Выбор - математическая модель
Cтраница 2
После задания цели функционирования автоматизированного комплекса и выбора математической модели объекта управления появляется возможность сформулировать ряд достаточно типовых задач оптимизации. [16]
Однако, рассматривая вопросы, относящиеся к выбору математических моделей роста популяции, необходимо иметь в виду следующее положение. Изменения, происходящие и регистрируемые в биологических системах, являются результатами процессов, в которых участвуют компоненты различных уровней иерархической структурно-системной организации. Поэтому важным методологическим вопросом математического моделирования и является выбор уровня организации биосистемы, моделирование взаимодействия компонентов которого наиболее полно и адекватно соответствует поставленной при математическом моделировании практической задаче. [17]
Самую большую трудность в анализе общего процесса представляет выбор нужной математической модели. Анализ возможен только в том случае, если точно известен класс исследуемой реакции. [18]
Следует подчеркнуть, что чисто формальный подход к выбору математической модели процесса без учета его химической специфики может привести к неверным выводам и таким образом свести к нулю ценность результатов большой вычислительной работы. [19]
В этом разделе показывается, какие вопросы возникают при выборе математической модели ( описания) эксперимента или его отдельных частей и как они решаются методом моделирования. Полученные результаты позволяют судить о целесообразности включения этого процесса в математическое описание эксперимента. Показано также, как учесть этот процесс в алгоритме вычисления коэффициента поляризации. [20]
Точность прогноза динамики показателей разработки зависит не только от правильности выбора математической модели залежи, но также и от схематизации залежи. [21]
Во второй главе описываются подходы и даются некоторые рекомендации по выбору математических моделей и методов их численного анализа для построения расчетных ядер современных компьютерных газодинамических тренажеров для обучения диспетчерского персонала газотранспортных предприятий. Глава содержит подробный критический анализ ряда методов математического моделирования транспортирования природного газа по трубопроводным сетям, используемых в настоящее время в газовой отрасли. Основной целью этого анализа является привлечение внимания читателей к необходимости адекватного моделирования транспортирования газов с точки зрения разработки указанных тренажеров. Их построение на базе необоснованно упрощенных математических методов моделирования1 способствует выработке у диспетчерского персонала ошибочных навыков решения производственных задач, которые могут привести к созданию серьезных аварийных ситуаций в трубопроводном транспорте. Помимо упрощений, приводящих к неверному описанию физических процессов в трубопроводной сети, при построении расчетных ядер тренажеров также следует уделять значительное внимание согласованности математических моделей течений газа в трубопроводной системе. Простой компиляционный подход к разработке сложных моделей, эпизодически встречающийся в современных публикациях по численному анализу режимов функционирования газотранспортных сетей, как правило, приводит к недостоверным оценкам параметров транспортирования природного газа. [22]
Отметим, что успех решения задачи в значительной степени определяется выбором математической модели: здесь в первую очередь нужны глубокие знания в той области, к которой принадлежит поставленная задача. Кроме того, необходимы знания соответствующих разделов математики и возможностей компьютеров. [23]
Основной принцип установления феноменологического критерия разрушения анизотропных композитов состоит в выборе математической модели, достаточно общей для того, чтобы она позволяла описать поверхность прочности любой формы. [24]
Сложность теплотехнических объектов управления предопределяет необходимость упрощений, принимаемых на стадии выбора математической модели. Например, математическое описание динамики реальной системы с распределенными параметрами может производиться в форме обыкновенных нелинейных дифференциальных уравнений. Для расчета АСР достаточно располагать линейной моделью, которая получается в результате линеаризации исходного нелинейного уравнения. [25]
 |
Схема эксперимента по определению частотных характеристик путем возбуждения колебаний в замкнутой АСР. [26] |
Сложность теплотехнических объектов управления предопределяет необходимость упрощений, принимаемых на стадии выбора математической модели. Например, математическое описание динамики реальной системы с распределенными параметрами может быть в форме обыкновенных нелинейных дифференциальных уравнений. Для расчета АСР достаточно располагать линейной моделью, которая получается в результате линеаризации исходного нелинейного уравнения. [27]
Сложность теплотехнических объектов управления предопределяет необходимость упрощений, принимаемых на стадии выбора математической модели. Например, математическое описание динамики реальной системы с распределенными параметрами может производиться в форме обыкновенных нелинейных дифференциальных уравнений. Для расчета АСР достаточно располагать линейной моделью, которая получается в результате линеаризации исходного нелинейного уравнения. [28]
Если оно удовлетворяет контрольным экспериментальным данным, то это свидетельствует о правильности выбора математической модели. В противном случае следует ее заменить либо внести коррективы. [29]
Очевидно, что в автоматизированной системе упреждающего контроля центральным моментом процесса прогнозирования является выбор математической модели, которая бы учитывала все специфические особенности поставленной задачи. [30]
Страницы: 1 2 3 4