Моделирование на вычислительных

Данные, которые можно получить моделированием на вычислительных машинах на стадии проектирования, иногда с большой точностью могут быть получены путем прямых производственных экспериментов. Однако, приступая к экономическому анализу процесса, необходимые дополнительные сведения можно гораздо проще получить путем моделирования на машине, чем возвращаться на завод для проведения новых испытаний. Вычисления оказываются более точными, поскольку в этом случае имеется определенное количество данных для их подтверждения. [c.77]

Решение таких задач методом моделирования на вычислительных машинах позволяет не только получить более общее и точное решение с учетом всех нелинейных зависимостей в исследуемой системе, но и осуществить выбор оптимальной структуры САР или решить другую задачу автоматического регулирования в гораздо меньшие сроки.. [c.248]

Для нахождения закона регулирования, удовлетворяющего этим технологическим требованиям, система может быть исследована методом математического моделирования на вычислительной машине. [c.258]

Требуется исследовать эту систему регулирования с помощью моделирования на вычислительной машине и найти оптимальные настройки регуляторов, предварительно определив их структуру. [c.264]

Эффективность математического моделирования на вычислительных машинах заключается главным образом в огромных преимуществах ЭВМ, которые не только значительно ускоряют расчетные работы, но и открывают совершенно новые возможности в области исследований. С возникновением и совершенствованием ЭВМ появились качественно новые средства создания реальных математических моделей и осуществления математического эксперимента. [c.21]

На основании полученных экспериментальных данных для моделирования на вычислительной машине была выбрана следующая схема механизма окисления [c.180]

Учитывая указанные трудности, по-видимому, целесообразно при вычислении констант вводить в расчет всю априорную информацию об интервалах их возможных значений, а также о соотношениях между скоростями отдельных реакций, т. е, все те сведения, которыми располагает исследователь, приступая к подробным кинетическим опытам. В работе 183] на примере ряда схем параллельных, последовательных и парал-лельно-последовательных реакций показано, что при привлечении дополнительной информации значительно увеличиваются возможности расшифровки механизма по экспериментальным данным и повышается надежность полученных результатов. Авторам это удалось показать путем моделирования на вычислительных машинах кинетического эксперимента с нормально-распределенной погрешностью и его последующей обработки. Из сказанного можно сделать вывод о том, что математические методы и вычислительная техника не могут в настоящее время без интуиции исследователя полностью решить задачу расшифровки механизма сложных реакций. Однако математические методы могут оказывать и оказывают исследователю большую помощь применяя вычислительные машины, удается из тех же экспериментальных данных извлечь значительно больше количественной информации, чем это может сделать химик-кинетик даже при самом тщательном анализе результатов эксперимента. [c.301]

Кривые элюирования, полученные математическим моделированием на вычислительной машине с использованием уравнений (3.37а) и (З.ЗТб), хорошо согласуются с экспериментальными результатами и показаны на рис. 3.10. Изотерма связывания, использованная в этом расчете, была выведена из уравнений (3.33) и (3.34), поскольку их параметры лучше соответствуют экспериментальной кривой для равновесного диализа (рис. 3.8). [c.40]

Рис. 5.9. Типичные формы двумерных зародышей на различных стадиях роста (согласно данным моделирования на вычислительных машинах [21]).

Согласно другим исследованиям, например Френкеля [237] и Бики [ПО], разрыв молекул имеет нестатистический характер и происходит вблизи центров макромолекул. Многие эксперименты подтверждают эту концепцию 122, 26, 45, 129, 204, 307, 336, 393, 436, 722, 752, 756, 768, 769, 792, 844]. Составленная программа моделирования на вычислительной машине для прогнозирования ММР деструктированного полимера основывалась на предположении о том, что распределение точек разрыва вдоль полимерной цепи подчиняется кривой нормального распределения с центром в середине макромолекулы (стандартное отклонение длин цепей 35 %), усеченной к концам цепи. Изменения ММР, рассчитанные таким образом, согласуются с данными, полученными при ультразвуковой деструкции полистиролов [267, 268, 784]. Результаты исследований водных растворов полиакриламида в куэттовском вискозиметре [4] также близки к расчетным значениям. В этом случае середина кривой распределения при высоких значениях напряжения сдвига смещается к концам цепи. Согласно Буту [89], положение точек разрыва тоже зависит от интенсивности сдвига. Он показал, что связи, которые разрушаются при механических воздействиях, располагаются на определенном расстоянии от концов цепи. Это расстояние тем меньше, чем выше напряжение сдвига. Полученное качественное совпадение представляется корректным. [c.20]

Читатели, желающие изучить эти вопросы более широко и с большей математической строгостью, должны обратиться к оригинальным работам [4—8]. Особого внимания заслуживают работы Б. Чанса и его сотрудников [9—11], которые провели фундаментальные исследования в области формального анализа механизмов сложной метаболической регуляции, используя моделирование на вычислительных машинах и изучая реальные биологические системы. [c.254]

Для более подробного ознакомления с численными методами приближенного решения различных задач теплопроводности рекомендуются специальные статьи и монографии а также рассматриваемый ниже метод моделирования на вычислительных машинах сеточного типа. [c.28]

Популяционный генетик изучает изменения генных частот в популяциях и явления, вызывающие эти изменения. Орудиями труда ему служат статистика и математика, а также эксперименты в лабораториях и в природных условиях. За последние два десятилетия к этому арсеналу добавилось два новых метода — моделирование на вычислительных мащинах и электрофорез в гелях. На основе своих теоретических и экспериментальных исследований популяционный генетик создает модели для объяснения общих эволюционных явлений. Процессы эволюции при заданных предположениях можно имитировать на цифровых вычислительных мащинах, проверяя логику и внутреннюю согласованность заложенных в модель предпосылок. Однако истинной проверкой модели служат эксперимент и наблюдения, проводимые в полевых и лабораторных условиях на природных популяциях растений, животных и микроорганизмов. Определяя методом электрофореза, созданным на основе знаний, полученных молекулярной биологией за последние два десятилетия, частоты ферментов, популяционный генетик оценивает частоты аллелей в природе. Таким способом можно регистрировать изменения генных частот, действительно происходящие в природе. Результаты некоторых из этих исследований и порожденные ими разногласия обсуждаются в гл. 9. [c.167]

Гарфинкель Д. Метод моделирования на вычислительных машинах в биохимии и экологии.— В кн. Теоретическая и математическая биология. М. Мир, 1968, с. 317— 336. [c.288]

Герфинкель Д. 1968. Метод моделирования на вычислительных машинах в биохимии и экологии. В сб. Теоретическая и математическая биология, изд. Мир , М. [c.183]

Справочник химика 21

Химия и химическая технология