Модели кибернетические

Рис. 2.14. Схема кибернетическом модели нейрона

Нейронная сеть (НС) — это кибернетическая модель нервной системы, состоящая из совокупности однородных элементов — кибернетических нейронов (узлов). Схемы соединения нейронов (узлов) в НС представляют собой разнообразные многослойные структуры. Каждая многослойная НС имеет один входной (нижний) слой, один выходной (верхний) слой и множество промежуточных функциональных, или скрытых, слоев. [c.86]

В 1970 гг. выходит ряд монографий, посвященных математическому моделированию реакторных процессов [1—3], ректификационных колонн [4], выпарных установок [5], теплообменников [6, 7], формируются кибернетические принципы моделирования [8], обобщаются вопросы математического, алгоритмического и программного обеспечения решения оптимизационных задач [9, 10]. Вместе с тем остро наблюдается дефицит законченных исследований, связанных с моделированием динамических свойств технологического оборудования. Ограниченное количество публикаций [11—15] не позволило к настоящему времени развить и воплотить в реальность идею создания банка типовых нестационарных математических моделей объектов химической технологии, сформулированную еще двадцать лет назад [16], т. е. создать ту информационную базу, которая могла бы эффективно использоваться для анализа и синтеза различных по сложности структур автоматических систем управления. [c.7]

Методы математического моделирования применяют для изучения свойств математически описанных процессов. В зависимости от степени полноты математического описания можно выделить два предельных случая а) известны полная система уравнений, описывающая все основные стороны моделируемого процесса, и все численные значения параметров этих уравнений б) полное математическое описание процесса отсутствует. Этот второй случай типичен для решения кибернетических задач, в которых приходится иметь дело с управлением процессами при наличии неполной информации об объекте и действующих на него возмущениях. При этом параллельно с решением задачи моделирования решают задачу создания модели, что существенно отличает данный случай от моделирования математи-, чески описанных процессов. [c.17]

Анализ математических моделей, их реализация с целью оптимального проведения процессов и оптимального управления ими осуществляется при помощи вычислительных машин. Как кибернетические устройства вычислительные машины могут выполнять три функции 1) проводить вычисления 2) моделировать процесс 3) управлять процессом. [c.84]

Во многих моделях пиролиза промышленных фракций, составленных на кибернетическом уровне, выходы продуктов представляют функциями от определенных комбинаций технологических параметров, в других —от степени конверсии некоторого ключевого компонента, степени газообразования и т. д. [1]. [c.129]

Моделирование процессов смешения на аналоговых вычислительных машинах. Разработку того или иного процесса с использованием математических моделей и вычислительных машин (ЭЦВМ или АВМ) называют кибернетическим моделированием. [c.196]

ВХС является сложной технической системой, функционирующей в сложной природной, общественной и экономической среде, и имеет особенности, перечисленные в разделе 1.1. Поэтому комплекс математических моделей и их компьютерных реализаций в области водохозяйственной деятельности образует сложную программно-кибернетическую систему. Здесь следует подчеркнуть, что программированные действия понимаются не только в узком компьютерном смысле, но также и в том, что различные приемы выработки решений для не полностью формализуемых задач осуществляются все же по определенным правилам . [c.39]

Успешное решение таких сложных многофакторных задач, как разработка оптимальной рецептуры СМС, возможно лишь при новом, кибернетическом подходе к организации и планированию эксперимента, целью которого является получение математической /модели объекта исследования (3). [c.276]

Построение данной математической модели коррозии основано на предположении о наложении влияния различных факторов на скорость коррозии, т. е. кибернетический принцип суперпозиции. [c.176]

На рис. 1.40 приведена схема такого двухстадийного решения. Процесс представлен в виде кибернетической модели с обратной связью фактической величины и исполнительного звена с управлением через задающий параметр. Позже будет показано, что этот же принцип лежит в основе электронного РРК. [c.58]

В результате идентификации по данным экспериментов, проведенных при различных начальных условиях, целесообразно находить не только оценки констант, но и некоторые эмпирические зависимости их от начальных условий. Такой кибернетический подход представляется вполне оправданным если зависимость констант от термодинамических параметров (температуры и давления) общепринята, то в случае зависимости их от других начальных условий Мо, Ро, Р1, Р и т. д.) получают не истинные, а кажущиеся константы. Объяснить это можно недоучетом в принятой модели некоторых тонкостей механизма, в то время как независимость констант от начальных условий, наоборот, может служить критерием истинности принятого механизма (разумеется, с точностью до наблюдаемых координат). [c.74]

В предположении, что моделируемые элементы ХТС функционируют по схеме черный ящик , количественную связь между тремя основными группами параметров, отражающих течение процесса и характеризующих его состояние в любой момент времени, будем находить, абстрагируясь от элементарных процессов, происходящих в самом объекте. Исходя из требования обеспечения кибернетической общности разрабатываемых моделей преобразуем схему важнейших групп показателей, приведенных на рис. 4, в схему, изображенную на рис. 19. [c.91]

Мне казалось полезным предложить механическую модель целой группы систем дифференцировки, каждая из которых дает определенный конечный продукт и обладает внутренней устойчивостью благодаря наличию своеобразного кибернетического механизма. Представим себе клетки в виде группы шаров, расположенных на верхнем крае наклонной плоскости. Представим себе, что на этой плоскости имеется несколько канавок. Как только шар начнет падать вниз, он попадет в одну из этих канавок. Как только он в нее попал, его судьба (конечный продукт, в который он превратится) предопределена, так как маловероятно, чтобы он мог перескочить через гребень, отделяющий одну канавку от другой. Если какая-нибудь необычная причина временно поднимет его к гребню, он будет стремиться, как взлетевшие на горку санки, соскользнуть на дно своей канавки и продолжать свой нормальный путь. Этой модели развивающейся системы я дал название эпигенетический ландшафт . [c.220]

Синтез САУ и учет структурно-функциональных особенностей процесса очистки могут осуществляться лишь на основе исследования поведения математической модели системы. Такая модель строится на основании всестороннего исследования биологических закономерностей процесса, материальных и тепловых балансов для каждой фазы прот есса, а также исходя из уравнений, отражающих влияние гидродинамических и кинетических факторов для каждого компонента. При этом необходимо также учитывать особенности диффузии, теплообмена и кинетики протекающих реакций и многое другое. Большую помощь в ряде случаев оказывает кибернетический метод построения модели, устанавливающий функциональные связи между входными и выходными параметрами процесса и абстрагирующийся от сложных и мало изученных внутренних факторов [10, 14]. [c.248]

С кибернетической точки зрения, которая не рассматривает нейрофизиологические и биохимические процессы функционирования мозга, нейрон представляет собой сложный дискретнонепрерывный преобразователь дискретной частотно-модулирован-ной информации. Кибернетическая модель нейрона, имитирующая биологический нейрон, представляет собой пороговый элемент в виде у-го узла, имеющего ряд активных и неактивных входов (рис. 2.14). Каждый /-й вход, отображаемый входной направленной ветвью с весовым коэффициентом И , имитирует синапс биологи- [c.85]

Значительным шагом вперед явилось создание методов непрямой аналогии. К ним относятся структурные, цифровые и кибернетические модели. Структурные модели состоят из блоков, выполняющих отдельные мачематические действия и соединенных между собой в соответствии со структурой уравнений, которые они решают. Такие уетройетва называют анало[овыми вычислительными машинами (АВМ) общего назначения они позволяют решат1з множество различных задач. При цифровом моделировании все вычисления сведены к последовательности элементарных логических операций с числами, которые по определенному алгоритму — про- [c.323]

При построении математической модели оптимизации конструкторской точности исходили из комплексной оптимизации параметров и допусков. При оптимизации КСП рассматривался в ситуативной постановке при заданных условиях сборки обечаек при ремонте, а поле рассеивания погрешностей - как кибернетические характеристики точности. При комплексной оптимиза1 И с переменными параметрами и допусками формировались оптимальные сборочные единицы, обьдиняемые в структурные комплексы (параллельные, последовательные, смешаные). [c.31]

Так для многопродуктовых химико-технологических сисгем (производство красителей, полупродуктов, химических реактивов и др.) обобщенная модель системы включает модель а-той индивидуальной химикотехнологической системы модехпь Ь-го технологического аппарата в а-той системе модель f-тoй технологической операции в Ь-ом аппарате а-той системы система уравнений математического описания q-гo физикохимического процесса в составе Г-ой технологической операции и т.д. модели, координирующие уровни взаимодействия аппаратов. Здесь же возникает кибернетическая задача декомпозиции системы, так как моделирование в целом практически невозможно. [c.27]

В связи с этим необходимо отметить, что в настоящее время вопросы транспортировки нефти и нефтепродуктов выходят за рамки организационно-производственной деятельности НПК. В моделях, где осуществлена попытка учесть вопросы оптимальной транспортировки, фактически отсутствует информация о внутрипроизводственной вариантности реализации плановых заданий предприятий смежных областей, каждая из которых является специфически сложной кибернетической системой. В лучшем случае такая модель содержит подмодель транспортной задачи, реализуемость которой не обсуждается. Хотя именно здесь по настоящее время, ввиду многопродуктовости сети, многотранс-портности (трубопровод, железная дорога, речной и морской флот, автотранспорт), имеется ряд теоретически нерешенных проблем [73-76]. [c.112]

В книге в доступной и достаточно популярной форме изложены основные понятия кибернетики, описаны се методы и средства (вычислительные мапшны), используемые в химии и химической технологии. Рассмотрены принципы кибернетического подхода к созданию уювых процессов химической технологии Большое вннмание уделено использованию принципов кибернетики при анализе химико-технологических процессов (математи ческие модели процессов и реакторов с учетом кинетики и переноса тепла, расчеты реакторов и их тепловая устойчивость). Изложены вопросы перехода от лабораторных аппаратов к промышленным. Приведены примеры оптимального проектирования химических реакторов. [c.2]

Вопросы управления, вопросы комплексной автоматизации приобретают не только большое значение, по и требуют принципиального нового подхода для своего решения. Таким новым подходом в настоящее время являются кибернетические методы управления, заключающиеся в математизации явлений и применении на ее основе вычислительной техники. Наличие быстродействующих точных вычислительных устройств дает возможность использовать многокон-турные системы управления, в которых с учетом непрерывно подучаемой информации о реальном ходе процесса производится вычисление рабочих параметров (весовой расход,, процентный состав веществ ИТ. п.) знание этих параметров позволяет не ограничиваться поддержанием заранее заданного режима, а подбирать оптимальный в данных условиях режим на базе известной математической модели процесса. [c.66]

Г е л ь ф а н д б е й н Я. А., Методы кибернетической диагностики динамических систем, Идентификация функционируюших систем математическими моделями, изд-во Зинатне , 1967. [c.16]

Наша эпоха поражает стремительностью роста научных и технических достижений. На протяжении жизни одного поколения человечество совершило гигантский скачок — от первых планетарных моделей атома до атомных электростанций и ледоколов, от дерзновенных расчетов Циолковского до полетов советских космонавтов. Развитие химической теории, и в частности развитие наших знаний о природе химической связи и закономерностях химических реакций, также отражает этот бурный прогресс науки. Еще 25—30 лет назад можно было слышать утверждения, что электронные обозначения при атомах и связях в химических формулах не стоят даже тех чернил, которые затрачены на их написание . Позднее скептики несколько изменили свое отношение к электронной теории в органической химии, иронически называя ее теорией, которая может все объяснить, но ничего не может предсказать . Теперь эти иронические высказывания уже забыты, электронные представления в органической химии завоевали всеобш.ее признание, их изучают и ими пользуются в повседневной практике. И хотя эта теория еще не совершила своего прыжка в космос , хотя еще не созданы те кибернетические способы управления химическими реакциями, о которых полушутя-полусерьезно пишет в своем предисловии к французскому изданию этой книги проф. Дюфресс, никто уже не сомневается в ее возможностях и Б ее будущем. Хорошей иллюстрацией этого может служить сам факт издания этой книги как первого тома многотомного французского издания, предназначенного быть практическим руководством для химиков-синтетиков. [c.5]

Математические модели отражают реально протекающие коррозионные процессы с помощью математических уравнений и их графических изображений, в виде набора табличной информации и номограмм, блок-схем описаний многоуровневых систем с вертикальным и горизонтальным взаимодействием уровней иерархии, матрицы решений (кибернетические модели, также построенные по блочному принципу). Сюда же относят алгоритмические описания, которые используют для представления модели объекта, не имеющего аналитического описания, или при подготовке последнего для программирования на ЭВМ. Программное описание модели коррозионного процесса пригодно непосредственно для ввода в ЭВМ. Модель при этом выполнена обычно в кодах машины или ца одном из алгоритмических языков. В последнем случае алгоритми- [c.101]

Кибернетические модели могут быть простыми и полными. К простым относят статические модели, не учитывающие изменения факторов коррозии во времени, и динамические, задача которых — получение динамических характеристик, т. е, установление связи между факторами при изменении их во времени [7]. Согласно основной задаче кибернетики — управлению системой в целом, полные модели коррозионных процессов должны включать главные влияющие факторы, ограничения и связи между ними. Кроме этого, для определения эффективности методов защиты от коррозии такие модели содержат критерии и функции оптим ьноети. [c.102]

Четвертое положение теории предусматривает проведение исследований по научному обоснованию ПДК ЭХВ в почве на биологических, лабораторных, кибернетических моделях в стандартных почвенно-климати-ческих условиях с последующим их переносом на натуральную почву и организм человека. [c.22]

Основная отличительная особенность математического моделирования заключается в том, что все изменения условий (так называемая деформация модели) производятся на самой модели (система уравнений) путем параметрического изменения уравнений, добавления новых и перестройки уже внедренных связей. Поскольку все эти манипуляции выполняются кибернетически при помощи электронно-вычислительных машин (ЭВМ), надобность в эксперименте или отпадает совсем, или резко сокращается число переменных, подлежащих исследованию на физической модели. [c.98]

Ответ дает формальная теория кибернетики. Наука об управлении изучает сложные системы, выявляя те виды управления, которые делают систему жизнеспособной. Описанная вкратце выше модель — это кибернетическая модель управления жизнеспособной системой, а именно, в своей основе, —модель нервной системы человека. Вот как выглядит это сопоставление. Отделения фирмы соответствуют основным органам человеческого тела (печень, сердце, легкие и т. д.). Система № 2 —это спинной мозг, а Система № 1 — его сегменты, действующие через рефлекторные дуги. Система № 3 —это вегетативная нервная система, а описанные выше входы и выходы специального назначения аналогичны симпатическим и парасимпатическим узлам нервной системы. Аналогом центра управления Системы № 3 в теле человека является сгволован зона мозга (мост, продолговатый мозг, мозжечок). Система № 4 соответствует средней части мозга, через которую проходят все сигналы ощущений в пути от органов чувств. Система № 5 — это кора головного мозга. [c.136]

При составлении математической модели процесса необходимо определить цели ее применения. В соответствии с этим ограничим круг рассматриваемых моделей теми из них, которые используются для решения задач управления процессом непрерывного культивирования микроорганизмов. На рис. 1 представлена общая схема процесса культивирования как объекта управления в виде кибернетического черного ящика , на входе которого даны различные управляющие переменные (воздей- [c.6]

Основным методом изучения сложных кибернетических систем является метод черного ящика . При использовании этого метода создается модель, которая воспроизводит только функциональные характеристики процесса, в то время как его структура и внутренние явления не предствляют ин- [c.199]

Справочник химика 21

Химия и химическая технология