Классификация моделей технологических процессов. Общие требования к моделированию




Скачать 57.68 Kb.
НазваниеКлассификация моделей технологических процессов. Общие требования к моделированию
Дата публикации18.03.2014
Размер57.68 Kb.
ТипДокументы
uchebilka.ru > Математика > Документы
Классификация моделей технологических процессов. Общие требования к моделированию
Общая классификация современных моделей показана на рис 1.4. Модели подразделяют на две основные группы: вещественные (материальные, приборные) и символические (языковые).

Вещественные модели часто называют просто «модели» (авиамодели, автомодели и пр.). Примерами вещественных моделей являются также пилотные установки (для изучения химических процессов), полигоны с соответствующими макетами для испытаний машин, макеты городов и т.д. Широкое проведение моделирования связано с построением специальных аналоговых (или цифровых) устройств и: моделей установок, входящих также в класс вещественных моделей.



В символических моделях фиксация, построение, описание объекта или явления даются на том или ином языке. При этом не имеет значения, на каком конкретном языке описан тот или иной объект, так как переход с одного языка описания объекта на другой не представляет принципиальных трудностей.

Примерами символических моделей являются, например, дифференциальные уравнения второго порядка, описывающие колебания в электрическом контуре или маятника, чертеж изделия, схема технологической обработки, географические карты, описания, данные на разговорном языке и т.д.

Символические модели делятся на модели словесно-описательные и математические.

К словесно-описательным моделям относятся технические задания, пояснительные записки к проектам и отчетам, постановки задач в словесно-описательной форме. Такие модели позволяют достаточно полно описать объект или ситуацию, однако их невозможно использовать непосредственно для анализа процессов формализованным путем с помощью ЭВМ. Поэтому словесно-описательные модели обычно преобразуют в математические для удобства дальнейшего оперирования с ними. В настоящей работе рассмотрены только математические

модели применительно к непрерывным и дискретным технологическим процессам.

Математическими моделями называются комплексы математических зависимостей и знаковых логических выражений, отображающих существенные характеристики изучаемого явления. Во многих случаях математические модели наиболее полно отображают объект. Примером являются системы алгебраических и дифференциальных уравнений. Поскольку последние представляют собой наиболее абстрактные и, следовательно, наиболее общие модели, математические модели широко применяются в системных исследованиях.

Однако каждое применение математической модели должно быть обоснованным и осторожным: символическая модель всегда является абстрактной идеализацией задачи, поэтому при решении последней необходимы некоторые упрощающие предположения, которые могут привести к тому, что модель не будет служить действительным представлением данной задачи.

Математические модели могут быть аналитическими или имитационными. При использовании аналитических моделей процессы функционирования элементов сложной системы записываются в виде, некоторых функциональных соотношений (алгебраических, и: интегро-дифференциальных, конечно-разностных и т.п.) или логических условий. Аналитическая модель может исследоваться одним из следующих способов :

аналитически,— когда получают в общем виде явные зависимое для искомых величин;

численно,— когда, не имея решения уравнений в общем виде применяют средства вычислительной техники, чтобы получить числовые результаты при конкретных начальных данных;

качественно,— когда, не имея решения в явном виде, можно: найти некоторые свойства решения, например, оценить устойчивое решения и т. п.

При использовании имитационных моделей, в отличие от аналитических, в ЭВМ воспроизводится текущее функционирование технической системы в некотором масштабе времени. При этом требует воспроизводить входные воздействия в виде наборов чисел — реализаций процессов (а не числовых характеристик, как при аналитическом моделировании). В зависимости от характера решаемой задачи в процессе имитационного моделирования с различной степенью сложности воспроизводятся и промежуточные преобразования сигнала. Например, если при анализе динамического режима работы блока его вход подается набор чисел, отображающий процесс с заданной реляционной функцией, то в ходе моделирования получается реализация выходного процесса, по которой в случае необходимости можно быть дана выборочная оценка корреляционной функции выходного сигнала.

Имитационное моделирование напоминает физический эксперимент. Отсюда первое достоинство имитационных моделей — наглядность результатов моделирования (как окончательных, так и промежуточных). Если при аналитическом моделировании обеспечиваете подобие характеристик объекта и модели, то при имитационном подобие имеется в самих процессах, протекающих в модели и реальном объекте.

Одно из основных достоинств имитационных моделей — возможность моделирования даже в тех случаях, когда аналитические модели либо отсутствуют, либо (из-за сложности системы) не дают практитически удобных результатов. Достаточно просто при имитационном моделировании реализуются алгоритмы обработки результатов решений для выработки, например, управляющих воздействий в АСУТ что позволяет оценить точностные характеристики управляющих сигналов. При наличии соответствующих данных можно включи в сферу моделирования объект, управляемый АСУТП, и тем самым оценить качество управления объектом по некоторому показателю эффективности.

Имитационное моделирование позволяет учесть влияние больше числа случайных и детерминированных факторов, а также сложи зависимостей при вводе в модель соответствующих элементов и операций. С точки зрения сбора статистических данных имитационная модель дает возможность проводить активный эксперимент с помощью целенаправленных изменений параметров модели на некотором множестве реализаций. Последнее позволяет исследовать оптимизируемые функции качества (функционалы) системы с помощью ЭВМ.

Для анализа функциональных зависимостей с помощью полученного в результате моделирования ряда числовых результатов могут быть использованы методы поиска: регулярные методы, методы случайного поиска и методы теории статистических решений. Таким образом, в отличие от решения отдельных задач имитационное моделирование на ЭВМ является качественно более высокой ступенью изучения сложных систем и применения ЭВМ.

К достоинствам имитационного моделирования применительно к промышленным объектам относятся: динамический характер отображения системы; возможность учета случайных факторов и сложных зависимостей от них; сравнительная простота введения модификаций в модель (поскольку ее структура аналогична функциональной и логической структурам системы); возможность исследования системы на множестве модельных реализаций ее функционирования, т. е. проведения статистических экспериментов; практически неограниченные возможности применения различных видов математического аппарата.

При решении ряда задач могут применяться имитационные математические модели, отображающие только структурные (в частности, геометрические) свойства объекта. Такие структурные модели могут иметь форму матриц, графов, списков векторов и выражать возможное расположение элементов в пространстве, непосредственные связи между элементами в виде каналов, проводов, трубопроводов и т.п. Структурные модели используют в случаях, когда задачи структурного синтеза удается ставить и решать, не учитывая особенности физических процессов в объекте.

При моделировании сложных технологических объектов возрастает объем входной информации (описание связей, задание параметров элементов модели и т.д.). Укрупненность же элементов моделей приводит к разрастанию необходимой номенклатуры элементарных моделей, к увеличению объема моделирующей программы. Компромиссным вариантом может быть соответствие разбиения модели делению моделируемой системы на функциональные блоки. Функциональные модели отображают как структуру, так и процессы функционирования объекта и чаще всего имеют форму систем уравнений.

По способам получения функциональные математические модели делят на теоретические и формальные. Теоретические модели получают на основе изучения физических закономерностей, структура уравнений и параметры моделей имеют определенное физическое толкование. Формальные модели получают на основе проявления свойств моделируемого объекта во внешней среде. Теоретический подход в большинстве случаев позволяет получать математические модели более универсальные, справедливые для широких диапазонов изменения внешних параметров. Формальные модели по сравнению с теоретическими более точны в окрестностях той точки пространства параметров, вблизи которой они определялись, но менее точны вдали от этой точки.

Добавить документ в свой блог или на сайт

Похожие:

Классификация моделей технологических процессов. Общие требования к моделированию iconКомплекс математических моделей для прогнозирования надежности технологических...

Классификация моделей технологических процессов. Общие требования к моделированию iconГ. В. Иванова «Автоматизация технологических процессов основных химических производств»
Методическое пособие предназначено для курса лекций по учебной дисциплине «Автоматизация технологических процессов основных химических...

Классификация моделей технологических процессов. Общие требования к моделированию iconПодходы к физическому моделированию резонансно-туннельных диодов
В работе рассматриваются подходы к физическому моделированию резонансно-туннельного эффекта и резонансно-туннельных диодов (ртд)....

Классификация моделей технологических процессов. Общие требования к моделированию iconСамоорганизация технологических процессов механообработки
В статье рассматриваются вопросы использования положений теории системно-информационного подхода к анализу особенностей самоорганизации...

Классификация моделей технологических процессов. Общие требования к моделированию iconСущность и классификация процесса сварки
Сварка является одним из технологических процессов, как в области маши­ностроения, так и в строительной индустрии

Классификация моделей технологических процессов. Общие требования к моделированию iconВзаимное преобразование ufo и uml моделей
Результаты данной работы могут способствовать более эффективному выполнению начальных технологических процессов разработки сложных...

Классификация моделей технологических процессов. Общие требования к моделированию iconСтруктуризация информационных процессов в технологических системах
Исследование структуризации информационных процессов проходящих в технологических системах является актуальной научной проблемой...

Классификация моделей технологических процессов. Общие требования к моделированию iconІнформаційно-аналітичні системи обробки даних
Изложены способ формализации и методика построения имитационных моделей вероятностных технологических процессов опасного производства...

Классификация моделей технологических процессов. Общие требования к моделированию iconОбщие правила взрывобезопасности для взрывопожароопасных химических,...
Системы контроля, управления и автоматической противоаварийной защиты технологических процессов

Классификация моделей технологических процессов. Общие требования к моделированию iconОбщие сведения о промышленных системах регулирования
Эта важнейшая задача возложена на промышленные системы автоматического регулирования и стабилизации технологических процессов

Вы можете разместить ссылку на наш сайт:
Школьные материалы


При копировании материала укажите ссылку © 2013
контакты
uchebilka.ru
Главная страница


<