Построение - математическая модель - объект
Cтраница 1
 |
Линия регрессий. [1] |
Построение математических моделей объектов по экспериментальным данным в виде уравнений регрессии является типичной задачей аппроксимации. [2]
Построение математической модели объекта рассмотрено на примере пароперегревателя котла с впрыскивающим пароохладителем. Пароперегреватель ( рис. 1) состоит из двух параллельных паропроводов, в каждом из которых установлено по три пакета пароперегревателя ПП. Регулирование температур перед паросборной камерой ПК и впрыском / / осуществляется четырьмя типовыми системами регулирования с исчезающим промежуточным импульсом. [3]
Для построения математической модели объекта в свете сформулированных выше требований к матрице С применяют полный факторный эксперимент ( ПФЭ) со следующими основными этапами: планирование эксперимента, проведение эксперимента, проверка воспроизводимости, получение математической модели объекта с проверкой статистической значимости коэффициентов регрессии, проверка адекватности математического описания. [4]
Задача построения математической модели объекта в общем случае сводится к определению оператора системы, определяющего изменение выходной величины при произвольном изменении входного воздействия. [5]
К построению математической модели объекта сложной системы приступают при условии, что известна цель ее применения. При этом необходимо иметь в виду, что конечной задачей системного анализа сложных систем обычно является принятие некоторых решений или разработка алгоритма управления. Уровни принятия решений могут быть весьма различными, простираясь от качественных решений и рекомендаций до строго обоснованных программ действий, алгоритмов управления и управляющих воздействий. Понятно, что форма представления управленческих решений не может не сказаться на виде используемых моделей. [6]
При построении математических моделей объектов по экспериментальным данным большое значение имеет корректность постановки экстремальной задачи определения параметров уравнений. Анализ причин некорректной постановки этой задачи и особенно способы ее регуляризации составляют основное содержание пятой главы. [7]
При построении математической модели объекта экспериментально-аналитическим методом анализируют все процессы, протекающие в нем, формулируют систему допущений, дают математическое описание всех явлений, существенных для целей моделирования, на основе чего и составляют модель. [8]
Рассмотрим пример построения математической модели объекта на основе уравнений Лагранжа второго рода. [9]
Исходным материалом для построения математической модели объекта регулирования в рассматриваемом случае служат экспериментальные динамические характеристики. [10]
Обычно под моделированием понимают построение математической модели объекта, т.е. системы уравнений и неравенств, описывающих объект управления, и решение их на ЭВМ. Интеграция отдельных задач, подсистем и систем приводит к необходимости в более широком плане рассматривать проблему моделирования. Объект управления ( предметная область) должен иметь единое описание для различных задач, подсистем и систем. Это описание является информационной ( структурной) моделью ЕСГ. [11]
Известно, что при построении математической модели объекта необходимо учитывать цели, для которых используется модель. Математические модели объекта могут разрабатываться для решения конкретных задач, например задач квазистатической оптимизации режимов работы установки, или решения более широкого класса задач, например моделей, описывающих статические и динамические свойства объекта. Возникает вопрос - следует ли составлять достаточно общую модель объекта или ограничиться построением отдельных моделей для различных частных случаев. [12]
В ходе математической постановки задачи выполняется построение математической модели объекта, а также определение алгоритмов получения решения задачи. Под логистической моделью понимается любой образ ( абстрактный или материальный) логистического процесса или системы, используемый в качестве их заместителей. [13]
Проектированию сложных, высококачественных алгоритмов управления предшествует построение математических моделей объектов управления. Учитывая это, в данном разделе мы обсудим некоторые методы получения дискретных моделей объектов с сосредоточенными параметрами, иллюстрируя изложение примерами. [14]
 |
Эллипсоид рассеяния оценок коэффициентов регрессии. [15] |
Страницы: 1 2 3