
- •РАсЧЁт систем водоснабжения и водоотведения на эвм
- •Рецензенты:
- •Введение
- •Глава I. Задачи в системах водоснабжения и водоотведения и математические методы их решения
- •1.1. Методология решения задач с помощью эвм
- •1.2. Задачи, решаемые в отрасли водоснабжения и водоотведения. Их классификация
- •1.3. Задачи, решаемые методами исследования операций
- •1.4. Критерии задач, решаемых в системах водоснабжения и водоотведения
- •1.5. Пример задачи проектирования очистных сооружений
- •1.6. Расчёт параметров по таблицам
- •1.6.1. Линейная интерполяция
- •1.6.2. Интерполяционный полином Ньютона для неравностоящих узлов интерполяции
- •Глава II. Проектирование водоотводящих сетей
- •М оделирование на эвм водоотводящей сети
- •М атематическая модель проектирования хозяйственно-бытовой новой сети
- •2.1. Водоотводящая сеть с точки зрения математики и алгоритм её расчёта
- •Глава III. Проектирование водопроводных сетей с помощью эвм
- •3.1. Подготовка к гидравлическому расчёту
- •3.2. Определение расчётных расходов
- •3.3. Описание программы v_cetu.Exe
- •3.4. Трассировка кольцевой сети. Требования к сети
- •3.5. Потокораспределение
- •3.6. Гидравлический расчет водопроводно-кольцевой сети. Метод Лобачева-Кросса
- •3.7. Метод Ньютона (касательных) решения нелинейных уравнений
- •3.8. Модифицированный метод Ньютона
- •3.9. Метод Ньютона для решения системы нелинейных уравнений
- •3.10. Метод Лобачева-Кросса
- •3.11. Высотное проектирование водопроводной сети. Определение диктующей точки
- •3.12. Определение пьезометрических отметок и построение пьезокарт
- •3.13. Внешняя увязка гидравлической кольцевой сети
- •3.14. Подготовка данных к расчёту на эвм внешней увязки кольцевой сети
- •Глава IV. Применение методов математического моделирования для анализа и расчета систем очистки природных и сточных вод. Принципы и расчёт процессов и аппаратов
- •4.1. Классификация процессов очистки природных и сточных вод
- •4.2. Общие принципы анализа и расчёта процессов и аппаратов очистки природных и сточных вод
- •Уравнения материального баланса
- •Концентрация
- •4.4. Интенсивность процессов и аппаратов
- •4.5. Технологические характеристики аппарата
- •4.6. Аппараты идеального смешения и вытеснения (предельные модели)
- •4.6.1. Аппараты идеального вытеснения
- •4.6.2. Аппарат идеального перемешивания (смешения)
- •4.6.3. Процессы промежуточного типа между идеальным смешением и идеальным вытеснением
- •4.7. Моделирование процесса отстаивания
- •4.8. Моделирование процессов коагуляции и флокуляции
- •4.9. Фильтрование
- •Глава V. Интернет – источник получения информации
- •Основные принципы, лежащие в основе работы сети Интернет
- •5.2. Технология поиска информации
- •Составляющие решения поисковой задачи
- •Цель поиска.
- •Средства поиска.
- •Методы.
- •Компьютерные технологии в учебном процессе
- •Задачи для практических занятий
- •Задания для лабораторных занятий
- •Тестовые вопросы по дисциплине «Расчёт систем ВиВ на эвм»
- •Тематика рефератов
- •Заключение
- •Основные приёмы редактора электронных таблиц Excel
- •Оглавление
- •Учебное издание Ирина Владимировна Журавлева
- •3 94006 Воронеж, ул. 20-летия Октября, 84
1.6.1. Линейная интерполяция
Пусть функция y(x) задана парами значений аргумента и функции. Для известного значения аргумента xi из интервала [xн, xк] надо найти значение функции. Любую криволинейную функцию можно разбить на малые интервалы такие, что функцию на этом интервале можно заменить прямой.
Рис. 8. Иллюстрация линейной интерполяции функции на отрезке [xн, xк]
Шаг таблицы по значению функции составит разность (yк-yн).
Шаг таблицы по аргументу выражается разностью аргументов (xк-xн).
Приращение функции в промежуточном значении от начального составит разность (yi-yн), а соответствующее приращение аргумента (xi-xн).
Запишем соотношение отрезков:
. (1.2)
Из уравнения (1.2) выразим искомую величину:
. (1.3)
Ограничения на использование метода линейной интерполяции:
1. При линейной интерполяции принимается пропорциональное изменение аргумента и функции.
2. Методами математического анализа доказывается, что таблица с постоянным шагом допускает линейную интерполяцию, если соседние табличные разности отличаются друг от друга не более чем на четыре единицы низшего порядка табличного значения функции.
3. Обычно при составлении таблиц стараются удовлетворить требованиям допустимости линейной интерполяции.
Пример
Дана табл. 1, из которой по среднему значению расхода (qmid.s) необходимо определить коэффициент общей неравномерности (Kgen max). Для дальнейших вычислений определяется расчётный расход произведением среднего расхода и найденного коэффициента общей неравномерности.
Таблица 1
Значения Кgen.max в зависимости от среднего расхода qmid.s (СНиП 2.04.03-85)
qmid.s, л/с |
5 |
10 |
20 |
50 |
100 |
300 |
500 |
1000 |
5000 и более |
Кgen.max |
2,5 |
2,1 |
1,9 |
1,7 |
1,6 |
1,55 |
1,5 |
1,47 |
1,44 |
Подпрограмма линейной интерполяции для параметров табл. 1 на языке программирования Паскаль имеет следующий вид
program qmax;
var qma: real; qcp: real;
function kof(a: real) : real;
const q: array[1..9] of integer= (5,10,20,50,100,300,500,1000,5000);
ka: array[1..9] of real=(2.5,2.1,1.9,1.7,1.6,1.55,1.5,1.47,1.44);
var i: integer;
begin (*начало функции*)
if a<=q[1] then kof:= ka[1];
if a> q[9] then kof:= ka[9];
for i:=1 to 8 do
if (a> q[i]) and (a<=q[i+1]) then kof:= ka[i]+((ka[i+1]- ka[i])*(a- q[i]))/( q[i+1] - q[i]);
end; (* конец функции *)
begin (* основной программы*)
writeln(‘ введите средний расход’)
readln(qcp); qma:= qcp* kof(qcp); writeln(‘qmax=’ , qma:7:3)
end.
Если применить линейную интерполяцию нельзя в силу известного ограничения, то строят приближение функции, заданной таблично с помощью численных методов.
Интерполяция с помощью численных методов требуется в следующих случаях:
1) когда значения функции определяются с помощью эксперимента;
2) когда функция задана аналитической формулой, но она достаточно сложна, т.к. для вычисления значения функции в точке х требуется большой объём вычислений. Тогда пользуясь сложной формулой, проводят конечное число вычислений в точках х: х0, х1, х2,..., хn и получают числа f(х0), f(х1), f(х2),..., f(хn) – значения функции в точках х. Затем по найденным значениям f(хi) для i=0,1, …, n строят более простую функцию (х), приближённую к функции f, и для остальных значений х вычисляют уже не значения f(х), а значения функции (х). Тем самым упрощают решение, ускоряя получение результата;
3) при машинном счёте по таблице вести расчёты неудобно, поэтому составляют функцию – интерполяционный многочлен (полином).