лекции / лекции5-7

k – шагов для определения влияния изменения фазовых переменных на выходной параметр.

Достоинство метода: высокая точность.

Статические методы одновариантного анализа

1. Метод наихудшего случая

2. Метод Монте-Карло

Входной информацией для реализации статических методов является следующее сведения:

1. Закон распределения внутренних параметров.

2. Предельно-допустимое отклонение внешних параметров

3. Условия работоспособности (предельно-допустимые отклонения выходных параметров).

1. Метод наихудшего случая.

Входной информацией является

1. максимально-допустимое отклонения внешних параметров

2. условия работоспособности

Основой метода является определение вектора Q внешних параметров с такими отклонениями от номинальных значений, каждый из которых ведет к ухудшению выходного параметра.

Условия работоспособности:

1. y_i < TT_i

или

2. y_i > TT_i

Главная задача формирования вектора внешних параметров – это определение знака коэффициента чувствительности

Если задано 1е условие работоспособности, то “+”.

Если задано 2е условие работоспособности, то знак коэффициента чувствительности “-”.

т.о. для каждого внешнего параметра определяется его максимальное значение при ухудшении выходного параметра.

2. Метод Монте-Карло (это вероятностный метод).

Входной информацией является

1. закон распределения внутренних параметров

2. условия работоспособности.

Принцип метода: многократное моделирование внутреннего состояния объекта и определение выполнения условий работоспособности.

Алгоритм реализации метода:

1. Формирование нормально-распределенного нормированного вектора нескоординированных внутренних параметров L

2. Определяются коэффициенты корреляции, и формируется вектор D

3. Определение условий работоспособности для заданного вектора D (одновариантный анализ).

4. Повторение 1-3 необходимое количество раз; т.к. количество внутренних параметров может быть велико, то не всегда возможно рассмотреть все варианты сочетания внутренних параметров. Поэтому определятся вероятность того, что изделие будет работоспособно для всей области внутренних параметров и вероятность тем лучше, чем > вариантов вектора внутренних параметров моделирования.

Если необходимо получить, точность 0,001 с вероятностью 0,95, то в среднем количество испытания должно быть 10⁶ – 10⁸.

12.03.03

Автоматизация структурного синтеза

Структурный синтез – то составление описания структуры объекта, т.е. его состава и связи между составляющими.

5 уровней сложностей:

1. Когда задана структура объекта, необходимо определить оптимальные параметры.

2. Необходимо произвести выбор структуры объекта при небольшом количестве вариантов и низкой (малой) сложности структур.

3. Необходимо выбрать вариант бесконечного множества структур. Но 2 условия:

1) количество вариантов не позволяет осуществить полный перебор

2) большая (высокая) сложность структур.

4. Синтез сложных структур с выбором из неограниченного количества вариантов

5. Необходимо принять техническое решение, основанное на заранее неизвестных принципах работы.

Независимо от уровня сложности. Для того, чтобы автоматизировать процесс синтеза, необходимо получить математическую модель на 3-х уровнях:

1. Базовый элемент условно неделимая часть объекта.

2. Макроэлемент.

Признаки: совокупность базовых элементов, выполняющих одинаковую функцию

Сборочная единица (редуктор) – в машиностроении.

Логическая схема в ЭВМ.

3. Системный уровень (или завершенная структура) - описание отдельных элементов и связей между ними.

Система искусственного интеллекта базируется на 3-х понятиях

1. Фрейм

2. Семантическая сеть

3. Предикаты

Фрейм – упорядоченная структура данных об объекте.

Может служить для описания базового элемента и макроэлемента и отражать иерархию объекта, т.е. уровни соподчиненности объекта.