Cтраница 3
Приводятся примеры использования математических моделей при проектировании, оптимизации режимов работы, расчете характеристик многоступенчатых выпарных установок и иавтоматизации. [31]
В случае использования математических моделей доказанные запасы и будущая производительность устанавливаются на основе комплексного детального геологического и инженерного изучения залежи и математического ( или компьютерного) их моделирования. Надежность математического моделирования проверяется на данных имеющейся характеристики разработки, а в случае ненадежности данных должно быть проведено специальное рассмотрение с целью определения наименее точных параметров, влияющих на подсчет запасов. После определения таких параметров подсчет запасов должен быть проведен на основе выбранных наиболее точных данных с указанием пределов возможных неточностей в подсчете. [32]
В практике использования математических моделей для подбора оборудования подробность одних моделей сочетают с быстротой вычисления по другим и, совмещая их ( что представляет известную трудность на программном уровне), добиваются успеха. [33]
Побуждает к использованию математических моделей, которые описаны с помощью языка, не зависимого от конкретного смысла; эти модели благодаря свойственной им общности помогают установить аналогию ( или ее отсутствие) между системами. [34]
Анализ надежности предполагает использование математических моделей, отражающих вероятностные процессы функционирования исследуемых реальных устройств. Последние полностью характеризуются законами распределения ( плотностью вероятности) некоторых случайных величин. В большинстве случаев, встречающихся на практике, в качестве моделей распределений времени безотказной работы и наработки между отказами могут быть использованы распределение Вейбулла, гамма-распределение и их важнейший частный случай - экспоненциальное распределение, а также нормальное распределение. [35]
Разрабатываемая система предусматривает использование математических моделей, алгоритмов и программ для оперативного контроля и управления качеством резино-кордных композитов и шин в процессе производства. Установлена логическая связь технологических операций с характеристикой неоднородности по всем показателям: изменение радиальной силы, изменение боковой силы, конусный эффект и угловой эффект. [36]
Анализ надежности предполагает использование математических моделей, отражающих вероятностные процессы функционирования исследуемых реальных устройств. Последние полностью характеризуются законами распределения ( плотностью вероятности) некоторых случайных величин. В большинстве случаев, встречающихся на практике, в качестве моделей распределений времени безотказной работы и наработки между отказами могут быть использованы распределение Вейбулла, гамма-распределение и их важнейший частный случай - экспоненциальное распределение, а также нормальное распределение. [37]
Таким образом, использование математических моделей аппаратов и агрегатов, основанных на материальном балансе, значительно упрощает расчет всей ХТС и ее анализа. Следует отметить, что рассмотренные подходы к описанию элементов ХТС различного назначения на основе материального баланса особенно удобны в случае не полного аппаратурного оформления. [38]
Таким образом, использование трехмерных трехфазных математических моделей при расчетах технологических показателей разработки, при контроле за разработкой, выработкой запасов углеводородов и продвижении контура ВНК, оценке влияния интенсивности работы нагнетательных и добывающих скважин позволяет проводить как долговременный, так и оперативный прогноз при мониторинге разработки нефтяных и газовых залежей. [39]
Поясним теперь опасность использования математической модели, коэффициенты которой а), найдены из решения системы ( V-20) с плохо обусловленной матрицей. Предварительно сделаем одно замечание о свойстве метода наименьших квадратов. [40]
Наиболее универсальным средством использования математических моделей являются ЭВМ. Для моделирования функционирования системы на ЭВМ необходимо преобразовать ее математическую модель в специальный моделирующий алгоритм. В соответствии с этим алгоритмом в машине вырабатывается информация, описывающая элементарные явления исследуемого процесса с учетом их связей и взаимных влияний. Необходимая часть циркулирующей информации выводится из ЭВМ на печать и используется для определения результирующих характеристик системы. В большинстве случаев моделирование процесса функционирования системы на ЭВМ производится с учетом случайных-факторов и их имитацией. Поэтому часто этот метод называют методом статистического моделирования. [41]
Однако на пути использования математических моделей данного типа в исследованиях динамики региональных ТСВ стоят два существенных препятствия. Во-первых, как отмечено в разд. [42]
Обоснованность управления с использованием математических моделей зависит от объективности и точности отражения в них реальных экономических процессов. Так как экономические процессы зависят от множества факторов, то, естественно, в модели должны отражаться только важнейшие черты изучаемого процесса. Например, размер прибыли зависит даже от стажа работающих, от бытового обслуживания их. [43]
Расчет реакторов с использованием математической модели, как правило, выполняют с помощью ЭВМ. В результате расчета определяют объем реактора или блока реакторов и число реакторов в нем. Тип реактора выбирают в зависимости от особенностей процесса полимеризации или поликонденсации, производительности, продолжительности процесса, реологических и теплофизических свойств реакционной среды, удельной теплоты реакции, температурного напора. [44]
Вычисления выполнены с использованием математических моделей, разработанных в параграфах 3, 4 гл. На основании этих моделей составлены программы для расчета течений N2O4 на ЭВЦМ Минск-22 стандартным методом Рунге - Кутта 4-го порядка с автоматическим выбором шага. [45]