Модель математическая технологического процесса

Модель математическая технологического процесса пайки — Температурное условие 324—329 [c.389]

ОПРЕДЕЛЕНИЕ ПАРАМЕТРОВ МАТЕМАТИЧЕСКИХ МОДЕЛЕЙ ХИМИКО-ТЕХНОЛОГИЧЕСКИХ ПРОЦЕССОВ НА ОСНОВЕ ДИНАМИЧЕСКИХ ХАРАКТЕРИСТИК [c.261]

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]

ПРИМЕРЫ ПОСТРОЕНИЯ МАТЕМАТИЧЕСКИХ МОДЕЛЕЙ ТОЧНОСТИ ТЕХНОЛОГИЧЕСКИХ ПРОЦЕССОВ [c.304]

Сформулированная задача построения динамической модели одномерного технологического процесса статистическими методами легко обобщается на многомерные процессы (см. рис. 10.2). По результатам реализаций, полученным при нормальном функционировании объекта, для вектора входных X (s) и выходных Y t) переменных определяют оптимальную оценку At истинного оператора At в смысле минимума математического ожидания функции потерь. В этом случае уравнение объекта для любой выходной переменной Yj t) имеет вид [c.322]

Использование математических моделей соответствующих технологических процессов и ЭВМ освобождают технолога от большой расчетной работы и позволяют для намеченных условий найти наилучшее решение с минимальными затратами. [c.574]

ПОСТРОЕНИЕ МАТЕМАТИЧЕСКОЙ МОДЕЛИ ОБЪЕКТА ТЕХНОЛОГИЧЕСКОГО ПРОЦЕССА) И СИСТЕМ УПРАВЛЕНИЯ [c.474]

Математические модели соответствующих технологических процессов в ЭВМ освобождают технолога от большой расчетной работы и позволяют для намеченных условий найти наилучшее из возможных решений с минимальными затратами (рис. 38). Технолог получает возможность больше заниматься творческой работой, обоснованными расчетами типовых решений. В результате этого значительно улучшается качество и сокращаются сроки технологической подготовки производства. [c.119]

Проводимые в настоящее время во всем мире широкие исследования в области разработки ИС с большими размерами кристаллов и меньшими размерами элементов требуют значительно более глубокого понимания физико-химических явлений, лежащих в основе каждого из технологических этапов изготовления СБИС, а также разработки более строгих математических моделей базовых технологических процессов и их взаимного влияния. В особенности необходимо пересмотреть модели процессов диффузии и окисления, разработанные 10-15 лет назад. [c.78]

Во втором компоненте в математической модели управления технологическим процессом, коим является магистральный газопровод, также очень важно знать реальное техническое состояние трубопровода, запорно-регулирующей арматуры. С учётом приоритетности и многоплановости стоящей задачи можно выделить четыре основных уровня [c.128]

МАТЕМАТИЧЕСКИЕ МОДЕЛИ ТЕХНОЛОГИЧЕСКИХ ПРОЦЕССОВ [c.122]

Следует отметить, что в большинстве практических случаев оптимизированные технологические процессы дополнительно подвергаются наладке и корректировке, поскольку при построении математических моделей процессов невозможно учесть все влияющие на процесс факторы. [c.299]

Одной из задач автоматизации проектирования технологического процесса производства МК является определение функциональной связи между величинами 0 и 5 последующей реализацией математической-модели процесса управления заварки лепестков МК на управляющей мини- или микро-ЭВМ. [c.301]

После решения всех задач по реализации технологического процесса переходят к его нормированию, т. е. установлению норм расхода материалов и времени, числа рабочих, размера их оплаты и т, п. для каждой технологической и вспомогательной операции в отдельности. Суммируя результаты по всем операциям, получают нормы для технологического процесса в целом. Зная нормы, можно перейти к оценкам стоимости затрат на выполнение технологических процессов и технологической системы производства в целом (рис. 6.10). Эти задачи в САПР ЭМП можно решать формально (расчетным путем), так как стоимостные критерии имеют достаточно хорошие математические модели. Анализ различных вариантов технологической системы и выбор конечного варианта по стоимостному критерию также можно выполнить расчетным путем. Если же для выбора необходимо учесть другие, неформальные соображения, то можно использовать диалоговые режимы общения с ЭВМ. [c.189]

САПР. Правила разработки и применения типовых математических моделей при проектировании технологических процессов. Введен с 01.01.85 г. [c.237]

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]

Выделение входных и выходных параметров весьма важно при исследовании динамики процессов химической технологии. Используя эти понятия, можно сказать, что математическая модель, описывающая динамику технологического объекта, должна предсказывать, как будут меняться во времени выходные параметры при произвольном изменении во времени входных параметров (рис. 2.1). При этом любой технологический объект целесообразно интерпретировать как некоторый функциональный оператор, ставящий в соответствие каждому набору входных функций Ui t), U2 t),. .., Un(t) соответствующий набор выходных функций Vi t), V2(t).....Oft (О- в результате задача исследования динамики технологического процесса сводится к исследованию свойств функционального оператора, который задается математической моделью процесса. Поэтому прежде чем рассматривать методы исследования динамических свойств процессов [c.39]

В предыдущих главах были рассмотрены методы описания динамических свойств химико-технологических процессов, основанные на уравнениях математических моделей, все коэффициенты которых считались известными. Однако часто оказывается, что математическая модель объекта содержит коэффициенты, которые нельзя рассчитать теоретически. При этом возникает задача нахождения неизвестных коэффициентов математических моделей на основе данных экспериментального исследования нестационарных режимов объектов. Цель главы — описание некоторых методов экспериментального определения коэффициентов математических моделей. [c.261]

Однако рассмотренные двухмерные зависимости не позволяют найти оптимальный технологический режим, обеспечивающий получение глобального экстремума оптимизируемого показателя качества покрытия, так как они не учитывают взаимного влияния этих параметров на свойства покрытий. Сложность и недостаточная изученность явлений, лежащих в основе данного технологического процесса, не позволяют получить аналитическое решение поставленной задачи, поэтому мы использовали экспериментально-статистические методы регрессионного анализа и теории планирования экспериментов [2], позволяющие получить математическую модель и определить оптимальные значения режимных параметров процесса с учетом их взаимного влияния на свойства покрытий. [c.88]

Несмотря на то что УСС и ЯЭС являются компонентами энергетического комплекса и существенно определяют условия энергоснабжения потребителей, методы и математические модели обеспечения их надежности в справочнике не рассматриваются в силу их особенностей. Особенности этих систем определяются прежде всего отсутствием непосредственных физико-технических связей между многими звеньями технологического процесса при производстве продукции, большей ролью экономических и информационных связей. Кроме того, ЯЭС в настоящее время только формируется, и ее свойства практически не изучены. [c.21]

При использовании математических моделей для нормирования выхода и возможного использования ВЭР с последующим проведением расчетов па перспективный период в процессе формализации должны быть учтены основные показатели технического прогресса. Математическая модель агрегата-источника ВЭР (технологического процесса) в комплексе с утилизационными установками предназначена для определения изменения выходных параметров системы в зависимости от возмущений, подаваемых на вход этой системы. Модель должна быть разработана таким образом, чтобы обеспе- [c.246]

Существующие методы технологических и энергетических расчетов определяют возможность разработки на первом этапе при нормировании ВЭР математических моделей процессов, отличающихся чувствительностью к возмущениям, подающимся на вход систем. Выход ВЭР в сложных физико-технических процессах зависит от многих факторов, изменение каждого из которых оказывает существенное влияние на выходные параметры систем. Поэтому на первом этапе формализации на основании принятых методов энергетических и экономических расчетов могут разрабатываться адекватные технологическим процессам математические модели, отличающиеся сложными формализованными зависимостями. На этих моделях могут исследоваться вопросы зависимости выходных характеристик систем от исходных параметров. При этом исходные параметры изменяются в максимальных пределах, ограниченных техническими, технологическими или другими требованиями. На чувствительных моделях осуществляются ранжирование и отбор существенных факторов (с точки зрения степени их влияния на вы- [c.248]

Стратегическая и статистическая неопределенности являются темн основными факторами, которые определяют необходимость разработки математических моделей технологических процессов, агрегатов-источников ВЭР, рассматриваемых в едином комплексе с утилизационным оборудованием. [c.269]

Первым этапом методики прогнозирования является разработка математических моделей агрегатов-источников БЭР и утилизационных установок для возможных стратегий перспективного развития. Математические модели технологических процессов строятся на основе данных статистического анализа или с использованием математических соотношений, вытекающих из физической природы процессов (уравнений материального, теплового баланса и т. п.). При этом простые аналитические модели позволяют вчерне разобраться в основных закономерностях явлений, а любое дальнейшее уточнение может быть получено статистическим моделированием. В этом заключается дуализм использования математических моделей технологических процессов, которые, с одной стороны, являются неотъемлемой частью всего комплекса методов принятия решений в условиях неопределенности, а с другой стороны, будучи использованы в качестве самостоятельных объектов исследования, эти модели позволяют получить ряд полезных результатов. Путем варьирования различных параметров (входных по отношению к моделируемому процессу) может быть оценен целый ряд функциональных зависимостей, а также получаемые при возмущениях на входе изменения параметров на выходе системы (к которым относятся, в частности, удельные показатели выхода и выработки энергии на базе БЭР). [c.269]

Метод Монте-Карло есть метод математического моделирования случайных явлений, в котором сама случайность непосредственно включается в процесс моделирования и представляет собой его существенный элемент. Следовательно, исходные параметры для расчета математических моделей, а также возможные стратегии развития технологических процессов формируются случайным образом на основе программной имитации случайных функций. [c.270]

Стратегическая и статистическая неопределенности обусловливают наличие своего рода конфликта между необходимостью выполнить прогноз в области ВЭР и природой, скрывающей свои закономерности. Следовательно, если возможные варианты перспективного развития технологических процессов промышленности и утилизационной техники определить как возможные стратегии (чистые и смешанные) некоторой условной коалиции, а случайные совокупности исходных параметров (необходимых для расчета математических моделей процессов) как некоторые состояния природы, то игровая ситуация в данном случае будет интерпретироваться как игра с природой . Каждая пара, состоящая из стратегии и состояния природы, имеет определенные следствия. Одно из этих следствий состоит в возможности получения элементов функции выигрыша условной коалиции, второе следствие — в возможности определения искомых показателей удельного выхода или удельной выработки энергии на базе ВЭР. Рассматривая данную ситуацию как игру с природой , представляется возможным, используя различные критерии, выявить определенное подмножество рациональных стратегий развития технологических процессов промышленности (и утилизационной техники), определить на математических моделях процессов [c.271]

Затем, зная для большинства входных параметров возможные диапазоны их изменения в прогнозируемом периоде, случайным образом (методом Монте-Карло) образуют их различные сочетания. Аналогично образуются возможные сочетания различных способов производства промышленной продукции в прогнозируемом периоде. Выполняется группировка случайных сочетаний входных параметров и случайных сочетаний способов производства по определенным классам. Для каждого класса параметров и для каждого варианта перспективного развития технологических процессов промышленности (в комплексе с утилизационными установками) на математических моделях рассчитываются искомые значения критериальных функций, т. е. экономические оценки, в результате чего определяется игровая матрица затрат. В результате анализа игровой матрицы затрат по определенным критериям определяются рациональные варианты развития технологических процессов промышленности. Для этих вариантов на математических моделях процессов рассчитываются удельные показатели выхода и возможной выработки энергии на базе ВЭР. Анализируются полученные результаты и принимается решение по рекомендуемым вероятным значениям удельных показателей ВЭР в прогнозируемом периоде. [c.272]

Выбор оптимального сочетания параметров проектируемых машин и их систем является актуальной задачей для любых видов машин. Процесс оптимизации основывается на анализе математических моделей взаимосвязи технологических, конструктивных и других параметров автоматов и автоматических линий с показателями их надежности в работе, а показателей надежности — с производительностью и экономической эффективностью. Задачи, 214 [c.214]

В книге даны сведения о применении вероятностных методов расчета для анализа точности и моделирования технологических процессов в машиностроении при помощи ЭВМ. Приведены примеры решения задач, связанных с расчетом точности и построением моделей элементов технологических процессов. Рассмотрены алгоритмы вычислений, которые позволяют автоматизировать основные расчеты с помощью ЭВМ. Изложены материалы по используемому математическому аппарату и методам программирования. Книга предназначена для инженерно-технических работников машиностроительных заводов и научно-исследовательских институтов, которые занимаются вопросами качественного совершенствования и повышения точности технологических процессов. Табл. 23, ил. 42, список лит. 63 назв. [c.2]

Под математической моделью (ММ) технологического процесса н его элементов понимают систему математических соотноще-ний, описывающих с требуемой точностью изучаемый объект и его поведение в производственных условиях. При построении математических моделей используют различные математические средства описания объекта - теорию множеств, теорию графов, теорию вероятностей, математическую логику, математическое программирование, дифференциальные или интегральные уравнения и др. [c.436]

Детерминированные математические модели строятся на базе аналитических методов исследований, обоснованных на знании основных закономерностей газогидродинамических явлений, протекающих с высокими скоростями при высоких температурах и давлениях в многофазных системах. Детерминированные математические модели, описывающие технологические процессы на объектах ГКМ, являются достаточно сложными по той простой причине, что количество параметров, определяющих направления протекания технологического процесса, являются весьма значительными, к тому же су- [c.50]

Переведя общетеоретические рассуждения об оптимизационных задачах в плоскость практической реализации, следует отметить, что их решение представляет собой довольно сложную многоступенчатую процедуру. Причем некоторые описанные выше этапы разработки АСУ ТП УКПГ в данном случае приобретают уже более определенный вид, материализованный на основе конкретных математических моделей исследуемого технологического процесса. И, более того, на этом этапе возникают новые задачи, решения некоторых из них необходимы в качестве предварительного условия для выполнения оптимизационной задачи. Другие же задачи являются итоговыми и возникают как некие следствия задачи оптимизации. [c.63]

В базе данных систем управления фиксируется нормативно-справочная информация, показания датчиков, фиксирз о-щие параметры технологического процесса, результаты вычисления по математическим моделям, описывающим технологический процесс, и результаты различных расчетных задач, т.е. в базе данных всегда фиксируются факты. [c.105]

Широкое внедрение в производство и образование электронно-вычистительной техники требуют внесения корректив как в содержание общеинженерных дисциплин, так и в методику их преподавания. Начертательная геометрия как учебная дисциплина должна способствовать глубокому усвоению учащимися ее сущности как науки, изучающей методы геометрического моделирования пространств различного числа измерений и структур, так как построение геометрических или математических моделей является одним из важных этапов автоматизированного проектирования и расчета современной техники, оптимизации технологических процессов, организации и управления производством. [c.6]

Процессы проектирования (ПП) ЭМП в САПР относятся к классу сложных технологических процессов, для моделирования которых целесообразно применять системный подход. Сначала рассмотрим наиболее общие и одновременно наиболее простые содержательные (семантические) модели ПП. Их можно представить схемами или графиками, разделяющими ПП на ряд автономных этапов, или процедур, и устанавливающими связь между ними. Примерами таких моделей ПП ЭМП является последовательность этапов проектирования, рассмотренная в 2.1 и 2.2. Дальнейшая детализация и уточнение моделей может осуществляться не только в семантической, но и в различных символьных и логико-математических формах. [c.115]

Среди многочисленных методов осуществления контактов между взаимодействующими фазами во многих гетерогенных процессах фонтанирунзщий слой занимает особое место. Он является эффективным при переработке крупных, по-лидисперсных, слипающихся и спекающихся твердых частиц [34] и представляется перспективным при реализации различных технологических процессов и, в частности, одного из основных процессов химической технологии - процесса сушки твердых частиц [35]. Создание аппаратов и установок с фонтанирующим слоем, их применение требуют решения конструкторских, технологических и оптимизационных задач, при выполнении которых рассчитываются размеры аппаратов и установок, обеспечивающих максимальную эффективность технологических процессов, а также находятся величины параметров этих процессов на выходе из них. При решении таких задач необходимо уметь рассчитывать газодинамические и тепломассообменные процессы в фонтанирующем слое, находить максимальную эффективность процесса сушки, рассчитать распределения по длине и поперечным сечениям фонтанирующего слоя величин расходов взаимодействующих фаз, температуры, вязкости, скорости, количества твердых частиц и т.д. Известными методами [34, 35] рассчитываются в основном интегральные параметры процесса осушки на выходе из аппаратов, в которых фонтанирующий слой применяется. Поэтому разработка новых аппаратов и установок с фонтанирующим слоем встречает значительные трудности. С целью их устранения разработана следующая физико-математическая модель сушки твердого материала в фонтанирующем слое. [c.131]

С другой стороны, при решении задач на перспективу, когда входная информация к системе носит вероятностный и неопределенный характер, одним из существенных требований является простота используемых зависимостей при формализации системы. Для выполнения этих противоречивых условий математическая модель процесса должна разрабатываться на основе определенного компромисса между потерей чувствительности формализированной системы, т. е. ее реакции на возмущения входных характеристик, и простотой формальных зависимостей модели. Исходя из этого, математическая модель технологического процесса при определении удельных показателей выхода ВЭР должна основываться на использовании в первую очередь статистических и эмпирических зависимостей (в отличие от строгих аналитических зависимостей, используемых при проектировании аппаратов технологических процессов). [c.247]

Для различных технологических процессов и агрегатов-источни-ков ВЭР (рассматриваемых в ряде случаев в комплексе с утилизационными установками) разрабатываются математические модели, основанные на аналитических и статистических зависимостях входных и выходных параметров. [c.272]

Для достоверного решения этих задач необходим математический аппарат технико-экономического анализа и синтеза, в котором показатели экономической эффективности связывались бы не только с денежными показателями (капиталовложения, себестоимость), но и с конкретными характеристиками технологических процессов и машин. Метод построения таких экономикоматематических моделей разработан впервые Г. А. Шаумяном, который предложил оценивать сравнительные характеристики возможных вариантов новой техники с помощью безразмерных коэффициентов ф — производительности анализируемого варианта по сравнению с базовым (как отношение объемов выпускаемой готовой продукции за одинаковый период времени) о -увеличения стоимости (капитальных затрат) е—сокращения количества обслуживающих рабочих (по фонду зарплаты) б —текущих затрат (на инструмент, электроэнергию, вспомогательные материалы), приходящихся на единицу выпускаемой продукции. [c.43]

Как было показано выше (см. рис. 1.8), каждая система машии-автоматов может быть построена по различным структурным вариантам — от автоматической линии с жесткой межагрегатной связью (одноучастковой) до автоматической линии с гибкой связью или поточной линии, где число участков-секций Пу равно числу последовательно соединенных по технологическому процессу машин-автоматов 7 (1 Пу q). Наиболее просты по конструкции линии с жесткой межагрегатной связью (rty = 1), которые целесообразно принимать в качестве базовых. Любое структурное усложнение линии с делением ее на участки и установкой межонера-ционных накопителей связано с повышением производительности линии (ф > 1,0), ее стоимости (а > 1) и увеличением количества обслуживающих рабочих (е > 1). Задачу оптимизации решают следующим образом сначала находят функциональные зависимости роста производительности, стоимости количества рабочих от варьируемого параметра — числа участков Лу, т. е. функции ф = /1 (пу) а = = ft ( iy) е = /3 (Пу) затем подставляют эти функциональные значения в общую экономико-математическую модель (3.7) и тем самым получают однопараметрическую функцию 5 = /4 (Пу), которую можно решить путем нахождения экстремального значения Пу опт, соответствующего максимальному экономическому эффекту Этах- [c.50]

В общих чертах это затруднение сводится к тому, что эффективность статистического регулирования технологических процессов в решающей степени зависит от способов и точности настройки и от способов и планов приемочного контроля на данной операции. Иначе говоря, изолированная оптимизация статистического регулирования технологических процессоБ неБозможна вследствие взаимообусловленности с этой точки зрения всех трех элементов комплексной функции обеспечения качества, о которой говорилось вначале. Попытки изолированно решить задачу экономической оптимизации статистического регулирования пока что приводили (и не могут не привести) к построению фиктивных математических моделей, разрывающих реальные производственные связи (об этом подробней сказано в гл. 2). Но в рамках оптимизации всего комплекса оптимизация статистического регулирования технологических процессов действительно возможна. [c.7]

Энциклопедия по машиностроению XXL

Оборудование, материаловедение, механика и ...