Гибридные алгоритмы вычислительной диагностики гидромеханических систем - page 2

средства, предназначенные для определения характеристик исследуе-
мых объектов по некоторой косвенной информации о них, получаемой
при измерениях. Следует отметить, что процедура диагностирования
существенно связана с формулировкой и решением соответствующей
обратной задачи; одним из основных подходов к решению последней
является оптимизационный [6]. Принципиальная особенность вычи-
слительной диагностики — возможность использования весьма боль-
ших объемов информации об исследуемых объектах, для обработки
и интерпретации которой применяется специализированное алгорит-
мическое и программное обеспечение, реализуемое на высокопроиз-
водительных компьютерах [7]. При решении обратных задач диагно-
стирования сложных систем, в частности по спектральным данным,
должны быть учтены и другие важные особенности, в том числе кор-
ректность постановки задачи, неполнота косвенной информации, на-
личие в спектрах систем кратных частот, зашумленность измеряемых
данных и др. [8–11]. Ввиду этого критериальные функции обратных за-
дач в общем случае являются непрерывными, многоэкстремальными и
не всюду дифференцируемыми. Типичным является предположение о
том, что отношения приращений критериальных функций к прираще-
ниям аргументов не превышают некоторого порога. Последний опре-
деляется ограниченной энергией изменений в системе и может быть
описан с помощью константы Липшица. Кроме того, при вычислении
каждого текущего значения функции в точках допустимой области мо-
гут потребоваться значительные вычислительные ресурсы. Этим обу-
словлена актуальность разработки эффективных алгоритмов решения
обратных задач с многоэкстремальными критериальными функциями
на основе методов недифференцируемой оптимизации.
Обеспечение безопасной длительной эксплуатации реакторных
установок АЭС — одна из важных проблем современной ядерной
энергетики. При этом значительное внимание уделяется исследова-
ниям переходных процессов в циркуляционных контурах реакторов
под давлением, в том числе контролю фазового состава теплоноси-
теля [12–15]. Образование второй фазы в потоке теплоносителя при-
водит, в частности, к изменению значений относительной скорости
звука на участках ее локализации. Это проявляется в соответствующих
изменениях спектра колебаний потока, что может быть использовано
в качестве косвенной информации для диагностирования фазового
состава газожидкостной смеси. Критериальные функции обратной
задачи определяются рассогласованием спектральных составляющих,
полученных для математической модели потока, и соответствующих
данных, регистрируемых штатными системами [16]. При минимиза-
ции критериальных функций в общем случае требуются методы гло-
бальной недифференцируемой оптимизации. Сравнительный анализ
48
ISSN 1812-3368. Вестник МГТУ им. Н.Э. Баумана. Сер. “Естественные науки”. 2014. № 4
1 3,4,5,6,7,8,9,10,11,12,...17
Powered by FlippingBook