Preferencje help
Widoczny [Schowaj] Abstrakt
Liczba wyników

Znaleziono wyników: 17

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

help Ogranicz wyniki do:
first rewind previous Strona / 1 next fast forward last
PL
Przedstawiono projekt wysokowydajnego układu hybrydy PV/T chłodzonego płytowym wymiennikiem ciepła zoptymalizowanego za pomocą algorytmu uczenia maszynowego. Poprawę parametrów cieplnych płytowego wymiennika osiągnięto dzięki analizie egzergii. Optymalna geometria wymiennika znacznie wpłynęła na poprawę wartości konwekcyjnego współczynnika wymiany ciepła, a także na zmniejszenie oporów przepływu. Metoda optymalizacji oparta na algorytmach uczenia maszynowego obejmuje optymalny projekt parametrów geometrycznych i eksploatacyjnych płytowego wymiennika ciepła. Zmiana kształtów wypełnienia cylindrycznego z geometrią zapewnia lepszy rozkład obciążenia cieplnego, zwiększając efektywność elektryczną panelu PV o 29–34%.
EN
The method for optimization of the geometric structure of the plate heat exchanger and the water flow rate by means of the heuristic machine learning algorithm with the use of exergy analysis was presented. The simulation was performed for a polycrystalline photovoltaic panel with a capacity of 250 W. Its electrical efficiency was increased by 29–34%.
EN
The article describes the gradient-iterative optimization method and outlines the method’s basic assumptions and illustrates its general use. The method’s implementation was illustrated based on a steel I-beam. The described calculation example concerns the optimization of the height of the web of a multi-span beam. The method enables finding an optimal solution with the use of simple and commonly available software. To illustrate the effectiveness of the optimization method, multiple calculations were performed for beams with various spans and various load conditions.
EN
The present article discusses the process of optimizing the structure of artificial neural networks applied in modelling the wear of spheroidal graphite cast iron (SG cast iron). The networks were trained using the RPROP gradient method with the application of the SNNS package supported by original self-developed software, which enabled automatic creation, training and testing of networks with different sizes of hidden layers. Based on the results of an analysis of learning process and testing a package of 625 networks, the network was selected which – when modelling the process of spheroidal cast iron wear – generates the slightest errors during testing.
PL
W pracy przedstawiono proces optymalizacji struktury sztucznych sieci neuronowych użytych do modelowania zużycia żeliwa sferoidalnego. Sieci uczono metodą gradientową RPROP przy użyciu pakietu SNNS wspomaganego autorskim oprogramowaniem, które umożliwiało automatyczne tworzenie, uczenie i testowanie sieci o różnych wielkości warstw ukrytych. Na podstawie analizy wyników procesu uczenia i testowania pakietu 625 sieci dobrano tę, która modelując proces zużycia żeliwa sferoidalnego generuje najmniejsze błędy podczas testowania.
4
Content available Neural network structure optimization algorithm
EN
This paper presents a deep analysis of literature on the problems of optimization of parameters and structure of the neural networks and the basic disadvantages that are present in the observed algorithms and methods. As a result, there is suggested a new algorithm for neural network structure optimization, which is free of the major shortcomings of other algorithms. The paper describes a detailed description of the algorithm, its implementation and application for recognition problems.
PL
Stały rozwój technologii w zakresie pozyskiwania i zarządzania energią sprawił, że zaczęły powstawać pierwsze budynki zeroenergetyczne, a nawet plusenergetyczne. Kwestią czasu było wdrożenie podobnych standardów w budynkach wysokich. Ciekawym miejscem powstawania obiektów budownictwa zrównoważonego są Chiny, a wzorcowym przykładem jest zrealizowany w 2015 roku Shanghai Tower w Szanghaju. Shanghai Tower to wieżowiec (trzeci z tria wysokich budynków w sercu Szanghaju), którego budowa rozpoczęła się w 2009 roku w dzielnicy Luijazui. Artykuł przedstawia nowe ekologiczne trendy w budownictwie wysokim na przykładzie budynku Shanghai Tower.
EN
The problem of Artificial Neural Network (ANN) structure optimization related to the definition of optimal number of hidden layers and distribution of neurons between layers depending on selected optimization criterion and inflicted constrains. The article presents the resolution of the optimization problem. The function describing the number of subspaces is given, and the minimum number of layers as well as the distribution of neurons between layers shall be found.
PL
Praca dotyczy optymalnego kształtowania portalowej ramy stalowej. W artykule skupiono się na optymalnym doborze wysokości środnika przekroju poprzecznego przy ustalonych parametrach geometrycznych pasów oraz przy określonych obciążeniach zewnętrznych. Formułując zagadnienie za pomocą prostych funkcji oraz stosując pętle obliczeniowe możliwe było precyzyjne i szybkie znalezienie rozwiązania optymalnego dla określonego zagadnienia optymalizacyjnego.
EN
The paper concerns the optimal modeling of portal steel frame with I-cross-section. It focuses on the selection of the optimal height of the cross-section at a fixed flanges and the set of external loads. The article describes the gradient-iterative optimization method and outlines the method’s basic assumptions and illustrates its general use. The method makes it possible to quickly obtain optimal results using universally-available programming. In addition, the method makes it possible to find optimal solutions without the use of complicated mathematical formulas. On the one example was shown the efficacy of the presented optimization method. By formulating the task with the help of simple functions and carrying out calculation loops it was possible to find quickly and precisely an optimal solution.
EN
The problem of an Artificial Neural Network (ANN) structure optimization is related to the definition of the optimal number of hidden layers and the distribution of neurons between layers depending on a selected optimization criterion and inflicted constrains. Using a hierarchical structure is an accepted default way of defining an ANN structure. The following article presents the resolution of the optimization problem. The function describing the number of subspaces is given, and the minimum number of layers, as well as the distribution of neurons between layers, shall be found. The structure can be described using different methods, mathematical tools, and software or/and technical implementation. The ANN decomposition into hidden and output layers - the first step to build a two-level learning algorithm for cross-forward connections structure - is described, too.
EN
CHP plants in ironworks are traditionally fired with low-calorific technological fuel gases and hard coal. Among metallurgical fuel gases blast-furnace gas (BFG) dominates. Minor shares of gaseous fuels are converter gas (LDG) and surpluses of coke-oven gas (COG). Metallurgical CHP plant repowering consists in adding a gas turbine to the existing traditional steam CHP plant. It has been assumed that the existing steam turbine and parts of double-fuel steam boilers can be used in modernized CHP plants. Such a system can be applied parallelly with the existing steam cycle, increasing the efficiency of utilizing the metallurgical fuel gases. The paper presents a method and the final results of analyzing the repowering of an existing metallurgical CHP plant fired with low-calorific technological fuel gases mixed with hard coal. The introduction of a gas turbine cycle results in a better effectiveness of the utilization of metallurgical fuel gases. Due to the probabilistic character of the input data (e.g. the duration curve of availability of the chemical energy of blast-furnace gas for CHP plant, the duration curve of ambient temperature) the Monte Carlo method has been applied in order to choose the optimal structure of the gas-and-steam combined cycle CHP unit, using the Gate Cycle software. In order to simplify the optimizing calculation, the described analysis has also been performed basing on the average value of availability of the chemical energy of blast-furnace gas. The fundamental values of optimization differ only slightly from the results of the probabilistic model. The results obtained by means of probabilistic and average input data have been compared using new information and a model applying average input data. The new software Thermoflex has been used. The comparison confirmed that in the choice of the power rating of the gas turbine based on both computer programs the results are similar.
PL
Tradycyjnie elektrociepłownie hutnicze są opalane niskokalorycznymi palnymi gazami technologicznymi w mieszaninie z pyłem węgla kamiennego. W mieszaninie gazów dominujący jest udział gazu wielkopiecowego. Znacznie mniejsze są udziały gazu koksowniczego i konwertorowego. Modernizacja elektrociepłowni hutniczej (tzw. repowering) polega na dobudowaniu do istniejącej struktury członu gazowego. W analizie założono możliwość wykorzystania istniejących turbin parowych oraz części dwupaliwowych kotłów parowych. Układ gazowo-parowy zostanie połączony równolegle z istniejącym obiegiem parowym, zwiększając tym samym efektywność energetyczną wykorzystania niskokalorycznych gazów hutniczych. W artykule zaprezentowano metodologię oraz wyniki końcowe przeprowadzonej analizy modernizacji istniejącej elektro- ciepłowni hutniczej opalanej niskokalorycznymi gazami hutniczymi w mieszance z pyłem węgla kamiennego. Bazowano przy tym na zbiorze danych wejściowych z lat 1996-2000. Z uwagi na probabilistyczny charakter danych wejściowych (min. wykres uporządkowany dostępności energii chemicznej gazu wielkopiecowego oraz wykres uporządkowany temperatury zewnętrznej) wykorzystano metodę Monte Carlo w celu doboru optymalnej struktury kombinowanego gazowo-parowego układu elektrocie- płowni wykorzystując do tego oprogramowanie Gate Cycle. Obliczenia optymalizacyjne zostały również przeprowadzone w oparciu o uśrednioną wartość strumienia energii chemicznej gazu wielkopiecowego dostępnego dla elektrociepłowni. Wyniki obliczeń podstawowych parametrów z tej analizy różnią się w nieznacznym stopniu od wyników uzyskanych za pomocą modelu probabilistycznego. Wyniki uzyskane zarówno z metody probabilistycznej, jak i bazującej na wartościach średnich danych wejściowych zostały porównane z rezultatami obliczeń w oparciu o nowy zestaw danych (lata 2005-2008), jak również nowy model utworzony w programie Thermotlex oraz Engineering Equation Solver. Obliczenia zostały przeprowadzone w oparciu o uśredniony strumień energii chemicznej gazu wielkopiecowego dostępnego dla elektrociepłowni. Zastosowane do doboru struktury modernizowanej elektrociepłowni hutniczej programy komputerowe Gate Cycle i Thermoflex dały zbliżone rezultaty.
PL
W niniejszym artykule zaprezentowano zastosowanie modeli neuronowo-rozmytych w odtwarzaniu zmiennych stanu napędu elektrycznego o złożonej części mechanicznej. Istotnym zagadnieniem w procesie projektowania testowanych estymatorów jest optymalizacja ich struktury, w tym celu zastosowano metodę rozmytą K-średnich. Uzyskano wysoką precyzję estymowanych sygnałów (prędkości obciążenia oraz momentu skrętnego) oraz odporność, w badanym zakresie, na zmiany wybranych parametrów napędu, a także w przypadku wprowadzania dodatkowych nieliniowości elementów sprzęgających.
EN
In this paper application of neuro-fuzzy models in state variables estimation of electrical drive with composite mechanical part is presented. Important task in design process is structure optimization, for this purpose fuzzy c-means algorithm is applied. High precision of selected signals estimation (load speed and torsional torque) is obtained. Moreover estimators are robust, in tested range, against parameter changes and introduction of additional nonlinear elements in coupling between motor and load.
PL
W pracy przedstawiono gradientowo-iteracyjną metodę optymalizacji konstrukcji. Zostały opisane podstawowe założenia metody. Dodatkowo na przykładzie belki wspornikowej pokazano jej zastosowanie. Dokonano porównania z metodą opartą na teorii optymalnego sterowania. Przeprowadzona analiza porównawcza dowodzi skuteczności metody gradientowo-iteracyjnej w zadaniach optymalizacji konstrukcji.
EN
The paper describes the gradient-iterative optimization method, outlines the basic assumptions of the method and illustrates its general use. The method implementation was illustrated based on a cantilever beam of rectangular cross-section. The described calculation example pertains to the optimization of the width of a beam with fixed height and at fixed maximum deflection of the free end of the beam. A comparison with optimal control method was made. The comparative analysis demonstrates the effectiveness of the gradient-iterative method for optimization of calculations. The method makes it possible to quickly obtain the optimal example using universally available programming. In addition, the method enables finding the optimal solution without the use of complicated mathematical formulas. The gradient-iterative method in conjunction with the MES algorithm offers designers vast possibilities. As the method takes relatively little time it can be used in construction design offices to optimize various construction elements.
PL
Praca dotyczy optymalnego kształtowania ciągłych belek żelbetowych o przekroju prostokątnym. W artykule skupiono się na optymalnym doborze wysokości przekroju poprzecznego przy ustalonej długości, szerokości, stopniu zbrojenia elementu oraz przy określonych obciążeniach zewnętrznych. Formułując zagadnienie za pomocą prostych funkcji oraz stosując pętle obliczeniowe możliwe było przeprowadzenie wielokrotnych obliczeń optymalizacyjnych oraz podanie zaleceń projektowych optymalnego doboru wysokości wieloprzęsłowych belek żelbetowych.
EN
This paper concerns the optimal modeling of multi-span reinforced concrete beams with rectangular cross-section. It focuses on the selection of the optimal height of the cross-section at a fixed length, width, level of reinforcement of the element and the set of external loads. The analysis of the issue was formulated in accordance with the existing European design standards. The paper describes the gradient-iterative optimization method, outlines its basic assumptions and illustrates the general use of this method. The method makes it possible to quickly obtain optimal results using universally-available programming. In addition, the method makes it possible to find optimal solutions without the use of complicated mathematical formulas. By formulating the task with the help of simple functions and carrying out calculation loops it was possible to conduct multiple optimization calculations and specify design recommendations for the optimal selection of height of statically indeterminate reinforced concrete beams.
13
Content available remote Optimal modelling of prestressed girders using the gradient-iterative method
EN
The paper describes the gradient-iterative optimization method, outlines the method’s basic assumptions and illustrates its general use. The method’s implementation was illustrated with the help of a prestressed beam. Calculations were made to illustrate a girder prestress and height optimization. The method makes it possible to quickly obtain optimal results using universally-available programming. In addition, the method makes it possible to find optimal solutions without the use of complicated mathematical formulas. The article solved the problem of a statically indeterminate prestressed beam with three decision variables, thus proving that the gradient-iterative method is both an efficient and quick optimization method. To illustrate the effectiveness of the optimization method calculations were performed for double- and three-span beam.
PL
W artykule przedstawiono gradientowo-iteracyjną metodę optymalizacji. Zostały opisane podstawowe założenia metody oraz pokazano jej ogólny sposób stosowania. Na przykładzie dźwigara sprężonego pokazano zastosowanie prezentowanej metody. Opisany przykład obliczeniowy dotyczy optymalnego doboru sprężenia oraz wysokości belki. Metoda umożliwia szybkie uzyskanie rozwiązania optymalnego przy wykorzystaniu ogólnodostępnego oprogramowania. Dodatkowo metoda pozwala na znalezienie rozwiązania optymalnego bez konieczności stosowania skomplikowanego opisu matematycznego. Rozwiązany w pracy problem statycznie niewyznaczalnej belki sprężonej przy założeniu trzech zmiennych decyzyjnych dowodzi skuteczności i szybkości metody gradientowo-iteracyjnej obliczeń optymalizacyjnych. W celu pokazania skuteczności opisanej metody obliczeń optymalizacyjnych, przeprowadzono obliczenia dla belki dwu i trójprzęsłowej.
PL
Praca dotyczy optymalnego kształtowania wolnopodpartych prefabrykowanych belek żelbetowych. W artykule skupiono się na optymalnym doborze wysokości przekroju poprzecznego przy ustalonej długości, szerokości, stopniu zbrojenia elementu oraz przy określonych obciążeniach zewnętrznych. Dzięki zastosowaniu metody gradientowo-iteracyjnej możliwe było przeprowadzenie wielokrotnych obliczeń optymalizacyjnych. Na podstawie uzyskanych wyników sformułowano praktyczne zalecenia doboru wysokości belek żelbetowych.
EN
This paper concerns the optimal modelling of free-ends prefabricated reinforced concrete beams. The article focuses on the selection of the optimal height of the cross-section at a fixed length, width, level of reinforcement of the element and the set of external loads. By applying gradient-iterative method it was possible to conduct multiple optimization calculations. Optimal beam height was formulated based on calculation results.
15
Content available remote Optimization of heavy loaded railway car
EN
The following paper presents the results of optimization of the carrying structure of the railway car designed for higher than average cargo transport. To conduct FEM analyses Pro/Mechanica program has been used, which is a part of an integrated, parametric CAD/CAM/CAE Pro/Engineer packet.
PL
W niniejszym artykule zawarte zostały wyniki optymalizacji konstrukcji nośnej platformy kolejowej przeznaczonej do przewozu ładunków ponadnormatywnych. Do wykonania analiz MES wykorzystano program Pro/Mechanica będący częścią zintegrowanego, parametrycznego systemu CAD/CAM/CAE Pro/Engineer.
PL
W pracy przedstawiono problem optymalnego kształtowania łuków żelbetowych wiaduktu drogowego sformułowany w kategoriach teorii sterowania. W optymalizacji uwzględniono stany montażowe, stany eksploatacji z obciążeniami normowymi, zjawiska reologiczne. Wyznaczono optymalną wysokość przekroju poprzecznego a następnie zaproponowano rozwiązanie praktyczne zapewniające spełnienie stanów granicznych nośności i użytkowania w każdej prawdopodobnej sytuacji obliczeniowej. Podano sposób wykorzystania obwiedni naprężeń rozciągających w wymiarowaniu zbrojenia.
EN
The paper deals with the optimal optimization problem of road-bridge concrete arches defined in categories of control theory. In the optimization process assembly states, usage states with norm loads as well as rheological effects are taken into account. Optimal cross-section height is determined, and then a practical solution is proposed, that guarantees fulfilling of the normative restrictions in every probable calculational case. The envelope of tension stresses is used during the dimensioning of concrete reinforcement.
PL
Artykuł przedstawia problematykę wymiarowania ustrojów nośnych suwnic pomostowych z wykorzystaniem parametryzacji cech konstrukcyjnych i sztucznej inteligencji jako elementu optymalizacji konstrukcji.
EN
The article shows problems in methodology of load-carrying crane structures dimensioning with parametric design features and artificial intelligence as an element of structure optimization.
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.