Модели адаптивные

Согласно машинным уравнениям составляем принципиальную схему моделирования (рис. 66). На интеграторах б и 7 реализована схема решения уравнения (60). Для ввода величины U (<р) с обратным знаком используется инвертор 1. Модель адаптивного устройства включает блок функциональных преобразований (БФП), на котором набрана функция t/(ф) = 3 [ (ф)] . Эта зависимость заменяется кусочно-линейной функцией (рис. 67, а). Функция (Я) формируется на блоке умножения 2 (см. рис. 66). Так как блок умножения в 100 раз ослабляет напряжение произведения, в качестве сомножителей используется напряжение [ [/ (ф) увеличенное в 3 раза, и напряжение U (К -h + А/С), увеличенное в 10 раз. Напряжения 10U (К) и 10[/ (А/С) настраиваются на блоках задания начальных условий и [c.105]

Рис. 67. График настройки нелинейной функции резания (а) н переходные функ ции модели адаптивной системы (б).

Мицелий грибов 1 66, 153 2 462 Млекопитающие 2 540 Модели адаптивные 1 104 [c.778]

Класс адаптивных моделей в настоящее время довольно широк. Их характерным элементом является отсутствие стабильности структурных параметров. Модели допускают изменение тренда, характера периодических колебаний, а также характеристик распределения случайного члена. Изменения могут быть частными и нерегулярными, при этом соответствующий механизм адаптации должен по возможности быстро исключать прежние закономерности развития и приспосабливаться к новым. В зависимости от конкретного вида моделей адаптивного прогнозирования применяются различные методы построения прогнозов [c.172]

В САПР для каждого иерархического уровня сформулированы основные положения математического моделирования, выбран и развит соответствующий математический аппарат, получены типовые ММ элементов проектируемых объектов, формализованы методы получения и анализа математических моделей систем. Сложность задач проектирования и противоречивость требований высокой точности, полноты и малой трудоемкости анализа обусловливают целесообразность компромиссного удовлетворения этих требований с помощью соответствующего выбора моделей. Это обстоятельство приводит к расширению множества используемых моделей и развитию алгоритмов адаптивного моделирования. [c.143]

Адаптивное моделирование. Адаптивное моделирование — метод автоматического выбора подходящих моделей для фрагментов в процессе анализа сложной системы. Метод адаптивного моделирования составляют способы решения следующих основных вопросов [c.249]

Адаптируемость реализуется, если имеется, во-первых, несколько математических моделей одного и того же объекта или методов решения одной и той же задачи, во-вторых, правило автоматического выбора моделей или методов в зависимости от текущего состояния вычислительного процесса. Например, адаптивный выбор модели, выражающийся в переходе от макромодели к полной модели фрагмента, может быть основан на проверке соответствия значений внешних переменных фрагмента области адекватности макромодели. [c.114]

АДАПТИВНЫЕ МЕТОДЫ ПРИ КРАТКОСРОЧНОМ ПРОГНОЗИРОВАНИИ заключаются в наиболее широком использовании информации, содержащейся в последних наблюдениях. Эта информация позволяет корректировать параметры принятой модели, т.е. модель адаптируется к изменившимся условиям. Прогнозирование с помощью адаптивных методов дает хорошие результаты в малых проме>1 ках времени. [c.6]

Для создания объемной модели изделия конструктор может воспользоваться методом трехмерного твердотельного моделирования, методом поверхностного моделирования или сочетанием этих методов в адаптивных формах (см. рис. 1, а на вклейке). [c.18]

Поверхность является одним из типов геометрических моделей наряду с телами и адаптивными формами (см. ниже). [c.32]

Адаптивное построение сетки состоит в том, что после создания расчетной модели и задания граничных условий генерируется конечно-элементная сетка, затем выполняется анализ, оценивается ошибка дискретизации сетки, после чего меняется размер сетки. Процесс протекает до тех пор, пока значение погрешности не станет меньше заданного, или число итераций не достигнет допустимого значения. [c.67]

В литературе обычно приводятся оценки экономического ущерба для отдельных производств от дефицита топлива или электроэнергии в рамках короткого периода (не более года). Не меньший интерес представляют оценки народнохозяйственного ущерба от недостаточного развития ЭК на более продолжительных временных интервалах. Такая попытка была сделана с помощью адаптивной межотраслевой модели [15]. [c.37]

Существует весьма большое количество методов проводимых прогностических исследований. Авторами настоящей книги сделана попытка обобщить и систематизировать основные методы, применяемые в СССР и за рубежом при прогнозировании развития науки и техники экстраполяции, экспертизы, моделирования. Возможности отдельных методов рассматриваются применительно к прогнозированию развития конструк-. ционных материалов на основе собственных разработок авторов и литературных данных. Наиболее распространены методы экстраполяции, из которых предпочтение следует отдать адаптивным моделям. В частности, метод экспоненциального сглаживания в отличие от прямой экстраполяции позволяет распознать изменение коэффициентов модели и тем самым уменьшить ошибку прогноза. [c.6]

Методы научно-технического прогнозирования, основанные на экстраполяции, можно разделить на шесть групп прямая экстраполяция адаптивные модели [c.27]

Разработка прогноза методом прямой экстраполяции основана на допущении неизменности значений коэффициентов уравнения, описывающего тренд параметра как на участке ретроспекции, так и на участке прогнозирования. При этом предполагается, что все точки, по которым изучается тренд, имеют одинаковую ценность и используются в вычислениях с одинаковым весом. Однако в ряде ситуаций в течение анализируемого периода коэффициенты уравнения могут меняться во времени, а последним значениям динамического ряда следует придать больший вес по сравнению с более ранними наблюдениями. В этом случае целесообразно использовать тот математический аппарат, который дает возможность автоматически распознать изменение модели. Этой цели служат адаптивные методы экстраполяции. [c.41]

Разновидностью адаптивных моделей может служить метод экспоненциального сглаживания, разработанный Р. Брауном [46]. Сущность его заключается в том, что временной ряд сглаживается с помощью взвещенной скользящей средней, в которой веса подчиняются экспоненциальному закону (в отличие от симметричных весов относительно средней величины для взвешенной скользящей средней). Взвешенная скользящая средняя с экспоненциально распределенными весами характеризует значение процесса на конце интервала сглаживания, т. е. является средней характеристикой последних точек в динамическом ряду. [c.43]

Дальнейшее развитие и обоснование адаптивные модели получили в работе Д. Бокса и Г. Дженкинса [7 ]. Эти модели охватывают процессы, характеризующиеся автокорреляционными свойствами. Построение модели проводится итеративно и включает этапы идентификации, оценки и диагностической проверки модели на адекватность. В процедуру диагностической проверки входит получение некоторого критерия 9, с помощью которого можно отвергать грубые неадекватные модели. При наличии достаточного количества однородных данных можно более обоснованно конструировать модель. [c.50]

Поиск области оптимума и допусков на значения управляемых и контролируемых технологических факторов Т, из условия обеспечения заданной прочности и долговечности всех опасных зон детали. Поиск осуществляется с помощью построенных моделей, при этом, как будет показано ниже, можно учитывать временные процессы, например постепенный износ инструментов, и соответственно с помощью ЭВМ отыскивать наивыгоднейшие программы управления режимами обработки или осуществлять оптимальное адаптивное управление операциями. [c.393]

Статистические методы позволяют осуществить разнообразные алгоритмы оценки параметров объекта. Одним из важных направлений явилось применение для этой цели регрессивных методов. Существенные теоретические задачи возникли и в области теории компенсации влияния случайных циклических возмущений при наличии запаздывания в объекте. В области теории адаптивных систем, не использующих поиски, связанные с регулированием, ряд работ был посвящен таким системам, в состав которых входит модель и применяется пробный гармонический сигнал. Эти системы предназначены для объектов, параметры которых изменяются в широких пределах и с большой скоростью. [c.273]

Данный комплект типовых математических моделей, допускающий дальнейшее расширение, позволяет решать практически все динамические задачи, возникающие в процессе проектирования систем привода, а именно расчет переходных процессов пуска и торможения расчет переходных реакций на изменение нагрузки расчет реакций на стационарные случайные и периодические возмущения анализ устойчивости и выбор параметров корректирующих элементов для замкнутых систем привода (регулируемых, следящих, адаптивных). [c.95]

Свойства адаптивности управляющего алгоритма проявляются следующим образом. Описание технологического процесса и свойств управляемых объектов, содержащееся в БЗ, целевые установки, рекомендации по проектированию технологии производства и показатель качества его функционирования, содержащиеся в БЦ, представлены совокупностью утверждений, образующих систему аксиом (аксиоматическую модель). В соответствии с информацией об условиях производства и о состоянии управляемых объектов операторы определяют, какую группу аксиом необходимо использовать для проектирования технологии производства (синтеза технологического процесса). Выбранная группа аксиом является исходной для алгоритма синтеза программ, осуществляющего синтез проектируемой технологии производства, а соответственно и синтез программ управления производственными единицами из программных модулей, реализующих элементарные операции и содержащихся в базе ресурсов. Ядром системы автоматизированного синтеза программ является процедура доказательства теорем. [c.58]

Блок управления, реализованный на микро-ЭВМ на основе модели робота, модели внешней среды и измеренных координат, вырабатывает сигналы заданий ф з для каждой электромеханической следящей системы, состоящей из электродвигателя и усилительно-преобразовательного адаптивного регулятора, выполненного на базе микроконтроллера. [c.88]

Б1. Адаптивная система управления с усилителем типа два сопла — заслонка . В модели А1 в (9) принимается юдг = Н — 5g,ia и Pi4 = Pja- [c.7]

Новые системы управления существенно повлияли на изменение конструкции токарных станков, что повлекло за собой высокую стоимость новых моделей этого оборудования и недостаточную их надежность. Более половины отказов у станков с числовым программным управлением (ЧПУ) связано с электронными и электрическими устройствами, 19% — с механическими, 11% — с гидравлическими, 12% —с ошибками в обслуживании и программировании. Наименее надежными являются устройства автоматической смены инструмента (револьверные головки, дисковые или цепные магазины). Важнейшей особенностью современных станков с ЧПУ является принцип агрегатирования как внутри определенной их группы, так и между станками различного технологического назначения. Автоматическая смена инструмента, встройка в шпиндельный узел датчиков при адаптивном управлении и автоматической диагностике предъявляют дополнительные требования к этим узлам. Основным видом тягового устройства в приводе подач станков с ЧПУ является передача винт—1 айка качения, обеспечивающая высокую долговечность, низкие потери [c.106]

В общем случае система управления ГАП с групповой организацией производства уже не может быть жесткой, так как она должна обеспечить возможность адаптации к изменяющимся производственным условиям. Это обстоятельство предъявляет повышенные требования к информационной системе, которая в этом случае помимо широкого ассортимента датчиков информации о состоянии оборудования должна содержать имитационную модель самого ГАП. Использование этой модели и сигналов обратной связи от датчиков позволяет организовать цифровое адаптивное управление производством, реализуемое на базе многопроцессорной вычислительной сети. [c.28]

Для формализованного описания методов программного и адаптивного управления введем в рассмотрение обобщенную динамическую модель РТК- Эта модель включает систему уравнений динамики, описывающих управляемые движения роботов и оборудования, входящего в состав РТК, а также систему конструкционных ограничений и внешний условий. В общем случае систему уравнений динамики РТК можно записать в виде векторного дифференциального уравнения [c.59]

Новая система ограничений (3.2), (3.8), (3.4), (3.5) в сочетании с уравнением динамики РТК в разрешенной относительно управления форме (3.7) представляет собой обобщенную динамическую модель РТК- Эта модель играет важную роль не только при построении и оптимизации ПД РТК, но и при синтезе законов программного и адаптивного управления с учетом динамических особенностей РТК. Из свойств модели следует, что ПД Хр (/) должно удовлетворять ограничениям (3.2), (3.8). [c.61]

В настоящее время промышленность активно осваивает выпуск роботов второго поколения. Несколько тысяч таких роботов уже используются в РТК с адаптивным управлением, которые встраиваются в ГАП. В ряде научных центров ведутся интенсивные исследования по разработке алгоритмического и программного обеспечения, а также средств очувствления перспективных моделей адаптивных роботов для гибкой автоматизации производства. Особое внимание в этих разработках уделяется системам техни- [c.22]

В твердотельном моделировании реализованы два режима создания объектов - режим адаптивной (свободной) параметризации и режим принудительной параметризации. В режиме адаптивной параметризации конструктор создает модель изделия без первоначальных позиционных ограничений ка ее кокетрукткБныс элементы. Адаптивная параметризация позволяет быстро и оперативно вносить изменения в модель, активизируя необходимые параметры элементов конструкцрш. Конструктору предоставляется возможность в результате оперативного редактирования просмотреть различные варианты и вернуться к первоначальному варианту, при этом нет необходимости беспокоиться о потере последовательности данных построения. На любом этапе модель может быть модифицирована, проанализирована и выбран окончательный вариант. [c.29]

Согласно расчетам на адаптивной макроэкономической модели, повышение среднегодовых темпов прироста национального дохода в период 1986—2000 гг. от 3,5 до 5% требует трехкратного ускорения снижения его энергоемкости и примерно двухкратного увеличения темпов роста производительности труда в ЭК и в других отраслях народного хозяйства за счет более глубокой их электрификации. Одповр мендо требуется увеличить—экспорт топлива—(при благо-приятной конъюнктуре мирового рынка). При этом важно не увеличивать значительно долю ЭК в валовых капиталовложениях. [c.43]

Таким образом, контрольный сигнал является мерой неадекватности модели реальному процессу. Д. В. Тригг и А. Лич [46 ] предложили модифицировать методы, в которых используется экспоненциальное сглаживание, посредством изменения скорости реакции в зависимости от величины контрольного сигнала на основе введения автоматической обратной связи. Действительно, когда величина следящего сигнала возрастает, что говорит о росте расхождения между принятой и действительной моделью, необходима более быстрая реакция метода, которая достигается за счет увеличения значения постоянной сглаживания, придающего больший вес последним наблюдениям. Таким образом, имеет место отрицательная обратная связь. Как только метод приспособился к новой ситуации, необходимо уменьшить а для фильтрации шума. Простой способ достижения такой адаптивной скорости реакции состоит в выборе [c.50]

В -основу статистических методов прогнозирован положен анализ математических моделей, полученнь как правило, путем статистической обработки. Р сматривались четыре вида моделей линейная, нелиш ная, логистическая, адаптивная экспоненциальнг 194 [c.194]

От этих недостатков свободно экспоненциальное глаживание (адаптивная экспоненциальная модель), юторое не требует никаких предположений о харак-ере процесса (см. гл. 2, п. 3). [c.195]

Рассматривается проблема оптимизации с помощью ЭВМ технологии из-готовлешш деталей ГТД по критериям прочности с учетом действия высоких звуковых частот нагружения и эксплуатационных температур. Дается методика учета охлаждения заделки (для иодавления ползучести) ири расчете цаиряжений в образцах, моделирующих перо лопаток при испытаниях по схеме поиеречны.х колебаний на высоких звуковых и ультразвуковых частотах. Предложена математическая модель и дан пример ее практического использования для оптимизации режимов и законов программного или адаптивного управления операциями. На основе аналитического исследования деформаций в характерных концентраторах напряжений найдены обобщенные параметры для контроля состояния поверхностного слоя, отражающие влияние технологии на сопротивление усталости детали. [c.438]

Несколько иной подход следует предусмотреть для реализации задач адаптации второго класса. Последовательность правил выработки решения на уиравленпе определяется структурой управляющих алгоритмов. Выбор требуемой последовательности правил осуществляется выбором соответствующей ветви алгоритма автоматически или операторами. Формирование последовательности правил выработки решения, не заложенной в структуре управляющего алгоритма, но диктуемой условиями создавшихся производственных условий, не предусматривается. Достижения науки в области моделей систем искусственного интеллекта делают возможным осуществить разработку прикладного программного обеспечения, позволяющего изменять структуру алгоритмов управления применительно к конкретно складывающейся обстановке, т. е. на более высоком уровне осуществлять адаптацию второго типа. В дальнейшем алгоритмы, обладающие свойством адаптации структуры отдельных своих элементов (структурной адаптации), будем называть алгоритмами адаптивного управления (ААУ). [c.56]

В перспективе получат массовое распространение станки с числовым программным управлением, допускающие быструю переналадку на другие типы изделий. Производство таких станков увеличивается постоянно. Но и эти станки в их современных моделях еще не решают задач комплексной автоматизации. Будущее — за автоматическими программными системами, объединяющими комплексы станков с числовым программным управлением с электронно-вычислительными машинами. Такие системы обеспечат необходимую гибкость и приспособляемость производства к быстрой переналадке на выпуск новых видов изделий и будут обладать адаптивностью, т. е. способностью вырабатывать оптимальную технологию и режимы оборудования самонастраиваться на основе анализа, отбора, запоминания и реализации наилучших решений. [c.86]

В модели робота тйпа Е-302, оснащенного адаптивным устройотвом требуется только программирование координаты положения последнего листа. После завершения транспортировки последнего листа робот отключается или используется для работы на других позициязс [c.27]

Энциклопедия по машиностроению XXL

Оборудование, материаловедение, механика и ...