Metodologia modelowania

Podobne dokumenty
Analiza wymiarowa i równania różnicowe

Równania różniczkowe. Dariusz Uciński. Wykład 7. Instytut Sterowania i Systemów Informatycznych Universytet Zielonogórski

Analiza Matematyczna F1 dla Fizyków na WPPT Lista zadań 6, 2018/19z (zadania na ćwiczenia)

Dariusz Uciński. Wykład 4

PRÓBNY EGZAMIN MATURALNY

WYKŁAD 10 METODY POMIARU PRĘDKOŚCI, STRUMIENIA OBJĘTOŚCI I STRUMIENIA MASY W PŁYNACH

Analityczne metody detekcji uszkodzeń

Hyundai Nowy i20. Oferta specjalna dla Pekao Leasing. Wersja: CLASSIC PLUS, silnik: 1.2. Kolor nadwozia: Baby Elephant Kolor tapicerki: Czarny

ANALIZA PORÓWNAWCZA ROZWIĄZA ZAŃ METEOROLOGICZNYCH

Odpylacz pianowy. Dane wyjściowe i materiały pomocnicze do wykonania zadania projektowego. Henryk Bieszk. Gdańsk 2009

1. Obliczenia rowu przydrożnego prawostronnego odcinki 6-8

PRÓBNY EGZAMIN GIMNAZJALNY

PRÓBNY EGZAMIN GIMNAZJALNY

INŻYNIERIA RZECZNA Konspekt wykładu

Ruch prostoliniowy. zmienny. dr inż. Romuald Kędzierski

Wykład FIZYKA I. 3. Dynamika punktu materialnego. Dr hab. inż. Władysław Artur Woźniak

Badania operacyjne. Dr hab. inż. Adam Kasperski, prof. PWr. Pokój 509, budynek B4 Materiały do zajęć dostępne na stronie:

Rozwój prac projektowych przemysłowego systemu wydobywania konkrecji z dna Oceanu Spokojnego poprzez realizację projektów badawczo-rozwojowych

Podstawy energetyki cieplnej - ĆWICZENIA Wykład wprowadzający

PRÓBNY EGZAMIN MATURALNY

EGZAMIN MATURALNY Z MATEMATYKI

Optymalizacja ciągła

Badania operacyjne. Dr Michał Kulej. Pokój 509, budynek B4 Forma zaliczenia wykładu: egzamin pisemny.

PRÓBNY EGZAMIN MATURALNY

WOJEWÓDZKI KONKURS PRZEDMIOTOWY z FIZYKI dla uczniów gimnazjum woj. łódzkiego w roku szkolnym 2013/2014 zadania eliminacji wojewódzkich.

1. Dane : DANE OGÓLNE PROJEKTU. Poziom odniesienia: 0,00 m.

ECOSPORT Ecosport_17.5MY_MAIN_V3_Master.indd BC66-BC68 Ecosport_17.5MY_MAIN_V3_POL_PL.indd BC66-FC67 11/01/ :00:49 01/02/ :56:07

A) 14 km i 14 km. B) 2 km i 14 km. C) 14 km i 2 km. D) 1 km i 3 km.

PRÓBNY EGZAMIN MATURALNY

POWTÓRKA PRZED KONKURSEM CZĘŚĆ 8

BADANIA CZYNNIKÓW WPŁYWAJĄCYCH PRZEJŚCIACH DRÓG TRANZYTOWYCH PRZEZ MIEJSCOWOŚCI

EGZAMIN WSTĘPNY Z MATEMATYKI

PRÓBNY EGZAMIN MATURALNY

KONKURS FIZYCZNY DLA UCZNIÓW GIMNAZJÓW I ETAP SZKOLNY. 8 października 2014

Wykład 7. Informatyka Stosowana. 21 listopada Informatyka Stosowana Wykład 7 21 listopada / 27

INŻYNIERIA RZECZNA Konspekt wykładu

Liczba cylindrów 4 4 4

Zadanie 1. Zadanie 2.

Wnikanie ciepła przy konwekcji swobodnej. 1. Wstęp

Wykład 2. Kinematyka. Podstawowe wielkości opisujące ruch. W tekście tym przedstawię podstawowe pojecia niezbędne do opiosu ruchu:

Laboratorium z Krystalografii. 2 godz.

Filtracja - zadania. Notatki w Internecie Podstawy mechaniki płynów materiały do ćwiczeń

MMC TALES Konkurs Matematyczny MERIDIAN

PRÓBNY EGZAMIN MATURALNY

Analiza wpływu sterowania retencją korytową małego cieku na redukcję fal wezbraniowych przy wykorzystaniu modeli Hec Ras i Hec ResSim

Obliczenie natężenia promieniowania docierającego do powierzchni absorpcyjnej

PRÓBNY EGZAMIN MATURALNY

Elektrostatyka. Prawo Coulomba Natężenie pola elektrycznego Energia potencjalna pola elektrycznego

WBA3A510X0J Moc silnika 180 kw (245 KM) Pojemność silnika 1997 cm³ Lata produkcji Wersja 328i sedan

EZ 80. Koparki Gąsienicowe Zero Tail. Kompaktowa konstrukcja, a jednocześnie wysoka wydajność

Laboratorium z Krystalografii. 2 godz.

PRÓBNY EGZAMIN MATURALNY

Nowa Kia pro_cee d w sprzedaży już od wiosny 2013

prędkości przy przepływie przez kanał

PRÓBNY EGZAMIN GIMNAZJALNY

Sonda pomiarowa Model A2G-FM

1.5 Diesel 88 kw (120 KM) Parametry silników Pojemność (cm³)

STEREOMETRIA. Poziom podstawowy

Dane techniczne Obowiązują dla roku modelowego Caravelle

PRÓBNY EGZAMIN ÓSMOKLASISTY

Podstawy Fizyki III Optyka z elementami fizyki współczesnej. wykład 19, Mateusz Winkowski, Łukasz Zinkiewicz

PRÓBNY EGZAMIN MATURALNY

Politechnika Gdańska Wydział Elektrotechniki i Automatyki Katedra Inżynierii Systemów Sterowania. Podstawy Automatyki

PRÓBNY EGZAMIN MATURALNY

COMO ARIA POMPA CIEPŁA DO CIEPŁEJ WODY UŻYTKOWEJ I WSPÓŁPRACY Z ZEWNĘTRZNYM ZASOBNIKIEM C.W.U. COMO ARIA. Pompy ciepła do przygotowania c.w.u.

PRÓBNY EGZAMIN MATURALNY

Podstawy Fizyki IV Optyka z elementami fizyki współczesnej. wykład 19, Radosław Chrapkiewicz, Filip Ozimek

1. Wykres przedstawia zależność wzrostu temperatury T dwóch gazów zawierających w funkcji ciepła Q dostarczonego gazom.

Pochodna i różniczka funkcji oraz jej zastosowanie do obliczania niepewności pomiarowych

Podstawy Akustyki. Drgania normalne a fale stojące Składanie fal harmonicznych: Fale akustyczne w powietrzu Efekt Dopplera

Przedmowa Przewodność cieplna Pole temperaturowe Gradient temperatury Prawo Fourier a...15

Załącznik D (EC 7) Przykład analitycznej metody obliczania oporu podłoża

Wykład 3 Równania rózniczkowe cd

Zestaw nr 7 bryły. (Przyjmij do obliczeń, że 2 1,41 )

Proponowane rozwiazania Matura 2013 MATEMATYKA Poziom podstawowy

Techniki symulacji w budowie maszyn

Wykład 9: Fale cz. 1. dr inż. Zbigniew Szklarski

Schemat instalacji. Suszarka PT 8301 SL G PT 8301 COP SL G PT 8303 SL G. pl - PL / 01

LABORATORIUM MECHANIKI PŁYNÓW

Sztuczna inteligencja : Zbiory rozmyte cz. III

Materiały pomocnicze do laboratorium z przedmiotu Metody i Narzędzia Symulacji Komputerowej

Wyznaczanie stałej słonecznej i mocy promieniowania Słońca

Opory ruchu. Fizyka I (B+C) Wykład XII: Tarcie. Ruch w ośrodku

Metoda Elementów Skończonych

OBUDŹ W SOBIE MYŚL TECHNICZNĄ KATOWICE 2013R.

ZADANIA Z FIZYKI NA II ETAP

1.5 Diesel 88 kw (120 KM)

LABORATORIUM MECHANIKI PŁYNÓW

Wykład 8. Informatyka Stosowana. 26 listopada 2018 Magdalena Alama-Bućko. Informatyka Stosowana Wykład , M.A-B 1 / 31

Plan wykładu. Własności statyczne i dynamiczne elementów automatyki:

Modelowanie zjawisk przepływowocieplnych. i wewnętrznie ożebrowanych. Karol Majewski Sławomir Grądziel

PUBLIKACJA INFORMACYJNA NR 22/I METODA OBLICZANIA I OCENY STATECZNOŚCI STATKU NA FALI NADĄŻAJĄCEJ

Opracowanie koncepcji ochrony przed powodzią opis ćwiczenia projektowego

Schermat instalacji elektrycznej urządzenia 18

Fala elektromagnetyczna o określonej częstotliwości ma inną długość fali w ośrodku niż w próżni. Jako przykłady policzmy:

WYŻSZA SZKOŁA LOGISTYKI

Dane hydrologiczne obiektu określono metodami empirycznymi, stosując regułę opadową. Powierzchnię zlewni wyznaczona na podstawie mapy:

Zadania optymalizacyjne

O procesie Wienera. O procesie Wienera. Procesy stochastyczne Wykład XV, 15 czerwca 2015 r. Proces Wienera. Ruch Browna. Ułamkowe ruchy Browna

Algorytm wstecznej propagacji błędów dla sieci RBF Michał Bereta

Transkrypt:

Metodologia modelowania Instytut Sterowania i Systemów Informatycznych Uniwersytet Zielonogórski Wykład 3

Plan 1 2 Umiejętność modelowania

Przykład 1 Idea Centrum Zdrowia Władze małego miasta otrzymały projekt budowy Centrum Zdrowia, w którym skupionoby pod jednym dachem zarówno wszystkich lekarzy, jak i farmaceutów pracujacych w tym mieście. Pytanie: Jak ocenić efektywność nowego systemu przed decyzja o budowie? Przykładowe wskaźniki efektywnosci: średni czas pobytu pacjenta w centrum, średnia liczba pacjentów przyjmowana w ciagu dnia,...

Przykład 2 Gazociag Na Bałtyku odkryto duże złoża gazu. Istnieje kilka konkurujacych projektów gazociagu dystrybujacego gaz po kraju. Pytanie: Jak wariant wybrać, aby zaspokoić potrzeby klientów przy uwzględnieniu ograniczeń ekonomiczności? Należy uwzględnić m.in. zależność zapotrzebowania na gaz od pory roku i pogody.

Plan 1 2 Umiejętność modelowania

Sformułowanie problemu Zapowiada się na deszcz, a Ty masz do przejścia 1 km z domu na uczelnię. W pośpiechu nie wziałeś parasolki. Zaczyna mocno padać, a Ty nie masz czasu na powrót. Jak mocno zmokniesz? Czy można zaproponować strategię, żeby jak najmniej zmoknać? Krok 1: Zidentyfikuj problem rzeczywisty Model deterministyczny zależy od następujacych czynników: 1 Jak szybko pada? 2 Jaki jest kierunek wiatru? 3 Jak długa jest droga i jak szybko biegniesz?

Sformułowanie problemu Zapowiada się na deszcz, a Ty masz do przejścia 1 km z domu na uczelnię. W pośpiechu nie wziałeś parasolki. Zaczyna mocno padać, a Ty nie masz czasu na powrót. Jak mocno zmokniesz? Czy można zaproponować strategię, żeby jak najmniej zmoknać? Krok 1: Zidentyfikuj problem rzeczywisty Model deterministyczny zależy od następujacych czynników: 1 Jak szybko pada? 2 Jaki jest kierunek wiatru? 3 Jak długa jest droga i jak szybko biegniesz?

Krok 1: Zidentyfikuj problem rzeczywisty Dostępne dane: szybkość spaceru = 2 m s 1 szybkość biegu = 6 m s 1 odległość = 1 km = 1000 m szybkość deszczu = 4 m s 1 intensywność opadu = 2 cm h 1

Krok 2: Sformułuj model matematyczny Zacznijmy od najprostszego. Załóż, że biegniesz przez cała odległość. Stad czas spędzony w deszczu = 1000 s 6 167 s = 2 min 47 s Zaniedbaj kierunek deszczu i uwzględnij jedynie intensywność 2 cm h 1, tzn. 2/3600 cm s 1 : ilość zebranego deszczu na jedn. pow. = 2 167 3600 cm = 2 167 0.01 3600 m

Krok 2: Sformułuj model matematyczny c.d. Założ, że ciało człowieka to prostopadłościan o wymiarach 1.5 m 0.5 m 0.2 m. Wtedy powierzchnie przednia i tylna = 1.5 0.5 2 = 1.5 m 2 powierzchnie boczne = 1.5 0.2 2 = 0.6 m 2 powierzchnia górna = 0.5 0.2 = 0.1 m 2 powierzchnia całkowita = 2.2 m 2

Krok 2: Sformułuj model matematyczny c.d. W rezultacie, 2 167 0.01 2.2 objętość zebranej wody = 3600 = 2.041 10 3 cm 3 = 2.041 litrów m 2 czyli ponad dwie butelki wina! Pytanie: Czy ten rezultat można udokładnić?

Krok 2: Sformułuj model matematyczny (jeszcze raz)

Lista czynników Opis Symbol Jednostka czas przemieszczania się t s prędkość deszczu r m s 1 kat padania θ deg Twoja prędkość v m s 1 Twoje wymiary: wysokość h m szerokość w m głębokość d m zebrana woda C l współczynnik intensywności opadu I przebyta odległość D m

Współczynnik I Deszcz jest strumieniem kropel, a nie ciagłym przepływem wody. Mamy szybkość deszczu = 4 m s 1 = 400 3600 cm h 1 = 1.44 10 6 cm h 1 co różni się od intensywności opadu równej 2 cm h 1. Stad współczynnik intensywności wynosi I = 2 1.44 10 6 = 1 7.2 10 5

Krok 2: Sformułuj model matematyczny c.d. Mamy czas spędzony w deszczu = D v (s) Rozłóż prędkość deszczu względem Ciebie na dwie składowe: Wynika stad, że mokre stawać się będa jedynie powierzchnie: przednia i górna.

Krok 3: Wyznacz rozwiazanie Najpierw rozważ ile pada z góry: Stad górna powierzchnia = wd (m 2 ) szybk. zbierania deszczu = intens. pow. szybk. deszczu W czasie D/v mamy = Iwdr cos θ (m 3 s 1 ) ilość zebranej wody = IwdDr cos θ v (m 3 )

Krok 3: Wyznacz rozwiazanie c.d. Teraz rozważ ile pada z przodu: Stad przednia powierzchnia = wh (m 2 ) szybk. zbierania deszczu = intens. pow. szybk. deszczu W czasie D/v mamy = Iwh(r sin θ + v) (m 3 s 1 ) ilość zebranej wody = IwhD(r sin θ + v) v (m 3 )

Krok 3: Wyznacz rozwiazanie c.d. Sumujac te wyniki, otrzymujemy całkowita ilość deszczu C = IwD [ ] rd cos θ + h(r sin θ + v) (m 3 ) v 0.8 cos θ + 6 sin θ + 1.5v = 1.44 10 3 (m 3 ) v Pytanie: Majac dane θ, jak wybrać v żeby zminimalizować C?

Krok 4: Zinterpretuj rozwiazanie Jeżeli θ = 0, to C = 0.8 + 1.5v 1.44 10 3 v (m 3 ) To wyrażenie jest tym mniejsze, im większe v, skad trzeba wziać największa możliwa wartość, tzn. v = 6, dla której 9.8 C = 1.44 10 3 6 (m3 ) 1.13 litrów

Krok 4: Zinterpretuj rozwiazanie c.d. Jeżeli θ = 30, to C = 0.4 3 + 3 + 1.5v 1.44 10 3 v (m 3 ) Znowu, to wyrażenie jest najmniejsze dla v = 6, co daje C = 0.4 3 + 3 + 9 1.44 6 1.47 litrów (litrów)

Krok 4: Zinterpretuj rozwiazanie c.d. Weźmy jeszcze pod uwagę ujemne katy, tzn. załóżmy θ = α dla α > 0. Wtedy C = 0.8 cos α 6 sin α + 1.5v 1.44 10 3 v (m 3 ) Problemem jest to, że to wyrażenie może stać się ujemne dla wystarczajaco dużych α. Przygladnijmy się temu bliżej. Trzeba rozważyć dwa przypadki. Po pierwsze, gdy v < r sin α, deszcz pada na plecy, a to oznacza tam ilość zebranej wody = IwhD(r sin α v) v (m 3 )

Krok 4: Zinterpretuj rozwiazanie c.d. W konsekwencji, C = IwD [ ] rd cos α + h(r sin α v) (m 3 ) v 0.8 cos α + 1.5(4 sin α v) = 1.44 10 3 (m 3 ) v Gdy zwiększysz szybkość do 4r sin α, C redukuje się do 0.8 cos α 1.44 10 3 4 sin α co odpowiada sytuacji, gdy deszcz pada tylko z góry.

Krok 4: Zinterpretuj rozwiazanie c.d. Gdy więc deszcz pada pod katem 30 od tyłu, powinieneś biec z prędkościa 4 sin 30 = 2 m s 1, a wtedy C = 0.8 3 2.88 10 3 2 (m3 ) 0.24 litrów Drugi przypadek to v > r sin α, kiedy ilość zebranej wody = W konsekwencji, IwhD(v r sin α) v (m 3 ) C = IwD [ ] rd cos α + h(v r sin α) v (m 3 )

Krok 4: Zinterpretuj rozwiazanie c.d. Gdy v = 6 oraz α = 30, C = 0.5 1000(0.4 3 + 6) 7.2 10 5 6 0.77 litrów (m 3 ) Krok 5: Porównaj z rzeczywistościa Konkluzje: Gdy deszcz pada w Twoim kierunku, biegnij najszybciej jak możesz. Gdy deszcz pada od tyłu, staraj się biec z deszczem.

Plan Umiejętność modelowania 1 2 Umiejętność modelowania

Określenie czynników Umiejętność modelowania Klasyfikacje Czynniki ilościowe jakościowe Czynniki ilościowe zmienne parametry (stała wartość dla danego problemu, ale moga się zmieniać od problemu do problemu, np. gęstość) stałe (np. prędkość światła)

Określenie czynników Umiejętność modelowania Klasyfikacje Zmienne ciagłe Zmienne dyskretne deterministyczne losowe Zmienne wejściowe wyjściowe

Przykład: zbiornik i cysterna Umiejętność modelowania Sformułowanie problemu Cel: przewidywać głębokość wody w cysternie w dowolnej chwili czasu.

Przykład: zbiornik i cysterna Umiejętność modelowania Czynniki dotyczace zbiornika kształt pojemność głębokość wody szybkość opadu szybkość dopływu do rzeki parowanie przesaczanie się

Przykład: zbiornik i cysterna Umiejętność modelowania Czynniki dotyczace rury łacz acej średnica długość różnica wysokości między końcami natężenie przepływu

Przykład: zbiornik i cysterna Umiejętność modelowania Czynniki dotyczace cysterny Pytanie pojemność pole przekroju głębokość wody średnica rury wylotowej wysokość rury wylotowej względem dna natężenie przepływu przez rurę wylotowa Jak sklasyfikować czynniki jako zmienne wejściowe, wyjściowe i parametry?