* PROCESÓW TECHNOLOGICZNYCH

Slides:



Advertisements
Podobne prezentacje
Leszek Smolarek Akademia Morska w Gdyni 2005/2006
Advertisements

Modelowanie i symulacja
PODZIAŁ STATYSTYKI STATYSTYKA STATYSTYKA MATEMATYCZNA STATYSTYKA
Metody badania stabilności Lapunowa
Wybrane zastosowania programowania liniowego
BUDOWA MODELU EKONOMETRYCZNEGO
Badania operacyjne. Wykład 1
Badania operacyjne. Wykład 2
Uniwersytet Rzeszowski
Co UML może zrobić dla Twojego projektu?
Statystyka w doświadczalnictwie
Ekonometria wykladowca: dr Michał Karpuk
Ekonomia Ewolucyjna czyli...pokazanie ludziom jak mało w istocie wiedzą o tym, co w ich mniemaniu da się zaprojektować...
Wykład III Fale materii Zasada nieoznaczoności Heisenberga
Program przedmiotu “Metody statystyczne w chemii”
Wstęp do programowania obiektowego
Zastosowania komputerów w elektronice
Projektowanie i programowanie obiektowe II - Wykład IV
Wstęp do interpretacji algorytmów
SYSTEMY CZASU RZECZYWISTEGO Wykłady 2008/2009 PROF. DOMINIK SANKOWSKI.
WSTĘP DO GEOGRAFII FIZYCZNEJ SYSTEMOWY OBRAZ PRZYRODY - MODELE
Paweł Stasiak Radosław Sobieraj Michał Wronko
Modelowanie cyfrowe w AutoCAD
C.d. wstępu do tematyki RUP
Fraktale i chaos w naukach o Ziemi
Anizotropowy model uszkodzenia i odkształcalności materiałów kruchych
LITERATURA ANEKSY. STRUKTURA DZIAŁU TEORETYCZNEGO DEFINICJE WAŻNIEJSZYCH POJĘĆ HISTORIA ROZWOJU ZJAWISKA ANALIZA TEORII NAUKOWYCH PUNKTY WYJŚCIOWE O CELU.
Jakość i parametry procesu kształcenia
Automatyka Wykład 3 Modele matematyczne (opis matematyczny) liniowych jednowymiarowych (o jednym wejściu i jednym wyjściu) obiektów regulacji.
Podstawy programowania
Opiekun: dr inż. Maciej Ławryńczuk
Metody Lapunowa badania stabilności
AUTOMATYKA i ROBOTYKA (wykład 5)
Prognozowanie z wykorzystaniem modeli ekonometrycznych
Homogenizacja Kulawik Krzysztof.
Modelowanie matematyczne jako podstawa obliczeń naukowo-technicznych:
Modelowanie i podstawy identyfikacji 2012/2013Modele fenomenologiczne - dyskretyzacja Kazimierz Duzinkiewicz, dr hab. inż.Katedra Inżynierii Systemów Sterowania1.
Planowanie badań i analiza wyników
Metoda studium przypadku jako element XI Konkursu Wiedzy Ekonomicznej
Programowanie strukturalne i obiektowe C++
Modele dyskretne – dyskretna aproksymacja modeli ciągłych lub
Model obiektowy bazy danych
URZĄDZENIA TECHNIKI KOMPUTEROWEJ
Wstęp do metod numerycznych
Budowa modelu niezawodnościowego
 Ekonometria – dziedzina zajmująca się wykorzystaniem specyficznych metod statystycznych dostosowanych do badań nieeksperymentalnych.  Ekonometria to.
Metody Matematyczne w Inżynierii Chemicznej Podstawy obliczeń statystycznych.
„Fraktal jest sposobem widzenia nieskończoności okiem duszy”.
Podstawy projektowania i grafika inżynierska
STRUKTURA PRACY DYPLOMOWEJ
Wstęp do interpretacji algorytmów
Wprowadzenie do analizy ekonomicznej (treść wykładu)
Badania operacyjne i teoria optymalizacji semestr zimowy 2015/2016
Weryfikacja hipotez statystycznych dr hab. Mieczysław Kowerski
Podstawy automatyki I Wykład 1b /2016
© Kazimierz Duzinkiewicz, dr hab. inż. Katedra Inżynierii Systemów Sterowania Podstawy automatyki 2015/2016 Dynamika obiektów - modele 1 Podstawy automatyki.
ZASTOSOWANIE DWUKROTNEJ SYMULACJI MONTE CARLO W WYCENIE OPCJI REALNYCH mgr Marcin Pawlak Katedra Inwestycji i Wyceny Przedsiębiorstw.
Jak można wykorzystać swoją wiedzę z Matlaba
Modelowanie i podstawy identyfikacji
Metody optymalizacji Materiał wykładowy /2017
Systemy neuronowo – rozmyte
Podstawy automatyki I Wykład /2016
MATEMATYCZNE MODELOWANIE PROCESÓW BIOTECHNOLOGICZNYCH
EKONOMETRIA Wykład 1a prof. UG, dr hab. Tadeusz W. Bołt
Sterowanie procesami ciągłymi
Sterowanie procesami ciągłymi
Jednorównaniowy model regresji liniowej
IV Konferencja Naukowo-Techniczna "Nowoczesne technologie w projektowaniu, budowie.
Modelowanie i badania maszyn
Podstawy Automatyki Człowiek- najlepsza inwestycja
Zapis prezentacji:

* PROCESÓW TECHNOLOGICZNYCH 07/16/96 Modelowanie PROCESÓW TECHNOLOGICZNYCH 2019-01-17 *

2019-01-17

2019-01-17

2019-01-17

Zakres Materiału Pojęcia podstawowe. Modelowanie empiryczne. Modelowanie analogowe Modelowanie fizyczne. Modelowanie matematyczne procesów technologii chemicznej. 2019-01-17

Zakres Materiału Konstrukcja modelu typy modelu. Zagadnienia symulacji. powiększanie skali. 2019-01-17

Zakres Materiału Systemy sterowania procesami technologicznymi. Programowanie dynamiczne. Reaktory chemiczne. 2019-01-17

Zakres Materiału Baza surowcowa i energetyczna przemysłu chemicznego. Zagadnienia modelowania bezodpadowych technologii w przemyśle chemicznym. 2019-01-17

do celów doświadczalnych DEFINICJA Modelowanie zjawisk proces modelowania odtwarzania do celów doświadczalnych MODELU 2019-01-17

DEFINICJA ODTWARZANIE DO CELÓW DOŚWIADCZALNYCH MODELU ZJAWISKA PROCESU ROZPATRYWANEGO 2019-01-17

DEFINICJA ANALOGIA ZJAWISK 2019-01-17

MODELOWANIE CZĘŚCIOWE wybranych stadiów złożonego procesu 2019-01-17

MODELOWANIE ZUPEŁNE ODTWARZANIE W PEŁNI WYBRANEGO PROCESU W WYBRANEJ SKALI J. Ciborowski Podstawy inżynierii Chemicznej WNT 1965 2019-01-17

Model 2019-01-17

Punkt Wyjścia Punktem wyjścia do modelowania jest postawione zadanie, np.: zbudować obiekt M, który jest modelem obiektu A ze względu na zbiór charakterystyk S. 2019-01-17

Model Matematyczny Wśród różnych rodzajów modeli najbardziej uniwersalnym jest model matematyczny, który imituje obiekt przy pomocy symboli matematycznych 2019-01-17

Co może stanowić taki model Może nim być liczba, figura geometryczna, funkcja, układ równań itd. 2019-01-17

Model fizyczny Ogniwem przejściowym od obiektu do modelu matematycznego jest model fizyczny, który powstaje w wyniku idealizacji, schematyzacji i uproszczeń badanego obiektu rzeczywistego. 2019-01-17

Obiekt i Model 2019-01-17

Uproszczenia Uproszczenia te mogą dotyczyć zarówno własności, jak i procesów oraz powiązań między nimi. 2019-01-17

Modele - Modelowanie Należy przy tym mieć na uwadze, że modele fizyczne mogą również powstać w trakcie modelowania i badania modelu matematycznego. 2019-01-17

Rodzaje modele statystyczne (empiryczne). W zależności od źródła informacji oraz sposobu budowy modelu matematycznego można wyróżnić modele teoretyczne (analityczne) oraz modele statystyczne (empiryczne). 2019-01-17

i poprawność zastosowania. zakresy zastosowań Po zbudowaniu modelu matematycznego prowadzi się jego analizę i bada możliwość wykorzystania i poprawność zastosowania. 2019-01-17

zakresy zastosowań Zakresy zastosowań obu modeli często pokrywają się. Podobnie jest z użyciem rodzaju zmiennych matematycznych stosowanych przy opisie modelu, tj. z użyciem zmiennych deterministycznych i stochastycznych. 2019-01-17

Modele Matematyczne Teoretyczne modele matematyczne opisywane są najczęściej układami równań algebraicznych, różniczkowych i cząstkowych, 2019-01-17

Metody numeryczne powstaje zatem konieczność zastosowania metod numerycznych dla ich rozwiązania. W wyniku model matematyczny przybiera postać, którą można nazwać modelem numerycznym danego obiektu. 2019-01-17

3H2 + N2 a 2NH3 Parametry p’ T 2019-01-17

Problemy pierwszy to problem identyfikacji rzeczywistości ze wszystkimi pytaniami; co jest, co jest jakie, 2019-01-17

Problemy Drugi to problem optymalizacyjno decyzyjny; wyboru najlepszego rozwiązania, najlepszej struktury, decyzji, itp.. 2019-01-17

Problemy Trzeci problem nauki, na pograniczu inżynierii, to problem rozwoju i innowacji, czyli wynajdywanie nowych lepszych rozwiązań, wyrobów, sposobów postępowania, 2019-01-17

Problemy Pierwszy problem identyfikacji rzeczywistości jest w istocie szukaniem najlepszego modelu strukturalnego i funkcjonalnego danego fragmentu rzeczywistości. 2019-01-17

Problemy Pozostałe dwa problemy wymagają również jakiejkolwiek formy modelu. Bez modelu, zarówno pełna identyfikacja, jak optymalizacja i innowacja nie przebiegają optymalnie, bo tu jedyna metoda to próby i błędy (trial and error method), stosowana od zarania cywilizacji. 2019-01-17

Modele Modele zjawisk i obiektów . definicje ogólne tutaj skonczyl 11-X 2019-01-17

lepszego jej zrozumienia, Modele Model to uproszczone przedstawienie wybranego fragmentu rzeczywistości celem lepszego jej zrozumienia, 2019-01-17

Modele Jeśli przyjąć tezę iż nasze możliwości poznania czegokolwiek są skończone, a także fakt iż modelowanie jest zawsze intencjonalne, mające preferencje wyróżnienia jednych cech a pominięcie drugich, to rzeczywiście, myślimy prawdopodobnie w kategoriach modeli. http://neur.am.put.poznan.pl/mt/Modelowanie.pdf 2019-01-17