Параметры оптимизации варьируемые

При построении вычислительных алгоритмов ЭМП для оптимального выбора варьируемых конструктивных параметров целесообразно использовать функции ограничений в виде равенств с целью сокращения размерности задач оптимизации. Отдельные параметры оптимизации могут быть однозначно определены через явные или неявные решения ограничений-равенств. Неявные решения при расчетах на ЭВМ находятся приближенно с помощью обратных итерационных связей. Для этого заранее устанавливается погрешность выполнения равенств, которая позволяет преобразовать равенства к двусторонним неравенствам. Например, для синхронного генератора ограничения-равенства по предельным значениям перегрузочной способности, механического напряжения ротора и МДС возбуждения можно представить в виде [8] [c.142]

Таким образом, задача оптимального проектирования АСГ требует минимизации М, при выполнении условий (7.1) —(7.6). Параметрами оптимизации являются варьируемые конструктивные данные активной части. В зависимости от [c.201]

Таким образом, задача оптимального проектирования требует максимизации Мо при выполнении ограничений (7.8) — (7.14) и др. Параметрами оптимизации являются варьируемые конструктивные данные. [c.203]

Оптимизация осуществляется с помощью блока внутренней оптимизации. В этом блоке содержатся метод оптимизации, а также наиболее простые условия оптимизации (максимум КПД, минимум межосевого расстояния или массы) эти параметры являются варьируемыми. [c.551]

Как правило, в модели проекта часть пара.метров имеет определенные, строго фиксированные значения, которые не могут быть изменены в процессе проектирования. Такими являются, например, параметры, не подлежащие изменению вследствие ограничений применяемой технологии производства или конкретного назначения проектируемой конструкции. Параметры проекта, обладающие указанным свойство.м, называются директивными. Другая часть параметров проекта, подлежащая определению в результате оптимизации, носит название варьируемых, или параметров оптимизации. [c.164]

Функция V nш ,g) рассматривается далее как целевая функция модели оптимизации. Варьируемые геометрические параметры оболочки g= h,hш). Так как углы укладки монослоев заданы, то 5 =(01,02). Таким образом, вектор оптимизируемых параметров [c.231]

Для классификации задач и методов математического программирования обычно используют признаки составляющих математической модели оптимизации варьируемые параметры х , х ,. .., Xft, ограничения g (л ) целевая функция Ф (х). Разделение задач математического программирования по указанным критериям приведено в табл. 18. Если размерность задачи оптимизации К = I, то ее называют однопараметрической при К = 2 — двухпараметрической и т. д. Задача, в которой целевая функция имеет не- [c.191]

Здесь У — параметр оптимизации Х( — независимые варьируемые параметры, координаты опытных точек которых определяются в результате замены переменных [c.70]

Задача оптимизации при планировании эксперимента заключается в нахождении совокупности варьируемых факторов, при которых выбранная целевая функция (параметр оптимизации) принимает экстремальное значение. Выбор номенклатуры контролируемых параметров заключается в нахождении значимых факторов, определяющих ход технологического процесса с целью их последующего систематического контроля и сокращения до минимума при обеспечении высокого качества показателей качества продукции. [c.44]

Оптимизация любого устройства заключается в сравнении по какому-либо критерию различных вариантов выполнения оптимизируемого объекта с целью определения такого из них, который наилучшим образом отвечает используемому критерию. Поэтому для оптимизации АФАР с использованием ЭВМ необходимо, помимо построения математической модели антенной системы, выделить варьируемые параметры оптимизации, составить целевую функцию (показатель качества), зависящую от варьируемых параметров и характеризующую 186 [c.186]

Ограничения (7.20) легко учитываются при решении задачи оптимизации заменой переменных или на основе логических правил. Преобразования переменных, позволяющие устранить несвязанные ограничения, приведены в табл. 7.1 [12]. Учет ограничений (7.20) введением логических операций в алгоритм безусловной оптимизации состоит в следующем когда нарушается ограничение на варьируемый параметр, необходимо прекратить его изменение и приравнять граничному значению. Это означает, что в многомерном пространстве параметров оптимизации текущая точка будет двигаться по ограничивающей гиперплоскости, ортогональной соответствующей оси координат. [c.199]

Для точной оптимизации защиты необходим метод расчета дозы, справедливый при любых значениях варьируемых параметров, описывающих защиту. Однако основные характеристики оптимальной защиты можно получить, используя приближенные методы расчета защиты [29]. [c.290]

Уже при двух варьируемых параметрах бывает трудно уловить влияние каждого из них на главные характеристики. Возникает многомерная проблема. Чтобы такую проблему описать математически, задание должно быть соответственно обработано расчетчиком. Полный обсчет всех возможных вариантов проектных параметров часто произвести не удается. В этом случае эффективно использование методов оптимизации, сокращающих время расчета, так как они выбирают кратчайшие пути оптимизации. [c.553]

Задача оптимизации схемы с двухстадийной регенерацией, в которой первым регенерирующим агентом является высокоминерализованный природный раствор — морская вода, а вторым — раствор поваренной соли, решается перебором сочетаний значений варьируемых параметров (объемов) указанных регенератов в целях минимизации целевой функции, т. е. приведенных затрат. [c.200]

При оптимизации процессов обработки воды Na- и Mg—Na-катионированием в качестве исходных величин должны быть заданы производительность установки, состав и концентрации солей в обрабатываемой воде и требуемая глубина обработки воды, а варьируемыми параметрами являются скорость фильтрования, высота слоя и диаметр зерен катионита, концентрация и расход регенерационного раствора, тип катионита, способ регенерации и число параллельно работающих фильтров. [c.79]

Учитывая большое число входящих в искомые уравнения варьируемых параметров, с целью оптимизации и сокращения объема опытов, а также повышения эффективности получаемых результатов был применен метод статистического планирования эксперимента с использованием регрессионного анализа с экстремальной оценкой полученных результатов. [c.91]

Теперь можно приступить к оптимизации рецептуры резиновой смеси, т. е. поиску области значений варьируемых факторов, внутри которой оптимизируемые параметры отвечают заданным требованиям. [c.74]

При автоматизированном проектировании систем виброизоляции диалоговая система допускает возможность оперативного контроля и коррекции структуры и параметров оптимизированной модели на любом этапе счета запоминание предыстории процесса возможность диалогового формирования вектор-аргумента задачи оптимизации из числа варьируемых параметров модели документирование различных промежуточных и окончательных результатов простоту общения с системой при использовании в качестве терминального устройства графического дисплея со световым пером и реализации гибкой логики диалога наглядность выводимой информации о ходе процесса минимизации и о свойствах минимизируемой функции в текущей точке в виде графиков и таблиц. [c.315]

Форма конструкции и ее габаритные размеры, как правило, считаются заданными и не варьируются в процессе оптимизации, а варьируемые параметры J [, J j,..., х представляют собой структурные характеристики различных конструктивных схем оболочек. [c.234]

Подкрепленная многослойная цилиндрическая оболочка. Варьируемыми параметрами при оптимизации подкрепленной цилиндрической оболочки наряду со структурными характеристиками многослойной обшивки являются параметры, характеризующие число и размеры подкрепляющих элементов [c.236]

Число и состав параметров проекта в рамках данной конкретной модели проектной ситуации могут задаваться несколькими вариантами. Это имеет место в тех случаях, когда модель проекта рассматривается >1а множестве конструкционных материалов различной природы (металлические сплавы, керамики, волокнистые композиты и т. д.). В случае композита, например, появляется возможность варьирования его свойств за счет структуры материала, т. е. свойств наполнителей, их объемной доли и т. п., что расширяет возможности оптимизации конструкции, однако влечет за собой усложнение модели проекта вследствие увеличения числа варьируемых параметров. [c.164]

Особенности моделей оптимизации конструкций из композитов. В процессе оптимизации конструкций из композитов совершенствуются геометрия и физико-механические характеристики материала, определяемые варьируемыми структурными параметрами композита. Данное обстоятельство расширяет возможности проектировщика, позволяет находить проектные решения, адекватные характеру конкретной системы внешних воздействий на конструкцию, однако приводит к необходимости учета технологических ограничений на пределы варьирования структурных параметров композита, а также возможностей реализации проекта в реальной конструкции (технологичность проекта). Указанная особенность рассматриваемой проектной ситуации принципиально усложняет постановку задачи оптимизации конструкции из композита по сравнению с аналогичной задачей, например для конструкции из металла или иного однородного конструкционного материала. Характер задачи оптимизации конструкций из композитов существенно усложняется вследствие необходимости учета ряда специфических свойств композиционного материала, в частности зависимостей физико-механических характеристик композита от параметров его структуры, имеющих, как правило, достаточно сложное аналитическое выражение. Данная особенность проявляется в первую очередь при построении модели оптимизации, а также в процессе численной реализации оптимизационной модели. [c.169]

В. И. Курочкиным в программу исследования были включены не три, а семь факторов, варьируемых на различных уровнях. Исследования проводились на отливках типа стакана с различной глубиной центральной полости (0—65 мм), изготовляемых из сплава АЛЗ. Изучалось влияние температуры прессформы (Xi) в пределах 200—300° С, температуры заливки (Ха) в интервале 690—730° С, времени выдержки расплава в матрице до приложения давления (Хз) от 10 до 40 с, времени прессования (Х4) в пределах 30—40 с, скорости внедрения прессующего пуансона при формировании отливки (Xs) в пределах 0,03—0,05 м/с, давления прессования (А б) в интервале 25—100 МН/м и конфигурации заготовки (Х7), определяемой глубиной центральной полости в указанных выше пределах. В качестве параметра оптимизации (у) был выбран предел прочности сплава при растяжении. [c.145]

В зависимости от характера параметров конструкции, варьируемых в процессе оптимизации, модели оптимизации можно отнести к двум классам. В моделях параметрической оптимизации варьируемые параметры рассматриваются как величины, имеющие постоянные значения для всей конструкции. Для этого наиболее простого класса моделей оптимизации поиск оптимума конструкции сводится к анализу и упорядочению однозначно определяемого моделью оптимизации множества точек конечномерного вещественного пространства. В моделях оптимального управления, в отличие от моделей параметрической оптимизации, варьируемые параметры (или часть из них) рассматриваются как функции, имеющие в общем случае кусочногладкий характер. Исторически изучение этого класса моделей ОПК началось задолго до появления моделей параметрической оптимизации (работы Г. Галилея, Ж. Лагранжа, Т. Клаузена, Е. Л. Николаи и др.), однако применение их в задачах ОПК из композитов началось сравнительно недавно (см., например, [3, 11]). Поскольку основное содержание данной книги посвящено моделям параметрической оптимизации оболочек из композитов, мы не будем далее касаться вопросов, относящихся к моделям оптимального управления. Необходимую информацию читатель может почерпнуть из монографий [И, 137] и работ, приведенных в библиографических ссылках к этим книгам. [c.10]

Параметром оптимизации выбрали пористость отливки 17, %. В качестве основных варьируемых факторов, влияюших на пористость, были приняты скорость прессования Упр=4 1 м/с давление на металл в камере прессования р=185 85 кгс/см и температура заливаемого сплава зал = б70 30° С. Величины прочих технологических факторов во всех опытах поддерживали постоянными (например, температура пресс-формы составляла 200—220° Сит. д.). [c.112]

При большом количестве параметров задача синтеза решается численными методами многопарамет )1шеской оптимизации. Поиск оптимальных значений параметров синтеза механизма л, , Хг.. .., осуществляется в такой последовательност[1 1) выбираются первоначальные значения варьируемых параметров синтеза механизма (нулевое приближение) 2,. .., -Гп, 2) нормализуются параметры [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]

Вышеперечисленные критерии являются весьма важными. Варьируемые параметры, нанример, в зубчатых приводах, - это распределение передаточного отношения между ступенями редуктора, относительная П1ирина колес, материал колес, геометрия зацепления, передаточные отношения редуктора (частота вращения вала электродвигателя при заданной постоянной частоте вращения выходного вала) и др. Основное распространение получила параметрическая оптимизация, обеспечивающая оптимальные параметры элементов заданной структуры. Кроме того, можно варьировать типы объектов, например, типы редукторов (цилиндрические, червячные, планетарные и др.) — структурно-параметрическая оптимизация. Она предусматривает и совершенствование структуры изделия. [c.53]

Для большинства инженерных задач используется численный метод многокритериальной оптимизации, основанной на так называемом ЛП,-поиске, Этот метод позволяет наиболее равномерно назначить необходимый минимум /V пробных точек при исследовании выделенной области независимых параметров. При чтом он тимизация ведется по всем критериям с одновременным изменением всех варьируемых параметров 5G , [c.53]

Методология расчетного проектирования ээлектромеханических преобразователей в САПР изложена в гл. 5. Общность рассмотренных методов и алгоритмов демонстрируется на двух примерах оптимизации расчетных проектов синхронных генераторов и бесконтактных сельсинов. Оба примера детально рассмотрены в [8]. Следует напомнить, что на стадии расчетного проектирования оптимизируются, в основном, конфигурация, обмоточные данные, размеры активной части ЭМП при заданных принципиальных конструктивных вариантах исполнения. Число варьируемых параметров исчисляется десятками, а количество расчетных.связей — сотнями, что делает задачу оптимизации весьма сложной и громоздкой. [c.200]

Работа с моделью. В рассматриваемой задаче для на- хождения оптимального варианта конструкции теплообменника варьируют два параметра 1 и гакв Дв программе соответственно Ш и/02). В связи с этим говорят о двумерной задаче оптимизации. Простейшим методом решения таких многомерных задач является алгоритм покоординатного спуска. Его идея заключается в последовательном циклическом применении одномерного поиска для каждого варьируемого параметра. Проще всего проиллюстрировать метод покоординатного спуска с помощью распечатки, полученной на ЭВМ (рис. 5.21). Поиск был начат с начальной (базовой) точки 01 ==0,08 02=0,04. Сначала осуществлялся спуск вдоль координаты 02 при фиксированном значении 01 = 0,08, и в точке 02 = 0,06 было достигнуто наименьшее значение целевой функции 2=212. Затем спуск проводился вдоль координаты 01 при фиксированном значении 02 = 0,06. [c.249]

Исследование процесса отверждения покрытий из ОСК осуществлялось на основе теории планирования эксперимента [2], В качестве независимых варьируемых параметров принимались температура отверждения (Т, °С) и скорость подъема температуры (к). За критерий оптимизации принимался комплексный показатель (/ ), учиты- [c.215]

При многокритериальной оптимизации, независимо от выбранного принципа оптимальности (схемы компромисса, полагаемой в основу обобщенного скалярного критерия эффективности), оптимальное решение задачи синтеза всегда принадлежит области компромиссов Гр. Эта область в подпространстве Gp варьируемых параметров Р характеризуется тем свойством, что все принадлежащие ей решения не могут быть одновременно улучшены но всем локальным критериям. В области компромпссов завпепмость целевой функции А(Р) от различных локальных критериев является противоречивой. Если область компромпссов Гр не включена в подмножество Gp параметров, в котором выполняется необходимое условие аппроксимации [c.255]

Простейшим но структуре алгоритмом глобального поиска является независимый поиск (методы Монте-Карло), оенованный на случайном переборе точек в ограниченном пространстве Gp варьируемых параметров [51, 90]. Характерной особенностью методов Монте-Карло является постоянная в течение всего поиска нлот-пость распределепия зондирующих точек. Поэтому для решения этими методами задач оптимизации машинных агрегатов с многомерными векторами Р варьируемых параметров обычно необходимо выполнить значительное число проб. Выгодным для задач динамического синтеза машинных агрегатов свойством метода случайного поиска е равномерным распределением пробных точек является возможность одновременного онределения нескольких оптимальных решений, соответствующих различным критериям эффективности. Это свойство независимого глобального поиска особенно важно для задач параметрической оптимизации машинных агрегатов, оперирующих с неприводимыми к единой мере локальными критериями эффективности. Такая ситуация характерна для параметрического синтеза динамических моделей машинных агрегатов по критериям эффективности, отражающим, ианример, общую несущую способность силовой цепи по разнородным факторам динамической нагругкепности ее отдельных звеньев (передаточного механизма п рабочей машины). Аналогичная ситуация возникает также при оптимизации характеристик управляемых систем машинных агрегатов по критериям устойчивости и качества регулирования. [c.274]

Аналогично изложенному можно представить в виде совокупности задач линейного программирования задачу параметрической оптимизации динамической модели с направленными связями но критерию эффективности (15.18). Ограниченное т-мерное пространство варьируемых параметров районируется в соответствии с выражениями (16.30). В каждой локальной области варьирования действительные части собственных значений расчетной динамической модели, принимая во внимание зависимости (16.32), представим в виде, аналогичном (17.7) [c.276]

Как было показано выше (см. рис. 1.8), каждая система машии-автоматов может быть построена по различным структурным вариантам — от автоматической линии с жесткой межагрегатной связью (одноучастковой) до автоматической линии с гибкой связью или поточной линии, где число участков-секций Пу равно числу последовательно соединенных по технологическому процессу машин-автоматов 7 (1 Пу q). Наиболее просты по конструкции линии с жесткой межагрегатной связью (rty = 1), которые целесообразно принимать в качестве базовых. Любое структурное усложнение линии с делением ее на участки и установкой межонера-ционных накопителей связано с повышением производительности линии (ф > 1,0), ее стоимости (а > 1) и увеличением количества обслуживающих рабочих (е > 1). Задачу оптимизации решают следующим образом сначала находят функциональные зависимости роста производительности, стоимости количества рабочих от варьируемого параметра — числа участков Лу, т. е. функции ф = /1 (пу) а = = ft ( iy) е = /3 (Пу) затем подставляют эти функциональные значения в общую экономико-математическую модель (3.7) и тем самым получают однопараметрическую функцию 5 = /4 (Пу), которую можно решить путем нахождения экстремального значения Пу опт, соответствующего максимальному экономическому эффекту Этах- [c.50]

Задача оптимизации, режимных параметров формулируется следующим образом необходимо найти такой набор варьируемых (уп-равляицих) режимных параметров 0(-, J ш Ф, для которых целевая функция [c.28]

Проведение расчетов на ЭВМ интенсифицирует решение задачи и обеспечивает варьирование большого числа параметров в широких пределах их изменения. В относительно короткий срок можно рассчитать оптимизацию исследуемого процесса, иными словами — установить оптимальные значения всех варьируемых параметров, об еспечиваюш,их достижение экстремального значения выбранного критерия. [c.181]

В отличие от схемы обессоливания, где качество фильтрата обеспечивается при выполнении ограничения по наименее сорбируемому иону, в рассматриваемом процессе необходимо наличие двух ограничений по однозарядным ионам аммония и двухзарядным щелочноземельным ионам. Задача оптимизации в этом случае формулируется следующим образом для исходной воды заданного состава и установки заданной производительности при условии выполнения двух ограничений на качество фильтрата найти сочетание значений варьируемых параметров процесса, обеспечивающее экстремальное значение критерия оптимизации. В [199] эта задача решается для действующего производства оптимизируется стандартная двухступенчатая схема Na-катионирования, которая из режима умягчения природной воды переводится в режим деаммонизации и умягчения очищенных городских сточных вод. В качестве критерия оптимизации приняты приведенные затраты г/. Поскольку в работе рассматривается оптимизация нового технологического процесса, внедряемого на действующем производстве, то уже заданы число ступеней очистки, количество единиц оборудования, его тип и размеры. Подлежат выбору очистные сооружения, строительство которых связано с внедрением технологии и марки ионитов, исходя из оптимального их сочетания по ступеням очистки. [c.182]

Задача оптимизации схемы с возвратом отработавшего регенерационного раствора заключается в определении такого сочетания значений двух варьируемых параметров — объемов свежего и отработавшего реагента, которое обеспечивало бы минимальное значение критерия оптимизации. Объемы растворов поваренвой соли и возврата задаются в порциях соответственно PRG и PRR. [c.198]

В такой постановке, например, проведена оптимизация тепловой схемы АЭС с водоохлаждаемым реактором [Л. 86]. В качестве варьируемых параметров рассматривались давления в сепараторах и в отборах пара на промежуточные пароперегреватели. Оптимизация по критерию тепловой экопомичности является частным решением задачи технико-экономической оптимизации по расчетным затратам. Переход к более общей задаче оптимизации может привести к существенному возрастанию числа оптимизируехмых переменных. Поэтому целе- [c.59]

Диапазоны применимости эмпирических формул для расчета коэффициентов теплоотдачи и гидравлического сопротивления рассматриваемого трубного пучка, приведенных в предыдущем параграфе, заданы посредством безразмерных режимно-геометрических параметров Re /Re , Re , V p> V p- T.JDp, bptd (за исключением температуры наружной поверхности труб н)-Аналогично формируются условия применимости большинства эмпирических соотношений для теплогидравлических расчетов теплообменного оборудования. Для упрощения системы ограничений, задающей область допустимых значений независимых переменных, варьируемых в процессе оптимизации, в качестве последних следует использовать минимальное число абсолютных параметров, а остальные переменные выбирать из указанных выше безразмерных режимно-геометрических параметров. Такой подход дает возможность сократить в системе ограничений число функциональных неравенств [29]. [c.121]

При термодинамической оптимизации параметров теплосиловой части АЭС с кипящим реактором в качестве варьируемых параметров рассматривались давления в сепараторах, давления в отборах пара на первые ступени промежуточных перегревателей и температурные напоры на выходе из каждой ступени перегревателей. Термодинамическая оптимизация параметров промежуточного перегрева производилась для двух возможных предпосылок относительно эффективности влагоулавливаю- [c.90]

Задачу синтеза оптимальных структур систем виброизоляции можно в принципе преобразовать и сформулировать как расширенную задачу параметрической оптимизации. В этом случае в математической модели системы вибронзоляции оптимизируемые параметры и ограничения будут переменными для различных структур. К структурной оптимизации систем виброизоляции наземных машин можно отнести, например, выбор числа опор и вида связи (механическая, гидравлическая или пневматическая) между подвесками опор. Оптимизацией степени связи между подвесками можно выбрать наилучшую структуру. В задаче оптимизации параметров систем виброизоляции задаются структура системы и статистические характеристики входных возмущений. Требуется определить значения параметров, при которых достигается экстремум принятого критерия эффективности. В наиболее часто встречающихся на практике задачах оптимизации структуру систем вибронзоляции выбирают исходя из функционального назначения системы и имеющихся реальных элементов. Кроме того, расширением пространства варьируемых параметров можно получить эффект вариации структуры системы. Если имеется ряд конкурирующих структур, производится параметрическая оптимизация каждой из них л после сравнения отбирается наиболее рациональная. [c.307]

Если необходимо улучшить характеристики машины, то выполютотся расчеты по оптимизации ее параметров. При этом целевой функцией является требуемый уровень качества и надежности, а варьируемыми пара-метрами назначаются те характеристики, которые выявлены при диагностировании, и те, которые входят в расчетные зависимости, применяемые при проектировании машины. По результатам расчетов изменения мохуг быть внесены в размеры лемектов машины, характеристики геометрической точности и жесткости элементов, в условия сМазки и охлаждения и др. [c.359]

Таки1М образом, с учетом условия нормировки величин 0п (1.11) в рассматриваемом случае число независимых варьируемых параметров модели оптимизации, т. е. размерность модели оптимизации, [c.172]

Моделирование несущей способности оболочек из композитов. Содержание процесса постановки любой задачи оптимизации состоит в моделировании проектной ситуации и построении модели оптимизации, т. е. включает определение локальных критериев эффективности, формулировку модели проекта и ограничений на варьируемые параметры, а также их последующую формализацию в качестве элементов оптимизационной модели. Формализация модели проектной ситуации означает математически строгое определение связей между параметрами модели проекта и показателями его функциональности и экономичности, выражаемых посредством функциональных зависимостей или соотношений. В задачах оптимизации несущих конструкций функциональные зависимости между параметрами проекта детерминируются расчетными моделями оптимизируемых конструкций и их предельных состояний, подлежащих учету по проектной ситуации, а в случае конструкций из композитов, кроме того, моделями композиционного материала. Упомянутые модели конструкции, ее предельных состояний и материала синтезируются в модели расчета несущей способности конструкции, свойства которой непосредственно определяют размерность частных моделей оптимизации М , а также их качественный характер одно- или многоэкстре-мальность, стохастичность или детерминированность. Таким образом, моделирование несущей способности является одним из важнейших этапов постановки задач оптимизации несущих конструкций, на котором в значительной мере определяются свойства соответствующих оптимизационных моделей, существенные для выбора средств и методов их численной реализации, а также анализа и интерпретации получаемых оптимальных рещений. [c.175]

Энциклопедия по машиностроению XXL

Оборудование, материаловедение, механика и ...