Формализация объектов моделирования

Предлагаемая читателю монография представляет восьмую книгу в единой серии работ авторов под общим названием Системный анализ процессов химической технологии , выпускаемых издательством Наука с 1976 г. Семь предыдущих монографий 1. Основы стратегии, 1976 г. 2. Топологический принцип формализации, 1979 г. 3. Статистические методы идентификации объектов химической технологии, 1982 г. 4. Процессы массовой кристаллизации из растворов и газовой фазы, 1983 г. 5. Процессы измельчения и смешения сыпучих материалов, 1985 г. 6. Применение метода нечетких множеств, 1986 г. 7. Энтропийный и вариационный методы неравновесной термодинамики в задачах анализа химических и биохимических систем, 1987 г.) посвящены отдельным вопросам теории системного анализа химико-технологических процессов и его практического применения для решения конкретных задач моделирования, расчета, проектирования и оптимизации технологических процессов, протекающих в гетерогенных средах в условиях сложной неоднородной гидродинамической обстановки. [c.3]

Настоящая глава посвящена изложению общих принципов топологического описания химико-технологических процессов как сложных ФХС, включая объекты с совмещенными явлениями различной физико-химической природы, линейные, нелинейные, с сосредоточенными и распределенными параметрами. При построении метода будут использованы графическая символика и основные приемы структурной формализации, принятые при моделировании электромеханических систем [12—14]. [c.18]

Анализ схемы основного производства НПП показывает, что сложность и разветвленность технологической сети предопределяют необходимость предварительной структуризации объекта моделирования в процессе его формализации. В связи с этим модели подобных сложных технологических комплексов целесообразно строить на базе моделей предварительно выделенных типовых структур [51]. [c.62]

Виды работ, подлежащих автоматизации, определяются в результате анализа, цель которого — системное представление характера процесса проектирования. При этом выявляются структура проектных работ, характеристики процесса проектирования в рамках системы и ее функциональных подсистем Для формализации объектов и процесса проектирования применяется метод логического моделирования, с позиции которого система проектирования рассматривается как совокупность трех дополняющих друг друга моделей — структурной, информационной и функциональной [21] [c.146]

Из изложенного выше следует, что математическое моделирование включает три этапа 1) формализацию изучаемого процесса — составление математического описания его модели 2) создание алгоритма, моделирующего изучаемый процесс 3) установление адекватности модели изучаемому объекту. [c.16]

Особенности исследуемого объекта — многочастичные совокупности — обусловили способ формализации задачи вероятностно-статистическое моделирование. [c.104]

Математическое моделирование включает три этапа 1) формализацию изучаемого процесса — составление математического описания его модели 2) создание алгоритма, моделирующего изучаемый процесс 3) установление адекватности модели изучаемому объекту. Методы математического моделирования в сочетании с современными вычислительными средствами позволяют при относительно небольших материальных затратах исследовать различные варианты аппаратурного оформления процесса, изучить его основные особенности и вскрыть резервы усовершенствования. При этом в рамках используемой модели всегда гарантируется отыскание оптимальных решений. [c.15]

Под математическим моделированием понимается метод изучения объектов различной сложности (элементарных и комплексных процессов, аппаратов, машин, установок), основанный на формализации исследуемых характеристик объектов с помощью уравнений, неравенств, ограничений. Системный анализ предусматривает декомпозицию процессов в объектах на элементарные, их классификацию, выделение основных закономерностей, общности и специфики, итоговое рассмотрение комплексных процессов как единого целого, упорядоченной композиции элементарных процессов. [c.308]

Проектирование технологических процессов по сравнению с моделированием в меньшей степени поддается формализации, поскольку связано не только с анализом накопленной суммы знаний об объекте, но и с использованием этих знаний для создания нового производства. Только глубокое понимание проблемы, эрудиция, активное использование знаний о процессе и интуиция проектировщика позволяют создать качественный проект. Таким образом, проектирование есть творческий, эволюционный процесс и в этом смысле представляется довольно неопределенным, связываемым с большим разнообразием действий, направленных на изобретение новых искусственных объектов для приспособления окружающего мира к некоторым задачам человека [26]. [c.85]

Следующий этап моделирования состоит в агрегировании элементарных функциональных операторов в общий результирующий функциональный оператор, который и представляет математическую модель объекта. Важным фактором агрегирования является правильная координация отдельных операторов между собой, которая не всегда возможна из-за трудностей учета естественных причинно-следственных отношений между отдельными элементарными процессами. Поэтому повышается роль автоматизации и формализации процедур агрегирования отдельных подсистем в единую систему (эти вопросы будут рассмотрены во втором томе настоящей монографии). [c.200]

Формализация и автоматизация процедуры построения математической модели ФХС. Из сказанного ясно, что эффективность процесса моделирования и последующего использования математической модели для решения задач оптимизации, построения модулей, анализа и синтеза химико-технологических систем в значительной мере обусловлена тем, насколько удачно учтены все перечисленные выше аспекты математического моделирования. Это в свою очередь во многом зависит от опыта, интуиции и степени квалификации исследователя, т. е. от того, что составляет субъективный фактор процесса моделирования. Удельный вес субъективного фактора при построении модели можно существенно уменьшить созданием специальной системы формализации и автоматизации процедур синтеза математических моделей. При этом вычислительная техника может и должна активно использоваться не только для решения уже готовых систем уравнений, но и на стадии формирования математического описания объекта. Такой [c.203]

Для математического моделирования в настоящее время характерна машинно-ориентированная формализация и автоматизация как самой постановки задачи, так и всех процедур, связанных с ее реализацией на вычислительной машине. При этом вычислительная техника используется не только на этапе решения уже готовых уравнений, описывающих объект, но и на этапах физико-химического, гидромеханического, термодинамического обоснования математического описания, вывода системных урав- [c.3]

Математическое моделирование включает два этапа 1) формализацию исследуемого объекта управления — составление математического описания его модели 2) установление адекватности модели изучаемому объекту. [c.27]

Второй способ упрощения, являющийся разновидностью первого, состоит в том, что число пространственных координат сокращается до одной. В качестве модели развития процессов переноса в направлении отброшенных координат принимаются эмпирические закономерности. Обычно это критериальные уравнения, позволяющие определить кинетические коэффициенты тепло- и массообмена и легко выразить объемные источники массы и энергии через параметры системы (2.2.1). Численные значения коэффициентов критериальных уравнений определяются на основе обработки экспериментальных данных или данных имитационного моделирования задач, полученных в приближениях пограничного слоя, с привлечением теории размерностей и подобия. Уравнение движения 3) в системе (2.2.1) исключается, а осевая скорость движения среды усредняется по сечению аппарата. Данный метод нашел широкое применение в инженерном подходе к моделированию теплообменных и массообменных аппаратов и представляется нам едва ли не единственным при построении полных математических моделей динамики объектов химической технологии. Его преимущества видятся не только в том, что при принятых посылках относительно просто достигается численная реализация математического описания, в котором учитываются причинно-следственные связи между звеньями и их элементами, но и в том, что открывается возможность формализации процедуры построения открытых математических моделей химико-технологических аппаратов. Эта процедура может быть выполнена в виде следующего обобщенного алгоритма. [c.36]

Знания экспертов о социально-экономической системе можно разделить на декларативные и процедурные. Декларативными знаниями являются основные понятия данной предметной области и отношения между ними, формализованные в виде концептуальной модели. Кроме целей формализации, концептуальная модель также необходима для идентификации с точки зрения целей моделирования "существенных" объектов исследуемой предметной области и связей между ними. Закон Парето [75] говорит, что в каждой группе или совокупности существует [c.171]

Весьма эффективным методом исследований вибрационных процессов, а также качества функционирования систем является моделирование механической конструкции объекта. При построении моделей определяют основные связи между элементами объекта и присущие ему закономерности. Общими по степени формализации и удобными для исследования являются математические и электромеханические модели. [c.603]

Поэтому одним из основных условий математического моделирования биологического объекта является возможно более полный анализ и формализация той функции, которую он выполняет в процессе жизнедеятельности организма или его соответствующей части. [c.108]

Как следует из рис. 7.4, з общей задаче моделирования химико-техпологического процесса функции пользователя ограничиваются постановкой задачи моделирования и составлением математического описания. Последнее должно быть представлено в виде, пригодном для ввода в систему. В частности, описание должно быть представлено в матричном виде. Пакет программ является незамкнутым, поэтому пользователь имеет возможность вносить любые изменения и дополнения в общую схему моделирования на языке системы. Это, прежде всего, ввод исходных данных и вывод результатов решения, включение функций управления вычислительным процессом и (при необходимости) форсирующих процедур для ускорения решения. Следовательно, необходимо иметь опыт программирования на рабочем языке пакета, в качестве которого обычно используются процедурно-ориентированные языки типа фортрана, ПЛ-1. Совершенствование методов формализации составления математического описания объекта позволяет еще в большей степени автоматизировать процесс моделирования. [c.273]

Информационный уровень моделирования предметной области определяет формализацию как физической, так и математической модели формируется совокупность признаков, выделенных на первых двух уровнях (физическом и математическом), и устанавливаются все соответствующие логические связи. Кроме того, на этом уровне формируются и дополнительные признаки и связи, отвечающие проектируемым приложениям информационной системы. В любом случае информационная модель отвечает требованиям эффективного доступа к любому системному объекту и условиям минимальности описаний при максимально возможной полноте данных. [c.259]

Поскотаку в качестве объектов моделирования в настоящей книге выбраны технологические процессы химической промышленности, их специфические особенности и должны учитываться при разработке общей структуры технико-экономической модели оптимизируемого объекта и ее дальнейшей математической формализации. Технико-экономи-ческая модель ХТС, постоянная по форме, при переходе от одного уровня моделирования к другому может существенно менять содержание. При построении технико-экономических моделей в первую очередь необходимо свести моделируемый типовой процесс к одной из общепринятых групп. Тем самым будет предопределено возможное использование опыта по составлению математических описаний для процессов данной группы. [c.8]

С позиций системного подхода математическое моделирование можно рассматривать как итеративный процесс, протекающий в три этапа I) формализация изучаемого процесса - составление математического описания его модели 2) разработка алгоритма, моделирующего изучаемый процесс 3) установление адеква 1 ности модели изучаемому объекту. Метода математического моделирования позволяют исследовать различные варианты аппаратурного оформления процесса, изучить его основные особенности и вск нль резервы усовершенствования. При этом всегда гарантируется отыскание оптимальных решений в рамках используемой математической модели. [c.7]

На наш взгляд, помимо причин, указанных в работах [59-66], эффективное внедрение в производство оптимизационных задач сдерживается и отсутствием единых методологических основ проводимой формализации. Это привело, в частности, к существенному многообразшо несвязанных между собой вариантов формализации моделей. В области линейных моделей наметились два основных типа аппроксимационные модели и модели с переменными параметрами. Оба типа моделей, предназначенных для одной и той же цели - определить оптимальный текущий план выпуска товарной продукции в целом по НПК, формально реализованы на основе различных подходов. В тех случаях, когда на рассматриваемом производстве общее число технологических объектов планирования мало, в обоих типах моделей предусмотрено достаточно подробное поустановочное описание технологического процесса переработки нефти от первичной переработки до приготовления товарной продукции. Формальная разница проявляется в том, что в аппроксимационных линейных детерминированных моделях коэффициенты выпус-ка-затрат принимаются строго фиксированными, а в моделях с переменными параметрами изменяющимися в некоторых, заранее определенных интервалах. Однако такая детализация оказывается эффективной лишь при моделировании на заводском уровне, поскольку оба названных подхода предполагают переработку большого объема информации и при переходе к описанию комплекса, состоящего из двух и более НПП, размерность соответствующей модели значительно возрастает. Информационное обеспечение этих задач не гарантирует априорной совместности вводимых ограничений, а их фактическая реализация, как правило, сопровождается дополнительной корректировкой параметров, направленной [c.108]

Количеств, описание процессов X. т. основано на законах хим. термодинамики, переноса кол-ва движения, теплоты и массы (см. Переноса процессы. Турбулентная диффузия) и хим. кинетики. При расчете и проектировании химико-технол. процессов и аппаратов определяют 1) материальные потоки перерабатываемых в-в 2) энергетич. затраты, необходимые для осуществления процессов 3) осн. ра.змеры. laшин и аппаратов. Анализ кинетич. закономерностей позволяет определить оптим. условия ведения процесса, при к-рых размеры аппаратов будут минимальными. Матем. моделирование, широко используемое при расчетах и проектировании хим. процессов и оборудования, включает формализацию процесса в виде матем. записи, задание разл. значений режимных параметров системы для отыскания на ЭВМ значения выходных параметров и эксперим. установление адекватности модели изучаемому объекту. Оптимизация работы агрегатов и химико-технол. систем осуществляется по экономическим и энерго-технологическим показателям. [c.647]

Методы расчета. Количеств, описание процессов X. т.ос-новано на законах хим. термодинамики, переноса кол-ва движения, теплоты и массы (см. Макрокинетика, Переноса процессы. Турбулентная диффузия) и хим. кинетики. Анализ кинетич. закономерностей единичных процессов, их взаимного влияния позволяет разработать технол. режим, т. е. огттимальную совокупность параметров (т-ра, давление, состав исходной реакционной смеси, природа катализатора), определяющих такие условия работы апп ата или системы аппаратов, к-рые позволяют получить наиб, выход продукта или обеспечить наименьшую его себестоимость. Мат. моделирование, широко используемое при расчетах хим. процессов и оборудования, включает формализацию процесса в виде мат. записи, задание разл. значений режимных параметров системы для отыскания с помощью ЭВМ значения выходных параметров и эксперим. установление адекватности модели изучаемому объекту. Оптимизация работы афегатов осуществляется по экономич. и энерго-технол. показателям. Если прежде при этом стремились достичь макс. результата по одному параметру, напр, получить макс. выход продукта, то теперь требуется оптимизация, включающая учет таких параметров, как энергетич. и материальные ресурсы, защита окружающей среды, обеспечение заданного качества продуктов, безопасность процессов, продуктов и отходов произ-ва. [c.238]

Математическое моделирование — основной способ применения математики в приложениях. Уравнения механики, диффузии и т. п. — это все математические модели реальных и очень сложных событий. Основой для математического моделирования является формализация ситуаций, т. е. описание реальных объектов (процессов) на математическом языке. При этом, разумеется, следует учитывать и конечную цель задачи, чтобы выбрать соответствующий уровень подробности. Так, в примере 1 (стр. 24) мы описали математическую модель, обозначив аппараты точками на плоскости. При этом игнорировался целый ряд параметров, которые специалисты могут связать с реальными системами, а оставлен только один, поскольку в данной задаче аппарат пас интересовал только как место пересечения номмуникаций. Обычно для такого описания достаточно языка теории множеств. [c.23]

На основе другого подхода к управлению флотационным процессом, который наряду с изложенным выше используется в АСУ ТП обогатительных фабрик, лежат принципы формализации действий оператора-технолога по управлению объектом и моделирования их с помощью вычислительной машины. Последовательность действий по контролю, анализу и управлению объектом представляется в виде логической структуры (схемы), Пример которой для операций основной молибденовой флотацин Тырныаузской обогатительной фабрики дан на рис. V 11.36 (прямоугольниками обозначены операции контроля, ромбом — Логические операции). Выполнение проверяемого условия, записанного внутри ромба, обозначено /, а невыполнение — 0. Стрелка внутри прямоугольника указывает на направление изменения управляющего воздействия. [c.360]

Справочник химика 21

Химия и химическая технология