Кафедри
Постійне посилання на розділhttps://repository.kpi.kharkov.ua/handle/KhPI-Press/35393
Переглянути
14 результатів
Результати пошуку
Документ Проблемы оптимизации технологического процесса механообработки металлов(Полтавський національний технічний університет ім. Юрія Кондратюка, 2015) Лимаренко, Вячеслав ВладимировичПредложено решение задачи синтеза оптимального технологического процесса изготовления изделий методами механообработки металлов, основанное на операциях резания с использованием методов искусственного интеллекта – генетических алгоритмов, искусственных нейронных сетей и продукционных правил. Для синтеза оптимального технологического процесса разработана специализированная система поддержки принятия решений.Документ Оптимизационный подход к выбору параметров линейного импульсного индукционного электромеханического преобразователя(Національний технічний університет "Харківський політехнічний інститут", 2018) Болюх, Владимир Федорович; Щукин, Игорь СергеевичРазработан оптимизационный подход к выбору параметров линейного импульсного индукционного электромеханического преобразователя (ЛИИЭП) с многовитковым короткозамкнутым якорем. Он состоит в нахождении максимума интегрального критерия эффективности, учитывающего максимальную скорость и КПД преобразователя скоростного назначения, амплитуду и импульс электродинамических усилий в преобразователе силового назначения при минимальных превышениях температур, массе активных элементов и токе индуктора. При этом используется цепная математическая модель, которая учитывает взаимосвязанные электрические, магнитные, тепловые и механические процессы ЛИИЭП. Разработана методика поиска максимума интегрального критерия эффективности ЛИИЭП в поисковом пространстве с использованием глобального и локального методов оптимизации. В качестве глобального метода используются генетические алгоритмы, а в качестве локального – метод Нелдера-Мида. Установлены электрические параметры емкостного накопителя энергии и геометрические параметры ЛИИЭП, обеспечивающие наибольшие значения интегрального критерия эффективности в зависимости от принятого варианта стратегии оценки эффективности. В оптимизированных преобразователях скоростного и силового назначения интегральные критерии эффективности в среднем в 2,2 раза выше, чем в ЛИИЭП основного исполнения.Документ Optimal design of intelligent control systems of steam turbine using genetic algorithms(Institute of Information Theories and Applications FOI ITHEA, 2009) Fedyanyna, Khrystyna; Kucher, Ievgeniia; Severin, Valeriy PetrovichOne of the basic engineering problems of the automatic control systems synthesis for steam turbines is systems quality indices optimization task. The features of such task are defined by plenty of control systems structural parameters, complication of quality indices formalization and calculation, the systems models high order. The greatest difficulty of the control system synthesis is optimization models and methods design. The paper purpose is to develop models and methods for optimum design of the intelligent automatic control systems of atomic power station steam turbine using genetic algorithms. The steam turbine automatic control system is applied to stabilize turbine rotor frequency with high precision. The intelligent steam turbine control system includes a steam turbine, frequency sensor, intelligent frequency regulator, electro-hydraulic automatic drive and turbine adjusting valve. Input signals on an automatic drive can be given by the steam pressure regulator through the turbine management mechanism or by the electric power regulator. Assumptions substantiated to model the automatic control system and automatic drive as executive link of control system. The automatic drive diagram of principle includes electro-hydraulic transformer, sleeve valve, servomotor, position sensors and electronic part. In the paper were built the mathematical models of automatic drive and steam turbine, the models permanent parameters values were calculated, the mathematical models of the automatic control system were developed in state space with the intelligent frequency regulator, the regulator parameters were optimized with system quality indices using genetic algorithms.Документ Optimal synthesis of intelligent control systems of atomic power station using genetic algorithms(Institute of Information Theories and Applications FOI ITHEA, 2009) Jafari Henjani, Seyed Mojtaba; Severin, Valeriy PetrovichThe paper is devoted to the development of a perspective concept of atomic station power block intelligent automatic control systems synthesis on the basis of mathematical models and numeric methods of vector optimization of systems quality indexes using genetic algorithms. The methods for calculation of direct quality indexes and improved integral quadratic estimates have been created. The step-by-step principle of transition to the domain of system stability has been based. There have also been suggested vector objective functions including stability conditions and taking into consideration quality indexes priorities. The reliable genetic algorithms for vector objective functions optimization have been suggested. Mathematical models in the state space for intelligent automatic control systems of nuclear reactor and steam generator have been worked out. The quality indexes optimization of power block intelligent control systems has been carried out, which allowed to estimate various controller types efficiency.Документ Application of Genetic Algorithms to Vector Optimization of the Automatic Control Systems(Institute of Information Theories and Applications FOI ITHEA, 2009) Severin, Valeriy PetrovichMethods for calculation of quality indexes for automatic control systems are presented. For the optimization of quality indexes defined only in a stability domain a vector objective function of varied parameters of the system is proposed. The stepwise principle of successive satisfaction of constraints for the passage into the definition domain of quality indexes is considered, as well as a rational mechanism of its realization in the form of the priority optimization of the vector objective function. For the optimization of the vector objective functions genetic algorithms as vector optimization methods are presented. Their application allows one to steer the optimization process from any initial point of the space of varied parameters into the stability domain of the system and to find the optimum of the quality indexes in this domain. The efficiency of the proposed application of vector genetic algorithms for the quality indexes optimization is confirmed by computational experiments.Документ Синтез оптимальных систем автоматического управления энергоблока АЭС в нормальных режимах эксплуатации(Державний науково-технічний центр з ядерної та радіаційної безпеки, 2013) Северин, Валерий Петрович; Никулина, Елена НиколаевнаДля параметрического синтеза систем автоматического управления и изучения различных законов управления энергоблоком атомной электростанции при нормальных режимах эксплуатации построены математические модели систем управления ядерным реактором, парогенератором, паровой турбиной, энергоблоком. Выполнен синтез оптимальных систем автоматического управления с линейными и нечеткими регуляторами генетическими алгоритмами для ядерного реактора, парогенератора, паровой турбины и всего энергоблока, что позволяет сравнить нечеткие регуляторы и традиционные ПИД-регуляторы.Документ Многокритериальный синтез нечетких регуляторов систем управления энергоблока АЭС генетическими алгоритмами в среде MATLAB(НТУ "ХПИ", 2011) Северин, Валерий Петрович; Чернай, Валерий ФедоровичГенетическими алгоритмами выполнен синтез оптимальных систем автоматического управления с нечеткими ПИ регуляторами для ядерного реактора, парогенератора и паровой турбины, что позволяет сравнить нечеткие регуляторы с ПИД регуляторами. На основании моделей систем автоматического управления для энергоблока атомной электростанции выполнен параметрический синтез регуляторов систем управления в нормальных режимах эксплуатации — автоматического поддержания нейтронной мощности (режим "Н") и давления пара перед турбиной (режим "Т").Документ Multicriterion Synthesis of Intelligent Control Systems of Generating Unit of Nuclear Power Station(Iran University of Science & Technology, 2014) Jafari Henjani, Seyed Mojtaba; Severin, Valeriy PetrovichThe paper is devoted to solution of some problems in nuclear power station generating unit intellectual control systems using genetic algorithms on the basis of control system model development, optimizations methods of their direct quality indices and improved integral quadratic estimates. Some mathematical vector models were obtained for control system multicriterion quality indices with due consideration of stability and quality indices criteria, this increasing the reliability of optimal control system synthesis. Optimal control systems with fuzzy controllers were synthesized for nuclear reactor, steam generator and steam turbine, thus allowing comparison between fuzzy controllers and traditional PID controllers. Mathematical models built for nuclear power station generating unit control systems, including nuclear reactor, steam generator, steam turbine and their control systems interacting under normal operational modes, which permitted to perform parametrical synthesis of system and to study various power unit control laws. On the basis of power unit control system models controllers were synthesized for normal operational modes.Документ Diploidy-based Genetic Algorithm in Nonstationary Environment(Харьковский государственный политехнический университет, 1995) Klepikov, V. B.; Lysenko, L. I.; Mahotilo, K. V.; Sergeev, S. A.Документ Evolutionary Synthesis of Dynamical Object Emulator Based on RBF Neural Network(Nagoya University, 1996) Sergeev, S. A.; Mahotilo, K. V.The combination of Genetic Algorithms (GAs) and Artificial Neural Networks (ANNs) has already resulted in researchers advancing in quite a few real world applications but it is in control that this alliance yields much appreciable benefit. The paper reports a Radial Basis Function (RBF) network training technique which joins together global strategy of GAs and a local adjusting procedure typical for RBF networks. While activation function window centres and widths are processed via a "slow" numeric GA, output-layer neurone synaptic weights are defined by a "fast" analytical method. The technique allows to minimize not only the network hidden-layer size but also the pattern set required for training the adequate dynamical object neuroemulator.