- •4. Численные ( поисковые) методы определения оптимума в задачах од-
- •Экзаменационный билет n 2
- •Экзаменационный билет n 3
- •Экзаменационный билет n 4
- •2. Численные ( поисковые) методы определения оптимума в задачах
- •Экзаменационный билет n 5
- •2. Функция желательности.
- •Экзаменационный билет n 6
- •1. Численные ( поисковые) методы определения оптимума в задачах
- •Экзаменационный билет n 7
- •Экзаменационный билет n 8
- •Экзаменационный билет n 9
- •2. Последовательный симплексный метод.
- •Экзаменационный билет n 11
- •2. Последовательный симплексный метод.
- •Экзаменационный билет n 12
- •Экзаменационный билет n 13
- •1. Основные понятия, используемые в задачах оптимизации техноло-
- •Экзаменационный билет n 14
- •Экзаменационный билет n 15
- •Экзаменационный билет n 16
- •1. Основные понятия, используемые в задачах оптимизации техноло-
- •Экзаменационный билет n 17
- •1. Численные ( поисковые) методы определения оптимума в задачах од-
- •2. Построение комплексного показателя эффективности. Последова-
- •Экзаменационный билет n 18
- •1 Численные ( поисковые) методы определения оптимума в задачах
- •Экзаменационный билет n 19
- •1 Основные понятия, используемые в задачах оптимизации техноло-
- •Экзаменационный билет n 20
- •2. Последовательный симплексный метод.
- •Экзаменационный билет n 21
- •2. Последовательный симплексный метод.
- •Экзаменационный билет n 22
Экзаменационный билет n 5
Ивановская Кафедра МТТМ
текстильная курс 3, спец. 280300
академия Технология текстильных изделий»
Дисциплина Оптимизация
технологических процессов
1. Аналитический метод определения оптимума в задачах безуслов-
ной многомерной оптимизации. Метод Фибоначчи.
2. Функция желательности.
3. Задача. По данным активного эксперимента получена математическая
модель качества прочеса ленты ( кол-во пороков ленты ) следующего вида:
Y= 0,24 - 0,105*x1 - 0,16*x2 + 0,082*x3 + 0,235*x1*x1 + 0,237*x1*x2 +
+ 0,242*x2*x2 + 0,375*x3*x1 + 0,229*x3*x2+0,275*x3*x3.
Необходимо определить оптимальные заправочные характеристики
(Х1,Х2,Х3) гребнечесальной машины аналитическим 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 Сортировки, мм |
26 |
28 |
30 |
2 |
Зав.кафедрой МТТМ
профессор В.Д.Фролов
Экзаменационный билет n 6
Ивановская Кафедра МТТМ
текстильная курс 3, спец. 280300
академия Технология текстильных изделий»
Дисциплина Оптимизация
технологических процессов
1. Численные ( поисковые) методы определения оптимума в задачах
одномерной безусловной оптимизации методом Фибоначчи.
2. Построение комплексного показателя эффективности. Последо-
вательная оптимизация частных показателей эффективности.
3. Задача. В результате обработки экспериментальных данных
получена взаимосвязь P-разрывной нагрузки пряжи, сН от
коэффициента крутки Lт следующего вида:
Р = -806,6468 + 33,0716*Lт - 0,2577*Lт2
Необходимо методом золотого сечения определить оптимальное значение
коэффициента крутки пряжи. Eps=0,1
X |
Коэффициент крутки (Т /100) |
||||||||
Y |
53,8 |
57,5 |
61,0 |
64,7 |
66,4 |
69,1 |
71,8 |
71,5 |
78,9 |
Разрывная нагрузка |
Пряжа 18,5 текс |
||||||||
пряжи Р, сН |
228 |
237 |
249 |
258 |
266 |
244 |
238 |
212 |
206 |
Зав.кафедрой МТТМ
профессор В.Д.Фролов