СУФЛЁР

В отличие от театрального суфлёра, подсказывающего
артистам , виртуальный суфлёр рассказывает
об артистах .



ДОБРО  ПОЖАЛОВАТЬ!!!                   WELCOME!!!

Музыкальный фрагмент после загрузки каждой титульной страницы.
There is a musical fragment after loading each main page.



Статьи

Technologia Sigma. Rozwiązywanie problemów optymalizacyjnych

  1. Rozwiązywanie problemów optymalizacyjnych Poprawę wydajności złożonych systemów technicznych (takich...

Rozwiązywanie problemów optymalizacyjnych

Poprawę wydajności złożonych systemów technicznych (takich jak silniki, statki, samoloty itp.) Można zapewnić dzięki wprowadzeniu nowych technologii produkcji, zastosowaniu nowych rozwiązań koncepcyjnych itp., A także ich wieloparametrowej (100 lub więcej zmiennych) i optymalizacji wielokryterialnej których skuteczność zależy od liczby zmiennych (rys. 1). Do tej pory poszukiwanie optymalnego rozwiązania dla systemów wieloparametrowych i wielokryterialnych, ze względu na brak skutecznej metody jej wyszukiwania, stwarzało znaczne trudności związane z wysokimi kosztami i czasem trwania badań.


Jako obiekt optymalizacji dostarczony przez Klienta można wykorzystać:

  • model matematyczny;

  • obiekt naturalny;

  • statystyki.

Rys.1.Czas rozwiązywania problemów optymalizacyjnych przy użyciu różnych metod technologia optymalizacji

w rozwoju i ulepszaniu przedmiotów rzeczywistych w różnych dziedzinach nauki i technologii:

  • obiekty lotnicze;
  • przemysł motoryzacyjny;
  • optymalizacja procesów technologicznych;
  • systemy optyczne;
  • obiekty biologiczne itp.

Zaprojektowany przez pakiet oprogramowania składa się z różnych niezależne algorytmy zaprojektowany, aby zająć się:

  • jednokryterialne problemy optymalizacji nieliniowej;
  • wielokryterialne problemy optymalizacji nieliniowej;
  • równoległa optymalizacja w produkcjach jednokryterialnych i wielokryterialnych;
  • optymalizacja ze zmianami adaptacyjnymi na poziomie modelowania obiektów (modele niskie, średnie, wysoce precyzyjne);
  • optymalizacja i optymalna kontrola w obecności niepewności.

Wszystkie algorytmy są opracowywane w ramach jednej koncepcji ustawiania zadań optymalizacji, analizowania uzyskanych wyników, wymiany danych z oprogramowaniem użytkownika i ustawiania początkowych danych na początkowym etapie.

Wyniki optymalizacji
  1. Ekstremalna wartość kryterium optymalizacji dla oświadczenia jednego kryterium lub Pareto dla oświadczenia wielokryterialnego.
  2. Wektor optymalnych parametrów dostarczających ekstremum kryterium dla stwierdzenia pojedynczego kryterium. W przypadku wielokryteriów dostarczany jest zestaw wartości zmiennych zmiennych odpowiadających zestawowi Pareto.
  3. Wartości ograniczeń w optymalnym punkcie.
  4. Zestawy punktów w przestrzeni wyszukiwania rozwiązania, które są bliskie punktowi ekstremum.

Uzyskane wyniki optymalizacji mogą być wykorzystane przez użytkownika na etapie analizy uzyskanego rozwiązania i z innych powodów zapewnić wybór dowolnego innego rozwiązania, które ma wartość kryterium zbliżoną do optymalnej. W przyszłości informacje te mogą zostać wykorzystane do postawienia nowych problemów optymalizacyjnych, co zapewnia dodatkowe obniżenie kosztów uzyskania nowego rozwiązania.

Новости



Новости

Забыл пароль?

samsung galaxy зависает?

Забыл пароль от вконтакте?