CC BY
26
Актуальные проблемы авиации и космонавтики. Технические науки
лежность к классу Кя найденному с помощью алгоритма прогнозирования.
3. Экзамен - проверка соответствия прогнозирования состояния каждого экземпляра фактическому, известному по данным обучающего эксперимента. Эффективность распознавания оценивали по величинам вероятностей правильных решений, ошибочных решений, рисков потребителей и изготовителя, априорной вероятности принятия решения об отнесении экземпляра к годным по результатам прогноза.
4. Прогнозирование - определение принадлежности к классу К вновь предъявленного экземпляра по совокупности значений информативных параметров каждого экземпляра.
Метод регрессионных моделей используется в случае наличия линейной корреляционной связи между оценкой прогнозируемого параметра и значением признаков экземпляров.
Данный метод реализован в программном комплексе «Прогнозирование-2» [2]. Этот комплекс позволяет при наличии данных обучения провести
обучающий эксперимент, выбрать информативные параметры, задать граничные значения, провести подсчет математического ожидания, провести нормировку, провести классификацию по двум классам (годные и негодные) и, собственно, само прогнозирование качества. В данной работе получены операторы индивидуального прогнозирования для оценки качества критичных элементов. Разработана рабочая методика прогнозирования.
Библиографические ссылки
1. Пиганов М. Н. Индивидуальное прогнозирование показателей качества элементов и компонентов микросборок. М. : Новые технологии, 2002.
2. Пиганов М. Н., Тюлевин С. В. Прогнозирование надежности радиоэлектронных средств // На-уч.-техн. ведомости СПбГПУ. СПб., 2009. Вып. 1. С. 175-182. Сер. «Информатика. Телекоммуникации. Управление».
© Елизаров С. В., Пиганов М. Н., 2010
УДК 621.452
Д. С. Киреев Научный руководитель - Г. Ф. Краснощекова Самарский государственный аэрокосмический университет имени академика С. П. Королева, Самара
МОДЕЛИРОВАНИЕ ПРОЦЕССОВ ТЕПЛООБМЕНА
Выполнено моделирование процессов теплообмена в многокомпонентных структурах блоков радиоэлектронных средств. Предложен способ моделирования, основанный на использовании ротатабельного планирования Предложенный подход позволил повысить точность определения температуры и сократить время расчетных операций.
Всякое исследование того или иного процесса имеет своей целью изучить механизм явления и найти оптимальные условия его протекания. Характерным для всех задач этого типа является то, что оптимизации подлежат сложные структуры, у которых параметры оптимизации являются функциями большого числа переменных [1].
С точки зрения математики задача ставится следующим образом: проектирование объекта заключается в выборе модели исследования, обосновании выбранных параметров оптимизации и независимых переменных. Математическая модель объекта исследования может быть получена в виде уравнения связи выходного параметра У объекта и входных независимых переменных хг; х2; ...; хк. Уравнение связи является математическим описанием некоторой поверхности отклика в пространстве к входных параметров и может быть задано функцией отклика
У = / (х{; х2;...;Ухк),
где У - параметр, который подлежит оптимизации (температура); хг; х2;...; хк - независимые переменные (факторы).
Реальные объекты исследования подвержены действию возмущающих факторов различной природы, поэтому величина У изменяется случайным
образом и зависимость, предложенная выше, не дает возможности установить точную связь между входом и выходом объекта, а является лишь условным математическим ожиданием выходной переменной, т. е. уравнением связи является уравнение регрессии, имеющее вид
к к к
У = Ъо + 2 ЪХ + 2 ЪцхХ + 2 ъих2 +...,
•+^
где Ъ0; Ъ; ЪЪи - оценки истинных значений коэффициентов регрессии.
В работе, на примере определения температурного поля конструкции РЭС, представленной в виде модели, показана возможность использования экспериментально-статистического метода (планирования эксперимента) для решения. Согласно этой теории изотермические поверхности строятся по уравнению регрессии, а некоторые данные для получения этого уравнения являются результатом эксперимента. Для проведения эксперимента используется ротатабельное планирование второго порядка, Это планирование в некотором смысле оптимально, так как позволяет получить более равномерную информацию о роли всех переменных, участвующих в протекании процесса. Кроме того, ротатабельные
Секция «Проектирование и технология электронных сетей»
планы почти ортогональны и позволяют свести к минимуму систематические ошибки.
Для рототабельных планов в качестве ядра экспериментальных точек, вокруг которых расположены остальные точки, выбирают полный факторный эксперимент или дробную реплику от него, к которому добавляют некоторое количество специальных точек «звездных». Эти дополнительные точки делятся на два класса:
- «звездные» точки, положение которых зависит от величины плеча, определяющего их положение относительно центра эксперимента;
- «центральные» точки, число которых может меняться, отвечают центру эксперимента, вокруг которого группируются точки полного факторного эксперимента или дробной реплики и «звездные». Они могут использоваться также для оценки дисперсии, связанной с ошибкой опыта.
Величина «звездного» плеча при использовании полного факторного эксперимента вычисляется по формуле
к
а = 24, где к - число факторов.
При к > 2 можно пользоваться дробными репликами от полного факторного эксперимента, в этом случае
к - Р
а = 2 4 ,
где Р - дробность реплики.
Гипотеза об адекватности модели принимается, если расчетное значение Б-критерия не превышает табличного для выбранного уровня значимости обычно с 95 % достоверностью.
Результаты расчетов позволяют построить семейство кривых, характеризующихся постоянной температурой (температурное поле объекта исследования).
Библиографическая ссылка
1. Адлер Ю. П., Маркова Е. В., Грановский Ю. В. Планирование эксперимента при поиске оптимальных условий. М. : Сов. радио, 1978.
© Киреев Д. С., Краснощекова Г. Ф., 2010
УДК 681.51
Р. А. Мирзаев, Ф. А. Халковский Научный руководитель - Н. А. Смирнов Сибирский государственный аэрокосмический университет имени академика М. Ф. Решетнева, Красноярск
СИСТЕМЫ УПРАВЛЕНИЯ ШАГОВЫМИ ДВИГАТЕЛЯМИ
Изучаются системы управления шаговыми двигателями. Собрана и испытана схема контроллера шаговых двигателей. Созданный контроллер позволяет управлять четырьмя шаговыми двигателями.
Современное развитие машиностроения характеризуется созданием интеллектуальных роботов, микросхем, реконфигурированного оборудования, новых конструкций авиационной и космической техники. Мехатроника позволяет создавать интеллектуальные модули и системы с качественно новыми, широкими функциональными и эксплуатационными свойствами шаговых двигателей, а также создавать программы управления ими через компьютер.
Мехатронные системы с линейным перемещением выходного звена для механизмов параллельной кинематики могут быть реализованы на основе приводов с шаговыми двигателями. Эти двигатели позволяют осуществлять перемещения с большой точностью без использования обратной связи и широко применяются в современных конструктивных решениях мехатроники, робототехники.
На рис. 1 представлены различные режимы работы шагового двигателя, при каждом из них достига-стся своя цель: большая точность, увеличенный
примерно в полтора раза момент или плавность РИс. 1. Различные режимы работы шаговых
хода. двигателей [1]
