Оптимизация параметрическая - Решение задач оптимизации

Предполагаем, что г) (i) и х (О — S-коррелированные гауссовские случайные процессы. Условию (6.76) соответствует следующая физическая интерпретация левой части равенства (6.76) соответствует среднеквадратичное отклонение параметрической системы, а правой части — модели-эталона. На практике часто о возмущениях имеется неполная статистическая информация, а известен лишь уровень нагрузок. С точки зрения оптимальных статистических решений и методов теории информации в этом случае в качестве расчетных воздействий необходимо, принимать б-коррелированный случайный процесс с интенсивностью, равной амплитуде нагрузки. Таким образом, решению задачи (6.76) соответствует решение задачи оптимизации параметрических систем в условиях существенно неполной статистической информации. [c.255]

Оптимизация параметрическая - Решение задач оптимизации 219 - 222 Отбортовка 157,161,162 [c.651]

Значительный интерес представляют алгоритмические методы решения рассматриваемой задачи. Одним из таких методов является метод параметрической оптимизации ПД, предложенный в работах [107, 113]. Этот метод основан на описанной выше параметризации ПД. Сущность метода заключается в том, что приближенное решение задачи оптимизации ПД ищется в виде (2.47). Подставляя параметризованное ПД в функционал (2.9), получим функцию [c.57]

Решение задачи оптимизации параметрических рядов распадается на ряд этапов. [c.98]

МЕТОДЫ РЕШЕНИЯ ЗАДАЧ ОПТИМИЗАЦИИ ПАРАМЕТРИЧЕСКИХ РЯДОВ [c.112]

Для решения задачи оптимизации многомерного параметрического ряда, кроме того, должны быть известны функция спроса ф - на / вид спроса из множества J= . .. j. .. п , функция постоянных затрат на подготовку производ- [c.115]

Для решения задачи определения оптимального параметрического ряда агрегатных узлов необходимо выбрать характеризующие их параметры найти область их изменения и потребность в этих узлах в указанной области изменения их параметров (определить функцию спроса) выбрать критерий оптимальности, зависящий от числа типоразмеров, требуемых программ выпуска и значений параметров агрегатных узлов разработать метод решения задачи оптимизации. [c.475]

Ограничения в задачах параметрической оптимизации. Решение задачи оптимизации должно выполняться на основе требований к технико-экономическим показателям устройства и условиям его эксплуатации. Кроме того, может потребоваться учет дополнительной информации об условиях применимости математической модели устройства, условиях физической реализуемости, конструктивных особенностях устройства, особенностях технологических процессов (используемых при изготовлении устройства) и т. д. Эта информация учитывается с помощью введения ограничений на изменение вектора варьируемых параметров V. Используются различные виды ограничений. [c.132]

Для решения задач параметрической оптимизации технологического проектирования используется аппарат математического программирования. Формулировка задач математического программирования имеет вид [c.134]

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]

Математическая формулировка основной задачи оптимизации параметров и допусков. Большинство задач параметрического синтеза элементов сводится к решению задач математического программирования. [c.62]

Некоторые проектирующие подсистемы ПО для решения задач высокой размерности требуют больших затрат машинного времени и ОП, например задачи анализа сложных динамических объектов, их параметрическая оптимизация, синтез тестов для цифровых устройств, трассировка печатных плат и т. д. Использование интерактивного режима на этапе счета таких задач нецелесообразно, но он необходим на подготовительных стадиях и при интерпретации результатов. Для таких случаев в составе ПО САПР необходимо иметь обслуживающую подсистему образования фоновых заданий. Если САПР функционирует на вычислительной установке, имеющей связь с другими ЭВМ, то такая подсистема должна обеспечивать возможность передачи фоновых заданий на одну из этих ЭВМ. После завершения фонового задания его результаты могут быть просмотрены и обработаны пользователем средствами проектирующей подсистемы ПО, породившей это задание. [c.30]

Подсистемы конструкторско-технологического проектирования начали разрабатываться в последние годы для включения во вторые очереди действующих САПР ЭМП. Уровень формализации решения задач конструкторско-технологического проектирования значительно ниже по сравнению с предыдущими этапами проектирования, а решаемые задачи разнообразнее. Здесь так же, как и на этапе структурно-параметрического проектирования, надо генерировать различные варианты решения (детализации конструкции и технологии производства), анализировать каждый вариант и делать окончательный выбор. Наряду с этими задачами решаются также задачи оптимизации параметров (конструктивных и технологических данных) по аналогии с этапом расчетного проектирования. Возникает также принципиально новая группа задач, связанных с выбором конструктивных форм дета лей и узлов ЭМП. [c.45]

С учетом изложенного основные понятия и формулировку задачи оптимизации ЭМУ целесообразно рассмотреть на примере параметрической оптимизации, а особенности решения этой задачи на других этапах проектирования будут рассмотрены в следующей главе. [c.143]

После получения некоторого количества прототипов можно перейти к решению собственно задачи параметрической оптимизации, рассматривая каждый прототип в качестве начальной точки оптимизации. При наличии единственной функции цели для решения этой задачи можно непосредственно использовать методы оптимизации, рассмотренные в 5.2. Однако при комплексном подходе задачи оптимизации ЭМУ необходимо решать с учетом их реального многокритериального характера. При этом качество проектного решения характеризуется уже не одним числом, а упорядоченным набором (вектором) из к чисел (по количеству рассматриваемых критериев), каждое из которых является значением соответствующей целевой функции [c.209]

Следует отметить, что задача определения допусков на параметры обладает рядом особенностей. Во-первых, в общей постановке это задача оптимизации, поскольку существует несколько вариантов задания допусков на параметры, удовлетворяющих заданным ограничениям, и проблема состоит в выборе лучшего в определенном отношении варианта. Во-вторых, в отличие от задачи параметрической оптимизации, где необходимо определить фиксированные значения параметров, в данном случае требуется найти диапазоны их изменений, т. е. некоторую область в пространстве параметров. И, наконец, в-третьих, значения параметров в пределах допусков являются реализациями случайных чисел, что также следует учитывать в решении задачи. [c.245]

Действительно, строгая постановка и решение задач параметрической оптимизации, расчета допусков на параметры, вероятностного анализа ЭМУ стали возможными только благодаря применению ЭВМ. При этом проектировщики могут одновременно прорабатывать несколько вариантов проекта, ощутимо не увеличивая затрачиваемое время. [c.270]

Важнейшим аспектом любой САПР является организация вычислительного процесса при решении задач синтеза, анализа и параметрической оптимизации в рамках единой вычис (ительной среды. Под термином вычислительная среда здесь и в дальнейшем следует понимать техническое, математическое, лингвистическое и информационное обеспечения. Под каждым из этих терминов понимается [c.116]

Б этом параграфе рассмотрена задача оптимизации формы армированной колонны, наращиваемой со случайной скоростью. Материал колонны обладает свойствами ползучести и неоднородного старения. В общем случае установлены формулы, дающие решение задачи в параметрическом виде. Для ряда характерных ситуаций численно получена оптимальная форма колонны. Установлено, что оптимальная форма существенно зависит от скорости возведения. Проанализирована связь оптимальных форм при детерминированной и случайной скорости возведения [251]. [c.164]

Оптимизация параметрического ряда узлов с системных позиций определяет следующий порядок решения задачи [c.170]

Расчет оптимальных параметров технологического процесса или операции (перехода) при заданной структуре с позиции некоторого критерия называют параметрической оптимизацией. Возможности постановки и решения задач структурной оптимизации ограничены, поэтому под оптимизацией часто понимают только параметрическую оптимизацию. Следовательно, параметрическая оптимизация — это определение таких значений параметров X, при которых некоторая функция Е(х), называемая целевой, или функцией эффективности, принимает экстремальное значение. [c.209]

Таким образом, решение задачи параметрической оптимизации привело к тем же рс [c.316]

Все численные методы решения задач разработки и конструирования лазеров или отдельных их элементов с использованием ЭВМ имеют один общий недостаток. Они дают одно фиксированное решение, если алгоритм решения задачи и программа его реализации на ЭВМ правильны. В идеальном случае задача конструирования и разработка лазера, как и любого прибора, должна решаться как оптимизационная задача, в которой необходимый результат можно получать изменяя исходные параметры в определенных пределах, заданных теоретическими, конструктивными или технологическими возможностями элементной базы лазеров. Прежде чем говорить об оптимизации расчетных задач квантовой электроники с использованием ЭВМ, коротко остановимся на обш,ей классификации задач оптимизации, применяемой в численных методах. Оптимизацию задач, при решении их численными методами на ЭВМ, классифицируют по нескольким основным признакам. Набор этих признаков определяет применимость тех или иных методов, алгоритмов и программ. Если задача поставлена так, что искомый результат представляет собой одно число или группу чисел, то говорят о задаче параметрической оптимизации. Если ищется одна или несколько функций — о задаче оптимального управления. [c.121]

Существенно отличается подход к решению задач с единственным и несколькими экстремумами. Во втором случае обычно требуется найти главный из них (так называемый глобальный). Наличие или отсутствие ограничений на искомые переменные относит задачу к области условной или безусловной оптимизации. В свою очередь линейность целевой функции или ограничений обуславливает использование методов линейного или нелинейного программирования. При постановке задачи существенное значение имеет то, что исходная информация не полностью определена и характеризуется определенными вероятностными свойствами. Такую задачу следует решать методами стохастического программирования. Наконец, подход к решению оптимизационной задачи значительно изменяется, если целевая функция приобретает не скалярный, а векторный вид. Тогда возникает необходимость оптимизации по нескольким независящим критериям. После этой краткой общей классификации остановимся более подробно на типах оптимизационных задач, наиболее подходящих для разработки приборов квантовой электроники. К таким задачам прежде всего относятся задачи параметрической оптимизации. [c.121]

Расчет оптимальных параметров технологического процесса или операции (перехода) при заданной структуре с позиции некоторого критерия называют параметрической оптимизацией. Возможности постановки и решения задач структурной оптимизации ограничены, поэтому под оптимизацией часто понимают только параметрическую оптимизацию. Следо- [c.427]

Оптимальные значения параметров с учетом развития науки и техники и спроса на изделия данного вида определяются с помощью динамических задач оптимизации параметрических рядов. При этом должны определяться как оптимальные параметрические ряды, так и оптимальные сроки замены одного ряда другим. При решении указанного вида задач встречаются значительные трудности как математического характера, так и в определении исходных данных в построении необходимых целевых функций. Эффективных методов решения динамических задач пока не разработано. [c.98]

Задачи оптимизации параметрических рядов целесообразно разбить на два класса с точки зрения их постановки и метода решения. [c.112]

Поэтому для решения задач оптимизации при проектировании объектов с дискретными значениями параметров методы оптимизации непрерывных объектов непосредственно неприменимы. Эти задачи относятся к задачам дискретного программирования. Если при оптимизации часть параметров дискретна, а часть имеет непрерывный характер, то задача должна решаться методами частично дискретного программирования. Из-за недифференцируемости выходных параметров в задачах дискретного программирования довольно часто возникают трудности при вычислениях. Рассмотрим пример задачи параметрического синтеза. [c.275]

В книге рассматриваются современные модели расчета и методы параметрической оптимизации несущей способности оболочек вращения из композитов двумерной и пространственной структур армирования. Основное внимание при этом уделено оболочкам, работающим на статическую устойчивость или в режиме колебаний, эффективные деформативные характеристики которых определяются методами теории структурного моделирования композита. В задачах, содержащих оценки предельных состояний оболочек по прочности, используется феноменологическая структурная модель прочностных характеристик слоистого композита, параметры которой получены экспериментально. Подробно анализируются особенности постановки задач пара.метрической оптимизации оболочек из композитов. Показана взаимосвязь векторной и скалярной моделей задач оптимизации в случае формализуемых локальных критериев качества проекта. Значительное место отведено изложению и примерам приложения нового метода решения задач оптимизации оболочек из. многослойных композитов — метода обобщенных структурных параметров, применение которого позволяет получить наиболее полную информацию об опти.чальных проектах широкого класса практически важных задач оптимизации. Содержащиеся в книге результаты могут быть использованы для инженерного проектирования оболочек из волокнистых композитов. Табл. 23, ил. 58, библиогр. 181 назв. [c.4]

При учете двух или нескольких параметров изделия ряд называется многомерным. В большинстве практических случаев очень трудно выделить один главный параметр изделия и оптимизацию необходимо проводить с учетом многих параметров. Решение задачи оптимизации многомерного параметрического ряда значительно слоненее оптимизации одномерного ряда, однако в ряде случаев удается задачу оптимизации многомерного параметрического ряда свести к последовательно решаемым задачам оптимизации одномерного ряда. [c.97]

В работе [9] описывается алгоритм выбора оптимального двухпараметрического ряда при учете зависимости затрат от объема произведенных изделий. При этом требуется произвести элементарных операций и иметь объем памяти порядка 4 тР- ячеек. Подробное описание указанных выше алгорит-тов, а также примеры решения задач оптимизации параметрических рядов изложены в [23], [9]. [c.117]

Для решения задач параметрической оптимизации технологического процесса в основном применяются традиционные методы и алгоритмы оптимизации (см. гл. 3). Для реальных технологических задач характерна многокритериальная оптимизация. Основные трудности, возникающие при решении задач оптимизации параметров технологического процесса несоизмеримость многих критериев, вызывающая затруднения при их сравнении и нормализации необходимость введения весовых коэффициентов для каждого критерия и затруднения с их выбором нежелательность сведения многокритериальной задачи оптимизации к однокритериальной. [c.214]

Различные методы минимизации отличаются друг от друга способами выбора направления gW и шага и им посвящено большое количество работ, в том числе несколько монографий [0.6, 0.7]. Поэтому опишем только алгоритм и основные особенности одного из наиболее эффективных методов, а именно метода Дэвидона— Флетчера —Пауэлла (ДФП) [0.7]. Этот алгоритм в дальнейшем модифицируется, что позволяет использовать его для решения задач оптимизации с несвязанными ограничениями на варьируемые параметры, т. е. задач, часто встречающихся при параметрическом синтезе узлов АФАР. [c.194]

Задание вектора варьируемых параметров. Проблемы, связанные с определением вектора варьируемых параметров V, в некотором смысле аналогичны тем, что обсуждались выше. Полагаем, что структура устройства СВЧ позволяет реализовать требования, предъявляемые к нему. Фактически это возможно в случае оптимального задания векторов р (параметров элементов устройства) и я (входных воздействий). Так как для более или менее сложных устройств размерности р, д велики, а параметрическая оптимизация при большем числе варьируемых параметров затруднитепьна, возникает проблема выделения V из параметров математической модели. Увеличение числа компонентов у с одной стороны, выгодно, поскольку в этом случае имеется больше шансов на успешное выполнение требований технического задания. С другой стороны, увеличение размерности у, как правило, существенно затрудняет решение задачи оптимизации. Процедура задания вектора варьируемых параметров является в сложных случаях итеративной и реализуется в результате проведения численных экспериментов и оптимизации устройства для различных способов определения у, [c.130]

Используются типовые решения при синтезе маршрутов и операций обработки деталей и сборки изделий. Направленный перебор часто применяют при синтезе маршрутов обработки поверхностей детали. Проектирование операций обработки (сборки) и подготовка управляющих программ для станков с ЧПУ с большим количеством трудноформализуемых логических действий вызывает необходимость режима диалога. Для решения задач параметрической оптимизации используется аппарат математического программирования. [c.142]

Для постановки и решения задачи параметрического синтеза необходимо формирование целевой функции F ), отражающей качество функционирования проектируемой системы или объекта. Векторный характер критериев оптимальности (многокритериальность) в задачах проектирования обусловливает сложность проблемы постановки задач оптимизации. [c.273]

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]

Необходимо отметить, что общая задача оптимизации ЭМУ с учетом всего многообразия перечисленных факторов в конечном итоге сводится к определению значений параметров объекта. Действительно, существует конечное число применяемых типств и конструктивных схем, окончательная количественна) оценка преимуществ и недостатков которых может быть произведена только при конкретизации объекта до уровня параметров. Поэтому выбор оптимальных типа и конструктивной схемы может быть осуществлен посредством решения нескольких задач параметрической оптимизации (но количеству применяемых типов и конструктивных схем) с использованием математических моделей, учитывающих особен Юсти каждого из рассматриваемых вариантов. [c.143]

В 5.2 было подчеркнуто важное место задач определения оптимальных значений параметров проектируемого объекта, различающихея в зависимости от целей, количества и характера параметров и критериев-оптимизации. На первом шаге решения задачи осуществляется поиск прототипов, на втором — выполняется собственно параметрическая оптимизация на основе данных, характеризующих прототипы. При этом функциями цели могут быть приняты один или несколько рабочих показателей объекта, а в качестве параметров оптимизации рассмотрены не только внутренние параметры объекта, но и управляющие воздействия. [c.205]

Величина rj становится известной на первом этапе решения задачи синтеза ОЭП, когда определяется состав отико-электронного тракта, изменяемой части, а также закон анализа изображения. Ориентировочные значения конструктивных параметров выбирают на втором этапе решения задачи синтеза, который сводится к определению значений конструктивных параметров, при которых отношение сш нал/шум достигает максимального значения. Такая задача решается на1фавленным подбором значений конструктивных параметров и относится к задачам параметрической оптимизации. [c.23]

Первое представление удобно для решения задачи анализа, а второе — для параметрической оптимизации. Степенной ряд получается аппроксимацией двумерного массива, заданного пользователем, и его коэффициенты отвечают условиям ортогональност и [c.61]

Для решения задач анализа и параметрической оптимизации ОЭП на схемотехническом уровне можно использовать пакеты прикладных программ ПАРМ [ 17], ПА4, САМРИС-2, АРОГС, СПРОС. [c.135]

Простейшим но структуре алгоритмом глобального поиска является независимый поиск (методы Монте-Карло), оенованный на случайном переборе точек в ограниченном пространстве Gp варьируемых параметров [51, 90]. Характерной особенностью методов Монте-Карло является постоянная в течение всего поиска нлот-пость распределепия зондирующих точек. Поэтому для решения этими методами задач оптимизации машинных агрегатов с многомерными векторами Р варьируемых параметров обычно необходимо выполнить значительное число проб. Выгодным для задач динамического синтеза машинных агрегатов свойством метода случайного поиска е равномерным распределением пробных точек является возможность одновременного онределения нескольких оптимальных решений, соответствующих различным критериям эффективности. Это свойство независимого глобального поиска особенно важно для задач параметрической оптимизации машинных агрегатов, оперирующих с неприводимыми к единой мере локальными критериями эффективности. Такая ситуация характерна для параметрического синтеза динамических моделей машинных агрегатов по критериям эффективности, отражающим, ианример, общую несущую способность силовой цепи по разнородным факторам динамической нагругкепности ее отдельных звеньев (передаточного механизма п рабочей машины). Аналогичная ситуация возникает также при оптимизации характеристик управляемых систем машинных агрегатов по критериям устойчивости и качества регулирования. [c.274]

Постановка задачи такова по измеренным значениям смещения спектра собственных частот найти смещение упругодиссипативных параметров. В качестве предварительных этапов предусматривается решение задачи о собственных значениях и задачи идентификации. Вводится матрица чувствительности и линейная связь между частотным и параметрическим возмущением. Далее решается вариационная задача оптимизации скалярного функционала качества. В результате получено векторно-матричное алгебраическое уравнение, в котором с целью сжатия информации используются матрицы Грама. Имея в распоряжении экспериментальные данные о смещении частот, можно вычислить параметрические возмущения. Аналогичная процедура оценки параметрических возмущений может быть построена по измеренному смещению фазы механического импеданса [5]. [c.139]

Энциклопедия по машиностроению XXL

Оборудование, материаловедение, механика и ...