CC BY
13
признаков (формулировка вопроса может представлять несколько признаков). I
Объединение текстов ТХС^), ТТ(С>т) с исходным текстом постановки задачи Т(81(1о)) увеличивает «текстовую массу» Т(81(10)). переводя ее в состояние Т^^)). Текстовое приращение дополняет и детализирует информационное содержание Т(81:(1;о)) за счет информации :
- полученной в процессе анализа ДБ^о)); ■
- введенной в тексты вопросов при их формулировке. I Предположим, что у решателя задачи имеются критерии выЬ'т*
вопросов из их множества для отработки 6(Х), критерии частим1н># отработки рассогласования (построения ответа) и критерии вы(»'.|» частичного ответа для продолжения отработки по соответствуй и составляющей рассогласования . Тогда к определённому моменту врсм<нц|1 процесса решения задачи значение рассогласования 6(1) будет предстлнни* определенным состоянием вопросно-ответной структуры (С)А--струну|* являющейся функцией времени С>А(1;)). Это состояние ов'иШ управляющим потенциалом, поскольку его анализ указывает на то «м<ч • н^t (^А-структуре, в котором решатель должен продолжить от|»"М(| рассогласования 5(1;). В]
Представленное выше понимание и спецификации рассуждений I им* послужили основой для разработки системы инструментальных ■ обслуживающих вопросно-ответное управление в процессах решен" • [1,2]. Инструментарий обеспечивает конструктивный I иф -М1 оперативному формированию состояния 5(1), а значит и агмиё] отработки Д5 — 5(1о) 5(1). В реализации такого подхода мип«|1М представителем 6(4) служит текстовое выражение Т(С)А(1:)) , I щ зарегистрированы рассуждения 11(1;) решателя задачи на текущий
йпрнл^им Р 'А : *г \/V ы / • Т?ЛЛ гг\ г».ттт5елелёниыИ '
^А'А^ААДА« А. V» V ^^ ^Д^^^АЖА* V А ^^ V у ^ V V ^А V «. А Л. V А А ^^ VI* А V М ' » '
«информационного сырья», оказавшегося необходимым дни решения задачи. Кроме того, рассуждение 11(1) структурировано и и упорядочено. Такое рассуждение следует квалифицировать и и« »н как естественную информационно-текстовую базу продукта «м«ч|Ц задачи». I
ЗАКЛЮЧЕНИЕ
Оперативные рассуждения, проводимые решателем задами и решения, выполняют принципиально необходимую управляй мм , ш От их характеристик существенным образом зависит ртуп^И качество как процесса решения, так и его результата. рассуждений должны быть взяты под особый контроле I конструктивными механизмами. В основу механизмом положены методы и средства обнаружения, идентификации ■ вопросов, а также традиционные и псевдофизические »ним ответов. В реализации механизмов целесообразно и< «емЦ разработки экспертных систем.
I •'
СПИСОК ЛИТЕРАТУРЫ
1. Соснин П.И Содержательно-эволюционный подход к искусственному интеллекту. Ульяновск: УлГТУ, 1995. 76 с.
2. Sosnin P.I., Sosnina Е.Р., Galanin S.V. Detection and Identification of Questions In Decision-Making Processes // Pattern Recognition and Image Analysis,VoI.8,No.2,1998,p. 150.
14
( оспин Петр Иванович, доктор технических наук, профессор, окончил ¡биотехнический факультет Ульяновского политехнического института. )ующий кафедрой вычислительной техники УлГТУ. Имеет статьи и Ьч^Чшфии в области искусственного интеллекта и автоматизации Ну тнт ирован ия.
I
N ••17.9:532.5:539.3
У |о АКИМОВ, П.А. ВЕЛЬМИСОВ
(1ММЫОТЕРНОЕ МОДЕЛИРОВАНИЕ ДИНАМИЧЕСКОЙ • « )ЙЧИВОСТИ ВЯЗКОУПРУГОЙ ОБОЛОЧКИ
Ч^шрииается задача о колебаниях вязкоупругой осеснмметричной оболочки, ч чпетыо стенки бесконечно длинного трубопровода, по которому протекает нажимаемая жидкость. Для исследования задача создана компьютерная • мпорал позволяет моделировать динамику оболочки при различных » юмокупности параметров, характеризующих свойства материала вязкоупругих и к ид кости. Описываются основные возможности программы и приводится •пример ее использования.
Инг поперечных колебаний стареющей вязкоупругой
м Рим ной оболочки в линейной постановке имеет вид
| И
w"4
W
R
о
t ( '7-JPv(t,T) '
\
и
w" +
R
w
if
о
(x,x)di
J
+
r
V
I
H
i
о
Eh
R
о
i
w- jR(t,T)w(x,T)di
N r
0
J
vi™+
w"
\
R
о
(1)
■ Vipj)(x,R0,t)+P0-PM 0 < x <
"р'ииГ» оболочки; Р.(!д) - ядро релаксации, учитывающее арника оболочки; Ко, Ь, I - радиус недеформированяой |'МЮС1И, толщина и длина оболочки; р, V, Е, т] - плотность 1»»«|м||ициснт Пуассона, модуль упругости, коэффициент Демпфирования материала оболочки; Э=ЕЬ3/(12(1-у 2)) -
75
где , i = 1..5 - постоянные коэффициенты, не зависящие от времени.
Полученная выше система (12) для wn(t) (п=1..оо) решается числении методом Рунге-Кутта, причем коэффициенты этой системы s^
предварительно вычисляются один раз (в силу независимости от времени).
Необходимые для решения системы (12) значения wn(0), wn(0) (яи1.М
получим после подстановки разложения для w(x,t) из (И) в началыи" условия и применения к полученным уравнениям процедуры mctcvI Галеркинг, т.е. будем иметь следующую систему для определи* и* ♦
wn(0),wn(0)(n=l..oo): I
■
wn (0) = 7 ff1(x)sin^nxdx, wn(0) = — [f2(x)sinjinxdx , (n-l..oo). ■ * o ' o
Интеграл, содержащий ядро релаксации (которое учитывает вязкоупруО свойства), вычисляется методом трапеций.
Программное обеспечение, созданное для данной задачи, предостнмгот возможности для трех видов исследований: а)пошаговый (по В|>< просмотр прогиба, оболочки; б)отслеживание на заданном врсм^мв интервале максимального прогиба оболочки на каждом временном 1 построение кривой, позволяющей сделать вывод о характере ко/1о<ч|В оболочки на этом интервале; неавтоматическое построение устойчивости колебаний оболочки на плоскости двух парим* продольной сжимающей нагрузки и скорости жидкости. Программа и «мНР на языке Turbo С л ля среды MS DOS и может быть запущена ни ммшЦ типа IBM PC AT 286 и выше (рекомендуемый минимум Pentium I00MWJ
На основе графика можно сделать вывод об устойчивости п< оболочки в данной точке ÇN,V) плоскости. На графике вдоль гори ниц| оси отложено время в шагах, а вдоль вертикальной - модуль мак«, им« прогиба оболочки на каждом шаге. Подобные исследования мм. делать выводы о допустимых значениях N.V (в смысле устойммм^ Л фиксированных значениях остальных параметров.
Лдошвб Михаил Юрьевич, окончил механико-математические ф* филиала МГУ в г.Ульяновске. Оконниц аспирантуру при к<н/>» математики УлГТУ. Ассистент кафедры высшей математики У111% статьи в области математического моделирования механически* I
различных внешних воздействиях. Н
»
Вельмисов Петр Александрович, кандидат физико-матемапт ц окончил механико-математический факультет Саратовского .'(><• уЦЦЙ Заведующий кафедрой высшей математики УлГТУ. Имеет спить и аэри^идромехшшкиг иэрогидроунругос~гп и. бифференци&лъных ур<нён
Ю1 /Т/-Т » 1|/>ИИ ът'чп !/}М /}■»/и /*Г ЯП Ю ПХЛ1 /V Г"! IО * ! / '
^ С 4 Г * V' ЬьЛигКУ УГI ► «к м^УМг^Л' V
параметрами. ^Н^
УДК 683.03
Н.Г. ЯРУШКИНА, В.В. ПИРОГОВ
ОПТИМИЗАЦИЯ РЕСУРСОВ ВЫЧИСЛИТЕЛЬНЫХ СЕТЕЙ И УСЛОВИЯХ НЕЧЕТКО ЗАДАННОГО ЗНАЧЕНИЯ ГРАФИКА
Проектирование таких систем, как информационные вычислительные сети, иноматизированные системы управления, системы информационного мониторинга •»сличается принципиальной неполнотой исходной и проектной информации. Задача проектирования (модернизации) ВС декомпозируется на три этапа: размещение (оптимизация размещения) коммутационного оборудования; выбор типа цмммуиикационного оборудования; изменение структуры каналов и переподключение унюи. В статье решены следующие задачи оптимизации вычислительных сетей: Помещения и выбора коммуникационного оборудования, оптимизации топологии сети.
ВВЕДЕНИЕ
Проектирование таких систем, как информационные вычислительные й»н, ароматизированные системы управления, системы информационного |Нииорипга отличается принципиальной неполнотой исходной и проектной 1И||нфмации. Неполнота связана с большой размерностью сложных систем,
ршОлюдаемостью ряда значимых переменных объекта, с включением в
^— > *
»гму человека или группы пользователей, наличием сложного окружения ■UMciii функционирования системы. В статье выбираются и нмшываются методы и средства исследования - это теория нечетких 1мм, нейронных систем, генетических алгоритмов и вероятностных ■бдений. В теории нечетких систем выделяется задача нечеткой МЧ1ГЦЩИИ, так как многие задачи проектирования являются >ми I.тминными по своей пррхроде. Генетические алгоритмы применены к 1ННПШ1ММ задачам САПР- алгоритмам размещения, а также • «тают внутренние потребности теории в настройке функций ни ж поста и нейронных сетей. Кратко проанализировано современное •иио методов нечеткой оптимизации. С точки зрения реализации (им и алгоритмов нечеткой оптимизации выделены прямые и косвенные | Прямые методы решают задачу нечеткой оптимизации на основе •и ии сбры, оперируя с нечеткими числами и интервалами. Косвенные и 11»идят задачу к четкому случаю для ограниченного вида функций ИМ.1ЮСТИ (обычно для треугольной или трапециевидной формы). ш приложения методов нечеткой оптимизации является область * "ии! ресурсов вычислительной сети. При проектировании ф|«имюм сети нужно решить много задач оптимизации, например, ♦•иимитации средних задержек при множественном доступе, ими шгрузки канала. В статье приведены и обобщены некоторые и мдач на оптимизацию ресурсов. Часто ограничения задаются в
Игу. 2/99 79
