Cтраница 1
Реальные задачи проектирования, как правило, являются многокритериальными. [1]
В реальных задачах проектирования, отличающихся большой сложностью, система предпочтений обычно неполна, связи нечетки. [2]
В реальных задачах проектирования функция критерия оптимальности ( Х), функции ограничений 0 / ( Х), как правило, нелинейно зависят от значений множества переменных X. Кроме того, во многих задачах проектирования на значения переменных накладывают условия целочисленности. [3]
В реальных задачах проектирования ДСОИ приходится сталкиваться с различными степенями согласованности этих основных параметров прежде всего потому, что СОИ является одной из многих подсистем различных АСУ Для последующего анализа вариантов структур ДСОИ целесообразно классифицировать их по степени согласования различных групп параметров: класс О - полная согласованность параметров массива ЗСИ и входной информации; класс Э - нет согласования по энергетическим параметрам; класс В - - нет согласования по временным параметрам; класс С - нет согласования по информационно-структурным параметрам; класс А - алгоритм отображения информации не согласован с порядком поступления информации. Помимо этих случаев возможно рассогласование одновременно по нескольким группам параметров, например наиболее часто встречается класс ВС-отсутствие согласования по временным и информационно-структурным параметрам ДСОИ. [4]
Имеются умозрительные соображения, позволяющие в ряде реальных задач проектирования считать показатель качества решения и ограничения выпуклыми функциями своих аргументов, а область определения задачи - выпуклым множеством. Примеры таких задач приведены в § 4 - 6 настоящей главы. [5]
В каждой из рассмотренных ранее задач проектирования системы и в большинстве реальных задач проектирования механических систем и конструкций отыскивают совокупность переменных проектирования, которую должен выбрать проектировщик. Существует, вообще говоря, также совокупность откликов, или переменных состояния, которые однозначно определяются из законов физики, коль скоро проект задан. [6]
Естественно поставить вопрос: в каком отношении находятся задачи математического программирования к реальным задачам проектирования. Рассуждая спекулятивно, можно было бы заявить, что первые представляют собой адекватные формальные постановки последних, так что методы математического программирования образуют формальный аппарат проектирования. Действительно, создавая систему, проектанты, как правило, выбирают одно из некоторого множества возможных решений. При этом они вынуждены удовлетворить ряду ограничений и при всем том желают получить систему получше. И условия их деятельности, и их цели в принципе можно описать задачей (1.1), во всяком случае, не ясно, почему бы этого нельзя было сделать. Авторы отдают себе отчет в том, что в подобных рассуждениях игнорируются препятствия ( иногда трудно преодолимые, а возможно, и непреодолимые), лежащие на пути формализации содержательных задач. [7]
Предметом этой книги является оптимальное проектирование механических систем и конструкций, в особенности численные методы решения реальных задач проектирования. На протяжении всей книги для приложений используется обобщенный метод наискорейшего спуска-этот метод авторы считают особенно надежным и эффективным в руках инженера, понимающего внутреннюю сущность класса систем, которым он занимается. [8]
В части 3 показано, как применять материал, представленный в частях 1 и 2, при решении реальных задач проектирования теплообменников. Вследствие огромного объема имеющегося материала было невозможно описать в этом разделе все известные типы теплообменников. Тем не менее в деталях обсуждается большинство обычно используемых типов теплообменного оборудования вместе с установками и устройствами, к которым они относятся, такими как градирни и камеры сгорания. [9]
При некотором усложнении ( ничего качественно не меняющем в сделанном выше выводе) приведенный пример может претендовать на некоторую связь с реальными задачами проектирования АСУ, описанными в § 6 гл. [10]
Решение задач такого рода рассматривается в развившихся за. Реальные задачи проектирования электрических машин нелинейны, и общих методов решения таких задач в настоящее время не разработано. [11]
Использование сложных физических моделей процессов, происходящих в пористой среде, при ограниченном быстродействии современных ЭВМ может вызвать необходимость неоправданных упрощений при моделировании пространственного течения в системе скважин. Поэтому при решении реальных задач проектирования разработки нефтяных месторождений целесообразно использование как можно более простых моделей, отражающих, однако, наиболее существенные стороны моделируемых процессов. Как отмечено в работах Н.А. Токаревой и О.Э. Цынковой [30], применительно к проектированию физико-химических методов увеличения нефтеотдачи этим условиям удовлетворяет модель двухфазного вытеснения нефти растворами активных примесей. Пользуясь терминологией работы [12], будем называть активной примесью вещество, добавляемое к нагнетаемой воде и способное менять гидродинамические характеристики системы нефть - вытесняющая фаза в процессе ее фильтрации в пористой среде. [12]
Так, при проектировании машины может стоять задача обеспечения максимальной грузоподъемности и минимальных размеров. Следует отметить, что реальные задачи проектирования характеризуются довольно часто многокри-териальностью оптимизации. [13]
Заметим, что даже для этой задачи сравнительно небольшой размерности существует ft42 переменных проектирования, 144 переменных состояния ( гиг /), 144 уравнения состояния ( уравнения. Таким образом, желая взяться за реальные задачи проектирования, нужно иметь в арсенале методы, ориентированные на использование ЭВМ и приемлемые в случае высоких размерностей. [14]
Представляется целесообразным на дебютной стадии [1] решения многомерной задачи ( г 4) попытаться снизить размерность пространства поиска оптимальных решений за счет выявления несущественных ( вредных [2]) параметров. Достигнутые в этом случае положительные результаты в реальных задачах проектирования имеют не меньшее значение, чем отыскание глобального экстремума. При этом существенно повышается эффективность дальнейшего поиска экстремумов, под которой в данном случае понимаются не только затраты машинного времени, но и возможность корректного построения упрощенных математических моделей в выделенных подобластях. [15]