Определение характеристик систем с распределенными параметрами

К наиболее важным параметрам, связанным с данными функциями распределения, в первую очередь следует отнести средние характеристики этих распределений среднее время пребывания потока в аппарате г средний возраст частиц 1 среднее время ожидания г и общее среднее время пребывания 1 , получающееся усреднением времени пребывания всех частиц внутри системы. Для определения указанных параметров необходимо рассмотреть систему в произвольный фиксированный момент времени 1 , относительно которого следует начать счет времени, т. е. принять ta=0. Частицы, содержащиеся в системе, вошли в нее до момента о-За период времени от —Дi до о в систему вошло количество потока, равное ( Д , где — объемная скорость потока. Доля Р (г) этого количества имеет время пребывания меньше, чем t, и, таким образом, уже покинула систему к рассматриваемому моменту времени. Отсюда общий вклад в систему к моменту tg=Q за счет предыдущего периода от до 1 составит объем [ —Р ( )] Q t. Полный объем системы V в этот момент времени равен сумме всех элементарных вкладов за счет всей предыстории системы [c.206]

Основой методики определения коэффициента обмена к является функциональная связь между моментными характеристиками функции распределения времени пребывания и параметрами системы уравнений (7.101) и (7.102), установленная в разделе настоящей главы для различных граничных условий и условий ввода индикаторного возмущения, а также различных способов анализа функций отклика системы. Вычислив долю проточных зон осадка /<, и коэффициент сглаживания границы раздела двух фаз О по гидродинамическим кривым отклика и рассчитав дисперсию экспериментальной концентрационной кривой вымывания примеси из осадка, можно определить коэффициент к из уравнения [c.401]

Более строго определение понятия температуры дается в статистической физике, где температура выступает в качестве главного параметра функции распределения по состояниям. Суть этого определения покажем на примере распределения Больцмана (см. 1.3). Температура есть макроскопическая характеристика системы, определяющая соотношение между заселенностями отдельных состояний, отличающихся энергией. Если заселенность двух состояний с разностью энергий Д 12 обозначить пх и п , то температура, согласно (1.30), определится как [c.150]

По механизму разделения хроматографии на бумаге является распределительной. Метод основан на различии в коэффициентах распределения между двумя несмешивающимися фазами. Неподвижная фаза в этом случае удерживается в порах специальной хроматографической бумаги, которая служит носителем. Подвижная фаза продвигается вдоль листа бумаги, главным образом благодаря капиллярным силам. Для количественной оценки подвижности веществ в хроматографической системе используют параметр равный отношению скорости движения зоны определенного компонента к скорости движения фронта подвижной фазы. Значения определяют как и в ТСХ. На подвижность веществ в условиях хроматографии на бумаге влияет не только коэффициент распределения, но и взаимодействие их с волокнами, условия проведения эксперимента и характеристика бумаги. Мето- [c.614]

Рассмотрим определение динамических характеристик однородной линии с распределенными параметрами. Воспользуемся системой уравнений (10.38)—(10.39). Продифференцировав [c.271]

Связь между параметрами Ре и устанавливается обычно из равенства статистических характеристик функций распределения. При сравнении статистических характеристик установлено, что однозначная связь между параметрами Ре и п существует только для определенной структуры потоков — при полном перемешивании и идеальном вытеснении [8]. В остальных случаях совмещение одних статистических характеристик приводит к расхождению других, особенно при значительной степени продольного перемешивания потока (при Ре<Ю). Этот факт указывает на отсутствие единой эквивалентной связи диффузионной и секционной моделей продольного перемешивания. В связи с этим переход от одной модели к другой должен проводиться на основе всестороннего сравнения различных характеристик функций распределения, а если возможно, то и самих функций распределения. Однако отсутствие единой связи параметров этих моделей не является основанием для утверждения об исключительной условности секционной модели и, следовательно, о невозможности применения ее для расчета фазовых превращений в гетерогенных системах, поскольку, [c.156]

Рассмотрим конструкцию с конечным числом степеней свободы, состоящую из конечного числа материальных точек и абсолютно твердых тел, соединенных между собой безмассовыми вязкоупругими элементами. Если реологические характеристики элементов одинаковы, то указанная система представляет собой конечномерную модель однородной системы, при различных реологических характеристиках элементов рассматриваемая система моделирует неоднородную систему с распределенными параметрами. Подлежат определению собственные частоты и коэффициенты демпфирования собственных колебаний. [c.163]

Вероятность ошибок зависит от статистических характеристик закона распределения т , а,. На рис. 7.11 показана зависимость вероятности ошибок от величины параметра, на который настраивается датчик системы контроля. Как следует из анализа зависимостей 9л и изменением настройки датчика невозможно одновременно уменьшить вероятности ошибок. С уменьшением вероятности ложных сигналов увеличивается вероятность необнаруженных отказов, и наоборот. Однако можно ввести суммарную характеристику точности системы 7 = 9л + 9н. которая имеет минимальную величину при определенных значениях параметра настройки датчика т .. [c.187]

Исследование механизма генерации тока в реальных пористых электродах связано с рядом трудностей, обусловленных как сложностью структуры пористой среды, в которой протекают исследуемые процессы, так и многостадийностью суммарного электродного процесса. Выяснить лимитирующую стадию процесса непосредственно на пористых электродах не удается, так как электрохимические характеристики тесно связаны со структурными. Определенную помощь могут оказать модельные системы с распределенными параметрами, как, например, частично погруженные в раствор электроды. [c.72]

Параметры указанной модели могут быть также определены путем обработки функций отклика на возмущения по концентрации индикатора в потоке. Здесь эта задача будет решена для случая заранее заданного механизма обмена веществом между проточными и застойными зонами системы. Будем полагать, что характеристики этого механизма учитывают вклад различных видов обмена, происходящих в слое насадки. Такая постановка задачи позволяет детально исследовать математическую модель с распределенным источником для широкого класса экспериментальных схем, каждая из которых определяется сочетанием конкретных граничных условий с определенным способом ввода возмущения и анализа соответствующей функции отклика [181. [c.363]

Для упрощения количественного анализа ламинарного смешения разработан метод исследования изменения площади поверхности раздела фаз в процессе смешения. Увеличение площади поверхности раздела можно непосредственно связать с начальной ориентацией и общей деформацией системы [17, 3]. Величину деформации можно рассчитать, зная в деталях картину течения. В конечном счете общая деформация может служить количественной характеристикой ламинарного смешения. Ее можно связать с конструкцией смесителя, технологическими параметрами процесса смешения, физическими свойствами смеси и начальными условиями. Однако измерить общую деформацию жидкости нелегко. Не удается также установить непосредственную связь между расчетной величиной деформации и композиционной однородностью смеси, которая зависит от распределения элементов поверхности раздела внутри системы. Лишь в относительно простых случаях удается рассчитать ширину полос текстуры по величине общей деформации. В более общем случае для определения величины деформации, обеспечивающей заданную однородность смеси, приходится устанавливать эмпирические закономерности. Таким образом, деформация является характеристикой процесса, позволяющей установить связь между параметрами процесса смешения и качеством смеси. В дальнейшем некоторые из этих количественных подходов будут рассмотрены более детально. [c.199]

Межфазное поведений углеводородов, их смеси или нефти в многокомпонентных системах можно моделировать алканами. Для любого углеводорода существует свой алкановый эквивалент (а.э.), который показывает, что углеводород ведет себя в системе аналогично алкану с соответствующим числом углеводородных атомов. Число атомов углеводорода алкановой цепи, соответствующее а, принято называть алкановым углеводородным числом (а.ч.). Хотя алкановое число является характеристикой исследуемой системы в целом при определенных температурах, концентрации электролитов, структуре и концентрации сопутствующих ПАВ, оно может быть характеристикой самого ПАВ. Влияние различных параметров на а.ч. описывается эмпирическими корреляциями, основанными на исследованиях как индивидуальных, так и сложной смеси технических ПАВ. Введение электролитов в водный раствор суль-фанатов приводит к обогащению межфазного слоя ПАВ. Однако не всегда обеспечиваются условия для оптимального распределения их между водной и углеводородными фазами. Высокое сродство поверхностно-активных веществ к обеим граничащим фазам достигается добавлением в систему сопутствующих ПАВ, в качестве которых наиболее часто используют спирты [19, 20]. Наличие спиртов ведет к образованию более разрыхленной структуры межфазного слоя. Увеличение длины радикала спирта способствует повышению сродства системы к углеводородной фазе, что снижает оптимальную концентрацию электролита и увеличивает глубину минимума межфазного натяжения [19, 20]. Низшие спирты вызывают обратный эффект. Увеличение количества атомов углерода в боковой цепи сопутствующих ПАВ мало сказывается на изменении а. Например, трет-бутиловый и изопропиловый спирты оказывают такое же действие на систему вода-ПАВ-углеводород, как и этанол. [c.10]

В любом створе j Е J дерева T J,S), описывающего структуру ВХС, величины Qj и Wj (здесь и далее, для простоты обозначений, индекс р расчетной обеспеченности опускается) определяются боковой приточностью, гидравлическими и морфометрическими характеристиками русла, поймы и собственно водохранилища, а также режимами сбросов (выходными гидрографами) из водохранилищ, лежащих непосредственно выше -го на речной сети. При детальном расчете трансформации стока паводка системой водохранилищ необходимо принимать во внимание сглаживание паводковой волны по мере продвижения по участку реки, ее запаздывание в нижележащие створы и суперпозицию сбросных расходов из вышележащих водохранилищ с боковой приточностью, распределенной по участку. Степень детальности таких расчетов зависит от значимости объекта и его местных особенностей, но главную роль играет детальность прочей информации в рамках решаемой задачи. Па практике соответствующие вычисления подразумевают рассмотрение потока воды в реке либо как неустановившегося, либо приближенно как неравномерного плавно изменяющегося установившегося. По отношению к рассматриваемой оценочной модели такие вычисления могут рассматриваться как имитационный эксперимент, осуществляемый после решения задачи оптимизации для верификации полученного решения. Теоретически (а при использовании достаточно мощных компьютеров, и практически) возможно погрузить подобные расчеты внутрь рассматриваемой схемы оптимизации. Однако это нецелесообразно по технологическим соображениям, поскольку все остальные упрощающие предположения, примененные в задаче, приводят к большей погрешности в определении значений искомых параметров. Здесь решающую роль играет не абсолютно точное численное значение той или иной результирующей величины, а правильность сравнения вариантов с выбором оптимального, исходя из ранее сформулированного принципа запаса надежности для всей рассматриваемой проблемы. Поэтому в рамках рассматриваемой задачи принимается специальная редукционная гипотеза. Для ее формулировки введем дополнительные понятия. [c.413]

Приведенные рассуждения требуют специальных испытаний, так как прежде всего следует выяснить, является ли распределение компонентов в смеси случайным или нет. В первом случае система определена в статистическом смысле. Во втором случае для характеристики смеси достаточно иметь два параметра степень неоднородности и интенсивность разделения. Степень неоднородности оценивается средним расстоянием между слоями одного и того же компонента в смеси и может быть изменена в процессе смешения под воздействием деформаций сдвига и растяжения. Интенсивность разделения определяется средним отклонением концентрации в точке от среднего значения концентрации в системе. Для данного порядка размеров частиц определенное значение интенсивности разделения может быть достигнуто только в результате некоторого случайного процесса, аналогичного диффузии (диффузия молекул со случайным распределением скоростей, броуновское движение больших частиц в жидкостях или газах, беспорядочное движение отдельных твердых частиц при деформации сдвига). Такой процесс приводит к усреднению концентрации компонента в объеме, примыкающем к поверхности раздела компонентов. [c.138]

Необходимо еш е раз подчеркнуть, что конкретное значение коэффициента теплоотдачи суш ественным образом зависит от способа определения величин А и АТ. Кроме того, следует иметь в виду, что коэффициент теплоотдачи не является постоянной характеристикой сплошной среды. Напротив, этот коэффициент зависит (иногда весьма сложно) от большого числа переменных, включая физические свойства среды (Я,, ц, р, Ср), геометрические параметры системы, скорость течения, характеристическую разность температур, распределение температуры по поверхности теплообмена и др. [c.367]

Для описания процессов, происходящих в плазме, мы обычно используем термодинамические или статистические методы. В первом случае нас интересует уравнение состояния плазмы, поскольку, если оно известно, становится возможным определить все интересующие нас макроскопические характеристики плазмы. Во втором случае наиболее интересным представляется получение уравнений, описывающих процесс приблин ения системы к равновесному состоянию. Напомним известные определения. Если температура и плотность числа частиц постоянны по объему, занимаемому системой, а соответствующие функции распределения (см. ния е) даются формулой Гиббса, то говорят, что система находится в состоянии полного термодинамического равновесия. Это означает, что распределение частиц по скоростям является максвелловским, а плотности чисел частиц на различных уровнях системы связаны между собой формулой Больцмана (или формулой Саха, которая является обобщением формулы Больцмана, учитывающим существование непрерывного спектра значений энергии). Если же температура и плотность числа частиц зависят от координат и в каждой точке (вернее, в физически бесконечно малом объеме вблизи нее) функция распределения дается формулой Гиббса, причем параметрами распределения являются именно значения температуры и плотности в данной точке, то говорят, что система находится в состоянии локального термодинамического равновесия (ЛТР) 1. [c.113]

В гл. IV было показано, что реагенты часто неоднородно распределяются в пространстве, так что происходит одновременная диффузия веществ от одной точки к другой внутри системы, а колебания концентраций реагентов в нелинейных реакциях будут определенным образом распределены в пространстве. В результате возникает новая диссипативная структура с пространственно неоднородным распределением вещества. Это следствие взаимодействия процесса диффузии, стремящейся привести состав системы к однородности, и локальных процессов изменений концентраций в ходе кинетических нелинейных реакций. Возникновению этой диссипативной структуры также предшествуют нарушение условии термодинамической устойчивости вдали от равновесия в точке бифуркации а и переход в неустойчивое состояние на нетермодинамическую ветвь. Аналогичным образом можно сопоставить триггерные свойства в системах, обладающих S -образными характеристиками, с изменением потенциальной функции dx = dD. В описанных триггерных системах (см. 1 гл. II) происходят скачкообразные переходы между двумя устойчивыми состояниями при изменении управляющего параметра а. В этих системах имеется всего одна независимая переменная. Это значит, что применение эволюционного критерия (VI.1.13) dx О возможно в форме полного дифференциала (VI. 1.14) [c.154]

Теоретический и экспериментальный коллективные структурные факторы S(q) приведены на рис. 1. Из рис. 1 видно, что наблюдается хорошее совпадение как в положении пиков интенсивности рассеяния, так и в соотношении их амплитуд. Расхождения при малых значениях волнового вектора объясняются тем, что в этой области из-за дополнительных технических сложностей эксперимент не гарантирует получения точных результатов. Хорошие согласие получено и при описании локальной структуры системы, о чем свидетельствуют показанные на рис. 2 радиальные функции распределения g r). На основании данных, представленных на рис. 1 и 2 можно сделать вывод о том, что используемые в расчетах модель и значения параметров способны обеспечить приемлемое согласие с экспериментом при определении структурных и, следовательно, термодинамических характеристик двуокиси углерода. [c.37]

До недавнего времени был широко распространен несколько нечеткий термин строение молекул и кристаллов , который охватывал все характеристики как геометрического строения, так и электронной структуры. Сейчас наблюдается отчетливая тенденция различать эти два аспекта проблемы. Отдельно рассматриваются параметры, описывающие взаимное расположение атомов в пространстве, — форма молекул или координационных многогранников, величины, определяющие размеры молекул,— межатомные расстояния, углы между направлениями, соединяющими ядра атомов, и свойства электронной системы — распределение электронной плотности, энергетические уровни электронов. Такое разделение вызвано как отличием в самих геометрических и электронных характеристиках, так и тем, что эти два типа характеристик определяют с помощью различных методов. Конечно, полностью разделить указанные свойства молекул и методы их исследования нельзя. С электронным строением связана в конечном итоге и геометрия молекул, а располагая сведениями, например, о межатомных расстояних, можно судить об электронной характеристике— прочности связи. Но все-таки вполне естественно обсуждать эти два аспекта проблемы отдельно, тем более что определение геометрического строения обычно предшествует изучению электронных свойств. Такое положение обусловило появление книг и обзоров, посвященных только методам исследования геометрического строения. Именно такова книга Уитли. В ней собраны практически все методы исследования молекул (или их отдельные аспекты), позволяющие устанавливать симметрию, форму и размеры молекул или геометрическое [c.5]

Наблюдая за различными характеристиками одной и той же смеси в процессе вулканизации, легко обнаружить, что они изменяются с разной скоростью. На рис. 10.18 в качестве примера приведены данные для серной вулканизации натурального каучука. Следовательно, кинетические расчеты, проведенные по данным изменения одного какого-либо свойства, не могут характеризовать совокупность всех явлений, протекающих в процессе вулканизации, а нужны независимые измерения различных характеристик системы, изменяющихся в ходе вулканизации. Например, измеряя при серной вулканизации расход введенной (свободной) или содержание связанной серы в течение процесса трудно предсказать свойства вулканизатов, так как в зависимости от типа ускорителя возможно образование и полисульфидных, и моносульфпдных поперечных связей, той или иной степени внутримолекулярного присоединения серы и т. д. Точно также определение степени сшивания по модулю упругости ничего не говорит о теплостойкости или распределении поперечных связей. Разная скорость изменения отдельных параметров системы при вулканнзации свидетельству- [c.243]

Необходимо также подчеркнуть, что наше рассмотрение относится к отдельным элементарным процессам координирования и не учитывает множественного характера процессов в экспериментально исследуемых системах. Последний представляется особенно существенным в случае гетерогенных систем и может быть учтен посредотвом некоторого статистического усреднения на основе определенного предположения о распределении характеристик координирующих центров и их взаимодействия между собой. При этом результаты окажутся зависавшими от некоторых дополнительных параметров, в частности, от тeмпepdтypы, Учет этого обстоятельства, равно как и рассмотрение большего числа конкретных систем, представляется ближайшей задачей рассматриваемого аспекта теории, [c.88]

В данной главе асимптотический по времени подход был применен к исследованию фазовых переходов, как процессов развивающихся во времени. Анализ показал, что важными характеристиками неравновесного фазового перехода являются два времени релаксации ц] и Да Для Т<Тс существует потенциальный барьер и ц] характеризует время перехода через барьер при воздействии на систему шума. В модели Ландау, не принимающей во внимание флуктуации, время цГ отсутствует. Это время характеризует также длительность жизни отличного от нуля среднего значения параметра порядка (например, намагниченности или поляризации образца). Для потенциальных барьеров, значительно превышающих интенсивность шума или температуру, Ц1 экспоненциально мало. Время Цз > совпадающее со временем релаксации в теории Ландау, характеризует моменты, начиная с которых формируется метастабильная стадия релаксации параметра порядка. Эти времена определяются первыми двумя СЗ уравнения Фоккера-Планка и 1 12. Рассматривая развивающийся во времени фазовый переход, его удается объяснить в рамках обычных среднестатистических величин без привлечения понятий квазисредних и наивероятнейших значений параметра порядка даже в отсутствие внешнего поля. Симметрия задачи нарушается за счет начальных условий (флуктуаций), играющих важную роль при переходе через критическую область температур. В рамках асимптотического по времени подхода объясняется эффект насыщения и найдена обобщенная восприимчивость системы на малое внешнее поле. Формула для восприимчивости содержит два члена. Первый из них совпадает с результатом теории Ландау. Второй член учитывает вклад флуктуаций в восприимчивость и при определенных условиях может существенно превышать результат Ландау. Восприимчивость бистабильной системы с увеличением интенсивности шума резко возрастает до максимальной величины и затем плавно спадает (эффект аномальной восприимчивости реализуется на метастабильной стадии релаксации). При Т=Тс времена релаксации конечны ( 1 12) и определяют время установления равновесного распределения параметра порядка. При изменении температуры отрыв ц от 12 происходит в узкой области вблизи Тс. Именно в этой области происходит формирование метастабильной функции распределения, параметрически зависящей от температуры. [c.209]

Приведенные результаты, по нашему мнению, интересны с двух точек зрения. С одной стороны, они правильно отражают тенденции возможных погрешностей геофильтрационных прогнозов в статистически неоднородных системах в частности, видно, что в существенно неоднородных пластах статистическое осреднение параметров, особенно при ограниченных выборках, не гарантирует повышения точности прогноза. С другой стороны, заключительный вывод представляется мало обоснованным, ибо полученные количественные оценки описывают лишь предельный вариант одномерной фильтрации. Для плановых задач такая неоднородность вообще мало реальна в профильных Яло задачах (фильтрация в разделяющих слоях) она является отра женнем слоистости, т. е. геологически закономерной неоднородности, которая при принятых масштабах фильтрационного опробования не описывается случайным распределением параметров. Последнее замечание, правда, не относится к параметрам, найденными лабораторными определениями, но даже и это не столь существенно, если мы вспомним, что применительно к разделяющим слоям пас обычно интересуют по папоры в отдельных точках пласта, а интегральные характеристики (расходы перетекания, суммарные осадки, осредненные напоры во вскрытом скважиной интервале), которые и при существенно неоднородных распределениях параметров оцениваются с более высокой определенностью . Таким образом, рассмотренный пример показывает, насколько важно увязывать методические исследования случайно неоднородных сред с принятыми масштабами опробования и с характером решаемых на практике задач. [c.252]

Математическая модель ФХС, состоящая только из уравнений баланса массы и тепла (1.76)—(1.79), естественно, незамкнута и требует для своего замыкания постановки специальных экспериментов как с целью восполнения недостающей информации о системе (например, поля скоростей), так и с целью определения численных значений входящих в нее параметров (например, коэффициентов переноса субстанций в фазах и между фазами). Замыкание системы уравнений модели, состоящей из уравнений сохранения массы и тепла, производится путем использования косвенных ( интегральных ) характеристик, являющихся следствием конкретного динамического поведения системы. Среди таких характеристик наиболее важной (с точки зрения задач физикохимической переработки массы) является функция распределения элементов фаз по времени пребывания в аппарате (функция РВП). Эта характеристика отражает стохастические свойства системы и сравнительно просто определяется экспериментально (см. 4.2). Использование функции РВП в уравнениях баланса массы и тепла позволяет косвенно учесть динамическое поведение системы и построить математическое описание ФХС в достаточно простой форме, отражающей ее двойственную (детерминированно-стохастическую) природу. [c.135]

В других экспериментах изучалось движение в слоях жидкости в накрытом крышкой сосуде, который подогревали снизу. При большой разности температур АГ между верхним холодным и нижним горячим слоями стационарное конвективное движение исчезает и наблюдается переход к хаотическому движению (рис. IV. 12) (неустойчивость Бенара). В реакции Белоусова-Жаботинского стационарное пространственное распределение окрашенных реагентов (ионов церия) нарушается при определенных скоростях протока реакционной смеси через реактор, и в системе устанавливается хаотический режим. Все эти процессы описываются системами автономных нелинейных дифференциальных уравнений первого порядка. Аналитическое исследование позволило найти количественные характеристики хаотического движения, которое наступает при изменении внешнего управляюш его параметра (амплитуда вынуждаюш ей силы Iq, разность температур АГ). Здесь возникает ряд вопросов суш ествуют ли обилие закономерности перехода детерминированных систем в хаотические состояния можно ли предсказать по виду дифференциальных уравнений детерминированной модели возможность хаоса какова роль хаоса в поведении и эволюции детерминированных систем [c.106]

Контролируемыми параметрами в процессе экспериментов являлись размеры и распределение частиц дисперсной фазы до и после ультразвуковой обработки, определяемые по фотографиям, полученным на микроскопе с кратностью увеличения 160. Метод определения размеров частиц сводился к фиксации массы конкретного класса частиц на участке фотографии. Распределение частиц по размерам в исходных образцах до и после обработки их ультразвуком показано в табл. 4.3. Как видно, после ультразвуковой обработки размеры частиц дисперсной фазы уменьшаются, при одновременном значительном росте числа частиц с одинаковыми размерами, то есть испытуемая система становилась более однородной. Из физико-химических характеристик саж было видно, что в результате ультразвуковой обработки сырья значитель-1Ю снижается отсев 014К, характеризующий наличие коксовых частиц в техническом углероде, и повышается значение показателя толуольного экстракта, характеризую щего чистоту поверхности технического углерода, полноту процесса сажеобразова-ния. Дальнейшие рекомендации, сделанные на базе проведенных исследований по оптимальной интенсивности воздействия на сырьевые композиции, позволили значительно улучшить показатели процесса производства технического углерода. [c.82]

Из сказанного ясно, что установлению связи функции распределения капель с условиями распыла уделяется недостаточное внимание. Между тем этот вопрос имеет немалое значение, в частности, при разработке методики расчета процессов тепло- и массообмена в струе диспергированной жидкости (испарение, конденсация, горение и т.п.). При исследовании локальных характеристик интенсивности процесса представление экспериментального материала в виде зависимости среднего размера капель от релшм-ных параметров для всего факела в целом не является оптимальным решением проблемы. Определенными преиму- ществами, очевидно, будет обладать форма обработки опытных данных, содержащая информацию о локальных характеристиках дисперсности, т. е. дающая приближенное представление о поле функции распределения в изучаемой дисперсной системе. . [c.156]

Коэффициенты распределения Р в системе вода — несмешиваю-щийся в ней растворитель биологически активных веществ в определенной степени характеризуют способность последних проникать через биомембраны. Данные характеристики в сочетании с некоторыми другими физико-химическими параметрами широко использу- [c.103]

Геометрические характеристики слоя. Диаметр и высота слоя, как указывалось выше, оказывают существенное влияние на интенсивность внутренней циркуляции и продольного перемешивания в псевдоожиженных системах и, следовательно, на распределение температур твердого материала и ожижающего агента по высоте (объему) слоя. Естественно, при наличии истинных значений разности температур твердых частиц и ожижающего агента влияние геометрических размеров слоя было бы косвенно учтено. Однако определение истинных значений трудно выполнимо, поэтому при обработке экспериментальных данных приходится принимать температурную кривую по высоте слоя, вряд ли совпадающую с действительной. По этой причине получаемые значения ач носят условный характер и могут обнаруживать зависимость от геометрических параметров слоя [605, 737]. Так, например, отмечается [465] некоторая тенденция к понижению ач с ростом высоты слоя, вызванная тем, что опыты проводились с весьма гшзкими слоями и увеличение их высоты существенно влияло иа отклонение действительной разности температур от принятой. Аналогичная зависимость отмечена в ряде других работ [356, 419, 464 и др.]. Таким образом, наличие в расчетных зависимостях для ач высоты слоя Я (или отношений Я/О , Н й) указывает, прежде всего, на условность методики обработки опытных данных. [c.237]

На практике случайные величины, значения которых оказывают определяющее влияние на работоспособность элементов химико-технологических систем (например, время начала процессов износа или старения, скорость износа), бывают распределены по более сложным законам или являются дискретными случайными величинами часто надежность элементов определяется воздействием многих внешних факторов (параметров окружающей среды, характеристик применяемых материалов и т. п.). В случаях, когда аналитическое решение задачи затруднено или невозможно, приходится прибегать к статистическому моделированию параметрической надежности методами Монте-Карло, применяемому к самым разнообразным технологическим системам без восстановления и с восстановлением отказавших элементов, без резервирования и с резервированием, с различными системами технического обслуживания и ремонта и т. д. Обьлны-ми условиями, определяющими необходимость и целесообразность применения статистического моделирования при анализе надежности системы, явJiяer я сложность ее структуры и многообразие особенностей взаимодействия элементов, длительность, сложность, трудоемкость и высокая стоимость физического экспериментального моделирования надежности, а необходимыми условиями — стохастический характер исследуемых процессов и параметров и определенность законов распределения вероятностей случайных параметров элементов системы. [c.742]

Системный подход в ппрпвлении — логический обра.ч мышления, согласно которому процесс выработки и обоснования любого решения оттал сивается от определения общей цели системы и подчинения достижению этой целн деятельности всех подсистем, включая планы развития и все другие параметры этой деятельности. При этом данная система рассматривается как часть более крупной системы, а общая цель ее развития согласуется с целями развития этой крупной системы. Важнейшим инструментом системного подхода является системный анализ, используемый для исследования сложных систем и ситуаций, требующих предварительного определения целей, задач и направлений действия. Его важнейшие характеристики — цель, пути достижения поставленных целей, определение требуемых ресурсов и их распределение, модель и критерий. [c.23]

Приведенные выше результаты показывают, что основными управляемыми характеристиками, определяющими техническую эффективность обработки, являются фракционный состав капель, образующихся ири распыливании рабочей жидкости, и параметры функций Ч г(Я), описывающих вклад, вносимый системой опрыскивания, в общую неравномерность распределения доз химиката по объектам. Экспериментальная оценка этих характеристик должна учитывать их специфику. Для определения фракционного состава капель более приемлема методика, описанная в работе [5]. Ее основная особенность заключается в улавливании капель из всех частей исходного аэрозольного облака. Способ оценки пара.метров функц])й Ч г(Л) должен определяться, механизмом попадания капель на объекты. При мелкокапельном опрыскивании определение этой характеристики с помощью горизонтальных коллекторов может привести к существенной погрешности. В этом случае для объектов, на которые химикат попадает в результате действия ннерционного и диффузионного механизмов осаждения капель, более приемлемой является методика с использованием аспирирующих приборов или вертикальных коллекторов. [c.81]

При создании вычислительных систем с разделением времени возникают важные исследовательокие проблемы, связанные с обоснованием оптимальных параметров системы программного управления, реализующей логику разделения времени и мультипрограммной Обработки на основе использования основного критерия работы вычислительной системы — эффективной суммарной производительности. К числу таких проблем можно отнести следующие оценка характеристик программ опгределяющего класса задач, решаемых вычислительной системой определение оптимального режима мультипрограммной обработки-числа одновременно выполняемых задач обоснование стратегии диспетчеризации обоснование принципов статистического или динамического распределения памяти и др. [c.58]

Электронномикроскопический, рентгенографический и структурно-механический анализы водных дисперсий каолинита показали, что при ультразвуковой обработке в них происходят разрыв структурных связей между дисперсной фазой и дисперсионной средой, разрущение агрегатов дисперсной фазы и начинается некоторая диспергация частиц каолинита [16]. Затем ультразвуковые колебания, перестраивая структуру суспензии применительно к своим характеристикам, после диспергации частичек до определенной величины и соответсвующего расположения их в объеме настолько увеличивают свободную энергию системы, что силы молекулярного взаимодействия начинают препятствовать дальнейшему разрушению частичек. Диспергация прекращается, и начинается постепенное образование новой, более компактной и прочной структуры. В свою очередь эта вторая структура после образования агрегатов определенной величины и прочности вследствие того, что первичные кристаллики каолинита не могут образовывать агрегатов значительной прочности, тоже разрушается. Возникает третья коагуляционная структура с упорядоченным строением структурной сетки — эластичная и весьма пластичная. В условиях ограниченной прочности агрегатов дисперсной фазы эта структура, очевидно, наиболее эффективно противостоит действию ультразвука. Несомненно, параметры суспензии (размеры частиц и их распределение в объеме) и параметры ультразвука неразрывно связаны друг с другом. [c.233]

Работы посвящены исследова шю поликонденсации и физике полимеров. Показал, что в поликон-денсационных процессах реакционная способность функциональных групп не зависит от длины цепи взаимодействующих молекул (принцип Флори). Исследовал (1941 —1952) кинетику трехмерной поликонденсации и молекулярномассовое распределение образующихся при этом полимеров. Дал матем. описание условий определения в таких системах точки геле-образования. Показал, как из данных по набуханию полимеров можно получить информацию о строении макромолекулярных сеток и термодинамические параметры взаимодействия полимера с низкомолекулярной жидкостью. Предложил теорию р-ров полимеров на основе квазикрисгаллической модели, что позволило ему рассчитать энтропию смешения полимера с р-рителем. Дал (1949) принципиальное решение проблемы т. н. объемных эффектов в полимерах, показав, что при соответствующем выборе р-рителя и т-ратуры объем звена может компенсироваться взаимным притяжением звеньев, т. е. существует т-ра (V -точка Флори), при которой осмотическое давление следует закону Вант-Гоффа, вследствие чего объемные эффекты исчезают. Вскрыл связь между термодинамическими параметрами и гидродинамическими св-вами р-ров полимеров, с одной стороны, и характеристиками макромолекул — с др. Выполнил расчеты ряда св-в синт. и биол. [c.458]

Второй возможный подход к формулировке и решению обратной задачи заключается в том, что исходный генератор сначала описывают системой интегральных характеристик, не налагая на его структуру каких-либо жестких ограничений (в частности, не прибегая к его дискретизации). Эти характеристики таковы, что для них может быть получено устойчивое решение обратной задачи, хотя оно и не является однозначным в силу неизбежной физической неоднозначности определения генератора по измеренному полю. Однако эти характеристики содержат всю информацию о генераторе, которая в принципе может быть извлечена из его электрического и магнитного полей (при заданной точности иэмерения). Интегральные характеристики в зависимости от конкретных условий можно либо непосредственно использовать для оценки свойств генератора, либо по ним можно определять характеристики эквивалентного генератора, структура которого выбрана из условий содержательного описания изучаемого биоэлектрического процесса, а параметры однозначно определяются интегральными характеристиками (такой эквивалентный генератор может быть как дискретным, так и непрерывно распределенным). Таким образом, в этом втором подходе в отличие от первого сначала обеспечивается устойчивость решения обратной задачи (определение устойчивых интегральных характеристик), а затем устраняется физическая неоднозначность решения (путем задания структуры эквивалентного генератора и определения его параметров по интегральным характеристикам). Преимуществом данного подхода является универсальность, свобода выбора структуры эквивалентного генератора, удобство совместного анализа электрического и магнитного полей с сохранением присущей им информации о генераторе недостаток его -некоторая усложненность математического анализа обратной задачи. [c.266]