Помощь в написании студенческих работ
Антистрессовый сервис

Разработка системы оптимального управления и математическое моделирование технологического процесса производства изопропилбензола

Диссертация: Разработка системы оптимального управления и математическое моделирование технологического процесса производства изопропилбензола
ДиссертацияПомощь в написанииУзнать стоимостьмоей работы

В результате взаимодействия разработанных программ моделирования производства ШБ и алгоритма МГУА получена математическая модель производства ИПБ в виде системы полиномов, позволяющая эффективно использовать для решения задачи оптимального управления методы математического программирования. На основании анализа экспериментальных данных, определяющих функции управления оперативного персонала… Читать ещё >

Разработка системы оптимального управления и математическое моделирование технологического процесса производства изопропилбензола (реферат, курсовая, диплом, контрольная)

Содержание

  • 1. АНАЛИЗ ПРОИЗВОДСТВА ХИМИЧЕСКОЙ ТЕХНОЛОГИИ КАК ОБЪЕКТА ОПЕРАТИВНОГО УПРАВЛЕНИЯ
    • 1. 1. Анализ химического производства как объекта оперативного управления
    • 1. 2. Характеристика производства изопропилбензола /О
    • 1. 3. Основные задачи оперативного управления
    • 1. 4. Выводы
  • 2. МАТЕМАТИЧЕСКОЕ МОДЕЛИРОВАНИЕ ХИМИЧЕСКОГО ПРОИЗВОДСТВА КАК ОБЪЕКТА ОПЕРАТИВНОЙ ОПТИМИЗАЦИИ
    • 2. 1. Анализ методов математического моделирования
    • 2. 2. Математическое моделирование колонны многокомпонентной ректификации
      • 2. 2. 1. Состояние проблемы.. 3/
      • 2. 2. 2. Анализ вычислительных аспектов
      • 2. 2. 3. Анализ отделения ректификации производства изопропилбензола
      • 2. 2. 4. Формирование математической модели, разработка и исследование алгоритма расчета процесса ректификации
      • 2. 2. 5. Разработка и исследование алгоритма расчета многокомпонентной ректификации при наличии нераспределявдихся компонентов. S
      • 2. 2. 6. * Рекомендации по использованию разработанных модулей
    • 2. 3. Математическая модель реактора алкилирования
    • 2. 4. Математическая модель смесителя и вспомогательные вычислительные модули. 8 $
      • 2. 4. 1. Смеситель
      • 2. 4. 2. Блоки пересчета размерностей
    • 2. 5. Математическое моделирование производства. ^
      • 2. 5. 1. Особенности и способы расчета стационарного режима производства
      • 2. 5. 2. Итерационные методы решения системы уравнений математической модели ХТС
      • 2. 5. 3. Выбор разрываемых потоков. ЮЗ
      • 2. 5. 4. Описание программы расчета математической модели производства ИПБ. №
    • 2. 6. Выводы
  • 3. МАТЕМАТИЧЕСКОЕ МОДЕЛИРОВАНИЕ МЕТОДОМ ГРУПШЮГО УЧЕТА АРГУМЕНТОВ. НО
    • 3. 1. Анализ МГУА
      • 3. 1. 1. Формальное описание алгоритма МГУА
    • 3. 2. Определение типа частного описания
    • 3. 3. Выбор критерия селекции и способ разбиения множества экспериментальных данных. ^
    • 3. 4. Описание алгоритма. 1&
    • 3. 5. Исследование эффективности алгоритма.. /
  • 3. *5.1. Сходимость алгоритмов МГУА
    • 3. 5. 2. Помехоустойчивость алгоритма. 13В
    • 3. 6. Использование МГУА для построения математических моделей отдельных аппаратов
    • 3. 7. Выводы. 1**
  • 4. ОПТИМАЛЬНОЕ УПРАВЛЕНИЕ ТЕХНОЛОГИЧЕСКИМ ПРОЦЕССОМ ПРОИЗВОДСТВА ИПБ. М
    • 4. 1. Формализация задачи оптимального управления производством ИПБ
    • 4. 2. Выбор критерия оптимального управления технологическим процессом производства ИПБ. №
    • 4. 3. Определение параметров модели оптимального управления проиэводства ИПБ
    • 4. 4. Реализация алгоритма оптимального управления в условиях промышленной эксплуатации .Ш
    • 4. 5. Выводы

Перспективным планом развития народного хозяйства страны на пятилетку предусматривается дальнейшее увеличение выпуска и ассортимента химических материалов и продуктов. Решение поставленной задачи осуществляется как за счет строительства новых предприятий и расширения действующих, так и за счет разработки и внедрения современных высокоэффективных и интенсификации существующих технологических процессов. Это возможно при широком применении автоматизации и вычислительной техники, что в конечном итоге приводит к росту производительности технологических процессов и повышению качества получаемой продукции.

Результаты внедрения в химическую промышленность автоматизированных систем управления показывают, что создаются условия для интенсификации технологических процессов, улучшения технико-экономических показателей химических производств и предприятий.

В настоящее время приобретает актуальность проблема разработки инженерных методов построения интегрированных АСУ, которые решают задачи автоматизированного управления на всех уровнях от верхнего — управление предприятием, до нижнегоуправление технологическими установками и аппаратами.

В данной работе рассматриваются вопросы разработки и исследования математического и программного обеспечения типовых задач управления технологическими системами. Из многочисленных действующих химических производств выделена типовая ХТС с определенной топологией технологической схемы, характерной для множества производств.

4.5. Выводы.

С учетом особенностей функционирования и аппаратурного оформления исследуемого производства сформулирована математическая постановка задачи оптимального управления.

Определены параметры модели оптимального управления и осуществлен на основании литературного обзора выбор критерия оптимального управления и реализован численный метод поиска оптимума^.

Приведены результаты исследования влияния производственных возмущений.

Даны рекомендации по эксплуатации в промышленных условиях разработанного алгоритма оптимального управления производством ИПБ.

— 164 -ЗАКЛЮЧЕНИЕ.

1. На основании анализа экспериментальных данных, определяющих функции управления оперативного персонала производства изопропилбензола, сформулирована задача управления технологическим процессом как задача оптимального управления статическим режимом всего производства по единому критерию';

2. Разработаны математические модели и их программные реализации технологических процессов производства ИПБ: реактора алкилирования, трех вариантов колонн ректификации, предназначенных для построения математической модели производства ИПБ как объекта оптимального управления.

Результаты численных экспериментов с моделями, выполненных е учетом требований задач оптимального управления, показали их корректность в широком диапазоне изменения входных переменных, область и условия их использования и эффективность программных реализаций.

3. На основании разработанных математических моделей отдельных стадий создана математическая модель производства ИПБ, реализованная в виде комплекса программ, предназначенных для исследования характеристик данного производства как объекта оптимального управления.

4. Разработан алгоритм, основанный на методе группового учета аргументов, для построения математических моделей химических процессов и производств. В результате исследований алгоритма на ЭВМ показана его помехоустойчивость и сходимость. Определены оптимальные значения параметров алгоритма: вид критерия селекции, величина свободы выбора, способ разбиения маесива исходных данных.

5. В результате взаимодействия разработанных программ моделирования производства ШБ и алгоритма МГУА получена математическая модель производства ИПБ в виде системы полиномов, позволяющая эффективно использовать для решения задачи оптимального управления методы математического программирования.

6. Сформулирована математическая постановка задачи оптимального управления производством ИПБ, как задача статической оптимизации при различных производственных возмущениях. На основании технико-экономического анализа и анализа условий функционирования производства ИПБ сформулирован критерий оптимизации и система технологических ограничений.

7. Модифицированным симплекс-методом решена задача оптимального управления производством ИПБ при различных вариантах воздействия производственных возмущений.

8. Разработанный комплекс алгоритмов и программ принят к внедрению на НПО «Химавтоматика» г. Дзержинска. Прогнозируемый экономический эффект за счет сокращения сроков и объемов работ при разработке АСУ ТП аналогичных производств, снижения расходных коэффициентов по сырью и энергетическим средствам составил 60 тыс. рублей в год.

Показать весь текст

Список литературы

  1. А.А., Алиев Р. А., Уланов Г. М. Принципы построения автоматизированных систем управления промышленными предприятиями. — М.: Энергия, 1975. — 440 с.
  2. И.В., Бодров В*.И., Покровский В. П. Математическое моделирование и оптимизация ректификационных установок. -М.: Химия, 1975. 216 с.
  3. Алкилирование. Исследования и промышленное оформление процесса./ Сборник статей. М.: Химия, 1982. — 335 с.
  4. Е.П. Дезалкилирование полиалкилбензолов в присутствии хлористого алюминия. Журн.общ.химии, 1960, т.30,с.430−435.
  5. С.А. Основы теории и расчета перегонки и ректификации. М.: Химия, 1974. — 400 с.
  6. B.C., Володин В. М., Цирлин A.M. Оптимальное управление процессами химической технологии. М.: Химия, 1978. — 384 с.
  7. В.А., Тарасов В. А. Проектирование и эксплуатация автоматизированных систем управления нефтеперерабатывающими и нефтехимическими предприятиями. М.: Химия, 1977. — 256 с.
  8. А.И., Кафаров В. В. Методы оптимизации в химической технологии. М.: Химия, 1975. — 345 с.
  9. А.И. Новые принципы расчета колонн ректификации и их комплексов. Автореф. дисс.. докт.техн.наук. -М., 1972. — 46 с.
  10. А.И. Основы инженерно-психологического проектирования АСУ ТП. М.: Энергия, 1978. — 193 с.- 167
  11. Я.Е., Искович Э. Л., Первозванский А. А. Система оптимального управления химико-технологическим производством на примере цементного завода. Экономика и математические методы, 1973, т.1Х, № 5, е.928−936.
  12. О.В. Системы оперативного управления химическими производствами. 2-е изд. — М.: Химия, 1978. — 200 с.
  13. М.А. Алкилирование бензола олефинами. М.: Госхим-издат, 1957. — 118 с.
  14. Н.Д., Ушатинекая Н. П. Моделирование, распределенный контроль и управление процессами ректификации. Новосибирск, 1978. — 352 с.
  15. Е.Г. Построение математических моделей химико-технологических объектов. М.: Химия, 1970. — 312 с.
  16. Е.Е., Цодиков Ю. М. Оперативное управление производством непрерывного типа (обзор). Автоматика и телемеханика, 1973, № 4, с.108−131.
  17. Е.Е., Цодиков Ю. М. Типовые задачи распределения материальных потоков непрерывного производств. Вып.1. М.: ИПУ, 1973. — 60 с. I
  18. Е.Е., Цодиков Ю. М. Типовые задачи оперативного управления непрерывным производством. М.: Энергия, 1979. -272 с.
  19. А.Г. Долгосрочное прогнозирование и управление сложными системами. Киев: Техника, 1975. — 312 с.
  20. А.Г. Индуктивный метод самоорганизации моделей сложных систем. Киев: Наукова думка, 1982. — 296 с.
  21. А.Г. и др. Принятие решений на основе самоорганизации. М.: Сов. радио, 1976. — 280 с.- 168
  22. А.Г. Системы эвристической самоорганизации в технической кибернетике. Киев: Техника, 1971. — 372 с.
  23. А.Г., Высоцкий В. Н. Основные разновидности критерия минимума смещения модели и исследование их помехоустойчивости. Автоматика, 1978, № 1, с.21−32.
  24. А.Г., Степашко B.C. Численное исследование помехоустойчивости многокритериальной селекции моделей. Автоматика, 1982, № 4, с.26−36.
  25. Э.Л. Контроль производства с помощью вычислительных машин. М.: Энергия, 1975. — 416 с.
  26. И.М., Бабин Е. П. Алкилирование бензола пропиленом в присутствии алюмосиликатных катализаторов. Киев: Высшая школа, 1980. — 146 с.
  27. С.Л. Экономические проблемы оптимизации химико-технологических процессов. М.: Химия, 1980. — 149 с.
  28. Е.И. Алгоритмы управления в производстве этилбен-зола. Труды НИИАвтоматика, вып.39, Кировокан, 1969, с.19−22.
  29. Е.И., Симкин В. Л. Математическое описание динамики процесса алкилирования. Труды НИИАвтоматика, вып.37, Кировокан, 1969, с.11−17.
  30. А.Г. Основные процессы и аппараты химической технологии. М.: Химия, 1971. — 784 с.
  31. В.В., Ветохин В. Н., Бояринов А. И. Программирование и вычислительные методы в химии и химической технологии. -М.: Наука, 1972. 487 с.
  32. В.В., Дорохов И. Н. Системный анализ процессов химической технологии. М.: Химия, 1976. — 496 с.- 169
  33. В.В., Мешалкин В. П., Перов В. Л. Математические основы автоматизированного проектирования химических производств. М.: Химия, 1979. — 320 с.
  34. В. Разработка методов расчета СХТС на основе анализа структуры уравнений и критерия чувствительности. Дисс.. канд.техн.наук. — Л., 1976. — 177 с.
  35. К. и др. Математическое моделирование химических производств. М.: Мир, 1973. — 391 с.
  36. .Д., Голованенко Б. И. Совместное получение фенола и ацетона. М.: Госхимиздат, 1963. — 200 с.
  37. В.В., Макаров Ю. Н., Пшеницына Н. Н. Комплексная моделирующая программа для исследования алгоритмов АСУ ТП.-В кн.: Системы и средства автоматизации потенциально опасных процессов химической технологии. Л., 1979, с.26−30.
  38. C.B. Некоторые вопросы ректификации бинарных и многокомпонентных смесей. М.: изд-во АН СССР, 1960. — 69 с.
  39. Математические методы и модели в планировании нефтеперерабатывающей промышленности-./ Под ред. Б. П. Суворова. М.: Высшая школа, 1972. — 494 с.
  40. В.П. Математическое описание процесса ректификации для статической оптимизации действующих промышленных колонн. Хим.пром., 1964, № 10, с.772−776.
  41. М.Ф. Теория рециркуляции и повышение оптимальности химических процессов. М.: Наука, 1970. — 390 с.
  42. М.Ф. Учение о рециркуляционных процессах в химической технологии. М.: изд-во АН СССР, 1958. — 121 с.
  43. Г. М., Волин Ю. М. Методы оптимизации сложных технологических схем. М.: Химия, 1970. — 328 с.
  44. Г. М., Волин Ю. М. Моделирование сложных химико-технологических схем. М.: Химия, 1975. — 312 с.
  45. Ф.Б., Серафимов Л. А. Многокомпонентная ректификация. Теория и расчет. М.: Химия, 1983. — 304 с.
  46. В.А. Разработка и совершенствование методов расчетаи оптимизация сложных ректификационных колонн. Л., 1978. -182 с.
  47. Л.М., Зыков Д. Д. Средняя движущая сила, число единиц переноса и локальная эффективность при термической ректификации. ТОХТ, 1972, т.6, № 5, с.765−768.
  48. А.Н., Булатов С. Н., Адамов А. П. Кинетика процесса массопередачи в колонных тарельчатых аппаратах. Хим. пром., 1970, № 4, с.306−311.
  49. В.М. Математическое моделирование физических процессов. М.: Нефтехимия, 1972.
  50. В.М., Берго Б. Т. Разделение многокомпонентных смесей. М.: Химия, 1965. — 247 с.
  51. Л.Г. Билинейные модели оптимизации производства. -М.: Сов. радио, 1979. 200 с.
  52. Л.Г. Оптимизация непрерывного производства. М.: Энергия, 1975. — 336 с.
  53. В.Г., Алексеева И. А., Бабин Е. П. Ориентация изопро- 171 пильных групп в бензольном цикле при каталитическом алкили-ровании пропиленом. Труды ин-та химии АН СССР, Уральский филиал, Свердловск, 1960, 4, с.33−49.
  54. В.М. Абсорбция газов. М.: Химия, 1966. — 320 с.
  55. Е.И. О кинетике реакции алкилирования бензола пропиленом. Труды Грозненского нефтяного института, 1948,6, с.73−78.
  56. Ю.А. Автоматизированный анализ и расчет сложных систем химических и нефтехимических производств. Дисс.. канд.техн.наук. — JI., 1977. — 187 с.
  57. Справочник химика. М.: Химия, т.1, 1971. — 1081 с.
  58. В.М. Перегонка и ректификация спирта. М.: Пище-промиздат, 1962. — 456 с.
  59. .П. Оптимизация текущего планирования нефтеперерабатывающего производства. М.: Наука, 1974. — 176 с.
  60. К. Перегонка и ректификация. JI.: ОНТИ, 1935. -315 с.
  61. Г. М., Алиев P.A., Кривошеев В. П. Методы разработки интегрированных АСУ промышленными предприятиями. М.: Энергоатомиздат, 1983. — 320 с.
  62. В.Г. Разделение газовых смесей. М.: Гостоп- 172 -техиздат, 1947. 359 с.
  63. Дж., Малькольм М., Моулер К. Машинные методы математических вычислений. М.: Мир, 1979. — 279 с.68г. Хансель К. Автоматизация расчета СХТС. Дисс.. канд. техн.наук. — Л., 1972. — 162 с.
  64. Ч. Многокомпонентная ректификация. М.: Химия, 1969. — 347 с.
  65. Чоговидзе ГЧГ. Автоматизация проектирования систем оперативного управления технологическими процессами. М.: Энергия, 1980. — 288 с.
  66. В.Н. Автоматизация оперативного управления производством. М.: Энергия, 1967. — 327 с.
  67. Шуп Т. Решение инженерных задач на ЭВМ. М.: Мир, 1982. -238 с.
  68. Ю.П. Сходимость многорядных алгоритмов МГУА.-Автоматика, 1981, № 3, с.32−36.
  69. Ю.П., Грошков A.M. Оптимальное разбиение исходных данных на обучающую и проверочную последовательности на основе анализа функций распределения критерия. Автоматика, 1980, № 2, с.5−9.
  70. О.Г., Коппа Ю. В., Тодуа Н. Н. Метод математичного моделювання складных екологичних систем. Автоматика, 1971, W 4, с.20−34.- 173
  71. Chem" Eng. Progress, 1962, 58, Hr37, p" 54−61″ 87. Sawaragy Y", Sooda T*, Tamura. H" Statistical Prediction of Air Pollution Levels Using Bon-physical Hodels"-Automatica, 1979,15,Hr4,p"453−460.
  72. Seader I.D., Westerberg A.M. A Combined Heuristic and Evolutionary Strategy for. Synthesis of Simply Separation Sequences*-AICHS Journal, 1977, 23, Nr6, p.951−9541.89*Shankar R* The 6MPM Master Thesis• -Univ"rgity of Delsvere, 1972"-250p"
  73. K Ei-TsP RfiC OPT ZOKS CAIN > — DCUDEC F UCAT I
  74. GF I LlSTDEC FLOAT/ 0cL<< t, Tp, A, B, C, c, , DEC FLOAT-1. CCUiA: PR0CiN2(A, B, C-D)?
  75. Df.L (A<*>, B <*>, C <*), D<*> $ PP> DEC p LOAT, (I K, N2, N1) B | N HXEpf P p = B < 1? J C <1> a d < 1) / P P | N 1 = N 2 w 1 — Of 1*2 TO N21
  76. Kb 1−1 — C (iK) = C (lK)/PP"'
  77. PPSB=-A (ik)*D
  78. Dc I = n1 Tc 1 BY — 1i D (I) = D (I)"C— i t = o-1. M2! FT"0.0- FFTso. C-1.T = IT +1 — DO J=1 TO IR-dd=aa (j)*bb (j)/(ts+cc (j>>— cr=/p-
  79. PS-V-IHN2), C = 0,0-, f. o 1 = 1 tc m-1. A = K R (ij > * v-
  80. I < a N F then RL=LO+f- E US E R l =, o- D = R L — B (I) = -!!
  81. П =-CW + V*KR- MSi. PtJT F^IT ('ИСХОДНЬЕ ДАННЫЕ') (X (20) r A> — PyT SKIP DATA (I R # N, NF, I хр, ЦР) Рит $KIP DATA
  82. Рит skip DATAeTW-*/Nli1. QP J=1 TO IRI
  83. DD=AA (J)WBB (J>/(T (I)+CCCJ>) — KR
  84. J < = I H 1 THEN CALL C0D2.' ELSE CALL С 0 D 1 — C/iLL CO!)JA- Dc 1 = 1 T0 N2-
  85. J < a I R 1 THEN I К в N 2 + 1 b" ELsE I к = I -xbD-ek d — End"do 1=1 TO N2}
  86. SBSUM,'1. tR (X>>eps then do- iz=iz+i- jn. jn+i- inbi- end- End- if iz>o * ix≤ixp then do, t=0i5*ti- go to mi- end-
  87. GET |isT (iR, N (Kf-(iPR>— r в e g i к ?1. DCL<(XF,R»U,B//>I-)
  88. KOR, к, u, U I, X> <0 I N*1, U IR)# <05n+1>" LU, Lb <1 I K2i k3) DEC FLOAT/' RAFiPRfCCO)? DCL (0)DEC float." 0 = 0,0'" JO = 0-псдпрогра^ма расчета teta коэф, листера методой ньютона *(MR J JpBjo + 1- S1 iS 2 = 0,0 i Dp J=1 TO IRi
  89. S13S1 +F*X F < J) / <1. +0*RU) ) Is2=s2-r/>*(l,+0*r>>fe D —
  90. Dp I = N-1 TO N F BV «-1J A s LU/(VP*K (1 + 1, J >) —
  91. W (I"J)=(e + a (I'"1>*w (I + bj))/<1^e)*a) — end-мАтЕриальньй баланс исчерпывающей секции */
  92. S (O), WHO, J) = VP*K (O.J>/WP- О р 1 = 1 ТО N F -s (i > = V р * к с i, j > / L i-
  93. WI <И .)+WI (l-1, J) * (1 f-E)'end-
  94. R (J) a w с N F, J) t W I (N F, J > J Dk=DN+F*XF (J)/(1,+R (J))? End?
  95. Проверка на сходимость и коррекция no листеру */
  96. ApS (DP-ONXsEPs i I J > = I P R THEN 0=1"else do- key=i- call r a f (о >— end-
  97. РАСЧЕТ КОНЦЕНТРАЦИИ В ЖИЛКОй ФА3Е */1. Do J?1 то IR-d (j≥f*xf>-b (j)=0*R (j)*C -end»
  98. SdsS^M (D<*>) J X (N+1f*>stM*)/SDj Do iз N to nf + 1 BY -1"s*=o, o-1. Dp J=1 TO IRIsx = sx + -if)*D- end-1. Dr Jp1 TO IRJ
  99. X (I, J):(k (M, J)-1 ,)*D (J)/SXj1. E к D — End ldo is1 то nfj s у = о, о- De J=1 то iR|sxs
  100. X = (UHi-1, J)+1. > * в / s X? ?hD- END"'1. Sw = Sl, M<о»*> = в < *) t s w —
  101. РАСЧЕТ К с И С T, А н Tib ФАЗОВОГО РАВНОВЕСИЯ */oo I «0 TO n-saUSUM (X*AI<*>>— do J=1 tO IR- fJ>aAt
  102. T (T)=<*P>>*K3-K2>/-1. End»
  103. M25PUT ч К IP EDIT<'РЕЗМ/ЬТАТЫ РАСЧЕТА', 1, т<1), (XCl,J> DO TO IR) DO 1=0 TQ N+1 BY ?>)
  104. К, K<»W,WI,X> (CJN + 1, 1? IR> .1. T, SfM<0?N + l>i1., LI"И, K2, КЗ>DEC FLOAT-r"fsprrc (o>— dclco) dec float- 0=0,о- jo=0 -подпрограмма расчета teta коэф, листера метолом ньютона */
  105. Rj J, г = J о + 1 — DP13DP.' S1, s 2 = 0,0 — qf j=1 to ir?
  106. J К С J) s 2 THEN DPlsDPI-F + XPtJ) —
  107. JK (J)BO THEN DO- S1=S1 + F*XF<1 ,+0*R
  108. Ekd- if s2 = о, о then do- 0 = 1- go to end- else if abs (Si.dpi)>efs then d0−0s0-(si-npi >/s2- go to mk- end- mк: end ra f -get i ist
  109. j r01, r02 = 1 -E + 2 0? lurvp-dp- li-lu+f- wp=f-dp-
  110. PUT rATAiPiFjDP^Pf'VP^bKZtKS.EPS.ALfxF^) —
  111. WIbe*s*1,>+w1(1−1,j)*(1,-e)iif wi (i, j)>r02 then do- J к с J > «= 2- go то мз- end? Ек О-•'•з: If JK (J)s0 THEN DO- R (J)=W
  112. DN = DN+F*XF (J)/(1 ,+R (J))i END- If J К (J >— 2 THEN DN = DN + F*XF (J) -1. End? do J-I TO IRJ
  113. JK31 THEN-co- W (N FIj≥wi с N F, j) — DO I = NF TO N-s (I)=vp*k
  114. J к = г THEN do- WI (Np, J) W (NF, J>!1. CO I = N F-1 TO о BY -1-
  115. A (l + 1) = LI/(VP*KU + bJ))-wl (i, j>na*wi /(e + (1 e > * a > «'1. END- END-1. End-
  116. ПрОВЕРКА НА СХОДИМОСТЬ И КОРРЕКЦИЯ п° ЛИСТЕРУ */ If ApS (DP-ON) OEPs ! I J > = J P R THEN 0=1?else do- key=i? call raf (o>— end-
  117. S o = Si- M < D)? X<*)/SCJ Do I31 TO NF-sxi, sx2=o, o-1. DP J = 1 TO IRI
  118. J К (j) = 2 THEN SX1 = SX1+(WI (I"1, ,)*D (J>— ELSE SX2 = SX2+(WI
  119. J К С j > s 2 THEN X (I, J>5−1 ,)*D/ -
  120. ELSE X (l|j>a+I,>*8−1. En D- End?
  121. DO IB NF+1 TC Nj Syi, sx2=o, o- Or Jsi то iRг1. v! k (j) = i THEN SXic (W (I-1,J)+10*B-i,>-1. EnD-1. Qr J=1 TO IR?
  122. JK (j)a1 THEN X С I, J > = < W (I <| , J> + 1 ,) * В (J > / ! ELSE X = -1,)*D (J)/
  123. X <0**> =B <*>/SW / /! РАСЧЕТ KohCTAHTlb ФАЗОВОГО РАВНоВЕСиЯ */1. Do l-o to n-
  124. SaL=SUMiX (I,*)*AL<*)>— D0 J = 1 TO irj KK (I, J)=AL (J)/SAL- EnD- END- K=K+O, 25*
  125. ТЕМПЕРАТУРА HA TAPE/IKAX */1. Do 1=0 TO N-
  126. T (I)s ((K1,LOG10/(LOG10CK
  127. PUT S
  128. T, (X) (X<20),A#SKIp,(N + 2) (SKIP'F(5),> -nd R}tND M С сi-1. ПОДПРОГРАММА ТРЬip»:prOc optiuns<^in>-
  129. PaC4FT статического режима ПРОИЗВОДСТВ^ изопропилбензи/ia */ OCL <(dhbdbd2ld3,d^"wh2,wbw2,w3#wav<6)(
  130. YB=QB*Sli DO 1 = 1 TO IR- YB (j + i>sYJ E N D 7
  131. END рохг- MiAER: PROC (X1 «X 2 I x 3-Y > fрасчет смесителя */dc, fy (*))qec float» dec float.'o2sx2- <зз = хзи>— q 1 = x 1- y<7>=oi*q2+o3-
  132. Yi?≥(Q1+02*X2(2>+Q3*X3(3))/Y (7)? DO 1=3 TO IR+1-y (i)=<02*x2-enr —
  133. Y (2) = i,-Y (3>-«Y (A)"Y (5)-Y<6) — s~o, 0- Dn 1=1 тс IK)1. Sss+RC (i)"Y (I+1)-end-
  134. Get ljfst/ put skip 0ata -~1. M-ij D1 = DIH-2 = WH2ijrecajrf. c + 1 i KEYD, KEYU=0,0-расчет параметров рециклов */
  135. КЗ <1), E <1) (0, 01, WP<1>'X01,XW17TD1,TW1,60o.>I i-ALL vCDl, Xw1#DP (2)|VP<2>.N<2>fNF (2)#A|., lR1r
  136. H<1>iK3(l))E (2)'0.0bWP (2>«xD2,XW2,TD2,TW200,) —
  137. CALL B0x2, XD1, D1, jr> «CALL H0X2- UO 1−1 TO 6- .1. 1 = 1 THEN E p s s 1, Е -1 — ELSE EpS = i-E-«3j If ABS"DH1(I), 01>EPS THEN КEYD=KEYD+1tif abs^h2)>eps then кeyw=кeyw+1- end-
  138. A F К E у D > 0 ! К E Y W > 0 THEN DO- CALL WOj. v? GO TO M1J END-
  139. P я С 4 E T ПОСЛЕДОВАТЕЛЬНО СОЕДИНЕННОд ЧАСТИ UEXA */ш --™ т mm ЩЩ- 187
  140. Mj- с A I I MCD1 ССР<2> XB2| DP<3> «VP<3> I N<3>7NF<3> f AL<2, *> f IK1 «
  141. Kl<2),K2t2>|K3C2), EC3>«O, 0Ol, WP (3>iXD3,XW3(T03frw3f5OOl>— С A, L MCD1 UP<3> — XV» 3 i Dp U> «VPU> r NU>7NFU>, AL <2,*> i *K1 '
  142. Kl<2>lK2<2),K3(2),E(^>«O'l0i-WP
  143. CALL BOX?(Wp (1), XW1, W1,IK>— CALL BOX2<0p<2>7XD2,D2,IR)} CALL B0X2(DP<3),XD3,D3,IR)} CALL BOX2(DPiXD4/D4,IR>— CaLL BOX2(WP (3>, XW3, W3,IRb'
  144. CALL box2, XWA, WA, IR) Iвывел на печать */ cut s"ip edit Do 1=1 To s),
  145. V P < I) CO 1 = 1 TO <0, DO 1 = 1 TO fSKIP, 2 <4 e < 1 5 «5))) —UT $kIP EPIT<1), DO Id т° 6)(
  146. W1 DO 1 = 1 TO 6), (D 2 < I) DO 1 = 1 TO 6), < D3 » (W3, < D A ,, TWbTw2fTw3, TWA>TD1,TD2'Tt, 3, TD^-
  147. F<1S, 5) fSKIP"8 <6 E<15"5)"SKIP)r8 F <1 5 , 5> > end ipb i
  148. МАТЕМАТИЧЕСКАЯ МОДЕЛЬ РЕАКТОРА АШШИРОВАНИЙ ПОЛУЧЕННАЯ ПО МГУА.
  149. TA= 76,8?+ 6,015¦ i0~* bntup-9,3i9- 10~sC^e¦ С"ппф-1186¦io'Cs ¦ i, Knvf+ w-ioXnptzH + 6,045-lO-'-C^ ае к + 1, Ъ6ё-1,063-М'Ч, tf, p-l, 608-lCfi- (ге.к- m-5,0Zt& f. Ш 'лтр:1. Ьш:^*,*9*-®-''-^1. Копия1. УТВЕРЖДАЮ
  150. Зам.главного инженера по автоматизации Дзержинского НПО «Химавтоматика"1. УТВЕРЖДАЮ
  151. Проректор ЛТИ им. Ленсовета по научной работеподпись М. В. Великанов 19.03.1984 г. по д пис ь А. С. Дудырев 13.03.1984 г. 1. СПРАВКА О ВНЕДРЕНИИ
  152. Универсального вычислительного модуля для моделирования технологических процессов, позволяющий получать полиномиальные модели при ограниченном количестве экспериментальных данных.
  153. Полиноминальной модели крупнотоннажного цеха, которая может быть использована как типовая, так и для разработки АСУ ТП производства изопропилбензола.
  154. Комплекса алгоритмов и программ оперативно-диспетчерского управления, обеспечивающий решение задач оперативной оптимизации цехов рассматриваемого типа.
  155. Прогнозируемый экономический эффект составляет 60 тыс. рублей в год.
  156. Представители Дзержинского НПО «Химавтоматика»:1. Нач. отдела Р 7подпись Н.Д.Люлин
  157. Руководитель сектора отдела 11подпись Д. Н. Иванов
  158. Представители ЛТИ им. Ленсовета:
  159. Зав.каф. Автоматизации производственных процессов химической промышленности, проф. подпись П.А.ОбновленскШ1. Руководитель темыподпись Ю.В.Сметанин1. Исполнительподпись Е.С.Туленбаев1. Копия верна:1. Ученый секретарь ,
  160. Специализированного совета1. В. Беляев•¦Ь г *
Заполнить форму текущей работой

Сессия? Спокойно!