
- •Міністерство освіти і науки україни
- •Скопійовано з оригіналу-макета, наданого автором
- •1. Математичне моделювання хіміко-технологічних процесiв
- •1.1. Загальні поняття
- •1.2. Класифікація моделей.
- •1.3. Фізичне моделювання
- •1. 4. Математичне моделювання
- •Знак ( –) при коефіцієнтах порівнянь означає, що потік спрямований з
- •1. 5. Засоби складання математичних моделей.
- •1. 5. 1. Емпiричний засіб
- •Загальна оцінка експериментальних засобів.
- •Приклад
- •1.5.2. Експериментально - аналітичний засіб
- •1. 5. 3. Теоретичний засіб
- •1. 5. 4. Зіставлення засобів побудови математичних моделей
- •5. 5. Вірогідність та простота моделі
- •5. 6. Рішення порівнянь математичного опису
- •5. 7. Перевірка адекватності та iдентифікація моделі
- •5. 8. Вибір математичної моделі
- •2.Моделювання Хімічних Реакторів
- •2. 1. Модель реактора ідеального змішування
- •2. 1. 1 Модель різ для опису стаціонарного режиму
- •2. 1. 2. Модель різ при протечі деяких реакцій
- •2. 1. 3. Дослідження моделі різ
- •2. 1. 4. Побудова q - t -діаграми і дослідження стійкості стаціонарних режимів різ
- •2. 1. 5 Умова стійкостi
- •2. 1. 6. Вплив вхідних параметрів на стаціонарні режими. Побудова статичних характеристик різ
- •2. 2. Реактор ідеального витиснення (рів)
- •2. 2. 1. Математична модель рів
- •2. 2. 2. Дослідження рів.
- •1.Зміна ступені перетворення при iзотермічному режимі
- •2.Зміна ступеня перетворення при адiабатичному режимі
- •2. 2. 3. Зіставлення різ та рів
- •2. 3. 5. Ячеєчна модель
- •2. 4. Дифузійна модель зподовжнім переносом речовини та тепла
- •2.5. Двохпараметрична дифузійна модель
- •3. Побудова математичнОї моделі каталітичного реактора
- •3. 1. Етапи побудови математичної моделі
- •3. 2. Структурний аналіз
- •3. 3. Моделювання процесу на одному зерні каталiзатора
- •3.4 Теоретична оптимiзація.
- •3. 5. Попередній вибір типу реактора .
- •3. 6. Моделювання процесу в шару каталiзатора.
- •4. Усталеність реакторних схем
- •4.1 Методи дослідження усталеності
- •4.2 Усталеність простих схем
- •4.3 Усталеність промислових реакторів.
- •5. Методи оптимізації технологічних процесів
- •5.1. Постановказадачіоптимізації
- •5.2. Цільова функція і її властивості
- •5.2.1. Нормалізація незалежних перемінних
- •5.2.2. Геометрична інтерпретація цільової функції
- •5.2.3. Особливі крапки і лінії цільової функції
- •5.2.4. Глобальний і локальний оптимуми
- •5.3. Методи рішення задач оптимізації
- •5.4.Аналітичні засоби
- •5.5. Загальна характеристика засобів рішення задач нелiнійного програмування
- •5.6. Градiєнтні методи рішення задач оптимiзації
- •5.6.1. Градієнт цільової функції
- •5.6.2. Обчислення похідних цільової функції
- •5.6.3. Засіб релаксації.
- •5.6.4. Метод градієнту
- •5. 6. 5. Засіб найскорішого спуска
- •5.7. Безградiєнтні методи рішення задач оптимiзації
- •5. 7. 1. Метод сканiрованiя
- •5. 7. 2. Метод локалiзації екстремума
- •5. 7. 3. Метод "золотого перетину"
- •5. 7. 4. Метод покоординатного спуска Гаусса - Зейделя
- •5. 7. 5. Метод Хука - Джiвса
- •5. 7. 6. Метод сканiрованiя
- •5. 7. 7. Симплексний метод
- •5.7.8. Метод Нелдера-Мида
- •5.8. Методи випадкового пошуку
- •5.8.1. Метод сліпого пошуку
- •5.8.2. Метод випадкових напрямків
- •5.8.3. Метод випадкових напрямків зі зворотним кроком
- •5.8.4. Одержання випадкових чисел
- •5.8.4.1. Метод добутків
- •5.8.4.2. Метод відрахувань
- •5.8.4.3. Одержання псевдовипадкових послідовностей з ірраціональних чисел
- •5.9. Порівняння різних методів рішення задач оптимізації методами нелінійного програмування
- •Література
Загальна оцінка експериментальних засобів.
Достоїнства: простота описання доступність одержання моделей можливість побудови моделі за відсутності теорії процесу.
Недоліки :неможливість застосування моделі для режимів, для яких не
проводилися вимірювання; неможливість застосування моделі при переході до
інших установок; неможливість екстраполяцiї результатів.
Приклад
Модель будувалася для значень iнтервалу (а в)
Одержана квадратична залежність 2. Видно, що на iнтервалі (а в) модель добре описує процес, протікаючий в оригіналі, експериментальна залежність Y=f(X) відображається кривою 1. При виході величини значення X за межі відрізку (а в) модель (крива 2) дає чималі похибки.
Емпiричнi засоби корисні і застосуються для вивчення складних систем,
якщо їх структура не змінюється в часу, теорія процесу невідома і (або ) коли
необхідно хутко одержати модель без дослідження процесу.
1.5.2. Експериментально - аналітичний засіб
При використанні цього засобу дослідник намагається визначити фізичну суттєвість явищ, протікаючих в об'єкті. Використовується декомпозиція складного явища, т. є. на основі аналізу визначаються більш прості, елементарні процеси, що можна досліджувати більш доступними способами. Після аналізу впливу елементарних процесів на процес в цілому, несуттєві фактори відкидаються, і вибирається отой елементарний процес, що виявляє найбільш істотний вплив.
Після цього складається математичний опис, причому не в формі полiнома, а у вигляді залежності, що характерна для наданого елементарного процесу. Вплив інших елементарних процесів враховується зміною коефіцієнтів, входивших в цю залежність.
У вигляді прикладу розглянемо побудову моделі для опису процесу переносу
тепла
в непорушному зернистомушарі
в аксiальному напрямі .
Процес переносу тепла здійснюється за рахунок наступних процесів :
1 – конвекція
2 – теплопровідність
3 – випромінювання
При температурах менш 800 К та малих лінійних швидкостях потоку газу перенос тепла, в основному, визначається теплопровідністю.
Цей процес описується порівнянням Фур'є :
q = – λ * dt/dх (1. 4 )
де λ - дійсне значення теплопровідністю.
Однак користуватися порівнянням (1.4) ще не можна, так як. в ньому не враховані 1 та 3 елементарні що складають процес переносу тепла. Для їх обліку замість дійсного значення λ вводиться деяке " ефективне " значенняλеф, що визначається експериментально, тоді порівняння (1. 4 ) приймає вид:
q = – λ еф* dt/dx (1. 5)
Рівняння (1.5) є експериментально-аналітичною моделлю процесу переносу тепла в непорушному зернистому шарі. Цілком очевидно, що λефне є фізичною константою, а залежить від умов експериментів, при яких вона була одержана від масштабів установки.
Достоїнства: - краще описує нелінійні властивості об'єкту моделювання,
так як дозволяє більш надійно вибирати вигляд порівняння.
Недоліки : - ефективні коефіцієнти змінюються у залежності від умови проведення опитів, тому експериментально – аналітична модель справедлива лише в тому iнтервалі, у якому вироблявся експеримент.
Зіставимо емпiричний та експериментально–аналітичний засоби
побудови математичних моделей. Експериментально–аналітичний засіб має перевагу перед чисто експериментальним в тому, що він відбиває теорію процесу.
Для обліку впливу явищ, не обчислених при складанні моделі, вводяться ефективні коефіцієнти. В першому засобі експеримент необхідний для одержання моделі, в другому - для визначення коефіцієнтів моделі.