Методы математического моделирования надежности

В связи с созданием и внедрением в энергетику крупных теплоэнергетических установок с высокими параметрами пара, усложнением их технологических схем и режимов эксплуатации, повышением требований к их экономичности и надежности необходимо выполнение трудоемких инженерных расчетных исследований, которые практически невозможно провести в нужные сроки без применения современных ЭВМ и методов математического моделирования. В то время как общие вопросы математического моделирования теплоэнергетического оборудования электростанций как объекта оптимизации получили большое отражение в литературе, вопросы теплового расчета статических и динамических характеристик основного теплоэнергетического оборудования на ЭВМ, методов математического моделирования стационарных и нестационарных режимов этого оборудования, специфики реализации этих методов на современных ЭВМ не систематизированы и недостаточно освещены в печати. [c.3]

Методы математического моделирования получили применение при проектировании высоконагруженных механизмов позиционирования и их механизмов фиксации. Математическое моделирование особенно широко применяется для определения диагностических параметров и ограничений по надежности для тех механизмов, методы расчета которых трудое.мки и недостаточно разработаны. К таким устройствам относятся поворотно-фиксирующие устройства с пневматическим приводом. В теоретических работах по пневмоприводу [6] предложены безразмерные параметры, характеризующие быстроходность и нагрузочную способность, которая для пневмопривода ограничена величиной давления в заводской сети. Нагрузочная способность имеет особое значение при оценке надежности работы пневматических устройств, так как часто возникают отказы при понижении давления в заводской сети [c.188]

Диагностирование и моделирование механизмов фиксации. Надежность механизмов фиксации часто оказывает наиболее существенное влияние на надежность машины. Приведенные выше комплексные показатели и методы математического моделирования могут быть использованы и хшя оценки качества механизмов фиксации. [c.190]

Значение А можно достоверно определить лишь в тех случаях, когда накопители встраиваются в действующие автоматические линии с известными характеристиками эксплуатационной надежности всех элементов (см. 5), в том числе методами математического моделирования с использованием вычислительной техники. В проектируемых линиях, где уровень надежности неизвестен, невозможно точно рассчитать и ожидаемое наложение потерь. Однако при достигнутом на сегодняшний день уровне надежности в линиях из агрегатных станков, учитывая приближенный характер всех вычислений, такие расчеты зачастую и не требуются. [c.207]

Опыт показывает, что метод математического моделирования и вычислительный эксперимент соединяют в себе преимущества традиционных теоретических и экспериментальных методов исследования и направлен на повышение надежности и экономической эффективности новых разработок. [c.28]

В последнее время для исследования надежности сложных систем все более широко применяют методы математического моделирования. [c.92]

При этом широко применяется математическое моделирование на базе ЭВМ. Разработаны методы ускоренных испытаний двигателей, сборочных единиц и деталей на надежность и долговечность. [c.217]

Определение диагностических параметров при моделировании. При проектировании новых машин и при уточнении параметров модернизируемых машин и систем с целью обеспечения высокой надежности широкое применение получило математическое моделирование. Однако на этой стадии не потеряли своего значения физические методы моделирования и идентификации механических систем. [c.188]

Техническая диагностика использует методы теории двигателей внутреннего сгорания и теории надежности, математическое моделирование, термо-, а ро- и гидродинамические закономерности и т. п. [c.208]

Математическое моделирование предполагает проведение вычислительных экспериментов. Они необходимы для многовариантных расчетов при адаптации (настройке) моделей по известной истории разработки месторождений и при решении оптимизационных задач. Поэтому методы расчета, алгоритмы и их программные реализации должны быть предельно быстрыми, а результаты математического моделирования должны быть надежными и физически содержательными. Это позволит математические модели использовать не только в исследовательских центрах, но и в условиях нефтедобывающего предприятия при формировании, например, карт изобар по ограниченному набору технологических параметров скважин - дебитов, приемистостей и давлений. [c.135]

Сложность проблемы обеспечения надежного энергоснабжения потребителей требует при количественной оценке показателей надежности и формировании управляющих решений на всех этапах развития и эксплуатации СЭ и ЭК широкого использования математических методов. К математическим методам следует отнести и чисто аналитические методы, и методы моделирования на ЭВМ. [c.11]

Использование статистического моделирования для расчетов надежности. Статистическим моделированием называется численный метод решения математических задач при помощи моделирования структур, процессов функционирования и взаимосвязи элементов системы (объекта исследования) с использованием случайных последовательностей величин, характеризующих эти элементы, с последующей статистической оценкой различных показателей системы по получаемой совокупности реализаций. [c.275]

Результатами решения этих задач являются сведения о динамических нагрузках в элементах и звеньях системы привода, о пиковых значениях токов, напряжений, давлений в двигателях и системах управления, т. е. о величинах, определяющих работоспособность и надежность систем сведения о точности воспроизведения заданных траекторий и положений рабочих органов сведения о временах протекания переходных процессов сведения о характере колебательных процессов и т. д. Для обработки результатов моделирования и получения на их основе простых соотношений, связывающих показатели динамического качества системы привода с конструктивными параметрами ее элементов, применяется аппарат вторичных математических моделей (ВММ). Для получения ВММ исходная математическая модель (ИММ), т. е. система уравнений движения объекта, исследуется на ЭВМ по определенному плану при различных сочетаниях параметров. Зафиксированные в машинных экспериментах результаты обрабатывают либо методами множественного регрессионного анализа, либо с помощью алгоритмов распознавания образов. В первом случае получают количественные соотношения, позволяющие определять динамические показатели системы в функции ее параметров. Во втором случае получают выражения для качественной оценки соответствия изучаемого объекта заданному комплексу технических требова- [c.95]

Движение теплоносителя в активной зоне ядерных реакторов является, как правило, турбулентным. Процессы, связанные с турбулентностью, сравнительно легко поддаются решению только в некоторых простых случаях. При решении же задач гидродинамики и теплообмена в активной зоне трудность описания турбулентного потока усугубляется сложностью геометрических форм элементов активной зоны, неравномерным характером энерговыделения и необходимостью определения локальных характеристик. Эти обстоятельства потребовали применения комплексного расчетно-экспериментального подхода к решению задач и создания новых методов (приближенное тепловое моделирование, учет анизотропности турбулентного обмена в сложных каналах, модель пористого тела и т. п.) с широким применением ЭВМ. На наш взгляд, только комплексный подход позволит получить наиболее полное представление о сложных процессах гидродинамики и теплообмена в активных зонах реакторов и создать надежные расчетные рекомендации. Диапазон теплогидравлических расчетов весьма широк от инженерных оценок по приближенным формулам до численных расчетов на математических моделях с помощью ЭВМ в зависимости от стадии проектирования ядерного реактора и степени изученности тепло-физических процессов. [c.7]

Применение методов моделирования в исследованиях надежности гидравлических устройств обеспечивает быстрое получение результатов, неограниченные возможности варьирования исследуемых параметров, возможность применения строгого математического аппарата и т. д. [c.175]

Существуют три основных метода определения надежности технических систем метод эксплуатационно статистических наблюдений, метод моделирования и метод ускоренных стендовых испытаний. Учитывая, что подвижной состав электротранспорта эксплуатируется до капитального ремонта 8—10 лет, то определение показателей надежности методом эксплуатационных наблюдений — процесс довольно длительный и экономически невыгодный. Использование моделирования сдерживается отсутствием достоверных математических моделей процесса отказов элементов и узлов, а также моделей их корреляционных и функциональных связей. Поэтому для определения показателей надежности зубчатых передач целесообразно применение метода ускоренных испытаний. [c.191]

Как отмечено в работе [108], главными достоинствами электрических моделей являются надежность, сравнительно высокая точность, стабильность результатов, быстрота и удобство электрических измерений, сравнительно невысокая стоимость, простота устройства и эксплуатации аппаратуры, а также возможность автоматизации процесса моделирования. Благодаря этим качествам моделей метод электрической аналогии стал общепризнанным, популярным и давно превратился в мощный экспериментальный метод решения задач математической физики [57, 108, 241, 273]. Результаты, получаемые при моделировании, зачастую служат для проверки аналитических и численных решений, получаемых на ЭЦВМ и без них. [c.15]

Для решения задач теории надежности используют методы теории вероятностей, математической статистики, теории массового обслуживания, теории информации, статистического моделирования и др. [c.9]

Теоретические расчетно-анапитичес-кие методы, или методы математического моделирования. Вероятностно-аналитические методы имеют для практики значительный недостаток некоторые из них могут быть использованы только тогда, когда имеются аналитические выражения для распределений случайных величин. Вывести и получить аналитические выражения для распределений случайных величин обычно очень сложно, поэтому на стадии проектирования, когда дается ориентировочная оценка показателей надежности, эти методы не всегда подходят. Хотя вычисление вероятности нахождения случайной величины в заданных пределах ее значений, обеспечи-ваюших нормальное безотказное функционирование используемого объекта, в математическом отношении весьма простая операция, если имеется закон распределения этой случайной величины [c.18]

Преимущества метода математического моделирования наиболее ярко проявляются при решении задач оптимизации конструкции и режима работы УИН. Критериями оптимизации могут служить показатели качества формирования температурного поля загрузки, энергозатраты, производительность и т. д. При оптимизации конструкции и режимов работы УИН важно выделить только те параметры, которые существенно влияют на функцию качества. От выбора метода оптимизации, согласованной точноети расчета критерия оптимизации и метода оптимизации сильно зависит надежность и эффективность нахождения оптимального варианта кон.- [c.202]

Поскольку процессы развития и функционирования СЭ в математических моделях надежности описываются системами линейных и нелинейных алгебраических, дифференциальных или интегродиф-ференциальных уравнений очень большой размерности, их решение невозможно без помощи ЭВМ. Иначе как с и пoльзoвaниieм ЭВМ немыслимо и использование статистического моделирования - единственного конструктивного вычислительного математического метода при решении задач надежности в тех случаях, когда не удается обоснованно принять ряд упрощающих допущений (например, об экс-поненциальности распределений времени работы и времени восстановления или о независимости функционирования элементов системы и пр.). [c.146]

Методы анализа и оценки находятся в процессе постоянного совершенствования. Использование ЭВМ и математического моделирования в огромной степени увеличило возмолсности применения вероятностных методов. Но, например, при определении потенциала энергии приливов решающим фактором является амплитуда приливов, а не длина береговой линии. Также и объем осадочных пород в разведываемом бассейне является малозначащим фактором без некоторых дополнительных характеристик, которые весьма затруднительно получить без детальной разведки. Поэтому исходная информация для каждого исследования должна быть правильно отобранной и надежной, в противном случае она должна вполне сознательно трактоваться как ненадежная. В этой книге была предпринята попытка указывать степень ненадежности многих, казалось бы, точных исходных цифр. Но в конечном итоге приходилось все же пользоваться тем, что есть в наличии, пытаясь делать наиболее точные выводы из имеющихся данных. [c.349]

Приближенные аналитические методы решения задач теплопроводности [2—4] не дают возможности получить достаточно точные численные результаты при математическом моделировании температурных полей в многослойных конструкциях, даже в сравнительно простых случаях (одномерная задача, постоянные теплофизические свойства материала, число слоев основного материала) [4, 5]. Трудности возрастают в том случае, когда необходим учет переменности термических сопротивлений контактов по толш,ине и вдоль поверхности конструкции. Для двухмерных и объемных задач нестацианарной теплопроводности при сложной форме сварных узлов многослойных конструкций единственным путем получения надежных данных по температурам является численное моделирование на вычислительных машинах (ВМ). На рис. 1 показана схема многослойной стенки в районе сварного шва. В [1] показано, что для значений термических сопротивлений контактов, имеюш их место для сталей, применяемых [c.145]

Описанный метод обладает двумя недостатками. Один из них заключается в затратах машинного времени. Это связано с выполнением большого количества испытаний N, поскольку точность метода, как 1юказывается в математической статистике, пропорциональна Т/Л . Другим недостатком метода статистического моделирования является его слепота , т. е. при моделировании не видно,, как влияют отдельные возмущения на выходные параметры. Поэтому, если в результате вычислений оценки по какому-либо параметру /j, оказывается, что требования по надежности не выполняются, перед конструктором сначала встает задача установить степень влияния каждого возмущающего фактора на величину у а затем принять решение, каким образом ослабить их отрицательное совокупное влияние на поведение yi. [c.24]

Приведенные выше методы расчета ожидаемых показателей надежности системы по ожидаемым показателям ее элементов являютсяпрос-тейшими, так как учитывают лишь математические ожидания (средние величины) анализируемых параметров без учета законов распределения их как случайных величин. Поэтому полученная величина т] а.л также есть матег.штическое ожидание коэффициента использования линии. В тех случаях, если необходимо знать не только среднее значение, но и остальные характеристики показателей надежности автоматических линий, необходимо в качестве исходных данных знать законы распределения всех определяющих параметров (внецикловых потерь различных видов, а следовательно, показателей безотказности и ремонтопригодности). В этом случае вместо аналитических расчетов более целесообразно применение методов статистического моделирования работы автоматических линий, [c.142]

В процессе создания новой техники тщательно испытывается изделие в целом, стыковка с новыми узлами и комплектующими, проверяется фактический выход на заданные техническим заданием параметры. Особое внимание уделяется достижению показателей надежности, долговечности, безотказности, ремонтопригодности. Для этого важно проверить работоспособность каждого узла и изделия в целом. Это одновременно этап подготовки к приемочным (государственным) испытаниям перед постановкой продукции на производство. На этом этапе щироко используются ускоренные испытания, методы физического и математического моделирования, натурные испытания в реальных условиях эксплуатации. Для учета факторов, воздействующих на изделие при его эксплуатации или потреблении, особенно в экстремальных условиях, применяются специальные камеры дождя, тумана, пьши, низких и высоких температур, в натурных условиях в зависимости от специфики создаваемой продукции испытания ведутся на севере, в тропиках, в пустынях и т. п. [c.78]

Цели САПР заключаются в повышении качества продукции, уменьшении трудоемкости и сокращении сроков проектирования, изменении технологии проек-гирования в связи с усложнением объектов. Этп цели достигают, применяя матема1ические методы и методы вычислительной техники, разрабатывая эффективные математические модели, применяя методы многовариантного проектирования и оптимизации конструкции по массе, габаритам, стоимосгн, надежности и другим параметрам, автоматизируя расчетные и графические работы, а также заменяя натурные испьггания моделированием. [c.37]

Использование надежных конструкторско-проверочных методов требует знания условий зарождения и развития уста.лостных трещин в реальном элементе конструкции. При моделировании на ЭВМ процесса зарождения и развития трещины проведены экспериментальные исследования на образцах, с целью оценки влияния основных факторов. По экспериментальным результатам установлена соответствующая математическая модель и определены постоянные материалы. С помощью установленной модели, моя но моделировать процесс усталостного повреждения в простых деталях при одноосном нагружении. [c.432]

Другое перспективное направление, частично связанное с первым, - разработка методов статистического численного моделирования применительно к объектам, рассчитываемым по схемам, которые максимально приближены к реальности. Размерности таких расчетных схем весьма велики, до тысячи и более степеней свободы, а необходимость учета процессов, протекающих во времени, многократно увеличивает как сложность алгоритмов, так и требования к техническим характеристикам ЭВМ. Для того чтобы сократить затраты машинного времени с минимальными потерями по достоверности результатов, применяют специальные приемы математической статистики, в частности, генерирование наиболее значительных выборок и обработку результатов методами взвешенного оценивания, и приемы уже сейчас применяют за рубежом, в частности, при численной реализации методов типа FORM и SORM. Однако для более сложных моделей теории надежности, учитывающих фактор времени, эти методы непригодны. Попытки их обобщения путем формирования направленных выборок применимы лишь для некоторых моделей кумулятивного типа. Предстоит еще большая работа, требующая соединения усилий специалистов в области теории надежности, строительной механики, математической статистики и вычислительной математики. [c.64]

Метод статистических испытаний используется при автоматизированных расчетах, для моделирования процессов и объектов со случайным изменением параметров с целью оценки качества функционирования оборудования (точности, надежности, производительности) и в алгоритмах оптимизации. Суть метода статистических испытаний заключается в разыгрывании параметров аналитических моделей в соответствии с их вероятностными законами распределения. В результате таких испытаний получаем статистические характеристики выходного параметра математической модели. Таким образом, естественная вероятностная природа параметров физического объекта заменяется искусственным (прр-граммным)представлением случайных параметров машинной модели. [c.169]

Энциклопедия по машиностроению XXL

Оборудование, материаловедение, механика и ...