84441

Решение инженерной задачи методами вычислительной математики

Курсовая

Математика и математический анализ

В результате выполнения курсовой работы должен появиться навык и умение практического использования полученных знаний для решения некоторых теоретических и практических задач. Результаты сравнения представить в виде таблицы относительных погрешностей решения.

Русский

2015-03-19

459 KB

9 чел.

Министерство образования и науки РФ

Федеральное государственное бюджетное образовательное учреждение

высшего профессионального образования

«Пензенский государственный университет»

(ПГУ)

Кафедра «Автоматика и телемеханика»

Математические методы решения инженерных задач

Тема: Решение инженерной задачи методами вычислительной математики

Задания к курсовой работе (гр. 13ЗПА31)

Пенза 2015


1. ЦЕЛЕВАЯ УСТАНОВКА КУРСОВОЙ РАБОТЫ

Целью выполнения курсовой работы является закрепление знаний, полученных студентом в процессе изучения дисциплины.

В результате выполнения курсовой работы должен появиться навык и умение практического использования полученных знаний для решения некоторых теоретических и практических задач.

2. ЗАДАНИЯ

Задание №1.

  1.  Решить заданную систему обыкновенных дифференциальных уравнений (ОДУ) методом Рунге - Кутты 4-5-го порядка. Для этого разработать собственную программу в Matlab (программа должна быть представлена в виде m-файла), а также решить задачу с помощью решателя Matlab (использовать как эталонное решение).
  2.  В разработанной программе реализовать апостериорный выбор шага интегрирования (реализовать алгоритм, приведенный в [4]).
  3.  При решении стандартным решателем Matlab, использовать автоматический шаг.
  4.  Решение, полученное с помощью разработанной программы, сравнить с эталонным решением в точке . Результаты сравнения представить в виде таблицы относительных погрешностей решения. Сделать выводы о точности решения.
  5.  Построить отдельно графики , , , а также трехмерный график движения точки в декартовой системе координат средствами Matlab.
  6.  Создать видеофайл решения задачи: движение точки в трехмерной декартовой системе координат (представить на CD).

Варианты заданий.

№ п/п

Система ОДУ

Начальные условия

Граничные условия

0.0

0.5

0.0

6.0

0.0

0.1

0.0

6.0

0.1

0.0

0.0

6.0

0.0

0.0

0.1

6.0

0.1

0.0

0.0

6.0

0.0

0.0

0.5

6.0

0.0

0.5

0.0

6.0

0.1

0.0

0.0

6.0

0.0

0.0

0.1

6.0

0.1

0.0

0.0

6.0

0.1

0.0

0.5

6.0

0.1

0.0

0.0

6.0

0.0

0.0

0.1

6.0

0.0

1.0

0.0

6.0

0.1

0.3

0.0

6.0

0.1

0.0

0.1

6.0

0.1

0.1

0.0

6.0

0.0

0.0

0.1

6.0

0.1

0.0

0.0

6.0

0.5

0.0

0.5

6.0

0.0

0.0

0.5

6.0

0.0

0.0

0.1

6.0

1.0

0.0

0.0

6.0

0.0

1.0

0.0

6.0

0.0

0.0

1.0

6.0

1.0

0.0

0.0

6.0

0.0

1.0

0.0

6.0

0.0

0.0

1.0

6.0

1.0

0.0

0.0

6.0

0.0

0.5

0.0

6.0

Задание №2.

  1.  Провести условную минимизацию заданной функции нескольких переменных на основе применения генетического алгоритма (ГА), программно реализованного в Matlab (использовать только стандартную функцию).
  2.  Составить программу решения задачи в Matlab в виде m-файла (не использовать окно тулбокса !!!).
  3.  Для настройки ГА использовать функцию gaoptimset. Все задаваемые опции прописать в разработанной программе явным образом.
  4.  Провести исследования работы ГА с необходимыми графическими иллюстрациями в соответствии с вариантом (анализ провести на основе графика).

Варианты заданий.

Вариант № 1.

 Дана следующая функция:

,

где   - целая часть числа.

  1.  Построить график заданной функции при n = 2. Определить визуально, имеет ли данная функция глобальный минимум.
  2.  Провести оптимизацию заданной функции в Matlab (с помощью генетического алгоритма): найти глобальный минимум.

 Найти минимум данной функции при следующих значениях n:

1) n = 2;

2) n = 15;

3) n = 100.

  1.  Для решения задачи составить программу на языке программирования Matlab (m-файл).
  2.  Результат определить как среднее по 60 решениям.
  3.  В отчете отразить ход решения задачи:

- результаты решения (значения целевой функции) представить в виде таблицы, сделать вывод о точности решения при различном n;

- представить график масштабирования целевой функции;

- провести исследование зависимости решения от числа поколений между последовательными вызовами функции вывода (при n = 2).

Вариант № 2.

Дана следующая функция:

,

где  .

  1.  Построить график заданной функции при n = 2. Определить визуально, имеет ли данная функция глобальный минимум.
  2.  Провести оптимизацию заданной функции в Matlab (с помощью генетического алгоритма): найти глобальный минимум.

 Найти минимум данной функции при следующих значениях n:

1) n = 2;

2) n = 20;

3) n = 150.

  1.  Для решения задачи составить программу на языке программирования Matlab (m-файл).
  2.  Результат определить как среднее по 60 решениям.
  3.  В отчете отразить ход решения задачи:

- результаты решения (значения целевой функции) представить в виде таблицы, сделать вывод о точности решения при различном n;

- представить график, иллюстрирующий процесс образования потомков из родителей;

- провести исследование зависимости решения от вида направления миграции (при n = 2).

Вариант № 3.

Дана следующая функция:

.

  1.  Построить график заданной функции. Определить визуально, имеет ли данная функция глобальный минимум.
  2.  Провести оптимизацию заданной функции в Matlab (с помощью генетического алгоритма): найти глобальный минимум.
  3.  Для решения задачи составить программу на языке программирования Matlab (m-файл).
  4.  Результат определить как среднее по 50 решениям.
  5.  В отчете отразить ход решения задачи:

- представить график лучших, худших и средних особей по поколениям;

- провести исследование зависимости решения от вида функции отбора родителей для кроссинговера и мутации потомков.

Вариант № 4.

Дана следующая функция:

.

  1.  Построить график заданной функции. Определить визуально, имеет ли данная функция глобальный минимум.
  2.  Провести оптимизацию заданной функции в Matlab (с помощью генетического алгоритма): найти глобальный минимум.
  3.  Для решения задачи составить программу на языке программирования Matlab (m-файл).
  4.  Результат определить как среднее по 40 решениям.
  5.  В отчете отразить ход решения задачи:

- представить график оценки разнообразия итоговой популяции в виде гистограммы расстояний между особями;

- провести исследование зависимости решения от вида функции отбора родителей для кроссинговера и мутации потомков.

Вариант № 5.

Дана следующая функция:

.

  1.  Провести оптимизацию заданной функции в Matlab (с помощью генетического алгоритма): найти глобальный минимум.
  2.  Для решения задачи составить программу на языке программирования Matlab (m-файл).
  3.  Результат определить как среднее по 50 решениям.
  4.  В отчете отразить ход решения задачи:

- представить график значений целевой переменной для особей последнего поколения.

- провести исследование зависимости решения от вида масштабирования функции приспособленности.

Вариант № 6.

Дана следующая функция:

.

  1.  Построить график заданной функции. Определить визуально, имеет ли данная функция глобальный минимум.
  2.  Провести оптимизацию заданной функции в Matlab (с помощью генетического алгоритма): найти глобальный минимум.
  3.  Для решения задачи составить программу на языке программирования Matlab (m-файл).
  4.  Результат определить как среднее по 60 решениям.
  5.  В отчете отразить ход решения задачи:

- представить график количества потомков для каждой родительской особи начальной популяции;

- провести исследование зависимости решения от вида кроссинговера.

Вариант № 7.

Дана следующая функция:

.

  1.  Провести оптимизацию заданной функции в Matlab (с помощью генетического алгоритма): найти глобальный минимум.
  2.  Для решения задачи составить программу на языке программирования Matlab (m-файл).
  3.  Результат определить как среднее по 30 решениям.
  4.  В отчете отразить ход решения задачи:

- представить график, иллюстрирующий выполнение правил останова алгоритма;

- провести исследование зависимости решения от размера популяции.

Вариант №8.

Дана следующая функция:

, .

  1.  Провести оптимизацию заданной функции в Matlab (с помощью генетического алгоритма): найти глобальный минимум.
  2.  Для решения задачи составить программу на языке программирования Matlab (m-файл).
  3.  Результат определить как среднее по 40 решениям.
  4.  В отчете отразить ход решения задачи:

- представить график средних и наилучших по поколениям значений целевой функции.

- провести исследование зависимости решения от вида мутации потомков.

Вариант №9.

 Дана следующая функция:

.

  1.  Провести оптимизацию заданной функции в Matlab (с помощью генетического алгоритма): найти глобальный минимум.
  2.  Для решения задачи составить программу на языке программирования Matlab (m-файл).
  3.  Результат определить как среднее по 50 решениям.
  4.  В отчете отразить ход решения задачи:

- представить график итоговых значений переменных, соответствующих найденной точке минимума целевой функции (для заданных n);

- провести исследование зависимости решения от доли мигрирующих особей для каждой подпопуляции.

Вариант №10.

Дана следующая функция:

.

  1.  Построить график заданной функции при n = 2. Определить визуально, имеет ли данная функция глобальный минимум.
  2.  Провести оптимизацию заданной функции в Matlab (с помощью генетического алгоритма): найти глобальный минимум.

 Найти минимум данной функции при следующих значениях n:

1) n = 2;

2) n = 20;

3) n = 150.

  1.  Для решения задачи составить программу на языке программирования Matlab (m-файл).
  2.  Результат определить как среднее по 30 решениям.
  3.  В отчете отразить ход решения задачи:

- результаты решения (значения целевой функции) представить в виде таблицы, сделать вывод о точности решения при различном n;

- представить график изменения среднего расстояния по поколениям между особями популяции (для заданных n);

- провести исследование зависимости решения от числа поколений между последовательными вызовами функции вывода (при n = 2).

Вариант № 11.

Дана следующая функция:

.

  1.  Построить график заданной функции при n = 2. Определить визуально, имеет ли данная функция глобальный минимум.
  2.  Провести оптимизацию заданной функции в Matlab (с помощью генетического алгоритма): найти глобальный минимум.

 Найти минимум данной функции при следующих значениях n:

1) n = 2;

2) n = 20;

3) n = 100.

  1.  Для решения задачи составить программу на языке программирования Matlab (m-файл).
  2.  Результат определить как среднее по 30 решениям.
  3.  В отчете отразить ход решения задачи:

- результаты решения (значения целевой функции) представить в виде таблицы, сделать вывод о точности решения при различном n;

- представить график, иллюстрирующий процесс образования потомков из родителей (для заданных n);

- провести исследование зависимости решения от числа поколений между последовательными вызовами функции вывода (при n = 2).

Вариант № 12.

 Дана следующая функция:

,

где .

  1.  Провести оптимизацию заданной функции в Matlab (с помощью генетического алгоритма): найти глобальный минимум.
  2.  Для решения задачи составить программу на языке программирования Matlab (m-файл).
  3.  Результат определить как среднее по 35 решениям.
  4.  В отчете отразить ход решения задачи:

- представить график, иллюстрирующий выполнение правил останова алгоритма;

- провести исследование зависимости решения от размера популяции.

Вариант № 13.

Дана следующая функция:

.

  1.  Провести оптимизацию заданной функции в Matlab (с помощью генетического алгоритма): найти глобальный минимум.

 Найти минимум данной функции при следующих значениях n:

1) n = 4;

2) n = 20;

3) n = 100.

  1.  Для решения задачи составить программу на языке программирования Matlab (m-файл).
  2.  Результат определить как среднее по 30 решениям.
  3.  В отчете отразить ход решения задачи:

- результаты решения (значения целевой функции) представить в виде таблицы, сделать вывод о точности решения при различном n;

- представить график изменения среднего расстояния по поколениям между особями популяции (при различном n);

- провести исследование зависимости решения от вида направления миграции (при n = 4).

Вариант № 14.

Дана следующая функция:

  1.  Построить график заданной функции при n = 2. Определить визуально, имеет ли данная функция глобальный минимум.
  2.  Провести оптимизацию заданной функции в Matlab (с помощью генетического алгоритма): найти глобальный минимум.
  3.  Для решения задачи составить программу на языке программирования Matlab (m-файл).
  4.  Результат определить как среднее по 30 решениям.
  5.  В отчете отразить ход решения задачи:

- представить график масштабирования целевой функции;

- провести исследование зависимости решения от вида функции отбора родителей для кроссинговера и мутации потомков.

Вариант № 15.

Дана следующая функция:

  1.  Построить график заданной функции. Определить визуально, имеет ли данная функция глобальный минимум.
  2.  Провести оптимизацию заданной функции в Matlab (с помощью генетического алгоритма): найти глобальный минимум.
  3.  Для решения задачи составить программу на языке программирования Matlab (m-файл).
  4.  Результат определить как среднее по 25 решениям.
  5.  В отчете отразить ход решения задачи:

- представить график значений целевой переменной для особей последнего поколения.

- провести исследование зависимости решения от доли мигрирующих особей для каждой подпопуляции.

Вариант № 16.

Дана следующая функция:

.

  1.  Построить график заданной функции. Определить визуально, имеет ли данная функция глобальный минимум.
  2.  Провести оптимизацию заданной функции в Matlab (с помощью генетического алгоритма): найти глобальный минимум.
  3.  Для решения задачи составить программу на языке программирования Matlab (m-файл).
  4.  Результат определить как среднее по 30 решениям.
  5.  В отчете отразить ход решения задачи:

- представить график средних и наилучших по поколениям значений целевой функции;

- провести исследование зависимости решения от вида функции отбора родителей для кроссинговера и мутации потомков.

Вариант № 17.

Дана следующая функция:

  1.  Построить график заданной функции. Определить визуально, имеет ли данная функция глобальный минимум.
  2.  Провести оптимизацию заданной функции в Matlab (с помощью генетического алгоритма): найти глобальный минимум.
  3.  Для решения задачи составить программу на языке программирования Matlab (m-файл).
  4.  Результат определить как среднее по 40 решениям.
  5.  В отчете отразить ход решения задачи:

- представить график масштабирования целевой функции;

- провести исследование зависимости решения от числа элитных потомков.

Вариант № 18.

Дана следующая функция:

,  ,

где [] – целая часть числа.

  1.  Провести оптимизацию заданной функции в Matlab (с помощью генетического алгоритма): найти глобальный минимум.
  2.  Для решения задачи составить программу на языке программирования Matlab (m-файл).
  3.  Результат определить как среднее по 40 решениям.
  4.  В отчете отразить ход решения задачи:

- представить график оценки разнообразия итоговой популяции в виде гистограммы расстояний между особями;

- провести исследование зависимости решения от максимального числа итераций алгоритма.

Вариант № 19.

Дана следующая функция:

, .

  1.  Провести оптимизацию заданной функции в Matlab (с помощью генетического алгоритма): найти глобальный минимум.
  2.  Для решения задачи составить программу на языке программирования Matlab (m-файл).
  3.  Результат определить как среднее по 40 решениям.
  4.  В отчете отразить ход решения задачи:

- представить график количества потомков для каждой родительской особи начальной популяции.

- провести исследование зависимости решения от вида масштабирования функции приспособленности.

Вариант № 20.

Дана следующая функция:

,   ,

где  .

  1.  Провести оптимизацию заданной функции в Matlab (с помощью генетического алгоритма): найти глобальный минимум.
  2.  Для решения задачи составить программу на языке программирования Matlab (m-файл).
  3.  Результат определить как среднее по 40 решениям.
  4.  В отчете отразить ход решения задачи:

- представить график масштабирования целевой функции;

- провести исследование зависимости решения от вида масштабирования функции приспособленности.

Вариант № 21.

Дана следующая функция:

  1.  Построить график заданной функции при n=2. Определить визуально, имеет ли данная функция глобальный минимум.
  2.  Провести оптимизацию заданной функции в Matlab (с помощью генетического алгоритма): найти глобальный минимум.

 Найти минимум данной функции при следующих значениях n:

1) n = 4;

2) n = 6;

3) n = 7.

  1.  Для решения задачи составить программу на языке программирования Matlab (m-файл).
  2.  Результат определить как среднее по 40 решениям.
  3.  В отчете отразить ход решения задачи:

- результаты решения (значения целевой функции) представить в виде таблицы, сделать вывод о точности решения при различном n;

- представить график количества потомков для каждой родительской особи начальной популяции (при различном n);

- провести исследование зависимости решения от числа поколений между последовательными вызовами функции вывода (при n = 4).

Вариант № 22.

Дана следующая функция:

где  .

  1.  Построить график заданной функции при n=2. Определить визуально, имеет ли данная функция глобальный минимум.
  2.  Провести оптимизацию заданной функции в Matlab (с помощью генетического алгоритма): найти глобальный минимум.

 Найти минимум данной функции при следующих значениях n:

1) n = 2;

2) n = 10;

3) n = 90.

  1.  Для решения задачи составить программу на языке программирования Matlab (m-файл).
  2.  Результат определить как среднее по 40 решениям.
  3.  В отчете отразить ход решения задачи:

- результаты решения (значения целевой функции) представить в виде таблицы, сделать вывод о точности решения при различном n;

- представить график средних и наилучших по поколениям значений целевой функции (при различном n).

- провести исследование зависимости решения от вероятности кроссинговера (при n = 2).

Вариант № 23.

Дана следующая функция:

.

  1.  Построить график заданной функции. Определить визуально, имеет ли данная функция глобальный минимум.
  2.  Провести оптимизацию заданной функции в Matlab (с помощью генетического алгоритма): найти глобальный минимум.
  3.  Для решения задачи составить программу на языке программирования Matlab (m-файл).
  4.  Результат определить как среднее по 100 решениям.
  5.  В отчете отразить ход решения задачи:

- представить график итоговых значений переменных, соответствующих найденной точке минимума целевой функции;

- провести исследование зависимости решения от вида мутации потомков.

Вариант № 24.

Дана следующая функция:

.

  1.  Построить график заданной функции. Определить визуально, имеет ли данная функция глобальный минимум.
  2.  Провести оптимизацию заданной функции в Matlab (с помощью генетического алгоритма): найти глобальный минимум.
  3.  Для решения задачи составить программу на языке программирования Matlab (m-файл).
  4.  Результат определить как среднее по 70 решениям.
  5.  В отчете отразить ход решения задачи:

- представить график изменения среднего расстояния по поколениям между особями популяции;

- провести исследование зависимости решения от числа элитных потомков.

Вариант № 25.

Дана следующая функция:

  1.  Построить график заданной функции при n=2. Определить визуально, имеет ли данная функция глобальный минимум.
  2.  Провести оптимизацию заданной функции в Matlab (с помощью генетического алгоритма): найти глобальный минимум.

 Найти минимум данной функции при следующих значениях n:

1) n = 2;

2) n = 30;

3) n = 150.

  1.  Для решения задачи составить программу на языке программирования Matlab (m-файл).
  2.  Результат определить как среднее по 40 решениям.
  3.  В отчете отразить ход решения задачи:

- результаты решения (значения целевой функции) представить в виде таблицы, сделать вывод о точности решения при различном n;

- представить график масштабирования целевой функции (при различном n);

- провести исследование зависимости решения от вида кроссинговера (при n = 2).

Вариант № 26.

Дана следующая функция:

.

  1.  Провести оптимизацию заданной функции в Matlab (с помощью генетического алгоритма): найти глобальный минимум.
  2.  Для решения задачи составить программу на языке программирования Matlab (m-файл).
  3.  Результат определить как среднее по 50 решениям.
  4.  В отчете отразить ход решения задачи:

- представить график, иллюстрирующий процесс образования потомков из родителей;

- провести исследование зависимости решения от предельного значения функции приспособленности.

Вариант № 27.

Дана следующая функция:

,

где  [] – целая часть.

  1.  Провести оптимизацию заданной функции в Matlab (с помощью генетического алгоритма): найти глобальный минимум.
  2.  Для решения задачи составить программу на языке программирования Matlab (m-файл).
  3.  Результат определить как среднее по 100 решениям.
  4.  В отчете отразить ход решения задачи:

- представить график лучших, худших и средних особей по поколениям;

- провести исследование зависимости решения от вида масштабирования функции приспособленности.

Вариант № 28.

Дана следующая функция:

  1.  Провести оптимизацию заданной функции в Matlab (с помощью генетического алгоритма): найти глобальный минимум.

 Найти минимум данной функции при следующих значениях n:

1) n = 4;

2) n = 16;

3) n = 100.

  1.  Для решения задачи составить программу на языке программирования Matlab (m-файл).
  2.  Результат определить как среднее по 40 решениям.
  3.  В отчете отразить ход решения задачи:

- результаты решения (значения целевой функции) представить в виде таблицы, сделать вывод о точности решения при различном n;

- представить график оценки разнообразия итоговой популяции в виде гистограммы расстояний между особями (при различном n);

- провести исследование зависимости решения от вероятности кроссинговера (при n = 4).

Вариант № 29.

Дана следующая функция:

  1.  Построить график заданной функции. Определить визуально, имеет ли данная функция глобальный минимум.
  2.  Провести оптимизацию заданной функции в Matlab (с помощью генетического алгоритма): найти глобальный минимум.
  3.  Для решения задачи составить программу на языке программирования Matlab (m-файл).
  4.  Результат определить как среднее по 30 решениям.
  5.  В отчете отразить ход решения задачи:

- представить график значений целевой переменной для особей последнего поколения;

- провести исследование зависимости решения от вида мутации потомков.

Вариант № 30.

Дана следующая функция:

,

где  ;

.

  1.  Построить график заданной функции при n=2. Определить визуально, имеет ли данная функция глобальный минимум.
  2.  Провести оптимизацию заданной функции в Matlab (с помощью генетического алгоритма): найти глобальный минимум.

 Найти минимум данной функции при следующих значениях n:

1) n = 2;

2) n = 30;

3) n = 150.

  1.  Для решения задачи составить программу на языке программирования Matlab (m-файл).
  2.  Результат определить как среднее по 50 решениям.
  3.  В отчете отразить ход решения задачи:

- результаты решения (значения целевой функции) представить в виде таблицы, сделать вывод о точности решения при различном n;

- представить график количества потомков для каждой родительской особи начальной популяции (при различном n);

- провести исследование зависимости решения от вида мутации потомков (при n = 2).

3. ПОРЯДОК ОФОРМЛЕНИЯ РАБОТЫ

Курсовая работа должна иметь титульный лист, содержание, условия задач, решение задач, выводы, список использованной литературы. Курсовая работа представляется в формате Word 2003 (шрифт Times New Roman, 14 пт., межстрочный интервал – 1,5) с необходимым количеством иллюстраций (графики, диаграммы, таблицы). Тексты программ привести в Приложении.

4. ЛИТЕРАТУРА

1. Дьяконов В., Круглов В. Математические пакеты расширения Matlab. Специальный справочник – Спб.: Питер, 2001, 480 с.

2. Кетков Ю.Л., Кетков А.Ю., Шульц М.М. MATLAB 7: программирование, численные методы - Спб.: БХВ-Петербург, 2005, 752 с.

3. Банди Б. Методы оптимизации. М. Радио и связь. 1988.

4. Формалев В.Ф., Ревизников Д.Л. Численные методы. – М.: ФИЗМАТЛИТ, 2004, 400 с.

5. Панченко Т.В. Генетические алгоритмы. – Астрахань: ИД «Астраханский университет», 2007, 87 с.


Министерство образования и науки Российской Федерации

Пензенский государственный университет

Кафедра «Автоматика и телемеханика»

Пояснительная записка

к курсовой работе по дисциплине

«Математические методы решения инженерных задач»

на тему «_________»

Вариант № ___

Выполнил: студент группы _______

________________

Проверил:    

Пенза, 2015


Реферат

Пояснительная записка содержит __ листов формата А4, __ рисунков, 1 приложение, ___ источника.

ЗАДАЧА КОШИ, ОДУ, МЕТОД РУНГЕ-КУТТЫ, ОПТИМИЗАЦИЯ, ГЕНЕТИЧЕСКИЙ АЛГОРИТМ, MATLAB, ПРОГРАММА.

Цель работы – решение задачи Коши для системы ОДУ и оптимизация функции нескольких переменных методом генетического алгоритма в Matlab.

 В результате выполнения курсовой работы решена задача интегрирования системы ОДУ методом Рунге-Кутты, осуществлена оптимизация заданной функции методом генетического алгоритма. Все задачи решены с использованием программы Matlab с представлением необходимой графической и табличной информации.

Содержание

Введение     

1 Задание на курсовую работу                                                                                                                    

2 Решение задачи Коши для системы ОДУ                                                                                      

3 Оптимизация функции многих переменных методом ГА                                                                              

Заключение                                                                                                                     

Список использованных источников                                                                          

Приложение                                                                                                                   


Изм.

Лист

докум.

Подп.

Дата

Лист

Разраб.

Пров.

Н. Контр.

 контр.

Утв.

Лит.

Листов


 

А также другие работы, которые могут Вас заинтересовать

46076. Методика логопедического воздействия при функциональной дислалии (В 65) 25 KB
  Основной целью логопедического воздействия при дислалии является формирование умений и навыков правильного воспроизведения звуков речи. Ребенок должен научиться: узнавать звуки речи отличать один от другого по акустическим признакам; отличать нормированное произнесение звука от ненормированного; осуществлять слуховой контроль и оценивать качество произносимого звука; принимать необходимые артикуляционные позиции обеспечивающие нормированный звук; варьировать артикуляционные уклады звуков в зависимости от их сочетаемости с другими в...
46077. Ринолалия. Причины, механизмы, основные формы нарушения 29 KB
  Такое нарушения резонанса происходит в результате неправильного направления голосовой или дыхательной струи вследствие механического дефекта носовой полости носоглотки мягкого и твердого неба или расстройства функции мягкого неба. Назальный носовой оттенок речи связан с наличием широкого сообщения между ротовой и носовой полостью и недостаточным смыканием носоглоточного прохода изза укороченного мягкого неба. Расстройство звукообразования зависит : от нарушения деятельности мышечного аппарата мягкого неба глотки и языка; от...
46078. Система коррекционного воздействия при ринолалии в дооперационный период 29.5 KB
  Коррекция гласных предусматривает продвижение языка к нижним зубам и произнесение их на диафрагмальном выдохе в грудном регистре. Начинают с протяжного произнесения гласных ааа эээ на мягком выдохе в грудном регистре. Постановка гласных начинается с а и э которые к этому времени достаточно отработаны артикуляционными упражнениями. Это обусловлено на изменении силы необходимой для удержания сегментов неба в горизонтальном положении и на возрастании объема глоточной полости при артикуляции гласных из которых у и обладают наиболее...
46079. Система коррекционного воздействия при ринолалии в послеоперационный период 28.5 KB
  Постановка гласных звуков. Занятия снова начинают с проговаривания гласных звуков а и э. Как только небо станет удерживаться в подъеме 1 2 секунды следует приступать к нормализации резонанса гласных звуков. Ребенок упражняется в начале в проговаривании изолированных гласных звуков а затем в сочетаниях по 23 звука.
46080. Характеристика различных аспектов изучения дизартрии 14 KB
  Характеристика различных аспектов изучения дизартрии. Основные проявления дизартрии состоят в расстройстве артикуляции звуков нарушениях голосообразования а также в изменениях темпа речи ритма и интонации. Причинами дизартрии являются органические поражения центральной нервной системы в результате воздействия различных неблагоприятных факторов на развивающийся мозг ребенка во внутриутробном и раннем периодах развития. Клиническая картина дизартрии впервые была описана более ста лет назад у взрослых в рамках псевдобульбарного...
46081. Дизартрия. Этиология, механизмы нарушения, симптоматика 19.5 KB
  Этиология дизартрии определяется органическим поражением центральной и периферической нервной системы под влиянием различных неблагоприятных внешних экзогенных факторов воздействующих во внутриутробном периоде развития в момент родов и после рождения. Основными признаками дизартрии являются дефекты звукопроизношения и голоса сочетающиеся с нарушениями речевой моторики и речевого дыхания. При дизартрии в отличие от дислалии может нарушаться произношение как согласных так и гласных звуков. В зависимости от нарушений все дефекты...
46082. Классификация дизартрии, характеристика основных форм и степеней нарушения 35 KB
  У детей с описываемой формой дизартрии наблюдается атрофия мышц языка и глотки снижается также тонус мышц атония. Иногда при подкорковой дизартрии у детей наблюдается снижение слуха осложняющее речевой дефект. Наблюдается инертность иннервационного импульса. Наблюдается при поражении мозжечка и его связей с другими отделами ЦНС.
46083. Характеристика основных направлений коррекционной работы при различных формах дизартрии 29 KB
  Развитие артикуляционной моторики речевого дыхания постановка и закрепление звуков в речи. Важная задача развитие слухового восприятия и звукового анализа а также восприятия и воспроизведения ритма. Основная цель: развитие речевого общения и звукового анализа. Проводится работа по коррекции артикуляционных нарушений: при спастичности расслабление мышц артикуляционного аппарата выработка контроля над положением рта развитие артикуляционных движений развитие голоса; коррекция речевого дыхания; развитие ощущений артикуляционных движений...
46084. Этиология и классификация нарушений голоса 27.5 KB
  Этиология и классификация нарушений голоса. Проблема нарушений голоса у детей остается актуальной так как голосовые перегрузки связанные с коллективным воспитанием ребенка в д с участие в разнообразных вокальных и хоровых коллективах не имеющих опытных педагогов экологические и социальные проблемы приводят к тому что в фониатрической и логопедической практике нередко приходится сталкиваться с детьми страдающими заболеваниями голосового аппарата. Нарушения голоса это отсутствие или расстройство фонации вследствие патологических...