2.2 Выбор и обоснование модели моделирования………………….
2.3 Планирование эксперимента. Полный факторный экспе –
римент…………………………………………………………….........
2.4 Имитационная модель………………………………………….....
2.5 Алгоритм решения задачи на ЭВМ………………………………
3 Анализ результатов моделирования ……………………………….
3.1 Статистический анализ……………………………………………
3.2 Корреляционный анализ…………………………………………..
3.3 Регрессионный анализ…………………………………………….
3.4 Анализ модели на адекватность…………………………………..
Заключение…………………………………………………………......
Список использованных источников…………………………………
Приложение А Листинг программы…………………………………
Приложение Б Исходные данные процесса приготовления сгу –
щенного молока с сахаром…………………………………………….
Приложение В Результаты эксперимента……………………………
Приложение Г Блок – схема алгоритма имитационной модели…...
1 Анализ состояния проблемы. Постановка задачи
Современный этап технического прогресса в молочной промышленности характеризуется возрастающей сложностью и интенсификацией технологических процессов комплексной переработки биосырья животного происхождения, необходимостью системного анализа всего многообразия определяющих факторов и связей между ними, многокомпонентностью целевой функции качества продукции и жесткими ограничениями на технологические режимы.
Основными направлениями увеличения объемов производства молочных продуктов являются повышение эффективности использования сырьевых ресурсов и внедрение безотходных и малоотходных технологий переработки сырья в заданный ассортимент продуктов питания со сбалансированными показателями биологической ценности и качества. В связи с этим сокращение потерь на всех стадиях производства и увеличения объемов продукции, вырабатываемой из единицы сырья, являются одними из главных задач перерабатывающих отраслей АПК и достигаются в первую очередь оптимизацией технологических схем, структур и систем в целом с рациональным использованием ресурсов сырья, производственных мощностей и промышленных технологий.
Сложность решения отмеченных задач обычными методами для предприятий молочной промышленности определяется большими объемами переработки структурно-сложного сырья животного происхождения и широким ассортиментом выпускаемой продукции; начальной неопределенностью внешней среды, обусловленной неравномерностью поступления сырья, разбросом его свойств и параметров, колебаниями спроса на продукцию, а также высокой биологической ценностью сырья и продуктов и ограниченными сроками их реализации; необходимостью резервирования отдельных видов продукции в качестве сырья для дальнейшей переработки.
Перечисленные особенности вызывают необходимость своевременной структурной перестройки технологической системы предприятия с рациональным изменением рецептур, ассортимента, сырьевых запасов и материальных потоков в зависимости от создавшейся ситуации и принятых ограничений, а также оптимизации и автоматизации технологических процессов на базе ЭВМ и микропроцессорной техники с непрерывным контролем и управлением качеством продукции на всех технологических этапах.
С этой целью необходима разработка локальных и комплексных моделей технологических процессов, позволяющих с помощью ЭВМ определить структуру производства в целом, а также сбалансированный состав и технологию отдельных продуктов и всего ассортимента в целом.
В процессе поиска оптимальных решений целесообразно использовать динамические имитационные модели, которые позволяют на основе формализованных математических описаний воспроизвести на ЭВМ с определенной степенью точности текущие производственные ситуации, не поддающиеся прямым экспериментальным или аналитическим исследованиям, и в диалоговом режиме принять решение о рациональном (безотходном) использовании сырья и распределении запасов на всех технологических этапах производства, выбрать оптимальные технологические режимы изготовления продукции, обеспечить выполнение заказов сферы сбыта с минимизацией транспортных расходов и времени обслуживания.
Реализация математических моделей технологических процессов и аппаратов на ЭВМ в целом или поэлементно дает возможность изучения характера взаимосвязей параметров с анализом их влияния на термодинамические, массовые, стоимостные показатели; выбора оптимальных режимов технологического процесса и работы оборудования.
В данном курсовом проекте будет разработана математическая модель, одной из стадий производства сгущенного молока с сахаром на ОАО «Рогачевский МКК» - процесс сгущения молочно-сахарной смеси в двухкорпусном циркуляционном вакуум-выпарном аппарате «Вигонд-8000».
Основной целью в данном курсовом проекте будем считать исследование количества греющего пара, поступающего в тепловую рубашку аппарата для поддержания температуры кипения исходного сырья. Температуру необходимо поддерживать таким образом, чтобы на выходе получить продукт с заданными показателями качества (содержание сухих веществ в готовом продукте должно быть в пределах 69 – 71 %). При этом необходимо учитывать и качество исходного сырья, концентрация сухих веществ в котором должна быть в пределах 22 – 24%. Данная цель выбрана не случайно, так как основная проблема, с которой сталкиваются предприятия перерабатывающей промышленности АПК - является проблема энергоносителей, их экономное и рациональное использование, но которое не должно привести к ухудшению качества выпускаемой продукции. Таким образом, смоделировав реальный объект, и в случае его соответствия истинной системе, предприятие сможет рассчитать потребное количество греющего пара и соответственно определить затраты на его получение.
Для достижения поставленной задачи необходимо:
1) Разработать и исследовать математическую модель системы.
2) На базе математической модели разработать имитационную, которая поможет исследовать математическую модель.
3) По полученной имитационной модели разработать программу для получения выборки результатов работы математической модели.
4) Произвести анализ результатов, полученных в ходе моделирования и выполнить проверку модели на адекватность.
2 Решение задачи
Решение поставленной задачи моделирования осуществим по следующим пунктам:
а) cмоделировать процесс выпаривания;
б) cоставить математическую модель;
в) провести планирование эксперимента;
г) разработать имитационную модель;
д) перенести результаты исследуемой модели на оригинал;
е) произвести математический анализ полученных данных и на основе этого сделать вывод о правильности выбора пути решения поставленной задачи.
Содержание
1 Анализ состояния проблемы. Постановка задачи
В процессе поиска оптимальных решений целесообразно использовать динамические имитационные модели, которые позволяют на основе формализованных математических описаний воспроизвести на ЭВМ с определенной степенью точности текущие производственные ситуации, не поддающиеся прямым экспериментальным или аналитическим исследованиям, и в диалоговом режиме принять решение о рациональном (безотходном) использовании сырья и распределении запасов на всех технологических этапах производства, выбрать оптимальные технологические режимы изготовления продукции, обеспечить выполнение заказов сферы сбыта с минимизацией транспортных расходов и времени обслуживания.
2 Решение задачи