Этапы построения математической модели технологического процесса

1. Постановка задачи: определение целей; выявление исходного состояния; оценка допустимых затрат времени и средств; установление типа задачи (выявление структуры или параметров систем, нахождение оптимальных условий работы).

2. Сбор априорной информации путем изучения литературных данных, опроса экспертов. Необходимо собрать и оценить всю доступную информацию решения таких или сходных задач. Данный этап очень важен для выбора дальнейшей стратегии.

3. Выбор способа решения и стратегии его реализации. Устанавливается тип модели (статическая или физико-химическая) и выявляются возможные влияющие факторы и выходные переменные. Структура модели существенным образом зависит от целей ее построения.

Для задачи проектирования имеет смысл рассматривать лишь теоретические модели. Одновременно формулируются гипотезы или выдвигаются положения, создаются экспериментальные участки и разрабатывается методика анализа и обработки экспериментальных данных. Составляются и отлаживаются алгоритмы и программы для обработки экспериментальных данных.

4. Проверка выбранного способа решения для своевременного выявления и устранения ошибок, постановки задачи, проверки работы экспериментальной установки, выбранной модели, методики анализа, а также с целью экономии средств проводят предварительный эксперимент. Производится предварительная оценка качества модели.

5. Анализ и интерпретация результатов. Производится статистический анализ результатов и проверяется точность оценок параметров и работоспособность полученной модели. Затем результаты интерпретируют с точки зрения физико-химических законов или технико-экономических показателей.

В том случае, если не достигнута цель исследований, необходимо проанализировать причины и найти новые варианты решения поставленной задачи.

Одной из важных целей при разработке и запуске процесса с непрерывными характеристиками производства является определение и поддержание оптимального режима процесса.

Полученные результаты могут стать ценной информацией для оптимизации процесса.

ПЛАНИРОВАНИЕ ЭКСПЕРИМЕНТА