- •Физическое моделирование (ф м). Теория подобия. Достоинства и недостатки
- •Математическое моделирование (м. М.). Математическое подобие. Достоинства и недостатки метода.
- •Классификация математических моделей (м. М.). Компьютерное моделирование.
- •Статические и динамические характеристики типовых процессов. Типовые сигналы.
- •Преобразование Лапласса. Свойства операционного соответствия.
- •Изображение интеграла:
- •Изображение производных:
- •Изображение функции с запаздыванием:
- •Т иповые химико-технологические процессы
- •9. Внешние связи системы. Факторы . Контролируемые (регулируемые, нерегулируемые) и неконтролируемые входы. Отклики. Причины неконтролируемости факторов. Шум.
- •8. Понятие химико-технологической системы(хтс). Объект химической технологии.
- •10. Этапы построения математической модели химико-технологических систем. Математическое описание. Статический и детерминированный подходы.
- •11. Структурные схемы объектов химической технологии
- •12. Применение операционного исчисления при решении дифференциальных уравнений. Передаточная функция.
- •14. Типовые законы изменения входных параметров. Ступенчатое и импульсное возмущение на входе. Инерционность технологического объекта.
- •15. Вероятность. Понятие о дискретных и непрерывных случайных величинах. Законы распределения случайной величины.
- •17. Построение матрицы планирования при полнофакторном эксперименте. Нулевой уровень. Интервал варьирования. Принципы оптимальности матрицы планирования.
- •18. Дифференциальное уравнение модели идеального вытеснения и его решение в общем виде.
- •19. Зависимые и независимые случайные величины. Корреляция случайных величин. Корреляционное отношение и его свойства.
- •20. Генеральная совокупность, выборка. Статист. Оценки. Проверка статист. Гипотез.
- •21. Математическое описание химико-технологических систем при детерминированном подходе. Иерархическая структура математической модели.
- •22. Проверак значимости коэффициентов регрессии и адекватности статистической модели, полученной при дфэ.
- •23. Критерий исключения грубой ошибки.
- •24. Планы второго порядка. Центральные композиционные планы.Статистический анализ уравнения регрессии для планов второго порядка.
- •25.Типовые химико-технологические процессы.Характеристики объектов химической технологии.
- •26. Интерпритация уравнений регрессии
- •27. Построение матрицы планирования црп эксперимента,выбор звездного плеча и числа звездных точек.Условия оптимильности цр плана.
- •28. Экспериментально-статистические методы построения в моделей.Уравнение регрессии.
- •30. Нуль и альтернативная гипотезы. Ошибки первого и второго рода. Способы уменьшения ошибок. Уровень значимости. Проверка гипотезы о нормальности закона распределения случайной величины.
- •31 Статистические модели на основе пассивного эксперимента. Достоинства и недостатки пассивного эксперимента. Понятие о корреляционном и регрессионном анализе.
- •32. Пассивный и активный эксперимент. Подходы к исследованию многофакторных систем.
- •33 Дробный факторный эксперимент (дфэ). Генерирующее соотношение, определяющий контраст
- •34. Проверка гипотез о значимости коэффициентов и адекватности уравнения регрессии, построенного по данным пассивного эксперимента
- •35 Экспериментальное изучение распределения частиц потока во времени
- •36. Модель идеального перемешивания.
- •37. Математическое моделирование гидродинамической структуры однофазных потоков. Типовые модели.
- •38. Метод наименьших квадратов. Постановка задачи и общий вид решения. Система нормальных уравнений
- •39. Решение дифференциального уравнения однопараметрической диффузионной модели в общем виде. Понятие о комбинированных моделях.
- •40. Экспериментальное изучение распределения времени пребывания элементов потока. Интегральная и дифференциальная функции распределения времени пребывания элементов потока.
- •41. Критерии проверки статистических гипотез. Проверка однородности дисперсий.
- •42. Однопараметрическая диффузионная модель(одм).
- •43 Статистические модели в виде линейных полиномов. Метод наименьших квадратов для линейного уравнения регрессии.
- •44. Виды моделей при планировании эксперимента по методике Шеффе. Методика расчета коэффициентов аппроксимирующих полиномов. Выделение локальных областей.
- •45.Оптимизация хтп методом градиента.
- •47. Симплекс-планирование с помощью правильных многогранников.
- •50. Экспериментальный поиск. Метод Гаусса-Зайделя.
- •52. Симплекс - решетчатые планы Шеффе.
- •54. Оптимизация химико-технологических процессов методом дихотомии
- •55. Методы направленного поиска (мнп). Унимодальность функции. Одномерный и многомерный поиск.
- •56.Поиск оптимума численными методами.
- •57. Дифференциальное уравнение однопараметрической диффузионной модели и его решение.
- •58 Методы решния оптимизационных задач. Оптимизация хтп аналитическим методом
- •61.Критерий оптимальности.Требования к крит оптимальности. Аналитические выражения для крит оптималь.
- •63. Ячеечная модель
- •64.Обобщённая и частная ф-ции желательности.
- •65.Модель идеального вытеснения.
- •66.Классификация типовых химико-технолог процессов
38. Метод наименьших квадратов. Постановка задачи и общий вид решения. Система нормальных уравнений
Метод наименьших квадратов-суммы квадратов отклонений выходного параметра объекта и модели должны быть минимальным
Или с учетом ур-я:
Т.е. наилучшими будут те значения параметров bпри кот. Сумма квадратов отклонений расчетных величин от экспериментальных окажется наименьшей
Достоинства этого метода
Простота вычислительных операций
Высокая точность результатов(при достаточном объеме данных)
Т.о. процедура нахождения коэф. Ур-я регрессии сводится к задаче определения min ф-ции
Необходим условием min ф-ции нескольких переменных является выполнение условия равенства нулю частных производных по искомым величинам(коэффициентом полинома)
Преобразуем полученные выражения,раскрывая скобки и перенося yu в правую часть ур-я,перейдем к системе так называемых нормальных ур-й
Решение системы ур-й дает
Коэ-т b0 проще найти по изв-муb1 из первого ур-я системы
Т.о. между коэф-ми b0 и b1 существует кореляционная связь
Для оценки тесноты связи линейной зависимости исп-сявыборочныйкоф-т парной кореляции
N-число экспериментов
и
—среднее
значение фактора и выходного параметра.
-среднеквадратичное
отклонение xи
y
В результате преобразований получим следующую формулу для расчета коэф. парной корреляции
Тогда из уравнений получаем еще одну формулу записи ур-я регрессии
39. Решение дифференциального уравнения однопараметрической диффузионной модели в общем виде. Понятие о комбинированных моделях.
Структуру потока соотв.ОДМ можно представить следующим образом .некоторая технологическая среда перемещается с линейной скоростью и в продольном канале вдоль которого происходит перемешивание за счет прямого и обратного потоков при равномерном распред. в-ва в направлении перпендикулярно движению.При разработке ОДМ принимают следующие допущения:
Изменение концентрации вещества является непрерывность ф-ции координаты х(расстояние по длине аппарата)
Концентрация в-ва в котором сечение потока постоянно
Объемная скорость(
,где
S-
площадь сечения)и коэфф. Продольного
перемещенияDLне
изменяется по длине и сечению потока
Решение ДУ ОДМ в общем виде
Решение ур-я ОДМ в частных производных можно найти с помощью преобразований по Лапласу , для чего ур-е следует записать в след. Виде,принимая что с=f(x,t)
Здесь DL и U- постоянные величины,а х не зависит от t.
Преобразуем ДУ по Лапласу,учитывая что преобразованию подлежат лишь временные ф-ции:
Или
Чтобы записать решение однородного ДУ 2-го порядка с постоянными коэф.необходимо определить корни характеристического ур-ия
Корни ур-я
Из предыдущего выражения видно,что корни r1 и r2 являются действительными и разными ,поэтому общий вид решения ур-й будет выглядеть
Где
и
-
постоянные интегрирования
Чтобы использовать изображения решения ОДМ для конкретного случая ,следует определить постоянные интегрирования .Для этого следует выбрать начальные и граничные условия .Начальные условия принимают=0,граничные условия могут быть различными ,в зависимости от конструкции аппарата .
Недостатки ОДМ:
1.сложность определения граничных условий
2. необходимость оценки коэф. Продольного перемешиванияDL
ОДМ дает возможность достаточно хорошо воспроизвести свойства реального потока при исследовании многих аппаратов(пленочных,распылительных и др)
Комбинированные модели
При характер движения
реальных потоков бывает что ни одна из
ранее рассмотренных моделей не
воспроизводит достаточно точно ,с-ва
реального потока. Это связано с тем,что
в разных частях аппарата устанавливается
своя структура потока. Гидродинамика
потока сильно неупорядочена и наблюдаются
явления такого рода как застойные зоны,
байпасирование, рециклы, проскальзывание
и т.д. В таких случаях прибегают к
построению комбинированных моделей.
На основе приведенных ранее простейших
моделей с добавлением застойных зон,
байпасирования и рецеркуляции отдельных
частей потоков. Математич. модель при
этом усложняется, однако обеспечивается
ее более высркаяточность. Принцип
построения комбинированных моделей
состоит в точ,что исследуемый процесс
рассматривают расчлененным на отдельные
участки(зоны), соедененные
последовательно,
,или
по схеме с обратной связью.Приэтом
комбинированная модель представляет
собой сочетание матем. Описаний всех
зон составляющих процесс
При построении комбинированных моделей учитывают следующие режимы движения жидкости(газа),кот. Могут возникать в реальных аппаратах.
Зостойные зоны.они представляют собой относительно движущиеся участки жидкости, кот. Можно считать в определенном приблежении полностью неподвижными. Принятосчитать,если частица потока на каком то участке аппарата остается дольше чем удвоенное среднее время пребывания, тогда это указывает на наличие застойной зоны
Бойпасный поток.это часть жидкости(газа)движущаяся аппарата или некоторой его зоне в результате чего ,часть потока попадает на выход не притерпевая каких-либо изменений
Циркуляционные потоки.Это всякого рода возвраты потоков.Часть жидкости(газа) которая выводится за пределы аппарата или определенной его части возвращается в него снова и смешивается со свежими порциями в-ва на входе аппарата или в некоторой его зоне.
