вопрос нужно ли стремиться к тому, чтобы математическая модель надежности системы была абсолютно изоморфна самой реальной системе Дело в том, что задачей составления математической модели надежности является возможность определения тех или иных количественных характеристик, отображающих качественную сторону функционирования реальной системы. Однако сама по себе математическая модель при этом решает далеко не все. Как правило, для получения количественных результатов мы пользуемся исходны- [c.6]

Справочник химика 21

Химия и химическая технология