ATM целевая

Основное условие обычно выражается в виде некоторой функции, экстремум которой должен определить требуемые параметры синтезируемого механизма. Эту функцию обычно называют целевой функцией. Ниже, при рассмотрении задач приближенного синтеза зубчатых, кулачковых и рычажных механизмов будут показаны примеры различных целевых функций. Так, например, для зубчатого механизма это может быть его передаточное отношение, для кулачкового механизма — заданный закон движения выходного звена, для рычажного механизма — оценка отклонения шатунной кривой от заданной и т. д. Дополнительные ограничения, накладываемые на синтезируемый механизм, могут быть представлены или в форме каких-либо функций, или чаще в виде некоторых алгебраических неравенств. [c.412]

Таким образом, большинство задач синтеза механизмов может быть сведено к задаче отыскания таких параметров механизма, при которых удовлетворяются принятые ограничения и целевая функция имеет минимальное значение. Как уже было сказано выше, задача эта многопараметрическая, и решение ее обычно проводится с использованием счетно-решающих машин с применением методов Монте-Карло, т. е. случайного поиска, направленного поиска и комбинированного поиска. Многие задачи синтеза механизмов могут быть решены только в приближенной форме. Тогда, кроме применения методов параметрической оптимизации, широко используются методы теории приближения функций и, [c.412]

Федеральная целевая программа книгоиздания России [c.2]

ПАРАМЕТРЫ СИНТЕЗА. ЦЕЛЕВАЯ ФУНКЦИЯ [c.14]

Рассмотрим примеры определения целевой функции. [c.15]

Выражение целевой функции запишем в виде модуля разности скоростей точки В ползуна и заданной по условию [c.16]

Анализ механизма необходим для последующего вычисления значения СУ(х) целевой функции, а также для проверки условия существования механизма в виде замкнутой кинематической цепи на заданном интервале изменения угла поворота кривошипа. Если условие замкнутости кинематической цепи не выполняется, производится корректировка исходных данных методом, например, штрафных функций . Если же механизм существует, то вычисляются значения функции положения выходного звена (точки) для всех значений угла поворота кривошипа. [c.18]

При оптимизационном синтезе механизмов. методом многопараметрической оптимизации, кроме удовлетворения основного условия (минимума целевой функции), необходимо обеспечить и ряд дополнительных условий, число которых зависит от типа решаемой задачи. [c.18]

Записывается аналитически целевая функция в виде отклонения заданной функции F х, bj) от функции F (x, г ) механизма [c.77]

Задача покрытия может быть сформулирована как задача минимизации числа модулей [2]. Пусть — число модулей /-го типа, тогда минимизируется целевая функция [c.14]

Если минимизируется стоимость покрытия, тогда целевая функция [c.15]

С учетом нескольких критериев качества можно построить аддитивную целевую функцию. Например, целевая функция, учитывающая количество модулей и их стоимость, [c.15]

С учетом обеспечения связности схемы целевая функция будет иметь вид [c.19]

Целевой функцией является суммарная взвешенная длина соединений [c.20]

Необходимо найти вариа/гг размещения модулей, соответствующий минимуму целевой функции F. Решение этой задачи, которая получила название задачи квадратичного назначения, может быть получено с помощью алгоритмов па основе метода ветвей и границ при п не более 15—20. [c.20]

Итерационные алгоритмы аналогичны градиентным алгоритмам параметрической оптимизации в том смысле, что на каждой итерации происходит движение в направлении экстремума целевой функции. Приращениям варьируемых переменных в данном случае соответствуют перестановки элементов (парные или групповые) между узлами. Итерационные алгоритмы обеспечивают получение решений, улучшающих характеристики базового варианта. Основной недостаток этих алгоритмов — большие затраты машинного времени ио сравнению с затратами машинного времени в последовательных алгоритмах. [c.29]

Очевидно, что минимальное значение целевой функции на отдельных отрезках пути не гарантирует достижения минимальных затрат на всем протяжении пути. Так, на отрезке 4 имеем два варианта прокладки пути со значениями целевой функции 7 и 6 единиц. Выбирается вариант со значением целевой функ- [c.30]

Целевой функцией получаемых профилей стенки служат суммарные затраты на возведение стенки погонной длиной 1 м [c.48]

Математическим моделированием процесса обработки находят значение целевой функции для каждого случая, оценивают степень расхождения полученных характеристик с соответствующими значениями усредненного варианта определяют вероятность того, что А/ и Л находятся в пределах заданной точности б/ и бх, т. е. [c.80]

Для определения оптимальных режимов резания и экстремума целевой функции с заданной точностью и [c.80]

Рис. 2.6. Графическое представление колебаний разбросов значений целевых функций

Основное условие выражается в виде функции через входные и выходные параметры синтезируемого механизма, исследование которой позволяет найти оптимальные значения выходных параметров этого механизма. Основное условие, записанное в виде функции, ]азывается целевой функцией (оценочной функцией) или критерием оптимизации. [c.15]

Пример I. Записать выражение целевой функции шарнирного четырехзвениика (рис. 2.2), точка М шатуна 2 которого должна перемещаться по траектории, заданной некоторым уранисиием г = 1(х, у), где х, у — соответствующие коордипа-TI.I этой траектории. Па])аметрамн механизма являются а, Ь, R, I, фо, 6, Хл, Ул, XD, уо. [c.15]

Р с HI с н и е. Для нынода уравнения целевой функции шарнирного четырех-звенннка воспользуемся методом размыкания замкнутого контура АВ(М)СДА в кинематической паре С на два открытых контура АВ(М)С и АДС и предположим, что точка М перемещается но заданной траектории с координатами. См, Ум. Тогда координаты точки С шатуна равны [c.15]

Точка с одновременно должна принадлежать как шатуну, так и коромыслу и лежать на окружностн радиуса R с центром п точке D. Целевую функцию запишем как отклоненне траектории точки С шатуна от дуги окружности радиуса R в виде разности квадратов радиусов [c.16]

Из последпей формулы видно, что при заданном значении угловой скорости кривошипа 1 целевая функция V (х) является функцией независимого параметра ф и четырех параметров синтеза (а, Ь, е, фо). [c.16]

Методы классического а гализа применяются в тех случаях, когда известно аналитическое выражение целевой функции и число параметров синтеза небольшое. [c.17]

Способ выбора новых значений варьируемых параметров механизма зависит в далы1ейн1ем or и1)инятого метода оптимизации и конкретной реализации его в процедуре поиска, разработанной при программировании задачи. Методы нелинейного программирования подразделяются на четыре o noHiibix класса градиентные без-градиентные методы детерминированного поиска методы случайного поиска комбинированные. Многообразие методов объясняется стремлением найти оптимум за наименьшее число шагов, т. е. избежать многократного вычисления и анализа целевой функции синтезируемого механизма. При этом используется идея перемещения в пространстве варьируемых параметров в направлении минимума целевой функции. Очевидно, что в случае поиска минимума для сделанного шага должно выполняться условие [c.18]

При помощи методов многонараметрнческой оптимизации может быть синтезирован любой механизм, для которого можно записать выражение целевой фупкцип. [c.19]

В качестве целевой фу1и<ции оптимального синтеза направляющего механизма принимаем U(x) = 0" - - [c.19]

Совершенствование структуры ЭВМ с целью повышения производительности основано на широком использовании совмещения во времени и распараллеливания различных действий, выполняемых устройствами ЭВМ при обработке данных. Параллельность обработки данных реализуется на различных уровнях — от совмещения выполнения отдельных микроопераций до одновременного выполнения нескольких программ. Практическое применение распараллеливание обработки данных нашло в многомашинных и многопроцессорных ВС. Такие ВС по целевому назначению делят на ВС 1) создаваемые с целью повышения производительности 2) повышенной надежности и живучести (с резервированием). [c.32]

Общая характеристика ОС РВ. Наиболее полно всем требованиям организации автоматизированных проектных работ на комплексе АРМ второго поколения удовлетворяет мультипрограммная система реального времени ОС РВ, предназначенная для малых машин с объемом ОП не менее 32К слов. Эта система используется для решения задач реального времени, а также для разработки и отладки программ многих пользователей. Она может иметь целевое назначение или быть просто много-термииальной системой, обеспечивающей мультипрограммный режим обработки задач. Как и все операционные системы, ОС РВ состоит из управляющей программы и многочисленных обслуживающих программ. Функция управляющей программы — рациональное распределение ресурсов ВС между всеми исполняемыми задачами, обслуживающих программ — редактирование и трансляция исходных текстов, корректировка объектных и загрузочных модулей, компоновка задач, работа с файлами и т. д. [c.130]

Вычисляется градиент целевой функции Р по всем нефиксированным координатам х, и у]. Далее с помощью пошагового градиентного метода ищется минимум целевой функции. В результате использования градиентных методов расположение конструктивных элементов в монтажном пространстве получается в непрерывных координатах. Поэтому производят округление полученных координат до координат ближайщих фиксированных позиций монтажного пространства. [c.25]

На отрезке 1 имеем два варианта прокладки пути со значениями целевой функции 10 и 12. На отрезке 2 в отличие от метода полного перебора из возможных вариантов пути вариант с целевой функцией 18 стоимостных единиц исключается из дальнейшего рассмотрения, так как вариант со значением целевой функции 14 обеспечивает более оптимальный путь на протяжении двух отрезков 26 вместо 28). Таким образом, общее число рассматриваемых вариантов уменьшается на шесть по сравнегию с методом полного перебора. [c.30]

При использовании детерминированных зависимостей в ММ, полученных по усредненным данным, из-за случайных отклонений имеет место элемент неопределенности, влияюш,ий на величину целевой функции. Поэтому очень важно проверить модель на чувствительность к такого рода случайным отклонениям. Больщинст-во констант, показателей степени в эмпирических зависимостях, характеризующих материал обрабатываемой заготовки, применяемый инструмент, метод обработки и т. д., всегда имеют случайные отклонения от значений, принятых в ММ. Решение задачи проверки модели на чувствительность состоит в том, чтобы сравнить вектор рассчитанных параметров режима обработки и экстремум целевой функции, полученные по усредненным зависимостям с их действительными случайными величинами. Наилучшие режимы резания для конкретных условий обработки могут существенно отличаться от режимов резания, определенных по усредненным данным [12]. [c.79]

Величины bi могут колебаться от bimin до imax, что обусловливается видом ограничения, технологическими характеристиками используемого оборудования, материалом заготовки, требованиями к точности и качеству поверхностного слоя обрабатываемых деталей и т. д. Используя подход имитационного моделирования, находят отклонения от оптимальных параметров процесса и целевой функции, полученных по усредненным данным, значений этих же параметров и целевой функции, найденных при условии, что постоянные b в ограничениях модели принимают свои крайние значения. Таким образом, будет m (по числу ограничений) меняющихся факторов, каждый из которых имеет два уровня feimin и [c.80]

Энциклопедия по машиностроению XXL

Оборудование, материаловедение, механика и ...