Andijon mashinasozlik institute Transport va logistika fakulteti Mm va Tx yo‘nalishi k-45-22 guruh talabasi Soyibjonova Mohinurning Innovatsion faoliyat va ilmiy tadqiqotlar asoslari fanidan tayyorlagan mustaqil ishi

Andijon mashinasozlik institute
Transport va logistika fakulteti
Mm va Tx yo‘nalishi K-45-22 guruh
talabasi Soyibjonova Mohinurning
Innovatsion faoliyat va ilmiy tadqiqotlar asoslari fanidan
tayyorlagan mustaqil ishi
Modellashda o’xshashlik
Oxirgi yillarda mashina va mexanizmlarni loyihalash jarayoni va uni hisoblashga yondoshish tubdan o’zgarib bormoqda. Optimallashtirish usullari nafaqat eng ma’qul konstruktsiya yechimini tanlash, balki loyihalash jarayonining o’zini ham optimallash maqsadida loyihalash jarayonining zaruriy va ajralmas bir qismi bo’lib qolmoqda. Kompyuterlarni keng ko’lamda qo’llash hisoblash usullarini o’zgartirdi, matematik modellarni zamonaviy taxlil va oldindan aniqlash usullarining asosi qilib qo’ydi. Yangi yaratilayotgan mashinalarni loyiha bosqichidan, ishlab chiqarish bosqichiga ko’chirishni tezlashtirish muxandislar oldida turgan muhim masalalardan biridir. CHunki an’anaviy usullarda g’oya loyiha taxtasidagi qog’ozdan ishlab chiqarishga joriy qilingan aniq mashinaga aylanguncha o’tgan vaqt 8 - 15 yilni tashkil etishi mumkin. Buning sababi dastlab (matematik modellardan foydalanmasdan turib) bir necha bosqichli tajriba sinovlari o’tkaziladi. Har bir bosqichda sinov jihozlari tayyorlanadi, mashinaning ko’rsatkichlari qayta -qayta aniqlanadi, tadqiqotchilar, muxandis va ishchilarning juda ko’p mehnati sarflanadi. Bu o’tgan vaqt ichida mashinalarning mutlaqo yangi negizda ishlovchi avlodlari yaratilishi mumkin. Ayniqsa, bozor munosabatlari sharoitida raqobatga bardosh bera oluvchi mashinalar yaratish uchun loyihalash va ishlab chiqarishni juda tez yo’lga qo’yish talab etiladi. Bu vazifalar matematik modellar tuzish va uni loyihalashning avtomatlashtirilgan tizimi yordamida o’rganish yo’li bilan hal qilinadi. Modellash ilmiy bilish usuli bo’lib, undan foydalanganda o’rganilayotgan ob’ekt boshqa, model deb ataluvchi, oddiyroq ob’ekt bilan almashtiriladi. Modelni o’rganish natijasida ob’ekt haqida yangi ahborot hosil bo’ladi [1]. Asl nushani modelga aylantirish usuliga bog’liq holda fizik va matematik modellash mavjud. Fizik modellashda o’rganilayotgan tizim (ob’ekt) uning fizik modeli bilan almashtiriladi, u o’rganilayotgan tizim (ob’ekt)ni fizik tabiatini saqlagan holda qaytadan takrorlaydi. Matematik modellashda kompyuterda amalga oshirilgan tizim (ob’ekt)ning matematik modeli ustida tadqiqot o’tkaziladi. Har qanday tizimni matematik modellash usulida o’rganish qator operatsiyalarni ketma-ket bajarishdan tashkil topadi [2]: - ishlab chiqiladigan yoki o’rganiladigan tizimning ta’rifini tuzish; - uning matematik modelini shakllantirish; - modelni kompyuterda amalga oshirish; - modelni tadqiq qilib, o’rganish; - olingan natijalarni izohlab berish. Fizik modellashda jarayonni turli masshtablarda qayta tiklash va fizikaviy xususiyatlarini, chiziqli o’lchamlarini ta’sirini o’rganish ro’y beradi. Tajriba bevosita o’rganilayotgan jarayonda o’tkaziladi. Tajriba ma’lumotlariga ishlov berish, ularni turli fizik kattaliklar va chiziqli o’lchamlar kombinatsiyasi bilan tuzilgan, o’lchamsiz komplekslarning bog’lanishlari shaklida ifodalash orqali amalga oshiriladi. Bu o’lchamsiz shakl, olingan bog’lanishlarni, aniqlovchi o’lchamsiz komplekslar yoki o’xshashlik mezonlarining doimiyligi bilan tavsiflanuvchi, o’zaro o’xshash jarayonlar guruhiga tarqatishga imkon beradi. ¤lchamsiz komplekslarni olish yoki differentsial tenglamalar asosida, yoki kattaliklar (o’lchamlar) nazariyasi usuli bilan amalga oshiriladi [3]. Fizik modellash modelda va ob’ektda aniqlovchi o’xshashlik mezonlari doimiyligini qayta tiklashga keltiriladi. Amalda bu, o’rganilayotgan fizik jarayonni bir necha bosqichda qayta tiklash kerakligini, ya’ni ushbu fizik jarayonni amalga oshirishning kichik masshtablaridan, aniqlovchi chiziqli o’lchamlarni qonuniyat bo’yicha o’zgartirib, katta masshtablarga o’tishni bildiradi. SHunday qilib, fizik modelni o’zgartirish bevosita fizik jarayonning o’zida amalga oshiriladi. Geometrik shaklni modellash va bunda masshtab omilini baholash masalasi maxsus adabiyotlarda ko’rilgan. Fizik modellashda keng ishlatiladigan o’xshashlik nazariyasi, o’xshashlik mezonlari va o’lchamlar taxlili ham maxsus adabiyotlarga murojaat qilishni talab qiladi. Ba’zi bir murakkab mashina va jarayonlarni tabiiy xolda emas, balki geometrik va fizik modellarda tadqiqot qilish qulay. Bunday modellar yordamida olingan tajriba ma’lumotlari, matematik model qurishga kirishishdan avval, o’xshashlik nazariyasi yordamida taxlil qilinishi kerak. Bunda muvofiq tarzda masshtab koeffitsientlari, o’xshashlik mezonlari topiladi va modeldan olingan ma’lumotlarni (ba’zi hollarda o’lchamsiz) tabiiy holga qanchalik muvofiq kelishi baholanadi. Tabiiy kattalikka keltirib olingan ma’lumotlardan matematik modellar qurish uchun foydalansa bo’ladi. 2. MATEMATIK MODELLASHNING MOHIYATI Matematik modellashning mohiyati shundaki, bu yerda jarayon modelini o’zgarishi fizik modelda emas, balki bevosita matematik modelning o’zida kompyuter yordamida o’rganiladi. Matematik modellash uchta bosqichni o’z ichiga oladi: matematik modelni qurish, o’rganilayotgan jarayonni modellovchi algoritm yaratish, model va o’rganilayotgan jarayonning adekvatligini aniqlash [4]. Matematik modelni qurish, jarayonni o’zaro munosabatlar tizimi ko’rinishidagi (masalan, chekli yoki differentsial tenglamalar, tengsizliklar, mantiqiy shartlar, maxsus operatorlar va xokazo) rasmiy shaklga (formalizatsiyaga) olib kelinadi. Bu munosabatlar jarayonning elementar xodisalarini va ular orasidagi o’zaro ta’sirni, asosiy qo’zg’atuvchi omillarni hisobga olgan holda, ifodalaydi. ¤rganilayotgan jarayonni modellovchi algoritm kompyuter uchun dastur ko’rinishida yozilishi mumkin. Bunda elementar xodisalar va jarayonni butunlay tavsiflovchi ahborot qadamma-qadam ishlab chiqiladi, shuningdek modellash natijasi sifatida ishlatiladigan kattaliklar shakllanadi. Jarayonning kechishiga tasodifiy omillarni ta’siri tasodifiy sonlar yordamida imitatsiya qilinadi. Tasodifiy sonlar avvaldan berilgan va modellash jarayonida olinadigan taqsimot qonunlariga ega bo’ladi. Tabiiy tajribadagi kabi, jarayonni kompyuterda amalga oshirishning har bir alohida natijasi, tasodifiy qo’zg’alishlarning shakllangan birgalikda kelishini hisobga olgan holda, qo’zg’atuvchi omillarning ta’siri to’plamining jamlangan samarasini aks ettiradi. Tanlangan modelni ko’rilayotgan ob’ektga adekvatligini tekshirish modellashning eng muhim qismi hisoblanadi. Har qanday model chinakam jarayonning faqat yaqinlashgan aks etishi hisoblanadi. Aniq jarayonni o’rganilganlik darajasidan kelib chiqib, katta yoki kichik aniqlik darajasi bilan, modellanayotgan ob’ektning tabiatini qayta tiklovchi model tuzish mumkin. Matematik modelni ishlab chiqishda u yoki bu darajada model tenglamalarining ba’zi parametrlarini mumkin bo’lgan kattaliklari haqida yaqinlashgan ma’lumotlarni ishlatishga to’g’ri kelgani sababli, modelni adekvatligini baholash masalasi kelib chiqadi. Tabiiyki, faqat mavjud jarayon (ob’ekt)ni modellashda bunday masalalarni yechish mumkin. Matematik modellash usullari matematik modelda tajriba o’tkazishga imkon beradi. Bunda modellash sharoitlari to’liq hajmda nazorat qilinadi va modellash natijalariga hisobga olinmagan tasodifiy omillarning ta’sir ko’rsatishi yo’qotiladi. Bu usullar zamonaviy kompyuterlar yordamida, nisbatan katta bo’lmagan xarajat bilan, ob’ektning mumkin bo’lgan barcha variantlarini tadqiqot qilish, uning asosiy xossalarini o’rganish, uni takomillashtirish rezervlarini ochib berishga imkon beradi. SHu bilan birga ishlatilayotgan model doirasida optimal yechimlarni qidirib topish doimo kafolatlanadi [5]. Matematik modellash xech qachon fizik modellashga qarshi qo’yilmasligini doimo nazarda tutish kerak. U ko’proq fizik modellashni matematik ifodalash vositalari va sonli taxlil aslahalari bilan to’ldirishga yaraydi. Mohiyati bo’yicha fizik modellash usullari ham tekshirilayotgan ob’ektdagi jarayonlarning matematik ifodasi va uning fizik modeli aynan o’xshashligiga asoslanadi. Biroq ular, umumiy matematik tenglamalardagi ba’zi aniqlovchi komplekslarni taqqoslash asosida, matematik ifodalashning aniq xossalarini ko’rib chiqmaydi. Hozirgi vaqtda fizik modellash usullari yangi sifat olmoqda. Ular matematik model tenglamalariga kirgan koeffitsientlarning o’zgarish chegaralarini topish uchun ishlatilishi mumkin. Bu bilan matematik ifodalangan jarayonni masshtablash va modelni o’rganilayotgan ob’ektga adekvatligini o’rnatish imkonini beradi.
MATEMATIK MODELLARNI QURISH
Modellar fizik, matematik, mantiqiy va boshqa ko’rinishlarda bo’lishi
mumkin.
Model - chinakam jarayonlar va tizimdagi o’zaro bog’lanishlarni ifodalashning soddalashtirilgan shakli bo’lib, tashkil etuvchi elementlar (omillar)ni tizimning butkul holatiga ta’sirini o’rganish, baholash va oldindan aniqlash imkoniyatini
beradi. Masalan, mashinaning texnik holatini foydalanish jarayonida o’zgarishini
uchta shaklda yozib ifodalash mumkin.
1. t ish vaqtiga bog’liq holda, uni odatda n - darajali (tartibli) polinom bilan
approksima-tsiyalashadi [7]:
n
n
y  a  a t  a t  a t
2
0 1 2 (3.1)
2. Bunday approksimatsiyalovchi tenglamalarni bog’lanishlar deb atash
to’g’riroq bo’lar edi, chunki qonuniyatlar analitik tarzda fizikaviy jarayonlarni
ifodalaydi, masalan:
bt
y y e  0 (3.2)
bu yerda: y -eyilish, detallarning solishtirma sarfi, tizimni foydalanish jarayonida ishchan holatda saqlab turish harajatlari.
3. Tizim holat parametrlarining bir nechta tasodifiy omillar ta’siri ostida
aniq vaqt ichida o’zgarishi yoki tarqalishini, tasodifiy kattalikning xususiy
qiymatlarini taqsimlanish qonuni bilan yoki ko’p hadli regressiya tenglamasi (masalan, chiziqli) bilan ifodalanadi.
n n
y  a  a x  a x  a x 0 1 1 2 2 (3.3)
bu yerda: x1, x2, ... , xn - omillar.
Tenglamalarning keltirilgan oxirgi ikki shaklini alohida mashinaning texnik
holatini ifodalash uchun ishlatish mumkin. Agar tizim elementlaridan har birining
holat parametri bar nechta tasodifiy omil ta’siri ostida aniq vaqt ichida tarqalishga
ega bo’lsa, aniq bir qiymatli bo’lmasa, unda tizimning holatini ommaviy xizmat
ko’rsatish nazariyasi va statistik sinovlar (Monte-Karlo usuli) yordamida ifodalab
berish mumkin. Mashinalar guruhidagi ishlamay qolishlar kelib chiqishi va ularni
yo’qotishni shunday usulda ifodalanadi. Matematik modelning bu turini mashinalar guruhining texnik holatini oldindan aniqlash uchun ishlatish mumkin, aniq
mashinaning texnik holatini oldindan aniqlash uchun esa ishlatish mumkin emas.
Matematik modellashda o’rganilayotgan jarayonning tadqiqoti kompyuterda,
matematik model ko’rinishida bog’langan turli parametrlarni o’zgartirish yo’li bi-
lan o’tkaziladi. Bunda o’rganilayotgan jarayonning amalga oshishini turli variantlari haqidagi ma’lumotlar tezda olinadi. Nisbatan qisqa vaqtda modelning optimal
variantlarini ishlab chiqish mumkin, boshqacha aytganda, matematik modelni,
demak jarayonning o’zini ham optimallashni amalga oshirish mumkin.
Qiymat pulda yoki vaqtda ifodalanishidan qat’i nazar, matematik modellash
fizik modellashdan ancha arzon tushadi.
Jarayonni matematik yozib chiqish yoki uning matematik modelini qurish -
jarayonning omillari va parametrlari orasidagi matematik bog’liqlikni aniqlashni
bildiradi. Matematik bog’lanishning shakllari turlicha bo’lishi mumkin. Agar fizik
kattalik bir yoki bir necha kattalikning bir qiymatli funktsiyasi sifatida aniqlansa,
funktsional bog’lanish deb ataladi. Agar tasodifiy bo’lmagan mustaqil o’zgaruvchi
va tasodifiy qaram o’zgaruvchi o’rtasida bog’lanish bo’lsa, regression bog’lanish
deb ataladi. Agar o’zgaruvchilardan ikkalasi ham tasodifiy bo’lsa, korrelyatsion
bog’lanish deb ataladi. CHiziqli korrelyatsion bog’lanishni esa funktsional
bog’lanish deb hisoblash mumkin.
Matematik modellashda tabiatiga ko’ra turlicha xodisalar uchun matematik
modellarning izomorfligi printsipi ham ishlatiladi.
Keltirilgan differentsial tenglamalarda tabiati bo’yicha har hil xodisalar
yozilgan [8]:
energiya miqdorining ko’chishi (ishqalanish kuchi):
dx
dW
   - Nyuton qonuni;
issiqlikni ko’chishi (issiqlik oqimi):
dx
dt
q   - Fur’e qonuni;
moddani ko’chirish (modda oqimi):
dx
dC
qb  D - Fik qonuni;
elektr tokini ko’chirish:
dx
dU i

1
  - Om qonuni.
Keltirilgan barcha tenglamalarga mos ravishda tezlik
dx
dW
, temperatura
dx
dt
,
kontsentratsiya
dx
dC
, kuchlanish
dx
dU
gradientlari kirishini ko’rish qiyin emas.
Ravshanki, agar mos keluvchi qayta hisoblash koeffitsientlari kiritilsa, bu xodisalardan istalganini Nyuton qonuni bilan modellash mumkin. Turlicha tabiatli
fizik-kimyoviy jarayonlarni modellash imkonini beruvchi analog hisoblash mashinalari xususan shu printsipga asoslanadi.
Berilgan fizik jarayonni aks ettiruvchi matematik model muayyan matematik
yozuv ko’rinishida tasvirlanadi, tajriba dalillarini birlashtiradi va tekshirilayotgan
jarayonning parametrlari orasidagi o’zaro bog’lanishlarni aniqlaydi. Buning uchun
nazariy usullardan ham, kerakli tajriba ma’lumotlaridan ham foydalaniladi. Matematik modellar ishlab chiqishning pirovard maqsadi jarayon tabiatini oldindan
aniqlash va jarayon kechishiga ta’sir ko’rsatish bo’yicha tavsiyalar ishlab chiqishdir.
Tadqiqot qilinayotgan xodisalar to’g’risida yetarli ahborot bo’lmasa, ularni
o’rganish, tadqiqot qilinayotgan jarayonning asosiy sifat xususiyatlarini buzmasdan turib, oddiy modellar qurishdan boshlanadi.
Agar jarayonning asosiy o’zgaruvchilari, vaqt va fazoda o’zgarsa, bunday jarayonlarni ifodalovchi modellar taqsimlangan parametrli modellar deb ataladi.
Ular xususiy hosilali differentsial tenglamalar ko’rinishida tasvirlanadi.
Agar jarayonning asosiy o’zgaruvchilari faqat vaqt bo’yicha o’zgarsa, bunday
jarayonlarni ifodalovchi modellar to’plangan parametrli modellar deb ataladi. Ular
oddiy differentsial tenglamalar ko’rinishida tasvirlanadi.
Modelni ishlab chiqishda hodisa yoki jarayonni bilish darajasiga qarab ish
yuritiladi:
1. Bog’lanishlarning sabab va oqibatlari mutlaqo aniq bo’lgan jarayonning
matematik modelini tuzishdagi eng yuqori daraja.
2. Jarayonning tuzilishi ravshan, ammo uning matematik ifodasi yo’q. Bunda
o’xshash matematik ifoda bilan analog tanlanadi.
3. Qo’shimcha ma’lumotlar bo’yicha jarayonning ravshanligini ochib berish
kerak va o’shandagina matematik model quriladi yoki foydalaniladi.
4. Jarayonning parametrlari ahamiyatligi noma’lum bo’lgan bir nechta omilga bog’liq, shuning uchun har bir omilning ahamiyati darajasini tajribada aniqlanadi.
5. Jarayon haqida deyarli hech narsa ma’lum emas, tajriba ma’lumotlari
olishning imkoniyati yo’q. Taxmin (gipoteza) qilishga va uni keyin tekshirishga
to’g’ri keladi.
Jarayonning matematik modeli aniqligini asosan muhimligi iqtisodiy va
texnik ko’rsatkichlar orqali ifodalanadigan operatsiyalarda oshirish kerak. Matematik model ishlatish uchun qulay, foydalanayotgan kishi uchun tushunarli,
qo’llanishining barcha diapazonida ishlatishga yaroqli, o’rganilayotgan jarayon
yoki hodisani aniq ifodalash uchun yetarlicha murakkab bo’lishi kerak.
Muhim bo’lmagan o’zgaruvchilarni o’chirish (amaliyot uchun yetarli aniqlik
bilan o’zgarmas deb qabul qilish, qandaydir o’zgaruvchilarni tashlab yuborish
mumkin);
o’zgaruvchilarning tabiatini o’zgartirish, masalan, qandaydir kattalikni diskret o’rniga uzluksiz o’zgaruvchan deb qabul qilish;
chiziqli bo’lmagan tenglamalarni chiziqli bilan almashtirish (tenglamalarni
chiziqliga keltirish) usullari bilan matematik modelni soddalashtirishga erishish
mumkin.
Matematik modellash jarayoni ushbu izchillikda bajariladi:
- avval masala, uni bir ma’noli tushunishni ta’minlash uchun, aniq va
ravshan ifoda qilinadi;
- keyin boshqa tadqiqotchilarning adabiyotda yoritilgan tajriba ma’lumotlari
asosida jarayonning fizik-kimyoviy qonunlari, jarayonning nazariyasi aniqlanadi,
bunday ma’lumotlar bo’lmagan taqdirda esa, ishchi taxmin qilinadi va u keyinchalik tekshiriladi;
- fizik-kimyoviy qonunlar yoki qabul qilingan ishchi taxmin asosida, eng
oddiy va ravshan shaklda, parametrlarni omillar bilan bog’lovchi bitta tenglama
yoki matematik tenglamalar tizimi tuziladi;
- qabul qilingan matematik tenglamalarni yechish usuli, tenglama parametrlarini topish yo’llari aniqlanadi;
- qabul qilingan modelni haqiqiy jarayonga mos kelishi tekshiriladi (buni
daliliy ma’lumotlar mavjud bo’lganda va ularni matematik model yordamida
hisoblangan ma’lumotlar bilan taqqoslab bajarish mumkin).
Matematik modellashda eng og’iri - bu jarayon yoki hodisani yetarlicha aniq
ifodalovchi tenglamalar tuzishdir. Tenglamalar algebraik va integral-differentsial
bo’lishi mumkin. Murakkab jarayonning matematik modeli asosiga energiya yoki
moddaning saqlanish qonuni qabul qilinadi (masalan, issiqlik balansi tenglamasi).
Bu qonunlar ko’plab elementar jarayonlarni miqdor jihatdan o’zaro bog’lashga
imkon beradi [9].
Agar bog’lanish noma’lum bo’lib, uni tajriba ma’lumotlari bo’yicha aniqlash
kerak bo’lsa masala bir oz murakkab tus oladi. Bu holda tajriba nuqtalarining grafikda joylashishi bo’yicha, oldin olingan ma’lumotlarga eng to’liq mos keladigan
ma’lum formula tanlanadi, tajriba ma’lumotlari approksimatsiyalanadi, keyin esa
bu bog’lanishning parametrlari aniqlanadi.
Ba’zan ma’lum bo’lgan, biroq ancha murakkab analitik bog’lanishni soddaroq va amaliy jihatdan yetarlicha aniq bo’lgan empirik bog’lanish bilan almashtirilganda ham approksimatsiyalanadi. Har qanday bog’lanishni ifodalashning ayniqsa tushunarli shakli, har holda analitik emas, xatto jadval ham emas,
balki grafik hisoblanadi. SHuning uchun olingan natijalarni grafiklar shaklida
ko’rsatish kerak.
Asosiy omillarning qiymatlari vaqt o’tishi bilan o’zgarmay qoladigan jarayon
(statsionar) barqaror jarayon deyiladi. Barqaror jarayon uchun statik modellar tuziladi. Omillarning qiymatlari tasodifiy holda o’zgaruvchi jarayon o’tish jarayoni
deb ataladi. ¤tish jarayoni uchun dinamik modellar tuziladi
Albatta o’tish jarayonlarining qonuniyatlari barqaror jarayondan farq qiladi
va unga nisbatan murakkabroq bo’ladi. SHunga yarasha matematik modellar ham
o’tish va barqaror jarayonlar uchun turli ko’rinishda bo’ladi. ¤tish jarayoni matematik modellarining xususiy holi barqaror jarayonni ham o’z ichiga oladi.
SHundan kelib chiqib, avval barqaror jarayonlar o’rganiladi, so’ngra esa yetarlicha
ma’lumotlarga ega bo’lgan holda, o’tish jarayonlari uchun matematik modellar
tuzishga kirishish mumkin.