Цель работы состоит в усовершенствовании методов компьютерного мониторинга и параметрической идентификации моделей расходных характеристик судов для анализа и прогнозирования показателей энергоэффективности объектов водного транспорта, а также оптимизации режимов работы дизель-генераторных агрегатов.
Предложен алгоритм параметрической идентификации характеристик «вход-выход» различных по природе технологических процессов и систем (технических, биологических, экономических, социальных, экологических и др.) по данным измерений с помощью аппроксимоторных (регрессионных) нейронных сетей с возможностью количественной оценки погрешности параметрической оптимизации по эвклидовой норме.
В отличие от известных методов параметрической пригонки модели по статистическим рядам предлагаемый способ базируется на обучении многослойной нейрон ной сети с обратным распространением ошибки отклонений значений выходных сигналов от эталонных с целью ее коррекции за счет введения поправок в значения весовых коэффициентов синаптических связей.
Реализация алгоритма идентификации на основе предлагаемого способа пригонки модели выполнена с помощью радиальных нейронных сетей, имеющих фиксированную структуру с одним скрытым и одним выходным слоями в соответствии с нелинейными и линейными функциями активации нейронов, обеспечивающих точность отображения образов на основе эвклидовой метрики.
Предлагаемый подход позволяет упростить режимы обучения и обеспечить приемлемую точность аппроксимации и идентификации. Алгоритм реализован при оценивании параметров расходной характеристики судна с известной структурой модели потребления топлива по соответствующему статистическому ряду при заданном начальном приближении. Алгоритм может быть применим для идентификации параметров моделей характеристик расхода энергоресурсов как на судах, так и в целом в отрасли внутреннего водного транспорта при вычислении целевых индикаторов и показателей ее развития.
Рассматриваются математические модели конвекции–диффузии–реакции, которые относятся к моделям тепломассопереноса и применяются при исследовании природных и техногенных процессов. Для данного класса моделей актуальной является задача идентификации как параметров самой модели, так и входящих в нее граничных условий по результатам измерений значений искомой функции в отдельных точках рассматриваемой области. Задачу усложняет наличие неполных измерений, искаженных случайными помехами.
Решение заключается в разработке комбинированного двухэтапного метода идентификации, основанного на последовательном применении метода минимизации критерия идентификации безградиентного типа и рекуррентного метода оценивания неизвестных входных сигналов. Для применения указанных методов выполняется переход от исходной модели, описываемой уравнениями в частных производных, к дискретной линейной стохастической модели в пространстве состояний, в которой неизвестные граничные условия рассматриваются как неизвестные входные сигналы.
В результате построены новые дискретные линейные стохастические модели конвекции–диффузии–реакции для трех разных типов граничных условий. Предложена общая схема процесса параметрической идентификации, включающая двухэтапную идентификацию неизвестных параметров математической модели и идентификацию неизвестных граничных условий.
Для проверки работоспособности предложенного метода построены компьютерные модели конвекции–диффузии–реакции и выполнена реализация всех алгоритмов на языке MATLAB. Проведена серия вычислительных экспериментов, результаты которых показали, что разработанная двухэтапная комбинированная схема позволяет идентифицировать параметры исходной модели, значения функций, входящих в граничные условия, а также вычислить по неполным зашумленным измерениям оценки функции, описывающей процесс конвекции–диффузии–реакции.
Полученные результаты могут быть использованы не только при исследовании процессов тепломассопереноса, но также при решении задач идентификации параметров моделей дискретных стохастических систем с неизвестными входными сигналами и при наличии случайных помех.
Представлены современные подходы к моделированию, позволяющие решать широкий класс материаловедческих проблем с применением технологии пространственно-временной многомасштабности, согласно которой расчеты на каждом уровне масштаба проводятся с использованием соответствующих математических моделей и вычислительных алгоритмов. В основе таких подходов лежат методы квантово-механического расчета структурных и энергетических характеристик материалов, а также констант химических реакций, которые служат для параметризации моделей более высокого уровня. Данные подходы позволяют повышать точность молекулярно-динамического моделирования в задачах цифрового материаловедения. Книга предназначена для научных работников, специалистов в области вычислительной электроники, студентов старших курсов и аспирантов технических университетов.
Во введении сформулирована цель и задачи, которые необходимо решить, чтобы для колеса с упругой шиной 400×150 модели 5 на основе экспериментальных данных разработать аналитический метод анализа процесса качения при движении по взлетной полосе. В широком диапазоне путевой частоты от 0 до 25 рад/м выполнено сравнение значений кинематических коэффициентов, полученных в результате проведения двух экспериментов при движении упругой шины по твердому покрытию. Разработан метод параметрической идентификации процесса качения авиационного колеса с упругой шиной 400×150 и колеса с шиной 400×150 модели 5 на экспериментальной установке. Установлено, что при уменьшении диапазона путевой частоты значения кинематических коэффициентов колеса 400×150 модели 5 существенно падали, а в диапазоне путевой 0 до 0,5 рад/м разница в значениях кинематических коэффициентов достигла 10–15 %. Дано объяснение такому расхождению результатов. Определены области применимости теорий стационарного и нестационарного качения колеса с упругой шиной в зависимости от путевой частоты.