Cтраница 2
Изучение процессов нефтегазообразования, миграции нефти и газа и формирования их залежей должно базироваться не только на данных геохимических, физико-химических и геологических исследований, но и на результатах опытов моделирования указанных процессов. В этом плане наши исследования по своей направленности в той или иной степени отражают естественный ход изменения ОВ, как бы моделируя процессы образования и миграции нефти и газа в осадочной оболочке Земли в различных термобарических условиях. [16]
Под адекватной КЭМ понимается модель, которая учитывает все особенности геометрии и конструкции долота. Опыт моделирования показал, что при относительно простой геометрической форме опор ( система цилиндров) и шарошки ( система конических поверхностей) в целом шарошка представляет собой объект, чрезвычайно неудобный для моделирования, поскольку множество отверстий с запрессованными зубками требует для своего описания большого количества пересекающихся поверхностей. Соответственно укладка по этим поверхностям необходимого количества КЭ приводит к большому количеству узлов на поверхности шарошки и еще большему внутри. Например, приведенная на рис 2.5 ( см. приложение) КЭМ сектора шарошки ( 36), включающего только первый венец, имеет около 13000 неизвестных. Можно ожидать, что полная модель только одной секции долота, составленная с подобной степенью подробности, будет иметь более 200000 неизвестных, т.е. будет на уровне или даже превышать предельную размерность. [17]
Предположение об экспоненциально распределенной длительности обслуживания запросов нередко оказывается не соответствующим реальной ситуации. Однако опыт моделирования показывает, что приближенные результаты, полученные при этих предположениях, оказываются вполне приемлемыми при инженерных расчетах. Именно такие сети МО, называемые экспоненциальными, используются далее при построении моделей ВС. [18]
Исследование операций является средством, помогающим руководству в решении проблем и принятии решений. Оно использует опыт моделирования для сокращения путей принятия практических решений. Исследования операций проводятся группой специалистов в различных областях деятельности, которые используют научную логику для решения проблем. Группа исследования операций, используя не только математику и другие научные дисциплины, но и вычислительную машину, может производить быстрые исследования, что в других условиях потребовало бы накопления многолетнего опыта методом проб и ошибок. Хотя исследования операций не зависят полностью от применения вычислительных машин, быстродействующие электронно-вычислительные машины позволяют производить исследования операций, которые были ранее невозможны из-за объема связанных с этим вычислений. [19]
Исходные геолого-промысловые материалы были соответствующим образом подготовлены для моделирования, а карты фильтрационных сопротивлений - аппроксимированы по квадратам сетки интегратора. При этом, исходя из опыта моделирования пласта Дх Бавлинского месторождения, области с плохими кол-лекторскими свойствами был: 1 обозначены только в районе выявивших их скважин. [20]
С началом проектирования водоохранно-попусковых гидроузлов в важнейших промышленных регионах появилась настоятельная потребность в разработке практически приемлемой методологии расчета колебаний качества воды в нижних бьефах водохранилищ с учетом индивидуальной нестационарности водообмена. Характеризуя химико-технологическое направление разработки этой методологии, обратимся к опыту моделирования Крапивинского водохранилища с оптимальными гидротехническими параметрами, определенными в разд. [21]
Во-вторых, необходимо уметь решать более сложную задачу классификации методов математического и имитационного моделирования на основе выявления закономерностей ( по нуклеотидным последовательностям; по экспериментальным данным о числе копий ПП в геноме, о частотах транспозиции, о локализации ПП и т.п.), определяющих применимость данных методов к теоретическому исследование свойств конкретных семейств ПП. Поэтому база данных в перспективе должна включать в себя как опыт моделирования различными исследователями, так и результат моделирования, полученные с помощью комплекса программ, связанного с базой. [22]
Основой для разработки алгоритмов этих задач послужили основные методические положения по применению экономико-математических методов в текущем планировании нефтеперерабатывающего производства, а также опыт моделирования, накопленный в отраслевой лаборатории. [23]
Для расчета параметров математических моделей процесса в слое катализатора в безразмерном виде ( см. табл. 3.2) и, следовательно, самого процесса необходимо знать геометрические размеры слоя и зерен катализатора, скорость, температуру и концентрации реагентов в потоке на входе в слой, кинетические и термохимические данные реакции, физико-химические свойства веществ, эффективные параметры переноса тепла и вещества. Не приводя многочисленные работы, в которых описаны результаты прямых измерений, теоретические обоснования и формулы для расчета коэффициентов, сошлемся на обзоры литературных данных [151-153] и отметим только публикации, в которых имеются исходные данные, позволяющие, как показал опыт моделирования многих промышленных процессов, предсказать их показатели. [24]
Сложнее вопрос о точности модели решается при отсутствии экспериментальных данных, это именно тот вопрос, который особенно важен при решении задач проектирования. В настоящее время не существует готовых математических или логических методов контроля точности моделей. Практические методы разрабатываются индуктивно на основе обобщения опыта моделирования и имеют форму эвристических рекомендаций, которые, в общем-то, не гарантируют оптимальности построенной модели. Стратегия поиска оптимальной по сложности и точности математической модели может быть следующей. В результате анализа исходных предпосылок создается полный математический образ проектируемого процесса в виде ППП. При выполнении программ производится оценка результатов, их соответствие ограничениям, количественным и качественным характеристикам проекта. При несоответствии результатов проектирования заданным требованиям создается новый образ процесса, который оценивается аналогично. Альтернативой такому подходу является создание упрощенного образа процесса, который будет усложняться по мере оценки результатов проектирования. В последнем случае решение о дальнейших действиях принимает пользователь. Развиваемые в работах [10-13] практические принципы достижения компромисса между сложностью и точностью моделей основаны именно на таком подходе. [25]
Проектное обеспечение безопасности космических полетов; опирается на разработку методов моделирования и приемов их реализации в конкретных рабочих моделях. Решение второй задачи может осуществляться несколькими путями с использованием различных принципов. Кроме того, сама внутренняя организация модели может быть осуществлена по-разному, в зависимости от имеющихся условий, ограничений и опыта моделирования. [26]
Монография содержит систематическое изложение современного состояния исследований в области компьютерного материаловедения двойных и более сложных тугоплавких неметаллических соединений - нитридов и оксидов р-алементов ( В, Al, Ga, С, Si, Ge) и керамических материалов на их основе. Обсуждаются особенности электронных свойств и функциональные характеристики основных классов высокотемпературных неметаллических нитридных и оксидных соединений в различных состояниях - кристаллическом, аморфном, наноразмерном. Анализируются проблемы описания роли структурных и химических дефектов в формировании свойств бинарных фаз, рассмотрены особенности энергетических электронных состояний поверхности кристаллов, интерфейсов, границ зерен. Обобщен опыт квантовохимического моделирования сложных высокотемпературных керамических материалов, нанокристаллов, многослойных структур, высокопрочных композитов. [27]
Отметим два обстоятельства, связанные с предложенным методом интерполяции. Дело в том, что переменные Uk, Vk линейно входят в уравнения (8.21), и их нахождение не представляет затруднений, а вот для отыскания априорных вероятностей приходится решать нелинейные уравнения (8.23), (8.24) со многими переменными, что может представлять известные трудности. Такое допущение, строго говоря, нарушает оптимальность процедуры, однако опыт моделирования на ЭВМ показывает, что ухудшения значения критерия практически не происходит, так как основной вклад в интерполяцию по сравнению с фильтрацией дает учет наблюдений после момента оценивания, что достигается путем организации процесса фильтрации в обратном времени. [28]
Я так подробно на этом останавливаюсь, что первые шаги и в физике и математике в значительной мере основаны на линейной модели, на сложении и суперпозиции, выявлении и формализации причинно-следственных связей. В тоже время мы видим, что наиболее интересные открытия совершаются именно с прорывом на новый уровень сложности. Может быть, это происходит именно потому, что возможности упорядоченной, и потому ставшей прозрачной, линейной картины мира в значительной мере исчерпаны по сравнению с джунглями нелинейного мира, окружающего нас со всех сторон. Именно поэтому к этому надо готовить следующее поколение физиков и математиков, но при этом рассматривать нелинейные явления не как возмущение линейной модели, а как, по существу, качественно новый предмет. В отношении математических моделей это хорошо выразил Лауреат Нобелевской премии американский экономист Герберт Саймон, которому принадлежит поучительное замечание: Сорокалетний опыт моделирования сложных систем на ЭВМ, которые с каждым годом становились все больше и быстрее, привел к выводу, что грубая сила не приведет нас по царской дороге к пониманию таких систем... Но это может только дать подход физика. [29]