Модели процессов преобразование к простейшему

ПРЕОБРАЗОВАНИЕ МАТЕМАТИЧЕСКИХ МОДЕЛЕЙ ТИПОВЫХ ПРОЦЕССОВ К ПРОСТЕЙШЕМУ ВИДУ [c.85]

Теория эвристического программирования исходит из предположения, что основу человеческого мышления составляют элементарные информационные процессы , организованные в сложную иерархическую структуру. Эта иерархическая структура обеспечивает определенный порядок выполнения элементарных информационных процессов (или элементарных информационных моделей) на каждом уровне и соподчинение моделей различных уровней между собой. В соответствии с этой концепцией в принципе любой вид умственной деятельности человека может быть формализован в виде некоторой динамической модели на ЭВМ, ибо ЭВМ позволяет выполнять простые логические преобразования, определенная последовательность которых дает любые правила перехода от одной элементарной информационной модели к другой. [c.160]

Диаграмма связи диффузионных и релаксационных явлений в материале сополимера, полученная простым присоединением диаграммы связи реологической модели вязкоупругого состояния полимера к фрагменту диаграмм связи, отображающего диффузионные явления сплошной среды, представлена на рис. 4.4. Построенная диаграмма замкнута относительно преобразований энергии в ней, увязывает макроскопическое движение элементарного объема системы с физико-химическими характеристиками ее макроструктуры. Поэтому синтез уравнений системы по ее диаграмме приводит к замкнутой системе уравнений процесса набухания сополимера с учетом движения реальной сплошной среды и пере- [c.309]

Практически все объекты химической технологии можно считать стационарными, поэтому, как показано в гл. 3, наиболее просто для них определяется передаточная функция W p). В связи с этим, как правило, именно определение передаточной функции будет являться первой задачей при исследовании каждого процесса. Две другие характеристические функции весовая и переходная, будут определяться чаще всего с помощью обратного преобразования Лапласа уже после того как получена передаточная функция и (р). Будем рассматривать различные модели теплообменников, введенные в гл. 1, [c.114]

Простейший механизм удерживания (одноразовая сорбция — десорбция) приводит к сложной форме пика, в которую входят функции Бесселя и экспоненциальные члены [24]. Модель теоретических тарелок приводит к формам пиков, соответствующим распределениям Пуассона или биномиальному, которые только в предельном случае переходят в нормальное распределение [25]. Отклонение формы отдельного пика от этого предельного случая зависит во многом от колонки и условий работы одновременно могут оказывать свое влияние на форму пика и химический состав исследуемого вещества, и процессы вне колонки, включающие и электрические шумы детектора [26, 27]. При представлении хроматограммы в цифровом виде для обработки на ЭВМ нельзя забывать об искажениях при преобразовании аналогового сигнала детектора в цифровой. Успех применения метода наименьших квадратов для разделения перекрывающихся пиков во многом зависит от правильного подбора формы хроматографического пика. [c.101]

В то время как метод определения коэффициентов передачи, или элементов матриц преобразования ТО, на основе аналитического решения математической модели процесса применим для ограниченного класса задач, статистический метод (или метод статистиче-СКИ.Х испытаний) может быть использован для получения простых математических моделей произвольных элементов ХТС практически с любой степенью сложности их исходных математических моделей. [c.98]

Сущность статистического метода заключается в нахождении коэффициентов матрицы преобразования технологического оператора путед применения методов планирования экспершхента на математической модели, отражающей физико-химическую природу процесса. Большое число входных и выходных параметров элементов ХТС делает почти невозможным определение коэффициентов матриц преобразования простым перебором переменных. Использование метода планирования эксперимента на математической модели позволяет значительно сократить расчетные процедуры и получить достаточно корректные результаты в заданном диапазоне изменений входных параметров. [c.98]

Модель и конструируемый на ее основе критерий должны полностью охватывать фундаментальные процессы, которыми определяются выходные характеристики процесс кодирования оптического сигнала и непосредственно процесс осуществления селекции. В соответствии с этим принадлежность прибора к тому или иному классу должна обусловливаться всей совокупностью существенных признаков, характеризующих процесс трансформации сигнала. Таковы, во-первых, исходное физическое явление, заложенное в основу работы прибора (это могут быть отражение [19], рефракция, дифракция, интерференция, поляризация, абсорбция [60] излучения, использование когерентного излучения перестраиваемых лазеров и вообще любое физическое явление, свойства которого зависят от а), и, во-вторых, характер модуляции излучения. В каждом конкретном случае математическая модель закодированного сигнала в рамках принципиальной общности описания трансформации сигнала будет включать некоторые черты, характеризующие способ кодировання. Способов осуществления непосредственно селекции также достаточно много, начиная от сравнительно простых, таких как применение шкал и эталонов, и до сложнейших преобразований с использованием аппарата матричного исчисления и интегрального преобразования (Фурье, Френеля и т. д.). Совокупность способов кодирования сигнала и осуществления селекции, как нам кажется, достаточный показатель метода получения спектра и, следовательно, класса спектрального прибора, поскольку включает весь комплекс существенных признаков, характеризующих процесс трансформации сигнала. [c.143]