WhatsApp: +79119522521

Telegram: +79119522521

Путь:

Выполненные ранее работы и работы на заказ

Санкт-Петербургский государственный технологический институт (технический университет)

Информатика

СПбГТИ 8й факультет группы Ананченко И. В.

Курсовые работы выдаются аналогичного плана всем химическим факультетам, но тут, на факультете "Информатики и управления", выполняются с использованием языков программирования Delphi v7.0 и Borland C++ v3.1

Начиная с февраля 2008г. задания изменены. Теперь надо делать на Turbo Pascal и на Visual Studio C.NET, цена от ...руб. за курсовую

Выполнено порядка 20 вариантов курсовых работ

МНК Y_p=a+b·T

Задание на курсовую работу
Тема: Создание программных продуктов для обработки экспериментальных данных. Идентификация параметров. Сортировка.

Таблица 1. Задана экспериментальная выборка размерностью N, где N- число опытов

T	0	4	10	15	29	36	51	68	21	60	40
y	66.7	71.0	76.3	80.6	92.9	99.4	113.6	125.1	85.7	119.3	106.1

Известен вид расчетной зависимости Y_p=a+b·T

Идентифицировать параметры расчетной зависимости a и b.
1. Разработать программный продукт
– Для определения a и b
– Сортировки экспериментальных данных по возрастанию аргумента
– Для вычисления значений T, y, y_p и относительной погрешности для каждого опыта. Результаты вывести в виде таблицы.
– Для определения наибольшей и наименьшей погрешности.
2. Для вычисления a и b использовать метод наименьших квадратов.
. . .
Вычисление a и b оформить в виде процедуры. Вычисление y_p оформить в виде функции.
По полученным результатам построить графические зависимости y(T) от T и y_p(T) от T.
3. Сортировку экспериментальных данных оформить в виде процедуры.
4. Для вычисления относительной погрешности использовать формулу:
dy_i=(y_iрасч-y_i) / (y_i)
5. Вычислить a и b. Построить графические зависимости экспериментальных и расчетных значений от х.

В программе предусмотреть возможность ввода данных пользователем не только с клавиатуры, но и из файла. Возможность вывода результатов на экран компьютера или в файл. Возможность печати результатов. Обратить внимание на удобство программного интерфейса для пользователя. Разработать систему помощи (Help) по работе с программой. Построение графиков реализовать в среде программирования, проверку построений графических зависимостей провести при помощи программного продукта Excel.

Дата выполнения: 09/04/2008

М-д Симпсона. К-т теплоотдачи

Тонкий цилиндрический стержень помещен в высокотемпературный поток жидкости. Коэффициент теплоотдачи приближенно можно найти по формуле:
. . .
где a(t)=a₀·(1+e^-br³)
и=5221·Bm / m²·K
a₀=1.356·10^-3·c^-3
Определить коэффициент теплоотдачи a.

1. Разработать программный продукт для определения коэффициента теплоотдачи a
- для одной температуры
- для заданного интервала температур, Т изменяется от 100 до 150С, с шагом 5С
- для вычисления таблицы значений функции y(t) от t, где y(t)=e^-bx³ , для t изменяющегося от 1 до 18 с шагом 1.
2. Для вычисления интеграла использовать метод Симпсона с заданной точностью e. Вычисление интеграла оформить в виде функции.
3. Используя Excel, по полученным результатам построить графические зависимости y(t) от t и a(t) от t
4. Определить коэффициент теплоотдачи для заданного интервала температур. Построить графическую зависимость a(t) от t.
5. Провести сравнение и анализ полученных результатов.
С состав курсовой работы включить:
- описание метода Симпсона
- Алгоритм процедуры для вычисления интеграла по методу Симпсона
- Исходные данные и результаты вычислений, в том числе и полученные графики
- Выводы

Дата выполнения: 09/04/2008

М-д Симпсона. Оп-ть зав-ть ... по Де

Тема: Создание программных продуктов для исследования зависимости мольной теплоемкости металлов C_v от отношения Q/T по Дебаю.
Зависимость мольной теплоемкости металлов C_v от отношения Q/T имеет следующий вид:
. . .
где T – температура;
Q – температура Дебая;
C_v – теплоемкость;
R – универсальная газовая постоянная.
Определить мольную теплоёмкость по Дебаю.

1.Разработать программный продукт для определения мольной теплоемкости металлов по Дебаю для соотношения Q/T=0.1; 1; 1.5; 2; 3. К=8.31
2.Для вычисления интеграла использовать метод Симпсона с заданной точностью e
Вычисление интеграла оформить в виде процедуры. Вычисление подынтегральной функции оформить в виде функции.
Результаты вычисление сохранить в файле для дальнейшего использования табличным процессором Excel.
3. Используя Excel, по полученным результатам построить графическую зависимость C_v(Q/T) от (Q/T) .
4. Определить мольную теплоемкость металлов по Дебаю для заданных соотношений (Q/T). Построить графическую зависимость C_v(Q/T) от (Q/T).
5. Провести сравнение и анализ полученных результатов.

В состав курсовой работы включить:
a. Описание метода Симпсона
b. Алгоритм процедуры для вычисления интеграла по методу Симпсона
c. Программные продукты в среде программирования, включая описание интерфейса.
d. Исходные данные и результаты вычислений, в том числе и полученные графики
e. Выводы.

В программе предусмотреть возможность ввода данных пользователем не только с клавиатуры, но и из файла. Возможность вывода результатов на экран компьютера или в файл. Возможность печати результатов. Обратить внимание на удобство программного интерфейса для пользователя. Разработать систему помощи (Help) по работе с программой. Построение графиков реализовать в среде программирования, проверку построений графических зависимостей провести при помощи программного продукта Excel

Дата выполнения: 09/04/2008

М-д Симпсона. Определение светимости

Физическая постановка задачи:
Процесс излучения энергии абсолютно черным телом (идеальный излучатель) описывается уравнением Стефана-Больцмана
E=36.9·10^-12·T
Энергия в видимом спектре частот определяется уравнением Планка
. . .
X – длина волны, соответствующая видимому спектру
Требуется
1. Определить светимость электрической лампочки для интервала температур (1000-9000) К
Светимость (отношение энергии видимого спектра в общей энергии излучения) определяется выражением:
Светимость = E_вид / E·100%
2. Построить таблицу для 9ти точек заданного интервала температур, равноотстоящих друг от друга
3. Получить графики зависимостей E=f1(T), E_вид=f2(T), Светимость=f3(T)
Для вычисления интеграла использовать метод Симпсона с заданной точностью e=0.0001

Дата выполнения: 09/04/2008

М-д Эйлера. dy/dx=x+cos(y/√5)

Решить дифференциальное уравнение
dy/dx=x+cos(y/√5)
На интервале [x₀,x_k] с шагом h и начальным значением y₀, воспользовавшись методом Эйлера.
Исходные данные
x₀=1.8
x_k=4.2
y₀=2.6
h=0.2

Дата выполнения: 09/04/2008

МНК H=a·Q²+b·Q

Задание на курсовую работу
Тема: Создание программных продуктов для обработки экспериментальных данных. Идентификация параметров.

Для характеристики истечения топлива из жиклера Лоре предложил формулу:
H=a·Q²+b·Q (1)
Где H – полное разрежение (в сантиметрах столба бензина), а Q – расход топлива (см³/мин). Полученные результаты приведены в таблице.

Таблица 1. Экспериментальная выборка

№	Qi	Hi	Hi расч	dHi
1	14.0	3.05
2	20.5	4.90
3	35.3	10.4
4	45.0	15.3
5	53.8	20.1
6	62.0	25.4
7	58.3	29.8
8	75.2	34.6
9	82.0	40/0

Запишем формулу (1) в виде H/Q=a·Q+b Введем обозначения: Q=х, H/Q=y , тогда формула (2) примет вид: y=a·x+b (3) Идентифицировать параметры расчетной зависимости a и b
1. Разработать программный продукт:

Для определения a и b
Для вычисления значений Q, Hp и относительной погрешности для каждого опыта. Результаты вывести в виде таблицы.
Для определения наибольшей и наименьшей погрешности.

2. Для вычисления a и b использовать метод наименьших квадратов. Вычисление a и b оформить в идее процедуры Sub … End Sub. Вычисление Hp оформить в виде функции. Результаты вычислений сохранить в файле для дальнейшего использования табличным процессоров Excel. Используя Excel, по полученным результатам построить графические зависимости H(Q) от Q и Hp от Q.
3. Для вычисления относительной погрешности использовать формулу dHi=(Hi расч - Hi) / (Hi).
4. Вычислить a и b . Построить графические зависимости экспериментальных и расчетных значений от Q.
5. Провести сравнение и анализ полученных результатов.
В состав курсовой работы включить:

Описание метода наименьших квадратов. Вывод формул для вычисления a и b.
Алгоритм процедуры для вычисления коэффициентов по методу наименьших квадратов.
Алгоритм процедуры для определения наибольшего и наименьшего элементов последовательности.
Исходные данные и результаты вычислений, в том числе и полученные графики.
Выводы.

Дата выполнения: 09/04/2008

МНК m=a·exp(b·T)

В таблице приведены опытные данные зависимости коэффициента трения в подшипнике m от температуры T

Таблица. Экспериментальная выборка

№	Ti	_m	_i^расч	dRi
1	60	0.0148
2	70	0.00124
3	80	0.0102
4	90	0.0085
5	100	0.0071
6	110	0.0059
7	120	0.0051

Известен вид расчетной зависимости
m=a·exp(b·T)
Идентифицировать параметры расчетной зависимости a и b
1. Разработать программный продукт:

Для определения a и b
Для вычисления значений T,m_p и относительной погрешности для каждого опыта. Результаты вывести в виде таблицы.
Для определения наибольшей и наименьшей погрешности.

2. Для вычисления a и b использовать метод наименьших квадратов. Вычисление a и b оформить в идее процедуры. Вычисление H_p оформить в виде функции. Используя Excel, по полученным результатам построить графические зависимости m(T) от T и m_p(T) от T
3. Для вычисления относительной погрешности использовать формулу
dm_i=(m_i^расч - m_i) / (m_i)
4. Вычислить a и b. Построить графические зависимости экспериментальных и расчетных значений от T.
5. Провести сравнение и анализ полученных результатов

Дата выполнения: 09/04/2008

МНК p=a+b·T

Задана экспериментальная выборка

№	T_i	y_i	y_i_расч	dy
1	0	66.7
2	4	71.1
3	10	76.3
4	15	80.6
5	29	92.9
6	36	99.4
7	51	113.6
8	68	125.1
9	21	85.7
10	60	119.3
11	40	106.1

Известен вид расчетной зависимости
p=a+b·T
Идентифицировать параметры расчетной зависимости a и b
1. Разработать программный продукт:

Для определения a и b
Для вычисления значений T,p_p и относительной погрешности для каждого опыта. Результаты вывести в виде таблицы.
Для определения наибольшей и наименьшей погрешности.

2. Для вычисления a и b использовать метод наименьших квадратов. Вычисление a и b оформить в идее процедуры. Вычисление p_p оформить в виде функции. Результаты вычислений сохранить в файле для дальнейшего использования табличным процессоров Excel. Используя Excel, по полученным результатам построить графические зависимости p(T) от T и p_p(T) от T
3. Для вычисления относительной погрешности использовать формулу
dp_i=(p_i^расч - p_i) / (p_i)
4. Вычислить a и b. Построить графические зависимости экспериментальных и расчетных значений от T.
5. Провести сравнение и анализ полученных результатов

В состав курсовой работы включить:

Описание метода наименьших квадратов. Вывод формул для вычисления и
Алгоритм процедуры для вычисления коэффициентов по методу наименьших квадратов
Алгоритм процедуры для определения наибольшего и наименьшего элементов последовательности.
Исходные данные и результаты вычислений, в том числе и полученные графики
Выводы

Дата выполнения: 09/04/2008

МНК P=a+b·V²

При падении парашюта в воздухе получены следующие результаты (см. таблицу) наблюдений зависимости между его скоростью и давлением на поверхности парашюта.

Таблица. Экспериментальная выборка

№	v	P
1	2,40	0,0141
2	3,50	0,0281
3	5,00	0,0562
4	6,89	0,1125
5	10,00	0,2250

Эту зависимость можно выразить формулой
P=a+b·V²
Требуется идентифицировать параметры расчетной зависимости a,b
1. Разработать программный продукт:

Для определения a,b
Для вычисления значений x,y_p и относительной погрешности для каждого опыта. Результаты вывести в виде таблицы.
Для определения наибольшей и наименьшей погрешности.

2. Для вычисления a,b использовать метод наименьших квадратов. Вычисление a,b оформить в виде процедуры. Вычисление P_p оформить в виде функции. Результаты вычислений сохранить в файле для дальнейшего использования табличных процессоров Excel. Используя Excel, по полученным результатам построить графические зависимости P(v) от x и P_p от v
3. Для вычисления относительной погрешности использовать формулу
dP_i=(P_i^расч -P_i / (P_i))
4. Вычислить a,b. Построить графические зависимости экспериментальных и расчетных значений от v.
5. Провести сравнение и анализ полученных результатов В состав курсовой работы включить:

Описание метода наименьших квадратов. Вывод формул для вычисления a,b
Алгоритм процедуры для вычисления коэффициентов по методу наименьших квадратов
Алгоритм процедуры для определения наибольшего и наименьшего элементов последовательности.
Исходные данные и результаты вычислений, в том числе и полученные графики
Выводы

Дата выполнения: 09/04/2008

МНК R=a·T+b

Для изучения зависимости электрического сопротивления меди R от температуры Т⁰ проводились измерения сопротивления медного стержня диаметром 0,93см и длиной 77,6см. Результаты измерений приведены в таблице.

Таблица 1. Экспериментальная выборка

№	Ti	Ri	Ri расч	dRi
1	19.1	76.30
2	25.0	77,80
3	30.1	79.75
4	36.0	80.80
5	40.0	82.35
6	45.1	83.90
7	50.0	85.10
8	20.1	77.12
9	43.2	82.93
10	33.3	81.10

Зависимость сопротивления меди от температуры можно выразить формулой
R=a·T+b (1)
Идентифицировать параметры расчетной зависимости a и b
1. Разработать программный продукт:

Для определения a и b
Для вычисления значений T,R,Rp и относительной погрешности для каждого опыта. Результаты вывести в виде таблицы.
Для определения наибольшей и наименьшей погрешности.

2. Для вычисления a и b использовать метод наименьших квадратов. Вычисление a и b оформить в идее процедуры Sub … End Sub. Вычисление Rp оформить в виде функции. По полученным результатам построить графические зависимости R(T) от T и Rp(T) от T
3. Сортировку экспериментальных данных оформить в виде процедуры.
4. Для вычисления относительной погрешности использовать формулу
dRi=(R_i^расч-Ri) / (Ri)
5. Провести сравнение и анализ полученных результатов
В состав курсовой работы включить:

Описание метода наименьших квадратов. Вывод формул для вычисления и
Описание метода, выбранного для сортировки данных и его алгоритм
Алгоритм процедуры для вычисления коэффициентов по методу наименьших квадратов
Алгоритм процедуры для определения наибольшего и наименьшего элементов последовательности.
Исходные данные и результаты вычислений, в том числе и полученные графики
Выводы

Дата выполнения: 09/04/2008

МНК U=a+b·T+d·pH

Выход U некоторой химической реакции зависит от температуры и рН. Реакция исследована в интервале рН 3-7 и при температуре от 10-40 °C, результаты приведены в таблице 1.

Выход (U)	T,^oC	pH
66,8	38,6	4,36
47,1	23,6	5,31
64,8	30,6	3,15
50,0	22,4	4,68
63,8	31,0	3,44
44,3	25,3	6,21
33,6	11,2	5,51
56,2	38,3	6,43

Выдвинута гипотеза, что выход (U) линейно зависит от температуры и рН:
U=a+b·T+d·pH (1)
Для определения коэффициентов a,b,d минимизируется сумма квадратов отклонений:
. . .
Продифференцируем S по a,b, и d и приравняем все частные производные нулю, получим систему уравнений
. . .
. . .
. . .
Решением этой системы уравнений будут искомые значения a, b и d.
В программе предусмотреть возможность ввода данных пользователем не только с клавиатуры, но и из файла. Возможность вывода результатов на экран компьютера или в файл. Возможность печати результатов. Обратить внимание на удобство программного интерфейса для пользователя. Разработать систему помощи (Help) по работе с программой. Построение графиков реализовать в среде программирования, проверку построений графических зависимостей провести при помощи программного продукта Excel.

Дата выполнения: 09/04/2008

МНК y=a0+a1/x

Дана экспериментальная выборка

Таблица. Экспериментальная выборка

X	1	2	3	4	5	8	10
y	2.6	2.3	2.2	2.08	2.12	2.11	2.0

Известен вид расчетной зависимости y=a₀ + a₁ / x
Идентифицировать параметры расчетной зависимости a₀ и a₁
1. Разработать программный продукт:

Для определения a₀ и a₁
Для вычисления значений x,y_p и относительной погрешности для каждого опыта. Результаты вывести в виде таблицы.
Для определения наибольшей и наименьшей погрешности.

2. Для вычисления a₀ и a₁ использовать метод наименьших квадратов. Вычисление a₀ и a₁ оформить в идее процедуры. Вычислениеy_p оформить в виде функции. Результаты вычислений сохранить в файле для дальнейшего использования табличным процессоров Excel. Используя Excel, по полученным результатам построить графические зависимости y(x) от x и y_p(x) от x
3. Для вычисления относительной погрешности использовать формулу
dy_i=(y_i^расч - y_i) / (y_i)
4. Вычислить a₀ и a₁. Построить графические зависимости экспериментальных и расчетных значений от x.
5. Провести сравнение и анализ полученных результатов
В состав курсовой работы включить:

Описание метода наименьших квадратов. Вывод формул для вычисления a₀ и a₁
Алгоритм процедуры для вычисления коэффициентов по методу наименьших квадратов
Алгоритм процедуры для определения наибольшего и наименьшего элементов последовательности.
Исходные данные и результаты вычислений, в том числе и полученные графики
Выводы

Дата выполнения: 09/04/2008

МНК y=exp(a0+a1*x)

Дана экспериментальная выборка

Таблица. Экспериментальная выборка

X	1	2.8	0.4	0.1	0.4	0.7	2.2
y	0.3929	1.1284	0.2765	0.2319	2.2796	0.3296	0.7939

Известен вид расчетной зависимости y=exp(a₀ + a₁·x)
Идентифицировать параметры расчетной зависимости a₀ и a₁
1. Разработать программный продукт:

Для определения a₀ и a₁
Для вычисления значений x,y,y_p и относительной погрешности для каждого опыта. Результаты вывести в виде таблицы.
Для определения наибольшей и наименьшей погрешности.

2. Для вычисления a₀ и a₁ использовать метод наименьших квадратов. Вычисление a₀ и a₁ оформить в идее процедуры. Вычислениеy_p оформить в виде функции. По полученным результатам построить графические зависимости y(x) от x и y_p(x) от x
3. Сортировку экспериментальных данных оформить в виде процедуры
4. Для вычисления относительной погрешности использовать формулу
dy_i=(y_i^расч - y_i) / (y_i)
5. Провести сравнение и анализ полученных результатов
В состав курсовой работы включить:

Описание метода наименьших квадратов. Вывод формул для вычисления a₀ и a₁
Описание метода, выбранного для сортировки данных и его алгоритм
Алгоритм процедуры для вычисления коэффициентов по методу наименьших квадратов
Алгоритм процедуры для определения наибольшего и наименьшего элементов последовательности.
Исходные данные и результаты вычислений, в том числе и полученные графики
Выводы

Дата выполнения: 09/04/2008

МНК. Закон Ньютона. Закон Стефана

Создание программных продуктов для обработки экспериментальных данных.
Идентификация параметров. Выбор вида зависимости.

Зависимость скорости охлаждения v от температуры Q может быть описана либо по закону Ньютона
v=a₁·Q (1)

либо по закону Стефана:
v=a₂·{(Q+273)⁴-273⁴} (2)
Результаты наблюдений скорости охлаждения v от температуры Q представлены в таблице 1.
Таблица 1. Экспериментальная выборка.

№	Q_i	v_i	v_i^расч	dv_ш^расч
1	220	8,81
2	200	7,40
3	180	6,10
4	160	4,89
5	140	3,88
6	120	3,02
7	100	2,30

Для определения параметров a₁ и a₂ использовать выражение, полученное по методу наименьших квадратов для зависимости
y=a·x (3)
. . .
Если максимальная относительная погрешность dv_i, больше 5% проверить, согласуется ли с данными опытов закон Стефана.
Идентифицировать параметр расчетной зависимости a.
1. Разработать программный продукт:
-Для определения a₁ по формуле Ньютона,
-Для определения a₂ по формуле Стефана,
-Для вычисления значений Q,v,v_p и относительной погрешности для каждого опыта.
Результаты вывести в таблице.
-Для определения наибольшей и наименьшей погрешности.
2. Для вычисления a использовать метод наименьших квадратов. Вычисление a оформить в виде процедуры Вычисление v_p оформить в виде функции. По полученным результатам построить графические зависимости v(Q) от Q и v_p(Q) от Q.
3.Сортировку экспериментальных данных оформить в виде процедуры.
4. Для вычисления относительной погрешности использовать формулу:
dv_i=(v_i^расч-v_i) / (v_i)
5. Вычислить a. Построить графические зависимости экспериментальных и расчетных значений от Q.
6. Определить коэффициент a и по полученным результатам построить графические зависимости v(Q) от Q и v_p(Q) от Q.
7. Провести сравнение и анализ полученных результатов.

В состав курсовой работы включить:

Описание метода наименьших квадратов. Вывод формул для вычисления a.
Алгоритм процедуры для вычисления a.
Описание метода, выбранного для сортировки данных и его алгоритма.
Алгоритм процедуры для определения наибольшего и наименьшего элементов последовательности.
Программные продукты в среде, включая описание интерфейса.
Исходные данные и результаты вычислений, в том числе и полученные графики.
Выводы.

Дата выполнения: 09/04/2008

Обработка web-опроса

Разработать программу обработки протоколов web-опроса. Рассмотреть файл примера kurs.txt. Файл содержит записи ответов пользователей. Вид записи:
мужской
25-30 лет
Здесь строка 3-я
83.149.3.155
- - - - - - - - - - - - - - - - - - - -
Каждая строка опроса состоит из 5-х строк. В первой указан пол, во второй возрастной диапазон, третья строка информация выбора (в опросах может быть не более 20 разных вариантов записи 3-й строки). 4-я строка - IP адрес пользователя, 5-я - разделитель "_ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _".
Необходимо вывести информацию:
1) Варианты 3-й строки и сколько раз они были выбраны.
2) Варианты 3-й строки и сколько раз они были выбраны с учетом возраста пользователей
3) Варианты ответов с одного и того же IP
4) Не рассматривать варианты ответов с одного и того же IP - вывести Варианты 3-й строки и сколько раз
они были выбраны.
При обработке не учитывать некорректные ответы, т.е. записи вида
80.237.91.18
- - - - - - - - - - - - - - - - - - - - -

Дата выполнения: 09/04/2008

Регрессионный анализ

Поступившее на переработку сырье содержит два минерала X и Y. Данные анализов содержания минералов X и Y в десяти образцах сырья представлены в таблице.

№ обр.	1	2	3	4	5	6	7	8	9	10
X%	67	54	72	64	39	22	58	43	46	34
Y%	24	15	23	19	16	14	20	16	17	13

Используя представленные экспериментальные данные, можно построить прямую или обратную регрессионную зависимость и выбрать ту зависимость, которая лучше описывает результаты измерений. С этой целью по данным таблицы нужно вычислить коэффициент корреляции, среднее квадратичное отклонение и построить уравнение регрессии.
Уравнения прямой и обратной регрессии могут быть представлены линейными зависимостями:
. . .
где r – коэффициент парной корреляции, определяющий степень связи между двумя переменными X и Y:
. . .
d_x - среднее квадратичное отклонение, определяющее разброс измеренных значений содержания минерала X в поступившем сырье относительно среднего:
. . .
d_y - среднее квадратичное отклонение, определяющее разброс измеренных значений содержания минерала Y в поступившем сырье относительно среднего:
. . .
X,Y - средние значения содержания минералов X и Y:
. . .
В состав курсовой работы включить:
1. Описание метода.
2. Алгоритм идентификации параметров прямой и обратной регрессии, в котором нужно предусмотреть вычисление коэффициентов X, Y, d,r, а также сортировку исходных данных по аргументу (для последующего построения графика). Вычисление коэффициентов и сортировку данных выполнить в подпрограммах.
3. Сравнить результаты.
4. Сделать вывод о возможности использования одной из зависимостей для расчета состава сырья.

Дата выполнения: 09/04/2008

М-д Дихотомии. Равн.степень превращения

Создание программных продуктов определения равновесной степени превращения для производства серного ангидрида.
Равновесная степень превращения (x_p) при производстве SO₃ определяется из уравнения:
. . .
где
а - начальная концентрация SO₂ в газе (% об.)
b - начальная концентрация O₂ в газе (% об.)
P - общее давление (атм)
K_p- константа равновесия
В интервале 360 - 650^oC значения K_p могут быть вычеслены по формуле:
lqK_p = 4905.5/273+t^o - 4.6455

1. Разобрать программный продукт:
- для определения зависимости x_p от температуры. Результаты в виде таблицы.
- для определения зависимости x_p от начальной концентрации SO₂ (a)/ Результаты вывести в виде таблицы.
- для определения наибольшего и наименьшего значений степени превращения.
2. Для решения уравнения f(x)=0 использовать метод деления отрезка пополам.
Решение уравнения f(x)=0 оформит в виде процедуры. Вычисление f(x)=0 оформить в виде функции.
Результаты вычислений сохранить в файле в виде таблицы.
3. По полученным результата построить графические зависимости x_p от a и x_p от t.
4. Вычислить значения x_p как функцию от a и от t. Для решения уравнения использовать команду Подбор параметра. Построить графическую зависимость x_p от a и x_p от t.
5. Определить x_p для различных значений a и t. По полученным результатам построить графические зависимости x_p от a и x_p от t.
6. Провести сравнение и анализ полученных результатов.
Провести расчеты для a e(7,10) с шагом h_a=0.5; для t e(400^oC,650^o) с шагом h_t=25 C.P=1атм; b=11%.
В состав курсовой работы включить:
- Описание метода деления отрезка пополам.
- Алгоритм процедуры для решения уравнения методом деления отрезка пополам.
- Программные продукты в среде программирования, включая описание интерфейса..
- Исходные данные и результаты вычислений, в том числе и полученные графики.

Дата выполнения: 09/04/2008

Формула левых прямоугольников

Приближенное вычисление определенного интеграла с переменным верхним пределом a=a(α), способом двойного пересчета по левой формуле прямоугольников с построением графика расчетной зависимости.
. . .
Построить график зависимости J(α) от α.
В программе предусмотреть возможность ввода данных пользователем не только с клавиатуры, но и из файла. Возможность вывода результатов на экран компьютера или в файл. Возможность печати результатов. Обратить внимание на удобство программного интерфейса для пользователя. Разработать систему помощи (Help) по работе с программой. Построение графиков реализовать в среде программирования, проверку построений графических зависимостей провести при помощи программного продукта Excel.

Дата выполнения: 09/04/2008

МНК Y_p=a+b·T,
М-д Симпсона. К-т теплоотдачи,
М-д Симпсона. Оп-ть зав-ть ... по Де,
М-д Симпсона. Определение светимости,
М-д Эйлера. dy/dx=x+cos(y/√5),
МНК H=a·Q²+b·Q,
МНК m=a·exp(b·T),
МНК p=a+b·T,
МНК P=a+b·V²,
МНК R=a·T+b,
МНК U=a+b·T+d·pH,
МНК y=a0+a1/x,
МНК y=exp(a0+a1*x),
МНК. Закон Ньютона. Закон Стефана,
Обработка web-опроса,
Регрессионный анализ, М-д Дихотомии. Равн.степень превращения, Формула левых прямоугольников

скрыть

Санкт-Петербургский государственный технологический институт (технический университет)

Информатика

Другие предметы, которые могут Вас заинтересовать:

Вычислительная математика

Информационные технологии