Cтраница 1
Сопоставление результатов моделирования с имеющимися данными промысловых наблюдений показывает, что относительные величины полных отборов жидкости близки к соответствующим значениям для натурных условий. [1]
Значение L определяют путем сопоставления результатов тестового моделирования для периодически действующего канала с параметром сопротивления LH и расчетов для постоянно действующего канала с параметром L из условия практического совпадения среднегодовых расходов потока, фильтрирующегося из канала. Для обоснования такого расчетного приема были использованы данные С. Д. Каца по моделированию одномерного нестационарного потока в случае работы канала половину времени года при лренебрежимо малом времени промачивания зоны аэрации под каналом. [2]
По максимальным пределам изменений значений параметров и переменных модели, а также сопоставлением результатов моделирования при некоторых частных условиях с результатами аналитических исследований или с данными, полученными на реальных системах, производится оценка допустимости сделанных допущений и ограничений. Соответствие модели реальной системе заключается в корректности исходных предположений и преобразований информации от входа к выходу. Адекватность модели является основным критерием подобия исследуемой системе. Она проверяется по условиям существования взаимно-однозначного соответствия между элементами модели и элементами представляемого объекта, а также по степени взаимодействия элементов. Достоверность результатов моделирования определяется: корректностью постановки эксперимента, инструментальной точностью аппаратуры. [3]
Поведение математической модели биомеханики ЛС и сосудов БКК при различных воздействиях на сердце хорошо согласуется с представлениями, сложившимися в физиологии кровообращения. Сопоставление результатов моделирования с данными, полученными разными авторами на основе тонких научных экспериментов на животных, подтверждает не только качественное, но и количественное их согласование. Таким образом, разработанная модель может и должна быть использована в клинических приложениях для изучения биомеханических и ге-модинамических функций и показателей сердечно-сосудистой системы. Также как и реальный организм, модель позволяет получить множество гемодинамических эффектов путем изменения небольшого набора параметров, определяющих уровень пред - и постнагрузки, сократимости, хроноинотропии. [4]
Для эффективного применения метода математического моделирования следует иметь набор математических моделей, отличающихся степенью сложности и детализации математического описания, поскольку совокупность целей и средств непрерывно изменяется. Во всяком случае необходимо проводить сопоставление результатов моделирования по различным моделям между собой и с экспериментальными данными. При этом математические модели могут оставаться детерминированными, но обработка экспериментальных данных проводится статистическими методами. Набором упрощенных м-эделей и возможностью композиции или аппроксимации моделей отдельных компонентов следует располагать также в случае расширения границ моделирования. [5]
Завершена проверка адекватности моделей реальным внешним абонентам. Оценка допустимости сделанных допущений и ограничений в моделях проводится сопоставлением результатов моделирования при нескольких значениях, включая максимальные значения величин параметров и переменных с данными, полученными на реальных объектах. Для этого реализуют контрольные проверки соответствия статистических характеристик реальных объектов принятым при моделировании. [6]
При моделировании динамических систем с использованием рекуррентных алгоритмов (4.7), так же как и в непрерывном случае, необходимы проверки правильности формирования этих уравнений и корректности процесса вычислений. Такой проверкой могут служить вычисление установившегося значения выходной переменной или всех элементов вектора состояний по разностным уравнениям (4.7) и сопоставление результатов моделирования с полученными теоретическими значениями, а также с непрерывным случаем. [7]
Исходя из вариационного метода и закона сохранения масс получены приближенные расчетные формулы для исследования локального обмена с окружающей средой на примере различных задач эксплуатации нефтяного пласта, содержащего большое количество локально проницаемых зон на кровле. Приводятся результаты моделирования для различных случаев локального обмена, полученные для более точной постановки. Для многих случаев приведено сопоставление результатов моделирования с результатами численных расчетов по формулам, полученным с применением как вариационного метода, так и закона сохранения масс. На основании результатов моделирования дается критический анализ методов приближенного решения задач о течении жидкости в многослойной среде. [8]
Если в основу модели положена строгая теория, то машинный эксперимент оказывается просто расчетом. В тех же случаях, когда система становится настолько сложной, что невозможно учесть все связи, приходится создавать упрощенные модели системы и проводить машинный эксперимент. Он в любом случае не может служить доказательством истинности модели, поскольку в его основу положена гипотеза, к-рую можно проверить только при сопоставлении результатов моделирования с экспериментами на реальном объекте. Однако роль машинного эксперимента иногда очень важна, ибо в1 результате можно отбросить заведомо ложные варианты либо сравнить по тем или иным критериям разд. [9]
Изучение механизмов проторения возбуждения между отдельными центрами по прниипу временной связи составляет одну из узловых проблем физиологии условного рефлекса. К настоящем) времени изучены различные электрофизиологические феномены, коррелирующие во времени с проявлениями условного рефлекса. Тем не менее, природа передачи возбуждения в сложных полисинаптических клеточных структурах остается во многом неясной. Одним из перспективных подходов является изучение клеточных механизмов фиксации временных последовательностей афферентных влияний и регуляции их проявления, разработка гипотетических механизмов, проверка их функционирования на физических нейроноподобных сетях и сопоставление результатов моделирования с имеющимися данными нейрофизиологических экспериментов. [10]