Оптимизация и управление технологическим процессом
Общие положения теории управления технологическими процессами. Моделирование как метод исследования технологических процессов и получение оптимальных решений. Значение эксперимента в моделировании технологических объектов. Основные термины и понятия.
| Рубрика | Производство и технологии |
| Вид | курс лекций |
| Язык | русский |
| Дата добавления | 27.06.2012 |
| Размер файла | 521,1 K |
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.
Дальнейшее развитие методов планирования экспериментов привело к ряду новых постановок задач: планирование отсеивающих экспериментов в задачах с большим числом независимых переменных; планирование экспериментов, направленных на изучение механизма явлений и др.
С 1959 года развивается концепция совместных эффективных оценок Кифера, опирающиеся на центральные идеи математической статистики, т.е. эффективность экспериментального поиска здесь уже обеспечивается не только оптимальным расположением точек в пространстве независимых переменных (предложены Д-оптимальные планы), но и оптимальным способом обработки результатов наблюдений.
Именно на оптимальных способах обработки результатов эксперимента построены все современные методы планирования экспериментов.
В дальнейшем остановимся конкретно на некоторых из них.
3.3 Основные термины и понятия математического планирования эксперимента
Факторами называют переменные величины, определяющие функционирование объекта.
Факторное пространство - многомерное пространство факторов, в котором находится искомая точка, соответствующая заданному набору уровней факторов.
Функция отклика: если между выходной переменной или откликом системы у и факторами (х1, х2, …xn) существует функциональная зависимость.
y= ц (х1, х2, …xn),
то функцию ц называют функцией отклика, а геометрический образ, соответствующий функции отклика, называют поверхностью отклика.
Пример двухфакторного пространства G
С учетом представленного становиться очевидно, что эксперимент необходимо поставить так, чтобы при минимальном количестве опытов, варьируя значениями независимых переменных по специальным правилам, построить математическую модель системы и найти оптимальные значения свойств системы, то есть определить параметр оптимизации.
Вид математической модели может быть различным и его выбирают, исходя из конкретных требований постановки экспериментальных исследований. Но в любом случае модель должна быть наиболее простой и адекватной, то есть способной предсказывать значение выходной переменной (или результат эксперимента) с достаточной точностью.
Существуют полиномиальные, неполиномиальные модели, модели дисперсионного анализа и др.
Для экстремального планирования эксперимента наибольшее применение получили модели в виде алгебраических полиномов.
Так функцию отклика (х1, х2, …, хк) можно с достаточной точностью представить в виде полинома степени d от k переменных:
Например, для k=2
++++……. (1)
Где , - теоретические оценки коэффициентов регрессии соответствующие генеральной совокупности опытов
Так как полученный в результате опытов ограниченный статистический материал дает возможность определить лишь оценки b0, b1, …, bk, то уравнение регрессии, полученное на основании N опытов, запишется следующим образом:
=b0+b1x1+b2x2+…. (2)
Где - значение выхода, предсказанное ур. (2)
Для большинства случаев полиномиальную модель можно ограничить второй степенью.
Дисперсионный анализ - исследование влияния тех или иных факторов на изменчивость полученных в опыте средних показателей.
Так как и дисперсионный анализ, и методы планирования основаны на положениях теории вероятностей и математической статистики, то мы должны получить и следующие, известные нам термины:
случайная величина;
частота появления события;
вероятность появления случайного события;
функция распределения случайной величины;
математическое ожидание;
дисперсия;
среднее квадратичное отклонение;
эксцесс;
равномерное распределение;
нормальное распределение;
генеральная совокупность;
случная выборка;
выборочное распределение;
выборочные статистические характеристики или оценки соответствующих генеральных параметров;
несмещенные и смещенные оценки;
ошибки наблюдения:
грубые;
систематические;
случайные;
ошибка воспроизводимости;
доверительный интервал;
доверительная вероятность;
Размещено на Allbest.ru
Подобные документы
Понятие автоматизации, ее основные цели и задачи, преимущества и недостатки. Основа автоматизации технологических процессов. Составные части автоматизированной системы управления технологическим процессом. Виды автоматизированной системы управления.
реферат [16,9 K], добавлен 06.06.2011Общие понятия о технологических размерных цепях, их виды. Условия осуществления размерного анализа технологических процессов. Основные методы и этапы расчета технологических размерных цепей. Назначение допусков на размеры исходной заготовки детали.
презентация [774,8 K], добавлен 26.10.2013Понятия управления технологическими процессами. Иерархия управления промышленным предприятием. Автоматические системы регулирования и особенности обратной связи в них. Метрологические понятия, элементы измерительной цепи. Анализ методов измерений.
курсовая работа [6,4 M], добавлен 28.05.2013Основные понятия о технологических процессах прокатного и кузнечнопрессового производства. Структура и элементы технологических процессов прокатного и кузнечнопрессового. Классификация технологических процессов. Оборудование. Оснастка. Изделия.
контрольная работа [60,4 K], добавлен 10.11.2008Порядок поверки, калибровки и аттестации приборов. Прикладные функции управления технологическим процессом. Схема автоматического регулирования соотношения дутьё-газ доменной печи. Контроль качества и анализ характеристик надежности систем автоматизации.
отчет по практике [317,5 K], добавлен 21.04.2016Анализ организационно-правовых форм предприятий России. Производственная и организационная структура управления ОАО "Метафракс". Метрологическое обеспечение производства метанола. Автоматизация системы управления технологическими процессами предприятия.
отчет по практике [684,2 K], добавлен 18.04.2015Современные технологии разработки женского костюма, типовые технологические процессы производства одежды, выбор наиболее эффективного процесса изготовления изделия, расчет технологических процессов, комплектование операций, выполнение и сборка в потоках.
курсовая работа [104,3 K], добавлен 06.05.2010Общая характеристика предприятия. Построение формальной модели бизнес-процесса закупки сырья, выбор оптимального варианта его выполнения. Разработка автоматизированной системы управления технологическим процессом изготовления жидкого моющего средства.
курсовая работа [2,8 M], добавлен 21.10.2012Моделирование АИС. Создание автоматизированной системы управления процессом измельчения для повышения эффективности функционирования технологического комплекса за счет улучшения системы регулирования и контроля подачи руды и расхода воды в мельницу.
курсовая работа [1,7 M], добавлен 17.01.2009Предпосылки появления системы автоматизации технологических процессов. Назначение и функции системы. Иерархическая структура автоматизации, обмен информацией между уровнями. Программируемые логические контролеры. Классификация программного обеспечения.
учебное пособие [2,7 M], добавлен 13.06.2012
