- •Численные методы решения задач строительства
- •Часть 1
- •Предисловие
- •В ведение
- •Общие сведения о вычислительном эксперименте и математическом моделировании
- •Численные методы.
- •Погрешности вычислений
- •Понятия точности, устойчивости и сходимости при численном решении
- •Глава 1 Основные понятия матричного исчисления
- •1.1. Матрицы и векторы.
- •1.2. Матрицы специального вида
- •1.3. Действия над матрицами
- •1.4. Нормы матрицы и вектора
- •1.5. Функции ms Excel для операций над матрицами
- •Контрольные вопросы
- •Г лава 2. Численные методы решения нелинейных уравнений
- •2.1. Первый этап. Отделение корней
- •Второй этап. Этап уточнения корня
- •Iteration (итерация)- повторение, ре-зультат повторного применения какой-либо математической операции.
- •Метод половинного деления (бисекции)
- •Метод хорд
- •Метод Ньютона (метод касательных)
- •Модифицированный метод Ньютона
- •Реализация численных методов решения нелинейных уравнений средствами приложения ms Excel
- •Последовательность действий:
- •2.3.1. Решение нелинейных уравнений с использованием надстройки «Подбор параметра»
- •Последовательность действий
- •Контрольные вопросы
- •3.2. Прямые методы решения систем линейных алгебраических уравнений
- •3.2.1. Метод Гаусса
- •3.2.2. Метод прогонки
- •Алгоритм метода прогонки
- •3.3. Итерационные методы решения систем линейных алгебраических уравнений
- •3.3.1. Метод Якоби (простых итераций)
- •3.3.2. Метод Гаусса – Зейделя.
- •3.3.3. Условия сходимости итерационного процесса
- •3.5. Устойчивость решения слау относительно исходных данных (или обусловленность задач и вычислений)
- •3.6. Примеры решения слау с использованием электронных таблиц ms Excel
- •3.6.1. Реализация метода Гаусса
- •Последовательность действий
- •Прямой ход метода Гаусса.
- •3.6.2. Решение слау с помощью надстройки «Поиск решения»
- •Последовательность действий:
- •3.6.3. Реализация метода Якоби средствами приложения ms Excel
- •Последовательность действий
- •3.6.4. Реализация метода прогонки средствами приложения Excel
- •Последовательность действий
- •Контрольные вопросы
- •Г лава 4. Численное интегрирование
- •Алгоритм метода половинного шага.
- •4.1. Квадратурные формулы прямоугольников
- •4.2. Квадратурная формула трапеций
- •4.3. Квадратурная формула Симпсона
- •4.4. Реализация методов численного интегрирования средствами приложения Ms Excel
- •Последовательность действий:
- •Контрольные вопросы
- •Г лава 5. Аппроксимация
- •5.1. Задачи аппроксимации
- •5.2. Интерполирование функций
- •5.2.1. Постановка задачи интерполирования
- •5.2.2. Интерполяционная формула Лагранжа
- •5.3. Среднеквадратичное приближение функций
- •5.3.1. Постановка задачи
- •5.3.2. Метод наименьших квадратов
- •5.3.3. Линейная эмпирическая формула (линейная регрессия)
- •5.3.4. Коэффициент корреляции
- •5.3.5. Квадратичное (параболическое) приближение
- •5.3.6. Эмпирические формулы с двумя параметрами (метод выравнивания)
- •5.4. Решение задач аппроксимации с помощью электронных таблиц Excel
- •5.4.1. Построение уравнений регрессии методом наименьших квадратов с использованием надстройки «Поиск решения»
- •Последовательность действий
- •5.4.2. Построение линейной эмпирической формулы с использованием встроенных функций линейн и тенденция
- •Последовательность действий
- •Последовательность действий
- •Контрольные вопросы
- •Глава 6. Численные методы оптимизации
- •6.1. Общие сведения
- •6.1.1. Математическая модель задачи оптимизации
- •6.1.2. Классификация задач математического программирования
- •6.2. Постановка задачи оптимального проектирования
- •6.3. Задачи линейного программирования
- •6.3.1. Общая постановка задачи
- •6.3.2. Геометрический смысл системы линейных неравенств
- •Случай n проектных параметров.
- •6.3.3. Геометрический метод решения задач линейного программирования
- •Последовательность действий:
- •6.3.4. Симплекс-метод решения задач линейного программирования
- •Примеры задач линейного программирования в сфере проектирования и управления строительным производством
- •6.4.1. Задача об оптимальном плане выпуска продукции
- •6.4.2. Задача об оптимальном раскрое материалов (о минимизации отходов)
- •6.4.3. Задача о планировании смен на предприятии
- •6.4.4. Задача о покрытии местности при строительстве объектов
- •6.4.5. Транспортная задача
- •Задача о назначениях (проблема выбора)
- •6.5. Решение задач оптимизации с помощью ms Excel
- •6.5.1. Решение задачи планирования производства
- •Последовательность действий:
- •6.5.2. Решение транспортной задачи
- •Последовательность действий:
- •Контрольные вопросы
- •Литература
- •Глава 1 16
- •Глава 2. 27
- •Глава 3. 51
- •Глава 4. 86
- •Глава 5. 100
- •Глава 6. 125
6.4.2. Задача об оптимальном раскрое материалов (о минимизации отходов)
В строительном деле достаточно часто приходится решать проблему раскроя полуфабрикатов или минимизации отходов производства.
Постановка задачи. Из имеющихся заготовок в виде досок длиной D каждая требуется получить bi частей длиной Li (i=1,2,…,m). Имеется несколько вариантов раскроя Vj (j=1,2,…,n) каждой доски L (план раскроя).
При каждом j-м
варианте раскроя получается aij
частей
длиной lj.
(При этом
Требуется так распилить доски, чтобы было как можно меньше отходов, или требуемое количество частей должно быть получено из минимального количества заготовок. |
В качестве независимых параметров выбираем xj – количество досок (заготовок), распиленное по j-му варианту.
Оптимизацию будем проводить исходя из минималь-ного количества распиленных заготовок.
Математической модели задачи имеет вид: минимизировать целевую функцию
при ограничениях:
Задачи об оптимальном раскрое довольно разнообразны и в качестве примера рассмотрим еще один вариант такой задачи.
Пример 6.7. При серийном производстве некоторого изделия из полос проката длиной 5000мм необходимо вырезать 3 вида заготовок. Номер, длина и количество заготовок:
№1 длина 1655мм, 1шт.
№2 длина 1050мм, 5шт.
№3 длина 210мм, 1шт.
Требуется составить оптимальный план раскроя, чтобы получить комплект заготовок для 12 изделий и израсходовать при этом минимальное количество полос.
Решение
Оптимизацию будем производить, исходя из минимальных отходов полос проката при их раскрое.
Составим таблицу - карту раскроя:
Cпособ раскроя |
Количество заготовок длиной (мм) |
Полезно используемая длина (мм) |
Длина отходов (мм) |
Количество полос |
||
1655 |
1050 |
210 |
||||
1 2 3 4 |
3 2 1 0 |
0 1 3 4 |
0 1 0 1 |
4965 4570 4805 4410 |
35 430 195 590 |
x1 x2 x3 x4 |
Таким образом, получилось четыре способа раскроя полос.
В качестве проектных параметров возьмем: xi – количество прокатных полос, раскроенных i-способом.
Определим длину отходов при каждом способе раскроя.
В качестве функции цели примем суммарную длину отходов, которая должна быть минимальной:
Zmin = 35x1 + 430x2 + 195x3 + 590x4.
Запишем ограничения. Для 12 изделий необходимо заготовок:
№1 – 12 шт. №2 – 12 × 5 шт.; №3 – 12 шт.
Ограничения записываем исходя из условий, что количество заготовок для 12 изделий должно быть не меньше соответственно 12, 60, 12:
6.4.3. Задача о планировании смен на предприятии
Полученная ММ задачи об оптимальном раскрое материалов (6.23) – (6.25) может быть использована также при решении задач о планировании смен на предприятии.
Только в этом случае содержательный смысл параметров будет другой, а именно:
Vj (j=1,2,…,n) – возможные в течение дня смены;
Li (i=1,2,…,m) – определенное время дня;
аij = 1, если Vj предусматривает работу во время Li, в противном случае аij = 0;
bi – число работников, требующихся в момент времени Li;
xj – количество работников смены Vj.

.
Это условие, наложенное на коэффициенты,
содержится в определении «вариант
раскроя» и не является условием
оптимизации).