Cтраница 2
При решении стационарных задач методом установления весьма важным является выбор начального приближения, для которого в общей системе имеются различные возможности в зависимости от того или иного конкретного режима по величине определяющих критериев. [16]
При решении стационарной задачи, значения коэффициентов 2 и k, начиная с 4 - й итерации, практически не изменялись. Время решения задачи составило 2 мин. [17]
При решении стационарных задач уточняются преимущественно фильтрационные параметры и граничные условия ( питание и разгрузка), характеризующие пространственную гидродинамическую структуру потока; при решении нестационарных задач - емкостные параметры и изменения условий на границах пласта, характеризующие временную структуру потока. [18]
При решении многомерных стационарных задач применяют два подхода. При первом составляется и решается система конечно-разностных уравнений для стационарной задачи. [19]
При решении обратных стационарных задач могут уточняться принципиально любые параметры ( кроме емкостных) исходной фильтрационной модели. Однако в практике моделирования стационарная задача сводится в основном к уточнению параметров вертикальной гидропроводности, характера взаимосвязи водоносных горизонтов между собой и с поверхностными водами, а также величины питания подземных вод. Это объясняется различной степенью достоверности соответствующей исходной информации. [20]
Если при решении стационарной задачи метод комбинированных схем нашел лишь ограниченное применение, то при решении задач нестационарной теплопроводности он оказывается, на наш взгляд, наиболее перспективным, особенно в связи с развитием микроэлектроники. [21]
В действительности сведение решения стационарной задачи к решению нестационарной не всегда дает удовлетворительное решение проблемы минимизации. Остается еще неясным существенный вопрос о выборе величин шагов численного интегрирования. Если интегрирование производится с малым шагом Д, то получаемые расчетные точки будут близки к рассматриваемой траектории и можно рассчитывать на попадание в малую окрестность точки минимума. [22]
Соответствие между методами решения стационарных задач путем установления и обычными итерационными методами позволяет строить новые итерационные методы или новые процессы установления. [23]
Общая погрешность результатов решения стационарных задач составляет 1 %, нестационарных задач - 5 % от показаний шкалы граничных условий. [24]
Среди итерационных методов решения стационарных задач математической физики широкое применение имеет метод переменных направлений. [25]
В случае необходимости решения более сложных стационарных задач для уравнений с частными производными часто идут по такому пути. Строят нестационарный процесс, сходящийся к решению задачи, а затем в качестве итерационного процесса берут дискретную аппроксимацию этого нестационарного процесса. [26]
Среди итерационных методов решения стационарных задач математической физики широкое применение имеет метод переменных направлений, предложенный Дугласом, Писсма-ном, Рэчфордом. В настоящее время известно довольно большое число различных модификаций этого метода и схем его реализации. В своей сущности метод переменных направлений основывается на специальных релаксационных процессах с возможностью редукции сложной задачи к последовательности простейших. [27]
Решение (3.52) идентично решению стационарной задачи (3.31) для случая многослойной теплоизоляции с учетом термического сопротивления растительного покрова. [28]
&0, является решением стационарной задачи об определении понижения пластового давления, вызванного пуском, рассматриваемой галереи с постоянным дебитом. [29]
Это важно при решении стационарных задач и особенно при решении задач нестационарных, проблема граничных условий в которых требует тщательного анализа. [30]