ЗАДАНИЕ ФУНКЦИЙ СОСТОЯНИЯ ДЛЯ ПОТЕНЦИАЛОВ ВЗАИМОДЕЙСТВИЯ, ПРИВЕДЕННЫХ ТЕПЛОЕМКОСТЕЙ И ПРИВЕДЕННЫХ ТЕПЛОВЫХ ЭФФЕКТОВ, ВХОДЯЩИХ В УРАВНЕНИЯ МЕТОДА МАТЕМАТИЧЕСКОГО ПРОТОТИПИРОВАНИЯ ЭНЕРГЕТИЧЕСКИХ ПРОЦЕССОВ

Обложка

Цитировать

Полный текст

Аннотация

Актуальность и цели. Основными требованиями к математическим моделям, применимым для решения практических задач современной техники и технологии, являются их точность и адекватность (т.е. не противоречивость физическим и химическим законам). Для построения таких моделей систем различной физической и химической природы был предложен в рамках механики, электродинамики и современной неравновесной термодинамики метод математического прототипирования энергетических процессов, дающий модели, не противоречащие общим физическим законам (законам термодинамики, механики и электродинамики) и физическим особенностям рассматриваемой системы. Для реализации уравнений упомянутого метода в численном виде необходимо корректно задать с точностью до экспериментально исследуемых постоянных коэффициентов функции состояния для свойств веществ и процессов, в частности, функций состояния для потенциалов взаимодействия, приведенных обратных теплоемкостей и приведенных тепловых эффектов – условию полного дифференциала энтропии и внутренних энергий. Заданию упомянутых функций состояния, удовлетворяющих упомянутым условиям, посвящена настоящая работа. Материалы и методы. Синтез уравнений динамики физических и химических процессов осуществляется на базе метода математического прототипирования энергетических процессов. Задание функций состояния для потенциалов взаимодействия, приведенных обратных теплоемкостей и приведенных тепловых эффектов осуществляется путем задания независимых составляющих упомянутых функций с последующим интегрированием необходимых и достаточных условий полного дифференциала энтропии и внутренних энергий. Упомянутые независимые составляющие строятся методами теории идентификации, в частности методами символьной регрессии. Результаты. Предложенная методика задания функций состояния для потенциалов взаимодействия, приведенных обратных теплоемкостей и приведенных тепловых эффектов дает корректные функции состояния упомянутых величин. Выводы. Предлагаемая методика построения функций состояния, удовлетворяющих упомянутым условиям полного дифференциала, сводит построение модели системы на основе метода математического прототипирования энергетических процессов к использованию классических методов идентификации (в частности методов символьной регрессии).

Об авторах

Игорь Евгеньевич Старостин

Московский государственный технический университет гражданской авиации

Автор, ответственный за переписку.
Email: starostinigo@yandex.ru

доктор технических наук, профессор, профессор кафедры электротехники и авиационного электрооборудования

(Россия, г. Москва, Кронштадтский бульвар, 20)

Станислав Иванович Гавриленков

Московский государственный технический университет гражданской авиации

Email: gavrilenkov@mstuca.ru

заведующий учебной лабораторией кафедры электротехники и авиационного электрооборудования

(Россия, г. Москва, Кронштадтский бульвар, 20)

Список литературы

  1. Антонов А. В. Системный анализ. М. : Высш. шк., 2004. 454 с.
  2. Старостин И. Е., Халютин С. П., Париевский В. В. Виды и формы представления основных уравнений метода математического прототипирования энергетических процессов // Электропитание. 2022. № 4. C. 4–14.
  3. Эткин В. А. Энергодинамика (синтез теорий переноса и преобразования энергии). СПб. : Наука, 2008. 409 с.
  4. Starostin I. E., Khalyutin S. P., Bykov V. I. Setting the State functions for the properties of substances and processes in a differential form // The Complex Systems. 2022. № 1. P. 4–16.
  5. Старостин И. Е., Гавриленков С. И. Архитектура математического ядра цифровых двойников различных физико-химических систем на базе метода математического прототипирования энергетических процессов // Надежность и качество сложных систем. 2024. № 4. С. 160–168. doi: 10.21685/2307-4205-2024-4-17
  6. Старостин И. Е., Дружинин А. А. Аналитическое приближение решений уравнений метода математического прототипирования энергетических процессов путем качественного анализа этих уравнений // Надежность и качество сложных систем. 2023. № 2. С. 22–31.
  7. Starostin I. E., Bykov V. I. Kinetic theorem of modern non-equilibrim thermodynamics. Raley, Noth Caroline, USA : Open Science Publishing, 2017. 229 p.
  8. Demirel Ya., Gerbaud V. Nonequilibrium Thermodynamics. Transport and Rate Processes in Physical, Chemical and Biological Systems, 3rd ed. Amsterdam, Netherlands : Elsevier, 2014. 880 p.
  9. Петров А. В. Имитация как основа технологии цифровых двойников // Вестник ИрГТУ. 2018. Т. 22, № 10. С. 56–66. doi: 10.21285/1814-3520-2018-10-56-66
  10. Пригожин И., Дефей Р. Химическая термодинамика. Новосибирск : Наука, Сибирское отделение, 1966. 512 с.
  11. Беклемишев Д. В. Курс аналитической геометрии и линейной алгебры. М. : Физматлит, 2005. 304 с.
  12. Гуров А. А., Бадаев Ф. З., Овчаренко Л. П., Шаповал В. Н. Химия. М. : Изд-во МГТУ им. Баумана, 2017. 777 с.
  13. Квасников И. А. Термодинамика и статистическая физика: теория равновесных систем. Термодинамика. М. : Едиториал УРСС, 2003. Т. 1. 240 с.
  14. Мизохата C. Теория уравнений с частными производными. М. : Мир, 1977. 504 с.
  15. Кочин Н. Е. Векторное исчисление и начала тензорного исчисления. М. : Наука, 1965. 424 с.
  16. Дзядзык В. К. Введение в теорию равномерного приближения функции полиномами. М. : Наука, 1977. 512 с.
  17. Ильин В. А., Садовничий В. А., Сендов Бл. Х. Математический анализ. Продолжение курса. М. : Изд-во Московского университета, 1967. 350 с.
  18. Калиткин Н. Н. Численные методы. СПб. : БХВ-Петербург, 2011. 592 с.
  19. Eykhoff P. Systems identification: parameters and state estimation. Eindhoven, Netherlands : University of technology, 1975. 680 p.
  20. Стрижов В. В. Методы индуктивного порождения регрессионных моделей. М. : Вычислительный центр им. А. А. Дородницына РАН, 2008. 56 с.

Дополнительные файлы

Доп. файлы
Действие
1. JATS XML


Creative Commons License
Эта статья доступна по лицензии Creative Commons Attribution 4.0 International License.

Согласие на обработку персональных данных с помощью сервиса «Яндекс.Метрика»

1. Я (далее – «Пользователь» или «Субъект персональных данных»), осуществляя использование сайта https://journals.rcsi.science/ (далее – «Сайт»), подтверждая свою полную дееспособность даю согласие на обработку персональных данных с использованием средств автоматизации Оператору - федеральному государственному бюджетному учреждению «Российский центр научной информации» (РЦНИ), далее – «Оператор», расположенному по адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А, со следующими условиями.

2. Категории обрабатываемых данных: файлы «cookies» (куки-файлы). Файлы «cookie» – это небольшой текстовый файл, который веб-сервер может хранить в браузере Пользователя. Данные файлы веб-сервер загружает на устройство Пользователя при посещении им Сайта. При каждом следующем посещении Пользователем Сайта «cookie» файлы отправляются на Сайт Оператора. Данные файлы позволяют Сайту распознавать устройство Пользователя. Содержимое такого файла может как относиться, так и не относиться к персональным данным, в зависимости от того, содержит ли такой файл персональные данные или содержит обезличенные технические данные.

3. Цель обработки персональных данных: анализ пользовательской активности с помощью сервиса «Яндекс.Метрика».

4. Категории субъектов персональных данных: все Пользователи Сайта, которые дали согласие на обработку файлов «cookie».

5. Способы обработки: сбор, запись, систематизация, накопление, хранение, уточнение (обновление, изменение), извлечение, использование, передача (доступ, предоставление), блокирование, удаление, уничтожение персональных данных.

6. Срок обработки и хранения: до получения от Субъекта персональных данных требования о прекращении обработки/отзыва согласия.

7. Способ отзыва: заявление об отзыве в письменном виде путём его направления на адрес электронной почты Оператора: info@rcsi.science или путем письменного обращения по юридическому адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А

8. Субъект персональных данных вправе запретить своему оборудованию прием этих данных или ограничить прием этих данных. При отказе от получения таких данных или при ограничении приема данных некоторые функции Сайта могут работать некорректно. Субъект персональных данных обязуется сам настроить свое оборудование таким способом, чтобы оно обеспечивало адекватный его желаниям режим работы и уровень защиты данных файлов «cookie», Оператор не предоставляет технологических и правовых консультаций на темы подобного характера.

9. Порядок уничтожения персональных данных при достижении цели их обработки или при наступлении иных законных оснований определяется Оператором в соответствии с законодательством Российской Федерации.

10. Я согласен/согласна квалифицировать в качестве своей простой электронной подписи под настоящим Согласием и под Политикой обработки персональных данных выполнение мною следующего действия на сайте: https://journals.rcsi.science/ нажатие мною на интерфейсе с текстом: «Сайт использует сервис «Яндекс.Метрика» (который использует файлы «cookie») на элемент с текстом «Принять и продолжить».