Математические модели физико-механических взаимозависимостей, эксплуатационных и технико-экономических показателей в условиях изменения значений исходных условий и большого количества и разнообразия факторов позволяют теоретически охватить весь процесс производства бетона – от проектирования состава до применения готового изделия. Это дает возможность провести огромное число расчетных экспериментов и оценить ожидаемые результаты изменения состояния материала, а также проверить правильность поставки задач управления процессом получения бетона. Конечно, последнее получаем техническим экспериментом, но это уже будет целенаправленный эксперимент. Для примера приводим применение расчетного эксперимента для фибропенобетонов неавтоклавного твердения.Пусть  – переменные,  – показатели фибропенобетонной смеси, известны.В качестве варьируемых переменных  принимаем параметры, оказывающие влияние на основные свойства бетонной смеси [1]. Для фибропенобетонов это: х1 – водоцементное отношение; х2 – доля песка в смеси, %; х3 – содержание армирующего волокна в смеси, %. Показатели  берутся важные для заказчика. Обычно это: γ1 – прочность на сжатие, МПа; γ2 – прочность на растяжение при изгибе, МПа; γ3 – теплопроводность, Вт/м·ºС; γ4 – издержки производства (себестоимость), руб.По статистическим данным находим аналитические зависимости:            (1)(2)Показатели для заказчика имеют ранг важности: (3)Ввиду того, что нумерация рангов важности будет индивидуальна для каждого заказчика (а пенобетон – это одновременно и конструкционный, и теплоизоляционный материал), удобно нумерацию i выбирать по рангу важности (3), т.е.:…               (4)Тогда и зависимости будут иметь номера из (4). Если все показатели  заданы заказчиком, то они определяют и все значения  для себя. Очевидно, что совпадения значений  для всех  маловероятно. Иными словами – в общем случае выполнить точно все заданные значения  невозможно. Необходимо находить компромисс: за счет уменьшения важности каких-либо (или одного) показателя  повысить значения остальных до допустимых. Наличие зоны допустимых значений позволяет управлять показателями  и адаптировать их под конкретные условия заказчика. Зона допустимых значений для каждого  определяется заказчиком в виде:              (5)Компромисс в решении поставленной задачи возможен при нахождении наиболее зависимого показателя . Выбирается самый деформируемый промежуток : для каждого в отдельности  задают значения  и по (1) находят все значения . Затем определяют скорости изменения каждого  (вправо и влево от ):                  (6)                   (7)Если значение скорости V отрицательное, то показатель  убывает или уменьшается в относительной величине. Причем, если оба значения V из (6) и (7) отрицательные, то мы имеем точку «перегиба» (рис. 1). И ясно, что нам задано максимальное значение .  Рис. 1. Зависимость значений показателя  при отрицательных значениях скорости V  Если ,  – возрастание. Если наоборот – то убывание.Теперь ясно, что самый деформируемый  тот, где или значение , или значение  максимальное из всех, но самое главное, чтобы  было тоже максимальное. Такой показатель  самый опасный – он в первую очередь требует проверки: хватит ли компромиссной уступки. Понятно, что может возникнуть ситуация, когда уступки не хватает и задача не имеет решения. В этом случае необходимо найти новые условия для исправления , т.е. построить новые зависимости (1) показателей  от ранее не учтенных параметров . Чаще всего в задачах управления свойствами бетонов учитываются лишь «популярные» факторы – водоцементное отношение, активность цемента, наличие и концентрация ПАВ, качество и количество заполнителей и др., а остальные игнорируют. Но в случае с поиском компромисса может возникнуть необходимость в факторе, важностью которого ранее пренебрегали, т.е. еще какой-то новый  надо вводить в ряд . Соответственно, с появлением фактора  все соотношения (1)-(7) полностью изменяются, и формализуется новая задача. Процесс постоянный, и именно он ведет к открытию новых материалов и технологий. В случае установления компромисса и определения всех  для заказчика определяется область применения каждого из факторов. Т.е. скорость изменения  и  позволяет исчерпать компромисс (5) без ущерба остальных  да еще с «запасом». Здесь уже появляется возможность совершенствования некоторых из . Решается задача нахождения его максимума или минимума в зоне изменения каждого . В завершении данного этапа целесообразно провести проверку реальным экспериментом – уточняются все соотношения (1)-(2), и совершенствуется математическая модель, что очень важно для производства. Кстати, максимум или минимум  находится по самой «опасной» переменной . Для этой  все остальные параметры задают из области допустимых значений. Опять же, используя (6) и (7), мы знаем скорости и пределы изменения каждого  и можем задать наилучшие значения для остальных  по максимуму или минимуму. Тогда решается обычная однокритериальная задача – полученная производная приравнивается к нулю и позволяет определить . В зависимости от условий эксплуатации материала многие показатели можно улучшить. В итоге опять необходимо провести целенаправленный эксперимент по всем известным условиям. Подтверждение ставит на поиске точку. Неподтверждение уточняет математическую модель. И то, и другое полезно – ведь по сути задача решена, мы просто ищем улучшения технологии получения нового материала. Теперь необходимо то же самое провести с (2): для каждого  назначить последовательно точки ; ; . Применяем такой же подход, как и выше – только вместо  фигурирует . Точно так же определяются максимально влияющие на большое число показателей  и самое главное, находится  самый опасный показатель , быстрее всех «съедающий» свою область допустимых значений. Опять появляется задача min-max, которую мы сводим за счет компромисса к однокритериальной. Это лексикографический метод или «уточненный» метод целенаправленного перебора.   Рис. 2. Цикл решения многофакторной задачи Как итог, авторами предлагается к реализации графическая блок-схема (рис. 2), которая содержит краткую рекомендательную информацию по применению расчетного эксперимента. Представленный цикл позволяет определять направления новых научных и экспериментальных поисков в области получения фибропенобетонов и пригоден для решения не только конкретной задачи, а также серии однотипных задач при различных начальных условиях.