|
IV-bo'lim
ENERGIYA TADQIQOTLARNING KO'RSATKICHLARINI MATEMATIK TA'HRIRLASH
|
| bet | 21/23 | | Sana | 24.09.2024 | | Hajmi | 9,79 Mb. | | #272137 |
IV-bo'lim
ENERGIYA TADQIQOTLARNING KO'RSATKICHLARINI MATEMATIK TA'HRIRLASH.
Energiya ko'rsatkichlarini o'rganish uchun matematik yordam bir qator aniq muammolarni hal qilish bilan bog'liq. Xususan, kimyoviy-fizikaviy, mexanik, texnologik va boshqa jarayonlarni o'zgartirishda energiya ko'rsatkichlarining chiziqli va chiziqli bo'lmagan xususiyatlarining funktsional bog'liqliklari, xususiy va mutlaq quvvat sarfiga ko'plab omillarning ta'siri.
Shu sababli, topshiriqlarga qarab, turli matematik usullardan foydalanish zarurati tug'iladi.
Quyida muammolarni hal qilishda qo'llaniladigan ba'zi matematik usullarning tahlili keltirilgan.
Matematik statistika usullaridan foydalanish energiya ko'rsatkichlarining hosildorlik ( P' ) va yalpi mahsulot ( P ) bilan bog'liqligini aniqlashga, shuningdek, elektr yuklarining (P), mahalliy ( e ) va mutlaq ( ) xarakterli modellarini olish imkonini beradi. W ) elektr energiyasi iste'moli.
,
Ushbu xususiyatlarni o'rganish texnologik birliklarning energetik jihatdan loyihalashtirilgan ish rejimlarini aniqlash imkonini beradi. Ushbu muammolarni hal qilish uchun: dispersiya tahlili, eng kichik kvadratlar usuli (LSM), Chebishev usuli, eksperimental loyihalash usuli
va boshqalar.
Dispersiya tahlilidan foydalanish, masalan, ushbu ta'sir darajasini (ulanishning yaqinligi) va bog'liqlik shaklini aniqlamasdan, bir qator omillarning o'ziga xos quvvat sarfiga ta'sirini aniqlash imkonini beradi.
Eksperimental loyihalash usullaridan, eng kichik kvadratchalardan va boshqa bir qator usullardan foydalanish, hatto kichik namuna hajmida ham katta miqdordagi hisob-kitoblar bilan bog'liq. Shuning uchun bu holatlarda korrelyatsion tahlil usullaridan foydalanish maqsadga muvofiqdir.
Korrelyatsiya tahlili xatti-harakatlarning o'rtacha qonunini, shuningdek, har bir qiymatning boshqa qiymatning qiymatlariga bog'liqlik darajasini o'rganadi.
Korrelyatsiya tenglamasini olish tenglama turini aniqlash va ushbu tenglamaga kiritilgan koeffitsientlarni hisoblashdan iborat. Ko'pgina hollarda, bu munosabatlarning tabiati shunday bo'lib chiqadiki, uni ifodalash uchun u yoki bu tartibli ko'phad ko'rinishidagi korrelyatsiya tenglamasidan foydalaniladi.
Hisob-kitoblarni boshlashda, bir qator hollarda, bog'liqlik grafigiga etarlicha aniq yaqinlashishni ta'minlaydigan korrelyatsiya tenglamasining tartibi haqida hech qanday ma'lumot yo'q. Shuning uchun korrelyatsiya tenglamasining tartibini bosqichma-bosqich oshirish kerak. Ammo, (42) formuladan ko'rinib turibdiki, 1-tartibdagi h korrelyatsiya tenglamasi uchun topilgan koeffitsientlar ( h 1 +1)-tartibga o'tishda o'z ahamiyatini yo'qotadi .
Shu sababli, agar erishilgan yaqinlashish etarli bo'lmasa, katta yaqinlikni olish uchun korrelyatsiya tenglamasining tartibini oshirish kerak va buning uchun butun hisoblash jarayoni yana takrorlanishi kerak.
Ushbu kamchiliklar Chebishev usulida yo'q qilinadi, unda yuqori tartibli tenglama shartlari ketma-ket qo'shiladi, allaqachon qilingan hisob-kitoblarni saqlab qoladi va har bir holatda olingan formulaning afzalliklarini baholaydi.
Yuqoridagi usuldan foydalanib, tasodifiy miqdorlar orasidagi bog'lanishni aniqlash va analitik shaklda 4-tartibgacha bo'lgan korrelyatsiya tenglamasini olish imkonini beruvchi algoritm va dastur tuzildi.
Olingan grafiklar va energiya modellari (texnologik jarayonlar, asbob-uskunalar, ustaxonalar, korxonalar) tahlili shuni ko'rsatdiki, yog'-moy sanoati, abraziv asboblar ishlab chiqarish, fosfor va engil sanoat uchun birinchi darajali korrelyatsiya tenglamasi juda aniq taxminan bilan tavsiflanadi. o'rganilayotgan funksiyalarning o'zgarishi tabiati W= f(P), P=f(P')
Ishlab chiqarish ish sohasidagi bu funktsiyalar deyarli oddiy. Silikon karbid ishlab chiqarish jarayonlari (elektrotermik jarayon) uchun bog'liqlik ikkinchi darajali tenglama (1-ilova) bilan to'liqroq tavsiflanadi:
bu erda: B 1 , B 2 . B 3 , - tenglamaning erkin shartlari C 1 , C 2 , C 3 , D 1 , D 2 , D₃ - koeffitsientlar
bu erda W - termal aylanish uchun energiya sarfi,
A - termal tsikl uchun o'rtacha soatlik mahsuldorlik,
n - bir termal tsikl uchun mahsulotning yalpi rentabelligi.
Olingan tenglamalarning matematik tahlili shuni ko'rsatdiki, (4.3) tenglama kampaniya uchun elektr energiyasi iste'moli 968,6 ming kVt / soat bo'lganida maksimal (ya'ni, eng katta yalpi ishlab chiqarish), tenglama (4.4) kampaniya uchun elektr energiyasi iste'moli 108,1 bo'lganda minimalga ega. ming kVt/soat. (4.5) tenglama uzluksiz kamayuvchi funktsiyadir.
Kelishuv mezonlaridan foydalangan holda statistikaning matematik usullari mahsulot hajmi va assortimentini o'zgartirish sharoitida energiya sarfini ob'ektiv baholash va texnologik va operatsion omillarning energiya iste'moli ko'rsatkichlariga ta'sirini baholash imkonini beradi. Har bir omil ta'sirini alohida o'rganish bilan bir qatorda, ularning birgalikdagi ta'sirini baholash kerak, chunki ishlab chiqarish sharoitida barcha omillar o'zaro bog'liq va bir vaqtning o'zida harakat qiladi.
Ko'p o'lchovli statistik muammolarni hal qilish uchun tahlilning dispersiya, korrelyatsiya va regressiya usullaridan foydalaniladi. Dispersion va korrelyatsiyali tahlil usullari turli omillarning bir-biriga va bog'liq o'zgaruvchilarga ta'sir darajasini aniqlashni ta'minlaydi va regressiya tahlili ushbu omillarning ta'sir qilish qonuniyatlarining tabiatini analitik tarzda taqdim etish, baholash va natijalarni bashorat qilish imkonini beradi. kelajak davri. Ko'p regressiya tenglamasi odatda quyidagicha ko'rinadi:
qaerda V o . tenglamaning erkin muddati
i - koeffitsientlarda
|
| |
