Energiya tejash muammolarni hal qilishda mavzuga yondashuv usullari… - bet 22

|
Energiya tejash muammolarni hal qilishda mavzuga yondashuv usullari…
|
bet | 22/23 | Sana | 24.09.2024 | Hajmi | 9,79 Mb. | | #272137 |
X i – omillar
n - kuzatishlar soni
Agar o'rganilayotgan hodisani tavsiflovchi funktsiyalar sinfi noma'lum bo'lsa, u holda bog'lanish turi empirik tarzda, tanlash, bir qator funktsiyalarni qurish va ko'p korrelyatsiya koeffitsienti, F - mezon, qoldiq dispersiya va nisbiy xatolikdan foydalangan holda statistik ishonchlilik bilan aniqlanadi. yaqinlashtirish,
Funksiyalarning bunday empirik tanlovi bilan regressiya tenglamasi birinchi navbatda Teylor segmenti bilan ifodalanadi. Amaliy masalalar uchun biz odatda ikkinchi darajali polinom bilan cheklanamiz:
bu erda A 0 - erkin atama
Va men koeffitsientlarman
A i - omillar
Ikkinchi tartibli shartlar x j x k va j ≠ k regressiya tenglamasiga (4.7) argument omillarining bog'liq o'zgaruvchiga (Y) qo'shma ta'siri deb ataladigan ta'sirini va x j atamalarini hisobga olish uchun kiritilgan. x k va j = k (ya'ni x 2 ) j -chi argument o'zgarganda (Y) o'zgaruvchining bog'liqligi o'zgarishining nochiziqliligini hisobga oladi.
Teylor qator tenglamasining muhim segmentini topish jarayoni quyidagicha amalga oshiriladi.
Birinchidan, birinchi darajalardagi barcha noma'lumlar modelga kiritilgan va bu model F mezonidan foydalanib, nisbiy xatolik bilan baholanadi, agar F mezonining bahosi ahamiyatsiz bo'lib chiqsa, u holda qiymatlari juftlashtirilgan mahsulotlarning ikkinchi kuchlaridagi noma'lumlar modelga kiritilgan. Ko'phadning darajasini oshirish jarayoni tenglama segmenti muhim bo'lgunga qadar davom etadi.
Biroq, bu usul sezilarli kamchiliklarga ega:
- argumentlar soni ortib borishi bilan hatto ikkinchi darajali (4.7) dan foydalanilganda regressiya tenglamasining koeffitsientlari soni juda tez o'sadi.
- Agar tanlov hajmi unchalik katta bo'lmasa, kosmosda nuqtalarning tasodifiy joylashishi munosabatlarning ta'sirini tavsiflovchi ba'zi tasodifiy (noto'g'ri) bog'lanishlar ham muhim bo'lib chiqishiga olib kelishi mumkin.
- (4) ko'rinishda berilgan regressiya tenglamasini o'rganishda eng kichik kvadratlardan foydalanishni qiyinlashtiradigan holat yuzaga keladi. Shu munosabat bilan (4.7) tenglama quyidagi shaklda ko'rsatilgan ma'qul:
bu erda x j , x k - o'rganilayotgan statistik populyatsiyadagi j - va k - parametrlarning o'rtacha qiymatlari .
Bundan tashqari, olingan natijalarni birlashtirishdagi qiyinchilik hisoblash qiyinchiliklarini keltirib chiqaradi, chunki normal tenglamalar tizimining matritsasi degeneratsiyaga yaqinlashadi,
Ish sohasida o'rganilayotgan funktsiyalar to'g'ridan-to'g'ri bo'lgan hollarda bosqichma-bosqich regressiya tahlili usulidan foydalanish maqsadga muvofiqdir.
Bosqichli regressiya tahlili usuli yordamida tuzilgan dasturdan foydalanish muhim omillarni aniqlash bilan energiya ko'rsatkichlarining matematik modellarini olish imkonini berdi.
Misol tariqasida, quyida yog'-moy va to'qimachilik sanoatida muhim omillarning evroga ta'sirini aniqlash uchun bosqichma-bosqich regressiya tahlili usulidan foydalanish bo'yicha tadqiqotlar natijalari keltirilgan.
Yog 'va yog' ishlab chiqarishda 17 ta omildan to'rttasi muhimligi aniqlandi: X 1 , g'o'za chigitidagi namlik, X 1 3 - miozolliy konsentratsiyasi, X 1 5 - sho'rvaning qobig'i, X 1 7 , qora yog' unumdorligi. koeffitsienti.
Model quyidagicha ko'rinadi:
bu yerda A 0 tenglamaning erkin hadi
A i - koeffitsientlar
X i -omillar
± 2,3% dan oshmaydi . Olingan model mavjud ma'lumotlarning o'rtacha qiymatiga nisbatan 78,4% dispersiyani tushuntiradi. Bundan kelib chiqadiki, olingan tenglama tajriba natijalarini adekvat tavsiflaydi.
To'qimachilik sanoatining yigiruv ishlab chiqarishi uchun II vektorlarning ikkitasi muhim bo'lib chiqdi. EURga xom ashyo (x 1 ) va ipning sinishi (x 8 ) darajasi ta'sir qiladi . Olingan model o'rtacha inertial ma'lumotlarga nisbatan tarqalishning 83,2% ni tushuntiradi. Tenglamani tahlil qilish shuni ko'rsatdiki, ipning uzilishining 1% ga oshishi shikastlanishga qarshilikning 5-6% ga oshishiga olib keladi.
Energiyani tejash bo'yicha eng muhim chora-tadbirlardan biri elektr energiyasi iste'molini ilmiy asoslangan tartibga solishdir.
Tashqi aloqaga ega bo'lgan turli xil assortimentli korxonalar uchun energiya iste'molining ilmiy asoslangan standartlarini ishlab chiqish turli ishlab chiqarish bosqichlarida oloktrolotropelash iste'moliga ta'sir qiluvchi ko'plab omillarni kompleks hisob-kitoblar va tahlillar bilan birga olib boriladi.
Ko'p assortimentli ishlab chiqarish uchun mahsulotlarning elektr quvvati Gauss usuli yordamida aniqlanishi mumkin, bu holda hisoblash uchun dastlabki ma'lumotlar korxonaning maxsus tirbandligi va ishlab chiqarishni hisobga olish materiallari hisoblanadi. Ushbu ma'lumotlarga asoslanib, quyidagi tenglamalar tuziladi:
bu yerda A 1 , A 2 , A 3 ....A i ; B 1 , B 2 , B 3 .... B i ; M 1 , M 2 , M 3 .... M i ; hisob-kitob davri uchun A, B, ... M turdagi mahsulotlar ishlab chiqarish;
W 1 , W 2 , ... Wi - hisob-kitob davri uchun har bir ishlab chiqarish bo'yicha haqiqiy elektr energiyasi iste'moli;
X 1 , X 2 , X 3 .... X i - tegishli turdagi mahsulot birligiga elektr energiyasi n energiyaning o'ziga xos texnologik sarfi.
Hisoblash davri sifatida siz rejalashtirilgan kundan oldingi kun, oy, chorak, yil miqdoridagi haqiqiy ma'lumotlarni olishingiz mumkin.
Ammo tahlilsiz ishlab chiqarishning statistik materiallariga asoslangan modellar, ularni qurish usullari va sifati qanday bo'lishidan qat'i nazar, sanoat korxonalarida energiyaning solishtirma iste'moli uchun oqilona progressiv standartlarni aniqlash uchun bevosita asos bo'la olmaydi. Bu, birinchi navbatda, modelni moslashtirish uchun foydalaniladigan statistik ma'lumotlar nafaqat energiya iste'moli, balki turli xil ortiqcha energiya yo'qotishlari haqida ma'lumotni o'z ichiga olganligi bilan bog'liq. Bundan tashqari, alohida korxonalar uchun qurilgan matematik modellar doimiy omillarning energiya iste'moliga ta'sirini hisobga olmaydi: ishlab chiqarish sharoitlari, texnik va texnologik parametrlar va o'ziga xos xususiyatlar.
Shu munosabat bilan biz ishlab chiqarilayotgan mahsulotlarning energiya texnologik sxemasidan foydalangan holda elektr energiyasi ko'rsatkichlarini hisoblash algoritmi va dasturini ishlab chiqdik.
Hisoblash dasturi to'qimachilik sanoati misolida keltirilgan [ ]
Hisoblash algoritmi bo'limlarning o'ziga xos xususiyatlarini hisobga olgan holda yaratilgan: yigiruv, to'quv va pardozlash. Bundan tashqari, hisob-kitoblarda yarim tayyor mahsulotlarning texnologik ko'rsatkichlari qo'llanilmaydi: ipning chiziqli zichligi, matoning zichligi va kengligi, asbob-uskunalar tarkibi va boshqalar Bu korxonalar bir hil mahsulotlar ishlab chiqaradi, lekin mahsulotlarning turli tarkibi, shuning uchun hisoblashda. standart xarakteristikalar, an'anaviy o'lchov birliklari qabul qilinadi.
Rasmda suv ta'minotining standart xususiyatlarini hisoblash uchun oqim sxemasi.
Dastur ishlab chiqarish bo'yicha har bir mahsulot assortimenti bo'yicha elektr energiyasini iste'mol qilish hisob-kitoblarini, shartli ishlab chiqarish hajmini aniqlashni, texnologik va yordamchi ehtiyojlar uchun elektr energiyasini iste'mol qilish hisoblarini, mutlaq va solishtirma elektr energiyasini iste'mol qilishning matematik modellarini, shuningdek, standart energiya tavsiflarini o'z ichiga oladi. egri chiziq. Misol tariqasida 11-ilovada Namangan polk zavodi uchun hisob-kitoblar keltirilgan
Energiya ko'rsatkichlarini hisoblash va tahlil qilishning tavsiya etilgan matematik usullari energiya iste'moli va elektr yuklarining parametrlari va rejimlarini aniqlash, shuningdek ularni optimallashtirishning aniqligini oshirish imkonini beradi. Ularni birlashtirish hisobiga hisob-kitoblarning murakkabligini kamaytiring. Turdosh tarmoqlar uchun olingan natijalarni umumlashtiring.
Olingan dasturlar korxonaning avtomatlashtirilgan boshqaruv tizimini rivojlantirish uchun asos bo'lib xizmat qilishi mumkin.
|
| |