
- •Решение строительно-техноногических задач
- •1. Цель выполнения работы
- •2. Тематика и организация выполнения курсовой работы
- •3. Объем и содержание курсовой работы
- •4. Этапы выполнения курсовой работы
- •4.1. Определение водоцементного отношения
- •4.2. Определение водопотребности бетонной смеси.
- •4.3. Определение расхода цемента и заполнителей.
- •4.4. Корректировка водопотребности смеси.
- •4.5. Корректировка состава бетона по фактической плотности бетонной смеси.
- •4.6. Корректировка водоцементного отношения
- •4.7 Определение производственного состава бетона и количества материалов на замес бетоносмесителя.
- •4.8. Построение математических моделей зависимостей свойств бетонной смеси и бетона, от его состава по результатам планированного эксперимента.
- •4.9 Анализ влияния изменчивости состава бетона на его свойства методом имитационного моделирования.
- •5. Оформление курсовой работы
- •Федеральное агентство по образованию Российской Федерации
- •Тверь 20__ г
- •Цель выполнения работы………………………………………
4.9 Анализ влияния изменчивости состава бетона на его свойства методом имитационного моделирования.
Имитационное моделирование – это анализ системы по ее математической модели с помощью вариантных расчетов. Реальный эксперимент по изучению системы заменяется машинным экспериментом с математической моделью в режиме имитации процесса функционирования системы на ЭВМ.
Метод имитационного моделирования целесообразен при анализе влияния случайных воздействий на свойства системы, в данном случае, изменчивости состава бетона на его свойства из-за случайных факторов, например, колебаний влажности заполнителей, дозировки компонентов бетонной смеси и других факторов в процессе производства бетонных и железобетонных изделий.
При анализе влияния изменчивости состава бетона на его свойства статистическое имитационное моделирование можно представить в следующем виде (см. рис. 2).
В основе статистического имитационного моделирования лежит универсальный численный метод решения математических задач при моделировании случайных величин – метод Монте-Карло. В этом методе исходные условия в каждом варианте расчета задаются как случайные величины, закон распределения которых известен, а результаты множества реализаций этих вариантов расчета, называемых статистическими испытаниями, рассматриваются как выборочная совокупность значений выхода системы. Для этой совокупности нужно найти статистические оценки неизвестного распределения и сделать инженерные выводи о поведении системы.
При статистическом испытании системы каждый из факторов, характеризующих состав бетона, принимает численное значение в соответствии со своим законом распределения случайной величины, а в результате таких случайных сочетаний будет получена гистограмма распределения выхода системы (свойства бетона). Имитация случайных колебаний анализируемых факторов в соответствии с характерными для данного производства законами распределения этих факторов производится вокруг выбранного рецентурно-технологического решения с помощью имеющегося в ЭВМ генератора чисел.
При
анализе влияния изменчивости состава
бетона на его свойства принимается,
что все факторы: В/Ц,
Ц
и r,
или некоторые из них изменяются в
процессе производства вокруг проектного
уровня по нормальному закону со своими
среднеквадратичными отклонениями
,
и
.
Указанные факторы в уравнение (34)
подставляются как случайные величины,
в
общем случае имеющие вид
,
где
–
проектный уровень фактора (
=
0); р
–
случайные
число, распределенное по нормальному
закону в диапазоне [0, l]
со среднеквадратичным отклонением
;
–
масштабный
коэффициент, который определяет
нормализованное факторное пространство
случайных колебаний вокруг проектного
уровня
.
где
– среднеквадратичное
отклонение каждого фактора в процессе
производства;
– интервал варьирования факторов при
построении математической модели (34).
Если
колебания факторов в производственных
условиях характеризуется коэффициентами
вариации
в %, то коэффициент
вычисляется по формуле
,
где Хi – проектный уровень каждого фактора в натуральном виде.
Подставив
случайные значения факторов
в модель (34) и «проиграв» по ней n
вариантов,
т.е. произведя n
вычислений выхода Y,
получают совокупность значений Y,
по которой можно построить гистограмму
распределения этой величины и рассчитать
коэффициент ее вариации.