Модели сложных систем

ЧИСЛЕННЫЕ МЕТОДЫ РАСЧЕТА РАВНОВЕСИЙ 20. ТЕРМОДИНАМИЧЕСКИЕ МОДЕЛИ СЛОЖНЫХ СИСТЕМ [c.165]

Особенность данной книги состоит в том, что в ней осуществлена систематизация задач теоретического исследования динамических свойств технологических аппаратов и способов их рещения. Технологический аппарат и процесс, который в нем осуществляется, с самого начала рассматриваются как технологическая система, т. е. ее математическое описание представляется в форме оператора, связывающего входные и выходные параметры процесса. Такой подход весьма удобен при построении моделей сложных систем, состоящих из нескольких связанных между собой технологических аппаратов. В связи с этим изложение динамики химико-технологических процессов дается на основе общих понятий теории операторов. Элементы этой теории, используемые при исследовании динамики, изложены во второй главе. [c.4]

Имитационные модели сложных систем (их часто называют сетевыми имитационными моделями) состоят из элементарных частей - источников входных заявок, статических ресурсов (устройств и накопителей), управляющих элементов (узлов). [c.194]

Основные принципы выбора модели сложных систем. Порядок матрицы передаточных функций равен числу учитываемых обобщенных сил и реакций и заключен в пределах п — m, где п — число достаточно малых участков, к которым приложены внешние воздействия, т. е. вынуждающие силы и реакции (в том числе моменты). При выборе обобщенных сил должны учитываться общие свойства объекта [c.81]

На грани XIX и XX столетий физика располагала многочисленными опытными данными (экспериментальное открытие электрона, эффект Зеемана, явление фотоэффекта, испускание электронов нагретыми металлами, явления электризации, радиоактивность атомов и др.), которые убедительно свидетельствовали о том, что атом представляет сложную систему, состоящую из электрически заряженных частиц. В 1903 г. Дж. Дж. Томсоном была предложена статическая модель атома (см. 2). Исследования Резерфорда (1911) по рассеянию а-частиц при их прохождении через газы и металлические фольги показали несостоятельность и ошибочность модели Томсона. [c.77]

Во-вторых, основным методом проектирования сложных систем является блочно-иерархический [171, при котором в процессе проектирования система рассматривается последовательно на разных уровнях иерархии с постепенно нарастающей степенью детализации. При этом анализ процессов теплообмена на каком-либо высшем уровне нужно проводить в условиях, когда внутренняя структура подсистем этого уровня еще детально не определена, и поэтому полную модель нельзя использовать из-за недостатка информации. [c.6]

Процесс автоматизированного проектирования рассмотрен на примере проектирования ЭВМ, являющейся одной из сложных систем. По заданному ТЗ производится изучение структуры объекта в целом и взаимной связи его компонентов. На основе этих исходных компонентов и математической модели создается структура ЭВМ, т. е. решается задача синтеза. [c.141]

Дальнейшее развитие комбинированных моделей направлено на моделирование более сложных систем, в том числе содержащих ферромагнитные тела, и на включение в модели систем управления, источников питания, построение многокомпонентных моделей для таких процессов, как термообработка, сварка и т. п., расширение возможностей моделей. [c.134]

Целесообразно, чтобы модели и их блоки, создаваемые для САПР, могли использоваться и независимо при проведении инженерных расчетов. Это ускорит и облегчит синтез сложных систем, разработку САПР. [c.548]

Заявками могут быть заказы на поставку комплектующих узлов и деталей, технические задания на проектирование и производство изделий, задачи, решаемые на предприятии, грузы, поступающие на транспортировку, и т.п. Очевидно, что параметры заявок, поступающих в систему, являются случайными величинами и при моделировании процессов могут быть известны лишь законы распределения параметров и числовые характеристики этих распределений. Поэтому анализ функционирования сложных систем, как правило, носит статистический характер. При этом в качестве математического аппарата моделирования используют теорию массового обслуживания, а в качестве моделей систем - системы массового обслуживания (СМО). [c.192]

Разработка моделей параметрических отказов. Дальнейшее развитие идей о взаимодействии машины со средой как системы автоматического регулирования, учет обратных связей процессы — выходные параметры машины , оценка взаимодействия параметров и других особенностей потери работоспособности сложных систем позволит разработать более совершенные модели отказов разнообразных машин и изделий. Эти модели должны учитывать внутренние связи и внешние воздействия, характерные для данной категории машин и, опираясь на общие принципы формирования отказов, давать основу для разработки алгоритмов по оценке надежности сложных изделий. [c.571]

Прогнозирование надежности сложных систем. Это направление является ключевым для решения основных задач, связанных с оценкой надежности на стадии проектирования и наличия опытного образца машины. Для различных категорий машин необходимо дальнейшее развитие и воплощение идей о прогнозировании надежности на основе моделей отказов, которые базируются на закономерностях процессов повреждения (физики отказов) с учетом их вероятностной природы. Перспективным является использование методов статистического моделирования, когда учитываются вероятностные характеристики режимов и условий работы машины, внешних воздействий и протекающих процессов старения. Особенно актуальны еще недостаточно разработанные методы прогнозирования надежности с учетом процессов изнашивания, которые являются основной причиной отказов многих машин. Особую проблему представляет изучение надежности комплексов машина — автоматическая система управления , так как взаимодействие механических и электронных систем порождает ряд новых аспектов теории надежности. [c.572]

Для сложных систем вычислить значение углового коэффициента таким методом очень трудно. В обход этих трудностей были созданы аналитические методы, заменяющие двойное интегрирование чисто алгебраическими операциями, как метод Г. Л. Поляка [Л. 78]. С большим успехом здесь могут быть использованы экспериментальные методы. Для геометрически подобных систем угловые коэффициенты равны. Поэтому их значения могут быть определены на основе опытов с моделями. Для некоторых технически важных случаев лучистого теплообмена значения угловых коэффициентов приведены на рис, П-1—П-4. [c.167]

Названные трудности сдерживают широкое применение морфологических моделей при анализе современных конструкционных материалов, представляющих собой сложную систему, выходные характеристики которой зависят от большого числа факторов. Поэтому морфологический анализ целесообразно применять при решении узких задач, возникающих при разработке сплавов. [c.115]

При расчетах электрохимической коррозии и защиты металлов обычно производится замена реальных поверхностей рассматриваемых сооружений и коррозионных сред какими-либо упрощенными поверхностями (геометрическими моделями). Основные способы построения геометрических моделей коррозионных систем в практике инженерных расчетов основаны на выделении из рассматриваемых сложных систем более простых элементов или упрощения формы всей рассматриваемой области коррозионной среды. [c.28]

При расчете математических моделей сложных технологических процессов, как правило, требуется некоторое множество исходных параметров, подающихся на вход формализованных систем. Часть параметров этого множества может принимать только дискретные значения, другие — непрерывные. Практически при машинной имитации можно получить бесконечное множество различных сочетаний исходных параметров, что может привести к необозримости результатов расчета выхода и выработки на базе ВЭР, а также затруднить возможность анализа для принятия решений. [c.270]

Под термином моделирование понимаются методы экспериментального исследования, основанные на замещении конкретного исследуемого объекта другим, ему подобным, называемым моделью. Моделирование применяется в тех случаях, когда целью исследований является изучение вполне конкретных закономерностей физического, химического, механического или какого-либо другого явления, развивающегося в системе с определенными геометрическими, физическими, химическими, механическими свойствами при конкретных режимных условиях. В простейшем случае модель воспроизводит изучаемое явление и сохраняет его физическую природу и геометрическое подобие, в более сложном — геометрическое подобие не обязательно, ко модель построена таким образом, что позволяет решить поставленную задачу. Примером могут служить электрические модели механических систем, где отсутствуют какие-либо видимые геометрические сходства, а моделирование осуществляется за счет тождественности уравнений, описывающих одинаковым образом явления, имеющие разную физическую природу. [c.5]

Схематизация диссипативных свойств различных элементов является одним из наиболее сложных вопросов при построении динамических моделей механических систем и объясняется отсутствием достоверных математических описаний диссипативных явлений. Существующие предложения могут рассматриваться только как правдоподобные аппроксимации сложных нелинейных законов диссипативных сил. [c.11]

К Исходные динамические модели сложных несвободных механических систем не имеют зримой цепной структуры, поскольку на дви- [c.16]

Обратим внимание на одну общую задачу, решение которой даст серьезное обоснование использования электронных вычислительных машин для оценки надежности проектируемых изделий. Речь идет вот о чем. Сейчас внедряется на электронно-вычислительных машинах метод моделирования работы сложных систем и проигрывания на моделях различных условий их использования, в том числе и различных нагрузок. При моделировании неизбежно приходится заменять исходные данные (например, распределения вероятностей на приближенные). Спрашивается, являются ли задачи надежности устойчивыми к таким заменам Иными словами, если истинные распределения и исходные данные заменены на близкие, [c.68]

В случае решения системы большой размерности на ЭВМ. потребовалась бы очень большая память. Поэтому для реализации на ЭВМ решеиия таких сложных систем, как система уравнений математической модели паротурбинной установки, метод Ньютона малоэффективен. Метод простой итерации, а также метод Зейделя [Л. 16] дают возможность более эффективно реализовать на ЭВМ решение рассматриваемой системы. При использовании этих методов в запоминающем устройстве ЭВМ хранятся лишь столбцы (векторы) решения двух последовательных итераций и л , где д Ч = =4>i x°u [c.22]

Как и при развитии любой новой области исследований,цели в области надежности были сформулированы достаточно ясно, однако не было единого мнения о методах их достижения. К тому же промышленные организации и правительственные комитеты внезапно были поставлены перед необходимостью осуществлять реальные программы в области надежности. Эти программы требовали не только строгого соблюдения сроков выпуска сложнейших систем, но и количественного измерения показателей надежности. Крайне необходимо было дать количественное определение понятия надежности системы. С этой целью было накоплено много данных в виде математических и статистических моделей. Однако количественное измерение успеха той или иной программы мало помогало в решении вопроса о том, какие разделы следовало бы включить в программу обеспечения надежности. Инженеры, ученые и специалисты в области промышленного производства не получали почти никаких указаний относительно того, каким образом им следует добиваться необходимой надежности. Руководители предприятий, ответственные за осуществление конкретных программ, также получали мало помощи в вопросе правильного распределения имеющихся в их распоряжении средств, отпущенных для повышения надежности продукции. В 50-е годы по этому вопросу высказывалось мно- [c.14]

Справочник был задуман для достижения двух основных целей. Во-первых, он должен был служить обширным обобщением опыта в области надежности, систематически изложенного, с тем чтобы инженеры, ученые и руководители предприятий при минимальных затратах усилий смогли познакомиться с достижениями в области обеспечения высокой надежности сложных систем. Заранее было решено, что ни одной точке зрения не будет отдано предпочтения и что все противоречивые мнения будут изложены объективно, без каких-либо комментариев редактора. Читатель может оценить изложенный здесь опыт с точки зрения своей собственной задачи и выбрать те методы, которые, по его мнению, обеспечивают наилучшее решение. Кроме того, эта книга должна дать справочный материал всем специалистам, занимающимся вопросами надежности. В справочник включено большое число понятий, определений, примеров, таблиц, данных о надежности, статистических и математических моделей и таблиц, формул, графиков и методов анализа. [c.15]

Для изучения таких сложных систем с нелинейными обратными связями разработан системно-динамический метод [1]. Этот метод и предлагается здесь использовать для построения требующейся модели общественного развития. [c.90]

Надежность является одной из основных проблем современной техники. Благодаря совместным усилиям специалистов различного профиля, в том числе инженеров, математиков, экономистов, в настоящее время в этой области достигнуты значительные успехи. Для повышения надежности используются разнообразные методы, затрагивающие вопросы технологии, конструкции, структуры и правил эксплуатации технических систем. Одним из основных методов повышения надежности является введение избыточности, в частности, структурное (аппаратурное) резервирование. Структурное резервирование в течение длительного времени считалось универсальным методом, позволяющим создавать из ненадежных элементов сколь угодно надежные системы [89]. Однако при схемной реализации этот метод не является столь безукоризненным, как это следует из классических моделей надежности, прежде всего из-за наличия в элементах двух типов отказов, неидеальности переключателя резерва, перераспределения нагрузки при отказах отдельных элементов. Поэтому внимание разработчиков сложных систем в последние годы все чаще обращается к другим видам избыточности, в частности к временной. [c.3]

Основным препятствием, сдерживающим пшрокое применение иерархических моделей сложных систем является их узко специа)Шзированная направленность (радиотехника и электроника, отдельные разделы механики разрушения, отдельные задачи теории надежности др.) вследствие изучения структурных характеристик с позиций частных технических дисциплин. Для увеличения диапазона применения модельных систем будет вполне логично воспользоваться универсаггьным междисциплинарным аппаратом, каким является теория фракталов. [c.131]

Для описания имитационных моделей сложных систем обычно используют языки, ориентированные на события или процессы. Примерами первых могут служить языки Симскрипт, SMPL и ряд других. К числу вторых относятся языки Симула, SOL, а также популярный язык GPSS. [c.195]

Математическая модель — совокупность математических соотношений (формул, уравнений, неравенств и логических условий), отображаюш,их физические связи между входными, промежуточными и выходными параметрами реального объекта. Математические модели сложных систем, к которым относятся и ТЭС ПП, обычно имеют блочную структуру. [c.241]

Моделирование имеет две четко различимые задачи 1 — создание моделей сложных систем (в англоязычном написании — modeling) 2 - анализ свойств систем на основе исследования их моделей (simulation). [c.16]

Эпизодическое решение отдельных инженерных задач на ЭВМ началось сразу после появления быстродействующих вычислительных машин. Первые тиражируемые программы для решения задач анализа схем и конструирования печатных плат появились в первой половине 60-х годов. На рубеже 60—70-х годов объединение разрабатываемых и имеющихся программных средств привело к созданию программно-методических комплексов для проектирования ЭВМ и их элементной базы, что означало появление первых систем автоматизированного проектирования. В середине 70-х годов промышленность приступила к серийному изготовлению программнотехнических комплексов САПР, получивших название автоматизированных рабочих мест (АРМ). К началу 80-х годов сформировались концепции многоуровневых САПР, осуществляющих сквозное автоматизированное проектирование БИС. Одновременно с созданием аппаратных и программных средств происходило становление теоретических основ автоматизированного проектирования. Важными достижениями стали разработка методов автоматического формирования математических моделей сложных систем, алгоритмизация процедур проектирования топологии печатных плат и БИС, развитие методов анализа моделей, выражаемых системами дифференциальных, алгебраических и логических уравнений высокого порядка, и др. В настоящее время ведутся интенсивные исследования по алгоритмизации процедур синтеза структур проектируемых объектов, отражающие стремление к повышению уровня интеллектуальности САПР по использованию возможностей технологии [c.5]

Паршин ЕЛ., Боженюк AJ3. Использование правила контрапозиции для моделирования решений в нечетких условиях // Методы построения алгоритмических моделей сложных систем. Таганрог ТРТИ, 1986. Вып. 6. С. 123-130. [c.134]

Диакоптические методы. Диакоптические методы основаны на фрагментации модели сложного объекта, организации раздельных вычислений по фрагментам с периодическим согласованием результатов, получаемых в отдельных фрагментах. Диакоптические методы применяют для решения систем различных уравнений совместно с традиционными численными методами. [c.243]

Проблемы повышения эффективности математического обеспечения для процедур анализа стоят не менее остро, чем для процедур синтеза. Болыпие размерности математических моделей, необходимость выполнения многих вариантов анализа этих моделей в маршрутах проектирования выдвигают в число наиболее актуальных проблему снижения вычислительных затрат. Эта проблема решается в следующих основных направлениях диа-коптика — исследование сложных систем по частям, основная идея диакоптики — снижение вычислительных затрат за счет замены одной сложной задачи совокупностью задач малой размерности адаптируемость — автоматический выбор математических моделей и методов, оптимальных но показателям эффективности, применительно к особенностям конкретной задачи учет пространственной и временной разреженности. [c.114]

МЕТОД ГРУППОВОГО УЧЕТА АРГУМЕНТОВ (МГУА) - метод прямого моделирования сложных систем по экспериментальным данным, основанным на использовании принципа эвристической самоорганизации. Согласно этому методу, модели математической оптимальной сложности соответствует минимум некоторого критерия (критерия селекции). Самоорганизация моделей состоит в постепенном их усложнении и переборе до нахо>кцения минимума этого критерия. В качестве критериев селекции (отбора) используются различные эвристические критерии. Вид критерия селекции выбирается в зависимости от назначения модели и характера решаемой задачи идентификация, прогнозирование, распознавание. При постепенном повышении сложности модели указаннь(8 критерии проходят через минимальные значения. В [Процессе синтеза модели с помощью ЭВМ машина находит глобальный минимум и тем самым указывает модель оптимальной сложности. Для сохранения объема перебора модели их постепенное усложнение в алгоритмах МГУА осуществляется по правилам многорядной селекции. При этом переменные в каждом ряду как исходные, так и промежуточные группируются попарно, в процессе получения полного математического описания (модели) (р = /(j ,X2,...,J ) заменяется вычислением так называемого частного описания вида [c.35]

МГУА позволяет синтезировать модели сложных многомерных систем (содержащих десятки и сотни элементов) при весьма ограниченной информации. Этот метод находит широкое применение для построения математических моделей, используемых для прогнозирования и управления в сложных системах (экологических, экономических, технических и др.). [c.36]

На основе идеи о решающей роли парамагнетизма в процессах структурирования нефтяных дисперсных систем Унгер и сотрудники [25] значительно развили модель сложной структурной единицы (ССЕ). Согласно их представлениям процессы гомолитической диссоциации молекул на нейтральные радикалы в ковалентных жидкостях приводят к образованию ССЕ, состоящих из произвольного числа слоев, сосредоточенных вокруг ядра. Каждый слой содержит определенный класс молекул. Взаимное расположение молекул определяется потенциалом парного взаимодействия, кинетической энергией движения молекул и их формой. Ядро ССЕ будут составлять молекулы с наибольшим потенциалом парного взаимодействия. Далее по слоям потенциал [c.153]

Математическое обеспечение ALS включает методы и алгоритмы создания и использования моделей взаимодействия различных систем в ALS-технологиях. Среди этих методов в первую очередь следует назвать методы имитационного моделирования сложных систем, методы планирования процессов и распределения ресурсов. [c.12]

Чем сложнее исследуемая система (с точки зрения структуры, физических процессов, характеризующих режимы функционирования, разнообразия средств обеспечения 1 адежности и др.), тем эффективнее использование математических моделей в качестве инструмента формирования решений. Системы же энергетики относятся к классу очень сложных систем в указанном смысле. [c.11]

Б настоящем разделе рассматриваются методы и модели анализа надежности простых систем (см. 4.2) и слЬжных систем (см. 4.3), а также даются рекомендации по статистической оценке показателей надежности простых и сложных систем. [c.148]

В отдельный 4.4 выделено описание методов моделей статис тической оценки показателей надежности систем на основе ста тистических же (ретроспективных) данных о надежности форми рующих систему элементов, а также определения показателей надеж ности систем с помощью методов статистического моделирования Методы статистического моделирования, естественно, могут исполь зоваться для анализа надежности как простых, так и сложных систем, однако их применение наиболее эффективно в случае сложных систем, особенно со схемами произвольной конфигурации. [c.149]

Для качественного описания системы на этом уровне применяется теоретико-категориальный аппарат [26]. Этот уровень описания сложных систем развит в работах Н. П. Буслеико и его школы [27]. Одним из результатов этого направления является метод имитационного моделирования, включающий приемы разработки алгоритмов, воспроизводящих математическую модель сложной системы. Процессы воспроизведения опираются уже не только на абстрактно-алгебраический уровень. [c.21]

В результате решения сформулированных задач и соответствующего уточнения методологии автоматизированного эксперимента возможно дальнейшее развитие работ в области разработки тре бований к измерительным и преобразующим устройствам, рационального планирования эксперимента, разработки новых методов и средств экспериментального исследования и диагностики станков. Очевидно, что исследование современных металлорежущих станков как сложных систем должно базироваться на системном анализе, который состоит из определения объекта исследования очерчивания границ изучаемой системы и ее структуры установления целей, выбора критериев и ограничений построения математической модели, прогноза развития системы анализа результата в соответствии с заданными целями и критериями. В то же время результативность исследований будет полностью определяться степенью конкретизации и целенаправленностью проводимых исследований. [c.41]

При исследовании сложных систем, помимо описанных выше методов, связанных с расчленением системы, необходимо также иснользоваи) другой воздюжный способ упрощения расчета, связанный с уменьшением числа степеней свободы расчетной динамической модели. [c.87]

Энциклопедия по машиностроению XXL

Оборудование, материаловедение, механика и ...