Заглавная страница Избранные статьи Случайная статья Познавательные статьи Новые добавления Обратная связь КАТЕГОРИИ: АрхеологияБиология Генетика География Информатика История Логика Маркетинг Математика Менеджмент Механика Педагогика Религия Социология Технологии Физика Философия Финансы Химия Экология ТОП 10 на сайте Приготовление дезинфицирующих растворов различной концентрацииТехника нижней прямой подачи мяча. Франко-прусская война (причины и последствия) Организация работы процедурного кабинета Смысловое и механическое запоминание, их место и роль в усвоении знаний Коммуникативные барьеры и пути их преодоления Обработка изделий медицинского назначения многократного применения Образцы текста публицистического стиля Четыре типа изменения баланса Задачи с ответами для Всероссийской олимпиады по праву Мы поможем в написании ваших работ! ЗНАЕТЕ ЛИ ВЫ?
Влияние общества на человека
Приготовление дезинфицирующих растворов различной концентрации Практические работы по географии для 6 класса Организация работы процедурного кабинета Изменения в неживой природе осенью Уборка процедурного кабинета Сольфеджио. Все правила по сольфеджио Балочные системы. Определение реакций опор и моментов защемления |
Прогнозирование и оптимизация технологических процессов.
Прогнозирование качества функционирования технологической системы отличается от расчета тем, что решается вероятностная задача, в которой поведение сложной системы в будущем определяется лишь с той или иной степенью вероятности, и оценивается вероятность нахождения системы в определенном состоянии при различных условиях функционирования. Особую актуальность имеет прогнозирование надежности функционирования технологической системы. Применительно к надежности задача прогнозирования сводится в основном к предсказанию вероятности безотказной работы P (t) в зависимости от возможных режимов технологического процесса и условий функционирования системы. Качество прогноза в большой степени зависит от источника информации о надежности отдельных элементов системы и о процессах утраты ими работоспособности. Для прогнозирования, в общем случае, применяются разнообразные методы с использованием моделирования, аналитических расчетов, статической информации, экспертных оценок, аналогий, теоретико-информационного, логического анализа и др. Обычно прогнозирование, связанное с применением математического аппарата (элементы численного анализа и теории случайных функций), является аналитическим. Специфика прогнозирования надежности заключается в том, что при оценке вероятности безотказной работы P (t) эту функцию в общем случае не представляется возможным экстраполировать. Если она определена на каком-то участке времени t, то за его пределами ничего о функции P (t) сказать невозможно. Поэтому основным методом прогнозирования надежности сложной системы является оценка изменения выходных параметров во времени при различных входных переменных (данных), на основании чего можно сделать вывод о показателях надежности при различных ситуациях и условиях функционирования системы. Для этого прогнозируется поведение: 1) всей генеральной совокупности рассматриваемых технологических систем, учитываются вариации исходных характеристик систем и возможных условий их функционирования (см. рис. 1.4.1, область I); 2) конкретной технологической системы, у которой начальные параметры системы становятся неслучайными величинами, а режимы и условия функционирования технологической системы могут изменяться в определенном диапазоне, при этом область состояний (рис. 1.4.1, область II) сужается;
3) конкретной технологической системы в определенных условиях функционирования при постоянных режимах технологического процесса. В этом случае необходимо выявить реализацию случайного процесса (рис. 1.4.1, область III), которая соответствует заданным условиям функционирования. Рис 1.4.1 Таким образом, если в двух первых случаях необходимо предсказать возможную область существования выходных параметров и оценить вероятность их нахождения в каждой зоне данной области, то в третьем случае отсутствует неопределенность в условиях функционирования технологической системы, и прогноз связан лишь с выявлением тех закономерностей, которые описывают изменение выходного параметра системы во времени. Точность прогнозирования зависит от того, насколько принятая система потери работоспособности технологической системы отражает объективную чувствительность и насколько достоверны сведения о режимах и условиях функционирования системы, а также о ее начальных параметрах. Прогнозирование можно вести и на стадии проектирования технологических систем, если имеются технические условия, конструктивные данные о ее элементах, известны возможные условия ее эксплуатации. При наличии опытного образца системы можно получить ее начальные характеристики, а при эксплуатации – информацию об уплате работоспособности технологических систем при различных условиях. На этом этапе имеется наибольшая неопределенность в оценке возможных состояний системы. Задача оптимизации технологических процессов сводится к нахождению таких условий их проведения, при которых критерий оптимизации достигает экстремума. Целевую функцию y = φ (x 1, x 2,…, x n), связывающую критерий оптимизации с выходными параметрами, варьируемыми при исследовании, принято называть функцией отклика, а геометрическое изображение функции отклика в факторном пространстве – поверхностью отклика. Экстремальное значение отклика достигается многократным последовательным продвижением в факторном пространстве несколькими методами.
Метод Гаусса-Зейгеля По нему последовательное продвижение осуществляется путем поочередного варьирования каждым фактором до достижения частного экстремума целевой функции. В каждой серии опытов изменяется только переменная xi, а остальные постоянные. Изображающая точка перемещается поочередно вдоль каждой из координатных осей x i (i =1, …, k) факторного пространства. Переход к новой (i +1) координате осуществляется при достижении экстремума целевой функции y (x) по предыдущей координате, т. е. в точке x N+1, где dy (x N+1)/ dx i=0 (рис. 1.4.2). Рис. 1.4.2 Направление движения вдоль (i +1)-й координатной оси выбирается обычно по результатам двух пробных экспериментов в окрестности точки частного экстремума по предыдущей переменной. Поиск экстремума прекращается в точке, движение из которой в любом направлении приводит к росту значения выходного параметра. При увеличении количества выходных переменных до 5 – 6, метод Гаусса-Зейгеля становится малоэффективным в силу значительного роста числа экспериментов, необходимых для отыскания экстремума. Метод градиента Состоит в том, что при оптимизации технологических процессов движение осуществляется в направлении наибольшего изменения целевой функции, причем направление движения корректируется после каждого рабочего шага.
|
||||||
Последнее изменение этой страницы: 2017-01-23; просмотров: 304; Нарушение авторского права страницы; Мы поможем в написании вашей работы! infopedia.su Все материалы представленные на сайте исключительно с целью ознакомления читателями и не преследуют коммерческих целей или нарушение авторских прав. Обратная связь - 3.144.117.162 (0.009 с.) |