Идентификация модели

Разновидностью задачи синтеза механизма является задача параметрической идентификации модели по заданным экспериментальным данным. При параметрической идентификации в качестве минимизирующей функции рассматривается мера расхождения между расчетными данными и экспериментальными при заданной модели с варьируемыми параметрами. Эта мера расхождения зависит от алгоритмов обработки данных Ц—4]. [c.139]

Таким образом, уровень адекватности модели определяет, какие характеристики устройства можно на пей исследовать и какой глубины диагностирования позволяет достичь построенный по этой модели алгоритм. Соответственно задача идентификации модели для целей диагностики включает в себя 1) расчет коэффициентов модели, соответствующих внутренним параметрам механизма и обеспечивающих близость вычислительного и натурного экспериментов но выбранному набору критериев (т. е. при желаемом уровне адекватности модели) 2) определение областей изменения входных и внутренних параметров, в которых модель отражает исследуемое устройство а) количественно, б) качественно, [c.58]

Идентификация модели. Диагностическая модель должна отображать все множество возможных состояний механизма, при- [c.58]

Определение этих 10 параметров позволило заметно уменьшить число вариантов, рассчитываемых для идентификации модели (4.1), которая проводилась по методике многокритериальной оценки параметров [65]. При этом использовались, кроме указанных в табл. 4.2, результаты еще 4-экспериментальных режимов с различной настройкой ДС и ДТ (т. е. с варьируемыми Aj, Ас, By, Вс). В качестве добавочных критериев близости модели и устройства принимались времена разгона fp, начала торможения и и цикла tn, соответствующие ускорения бр, 8т и Ец и максимальные значения давлений в цикле— шах pi и max р . Определение исходной области варьирования неизвестных параметров проводилось с помощью содержательного анализа качественного влияния отдельных параметров на выходные кривые (Oi Pi (i) и Pz (t) модели. В результате построена модель, довольно точно отражающая динамику работы привода (рис. 4.4). Исследование этой модели позволило определить причины наиболее часто наблюдавшихся дефектов поворотного стола и выявить его-возможные неисправности, не встретившиеся в экспериментально обследованных станках. Соответственно были построены алгоритмы, выбраны диагностические параметры и т. п., что позволило в несколько раз уменьшить простои станков из-за дефектов поворотного стола (см. разд. 8.1.2). [c.66]

Задача идентификации модели. Применение любой модели среды к расчету конструкций невозможно без предварительной ее идентификации с материалом конструкции. Это означает, что определяющие функции и параметры модели должны быть заданы таким образом, чтобы соответствие с деформационным поведением [c.205]

Существование простой связи между кривой деформирования = EF (е) и функцией / (г) значительно упрощает идентификацию модели (ее отождествление с конкретным материалом). Получив из опыта диаграмму деформирования а = ст (е), следует представить ее [c.17]

Таким образом, для данного варианта модели определяющими являются две функции реологическая функция (3.3) и функция неоднородности материала, представляющая распределение параметра 2 по подэлементам. В качестве последней по-прежнему может использоваться одна из уже известных функций (см. I) у (z), Р (г) или / (г). Способы их нахождения по данным испытаний конкретного материала (решение задачи об идентификации модели) будут рассмотрены в дальнейшем. Пока при анализе деформационного поведения моделируемого материала М в различных условиях нагружения будем полагать их известными. [c.43]

Изотропия реологических свойств подэлементов в девиаторном пространстве вместе с принятым законом пластической несжимаемости, с учетом которого физические уравнения деформирования представлены в виде (4.2), (4.3), (4.12), позволяют для идентификации модели использовать испытания при любом, не изменяющемся в процессе нагружения виде напряженного состояния. В этом случае все векторы в девиаторном пространстве коллинеарны по отношению к некоторому единичному, которому в обычном физическом пространстве отвечает направляющий девиатор аи, характеризующийся интенсивностью, равной единице. [c.105]

При идентификации модели определению по данным испытаний подлежат две фундаментальные функции материала функция неоднородности и реологическая функция, интерпретируемая в общем случае напряженного состояния как зависимость интенсивности скорости установившейся ползучести от интенсивности напряжения при данной температуре. Первая из указанных функций определяется по кривой деформирования г = г (е) (где г, е — соответствующие скалярные меры) при заданном значении интенсивности тензора скоростей деформирования ё — Ь. Напомним, что речь идет о стабилизированной диаграмме, получаемой после снятия анизотропии (см. 13). Обычно удобно использовать диаграмму (е ) [c.107]

Заметим, что модель позволяет получить достаточно адекватное описание поведения упрочняющегося материала и при нестационарном повторно-переменном нагружении. Однако ценой охвата более широкого комплекса свойств материала является существенное усложнение по сравнению с рассмотренной в первых главах книги моделью циклически стабильной среды. Оно относится и к проблеме идентификации модели, и к анализу ее поведения при различных программах нагружения, и тем более к использованию модели для расчета элементов конструкций. Поэтому варианты модели, учитывающие циклическое упрочнение, целесообразно применять в последнем качестве лишь в каких-то специфических случаях (например, при расчете конструкций с весьма ограниченным ресурсом). Более существенным представляется теоретическое значение предложенных вариантов, поскольку они позволяют глубже понять механизмы соответствующих процессов, определить условия, при которых последние проявляются наиболее заметно, уточнить область практической применимости более простой модели циклически стабильного материала. [c.117]

Особую роль сыграло принятое допущение о подобии реологических функций подэлементов. С чисто практической стороны это привело к такому упрощению модели, которое позволило число определяющих функций модели свести к абсолютному минимуму (всего две функции), решить проблему идентификации модели, сделало возможным анализ общих закономерностей поведения модели. С другой стороны, на этом основании (с учетом некоторой особенности реологических функций, обнаруженных экспериментально) был получен принцип подобия при циклическом нагружении, характеризующий форму кривых деформирования. Необходимым дополнением к этому принципу является анализ, позволяющий определить конечное, достигаемое асимптотически положение петли гистерезиса ее смещение является результатом эффекта, проявления которого в зависимости от условий его реализации называют циклической релаксацией или циклической ползучестью. Условно можно считать, что свойства материала делятся на циклические , описание которых дает уравнение состояния (3.30), и статические , определяющие смещение петли. [c.141]

Уравнения, связывающие параметры состояния, составляют сущность каждой модели. Их называют определяющими уравнениями, или )фавнениями состояния входящие в них функции называют функциями состояния. Варьируемые константы этих уравнений (индивидуальные для каждого- материала и определяемые экспериментально) называют характеристиками материала, варьируемые функции — характеристическими. Если задается, например, степенной закон связи между некоторыми параметрами состояния, то из экспериментов достаточно найти две характеристики (множитель и степень). Если зависимость в модели не конкретизируется, необходимо определять всю характеристическую функцию. Опытное нахождение числовых характеристик и определяющих )фавнений конкретного материала называют идентификацией модели. Эксперименты, производимые с этой целью, называют базовыми. [c.39]

При моделировании неизбежна некоторая степень идеализации реальных свойств, их приближенного, упрощенного описания. Качество модели, характеризующее степень достоверности описания моделью реакции реального материала, называют ее адекватностью. Широта диапазона программ нагружения, в котором модель достаточно (для ее практического использования) адекватна, определяет ее универсальность. Простота (или, наоборот, сложность) идентификации модели и ее применения в инженерных расчетах делает модель более доступной для приложений. Обычно два последних качества — адекватность и простота — антагонистичны, и приходится искать компромисс, ог- [c.39]

Относительно большое количество определяемых 03 опыта характеристик материала и характеристических функций обусловливает значительную гибкость модели, что позволяет достаточно хорошо отражать наблюдаемые в экспериментах (при относительно простых программах циклического нагружения) реологические свойства реальных материалов. Идентификация модели достаточно удобна, поскольку характеристики хорошо разделяются. Параметры Л, В, С находятся по кривым ползучести в циклах с двусторонней выдержкой. Варьирование уровня напряжений в этих испытаниях позволяет определить степени к, I, т. Сопоставление кривых в полуциклах с разными номерами дает функцию 5i наконец, испытания с включением пластической деформации определяют функцию S2- Таким образом, модель удобно сочетает феноменологический подход (обоб- [c.143]

Анализ рассмотренной модели и сопоставление ее поведения с экспериментальными данными по неупругому циклическому деформированию структурно-стабильных металлических конструкционных материалов, находящихся в циклически стабильном состоянии, показали практическую возможность еще одного кардинального упрощения такой модели путем постулирования подобия реологических функций всех ПЭ, составляющих элементарный объем. Разброс характеристик по ПЭ в этом случае может быть определен единственным параметром — параметром подобия реологической функции ПЭ некоторой выбранной среднестатистической функции, в дальнейшем называемой реологической функцией модели. Таким образом, для определения (идентификации) модели достаточно найти из испытаний лишь две функции, характеризующие реологические свойства конкретного материала реологическую функцию и функцию неоднородности, описывающую распределение упомянутых параметров подобия по ПЭ. Эти функции будем называть о пре [c.150]

Заметим, что при идентификации модели, которая будет рассмотрена в дальнейшем, наоборот, имеем диаграмму а( ) моделируемого материала, и предельное значение Oq этой диаграммы определяет предел текучести среднего ПЭ Пределы текучести остальных ПЭ имеют значения z Oq. Для выбранного числа N нетрудно по кривой а( ) найти не только z , но и [c.156]

Таким образом, решение проблемы идентификации модели сохраняется прежним (в новых обозначениях), причем вид напряженного состояния (a,j) в испытаниях не имеет значения. Естественно, это может относиться только к изотропным материалам, подчиняющимся постулату изотропии Ильюшина. [c.189]

Для построения структурной модели конкретного материала достаточно определить две ее базовые функции. Для этого необходимо из испытаний получить стабилизированную диаграмму циклического деформирования и кривую ползучести (условия испытаний не обязательно должны соответствовать чистой ползучести, как отмечено в А5.6). В целях расширения диапазона напряжений, в котором определяют реологическую функцию, а также проверки (учета естественных разбросов) иногда проводят два (или более) испытания на ползучесть. Если необходимо охватить определенный температурный интервал, то испытания на ползучесть повторяют при двух-трех значениях температуры. После идентификации модель подготовлена для описания самых разнообразных процессов деформирования, в том числе при программах нагружения, более сложных и существенно отличающихся от тех, при которых проведены базовые испытания. Естественно, соответствие опытным данным, получаемым при таких программах, должно быть проверено. Испытания с этой целью были проведены на значительном числе сталей и сплавов, данные по которым приведены в части Б. Рассмотрим некоторые результаты. [c.191]

А6.3.6. Идентификация модели. В отличие от реологической модели при идентификации модели повреждения возникают две последовательные задачи анализ эволюции параметров состояния при заданной программе внешнего воздействия (на основании принципа подобия) и связи в этих условиях числа циклов до разрушения с параметрами внешнего воздействия (через идентифицируемые параметры модели). [c.231]

Присутствие числовых коэффициентов в аппарате качественного вывода решения упрощает алгоритмы идентификации модели, позволяя использовать численные методы поиска по минимизации ошибки моделирования. [c.301]

Идентификация модели объекта [3.13] Т и(1/6...1/12)Т 5 8...4 [c.111]

В дальнейшем чувствительность рассматриваемых алгоритмов управления оценивается по отношению к неточно идентифицированным моделям объектов. Для этого объекты II и III были идентифицированы несколько раз с помощью четырех различных методов оценки параметров в режиме нормальной эксплуатации при двух различных значениях отношения шума к полезному сигналу (11=0,1 и 11=0,2) и трех различных временных интервалов [3.13]. После этого для полученных в результате идентификации моделей был проведен синтез управляющих алгоритмов. Затем были вычислены результирующая регулируемая переменная у (к) для неточной модели объекта и истинная регулируемая переменная у (к) для точной модели объекта (т. е. реального объекта). Ошибка Ду(к), обусловленная неточностью идентификации модели объекта, вычисляется по формуле [c.227]

Идентификация модели динамического объекта [c.354]

Случай А Косвенная идентификация объекта управления. Оцениваются параметры замкнутого контура. Если параметры регулятора известны, модель объекта определяется на основе полученной модели замкнутого контура. Случай Б Прямая идентификация объекта управления. Параметры модели объекта определяются непосредственно, минуя промежуточный этап идентификации модели замкнутого контура. Параметры регулятора не используются. Случай В Измеряется только выходной сигнал у (к). [c.374]

Рис. 30.3.1. Идентификация модели с двумя входами/двумя выходами и автоматизированный расчет алгоритмов управления.

Таким образом, определяющие функции модели / (г) и Ф (г, Т) могут быть найдены по данным ограниченного объема испытаний стандартного типа. После идентификации модели уравнения состояния (7.38) — (7.40) могутбытьприменены, как уже было показано, к расчету характеристик деформирования при любой заданной траектории нагружения. Адекватность модели проверяется при этом с использованием данных соответствующих испытаний. Так, например, в случае, иллюстрируемом рис. 7.35, определяющие функции были найдены по диаграмме деформирования и кривой ползучести на этапе АВ. Затем с помощью уравнений состояния (7.38) — (7.40) были найдены скорости ползучести в ряде точек этапа СВ и результат сопоставлен с опытом (сплошная линия). Как видно, соответствие хорошее. [c.210]

Представленный выше вариант структурной модели среды предназначен для качественного и количественного описания деформационных свойств циклически стабильных (стабилизированных) материалов при различных типах регулярного и нерегулярного нагружения. Исключение из рассмотрения эффектов, связанных ( процессом изотропного циклического упрочнения, позволило обеспечить обозримость полученных качественных результатов, простоту решения задачи идентификации модели. Изотропное [c.225]

Процедура идентификации модели (5.13) рассмотрена в работе [52]. Для моделирования поведения стали 12Х18Н9 по опытным [c.115]

Преимущества такого варианта структурной модели состоят не только в более достоверном описании свойств материала, но, как будет показано, при этом становится более опредепенной процедура идентификации модели наконец, наиболее существенным достоинством является возможность разработки (при использовании данного варианта модели) рациональных методов расчета параметров деформирования конструкции, характеризующих ее долговечность, [c.118]

Для идентификации модели необходимы информация о цид. граммах циклического пластического деформирования материд. ла при различных значениях амплитуды напряжения и характе-ристика / (А4.21). При отсутствии диаграмм вместо выражения (А4.20) используется принцип Мазинга (А4.4). [c.140]

В части Б приводятся данные, необходимые для определения базовых функций моделей конкретных материалов. С помощью табл. А5.1 можно найти по заданной численно диаграмме деформирования для выбранного (в зависимости от требований к точности расчетов) числа ПЭ параметры z , функции неоднородности. В части Б для каждого из исследованных материалов даны параметры, определяющие реологическую функцию. Идентификация модели материала позволяет построить кривые деформирования и ползучести для практически любой заданной программы нагружения, а также вьшолнить некоторые другие расчеты, необходимые для описания процессов деформирования и накопления усталостного повреждения в материале. [c.212]

Для идентификации модели необходимы опыты по циклическому нагружению без выдержек (находятся с , и а ), опыты с двусторонней ползучестью (с, и а ), испытания на длительную прочность [функция 8 (а)], на разрушение при кратковременном статическом нагружении (величина при растяжении) Параметры li находятся в испытаниях с односторонним накоплением (например, быстрое циклическое нагружение с накоплением односторонней деформации определяет циклическое нагружение с односторонней выдержкой позволит затем найти 1 ). Параметры могут быть найдены в испытаниях со знакопеременной пластической деформацией с включением в один из по-луциклов выдержки. [c.219]

Здесь 0, — значение параметра 0, разграничивающее (ирн данной температуре) области реализации двух механизмов пеупру-гого деформирования. Из параметров С, К п р. выбран иослед-нпй, при этом процедура идентификации модели оказывается наиболее простой. Заметим, что в данных выражениях величина / >. означает модуль изменения неупругой деформации после реверса знак модуля для краткости опущен. [c.226]

Интерес вызывает метод гибридного моделирования, т.е. когда совместно используются количественные методы математического описания хорошо известных физических процессов (например, процессов переноса тепла) и качественного описания плохо изученных или плохоформализуемых процессов (химической кинетики, горения и т.п.). Такое решение позволит повысить точность моделирования за счет словесного описания сложных зависимостей, снизить долю субъективизма при выводе решения за счет упрощения сети продукций, реализовать идентификацию модели численными методами. [c.300]

В первом случае идентификация модели объекта управления осуществляется один раз, после чего рассчитывается алгоритм управления с постоянными параметрами в режиме on-line или off-line (гл. 29). Во втором случае идентификация модели объекта производится периодически и после очередного получения оценок модели объекта в режиме on-line определяются параметры алгоритма управления (гл. 25). В разд. 30.1 и 30.2 демонстрируется применение первого метода при расчете систем управления теплообменника и барабанной сушилки, а в разд. 30.3 приводятся результаты использования обоих методов для расчета и моделирования системы управления парогенератором. [c.488]

Рис. 30.1.3а. Переходные процессы для различных алгоритмов управления, синтезированных с помощью пакета программ AD A-SISO на основе идентификации модели объекта. Вариации задающей переменной имеют разные знаки.

Риск бескритичной эк тpaпoля ии модели заключается в априорном допущении о сохранении моделью своего аналитического вида за пределами выборки. Если выборка была малой, что часто имеет место в экономических расчетах, то вероятность неправильного использования модели прогнозирования существенно увеличивается. Наличие трендов у большинства экономических показателей также затрудняет обоснование допустимости экстраполяции модели, так как для прогнозируемого периодэ значения факторов могут быть иными, чем те, которые использованы при идентификации модели. [c.180]

В процессе решения задач идентификации моделей даниых и мтш.лтзацпп избыточности определяются все те изменения, кото]>ыс необходимо осуществить в схеме 2 при построении новой версии ЭТ01 схемы 2. Фактическая реализация этих пзмененрп т осуществляется решением задачи согласования. При этом для каждой пар . (б . о,,) осуществляются [c.41]

Энциклопедия по машиностроению XXL

Оборудование, материаловедение, механика и ...