ЖРД как объект математического моделирования

В САПР для каждого иерархического уровня сформулированы основные положения математического моделирования, выбран и развит соответствующий математический аппарат, получены типовые ММ элементов проектируемых объектов, формализованы методы получения и анализа математических моделей систем. Сложность задач проектирования и противоречивость требований высокой точности, полноты и малой трудоемкости анализа обусловливают целесообразность компромиссного удовлетворения этих требований с помощью соответствующего выбора моделей. Это обстоятельство приводит к расширению множества используемых моделей и развитию алгоритмов адаптивного моделирования. [c.143]

Многообразие применяемых методов. Анализ технических объектов в САПР основан на математическом моделировании, т. е. на исследовании проектируемых объектов путем оперирования их математическими моделями. [c.222]

Кроме этого, следует остановиться на характере процесса создания основной рабочей модели объекта проектирования и ее визуального образа на экране дисплея. Для автоматизированного проектирования основным структурообразующим стержнем, объединяющим всех участников технического синтеза, является математическая модель. Ее создание может осуществляться аналитически или с помощью специальных пакетов программ и геометрических образов базы данных. В последнем случае параллельно с математической создается и визуальная модель формы изделия, позволяющая контролировать основной процесс математического моделирования. Внешне это напоминает создание графического изображения. Но внутренняя сущность процесса не графическая, а структурно-композиционная. На экране дисплея изображение не строится с помощью линий, точек, плоскостей, а конструируется из целостных объемных элементов базы данных посредством операторов теоретико-множественных операций склейки, вычитания, объединения и т. д. Этот процесс может быть представлен как некоторая фиксация в визуальном выходном устройстве отдельных этапов процесса объемно-пространственного композиционного формообразования. [c.21]

Для описания движения материальных объектов, в том числе и гетерогенных смесей, необходимы схематизации и математические модели. Вопросы математического моделирования гетерогенных систем слабо отражены в монографиях по механике. И именно этим вопросам посвящена основная часть (около 70% ) настоящей книги. Рассматривается как феноменологический метод (гл. 1), так и более глубокий и более сложный метод осреднения (гл. 2 и 3), а также их совместное использование (гл. 4). Автор стремился излагать материал, выявляя основные идеи, с единых позиций, установившихся в механике сплошных сред. Настоящая монография, но существу, представляет раздел механики сплошных сред, а именно — основные уравнения механики сплошных гетерогенных сред. [c.5]

Тарельчатая ректификационная колонна состоит из отдельных, связанных между собой элементов тарелок колонн, дефлегматора и куба испарителя. Математическое моделирование работы таких многоэлементных объектов обычно осуществляют следующим образом выводят сначала уравнения математической модели каждого элемента, а затем, объединив эти уравнения в общую систему, получают математическую модель всего объекта. В соответствии с этим подходом необходимо найти динамическую модель процессов, протекающих на отдельной тарелке ректификационной колонны, а также динамические модели дефлегматора и куба испарителя. [c.20]

Принцип математического моделирования заключается в том, что за объект исследования принимаются не машины, а их электрические модели-аналоги, построенные при помощи систем аналогий, основанных на сходстве дифференциальных уравнений, описывающих различные по своей физической природе явления. Математическое моделирование может -быть осуществлено на моделях-аналогах и счетно-решающих устройствах. [c.435]

К этой группе задач тесно примыкает решение задач линейного программирования на аналоговых вычислительных машинах. Средства математического моделирования за последние годы получили также широкое применение в качестве составных частей сложных систем управления. Так, например, метод управления при помощи прогнозирования предусматривает применение аналоговой вычислительной машины, работающей в ускоренном масштабе времени с повторением решения. Другим примером может служить применение аналоговых вычислительных машин для коррекции параметров регуляторов в самонастраивающихся системах, работающих с объектами, обладающими переменными во времени характеристиками. [c.277]

Для второй группы методов управления ходом технологического процесса характерно использование теории случайных процессов, теоретико-вероятностных методов и математического моделирования, идентификации объектов управления [7]. В настоя- [c.11]

Рассмотрим основные понятия, относящиеся к математическому моделированию объектов. Слово объект будем понимать в широком смысле как объект моделирования . Объекты могут быть статическими или динамическими в зависимости от их свойств и целей моделирования. [c.41]

В. П. Горячкин не только сформулировал и впервые использовал методы физического и математического моделирования объектов своих исследований, но и экспериментально проверил правильность найденных им формулировок. Он создал целую гамму средств измерений и других устройств для изучения различных физико-ме-ханических параметров сельскохозяйственных машин и орудий, заложив, по существу, основы сформировавшейся впоследствии экспериментальной динамики машин. [c.147]

При статистическом характере возбуждения спектр колебаний из дискретного становится непрерывным. Поэтому существенное значение приобретает статистическая обработка результатов экспериментальных исследований и моделирования, выделение частотных зон, где спектральная плотность максимальна, и описание статистических свойств основных спектральных составляющих. Такой сравнительный анализ вибрационных процессов, полученных экспериментально и математическим моделированием, позволяет поставить задачу диагностики как специальный случай задачи идентификации [16]. Основное отличие от рассмотренной в [16] схемы в нашем случае состоит в том, что математическая модель объекта в первом приближении известна и идентифицируется возбуждение на входе объекта, недоступное непосредственному измерению. Критерием идентификации может служить совпадение статистических характеристик выходов реального объекта и его математической модели (1). Такое совпадение (или достаточно хорошее приближение) служит основанием для вывода об адекватности статистических характеристик возбуждения на входах объекта и его математической модели. Естественно, что информативность различных характеристик вибро-акустического процесса для идентификации возбуждения является различной. Поэтому существенное значение приобретает изучение возможно большего числа таких характеристик с целью выбора наиболее информативных. Здесь остановимся только на некоторых таких характеристиках (их опреде- [c.48]

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

Исследование таких объектов может быть проведено экспериментальными методами, методами физического и математического моделирования. Экспериментальные способы исследования имеют первостепенное значение в качестве основы для построения теории процесса и являются критерием для оценки точности знаний об объекте. Однако эти способы не всегда могут служить эффективным рабочим методом получения информации [c.5]

При применении вычислительной техники математическая модель объекта строится исходя из возможностей вычислительной техники, вида и типа вычислительных машин, которыми располагает исследователь. Например, ограниченная оперативная память ЭВМ приводит к необходимости компактного представления модели и методов моделирования, простоте их реализации. С другой стороны, математические модели разрабатываются в зависимости от сложности структуры объекта, математического описания его звеньев и целей моделирования. Цели моделирования, вид и объем исходной информации определяют характер модели — вероятностный или детерминированный, границы моделируемой системы, способ ее разбиения на компоненты, степень требуемой точности и форму описания физических процессов в каждом из них. При этом связь исследователя с моделирующей системой должна быть максимально удобной. Это относится Б первую очередь к способу подготовки и ввода исходной информации, контроля процесса моделирования и обработки результатов. [c.6]

Модель. Для изучения и выявления закономерностей процессов обработки деталей часто прибегают к их исследованию с помощью моделей, отражающих основные свойства объектов моделирования. Изучение свойств объекта моделирования с помощью анализа аналогичных свойств его модели представляет собой процесс моделирования. Различают физические и математические методы моделирования. Физическое моделирование предназначено для исследования натурных моделей подобия, воспроизводящих объект моделирования в меньшем масштабе. Математическое моделирование основано на том, что реальные процессы в объекте моделирования описывают определенными математическими соотношениями, устанавливающими связь между входными и выходными воздействиями. Математическое моделирование, сохраняя основные черты протекающих явлений, основано на упрощении и схематизации. Математические модели являются моделями неполной аналогии. [c.19]

Проектирование технологических процессов сборки автоматизируется с помощью системы, созданной на основе иерархической системы математического моделирования объектов на различных уровнях абстрагирования (ИСТРА). В автоматизированной системе задачи технологического проектирования решаются в пакетном (автоматическом) или диа--логовом режимах. В режиме, основанном на диалоге технолога-проектировщика с ЭВМ, за технологом остается право выбора лучшего варианта решения из числа возможных, полученных ЭВМ в конце каждого уровня проектирования. При этом в процессе проектирования можно изменять или дополнять исходные данные, а также изменять последовательность уровней проектирования на ЭВМ или исключать некоторые уровни, принимая решения без ЭВМ. [c.212]

Получение качественно нового эффекта от использования ЭЦВМ в практике оптимизации теплоэнергетических установок неразрывно связано с применением метода математического моделирования, с превращением этого метода в мощный инструмент научных исследований. Метод математического моделирования позволяет описать все основные связи, характеризующие изучаемое явление (объект), и в то же время раскрывает внутреннюю математическую логику изучаемых явлений (объектов), позволяя тем самым находить качественно новые связи и закономерности. [c.6]

Достаточно общие методы и теория математического моделирования таких сложных объектов, как тепловая схема, должны разрабатываться с применением современных мощных вычислительных устройств. В этом случае отпадает необходимость в сложной и кропотливой работе, связанной с компактным представлением информации в памяти ЭЦВМ. Применение универсальных машинных языков облегчает составление программ и делает их легко обозримыми. Появляется возможность разработки автоматических программирующих программ, которые позволят исследователю при расчете каждой конкретной схемы давать о ней информацию в простой и удобной форме. Кроме того, представляется возможным поручить машине поиск оптимального направления расчета общей системы уравнений и неравенств, соответствующих схеме, использовав при этом строгие математические приемы. [c.57]

Методы математического моделирования объектов СЦТ [c.76]

Для того чтобы использовать теорию оптимизации на практике, необходимо построить математическую модель объекта проектирования. Моделирование начинается с определения величин, значениями которых можно варьировать (управляемые параметры), а также фиксированных величин. Определение значений управляемых параметров, которым соответствует наилучшее (оптимальное) решение, представляет собой задачу оптимизации. [c.16]

При математическом моделировании имеют дело не с самим явлением, а с моделью, выражающей в математической форме основные закономерности, которым она подчиняется. В результате исследователь, проводя математическое моделирование, испытывает как бы сам объект управления, задавая ему вопросы и получая строгие и относительно полные ответы. Возможность замены исходного объекта его математической копией и дальнейшего диалога с нею таит в себе большие преимущества и означает серьезное изменение методологии и технологии научных исследований. В сущности, возникает новый стиль работы как отдельных ученых, так и целых коллективов. Становится все более ясной необходимость использования математического моделирования для оптимизации ПОС. [c.149]

При этом возникла необходимость решения проблемы управления с решением вопросов выработки управляющих решений, реализации этих решений посредством управляющих воздействий (процессов управления) на объекте управления. К числу таких вопросов следует отнести разработку процессов управления, опираясь на приоритетные направления ускорения научно-технического прогресса, связанные с повышением качества продукции, например стандартизация, метрологическое обеспечение и технический контроль, оптимизация параметров объектов управления на базе математического моделирования с помощью ЭВМ. [c.237]

Четвертый этап посвящен математическому моделированию с построением и изучением математических моделей исследуемых объектов с помощью ЭВМ. Среди математических моделей различают следующие [c.271]

Математическое моделирование представляет собой метод исследования объектов и процессов реального мира с помощью их приближенных описаний на языке математики —математических моделей. [c.121]

Принятые допущения, гипотезы, определения и их следствия позволяют рассматривать реальный мир как объект математического моделирования. Оставляя, как оговорено вьште, за собой возможность при необходимости расширять конечную совокупность свойств Р объекта исследования М, можно создавать модели в идеализированном пространстве, сколь угодно близкие к поведению материи в реальном пространстве и времени. [c.18]

Борис Викторович Кучеряев -признанный в России и за рубежом специалист в области математического моделирования процессов обработки металлов давлением (ОМД). Формирование и становление его математических знаний началось со средней школы (учитель математики Клящиц-кая Е.А.), затем продолжилось в Московском станкоинструментальном институте (зав. кафедрой математики, профессор, д.ф.-м.н. Сегал Б.И.) и в аспирантуре Московского института стали и сплавов (зав. кафедрой Сопротивления материалов , профессор, д.т.н. Гун Г.Я.). Глубокое познание объектов математического моделирования (процессов ОМД) осуществил на практике во время работы инженером-технологом во Всероссийском институте лепсих сплавов. [c.319]

Однако при традиционном проектировании ориентация на ручной счет не позволяет положить расчетные методы в основу выполнения большинства проектных процедур. Поэтому в процессе неавтоматизированного проектирования преимущественно используются экспериментальные методы исследования и оценки качества нро-СКТ/1ЫХ решений, получаемых па основе инженерного опыта и интуиции без привлечения формал1)Ных методов. С ростом сложности проектируемых объектов сроки и стоимость такого проектирования оказываются чрезмерно большими. Поэтому возникла необходимость в переходе от физического экспериментирования к математическому моделированию, замене эвристических приемов [c.9]

Требования к математическим моделям. Математические модели (ММ) служат для описания свойств объектов в процедурах АП. Нели проектная процедура включает создание ММ и оперировапис ею с целью голучепия полезной информации об объекте, то говорят, что процедура выполняется па основе математического моделирования. [c.33]

При проектировании технических объектов можно выделить две основные группы процедур анализ и синтез. Для синтеза характерно использование структурных моделей (см. книгу 6), для анализа—использопаиие функциональных моделей. Методы решения моделей излагаются в книге 5. В САПР лнализ выполняется математическим моделированием. Математическое моделирование — процесс создания модели н опсрпрова-нпе ею с целью получения сведений о реальном объекте. Альтернативой математического моделирования является физическое макетирование, но у математического моделирования есть ряд преимуществ меньшие сроки на подготовку анализа значительно меньшая материалоемкость, особенно при проектировании крупногабаритных объектов возможность выполнения экспериментов на критических режимах, которые привели бы к разрушению физического макета, и др. [c.5]

Математические модели технических объектов при моделировании на метауровне [c.142]

Рассмотренная совокупность алгоритмов оптимизации, включая и алгоритм поиска аналогов, бьша реализована в подсистеме поиска оптимальных проектных решений САПР гиродвигателей и представлена в виде соответствующего обобщенного алгоритма. Кроме того, в состав методического обеспечения подсистемы включаются методы математического моделирования основного злектромеханического и сопутствующих ему преобразований энергии, а также соответствующие алгоритмы анализа рабочих показателей проектируемых объектов. [c.229]

Особенности работ по автоматизации проектирования высоко-использованных электрических машин автономной энергетики, проводимых во ВНИИКЭ, состоят в развитии таких направлений, как цифровое и аналого-сеточное математическое моделирование электромагнитных процессов в объектах, оптимизационные расчеты, выполняемые поисковыми методами, и геометрическое моделирование, являющееся основой создания подсистемы автоматизированного конструирования. [c.287]

Существует немало доводов в пользу того, что математическое моделирование на ЭВМ должно развиваться наряду с физическим моделированием как в инженерных исследованиях и разработках, так и в учебном процессе. Один из аргументов (возможно, важнейщий) состоит в том, что задачей моделирования становится не просто изучение явления или создание некоторого работоспособного устройства, а управление процессами и целенаправленный поиск оптимального проектного решения. Для сложных современных объектов такой поиск предполагает необходимость рассмотрения большого числа вариантов. Это становится возможным лишь при использовании математической модели объекта, реализованной на ЭВМ. Широта диапазона изменения параметров, возможность выявления значащих и незначащих факторов путем включения или исключения их из модели (программы), простота моделирования экстремальных и аварийных ситуаций — вот перечень преимуществ численного эксперимента на ЭВМ. Эти преимущества могут быть реализованы и в простых учебных программах при условии соответствующей методической проработки, включая организацию диа- [c.201]

Имея в виду задачу исследования термодинамических циклов энергетических установок, сравним натурные исследования и различные виды моделирования. Несмотря на качественное различие объектов исследования, существует подобие структурных схем исследования, изображенных на рис. 10.1. Здесь показаны структурные схемы натурного эксперимента, физического и математического моделирования. В случае натурного эксперимента (рис. 10.1, а) объектом исследования служит действующая энергетическая установка. При физическом моделировании (рис. 10.1, б) объект исследования — экснерименталБная установка, ре- ализующая те же физические процессы, что и в натурном эксперименте. При-математическом моделировании объект исследования заменяется ЭВМ. [c.239]

Особенности контроля ферромагнитных объектов. В ферромагнитных объектах (Хд = На (Я), и допущение (х = = onst справедливо только для слабых магнитных -полей. При работе с проходными ВТП часто применяют режимы, в которых проявляется нелинейность зависимостей (//) и Hd (Я). Численное решение уравнения (4) в этом случае удается получить с использованием методов цифрового и аналогового математического моделирования [10, 13]. Анализ полученных результатов показывает, что относительное напряжение преобразователя в значительной степени зависит от относительной напряженности магнитного поля Я = [c.114]

В Дальневосточном политехническом институте и Пензенском заводе-втузе были проведены теоретические исследования математических методов диагностического тестирования логических схем, разработать алгоритмы и программы динамического тестирования и математического моделирования типовых неисиравностей логических схем, а также математические основы динамического диагностирования объектов с регулярной и нерегулярной структурой. Практической реализацией проведенных исследований явились пакеты прикладных программ диагностического тестнроваипя цифровых вычислительных и управляющих устройств. [c.5]

Кратко описывается методика математического моделирования приводов рабочих машин, основанная на принципе структурного единства разнообразных технических объектов. Приводятся конкретные примеры применения методики. Ил. 2, библиогр 1 назв. [c.163]

Метод моделирования характеризуется гем, что анализ исходных данных ведут не на исследуемых объектах, а на их моделях, выполненных в соответствии с требованиями теории подобия. Этот мегод базируется на целесообразном абстрагировании процессов развития событий в будущем. Наиболее общим и вместе с тем достаточно строгим направлением является метод математического моделирования. [c.9]

При изучении с помощью ЭЦВМ сложных теплоэнергетических установок приходится, особенно на верхних ступенях указанной выше системы моделей, упрош,ать модель по сравнению с реальным объектом. Соответственно возникает очень важная проблема определения потери точности в связи с таким упроп ением. В процессе разработки математических моделей на анализ соответствия созданных математических моделей действительным моделируемым объектам, т. е. на рассмотрение вопроса о том, в какой мере созданные математические модели отражают природу и основные свойства теплоэнергетических установок и отдельных их узлов и элементов, должно быть обращено особое внимание. Строго говоря, нельзя пользоваться методом математического моделирования теплоэнергетических установок, если неизвестно, насколько изучаемая эквивалентная модель отличается от моделируемой установки. Вместе с тем следует отметить, что методы эквивалентирования применительно к теплоэнергетическим установкам в настоящее время разработаны еще недостаточно [2, 191. [c.9]

Физические и математические модели предназначены для определения численных значений параметров, характеризующих поведение объекта в натуре, путем измерения соответствующих величин в модели. В соответствии с отмеченным различают два 1вида количественного моделирования— физическое и математическое. Под физическим моделированием понимают процесс замещения явления (оригинала) другим, подобным ему явлением (моделью), когда модель и оригинал относятся к классу явлений одной природы. Под математическим моделированием, или аналогией, понимают процесс сравнения подобных явлений,. когда модель и оригинал имеют различную природу. [c.193]

Еще одна причина способствовала выходу в свет этого труда. Дело в том, что до недавнего времени работы по математическому моделированию сложных инженерных объектов (к каковым следует отнести и СЦТ) носили более теоретический, нежели практический характер. Объяснялось это необходимостью применения мощных вычислительных ресурсов, в то время как уровень развития средств вычислительной техники не позволял сколь-либо эффективно применять разработанные модели на практике. Бурное развитие техники в последние годы сделало возможным реанимирование множества вычислительных алгоритмов и моделей и создание программно-технических комплексов принципиально нового качества, понимающих язык технолога, диспетчера и т.п. [c.3]

При разбиении объекта контроля на отдельные динамические звенья, для каждого нз которых требуется выполнение процедуры диагностировании, может быть использован метод математического моделирования. В этом случае обычный аналитический способ описания и учета механизма взаимодействия выделенного динамического звена с остальными звеньями необходимо заменять физическим измерением соответствующих параметров объекта контроля. Математически это эквивалентно поиску стационарных (независящих от времени) взаимосвязей параметров данного динамического звена, нарушение которых свидетельствует о появлении в нем дефекта. Формирование диагностических признаков технического состояния звена на основе этих взаимосвязей позволяет реализовать важное свойство их инвариантности (независимости) по очношению к развивающимся дефектам в других звеньях объекта. [c.387]

Применительно к анализу работоспособности и долговечности теплонапряженных конструкций можно выделить ряд этапов, характерных для методики математического моделирования. Как и при решении любой инженерной задачи, на первом этапе осуществляют переход от реально существующей или проектируемой конструкции к ее расчетной схеме, отражающей наиболее важные свойства и особенности рассматриваемого объекта и, наоборот, не учитывающей второстепенные моменты, которыми можно пренебречь благодаря их слабому влиянию на конечный результат. На втором этапе проводят математическую обработку расчетной схемы и формируют математическую модель рассматриваемой конструкции, включающую уравнения и дополнительные соотношения, описьшающие [c.250]

Основные проблемы при математическом моделировании развития процессов поврежден-ности в конструктивных узьтах объекта на базе механики поврежденной среды заключаются в следующем. [c.368]

Наиболее подготовленными к реализации по определению ресурсных параметров ОМК являются подходы, основанные на математическом моделировании на базе современных методов механики разрушения, механики поврежденной среды развития процессов повре-жденности с учетом индивидуальных свойств объекта. [c.369]

Энциклопедия по машиностроению XXL

Оборудование, материаловедение, механика и ...