Построение - математическая модель - процесс
Cтраница 2
При построении математических моделей процессов функционирования систем можно выделить следующие основные подходы: непрерывно-детерминированный, дискретно-детерминированный, дискретно-стохастический, непрерывно-стохастический, сетевой, агрегативный. [16]
При построении математической модели смешанодиффузион-ного процесса сорбции необходимо введение предположения о равенстве потоков диффундирующего вещества на поверхности раздела фаз. [17]
При построении математической модели процесса разделения многокомпонентной смеси методом ректификации поступают так же, как при описании состояния равновесия в паро-жидкостной системе ( см. гл. V): из уравнений материальных балансов по отдельным компонентам находят состав жидкой фазы - Х, а уравнения равновесия используют для определения состава пара - У и температуры Тп на тарелке. [18]
Постановка задачи построения математической модели процесса, состояние которого необходимо прогнозировать, заключается в следующем. Необходимо иметь минимум четыре величины, характеризующие процесс, состояние которого необходимо прогнозировать. С математической точки зрения эти величины можно рассматривать как значения заданной таблично функции. Аргумент у этой функции может быть любым, но для определенности установим в качестве аргумента время. [19]
 |
Принципиальная схема установки АЭС на диссоциирующем рабочем теле. [20] |
Основная сложность построения математической модели процессов, определяющих свойства N204, заключается в большом различии свойств N204 в газообразном состоянии и свойств идеальных газов. Поэтому при теоретическом определении свойств многокомпонентных газовых смесей, к которым относится и N204, широко используются запись уравнений в вириальной форме и закон соответственных состояний. Такой подход дает достаточно точные для инженерных расчетов результаты. [21]
С точки зрения построения математической модели процессов термомеханического на-гружения растущих тел основной интерес представляет случай непрерывного наращивания. Это связано с тем, что такие процессы, как, например, температурное напыление керамики или намотка тонких слоев и нитей на оправку, осуществляются путем присоединения бесконечно малых масс материала за каждый бесконечно малый промежуток времени. Кроме того, некоторые процессы дискретного наращивания, например послойное намоноличивание гидротехнических сооружений с помощью технологии укатанного бетона, допускают аппроксимацию соответствующим непрерывным процессом. Актуальность исследования процессов непрерывного наращивания определяется также тем обстоятельством, что при математическом моделировании таких процессов возникают постановки задач, принципиально отличающиеся от задач механики тел постоянного состава. [22]
Третья глава посвящена построению математических моделей процессов, протекающих в основных аппаратах установки - в реакторе и регенераторе. Рассмотрена модель блока ректификации как канала наблюдения. Приведены модели основных возмущений. Предложена комбинированная стохастическая модель процесса крекинга. [23]
При невозможности или сложности построения математической модели процесса на основе его теоретически обоснованного физико-химического описания процесса часто прибегают к построению стохастической модели. Одним из методов создания подобных моделей является метод активного эксперимента, позволяющий получать максимум информации при минимуме проведенных опытов. [24]
В книге излагаются методы построения математических моделей процессов, сложным вероятностным образом изменяющихся во времени, по результатам наблюдений за этими процессами. Подробно описаны основные классы динамических стохастических моделей временнйх рядов. В каждом классе даны методы оценки параметров и выбора модели, наиболее соответствующей имеющимся наблюдениям. Приводятся методы выбора наиболее подходящего класса и проверки адекватности модели результатам наблюдений для одномерного и многомерного случаев. Йолу-ченкые модели предназначены для прогнозирования, выявления причинных связей, выделения детерминированных и случайных составляющих процессов. [25]
Итак, центральной проблемой построения математической модели процесса неизотермического пластического течения является проблема решения соответствующей краевой задачи. Возникающие при этом трудности связаны с существующей нелинейностью и громоздкостью многих уравнений, сложной геометрией области течения, необходимостью определения границ пластических зон. [26]
При обобщении экспериментальных данных и построении математических моделей процесса возможны различные по уровню подходы, начиная от поисков простейших корреляционных зависимостей типа паросодержание как функция режимных параметров до построения полуэмпирических моделей на базе статистически осредненных уравнений гидродинамики двухфазных потоков. Выбор того или иного подхода должен отвечать уровню развития экспериментальной техники и объему располагаемой информации. [27]
Метод многомерного фазового пространства при построении математических моделей процессов в кипящем слое позволяет учесть весьма существенные эффекты протекания гетерогенных процессов, без которых невозможно добиться адэкватности модели и реального процесса. [28]
Решение задач, возникающих при построении математических моделей процессов переработки, сводится к интегрированию системы дифференциальных уравнений ( III. К сожалению, вследствие специфики свойств полимерных материалов решение может быть получено только численными методами, и для этого требуется значительное время даже при использовании современных быстродействующих цифровых вычислительных машин. [29]
В связи с этим возникает задача построения математической модели процесса отмывки ионита, которая отражала бы взаимосвязь релаксационных, химических, диффузионных, тепловых явлений, сопровождающих процесс отмывки, объясняла бы основные закономерности процесса и могла бы служить основой для расчета и оптимизации промышленных процессов. [30]
Страницы: 1 2 3 4