Cтраница 3
Подстановка этого значения в уравнения математического описания процесса с частичной рециркуляцией ( например, в случае постоянной концентрации активного реагента, в уравнения ( б) или ( I) / позволяет определить минимальный об ем реакционной аппаратуры. [31]
Для этого достаточно промоделировать уравнение математического описания химического реактора на АВМ или записать его решение для конкретных типов реакций. [32]
В результате решения системы уравнений математического описания определяются составы продуктов разделения хр и xw, а также составы жидкости и пара для всех тарелок колонны. [33]
В инженерной практике расчета уравнений математического описания сложных ХТС применение метода решения, основанного на отыскании ненулевого минора приводит к громоздким вычислительным процедурам. Рассмотрим алгоритм решения системы уравнений математического описания ХТС ( VII, 9), позволяющий осуществить удачный выбор г независимых переменных, который приводит либо к ациклической структуре решения уравнений ( VII, 9), либо к циклической структуре решения с наименьшим числом итераций. Этот алгоритм основан на анализе информационного двудольного ( двустороннего) графа, отражающего логическую структуру сит стемы уравнений. [34]
В результате решения системы уравнений математического описания определяются составы продуктов разделения XD и xw, а также составы жидкости и пара для всех тарелок колонны. [35]
В результате решения системы уравнений математического описания определяются составы продуктов разделения, составы и температуры по всем тарелкам колонны, а также величины потоков жидкости и пара на тарелках. Математическая модель может использоваться для исследования различных режимов разделения, а также для расчета различных статических характеристик ректификационных колонн, разделяющих бинарные смеси компонентов с резко отличающимися температурами кипения. [36]
В инженерной практике расчета уравнений математического описания сложных ХТС применение метода решения, основанного на отыскании ненулевого минора приводит к громоздким вычислительным процедурам. Рассмотрим алгоритм решения системы уравнений математического описания ХТС ( VII, 9), позволяющий осуществить удачный выбор г независимых переменных, который приводит либо к ациклической структуре решения уравнений ( VII, 9), либо к циклической структуре решения с наименьшим числом итераций. Этот алгоритм основан на анализе информационного двудольного ( двустороннего) графа, отражающего логическую структуру сит стемы уравнений. [37]
В общем случае системой уравнений математического описания ХТС называют как систему уравнений балансов, так и систему уравнений математической модели ХТС. Последняя образована совокупностью систем уравнений балансов и систем уравнений математических моделей элементов ХТС, отражающих кинетику химических превращений, массо - и теплопередачи, а также гидродинамические особенности структуры потоков внутри элементов системы. [38]
Числа подобия определяются из уравнений математического описания рассматриваемого явления или же анализом размерностей определяющих его величин. Числа подобия подразделяются на определяемые и определяющие. [39]
Если же правые части уравнений математического описания оптимизируемого процесса зависят явно от t, то Яш 1 не является константой и для нахождения A m 1 ( t) необходимо интегрировать уравнение ( VII, 160) при соответствующих граничных условиях. [40]
Если же правые части уравнений математического описания оптимизируемого процесса зависят явно от t, то Km i не является константой и для нахождения km ( 0 необходимо интегрировать уравнение ( VII, 160) при соответствующих граничных условиях. [41]
Как указывалось выше, большинство уравнений математического описания представляют собой дифференциальные уравнения с краевыми условиями, заданными на разных границах слоя катализатора. Вообще говоря, решать такие уравнения можно как начальные задачи, подбирая ряд условий на одной границе, чтобы в результате расчета выполнить их на другой. Однако подбор краевых условий ( пристрелка) связан с значительным числом решений одной задачи и поэтому не всегда целесообразен. Кроме того, описанный метод из-за возможной неустойчивости не всегда позволяет получить решение. Более эффективным методом решения стационарной краевой задачи является переход к сложной нестационарной. Оказывается, что при усложнении исходной системы уравнений нахождение решения в стационарном режиме значительно упрощается. В этом случае трудности, связанные с заданием краевых условий, отпадают, поскольку анализируется переходный процесс одновременно во всем слое катализатора из начального состояния в конечное стационарное, определяемое заданной исходной системой уравнений. При помощи рассмотренного метода удается создать общий подход к использованию численных методов, применение которых не зависит от числа уравнений, входящих в математическое описание встречающихся видов граничных условий, кинетических закономерностей процесса и знания приближенного решения. Решение нестационарных задач дает также возможность рассчитывать переходные режимы и влияние различных возмущений на течение процессов. [42]
При выборе метода решения системы уравнений математического описания обычно руководствуются требованиями обеспечения максимальной быстроты получения решения, надежной сходимостью алгоритма решения к истинному и минимальной памяти ЭВМ. При этом должна обеспечиваться заданная точность решения. [43]
В практике сокращения размерности системы уравнений математического описания возможно агрегирование как самих переменных, так и реакций сложного механизма. [44]
При выборе метода для решения уравнений математического описания обычно ставится задача обеспечения максимального быстродействия при минимуме занимаемой программой памяти. Естественно, при этом должна обеспечиваться заданная точность решения. [45]