Математическая модель - производство
Cтраница 2
Под названием имитационных методов на рис. 2.4 объединены различные методы получения исходных данных для оценки ожидаемой экономической эффективности АСУ, основанные на использовании математических моделей производства. Эти модели, как правило, разрабатываются для других целей, обычно для целей управления. [16]
Однако переход от этого технического эффекта в сфере управления к экономическому эффекту в сфере производства весьма сложен, поскольку он осуществляется через людей, принимающих и реализующих управленческие решения, и через неизвестную математическую модель производства, связывающую управленческие решения с технико-экономическими показателями производства. [17]
Алгоритмы, включенные в библиотеку типовых алгоритмов, обеспечивают реализацию функций систем Каскад - Т, связанных с расчетом оперативных ТЭП, учетом производства, анализом состояния оборудования и технологических ситуаций, корректировкой математической модели производства. [18]
 |
Алгоритмическая схема АСУ Каскад.| Структура программ АСУ Каскад. [19] |
Алгоритм ситуационного анализа осуществляет идентификацию производственных ситуаций и выработку стратегии оптимизации. Одновременно осуществляется контроль достоверности исходной информации и проверка возможности корректировки математической модели производства. [20]
 |
Функциональная схема АСУ Каскад. [21] |
Алгоритм ситуационного анализа в различных производственных ситуациях вырабатывает стратегию оптимизации. Кроме того, в его функции входят контроль достоверности исходной информации и проверка возможности корректировки математической модели производства. Достоверность исходной информации контролируется по сходимости с заданной точностью уравнений материального баланса производства. Этот алгоритм выявляет также предаварийные и аварийные технологические ситуации и выдает рекомендации по их ликвидации. [22]
Математические модели современных ХТС, как было отмечено выше, имеют большую размерность. Так, например, система уравнений материальных и тепловых балансов ХТС производства карбамида по схеме с полным жидкостным рециклом состоит из N Зг 1 0 - 102 входных и МЭг1 5 - 102 выходных уравнений. Математическая модель ХТС производства серной кислоты образована совокупностью около 5 - Ю2 информационных связей, из которых более половины имеют нелинейный характер, с 10 - Ю2 информационными переменными, отображающими параметры физических потоков и технологических режимов, и с 2 102 информационными переменными в виде параметров аппаратов, машин и вспомогательного оборудования. [23]
Задачи оперативной координации и оптимизации производства являются наиболее характерными для СУ данного уровня. Как правило, они решаются на основе математических моделей, составленных для отдельных участков и всего производства в целом. Вопросам разработки математических моделей производства и методам их корректировки посвящена гл. [24]
На основании полной математической модели многостадийного производства гранулированного синтетического SiO2 найден оптимальный технологический режим. Критерием оптимальности выбрана часть технологической себестоимости, включающая затраты на сырье и катализатор, энергетические затраты на всех стадиях, а также амортизационные отчисления. При построении математической модели производства составлены математические описания всех четырех стадий, входящих в технологическую схему: стадии синтеза-каталитического гидролиза тетраэтоксисилана в реакционных аппаратах с мешалкой; стадии концентрирования - многокомпонентной перегонки золя поликремневых кислот в выпарных аппаратах; стадии грануляции - распылительной сушки в прямоточных колоннах с теплоотводом от высокотемпературных стенок; стадии нормализации - топохимической реакции термического разложения в цилиндрических печах непрерывного действия. Составлена программа для ЭВМ поиска оптимальных технологических параметров методами нелинейного программирования. [25]
Необходимость и целесообразность построения такой цепочки обусловливается недостаточной корректностью имеющихся постановок задачи оптимального календарного планирования основного производства НПП, наличием ряда трудноформализуемых и случайных факторов, которые не всегда удается учесть в модели. Анализ оптимальных решений осуществляется специалистами, которые оценивают качество и эффективность разработанного календарного плана. В связи с этим основные требования, предъявляемые к математической модели производства и методу ее оптимизации, определяются фактором оперативности получения допустимого решения и условием достижения приемлемых результатов на первых же итерациях процедуры. [26]
Страницы: 1 2