ASSIGNMENT OF STATE FUNCTIONS FOR INTERACTION POTENTIALS, REDUCED HEAT CAPACITIES AND REDUCED THERMAL EFFECTS INCLUDED IN THE EQUATIONS OF THE METHOD OF MATHEMATICAL PROTOTYPING OF ENERGY PROCESSES

封面

如何引用文章

全文:

详细

Background. The main requirements for mathematical models applicable to solving practical problems of modern engineering and technology are their accuracy and adequacy (i.e., non-contradiction with physical andchemical laws). To construct such models of systems of various physical and chemical nature, a method of mathematical prototyping of energy processes was proposed within the framework of mechanics, electrodynamics and modern nonequilibrium thermodynamics, which yields models that do not contradict general physical laws (the laws of thermodynamics, mechanics and electrodynamics) and the physical features of the system under consideration. To implement the equations of the above-mentioned method in numerical form, it is necessary to correctly specify, with an accuracy of experimentally studied constant coefficients, the state function for the properties of substances and processes. In particular, the state functions for interaction potentials, reduced inverse heat capacities and reduced thermal effects – the condition of the total differential of entropy and internal energies. The present work is devoted to specifying the above-mentioned state functions that satisfy the above-mentioned conditions. Matherials and methods. The synthesis of equations of the dynamics of physical and chemical processes is carried out on the basis of the method of mathematical prototyping of energy processes. The assignment of state functions for interaction potentials, reduced inverse heat capacities and reduced thermal effects is carried out by assigning independent components of the mentioned functions with subsequent integration of the necessary and sufficient conditions of the total differential of entropy and internal energies. The mentioned independent components are constructed by methods of identification theory, in particular by methods of symbolic regression. Results. The proposed method for specifying state functions for interaction potentials, reduced reciprocal heat capacities and reduced thermal effects gives correct state functions for the mentioned quantities. Conclusions. The proposed method for constructing state functions that satisfy the above-mentioned conditions of the total differential reduces the construction of a system model based on the method of mathematical prototyping of energy processes to the use of classical identification methods (in particular, symbolic regression methods).

作者简介

Igor Starostin

Moscow State Technical University of Civil Aviation

编辑信件的主要联系方式.
Email: starostinigo@yandex.ru

Doctor of technical sciences, professor, professor of the sub-department of electrical engineering and aviation electrical equipment

(20 Kronshtadtskiy boulevard, Moscow, Russia)

Stanislav Gavrilenkov

Moscow State Technical University of Civil Aviation

Email: gavrilenkov@mstuca.ru

Head of the educational laboratory of the sub-department of electrical engineering and aviation electrical equipment

(20 Kronshtadtskiy boulevard, Moscow, Russia)

参考

  1. Antonov A.V. Sistemnyy analiz = System analysis. Moscow: Vyssh. shk., 2004:454. (In Russ.)
  2. Starostin I.E., Khalyutin S.P., Parievskiy V.V. Types and forms of representation of the basic equations of the method of mathematical prototyping of energy processes. Elektropitanie = Power supply. 2022;(4):4–14. (In Russ.)
  3. Etkin V.A. Energodinamika (sintez teoriy perenosa i preobrazovaniya energii) = Energodynamics (synthesis of theories of energy transfer and transformation). Saint Petersburg: Nauka, 2008:409. (In Russ.)
  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):4–16.
  5. Starostin I.E., Gavrilenkov S.I. Architecture of the mathematical core of digital twins of various physico-chemical systems based on the method of mathematical prototyping of energy processes. Nadezhnost’ i kachestvo slozhnykh system = Reliability and quality of complex systems. 2024;(4):160–168. (In Russ.). doi: 10.21685/2307-4205-2024-4-17
  6. Starostin I.E., Druzhinin A.A. Analytical approximation of solutions to equations of the method of mathematical prototyping of energy processes by qualitative analysis of these equations. Nadezhnost’ i kachestvo slozhnykh system = Reliability and quality of complex systems. 2023;(2):22–31. (In Russ.)
  7. Starostin I.E., Bykov V.I. Kinetic theorem of modern non-equilibrim thermodynamics. Raley, Noth Caroline, USA: Open Science Publishing, 2017:229.
  8. Demirel Ya., Gerbaud V. Nonequilibrium Thermodynamics. Transport and Rate Processes in Physical, Chemical and Biological Systems, 3rd ed. Amsterdam, Netherlands: Elsevier, 2014:880.
  9. Petrov A.V. Imitation as the basis of digital twin technology. Vestnik IrGTU = Bulletin of IrSTU. 2018;22(10): 56–66. (In Russ.). doi: 10.21285/1814-3520-2018-10-56-66
  10. Prigozhin I., Defey R. Khimicheskaya termodinamika = Chemical thermodynamics. Novosibirsk: Nauka, Sibirskoe otdelenie, 1966:512. (In Russ.)
  11. Beklemishev D.V. Kurs analiticheskoy geometrii i lineynoy algebry = Course of analytical geometry and linear algebra. Moscow: Fizmatlit, 2005:304. (In Russ.)
  12. Gurov A.A., Badaev F.Z., Ovcharenko L.P., Shapoval V.N. Khimiya = Chemistry. Moscow: Izd-vo MGTU im. Baumana, 2017:777. (In Russ.)
  13. Kvasnikov I.A. Termodinamika i statisticheskaya fizika: teoriya ravnovesnykh sistem. Termodinamika = Thermodynamics and statistical physics: theory of equilibrium systems. Thermodynamics. Moscow: Editorial URSS, 2003;1:240. (In Russ.)
  14. Mizokhata C. Teoriya uravneniy s chastnymi proizvodnymi = Theory of partial differential equations. Moscow: Mir, 1977:504. (In Russ.)
  15. Kochin N.E. Vektornoe ischislenie i nachala tenzornogo ischisleniya = Vector calculus and the beginnings of tensor calculus. Moscow: Nauka, 1965:424. (In Russ.)
  16. Dzyadzyk V.K. Vvedenie v teoriyu ravnomernogo priblizheniya funktsii polinomami = Introduction to the theory of uniform approximation of a function by polynomials. Moscow: Nauka, 1977:512. (In Russ.)
  17. Il'in V.A., Sadovnichiy V.A., Sendov Bl.Kh. Matematicheskiy analiz. Prodolzhenie kursa = Mathematical analysis. Continuation of the course. Moscow: Izd-vo Moskovskogo universiteta, 1967:350. (In Russ.)
  18. Kalitkin N.N. Chislennye metody = Numerical methods. Saint Petersburg: BKhV-Peterburg, 2011:592. (In Russ.)
  19. Eykhoff P. Systems identification: parameters and state estimation. Eindhoven, Netherlands: University of technology, 1975:680.
  20. Strizhov V.V. Metody induktivnogo porozhdeniya regressionnykh modeley = Methods of inductive generation of regression models. Moscow: Vychislitel'nyy tsentr im. A.A. Dorodnitsyna RAN, 2008:56. (In Russ.)

补充文件

附件文件
动作
1. JATS XML


Creative Commons License
此作品已接受知识共享署名 4.0国际许可协议的许可

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».