Informacja

Drogi użytkowniku, aplikacja do prawidłowego działania wymaga obsługi JavaScript. Proszę włącz obsługę JavaScript w Twojej przeglądarce.

English (EN)·Polski (PL)·Yкраїнський (UK)
Przejdź do strony domowej biblioteki Centralna Biblioteka Wojskowa Link otwiera się w nowym oknie Logo biblioteki Prolib Integro - strona głównaCentralna Biblioteka Wojskowa

Wyszukujesz frazę "modelowanie dynamiczne" wg kryterium: Temat

  Lista filtrów
Wyrównaj
    Wyświetlanie 1-3 z 3
    Tytuł:
    Modelowanie przedsiębiorstwa transportowego w ujęciu obiektowym
    Object approach to modeling of transport company
    Autorzy:
    Łatuszyńska, M.
    Jankowski, M.
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/328334.pdf
    Data publikacji:
    2002
    Wydawca:
    Polska Akademia Nauk. Polskie Towarzystwo Diagnostyki Technicznej PAN
    Tematy:
    symulacja komputerowa
    sztuczna inteligencja
    modelowanie systemowo-dynamiczne
    podejście obiektowe
    computer simulation
    artificial intelligence
    System Dynamics modeling
    object approach
    Opis:
    W artykule przedstawiono koncepcję modelowania przedsiębiorstwa transportowego zorientowanego obiektowo. Na bazie założeń analizy i projektowania obiektowego opracowano schemat funkcjonalny systemu symulacyjnego zawierającego model przedsiębiorstwa transportowego w konwencji Dynamiki Systemowej oraz obiekty o właściwościach sztucznej inteligencji. Zaprojektowany system przeznaczony jest do generowania przebiegów czasowych wskaźników ekonomiczno - technicznych przedsiębiorstwa oraz prowadzenia eksperymentów symulacyjnych. Zastosowanie obiektów inteligentnych wydatnie skraca czas trwania eksperymentów oraz rozszerza zastosowanie o możliwość obliczeń optymalizacyjnych dla potrzeb wspomagania decyzji.
    The paper presents the idea of object-oriented modeling of a transport company. Basing on the assumptions of object analysis the functional diagram of simulation system including System Dynamics model of a transport company and artificial intelligence agents was created. The designed system is destined for generating time runs of economic and technical ratios of a company and for executing simulation experiments. Using of intelligence agents considerably shortens time of executing experiments and enables optimization of calculations for decision support.
    Źródło:
    Diagnostyka; 2002, 26; 127-132
    1641-6414
    2449-5220
    Pojawia się w:
    Diagnostyka
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
    Tytuł:
    A multi-body model of gears for simulation of vibration signals for gears misalignment
    Model kół zębatych do symulacji sygnałów wibracyjnych dla współpracy kół z przekoszonymi osiami
    Autorzy:
    Dąbrowski, D.
    Adamczyk, J.
    Plascencia Mora, H.
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/329546.pdf
    Data publikacji:
    2012
    Wydawca:
    Polska Akademia Nauk. Polskie Towarzystwo Diagnostyki Technicznej PAN
    Tematy:
    diagnostyka
    maszyna wirnikowa
    modele dynamiczne
    koło zębate
    modelowanie uszkodzeń
    przekładnia zębata
    rotating diagnostics
    modelling and signal processing for CM
    diagnostics of mechanical systems
    Opis:
    In the paper a dynamic model of spur gears was developed and compared with an experimental data in case of simulation of vibration signals. Comparison was done on the basis of the signals generated by the model and the real object. The experiment was conducted on an experimental gearbox named DMG-1, that allows to introduce other failures of gears. During the experiment correct work as well as incorrect work of the gears due to misalignment were investigated. In the study a multi-body dynamics model of the gears was developed. The MSC ADAMS software was used for model development and tests. Simulations were conducted for different operation conditions; two values of rotational speed and loading were studied. Behaviour of signals features was similar in both experiment and model for investigated technical states (correct work and misalignment), this was observable by increase of amplitudes for high order gear meshing frequency harmonics, in the model occurs modulations of meshing harmonics by rotational speed, either. To sum up, in the study it was shown that it is possible to simulate vibration signals by the model of the gears created in multi-body dynamics software, what is evidenced by proper generation of gear meshing frequency harmonics, dependent on rotational speed. For simulation of misalignment the model exhibits greater sensitivity by bigger gain of examined parameters.
    W artykule został przedstawiony oraz porównany z danymi eksperymentalnymi model dynamiczny kół zębatych. Porównanie zostało przeprowadzone na podstawie sygnałów generowanych przez model i obiekt rzeczywisty dla różnych stanów technicznych. Eksperyment został przeprowadzony na demonstracyjnym stanowisku do badań przekładni zębatych DMG-1, które pozwala na wprowadzenie różnego rodzaju uszkodzeń. Podczas eksperymentu badana była poprawna praca przekładni oraz stan niezdatności związany z przekoszeniem osi jednego z kół. W artykule został przedstawiony model dynamiczny kół zębatych zbudowany na podstawie metody układów wieloczłonowych. W celu budowy modelu i przeprowadzenia testów zostało wykorzystane specjalistyczne oprogramowanie komputerowe. Symulacje zostały przeprowadzone dla różnych warunków pracy: różne wartości prędkości obrotowej oraz obciążenia. Trend zmian cech sygnału wibracyjnego był porównywalny podczas eksperymentu i badań modelowych dla badanych stanów technicznych (poprawna praca, przekoszenie) - wzrost amplitudy drugiej harmonicznej częstotliwości zazębienia. Dla sygnałów otrzymanych z modelu również pojawiły się wstęgi boczne wywołane modulacjami przez prędkość obrotową wałów. Podsumowując, w artykule została przedstawiona możliwość zastosowania dynamicznego modelu kół zębatych opartego na metodzie układów wieloczłonowych do symulacji sygnałów wibracyjnych. Częstotliwości zazębienia generowane przez model są zgodne z założonymi warunkami pracy (prędkość obrotowa, ilość zębów). Podczas symulacji stanów niezdatności model wykazuje większą czułość na wprowadzone uszkodzenie niż obiekt rzeczywisty.
    Źródło:
    Diagnostyka; 2012, 2(62); 15-22
    1641-6414
    2449-5220
    Pojawia się w:
    Diagnostyka
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
    Tytuł:
    Heuristic modeling of objects and processes using dynamic neural networks
    Heurystyczne modelowanie obiektów i procesów przy pomocy dynamicznych sieci neuronowych
    Autorzy:
    Przystałka, P.
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/327816.pdf
    Data publikacji:
    2006
    Wydawca:
    Polska Akademia Nauk. Polskie Towarzystwo Diagnostyki Technicznej PAN
    Tematy:
    sztuczna sieć neuronowa
    lokalnie rekurencyjna sieć neuronowa
    systemy dynamiczne
    metoda quasi-Newtonowska
    modelowanie heurystyczne
    artificial neural network
    locally recurrent neural network
    dynamic systems
    quasi-Newton methods
    heuristic modelling
    Opis:
    The methodology of heuristic modeling is one of the subjects included in the activities developed by the Department of Fundamentals of Machinery Design [4, 6]. Among all the approaches of heuristic modeling some of the most common are artificial neural networks. There are many papers and books devoted to applications of neural networks for modeling dynamic systems [1, 2, 4, 5, 6, 7]. In this paper, known approach basing on dynamic neuron model is presented (dynamic neuron with IIR filter in the activation block [2]) but some developments are introduced. Locally recurrent networks which are composed of dynamic neural units described in [2, 5, 7] are able to model behavior of complex dynamic systems. Nevertheless, they have one major disadvantage, that is, neural networks composed of these neurons are not able to represent stochastic behaviors of some objects [4,6]. By introducing the ARMAX (or ARX) system into dynamic neuron model author has received dynamic neuron unit that never behaves in the same way (it brings an artificial neuron closer and closer to the biological model). In this paper the author presents formal description of dynamic neuron unit with ARMAX system in the feedback block. There are also described a general structure of dynamic neural network composed of these neurons, two known training methods and some commonly used quality measures. At the end of the paper three examples of applications are given.
    Metodologia heurystycznego modelowania obiektów i procesów jest jednym z kierunków badań rozwijanym prze Katedrę Podstaw Konstrukcji Maszyn [4, 6]. Spośród wielu metod modelowania heurystycznego duże znaczenie odgrywają metody bazujące na sztucznych sieciach neuronowych. Można wyróżnić wiele ciekawych prac badawczych prowadzonych w kierunku modelowania systemów dynamicznych z zastosowaniem tego typu narzędzia [1, 2, 4, 5, 6, 7]. W artykule zaprezentowano znane podejście bazujące na dynamicznych neuronach (dynamiczny neuron z filtrem IIR w bloku aktywacyjnym [2]) z pewnymi modyfikacjami. Lokalnie rekurencyjne sieci neuronowe złożone z dynamicznych neuronów opisane w [2, 5, 7] nadają się do modelowania zachowania złożonych systemów dynamicznych. Jednakże, posiadają one jedną główną wadę tzn. nie są zdolne do reprezentowania zachowania losowego niektórych obiektów [4, 6]. Poprzez wprowadzenie systemu typu ARMAX (ARX) do modeli dynamicznych neuronów autor otrzymał dynamiczny model neuronu, który nigdy nie zachowują się w ten sam sposób (przybliża to model sztucznego neuronu do jego biologicznego wzoru). W artykule autor prezentuje formalny opis dynamicznego neuronu z systemem typu ARMAX w bloku sprzężenie zwrotnego. Opisuje również ogólną strukturę dynamicznej sieci neuronowej złożonej z tych neuronów, dwa znane algorytmy trenujące oraz powszechnie stosowane miary jakości. Przykładowe zastosowania opisywanych sieci zaprezentowane są w końcowym fragmencie opracowania.
    Źródło:
    Diagnostyka; 2006, 2(38); 31-36
    1641-6414
    2449-5220
    Pojawia się w:
    Diagnostyka
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
      Wyświetlanie 1-3 z 3

      Ta witryna wykorzystuje pliki cookies do przechowywania informacji na Twoim komputerze. Pliki cookies stosujemy w celu świadczenia usług na najwyższym poziomie, w tym w sposób dostosowany do indywidualnych potrzeb. Korzystanie z witryny bez zmiany ustawień dotyczących cookies oznacza, że będą one zamieszczane w Twoim komputerze. W każdym momencie możesz dokonać zmiany ustawień dotyczących cookies