Preferencje help
Widoczny [Schowaj] Abstrakt
Liczba wyników

Znaleziono wyników: 7

Liczba wyników na stronie
first rewind previous Strona / 1 next fast forward last
Wyniki wyszukiwania
Wyszukiwano:
w słowach kluczowych:  Nelder-Mead method
help Sortuj według:

help Ogranicz wyniki do:
first rewind previous Strona / 1 next fast forward last
EN
A difficulty of freeform surfaces evaluations lies in a setup of a coordinate measuring system in general, when it is not possible to use the standard system of alignment by a point, a line, and a surface. An algorithm for the measurement adjustment using a small workpiece coordinate system movement and rotation to achieve a smaller least square error of the produced surface for a given freeform surface defined by the function of two variables is considered. The algorithm uses the Newton method for calculation of the orthogonal distance of a measured point to a given surface and also for minimization of the sum of the distance squares. Numerical results for an example are given.
EN
The paper presents a thermodynamic optimization of 900 MW power unit for ultra-supercritical parameters, modified according to AD700 concept. The aim of the study was to verify two optimisation methods, i.e., the finding the minimum of a constrained nonlinear multivariable function (fmincon) and the Nelder-Mead method with their own constrain functions. The analysis was carried out using IPSEpro software combined with MAT-LAB, where gross power generation efficiency was chosen as the objective function. In comparison with the Nelder-Mead method it was shown that using fmincon function gives reasonable results and a significant reduction of computational time. Unfortunately, with the increased number of decision parameters, the benefit measured by the increase in efficiency is becoming smaller. An important drawback of fmincon method is also a lack of repeatability by using different starting points. The obtained results led to the conclusion, that the Nelder-Mead method is a better tool for optimisation of thermal cycles with a high degree of complexity like the coal-fired power unit.
EN
In this paper we report an on going research on applying evolutionary computation to the identification of technological parameters of MOS transistors (MOSFETs) using the current-voltage measurements. The identification consists in approximating the observed values of the current with the values generated by the transistor model. Values of parameters for which the smallest approximation error is observed are assumed to be the best estimations to the real values. The model is nonlinear and nondifferentiable, and the error function takes multiple local minima with respect to the parameter values. We apply a combination of an evolutionary algorithm together with the Nelder-Mead method to minimize the error function and we experimentally investigate the effectiveness of the proposed approach.
PL
Przedstawiono wstępne wyniki wykorzystania algorytmu ewolucyjnego i sympleksu Neldera-Meada w zadaniu charakteryzacji struktur MOS. Zadanie to jest sformułowane jako problem minimalizacji błędu przybliżenia krzywych pomiarowych I-V krzywymi I-V uzyskanymi za pomocą modelu Pierreta-Shieldsa. Celem jest analiza możliwości uzyskania przybliżenia dobrej jakości, dlatego też zamiast krzywych eksperymentalnych użyto krzywych wygenerowanych za pomocą modelu, a samo zadanie sprowadzono do zadania odtworzenia założonych (lecz nie znanych metodzie optymalizacji) wartości parametrów. Artykuł prezentuje wyniki takiego odtworzenia wraz z krytycznym komentarzem.
EN
In this paper we present first experimental results of applying the Evolutionary Algorithm and Nelder-Mead method to the MOSFET characterization task. The task is formulated as a problem of minimizing the error between the I-V curves obtained from the Pierret-Shields model and the actual measurements. This work is a preliminary report from the ongoing research, therefore we use the model-generated points instead of real measurements, and we attempt to reproduce the original parameter values by the aforementioned minimization. The paper presents results of such reproduction.
PL
Niniejsza praca ma na celu zaproponowanie optymalnej metodyki identyfikacji parametrycznej modelu zawieszenia ćwiartki pojazdu. W pracy postawiono problem identyfikacji parametrycznej wraz z trzema różnymi wariantami oceny jakości i metody Neldera-Meada. W dalszej cześci przedstawiono wyniki eksperymentów obliczeniowych, które stanowiły podstawę do pózniejszego porównania metod optymalizacji oraz wariantów oceny jakości rozwiązań.
EN
The aim of this paper is to propose an optimal approach to parametric identification of a quarter car model. First, the identification problem was posed with three variants of identification quality measures. Then configurations of evolutionary algorithms and Nelder-Mead method were discussed. The last part of the paper presents results of computational experiments and comparisons between optimization methods and between variaqnts of identification quality measures.
7
Content available remote Numerical method for multi-phase inverse Stefan design problems
EN
The inverse problems for differential equations consist of stating the initial conditions, boundary conditions or thermophysical properties of the body. But the insufficiency of input information is compensated by some additional information on the effects of the input conditions. Generally, for the inverse Stefan problem, it is assumed that this additional information is the position of the freezing front, its velocity in normal direction or temperature in selected points of the domain. We may consider the usage of the demanded position of the moving front as the constraint for the cost functional. This kind of problem becomes an inverse design problem. In the paper, the multi-phase inverse Stefan design problems are formulated and described by means of the optimization method. These problems consist of the reconstruction of the function which describes the heat-transfer coefficient, when the positions of the moving interfaces of the phase change are well-known. The method consists of the minimization of a functional, the value of which is the norm of a difference between given position of the moving interface of the phase change and a position reconstructed from the selected function describing the heat-transfer coefficient. In numerical calculations the Nelder-Mead optimization method and the generalized alternating phase truncation method were used.
PL
Modele matematyczne szeregu istotnych zjawisk spotykanych w praktyce prowadzą do różnych typów źle uwarunkowanych zagadnień odwrotnych dla równań fizyki matematycznej, a w szczególności do niepoprawnie postawionych zagadnień dla równania przewodnictwa ciepła. Na ogół zagadnienia te pojawiają się przy próbach odtworzenia przebiegu jakiegoś procesu opisanego zagadnieniem poprawnie postawionym, na podstawie wyników pomiarów, które powinny jednoznacznie określić rozwiązanie, ale nie czynią tego w sposób poprawny. Zagadnienia odwrotne dla równan fizyki matematycznej polegają na określeniu np. warunku początkowego, warunków brzegowych lub parametrów materiału. Brak pewnej części informacji wejściowej, jest uzupełniany dodatkowymi informacjami o konsekwencjach wynikłych z warunków wejściowych. Dla odwrotnego zagadnienia Stefana dodatkowa informacja jest znajomość położenia granicy rozdziału faz, jej predkości w kierunku normalnym lub temperatury w wybranych punktach obszaru. W przypadku, gdy do budowy funkcji celu wykorzystamy zadane położenie granicy rozdziału faz, to tego typu zadanie nosi nazwę odwrotnego zagadnienia projektowego. W pracy będziemy rozważać wielofazowe odwrotne projektowe zagadnienie Stefana, w których dodatkową informacją są położenia granic rozdziału faz. W opisywanej metodzie dobierana będzie wartość (zmiennego w czasie) współczynnika wnikania ciepła, tak aby zminimalizować funkcjonał, którego wartością jest norma różnicy między zadanym położeniem granicy rozdziału faz i położeniem odtworzonym dla wybranego współczynnika wnikania ciepła. W obliczeniach numerycznych wykorzystano metodę optymalizacji Neldera-Meada oraz uogólnioną metodę przemiennej fazy.
first rewind previous Strona / 1 next fast forward last
JavaScript jest wyłączony w Twojej przeglądarce internetowej. Włącz go, a następnie odśwież stronę, aby móc w pełni z niej korzystać.