
- •Тема 01: Принципы компьютерного моделирования химических процессов и их применение в автоматизированных системах.
- •§1. Математическое моделирование.
- •1.1. Принципы системного анализа технологических процессов:
- •1.6. Алгоритм решения системы уравнений мо или моделирующий алгоритм (ма)
- •1.13. Компьютерное моделирование хтп:
- •§3. Системы автоматизированного проектирования, управления и научных исследований сапр (cad) асу (cam) асни (cae)
- •Тема 02. Блочный принцип построения математического описания блочно-структурных физико-химических моделей
- •§1. Общие принципы построения структурной модели
- •§2. Анализ системы уравнений математического описания
- •2.1. Уравнения балансов гидродинамических моделей
- •2.1.1. Уравнения покомпонентного баланса
- •2.1.2. Уравнения общего баланса массы
- •2.1.3. Уравнения теплового баланса
- •2.2. Основные интенсивности источников элементарных процессов в потоках
- •2.3. Условные обозначения в приведённых выше соотношениях:
- •§3. Математическое описание зоны идеального перемешивания (объекта с сосредоточенными параметрами).
- •§4. Математическое описание зоны идеального вытеснения (объекта с распределёнными параметрами).
- •Тема 03. Построение компьютерных моделей теплообменников
- •§1. Построение модели теплообменника типа смешение-смешение
- •1.1. Основные допущения:
- •1.2. Уравнения математического описания:
- •1.3. Информационная матрица
- •4.2. Информационная матрица
- •Тема 04: Построение компьютерных моделей гомогенных химических реакторов с мешалкой.
- •§1. Принципы построения компьютерных моделей гомогенных химических реакторов с мешалкой.
- •1.1. Микрокинетика сложной химической реакции
- •1.2. Выбор ключевых компонентов химической реакции.
- •§2. Реактор с мешалкой в стационарном состоянии.
- •3.3. Информационная матрица.
- •1.7. Информационная матрица (противоток)
- •Тема 6 Введение
- •1. Основные допущения:
- •2. Особенности модели:
- •§ 1. Фазовое равновесие жидкость-пар.
- •1.1. Математическое описание процесса для многокомпонентной системы
- •1.2. Информационная матрица системы уравнений математического описания.
- •1.3. Блок-схема алгоритма расчёта.
- •§ 2. Многокомпонентная массопередача на тарелке с учётом гидродинамики движущихся потоков.
- •2.1. Основные допущения:
- •2.2. Математическое описание процесса массопередачи на тарелке.
- •§ 3. Компьютерная модель стационарного режима процесса непрерывной многокомпонентной ректификации в тарельчатой колонне.
- •3.1. Математическое описание процесса
- •3.2. Информационная матрица
- •3.3. Блок – схема алгоритма расчёта стационарного режима тарельчатой ректификационной колонны bp (bubble point) методом
- •3.4. Информационная матрица системы уравнений.
- •§4. Определение составов дистиллята ( ) и кубового продукта ( ) для простой ректификационной колонны с одним конденсатором (дефлегматором) и кипятильником.
- •Тема 07 (часть 1). Построение эмпирических статистических моделей хтп
- •§1. Постановка задачи.
- •§2. Построение эмпирических моделей по данным пассивного эксперимента
- •2.1. Определение вида приближённого уравнения регрессии
- •2.2. Определение коэффициентов регрессии – параметров эмпирических моделей (выполнение первого этапа регрессионного анализа).
- •Тема 07 (часть 2). Построение эмпирических статистических моделей хтп
- •Тема 08. Идентификация математических моделей.
- •§2. Процедура идентификации.
- •§3. Общая стратегия решения задачи идентификации
- •§2. Характеристика оптимизирующих переменных.
- •§3. Численные методы оптимизации.
- •3.1. Экспериментально-статистический метод оптимизации.
- •3.2. Движение к экстремуму методом крутого восхождения.
- •3.3. Уточнение положения экстремума в почти стационарной области.
- •§4. Блок-схема алгоритма экспериментально-статистического метода оптимизации.
3.3. Уточнение положения экстремума в почти стационарной области.
Для определения (уточнения) оптимальных величин факторов, обеспечивающих экстремальное значение выходной переменной у , решается система уравнений, которая вытекает из необходимого условия экстремума функции многих переменных:
В данном случае также удобнее пользоваться кодированными факторами zj.
Для описания области, близкой к экстремуму, можно использовать уравнение второго порядка с двойными взаимодействиями факторов:
Введение величины S обеспечивает ортогональность матрицы эксперимента, который
проводится с целью
определения коэффициентов (
) этой модели.
Для вычисления
коэффициентов уравнения для
реализуется ОЦКП эксперимента в почти
стационарной области.
Результат решения задачи уточнения положения экстремума нельзя считать удачным, если не выполняется условие:
т.к. уравнение регрессии справедливо только в диапазоне кодированных факторов
(
), где был поставлен эксперимент.
При невыполнении этого условия рекомендуется снова реализовать ОЦКП эксперимента с
новым центром
плана, в частности в точке
.
Эту процедуру последовательного экспериментирования в окрестности экстремума рекомендуется продолжать до тех пор, пока условие приведённого выше неравенства не выполнится.
§4. Блок-схема алгоритма экспериментально-статистического метода оптимизации.