Лабораторные системы вычислительных машин

Важнейшей задачей современной науки является максимальное сокращение сроков перехода от лабораторных исследований в промышленность, сокращение пути перехода от лабораторного стола к промышленной реализации. Методы кибернетики позволяют не только сократить этот путь, но и резко уменьшить число необходимых опытов, быстро выявить оптимальный вариант осуществления изучаемого процесса. Использование методов кибернетики и вычислительной техники изменяет старые традиционные методы проведения эксперимента—от ручного управления, контроля, сбора и об )аботки информации дает возможность перейти к диалоговой системе экспериментатор — электронная управляющая машина. Эксперимент проводит машина, в которую предварительно заложена программа оптимизации эксперимента. Эта система в десятки ра ускоряет проведение эксперимента, повышает надежность получаемых данных. [c.3]

Лабораторные системы вычислительных машин 140 [c.88]

Частотные методы возникли сравнительно недавно в связи с развитием цифровых систем измерения. Применение частотных методов позволяет результаты измерения вводить непосредственно в цифровые измерительные системы и электронные вычислительные машины и получать цифровую запись результатов. Это создает большие преимущества при автоматизации лабораторных исследований и производственных процессов. [c.91]

Применение автоматических анализаторов качества в системах контроля и управления промышленными производствами позволит в значительной степени повысить эффективность производства и улучшить качество товарной продукции за счет отмены или сокращения числа лабораторных анализов, получения информации о параметрах процесса в реальном масштабе времени, использования измерительной информации управляющей вычислительной машиной, улучшения условия труда и техники безопасности для обслуживающего персонала. [c.194]

Таким образом, система дифференциальных уравнений, полностью описывающих химико-технологический процесс, в совокупности с электронной вычислительной машиной представляет собой математическую модель процесса и позволяет определять оптимальные параметры процесса в производстве на основе лабораторных опытов. [c.125]

С середины 60-х годов для обора и обработки экспериментальных данных в аналитической химии все более широко применяются цифровые вычислительные машины. Вычислительные системы (ВС) дают возможность привлечь чрезвычайно точные и сберегающие время методы обработки больших объемов информации, позволяющие экономить усилия экспериментатора, затрачиваемые на регистрацию, классификацию и обобщение получаемой информации. Эта форма автоматизации лабораторных исследований освобождает экспериментатора от черновой работы я открывает перед ним научные возможности, которые ранее были ему недоступны, поскольку сопряжены с необходимостью эффективной обработки больших объемов информации. Целью этой главы является анализ различных подходов к проблеме автоматизации экспериментальных работ и в особенности обсуждение современной тенденции увязывания ЭВМ в многопроцессорную систему. [c.46]

Исходная информация об изучаемых процессах получалась на лабораторной установке в виде кривой, определяющей скорость поглощения водорода в зависимости от времени в гетерогенной системе скелетный никель — жидкая фаза. Характер этой зависимости определяется параметрами опыта объемом раствора, количеством катализатора, давлением водорода в системе и количеством введенного в раствор нитросоединения. Аналогичная зависимость должна воспроизводиться и с помощью вычислительной машины. Это позволяет оценить степень соответствия принятых моделей реальным условиям протекания процесса, поэтому каждая из упомянутых выше систем уравнений дополнялась соотношением, определяющим количество поглощенного водорода (I—4, II—4, III—5). [c.79]

Если определить модель по требованиям экономичности работы с ней и возможности переноса данных на оригинал, то в конце концов несущественно, какими средствами это достигается. Так возникает математическая модель. Такая модель в простейших случаях бесспорно выгодна гораздо проще и дешевле считать, чем моделировать и экспериментировать. Однако по мере усложнения процессов усложняются и их модели, и наступает момент, когда точные расчеты делаются не под силу ни человеку, ни даже машине (ЭВМ). Особо сложные математические модели и описывающие их системы нелинейных дифференциальных уравнений (например, для процесса смешения эластомеров [62]) могут успешно решаться с разумной точностью с помощью аналоговых вычислительных машин (АВМ) с соответствующей подстройкой по данным лабораторного эксперимента коэффициентов интегросуммирующих и функциональных блоков, [c.47]

Такой исторический фон необходим, чтобы оценить полол ение на сегодня. Теперь благодаря появлению цифровых и аналоговых вычислительных машин мы получили возможность создавать более мощные и более гибкие системы управления. Однако сделать это можно только с помощью теории. Большой успех эмпирического подхода долгое время мешал осупхествлению лабораторных исследований, необходимых для построения и опробирования такой теории. [c.414]

Предлагаемая схема предполагает использование электронно-вычислительных машин на этапах расчета модели и при вычислении петрофизических характеристик на основе полученных уравнений. Весьма важным этапом в процессе научного исследования является сравнение расчетных и экспериментальных данных, полученных на идеальных моделях, на образцах горных пород в лабораторных условиях и при исследовании пород in situ геофизическими методами. Петрофизическая модель при этом играет критериальную функцию. В итоге результаты мысленного эксперимента позволяют изучить явления и физические процессы в горных породах при непрерывном изменении состояния системы в целом, а экспериментальные исследования на образцах пород—получить лишь дискретные состояния системы. [c.57]

Ввиду высоких требований, предъявляемых к компьютерам, в вычислительных машинах-интеграторах и системах обработки данных для определения характеристических параметров пиков предусмотрены методы обработки результатов измерений в реальном масштабе времени. Если системы обработки данных имеют возможность накапливать полные записи начальных данных в запоминающем устройстве, то они, следовательно, могут повторить обработку данных с другим набором параметров. Методы обработки результатов измерений в фоновом режиме реализуются на больших вычислительных машинах и, таким образом, могут применяться только в иерархических системах. Отчасти по причине возросших возможностей для обработки результатов измерений в реальном масштабе времени в лабораторной практике анализы, для которых требуется обработка в фоновом релсиме, как правило, редки. Поэтому организованные по модульному принцииу иерархические системы, способные решать непрерывно расширяющийся круг задач, с успехом смогут удовлетворить требованиям хроматографии на ближайшее будущее. [c.438]

Температура термостата 50°С температура системы отбора пробы паровой фазы 150°С продолжительность отбора пробы 5 с продолжительность анализа 4 мин продолжительность продувки 0,5 мин интервал между автоматическими циклами 0,5 мин Регистрация и обработка результатов самописец на 1 мВ и лабораторная вычислительная машина Хьюлет-Паккард , д одель 33 [c.91]

Справочник химика 21

Химия и химическая технология