Полуэмпирическое прогнозирование

Основным недостатком ускоренных методов прогнозирования является возможность больших ошибок, связанных как с неточностью экстраполяции, так и с неточным воспроизведением условий хранения и эксплуатации в лаборатории. Так, источником- ошибок при полуэмпирическом прогнозировании является изменение лимитирующей стадии процесса, ответственного за изменение свойств материала [134]. Например, если в условиях испытания окисление полимера происходит в кинетическом режиме, а в условиях эксплуатации — в диффузионном, то очевидно, что количественные закономерности изменения свойств материала нельзя экстраполировать от одних условий к другим. В случае, когда при испытании в окисляющемся стабилизированном полимере ингибитор расходуется за счет химических реакций, а в условиях эксплуатации или хранения — за счет физической диффузии, улетучивания или вымывания, экстраполяция кинетических закономерностей от одного из этих режимов к другому может привести к серьезным ошибкам в определении срока службы материала. [c.83]

Методы эмпирического и полуэмпирического прогнозирования разнообразны [9—12], однако их надежность ограниченна. Обычно они пригодны лишь для узкого интервала условий (х ( )), а далекие экстраполяции ненадежны. [c.335]

Рассмотренные причины ошибок отчасти учитываются в следующих двух методах полуэмпирического прогнозирования. [c.337]

Количественный аспект проблемы подбора катализаторов. В рамках количественного аспекта рассматриваемой проблемы можно выделить несколько характерных направлений 1) квантовохимический подход к прогнозированию активности гетерогенных катализаторов 2) прогнозирование катализаторов методом линейных корреляций 3) экспериментально-статистический метод подбора катализаторов 4) прогнозирование катализаторов методом математической теории распознавания. Сюда же примыкают энтропийно-информационные методы принятия решений при подборе катализаторов, а также разработка экспертных систем прогнозирования каталитического действия. Как уже упоминалось, методы количественных оценок при решении задач подбора катализаторов разделяются на два направления методы, основанные на глубоком анализе механизмов гетерогенного катализа, и формальные приемы анализа кибернетических систем типа черного ящика . Методы первого направления связаны в основном с развитием квантовохимических расчетов и установлением полуэмпирических зависимостей активности катализаторов от их физико-химических и термодинамических параметров. [c.60]

Таким образом, можно сделать вывод, что физико-механические свойства густосетчатых полимеров в стеклообразном состоянии в конечном счете определяются молекулярным уровнем их структурной организации. Это, очевидно, является весьма счастливым обстоятельством. Во-первых, потому, что с практической точки зрения особый интерес представляет нахождение количественной корреляции физико-механических сюйств полимера именно с молекулярной структурой, поскольку это открывает перспективы прогнозирования для выбора мономеров такого строения, полимеры которых характеризовались бы необходимыми физико-механическими свойствами. Во-вторых, в настоящее время уже имеются некоторые представления, позволяющие на основе полуэмпирических методов еще до синтеза с вполне достаточной для практических целей точностью на основе лишь данных о химическом строении предполагаемого полимера прогнозировать ряд его свойств. [c.235]

В аннотации к обзору Дуга [1] подчеркивается, что многочисленные модификации уравнения Рэлея — Максвелла и попытки распространить его действие на системы, не соответствующие тем основным положениям, на которые опирается вывод этого уравнения (разбавленные дисперсии, в которых свойства обоих компонентов мало отличаются друг от друга, а дисперсные частицы не взаимодействуют друг с другом), делают получаемые выражения полуэмпирическими корреляционными уравнениями, для которых необходимо экспериментально определять примерные значения функции распределения. При теоретическом анализе явлений проводимости в композиционных твердых средах общим и неизбежным является допущение полного геометрического порядка в распределении фаз. Предполагается, что волокна распределены в матрице равномерно, на одинаковом расстоянии и параллельно друг другу. Однако реальные композиционные материалы, получаемые в результате выполнения целого комплекса технологических операций, имеют структуру, значительно отличающуюся от наших представлений об идеальной модели. Микроскопические исследования реальных композиционных материалов достаточно убедительно показывают неравномерное распределение волокон, отклонение от взаимной параллельности волокон и наличие пористости. Кроме того, недостаточные знания свойств самих волокнистых наполнителей и матриц в свою очередь накладывают дополнительные ограничения на возможности применения теоретических уравнений для прогнозирования теплофизических свойств композиционных материалов. [c.294]

Тем не менее при всех своих ограничениях электростатическая модель позволила получить целый ряд полуэмпирических закономерностей, широко используемых для прогнозирования относительной растворимости, т.е. ее изменения при переносе электролита из стандартного растворителя в любой, произвольно выбранный. [c.260]

Известны попытки прогнозирования результатов разделения расчетными методами [68]. Однако эти методы имеют лишь частный характер. Очевидно, решение этой задачи на достигнутом уровне понимания процесса невозможно. Наиболее рационально решение этого вопроса искать путем создания полуэмпирической теории гравитационного разделения, опирающейся на обширный экспериментальный материал и наиболее полно отражающей взаимовлияние действующих случайных факторов. [c.73]

Реальное прогнозирование, строго говоря, всегда является полуэмпирическим и содержит в себе элементы и эмпирического, и неэмпирического прогнозирования, [c.330]

Анализ причин и источников ошибок прогноза показывает, что большинство их связано с изменением механизма или режима процесса старения при переходе от условий испытания к условиям эксплуатации материала в изделии. Предвидеть эти изменения и учесть их удается далеко не всегда, и в этом состоит слабость и эмпирических, и обычных полуэмпирических методов прогнозирования. [c.337]

Для решения задач практического прогнозирования в настоящее время наиболее пригодны полуэмпирические методы, для которых необходима лишь наиболее существенная информация [c.356]

Оценочный расчет параметров поля осколков с учетом дальности их разлета может проводиться в двух вариантах, В первом варианте алгоритмы анализа параметров поля осколков были построены на известных полуэмпирических методах и методах теоретической механики [155, 156]. Полуэмпирический подход с точки зрения численного моделирования является простым и оперативным способом прогнозирования осколочного поражения при разрушениях газопроводов. Его основным недостатком следует считать невысокую точность получаемых оценок. [c.342]

Основным признаком полуэмпирического прогнозирования является то обстоятельство, что часть параметров, входящих в математическое описание процесса старения, имеет определенный физический смысл. Обычно полуэмнирическое прогнозирование строится на предположении, что механизм старения материала можно представить в виде некоторой упрощенной модели. [c.334]

Как1указывалось выше, количественные методы подбора и прогнозирования катализаторов носят полуэмпирический характер и поэтому не универсальны, а ограничены более или менее узкими классами превращений и катализаторов. Фактически к настоящему моменту определялось три основных направления в разработке этих методов. [c.158]

Механика тел с трещинами располагает большим числом достоверных и фундаментальных результатов, механика же рассеянного повреждения до последнего времени оставалась полуэмпирической, не было стыковки между описанием процесса накопления повреждений и процессом роста макроскопических трещин. Пока эта стыковка не бьта достигнута, приложение механики разрушения к задачам прогнозирования ресурса вы-зьшало затруднения. В связи с несовершенством средств неразрушающего контроля и риском пропуска трещин это замечание отчасти справедливо также по отношению к гфогнозированию индивидуального ресурса. [c.94]

Полуэмпирическая формула, используемая для прогнозирования показателей разработки залежей нефти по методу А. М. Пирвердяна, имеет вид [c.206]

Прогнозирование скорости и направления химических реакций методом линейных корреляций в настоящее время широко применяется в синтетической органической химии [1, 2]. Являясь по сути полуэмпирическим методом, он, однако, базируется на ряде теоретически обоснованных положений. Основой применяемых в настоящее время вариантов метода линейных корреляций является принцип линейных соотношений свободных энергий (ЛССЭ), о котором уже упоминалось в предыдущей главе. В общем виде принцип ЛССЭ подразумевает сзтцествование линейных корреляций между термодинамическими величинами, характеризующими равновесие системы такими, как свободная энергия, энтальпия, энтропия, и параметрами, определяющими скорость реакции (энергия активации, предэкспоненциальный множитель). Поскольку, однако, в химических взаимодействиях термодинамические величины в конечном счете определяются энергетикой и вероятностями перехода электронов, то в современном представлении принцип ЛССЭ подразумевает существование линейных корреляций кинетических констант как с чисто термодинамическими параметрами рекции, так и с квантовохимическими характеристиками участников реакции. В основе реакций, протекающих на поверхности гетерогенных катализаторов, лежат общехимические закономерности отсюда следует, что принципы, вполне обоснованные для гомогенных жидкофазных реакций, должны быть также справедливы для гетерогенных каталитических систем даже при высоких температурах. [c.85]

Для смазывания механизмов и других целей лучшим является масло, у которого вязкостно-температурная зависимость характеризуется более пологой кривой (см. рис. 0.3, 2). Для оценки (прогнозирования) зависимости вязкости масла от температуры используют различные полуэмпирические уравнения. Например, применительно к ньютоновским жидкостям прогнозировать вязкостно-температурные свойства масел можно с использованием формулы Вальтера в ее логарифмической форме lglg(v, 10 + 0,8) =Л В %Т, где V, — кинематическая вязкость при температуре t, м /с Л VI В — постоянные коэффициенты для каждого масла Г — абсолютная температура, при которой определяют или рассчитывают вязкость масла. [c.247]