UM 실험

UM 실험

 The UM Experiments Module (UM Experiments)


Сканирование: описание проекта. Щелкните для просмотра копии экрана.그것은 종종 기계 시스템 동적 거동 민감도 분석이나 최적의 시스템 매개 변수를 찾아 예를 들어, 수치 실험 일련을 수행하는 엔지니어링 연습이 필요합니다.내장 모듈 UM 실험 기계 시스템 역학 고급 분석을위한 도구 세트 (스캔, 최적화, 근사치)가 포함되어 있습니다.

Сканирование: описание проекта. Щелкните для просмотра копии экрана.모든 도구 수치 실험, 실험 기록 과정 일련의 이행 자동화하고 사후 분석을위한 하드 디스크에 실험 결과를 저장합니다. 따라서, 디자이너 수치 실험 불행히도 경사 할 수있는 사람 "수동"작업 시간을 절약하고 제거 어떤 오류 일련의 단조로운 실행으로 해제됩니다. 즉, 연구자 검색 및 근사치 또는 매개 변수 한계와 정밀도 및 최적화를위한 목적 함수에 대한 실험의 디자인을 정의합니다. 다음 프로젝트가 시작되고 자동으로 실행. 현재 프로세스 통계가 실행 중에 사용할 수 있습니다 : 수행 실험의 수, 남은 시간. 수치 실험의 시리즈는 전원 공급 장치 저항 셧다운한다. 이 경우 모든 결과 하드 디스크에 저장되고 후자의 실험 결과 손실됩니다.메커니즘 동적 거동에 저장된 성능 오실로을 플롯 가능성이 있습니다. 또한, 설계자는 소위 요약 그래프와 표면을 플롯 할 수 있습니다. 모든 구현 도구는 매개 변수의 수 아무런 제한이 없습니다. , 그들은 모두 parametrical입니다.데모 버전은 더 이상 하나 이상의 매개 변수를 사용하여 스캐닝 프로젝트 (최적화, 근사값을)를 설명 할 수 있습니다, 제발. 프로젝트 크기 지정한 문제를 해결하는만큼 디자이너에 의해 설정됩니다. 그러나 다른 한편으로 디자이너가 프로젝트에 필요한 노력을 계산 고려해야합니다. 모든 도구는 자신의 장점과 단점이 있습니다. 그러나 그들은 모두 기계 시스템 최적화에 전념 상당히 많은 문제를 해결하기 위해 디자이너 가능성을 제공합니다.

Сканирование: описание проекта. Щелкните для просмотра копии экрана.발생하는 최적의 매개 변수를 선택의 문제를 스캔 수치 실험 일련의 실행 후. 어떻게 디자이너 대안 많은에서 최고의 솔루션을 찾을 수 있습니까? 그것은 충돌하는 기준의 경우 훨씬 더 어려워진다. 그녀 / 그의 의견 최적 성에 대한 그녀 / 그의 의견에 따라 정렬 대안 디자이너를하는 데 도움이되는 특별한 도구를 공식화 디자이너를 돕기 위하여 개발되었습니다. 이 도구는 토마스 L. Saaty에 의해 분석 계층 과정을 기반으로합니다. 그것은 기준, 충돌 조건 및 전문가 의견 정확성 검증 비중을 지원하는 다중 기준 방식입니다.
분산 계산 서비스 - 모듈의 특별한 확장이 있습니다. 그것은 대응 시간 노력을 감소 수치 실험의 일련의 실행 네트워크 모든 전산 강력한을 사용하실 수 있습니다. 이 가능성 매우 간단하고 컴퓨터 센터와 실험실에서 사용하는 것이 효과적이다. 분산 계산의 서버가 TCP /뿐만 아니라 로컬 네트워크에있는 모든 컴퓨터 고용 할 수 IP를 사용에 따라, 뿐만 아니라 프로젝트의 요구 사항에 대한 내부 및 인터넷이 있습니다.

 


참조:

1. 시작하기 um 실험 모듈
2. 사용자 매뉴얼: UM 실험 모듈
3. 분산 계산 um60client.exe의 서비스 클라이언트 부분의 설치

 

Scanning


Сканирование디자이너 수치 실험의 각 매개 변수에 대해, 제한 및 스텝 크기 (원칙적으로, 그것은 기하학적, 관성, 강성과 감쇠 매개 변수입니다) 그리고 시작 시리즈 검색 매개 변수를 설명합니다. 스캔 하드 디스크에 선택한 모든 동적 공연 시간 이력을 저장합니다. 공연은 프로젝트의 실행 후 사용할 수 있습니다. 다양한 레일 바퀴 프로파일과 함께, 다양한 트랙 (접선 트랙과 곡선), 각종 철도 트랙 부정 : 철도 차량의 동적 동작을 스캔을위한 특별한 가능성이 있습니다. 스캐닝은 우리에게 반응 표면 글로벌 최적에 대한 전체 정보를 제공합니다. 그것은 일반적으로 최적화 문제를 해결하기 위해 충분하다. 반면에, 검사는 그것이 실질적으로 4-5보다 차원 문제 사용하지 않을 정도로 매우 시간이 소요되는 과정입니다. 검색은 상당히 시간 노력을 감소 분산 계산 서비스를 지원합니다.분산계산서비스

 

Optimization


Оптимизация후크 Jeevse, S, Nealder - 미드, S, Pawell, 이 도구의 장점은 매우 낮은 계산 노력 :이 도구는 고전적인 최적화 방법 수를 기반으로합니다. 반면에이 도구는 몇 가지 단점이있다. 첫째, 메서드는 로컬 optimums 중 하나를 중지하고 세계 찾을 수없는 가능성이 항상있다. 둘째, 이런 종류의 최적화 목적 함수의 형태를 제공하지 않습니다 디자이너가 가지고있는 것을 모두, 그것은 단지 몇 가지 포인트를 제공합니다. 따라서 설계자는 시스템의 동적 행동의 일반적인 개요를 얻을 수 없습니다. 그러나 실제 기계 시스템 목적 함수는 매우 부드러운 것을 잘 알려져있다, 그렇지 않으면 실제 시스템에서 열릴 시스템의 높은 매개 변수의 민감도 될 것이다.

 

Approximation


Аппроксимация디자이너 매개 변수와 한계를 설명합니다. 스캔과는 달리, 수치 실험 매개 변수 공간에서 몇 가지 주요 포인트에 대해 계산됩니다. 다른 에서 목적 함수 값은 근사에 따라 방법의 도움으로 계산됩니다. 따라서이 도구 특히 다차원 문제에 대한 매우 낮은 계산 노력에 이르게 반응 표면을 제공합니다. 그러나이 방법을 사용에 제한이 있습니다. 반응 표면 매끈해야하며, 이차 함수의 도움으로 표현해야한다. 그들은 일반적으로 부드럽고 거의 이차 반응 표면을 가지고 있기 때문에 사실, 이러한 제한 실제 기술적 인 개체에 대한 너무 강한되지 않습니다. 검사 및 근사치 결과로 계산 된 반응 표면이 표시됩니다. 최대 상대 오차 예를 들어 대부분의 3 %입니다. 모델링 프로그램 실천, 규칙으로, 최대 상대 오차보다 적은 15 %이지만, 시간 노력이 여러 번 감소된다. 그러나이 방법의 도움으로 얻은 최적의 솔루션 실제 최적 충분히 할 수 있습니다. 일반적으로,이 도구 목적 함수 최적의 검색을위한 것이 아닙니다. 그것은 오히려 기계 시스템 동적 특성 첫 번째, 빠른 실제로 그렇게 깊은 개요위한 것입니다.


Analytic hierarchy process

분석 계층 과정은 Saaty에 의해 개발되었다. 자세한 정보 [1]에서 사용할 수 있습니다.방법은 기본, 가장 일반적인 목표는 몇 가지 더 자세한 하위 목표로 구성 위계화 원칙에 근거, 첫 번째 수준 각 하위 목표 수준 두 개의 하위 목표를 해당 구성되어 있습니다. 모든 하위 목표는 하나의 상위 목표를 가지고 있습니다. 하위 목표를 다른 다른 무게 상위 목표에 영향을 미칩니다.

또한, 분석 계층 과정은 우리가에서 가장 낮은 수준의 요소의 영향의 상대적 무게를 계산할 있도록 한 수준의 다양한 요소가 다음 상위 수준에서 요소에 영향을 미칠되는 무게를 결정하는 방법을 포함 전반적인 목표.방법은 다음과 같이 설명 할 수 있습니다. 하나의 목표, 낮은 다음 단계 하위 목표를 감안할 때, 상위 수준에 영향을 미치는 자신의 무게 하위 목표를 비교합니다. 우리가 매트릭스의 비교를 반영하는 숫자 합의 준비하고 가장 큰 고유치 고유 벡터를 찾을 수 있습니다.고유 벡터 우선 순위 순서 제공하고, 고유치 판단의 일관성을 측정하기위한 한 방법입니다.

디자이너가 숫자 합의를 삽입하려면, 하위 목표 모든 쌍을 비교 문제 "거기에 하위 목표 C의 영향보다 상위 목표에 대한 하위 목표 B 방법에 강한 영향"에 대한 답변을 제공합니다 이 번호 (B, C) 행렬 요소에 포함됩니다. B C B C보다 약하게 중요한 경우 숫자가 1 동등하게 중요하다면 숫자는 3입니다 그래서 B C를보다 절대적으로 더 중요 할 때 9 번까지
[1]. Saaty, T. 분석 계층 과정, 맥그로 - 힐, 1980.


Service of distributed calculations

이 서비스는 TCP / IP 프로토콜을 기반으로합니다. 그것은 병렬 수치 실험에 대한 Windows 98/NT/2000/XP에서 모든 컴퓨터 TCP 연결할 / IP를 사용 할 수 있습니다. 서버 및 클라이언트 : 분산 계산 서비스는 두 부분으로 구성되어 있습니다.서버 부분은 머리 컴퓨터에서 작동하고 실행을 제어, 작업을 전송하고 결과를 다시받습니다.클라이언트 부분은 주변 컴퓨터에서 실행 가져옵니다 이행 작업을하고 서버에 결과를 보냅니다.

Сервер кластера.분산 계산의 서비스가 동시에 로컬 네트워크, 기업 네트워크 또는 인터넷에서 사용할 수있는 다른 컴퓨터 스캔 프로젝트의 수치 실험 수십을 실행합니다. 그것은 상당히 완성 프로젝트의 총 시간을 감소시킵니다. 분산 계산 서비스는 클라이언트와 서버 부분으로 구성되어 있습니다. 설치 UM 클라이언트 및 / 또는 서버 부품과 컴퓨터 임의의 숫자가있을 수 있습니다.

원격 설치 및 클라이언트 컴퓨터에 클라이언트 부분 제거가 지원됩니다. 원격 설치 원격 사용자를 방해하지 않고 자동으로 실행됩니다. 검색 및 클라이언트 컴퓨터를 추가하는 초기 절차를 간소화 로컬 네트워크에있는 모든 컴퓨터를 결정하는 도구가 내장되어 있습니다.

Монитор кластера.서버 부분은 원격 클라이언트 컴퓨터에 대한 새 작업을 보낼 때마다 실험 (작업 전송 작업을 실행하고 시뮬레이션 결과를 얻는 포함) 전체를 스캐닝 프로젝트를 실행의 모든 단계를 제어합니다. 분산 계산 UM 서버는 원격 컴퓨터를 켜거나 끌 수 있습니다.

 클라이언트 부분은 사용자에게 분산 계산의 UM 서비스에 대한 클라이언트 컴퓨터 그 / 그녀의 컴퓨터 사용하여 원격 제어 할 수있는 가능성을 제공합니다 간단하고 사용자 친화적 인 도구가 있습니다.클라이언트 컴퓨터의 사용자가 UM 서버의 작업을 실행하기위한 전용 CPU 코어의 수를 변경하고 마지막으로 분산 계산 UM 서비스의 클라이언트로 로컬 컴퓨터를 사용하는 원격 서버를 금지 할 수 있습니다.