Лекция №8. Рис.11. Этапы имитационного моделирования

Рис.11. Этапы имитационного моделирования

Определение системы заключается в установлении границ, ограничений и показателей эффективности системы, подлежащей изучению.

Формулирование модели – это переход от реальной системы к логической схеме (абстрагирование).

Подготовка данных состоит в отборе данных, необходимых для построения модели, и представлении их в соответствующей форме.

Трансляция модели – это описание модели на языке, приемлемом для использования в ЭВМ.

Оценка адекватности заключается в повышении до приемлемого уровня степени уверенности, с которой можно судить о корректности выводов о реальной системе.

Стратегическое планирование – это планирование эксперимента, который должен дать необходимую информацию.

Тактическое планирование – это определение способа проведения каждой серии испытаний, предусмотренных планом эксперимента.

Проведение экспериментов – это процесс осуществления имитации с целью получения желаемых результатов (данных).

Интерпретация результатов – это построение выводов по данным, полученным путем имитации.

Реализация – это практическое использование модели и результатов моделирования.

Документирование заключается в регистрации хода осуществления проекта и его результатов, а также документировании процесса создания и использования модели.

Для качественной оценки сложной системы удобно использовать методы теории случайных процессов. Опыт наблюдения за объектами показывает, что они функционируют в условиях действия большого количества случайных факторов. Поэтому предсказание поведения сложной системы может иметь смысл только в рамках вероятностных категорий. Другими словами, для ожидаемых событий могут быть указаны лишь вероятности их наступления, а относительно некоторых значений приходится ограничиться законами их распределения или другими вероятностными характеристиками (например, средними значениями, дисперсиями и т.п.).

Для изучения процесса функционирования каждой конкретной сложной системы с учетом случайных факторов необходимо иметь достаточно четкое представление об источниках случайных воздействий и надежные данные об их количественных характеристиках. Поэтому любому расчету или теоретическому анализу, связанному с исследованием сложной системы, предшествует экспериментальное накопление статистического материала, характеризующего поведение отдельных элементов и системы в целом в реальных условиях. Обработка этого материала позволяет получить исходные данные для расчета и анализа.

Основными источниками случайных воздействий являются факторы внешней среды и отклонения от нормальных режимов функционирования (ошибки, шумы и т.д.), возникающие внутри системы.

Влияние случайных факторов на течение процесса имитируется при помощи случайных чисел с заданными вероятностными характеристиками. При этом результаты, получаемые при однократном моделировании, следует расценивать лишь как реализации случайного процесса. Каждая из таких реализаций в отдельности не может служить объективной характеристикой изучаемой системы. Искомые величины обычно определяются усреднением и статистической обработкой данных большого числа реализаций. Поэтому часто этот метод называют еще методом статистического моделирования.

Метод статистического моделирования позволяет вычислить значение любого функционала, заданного на множестве реализаций изучаемого процесса. Имея, например, возможность находить значение показателя эффективности системы с помощью статистических испытаний можно решать целый ряд задач анализа сложных систем, таких как:

§ оценка влияния на эффективность изменений различных параметров системы или начальных условий;

§ оценка эффективности различных принципов управления.

Результаты моделирования оказываются полезными и при синтезе системы для оценки качества тех или иных вариантов ее структуры, перспективного планирования.

Однако методу статистического моделирования присущ общий недостаток любых численных методов. Полученные результаты носят частный характер и оценивают эффективность системы лишь в тех ситуациях, для которых проводилось моделирование.

Несмотря на этот серьезный недостаток, имитационное моделирование является в настоящее время наиболее эффективным методом исследования сложных систем, а иногда и единственным практически доступным средством получения интересующей информации о поведении системы (особенно на стадии ее проектирования или модернизации).

3. Математические модели элементов парогенератора

3.1. Характеристика работы парогенераторов

Парогенератор состоит из ряда обогреваемых и необогреваемых элементов, по которым движется теплоноситель (например, поверхности нагрева, смесительные коллекторы, необогреваемые соединительные трубопроводы). Эти элементы различаются интенсивностью теплоподвода, термодинамическим состоянием теплоносителя и конструктивным оформлением.

Рассмотрим схемы прямоточного и барабанного парогенераторов (рис.12,13).