Алгоритмическая оценка

В сложных задачах структурного синтеза количественная оценка эффективности того или иного метода или алгоритмического приема, как правило, выполняется на основе численных экспе- [c.229]

Весь последующий процесс проектирования внутри системы выполняется только на внутреннем ее языке и формально представляет процесс анализа и преобразования только цифровой информации, что вызывает специфические трудности при алгоритмическом описании различных процессов проектирования, особенно связанных с решением многочисленных геометрических задач. В особо трудных случаях целесообразно и экономически выгоднее поручить решение таких задач человеку (эстетическая оценка конструкций, принятие принципиальных решений на основе сравнения нескольких вариантов конструкций, процессы обобщения полученных результатов и т. п.). При этом человек становится одним из необходимых элементов автоматизированной системы, а информация, необходимая ему для визуальной оценки, преобразуется с внутреннего языка [c.18]

Задача моделирования. Контроль отклонений формы цилиндрических корпусов листовых конструкций проводится путем измерений координат поверхности в дискретном наборе точек. Задача моделирования отклонения формы поверхности по измеренному набору координат точек на реальной поверхности и заданным параметрам номинальной поверхности позволяет получить оценку отклонения между ними. Если будет построена модель поверхности, то ее можно использовать для расчета количественных характеристик точности. Построение создания аналитической или алгоритмической модели геометрической формы с заданными характеристиками относится к геометрическому моделированию. [c.187]

Наличие случайных факторов усложняет решение ЗПР. Основные подходы к решению ЗПР в условиях риска заключаются или в решении для наихудшего случая , или в учете в целевой функции математического ожидания и дисперсии выходных параметров. В первом случае задачу решают как детерминированную при завышенных требованиях к качеству решения, что является главным недостатком подхода. Во втором случае достоверность результатов решения намного вьппе, но возникают трудности с оценкой целевой функции. Применение метода Монте-Карло в случае алгоритмических моделей становится единственной альтернативой, и, следовательно, для решения требуются значительные вычислительные ресурсы. [c.23]

Структурная схема оптимизационного алгоритма по расчету параметров состояния поверхностного слоя деталей машин по одному из эксплуатационных свойств приведена на рис. 3.3.2. В данном алгоритме генерацию случайных значений независимых переменных осуществляют с учетом ограничений. Далее вьшолняют расчет характеристики эксплуатационного свойства, а результат расчета сравнивают с предыдущим значением запоминают значение характеристики эксплуатационного свойства, наиболее близкое к требуемому, а также значения параметров состояния поверхностного слоя деталей, при которых они получены. При этом одно и то же значение характеристики эксплуатационного свойства может быть получено при различных многовариантных сочетаниях параметров качества поверхностного слоя деталей. Поэтому появляется необходимость ввести оптимизационный алгоритм. Следует отметить, что задача конструктора значительно облегчается при использовании комплексных параметров для оценки состояния поверхностного слоя деталей машин, в частности, П и С . После выбора метода вычислений составляют программу расчета по структурной схеме на одном из алгоритмических языков. [c.299]

IV. Оценка основных параметров алгоритмической [c.322]

Фактически, построение алгоритмических цепей, удовлетворяющих заданной точности оценки выходных величин, заключается в нахождении рационального компромисса между всеми отдельными указанными факторами, определяющими эту точность оценки. В ряде случаев для удовлетворения заданных требований приходится вставлять в алгоритмическую цепь добавочные операции, уменьшающие погрешность оценки искомой величины (например, операции фильтрации сигнала от помех или компенсации динамической погрешности датчиков) в других случаях приходится заменять имеющиеся датчики на другие, имеющие более высокие параметры работы, наконец, возможны ситуации, когда приходится пересматривать отдельные требования технического задания, поскольку их не удается удовлетворить на практике. [c.323]

На практике ошибки последовательных преобразований действительно коррелированы между собой, поскольку одни и те же возмущения и помехи, идущие с измеряемым сигналом, сказываются на работе многих или всех его преобразований. Будем считать, что корреляция между ошибками отдельных преобразований положительна, так как усиление помех и изменение их частотных характеристик сказывается зачастую в одном направлении на ошибках разных преобразований. Принятое условие на практике может несколько завысить оценку дисперсии полной погрешности всех преобразований. Определить теоретически или экспериментально значение коэффициента корреляции между ошибками преобразований чрезвычайно сложная и громоздкая задача. Ввиду этого предлагаются грубые оценки дисперсии полной погрешности алгоритмической цепа [c.344]

Выбор экзогенных факторов и оценка их значений в прогнозируемом периоде наиболее ответственные этапы работы по построению математико-статистических моделей. От того, какие именно признаки будут использованы для описания объекта, зависит возможность построения адекватной модели. Эта стадия работы не имеет формального алгоритмического характера Она зависит от профессионального знания объекта, опыта предыдущих исследований, интуиции исследователя. [c.174]

В случае морального старения замена системы обязательно связана с модернизацией всей технической ее части, а следовательно, с изменением и всех других составляющих ее частей (организационной, информационной, алгоритмической, программной). Оценка срока морального старения системы осуществляется на основе общего прогноза технического прогресса в рассматриваемой области. В системах управления производством их моральное старение определяется ста- [c.19]

Общая оценка АСУ складывается из ряда свойств, характеризующих особенности ее разработки, внедрения и эксплуатации. Кроме важнейшего экономического показателя, суммарно учитывающего все стадии функционирования АСУ, — экономической эффективности, существуют другие частные технические, организационные, социологические, психологические показатели,.не связанные или только косвенно связанные с экономической эффективностью и раскрывающие разнообразные особенности построения и эксплуатации АСУ. Так, на стадии построения АСУ существенную роль играют следующие показатели потенциальная возможность распространения принятых решений при внедрении АСУ на другие однотипные объекты современность, прогрессивность технической и алгоритмической структур системы использование при разработке общих программных средств, ускоряющих процесс программирования учет требований удобства общения операторов производства с ЭВМ. На стадии эксплуатации АСУ выдвигаются на первый план такие технические характеристики, как простота и скорость освоения работы с вычислительной техникой и аппаратурой автоматики управляющим персоналом, соответствие критериев решения задач управления на ЭВМ моральным и материальным стимулам управляющего персонала на разных иерархических уровнях управления, легкость адаптации алгоритмической, программной и технической баз к изменениям, происходящим на производстве во время функционирования АСУ. [c.45]

Представление о порядке величин, определяющих число алгоритмических операций, дает табл. 3.3, э и 3.3, б, рассчитанная по приведенным выше выражениям. В табл. 3.4 приводятся для сопоставления экспериментальные данные, полученные при исследовании процессов решения 25 контрольных примеров. Сопоставление обеих таблиц показывает удовлетворительное совпадение теоретических оценок с экспериментальными данными. [c.136]

Второй тип образуют измерительные задачи, имеющие целью оценку, качества непосредственно материальных объектов или математических моделей этих объектов, понимаемую как оценку принадлежности объекта к одному из ограниченного множества разных в качественном отношении классов объектов. Такие задачи решаются на основе использования экспериментальных шкал интервалов и алгоритмической шкалы наименований или порядка, если между классами эквивалентности в качественном отношении установлены отношения предпочтения. [c.6]

Рассмотренная измерительная задача обладает следующими особенностями во-первых, как и измерительная задача первого типа, использует вектор многократных измерений f(x) и, во-вто-рых, оценка принадлежности к классу эквивалентности реализуется на основе решающей функции (7.4) с параметром щ. Формирование случайного вектора многократных измерений производится на основе плана измерения (х,, /х), а оценка принадлежности к классу эквивалентности — с использованием алгоритмической шкалы порядка, характеризующейся параметром щ. [c.187]

При автоматизированном проектировании возможно сведение процесса поиска оптимального варианта конструкции к вычислительной процедуре, реализуемой на ЭВМ, что резко уменьшает трудоемкость процесса. Алгоритмической основой такого поиска являются численные методы оптимизации. Разумеется, что окончательную оценку и принятие решения относительно наивыгоднейшего варианта конструкции должен осуществлять конструктор. [c.398]

Ко второму уровню относятся групповые показатели, которые объединяют исходные единичные эргономические показатели в своего рода блоки, каждым из которых оценивается определенный компонент трудовой деятельности человека-оператора (восприятие, различение, идентификация, исполнение и т. п.). С их помощью в необходимых случаях можно проводить дифференциальную сравнительную оценку функциональной соотнесенности, алгоритмической упорядоченности размещения средств отображения информации и органов управления, а также пространственно-компоновочное и конструктивное решение рабочего места. [c.111]

Оценку сложности решаемых оператором задач в различных режимах работы рекомендуется проводить на основе алгоритмического анализа (на технологическом и психофизическом уровнях) и определения коэффициентов стереотипности, логической сложности и загруженности [20, 39]. [c.115]

Оценки системного уровня и алгоритмическая верификация [c.183]

Независимо от технологии реализации, т. е. использования микропроцессора, ЦСП (DSP), заказной микросхемы или ПЛИС, при создании системы с реализацией алгоритмов цифровой обработки в общем случае на первом этапе проектирования с помощью соответствующих профаммных средств выполняется оценка устройства на системном уровне и его алгоритмическая проверка или верификация. [c.183]

Программная реализация. Численный эксперимент. Решив первую (и основную) задачу этапа анализа, заключающуюся в построении математической модели устройства СВЧ, исследователь приступает к решению двух оставшихся задач программной реализации модели и численному эксперименту. В связи со сложностью математических моделей устройств СВЧ их применение всегда требует привлечения электронно-вычислительной техники. Математическая модель реализуется на ЭВМ в виде последовательности операторов, записанных на том или ином алгоритмическом языке. Это позволяет использовать ее для проведения численного эксперимента с целью получения необходимых численных значений и оценок. [c.36]

Разработка математического и алгоритмического обеспечения цифровой обработки информации по предлагаемым алгоритмам локализации и оценки параметров неоднородностей по следующим направлениям [c.192]

Задачи с объективно оцениваемыми результатами — это задачи, для которых может быть объективно определен факт их окончательного решения. В этих задачах в явном виде задан критерий, определяющий достижения цели. Сюда относятся сложные комбинаторные задачи, различные игры с четкими правилами (шахматы, шашки), задачи проектирования и т.д. Для этих задач, как правило, имеются хорошие аналитические или алгоритмические модели. Для них имеется возможность объективной оценки результата решения или хотя бы сравнительной оценки нескольких вариантов решений. [c.29]

ЭКСТРАПОЛИРОВАНИЕ СЛУЧАЙНОГО ПРОЦЕССА - построение оценки значения случайного процесса в момент t + T по его наблюдениям до момента t включительно основная задача предсказания теории случайных процессов. Постоянная Т называется интервалом экстраполяции. Различают чисто статистическую постановку задачи Э С П и алгоритмическую постановку. В первом случае строят оценку,наилучшую в статистическом смысле. Принцип построения наилучших оценок и наилучших линейных оценок дает общая теория предсказания случайных процессов. Такие оценки находятся в явном виде в некоторых частных случаях для стационарных случайных процессов с дробно-рациональной спектральной плотностью, для случайных процессов с вырощенной корреляционной функцией, представимой в виде конечной суммы произведений функции, зависящих только от одного аргумента корреляционной функции. Существуют классы случаев, когда экстраполирование по наблюдениям в дискретные моменты времени безошибочно. Изучение случайных процессов наблюдаемого со случайными ошибками также включается в теорию Э С П. [c.92]

Четвертый уровень АСНИ Надежность - уровень моделирования. Программный модуль этого уровня МР предназначен для моделирования функций готовности и технического использования генераторов при различных стратегиях их эксплуатации. Моделирование этих функций основано на решении дифференциальных уравнений [16]. Процесс численного интегрирования дифференциальных уравнений, которые составляются программным модулем МР, реализуется модулем FORT. Программный мохуль FORT использует подпрограммы научной библиотеки программ, написанные на алгоритмическом языке ФОРТРАН, и является, по сути дела, интерфейсом между библиотекой и программным модулем МР. Значения входных параметров модуля МР уточняются средствами блока диалогового опроса. Если какие-то из параметров распределений не известны, они могут быть оценены программными модулями предыдущих уровней до или во время работы транзакции. Если оценка параметров распределений производится в процессе работы транзакций, то необходимо обеспечить включение в программу транзакции соответствующих модулей. [c.382]

Алгоритмическая реализация статистики тд существенно использует значения оценок параметров функции распределения, полученные при реализации статистики Тнесм. Следовательно, обе эти статистики могут был. последовательно реализованы в итерационном цикле. Для входа в цикл могут быть взяты оценки, полученные по неусеченной части выборки ti(nf). [c.506]

Алгоритм обработки экспериментальных данных может быть реализован на любой вычислительной машине. В рассматриваемой работе была применена ЭЦВМ Мир-1 с микропрограммным управлением и алгоритмическим языком АЛМИР . По приведенной блок-схеме обработка массива Э [/, /] экспериментальных данных, состоящего из I строк (общее количество отсчетов по каждому тензодатчику во всех нулевых и грузовых состояниях) и J столбцов (количество тензодатчиков) начинается с контроля всех элементов массива для исключения грубых ошибок в отсчетах из-за возможного повреждения тензосхемы. При этом в случае применения приборов ЦТМ-2 или ЦТМ-3 проверка производится на наличие в массиве отсчетов Э = ООО (обрыв компенсационного тензодатчика) и Э = 999 (обрыв рабочего тензодатчика) при работе на приборе ПИКЛ соответственно Э = —99990 и Э = + 99990. При обнаружении указанных отсчетов выводится на печать величина аномального отсчета и его номер в исходном массиве, определяющий номер тензодатчика и цикла нагружения. После этого подсчитываются приращения показаний по тензодатчикам и формируется массив X [К, J] из К строк (количество циклов нагружений) и J столбцов (по числу тензодатчиков). По каждому столбцу массива X К, J] подсчитывается среднее значение Аср и проводится контроль всех элементов в каждом столбце с целью исключения грубых ошибок (при отклонении от среднего более чем на S = 3 единицы). Эта величина 6 = 3 соответствует относительной деформации е = 3 10" и установлена по опыту лаборатории для нормально работающей тензосхемы. Применение статистических критериев (правило 2а или За) с достаточным уровнем надежности Р > 0,995) для оценки аномальных значений требует значительных объемов выборки и представляется нерациональным. Оптимальным является получение среднего приращения показаний каждого тензодатчика по пяти — шести циклам измерения. [c.73]

Конкретное содержание данного этапа заключается в анализе отдельных алгоритмических цепейособенно тех из них, которые определяют выходные величины, имеющие наиболее строгие требования по точности оценки. Поскольку точность оценки любой выходной величины определяется погрешностью датчиков, выдающих исходные для данной величины сигналы, циклом опроса измеряемых величин, составом алгоритмической цепи переработки измерительной информации и конкретным видом алгоритмов, реализующих операции, из которых состоит алгоритмическая цепь, го одна и та же точность оценки выходной величины может быть получена различным сочетанием указанных составляющих. [c.322]

Рассмотрены различные методы повышения качества систем с универсальными аналитическими приборами (аналитических информационно-измерительных систем — АИИС). Основное внимание уделено алгоритмическим методам, применение которых доступно пользователю, Приведены алгоритмы функционярования систем автоматизации и методики оценки их характеристик. Даны рекомендации по выбору оптимальных параметров в зависимости от условий применения анализатора. Описаны конкретные АИИС. [c.2]

Более точно, но и трудоемко можно оценить Vp аналитическими методами. Вычислительный процесс представляется в виде графа, в вершинах которого располагают алгоритмические действия У/ ребра графа характеризуют связи между ними. Граф удобен также и для оценки времени выполнения алгоритма, что необходимо при определении возможности реализации алгоритма в реальном времени в конкретной АИИС с данной ЭВМ или при выборе ЭВМ. При этом может быть оценено как максимальное, так и среднее время, что позволяет более эффективно загрузить ЭВМ. Оценка среднего времени выполнения алгоритма проводится с помощью микс-характеристик ЭВМ. Вычислительный процесс представляется в виде цепи Маркова, это позволяет рассчитать среднее число t,j нахождения его в каждой вершине графа при одноразовом прохождении алгоритма и просуммировав V с использованием в качестве весовых коэффициентов, получить Уср [49]. [c.59]

В системе проектирования должны быть программно-алгоритмические средства оценки степени интеграции баз данных. Для целенаправленного развития ИО в системе проектирования должны быть средства поддержания технологии проектных работ как сверху-вниз , так и снизу-вверх . Система должна включать себя технико-экономическую оценку и выбор проектных решений. В системе должны быть средства интеграции базы проектных данных (метаинформационный уровень) и непосредственно базы обрабатываемых данных. [c.99]

Изложены ключевые понятия и математические модели элементов измерительного процесса подробно рассмотрены методы и алгоритмы расчета характеристик погрешности в статическом и динамическом режимах измерения. Большое внимание уделено многократным измерениям, как эффективному способу обеспечения единства измерений относительно погрешности результата измерения приводятся оптимальные алгоритмы обработки влного-кратных измерений постоянных и переменных величин, а также алгоритмы оценки адекватности моделей этих величии и качества изделий с использованием алгоритмических шкал наименований и порядка. [c.2]

Реализация алгоритмической шкалы наименований (1.23), напротив, основана только на количественных значениях величин х и Х]. Она не требует непосредственного участия в измерительной процедуре оценки принадлежности к классу эквивалентности самих мате-риаш>ных объектов, характеризующихся величинами х и Х]. Экспериментальной процедурой здесь является только измерение величин X и хь Как правило, объект является эталонным и значение величины XI известно с погрешностью, значительно меньшей, чем погрешность результата измерения величины х. Такое значение величины XI называется действительным. Обозначим его Х1а. Подставим в вьфажение (1.23) вместо величины х случайный результат измерения 7(х), а вместо величины Х] действительное значение Х] . Тогда получим следующую запись алгоритмической шкалы наименований при хех г= 1, 2 [c.27]

По функциональному назначению они делятся на модели информационного поиска и восприятия информации, принятия решений, наблюдения за процессом, слежения за ним, групповой операторской деятельности, эргатическо-го резервирования, контроля работоспособности и технической диагностики, устранения неисправностей, оценки качества и эффективности деятельности, приобретения и утраты навыков. По принципу построения различают модели регрессионные, теоретико-вероятностные, теоретико-информационные, структурные, функционально-системные, структурно-алгоритмические. [c.89]

Глобальная модель выступает как одно целое, как единая модель, однако в ряде случаев она может быть разложена на комплекс подмоделей. Поступающие и одной подмодели в другую результаты расчетов являются как бы экзогенным заданием параметров для последней. Однако связи внутри формализованных комплексов моделей, как и в глобальных моделях, осуществляются по определенным алгоритмическим схемам. Экзогенное же задание параметров самим исследователем обычно проводится с помощью эвристических или лишь частично алгоритмических процедур, например экспертных оценок по методу Дельфи и т. п. [c.295]

Энциклопедия по машиностроению XXL

Оборудование, материаловедение, механика и ...