Студопедия

Главная страница Случайная страница

Разделы сайта

АвтомобилиАстрономияБиологияГеографияДом и садДругие языкиДругоеИнформатикаИсторияКультураЛитератураЛогикаМатематикаМедицинаМеталлургияМеханикаОбразованиеОхрана трудаПедагогикаПолитикаПравоПсихологияРелигияРиторикаСоциологияСпортСтроительствоТехнологияТуризмФизикаФилософияФинансыХимияЧерчениеЭкологияЭкономикаЭлектроника






Физико-химические cтруктурно-блочные






МО: Модельное описание «элементарных» процессов, в основе которого лежат балансовые уравнения гидродинамики, включающие интенсивности источников массы, тепла и импульса. Эмпирические cтатистические

МО: Полиномиальное представление зависимости выходных переменных от входных в явном виде, получаемые при обработке опытных данных.

 

1.4. Этапы построения блочно-структурных физико-химических моделей: 1. Изучение свойств объекта моделирования (теоретическое, экспериментальное) – анализ структуры технологического или физико-химического оператора. Ω – технологический или физико-химический оператор ______________________________________________________________________ 2. Составление уравнений математического описания (МО) – синтез функционального оператора Ф – функциональный оператор (МО) - коэффициенты уравнений МО ___________________________________________________________________ 3. Построение алгоритма решения системы уравнений МО.

1.5. Типы систем уравнений математического описания (МО): 1.Конечные (СЛАУ и СНУ). 2.Обыкновенные дифференциальные уравнения (СОДУ). 3.Системы дифференциальных уравнений в частных производных (СДУвЧП).

1.6. Алгоритм решения системы уравнений МО или моделирующий алгоритм (МА)

1.7. Математическая модель Математическая Модель – это реализованный на компьютере алгоритм (МА) решения системы уравнений математического описания (МО).Математическая модель – система уравнений, которая связывает между собой входные и выходные переменные реального процесса (МО), для прогнозирования свойств которого необходимо с помощью специального алгоритма решить эту систему уравнений и реализовать этот алгоритм на компьютере.

1.8. Адекватность математической модели: Адекватность – соответствие математической модели реальному объекту и качественное (тенденции изменения переменных в модели и в объекте одинаковы) и количественное (экспериментальные данные). где ε не меньше погрешности экспериментальных измерений

1.9. Идентификация математической модели Если адекватность не достигнута, то нужно решить задачу идентификации: Идентификация – частный случай оптимизации, когда ищется наименьшее значение критерия рассогласования _____________________________________________________________________ Структурная идентификация: _____________________________________________________________________
Параметрическая идентификация:

1.11. Оптимизация процесса с использованием компьютерной модели 1) Целевая функция – критерий оптимальности R Виды критериев оптимальности: • Технологические • Экономические • Технико-экономические • Термодинамические _____________________________________________________________________ 2)Ресурсы оптимизации - оптимизирующие (управляющие) переменные 3) Алгоритм оптимизации Формулировка задачи оптимизации для многих переменных:
Результат решения задачи оптимизации:

Решение задачи для одной переменной:

Результат решения задачи одномерной оптимизации:

Графическое изображение оптимального значения в параметрической плоскости для двух оптимизирующих переменных

 

1.12. Формулировка задачи нелинейного программирования (НЛП):
Ограничения Первого рода:

 

Ограничения Второго рода:

 

1.13. Компьютерное моделирование ХТП:

§2. Технологическое проектирование. Для решения задач технологического проектирования необходимо применять эффективную стратегию решения задачи анализа, оптимизации и синтеза ХТС. Эти задачи решаются с использованием компьютерных моделей ХТС и соответственно методологии компьютерного моделирования. При этом для оценки качества функционирования ХТС используется критерий эффективности ХТС - КэКэ - это некоторый количественный показатель, по которому оценивается степень приспособленности ХТС к выполнению поставленных целей функционирования. В общем случае Кэ, также как и выходные переменные производства, зависит от следующих векторов: 1.Входных переменных 2.Технологических (режимных) параметров аппаратов 3.Конструкционных параметров аппаратов 4.Технологической топологии ХТС 5.Физико-химических способов получения продуктов 6.Типов аппаратов технологической схемы производства Расчёт выходных переменных и коэффициента эффективности ХТС Кэ может быть представлен с помощью вектор-функции в которой отражён способ получения решения задачи с использованием реализованных численных алгоритмов.

 

 

2.1. Основные задачи: 1.Строительство нового производства 2.Расширение действующего производства 3.Реконструкция или техническое перевооружение действующего производства

2.2. Проектирование: 1.Синтез оптимальных производств и определение параметров технологического регламента. 2.Расчёт материальных и тепловых балансов. 3.Расчёт и выбор типоразмеров аппаратов. 4.Гидравлический расчёт трубопроводной системы и выбор насосов и компрессоров. 5.Прочностной расчёт технологического оборудования. 6.Прочностной расчёт трубопроводной системы. 7.Расчёт оптимальной системы управления и выбор КИПиА.

2.3. Анализ ХТС. Анализ ХТС – это операция определения и при варьировании значений остальных переменных и параметров производства: Дано: Известно: Определить: Необходим: alg MM

2.4. Оптимизация ХТС. Оптимизация ХТС – это операция определения оптимальных значений при известном виде выражения критерия оптимальности (целевой функции) и заданных значениях Дано: Известен: R Определить: Необходимы: alg MM alg ОПТ

 

 

2.5. Синтез ХТС. Синтез ХТС – это операция создания ХТС для производства заданной химической продукции с учётом определённых требований к функционированию ХТС, а также различных физико-химических и технологических ограничений на их выполнение. Дано: Известны: физико-химические и технологические ограничения Определить: Необходимы: alg MM alg ОПТ alg SYNTH

2.6. Общеинженерное проектирование. 1.Монтажное проектирование 2.Трассировка коммуникаций 3.Водо и электроснабжение 4.Санитарно-техническое проектирование 5.Архитектурно-строительное проектирование

§3. Системы автоматизированного проектирования, управления и научных исследований САПР (CAD) АСУ (CAM) АСНИ (CAE)

САПР - некоторая система для проектирования, должна включать: hardware - компьютеры, соединённые в ЛВС (LAN), ГВС (WAN) и экспериментальное оборудование software - программное обеспечение orgware - оптимальная организация работы

3.4. АСНИ АСНИ - автоматизированный компьютерный эксперимент

 

Тема 02. Блочный принцип построения математического описания блочно-структурных физико-химических моделей

 






© 2023 :: MyLektsii.ru :: Мои Лекции
Все материалы представленные на сайте исключительно с целью ознакомления читателями и не преследуют коммерческих целей или нарушение авторских прав.
Копирование текстов разрешено только с указанием индексируемой ссылки на источник.