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 "optimisation task" wg kryterium: Temat

  Lista filtrów
Wyrównaj
    Wyświetlanie 1-4 z 4
    Tytuł:
    Optimisation of aircraft maintenances in the polish armed forces
    Autorzy:
    Kowalski, M.
    Waślicki, P.
    Żak, J. M.
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/246572.pdf
    Data publikacji:
    2016
    Wydawca:
    Instytut Techniczny Wojsk Lotniczych
    Tematy:
    aircraft
    maintenance system
    optimisation task
    Opis:
    Maintaining the aircrafts (AC) of the Polish Armed Forces in operating condition is determined by adequate resources to secure maintenance and repairs possessed by the companies implementing these tasks on them. The article characterises and then describes formally the Aircrafts Maintenance System in the Polish Armed Forces. The assumptions of the aircraft maintenance system model, proposed model structure, and mapping of aircraft maintenance performance were described. The most important elements (such as data, decision variables, boundary conditions and assessment criterion function) of an optimisation task aimed at minimising the executed aircraft maintenances’ costs were formulated. For this purpose, the record of evaluation criterion functions of the companies performing aircraft maintenance was shown. The article was completed with a conclusion, which underlined the importance of the proposed optimisation model. The optimisation model proposed in the article allows evaluating the aircraft maintenances’ organisation and their parameters. The formal record concerns both in the case of one-dimensional maintenance (one aircraft type) and multi-dimensional one (various aircraft types).
    Źródło:
    Journal of KONES; 2016, 23, 4; 225-235
    1231-4005
    2354-0133
    Pojawia się w:
    Journal of KONES
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
    Tytuł:
    Swarm Behaviour Optimisation Methods Based on an Original Algorithm
    Metoda optymalizacji zachowania się roju na podstawie autorskiego algorytmu
    Autorzy:
    Falkowski, Krzysztof
    Duda, Michał
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/2036929.pdf
    Data publikacji:
    2021
    Wydawca:
    Wojskowa Akademia Techniczna im. Jarosława Dąbrowskiego
    Tematy:
    swarms
    swarm algorithm
    sweep coverage
    coverage task
    optimisation
    optymalizacja
    rój
    algorytm roju
    Opis:
    This article presents an authorial swarm algorithm that performs coverage tasks using the Sweep Coverage method. The presented solution assumes stochastic movement of the objects in the swarm which allows them to be simple ones. Our goal was to find an optimal number of objects in the swarm. The main evaluated factors are time and energy consumption. Changing input data allowed us to designate different cases and to examine the influence of varying parameters of a single boid on a whole swarm behaviour.
    W artykule przedstawiono metody znalezienia optymalnej wielkości roju dla danego zadania. Głównymi ocenianymi czynnikami są czas i zużycie energii. Autorskie rozwiązanie algorytmiczne pozwoliło na wyznaczenie różnych przypadków i zbadanie wpływu różnych parametrów pojedynczego boida na zachowanie całego roju. Obliczenie efektywności energetycznej pozwoliło na wyznaczenie dodatkowych informacji o optymalizacji liczby boidów w roju. Wyniki pokazują, że można ocenić najlepsze rozwiązania dla określonych założeń. Można znaleźć, jaka liczba boidów wykonałaby zadanie w jak najkrótszym czasie przy założonej energooszczędności. Można również znaleźć grupę z najlepszym czasem do uzyskania wskaźnika efektywności energetycznej, która wykonałaby zadanie przy najlepszej kombinacji najkrótszego czasu i zużytej energii. Dodatkowe testy ze zmieniającymi się zmiennymi pozwoliły określić ich wpływ na wynik. Wykazano, że prędkość i bezpieczna odległość są ze sobą połączone, ale zmiana prędkości jest bardziej znacząca dla mniejszych rojów, gdy zmiana bezpiecznej odległości ma większy wpływ na liczniejsze grupy. Wynika z tego, że dla małych grup lepsze są szybsze boidy, a dla liczniejszych rojów bardziej przydatne byłyby boidy, które mogą poruszać się bliżej. Zmienianie promienia obszaru skanowanego na każdym kroku wpływa na ogólną wydajność, ale prawie nie ma wpływu na efektywność energetyczną roju.
    Źródło:
    Problemy Mechatroniki : uzbrojenie, lotnictwo, inżynieria bezpieczeństwa; 2021, 12, 3 (45); 53-70
    2081-5891
    Pojawia się w:
    Problemy Mechatroniki : uzbrojenie, lotnictwo, inżynieria bezpieczeństwa
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
    Tytuł:
    Optimum specialization fields of multitask air transportation system components
    Optymalne obszary specjalizacji elementów wielozadaniowego systemu lotniczego
    Autorzy:
    Majka, A.
    Klepacki, Z.
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/950144.pdf
    Data publikacji:
    2007
    Wydawca:
    Instytut Techniczny Wojsk Lotniczych
    Tematy:
    transport
    transport lotniczy
    lotnicze systemy transportowe
    optymalizacja
    optymalny podział zadań
    air transport
    air transportation systems
    optimisation
    optimum task distribution
    Opis:
    An individual characteristic of technical objects utilized in aviation (and not only in aviation) is their multipurpose and multitask. These properties regard both single airplane and sets of airplanes (fleet of airplanes). It is expressed by task variety, which fleet of airplanes (airline) must realize, and in variety of working space. Set of various both length air routes and airplanes traffic density constitutes set of tasks. The only way to increase affectivity is utilize airplane in restricted field (specialization). Technical differences and individual geographic and climatic characteristics of airdromes are operating conditions. Set of tasks and operating conditions of airplanes define multitasks (general-purpose) of the character of their application. N algorithm of determination of airplane fleet optimal specialization fields is presented. Some example results are presented for a hypothetical airplane fleet of twin-engine, pistonprop and turboprop, general aviation, transport category aircrafts. In calculated example airplanes geometry and tasks set characteristics are fixed. The analysis objective is searching of airplanes optimum specialization fields.
    Cechą charakterystyczną pojedynczych samolotów i ich zbiorów, składających się na określony park lotniczy jest wielozadaniowość i wykorzystywanie ich w ramach większych systemów. Przejawia się ona rozmaitością celów, które musi zrealizować park samolotów (np. Linia lotnicza), oraz różnorodnością warunków jego funkcjonowania. To właśnie definiuje wielozadaniowy (uniwersalny) charakter zastosowania samolotów. Drogą do zwiększenia efektywności dla użytego wskaźnika jest wykorzystywanie samolotu nie w całym obszarze możliwych zastosowań, lecz w obszarze zawężonym (specjalizacja). Powoduje to konieczność znalezienia optymalnego rozkładu zadań pomiędzy „konkurującymi" samolotami w celu wyznaczenia obszarów specjalizacji dla każdego z nich. W pracy przedstawione zostało rozwiązanie zadania, polegającego na znalezieniu optymalnych obszarów specjalizacji (będących podzbiorami zbioru zadań całego systemu) elementów wielozadaniowego systemu lotniczego. W pracy zawarty został opis metody i algorytmu rozwiązywania zagadnienia optymalnego rozkładu zadań systemu wielozadaniowego, opracowanych z wykorzystaniem wskaźnika jakości lokalnej. Przy tworzeniu zaprezentowanego algorytmu wykorzystano ogólne własności zbioru realizowanych zadań i wskaźnika efektywności całego systemu oraz specyficzne własności sytemu lotniczego i wskaźnika oceny efektywności lokalnej. Dla zilustrowania prezentowanego zagadnienia przedstawiony został przykład obliczeniowy polegający na znalezieniu obszarów specjalizacji dla wybranych typów samolotów hipotetycznego parku lotniczego. Obliczenia wykonane zostały dla parku samolotów krótkiego zasięgu.
    Źródło:
    Journal of KONES; 2007, 14, 3; 363-370
    1231-4005
    2354-0133
    Pojawia się w:
    Journal of KONES
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
    Tytuł:
    Stochastic Movement Swarm Performing a Coverage Task with Physical Parameters
    Stochastyczny ruch roju wykonujący zadanie przeszukiwania z uwzględnieniem parametrów fizycznych
    Autorzy:
    Falkowski, Krzysztof
    Duda, Michał
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/2135005.pdf
    Data publikacji:
    2022
    Wydawca:
    Wojskowa Akademia Techniczna im. Jarosława Dąbrowskiego
    Tematy:
    swarms
    swarm algorithm
    sweep coverage
    coverage task
    optimisation
    stochastic movement
    algorytm roju
    zasięg przemiatania
    zadanie pokrycia
    optymalizacja
    ruch stochastyczny
    Opis:
    This paper describes an attempt of implementing physical parameters into a virtual swarm algorithm solution. It defines which physical parameters of the single object need to be known to properly transfer a virtual algorithm into a physical system. Considerations have been based on a stochastic movement swarm performing a coverage task. Time to finish the task and energy consumptions were measured for different numbers of drones in a swarm allowing to designate an optimal size of the swarm. Additional tests for changing variables allowed us to determine their impact on the swarm performance. The presented algorithm is a discrete-time solution, and every test is divided into steps. Positions of the drones are calculated only in time corresponding to these steps. Their position is unknown between these steps and the algorithm does not check if the paths of two drones cross between subsequent positions. The lower the time interval, the more precise results, but simulating the test requires more computing power. Further work should consider the smallest possible time intervals or additional feature to check if the paths of the drones do not cross.
    W artykule opisano próbę implementacji parametrów fizycznych do rozwiązania algorytmu wirtualnego roju. Określono, które parametry fizyczne pojedynczego obiektu muszą być znane, aby poprawnie przenieść wirtualny algorytm do systemu fizycznego. Rozważania oparto na stochastycznym roju ruchu wykonującym zadanie przeszukiwania. Zmierzono czas wykonania zadania i zużycie energii dla różnej liczby dronów w roju, co pozwoliło na wyznaczenie optymalnej wielkości roju. Dodatkowe testy zmieniających się zmiennych pozwoliły określić ich wpływ na wydajność roju. Przedstawiony algorytm jest rozwiązaniem dyskretnym i z każdym testem jest podzielony na kroki. Pozycje dronów są obliczane tylko w czasie odpowiadającym tym krokom. Ich pozycja między tymi krokami jest nieznana, a algorytm nie sprawdza, czy ścieżki dwóch dronów przecinają się między kolejnymi pozycjami. Im krótszy odstęp czasu, tym dokładniejsze wyniki, ale symulacja testu wymaga większej mocy obliczeniowej. Dalsze prace powinny uwzględniać możliwie najmniejsze odstępy czasu lub dodatkową funkcję do sprawdzenia jeśli ścieżki dronów się nie przecinają.
    Źródło:
    Problemy Mechatroniki : uzbrojenie, lotnictwo, inżynieria bezpieczeństwa; 2022, 13, 3 (49); 9--26
    2081-5891
    Pojawia się w:
    Problemy Mechatroniki : uzbrojenie, lotnictwo, inżynieria bezpieczeństwa
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
      Wyświetlanie 1-4 z 4

      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