Математическое моделирование

Рыночная экономика связана с необходимостью повышения эффективности производства, кон- курентоспособности продукции и услуг на основе систематического анализа хозяйственной деятель- ности предприятия. Анализ деятельности дает возможность вырабатывать необходимую стратегию и тактику развития предприятия, на основе которых формируется производственная программа, выяв- ляются резервы повышения эффективности производства.

В статье рассматривается постановка оптимизационной задачи,  связанная с построением графиков занятости работников с многосменной организацией труда, возникающая в хозяйственной деятельности на некоторых предприятиях. Разработана математическая модель оптимизационной задачи, а также реализация  модели в MS EXEL.

В статье рассмотрен процесс получения глинозема во вращающейся печи. В качестве примера математического моделирования приводится расчет теплового режима печи кальцинации № 5 АО «Алюминий Казахстана». Указаны основные этапы вычислений, позволяющие исследовать высокотемпературные технологические процессы. 

В  статье рассмотрены современные подходы в процессе математического моделирования в естествознании. 

Математическими методами исследовано температурное поле огнеупорной кладки печи. Получено распределение температуры в стенке при установке водоохлаждаемых кессонов.

В статье описывается экономико-математическая модель взаимодействия сельскохозяйственных и перерабатывающих предприятий при их кооперации и интеграции. Обосновываются экономически оптимизированные нормативы производственных ресурсов и количества продукции кооперативно-интеграционных формирований сырьевых зон картофелеперерабатывающих предприятий.

В работе описана математическая модель теплонасосной системы автономного теплоснабжения. Приведены расчеты потребной площади теплоприемника воздушного солнечного коллектора, температуры в теплоаккумулирующим устройстве.

 

В статье рассматривается вопрос составления рецепта комбикорма для птиц любой возрастной категории. Моделирование выполнено в доступной среде Excel и позволяет мгновенно реагировать на изменение качества используемого сырья, ценовые изменения при полном соблюдении всех требований к сбалансированности рациона.

 

В данной статье рассматривают математическое моделирование как один из наиболее эффективных методов анализа количественной и качественной информации, когда характер взаимосвязей имеет многофакторную структуру. Информационные возможности ретроспективного восстановления уровня воздействующих факторов путем архивного поиска чрезвычайно ограничены, и объекты окружающей среды также лишь до некоторой степени позволяют восстановить имевшие место воздействия. 

В связи с сезонностью зернового производства возникает необходимость хранения запасов зерна для их использования на различные цели в течение года и более. Многовековой опыт показывает, что сохранение человеком зерновых запасов – большое и сложное дело. Значительная часть зерна и зернопродуктов в период хранения гибнет и не доходит до удовлетворения нужд человека. Эти потери зерна при хранении могут свести на нет все достижения сельскохозяйственного производства, направленные на повышение урожайности зерновых культур и рост валовых сборов зерна, обесценить труд, затраченный на выращивание и уборку урожая [1]. Практика хранения зерновой массы и научно - экспериментальные исследования в этой области показали, что важнейшими факторами, влияющими на сохранность зерна и его технологические характеристики, служат влажность зерна, относительная влажность воздуха, температура зерновой массы и окружающей среды. Доступ воздуха к зерновой массе, микробиологическая обсемененность, зараженность вредителями, продолжительность хранения и др. Сложность процессов в зерновой массе при хранении оставляют актуальной проблемой противодействия неблагоприятным изменениям качества и пищевой ценности зерна. 
Таким образом, целью настоящей работы является математическое моделирование технологических свойств зерна на основе многофазной фильтрации для управления процессом хранения зерна, чтобы предотвратить ухудшение всех показателей, связанных с качеством зерна. Теория фильтрации изучает движение газов, жидкостей и их смесей в пористых средах, т.е. в твердых телах, пронизанных системой сообщающихся между собой пустот (пор), что делает их проницаемыми для
жидкостей. Именно такой средой является зерно, которое представляет собой биополимер, капиллярно-пористое коллоидное тело, которому присуши все свойства полимеров: поглощение и отдача влаги, ограниченное набухание, разрушение начальной структуры трещинами, выделение теплоты смачивания и.т.д [2].
Движение жидкостей и газов в пористой среде имеет ряд особенностей. Пористая среда состоит из огромного числа случайно расположенных зерен различной формы и величины. Поэтому пространство, в котором движется жидкость, представляет собой систему пор, непрерывно переходящих одна в другую. Для пористости среды характерно свойство сообщаемости пор, ее нельзя представлять себе в виде совокупности капилляров, расположенных обособленно один от другого.
С точки зрения теории фильтрации значение твердого скелета пористой среды прежде всего геометрическое: он ограничивает ту область пространства, в которой движется жидкость. Лишь в более специальных случаях приходится непосредственно учитывать силовое взаимодействие между скелетом и прилежащими к нему слоями жидкости. Поэтому свойства пористой среды в теории фильтрации описываются некоторым набором геометрических характеристик.

Прогресс современной науки, придающий определенную специфику развития не только науки, но и техники, производства, основан на существенном вкладе современной физики и информационных технологий. Информационные технологии вносят много нового в методы научного познания, в частности в метод моделирования. Специфические особенности, связанные с применением метода математических моделей в информационных технологиях, делает методологический анализ роли математических моделей в информационных технологиях особо актуальным. Информационная технология — это процесс решения взаимосвязанных научных, технологических, инженерных задач, реализующих методы эффективной организации труда людей, занятых обработкой и хранением информации. Техническими средствами информационных технологий являются аппаратное, программное и математическое обеспечение. С их помощью производится переработка первичной информации в информацию нового качества. Выделим отдельно из этих средств программные продукты и назовем их инструментарием: текстовый процессор (редактор), настольные издательские системы, электронные таблицы, системы управления базами данных, электронные записные книжки, электронные календари, информационные системы функционального назначения (финансовые, бухгалтерские, для маркетинга и пр.), экспертные системы и т. д. Возникновение информационных технологий связано с техническим прогрессом. Механизировав свой физический труд, люди предприняли широкие и глубокие научные изыскания с целью получения новых приборов, механизмов, а также механизации умственной деятельности, которые легли в основу математических теорий общих принципов автоматического управления и регулирования, теории автоматического регулирования, теории техники переработки и передачи информации, математической логики, теории алгоритмов, теории и спецификации программирования, статистических методов и т.д.
Например, теория алгоритмов, являющая ветвью математической логики, с помощью специфических моделей основывает подход для реализации алгоритмов с помощью электронно-вычислительных машин (ЭВМ), способных переработать большой объем информации и быстро производить действия. Используя формальный характер элементарных операций, который зафиксирован в алгоритмах арифметических действий, ЭВМ позволяет выполнять их автоматически при полном отвлечении от их содержательного смысла.

В работе управление организационной фирмой рассматривается как управление запасами и их распределение. Классическая модель управления запасами позволяет наглядно и достаточно просто продемонстрировать методологию и основные этапы организационно-экономического управления. Выбранная функция общих затрат в рамках своего минимального значения изменяется незначительно; вне этих пределов общие затраты, связанные с запасами, резко снижаются или растут. Таким образом, классическая модель управления запасами малочувствительна к ошибкам в исходной информации из-за малой кривизны графика общих затрат в области оптимального размера заказа           

При математическом моделировании тепло- и массообменных процессов, происходящих в любом агрегате или аппарате, необходимо исходить от толщины пограничного (турбулентного или диффузионного) слоя, зависящей от динамической скорости взаимодействующих потоков.

Из аналогии диффузионного переноса массы и диффузионного осаждения мелкодисперсных частиц аэрозоля (тумана) следует, что эта проблема важна и при оценке эффективности пылеулавливания.

К сожалению, этой проблеме сепарации аэрозольного потока не уделялось должного внимания. Поэтому многие вопросы движения и разделения аэрозольного потока остались без должного фундаментального решения

В условиях перехода к рыночной экономике страхование объектов негосударственного сектора порождает спрос на различные виды страхования, так как частная собственность, в отличие от государственной, нуждается во всеобъемлющей
страховой защите. Это обусловливает быстрое развитие данной отрасли страховой деятельности. Вместе с тем, некоторые страховые компании терпят большие убытки, а то и просто объявляются банкротами.
В данном исследовании рассмотрена методика расчета рисков при добровольном страховании автотранспортного средства от ущерба и угона на основе деятельности некоторой гипотетической казахстанской страховой компании [1]. Статистические данные
расчетов приближены к реальным показателям ведущих казахстанских страховых компаний за период с 2009 по 2012 годы. В силу недостаточности имеющихся статистических данных, в исследовании активно используется метод разыгрывания случайной величины – метод Монте-Карло. Большая часть расчетов выполнена в среде Microsoft Excel [2].

В контексте данной статьи фондовый рынок – это совокупность ценных бумаг. Действия участника рынка сводятся к формированию портфеля ценных бумаг и управлению ими. При этом решения принимаются в условиях неполноты информации, обусловленной разнообразными объективными и субъективными причинами.
Начало современным математическим методам исследований положили Марковиц (1952 г.), Келли (1956 г.) и Тобин (1965 г.).
Современный стиль экономического исследования предполагает совершенствование и развитие математических моделей. В этом смысле интересен подход ученых из Новосибирска – А.А.Наумова и Ю.А.Мезенцева (2002 г.).
Переход от традиционной E-V теории оптимального портфеля (взаимосвязь доходности и риска) к новой методологии инвестирования, основанной на динамике изменения разработан Нуртазиной К.Б. (2011) [1].
В данной статье мы совершенствуем результаты [1] с точки зрения применения теории игр и современных информационных технологий.

1 2
Яндекс.Метрика