Алгоритм выбора параметров

Реализация функционального алгоритма выбора оптимальных в определенном смысле параметров поверхностных конденсаторов и АСР требует прежде всего корректного математического описания входящих в него блоков. Основным, наиболее сложным и ответственным является блок, реализующий математическую модель поверхностного конденсатора (блоки 3, 3 — см. рис. 1,2). [c.27]

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]

Подсистемы и компоненты (см. рис. 2.1) интегрированы на уровне общих технических средств, общего методологического, программного и организационного обеспечений. Каждая из подсистем, в свою очередь, состоит из нескольких частей. Например, подсистема Физикохимия , основной функцией которой является выдача требуемых характеристик (свойств, параметров) веществ и их смесей, должна содержать базы данных по свойствам, оборудованию, комплексы программ для расчета и прогнозирования свойств и т. д. Подсистема Генплан , основная функция которой — анализ вариантов генерального плана химического производства, состоит из алгоритмов выбора площадки строительства, разработки объемно-планировочных решений и конструирования инженерных и транспортных коммуникаций. Аналогично и для других подсистем установлены строго определенные функции. [c.40]

Алгоритм выбора размера шага основан на сравнении экспериментальных значений трех параметров (7) rf, - идеального значения d, (2) а,- - идеального отношения сжатия (3) 0, - идеального угла вращения. [c.274]

В каждом из алгоритмов А, Б, В, сходимость обеспечивается выбором параметра е . Определение точного значения этого параметра дается ценой значительных затрат процессорного времени, так как при каждом пробном значении е строится управление, интегрируется система (4.3.1) и вычисляется значение функционала (4.3.2). Поэтому работу процедуры одновременного поиска следует прекращать как при достижении точности по е, так и при получении меньшего значения функционала /(и )< [c.194]

Существуют два подхода к выбору параметров и р . Первый подход заключается в том, что на итерации к при фиксированном p,j параметр a находится из условия минимизации F х -f -f ap/ ) или с помощью процедуры экономного поиска. Алгоритм выбора Рй предложен в работе [92]. [c.138]

Итак, рассмотренный пример показывает, что за счет правильного выбора варьируемых параметров можно понизить порядок системы нелинейных уравнений, к решению которой сводится расчет схемы. В простых схемах типа схемы па рис. 4 довольно несложно угадать, какие переменные надо принять в качестве варьируемых, но в сложных схемах это сделать уже непросто. В работах [9, 4] изложены общие алгоритмы выбора варьируемых переменных в произвольных схемах. Однако они обладают пока существенными недостатками, поскольку в значительной степени основываются на процедуре простого перебора вариантов. [c.26]

Верхняя граница возможного изменения расхода в задачах оптимизации технологических параметров и приближения-не определяется. Реализуемость получаемой совокупности технологических параметров Ох я I осуществляется проверкой возможности компенсации возмущений в общем алгоритме выбора оптимальных параметров конденсатора и АСР (БС — ОПК). [c.140]

З.б.З. АЛГОРИТМ ВЫБОРА НОРМАЛИЗОВАННОЙ ДЛИНЫ ТРУБЧАТКИ КОНДЕНСАТОРА Ц ФОРМИРОВАНИЯ ОБЪЕДИНЕННОГО ВЕКТОРА КОНСТРУКТИВНО-ТЕХНОЛОГИЧЕСКИХ ПАРАМЕТРОВ, [c.145]

Выбор параметров алгоритма происходит автоматически. Время зависит от числа оптимизируемых переменных и шага поиска параметра. Время счета одного варианта (Л = К = 100) [c.283]

Очевидно, при расчете МТБ конкретной ХТС необходимо выбирать такой метод, который позволил бы быстро и довольно точно получить значения регламентных параметров ХТС. Для этого при функционировании АСП следует разработать алгоритм выбора [c.79]

Рис. 58. Алгоритм выбора основ припоев Мп с температурой пайки в выбранных по алгоритму (см. рис. 57) температурных интервалах а — решение б — выходные параметры

Основная идея алгоритма заключается в таком выборе параметров процесса, чтобы одновременно учитывались ограничения. Перепишем условия ограничений на качество в следующем виде [c.191]

В качестве критериев оптимизации при расчете и проектировании выступают минимизация габаритов, повышение эффективности отклонения и скорости печати. Алгоритм осуществляет расчет и выбор параметров в следующей последовательности диаметр отпечатка, диаметр капли, шаг развертки, диаметр сопла, частота каплеобразования, скорость полета капель, давление и расход рабочей жидкости, величина зарядного промежутка, заряжающее напряжение, заряд капель, радиус закругления пластин, напряженность отклоняющего поля, отклоняющее напряжение, межэлектродное расстояние, длина и ширина отклоняющих пластин, )асстояние до плоскости печати, корректирующий угол наклона пластин. Спроектированная печатающая головка отличается простотой конструктивного исполнения, технологична в изготовлении, оптимизирована по габаритам, эффективности отклонения, качеству печати, надежности функционирования и производительности. [c.104]

В программе предусмотрен алгоритм выбора оптимального значения параметра р, на каждой итерации. Важно отметить, что, попадая в окрестность точки минимума Г, значение р устремляем к нулю. Таким образом, при сходимости (16) получаем несмещенную оценку параметров. [c.84]

Технолог составляет алгоритм выбора базы с помощью библиотеки элементарных высказываний. В закодированном виде он задает элементарные высказывания (виды установа и заготовки, наличие конструктивных особенностей детали и т. п.) и конкретные указания с клавиатуры дисплея. После отработки каждого указания программа выдает запрос на продолжение работы. Система из элементарных высказываний формирует предикат, который дополняется расчетом параметров базы. Получаемые подпрограммы выбора баз и расчет их параметров система автоматически помещает в библиотеку подпрограмм выбора баз с ключом, соответствующим коду поискового предписания. Данный подход при подготовке УП (для токарных станков с ЧПУ) снижает трудоемкость на 40 — 50% по сравнению с системой диалога при повышении качества программы. [c.216]

Рассмотрим возможность оптимизации циркуляционных смесителей с использованием метода математического моделирования. Как известно, оптимизация какой-либо системы включает следующие этапы выбор функции цели (или критерия оптимизации) составление содержательного описания процесса или явления, происходящего в системе разработка математической модели процесса или явления и установление ограничений на параметры составление алгоритма поиска оптимального варианта системы и режима ее работы. [c.238]

Итак, создание информационной базы САПР состоит в выборе универсальной или разработке специализированной СУБД определении числа и разработке структуры баз данных разработке алгоритмов проверки, обработки экспериментальных и расчета недостающих данных заполнении баз данных. Первые два пункта будут рассмотрены подробнее в гл. 5. Определение числа баз производится па основе обобщения опыта проектирования в данной отрасли и состоит в установлении количества единиц информации базы, согласовании терминологии. Проверка достоверности данных производится путем выявления достоверных параметров и использования известных закономерностей между отдельными параметрами, либо путем применения методов статистической обработки данных. Часто при обработке данных проводится и проверка их достоверности. [c.117]

Таким образом, накопление данных и их обработка должны проводиться с использованием пакета программ. В него входят собственно программы аппроксимации табличных данных, программы обработки данных по фазовому равновесию. Последние соответствуют последовательности подготовки данных, подлежащих записи в базу. Этот комплекс программ основан на алгоритмах проверки термодинамической совместимости равновесных данных, выбора уравнений для описания неидеальности фаз, определения параметров этих уравнений. [c.118]

Отсюда видно, что дисперсия ошибки оценки по методу МАВ меньше, чем по методу МП (причем обе оценки получаются несмещенными). Здесь имеется в виду, что параметры априорного распределения, используемого для улучшения алгоритма идентификации, выбраны правильно. Однако, как видно из формулы Байеса (8.50), при ошибочном выборе априорного распределения оценка МП может оказаться лучше оценки МАВ. Кроме того, если неизвестные параметры распределения равномерно распределены или если есть значительная неопределенность в априорном распределении (т. е. матрица ковариаций велика), то методы идентификации по максимуму апостериорной вероятности и максимуму правдоподобия равнозначны по своей эффективности. [c.468]

Итак, технологический расчет аппарата заключается в разработке соответствующего математического описания, выборе метода рещения системы уравнений этого описания, определении необходимых параметров, установлении адекватности модели реальному объекту, т. е. в разработке математической модели объекта. Независимо от функционального назначения элемента схемы математическая модель должна строиться по модульному принципу, причем таким образом, чтобы можно было иметь возможность при необходимости достаточно легко внести нужные изменения (дополнения или расширения функций) в модель без ее значительной переработки. Основная функция модели состоит в сведении материального и теплового балансов -получении выходных данных потока по входным данным. В зависимости от назначения математического описания отдельных явлений процесса (фазовое и химическое равновесие, кинетика массопередачи, гидродинамика потоков и т. д.) общее математическое описание может существенно различаться. Важно при создании модели не нарушать общей ее структуры, т. е. иметь возможность использования единых алгоритмов решения. [c.101]

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]

К группе алгоритмов преобразования данных относятся также алгоритмы выбора технологического оборудования. Выбор оборудования при известном его типе обычно осуществляется по фиксированному набору определяющих параметров и является в значительной мере автономным процессом в том смысле, что он в большинстве случаев не зависит от характеристик проектируемого процесса. Гораздо сложнее задача определения необходимого типа оборудования, обеспечивающего минимальные затраты при заданной производительности. В лучшем случае эта задача решается качественно с помощью логического анализа особенностей реализуемого технологического процесса и накопленного опыта, в другпх же случаях выбор типа оборудования производится в значительной степени интуитивно и в соответствии со сложившимися традициями. В то же время желательно, чтобы эта задача решалась численно с учетом количественных характеристик как самого оборудования, так и технологических потоков и окружающей среды. [c.230]

На рис.1 приведена геометрическая интерпретация разработанного в [1] алгоритма выбора оптимального управляющего воздействия й, для случая, когда гюдынтегральные функции в (4) и (7) являются линейными параметрическими, зависящими от управления и (или а>) и параметра / Для простоты рассуждений предполагается, что двухуровневые на интервале [О, 7] возмущение / и управление и имеют извес тную точку переключения, а именно t,- Т/2. [c.137]

Для решения указанной системы уравнений был разработан эффективный алгоритм и составлена (в среде Ве1р111 3.0) программа оптимального проектирования КА. Составленная программа позволяет выполнять как однократный, так и многовариантный расчет оптимизации, а также расчет параметрической чувствительности. В качестве исходных данных необходимо задать следующую информацию физико-химические свойства компонентов, параметры входных потоков, параметры аппарата (количество слоев контактной массы), начальные приближения варьируемых переменных. Очевидно, что решек. задачи оптимизации многослойного КА должен предшествовать совмес1ный рациональный выбор параметров входных потоков (их величины и составы) и количества слоев катализатора В качестве такого выбора использовалось условие максимальной производительности адиабатического слоя контактной массы [1]. [c.134]

Божанов Э. С. О выборе параметров алгоритмов стохастической аппроксимации. — Автоматика и телемеханика , 1972, № 1, с. 48—54. [c.375]

Поставленная задача относится к классу задач нелинейного программи-РОВШ1ИЯ и сводится к минимизации функции многих переменных (4.12) при ограничениях (4.13). В основу алгоритма ее решения положен метод сканирования [127], гарантирующий получение глобального экстремума. Кроме того, этот метод позволяет при окончательном выборе параметров газораспределительной решетки просмотреть всю область допустимых решений. Это дает возможность выбрать решение, не приводящее к минимуму, но более приемлемое прт каких-либо других не формализованных ограничениях на искомые параметры. [c.112]

Выбор параметров алгоритмов прикладного статистического анализа.— Автометрия , 1972, № 1. [c.231]

Рассмотрим более подробно отдельные алгоритмические блоки САИБ. Проектирование ФОМО АСУ ТП первоначально предполагает разработку алгоритма опроса значений параметров технологического режима (блок 1, рис. 1). Здесь особое внимание уделяется выбору необходимой частоты опроса в зависимости от динамических свойств измеряемых параметров содового производства, применяемых средств измерения и т. д. При этом можно использовать известные [1] алгоритмы выбора частоты опроса. [c.129]

При оптимизации процессов и производств необходимо из многочисленных их возможных состояний выбрать определенные, лучшие в некотором смысле. Оценка лучшего состояния проводится с помощью критерия. Таким критерием могут быть различные показатели процессов и производств технологические, технико-эко-номические, экономические. Выбор критерия зависит от уровня иерархии системы, постановки задач оптимизации и средств, с по- мощью которых они решаются. Полученные в гл. П математические модели единичного электролизера и их группы (отделение электролиза), использующие адаптивные алгоритмы расчета параметров процессов, протекающих в электролизере, позволяют ставить и решать широкий круг задач оптимизации работы как единичного аппарата, так и отделения в целом, отвечающих требованиям создаваемых АСУТП. [c.93]

В результате оптимального выбора параметра р, вьппеописан-ный алгоритм хорошо зарекомендовал себя при работе с плохо [c.84]

Вычисление параметров модели. Формулировка поисковой модели включает определение набора характерных для сигнала признаков и выбор алгоритма вычисления параметров модели. Можно представить себе ситуацию таким образом, что параметры модели используются для оценки конкретных констант взаимодействия в построенной схеме процесса. В простейщем случае параметры служат для выяснения того, лежит ли константа в диапазоне значений, позволяющих сказать, что "сигнал есть", или же в диапазоне, означающем "сигнала нет". [c.119]

Примерная структура САПР технологического проектирования приведена на рис. 2.2. Ее основу составляют банк данных (БД) — информационное обеспечение, содержащее данные о свойствах перерабатываемых и получаемых веществ, параметрах оборудования и схем, экономические и технико-экономические показатели последних, информационно-справочные данные и т. д. пакеты прикладных программ (ППП) общего и специали-зпрованного назначения (алгоритмы решения задач оптимизации, модели аппаратов и технологических схем) алгоритмы синтеза технологических схем алгоритмы конструкционного расчета и выбора оборудования, размещения оборудования алгоритмы синтеза систем управления. Организационно САПР технологического проектирования состоит из ряда взаимосвязанных подсистем, принципы разработки, структура и состав которой подробно изложены во второй части книги. [c.44]

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]

Расчет теплообменной аппаратуры. ПоСтанОйкй задачи сро ёктного расчета теплообменного оборудования узла ректификации формулируется следующим образом [69]. Для всех аппаратов известны расход, начальная и конечная температура основного технологического потока, начальная температура тепло- или хладагента, а также теплофизические свойства обоих потоков. Требуется определить оптимальные в экономическом отношении параметры всех аппаратов и режимы их работы, под которыми понимаются расход и конечная температура хлад- или геплоаген-та. Алгоритм построен по модульному принципу и включает в себя расчет поверхности теплообмена кипятильника, конденсатора, подогревателя-холодильника конвективного типа, выбора стандартного аппарата. В основу расчетной части алгоритма положены известные критериальные соотношения [70, 71] и уравнение теплопередачи, записанное в дифференциальной форме [c.151]

Выбор исходных точек контроля и измерения параметров физических потоков определяет трудоемкость расчета нагрузок на элементы системы, обусловленную затратами маптнного времени в"зависимости от структуры алгоритма [c.276]

Описание алгоритма [34, 35]. Таблица исходного массива информации квантуется на два уровня, как указывалось выше. Каждая рабочая строка, соответствующая заданному ( своему ) значению целевой функции у, сопоставляется со строкой сравнения , относящейся к чужому у, т. е. значению у на другом уровне. При этом запоминаются различающиеся разряды в рабочей строке. Далее эти сравнения производят во все расширяющейся окрестности, состоящей из строк сравнения, и из исходного списка разрядов кода рабочей строки вычеркиваются все совпадающие, кроме последнего (по ходу операций сравнения с новыми строками). Помечаются чужие строки, которые содержат выделенное значение параметра. Затем вышеописанные операции повторяются, но строками сравнения уже служат помеченные строки. Процесс сравнения продолжается до тех пор, пока будет выделено такое сочетание параметров, которое отсутствует в чужих строках. Выделенное сочетание параметров записывают в виде импликапта х . х .1. .. х г, что соответствует следующему выражению для данного уровня целевой функции у характерно совместное наличие переменных хЧ, х ,. . х . Аналох ично выделяют имп-ликанты для всех строк данного уровня у. Выделенные импли-канты классифицируют по рангу в зависимости от частоты их появления в своем классе (разряде) целевой функции. Построение булевой модели ФХС сводится к выбору минимального количества наиболее часто встречающихся импликантов так, чтобы они покрывали все строки таблицы, принадлежащие своему у. [c.104]

Справочник химика 21

Химия и химическая технология