WWW.DISSERS.RU

БЕСПЛАТНАЯ ЭЛЕКТРОННАЯ БИБЛИОТЕКА

   Добро пожаловать!

Pages:     || 2 |
-- [ Страница 1 ] --
Остаётся решить вопрос, как разделить типоразмеры заготовок при операциях нагрева по технологическим установкам. Деление должно осуществляться по условию (6.16).

Таким образом, задача сводится к определению минимальной суммы среднеквадратичных отклонений от средневзвешенных параметров стабилизации. Для определения производительности каждой печи используется формула (6.17).

l Доля - го типоразмера поковок в продукции j - печи в формуле (6.17) определяется по четырем l, j методам по формулам (6.18 – 6.21).

Оценка действий пользователя Действия пользователя оцениваются двумя параметрами. Первый параметр оценивает распределение типоразмеров заготовок, участвующих в тренинге, по печам. Второй параметр оценивает очерёдность обработки различных типоразмеров заготовок в течение смены в порядке возрастания параметра стабилизации. Первый параметр более важен, так как он в большей степени влияет на расход топлива. Поэтому пользователь получает две оценки своих действий. Первую – за правильное распределение. Вторую – за правильное определение очерёдности нагрева типоразмеров. Ошибки пользователя оцениваются в процентах.

Определение ошибки пользователя 1. При распределении заготовок между теплотехнологическими установками используется следующий алгоритм. Минимальная ошибка получается в случае удовлетворения условию, определяемому по формуле (6.16), а максимальная ошибка получается при выполнении условия:

Yп X j X j Kli, Kll, max. (6.41) j l, j j j1 l 1 l В процентах ошибка выражается следующим образом:

Pt min O 100, (6.42) max min где Pt – результат, полученный теплотехнологом при распределении типоразмеров по печам и определении очерёдности нагрева;

min – результат, полученный по формуле (6.15), при распределении типоразмеров по печам и определении очерёдности нагрева;

max – результат, полученный по формуле (6.42), при распределении типоразмеров по печам и определении очерёдности нагрева.

2. При определении очерёдности нагрева заготовок используется алгоритм, предложенный в разделе 6, когда рассматриваются минимальные потери энергии и когда заготовки, обрабатываемые в данной печи, будут расположены в порядке возрастания параметра стабилизации (рис. 6.14). Потери будут максимальны при расположении заготовок в порядке убывания параметра стабилизации (рис. 6.15). Для вычисления ошибки необходимо определить минимальное значение второго параметра и максимальное – по формулам (6.16), (6.41).

Отличие будет только в очерёдности следования типоразмеров заготовок и, как следствие, параметров стабилизации.

Минимальное значение получится при возрастании параметра, максимальное – при убывании. Ошибка теплотехнолога по второму параметру оценивается по аналогии с первым распределением по выражению (6.42).

Распределение, выбранное теплотехнологом, представлено на рис. 6.16.

KL1 KL2 KL3 KL4 KL5 KL Рис. 6.14. Распределение заготовок сопряженное с минимальными потерями энергии KL6 KL5 KL4 KL3 KL2 KL Рис. 6.15. Распределение заготовок сопряженное с максимальными потерями энергии KL5 KL2 KL3 KL1 KL6 KL Рис.6.16. Распределение заготовок, полученное во время тренинга Описанные выше показатели работы пользователя будут отображены в диалоговом окне, имеющем вид, показанный на рис. 6.20.

Руководство пользователя Деловая игра «Тренажёр теплотехнолога кузнечно штамповочного производства» предназначена для обучения молодых специалистов навыкам работы в условиях реального производства и проверки знаний работающих специалистов. Основной задачей играющего является рациональное распределение номенклатуры по теплотехнологическим установкам и определение очередности нагрева заготовок. Цель – минимизировать расход топлива на переходных процессах.

Игра проходит в два этапа. Перед началом первого этапа необходимо задать параметры следующего сеанса игры, которые определяются в диалоговом окне (рис.6.17).

Параметр «Количество установок» – это количество печей различной производительности, которые будут участвовать в игре. Этот параметр должен находиться в диапазоне от 1 до 7.

Параметр «Количество заготовок» определяет, сколько всего заготовок различных характеристик будет использовано за сеанс. Приблизительно 5 заготовок на одну установку.

Рис. 6.17. Установка начальных параметров Параметр «Скорость падения» определит скорость падения заготовок. Самая быстрая – 9, медленная – 0.

Параметр «Расстояние между заготовками» – отношение расстояния между заготовками к их высоте.

Пределы изменения: от 0 до 0,99.

Параметр «Плотность материала» – плотность нагреваемого материала. Реально может изменяться от 5000 до 7850 кг/м3.

Параметр «Приведённый коэффициент теплоотдачи» – суммарный коэффициент теплоотдачи, учитывающий конвективную и лучистую составляющие. Пределы изменения в реально действующих печах: от 300 до Вт/(м2К).

Параметр «Коэффициент теплопроводности» – коэффициент теплопроводности материала. Пределы изменения: от 30 до 48,1 Вт/(мК).

Все параметры могут быть приняты по умолчанию.

Для начала игры необходимо нажать на кнопку «Принять».

Если вы передумали играть, то нажмите на кнопку «Отмена».

Первый этап игры В правой нижней части экрана расположено несколько кнопок, обозначающих теплотехнологические установки. Они изображены в масштабе, в зависимости от их производительности. В левом верхнем углу выводятся характеристики текущей заготовки: масса и размеры.

Заготовка начинает «падать» с верхней части экрана со скоростью, определённой пользователем. Перемещаясь по кнопкам, обозначающим печи (перемещаться можно либо с помощью клавиш «Влево» и «Вправо», либо при помощи клавиши «ТАВ»), пользователь может выбирать, по его мнению, установку для обработки заготовки, нажимая «Пробел» («SPACE»), или необходимо ждать, пока заготовка сама «упадёт» в печь. В данной версии игры время, потраченное играющим на обдумывание решения, не учитывается. Как только заготовка «упала», счётчик заготовок в печи увеличивается на единицу.

Сразу после нажатия клавиши «Пробел» начинает «падать» следующая заготовка (рис. 6.18).

Второй этап игры После того, как было размещено по печам указанное в начале игры количество заготовок, возникает окно, обозначающее начало «второго этапа». Появившимся курсором, клавишами «Влево» и «Вправо» выбирается печь и нажимается клавиша «ENTER». В открывшемся окне требуется распределить типоразмеры заготовок в порядке очерёдности нагрева. Клавишами «Влево» и «Вправо» вы можете перемещаться по списку типоразмеров заготовок. Для изменения порядка очерёдности нагрева, нажмите «Пробел», и текущая заготовка будет перемещена в начало списка. После того, как заготовки, относящиеся к данной установке, будут распределены, нажмите «ENTER», и тогда осуществляется переход к следующей печи. Для завершения данного этапа и получения результатов, выбирается «Принять» и нажимается клавиша «ENTER» (рис. 6.19).

Рис. 6.18. Распределение заготовок по печам Результаты После нажатия клавиши «ENTER» появится диалоговое окно, которое имеет вид, показанный на рис.

6.20.

Адекватность тренинга зависит от выбора количества установок и количества типоразмеров заготовок. Данное окно содержит информацию, которая отображает результаты работы пользователя. Для продолжения необходимо нажать любую клавишу.

Закрытие данного окна вызовет появление окна, в котором наглядно с помощью столбиковых диаграмм показаны ошибки игравшего. Столбик диаграмм соответствует параметру стабилизации отдельной заготовки. Сплошной белой линией обозначено, как должны быть расположены заготовки с учётом данного параметра, для обеспечения наиболее экономного расходы топлива и достижения максимального экономического эффекта.

Рис. 6.19. Выбор очередности нагрева заготовок Рис. 6.20. Результат работы пользователя Выводы Созданный тренажёр позволит развивать навыки у персонала, работающего в кузнечном цехе, а также обучить технически грамотной работе теплотехнологов кузнечно-штамповочного производства.

6.7. Использование нейросетей для определения технически - обоснованных режимов работы установок Одной из многих энергоемкой технологией является кузнечно-штамповочное производство. Нормы расхода энергии при свободной ковке определяются приблизительно, в основном с использованием физического моделирования во время наладки печей и молотов. Себестоимость разработки таких норм чрезвычайно высока, так как имеется широкая номенклатура изделий, выпускаемых такими производственными цехами. В последнее время для разработки норм используются методы математического моделирования теплотехнологических установок печьмолот. Математические модели установок строятся на основании решения сопряженных задач теплообмена, что требует длительного времени выполнения программ даже для современных ЭВМ.

Математическая модель кузнечного производства [125] предназначена для оперативного использования в кузнечном цехе (рис. 6.2). Выбор оптимального режима нагрева по себестоимости цехового передела происходит варьированием следующих параметров: температуры на поверхности, температурного перепада по сечению металла в конце нагрева и параметра, связанного с размещением заготовок на подине печи (отношение расстояния между заготовками к высоте заготовок).

Оптимальное распределение заготовок между печами находится с учетом параметра стабилизации, который представляет собой отношение количества теплоты, подведенной к металлу при единичном температурном напоре за промежуток времени, к энергии, усвоенной металлом при единичном приращении температуры [126].

Если использовать для обучения нейронных сетей математическую модель кузнечно-штамповочного производства (рис. 6.21), которая для выбора оптимального варианта работает несколько часов, то нейросети можно использовать для оперативной работы производства с определением технически обоснованных норм расхода энергии для конкретного предприятия для существующих и новых изделий.

Эта технология моделирования позволяет разработать технически обоснованные нормы расхода энергии для оборудования любой сложности, для которого ранее нормы расхода энергии определялись приблизительно или полностью отсутствовали.

Склад заготовок.

Выбор установок на основе параметра стабилизации Математическая модель установки «печь-молот» Блок оптимизации режима работы теплотехнологического Математическая модель установки «печь-молот» Блок оптимизации режима работы теплотехнологического Технически обоснованные нормы расхода топлива Рис. 6.21. Математическая модель кузнечно-штамповочного производства с использованием нейронных сетей.

задачи сопряженной Модель печи на основе решения Модель молота обученной нейросети задачи сопряженной Математическая модель на основе Модель печи на основе решения Модель молота 7. Использование природных алгоритмов для решения оптимизационных задач по режимам работы теплотехнологических установок 7.1. Оптимальный нагрев металла с минимальным расходом топлива в камерной термической печи на основе генетического алгоритма Для эффективной эксплуатации значительного количества нагревательных печей, работающих с садочной загрузкой металла, решение задачи оптимального нагрева с минимальным расходом топлива является актуальной проблемой. Этому вопросу посвящено несколько работ [127 - 130].

Для этой цели разработана математическая модель камерной нагревательной печи. Печь работает в садочном режиме с периодом нагрева металла и периодом его выдержки до параметров качества нагрева. Для параметров качества нагрева принята конечная температура металла на поверхности и перепад температур в конце нагрева между поверхностью металла и его центром. Температура на поверхности металла не может быть выше заданной.

Для модели поставлена задача оптимизации режима работы печи и её решением на основе генетического алгоритма, а также сравнение эффективности и точности решения задачи оптимизации по сравнению с методом перебора вариантов.

Известно два основных пути решения задач оптимизации: метод перебора вариантов и локально градиентный метод. Метод перебора вариантов наиболее прост по своей сути и тривиален в программировании. Для поиска оптимального решения (точки минимума целевой функции) требуется последовательно вычислить значения целевой функции во всех возможных точках, запоминая минимальное значение из них. Недостатком этого метода является большая вычислительная стоимость.

К локально градиентным методам относятся, например, популярный метод градиентного спуска. При этом в начале выбираются некоторые случайные значения параметров, и затем эти значения постепенно изменяются таким образом, чтобы добиться наибольшей скорости убывания целевой функции. Достигнув локального минимума, такой алгоритм останавливается, и для поиска глобального оптимума требуются дополнительные усилия.

Градиентные методы работают очень быстро, но не гарантируют оптимальности найденного решения в многомерных задачах. Типичная практическая задача оптимизации режима работы печи с минимальным расходом топлива, как правило, является многомерной, имеющей ряд ограничений. Для такой задачи не существует ни одного универсального метода, который бы позволил достаточно быстро найти абсолютно точное решение.

В качестве третьего пути используются методы, основанные на комбинации метода перебора вариантов и градиентных методах, которые позволяют получить приближенное решение, точность которого будет возрастать с увеличением времени счёта. К одному из таких методов можно отнести метод генетического алгоритма, в котором механизмы скрещивания и мутации реализуют переборную часть метода, а отбор лучших решений градиентный спуск [131 - 132].

Математическая модель камерной нагревательной печи с садочной загрузкой Предлагается модель для определения норм расхода топлива на печь и разработки тепловых режимов работы камерной термической печи, работающей в садочном режиме. Для нагреваемого металла задан перепад температур между поверхностью и центром в конце нагрева, при этом температура поверхности металла не должна превышать заданной. В качестве центра для металла принята его поверхность, обращённая к поду печи, а для кладки - наружная поверхность ограждения печи.

Структура математической модели показана на рис. 7.1.

Входными параметрами модели являются:

1) параметры, связанные с конструкцией печи (размеры рабочего пространства, размеры и теплофизические характеристики материалов ограждений, мощность горелок и др.);

2) параметры нагреваемых заготовок (размеры и масса садки, теплофизические характеристики нагреваемого материала);

3) параметры нагрева заготовок и начальные параметры кладки (температура металла в центре и на наружной поверхности кладки в начальный момент и коэффициенты полиномов для описания начального температурного поля кладки и металла, температура на поверхности и температурный перепад между температурой поверхности и центра в конце нагрева);

4) параметры теплоносителей, топлива (состав и теплота сгорания топлива, теплофизические характеристики воздуха, топлива и продуктов сгорания и др.);

5) общецеховые и экономические параметры, связанные с характеристикой цеха.

Математическая модель строится на основании решения сопряженной задачи теплообмена в системе газ - кладка - металл при условии радиационного - конвективного нагрева на внутренней поверхности кладки и металла и граничных условиях 3 рода на наружной поверхности кладки. Между металлом и подом печи ВХОДНЫЕ ПАРАМЕТРЫ РАСЧЕТ ПРОЦЕССА ГОРЕНИЯ ТОПЛИВА Период выдержки Определение начальных условий ОПРЕДЕЛЕНИЕ В ПЕРВОМ Период ПРИБЛИЖЕНИИ ВНЕШНИХ ПАРАМЕТРОВ ТЕПЛООБМЕНА нагрева ОПРЕДЕЛЕНИЕ ТЕМПЕРАТУРНЫХ ПОЛЕЙ МЕТАЛЛА И КЛАДКИ ТRМ,М ТRМ,М,К ТRМ,МТRМ,М,К РАСЧЁТ ТЕПЛОВОГО РАСЧЁТ ТЕПЛОВОГО БАЛАНСА ПЕЧИ ПО БАЛАНСА ПЕЧИ ЗАДАННОМУ РАСХОДУ ОПРЕДЕЛЕНИЕ ТОПЛИВА И ОПРЕДЕЛЕНИЕ РАСХОДА ТОПЛИВА ТГ УТОЧНЕНИЕ РАСХОДА ТОПЛИВА УТОЧНЕНИЕ ПАРАМЕТРОВ ВНЕШНЕГО ТЕПЛООБМЕНА БЛОК ОПТИМИЗАЦИИ ОПРЕДЕЛЕНИЕ НОРМ РАСХОДА ТОПЛИВА Рис.7.1. Составные части математической модели нагревательной печи с садочной загрузкой приняты адиабатные условия теплообмена. В качестве математического метода моделирования принята неявная конечно - разностная схема. Газовый объем в рабочем пространстве печи принят изотермичным. Температурные поля ограждений и металла сводятся к температурному полю пластин. Излучение газа, кладки и металла принято серым.

При этом формулировка задачи имеет вид:

КЛ КЛ cКЛ ТКЛ Т xКЛ, КЛ ТКЛ Т xКЛ, xКЛ xКЛ при >0 и 0 xКЛ RКЛ ;

(7.1) xМ xМ М, М, cМ ТМ Т М ТМ Т xМ xМ при >0 и 0 xM RМ, (7.2) где ТКЛ, ТМ - температура кладки и металла, соответственно, K ;

cКЛ, cМ - удельная теплоемкость кладки и металла, Дж м3 К ;

КЛ, М - коэффициент теплопроводности материала кладки и металла, Bт м К ;

xКЛ, xM - текущая пространственная координата кладки и металла, м ;

- время, c ;

RКЛ, RM - толщина кладки и металла, м.

Начальные условия для температурного поля кладки и металла:

m кл n ТКЛxКЛ,0 ТКЛ0 0 bn,КЛ xКЛ ;

(7.3), n m м n ТМ xМ,0 ТМ 0 0 bn,М xM, (7.4), n где bn,КЛ, bn,М - коэффициенты в аппроксимации начального температурного поля кладки и металла.

Граничные условия КЛ, КЛ ТКЛ Т ОС ТКЛ 0, ТОС;

(7.5) xКЛ М, М ТМ Т 0 ;

(7.6) xМ КЛ, КЛ ТКЛ Т qР,КЛ qК,КЛ ;

(7.7) xКЛ М, М ТМ Т qР,М qК,М, (7.8) xМ где qР,КЛ, qР, М - удельный результирующий радиационный тепловой поток на кладку и металл, Вт м2 ;

qК, КЛ, qК, М - удельный конвективный тепловой поток на кладку и металл, Вт м2.

4 4 4 qР,КЛ 0 АКЛТГТКЛRКЛ,0 ВКЛ ТКЛ1,ТМRМ,;

(7.9) 4 4 4 qР,М 0 АМ ТГТМ1,0 ВМ ТКЛRКЛ,ТМRМ,;

(7.10) ВН М ЕГ ЕКЛ 1 1 ЕГ 1 ЕМ F ВН FКЛ АКЛ, (7.11) М ВН ВН где FКЛ, FМ - площади внутренней поверхности кладки и обогреваемой поверхности металла, м2.

ВН FМ ЕГ ЕМ 1 1 ЕГ 1 ЕКЛ ВН FКЛ АМ ;

(7.12) М ВН ВН FМ FМ М11ЕГ1ЕКЛ1 1ЕМ1ЕКЛ ВН ВН FКЛ 1ЕГ FКЛ ;

(7.13) ВН FМ ЕМ ЕКЛ 1 ЕГ ;

(7.14) ВКЛ ВН FКЛ М ЕМ ЕКЛ 1 ЕГ ВМ ;

(7.15) М qК, КЛ КЛ Т ТКЛ RКЛ, ;

(7.16) Г qК,М М Тд ТМ RМ, ;

(7.17) где 0 - коэффициент излучения абсолютно черного тела, Вт м2 К ;

ТГ - температура газа в текущий момент времени, K ;

ТКЛ RКЛ,,ТМ RМ,- температура кладки и металла на поверхности в текущий момент времени, K ;

АКЛ, АМ, М, ВКЛ, ВМ - коэффициенты для расчёта приведённого коэффициента излучения с учётом излучения от продуктов сгорания и кладки на металл [83]. ЕГ, ЕКЛ, ЕМ - степень черноты газа, кладки и металла;

КЛ,М - коэффициент теплоотдачи конвекцией к поверхности кладки и металла, Вт м2 К.

Температура газа может быть выражена из уравнения теплового баланса:

Р ВН ВН В( )QН QВ QТ QЭКЗ‚ qР,КЛ FКЛ qР,М FМ Т Г В( )VПГ сПГ ВН ВН qК,КЛ FКЛ qК,М ( ) FМ, (7.18) Р где В( ) - расход топлива, м3/с;

QН - теплотворная способность топлива, Дж/м3(н) газа;

QВ - физическая теплота воздуха, Дж/м3(н) газа;

QТ - физическая теплота топлива, Дж/м3(н) газа;

QЭКЗ - теплота экзотермических реакций, Вт;

VПГ - удельный выход продуктов сгорания, м3(н) прод. гор/м3(н) газа;

сПГ - удельная теплоёмкость продуктов горения, Дж м3 К.

Условие для периода нагрева Т f B( ). (7.19) Г Условие для периода выдержки:

Т f ТМ RМ, ;

(7.20) Г ВЫД ТМ RМ,ВЫД const, (7.21) где ТМ RМ, - температура на поверхности металла во ВЫД время периода выдержки, которая равна температуре на поверхности металла в конечный момент времени, K.

Решение сопряженной задачи теплообмена 1. Вначале определяются параметры расчетной сетки метода конечных разностей. Пространственное и временное разбиение считаем равномерным. Определяется приращение по толщине пластины металла:

xМ RM IM, (7.22) где RM - толщина металла, м;

I - число разбиений по M координате xМ для металла.

Шаг по времени находится по формуле:

М M JM, (7.23) где M - время нагрева, с ;

JM - число разбиений по координате для металла.

2. Значения температур для внутренних узлов определяются из уравнения M Ti, j1 Ti, j М j xМ сМТi, j Ti0,5Ti1 TiМTi0,5Ti Ti1. (7.24) 3. Температура для внутренних узлов аппроксимируется зависимостью Ai Ti 1 Bi Ti DI Ti 1 Fi 0. (7.25) j Используется квазилинейная схема, по которой коэффициенты М Ti 0,5 и др. вычисляются по температурам предыдущего временного слоя Tj. При решении разностных уравнений относительно температур Tj 1 на текущем временном слое эти коэффициенты известны, и поэтому система является линейной относительно Tj 1.

4. Определяются коэффициенты прямой прогонки в уравнении (7.25).

5. Уравнение сопряжения для центра металла:

3T0 4T1 T 0. (7.26) М,0, j 2 xM j 6. Определяются коэффициенты обратной прогонки a0,b0 в нулевой точке и обратной прогонки ai,bi от первого шага до ( I 1).

M 7. Температуры в точке I определяются из M выражения:

I МТI,j3T 4TI1 TI2 0 AM TГ,j1 TI4 M TГ,J1 TI, j1. (7.27),j 2xM TГ, J 1 - определяется из уравнения теплового баланса (для периода нагрева) при заданном расходе газа B( ), а TI 1 и TI 2 находятся по формулам:

TI 1 aI 1 TI bI 1;

(7.28) TI 2 aI 2 TI 1 bI 2 (7.29) и так далее.

8. Температура ТI, j определяется итерацией по методу Ньютона:

n1 n n n n Т Т 3Т 4aI 1 Т 4bI 1 aI 2 aI 1 Т I, j I, j I, j I, j I, j 4 4 n n aI 2 bI 1 bI 2 W1 TГ, j1 W1 Т W2 ТКЛ I, j I, j n n W2 Т W3 TГ, j1 W3 Т 3 4aI 1 aI 2 aI I, j I, j 3 n n 4W1Т 4 W2Т W3, (7.30) I, j I, j где Тn, Т n 1 - значение температуры на наружной I, j I, j поверхности металла на предыдущем и последующем итерационных шагах, K ;

W1 2 0 AM xM ТI, j, (7.31) W2 2 0 BM xM ТI, j, (7.32) W2 2 М xM ТI, j. (7.33) 9. Расчет продолжается до выполнения условия:

n1 n Т Т 1. (7.34) I, j I, j 10. Температура по сечению металла на каждом шаге определяется по формулам:

TI 1 aI 1 TI bI 1 ;

(7.35) TI 2 aI 2 TI bI 2 (7.36) и так далее.

Температурное поле кладки рассчитывается аналогично температурному полю металла. Вначале определяются параметры расчетной сетки. Уравнение сопряжения для наружной поверхности кладки при конвективном теплообмене 3 T0 4 T1 T ОС ТОС Т0. (7.37) КЛ,0, j 2 xКЛ j Далее расчет ничем не отличается от расчета температурного поля металла. Из расчета теплового баланса на каждом шаге по времени вычисляются температуры газов в рабочем пространстве печи и уточняются коэффициенты конвективной теплоотдачи к металлу и внутренней стенки кладки M, КЛ.

Коэффициент конвективной теплоотдачи M от газа к поверхности металла принимается на каждом шаге по времени постоянным коэффициентом и равным значению на предыдущем шаге. Для уточнения коэффициента конвективной теплоотдачи M от газов к поверхности металла на каждом шаге используется формула (3.51), предложенная Л.А. Бровкиным и Б.Г. Коптевым [92]:

Коэффициент теплоотдачи, вычисленный по М формуле (3.51), сравнивается с величиной, принятой М в нулевом приближении. Если условие (7.38) М М на шаге по времени не выполняется, осуществляется корректировка и повторяется определение М температуры Т ( ).

Г Для определения и уточнения используется КЛ также формула (3.51). Кинематическая вязкость продуктов горения, м2 с, в пограничном слое у поверхности кладки берётся при температуре, средней между температурой на внутренней поверхности кладки и температурой газа.

Период выдержки начинается после того, как температура на наружной поверхности металла достигает заданной по технологии. Целью периода выдержки является получение необходимого перепада между температурами центра и поверхности металла. Если при расчёте периода нагрева из формулы (7.30) определялась температура металла на поверхности, то при расчёте периода выдержки она известна, а неизвестной становится температура газов Т ( ), которая необходима в печи для Г ЗАД обеспечения ТМ RМ,ВЫД постоянной. Температура газов Т ( ) в первом приближении задается. Для заданной Г температуры газов решается сопряженная задача теплообмена – определяется расход газа на печь.

Уточняются параметры внешнего теплообмена. Затем происходит сравнение температуры на поверхности ЗАД металла ТМ RМ,ВЫД – заданной и полученной в i результате расчёта ТМ RМ,ВЫД на i - ом шаге итерации.

Расчет продолжается до выполнения условия ЗАД i ТМ RМ, ТМ RМ, 3. (7.39) ВЫД ВЫД После выполнения условия определяется расход топлива на j - ом шаге по времени, затем расчёт повторяется на следующем временном шаге.

Расчёт считается законченным при выполнении для металла условия по заданному перепаду температур между температурой поверхности и центра:

ТМ RМ,К ТМ 0,К 4. (7.40) Сопоставление результатов расчета на математической модели с данными промышленного эксперимента Промышленный эксперимент проводился в термическом цехе Ивановского завода тяжелого станкостроения (ИЗТС). Печь, на которой производились замеры, представляла собой камерную термическую печь, и предназначалась для нагрева металла под закалку.

Заготовки на подине этой печи располагались в произвольном порядке. Во время эксперимента на камерной термической печи, работающей на природном газе низкого давления, замерялось температурное поле нагреваемого металла и кладки, а также температура печи.

Металл загружался уже в разогретую печь, поэтому в математическую модель печи начальное температурное поле кладки аппроксимировалось зависимостью (7.3) по данным из эксперимента. Результаты замеров приведены в [112].

Результаты экспериментальных замеров и расчета на модели приведены и сопоставлены на рис. (7.2). Из рисунка видно, что модель адекватно описывает реальные процессы нагрева в камерной термической печи.

Расчетные значения температур при сопоставлении с экспериментальными данными отличаются не более чем на 5%.

Предложенная математическая модель реализована на языке FORTRAN Power Station 4.0 для Windows 95.

Постановка задачи оптимизации работы печи В разработанную математическую модель можно добавить блок оптимизации для разработки оптимального режима работы печи, где в качестве целевой функции используется минимальный суммарный расход топлива за J M периоды нагрева и выдержки.

Bj В качестве варьируемого параметра принят расход топлива, который в период нагрева может подаваться на каждом расчётном интервале, или с минимальным, или с максимальным расходом топлива.

Задача оптимизации сводится к выбору режима подачи расхода газа BН в период нагрева при Н условии изменения времени 0 Н. Расход газа в период нагрева представлен в виде кусочно-непрерывной функции, которая удовлетворяет ограничению ВMIN ВН ВMAX. (7.41) Оптимальное решение лежит в диапазоне между двумя крайними решениями подачи топлива в печь. В первом случае горелки в период нагрева могут работать с ТЕМПЕРАТУРА,К Tг Tм,п Tм,ц Tкл,п Tкл,н Tм,п,э Tм,ц,э Tкл,п,э Tкл,ц,э Tг,э 0 200 400 600 800 1000 1200 1400 1600 Время, с Рис.7.2. Результаты экспериментальных замеров температур и их расчета на модели:

- расчётная температура газов ТГ ;

- точки замера температуры газов ТГ ;

- расчётная температура внутренней поверхности кладкиТКЛ RКЛ, ;

- точки замера температуры внутренней поверхности кладкиТКЛ RКЛ,;

- расчётная температура поверхности металлаТМ RМ,;

- точки замера температуры поверхности металлаТМ RМ,;

- расчётная температура центра металла ТМ0, ;

- точки замера температуры центра металла ТМ0, ;

- расчётная температура наружной поверхности кладки ТКЛ 0,;

х - точки замера температуры на наружной поверхности кладки ТКЛ0, максимальным расходом топлива ВMAX (рис.7.3,б), во втором с минимальным расходом ВMIN (рис.7.3,а).

На первом этапе подготовки решения задачи оптимизации необходимо определить максимальное количество шагов по времени. Для этого рассчитывается режим с подачей в горелки минимального расхода топлива. Чтобы оценить точность и время решения задачи по оптимизации режима подачи топлива с помощью генетического алгоритма необходимо решить её с использованием метода перебора вариантов. На каждом временном шаге в период нагрева металла топливо подаётся или с минимальным, или с максимальным расходом (соответствует двух–позиционному закону регулирования с “малым” и “большим” горением).

В качестве примера проведён расчёт камерной термической печи, описанной выше. Расчёт производился для печи, которая была после длительного простоя.

Количество закодированных вариантов подачи топлива принималось 18. Таким образом, закодированный вариант подачи топлива с минимальным расходом топлива на всех временных участках составит код 000000000000.

Задача метода перебора вариантов заключается в нахождении варианта кода, который удовлетворит условию J M min Bj.

Поле искомых воздействий на подачу топлива лежит между вариантами подачи топлива а и б. Для получения этого решения была составлена программа, и после расчёта более 370000 вариантов было получено оптимальное решение (рис.7.3, в). Время счёта на компьютере Пентиум-3 составило более суток непрерывной работы.

0 5 10 15 20 25 30 35 40 45 50 55 60 65 70 Время нагрева в мин Рис. 7.3. Графики подачи топлива в печь:

- подача топлива по коду 000000 000000 000000;

- подача топлива по коду 111111 111111 111111;

- подача топлива по коду 000111 110000 (оптимальный режим) Генетический алгоритм для решения задачи оптимизации расхода топлива на печь Входные данные:

k - количество закодированных вариантов подачи топлива за полное время нагрева металла в печи (особей);

n - полное количество закодированных элементарных расходов подачи топлива в печь (элементов) за время её работы при нагреве металла;

q - количество закодированных элементарных расходов топлива (элементов) в каждом варианте подачи топлива в печь в операции кроссовера (операция, при которой два закодированных варианта подачи топлива в печь (две хромосомы) обмениваются своими частями);

g - номер позиции, в которой происходит замена одной части кода для первого варианта подачи топлива в Расход топлива в м /час печь на часть кода второго варианта подачи топлива в печь, при их скрещивании (при операции кроссовера).

Генетический алгоритм состоит из следующих шагов:

1.Формируется начальная популяция из k вариантов подачи топлива за полное время нагрева металла в печи (особей) B0 (A1, A2,..., Ak ).

2.Вычисляется приспособленность (значение функции J M для этого варианта) каждого из вариантов подачи Bj топлива за полное время нагрева металла в печи (особи) FA fit(Ai ),i 1, k и в целом всех вариантов (популяции i J k M B ) F fit(B ), то есть. По этому значению Bj t t t i1 проверяется, насколько хорошо вариант подачи топлива в печь (особь) подходит для решения задачи.

3.Выбирается вариант подачи топлива в печь (особь) A из текущего количества вариантов (популяции B ) c t A Get(B ).

c t 4.С определённой вероятностью (вероятностью кроссовера P ) выбирается второй вариант подачи с топлива (особь A ) из текущего количества вариантов c (популяции B ) A Get(B ) и производится оператор t c t кроссовера (обмен частями). A Cros sin g(A, A ).

с c c Возможны различные методы выбора варианта подачи топлива (особи):

а) Метод отбора, называемый “рулетка”. При использовании такого метода вероятность выбора варианта подачи топлива (особи A ) определяется его c приспособленностью, то есть PGet(A ) fit(Ai ) fit(Bt ).

i При использовании этого метода вероятность передачи признаков более приспособленными вариантами подачи топлива (особями A ) потомкам возрастает.

c б) Метод, который называется “турнирный отбор”.

При использовании этого метода случайно выбираются чаще две или более особей из всех вариантов популяции B. Победителем выбирается особь с t наибольшей приспособленностью FA fit(Ai ).

i Операции кроссовера Сначала выбираются два случайных числа g и q, g n и q n, где g - номер случайной позиции для начала операции скрещивания, с которой происходит копирование q – закодированных элементарных расходов топлива (элементов) из первого варианта подачи топлива (особи A ) в новый вариант подачи топлива в печь (новую c особь A c 1), названный первым потомком;

q – количество элементов в операции кроссовера;

n - полное количество закодированных элементарных расходов топлива (элементов) в варианте. В том случае, если q больше оставшихся позиций элементарных расходов топлива, то запись оставшихся элементарных расходов топлива происходит с первой позиции. Затем оставшиеся позиции в первом потомке заполняются из второго варианта подачи топлива (особи A ) в той же c последовательности, в которой они встречаются в списке (особи A ). Аналогично происходит заполнение второго c потомка (новой особи A ). Затем с вероятностью 0, c1 из двух потомков выбирается один первый потомок.

5. С заданной вероятностью P выбирается оператор m мутации (случайное изменение одной позиции в хромосоме), а именно номер gm элемента, в котором может произойти мутация и с заданной вероятностью P m значение элемента, которое может измениться в пределах от минимального до максимального значения закодированного элемента.

6. С заданной вероятностью выполняется оператор инверсии (случайное изменение нескольких позиций в хромосоме) Pi, а именно выбирается количество элементарных расходов топлива (элементов) инверсии qi, номер позиции начала инверсии gi и затем после инверсии происходит сдвиг на qi закодированных элементарных расходов топлива (элементов) с номера позиции начала инверсии gi на qi элементов.

7. Новый вариант подачи топлива в печь (особь A c 1или Ac1 1), помещается в новую популяцию insept(B A ).

t 1, с 8. Затем операции алгоритма с пункта 3 необходимо выполнить k раз.

9. После этого увеличивается номер текущей эпохи, которая также состоит из k вариантов подачи топлива за полное время нагрева металла в печи с t на t 1.

10. Если условие F F не выполняется, то t t алгоритм повторяется со второго шага.

По предложенному выше алгоритму была составлена программа, входными данными которой были k =22, n =18, P =0,5, P =0,1, Pi =0,9. При использовании с m генетического алгоритма результаты вычислений полностью совпали с методом перебора вариантов уже на эпохе, то есть это около 550 вариантов вычислений.

Следовательно, по генетическому алгоритму количество вычислений на 3 порядка меньше количества вычислений методом перебора вариантов[133].

Выводы 1. Предложена методика теплового расчёта печей с садочной загрузкой, достоинством которой является оригинальность объединения периодов нагрева и выдержки металла в едином алгоритме.

2. Разработанная выше математическая модель предлагается для использования при расчёте технически обоснованных норм расхода топлива и технологических карт нагрева металла для камерных нагревательных и термических печей, работающих в садочном режиме.

3. Для оптимизации режима работы печи предложен к использованию универсальный генетический алгоритм, позволяющий на несколько порядков сократить время счёта при выборе оптимального режима работы печи по сравнению с методом перебора вариантов.

Это существенное преимущество генетического алгоритма позволит решать задачи оптимизации с применением более сложных математических моделей печей.

Заключение Проведенный анализ по использованию моделирования теплотехнологических установок, используемых в машиностроении и металлургии, позволил сделать заключение, что для обеспечения повышения энергетической эффективности теплотехнологического и энергетического оборудования необходима разработка высокоэффективных нейросетевых технологий, обученных на базе промышленных экспериментальных данных и сложных математических моделей. Разработанные нейросетевые модели могут эффективно использоваться при принятии решения в случае неполных данных и для управления сложными процессами.

В монографии предложена методика для оценки точности решения задач нагрева в современных вычислительных комплексах на стадии подготовки задачи на основе использования нейросетевой технологии, которая численно проверена на задачах нагрева пластины из металла при граничных условиях первого и второго рода и в результате получена нейросетевая программа. Она может быть рекомендована к применению с работой в многоцелевых вычислительных комплексах Phoenics, Ansys, FlowVision и других.

Разработана математическая модель установки нагревательная печь (на основании решения сопряженной задачи теплообмена) – пневматический молот (модель получена на основании экспериментальных данных в ходе промышленного эксперимента) и блока оптимизации параметров качества нагрева и зазоров между заготовками в качестве целевой функции используется себестоимость цехового передела. Математическая модель использовалась для получения режимных карт нагрева на машиностроительных заводах в кузнечном производстве.

Предложена и разработана методика обучения нейросети с помощью программы оптимизации режима работы установки: камерной нагревательной печи и пневматического молота для свободной ковки для построения прогнозов и принятия мгновенных решений.

Предложено и произведено расширение существующей оптимизационной математической модели установки «печь молот» путем интеграции в неё блока моделирующего работу утилизационного теплообменника – рекуператора для подогрева воздуха, идущего на горение.

Приведена разработаная методика и математическая программа использования нейросетевой технологии при выборе технического решения по реконструкции теплотехнологических установок для повышения их эффективности (дооснащения их подогревателями воздуха, поступающего на горение). Полученная программа является удобным инструментом для различных исследовательских целей, связанных с оценкой влияния на принятие решения об установке рекуператора, значений входных переменных (производительности печи, площади нагрева рекуператора, экономических показателей и др.).

На основе нейросетевой технологии создана программа по моделированию режимов работы газовой утилизационной турбины (ГУБТ), которая позволяет не только нормировать расход энергии доменного газа на выработку электрической энергии, но и позволяет прогнозировать работу турбины по выработке электрической энергии в реальных условиях при изменении параметров доменного газа. Разработанная математическая модель используется в программном обеспечении на металлургическом комбинате.

Разработаны режимные карты, позволяющие оценить эффективность эксплуатации турбины. По режимной карте можно определять мощность на клеммах генератора, приводимого турбиной ГУБТ при различных давлениях доменного газа до и за турбиной. Разработанные режимные карты используются на металлургическом комбинате.

Полученна нейросетевая модель, обученная по экспериментальным данным камерных нагревательных печей, которая позволяет прогнозировать один из параметров качества нагрева заготовок: температуру на поверхности металла в момент выдачи металла для операций ковки.

В работе описано, как с помощью предложеного параметра стабилизации, использующегося для группы нагревательных печей кузнечного цеха, в которых нагрев осуществляется при постоянной температуре печи, а процесс загрузкивыгрузки металла непрерывен составить математическую модель кузнечного производства.

Предложен алгоритм и составлена модель, которая используется на стадии проектного задания для оптимального распределения заготовок между печами.

В качестве целевой функции при таком выборе является минимум издержек производства, а варьируемым параметров являются производительности печей.

Предложен метод решения оптимизационной задачи, распределения нагреваемых типоразмеров заготовок по печам, которой позволяет значительно сократить время расчёта по сравнению с методом перебора вариантов.

Разработана методика, позволяющая определять для каждого типоразмера заготовок необходимость одно- или двухстадийного режима нагрева с учетом температурных напряжений в начальной стадии.

Предложен и разработан алгоритм математической модели двухуровневой оптимизации, который позволит решать ряд задач для действующих кузнечно штамповочных производств: проводить тренинг и подбор персонала для работы на производстве, управлять производством, прогнозировать работу производства на заданный период с учетом различных технологических и производственных ограничений, разрабатывать научно обоснованные режимно-технологические карты нагрева заготовок, разрабатывать научно-обоснованные нормы расхода топлива и электроэнергии на установке печьмолот.

Предложена и описана методика теплового расчёта печей с садочной загрузкой, достоинством которой является оригинальность объединения периодов нагрева и выдержки металла в едином алгоритме. Разработанная математическая модель предлагается для использования при расчёте технически обоснованных норм расхода топлива и технологических карт нагрева металла для камерных нагревательных и термических печей, работающих в садочном режиме. Для оптимизации режима работы печи предложен к использованию универсальный генетический алгоритм, позволяющий на несколько порядков сократить время счёта при выборе оптимального режима работы печи по сравнению с методом перебора вариантов.

Библиографический список 1. Джонс, М.Т. Программирование искусственного интеллекта в приложениях / М. Т. Джонс;

пер с англ.

А. И.Осипова. – М.: ДМК Пресс, 2004. – 312 с.

2. Оссовский, С. Нейронные сети для обработки информации ;

пер. с польского И. Д. Рудянского – М.:

Финансы и статистика, 2002. – 344 с.

3. Hebb, D. Organization of behaviour / D. Hebb – N.Y.: J.

Wiley, 1949.

4. Нейроинформатика / А.Н.Горбань [и др.].– Новосибирск:

Наука. Сибирское предприятие РАН, 1998. – 296 с.

5.Винер, Н. Кибернетика или управление и связь в животном и машине / Н. Винер;

пер. с англ., 2-е изд., – М, 1968. – 344 с.

6. Уоссермэн, Ф. Нейрокомпьютерная техника: Теория и практика 1990. / Ф. Уоссермэн;

пер с англ. Ю.А. Зуевой;

В.А. Точёновой – М.: Мир, 1992. – 240 с.

7. Горбань, А.Н. Нейронные сети на персональном компьютере / А.Н. Горбань, Д.А. Россиев. – Новосибирск:

Наука (Сиб. отделение), 1996. – 276 с.

8. Kohonen, T. /Self-organized formation of topologically correct feature maps/ T. Kohonen //Biological Cybernetics, – 1982. – Vol. 43. – p.59-69.

9. Kohonen, T. Self-Organizing Maps/ T. Kohonen – Springer, 1995.

10.Hecht-Nielsen, R. Counterpropagation networks/ R. Hecht-Nielsen //Applied Optics, – 1987. – Vol. 23. – N26. – p. 4979-4984.

11.Hecht-Nielsen, R. Counterpropagation networks, Proc. First // IEEE Int. Conf. on Neural Networks. eds. M.Candill, C.Butler, Vol. 2, San Diego, CA: SOS Printing. 1987. – p. 19 32.

12. Rummelhart, D. E. Learning representations by back propagating errors/ D. E. Rummelhart, G. E. Hinton, R. J.

Williams // Nature, – 1986. – Vol. 323. – p.533-536.

13.Круг, П.Г. Нейронные сети и нейрокомпьютеры:

учебное пособие по курсу «Микропроцессоры» / П.Г. Круг – М.: МЭИ, 2002. – 176 с.

14.Тухватулин, И.Х. Прогноз свойств металлических сплавов с помощью нейронных сетей/ И.Х. Тухватулин, Ю.П. Ланкин // Научная сессия МИФИ-2000. II Всероссийская научно-техническая конференция “Нейроинформатика-2000”. Сборник научных трудов. В частях. Ч.2. – 296 с. – М.: МИФИ, 2000. – С.119 - 125.

15.Вехник, В.А. Нейросетевое моделирование тепловой работы проходной печи Металлургическая теплотехника.

Сборник научных трудов Национальной металлургической академии Украины. Том 8. – Днепропетровск: НМетАУ, 2002. – 226 с.

16.Галушкин, А.И. Применение нейрокомпьютеров в энергетических системах [Электронный ресурс]:

статья / А.И. Галушкин. – Режим доступа:http:// kiryushin.boom.ru/docs/neuro1.htm 17. King, R.L. An architecture for the intelligent detection and alleva-tion of overloaded transmission lines / R.L.King, D.Novosel (Dept. of Electr. & Comput. Eng., Mississippi State Univ., MS, USA). Electr. Power Syst. Res (Switzerland), vol.30, no.3, p.241-9 (Sept. 1994). (Third Biennial Industrial Electric Power Application Symposium, New Orleans, LA, USA, 12-13 Nov. 1992).

18. Peng, T.M. Conceptual approach to the application neural networks for short-term load forecasting / Peng T.M., Hubele N.F., Karady G.G. // IEEE Int. Symp. Circuits and Syst., New Orleans La, May 1-3, 1990, vol.4 - New York (N.Y.), 1990. – p.2942 - 2945.

19. Cheok, K. Load Forecasting for remote area power supply systems/ K.Cheok (Sch. of Math. & Phys. Sci., Murdoch Univ., WA, Australia), K.Kottathra, T.L.Pryor, G.R.Cole. Proceeding.

The 11th Conference on Artificial Intelligence for Applications (Car.No.95CH35758), Los Angeles, CA, USA, 20-23 Feb.

1995 (Los Alamitos, CA, USA: IEEE Comput. Soc. Press 1995), p.231-237.

20. Short term load Forecasting Using Fuzzy neural networks/ Bakirtzis, A.G. [and oth.]// IEEE Power Eng. Review. – 1995.– vol.10. – N3. – Aug.

21. Kwang-Ho, K. Implementation of Hybrid short-term load Forecasting System Using Artificial Neural Networks and Fuzzy Expert systems. //IEEE Power Eng. Review. – 1995.– vol.10. – N3. – Aug.

22. A neural network short term load forecasting model for the Greek Power system /Bakirtzis, A.G. [and oth.] // IEEE Trans.

on Power Systems. – 1996.– vol.11. – N2.

23. Bacha, H. Automated load forecasting using neural networks / H.Bacha, W. Mayer // Proc. Amer. Power Conf.

vol.54. Pt 2. 54tp Annu. Meet. Amer. Power Conf., Chicago,III., Apr. 1992. - Chicago (III), 1992. - p.1149.

24. Peng, T.M. Conceptual approach to the application neural networks for short-term load forecasting / T.M. Peng, N.F. Hubele, G.G. Karady // IEEE Int. Symp. Circuits and Syst., New Orleans La, May 1-3, 1990, vol.4 - New York (N.Y.), 1990. – p.2942 – 2945,3030.

25. An adaptive modular Artificial neural network Honrly Forecaster and its Implementation at Electric utilities/ A.Khotanzad [and oth.] // IEEE Trans. on Power System. – 1996.– vol.1. – N3. – Aug.

26. Demand Forecasting using fuzzy Neu-ral Computation with special Emphasis on Weekend and Public Holiday Forecasting/ D.Srinivasan [and oth.] // IEEE Trans. on Power Systems. – 1995.– vol.10. – N4.

27. Satoshi, M. The representation of large numbers in neural networks and its application to economical load dispatching of electric power / M. Satoshi, A.Yoshiakira // IJCNN Int. Joint Conf. Neural Networks, Washington, D.C., 1989. Vol.1. - New York (N.Y.), 1989. – p.587-592.

28. Santoso, N. I. Neural net based real-time control of capacitors installed on distribution systems / N.I. Santoso, O.T. Tan // IEEE Trans. Power. Deliv. – 1990.– N1. – p.266 272.

29. Александров, О.И. Оперативные алгоритмы расчета потокораспределения в сложной ЭЭС. / О.И.Александров, Г. Г. Бабкевич // Электронное моделирование. – 1992 – N6. – С.66 -70.

30. Marzio, L. A new utility-user interface for a qualified energy consumption / L. Marzio // Pattern Recogn. – 1995. – N10. – p.1507-1515.

31. Caudana, B. A prototype expert system for large scale energy auditing in buildings / B. Caudana, F. Conti, G. Helcke, R. Pagani // Pattern Recogn. – 1995. – N10. – p.1467-1475.

32. Evaluation of neural networks based Re-al time maximum power tracking Controller for PV system / T. Hiyama [and oth.] // IEEE Trans. on Energy Conversion. – 1995. – v.10. – N3. – Sept.

33. Methods to Build Neural networks for Evaluation of state Variable Patterns / K. Nishimura [and oth].

34. Premilinary results on using artifici-al neural networks for security assessment / M. Aggoune [and oth.] // IEEE – 1989 – N4 – p. 252-258.

35. Thomas, R.J. On-line security screening using an artificial network / R.J. Thomas, E. Sakk, K. Hashemi, B.Y. Ku, H.D. Chiang // IEEE Int. Symp. Circuits and Syst. New Orleans, La, May 1-3, 1990. V.4 - New York (N.Y.), 1990 – p.2921-2924.

36. Chan Edward, H.P. Using neural network to interpret multiple alarms// IEEE Comput. Appl. Power. – 1990. – N2. – p.33-37.

37. Aggoune Mohamed, E. Use of artificial neural networks in a dispatcher traming simulator for power system dynamic security assessment / E. Aggoune Mohamed, V. Vadari Subramanian,// IEEE Int. Conf. Syst., Man, and Cybern., Los Angeles, Calif., Nov. 4-7, 1990: Conf. Proc. - New York (N.Y.), 1990. – p.233-238.

38. Screening power system contingencies using a back propagation trained multiperceptron. / M.E.Aggoune [and oth.] // ISCAS.89 (486-489).-5654. Artificial neural networks for power system static security assessment. ISCAS. 1989. – p.490-494.

39. Real-time security monitoring of electrical power systems using parallel associative memory./ D.J Sobajic [and oth.] // IEEE. 1990. – p. 2929-2932.

40. On-line security screening using an artificial neural network. / R.I.Thomas [and oth.] // IEEE. 1990. – p. 2921 2924.

41. A new neural networks approach to on-line fault section estimation using information of protective relays and circuit breakers./ H.T.Yang [and oth.] // IEEE Trans. on Power Delivery. 1994. – v.9. – N1. – Jan.

42. El-Keib, A.A. Application of artificial neural net-works in voltage stability assessment./ A.A.El-Keib, X.Ma. // IEEE Trans. on Power Systems. 1995. – vol.10. – N4. – Nov.

43. La Scala, M. A neural network based mehtod for voltage security monitoring./ M. La Scala, M. Trovato, F. Torelli// IEEE Trans. on Power Systems. 1996.– vol.11. – N3. – Aug.

44. Hiroyuki, M. Application of a genetic al gorithm to meter allocation in electric power systems / M.Hiroyuki, I. Seiji // Proc. Int. Jt Conf. Neural Networks, Nagoya, Oct. 25-29, 1993:

IJCNN'93 - Nagoya. Vol.2. – Nagoya. – 1993. – p.1594-1597.

45. Kolla, S.R. Digital protection of power transformers using artificial neural networks. 1995.

46. Assadi, H. Application of the ARTMAP neural network to power system stability studies / H. Assadi, A. Tan, M. Amoli-Etezadi, D. Egbert, M.S. Fadali // IEEE Int. Conf.

Syst., Man and Cybern., Chicago, Oct. 18-21, 1992: Conf.

Proc. vol.1. - Piscataway (N.J.), – 1992. – p.1080-1085.

47. Michalik-Mielczarska, G. Dynamilc state estimation of a synchronous generator using neural-networks techniques:

Prepr. Pap. Control'92: Conf., Perth. 2-4 Nov. 1992 / Michalik-Mielczarska G., Mielczarski W. // Nat. Cont. Publ. / Inst. Eng., Austral – 1992. – N92/15 – p.21-28.

48. Mooyucn, C. Real time application of artificial neural networks for incipient fault detection of induction machines / C. Mooyucn, Y. S. Oi // 3rd Int. Conf. Und. and Eng. Appl.

Artif. Intell. and Expert Sys. (IEA/AIE'90), Charleston, S.C., July 15-18, 1990: Proc. Vol.2. New York (N.Y.). – 1990. – p.1030-1036.

49. Sudharsanan, S.I. Self-Tuning adaptive control of multi input, multi-output nonlinear systems using multilayer recurrent neural networks with application to synchronous power generators / S.I. Sudharsanan, I. Muhsin, M.K. Sundareshan // IEEE Int. Conf. Neural Networks, San Francisco, Calif., March 29 - Apr.1 1993: ICNN'93. Vol.3. - Piscataway (N.J.). – 1993. – p.1307-1312.

50. Wang, M. Novel clustering method for coherency identification using an artificial neural network./ M.Wang, H.

C. Chang (Dept. of Electr. Eng. Nat. Taiwan Inst. of Technol., Taipei, Taiwan) // IEEE Trans. Power Syst. (USA), vol.9, no.4, – 1994. – p.2056-2062 – Nov.

51. Liang, R.-H. Scheduling of hydroelectric generation using artificial neural networks. / R.-H.Liang, Y.-Y.Hsu (Dept. of Electr. Eng., Nat. Taiwan Univ., Taipei, Taiwan).// IEE Proc., Gener. Transm. Distrib. (UK), vol.141, no.5, – 1994. – p.452 458. – Sept.

52. Losleay, A. A neural network controlled unity power factor three pha-se current source PWM front-end rectifier for adjustable speed drives./ A.Losleay, N.R. Zargari, G.Joos (Concordia Univ., Montreal, Que., Canada). Fifth International Conference on Power Electronics and Variable-Speed Drives (Conf. Pudl. No.399), London, UK, 26-28 Oct. 1994 (London, UK: IEE 1994), – 1994. – p.251-255.

53. Tahan, S.A. A Two-Factor Saturation Model for synchronons Machines with Multiple Rotor Circnits.// IEEE Power Engineering Review, Dec. 1995.

54. Development of a neural network based sa-turation Model for synchronous generator analysis/ H.Tsai [and oth.] // IEEE Trans. on Energy Conversion, 1995. – vol.10. – N4. – Dec.

55. Kyoko, S. A practical method based on structured neural networks to optimize power system operation / S. Kyoko, N. Kazuo, H. Hideki // Proc. Int. Jt Conf. Neural Networks, nagoya, Oct. 25-29, 1993: IJCNN'93 – Nagoya, 1993. – Vol.1. – p.873.

56. Artificial neural network power system Stabilizers in Multi-Machine Power System Snviroment./ Y.Zhang [and oth.] // IEEE Trans. on Energy Conversion, 1995. – vol.10. – N1.– March, 57. Neural networks - based selforganizing Fuzzy Controller for transient Stability of Multi machine Power Systems./ H.C.Chang [and oth.] // IEEE Trans. on Energy Conversion, 1995. – vol.10. – N2.– June.

58. Localization of WindingShorts Using Fuzzi fied Neural networks./ M.A.El-Sharkawi [and oth.] // IEEE Trans. on Energy Conversion, 1995. – vol.10. – N1.– March.

59. An artificial - neural network Method for the identification of Saturated Turbogenerator Parameters dased on a coupled Finite-Element/State-Space Computational algorinhm./ S.R.Chaudhry [and oth.] // IEEE Trans. on Energy Conversion, 1995. – vol.10. – N4.– Dec.

60. Damping of torsional Oscillations in a parallel AC/DC System using an artificial neural network tuned supplemental subsynchronous damping controller./ L.H.Jeng [and oth.] // Proc. Natl. Sci. Connc. Roc(A), 1996. – vol.20.– N2. – p.174 184.

61. Application of neural network to power Converter Control./ F.Harashima [and oth.] //JNNC-91, Syngapoure, 1991.

62. Identification of optimal Operating Point of PV Modules using neural network for real time maximum power tracking control./ T.Hiyyama [and oth.] // IEEE Trans. on Energy Conversion, 1995. – vol.10. – N2.– June.

63. Neural-net based coordinated stabilizing control for the exciter and governor loops of lowhead hydropower plants./ M.Djukanovic [and oth.] // IEEE Trans. on Energy Conversion, 1995. – vol.10. – N4.– Dec.

64. Application of neural networks to the optimal control of Three-phase Voltage-Controlled Inverters./ A.M.Trzynadlowski [and oth.] // IEEE Trans. on Power Electronics, 1994. – vol.9. – N2.– July.

65. Коздоба, Л.А. Электрическое моделирование явлений тепло- и массопереноса /Л.А. Коздоба – М.: Энергия, 1972. – 296 с.

66. Карпушкина, С.А. Анализ точности численных решений краевых задач на основе аналитических решений / С.А. Карпушкина // exponenta PRO. – 2004.– № 3-4. – С.

126 - 132.

67. Иванов, А.В. О достоверности использования вычислительного комплекса PHOENICS в расчетах рассеяния вещества в возмущенном потоке / А.В. Иванов, Б.С. Мастрюков // Изв. вузов. Черная металлургия. – 1999. – № 11 - С. 64 – 69.

68. Соколов, А.К. Оптимизация режимных и конструктивных параметров и совершенствование методов расчета газовых нагревательных печей: дис… докт. техн.

Наук: 05.14.14: / Соколов Анатолий Константинович. – Иваново, 2003. – 345 с.

69. Бухмиров, В.В. Разработка и использование математических моделей для решения теплотехнических задач металлургического производства / В.В. Бухмиров // Вестник ИГЭУ. – 2001. – Вып. 1. – С. 72 - 80.

70. Лыков, А.В. Теория теплопроводности / А.В. Лыков. – М.: Высшая школа, 1967. – 599 с.

71. Промышленные печи. Справочное руководство для расчетов и проектирования. 2-е издание, дополненное и переработанное / под ред. Е.И Казанцева. – М.:

Металлургия, 1975. – 368 с.

72. Солодов, А.П. Mathcad. Дифференциальные модели / А.П. Солодов, В. Ф. Очков. – М.: МЭИ, 2002. – 239 с.

73. Бровкин, Л.А. Теплообмен и тепловые режимы промышленных печей: учеб. пособие / Л.А. Бровкин. – Иваново: Ив. гос. университет, 1982. – 85 с.

74. Бровкин, Л.А., Пыжов, В.К. Соколов, А.К. О поэтапном расчёте температурных полей методом дискретного удовлетворения краевых условий. Тепло-массообмен в промышленных установках: сб. ст. / под ред. Л.А.

Бровкина – Иваново: Ив. гос. университет., 1975. С. 9 –12.

75. Бровкин, Л.А. Температурные поля тел при нагреве и плавлении в промышленных печах: учеб. пособие / Л.А.

Бровкин. – Иваново: ИЭИ, 1973. – 364 с.

76.Крылова, Л.С. Исследование сопряжённых температурных полей металла кладки и газа в промышленных печах: автореф. дис… канд. техн. наук / Крылова Людмила Сергеевна. – М., 1973. – 26 с.

77. Соколов, А.К. Моделирование и оптимизация режимов нагрева металла в промышленных печах: автореф. дис… канд. техн. наук / Соколов Анатолий Константинович. – Иваново, 1975. – 25 с.

78. Соколов, А.К. Комплекс программ БРАГГ для расчёта горения газа с использованием базы данных / А.К.

Соколов. – Иваново: ИЭИ, 1982. – 82 с.

79. Соколов, А.К. Комплекс программ РАГГ для расчёта горения газа / А.К. Соколов. – Иваново: ИЭИ, 1982. – 69 с.

80. Зигель, Р. Теплообмен излучением / Р. Зигель, Дж.

Хауэлл. – М.: Мир;

1975. – 934 с.

81. Ключников, А.Д. Теплопередача излучением в огнетехнических установках / Ключников А.Д., Г.Л.

Иванцов. – М.: Энергия, 1970. – 400 с.

82. Разработка мероприятий по совершенствованию теплового оборудования и энергоиспользования на ИСПО:

отчёт по НИР/Иван. Энерг. Ин-т;

Руководитель Л.С.

Крылова;

№ 01840022388;

Инв.№ 02870007932 – Иваново, 1986. – 149 с.

83. Расчёт нагревательных и термических печей / под ред.

В.М. Тымчака и В.Л. Гусовского – М.: Металлургия, 1983. – 480 с.

84. Блох, А.Г. Основы теплообмена излучением / А.Г. Блох – М.Л.: Госэнергоиздат, 1962. – 331 с.

85. Соколов, А.К. Комплекс программ. Расчёт теплообмена в рабочем пространстве пламенных печей / А.К. Соколов. – Иваново: ИЭИ, 1988. – 31 с.

86.Бровкин Л.А., Крылова Л.С. Решение задач теплопроводности дискретным удовлетворением граничных условий. - В кн. Вопросы тепломассообмена в промышленных установках. - Иваново: ИЭИ, 1971. С.56 - 60.

87.Крылова, Л.С. Огнетехнические установки и топливоснабжение: учеб. пособие / Л.С. Крылова, Л.А.

Бровкин – Иваново: Ив. гос. университет, 1979. – 61 с.

88. Соколов, А.К. Таблицы специальных функций для расчёта нагрева и охлаждения: учеб. пособие / А.К.

Соколов. – Иваново: ИЭИ, 1976. – 73 с.

89. Корн, Г. Справочник по математике для научных работников и инженеров / Г. Корн, Т. Корн. – М.: Наука, 1970. – 720 с.

90. Крылова, Л.С. Камерная пламенная печь: учеб.

пособие. / Л.С. Крылова. – Иваново: Ив. гос. университет, 1980. – 47 с.

91. Соколов, А.К. Коэффициенты упрощающие расчёт теплопередачи через обмуровки печей/ А.К. Соколов. – Иваново, ИЭИ, 1981. - 9 с. – Деп. В ВИНИТИ 06.09.81, № 1333.

92. Бровкин, Л.А. Расчётные формулы определения усреднённого коэффициента теплоотдачи конвекцией в камерных печах / Л.А. Бровкин, Б.Г. Коптев //Изв.вузов.

Чёрная металлургия. – 1980. – №7. – С. 105 - 107.

93. Рид, Р. Свойства газов и жидкостей / Р. Рид, Дж. Паусниц, Т. Шервуд. – Л.: Химия, 1982. – 592 с.

94. Голубев, И.Ф. Вязкость газовых смесей / И.Ф. Голубев. – М.: Гос.издат: физико-математической литературы, 1959. – 375 с.

95. Бровкин, Л.А. Определение затрат энергии на ковку в условиях машиностроительного предприятия / Л.А. Бровкин, В.А. Горбунов, Л.С. Крылова //Кузнечно-штамповочное производство. – 1991. – №1. – С. 30 - 32.

96. Иссерлин, А.С. Основы сжигания газового топлива / А.С. Иссерлин. – Л.: Недра, 1987. – 336 с.

97. Тебеньков, Б.П. Рекуператоры для промышленных печей / Б.П. Тебеньков – М.: Металлургия, 1975. – 296 с.

98. Разработка технологии по повышению энергетической эффективности ГУБТ-25: Отчет по НИР/ Иван энерг. ин-т;

Руководитель О. И. Горинов;

Договор: № 190/04 от 1.07.2004 г – Иваново, 2005. – 72 с.

99. Правила безопасности в газовом хозяйстве металлургических и коксохимических предприятий и производств (ПБ 11-401-01). – М: ПИООБТ, 2001. – 212 с.

100. Методические указания по прогнозированию удельных расходов топлива: РД 153-34.0-09.115-98. – М.:

СПО ОРГРЭС, 1999. – 20 с.

101. Правила технической эксплуатации электрических станций и сетей Российской Федерации: РД 34.20.501 95. – М.: СПО ОРГРЭС, 1996. – 160 с.

102. Правила технической эксплуатации газового хозяйства газотурбинных и парогазовых установок тепловых электростанций: РД 153-34.1-30.106-00. – М.:

СПО ОРГРЭС, 2000. – 39 с.

103. Эксплуатация газотурбинной расширительной станции №1. Технологическая инструкция ТИ-105-Э.02 02 – Череповец.: ОАО «Северсталь», 2002. – 29 с.

104. Временная техдокументация по эксплуатации и пуску ГУБТ-25 совместно с Д.П. №5 – СПб.: «ЭНЕРГОМЕТ», 2002. – 51 с.

105. Положение о нормативных энергетических характеристиках гидроагрегатов и гидроэлектростанций РД 153-34.0-09.161-97– М.: СПО ОРГРЭС, 1997. – 12 с.

106. Газовая утилизационная бескомпрессорная турбина ГУБТ - 25 Техническое описание и инструкции по эксплуатации 121-ТО – СПб.: ОАО «Невский завод», 2000. – 53 с.

107. Испытание теплотехнологического оборудования кузнечного цеха: Отчет по НИР/ Иван энерг. ин-т;

- № гос.

регистрации 01840022388, инвентарный № 0285. 0003065.

Руководитель Л. С. Крылова Кн. 2. – Иваново, 1984. – 91 с.

108. Общемашиностроительные нормативы времени для технического нормирования работ по свободной ковке под молотами: Мелкосерийное и единичное производство. – М.: Машиностроение, 1967. – 123 с.

109. Крылова, Л.С. Проектирование и эксплуатация теплотехнологических установок кузнечно-термического производства машиностроительных заводов: учеб. пособие / Л.С. Крылова ;

Федеральное агентство по образованию, ГОУВПО «Ивановский государственный энергетический университет им. В. И. Ленина». – Иваново, 2001. – 96 с.

110. Исаченко, В. П. Теплопередача: учебник для ВУЗов / В. П. Исаченко, В.А Осипова., А.С. Сукомел – М.:

Энергоиздат, 1981. – 416 с.

111. Немзер, Г.Г. Тепловые процессы производства крупных поковок / Г.Г. Немзер – Л.: Машиностроение, ленингр. отделение, 1979. – 270 с.

112. Разработка мероприятий по совершенствованию теплового оборудования и энергоиспользования на ИСПО:

Отчет по НИР/ Иван энерг. ин-т;

Руководитель Л. С.

Крылова;

№ 01840022388;

инв. №02860004635 – Иваново, 1986. – 90 с.

113. Бронштейн, И. Н. Справочник по математике для инженеров и учащихся ВТУЗов / И. Н. Бронштейн, К.А.

Семендяев. – М.: Наука, 1980. – 976 с.

114. Кавадеров, А.В. Нагрев « тонких» тел одновременно излучением и конвекцией / А.В. Кавадеров, Ю.А. Самойлович // Инж.физич. журнал. – 1959. – №7. – С. 110 -113.

115. Тайц, Н.Ю. Технология нагрева стали / Н.Ю. Тайц. – М.: Металлургиздат, 1962. – 567 с.

116. Бровкин, Л.А. Совершенствование организации работы нагревательных печей в мелкосерийном и единичном производстве / Л.А. Бровкин, Л.С. Крылова, В.А. Горбунов //Кузнечно-штамп. производ. – 1991. – № 9. – С. 27 - 28.

117. Калиткин, Н.Н. Численные методы / Н.Н. Калиткин. – М.: Наука, 1978. – 512 с.

118. Мезенцев, А.Л. Основы расчёта мероприятий по экономии тепловой энергии и топлива / А.Л. Мезенцев. – Л.: Энергоатомиздат, 1984. – 120 с.

119. Определение производительности нагревательных печей при проектировании теплотехнологического оборудования единичного и мелкосерийного кузнечного производства / Л.А.Бровкин, В.А Горбунов, Л.С. Крылова, Н.П. Воронко // Кузнечно-штамповочное производство. – 1993. – №12. – C. 23 - 24.

120. Горбунов, В.А. Метод ускоренной оптимизации при определении производительности нагревательных печей.

Энергосбережение и экология в теплотехнологических системах: межвузовский: сб. науч. тр. / под ред. А.Н.

Коротина. – Иваново: ИГЭУ, 1999. – 164 с., С. 30 - 35.

121. Справочник сталей и сплавов / под общ. ред.

Сорокина В.Г. – М.: Машиностроение, 1989. – 640 с.

122. Горбунов, В.А., Крылова, Л.С. Учет температурных напряжений в начальной стадии нагрева металла при организации работы нагревательных печей в мелкосерийном и единичном производстве.

Энергосбережение и экология в теплотехнологических системах: межвузовский: сб. науч. тр./ под ред. А.Н.

Коротина. – Иваново: ИГЭУ, 1999. – 164 с., С. 3 - 9.

123. Горбунов, В.А. Повышение энергетической эффективности оборудования кузнечного цеха дис… канд.

техн. наук : 05.14.14 / Горбунов Владимир Александрович – Саратов: СПИ, 1990, – 310 с.

124. Горбунов, В.А., Сенюшкин, С.А. Математическая модель кузнечно-штамповочного производства на основании решения задачи двухуровневой оптимизации.

Вопросы тепломассообмена, энергосбережения и экологии в теплотехнических процессах: сб. науч. тр./ под ред. Н.П.

Гусенковой. – Иваново: ИГЭУ, 2003. – 156 с., С. 110 - 113.

125. Горбунов, В.А. Использование математического моделирования теплотехнологических установок для организации кузнечного производства: тез. докл. межд.

науч.-техн. конф. "VIII Бенардосовские чтения" 4 - 6 июня.

/Ивановский государственный энергетический университет – Иваново: ИГЭУ, 2003., С. 224.

126. Горбунов, В.А., Сенюшкин, С.А. Решение задач энергосбережения в кузнечно-прессовых цехах машиностроительного производства на основе математического моделирования процессов нагрева и организации производства: тез. докл. науч.-техн. конф. XII Туполевских чтения: Международная молодёжная научная конференция, 10-11 ноября 2004 года / Материалы конференции. Том 1. Казань: Изд-во Казан. гос техн.

университет, 2004. – 260 с., С 196 -197.

127. Лисиенко, В.Г. Оптимальный нагрев металла в камерных печах с минимальным расходом газа / В.Г.

Лисиенко, В.Б. Ковалевский, Хо Жуйтиюань //Изв.вузов.

Чёрная металлургия. – 1994. – №12. – С. 40 - 43.

128. Программирование нагрева металла по расходу топлива с учётом технологических ограничений / Е.А.

Капустин [и др.] //Изв.вузов. Чёрная металлургия. – 1980. – №7. – С. 114 -118.

129.Трубицын, Г.В. Численное решение задачи оптимального нагрева металла в камерных печах с минимальным расходом топлива / Г.В Трубицын, Г.В. Сотников //Изв.вузов. Чёрная металлургия. – 1983. – №12. – С. 103 - 107.

130.Девочкина, С.И. Управление нагревом металла в камерных печах периодического действия / С.И. Девочкина, Е.В. Захарова, Г.Г. Кузнецов // Изв.вузов.

Чёрная металлургия. – 1989. – №6. – С. 124 - 126.

131. Математическое моделирование и структурная оптимизация сложных технологических систем измельчения / В.П. Жуков [и др.] //Теоретические основы химической технологии. – 1998. – том 32. – №3. – С. 288 - 293.

132. Задачи двухмерной упаковки: развитие генетических алгоритмов на базе смешанных процедур локального поиска оптимального решения / А.С. Мухачёва [и др.] //Прил. к журналу Информационные технологии. – 2001. – №9. – 24 с.

133. Горбунов В.А., Оптимальный нагрев металла с минимальным расходом топлива в камерной печи на основе “наследственного” алгоритма / В.А. Горбунов // Изв. ВУЗов. Черная металлургия. – 2005. – №1. – C.57 - 60.

Приложения Приложение Аналитическое решение задачи нагрева металла при граничных условиях первого рода T x T 273. о T п R 0. a 0. x a 2 (2n (1)n1 cos (2n 1) exp 1) R 2 (2n 1) R n T T T п о п Приложение Влияние шага по пространству и по времени на значение температуры центра пластины в конце нагрева (К) и время выполнения задачи (с) R=0,08 м, =1000 с x 15 18 21 24 27 30 33 36 39 42 1197 1194 1192 1191 1189 1189 1188 1187 1187 1186 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 1206 1203 1201 1200 1199 1198 1198 1197 1197 1196 7 7 8 10 11 12 14 15 16 16 1211 1209 1207 1206 1205 1204 1204 1203 1203 1202 7 8 10 11 13 15 15 17 18 20 1215 1213 1211 1210 1209 1208 1208 1207 1207 1206 8 10 12 14 15 16 18 19 23 24 1217 1215 1214 1212 1212 1211 1210 1210 1209 1209 10 12 14 15 17 19 21 22 24 25 1219 1217 1215 1214 1213 1213 1212 1212 1211 1211 11 13 15 16 18 20 23 24 26 28 1220 1218 1217 1216 1215 1214 1213 1213 1212 1212 12 14 16 18 21 23 24 27 29 32 1221 1219 1218 1217 1216 1215 1214 1214 1213 1213 13 15 17 20 23 25 27 30 33 34 1222 1220 1219 1217 1216 1216 1215 1215 1214 1214 14 16 19 23 24 27 30 33 34 38 1223 1221 1219 1218 1217 1216 1216 1215 1215 1215 15 19 21 24 26 29 33 34 38 41 1223 1221 1220 1218 1218 1217 1216 1216 1215 1215 15 19 22 25 28 32 34 37 41 44 Относительная погрешность вычисления температуры центра пластины в конце нагрева по сравнению с аналитическим решением (%) R=0,08 м, =1000 с x 15 18 21 24 27 30 33 36 39 42 15 1,6 1,9 2,1 2,1 2,3 2,3 2,4 2,5 2,5 2,5 2, 18 0,9 1,2 1,3 1,4 1,5 1,6 1,6 1,6 1,6 1,7 1, 21 0,49 0,66 0,82 0,9 0,99 1,1 1,1 1,2 1,2 1,2 1, 24 0,16 0,33 0,49 0,58 0,66 0,74 0,74 0,82 0,82 0,9 0, 27 0 0,16 0,25 0,41 0,41 0,49 0,58 0,58 0,66 0,66 0, 30 0,16 0 0,16 0,25 0,33 0,33 0,41 0,41 0,49 0,49 0, 33 0,25 0,08 0 0,08 0,16 0,25 0,33 0,33 0,41 0,41 0, 36 0,33 0,16 0,08 0 0,08 0,16 0,25 0,25 0,33 0,33 0, 39 0,41 0,25 0,16 0 0,08 0,08 0,16 0,16 0,25 0,25 0, 42 0,49 0,33 0,16 0,08 0 0,08 0,08 0,16 0,16 0,16 0, 45 0,49 0,33 0,25 0,08 0,08 0 0,08 0,08 0,16 0,16 0, Таналит=1217 К Приложение Влияние шага по пространству и по времени на значение температуры центра пластины в конце нагрева (К) и время выполнения задачи (с) R=0,1 м, =1000 с x 15 18 21 24 27 30 33 36 39 42 1072 1067 1063 1061 1059 1057 1056 1055 1054 1053 5 6 7 8 9 10 11 12 12 13 1087 1083 1080 1077 1075 1074 1072 1071 1071 1070 6 6 8 9 10 11 12 13 15 15 1097 1093 1090 1087 1085 1084 1083 1082 1081 1080 6 8 9 10 12 13 15 16 17 18 1104 1099 1096 1094 1092 1091 1089 1088 1088 1087 7 9 10 12 14 15 16 17 19 21 1108 1104 1101 1098 1096 1095 1094 1093 1092 1091 9 10 12 14 15 17 18 20 22 24 1111 1107 1104 1101 1100 1098 1097 1096 1095 1094 10 11 14 15 17 18 20 22 24 25 1113 1109 1106 1103 1102 1100 1099 1098 1097 1097 11 13 15 17 18 20 23 24 27 28 1115 1110 1107 1105 1103 1102 1101 1100 1099 1098 12 14 16 18 21 23 25 27 29 31 1116 1112 1109 1106 1104 1103 1102 1101 1100 1099 13 15 17 20 22 24 26 29 31 34 1117 1112 1109 1107 1105 1104 1103 1102 1101 1100 14 16 18 21 24 26 29 32 34 36 1117 1113 1110 1108 1106 1105 1104 1103 1102 1101 15 17 20 23 25 28 31 34 37 39 Относительная погрешность вычисления температуры центра пластины в конце нагрева по сравнению с аналитическим решением (%) R=0,1 м, =1000 с x 15 18 21 24 27 30 33 36 39 42 15 2,5 3 3,4 3,5 3,7 3,9 4 4,1 4,2 4,3 4, 18 1,2 1,5 1,8 2,1 2,3 2,4 2,5 2,6 2,6 2,7 2, 21 0,27 0,6 0,9 1,2 1,4 1,45 1,54 1,6 1,7 1,8 1, 24 0,36 0,09 0,36 0,54 0,73 0,82 1 1,1 1,1 1,2 1, 27 0,73 0,36 0,09 0,18 0,36 0,45 0,55 0,64 0,73 0,82 0, 30 1 0,64 0,36 0,09 0 0,18 0,27 0,36 0,45 0,55 0, 33 1,2 0,82 0,55 0,27 0,18 0 0,09 0,18 0,27 0,27 0, 36 1,4 0,9 0,64 0,45 0,27 0,18 0,09 0 0,09 0,18 0, 39 1,45 1,1 0,82 0,55 0,36 0,27 0,18 0,09 0 0,09 0, 42 1,55 1,1 0,82 0,64 0,45 0,36 0,27 0,18 0,09 0 45 1,55 1,2 0,9 0,73 0,55 0,45 0,36 0,27 0,18 0,09 0, Таналит=1100 К.

Приложение Влияние шага по пространству и по времени на значение температуры центра пластины в конце нагрева (К) и время выполнения задачи (с) R=0,2 м, =1000 с x 15 18 21 24 27 30 33 36 39 42 492,5 487,1 483,4 480,7 478,7 477,1 475,8 474,8 473,9 473,2 472, 5 6 6 8 8 9 10 11 12 13 507,4 501,8 498 495,2 493,1 491,5 490,2 489,1 188,2 487,4 486, 5 6 8 9 10 11 13 14 15 16 516,9 511,2 507,4 504,6 502,4 500,8 499,4 498,3 497,4 496,6 495, 6 8 9 11 12 13 15 15 17 18 523 517,3 513,4 510,6 508,4 506,7 505,4 504,2 503,3 502,5 501, 8 9 11 12 14 15 16 18 20 22 527 521,3 517,3 514,5 512,3 510,6 509,2 508,1 507,2 506,4 505, 9 11 12 14 15 17 19 20 23 24 529,6 523,9 519,9 517 514,9 513,1 511,8 510,6 509,7 508,9 508, 10 12 14 16 18 21 23 24 26 28 531,3 525,6 521,6 518,7 516,5 514,8 513,4 512,3 511,3 510,5 509, 12 14 16 19 21 23 25 27 30 32 532,5 526,7 522,7 519,8 517,7 515,9 514,5 513,4 512,4 511,6 510, 13 15 18 20 23 26 27 29 34 36 533,3 527,5 523,5 520,6 518,4 516,7 515,3 514,1 513,2 512,4 511, 15 17 20 23 24 26 29 32 35 37 533,8 528 524 521,1 518,9 517,2 515,8 514,6 513,7 512,9 512, 15 17 20 24 26 29 32 34 37 40 534,2 528,4 524,4 521,5 519,3 517,5 516,1 515 514 513,2 512, 16 19 22 25 28 31 34 36 40 43 Относительная погрешность вычисления температуры центра пластины в конце нагрева по сравнению с аналитическим решением (%) R=0,2 м, =1000 с x 15 18 21 24 27 30 33 36 39 42 15 2,4 3,5 4,3 4,8 5,2 5,5 5,8 6,0 6,1 6,3 6, 18 0,5 0,61 1,4 1,9 2,3 2,6 2,9 3,1 3,3 3,5 3, 21 2,4 1,3 0,5 0,05 0,49 0,8 1,1 1,3 1,5 1,6 1, 24 3,6 2,5 1,7 1,1 0,7 0,36 0,11 0,13 0,31 0,47 0, 27 4,4 3,3 2,5 1,9 1,5 1,1 0,86 0,64 0,46 0,3 0, 30 4,9 3,8 3,0 2,4 2,0 1,6 1,4 1,1 0,96 0,8 0, 33 5,2 4,1 3,3 2,7 2,3 2,0 1,7 1,5 1,3 1,1 0, 36 5,5 4,3 3,5 3,0 2,5 2,2 1,9 1,7 1,5 1,3 1, 39 5,6 4,5 3,7 3,1 2,7 2,3 2,1 1,8 1,7 1,5 1, 42 5,7 4,6 3,8 3,2 2,8 2,4 2,2 1,9 1,8 1,6 1, 45 5,8 4,7 3,9 3,3 2,9 2,5 2,2 2,0 1,8 1,7 1, Таналит=504,864 К Приложение Влияние шага по пространству и по времени на значение температуры центра пластины в конце нагрева (К) и время выполнения задачи (с) R=0,25 м, =1000 с x 18 21 24 27 30 33 36 39 42 45 374,1 371,4 369,5 368,1 367 366,1 365,4 364,8 364,3 363,9 363, 7 8 10 11 12 14 15 15 17 18 379,8 377,1 375,1 373,7 372,5 371,6 370,9 370,3 369,8 369,3 368, 9 10 12 13 15 15 17 18 20 21 383,5 380,7 378,7 377,2 376,1 375,2 374,4 373,8 373,3 372,8 372, 10 12 13 15 17 19 19 21 23 24 385,9 383,1 381 379,5 378,4 377,4 376,7 376 375,5 375 374, 12 13 15 16 18 21 23 24 25 27 387,4 384,6 382,5 381 379,8 378,9 378,1 377,4 376,9 376,4 13 15 16 19 21 23 25 26 29 31 388,4 385,5 383,4 381,9 380,7 379,8 379 378,3 377,8 377,3 376, 14 15 18 21 23 24 27 29 31 34 389 386,1 384 382,5 381,3 380,3 379,5 378,9 378,3 377,9 377, 15 18 20 22 24 27 30 32 34 36 389,3 386,4 384,4 382,8 381,6 380,7 379,9 379,2 378,7 378,2 377, 17 19 22 24 27 29 31 34 37 40 389,5 386,6 384,6 383 381,8 380,9 380,1 379,4 378,9 378,4 18 20 24 27 29 32 35 37 40 44 389,7 386,8 384,7 383,1 381,9 381 380,2 379,5 379 378,5 378, 20 23 25 28 31 34 37 42 44 46 389,7 386,8 384,8 383,2 382 381 380,2 379,6 379 378,6 378, 21 24 27 31 34 37 41 44 46 50 Относительная погрешность вычисления температуры центра пластины в конце нагрева по сравнению с аналитическим решением (%) R=0,25 м, =1000 с x 18 21 24 27 30 33 36 39 42 45 18 0,6 0,13 0,64 1,01 1,3 1,6 1,7 1,9 2,0 2,1 2, 21 2,1 1,4 0,87 0,49 0,17 0,07 0,26 0,42 0,56 0,69 0, 24 3,1 2,4 1,8 1,4 1,1 0,9 0,68 0,52 0,38 0,25 0, 27 3,8 3,0 2,5 2,1 1,8 1,5 1,3 1,1 0,98 0,84 0, 30 4,2 3,4 2,9 2,5 2,1 1,9 1,7 1,5 1,4 1,2 1, 33 4,4 3,7 3,1 2,7 2,4 2,1 1,9 1,7 1,6 1,5 1, 36 4,6 3,8 3,3 2,9 2,5 2,3 2,1 1,9 1,7 1,6 1, 39 4,7 3,9 3,4 2,9 2,6 2,4 2,2 2,0 1,8 1,7 1, 42 4,7 4,0 3,4 3,0 2,7 2,4 2,2 2,0 1,9 1,8 1, 45 4,8 4,0 3,4 3,0 2,7 2,5 2,2 2,1 1,9 1,8 1, 48 4,8 4,0 3,5 3,0 2,7 2,5 2,2 2,1 1,9 1,8 1, Таналит=371,871 К Приложение Номограмма для определения точности расчета нагрева пластины металла в течение 1000 секунд при граничных условиях первого рода, R=0,08 м:

- точность расчета, _ _ - время расчета Номограмма для определения точности расчета нагрева пластины металла в течение 1000 секунд при граничных условиях первого рода, R=0,1 м:

- точность расчета, _ _ - время расчета Приложение Номограмма для определения точности расчета нагрева пластины металла в течение 1000 секунд при граничных условиях первого рода, R=0,2 м:

- точность расчета, _ _ - время расчета Номограмма для определения точности расчета нагрева пластины металла в течение 1000 секунд при граничных условиях первого рода, R=0,25 м:

- точность расчета, _ _ - время расчета Приложение Влияние шага по пространству и по времени на значение температуры центра пластины в конце нагрева (К) и время выполнения задачи (с) R=0,08 м, =250 с x 20 70 120 170 220 270 320 370 707,4 688,8 685,8 684,6 683,9 683,5 683,2683 683 682, 6 31 54 76 99 120 137 159 713,4 694,5 691,6 690,3 689,7 689,2 688,9 688,7 688, 6 25 178 255 331 407 495 560 714,3 695,5 692,6 691,3 690,6 690,2 689,9 689,7 689, 7 27 305 436 566 701 827 961 714,6 695,9 693 691,7 691,1 690,6 690,3 690,1 7 29 367 607 793 995 1177 1340 714,8 696,1 693,2 692 691,3 690,8 690,6 690,3 690, 8 34 206 783 996 1225 1450 1684 714,8 696,2 693,3 692,1 691,4 691 690,7 690,5 690, 9 35 74 965 1221 1575 1792 2075 714,8 696,3 693,3 692,2 691,5 691,1 690,8 690,6 690, 10 38 78 1148 1497 1791 2182 2458 714,7 696,3 693,4 692,3 691,6 691,2 690,9 690,7 690, 10 38 71 1295 1677 2108 2437 2812 714,9 696,3 693,4 692,3 691,6 691,2 690,9 690,7 690, 10 40 72 1456 1904 2327 2776 3215 Относительная погрешность вычисления температуры центра пластины в конце нагрева по сравнению с аналитическим решением (%) R=0,08 м, =250 с x 20 70 120 170 220 270 320 370 20 2,6 0,1 0,6 0,7 0,8 0,9 0,9 1,0 1, 70 3,4 0,7 0,3 0,09 0,01 0,07 0,1 0,1 0, 120 3,6 0,8 0,4 0,2 0,1 0,08 0,04 0,01 0, 170 3,6 0,9 0,5 0,3 0,2 0,1 0,09 0,06 0, 220 3,6 0,9 0,5 0,3 0,2 0,2 0,1 0,09 0, 270 3,6 0,9 0,5 0,4 0,3 0,2 0,2 0,1 0, 320 3,6 1,0 0,5 0,4 0,3 0,2 0,2 0,1 0, 370 3,6 1,0 0,5 0,4 0,3 0,2 0,2 0,2 0, 420 3,7 1,0 0,5 0,4 0,3 0,2 0,2 0,2 0, Таналит=689,654 К Приложение Влияние шага по пространству и по времени на значение температуры центра пластины в конце нагрева (К) и время выполнения задачи (с) R=0,1 м, =250 с x 20 70 120 170 220 270 320 370 524,4 508,7 506,3 505,3 504,8 504,4 504,2 504 503, 6 24 49 69 91 111 133 154 526,3 510,3 507,8 506,8 506,3 505,9 505,7 505,5 505, 6 26 173 247 320 393 468 543 526,5 510,5 508,1 507,1 506,6 506,2 506 505,8 505, 6 27 164 426 554 674 806 938 526,6 510,6 508,2 507,2 506,7 506,3 506,1 505,9 505, 7 30 59 596 954 947 1127 1301 526,6 510,7 508,3 507,3 506,8 506,4 506,2 506 505, 8 31 60 761 996 1226 1447 1676 526,5 510,7 508,3 507,3 506,8 506,4 506,2 506 505, 8 34 60 941 1273 1490 1765 2042 526,4 510,7 508,3 507,4 506,8 506,5 506,2 506,1 505, 9 35 67 1109 1444 1775 2104 2445 526,4 510,7 508,3 507,4 506,8 506,5 506,3 506,1 11 43 76 1230 1752 2129 2515 2917 526,5 510,7 508,3 507,4 506,9 506,5 506,3 506,1 11 40 82 881 1931 2435 2884 3334 Относительная погрешность вычисления температуры центра пластины в конце нагрева по сравнению с аналитическим решением (%) R=0,1 м, =250 с x 20 70 120 170 220 270 320 370 20 3,9 0,8 0,3 0,09 0,01 0,09 0,1 0,2 0, 70 4,2 1,1 0,6 0,4 0,3 0,2 0,2 0,1 0, 120 4,3 1,1 0,6 0,4 0,3 0,3 0,2 0,2 0, 170 4,3 1,1 0,7 0,5 0,4 0,3 0,2 0,2 0, 220 4,3 1,2 0,7 0,5 0,4 0,3 0,3 0,2 0, 270 4,3 1,2 0,7 0,5 0,4 0,3 0,3 0,2 0, 320 4,3 1,2 0,7 0,5 0,4 0,3 0,3 0,2 0, 370 4,3 1,2 0,7 0,5 0,4 0,3 0,3 0,2 0, 420 4,3 1,2 0,7 0,5 0,4 0,3 0,3 0,2 0, Таналит=504,864 К Приложение Влияние шага по пространству и по времени на значение температуры центра пластины в конце нагрева (К) и время выполнения задачи (с) R=0,2 м, =250 с x 20 70 120 170 220 270 320 370 280 278,3 278,1 278 278 278 278 278 6 23 50 71 93 115 137 158 278,7 277,2 277 277 276,9 276,9 276,9 276,9 276, 6 24 45 235 328 405 480 559 278,5 277 276,8 276,8 276,8 276,7 276,7 276,7 276, 6 26 48 82 544 707 829 963 278,4 276,9 276,8 276,7 276,7 276,7 276,6 276,6 276, 7 29 54 80 690 930 1116 1295 278,4 276,9 276,7 276,7 276,6 276,6 276,6 276,6 276, 7 30 54 81 736 1188 1438 1681 278,3 276,9 276,7 276,6 276,6 276,6 276,6 276,6 276, 9 34 63 97 287 1414 1730 2108 278,3 276,8 276,7 276,6 276,6 276,6 276,6 276,6 276, 9 34 63 90 127 1597 2049 2437 278,3 276,8 276,7 276,6 276,6 276,6 276,5 276,5 276, 11 40 73 105 143 1773 2465 2910 278,3 276,8 276,7 276,6 276,6 276,6 276,5 276,5 276, 10 39 73 106 144 1970 2675 3219 Относительная погрешность вычисления температуры центра пластины в конце нагрева по сравнению с аналитическим решением (%) R=0,2 м, =250 с x 20 70 120 170 220 270 320 370 20 1,3 0,7 0,6 0,6 0,6 0,6 0,6 0,6 0, 70 0,8 0,3 0,2 0,2 0,2 0,2 0,2 0,2 0, 120 0,7 0,2 0,1 0,1 0,1 0,08 0,08 0,08 0, 170 0,7 0,2 0,1 0,08 0,08 0,08 0,04 0,04 0, 220 0,7 0,2 0,08 0,08 0,04 0,04 0,04 0,04 0, 270 0,7 0,2 0,08 0,04 0,04 0,04 0,04 0,04 0, 320 0,7 0,1 0,08 0,04 0,04 0,04 0,04 0,04 0, 370 0,7 0,1 0,08 0,04 0,04 0,04 0,01 0,01 0, 420 0,7 0,1 0,08 0,04 0,04 0,04 0,01 0,01 0, Таналит=276,475 К Приложение Влияние шага по пространству и по времени на значение температуры центра пластины в конце нагрева (К) и время выполнения задачи (с) R=0,25 м, =250 с x 20 70 120 170 220 270 320 370 273,8 273,5 273,5 273,5 273,4 273,4 273,4 273,4 273, 6 25 51 79 98 119 136 156 273,5 273,3 273,3 273,3 273,3 273,3 273,3 273,2 273, 6 27 44 80 311 403 476 551 273,5 273,3 273,2 273,2 273,2 273,2 273,2 273,2 273, 6 27 52 70 392 670 823 953 273,5 273,2 273,2 273,2 273,2 273,2 273,2 273,2 273, 7 28 54 77 164 816 1144 1380 273,4 273,2 273,2 273,2 273,2 273,2 273,2 273,2 273, 7 30 55 79 109 1027 1382 1632 273,4 273,2 273,2 273,2 273,2 273,2 273,2 273,2 273, 8 32 61 87 118 1054 1616 2075 273,4 273,2 273,2 273,2 273,2 273,2 273,2 273,2 273, 8 33 61 89 120 582 1833 2383 273,4 273,2 273,2 273,2 273,2 273,2 273,2 273,2 273, 9 35 64 94 132 175 2070 2673 273,4 273,2 273,2 273,2 273,2 273,2 273,2 273,2 273, 10 41 71 110 141 177 2138 3009 Относительная погрешность вычисления температуры центра пластины в конце нагрева по сравнению с аналитическим решением (%) R=0,25 м, =250 с x 20 70 120 170 220 270 320 370 20 0,2 0,07 0,07 0,07 0,03 0,03 0,03 0,03 0, 70 0,07 0,01 0,01 0,01 0,01 0,01 0,01 0,04 0, 120 0,07 0,01 0,04 0,04 0,04 0,04 0,04 0,04 0, 170 0,07 0,04 0,04 0,04 0,04 0,04 0,04 0,04 0, 220 0,03 0,04 0,04 0,04 0,04 0,04 0,04 0,04 0, 270 0,03 0,04 0,04 0,04 0,04 0,04 0,04 0,04 0, 320 0,03 0,04 0,04 0,04 0,04 0,04 0,04 0,04 0, 370 0,03 0,04 0,04 0,04 0,04 0,04 0,04 0,04 0, 420 0,03 0,04 0,04 0,04 0,04 0,04 0,04 0,04 0, Таналит=273,319 К Приложение Влияние шага по пространству и по времени на значение температуры центра пластины в конце нагрева (К) и время выполнения задачи (с) R=0,08 м, =500 с x 20 70 120 170 220 270 320 370 1012 995,1 992,4 991,3 990,7 990,3 990 989,8 989, 8 29 49 69 90 110 131 151 1024 1007 1005 1003 1003 1002 1002 1002 11 66 173 245 318 389 462 538 1025 1009 1006 1005 1005 1004 1004 1004 12 48 299 432 547 670 798 928 1026 1010 1007 1006 1006 1005 1005 1005 14 53 447 596 774 944 1123 1335 1026 1010 1008 1007 1006 1006 1005 1005 14 54 376 775 998 1262 1462 1727 1027 1011 1008 1007 1006 1006 1006 1005 14 55 665 948 1361 1595 1835 2104 1027 1011 1008 1007 1006 1006 1006 1006 14 58 769 1117 1448 1773 2109 2467 1027 1011 1008 1007 1006 1006 1006 1006 15 58 801 1297 1714 2048 2545 2881 1027 1011 1008 1007 1007 1006 1006 1006 15 58 803 1483 2063 2323 2797 3236 Относительная погрешность вычисления температуры центра пластины в конце нагрева по сравнению с аналитическим решением (%) R=0,08 м, =500 с x 20 70 120 170 220 270 320 370 20 0,7 1,0 1,3 1,4 1,4 1,5 1,5 1,5 1, 70 1,9 0,2 0 0,2 0,2 0,3 0,3 0,3 0, 120 2,0 0,4 0,1 0 0 0,1 0,1 0,1 0, 170 2,1 0,5 0,2 0,1 0,1 0 0 0 220 2,1 0,5 0,3 0,2 0,1 0,1 0 0 270 2,2 0,6 0,3 0,2 0,1 0,1 0,1 0 320 2,2 0,6 0,3 0,2 0,1 0,1 0,1 0,1 370 2,2 0,6 0,3 0,2 0,2 0,1 0,1 0,1 0, 420 2,2 0,6 0,3 0,2 0,2 0,1 0,1 0,1 0, Таналит=1005 К Приложение Влияние шага по пространству и по времени на значение температуры центра пластины в конце нагрева (К) и время выполнения задачи (с) R=0,1 м, =500 с x 20 70 120 170 220 270 320 370 817,9 799 795,9 794,7 794 793,6 793,3 793,1 792, 9 32 54 72 94 115 136 156 827,1 808,1 805 803,7 803,1 802,6 802,3 802,1 801, 13 50 182 255 330 405 482 554 828,4 809,4 806,4 805,1 804,4 804 803,7 803,5 803, 13 53 312 441 568 695 824 954 828,8 809,9 807 805,7 805 804,5 804,3 804 803, 14 59 458 617 794 976 1156 1333 829 810,2 807,3 806 805,3 804,9 804,6 804,3 804, 14 59 494 799 1030 1269 1494 1738 829,1 810,3 807,5 806,2 805,5 805,1 804,8 804,5 804, 14 59 361 982 1272 1562 1849 2125 829,1 810,5 807,6 806,3 805,6 805,2 804,9 804,7 804, 15 59 133 1164 1511 1896 2192 2524 829,1 810,5 807,6 806,4 805,7 805,3 805 804,8 804, 15 63 115 1312 1714 2104 2485 2875 829,1 810,6 807,6 806,5 805,8 805,4 805,1 804,8 804, 15 63 116 1510 1958 2398 2850 3299 Относительная погрешность вычисления температуры центра пластины в конце нагрева по сравнению с аналитическим решением (%) R=0,1 м, =500 с x 20 70 120 170 220 270 320 370 20 1,8 0,6 1,0 1,1 1,2 1,3 1,3 1,3 1, 70 2,9 0,5 0,1 0,001 0,1 0,2 0,2 0,2 0, 120 3,1 0,7 0,3 0,2 0,07 0,02 0,01 0,04 0, 170 3,1 0,8 0,4 0,2 0,1 0,08 0,06 0,02 0, 220 3,1 0,8 0,4 0,3 0,2 0,1 0,1 0,06 0, 270 3,1 0,8 0,4 0,3 0,2 0,2 0,1 0,08 0, 320 3,1 0,8 0,5 0,3 0,2 0,2 0,1 0,1 0, 370 3,1 0,8 0,5 0,3 0,2 0,2 0,1 0,1 0, 420 3,1 0,8 0,5 0,3 0,2 0,2 0,2 0,1 0, Таналит=803,817 К Приложение Влияние шага по пространству и по времени на значение температуры центра пластины в конце нагрева (К) и время выполнения задачи (с) R=0,2 м, =500 с x 20 70 120 170 220 270 320 370 338,9 331,1 330 329,6 329,4 329,2 329,1 329 8 30 51 71 93 113 135 154 337,1 329,2 328,1 327,7 327,4 327,3 327,2 327,1 327, 13 50 96 250 323 399 469 542 336,6 328,8 327,7 327,3 327 326,9 326,8 326,7 326, 13 50 91 422 560 683 809 935 336,4 328,6 327,5 327,1 326,9 326,7 326,6 326,5 326, 13 53 91 553 803 972 1214 1343 336,2 328,5 327,4 327 326,8 326,6 326,5 326,4 326, 13 54 94 254 1014 1276 1518 1749 336,1 328,4 327,3 326,9 326,7 326,6 326,5 326,4 326, 14 56 102 154 1278 1551 1858 2122 336 328,3 327,3 326,9 326,7 326,5 326,4 326,3 326, 14 56 102 161 1442 1832 2184 2523 336 328,3 327,2 326,8 326,6 326,5 326,4 326,3 326, 15 58 110 162 1638 2164 2523 2914 335,9 328,3 327,2 326,8 326,6 326,5 326,4 326,3 326, 16 63 115 166 1737 2392 2890 3317 Относительная погрешность вычисления температуры центра пластины в конце нагрева по сравнению с аналитическим решением (%) R=0,2 м, =500 с x 20 70 120 170 220 270 320 370 20 4,1 1,7 1,4 1,3 1,2 1,1 1,1 1,1 1, 70 3,6 1,1 0,8 0,7 0,6 0,6 0,5 0,5 0, 120 3,4 1,0 0,7 0,6 0,5 0,4 0,4 0,4 0, 170 3,4 1,0 0,6 0,5 0,4 0,4 0,3 0,3 0, 220 3,3 0,9 0,6 0,5 0,4 0,3 0,3 0,3 0, 270 3,3 0,9 0,6 0,4 0,4 0,3 0,3 0,3 0, 320 3,2 0,9 0,6 0,4 0,3 0,3 0,3 0,2 0, 370 3,2 0,9 0,5 0,4 0,3 0,3 0,3 0,2 0, 420 3,2 0,9 0,5 0,4 0,3 0,3 0,3 0,2 0, Таналит=325,494 К Приложение Влияние шага по пространству и по времени на значение температуры центра пластины в конце нагрева (К) и время выполнения задачи (с) R=0,25 м, =500 с x 20 70 120 170 220 270 320 370 290,6 287,3 286,9 286,8 286,7 286,6 286,6 286,6 286, 10 33 56 76 97 116 136 158 288,8 285,7 285,3 285,1 285,1 285 285 285 284, 13 48 89 252 330 408 481 564 288,5 285,3 285 284,8 284,7 284,7 284,7 284,6 284, 13 49 90 358 583 693 827 955 288,3 285,2 284,8 284,7 284,6 284,6 284,5 284,5 284, 14 53 91 143 772 972 1164 1336 288,2 285,1 284,7 284,6 284,5 284,5 284,5 284,4 284, 15 58 95 149 986 1263 1499 1759 288,1 285,1 284,7 284,6 284,5 284,4 284,4 284,4 284, 15 58 98 149 1085 1519 1852 2133 288,1 285 284,7 284,5 284,5 284,4 284,4 284,4 284, 15 58 100 150 483 1768 2153 2532 288 285 284,6 284,5 284,4 284,4 284,4 284,3 284, 15 58 105 158 225 2035 2604 2963 288 285 284,6 284,5 284,4 284,4 284,3 284,3 284, 16 63 107 160 228 2258 2794 3258 Относительная погрешность вычисления температуры центра пластины в конце нагрева по сравнению с аналитическим решением (%) R=0,25 м, =500 с x 20 70 120 170 220 270 320 370 20 2,3 1,1 1,0 1,0 0,9 0,9 0,9 0,9 0, 70 1,7 0,6 0,4 0,4 0,4 0,3 0,3 0,3 0, 120 1,6 0,4 0,3 0,3 0,2 0,2 0,2 0,2 0, 170 1,5 0,4 0,3 0,2 0,2 0,2 0,2 0,2 0, 220 1,5 0,4 0,2 0,2 0,2 0,2 0,2 0,1 0, 270 1,4 0,4 0,2 0,2 0,2 0,1 0,1 0,1 0, 320 1,4 0,3 0,2 0,2 0,2 0,1 0,1 0,1 0, 370 1,4 0,3 0,2 0,2 0,1 0,1 0,1 0,09 0, 420 1,4 0,3 0,2 0,2 0,1 0,1 0,09 0,09 0, Таналит=284,037 К Приложение Влияние шага по пространству и по времени на значение температуры центра пластины в конце нагрева (К) и время выполнения задачи (с) R=0,08 м, =1000 с x 20 70 120 170 220 270 320 370 1206 1198 1197 1197 1196 1196 1196 1196 9 30 51 71 93 113 135 155 1222 1216 1214 1214 1214 1214 1213 1213 22 104 179 253 324 400 472 546 1224 1217 1216 1216 1215 1215 1215 1215 25 156 309 435 561 583 814 940 1224 1218 1217 1216 1216 1216 1216 1216 25 178 437 618 798 978 1151 1335 1224 1218 1217 1217 1216 1216 1216 1216 25 111 570 804 1064 1272 1527 1740 1224 1218 1217 1217 1217 1216 1216 1216 25 99 706 991 1288 1577 1875 2147 1224 1218 1217 1217 1217 1217 1216 1216 25 104 836 1172 1531 1968 2198 2570 1224 1218 1218 1217 1217 1217 1217 1216 26 106 976 1343 1722 2174 2501 2821 1224 1219 1218 1217 1217 1217 1217 1217 26 106 1077 1523 1968 2448 2762 3192 Относительная погрешность вычисления температуры центра пластины в конце нагрева по сравнению с аналитическим решением (%) R=0,08 м, =1000 с x 20 70 120 170 220 270 320 370 20 0,9 1,6 1,6 1,6 1,7 1,7 1,7 1,7 1, 70 0,4 0,08 0,2 0,2 0,2 0,2 0,3 0,3 0, 120 0,6 0 0,08 0,08 0,2 0,2 0,2 0,2 0, 170 0,6 0,08 0 0,08 0,08 0,08 0,08 0,08 0, 220 0,6 0,08 0 0 0,08 0,08 0,08 0,08 0, 270 0,6 0,08 0 0 0 0,08 0,08 0,08 0, 320 0,6 0,08 0 0 0 0 0,08 0,08 0, 370 0,6 0,08 0,08 0 0 0 0 0,08 0, 420 0,6 0,2 0,08 0 0 0 0 0 Таналит=1217 К Приложение Влияние шага по пространству и по времени на значение температуры центра пластины в конце нагрева (К) и время выполнения задачи (с) R=0,1 м, =1000 с x 20 70 120 170 220 270 320 370 1088 1074 1071 1070 1070 1069 1069 1069 9 30 52 72 93 114 135 156 1114 1101 1098 1097 1097 1097 1096 1096 25 106 190 265 326 399 474 546 1116 1103 1100 1099 1099 1099 1098 1098 25 107 308 436 565 690 820 940 1116 1103 1101 1100 1100 1099 1099 1099 25 107 439 624 797 969 1143 1320 1117 1104 1102 1101 1100 1100 1100 1100 25 93 558 788 1050 1250 1474 1728 1117 1104 1102 1101 1101 1100 1100 1100 25 93 689 975 1250 1542 1870 2152 1117 1104 1102 1101 1101 1100 1100 1100 25 100 824 1185 1577 1817 2216 2492 1117 1104 1102 1101 1101 1101 1100 1100 25 100 936 1326 1726 2105 2486 2902 1117 1104 1102 1102 1101 1101 1100 1100 25 100 1041 1519 2012 2406 2825 3270 Относительная погрешность вычисления температуры центра пластины в конце нагрева по сравнению с аналитическим решением (%) R=0,1 м, =1000 с x 20 70 120 170 220 270 320 370 20 1,1 2,4 2,6 2,7 2,7 2,8 2,8 2,8 2, 70 1,3 0,09 0,2 0,3 0,3 0,3 0,4 0,4 0, 120 1,4 0,3 0 0,09 0,09 0,09 0,2 0,2 0, 170 1,4 0,3 0,09 0 0 0,09 0,09 0,09 0, 220 1,5 0,4 0,2 0,09 0 0 0 0 0, 270 1,5 0,4 0,2 0,09 0,09 0 0 0 320 1,5 0,4 0,2 0,09 0,09 0 0 0 370 1,5 0,4 0,2 0,09 0,09 0,09 0 0 420 1,5 0,4 0,2 0,2 0,09 0,09 0 0 Таналит=1100 К Приложение Влияние шага по пространству и по времени на значение температуры центра пластины в конце нагрева (К) и время выполнения задачи (с) R=0,2 м, =1000 с x 20 70 120 170 220 270 320 370 505,8 490,4 488 487,1 486,6 486,2 486 485,9 485, 9 30 51 72 93 114 135 155 526,3 510,3 507,8 506,8 506,3 505,9 505,7 505,5 505, 24 94 179 253 326 399 474 546 526,5 510,5 508,1 507,1 506,6 506,2 506 505,8 505, 23 94 221 435 561 690 813 937 526,5 510,6 508,2 507,2 506,7 506,3 506,1 505,9 505, 23 94 174 616 797 975 1155 1337 526,4 510,6 508,2 507,3 506,7 506,4 506,2 506 505, 23 94 173 838 1085 1259 1487 1776 526,3 510,6 508,2 507,3 506,8 506,4 506,2 506 505, 23 94 173 971 1267 1570 1839 2113 526,3 510,6 508,3 507,4 506,8 506,5 506,2 506,1 505, 23 94 173 1138 1490 1829 2165 2477 526,2 510,6 508,3 507,4 506,8 506,5 506,3 506,1 23 94 173 1144 1727 2114 2493 2895 526,1 510,6 508,2 507,4 506,9 506,5 506,3 506,1 23 94 173 1144 1964 2415 2844 3298 Относительная погрешность вычисления температуры центра пластины в конце нагрева по сравнению с аналитическим решением (%) R=0,2 м, =1000 с x 20 70 120 170 220 270 320 370 20 0,2 2,9 3,3 3,5 3,6 3,7 3,7 3,8 3, 70 4,2 1,1 0,6 0,4 0,3 0,2 0,2 0,1 0, 120 4,3 1,1 0,6 0,4 0,3 0,3 0,2 0,2 0, 170 4,3 1,1 0,7 0,5 0,4 0,3 0,2 0,2 0, 220 4,3 1,1 0,7 0,5 0,4 0,3 0,3 0,2 0, 270 4,2 1,1 0,7 0,5 0,4 0,3 0,3 0,2 0, 320 4,2 1,1 0,7 0,5 0,4 0,3 0,3 0,2 0, 370 4,2 1,1 0,7 0,5 0,4 0,3 0,3 0,2 0, 420 4,2 1,1 0,7 0,5 0,4 0,3 0,3 0,2 0, Таналит=504,864 К Приложение Влияние шага по пространству и по времени на значение температуры центра пластины в конце нагрева (К) и время выполнения задачи (с) R=0,25 м, =1000 с x 20 70 120 170 220 270 320 370 376,3 366 364,5 363,9 363,6 363,4 363,3 363,2 363, 8 30 51 72 93 113 134 155 387,5 376,5 374,9 374,3 373,9 373,7 373,6 373,5 373, 23 89 178 252 325 398 472 545 387,1 376,2 374,6 374 373,7 373,4 373,3 373,2 373, 23 89 178 447 560 687 821 948 387 376,1 374,5 373,9 373,5 373,3 373,2 373,1 23 89 178 605 805 987 1172 1353 386,8 376 374,4 373,8 373,5 373,3 373,1 373 372, 23 89 178 705 1102 1248 1487 1779 386,7 375,9 374,4 373,8 373,4 373,2 373,1 373 372, 23 89 178 394 1271 1556 1861 2126 386,6 375,9 374,3 373,7 373,4 373,2 373 372,9 372, 23 89 178 268 1483 1908 2177 2506 386,5 375,8 374,3 373,7 373,4 373,2 373 372,9 372, 23 89 178 271 1678 2118 2637 2906 386,4 375,8 374,3 373,7 373,4 373,2 373 372,9 372, 23 91 180 271 1944 2410 2878 3307 Относительная погрешность вычисления температуры центра пластины в конце нагрева по сравнению с аналитическим решением (%) R=0,25 м, =1000 с x 20 70 120 170 220 270 320 370 20 1,2 1,6 2,0 2,1 2,2 2,3 2,3 2,3 2, 70 4,2 1,2 0,8 0,7 0,5 0,5 0,5 0,4 0, 120 4,1 1,2 0,7 0,6 0,5 0,4 0,4 0,4 0, 170 4,1 1,1 0,7 0,5 0,4 0,4 0,4 0,3 0, 220 4,0 1,1 0,7 0,5 0,4 0,4 0,3 0,3 0, 270 4,0 1,1 0,7 0,5 0,4 0,4 0,3 0,3 0, 320 4,0 1,1 0,7 0,5 0,4 0,4 0,3 0,3 0, 370 3,9 1,1 0,7 0,5 0,4 0,4 0,3 0,3 0, 420 3,9 1,1 0,7 0,5 0,4 0,4 0,3 0,3 0, Таналит=371,871 К Приложение Влияние шага по пространству и по времени на значение температуры центра пластины в конце нагрева (К) и время выполнения задачи (с) R=0,08 м, =1500 с x 20 70 120 170 220 270 320 370 1250 1246 1245 1245 1245 1245 1245 1245 9 30 52 72 92 113 134 156 1262 1260 1260 1260 1260 1259 1259 1259 29 106 178 252 327 400 490 562 1263 1261 1261 1260 1260 1260 1260 1260 30 178 309 435 564 691 816 939 1263 1261 1261 1261 1261 1261 1261 1261 31 246 440 619 799 979 1162 1349 1263 1261 1261 1261 1261 1261 1261 1261 30 250 581 808 1043 1277 1502 1728 1263 1262 1261 1261 1261 1261 1261 1261 30 302 695 973 1202 1526 1774 2127 1263 1262 1261 1261 1261 1261 1261 1261 30 200 826 1196 1449 1848 2184 2333 1263 1262 1261 1261 1261 1261 1261 1261 30 178 963 1350 1740 2145 2484 2705 1263 1262 1261 1261 1261 1261 1261 1261 30 121 1093 1541 1988 2410 2925 3290 Относительная погрешность вычисления температуры центра пластины в конце нагрева по сравнению с аналитическим решением (%) R=0,08 м, =1500 с x 20 70 120 170 220 270 320 370 20 0,9 1,2 1,3 1,3 1,3 1,3 1,3 1,3 1, 70 0,08 0,08 0,08 0,08 0,08 0,2 0,2 0,2 0, 120 0,2 0 0 0,08 0,08 0,08 0,08 0,08 0, 170 0,2 0 0 0 0 0 0 0 220 0,2 0 0 0 0 0 0 0 270 0,2 0,08 0 0 0 0 0 0 320 0,2 0,08 0 0 0 0 0 0 370 0,2 0,08 0 0 0 0 0 0 420 0,2 0,08 0 0 0 0 0 0 Таналит=1261 К Приложение Влияние шага по пространству и по времени на значение температуры центра пластины в конце нагрева (К) и время выполнения задачи (с) R=0,1 м, =1500 с x 20 70 120 170 220 270 320 370 1180 1171 1169 1168 1168 1168 1168 1167 9 30 51 72 93 114 135 156 1215 1208 1207 1206 1206 1206 1206 1206 30 106 180 254 328 402 478 553 1217 1210 1209 1208 1208 1208 1208 1207 32 155 310 439 564 693 828 950 1217 1211 1209 1209 1209 1208 1208 1208 32 192 441 619 801 989 1171 1349 1218 1211 1210 1209 1209 1209 1209 1209 32 192 572 808 1041 1282 1514 1745 1218 1211 1210 1209 1209 1209 1209 1209 32 151 714 996 1286 1564 1855 2156 1218 1211 1210 1210 1209 1209 1209 1209 32 129 836 1184 1530 1891 2272 2577 1218 1211 1210 1210 1209 1209 1209 1209 32 129 976 1383 1784 2182 2585 2920 1218 1211 1210 1210 1210 1209 1209 1209 32 129 1107 1572 2025 2487 2930 3348 Относительная погрешность вычисления температуры центра пластины в конце нагрева по сравнению с аналитическим решением (%) R=0,1 м, =1500 с x 20 70 120 170 220 270 320 370 20 2,4 3,1 3,3 3,4 3,4 3,4 3,4 3,5 3, 70 0,5 0,08 0,2 0,2 0,2 0,2 0,2 0,2 0, 120 0,7 0,08 0 0,08 0,08 0,08 0,08 0,2 0, 170 0,7 0,2 0 0 0 0,08 0,08 0,08 0, 220 0,7 0,2 0,08 0 0 0 0 0 0, 270 0,7 0,2 0,08 0 0 0 0 0 320 0,7 0,2 0,08 0,08 0 0 0 0 370 0,7 0,2 0,08 0,08 0 0 0 0 420 0,7 0,2 0,08 0,08 0,08 0 0 0 Таналит=1209 К Приложение Влияние шага по пространству и по времени на значение температуры центра пластины в конце нагрева (К) и время выполнения задачи (с) R=0,2 м, =1500 с x 20 70 120 170 220 270 320 370 627,7 609,7 606,9 605,7 605,1 604,7 604,4 604,2 604, 9 34 59 82 100 127 139 161 694,9 676 672,9 671,7 671,1 670,6 670,4 670,1 32 108 183 260 334 411 489 560 695,9 677,2 674,3 673,1 672,4 672 671,7 671,5 671, 34 143 317 445 578 701 838 964 696,1 677,6 674,7 673,5 672,8 672,4 672,1 671,9 671, 34 143 384 630 824 1009 1178 1396 696,2 677,7 674,9 673,7 673 672,6 672,3 672,1 34 128 279 811 1042 1280 1528 1700 696,2 677,8 675 673,8 673,2 672,8 672,5 672,3 672, 34 128 258 984 1336 1577 1879 2158 696,1 677,9 675 673,9 673,3 672,8 672,6 672,3 672, 34 131 258 1175 1530 1873 2278 2579 696 677,9 675,1 674 673,3 672,9 672,6 672,4 672, 34 131 258 1394 1787 2181 2569 2985 695,9 677,9 675,1 674 673,4 673 672,7 672,5 672, 34 131 254 1535 2014 2473 2945 3383 Относительная погрешность вычисления температуры центра пластины в конце нагрева по сравнению с аналитическим решением (%) R=0,2 м, =1500 с x 20 70 120 170 220 270 320 370 20 6,5 9,2 9,6 9,8 9,9 9,9 10,0 10,0 10, 70 3,5 0,7 0,2 0,06 0,03 0,1 0,1 0,2 0, 120 3,7 0,9 0,4 0,3 0,2 0,1 0,06 0,03 0, 170 3,7 0,9 0,5 0,3 0,2 0,2 0,1 0,09 0, 220 3,7 1,0 0,5 0,4 0,3 0,2 0,2 0,1 0, 270 3,7 1,0 0,6 0,4 0,3 0,2 0,2 0,2 0, 320 3,7 1,0 0,6 0,4 0,3 0,2 0,2 0,2 0, 370 3,7 1,0 0,6 0,4 0,3 0,2 0,2 0,2 0, 420 3,7 1,0 0,6 0,4 0,3 0,2 0,2 0,2 0, Таналит=671,284 К Приложение Влияние шага по пространству и по времени на значение температуры центра пластины в конце нагрева (К) и время выполнения задачи (с) R=0,25 м, =1500 с x 20 70 120 170 220 270 320 370 460 446 443,8 443 442,5 442,2 442 441,9 441, 9 30 52 73 95 116 138 159 511,1 495,3 492,9 491,9 491,4 491 490,8 490,6 490, 32 107 181 260 335 411 488 561 511,4 495,8 493,5 492,5 491,9 491,6 491,4 491,2 491, 34 135 293 446 576 710 837 965 511,3 495,8 493,5 492,6 492 491,7 491,5 491,3 491, 34 129 264 629 820 1003 1190 1373 511,3 495,9 493,5 492,6 492,1 491,8 491,5 491,4 491, 34 131 248 811 1065 1311 1541 1792 511,2 495,9 493,5 492,7 492,1 491,8 491,6 491,4 491, 34 131 248 984 1287 1582 1868 2167 511,1 495,8 493,5 492,7 492,1 491,8 491,6 491,4 491, 34 131 248 1111 1530 1881 2220 2561 510,9 495,8 493,5 492,7 492,2 491,8 491,6 491,4 491, 34 133 248 1365 1718 2156 2485 2878 510,8 495,8 493,5 492,7 492,2 491,8 491,6 491,4 491, 34 138 248 1498 2105 2376 2830 3273 Относительная погрешность вычисления температуры центра пластины в конце нагрева по сравнению с аналитическим решением (%) R=0,25 м, =1500 с x 20 70 120 170 220 270 320 370 20 6,2 9,0 9,5 9,6 9,7 9,8 9,8 9,9 9, 70 4,3 1,0 0,5 0,3 0,2 0,2 0,1 0,08 0, 120 4,3 1,1 0,7 0,5 0,3 0,3 0,2 0,2 0, 170 4,3 1,1 0,7 0,5 0,4 0,3 0,3 0,2 0, 220 4,3 1,2 0,7 0,5 0,4 0,3 0,3 0,2 0, 270 4,3 1,2 0,7 0,5 0,4 0,3 0,3 0,2 0, 320 4,3 1,1 0,7 0,5 0,4 0,3 0,3 0,2 0, 370 4,2 1,1 0,7 0,5 0,4 0,3 0,3 0,2 0, 420 4,2 1,1 0,7 0,5 0,4 0,3 0,3 0,2 0, Таналит=490,216 К Приложение Номограмма для определения точности расчета нагрева пластины металла в течение 250 секунд при граничных условиях первого рода, R=0,08 м:

- точность расчета, _ _ - время расчета Номограмма для определения точности расчета нагрева пластины металла в течение 250 секунд при граничных условиях первого рода, R=0,25 м:

- точность расчета, _ _ - время расчета Приложение Номограмма для определения точности расчета нагрева пластины металла в течение 1500 секунд при граничных условиях первого рода, R=0,08 м:

- точность расчета, _ _ - время расчета Номограмма для определения точности расчета нагрева пластины металла в течение 1500 секунд при граничных условиях первого рода, R=0,25 м:

- точность расчета, _ _ - время расчета Приложение Аналитическое решение задачи нагрева металла при граничных условиях второго рода T x T о q 38. R 0. a 0.80910 a Fo R qR 4(1)n1 x 2Fo x 1 cos n exp n Fo R 2 R n n T о a T начальная температура металла, К;

Приложение Влияние шага по пространству и по времени на значение температуры поверхности пластины, температурного перепада (К) и время выполнения задачи (с) при =1000 с.

Для R=0,08 м x 18 21 24 27 30 33 36 39 42 45 726,6 726,9 727,1 727,3 727,4 727,5 727,6 727,7 727,8 727,8 727, 18 143,6 144,7 145,5 146,1 146,6 147,0 147,3 147,6 147,9 148,1 148, 15 17 20 22 24 26 28 30 32 34 736,3 736,5 736,7 736,9 737,0 737,1 737,2 737,3 737,3 737,4 737, 21 143,7 144,6 145,5 146,1 146,6 147,0 147,4 147,7 147,9 148,1 148, 18 20 23 25 27 30 33 36 38 40 742,4 742,7 742,9 743,1 743,2 743,3 743,3 743,4 743,4 743,5 743, 24 143,6 144,7 145,5 146,1 146,7 147,1 147,3 147,6 147,8 148,1 148, 20 23 26 28 31 34 37 39 42 45 746,4 746,7 746,9 747,0 747,1 747,2 747,3 747,4 747,4 747,5 747, 27 143,6 144,7 145,6 146,1 146,6 147,0 147,4 147,7 147,8 148,1 148, 23 26 29 32 36 39 42 45 48 51 749,0 749,2 749,4 749,6 749,7 749,8 749,9 749,9 750,0 750,0 750, 30 143,7 144,7 145,5 146,1 146,6 147,0 147,4 147,6 147,9 148,1 148, 26 29 32 36 40 43 47 49 52 56 750,7 750,9 751,1 751,2 751,3 751,4 751,5 751,6 751,6 751,7 751, 33 143,7 144,7 145,5 146,1 146,6 147,0 147,4 147,7 147,8 148,1 148, 29 32 35 40 44 47 50 53 56 61 751,7 752,0 752,2 752,3 752,4 752,5 752,6 752,7 752,7 652,8 752, 36 143,6 144,7 145,6 146,1 146,6 147,0 147,4 147,7 147,9 148,1 148, 30 34 38 44 47 51 55 58 62 67 752,4 752,7 752,9 753,0 753,1 753,2 753,3 753,4 753,4 753,5 753, 39 143,6 144,8 145,6 146,1 146,6 147,0 147,4 147,7 147,9 148,1 148, 32 37 42 48 52 55 60 64 69 73 752,9 753,1 753,3 753,4 753,6 753,7 753,7 753,8 753,9 753,9 753, 42 143,7 144,7 145,5 146,1 146,7 147,1 147,3 147,6 147,9 148,1 148, 34 41 46 52 56 60 64 69 73 78 753,2 753,4 753,6 753,7 753,9 754,0 754,0 754,1 754,1 754,2 754, 45 143,7 144,6 145,5 146,1 146,7 147,0 147,3 147,6 147,8 148,1 148, 38 44 50 56 60 65 69 74 79 84 753,4 753,6 753,8 753,9 754,0 754,1 754,2 754,3 754,3 754,4 754, 48 143,7 144,7 145,5 146,1 146,6 147,0 147,4 147,7 147,9 148,2 148, 41 45 52 58 62 68 72 77 82 88 Аналитическое решение Температура поверхности Температурный перепад 755,5 151, Для R=0,1 м x 18 21 24 27 30 33 36 39 42 45 678,2 678,8 679,3 679,7 680,0 680,2 680,4 680,6 680,8 681,0 681, 18 179,4 180,7 181,7 182,5 183,1 183,5 183,9 184,3 184,6 184,9 185, 17 20 22 23 29 33 36 39 42 48 685,9 686,5 687,0 687,4 687,6 687,9 688,1 688,3 688,5 688,6 688, 21 179,4 180,7 181,7 182,5 183,0 183,6 184,0 184,4 184,8 185,0 185, 18 21 23 25 30 35 40 45 49 53 690,8 691,5 691,9 692,3 692,6 692,8 693,0 693,2 693,4 693,5 693, 24 179,4 180,8 181,7 182,5 183,1 183,5 184,0 184,4 184,7 185,0 185, 22 25 26 31 32 37 42 47 52 55 694,0 694,7 695,1 695,5 695,7 696,0 696,2 696,4 696,6 696,7 696, 27 179,4 180,8 181,7 182,5 183,0 183,6 184,0 184,4 184,8 185,0 185, 23 28 30 33 36 41 45 50 54 57 696,1 696,7 697,2 697,5 697,8 698.1 698,3 698,4 698,6 698,7 698, 30 179,4 180,8 181,8 182,5 183,1 183,7 184,1 184,4 184,7 185,0 185, 26 30 33 37 41 45 49 53 56 60 697,4 698,1 698,5 698,9 699,2 699,4 699,6 699,8 699,9 700,0 700, 33 179,4 180,8 181,8 182,6 183,2 183,7 184,1 184,5 184,8 185,0 185, 28 32 37 41 45 49 53 58 61 65 698,3 698,9 699,4 699,7 700,0 700,3 700,5 700,6 700,8 700,9 701, 36 179,5 180,8 181,8 182,5 183,1 183,7 184,1 184,4 184,8 185,0 185, 31 35 41 45 49 53 56 60 65 70 698,8 699,5 699,9 700,3 700,6 700,8 700,9 701,0 701,3 701,5 701, 39 179,4 180,8 181,7 182,6 183,2 183,7 184,0 184,3 184,7 185,2 185, 34 39 44 48 53 59 62 65 70 75 699,2 699,8 700,3 700,6 700,9 701,1 701,4 701,5 701,7 701,8 701, 42 179,5 180,7 181,8 182,5 183,1 183,6 184,1 184,4 184,8 185,0 185, 38 43 49 53 58 64 67 69 76 83 699,4 700,1 700,5 700,9 701,2 701,4 701,6 701,8 701,9 702,0 702, 45 179,4 180,8 181,7 182,6 183,2 183,7 184,1 184,5 184,7 185,0 185, 40 46 51 56 61 69 74 79 81 87 699,6 700,2 700,7 701,0 701,3 701,6 701,8 701,9 702,1 702,2 702, 48 179,5 180,8 181,8 182,5 183,1 183,7 184,1 184,4 184,8 185,0 185, 43 48 54 59 64 71 77 82 87 92 Аналитическое решение Температура поверхности Температурный перепад 704,3 188, Для R=0,2 м x 18 21 24 27 30 33 36 39 42 45 627,7 629,6 631,1 632,2 633,0 633,8 634,4 634,9 635,3 635,7 636, 18 310,7 313,0 314,8 316,1 317,0 317,9 318,6 319,2 319,7 320,2 320, 17 18 20 22 24 26 28 30 33 36 632,8 634,7 636,1 637,2 638,1 638,9 639,5 640,0 640,4 640,8 641, 21 313,2 315,5 317,1 318,5 319,5 320,4 321,2 321,7 322,2 322,7 323, 19 21 24 27 29 31 33 35 38 41 636,1 638,0 639,4 640,5 641,4 642,1 642,7 643,3 643,7 644,1 644, 24 314,8 317,1 318,8 320,1 321,2 322,0 322,7 323,4 323,9 324,3 324, 20 23 26 29 32 35 38 41 44 47 638,2 640,1 641,5 642,7 643,5 644,3 644,9 645,4 645,8 646,2 646, 27 315,8 318,1 319,8 321,2 322,2 323,1 323,9 324,4 324,9 325,4 325, 23 27 30 33 36 40 44 47 50 53 639,6 641,5 642,9 644,9 645,3 645,7 646,3 646,8 647,2 647,6 647, 30 316,6 318,9 320,5 321,9 323,4 323,9 324,6 325,2 325,7 326,1 326, 26 30 34 41 43 46 49 52 55 59 640,6 642,4 643,9 645,0 645,9 646,6 647,2 647,7 648,1 648,5 648, 33 317,2 319,4 321,1 322,5 323,5 324,4 325,1 325,7 326,2 326,6 327, 29 32 37 41 46 50 54 58 62 66 641,2 643,1 644,5 645,6 646,5 647,2 647,8 648,3 648,8 649,2 649, 36 317,5 319,8 321,5 322,8 323,9 324,7 325,5 326,1 326,6 327,1 327, 32 35 40 45 50 54 58 63 67 71 641,6 643,5 644,9 646,0 646,9 647,6 648,0 648,8 649,2 649,6 649, 39 317,8 320,1 321,8 323,1 324,2 325,0 325,5 326,4 326,9 327,4 327, 32 37 41 46 51 56 62 65 70 74 641,9 643,8 645,2 646,3 647,2 647,9 648,5 649,0 649,5 649,9 650, 42 318,0 320,3 322,0 323,3 324,4 325,2 326,0 326,6 327,1 327,6 328, 34 40 45 50 55 60 65 70 75 80 642,1 644,0 645,4 646,5 647,4 648,1 648,7 649,2 649,7 650,1 650, 45 318,2 320,5 322,2 323,5 324,6 325,4 326,1 326,7 327,3 327,8 328, 37 42 48 54 60 65 70 75 80 86 642,2 644,1 645,5 646,7 647,6 648,3 648,9 649,4 649,8 650,2 650, 48 318,3 320,6 322,2 323,7 324,8 325,6 326,3 326,9 327,4 327,9 328, 40 46 53 60 65 71 76 81 87 93 Аналитическое решение Температура поверхности Температурный перепад 656,6 336, Для R=0,25 м x 18 21 24 27 30 33 36 39 42 45 623,9 626,3 628,1 629,5 630,6 631,5 632,2 632,9 633,4 633,9 634, 18 333,9 336,6 338,5 340,0 341,2 342,2 343,0 343,7 344,3 344,8 345, 16 18 20 22 24 26 28 30 32 34 628,9 631,3 633,1 634,5 635,5 636,5 637,3 637,9 638,5 638,9 639, 21 337,6 340,3 342,3 343,8 344,9 346,0 346,8 347,5 348,1 348,6 349, 18 20 23 25 27 30 33 35 37 39 632,2 634,5 636,3 637,7 638,8 639,7 640,5 641,1 641,7 642,2 642, 24 340,1 342,7 344,6 346,2 347,4 348,4 349,2 349,9 350,5 351,1 351, 20 23 26 28 30 34 37 40 42 45 634,3 636,6 638,4 639,8 640,9 641,9 642,6 643,2 643,8 644,3 644, 27 341,7 344,3 346,2 347,8 349,0 350,1 350,8 351,5 352,1 352,7 353, 23 26 29 31 34 38 41 44 47 50 635,7 638,0 639,8 641,2 642,3 643,2 644,0 644,6 645,2 645,7 646, 30 342,8 345,4 347,3 348,9 350,1 351,1 351,9 352,6 353,2 353,8 354, 26 29 31 35 39 43 46 50 53 56 636,6 639,0 640,7 642,1 643,3 644,1 644,9 645,5 646,1 646,6 647, 33 343,5 346,2 348,1 349,6 350,9 351,8 352,7 353,3 354,0 354,5 355, 29 33 36 41 44 48 51 56 59 62 637,2 639,6 641,4 642,8 643,9 644,8 645,5 646,2 646,8 647,2 647, 36 344,0 346,7 348,7 350,2 351,4 352,4 353,2 353,9 354,6 355,0 355, 32 35 40 45 48 52 56 61 65 69 637,6 640,0 641,8 643,2 644,3 645,2 646,0 646,6 647,2 647,6 648, 39 344,4 347,1 349,0 350,6 351,8 352,8 353,7 354,3 355,0 355,4 355, 34 39 44 49 53 57 61 66 71 75 637,9 640,3 642,1 643,5 644,6 645,5 646,3 646,9 647,5 648,0 648, 42 344,7 347,4 349,3 350,9 352,1 353,1 353,9 354,6 355,3 355,8 356, 37 42 47 52 57 61 66 71 77 82 638,1 640,5 642,3 643,7 644,8 645,7 646,5 647,1 647,7 648,2 648, 45 344,9 347,6 349,6 351,1 352,3 353,3 354,2 354,8 355,5 356,0 356, 40 45 51 56 61 66 71 76 83 88 638,3 640,7 642,5 643,7 645,0 645,9 646,6 647,2 647,8 648,3 648, 48 345,1 347,8 349,8 351,1 352,5 353,5 354,3 354,9 355,6 356,1 356, 43 48 54 60 65 61 76 81 89 95 Аналитическое решение Температура поверхности Температурный перепад 656,2 365, Приложение Влияние шага по пространству и по времени на значение температуры поверхности пластины, температурного перепада (К) и время выполнения задачи (с) при =250 с.

Для R=0,08 м x 18 21 24 27 30 33 36 39 42 45 460,5 461,2 461,8 462,2 462,6 462,9 463,1 463,3 463,4 463,6 463, 18 137,3 138,2 139,0 139,6 140,1 140,5 140,8 141,0 141,2 141,4 141, 12 13 15 17 19 21 23 25 27 30 460,6 461,3 461,9 462,3 462,7 463,0 463,2 463,4 463,6 463,7 463, 21 137,5 138,4 139,2 139,8 140,3 140,7 141,0 141,2 141,5 141,6 141, 12 13 15 17 19 21 23 25 27 30 460,7 461,4 462,0 462,4 462,7 463,0 463,3 463,5 463,6 463,8 463, 24 137,7 138,6 139,4 140,0 140,4 140,8 141,1 141,4 141,6 141,8 141, 12 13 15 17 19 21 23 25 27 30 460,7 461,5 462,0 462,5 462,8 463,0 463,3 463,5 463,7 463,8 464, 27 137,7 138,8 139,5 140,1 140,5 140,8 141,2 141,5 141,7 141,9 142, 12 13 15 19 21 23 23 25 27 30 460,8 461,6 462,1 462,5 462,8 463,1 463,4 463,6 463,7 463,9 464, 30 137,9 138,9 139,6 140,2 140,6 141,0 141,4 141,6 141,8 142,0 142, 12 13 15 17 19 21 23 25 27 30 460,8 461,6 462,1 462,5 462,9 463,2 463,4 463,6 463,8 463,9 464, 33 138,0 139,0 139,7 140,2 140,7 141,1 141,4 141,7 141,9 142,1 142, 12 13 15 17 19 21 23 25 27 30 460,8 461,6 462,1 462,5 462,9 463,2 463,4 463,6 463,8 464,0 464, 36 138,0 139,0 139,7 140,3 140,7 141,2 141,4 141,7 142,0 142,2 142, 12 13 15 17 19 21 23 25 27 30 460,9 461,7 462,2 462,5 462,9 463,2 463,5 463,7 463,8 464,0 464, 39 138,1 139,1 139,8 140,3 140,8 141,2 141,6 141,8 142,0 142,2 142, 12 13 15 17 19 21 23 25 27 30 460,9 461,6 462,2 462,6 463,0 463,3 463,5 463,7 463,9 464,0 464, 42 138,1 139,1 139,9 140,4 140,9 141,3 141,6 141,9 142,1 142,3 142, 12 13 15 17 19 21 23 25 27 30 460,9 461,6 462,2 462,6 463,0 463,3 463,5 463,7 463,9 464,0 464, 45 138,1 139,1 139,9 140,4 140,9 141,3 141,6 141,9 142,1 142,3 142, 12 13 15 17 19 21 23 25 27 30 460,9 461,6 462,2 462,6 463,1 463,3 463,5 463,7 463,9 464,1 464, 48 138,2 139,1 139,9 140,5 141,1 141,4 141,6 141,9 142,1 142,4 142, 13 14 16 18 20 21 23 25 27 30 Аналитическое решение Температура поверхности Температурный перепад 466,4 145, Для R=0,1 м x 18 21 24 27 30 33 36 39 42 45 457,0 457,9 458,6 459,2 459,6 460,0 460,3 460,6 460,8 461,0 461, 18 299,2 299,0 298,8 298,7 298,6 298,6 298,5 298,5 298,4 298,4 298, 12 14 16 18 20 22 24 26 28 30 457,1 458,0 458,8 459,4 459,8 460,2 460,5 460,7 460,9 461,1 461, 21 299,0 298,8 298,7 298,6 298,5 298,5 298,4 298,4 298,3 298,3 298, 13 15 17 19 20 22 24 26 28 30 457,2 458,1 458,9 459,5 459,9 460,3 460,6 460,9 461,1 461,3 461, 24 298,9 298,7 298,6 298,5 298,4 298,3 298,2 298,2 298,1 298,1 298, 13 15 17 19 20 22 24 26 28 30 457,3 458,3 459,0 459,6 460,0 460,4 460,7 460,9 461,1 461,3 461, 27 298,8 298,6 298,5 298,4 298,3 298,2 298,2 298,1 298,1 298,0 298, 13 15 17 19 20 22 24 26 28 30 457,4 458,4 459,1 459,6 460,1 460,4 460,7 461,0 461,2 461,4 461, 30 298,7 298,5 298,4 298,3 298,2 298,2 298,1 298,1 298,0 298,0 297, 14 15 17 20 21 22 24 26 28 30 457,5 458,5 459,1 459,6 460,1 460,5 460,8 461,1 461,3 461,5 461, 33 298,7 298,5 298,3 298,3 298,1 298,1 298,0 298,0 297,9 297,9 297, 14 15 17 20 21 22 24 26 28 30 457,5 458,5 459,2 459,7 460,2 460,6 460,9 461,1 461,3 461,5 461, 36 298,6 298,4 298,3 298,2 298,1 298,1 298,0 298,0 297,9 297,9 297, 14 15 17 20 21 22 24 26 28 30 457,5 458,5 459,2 459,7 460,2 460,6 460,9 461,2 461,4 461,6 461, 39 298,6 298,4 298,2 298,1 298,0 298,0 297,9 297,9 297,8 297,8 297, 15 16 18 21 22 23 25 27 29 31 457,6 458,6 459,2 459,8 460,3 460,6 460,9 461,2 461,4 461,6 461, 42 298,5 298,3 298,2 298,1 298,0 297,9 297,9 297,8 297,8 297,7 297, 15 16 18 21 22 23 25 27 29 31 457,6 458,6 459,3 459,8 460,3 460,7 461,0 461,2 461,4 461,6 461, 45 298,5 298,3 298,2 298,1 298,0 297,9 297,8 297,8 297,8 297,7 297, 15 16 18 21 22 23 25 27 29 31 457,6 458,6 459,3 459,8 460,3 460,7 461,0 461,3 461,5 461,7 461, 48 298,5 298,3 298,1 298,0 297,9 297,8 297,8 297,8 297,7 297,7 297, 15 16 19 21 23 24 26 27 30 32 Аналитическое решение Температура поверхности Температурный перепад 464,8 168, Для R=0,2 м x 18 21 24 27 30 33 36 39 42 45 449,8 451,7 453,2 454,3 455,2 455,9 456,5 457,0 457,5 457,9 458, 18 176,3 178,2 179,7 180,9 181,8 182,5 183,1 183,6 184,1 184,5 184, 11 13 15 17 19 21 23 25 27 29 450,0 451,9 453,4 454,5 455,4 456,1 456,7 457,2 457,7 458,1 458, 21 176,5 178,4 180,0 181,1 182,0 182,7 183,3 183,8 184,3 184,7 185, 11 13 15 17 19 21 23 25 27 29 450,2 452,1 453,5 454,6 455,5 456,2 456,8 457,3 457,8 458,2 458, 24 176,7 178,7 180,1 181,2 182,1 182,8 183,4 183,9 184,4 184,8 185, 12 14 16 18 20 22 24 26 28 30 450,3 452,2 453,6 454,7 455,6 456,3 456,9 457,4 457,9 458,3 458, 27 176,8 178,8 180,2 181,3 182,2 182,9 183,5 184,0 184,5 184,9 185, 12 14 16 18 20 22 24 26 28 30 450,3 452,3 453,7 454,8 455,7 456,4 457,0 457,5 458,0 458,4 458, 30 176,9 178,9 180,3 181,4 182,3 183,0 183,6 184,1 184,6 185,0 185, 12 14 16 18 20 22 24 26 28 30 450,3 452,3 453,7 454,8 455,7 456,4 457,1 457,6 458,1 458,5 458, 33 176,9 178,9 180,3 181,4 182,3 183,0 183,7 184,2 184,7 185,2 185, 12 14 16 18 20 22 24 26 28 30 450,4 452,3 453,8 454,9 455,8 456,5 457,1 457,6 458,1 458,5 458, 36 177,0 178,9 180,4 181,6 182,5 183,2 183,8 184,3 184,8 185,2 185, 12 14 16 18 20 22 24 26 28 30 450,5 452,4 453,8 454,9 455,8 456,5 457,2 457,7 458,2 458,6 458, 39 177,1 179,0 180,5 181,6 182,5 183,2 183,9 184,4 184,9 185,3 185, 12 14 16 18 20 22 24 26 28 30 450,5 452,4 453,8 454,9 455,8 456,6 457,3 457,8 458,2 458,6 458, 42 177,1 179,0 180,5 181,6 182,5 183,3 184,0 184,5 184,9 185,3 185, 12 14 16 18 20 22 24 26 28 30 450,5 452,5 453,9 455,0 455,9 456,6 457,3 457,8 458,2 458,6 459, 45 177,1 179,1 180,6 181,7 182,6 183,3 184,0 184,5 184,9 185,3 185, 13 15 17 19 21 23 25 27 29 31 450,6 452,5 453,9 455,0 455,9 456,7 457,3 457,8 458,3 458,6 459, 48 177,2 179,1 180,6 181,7 182,6 183,4 184,0 184,5 185,0 185,3 185, 13 15 17 19 21 23 25 27 29 31 Аналитическое решение Температура поверхности Температурный перепад 464,6 191, Для R=0,25 м x 18 21 24 27 30 33 36 39 42 45 446,5 448,9 450,7 452,1 453,2 454,1 454,8 455,5 456,0 456,5 456, 18 173,5 175,9 177,7 179,1 180,2 181,1 181,8 182,5 183,0 183,5 183, 11 12 14 16 18 20 22 24 25 27 446,7 449,1 450,9 452,3 453,4 454,3 455,0 455,7 456,2 456,7 457, 21 173,7 176,1 177,9 179,3 180,4 181,3 182,0 182,7 183,2 183,7 184, 11 12 14 16 18 20 22 24 25 27 446,8 449,2 451,0 452,4 453,5 454,4 455,1 455,8 456,3 456,8 457, 24 173,8 176,2 178,0 179,4 180,5 181,4 182,1 182,8 183,3 183,8 184, 11 12 14 16 18 20 22 24 25 27 446,9 449,3 451,1 452,5 453,6 454,5 455,3 456,0 456,5 456,9 457, 27 173,9 176,3 178,1 179,5 180,6 181,5 182,3 183,0 183,5 183,9 184, 11 12 14 16 18 20 22 24 25 27 447,0 449,4 451,2 452,6 453,7 454,6 455,3 456,0 456,5 457,0 457, 30 174,0 176,4 178,2 179,6 180,7 181,6 182,3 183,0 183,5 184,0 184, 11 12 14 16 18 20 22 24 25 27 447,1 449,4 451,2 452,6 453,7 454,6 455,4 456,1 456,6 457,1 457, 33 174,1 176,4 178,2 179,6 180,7 181,6 182,4 183,1 183,6 184,1 184, 11 12 14 16 18 20 22 24 25 27 447,1 449,5 451,3 452,7 453,8 454,7 455,5 456,2 456,7 457,2 457, 36 174,1 176,5 178,3 179,7 180,8 181,7 182,5 183,2 183,7 184,2 184, 11 12 14 16 18 20 22 24 25 27 447,1 449,5 451,3 452,7 453,8 454,7 455,5 456,2 456,7 457,2 457, 39 174,1 176,5 178,3 179,7 180,8 181,7 182,5 183,2 183,7 184,2 184, 11 12 14 16 18 20 22 24 25 27 447,2 449,6 451,4 452,7 453,9 454,8 455,5 456,2 456,8 457,2 457, 42 174,2 176,6 178,4 179,7 180,9 181,8 182,5 183,2 183,8 184,2 184, 11 12 14 16 18 20 22 24 25 27 447,2 449,6 451,4 452,8 453,9 454,8 455,6 456,3 456,8 457,3 457, 45 174,2 176,6 178,4 179,8 180,9 181,8 182,6 183,3 183,8 184,3 184, 11 12 14 16 18 20 22 24 25 27 447,2 449,6 451,4 452,8 453,9 454,8 455,6 456,3 456,8 457,3 457, 48 174,2 176,6 178,4 179,8 180,9 181,8 182,6 183,3 183,8 184,3 184, 11 12 14 16 18 20 22 24 25 27 Аналитическое решение Температура поверхности Температурный перепад 464,86 191, Приложение Влияние шага по пространству и по времени на значение температуры поверхности пластины, температурного перепада (К) и время выполнения задачи (с) при =500 с. Для R=0,08 м Аналитическое решение x 18 21 24 27 30 33 36 39 42 45 559,2 559,7 560,2 560,5 560,8 561,0 561,2 561,4 561,5 561,6 561, 18 143,2 144,2 145,0 145,6 146,1 146,5 146,8 147,1 147,3 147,5 147, 15 17 19 21 24 26 28 30 32 34 559,8 560,3 560,8 561,1 561,4 561,6 561,8 562,0 562,1 562,2 562, 21 143,3 144,2 145,1 145,7 146,2 145,6 146,9 147,2 147,4 147,6 147, 18 20 23 25 28 30 33 35 38 40 560,0 560,5 561,0 561,4 561,7 561,9 562,1 562,2 562,4 562,5 562, 24 143,2 144,2 145,1 145,7 146,2 145,6 147,0 147,2 147,5 147,7 147, 20 23 26 28 31 34 37 39 43 46 560,1 560,7 561,1 561,5 561,8 562,0 562,2 562,3 562,5 562,6 562, 27 143,2 144,3 145,0 145,7 146,2 145,6 147,0 147,2 147,5 147,7 147, 23 26 28 32 35 38 42 45 48 51 560,2 560,8 561,2 561,5 561,8 562,0 562,2 562,4 562,5 562,7 562, 30 143,4 144,5 145,2 145,7 146,2 145,6 146,9 147,3 147,5 147,8 147, 23 28 31 35 39 43 47 50 54 57 560,2 560,7 561,2 561,5 561,8 562,0 562,2 562,4 562,5 562,7 562, 33 143,4 144,3 145,2 145,7 146,2 145,6 146,9 147,3 147,5 147,8 147, 24 28 33 37 41 45 49 52 56 59 560,2 560,7 561,2 561,5 561,8 562,1 562,2 562,4 562,5 562,7 562, 36 143,4 144,3 145,2 145,7 146,3 145,7 147,0 147,3 147,5 147,8 147, 24 28 33 37 41 45 49 52 56 59 560,2 560,7 561,2 561,5 561,8 562,1 562,2 562,4 562,5 562,7 562, 39 143,4 144,3 145,2 145,8 146,3 145,7 147,0 147,3 147,5 147,8 148, 24 28 33 37 41 45 50 52 57 60 560,2 560,7 561,2 561,5 561,8 562,1 562,2 562,4 562,6 562,7 562, 42 143,4 144,4 145,2 145,8 146,3 145,7 147,0 147,3 147,6 147,8 148, 25 28 33 37 41 45 50 52 57 60 560,2 560,7 561,2 561,5 561,8 562,1 562,2 562,4 562,6 562,7 562, 45 143,4 144,4 145,2 145,8 146,3 145,7 147,0 147,3 147,6 147,8 148, 25 28 33 37 41 45 50 52 57 60 560,2 560,7 561,2 561,5 561,8 562,1 562,2 562,4 562,6 562,7 562, 48 143,4 144,4 145,2 145,8 146,3 145,7 147,0 147,3 147,6 147,8 148, 25 28 33 37 41 45 50 52 57 60 Температура поверхности Температурный перепад 564,5 150, Для R=0,1 м x 18 21 24 27 30 33 36 39 42 45 542,6 543,4 544,1 544,6 545,0 545,3 545,6 545,8 546,0 546,2 546, 18 175,8 177,1 178,0 178,7 179,3 179,8 180,2 180,5 180,8 181,1 181, 16 19 22 23 25 27 29 31 33 35 543,1 543,9 544,6 545,1 545,6 545,9 546,2 546,4 546,6 546,8 546, 21 175,9 177,2 178,1 178,8 179,6 180,0 180,4 180,7 181,0 181,3 181, 18 21 24 26 28 30 32 34 37 40 543,4 544,3 544,9 545,5 545,8 546,1 546,4 546,7 546,9 547,1 547, 24 176,1 177,5 178,3 179,1 179,6 180,0 180,5 180,9 181,2 181,5 181, 20 23 26 27 31 34 38 41 44 47 543,5 544,4 545,0 545,6 546,0 546,3 546,6 546,8 547,0 547,2 547, 27 176,2 177,5 178,4 179,2 179,8 180,3 180,7 181,0 181,3 181,6 181, 23 27 30 33 36 39 42 46 50 53 543,6 544,4 545,1 545,6 546,0 546,3 546,6 546,9 547,1 547,3 547, 30 176,3 177,5 178,5 179,2 179,8 180,3 180,7 181,1 181,4 181,7 181, 25 29 33 36 39 42 46 50 54 58 543,6 544,5 545,1 545,6 546,1 546,4 546,7 546,9 547,1 547,3 547, 33 176,4 177,7 178,6 179,3 180,0 180,5 180,9 181,2 181,4 181,7 182, 26 29 32 36 40 45 49 53 57 62 543,6 544,5 545,2 545,7 546,1 546,4 546,7 546,9 547,1 547,3 547, 36 176,4 177,7 178,7 179,4 180,0 180,5 180,9 181,2 181,5 181,8 182, 28 32 36 40 44 47 51 55 58 63 543,6 544,5 545,2 545,7 546,1 546,4 546,7 547,0 547,2 547,3 547, 39 176,4 177,7 178,7 179,4 180,0 180,5 180,9 181,3 181,6 181,8 182, 30 33 38 43 46 49 53 57 60 65 543,6 544,5 545,2 545,7 546,1 546,5 546,8 547,0 547,2 547,3 547, 42 176,5 177,8 178,8 179,4 180,0 180,6 181,0 181,3 181,6 181,8 182, 32 34 39 44 47 50 54 58 62 67 543,7 544,5 545,2 545,7 546,1 546,5 546,8 547,0 547,2 547,3 547, 45 176,6 177,8 178,8 179,4 180,0 180,7 181,1 181,4 181,6 181,8 182, 34 36 41 45 48 51 55 59 64 69 543,7 544,6 545,2 545,7 546,1 546,5 546,8 547,0 547,2 547,4 547, 48 176,5 177,9 178,8 179,4 180,0 180,7 181,1 181,4 181,7 181,9 182, 36 38 43 47 51 56 60 64 69 72 Аналитическое решение Температура поверхности Температурный перепад 550,2 186, Для R=0,2 м x 18 21 24 27 30 33 36 39 42 45 528,1 530,0 531,4 532,5 533,4 534,1 534,7 535,3 535,7 536,1 536, 18 247,1 249,2 250,7 251,8 252,8 253,5 254,2 254,8 255,2 255,6 255, 16 18 20 22 24 27 29 32 34 36 528,7 530,6 532,0 533,1 534,0 534,7 535,4 535,9 536,3 536,7 537, 21 247,8 249,8 251,3 252,5 253,4 254,1 254,9 255,4 255,9 256,3 256, 20 22 25 27 29 32 35 38 40 43 529,0 530,9 532,4 533,5 534,4 535,1 535,7 536,2 536,7 537,1 537, 24 248,2 250,2 251,8 253,0 253,9 254,7 255,3 255,8 256,4 256,8 257, 20 22 25 27 29 32 35 38 40 43 529,2 531,1 532,6 533,7 534,6 535,3 535,9 536,4 536,9 537,3 537, 27 248,5 250,5 252,1 253,2 254,2 254,9 255,6 256,1 256,6 257,1 257, 22 25 28 32 35 39 42 45 48 51 529,3 531,3 532,7 533,8 534,7 535,4 536,1 536,6 537,0 537,4 537, 30 248,6 250,8 252,3 253,4 254,4 255,1 255,9 256,4 256,8 257,2 257, 22 25 28 32 36 40 43 47 50 53 529,4 531,4 532,8 533,9 534,8 535,5 536,2 536,7 537,1 537,5 537, 33 248,8 250,9 252,4 253,6 254,6 255,3 256,0 256,6 257,0 257,4 257, 23 26 29 33 37 41 45 49 52 55 529,5 531,4 532,9 534,0 534,9 535,6 536,2 536,8 537,2 537,6 537, 36 249,0 251,0 252,6 253,8 254,7 255,4 256,1 256,7 257,1 257,6 257, 23 26 29 33 37 41 45 49 52 55 529,6 531,5 532,9 534,1 535,0 535,7 536,3 536,9 537,3 537,7 538, 39 249,1 251,1 252,6 253,9 254,9 255,6 256,2 256,9 257,3 257,7 258, 23 26 29 33 37 41 45 49 52 55 529,6 531,5 533,0 534,1 535,0 535,8 536,4 536,9 537,3 537,7 538, 42 249,2 251,2 252,8 253,9 254,9 255,7 256,4 256,9 257,3 257,7 258, 23 26 29 33 37 41 45 49 52 55 529,7 531,6 533,0 534,1 535,1 535,8 536,4 537,0 537,4 537,8 538, 45 249,3 251,3 252,8 254,0 255,0 255,8 256,4 257,0 257,5 257,9 258, 23 26 29 33 37 41 45 49 52 55 529,7 531,6 533,1 534,2 535,1 535,8 536,5 537,0 537,4 537,8 538, 48 249,3 252,4 252,9 254,1 255,1 255,8 256,5 257,1 257,5 257,9 258, 23 26 29 33 37 41 45 49 52 55 Аналитическое решение Температура поверхности Температурный перепад 534,9 264, Для R=0,25 м x 18 21 24 27 30 33 36 39 42 45 524,7 527,1 528,9 530,3 531,4 532,3 533,1 533,7 534,3 534,7 535, 18 249,8 252,3 254,1 255,6 256,7 257,6 258,4 259,0 259,6 260,0 260, 16 18 20 22 24 26 28 30 33 35 525,4 527,7 529,5 530,9 532,0 532,9 533,7 534,3 534,9 535,4 535, 21 250,6 252,9 254,8 256,2 257,3 258,2 259,1 259,7 260,3 260,8 261, 18 21 23 25 28 30 33 35 38 40 525,7 528,1 529,9 531,3 532,4 533,3 534,1 534,7 535,2 535,7 536, 24 250,9 253,4 255,2 256,7 257,8 258,7 259,5 260,1 260,6 261,1 261, 20 23 26 29 31 34 37 40 43 46 525,9 528,3 530,1 531,5 532,6 533,5 534,3 534,9 535,4 535,9 536, 27 251,2 253,6 255,5 256,9 258,0 258,9 259,7 260,4 260,9 261,4 261, 22 25 29 32 35 38 41 45 48 52 526,0 528,4 530,2 531,6 532,7 533,6 534,4 535,0 535,6 536,1 536, 30 251,3 253,8 255,6 257,0 258,1 259,1 259,9 260,5 261,1 261,6 262, 22 25 29 32 35 39 42 46 50 54 526,1 528,5 530,3 531,7 532,8 533,7 534,5 535,1 535,7 536,2 536, 33 251,4 253,9 255,7 257,2 258,3 259,2 260,0 260,6 261,2 261,7 262, 22 25 29 32 36 40 43 47 51 55 526,2 528,6 530,4 531,8 532,9 533,8 534,6 535,2 535,8 536,2 536, 36 251,6 254,0 255,9 257,3 258,4 259,3 260,1 260,7 261,3 261,8 262, 22 25 29 32 36 40 43 47 51 55 526,2 528,6 530,4 531,8 532,9 533,9 534,6 535,2 535,8 536,3 536, 39 251,6 254,1 255,9 257,3 258,4 259,4 260,2 260,8 261,4 261,9 262, 22 25 29 32 36 40 43 47 51 55 526,3 528,7 530,5 531,9 533,0 533,9 534,7 535,3 535,9 536,4 536, 42 251,7 254,2 256,0 257,4 258,5 259,4 260,3 260,9 261,5 262,0 262, 22 25 29 32 36 40 43 47 51 55 526,3 528,7 530,5 531,9 533,0 534,0 534,7 535,3 535,9 536,4 536, 45 251,7 254,2 256,0 257,4 258,5 259,6 260,3 260,9 261,5 262,0 262, 22 25 29 32 36 40 43 47 51 55 526,4 528,8 530,6 532,0 533,1 534,0 534,8 535,4 536,0 536,5 536, 48 251,8 254,3 256,1 257,6 258,7 259,6 260,4 261,0 261,6 262,1 262, 22 25 29 32 36 40 43 47 51 55 Аналитическое решение Температура поверхности Температурный перепад 543,9 269, Приложение Влияние шага по пространству и по времени на значение температуры поверхности пластины, температурного перепада (К) и время выполнения задачи (с) при =1500 с.

Pages:     || 2 |



© 2011 www.dissers.ru - «Бесплатная электронная библиотека»

Материалы этого сайта размещены для ознакомления, все права принадлежат их авторам.
Если Вы не согласны с тем, что Ваш материал размещён на этом сайте, пожалуйста, напишите нам, мы в течении 1-2 рабочих дней удалим его.