Описание общего алгоритма

МЕТОД МОНТЕ-КАРЛО ПРОБНОЙ ЧАСТИЦЫ ДЛЯ СВОБОДНОМОЛЕКУЛЯРНОГО РЕЖИМА 2.3.1. Описание общего алгоритма [c.45]

В данном примере используются процедуры и функции, рассмотренные в описании общего алгоритма, и здесь подробно приводиться не будут. [c.71]

Описание общего алгоритма [c.7]

В области фильтрования ранее применялись в основном физические модели в виде установок небольшого масштаба в настоящее время здесь используются и математические модели. Основная общая особенность моделей обоего вида состоит в том, что путем изменения условий на установке небольшого масштаба или в математической модели можно определить направление и степень влияния отдельных факторов на течение процесса и отыскать оптимальные условия его проведения. Остановимся в общих чертах на возможностях математического моделирования применительно к фильтрованию с образованием осадка. При этом математическое моделирование примем как совокупность математического описания, составления алгоритма и подтверждения адекватности модели [89, с. 16]. [c.77]

Имеется несколько причин принятия допущений при расчете процессов химической технологии, а именно узкая область применения алгоритма, обусловленная его несовершенством или специализацией отсутствие математического описания явления, определяющего данное допущение, а также низкая эффективность работы общего алгоритма по быстродействию, скорости сходимости и по объему занимаемой памяти. [c.314]

Решение задачи на ЦВМ включает следующие этапы постановку задачи — формулировку модели процесса математическую формулировку задачи — составление математического описания выбор численных методов решения уравнений разработку общего алгоритма программирование выявление ошибок (отладку программы) решение. [c.30]

Математическое описание и алгоритм расчета ректификационной колонны приведены на стр. 203. Для уточнения концентрации в кубе колонны воспользуемся следующим приемом. После того, как при некотором значении х вычислена концентрация продукта в дистиллате уо и не выполняется уравнение общего материаль-го баланса, концентрация компонента в кубе уточняется но формуле [c.460]

В предыдущей главе сформулированы основы топологического метода представления ФХС, которые в дальнейшем будут служить основным средством при формировании алгоритма синтеза математического описания ФХС. Рассмотрим сначала примеры построения связных диаграмм сравнительно простых ФХС. При этом на связях диаграмм для упрощения изложения не всегда будет показано распределение операционной причинности (эта процедура поддается специальной формализации и будет обсуждаться в общем алгоритме). [c.104]

Основу модели составляет алгоритм материального и теплового балансов колонны. При этом парожидкостное равновесие, кинетика массопередачи и гидродинамика потоков представля-к 1Т собой самостоятельные сложные задачи. Использование различных методов описания фазового равновесия, кинетики и гидродинамики приводит к изменению отдельных коэффициентов или зависимостей в балансовых соотношениях. Однако не изменяет общего алгоритма решения балансовых соотношений. Условия сходимости могут измениться, если вообще не нарушиться. Многообразные методы решения уравнений баланса свидетельствуют о трудностях разработки универсальных алгоритмов, которые гарантировали бы сходимость при различных способах описания отдельных явлений. [c.81]

Новое и важное направление по индуктивному выводу основано на наборе правил индуктивного вывода, которые достаточно часто позволяют, например, по описанию работы алгоритма на конкретных примерах получить описание алгоритма для общего случая либо по формальному доказательству для частного случая получить доказательство для общего случая. Подход использован для автоматического синтеза программ. К классу правдоподобных выводов относятся выводы, использующие нечеткие правила и базирующиеся на теории нечетких множеств [14]. [c.53]

Задача синтеза алгоритмов управления состоит в том, чтобы создать алгоритмическое и программное обеспечение для АСУ ТП на основе тех задач управления, которые были сформулированы выше. Как мы уже могли убедиться, методами декомпозиции глобальная задача управления раскладывается на небольшое число более простых задач. В общем виде это означает если М представляет собой математическое описание объекта управления Q — цель управления (в общем смысле) и А — общий алгоритм управления, то для реализации общего алгоритма М, Л необходимо провести [c.360]

В атом разделе на основе решения тестовых примеров приведены некоторые характеристики описанных выше алгоритмов минимизации. Рассмотрим в общих чертах некоторые составные части применяемых квадратичных алгоритмов минимизации. [c.82]

На основе описанного выше алгоритма была составлена программа на языке алгол-60 , являющаяся составной частью общей программы структурного анализа сложных схем. В табл. 6 представлены некоторые данные о работе этой программы [с условием исключения (IV,58)] при определении ОРМ для некоторых сложных схем, а также для сравнения приведены сведения о работе программы использующей алгоритм, описанный в статье [10]. [c.81]

Описанные выше алгоритмы решения задач 1—IV позволяют найти оптимальный режим при заданных возмущающих воздействиях. Возникает задача исследования общих свойств оптимальных режимов в широком диапазоне изменения возмущающих воздействий, что необходимо для построения компактных алгоритмов, реализуемых управляющими вычислительными машинами. Методика и результаты такого исследоваиия для бинарных и многокомпонентных смесей опубликованы в литературе [30, 48, 54, 56, с. 106], поэтому остановимся лишь на общих свойствах оптимальных режимов для задач I—IV. [c.167]

В простейших случаях, когда возможно аналитическое решение системы уравнений математического описания, необходимость специальной разработки моделирующего алгоритма, естественно, отпадает, так как вся информация получается из соответствующих аналитических решений. Когда математическое описание представляет собой сложную систему конечных и дифференциальных уравнений, от возможности построения достаточно эффектив--ного моделирующего алгоритма может существенно зависеть практическая применимость математической модели. В особенности это важно при использовании модели для решения задач, в которые она входит составной частью более общего алгоритма, например алгоритма оптимизации. Как правило, в таких случаях для реализации математической модели приходится применять средства вычислительной техники — аналоговые и цифровые вычислительные машины, без которых фактически нельзя ставить и решать сколько-нибудь сложные задачи математического моделирования и, тем более, задачи оптимизации, где расчеты по уравнениям математического описания обычно повторяются многократно. [c.53]

На рис. 4 приведена разработанная нами общая блок<хема, используемая для реализации описанных вьпие алгоритмов. [c.27]

Перейдем теперь к вопросу автоматизации расчета замкнутых схем. Как легко видеть, алгоритм автоматического расчета произвольной замкнутой схемы должен состоять из алгоритма упорядочения схемы (см. стр. 104), алгоритма, описанного на стр. 100, и алгоритма автоматического расчета разомкнутой схемы, приведенного выше в этом разделе. Последовательность применения указанных алгоритмов в общем алгоритме расчета замкнутой схемы ясна из описания алгоритма, приведенного на стр. 104, поэтому мы здесь на этом не останавливаемся. [c.116]

Составьте общий алгоритм или блок-схему действий и решений, необходимых для проведения моделирования любого процесса в соответствии с принципами, описанными в настоящей главе. В ходе ознакомления с другими главами уточняйте и развивайте этот алгоритм.. [c.114]

Паро-жидкостное равновесие. Достаточно точное описание условий паро-жидкостного равновесия является важнейшим условием реализации математического моделирования колонн ректификации многокомпонентных смесей. Более того, анализ этих условий часто позволяет еще до моделирования ректификационной установки в целом решить вопрос о возможности получения смесей требуемого состава, выбрать метод разделения (обычная, азеотропная, экстрактивная ректификация) и даже-наметить возможный круг схем разделения исходной смеси на продукты заданного качества. Выше уже отмечалось, что одной, из основных подсистем общего алгоритма синтеза схем разделения многокомпонентных смесей является подсистема анализа их физико-химических свойств, к которым относятся и зависимости, описывающие паро-жидкостное равновесие. [c.40]

Структура общего алгоритма моделирования и принятая система унифицированных переменных [130] обеспечивает возможность практически неограниченного расширения входящих в него моделей, используемых для описания паро-жидкостного равновесия и разделительной способности контактных устройств. [c.74]

При подготовке книги авторы и редактор стремились всюду, где это возможно, подчеркивать общие черты, а не различия транспортных методов, не забывая при этом, разумеется, о специфике каждого из этих методов, взятого в отдельности. Этим определяется распределение материала по трем частям книги. В I части изложены принципиальные основы трех транспортных методов скоростной седиментации, диффузии и жидкостной хроматографии в разных вариантах. Небольшая П часть посвящена математическому описанию полидисперсности полимеров и переработки первичной информации, выдаваемой транспортными методами в такие макромолекулярные характеристики, как молекулярные массы [М), молекулярно-массовые распределения (ММР), разные виды композиционной неоднородности, конформация и конфигурация и т. п. Именно П часть призвана показать общность не только физико-химических принципов, но и математического описания транспортных методов, вплоть до общих алгоритмов и программ для ЭВМ. [c.3]

Строгое количественное решение задачи о проектировании оптимальной ТСИ по экономическим критериям требует, во-первых, наличия надежных математических моделей для описания процессов, происходящих в отдельных агрегатах линии (мельницы, классификаторы, смесители, системы газоочистки и т. д.), во-вторых, методов синтеза из этих моделей математических моделей ТСИ достаточно произвольной структуры, и в-третьих, достоверной информации о стоимостных показателях оборудования и его эксплуатации. Несмотря на то, что общие принципы построения систем автоматизации проектных работ в химической и других отраслях промышленности разработаны достаточно подробно (например, [2]), вопрос об обеспечении общих алгоритмов моделями отдельных процессов и экономической информацией остается практически открытым. [c.151]

Технические особенности оконечных устройств в разной степени учитываются на трех последних этапах подготовки. Процесс решения может быть описан с помощью одного общего алгоритма, за исключением последнего этапа (первые три этапа могут быть совмещены с аналогичными этапами САР при подготовке информации для выдачи на АЦПУ, РТА, телевизионные трубки). В связи с этим к задачам отображения на экранах целесообразно относить только формирование выходного массива данных. Исходный массив для отображения готовится программами информационных систем и содержит данные, необходимые для заполнения позиций формы справки. [c.45]

Оптимизация параметров и режимов работы ректификационных колонн приводит к более сложным мате-м.атическим описаниям, реализация которых осуществляется путем составления отдельных подпрограмм в общем алгоритме расчета колонн. [c.211]

Наиболее существенно раскрываются возможности самостоятельной работы студентов при выполнении индивидуальной контро.тьной лабораторной работы, при этом все студенты потока выполняют принципиально различные по сложности и объему задачи. Выдача задания конкретному студенту проводится с учетом его потенциальных возможностей и текущей успеваемости по дисциплине. В качестве исходного задания студент получает лишь общую формулировку задачи (например, выполнить расчет гидравлическ потерь в произвольной сети) и ссылку на литерату ру, в которой можно найти необходимый для решения задачи математический аппарат. Студент самостоятельно формирует математическое описание системы, алгоритм ее расчета на ЭВМ и программу расчета, принимает необходимые геометрические размеры элементов аппаратуры, выбирает технологический поток, его расход, находит по справочной литературе необходимые физико-химические константы. Затем, после отладки программы, выполняется небольшое исследование студент выбирает весьма существенные выходные параметры системы и анализирует влияние на них входных параметров, обосновывая полученные численные зависимости известными ему теоретическими представлениями. [c.80]

Сформулирована методология построения эффективных автоматических систем защиты (АСЗ) потенциально опасных процессов. Такие задачи решаются на основе математического описания химических и физических процессов, происходящих в исследуемом объекте в предаварийном режиме и при осуществлении защитных воздействий, разработки на основе этого описания адаптивных алгоритмов защиты. Показано, что АСЗ с адап-. тинным алгоритмом защиты должна предотвращать потери, являющиеся следствием неразвитого алгоритма защиты — напрасного останова процесса, когда еще возможен его возврат в нормальный режим. В качестве примера приводится математическое описание сброса реакционной массы при осуществлении защиты потенциально опасного процесса по давлению. Сообщаются также общие сведения о надежности систем защиты. [c.6]

Рассмотрим теперь общую схему применения описанной системы алгоритмов. Вначале работает АРЦ (рис. 41). Если граф разомкнутый, этот алгоритм выдает УП (см. стр. 53), которая, как мы видели, является вычислительной последовательностью разомкнутой схемы. Аппараты схемы можно рассчитывать в соответствии с тем порядком, в котором их номера стоят в УП. Если граф замкнутый, АРЦ выдает некоторую совокупность дуг, разрыв которых делает граф разомкнутым. На основе указанной совокупности дуг АВКЦ выделяет в [c.83]

Широкий спектр вопросов математического описания, расчета и оптимизации систем транспорта газа с упором на разработку общих алгоритмов и доведение их до маишнных программ представлен в монографиях М.Г. Сухарева и ЕР. Ставровского [226-228]. Ранее (1965 г.) в статье [c.44]

Методы прикладной математики позволяют решать широкий круг задач вычислит, эксперимента. С помощью этпх методов для любой задачи составляют алгоритм ее решения-набор инструкций, определяющих последовательность операций, к-рые позволяют из исходных данных получить искомый результат. При построении конкретного алгоритма, как правило, используют специфич. особенности решаемой задачи для создания эффективных (обычно итерационных) схем решения, в к-рых общие методы применяют для решения подзадач отдельных этапов общего алгоритма. Пример-при построении достаточно полной детерминир. мат. модели тарельчатой колонны для ректификации многокомпонентной смеси используют мат. описание, в к-рое включают ур-ния материальных балансов компонеитов смеси для всех тарелок колонны, кипятильника и конденсатора ур-ния тепловых балансов для тех же элеменгов ур-няя, определяющие разделит, способность тарелок опис.ялпе условий парожидкостного равновесия соотношения для расчета энтальпий потоков жидкости и пара, [c.102]

Однако решение задачи о максимальном потоке по общему алгоритму линейного программирования требует весьма значительного объема вычислений. Поэтому здесь целесообразно применить не общий, а специализированный алгоритм, в котором учитываются особенности задачи это позволит по возможности сократить время вычислений. Таким требованиям удрвлетворяет предложенный Фордом и Фалкерсоном [55, 66] эффективный алгоритм нахождения максимального потока, называемый алгоритмом расстановки пометок. Изложим сначала принцип его работы, а затем дадим формальное описание. [c.197]

Методы одновременного рещения всех уравнений математического описания с использованием общих алгоритмов реше- [c.50]

Принято также выделять алгоритмы, позволяющие проводить расчеты разделения неидеальных смесей, расчеты сложных колонн и их комплексов. На ранних этапах создания общих алгоритмов расчета процесса многокомпонентной ректификации введение различного рода допущений было вполне оправдано, так как основной целью работ являлась разработка методов решения систем уравнений математического описания и обеспечения сходимости итерационных схем решения. В дальнейшем введение учета неидеальности разделяемой смеси и концепции реальной ступени разделения потребовало существенной доработки созданных алгоритмов. При этом часто предпринимались попытки использования уже разработанных алгоритмов, например, основанных на концепции теоретической ступени разделения [202, 212] в решении задач с учетом реальной разделительной способности тарелки [230, 281], определяемой через коэффициент полезного действия (к. п. д. Мэрфри) [230, 281, 130] или к. п. д. испарения [230]. При этом отмечалось, что введение к. п. д. испарения более предпочтительно, чем учет разделительной способности тарелки через к. п. д. Мерфри [230, 281]. В таких алгоритмах обычно принималось допущение постоянства к. п. д. для всех ступеней разделения и относительно всех компонентов разделяемой смеси. Введение таких к. п. д. ступеней разделения приводит к большой вероятности появления на некоторых итерациях расчета отрицательных величин концентраций компонентов, что исключает возможность продолжения расчетов [130]. С целью преодоления таких трудностей обычно использовались либо различные модифицированные определения эффективности ступени разделения [230, 281], либо вводилась коррекция величин к. п. д. в процессе решения. Последнее в свою очередь может являться причиной зависимости получаемого решения от способа задания начальных приближений или даже получений неоднозначного решения задачи [130]. В то же время в результате ряда расчетных и теоретических исследований [130, 132, 183] было показано и подтверждено экспериментально, что эффективности ступеней разделения существенно различны и, кроме того, эффективность каждой ступени различна по отношению к компонентам разделяемой смеси. Возможным выходом из такой ситуации (необходимость учета указанных явлений при обеспечении достаточной устойчивости итерационных схем расчета) может служить прием, основанный на отказе от использования к. п. д. в математическом описании ступени разделения с реализацией прямого расчета, составов фаз, уходящих со ступени разделения [130]. В этом случае учиты- [c.52]

При использовании рассмотренного выше метода Тилле— Гедеса, задача совместного решения систем уравнений математического описания для всех колонн комплекса принципиально разрешима, поскольку для каждой итерации система уравнений, определяющая распределение составов в каждой колонне, является линейной. Однако использование общих алгоритмов решения систем линейных уравнений в этом случае требует весьма большого объема запоминающих устройств ЭВМ, а реализация некоторых специальных алгоритмов решения систем уравнений математического описания, таких как метод скользящей вилки [130, 183, 184], требует разработки конкретной программы для каждого нового вида комплекса, что, очевидно, значительно снижает и ценность. То же самое можно сказать и о методах коррекции составов на каждой итерации расчета системы колонн. Применение обычной 0-коррекции или возможных ее модификаций требует также разработки индивидуального подхода к расчету каждой определенной конфигурации комплекса колонн [130, 202, 287]. Если рассматривать одиночную сложную колонну с отбором промежуточного продукта разделения с р-й ступени разделения (этот случай может быть легко распространен на расчет сложных систем колонн и используется лишь с целью упрощения демонстрации идеи использования 0-метода Холланда в случае расчета сложных систем разделения), то можно записать следующую систему соотношений для 0-коррекции [c.67]

При моделировании используется блочный принцип построения математической модели и осуществляется математическое описание отдельных блоков. Одной из основных подсистем общего алгоритма синтеза схем разделения многокомпонентных смесей является подсистема анализа их физико-химических свойств, к которым относятся и зависимости, описывающие парб-жидкостное равновесие. Следует иметь ввиду, что наибольший вклад в погрешность результатов моделирования дают именно погрешности в описании равновесных зависимостей. [c.319]

Итак, общий алгоритм состоит из двух описанных вьппе щж-лически повторяющихся шагов. При первом заходе в цикл решается задача (36), с использованием экспериментальных значений [c.89]

Перевод каноничного ПНК-кода в каноничную поатомную матрицу связи произвольного типа. В настоящее время известны десятки тысяч сложных полициклических соедипений, относящихся к рассматриваемому классу регулярных систем (красители, полупродукты и т. д.). Канонизация подобных систем с помощью поатомной матрицы связи может потребовать больших затрат машинного времени. Как известно, пе имеет значения, какой синоним из множества синонимов выбран в качестве каноничного, поскольку основное требование при канонизации заключается лишь в том, чтобы для данной структуры в качестве каноничного всегда выбирался один и тот же синоним. Отсюда можпо сделать вывод, что вовсе не обязательно, чтобы записи всех структур приводились к каноничному виду на основе общих правил лексиграфического старшинства. Вполне возможно разбить множество структурных формул па классы и внутри данного класса использовать свои п )авила старшинства, т.е. фактически свою процедуру канонизации. Описанный специализированный алгоритм канонизации может быть применен в универсальной ИПС, использующей поатомные матрицы связи согласно следующей схеме. [c.115]

Подробнее алгоритм расчета параметров парожидкостного равновесия изложен в /2 /. Здесь же ограничимся описанием общей схемы расчета фильтрации многокомпонентной смеси с зд 0том фазовых переходов. [c.128]

Зависимыми переменными общей системы уравнений в этом случае являются жидкостные потоки Lj и эффективные температуры Т/. Включение в исходные данные тепловых нагрузок по всем секциям обеспечивает, с одной стороны, единообразное математическое описание процесса разделения и, с другой, — дает возможность, не меняя алгоритма, рассч итывать любой разделительный процесс простую перегонку и ректификацию с водяным паром или без такового, абсорбцию, экстрактивную ректификацию и т. д. [c.92]

Справочник химика 21

Химия и химическая технология