- •1. Понятие технологической системы, ее свойства
- •2. Схема управляемой технологической системы
- •3. Пример управляемой тех. Системы производства см
- •4. Схема частично управляемой и не управляемой тех. Системы
- •5. Пример частично управляемой и не управляемой тех. Системы
- •6. Входные параметры тех. Системы производства см. Примеры, уровни
- •7. Выходные параметры тех. Системы производства см. Примеры, уровни
- •8. Виды возмущающих воздействий на технологическую систему и их учет
- •9. Общая классификация систем. Пример
- •10. Системный анализ. Задачи, способы
- •11. Общие положения стратегии системного анализа
- •12. Применение блочного принципа системного анализа на примере процесса строительной технологии
- •13. Основные типы мат. Мод.
- •16. Высшая ступень иерархической структуры птс
- •17. Исследование птс как объектов управления
- •18. Чувствительность систем
- •19. Управляемость системы
- •20. Наблюдаемость системы
- •21. Устойчивость системы
- •22. Помехозащищенность системы
- •23. Эмерджентность птс
- •24. Интерэктность птс
- •25. Детерминированные процессы. Примеры
- •26. Стохастические процессы. Примеры
- •27. Основные положения теории информации: информационная энтропия
- •28. Основные положения теории информации: св-ва информационной энтропии
- •29. Основные положения теории информации: количество информации
- •30. Передача сигналов в технологических системах: ступенчатое возмущение
- •31. Передача сигналов в технологических системах: импульсное возмущение
- •32. Передача сигналов в технологических системах: синусоидальное возмущение
- •33. Основные типы звеньев тех. Системы: безинерционное и инерционное звено
- •34. Основные типы звеньев тех. Системы: дифференцирующее и интегрирующее
- •35. Основные типы звеньев тех. Системы: чистого запаздывания и колебательное
- •Помехи в технологических системах.
- •Обратная связь в технологических процессах.
- •Моделирование как метод исследования систем. Основные виды моделирования.
- •Виды математических моделей. Классификация моделей по степени точности.
- •Классификация математических моделей по степени соответствия реальному объекту, способности работать в реальном времени.
- •Основные принципы моделирования: информационной точности.
- •Основные принципы моделирования: параметризации.
- •Основные принципы моделирования: агрегирования.
- •Основные принципы моделирования: осуществимости.
- •Основные принципы моделирования: рационального использования факторного пространства.
- •Основные принципы моделирования: принцип множественности.
- •Основные этапы и способы построения моделей.
- •Статистические модели процессов. Понятие активный эксперимент.
- •Статистические модели процессов. Понятие пассивный эксперимент.
- •Эволюционное планирование эксперимента в производственных условиях. Смысл, план эксперимента.
- •Понятие фаза и цикл при эволюционном планировании эксперимента.
- •Графические зависимости и критерии при эволюционном планировании эксперимента в производственных условиях.
- •Оценка опытных данных по g-критерию Кохрена.
- •Области применимости регрессионного анализа.
- •Понятие полнофакторного эксперимента и дробной реплики от него. Применимость планов, их виды.
- •Виды математических моделей используемых при регрессионном анализе.
- •Области применимости дисперсионного анализа.
- •Планирование эксперимента при дисперсионном анализе.
- •Виды математических моделей используемых при дисперсионном анализе.
- •Оценка адекватности по f-критерию Фишера. Проведение вычислительного эксперимента.
- •Основы теории подобия. Виды подобия.
- •Критерии подобия. Применимость, примеры.
- •Типовые модели структуры потоков в аппаратах: модель идеального вытеснения.
- •Типовые модели структуры потоков в аппаратах: модель идеального смешивания.
- •Типовые модели структуры потоков в аппаратах: диффузионная модель.
- •Типовые модели структуры потоков в аппаратах: ячеечная модель.
- •Типовые модели структуры потоков в аппаратах: комбинированная модель.
- •Состав, структура и свойства нейронных сетей. Биологическая аналогия.
- •Алгоритм моделирования сложных объектов и систем с помощью нейронных сетей.(70)
- •Применение нейронных сетей для прогнозирования поведения системы в будущем.(71)
- •Имитационные модели. Этапы построения модели.(85)
- •Основные элементы системы управления. Способы продвижения модельного времени.(90)
- •Построение моделирующего алгоритма системы управления запасами по принципу Δt.
- •Построение моделирующего алгоритма системы управления по принципу особых состояний.
- •Специальные методы применяемые при имитационном моделировании: группировка, применение относительных и средних величин.
- •Специальные методы применяемые при имитационном моделировании: сравнение, метод цепных подставок.
- •Специальные методы применяемые при имитационном моделировании: метод аналогий, экспертные оценки.
- •Моделирование и анализ организационной структуры предприятия при создании системы управления.
- •Структурная схема имитационной модели тп сборного железобетона с изменяемыми критериями управления. Основные информационные потоки.(86)
- •Оценка стабильности технологических процессов. Организация работ.(72)
- •Регистрационные методы оценки стабильности технологических процессов.(73)
- •Статистические методы оценки стабильности технологических процессов.(74)
- •Оценка стабильности технологических процессов. Контрольные карты.(79)
- •Оценка стабильности технологических процессов. Диаграммы Парето.(80)
Основы теории подобия. Виды подобия.
Теория подобия есть учение о методах научного обобщения экспериментов.
Подобными явлениями называют системы тел геометрически подобных друг другу, в которых протекают процессы одинаковой физической природы и в которых одноименные величины, характеризующие явления, относятся между собой как постоянные. Если аппарат и геометрическая модель подобны, то размеры аппарата можно выразить L2 = L1*KL; D2 = D1*KL; KL – постоянная подобия.
- инвариант геометрического подобия, представляет собой безразмерное соотношение 2-х размеров модели равное соотношению аналогичных размеров производственного аппарата. Отличие от KL заключается в том, что KL сохраняет свое значение во всех точках системы, но она изменяется когда одна пара подобных явлений заменяется парой других подобных явлений. различается в разных точках системы, но не изменяются при переходе от одного явления к другому подобному.
Виды подобия. Различают геом., физ., физ.-хим. и мат. подобие. При геом. подобии пропорциональны геом. характеристики соответствующих элементов объектов (напр., длины, высоты или диаметры аппаратов). При физ. подобии в пространстве и времени подобны поля соответствующих физ. параметров двух объектов;При мат. подобии рассматриваемые объекты описываются одинаковыми ур-ниями, что позволяет говорить, напр., о подобии тепловых и массообменных процессов, и т.п.
Критерии подобия. Применимость, примеры.
Критерий подобия — безразмерное (отвлечённое) число, составленное из размерных физических параметров, определяющих рассматриваемое физическое явление. Равенство всех однотипных критериев подобия для двух физических явлений и систем — необходимое и достаточное условие физического подобия этих систем.
К.П. механического движения получается из уравнения, выражающего второй закон Ньютона и называется числом Ньютона.
При изучении упругих деформаций конструкции под воздействием внешних сил основными К.П являются коэффициент Пуассона.
В гидромеханике важнейшими К.П являются число Рейнольдса, число Маха и число Фруда.
Основными К.П. процессов теплопередачи между жидкостью (газом) и обтекаемым телом являются число Прандтля, число Нуссельта, число Грасгофа, а также число Пекле и число Стэнтона.
Для распространения тепла в твёрдом теле характерны К.П.: число Фурье и число Био. Число Био определяет характер соответствия между температурными условиями в окружающей среде и распределением температуры в теле.
В процессах, изменяющихся с течением времени t, основным критерием подобия, характеризующим одинаковость протекания процессов во времени, является критерий гомохронности. В задачах гидроаэромеханики нестационарных течений этот критерий обычно называется числом Струхаля.
Типовые модели структуры потоков в аппаратах: модель идеального вытеснения.
В зависимости от вида функции распределения во всем разнообразии математических моделей потоков, возникающих в различных аппаратах, они м. б . представлены в виде некоторых типовых моделей, отражающих влияние стохастической природы явлений движения субстанций (вещества, энергии и т.д).
Модель идеального вытеснения
В соответствии с этой моделью применяется поршневое течение без перемешивания вдоль потока при равномерном распределении субстанции в направлении перпендикулярно движению. Время пребывания частиц в системе одинаково и равно отношению объема системы к объемному расходу жидкости:
с - концентрация субстанции (вещества или энергии); - время; w- линейная скорость потока; x- координата частицы в системе
Выходные кривые при ступенчатом и импульсном возмущениях будут соответствовать звену чистого запаздывания.
На графиках выходных кривых показано безразмерное время .
Модели идеального вытеснения в 1 приближении соответствуют процессы в трубчатых аппаратах у которых .