2014 dxdy logo

Научный форум dxdy

Математика, Физика, Computer Science, Machine Learning, LaTeX, Механика и Техника, Химия,
Биология и Медицина, Экономика и Финансовая Математика, Гуманитарные науки




Начать новую тему Ответить на тему На страницу Пред.  1, 2, 3, 4, 5, 6
 
 
Сообщение29.08.2006, 21:38 
Аватара пользователя


22/05/06

358
Волгоград
Highwind писал(а):
Учебник Ларичева разрекламирован потому, что это один из лучших специалистов в нашей стране по принятию решений, это настоящий авторитет, который заслужил доверие. Но не только поэтому. Книга написана очень популярным языком и в то же время достаточно содержательна и современна (ее называют завещанием академика Ларичева), поэтому я вам ее и посоветовал. Шо касается вопроса, а где же ее найти, енто не так просто, я в свое время сам искал. Сейчас того места, где она была, уже нет, но вы ее можете скачать отсюда. Это, видимо, последнее ее пристанище.

За ссылку большое спасибо, т.к. это наверное действительно последнее место, где эту книгу можно свободно скачать. А вот что касается содержания книги, то я Вам спасибо не скажу, т.к. выдержал только 200 страниц и то только по тому, что ее прочитать рекомендовали лично Вы. Не думаю, что, когда дальше пойдет уточнение высказанных основных идей, будет интересней, но при наличии времени обязательно дочитаю до конца, т.к. некоторые описанные им эксперименты с людьми по решению типичных задач принятия решений (о которых я раньше не знал) действительно несут какую то информацию, которая возможно и пригодится мне в дальнейшем. А общее впечатление такое, что автор просто со своей интерпретацией рассказывает о давно избитых гипотезах и основную массу их, например, при решение многокритериальных задач оптимизации, я раскритиковал еще в своей диссертации, т.е. 15 лет назад, а что не успел тогда, то добил в своей книге 5 лет назад. И хотя в некоторых местах автор и пытается предложить свою интерпретацию давно известных истин, что несколько маскирует их, но все равно получаются те же яйца, только вид с боку. По этому для меня сказочное содержание этой книги не новость и не разочарование в современной теории принятия решений, а вот, то, что именно Вы настоятельно рекомендовали мне ее прочитать это действительно большое разочарование и именно в Вас.

Кстати, у меня вскочил произвольно вопрос – а Вы сами то ее читали. А то Вы мне писали, что я классифицирую задачи на "количественные" и "качественные", а не на формализуемые и неформализуемые. Из чего Вы селали простой вывод, что с литературой по данному вопросу я даже не удосужились познакомиться. Вот только я читаю Ларичева и нахожу что, когда он говорит именно о принятии решений человеком, то все параметры делит на "количественные" и "качественные", а не формализуемые и неформализуемые. Да, я при написание статьи по искусственному интеллекту действительно не был знаком с работой Ларичева, но я согласен с его делением параметров и задач на "количественные" и "качественные", когда речь идет именно о принятии решений интеллектом (будь он искусственный или естественный), а Вы зачем-то упрекнули меня в некомпетентности при введении такой классификации. Ну да ладно, давайте кончать в этой теме с искусственным интеллектом, т.к. хотя он и является моделью хотя и очень специфической одной физической системы, но в данной теме все таки обсуждаются более приземленные вопросы, которые к тому же требуют более веских экспериментальных данных, а то ведь Ларичев на 108 странице сам пишет, что по всем этим критериям принятия решений результат не утешителен, когда речь идет о сравнении теорий с экспериментом.

А конкретно меня интересует, что у Вас обозначают приведенные Вами коэффициенты и почему, если это не коэффициенты, а параметры угла поворота шатуна, Вы не разделили вторые производные. Это конечно же мелочи по сравнению с мировой революцией, но желательно увидеть решение в конечном виде, т.к., как я уже писал, я собираюсь решить эти уравнения (свое и Ваше) и показать их полную никчемность для решения любых задач, а не только практических, как Вы писали. И я не просто голословно покажу их никчемность, а приведу уравнения полученные мною с применением усовершенствованного мною метода Даламбера, которые позволяют действительно смоделировать данную систему и покажу на этих конкретных примерах чем отличается модель от квазимодели или и от имитатора, т.е. симулятора модели, чтобы забыли об этих уравнениях Лагранжа 2-го рода, да и вообще об этих гражданах Лагранже и Гамильтоне, которые по большому счету и привели нас в конце концов к теории относительности в интерпретации Эйнштейна и механике микромира в интерпретации Копенгагенской школы.

P.S. Попробую в следующий раз выйти в эфир с запасной точки, но не уверен, что получится.

С наилучшими пожеланиями Сергей Юдин.

 Профиль  
                  
 
 
Сообщение29.08.2006, 21:59 
Заблокирован
Аватара пользователя


04/09/05

410
Москва
ser писал(а):
А конкретно меня интересует, что у Вас обозначают приведенные Вами коэффициенты и почему, если это не коэффициенты, а параметры угла поворота шатуна, Вы не разделили вторые производные. Это конечно же мелочи по сравнению с мировой революцией, но желательно увидеть решение в конечном виде, т.к., как я уже писал, я собираюсь решить эти уравнения (свое и Ваше) и показать их полную никчемность для решения любых задач, а не только практических, как Вы писали. И я не просто голословно покажу их никчемность, а приведу уравнения полученные мною с применением усовершенствованного мною метода Даламбера, которые позволяют действительно смоделировать данную систему и покажу на этих конкретных примерах чем отличается модель от квазимодели или и от имитатора, т.е. симулятора модели, чтобы забыли об этих уравнениях Лагранжа 2-го рода, да и вообще об этих гражданах Лагранже и Гамильтоне, которые по большому счету и привели нас в конце концов к теории относительности в интерпретации Эйнштейна и механике микромира в интерпретации Копенгагенской школы.

Я не разделил, потому что в написанном мною виде, оно мне показалось наиболее компактным, кроме того, я боялся ошибиться еще и при этом. Разделю, когда у меня будет время, я сейчас очень занят, отпуск закончился. Имею возможность на данный момент только отписываться короткими фразочками.

Мне не очень понятно ваше отношение ко мне и к Ларичеву (который над ентими проблемами усю жизнь работал и не только у нас, но и зарубежом), я вам рекомендовал эту книгу, потому что у меня сложилось впечатление, что вы ничего не читали по этой теме, а это сказка для тех, кто еще только начинает. Ее можно рекомендовать студентам на первом курсе экономического вуза.

Но спорить я с вами не буду, потому что ТПР это такая область где у каждого исследователя есть куча свободы именно потому, что область эта слаборазвитая на данный момент.

 Профиль  
                  
 
 
Сообщение10.09.2006, 22:25 
Аватара пользователя


22/05/06

358
Волгоград
Highwind писал(а):
Мне не очень понятно ваше отношение ко мне и к Ларичеву (который над ентими проблемами усю жизнь работал и не только у нас, но и зарубежом), я вам рекомендовал эту книгу, потому что у меня сложилось впечатление, что вы ничего не читали по этой теме, а это сказка для тех, кто еще только начинает. Ее можно рекомендовать студентам на первом курсе экономического вуза.

Но спорить я с вами не буду, потому что ТПР это такая область где у каждого исследователя есть куча свободы именно потому, что область эта слаборазвитая на данный момент.


Вообще то к Ларичеву у меня никакого отношения нет, т.к. все, что он пишет (из уже прочитанного мною у него) это написано во многих книгах и для меня не представляет никакой ценности. По этому зачем мне стрелять в мертвого пианиста (он играл, как умел). А к Вам у меня пока очень хорошее отношение, как к человеку, который отвечает за свои слова, и по этому не понятно почему у Вас вообще возник такой вопрос о моем отношении к Вам.

Highwind писал(а):
Я не разделил, потому что в написанном мною виде, оно мне показалось наиболее компактным, кроме того, я боялся ошибиться еще и при этом. Разделю, когда у меня будет время, я сейчас очень занят, отпуск закончился. Имею возможность на данный момент только отписываться короткими фразочками.

Почти закончил отладку и оформление программы Krivoship1 для численного решения методом Рунге-Кутта дифференциальных уравнений, описывающих работу кривошипно-шатунного механизма и полученных различными методами. Привожу внешний вид программы (размер уменьшил в 1,5 раза, чтобы картинка занимала меньше места). Если Вы заметили, в верхнем левом углу третьим пунктом стоит метод которым получали уравнения Вы, по этому я с нетерпением жду когда у Вас появиться время, чтобы Вы довели свое решение до конца. Когда получу от Вас решение, то добавлю его в программу и протестирую. Кстати, если Вы заметили на нижней картинке, где дана осциллограмма с разверткой по времени угла поворота кривошипа fi1 и его угловой скорости w1 (по уравнениям полученным с помощью уравнений Лагранжа 2-го рода) и этих параметров и угла поворота шатуна fi2 и его угловой скорости w2 (по уравнениям полученным с помощью модифицированного мною принципа Даламбера), решения в обоих случаях при шаге решения 0,001 сек почти совпадают, что практически говорит о том, что решения в обоих случаях верные. После проверки Вашего решения, я Вам вышлю программу, чтобы Вы сами смогли в этом убедиться, а также посмотреть, что нам дают различные методы получения уравнений, и тогда уже перейдем к проблемам создания действительных, а не фиктивных математических моделей физических систем для их реализации на компьютерах.

С наилучшими пожеланиями Сергей Юдин.


Изображение

 Профиль  
                  
 
 
Сообщение27.10.2006, 17:42 
Аватара пользователя


22/05/06

358
Волгоград
Highwind писал(а):
Я не разделил, потому что в написанном мною виде, оно мне показалось наиболее компактным, кроме того, я боялся ошибиться еще и при этом. Разделю, когда у меня будет время, я сейчас очень занят, отпуск закончился. Имею возможность на данный момент только отписываться короткими фразочками.


Ждемс.

С наилучшими пожеланиями Сергей Юдин

 Профиль  
                  
 
 
Сообщение14.02.2007, 20:19 
Заслуженный участник
Аватара пользователя


20/07/05
695
Ярославль
Борис Лейкин писал(а):
...Таким образом,
квантовый компьютер не может гарантировать эффективную имитацию любой физической
системы.
Однако можно показать, что квантовый компьютер эффективен при имитации
большого класса квантовых систем, для многих из которых, например для систем многих
тел с локальными взаимодействиями, не существует эффективного классического алгоритма
решения."

Значит есть всё-таки более эффективные компьютеры, наверное.


Слушайте, дак какие явления квантовые компьютеры не могут имитировать?
Хоть бы пример, что ли, один какой. :?

 Профиль  
                  
 
 
Сообщение15.02.2007, 10:25 


05/02/07
271
Есть ли где нибудь моделирование простейшего механического осцилятора.
http://www.trinitas.ru/rus/doc/0023/001a/00230004.htm
Система активного диалога «человек-компьютер» с русскоязычным голосовым интерфейсом.
Цитата:
При получении первичного описания в качестве базиса при разработке программного обеспечения используется не набор идеальных математических функций (как, например, используется разложение в ряд Фурье при использовании спектрального подхода для получения первичного описания), а модель механического осциллятора. При анализе медленно меняющихся, строго периодических сигналов разница между предложенным методом и известными — минимальна. Значительные отличия проявляются при анализе сложных сигналов, содержащих несколько резонансных максимумов (формант) и при анализе переходных процессов
Исследователями уже давно высказывалось предположение о зависимости положения формант в спектре речевого сигнала от частоты основного тона. Сотрудникам фирмы «Суперкомпьютерные системы» удалось определить эту зависимость и использовать ее при распознавании.
В исследованиях по распознаванию речи установлен следующий факт: если подвергнуть речевой сигнал клиппированию (ограничению амплитуды сигнала постоянным значением), то, несмотря на столь значительное искажение, человек практически его не ощущает. На фирме смоделировали этот эффект и также используют эту модель при анализе..

Любопытно, что они там нашли в этом простом механическом осцилляторе.

 Профиль  
                  
 
 
Сообщение25.02.2007, 23:31 


09/02/07
12
Минск
у меня есть вопрос: кто-нибудь когда-нибудь пробовал моделировать струи жидкости и их взаимодействие?

 Профиль  
                  
 
 
Сообщение26.02.2007, 20:03 
Аватара пользователя


22/05/06

358
Волгоград
Борис Лейкин писал(а):
Слушайте, дак какие явления квантовые компьютеры не могут имитировать?
Хоть бы пример, что ли, один какой. :?

Вам же уже писали, что пока никакие и в будущем тоже никакие, т.к. квантовые компьютеры с вероятностью 99,9% просто никогда не будут созданы. Таким образом, когда рак на горе свистнет, вот тогда я и смогу ответить на ваш вопрос более конкретно. Хотя сама идея соединить воедино свойства цифровых ЭВМ и аналоговых ЭВМ (в частности нейрокомпьютеры являются аналоговыми ЭВМ) конечно же заманчива, но пока это только научная фантастика и я бы рекомендовал Вам заняться не квантовыми, а более прозаическими компьютерами, т.е. обычными цифровыми. А, чтобы Вы ими занимались не абстрактно, а на конкретных примерах, я бы Вам посоветовал ознакомиться с моей свежей статьей “Выбор языка программирования для научных работников” (скачать можно на моей домашней странице http://ser.t-k.ru,зеркало http://modsys.narod.ru ). В этой статье я рассматриваю моделирование движения тела по направляющим, а программы реализующие эту модель я написал на различных языках программирования, но основной упор в статье я сделал на двух языка С++ и Visual Basic 6.0, которые являются просто антиподами. В результате я делаю выбор в пользу языка Visual Basic 6.0, что следует из оценки языков по 4-м критериям как чисто субъективным так и по объективному критерию быстродействия программ для решения одной и той же задачи и написанных на разных языках программирования (программы на разных языках, как исходники, так и исполняемые файлы, можно скачать по ссылкам указанным в статье).

А как только Вы выбирете язык программирования с использованием, которого Вы будите моделировать различные физические системы на цифровом компьютере, я постараюсь выложить программу Krivoship1, которая моделирует кривошипно-шатунный механизм с помощь уравнений полученных различными методами, чтобы было более понятно что является моделью, а что имитатором, а то Вы в своем вопросе почему-то говорите о том “какие явления квантовые компьютеры не могут имитировать”, а мне совершенно не понятно зачем Вам надо их имитировать, а не моделировать. Ведь имитаторы это те же самые симуляторы, а чем отличается симулянт от добросовестного работника я думаю Вы догадываетесь. Так что почитайте пока статью по языкам программирования а я приведу пока программу Krivoship1 к товарному виду (пусть пока она будет и без метода возможных перемещений, т.к. Highwind после расставления пальцев веером куда-то испарился и не может довести до ума свою модель, но я, видя какой интерес вызвала эта тема, постараюсь в будущем довести до ума не только его модель, но и создать модель с помощью уравнений Лагранжа 1-го рода).

С наилучшими пожеланиями Сергей Юдин.

Добавлено спустя 3 минуты 7 секунд:

grisania писал(а):
Есть ли где нибудь моделирование простейшего механического осцилятора.
http://www.trinitas.ru/rus/doc/0023/001a/00230004.htm
Система активного диалога «человек-компьютер» с русскоязычным голосовым интерфейсом.
Любопытно, что они там нашли в этом простом механическом осцилляторе.

Если уж Вам так хочется посмотреть на модель простейшего механического осциллятора, т.е. осциллятора с постоянной жесткостью пружины, когда период колебаний не зависит от амплитуды, то можете посмотреть мою программу Runge2 (скачать с моей домашней страницы), где Вы можете смоделировать колебания различных осцилляторов, а для моделирования простейшего гармонического осциллятора выберите переключатель 1-а координата и переключатель F=-k*x. Ну и естественно задайте грамотно начальные параметры системы и масштабы для вывода графиков (смотрите описание программы).

А вот что они там нашли в этом простом механическом осцилляторе для меня тоже осталось загадкой, т.к. об этом в статье ничего не пишется. Хотя приведенные картинки по распознанию звуков впечатляют. Вот только про само моделирование я ничего не нашел, а распознание смысла слов с помощью нейросистемы никакого отношения к моделированию не имеет и уж тем более к моделированию не имеют никакого отношения различные системы по продаже билетов. Так что статья больше рекламная, хотя картинки действительно впечатляют, но интересно бы было посмотреть какую же аналогию они нашли в устройстве человеческого уха и простого механического осциллятора, т.к. из всей этой статьи именно это и представляет интерес, но как раз об этом автор ничего и не пишет.

С наилучшими пожеланиями Сергей Юдин.

 Профиль  
                  
 
 
Сообщение28.02.2007, 20:32 
Заслуженный участник
Аватара пользователя


20/07/05
695
Ярославль
ser писал(а):
Вам же уже писали, что пока никакие и в будущем тоже никакие, т.к. квантовые компьютеры с вероятностью 99,9% просто никогда не будут созданы.


math.ucr.edu/home/baez/qg-fall2006/qg-fall2006.html#computation

А здесь вот люди пытаются чего-то сотворить с помощью теории категорий.

 Профиль  
                  
 
 
Сообщение01.03.2007, 10:38 


05/02/07
271
ser писал(а):
В этой статье я рассматриваю моделирование движения тела по направляющим, а программы реализующие эту модель я написал на различных языках программирования, но основной упор в статье я сделал на двух языка С++ и Visual Basic 6.0, которые являются просто антиподами. В результате я делаю выбор в пользу языка Visual Basic 6.0, что следует из оценки языков по 4-м критериям как чисто субъективным так и по объективному критерию быстродействия программ для решения одной и той же задачи и написанных на разных языках программирования (программы на разных языках, как исходники, так и исполняемые файлы, можно скачать по ссылкам указанным в статье). .

Тут я не согласен, С++ всякому Visual Basic 6.0 фору даст, самое главное, что Микрософт меняет свои библиотеки. Бывает, что на одном компе прога Visual Basic 6.0 идет, а на другом нет. Нет нужной библиотеки.
ser писал(а):
grisania писал(а):
Есть ли где нибудь моделирование простейшего механического осцилятора.
http://www.trinitas.ru/rus/doc/0023/001a/00230004.htm
Система активного диалога «человек-компьютер» с русскоязычным голосовым интерфейсом.
Любопытно, что они там нашли в этом простом механическом осцилляторе.

Если уж Вам так хочется посмотреть на модель простейшего механического осциллятора, т.е. осциллятора с постоянной жесткостью пружины, когда период колебаний не зависит от амплитуды, то можете посмотреть мою программу Runge2 (скачать с моей домашней страницы), где Вы можете смоделировать колебания различных осцилляторов, а для моделирования простейшего гармонического осциллятора выберите переключатель 1-а координата и переключатель F=-k*x. Ну и естественно задайте грамотно начальные параметры системы и масштабы для вывода графиков (смотрите описание программы).

А вот что они там нашли в этом простом механическом осцилляторе для меня тоже осталось загадкой, т.к. об этом в статье ничего не пишется. Хотя приведенные картинки по распознанию звуков впечатляют. Вот только про само моделирование я ничего не нашел, а распознание смысла слов с помощью нейросистемы никакого отношения к моделированию не имеет и уж тем более к моделированию не имеют никакого отношения различные системы по продаже билетов. Так что статья больше рекламная, хотя картинки действительно впечатляют, но интересно бы было посмотреть какую же аналогию они нашли в устройстве человеческого уха и простого механического осциллятора, т.к. из всей этой статьи именно это и представляет интерес, но как раз об этом автор ничего и не пишет.
С наилучшими пожеланиями Сергей Юдин.


Меня это очень интересует, так по моему мнению мозг - это система нейронов, т.е.куча осцилляторов.
Цитата:
Можно сказать, что в мозгу человека функционирует особая пирамидальная система фильтров, которая обеспечивает быстрый анализ, синтез и компактное хранение информации.
В 1987 году профессор Бернод (Burnod) [2] осуществил моделирование функций областей коры головного мозга, отвечающих за обработку зрительной информации, с помощью нейронных сетей. Нейронные сети - это логические схемы, созданные на основе математических моделей нервной системы живого существа. Основными элементами таких схем являются нейроны. Нейрон - это логический элемент, имеющий один или несколько входов и один выход. Основной характеристикой нейрона является порог. Принцип работы нейрона следующий. Время от времени на вход нейрона поступают импульсы от подключенных к нему других нейронов. Если суммарный импульс на входе превысит порог нейрона, то нейрон также сформирует на выходе импульс, в противном случае импульс сформирован не будет. Таким образом, каждый нейрон является фильтром, пропускающим или не пропускающим информацию при определенных условиях. Связи между нейронами определяются только конфигурацией сети. По-разному конфигурируя сети и устанавливая пороги нейронов, можно реализовывать сложные вычислительные схемы, в том числе моделировать ряд процессов, происходящих в нервной системе и коре головного мозга человека.
Еще один взгляд на компьютерную графику
http://offline.computerra.ru/1998/269/1770/

Об этом же пишет и Кохонен ввядя свой фильтр новизны в книге Кохонен. Ассоциативная память.
Как бы основная задача нейронной сети - это распознавание с учителем. Пространство признаков надо разбить на непересекающиеся классы. Для этого можно использовать все множества пространства признаков, например борелевские. Тогда каждому такому множеству можно сопоставить предикат - принадлежит/не принадлежит (да/нет). Возникает классическая булева логика, где весь мир - это объекты. Эти объекты имеют признаки и надо просто правильно их обнаружить, чтоб различить эти объекты. Как уложить в голове у человека.
Получаются, что в голову надо посадить кладовщика, который будет эти объекты класть на полки и его надо обучить для этой работы. Ухватились, что простейший нейрон строит плоскость, которая разбивает пространства признаков на классы. Стали этими пытаться этими плоскостями бить все пространства признаков на области. То есть создавать полки на складе.
Оказался что это прочный круг (не выполнялась операция XOR)
Если рассмотреть нейросети как . булевские функции, то как известно есть как минимум две полных системы булевских функций. Так как XOR не реализуется, то и нельзя реализовать (XOR, NOT), а значит (AND,OR,NOT), Так как (AND,OR,NOT) и (XOR, NOT) эквивалентны, т.е. могут выражаться друг через друга. Поэтому нейросеть не реализует полную систему булевских функций, соответственно, от нее нельзя ожидать решения проблемы XOR. Для этого применяют многослойные нейросети, в которой введены «пороги»..
Другая логика, которая имеет право для объяснения мозга –это рассматривать простейший нейрон как фильтр - проектор на одномерное пространство. Много нейронов – проекция на линейное подпространств. Такой путь пропагандировал Кохонен в своей книжке ."Ассоциативная память" (см. http://virtualcoglab.cs.msu.su/djvu/kohonen.djvu)
Там он ввел свой фильтр новизны – проктор на одномерное пространство. Сами линейные подпространства образуют тоже логику, но квантовую.
Как это понять? Можно посмотреть статьи, где это доходчиво написано:
Vlasov A. Yu. QUANTUM COMPUTATIONS AND IMAGES. RECOGNITION
http://arxiv.org/PS_cache/quant-ph/pdf/9703/9703010.pdf
Vlasov A. Yu. Analogue Quantum Computers for Data Analysis
http://arxiv.org/PS_cache/quant-ph/pdf/9802/9802028.pdf
Немного о том почему нужна квантовая логика для создания склада знаний в голове.
Вектора x и ax, где a>0, описывают в квантовой механике одно и тоже состояние. Это означает, что состояния квантовых систем являются лучом, т.е. элементами проективного пространства. Поэтому в квантовой теории рассматривают состояния с единичной нормой – ||x||=1 . Такое же имеет место при рассмотрении звуковых сигналов, воспринимаемых человеком. Например, сигналы x и ax, где a>0, для человека отличаются только громкостью. Монохромный цифровой снимок может быть описан как вектор размерности l=nxm , а координаты вектора – интенсивности света для каждого пикселя. Все интенсивности монохромного изображения могут быть умножены на число a>0 , тогда само изображение, воспринимаемое человеком не меняется.
Значит, такие объекты для человека как звуковой сигнал и монохромный снимок, уже не могут быть точкой в аффинном пространстве признаков, т.е. надо применять уже проективные пространства.
Поэтому, применяя самые устройства, нейрон как простейший фильтр (проектор на одномерное пространства) и «пороги» человек создает активный склад знаний. Информация фильтрами моментально фильтруется и порогами складывается по полочкам.
Но когда создадут квантовый комп, то человек может отдыхать. Там вместо бита применяятся qbit.
Самое главное, что квантовая логика - логика фильтров активная, она моментально находит нужный ответ. У амеров и к ним примкнувших этот подход к распознаванию называется Subspace Methods, есть в инете статьи в pdf формате на эту тему, а также большой книга
E. Oja. Subspace Methods of Pattern Recognition. Research Studies Press, Letchworth (1983).

 Профиль  
                  
 
 
Сообщение01.03.2007, 13:09 
Экс-модератор
Аватара пользователя


23/12/05
12064
[mod="photon"]Перенесено из основного раздела в дискуссионный[/mod]

 Профиль  
                  
 
 
Сообщение03.03.2007, 22:13 
Аватара пользователя


22/05/06

358
Волгоград
ser писал(а):
Почти закончил отладку и оформление программы Krivoship1 для численного решения методом Рунге-Кутта дифференциальных уравнений, описывающих работу кривошипно-шатунного механизма и полученных различными методами. Привожу внешний вид программы (размер уменьшил в 1,5 раза, чтобы картинка занимала меньше места). Если Вы заметили, в верхнем левом углу третьим пунктом стоит метод которым получали уравнения Вы, по этому я с нетерпением жду когда у Вас появиться время, чтобы Вы довели свое решение до конца. Когда получу от Вас решение, то добавлю его в программу и протестирую. После проверки Вашего решения, я Вам вышлю программу, чтобы Вы сами смогли в этом убедиться, а также посмотреть, что нам дают различные методы получения уравнений, и тогда уже перейдем к проблемам создания действительных, а не фиктивных математических моделей физических систем для их реализации на компьютерах.


Вчера, как и обещал, выложил на своей домашней странице http://ser.t-k.ru (зеркало http://modsys.narod.ru ) программу Krivoship1, но без уравнений полученных с помощью принципа возможных перемещений, т.к. Highwind не сдержал своего слова и не довел свое решение до конца, но, видя какой интерес вызвала эта тема, я постараюсь в будущем довести до ума не только его уравнения, но и получить описание работы КШМ с помощью уравнений Лагранжа 1-го рода и добавить эти уравнения в свою программу, которая позволяет продемонстрировать на конкретном примере возможности различных методов (методик) получения дифференциальных уравнений описывающих с математической точки зрения поведение различных физических систем, т.е. получения различных математических моделей (ММ) этих систем, которые затем решаются на компьютере численными методами, а конкретно в этой программе методом Рунге-Кутта по 4-м коэффициентам. И сравнивать возможности различных ММ я буду с ММ полученной с помощью предлагаемого мною метода, который в своей основе содержит идею, высказанную Даламбером в его споре о двух мерах механической формы движения материи, но этот метод значительно отличается от всем известного принципа Даламбера.

В современных учебниках принцип Даламбера искажен и низводится до уравнения сил, но в моем прочтение он мне видится как уравнение мощностей (хотя в то время, когда он был сформулирован Даламбером, еще не существовало таких понятий как мощность или энергия). И, хотя 99% систем можно описать используя уравнения сил, всегда надо помнить, что такое преобразование уравнения мощностей в уравнение сил происходит только в том случае, когда у нас в системе строго задано кинематическое согласование скоростей отдельных элементов системы. А, например, при работе клиноременной передачи или при качение колеса автомобиля такое строгое кинематическое согласование скоростей не может быть задано, т.к. наблюдается упругая пробуксовка (не говоря уже о неупругой) и по этому необходимо обязательно использовать только уравнение мощностей.

Другим отличием предлагаемой мною методики от существующих, т.к. она сразу создавалась под компьютерную реализацию созданных ММ, является то, что для определения усилий не все элементы системы при ее описание принимаются абсолютно жесткими, а часть из них, как и реальные элементы, принимаются обладающими упруго-диссипативными свойствами. При этом как упругие так диссипативные свойства этих элементов могут быть самыми разнообразными и определяются исходя из конкретной конструкции механизма и отдельных его элементов. В результате у меня получаются дифференциальные уравнения в виде уравнений Лагранжа 1-го рода, но при этом отсутствуют неопределенные множители Лагранжа и, скажем так, возможные перемещения элементов системы определяются исходя из упруго-диссипативных свойств элементов конструкций. А решение полученных уравнений численными методами позволяет не производить отдельный расчет для определения реакций связей, а просто вычислять эти реакции исходя из координат и скоростей элементов системы на предыдущем шаге решения. Учитывая то, что все решение обычно выполняется за несколько тысяч или миллионов шагов решения, запаздывание на один шаг при определение этих реакций практически не дает никакой ошибки. А, учитывая то, что при решение дифференциальных уравнений, например, методом Рунге-Кутта по 4-м коэффициентам, когда эти коэффициенты несколько раз корректируются на каждом шаге решения, можно сказать, что такой сдвиг на один шаг при расчете реакций повлияет на точность решения только гипотетически.

В данном абстрактном КШМ я наделил податливостью, величина которой задается в программе как жесткость kF (величина обратная податливости, т.е. коэффициенту пропорциональности деформации приложенной силе), соединения элементов КШМ (шарниры). А для того, чтобы повысить устойчивость решения и сгладить колебания в системе в начале эксперимента, когда не все начальные параметры заданы точно, я наделил соединения еще и свойством демпфировать колебания, т.е. принял, что при деформации элементов соединения будет возникать не только сила упругости, но и сила жидкостного трения пропорциональная скорости деформации элементов соединения и коэффициенту жидкостного трения kj, хотя на самом деле трение будет более сложным. При этом, если упруго-демпфирующие свойства конкретного элемента конструкции заданы в ММ как фиктивные, то надо стремиться подобрать эти параметры так, чтобы энергия рассеянная при трение была минимальна и не превышала за время проведения вычислительного эксперимента нескольких процентов от общей энергии системы (хотя в реальных элементах систем рассеивание энергии может быть гораздо больше).

Я уже писал выше о том, что метод уравнений Лагранжа 2-го рода для создания математичиских моделей хоть и является формальным, т.е. не надо думать при выводе уравнений о физической сущности описываемых процессов, но очень сложен с математической точки зрения, хотя и позволяет получить минимальное количество дифференциальных уравнений. Но я также писал, что это не самое главное и пусть он сложнее других методов с математической точки зрения, но если он позволяет получить то, чего не дают другие методы, то ему можно простить сложную математику. Но ведь это не так. Этот метод вообще нам ничего не дает о внутренней сущности происходящих в объекте явлений, кроме его инерционных свойств, и более того не позволяет логически усовершенствовать модель, добавив в нее новые элементы или изменив конструкцию существующих (надо все делать заново, т.е. явный признак имитаторов, а не моделей). Впрочем, и другие существующие методы для описания механических систем (принцип возможных перемещений и уравнения Лагранжа 1-го рода) не менее сложны. А к полученным с помощью этих методов дифференциальным уравнениям просто не знаешь с какой стороны подступится, чтобы их использовать. Вот, например, дифференциальное уравнение полученное мною при точном выводе с использованием математического пакета Maple 9.5 (смотрите файл Krivo1.mws)
> du:=diff(pv,t)-px-Q=0;
Изображение

Полученное мною дифференциальное уравнение в файле Krivo2.mws, где я воспроизвел методику вывода использованную в учебнике Бать М.И., Джанилидзе Г.Ю., Кельзон А.С. Теоретическая механика в примерах и задачах. т.2. М. Наука, 1972 г. немного поменьше приведенного выше, т.к. при выводе сделаны некоторые математические допущения, но и оно слишком громоздко, чтобы им пользоваться практически. Правда, после некоторых математических преобразований его удается привести в более-менее читабельный вид и в таком виде я его и использовал в программе Krivoship1
$$ J_p \ddot\varphi_1 + K_j \dot\varphi_1^2 = - M_s - R \cos \varphi_1 \frac {{P_1 + P_2}} {{2}} $$

$$  J_p = \frac {R^2} {12 g} \{4 P_1 + P_2 [ 12 (\sin \varphi_1 +  0.25 K_l \sin 2 \varphi_1)^2 + 3 \cos^2 \varphi_1 + $$
$$   \frac { \cos^2 \varphi_1} { ( 1 - 0.25 K_l^2 + 0.25 K_l^2 \cos 2 \varphi_1 )^2} ] + 12 P_3 (\sin \varphi_1 +  0.5 K_l  \sin 2 \varphi_1)^2 \}  $$

$$  K_j = \frac {R^2} {24 g} \{P_2 [ 24 ( \sin \varphi_1  + 0.25 K_l \sin 2 \varphi_1) ( \cos \varphi_1 + 0.5 K_l \cos 2 \varphi_1) - 3 \sin 2 \varphi_1 - $$

$$ \frac { \sin 2 \varphi_1 (1 - 0.75 K_l^2 - 0.25 K_l^2 cos 2 \varphi_1} {(1- 0.25 K_l^2 + 0.25 K_l^2  \cos 2 \varphi_1)^3 } ] + 24 P_3 (\sin \varphi_1 + 0.5 K_l \sin 2 \varphi_1) (\cos \varphi_1 + K_l \cos 2 \varphi_1) \} $$

где : Jp - приведенный момент инерции системы; Kl, Kj - коэффициенты ( Kl = R / L ); R - радиус кривошипа; L - длина шатуна; Ms - момент сопротивления приложенный к кривошипу (маховику); P1 , P2 , P3 - соответственно вес кривошипа, шатуна и поршня; g - ускорение свободного падения.

Предлагаемая же мною методика получения ММ систем позволяет не только получить все показатели работы исследуемой системы, а не только кинематические, как в ММ полученной с помощью уравнений Лагранжа 2-го рода, но и автоматически воспроизводит все эффекты, которые могут происходить в реальном объекте, например, явления резонанса. Так как для математического описания систем я использую Декартову систему координат, то у меня для описания КШМ получается 5 дифференциальных уравнений второго порядка, решая которые, мы можем получить кроме угла поворота кривошипа и угла поворота шатуна относительно его центра масс также перемещения центра масс шатуна по осям X и Y и перемещение центра масс поршня по оси X, а также скорости их перемещений по этим координатам. Кроме этого ММ созданная по моей методике позволяет получить все усилия возникающие в элементах конструкции и все энергетические показатели работы моделируемой системы. А само создание ММ с использованием предлагаемой мною методики не представляет никакой сложности, например, при описание движения поршня по координате X пишем обычное уравнение с использованием принципа Даламбера (в данном случае можно использовать не уравнение мощностей), а силу реакции со стороны кривошипа F23X при решение системы дифференциальных уравнений вычисляем зарание F23X=kF*(X23-X3) + kj *(VX23-VX3) из известных координат и скоростей полученных на предыдущем шаге решения и задаем силу давления газов Fg (Fr,Fs или 0) $$ \ddot{X_3} m_3 = F_2_3_X - F_g $$

Записывая подобные 5-ть уравнений для движения кривошипа, шатуна и поршня по 5-ти координатам мы и получаем именно математическую модель КШМ, а не квазимодель, как при использование известных в теоретической механике методов, которая создается не для решения какой-то конкретной задачи с использованием тех или иных формул теоретической механики, а для воспроизведения на языке математики явлений Природы, а в процессе воспроизведения этих явлений мы можем решить свои конкретные задачи исходя из того, что нас интересует в этом процессе, т.к. мы всегда можем в любой момент времени посмотреть любые показатели функционирования этой системы. Например, мы не можем с большой достоверностью сказать разрушится ли турбина во время ее разгона от резонанса или нет, используя только обычные расчеты и для ответа на этот вопрос надо смоделировать процесс разгона турбины. Только ММ полученные с помощью известных методов создания ММ не могут ответить на этот вопрос, т.к. никакого резонанса при моделирование наблюдаться не будет, а ММ полученная с использованием моей методики может ответить на этот вопрос и никаких дополнительных уравнений для этого в ММ вносить не надо.

Ниже представлены две осциллограммы полученные с помощью программы Krivoship1 при реализации на ней моей ММ КШМ. На первом рисунке (слева направо) мы видим гармонические колебания, на среднем явление резонанса, а на правом явление биений, т.е. когда частота вынужденных колебаний близка к резонансной или к одной из ее гармоник (синяя линия это усилия в головке кривошипа по оси X, т.е. сила F21X). В данных примерах параметры загружаемые в программе Krivoship1 по умолчанию заменены на следующие m2=10, J4=100, L1=0,02, kF=400, Mw=100, Mfi1=100, Mfi2=10. Другие параметры, отличные от загружаемые по умолчанию были - левый рисунок w10=30, MF=200, Mt=0,1, kj=0,01 и P0=0,000001 - средний рисунок w1=190,7, MF=10000, Mt=0,025, kj=0,5, kj= 0,4 и P0=0,000001 - правый рисунок w1=92, MF=1500, Mt=0,25, kj=0,01 и P0=0,0000001, где P0 - шаг решения. Как нетрудно заметить по колебаниям на левом рисуноке, частота собственных колебаний шатуна составляет 190,3 рад/с, а не 200 рад/с, как это должно быть из формулы w=sqrt(kF/m2) т.к. шатун колеблется вместе с поршнем и, если массу взять m2+m3, то мы получим 190,7 рад/с, что очень близко к частоте определенной по осциллограмме. И если мы зададим начальную скорость вращения коленвала 190,7 рад/с, то мы будем наблюдать явный резонанс, когда амплитуда колебаний будет расти до тех пор пока или не разрушится конструкция или энергия рассеянная в системе будет равна энергии подведенной к системе за тот же период времени. И при kj=0,5 (продолжительная запись) мы видим, что амплитуда колебаний (сила F21X) перестала расти, а при kj=0,4 (запись оборвана) пока продолжает в тот же момент времени расти. А на правом рисунке мы видим режим сложных биений в том случае, когда частота вынужденных колебаний (скорость вращения коленвала) близка к одной из гармоник собственной частоты колебаний шатуна w1=92 близка к 0,5*190,7.

Изображение

При загрузке программы Krivoship1, Вы в левом верхнем углу в рамке <Метод получения уравнений> выбираете метод с помощью которого получены дифференциальные уравнения, описывающие работу КШМ, и затем, задав параметры этого механизма и внешние воздействия на него, видите на экране монитора, то, что Вам данный метод может дать при решение численными методами уравнений, полученных с использованием этого метода. Но, прежде чем нажать кнопку <Начать> Вы, кроме задания шага решения уравнений P0, должны задать конкретные параметры КШМ, а именно массу кривошипа - m1, массу шатуна - m2, массу поршня - m3, длину кривошипа - L1 и длину шатуна - L2, начальную скорость вращения кривошипа w10 и момент инерции маховика J4 (при его наличие). Кроме этого, Вы в рамке <момент сопротивления> выбираете различные режимы изменения момента сопротивления Ms, который может быть задан в одном из двух вариантов Ms=M0*Sin(w0*T) и Ms=M0, а также уточнить различные масштабы вывода показателей работы на экран в графическом виде. А если Вы собираетесь проводить вычислительный эксперимент на математической модели КШМ, уравнения которой получены с применением предлагаемой мною методики, то Вам надо еще уточнить жесткость соединений для определения упругой силы в соединениях КШМ и коэффициент жидкостного трения для определения силы жидкостного трения в соединениях. И так как у большинства КШМ наверное ассоциируется с двигателем внутреннего сгорания, я предусмотрел и возможность задать силу давления газов на поршень при их горение Fr, т.е. при рабочем ходе поршня. При этом для простоты принято, что сила давления газов на поршень при сжатие газов Fs равна 20% от силы давления при рабочем ходе, а двигатель у нас двухтактный, т.е. весь рабочий цикл совершается за один оборот кривошипа.

При заданных в программе по умолчанию параметрах жесткости шарниров и коэффициента трения в них процент ошибки решения по энергии системы потерянной на трение в шарнирах при обычных скоростях вращения кривошипа не превысит и сотых долей процента. Но в некоторых конструкциях податливости элементов этих конструкций могут оказаться очень значительными и если коэффициент трения будет задан как фиктивный, то это может привести к значительным фиктивным потерям энергии в системе и процент ошибки (по энергии) может быть не допустимо большим, по этому внимательно следите за этим показателем на осциллограмме. Численные методы решения конечно же тоже будут вносить погрешность в решение, но при правильно заданных параметрах эта погрешность также не превысит сотых долей процента. А вот упрощение реальных систем для более удобного их математического описания может дать десятки процентов ошибки и даже незначительное с математической точки зрения допущение, которое сделано в файле Krivo2.mws при нахождение cos(fi2) при упрощенном выводе дифференциального уравнения описывающего КШМ с помощью уравнения Лагранжа 2-го рода и которое используется в этой программе, приводит к ошибке +/- 1% при свободных колебаниях КШМ. Для сравнения я привожу полученные мною с использованием разных уравнений и программ данные по углу поворота кривошипа при начальной скорости вращения 200 рад/с.

Время__Krivoship1ser__ Krivoship1Lagrange__ Krivo1Lagrange__ Krivo2Lagrange
0,01_____1,403_____________1,407_____________1,403____________1,407
0,02_____2,874_____________2,877_____________2,875____________2,876
0,03_____4,561_____________4,559_____________4,562____________4,559
0,04_____5,812_____________5,815_____________5,813____________5,815
0,05_____7,385_____________7,391_____________7,387____________7,391

Поэтому мнение о том, что аналитическое решение задачи всегда точнее чем ее решение численными методами является большим заблуждением. А если к этому добавить, что практически ни одна реальная задача не может быть решена аналитически без значительных упрощений рассматривамой системы и допущений при математических выкладках, то предлагаемый мною метод математического описания механических систем является реальной альтернативой существующим методам докомпьютерной эры. Моя методика, не требующая ни упрощения систем ни допущений при математических выкладках, позволяет создать именно модель системы, а не квазимодель, пригодную только для решения простейших учебных задач. И хотя моя методика практически пригодна только для математического описания систем с последующим решением уравнений численными методами на цифровых ЭВМ это никоим образом не может быть ее недостатком, т.к. сегодня компьютеры это не экзотика. Тем более, что простейшие системы, например, удар двух шаров, могут быть не только описаны с помощью этой методики, но полученные уравнения могут быть и решены аналитически, как я это сделал в своей статье <Две меры механической формы движения материи>, где приведено аналитическое решение для упругого и неупругого удара двух шаров, которое мною получено впервые (по крайней мере я этого решения нигде не встречал), хотя сама задача давно является классической. Кого интересуют подробности, предлагаемой мною методики, могут ознакомиться с ними в моей книге по моделированию систем, а данная программа просто демонстрирует возможности различных методов математического описания физических систем. А с методикой получения дифференциального уравнения с использованием уравнений Лагранжа 2-го рода можно ознакомиться, скачав файлы Krivo1 и Krivo2 для пакета Maple9.5 там же где и программу Krivoship1 в разделе программы на моей домашней странице, а просто посмотреть эти файлы без проведения вычислений можно браузером в формате html.

С наилучшими пожеланиями Сергей Юдин.

 Профиль  
                  
Показать сообщения за:  Поле сортировки  
Начать новую тему Ответить на тему  [ Сообщений: 87 ]  На страницу Пред.  1, 2, 3, 4, 5, 6

Модераторы: photon, whiterussian, profrotter, Jnrty, Aer, Парджеттер, Eule_A, Супермодераторы



Кто сейчас на конференции

Сейчас этот форум просматривают: Bing [bot]


Вы не можете начинать темы
Вы не можете отвечать на сообщения
Вы не можете редактировать свои сообщения
Вы не можете удалять свои сообщения
Вы не можете добавлять вложения

Найти:
Powered by phpBB © 2000, 2002, 2005, 2007 phpBB Group