Cтраница 2
Если при исследовании таких систем обычных аппаратов имеется возможность рассматривать каналы ориентации независимо друг от друга, то при изучении поведения систем ориентации КА, стабилизированных вращением, из-за сильных гироскопических перекрестных связей такая возможность отсутствует. [16]
Особенностью математических моделей систем управления является то, что они не только содержат априорную информацию о ее динамических свойствах, необходимую для изучения поведения системы в целом, но также отражают процессы получения и обработки текущей информации о цели системы, состоянии объекта и воздействиях среды для принятия решения по оказанию на объект надлежащего управляющего воздействия. При построении моделей систем управления и выборе форм их представления учитываются не только динамические, но и информационные, а также алгоритмические аспекты проблемы. Поскольку модели элементов и систем являются основным материалом в задачах анализа и синтеза ( исходными данными и результатами), то им и алгоритмам их преобразования в теории управления отводят важное место. [17]
Поэтому не простая кинетика, а скорее теория регулирования, учитывающая степень подчинения всех параметрических процессов системы кодовым сигналам, должна быть положена в основу изучения поведения системы во времени. [18]
Таким образом, метод обычной линеаризации, основанный на разложении нелинейных зависимостей в ряд Тейлора, применим для гладких, дифференцируемых нелинейных функциональных зависимостей при изучении поведения системы в условиях малых отклонений переменных от их заданных фиксированных значений или от заданных законов их изменения. [19]
Первоначально можно допустить, что самым насыщенным информацией типом ввода, используемого при испытании системы, был бы временной ряд фактических продаж, полученный в результате изучения реальных ситуаций, хотя в общем случае это будет не самая полезная исходная точка, так как временные ряды, построенные на фактическом материале - слишком сложная модель для начальной стадии изучения поведения системы. [20]
Исследование надежности функционирования системы на первом этапе ограничивается рассмотрением стационарных состояний и режимов. Изучение поведения системы на траекториях процесса cof составляет второй этап. [21]
При изучении поведения системы этим методом на систему не оказывается практически никакого возмущающего воздействия. Метод отличается большой универсальностью. Низкие температуры, в свою очередь, дают очень много для изучения спектральных свойств молекул и особенно различных высокореакционноспособ-ных частиц, таких, как ионы, стабилизированные электроны, ион-радикалы и радикалы. Понижение температуры приводит к сужению линий в оптических спектрах и появлению в них тонкой структуры, что повышает чувствительность при обнаружении тех или иных частиц и облегчает их идентификацию. Рассмотрение оптических свойств молекул в матрицах, смешанных кристаллах и замороженных растворах можно найти в монографии Мейера) [143], там же содержится обширный список литературы, около двух тысяч ссылок не только зарубежных, но и советских авторов. [22]
Несколько подробнее рассмотрим работы, посвященные изучению поведения систем с азеотропами при высоких давлениях. [23]
Допустим, что эта система действует в ожидаемых диапазонах изменения сигналов как приближенно линейная система передачи сигналов. Нам нужно определить частотную характеристику устойчивого режима Н ( у ш) для изучения поведения системы при предполагаемом изменении работы завода. Непосредственное вычисление частотной характеристики Н ( у ю) трудно или невозможно, поэтому нужно определить ее опытным путем. Но закрыть завод для испытания с помощью синусоидального входного сигнала было бы слишком дорого. Кроме того, рабочий диапазон частот составляет от 1 до 1000 циклов в день, поэтому при испытании с помощью синусоидального сигнала может потребоваться несколько дней для достижения устойчивого равновесия на каждой из испытательных частот в нижнем конце диапазона. Таким образом определяется передача системы без проведения специальных испытаний и без нарушения нормальной работы системы. Даже в том случае, когда приближенное выражение ( 112) непригодно, можно тем не менее найти H ( jw) по записанным сигналам. [24]
В связи с этим в нашей стране и за рубежом за последние годы было проведено несколько работ, посвященных изучению поведения системы кислород - углеводородная пленка. Конечной целью этих исследований является установление необходимой степени чистоты поверхностей в системах, содержащих жидкий и газообразный кислород. [25]
Результатом выполнения работ являются КМ, выбранный язык формализации и способ организации имитации, который реализуется на этом языке. В состав КМ входят: уточненное содержательное описание объекта моделирования, свободное от всего того, что не представляет интереса для изучения поведения системы; список параметров и переменных моделирования; критерии эффективности функционирования вариантов системы; список методов обработки и способов представления результатов. [26]
Обработка результатов обследования предполагает выявление закономерностей, управляющих поведением системы, и доминирующих отношений между элементами системы, которые возникают при ее функционир ова-нии, анализ логики протекающих в ней процессов. Хорафас [122], именно здесь возникает необходимость в математическом моделировании, так как при анализе систем мы сталкиваемся одновременно с весьма разнообразными проблемами. Кроме того, модели являются основным ( а нередко и единственным) средством изучения поведения системы в критических ситуациях. [27]
Таким образом, при рассмотрении отдельных звеньев внутриклеточного метаболизма плодотворность использования приемов формальной химической кинетики продемонстрирована достаточно убедительно. При исследованиях процессов, протекающих на органном уровне, наличие саморегулирующих систем маскирует проявление простых закономерностей и делает их труднодоступными для непосредственного наблюдения. Вследствие этого, рассматривая вопрос о возможности использования закона действующих масс при описании поведения биологических систем во времени, нельзя утверждать, что, располагая лишь знаниями в отношении изменения концентраций веществ, претерпевающих изменения в процессе роста популяции, можно описать все детали поведения самоорганизующейся и саморегулирующей системы, какой является популяция микроорганизмов. По мнению Л. А. Николаева [129], не простая кинетика, а скорее теория регулирования, учитывающая степень подчинения всех параметрических процессов кодовым сигналам, должна быть положена в основу изучения поведения систем во времени. Таким образом, обращение не к отдельным веществам, участвующим в процессах биосинтеза на молекулярном уровне, а оперирование в кинетических построениях понятием биологической структуры, являющейся материальным носителем свойств органического детерминизма, может явиться содержанием закона действующих масс, обобщенного для случая исследования кинетики роста популяции. В обобщенном законе действующих масс для биологических систем на первое место выступают в качестве действующих масс не столько вещества как таковые, сколько 1 структуры, обеспечивающие протекание уникальных и сложных процессов метаболизма. [28]
Допустим, что время т значительно меньше, чем период колебания Т 2я / со. Это значит, что за время т фаза колебаний практически не изменится. Пусть свойства среды таковы, что фаза ускорения частиц совпадает с фазой вынуждающей силы, тогда система ведет себя в колебаниях как масса, а упругими свойствами ее можно пренебречь. Если окажется, что смещение совпадает по фазе с вынуждающей силой, то система ведет себя как идеальная упругость, влияние массы на характер вынужденных колебаний незначительно. В связи с этим для изучения поведения системы на низких частотах ее можно условно разделить по характеру колебаний на отдельные части. В одних частях колебания управляются массой, а в других - упругостью. Главным условием возможности такого разделения является то, что линейные размеры отдельных частей системы во много раз меньше длины упругой волны. [29]
Оказалось, что все точно решаемые, так называемые интегрируемые задачи принадлежат к классу специально подобранных сильно упрощенных задач. Большая же часть механических систем неинтегрируема. Это не просто неумение найти решение в конечном виде, а факт сложного поведения динамической системы, поведения, похожего на хаотическое, случайное. Такое поведение, получившее название динамического хаоса, показано н проанализировано на большом числе частных примеров и представляется достаточно универсальным. Поэтому для его описания, наряду с точным расчетом траекторий с помощью ЭВМ, могут быть использованы и статистические методы, если представляет интерес изучение поведения системы в течение достаточно длительного времени. [30]