НАУКА и ОБРАЗОВАНИЕ

Файл статьи: Sulimov_P.pdf (343.53Кб)

УДК 519.6	Россия, МГТУ им. Н.Э. Баумана

Современные методы решения практических задач, связанных с обеспечением безопасного, эффективного и длительного функционирования сложных технических систем, предполагают использование вычислительной диагностики. Входные данные для диагностирования обычно содержат результаты экспериментальных измерений следственных характеристик системы, в том числе регистрируемые параметры колеба-тельных и ударных процессов. Процедура диагностирования основана на решении со-ответствующей обратной спектральной задачи, которая во многих случаях может быть сведена к задаче минимизации соответствующего критерия рассогласования. Соб-ственные значения, полученные из решения прямой задачи для математической моде-ли, и полезные данные, полученные при измерениях, используются для построения со-ответствующего критерия рассогласования. При решении указанных обратных задач необходимо учитывать следующие их особенности: критерии рассогласования могут быть представлены недифференцируемой многоэкстремальной функцией.

Рассматриваются задачи модельной идентификации аномалий фазового состава теплоносителя в главном циркуляционном контуре реакторной установки. Основные динамические характеристики диагностируемого объекта предполагаются непрерыв-ными функциями ограниченного множества переменных управления. Возможное появление аномалий фазового состава теплоносителя может быть установлено по изменениям динамических характеристик двухфазного потока. Предполагается, что критериальные функции являются непрерывными, липшицевыми, многоэкстремальными и не всюду дифференцируемыми. Предложены два ори-гинальных гибридных алгоритма, в которых пространство поиска сканируется с использованием современного стохастического кратного алгоритма столкновения частиц, построенного на аналогии с процессами абсорбции и рассеяния частиц при ядерных реакциях. В первом алгоритме локальных поиск осуществляется с использованием метода функции гиперболического сглаживания; во втором алгоритме применяется метод линеаризации с построением двухпараметрических сглаживающих аппроксимаций критериев. Представлены результаты решения модельной задачи вычислительной диагностики фазового состава теплоносителя в циркуляционном контуре реакторной установки.

Список литературы

1. Pulecchi T., Casella F., Lovera M. Object-oriented modelling for spacecraft dynamics: Tools and applications // Simulation Modelling and Theory. 2010. Vol. 18, no. 1. P. 63-86. DOI: 10.1016/j.simpat.2009.09.010
2. Faßbender H., Soppa A. Machine tool simulation based on reduced order FE models // Mathematics and Computers in Simulation. 2011. Vol. 82, no. 2. P. 404-413.
3. Böttcher M., Krüßmann R. Primary loop study of a VVER-1000 reactor with special focus on coolant mixing // Nuclear Engineering and Design. 2010. Vol. 240, no. 9. P. 2244-2253.
4. De Oliveira M.V., de Almeida J.C.S. Applications of artificial intelligence techniques in modeling and control of a nuclear power plant pressurizer system // Progress in Nuclear Energy. 2013. Vol. 63. P. 71-85. DOI: 10.1016/j.pnucene.2012.11.005
5. Yang X., Schiegel J.P., Liu Y., Paranjape S., Hibiki T., Ishii M. Experimental study of interfacial area transport in air-water two phase flow in a scaled 8×8 BWR rod bundle // Journal of Multiphase Flow. 2013. Vol. 50. P. 16-32.
6. Kinelev V.G., Shkapov P.M., Sulimov V.D. Application of global optimization to VVER-1000 reactor diagnostics // Progress in Nuclear Energy. 2003. Vol. 43, no. 1-4. P. 51-56. DOI: 10.1016/S0149-1970(03)00010-6
7. Сулимов В.Д., Шкапов П.М. Методология решения экстремальных задач для механических и гидромеханических систем // Инженерный журнал: наука и инновации. 2012. № 7. Режим доступа: http://engjournal.ru/catalog/eng/teormech/287.html (дата обращения 01.01.2014).
8. O'Leary D.P., Rust B.W. Variable projection for nonlinear least squares problems // Computational Optimization and Applications. 2013. Vol. 54, no. 3. P. 579-593.
9. Rios-Coelho A.C., Sacco W.f., Henderson N. A Metropolis algorithm combined with Hooke-Jeeves local search method applied to global optimization // Applied Mathematics and Computation. 2010. Vol. 217, no. 2. P. 843-853. DOI: 10.1016/j.amc.2010.06.027
10. Voglis C., Parsopoulos K.E., Papageorgiou D.G., Lagaris I.E., Vrahatis M.N. MEMSODE: A global optimization software based on hybridization of population-based algorithms and local searches // Computer Physics Communications. 2012. Vol. 183, no. 2. P. 1139-1154. DOI: 10.1016/j.cpc.2012.01.010
11. Luz E.F.P., Becceneri J.C., de Campos Velho H.F. A new multi-particle collision algorithm for optimization in a high performance environment // Journal of Computational Interdisciplinary Sciences. 2008. Vol. 1. P. 3-10. DOI: 10.6062/jcis.2008.01.01.0001
12. Karmitsa N., Bagirov A., Mäkelä M.M. Comparing different nonsmooth minimization methods and software // Optimization Methods & Software. 2012. Vol. 27, no. 1. P. 131-153.
13. Beck A., Teboulle M. Smoothing and first order methods: a unified framework// SIAM Journal of Optimization. 2012. Vol. 22, no. 2. P. 557-580.
14. Chen X. Smoothing methods for nonsmooth, nonconvex minimization // Mathematical Programming. Ser. B. 2012. Vol. 134, no. 1. P. 71-99.
15. Xiao Y., Yu B. A truncated aggregate smoothing Newton method for minimax problems // Applied Mathematics and Computation. 2010. Vol. 216, no. 6. P. 1868-1879.
16. Xavier A.E. The hyperbolic smoothing clustering method // Pattern Recognition. 2010. Vol. 43, no. 3. P. 731-737.
17. Bagirov A.M., Al Nuaimat A, Sultanova N. Hyperbolic smoothing function method for minimax problems // Optimization: A Journal of Mathematical Programming and Operations Research. 2013. Vol. 62, no. 6. P. 759-782.
18. Сулимов В.Д. Локальная сглаживающая аппроксимация в гибридном алгоритме оптимизации гидромеханических систем // Вестник МГТУ им. Н.Э. Баумана. Сер. Естественные науки. 2010. № 3. С. 3-14.
19. Сулимов В.Д., Шкапов П.М. Глобальная минимизация многомерной многоэкстремальной липшицевой целевой функции с использованием гибридного алгоритма V-PCALMS: Свидетельство о государственной регистрации программы для ЭВМ № 2012617546. 2012.
20. Sulimov V.D., Shkapov P.M. Application of hybrid algorithms to computational diagnostic problems for hydromechanical systems // Journal of Mechanics Engineering and Automation. 2012. Vol. 2, no. 12. P. 734-741.