Построение - математическая модель - объект
Cтраница 2
Критерии оптимальности планов эксперимента, целью которого является построение математической модели объекта, можно разбить на три группы. К первой относят критерии, связанные с точностью оценок коэффициентов регрессии, ко второй - связанные с ошибкой в оценке самой модели, а к третьей - связанные с трудоемкостью обработки результатов эксперимента. [16]
Наиболее трудоемкими и ответственными задачами на данном этапе-являются построение предварительных математических моделей объекта и проведение предварительной идентификации этих моделей. Термин предварительный подчеркивает приближенный характер решения задач, о котором говорилось выше, и необходимость последующего уточнения математических моделей. Рассмотрим эти задачи более подробно. [17]
В этом отражается необходимость использования системного подхода при построении математической модели объекта. [18]
Подготовка задания для моделирования на АВМ включает в себя построение математической модели объекта, выбор критерия оптимизации, определение численных значений коэффициентов исходной модели, начальных условий и ограничений задачи. Результаты этой работы должны быть оформлены в виде задания, содержащего всю необходимую информацию для последующей работы на АВМ. Форма, в которой составляется это задание, является произвольной и зависит как от содержания и объема решаемой задачи, так и от организации использования ЭВМ в данном учреждении. Однако необходимо, чтобы задание на моделирование содержало следующие разделы. [19]
Решение задачи оптимизации распадается на следующие этапы [10]: построение математической модели объекта проектирования; выбор целевой функции; выбор метода оптимизации; направленный поиск сочетания значений параметров математической модели, обеспечивающего достижение целевой функции. [20]
Знание структуры объекта управления, его параметров и переменных необходимо для построения математической модели объекта - основы автоматизированного управления. [21]
Преимущество рассмотренного подхода заключается в первую очередь в том, что при построении математической модели объекта по данным нормальной эксплуатации необходимые для проведения оптимизации показатели исследуются аналогично входным или выходным переменным, и для этого используются те же методы получения оптимальных в статистическом смнеле показателей, что и для входных или выходных переменных. Таким образом, планирование эксперимента для построения модели объекта или автоматической линии предусматривает получение исходных данных, необходимых для определения характеристик входных, выходных переменных и переменных, характеризующих внутреннее состояние объектов, причем этими переменными являются как качественные, так и экономические показатели. [22]
 |
Функциональная схема адаптивной аналоговой многосвязной системы с активной идентификацией объекта. [23] |
Таким образом, метод адаптивной настройки замкнутых систем управления позволяет не только избежать построения математических моделей объекта в аналитическом виде, но и обладает универсальностью, т.к. применим к одно-связным, каскадным и многосвязным системам. [24]
В связи с использованием математической модели при разработке системы управления техническими объектами в области теории управления возникло новое направление, охватывающее методы построения математической модели объекта управления. Это направление, которое менее десяти лет назад было названо теорией идентификации ( отождествления объекта моделью), довольно быстро развивалось во многих странах мира. Были получены значимые теоретические и практические результаты. В настоящее время теория идентификации наряду с теорией оптимизации составляет важнейший раздел в теории управления и интенсивно развивается у нас в стране и за рубежом. При этом следует указать, что результаты теории идентификации нашли широкое применение и в таких областях, как медицина, биология и сельское хозяйство, что свидетельствует об универсальности разрабатываемых методов и их практической значимости. [25]
Теория управления имеет дело с математическими ( символьными) моделями. Построение математических моделей объектов и систем управления также является задачей теории управления и смежных с ней дисциплин. Математические модели позволяют решать задачи анализа и синтеза аналитически ( расчетным путем) и путем имитации систем управления на компьютерах. [26]
Для процессов промысловой подготовки газа такими показателями обычно являются заданные дисперсии точек росы осушенного и очищенного природного газа по углеводородам и воде. Поставленная задача сформулирована для построения математических моделей объектов подготовки газа, работающих в динамическом режиме. [27]
При моделировании сложных технических систем применяют уравнения Лагранжа второго рода. Их можно использовать при построении математических моделей объектов любой физической природы, если они рассматриваются как системы с сосредоточенными параметрами. При этом никаких ограничений на структуру и физические свойства объекта не накладывается. [28]
Под моделью понимается физико-химическое описание объекта, степень полноты которого достаточна для объяснения изучаемых свойств системы и построения математической модели объекта. Последняя задает функциональную зависимость между экспериментально измеряемыми величинами. При этом часть постоянных параметров ( констант), входящих в эту функциональную зависимость, считается неизвестной. [29]
Корродирующие металлы являются сложными системами, которые часто не допускают изменения только одного фактора за один раз, ибо эти системы столь динамичны и внутренне связаны, что изменение одного фактора служит причиной изменения других, иногда очень многих факторов. Успешное проведение коррозионных исследований часто невозможно без их планирования, так как для предсказания и проверки требуется построение математической модели объекта исследования, которая, в частности, может быть использована для выбора оптимальных условий функционирования объекта. [30]
Страницы: 1 2 3