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

31273. Методичні вказівки щодо виконання лабораторних робіт з навчальної дисципліни „Моделювання електромеханічних систем” 1.02 MB
  Розрахунок перехідних характеристик на моделі та визначення параметрів передавальної функції електромеханічної системи 34 Список літератури 37 ЗАГАЛЬНІ ВІДОМОСТІ Мета дисципліни €œМоделювання електромеханічних систем€ полягає в підготовці інженерів широкого профілю здатних самостійно і творчо розв’язувати задачі проектування дослідження налагодження й експлуатації сучасних автоматизованих електроприводів і систем автоматизації промислових установок і технологічних комплексів у будьяких галузях народного господарства. Внаслідок проведення...
31274. Математичні методи в обчисленнях на ЕОМ. Методичні вказівки щодо практичних занять і самостійної роботи 3.62 MB
  Практичне заняття № 2 Розв’язання систем лінійних алґебраїчних рівнянь. Практичне заняття № 3 Розв’язання нелінійних рівнянь та їх систем. Розвиток інформаційних технологій і широке впровадження математичних методів в інженерні дослідження висувають підвищенні вимоги до підготовки інженерів з електромеханіки. Дисципліна Математичні методи в обчисленнях на ЕОМ орієнтує студентів на використання сучасного прикладного програмного забезпечення під час розв’язання різноманітних інженернотехнічних задач.
31275. Математичні методи в обчисленнях на ЕОМ 4.9 MB
  Практичне заняття №1 Інтерполяція функції. 5 Практичне заняття №2 Апроксимація функції. Інтерполяція функції МЕТА: вивчення методів та придбання навичок інтерполяції функцій засобами пакету MathCAD Рекомендації щодо обробки результатів При експериментальному вивченні явища необхідно розв’язувати такі задачі: знайти аналітичний вираз для функції що задана таблицею або графіком; обчислити значення функції що задана таблицею у мимовільній точці деякого відрізку. Нехай для функції що задана вузлами необхідно знайти значення функції...
31276. МІКРОПРОЦЕСОРНІ ПРИСТРОЇ 993.5 KB
  Remove Видаляє клавішний макрос. Size move Ініціює переміщення і зміну розмірів вікна. Проста програма з трьома сеґментами ;Вкажемо відповідність сеґментних реґістрів сеґментам assume CS:code DS:data ;Опишемо сеґмент команд code segment ;Відкриваємо сеґмент коду begin: mov AXdata ;Початкова ініціалізація mov DSAX ;сеґментного реґістра DS на сеґмент ;даних ;Виведемо на екран рядок тексту mov АН09h ;Функція DOS виведення на екран mov DXoffset msg ;Адреса де зберігається ;рядок що виводиться на екран int 21h...
31277. МІКРОПРОЦЕСОРНІ ПРИСТРОЇ В ЕЛЕКТРОМЕХАНІЧНИХ СИСТЕМАХ 829 KB
  050702 – ЕЛЕКТРОМЕХАНІКА КРЕМЕНЧУК 2011 Методичні вказівки щодо самостійної роботи з навчальної дисципліни Мікропроцесорні пристрої в електромеханічних системах для студентів денної та заочної форм навчання у тому числі скорочений термін навчання за напрямом 6. Гладир Кафедра систем автоматичного управління та електропривода Затверджено методичною радою Кременчуцького національного університету імені Михайла Остроградського Протокол №____ від__________ Заступник голови методичної ради______________ доц.21 ВСТУП Дисципліна Мікропроцесорні...
31278. ОСНОВИ АВТОМАТИЗОВАНОГО ПРОЕКТУВАННЯ ЕЛЕКТРОТЕХНІЧНИХ ПРИСТРОЇВ І ЕЛЕКТРОМЕХАНІЧНИХ СИСТЕМ. Методичка 13.69 MB
  Принципова схема печатної плати 13 8 Розробка печатної плати електричної частини електротехнічного пристрою електромеханічної системи в пакеті Р САD 14 8.1 Вибір і обґрунтування конструкції печатної плати 14 8.2 Розробка принципової електричної схеми печатної плати в редакторі Schematic 16 8.5 Трасування печатної плати у середовищі пакета PCAD 20 9 Висновки 21 10 Перелік використаної літератури 21 11 Додатки 22 Список літератури 23 Додаток А Зразок оформлення титульної сторінки 24 Додаток Б Зразок завдання на курсову роботу 25 ВСТУП...
31280. ОСНОВИ АВТОМАТИЗОВАНОГО ПРОЕКТУВАННЯ ЕЛЕКТРОТЕХНІЧНИХ ПРИСТРОЇВ І ЕЛЕКТРОМЕХАНІЧНИХ СИСТЕМ 4.6 MB
  Методичні вказівки щодо виконання лабораторних робіт з навчальної дисципліни „Основи автоматизованого проектування електротехнічних пристроїв і електромеханічних систем” для студентів денної та заочної форм навчання зі спеціальності 6.092200 – „Електромеханічні системи автоматизації та електропривод” (у тому числі скорочений термін навчання)
31281. ОСНОВИ СИЛОВОЇ ПЕРЕТВОРЮВАЛЬНОЇ ТЕХНІКИ 8.41 MB
  Курс Основи силової перетворювальної техніки розрахований на вивчення протягом двох семестрів і складається з трьох основних частин: – перетворення змінного струму в постійний струм випрямлячі; – імпульсне регулювання постійного і змінного напруги імпульсні перетворювачі; регулювання частоти напруги або струму – перетворювачі частоти. Перед тим як приступити до виконання лабораторних робіт необхідно ознайомитися із джерелом живлення в лабораторії щоб з’ясувати наявність у ньому небезпечної для життя людини напруги. Наявність...