Cтраница 1
Расчеты параметров состояния для равновесных или локально равновесных условий способны с высокой степенью точности моделировать реальные условия и предоставлять такую информацию, получение которой экспериментальными методами чрезвычайно дорого, трудоемко либо в данное время вовсе невозможно. Термодинамический анализ целесообразно применять в технологических производствах получения тугоплавких, твердых, сверхчистых и редких веществ и материалов, при плаз-мохимическом нанесении покрытий, в металлургии и энергетике, при исследовании работы тепловых машин и выборе оптимальных режимов проведения химико-технологических процессов. [1]
Для расчета параметров состояния растворов необходимо иметь зависимости, связывающие концентрации компонентов в жидкой фазе / Cpi и / Ср2 с концентрациями Kpi и Кр2 и парциальными давлениями компонентов ( pi, p2) в паровой фазе. [2]
При расчете параметров состояния реальных газов целесообразно использовать ЭВМ. [3]
Методическую основу расчета параметров разновесных состояний многокомпонентных гетерогенных химически реагирующих рабочих тел ( смесей) составляют фундаментальные законы термодинамики. С их помощью для закрытых термодинамических систем, находящихся в состоянии равновесия, может быть построена математическая модель, устанавливающая связи между внешними и внутренними ( заданными и определяемыми) параметрами состояния. Правомерность ее использования для моделирования реальных процессов определяется степенью достоверности предположения о равновесии и, конечно, должна проверяться. В связи с этим работу по созданию инженерных методов расчета состава и параметров состояния многокомпонентных и многофазных термодинамических систем целесообразно направлять по пути универсализации алгоритмов. [4]
В предложенной ранее схеме расчет параметров состояния реализуется по принципу черного ящика. Для рассмотрения принципиальных подходов не требуется полного усложнения расчета; поэтому ограничимся только расчетом частот изолированного диска. [5]
Структурная схема оптимизационного алгоритма по расчету параметров состояния поверхностного слоя деталей машин по одному из эксплуатационных свойств приведена на рис. 3.3.2. В данном алгоритме генерацию случайных значений независимых переменных осуществляют с учетом ограничений. Далее выполняют расчет характеристики эксплуатационного свойства, а результат расчета сравнивают с предыдущим значением; запоминают значение характеристики эксплуатационного свойства, наиболее близкое к требуемому, а также значения параметров состояния поверхностного слоя деталей, при которых они получены. При этом одно и то же значение характеристики эксплуатационного свойства может быть получено при различных многовариантных сочетаниях параметров качества поверхностного слоя деталей. Поэтому появляется необходимость ввести оптимизационный алгоритм. Следует отметить, что задача конструктора значительно облегчается при использовании комплексных параметров для оценки состояния поверхностного слоя деталей машин, в частности, П и Су. После выбора метода вычислений составляют программу расчета по структурной схеме на одном из алгоритмических языков. [6]
Задачи, в которых предлагается произвести расчет параметров состояния идеальных газов, можно условно разделить на три группы. К первой следует отнести задачи, в которых рассматривается изменение состояния некоторой массы газа, причем значение этой массы не задано и оно не используется. [7]
Вычисление переменных состояния и проверка заданных ограничений реализуются в блоке расчет параметров состояния. Алгоритм упругого расчета, на основе которого составлена эта программа, изложен в § 4 гл. [8]
В АСНИ, САПР и АСУ широко используют ФИПС основных физико-химических констант химических элементов и их соединений; параметров равновесия и физико-химических характеристик, в частности теплофизических свойств веществ и смесей; основных типоконструкций и типоразмеров аппаратов и машин химической технологии; модулей расчета параметров состояния выходных потоков и конструкционных параметров аппаратов химической технологии. [9]
Отметим, что ошибки, которые неизбежно вносятся в математическую модель, главным образом из-за неточности измерений, в процессе расчета имеют тенденцию к росту. Поэтому при расчете параметров состояния атмосферы на неделю или более ошибки, как правило, становятся столь большими, что исчезает возможность прогноза. Для предсказания на длительные сроки температуры, усредненной по времени и пространству, детерминированное описание не дает хороших результатов, и в этих случаях используются статистические методы прогноза, основанные на представлении о линейной регрессии. На возможность того, что малые возмущения начального состояния атмосферы могут привести со временем к существенным изменениям конечного состояния атмосферы и создать проблему предсказуемости, указывал А. Н. Колмогоров более 40 лет назад в следующей образной форме: Представим себе две одинаковые планеты с совершенно идентичными состояниями атмосферы. [10]
Отметим, что ошибки, которые неизбежно вносятся в математическую модель, главным образом из-за неточности измерений, в процессе расчета имеют тенденцию к росту. Поэтому при расчете параметров состояния атмосферы на неделю или более ошибки, как правило, становятся столь большими, что исчезает возможность прогноза. Для предсказания на длительные сроки температуры, усредненной по времени и пространству, детерминированное описание не дает хороших результатов, и в этих случаях используются статистические методы прогноза, основанные на представлении о линейной регрессии. На возможность того, что малые возмущения начального состояния атмосферы могут привести со временем к существенным изменениям конечного состояния атмосферы и создать проблему предсказуемости, указывал А. Н. Колмогоров более 40 лет назад в следующей образной форме: Представим себе две одинаковые планеты с совершенно идентичными состояниями атмосферы. [11]
Особенность знаний, используемых при синтезе ХТС, в том, что это всегда как декларативные, так и процедурные знания. Декларативные знания отражают неформализованную часть постановки задачи синтеза ХТС, а процедурные представляют собой алгоритмы расчета параметров состояния и свойств технологических потоков, основных параметров генерируемой технологической схемы ХТС. Таким образом, ЭС, используемые для синтеза неоднородных ХТС по способам представления знаний всегда должны быть гибридными, или интегрированными. [12]
Особенность знаний, используемых при синтезе ХТС, заключается в том, что это всегда как декларативные, так и процедурные знания ( см. разд. Декларативные знания отражают неформализованную часть постановки задачи синтеза ХТС, тогда как процедурные знания представляют собой алгоритмы расчета параметров состояния и свойств технологических потоков, параметров основных ЕО генерируемой технологической схемы ХТС. Таким образом, ЭС синтеза неоднородных ХТС по способам представления знаний всегда должны быть гибридными ( ГЭС), или интегрированными. [13]