Управление большими системами
RUS  ENG    ЖУРНАЛЫ   ПЕРСОНАЛИИ   ОРГАНИЗАЦИИ   КОНФЕРЕНЦИИ   СЕМИНАРЫ   ВИДЕОТЕКА   ПАКЕТ AMSBIB  
Общая информация
Последний выпуск
Архив
Импакт-фактор

Поиск публикаций
Поиск ссылок

RSS
Последний выпуск
Текущие выпуски
Архивные выпуски
Что такое RSS



УБС:
Год:
Том:
Выпуск:
Страница:
Найти






Персональный вход:
Логин:
Пароль:
Запомнить пароль
Войти
Забыли пароль?
Регистрация


Управление большими системами, 2022, выпуск 100, страницы 78–106
DOI: https://doi.org/10.25728/ubs.2022.100.4
(Mi ubs1126)
 

Эта публикация цитируется в 2 научных статьях (всего в 2 статьях)

Математическая теория управления

Неявная адаптация сеточной модели нестационарной теплопроводности к нагреваемому веществу

П. И. Жуковa, А. В. Фоминa, А. И. Глущенкоb

a Старооскольский технологический институт им. А.А. Угарова (филиал) НИТУ «МИСиС», Старый Оскол
b ФГБУН Институт проблем управления им. В.А. Трапезникова РАН, Москва
Список литературы:
Аннотация: Уравнения нестационарной теплопроводности при моделировании нагрева в высоких температурах требуют проведения процедуры адаптации динамики изменения теплофизических коэффициентов от температуры под конкретную физико-химическую конфигурацию нагреваемого вещества. Классическим способом адаптации является аппроксимация дискретных замеров из инженерной и справочной литературы при помощи регрессионных уравнений. Проблема такого подхода заключается в невозможности адаптации модели сразу к большой группе однородных физико-химических конфигураций. Для решения данной проблемы, в рамках работы предлагается подход, основанный на решении смежной вариационной задачи, основная идея которого заключается в замене процесса адаптации в классическом понимании (нахождение тепловых зависимостей теплофизических параметров от температуры) на «обучение с учителем» сеточной модели по технологическим данным с реального агрегата. Используя градиентный метод, получены формулы для настройки параметров модели нестационарной теплопроводности, отвечающих за теплофизические коэффициенты. Предполагая, что решение смежной вариационной задачи позволит получить неявным образом адаптированную модель, был проведен численный эксперимент для сталей конкретной группы марок, по которой имеются в достаточном количестве как технологические, так и табличные данные. В результате «обученная» сеточная модель, не получавшая явным образом никаких сведений о физико-химической конфигурации вещества, показала среднюю ошибку $18,82 ^\circ C$, что незначительно больше средней ошибки модели, адаптированной классическим образом по табличным данным $(18,1 ^\circ C)$.
Ключевые слова: сеточная модель, нестационарная теплопроводность, адаптация, градиентный метод.
Финансовая поддержка Номер гранта
Министерство науки и высшего образования Российской Федерации МД.1787.2022.4
Работа выполнена при частичной поддержке гранта Президента РФ (МД.1787.2022.4).
Поступила в редакцию: 13 мая 2022 г.
Опубликована: 30 ноября 2022 г.
Тип публикации: Статья
УДК: 536.3 + 519.6
ББК: 22.193
Образец цитирования: П. И. Жуков, А. В. Фомин, А. И. Глущенко, “Неявная адаптация сеточной модели нестационарной теплопроводности к нагреваемому веществу”, УБС, 100 (2022), 78–106
Цитирование в формате AMSBIB
\RBibitem{ZhuFomGlu22}
\by П.~И.~Жуков, А.~В.~Фомин, А.~И.~Глущенко
\paper Неявная адаптация сеточной модели нестационарной теплопроводности к нагреваемому веществу
\jour УБС
\yr 2022
\vol 100
\pages 78--106
\mathnet{http://mi.mathnet.ru/ubs1126}
\crossref{https://doi.org/10.25728/ubs.2022.100.4}
Образцы ссылок на эту страницу:
  • https://www.mathnet.ru/rus/ubs1126
  • https://www.mathnet.ru/rus/ubs/v100/p78
  • Эта публикация цитируется в следующих 2 статьяx:
    Citing articles in Google Scholar: Russian citations, English citations
    Related articles in Google Scholar: Russian articles, English articles
    Управление большими системами
    Статистика просмотров:
    Страница аннотации:92
    PDF полного текста:33
    Список литературы:30
     
      Обратная связь:
     Пользовательское соглашение  Регистрация посетителей портала  Логотипы © Математический институт им. В. А. Стеклова РАН, 2025