Отправить статью по E-mail Компьютерное моделирование оптимального режима сульфохромирования
- Авторы: Думнов СН1, Лабаров ДБ1, Русанов ВА2, Шарпинский ДЮ2
-
Учреждения:
- Бурятская ГСХА
- Институт динамики систем и теории управления СО РАН
- Выпуск: Том 76, № 11 (2009)
- Страницы: 33-39
- Раздел: Статьи
- Статья получена: 30.04.2021
- Статья опубликована: 15.11.2009
- URL: https://journals.eco-vector.com/0321-4443/article/view/68767
- DOI: https://doi.org/10.17816/0321-4443-68767
- ID: 68767
Цитировать
Полный текст
Аннотация
Предложен универсальный способ апостериорного тензорного моделирования многофакторной когнитивной системы (МКС). Способ основан на представлении многомерной регрессионной модели исследуемой МКС в виде векторной суммы ковариантных тензоров конечной валентности и предъявляет минимальные требования, как к «объему» экспериментальных данных, необходимых для идентификации МКС-модели, так и вычислению согласно этой модели оптимального режима МКС. На данной методологической основе и экспериментальной базе тестовых испытаний проведен расчет среды и режима, описывающих процесс восстановления прецизионных плунжерных пар в многокомпонентном химическом растворе посредством нанесения сульфохромированного слоя, обладающего оптимальными физико-механическими свойствами.
Об авторах
С Н Думнов
Бурятская ГСХА
Email: serg-dum@rambler.ru
инж.; Бурятская ГСХА
Д Б Лабаров
Бурятская ГСХАд-р техн. наук; Бурятская ГСХА
В А Русанов
Институт динамики систем и теории управления СО РАНд-р физ.-мат. наук; Институт динамики систем и теории управления СО РАН
Д Ю Шарпинский
Институт динамики систем и теории управления СО РАНинж.; Институт динамики систем и теории управления СО РАН
Список литературы
- Планирование эксперимента при поиске оптимальных условий / Ю.П. Адлер и др. − М.: Наука, 1976.
- Об одной методологии построения аппроксимаций многомерных зависимостей / А.В. Бернштейн и др. // Пленарные и избранные доклады IV Междунар. конф. «Параллельные вычисления и задачи управления» PACO'2008. − М.: Институт проблем управления им. В.А. Трапезникова РАН, 2008.
- Андриевский Б.Р., Фрадков А.Л. Элементы математического моделирования в программных средах Matlab и Scilab. − СПб: Наука, 2001.
- Ван дер Варден Б.Л. Алгебра. − М.: Наука, 1979.
- Колмогоров А.Н., Фомин С.В. Элементы теории функций и функционального анализа. − М.: Наука, 1976.
- Месарович М., Такахара Я. Общая теория систем: математические основы. − М.: Мир, 1978.
- Хорн Р., Джонсон Ч. Матричный анализ. − М.: Мир, 1989.
- Гантмахер Ф.Р. Теория матриц. − М.: Наука, 1988.
- Ланкастер П. Теория матриц. − М.: Наука, 1982.
- Теория выбора и принятия решений / И.М. Макаров и др. − М.: Наука, 1982.
- Гибридный регрессионный комплекс «ГРЕК» / С.В. Агафонов и др. // Свидетельство Федеральной службы по интеллектуальной собственности, патентам и товарным знакам о регистрации программы для ЭВМ, № 2008614737 от 2.10.2008.
- Rosenberg A.E., Shen D.W.C. On the scientific method and the foundation of system identification. − In: Modelling, Identification and Robust Control (Byrnes C.I., Lindquist A., eds.). − North Holland, Amsterdam, 1986.
- Ljung L., Söderström T. Theory and Practice of Recursive Identification. − MIT Press, Cambridge, Massachusetts, 1983.
- Ljung L. A non-probabilistic framework for signal spectra. − In: Proc. 24th Conf. Decis. Control, Ft Lauderdale, Florida, December, 1985.
- Rissanne J. Stochastic complexity and statistical inference. − Unpublished manuscript, I.B.M. Research K54/282, San Jose, California, 1985.
Дополнительные файлы
СМИ зарегистрировано Федеральной службой по надзору в сфере связи, информационных технологий и массовых коммуникаций (Роскомнадзор).