4.14 Моделирование свойств смесей
Используемые для получения строительных материалов и изделий сырьевые материалы (вяжущие, заполнители и наполнители, химические добавки и т.п.) могут представлять собой смеси из q размерных веществ, минералов, зерен разной крупности и т.п. Их состав (рецептура) задается концентрациями компонентов в виде массовых, объемных или мольных долей (процентов) Vi, причем [34].
Системы, свойства которых зависят только от соотношения компонентов V=(V1, V2,…Vq) и не зависят от количества смеси, и от условий ее переработки и других факторов, называются системами “состав-свойства” или “смесь-свойства” и обозначаются MQ (от англ. miхture - смесь и quality - свойство, качество). Условие (выше) определяет рецептуру как систему с q линейно связанными элементами вi, число степеней свободы которой равно (q-1). Ее геометрическим аналогом является (q-1)-мерный правильный симплекс (простой), т.е. выпуклый многогранник, не имеющий диагональных сечений. Для двух компонентной системы это отрезок прямой, для q = 3- равносторонний треугольник, для q = 4 - тетраэдр. При изучении систем MQ факторы Хi=Vi варьируются на симплексе. Зависимость У(V) может быть представлена как диаграмма “состав-свойства”. Каждому j-му составу смеси Vj, определяемому уровень свойства У(Vj), соответствует точка симплекса: чистым веществам (или зернам одного размера, или порошку одного минерала) - вершины симплекса, двойным смесям - точки ребер, тройным системам - точки поля треугольника. Для любой точки М на треугольнике (рисунок 18) содержание i-го компонента Vi = liM/l пропорционально расстоянию liM от М до стороны, противолежащей i-ой вершине:
Рисунок 18 – Отображение на смесевом треугольнике: а – зернового состава заполнителя; б – зависимость эффективной вязкости композиции от состава наполнителя; в – аналог «а» при исключении третьего компонента Х2.
по перпендикуляру, если за единицу принята высота L1 или по прямой, параллельной стороне, если за единицу принята сторона l. Свойство У в зависимости от состава трехкомпонентной смеси представляют изолиниями в поле концентрационного треугольника.
При q = 4 возможно объемное изображение изоповерхностей свойства в теле тетраэдра, поверхность которого отображается разверткой из четырех треугольных диаграмм (рисунок 19). В связи с удобством графической интерпретации результатов моделирования треугольная диаграмма является основным информационным элементом при анализе многокомпонентных систем MQ. Поскольку технические свойства (в отличие, например, от температуры фазовых переходов стекол, шликеров, сплавов и т.п.) определяются, как правило, не только исходным составом смеси, но и условиями ее переработки в изделие, то при анализе этих свойств система и соответствующие диаграммы “состав-свойства” рассматриваются для фиксированных значений других рецептурно-технологических эксплуатационных факторов.
Рисунок 19 – Диаграмма «зерновой состав-вязкость» при разной степени наполнения
Построение и анализ диаграмм “состав-свойства” осуществляется на основе экономико-статистических моделей зависимостей свойств от состава смеси. Полный полином степени m от q смесевых факторов Vi в системе MQ не может быть использован в качестве формы таких моделей: в силу линейной связи факторов члены такого полинома оказываются линейно зависимыми, т.е. не представляют систему базисных функций при разложении У по Сmq+m составляющим вектора ft(V)=(1,V1,…, Vq, V1V2, …, V12,…, Vq12…).
Поскольку желательно, чтобы описание системы отражало воздействие на нее всех компонентов. В качестве моделей для системы MQ, как правило, используют предложенные Шефе приведенные полиномы с числом коэффициентов Сmq+m-1. Такой полином второй степени для тройной системы получается из обычного полинома:
У = а0+a1V1+a2V2+a3V3+a12V1V2+a13V1V3+a23V2V3+a11V12+a22V22+a33V32 (4.89)
после вытекающих подстановок:
а0 = a0V1+a0V2+a0V3
V12 = V1-V1V2-V1V3 (4.90)
V22 = V2-V1V2-V2V3
V32 = V3-V1V3-V2V3
при обозначении Ai = a0+ai+aii Aij=aij-aii-aij
получается приведенный полином
У = А1V1+А2V2+А3V3+А12V1V2+А13V1V3+А23V2V3 (4.91)
в котором 6 коэффициентов А заменяют 10 коэффициентов полинома. Аналогично записывается приведенный полином второй степени от q переменных.
У = ∑AiVi+∑AijViVj (4.92)
Коэффициенты приведенных полиномов имеют физический смысл. А: равны величине У (значению свойства) для “чистого” i-го компонента; нелинейную часть таких моделей называют синергизмом (содружество), i-ое смешивания компонентов вызывает увеличение отклика (Аij>0), или антагонизмом (борьба) при его уменьшении (Аij<0).
Совместное воздействие на технические свойства материалов смесевых (взаимозависимых) факторов V и взаимонезависимых факторов /Х/<1 (параметры технологии и эксплуатации, относительное к количеству базового компонента содержание смеси и т.п.) можно оценить, анализируя изменения диаграмм “состав-свойство” под влиянием Хi. Передвигая диаграмму “V-Y” вдоль оси Хi в факторном пространстве и фиксируя ее в отдельных точках этой оси, можно проанализировать скачкообразные изменения изолиний У(V) = const под влиянием этого фактора. При непрерывном перемещении диаграммы вдоль оси Х1 формируется треугольная призма, в которой изоповерхности свойства У(V1, V2, V3, Х1)=Стр=const образованы соответствующими изолиниями У(V1, V2, V3)=Стр=const.
Отобразить графически изменение диаграммы “состав-свойство” под влиянием двух технологических факторов - Х1 и Х2 - можно только дискретно: строятся и анализируются смесевые диаграммы f(V) в фиксированных точках квадрата {Х1,Х2}, в частности в девяти точках-центроидах.
Возможно другое отображение - в 7 точках-центроидах треугольника (вершины, середины сторон и центр тяжести) строятся изменяющиеся от точки к точке квадратные диаграммы У(Х1,Х2).
Системы, свойства которых определяются группой смесевых факторов V= (V1…Vq)t и группой технологических факторов Х = (Х1…Хk)t, названы системами “смесь-технология-свойства” и обозначены MTQ (от англ. technology- технология).
- Содержание
- Предисловие
- Введение
- 1 Исторический обзор применения моделирования
- 2 Основы системного анализа и моделирования
- 2.1 Этапы системного анализа
- 2.2 Существующие подходы анализа системы
- 2.3 Понятие о моделировании. Классификация моделей
- 2.4 Основные этапы и принципы моделирования
- 3 Элементы математической статистики
- 3.1 Понятие о математической статистике
- 3.2 Задачи математической статистики
- 3.2.1 Первый этап – сбор и первичная обработка данных
- 3.2.2 Второй этап – определение точечных оценок распределения
- 3.2.3 Третий этап – определение интервальных оценок, понятие о статистической гипотезе
- 3.2.4 Четвертый этап – аппроксимация выборочного распределения теоретическим законом
- 3.3 Области применения статистических методов обработки данных
- 3.3.1 Статистический контроль прочности бетона
- 3.3.2 Метод множественной корреляции
- 4 Статистическое планирование эксперимента
- 4.1 Понятие о планировании эксперимента. Основные задачи эксперимента
- 4.2 Понятие о полиноме, отклике, факторах и уровнях варьирования, факторном пространстве
- 4.3 Первичная статистическая обработка результатов эксперимента
- 4.4 Математическая модель эксперимента. Метод наименьших квадратов
- 4.5 Получение некоторых эмпирических формул
- 4.6 Метод наименьших квадратов для функции нескольких переменных
- 4.7 Дисперсионная матрица оценок
- 4.8 Критерии оптимального планирования
- 4.9 Планы для построения линейных и неполных квадратичных моделей
- 4.10 Планы для построения полиномиальных моделей второго порядка
- 4.11 Регрессионный анализ модели
- 4.12 Анализ математической модели
- 4.13 Решение оптимизационных задач
- 4.14 Моделирование свойств смесей
- 4.15 Принципы имитационного моделирования
- 4.16 Решение рецептурно-технологических задач на эвм в режиме диалога
- 5 Основные виды задач, решаемых при организации, планировании и управлении строительством
- 5.1 Математические модели некоторых задач в строительстве
- 5.2 Примеры решения некоторых задач
- 5.2.1 Решение транспортной задачи
- 5.2.2 Решение задачи о ресурсах
- 5.2.3 Решение задачи нахождения оптимальной массы фермы
- 5.3 Организационные задачи
- 6 Моделирование в строительстве
- 6.1 Модели линейного программирования
- 6.2 Нелинейные модели
- 6.3 Модели динамического программирования
- 6.4 Оптимизационные модели (постановка задач оптимизации)
- 6.5 Модели управления запасами
- 6.6 Целочисленные модели
- 6.7 Цифровое моделирование (метод перебора)
- 6.8 Вероятностно-статистические модели
- 6.9 Модели теории игр
- 6.10 Модели итеративного агрегирования
- 6.11 Организационно-технологические модели
- 6.12 Графические модели
- 6.13 Сетевые модели
- 7 Организационное моделирование систем управления строительством
- 7.1 Основные направления моделирования систем управления строительством
- 7.2 Аспекты организационно-управленческих систем (моделей)
- 7.3 Деление организационно-управленческих моделей на группы
- 7.4 Виды моделей первой группы
- 7.5 Виды моделей второй группы
- Список использованных источников