рефераты конспекты курсовые дипломные лекции шпоры

Реферат Курсовая Конспект

Обратная задача ВТК для НВТП

Обратная задача ВТК для НВТП - раздел Физика, Решение обратной задачи вихретокового контроля Обратная Задача Втк Для Нвтп. Решение Обратной Задачи Втк Состоит В Нахождени...

Обратная задача ВТК для НВТП. Решение обратной задачи ВТК состоит в нахождении зависимости h распределения электропроводности по глубине пластины используя набор из N измеренных с помощью НВТП вносимых напряжений.

Математически обратную задачу можно представить интегральным уравнением 4.1 Поскольку явного метода решения уравнения 4.1 не существует, применим к нему метод квазирешения п5.3.2 . В постановке для локального в смысле Чебышева критерия получим корректную задачу минимизации функционала невязки, i 1,N 4.2 Учет априорной информации в обратной задачи ВТК удобно проводить в виде интервала min, max, которому могут принадлежать значения электропроводности.

В этом случае можно рассматривать задачу 4.2 как задачу нелинейного программирования вида 4.3 Заметим, что поскольку ограничения в задаче 4.3 являются линейными, разумным представляется применение метода условного градиента п6.2.1 . Рассмотрим процесс решения системы 4.3 в предположении, что электропроводность аппроксимируется по узловым значениям j, j 1,M. 4.4 Линеаризуем функционал Ф в окрестности исследуемой точки 0 разложив его в ряд Тейлора с использованием только первых производных. 4.5 Пусть y maxФi Фp 0. В этом случае мы можем свести задачу 4.4 к эквивалентной задаче линейного программирования, состоящей в условной минимизации функции y. Рассмотрим процесс приведения задачи линейного программирования к каноническому виду. Раскрывая модуль в 4.5 получаем систему уравнений 4.6 Рассмотрим выражение под модулем в 4.5 и введем некоторые обозначения 4.7 4.8 4.9 4.10 С учетом системы 4.8 - 4.10 постановка задачи 4.4 принимает вид 4.11 Раскрывая скобки в 4.11 и исключая y из первых 2N неравенств кроме р-го получаем систему неравенств 4.12 Приведем систему неравенств 4.12 к каноническому виду 6.1 . Для этого, в соответствии со стандартным подходом, запишем все неравенства в виде равенств, добавляя в левые части неравенств неотрицательные переменные v. 4.13 В матричном виде полученная система имеет вид Ax b 4.14 , где искомый вектор-столбец из 2 N M 1 элементов имеет вид x y, z1 zM , v1 v2N M T. В системе линейных алгебраических уравнений 4.13 параметр минимизации y определен строкой с номером p, которую в дальнейшем будем называть базовой.

Рассмотрим алгоритм симплексного метода для решения задачи 4.14 1. Выбор начального базиса - допустимого решения 4.14 . В нашем случае базис должен состоять из 2N M переменных.

Удобно задать начальный базис, присвоив дополнительным переменным vi значения правых частей bi тех строк, в которых коэффициент матрицы A при них равен 1. Начальное значение параметра минимизации y равно значению правой части базовой строки.

Все остальные компоненты искомого вектора х принимаются равными нулю. 2. Определение переменной, которая должна войти в очередной пробный базис.

Для этого проводится анализ базовой строки p матрицы A. Из всех положительных элементов строки p, не являющихся коэффициентами при базисных переменных, выбирается элемент с наибольшим значением.

Переменная, у которой этот элемент является коэффициентом, должен войти в очередной пробный базис, т.е. за новую базисную переменную принимается та, которая имеет наибольший вес в функции y. Если в базовой строке p нет небазисных переменных с положительными коэффициентами, то в силу не отрицательности элементов х следует сделать вывод, что оптимальному решению, т.е. минимуму y соответствует выбранный ранее базис.

Вычисления завершаются также и при запрете изменения переменных по ограничениям. 3. Определение максимальной допустимой величины новой базисной переменной, не выходящей за пределы имеющихся ограничений.

Вычисляются отношения значений правых частей 4.14 к соответствующим значениям коэффициентов при новой базисной переменной во всех строках, кроме базовой.

При этом не рассматриваются отношения, в которых знаменатель равен нулю или отрицателен, т.е. при положительной правой части подобные случаи соответствуют бесконечным значениям переменных.

Определяется номер строки q, где это отношение наименьшее.

Новой базисной переменной присваивается значение отношения в строке q. Переменная, входившая в прежний базис и определявшаяся строкой q, исключается из базиса и приравнивается нулю. Если во всех строках, кроме базовой, коэффициенты при новой переменной равны нулю или отрицательны, то в силу не отрицательности элементов х и ограничения базиса 2N M переменными, следует признать, что эта переменная не может на данном шаге вычислений войти в базис.

В этом случае необходимо вернуться к пункту 2, не рассматривая запрещенную переменную. 4. Преобразование системы 4.14 таким образом, чтобы в строке q коэффициент при вновь введенном параметре был равен 1, а в остальных строках - 0. Это достигается путем линейных преобразований равенств, входящих в 4.14 . Т.к. коэффициенты при параметрах, входящих в новое пробное базисное решение, становятся равными 1 и в каждую строку входит только один базисный параметр, то значение нового базиса определяется правой частью уравнений.

Далее следует возврат к пункту 2. Решая систему 4.14 находим вектор min, соответствующий текущему решению задачи 4.13 . Возвращаясь к методу условного градиента отметим, что направление спуска определяется как -sn min - 0 , а очередное итерационное решение задачи 4.3 определяется выражением n 1 n - sn. Для получения окончательного результата требуется определить оптимальную величину шага в направлении sn, что можно осуществить путем одномерной минимизации функции n - sn методом золотого сечения. 5. Некорректные задачи 5.1 Основные понятия.

Корректность по Адамару В самом общем виде большинство обратных задач может быть представлено в виде операторного уравнения A x f, x X , f F 5.1 где А - оператор, определенный на непустом множестве некоторого метрического пространства Х с метрикой X и действующий в метрическое пространство F с метрикой F, а по заданному элементу f требуется определить решение х 10-14 . Введем в пространстве X норму x xi2 и в пространстве F норму f fj2. Заметим, что метрики в соответствующих пространствах будут иметь вид x, y x-y. В нашем случае обозначения в 5.1 имеют следующий смысл А - оператор, согласно которому вычисляется величина относительного напряжения, вносимого пластиной с электрической проводимостью h х h - электрическая проводимость пластины как функция глубины f U вн - величина относительного вносимого напряжения НВТП Согласно классического определения задача 5.1 называется корректной по Адамару если при любой фиксированной правой части ее решение существует в Х единственно в Х непрерывно зависит от f В реальных условиях правая часть 5.1 известна всегда с некоторой погрешностью, т.е. f f0 f, причем обычно f0 принадлежит пространству гладких функций, а погрешность f выводит ее из этого класса.

Вследствие этого получаем постановку задачи, для решения которой невозможно применение обычных методов решения корректных задач, т.к. любой фиксированной правой части 5.1 соответствует бесконечное множество наборов исходных данных т.е. возможных распределений ЭП по глубине пластины. 5.2

– Конец работы –

Эта тема принадлежит разделу:

Решение обратной задачи вихретокового контроля

Объекты контроля подвергаются термообработке закалка, отпуск или насыщению внешних слоев различными веществами, что приводит к изменению… Задача заключается в определении, в рамках допустимой погрешности, зависимости… Метод контроля заключается в измерении определенного количества комплексных значений вносимой ЭДС на различных…

Если Вам нужно дополнительный материал на эту тему, или Вы не нашли то, что искали, рекомендуем воспользоваться поиском по нашей базе работ: Обратная задача ВТК для НВТП

Что будем делать с полученным материалом:

Если этот материал оказался полезным ля Вас, Вы можете сохранить его на свою страничку в социальных сетях:

Все темы данного раздела:

Анализ технического задания
Анализ технического задания. Основная задача вихретокового контроля с помощью накладных преобразователей состоит из двух подзадач Прямой задачи расчета вносимой ЭДС в присутствии немагнитного прово

Зарубежные методы решения
Зарубежные методы решения. Решению обратной задачи ВТК посвящен ряд работ в зарубежных изданиях. Следует отметить монографию 38 , в которой рассмотрены случаи импульсного возбуждения, а оперируют в

Отечественные методы решения
Отечественные методы решения. Подход, в значительной мере аналогичный работам 45-51 был предложен в работе 41 . Из-за небольшого объема в ней уделено недостсточное внимание вопросам практической ре

Прямая задача ВТК для НВТП
Прямая задача ВТК для НВТП. Уравнение Гельмгольца для векторного потенциала Взаимодействие преобразователя с объектом контроля определяется системой уравнений Максвелла в дифференциальной форме 6 3

Поле витка над многослойной средой
Поле витка над многослойной средой. Введем цилиндрическую систему координат r z. Пусть - ток, протекающий по нитевидной возбуждающей обмотке с радиусом R1, находящейся на расстоянии h от N-слойной

Воздействие проводящего ОК на НВТП
Воздействие проводящего ОК на НВТП. Для большинства инженерных расчетов можно использовать нитевидную модель обмоток НВТП использованную в п 3.2 . При данном упрощении получаем - напряженность элек

Корректность по Тихонову
Корректность по Тихонову. Задача 5.1 называется корректной по Тихонову на множестве корректности М X если точное решение задачи существует и принадлежит М принадлежащее М решение единственно для лю

Метод регуляризации
Метод регуляризации. Метод основан на стабилизации невязки Ax, f при помощи вспомогательного неотрицательного функционала x. Идея метода состоит в том, чтобы минимизировать обладающий сглаживающими

Метод квазирешений
Метод квазирешений. Метод использует одну из форм критерия невязки и заключается в сведении невязки к минимуму на некотором непустом множестве P, содержащем подмножество искомых решений. Квазирешен

Метод невязки
Метод невязки. Рассмотрим множество Р формальных решений уравнения 5.1 Р x F Ax, f , где f - приближенная правая часть 5.1 , известная с погрешностью. В качестве приближенного решения 5.1 нельзя бр

Метод штрафных функций
Метод штрафных функций. Идея метода состоит в замене экстремальной задачи с ограничениями 6.1 на задачу безусловной минимизации однопараметрической функции , 0 6.2 Непрерывную функцию х называют шт

Релаксационные методы
Релаксационные методы. Релаксационным методом называют процесс построения последовательности точек хk хk X , хk 1 хk k 0,1 . Основными представителями этого класса являются методы спуска, алгоритм

Метод условного градиента
Метод условного градиента. Идея метода заключается в линеаризации нелинейной функции х. В этом методе выбор направления спуска осуществляется следующим образом 1. Линеаризируя функцию х в точке хК

Метод проекции градиента
Метод проекции градиента. Этот метод является аналогом метода градиентного спуска, используемого в задачах без ограничений. Его идея состоит в проектировании точек, найденных методом наискор

Метод множителей Лагранжа
Метод множителей Лагранжа. Идея метода состоит в отыскании седловой точки функции Лагранжа задачи 6.1 . Для нахождения решения вводится набор переменных i, называемых множители Лагранжа, и составля

Одномерная минимизация
Одномерная минимизация. Несмотря на кажущуюся простоту, для широкого класса функций решение задачи минимизация функции одного переменного х сопряжено с некоторыми трудностями. С одной сторон

Алгоритм методов
Алгоритм методов. I. h0 b0 - a0 , k 1 , 0.5,1 , h1 h0 , h2 h0 - h1 , c1 a0 h2 , d2 b0 - h2 II. Вычислить текущие значения ck и dk и действовать в соответствии с ними ck dk ck dk ak ak-1 ck-1 bk dk-

Аппроксимации при численном моделировании
Аппроксимации при численном моделировании. Для построения моделей реальных распределений ЭП возможно применение целого ряда аппроксимаций. Все они могут быть разделены на два класса. 1. Аппр

Модели реальных распределений электропроводности
Модели реальных распределений электропроводности. Модель задачи должна описывать некоторую пластину, подвергнутую поверхностной обработке. Для определенности зададим толщину пластины равной

Восстановление по зашумленным данным
Восстановление по зашумленным данным. Рассмотренные в данном разделе результаты демонстрируют возможность восстановления распределений ЭП в реальных условиях. Графики представлены в первых четырех

Восстановление с учетом дополнительной информации
Восстановление с учетом дополнительной информации. С целью улучшения результатов восстановления в реальной обстановке, осложненной наличием зашумленных данных, следует использовать более жесткие ог

Восстановление при различном возбуждении
Восстановление при различном возбуждении. Для выбора необходимого количества измерений Uвн и соответствующих им частот возбуждения ВТП рассмотрим три возможных диапазона частот, в каждом из которых

Хотите получать на электронную почту самые свежие новости?
Education Insider Sample
Подпишитесь на Нашу рассылку
Наша политика приватности обеспечивает 100% безопасность и анонимность Ваших E-Mail
Реклама
Соответствующий теме материал
  • Похожее
  • Популярное
  • Облако тегов
  • Здесь
  • Временно
  • Пусто
Теги