Методы и алгоритмы моделирования и управления технологическими процессами вулканизации в подсистемах транспортной системы

• Автор: Денисов, Анатолий Петрович
• Шифр специальности: 05.13.06
• Научная степень: Докторская
• Год защиты: 2002
• Место защиты: Тамбов
• Количество страниц: 476 с. : ил

СОДЕРЖАНИЕ
ВВЕДЕНИЕ
ГЛАВА 1. ОБЗОР НАУЧНО ТЕХНИЧЕСКИХ ЗАДАЧ ПРИ ОР ГАНИЗАЦИИ СЛОЖНОЙ ТРАНСПОРТНОЙ СИСТЕМЫ.

1.1. Введение.

1.2. Обзор имеющихся в литературе результатов и их связь с работой

1.3. Задача оптимального управления

ГЛАВА 2. МАТЕМАТИЧЕСКОЕ МОДЕЛИРОВАНИЕ И ОПТИМИЗАЦИЯ ОРГАНИЗАЦИИ ФУНКЦИОНИРОВАНИЯ ТРАНСПОРТНОЙ СИСТЕМЫ В УСЛОВИЯХ НЕОПРЕДЕЛЕННОСТИ
2.1. Модель и схема функционирования сложной транспортной системы с динамическим изменением состояний.

2.2. Модель действия условий на сложную транспортную систему

с изменением состояний

2.3. Выбор схемы гибкого изменения состояний системы из условия максимальной эффективности
2.4. Модель изменения характеристик системы .
2.5. Математическая модель функционирования подсистемы обслуживания .
2.6. Математическая модель синтеза подсистемы .
2.7. Выводы
ГЛАВА 3. МАТЕМАТИЧЕСКОЕ МОДЕЛИРОВАНИЕ ПРОЦЕССА ВУЛКАНИЗАЦИИ ИНДУКЦИОННЫМ НАГРЕВОМ В УСЛОВИЯХ НЕОПРЕДЕЛЕННОСТИ
3.1. Область моделирования процесса вулканизации
индукционным нагревом
3.2. Математическая постановка задачи управления.
3.3. Математические модели индукционного нагрева.
3.4. Электромагнитные явления
3.5. Внешняя электромагнитная задача при индукционном нагреве
3. 6. Математическая модель температурного поля с учетом допущений
3.7. Математическая модель внешнего источника тепла
3.8. Источники тепла.
3.9. Теоретические основы моделирования соотношения механики и термодинамики процесса вулканизации при местном ремонте шин
3.9.1. Теоретические вопросы управления вязкоупругими средами.
3.9.2. Общие теоретические вопросы сред интегро дифференциального типа
3.9.3. Анализ теоретических аспектов теории вязкоупругости для обобщенного термореологически простого сжимаемого материала
3.9.4. Анализ теоретических аспектов линейной теории вязкоупругости для обобщенного термореологически простого несжимаемого материала
3 Математическая модель термонапряжений
3 Плоские задачи термоупругости
3 Схема Дубовицкого Милютина для получения условий стационарности в задачах на экстремум с ограничениями.
3 Выводы.
ГЛАВА 4. ПОСТАНОВКА ЗАДАЧИ УПРАВЛЕНИЯ ПРОЦЕССОМ ВУЛКАНИЗАЦИИ ПРИ МЕСТНОМ РЕМОНТЕ ШИН
4.1. Математические постановки задач оптимального управления процессом вулканизации индукционным нагревом.
4.2. Формулировки условий локального принципа максимума для задач оптимального управления процессом индукционного нагрева .
4.2.1. Минимизация энергии нагрева.
4.3. Исследование уравнения 3
4.4. Исследование ограничения 3
4.4.1. Исследование фазового ограничения 3.
4.4.2. Исследование ограничений на управление 3
4.5. Минимизация времени нагрева.
4.5.1. Исследование уравнений 4.9,4.
4.6. Минимизация ошибки нагрева .
4.6. 1. Минимизация скорости изменения температуры
4.7. Частные случаи задачи оптимального управления процессом индукционного нагрева
4.8. Выводы .
ГЛАВА 5. РАЗРАБОТКА КОМПЛЕКСА ТЕХНИЧЕСКИХ СРЕДСТВ И МЕТОДИКИ ПРОВЕДЕНИЯ ЭКСПЕРИМЕНТАЛЬНЫХ ИССЛЕДОВАНИЙ ПРОЦЕССА ШИНОРЕМОНТА
5.1. Описание технологического процесса местного ремонта шин .
5.2. Оборудование для местного ремонта поврежденных шин
5.3. Проведение экспериментальных исследований.
5.4. Оценка адекватности математической модели.
5.5. Выводы
ГЛАВА 6. ПОСТРОЕНИЕ АЛГОРИТМОВ ЧИСЛЕННОГО АНАЛИЗА ЗАДАЧ ОПТИМИЗАЦИИ МОДЕЛИРОВАНИЯ И УПРАВЛЕНИЯ .
6.1. Параметризация задачи оптимального управления процессом
индукционного нагрева и подготовка к инженерному решению.
6.2. Численное моделирование оптимального управления процес
сом индукционного нагрева.
6.3. Прямое использование локального принципа максимума.
6.4. Численный подход к методу предельных точек.
6.5. Численный метод предельных точек.
6.6. Двухпараметрическое управление.
6.7. Трехпараметрическое управление.
6.8. Ограничения
6.9. Особые управления
6 Примеры решения реальных задач оптимального управления процессами индукционного нагрева
. Оптимальное управление градиентным нагревом.
. Математическая модель объекта.
. Электромагнитная модель.
. Тепловая модель.
. Математическая модель задачи управления.
. Алгоритм решения
. Числовой пример.
6 Оптимальное управление при наличии фазовых нерегулярных точек на примере нагрева плит для крупногабаритных шин в прямоугольном индукторе сложной формы
. Задача оптимального управления
. Электромагнитная задача.
. Метод решения, алгоритм расчета.
6 Расчет интегральных электромагнитных параметров индуктора .
. Тепловая задача.
6 Нагрев с минимальной энергией.
6 Выводы
ЗАКЛЮЧЕНИЕ.
Список литературы


Для системы, функционирующих с отправкой ТС, необходимо учитывать влияние действий подсистемы обслуживания на функционирование ТС. Такое влияние возможно по следующим причинам подсистема может осуществлять сопровождение ТС или ТС на маршруте движения может находиться в зоне влияния факторов действия условий группы, направленных на подсистему. В первом случае прекращение функционирования подсистемы обслуживания либо исключает, либо существенно снижает функциональные возможности ТС. Во втором случае необходимо определить участки маршрута ТС, подверженные воздействиям, направленным на подсистему обслуживания. Это возможно на основе построения пространственновременных зон ПВЗ, которые кроме относительных координат подсистемы обслуживания и ТС, отображают разность времени начала действий и момента отправки ТС . ПВЗ позволяют достаточно наглядно определить интервалы времени, недопустимые для отправки ТС. Пример построения ППЗ в Приложении 1. Рис. Для системы, объединяющей группу подсистем обслуживания, действия, как правило, разделяют на непосредственные от действия в непосредственной близости к данной подсистеме и соседние, приходящие от действий по соседним подсистемам. Разбиение множества действий на непосредственные и соседние условно и зависит от группы подсистем, размеров зон влияния факторов действия и распределения координат приложения действий подсистем. Уровни интенсивности факторов непосредственных действий обусловлены случайным изменением действий подсистем обслуживания и от номинальных энергетических характеристик. Рассматривая плотность распределения уровней интенсивности действия рис. Впф прекращения функционирования, т. Сиф вероятность отнесения действий к совокупности Вип распределение или математическое ожидание уровней действия, определяющих изменение характеристик средств подсистемы. Распределение интенсивности соседних действий обусловлено, кроме того, систематическим смещением центров, равным расстоянию между ТС группы. На рис. ТС группы. Распределение времени прихода действий на средства системы обусловлено систематическим и случайным распределением времени действия системы, расстояниями между точками приложения действий и средствами системы. На том же рисунке показана схема распределения времени прихода соседних действий различных уровней. Рис. Распределение времени действий

2. Основная особенность задачи выбора рациональных параметров схемы гибкого изменения состояний системы при действиях условий сводится к тому, что результаты выбора во многом определяются самими параметрами действий по данной системе. В то же время исходные данные по этим параметрам определены не полностью, зависят от интересов подсистем обслуживания и обеспечиваются наивыгоднейшими с его точки зрения действиями. Искомое решение должно носить инвариантный характер по отношению ко всему диапазону условий применения. Проведение оценок для всего множества вариантов действий условий не представляется возможным. Поэтому возникает вопрос для каких условий следует проводить исследования эффективности и выбор параметров системы, при которых могут быть получены наиболее общие рекомендации Среди неопределенных параметров модели эффективности системы с изменением состояний можно выделить количество, интенсивность и распределение действий в зоне влияния на систему, что определяет вероятность прекращения функционирования системы в различных состояниях и относительное расположение подсистем обслуживания в группе в процессе действия условий. Среди методов учета неопределенности при исследовании проектной эффективности, рассмотренных в 1, для решения настоящей задачи можно воспользоваться такими, как учет неопределенности на базе принципа сбалансированности, компенсация неопределенности условий применения на основе технических решений построение компенсационной системы, косвенное сравнение предварительных вариантов комплекса по обобщенным показателям. В соответствии с принципом сбалансированности при выборе параметров средства системы следует исключить те варианты модели действия, при ф которых система не выполняет поставленной задачи.