Методы прямого поиска в гибридных алгоритмах…
1
УДК 519.6:532.529.5
Методы прямого поиска в гибридных алгоритмах
вычислительной диагностики гидромеханических систем
© В.Д. Сулимов, П.М. Шкапов
МГТУ им. Н.Э. Баумана, Москва, 105005, Россия
Рассмотрены задачи вычислительной диагностики гидромеханических систем.
Разработаны математические модели исследуемых объектов. Использована кос-
венная диагностическая информация, которую содержат спектры колебаний объ-
ектов, регистрируемые штатными системами. Сформулирована обратная спек-
тральная задача, при решении которой реализован оптимизационный подход.
Предполагается, что частные критерии представлены непрерывными липшице-
выми, не всюду дифференцируемыми, многоэкстремальными функциями. Поиск
глобальных решений проведен с использованием новых гибридных алгоритмов, ин-
тегрирующих стохастический алгоритм сканирования пространства переменных
и детерминированные методы прямого локального поиска. Приведены численные
примеры модельного диагностирования фазового состава теплоносителя и обору-
дования ядерной реакторной установки.
Ключевые слова:
вычислительная диагностика, обратная задача, критериальная
функция, глобальная оптимизация, алгоритм Метрополиса, регуляризация, гибрид-
ный алгоритм.
Введение.
Актуальным направлением исследований является вы-
числительная диагностика систем, которая находит применение в
аэрокосмической отрасли, ядерной энергетике, задачах неразрушаю-
щего контроля [1–4]. Вычислительная диагностика включает в себя
методы и средства, предназначенные для определения характеристик
исследуемых объектов по некоторой косвенной информации о них,
получаемой при измерениях. Процедура диагностирования суще-
ственно связана с формулировкой и решением соответствующей об-
ратной задачи. Одним из основных подходов к ее решению является
оптимизационный [5].
Принципиальная особенность вычислительной диагностики за-
ключается в возможности использования весьма больших объемов
информации об исследуемых объектах, для обработки и интерпрета-
ции которой применяется специализированное алгоритмическое и
программное обеспечение, реализуемое на высокопроизводительных
компьютерах [6]. Выбор диагностической информации определяется,
в частности, наличием и характеристиками штатных систем, реги-
стрирующих полезные сигналы. Важную диагностическую информа-
цию могут содержать, например, спектры колебаний систем, спектры
акустических колебаний в двухфазном потоке теплоносителя и др.
Естественными критериями качества математической модели ди-
агностируемого объекта являются ее точность, вычислительная эф-
