Адлер Ю.П. - Введение в планирование эксперимента (1062941), страница 4
Текст из файла (страница 4)
Эт11 соображения можно рез1омиравать следующей формтлои: р=-~т; ~ С~' 1пС~ — М, ~ С, 1пС,, где д — - изменение энтропии, параметр оптимизации'; и) — масса 1-той ц)ракции; Ф вЂ” числа ф1)акций; З„.ТССЬ )1 Б Д))ЛЬ)11'11Г)1~М МЫ 11В 1)Ъ Т~)1 1)ЗГС'11)Т~Ъ11ВЗТЬ Т$.'ХН:!ЧСГЕ1И".:11'Т));111 ГГ".\;)~)Д))~1, КЙТ1)Ч)ЯР НС~.Г);)Ь31ЮТСЯ Г):11)11МГГ)ЙХ )11)ШЙ 11$..'1Ь - — ъ1~:ТГ);1Г).11)ГИГ1 1) )':6' ~1 11( СГ:13 Г)1И) 111)1Ч 11 ГЬ 1) 31) 3)11.' Г1) ОГ) ТИ М )1)3111111 ЗТО11 б)Х 11~)~1 16 С вЂ” — конщен т р Я ция 1-того ком понентз в 1-той фрз кции (а долях единицы); й — число компонентов; Ла — масса исходной смеси; С; — концентрация 1-того компонента в исходной смеси.
Возможен переход от изменения знтропии к аналогу дели- тельной мощности — отношению величины (1) ко времени. Это указывяег путь к построению экономических параметров, Так 1,",1ормируются, например, цепы нз изотопы урана в СШ.А. 114). Модель параметра оптимизации, которую мы сейчас обсудили, построена в предположении, что все компоненты смеси равноценны. Более реален случай, когда компоненты имеют различную важность.
Тогда в выражение ~1) можно вводить весовые коэффициенты, учитывающие это обстоятельство, Пр'1вда, в конкретных сл~'чаях — это Обычно трудная задача. Если возможно, то предпочитают пользоваться первоначальн ОЙ фОРм УЛОЙ. Обратимся к другому примеру, весь~1Я сходному с прслы.1ущим„по о1нося1цемуся к процессам разделения другого типа.
Речь идет О глубокой Очистке веществ методами зонной 11ерекрнстяллизяцин и нормальной пзпрзвленной кр11стзл,чиззц11и. Эти методы получили широкое ряспростряпе11ие в связи с Задачами проиЗБОдствз пОлупрОвОдниковых материалов. Обычно для оценки качества очистки используют коэффициент распределения ~отношение концентрации «вредного» компонента в твердой и жидкой фазах) 120]. Снова эта характеристика пригодна только для двухкомпонентных смесей и оказывается недостаточной при более сложных смесях. Можно предложить использовать для оценки качества очистки зитропийную функцию ~21]. Для этого случая онз имеет вид у:= 2', ~~ С~;1пС;; — ~ ~', С,;1пС,.;; дс 1г — число примесей; п — число участков, ня которые разбит слиток; С~; — концентрация 1,-той примеси в 1-том участке слит- ка до начала процесса, а Г;, — после окончания.
Роль фракций здесь выполняют участки, па ко~орые разбит слиток. Обычно слиток разбивают на число участков, кратное отноп1епию длины слитка к длине зоны. Чтобы сд1- .'1ать результаты независимыми От числЯ интервалОв разбивки 1напр11мер, при сравнении слитков разной длины), можно 1~яздслить получ1 иную фъ11кш1ю на и Важно под 1еркнуть, что рассмотренный в примерах подход 11С ЯВ."1ЯЕТСЯ Е '1ИНСТВЕН НЫ М.
ЭТО "ГОЛЬКО ОДН 3 НЗ ВОЗМОЖНОСТСЙ. 1эолЕЕ таго, су роблем, связанных с 2 --265 17 1?спользовацием теоретико-информационно?1 энтроци?1 (которая здесь 1?риме?11?етс?1), Неясно. например, наскОлько Глубока связь термод??иамики и теории информации. Тем нс менее тако?1 подход полУчает Бсе более широкое распространение Р2 — 241. Для нас Важно, что Он хорошо подходит для решения задач пля?1цровя?1ии эксцц)иментя. Систе.11ь( авто 11атичес)(ог() регулирования .',.~л11 систем автомат?гческого регулиронаи?111 характерно фъикш!они „)ОБЯ ццс В течение БсеГО пер)?Ода ~) а бот?1 Об)ъскта. Поатомч парс?мет?) Оптимизации должен быть так и;1и 11 1ачс связан со Бремс11ем.
С точки зрения Выбор;1 параметра 01?тичиза?гии возможны трн случа51 ~25~, 1. С,истемы регулирования с Оптимизациеи цокязатс;1я качеств11 сам?1Х систс)1, Здесь также ВозмОжцы три с'1У чая ~261. 11ервыи случд11 Возник(?ет прц Оптимнза!(иц Уже с1'ц1ествую" 1це?1 систе)1ы, 1(ОГда нельзя на ръ шать ее ст~)у кту~) у. В ГОРО??в и„")и Бозмож)?ости Варьировать блока)1ц. из которых моцтиру?от .у ре;.
Рован, без руш 1 . Рук ур . 1. б; КОВ Т?)ети?1 с;?учяй — Опти 11цзяций снстемы и?)и пОлц011 сВООО- де Выбора как блоков, так и их конструкций. Второ?1 ц трсти?1 случаи имеют больцюе значение при разработке и проектировании снстем регулирования. В работе ~27~ рассматриваются '?ехнико-эк011ом11ческие аспекты задач, соответстВу10щих двуи последним ела чаям. В ??ей п~)1?водятся с.чсдующ11е Возможные 3 параметры оцти)1цзации: мин?о1ум времени одного цикла уп~эявлс??ия, мини)?у м Общего Веса системы упрявлснця.
минимум оощсго объем Я сис'1'ем ы ~'правления, )1 и н и мум потребляемой системой мощности, максимум 1?яде)кност?1, минимум стоимости разработки, изготов,?с?1ця и Внедрения системы уп мнл~- :1Н)1. Первыи случай близок к задачам следующей гр~'ппы. Дл?1 це?о характерна оптимизация по быстродейстнц?о. Системы регУл?"?ров?1ии)1 с Оптии)"1за?,?ией пара,четра ОбъЕкта На)?более исто 11р?о?Ециемыми В таких зада?ах парамсц)ямц Оптимизации яв.чй?отс)1 математическое Ожидание (среднее), среднее квадрагичнос отклонение и дисперсия. ИиоГда регулироВянне Оптимизируется прямо по технологи"1сским 1~окЯЗЯтелям ~28~.
Бозио)к?10 несколько случаев Щ. При стабилизации регу1ц??)усатой Бслич11ны ца заданно?и уровне цяр?1мет?)ом 011тцми" зации может служить ее среднее княд?)ятичцос отклонение. Иногда вместо ошибки использу?от от??ос??тельное число зца- ?сний параметра, находящихся в фиксированной области. Когда переход П1?раметра оптимизации за некоторое зцячеш?е привод!гг к яварцц (11апр??мер, взрыву), ми??имизи?)уется Вероятность прсвь?ц?ения этого значения.
Прн програм)1ном рсгу- 18 ЛИРОВаНИИ НСпОЛьзуЮт матЕмагИЧЕскОс ожидание илн ДИС11Е«»- сню Можно также. ОптимизпрОВать среднсс число ВыбрОсОВ за Ф!!КснровднныЙ уровень. 3. Системы технико-экономическоЙ оптимизации технологи1ескнх про11ессов. Это наиболее важные сис1емы. Лля их рса.«изяции использук)т явтомятичсскпс оптимизаторы и вычислительные машины разных типов. В качестве параметра оптимизации обыч1ю используют такис показатели.
как прибыль (
![](https://s.studizba.com/z.php?f=/templates/si/i/noavatar.png&w=100&h=100&t=1"){kind=avatar}
