Решение задачи недифференцируемой оптимизации для объекта с распределёнными параметрами на основе приближенной квазиасимптотической модели


Цитировать

Полный текст

Аннотация

Рассмотрена возможность применения приближённых квазиасимптотических моделей при решении задачи быстродействия при нагреве. Для решения задачи быстродействия использовался численный алгоритм с применением экстраполирования минимизируемого поля сплайнами на каждой итерации. Показано, что такой подход к решению задачи быстродействия позволяет обеспечить достаточную точность определения предельно допустимой точности и длительностей интервалов управления для одно-, двух- и трёхинтервального управления.

Об авторах

Николай Владимирович Дилигенский

Самарский государственный технический университет

Email: usat@samgtu.ru
д.т.н., проф., засл. деятель науки РФ), зав. кафедрой, каф. управления и системного анализа в теплоэнергетике; Самарский государственный технический университет

Александр Порфирьеви Ефимов

Самарский государственный технический университет

Email: a_efimov@newmail.ru
к.т.н., доц.), доцент, каф. управления и системного анализа в теплоэнергетике; Самарский государственный технический университет

Список литературы

  1. Рапопорт Э. Я. Оптимизация процессов индукционного нагрева металла. М.: Металлургия, 1993. 279 с
  2. Рапопорт Э. Я. Альтернансный метод в прикладных задачах оптимизации. М.: Наука, 2000. 336 с.
  3. Ефимов А. П. Метод построения равномерно-пригодных аппроксимаций решений нестационарных задач теплопроводности в телах конечных размеров // Вестн. Сам. гос. техн. ун-та. Сер. Техн. науки, 2008. № 2(22). С. 196-200.
  4. Дилигенский Н. В., Ефимов А. П. Использование принципа дополнительности для конструирования систем математических моделей задач теплопроводности с требуемыми аппроксимативными свойствами / В сб.: Труды Третьей Российской национальной конференции по теплообмену. Т. 7. М.: МЭИ, 2002. С. 111-114.
  5. Ефимов А. П. Алгоритм сплайновой экстраполяции при решении задач полубесконечной оптимизации // Вестн. Сам. гос. техн. ун-та. Сер. Техн. науки, 2009. № 2(24). С. 25-32.
  6. Ефимов А. П. Применение алгоритма сплайновой экстраполяции при решении задач полубесконечной оптимизации // Вестн. Сам. гос. техн. ун-та. Сер. Техн. науки, 2010. № 2(26). С. 44-51.

Дополнительные файлы

Доп. файлы
Действие
1. JATS XML
Скачать

© Самарский государственный технический университет, 2011

Creative Commons License
Эта статья доступна по лицензии Creative Commons Attribution 4.0 International License.

Согласие на обработку персональных данных с помощью сервиса «Яндекс.Метрика»

1. Я (далее – «Пользователь» или «Субъект персональных данных»), осуществляя использование сайта https://journals.rcsi.science/ (далее – «Сайт»), подтверждая свою полную дееспособность даю согласие на обработку персональных данных с использованием средств автоматизации Оператору - федеральному государственному бюджетному учреждению «Российский центр научной информации» (РЦНИ), далее – «Оператор», расположенному по адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А, со следующими условиями.

2. Категории обрабатываемых данных: файлы «cookies» (куки-файлы). Файлы «cookie» – это небольшой текстовый файл, который веб-сервер может хранить в браузере Пользователя. Данные файлы веб-сервер загружает на устройство Пользователя при посещении им Сайта. При каждом следующем посещении Пользователем Сайта «cookie» файлы отправляются на Сайт Оператора. Данные файлы позволяют Сайту распознавать устройство Пользователя. Содержимое такого файла может как относиться, так и не относиться к персональным данным, в зависимости от того, содержит ли такой файл персональные данные или содержит обезличенные технические данные.

3. Цель обработки персональных данных: анализ пользовательской активности с помощью сервиса «Яндекс.Метрика».

4. Категории субъектов персональных данных: все Пользователи Сайта, которые дали согласие на обработку файлов «cookie».

5. Способы обработки: сбор, запись, систематизация, накопление, хранение, уточнение (обновление, изменение), извлечение, использование, передача (доступ, предоставление), блокирование, удаление, уничтожение персональных данных.

6. Срок обработки и хранения: до получения от Субъекта персональных данных требования о прекращении обработки/отзыва согласия.

7. Способ отзыва: заявление об отзыве в письменном виде путём его направления на адрес электронной почты Оператора: info@rcsi.science или путем письменного обращения по юридическому адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А

8. Субъект персональных данных вправе запретить своему оборудованию прием этих данных или ограничить прием этих данных. При отказе от получения таких данных или при ограничении приема данных некоторые функции Сайта могут работать некорректно. Субъект персональных данных обязуется сам настроить свое оборудование таким способом, чтобы оно обеспечивало адекватный его желаниям режим работы и уровень защиты данных файлов «cookie», Оператор не предоставляет технологических и правовых консультаций на темы подобного характера.

9. Порядок уничтожения персональных данных при достижении цели их обработки или при наступлении иных законных оснований определяется Оператором в соответствии с законодательством Российской Федерации.

10. Я согласен/согласна квалифицировать в качестве своей простой электронной подписи под настоящим Согласием и под Политикой обработки персональных данных выполнение мною следующего действия на сайте: https://journals.rcsi.science/ нажатие мною на интерфейсе с текстом: «Сайт использует сервис «Яндекс.Метрика» (который использует файлы «cookie») на элемент с текстом «Принять и продолжить».