1. Основные понятия, используемые в задачах оптимизации техноло-

гических. процессов. Виды оптимизационных задач. Этапы решения оптимизационных задач оптимизации.

2. Аналитический метод определения оптимума в задачах безусловной одно- мерной оптмизации.

3. Численные ( поисковые) методы определения оптимума в задачах од-

мерной безусловной оптимизации: Метод последовательной дихотамии.

4. Численные ( поисковые) методы определения оптимума в задачах од-

мерной безусловной оптимизации: Метод золотого сечения. Метод

с использованием производной целевой функции. Метод Фибоначчи.

5. Аналитический метод определения оптимума в задачах безусловной многомерной оптмизации.

6. Об алгоритмах численных методов многомерной безусловной оптимизации. Численные ( поисковые) методы нулевого порядка.

7. Последовательный симплексный метод.

8. Метод наискорейшего спуска.

9. Методы решения многокритериальных оптимизационных задач. Методы

выделение главного критерия или использование обобщенных крите-

риев оптимизации, требованиея к ним.

10. Функция желательности.

11. Построение комплексного показателя эффективности. Последова-

тельная оптимизация частных показателей эффективности.

12. Линейное программирование.

Экзаменационный билет N 1

Ивановская Кафедра МТТМ

текстильная курс 3, спец. 280300

академия Технология текстильных изделий»

Дисциплина Оптимизация

технологических процессов

1. Методы и способы получения математических моделей. Пассивный

и активный эксперимент.

2. Численные ( поисковые) методы определения оптимума в задачах

одмерной безусловной оптимизации методом дихотомии ( деления

отрезка на пополам).

3. По данным активного эксперимента получена математическая

модель средней длины волокна в ленте, мм следющего вида:

Y= 31,706- 0,031*x1 + 0,031*x2 + 0,014*x3 + 0,119*x1*x1+0,137*x1*x2 -

- 0,282*x2*x2 - 0,018*x3*x1 - 0,067*x3*x2 - 0,024*x3*x3.

Необходимо определить оптимальные заправочные характеристики

(Х1,Х2,Х3) гребнечесальной машины диссоциативно-шаговым методом

Факторы и уровни кодирования факторов

Факторы	Уровни варьирования			Интервал
	-1	0	+1
Х1 - число циклов, мин-1	170	180	190	10
Х2 - величина питания, мм	6,2	6,7	7,1	0,5
Х3 - величина зоны сортиро вки,мм	26	28	30	2

Зав.кафедрой МТТМ

профессор В.Д.Фролов

Экзаменационный билет n 2

Ивановская Кафедра МТТМ

текстильная курс 3, спец. 280300

академия Технология текстильных изделий»

Дисциплина Оптимизация

технологических процессов

1. Математическое описание технологических процессов. Математи-

ческие модели. Параметры оптимизации

2. Аналитический метод определения оптимума в задачах безуслов-

ной многомерной оптимизации.

3. Задача. В результате обработки экспериментальных данных получена

взаимосвязь Cv-коэффициента вариации ( неровноты) ленты от R-

разводки в вытяжном приборе прядильной машины следующего вида:

Cv = 14,773 – 0,1852*R + 0,00094*R²

Необходимо методом "золотого сечения" определить оптимальное значение

разводки. Eps=0.1

X	Разводка R1 (мм) в первой зоне
Y	78	91	104	117	130
Коэффициент вариации СV, %	6,4	5,75	5,65	5,95	6,6

Зав.кафедрой МТТМ

профессор В.Д.Фролов