Примеры физического моделирования

ПРИМЕРЫ ФИЗИЧЕСКОГО МОДЕЛИРОВАНИЯ [c.265]

Рассмотрим пример физического моделирования. [c.265]

Пример физического моделирования клинового фрикционного гасителя колебаний тележек пассажирского вагона (см. рис. 11.5) [c.452]

У-23. Пример физического моделирования и осложнения, [c.249]

Рассмотрим на примере изучение неоднородности пластической деформации методом накатанных сеток — задачи, решение которых было возможно только с помощью метода физического моделирования. [c.47]

Наряду с достижениями теории возмущений и другими математическими результатами, одной из основных побудительных причин возрождения интереса к нелинейной механике было изобретение цифровой ЭВМ. Уже с самого начала использование ЭВМ для интегрирования уравнений движения было соединено с методом сечения Пуанкаре, при котором такое интегрирование iV-мерных уравнений заменяется итерацией соответствующего N—1)-мерного отображения. В результате оказалось возможным наблюдать за движением системы в фазовом пространстве в течение сотен тысяч колебаний. Обнаруженные уже в первых экспериментах удивительно тонкие пространственные структуры движения быстро привлекли внимание как теоретиков, так и экспериментаторов. Отсюда две основные особенности нашего изложения материала мы существенно опираемся на результаты численного моделирования, с одной стороны, и на соответствие между непрерывным движением (iV-мерным потоком) и его дискретным N—1)-мерным отображением Пуанкаре — с другой (см. гл. 3). Центральным моментом нашего описания динамики является численный эксперимент, который считается, как правило, окончательной проверкой теоретического анализа. Примеры численного моделирования приводятся в каждой главе также для иллюстрации и пояснения физической сущности явлений. [c.15]

Материальные модели разделяются на модели физические и математические, в связи с чем, говоря о работе с материальными моделями, мы различаем моделирование физическое и математическое. В случае физического моделирования модель воспроизводит изучаемое явление (оригинал, натуру) с сохранением его природы. В случае математического моделирования исследование состояний или Процессов осуществляется путем изучения аналогичных явлений, имеющих иное физическое содержание, но описываемых теми же математическими уравнениями. Примером математического моделирования является исследование движения грунтовых вод по методу электрогидродинамических аналогий (см. 18-11). [c.467]

Модели в алгоритмической и аналитической формах называют соответственно алгоритмическими и аналитическими. Среди алгоритмических моделей важный класс составляют имитационные модели, предназначенные для имитации физических или информационных процессов в объекте при задании различных зависимостей входных воздействий от времени. Собственно имитацию названных процессов называют имитационным моделированием. Результат имитационного моделирования — зависимости фазовых переменных в избранных элементах системы от времени. Примерами имитационных моделей являются модели электронных схем в виде систем обыкновенных дифференциальных уравнений или модели систем массового обслуживания, предназначенные для имитации процессов прохождения заявок через систему. [c.147]

Таким образом, если в техническом объекте имеются несвязанные подсистемы одной физической природы, то их следует при моделировании рассматривать как отдельные подсистемы. Если в примере учесть утечки между золотником и корпусом, то в объекте будут выделены две подсистемы механическая и гидравлическая. [c.76]

Аналоговое моделирование — это Моделирование, основанное на аналогии (в более точных терминах — изоморфизме) явлений, имеющих различную физическую природу, но описываемых одинаковыми математическими уравнениями. Примером может служить аналогия процесса передачи теплоты теплопроводностью и процесса переноса электрического заряда в электропроводной среде и то и другое явления описываются одним и тем же дифференциальным уравнением. Аналоговое моделирование осуществляется обычно на аналоговых вычислительных машинах (АВМ). Методика изучения тепловых явлений (в основном теплопроводности) в учебных лабораториях на аналоговых моделях изложена в [48]. В учебных лабораториях термодинамики аналоговое моделирование пока не испоЛь-зуется. [c.239]

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]

Символическое или знаковое моделирование ставит задачей в зрительной форме представить сложные химические или физические структуры для объяснения исследуемых явлений. Примером могут служить условные знаки, отображающие химическое строение молекул атомов. Известны модели атома Льюиса, Бора и др. [c.17]

Примерами моделирования различных явлений на моделях той же физической природы могут служить явления в моделях гидротехнических сооружений, моделях фильтрационных пористых систем для исследования закономерностей массопереноса, моделирование аэродинамических процессов на моделях самолетов в аэродинамических трубах, моделирования газоходов парогенераторов, моделирование работы турбинных лопаток в подвижных газовых средах, в том числе химически активных, и т. д. [c.118]

Выше отмечалось, что любое явление описывается замкнутой системой уравнений и что число этих уравнений в системе должно быть равным числу неизвестных. При этом не вникали в характер этих уравнений, хотя и рассматривали некоторые частные примеры. В основном это были дифференциальные уравнения математической физики. Известно, что при выводе этих уравнений, как и при составлении уравнений математической физики, используются самые общие законы природы. Специфические особенности исследуемого явления находят отражение в конкретных формах дифференциальных уравнений. Дифференциальные уравнения являются математической записью фундаментальных законов природы. Вместе с тем эти уравнения еще не дают конкретных данных для описания исследуемых явлений. Все явления, независимо от их индивидуальных признаков, описываются одинаковой системой уравнений. Таким образом, видим, что система дифференциальных уравнений (в частном случае — одно уравнение) является моделью некоторого класса подобных явлений. Эти явления могут иметь одинаковую или разную физическую природу. Главное при этом, что все они описываются совершенно тождественными системами уравнений. С этим мы встречались при моделировании задач, описываемых уравнениями Пуассона, Лапласа, Фурье, Гука. [c.145]

Для воспроизведения и ввода входных возмущений наряду с использованием реальных записей их реализаций применяют физическое или математическое моделирование случайных функций или параметров. С этой целью создано большое число разнообразных физических датчиков случайных функций и случайных величин, а также программ для получения на ЭВМ так называемых псевдослучайных чисел, на основе которых синтезируются реализации случайных функций. Один из примеров был приведен в гл. И. [c.145]

Вернемся к критерию аэродинамических сил К- Ввиду его особой важности при моделировании процессов разгона капель и при оценке подобия их траекторий разъясним более подробно его физическую сущность на примере движения единичной капли. [c.145]

Разобранный пример показывает, что нормализация и последующие упрощения физических уравнений дают возможность получить критерии приближенного подобия, облегчающие практическое моделирование механических явлений и процессов. Следует, однако, иметь в виду, что смягчение условий подобия при этом достигается за счет ограничения областей изменения отдельных параметров и переменных величин изучаемого процесса. [c.80]

Простота исходной формулировки и высокая эффективность алгоритмов при реализации на ЭВМ позволяют использовать теорию протекания в качестве логической основы для моделирования перколяционными переходами процессов, происходящих при прессовании дисперсных систем. Ключевым понятием теории протекания является понятие о критических индексах. Проиллюстрируем их роль в физических процессах на примере вычисления контактного сечения на первой стадии уплотнения. [c.58]

Прежде чем познакомить читателя еще с одним сравнительно новым аспектом применения методов механики разрушения, указанном в заглавии, расскажем о некоторых аналогиях, возникающих при моделировании явлений природы. ] азличные по своему физическому содержанию явления окружающего нас мира при их математической идеализации во многих случаях описываются уравнениями тождественной структуры. Это обстоятельство позволяет установить соответствие между величинами, характеризующими различные физические процессы. Обратимся к примерам. Чтобы сделать рассуждения более краткими, нам придется использовать некоторые дифференциальные уравнения, характеризующие процесс, однако менее подготовленный читатель может не вникать [c.218]

Для изучения частных физических ситуаций в дополнение к существующим программным модулям могут быть разработаны новые модули. Простым примером этого служит использование элементов разрывных смещений при моделировании влияний геологических разрывов, т. е. трещин и разломов, в массиве пород. Ниже основная идея этого подхода обсуждается для случая, когда материал (заполнитель) внутри трещины деформируется по линейно-упругому закону. Затем в последующих разделах эти идеи обобщаются при создании модели, учитывающей неупругие деформации контактов. [c.201]

Аналоговое моделирование основано на аналогии уравнений, описывающих явления различной физической природы. Примером может служить рассмотренное применение метода ЭГДА при решении фильтрационных задач [см. 13.5.3]. [c.347]

От статистических характеристик первого порядка для теплового излучения, являющегося типичным примером света, наиболее часто встречаемого на практике, мы теперь перейдем к более трудной задаче моделирования свойств света, генерируемого лазером. Задача оказывается трудной не только из-за сложного характера физического принципа действия даже простейшего вида лазера, но также из-за громадного разнообразия типов существующих лазеров. Ни одна из моделей не позволяет надеяться точно описать статистические свойства лазерного света во всех возможных случаях. Лучшее, что мы можем сделать,— это предложить модели, которые описывают лишь определенные, идеализированные свойства лазерного света. [c.138]

Разработка условий подобия позволяет проводить физические исследования на моделях уменьшенных масштабов, что весьма желательно с экономической точки зрения, однако следует иметь в виду, что использование моделей малых размеров может привести к появлению у модели свойств, не присущих объекту моделирования. И, наоборот, некоторые свойства объекта при переходе к модели могут оказаться настолько ослабленными, что их проявление уже нельзя будет зарегистрировать. Типичным примером такого изменения свойств является изменение удельного влияния пристеночных эффектов в различных тепловых и смесительных аппаратах. Степень влияния этих эффектов на процессы, происходящие в объеме аппарата, пропорциональна отношению поверхности аппарата к его объему, т. е. обратно пропорциональна его размерам. С уменьшением размеров возможно существенное возрастание пристеночных эффектов и как следствие — изменение общих свойств аппарата. [c.43]

Часть элементов с ненужными функциями выявляется уже при составлении таблицы анализа функций, когда возникает затруднение при формулировке функции какого-либо элемента. Для этих элементов в таблице анализа функции следует указывать Полезной функции не имеет . Другую часть таких элементов выявляют среди тех, которые имеют вспомогательные функции. По отношению к этим элементам задают вопрос Какие появятся отрицательные последствия при исключении данного элемента . При ответе на этот вопрос проводят мысленное моделирование если оно не дает четкого ответа, проводят математическое моделирование или физическое путем экспериментального испытания. В табл. 17.1 приведен пример классификации функций для электросчетчика. [c.225]

Макроскопические величины, такие как скорость, плотность, температура и концентрация химических веществ, являются непрерывными функциями точки, т.е. физическими полями. Поэтому формально такие поля имеют бесконечное число степеней свободы. Однако при появлении порядка или развитии структур возбуждается только конечное число степеней свободы. Особенно хорошо это видно на примере ячеек Бенара или вихрей Тейлора. Поэтому системы с упорядочением часто можно рассматривать как системы с конечным числом степеней свободы, они допускают моделирование (по крайней мере, численное) простыми динамическими системами. Напомним, что именно на примере описания конвекции жидкости были найдены странные аттракторы. [c.341]

Дается единый подход к постановке и исследованию автомодельных задач, описывающих нелинейные процессы в механике сплошной среды. Возможности автомодельных решений иллюстрируются на примерах различных задач газовой динамики с учетом теплопроводности и ряда других физических эффектов. Изложенные результаты демонстрируют роль автомодельных решений в исследовании качественных закономерностей, свойственных изучаемой среде, а также в оценке точности и эффективности методов, используемых для численного моделирования задач математической физики. [c.2]

При предметном моделировании исследование ведется на модели, воспроизводящей основные геометрические, физические и функциональные характеристики оригинала. На таких моделях изучают процессы, происходящие в оригинале — объекте исследования. Примером предметного моделирования являются стендовые испытания двигателей внутреннего сгорания, газотурбинных установок, различных типов холодильных установок и т. п. При этих испытаниях исследуются термодинамические циклы установок и их характеристики. Методика исследования циклов некоторых из перечисленных устанорок применительно к задачам учебных лабораторий подробно изложена в [37]. [c.238]

В этой главе мы попытались описать моделирование МОП-транзисторов с помощью численных методов. Были обсуждены физические основы и кратко рассмотрены все более усложняющиеся численные методы. Безусловно, только развитие основ физики полупроводников приведет к разработке моделей, пригодных для более надежного моделирования работы приборов, т. е. моделей, которые соответствовали бы достижениям технологии на современном уровне миниатюризации. Наиболее важная цель моделирования, а именно способность прогнозировать характеристики нового прибора на этапе проектирования, может быть достигнута только в том случае, если физические параметры в основных уравнениях будут проанализированы еще более тщательно. Возможно, для этого придется полностью пересмотреть некоторые общепринятые предположения и приближения и, по-видимому, это единственный способ освободиться от огромного количества подгоночных параметров и эвристических формул, которые все еще моделируют с той или иной точностью некоторые сложные физические явления. До разработки наиболее адекватной модели нужно провести очень тщательный анализ собственно физических процессов. Широкие возможности аппарата численного анализа в предсказании свойств приборов были продемонстрированы на примере программы моделирования МОП-транзистора -MINIMOS. [c.446]

В зависимости от конструктивно-кинематической схемы инерциального измерительного блока бесплатформенные ИНС подразделяются на БИНС с физическим и математическим моделироваинем инерциального базиса. Примером БИНС первого типа может служить инерцнальный измерительный блок, в составе которого имеются три двухосных гиростабилизатора с размещенными на них тремя акселерометрами. Поскольку двухосный стабилизатор обеспечивает стабилизацию оси чувствительности установленного на нем акселерометра по двум углам, то оси трех таких акселерометров материализуют инерцнальный измерительный базис, что и служит основанием отнести рассматриваемый вариант инерциального измерительного блока к типу БИНС с физическим моделированием инерциального базиса. [c.193]

В такой постановке задачи авторами работы [60] были выполнены экспериментальные исследования по физическому моделированию наблюдений по технологии ЗВ ВСП с целью изучения трещиноватости. Исследование методом ВСП, выполняемое вокруг скважины, обычно характеризуется хорошим охватом по азимуту и по удалению в зоне излучения, что обеспечивает идеальные условия для обнаружения трещиноватости и нарушений. В связи с этим была создана физическая модель, воспроизводящая среду с трещиноватостью. Модель была собрана из нескольких маленьких блоков фенолита, имитирующих среду с плотным распределением вертикальных трещин (НТ1-тип). С учетом перемасштабирования трещиноватая модель соответствовала зоне трещиноватости мощностью несколько сотен метров с плотным распределением трещин. Бьши смоделированы толщи, аналогичные песчанику и трещиноватому известняку. Анализируя использование таких сейсмических показателей, как амплитуда, скорость и частота для выявления трещин, авторы [60] отдали предпочтение использованию амплитуд сейсмических сигналов. Для обнаружения трещин рекомендовано примерное соотношение максимальных удалений и глубины исследования 1 1, что обеспечивает максимальную чувствительность всех указанных параметров. По данной модели приведены примеры выделения и определения плотности и ориентации трещин по данным многоазимутальных наблюдений. [c.44]

На макроуровне используют математические модели, описывающие физическое состояние и процессы в сплошных средах. Для моделирования применяют аппарат уравнений математической физики. Примерами таких уравнений служат дифференциальные уравнения в частных производных—уравнения электродинамики, теплопроводности, упругости, газовой динамики. Эти уравнения описывают поля электрического потенциала и температуры в полупроводниковых кристаллах интегральных схем, напряженно-деформированное состояние деталей механических конструкций и т. п. К типичным фазовым переменным на микроуровне относятся электрические потенциалы, давления, температуры, концентрадии частиц, плотности токов, механические напряжения и деформации. Независимыми переменными являются время и пространственные координаты. В качестве операторов F и У в уравнениях (4.2) фигурируют дифференциальные и интегральные операторы. Уравнения (4.2), дополненные краевыми условиями, составляют ММ объектов на микроуровне. Анализ таких моделей сводится к решению краевых задач математической физики. [c.146]

Книга преследует 11ель познакомить читателя с возможностями современной термодинамики и привить ему навыки самостоятельной работы по термодинамическому моделированию реалынмх систем. Она содержит достаточно подробный анализ понятий и методов термодинамики и примеры ее практического использования. Особое внимание уделяется. современным численным методам расчетов сложных химических и фазовых равновесий. Рассмотрены различные физические воздействия на термодинамические системы с химическими реакциями, такие как внешние силовые поля. [c.2]

Применительно к ЭМУ системная модель включает в себя универсальные детерминированные модели электромеханических преобразований, нагрева, деформаций и магнитных проявлений, блоки реализации статистических испытаний, автоматизации перестройки исходных моделей, моделирования условий производства и эксплуатации (рис. 5.(2). Детерминированная часть ее предполагает наличие моделей разных версий для анализа влияющих физических процессов, примеры построения которых даны в 5.1,2 и 5.1.3. Часть входных параметров являются общими для всех блоков, другими блоки обмениваются между собой в процессе работы, в том числе за счет использования обратных связей (земпературы, магнитных потоков рассеяния, изменения момента сопротивления в опорах и нр.). Изложенные [c.141]

В качестве примера, демонстрирующего особенности использования программного комплекса, остановимся на задаче моделирования динамики системы автоматического регулирования ядер-ной паропроизводящей установки (ЯППУ) малой мощности с реактором интегрального типа. В процессе проектирования системы автоматического регулирования исследовались проблемы расчетного обоснования ядерной безопасности ЯППУ в переходных режимах и в проектных аварийных ситуациях (обесточивание, стоп-вода , стоп-пар , отключение главного циркуляционного насоса и секций парогенератора и др.). Структурная схема моделируемой системы (см. рис. 11 на вклейке) скомпонована с помощью элементов каталога Реакторные блоки , а субмодели Кинетика нейтронов , Система управления , Теплофизические параметры АЗ и т.д., представляющие собой сложные многоуровневые структуры, набраны из каталогов общетехнической библиотеки типовых блоков. Общее число элементов в схеме - более 370, функциональных переменньгх - около 3000. На этом же рисунке размещены окна визуализации поведения физических параметров системы автоматического регулирования в процесее моделирования. [c.77]

В настоящее время электрическое моделирование получило большое развитие. Появился ряд установок, предназначенных для решения различных физических задач эти установки носят характер счетно-решающих устройств. В некоторых из них применяются специальные нелинейные сопротивления, позволяющие моделировать не только граничные условия с конвективным переносом тепла от поверхности, но на случай, когда наряду с конвективной теплоотдачей имеют место и другие виды теплообмена (тепловое излучение). Примером таких установок у нас в стране является электроинтегратор-Гутенмахера. [c.122]

Вход (Input) - материал или информация, которые используются или преобразуются работой для получения результата (выхода). Допускается, что работа может не иметь ни одной стрелки входа. Каждый тип стрелок подходит к определенной стороне прямоугольника, изображающего работу, или выходит из нее. Стрелка входа рисуется как входящая в левую грань работы. При описании технологических процессов (для этого и был придуман IDEFO) не возникает проблем определения входов. Действительно, "Сырье" на рис. 1.2.4 - это нечто, что перерабатывается в процессе "Изготовление изделия" для получения результата. При моделировании ИС, когда стрелками являются не физические объекты, а данные, не все так очевидно. Например, при "Приеме пациента" карта пациента может быть и на входе и на выходе, между тем качество этих данных меняется. Другими словами, в нашем примере для того, чтобы оправдать свое назначение, стрелки входа и выхода должны быть точно определены с тем, чтобы указать на то, что данные действительно были переработаны (например, на выходе - "Заполненная карта пациента"). Очень часто сложно определить, являются ли данные входом или управлением. В этом случае подсказкой может служить то, перерабатываются/изменяются ли данные в работе или нет. Если изменяются, то скорее всего это вход, если нет - управление. [c.27]

В настоящем разделе вопросы подобия и моделирования аэро-упругих колебаний рассматриваются применительно к задачам флаттера крыла и автоколебаний обишвки панелей несущих поверхностей в потоке газа. С физической картиной автоколебаний типа флаттера можно ознакомиться на примере дискретной механической модели с двумя степенями свободы [9]. [c.194]

В главе 4 описана общая схема дискретно-вариационного метода, имеющего наглядный физический смысл и основанного на дискретных энергетических представлениях — задании вида мощности внутренних сил для дискретных элементов, объединенпе которых моделирует деформируемое тело. Обсун<даются вопросы взаимосвязи ДВМ с МКЭ и ВРМ, отличительные особенности метода, его использование в численном моделировании однородных и неоднородных тел, многокомпонентных сред и сред с заданной структурой. Рассматривается обобщение ДВМ, проводится сопоставление его с миогоскоростными моделями гетерогенных сред. Для получения дискретных уравнений движения обобщенных узловых масс или уравнений Ньютона системы материальных точек с внутренними и внешними связями используется принцип виртуальных скоростей в дискретной форме. Решение этих уравнений — интегрирование по времени — осуществляется по явной схеме типа крест. Определяющие уравнения или реологические соотношения могут быть достаточно общего вида. Для удобства алгоритмизации они представляются в форме, разрешенной относительно напряжений п их скоростей. Приведены примеры построения дискретных моделей и алгоритмов численного решения одно-, дву- и трехмерных задач динамического деформирования оболочек на основе ДВМ. [c.7]

Приведенные определения и некоторые выводы, сделанные на основе анализа простейших примеров, относящихся к статическому моделированию механических явлений, остаются справедливыми для любых физических систем, независимо от ирироды определяющих параметров. [c.290]

Энциклопедия по машиностроению XXL

Оборудование, материаловедение, механика и ...