modellashtirish hamda unga tayyorgarlik ishlari haqida asosiy tushunchalar

DOC 438,0 КБ Бесплатная загрузка

Предварительный просмотр (5 стр.)

Прокрутите вниз 👇

$1413563459_59611.doc å = = m i i y m y 1 1 å - - = = m i i y y m y s 1 2 2 ) ( 1 1 } { 1 } { ) ( max max - - = m m y s y y v i x 1 } { ) ( min max - - = m m y s y y v i x y 2300 10 230; s 2 = = = = ( ) ; y 6552 9 728 . 75 , 2 1 10 10 728 230 300 max = - - = x v ; 5 , 138 9 1108 } { s ; 222 9 2000 2 = = = = y y . 06 , 2 1 9 9 8 , 11 199 222 min = - - = x v f y ex y ( …$

1 s 2 2 s ; : 2 2 2 1 0 s s = h 6 , 1 8 , 2 ; : 2 2 2 1 0 s s = h ; : 2 2 2 1 1 s s ¹ h { } { } å å = = = = 2 1 1 2 2 1 1 1 ; } { ; } { m u u m u u y r y r y r y r 2 1 2 2 1 12 1 2 1 2 1 m m m m m y r v ) ( ) ( } { ъ + - + - = 2 1 a - 475 , 0 2 05 , 0 1 = - 06 1 10 12 1 22 12 1 2 1 1 22 10 2 1 5 98 , ) ( ) ( , …

lari. ko`pincha bu ko`rsatkichlarni optimallashtirish mezoni (kriteriysi), maqsad funktsiya, «qora yashik»ning chiqish ko`rsatkichlari yoki dinamik tizimning reaktsiyasi deb ataladi; x- kiruvchi ko`rsatkichlar (faktorlar) to`plami. kiruvchi faktorlar argumentlar, kirish ko`rsatkichlari, «qora yashik» ning kirish ko`rsatkichlari yoki ob’yektga tashqi ta’sir etuvchilar deb ham ataladi; a{}- simvol jarayon yoki tizimning matematik modelidir. jarayon yoki tizim matematik modelining blok sxemasi 1- rasmda keltirilgan. bunda x1, ..., xi – kiruvchi ko`rsatkichlar (faktorlar); y1,...,yi - chiquvchi ko`rsatkichlar; a1{},...ai{} – operator yoki dinamik xususiyatlar. 1- rasm. jarayon yoki tizimning umumlashgan modeli jarayon yoki tizimning matematik modelini qurish va uning boshqarish algoritmini ishlab chiqish ob’yektini avtomatik sozlash va nazorat qilishga zamin yaratadi. matematik model yordamida olinishi mumkin bo`lgan natijalarni oldindan bashorat qilish, kiruvchi faktorlarning ta’sir darajasini aniqlash, kuchliroq ta’sir etadigan ko`rsatkichlarni nazorat qilish va zarur darajada ushlab turish, jarayon yoki tizimni optimallashtirish masalalarini yechish mumkin. matematik modelning yo`qligi va ob’yektning dinamik xossalarini yetarlicha bilmaslik jarayon yoki tizimni ko`r-ko`rona …

xususiyatlarini to`liq o`rganish mumkin bo`lganligi tufayli sof nazariya asosida matematik model qurish qator qiyinchiliklar tug`diradi. shunga qaramay yangi jarayon va tizimlarni loyihalashda, kashfiyot tipidagi tadqiqot ishlarida nazariy modellashtirish usuli qo`llaniladi. jarayon va tizimlarni real ma’lumotni qayta ishlash asosida modellashtirish usuli-tajriba usuli deb ataladi. bu usuldan jarayon va tizimlarni boshqarish algoritmlarini ishlab chiqishda foydalaniladi. masalalarni yechishda modellashtirishning nazariy va tajriba usullarini bir vaqtda qo`llash yanada aniqroq natijalarga olib keladi. bunda ob’yektning tuzilish xususiyatlarini tahlil qilish asosida umumiy tenglamalar olish muammolari nazariy usul asosida modellashtirilsa, sonli tahlil, nazariy xulosalarni tekshirish muammolari tajribaviy usul asosida modellashtiriladi. tajribalar o`tkazilayotganda bir qator nazorat qilish va o`lchash qiyin bo`lgan faktorlar hisobga olinmasligi tufayli, tajriba natijalari tasodifiy xususiyatga ega bo`ladi. ob’yektlarni tajribalar o`tkazish yo`li bilan o`rganishda, tajribalar o`tkazilib, so`ngra olingan natijalar qayta ishlanadi. model qurishning bunday yo`li statistik usul deyiladi. bu holda ob’yekt «qora yashik» deb atalgan kibernetik tizim sifatida qaraladi(1- rasm). jarayon va tizimlarni tajriba usuli …

balar o`tkazilishi mumkin. agar tajriba jarayon yoki tizimga hech qanday o`zgartirishlar kiritmasdan o`tkazilsa, bunday tajriba nofaol tajriba deyiladi. bunda ma’lumotlarni laboratoriyalarning hisobga olish daftarlaridan olish ham mumkin. lekin, bu holda ma’lumotlarning real jarayondan talabga javob beradigan qilib olinishini ta’minlash zarur. ma’lumotlar o`lchash asboblaridan ham olinishi mumkin. bu holda ko`pincha uzluksiz ma’lumotlarni diskretlashtirishga to`g`ri keladi. hozirgi davrda nofaol tajriba asosida statistik modellar qurish usuli keng tarqalmoqda. chunki katta o`lchovga ega jadval ma’lumotlarni olish qulayligi va arzonligi bilan birga, bu ma’lumotlarni tez va aniqroq qayta ishlash imkoniyatiga ega bo`lgan exm lar va kompyuterlar paydo bo`ldi. lekin nofaol tajribalar o`tkazish yo`li bilan qurilgan matematik modellar hamma vaqt ham talab qilingan aniqlikni ta’minlayvermaydi. ma’lumotlarni priborlardan olishda jarayon yoki tizim ishiga ta’sir etmaslik uchun vaqtni iloji boricha qisqartirish talab etiladi. bu talab esa o`lchash aniqligini kamaytiradi. bunday sharoitda model koeffitsiyentlarini aniqlashda faol tajriba o`tkazish maqsadga muvofiqdir, ya’ni bunday model qurish uchun ham faol, ham nofaol …

Хотите читать дальше?

Скачайте полный файл бесплатно через Telegram.

Скачать полный файл

О "modellashtirish hamda unga tayyorgarlik ishlari haqida asosiy tushunchalar"

1413563459_59611.doc å = = m i i y m y 1 1 å - - = = m i i y y m y s 1 2 2 ) ( 1 1 } { 1 } { ) ( max max - - = m m y s y y v i x 1 } { ) ( min max - - = m m y s y y v i x y 2300 10 230; s 2 = = = = ( ) ; y 6552 9 728 . 75 , 2 1 10 10 728 230 300 max = - - = x v ; 5 , 138 9 1108 } { s ; 222 9 2000 2 …

Формат DOC, 438,0 КБ. Чтобы скачать "modellashtirish hamda unga tayyorgarlik ishlari haqida asosiy tushunchalar", нажмите кнопку Telegram слева.

Теги: modellashtirish hamda unga tayy… DOC Бесплатная загрузка Telegram