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 "Rutczyńska-Wdowiak, K." wg kryterium: Autor

  Lista filtrów
Wyrównaj
    Wyświetlanie 1-8 z 8
    Tytuł:
    Modyfikacje algorytmu genetycznego w problemie identyfikacji modelu matematycznego silnika indukcyjnego
    Modifications of genetic algorithmin identification problem of induction motor
    Autorzy:
    Rutczyńska-Wdowiak, K.
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/156773.pdf
    Data publikacji:
    2007
    Wydawca:
    Stowarzyszenie Inżynierów i Techników Mechaników Polskich
    Tematy:
    algorytm genetyczny
    identyfikacja
    dynamika
    silnik indukcyjny
    genetic algorithm
    identification problem
    dynamics
    induction motor
    Opis:
    Praca przedstawia problem parametrycznej identyfikacji modelu matematycznego silnika indukcyjnego z zastosowaniem algorytmów genetycznych. Parametry modelu matematycznego zostały wyznaczone w rezultacie minimalizacji błędu średniokwadratowego amplitudy prądu stojana i prędkości kątowej. Praca opisuje problem identyfikacji, reprezentację osobników i operatory genetyczne, takie jak: krzyżowanie, mutacja i selekcja turniejowa z częściową wymianą populacji. Algorytmy genetyczne były analizowane z uwagi na zbieżność i dokładność procesu identyfikacji oraz czas analizy numerycznej.
    This paper presents the problem of parametric identification of induction motor mathematical model with the use of genetic algorithms. The parameters of induction motor mathematical model were determined as a result of mean-square error minimisation of stator current and angular velocity. The work describes the problem of identification, the representation of individuals and the genetic operators, such as: crossover, mutation and the tournament selection with steady state. The genetic algorithms were analysed with regard to convergence and accuracy of the identification process and the time of numerical analysis.
    Źródło:
    Pomiary Automatyka Kontrola; 2007, R. 53, nr 8, 8; 60-63
    0032-4140
    Pojawia się w:
    Pomiary Automatyka Kontrola
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
    Tytuł:
    Analiza wpływu krzyżowania na przykładzie identyfikacji modelu matematycznego silnika indukcyjnego z zastosowaniem algorytmu genetycznego
    The analysis of influence of crossover on example of the identification of induction motor mathematical model with the use of genetic algorithm
    Autorzy:
    Rutczyńska-Wdowiak, K.
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/404071.pdf
    Data publikacji:
    2017
    Wydawca:
    Polskie Towarzystwo Symulacji Komputerowej
    Tematy:
    identyfikacja parametryczna
    silnik indukcyjny
    algorytm genetyczny
    parametric identification
    induction motor
    genetic algorithm
    Opis:
    Praca przedstawia analizę wpływu przyjętego krzyżowania na wyniki identyfikacji parametrycznej modelu matematycznego silnika indukcyjnego. Identyfikowane parametry modelu matematycznego silnika wyznaczono w rezultacie minimalizacji błędu średniokwadratowego prądu stojana i prędkości kątowej przy wykorzystaniu algorytmu genetycznego z częściową wymianą populacji. Oceniano zastosowany algorytm genetyczny pod kątem zbieżności i dokładności procesu identyfikacji oraz wymaganego nakładu analizy numerycznej.
    This paper presents the analysis of the influence of crossover on the results of parametric identification of induction motor mathematical model. The identified parameters of the motor mathematical model were determined as a result of minimization of performance index defined as the mean-square error of stator current and angular velocity with the use of steady-state genetic algorithm. The genetic algorithm with regard to convergence and accuracy of the identification process and the time of numerical analysis was considered.
    Źródło:
    Symulacja w Badaniach i Rozwoju; 2017, 8, 1-2; 55-61
    2081-6154
    Pojawia się w:
    Symulacja w Badaniach i Rozwoju
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
    Tytuł:
    Algorytmy genetyczne w problemach optymalizacji
    Genetic algorithms in optimization problems
    Autorzy:
    Rutczyńska-Wdowiak, K.
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/250078.pdf
    Data publikacji:
    2015
    Wydawca:
    Instytut Naukowo-Wydawniczy TTS
    Tematy:
    algorytm genetyczny
    optymalizacja
    funkcja Goldsteina-Price'a
    genetic algorithm
    optimization
    Goldstein-Price function
    Opis:
    W pracy analizowano skuteczność i uniwersalność stosowania algorytmów genetycznych w wybranych zagadnieniach optymalizacji. Zaimplementowano algorytm genetyczny dla problemu minimalizacji złożonych, trudnych do optymalizacji funkcji Goldsteina-Price'a i funkcji grzbietu wielbłąda sześciogarbnego. Próbowano odpowiedzieć na pytanie, gdzie można stosować omawianą metodę sztucznej inteligencji, a gdzie lepiej zastosować metody klasyczne.
    In this work the efficiency and universality of the use of genetic algorithms in selected issues of optimization was analyzed. Genetic algorithm for minimization of Goldstein-Price's function and function of back of camel was implemented. In this work was attempted to answer the question, where can apply this method of artificial intelligence, and where better to use classical methods.
    Źródło:
    TTS Technika Transportu Szynowego; 2015, 12; 1324-1326, CD
    1232-3829
    2543-5728
    Pojawia się w:
    TTS Technika Transportu Szynowego
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
    Tytuł:
    Analiza wpływu prawdopodobieństwa mutacji algorytmu genetycznego w problemie projektowania filtrów
    Analysis of the influence of genetic algorithm mutation probability on design of filters
    Autorzy:
    Rutczyńska-Wdowiak, K.
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/156635.pdf
    Data publikacji:
    2011
    Wydawca:
    Stowarzyszenie Inżynierów i Techników Mechaników Polskich
    Tematy:
    algorytmy genetyczne
    prawdopodobieństwo mutacji
    projektowanie filtrów
    genetic algorithms
    probability of mutation
    design of filters
    Opis:
    Praca przedstawia rezultaty zastosowania algorytmu genetycznego (AG) w problemie projektowania filtru cyfrowego na przykładzie jego prototypu analogowego. Badania koncentrowały się na określeniu wpływu wartości prawdopodobieństwa mutacji AG, na dokładność i czas uzyskania rozwiązania. W pracy opisano problem minimalizacji, reprezentację osobników oraz operatory genetyczne: krzyżowanie arytmetyczne, mutację równomierną i selekcję turniejową z częściową wymianą populacji.
    This paper presents the results of application of a genetic algorithm (GA) to design of a digital filter on example of its analog prototype. The results of investigations of the influence of GA parameter values, such as the probability of mutation, on the process of searching the solution are analysed. There are described in the paper: the problem of minimisation, representation of the individuals as well as the genetic operators: arithmetical crossover, uniform mutation and tournament selection with steady state. The analysis of the genetic method with regard to the convergence and accuracy for the process of searching solution and time of numerical calculations was carried out. The genetic algorithm differs from traditional methods and, therefore, the chance of determining the local minimum instead of the global one is considerably smaller than in the case of using the classical method. Genetic algorithms have stochastic character, so they do not guarantee obtaining the optimum solution. However, it is expected that the best individual (with the least value of the function ana-lysed) will represent the solution nearing the optimum one. Because of this character of the GA every starting of the minimisation procedure (runs) gives the results differing slightly and, therefore, usually the best result obtained from ten independent experiments or the average result is given.
    Źródło:
    Pomiary Automatyka Kontrola; 2011, R. 57, nr 1, 1; 19-21
    0032-4140
    Pojawia się w:
    Pomiary Automatyka Kontrola
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
    Tytuł:
    Analiza porównawcza klasycznych metod optymalizacji i algorytmu genetycznego na przykładzie projektowania filtrów
    Comparison Analysis of Classical Static Optimization Methods and Genetic Algorithm for Example of The Filter Design
    Autorzy:
    Rutczyńska-Wdowiak, K.
    Stefański, T.
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/155008.pdf
    Data publikacji:
    2010
    Wydawca:
    Stowarzyszenie Inżynierów i Techników Mechaników Polskich
    Tematy:
    metody optymalizacji statycznej
    algorytmy genetyczne
    projektowanie filtrów
    classical static optimization methods
    genetic algorithms
    design of filters
    Opis:
    W pracy przedstawiono analizę porównawczą metod klasycznych optymalizacji (Box'a i Nelder'a-Mead'a) oraz algorytmu genetycznego w problemie projektowania filtru cyfrowego na przykładzie jego prototypu analogowego. Badania koncentrowały się na określeniu wpływu wybranej metody, zadanych warunków startowych (przestrzeni poszukiwań) oraz kryterium minimalizacji i zatrzymania algorytmów na dokładność uzyskania optymalnego rozwiązania.
    The purpose of the paper is to provide a basis for comparison between classical static optimization methods (Box and Nelder-Mead) and genetic algorithm regarding digital filters based on analog prototype. The analysis of optimization methods (genetic and classical) with regard to convergence and accuracy for the process of searching solution and time of numerical calculations was carried out. It is genetic algorithm, rather than classical static optimization method, that ensures greater probability of finding the global minimum of function. Application of numerical static optimization method is frequently limited due to instability of filter mathematical model during the process of analysis. From among other methods subjected to analysis it is only Box's method that enables the introduction of restrictions which ensure stability of the filter model. Furthermore, the local minimum of function instead of the global one is determined particularly in case of large number of parameters. The genetic algorithms through the random choice of a sufficient number of representative searches within the whole population of potential solutions and therefore the chance of determining the local minimum instead of a global one is considerably smaller than in case of using of classical method. On the other hand, the genetic algorithm requires more numerical calculations by comparison with Nelder-Mead's or Box's methods.
    Źródło:
    Pomiary Automatyka Kontrola; 2010, R. 56, nr 6, 6; 624-627
    0032-4140
    Pojawia się w:
    Pomiary Automatyka Kontrola
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
    Tytuł:
    Dwuetapowa procedura minimalizacji wskaźnika jakości w identyfikacji modelu matematycznego silnika indukcyjnego
    Two-stage procedure of minimization of performance index for identification of induction motor mathematical model
    Autorzy:
    Rutczyńska-Wdowiak, K.
    Stefański, T.
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/158193.pdf
    Data publikacji:
    2008
    Wydawca:
    Stowarzyszenie Inżynierów i Techników Mechaników Polskich
    Tematy:
    identyfikacja parametryczna
    silnik indukcyjny
    algorytmy genetyczne
    metoda Boxa
    parametric identification
    induction motor
    genetic algorithms
    Box's method
    Opis:
    W pracy przedstawiono dwuetapową procedurę identyfikacji modelu matematycznego silnika indukcyjnego. Parametry modelu matematycznego silnika wyznaczono w dwóch etapach: w pierwszym etapie z zastosowaniem algorytmu genetycznego (AG), natomiast w drugim - metody Boxa, przy czym wyniki identyfikacji otrzymane w etapie I stanowić będą warunki początkowe dla etapu II. Połączenie tego typu umożliwia wykorzystanie zalet obu metod, czyli z jednej strony skuteczności AG w przeszukiwaniu znacznych przestrzeni, a z drugiej dobrej zbieżności metody klasycznej w otoczeniu punktu ekstremum.
    This paper presents the problem of parametric identification of induction motor mathematical model with the use of two-stage procedure of minimization of performance index, based on genetic algorithm (GA) with steady state (first stage of identification process) and classical Box's method (second stage of identification process). The results of genetic search are the start conditions for classical method. Such approach allows to use global capabilities of GA and good convergence of the classical method in surroundings of the global extremum point. This procedure with regard to convergence and accuracy for the parametric identification problem and the time of numerical calculations was analysed.
    Źródło:
    Pomiary Automatyka Kontrola; 2008, R. 54, nr 7, 7; 436-439
    0032-4140
    Pojawia się w:
    Pomiary Automatyka Kontrola
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
    Tytuł:
    Algorytm mrówkowy w problemie komiwojażera
    The ant algorithm in Traveling salesman problem
    Autorzy:
    Rutczyńska-Wdowiak, K.
    Jabłoński, N.
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/315520.pdf
    Data publikacji:
    2016
    Wydawca:
    Instytut Naukowo-Wydawniczy "SPATIUM"
    Tematy:
    algorytm mrówkowy
    komiwojażer
    problem komiwojażera
    ant algorithm
    traveling salesman
    traveling salesman problem
    Opis:
    W artykule omówiony został algorytm mrówkowy wykorzystany do rozwiązania zagadnienia komiwojażera. Zaimplementowana aplikacja zapewnia wygenerowanie najkrótszej trasy przejazdu, w możliwie krótkim czasie oraz pozwala na analizowanie pracy algorytmu mrówkowego i dobór optymalnych wartości jego parametrów kontrolnych.
    In this article discussed ant algorithm was used to solve the traveling salesman problem. Implemented application provides to generate the shortest route in the shortest possible time and allows to analyze work of algorithm and selection of the optimal values of his control parameters.
    Źródło:
    Autobusy : technika, eksploatacja, systemy transportowe; 2016, 17, 6; 1523-1526
    1509-5878
    2450-7725
    Pojawia się w:
    Autobusy : technika, eksploatacja, systemy transportowe
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
    Tytuł:
    Zastosowanie algorytmu genetycznego w procesie identyfikacji parametrów modeli reologicznych
    Application of genetic algorithm in the process of identification of rheological model parameters
    Autorzy:
    Rutczyńska-Wdowiak, K.
    Zbiciak, A.
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/310759.pdf
    Data publikacji:
    2016
    Wydawca:
    Instytut Naukowo-Wydawniczy "SPATIUM"
    Tematy:
    algorytm genetyczny
    struktury reologiczne
    materiał inżynierski
    modelowanie fenomenologiczne
    model Burgersa
    model Hueta-Sayegha
    mieszanki mineralno-asfaltowe (MMA)
    genetic algorithm
    rheological structure
    material engineering
    phenomenological modeling
    Burgers model
    Huet-Sayegh model
    hot mix asphalt (HMA)
    Opis:
    W artykule omówiono zagadnienie identyfikacji parametrów liniowych struktur reologicznych modelujących zachowanie się próbek MMA. W procesie identyfikacji wykorzystano algorytm genetyczny. Analizie poddano dwie struktury lepkosprężyste: klasyczny model Burgersa i model Hueta-Sayegha opisywany pochodną ułamkowego rzędu. Podano podstawy teoretyczne interpretacji badań doświadczalnych cyklicznego odkształcania próbek MMA. Opisano wybrane problemy implementacji algorytmu genetycznego. Otrzymane wyniki identyfikacji świadczą o poprawności działania algorytmu i potwierdzają przydatność tej techniki w zagadnieniach identyfikacji parametrów struktur reologicznych.
    The paper discusses the identification problem for parameters of linear rheological models representing the behaviour of asphalt-aggregate mixtures. Genetic algorithm technique is used for this purpose. Two viscoelastic models are considered: the classical Burgers model and the Huet-Sayegh model described by fractional derivatives. Theoretical basis of interpretation of experimental cyclic deformation of asphalt-aggregate samples is given. Selected problems of implementation of the genetic algorithm are discussed. The results of identification put the evidence of the correctness of the algorithm and confirm the usefulness of this technique in the identification process of rheological model parameters.
    Źródło:
    Autobusy : technika, eksploatacja, systemy transportowe; 2016, 17, 12; 1658-1661
    1509-5878
    2450-7725
    Pojawia się w:
    Autobusy : technika, eksploatacja, systemy transportowe
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
      Wyświetlanie 1-8 z 8

      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