Известная метода - оптимизация
Cтраница 1
Известные методы оптимизации ( например, динамическое программирование) плохо приспособлены для учета технологических особенностей процесса в динамике или же являются практически непригодными из-за большого объема вычислений. Для эффективного управления в динамике предстоит разработать более простые математические методы, адекватные процессу нестационарного течения в трубах. По-видимому, в этих разработках следует ориентироваться также на эвристические принципы, проверенные практикой. В § Х-1 проанализирован некоторый практический опыт по использованию программ моделирования динамики режимов транспорта газа в неоптимизационной постановке. В противном случае трудно установить аргументированную взаимосвязь решений. [1]
На основании формулы (7.15) к решению задач оптимального управления с негладкими функциями цели и фазовыми ограничениями можно применить все известные методы недифференцируемой оптимизации, аналогично тому, как формула (7.10) для вычисления градиента непрерывно дифференцируемой функции F ( х) позволяет развить широкий класс градиентных методов. [2]
В настоящее время в большинстве случаев задачу структурного синтеза не удается формализовать как некоторую математическую задачу, поэтому и не удается использовать известные методы оптимизации. Возможность аналитической формулировки задач динамического синтеза позволяет для их решения эффективно использовать ЭВМ, - что касается решения задач структурного синтеза, то в настоящее время в ее решении важнейшее место принадлежит опыту конструктора. [3]
 |
Структурная схема оптимизации затрат на сырье в процессе производства сульфонола. [4] |
Оптимальное управление комплексом процессов по глобальному критерию может быть реализовано с помощью пакета программ, содержащего модели всех стадий и процедуры поиска экстремальных значений функций п переменных известными методами оптимизации. [5]
Но с другой стороны, будь в наличии необходимая информация, достаточная по объему и удовлетворительная по качеству, у нее ( у этой информации) прямо сходу не было бы должного практического использования, ибо нет в настоящее время общеизвестных и общепризнанных математических методов оптимизации, а многие известные методы оптимизации отличаются одновременно и чрезмерным упрощением модели объекта и громоздкостью, оперативное их применение в промысловых условиях для локальной оптимизации работы групп скважин затруднительно. [6]
Метод Бокса-Уилсона весьма эффективен при решении задач без ограничений, однако при решении задач на условный экстремум он может привести к выходу за границы области работоспособности. Известные методы оптимизации [33], приспособленные к решению задач на аналоговых вычислительных машинах, предусматривают либо движение вдоль границы области работоспособности, либо зигзагообразное движение вдоль границы, когда после нарушения ограничения осуществляется изменение направления движения и возврат в область работоспособности. Оба эти метода требуют большого объема факторного эксперимента. Ниже будет описан алгоритм поиска, пригодный для решения задач оптимизации струйного элемента при наличии ограничений. [7]
В настоящее время еще не найдены математические модели, в полной мере описывающие упомянутые связи между электромагнитными параметрами трансформатора и всеми факторами, определяющими его технико-экономические характеристики. Поэтому известные методы оптимизации ограничиваются частными математическими моделями, отражающими связь только между некоторыми электромагнитными параметрами и технико-экономическими факторами. [8]
При оптимизации медленных процессов сушки возникают затруднения, связанные с инерционностью объекта регулирования. Автоматический поиск затягивается, а качество регулирования ухудшается. Известные методы оптимизации инерционных обектов, например, с введением в САО электронной быстродействующей модели объекта слишком сложны для большинства сушильных установок. Для установок средней и малой производительности всех типов, а также при большой длительности сушки и при периодической работе сушилки целесообразно ограничиться применением САР параметров высушиваемого материала, в частности его влажности. Такие системы значительно проще и дешевле, чем САО, и отличаются при этом высокой экономической эффективностью, особенно при использовании некоторых принципов оптимизации. [9]
Иногда связи между маршрутами имеются, однако они носят сезонный характер и потому не могут использоваться для организации регулярных кольцевых вахтовых маршрутов. Отсутствие дорожной сети с перекрестными связями не позволяет разработать или применить известные алгоритмы построения оптимальных маршрутов на основе теории графов. Также неприменимы и известные методы оптимизации транспортных перевозок. [10]
 |
Структура математической модели оптимизации детали. [11] |
Нахождение оптимума функции цели в общем виде с применением теоретических методов оптимизации оказывается очень сложным. Операция оптимизации заметно упрощается, если уравнениями связи деталей выразить некоторые из параметров через показатели качества. Это позволяет оптимизировать функции цели методом математического анализа ( аналитический поиск экстремума), комбинируя его при необходимости с известными методами оптимизации. [12]
Множество переменных функциональных параметров и сложность физических связей между ними осложняют отыскание оптимума функции цели из-за трудностей получения корректных аналитических зависимостей. Степенными функциями аппроксимируют существующие связи между параметрами в узком интервале около налагаемых ограничений. При аппроксимации отбрасыванием известных групп в остатке функции цели исследуют только геометрические параметры и по необходимости применяют известные методы оптимизации. [13]
Страницы: 1