Система имитационного моделирования

Система имитационного моделирования реализуется на ЦВМ и состоит из блоков моделей, критериев, алгоритмов их вычисления и оптимизации. Имитационная система помогает оператору предвидеть результаты его действий, предпринятых на реальном объекте. Для управления любым достаточно сложным процессом требуется имитационное моделирование, которое можно считать основой дальнейшего перехода к системам автоматического управления. Поэтому оно должно быть подчинено конечной цели — управлению, должно быть связано с ним по типам используемых моделей, критериев и алгоритмов и должно учитывать специфику управления. Конечно, в процессе перехода от одного этапа управ- [c.171]

СИСТЕМА ИМИТАЦИОННОГО МОДЕЛИРОВАНИЯ [c.209]

Что касается алгоритмов оптимизации, то в системах имитационного моделирования наряду с алгоритмами оптимизации детерминированного (и общего, и специализированного) типа широко используют также приемы принятия решения в вероятностной постановке, например математический аппарат теории игр, хорошо зарекомендовавший себя при анализе сложных систем [109]. [c.210]

Осуществление системы имитационного моделирования требует для реализации на конкретных машинах решения также ряда вопросов, связанных с разработкой специального математического обеспечения. Среди основных проблем, которые при этом приходится решать, отметим следующие [c.212]

Арбузов A.B., Перов В. Л. Имитационное моделирование цифровой системы управления колонны синтеза метанола // Тр, Тульского политехнического ин-та. Вып. 18, 1987, С. 67 — 78, [c.371]

Различают аналитическое и имитационное моделирование. При аналитическом моделировании модель системы или ее элементов имеет вид функциональных зависимостей между входными, выходными параметрами и параметрами состояния. Это могут быть математические или логические функции, а модели могут иметь вид алгебраических, дифференциальных, интегро-дифференциальных уравнений или логических условий. [c.74]

При имитационном моделировании ироцесс функционирования исследуемого объекта воспроизводится на ЭВМ в отсутствие аналитических зависимостей между входными, выходными параметрами и параметрами состояния. По результатам имитационного моделирования на ЭВМ мол<но прогнозировать поведение исследуемой системы. [c.74]

Однако имитационному моделированию присущи специфические характеристики. Имитационное моделирование — это специальный класс задач. Поэтому желательно, чтобы в языке имитационного моделирования содержались специальные средства для записи алгоритмов имитации сложных объектов. Кроме того, в каждый момент времени в моделируемой системе одновременно протекают различные процессы, поэтому в моделирующей системе должны быть средства для синхронизации этих процессов. [c.76]

На третьем этапе для нахождения М [1] ] на каждом шаге решения задачи стохастического программирования применяется статистическое или имитационное моделирование ХТС. Для сложных многоконтурных ХТС имитационное моделирование представляет собой многократно повторяющуюся итерационную процедуру расчета параметров выходных технологических потоков системы, где итерационными переменными являются параметры особых технологических потоков, при разрыве которых многоконтурная ХТС превращается в эквивалентную разомкнутую [4]. [c.136]

ИМИТАЦИОННОЕ МОДЕЛИРОВАНИЕ СТРУКТУРООБРАЗОВАНИЯ В НЕФТЯНЫХ СИСТЕМАХ [c.87]

Рис. 4.10. Блок-схема основных программных модулей, используемых при имитационном моделировании системы управления показателем текучести расплава полиэтилена

Имитационное моделирование функционирования системы управления показателем текучести расплава выполнялось путем внесения скачкообразного и импульсного возмущений параметров состояния системы, которые составляли пять процентов ог средних значений, а также синусоидального возмущения параметров состояний с амплитудой 3% от среднего значения переменных с периодом 2,5 ч.. [c.189]

С использованием программного модуля алгоритма управления, модуля генератора возмущений и модуля имитационной модели объекта управления разработана программа имитационного моделирования системы управления, которая занимает 80 кбайт оперативной памяти ЭВМ. [c.189]

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]

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]

Заключительная часть V монографии посвящена комплексному мониторингу водных объектов, который служит основой информационного обеспечения задач управления водными ресурсами. Здесь обсуждаются математические модели обоснования системы мониторинга и этапы имитационного моделирования аварийного мониторинга. [c.10]

Имитационный расчет функционирования системы водохранилищ проводился по гидрологическим данным стока реки Урал за 65 лет (с 1924 по 1988 г.). Задача имитационного моделирования позволила путем многократных расчетов скорректировать диспетчерские правила. Имитационные расчеты имели следующие особенности. [c.214]

Ранее нами было показано (см. раздел 1.6), что распределение частиц заданного размера по объему дисперсной системы может быть описано с помощью уравнения (1.136), где в качестве параметров модели выступают средняя скорость движения дисперсной фазы и коэффициент эффективной турбулентной диффузии Оц. Если величина может быть рассчитана согласно (1.112) или (1.113) в зависимости от направления движения фаз, то определение Оц связано со значительными трудностями. Упростить задачу можно, прибегнув к использованию методов имитационного моделирования, как это было сделано в предыдущем разделе. [c.185]

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]

Возможны разные подходы к решению рассматриваемой задачи. Простейший из них — поместить в информационный фонд ЭВМ заранее подготовленные ответы, т. е. для всех возможных на входе деталей задать соответствующие характеристики, необходимые для проектирования тепловой изоляции. Очевидно, что такой путь ведет к большим затратам труда как при разработке системы, так и при корректировке информационного фонда в процессе эксплуатации. В соответствии с общим принципом имитационного моделирования для системы СТРУНА выбрана другая методика. В систему заложены не результаты, а алгоритмы преобразования данных. [c.63]

Задача имитационного моделирования по постановке, критериям и алгоритмам принципиально не отличается от задачи оптимизации проектирования, однако специфика управления сказывается на выборе отдельных элементов системы оптимизации, рассмотренных ниже. [c.172]

Мы уделили столь тщательное внимание подробному разбору этапов разработки специализированных алгоритмов оптимизации, чтобы обеспечить их связь и преемственность при переходе от имитационного моделирования к системам реального времени. [c.209]

Для того чтобы результатами имитационного моделирования можно было воспользоваться, необходимо иметь гарантию того, что модель идентична объекту. Для этого, во-первых, модели должны быть гибкими , т. е. иметь 1-2 изменяемых параметра, с помощью которых можно обеспечить совпадения реальных и модельных значений и, во-вторых, в состав математического обеспечения должны входить программы для решения задачи оптимальной идентификации, часто называемой при этом адаптивной. Спектр используемых для этих целей алгоритмов довольно широк от обычных. алгоритмов поиска корней системы нелинейных уравнений до различных адаптивных алгоритмов стохастической аппроксимации [ПО] (разумеется, такие задачи приходится решать и в системах реального времени, и это вновь подтверждает их связь с имитационным моделированием). [c.210]

Эффективность имитационного моделирования существенно зависит от времени определения оптимальных значений с помощью принятого в системе алгоритма оптимизации. [c.214]

Оператору отделения полимеризации приходится решать задачу выбора и установления в качестве задания локальным системам от 20 до 80 параметров. Возможность осуществления имитационного моделирования позволяет сделать это обоснованно взамен тех интуитивных представлений, которыми оператор пользуется при решении этой задачи теперь. [c.217]

Таким образом, использование имитационного моделирования открывает широкие возможности для оптимизации действующих производств и перехода к следующему уровню управления — системам реального времени. [c.218]

Всякая система управления (в том числе прн имитационном моделировании) должна быть экономически оправданной, т. е. давать положительный экономический эффект при окупаемости, как правило, не более 5—6 лет. Поэтому вопрос экономической эффективности учитывается уже на стадии проектирования системы и на всех этапах ее разработки. Вероятный экономический эффект может быть оценен по данным моделирования различных вариантов систем управления сопоставляя некоторые нз них между собой, с учетом затрат на систему выбирают приемлемый вариант для реализации. Расчет экономического эффекта ведут, учитывая энтропийный характер усложнения систем автоматизации и время на реализацию и внедрение системы 117]. Поскольку большинство критериев оптимизации предусматривают максимизацию производительности, отличаясь вариантами ограничений, рассмотрим собственно эффективность только за счет повышения производительности. Для этого обратимся к типовой технологической схеме, характерной для процессов непрерывной полимеризации. [c.218]

Система отраслевой специализации. Термины и определения Технология промышленного производства программной продукции. Термины и определения Технология промышленного производства программной продукции. Система имитационного моделирования. Основные положения ССБТ. Процессы производственные на предприятиях по хранению и переработке зерна. Взрывобезопасность. Термины и определения Документация нормативно-техническая. Система обозначения и регистрации. — Взамен ОСТ 70.0001.011—81 Водопотребление и водоотведение в рыбном хозяйстве. [c.54]

Перечисленными здесь средствами обладают системы для дискретного моделирования. Примерами таких систем могут служить GASP II и система BOSS, разработанная специально д я имитационного моделирования химико-технологических систем, состоящих из оборудования периодического и полуне-nf ерывного действия. [c.77]

Рис. 2.25. Результаты имитационного моделирования технологической системы, изоб )аженнон иа рис. 2.24

Рис. 2.25. Результаты <a href="/info/1373559">имитационного моделирования технологической</a> системы, изоб )аженнон иа рис. 2.24

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]

Первая задача связана с нахождением методами имитационного моделирования закона распределения вероятности достижения той или иной прибыли Р(у —1,т в зависимости от вероятностных характеристик состава и свойств поступающего биосырья на вход технологической системы по формуле [c.53]

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]

Интенсивное исследование теории фракталей применительно к реальным системам началось с появления в 1981 году статьи Т.А. Виттена и Л.М. Сандера [153], где в рамках аналога модели роста Идена [126], было проведено имитационное моделирование роста кластера на ЭВМ. Кластер - большое число связанных атомов или молекул, которые внутри системы сохраняют свою индивидуальность [144]. Определение распространяется и на системы, состоящие из большого числа макроскопических частиц. Кластеры, имеющие характерную ветвистую структуру и обладающие общими свойствами фрактальных структур, как, например, диффузионный характер движения частиц, принято называть фрактальными структурами [139]. В работе Т.А. Виттена и Л.М. Сандера с помощью численного моделирования был найден исходный пункт для теоретического исследования случайных структур. [c.76]

Процесс выработки компромиссных решений, как правило, не обеспечивается одноразовым компьютерным моделированием. Часто необходимы дополнительные расчеты с добавлением и с вариацией условий и ограничений исследуемых задач. В результате формируются интегрированные показатели, которые необходимы для будуш,его переговорного процесса на всем протяжении выработки окончательного решения. Поскольку внешние атрибуты самого принятия водохозяйственных решений слабо влияют на особенности используемых математических моделей, следует разделить два понятия аппарат поддержки принятия решений (математические модели и компьютерные системы, подска-зываюш,ие ЛПР рациональный выбор при тех или иных упрош,аюш,их предположениях) и собственно принятие решений со стороны ЛПР. Логичность такого разделения следует из того, что нестабильность организационной и правовой системы управления водопользованием может значительно изменить процедуру принятия решений, но не аппарат их поддержки. Косвенным доказательством этого факта служит то, что в течение многих десятилетий, как в нашей стране, так и за рубежом создавались и успешно внедрялись почти идентичные модели управления крупными ВХС, хотя законодательные основы и организационные принципы управления природно-хозяйственными системами были различны. Например, задачи однокритериальной оптимизации интенсивно используются как в нашей стране, так и за рубежом при решении многих водно-ресурсных задач управления. Что касается имитационного моделирования, то эта методология практически не связана со спецификой системы управления водными ресурсами. Соответствующие математические модели не содержат целевого функционала [c.61]

Проводится совместный анализ обеспеченностей водопотребления и водопользования при регулировании водными ресурсами, затопления паводкоопасных территорий и наполнения водохранилип в результате пропуска высоких вод, условного дохода водохозяйственной системы как общего показателя качества управления водными ресурсами. При неудовлетворительных значениях обеспеченностей и других показателей затопления, наполнения водохранилищ, водопотребления и водопользования приоритеты отраслей и предприятий водопотребления и водопользования, для которых эти показатели неудовлетворительны, а также паводкоопасных территорий и водохранилищ, увеличиваются. Приоритеты же тех отраслей, территорий, водохранилищ, для которых соответствующие им обеспеченности и показатели избыточно удовлетворены, уменьшаются. Осуществляется переход к новому решению задачи выбора правил пропуска высоких вод, или решению задачи выбора диспетчерских правил управления водными ресурсами водохранилищ с последующим имитационным моделированием и т. д. [c.212]

Горлов И.Г., Лазебник А.И., Филипьев H.A. Имитационное моделирование в задачах планирования и управления в энергетике. Обзорная информация. — М. Информэнерго, 1985. (Средства и системы управления в энергетике. Вып. 2.) 50 с. [c.474]

Современное состояние и тенденции развития больших компьютеров описаны в ряде статей собранных в специальном выпуске журнала IEEE OMPUTER [65]. Некоторые области применения суперкомпьютеров рассмотрены в работе [61] к наиболее важным областям отнесены моделирование и имитационное моделирование (гл. 9). Отмечены такие актуальные для 80-х гг. области, которые требуют применения суперкомпьютеров с быстродействием свыше 1000 MIPS. Дальнейшие подробности о разнообразных сверхмощных и мультипроцессорных вычислительных системах можно найти в работе [66]. [c.199]

Справочник химика 21

Химия и химическая технология