Точность - математическое описание
Cтраница 1
Точность математического описания при наличии быстродействующих вычислительных машин определяется, как уже отмечалось, только степенью наших знаний о процессе и достоверностью сведений о термодинамических и теплофизических свойствах разделяемых смесей. Ввиду недостаточности данных о кинетике процесса массообмена при ректификации излагаемое ниже математическое описание процесса, протекающего в тарельчатых колоннах, IB основном базируется на представлении о теоретической ступени разделения. [1]
От точности математического описания участка аномального поведения трещины после перегрузки зависит точность моделирования процесса усталостного разрушения при нерегулярном нагруже-нии. Параметры длины трещины при моделировании связывают с размером зоны пластической деформации, сформированной в момент перегрузки. По уравнениям механики разрушения (2.2), описывающим размеры зоны пластической деформации, устанавливают соотношения между размером зоны и длиной трещины после перегрузки ао. При этом требуется наиболее полно описать физические процессы, определяющие аномальное поведение материала с трещиной в пределах отрезка ао. [2]
Отметим, что точность математического описания в значительной степени зависит от обоснованности и физической точности принятых допущений. [3]
В зависимости от точности математического описания и конкретных требований, предъявляемых техническими условиями на выходные параметры качества деталей, модели процессов могут быть построены на уровне случайных величин и случайных функций. [4]
Необходимая степень детализации и точности математического описания определяется решаемой задачей. Задачи синтеза системы автоматического управления и оптимального управления могут решаться с использованием нестационарных уравнений материального баланса и уравнений равновесия. В общем случае описание процесса приводит к громоздкой системе дифференциальных уравнений, решение которой может быть связано с определенными трудностями при вычислении. Поэтому там, где это допускается условиями решаемой задачи, целесообразно упрощать математическую модель. [5]
Большое значение для повышения точности математического описания, а также для более успешного выполнения намеченных исследований САУ имеет рациональный выбор переменных. Обычно САУ описывается системой дифференциальных уравнений, каждое из которых первого или второго порядка. Уравнения составляются для всех элементов и связей САУ. Для вывода уравнений сложных систем целесообразно использовать метод графов. [6]
Большое значение для повышения точности математического описания, а также для более успешного выполнения намеченных исследований САУ имеет рациональный выбор неременных. Обычно САУ описывается системой дифференциальных уравнений, каждое из которых первого или второго порядка. Уравнения составляются для всех элементов и связей САУ. Для вывода уравнений сложных систем целесообразно использовать метод графов. [7]
 |
Схема построения. [8] |
Качество алгоритма управления зависит от точности математического описания процесса и определения всех его количественных характеристик. [9]
Точность компенсации возмущения зависит от точности математического описания переходных процессов в САР. Однако точное математическое описание переходных процессов в реальной физической системе либо невозможно ввиду сложности физических явлений, либо лишено практической ценности ввиду чрезмерного возрастания трудности технической реализации условий инвариантности. Поэтому практический интерес представляет осуществление приближенно инвариантной САР с упрощенным компенсирующим звеном. [10]
При использовании моделей-аналогов в системах управления точность математического описания и, следовательно, точность полученного результата решения повышают, корректируя модель ( и расчет) путем сравнения в некоторых ( обычно начальных) точках результатов расчета с текущими значениями реального процесса. [11]
Было принято, что эта величина показателя точности математического описания является допустимой, учитывая точность системы контроля, которая использовалась при проведении эксперимента. [12]
При использовании МКР возникают сложности в обеспечении точности математического описания граничных условий. [13]
При существующих достижениях в развитии численных методов расчета точность математического описания ограничивается только степенью наших знаний о процессе. Качественно меняются методы исследования и проектирования, в которых широко используются различные математические теории поиска оптимальных ( экстремальных) значений сложных многопараметрических функций. Таким образом, интуиция уступает место строгому поиску экономически наиболее выгодного решения задачи. [14]
Вместе с тем нельзя рекомендовать за счет уменьшения точности математического описания принимать для каждого реактора общее уравнение, дающее усредненный результат, так как в принципе характер процесса может меняться от температурных и иных факторов. В подобных случаях рекомендуется тщательно убедиться в различии кинетических закономерностей и пользоваться самостоятельными математическими моделями для реакторов каскада. [15]
Страницы: 1 2 3