Реализация алгоритма в конкретных случаях

Реализация алгоритма в конкретных случаях. Сформулированный алгоритм позволяет установить условия оптимальности некоторых форм шарнирно-опертой балки, которые формулируются непосредственно в терминах исходных данных задачи. В качестве примера приведем другое решение задачи из п. 5. В соответствии с п. 7 для)любого профиля S (х) найдется такая точка т, прогиб у (т, S) в которой максимален при приложении нагрузки в эту же точку т и равен на основании (4.29), (4.6) [c.213]

Следует отметить, что на практике возможна и функция потерь более высокого порядка (например, если из-за задержки управляющего воздействия режимные показатели объекта непрерывно изменяются, то потери будут описываться квадратичной функцией времени), однако, учитывая достаточно малый интервал задержки реализации алгоритмов в конкретных системах, все эти случаи могут приближенно быть описаны линейной функцией (3-87а). Общие средние потери в единицу времени, вызванные задержкой всех N групп алгоритмов при выбранной системе приоритетов их реализации [c.402]

Решение математической модели позволяет рассчитать главные составляющие <3д сс и Q arp в уравнении (1) и определить возможности их реализации. При решении этой системы в конкретных случаях принимаются определенные допущения, начальные и граничные условия. Сложная зависимость тензора напряжений от тензора скоростей деформации, которая определяется уравнением (5), затрудняет решение математической модели аналитическим методом и предопределяет численный метод решения с разработкой соответствующего алгоритма решения. Тогда любая подобная задача может решаться в двух приближениях [c.98]

Обрабатывающие подпрограммы представляют собой эффективную реализацию известных из литературы либо вновь разрабатываемых алгоритмов обработки, как-то простейшая статистическая обработка, фильтрация сигналов, корреляционный и спектральный анализы, диагностические процедуры, процедуры идентификации и т. п. [2—6]. Подпрограммы этого типа обычно реализуются на языке высокого уровня (например, на ФОРТРАНе) и практически не зависят в этом случае от конкретной ЭВМ, на которой реализуется программная система. Такой подход к реализации обрабатывающих подпрограмм позволяет достаточно просто осуществлять перенос программной системы [c.41]

Вывод уравнений ошибок можно осуществить путем формального варьирования основного уравнения инерциальной навигации. Такой путь не является единственным. Известны другие подходы к составлению уравнений ошибок. Например вариацию можно проводить, используя скалярную форму записи алгоритмов работы БИНС [3.10]. В этом случае получаюш,иеся уравнения ошибок привязаны к конкретной реализации системы, и, следовательно, могут быть применены только для данного типа систем. Ниже предлагается более обш,ий подход, развитый, например в работе [3.9] и основанный, как уже сказано выше, на формальном варьировании исходного векторного основного уравнения инерциальной навигации в форме (3.62). Получаюш,иеся при этом уравнения обладают большей обш,ностью и могут быть с минимальными изменениями применены практически к любому типу систем. Следует упомянуть, что описываемый ниже подход, основанный на формальном варьировании векторного основного уравнения инерциальной навигации, не является единственно возможной формой такого варьирования. В фундаментальном труде [3.8] также предлагается получать уравнения ошибок ИНС методом формального варьирования основного уравнения инерциальной навигации. Однако используемые при этом представления переменных отличаются от вводимых в работе [3.9. Большой практический опыт авторов по использованию уравнений в форме, предложенной в работе [3.9], показал их суш,ественные преимущества и простоту адаптации к конкретным условиям применения. Далее мы следуем методике вывода, приведенной в уже упоминавшейся работе [3.9. [c.93]

При разработке электронных, пневматических или гидравлических аналоговых регуляторов проектировщик по техническим или экономическим соображениям вынужден пользоваться достаточно узким набором элементов, действующих как интеграторы (И), дифференциаторы (Д) или пропорциональные усилители (П). В силу этого при синтезе систем управления аналогового типа приходится сталкиваться с весьма серьезными ограничениями. Иначе обстоит дело с алгоритмами для управляющих ЭВМ. Гибкость программных средств существенно расширяет возможность реализации сложных алгоритмов. Это создает предпосылки для практического применения новейших методов современной теории управления, но одновременно ставит перед проектировщиком вопрос какой управляющий алгоритм наиболее эффективен при решении конкретной прикладной задачи Естественно, ответ на этот вопрос возможен лишь в том случае, когда имеется достаточно полное описание объекта в форме его математической модели и известны показатели, по ко- [c.21]

При контроле процессов для целей анализа их протекания, совершенствования задаваемых режимов работы, учета степени квалификации управляющего персонала целесообразно для ряда основных измеряемых величин определять в процессе конкретной работы объекта рекуррентными методами их основные статистические характеристики оценки математического ожидания и дисперсии. Основная особенность алгоритмов указанного вида заключается в том, что параллельно с контролем объекта в каждый такт своей работы система контроля приносит оператору данные об оценках статистических характеристиках измеряемых величин. Отличие от рассмотренных выше алгоритмов интегрирования и усреднения заключается в том, что здесь не ставится задача определения среднего значения измеряемой величины за какой-либо определенный, заранее заданный интервал времени. Система контроля в этом случае определяет оценки среднего значения и дисперсии измеряемой величины в текущий момент за непрерывно наращиваемый интервал времени. Эти оценки могут быть использованы оператором в любой момент времени работы системы. При этом, естественно, они будут тем точнее, чем больше времени прошло от момента начала работы рассматриваемого алгоритма (т. е. чем больше использованная длина реализации исследуемого случайного процесса). Обычно максимальные интервалы времени работы таких алгоритмов (максимальные длины используемых реализаций) ограничиваются интервалом, в котором режим работы агрегата можно считать неизменным. При изменении режима работы контролируемого объекта вычисление оценок статистических характеристик начинается заново. [c.122]

Цель работы состоит в изучении основных явлений, демонстрирующих общие законы динамики системы точек и физический смысл интегралов движения. В общем случае задача нелинейна, и получить ее аналитическое решение не удается. В то же время проведение серии машинных экспериментов позволяет составить достаточно полное и наглядное представление об особенностях движения изучаемой механической системы. Специфика постановки машинного эксперимента проявляется, во-пер-вых, в необходимости предварительной оценки характерного времени протекания процессов для правильной организации вывода результатов решения задачи. Эта оценка определяется заданием конкретных значений параметров системы и начальных условий и проводится студентом предварительно перед каждым вводом исходных данных. Во-вторых, некорректное задание параметров или начальных условий может приводить к аварийным прерываниям решения, не связанным с существом задачи и определяемым ее конкретной реализацией на машине. Студенты убеждаются также, что точность решения зависит как от выбора алгоритма, так и от исходных данных. Нетрудно проследить, например, как изменяют свое численное значение интегралы движения, если выбран сравнительно крупный шаг интегрирования дифференциальных уравнений. [c.52]

Анализ функциональных возможностей этого класса пакетов показывает, что с их помощью могут быть спроектированы процессы обработки для взаимосвязанных комплексов задач и для локальных процессов обработки, что в ряде случаев обеспечивает более простую схему организации проектных работ, повышает уровень гибкости и индивидуальности проектных решений по этапам технологического процесса обработки информации за счет высокой степени специализации пакетов на реализацию конкретных алгоритмов преобразования информации. [c.64]

Решение навигационной задачи по выборке нарастающего объема по разновременным измерениям, как правило, основано иа рекуррентных алгоритмах. По точности сии аналогичны итерационным методам, однако для их реализации необходимо построить динамическую модель движения определяющегося объекта, элементов рабочего созвездия СНС и задающего генератора времени (частоты). В данном случае под динамической моделью понимают математическую модель, которая описывает с той или иной степенью точности все процессы, происходящие в системе потребитель—СНС—внешняя среда. Сюда же входит и модель случайных возмущений определяемых параметров. Разработка динамических моделей является сложным и многоступенчатым процессом. Так, иапример, модель динамики объекта должна отражать закон изменения во времени его вектора состояния x(i), конкретный вид которого зависит от выбора опорной системы координат, от типа объекта (корабль, самолет, КА и т. д.) и от статистических характеристик действующих на него случайных возмущений. На практике исходят из предположения, что динамическая модель должна быть достаточно простой, чтобы сохранить время на вычисления и обработку результатов, и в то же время достаточно полной, чтобы учитывать маневренные характеристики объекта. Для многих задач оказывается приемлемым с точки зрения требуемой точности навигационных определений использование линейных динамических моделей, которые могут быть получены путем линеаризации исходных нелинейных систем дифференциальных уравнений около опорной траектории иа заданном временном участке, соответствующем, иапример, времени определения. В матричном виде линейная модель, описывающая динамику объекта с учетом случайных возмущений, имеет вид [c.247]

Рассмотрим более общую итерационную процедуру (2.32). Конкретная ее реализация для различных видов задания исходных данных, операторов искажений и априорной информации может быть различна. В случае томографии исходную информацию получают либо с использованием алгоритма суммирования нефильтрованных обратных проекций (суммарное изображение), либо, накапливая одномерные сечения спектра (алгоритм фурье-синтеза). В обоих случаях спектр искаженного изображения можно считать точно заданным в тех областях частотной плоскости, которые соответствуют //дг=1. При наличии также априорной информации о томограмме Цх,у) (операторы Т и Р) наиболее целесообразно использовать итерационную схему Гершберга. [c.186]

В этом случае могут использоваться средства, основанные на чистой версии языка / ++, которые были рассмотрены в гл. 11. Напомню, что идея состоит в том, чтобы не вручную добавлять информацию о реализации в исходный RTL-код (таким образом делая его зависимым от конкретной реализации), а все информацию формировать (синтезировать) с помощью управляемой пользователем / ++ машиной (алгоритмом) синтеза (Рис. 18.2). [c.237]

В этом случае, АИС обеспечивает реализацию функций проверки правильности функционирования АИС единого управления элементами АИС в соответствии с конкретными задачами измерений сопряжения элементов АИС, исходя из условий обеспечения требуемых видов совместимости коммутации измерительных цепей формирования и выдачи стимулирующих воздействий на объект контроля (ОК) измерения физических величин в соответствии с установленным алгоритмом контроля и [c.189]

Для исследования возможностей итерационного алгоритма восстановления томограмм он был реализован на ЭВМ и была проведена серия расчетов. Конкретная реализация данного алго- ритма для различных видов задания исходных данных, операторов I искажений и априорной информации может быть различна. В случае томографии исходную информацию получают, либо исполь- [c.67]

Книга содержит нетрадиционное изложение курса теории упругости, базирующегося на специальных разделах теории дифференциальных уравнений в частных производных и математического анализа. В первой главе в достаточно компактной форме дается конспективное изложение тех математических дисциплин, которые уже с успехом используются и могут быть использованы в дальпейи1ем при решении на современном уровне различных задач теории упругости. Две следующие главы посвящены концентрированному, по вместе с тем достаточно полному изложению собственно предмета теории упругости, включая такие сравнительно новые разделы, как. злектромагнитоупругость и механика хрупкого разрушения, постановке краевых задач, а также изложению некоторых приемов сведения краевых задач теории упругости к классическим задачам математической физики, В остальных главах книги (главы VI—VIII) конкретные математические методы, указанные в заглавии, применяются к решению определенных классов задач теории упругости. В ряде случаев эффективность того или иного метода демонстрируется на примерах таких задач, решение которых было получено только в последнее время. Большое внимание уделяется как вопросам строгого математического обоснования тех или иных алгоритмов, так и приемам их численной реализации. [c.2]

Численные расчеты показали, что при малых Vi и V2 случаи осуществления безот-рывных течений, примеры которых были приведены в предыдущем параграфе, весьма редки и реализуются лишь при некоторых определенных соотношениях между углом а и скоростями Vi, V2- Как правило, при конкретных реализациях алгоритма построения течений для малых Vi и V2 получается неоднозначное соответствие между множества-ми пар ( 1, 2) и ( 1, U2), соответствующих течению, и, более того, характеристики в плоскости годографа выходят за естественную область определения течения (например, при а = 7г/2 за пределы прямоугольника —Vi О, V2 Щ 0). Факт этот не случаен и не связан с погрешностью численных расчетов. [c.127]

Подобное исследование приводит к необходимости решения краевой задачи теории упругости в сложной области, которое может быть осуществлено в точной постановке лишь для некоторых идеализированных случаев. Одной из традиционных идеализаций является предположение о неограниченности области, в которой расположены дефекты. Методы определения напряжённого состояния упругих тел вблизи внутренних концентраторов напряжений в виде систем трещин, разрезов и тонких включений изложены в монографиях Н.И. Мусхелишвили [107], Г.Я. Попова [115], Т.Н. Савина [125]. Случаи, когда дефекты расположены вблизи границы упругого тела, не могут рассматриваться в рамках упомянутой выше идеализации. В.В.Можаров-ским и В.Е. Старжинским [104] предложен метод решения плоской контактной задачи для полосы, дискретно спаянной с основанием (имеющей конечное число разрезов на границе их раздела). Система круговых отверстий, расположенных вблизи границы полуплоскости, рассмотрена в [125]. Однако алгоритмы решения задач, развитые в [104, 125] и некоторых других работах, достаточно сложны для конкретных реализаций (особенно в случае исследования смешанных задач теории упругости) и, кроме того, [c.205]

Особенности реализации алгоритмов комплексиро-вания информации БИНС и ГЛОНАСС/GPS-приемника в составе БИСУ. Остановимся теперь на конкретных особенностях реализации фильтра Калмана при построении алгоритмов комплексной обработки информации БИНС и Г Л ОН АСС / GPS-приемника в случае несвязанной схемы комплексирования (так называемое сопряжение по выходным данным). [c.147]

Задача (й, р) в упругой постановке изучалась в [13], где исследовались вопросы корректности и методы решения, связь с задачей аналитического продолжения и с задачей тензометрии. Показано, что эта задача относится к условно корректным и может быть сведена к задаче Коши для бигармонического уравнения (в плоском случае) или для уравнений Ламе, либо для системы Бельтрами-Митчела (в пространственном случае). В [14-17] использовалось представление общего решения теории упругости через голоморфный вектор, удовлетворяющий системе уравнений Моисила-Теодореску это позволило свести задачу (w, р) к задаче продолжения голоморфного вектора, которая, в свою очередь, приведена к интегральному уравнению, численное решение которого строилось без процедур регуляризации, что обосновано сопоставлением с точным решением тестовой задачи. В [12, 18] рассматривалась идеально упругопластическая задача (w, р), где также исследовались вопросы корректности, построения алгоритмов решения и их численной реализации на конкретных примерах (нахождение пластических зон вокруг эллиптических и круговых отверстий при полном и неполном охвате [c.778]

Пусть к машине предъявляются те же требования, что и в предыдущем случае, но требуемое преоб-разование мрдленно меняется заранее неизвестный образом. Тогда может быть применен следующи г метод накопления опыта. Первоначально на любой вход машина равновероятно выдает любой выход. Если сигнал поощрения не поступил, то машина изменяет вероятности появления выходных ситуаций при данном входе так, что вероятность появления в следующий раа появившегося неправильного выхода уменьшается, а остальных — соответственно повышается. Если же сигнал поощрения поступил, то вероятность появления этого выхода при данном входе повышается, а остальных — уменьшается. Если бы преобразование не менялось со временем, то вероятность его реализации при таком алгоритме стре-милась бы к единице. Подобным методом накопления опыта пользуются, наир., в машинах для доказательства теорем. В оптимизаторах авто.матических со случайным поиском он может быть применен следующим образом. Пусть оптимизатор движется мелкими шагами, причем направление движения выбирается случайно, и на каждом шаге оптимизатор получает сигнал поощрения только в том случае, если он приближается к экстремуму. Вероятность выбора каждого конкретного направления изменяется в зависимости от того, как яасто раньше движение по этому направлению приводило к успеху (как это было описано выше). Если ф-ция, экстремум к-рой ищется, достаточно гладкая, то такой метод приводит к повышению скорости поиска. [c.474]

Особенности реализации RTL — реализация устройства на ПЛИС обычно требует иного стиля кодирования RTL, чем при использовании заказных микросхем (смотри также главы 7, 9 и 18). Другими словами, может оказаться чрезвычайно трудно перенести сложную схему, представленную в RTL-коде, из одной технологии в другую. Это замечание относится к случаям переноса существующих устройств, выполненных на заказных микросхемах, в их эквиваленты на основе ПЛИС, или к случаям реализации устройств в ПЛИС в качестве прототипов ддя последующей реализации устройств на заказных микросхемах. Чтобы прояснить ситуацию, скажу, что информация о реализации устройства жестко зашита в RTL, который вследствие этого становится зависимым от реализации конкретного устройства. Важно понять, что эта особенность выходит за рамки грубого сравнения заказных микросхем и ПЛИС, согласно которому RTL-код, предназначенный для ПЛИС устройства, не подходит для оптимальной реализации заказной микросхемы, и наоборот. Даже в устройствах, предназначенных для решения одних и тех же задач, набор алгоритмов, используемых ддя обработки данных, может потребовать ряд различных микроархитектурных реализаций в зависимости от целевого назначения устройства. Если пойти до конца, скажу, что одни и те же RTL могут использоваться для реализации как заказных микросхем, так и ПЛИС. Этот подход применяется для предотвращения функциональных ошибок в RTL при переносе кода из одной области в другую, но за это приходится платить. Это значит что, если код, изначально предназначенный для ПЛИС, используется для pea- [c.165]

Остановимся кратко на случае расчета характеристик СО2-лазера, когда его активная смесь возбуждается самостоятельным разрядом с источником предыонизации. Исходными уравнениями, описывающими генерацию такого лазера, являются системы (2.22) и (2.20), которые по математическому содержанию, а значит и по применяемым при их решении численным методам и построению программ на ЭВМ, ничем не отличаются от уравнений С02-лазера при несамостоятельном разряде возбуждения. Однако по физическому содержанию описание этих двух типов разрядов отличается друг от друга. Прежде всего для самостоятельного разряда несправедлива формула (2.26), т. е. для каждой выбранной смеси дрейфовая скорость электронов будет разной. Кроме того, существенные трудности при реализации уравнений (2.20) для самостоятельного разряда связаны с определением констант элементарных процессов а, р, т], появляющихся в уравнении, которое описывает развитие электронных лавин в смесях СО2—N2—Не. Эти трудности при разработке С02-лазеров с различными составами газов можно обойти, если воспользоваться методом исследования самостоятельного разряда, рассмотренным в работах [80, 152]. В них для конкретной смеси СО2—Не = 1—1—8 pz = = 1 атм) авторами проводились исследования основных характеристик самостоятельного разряда (форма и длительность импульсов тока и напряжения, их амплитуда и т. д.), причем они измерялись экспериментально и рассчитывались на ЭВМ с помощью уравнений (2.20). Конечным результатом этих исследований являются выражения, позволяющие при известной геометрии разрядной камеры определить функцию Пе (t) в самостоятельном разряде. Далее эти выражения для Пд (t) подставлялись в уравнения генерации, по которым и рассчитывались выходные характеристики излучения С02-лазера и которые сопоставлялись с характеристиками, измеренными в эксперименте [1 ]. Что касается остального алгоритма расчета, то он ничем не отличается от вышеизложенного примера расчета характеристик С02-лазера с несамостоятельным разрядом возбуждения. [c.71]

Энциклопедия по машиностроению XXL

Оборудование, материаловедение, механика и ...