Формирование по параметру

Смесь, представляющая продуктовые потоки, содержит практически одни и те же компоненты различного состава, но при различных температурах и давлениях (потоки 1, 4, 5, 10 и т .) Поэтому физико-химические свойства этих потоков различны, но имеют единые исходные данные для их расчета — свойства индивидуальных компонентов. Ряд потоков, находящихся при одинаковых температурах и давлениях (потоки 9, 10, 11 и 5, ), различаются расходами. Тепло- и хладоагенты, используемые в теплообменных аппаратах, могут быть как однотипными так и разнотипными. Отмеченные свойства потоков позволяют подойти к формированию параметров с единых позиций в смысле представления данных и расчетных алгоритмов. [c.323]

Коэффициенты технологической наследственности показывают, в какой степени каждая из операций влияет на формирование параметра качества поверхностного слоя. [c.67]

Влияние растворителя на формирование параметров сетки полиуретана и свойства пленок, получаемых из растворов [c.227]

Изучение динамических свойств ненаполненных резин, полученных на основе каучуков одной природы, но отличающихся молекулярному строению, действительно показывает, что на эластические свойства резин сильное влияние оказывают те параметры каучуков, которые определяют формирование вулканизационной сетки — средняя молекулярная масса, ММР и степень разветвленности полимерных цепей. [c.89]

При формировании организационной структуры очень важно правильно установить степень централизации функций и уровень специализации подразделений в системе управления. Эти параметры зависят от распределения управленческих работ между функциональными подсистемами и внутри них по уровням управления, а также от передачи полномочий с верхнего уровня на нижестоящие. [c.59]

При организации процедур целенаправленного формирования необходимых характеристик микроструктуры катализатора важно не только получать достоверную первичную информацию о строении пористого тела, но и располагать эффективными приемами преобразования первичной качественной геометрической информации изображения в количественные оценки определяющих параметров идентифицируемых структур. Разработка эффективных способов преобразования первичной информации о микроструктуре пористых сред является основой представления знаний в интеллектуальных машинных комплексах и имеет важное значение для создания автоматизированных систем переработки информации в этих комплексах. [c.132]

Таким образом, в последнем случае достоверность оцениваемых констант и их полезность при достижении практических целей характеризуется одним числом — риском понести определенные потери в результате формирования неверных выводов. В зависимости от конкретной ситуации на множестве всех возможных последствий от принимаемых решений о численных значениях параметров модели конструируется функция потерь Ь (0, б у)), где б у) есть некоторое решение исследователя о 0, принимаемое на основе имеющихся наблюдений 1 . Из б (Г) и 63 (Т") для заданной функции потерь предпочтительнее та, которая имеет меньшую величину общего риска г 5. Оптимальной оценкой считается, конечно, та, которая минимизирует общий риск 1)). [c.187]

При изложении данного раздела мы будем основываться на работе [57]. Иногда возможно обеспечить оптимальные параметры процесса в так называемых нестационарных условиях. Стационарный процесс является лишь частным случаем бесконечно большого многообразия нестационарных режимов, которые возможно получить, например, при периодическом изменении условий осуществления реакции. В нестационарных условиях возникают широкие возможности в формировании полей состояний катализатора, концентраций и температур внутри аппарата, при которых можно добиться более благоприятных, чем в стационарном состоянии, условий протекания процесса. [c.286]

Расчет оптимального числа типоразмеров основан на формировании комплекса теплообменников поочередно при различном числе типоразмеров с последующим сравнением эффективности работы каждого из этих комплексов. При формировании комплекса теплообменников для каждого из них среди всех его вариантов выбирается один после анализа распределения комплекса аппаратов по элементам (либо параметрам, показателям) типоразмера. Например, у кожухотрубчатых аппаратов таких параметров девять внутренний диаметр аппарата До, наружный диаметр и длина теплопередающих труб 1с, их толщина 8 , впд пучка, технологическое назначение аппарата Т, число ходов в пучке М, ориентация аппарата в пространстве, условное давление Ру. Уменьщение (сокращение) числа типоразмеров обычно производится по ограниченному числу параметров, например, для кожухотрубчатых аппаратов по Дв, я, /с, Т, М, Ру. При этом наблюдается два предельных случая [c.53]

Общая схема формирования модели сложной системы представляет собой переход от общего к частному. Сначала разрабатывают структуру модели. Это так называемый структурный или топологический уровень формирования модели. Следующий уровень моделирования — функциональный или алгоритмический. Исследователя на этом этапе интересует моделирование поведения объекта, т. е. изменение его состояния во времени. Наконец, производят идентификацию параметров модели, этот этап называют параметрическим уровнем моделирования. [c.74]

Решению задачи проектирования предшествует формирование некоторого подмножества О точек 4,- пространства параметров П, удовлетворяющих ограничениям [c.397]

Эти случаи отличаются различными способами формирования суммарной величины критерия оптимизации. В двух последних случаях суммарная величина критерия будет равна сумме времен расчета двух рассмотренных вершин. Во втором случае суммарная величина критерия будет равна сумме времен расчета двух рассмотренных вершин, умноженной на некоторый множитель ЛГ, где м — число итерируемых переменных, К — параметр, отражающий скорость сходимости итеративного расчета. [c.601]

Рассмотрим процедуру формирования эталонов переключений для траектории параметра (температуры стекломассы) вида (см. рис. 2.5) [c.123]

Проведено сравнение коэффициентов продольного перемешивания и чисел Пекле, определенных прямым (при характеристике проточных зон) и индикаторным методами. Сравнение показало, что коэффициенты продольного перемешивания, определяемые индикаторным методом, значительно (в некоторых режимах в несколько раз) превышают те же значения, найденные прямым методом. Разница между теми и другими исчезает в режиме эмульгирования. Аналогичная картина наблюдается и для чисел Пекле. Совпадение параметров Ре и I), определяемых прямым и индикаторным методами в интенсивных гидродинамических режимах, объясняется снижением объема застойных зон, т. е. уменьшением их роли в формировании индикаторной выходной кривой распределения. [c.362]

Однако возможен и другой, принципиально отличающийся от стационарного подход к обеспечению оптимальных условий процесса - нестационарный , при котором входные условия изменяются во времени, например периодически. В такой ситуации возникают широкие возможности формирования полей концентраций, температур, давлений и состояний, которые в принципе невозможно получить при неизменных входных условиях. Только в частном случае нестационарного режима -когда скорости изменений входных параметров очень малы или вообще не изменяются за обозримый промежуток времени -реализуются стационарные или квазистационарные условия. Вот почему в нестационарном режиме достаточно часто можно создать условия, при которых эффективность процесса (в смысле, например, приведенных и капитальных затрат, производительности, избирательности, расхода энергии) выше, чем при неизменных условиях. [c.302]

С другой стороны, очевидно, что между общей усадкой кокса (т. е. усадкой между 6 и 1000° С или между началом пластической фазы и 1000° С) и образованием трещин нет связи. Многие авторы полагают, также как и мы ([1.3], причем этот перечень далеко неполный), что образование трещин в коксе происходит из-за неравномерностей скорости усадки в зависимости от температуры. Но они очевидно, не смогли осуществить количественного анализа явления из-за отсутствия достаточно точных числовых данных о механических параметрах поведения кокса в процессе его формирования. [c.166]

Формирование представительного множества условий создания и функционирования адсорбционной установки. Выбор способа получения набора сочетаний исходных данных, достаточно представительно и адекватно описывающего условия создания и функционирования адсорбционной установки, имеет исключительно важное значение для правильного решения задачи оптимизации параметров установки. С другой стороны, трудность построения представительного набора совокупностей исходных данных особенно велика в условиях неопределенности, когда имеется лишь приближенная количественная информация о внешних и внутренних связях установки. При определении числа возможных совокупностей случайных величин необходимо учитывать также ограничения, накладываемые вычислительными возможностями ЭВМ. В этой ситуации необходимо максимально использовать полученные на основании предшествующего опыта интуитивные знания о вероятностных свойствах показателей адсорбционных установок, т. е. о характере случайных колебаний и взаимозависимостей значений различных исходных показателей. [c.160]

Таким образом, влияние стенки реактора иа формирование неоднородного профиля параметров фильтрующегося потока распространяется в глубину не более чем на 10 характерных размеров частицы катализатора, по крайней мере для слоев с относительными размерами 25 Я/йа 167 и 0,25 Я/О 1,79, упакованных способом загрузки, обеспечивающим однородную структуру в центральной части слоя. [c.14]

Система регулирования, изображенная на рисунке, обеспе-чиоает автоматическую корректировку задания регулятору и адаптивную настройку его параметров. Система состоит из че-ты бх блоков — регулятора, блока формирования задания регулятору, блока формирования параметров настройки регулятора и блока расчета косвенных параметров. Данные, используемые ЭВМ для всех расчетов, показаны в виде входов трех последних блоков. [c.275]

Пусть R = R ( 1,. .., Хт, Их,. .., fXm) —функция, вьфажающая зависимость показателя надежности системы от параметров элементов. Процедура построения доверительных границ методом фидуциальных вероятностей остается такой же, как в 22,5, 22.6, с тем отличием, что моделируются не только случайные параметры ki, но и случайные параметры д,,. (Формирование параметров (х при данных Vi, ki производится аналогично. Обозначим Zi = in ki yt = In (x, z = [c.394]

Сила /в также возникает при нестационарном движении частицы, но связана с формированием установившейся картины ее вязкого обтекания. Она определяется не мгновенными значениями параметров в данный момент времени, а зависит от всей предыстории движения. В связи с этим ее иногда называют наследственной силой. В предельном случае очень вязкой жидкости наследственная сила представляет собой известную силу Бассэ. [c.63]

Следующим шагом первого этапа является формирование словаря (т. е. лингвистических значений для каждого параметра) и формализация терминов этого словаря. Одним из главных вопросов прп этом является задание функций степеней принадлежности, так как от того, насколько верно заданы эти функции, зависит в конечном итоге достоверность получаемой оценки активности исследуемого катализатора. Существует неско.т1ько способов задания функций степеней принадлежности [95]. В данном примере эксперту было предлоа оно задавать их в виде функции [c.111]

Однако на первом этапе исследований а тем более при расчетах по прогнозированию свойств катализатора, до проведения экспериментальных работ необходимые данные о параметрах моделей, естественно, не известны. Выход заключается в выработке стратегии исследования в виде многоэтапной итеративной процедуры принятия решений (ППР) 1) прогноз химического состава катализатора 2) по данным первого этапа и по имеюш имся аналогам получение начальных оценок скорости реакции 3) начальный ири-ближенный прогноз качественного характера о целесообразной текстуре катализатора (например, круннонористый с малой поверхностью, либо мелкопористый с развитой поверхностью и т. п.) 4) экспериментальная проверка результатов качественного прогноза текстуры катализатора 5) экспериментальное определение кинетики процесса на удовлетворяюш,ем требованиял катализаторе пз числа занрогнозированных 6) расчет оптимальной текстуры катализатора и ее приспособление к реальным возможностям синтеза катализаторов 7) выбор способа синтеза приемлемого катализатора 8) выбор способа формирования структуры катализатора 9) приготовление образца катализатора и его опробование. [c.121]

Так, для определения оптимальных параметров пористой структуры можно предложить следующую последовательность расчетов. Целесообразно начинать расчет, ориентируясь на биди-сперсную структуру. Если расчеты имеют предварительный характер, то их можно выполнить безотносительно к технологии изготовления катализатора. Если при расчете ориентироваться на определенную технологию формирования гранул, то необходимо учитывать взаимосвязь между пористостью и средним радиусом пор, образующихся при формировании гранул. Пористость и средний радиус пор первичной структуры определяются технологией приготовления порошка, исходного для формирования гранул. Параметром оптимизации является относительная пористость X = е /е (ё — пористость узких пор, г — пористость катализатора). [c.168]

Обвязка резервуаров и насосных агрегатов при закачке серной кислоты в скважину обеспечивает герметичность и непрерывность процесса, а также возможность четкого контроля за расходом, давлением и объемом закачки в течение всего периода формирования оторочки. Число насосных агрегатов, их подача и параметры коммуникации должны быть рассчитаны на объемный расход серной кислоты 1000- 1500 м /сут. а межремонтный периол насоса 4АН-700 должен быть не менее 10 тыс. т концентрированной НгЗО . Поэтому рекомендуется использовать насосные агрегаты в кислотостойком исполнении. [c.292]

В качестве формального аппарата для формирования множества альтернативных значений конструкционных параметров по зг ачениям режимных параметров применяются логика выска-зыва 1ий или логика предикатов. Логику высказываний целесо-обра шо использовать в том случае, если число элементов множеств значений технологических и конструкционных параметров конечно. Логика высказываний является удобным средством формализации процесса выбора типов и конструкции аппаратов по значениям признаков технологических процессов. При этом задача формулируется в виде логических формул, атомами которых являются значения признаков технологических процессов и выбираемых для них аппаратов. В том же случае, когда технологические параметры принимают бесконечное число значений, следует применять логику предикатов (см. гл. П). [c.243]

П р о е к т н ы й анализ — связан с явным (физическим) или модельным анализом предложенной схемы получения продукции. Здесь требуется точное определение топологии объекта, параметров сырья и выходной продукции, источников энергии и т. д. Чаще всего физическая реализуемость идеи проверяется на основании аналогов производства или экспериментальных лабораторных исследований. Эти данные являются базовыми для формирования технологической (принцппиальной) схемы производства. Однако многовариантность ее реализации не позволяет априори сделать оптимальный выбор без использования ЭВМ. Дороговизна и сложность экспериментального обследования диктуют настоятельную необходимость выбора технологической схемы методом математического моделирования. На этом этапе во многих случаях эффективным является наличие возможности непосредственного изменения схемы в интерактивном режиме, так как исключается анализ заведомо нереализуемых вариантов. Этот этап можно интерпретировать как предварительную проработку проекта. [c.32]

Таким образом, имеется достаточно развитое программное обеспечение средств машинной графики, которое можно применять в САПР. При использовании существующих программ постоянные графические изображения целесообразно применять на низких уровнях разрабатываелюго программного обеспечения. Это позволяет избавиться от лишних затрат машинного времени. Постоянные графические изображения перерабатываются соответствующим образом, например для масштабирования. Описания графических изображений можно хранить в виде библиотеки типовых изображений. Программы формирования типовых изображений включаются в программу автоматического вычерчивания, и после их выполнения по заданным фактическим параметрам можно получать конкретное изображение. Эти программы могут быть написаны на рассмотренных выше графических языках с использованием алгоритмических языков высокого уровня, позволяющих максимально упростить подготовку программ. [c.241]

ГАПС является адаптивной системой, т. е. такой, которая при неизменном составе элементов за счет изменения их функций и формирования новой структуры связей между ними может целенаправленно менять стратегию поведения. Именно это свойство ГАПС позволяет им сохранять высокую производительность при выполнении производственного задания даже в условиях часто и нерегулярно меняюш ейся номенклатуры выпускаемой продукции, самостоятельно поддерживать заданные параметры производственного процесса, компенсировать внешние и внутрен- [c.529]

Фундаментальная проблема разработки САПР заключается в формировании прикладного математического обеспечения. Отсутствие физического аналога процесса на стадии проектирования предъявляет высокие требования к его математической модели. Математическая модель процесса на стадии проектирования является не только многофункциональной, но и имеет переменную структуру в зависимости от гидродинамических, кинетических и иных условий ее применения. Поэтому при разработке модели следует исходить по возможности из общих методов восприятия и преобразования данных, в рамках же САПР модель трансформируется в зависимости от конкретных условий приложения, т. е. подстраивается под ситуацию. Основным принципом конструирования таких моделей является модульность. Модель представляется в виде совокупности отдельных элементов, структурированных на основе физических (гидродинамика, кинетика, равновесие и т. д.) или иных (удобство, относительная независимость и т. д.) соображений. Эффективность применения такой модели будет зависеть от способа структурирования и организации интерфейса между модулями. И опять оперативная оценка параметров конкретного варианта модели невозможна без применения АСНИ. [c.619]

Соответственно различается и постановка задачи для каждого класса моделей. Различие относится к выбору параметров состояния, формированию критерия оптимальности, степени детализации модели. Если при проектировании конструктивные параметры определяются в прю ссе "расчёта то п действующего проиетбД и ггэт-иттг фиксированы. К моделям, используемым для управления, предъявляются в первую очередь требования по быстродействию. Время воспроизведения режима [c.15]

Темпцжтура. Поскольку энергии активации отдельных реакций термолиза различаются между собой весьма существенно, то температура как параметр управления процессом позволяет обеспечить не только требуемую скорость термолиза, но и регулировать соотношение между скоростями распада и уплотнения, а также, что особенно важно, между скоростями реакций поликонденсацни, тем самым меняя свойства фаз и условия кристаллизации мезофазы. При этом регулированием продолжительности термолиза представляется возможным обрывать на требуемой стадии "химическую эволюцию в зависимости от целевого назначения процесса. Для получения кокса с лучшей упорядоченностью структуры коксования сырья целесообразно проводить при оптимальной температуре. При пониженных температурах из-за малой скорости реакций деструкции в продуктах термолиза будут преобладать нафтено-ароматические структуры с короткими алкильными цепями, которые препятствуют дальнейшим реакциям уплотнения и форхшрованию мезофазы. При температурах выше оптимальной скорости реакций деструкции и поликонденсации резко возрастают. Вследствие мгновенного образования большого числа центров кристаллизации коксующийся слой быстро теряет пластичность, в результате чего образуется дисперсная система с преобладанием мелких кристаллов. Возникающие при этом сшивки и связи между соседними кристаллами затрудняют перемещение и рост ароматических структур. Более упорядоченная структура кокса получается при средних (оптимальных) температурах коксования ( 480 С), когда скорости реакций деструкции и уплотнения соизмеримы со скоростью роста мезофазы. Коксующийся слой при этом более длительное время остается пластичным, что способствует формированию крупных сфер мезофазы и более совершенных кристаллитов кокса. [c.63]

Выжиг кокса в слое катализатора сопровождается формированием и перемещением по длине слоя температурных и концентращюнных волн. В качестве примера на рис. 4.6 показан характер регенеращ1И закоксованного слоя катализатора для следующего набора определяющих параметров х = 1,2% (об.), = 5% (масс.), з = 3,4 мм, время контакта (отношение объема реактора к объемной скорости подачи газового потока) Хк = 14 с (взяты из работы [162]), Tq = 480 °С. Как видно, в процессе выжига происходит формирование в слое катализатора характерного температурного профиля, который в дальнейшем перемещается в направлении движения газового потока. Качественно аналогичный результат получен и авторами работы [162]. Однако для данных условий не было обнаружено существование стационарного (перемещающегося без изменения температурного градиента) фронта горения в течение длительного времени. Это связано с тем, что в расчетах учтена осевая теплопроводность по слою катализатора, способствующая разукрупнению крутых температурных градиентов. Одновременно с движением температурного фронта происходит характерное изменение распределения по длине слоя средней относительной закоксованности. При этом в лобовом участке слоя из-за сравнительно низких температур скорость удаления кокса меньше, чем на последующих участках. Интересен следующий результат чем больше объемная скорость подачи (меньше время контакта), тем относительно больше кокса остается невыгоревшим [c.86]

Сущность метода динамического программирования для задач с управляемым, распределенным рециклом заключается в том, что рециркулируемый поток рассматривается как управляющее воздействие большой размерности. В этом случае возникают теоретические затруднения, связанные с формированием расчетных алгоритмов. Для управляемого решфкуляционного потока значение. выходных характеристик отдельной стадии у зависит не только от входного состояния X и управления у -, но также от параметров рвдкла р ". Тогда математическая модель стадии будет иметь вид у =1( )(х ,у р ). Общая формулировка принципа оптимальности в данно.м сл> чае имеет следующий вид [c.59]

Работа посвящена разработке математической модели, позволяющей определить оптимальные параметры технологии селективной изоляции водопритока и прогнозировать эффективность формирования водоизолирующгос барьеров составом на основе карбамидоформальдегидной смолы марки КФ-Ж применительно к условиям месторождений Западной Сибири. [c.196]

Архитектура ГЭС ЭКСКО (рис. 14.1) состоит из следующих макроблоков Б1 — Блок ввода исходных зианий и данных о компонуемом производстве Б2 — Блок формирования исходной информации для генерации компо1Ювочного решения БЗ — База знаний Б4 — Блок вывода решений Б5 — Рабочая БЗ, или база данных проекта Бб — Блок оптимизации размещения единиц оборудования Б7 — Блок оптимизации трассировки трубопроводов Б8 — Блок машинной графики Б9 — Блок расчета параметров СТТ Б10 — База данных физико-химических свойств веществ и материалов Б11 — Блок объяснений решения Б12 — Лингвистический процессор Б13 — Управляющая программа, или монитор . [c.342]