Построение - адекватная математическая модель
Cтраница 1
Построение адекватной математической модели позволяет руководителю предварительно ( до принятия решения) ответить на вопросы: что будет, если. [1]
Одной из центральных задач теории СтС является задача построения адекватных математических моделей реальных систем. [2]
 |
К задаче идентификации химико-технологического процесса. [3] |
Идентификация математического описания объекта является основным этапом в построении адекватной математической модели процесса и поэтому представляет собой одну из центральных задач в области математического моделирования химико-технологических процессов. [4]
Идентификация математического описания объекта является основным этапом в построении адекватной математической модели процесса и поэтому представляет собой одну из центральных задач математического моделирования химико-технологических процессов. Как уже отмечалось, большинство таких процессов представляет собой многофазную многокомпонентную среду, распределенную в пространстве и во времени. Существенной особенностью этих процессов является их детерминированно-стохастическая природа, определяемая наложением стохастических особенностей гидродинамической обстановки в аппарате на процессы массо-и теплопереноса. Как следствие этого, параметры математических моделей отражают стохастические особенности протекания процесса и определяются статистическими методами. [5]
Поскольку давление начала конденсации - один из основных параметров фазового состояния, для построения адекватной математической модели изменения фазового состояния многокомпонентных систем необходимо разбивать группу С5 на фракции таким образом, чтобы расхождение между экспериментальным и рассчитанным по уравнению состояния давлениями начала конденсации было минимальным. Учет экспериментальных данных на установке PVT по фазовому равновесию пластовой смеси конкретного месторождения позволяет компенсировать недостаток исходных данных, характеризующих высококипящие углеводороды, и использование в уравнении состояния недостаточно обоснованных коэффициентов взаимодействия компонентов смеси. [6]
Решение любой задачи автоматизации и оптимизации технологического процесса начинается с его теоретического и экспериментального изучения с целью построения адекватной математической модели. [7]
Научной базой для расчета композитных пьезоэлементов является теория электромагнитоупругости структурно неоднородных сред, одна из центральных задач которой - построение адекватных математических моделей и разработка методов решения связанных краевых задач электро-и магнитоупругости композитов с учетом связности электрических, магнитных и деформационных полей, неоднородности этих полей, анизотропии и особенностей взаимодействия элементов структуры. Нерегулярный характер реальных структур пьезокомпозитов приводит к необходимости решения этой задачи в вероятностной постановке. [8]
Благодаря оптимальной организации планирования эксперимента появляется возможность с минимальными затратами материальных, временных и людских ресурсов получить всю информацию, необходимую для построения адекватных математических моделей исследуемых объектов. Все более важным становится получение не просто решения поставленной научной или технической задачи, но и доказательства оптимальности этого решения. [9]
Одной из важнейших проблем при изучении дезактивации катализаторов является выбор, а в необходимых случаях и разработка методики экспериментальных исследований, проводимых с целью определения механизма дезактивации, построения адекватной математической модели и определения оптимального режима управления процессом. Проблемы экспериментального изучения процессов с дезактивацией катализаторов, их регенерации почти не рассмотрены в данной книге. [10]
Перед проведением экспериментов уточняется порядок их проведения, поскольку благодаря оптимальной организации планирования эксперимента появляется возможность с минимальными затратами материальных и временных ресурсов получить всю информацию, необходимую для построения адекватных математических моделей исследуемых объектов. [11]
Существенную часть в теории нейронных сетей занимают биофизические проблемы. Для построения адекватной математической модели необходимо детально изучить работу биологических нервных клеток и сетей с точки зрения химии, физики, теории информации и синергетики. [12]
Математические модели основных технологических процессов имеют вид конечных, дифференциальных, интегральных или интегрально-дифференциальных уравнений; их построение требует значительных затрат труда и в исследуемых системах далеко не всегда оказывается возможным, что обусловлено отсутствием необходимой информации о процессе, сложностью и существенной нестационарностью. При затруднении или невозможности построения адекватной математической модели технологического процесса в виде упомянутых классов уравнений используют либо статистические модели ( уравнения регрессии того или иного вида), либо так называемые информационно-логические модели. Деятельность обслуживающего персонала по эксплуатации ГАПС является предметом эвристического моделирования. [13]
Рассмотрим задачу организации эксперимента по оценке следующих надежностных характеристик доставки информации ЦСИО: распределение длин сообщений и пакетов; среднего времени задержки при передаче пакетов пользовательской информации; распределение внутриузлового трафика; загрузки каналов и узлов. Реализация ее связана с построением адекватной математической модели по экспериментальным данным вход-выход для изучения механизма доставки сообщений в ЦСИО, так как существующие модели обмена информацией в информационных сетях [2] не позволяют точно оценить влияние тех или иных факторов на исследуемую характеристику и требуют значительных вычислительных ресурсов при их реализации. Использование регрессионных моделей позволяет решить эту проблему и значительно упростить обработку и анализ результатов эксперимента. Из всего множества функций, зависящих от входных переменных, только функция регрессии имеет минимальную, в смысле дисперсии, ошибку прогноза выходной переменной исследуемого объекта. [14]
Авторы публикации [48] отмечают общий недостаток этих классификаций, заключающийся в том, что моделирование неправомерно противопоставлять методам экстраполяции. Действительно, экстраполяция тенденций, как обязательное условие, предполагает построение адекватной математической модели. [15]
Страницы: 1 2