Этапы стратегии

В этой главе дана общая характеристика задач идентификации и оценки переменных состояния динамической системы, лежащих в основе третьего этапа стратегии системного анализа ФХС — этапа определения неизвестных параметров функционального оператора ФХС и проверки его адекватности. Первые два этапа общей стратегии системного анализа обычно позволяют синтезировать структуру функционального оператора Ф, достаточно близкую к физической структуре технологического оператора Задача третьего этапа состоит в поиске неизвестных параметров функционального оператора фиксированной структуры, исходя из заданного критерия согласия экспериментальных и расчетных данных. [c.305]

Программно-целевая система принятия решений при разработке каталитического процесса. Конечная цель системного анализа на уровне отдельного химико-технологического процесса — построение адекватной математической модели ХТП и решение на ее основе проблем создания промышленного технологического процесса, его оптимизации и построения системы управления для поддержания оптимального режима функционирования. Стратегия достижения этой цели включает целый ряд этапов и направлений качественный анализ структуры ФХС синтез структуры функционального оператора системы идентификация и оценка параметров математической модели системы проектирование промышленного процесса оптимизация его конструктивных и режимных параметров синтез системы оптимального управления и т. п. Каждый пз перечисленных этапов, в свою очередь, представляет собой сложный комплекс взаимосвязанных частных шагов и возможных направлений, которые объединяются в единую систему принятия решений для достижения поставленной цели. [c.32]

Следующие три главы посвящены рассмотрению трех важнейших подходов к синтезу функциональных операторов ФХС, что составляет основу второго этапа стратегии системного анализа процессов химической технологии. Изложение этих вопросов начнем с характеристики формальных методов синтеза функциональных операторов ФХС. [c.78]

Построение иерархической структуры (графа) разработки проекта, глубина декомпозиции зависят от степени математической проработки этапов проектирования. При наличии пакетов прикладных программ, реализующих функции частей проекта, проектирование будет вестись практически в автоматическом режиме и декомпозиция исходной задачи может выполняться до этого уровня. Однако это не означает, что функции частей проекта однозначные и неизменные. Сами по себе части проекта также функционально организованы и ориентированы на выполнение альтернативного набора функций в зависимости от исходных данных. Можно сказать, что их функции достаточно отработаны, чтобы относиться к ним как к чему-то законченному. Рассмотренная ситуация соответствует автоматизации проектирования на самом верхнем уровне декомпозиции задачи. Ясно, что при разработке математического обеспечения частей также используется стратегия декомпозиции. [c.28]

Заключительным этапом стратегии системного анализа процессов массовой кристаллизации является идентификация неизвестных параметров математических моделей массовой кристаллизации коэффициентов массоотдачи, теплопередачи, кинетических коэффициентов собственно фазовых переходов (кристаллизации, растворения), коэффициентов при силах сопротивления и т. д. [c.247]

Опубликовано много книг, посвященных проблемам математического моделирования, но в большинстве из них внимание сосредоточено на организующей программе [126], моделировании отдельных аппаратов или небольших частей процесса [56,71], моделировании линейных процессов 1128] или моделировании экономических задач, не охватывающих технических вопросов [54, 118,. 189]. Настоящая книга является уникальной с точки зрения описания и приводимых примеров применения предлагаемой стратегии моделирования. В ней даются ответы на технические вопросы, касающиеся реальных нелинейных процессов, с указанием реальных целей и производственных данных и ограничений. Производство серной кислоты выбрано для примера не случайно, поскольку рекомендуемые для его моделирования этапы стратегии можно применять при моделировании любого другого процесса. [c.7]

Указанные этапы стратегии решения задачи проектирования рассматривались в работах [123, 131, 139, 150, 160, 170, 173, 177, 186, 191, 204]. Важно понимать не только аналогию стратегий решения рассматриваемой задачи и задачи проектирования, но и то, как последнюю можно использовать для решения задачи усовершенствования производственного процесса. Приведенная выше схема стратегии иллюстрирует метод решения задачи проектирования. Применение этого метода для решения задачи усовершенствования может осуществляться следующим образом [c.90]

Анализ работ по автоматизации проектирования в химической промышленности показал, что можно выделить три основных этапа автоматизации, качественно отличающихся друг от друга [1] а) автоматизация отдельных рутинных работ и небольших инженерных расчетов нри отсутствии автоматизации процесса принятия решений б) автоматизация сложных задач и комплексов задач, массовое решение оптимизационных задач, хранение огромных массивов информации в памяти ЭВМ и соответственно информационное обеспечение традиционного проектирования, создание библиотек программ различной направленности в) создание САПР, которые на основе соответствующего математического обеспечения позволяют автоматически принимать решения но многим вопросам стратегии проектирования и выбора адекватных методов решения из имеющихся библиотек. [c.26]

Мы достигли такого этапа стратегии моделирования сернокислотного производства, на котором необходима разработка вычислительных блоков, т. е. заданы входные переменные и установлены матрица процесса и списки SN и EN. На этом этапе сложная общая задача, задаваемая информационной блок-схемой, сводится к ряду задач моделирования отдельных аппаратов, допускающих простое решение. В настоящей главе описывается разработка вычислительных блоков для гидравлических аппаратов. Выбор таких аппаратов для первоочередного рассмотрения является вполне естественным по следующим соображениям [c.151]

Оценка в три этапа. На нервом этапе пытаются из имеющихся данных извлечь некоторое число статистик, суммирующих наблюдения в таком виде, чтобы они имели какой-либо физический смысл. Нанример, можно представить условное распределение в виде коэффициентов разложения по полиномам Лежандра и дать физическую интерпретацию коэффициентам разложения. На основе этой сводки данных на втором этапе находят первичные оценки параметров. Если данные в таком виде действительно имеют физический смысл, то проблема первичной оценки существенно упрощается. На третьем этапе первичные данные используются как начальные приближения для любых эффективных методов применительно к данным в их первоначальном виде. К сожалению, на практике этот этап, как правило, опускается из-за непонимания того, что на первом этапе может иметь место потеря информации (при суммировании данных), и из-за дефицита времени. В целом, однако, именно такая стратегия поиска является наиболее последовательной и строгой, хотя и наиболее трудоемкой. [c.208]

Кинетические модели, как правило, нелинейны по параметрам, поэтому любой критерий оптимальности плана будет некоторой функцией не только условий выполнения эксперимента, но и численных значений оцениваемых параметров. Построение стратегии планирования уточняющего эксперимента, впервые предложенное Боксом и Лукасом, обычно проводится в три последовательных этапа 1) выбирается некоторый критерий оптимальности плана, который одновременно является соответствующей характеристикой точности оценок 2) на основе исходного ге-точечного стартового плана эксперимента определяются условия проведения ( г 1)-го опыта, которые максимизируют критерий оптимальности плана [c.26]

Возникает проблема выработки такой стратегии принятия решений, которая обеспечивала бы оптимальный прогноз катализатора в условиях существования указанных альтернативных ситуаций. Пример реализации такой стратегии, состоящей в по-стадийном решении задачи, приведен на схеме (рис. 2.1). Согласно этой схеме, использование ЭВМ необязательно на всех этапах прогнозирования катализаторов. Расчеты выполняются по мере необходимости лишь на отдельных этапах, что определяется конкретной ситуацией сложностью испытуемых катализаторов, требуемой степенью точности предсказания и т. п. [c.62]

При этом процедура построения стратегии последовательного экспериментирования определяется конкретными задачами исследования на данном этапе. Среди них важнейшими являются [c.189]

На втором этапе алгоритма управления ОКП построен алгоритм адаптивного управления, предназначенный для коррекции стратегии управления, к изменяющимся условиям протекания процесса. Задача управления в этом случае ставится как [c.336]

Общая стратегия эволюционного принципа синтеза ХТС включает следующие этапы [c.178]

Методы на основе эволюционной стратегии. Они заключаются в применении ряда правил, выработанных заранее, к исходной схеме с целью ее усовершенствования. Этот процесс логически содержит последовательное чередование этапов синтеза, анализа, оценки проектного решения и оптимизации. Общая методология эволюционного синтеза технологической схемы обычно включает три подзадачи синтез исходного варианта технологической схемы, выработку правил модификации схемы, выработку эволюционной стратегии. [c.437]

Общая стратегия синтеза оптимальной технологической схемы обычной РКС с использованием метода динамического программирования заключается в следующем. Выбирается бинарная смесь, разделение которой реализуется при минимальных затратах. Далее рассматриваются тройные смеси и определяется аиболее экономичный метод разделения, обеспечивающий получение бинарной смеси и некоторого чистого компонента. Суммируя стоимости разделения бинарной и тройной смесей, определяют общую стоимость этих этапов разделения. [c.302]

На основании этих данных пользователь может назначить ограничение для каждого критерия Ф , но таким образом, чтобы подмножество О не оказалось пустым. Если окажется (в результате последующей проверки), что В пусто, то необходимо либо потребовать уступок на величины Ф, либо увеличить количество пробных точек и провести последующие испытания с большим объемом данных. На последующем этапе можно попытаться улучшить решение за счет ослабления каких-либо ограничений путем оценки соответствующих ресурсов. Нетрудно заметить, что такая стратегия оптимального проектирования эффективна лишь при наличии диалога между пользователем и пакетом программ. [c.397]

Информация, полученная на этапе предварительного анализа задачи разработки теплообменной системы, может служить опорными точками при выполнении непосредственно этапа синтеза. Стратегия же получения оптимального варианта технологической схемы полностью определяется используемым алгоритмом. [c.457]

Этап 2. Выработка стратегии по установлению запретных разветвлений схем исходя из требований на продукты разделения [c.475]

Этап 3. Выработка стратегии выбора начальных разветвлений схемы (составов продуктов первых колонн) [c.475]

Этап 4. Выработка стратегии выбора концевых продуктовых потоков [c.475]

Эволюционно-эвристический метод синтеза. Алгоритм синтеза заключается в генерации исходного варианта схемы с помощью эвристик и последующей модификации этой схемы в целом, а также применения эволюционной стратегии [38]. В отличие от ранее рассмотренного эвристического метода стратегия поиска исходного варианта схемы несколько отличается используемыми эвристиками и последовательностью их применения. Алгоритм состоит из следующих этапов (для эвристик, которые были использованы в предыдущих алгоритмах, указаны только номера). [c.480]

Этап 1. Выработка стратегии по установлению разветвлений схемы исходя из требований на продукты разделения а) эвристика Д1. [c.480]

Этап 4. Применение глобальной стратегии модификации полученного варианта схемы. В основе стратегии модификации используются опять же эвристические правила, причем в качестве эволюционных правил принято изменение трех первых эвристик алгоритма. Применение каждой из эвристик приводит к значительному количеству вариантов схем, которые должны быть затем оценены в соответствии с критерием оптимальности схемы. Эффективность модификации первой эвристики алгоритма оценивается по величине коэффициента трудности разделения. Так, если значение Т для вновь полученного варианта отличается более чем на 10% от исходного, то он подвергается детальному анализу и оценке. При этом ослабляется требование на использование пониженных температур. Изменение второй эвристики может привести к применению экстрактивной ректификации как метода разделения. Альтернативные варианты схем, получаемые в результате модификации второй и третьей эвристик, анализируются по расширяющемуся алгоритму поиска. [c.481]

Выявленные таким образом ограничения позволяют предварительно, до начала непосредственно синтеза определить стратегию поиска оптимального варианта технологической схемы и ограничить область его расположения. Возвращаясь к дереву вариантов схем, можно сказать, что этот этап позволяет исключить из рассмотрения заведомо неперспективные ветви. [c.490]

Использование ресурсов водорода станет важным этапом стратегии для тех нефтеперерабатывающих заводов, которые хотят остаться конкурентоспособными в 1990>ые годы. Возросший спрос на легкие вилы топлива и продуктов, потребность в продуктах с лучшей рабочей характеристикой и неуклонное требование получения продуктов, более приемлемых с точки зрения защиты окружающей среды, потребует от нефтеперерабатывающих заводов изменения условий переработки и технологии, если они намерены полностью удовлетворять требованиям 1990-ых годов. Даже несмотря на то, что все эти требования относятся к номенклатуре или качеству продукта, они могут оказать также значительное влияние на ценный, но часто незамечаемый дополнительный продукт нефтепереработки водород. Поэтому выявление значения водорода и как продукта, и как реагента в схеме всего НПЗ имеет огромное значение. [c.463]

Дальнейшие стадии имели целью построение цикла А. Для этого было использовано цианэтилирование (присоединение акрилонитрила по Михаэлю), причем в качестве нуклеофила должен был выступать углерод С-10. Такому направлению реакции препятствовало наличие потенциального нуклеофильного центра в положении 6, а потому последнее пришлось защитить трансформацией 14 15. После этого цианэтилирование (со сдвигом двойной связи) протекало желаемым образом. Щелочной гидролиз образовавшегося нитрила и последующая лактонизация приводила к смеси диастереомеров 16а,Ь. Далее реакция Гриньяра с метилмагнийбромвдом и внутримолекулярная кротоновая конденсация диона 17а,Ь завершала построение цикла А. Принятая на этом этапе стратегия была сопряжена с определенными трудностями хотя цианэтилирование протекало региоспецифично (только по положению 10), оно было не стереоспецифичным, что влекло за собой необходимость работы со смесями диастереомерных лактонов (16а,Ь). К счастью, только стереоизомер с желаемой конфигурацией гладко подвергался реакции Гриньяра, так что последующая циклизация (внутримолекулярная кротоновая конденсация) образовавшегося при этом диона 17 позволила получить целевой диенон 18 без осложнений. [c.292]

На этом первый этап решения задачи оптимизации миогостадий-ного процесса заканчивается. Выведенные соотиошения (VI,396) и (VI,39г),(VI,38б)и(VI,38г), (VI,376) н(VI,37г),(VI,36б) и (У1,36г) уже определяют оптима.) [,ную стратегию управления )У-стадийным процессом для любого возможного СОСТОЯ ИЯ входа первой стадии. [c.257]

После того как оптимальное значение у > определено выражением ( 1,160), оптимизация следующих (предыдущих) стадин проводится обычным порядком для завершения первого этапа решеиия оптимальной задачи методом динамического программирования, в результате чего находится стратегия оптимального управления для всех стадий процесса. [c.296]

Рассмотренная в предыдущем разделе схема многоэтапной процедуры разработки гетерогенно-каталитического процесса требует для своей реализации оптимального принятия решений на всех промежуточных этапах. Каждый из перечисленных этапов имеет конкретную цель, достижение которой осуществляется с помощью соответствующей процедуры принятия решения (ППР). Взаимосвязанная совокупность таких процедур образует программноцелевую систему принятия решений при разработке каталитического процесса. В терминах математической теории таких систем исследователь, проектировщик, инженер-технолог, оператор технической установки называется лицом, принимающим решения (ЛПР). Решения могут приниматься в различных условиях определенности, риска, неопределенности. Каждое из этих условий диктует определенную тактику принятия решения, для того чтобы общая стратегия достижения желаемой цели была оптимальна. Практическая отдача от применения теории принятия решений значительно повышается при реализации автоматизированных режимов принятия решений с использованием ЭВМ с элементами искусственного интеллекта. Интеллектуальный диалог ЛПР— ЭВМ представляет весьма эффективную форму организации ППР в различных режимах сбора и переработки экспериментальной информации, синтеза математической модели объекта, решения проектных задач, поиска оптимальных законов гибкого управ.те-ния и т. п. [c.39]

Однако на первом этапе исследований а тем более при расчетах по прогнозированию свойств катализатора, до проведения экспериментальных работ необходимые данные о параметрах моделей, естественно, не известны. Выход заключается в выработке стратегии исследования в виде многоэтапной итеративной процедуры принятия решений (ППР) 1) прогноз химического состава катализатора 2) по данным первого этапа и по имеюш имся аналогам получение начальных оценок скорости реакции 3) начальный ири-ближенный прогноз качественного характера о целесообразной текстуре катализатора (например, круннонористый с малой поверхностью, либо мелкопористый с развитой поверхностью и т. п.) 4) экспериментальная проверка результатов качественного прогноза текстуры катализатора 5) экспериментальное определение кинетики процесса на удовлетворяюш,ем требованиял катализаторе пз числа занрогнозированных 6) расчет оптимальной текстуры катализатора и ее приспособление к реальным возможностям синтеза катализаторов 7) выбор способа синтеза приемлемого катализатора 8) выбор способа формирования структуры катализатора 9) приготовление образца катализатора и его опробование. [c.121]

Представление приготовления катализатора в виде разветвленной сети принятля решений. Сознательное формирование микроструктуры и текстуры (макроструктуры) катализатора является основной проблемой приготовления катализаторов. Приготовление катализатора с заранее заданными свойствами до сих пор во многом представляет собой больше искусство, чем строгую научно обоснованную стратегию. Совокупность приемов, объединенных общим термином приготовление катализатора , включает разветв.тенную сеть отдельных этапов и стадий, которые условно можно разделить на два направления 1) синтез катализатора [c.121]

Используя оценку для оптималуюго значения 11 (Р ), стратегию синтеза ХТС на основе теории элементарной декомпозиции можно осуществлять по алгоритму Д-П, блок-схема которого представлена на рис. 1У-4. Для решения ИЗС, полученного с помощью алгоритма Д-П, необходимо проверить применимость использованной приближенной оценки как для синтезированной системы й целом, так и для всех подсистем ХТС, образовавшихся на каждом этапе декомпозиции ИЗС. Если на всех этапах [c.149]

Иными словами, стратегия декомпозиции на каждом этапе должна удовлетворять условию Si-i = Pi где 5i i — мно- [c.162]

Учитывая, что Si-i iR на каждом -ом этапе декомпозиции, можно точно рассчитать значение КЭ для полученного тривиаль-яого решения, т. е. (5i i) = (Pi U T J =il3 (Pi LIT ). В этом случае выражение (IV,8), которое определяет стратегию последовательной декомпозиции ИЗС, приобретает следующий вид [c.162]

Стратегия выполнения второго этапа декомпозиционно-топологического метода разработки оптимальных технологических схем тепловых систем может быть представлена в виде прадерева граничных задач проектирований (рис. 1-12), каждый узел которого соответствует одной из граничных задач. В процессе декомпо- [c.261]

СК01 модели проводится методами классического регрессионного и корреляционного анализа [2—7]. Активный эксперимент ставится по заранее составленному плану (планирование эксперимента), при этом предусматривается одновременное изменение всех параметров, влияющих на процесс, что позволяет сразу установить силу взаимодействия параметров, а поэтому сократить общее число опытов. План эксперимента выбирается в зависимости от априорной информации об объекте и от постановки задачи. На каждом этапе изучения объекта выбирается оптимальная стратегия эксперимента. [c.8]

Большое количество экспериментальных задач в химии и химической технологии формулируется как задачи экстремальные определение оптимальных условий процесса, оптимального состава композиции п т. д. Благодаря оитимальиому расположению точек в факторном пространстве и линейному преобразованию координат, удается преодолеть недостатки классического регрессионного анализа, в частности, корреляцию между коэффициентами уравнения регрессии. Выбор плана определяется постановкой задачи исследования и особенностями объекта. Процесс исследования обычно разбивается на отдельные этапы. Информация, полученная после каждого этапа, определяет дальнейшую стратегию эксперимента. Таким образом во шикает возможность оптимального управления экспериментом. Планирование эксперимента позволяет варьировать одновременно все факторы и получать количественные оценки основных эффектов и эффектов взаимодействия. Интересующие эффекты определяются с меньшей ошибкой, чем при традиционных методах исследования. В конечном счете применение методов планирования значительно повышает эффективность эксперимента. [c.158]

Ручная обработка результатов в методе случайного баланса чрезвычайно трудоемка. Предложен алгоритм обработки резуль-штов случайного баланса на ЦВМ, так называемая ветвящаяся стратегия [29]. Разработан алгоритм для выделения наибольших эффс.ктов по диаграммам рассеяния. Этот этап не вносит ничего нового по сравнению с ручной обработкой. Для количественной оцен- [c.240]

И технических решений) появляются итерационные циклы, охватывающие обратными связями отдельные этапы. Кроме того, в технологической схеме имеются рециклические материальные и энергетические потоки, параметры которых при декомпозиционной стратегии проектирования необходимо уточнять итерационно. Поэтому проектирование оптимальных технологических схем заключается в многократном расчете отдельных элементов и их комплексов с целью выбора наилучшего технического решения и уточнения параметров потоков. В связи с этим (как отмечалось в предыдущем разделе) моделирующие системы строятся как многошаговые с возвратом на предыдущие шаги в зависимости от результатов анализа получаемой промежуточной информации. [c.425]

Рассмотренный алгоритм достаточно просто реализуется на начальном этапе синтеза теплообменных систем на основе критерия максимума рекуперации тепла. Однако как при получении базового варианта схемы, так и при его усовершенствовании используются определенные эвристические правила и эволюционные стратегии, связанные с опытом и эрудицией проектировщика и трудно поддающиеся формализации. Наиболее удобным режимом проектирования поэтому является режим непосредственного взаимодействия пользователя с ЭВМ. В этом случае любая стратегия получения оптимального (квазиоптимального) варианта схемы может быть легко реализована. Одной из важных задач для получения оптимального варианта теплообменной системы в соответствии с температурно-интервальным алгоритмом является объединение (расщепление) потоков и теплообменников, перемещени подогревателей и холодильников вдоль температурных градиентов потоков таким образом, чтобы обеспечивалась необходимая [c.465]

Применение изложенной стратегии синтеза технологической схемы для разделения смеси, свойства которой представлены в табл. 8.4, приводит к тем же вариантам схем, что и изложенный ранее алгоритм (см. рис. 8.13). Действительно, по эвристике С2 трудноразделимыми (относительно других пар) являются, компоненты и х х , а самые легкоразделяемые — х,1х и хз х (по разности температур кипения). Последовательно применяя эвристические правила к смеси, можно выявить, что наиболее предпочтительное де.пение х х х х х , поскольку для него справедлива и эвристика П2. Следующим этапом была исследована возможность рекуперации теила потоков при соответствующем изменении давления в колоннах. Эти результаты приведены на рис. 8.14, из которого видно, что квазиоптимальные варианты, выявленные без теплового объединения потоков, являются наилучшими среди остальных и при интеграции тепла. Эти выводы согласуются с выводами, полученными на основе термодинамического анализа (тепловых диаграмм). [c.479]

На третьем этапе вырабатывается некоторая стратегия применения правил изменения исходного варианта технологической схемы. Это может быть последовательное применение отдельных правил до получения варианта с лучшими характеристиками, генерация из начального этапа всевозможных вариантов схем на основе принятых правил и посдедуюш ая их оценка, замена отдельных эвристик на альтернативные и тем самым снятие некоторых ограничений на условия проведения процесса. [c.480]