Характеристика объекта оптимизации

I. Краткая характеристика объектов оптимизации [c.73]

ХАРАКТЕРИСТИКА ОБЪЕКТА ОПТИМИЗАЦИИ [c.15]

Наличие положительных обратных связей приводит к нестабильности каталитических процессов при колебаниях состава исходного сырья, содержания в нем балластных веществ и токсических примесей, активности контактной массы, температуры и других режимных параметров. Поэтому математическое моделирование не может обеспечить решение всего комплекса вопросов, связанных с проблемой оптимизации промышленных контактных процессов. Моделирование необходимо сочетать с разработкой совершенных методов поиска и стабилизации оптимального режима при наличии возмущений и неупорядоченном дрейфе характеристик объектов регулирования [1]. [c.242]

В предыдущей главе приводилась классификация параметров, удобная для характеристики процесса как объекта оптимизации. П )и этом были выделены входные, выходные, управляющие и возмущающие параметры. С позиций математического моделирования более приемлема иная классификация, отрал-сающая физический смысл каждого параметра. В данном случае целесообразно различать следующие классы параметров конструктивные, физические, параметры описания элементарных процессов. В свою очередь, среди [c.44]

Анализ приведенных способов выбора шага в градиентном методе спуска к точке минимума не позволяет сделать однозначного заключения о безусловных преимуществах какого-либо одного из них. Причины этого достаточно очевидны. С одной стороны, от выбранного способа определения шага зависят сходимость вычислительного процесса, выражающаяся через число шагов, необходимых для достижения точки оптимума, и соответственно время счета на ЭВМ. С этой точки зрения более целесообразными являются два последних из рассмотренных способов, обеспечивающие решение задачи оптимизации за минимальное число шагов. Но, с другой стороны, эти последние способы определения шага весьма сложны и могут потребовать значительного времени для расчета на ЭВМ собственно шага. Поэтому выбор способа определения шага должен осуществляться в каждом конкретном случае решения той или иной задачи с учетом инженерной специфики объекта оптимизации, объема задачи, требований к точности решения, характеристик используемой ЭВМ и других факторов. [c.133]

Во-вторых, при оптимизации ХТС приходится использовать математические модели элементов ХТС, в которые входят параметры, найденные с определенной степенью точности. Кроме того, параметры моделей с течением времени могут изменяться под влиянием изменений характеристик объектов, которые они отражают. Например, с течением времени падает активность катализатора вследствие его старения с увеличением длительности эксплуатации теплообменника возрастает термическое сопротивление тепловому потоку. Если оптимальный технологический режим лежит в области высокой параметрической чувствительности, то вследствие неточности коэффициентов модели истинный оптимальный режим может не совпадать с расчетным. [c.331]

В предыдущей главе приводилась классификация параметров, удобная для характеристики процесса как объекта оптимизации. При этом были выделены входные, выходные, управляющие и возмущающие параметры. С позиций математического моделирования более приемлема иная классификация, отражающая физический смысл каждого параметра. В данном случае целесообразно различать следующие классы параметров конструктивные, физические, параметры описания элементарных процессов. В свою очередь, среди этих классов могут быть выделены определенные группы параметров в соответствии с их отношением к объекту моделирования или его модели. Рассмотрим. данную классификацию подробнее. . [c.46]

Типы уравнений. Значительное влияние на выбор метода решения системы уравнений математического описания и решение задач оптимизации оказывает конкретный вид -уравнений математического описания. Для характеристики свойств разных объектов моделирования обычно применяют конечные алгебраические [c.49]

Для анализа и оптимизации химических процессов практически достаточно приближенной оценки динамической характеристики объекта, что можно выполнить и для нелинейного объекта в смысле эквивалентной статистической линеаризации на наблюдаемом интервале (О, 7 ) [1 ]. Тогда процесс анализа распадается на два этапа. [c.283]

Так как диаметры трубопроводов в рассматриваемой задаче должны быть заданы, то объектом оптимизации для метода ДП на этом этапе будут именно узловые давления, действующие напоры, а также рабочие состояния всех регулируемых органов (регуляторов расхода и давления, дроссельных станций и др.). В результате будут найдены оптимальные значения з,- и Щ, отвечающие их заданным (в аналитической или табличной формах) характеристикам и логическим условиям работы всех элементов с переменными параметрами, по критерию минимума эксплуатационных затрат и с учетом всей совокупности заданных ограничений. В соответствии с этими поправками коэффициентов гидравлического сопротивления и других характеристик на последующем этапе будет определяться новое потокораспределение уже для многоконтурной схемы ТПС и т.д. от итерации к итерации, пока не сработает условие сходимости вычислительного процесса. [c.241]

Исходным пунктом является анализ объекта контроля. Теплофизические характеристики объекта, глубина и размеры дефекта определяют амплитуду температурного сигнала над дефектом и оптимальное время его выявления. Предельные параметры обнаруживаемых дефектов определяются уровнем шума. При правильно поставленном эксперименте преобладающими являются компоненты шума, обусловленные объектом контроля. Таким образом, свойства объекта контроля определяют требования к аппаратуре ТК, в частности, к частоте записи термограмм, мощности и длительности нагрева. Моделирование конкретной процедуры ТК позволяет осуществить оптимизацию эксперимента с учетом возможных практических ограничений. Результатом оптимизированного эксперимента, как правило, является температурная функция Т(г,],т), определенная в каждой точке последо-вательности термограмм (см, главы 2, 3). Анализ экспериментальных дан- [c.199]

В предыдущей главе были рассмотрены некоторые технологические схемы процессов растворения и выщелачивания и составлены типичные математические модели этих процессов. Говоря об этих моделях, мы отмечали, что входящие в них величины естественным образом разделяются на четыре группы 1) кинетические характеристики процесса 2) физико-химические константы 3) независимые технологические параметры, значения которых задаются на основании определенных соображений 4) зависимые технологические параметры, значения которых определяются путем решения системы уравнений, составляющих математическую модель. Воздействовать на результаты процесса можно лишь с помощью параметров третьей группы. Следовательно, именно эти параметры должны быть объектом оптимизации. Таким образом, оптимизация есть поиск такого-сочетания независимых технологических параметров, которое обеспечивает максимальный технико-экономический эффект от реализации процесса. [c.215]

Эффективным способом выбора оптимальных параметров при частично определенной исходной информации является многокритериальный анализ результатов оптимизации. В его основу заложен принцип последовательного применения различных критериев эффективности в зависимости от их разрешающей способности и важности в принятии решения. Допустим, наибольшей объективностью при обосновании оптимального параметра х обладает критерий минимума расчетных затрат. Будем считать, что в масштабе затрат мы измеряем большинство характеристик объекта, отражающих его экономическую эффективность. [c.149]

Условием правильной постановки оптимальной задачи является наличие количественной оценки интересующего нас качества объекта оптимизации. Такая оценка называется критерием оптимальности, или целевой функцией. При. фильтровании с применением вспомогательных веществ в качестве целевой функции принимаем стоимость очистки единицы объема фильтрата, которую необходимо записать в виде зависимости от параметров процесса характеристики, исходной суспензии, свойств применяемого сорта вспомогательного вещества, характеристики применяемого оборудования, длительности основных операций, концентрации вспомогательного вещества в разделяемой суспензии, перепада давления фильтрования и т. д. [c.113]

Всем этим и обусловлено содержание книги, в состав которой включены главы, излагающие принцип действия и общую характеристику режима работы ВУ (гл. I), анализ физических особенностей установившихся и переходных процессов выпаривания (гл. II, V), построение математических моделей ВУ как объекта оптимизации и автоматизации (гл. III, VI), постановку и решение задач определения оптимальных регулируемых режимных параметров, параметров настройки регуляторов и параметров вспомогательного оборудования, синтез рациональной САР ВУ (гл. IV, VII). [c.5]

Такое ограничение вполне оправдано практическими соображениями. Исследование объекта управления с целью оптимизации технологического режима связано с решением минимаксных задач, при этом большое значение имеет наличие и характер нелинейности статической характеристики объекта. [c.126]

Современное состояние работ по управлению процессом флотации позволяет осуществлять оптимизацию процесса по статическим моделям с восстановлением характеристик объекта в темпе с процессом управления. [c.358]

Важной характеристикой любой оптимальной задачи является ее размерность п, равная числу переменных, задание значений которых необходимо для однозначного определения состояния оптимизируемого объекта. Как правило, решение задач высокой размерности связано с необходимостью выполнения большого объема вычислений. Ряд методов (например, динамическое программирование и дискретный принцип максимума) специально предназначен для решения задач оптимизации процессов высокой размерности, которые могут быть представлены как многостадийные процессы с относительно невысокой размерностью каждой стадии. [c.34]

Моделирование. И экспериментальное, и теоретическое исследования объектов обычно связаны с их моделированием, т. е. изучением моделей реально существующих предметов и явлений (и том числе и конструируемых изделий) для определения их характеристик, оптимизации нх параметров и т. д. Моделирование позволяет значительно снизить затраты на проектирование, избежать трудностей исследования иа натурном объекте, предсказать свойства и правильно выбрать параметры вновь создаваемого оборудования. [c.12]

По функционально-структурному признаку задачи оптимизации надежности объектов разделим на два вида задачи оптимизации показателей надежности ХТС и показателей надежности отдельных единиц оборудования. Вначале рассмотрим классификацию задач оптимизации показателен надежности ХТС. В зависимости от применяемых общих методов повышения надежности, а также организационно-технических и технологических способов повышения надежности ХТС, подробная характеристика которых приведена в гл. 3 и 4, выделяют следующие инженерно-технические типы задач оптимизации надежности ХТС задачи оптимального резервирования (задачи оптимального управления запасами элементов) с одним или несколькими ограничениями задачи оптимальной технической диагностики задачи оптимального технического обслуживания. [c.200]

Математическая модель любого процесса реализуется на вычислительной машине. Поэтому моделирование резко сокращает объем часто весьма сложных и дорогих натурных экспериментов и дополняет их исследованиями на вычислительной машине. Метод математического моделирования открывает возможности прогнозирования поведения объектов в неизвестных ситуациях, позволяет изучать многие характеристики проектируемых процессов, оценивать различные варианты аппаратурного оформления, а также использовать математические методы оптимизации для отыскания оптимальных режимов эксплуатации и способов управления ими. [c.13]

С целью установки датчиков делали шурфы до наружной поверхности труб. В местах установки датчиков снимали гидроизоляцию, а поверхность труб зачищали наждачной бумагой. Для оптимизации расстановки датчиков поэтапно определяли особенности распространения волн и характеристики акустических шумов на участке коллектора низкого давления в штатном режиме работы агрегатов. На первом этапе использовали частотные фильтры системы на диапазон 30-200 кГц и соответствующие приемники. Уровень шумов при данном частотном диапазоне, приведенный к входу принимающего устройства, составил около 5000 мкВ (42 с1В относительно 1 мкВ). Столь высокий уровень шумов не позволял проводить измерение эмиссии в указанном частотном диапазоне, так как существенно снижался динамический диапазон системы. В связи с этим на втором этапе был использован диапазон 200-500 кГц, и уровень акустических шумов составил около 10 мкВ (20 с1В), что предпочтительнее при проведении акустических измерений. С помощью регистратора РАС-ЗА были записаны реализации шумов в частотных полосах 30-200 и 200-500 кГц, на основе которых получили частотный спектр шумов на объекте в суммарной полосе 30-500 кГц. Анализ спектра показал, что наиболее эффективным является использование полосы частот 100-500 кГц. [c.201]

При переходе к оптимизации режимов работы химико-технологических объектов и, тем более, к оптимальному конструированию аппаратов требуется знание их характеристик в широком диапазоне изменения технологических координат. Для этого составляют математическое описание, в уравнения которого входят конструктивные и режимные параметры объекта, характеристики перерабатываемых веществ. Методы составления таких уравнений, называемые ниже аналитическими, заключаются в теоретическом анализе физико-химических явлений, происходящих в объекте, и составлении дифференциальных или конечных уравнений сохранения вещества, энергии и импульса. Тем самым в математическом описании учитываются особенности и скорости превращения веществ, переноса тепла и массы, распределения температуры и давления и т. п. [c.7]

Статические характеристики необходимы для правильного выбора аппаратов при проектировании технологического процесса, определения нормальных режимов работы оборудования, оптимизации технологических процессов и конструирования объектов с заранее заданными свойствами. [c.35]

Задача оценки переменных состояния химико-технологического процесса, к которым можно отнести температуру, дав.ттение, составы фаз, расходы жидких и газообразных среди т. д., состоит в том, чтобы по показаниям измерительных приборов, функционирующих в условиях случайных помех, восстановить значения переменных состояния системы, наиболее близкие в смысле заданного критерия к истинным значениям. Применительно к химико-технологическим процессам важность решения задач оценки переменных состояния и определения неизвестных параметров модели объекта имеет три аспекта открывается возможность получать непрерывно информацию о тех переменных состояния слон<-ного объекта, непосредственное измерение которых невозможно по технологическим причинам (например, концентрации промежуточных веществ, параметры состояния межфазной поверхности, доля свободных активных мест катализатора и т. п.) реализация непрерывной (в темпе с процессом) оценки переменных состояния и поиска неизвестных параметров модели создает предпосылки для прямого цифрового оптимального управления технологическим процессом решение задач идентификации решает проблему непрерывной оптимальной адаптации нелинейной математической модели к моделируемому процессу в условиях случайных помех и дрейфа технологических характеристик последнего, что необходимо для осуществления статической и динамической оптимизации. [c.283]

Примером связи между элементами различных вектор-столбцов в задаче оптимизации производственной программы НПП может служить параметрическая взаимосвязь варьируемых технологических коэффициентов и качественных характеристик материальных потоков, взаимосвязь коэффициентов отбора и качественных характеристик базовых компонентов, вырабатываемых в процессе разделения и вовлекаемых на смещение в товарном блоке. Следовательно, в рассматриваемом случае в стохастической задаче планирования необходимо учитывать дополнительные условия и ограничения, обеспечивающие согласованность режимов взаимосвязанных технологических звеньев не только по количественным, но и по качественным показателям, учет которых обеспечивает повышение адекватности модели планирования реальным условиям функционирования объекта. [c.70]

Анализ объектов химической технологии методами математического моделирования с применением средств вычислительной техники,. особенно цифровых машин, имеет большое теоретическое и практическое значение. Он позволяет, не прибегая к сложным и дорогим натуральным экспериментам, изучать многие характеристики проектируемых и существующих процессов, оценивать различные варианты аппаратурного оформления, а также использовать математические методы оптимизации для отыскания, оптимальных режимов эксплуатации и решения задач оптимального управления. Особое значение метод математического моделирования приобретает в системах автоматизированного проектирования, в которых математические модели проектируемых процессов решающим образом определяют эффективность функционирования системы в целом. [c.44]

В основу метода решения сформулированной задачи положена пошаговая оптимизация (динамическое программирование) как наиболее эффектав-ная в данном случае процедура, которая позволяет в должной мере учесть и математические особенности задачи, и индивидуальные характеристики каждого из объектов оптимизации. [c.197]

Статические характеристики определяют для установивщегося во времени режима работы объекта. Они необходимы для правильного проектирования объекта, определения нормальных режимов работы оборудования, оптимизации технологических процессов. В общем случае статические характеристики объекта зависят от фи-зико-химических свойств перерабатьшаемых исходных веществ, степени достижения стационарности процессов, конструкции аппаратов и определяются из материальных и энергетических балансов объекта д ля стационарных состояний. [c.23]

Изменение заданий стабилизирующих регуляторов производится поданным предварительно найденных оптимальных параметров группы У и на основании заданных или измеренных параметров групп и Наряду с редко возникающими изменениями возмущающих параметров группы неизбежно имеет место также часто возникающее или непрерывное изменение параметров группы Zз, которые вызывают сравнительно малые по величине потери АКэ- Необходимость частой и более точной корректировки режима работы установки может вызвать необходимость перехода от системы автоматической стабилизации к системе автоматической оптимизации. Однако применительно к ВУ, отличающимся структурной сложностью, необходимостью косвенного расчета отдельных показателей (например, производительности по выпаренной воде), необходимостью корректировки математического описания при изменении характеристик объекта и т. д., система автоматической оптимизации становится весьма сложной и при сравнительно высокой стоимости управляющих вычислительных машин и малых потерях АКэ экономически оправданной только при условии оптимального управления группой ВУ или технологиче- [c.37]

Статические модели включают уравнения, отражающие связь между основными переменными процесса в установившихся (стационарных) режимах. Эти модели пре,цназначены для получения статических характеристик исследуемого объекта и статической оптимизаци процесса. [c.8]

ХТС — определение параметров фнзнко-химических свойств технологических потоков и характеристик равновесия /3 — разработка приближенных или простых математических моделей элементов 14 — выбор параметров элементов 15 — разработка априорной математической модели ХТС 16 — выделение элементов, изменение параметров которых оказы вает наибольшее влияние на чувствительность ХТС — определение материально-тепловых нагрузок на элементы (расчет матернально-тепловых балансов) 18 — компоновка производства и размещение оборудования 19 — разработка более точных стационарных и динамических моделей элементов 20 — уточнение значений параметров элементов 2/— информационная модель ХТС 22 — математическая модель для исследования надежности и случайных процессов функционирования ХТС 25 — математическая модель динамических режимов функционирования ХТС 24 — математическая модель стационарных режимов функционирования ХТС 25 —значение характеристик помехозащищенности 25 — значение характеристик надежности 27 — значение характеристик наблюдаемости 28 — значение-характеристик управляемости 29 — исследование гидравлических режимов технологических потоков ХТ(3 30 —значение характеристик устойчивости 37 —значение характеристик ин-терэктности 32—значение характеристик чувствительности 33 —значение критерия эффективности ХТС 34 — оптимизация ХТС 35 — алгоритмы для АСУ ХТС 36 —параметры технологического режима 37 — параметры насосов, компрессоров и другого вспомогательного-оборудования Зв —параметры элементов ХТС 39 — технологическая топология ХТС 40 — выдача заданий на конструкционное проектирование объекта химической промышлен ностп. [c.55]

В химической технологии эксперименты могут проводиться на нескольких уровнях, а именно а) лабораторные исследования, целью которых является определение физико-химических характеристик процесса (явления), свойств веществ и соединений, отработка теоретических предположений б) исследования на опытных установках с целью выбора типов аппаратов, разработка технологического регламента, изучения диналшки объекта (выбора каналов управления) в) исследования на промышленных установках с целью оптимизации технологических и конструкционных параметров объекта, совершенствования технологии и оборудования г) исследования на математических моделях с целью выбора оптимальных условий эксплуатации, процесса, отработки алгоритмов управления, выбора связей между отдельными частями системы и т. д. [c.56]

Вот почему в этих условиях практически невозможно отделить технические вопросы от вопросов экономического обоснования. Поэтому в целом задача оптимизации любой конструкции по технико-экономическо.му критерию, равно как и по любому другому критерию, является задачей технической решение ее входит в круг обязанностей проектировщика и ни в коем случае не может быть отнесено к категории экономических обоснований. Сама же величина технико-экономического критерия является характеристикой аппарата как объекта в целом, и изучение ее свойств представляет собой важную задачу для исследователей. [c.301]

Книга посвящена актуальному в настоящее время вопросу применения математических методов для расчета оптимальных (наилучших) режимов технологических процессов. Дана характеристика основных этапов работ по статической, квазистатической и динамической оптимиаации как действующих химических реакторов, так и при их проектировании. Сопоставлены два важнейших метода оптимизации — метод поиска на объекте и метод оптимизации с помощью математической модели. Большое внимание уделено математическим способам оптимизации — нелинейному программированию и Принципу максимума. [c.4]

Пример такого расчета для одн0го режима приведен в табл. И, 2. Определенное по этим данным значение показателя точности составило 0,0075, Это значит, что средняя точность представления по математическому описанию выходной переменной составляет 3% и с учетом точности системы контроля режима объекта является вполне приемлемой. Полученное аналитическим способом математическое описание статической характеристики котла-утилизатора типа УС-2,6/39 было использовано для исследования и анализа рабочей области режимов объекта по расчетам его характеристики иа ЦВМ, а также для решения вопросов оптимизации режимов объекта с целью снижения себестоимости получения слабой азотной кислоты и увеличения производительности агрегата в целом. [c.54]

Справочник химика 21

Химия и химическая технология