The application of fuzzy logic in engineering applications

• Autorzy: Skrzat A. , Wójcik M.

Identyfikatory

DOI

10.7862/ rm.2018.43

Warianty tytułu

PL

Zastosowanie logiki rozmytej w inżynierii mechanicznej

• Języki publikacji: EN

Abstrakty

EN

In order to describe the phenomenon for which the mathematical model or input data are unknown, the fuzzy logic is applied. The fuzzy theory enables to find the most reliable solution on the assumption that the input data are fuzzed. This paper presents the possibility of application of fuzzy theory in engineering problems. The theoretical basis of the fuzzy logic and mathematical calculations on fuzzy variables are presented. The comparison of two methods used in fuzzy logic – extension principle and α-level optimization are written and compared. Examples of the application of aforementioned methods for solving simple engineering problem were presented. Numerical calculations were done with the use of MATLAB program. The selection of the most reliable solution, based on finding the mass center or with the use of rank level method, was also shown.

PL

Do opisu zjawisk, w przypadku których dane wejściowe lub model matematyczny nie są dokładnie znane, zastosowano logikę rozmytą. Teoria rozmyta umożliwia znalezienie najbardziej wiarygodnego rozwiązania przy założeniu rozmycia danych wejściowych. Artykuł przedstawia możliwości zastosowania teorii rozmytej w inżynierii mechanicznej. Zaprezentowano teoretyczne podstawy logiki rozmytej oraz opisano podstawy obliczeń matematycznych na zbiorach rozmytych. Opisano i porównano ze sobą dwie metody stosowane w teorii rozmytej: α-optymalizację oraz zasadę rozszerzeń. W artykule przedstawiono przykłady zastosowania tych metod do rozwiązania prostego problemu inżynierskiego. Wszystkie obliczenia numeryczne wykonano z użyciem programu MATLAB. Przedstawiono również metodę wyboru najbardziej wiarygodnego rozwiązania opartego na poszukiwaniu środka ciężkości figury ograniczonej wykresem funkcji przynależności oraz na wyznaczeniu średniej arytmetycznej ze środków przyjętych poziomów α.

Słowa kluczowe

EN

fuzzy logic; α-level optimization; extension principle; mechanical engineering

PL

logika rozmyta; α-optymalizacja; zasada rozszerzeń; inżynieria mechaniczna

• Wydawca: Oficyna Wydawnicza Politechniki Rzeszowskiej
• Czasopismo: Zeszyty Naukowe Politechniki Rzeszowskiej. Mechanika
• Rocznik: 2018
• Tom: z. 90 [298], nr 4
• Strony: 505--518
• Opis fizyczny: Bibliogr. 17 poz., rys., wykr.

Twórcy

autor

Skrzat A.

• Rzeszow University of Technology, 8 Powstańców Warszawy Ave., 35-959 Rzeszów

autor

Wójcik M.

• Rzeszow University of Technology

Bibliografia

• [1] Ali Z., Singh V.: Potentials of fuzzy logic: An approach to handle imprecise data, Int. J. Eng. Sci. Technol., 2 (2010) 358-361.
• [2] Smets P., Magrez P.: The measure of the degree of truth and of the grade of membership, Fuzzy Sets Systems, 25 (1998) 67-72.
• [3] Smarandache F.: A Unifying Field in Logics: Neutrosophic Logic, Neutrosophy, Neutrosophic Set, Probability and Statistics, American Research Press, Rehoboth 2000.
• [4] Rose J.T.: Fuzzy Logic with Engineering Applications. Second Edition, John Wiley & Sons Ltd., Chichester 2004.
• [5] Skrzat A.: Wybrane problemy eksperymentalnego i numerycznego wyznaczania naprężeń własnych w kołach pojazdów szynowych, Oficyna Wydawnicza Politechniki Rzeszowskiej, Rzeszów 2012.
• [6] Mamdani E.H., Assilian S.: An experiment in linguistic synthesis with a fuzzy logic controller, Int. J. Man-Machine Studies, 7 (1975) 1-13.
• [7] Patyra M.J., Mlynek D.M.: Fuzzy Logic. Implementation and Applications, John Wiley & Sons Ltd., New York 1996.
• [8] http://skisko.blogspot.com/2005/06/fuzzy-logic-and-its-practical-use-in.html (access: 03.11.2018).
• [9] Subbulakshmi K.: Antilock-braking system using fuzzy logic, Middle-East J. Sci. Research, 20 (2014) 1306-1310.
• [10] http://softcomputing.tripod.com/sample_termpaper.pdf (access: 03.11.2018).
• [11] https://uomustansiriyah.edu.iq/media/lectures/5/5_2017_02_28!06_25_26_PM.pdf(access: 03.11.2018).
• [12] Amjad M., Kashif M.I., Abdullah S.S.: Fuzzy logic control of ball and beam system, 2nd Int. Conf. Education Technology and Computer (ICETC), 2010, pp. 490-491.
• [13] Parthiban A., Ravikumar R., Zubar A., Duraiselvam M.: Experimental investigation of CO2 laser cutting on AISI 316L sheet, J. Scient. Industrial Research, 73 (2014) 387-393.
• [14] Giorleo G., Memola Capece Minutolo F., Sergi V.: Fuzzy logic modeling and control of steel rod quenching after hot rolling, J. Mater. Eng. Performance, 6 (1997) 599-604.
• [15] Aruna A.G., Vani K.H., Meena R.S.: A Study on Reversible Logic Gates of Quantum Computing, Int. J. Computer Sci. Information Technol., 7 (2016) 427-432.
• [16] Mӧller B., Beer M.: Fuzzy Randomness. Uncertainty in Civil Engineering and Computational Mechanics, Springer-Verlag, Berlin 2004.
• [17] Skrzat A.: Fuzzy logic application to strain-stress analysis in selected elastic-plastic material model, Arch. Metall. Mater., 56 (2011) 559-568.

Uwagi

PL

Opracowanie rekordu w ramach umowy 509/P-DUN/2018 ze środków MNiSW przeznaczonych na działalność upowszechniającą naukę (2019).