Математическая модель оптимизации структуры

На этапе макрокинетических исследований решают следующие задачи 1) выбор типа опытного реактора, осуществляемый в соответствии с данными об организации процесса 2) определение модели гидродинамики процесса на основе данных о структуре потоков 3) анализ диффузионных эффектов, процессов массо- и теплопереноса в аппарате и оценка соответствующих тепловых и диффузионных параметров 4) синтез статической математической модели и процесса, установление ее адекватности 5) статическая оптимизация 6) синтез динамической модели процесса и установление ее адекватности анализ параметрической чувствительности 7) анализ устойчивости теплового режима процесса 8) динамическая оптимизация. [c.29]

Современное химико-технологическое производство представляет собой систему взаимосвязанных аппаратов. Оптимизация отдельных аппаратов без учета их связей с остальными аппаратами может привести к неоптимальной работе всей химико-технологической системы (ХТС). Отсюда возникает задача оптимизации всей системы в целом, в которой учитывается взаимное влияние аппаратов. Как и при постановке задачи оптимизации в любой другой области, здесь необходимо сформулировать математическую модель системы, критерий оптимизации и ограничения на переменные. Математическая модель ХТС состоит из двух частей — совокупности математических моделей отдельных блоков и математической модели структуры ХТС. Математическая модель отдельного блока имеет вид [c.7]

В общ,ую процедуру принятия решений при оптимизации пористой структуры катализатора, рассмотренную в разд. 3.1, входит в качестве обязательного этапа составление математической модели гетерогенно-каталитического процесса на зерне катализатора и идентификация ее параметров. Эта модель должна отражать как геометрические характеристики структуры зерна, так и важнейшие особенности собственно физико-химических процессов, протекаюш,их в нем. Для наглядности представления последних удобно мысленно выделить фиксированную группу молекул исходных веществ, которая участвует в ряде последовательных физико-химических стадий суммарного контактного процесса на зерне катализатора 1) перенос исходных веществ из реакционной смеси к внешней поверхности частиц катализатора 2) перенос исходных веществ от внешней поверхности частиц катализатора к их внутренней поверхности 3) адсорбция исходных веществ на активных центрах катализатора 4) реакция между адсорбированными исходными веществами и перегруппировка адсорбционного слоя 5) десорбция продуктов реакции 6) перенос продуктов реакции от внутренней поверхности частиц катализатора к их внешней поверхности 7) перенос продуктов реакции от внешней поверхности катализатора в объем реакционной смеси. [c.149]

Структура и состав математической модели оптимизации точности соединения с зазором будет [c.159]

Программно-целевая система принятия решений при разработке каталитического процесса. Конечная цель системного анализа на уровне отдельного химико-технологического процесса — построение адекватной математической модели ХТП и решение на ее основе проблем создания промышленного технологического процесса, его оптимизации и построения системы управления для поддержания оптимального режима функционирования. Стратегия достижения этой цели включает целый ряд этапов и направлений качественный анализ структуры ФХС синтез структуры функционального оператора системы идентификация и оценка параметров математической модели системы проектирование промышленного процесса оптимизация его конструктивных и режимных параметров синтез системы оптимального управления и т. п. Каждый пз перечисленных этапов, в свою очередь, представляет собой сложный комплекс взаимосвязанных частных шагов и возможных направлений, которые объединяются в единую систему принятия решений для достижения поставленной цели. [c.32]

В процедуре построения математической модели оптимизации конструкторской точности (рис. 1.8) основное значение придавалось построению математической модели функционирования по метрическому и механическому свойствам. Разработана процедура построения математической модели функционирования, предусматривающая постановку вычислительного и натурного экспериментов в однородных условиях работы КСП. Для моделей и структур, независимых от функционального свойства, применяли теорию [c.31]

Для решения задач оптимизации химико-технологических процессов обычно используют методы нелинейного программирования (поисковые методы) [1, 3] и методы теории оптимального управления вариационного исчисления [4], динамического программирования 15], принципа максимума Понтрягина [6], дискретного принципа максимума 17]. Наибольшее распространение получили поисковые методы как наиболее гибкие и универсальные. Эти методы находят также широкое применение при решении задач идентификации (определение некоторых коэффициентов уравнений, представляющих собой математическую модель исследуемого процесса). Кроме того, поисковые методы могут быть эффективно использованы при синтезе оптимальной структуры химико-технологических систем, который в общем случае представляет собой задачу дискретно-непрерывного программирования в частности, они могут быть использованы при получении нижних оценок в методе ветвей и границ (см. гл. VI). [c.14]

Алгоритмизацией структуры нз условия Ц - убывающая функция переменных Т и Т получены математические модели оптимизации допусков. Наименьшее значенне функции Ц принято при Т + Т = ТД. Выразим Т2 через Т , Т = ТД - Т . Тогда Ц = Ц Т 1 + Ц (ТД - Т ) . Производная Д по Т] будет - К Ц Тг -I- К Ц (ТД - Т )- 2- = 0. Решая зто уравнение при К = К - К можно получить более точные значения Т иТ . [c.159]

При решении задач по сокращению объемов водопотребления и сбросов ЗВ, а также при определении базовых характеристик систем водопользования особо важную роль играют математические модели оптимизации бассейнового уровня. Они позволяют оценить диапазоны и распределение затрат на охрану вод, платежи за водопотребление и сбросы ЗВ, размеры субсидий на строительство и реконструкцию, а также предельно допустимые сбросы ЗВ. В совокупности это раскрывает структуру механизма экономического стимулирования. [c.109]

Оценивая перспективы применения метода Ньютона, следует отметить, что его широкое практическое использование начнется лишь после того, как на основе развитых алгоритмических методов будут созданы программы для ЭВМ, позволяющие для схем произвольной структуры вычислять значения вторых производных критерия по поисковым переменным только на основе знания математических моделей отдельных блоков, и информации о структуре ХТС, т. е. программы, аналогичные вышеупомянутым программам вычисления первых производных. Поскольку трудно предположить, что такие программы будут созданы в ближайшие годы, основное применение найдут квазиньютоновские методы первого порядка. Как мы уже отмечали, эффективность этих методов с увеличением размерности задач должна уменьшаться. Однако, есть обстоятельство, которое позволяет существенно повысить эффективность квазиньютоновских методов при оптимизации больших систем либо сама структура ХТС приводит к тому, что гессиан целевой функции имеет сильно разреженную структуру (большое число нулевых элементов), либо же с помощью специального приема удается получить модифицированный критерий, гессиан которого будет иметь сильно разреженную структуру. В связи с этим рассмотрим квазиньютоновские методы минимизации функций, имеющих сильно разреженные гессианы. Развитие этих методов началось в самое последнее время. Также как и в главе П1 мы здесь рассмотрим квазиньютоновские методы 1-го и [c.169]

Совершенствование системы текущего и перспективного планирования отрасли. Речь идет о возможности использования разработанных экономико-математических моделей типовых процессов в моделях оптимизации структуры, специализации и концентрации производства, на различных этапах планирования. [c.9]

В первый набор оптимизирующих ИП вошли тип экстрагента 8 = (А или В) ж массовый расход экстрагента W. Структура информационных потоков, отвечающая этим оптимизирующим переменным, представлена на рис. 11-13, а. Как было показано, в этом случае при решении задачи отыскания экстремума функции цели У и определении численных значений базисных ИП нужно одновременно решать два уравнения математической модели подсистемы. Каждому набору оптимизирующих информационных переменных ХТС при заданной целевой функции Ч соответствует новая формулировка задачи оптимизации. [c.77]

ОД структурным анализом будем понимать получение некоторых свойств математической модели схемы исходя только из ее структуры, т. е. исходя лишь из уравнений связи [3, с. 23]. Используя методы структурного анализа, часто удается понизить размерность решаемых задач путем сведения одной задачи большой размерности к ряду взаимосвязанных задач меньшей размерности (если это, конечно, возможно). Структурный анализ вначале возник как средство повышения эффективности алгоритмов расчета с. х.-т. с. Однако методы структурного анализа, как видно из содержания последуюш их глав, имеют значение и для других разделов теории моделирования сложных схем — устойчивости, оптимизации и др. [c.44]

Метод сопряженного процесса , позволяющ,ий эффективно вычислять частные производные критерия [108], подробно изложен в написанной совместно с Ю. М. Волиным главе V монографии [11, с. 201 ]. При фиксированном числе блоков схемы вычислительные затраты этого метода мало зависят от размерности задачи оптимизации. С использованием этого метода была разработана-[3, с. 267—288] система программ моделирования ХТС для схем произвольной структуры она позволяет вычислять значения производных критерия по поисковым переменным только на основе знания математических моделей отдельных блоков, матриц Якоби правых частей соотношений (1,1) и информации о структуре ХТС. [c.168]

Аналогичный подход используется и при выборе структуры НПЗ для выпуска товарной продукции заданного ассортимента и объема. Подсистема проектирования позволяет выбирать оптимальный состав технологических установок на основании одного или нескольких критериев оптимизации. Для решения такой задачи составляется математическая модель обобщенной технологической схемы НПЗ соответствующего профиля топливного, топ-ливно-масляного, масляного, топливно-нефтехимического. Такие схемы должны включать в себя альтернативные установки, осуществляющие либо различные процессы, нанример каталитического крекинга или гидрокрекинга, либо различные режимы одного и того же процесса, например мягкий или жесткий режимы каталитического риформинга различные варианты отбора смежных фракций па установках первичной переработки нефти и т. д. [c.572]

Уравнения и значения переменных, входящих в математическую модель статики процесса (статическую модель), не зависят от времени. Статическая модель обычно используется при проектировании оборудования, технологических процессов, ири выборе структуры систем автоматического управления, при оптимизации статических режимов. [c.11]

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]

Данные факторы, а именно народнохозяйственная важность гидравлических систем и их многообразие, с одной стороны, а также принципиальная общность математических моделей и алгоритмов для их расчета и оптимизации, с другой — вызвали огромный поток математических и отраслевых работ во многом дублирующих друг друга. Свидетельством такого положения является и множество наименований этих объектов, фигурирующих в литературе энергетические сети [188] гидравлические сети [71, 103, 145, 206, 259], сетевые системы [53], инженерные сети [60—62], производственные сети и системы [107], потоковые графы [84], системы сетевой структуры и другие. [c.4]

Еще одной причиной обращения к проблеме оптимизации режимов ТПС стал опережающий уровень работ по созданию методической и алгоритмической баз для решения комплекса задач, составляющих проблему оптимального проектирования МКС. Появилась возможность использования данных разработок применительно к режимным задачам, поскольку в математическом плане их можно считать частными случаями задач схемно-параметрической оптимизации МКС, но при условии, что структура системы и все ее технические характеристики являются заданными, а оптимизации подлежат лишь гидравлические параметры всех элементов. А поскольку описанные выше математические модели и алгоритмы рассчитаны на оптимизацию не только вновь проектируемых, но и развиваемых и реконструируемых систем, то именно это обстоятельство позволяет применять их (ценой относительно небольших модификаций) и для оптимизации режимов РС и МКС. [c.233]

Использование исключительно имитационного моделирования не обеспечивало обоснование наилучших планово-проектных решений. Вследствие этого параллельно проводились работы по построению математических моделей оптимизационного типа. Часто в этих моделях не только определялись полезные объемы водохранилищ, но и оценивались с разной степенью детальности режимы управления ВХС. Принципиальная сложность таких задач оптимизации была осознана еще на ранних этапах. Даже в задачах оценки параметров регулирования и использования стока возникали трудности из-за специфики информационной структуры. Достаточно отметить следующие особенности [c.122]

Структура водохозяйственной системы описывается в математической модели ориентированным графом С — V, А) с множеством вершин V и дуг а Е А. Дуги ориентированы по течению воды. Основу графа С составляет образ сети естественных водотоков (речной системы), имеющей в плане вид дерева T(J, 8), где 3 С V, 8 С А (линейная схема речной сети). На этой схеме выделяются вершины — образы створов, где могут сооружаться (реконструироваться) перегораживающие плотины или планируется возможность забирать воду из живого тока реки. Существующие водохранилища и пункты отъема воды также изображаются вершинами этого графа. Подмножество J С V вершин графа С, служащих образами перечисленных створов, будем называть множеством возможных створов (рис. 4.3.1). В состав возможных створов не обязательно входят устья притоков. Однако, как будет показано в разделе 4.6, для эффективности алгоритма оптимизации их все же желательно включать в число этих элементов. [c.128]

Отсутствие разработанной теории, связывающей структуру полимерного материала со свойствами, а также существенное влияние методов переработки приводят к тому, что на всех этапах технологических исследований комплекс свойств полимерного материала определяется экспериментальным путем. Недостаточное развитие методов количественной характеристики структур полимерных материалов затрудняет установление даже эмпирических корреляций между условиями синтеза, структурой и свойствами продуктов. Первоначальная роль теории реакторов сводилась к облегчению масштабирования процесса, при этом способ проведения процесса (в массе, растворе и т. д.) определялся еще на стадии лабораторных экспериментов. Необходимость хотя бы в грубых математических моделях возникла при автоматизации технологических процессов. Проблема оптимизации существующих производств стала актуальной, когда выяснилась недостаточная эффективность эмпирических решений. [c.330]

На стадии технического проекта уже не требуется проверять адекватность математической модели объекту управления, вместо этого решается ряд новых задач математического моделирования. В частности, составляются программы и решаются на ЦВМ задачи оптимального конструирования, оптимизации установившегося технологического режима и выбора наиболее эффективной структуры ТП. По результатам моделирования принимается решение о выборе статического или циклического установившегося [c.45]

На стадии внедрения технические средства АСУ устанавливаются одновременно с монтажом технологических аппаратов или сразу же после него. При наладке и испытаниях этих аппаратов производится сбор данных, необходимых для проверки адекватности математической модели и ее идентификации (уточнение части параметров или изменение структуры уравнений). Затем уточняются результаты решения задач, касающихся оптимального конструирования аппаратов, оптимизации установившегося технологического режима, выбора эффективной структуры ТП, оптимального управления, синтеза технической структуры системы управления кроме того, вносятся необходимые исправления и добавления в рабочие проекты технологического процесса и АСУ. [c.46]

В теории химических реакторов, [1—6] общепризнанным является прием построения математических моделей путем сочетания более простых элементов, описывающих химическую кинетику, процессы массо- и теплопередачи и др. В связи с применением ЭВМ эта идея нашла воплощение в блочно-модульном принципе моделирования. Понимая под модулем некоторую часть задачи, которая может быть проанализирована отдельно, а под блоком модулей — такое их сочетание, которое служит единой цели, будем при моделировании полимеризационных процессов выделять следующие блоки блок математической модели реактора блок меж-реакторных связей и аппаратов, составляющих полимеризацион-ный агрегат блок критериев оптимизации блок алгоритмов оптимизации и некоторые другие. Все блоки представляют собой иерархические структуры на каждом уровне иерархии выделяют несколько вариантов модулей. Вся система является открытой, благодаря чему можно по мере необходимости вводить в нее новые блоки, в блоки — новые уровни, на каждом уровне — новые модули и т. д. С другой стороны, блок должен быть гибким, чтобы можно было некоторые модули включать или отключать в зависимости от типа решаемых задач. [c.8]

Структура управления. Общая задача управления процессом полимеризации заключается в выборе вектора управляющих воздействий и из области допустимых их изменений таким образом, чтобы получить максимум критерия при выполнении ограничений (важнейшие из них — качественные показатели выпускаемой продукции). Эту задачу статической оптимизации целесообразно решать с использованием ЦВМ на основе математической модели,, связывающей основные выходные параметры каждого -того реак-тор каскада Xi= i, Т , с его управляющими воздействия- [c.175]

Условно структуру системы можно разбить на два суперблока. Основной суперблок реализует собственно структуру задачи дискретного оптимального управления. Он состоит из блока пО строения математической модели исследуемого химического объекта — пространственной трехмерной модели молекулярной системы. Причем под молекулярной системой понимается не только отдельная молекула, но и любая пространственная совокупность молекул, химическая реакция, поверхность раздела фаз или поверхность катализатора или даже само реакционное пространство и т. п. Этот блок соответствует системе DENDRAL в американских системах. Блок управления движением объекта в фазовом пространстве и блок оптимизации также включаются в первый суперблок. > [c.54]

Метод математического моделирования эаключается в том, что явления, протекающие в заданном объекте, и их взаимосвязь количественно описываются системой математических уравнений, которая п представляет собою математическую модель объекта. Для каталитических реакторов математическая модель в общем случае должна включать в себя всю систему уравнений кинетики, макрокинетики, гидродинамики и теплообмена, которым посвящены главы I —П1 и VI. Численные значения коэффициентов модели могут меняться при изменении масштаба реактора, но структура модели остается неизменной. Значения коэффициентов модели, таких, как кинетические константы, коэффициенты диффузии и тепло- и массопереноса могут определяться как экспериментальным путем при лабораторных или стендовых исследованиях, так и расчетно-теоретическим путем. При наличии модели и известных значениях коэффициентов с применением ЭВМ могут быть исследованы различные варианты реактора для заданного процесса и проведена его оптимизация. [c.260]

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]

Объединением операционных матриц отдельных технологических аппаратов может быть получена математическая модель (в линейном приближении) всей ХТС. Понятие операционных матриц значительно упрощает исследование и оптимизацию сложных ХТС, так как позволяет легко формализовать процедуры расчета ХТС со структурой практически любой сложности и свести их к безытерационному рещению систем линейных уравнений. При этом широко используются хорошо разработанный аппарат комбинаторного анализа, матричной алгебры и топологические методы анализа и синтеза сложных ХТС, в частности, метод сигнальных графов [15]. [c.22]

Таким образом, при наличии функции т,/твы . Л /) основании полученных выше соотношений можно определить структуру математической модели и ее параметры - размеры зон 4/, 4д/> долю байпасируюшего потока [формула (3.27)] - /дых = (где / - нулевой начальный момент в любой точке тарелки). Значение Ре, можно определить одним из методов оптимизации с минимумом критерия [c.120]

На основании этих теоретических положений в 50-70-е гг. было продолжено исследование рециклических процессов, в частности М. Ф. Нагиевым были разработаны метод расчета и выбора наиболее эффективно функционирующего реакторного узла и методология для определения оптимальной структуры ХТС и составления ее математической модели, служащей основой для исследования и оптимизации сложного комплекса. [c.284]

Разработана структура гибридной экспертной системы исходя из особенностей процесса как объекта управления и экспертного анализа. Выбран перечень задач, подлежащих решению в процессе функционирования системы определены информационные и логические связи между ними определены категории лиц, взаимодействующих с системой в процессе разработки и эксплуатации. Большое значение при получении истинного семантического решения в системах, основанных на знаниях, играет достоверность исходной информации, полученной от экспертов и заполняющей базу знаний. При решении задач оперативного управления в условиях возникновения нештатной ситуации на процессе лицо, принимающее решения, получает консультацию в режиме естественного языка-, вследствие высокой психологической нагрузки в составе системы реализован интеллектуальный советчик оператора. Для удобств пользователя и в соответствии с эргономическими требованиями результать работы системы отображены в виде динамически изменяющейся мнемосхемь процесса. В состав Г для управления процессами коксования входят маши на логического вывода, математическая модель, блок оптимизации, базы зна НИИ, правил, данных, редактор базы знаний, блок оценки достоверности экс пертных знаний, блок объяснения решений, интеллектуальный интерфейс [c.60]

Структура алгоритмического обеспечения ГЭС сформирована исходя из структуры, алгоритма функционирования и МПЗ, принятых в системе, с учетом специфических особешосгей исходной 1шформащш (возможной неполноты и нечеткости). Алгоритмическое обеспечение ГЭС для управления процессами коксования включает следующие группы алгоритмов функционирования ма-шины логического вьшода математической модели (материального, теплового и гидравлического балансов) оптимизации комбинированным методом система управления базой система управления базами знаний и правил сбора и оценки достоверности экспертных знаний блока объяснений интеллектуального интерфейса прогнозирования возникновения нештатной ситуации консультации в режимах ограниченно-естественного языка и советчика оператора внесения управляющих воздействий. [c.61]

Судя по появившимся в последнее время публикациям дезактивация катализаторов привлекает повышенное внимание исследователей. В связи с этим имеется возможность более глубоко понять процессы, лежащие в ее основе. Одной из задач предлагаемой монографии является обобщение имеющихся в этой области данных. Основное внимание в ней обращено на парофазные реакции в присутствии твердых катализаторов, хотя в качестве примеров рассмотрены и некоторые трехфазные реакции. Для таких систем пока не предложена более удобная классификация механизмов потери каталитической активности, чем их деление на вызываемые спеканием, отравлением примесями И блокировкой. Эта классификация будет также использована в монографии. Там, где это возможно, изложение ведется на яшке, близком и понятном химикам-технологам. Для описания тех или иных процессов широко используются подходы, основанные на анализе математических моделей. С точки зрения автора—это наилучший способ рассмотрения сложных явлений, имеющих место в реакциях, сопровождающихся дезактивацией как отдельных гранул, так и всего реактора в целом. Исходя из этого выбрана следующая структура монографии. После общего обзора процессов, приводящих к дезактивации катализаторов, эти процессы рассмотрены раздельно применительно к отдельным гранулам или таблеткам катализатора. Далее анализируется поведение всего реактора. Особое внимание уделено оптимизации режимов его эксплуатации. В заключение рассмотрены основные особенности процессов регенерации катализаторов. [c.10]

Совместно с Л.С.Гордеевым и А.Ю.Винаровым сформулированы научные принципы анализа, оптимизации, масштабирования и проектирования биотехнологических процессов. С позиций системного подхода последовательно проведен анализ эффектов и явлений, происходящих в биохимическом реакторе на микро- и макроуровне. Разработаны математические модели, учитывающие кинетику роста микробных популяций, транспорт питательного субстрата к клеткам и гидродинамическую обстановку в реакторе, характеризуемую эффектами се1регации ферментациогшой среды и неидеальностью структуры потоков в реакторе большого объема. Предложена методика решения задачи масштабного перехода от лабораторных установок к промышленным биореакторам на основе вычислительных экспериментов. Показаны направления оптимизащш конструктивных и режимных параметров биотехнологических процессов. [c.13]

Таким образом, формирование критерия эффективности представляет собой один из важнейших этапов при рещении задач анализа и синтеза БТС. Уже на стадии качественного анализа исследуемой системы в зависимости от уровня рассмотрения и иерархической схемы выбираются технологические, технико-экономические или экономические критерии оптимизащги. Далее прн анализе системы с целью ее формализации и построения математических моделей входящих в нее элементов и подсистем определяется вид функционала. Наиболее полное представление особенностей БТС, ее топологии, внутренних и внешних связей прн построении модели БТС позволяет провести анализ свойств системы с использованием ЭВМ, определить эффективность функционирования различных ее вариантов, исходя из сформированного критерия оптимальности, и перейти к решению задачи синтеза оптимальной системы. При решении задачи синтеза БТС предполагаются известными математические модеЛи составляющих ее подсистем, на основе которых с учетом структуры БТС осуществляется построение общей модели системы, алгоритма ее расчета и оптимизации по критерию Ф. [c.40]

Выбрать тины технологических процессов и аппаратов и оптимизировать их режимные показатели, если технологическая структура данного производства задана, При этом канодый входящий в систему процесс рассматривают не как черный ящик , а представляют системой уравнений, включающей также и его кинетические характеристики (используют математическую модель типового процесса). Далее путем преобразований эти уравнения упрощают н затем решают задачу оптимизации режимных показателей. [c.468]

Меренкова H.H. Математические модели для оптимизации трассировки и структуры трубопроводных систем. -В кн. Вопросы прикладной математики. Иркутск СЭИ СО АН СССР, 1977, с. 145-158. [c.266]

Рассмотрим теперь структуру критерия оптимизации для конструируемой задачи. При сравнении вариантов развития ВХС комплексного назначения используются разнообразные экономические показатели, упомянутые в главах 1 и 2 настоящей монографии. В математических моделях однокритериальной оптимизации, чаще всего, рассматривается максимизация суммарного ожидаемого чистого дохода, выражаемого через производственные функции участников использования стока Хеди, Диллон, 1965 Полу баринова-Кочина и др., 1969 Хранович, 2001. Другие экономические и внеэкономические показатели сравниваемых вариантов учитываются в ограничениях на варьируемые переменные. В разделе 4.1 из общей проблемы оптимизации параметров ВХС по условиям водопользования были выделены водно-ресурсные задачи, для которых затраты различаются только в рамках проведения мероприятий по регулированию стока без условий подачи воды пользователям. Эти затраты складываются из капитальных затрат на строительство гидроузлов, эксплуатационных издержек и компенсацион- [c.159]

Возникновение такой негативной тенденции, на наш взгляд, обусловлено в значительной мере тем, что часто происходит подмена понятия математической модели, а то и просто факта использования компьютера для каких-либо сугубо вспомогательных расчетов, понятием имитационной модели. В связи с этим перечислим пять основных особенностей имитационных моделей, которые выделяют их среди математических моделей других типов, следуя классическим работам в этой области [Клейнен, 1978 Нейлор, 1975 Шеннон, 1978 Яковлев, 1975]. При этом для конкретности и единообразного понимания взаимосвязи имитационных моделей с задачами оптимизации, а также для обоснования внутренней структуры предлагаемой имитационной модели будем интерпретировать соответствующие особенности имитационного моделирования применительно к задачам управления ВХС речных бассейнов. [c.365]

Этап 7 — завершающий. Он представляет собой математическую задачу нахождения максимума критерия Q в области изменения управляемых переменных, определяемой ограничениями системы. Слоновость этого этана обусловливается сложностью математических моделей отдельных блоков системы, сложностью структуры системы и числом управляемых переменных. Общее рассмотрение задачи оптимизации химико-технологического процесса и последовательности этапов ее выполнения можно найти в литературе Применительно к задаче оптимизации химического реактора детальный анализ этапов ее решения содержится в статье К. К. Кирдина и М. Г. Слинько . [c.19]

Книга посвящена созданию АСУ ТП типовых установок для получения этилена. Описан выбор математической модели процесса пиролиза, легко реализуемой в системе управления. Рассмотрена структура АСУ ТП для управления отделениями пиролиза, газоразделения и переработки пироконденсата. Приведены алгоритмы оптимизации указанных отделений, а также типовые алгоритмы сбора и обработки информации применительно к производству этилена. Освещена реализация программ для ЭВМ АСВТ М-6000. [c.382]

Справочник химика 21

Химия и химическая технология