Cтраница 1
Разработанная вычислительная технология ориентирована, прежде всего, на использование непосредственно специалистами производственных и научно-исследовательских организаций, связанных с эксплуатацией и техническим контролем состояния и безопасности промышленных трубопроводных систем. Такие процедуры направлены на максимальную автоматизацию процессов подготовки и ввода исходных данных, построения и численного анализа КЭ-моделей, интерпретации и представления результатов моделирования сложного НДС трубопроводных конструкций. [1]
Современная квантовая вычислительная технология неточна, медленна, не масштабируема и трудно параллелизу-ема. [2]
Вычислительная технология прочностного анализа трубопроводов создана на основе применения описанных выше математических моделей и численных методов. [3]
Дисциплина Вычислительные технологии исследует интеллектуальные методы решения различных задач и находит применение в различных областях, в том числе в промышленности, экономике, медицине и др. Нейронные сети, генетические алгоритмы и нечеткие системы дополняют классические экспертные системы, которые считаются одним из главных направлений приложения искусственного интеллекта, а также в некоторых случаях выполняют функции этих систем путем реализации так называемых интеллектуальных вычислительных систем. Последние представляют собой объединение нейронных сетей, генетических алгоритмов и нечетких систем, взаимодействие которых позволяет решать различные задачи, но самое важное - они становятся универсальным инструментом для обработки информации. Одна и та же система может применяться для решения различных задач, что считается несомненным достоинством по сравнению с классическими экспертными системами, ориентированными, как правило, на достаточно узкую проблему, например, на медицинскую диагностику конкретного заболевания. Интеллектуальные вычислительные системы можно легко перепрограммировать на решение другой задачи, причем роль такого программирования играет обучение. Таким образом, эти системы обладают способностью к обучению, что считается главным атрибутом интеллектуальности. [4]
Практическое применение вычислительных технологий и методов численного моделирования магистральных трубопроводов иллюстрируется на примерах решения производственных задач для российских и зарубежных предприятий газовой промышленности. Также продемонстрирована эффективность использования данных технологий и методов для повышения безопасности нефтепроводов и трубопроводных сетей тепловых электрических станций. [5]
Дальнейшая разработка вычислительной технологии альтернансного метода целесообразна, прежде всего, применительно к задаче (8.9) (8.11) параметрического синтеза Л 00 -оптимальных ро-бастных регуляторов в линейных многомерных системах автоматического управления. [6]
В основе рассматриваемых вычислительных технологий лежит известная научная концепция комплексного численного моделирования сложных трубопроводных систем с использованием базовых моделей механики сплошных сред, численных методов механики и гибридных методов математической оптимизации. В настоящее время данные технологии успешно применяются при решении многочисленных производственных задач повышения безопасности, эффективности и экологичное промышленных трубопроводных сетей в газовой, нефтяной, химической промышленности и энергетике. Они также используются при разработке и анализе эффективности антитеррористических мероприятий, создании программно-аппаратных комплексов по раннему обнаружению опасных отклонений параметров транспортирования при функционировании трубопроводных систем. [7]
На трех этапах вычислительной технологии были использованы практически все возможности языка APDL: организация диалоговых и мультидиалоговых окон для ввода текстовых и числовых параметров; создание массивов и ввод значений в массивы из файлов формата ASCII; организация циклов и операторов-условий; передача параметров через базы данных; создание окон статусных строк для отображения работы программы; использование библиотек макро-подпрограмм. [8]
Следует отметить, что вычислительная технология прочностного анализа, как и вся технология PipEst, разрабатывалась для непосредственного использования ее специалистами производственных и научно-исследовательских организаций, связанных с эксплуатацией и техническим контролем состояния и безопасности промышленных трубопроводных систем опасных производств. С самого начала разработки технологии PipEst [184] и до настоящего времени одним из главных направлений ее практического применения является анализ прочности магистральных трубопроводов. [9]
Второй вариант предполагает использование вычислительных технологий, разработанных на базе трехмерного нелинейного динамического прочностного анализа и применения континуальных критериев разрушения. [10]
Двухслойная математическая модель катастрофических паводков, Вычислительные технологии 1, № 3, 167 - 174, Новосибирск. [11]
В монографии излагаются научная концепция, вычислительные технологии и методы численного моделирования, предназначенные для решения проблем повышения безопасности и эффективности функционирования магистральных трубопроводных систем с использованием современных достижений вычислительной механики и математической оптимизации. Изложенный в монографии материал позволяет читателю детально изучить предлагаемые основы численного моделирования магистральных трубопроводов. [12]
Под корпоративными internet - порталами подразумеваются вычислительные технологии и приложения, позволяющие предприятиям интегрировать информацию, сохраняемую как внутри, так и вне их границ, а также предоставить каждому пользователю единую точку входа к предназначенной для него информации, необходимой для принятия обоснованных управленческих решений. [13]
Мы не будем вдаваться в детали вычислительной технологии, так как они в основном аналогичны описанным в § 20, хотя, конечно, применялись в то время в менее четкой форме. Особенно следует отметить важность нормировки функционалов. [14]
Нейронные сети представляют собой новую и весьма перспективную вычислительную технологию, дающую новые подходы к исследованию динамических задач в финансовой области. Первоначально нейронные сети открыли новые возможности в области распознавания образов, затем к этому прибавились статистические и основанные на методах искусственного интеллекта средства поддержки принятия решений и решения задач в сфере финансов. [15]