Автоматизированное перераспределение отклонений взаимозависимых параметров технологического процесса растачивания отверстий шатунов

• Автор: Носорев, Сергей Юрьевич
• Шифр специальности: 05.13.06
• Научная степень: Кандидатская
• Год защиты: 2005
• Место защиты: Курск
• Количество страниц: 153 с. : ил.

1. Анализ научнотехнической и производственной базы моделирования автоматизированного управления технологическими процессами.

1.1 Моделирование управления параметрами технологического процесса.

1.2 Автоматизированное управление перераспределением.

1.3 Методы обеспечения точности технологического процесса

Выводы и постановка задач исследования

2. Вероятностное математическое моделирование перераспределения корреляционно связанных отклонений входных параметров технологического процесса.
2.1 Цель и методика вероятностного моделирования перераспределения отклонений входных параметров технологического процесса.
2.2 Математическое моделирование решения прямой задачи для получения выходных параметров технологического процесса.
2.3 Построение моделей для решения обратной задачи моделирования технологического процесса по отклонениям

2.4 Вероятностное моделирование перераспределения отклонений

входных параметров технологического процесса

3. Проверка адекватности и достоверности математических моделей перераспределения отклонений входных параметров технологического процесса.
3.1 Цель и методика проверки адекватности и достоверности моделей перераспределения отклонений
3.2 Разработка алгоритмов и программ проверки адекватности и достоверности моделей перераспределения.
3.3 Проверка адекватности и достоверности модели на корреляционно связанных входных параметрах
3.4 Оценка достоверности и адекватности модели на корреляционно не
связанных входных параметрах.
4. Разработка алгоритма автоматизированного перераспределения допустимых отклонений параметров технологического процесса растачивания отверстий шатунов
4.1 Цель и методика автоматизированного перераспределения параметров технологического процесса растачивания шатунов
4.2 Алгоритм перераспределения допус тимых отклонений параметров технологического процесса растачивания шатунов
4.3 Перераспределение допустимых отклонений входных параметров технологического процесса с учетом их корреляционной связи
4.4 Перераспределение допустимых отклонений входных параметров
технологического процесса без учета их корреляционной связи
Заключение.
Библиографический список.
Список условных сокращений
Приложение
ВВЕДЕНИЕ


Составление математического описания установление связей между параметрами процесса и выявление его граничных и начальных условий, а также формализация процесса в виде системы математических соотношений, характеризующих изучаемый объект ТГ1. В систему математического описания в общем случае могут входить алгебраические уравнения, обыкновенные дифференциальные уравнения и в частных производных, логические условия. Задача составления математического описания самая сложная, тонкая и ответственная часть математического моделирования. При этом важно не столько знание математики, сколько глубокое понимание сущности протекающих в объекте физикохимических процессов . Модель строится так, чтобы она наиболее полно воспроизводила те свойства объекта, которые необходимо изучить в соответствии с поставленной целью. Для одного и того же объекта могут существовать различные модели, классы моделей, соответствующие различным целям его изучения ,, . Точность математической модели ее основное свойство, учитывающее степень совпадения рассчитываемых значений параметров ТП с помощью модели с истинными значениями этих параметров . Идентификация математического описания объекта основной этап в построении модели. Задачей идентификации является определение вида модели и нахождения неизвестных ее параметров отдельных констант или их комплексов, характеризующих свойства объекта. Идентификация возможна при наличии необходимой экспериментальной информации об изучаемом объекте . Существует необходимость проверки соответствия математической модели исследуемому процессу, то есхь определение адекватности полученной модели для исследования процесса. Связано с тем, что любая математической модель является лишь приближенным отражением реального процесса, вследствие допущений, принимаемых при составлении математической модели . Модель адекватна только тогда, когда она дает возможность реализовать цели исследования. Нельзя говорить об адекватности модели вообще безотносительно цели исследования. Модель адекватная при решении одних задач, абсолютно неадекватна для решения других. Единственный полноценный критерий адекватности модели практическое использование результатов, полученных при исследовании этой модели. Проверка адекватности это проверка удовлетворения модели требованиям, предъявляемым потребителем информации. Неполнота отражаемой моделью информации . Проверка адекватности модели это проверка соответствия характеристик, получаемых по модели, экспериментальным характеристикам объекта без учета закона распределения СВ объекта. Путем сравнения результатов, полученных по проверяемой модели и результатов по модели, которая заранее является адекватной. Проверка адекватности осуществляется на тестовых экспериментах путем сравнения результатов расчета по модели с результатами эксперимента на изучаемом объекте при одинаковых условиях. Это позволяет установить границы применимости построенной модели. На этом этапе устанавливается, насколько принятые допущения правомерны, и тем самым определяется, применима ли полученная модель для исследования процесса. При необходимости математическая модель корректируется , . Достоверность модели оценка соответствия построенной математической модели изучаемому объекту. Заключается в проверке попадания величин исследуемых характеристик, получаемых по модели, в доверительный интервал, строящийся для определенного закона распределения СВ объекта. Таким образом, устанавливается, в какой степени результаты опыта согласуются с предполагаемым значением оцениваемой характеристики. Проверка достоверности модели есть проверка соответствия характеристик, получаемых по модели, экспериментальным характеристикам объекта с учетом закона распределения СВ объекта . Точечная оценка неизвестного параметра распределения является случайной величиной. Если известно ее распределение, то можно указать пределы, в которых с достаточно большой вероятностью лежит неизвестное значение параметра. Пользоваться полученными значениями можно, только если они не зависят от самого оцениваемого параметра. Рассматривается выборка х,х. Г4х,в, где в неизвестный параметр. Предположим, что существуют две такие функции вх1Ухг,.