2023
Permanent URI for this community
Browse
Browsing 2023 by Author "Алексєєнко, Сергій Вікторович"
Now showing 1 - 3 of 3
Results Per Page
Sort Options
Item Альтернатива методам середніх та найменших квадратів, які використовуються при обробці результатів науково-технічних експериментів(Український державний університет науки і технологій, ННІ ≪Інститут промислових та бізнес технологій≫, ІВК ≪Системні технології≫, Дніпро, 2023) Ігнаткін, Валерій Устинович; Дудніков, Володимир Степанович; Лучишин, Тарас Романович; Алексєєнко, Сергій Вікторович; Юшкевич, Олег Павлович; Карпова, Тетяна Петрівна; Хохлова, Тетяна Станіславівна; Хомош, Юрій Степанович; Тіхонов, Василь АндрійовичUKR: Збільшення складності і розмірів систем різної природи вимагає постійного удосконалення моделювання і перевірки отриманих результатів шляхом експерименту. Чітко провести кожний експеримент, об’єктивно оцінити відомості про досліджуваний процес і поширити матеріал, отриманий в одному дослідженні, на серію інших досліджень можна тільки при правильній їхній постановці й обробці. На основі експериментальних даних підбирають алгебраїчні вирази, які називають емпіричними формулами, що використовують якщо аналітичній вираз деякої функції - складній, або не існує на даному етапі опису об’єкту, системи або явища. При підборі емпіричних формул широко використовують поліноми вигляду: у = А0 + А1х+ А2х2 + А3х3 +…+ Аnхn, якими можна апроксимувати будь-які результати вимірів, якщо вони виражаються безперервними функціями. Особливо цінним є те, що навіть при невідомому точному виразі рішення (поліному) можна визначити значення коефіцієнтів Аn за допомогою методів середніх й найменших квадратів. Але у методі найменших квадратів спостерігається зсув оцінок при збільшенні шумів у находжених даних так як сказується вплив шумів попередніх етапів обробки інформації. Тому для процедур обробки інформації у реальному масштабі часу пропонується операція псевдозвороту, яка виконується за допомогою рекурентних формул. Ця процедура є процедурою послідовного обновлення (зі зсувом) по стовбцям матриці заданих розмірів та і псевдозвороту на кожному кроці зміни інформації. Цей підхід є прямим та використовує переваги, властиві методу облямівки. При псевдозвороті мається можливість контролювати правильність обчислень на кожному кроці, використовуючи умови Пенроуза. Необхідність псевдозвороту може виникнути при оптимізації, прогнозуванні тих чи інших параметрів та характеристик систем різного призначення, в різноманітних задачах лінійної алгебри, статистики, представленні структури одержаних рішень, зрозуміти зміст некоректності рішення, що виникає, в сенсі Адомара-Тихонова і побачити шляхи регулярізації таких рішень.Item Модель оцінювання правильності вибору та ефективності використання за визначеним критерієм засобів спостереження та контролю об'єктів різного призначення(Український державний університет науки і технологій, ННІ ≪Інститут промислових та бізнес технологій≫, ІВК ≪Системні технології≫, Дніпро, 2023) Ігнаткін, Валерій Устинович; Дудніков, Володимир Степанович; Лучишин, Тарас Романович; Алексєєнко, Сергій Вікторович; Юшкевич, Олег Павлович; Карпова, Тетяна Петрівна; Хохлова, Тетяна Станіславівна; Хомош, Юрій Степанович; Тіхонов, Василь АндрійовичUKR: Інформаційний підхід до вирішення задач спостережень та контролю до теперішнього часу, не використовується. В основі теорії вимірювань лежить поняття про ентропію випадкових величин - як міри їх невизначеності ( множини сукупностей їх можливих значень). Чим більше значень може приймати дискретна випадкова величина, чи чим більший діапазон безперервної випадкової величини, тім – більша їх ентропія. Кількість інформації, яка одержується при вимірюванні, контролі, дослідженні відповідає зменшенню ентропії від значення, котре характеризує невизначеність, яка залишається після одержання результату вимірювання деяких параметрів об’єктив, явищ тощо. Говориться про зв'язок точності, енерговитрат та швидкодії засобів вимірювальної техніки. Висвітлені питання визначення порогу гранично можливої точності вимірювань фактичних величин, а також одержання узагальнюючих інформаційно-енергетичних співвідношень, які дозволяють оптимізувати процедуру вибору основних показників якості засобів вимірювальної техніки (ЗВТ). При цьому, роблячи спробу все точніше визначити значення вимірювальної величини, ми на деякому етапі неминуче зіткнемося з принциповою неможливістю подальшого їх уточнення, яке пов’язано, у кінцевому рахунку, з фізично можливим ступенем визначеності (на відміну від ентропії, яка характеризує невизначеність, і яка зветься нехентропіею) будь якої вимірювальної величини, яка обумовлена чи її особистою дискретністю (наприклад, при вимірюванні числа атомів будь-якої речовини у суміші безглуздо говорити про точність підрахунку, яке дорівнює 0,1 чи 0,01 атому) чи її тепловими (молекулярними) флуктуаціями. Ця межа визначеності у мікросвіті відомий як «Правило невизначеності Гейзенберга». У статті запропоновано модель оцінювання та ефективного використання спостереження та контролю об'єктів різної природи. Запропоновано "інформаційний підхід" до вирішення задач вибору та використання засобів вимірювальної техніки в умовах переходу від традиційних метрологічних показників точності ЗВТ до інформаційних. Приведено приклад вибору ЗВТ і кількості вимірів цим ЗВТ.Item Оцінка раціональній номенклатури контролюємих параметрів об’єктів при їх виготовленні, спостереженні та управлінні(Український державний університет науки і технологій, ННІ ≪Інститут промислових та бізнес технологій≫, ІВК ≪Системні технології≫, Дніпро, 2023) Ігнаткін, Валерій Устинович; Дудніков, Володимир Степанович; Лучишин, Тарас Романович; Алексєєнко, Сергій Вікторович; Юшкевич, Олег Павлович; Карпова, Тетяна Петрівна; Хохлова, Тетяна Станіславівна; Хомош, Юрій Степанович; Тіхонов, Василь АндрійовичUKR: Номенклатура контролюємих параметрів і норм точності вимірювань визначає достовірність контролю і його трудоємність. В середньому трудоємність контролю складає близько 10% загальної трудоємністі виготовлення об’єктів, а у ряді галузей – значно вище (авіаційно-космічна техніка). Найпростішою задачею при визначенні раціональній номенклатури контролюємих параметрів об’єктів являється виключення надмірних параметрів, при цьому потрібно визначити ймовірність того, що відхилення якогось параметра Х2 у межах заданих допусків лежать так, як і відхилення параметра Х1 у межах його заданих допусків. При цьому визначені нерівності, якими визначається найменше значення цієї ймовірності. Загальним принципом розв’язку цієї задачі є визначення умовних ймовірностей (якщо розглядається два параметри) Р11, Р12; або Р21, Р22. При цьому, якщо отримані значення: Р11, Р12 ймовірностей більше (або рівні) допустимому значенню Рдоп, то доцільно здійснювати контроль тільки параметра Х1, а Х2 виключити із номенклатури параметрів. Якщо: Р21, Р22 - більше (або рівні) допустимому значенню Рдоп, то виключається Х1. Наведено приклад виключення надлишкового параметра контролю. Метод можна узагальнити для будь-якого числа параметрів, для чого треба скористатися кореляційними матрицями або простим перебором комбінацій параметрів. Розроблена програма для ЕОМ, якою можна скористуватися при наявності такої інформації: 1) кількість контрольованих параметрів (n); 2) значення допусків (Xнi, Хвi), на які підлягають контролю параметри; 3) числові характеристики розподілів значень параметрів в межах заданих допусків – середнє значення iX і середнє квадратичне відхилення xi σ ; 4) види законів розподілу значень параметрів; 5) данні кореляційних зав’язків між параметрами і значеннями попарних коефіцієнтів кореляції ( rij ); 6) значення ймовірностей помилок контролю Р12, Р21 (при двох параметрах). По мірі накопичення статистичних даних розрахунки треба коректувати.