КАТЕГОРИИ: Архитектура-(3434)Астрономия-(809)Биология-(7483)Биотехнологии-(1457)Военное дело-(14632)Высокие технологии-(1363)География-(913)Геология-(1438)Государство-(451)Демография-(1065)Дом-(47672)Журналистика и СМИ-(912)Изобретательство-(14524)Иностранные языки-(4268)Информатика-(17799)Искусство-(1338)История-(13644)Компьютеры-(11121)Косметика-(55)Кулинария-(373)Культура-(8427)Лингвистика-(374)Литература-(1642)Маркетинг-(23702)Математика-(16968)Машиностроение-(1700)Медицина-(12668)Менеджмент-(24684)Механика-(15423)Науковедение-(506)Образование-(11852)Охрана труда-(3308)Педагогика-(5571)Полиграфия-(1312)Политика-(7869)Право-(5454)Приборостроение-(1369)Программирование-(2801)Производство-(97182)Промышленность-(8706)Психология-(18388)Религия-(3217)Связь-(10668)Сельское хозяйство-(299)Социология-(6455)Спорт-(42831)Строительство-(4793)Торговля-(5050)Транспорт-(2929)Туризм-(1568)Физика-(3942)Философия-(17015)Финансы-(26596)Химия-(22929)Экология-(12095)Экономика-(9961)Электроника-(8441)Электротехника-(4623)Энергетика-(12629)Юриспруденция-(1492)Ядерная техника-(1748) |
И оптимизация механизма
Реализация плана эксперимента В соответствии с разработанным планом осуществляется моделирование механизма АКУ, определяются для каждого опыта значения функции j(…), после чего рассчитываются коэффициенты линейной модели. Далее реализуется метод пошаговой оптимизации (Бокса-Уилсона, крутого восхождения). Напомним, метод пошаговой оптимизации состоит в последовательном движении по градиенту функции j(…). При этом факторы (в их натуральном выражении!) получают приращения, начиная от нулевого уровня, в соответствии с соотношениями: D хi= ± biJia, где а – множитель, позволяющий пропорционально уменьшить или увеличить значения приращений факторов; знак «+» или «-» ставится в зависимости от того, каков знак рассчитанного коэффициента bi при факторе (например, если коэффициент bi<0, то следовательно для движения к экстремуму необходимо уменьшать значения фактора, и знак должен быть «-»). При выборе коэффициента а требуется внимательность. Дело в том, что приращения факторов не должны быть большими, чтобы не «проскочить» экстремум. При этом малые приращения увеличивают количество шагов и время моделирования. Таким образом, при выборе масштабного множителя а необходимо увязать два этих противоречия. В результате реализации построенного плана и последующей пошаговой оптимизации получены значения параметров механизма, которые можно считать наилучшими. Эти значения следующие: =427,4; =602; =1421,6; =1593,2; =-74,8; =-148,3; =-144; =-75,6; =51,9; =-104,8; =0,27; =1049,6; =-104,8; =0,232; =1635,9; =-84,2; =0,555. Еще раз отметим особенность данного механизма, о которой уже упоминалось: очень высокая чувствительность к малейшему изменению его параметров. Важно также понимать, реализация плана эксперимента осуществляется по отношению к математической модели механизма, описывающей взаимодействие его элементов, их скорости и ускорения на основе принципов теории механизмов и машин.
Дата добавления: 2014-01-04; Просмотров: 271; Нарушение авторских прав?; Мы поможем в написании вашей работы! Нам важно ваше мнение! Был ли полезен опубликованный материал? Да | Нет |