519.6:629.7.02 Программная среда dgsSynchCAD для моделирования и автоматизированной эвристической оптимизации дроссельных гидросистем синхронизации
Бушуев А. Ю. (МГТУ им.Н.Э.Баумана), Иванов М. Ю., Коротаев Д. В. (OOO НПО «ИНКОР»), Реш Г. Ф.
СИСТЕМА СИНХРОНИЗАЦИИ, ГИДРАВЛИЧЕСКИЙ ЦИЛИНДР, НЕРЕГУЛИРУЕМЫЙ ДРОССЕЛЬ, МАТЕМАТИЧЕСКОЕ МОДЕЛИРОВАНИЕ, МЕТОД КОНЕЧНЫХ РАЗНОСТЕЙ, УРАВНЕНИЕ ЛАГРАНЖА ВТОРОГО РОДА, ЭВРИСТИЧЕСКАЯ ОПТИМИЗАЦИЯ, ГЕНЕТИЧЕСКИЙ АЛГОРИТМ, ДИАГРАММА КЛАССОВ, ВЫЧИСЛИТЕЛЬНЫЙ ЭКСПЕРИМЕНТ
doi: 10.18698/2309-3684-2020-1-103117
Разработана программная среда dgsSynchCAD автоматизированного проектирования оптимальных дроссельных гидравлических систем синхронизации исполнительных органов различного функционального назначения, работающих в условиях внешних знакопеременных силовых воздействий. Критерием процедуры оптимизации является минимизация времени рассогласования относительного перемещения исполнительных органов при эксплуатации. Вычислительное ядро объектно-ориентированного кода построено на основе динамической математической модели системы синхронизации, состоящей из четырёх силовых цилиндров. С помощью созданной программной среды решена модельная задача, демонстрирующая эффективность предложенного процесса многомерной оптимизации. Методология основана на применении известного эвристического метода (генетического алгоритма с бинарным кодированием) и последующего улучшения (в смысле заданного целевого функционала) получаемого решения методом на основе алгоритма Хука-Дживса. Сформулированы рекомендации по практическому применению программно-математического обеспечения для достижения наилучшей сходимости к экстремальному значению вектора управляемых параметров.
[1] Попов Д.Н. Механика гидро- и пневмоприводов. Москва, Изд-во МГТУ им. Н.Э. Баумана, 2002, 320 с.
[2] Casey B., Tumarkin M. How to Synchronize Hydraulic Cylinders. Published by HydraulicSupermarket.com, 2006, p. 8. Available at: https://www.hydraulicsupermarket.com/synchronization.html
[3] Artemenko Y.N., Karpenko A.P., Belonozhko P.P. Features of manipulator dynamics modeling into account a movable platform. Series Studies in Systems, Decision and Control, 2016, vol. 49, pp. 177–190.
[4] Artemenko Y.N., Karpenko A.P., Belonozhko P.P. Synthesis of control of hinged bodies relative motion ensuring move of orientable body to necessary absolute position. Series Studies in Systems, Decision and Control, 2017, vol. 95, pp. 231–239.
[5] Иванов М.Ю., Новиков А.Е., Реш Г.Ф. Особенности проектирования и численного моделирования стабилизаторов расхода в системах синхронизации движения исполнительных органов. Вестник МГТУ им. Н.Э. Баумана. Сер. Машиностроение, 2017, № 2, с. 54–65.
[6] Мельникова В.Г., Коцур О.С., Щеглов Г.А. Особенности построения расчётной схемы для моделирования динамики стабилизатора расхода в пакете OpenFOAM. Труды ИСП РАН, 2017, т. 29, вып. 1, с. 53–70.
[7] Мельникова В.Г. Тестирование различных методов моделирования внутренних течений несжимаемой жидкости. Труды ИСП РАН, 2018, т. 30, вып. 6, с. 315–328.
[8] Bushuev A.Yu., Ivanov M.Yu., Korotaev D.V. Minimization of a mismatch time of movement of actuators of a throttle synchronization system. Journal of Physics: Conference Series, 2018, vol. 1141, iss. 1.
[9] Sakharov M., Karpenko A.A. new way of decomposing search domain in a global optimization problem. Advances in intelligent systems and computing, 2018, vol. 679, pp. 398–402.
[10] Agasiev T., Karpenko A. The Program System for Automated Parameter Tuning of Optimization Algorithms. Procedia computer science, 2017, vol. 103, pp. 347–354.
[11] Бушуев А.Ю., Ряузов С.С. Оптимизация конструкции твердотопливного модельного газогенератора. Математическое моделирование и численные методы, 2019, № 4, с. 3–14.
[12] Бушуев А.Ю., Маремшаова А.А. Сравнение модифицированного метода Ψ−преобразования и канонического метода роя частиц. Математическое моделирование и численные методы, 2018, № 3, с. 22–37.
[13] Sakharov M., Karpenko A. Performance investigation of mind evolutionary computation algorithm and some of its modifications. Advances in intelligeng systems and computing, 2016, vol. 450, pp. 475–486.
[14] Карпенко А.П. Современные алгоритмы поисковой оптимизации. Алгоритмы, вдохновлённые природой. Москва, Изд-во МГТУ им. Н.Э. Баумана, 2017, 446 с.
[15] Weise T. Global Optimization Algorithms: Theory and Application, 2009, p. 820. URL: http://www.it-weise.de/projects/book.pdf.
[16] Ивашко А.Г., Цыганова М.С., Карякин И.Ю. Модифицированный метод Хука-Дживса для нахождения параметров модели фазовых превращений. Вестник ТюмГУ, 2009, № 6, с. 197–202.
[17] Kelley C.T. Iterative Methods for Optimization. North Carolina, North Carolina State University Raleigh, 1995, 188 p.
Бушуев А.Ю., Иванов М.Ю., Коротаев Д.В., Реш Г.Ф. Программная среда dgsSynchCAD для моделирования и автоматизированной эвристической оптимизации дроссельных гидросистем синхронизации. Математическое моделирование и численные методы. 2020. № 1. с 103–117.
Скачать статью
Количество скачиваний: 563