Численное значение - параметр - модель
Cтраница 1
Численные значения параметров модели и ограничений принимаются согласно значениям месячного плана, а также по данным массивов текущей информации К6М, У4М, К10М и модели К2М ( постоянная информация), с учетом упомянутых выше предварительных расчетов и сдвига информации. В последнем случае в заявке К1В должно содержаться указание на использование фактических значений параметров вместо плановых или констант модели; такое указание может выдаваться в особых случаях, например, при угрозе срыва плана. [1]
Задача определения численных значений параметров модели обычно решается формальными методами и ставится следующим образом: при определенной структуре модели требуется рассчитать внутренние параметры так, чтобы в заданном диапазоне изменения внешних параметров отличия выходных параметров модели от выходных параметров объекта были минимальными. [2]
 |
Диалоговое окно для управления параметрами модели. [3] |
Далее рассмотрим текст программы, которая выводит численные значения параметров модели и позволяет их корректировать. Обращение к этой программе производится с помощью вызова Parametr из любого места ( или любого узла) модели. Описание макета такой программы приведено ниже. [4]
В формулу ( 81) входит не bN, a 6 Vl1, так как при добавлении новой точки и N 1 численные значения параметров модели 1 изменяются. [5]
 |
Структура моделирующей части программы АСхП. [6] |
При этом формировании используются не только внутренние форматы, содержащие численные значения параметров элементов, но и библиотека моделей элементов, содержащая подпрограммы вычисления токов ( или напряжений) каждого элемента при указанных во внутренних форматах численных значениях параметров моделей элементов. Эти параметры играют роль фактических параметров подпрограмм расчета моделей. [7]
Установлены зависимости изменения времени прогрева и охлаждения двигателей от температуры окружающего воздуха и скорости ветра, описываемые многофакторными математическими моделями. На основе экспериментальных исследований определены численные значения параметров установленных моделей для исследованных автомобилей и доказана их адекватность. [8]
В вычислительных экспериментах объектом исследования является теоретическая математическая модель, на основе которой необходимо получить экспериментальную факторную модель. Для ее получения необходимо определить структуру и численные значения параметров модели. [9]
Основные решения, касающиеся выбора вида математических соотношений, характера используемых переменных и параметров, принимает проектировщик, В то же время такие операции, как расчет численных значений параметров модели, определение областей адекватности и другие, алгоритмизированы и решаются на ЭВМ. Поэтому моделирование элементов обычно выполняется специалистами конкретных технических областей с помощью традиционных средств экспериментальных исследований и средств САПР. [10]
Следует отметить два обстоятельства: во-первых, синтез САСР носит итеративный характер, при этом используются возможности и человека, и ЭВМ. Процедура синтеза, при которой одни этапы выполняются проектировщиком, а другие путем расчетов на ЭВМ, называется интерактивной; во-вторых, окончательный вариант структуры системы и операторов связей не может, как правило, быть проведен без обязательного выполнения параметрической оптимизации или, во всяком случае, определения численных значений параметров моделей, т.к. расчет показателей качества возможен только при полностью определенных моделях. [11]
Известен ряд работ, например, труды В. В. Кафарова [7] с сотрудниками и М. Г. Слинько [17] с сотрудниками, посвященных структурам физико-химических описаний технологических процессов. Однако, численные значения параметров моделей, найденные в этих работах на стадии технологической разработки процессов, как правило, отличаются от параметров промышленных установок. [12]
Чтобы найти такую меру, выраженную численными значениями какого-либо одного или нескольких параметров, обычно прибегают к описанию структуры потока при помощи той или иной упрощенной модели или физической схемы, более или менее точно отражающей действительную физическую картину движения потока. Этой идеализированной физической модели отвечает математическая модель - уравнение или система уравнений, посредством которых расчетом определяется вид функции распределения времени пребывания. Затем находят те численные значения параметров модели, при которых совпадение опытной и расчетной функций распределения наилучшее. Указанные значения в дальнейшем применяют при расчете процесса в конкретном аппарате. Обобщая эти данные, получают уравнения для расчета значений параметров модели при разных гидродинамических условиях работы и размерах аппаратов данного типа. [13]
Таким образом, выбор класса моделей является очень важной стадией идентификации, от которой зависит качество всех последующих работ автоматизированного проектирования СА с ММЭВМ. Этот выбор определяется априорными знаниями разработчиков о процессе и, конечно, целью идентификации. Следующая вторая качественная стадия идентификации, связанная с понятием эквивалентности, состоит в определении численных значений параметров модели. [14]
Страницы: 1