Cтраница 1
Математическая модель изучаемого процесса определяется известным уравнением Лапласа. [1]
Задача состоит в том, чтобы создать надежную математическую модель изучаемого процесса, которая учитывала бы наибольшее число факторов и описывала условия, близкие к реальным. Для этого необходимо в какой-либо постановке решить задачу оптимизации, записав важнейшие закономерности процесса добычи газа в виде ограничивающих условий. [2]
Система уравнений (3.16) (3.26) решается совместно, и является математической моделью изучаемого процесса. [3]
Современное развитие теории проектирования нефтегазовых месторождений неразрывно связано с разработкой и анализом математических моделей изучаемых процессов. Важным этапом в исследовании математических моделей является решение обратной задачи. [4]
Прежде чем начать эксперимент, нужно предварительно составить хотя бы ориентировочное представление о математической модели изучаемого процесса. Во-первых, требуется выяснить, какие параметры нужно менять в ходе эксперимента, а какие фиксировать. Нужно также установить критерий оптимизации. Во-вторых, необходимо четко представить порядок измеряемых величин. В-третьих, необходимо проранжировать отдельные переменные и вьнснить степень их влияния. [5]
Прежде чем начать эксперимент, нужно предварительно составить хотя бы ориентировочное представление о математической модели изучаемого процесса. Во-первых, требуется выяснить, какие параметры нужно менять в ходе эксперимента, а какие фиксировать. Нужно также установить критерий оптимизации. Во-вторых, необходимо четко представить порядок измеряемых величин. В-третьих, необходимо - проранжировать отдельные переменные и выяснить степень их влияния. [6]
Приведены программы, реализующие основные численные и статистические методы выполнения сложных расчетов, построения математических моделей изучаемых процессов и явлений. Даны многочисленные примеры из химической практики. [7]
Задача настоящего учебного пособия - на большом числе примеров научить студентов методикам обработки экспериментальных данных и планированию экспериментов для получения математических моделей изучаемых процессов и их оптимизации, без усвоения которых невозможно построение систем автоматизированного эксперимента. [8]
Учитывая изложенное, следует иметь в виду, что решение тех или других задач движения сплошных сред в трубах при условии Я, const ( за исключением области гидравлической автомодель-ности, где это правомерно) следует рассматривать как один из элементов схематизации при формулировании математической модели изучаемого процесса. [9]
Выше указывалось, что принятие а Kmfi / ( 2D) - const равносильно ( при прочих равных данных) Я const, а последнее справедливо лишь в области гидравлической автомодель-ности движения сплошных сред в трубах. Поэтому распространение условия К const на те области, где оно не выполняется, следует рассматривать как один из элементов схематизации в математической модели изучаемого процесса. В связи с этим продемонстрируем эффект, обусловленный этим несоответствием на примере решенной автомодельной задачи. [10]
В отличие от традиционного метода постановки эксперимента метод планирования позволяет варьировать не одним фактором, а сразу несколькими. При такой методике не только оценивается влияние каждого фактора, но и извлекается информация об их взаимодействии. Планирование многофакторных экспериментов позволяет сократить число опытов, в связи с чем снижаются затраты и сроки проведения эксперимента, количественно определить влияние каждого фактора на процесс, извлечь наибольшую информацию из каждого опыта и получить математическую модель изучаемого процесса. [11]