Cтраница 2
Для моделирования технологической схемы на ЭВМ нужно перейти к ее формализованному математическому описанию. Узлы графа представляют модули расчета математических моделей аппаратов, дуги - направления передачи информации от модуля к модулю. [16]
Выше уже отмечалось, что для рассмотренной математической модели барабанной сушилки практически не удается непосредственно из системы уравнений ( 1 74) - ( 1 79) найти передаточные функции аппаратов в аналитическом виде, удобном для анализа, из-за крайней громоздкости получающегося выражения. Чтобы определить аналитические выражения передаточных функций, произведено некоторое упрощение математической модели аппарата. Было принято, что изменение температуры и влагссодержания воздуха на выходе из аппарата, а также изменение температуры барабана происходят мгновенно. Другими словами, динамикой воздуха и барабана можно пренебречь. [17]
Решение этой проблемы необходимо не только для создания ГСОТО, но и для систематизации, упорядочения чрезвычайно важных исследований - оценки с помощью единых, технико-экономических показателей эффективности и на базе сопоставимых, унифицированных математических моделей аппаратов эффективности, аппаратов новых конструкций и формы теплопередающих поверхностей, с различными способами и средствами интенсификации процессов. [18]
За последнее время большое внимание уделяется вопросам определения оптимальных режимов работы как целых производств, так и отдельных аппаратов. Этому в немалой степени способствовали успехи, достигнутые в области аналитического исследования аппаратов, а также появление неклассических методов вариационного исчисления: принципа максимума и динамического программирования. Действительно, имея математическую модель аппарата, можно, пользуясь вариационными методами, найти оптимальный в некотором смысле режим работы данного аппарата. Однако в реальных условиях параметры, определяющие работу аппарата, почти всегда изменяются в ограниченной области. В связи с этим применение классического вариационного исчисления сильно усложняется. В данном случае на помощь приходят упомянутые принцип максимума и динамическое программирование. [19]
Математическое описание и моделирование совмещенных процессов осуществляется с использованием системного подхода. На первом этапе разрабатывается математическая модель процесса для одиночной частицы или капли. На втором этапе составляются математические модели основных зон аппарата с коллективом частиц. На третьем этапе предлагается математическая модель аппарата в целом. [20]
В настоящее время, исходя из реальностей российской экономики, в химической промышленности наметились две тенденции: одна характеризуется сокращением или закрытием ряда производств, другая - повышенной востребованностью некоторой продукции, например, метанола как самостоятельного продукта, аммиака как сырья для получения другой продукции и некоторых других. Последнее определяет актуальность задачи интенсификации химико-технологических процессов и схем. Известно большое количество общих подходов, учитывающих различные физические явления и эффекты, которые способствуют интенсификации. К их числу относится эффект нестационарности, возникающий за счет создания внешних вынужденных возмущений. Ранее [2] авторами была разработана общая стратегия решения задачи исследования и внедрения циклических режимов на действующих установках. Она предполагает разработку нестационарной математической модели аппарата, в котором происходит образование целевого продукта. [21]
Второй способ упрощения, являющийся разновидностью первого, состоит в том, что число пространственных координат сокращается до одной. В качестве модели развития процессов переноса в направлении отброшенных координат принимаются эмпирические закономерности. Численные значения коэффициентов критериальных уравнений определяются на основе обработки экспериментальных данных или данных имитационного моделирования задач, полученных в приближениях пограничного слоя, с привлечением теории размерностей и подобия. Уравнение движения 3) в системе (2.2.1) исключается, а осевая скорость движения среды усредняется по сечению аппарата. Данный метод нашел широкое применение в инженерном подходе к моделированию теплообменных и мас-сообменных аппаратов и представляется нам едва ли не единственным при построении полных математических моделей динамики объектов химической технологии. Его преимущества видятся не только в том, что при принятых посылках относительно просто достигается численная реализация математического описания, в котором учитываются причинно-следственные связи между звеньями и их элементами, но и в том, что открывается возможность формализации процедуры построения открытых математических моделей химико-технологических аппаратов. Эта процедура может быть выполнена в виде следующего обобщенного алгоритма. [22]
Алгоритм имитационного моделирования СМО можно кратко описать следующим образом. Опрашиваются входные источники заявок, в результате определяются моменты появления заявок на входах СМО. Сведения об этих событиях заносятся в список событий, который упорядочен по моментам наступления событий. Далее процесс имитации управляется списком событий. Из этого списка выбирается ближайшее по времени совершения событие и имитируется продвижение в СМО заявки, связанной с этим событием. Продвижение имитируется до тех пор, пока заявка пс окажется задержанной в некотором обслуживающем аппарате. Если при этом заявка входит в состояние обслуживание, то по математической модели обслуживающего аппарата определяется длительность обслуживания и, следовательно, становится предвидимым момент наступления очередного события, связанного с этой заявкой. [23]