 ПОЗНАВАТЕЛЬНОЕ
| Які найважливіші завдання є при моделюванні теплообмінних апаратів?
Слайд №1 В даній роботі, я розглянув математичну модель в теплообміннику - калорифер. Де ми будемо використовувати 2 методи апроксимації одержаної перехідної характеристики. Слайд №2 ІДЕНТИФІКАЦІЯ – це процес визначення характеристик об’єкту керування за даними експериментальних досліджень. Є три способу отримання математичних моделей об’єкту керування, це: аналітичний, експериментальний та експериментально-аналітичний. А також два виду ідентифікації, це: структурна та параметрична. Слайд №3 Ідентифікація об’єкту керування за перехідною характеристикою здійснюється за таким алгоритмом: 1. Вивчення об’єкту керування, його вхідні та вихідні параметри; 2. Підготовка до проведення експерименту; 3. Внесення ступінчастого впливу та реєстрація значень вихідного параметру в часі; 4. Проведення експерименту; 5. Згладжування експериментальної перехідної характеристики; 6. Попередня обробка результатів експерименту; 7. Перехід від абсолютних значень Y ординат до приростів DY; 8. Нормування перехідної характеристики; 9. Апроксимація обраною передатною функцією; 10. Апроксимація перехідної характеристики.
Слайд №4 Спочатку, ми проведемо експеримент з визначення перехідної характеристики об’єкту керування на ступінчасту зміну витрати пару. Як правило, для визначення перехідних характеристик застосовується ступінчасте збурення величиною 10-15% від номінального значення вхідного параметра. Для мого об’єкту керування я вибрав 10%. Слайд №5 Після цього по експериментальним даним ми будуємо експериментальну криву, як показано на цьому слайді. Слайд №6 Попередня обробка результатів експерименту нам потрібно виконати для визначення корисного сигналу з експериментальної перехідної характеристики, для цього ми використовуємо метод послідовного усереднення. Метод полягає в тому, що на деякому інтервалі часу виконують послідовне усереднення ординат. Точність усереднення залежить від числа L, при малому значенні L якість згладжування буде низька, а збільшення L може призвести до викривлення суттєвих особливостей часової характеристики. Слайд №7 Якщо L буде дорівнювати двом, то усереднення виконують згладжування експериментальної кривої методом трьох крапок. Слайд №8 А якщо L буде дорівнювати чотирьом, то усереднення виконують згладжування методом п’яти крапок. Слайд №9 Спочатку ми використаємо метод апроксимації аперіодичної ланки другого порядку с запізнюванням. • Вихідними даними для розрахунку буде експериментальна перехідна характеристика об'єкта, яка задана у вигляді рівновіддалених за часом ординат. • Апроксимуюча передатна функція буде мати такий вигляд, як показано на слайді. • А точність апроксимації характеризується критерієм I. Слайд №10 Побудувавши графік згладження за методом п’яти точок та апроксимуючої кривих, можна побачити, що цей метод має не досить високе точність апроксимації. Слайд №11 Отримавши результати апроксимації передатна функція 2-го порядку. Ми бачимо, що точність апроксимації становить лише 89.3%, а максимальна похибка апроксимації не повинна бути більше ніж 5%. Отже цей метод нас не задовольняє. Слайд №12 Тому, ми спробуємо виконати апроксимацію методом Сімою. • Метод Сiмою є універсальним методом апроксимації, який дозволяє отримати апроксимуючі залежності будь якого порядку з високим відсотком точністі. Слайд №13 • Побудувавши графік можна побачити, що цей метод набагато краще підходить для нашого випадка. Слайд №14 • Отримавши результати апроксимації передатної функція методом Сімою. Ми бачимо, що точність апроксимації становить 99.6%, це майже досконалий результат який ми могли отримати, тому цей метод нас повністю задовольняє.
Підведемо підсумок. Було проведено апроксимація експериментальної кривої аперіодичною ланкою 2-го порядку с запізнюванням та методом Сімою. На підставі отриманих розрахунків апроксимації, метод Сімою був обраний, як більш точнiший. Цей метод відрізняється від інших тим, що має високу точність апроксимації, легко алгоритмується та легко обробляється на ЕОМ в порівнянні з іншими методами.
Які найважливіші завдання є при моделюванні теплообмінних апаратів? Найважливішим завданням при моделюванні теплообмінних апаратів є визначення полей розподілення температури Т(t,x,y,z) та потоку теплоти q(t,x,y,z). Математические модели применяются в системах автоматизации проектирование (САПР) технологических процессов, в автоматизированных системах научных исследований (АСНИ) и в автоматизированных системах управление технологическими процессами (АСУТП ). Математическая модель процесса в теплообменике должна учитывать изменение температуры во времени, в следствии теплопередачи и в следствии движения потоков теплоносителей.
Математична модель процесу в теплообмінику повинна враховувати зміну температури в часі, в слідстві теплопередачі і в слідстві руху потоків теплоносіїв.
1. Чому експериментальні дані були отримані активним методом? 2. Чому значення збурюючого впливу дорівнює 10%? 3. Звідки береться запізнювання при апроксимації? |
