Wyniki wyszukiwania - BazTech

Ograniczanie wyników

Znaleziono wyników: 2

Liczba wyników na stronie

Wyniki wyszukiwania

Wyszukiwano:
w słowach kluczowych: model przewidywania

Sortuj według:

Ogranicz wyniki do:

Forecasting and predicting in engineering tasks

Afanasyeva Olesya, Korostil Olga

Journal of KONBiN

2019

Vol. 49, iss. 3

421--431

The work analyzes the tasks of solving problems, which consist in determining the events that may occur through some time after the completion of the process of solving the problem. One of the possible classifications of such tasks is proposed. The analysis of differences between different types of tasks is carried out, features of implementing the processes of their resolution are revealed. The paper considers in detail such types of tasks as prognosis and prediction. Differences are described between these processes with each other and the characteristics that determine each of the processes. The comparison of various types of processes in the overall forecasting process is presented.

Tematem publikacji jest rozwiązywanie problemów polegających na określaniu zdarzeń, które mogą mieć miejsce po zakończeniu procesu rozwiązywania problemu. W artykule zaproponowano jedną z możliwych klasyfikacji takich zadań. Ponadto, przeprowadzono analizę różnic rozmaitych zadań. Przedstawiono także cechy wdrażania procesów ich rozwiązywania. W artykule szczegółowo rozważano takie rodzaje zadań, jak prognozowanie i przewidywanie. Opisano różnice między tymi procesami oraz cechy charakterystyczne, które określają każdy z wymienionych procesów. Przedstawiono porównanie różnych rodzajów procesów w całościowym procesie prognozowania.

Analysis of the EAF operation by process modelling

Wendelstorf J.

Archives of Metallurgy and Materials

2008

Vol. 53, iss. 2

385-390

Process modelling is often used for the observation and control of the EAF process. Online process models allow the calculation of values incapable of measurement like the actual liquid and solid steel mass in the furnace or the permanent monitoring of the actual mean temperature of the liquid steel. An additional benefit comes from offline process simulations allowing an affordable scientific investigation of the EAF operation. The process model can be regarded as a software replacement of the real furnace. Since a specific process model may predict not all relevant information and not all model parameters are known with a sufficient accuracy, the process models need to be validated. For studying the fundamental behaviour of the process and its optimization options, the model has to be as simple as possible – but not simpler. By using a multi-zone meltdown model [1], the EAF operation is analysed on a theoretical basis. An exemplary model analysis is provided. The process modelling tools are used to demonstrate how to determine optimum DRI feeding or scrap charging procedures. The model predictive control (MPC) approach for continuous DRI feeding is found to be as efficient as global process optimizations (in theory).

Modelowanie procesu jest często wykorzystywane do obserwacji i sterowania piecem łukowym (EAF). Modele procesu on-line pozwalają na obliczenie wartości niemożliwych do zmierzenia, jak aktualna masa stali w postaci ciekłej i stałej w piecu lub stały monitoring bieżącej temperatury ciekłej stali. Dodatkową korzyścią pochodzącą z symulacji off-line procesu jest możliwość badań naukowych, dotyczących sterowania EAF. Model procesu może być traktowany jak komputerowe zastąpienie rzeczywistego pieca. Ponieważ określony model procesu nie może przewidywać wszystkich istotnych informacji i nie wszystkie parametry modelu są znane z dostateczną dokładnością, modele procesu muszą być weryfikowane. Aby zbadać właściwe zachowanie procesu i parametry jego optymalizacji, model musi być jak prostszy. Używając kilkustrefowego modelu topienia, praca pieca łukowego jest analizowana w oparciu o teorię. W artykule przeprowadzono przykładową analizę modelu. Narzędzia procesu modelowania są wykorzystane do przedstawienia możliwości uzyskania optimum dozowania DRI lub ładowania złomu. Ujęcie sterowania modelem przewidywania (MPC) dla ciągłego dozowania DRI jest tak skuteczne, jak całościowa optymalizacja procesu (teoretycznie).