Простые модели обратных связей

Отметим, между прочим, что для простых моделей обратных связей корни характеристического уравнения G(s) = 0 можно изучить точно [371. Во многих моделях они находятся как корни полинома и, следовательно, непрерывно зависят от Pq. Поэтому для этих моделей выведенные выше критерии неустойчивости, основанные на анализе функции G(i o), можно строго подтвердить. Одна из таких моделей рассмотрена в разд. 9.4.6. [c.398]

ПРОСТЫЕ МОДЕЛИ ОБРАТНЫХ СВЯЗЕЙ [c.398]

Простые модели обратных связей, подобные описанным выше, оказались полезными для понимания важных физических эффектов в проблемах безопасности быстрых [381 и кипящих водяных реакторов. [c.400]

Следует помнить, что эти условия получены для линеаризованной модели в предположении, что корни функции G (s) находятся в левой полуплоскости и сдвигаются вправо при достаточно больших значениях Р , как указывалось выше. Ниже показано, что последнее допущение удовлетворяется для многих простых механизмов обратных связей, но не обязательно справедливо для всех видов обратных связей. [c.397]

Для реалистичной интерпретации поведения настоящего энергетического реактора необходимо использовать намного более детальные модели обратных связей. Затем с помощью аналоговой или цифровой вычислительной техники определяются передаточные функции, чтобы сравнить их с экспериментом. Тем не менее простые модели, подобные описанным в этом разделе, полезны для понимания физической природы некоторых важных механизмов обратных связей. Например, они подтверждают опасность появления неустойчивости, когда пер вичным механизмом обратных связей является запаздывающий отрицательный температурный коэффициент, и указывают на желательность мгновенного отрицательного коэффициента реактивности. [c.400]

Для достижения хорошей точности требуется значительное число полос. Кроме того, при задании краевых условий решение краевой задачи для большой системы обыкновенных дифференциальных уравнений представляет известные трудности. Метод прямых применяется для расчета динамики простейших моделей парогенераторов, составленных из последовательно соединенных детектирующих звеньев без обратных связей, так что для каждого звена достаточно решить одну-две задачи Коши [Л. 81]. [c.351]

На рис. 5 показана структурная схема системы, описываемой уравнением (7). Таким образом, простейшая динамическая модель электродинамического возбудителя колебаний представляет собой замкнутую линейную систему третьего порядка с отрицательной обратной связью по скорости. Результаты исследования динамики системы приведены в [1]. При работе вибровозбудителя в широком диапазоне частот и присоединении к подвижной части возбудителя объектов, представляющих сложные упругие системы, исследуются другие динамические схемы [10, 11]. [c.273]

Рассматривается задача синтеза системы активного силового управления для нового класса усовершенствованных гидроопор на при-мере простейшей линейной модели с одной степенью свободы. При интегральном квадратичном ограничении на интенсивность искомого управляющего воздействия решение получено на основе процедуры, включающей применение метода гармонической линеаризации и вариационных методов. В качестве критерия оптимальности используется минимум величины коэффициента передачи усилия в установившемся периодическом режиме. Отыскиваются различные законы управления с обратной связью. Решаются задачи синтеза цепей обратной связи. [c.108]

Предполагается, что силы трения на контактных поверхностях постоянные и отвечают закону сухого трения, а напряжения и деформации во всех элементах составного стержня связаны законом Гука. Схемы простейших составных балок, зависимости. между действующей нагрузкой и перемещением на различных этапах нагружения, а также петли конструкционного гистерезиса приведены в табл. 2. Схема 1 представляет собой простейшую модель рессоры, составленной из двух листов, которые заделаны в корневом сечении и имеют точечный контакт на другом конце [1, 10]. На первом этапе нагружения, когда еще нет проскальзывания по контакту, балка рассчитывается как П-образная статически неопределимая рама. На втором этапе нагружения, после того как произошло проскальзывание по контактной плоскости, монолитность системы нарушается и она будет деформироваться как две балки. При разгрузке наблюдаются два аналогичны.х этапа, только силы трения, изменяясь, перейдут через нуль и в конце третьего этапа достигнут предельной величины с обратным знаком. [c.475]

Процесс сварки металлов представляет собой далеко не простой объект для физического моделирования и построения математических моделей. Тем не менее необходимо не откладывать решение этой сложной задачи. Следовало бы начать с разработки соответствующих датчиков, способных накапливать необходимую информацию о данном технологическом процессе сварки. Проблема обработки этой информации и, возможно, оптимизации выдаваемых решений с использованием в ряде случаев электронных вычислительных устройств должна быть решена в недалеком будущем. Если удастся создать системы управления с обратными связями, обеспечивающие контроль за геометрическими размерами швов, за ходом физико-химических реакций, тепловых процессов и усадочных явлений в зоне сварки, будет сделан шаг вперед на пути дальнейшего прогресса сварочной техники. [c.30]

Чем тяжелее атом, тем меньше поправка. Происхождение этой поправки можно понять, рассматривая простую модель, в которой атом имеет фиксированные границы. Если частица обладает длиной волны Я, которая определяется границами частицы, то ее кинетическая энергия равна р /2М — Н/Х) /2М (импульс и длина волны частицы связаны соотношением де-Бройля р = /гД). По этой модели квантовая поправка к величине энергии на эффект нулевых колебаний обратно пропорциональна массе, что находится в хорошем соответствии с величиной отношения поправок, приведенных выше для неона (атомный вес 20,2) и ксенона (атомный вес 130). Рассчитанные с учетом этих поправок энергии связи согласуются с экспериментальными величинами, приведенными в табл. 3.2, с точностью 1—7%. [c.125]

Некоторые типы обратных связей включаются в уравнения динамики реактора относительно грубым способом, с помощью обобщенных параметров, таких, как температура топлива, температура замедлителя и т. п. (см. разд. 9.4.1). Тем не менее для определения этих параметров требуются детальные расчеты переноса тепла, гидродинамики и т. д. Несмотря на эти упрощения, получающиеся уравнения являются нелинейными, и полный анализ любых, кроме самых простых, моделей затруднен даже для точечного реактора. При небольших отклонениях от критического состояния реактора соответствующие уравнения, тем не менее, можно приближенно линеаризовать и затем легко решить, как будет видно в дальнейшем. [c.371]

Из уравнений (9.54) — (9.56) видно, что для рассматриваемой простой модели функция f (/), которая характеризует эффект обратных связей по топливу н замедлителю, записывается в виде [c.392]

Наиболее важные параметры для тяжелых аварийных ситуаций, которые, как было найдено, существенны и для более умеренных аварий, можно получить из относительно простых соотношений. Рассмотрим систему с некоторой избыточной реактивностью Ар, описываемой приближенно уравнением (9.95) для Е1 = В, где начинает сказываться влияние обратных связей. В описываемой модели предполагается, что эффект Доплера отсутствует. При приближении энергии к значению Е мощность реактора возрастает по закону ехр ( Др/Л). Считается, что с началом расширения системы дальнейшего роста реактивности не происходит, так что реактивность не превышает величину Др. Когда энергия Е превышает , ее значение определяется соотношением [c.415]

Здесь путем суммирования напряжений выходов усилителей 4 и 5 создается схема модели, отрабатывающая характеристику реле с зоной нечувствительности с тремя устойчивыми состояниями. Добавление к этой схеме по первому входу усилителя 3 напряжения, зависящего от знака производной Хи и добавление схемы ограничения в обратную связь усилителя 3 дает возможность получения модели двухпозиционного реле с положительной петлей гистерезиса. Ширина петли зависит от величины Ха, которую можно изменять. Усилитель 1 является простейшим дифференцирующим усилителем с добавлением резистора для предотвращения перегрузки предыдущего операционного блока (см. 1.2.4). Таким образом, схема, состоящая нз усилителей / и 2, отрабатывает на выходе усилителя 2 скачок напряжения, соответствующий изменению знака -производной входной переменной Хи [c.167]

Практически все объекты химической технологии можно считать стационарными, поэтому, как показано в гл. 3, наиболее просто для них определяется передаточная функция W p). В связи с этим, как правило, именно определение передаточной функции будет являться первой задачей при исследовании каждого процесса. Две другие характеристические функции весовая и переходная, будут определяться чаще всего с помощью обратного преобразования Лапласа уже после того как получена передаточная функция W p). Будем рассматривать различные модели теплообменников, введенные в гл. 1, [c.114]

Подматрицы Ян отражают свойства отдельных подсхем, Ян, Ян — связи между подсхемами, Яи — изменение граничных переменных. Здесь 1=1, 2,...,/—1 (I—1)—число подсхем. Можно показать, что применение метода Гаусса для решения систем ЛАУ с матрицей коэффициентов блочно-диагонального вида с окаймлением приводит к выполнению арифметических операций только с ненулевыми подматрицами, поэтому метод подсхем можно рассматривать как разновидность методов разреженных матриц. Существенное отличие метода подсхем — возможность организации автономных вычислений для каждой отдельной подсхемы в процессе выполнения прямого и обратного хода в методе Гаусса, что позволяет хранить в оперативной памяти только подматрицы Яге, Ян, Ян и Яи, а не всю матрицу Якоби. Алгоритмы формирования ММС зависят от выбранного координатного базиса V и конструируются на основании простых логических правил, разработанных для схем, содержащих многополюсные элементы (фактически происходит переход от подсхемы к многополюснику). Основной особенностью этих алгоритмов является автономное формирование уравнений моделей подсхем. [c.148]

В тоже время надо иметь в виду, что теория энергетических спектров ставит перед собой две совершенно различные задачи. Одна из них—возможно более строгий расчет спектров исходя из элементарных взаимодействий электронов и ионов. Об этом говорилось выше. Другая задача — практическое построение спектров, облегчающее анализ и систематизацию экспериментального материала. Последняя задача легко решается для простых металлов с помощью модели свободных электронов, описанной в следующем параграфе. В металлах, в которых существенны d- или /-зоны, можно пытаться описать их с помощью формул, полученных из приближения сильной связи, подбирая коэффициенты из сравнения с экспериментальными данными. Такая процедура оказывается во многих случаях очень успешной. Однако следует понимать, что это не является доказательством правильности такого приближения. В действительности орбиты перекрываются достаточно сильно, а к тому же имеет место так называемая гибридизация с S- и р-зонами. Успех формул сильной связи связан с тем, что они правильно учитывают симметрию кристаллической решетки и возникающую вследствие этого возможность вырождения энергетических термов е р) для точек р в пространстве обратной решетки, обладающих повышенной симметрией. [c.265]

Оптические операторы, осуществляющие взаимные преобразования различных характеристик светорассеяния полидисперсными системами частиц, вводились в оптику дисперсных сред на примере частиц сферической формы. В настоящее время эта система частиц играет роль основной морфологической модели при решении прямых и обратных задач оптики атмосферного аэрозоля. Заметим, что построение аналогичных операторов для полидисперсных систем, частицы которых имеют иную геометрическую форму, может быть осуществлено аналогичным образом. Действительно, если микроструктуру дисперсной среды описывать распределением Л (/, 1 ), то соответствующие полидисперсные интегралы будут двухкратными, и, следовательно, операторы типа Ка находятся путем численного обращения двухмерных матричных уравнений. Операторы перехода будут также двухмерными. Поэтому обобщение изложенной в первой главе теории светорассеяния системами частиц на дисперсные среды с произвольной морфологией связано, прежде всего, с увеличением размерности операторов. Хотя это и влечет увеличение объема вычислений при обработке оптической информации, в алгоритмическом плане не вызывает каких-либо особых затруднений. Описанные выше процедуры обращения могут быть достаточно просто расписаны для многомерных обратных задач. Более существенные трудности обусловливаются сложностью решения дифракционных задач при переходе к частицам с формой, отличной от сферической. Обстоятельный обзор по этим вопросам дан в монографии [9]. [c.84]

Если речь идет об интегральном уравнении (3.79), то необходимо прежде всего указать способ достоверного задания его ядра /С(/,/i), определенного в области [L X, где =[0, max] и Н=[Ни Я2]. Как следует из выражения (3.75), для этого требуется априорное задание профилей т(г) и Du (г, О), т. е. знание основных оптических характеристик рассеивающей компоненты атмосферы. Навряд ли это можно осуществить на основе так называемых оптических моделей атмосферы, поэтому единственная приемлемая альтернатива состоит в осуществлении комплекса оптических измерений, который бы обеспечил требуемый для решения поставленной задачи объем исходной оптической информации. Подобный подход вновь приходит к идее оптического мониторинга в том смысле, как он понимался выше. Правда, теперь нас в большей степени должно интересовать сочетание наземного многочастотного лидара и спектрального радиометра на орбитальной станции, поскольку обратная задача (3.79) в большей мере связана с рассеянием солнечной радиации в тропосфере. Разумеется, это не исключает, как и ранее, использования только бортовой аппаратуры, состоящей из лидара и спектрального радиометра. Просто оперативную оценку оптических характеристик тропосферы более надежно можно осуществить системами наземного лазерного зондирования. [c.212]

С замкнутой цепью, они надежны в работе, имеют простые датчики обратной связи и обеспечивают точность обработки 0,02—0,04 мм. Цифровое программное управление со счетно-решающими датчиками. Эта электромеханическая система программного управления разработана Л. М. Кауфманом и применена для автоматизации токарной обработки ступенчатых поверхностей у деталей — тел вращения длиной до 500 мм. Заводом Красный пролетарий построены приборы модели АТ-1 для автоматизации универсальных токарных станков модели 1А62 в условиях мелкосерийного производства, [c.369]

Таким образом, контрольный сигнал является мерой неадекватности модели реальному процессу. Д. В. Тригг и А. Лич [46 ] предложили модифицировать методы, в которых используется экспоненциальное сглаживание, посредством изменения скорости реакции в зависимости от величины контрольного сигнала на основе введения автоматической обратной связи. Действительно, когда величина следящего сигнала возрастает, что говорит о росте расхождения между принятой и действительной моделью, необходима более быстрая реакция метода, которая достигается за счет увеличения значения постоянной сглаживания, придающего больший вес последним наблюдениям. Таким образом, имеет место отрицательная обратная связь. Как только метод приспособился к новой ситуации, необходимо уменьшить а для фильтрации шума. Простой способ достижения такой адаптивной скорости реакции состоит в выборе [c.50]

Анализ устойчивости управляемых линейных (и нелинейных) систем частотными методами базируется на частотных характеристиках разомкнутой линейной модели системы [106]. Для одноконтурных систем регулирования машинных агрегатов по принципу стабилизации с тахометрической обратной связью частотная характеристика разомкнутой САР скорости определяется простейшим образом в виде произведения частотных характеристик ио-следовательнои цени звеньев направленного действия [. 59, 106]. В более общнх случаях частотную характеристику линейной модели САР скорости часто также целесообразно определять, не решая для этой модели проблему собственных спектров. Обобщенная задача такого рода с одним входом % и одним выходом а решается на основе модели вида [38, 106] [c.246]

Обобщенные модели системы обеспечения качества, составленные из перечисленных частей, показаны на рис. 7.2. Модель системы на рис. 7.2, а предполагает наличие в системе дополнительных блоков (процесс управления и обратная связь), которые получают информацию о входе и процессе достижения качества и увязывают ее с информацией о выходе. Однако она не отвечает на вопрос, кто и как получает и анализирует эту информацию. Предполагается, что разработчик системы настолько изучил вопрос, что ему достаточно знать лишь об отклонениях выхода, чтобы определить причину и необходимые вид и величину воздействия на вход или процесс. Это справедливо для простых систем обеспечения. Для отображения сложных процессов обеспечения прибегают к модели системы (см. рис. 7.2, б), устанавливающей взаимосвязь информации о входе х, процессе z и выходе у. Помимо измерения переменных параметров х, у, z и сопоставления их с установленными нормами производится запоминание и анализ данных, в результате чего устанавливается взаимосвязьy=f x, z). Эта модель позволяет наблюдать за входом, процессом и выходом, запоминать различные сочетания их отклонений и по накопленным статистическим данным устанавливать влияние входа и процесса на результат. [c.274]

Касаясь других подходов, отметим, что большинство из них было приложено к наиболее популярной и простой модели sandpile, которая исследована как аналитически [31, 32], так и численно [23-26, 31-36]. Аналитическое представление сводится, как правило, к полевым методам, первый из которых [37] основан на нелинейном уравнении диффузии. Однако, использование однопараметрического подхода не позволяет учесть основную особенность самоорганизующихся систем — самосогласованный характер динамики лавин, обусловленный обратной связью между открытой системой и окружающей средой. Более содержательную картину дает использование двухпараметрической схемы [38, 24-26]. Это достигается с помощью калибровочных полей (типа скорости движения песка и высоты его поверхности), либо материальнь1х полей, сводящихся к числу движущихся песчинок (размеру лавины) и т. д. Использование теории среднего поля показывает, что самоподобный режим динамики сыпучей среды отвечает адиабатическому поведению, при котором характерное время изменения параметра порядка значительно превышает соответствующий масштаб управляющего параметра. Полная картина самоорганизации, изложенная в предыдущем параграфе, требует использования трехпараметрического подхода. [c.50]

Алгоритм 3 предназначен для простых перестановок строк и столбцов матрицы F и перестановки строк матрицы G. Поэтому вопрос о численной устойчивости этого алгоритма не возникает. Алгоритм 4 основан на Qi -алгоритме с неявным сдвигом [9] для вычисления собственных значений матрицы. Однако в отличие от Q/ -алгоритма, описанный алгоритм, по сути, не является итерационным, так как сдвиги, представляющие собой требуемые собственные значения замкнутой системы, известны заранее. По существу единственным важным отличием между итерационными процедурами алгоритма 4 и (2 -алгоритма является процедура, связанная с вычислением вектора обратной связи kf (шаг 2.4 или 3.4). На этом шаге для размещения каждого собственного значения необходима одна операция деления. Кроме того, в соответствии с алгоритмом необходимо, чтобы одномерная-система была представлена в верхней форме Хессенберга, которая совпадает со структурой для модели FU, gia, i == I, tn . Еще один алгоритм для размещения собственных значений в одномерных системах, основанный на Q/ -алгоритме, описан в работе Миминиса и Пейджа [5]. Различие между этим алгоритмом и алгоритмом, предложенным в данной статье, подробно было рассмотрено в замечаниях к алгоритму А. Здесь достаточно упомянуть, что с концептуальной и вычислительной точек зрения описанный алгоритм пpeд тaвляeт я менее сложным. В этой связи стоит заметить, что программа, реализующая алгоритм 4, лишь незначительно отличается от программы для ( / -алгоритма. [c.307]

Следует помнить, что модель оптимального управления — это просто средство предсказания зависимости выхода от входа и не требуется никаких предположений о том, имеет ли человек-оператор собственные правила того, как стать оптимальным, или даже собственное представление о том, что такое оптимальность. Действительно, получив возможность попрактиковаться (т. е. опробовать обратную связь) с точным функционалом критерия, он может достичь в своих действиях оптимальности простым изменением способа действий в соответствии с теорией обучения Скиннера. Таким образом, можно приблизиться к оптимальности методом проб и ошибок, повторяя последовательно операции управления с постоянно улучшающимися результатами и при этом не имея точного представления о критерии. Однако опыт работы и здравый смысл дают основание предполагать, что сознательное понимание критерия улучшит качество работы и ускорит обучение. [c.234]

Зрительная обратная связь. Большинство экспериментальных исследований и моделирующих систем, описанных в этой части, было связано с системами ручного управления, основанными на визуальном предъявлении входных сигналов. Хотя некоторые разработчики моделей ввели наблюдательный шум или же просто шум, чтобы учесть отличную от идеальной передачу информации через визуальный канал, до сих пор авторам не встречалось точного описания процесса видения и интерпретирования (либо восприятия и распознавания), отличающегося от линейной передаточной функции. [c.237]

Одним из подходов к моделированию преследующего управления, применимым только для достаточно близких к периодическим форм сигналов, является использование двух режимов в одном из них образец входного сигнала запоминается, через несколько циклов включается в правильной фазе и повторяется во втором режиме ошибка управления обрабатывается для образования вторичных коррекций. Другой тип преследующей модели по существу обеспечивает обратное Ус преобразование сигнала г, что в конечном итоге аналогично приспособлению для характеристики, даваемой простой переходной моделью. Магдалено, Джекс и Джонсон [591 рассматривают оба типа таких моделей в связи с их гипотезой Последовательной организации восприятия в любой задаче слежения человек-оператор сначала действует просто как регистратор ошибки, затем он добавляет операцию над входом (если он может отделить вход от ошибки, например, если отображение не просто компенсационное) и наконец, используя преимущество рекуррентной связи образов на входе, добавляет заранее запрограммированный генератор образов к двум управляющим операциям. Таким образом он переходит от компенсационного управления к преследующему и далее к предсказывающему управлению (см. параграф 9.5). Особенно интересным подтверждением предсказывающей обработки узкополосного сигнала является то, что человек-оператор предсказывает огибающую максимальных значений, используя фильтрацию Кальмана—Бьюси и вставляя по существу избыточную информацию в промежутки. [c.242]

Эта необходимость приведения моделей в соответствие с индивидуальными особенностями оператора придает особое значение идее — подчеркнутой Смоллвудом [84] и Келли [45] что оператор имеет свои собственные внутренние модели как процесса,, которым он управляет, так и соответствующих входов из внешней среды и что он опирается на эти модели, когда ему необходимо что-либо спланировать заранее или предвидеть. Эти внутренние-представления могут быть совершенно не точными и даже суеверными, хотя можно ожидать, что они усовершенствуются со временем при наличии адекватных обратной связи и мотивации. Однако из-за существенных ограничений объема памяти и быстроты мышления такие модели вероятно являются довольно простыми. [c.363]

Результат, полученный при теоретическом анализе свойств дисперсионных соотношений и связанный с наличием нормальных волн с противоположными знаками групповой и фазовой скоростей, оказался довольно необычным в теории волноводного распространения, содержание и основные понятия которой формировались на базе изучения относительно простых ситуаций в акустике и электродинамике. В связи с этим проведены эксперименты [16, 228], целью которых была проверка возможности возбуждения такого типа волн. Эксперименты проводились для цилиндров и призм из различных материалов, возбуждаемых с торца пьезоэлектрическими преобразователями. Подводимый сигнал представлял собой узкополосный гауссов импульс с различными несущими частотами. Вследствие дисперсии первоначальный импульс искажался и на выходе наблюдались импульсы, соответствующие нормальным распространяющимся модам, возкюжным при данной частоте. По времени задержки приходящих импульсов вычислялась групповая скорость соответствующих мод. О степени согласования теоретических и экспериментальных данных можно судить по рис. 47, взятому из работы [228]. На нем приведены вычисленные (сплошные линии) и замеренные (точки) данные о групповой скорости для пластины из плавленого кварца 20,32 X 1,77 х 0,0381 см. При расчетах принималось Сз = 3,8 X 10 м/с, V = 0,17. Степень согласования теоретических и экспериментальных данных очень высокая. Кроме того, приведенные в работе [228] осциллограммы наглядно свидетельствуют о возможности эффективного возбуждения обратных волн. Приведенные экспериментальные данные достаточно интересны также с точки зрения оценки возможности модели бесконечного упругого слоя при анализе волновых процессов в конечных телах. [c.142]

На первый взгляд не видно явной связи между двумя характерными типами топологического беспорядка. Однако тетраэдрическую стеклообразную структуру ( 2.10) легко превратить во вполне хорошую жидкость и обратно [79, 80]. Будем, например, исходить из модели Коннелла и Темкина [53], т. е. из случайной тетраэдрической сетки, содержащей только кольца из четного числа атомов. В этом случае все узлы можно однозначно разделить на две подсетки, в которых атомы типа А соседствуют только с атомами типа В (рис. 2.43). Предположим далее, что все атомы типа В удалены, а атомы типа А увеличились в объеме настолько, что стали касаться друг друга. Такая процедура (переводящая кристаллическую решетку алмаза в гранецентрирован-ную кубическую решетку), очевидно, приводит к возникновению относительно плотно упакованной структуры без дальнего порядка. Заметим, однако, что математически это преобразование не вполне точно, так как обратное преобразование, в котором в качестве исходного объекта берется хорошая случайная плотно упакованная структура, приводит к тетраэдрической сетке с очень большими дефектами в системе связей. Тем самым еще раз подчеркивается очень тонкий характер даже самых простейших задач статистической геометрии и топологического беспорядка. [c.106]

В табл. 9.1 эти элементы показаны в их важнейших связях. Область влияния лица, принимающего решение, достаточно велика. Варианты решения, тем не менее, определяются главным образом параметрами системы или процесса. Факторы, влияющие на принятие решения, занимают диапазон от крайне субъективных, определяемых компетенцией и осведомленностью принимающего решение и проявляющихся в ускоренном выборе или затягивании решения, до таких объективных условий, как технические данные, характеристики, модели, методы и всевоз-мол ного рода вспомогательные средства. Наблюдения показывают, что при принятии технико-экономических решений часто исходят, кроме того, просто из интуиции и жизненного опыта. В обыденной практике принимающие решение ориентируются лишь на общий имеющийся у них запас математических знаний. Только относительно немногие процедуры принятия решения полностью математически моделируются и обосновываются. По затраченным для обработки средствам решения можно разбить на три группы 1) эмпирические, 2) опирающиеся на некоторые количественные сравнительные оценки и 3) принятые на основании построенной с исчерпывающей полнотой модели. Величина возможных ошибок находится в обратной зависимости по отношению к степени точности описания задачи и затраченным на выбор решения усилиям и является наибольшей при эмпирических решениях. Процесс принятия решения может быть описан в категориях следующих фаз инициатива, описание проблемы, анализ ситуации, постановка задачи, анализ имеющейся информации, дискретизация и комбинирование внешних условий, выработка альтернатив, расчет и оценка последствий, выбор рациональных альтернатив, проверка результатов, оформление решения. Схема процесса принятия решения [c.115]

Энциклопедия по машиностроению XXL

Оборудование, материаловедение, механика и ...