Справочник химика 21

Химия и химическая технология

Статьи Рисунки Таблицы О сайте English

распределенными параметрам детерминированные

    Обобщенный термодинамический подход как основа детерминированной процедуры построения математической модели объектов с распределенными параметрами [c.12]

    Для адекватного описания сложных электрических процессов в целых органах (сердце, мозге, крупных мышцах) применяют эквивалентные генераторы более сложной структуры, чем один токовый диполь. Их можно подразделить на две категории — дискретные и непрерывно распределенные. Дискретные эквивалентные генераторы обычно представляют собой совокупность точечных диполей, расположенных в определенных точках изучаемого органа таким образом, чгобы каждый диполь характеризовал электрическую активность соответствующего участка. К да скретным эквивалентным генераторам можно отнести также мультипольный генератор, который, однако, отличается тем, что его параметры (особенно компоненты высших порядков) не имеют прямой связи с конкретной структурой биоэлектрического процесса. Непрерывно распределенные эквивалентные генераторы — это сторонние токи, распределенные по объему, поверхности или линии. Формулировка таких эквивалентных генераторов направлена на возможно более точное описание реального биоэлектрического процесса с учетом его распределенной в пространстве структуры. Если рассматриваются поверхностные или линейные генераторы, то в зависимости от ориентации вектора стороннего тока по отношению, к поверхности или линии, на которой он распределен, получаются распределенные генераторы с разными свойствами (токовый двойной слой, поверхностный ток, нитевидный генератор и др.). Довольно подробные сведения о дискретных и непрерывно распределенных эквивалентных генераторах, используемых при исследовании сердца и мозга, содержатся, например, в [18, 20, 43]. Различные варианты генераторов распределенного типа, предназначенных главным образом для анализа биомагнитного поля, рассмотрены в [73, с. 278, с. 456 99, 101]. Заметим, что непрерьшно распределенный генератор описывается не обязательно детерминированными характеристиками. Это может быть непрерывное распределение дипольных источников со случайными дипольными моментами, описываемое статистическими характеристиками [20, 99]. [c.264]


    ОБОБЩЕННЫЙ ТЕРМОДИНАМИЧЕСКИЙ ПОДХОД КАК ОСНОВА ДЕТЕРМИНИРОВАННОЙ ПРОЦЕДУРЫ ПОСТРОЕНИЯ МАТЕМАТИЧЕСКОЙ МОДЕЛИ ОБЪЕКТОВ С РАСПРЕДЕЛЕННЫМИ ПАРАМЕТРАМИ [c.411]

    Все эти явления нельзя не учитывать при оптимизации ХТС. В ряде случаев проблему оптимизации системы со стохастически изменяющимися параметрами можно решить, используя информацию о математических ожиданиях независимых переменных и плотностях распределения вероятностей этих величин. Иногда с помощью математических ожиданий удается сформулировать рассматриваемую задачу как проблему линейного или нелинейного детерминированного программирования [55, Ю. Дегтярев 59, 60]. [c.177]

    Существует несколько способов классификации математических моделей [11]. В соответствии с природой процесса последний может быть детерминированным или стохастическим. В первом случае каждая переменная или параметр принимают некоторые определенные значения (или ряд значений) в зависимости от заданных условий. В случае стохастического процесса движение неопределенно, конкретное значение любой переменной указать нельзя и известно только ее наиболее вероятное значение. Детерминированными являются модели, основанные на явлениях переноса (исключая случайные ошибки) модель распределения времен пребывания в смесителе — стохастическая. [c.114]

    Полезность такого рассмотрения заключается в том, что каждый из двух основных типов моделей текущего планирования выпуска товарной продукции в свою очередь может быть интерпретирован как следствие стохастического варианта 1) если случайные величины а , s , <7/ - независимо, точечно распределенные, то модель (2.48)- (2.52) представляет собой детерминированную, т. е. приходим к первому (аппроксимационному) типу модели 2) если вектор 0 принять непрерывно изменяющимся в некотором заданном интервале, то придем к модели с переменными параметрами. [c.47]

    В одноэтапных задачах решение представляет собой детерминированный вектор, определенный до наблюдения случайных параметров условий на основе априорной оценки ситуации, или решающее правило, позволяющее вычислить численное значение решения в зависимости от реализованных значений случайных исходных данных. В зависимости от содержания решение стохастической задачи определяется в чистых или смешанных стратегиях. В чистых стратегиях механизм решения является детерминированным и определяет решение в виде вектора или вектор-функции, зависящей от случайных исходных данных. Смешанная стратегия использует случайный механизм решения и определяет решающие распределения. [c.54]


    Задача установления детерминированной связи между параметрами X я х, измеряемыми дефектоскопическим методом, одна из важных для применяемого метода контроля. Предположим зависимость X от X установлена. Воспользовавшись ею, можно перейти к распределению дефектов по параметру J (рис. 1.13, б). Аналогичным образом можно пересчитать установленный уровень браковки JIq браковочный критерий по показаниям метода дефектоскопии. Однако ниже будет показано, что выбор Хо нуждается в уточнении. [c.50]

    Хорошие результаты во многих случаях дает имитационное моделирование методом Монте-Карло. Для реализации метода необходимо задать допуски на вьшолнение проточной части машины и закон их распределения, Обьино принимается нормальное распределение, если неизвестен характер влияния технологического процесса изготовления. Однако вид распределения не влияет существенным образом на процесс моделирования. Необходимо выбрать детерминированную модель и процесс случайного выбора размеров. Далее проводится серия расчетов, которая дает либо оценку основных статистик дисперсии, размаха (разницы между максимальным и минимальным значениями параметра), асимметрии, эксцесса, либо, при достаточно большом числе экспериментов, распределение выходных параметров машины (гистограмму). [c.73]

    Время между проверками анализатора 4, длительность проверки Тпр и время восстановления 4 анализатора подчиняются экспоненциальному закону распределения с параметрами 1/4, 1/ Рпр. М Данное допущение не всегда справедливо. Перечисленные величины могут подчиняться любому другому закону распределения непрерывных величин или быть детерминированными. Только в случае плохо организованного, неквалифицированного обслуживания данное допущение справедливо. [c.52]

    Режим работы водопроводных сооружений устанавливают на основе типовых графиков водопотребления (ступенчатых графиков с жестко детерминированным часовым расходом), получаемых в результате изз чения фактического водообеспечения объектов-аналогов, или с учетом параметров случайных функций водопотребления, характеризующих распределение нагрузки и вероятность появления ее максимумов. [c.203]

    Оценка перспективных ресурсов нефти и газа. Оценка перспективных ресурсов нефти и газа всегда проводится в условиях дефицита необходимой геолого-геофизической информации. В условиях неопределенности исходной информации для таких оценок используется вероятностный подход, который в отличие от детерминированного, позволяет количественно оценить степень неопределенности в оценке запасов (ресурсов) нефти и газа. При вероятностном подходе параметры месторождения рассматриваются как случайные величины, а оценка запасов (ресурсов) представляет собой не точечное значение, а некоторое распределение, показывающее вероятность того или иного значения запасов [22]. [c.19]

    Отметим здесь также направление моделирования, где элемент случайности вводится не в закон деления клетки, а в закон роста. В работе [22] предполагается, что размер / клетки возраста т есть случайная величина, распределенная по нормальному закону с коэффициентом вариации, не зависящим от возраста. Тогда, предполагая линейный рост клетки, а также детерминированный размер материнской и дочерней клеток в момент почкования, авторы получают в интегральной форме закон распределенная клеток по размерам, в котором три параметра остаются неизвестными и подбираются при сравнении с экспериментом. [c.95]

    Если расчет проводят детерминированным методом, то глубину установки рабочего клапана определяют при конкретном значении каждого параметра, влияющего на результат расчета. Так, например, глубину установки клапана увеличивают с увеличением обводненности продукции скважины. Истинная обводненность, как правило, отличается от результатов ее измерения или предсказания. Это отклонение носит случайный характер и имеет некоторое распределение плотности вероятности, которое может быть близко к нормальному закону. Действительная обводненность продукции скважины может оказаться больше или меньше измеренной или предложенной, используемых при расчете глубины установки рабочего клапана и расхода газа через него. Следовательно, адекватное [c.5]

    В других экспериментах изучалось движение в слоях жидкости в накрытом крышкой сосуде, который подогревали снизу. При большой разности температур АГ между верхним холодным и нижним горячим слоями стационарное конвективное движение исчезает и наблюдается переход к хаотическому движению (рис. IV. 12) (неустойчивость Бенара). В реакции Белоусова-Жаботинского стационарное пространственное распределение окрашенных реагентов (ионов церия) нарушается при определенных скоростях протока реакционной смеси через реактор, и в системе устанавливается хаотический режим. Все эти процессы описываются системами автономных нелинейных дифференциальных уравнений первого порядка. Аналитическое исследование позволило найти количественные характеристики хаотического движения, которое наступает при изменении внешнего управляюш его параметра (амплитуда вынуждаюш ей силы Iq, разность температур АГ). Здесь возникает ряд вопросов суш ествуют ли обилие закономерности перехода детерминированных систем в хаотические состояния можно ли предсказать по виду дифференциальных уравнений детерминированной модели возможность хаоса какова роль хаоса в поведении и эволюции детерминированных систем  [c.106]


    В пособии рассматриваются вопросы исследовагая динамики технологических процессов, формализуемых как детерминированные процессы с распределенными параметрами, описнваемые уравнениями в частных производных параболического типа. [c.3]

    Стохастическое описание строится на основе статистическо-вероятных соотношений между входными и выходными параметрами объекта. Поскольку процессам химической технологии свойственна детерминированно-стохастическая природа, более обоснованным описанием объекта будет такое, в котором отражены обе эти составляющие, причем последняя по своей природе отражает нестационарность процесса, вызванную различием времени пребывания элементов потока в аппарате, неравномерностью распределения субстанции в объеме. [c.256]

    Поскольку процессам химической технологии свойственна детерминированно-стохастическая природа, детерминированная составляющая определяется фундаментальными законами физической химии, что, естественно, и является основой процессов и аппаратов химической технологии в классическом смысле. Стохастическая составляющая по своей природе отражает не-стационарность процессов, проявляющуюся в различном времени пребывания отдельных элементов субстанции (потоков массы и энергии) в объеме аппарата и по его длине, в статистическом распределении части потока по траекториям и временным параметрам. Стохастическая составляющая в классическом курсе процессов и аппаратов обычно не рассматривается. [c.24]

    Математическая модель ФХС, состоящая только из уравнений баланса массы и тепла (1.76)—(1.79), естественно, незамкнута и требует для своего замыкания постановки специальных экспериментов как с целью восполнения недостающей информации о системе (например, поля скоростей), так и с целью определения численных значений входящих в нее параметров (например, коэффициентов переноса субстанций в фазах и между фазами). Замыкание системы уравнений модели, состоящей из уравнений сохранения массы и тепла, производится путем использования косвенных ( интегральных ) характеристик, являющихся следствием конкретного динамического поведения системы. Среди таких характеристик наиболее важной (с точки зрения задач физикохимической переработки массы) является функция распределения элементов фаз по времени пребывания в аппарате (функция РВП). Эта характеристика отражает стохастические свойства системы и сравнительно просто определяется экспериментально (см. 4.2). Использование функции РВП в уравнениях баланса массы и тепла позволяет косвенно учесть динамическое поведение системы и построить математическое описание ФХС в достаточно простой форме, отражающей ее двойственную (детерминированно-стохастическую) природу. [c.135]

    Здесь ац и а,у (ы) - соответственно, детерминированный и случайный коэффициенты матрицы условий Ь, иЬ/(ш) -детерминированная и случайная компоненты вектора ограничений шеп - случайный параметр Я",- и ац - математическое ожидание случайных величин Ь,- (и>) и ац (oJ) 7,- - вероятность выполнения -го условия Ф 7р - обратная функцня нормального распределения оц - дисперсия случайной величины ац (ш) - дисперсия случайной величины Ь,- (ш) Лу- -интенсивность/-Г0 способа производства. [c.18]

    Согласно стратегии системного анализа, в К. вначале анализируется гидродинамич. часть общего технол. оператора-основа будущей модели. Эта часть оператора характеризует поведение т. наз. холодного объекта (напр., хим. реактора), т.е. объекта, в к-ром отсутствуют физ.-хим. превращения. Вначале анализируется структура потоков в объекте и ее влияние на процессы переноса и перемешивания компонентов потока. Изучаемые иа данном этапе закономерности, как правило, линейны и описываются линейными дифференц. ур-ниями. Результаты анализа представляются обычно в виде системы дифференц. ур-ний с найденными значениями их параметров. Иногда для описания процессов не удается использовать мат. аппарат детерминированных (изменяющихся непрерывно по вполне определенным законам) ур-ний. В таких случаях применяют статистико-веро-ятностное (стохастич.) описание в виде нек-рых ф-ций распределения св-в процесса (ф-ции распределения частиц в-в по размерам, плотности и др., напр, при псевдоожижеяии ф-ции распределения элементов потока по временам пребывания в аппаратах при диффузии или теплопереносе и т. д. см. также Трассёра метод). Далее анализируется кинетика хим. р-ций и фазовых переходов в условиях, близких к существующим условиям эксплуатации объекта, а также скорости массо- и теплопередачи и составляются соответствующие элементарные функциональные операторы. Кинетич. закономерности хим. превращений, массообмена и фазовых переходов обычно служат осн. источниками нелинейности (р-ции порядка, отличного от нуля и единицы, нелинейные равновесные соотношения, экспоненциальная зависимость кннетич. констант от т-ры и т. п.) в ур-ниях мат описания объекта моделирования. [c.378]

    Идентификация математического описания объекта является основным этапом в построении адекватной математической модели процесса и поэтому представляет собой одну из центральных эадач математического моделирования химико-технологических процессов. Как уже отмечалось, большинство таких процессов представляет собой многофазную многокомпонентную среду, распределенную в пространстве и во времени. Существенной особенностью этих процессов является их детерминированно-стохастическая природа, определяемая наложением стохастических особенностей гидродинамической обстановки в аппарате на процессы массо-и теплопереноса. Как следствие этого, параметры математических моделей отражают стохастические особенности протекания процесса и определяются статистическими методами. [c.23]

    Разносторонние исследования проблем орошаемого земледелия с использованием как детерминированных, так и стохастических моделей проводились при обосновании планов развития орошения в Северо-Кавказском экономическом районе [Математическое моделирование.. ., 1988]. Построению математических моделей при решении региональных задач предшествует территориальное районирование. Задача размепдения водоемких производств формируется с ориентацией на реализацию определенной политики и технологии водопользования. Ограниченность водных ресурсов для нужд орошения в этом регионе обусловила необходимость детализации расчетов водопотребления и распределения водных ресурсов внутри периода вегетации. Водохозяйственный баланс рассчитывался как в годовом разрезе, так и по месяцам периода вегетации. Оценивался объем возвратных вод, смыв почв и вынос биогенных элементов. Получены оценки следующих стратегических параметров  [c.254]

    Этому вряд ли приходится удивляться, если, помимо того что индуцированный шумом переход в модели Ферхюльста не может быть непосредственно отождествлен с критической точкой, мы учтем то, о чем говорилось в разд. 6.3. Как подчеркивалось там, состояние системы описывается случайной переменной Хг. Именно с этой фундаментальной величиной, а не с моментами, даже не всегда характеризуюпдими случайную величину, необходимо иметь дело. Распространенное мнение о том, будто моменты полностью характеризуют случайную величину, восходит к анализу систем с внутренними флуктуациями, которые макроскопически малы. Некритическое распространение понятий, развитых для описания малых ситуаций, на ситуации с внешним шумом чревато опасностью и препятствует подлинному пониманию всего круга явлений, связанных с внешним шумом. Если в системе имеются флуктуации, то единственным надежным отправным пунктом служит то тривиальное обстоятельство, что состояние системы описывается случайной величиной. В разд. 6.3 мы показали, что стационарный случай удается строго обосновать, опираясь на этот твердо установленный факт. Переход происходит при условии, если случайная величина — индикатор состояния системы, а не какая-то производная от нее величина (например, моменты) претерпевает качественное изменение. Это качественное изменение функциональной зависимости для отображения, действующего из пространства элементарных событий в пространство состояний, в силу принятого нами соглашения (2.15) эквивалентно качественному изменению в распределении вероятности. Как лучше отследить такое качественное изменение — вопрос, представляющий несомненный практический интерес. В разд. 6.3 мы показали, что по аналогии с детерминированным случаем это лучше всего делать, исследуя поведение экстремумов стационарной плотности вероятности рзМ. (Единственным исключением является переход от вырожденной к подлинно случайной величин е,, при котором в качестве наиболее подходящего параметра выступает дисперсия. Мы видели также, что экстремумы имеют особый физический смысл. Их можно отождествить с макроскопическими фазами системы и использовать для задания параметра порядка перехода (как было показано в разд. 6.5). Короче говоря, для того чтобы уста новить, наблюдается ли критическое замедление в индуцированных шумом критических точках, нам необходимо исследовать динамику случайной. личины X , т. е. релаксацию одной функциональной зависимости к другой По причинам, подробно изложенным в разд. 6.3 и повторенным выше, это удобнее всего делать, прослеживая динамику экстремумов. Неудивительно поэтому, что, как будет показано ниже, критическое замедление [c.206]

    В целом, однако, при переходе к многослойным пористым толщам детерминированные модели оказываются малоэффективными во-первых, затруднены любые аналитические оценки (за исключением асимптотических), а во-вторых, реально не могут быть получены вертикальные распределения необходимых параметров (прежде всего фильтрационных). Поэтому здесь заслуживают внимания стохастические модели миграционного процесса. Рассматривая миграционные параметры как сл гчайные функции вертикальной координаты г, авторы работ [1,10,22,26] получили стохастическое представление двз ерного уравнения переноса (3.1) при У = О VI = О, что позволило исследовать процессы дисперсии в стратифицированной системе (см. рис. 3.3, в) с относительно небольшими вариациями послойной проницаемости (при одинаковой пористости п). [c.134]


Смотреть страницы где упоминается термин распределенными параметрам детерминированные: [c.70]    [c.142]    [c.345]    [c.35]    [c.160]    [c.188]    [c.114]   
Обнаружение и диагностика неполадок в химических и нефтехимических процессах (1983) -- [ c.97 ]




ПОИСК





Смотрите так же термины и статьи:

НПК НПП детерминированные

Обобщенный термодинамический подход как основа детерминированной процедуры построения математической модели объектов с распределенными параметрами

Распределение параметры

распределенными параметрам



© 2024 chem21.info Реклама на сайте