Математическая иерархическая

Преодоление осложнений, связанных с возникновением непредсказуемых нарушений структуры потоков при переходе от лабораторного к промышленному аппарату, представляет одну из центральных проблем химической технологии — проблемы масштабного перехода. Успех ее решения в значительной мере зависит от типа контактного аппарата. Наиболее просто она преодолима для аппаратов с неподвижным слоем катализатора, где иерархическая структура математической модели реактора тривиальна (рис. 1.1) [И]. Проблема усложняется для аппаратов с псевдо-ожиженным и фонтанирующим слоями катализатора в двухфазных потоках [12]. Наибольшие трудности связаны с решением проблемы масштабного перехода для аппаратов трехфазного слоя, где иерархическая структура взаимодействия эффектов и соответствующих математических моделей отличается наибольшей сложностью [13]. [c.15]

Сложная иерархическая организация гетерогенно-каталитических систем затрудняет построение основ теории на строгих законах гетерогенного катализа, выраженных в количественной форме, поскольку обширные накопленные знания в литературе представлены преимущественно в описательной форме. Большой удельный вес информации описательного (качественного) характера о поведении гетерогенно-каталитических систем часто затрудняет строгую математическую постановку и решение задач исследования, моделирования, управления и оптимизации гетерогенно-каталитических процессов, что является существенным тормозом в решении как фундаментальных, так и прикладных задач гетерогенного катализа. [c.107]

Нерегулярная стохастическая пористая структура катализатора представляется в виде статистических ансамблей взаимосвязанных структурных элементов. Это позволяет применять иерархический принцип построения математических моделей физико-химических процессов в пористых средах. Каждый уровень иерархии предполагает выбор своей модели процесса, наиболее адекватно отражающей особенности его протекания. [c.141]

Многоуровневый иерархический подход с позиций современного системного анализа к построению математических моделей позволяет предсказывать условия протекания процесса в аппаратах любого типа, размера и мощности, так как построенные таким образом модели и коэффициенты этих моделей позволяют корректно учесть изменения масштаба как отдельных зон, так и реактора в целом. Конечно, данный подход весьма непрост в исполнении. Чтобы сделать его доступным для широкого круга специалистов, необходимо сразу взять ориентацию на использование интеллектуальных вычислительных комплексов, которые должны выполнять значительную часть интеллектуальной деятельности по выработке и принятию промежуточных решений. Спрашивается, каков конкретный характер этих промежуточных решений Наглядные примеры логически обоснованных шагов принятия решений, позволяющих целенаправленно переходить от структурных схем к конкретным математическим моделям реакторов с неподвижным слоем катализатора, содержатся, например, в работе [4]. Построенные в ней математические модели в виде блоков функциональных операторов гетерогенно-каталитического процесса совместно с дополнительными условиями представлены как закономерные логические следствия продвижения ЛПР по сложной сети логических выводов с четким обоснованием принимаемых решений на каждом промежуточном этапе. Каждый частный случай математической модели контактного аппарата, приводимый в [4], сопровождается четко определенной системой физических допущений и ограничений, поэтому итоговые математические модели являются не только адекватными объекту, но обладают большой прогнозирующей способностью. Приведенная в работе [4] логика принятия промежуточных решений при синтезе математических описаний гетеро- [c.224]

Ясно поэтому, что применение рассмотренного математического описания требует выполнения значительного объема гидродинамических исследований методами, рассмотренными в главе III. С этой целью следует использовать иерархический подход, развитый в работах М. Г. Слинько с сотр. [52]. [c.373]

При математическом моделировании химико-технологических процессов принято выделять в структуре моделей иерархические уровни микроуровни или молекулярный уровень, макроуровень (или уровень) малого объема, рабочей зоны аппарата, аппарата в целом и агрегата [3]. Большинство задач, связанных с разработкой физических методов интенсификации процессов, необходимо рассматривать на уровне малого объема, хотя в некоторых специфических случаях должен быть проведен анализ и на молекулярном уровне. Естественно, что полное решение требует дальнейшего перехода и на более высокие уровни с целью разработки аппаратуры. [c.7]

Исходной базой для разработки модулей любых иерархических уровней точности и общности, соответствующих различным элементам ХТС, при автоматизированном проектировании химических производств являются математические модели типовых, технологических процессов. Если известна математическая модель типового процесса, то для получения соответствующих модулей нео б-ходимо эквивалентно преобразовать данные уравнения математического описания в виде некоторой матрицы преобразования Или нелинейной операторной формы, используя методы линеаризации и теории приближения функций. Однако для этой цели в настоящее время наиболее широко применяют методы планирования эксперимента на СЛОЖНОЙ математической модели элемента ХТС, а также методы аппроксимации непрерывных процессов с распределенными параметрами дискретными процессами с сосредоточенными параметрами. [c.63]

Построение иерархической структуры (графа) разработки проекта, глубина декомпозиции зависят от степени математической проработки этапов проектирования. При наличии пакетов прикладных программ, реализующих функции частей проекта, проектирование будет вестись практически в автоматическом режиме и декомпозиция исходной задачи может выполняться до этого уровня. Однако это не означает, что функции частей проекта однозначные и неизменные. Сами по себе части проекта также функционально организованы и ориентированы на выполнение альтернативного набора функций в зависимости от исходных данных. Можно сказать, что их функции достаточно отработаны, чтобы относиться к ним как к чему-то законченному. Рассмотренная ситуация соответствует автоматизации проектирования на самом верхнем уровне декомпозиции задачи. Ясно, что при разработке математического обеспечения частей также используется стратегия декомпозиции. [c.28]

Итак, создание САПР должно проводиться на основе комплексного рассмотрения проблемы проектирования путем решения, по крайней мере, трех взаимосвязанных задач а) исходя из принципов системного анализа, разработать иерархическую структуру проектируемого производства (группы производств), отражающую адекватно свойства последнего и вскрывающую причинно-следственные отношения между отдельными явлениями и стадиями (по существу, декомпозиция проблемы) б) на единой методологической основе разработать и систематизировать математические модели отдельных элементов технологической схемы, математическое обеспечение диалогового взаимодействия в) разработать принципы построения и структуру САПР, отвечающей современному уровню развития вычислительной техники и прикладного математического обеспечения. [c.35]

Современные вычислительные средства и метод математического моделирования позволили перейти от интуитивной системности исследований к количественному системному анализу химических производств. В соответствии с методологией системного анализа выделяются уровни иерархической структуры рассматриваемой системы начиная с молекулярного и до интегральных оценок с учетом взаимосвязей между отдельными уровнями. Каждый из уровней характеризуется соответствующим математическим описанием. С теоретической точки зрения такой подход позволяет познать явления, начиная с молекулярного уровня, а с практической — получать более адекватное представление о производстве по математическому описанию, выявлять более рациональные способы ведения процесса и решать задачи оптимизации на уровне технологической схемы. [c.74]

Разделение времени предполагает поочередное выполнение программ пользователей на основе соответствующих алгоритмов планирования и уровней приоритетов. Однако эта задача настолько сложна, что для ее реализации необходимо создание специальной системы разделения времени, в функции которой входило бы планирование очередности обслуживания пользователей на основе многоприоритетных алгоритмов обеспечение двусторонней связи с ЭВМ в режиме реального времени, основанное на рациональном распределении ресурсов между одновременно выполняемыми задачами обеспечение эффективного функционирования алгоритмов системного математического обеспечения на основе модульности и иерархической структуры их объединения. [c.193]

Характер технологических задач, решаемых на каждой иерархической ступени химического предприятия, определяет вид математической модели, используемой для исследования функционирования этих ступеней. Наиболее подготовлены к математическому моделированию элементы ХТС, для моделирования которых используют нелинейные интегро-дифференциальные уравнения, отражающие физико-химическую сущность технологического процесса. [c.18]

Математическое моделирование на уровне верхних иерархических ступеней невозможно без математических моделей входящих в данную ступень подсистем и предусматривает привлечение определенных экономических категорий и факторов, что выходит за рамки чисто технологических задач. Основные трудности, возникающие при математическом моделировании, анализе и синтезе ХТС, обусловлены многомерностью решаемых задач и связанной с нею проблемой декомпозиции, а также способами представления математических описаний отдельных процессов. [c.18]

Третья, высшая ступень иерархической структуры химического предприятия (см. рис. 1) —это системы оперативного управления совокупностью цехов, системы организации производства, планирования запасов сырья и реализации готовых продуктов— автоматизированная система управления предприятием (АСУП). На этой ступени иерархии возникают задачи ситуационного анализа и оптимального управления всем предприятием, для решения которых применяют математические методы системотехники— линейное программирование, теорию игр, теорию информации, исследования операций, теории массового обслуживания и др. [c.13]

Уравнения первого, второго, третьего и четвертого уровней иерархической структуры эффектов ФХС входят составной частью в математическое описание явлений пятого уровня как математическое описание подсистем всей системы в масштабе аппарата. Практика показала, что это описание прежде всего должно быть достаточно простым и удобным. Поэтому информацию, поступающую с нижних уровней, необходимо максимально сжать и подать на верхний уровень в достаточно простой и компактной форме. Сжатие информации достигается оценкой по порядку малости величин, входящих в описания нижних уровней выявлением наиболее значимых факторов, оказывающих влияние на технологический процесс привлечением вместо точных соотношений более простых модельных конструкций с упрощенной формой математических описаний и т. п. [c.45]

Каждый уровень рассмотренной иерархической структуры ФХС характеризуется соответствующей формой математического описания. [c.32]

Метод построения математической модели псевдоожиженного слоя, который будет изложен ниже, интересен тем, что позволяет проследить переход от нижнего (атомарно-молекулярного) уровня иерархической структуры эффектов ФХС до ее верхнего уровня. Важной составной частью стратегии этого перехода будет служить процедура оценки отдельных членов уравнений и выявление мини- [c.160]

Система уравнений (3.85) или (3.91) совместно с дополнительными условиями (3.86)—(3.89) представляет конечный результат процедуры последовательного упрощения математического описания исследуемой ФХС в виде исходных систем уравнений (3.71) и (3.73), соответствующих первому уровню иерархической структуры эффектов физико-химической системы (см. 1.1). Итоговая математическая модель одномерного течения в псевдоожиженном слое может служить основой для решения конкретных задач, связанных с расчетом технологического оборудования и поиском оптимальных условий проведения химических, тепловых и диффузионных процессов в аппаратах псевдоожиженного слоя [57]. [c.172]

Каждый уровень рассмотренной иерархической структуры процесса кристаллизации характеризуется соответствующей формой математического описания. Основу описания явлений первого и второго уровней составляют феноменологические и статистические методы физико-химической кинетики и химической термодинамики (см. гл. 3). [c.12]

Совершенствование средств вычислительной техники позволило качественно по-новому подойти к исследованию объектов химической технологии. Развитие же методов математического моделирования и системного анализа позволило изменить также методологию исследования диффузионных процессов, происходящих в аппарате, что нашло выражение в раскрытии причинно-следственных связей явлений через уровни иерархической структуры аппарата и производства в целом. Технологический процесс анализируют, начиная с оценки протекающих в нем физико-химических явлений до интегральных оценок с учетом взаимосвязей между отдельными уровнями. Полученное в такой форме описание характеризует наиболее общие признаки процесса и может рассматриваться как математическая модель процесса. Наложение начальных и граничных условий сужает задачу, ограничивая ее конкретными условиями протекания процесса в некотором аппарате. [c.7]

Таким образом, очевидно, что реализация системного подхода к исследованию технологических процессов приводит к созданию комплекса математических моделей элементов, взаимосвязь между которыми определяется принятой иерархической структурой. На первой ступени иерархии рассматриваются режимы работы отдельных аппаратов на второй ступени иерархии (цех, химический завод) исследуется функционирование совокупности аппаратов с учетом их взаимного влияния. [c.285]

Основа метода математического моделирования — идея иерархического, многоуровневого подхода к. построению математической модели реактора, заключающегося в расчленении сложного химико-технологического процесса на химические и физические составляющие, раздельном их изучении и последующем синтезе общей математической модели из моделей отдельных частей сложного процесса. Общая математическая модель процесса, представляющая собой сложную систему нелинейных дифференциальных уравнений в частных производных, требует для решения разработки специальных методов качественного и численного анализа, как правило, широкого применения современных ЭВМ. [c.3]

Одна из первых работ в области эвристического программирования была посвящена разработке программы Логик-теоретик для доказательства- математических теорем. В программе Логик-теоретик практически реализована возможность автоматизированного доказательства математических теорем символической логики, а именно —теорем по исчислению высказываний. Программа Логик-теоретик на основании правил вывода позволяет получать новые теоремы из исходных аксиом и других теорем. В доказательстве используют три правила вывода подстановку, замену, отделение, а в качестве аксиом — пять истинных высказываний. Построение доказательства начинают от конечного результата по направлению к исходным посылкам. Эта направленность доказательства и вопросы иерархического наследования в доказательстве теорем имеют ряд общих черт с процедурой синтеза структуры ХТС. На каждом этапе из заданного списка аксиом или ранее доказанных теорем выбирается такая, из которой с помощью правил вывода может быть выведена теорема данного этапа. Поэтапная процедура доказательства продолжается до тех пор, пока в списке для вывода не окажутся исходные посылки. В этом случае задача считается решенной. Необходимо, однако, отметить, что в ряде случаев поиск метода доказательства теоремы может оказаться безуспешным. [c.44]

Под анализом ХТС понимают исследование данного производства с целью выявления его структуры (элементов, иерархических уровней, входов и выходов системы) и режимов его функционирования. Важнейшими задачами при этом, кроме декомпозиции (разделение на составные части), являются моделирование элементов и структур, а также расчет параметров выходов ХТС по заданным параметрам входов и при известных математических описаниях элементов ХТС. Под синтезом ХТС понимают создание такой структуры, и выбор таких элементов ХТС, чтобы она обеспечивала преобразование заданных входных потоков в заданные выходные потоки системы некоторым наилучшим (оптимальным) образом. [c.7]

Математическая модель имеет иерархическую структуру. Эффективным способом описания иерархических структур является стратифицированное описание. Представляется целесообразным применить этот способ в области математического моделирования химико-технологических процессов. [c.10]

Основной принцип нового направления масштабного перехода, сформулированный Боресковым и Слинько [37], заключается в осуществлении ряда процедур 1) в дифференциации единого сложного химико-технологического процесса на отдельные уровни и относительно самостоятельные разнородные явления, к каковым относятся все химические процессы, выраженные кинетикой химических превращений, и все физические процессы — перенос массы и теплоты, движение потоков 2) в установлении первичных закономерностей процесса путем раздельного изучения скоростей химических реакций и физических факторов 3) в установлении их взаимосвязи как элементов на каждом уровне 4) в последующем синтезе всей информации посредством общей математической модели по иерархическому принципу из моделей отдельных частей сложного процесса. [c.161]

Важным принципом построения иерархической структуры процесса является принцип инвариантности составных частей модели относительно масштаба рассматриваемого уровня уравнения, описывающие процесс составных частей данного уровня, не должны зависеть от его масштаба. Влияние же масштаба учитывается на каждом последующем уровне путем моделей, специфических для каждого данного уровня, а эти последние в сочетании с описанием процессов предыдущего уровня составляют математическую модель последующего уровня. [c.162]

Системный анализ в настоящее время является основным методом научного изучения сложных систем, включающих совокупность процессов и явлений различной физической, химической и биохимической природы. С позиций системного анализа решаются задачи математического моделирования и оптимизации отдельных аппаратов и подсистем технологических схем, а также и системы в целом. При этом, методология системного подхода сохраняется при анализе иерархических уровней системы. При рассмотрении биохимического производства с позиций системного анализа в нем можно выделить ряд элементов, каждый из которых в свою очередь может рассматриваться как биотехнологическая система. [c.7]

Каждый из этих элементов (подсистем) характеризуется сложной иерархической структурой связей, к которой также применим системный подход. Так, клетка как сложная система может быть представлена многосвязной метаболической схемой, соответствующей внутриклеточным процессам. Биореактор с позиций системного анализа представляет многоуровневую систему, состоящую из гидродинамических, тепло-массообменных и биохимических процессов, осуществляемых в определенном конструктивном оформлении. БТС в целом включает технологические процессы и аппараты, связанные материальными и энергетическими потоками, и обеспечивает производство целевого продукта микробиологического синтеза. Рассмотрим качественные характеристики данных подсистем, что позволит оценить их сложность как больших систем и целесообразный уровень детализации при разработке формализованных методов математического описания БТС. [c.7]

Иерархическая структура математической модели компрессорной системы показана на рис. 5.1. Она представляет собой модификацию системы математических моделей теплоэнергетической установки, разработанную Л. С. Попыриным [40 . [c.181]

Системный анализ представляет собой широкую стратегию научного поиска с использованием математического аппарата и математических концепций кибернетики — математических моделей. Системный анализ позволяет выявлять те факторы и взаимосвязи, которые могут оказаться весьма существенными при постановке экспериментов и их обработке, и обнаруживать слабые места гипотез и допущений. Он особенно эффективен при изучении сложных систем, каковыми, в частности, являются процессы химической технологии и химические производства. Как научный подход, базирующийся на проверке гипотез с помощью экспериментов и строгой иерархической последовательности изу [c.18]

Общую стратегию применения метода математического модеЛ(Иро-вания, принципов синтеза, анализа и оптимизации ХТС при реше-иии задач автоматизированного проектирова(ния и эксплуатации химических производств можно условно представить в виде четырехуровневой (I—IV) иерархической структуры (рис. И-З). [c.41]

В частности, методы разделяются по количеству иерархических уровней (одноуровневые и многоуровневые), по порядку производных, используемых в процессе поиска решения и т. д. Наиболее широкое распространение в задачах анализа и синтеза ХТС находят методы нулевого (без вычисления производных) и первого порядков. Наряду с ними все более широкое применение получают и многоуровневые методы (в частности, двухуровневые), в основе которых лежит идея декомпозиции исходной задачи на ряд подзадач меньшей размерности. Использование линеаризации уравнений математического описания на первом уровне позволяет эффективно применять хорошо разработанный аппарат линейной алгебры. На первом уровне подсистемы рассчитываются независимо друг от друга, а второй уровень служит для координахщи оптимальных решений с целью достижения общего оптимума системы. Стратегия координации решений в целом может осуществляться с использованием алгоритмов явной или неявной декомпозиции. Одно из важных преимуществ метода многоуровневой оптимизации заключается в том, что с его помощью можно существенно сократить время решения общей задачи и требуемый объем оперативной памяти. Сокращение времени расчета может быть достигнутю за счет одновременной оптимизации подсистем с помощью параллельна работающих продессов ЭВМ. Однако следует отметить, что мыо-гоуровневые методы обеспечивают сходимость итерационного процесса только при определенных условиях, налагаемых как на целевую функцию и математическое описание, так и на декомпозицию исходной ХТС на подсистемы (4, 53]. К тому же доказательств условной сходимости многоуровневых методов практически нет. [c.143]

Физическое проектировавие базы данных. Оно состоит в создании внутренней модели данных исходя из параметров вычислительной среды, в которой будет функционировать СУБД. На этом этане логическая модель (реляционная, иерархическая или сетевая) связывается с вычислительной средой такими характеристи-кахми, как размеры оперативной памяти, вид и размер внешней памяти, способы организации файлов записи и доступа, коэффициенты блокирования и т. д. Эффективность решения задач этого этапа определяется имеюш имися вычислительными средствами, системным и прикладным математическим обеспечением, методами доступа внутренней модели (физическим последовательным, индексно-последовательным, индексно-произвольным, прямым и т. д.). В общем случае выполнение запроса пользователя обеспе- [c.212]

Итак, реализация системного подхода к исследованию технологических процессов приводит к созданию комплекса математических моделей элементов, взаимосвязь между которыми определяется принятой иерархической структурой. По существу вопрос состоит в том, чтобы создать, используя формализованное описание элементов и средства вычислительной техники, программно-машинную систему как совокупность взаимодействующих элементов, объединенных единством цели или общими целенаправленными правилами взаимоотношений [3]. Важно подчеркнуть, что система должна обладать целостностью совокупности элементов, иметь интегральный характер и единство цели для всех элементов со всей слон<постью взаимодействия. Комплексами математиче-ских моделей процессов с указанными свойствами являются опё рационные системы. [c.9]

Эволюционность системы предполагает не столько кесткую логическую связь модулей, сколько причинно-следственные отношения между явлениями, характеризующими протекание нроцесса. Модульный принцип организации системы позволяет формировать вычислительную схему автоматически применительно к конкретной задаче проектирования. Для этого в задании необходимо указать не только характер перерабатываемой информации, ее расположение, но и предложения по организации вычислительных схем, нанример, в виде ориентированных графов. Поэтому задание должно подвергаться структурному и числовому анализу. В результате структурного анализа но определенным правилам построения моделей выявляется иерархическая последовательность модулей для выполнения задания, происходит объединение ресурсов, устанавливаются взаимосвязи между подсистемами и модулями, а также выявляются альтернативные варианты рещений. Естественно, анализ ведется с учетом информационной обеспеченности задачи и степени ее математического обеспечения. [c.90]

Для описания явлений четвертого уровня иерархической структуры ФХС могут быть использованы методы статистической теории механики суспензий, гидромеханические модели, основанные на представлениях о взаимопроникающих многоскоростных континиумах, методы механики взвешенных, кипящих дисперсных систем модели, построенные на основе математических методов кинетической теории газов, и др. В частности, для ФХС с малыми параметрами (давлениями, скоростями, температурами, напряжениями и т. д.) при описании процессов в полидисперсных средах эффективен прием распространения метода статистических ансамблей Гиббса на совокупность макровключений (твердых частиц, капель, пузырей) дисперсной среды. Та или иная форма описания стохастических свойств ФХС, дополненная детерминированными моделями переноса массы, энергии импульса в пределах фаз, в итоге приводит к общей математической модели четвертого уровня иерар- [c.44]

Все количественные соотношения, приведенные и проанализированные выше, относятся к четвертой ступени иерархической структуры эффектов исследуемой ФХС. Необходимая информация об эффектах нижних уровней иерархии входит составной частью в изложенное описание. Переход к описанию верхнего (пятого) уровня, т. е. математической модели аппарата в целом, требует обоснованного структурного упрощения соотношений четвертого уровня, свертки этих соотношений по пространственным координатам, где это возможно, и учета в структуре математической модели макрогидродинамических факторов в масштабе аппарата конкретной конструкции. Одним из основных приемов структурного упрощения математического описания является оценка и сравнение по порядку малости членов уравнений математической модели. Применительно к рассмотренному выше типу ФХС методике сравнительной оценки членов уравнений посвящена, например, работа [37], а методике свертки описаний — работы [38, 39]. Здесь же для иллюстрации особенностей перехода от общих моделей механики сплошной среды к описаниям простой структуры представляется целесообразным привести более наглядный пример, к рассмотрению которого мы и переходим. [c.160]

Развиваемый в данной миографии системный подход к описанию сложных ФХС открывает путь к созданию Достаточно общего математического описания процессов массовой кристаллизации, учитывающего все основные особенности в тесной взаимосвязи. На этапе качественного анализа структуры ФХС (рассматривая смысловой и количественный аспекты анализа) сформулированы общие уравнения термогидромеханики полидисперсной смеси (уравнения сохранения массы, количества движения, энергии с учетом произвольной функции распределения частиц по размерам, фазовых переходов и поверхностной энергии частиц). Тем самым созданы предпосылки для последовательного и обоснованного учета наиболее существенных явлений и их описаний от первого до пятого уровней в общей иерархической структуре эффектов при построении функционального оператора полидисперсной ФХС произвольного вида. [c.4]

Основу описания явлений четвертого уровня иерархической структуры процесса кристаллизации составляют методы статистической теории механики суспензий термогидромеханические модели, основанные на представлениях о взаимопроникающих многоскоростных континуумах модели, построенные на основе математических методов кинетической теории газов. [c.12]

Оптимизация вида адсорбционной схемы. Технологические схемы адсорбционных установок с оптимальными свойствами могут быть синтезированы путем последовательного применения методов нелинейного программирования для множества технологических графов, отображающих различные структурные состояния технологической схемы адсорбционной установки. Эта наиболее общая задача оптимизации адсорбционной установки должна решаться с учетом как иерархической взаимосвязи между подзадачами оптимизации параметров элементов оборудования, агрегатов и установки в целом, так и алгоритмических особенностей оптимизации непрерывно и дискретно изменяющихся параметров. Соответственио в методике решения задачи синтеза оптимальных схем адсорбционных установок должны быть итерационно взаимосвязаны алгоритм нелинейного математического программирования, принятый для оптимизации непрерывно изменяющихся концентрационных, термодинамических и расходных параметров установки алгоритм дискретного нелинейного программирования, с помощью которого осуществляется оптимизация дискретно изменяющихся конструктивно-компо-новочных параметров элементов оборудования и агрегатов установки алгоритм оптимизации вида технологической схемы установки с учетом технических и структурных ограничений. [c.149]

Дан анализ биохимического производства, рассматриваемого с позиций системного подхода как сложная иерархическая система (БТС) с целым рядом взаимосвязанных подсистем и элементов, обеспечивающих преобразование материальных и энергетических потоков в процессе переработки исходного сырья в целевые продукты микробиологического синтеза. Рассмотрены вопросы выбора глобального и локальных критериев эффективности, а также применения принципов многоуровневой оптимизации при анализе БТС и ее подсистем. Приведены примеры построения математических моделей типовых технологических элементов, составляющих БТС, даны алгоритмы их расчета на ЭВМ и методы анализа надежности функционирования в системе. Детально исследованы условия функционирования основных подсистем БТС ферментации , разделения биосуспензий , биоочистки , рассмотрены принципы их структурного анализа и оптимизации. Рассмотрена иерархическая структура управления биохимическими системами и показана эффективность использования управления на основе ЭВМ в задачах оптимизации процессов биохимических производств. [c.2]

Эффективность работы биохимического производства, характеризуемого многоуровневой иерархической схемой связей элементов и явлений различной природы, определяется не только успешным функционированием отдельных стадий и технологических аппаратов производства, но и слаженной, взаимосвязанной работой всех его подсистем и элементов. Применение методологии системного анализа позволяет систематизировать и подчинить единой цели все технологические процессы. При этом исследования биохимической системы в целом основываются на анализе процессов и явлений, протекающих на всех ее иерархических уровнях. Разделение системы на иерархические уровни, соответствующие блокам общей математической модели, позволяет, проведя детальный анализ нижних уровней, обобщить информацию при передаче ее на верхние уровни и выявить основные факторы, влияющие на глобальный критерий оптимальности системы. Рассмотренная в работе иерархическая схема БТС включает шесть основных уровней от процессов на микроуровне, связанных с внутрнклеточиыми превращениями и эффектами переноса энергии, массы в элементарном объеме технологического аппарата, до процессов функционирования отдельных агрегатов и подсистем. [c.5]