Сканирование

Важнейшим моментом при использовании метода сканирования [c.514]

Нетрудно получить оценку вычислительных затрат при применении метода сканирования. Так, в случае поиска оптимума целевой функции при условии, что точность определения положения этого оптимума равна А, т. е. искомые значения нормализованных переменных не должны отличаться от истинного положения оптимума на величину, большую, чем А, число рассчитываемых значений целевой функции составит [c.513]

Метод сканирования длителен, но осуществим для функции одной переменной- Если ж(з его применять для функции многих переменных, то число расчетов оказывается столь большим, а их осмысливание настолько затруднительным, что практическое использование этого метода становится, как правило, бессмысленным- Так, если у t (ж , и можно проверить каждый из х в р точках, то у придется определять раз для к переменных необходимо у опреде.лить р раз. [c.184]

При этом сканирование ведется по /г — 1 переменным, а соответствующее значение переменной х, рассчитывается из выражении (IX, 105). Разумеется, что находимое значение x также должно проверяться на допустимый диапазон изменения, который для нормализованных переменных, например, равен [0,11. [c.513]

Известен ряд вариантов этого метода, позволяющих уменьшить вычислительную работу при сканировании. Можно, например, увеличить шаг поиска в 2 раз и проводить расчеты при крупных шагах 2 "е- Проводя расчеты, наблюдают за величиной у. Найдя широкую оптимальную область, начинают движение в ней, уменьшив шаг в два раза — до 2 - г. Всю процедуру повторяют до получения узкого интервала вблизи экстремума. Этот метод хотя и эффективнее простого сканирования, также весьма трудоемок- [c.179]

Существуют различные модификации метода сканирования, применяемые в основном для сокращения объема вычислений. Одна из таких модификаций заключается в том, что используется алгоритм с переменным, шагом сканирования. Вначале величина шага выбирается достаточио большой, по возможности значительно превышающей требуемую точность определения положения оптимума, и вьшолняется грубый поиск, который локализует область нахождения глобального оптиму.ма. После того как эта область определена, производится поиск с меньшим шагом только в пределах указанной области. Практически можно организовать целый ряд таких процедур последовательного уточнения положения оптимума. Необходимый [c.513]

Имеются и другие модификации метода сканирования, например сканирование по спирали (рис. 1Х-21), за счет чего также удается сократить объем р с. 1Х-21. Сканирование по вычислений. При этом можно иногда спирали. [c.514]

Если ЭВМ направляет гониометр на поиск пика для измерения его интенсивности, то углы регулируются в пределах почти одного градуса по 20 пика, и затем гониометр медленно сканирует по пику до тех пор, пока счетчик не просуммирует полную интегральную интенсивность и ЭВМ не зарегистрирует время, необходимое для сканирования. Затем [c.397]

Таким образом, результат при 852 °С наилучший. Учитывая, что экстремум при осуществлении химических процессов обычно является пологим, а также то, что ошибка в измерениях температуры близка к 10 °С, дальнейший поиск прекратим. Таким образом, поиск по методу золотого сечения потребовал проверки результата всего в четырех точках. При использовании сканирования потребовалась бы проверка результатов в И точках, отстоящих друг от друга на 20 °С. [c.219]

При больших значениях АЯ (процессы частичного и полного окисления, глубокого гидрокрекинга) различие Та я Т может достигать нескольких сотен, а иногда и тысяч градусов. В этих случаях найденное приближенное решение удобно использовать в качестве угловой точки отрезка для сканирования (см. [7]). [c.121]

Поиск осуществляют методом сканирования по ряду точек, характеризующих время назначения ремонтов (/р , ip P) или время проведения профилактик tn в зависимости от типа стратегии. [c.252]

Интерактивный режим позволяет пользователю выбрать вариант постановки задачи термоэкономической оптимизации (из заданной пользователем совокупности критериев оптимальности и соответствующих наборов оптимизирующих переменных) выбрать варианты расчета технологических подсистем (по уровню детализации моделей) выбрать вариант расчета каждой из энергетических подсистем (эксергетическая производительность подсистемы, обобщенная термоэкономическая модель подсистемы данного типа, традиционная математическая модель) выбрать метод безусловной оптимизации из имеющихся в библиотеке и задать его параметры выбрать и задать параметры метода условной оптимизации применить метод декомпозиционной релаксации, сократив число оптимизирующих переменных провести выборочное сканирование области поиска по одной или группе переменных выбрать варианты печати результатов моделирования в начальной и конечной точке поиска, промежуточных результатов оптимизации. [c.418]

Выборочное сканирование области поиска [c.419]

Метод сканирования заключается в последовательном вычислении критерия оптимальности в ряде точек, принадлежащих области изменения независимых переменных, и нахождении среди этих точек такой, в которой критерий оптимальности имеет наименьшее (наибольшее) значение. [c.387]

К недостаткам метода относится необходимость вычисления критерия для большого числа точек. Последнее обстоятельство существенно ограничивает возможности использования метода сканирования. Практически этим методом могут решаться задачи, для которых число независимых переменных не превышает 2—3, кроме того, расчет одного значения критерия не требует большого объема вычислений. [c.387]

КИМ образом, вместо N параметров ищутся всего два параметра 0, СС2- Поиск параметров 0 , 7 , б , 0, 2, обеспечивающих минимум функционала, можно вести различными методами градиентными, случайного поиска, сканированием. [c.189]

После уточнения первичных оценок параметров к, п с помощью метода сканирования, примененного в виду малости числа параметров (двух), зависимость (3.270) для скорости зародышеобразования приобрела вид [c.320]

Для решения экстремальной задачи уровня А—задачи выбора оптимального показателя надежности ХТС — используют метод сканирования по ряду предварительно задаваемых значений уровня надежности системы. Каждое новое значение показателя Р( + )(Х) задается в результате коррекции предыдущей его величины по полученному из соотношения (3.4) значению глобального критерия Згод- [c.226]

На рис. 1.8 приведена блок-схема алгоритма оптимального расчета колонны с учетом приведенных затрат. Оптимизация осуществлялась методом сканирования с переменным шагом. Метод заключается в последовательном просмотре значений критерия оптимальности в ряде точек, принадлежащих области независимых переменных, и нахождении среди этих точек такой, в которой критерий оптимальности принимает минимальное значение. Этот метод позволяет определить глобальный экстремум функции. При этом задаются диапазоном изменения - скорости пара на полное сечение колонны W и флегмового числа Л - с соответствующим шагом. В процедуре расчета критерия оптимальности на каждом шаге определяется число тарелок и тарелка ввода питания в виде отдельной процедуры проектного расчета колонны. [c.70]

В первоначальных расчетах был использован один из наиболее простых и надежных методов оптимизации — метод сканирования [66], который гарантировал нахождение глобального оптимума. Использование алгоритма поиска на сетке переменных Со и Шп с переменным шагом сканирования свело решение к просмотру значений себестоимости очистки (или себестоимости рекуперируемого бензина) при заданном значении одной переменной (ш)п) для ряда значений другой переменной (со), которые определялись как отстоящие друг от друга на величину шага Асо. После того как весь диапазон изменения Со при заданном значении Wп был исследован и для него было найдено минимальное значение С (себестоимости), осуществлялось изменение значения на величину шага Ли п. На первом этапе величина шага была выбрана достаточно большой (Дсо = 4 г/м Ашп = = 0,05 м/с), значительно превышающей требуемую точность определения оптимума, т. е. выполнен грубый поиск, который локализовал область нахождения глобального оптимума. Затем был произведен поиск с меньшим шагом (Асо = 1 г/м Wn = = 0,01 м/с), но в более узкой области. [c.176]

В том случае, когда требуется найти все решения нелинейной системы уравнений, для определения примерного расположения корней иногда прибегают к грубому сканированию. Количеств вычислений при этом пропорционально некоторой степени у. Ясно, что с уменьшением у количество вычислений может существенно-снизиться. [c.85]

Названием методы нелинейного программирования объединяется большая группа численных методов, многие из которых приспособлены для репгения оптимальных задач соответствующего класса. Выбор того или иного метода обусловлен сложностью вычисления критерия оптимальности и сложностью ограничивающих условий, необходимой точностью решения, мощностью имеющейся машины и т. д. Ряд методов нелинейного программирования практически постоянно используется в сочетании с другими методами оптимизации, как, например, метод сканирования (см. главу IX, стр. 551) в динамическом программировании. Кроме того, эти методы служат основой построения систем автоматической оптими- [c.33]

Таким образом, число вычислений критерия оптимальности при определении положения оптимума методом сканирования возрастает в показательной зависимости от размерности решаемой задачи. Поэтому эффективное применение данного метода в основном 01 ра-ничивается задачами невысокой размерности я 2 — 3, если используется простейший алгоритм поиска, рассмотренный выше, для отыскания оптимума с невысокой точностью. [c.513]

Положение оптимума может быть уточнено, если перенести центр сканирования в определенную на предыдущем этапе точку наименьшего змачения функции цели и новое сканирование проводить с уменьшенным приращением радиуса витка. [c.515]

Следует отметить, что сканирование по спирали удобно применять лишь для случая двух независимых переменных, так как пр11 большем числе переменных расчеты положения очередной проверяемой точки существенно усложняются. Например, для трех переменных исследуемыми точками нужно покрывать уже сферическую поверхность. [c.515]

Метод сканирования. Если е — наименьшее изменение, которое приводит к ощутимому изменению у, то область поиска з тах—а т1п МОЖНО разбить на (Хщах—1 интервалов и исследовать у на границе каждого интервала- Сравнивая найденные значения у, выберем из них оцтимальное. Такой метод называют сканированием (обеганием). Он прост в постановке, позволяет точно определить положение экстремума, но требует очень длительной вычислительной работы. [c.179]

Исследована структура осадков песка с размером частиц около 600 мкм методом оптического сканирования микрошлифов [187]. Осадки получены на обычном фильтре диаметром 90 мм и на фильтре с поршнем диаметром 75 мм в качестве жидкой фазы использована эпоксидная смола с вязкостью 1,4 Н-с-м- . В опытах на обычном фильтре осадки образованы путем фильтрования при постоянной скорости под давлением сжатого воздуха и путем седиментации. В экспериментах на фильтре с поршнем осадок образован двумя способами разделением суспензии песка в эпоксидной смоле под вакуумо.ч с последующим механическим сжатием осадка поршнем (влажный осадок) сжатием поршнем сухих частиц песка с последующим фильтрованием смолы через осадок (сухой осадок). По окончании опытов через осадок фильтровалось вещество, полимери-зующее смолу, твердые осадки разрезались алмазной пилой в продольном и поперечном направлениях, шлифовались алмазной пастой и шлифы исследовались. Установлена разница в структуре осадков, полученных при обычном фильтровании, седиментации и на фильтре с поршнем. Отмечено, что влажный осадок, полученный на фильтре с поршнем, существенно отличается по своей структуре от осадка, полученного на обычном фильтре при одинаковой разности давлений. Возможность использования результатов опытов на фильтре с поршнем для практических расчетов поставлена под сомнение. Значение приведенного исследования состоит в том, что в опытах на обычном фильтре и на фильтре с поршнем было устранено влияние многих искажающих факторов, поскольку изучался по существу чисто гидродинамический процесс с использованием достаточно крупных частиц округлой формы. [c.182]

В качестве первой исследуемой системы выбирались раствор и кристаллы алюмоаммонийных квасцов. Система уравнений, описывающая движение, рост кристалла совместно с явлениями тепло-и массообмена (следствие из системы (1.58)), решалась для двух значений температур (вариант I—7 i=--293K варпант II—7 j= = 295 К при Сц=126 кг/м в обоих вариантах) при различных начальных значениях масс кристаллов (0,5—1,2 мг). Неизвестными являлись кинетический коэффициент е и параметр Ua в (1.251). Неизвестные параметры определялись из сопоставления экспериментальных и расчетных данных по скорости осаждения, методом сканирования в достаточно широком диапазоне значений. Для всех вариантов величины параметров (е = 43,8 см/с f7<.= 13 250 Дж/ /моль) совпали (относительная ошибка менее 8%). Одинаковые величины объясняются независимостью параметров е и от массы кристаллов. Коэффициент B vd, где < - 10 см, v s[10 — [c.80]

III. Расчет оптимальных параметров проводится на основе подпрограммы (SMIT1) с помощью двухмерного сканирования. В качестве оптимизируемых параметров были приняты период цикла Т и амплитуда колебаний флегмы Аш. [c.226]

Существует ряд методов решения задач одномерной оптимизации общий поиск (метод сканирования), деление интервала пополам, дихотамии, золотого сечения, метод Фибоначчи [83]. [c.232]

Частота опроса датчиков дефектов и поворота обеспечивает дискретность сканирования датчиком не менее чем через каждые 10 мм пройдешюго прибором расстояния и при необходимости может быть изменена. [c.55]

Методы кибернетики в химии и химической технологии (1971) -- [ c.171 , c.172 ]

Методы кибернетики в химии и химической технологии (1971) -- [ c.171 , c.172 ]

Растровая электронная микроскопия и рентгеновский микроанализ том 2 (1984) -- [ c.98 ]

Прикладная ИК-спектроскопия (1982) -- [ c.31 ]

Прикладная ИК-спектроскопия Основы, техника, аналитическое применение (1982) -- [ c.31 ]

Введение в моделирование химико технологических процессов Издание 2 (1982) -- [ c.262 ]

Аналитические возможности искровой масс-спектрометрии (1972) -- [ c.158 , c.177 , c.179 ]

Методы кибернетики в химии и химической технологии 1968 (1968) -- [ c.145 ]

Физическая Биохимия (1980) -- [ c.497 ]

Справочник химика 21

Химия и химическая технология