Моделирование химико-технологических систем
Разновидности полиномиальных моделей. Химико-технологическая система как совокупность аппаратов, машин и материальных, тепловых, и других потоков между ними, функционирующая как единое целое и предназначенная для переработки исходных веществ в продукты.
| Рубрика | Программирование, компьютеры и кибернетика |
| Вид | лабораторная работа |
| Язык | русский |
| Дата добавления | 03.11.2015 |
| Размер файла | 2,2 M |
Отправить свою хорошую работу в базу знаний просто. Используйте форму, расположенную ниже
Студенты, аспиранты, молодые ученые, использующие базу знаний в своей учебе и работе, будут вам очень благодарны.
Размещено на http://www.allbest.ru/
Министерство образования Республики Беларусь
Учреждение образования
«Белорусский государственный технологический университет»
Отчет
по лабораторной работе
«Моделирование химико-технологических систем»
Выполнила студентка:
4 курса 13 группы
Мазур О.С.
Проверил:
Колесников В.Л.
Минск 2015
Оглавление
- 1. Теоретические сведения
- 1.1 Моделирование химико-технологических систем
- 1.2 Формализация задачи
- 1.3 Разновидности полиномиальных моделей
- 2. Отчет по лабораторной работе
- 2.1 Формулирование задачи
- 2.2 Получение моделей и их характеристик
- 2.3 Характеристики моделей для качества продукции
- 2.3.1 Характеристики моделей для прочности продукции
- 2.3.2 Характеристики моделей для пластичности продукции
- 2.3.3 Характеристики моделей для влагопрочности продукции
- 2.4 Анализ моделей
- 2.4.1 Анализ модели на прочность
- 2.4.2 Анализ модели на пластичность
- 2.4.3 Анализ модели на влагопрочность
- Математическое моделирование химико-технологических систем
1. Теоретические сведения
1.1 Моделирование химико-технологических систем
Назначение: полиномиальный технологический химический
· Программный модуль предназначен для построения информационных сетей.
· Программный модуль предназначен для ввода информации в узлы информационной сети.
· Программный модуль предназначен для получения многофакторных полиномиальных моделей высоких порядков (более 500 разновидностей) на основе информационных сетей, построенных на предыдущем этапе.
· Программный модуль предназначен для установления степени адекватности и статистической оценки полученных полиномиальных моделей.
· Программный модуль предназначен для визуализации и графического анализа моделей в виде двумерных сечений поверхностей отклика.
· Программный модуль предназначен для получения, просмотра и сохранения видеоклипов функциональных зависимостей между факторами.
1.2 Формализация задачи
Формулирование задачи - самая сложная и ответственная стадия моделирования и оптимизации химико-технологических систем.
Процедура формулирования задачи должна включать в себя следующие этапы:
1. выбор объекта исследования:
2. выбор и обоснование количества факторов;
3. выбор и обоснование числа уровней варьирования каждого фактора;
4. выбор и обоснование границ факторного пространства;
5. выбор метода построения информационной сети.
1.3 Разновидности полиномиальных моделей
Линейные модели могут оказаться полезными только при малых диапазонах изменений аргументов. Вообще же мир нелинеен. Всегда найдутся причины, отклоняющие закономерность от линейности. Поэтому такими моделями нужно пользоваться очень осторожно.
Степенные модели хороши тогда, когда поведение объекта нужно описать раздельной функциональной зависимостью, причем гладкими выпуклыми поверхностями, не имеющими экстремумов.
Парные произведения независимых переменных позволяют описать криволинейные поверхности, дающие в сечениях веерообразные прямые.
Модели высоких порядков. Можно описать многообразные сложные многофакторные зависимости. Ограничивающим условием является громоздкость моделей за счет большого числа парных произведений.
Асимптотические модели. Подпрограмма таблично заданную функцию аппроксимирует логистической кривой, проходящей между двумя неподвижными асимптотами. Например, загрязнение атмосферы можно описать от фоновых значений концентраций до максимальных.
Гиперболические модели позволяют описать поведение объекта гладкими выпуклыми функциями, не имеющими экстремумов. Достоинство моделей - малое число коэффициентов аппроксимирующего полинома.
Синусоидальные модели. Можно описать сложные многоэкстремальные зависимости простой тригонометрической функцией.
2. Отчет по лабораторной работе
Описание задачи лабораторной работы:
· Формализация задачи;
· Построение информационной сети;
· Получение таблично заданной функции;
· Получение и статистическая характеристика полиномиальных моделей;
· Визуализация и графический анализ полученных моделей;
Анимация моделей.
2.1 Формулирование задачи
Для анализа была выбрана продукция среднего качества, т.к. граждан с высоким и низким уровнем заработанной платой гораздо меньше, чем граждан со средним заработком. Из вышесказанного следует, что продукция среднего качества более востребована, чем продукция высокого и низкого качества.
Фактором называется управляемая независимая переменная, ответствующая одному из возможных способов воздействия на объект исследований. Фактор считается заданным, если указаны его название и область определения. В выбранной области определения он может иметь несколько значений, которые соответствуют числу его различных состояний. Выбранные для эксперимента количественные или качественные состояния фактора носят название уровней варьирования фактора.
В качестве факторов для выполнения лабораторной работы, я выбрала 3-и следующих параметра:
1. расход полимерной упрочняющей добавки (допустимые границы изменения показателя 0,0 - 250,0). При увеличении расхода полимерной упрочняющей добавки показатели качества продукции проходят через максимум, повышаясь вначале и понижаясь в конце. Наибольшее влияние полимерные добавки оказывают на влагопрочность и пластичность;
2. расход волокнистой упрочняющей добавки (допустимые границы изменения показателя 0,0 - 350,0). Для повышения прочности продукции, изготовленной из макулатуры, кроме полимеров, типа каучуковых латексов, часто применяются волокнистые добавки из сульфатной целлюлозы, которые в структуре полотна создают упрочняющий каркас. Важно, что сама по себе волокнистая добавка не является упрочняющей. Упрочняющие свойства волокнистой добавки проявляются только в случае оптимального значения степени помола для конкретных условий;
3. степень помола волокнистой суспензии (допустимые границы изменения показателя 15,0 - 50,0). Волокна целлюлозы при размоле можно измельчить вдоль и поперек. Измельчение вдоль волокон называется гидратацией и измеряется степенью помола, выражаемой в градусах Шоппер-Ригглера. Не размолотая целлюлоза чаще всего имеет 14-16 о Ш-Р, высоко размолотая - 65-95о Ш-Р. Массовые сорта бумаги вырабатываются из целлюлозы со степенью помола 25-45о Ш-Р. Чем выше степень помола длинных волокон, тем прочнее межволоконные связи в бумаге, но тем неравномернее по структуре бумажный лист. Из коротких волокон можно получить равномерный по структуре бумажный лист, но он не будет прочным. При увеличении степени помола показатели качества бумаги проходят через максимум, повышаясь вначале и понижаясь в конце.
Доминирующие признаки, влияющие на нестабильность качества продукции: расход полимерной упрочняющей добавки и расход волокнистой упрочняющей добавки. Поскольку упрочняющие свойства волокнистой добавки проявляются только в случае оптимального значения степени помола массы, то третьим фактором была выбрана степень помола волокнистой суспензии.
При выборе числа уровней варьирования факторов следует помнить, что для определения положения прямой линии достаточно знать координаты двух ее точек на плоскости, кубическая кривая требует информации о положении четырех точек, а чтобы аппроксимировать экспериментальные данные зависимостью четвертого порядка, фактор нужно варьировать уже не менее чем на 5 уровнях. В лабораторной работе число уровней варьирования каждого фактора было принято равным 5.
Границы факторного пространства сведены в таблицу 1.
Таблица 1 - Выбор границ факторного пространства
|
№ Наименование факторов Границы факторного пространства 1 Расход волокнистой упрочняющей добавки 30- 180 2 Расход полимерной упрочняющей добавки 50 - 150 3 Степень помола 20 - 45 |
На основании выбранных числа факторов (3) и числа уровней варьирования (5) строим ортогональную таблицу, которую далее трансформируем в информационную сеть с использованием выбранных границ факторного пространства. Условия формирования информационной сети представлены на рисунке 1.
Рисунок 1 - Условия формирования информационной сети
2.2 Получение моделей и их характеристик
Таблично заданные функции для прочности, пластичности, влагопрочности вырабатываемой продукции представлены на рис. 2, 3 и 4 соответственно.
Рисунок 2 - Таблично заданная функция для прочности вырабатываемой продукции
Рисунок 3 - Таблично заданная функция для пластичности вырабатываемой продукции
Рисунок 4 - Таблично заданная функция для влагопрочности вырабатываемой продукции
Для сравнительного анализа были выбраны следующие разновидности моделей:
· Линейная модель (y=b0+bx) может оказаться полезной только при малых диапазонах изменений аргументов. Но мир не линеен. Всегда есть причины, отклоняющие закономерность от линейности. Поэтому эта модель была выбрана, чтобы проверить правильность измерений.
· Степенная модель (y=exp(b0)·xb) применима, когда поведение объекта нужно описать раздельной функциональной зависимостью, причем гладкими выпуклыми поверхностями, не имеющими экстремумов.
· Модель парных произведений (y=b0+bx+bxx) позволяет описать криволинейные поверхности, дающие в сечениях веерообразные прямые.
· 3,4,5… порядков (y=b0+bx+bxx+bx2+bx3+...) позволяет описать многообразные сложные многофакторные зависимости. Ограничивающим условием является громоздкость моделей за счет большого числа парных произведений
2.3 Характеристики моделей для качества продукции
2.3.1 Характеристики моделей для прочности продукции
Рассмотрим характеристики этих моделей для прочности продукции.
Характеристика линейной модели представлена на рисунке 5.
Рисунок 5 - Характеристика линейной модели для прочности продукции
Эта модель не адекватна, поскольку дисперсия воспроизводимости и адекватности значительно отличаются друг от друга (на несколько порядков).
Характеристика степенной модели представлена на рисунке 6.
Рисунок 6 - Характеристика степенной модели для прочности продукции
Эта модель не адекватна, поскольку дисперсия воспроизводимости и адекватности значительно отличаются друг от друга (на несколько порядков).
Характеристика модели парных произведений представлена на рисунке 7.
Рисунок 7 - Характеристика модели парных произведений для прочности продукции
Эта модель не адекватна, поскольку дисперсия воспроизводимости и адекватности значительно отличаются друг от друга (на порядок).
Характеристика модели 4-го порядка представлена на рисунке 10.
Рисунок 10 - Характеристика модели 4-го порядка для прочности продукции
Эта модель адекватна: дисперсия воспроизводимости и адекватности не значительно отличаются друг от друга и коэффициент корреляции очень высок 0,99413.
В то же время эта модель является лучшей моделью, что показано на рисунке 11.
Рисунок 11 - Характеристика модели 4-го порядка для влагопрочности продукции
На основании полученных результатов можно сделать вывод:
Для прочности вырабатываемой продукции адекватная модель была получена. Наилучшей из всех оказалась модель 4-го порядка, для которой коэффициент корреляции составил 0,993413, а дисперсия воспроизводимости (0,00149085) и дисперсия адекватности (0,00256532).
Для модели 3,4,5…порядка (степень 4) для прочности вырабатываемой продукции были получены следующие коэффициенты:
-22.3176
0.524866
1.77579
-4.217
-0.00958995
0.0192381
0.0392782
-0.00186584
-0.0271561
0.123983
-6.93483E-6
0.000180863
-0.00515767
2.66469E-8
-6.75067E-7
5.65323E-5
С учетом этих коэффициентов получим модель в явном виде:
У=-22.3176*х1+0.524866*х2+1.77579*х3-4.217*х4-0.00958995*х5+0.0192381*х1*х2+0.0392782*х1*х3-0.00186584*х1*х4-0.0271561*х1*х5+0.123983*х2*х3-6.93483E-6*х2*х4+0.000180863*х2*х5-0.00515767*х3*х4+2.66469E-8*х3*х5-6.75067E-7*х4*х5+5.65323E-5*х12
2.3.2 Характеристики моделей для пластичности продукции
Теперь рассмотрим характеристики полученных моделей для пластичности продукции.
Характеристика линейной модели представлена на рисунке 12.
Рисунок 12 - Характеристика линейной модели для пластичности продукции
Эта модель не адекватна, поскольку дисперсия воспроизводимости и адекватности значительно отличаются друг от друга (на несколько порядков).
Характеристика степенной модели представлена на рисунке 13.
Рисунок 13 - Характеристика степенной модели для пластичности продукции
Эта модель не адекватна, поскольку дисперсия воспроизводимости и адекватности значительно отличаются друг от друга (на несколько порядков).
Характеристика модели парных произведений представлена на рисунке 14.
Рисунок 14 - Характеристика модели парных произведений для пластичности продукции
Эта модель не адекватна, поскольку дисперсия воспроизводимости и адекватности значительно отличаются друг от друга (на порядок).
Характеристика модели 4-го порядка представлена на рисунке 15.
Рисунок 15 - Характеристика модели 4-го порядка для пластичности продукции
Эта модель адекватна: дисперсия воспроизводимости и адекватности не значительно отличаются друг от друга и коэффициент корреляции очень высок 0,999297.
В то же время эта модель является лучшей моделью, что показано на рисунке 16.
Рисунок 16 - Характеристика модели 4-го порядка для пластичности продукции
На основании полученных результатов можно сделать вывод:
Для прочности вырабатываемой продукции адекватная модель была получена. Наилучшей из всех оказалась модель 4-го порядка, для которой коэффициент корреляции составил 0,999297, а дисперсия воспроизводимости (0,236004) и дисперсия адекватности (0,133539).
Для модели 3,4,5…порядка (степень 4) для прочности вырабатываемой продукции были получены следующие коэффициенты:
-256.306
5.1212
13.7704
-22.078
-0.0953284
0.189651
0.35461
-0.0146739
-0.160312
-0.402756
-0.000133256
0.000728946
0.00297641
5.94078E-7
-2.84921E-6
-3.9174E-5
С учетом этих коэффициентов получим модель в явном виде:
У=-256.306*х1+5.1212*х2+13.7704*х3-22.078*х4-0.0953284*х5+0.189651*х1*х2+20.35461*х1*х3-0.0146739*х1*х4-0.160312*х1*х5-0.402756*х2*х3-0.000133256*х2*х4+0.000728946*х2*х5+0.00297641*х3*х4+5.94078E-7*х3*х5-2.84921E-6*х4*х5-3.9174E-5*х12
2.3.3 Характеристики моделей для влагопрочности продукции
Теперь рассмотрим характеристики полученных моделей для влагопрочности продукции.
Характеристика линейной модели представлена на рисунке 17.
Рисунок 17 - Характеристика линейной модели для влагопрочности продукции
Эта модель не адекватна, поскольку дисперсия воспроизводимости и адекватности значительно отличаются друг от друга (на несколько порядков).
Характеристика степенной модели представлена на рисунке 18.
|
Рисунок 18 - Характеристика степенной модели для влагопрочности продукции |
Эта модель не адекватна, поскольку дисперсия воспроизводимости и адекватности значительно отличаются друг от друга (на несколько порядков).
Характеристика модели парных произведений представлена на рисунке 19.
Рисунок 19 - Характеристика модели парных произведений для влагопрочности продукции
Эта модель не адекватна, поскольку дисперсия воспроизводимости и адекватности значительно отличаются друг от друга (на порядок).
Характеристика модели 4-го порядка представлена на рисунке 20.
Рисунок 20 - Характеристика модели 4-го порядка для влагопрочности продукции
Эта модель не адекватна, поскольку дисперсия воспроизводимости и адекватности значительно отличаются друг от друга (на несколько порядков).
Пусть эта модель не является адекватной, но среди остальных она является лучшей, поскольку для нее дисперсия воспроизводимости и адекватности не так значительно отличаются друг от друга (эти дисперсии отличаются на один порядок), что показано на рисунке 21.
Рисунок 21 - Характеристика модели 4-го порядка для влагопрочности продукции
На основании полученных результатов можно сделать вывод:
Для влагопрочности вырабатываемой продукции адекватная модель так и не была найдена. Наилучшей из всех оказалась также модель 4-го порядка, для которой коэффициент корреляции составил 0,997355, дисперсия воспроизводимости (0,641165) и дисперсия адекватности (2,23683).
Для модели 3,4,5…порядка (степень 4) для прочности вырабатываемой продукции были получены следующие коэффициенты:
-38.9552
-3.63597
-7.43698
55.2416
0.0768692
-0.153687
-0.303521
0.000551875
0.0418909
-2.18981
0.00020593
0.000518451
0.0672711
-7.48322E-7
-2.64478E-6
-0.000606531
С учетом этих коэффициентов получим модель в явном виде:
У=-38.9552*х1 -3.63597*х2 -7.43698*х3+55.2416*х4+0.0768692*х5-0.153687*х1*х2-0.303521*х1*х3+0.000551875*х1*х4+0.0418909*х1*х5-2.18981*х2*х3+0.00020593*х2*х4+0.000518451*х2*х5+0.0672711*х3*х4-7.48322E-7*х3*х5-2.64478E-6*х4*х5-0.000606531*х12
Посмотрим и проанализируем, как изменяется показатели качества продукции от факторов расхода волокнистой упрочняющей добавки x1 и расхода полимерной упрочняющей добавки x2 при закрепленном факторе степень помола x3.
2.4 Анализ моделей
2.4.1 Анализ модели на прочность
Рассмотрим характер изменения прочности продукции от выбранных факторов.
Помол 20:
Рисунок 22
В самой светлой области рисунка 22 (черная точка указывает на эту область) качество продукции по прочности низкое, т.е. этот режим (очень большой расход волокна (150-180) и небольшой расход полимера (50-85)) не подходит для изготовления продукции среднего качества. Поэтому следует подобрать оптимальный режим, где будут сочетаться два данных параметра.
Так, на рисунке ограничена область, где прочность соответствует той прочности, которая характерна для продукции среднего качества.
Оптимальным значением расхода волокна будет 55-60. Изменение расхода волокна, варьируясь в стороны право, лево от данного значения прочность уменьшается. Увеличивая расход полимера со значения 65 и далее, качество продукции по прочности растет. Дойдя до значения 93 - прочность достигает критерия 5, что характерно для продукции высокого качества. Поэтому дальнейшее увеличение расхода полимера не целесообразно.
Помол 25:
Рисунок 23
На рисунке 23 черной точкой обозначена область, низкого качества продукции (аналогично рис. 22). Возможно, сформулировать следующий вывод, ориентируясь на помол 20: с увеличением степени помола с 20 до 25 для тех же значений расхода полимера и волокна значение прочности уменьшилось.
Помол 30:
Рисунок 24
Вывод для помола 30 аналогичен выводу помола 25.
Помол 35:
Рисунок 25
Как видно на рисунке 25, с увеличением степени помола с 30 до 35 с теми же режимами прочность уменьшается. Поэтому для достижения значения прочности как для помола 30, требуется увеличивать расход полимера при помоле 35, а расход волокна можно оставить прежним.
Помол 40:
Рисунок 26
Увеличивая помол с 35 до 40, область низкого качества начала появляться с обратной стороны (рис. 26). Это значит, что при практически том же расходе волокна и помоле 40 следует значительно увеличить расход полимера, для достижения значения прочности как для помола 35.
Помол 45:
Рисунок 27
Вывод для помола 45 аналогичен выводу помола 40. Необходимо отметить, что при увеличении расхода волокна следует также увеличивать и расход полимера, чтобы прочность продукции осталось на прежнем уровне. Поэтому возможен подбор оптимального режима, где расход полимера и волокна будет минимальным, а прочность продукции будет стремиться к максимальной.
Вывод: Известно, что синтетические каучуковые латексы являются наиболее эффективными упрочняющими добавками при низких степенях помола волокнистой суспензии (степень помола 20). Поэтому не удивительно, что увеличивая степень помола, прочность производимой продукции уменьшается, а доминирующим возмущающим фактором для прочности является расход полимерной упрочняющей добавки.
2.4.2 Анализ модели на пластичность
Рассмотрим характер изменения пластичности продукции от выбранных факторов.
Следует прежде отметить, что для продукции среднего качества значение пластичности варьирует от 10 до15.
Помол 20:
Рисунок 28
Черной линией обозначена граница, ниже которой значение пластичности находится в пределах 10-15, т.е. требование к пластичности для продукции среднего качества удовлетворительное. Область, которая лежит выше линии, отображает такое соотношение расхода волокна и полимера, что пластичность соответствует требованиям к пластичности продукции высокого качества.
Помол 25:
Рисунок 29
При увеличении степени помола с 20 до 25 пластичность продукции уменьшается. Верхняя линия соответствует границы между областями со значениями пластичности для низкокачественной продукции и продукции среднего качества. Нижняя линия отображает границу между областями со значениями для пластичности продукции среднего и высокого качества продукции. Таким образом, интересующая нас область, где пластичность удовлетворяет требованиям пластичности для продукции среднего качества, располагается между этими двумя линиями.
Помол 30:
Рисунок 30
При увеличении степени помола с 25 до 30 пластичность продукции также уменьшается. Таким образом, технологический режим при помоле 30 отрицательнее по сравнению с технологическим режимом при помоле 25.
Помол 35:
Рисунок 31
На рисунке 31 черная линия является границей между областями со значениями пластичности для низкокачественной и среднекачественной продукции. То есть, что выше линии, указанной на рисунке, соответствует расходу волокна и полимера для достижения среднего качества продукции по пластичности.
Помол 40:
Рисунок 32
Вывод для помола 40 аналогичен выводу помола 35. Необходимо отметить, что при увеличении степени помола с 35 до 40 пластичность продукции также уменьшается.
Помол 45:
Рисунок 33
При увеличении помола с 40 до 45 требуется увеличение расхода полимера, а также резкое увеличение расхода полимера. Этот режим крайне не целесообразен предприятию.
Вывод: При увеличении степени помола с 20 до 45 для достижения среднего качества продукции по пластичности требуется постоянное увеличение расхода полимера, а расход волокна изменяется в широких пределах. Причем, чем больше расход волокна, тем меньше требуется расход полимера, по сравнению с расходом полимера при меньшем значении расхода волокна.
Таким образом, на пластичность продукции главным образом влияет расход полимера.
2.4.3 Анализ модели на влагопрочность
Рассмотрим характер изменения влагопрочности продукции от выбранных факторов.
Помол 20:
Рисунок 34
Черной линией отмечена область, которая нам необходима, т.е. требования к влагопрочности продукции удовлетворительны. Интересующая нас область располагается выше черной линии.
Помол 25:
Рисунок 35
При увеличении степени помола для достижения влагопрочности, соответствующего среднему качеству продукции, следует увеличивать расход полимера, но расход волокна изменятся, не будет.
Помол 30:
Рисунок 36
При степени помола 30 характер изменения влагопрочности при изменении расхода волокна и полимера не изменился. Но, значения влагопрочности резко возросли. Область, удовлетворяющая требованиям (отмеченная черными линиями на графике) располагается правее, где расход волокна изменяется в пределах 80…110, а расход полимера от 50 до 60.
Помол 35:
Рисунок 37
Вывод для помола 35 аналогичен выводу помола 40.
Помол 40:
Рисунок 38
При степени помола 40 характер изменения влагопрочности при изменении расхода волокна и полимера не изменился, что отражено на рис. 38. В данном случае, появляется вторая область удовлетворяющая требованиям (отмечена черной точкой на графике).
Помол 45:
Рисунок 39
При степени помола 45 характер изменения влагопрочности при изменении расхода волокна и полимера не изменился, что отражено на рис. 39. В данном случае, выявились две области удовлетворяющие требованиям (отмечены черными линиями на графике), где расход волокна изменяется в пределах 150…180, а расход полимера от 120 до 150 и, где расход волокна изменяется в пределах 30…60, а расход полимера от 50 до 70.
Вывод: Из полученных рисунков видно, что график зависимости влагопрочности от расхода волокна и полимера при постоянном значении степени помола выглядит примерно одинаково. Степень помола 40 и 45 больше подходит для производства продукции высокого качества, а степень помола 20 и 25 - для среднего качества.
Размещено на Allbest.ru
Подобные документы
Виды неопределенностей в исходных данных систем и процессов защиты информации. Методы восстановления пропущенных значений в исходных данных. Моделирование методом экспертного построения функций, принадлежности оценки уровня риска информационной системы.
дипломная работа [735,3 K], добавлен 13.07.2011Изучение современных принципов, подходов и методов моделирования сложно формализуемых объектов. Решение задач структурной и параметрической идентификации. Характеристики вычислительных систем как сложных систем массового обслуживания. Теория потоков.
курс лекций [2,3 M], добавлен 18.02.2012Экономическая информационная система как совокупность внутренних и внешних потоков прямой и обратной информационной связи экономического объекта, методов, средств. Применение систем в процессе обработки информации и разработки управленческих решений.
реферат [28,2 K], добавлен 23.04.2011Роль гидродинамических процессов в современной технике и технологиях. Необходимость использования компьютерных методов при моделировании. Обзор дискретных моделей решетчатых газов. Соответствие реальных величин параметрам модели. Программное обеспечение.
дипломная работа [1,6 M], добавлен 22.04.2012История появления и функции трехмерного геологического моделирования. Изучение основных задач эксплуатации геолого-технологических моделей. Информационные аспекты эксплуатации программного обеспечения. Конвертирование и загрузка полномасштабных моделей.
реферат [30,7 K], добавлен 03.05.2015Структуры вычислительных машин и систем. Фон-неймановская архитектура, перспективные направления исследований. Аналоговые вычислительные машины: наличие и функциональные возможности программного обеспечения. Совокупность свойств систем для пользователя.
курсовая работа [797,5 K], добавлен 05.11.2011AnyLogic как инструмент компьютерного моделирования нового поколения. Процесс разработки моделей и реализация имитационных моделей для распространения эпидемического заболевания. Разработка систем обратной связи (диаграммы потоков и накопителей).
контрольная работа [1,8 M], добавлен 21.07.2014Анализ современных технологий моделирования организационных систем. Основные понятия теории мультимножеств и операции над ними. Использование мультимножеств для представления UFO-моделей. Представление операций над UFO-моделями в Microsoft Excel.
дипломная работа [1018,4 K], добавлен 17.03.2012Классификация вычислительных систем по способам взаимодействия потоков выполняемых команд и потоков обрабатываемых данных, их разновидности и функциональные особенности. Принципы расширения классификации Флинна. Виды топологии соединительной сети.
презентация [175,6 K], добавлен 11.10.2014Практические навыки моделирования законов движения многосвязных механических систем на примере трехзвенного манипулятора. Основные этапы моделирования: исходная система; формирование исходных данных, геометрической, динамической и математической модели.
презентация [535,0 K], добавлен 25.06.2013
