动态模拟分析范文（精选11篇）
动态模拟分析 第1篇
1 动态模拟模型的建立
应用经济动态模拟法对保险市场结构进行分析时, 首先需要建立模型, 该模型是在CAS理论的基础上建立的具有多主体寡头竞争意义模型。在动态模拟模型中, 市场主体是由监管人、保险人以及投保人组成的, 其中监管人是虚拟的主体, 其并不会在模型中以主体的形式出现, 而是通过提供变量实现动态分析的作用。保险人与投保人在模型中发挥着实际意义, 动态模拟模型中一般有两个保险人, 二者都是保险产品的生产者, 而且主要是负责对保险产品的生产, 对产品价格的制定, 对投保人赔偿金额的设定等。保险人获取利润的主要途径是保费与赔付时间的差额, 利润与保险产品的价格有着正相关的关系。
在不同规模的保险公司中应用经济动态模拟技术, 需要考虑应用的差异性, 保险人的初始财富有着一定差异性, 而且有着不同的行为模式。保险人主体属性存在差异, 会影响应用的效果, 在模型中, 两个保险人的初始财富值有大小之分, 保险人属性包括产品价格、销售量以及利润等内容, 保险人的初始财务与保险公司的规模有着直接关系, 初始财富值越高, 则说明保险公司的经济实力越强, 公司的规模也越大。保险人初始财务这一属性是模型中区分保险人的主要依据。
投保人主体也是动态模拟模型中重要的组成部分, 其主要是代表买方。投保人在发生损失后, 可以向保险人索赔, 投保人购买保险的价格与其获赔的金额有着较大的关系, 其支付的保费越多, 获得的赔偿也越高。在模拟模型中, 包含保费与获赔金额的函数关系。投保人属性包括实际效用、期望效用、规模偏好等, 实际效用是指购买保险产品后实际获得的效应, 而期望效用是指购买保险产品前期望的效用, 这两种效用有着函数关系, 而且与保险公司的规模有着一定关系。投保人在购买保险产品时, 会受到偏好属性的影响, 投保人一般会选择平时比较关心与关注的保险公司, 所以, 投保人对保险公司有着不同的期望。投保人的主体行为会影响索赔行为, 投保人的主体行为会影响其购买行为、免赔额行为、索赔行为以及比较行为。所以投保人的主体行为会影响其购买力。
2 保险人规模差距对定价行为的影响
保险市场结构中, 保险人规模对其定价行为有着直接影响, 在保险产业组织理论中, 有着结构影响行为, 行为影响绩效的关系。当前我国保险市场呈现寡头垄断结构特征, 市场集中度高, 市场产品呈现较强的同质性, 中国人寿、人保等几家大型保险公司分别在寿险和非寿险领域占据了较大份额, 保险人之间具有较大的规模差距。那么, 在这种市场结构下, 保险企业的定价行为会呈现什么特征呢?下面将使用前面构造的动态模拟模型对不同规模差距下保险人定价行为以及市场上投保人的福利变化进行实验分析。
2.1 规模差距较大时模型运行结果
将两个保险人主体的初始财富分别定义为400000 (保险人主体1) 和200000 (保险人主体2) , 其规模的差异达到了一倍, 同时, 定义保险人主体1的单位成本为1, 保险人主体2的单位成本为2, 这表明规模越大的保险人单位成本越低。
启动动态模拟模型可以得到运行结果。首先观察此时保险人主体的定价行为, 两个保险人主体的保费附加率随时间的变化具有很强的相关性, 同时, 保险人主体2的保费附加率曲线在大多数时间处于保险人主体1的保费附加率曲线之下, 这表明规模小的保险人在定价行为上追随规模大的保险人。保险人主体1以其规模优势占据了较大的市场份额, 保险人主体2以其价格优势也有较稳定的市场份额。这与现实中的情形是相符的。
2.2 规模差距缩小后的模型运行结果
将两个保险人主体的初始财富分别定义为400000 (保险人主体1) 和300000 (保险人主体2) , 其规模的差异明显缩小了。启动动态模拟模型可以得到运行结果。首先观察此时保险人主体的定价行为, 此时两个保险人主体的保费附加率随时间的变化不再具有很强的相关性, 由于这次实验惟一变化的是两个保险人主体规模的差异明显缩小, 因此可以推定这一变化是保险人2的行为模式变化的原因。
由于两个保险人主体的规模差异明显缩小, 因此投保人主体规模偏好对其购买决策的影响大大减小。保险人主体2不再需要以较低的保费附加率来吸引投保人主体, 这意味着保险人主体1不再有定价主动权, 从而保费附加率 (价格) 成为竞争的主要手段, 竞争双方都降低了自己的价格, 以获得更多的销售量。保险人之间规模差异的缩小, 使得保险人之间不存在由于投保人对规模偏好造成的竞争优势, 价格成为竞争的惟一手段;这一变化的结果就是保险产品价格下降, 同时, 投保人主体获得了更高的福利水平。
3 结论
在保险市场结构体系中, 应用动态模拟模型, 可以分析出保险市场结构的特征, 这对保险产品的定价有着直接影响。通过分析发现, 在模拟模型中, 一般存在两个保险人, 当保险人规模差距比较大时, 保险产品的定价以及索赔率有着一定区别, 不同的投保人, 由于投保行为有着差距, 在选择时, 也会根据自己的偏好以及经济实力选择不同的保险产品, 为了提高自身的竞争力, 保险公司需要发挥企业的优势, 可以减低产品的价格, 或者提高服务, 以此抢占市场先机, 这样才能使公司在市场中处于主体地位。
参考文献
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动态模拟分析 第2篇
以太湖为研究对象,根据其营养水平进行分区,使得不同区域内磷的浓度不同,而同一区域磷的浓度大体一致.利用GIS技术对每个区域内未采样点的总磷浓度进行插值,取区域内所有栅格的平均值作为其最终浓度.应用时间序列分析法对太湖-每月的`总磷含量进行动态模拟,建立各湖区的预测模型,结果表明:中营养区Ⅰ和轻富营养区Ⅱ符合AR(1)模型,中富营养区Ⅲ和富营养区Ⅳ符合AR(2)模型,重富营养区Ⅴ符合ARMA(2,3)模型.预测各湖区总磷含量,经前10个月实测数据验证,说明所建模型能真实反映太湖总磷的动态变化趋势.
作 者：龚绍琦 黄家柱 李云梅 黎刚 GONG Shao-qi HUANG Jia-zhu LI Yun-mei LI Gang 作者单位：龚绍琦,黄家柱,李云梅,GONG Shao-qi,HUANG Jia-zhu,LI Yun-mei(南京师范大学虚拟地理环境教育部重点实验室,江苏,南京,210097)
黎刚,LI Gang(江苏省环境监测中心,江苏,南京,210036)
动态模拟分析 第3篇
关键字 生态系统 ；养分循环 ；动态模拟
分类号 S718.55
Nutrient Cycling and Its Dynamic Simulation of Forest Ecosystem
CHEN Yongxian1，2） CAO Jianhua1） CHEN Junming1） XIE Guishui1）
（1 Rubber Research Institute， CATAS， Danzhou， Hainan 571737
2 Huazhong Agricultural University， Wuhan， Hubei 430070）
Abstract It is an important part of forest ecosystem to nutrient cycling research. Many scholars， at home or abroad， have done research on forest ecosystem for a long history. They have established the chamber model of nutrients， which make the ecological system of nutrient cycling change from static process to dynamic process. With the development of computer technology， the research on nutrient cycling， have been into the stage of dynamic simulation， which greatly promote the research on nutrient cycling in forest ecosystems. In order to help the overall understanding of forest ecosystem nutrient cycling， we introduce the brief history of the development of forest ecosystem， the process of nutrient cycling and the process of dynamic simulation in this paper.
Keywords ecosystem ； nutrient cycling ； dynamic simulation
森林是人类赖以生存的物质资源。对森林生态系统养分循环的研究，对生态系统养分的分室模型、动态模拟和精准施肥系统等理论发展重要作用。随着对养分循环研究的深入以及计算机技术的不断发展，计算机技术不断地应用到生态系统养分循环的动态模拟过程中，使人们能更好的掌握森林生态系统的发展趋势，能更好预测和调控森林生态系统。
1 森林生态系统养分循环发展概况
最早对森林生态系统养分循环进行研究的是德国学者Ebermayer，他于1876年对德国主要树种的枯枝枯叶进行生物量和化学成分的测定，并在其著作中第一次强调了凋落物在养分循环中的重要性[1]。到1930年，有大量关于森林生态系统养分循环的研究[2-3]，推进了养分循环研究方法与研究技术的发展。
在我国，对生态系统养分循环的研究主要包括养分积累、养分分配、养分循环及养分平衡等。在20世纪50年代，我国学者侯学煜[4]做过相关的研究，到80年代，国内学者才开始对养分循环进行大量的研究。王醇儒等发现，降雨和林内雨的养分能够促进植物生长和土壤养分的平衡[5]；潘维俦等[6-7]对杉木人工林养分循环、积累速率和生物循环进行了全面分析；沈国舫等、聂道平等对人工林生态系统的养分循环、养分平衡和养分元素的动态模拟等方面进行了研究[8-9]；丁宝永等[10]利用传统分析技术建立了动态养分循环；近年来，很多学者对生物循环的通量特征参数进行研究分析[11-12]，这有利于更深入了解橡胶养分循环的动态模拟过程。
2 森林生态系统的养分循环
森林生态系统在维护生态平衡方面起到了重要的作用，生态系统养分循环则关系到生态系统结构和功能的稳定[13]。养分循环受到环境、植物生物学特征等因素影响，通过对其进行研究可以了解各养分元素之间相互作用及其循环特征、森林生态系统物质循环和能量流动机制，对指导人工林的维护工作起到作用。
Duvigneaud和Denaeger将养分循环分为地质养分循环和生物养分循环，地质养分循环包括养分的输入和输出过程。森林生态系统养分输入的途径有地球化学循环和人为施肥、灌溉两种，通过地球化学循环输入的途径有岩石风化、降水、飘尘、大气气体和水文等[14]；森林生态系统养分的输出也即是生态系统养分的损失，损失途径主要有水文、颗粒物借助水和风移走、释放气体和收获物移走等[15]。而生物养分循环过程是指森林植物与物理环境之间的养分循环流动，主要包括植物养分吸收、养分存留、养分归还。生物循环平衡公式：吸收=存留+归还[16]。
2.1 养分吸收
植物对养分的吸收主要通过母岩风化的土壤、林内有机质分解和树木内部运转与位移[15]。森林养分吸收受到林型、树龄、土壤及气候条件等因素的影响。研究表明，不同森林类型、不同的树种、不同的树龄的各组织对养分的吸收量不同，不同级别的根系、不同树冠部位的叶片对养分的吸收也不相同[17]；混交林比纯林更能满足植物对各种养分的需求[18-20]，更有利于植物养分吸收[21]，这是因为间种植物能够改良土壤，促进植物对土壤养分的吸收；刘增文的研究表明，森林作物对养分的吸收会随树龄增加，但不同的生长期增长速度不同[22]。
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2.2 养分归还
养分归还途径主要有凋落物分解、降雨和土壤细根枯死。凋落物是森林养分的物质库，是土壤有机质的主要来源[23]，它是植物养分循环的基础，对于维护生态系统的稳定具有重要意义。森林植物凋落量与森林类型、树种、树龄以及季节性变化有关，有研究表明，枯枝的凋落量与树龄的关系不大[12]。黄春昌的研究表明，枯落物归还量会因林型的不同而存在差异，而归还的枯落物主要是枯叶[24]。大多学者在研究养分归还时只考虑了枯落物分解的归还量[25-26]，有的学者也会考虑雨水淋溶树体的归还量，很少有学者考虑土壤细根枯死的归还量，这主要是因为植物细根的测量比较难。然而土壤细根枯死的养分归还量是比较大的，介于枯落物归还和降雨淋溶归还之间[27]。
2.3 养分存留
森林养分主要存留于林木和土壤中，土壤贮存着大部分的养分[28]。言关珍的研究结果表明，林木养分的积累量与生物量增量和营养元素含量均有关[29]。
3 森林生态系统养分循环的动态模拟与应用
从1876年Ebermayer测定德国巴伐利亚地区森林养分含量到20世纪中期各国学者对森林生态系统养分循环的大量研究，养分循环的研究一直停留在静态、定性分析阶段。到80年代，学者们才开始对森林生态系统养分循环的动态模拟进行研究。潘维俦等对人工林养分的动态变化过程进行了定量分析[7]；Samela等为数学模型在森林生态系统养分循环中的应用奠定基础[30]；Fassbender等首次建立了养分的分室模型[31]，随后模拟了分室养分的实际流动情况，为养分循环动态模拟今后的快速发展奠定基础。森林生态系统养分循环动态模拟经过长期的发展，现在主要是对各分室养分循环的动态变化过程进行模拟，建立各分室各元素之间的关系，并通过计算技术对其进行模拟，还可以建立各种模型直接应用到生态系统中或者其他生态系统中的模型借鉴引用于森林生态系统中，这种将森林生态系统的动态模拟过程与计算机技术的结合，使模拟的结果更加精准，其模拟过程更加现代化。
经过多年的发展现已形成一些具有代表性的动态模拟模型，主要有CENTUYR、FnET、NuCM、FORCYTE。CENTUYR经改进可对森林等生态系统C、N、P、S等养分元素的动态循环过程进行模拟和预测[32-33]；FnET是以林木的生理生态过程和土壤水分动态变化为模拟的基础，对森林生态系统的碳、氮及水的动态过程进行模拟；NuCM可以对生物量、有机物分解、氮矿化、阳离子吸附进行模拟，是森林生态系统养分管理的工具[34]；FORCYTE是通过提供森林生态系统有关的林分特征和林下植被、地被物、土壤以及林分内的养分循环的相关信息，根据不同的经营措施，对整个森林生态系统的养分循环进行分析，最终得到一个森林经营管理的最佳方案。CENTUYR、FnET、NuCM都是对一些元素和一些过程进行模拟，都是比较片面的模拟其动态变化过程，而FORCYTE是一个典型的森林生态系统养分循环模型研发与应用软件，是关于森林生态系统经营思维的计算机软件。
随着计算机技术的不断发展，越来越多的计算机技术应用到养分循环的动态模拟之中，林木养分管理模型[35]、森林管理估计模型[36]和智能施肥决策系统[37]等都是用计算机技术对生态系统进行管理。近年来，国内外学者将许多模拟软件应用于对森林生态系统养分循环研究。郑定华等根据动力学的原理，利用Stella软件对胶园进行管理[38]。栾乔林等、陈赞章等基于GIS软件建立土壤和叶片养分精准施肥的数据库，对胶树的养分信息进行管理并对橡胶的施肥作业进行决策支持和指导[39-40]。谢贵水等以QT为开发平台，以C++为开发语言构建了橡胶树光合与干物质积累模拟系统[41]。刘曦运用集成生物圈模型（IBIS）模拟东北东部森林生态系统碳动态变化过程[42]，得到其预想的模拟结果。我国森林生态系统的动态模拟长期以来都是靠借鉴国外的模拟技术，而后逐步进入自主开发阶段，随着我国计算机技术的发展，对森林生态系统养分循环的动态模拟正朝着信息化、自动化的方向发展。
4 结语
随着现代社会的发展，森林资源被过度掠夺，生态环境遭到破坏，对森林生态系统养分循环的研究成为解决问题的关键。当下，随着对养分循环的研究趋向信息化发展，学者们纷纷将计算机技术应用到生态系统养分循环当中，开发计算机软件，利用计算机技术对生态系统养分的动态变化过程进行模拟，这也有利于人类对森林进行科学管理。
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乙烯装置脱乙烷塔的动态模拟分析 第4篇
1 工艺流程及工艺控制方案
1.1 脱乙烷塔系统
在顺序分离流程中,脱甲烷塔釜液与冷箱换热后分为2股,其中一股F1直接进入T101(图1)的第18块板,另一股F2继续与压缩机五段出口的裂解气换热后进入T101的第34块板。来自绿油吸收塔塔底的F3进入T101的第4块板(绿油吸收塔的用途是除掉乙炔加氢反应中的副产物)。塔顶冷凝器采用部分冷凝,V101的液相经泵送回T101的第1块塔板,气相作为馏出液(D),D经蒸汽加热后进入乙炔加氢反应器,塔釜液(B)进入脱丙烷塔。
1.2 工艺控制方案[11]
脱乙烷塔的质量控制目标为:D中丙烯摩尔分数小于0.05%,B中乙烷摩尔分数小于0.01%,可见,对塔釜液的控制要求比对馏出液更高,同时塔顶采出为气相产品,因此,脱乙烷塔的控制方案为:塔内压力由馏出液流量控制,为串级控制(主变量为塔顶压力,副变量为馏出液流量);回流罐液位由冷凝器冷量控制;提馏段灵敏板温度由再沸器加热量控制;再沸器液位由塔釜液采出量控制,为串级控制(主变量为再沸器液位,副变量为塔釜液采出量);回流量为定值控制。
T101脱乙烷塔V101回流罐V102再沸器
2 工艺流程的建模及参数
2.1 动态模型的建立
应用gPROMS和Aspen Properties两个软件系统为建模平台,建立了脱乙烷塔系统的动态模型。gPROMS是PSE(Process Systems Enterprise)推出的面向方程的流程建模工具,对动态过程具有简便的建模语言和优秀的求解能力[12,13,14,15,16]。Aspen Properties是AspenOne中的物性计算模块,具有准确的物性计算能力,可以提供纯物质的摩尔分子量和混合物的逸度系数﹑焓﹑密度等物性计算。两个软件系统的连接是基于CAPE-OPEN标准。物性计算的热力学模型为Peng-Robinson。精馏塔模型为考虑了塔板上方气相持留量和塔板上液相持留量的平衡级动态模型,塔板间的气相和液相的流量分别为与板间压力和塔板上液相高度相关的水力学方程。回流罐和再沸器模型也为考虑了气﹑液相持留量的平衡级动态模型,控制器为基于常规PID控制规律建模。
2.2 模型参数与工艺条件
脱乙烷塔﹑回流罐和再沸器的结构及性能参数见表1和表2。F1和F2的质量流量比例一般维持在1∶2,根据文献数据,模拟300kt·a-1乙烯装置的虚拟进料参数见表3,工艺控制参数见表4。
注:(1)(2)为实际液位高度与设备本身高度的比值
3 动态模型的检验
为了验证动态模型的准确性,首先应用Aspen Plus对脱乙烷塔进行了稳态设计模拟,运用Sensitivity分析得出F1和F3的最佳进料位置分别在第21块板和第8块板,Design Specification分析得到满足产品质量控制要求的回流量和再沸器加热量,然后在动态模型中设定相同的回流量和再沸器加热量,使其运行至稳态,得到D和B的参数值与Aspen Plus的模拟值比较如表5,塔板温度分布比较如图2。从曲线1可得出灵敏板位于第37～50块塔板,因此,在动态模型中设定第45块塔板为灵敏板,而回流量保持不变,使其运行至稳态,得到的产品物流参数值及塔板温度分布分别见表5和图2,表6为3种模拟的冷凝器与再沸器的能量比较。
注:(1)为再沸器加热量恒定的动态模拟;(2)为控制灵敏板温度的动态模拟
由表5﹑6及图2可看出两种不同的控制方案下,动态模型的稳态模拟结果和Aspen Plus的模拟结果吻合较好。图2中曲线2与曲线1相比,塔板温度在第37～50块板上具有较大的偏移,这是由于利用Aspen Plus的Design Specification由塔底乙烷含量计算得出的再沸器加热量必存在较小的误差,而在维持再沸器加热量恒定的动态模拟中,此误差会在灵敏板上被放大。以上模拟结果及分析表明,建立的动态模型是准确的,可以用于脱乙烷塔系统的动态特性分析。
4 动态模拟结果及分析
4.1 开车过程的动态模拟
开车过程的模拟有利于制定最佳的开车方案。首先对动态模型进行初始化:塔顶压力为2.3MPa,回流罐液位为0.58,再沸器液位为0.75,再沸器液位控制器的目标值为0.8。动态模拟启动后,将塔顶回流量增至设计值的92.5%(7kg·s-1),再沸器加热量增至3.5MJ·s-1,然后,F1和F2的流量分别在420s和300s内增至表3的设计值,同时回流量在60s内增至设计值的106.6%,再沸器加热量在420s内增加至4.1MJ·s-1。在第45块塔板运行至313K时,将回流量减少至设计值,同时设定再沸器液位控制器的目标值为0.6,并设定灵敏板温度控制器为自动调节,目标值为314K。动态模拟表明,整个脱乙烷塔系统会在继续运行3000s后达到基本稳定状态,而在9000s后达到完全稳定。
F1和F2在动态模拟启动后的340s时进料,由图3可看出再沸器液位在640s时由下降转为上升,当上升至0.625时,液位控制器目标值恰好由0.8调制0.6,液位控制器开始控制塔釜液采出阀做出响应,因此液位下降。相比之下,回流罐液位的波动量非常小。此外,由于回流罐液位控制器只使用了比例控制,因此在系统稳定后回流罐液位并没有精确地达到0.6。
从图4可看出塔顶丙烯和塔底乙烷的含量分别在550s和1500s时达到控制要求,而且由于回流量超过设计值6.6%,因此塔顶丙烯含量变化曲线出现了波谷。
4.2 进料量波动的动态模拟
模拟研究了衰减震荡式进料量波动情况。波动是在脱乙烷塔系统完全稳定后的1000s时加入,如图5(a)中F1和F2的最大超调量为20%。由于进料量增加首先会引起灵敏板上的轻组分含量增加,进而灵敏板温度下降使再沸器加热量增加,而进料量增加引起的塔内液相增量又未到达再沸器,因此图5(b)显示再沸器液位首先下降。进料量波动也会直接引起塔内压力的波动,进而使塔顶汽相采出量做出响应,因此图5(c)中曲线2和进料量波动曲线基本一致。由图5(d)可看出在控制第45块塔板温度下,塔底乙烷摩尔分数变化的绝对量很小,表明控制效果很好,而由于塔顶产品质量由回流量定值控制,因此塔顶丙烯摩尔分数变化的绝对量相对较大。
4.3 进料组成改变的动态模拟
模拟研究了F1和F2中乙烯摩尔分数在60s内增加7%,而其它组分的摩尔分数减少11.6%的变化过程。进料中乙烯摩尔分数增加会使进料板上乙烯含量升高,也会使进料板以下的塔内液相流量下降,这对于气液混合进料的F2进料板更加明显。图6(a)显示再沸器液位首先出现升高,对于动态数据分析得出,虽然进料中乙烯含量增加会使进料板的液相中乙烯含量升高,但是在组分开始改变的70s内塔内液相流量下降的速率更大,因此使得第45块塔板上乙烯含量首先下降,进而塔板温度上升使再沸器加热量减少,从而液位升高。进料中乙烯含量升高也引起塔内压力升高,因此图6(b)中塔顶产品质量流量首先急剧增加。图6(c)显示塔顶丙烯和塔底乙烷的含量都首先出现波峰,这分别是由塔顶产品流量急剧增加和再沸器加热量减少引起的,而在稳定后塔顶和塔底的产品质量都得到提高,说明进料中乙烯含量升高具有预提纯的作用。
4.4 进料温度改变的动态模拟
模拟研究了F2的温度在30s内线性下降5K所引起的脱乙烷塔系统的动态响应。F2的温度下降使其气化率降低,从而进料板上的轻组分含量和液相流量增加,进而灵敏板温度首先下降引起再沸器加热量增加,因此图7(a)显示再沸器液位首先下降。F2的温度下降也引起塔内压力降低,因此图7(b)中塔顶产品质量流量会急剧下降,然后随着再沸器加热量的增加而不断回升,模拟结果显示完全稳定后塔顶产品质量流量会有微小减少。由图7(c)可看出进料温度降低使塔底和塔顶的产品质量都平稳地提高,这是由于在维持第45块塔板温度不变的条件下,进料温度降低使更多的热量从再沸器加入,从而使第34块塔板以下的气﹑液相流量都增加,进而塔底产品质量得到提高,而维持回流量不变,塔顶采出量减少使回流比增加,因此,塔顶产品质量也得到提高。
5 结论
(1)通过维持再沸器加热量恒定和控制灵敏板温度两种控制方案验证了应用gPROMS和Aspen Properties所建的脱乙烷塔系统动态模型的准确性。
(2)对开车过程的模拟显示,依据灵敏板温度及时超调回流量和再沸器加热量可以减少塔顶与塔底的产品质量达到控制要求所需的时间,同时再沸器液位比回流罐液位具有较大的波动量。
动态模拟分析 第5篇
利用MSC.marc有限元软件对泡沫铝复合材料的动态压缩过程进行了有限元数值模拟研究,建立了单胞泡沫铝及其复合材料的数值模拟模型,研究了单纯泡沫铝和泡沫铝环氧树脂复合材料的变形过程及应力-应变的分布规律.
作 者：杨志 于英华 周文龙 侯红亮 作者单位：杨志,于英华(辽宁工程技术大学材料科学与工程系)周文龙(大连理工大学材料科学与工程学院)
动态模拟分析 第6篇
CMT焊接创新地将送丝运动与熔滴过渡结合，实现了低热输入、无飞溅的熔滴过渡，焊接过程是高频率的“热—冷”交替过程。研究针对CMT焊接这种独特的熔滴过渡过程，通过流体动力学方法对CMT熔滴过渡动态过程进行模拟，定量分析焊接工艺参数对熔滴过渡动态过程的影响规律；建立CMT焊接熔池温度场和流场的三维非稳态模型，定量分析浮力、电磁力、表面张力、熔滴冲击力，以及相变潜热及其综合作用对焊接温度场、速度场和熔池形态的影响；分析CMT各焊接工艺参数对熔池流体动力学行为的影响规律，建立焊接工艺参数与焊缝形貌、过程热参数之间关系的数学模型。基于上述研究，针对CMT熔深浅的缺点，研究增大熔深的方法并开展熔滴过渡与熔池流体动力学行为的理论研究。此研究旨在掌握CMT熔滴主动过渡的规律与机理，为实现主动熔滴过渡的焊接智能控制提供理论基础和基础数据，具有重要的学术价值和实际意义。
2研究成果
（1） 完成了焊接多信息測试系统平台的搭建，进行了CMT焊接试验，同步测试了熔滴过渡动态过程与焊接电参数。
（2）建立了CMT熔滴过渡动态过程的数学模型。结合CMT焊接“引弧—短路—回抽—过渡”的实际特点，在考虑熔滴的表面张力、重力、电磁收缩力、等离子流力及焊丝回抽附加机械力的基础上利用VOF方法建立了熔滴过渡过程的数值分析模型。
（3）分析了焊接工艺参数对熔滴过渡动态过程的影响规律。
CMT熔滴过渡是通过焊丝机械回抽方式来帮助熔滴脱落，工艺过程可以被精确控制，因而其短路过渡周期恒定，不再受随机变量的影响，一个熔滴过渡大概需要14.31 ms，过渡频率大概为70 Hz。
（4）建立了CMT焊接过程温度场的三维非稳态有限元分析模型，计算结果和测试结果的二者吻合良好，验证了所建模型的合理性。
（5）根据CMT焊接特点，利用NavierStokes方程和连续性方程，建立了计算CMT流场的计算模型，在模型中充分考虑了焊接熔池中液态金属所受的电弧力、表面张力、重力、热流量等的共同作用。
（6）分析了CMT各焊接工艺参数对熔池流体动力学行为的影响规律。焊接过程中焊丝的周期性回抽作用对熔池流场产生较大的影响，在熔池中形成周期性的震荡作用，改善了焊接质量。
（7）建立了焊缝形貌数据（熔宽、熔深和余高）的BP神经网络预测模型，能方便地预测出焊缝形貌数据。
3研究成果
已发表论文：胡庆贤，王顺尧，王艳辉. Process disturbances monitoring and recognition of shortcircuiting GMAW by fuzzy cmeans system[J]. China Welding， 2011，20（4）： 28-33.
收稿日期：2012-12-20
丙烯精馏塔动态模拟 第7篇
目前,国内对于精馏过程动态模拟的应用报道[1,2,3,4,5,6,7,8]较少,有专家曾利用 HYSYS 模拟软件对丙烯分离过程进行了动态模拟研究,取得了较好的效果,但尚未见到利用Aspen Dynamics模拟软件对丙烯精馏塔进行动态模拟研究的相关报道。
1动态模拟流程
丙烯精馏塔流程见文献[9]。利用 Aspen Dynamics软件实现动态过程模拟比较方便,可在稳态流程模拟的基础上直接转换,不需要专门为动态流程模拟进行大量的设置。动态模拟以原料进料量为15000kg/h,其所含丙烷摩尔分数为 3.4456% 时的丙烯精馏塔稳态模拟结果为基础进行转换,建立动态模拟流程。动态模拟中仪表的调节均采用比例调节,比例度设为 100%。丙烯精馏塔回流罐及再沸器尺寸见表 1。
2动态模拟初始化
在 Aspen Plus 稳态模拟中,对物料特性、塔的气液平衡、换热器管程及壳程温度分布均采用严格模型计算。但在 Aspen Dynamics 动态模拟中若使用严格模型计算,则模拟计算量过大,难以实现动态模拟要求。因此,动态模拟中在求取上述重要参数时,均要对稳态模拟结果进行分段线性化处理,并使用线性化处理后的参数对稳态结果进行初始化,从而得到动态模拟的初值,故而动态模拟的初值与稳态模拟结果有细微的差别。
丙烯精馏塔动态模拟初始化过程中,冷却器负荷、塔釜温度、再沸器负荷、塔顶产出量、塔釜产出量、塔釜丙烯摩尔分数等操作参数均有较明显的波动(见图1),在运行 8 h 后趋于平稳,此时的模拟结果及其与稳态模拟结果的对比见表 2。
由表 2 可见,丙烯精馏塔动态初始化模拟结果与其稳态模拟结果接近,因此该结果可作为动态模拟的初值进行下一步模拟,扰动因素在初始化模拟 8h 后介入。
3操作参数扰动下的动态模拟
3.1进料量
进料量由 15000kg/h 阶跃为 16000kg/h时各操作参数的波动情况见图 2及图3。进料量的扰动对图中所示操作参数均产生了不同程度的影响,其中塔顶与塔釜产出量的波动幅度较大,塔顶与塔釜丙烯摩尔分数响应速度缓慢,波动超过8 h才能趋于新的平衡。这说明丙烯精馏塔的操作参数不能频繁变动,一般在进料量变化不大时不宜进行大幅调整,否则会造成生产波动。
○—塔釜温度;△—再沸器负荷;□—冷却器负荷
○—塔顶产出量;△—塔釜产出量;□—x(塔釜丙烯);◇—x(塔顶丙烯)
3.2进料组成
进料组成中丙烷摩尔分数由 3.445 6%阶跃为5.000 0%时各操作参数的波动情况见图4。
由图 4 可见,进料组成扰动后,冷却器负荷、塔釜温度、再沸器负荷、塔顶及塔釜产出量、塔釜丙烯摩尔分数波动幅度较大,塔顶丙烯摩尔分数响应速度缓慢,波动持续时间超过 8h。
3.3回流量
回流量由 194198kg/h 阶跃为208583kg/h 时各操作参数的波动情况见图5。
由图 5 可见,回流量扰动后,冷却器负荷、再沸器负荷、塔釜温度、塔顶及塔釜产出量和丙烯摩尔分数波动幅度较大,且塔顶及塔釜产出量波动响应迅速。
动态模拟表明,进料量、进料组成及回流量的扰动,均对操作产生了较大影响,主要体现在塔釜温度、冷却器负荷、再沸器负荷、塔顶及塔釜产出量和丙烯摩尔分数的波动上,尤其是塔顶及塔釜产出量不仅波动大,而且响应迅速,由于塔顶回流罐及塔釜再沸器的缓冲作用,塔顶及塔釜丙烯摩尔分数的波动响应速度较慢,波动持续时间均超过 8 h。
在实际操作中,当产品质量出现不合格或接近不合格时,为了使产品质量尽快恢复正常,操作人员往往对操作采取较大幅度的调整,这样虽然可使产品质量在短时间内有所好转,但大幅度调整往往带来更大范围和更长时间的生产波动,从而导致产品质量不合格现象频繁发生。丙烯精馏塔的动态特性要求操作人员必须采取比较平稳且循序渐进的方式进行操作调整。
4仪表调节规律对动态特性的影响
动态模拟中调节仪表的调节规律均为比例调节。为了了解仪表调节规律对丙烯精馏塔动态特性的影响,以塔顶回流罐液面控制仪表为例,将比例调节改为比例积分调节(比例度保持 100% 不变,积分时间为1min),对进料量从 15000 kg/h 阶跃为 16000kg/h 后的操作过程进行动态模拟,相关参数波动情况见图 6。
○—塔顶产出量;△—塔釜产出量;□—x(塔釜丙烯);◇—x(塔顶丙烯)
比较图 6 与比例调节时的图 3 可以看出,相应参数的波动趋势、持续时间基本一致,由于仪表调节比例度不变,因此各参数的响应速度没有明显区别;由于积分调节因素的影响,使塔顶产出量的波动幅度明显不同,但由于产出波动很快趋于平稳,加上回流罐本身对塔顶产出物浓度的缓冲作用以及其他仪表的调节规律未作调整,因此虽然 2 种情况下塔顶产出量的波动幅度不同,但并未造成其他动态特性的明显变化。仪表调节规律对丙烯精馏塔动态特性的影响较为明显,波动幅度和响应速度与仪表本身的调节参数设定直接相关,因此动态特性研究必须充分考虑仪表因素。
5结束语
丙烯精馏塔的动态模拟表明,进料量、进料组成及回流量的扰动,均对操作产生了较大影响,主要体现在塔釜温度、冷却器负荷、再沸器负荷、塔顶及塔釜产出量和丙烯浓度的波动上,尤其是塔顶及塔釜产出量不仅波动幅度大,而且响应迅速,塔顶及塔釜丙烯摩尔分数的波动响应速度较慢,波动持续时间均超过 8 h。该动态特性要求操作人员必须采取比较平稳且循序渐进的方式进行操作调整。仪表调节规律对动态特性具有重要的影响,因此工艺技术与电仪技术的默契配合是实现先进控制的前提。
摘要：利用Aspen Dynamics软件对丙烯精馏塔的操作进行了动态模拟。结果表明,无论是进料量、进料组成还是回流量扰动,均对操作产生较大影响,主要体现在塔釜温度、冷却器负荷、再沸器负荷、塔顶及塔釜丙烯摩尔分数和产出量的波动上,尤其是塔顶及塔釜产出量不仅波动大,而且响应迅速,塔顶及塔釜丙烯摩尔分数的响应速度缓慢,波动持续时间超过8h;仪表调节规律对动态特性具有重要的影响。
关键词：丙烯精馏塔,Aspen Dynamics软件,动态模拟,进料量,塔釜温度,回流量,积分调节
参考文献
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车辆会车动态模拟 第8篇
1 数值模拟
1.1 SolidWorks下几何建模
取计算域为60 m×16 m,相对行使的两车(car1、car2)计算初始状态相距40 m,交汇时侧向间距1.2 m,车长3.76 m,车宽1.66 m。在SolidWorks下,将计算域、两小车的平面布置图转换为平面体(“[插入]— [曲面]—[平面区域]”),另存为ACIS(*.sat)格式,使原点在计算域的中央位置,见图1。
1.2GAMBIT下生成Mesh文件
1.2.1 网格划分
将1.1 中平面体导入GAMBIT2.3.16进行三角形非结构化网格划分,小矩形(car1、car2)所有边网格及大矩形(计算域)面网格的spacing分别取0.5和2,面网格划分时Elements项选“Tri”,其余选项为系统默认。则网格图中小矩形附近区域网格较密集(见图1)。
1.2.2 初建边界条件
先指定求解器名称为FLUENT5/6,再分别指定大矩形(计算域)左、右边为压力入口边界(PRESSURE_INLET)、压力出口边界(PRESSURE_OUTLET),命名为“in”和“out”。 分别指定运动体小矩形(car1、car2)的四条边为壁面边界(WALL),命名为“car1”和“car2”。 若在隧道内会车,需指定隧道两侧为壁面边界。
1.2.3 导出Mesh文件
通过“[File]—[Export]—[Mesh]”并选中“Export 2-D(X-Y)Mesh”项,则在启动文件夹中生成Mesh文件。
1.3FLUENT下迭代计算
1.3.1 调整计算区域并检查网格
FLUENT6.2.16下通过“[File]—[Read]—[Case]” 读入Mesh文件。通过“[Grid]—[Scale…]”调整计算区域几何尺寸为实际尺寸;通过“[Grid]—[Check]”、“[Display]—[Grid]”检查网格。
1.3.2 设置动网格计算模型
1)通过“[Define]—[Models]—[Solver]”设置采用非定常求解器(Unsteady),其余选项为系统默认;通过“[Define]—[Models]—[Viscous]”设置湍流模型为“k-epsilon”。对流体物性、操作条件和边界条件均保持默认。
2)动网格参数设置。新建“car1.txt”、“car2.txt”两记事本文件格式的动边界文件(Profile),“car1.txt”的三行语句分别为“((car1 2 point)”、“(time 0 5.0)”、“ (v_x 10 10))”,其中“car1”为速度名,“2 point”为所取速度变化点数为两点,“time”后为所取点的时刻值,“v_x”后为所取时刻点对应的速度,表明从t=0s～5s的时段里车速一直为10m/s。“car2.txt”中为“((car2 2 point)”、“(time 0 5.0)”、“(v_x -10 -10))”,“((car1 2 point)”。 通过[File]—[Read]—[Profile]读取“car1.txt”和“car2.txt”;通过“[Define]—[Dynamic Mesh]—[Parameters]—(对话框)”中勾选“Dynamic Mesh”复选框,在“Mesh Methods”选项组中勾选“Remeshing”复选框(“Smoothing”已默认选中),设“Smoothing”选项卡中“Spring Constant Factor”为“0.05”,“Remeshing”选项卡中勾选“Size Function”,其余项为默认。
3)动网格区域设置。通过“[Define]—[Dynamic Mesh]—[Zones] —(对话框)”中点选Type项为“Rigid Body”,“Zone Name”选“car1”(设置car1为移动的刚体),“Motion Attributes”的“Motion UDF/Profile”选“car1”,设“Meshing Options”的“Cell Height”为“0.1”,创建新的动区域。同理可设置“car2”的区域。
4)预览网格变化。通过“Solve—[Mesh Motion]—(对话框)”,设“Time Steps Size”为“0.05”,观察每过0.05秒的网格变化,设“Number of Time Steps”为“10”,勾选“Display Grid”复选框,观察网格变化,见图2。
5)设置求解策略。求解参数为默认,通过“[Solve]—[Moniors]—[Residual]—(对话框)”勾选“Options”选项组的“Plot”复选框完成残差监视器的的定义。
1.3.3 模型初始化
通过“[Solve]—[Initialize]—[Initialize…]—(对话框)”在“Compute From”下选“all-zones”,单击“Init”按钮进行初始化;通过“[File]—[Write]—[Autosave]—(对话框)”,每计算10个时间步自动保存一次Case和Data文件。
1.3.4 迭代计算
通过“[Solve]—[Iterate]—(对话框)”,设每时间步长“Time Step Size”为“0.1s”,时间步长个数“Number of Time Steps”为“30”,每个时间步长最多迭代步数“Max Iterations per Time Step”为100,按“Iterate”按钮开始迭代(残差图略)。
2 结果分析
将1.3中自动保存的Case和Data文件读取(或将其导入专用后处理软件Tecplot 10.0中),显示压力分布特性(见图3,系FLUENT自带后处理)。t=2.0 s时小汽车(Vx=10 m/s)周围的压力分布图如图3(a)所示(红、黄、绿、蓝,压力递减);图3(b)为矩形四角倒圆角(r=0.5 m)后的压力分布图;图3(c)为矩形四角倒圆角(r=0.5 m)后Vx=20 m/s的压力分布图,该工况需修改“car1.txt”、“car2.txt”中车速为20 m/s。同理,可对两车侧向间距变化的情形进行模拟,得出间距大则会车压力波小的结论。
3 结 论
由图3(a)、图3(b)可见,小矩形(car1、car2)四角倒圆角有利于削弱压力波的影响;由图3(c)、图3(b)可见,小矩形(car1、car2)速度减小也有利于削弱压力波的影响。因此,小汽车外部结构光顺化及会车时减速均有利于会车安全。
摘要：用Fluent软件对小汽车会车压力波进行二维动态数值模拟。结果表明:车表棱角结构光顺及会车减速可削弱压力波影响,有利于行车安全。
关键词：动网格,交汇,数值模拟,空气动力学
参考文献
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温室植物生长环境模拟的研究动态 第9篇
关键词：温室,植物,环境模拟,数学模型
植物生长环境模拟研究是近30年来随着农业科学、系统科学和计算机技术的发展而兴起的一个新的研究领域。所谓植物生长环境模拟, 就是将作物及其气象和土壤等环境作为一个整体, 应用系统分析的原理和方法, 综合大量的作物生理学、生态学、农学、农业气象学、土壤学、环境工程学等学科的理论和研究成果, 对作物的生长发育环境条件加以理论概括和数量分析, 建立相应的数学模型, 然后在计算机上进行动态的量化分析和环境变化过程的模拟研究。
植物生长环境模拟模型是植物生产信息技术中的一个重要组成部分, 它具有其他研究手段不可替代的描述、理解、预测、调控等功能。植物生长环境模型能够帮助人们理解和认识作物生育过程中依赖环境的基本规律和量化关系, 并对作物生长系统的动态行为和最后产量进行预测, 从而对作物生长环境和生产系统进行适时合理调控, 实现高产、优质、高效和持续发展的目标。
1 国内外研究动态
1.1 国外研究现状
应用模型技术对复杂系统进行研究是在20世纪60年代随着系统科学和计算机技术发展而逐步兴起的, 也是信息技术应用于农业生产的一个重要的研究领域。
温室系统是一个复杂的物理和生物系统, 包含许多非线性动态过程, 如动态传热过程、水分输运及平衡过程、作物光合作用和蒸腾作用等过程。早在1963年, Businger就采用热平衡稳定状态方法, 根据温室环境因素来确定温室内的空气温度, 这是温室建模的一个里程碑。随后以这一模型为基础的各种模型纷纷建立起来。
对温室环境的建模主要有2类:一类是基于温室环境所涉及的物理定律, 即机理建模;另一类是基于系统辨识理论, 即实验建模。大多数的温室物理模型都是以温室中的物质能量平衡为基础的。
近年来, 人工智能技术得到了迅猛的发展。很多研究者希望能利用人工智能技术来解决温室这样一个复杂系统的建模问题, 其中神经网络在温室环境建模中的应用尤为突出。神经网络能把复杂的系统通过有限的参数进行表达, 通过定义系统的输入输出变量, 确定神经网络的结构, 基于采集的数据对网络进行训练, 所得的模型可作为最优环境控制的模型。此外, 通过组合不同的输入输出变量, 可以分析各变量之间的相关性, 为建立物理模型提供依据。但由于神经网络方法需要大量的数据, 在进行外推和演绎时, 其可靠性明显降低。由于不同地点外界气候的不同, 造成采集的数据也不同, 因此根据某一个地点建立的温室模型只适合特定气候地区的温室。
总之, 国外对温室环境 (气候) 和预测模型的研究己较透彻, 以模型为基础的综合控制方法已代表着未来研究发展的方向。
1.2 国内研究现状
与发达国家相比, 我国的作物模拟研究起步较晚, 但发展较快。随着园艺科学和设施农业的发展, 以及设施农业中对精确化控制管理技术的日益需求, 近年来我国对园艺作物生产和环境模型的研究越来越重视, 已在作物栽培、生理生态、环境模拟等方面开展了很多研究, 积累了大量的基础资料, 并相继建立了一些简单的统计模型, 为进一步开展机理型模型研究奠定了基础。20世纪90年代以来, 我国大量引进国外现代化温室设施, 并自主开发了一系列适合我国国情的现代温室设施和设备, 促进了温室产业的现代化, 为开展园艺作物和环境模型的研究提供了良好的仪器设备和实验条件, 增强了该领域技术研究的可行性。同时, 国内对智能化连栋塑料温室环境模型的研究才刚开始, 但对日光温室环境模型已有较多的研究。
总之, 我国在环境调节控制这方面的研究多侧重于调控技术的研究, 而对于环境特性的研究虽然不少, 成果也较丰富, 但美中不足的是: (1) 大多数都是针对日光温室环境的研究, 对连栋温室多因子的环境研究报道几乎没有, 研究结果对连栋温室控制没有显著的应用意义; (2) 大多研究一般不考虑温室内作物的影响, 其宜为温室结构设计提供依据, 但不宜作为环境控制的根据; (3) 对于考虑到温室内作物的研究, 多数仅考虑作物整个生育进程中的某一片断, 对作物整个生育过程中生育与环境关系的研究目前还相当少; (4) 绝大多数研究是基于温室环境的植物生物学特性研究, 基于植物模拟的环境模型研究报道甚少。
1.3 国内研究现状小结
这些温室环境模型都是针对温室类型提出的假设, 计算手段上虽有一定的差别, 但基本的方法是一致的, 即在确定太阳辐射、长波辐射、对流换热、通风换气等物理过程数学表达的基础上, 采用集总参数法, 在认为室内空气覆盖材料、植物冠层等温室各组成部分的温、湿度均为一致 (土壤除外) 的条件下, 对各组成部分列出质能平衡, 放到一组代数方程 (时间常数小的部分) 和微分方程 (时间常数大的部分) , 再给出室外气象条件、温室各部分的物性参数、设备状态和初值条件, 即可求得室内环境条件的变化过程。但这些模型的不足在于: (1) 没有充分考虑温室内植物存在与环境的相互影响; (2) 数学表达式太复杂, 大量的参数和变量的取值与变量的变域不符合实际温室情况, 尤其我国温室情况; (3) 由于技术壁垒, 允许报道的这些模型多是流于形式, 仿真技术的报道甚少, 即使有些报道, 就我国温室情况而言, 基本没有实用价值。
2 植物生长环境模拟研究的发展与未来
农业生产力的发展主要取决于遗传与环境两大因素。遗传决定农业生产的潜势, 而环境则决定这种潜势可能发挥兑现的程度。作物对环境因素的要求, 涉及光、温、水、气、肥等众多因子, 同时, 随着品种、生育阶段及昼夜生理活动中心的变化而不断变化。因此, 植物生长环境模拟应是符合作物生命周期规律需要的、众多因子彼此关联、共同作用的综合动态环境模拟。
作物需要的综合动态环境是受作物生命周期制约的。温室设施提供的综合动态环境系统是受自然环境及工程设施限制的。三者的统一, 才可充分发挥作物遗传学的潜力。所以, 植物生长环境模拟应在自然气候设施结构及其环境、生产生物、经济效益等所构成的大系统中进行。
对温室进行综合环境模拟时, 为了获得最大的经济效益, 不仅要考虑室内外各种环境因子和作物生长发育情况, 而且还要从栽培者经营总体出发, 考虑各种生产资料投入的成本、市场价格变化、资金周转和栽培管理作业等, 以最大经济效益为目标进行环境控制与管理。综合环境调节是以速生、优质、高产为目标进行监测、分析与调节控制。综合环境管理是在综合环境调节的基础上, 随时根据市场变化与效益分析, 对目标环境指标进行修订, 以期获得最大的经济效益, 对于综合环境模拟这是十分必要的。
随着植物生长环境模拟模型改良的不断加深, 研究进一步向机理性和应用性方向发展, 模型的输入参数, 将随着其他相关学科的发展而获取, 以不断提高模型的精度和适用性。世界范围内不断扩大的学术交流与合作, 将促进规范的建模方法论体系的诞生, 可使用同一组模拟数据进行模型性能和效果的比对检验。
农业干旱动态模拟技术研究与应用 第10篇
关键词：农田水分,农业干旱,模拟技术,土壤墒情,旱情等级
1农业干旱模拟模型
从农田水量平衡原理出发,以农田表层为原型,根据气候条件和作物种植情况,建立农业干旱模拟模型;模拟农田水分在“大气-作物-土壤”连续系统内,通过降水P、灌溉G、土壤蒸发Es、作物蒸腾Ec、下渗S和地下水补给U进行垂直形式,及地表水流入量Is、土壤水流入量Ig、农田表面产生径流Q和土壤水流出量Rg进行水平形式的复杂交换过程,掌握农作物在生育期中缺水状况和土壤墒情,从而评价农业干旱的严重程度。将某一块农田土壤视为隔离体,则农田水分收支模型可用图1表示。
能够对作物根层水分产生影响的土壤层称为计划湿润层。图中Hj就是计划湿润层的深度。不同的作物由于其根系深度的不同,其计划湿润层的深度是不同的。即使是同一种作物,由于其不同生长期的根系深度在变化,其计划湿润层的深度也在变化, Hd为底层湿润层深度,ΔH为计划湿润层的变化量,Hm为计划湿润层的最大深度。
完整的计划湿润层(农田)水分平衡方程为:
式中:Wi、Wi+1为第i时段初、末土壤含水量,mm;Pi、Gi、Isi、Igi、U分别为第i时段进入计划湿润层的降水量、灌溉水量、地表水流入量、土壤中水的流入量和地下水补给量,mm;Esi、Eci、Qi、Rgi、Si分别为第i时段流出计划湿润层的土壤蒸发量、作物蒸腾量、农田表面产生的径流、土壤中水的流出量和深层渗漏量,mm。
大量的农田水分平衡研究结果表明,在旱作地区,特别是在平地上,农田水分循环以垂直方向的水量交换为主,除了小部分雨季降水通过地面径流损失外,绝大部分降水被拦蓄在疏松的土层内。因此,式(1)中水平方向的水量交换,除地面径流外,均可忽略不计,即Isi→0、Igi→0、Rgi→0,故式(1)可以简化为:
2农业干旱动态特征模拟
土壤蒸散发过程大体可以分为3个不同的阶段,这种现象已被许多试验所证实。3个阶段的蒸散发规律,可以归纳为:
(1)Wi+1>Wmg(即土壤含水量大于毛管断裂含水量),Es=Ep,蒸散发按其能力进行。即当土壤含水量大于毛管断裂含水量时,供水充分,作物从土壤中吸取水分不受限制,蒸散发在表土层(耕作层30 cm)进行。
(2)Wdw<Wi+1<Wmg(即土壤含水量大于凋萎含水量,而小于毛管断裂含水量),Es/Ep=f(Wi+1)。即当土壤含水量大于凋萎含水量,而小于毛管断裂含水量时,作物从土壤中吸取水分将受到限制,供水逐渐减少,蒸散发主要在表土层以下(30～80 cm)进行,蒸散发量与土壤含水量成正比。
(3)Wi+1<Wdw(即土壤含水量小于凋萎含水量),Es=常数 ,即当土壤含水量小于凋萎含水量时,作物生长开始受到抑制,丧失膨压以至凋萎,土壤表层和浅层(80 cm)干枯,液体水蒸散发基本停止,深层土壤剖面中的水分,以水汽扩散的方式穿过干土层进入大气,蒸散发量数值低,变化慢,趋于一个很小的常数。
为此,提出两层干旱模拟模型。将土壤垂直方向计划湿润层分成上层和下层两层。旱作区农业干旱两层动态模拟示意图见图2。
土壤水的消退:上层土壤水的消退按作物蒸散发能力进行;下层土壤水的消退和它的含水量成正比;计划湿润层以下的土壤水消退以一个很小的常数进行,它以潜水蒸发的方式向计划湿润层补给。
降水先满足表层;上层蓄满后再补充下层,上层和下层都蓄满后,就以产流的(即深层渗漏)的方式补充深层土壤水。
作物通过根系吸收土壤中的水分,但只有大于凋萎含水量的水分才能被作物吸收,因此土壤中有效水分为田间持水量到凋萎含水量之间的部分。
当土壤含水量低于毛管断裂含水量时,作物将发生旱象,此时应当提出灌溉要求,如果有水可供,则不发生干旱,否则将发生干旱。可供的灌溉水量,由当地的水库、河流、水塘等提供。
3农业干旱等级评定
农业干旱用作物缺水率定义,即某时段作物缺水量与该时段实际需水量之比。
式中:B为作物缺水率,%;QET为作物缺水量,mm;ETM为作物需水量,mm。
根据旬缺水率判别旱作物干旱等级:4月、8-10月的作物受旱等级以相应时段旬缺水率来判断;5-7月受旱等级确定需要将旬缺水率对应旱情等级与前期累积旬缺水率对应的旱情等级放在一起考虑后确定,见表1。根据示范区实际情况:
5-7月综合旱情等级=Int(本旬缺水率对应旱情等级×40%+前期累积旬缺水率对应的旱情等级×60%)
4农业干旱模拟模型应用
选择山西省吕梁市、太原市和晋中市3个地级行政单元为示范区,以旱作物为研究对象,根据已有的历史资料,应用农业干旱模拟模型模拟旱作物的生长过程,及作物旱情的时空分布规律、旱情演变和发展过程。
4.1示范区概况
本示范区属于黄河流域的汾河水系和东川河水系,区域总面积44 213 km2,其中吕梁市20 988 km2、太原市6 878 km2、晋中市16 347 km2。结合水资源分区和行政区划,将示范区分为24个计算单元,分别进行农业干旱模拟计算。示范区主要种植小麦和玉米,2009年农作物总播种面积86.34万hm2,示范区主要农作物小麦和玉米生长期见表2。
4.2示范区农业干旱时空分布规律
利用本模型对山西示范区1970-2009年的40年24个计算单元进行了逐日干旱模拟,下面分析山西示范区农业干旱时空分布情况。
4.2.1干旱的时间分布
(1)缺水的年际分布。
示范区作物缺水率超过80%,出现严重干旱的年份有1987年、1997-1999年。作物缺水率超过60%的干旱年份有18年,占40年的45%,分别为:1971-1972年、1980-1982年、1987年、1989-1991年、1997-2002年、2005-2006年和2009年(见图3)。
(2)缺水的年内各旬分布。
1970-2009年各旬系列平均缺水率,5月中旬至6月中旬缺水率达到60%以上,其中6月上旬最高,缺水率达68%(见图4)。
4.2.2干旱的空间分布
根据山西示范区24个计算单元农作物缺水率计算结果,分析农业干旱的空间分布。
(1)小麦生长关键期干旱频率分析。
1970-2009年40年系列小麦生长关键期(4月上旬-6月中旬),示范区东部和南部地区16个单元易发生重旱,发生频率为20%～29. 3%,其中寿阳县、榆次市、太谷县和祁县发生特旱频率为26.8%～39.0%。小麦生长关键期特旱频率分析见图5。
(2)玉米生长关键期干旱频率分析。
1970-2009年40年系列玉米生长关键期(7月上旬-8月下旬),示范区24个单元易发生中旱,发生频率为29.3%～65. 9%,其中清徐县、榆次市、太谷县和祁县发生重旱频率为22.0%～39.0%。玉米生长关键期重旱频率分析见图6。
山西示范区1970-2009年各计算单元降水量变差系数 值空间分布为东南部和西北部比中部大,降水变差系数越大的地区,说明出现小降水的概率较大,易发生气象干旱,该模型模拟的农业干旱空间分布结果与气象干旱空间分布基本一致。
4.3农业干旱模拟结果验证
农业干旱模拟结果的可靠性取决于基本资料参数的可靠程度和农业干旱等级的划分标准是否合适。山西示范区1970-2009年的40年间实际发生中等以上的干旱20次,其中:中旱14次,重旱4次,特旱2次;模拟结果为发生中等以上的干旱18次,其中:中旱13次,重旱4次,特旱1次,说明山西示范区农业干旱模拟结果与实际发生的旱情基本一致,农业干旱模拟成果较为可靠。
5结论
本文提出的农业干旱两层动态模拟模型没有考虑旱作区地表以下水平方向的水量交换,因此,该模型适用于农田水分循环以垂直方向水量交换为主的平地旱作地区。在模型应用时,对作物实际受旱情况需进行监视和跟踪,根据实测土壤含水量对模型参数进行实时修正,可准确模拟预测作物缺水率,预估由缺水造成的作物减产量。
农业干旱模拟技术的应用是研究区域农业干旱规律的一种行之有效途径。利用干旱模拟结果,掌握干旱发生、发展和缓解的过程,分析研究区域干旱时空分布规律,可为干旱预测预警提供技术支撑,为抗旱决策提供科学依据。
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用C++语言模拟主存动态分配管理 第11篇
模拟主存动态分配管理是指不在真实系统软硬件环境下，使用高级语言构建虚拟的主存动态分配情景，模拟实现操作系统对主存资源的分配与回收。主存动态分配是一个比较复杂的过程，目前理论界对如何动态分配主存提出了很多算法，这些算法的性能优劣都需要经过测试分析之后才能判断。然而如果在真实的软硬件环境中进行测试，则存在如下问题：首先操作系统本来就是一个极为复杂的系统，在真实系统里进行调试很难排除其他部分的干扰，不能很好地测试主存动态分配管理方法的优劣;其次要把所提出的方法在真实系统中进行调试和运行是一项比较困难的工作，所花费的工作量较大，性价比不高，而且在真实系统里测试也不利于各种方法进行比较，不利于人为对测试数据的控制和对结果的观察。为解决上述问题，在此提出了一种用C++语言模拟主存动态分配管理的方法，详细介绍了模拟的全过程，主要包括模拟的思路、生成有价值的随机测试数据、模拟作业调度、模拟主存分配与回收、模拟进程调度等。
2 基本概念
所谓动态分区管理方式是指预先不将主存划分成几个区域，而是把主存中除操作系统所占区域外的空间看作一个大的空闲区。当作业要求装入主存时，根据作业需要主存空间的大小查询主存内各空闲区。当从主存空间中找到一个大于或等于该作业大小的主存空闲区时，选择其中一个空闲区，按作业要求划出一个分区并装入该作业。作业执行完后，它所占用的主存空间被收回，成为一个空闲区。如果该空闲区的相邻分区也是空闲区，则需要将相邻空闲区合并成一个空闲区。
3 管理思路
模拟主存动态分区的过程可以分为高层模拟和低层模拟两个部分。高层模拟是指模拟使用调度算法对等待队列中的作业进行调度，选择作业进入运行队列的过程。低层模拟是指模拟主存分配与回收的过程。实际上高层模拟就是修改等待队列和运行队列两个数据结构的过程，低层模拟就是修改已分配表和空闲区表两个数据结构的过程。所有数据的来源是作业信息表，因此首先必须设法生成有价值的随机作业。为了模拟真实系统的实时性，必须使用一个clock变量来给时间计数，初始值为0，表示0时刻。还要为程序设计一个主循环，循环每执行一次表示进入下一个时刻，因此clock值要加1，且在执行队列中的作业的剩余时间要减1。在每次循环执行时，首先检查是否有作业运行完，即遍历运行队列，检查是否有作业的剩余时间为0，若有则在运行队列中删去这条记录。接着检查是否有作业到达，即遍历作业信息表，检查是否有作业的到达时间与当前clock值相同，若有则让此作业进入等待队列。然后根据选定的调度算法，对等待队列里的作业进行调度，选出应该进入主存的作业进入主存，并模拟分配主存。
4 实现方法
4.1 数据结构
整个程序需要使用5个结构体作为数据结构，分别是进程占用分区表、空闲区表、作业信息表、等待队列、正在运行队列。其中作业信息表是用来存放随机生成的用来测试的原始作业数据，在程序运行过程中随机生成后便不做任何修改。等待队列和正在运行队列可以归为一个层次，是为操作系统进行高层作业调度服务的。有作业到达就进入等待队列，若作业被选中进入主存则进入正在运行队列。进程占用分区表和空闲区表是一个层次的数据结构，用来记录分配主存和回收主存的主存信息。数据结构具体如下：
(1)进程占用分区表
进程占用分区表用来存放内存中已被进程占用的分区的首地址、长度等信息：
其中address为分区首地址;length为分区长度;flag为标志位，flag表示作业名，为0表示信息为空。
(2)空闲区表
空闲区表用来存放内存中未被进程占用的、目前尚且空闲的分区的首地址、长度等信息：
其中address为分区首地址;length为分区长度;flag为标志位，flag为1表示有信息，为0表示信息为空。
(3)作业信息表
作业信息表用与存放整个程序运行过程中所有作业(包括已到达和未到达)的作业名、到达时间、持续时间、长度等信息：
其中name为作业名，intime为到达时间，during为持续时间;length为分区长度。
(4)等待队列
等待队列用来存放已到达但还没有被分配到主存空间、等待运行的作业的作业名、到达时间、持续时间、剩余时间、长度等信息：
其中name为作业名，intime为到达时间，during为持续时间;left为剩余时间;length为分区长度。
(5)正在运行队列
正在运行队列用来存放已经被分配主存空间、正在运行的作业的作业名、到达时间、持续时间、剩余时间和长度等信息：
其中name为作业名，intime为到达时间，during为持续时间，left为剩余时间，length为分区长度。
4.2 生成模拟作业
在模拟动态分区的过程中，如何生成模拟作业是一个非常重要的过程，因为生成的作业数据是不是具有代表性直接和测试的效果相关，如果生成的作业太少或者持续时间太短会使作业之间不需要进行调度就可以运行，无法看出需要测试的各种算法的优劣，因此需要在生成作业的时候采取一定的技巧，比如说生成作业的到达时间为0～50的范围内的随机数，作业持续时间为0～100范围内的随机数，这样使得作业持续时间的间隔大于作业到达的间隔，使得前面到达的作业还没有能够得到分配主存的机会或者还没有运行完就有新的作业到达，必须采用调度策略和分配主存的策略。
另外，为了便于多种待测试算法的比较，需要对多种算法使用相同的数据进行测试，因此应该将生成的测试数据存入文件，每次执行程序可以选择重新生成作业或是从文件读出上一次数据。以下是生成随机作业：
4.3 模拟作业调度
模拟作业调度是模拟已经到达，处在等待队列中的作业经过某种调度算法调度之后进入运行队列的过程。首先应该对调度算法进行选择，在选中某种调度算法后，根据该调度算法的选择准则选出应该进入主存的作业，尝试为它分配主存空间。如果主存有足够大的空间分配，则分配主存，修改等待队列和运行队列。如果主存没有足够大的空间分配，则不分配主存，按照调度算法中的准则选择另一个作业进行分配。
4.4 模拟动态分配主存
模拟动态分配主存是模拟操作系统动态分配主存，修改已用分区表和空闲分区表的过程。首先根据选择的主存分配算法，确定分配给该作业的空闲区。然后修改空闲区表，若空闲区的长度减去作业长度后的剩余长度小于规定的最小长度，就将这块空闲区全部分配给该作业，删除这条空闲区记录。如果空闲区的长度减去作业长度后的剩余长度大于最小长度，就将这块空闲区分出长度等于作业长度的一块分给该作业，剩余部分仍然作为空闲区，修改这条空闲区记录。最后修改已分配区表，加入一条记录表示该作业。
4.5 模拟动态回收主存
模拟回收主存的过程分为两个部分，即修改已分配表和修改空闲区表。修改已分配表的操作比较简单，只需删除已完成作业所对应的记录。修改空闲区表比较复杂，涉及到空闲区的合并问题，因此需要分为四种情况讨论，第一种情况是需要回收的主存空间左右都是已分配区，应该在空闲区表中加入一条记录;第二种情况是需要回收的主存空间左边是已分配区，右边是空闲区，则不需要加入记录，而应该修改右边的空闲区所对应记录的起始地址和长度;第三种情况是需要回收的主存空间右边是已分配区，左边是空闲区，则不需要加入记录，而应该修改左边的空闲区所对应记录的长度;第四种情况是需要回收的主存空间左右都是空闲区，则需要修改左边的空闲区所对应记录的起始地址和长度，并且删去右边的空闲区所对应的记录。
4.6 主调函数框架
前面所述都是模拟分配主存的各个部分实现的方法。需要一个主调函数将各个部分衔接起来，它的结构是首先进行初始化操作，对所有数据结构进行初始化。然后调用函数随机生成作业。接着选择调度算法和主存分配算法。随即进入主循环，循环每执行一次代表时间过了一个单位，需要将执行队列中的作业的剩余时间减1，当前时间加1。每一个时刻都要检查是否有作业到达，如果有则让其进入等待队列，然后根据选择的调度算法进行调度使作业进入执行队列，并根据选择的主存分配算法分配主存。程序如下：
5 结语
针对真实系统软硬件环境中进行主存动态分配管理算法测试存在的问题，提出了用C++语言模拟主存动态分配管理的方法，通过随机生成有价值的测试数据实际上机模拟作业调度、主存分配、主存回收、进程调度等过程，较好地解决了主存动态分配管理算法测试存在的问题，达到了预期的目标。
参考文献
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