Этапы ПТП с использованием математической модели

Точность. Проблема точности в некотором смысле является определяющей при составлении математической модели. Недостаточная достоверность исходных данных, как следует из сказанного выше (п. 3.4.3), делает бесполезным использование слишком точных расчетных методов. Нечеткое представление об объекте, не позволяющее составить хорошее вербальное описание, приводит к бесполезности тонких математических построений и т.д. Одним словом, все этапы создания математической модели должны быть разумным образом согласованы с точки зрения их точности. [c.145]

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]

Поскольку проведение разнообразных исследований с использованием математических моделей теплоэнергетических установок требует знания основных теплофизических и физико-химических свойств применяемых теплоносителей и рабочих тел, разработка части математической модели АЭС, позволяющей получать интересующие нас данные о свойствах рабочих тел и теплоносителей в широком диапазоне изменения температур и давлений при различных фазовых состояниях, является важным этапом [c.95]

Этапы ПТП с использованием математической модели [c.350]

Проектирование технологического процесса пайки — Этапы проектирования с использованием математической модели 350, 351 [c.394]

Математическая модель объекта, как правило, используется для разработки алгоритмов, необходимых при написании программы для ЭВМ, хотя при решении простых задач программу можно составить, минуя этап разработки подробной блок-схемы алгоритма. Алгоритм при детальной и тщательной разработке может быть весьма близким к самой программе. Можно утверждать, что при наличии алгоритмов программу для ЭВМ составить значительно легче, чем при непосредственном использовании математической модели. Из перечисленных этапов подготовки программы для ЭВМ наиболее творческим является этап подготовки математической модели. [c.6]

Численная реализация математической модели. Данный этап включает выбор метода решения системы уравнений, полученной на предыдущем этапе программирование, т. е. реализацию алгоритма в виде программы ЭВМ (причем следует отметить, что один и тот же вычислительный алгоритм может иметь различные программные реализации) пробные расчеты на ЭВМ анализ и интерпретацию полученных результатов, на основе которых делается вывод о пригодности или непригодности использованной математической модели и в случае необходимости принимается решение о ее корректировке. [c.36]

При автоматизации конструкторского проектирования значительные трудности возникают на этапе формализации. задач конструирования. Во многих случаях удается получить математические модели конструирования, которые допускают использование лишь приближенных алгоритмов решения. В основном задачи конструирования сводятся к задачам структурного синтеза. [c.5]

При анализе полученных результатов, проводимом на четвертом этапе математического эксперимента, уточняется программа исследований с целью детального изучения тех или иных особенностей явления. На этом же этапе после накопления и анализа достаточного количества информации о рассматриваемом явлении может быть сделано заключение о достоверности разработанной математической модели, границах ее применимости или необходимости ее совершенствования. В дальнейшем полученные результаты могут быть обобщены с использованием теории подобия и представлены в форме, удобной для проведения инженерных расчетов. [c.54]

Не менее важной задачей следует считать создание работоспособной системы базовых математических моделей, обеспечивающей накопление и дальнейшее использование опыта, навыков и интуитивных (эвристических) приемов, приобретенных специалистами по эксплуатации ФК на различных этапах жизненного цикла корабля. [c.38]

Методика предусматривала сочетание лабораторных, эксплуатационных и теоретических исследований на подготовительном этапе предпочтение отдавалось эксплуатационным исследованиям, которые дали возможность выявить основные факторы, влияющие на производительность оборудования и качество выполнения технологического процесса. Постепенно углубляющийся анализ взаимосвязи различных факторов, учет реальной производственной обстановки, в которой работает исследуемое оборудование, обусловливали необходимость проведения работ в несколько этапов. Их объем и последовательность проведения отдельных этапов, так же как формы обработки и представления полученных экспериментальных данных, были подчинены требованиям быстрого использования в промышленности наиболее важных результатов и постепенного накопления сведений, необходимых для разработки математических моделей механизмов, уточнения методики, проектирования аппаратуры и для сравнения различных конструкций автоматов. При динамических исследованиях использовались датчики, разработанные [c.11]

На начальном этапе проектирования при выборе (любым способом) математической модели исследователь стремится по возможности к ее более полному описанию, тем самым максимально объективизируя модель. Это приводит к тому, что при выборе оптимальных моделей современных машин и механизмов по одному или нескольким критериям поиск должен вестись в пространстве параметров а высокой размерности г, что при использовании статистических методов требует большого объема испытаний на ЭВМ. [c.32]

Непрерывное повышение качества изделий при одновременном снижении их себестоимости — одна из основных задач, стоящих перед современным машиностроением. Для того чтобы повысить качество изделий, необходимо проанализировать точность важнейших качественных показателей и изучить влияние на них различных технологических факторов. Расчетно-аналитические и экспериментальные методы позволяют справиться с этими задачами. Наибольший эффект достигается при использовании метода ускоренных многофакторных пассивных экспериментов с применением электронно-вычислительных машин. Весь комплекс расчетов состоит из следующих этапов 1) анализа точности технологического процесса по важнейшим качественным показателям 2) расчета. влияния технологических факторов на качество выпускаемых деталей 3) математического описания технологического процесса (объекта управления) и построения соответствующих ему математических моделей. [c.3]

Вычислительный эксперимент. Процесс решения инженерной задачи с использованием ЭВМ условно можно разбить на ряд последовательных этапов 1) постановка проблемы 2) выбор или построение математической модели 3) постановка вычислительной задачи 4) предварительный (пред-машинный) анализ свойств вычислительной задачи [c.121]

Первый и очень ответственный этап всякой теории - выбор математических моделей, передающих основные свойства реальных систем и вместе с тем достаточно простых для анализа и расчета [1,3, 22,23]. На этом этапе приходится сознательно идти на компромисс. Это вызвано тем, что, с одной стороны, наличие простых, но точно интегрируемых моделей необходимо для построения непротиворечивой теории и придания ей определенной законченности и изящества. Кроме того, точные решения модельных задач могут служить тестами для отработки приближенных и численных методов исследования более сложных систем. С другой стороны, следует помнить, что для прикладных целей избыточно точный расчет грубой модели так же мало информативен, как и использование очень сложной модели при ее дальнейшем поверхностном анализе [22,23]. Здесь весьма важно правильно выбрать соотношение между степенью идеализации при выборе модели и точностью применяемых математических методов. Критерием может служить соответствие между полученными теоретическими результатами и экспериментальными данными. [c.14]

Совершенствование метода защиты требует комплекса сведений о технологических возможностях производства, о конструктивных особенностях узлов машин и условиях их эксплуатации. Блок-схема решения задачи по совершенствованию метода защиты имеет замкнутое строение — от постановки проблемы по совершенствованию метода защиты от коррозии до применения его в процессе эксплуатации (рис. 7.25). На этапе производства по блоку Б2 (варианты технологии с учетом факторов Хт.) проблема формулируется в технологических терминах — определяется задача, цель, критерий эффективности, выявляются ограничения и область возможных решений I, далее следует сбор информации по данным технологического процесса и литературным источникам II, систематизация отбора и анализа информации, которая осуществляется с использованием метода экспертных оценок III, затем следует математическая формулировка задачи, решение которой может быть реализовано методами пассивного или активного эксперимента. Последний проводят при недостаточной информации IV. Экспериментально определяют данные, необходимые для построения математической модели защитной способности покрытий V. Статистический анализ результатов эксперимента с ис- [c.191]

Таким образом структурное программирование обеспечивает возможность быстрой разработки и доработки проекта на основе использования библиотек алгоритмов и моделей и оперативной замены моделей и алгоритмов как на этапе разработки ПМО, так и на этапе непосредственно математического моделирования. [c.198]

Аналитические методы определения динамических характеристик объектов основаны на составлении их дифференциальных уравнений, которые базируются на использовании физических законов сохранения массы, энергии и количества движения. Таким путем удается получить нелинейное уравнение динамической характеристики, однако решить его аналитически не удается. Следующим этапом является линеаризация уравнения, т. е. переход к линейной математической модели объекта. Линеаризацию обычно проводят разложением нелинейных зависимостей в ряд Тейлора в приближении исходного стационарного режима с сохранением только линейной части разложения и последующим вычитанием уравнений статики. Полученная таким образом линейная модель объекта справедлива при малых отклонениях от исходного стационарного режима. Решение уравнения при ступенчатом или импульсном изменении входных величин позволяет получить переходные функции — кривые разгона или импульсные временные характеристики объекта. Рещение часто приводит к области изображений Лапласа или Фурье. В этом случае получаются передаточные функции или амплитудно-фазовые характеристики. Для выявления динамической характеристики котла аналитическим путем необходимо построение его математической модели. [c.498]

Рассмотрены методики решения практических задач в области водоподготовки и водного режима тепловых и атомных электростанций с подробным описанием этапов постановки задачи, построения математической модели, разработки алгоритма и написания программы. Для описания алгоритмов использованы блок-схемы и структурные диаграммы. Программы составлены с использованием алгоритмических языков Бейсик и Паскаль. Изложены приемы работы с персональным компьютером. [c.2]

Сигналы измерительной аппаратуры, фиксируемые во время исследования объектов, содержат информацию об измеряемых параметрах, зашифрованную в виде определенных символов. Для принятия решений, ради которых производилось исследование, необходимо производить преобразование измерительных сигналов в иные формы представления, обеспечивающие наиболее эффективное использование полученной информации. Такой процесс, осуществляемый обычно с привлечением вычислительных операций, называется обработкой результатов измерений. При этом совершается обратный перевод символов в размерные величины для оценки уровней физических параметров и критериев оптимальности объектов исследований, для определения взаимосвязи параметров, оценки пригодности исходных математических моделей, определения значений эмпирических констант и т. п. Процесс обработки измерительных сигналов принято делить на этапы первичной и вторичной (или окончательной) обработки. На обоих этих этапах кроме информации, поступившей от измерительной аппаратуры, используется дополнительная информация, получаемая в период технической подготовки к проведению экспериментов, и информация, вырабатываемая непосредственно во время обработки. [c.171]

Процесс поиска новых прогрессивных технологий начинается с формирования и постановки задачи поиска. Учитывая основную направленность описываемой системы на решение задач выбора технологий (методов обработки) на стадиях механической обработки, на первом этапе проводится формализация задачи поиска с одновременным решением ряда технологических задач, представляющих интерес для конструктора и технолога. Это, в первую очередь, выбор более полного набора характеристик качества для рассматриваемой детали с учетом требований к её эксплуатации. Эта процедура выполняется с использованием программ и совокупности математических моделей эксплуатационных свойств (износостойкости, контактной жёсткости, сопротивления усталости, коррозионной стойкости), хранящихся в базе данных технологий. [c.449]

Математические модели позволяют оценить требования и критерии качества с помощью расчетных формул, систем уравнений, алгоритмов и т.п. Математическая модель в информационном отношении принципиально беднее объекта, поэтому для успешного использования она должна быть адекватна объекту в интересующей разработчика области изменения параметров. Кроме того, она должна быть экономичной. При математическом моделировании на компьютере статистическая оценка адекватности затруднена. В связи с этим предлагаются два показателя качества модели погрешность как косвенная оценка адекватности и вычислительная сложность, определяемая объемом и трудоемкостью вычислений с помощью модели, а также затратами на ее получение. Эти показатели, как и соответствующие свойства, противоречивы. Одним из способов разрешения противоречия является применение на разных этапах проектирования моделей, различных по точности и сложности. [c.98]

Таким образом, метод решения задачи по прогнозированию выхода и возможного использования ВЭР включает отдельные взаимосвязанные этапы, каждый из которых характеризуется использованием определенных математических методов и моделей. Принципиальная блок-схема метода решения данной задачи в условиях неопределенной исходной информации приведена в табл. 6-5. [c.272]

Содержание второго этапа не сводится лишь к вычислениям по более или менее внушающим почтение алгоритмам. Дело в том (и на это, к сожалению, обращают меньше внимания, чем следовало бы), что корректное использование аппарата математической статистики предполагает выполнение ряда условий (см. разд. 10,2.2), необходимых для того, чтобы модель, положенная в основу расчетов, достаточно соответствовала действительности. Если такие условия не выполняются или выполняются не полностью, то важно установить, к каким последствиям для интерпретации результатов статистической обработки это приводит. [c.153]

В книге даны рекомендации по разработке технологических процессов обработки на металлорежущих станках в серийном производстве с учетом математического моделирования и использования ЭВМ рассмотрены методы разработки технологических моделей процесса обработки, показаны области рационального применения каждого из них освещены основные этапы автоматизации разработки технологических процессов с применением ЭВМ, даны примеры построения-оптимальных станочных операций путем математического моделирования на основе теоретических и экспериментальных исследований. [c.351]

Этап 3 — установление зависимостей между характеристиками проектируемых объектов, размерностями их моделей и затратами вычислительных ресурсов для каждой проектной процедуры. Затраты ресурсов могут оцениваться количеством условных операций и объемом требуемой памяти. При получении таких зависимостей трудно учесть ряд факторов, определяемых лишь при последующем проектировании, поэтому зависимости сугубо приближенные часто имеют статистический характер. Зависимости затрат вычислительных ресурсов от характеристик проектируемого объекта и производительности ЭВМ, как правило, привязываются к описаниям соответствующих программ или математических методов. Примером может служить зависимость затрат машинного времени Т при разработке тестов вероятностным методом 7 = = Кп 1Б, где /С—среднее количество операций, выполняемых при однократном обращении к модели логического элемента, п — число логических элементов в схеме, Б — быстродействие ЭВМ. При использовании ускоряющих приемов событийного или параллельного моделирования значение коэффициента К устанавливается по статистическим данным. [c.297]

НБ1Й метод еще только начинает разрабатываться. Ос-новншм этапом данного метода является машинный поиск оптимального варианта конструкции лнтой детали и технологии ее изготовления с использованием математических моделей статистического, экономико-математического и физико-ма-тематического характера 122]. Автоматизированное проектирование литой детали должно учитывать связи между ее конструкцией, механическими свойствами, наличием или отсутствием дефектов. [c.34]

На данном этапе выявляются проектные процедуры и операции, автоматизация которых возможна и целесообразна, изучаются особенности математических моделей (ММ) проектируемых объектов, выбирается или разрабатывается математическое обеспечение. Принимается решение о тинах используемых ЭВМ и операционных систем, рассматривается возможность использования готовых компонентов ПО. Здесь же решаются вопросы планирования работ, устанавливается нх очередпость, этапность сдачи подсистем САПР в эксплуатацию. Особое внимание уделяется исследоваппю путей создания открытого ПО. [c.34]

Этапы создания, требования и использование матетти-ческих моделей анализа и синтеза надежности. При разработке математических моделей для исследования и обеспечения надежности СЭ широко используются традиционные математические методы общей теории надежности технических систем. [c.144]

Для определения необходимого резервирования и доказательства вьшол-нения требований по надежности на самых ранних этапах проектирования был использован математический аппарат теории надежности и теории вероятностей. С помощью построения логической модели функционирования системы в зависимости от состояния входящих агрегатов и на основе использования статистического материала по характеристикам надежности отдельных агрегатов системы расчетным путем были определены характеристики надежности всей системы. Как показали расчеты, для такой высокоответственной системы, как продольное управление самолетом, при существующем уровне надежности агрегатов достаточным является трехкратное резервирование. [c.37]

Метод исследования свойств веществ, когда физический эксперимент и математическое моделирование применяются совместно, дополняя друг друга, может быть назван расчетно-экспериментальным. Анализ совместной деятельности экспериментаторов и специалистов по математическому моделированию поведения вещества в разнообразных условиях и процессах позволяет сформулировать основные положения этого метода следующим образом. Свойства вещества исследуются экспериментально с максимально возможной точностью в доступной для этого области изменения его характеристик. Все полученные данные делятся на две группы информационную и контрольную. Цервая используется для выбора численных значений параметров математической модели. Контрольная группа данных применяется уже для верификации математической модели. При этом расчеты проводятся при фиксированных значениях параметров модели, выбранных на первом этапе. Если результаты расчетов удовлетворительно совпадают с опытными данными второй группы, модель рекомендуется для использования. В противном случае она нуждается в совершенствовании. [c.5]

И, наконец, отметим, что зарождение треш,ины в материале тела сопровождается сложными физико-химическими процессами, приво-дяш,ими на начальном этапе зарождения треш,ины к возникновению в теле различно ориентированных (случайным образом) микротреш,ин, которые затем сливаются в макротреш,ину. Предложенный выше подход опускает это рассмотрение. Это является как его недостатком — с точки зрения описания физико-химических процессов, про-исходяш,их в материале тела в момент зарождения треш,ины (но это изучают другие науки, например, материаловедение), так и достоинством — так как позволяет решать задачи для конечных деформаций, используя только математический аппарат механики деформируемого твердого тела (в частности теории многократного наложений больших деформаций). В заключении отметим, что возможно построение модели по предложенной методике и для системы одновременно или последовательно возникаюш,их микротреш,ин и их последуюш,его слияния в макротреш,ину с использованием, например, модели вязкого роста треш,ины. Но это значительно усложнит решение конкретных задач, и, вероятно, может быть полезно, когда исследователю необходимо описать такой процесс в рамках механики деформируемого твердого тела. [c.274]

Наличие математических моделей разных уровней и степеней сложности позволяет проводить широкий круг исследований на всех этапах разработки и создаиия систем обеспечения теплового режима. Среди большого числа задач, которые могут быть решены с использованием метода математического моделирования, следует отметить основные. [c.177]

На начальном этапе разработки двигателя, когда нет еще реальных конструкций, опытных данных, расчет баланса осевых сил на различных режимах работы двигателя следует хфоводить с использованием опыта ранее созданных конструкций по статическим математическим моделям. Эти расчеты для ТНА, насосы которых проектируются на создание высоких напоров, могут давать достаточно большие ошибки, связанные с деформациями элементов конструкции при больших внутренних давлениях. [c.140]

Для ГДМ принципиальной должна быть модельная ориентированность, т. е. в его основе должно быть составление гидрогеодинамической модели, которая в процессе наблюдений проходит этапы совершенствования применительно к хозяйственным требованиям решения задач прогноза и управления. Таким образом, проведение ГДМ тесно связано с использованием непрерывно совершенствующихся математических моделей, которые часто называются постояннодействующими (ПД М), хотя точнее называть их моделями многоразового использования. [c.343]

При формализованном методе принятия решений используют математические модели — формулы, зависимости, которые могут иметь функциональный или вероятностный характер. При вырабоже решений по проблемам (задачам) строительного производства целесообразно, например, при разработке календарного плана работ с заданным уровнем органи-зационно-технологической надежности использовать теорию вероятностей, в том числе теорию математической статистики. Принятие решений с использованием формализованных моделей осуществляют в несколько этапов. Вначале составляют содержательное описание задачи, затем формируют исходные данные, определяют количественные характеристики связей и зависимостей, формализуют задачу, строя, как правило, экономико-математическую модель, и, наконец, разрабатывают алгоритм репюния, после чего (обычно с использованием ЭВМ) находят результат, который и доводят до объекта управления. [c.30]

Синтез рациональной конфигурации комплекса технических и программных средств для проектирования класса МЭА осуществляется на основе экономико-математической модели с использованием экономических и функциональных показателей компонентов комплекса средств автоматизации проектирования комплексной САПР. Этот этап реализует диалоговый синтезатор DIAFORM [27]. Синтезированный комплекс средств автоматизации проектирования должен обеспечивать функционирование системы с требуемой производительностью и отвечать экономическим характеристикам, предъявляемым пользователем к системе [27]. [c.239]

Естественно, что постановка целенаправленных опытов является основным методом изучения таких течений, довольно успешно помогающим конструкторам и исследователям в п >иклад-ных задачах использования закрутки потока, однако, поиски новых областей приложения и возрастающая стоимость опытов требуют разумного сочетания опытных и аналитических методик, что на данном этапе стимулирует работы в области совершенствования физико-математичес сих моделей, описывающих процесс. Тем более, что в настоящее время разработана целая гамма вихревых горелочных устройств на базе вихревого энергоразделителя, совершенствование которых возможно лишь при разумном сочетании опытных и теоретических данных в закрученных потоках в совокупности с постановкой численных математических экспериментов и развитием программ их реализации. Важность рассматриваемых проблем, большой накопленный объем информации и оригинальных разработок побудили авторов к опубликованию настоящей книги. [c.4]

Эти и другие алгоритмы были реализованы в составе подсистемы анализа физических процессов САПР гиродвигателей, которая применяется самостоятельно на этапе детального анализа процессов в проектируемых объектах, а ее компоненты — и в составе других объектных подсистем Фундаментальное значение этой подсистемы в составе САПР объясняется щироким использованием метода проб и ощибок для принятия проектных рещений практически на всех этапах проектирования В качестве объекта проб, выполняемых методами анализа, выступают математические (цифровые) модели объекта, рассматриваемые как важная часть методического обеспечения. [c.242]

Развитие прикладной информатики - технологии использования компьютерной техники для реализации конкретных приложений - прошло три этапа решение задач прямого счета (I этап), создание информационной поддержки принятия решений (II этап, предусматривающий использование традиционных экономико-математических методов и моделей для решения экономических и других видов задач) и, наконец, [c.11]

Отметим, что в системе МАРС математической основой ГМ также является граф, но отличие SAMM состоит в большей, семантической полноте класса анализируемых процессов. С технической точки зрения его эффективность обусловливается использованием интерактивного режима и графических дисплеев, возможностью модификации модели на любом этапе ее использования. [c.74]

Риссматриваемьш здесь алгоритм решает задачи, возникающие на втором этапе процедуры планирования. Использование на этом этапе моделей математического программирования с фиксированными параметрами оказьшается недостаточным, и возникает необходимость разработки человеко-машинных процедур, позволяющих выбирать не только значения неизвестных переменных, но и параметры модели, включая элементы матртщы и значения правых частей ограничений в условиях, когда ограничения задачи несовместны. [c.128]

Первый этап обобщения (генерализации) исходных данных — этап гидрогеологической схематизации, в результате которой гидрогеологические условия описываются на качественном уровне, давая представления об условиях формирования (питания и разгрузки) подземных вод, причем такое описание дается обычно в форме гидрогеологических карт и разрезов. После этого целесообразно выделять этап картирования потоков подземных вод Б целях возможно более наглядного выявления струги-туры течения и баланса подземных вод. Затем осуществляется геофильтрационная схематизация, которая предусматривает представление условий формирования подземного потока в гидродинамической (фильтрационной) форме с обоснованием исходной математической (гидродинамической) модели процесса. Таким путем решаемая задача приобретает математические очертания и становится пригодной для использования формаль-но-.математического аппарата расчетов, [c.64]

Энциклопедия по машиностроению XXL

Оборудование, материаловедение, механика и ...