Liikumise trajektoori optimeerimine. Tööriistatee optimeerimise matemaatilised mudelid. Reisimüüja probleem. Väitekirjade soovituslik loetelu
Numbriline juhtimissüsteem aitab kaasaegsetel freespinkidel saavutada suurt kiirust ja suuremat töötlemise täpsust. See süsteem on mikroelektrooniline seade, selle tööpõhimõte on väga sarnane personaalarvuti mehhanismile. Juhtimissüsteem salvestab jooksvad andmed juhusliku juurdepääsuga mällu ja programmikoode töötleb mikroprotsessor (arvjuhtimiskontroller).
CNC põhifunktsioon pole mitte ainult freesmasina elektrooniliste süsteemide juhtimine, vaid ka juhtimpulsside moodustamine ja joondamine spetsiaalselt ajamite jaoks, see tähendab portaali elektrimootoritele koos tööriistadega. Saanud programmikoodi, hakkab mikroprotsessor moodustama täpselt määratletud kestusega impulsse, mille järel hakkavad pordid, fikseeritud lõiketeraga spindl liikuma mööda juhtprogrammi määratud töötlusrada. Mikrokontrolleri seda osa vastutavat osa nimetatakse interpolaatoriks.
Kuidas on määratletud lõikuri tee
Lõikuri tee määrab otse tarkvara, see toimub sõlmepunktide kujul koordinaattelgedel tooriku tasapinna suhtes. Punktide koguarv on rangelt reguleeritud (kuna jõus on diskreetne programmeerimine), lõikaja otsese liikumise lõigu kahe punkti vahel moodustab mikrokontroller iseseisvalt, interpoleerides lähedalasuvate sõlmpunktide koordinaatide väärtused. Tooriku töötlemise aste sõltub otseselt interpolatsiooni tüübist.
Kaasaegseid CNC freespinke iseloomustab kahte tüüpi interpolatsioon:
Lineaarne (tööriist liigub sirgjooneliselt kahe määratletud punkti vahel).
Lineaar-ringikujuline (tööriist suudab kirjeldada kaari ja liikuda sirgjooneliselt määratletud punktide vahel). Selle tüübi puhul peaks programm sisaldama teavet mitte ainult sõlmepunktide koordinaatide kohta, vaid ka kaare keskpunktide suuruse kohta (raadiuse indikaator).
Uute CNC-süsteemide omadused
Töötlevas tööstuses on kõige lootustandvam suund VCO ehk kiire lõikamise meetod. VCO põhimõte on lõikejõu järsu vähenemise regulaarsus ja järk-järgulisus materjali töötlemise etteantud kiirusel. Kiiruse indikaator on individuaalne ja pole konstant. Numbriline juhtimissüsteem ehitab sellise töötlustrajektoori, mis jälgib suhtelise kiiruse väärtust. Lõikamise muutmise tingimusel ei tohiks lõikuri liikumine ja kiirus ületada BCO piire.
Kuid suurima efektiivsuse saavutamiseks tasub meeles pidada mitut tingimust:
Numbriline juhtimissüsteem peab olema väga hästi silutud ja suutma toimimisalgoritmi eelnevalt läbi mõelda, trajektoori arvutada ja suuna järske muutusi ära hoida.
Masin ise peab olema piisavalt jäik ja selle osad (näiteks astmemootorid) peavad olema varustatud kiirusmarginaaliga. Üldiselt toetab iga freesmasinate kaasaegne disain BCO-d ilma komplikatsioonideta.
Töötlemisprogrammi jaoks on kõige parem valida CAD / CAM-tüüpi süsteem, mis töötab adekvaatselt BCO algoritmiga.
Kõik need tegurid näitavad interpolaatori põhimõtteliselt olulist rolli, mille peamine ülesanne on tagada lõikeinstrumendi korrektne ja järjepidev liikumine mitmel iseseisval tasapinnal (kolm või enam). Samuti on võimalik trajektoori koheselt optimeerida ja võimalikke probleemseid alasid ennustada.
Kuidas saavutada kõrgeimat täpsust CNC-masinatel
Nagu eespool mainitud, ehitatakse tööriista tee sirgjoonelise või sirgekujulise mudeli abil. Sõlmepunktide indeksid seatakse diskreetselt ja mikroprotsessori seatud trajektoor erineb ideaalväärtusest pisut. Kontrollimpulsi kindlaksmääratud pikkus on võrdne lõikeriista spetsiifilise indikaatoriga. Peaaegu kõiki tänapäevaseid CNC-freespinke iseloomustab kõrge töötlustäpsus - umbes 0,01 mm / impulss. Kui me räägime hiljuti kasutusele võetud uuenduslikest süsteemidest, siis on see arv seal veelgi suurem - umbes 0,001 mm / imp.
Kuid freesimismasina täpsust ei mõjuta mitte ainult numbriliselt programmeeritud juhtimissüsteemi mikrosüsteemid, vaid ka mehaaniline komponent. Teatatud jõudluse saavutamiseks peavad mootorid (nagu ka muud komponendid) andma kiiret ja täpset impulsi. Astmelised tüüpi elektrimootorid kaotavad oma võimsuse suurenemisega kiiruse ja täpsuse.
Sammmootorid, mis on toodetud palju varem ja mõeldud suurte osade käsitsemiseks, tuleb tootlikkuse suurendamiseks asendada servomootoritega. Servomootorid on piisavalt võimsad, kuid kõrge positsioneerimistäpsuse tagamiseks peavad need olema varustatud tööriistaplatvormi anduritega. Omadused, mida andurid kuvavad, mõjutavad jahvatusmasina enda täpsust.
Numbriliselt juhitava freespingi suurt täpsust ja suurt töökiirust on võimatu saavutada ilma kvaliteetsete hõõrdeagregaatide (laagrid, tööriistaportaali lineaarsed juhikud, kruvipaarid jne) kasutamiseta.
Kuidas saavutada ratsionaalset trajektoori ehitust
Kaasaegsetel numbrilise juhtimisega freespinkidel on kõrge "ohutusvaru", see kehtib nii mehaanilise kui ka arvutusvõime osas. Kuid ikkagi väärib märkimist, et osade töötlemine sõltub ikkagi rohkem inimfaktorist. Mis tahes viga programmi seadistamisel võib põhjustada asjaolu, et seadmed ei tööta täisvõimsusel.
Vaatamata numbriliste juhtimissüsteemide kõigile eelistele ja nende näidatavale jõudlusele tuleks nende trajektoori aeg-ajalt optimeerida. Selleks on kaks võimalust - CAM-süsteem ja professionaalsete tehnoloogide töö. Õigesti valitud trajektoor tagab kvaliteetse toote vabastamise, samal ajal kui masina kulumine väheneb. Samal ajal suureneb tootlikkus märkimisväärselt ja see toob kaasa suuremad sissetulekud.
Abstraktne
Manööverdava objekti liikumistrajektoori valiku probleem ja selle kiiruse muutumise seadus, kui objekt liigub signaali levimise kolmemõõtmelises anisotroopses keskkonnas, kui mitu antud piirkonnas asuvat vaatlejat proovivad seda tuvastada. Objekti trajektoori valimise kriteeriumiks on tõenäosus, et ükski vaatlejatest ei tuvasta seda kogu liikumistrajektoori ulatuses. Selle kriteeriumi optimeerimiseks on dünaamilise programmeerimise põhimõttel pakutud diskreetne meetod, tingimusel et objekti liikumise aeg on piiratud teadaoleva väärtusega.
Soovituslik tsitaat
Laadige täistekst alla kirjastajalt
Parandused
Kogu selle saidi materjali on andnud vastavad väljaandjad ja autorid. Saate aidata vigu ja puudusi parandada. Paranduse taotlemisel palun mainige selle käepidet: RePEc: scn: 009530: 15615398... Vaadake üldist teavet materjali parandamise kohta RePEc-is.
Selle üksusega seotud tehniliste küsimuste korral või selle autorite, pealkirjade, abstraktsete, bibliograafiliste või allalaaditud andmete parandamiseks pöörduge aadressil (CyberLeninka) Selle hooldaja e-posti aadress ei tundu enam kehtiv. Paluge CyberLeninkul sisestust värskendada või saatke meile õige e-posti aadress... Pakkuja üldised kontaktandmed: http://cyberleninka.ru/ .
Kui olete selle üksuse autoriks ja te pole veel RePEc-is registreerunud, soovitame teil seda teha. See võimaldab linkida teie profiili selle üksusega. See võimaldab teil aktsepteerida ka selle üksuse võimalikke tsitaate, mille osas me pole kindlad.
Sellel üksusel pole ühtegi viidet. Selle vormi abil saate aidata neid lisada .
Kui teate puuduvate üksuste kohta tsiteerides seda, saate aidata meil neid linke luua, lisades asjakohased viited samamoodi nagu ülalpool, iga tagasilükatava üksuse jaoks. Kui olete selle üksuse registreeritud autor, võiksite kontrollida ka oma RePEc Author Service'i profiili vahekaarti "tsitaadid", kuna mõned tsitaadid võivad kinnitust oodata.
Pange tähele, et paranduste tegemine RePEc-teenuste läbi filtreerimiseks võib võtta paar nädalat.
SISSEJUHATUS
1. PEATÜKK VAATLEJA TRAJEKTORIA optimeerimine sihtriigi ettepaneku koordinaatide ja parameetrite määramise probleemis. UURIMISTE TAUST JA EESMÄRK
1.1. CPV määramise ülesande üldine kirjeldus
1.2. CPP määramise probleemi hinnangute konstrueerimise meetodid
1.3. Vaatlus QPC määramisel
1.4. Katse kavandamine efektiivsusteguri määramise probleemis
1.5. Objektiivne funktsioon ja kvaliteedifunktsioon
1.6. Fisheri teabe maatriksi omadustega seotud optimaalsuse kriteeriumid
1.7. Optimeerimismeetodid efektiivsusteguri määramise probleemis
1.8. Geneetilised algoritmid
1.9. Uuringu eesmärk
Järeldused 1. peatüki kohta
2. PEATÜKK VAATLEJA TRAJEKTORI optimeerimine eksperimentaalse planeerimise probleemina
2.1. KOK-i määramise probleem kande mõõtmiste põhjal
2.1.1. Laagrimõõtmiste tulemuslikkuse koefitsiendi määramise probleemi sõnastamine
2.1.2. Fisheri maatriks efektiivsusteguri määramise probleemis
2.1.3. Vaatlus QPC määramisel
2.1.4. "N-laagrite" toimivusteguri määramise meetod
2.2. Vaatleja trajektoori optimeerimine efektiivsusteguri määramise probleemis
2.2.1. Fisheri teabe maatriksiga seotud optimaalsuse kriteeriumid
2.2.2. Vaatleja trajektoori optimeerimise meetodid efektiivsusteguri määramise probleemis
2.2.3. Nõuded vaatleja trajektoori optimeerimise meetoditele efektiivsusteguri määramise probleemis
2.3. Katse kavandamine efektiivsusteguri määramise probleemis
2.3.1. Järjestikuse ja staatilise katse kavandamine
2.3.2. Katse planeerimise ülesanded
2.3.3. Vaatleja tee parameetristamine
2.3.4. Objektiivne funktsioon
2.3.5. Kvaliteedifunktsioon
2.3.7. Geneetiliste algoritmide rakendamine vaatleja trajektoori optimeerimise probleemis
2.3.8. Bayesi lähenemisviis vaatleja trajektoori optimeerimise probleemile
2.3.9. Otsene probleemilahendusmeetod
2.3.10. Pöördprobleemi lahendamise meetod
2. peatükk Järeldused
3. PEATÜKK GENEETILISTE ALGORITMIDE RAKENDAMINE OPTIMISEERIMISE PROBLEEMIS
VAATLEJA TRAJEKTORID
3.1. Intronemissiooni geneetilise algoritmiga (IEGA) otsene probleemilahendus
3.1.1. Klassikaline GA ja ehitusploki hüpotees
3.1.2. Klassikalise GA rakendamine otseses probleemis
3.1.3. Rahvastiku mitmekesisuse mõõt
3.1.4. Intronid ja eksonid
3.1.5. Intronsaarte isoleerimine
3.1.6. Kohalikud loendusoperaatorid eksonisaartel
3.1.7. Modifitseeritud mutatsioonioperaator
3.1.8. Modifitseeritud rekombinatsioonioperaator
3.1.9. Introni emissiooni geneetiline algoritm (.IsA)
3.1.10. Simulatsiooni tulemused: SL ja DXM võrdlus
3.2. Pöördprobleemi lahendamine geneetilise algoritmi abil, millel on kolmikute paljundamine (TPOA)
3.2.1. Algoritmi kromosoomi seadistamine
3.2.2. Algoritmi sobivusfunktsioon
3.2.3. Kolmikhajutatud operaator
3.2.4. Operaatorite muteerimine ja ületamine
3.2.5. Geneetilise kolmikute paljundamise algoritm (TPOA)
3.2.6. Näide TPOA kasutamisest pöördprobleemi lahendamisel
3.3. Üldistamisvõimalused ja pakutud algoritmide kommentaarid
3. peatükk Järeldused
4. PEATÜKK MODELEERIMISMUDELI TULEMUSED
4.1. Kahe- ja kolmekäeliste trajektooride võrdlus efektiivsusteguri hinnangute täpsuse kriteeriumi järgi
4.2. CPP määramine optimeeritud vaatleja trajektoori abil (üks sihtmärk)
4.3. FDC määramine optimeeritud vaatleja trajektoori abil (kaks eesmärki)
4.4. Joonistatakse lahenduse ajaline sõltuvus efektiivsusteguri määramise probleemist standardhälbega
suuna leidmine
4. peatükk Järeldused
JÄRELDUS
LISA. Ortogonaalsete projektsioonide (MOP) meetodi rakendamine CPP hindamiseks
meetodil "] H [-laagrid"
VIIDE LOETELU
Väitekirjade soovituslik loetelu
Robotmanipulaatorite juhtimissüsteemide süntees plokk-lähenemise põhjal 2008, doktor Nguyen Thanh Tien
Tööstuslike manipulaatorite kinemaatika matemaatilise modelleerimise meetodite väljatöötamine 2005, tehnikateaduste kandidaat Pchelintseva, Svetlana Vjatšeslavovna
Mudelid ja algoritmid laevade tehnoloogiliste protsesside optimeerimiseks ja laeva tehniliste vahendite juhtimiseks 2010, tehnikateaduste kandidaat, Golubev, Pavel Viktorovitš
Haardevedrustusega manipulaatorite konstrueerimise meetodid painduvatel lülidel 2013, tehnikateaduste kandidaat Alepko, Andrei Vladimirovitš
Navigeerimisteabe töötlemine ja merelaeva juhtimist käsitleva adaptiivse seaduse süntees trajektooril stabiliseerimise ajal 2001, tehnikateaduste doktor Pelevin, Aleksander Evgenievitš
Väitekirja sissejuhatus (osa abstraktist) teemal "Meetodid ja algoritmid vaatleja trajektoori optimeerimiseks eesmärgi liikumise koordinaatide ja parameetrite määramise probleemis"
SISSEJUHATUS
Asjakohasus. Lõputöös käsitletakse vaatleja trajektoori konstrueerimise meetodite täiustamise probleemi, mis on optimeeritud sihtmärgi liikumise koordinaatide ja parameetrite (CPDC) statistiliste hinnangute täpsuse osas. FDC määramise probleem kerkib esile erinevates tehnoloogiavaldkondades, mis on seotud akustilise ja optilise navigatsiooni, liikuvate objektide parameetrite positsioneerimise ja hindamisega. Ülesanne on ehitada vaatleja poolt vaatlusobjekti ("sihtmärk") koordinaatide ja parameetrite statistilised hinnangud. Hinnanguliste parameetrite kohta kogunenud teabe hulka iseloomustab Fisheri teabe maatriks, mis efektiivsusteguri määramise probleemis sõltub vaatleja trajektoorist. Seda sõltuvust võib vaadelda eksperimentaalse kavandamise probleemi osas, mis seisneb vaatleja trajektoori optimeerimises vastavalt efektiivsusteguri statistiliste hinnangute täpsuse kriteeriumile. Vaatleja trajektoori optimeerimise probleemiks on vaatleja liikumisparameetrite otsimine, mis edastavad teabemaatriksi funktsiooni piirjooni.
Lõputöö on pühendatud vaatleja trajektoori optimeerimise probleemi kaalumisele seoses mere sihtmärkide liikumise parameetrite hindamisega ainult laagri mõõtmise põhjal (passiivses režiimis).
Olemasolevate manööverdamissoovituste ja vaatleja trajektoori konstrueerimise meetodite analüüs CPDC määramisel näitas, et neil on järgmised puudused: nad ei anna CPDC-le hinnanguid vastuvõetava täpsusega; teha piiravaid eeldusi sihtmärgi liikumise parameetrite osas; ärge lubage reaalajas lahendust saada; soovitada sagedast manööverdamist; mitme skaala jaoks keeruline.
Ülaltoodust järeldub, et efektiivsusteguri määramise täpsuse parandamise valdkonnas on lahendamata küsimusi, mida saab kõrvaldada
vaatleja trajektoori optimeerimine, mis määrab uurimistöö asjakohasuse.
Töö eesmärk on välja töötada meetodid ja algoritmid vaatleja trajektoori reaalajas konstrueerimise probleemide lahendamiseks, optimeerituna ühe või mitme sihtmärgi koordinaatide ja liikumisparameetrite statistiliste hinnangute täpsuseks.
Uuringu peamised eesmärgid. Väitekirja selle eesmärgi saavutamine toimub järgmiste probleemide lahendamisega, mille lahendused on esitatud kaitsmiseks:
1. Töötada välja vaatlusperioodi trajektoori konstrueerimise meetod, mida on optimeeritud ühe või mitme sihtmärgi koordinaatide ja liikumisparameetrite statistiliste hinnangute täpsuse osas (otsene probleem).
2. Töötage välja meetod minimaalse aja hindamiseks, mis on vajalik antud täpsusega ühe või mitme sihtpunkti koordinaatide ja liikumisparameetrite statistiliste hinnangute saamiseks (pöördprobleem).
3. Arendada optimeerimise algoritme, mis on kavandatud vaatleja trajektoori konstrueerimise otseste ja pöördprobleemide reaalajas lahendamiseks, optimeerituna sihtliikumise koordinaatide ja parameetrite statistiliste hinnangute täpsuse osas.
Uurimismeetodid. Töös kasutati matemaatilise statistika meetodeid, regressioonanalüüsi, katsete kavandamist, optimaalset kontrolli, geneetilisi algoritme.
Saadud tulemuste usaldusväärsus ja paikapidavus tagatakse tõestatud teaduslike meetodite abil, mida kasutatakse regressioonikatsete kavandamisel, keerukate funktsioonide optimeerimisel, signaalide robustsel töötlemisel; väljatöötatud mudelite ja nende üksikute fragmentide vastavuse reaalsetele protsessidele vastavuse tagamiseks vajalikes ja piisavates tingimustes järgitakse modelleerimisprotsessis; uurimistulemuste kooskõla eelretsenseeritavates avaldatud tulemustega
teaduslikud perioodikaväljaanded, mis on saadud laevastiku ja tööstuse eri teadusasutustes välitestide ja tõhususfaktori määramise täpsuse katsete käigus.
Saadud tulemuste teaduslik uudsus.
Esimene meetod, vastupidiselt teadaolevatele optimeeritud vaatleja trajektoori konstrueerimise meetoditele, võimaldab reaalajas leida ühe või mitme sihtmärgi jaoks optimaalse lahenduse ja määrab automaatselt vaatleja trajektoori mõõtude vajaliku arvu ja kestuse.
Teine meetod, erinevalt teadaolevatest soovitud väärtuse hindamise meetoditest, töötab vaatleja trajektooridega optimaalsele lähedale, mis võimaldab täpsustada minimaalset aega, mis on vajalik antud täpsusega QPC statistiliste hinnangute saamiseks. Kavandatud meetod on esimene meetod, mis on reaalajas rakendatav QPI määramisel ühe või mitme eesmärgi jaoks.
Esimese meetodi rakendamiseks on optimeerimise algoritm Intron Emission Genetic Algorithm (IEGA). Arvutieksperiment on näidanud, et pakutud algoritm võimaldab ühe (va klassikalise geneetilise algoritmiga võrreldes) optimeerimisülesande lahendamisel optimeerimisprobleemi lahendamisel loendatavate võimaluste arvu antud kestusega vaatleja trajektoori konstrueerimise meetodis optimeerida efektiivsusteguri statistiliste hinnangute täpsuse jaoks. Seda algoritmi saab kasutada teistes optimeerimisprobleemides diskreetse ajakontrolli toimingute jaoks.
Teist meetodit rakendavaks optimeerimisalgoritmiks on geneetiline algoritm Triplet Propagation (TPGA). Arvutieksperiment näitas, et pakutud algoritm võimaldab vähendada (võrreldes klassikalise geneetilise algoritmiga) loendites loetletavate võimaluste arvu
qDC-st etteantud täpsusega statistiliste hinnangute saamiseks vajaliku minimaalse aja hindamiseks kasutatava timmimisprobleemi lahendamiseks. Kavandatud algoritm on esimene algoritm, mis võimaldab üheaegselt leida erineva kestusega vaatleja trajektooride QPC statistiliste hinnangute täpsuse osas samaaegselt optimaalseima.
Väitekirja tulemuste praktiline kasulikkus seisneb selles, et need võimaldavad: teha ühe või mitme sihtmärgi liikumise koordinaatide ja parameetrite määramisel vaatleja liikumise parameetrite valimisel teadlikke otsuseid ja hinnata tehtud otsuseid; koostada reaalajas minimaalse aja hinnang, mis on vajalik antud täpsuse efektiivsusteguri hinnangute saamiseks.
Töö tulemusi kasutati JSC "Mure" MTÜ "Avrora" uurimistöödes "Optimeerimine-2011" ja "ISBU-NAPL" (kinnitatud kahe rakendusaktiga), samuti õppeprotsessis kursusele "Programmeerimistehnoloogiad", loetud osakonna "Arvuti" Peterburi Riiklik Infotehnoloogia, Mehaanika ja Optika Teadusülikool.
Töö aprobeerimine. Lõputöö peamistest tulemustest teatati teaduslikel ja tehnilistel konverentsidel "Süsteemianalüüs mereväe laevade, relvade ja sõjavarustuse loomisel" (Peterburi: BMA nime saanud N. G. Kuznetsov, 2011) ja "Mereväe integreeritud multifunktsionaalsed juhtimissüsteemid" (M : Mure "Morinformsistema-Agat", 2011), samuti noorte spetsialistide konverentsidel "III üle-eestiline noorte teadlaste konkurss" (Miass: "Piirkondadevaheline teaduse ja tehnoloogia nõukogu", 2011) ja "Laevajuhtimissüsteemid ja infotöötlus" (Peterburi. : JSC mure "MTÜ" Avrora ", 2011, aruanne pälvis jaotises" Tarkvara "esimese koha).
Töö struktuur ja ulatus. Väitekiri koosneb sissejuhatusest, neljast peatükist, kokkuvõttest, bibliograafiast ja ühest lisast. Lõputöö kogumaht on 132 lehekülge, sealhulgas 114 lehekülge teksti, 26 joonist ja kaheksa lisa lehekülge. Viidete loetelu sisaldab 108 pealkirja.
Selle töö esimene peatükk on pühendatud uuritava teema olemasolevate tulemuste ülevaatele ja analüüsile. Esimeses peatükis näidatakse koht, kus käsitletavad probleemid ja väitekirjas pakutud lahendus leiavad selle teema kaasaegse uurimistöö kontekstis.
Väitekirja teises peatükis vaadeldakse vaatleja trajektoori optimeerimist eksperimentide kavandamise probleemina. Tehakse ettepanek jagada vaatleja trajektoor suureks hulgaks võrdse kestusega intervallideks. Eksperimentaalse konstruktsioonina pakutakse välja vaatleja trajektoori pöördenurkade vektor ülalnimetatud ajavahemike alguspunktides. Antakse vaatleja trajektoori optimeerimise otseste ja pöördprobleemide sõnastamine ning kirjeldatakse nende lahendamise meetodeid kui globaalse optimeerimise probleeme reaalajas.
Töö kolmandas peatükis kirjeldatakse otsese ja pöördprobleemi reaalajas lahendamiseks pakutud optimeerimise algoritme. Kavandatud algoritmid on geneetiliste algoritmide modifikatsioonid, mis vähendavad (võrreldes klassikalise geneetilise algoritmiga) lahendusvariantide loetlemist tulenevalt ehitusplokkide hüpoteesi idee rakendamisest seoses lahendatavate optimeerimisprobleemidega. Tehakse järeldus nende algoritmide rakendatavuse kohta optimaalsete juhtimisprobleemide lahendamisel diskreetse ajakontrolli toiminguga.
Neljas peatükk on pühendatud simuleerimise modelleerimise tulemuste kirjeldamisele ja analüüsimisele, illustreerides kavandatud meetodite ja algoritmide tööd vaatleja trajektoori optimeerimise otsese ja pöördvõrdelise probleemi lahendamiseks CPDC määramise probleemis.
A. A. Shalyto - probleemile lahenduse otsimise suuna näitamise eest; kolleegid, kes töötavad AS "Concern" MTÜ "Avrora" juures: otsesed juhid, Ph.D. tech. Teadused N. M. Kivaev, Cand. tech. Teadused A. F. Gavrilov ja Ph.D. tech. teadused V. O. Mihhailov - teosele soodsate tingimuste loomise eest, B. L. Belyaev, Cand. tech. Teadused Yu A. Kuzmenko, kandidaat. tech. teadused
V. N. Volobuev, A. N. Kulkov ja Dr. sõjaväelased. Teadused VI Polenin - tulemuste ja praktiliste soovituste põhjalikuks arutamiseks; Cand. tech. Teadused V. V. Pankratyev - abi saamiseks alternatiivsel simulaatoril saadud tulemuste kontrollimisel, Dr. tech. Teadused A. B. Dymentu - väärtuslike metoodiliste soovituste eest. Autor peab vajalikuks välja tuua otsustava panuse tõenäosusteooria valdkonna baasteadmiste kujunemisse, mille tegid Peterburi Riikliku Ülikooli tõenäosuste ja matemaatilise statistika osakonna töötajad ning eriti Cand. füüsiline-matt. Teadused, dotsent S. S. Vallander. Autor tänab eriti oma vanemaid ja Katjat, ilma kelle toetuse ja mõistmiseta see teos oleks olnud võimatu.
Sarnased väitekirjad erialal "Süsteemianalüüs, haldus ja infotöötlus (majandusharude kaupa)", 05.13.01 kood VAK
Parameetrite muutustele tundmatute vahelduvvoolu ajamite automaatse juhtimise sünteesi meetodid 1997, tehnikateaduste doktor Pankratov, Vladimir Vjatšeslavovitš
Valgusekraanidel põhineva süsteemi väljatöötamine väliste ballistiliste parameetrite määramiseks 2010, tehnikateaduste kandidaat Vdovin, Aleksei Jurjevitš
Lennunduse gravimeetria andmete adaptiivne töötlemine 2012 füüsiliste ja matemaatikateaduste kandidaat Doroshin, Danila Rubenovitš
Elektromehaaniliste süsteemide ja liikuvate objektide juhtimise optimeerimine 2000, tehnikateaduste doktor Yakovenko, Pavel Georgievich
Millimeetri laine raadioteleskoobi peeglisüsteemi juhtimine 2007, tehnikateaduste kandidaat Kuchmin, Andrei Jurjevitš
Lõputöö järeldus teemal "Süsteemianalüüs, haldus ja infotöötlus (majandusharude kaupa)", Stepanov, Denis Vjatšeslavovitš
4. peatükk Järeldused
1. Vaatleja raamatupidamise trajektoorid ei anna tavaliselt häid vahemiku ja kiiruse prognoose. Sel juhul piisab kursuse hindamiseks kahest mõõtest.
2. Üleminek trajektooridele, millel on neli või enam sama pikkusega tikku, ei anna märkimisväärset paranemist võrreldes kolme käega trajektooride olukorraga.
3. Bayesi lähenemisviis on kasutatav eesmärkide jaotamiseks eelneva jaotuse üsna laialt määratletud parameetritega.
4. Mitmes olukorras on praktiliselt huvitav kaaluda trajektoore, mis on optimeeritud mitme sihtmärgi liikumisparameetrite hinnangute täpsuse jaoks.
JÄRELDUS
Lõputöös lahendati järgmised ülesanded:
1. Vaatleja määratud kestusega trajektoori konstrueerimiseks on välja töötatud meetod, mis on optimeeritud ühe või mitme sihtmärgi koordinaatide ja liikumisparameetrite statistiliste hinnangute täpsuse osas (otsene probleem).
2. On välja töötatud meetod minimaalse aja hindamiseks, mis on vajalik antud täpsusega ühe või enama sihtmärgi (pöördprobleem) koordinaatide ja liikumisparameetrite statistiliste hinnangute saamiseks.
3. Algoritmid (reaalajas) optimeeritud vaatleja trajektoori (geneetiline algoritm intronite emissiooniga ja geneetiline algoritm kolmikute levikuga) konstrueerimise otseste ja pöördprobleemide lahendamiseks.
Kavandatud optimeerimise algoritme saab kasutada ka optimaalsete juhtimisprobleemide korral diskreetse ajajuhtimistoiminguga.
Saadud tulemuste põhjal võib väita, et väitekirjas on lahendatud teaduslik probleem - optimeeritud vaatleja trajektoori konstrueerimise probleemide lahendamiseks reaalajas on välja töötatud uued meetodid ja algoritmid, mis suurendab efektiivsusteguri määramise täpsuse täpsust ühe või mitme eesmärgi jaoks.
Väitekirja uurimusliku kirjanduse loetelu ph.D. Stepanov, Denis Vjatšeslavovitš, 2012
VIIDE LOETELU
1. Nardone S. S., Lindgren A. G., Gong K. F. Tavaliste ainult laagritega sihitud liikumisanalüüsi põhiomadused ja jõudlus. // IEEE tehingud automaatjuhtimisel, 29 (9), 1984.
2. Escobal P. R. Orbiidi määramise meetodid. NY .: John Wiley ja pojad,
3. Sabol C., Vallado D. Astrodünaamika spetsialistide konverentsi värske pilk ainult nurkade suunalise orbiidi määramisele / menetlustele. Alaska, 1999.
4. Vallado D. A. Astrodünaamika alused ja rakendused. Microcosm Press ja Kluwer Academic Publishers, 2004.
5. Piiskop A. N., Pathirana P. N. Optimaalsed trajektoorid navigeerimisega navigeerimisega laagrimõõtmistega / Rahvusvahelise Automaatjuhtimise Föderatsiooni 17. maailmakongressi toimingud. Soul, 2008.
6. Acton C. H. A. Planeedilisel lähenemisel navigeerimiseks pardal olevate optiliste andmete töötlemine // Kosmoselaevade ja rakettide ajakiri. 9 (10), 1972.
7. Kawaguichi J., Hashimoto T., Kubota T., Sawai S. Autonoomne optiline juhtimis- ja navigeerimisstrateegia väikese keha ümber // Ajakirjade, juhendite ja dünaamika ajakiri. 20 (5), 1997.
8. Fang G., Dissanayake G., Kwok N. M., Huang S. Intelligentsete robotite ja süsteemide rahvusvahelise IEEE konverentsi arukate robotite ja süsteemide alase IEEE rahvusvahelise konverentsi minimaalse ajaplaneerimise planeerimine ainult lokaliseerimiseks ja kaardistamiseks / ettekanded, 2005.
9. Frew E. W., Rock S. M. Konstantse kiiruse sihtmärgi monokulaarse nägemise põhise jälgimise trajektoori genereerimine / IEEE rahvusvaheline robootika ja automaatika konverents. Taipei, 2003.
10. Frew E. W. Vaatleja trajektoori genereerimine sihtliikumise prognoosimiseks monokulaarse nägemise abil. PhD väitekiri. Stanford, 2003.
11. Ponda S. S. Trajektoori optimeerimine sihtmärgi lokaliseerimiseks väikeste mehitamata õhusõidukite abil. Magistrikraad lennunduse ja astronautika alal. MIT, 2008.
12. Hernandez M. L. Optimaalsed andurite trajektoorid ainult laagritega jälgimisel / 7. rahvusvahelisel teabefusiooni konverentsil, Stockholm, Rootsi, juuni 2004.
13. Aidala V. J. Kaimanfiltri käitumine ainult laagritega jälgimisrakendustes // IEEE tehingud kosmoses ja elektroonilistes süsteemides. 15 (1), 1979.
14. Nardone S. C., Graham M. L. Ainult laagritega suunatud liikumisanalüüsi suletud lahendus // IEEE Journal of Oceanic Engineering. 22 (1), 1997.
15. Ristic B., Arulampalam M. S. Manööverdava sihtmärgi jälgimine ainult nurga alt tehtud mõõtmiste abil: algoritmid ja jõudlus // Signaalitöötlus. 83 (2), 2003.
16. Aidala V. J., Nardone S. C. Pseudolinearjälgimisfiltri kallutatud hindamisomadused // IEEE tehingud lennunduse ja kosmonautika süsteemides. 18 (4), 1982.
17. Bolotin Yu. V., Morgunova SN Vaadeldavus nurgamõõtmistelt ja saavutatava piirkonna piiri sujuvus // Põhi- ja rakendusmatemaatika. 2005, nr 8.
18. Ezal K., Agate C. Maapealsete raadiosagedusallikate jälgimine ja pealtkuulamine autonoomse juhitava lahingumoona abil, millel on ainult passiivsed laagrisensorid ja jälgimisalgoritmid / 2004. aasta SPIE kaitse- ja turvasümpoosioni toimetised.
19. Fidan B., Drake SP, Anderson BD O., Mao G., Kannan AA Kollenaarsuse probleemid passiivse sihtmärgi lokaliseerimisel suunatuvastuse andurite abil / Arukaid andureid, andurivõrgustikke ja infotöötlust käsitleva 5. rahvusvahelise konverentsi toimetised, 2009 ...
20. Bard J. D., Ham F. M., Jones W. L. Algebraline lahendus saabumiste võrrandite ajaerinevusele / IEEE Southeastcon Conference'i toimetised. Tampa, 1996.
21. Le Cadre J. P. Ainult laagritega suunatud liikumisanalüüsi vaatleja liikumise optimeerimine / Otsustamise ja kontrolli 36. konverentsi toimetised. San Diego, 1997.
22. Lindgren A. G., Gong K. F. Asukoha ja kiiruse hindamine laagervaatluste kaudu // IEEE tehingud kosmoses ja elektroonilistes süsteemides. 14 (4), 1978.
23. Hammel S. E., Aidala V. J. Kolmemõõtmelise jälgimise jälgitavusnõuded nurgamõõtmiste abil // IEEE tehingud kosmoses ja elektroonilistes süsteemides. 21 (2), 1985.
24. Levine J., Marino R. Püsikiiruse sihtmärgi jälgimine ainult laagritega mõõtmiste kaudu // IEEE tehingud kosmoses ja elektroonilistes süsteemides. 28 (1), 1992.
25. Hammel S. E., Liu P. T., Hilliard E. J., Gong K. F. Optimaalne vaatleja liikumine lokaliseerimisel mõõtmistega // Arvutid ja matemaatika koos rakendustega. 18 (1 - 3), 1989.
26. Petsios M. N., Alivizatos E. G., Uzunoglu N. K. Manööverdav sihtmärgi jälgimine, kasutades mitut bistaatikat ja vahemiku kiiruse mõõtmist // Signaalitöötlus. 87 (1), 2007.
27. Petsios M. N., Alivizatos E. G., Uzunoglu N. K. Multistaatika ainult ulatusega radari sihtmärgistaja assotsiatsiooniprobleemi lahendamine // Signaalitöötlus. 88 (1), 2008.
28. Ristic B., Arulampalam S., McCarthy J. Sihtliikumise analüüs ainult ulatuse mõõtmise abil: algoritmid, jõudlus ja rakendamine ISAR-i andmetele // Signaalitöötlus. 82 (1), 2002.
29. Piiskop A. N., Fidan B., Anderson B. D. O., Dogancay K., Pathirana P. N. Sensori-sihtkoha lokaliseerimise geomeetriate optimaalsuse analüüs // Automatica. 46 (1), 2010.
30. Martinez S., Bullo F. Andurite optimaalne paigutus ja liikumise koordineerimine sihtmärgi jälgimisel // Automatica. 42 (1), 2006.
31. Musicki D. Ainult mitme anduriga manööverdava sihtmärgi jälgimine laagritega // Süsteemid ja juhtimiskirjad. 57 (1), 2008.
32. Dogancay K. Passiivse sihtmärgi lokaliseerimise lineaarsete vähimruutude algoritmide kallutatusest // Signaalitöötlus. 84 (1), 2004.
33. Dogancay K. Ainult laagritele suunatud lokaliseerimine väikseimate ruutude abil. // Signaalitöötlus. 85 (1), 2005.
34. Ince L., Sezen B., Saridogan E., Ince H. Evolutsiooniline arvutuslik lähenemisviis veealuste radade sihtliikumise analüüsi (TMA) probleemile // Expert Systems with Applications. 36 (1), 2009.
35. Farina A. Sihtmärkide jälgimine ainult laagritega tehtud mõõtmistega // Signaalitöötlus. 78 (1), 1999.
36. Fogel E., Gavish M. N-astmelise dünaamika sihtmärkide jälgitavus nurga mõõtmistest // IEEE tehingud kosmoses ja elektroonilistes süsteemides. 24 (3), 1988.
37. Ristic B., Arulampalam S. Manööverdatava sihtmärgi jälgimine ainult nurga alt tehtud mõõtmiste abil: algoritmid ja jõudlus // Signaalitöötlus. 83 (1), 2003.
38. Skoglar P., Orguner U. Ainult laagritele mõeldud juhusliku jalutuskäigu sihtmärgi hindamise teabemeetmete kohta. Tehniline aruanne. Linkopingsi ülikool. Rootsi, 2009.
39. Le Cadre J. P., Gauvrit H. Ainult laagritega suunatud liikumisanalüüsi vaatleja liikumise optimeerimine / Austraalia esimese andmete sulandumissümpoosioni kogumik, 1996.
40. Le Cadre J. P., Tremois O. Laiendatud sihtliikumise analüüsi omadused ja jõudlus // IEEE tehingud kosmoses ja elektroonilistes süsteemides. 32 (1), 1996.
41. Le Cadre J. P., Jauffret C. Ainult laagritega sihitud liikumisanalüüsi diskreetse aja vaatletavuse ja prognoositavuse analüüs // IEEE tehingud kosmoses ja elektroonilistes süsteemides. 33 (1), 1997.
42. Le Cadre J. P., Laurent-Michel S. Vastuvõtja manöövrite optimeerimine ainult laagri jälgimiseks // Automatica. 35 (1), 1999.
43. Passerieux J. M., Van Cappel D. Optimaalne vaatleja manööver ainult laagritega jälgimiseks // IEEE tehingud kosmoses ja elektroonilistes süsteemides. 34 (3), 1998.
44. Stansfield R. G. DF-i fikseerimise statistiline teooria // IEEE ajakiri. III pt. A. Raadioside. 94 (15), 1947.
45. Bolotin Yu. V. Üldistatud vähimruutude meetod nurgamõõtmiste hindamiseks // Automaatika ja kaugjuhtimispult. 1997, nr 2.
46. \u200b\u200bNolle L. Uudsest ACO-hinnangurist ja selle rakendamisest sihtliikumise analüüsi probleemil / Kunstliku intelligentsuse uuenduslike tehnikate ja rakenduste 27. SGAI rahvusvahelise konverentsi toimetised / Cambridge, 2007.
47. Bolotin Yu.V. TLS-lähenemisviis ainult nurga all liikuva trajektoori hindamisele // IEEE seminar reaalajas arvutustehnika kohta, Praha, 1994.
48. Belyaev B. JI., Pankratyev V. V., Stepanov D. V. Ortogonaalsete projektsioonide meetodi kasutamine "N-laagrite" ülesandes // Juhtsüsteemid ja infotöötlus, 2011. Vol. 22.
49. Stepanov DV Objektiivi objektiivsete koordinaatide ja parameetrite erapooletute hinnangute konstrueerimine "N-laagrite" probleemis ortogonaalsete projektsioonide meetodil / süsteemianalüüs laevade, relvade ja sõjavarustuse loomisel: temaatiline kogu. 2011. Väljaanne. 22.
50. Makshanov A. V., Polenin V. K, Sukhachev Yu. A. Regressioonikoefitsientide hindamine stohhastilise kujundusmaatriksiga, tuginedes empiirilisel Bayes'i hinnangul, integreerides väikseimate ruutude meetodit ja ortogonaalsete projektsioonide meetodit / Süsteemianalüüs laevade, relvade ja sõjavarustuse loomisel: temaatiline kogu. 2007. väljaanne. 18.
51. Arulampalam S., Ristic B., Gordon N., Mansell T. Manööverdatavate sihtmärkide ainult laagritega jälgimine osakeste filtrite abil // Journal of Applied Signal Processing. 15 (1), 2004.
52. Ristic B., Arulampalam S., Gordon N. Peale Kalmani filtri: osakeste filtrid jälgimisrakenduste jaoks. Artechi maja, 2004.
53. Yu Y., Cheng Q. Tahkete osakeste filtrid eesmärgi jälgimise probleemi manööverdamiseks. // Signaalitöötlus. 86 (1), 2006.
54. DengX., Xie J., Yang Y. Parandatud osakeste filter passiivse sihtmärgi jälgimiseks // Shanghai ülikooli ajakiri. 9 (6), 2005.
55. Aidala V. J., Hammel S. E. Modifitseeritud polaarkoordinaatide kasutamine ainult laagritega jälgimiseks // IEEE tehingud automaatjuhtimisel. 28 (3), 1983.
56. Xi B., Chen Q., Zhu J., Wang Z. Sipelgahinnang koos sihtmärgi jälgimise rakendusega // Signaalitöötlus. 90 (1), 2010.
57. Yang T., Lin M. Iteratiivsete vähimruutude filter robotite navigeerimisel // IEEE rahvusvahelise akustika, kõne ja signaalitöötluse konverentsi artiklid. 1997, nr 2.
58. Naumov SV, Chudakov OE - Probleemid sihtmärkide liikumise parameetrite määramisel ainsuse abil / WMIRE 19. konverentsi toimetised. 1. osa. SPb .: 2008.
59. Naumov SV, Chudakov OE Objektiivi liikumisparameetrite määramise probleemi ainsus laienemine // Juhtprotsesside automatiseerimine. 2008, nr 2.
60. Ince L., Sezen B., Saridogan E., Ince H. Evolutsiooniline arvutuslik lähenemisviis veealuste radade sihtliikumise analüüsi (TMA) probleemile // Ekspertsüsteemid koos rakendustega. 36 (1), 2009.
61. BjorckA. Numbrimeetodid väikseimate ruutude probleemide jaoks. SIAM, 1996.
62. Huffel S. V., Vandewalle J. Kõige väiksemate ruutude probleem. SIAM, 1991.
63. Lawson C. L., Hanson R. J. vähimruutude probleemide lahendamine. SIAM, 1995.
64. Belyaev B. JI., Kuzmenko Yu. A., Pankratyev V. V., Stepanov D. V. Hinnangulise eeldatava kvaliteedi kohta sihtliikumise koordinaatide ja parameetrite määramiseks N-laagrite meetodil valitud manööverdamisvõimaluse jaoks / teaduslike aruannete kogumine -tehniline konverents "Laevade teabe- ja juhtimissüsteemide loomise seis, probleemid ja väljavaated" M .: 2011.
65. Ajakirjandus W. H., Teukolsky S. A., Vetterling W. T., Flannery B. P. Numbrilised retseptid: teadusliku arvutamise kunst. Cambridge Press, 2007.
66. Nardone S. C., Aidala V. J. Ainult laagritega sihitud liikumisanalüüsi vaatluskriteeriumid // IEEE tehingud kosmoses ja elektroonilistes süsteemides. 17 (2), 1981.
67. Payne A. N. Ainult laagritega jälgimise vaatlusprobleemid // International Journal of Control. 49 (3), 1989.
68. Levine J., Marino R. Püsikiiruse sihtmärgi jälgimine ainult laagripõhiste mõõtmiste abil // IEEE tehingud kosmoses ja elektroonilistes süsteemides. 28 (1), 1992.
69. Belyaev B. JI., Gavrilov AF, Kuzmenko Yu. A., Pankrat'ev VV, Stepanov DV Oma manööverdamise ning sihtliikumise koordinaatide ja parameetrite hinnangute kvaliteedi suhte seosest // Mereraadioelektroonika. 2011. nr 4.
70. Oshman Y., Davidson P. Vaatleja trajektooride optimeerimine ainult laagritega sihtrühma lokaliseerimiseks // IEEE tehingud kosmoses ja elektroonilistes süsteemides. 35 (3), 1999.
71. Logothetis A., Isaksson A., Evans R. J. Infoteoreetiline lähenemine
ainult laagritega jälgimise vaatleja kavandile / 36 otsustus- ja juhtimiskonverentsi toimetisele. San Diego, 1997.
72. Frew E. W., Rock S. M. IEEE kosmosekonverentsi monokulaarse visioonil põhineva sihtmärgi lokaliseerimise uurimusliku liikumise genereerimine / IEEE konverentsi toimetised. Suur taevas, 2002.
73. Ermakov SM Monte Carlo meetod ja sellega seotud küsimused. M .: Teadus,
74. Stepanov DV Geneetilise algoritmi kasutamine optimaalse manöövri leidmiseks "N-laagrite" probleemis / väitekirja uurimistöö tulemused. Köide 1. Noorte teadlaste ülevenemaalise konkursi materjalid. Moskva: RAS, 2011.
75. Stepanov DV Geneetilise algoritmi kasutamine vaatleja optimaalse trajektoori konstrueerimiseks "N-laagrite" probleemis / Noorte spetsialistide teadusliku ja tehnilise konverentsi "Laevajuhtimissüsteemid ja infotöötlus" kokkuvõtete kokkuvõte. SPb .: 2011.
76. Stepanov DV, Shalyto AA Geneetilise algoritmi kasutamine vaatleja optimaalse trajektoori leidmiseks // Infotehnoloogia, mehaanika ja optika teaduslik ja tehniline bülletään. 2012, nr 1.
77. Cochran W. G. Mittelineaarsete funktsioonide katsed // Ameerika statistikaühenduse ajakiri. 68 (344), 1977.
78. Ucinski D. Parameetrite hajutatud parameetrite tuvastamise optimaalsed mõõtmismeetodid. CRC Press, 2005.
79. Ucinski D., Korbicz J., Zaremba M. Andurite liikumiste optimeerimise kohta kahemõõtmeliste hajutatud süsteemide parameetrite tuvastamisel / Euroopa juhtkonverentsi toimetised. Grenoble. Prantsusmaa, 1993.
80. Muller W. G. Ruumiandmete kogumine: katsete optimaalne kavandamine juhuslike väljade jaoks. Springer, 2007.
81. Montgomery D. C. Katse kujundamine ja analüüs. John Wiley & Sons, 2001.
82. Atkinson A. C., Donev A. N., Tobias R. D. Optimaalsed eksperimentaalsed kavandid SAS-iga. Oxford University Press, 2007.
83. Kiefer J. Optimaalne kujundus: struktuuri ja toimivuse erinevused I kriteeriumi muutumisel I Biometrika. 62 (1), 1975.
84. Pazman A. Kontsentratsioonikomplektid, ElfVingi komplektid ja normid optimaalsetes kujundustes // Optimaalne disain 2000. Mittekumer optimeerimine ja selle rakendused. 51 (1), 2001.
85. Le Cadre J. P., Tremois O. Maatriksi dünaamilise programmeerimise omadus ja selle rakendused // SIAM ajakiri Maatriksi analüüs ja rakendused. 18 (4), 1997.
86. Liu P. T. Optimaalne lähenemine sihtmärgi jälgimisel koos laagrimõõtmistega // Journal of Optimization Theory and Applications. 56 (2), 1988.
87. Teo K. L., Goh C. J., Wong K. H. Ühtne arvutuslik lähenemisviis optimaalsele kontrolliprobleemile. Pitmani seeria puhtast ja rakenduslikust matemaatikast, Longmani teaduslik ja tehniline, 1991.
88. Hocking L. M. Optimaalne kontroll. Sissejuhatus teooriasse koos rakendustega. Oxfordi rakendusmatemaatika. Sari, 1997.
89. Weise T. Globaalsed optimeerimise algoritmid - teooria ja rakendused, 2008 [elektrooniline ressurss]. - Juurdepääsurežiim: http://www.it-weise.de, St. Yaz. Inglise (ravi kuupäev 11/26/2011).
90. Oshman Y., Davidson P. Ainult laagrite jaoks mõeldud vaatlejate trajektooride optimeerimine on suunatud ainult lokaliseerimisele // IEEE tehingud kosmoses ja elektroonilistes süsteemides. 35 (3), 1999.
91. Goldberg D. E. Geneetilised algoritmid otsingus, optimeerimises ja masinõppes. Addison-Wesley, 1989.
92. Haupt R. L., Haupt S. E. Praktilised geneetilised algoritmid. John Wiley ja pojad,
93. Reeves C. R, Rowe J. E. Geneetilised algoritmid: põhimõtted ja perspektiivid. Kluweri akadeemiline kirjastus, 2003.
94. Spears W. M. Evolutsioonilised algoritmid: mutatsiooni ja rekombinatsiooni roll. Springer, 2000.
95. Mitchell M. Sissejuhatus geneetilistesse algoritmidesse. MIT Press, 1999.
96. Russell S. J., Norvig P. Tehisintellekt: kaasaegne lähenemine. Prentice Hall, 2003.
97. Belyaev B. JI., Gavrilov A. F., Dyment A. B., Kuzmenko Yu A., Pankratyev V. V. Kaasaegsete mittetuumaallveelaevade BIUS ja GAK ning BIUS ühise toimimise probleem, mis määrab tõhususe / konverents "Laevade teabe- ja juhtimissüsteemide loomise olek, probleemid ja väljavaated" M: 2009.
98. Belyaev BL, Gavrilov AF, Dyment AB, Kuzmenko Yu. A., Pankratyev VV BIUS PL-i efektiivsusteguri määramise probleemi lahendamise kvaliteedi parandamise viisid // Juhtsüsteemid ja infotöötlus. 2009. väljaanne. 17.
99. Belyaev BL, Gavrilov AF, Dyment A.B., Kuzmenko Yu A., Pankratyev VV Kasutades SAC-i loodud vahemaahinnanguid, et parandada BIUS-is efektiivsusteguri määramise probleemide lahenduse kvaliteeti I Aruannete kogumine teaduslik-tehniline konverents "Laevade teabe- ja juhtimissüsteemide loomise seis, probleemid ja väljavaated" M .: 2010.
100. Gavrilov A. F., Dyment A. B., Kuzmenko Yu. A., Pankratyev V. V. Efektiivsusteguri määramise probleemi lahendamise kvaliteedi parendamine suunajuhitava laeva manöövri valimisega / Teadusliku ja tehnilise konverentsi aruannete kogumine "Riikide, nende probleemid ja väljavaated teabe- ja juhtimiskompleksid "M .: 2011.
101. Ayvazyan S. A., Enyukov I. S., Meshalkin L. D. Rakendatud statistika. Sõltuvuse uurimine. Moskva: rahandus ja statistika, 1985.
102. Kryanev AV, Lukin GV Ebakindlate andmete töötlemise matemaatilised meetodid. Moskva: Fizmatlit, 2003.
103. Gantmakher FR Maatriksite teooria. Moskva: Fizmatlit, 2004.
104. Markov AV Keerukuse sünd: evolutsioonibioloogia tänapäeval. Ootamatud avastused ja uued küsimused. M .: Astrel, 2010.
105. Brameier M., Banzhaf W. Lineaarne geneetiline programmeerimine. Springer, 2007.
106. Tulupjev A. LNikolenko S. I., Sirotkin A. V. Bayesian võrgud. Loogiline-tõenäosuslik lähenemine. Moskva: Nauka, 2006.
107. Markovsky /., Van Huffel S. Ülevaade vähimruutude meetoditest kokku // Signaalitöötlus. 87 (1), 2007.
108. Golub G. H., Van Loan C. F. Väikseimate ruutude koguprobleemi analüüs // Journal of Numerical Analysis. 17 (1), 1980.
Pange tähele, et ülaltoodud teaduslikud tekstid postitatakse ülevaatamiseks ja saadakse väitekirjade originaaltekstide (OCR) äratundmise teel. Sellega seoses võivad need sisaldada vigu, mis on seotud tuvastusalgoritmide ebatäiuslikkusega. Meie edastatud väitekirjade ja kokkuvõtete PDF-failides selliseid vigu pole.
Lõikamisteede optimeerimine CAM-süsteemidega on juba pikka aega olnud tavaline tava, eriti hallituse valmistamisel. Alles hiljuti on ettevõtted hakanud töötlemise optimeerimiseks seda funktsiooni kombineerima suhteliselt uute töötlusmeetodite ja spetsiaalsete karbiidide pöörlevate lõikeriistadega.
Need CAM-iga töötlemismeetodid (või dünaamilised jahvatusmeetodid) võtavad arvesse lõikeriista kontaktkaare ja hammaste keskmise sööda. Tööriista kokkupuute kaare reguleerimise meetod, kasutades CAM-i arvutatud tööriistarada, võimaldab tootjatel suurendada karestamise kiirust, tõhusalt reguleerida soojuse teket, suurendada ühe hamba kohta toidet ja suurendada lõikesügavust, vähendades seeläbi detaili kogu töötlusaega, ilma et masina spindlile lisakoormust rakendataks.
Lõikamiskiirus versus kontaktkaar ja termiline koormus
Lõikeriista kokkupuutekaar on iseseisev muutuja, mis mõjutab termilist stressi ja on aluseks töötlemise optimeerimiseks.
Mis tahes lõikeriista maksimaalne kokkupuutekaar on 180 °, see tähendab selle läbimõõt. Järelikult on täieliku kontaktkaare korral lõike radiaalsügavus (või lõikelaius) võrdne lõikuri läbimõõduga ja seda saab väljendada järgmiselt: ae (lõikesügavuse radiaalsügavus) \u003d Dc (lõikuri läbimõõt).
Kontaktkaare reguleerimisega saavad tootjad vähendada töötlemise käigus tekkiva soojuse hulka. Lõike sügavus suureneb, seega on ka kontaktkaar suurem. Vähem kokkupuudet, hõõrdumist ja seega soojuse teket on vähendatud tööriista lõikeserva ja tooriku vahel. Selle põhjuseks on asjaolu, et tööriista tippserv saab jahutamiseks rohkem aega, mille jooksul on aega lõikest lahkuda, pöörde teha ja lõike juurde naasta. Madalamad töötemperatuurid võimaldavad kiiremat lõikamiskiirust ja kiiremat tsükliaega.
Lõikeriista keskmine kiibi paksus (hm) sõltub füüsilisest aktiivsusest ja selle tagab reguleerimise kombinatsioon, näiteks sööt hamba kohta ja kontaktkaar. Hakke paksus muutub lõikamise ajal pidevalt, mistõttu kasutab tööstuses väljendit “keskmine haki paksus” (hm).
Täielik kontaktkaar (180 °) tagab suurima laastu paksuse lõikuri laiuse keskel. Sellest lähtuvalt vähendab väiksem kontaktkaar (kontaktnurga korral je alla 90 °) kiibi paksust, kuid võimaldab suurendada hamba kohta toidet (fz).
Näiteks kaaluge külgpinna karestamist 10 mm lõikuriga ae juures 10 mm (täielik kontaktkaar). Selle ae abil saavutab lõikur maksimaalse keskmise kiibi paksuse / maksimaalse koormuse. Esimese 90 ° nurga läbimisel liigub lõikur etteande suunas, kuni on saavutatud haki maksimaalne paksus (fz), misjärel teise 90 ° nurga möödumisel liigub lõikur piki etteannet, samal ajal kui haki paksus jälle väheneb nullini. Siiski, ae (ae)< Dc) до 1 мм (10%) средняя толщина стружки также уменьшится, что позволит повысить скорость черновой обработки за счет увеличения подачи на зуб (fz). При этом фреза снимает меньшее количество материала, но с большей скоростью и с меньшим напряжением инструмента и шпинделя станка, в отличие от процесса с большей глубиной резания и меньшей подачей. При черновой обработке пазов более низкое значение ae также позволяет увеличить ap (глубину резания) и скорость снятия материала.
Lõikuri konstruktsioon optimeerimise optimeerimiseks
Enamik lõikeriistade tarnijaid pakub tooteid spetsiaalsete materjalide jaoks, teised arendavad lisaks tööriistade geomeetriat ka keerukamate töötlemismeetodite jaoks. CAM-i töötlemismeetodite puhul on kõige olulisem tööriistaparameeter kiibi moodustumine, samuti vajalikud hambad ja pikkus.
Näiteks on Seco välja töötanud kõrgjõudlusega lõikurid Jabro®-HPM spetsiaalselt selleks, et tagada töötlemiseks täielik kontaktkaar ja suuremahuline lõikamissügavus materjali suuremahuliseks eemaldamiseks. Nendel lõikuritel on spetsiaalsed geomeetriad, mis tagavad spetsiaalsete materjalide kõrge tootlikkuse.
Lõigatavate materjalide valiku laiendamiseks on Seco hiljuti modifitseerinud rea Jabro®-Solid² 550 geomeetriat spetsiaalselt optimeeritud töötlemismeetodite jaoks. Lõikuri konstruktsioonil on topelt südamik, mis tagab täiendava stabiilsuse ja vähendab tööriista läbipainde.
JS550 seeria sisaldab pikemat tööriistapikkust, mille ettevõte on tunnistanud kõige funktsionaalsemaks sügava tasku karestamise ja karestamise / dünaamilise freesimise jaoks. Tööriista pikkused on tavaliselt kolm kuni neli läbimõõtu.
Stabiilse kontaktkaare saavutamisel on nende tööriistade hammaste pidev ja ühtlane kulumine ning tööriistade ennustatavam eluiga. Pikad lõikurid hõlmavad aga pikemaid laastu, mida on lõikekohast ja masinast raske eemaldada.
Väiksema, kergemini eemaldatava laastuvormi saamiseks on Seco modifitseerinud lõikurit JS554 L (pikk mudel), lisades laastude purustid - väikesed servad lõikeservades ja tööriista kitsenevad. Ümberkujundatud lõikuril, mida nüüd nimetatakse JS554 3C (kus C on puurimurdja), on võrdselt paigutatud 1 X D (lõikuri läbimõõduga) hakkurlülitid. Nii võimaldab 40 mm pikkuse ja 10 mm läbimõõduga lõikur saada mitte üle 10 mm pikkuse hakkpuidu, mida saab lõiketsoonist hõlpsasti eemaldada ja vältida hakke kinnikiilumist masinkonveierisse.
Tavalised lõikurid sobivad ka optimeeritud töötlemismeetodite jaoks. Kasutades ühte standardsest JS554 lõikurist (lõikepikkus 2 x Dc + 2 mm) lõikasid Seco spetsialistid tasku jämedalt tavalisest SMG-3 terasest ja saavutasid sama muljetavaldavad tulemused kui pika lõiketera puhul. Seco tegi lühikese sisselõike tüüpilisel 10% ae: Dc koefitsiendil, mida kasutatakse pikkade lõikurite jaoks, sööda hamba kohta muudetud, et saavutada sama metalli eemaldamise kiirus.
Mida rohkem hambaid on lõikuril väikese kontaktkaarega, seda suurem on selle söötmiskiirus ja tootlikkus. Toitekiirus \u003d lõikuri hammaste arv x sööt hamba kohta x spindli pöörlemiskiirus. Tavalistel töötlemislõikuritel on tavaliselt neli hammast - Seco uurib praegu viit flöötiga lõikurit. 
Keerulise kuju üksikasjad
Sirgete freesiteede (külgfreesimise) korral jääb kontaktkaar pärast paigaldamist muutumatuks. Keerukama kujuga osade, näiteks välimise ja sisemise raadiusega osade töötlemisel tekivad aga kokkupuutel tekkinud kaarega vastuolud.
Kui lõikur lõpetab sirge tee ja liigub siseraadiusele / -nurgale, suureneb selle kontaktkaar, mis tähendab, et lõikeparameetrid ei vasta enam tegelikule kontaktkaarele. Kui lõikuri teed ei saa vastavalt olukorrale muutuda, põhjustab see lõiketera vibratsiooni, vibratsiooni ja isegi purunemist.
Kaasaegsed CAM-paketid pakuvad teejuhtimismeetodeid spetsiaalselt välis- / siseraadiustega vormide töötlemiseks, kus kontakti kaared muutuvad mööda tavalisi teid. Need tarkvarapaketid määravad kontakti kaare reguleerimiseks ja kiibi ühtlase paksuse tagamiseks automaatselt erinevad etteandekiirused. Ühtse kontaktkaare säilitamiseks kasutavad need CAM-id raadiotöötlusele üleminekul trohhoidi ja freesimise freesimisvõimalusi. Lisaks trajektoori valimisele vähendavad need CAM-paketid märkimisväärselt kõrvalisi liikumisi, et tsükliaegu veelgi vähendada.
Kasutades töötlemiseks optimaalset lõikamisteed ja säilitades ühtlase kontaktkaare, saab lõikuri raadius sobituda sisemise raadiusega, ilma et oleks oht, et lõikur koormatakse, kulub või võtab materjali töötlemise ajal kokku. See võimaldab tootjatel eemaldada ühe töötlemata lõike kohta rohkem materjali, vähendades sellega ühe viimistluskäigu jooksul eemaldatava materjali kogust, mis kokku tähendab kiiremat tsükliaega.
Optimeeritud töötlemisviisid kehtivad ka erimaterjalide kohta. Seco on teostanud ulatuslikke katseid materjalidele nagu teras, roostevaba teras, malm, titaan, alumiinium ja teras kuni 48 HRc. Ettevõte soovitab tootjatel kõigepealt kohaldada 10% ae 5% läbimõõdu suhtes raskesti töödeldavates materjalides nagu titaan ja supersulamid. Seco on nende spetsiaalsete kaaride jaoks seadistanud optimeeritud kiiruse ja söödaandmed jne. Tootjad võivad kasutada soovitatud väärtusest kõrgemat ae, kuid sel juhul on vaja vähendada lõikekiirust ja sööta hamba kohta.
Ap jaoks pakub Seco Jabro®-HPM lõikureid, mis on mõeldud kuni 2 x D täisterasprofiilide täisprofiilimiseks (JHP951 ja JHP993). Seda tüüpi mehaanilise töötlemise keerukuse tagamiseks saab Seco JS554 3C üldotstarbelist ruuterit optimeeritud karestamise meetoditega hõlpsalt 4 x D lõigata.
Lisaks saavad tootjad, kelle masinad ei sobi raskeks töötlemiseks, lihtsalt kontakti kaare vähendada ja kasutada trohoidaalset freesimisrada. See vähendab lõikamisjõude ja vajadust suure masina võimsuse järele, tagades samal ajal kõrge tootlikkuse, suurendades lõikesügavust.
Kui kasutatakse töötlemismeetodeid raskesti töödeldavates materjalides, näiteks roostevabast terasest ja titaanist, tuleb jahutusvedelikku kasutada kogu lõikuri pikkuses - ülaosas, keskel ja all. Oluline on kogu lõikeosa jahutada. Terase ja malmi jahvatamisel peaksid tootjad hakke puhuma maksimaalse rõhu all suruõhuga.
Tuleb meeles pidada, et tootjad ei saa masina programmeerimisel kasutada CAM-i abil töötlemismeetodeid, kuna programmid tuleb luua väljastpoolt, kasutades spetsiaalseid pakette lõikuri tee optimeerimiseks. Tööpinkide programmeerimisel saavad tootjad Seco poolt sisestatud kontaktkaare andmeid käsitsi sisestada, kuid ainult lihtsa sirgjoonelise töötlemise toimingute või fikseeritud trohoidaalse karestamise tsüklite jaoks.
Kuna optimeeritud töötlemisviisid sobivad ideaalselt pikkade lõikurite jaoks, on Seco katsetanud kaare standardsete tööriistapikkuste jaoks. Ühes testis kasutas Seco standardset Jabro 554 lõikurit kiirusega 300 m / min, lõikamissügavuseks 20 mm, ae 1 mm ja 0,2 mm söödaga hamba kohta tsükli kestusega 4 minutit 26 sekundit. Pärast seda muutsid spetsialistid ae väärtuseks 2 mm ja vähendasid sööda hamba kohta 0,1 mm-ni. Kuigi materjali eemaldamise kiirus ei muutunud, vähendati tsükli aega 3 minutile 11 sekundile. Tsükliaegu lühendati, kuna suurem ae ei suurendanud töötlemise kiirust, kuid vähendas vajalike läbisõitude arvu. Seetõttu võttis detaili töötlemine vähem aega.
Seco demonstreeris ühe oma kosmose- ja kosmosevaldkonna kliendi jaoks eeliseid, mis on seotud BT40 spindli ja selle ühe komponendiga kliendi masinas töötlemisel. Klient töötleb neid osi tavaliselt ühise tööriistatee ja tavaliste masinaparameetritega ning ühe detaili töötlemiseks kulub tund.
Seco kasutas võimalikult suure läbimõõduga lõikurit - JS554 3C pikk 25 läbimõõduga lõikur hakkurmasinatega. Kombineerituna optimeeritud töötlemismeetodite ja lõikuriteega vähendati eelmist töötlemistsükli aega vaid 8 minutini. Lisaks leidis Seco, et võimsama masina abil on võimalik töötlemisaegu (võimalik, et kuni 6 minutit) veelgi vähendada.
Veel ühel Seco kliendil oli võimalus kogeda autoosade optimeeritud töötlemise ja tööriistade puhastamise tehnika eeliseid. Tootja suutis mitte ainult vähendada tsükli koguaega 8,5 minutilt 1,1 minutile, vaid ka suurendada tööriista kasutusiga 80 osast 250 osale lõikuri kohta. 
Mootorrataste hallituse klient Seco on töötlemise ja lõikuri liikumise optimeerimisega vähendanud töötlemise aega 900 minutilt 400 minutile. Klient kasutas esmasel ja sekundaarsel töötlemisel kõrge söödaga indekseeritavat lõiketera, seejärel lülitas esmase töö jaoks 25 mm JS554 3C lõikurile ja hoidis kõrget etteannet sekundaarseks.
Järeldus
Kontaktikaar ja kiibi keskmine paksus on töötlemise optimeerimise peamised tegurid. Spetsiaalsete CAM-tarkvarapakettidega, mis optimeerivad lõikuriteed ja dünaamilisi freesimismeetodeid, saavad tootjad nüüd juhtida lõikeriista kaare ja säilitada hakkide ühtlast paksust. Selle tulemusel reguleerivad nad tõhusalt töötemperatuure, kasutavad suuremat lõikekiirust ja suuremat lõikesügavust, et vähendada üldist tsükliaega.
Tootjad peaksid siiski olema teadlikud, et töötlemise optimeerimiseks on vaja spetsiaalseid väliseid programmeerimis-CAM-e. Enamik lõikeriistade tarnijaid pakub tooteid spetsiaalsete materjalide jaoks ja ainult vähesed arendavad tööriistade geomeetriat eriti keerukateks töötlustsükliteks ja nendega seotud lõikuriteedeks. Õige lõikuri ja dünaamiliste tsüklitega saavad tootjad tavapäraste töötlusmeetoditega võrreldes suurendada metalli eemaldamise määra kuni 500%.
Võite alla laadida Seco tööriistade kataloogid ja saada selle tootja kohta teavet sellelt lingilt:
Rändmüüja ülesanne on logistika üks põhilisi ülesandeid. Selle eesmärk on leida optimaalne marsruut (mööduvate objektide, punktide, sõlmede järjestus).
Masinaehituses ja eriti metallitööstuses saab lõikeriista trajektoori optimeerimise ülesandeid (sealhulgas peamisi ja lisaliigutusi) taandada rändmüügiülesande ülesandeks.
Nii et lehttera lõikamisel või suure hulga kehaosade puurimisel tekib probleem nende elementide töötlemiseks optimaalse järjestuse kindlaksmääramisel.
Seal on suur hulk standardseid algoritme (kuna seda probleemi on praktiliselt võimatu käsitsi lahendada): nende hulgas saab eristada - "ahne" algoritm, "puust" algoritm, hargnenud ja seotud meetod, jõhkra jõud (ainus täpne) ja mõned teised.
Probleemi lähteandmed on sõlmede vaheliste kauguste maatriks ja tulemuseks on tippude arvu jada - nende tippude läbimise jada.
Parameetristamine ja assotsiatiivne kujundus. Parameetrilised mudelid. Parameetripõhine projekteerimise automatiseerimine
Parameetristamine ja assotsiatiivne disain on moodsaim ja paljulubavam modelleerimise ja kujundamise meetod.
See seisneb asjaolus, et osa, koostu ja protsessi mis tahes kujundus on esindatud üksikute parameetrite kogumina, mis on redigeerimiseks saadaval mis tahes projekteerimise ajal. Näiteks kruvi iseloomustavad järgmised parameetrid - keerme tüüp, keerme läbimõõt, keerme samm ja pikkus, samuti pea tüüp ja kogupikkus. Nendest parameetritest piisab selle propelleri joonise või kolmemõõtmelise mudeli moodustamiseks. Samu parameetreid saab kasutada selle töötlemise tehnoloogilise protsessi kavandamiseks. Kruvi ühe parameetri muutmine (näiteks monteerimisüksuse projekteerimisetapis) toob kaasa parameetri parameetri muutmise nagu detaili joonisel ja selle valmistamise tehnoloogilises protsessis.
Parameetrilised lingid võivad olla mitte ainult mõõtmelised, vaid ka loogilised. See võimaldab teil luua täielikult assotsieeruvaid ja parameetritega projekte. Näiteks saate luua sisepõlemismootori ühe mudeli. Ja konkreetse automudeli korral määrake parameetriteks silindrite arv ja tüüp, samas kui tootekirjelduses võetakse arvesse ainult neid osi ja vastavaid parameetreid, mis on valitud kujundusele omased. See võimaldab ühel mudelil sisaldada suurt hulka struktuuride paigutusi ja tehnoloogilised protsessid seotakse automaatselt osade parameetritega.
Parameetriline disain on peaaegu kõigi kaasaegsete CAD-süsteemide (nt T-Flex) keskmes.
Kaasaegsete cnc-masinate tehnoloogilised omadused. Võimalused, seadmed. Uued ebatraditsioonilised paigutused
Kaasaegsed CNC-masinad on kõrge tootlikkusega ja võimaldavad teil keskenduda ühele operatsioonile suurel hulgal üleminekuid, mis tavapäraselt viidi läbi mitme masinaga.
Nii et kõige lootustandvamaid peetakse praegu pöördekeskusteks. Need võimaldavad teil teostada kõiki võimalikke pöörde üleminekuid, samuti täiendavat puurimist ja freesimist ning sageli käikude hobisemist ja lihvimist. Sellised masinad on sageli varustatud vastus spindliga ja võimaldavad töödelda mõlemalt küljelt koos tooriku automaatse üleviimisega peavõllilt vastu spindli.
Viimasel ajal on kalduvus välja töötada uusi paigutusi, mis pole tööpinkide jaoks tavapärased - ilma lineaarsete liikumisteta. Näiteks Stewarti platvormiga viieteljelised Hexapodi masinad, samuti ainult pöörlevate liigutustega masinad (nagu mõned robotid).
