ПОИСК Статьи Рисунки Таблицы Метод синтеза при известных законах распределения неопределенных параметров из "Обеспечение и методы оптимизации надежности" Для решения задач структурно-параметрического синтеза оптимальных ХТС в условиях неопределенности информации о параметрах ХТП необходимо применять специальные методы теории решений, которые позволяют определять оптимальные величины коэффициентов запаса на конструкционные параметры оборудования ХТС. В зависимости от вида формализации неопределенных параметров можно выделить две группы методов решения указанного класса задач синтеза ХТС вероятностно-статистические—при известных законах распределения неопределенных параметров ХТП и предельно-интервальные — если известны только интервалы возможных значений неопределенных параметров ХТП. [c.133] Рассмотрим формулировку ИЗС структурно-параметрического синтеза ХТС при известных законах распределения неопределенных параметров ХТП как задачи стохастического программирования, которая сводится к поиску минимума математического ожидания (КЭ) синтезируемой ХТС. Содержательная постановка указанного класса ИЗС имеет следующий вид. Заданы ГОТС синтезируемой ХТС, которая образована функциональным объединением всех альтернативных вариантов технологической топологии и инженерно-аппаратурного оформления ХТП, и законы распределения неопределенных параметров ХТП, которые могут войти в оптимальную структуру ХТС. [c.133] Требуется определить значения коэффициентов структурного разделения потоков и конструкционных параметров элементов ХТС, которые обеспечат минимум математического ожидания экономического КЭ функционирования ХТС при любых допустимых случайных значениях неопределенных параметров ХТП. Математическая формулировка ИЗС имеет следующий вид. [c.133] Рассмотрим сущность отдельных этапов данного метода решения ИЗС. На первом этапе устанавливаются параметры, неопределенность которых существенным образом влияет на решение задачи синтеза ХТС. Если возможное изменение неопределенного параметра не оказывает существенного влияния на нормальное функционирование элемента или подсистемы ХТС, то такой параметр задается его среднеинтервальной оценкой. Для неопределенных параметров ХТП на основании имеющихся экспериментальных данных и опыта специалистов-технологов определяется вероятностное описание неопределенных параметров ХТП в интервале их возможных значений. [c.135] На третьем этапе для нахождения М [1] ] на каждом шаге решения задачи стохастического программирования применяется статистическое или имитационное моделирование ХТС. Для сложных многоконтурных ХТС имитационное моделирование представляет собой многократно повторяющуюся итерационную процедуру расчета параметров выходных технологических потоков системы, где итерационными переменными являются параметры особых технологических потоков, при разрыве которых многоконтурная ХТС превращается в эквивалентную разомкнутую [4]. [c.136] При /=1 начальное приближение параметров разрываемых потоков принимается по технологическим соображениям. [c.136] Для нахождения глобального экстремума при решении задачи многопараметрической минимизации (5.7) — (5.12) используется стохастический квазиградиентный алгоритм [173], позволяющий определить множество локальных экстремумов целевой функции, среди которых определяется экстремум. [c.136] Операторная схема ХТС представлена на рис. 5.1. Неопределенными параметрами ХТП для рассматриваемой синтезируемой ХТС являются значения констант скоростей химических реакций, которые имеют нормальный закон распределения при известных математических ожиданиях и дисперсиях. [c.137] Рассмотренный метод дал более эффективное решение (на 17,1%), чем метод, использующий стратегию минимакса, и более эффективное решение (на 4,4%) по сравнению с методом, использующим стратегию. минимума среднеарифметического значения критерия г] . При этом получена большая статистическая достоверность результатов, что обусловлено уменьшением объема реактора V и выбором оптимальных значений коэффициентов структурного разделения обратных технологических потоков. [c.137] Вернуться к основной статье