Preferencje help
Widoczny [Schowaj] Abstrakt
Liczba wyników

Znaleziono wyników: 4

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

help Ogranicz wyniki do:
first rewind previous Strona / 1 next fast forward last
EN
Modern civilization has reported a significant rise in the volume of traffic on inland rivers all over the globe. Traffic flow prediction is essential for a good travel experience, but adequate computer processes for processing unpredictable spatiotemporal data (timestamp, weather, vessel_ID, water level, vessel_position, vessel_speed) in the inland water transportation industry are lacking. Moreover, such type of prediction relies primarily on past traffic patterns and perhaps other pertinent facts. Thus, we propose a deep learning-based computing process, namely Convolution Neural Network-Long Short-Term Memory Network (CNN-LSTM), a progressive predictor of employing uncertain spatiotemporal information to decrease navigation mishaps, traffic and flow prediction failures during transportation. Spatiotemporal correlation of current traffic flow may be processed using a simplified CNN-LSTM model. This hybridized prediction technique decreases update costs and meets the prediction needs with minimal computing overhead. A short case study on the waterways of the Indian state of Assam from Sandiya (27.835090 latitude, 95.658590 longitude) to Dhubri (26.022699 latitude, 89.978401 longitude) is undertaken to assess the model's performance. The evaluation of the suggested method includes a variety of trajectories of water transportation vehicles, including ferries, sailing boats, container ships, etc. The suggested approach outperforms conventional traffic flow predicting methods when it comes to short-term prediction with minimal predictive error (<2.75) and exhibited a major difference of more than 45% on the comparison of other methods.
2
Content available remote Selected qualitative changes to the solving of engineering optimization problems
EN
This article presents and describes some qualitative changes that have occurred in the engineering design of building structures over the last forty years. With widespread access to computers and the development of software tools, optimization problems, which in the nineteenseventies were solved analytically or, when justifiable, using mathematical machinery (e.g. first Polish minicomputers type Odra 1,300) are now often settled through the use of specialized add-ins to spreadsheets. This state of affairs has created a basis for significant changes in the quality of educational opportunities in the context of construction faculties within technical universities. These changes are illustrated with a simple example of the optimization (determination of the dimensions of the beam subjected to bending).
PL
W artykule przedstawiono i opisano zmiany jakościowe, jakie zaszły w projektowaniu inżynierskim konstrukcji budowlanych na przestrzeni ostatnich czterdziestu lat. Dzięki powszechnemu dostępowi do komputerów i rozwojowi oprogramowania narzędziowego problemy optymalizacji, które w latach siedemdziesiątych ubiegłego stulecia były rozwiązywane analitycznie lub tylko w uzasadnionych przypadkach za pomocą maszyn matematycznych (tak wtedy określano pierwsze minikomputery typu Odra 1300), są obecnie rozwiązywane za pomocą m.in. dodatków do arkuszy kalkulacyjnych. Taki stan rzeczy stworzył podstawy do istotnych zmian jakościowych także na polu możliwości edukacyjnych na wydziałach budowlanych uniwersytetów technicznych. Wspomniane zmiany zilustrowano przykładem optymalizacji przekroju poprzecznego belki zginanej.
PL
Jedną z podstawowych architektur implementacyjnych systemu rozproszonych baz danych (RBD) jest tzw. system sfederowanych baz danych, który jest w istocie centralnym repozytorium zawierającym dane, do których są dowiązane dane z innych źródeł. W artykule przedstawiono wyniki testów środowiska 3-węzłowego klastra pod kątem wydajności przetwarzania zapytań SQL. Dla wybranych zapytań analizowano ich plany wykonania, w celu identyfikacji czynników wpływających na decyzje optymalizatora zapytań DB2 odnośnie do wyboru strategii przetwarzania danego zapytania.
EN
One of the basic architecture implementing the Distributed Relational Database Management System is the system of federated database, that is central repository of data originated from different, relational and not relational, sources. The examining platform was 3-node DB2 cluster, where queries efficiency was analyzed. A lot of SQL queries were executed and chosen queries and their execution plans were analyzed, in order to identify query optimizer determinants, affecting query processing strategy.
EN
In this paper, pipeline optimization is combined with hydrate prevention. In particular, to estimate accurately the fluel consumption by accounting for the variation of efficiency and available power with pressure and flow rate. The optimizier accomplishes this by selecting the optimum compressor station set pressures at minimum fuel consumption subject to security of supply and hydrate prevention. Simultaneously, the optimal hydrate combating settings are calculated. The Yamal pipeline are selected for analysis.
PL
W artykule omówiono rozwiązanie zagadnienia optymalizacji parametrów pracy systemu przesyłowego z uwzględnieniem ograniczeń wynikających z przeciwdziałania tworzeniu się hydratów. Jako kryterium optymalizacji przyjęto minimalizację zużycia paliwa przez sprężarki w funkcji zmieniającej się sprawności i mocy maszyn w zależności od ciśnienia i natężenia przepływu gazu. Optymalizator wyznacza wartości ciśnienia tłoczenia zapewniające minimalne zużycie paliwa przez sprężarki, z uwzględnieniem ograniczeń na ciśnienie w punkcie dostawy i ograniczeń w celu zapobieżenia tworzeniu się hydratów. Jednocześnie wyznaczane są optymalne parametry dla różnych metod przeciwdziałania tworzeniu się hydratów. W celu przezentacji wyników obliczeń podano przykłady gazociągu jamalskiego i arbitralnie wybranego gazociągu, częściowo lądowego i morskiego.
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.