Модель решения задачи

Поскольку в т. 2-4 описаны модели решения задач надежности специализированных СЭ, но не энергетического комплекса в целом, в последнем разделе - восьмом - дается описание математических моделей, которые могут быть использованы для решения некоторых задач исследования и обеспечения надежности ЭК. [c.15]

Типовые модели оптимизации надежности, которые могут быть использованы для решения задач первой группы, рассматриваются в 5.2-5.4. Здесь представлены модели решения задач оптимального структурного и временного резервирования, а также оптимизации состава запасных элементов. Появление этих задач обусловливается тем, что не смотря на предпринимаемые меры по повышению надежности отдельных элементов систем (подсистем, составных частей, оборудования и т.п.) остается необходимость повышать надежность систем структурными методами. Для решения этих задач используется, как правило, аппарат математического программирования. [c.287]

Типовые модели оптимизации надежности, которые могут быть использованы для решения задач второй группы, рассматриваются в 5.5 и 5.6. Здесь представлены модели решения задач технической диагностики и задач оптимальных периодических проверок и технических замен. [c.287]

Кроме перечисленных объектов нормирования в состав нормативов надежности целесообразно включить расчетные условия (в том числе расчетные возмущения), используемые при выборочном исследовании надежности СЭ, а также требования к математическим методам и моделям решения задач надежности. [c.386]

Как отмечалось в предисловии, методы и математические модели решения задач надежности специализированных систем энергетики, построенные с учетом описанных выше общих моделей анализа и синтеза надежности СЭ (разд. 4 и 5), рассматриваются в тт. 2-4 справочника. Изложение методов и математических моделей которые могут быть использованы для формирования решений по обеспечению надежности при планировании развития и эксплуата ции ЭК в целом, - задача настоящего (последнего) раздела т. 1 [c.403]

Проектирование сверху вниз предполагает построение иерархической модели решения задачи (рис. 92). Для этого необходимо ввести детализацию решения в виде отдельных иерархических этапов (уровней). На каждом таком уровне выделяются отдельные функционально обособленные процедуры (модули). В отличие от схемы алгоритма программы иерархическая схема не отражает последовательность выполнения алгоритма. Иерархическая схема перечисляет те функции программы, которые необходимо выполнить в данном модуле данного уровня. [c.145]

Ситуация 7. Имитационная модель формирования параметра У неизвестна. В этом случае в условиях экспериментальных производственных лабораторий ее необходимо построить, используя известную методологию, базирующуюся на использовании математических методов и, желательно, программируемых технических средств эксперимента. В дальнейшем после построения необходимой имитационной модели решение задачи аналогично рассмотренному в ситуации 6. [c.200]

Выбор расчетной модели. Решение задачи об излучении звука цилиндром конечной высоты имеет ряд приложений в акустике. Кроме того, конечный цилиндр является удобной моделью для оценки [c.96]

Этапы разработки альтернатив. На начальных этапах задача обычно ставится в виде (1.4). Как отмечалось в 1.1, в ней сохраняется неопределенность разрыв между условиями и целью. Индивид пытается заполнить этот разрыв с помощью какой-либо гипотезы решения. Он разрабатывает или приспособляет подходящую модель решения задачи, выражающую эту гипотезу. Лишь в простых случаях модель совпадает с самой первоначальной постановкой задачи. Как правило, индивиду приходится упрощать ее в ходе моделирования. [c.44]

При теоретическом исследовании и инженерных расчетах любой реальной механической системы составляют ее физическую модель, так как полное описание процессов, происходящих в реальной механической системе, не представляется возможным и вместе с тем необходимым. При решении задач динамики используют динами, ческую модель. [c.119]

Решение задачи синтеза маршрута обработки поверхности детали. Для поиска оптимального варианта плана маршрута обработки поверхностей используют динамическое программирование. Общей особенностью моделей динамического программирования является сведение задач принятия решений к получению рекуррентного соотношения, которое можно представить как [c.111]

Модель Райса—Джонсона [397] основана на решении задачи о распределении деформаций перед трещиной с учетом изменения геометрии ее вершины в результате пластического течения. В отличие от ранее полученных в приближении малых геометрических изменений вершины решений учет затупления приводит к предсказанию концентрации деформаций в области порядка раскрытия б перед вершиной. Деформационный критерий бхх = е/ можно записать с использованием полученного в работе [397] решения e = Ехх г18) в виде соотношения б = = air, где ai —константа, связанная с е/. Принимая, как обычно, в качестве дополнительного условия распространения трещины [c.228]

Автоматизированное решение задач обеспечения технологичности конструкции изделия на основе математических моделей включает [c.128]

В настоящее время получили распространение интерактивные методы решения многокритериальных задач, когда информация о важности и предпочтениях приходит как от инженера-разработчика, так и от ЭВМ. Уточнение обобщенных критериев и упорядочивание критериев по важности производится на основе диалога конструктора с ЭВМ. Часто для определения наилучшего решения конструктору приходится решать задачи структурной и параметрической оптимизации. При этом модель принятия решения описывается как задача многокритериальной оптимизации, В этом случае используют интерактивный режим оптимизации или диалоговой оптимизации. Разработчик может изменить процесс решения задачи на любом этапе, параметры, метод решения, математическое описание задачи. Проблемами здесь являются разработка эффективных пакетов прикладных программ, сценариев диалога, эвристических и точных алгоритмов проектирования с учетом расплывчатости и неопределенности интеллектуальной деятельности инженера-разработчика. [c.35]

При проектировании конструкций пользователю удобнее иметь дело с моделями, которые легко образуются, если элементы конструкций принять за точки, а связи между ними— за линии. Такое представление объекта отличается высокой наглядностью, позволяет сосредоточить внимание на наиболее существенных связях, находить оптимальное решение задач проектирования. Использование аппарата теории графов для разработки алгоритмов конструкторского проектирования приводит нас к введению лишь некоторых определений, правил, теорем и положений из общей теории графов, которые будут представлять интерес в дальнейшем изложении. [c.198]

На точность решения задачи оказывают влияние задаваемые пользователем в исходных данных значения допустимых погрешностей si или б2, а также обусловленность модели. Однако задаваемые значения ei или ег могут вообще оказаться недостижимыми или из-за несходимости, или из-за слишком медленной сходимости вычислительного процесса. Поэтому если создаваемый ППП ориентирован на решение систем уравнений с широким диапазоном значений Ц, то нужно принимать специальные меры по обеспечению точности решения. При реализации метода Гаусса [c.234]

Отметим существенное различие между задачами синтеза оптимальных структур и задачами анализа качества структур технических объектов. В анализе необходимо убедиться, что решение существует, а численные методы анализа устойчивы. При структурном синтезе не гарантировано даже существование номинальной структуры, удовлетворяющей всем требованиям ТЗ на проектируемый объект. Существующие и разрабатываемые ММ синтезируемых технических объектов, как правило, оказываются довольно чувствительными к начальным условиям, к размерности задачи оптимизации, к виду целевых функций и ограничений. Поэтому необходимым условием для решения задач синтеза оптимальных структур технических объектов различной природы является использование методов и средств автоматизированного проектирования. Естественно, что формализованные модели и методы для САПР, с одной стороны, должны характеризоваться высокой степенью общности и достоверности, а с другой стороны, должны быть разрешимыми с вычислительной точки зрения. [c.269]

Отметим, что основные затраты машинного времени на реализацию алгоритма связаны с анализом чувствительности. Анализ чувствительности методом приращений требует л+1 раз обращаться к математической модели объекта. Первое обращение производится при значении вектора управляемых параметров 1)э и позволяет вычислить г//(1)д), фигурирующие в (6.51). Каждое последующее обращение позволяет вычислить очередную строку матрицы чувствительности и в итоге дает значения Uji. Теперь полностью определена линеаризованная модель объекта (6.53). Манипулирование ею при решении задач линейного программирования не требует заметных затрат машинного времени. [c.296]

Математически процесс управления заваркой МК можно свести к следующей модели. Пусть 0т и St —требуемые значения напряженности магнитного поля и зазора между контактами. Для решения задачи оптимизации сформулируем целевую функцию вида [c.302]

Точность проектирования зависит от многих факторов, в частности от степени адекватности математической модели проектирования и проектируемого объекта от погрешности математических методов, используемых при решении задач оптимизации от погрешности округления величин и т. д. [c.341]

Для решения задач моделирования хорош универсальный язык ПЛ/1, на котором можно решать научно-технические задачи более разнообразные, чем, например, на ФОРТРАНе. Кроме того, ПЛ/1 дает системным программистам средства для решения задач в реальном времени. Элементарные средства языка ПЛ/1 позволяют, например, описывать элементы цифровой вычислительной техники в виде программ имитационных моделей. Язык ПЛ/1 имеет простые операторы для проверки условий выполнения определенных действий, различные варианты реализации операции присваивания, операторы преобразования форм представления данных, несложные правила присваивания имен структурным элементам позволяет ограничивать учет времени и происходящих действий, простыми операторами реализовать булевы функции, легко реализовать статистические испытания модели при различных данных, изменять структуру модели и т.д. [c.353]

Схема организации процесса имитационного моделирования при автоматизированном проектировании приведена на рис. 7.1. На первом этапе формируется цель проектирования. Анализируя требования ТЗ на проектирование, оценивают сложность проектируемого объекта и определяют наиболее рациональный путь нахождения математической модели объекта проектирования и ее реализации для целей проектирования — путем имитационного моделирования, путем решения задач математического программирования и т.д. На этапе формирования имитационной модели осуществляется переход от представлений о реальной системе к абстрагированию, к некоторой логической схеме. Подготовка данных состоит в выборе данных, необходимых [c.353]

Первый из приведенного перечня показатель качества относится к возможностям личности, определяющим успешное решение задач системного анализа и синтеза. Применительно к инженерной графике они концентрируются прежде всего вокруг интеллектуальных проблем деятельности с использованием информационных моделей. Системный характер языка графического моделирования проявляется в специ- [c.66]

В современном системном проектировании разработано много методов получения алгоритма решения многомерных задач, в которых используются графические модели. Их содержание представляет информацию об определенных функциях компонентов, об их совместимости (метод морфологических карт, матриц, сетей взаимодействия). Благодаря анализу различных запретов и ограничений, графические модели позволяют сузить поле поиска решения задачи до обозримого предела. [c.75]

Алгоритм решения задачи определяется студентами самостоятельно, при этом они используют какую-либо графическую модель ее решения. Обычно задачи, предлагаемые для решения с помощью конструктора , носят характер сборочных. Две или более детали собираются в единое целое. Процесс сборки объединяется со вторым типом комбинаторной задачи на пространственные повороты формы. Приведенная задача является комплексной, в ней проявляются черты сложной сборочной задачи и задачи на упаковку . [c.174]

В предыдущем разделе на базе уравнений двухжидкостной модели были определены гидродинамические характеристики расслоенного течения жидкости и условия стабильности данного режима течения при распространении возмущений в системе. В ряде случаев, когда допущения, принятые в разд. 5.3 при выводе уравнений расслоенного течения, теряют свою правомерность, необходим более строгий теоретический анализ, основанный на фундаментальных уравнениях гидромеханики. Такой метод, как было указано в разд. 5.1, получил название модели сплошной среды. В данном разделе в рамках этой модели будут даны постановка и решение задачи о распространении возмущений в газожидкостной системе и о стабильности межфазной поверхности при расслоенном течении в горизонтальном канале [67]. [c.203]

Наиболее сложными и интересными для графического анализа являются задачи на взаимное пересечение двух фигур с наклонными гранями. На рис. 3.5.27 представлены образцы заданий, выполненных студентами на одном из первых занятий по графическому сЬормообразованию. Пересечение клиновидных объемов относится к достаточно трудным заданиям этого типа. Для привития прочных навыков геометрического анализа графической модели решение задачи на пересечение двух клипов осуществляется с помощью полных изображений. В этом случае словесно оговаривается, что обе фигуры стоят на одной плоскости- После того как навыки однозначного построения линии пересечения двух поверхностей будут достаточно освоены, можно переходить t задачам графического анализа неполных изображений- От личие условия задачи заключается лишь в том, что плос кости оснований двух фигур принимаются параллельными (или основание одной фигуры сначала не задается). Это дает возможность одну инциденцию выбрать произвольно (см гл. 1). Решение в этом случае значительно упрощается- [c.138]

Значительный интерес представляют исследования М. X. Харриса. Рассматривая приток жидкости к перфорированной скважине как математическую проблему, автор изучал явление в пределах некоторой воображаемой модели, включающей часть поверхности перфорационного канала. Для такой модели решение задачи сводилось к решению уравнения Лапласа в цилиндрических координатах при специально поставленных граничных условиях. М. X. Харрис учел влияние на дебит скважины следуюпщх параметров 1) радиуса ствола скважины 2) диаметра перфорационного канала 3) глубину прострела, т. е. длину перфорационного канала 4) вертикальный интервал между соседними горизонтальными плоскостями, содержащими перфорационные отверстия 5) число перфорационных отверстий в каждой плоскости 6) соотношение между коэффициентами проницаемости пласта в горизонтальном и вертикальном направлениях. [c.224]

Сопоставим с такой моделью решение задачи конвективно-дисперсионного переноса, даюшее распределение концеитрации н потоке, двигающемся со скоростью V без продольной дисперсии, но с поперечной, характеризуемой коэффициентом 0 , при действии в начале координат источника постоянной интенсивности Р=ий Со. Это решение представляется выражением [c.249]

В процессе разработки были опробованы разные математические модели решения задачи и создан ряд вспомогательных программных средств, позволяюших провести корректное моделирование отдельных процедур системы мониторинга. Собственно система базового мониторинга не привязана конкретно к какому-либо определенному типу технического изделия. Однако такая принципиальная часть задачи, как обоснование выбора рабочей частотной полосы, решалась непосредственно для двигателя ДГ-90. [c.64]

И шключсиис отметим, что самос-тотпельпые исследования можно выполнить как с целью получении непрерывных моделей различных но верхностей второго и высшего порядков, так и использования полученных моделей для конструировании кривых высших порядков и исследования их свойств, решения задач па пересечение с проецирующими цилиндрически пи поверхностями. [c.203]

Решение задачи о характеристиках свободной струи, несущей твердые или капельно-жидкие примеси, с учетом описанной модели явления приведено в работе [5]. Сравнение расчета этих характеристик с экспериментальными данными [87] показало вполне удовлетворительную их сходимость. Согласно расчетам [5] запыленная струя становится уже и дально-бойнее не только тогда, когда в ней содержатся тяжелые примеси, но и тогда, когда чистая газовая струя распространяется в запыленном газовом потоке. Выше было отмечено, что если примесь не имеет начальной скорости (папрн.мер, когда газовая струя вытекает в спутный лоток газа большей плотности), то затухание скорости происходит быстре(, чем в незапы-ленном потоке, т. е. интенсивность расширения такой струи увеличивается с увеличением плотности спутного потока. Это кажущееся противоречие [5] объясняется тем, что в случае распространения газовой струи в запыленном потоке на степень расширения струи влияют два фактора с одной стороны, большая плотность окружающей среды, с увеличением которой степень расширения струи увеличивается, а с другой стороны, подавление турбулентности частицами, попадающими из внешнего потока в струю, которое с ростом концентрации частиц в потоке растет и, следовательно, уменьшает степень расширения струи. Согласно расчету, второй фактор оказывает более сильное влияние на степень расширения струи, чем плотность окружающей среды. [c.317]

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]

При отсутствии вариантов структур объектов моделирования решеине задач обеспечения технологичности конструкции изделия ведут по табличным моделям. При наличии вариантов структур объектов моделирования по составу элементов автоматизированное решение задач обеспечения технологичности конструкции изделия ведут по сетевым моделям при наличии вариантов структур по составу и взаимосвязям элементов объектов моделирования автоматизированное решение задач обеспечения технологичности конструкции изделия производят по перестановочным моделям. [c.127]

Точность. Погрешности решения задачи определяются особенноетями используемых моделей, численных методов, ограниченностью разрядной сетки ЭВМ. Каждый источник погрешности должен контролироваться, с тем чтобы погрешности не превысили предельно допустимые. Обычно точность результатов, получаемых с помощью численного метода, зависит от некоторых параметров, выбираемых по умолчанию или задаваемых среди исходных данных. С помощью этих параметров можно управлять погрешностями решения, но необходимо помнить, что снижение погрешностей возможно лишь до некоторого отличного от нуля предела и, как правило, сопровождается увеличением затрат машинного времени. Целесообразно в математическом обеспечении САПР иметь не один, а несколько методов одинакового целевого назначения, но с различными возможностями компромиссного удовлетворения противоречивых требований точности и экономичности. [c.224]

Экономичность метода решения систем АУ определяется также затратами оперативной памяти. При неучете разреженности только на хранение матрицы Якоби нужно п ячеек памяти. Поэтому если для одного слова используется 8 байт, то при п=100 для хранения требуется 80 кбайт, а при п = 500 — уже 2 Мбайт. Итак, подтверждается вывод о необходимости учета разреженности при решении задач с п>п р, где Ппр зависит от характеристик используемой ЭВМ и, как правило, составляет несколько десятков. В задачах анализа распределенных моделей, в которых п может превышать 10 , экономичность метода по затратам машинной памяти становится одной из важнейших характеристик. В таких случаях применяют либо релаксационные методы, либо метод Ньютона с использованием на каждой итерации метода Гаусса, но в рамках рассматриваемого ниже диакоптического подхода. [c.234]

Для осуществления качественных изменений в технике необходим изобретательский уровень решения задач, связанный с выработкой новых технических идей. Этот уровень технического творчества характеризуется большим количест-i вом иаучных исследований, связанных с различными областями человеческой деятельности. Изобретательские задачи, встающие в процессе системного проектирования, характеризуются трудностями анализа и построения полной модели. Решение их более длительно по сравнению с задачами, требующими изменения системы на уровне компонентов. Ориентировочное количество проб и ошибок, которое необходимо, для успешного поиска, определяется уже не десятками, а сотнями и тысячами [4]. Естественно, что только быстродействие современных ЭВМ дает возможность планировать массовое решение задач подобной сложности. Удешевление проектирования, связанное с его автоматизацией, быстрота перебора и оценки сочетаний всевозможных факторов позволяют вести проектирование параллельно различными творческими коллективами и получать одновременно большое количество целостных решений, выполненных независимо друг от друга. Дополнительный отбор вариантов проекта повышает шансы на выживание одного из них в конкуренции качества. По данным работы [7], в 1975 г. в США на научно-исследовательские и опытно-конструкторские работы было затрачено около 40 млрд долларов. Восемьдесят пять процентов этой суммы было истрачено на опытные конструкторские разработки и всевозможные исследования, непосредственно связанные с созданием новых товаров. Причем большая часть этой суммы была затрачена на избыточное проектирование. Так, например, в компании Джек Уитни энд К° из 2100 изделий, разработанных за определенный срок, лишь семнадцать были отобраны к производству как заслуживающие внимания. Из них только два смогли добиться значительного, пять — умеренного рыночного успеха. Остальные были отбракованы на различных этапах производственного освоения и рыночных испытаний изделий. [c.10]

Так же, как и в дизайне, в техническом конструировании на начальном этапе поиска решения задачи появляется необходимость в определенных технических средствах анализа и синтеза, свободных от жестких ограничений, накладываемых на мышление ортогональным чертежом. Таким средством, как и в дизайнерском творчестве, должна являться пространственно-графическая модель, конструктивный эскиз дизайн-формы, на основе которой создается визуальноматематическая модель геометрического образа изделия на ЭВМ. Основное возражение против этого заключалось в том, что построение параллельных, тем более центральных проекций недоступно для инженера в силу невозможности получения соответствующих профессиональных навыков (в структуре содержания образования дизайнера графическая подготовка является основной). [c.19]

Нами рзработана методика графической поисковой деятельности, включающая все фазы исследовательского метода обучения. Характерными чертами конкретной формы реализации такого метода являются 1) многовариантность решения задачи 2) наличие как строго формализованных (конструктивных), так и качественных критериев формообразования 3) осуществление основных фаз анализа и синтеза по возможности с помощью графических моделей различного уровня абстрактности 4) активный пространственный [c.170]

Окончательное решение задачи выполняется в виде пространственной графической модели процесса сборки деталей (см. рис. 4.6.19). Так как основой изображаемой структуры является не внешний вид детали, а простра нственные связи сборки, то изображение имеет активный структурно-геометрический характер (рис. 4.6.20). [c.175]

В топологических ММ отображаются состав и взаимосвязи элементов объекта. Их чтде всего иримсняют для описания объектов, состоящих из большого числа элементов, при решении задач привязки конструктивных элементов к оиределенным пространственным позициям (например, задачи компоновки оборудования, размещения деталей, трассировки соединений) или к относительным моментам врс.хюни (например, ири разработке расписаний, технологических процессов). Топологические модели могут иметь форму графов, таблиц (матриц), списков и т. п. [c.35]

Решение задач параметрического синтеза в САПР выполняется методами поисковой оптимизации (основана на последовательных приближениях к оптимальному решению). Каждая итерация представляет собой шаг в пространстве управляемых параметров. Основными характеристиками метода оптимизации являются способы определения направления, в котором производится шаг в пространстве ХП, величины этого шага и момента окончания поиска. Эти характеристики наряду с особенностями математических моделей оптимизируемых объектов и формулировки задач как задач математического лрограм.мировапия определяют показатели эф-фективпос ги поиска — надежность отыскания экстремальной точки, точность попадания в окрестности этой точки, затраты вычислительных ресурсов па поиск. [c.68]

Энциклопедия по машиностроению XXL

Оборудование, материаловедение, механика и ...