Preferencje help
Widoczny [Schowaj] Abstrakt
Liczba wyników

Znaleziono wyników: 6

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

help Ogranicz wyniki do:
first rewind previous Strona / 1 next fast forward last
PL
W artykule zaprezentowano metodykę ustalania optymalnej kolejności analizy węzłów HAZOP. Zaimplementowano w niej teorię grafów i rachunek macierzowy stosowane w inżynierii chemicznej i procesowej do modelowania matematycznego instalacji procesowych. Opisywane metody zostały z powodzeniem zastosowane w ramach przeprowadzonych analiz HAZOP instalacji kotła parowego z cyrkulującym złożem fluidalnym (CFB) oraz podziemnego magazynu gazu.
EN
The paper presents issues dealing with a methodology for the determination of optimal HAZOP nodes order by implementation of graph theory and matrix calculus, applied in chemical and process engineering for mathematical modelling of process systems. The specified methods were successfully applied in HAZOP analyses of a steam boiler with the circulating fluidized bed (CFB) and underground gas storage plant.
EN
Informatics abstractive system decomposition with its user interface into subsystems, taking into account the subsystems functions, is presented in the paper. There are three levels of decomposition. The first level contains functional subsystems of the user interface and functional subsystems. At the second level graphic-visual subsystems are decomposed into multi-level visual elements and multi-level property subsystems of visual elements. Functional subsystems on the second level are decomposed into variables, structures and procedures. Structural subsystems are decomposed into components of different designations. Procedures may contain variables, relations, operations and other components. Models of subsystems at all levels are described by the use the modified algorithm algebra, and the modified system of algorithmic algebras. The results of the comparison of models by different component numbers there are shown.
PL
W artykule przedstawiono dekompozycję abstrakcyjnego systemu informatycznego z interfejsem użytkownika na podsystemy, przy uwzględnieniu funkcji podsystemów. Są trzy poziomy dekompozycji. Pierwszy poziom zawiera podsystemy interfejsu użytkownika z przypisanymi im funkcjonalnościami (podsystemy graficzno-funkcjonalne) oraz podsystemy funkcjonalne. Na drugim poziomie są podsystemy graficzno-funkcjonalne dekomponowane na elementy wizualne (podsystemy wizualno-elementowe) oraz podsystemy właściwości tych elementów wizualnych (podsystemy właściwościowe). Podsystemy wizualno-elementowe oraz właściwościowe mogą zawierać wiele poziomów dekompozycji. Podsystemy funkcjonalne na drugim poziomie są dekomponowane na zmienne, struktury i procedury. Podsystemy strukturne są dekomponowane na składowe o różnym przeznaczeniu. Procedury mogą zawierać zmienne, relacje, operacje oraz inne składowe. Modele podsystemów wszystkich poziomów opisano przy użyciu zmodyfikowanej algebry algorytmów oraz zmodyfikowanego systemu algebr algorytmicznych. Przedstawiono porównanie tych modeli przy uwzględnieniu kryterium liczby składowych.
EN
This paper describes the use of genetic optimization in diagnostic system decomposition. First, an overview of diagnostic system and the reasons for its decomposition are given. Decomposition quality index is proposed. In the second part the analysis of a genetic algorithm application possibility is placed. The structure of the genome, type of genetic algorithm and genetic operators are described. Investigations on best values of key parameters is the main subject of third part. As a summary, a description of industrial application for diagnostic system decomposition on a hydrocarbon plant is placed..
PL
Artykuł zawiera opis wykorzystania optymalizacji genetycznej do dekompozycji systemu diagnostycznego. Na początku zamieszczono definicje systemu diagnostycznego i przesłanki do stosowania dekompozycji. Zaproponowano wskaźnik jakości dekompozycji. Druga część zawiera analizę możliwości wykorzystania algorytmu genetycznego do rozwiązania postawionego zadania. Przedstawiono strukturę genomu, typ algorytmu oraz operatorów genetycznych. Następna część artykułu zawiera wyznaczenie optymalnych wartości kluczowych parametrów algorytmu genetycznego. Na koniec przedstawiono przykład zastosowania opracowanej metodologii na rzeczywistej instalacji.
PL
Niezawodność stała się w ostatnich latach ważkim problemem, zwłaszcza w odniesieniu do dużych systemów składających się z wielu podsystemów, modułów i komponentów. Dążenie do osiągania niezawodności już na etapie projektu sprawiło, że coraz więcej uwagi zwraca się na alokację niezawodności. Jednakże poszukiwanie optymalnego programu alokacji niezawodności dla systemu o dużej liczbie podsystemów i części składowych nie jest sprawą prostą i problem ten należy do klasy problemów trudnych. Przeprowadzono wiele prac badających przydatność wydajnych obliczeniowo metod, np., algorytmu dokładnego, algorytmu heurystycznego czy algorytmu meta-heurystycznego, itp., do optymalizacji alokacji niezawodności systemu złożonego. I chociaż zaproponowane w dotychczasowych badaniach metody sprawdzają się w przypadku systemów składających się z umiarkowanej liczby elementów składowych, to wciąż jednak ciąży na nich "przekleństwo wymiarowości," które nie pozwala na ich łączenie w przypadku systemów składających się z dziesiątek/setek podsystemów i części składowych jakie znajdują zastosowanie w inżynierii przemysłowej. Aby zminimalizować ten niedostatek, zaproponowano strategię dekompozycji, w której problem alokacji niezawodności dla systemu o dużej liczbie komponentów jest rozkładany na zespół mniejszych, skoordynowanych podproblemów, które dają się rozwiązać w sposób obliczeniowo wydajny za pomocą tradycyjnego algorytmu optymalizacyjnego. W niniejszej pracy zastosowano metodę kaskadowania celów, jako wydajną metodę dekompozycji hierarchicznej, której użyto do rozkładu problemu alokacji niezawodności dużego systemu na zespół hierarchicznie uporządkowanych problemów optymalizacyjnych zgodnie z konfiguracją systemu. Wydajność i efektywność proponowanej metody ilustruje przykład numeryczny oraz studia porównawcze.
EN
Reliability has become a great concern in recent years, especially for large system consisting of a large number of subsystems, modules and components. To achieve the reliability goal in design stage, reliability allocation, a method to apportion the system target reliability amongst subsystems and components in a well-balanced way, has since received increasing attention. However, seeking the optimal reliability allocation scheme for a system with bunch of subsystems and components is not straightforward, and it is known as an NPhard problem. An abundance of work has been carried out to investigate the computational effi cient methods, e.g. exact algorithm, heuristic algorithm and meta-heuristic algorithm etc., to handle the optimization of reliability allocation for the complex system. Even though the proposed methods in past research work well for system consisting of a moderate set of components, they will still suffer "curse of dimensionality" and be impossible to converge if the system consisting of tens/hundreds of subsystems and components which maybe exist in industrial engineering. To mitigate the defi ciency, a decomposition strategy is proposed, in which the reliability allocation problem for the system with a large number of components is decomposed into a set of smaller, coordinated sub-problems which can be solved via traditional optimization algorithm in an computational effi cient manner. Target cascading method, as an effi cient hierarchical decomposition method, is employed in this paper to decompose the large system reliability allocation problem into a set of hierarchical optimization problems in according with the system confi guration. To illustrate the effi ciency and effectiveness of the proposed method, a numerical example is presented, as well as some comparative studies.
5
Content available remote Communication Dualism in Distributed Systems with Petri Net Interpretation
EN
In the paper notion of communication dualism id formalized and explained in Petri net interpretation. We considcr communication dualism a basic property of communication in distributcd systems. The formalization is done in the Integrated Model of Distributed Systems (IMDS) where synchronous communication, as wcll as asynchronous message-passing and variable-sharing are modeled in a common framework. In the light of this property, communication in distributed systems can be seen as a two-dimensional phenomenon with passing being its spatial dimension and sharing its temporal dimension. Any distributed system can be modeled as a composition of message-passes asynchronous processes or as a composition of variable-sharing asynchronous processes. A method of automatic process extraction in Petri net interpretation of IMDS is presented.
PL
W artykule zdefiniowano pojęcie dualizmu komunikacyjnego oraz przedstawiono jego interpretację w sieci Petri. Dualizm komunikacyjny jest uznawany przez autorów za fundamentalną własność komunikacji w systemach rozproszonych. Formalizację przeprowadzono przy użyciu Zintegrowanego Modelu Systemów Rozproszonych (IMDS), w którym wprowadzono elementy pamięciowe rezydujące w węzłach i elementy przesyłane adresowane do węzłów. Podstawowym elementem dynamicznym jest akcja polegająca na spotkaniu elementu pamięciowego z elementem przesyłanym i wygenerowanie na ich miejsce zbioru nowych elementów pamięciowych i przesyłanych. Formalizm IMDS w jednolitej strukturze obejmuje komunikację synchroniczną i asynchroniczną, zarówno opartą o przesyłanie meldunków jak i o współdzielenie zmiennych. Z punktu widzenia dualizmu komunikacyjnego komunikacja jest dwuwymiarowym zjawiskiem, w którym przesyłanie meldunków odbywa się w wymiarze przestrzennym a współdzielenie zmiennych w wymiarze czasowym. Każdy system rozproszony może być przedstawiony jako złożenie asynchronicznych procesów przesyłających komunikaty lub jako złożenie asynchronicznych procesów współdzielących zmienne. Przedstawiono dwie kanoniczne dekompozycje systemów na procesy rezydentne z jednej strony i procesy podróżne z drugiej. W dekompozycji na procesy rezydentne wartości zmiennych są wewnętrznym sposobem komunikacji w procesie, a przesyłanie meldunków jest komunikacją międzyprocesową. W dekompozycji na procesy podróżne meldunki stanowią wewnętrzną komunikację w procesie, a współdzielenie zmiennych jest komunikacją międzyprocesową. Wprowadzono interpretację elementów pamięciowych i przesyłanych jako miejsc w sieci Petri, wykonania akcji jako odpalenia przejścia w sieci Petri, oraz interpretację ciągu odpaleń przejść poprzez miejsca określonego typu jako procesów. Przedstawiono sposób powoływania i zakańczania procesów. Podano sposób automatycznego wyodrębnienia procesów rezydentnych i podróżnych systemu w interpretacji IMDS przy pomocy sieci Petri.
EN
This article describes the application of a new computing technology - computing grids - to simulation and decision support during the on-line control of retention reservoirs during flood period. The general idea of computing grids, their main characteristics and capabilities are briefly discussed. The practical example, i.e., hierarchical control structure for flood operation in the Vistula river basin system is presented. The main goal of the paper is to show the wide applicability of grids to support research and management of the large-scale environ-mental systems.
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.