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 "Genetic algorithm" wg kryterium: Temat

  Lista filtrów

Dostawca treści

Wyrównaj
Wyświetlanie 1-15 z 375
Tytuł:
Optimising a fuzzy fault classification tree by a single-objective genetic algorithm
Autorzy:
Zio, E.
Baraldi, P.
Popescu, I. C.
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/2069595.pdf
Data publikacji:
2007
Wydawca:
Uniwersytet Morski w Gdyni. Polskie Towarzystwo Bezpieczeństwa i Niezawodności
Tematy:
fault classification
decision tree
fuzzy logic
genetic algorithm
Opis:
In this paper a single-objective Genetic Algorithm is exploited to optimise a Fuzzy Decision Tree for fault classification. The optimisation procedure is presented with respect to an ancillary classification problem built with artificial data. Work is in progress for the application of the proposed approach to a real fault classification problem.
Źródło:
Journal of Polish Safety and Reliability Association; 2007, 2; 391--400
2084-5316
Pojawia się w:
Journal of Polish Safety and Reliability Association
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
The identification of the boundary geometry with corner points in inverse two-dimensional potential problems
Autorzy:
Zieniuk, E.
Gabrel, W.
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/1931586.pdf
Data publikacji:
2002
Wydawca:
Politechnika Gdańska
Tematy:
inverse boundary value problem
boundary geometry identification
geometry
parametric integral equation system
finite element method
boundary element method
evolution algorithm
genetic algorithms
Opis:
The paper presents fragment of a larger study concerning the effective methods of solving the inverse boundary value problems. The boundary value problem described here is formulated as a problem of the identification of a boundary geometry with corner points. A method using a parametric integral equations system (PIES) is proposed. PIES used in the method makes the easy modelling of the geometry with corner points possible. This effect is obtained by the application of modified splines. An evolution algorithm is used for the effective control of modifications of the boundary geometry. Some experimental tests of the efficiency of the discussed method were performed for two-dimensional inverse potential problems.
Źródło:
TASK Quarterly. Scientific Bulletin of Academic Computer Centre in Gdansk; 2002, 6, 4; 651-660
1428-6394
Pojawia się w:
TASK Quarterly. Scientific Bulletin of Academic Computer Centre in Gdansk
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Study by Genetic Algorithm of the Role of Alfa Natural Fibre in Enhancing the Mechanical Properties of Composite Materials Based on Epoxy Matrix
Efekt naturalnych włókien Alfa na poprawę mechanicznych właściwości materiałów kompozytowych z matrycą epoksydową badany za pomocą algorytmu genetycznego
Autorzy:
Ziani, N.
Boudali, A.
Mokaddem, A.
Doumi, B.
Beldjoudi, N.
Boutaous, A.
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/232833.pdf
Data publikacji:
2016
Wydawca:
Sieć Badawcza Łukasiewicz - Instytut Biopolimerów i Włókien Chemicznych
Tematy:
damage
interface
alfa
fibre
matrix
genetic algorithm
uszkodzenie
włókno alfa
matryca epoksydowa
algorytm genetyczny
Opis:
Natural fibres have a very important role in improving the mechanical properties of composite materials. Our objective in this study was to use alfa natural fibre in a composite material based essentially on epoxy matrix and calculate the interface fibre-matrix damage of carbon-epoxy, glass-epoxy and alfa-epoxy. Each sample was reinforced with the same volume fraction before being subjected to various mechanical tests. The results found by genetic simulation showed that the level of damage to the alfa-epoxy material was lower compared to other composite materials studied. We can say that alfa natural fibre has a high resistance to the mechanical stress applied; but the question remains whether the new material has the same resistance to thermal stress.
Włókna naturalne spełniają bardzo ważną rolę przy polepszeniu właściwości mechanicznych materiałów kompozytowych. Celem badań w przedstawionej pracy było zastosowanie naturalnych włókien alfa dla wzmocnienia mechanicznych właściwości materiałów kompozytowych z matrycą epoksydową. Określano zniszczenie międzyfazowych układów włókna węglowe-epoksyd, włókna szklane-epoksyd i włókna alfa-epoksyd. Każda badana próbka była wzmacniana tym samym objętościowym udziałem poszczególnych rodzajów włókien. Wyniki badań określone przy stosowaniu symulacji genetycznej pokazały, że poziom zniszczenia układów fazowych alfa-matryca epoksydowa był niższy w porównaniu do innych badanych materiałów kompozytowych. Na podstawie przeprowadzonych badań można stwierdzić, że naturalne włókna alfa posiadają wysoką odporność na przyłożone naprężenia mechaniczne. Zagadnieniem nierozwiązanym pozostaje czy włókna naturalne alfa posiadają dobrą odporność na działanie temperatury.
Źródło:
Fibres & Textiles in Eastern Europe; 2016, 3 (117); 58-62
1230-3666
2300-7354
Pojawia się w:
Fibres & Textiles in Eastern Europe
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Forming of the regional core transport network taking into account the allocation of alternative energy sources based on artificial intelligence methods
Формирование опорной транспортной сети региона с учетом размещения альтернативных источников энергии на основе методов искусственного интеллекта
Autorzy:
Zhuravskaya, M.
Tarasyan, V.
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/374401.pdf
Data publikacji:
2014
Wydawca:
Politechnika Śląska. Wydawnictwo Politechniki Śląskiej
Tematy:
core transport network
logistic system
logistic center allocation
renewable energy
fuzzy set theory
genetic algorithm
rdzeń sieci transportowej
system logistyczny
energia odnawialna
teoria zbiorów rozmytych
algorytm genetyczny
Opis:
In the modern world the alternative energy sources, which considerably depend on a region, play more and more significant role. However, the transition of regions to new energy sources lead to the change of transport and logistic network configuration. The formation of optimal core transport network today is a guarantee of the successful economic development of a region tomorrow. The present article studies the issue of advanced core transport network development in a region based on the experience of European and Asian countries and the opportunity to adapt the best foreign experience to Russian conditions. On the basis of artificial intelligence methods for forest industry complex of Sverdlovskaya Oblast the algorithm of problem solution of an optimal logistic infrastructure allocation is offered and some results of a regional transport network are presented. These methods allowed to solve the set task in the conditions of information uncertainty. There are suggestions on the improvement of transport and logistic network in the territory of Sverdlovskaya Oblast. Traditionally the logistics of mineral fuel plays main role in regions development. Actually it is required to develop logistic strategic plans to be able to provide different possibilities of power-supply, flexible enough to change with the population density, transport infrastructure and demographics of different regions. The problem of logistic centers allocation was studied by many authors. The approach, offered by the authors of this paper is to solve the set of tasks by applying artificial intelligence methods, such as fuzzy set theory and genetic algorithms.
В современном мире альтернативные источники энергии, которые в значительной степени зависят от региона, играют все более значимую роль. Однако переход регионов к новым источникам энергии приведет к изменению транспортно- логистического конфигурации сети. Формирование оптимальной опорной транспортной сети сегодня является залогом успешного экономического развития региона завтра. Настоящая статья изучает вопрос опережающего развития опорной транспортной сети региона на основе опыта стран Европы и Азии, а также возможность адаптировать лучший зарубежный опыт к российским условиям. На основе методов искусственного интеллекта для лесопромышленного комплекса Свердловской области предлагается алгоритм решения задачи оптимального логистического распределения инфраструктуры и представлены некоторые результаты моделирования региональной транспортной сети. Эти методы позволили решить поставленную задачу в условиях информационной неопределенности. Дать предложения по совершенствованию транспортной и логистической сети на территории Свердловской области. Зависимость логистики от минерального топлива, является устойчивой тенденцией развития регионов, однако при составлении стратегических планов необходимо на ряду, с плотностью населения, особенностями транспортной инфраструктуры и прогнозом демографических изменений, также предусмотреть альтернативные возможности смены источников энергоресурсов. К проблеме размещения логистических центров обращались многие авторы. Особенностью подхода, предлагаемого авторами этой статьи является применение методов искусственного интеллекта, в частности, теории нечетких множеств и генетических алгоритмов.
Źródło:
Transport Problems; 2014, 9, 4; 121-130
1896-0596
2300-861X
Pojawia się w:
Transport Problems
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Optimizations of network layout and transport service frequencies in view of interests of transit line operators and utilizers
Autorzy:
Zhu, Xiaojing
Feng, Xuesong
Zhang, Lukai
Hua, Weixin
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/223857.pdf
Data publikacji:
2019
Wydawca:
Polska Akademia Nauk. Czytelnia Czasopism PAN
Tematy:
transit network layout design
transportation service
service optimization
interests of transit line operators
interests of utilizers
simulated annealing algorithm
genetic algorithm
projekt układu sieci transportowej
usługi transportowe
optymalizacja usług
interesy operatorów linii tranzytowych
interes użytkowników
algorytm genetyczny
Opis:
Layouts of bus networks in cities are always irrational currently, transport service frequencies also need to be optimized according to the real network layouts, operation conditions and travel experience of passengers, so it is essential to optimize bus transit network layouts and transport service frequencies systematically. Different stakeholders are involved in the optimization of urban bus transit network layouts like the government, operators and passengers, whose interests are always contradictory. In order to optimize transit network layout and service frequencies from the view point of operators and utilizers, this research constructs a multi-objective model and proposes a solution algorithm. The proposed multi-objective model is established from the perspective of operators with the goal of minimizing total operating costs for one day, and from the perspective of the utilizers to minimize the total travel time, respectively. Also with the application of electric bus in cities, buses in this research are electric buses all for green travel. Moreover, a solution algorithm is proposed in this research to solve the proposed multi-objective model with simulated annealing algorithm and genetic algorithm. Simulated annealing algorithm is used as the main framework of the solution algorithm from the perspective of operators to minimize operating costs, while genetic algorithm is used as the subroutine of simulated annealing algorithm to optimize total travel time. Verification of the proposed model and the solution algorithm is based on an intuitive network. The application results of a numerical experiment verified that the proposed optimization model and the solution algorithm are able to optimize the network layout and service frequencies at the same time.
Źródło:
Archives of Transport; 2019, 50, 2; 47-55
0866-9546
2300-8830
Pojawia się w:
Archives of Transport
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Optimal design of model following control with genetic algorithm
Autorzy:
Zhang, X.
Yamane, Y.
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/205732.pdf
Data publikacji:
2001
Wydawca:
Polska Akademia Nauk. Instytut Badań Systemowych PAN
Tematy:
algorytm genetyczny
model optymalny
sprzężenie do przodu
sprzężenie zwrotne
feedback
feedforward
genetic algorithm
model following control (MFC)
optimal design
Opis:
This paper presents a genetic algorithm for the optimal design of model following control in which there are nonlinear disturbance and unceratin parameters, where the output is regulated to follow the output of reference model. The effectiveness of the proposed algorithm is illustrated by numerical examples.
Źródło:
Control and Cybernetics; 2001, 30, 1; 71-79
0324-8569
Pojawia się w:
Control and Cybernetics
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Ustalanie harmonogramu obsługi dla systemu wieloelementowego: podejście oparte na stochastycznych sieciach Petriego oraz algorytmie genetycznym
Maintenance scheduling for multi-unit system: a stochastic Petri-net and genetic algorithm based approach
Autorzy:
Zhang, T.
Cheng, Z.
Liu, Y. J.
Guo, B.
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/301668.pdf
Data publikacji:
2012
Wydawca:
Polska Akademia Nauk. Polskie Naukowo-Techniczne Towarzystwo Eksploatacyjne PAN
Tematy:
ustalanie harmonogramu obsługi
system wieloelementowy
sieć Petriego
algorytm genetyczny
minimalny przekrój niezdatności
maintenance scheduling
multi-unit system
Petri net
genetic algorithm
deterioration
minimal cut set
Opis:
Częste czynności obsługowe prowadzą do niskiej gotowości systemu oraz wymagają dużych nakładów pieniężnych. W systemie wieloelementowym całkowity czas i koszt obsługi można obniżać łącząc ze sobą czynności obsługowe niektórych elementów. Dlatego też konieczne jest planowanie zoptymalizowanego harmonogramu czynności obsługowych. W artykule zaproponowano model symulacyjny optymalizacji harmonogramu obsługi oparty na stochastycznych sieciach Petriego uwzględniający niepewność zarówno procesu deterioracji jak i procesu obsługi elementów systemu. Algorytm genetyczny wykorzystano do opracowania terminarza czynności obsługowych, który pozwalałby na minimalizację kosztów całkowitych w przyjętym horyzoncie planowania przy uwzględnieniu całkowitego czasu obsługi, stanu elementów, strat wynikających z cyklu życia oraz wykonalności rozwiązania. Ponadto opisano techniki zastosowane w celu zmniejszenia wysiłku obliczeniowego potrzebnego do wykonania analizy. W końcowej części pracy przedstawiono studium przypadku.
Frequent maintenance activities would cause low system availability and require large sums of money. For a multi-unit system, maintenance activities of some units can be combined together to reduce the total maintenance possession time and cost. Therefore, an optimized timetable of the maintenance activities is needed to be planned. Considering the uncertainties in both the deterioration and maintenance process of the units in a system, this paper advances a stochastic Petri-net based simulation optimization model for maintenance scheduling. The genetic algorithm is used to get the solution of the timetable of the maintenance activity schedule such that the overall cost is minimized in a planning horizon taking into account total maintenance possession time, unit condition, life cycle loss and solution feasibility. Some techniques used to reduce the computational effort required to perform the analysis are also described. A case study is given in the end.
Źródło:
Eksploatacja i Niezawodność; 2012, 14, 3; 256-264
1507-2711
Pojawia się w:
Eksploatacja i Niezawodność
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Ship Trajectory Control Optimization in Anti-collision Maneuvering
Autorzy:
Zhang, J. F.
Yang, X. D.
Zhang, D.
Haugen, S.
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/116373.pdf
Data publikacji:
2013
Wydawca:
Uniwersytet Morski w Gdyni. Wydział Nawigacyjny
Tematy:
anticollision
ship trajectory
genetic algorithm
route optimization
Opis:
A lot of attention is being paid to ship’s intelligent anti‐collision by researchers. Several solutions have been introduced to find an optimum trajectory for ship, such as Game Theory, Genetic or Evolutionary Algorithms and so on. However, ship’s maneuverability should be taken into consideration before their real applications. Ship’s trajectory control in anti‐collision maneuvering is studied in this paper. At first, a simple linear ship maneuverability model is introduced to simulate its movement under different speed and rudder angle. After that, ship’s trajectory control is studied by considering the duration of rudder, operation distance to turning points, and maximum angular velocity. The details for algorithm design are also introduced. By giving some restrictions according to the requirements from COLREGs, the intervals for rudder angle in different circumstances can be determined based on the curves. The results can give very meaningful guidance for seafarers when making decisions.
Źródło:
TransNav : International Journal on Marine Navigation and Safety of Sea Transportation; 2013, 7, 1; 89-93
2083-6473
2083-6481
Pojawia się w:
TransNav : International Journal on Marine Navigation and Safety of Sea Transportation
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Zastosowanie i porównanie algorytmów metaheurystycznych i optymalizacyjnych w rekonstrukcji konduktancji siatek rezystorów
Applcation and comparasion of metaheuristic and optimization algorithms for reconstruction of conductances in resistive grids
Autorzy:
Zegarmistrz, P.
Galias, Z.
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/408046.pdf
Data publikacji:
2012
Wydawca:
Politechnika Lubelska. Wydawnictwo Politechniki Lubelskiej
Tematy:
siatka rezystorów
algorytm rekonstrukcji
tomografia rezystancyjna
wyżarzanie symulowane
algorytmy genetyczne
metody optymalizacyjne
resistive grid
reconstruction algorithm
resistance tomography
simulated annealing
genetic algorithms
optimization methods
Opis:
W pracy przedstawiono wyniki analizy algorytmów rekonstrukcji konduktancji prostokątnych siatek rezystorów na podstawie pomiarów brzegowych. Opracowano i zaimplementowano algorytmy rekonstrukcji bazujące na metodach metaheurystcznych (symulowane wyżarzanie, algorytmy genetyczne) oraz optymalizacyjnych. Zaproponowane algorytmy porównano pod względem stabilności numerycznej oraz poprawności uzyskiwanych wyników. Przedstawiono ograniczenia istniejących algorytmów oraz zaproponowano usprawnienia.
The problem of reconstruction of conductances in rectangular resistive grids from boundary measurements is studied. Several reconstruction algorithms based on metaheuristics (simulated annealing, genetic algorithms) and optimization methods are compared in terms of numerical stability and accuracy of the results. Limitations of the algorithms are discussed and several improvements are proposed.
Źródło:
Informatyka, Automatyka, Pomiary w Gospodarce i Ochronie Środowiska; 2012, 3; 19-24
2083-0157
2391-6761
Pojawia się w:
Informatyka, Automatyka, Pomiary w Gospodarce i Ochronie Środowiska
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Wykorzystanie algorytmów genetycznych i mrówkowych w problemach transportowych
Using genetic and ant algorithms to solve transport problems
Autorzy:
Zduńczuk, J.
Przystupa, W.
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/287396.pdf
Data publikacji:
2008
Wydawca:
Polskie Towarzystwo Inżynierii Rolniczej
Tematy:
transport
algorytm genetyczny
algorytm mrówkowy
metaheurystyka
genetic algorithm
ant algorithm
metaheuristics
Opis:
W pracy przedstawiono możliwości zastosowania metaheurystyk w transporcie. Przy użyciu algorytmu genetycznego i mrówkowego dokonano optymalizacji długości trasy przejazdu, a rezultaty porównano ze znanymi wynikami. Przedstawiono również próbę optymalizacji tras ze względu na czas trwania przejazdu.
The paper presents possibilities to employ metaheuristics in transport. The research involved using genetic and ant algorithm to optimise drive/ride route length, and obtained results were compared to known results. Moreover, the paper presents an effort to optimise routes with regard to drive duration.
Źródło:
Inżynieria Rolnicza; 2008, R. 12, nr 7(105), 7(105); 237-243
1429-7264
Pojawia się w:
Inżynieria Rolnicza
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Zastosowanie algorytmu genetycznego do rozwiązywania zadań niezawodnościowych dotyczących wielokryterialnych systemów szeregowo-równoległych
An application of genetic algorithm toward solving the reliability problem of multiobjective series-parallel systems
Autorzy:
Zarinchang, A.
Faghih, N.
Zarinchang, J.
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/301672.pdf
Data publikacji:
2012
Wydawca:
Polska Akademia Nauk. Polskie Naukowo-Techniczne Towarzystwo Eksploatacyjne PAN
Tematy:
algorytm genetyczny
optymalizacja wielokryterialna
optymalizacja niezawodności
podział nadmiarowości
systemy szeregowo-równoległe
metoda TOPSIS
multiobjective genetic algorithm
reliability optimization
redundancy apportionment
series-parallel systems
TOPSIS method
Opis:
Ponieważ znalezienie odpowiedniego rozwiązania zadania optymalizacji niezawodnościowej przy wykorzystaniu metod programowania matematycznego uznaje się za trudne, coraz częściej stosuje się do tego celu metody heurystyczne. Algorytm genetyczny do optymalizacji wielokryterialnej (Multiobjective Genetic Algorithm, MGA) jest jedną z metod heurystycznych, stworzoną w celu znajdowania rozwiązań dla systemów szeregowo-równoległych, pozwalającą na uzyskanie maksymalnej niezawodności oraz minimalnych kosztów i ciężaru na poziomie systemu. Zadania takie występują powszechnie w dziedzinie projektowania i konstrukcji systemów mechanicznych i elektrycznych. Wykazano, że MGA pozwala uzyskać odpowiednie rozwiązania tego typu zadań uwzględniając przy tym funkcje celu, takie jak niezawodność, koszty i ciężar. W niniejszej pracy przedstawiono połączenie metody wyszukiwania probabilistycznego oraz jednej z metod rozwiązywania problemów decyzyjnych o nazwie TOPSIS (Technique for Order Preference by Similarity to Ideal Solution). MGA pozwala uzyskać odpowiednie rozwiązania konstrukcyjne dając przy tym znaczną oszczędność czasu w porównaniu z niektórymi innymi metodami. Jednocześnie potraktowanie kosztów i ciężaru jako funkcji celu daje lepsze wyniki w porównaniu do metody wykorzystującej algorytm genetyczny, w której koszty i ciężar rozpatrywane są jako ograniczenia.
Since developing an appropriate solution for reliability optimization problem with mathematical programming methods has been considered as difficult techniques, the heuristic approaches increasingly has been applied. Multiobjectve Genetic Algorithm (MGA) has been among heuristic methods that was developed to find solutions for series-parallel systems to obtain maximum reliability, and minimum cost and weight at the system level. These are very common problems in engineering design such as mechanical and electrical systems. It has been shown that the Multiobjectve Genetic Algorithm offers proper results to these problems while it respects to the several objective functions such as reliability, cost and weight. This paper presents the combination of probabilistic search, and one of the decision making methods called Technique for Order Preference by Similarity to Ideal Solution (TOPSIS). The Multiobjectve Genetic Algorithm, allows us to achieve a proper design solution while it saves a considerable time compared with some other approaches. At the same time as the reliability, cost and weight were chosen as objective functions, the results obtained by this method showed an overall improvement in comparison to the existing GA method considering cost and weight as constraints.
Źródło:
Eksploatacja i Niezawodność; 2012, 14, 3; 243-248
1507-2711
Pojawia się w:
Eksploatacja i Niezawodność
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Surface-to-air missile path planning using genetic and PSO algorithms
Autorzy:
Zandavi, S. M.
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/280277.pdf
Data publikacji:
2017
Wydawca:
Polskie Towarzystwo Mechaniki Teoretycznej i Stosowanej
Tematy:
path planning
genetic algorithm
PSO algorithm
surface-to-air missile
3DOF simulation
Opis:
Optimization algorithms use various mathematical and logical methods to find optimal points. Given the complexity of models and design levels, this paper proposes a heuristic optimization model for surface-to-air missile path planning in order to achieve the maximum range and optimal height based on 3DOF simulation. The proposed optimization model involves design variables based on the pitch programming and initial pitch angle (boost angle). In this optimization model, we used genetic and particle swarm optimization (PSO) algorithms. Simulation results indicated that the genetic algorithm was closer to reality but took longer computation time. PSO algorithm offered acceptable results and shorter computation time, so it was found to be more efficient in the surface-to-air missile path planning.
Źródło:
Journal of Theoretical and Applied Mechanics; 2017, 55, 3; 801-812
1429-2955
Pojawia się w:
Journal of Theoretical and Applied Mechanics
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
A study of propeller for high altitude unmanned airplane
Autorzy:
Zalewski, W.
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/241661.pdf
Data publikacji:
2015
Wydawca:
Instytut Techniczny Wojsk Lotniczych
Tematy:
unmanned high altitude aerial vehicles propeller-driven aircraft
genetic algorithm
lift coefficient distribution
Opis:
Over the last 20 years, we can observe growing interest in the field of unmanned high altitude aerial vehicles. Especially the light aircrafts with electric motors become popular. The use of electricity to drive enables application of non-conventional energy sources like solar energy. The propeller remains the best propulsion system for planes powered by electricity. High altitude planes powered by propellers are able to fly over the wide range of altitude: from 0 to 25 kilometres. Such wide range of altitude is connected with variability of propeller work conditions (for example the density of the air is changing 10 times) which remarkably complicate the process of matching propeller to motor. The paper presents optimization model of propeller destined to unmanned high altitude airplane. Computational procedure deals with searching optimal distribution of lift coefficient line along the blade span of the propeller to obtain maximal efficiency for selected altitudes of flight. Genetic algorithm was used during the searching procedure. The database of optimal solutions is created as a result of computation and can be later exploited for choosing the best solution able to meet the requirements. Because the same propeller is used for take-off, climb and high altitude flight, then the airfoils of the propeller blades must be capable of operating over an extremely different flow condition caused by large change in air density. Propeller blades airfoils are required to operate within a low Reynolds number (below 105) and high subsonic Mach number (up to 0.6) flow field during high altitude flight. At low Reynolds number, the airfoils generate lesser lift and higher drags. The performance of the airfoils and consequently of the whole propeller can decline significantly. The objective is to find airfoils with good performance in all condition, which can appear during the flight, and to find the best shape of lift coefficient curve along the blade span of the propeller. That is necessary in order to obtain acceptable efficiency of the propeller for all flight conditions.
Źródło:
Journal of KONES; 2015, 22, 4; 329-334
1231-4005
2354-0133
Pojawia się w:
Journal of KONES
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Estimation of ship repair time using the genetic algorithm
Autorzy:
Zagan, Remus
Paprocka, Iwona
Manea, Mihaela-Greti
Manea, Emill
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/1955595.pdf
Data publikacji:
2021
Wydawca:
Politechnika Gdańska. Wydział Inżynierii Mechanicznej i Okrętownictwa
Tematy:
mean time of dry-docking
average repair time
maintenance duration prediction
maintenance duration estimation
ship maintenance
genetic algorithm
Opis:
Ship maintenance is regulated by both the state and the classification society. The scope of maintenance works depends on the age of the ship and includes a dock, intermediate and special inspection. The problem is to estimate the reliable time of the ship maintenance and the downtime at the shipyard. The purpose of this article is to develop a more accurate model to predict a ship’s overall maintenance time. A multiple linear regression model is developed to describe the impact of historical data on hull repair, painting time, piping, age, structural and hull plate replacement for ship maintenance. In the literature, the least squares method is used to estimate unknown regression coefficients. The original value of the article is the use of a genetic algorithm to estimate coefficient values of the multiple linear regression model. Necessary analysis and simulations are performed on the data collected for oil and chemical or product tankers. As a result, a significant improvement in the adequacy of the presented model was identified.
Źródło:
Polish Maritime Research; 2021, 3; 88-99
1233-2585
Pojawia się w:
Polish Maritime Research
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Mining Pharmacy Database Using Evolutionary Genetic Algorithm
Autorzy:
Ykhlef, M.
ElGibreen, H.
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/226717.pdf
Data publikacji:
2010
Wydawca:
Polska Akademia Nauk. Czytelnia Czasopism PAN
Tematy:
data mining
evolutionary algorithms
genetic algorithm
pharmacy database
sequential patterns
Opis:
Medication management is an important process in pharmacy field. Prescribing errors occur upstream in the process, and their effects can be perpetuated in subsequent steps. Prescription errors are an important issue for which conflicts with another prescribed medicine could cause severe harm for a patient. In addition, due to the shortage of pharmacists and to contain the cost of healthcare delivery, time is also an important issue. Former knowledge of prescriptions can reduce the errors, and discovery of such knowledge requires data mining techniques, such as Sequential Pattern. Moreover, Evolutionary Algorithms, such as Genetic Algorithm (GA), can find good rules in short time, thus it can be used to discover the Sequential Patterns in Pharmacy Database. In this paper GA is used to assess patient prescriptions based on former knowledge of series of prescriptions in order to extract sequenced patterns and predict unusual activities to reduce errors in timely manner.
Źródło:
International Journal of Electronics and Telecommunications; 2010, 56, 4; 427-432
2300-1933
Pojawia się w:
International Journal of Electronics and Telecommunications
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Wyświetlanie 1-15 z 375

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