Preferencje help
Widoczny [Schowaj] Abstrakt
Liczba wyników

Znaleziono wyników: 15

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

help Ogranicz wyniki do:
first rewind previous Strona / 1 next fast forward last
EN
Along with the increase in computing power, new possibilities for the use of parametriccoupled analysis of fluid flow machines and metamodeling for many branches of industryand medicine have appeared. In this paper, the use of a new methodology for multi-objective optimization of a butterfly valve with the application of the fluid-structure interaction metamodel is presented. The optimization objective functions were to increasethe value of the KV valve’s flow coefficient while reducing the disk mass. Moreover, theequivalent von Mises stress was accepted as an additional constraint. The centred composite designs were used to plan the measuring point. Full second-order polynomials, non-parametric regression, Kriging metamodeling techniques were implemented. The optimization process was carried out using the multi-objectives genetic algorithm. For eachmetamodel, one of the optimization candidates was selected to verify its results. The besteffect was obtained using the Kriging method. Optimization allowed to improve the KVvalue by 37.6%. The metamodeling process allows for the coupled analysis of the fluidflow machines in a shorter time, although its main application is geometry optimization.
PL
Artykuł porusza problematykę związaną z optymalizacją procesów przemysłowych. W pracy zaprezentowano wyniki wstępnych badań dotyczących metamodelowania procesów dynamicznych za pomocą sztucznych sieci neuronowych oraz wnioski z nich płynące. Przedstawiono również sposób definiowania problemu optymalizacji, który jest krokiem poprzedzającym sam proces poszukiwania optimum.
EN
The article discusses the problems associated with the optimization of industrial processes. Preliminary results of metamodelling of dynamic process using artificial neural network are presented and some conclusions are formulated. The definition of optimization problem as a preceding step before optimization itself is also described.
EN
In many areas of science and technology, there is a need for effective procedures for approximating multivariate functions. Sparse grids and cut-HDMR (High Dimensional Model Representation) are two alternative approaches to such multivariate approximations. It is therefore interesting to compare these two methods. Numerical experiments performed in this study indicate that the sparse grid approximation is more accurate than the cut-HDMR approximation that uses a comparable number of known values of the approximated function unless the approximated function can be expressed as a sum of high order polynomials of one or two variables.
PL
W wielu obszarach nauki i technologii potrzebne są efektywne metody aproksymacji funkcji wielu zmiennych. Sieci rzadkie i cut-HDMR (High Dimensional Model Representation) są dwoma alternatywnymi podejściami do aproksymacji funkcji wielu zmiennych. Interesujące jest zatem porównanie tych dwóch metod. Eksperymenty numeryczne przeprowadzone w ramach niniejszych badań wskazują, że aproksymacja sieciami rzadkimi jest bardziej dokładna niż aproksymacja cut-HDMR wykorzystująca porównywalną liczbę znanych o ile aproksymowana funkcja nie może być wyrażona jako suma wielomianów wysokiego stopnia jednej lub dwóch zmiennych.
EN
The paper presents design and implementation of the computer system dedicated to optimization of production processes and cycles. The system is proposed as a software responsible for flexible integration of various external computer programs for numerical simulations, libraries of optimization methods, sensitivity analysis, metamodels and material database. The subsequent chapters describe the main idea of the system, its implementation details and the case studies of real industrial processes or cycles. The examples of obtained results are presented, as well.
PL
Artykuł przedstawia projekt oraz implementację systemu komputerowego przeznaczonego do optymalizacji procesów oraz cykli produkcyjnych. Zaproponowany system został zaprojektowany jako oprogramowanie umożliwiające elastyczną integrację różnych programów komputerowych dedykowanych do obliczeń numerycznych dla procesów przetwórstwa metali. Ponadto, system integruje również bibliotekę do optymalizacji, analizy wrażliwości, metamodelowania oraz zewnętrzną bazę danych udostępniającą informacje o materiałach. Dzięki takiemu rozwiązaniu zaproponowany system komputerowy posiada funkcjonalność wspierającą projektowanie procesów i cykli produkcyjnych z wykorzystaniem wieloiteracyjnych metod optymalizacji oraz symulacji numerycznych i metamodeli. Kolejne rozdziały opisują główną ideę systemu, wybrane szczegóły implementacji, a także analizę przypadków użycia dla różnych procesów i cykli produkcyjnych oraz uzyskane wyniki.
PL
Celem pracy były testy numeryczne rozwiązania odwrotnego z metamodelem. Zastosowano metamodel na bazie sztucznej sieci neuronowej opracowany w ramach wcześniejszych prac dla próby ściskania próbek walcowych. Wykonano rozwiązanie odwrotne dla trzech gatunków stali. Wyniki potwierdziły dobrą dokładność rozwiązania i znacznie krótsze czasy obliczeń w porównaniu do metody klasycznej.
EN
Numerical tests of the inverse solution with a metamodel were the objective of the work. The metamodel of the axisymmetrical compression test based on the artificial neural network, developed in the previous project, was applied. Inverse solution was performed for three steel grades. The results confirmed good accuracy of the solution and lower computational costs comparing to the conventional method.
6
Content available remote An Overview of Numerical Optimization Applications for Friction Stir Welding
EN
Recent advances in the computational power, and at the same time, the software that is capable of taking advantage of the new hardware architecture promote numerical modelling activities for the Friction Stir Welding (FSW) process as in parallel with other engineering applications. All these developments provide a stronger basis for understanding of the FSW process by enabling inclusion of more detailed multi-physics phenomena, i.e. complex interaction among material behaviour, microstructure evolution, material flow, heat generation, etc. A source of motivation behind all these efforts is the increasing demand for the FSW process mainly in aerospace and automotive industries. However the list of unknowns for the success of the process (e.g. defect free welds) is not yet cleared up. Tool design and process parameter optimization studies are in general limited by design of experiments and those rarely supported by the statistical analysis tools. One of the main reasons for the lack of the autonomous optimization studies, in which the numerical FSW simulations are used for response evaluations, is still the high computational cost. Here in this review paper, a brief overview of remarkable achievements together with the discussion of the limitations in the numerical FSW optimization studies are laid on the table.
PL
Rozwój komputerów i oprogramowania, które wykorzystuje nową architekturę sprzętową umożliwia obecnie modelownie numeryczne procesu spawania tarciowego (ang.: Friction Stir Welding - FSW). Modelowanie zjawisk zachodzących w trakcie spawania prowadzi do lepszego zrozumienia procesu FSW poprzez wprowadzenie do modelowania złożonych zależności pomiędzy zachowaniem się materiałów, zmian mikrostruktury, płynięcia materiału, generowania ciepła. Motywacją do tych badań jest coraz szerzej stosowany proces FSW głównie w przemyśle samochodowym i lotniczym. Modelowanie tego procesu jest skomplikowane, a liczba niewiadomych decydujących o własnościach spawu (np. spawy wolne od defektów) nie jest do końca znana. Możliwości optymalizacji projektowania narzędzi oraz parametrów procesu FSW są ograniczone, ponieważ nie stosuje się metod projektowania doświadczenia i analizy statystycznej ze względu na wciąż wysokie koszty obliczeniowe numerycznej symulacji tego procesu. W niniejszym artykule przedstawiono krótki przegląd najważniejszych osiągnięć wraz z dyskusją o ograniczeniach w optymalizacji procesu FSW wykorzystującej numeryczne modelowanie.
PL
Jednym z głównych celów prowadzonych badań jest rozwój systemów komputerowych, które jak najlepiej spełniają potrzeby przedsiębiorstw przemysłu przetwórstwa metali. W ramach realizacji niniejszego celu opracowany został przegląd rozwiązań, wykorzystywanych obecnie przez wiodące przedsiębiorstwa na świecie. Dzięki wykonanej analizie wytyczono kierunki rozwoju oprogramowania, co zostało wykorzystane podczas opracowania projektu oraz implementacji nowych systemów hybrydowych. W artykule przedstawiono przegląd istniejących programów i, na przykładzie dwóch hybrydowych systemów komputerowych, opisano opracowany projekt nowych rozwiązań.
EN
The main objective of the research is creation of computer systems, being the most congruent with needs of companies representing metal forming industry. For the purposes of the work, a review of existing solutions has been prepared, including programs used by the leading companies in the world. Following this review, trends of development were determined and used as a basis for design and implementation of newly created systems. Details of proposed two new solutions are presented in this work.
EN
This paper deals with computer simulation of manufacturing systems. It contains the basic simulation theory and principles of a simulation project management. Furthermore the authors introduced the idea of parametric simulation model, followed by special application areas of simulation, e.g. scheduling, emulation, metamodelling. The paper discusses the possibility to utilize a cloud computing technology in simulation. The case example of the application of simulation by the optimization of real production system concludes the working part of paper. The final part summarizes benefits and recommendations.
FR
Le travail présenté dans cet article contribue, à travers la modélisation UML, à la formalisation de la mise en oeuvre des cartographies de processus. A cause du flou d'utilisation perçu dans la littérature, nous commençons par définir les concepts de base sous jacent à l'approche processus. Nous nous basons ensuite sur la méta modélisation pour proposer une représentation de la structuration du savoir faire selon l'approche fonctionnelle et l'approche processus. Nous proposons enfin un modèle représentant le processus de passage entre les deux approches.
PL
Prace przedstawione w tym artykule przyczynią się, poprzez UML, do formalizacji wykonania mapy procesu. Ze względu na postrzegane rozmycie stosowania w literaturze, musimy najpierw zdefiniować podstawowe koncepcje leżące u podstaw procesu. Wtedy możemy liczyć na model meta, aby zapewnić reprezentację struktury wiedzy, zgodnie z funkcją podejścia i podejścia procesowe. Wreszcie, proponujemy model reprezentujący proces przejścia między tymi dwoma podejściami.
10
Content available remote Metamodelowanie w optymalizacji procesów
PL
Omówiono ideę metamodelowania na przykładzie dwóch często stosowanych metod metamodelowania: metody powierzchni odpowiedzi (Response Surface Methodology – RSM) oraz metody sztucznych sieci neuronowych (Artificial Neural Network – ANN). Przedstawiono również dwa przykłady zastosowań metamodelowania: w optymalizacji funkcji benchmarkowej oraz w analizie odwrotnej w próbie spęczania metali.
EN
Concept of metamodelling is discussed by the example of two frequently used metamodelling methods, viz: RSM or Response Surface Methodology and ANN or Artificial Neural Network. Presented are two metamodelling applications, one for optimization of the benchmark function and the other, for inverse analysis of the metal upsetting test.
EN
This paper deals with computer simulation of manufacturing systems. It contains the basic simulation theory and principles of a simulation project management. Furthermore the authors introduced the idea of parametric simulation model, followed by special application areas of simulation, e.g. scheduling, emulation, metamodelling. The paper discusses the possibility to utilize a cloud computing technology in simulation. The case example of the application of simulation by the optimization of real production system concludes the working part of paper. The final part summarizes benefits and recommendations.
PL
Celem metamodelowania jest zastąpienie czasochłonnych symulacji szybką strukturą zwaną metamodelem. Metamodel budowany jest na podstawie wyników serii symulacji dla różnych wartości parametrów procesu. Następnie może on posłużyć do szybkiego przewidywania wyniku, dla innych parametrów wejściowych, bez konieczności wykonywania czasochłonnych symulacji. Zastosowanie metamodelowania przynosi znaczne korzyści, np. w optymalizacji procesu. W pracy przedstawiono ideę odpornego metamodelowania z wykorzystaniem sztucznych sieci neuronowych, mającą zastosowanie tam, gdzie mogą wystąpić błędne wyniki symulacji.
EN
The aim of metamodelling is the replacement of time-consuming simulations of the process by the fast structure called metamodel. Metamodel is constructed on the basis of the series of simulations for the various values of the process parameters. After building the metamodel, it can be used to fast prediction of the simulation results, for different sets of process input parameters, without doing time-consuming simulations. It is an important advantage in process optimization. Paper presents the idea of the robust neural network metamodelling, which may be used in situations, where uncertain results are possible.
PL
Celem pracy było przedstawienie współczesnych kierunków badań w zakresie optymalizacji w zastosowaniu do rozwiązywania złożonych problemów z obszaru metalurgii. W pracy przedstawiono alternatywne podejście do optymalizacji, wykorzystujące metody inspirowane przez mechanizmy obserwowane w przyrodzie. Metody te są efektywne w lokalizacji ekstremów globalnych - są metodami odpornymi na ekstrema lokalne. Przedstawiono również technikę metamodelowania, która pozwala na znaczne skrócenie procesu obliczeniowego optymalizacji, w przypadkach, gdy funkcja celu wymaga prowadzenia czasochłonnych obliczeń symulacyjnych. Omówiono przykłady zastosowań omówionych technik w poszukiwaniu optymalnych rozwiązań w metodzie inverse oraz optymalizacji złożonych cykli produkcyjnych.
EN
The main goal of the work is presentation of new trends in optimization of complex metallurgical processes. The new, alternative optimization methods inspired by the nature ("natural methods "), as well as the metamodelling technique are presented. The "natural methods " are effective in localization of global extremum. The metamodelling approach allows minimization of the computation time in case, where the goal function requires time-consuming simulations. Applications of described methods to inverse analysis and to optimization of complex production chains are presented.
EN
This paper presents the results of research done at the University of Žilina and SLCP Consulting on the area of Digital Factory. The paper focuses on research of support tools e.g. computer simulation and metamodeling in the framework of Digital Factory. The chosen results of research are presented in the paper. The theoretical assumptions and developments were validated on the chosen production systems.
PL
Jednym z zadań lokalnych i nadrzędnych układów sterowania zakładów przeróbki węgla jest otrzymywanie maksymalnej ilości produktu wzbogacania o określonej jakości. Ponieważ optymalne punkty pracy układu ulegają zmianom pod wpływem założeń produkcyjnych lub zakłóceń, konieczna jest optymalizacja bieżąca procesu. Dla złożonych układów technologicznych projektowanie układu najczęściej jest wspomagane przez symulację komputerową. Projektowanie układu nadrzędnego, oparte tylko na numerycznych modelach symulacyjnych, jest jednak ograniczone z powodu trudności przy uwzględnianiu powiązań wejść i wyjść różnych podsystemów będących elementami układu nadrzędnego. Alternatywnym podejściem przy analizie takiego złożonego układu jest strategia budowania modeli podsystemów, a następnie stworzenie metamodelu całego układu. W artykule przedstawiono przykład zastosowania metamodelowania do analizy złożonych procesów przemysłowych.
EN
The task of supervisory and local control system of a coal preparation plant is obtaining a maximum quantity of commercial products with defined qualitative parameters. Because of set point changes in process leading, there is necessary to running optimization of processes. Processes running optimization requires changes in desired values of control systems. In this point of view computer simulation models are very helpful in control designing for single technological system. The computer simulation in effective way makes possible: to consider different alternative solutions of single technological system, to analyze optimum criterias of preparation processes course at changes of trade contracts or at changes of raw coal characteristics. The complex systems design often requires supported by simulations. The supervisory system design based only on numerical simulation results is limited because of the difficulty in integrating separate subsystem models to predict supervisory system behaviour. An alternate strategy is to build metamodels for each subsystem simulator and integrate the metamodels rather than the original simulation codes. In the paper an example of the metamodelling approach to simulation applications in production optimization of group of coal preparation plants are presented.
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.