Разработка имитационных моделей

Система управления процессом дробления была разработана и введена в эксплуатацию в два отдельных этапа. Первый этап — разработка имитационной модели дробильной установки, когда можно было предлагать и опробовать различные способы управления. Второй этап — монтаж и ввод в эксплуатацию системы, разработанной на основе имитационного моделирования. Ниже кратко рассмотрены каждый из этих этапов. [c.309]

Разработка имитационных моделей [c.308]

Имитационная модель технологического процесса представляет собой основу информационно-моделирующей системы тренажера, является изменяемым элементом математического обеспечения тренажера и определяется конкретным видом производства. Отсутствие единого комплексного подхода при разработке имитационных моделей затрудняет разработку моделей, ориентированных на применение в тренажерной технике. Системный подход к разработке имитационных моделей позволяет комплексно использовать как опыт проектировщиков, эвристические приемы и [c.360]

Разработкой алгоритмического обеспечения решения расчетных задач и задач совместного выбора параметров теплообменников-конденсаторов и АСР мы завершили создание инструмента, позволяющего в принципе практически реализовать общую функциональную схему алгоритма проектирования (см. рис. 1.2). Вместе с тем следует напомнить, что при построении математических моделей конденсаторов и блока их динамической связи с основным аппаратом технологического комплекса был сделан ряд упрощающих посылок, требующих экспериментальной проверки их корректности. Иными словами, необходима экспериментальная проверка адекватности разработанных моделей их физическим аналогам. С другой стороны, формирование большинства блоков, входящих в общий алгоритм проектирования, не может быть выполнено без проведения исследования стационарных и динамических характеристик теплообменника-конденсатора, а также свойств замкнутой системы регулирования на множестве конструктивно-технологиче-ских параметров аппарата. Решение этих задач возможно лишь в рамках имитационного моделирования, которое требует конкретизации информации, соответствующей табл. 3.1—3.3. [c.165]

Из рисунка видно, что исходной точкой, с которой начинается разработка имитационной модели, является постановка хозяйственной задачи, например, проведение анализа колебаний покупательского спроса или выручки от реализации. Для того чтобы было достаточно информации для построения рабочей модели, производится сбор данных. Далее с моделью работают, и полученные результаты могут указать на необходимость ее доработки. И наконец, результаты можно использовать в процессе принятия решений. [c.311]

Основным этапом разработки имитационного моделирования является разработка моделирующего алгоритма и мащинной модели объекта. Методологическая основа подобных задач описана в работах /11/. Для разработки машинной модели могут быть использованы самые различные системы ведения баз данных и языки программирования. [c.125]

Математические методы в химии и в химической кинетике в частности находят самое широкое применение. Активное использование ЭВМ и современных методов математического анализа позволяет решать широкий круг вопросов, связанных с созданием химических баз данных, информационно-поисковых систем, распространением методов вычислительного эксперимента и имитационного моделирования в химии, развитием математического моделирования химико-технологических процессов, решением математических проблем теоретической химии, термодинамики, химической и физической кинетики и теории горения, применением методов теории графов, совершенствованием методов обработки экспериментальных данных и решения задач идентификации моделей, созданием систем автоматизации эксперимента, разработкой проблемно-ориентированных языков и методов машинной аналитики и т. д. Все это позволяет говорить о становлении нового научного направления — химической информатики и математической химии. По отдельным из названных вопросов проводится значительное число конференций [83-85,286,288,290,291,333,498,527], однако в монографической литературе [187, 236, 328] представлены лишь традиционные задачи, чаше всего вычислительного характера. Данное приложение призвано хотя бы частично восполнить этот пробел. Мы приведем здесь ряд нестандартных численных методов, которые только в последнее время начали применяться для анализа уравнений химической кинетики. В основном дается описание алгоритмов. Программная их реализация упоминается по необходимости весьма кратко, однако везде, где это возможно, даются соответствующие ссылки. В приложении 3 существенно используется разработанное в НИ ВЦ АН СССР (Пущине) программное обеспечение качественного исследования динамических систем. Приложения 6, 7 носят информационный характер. В них дается краткое описание новых математических средств — алгоритмов и программ интегрирования жестких систем дифференциальных уравнений и методов интервального анализа. [c.239]

На последнем этапе по итогам расчетов первых трех этапов ранее рассчитанная экономическая оценка разработки нефтяного месторождения корректируется с учетом экологических последствий, которым дается экономическая оценка. Использование имитационной модели позволяет определить уровень экологической ситуации предприятий нефтегазового производства на основе ранжирования месторождений предприятий по степени экологического риска. [c.132]

При разработке планов ПОМ на уровнях дочерних предприятий и нефтяной компании в целом, существенную помощь лицам, принимающим эколого-экономические рещения, может оказать использование имитационной модели аварийности объектов, позволяющей прогнозировать эколого-экономические последствия и анализировать полученные результаты. [c.145]

Заметим, во-первых, что в имитационных моделях, как правило, речь идет о стохастических условиях именно природной среды. Здесь стохастика достаточно хорошо изучена, суш,ествуют теоретические об-обш,ения и вычислительные процедуры, а природный годовой цикл процессов соразмерен с годовым циклом функционирования ВХС. Хозяйственно-экономическая среда также обладает стохастическими характеристиками, но она более сложна, чем природная, и вероятностные характеристики ее менее изучены. Значительное место в анализе экономической среды отводится неопределенности. Поэтому функционирование ВХС в экономической среде изучается не классическими имитационными моделями, а методами разработки сценариев экономического развития и требований к водному хозяйству. Для каждого такого сценария должен разрабатываться вариант управления ВХС. [c.66]

Будучи мощным инструментом для принятия решений, описанная имитационная модель все же не может быть единственной. Не случайно ведутся параллельные разработки задач функционирования ВХС, особенно относящиеся к качеству вод. Имитационная модель в целом разрабатывается в виде блочной структуры, а вычислительные возможности каждого блока допускают поэтапное совершенствование. Высокая доля не полностью формализуемых связей между параметрами требует повышенного внимания к сервисным функциям в ее составе, к обеспечению максимально удобного диалога вычислительных блоков программной системы с ЛПР. [c.398]

Большинство методов имитационного моделирования включают шесть следующих стадий 1) разработка математической модели, основанной на данных и опыте 2) представление модели на языке подходящего аналогового, цифрового или гибридного компьютера 3) проведение моделирования на ЭВМ для ряда ситуаций, в которых известно поведение реальной системы [c.390]

Система имитации есть вычислительный полигон, позволяющий на модельном уровне воспроизводить течение изучаемого процесса настолько детально, насколько это необходимо и технически реализуемо. В основе системы имитации должна лежать достаточно подробная модель. Эта модель не предназначена для реализации на ЭВМ даже в режиме имитации, и потому ограничения на ее размеры и сложность практически отсутствуют. Она должна быть такова, что большинство моделей, используемых в сфере исследования этого процесса, а также в сфере разработки инструментов управления им, могли бы быть получены из нее некоторой комбинацией процедур упрощения, агрегирования, осреднения. Вместе с подробной моделью в единой системе должен присутствовать полученный из нее набор имитационных моделей, уже адаптированных для реализации на существующих ЭВМ. [c.12]

Модель динамики сплошной среды является сильно агрегированной моделью, не учитываюш ей многих процессов, протекаюш их при вооруженной борьбе. Поэтому с целью проверки положений, лежащих в основе ее получения, создания информационной базы и определения области ее допустимого использования необходимо провести дополнительные исследования с использованием имитационных моделей, описанных ранее, в режиме имитационных экспериментов. При наличии подобных исследований модель динамики сплошной среды и соотношения, определяющие перемещение линии фронта, можно представить как механизм оптимизационного анализа вооруженной борьбы, служащий базой для разработки быстрых алгоритмов обеспечения процесса оперативного управления войсками. Рассмотрим несколько задач. [c.191]

Более пагубные последствия имели место при попытке внедрения комплекса имитационных водно-балансовых моделей для проектирования схем комплексного использования и охраны водных ресурсов, представленных в работе [Методические указания..., 1987]. Затраты на эту разработку были чрезвычайно велики, и они могли окупиться только широким внедрением практически во всех водохозяйственных проектных организациях страны. Однако, как было сказано выше, такое внедрение возможно только при развитых сервисных функциях модели. Последние же вообще не были продуманы разработчиками. Кроме того, документация по применению комплекса моделей не была структурирована в зависимости от специализации потенциальных пользователей. В результате в рамках одного документа оказались совершенно разнородные вопросы сбор и подготовка данных, инструкции по запуску программного обеспечения, собственно описание математических моделей и др. Поэтому модель не только не получила [c.20]

Учет динамики перемешивания катализатора позволил существенно сблизить теоретические и экспериментальные динамические кривые по этому каналу. Подробное сравнение теоретических и экспериментальных динамических характеристик подтверждает соответствие модели реальному объекту и возможность ее дальнейшего использования для разработки системы управления. Отметим, что модель используется не только для разработки системы автоматизированного управления динамическими режимами, но и для решения задачи статической оптимизации (в качестве основного принят алгоритм статической оптимизации эвристического типа, рассмотренный в гл. V) в рамках имитационного моделирования, а также разработки системы реального времени. [c.239]

Эти методологические разработки содержат требования к архитектуре и структуре имитационных систем, совокупность эвристических принципов и правил работы с моделями, методы организации имитационных экспериментов. [c.193]

Работа по постановке и проведению имитационного моделирования может быть условно разделена на следующие этапы постановка задачи, назначение цели исследования, разработка модели системы, определение параметров управления, планирование эксперимента на ЭВМ при различных значениях управляющих параметров, анализ результатов эксперимента и принятие решений. [c.226]

Крайнова Э.А. Юшкова И.В., Разработка имитационной модели для прогнозирования экономической величины ущерба от аварий на объектах нефтегазодобычи. И Материалы Второго Международного симпозиума Наука и технология углеводородных дисперсных систем . Уфа, 2000 [c.154]

Наиболее сложной задачей при разработке имитационных моделей химико-технологических объектов является разработка и реализация динамических моделей. Используемые для описания динамики объекта системы нелинейных дифференциальных уравнений в частных производных нельзя применять в имитаторе тренажера, так как они не всегда разрешимы относительно всех информационных переменных. Поэтому при имитации динамических режимов коэффициенты усиления рассчитываются по статическим моделям, а изменения параметров во времени учиты- ваются добавочными операторами в виде динамических звеньев первого и второго порядков с чистым запаздыванием. [c.364]

Большой объем исследований в настоящее время связан с разработкой так называемых методов экспертного синтеза в рамках имитационных моделей. В этом случае в процессе проведения имитационного эксперимента управления вырабатываются алгоритмически, но не путем решения оптимизационных или игровых задач, а с помощью экспертного синтеза, т. е. путем разработки алгоритмов, дающих возможность вычислить в каждый момент времени разумные управления по значениям величин, характеризующих состояние процесса в этот момент (либо на некотором интервале времени, предшествующем этому моменту). Такие алгоритмы возникают в результате опросов экспертов, а также после обработки результатов наблюдений за действиями реальных управляющих органов и просто из соображений здравого смысла. [c.7]

Имитационное моделирование /11,40/. При разработке долгосрочных программ и планов ПОД на уровне предприятия НГК и его подразделений существенную помощь может оказать использование экономикоматематических моделей, позволяющих многократно воспроизводить варианты проектных решений с учетом экологического фактора с последующим анализом полученных результатов и выбором наиболее рационального их использования. [c.122]

Разработка имитационной модели и проектирование системы управления. При имитационном моделировании узла дробления была использована комбинация из разработанных математических моделей конусных дробилок и вибрационных грохотов (Уайтен, 1972 с). [c.309]

Одной из насзгтцных проблем современной отраслевой науки является составление аттестационных паспортов стандартных методов измерений. Наиболее сложной частью этой работы остается анализ погрешности в тех случаях, когда интересующая экспериментатора величина не может быть измерена непосредственно, и возникает необходимость измерения других величин, связанных с интересующей некоторой функциональной зависимостью. Такие погрешности не могут быть определены ни при обработке обширных статистических выборок, ни в результате сколь угодно тщательного исследования средств измерений. Их анализ требует либо разработки математической модели изучаемого явления, либо имитационного моделирования исследуемого объекта. Воспользуемся разработанной матричной теорией (см. гл. 2) для анализа методической погрешности при УЗ контроле напряжений. [c.147]

Исследование объекта с помощью такой алгоритмически описанной имитационной модели посредством анализа ее откликов на вариацию экзогенно заданных параметров возможно проигрыванием на компьютере соответствующих вариантов. Обоснование конкретных характеристик реального объекта требует разработки специальных процедур, обеспечивающих целенаправленную вариацию упомянутых параметров. Необходимость сочетать методы имитационного моделирования со специальными оценочными задачами оптимизации обусловлена спецификой современных ВХС. Сама процедура имитации немыслима без статистического моделирования случайных характеристик. [c.366]

В качестве основного инструмента исследования были использованы две взаимодополняющие модели комплексного планирования. Российская имитационная модель (разработка ИНЭИ РАН) базировалась на детальном знании экспертами всей энергосистемы страны, отборе технологий производства и сбережения электроэнергии на основе их экономической эффективности и учете ограничений по топливоснабжению и воздействий на окружающую среду. В американской модели для анализа того же круга вопросов, что и в российской, использовался метод оптимизации по минимуму затрат. Гибкость практического применения американской модели позволила проверить зависимость получаемых результатов от неопределенностей прогнозов экономического развития и политических рещений. Главным итогом разработок по обеим моделям явилась очень близкая сходимость полученных результатов, что дало основание считать их достаточно надежными. [c.292]

Можно смоделировать и другие ситуации с непредсказуемыми составляю-шими, что дает возможность проанализировать возможные альтернативные решения и вьщать оптимальные решения. Моделирование — это важный инструмент в тех случаях, когда невозможно применить приемлемые аналитические методы. Процесс моделирования дает ряд преимушеств, в том числе возможность анализировать сложные ситуации при условии неопределенности и вьща-вать различные возможные исходы. Эти методы можно использовать при проведении глубокого анализа при низких издержках и отсутствии рисков. К недостаткам метода относится сложность и затратность разработки приемлемой имитационной модели, учитываюшей многочисленные нюансы, возникающие в большей части практических ситуаций. [c.338]

Наряду с ГТС к новому классу организационно-ситуационных объектов можно отнести и большие системы энергетики [122], для которых характерны мно1омерность и сложность создаваемых математических моделей при низкой точности и неполноте исходной информации, неоднозначности выбора критерия управления. При разработке АСУ ТП для таких объектов ранее рекомендовалось использовать имитационное моделирование, позволяющее решать только количественные задачи на ЭВМ и проводить их качественную оценку с помощью ЛПР [122]. [c.268]

Первоначальная верификация модели и программного комплекса осуществлена для ВХС рек Оми и Прони. Для ВХС р. Оми имеются многочисленные научные и проектные разработки по обоснованию вариантов регулирования стока с целью водообеспечения разных отраслей, а также охраны природных вод. Экономическая оценка каждого проектного варианта проводилась с помощью модели оптимального выбора параметров ВХС по условиям водообеспечения, о чем детально идет речь в разделе 4.6. Сопоставление результатов оптимизации с данными имитационных экспериментов позволило дополнительно проана- [c.397]

Математические методы и ЭВМ в химии п в химической кинетике находят все более широкое применение [1—20]. Активное использование вычислительной техники и современных методов математического анализа позволяет решать широкий круг вопросов, связанных с созданием химических и термодинамических баз данных и банков знаний, информационно-поисковых систем, распространением методов вычислительного эксперимента и имитационного моделирования в хпмии, развитием математического моделирования химико-технологических процессов, решением математических и вычислительных проблем теоретической химии, термодинамики, химической и физической кинетики и теории горения, применением методов топологии и теории графов, совершенствованием методов обработки экспериментальных данных и решения задач идентификации моделей, созданием математического и программного обеспечения систем автоматизации экспериментов, разработкой проблемно орпентпрованных языков и методов машинной аналитики и т. д. Подтверждение тому — и большое число конференций но названным темам [21—35]. Все это позволяет говорить о стаиовленни нового научного направления — химической информатики и математической химии. Вопрос не нсчерпывается использованием ЭВМ и математических методов в химических исследованиях. Принципиальным моментом представляется, что речь идет не столько о формировании новой ветви хпмии, сколько о новом этапе ее развития. [c.3]

Особенно большое значение использование таких моделей в виде имитационно-оп-тимизирующего блока имеет для разработки верхних уровней АСУ ТП технологических процессов, что на современном этапе имеет очень большое значение. [c.412]

Первая часть данной книги посвящена разработке моделей процесса, вторая часть — их использованию при имитационном моделировании на цифровых ЭВМ промышленных циклов сокращения крупности материала, третья часть — автоматическому управлению циклами. В книгу включены некоторые дополнительные главы,-содержащие необходимую информацию. Нашример, в главе 2 кратко рассматривается взаимосвязь между энергией и степенью сокращения крупности материала, в главе 5 — движение частиц в жидкостях. [c.18]