Дипломная (вкр): Компьютерная реализация информационно-моделирующей системы для процессов химической очистки теплоэнергетического оборудования

) справочные данные по критерию Стьюдента;

) справочные данные по критерию Фишера;

) справочные данные по критерию Дункана;

) справочные данные по влиянию реагентов на виды отложений.

Корреляционно-регрессионный анализ из информационной подсистемы берет данные из первого и второго пункта справочных данных. Дисперсионный анализ берет данные из второго и третьего пункта. Анализу на основе теории конечных автоматов требуются данные из четвертого пункта.

Информационная подсистема содержит блок экспериментальных данных. Для работы с корреляционно-регрессионным анализом требовалась разработка форм ввода экспериментальных данных:

) разработка ввода экспериментальных данных для уравнения регрессии от одного параметра для следующих условий: нет параллельных опытов, есть параллельные опыты, есть параллельные опыты и их количество одинаково, отдельная серия опытов для дисперсии воспроизводимости;

) разработка ввода экспериментальных данных для множественной регрессии.

Для работы с дисперсионным анализом требовалась разработка форм ввода данных для однофакторного дисперсионного анализа, двухфакторного анализа, латинского квадрата, греко-латинского квадрата, гипер-греко-латинского квадрата, латинского куба.

Для работы с анализом на основе теории конечных автоматов требовалась разработка формы ввода данных, где указывается вид отложений, количество отложений, площадь, выбранные реагенты для очистки отложений.

Все вышеперечисленные формы относятся согласно функциональной структуре информационно-моделирующей системы к информационной подсистеме, которая взаимодействует с другими при помощи базы данных.

После завершения разработки информационной подсистемы требовалась разработка форм моделирования анализов:

) разработка формы результатов для регрессии от одного параметра: графическая реализация, расчет параметров моделей линейной, параболы, гиперболы, полулогарифмической, показательной, степенной;

) разработка формы результатов для множественной регрессии: расчет параметров для моделей без взаимодействий, с парными взаимодействиями, с квадратичными взаимодействиями;

) разработка формы результатов для дисперсионного анализа: расчет параметров для однофакторного дисперсионного анализа, двухфакторного анализа, латинского квадрата, греко-латинского квадрата, гипер-греко-латинского квадрата, латинского куба;

) разработка формы результатов для анализа на основе теории конечных автоматов: графическая реализация в виде клеточного поля, где цвет клетки указывает на наличие или отсутствие отложений, расчет параметров.

Согласно функциональной структуре информационно-моделирующей системы также есть подсистема анализа моделей. Для ее работы требовалось разработать следующие алгоритмы:

) разработка алгоритма выбора оптимальной модели уравнения регрессии от одного параметра на основе остаточной дисперсии;

) разработка алгоритма выбора оптимальной модели уравнения множественной регрессии на основе общей дисперсии отклонений расчетных значений от экспериментальных данных;

) передача результатов моделирования и оценки модели в базу данных путем сохранения параметров модели.

Для просмотра сохраненных моделей требовалась разработка соответствующих форм для всех трех видов анализа, просмотр осуществляется по виду моделирования и его названию, также требовалась разработка формы удаления сохраненных моделей.

Для работы информационно-моделирующей системы для процессов химической очистки теплоэнергетического оборудования на основе корреляционно-регрессионного, дисперсионного анализов и на основе теории конечных автоматов разработаны 59 форм.

3.2.2 Алгоритмы работы ИМС

В результате анализа предметной области автоматизации и постановки задачи разработана структурная схема информационно-моделирующей системы, представленная на рисунке 3.6.

Рисунок 3.6 - Структурная схема ИМС

Обобщенная функционально-технологическая схема корреляционно-регрессионного анализа представлена на рисунке 3.7. Обобщенная функционально-технологическая схема дисперсионного анализа представлена на рисунке 3.8. Обобщенная функционально-технологическая схема анализа на основе теории конечных автоматов представлена на рисунке 3.9. Обобщенная функционально-технологическая схема анализа моделей представлена на рисунке 3.10.

Рисунок 3.7 - Обобщенная функционально-технологическая схема корреляционно-регрессионного анализа

Рисунок 3.8 - Обобщенная функционально-технологическая схема дисперсионного анализа

Рисунок 3.9 - Обобщенная функционально-технологическая схема анализа на основе теории конечных автоматов

Рисунок 3.10 - Обобщенная функционально-технологическая схема анализа моделей

В результате анализа предметной области автоматизации, исследования постановки задачи и математического моделирования процессов химической очистки теплоэнергетического оборудования разработана схема последовательности этапов построения математических моделей на основе теории конечных автоматов, которая представлена на рисунке 3.11.

Рисунок 3.11 - Схема последовательности этапов построения моделей на основе конечных автоматов

Алгоритм построения математической модели на основе теории конечных автоматов представлен на рисунке 3.12.

Рисунок 3.12 - Алгоритм построения математической модели на основе теории конечных автоматов

В результате анализа предметной области автоматизации, исследования постановки задачи и математического моделирования процессов химической очистки теплоэнергетического оборудования разработана схема последовательности этапов построения математических моделей на основе корреляционно-регрессионного анализа, которая представлена на рисунке 3.13.

Основными этапами являются сбор данных, корреляционный анализ, построение моделей, проверка значимости коэффициентов модели, проверка адекватности модели, применение модели.

Алгоритм построения математической модели для линейного уравнения регрессии (в качестве примера) представлен на рисунке 3.14, согласно которому по введенным экспериментальным данным, на основе корреляционно-регрессионного анализа формируется математическая модель, вычисляются параметры модели, значимость параметров модели оценивается по критерию Стьюдента, адекватность модели проверяется по критерию Фишера. Для остальных видов уравнений регрессии (парабола, гипербола, полулогарифмическая, показательная, степенная) алгоритм построения модели выглядит аналогичным образом.

Алгоритм построения линейной математической модели для множественного уравнения регрессии без взаимодействий представлен на рисунке 3.15. По введенным экспериментальным данным, на основе корреляционно-регрессионного анализа формируется математическая модель, вычисляются параметры модели, адекватность модели проверяется по критерию Фишера. Для остальных видов уравнений регрессии (множественная модель с парными взаимодействиями, с квадратичными взаимодействиями) алгоритм построения модели выглядит аналогичным образом.

Характер и сила связи определяется коэффициентом корреляции,

Расчет параметров модели включает в себя расчет коэффициентов разных видов уравнения регрессий.

Рисунок 3.13 - Схема последовательности этапов построения моделей на основе корреляционно-регрессионного анализа

Рисунок 3.14 - Алгоритм построения математической модели для линейного уравнения регрессии

Рисунок 3.15 - Алгоритм построения математической модели для множественного уравнения регрессии

В результате анализа предметной области автоматизации, исследования постановки задачи и математического моделирования процессов химической очистки теплоэнергетического оборудования разработана схема последовательности этапов построения математических моделей на основе дисперсионного анализа, которая представлена на рисунке 3.16.

Рисунок 3.16 - Схема последовательности этапов построения моделей на основе дисперсионного анализа

Основными этапами являются выбор вида модели, определение общей, межгрупповой, остаточной сумм; расчет степеней свободы вариаций, проверка значимости фактора; проверка различий между средними значениями.

Алгоритм построения математической модели для однофакторного дисперсионного анализа представлен на рисунке 3.17. По введенным данным вычисляются параметры, значимость фактора оценивается по критерию Фишера, значимость различия между средними значениями проверяется по критерию Дункана.

Алгоритм построения математической модели для двухфакторного дисперсионного анализа, латинского квадрата, греко-латинского квадрата, гипер-греко-латинского квадрата, латинского куба производится по аналогии с однофакторным дисперсионным анализом: вычисляются параметры, проверка значимости факторов и проверка значимости между средними значениями.

Рисунок 3.17 - Алгоритм построения математической модели для однофакторного дисперсионного анализа

3.3 Построение информационной модели данных

Согласно предметной области автоматизации, поставленной задаче, функциональной структуре и структурной схеме разработана информационная модель данных, которая представлена на рисунке 3.18.

Рисунок 3.18 - Информационная модель данных

Под обработкой запросов в базе данных подразумевается сохранение данных по завершению моделирования процессов химической очистки теплоэнергетического оборудования либо извлечение данных из базы данных для повторного просмотра уже сохраненных моделей.

В корреляционно-регрессионном анализе при обработке запроса происходит переход в один из двух информационных блоков (регрессия от одного параметра, множественная регрессия), а дальше идет обращение к названию процесса данного вида, после чего идет переход на параметры модели.

В дисперсионном анализе (в конкретных видах дисперсионного анализа) и в анализе на основе теории конечных автоматов аналогичный принцип. По названию необходимого процесса химической очистки в информационно-моделирующей системе идет обращение к соответствующим параметрам моделей.

4. КОМПЬЮТЕРНАЯ РЕАЛИЗАЦИЯ ИНФОРМАЦИОННО-МОДЕЛИРУЮЩЕЙ СИСТЕМЫ ДЛЯ ПРОЦЕССОВ ХИМИЧЕСКОЙ ОЧИСТКИ ТЕПЛОЭНЕРГЕТИЧЕСКОГО ОБОРУДОВАНИЯ

4.1 Разработка структуры программной реализации системы

Для разработки структурны программной реализации информационно-моделирующей системы для процессов химической очистки теплоэнергетического оборудования были выявлены требования к системе в целом и к функциональным возможностям системы.

4.1.1 Основные требования к разрабатываемой системе

К системе предъявляют следующие требования:

) информационно-моделирующая система должна хранить по требованию результаты моделирования процессов химической очистки теплоэнергетического оборудования;

2)      система должна иметь понятный интерфейс;

)        работа системы не должна зависеть от установленной операционной системы, не должна требовать больших аппаратных ресурсов;

)        система должна быть надежной и безопасной в эксплуатации.

4.1.2 Требования к функциональным возможностям системы

Информационно-моделирующая система должна реализовывать следующие функции:

) ввод экспериментальных данных процессов химической очистки теплоэнергетического оборудования;

) моделирование процесса химической очистки на основе корреляционно-регрессионного анализа;

) моделирование процесса химической очистки на основе дисперсионного анализа;

) моделирование процесса химической очистки на основе теории конечных автоматов;

) просмотр и сохранение результатов моделирования;

4.2 Описание программной реализации системы

Информационно-моделирующая система для процессов химической очистки теплоэнергетического оборудования работает с данными из файлов, следовательно, изменение местоположения каталогов приведет к неработоспособности системы. Для функционирования информационно-моделирующей системы нужны: персональный компьютер, клавиатура, манипулятор типа мышь, операционная система Windows XP и выше.

Установки система не предполагает, в основном каталоге присутствует файл для запуска системы. Для удаления системы нет необходимости в каких-либо программных средствах типа «Uninstal Tool», также не требуется удаление через стандартные возможности (Панель управления), необходимо обычным способом удалить каталог с системой.

Для запуска информационно-моделирующей системы нужно открыть соответствующий файл в основном каталоге системы, либо создать его ярлык на рабочем столе. После запуска будет видна заставка, внизу которой идет загрузка, по ее завершению будет открыта форма с выбором моделирования, представленная на рисунке 4.1.

Первоначально после запуска также открываются три формы проводимых анализов: корреляционно-регрессионный анализ, дисперсионный анализ, анализ на основе теории конечных автоматов. В итоге по закрытию заставки видны четыре формы.

Форма корреляционно-регрессионного анализа представлена на рисунке 4.2. Форма дисперсионного анализа представлена на рисунке 4.3. Форма анализа на основе теории конечных автоматов представлена на рисунке 4.4

Рисунок 4.1 - Форма с выбором моделирования

Рисунок 4.2 - Форма корреляционно-регрессионного анализа

Рисунок 4.3 - Форма дисперсионного анализа

Рисунок 4.4 - Форма анализа на основе теории конечных автоматов

На всех трех формах можно просмотреть сохраненные результаты моделирования, выбирая из необходимого анализа нужный процесс по химической очистке. Пункт меню «Модели» для корреляционно-регрессионного анализа содержит «Регрессия от 1 параметра» с выбором вида проведения опытов (нет параллельных опытов, есть параллельные опыты и их количество неопределенно, есть параллельные опыты с определенным количеством), «Множественная регрессия» (линейная модель, с парными взаимодействиями, с квадратичными взаимодействиями), для дисперсионного анализа содержит «Однофакторный дисперсионный анализ», «Двухфакторный дисперсионный анализ», «Латинский квадрат», «Греко-латинский квадрат», «Гипер-греко-латинский квадрат», «Латинский куб».