Модели неполной аналогии

Математические модели, как правило, являются моделями неполной аналогии, т. е. описывают только наиболее важные свойства объекта моделирования. Однако математические описания реальных объектов представляют собой достаточно сложные системы уравнений. Поэтому практически математическое моделирование сколько-нибудь сложных объектов возможно только при использовании вычислительных машин, способных относительно быстро выполнять большой объем вычислений. [c.44]

Модель. Для изучения и выявления закономерностей процессов обработки деталей часто прибегают к их исследованию с помощью моделей, отражающих основные свойства объектов моделирования. Изучение свойств объекта моделирования с помощью анализа аналогичных свойств его модели представляет собой процесс моделирования. Различают физические и математические методы моделирования. Физическое моделирование предназначено для исследования натурных моделей подобия, воспроизводящих объект моделирования в меньшем масштабе. Математическое моделирование основано на том, что реальные процессы в объекте моделирования описывают определенными математическими соотношениями, устанавливающими связь между входными и выходными воздействиями. Математическое моделирование, сохраняя основные черты протекающих явлений, основано на упрощении и схематизации. Математические модели являются моделями неполной аналогии. [c.19]

К шестой загадке Браунер пришел от церия и его спутников. Этой загадкой было размещение по периодической системе Менделеева всей группы редкоземельных элементов, Это была самая большая и трудная задача, решение которой, как мы теперь знаем, было непосильно не только для одного ученого, но и для всей науки XIX в. Задача эта была решена лишь на основе позднейших физических открытий (1913) и создания атомной модели (1921). Долгое время над этой задачей бился сам Менделеев он пытался разместить редкоземельные элементы в своей системе, отводя для них два неполных ряда (8-й и 10-й) и целиком 9-й ряд. Но такое размещение вызывало серьезные трудности приходилось разъединять элементы, химически близкие между собой, и делать их аналогами совершенно не сходных с ними элементов. [c.99]

На втором этапе ППР синтеза кинетической модели опытным химиком-экспериментатором или группой квалифицированных специалистов в области гетерогенного катализа гипотезы выдвигаются на основании а) литературных данных об изучаемом процессе или его аналогах б) результатов начальной группы экспериментов в) личного опыта и интуиции исследователя. Необоснованно выбранная или неполная система гипотез о механизме реакции не может привести к построению адекватной модели химической реакции. Для успеха дискриминации важно, чтобы среди гипотез был и истинный механизм реакции или его разумное упрощение. В то же время практика показывает, что экспериментатор, исходя из интуитивных соображений, не всегда может выбрать достаточно полную систему конкурирующих гипотез, особенно для Д1н0г0стадийных химических реакций. В связи с этим большое значение приобретают формализованные методы построения совокупности конкурирующих гипотез. К таким методам относятся стехиометрический анализ реагирующих систем [1, 2], дедуктив- [c.170]

Почему сложился подобный симбиоз подходов и технологий Основная причина — объективные трудности моделирования крупных месторождений. Имеет место парадокс при проектировании крупных месторождений (2000-5000 скважин) использование пакета E LIPSE или его аналогов приводит к увеличению времени проектирования. Причиной является громоздкость программ, несоответствие выходных форм требованиям ЦКР, отсутствие необходимого объема исходных данных для моделирования. Поэтому в институте созданы программы обработки информации с помехоустойчивыми алгоритмами, использование которых помогает оптимизировать вычислительный эксперимент на западных моделях и подобрать устойчивые решения при неполной и зашумпенной исходной информации. Комплексная технология проектирования разработки нефтяных месторождений является важнейшим элементом долговременного системного мониторинга разработки месторождений. [c.66]

Частицы, которые рассматривались в работахJ15, 18, 23], были намного меньше, чем в промышленных установках, где обычно 1+>10. Нетрудно показать, что кривые I и II на фиг. 11.3 для крупных частиц дают значения V+, значительно большие по сравнению с обычно наблюдаемыми. Хотя использованная физическая модель может показаться весьма идеализированной, особенно для крупных частиц, автор придерживается мнения, что эти различия вызваны главным образом численными значениями параметров, выбранными при получении кривой II. Для крупных частиц еу <С е/ (см. разд. 3.5.2). В связи с этим начальная скорость проскока частиц v может быть значительно меньше, чем пульсационная скорость окружающего газа. Кроме того, утолщение ламинарного подслоя (см. разд. 8.6) будет приводить к увеличению необходимого расстояния пролета частиц. Учет всех этих факторов в анализе Дэвиса привел бы к снижению величины V+. При применении аналогии Рейнольдса (разд. 11.4) к данным по переносу тепла и импульса в потоке взвеси также можно ожидать значительно белее низких значений V+ чем показанные на фиг. 11.3. Это также может быть следствием неполной передачи тепла и импульса при осаждении частиц на стенку. [c.353]

Справочник химика 21

Химия и химическая технология