Optimizarea traiectoriei unui obiect după un criteriu probabilistic în modul sonar pasiv într-un mediu anizotrop. Modele matematice pentru optimizarea traseului sculei
Abstract
Se ia în considerare problema alegerii traiectoriei unui obiect de manevră și legea schimbării vitezei acestuia atunci când obiectul se mișcă într-un mediu de propagare a semnalului anizotrop tridimensional, când mai mulți observatori aflați într-o zonă dată încearcă să-l detecteze. Criteriul de alegere a traiectoriei unui obiect este probabilitatea de nedetectare a acestuia de-a lungul întregii traiectorii de mișcare de către oricare dintre observatori. Se propune o metoda discreta de optimizare a acestui criteriu bazata pe principiul programarii dinamice, cu conditia ca timpul de miscare a obiectului sa fie limitat de o valoare cunoscuta.
Citare sugerată
Descărcați textul integral de la editor
Corecții
Toate materialele de pe acest site au fost furnizate de editorii și autorii respectivi. Puteți ajuta la corectarea erorilor și omisiunilor. Când solicitați o corecție, menționați mânerul acestui articol: RePEc:scn:009530:15615398. Consultați informațiile generale despre cum să corectați materialul în RePEc.
Pentru întrebări tehnice cu privire la acest articol sau pentru a-i corecta autorii, titlul, rezumatul, informațiile bibliografice sau de descărcare, contactați: (CyberLeninka) Adresa de e-mail a acestui întreținător nu pare să mai fie validă. Vă rugăm să cereți CyberLeninka să actualizeze intrarea sau să ne trimiteți adresa de e-mail corectă. Date generale de contact ale furnizorului: http://cyberleninka.ru/ .
Dacă ați fost autorul acestui articol și nu sunteți încă înregistrat la RePEc, vă încurajăm să o faceți. Acest lucru vă permite să vă conectați profilul la acest articol. De asemenea, vă permite să acceptați potențiale citări la acest articol despre care nu suntem siguri.
Nu avem referințe pentru acest articol. Puteți ajuta la adăugarea lor folosind acest formular .
Dacă știți că lipsesc articole care îl citează pe acesta, ne puteți ajuta să creăm acele linkuri adăugând referințele relevante în același mod ca mai sus, pentru fiecare articol de referință. Dacă sunteți un autor înregistrat al acestui articol, vă recomandăm să verificați, de asemenea, fila „Citate” din profilul dvs. RePEc Author Service, deoarece pot exista unele citări care așteaptă confirmarea.
Vă rugăm să rețineți că corectările pot dura câteva săptămâni pentru a filtra prin diferitele servicii RePEc.
INTRODUCERE
CAPITOLUL 1. OPTIMIZAREA TRAIECTORII OBSERVATORULUI ÎN PROBLEMA DETERMINĂRII COORDONATELOR ŞI PARAMETRILOR MIŞCĂRII ŢINTEI. CONTEXTUL ȘI SCOPUL STUDIULUI
1.1. Descrierea generală a sarcinii de determinare a CPDC
1.2. Metode de construire a estimărilor în problema determinării CPDC
1.3. Observabilitatea în problema determinării CPDC
1.4. Planificarea unui experiment în problema determinării CPDC
1.5. Funcția obiectivă și funcția de calitate
1.6. Criterii de optimizare legate de caracteristicile matricei informaționale Fisher
1.7. Metode de optimizare în problema determinării CPDC
1.8. Algoritmi genetici
1.9. Scopul studiului
Capitolul 1 Concluzii
CAPITOLUL 2. OPTIMIZAREA TRAIECTORIEI OBSERVATORULUI CA PROBLEMĂ DE PLANIFICARE EXPERIMENTALĂ
2.1. Problema determinării CPDC din măsurătorile rulmenților
2.1.1. Enunțarea problemei determinării CPDC din măsurătorile rulmenților
2.1.2. Matricea informațională Fisher în problema determinării CPDC
2.1.3. Observabilitatea în problema determinării CPDC
2.1.4. Metoda de determinare a CPDC „N-lagăre”
2.2. Optimizarea traiectoriei observatorului în problema determinării CPDC
2.2.1. Criterii de optimizare asociate cu Matricea Informațională Fisher
2.2.2. Metode de optimizare a traiectoriei observatorului în problema determinării CPDC
2.2.3. Cerințe pentru metodele de optimizare a traiectoriei observatorului în problema determinării CPDC
2.3. Planificarea unui experiment în problema determinării CPDC
2.3.1. Proiectare experimentală secvenţială şi statică
2.3.2. Probleme de planificare a experimentelor
2.3.3. Parametrizarea traiectoriei observatorului
2.3.4. Funcția obiectivă
2.3.5. Funcția de calitate
2.3.7. Aplicarea algoritmilor genetici în problema optimizării traiectoriei observatorului
2.3.8. Abordarea bayesiană a problemei optimizării traiectoriei observatorului
2.3.9. Metoda de rezolvare directă a problemei
2.3.10. Metoda de rezolvare a problemei inverse
Capitolul 2 Concluzii
CAPITOLUL 3. APLICAREA ALGORITMILOR GENETICI ÎNTR-O PROBLEMĂ DE OPTIMIZARE
TRAIECTORIILE OBSERVATORULUI
3.1. Rezolvarea problemei directe folosind algoritmul genetic cu emisie de introni (IEGA)
3.1.1. GA clasică și ipoteza blocului de construcție
3.1.2. Aplicarea GA clasică într-o problemă directă
3.1.3. Măsura diversității populației
3.1.4. Introni și exoni
3.1.5. Izolarea insulelor intrronice
3.1.6. Operatori locali de căutare pe insulele exonice
3.1.7. Operator de mutație modificat
3.1.8. Operator de recombinare modificat
3.1.9. Algoritm genetic cu emisie de introni (.ISA)
3.1.10. Rezultate simulare: comparație dintre SL și DXM
3.2. Rezolvarea problemei inverse folosind un algoritm genetic de propagare triplet (TPG)
3.2.1. Specificarea unui algoritm de cromozom
3.2.2. Funcția de fitness al algoritmului
3.2.3. Operator de propagare triplă
3.2.4. Operatori de mutație și crossover
3.2.5. Algoritm genetic cu propagare triplet (TPOA)
3.2.6. Un exemplu de utilizare a TROA la rezolvarea unei probleme inverse
3.3. Opțiuni de generalizare și comentarii cu privire la algoritmii propuși
Capitolul 3 Concluzii
CAPITOLUL 4. REZULTATELE MODELAREA SIMULĂRII
4.1. Compararea traiectoriilor cu două și trei virate în funcție de criteriul de acuratețe al estimărilor CPDC
4.2. Determinarea CPDC utilizând traiectoria optimizată a observatorului (o singură țintă)
4.3. Determinarea CPDC utilizând traiectoria optimizată a observatorului (două ținte)
4.4. Construirea dependenței timpului pentru rezolvarea problemei determinării CPDC de abaterea standard
găsirea direcției
Capitolul 4 Concluzii
CONCLUZIE
APLICARE. Aplicarea metodei de proiecție ortogonală (OPM) pentru estimarea CPDC
Metoda „]H[-rulmenți”.
REFERINȚE
Lista recomandată de dizertații
Sinteza sistemelor de control pentru manipulatoare robotizate bazate pe abordarea bloc 2008, Candidatul de Științe Tehnice Nguyen Thanh Tien
Dezvoltarea metodelor de modelare matematică a cinematicii manipulatoarelor industriale 2005, candidat la științe tehnice Pchelintseva, Svetlana Vyacheslavovna
Modele și algoritmi pentru optimizarea proceselor tehnologice de pe nave și controlul echipamentelor tehnice ale navei 2010, Candidatul de Științe Tehnice Golubev, Pavel Viktorovich
Metode de construire a manipulatoarelor cu suspensie de prindere pe verigi flexibile 2013, candidat la științe tehnice Alepko, Andrey Vladimirovich
Prelucrarea informațiilor de navigație și sinteza unei legi adaptive pentru controlul unei nave maritime în timpul stabilizării pe o traiectorie 2001, doctor în științe tehnice Pelevin, Alexander Evgenievich
Introducerea disertației (parte a rezumatului) pe tema „Metode și algoritmi pentru optimizarea traiectoriei observatorului în problema determinării coordonatelor și parametrilor mișcării țintei”
INTRODUCERE
Relevanţă. Disertația examinează problema îmbunătățirii metodelor de construire a traiectoriei unui observator, optimizate pentru acuratețea estimărilor statistice ale coordonatelor și parametrilor mișcării țintei (PTDC). Problema determinării CPDC apare în diverse domenii ale tehnologiei legate de probleme de navigație acustică și optică, poziționarea și estimarea parametrilor obiectelor în mișcare. Sarcina este ca observatorul să construiască estimări statistice ale coordonatelor și parametrilor de mișcare ai obiectului de observație („țintă”). Cantitatea de informații acumulate despre parametrii estimați este caracterizată de matricea informațională Fisher, care în problema determinării CPDC depinde de traiectoria observatorului. Această dependență poate fi considerată din perspectiva problemei de planificare experimentală, care constă în optimizarea traiectoriei observatorului după criteriul acurateței estimărilor statistice ale CPDC. Sarcina de optimizare a traiectoriei observatorului este o căutare a parametrilor mișcării observatorului care livrează extremul funcției matricei informaționale.
Lucrarea de disertație este dedicată luării în considerare a problemei optimizării traiectoriei observatorului în raport cu estimarea parametrilor mișcării țintelor marine numai din măsurători de lagăre (în mod pasiv).
O analiză a recomandărilor existente de manevră și a metodelor de construire a traiectoriei unui observator la determinarea CPDC a arătat că acestea prezintă următoarele dezavantaje: nu oferă estimări ale CPDC cu o acuratețe acceptabilă; face ipoteze restrictive cu privire la parametrii de mișcare a țintei; nu permit primirea unei decizii în timp real; necesită manevre frecvente; Este dificil de scalat la mai multe ținte.
Din cele de mai sus rezultă că există probleme nerezolvate în domeniul creșterii preciziei determinării CPDC, care pot fi eliminate prin
optimizarea traiectoriei de mișcare a observatorului, ceea ce determină relevanța cercetării în curs.
Scopul lucrării de disertație este de a dezvolta metode și algoritmi pentru rezolvarea problemelor de construire a traiectoriei unui observator în timp real, optimizați pentru acuratețea estimărilor statistice ale coordonatelor și parametrilor de mișcare a uneia sau mai multor ținte.
Obiectivele principale ale studiului. Atingerea scopului specificat al tezei se realizează prin rezolvarea următoarelor probleme, ale căror soluții sunt supuse susținerii:
1. Dezvoltați o metodă de construire a traiectoriei unui observator de o durată dată, optimizată pentru acuratețea estimărilor statistice ale coordonatelor și parametrilor de mișcare a uneia sau mai multor ținte (problema directă).
2. Elaborați o metodă de estimare a timpului minim necesar pentru a obține estimări statistice ale coordonatelor și parametrilor de mișcare a uneia sau mai multor ținte cu o precizie dată (problema inversă).
3. Dezvoltați algoritmi de optimizare menționați să rezolve în timp real problemele directe și inverse de construire a traiectoriei unui observator, optimizați pentru acuratețea estimărilor statistice ale coordonatelor și parametrilor mișcării țintei.
Metode de cercetare. Teza a folosit metode de statistică matematică, analiză de regresie, planificare experimentală, control optim și algoritmi genetici.
Fiabilitatea și validitatea rezultatelor obținute este asigurată de utilizarea unor metode științifice dovedite utilizate în planificarea experimentelor de regresie, optimizarea funcțiilor complexe și procesarea robustă a semnalului; respectarea în timpul procesului de modelare a condițiilor necesare și suficiente pentru a asigura adecvarea modelelor dezvoltate și a fragmentelor lor individuale la procese reale; coerența rezultatelor studiului cu rezultatele publicate în peer-reviewed
publicate periodice științifice și obținute de diverse instituții de cercetare ale flotei și industriei atunci când desfășoară experimente și teste la scară largă privind acuratețea determinării CPDC.
Noutatea științifică a rezultatelor obținute.
Prima metodă, spre deosebire de metodele cunoscute pentru construirea unei traiectorii optimizate a observatorului, permite găsirea unei soluții apropiate de cea optimă pentru una sau mai multe ținte în timp real și determină automat numărul necesar și durata de viraje ale traiectoriei observatorului. .
A doua metodă, spre deosebire de metodele cunoscute de estimare a valorii dorite, operează cu traiectorii de observator aproape de optim, ceea ce face posibilă rafinarea estimarii timpului minim necesar pentru a obține estimări statistice ale CPDC ale unei precizii date. . Metoda propusă este prima metodă aplicabilă în timp real pentru a determina CPDC pentru una sau mai multe ținte.
Algoritmul de optimizare care implementează prima metodă este un algoritm genetic cu emisie de intron (Intron Emission Genetic Algorithm, IEGA). Un experiment pe calculator a arătat că algoritmul propus face posibilă reducerea (comparativ cu algoritmul genetic clasic) a numărului de opțiuni care trebuie sortate la rezolvarea unei probleme de optimizare în metoda de construire a unei traiectorii de observator de o anumită durată, optimizată pentru acuratețea estimărilor statistice ale CPDC. Acest algoritm poate fi utilizat în alte probleme de optimizare a acțiunilor de control al timpului discret.
Algoritmul de optimizare care implementează a doua metodă este un algoritm genetic de propagare triplet (TPGA). Un experiment pe calculator a arătat că algoritmul propus face posibilă reducerea (comparativ cu algoritmul genetic clasic) a numărului de opțiuni care trebuie sortate la rezolvarea unei opțiuni.
problema de optimizare în metoda de estimare a timpului minim necesar pentru a obține estimări statistice ale CPDC cu o acuratețe dată. Algoritmul propus este primul algoritm care permite găsirea simultană a traiectoriilor de mișcare ale observatorului de diferite durate care sunt optime în ceea ce privește acuratețea estimărilor statistice ale CPDC.
Utilitatea practică a rezultatelor lucrării de disertație constă în faptul că acestea permit: luarea unor decizii în cunoștință de cauză și evaluarea deciziilor luate cu privire la alegerea parametrilor de mișcare a observatorului la determinarea coordonatelor și a parametrilor de mișcare a uneia sau mai multor ținte; construiți în timp real o evaluare a timpului minim necesar pentru a obține estimări ale CPDC cu o acuratețe dată.
Rezultatele lucrării au fost utilizate în cadrul JSC Concern NPO Aurora în lucrările de cercetare „Optimizare-2011” și „ISBU-NAPL” (confirmate prin două certificate de implementare), precum și în procesul educațional în cadrul cursului „Tehnologii de programare”, a predat la catedra „Tehnologia calculatoarelor” Universitatea Națională de Cercetare de Tehnologii Informaționale, Mecanică și Optică din Sankt Petersburg.
Aprobarea lucrării. Principalele rezultate ale lucrării de disertație au fost raportate la conferințele științifice și tehnice „Analiza sistemelor în crearea navelor, armelor și echipamentelor militare ale marinei” (Sankt. Petersburg: BMA numit după N.G. Kuznetsov, 2011) și „Control multifuncțional integrat sisteme pentru Marina” (M. : Preocuparea „Morinformsystem-Agat”, 2011), precum și la conferințele tinerilor specialiști „III Competiție rusă a tinerilor oameni de știință” (Miass: „Consiliul interregional pentru știință și tehnologie”, 2011) și „Shipborne control and information processing systems” (St. Petersburg. : JSC Concern NPO Aurora, 2011, raportul a fost premiat pe primul loc la secțiunea Software).
Structura și domeniul de activitate. Teza constă dintr-o introducere, patru capitole, o concluzie, o listă de referințe și o anexă. Lungimea totală a disertației este de 132 de pagini, inclusiv 114 pagini de text, 26 de figuri și opt pagini de anexă. Bibliografia contine 108 titluri.
Primul capitol al acestei lucrări este consacrat revizuirii și analizei rezultatelor existente asupra problemei studiate. Primul capitol arată locul pe care îl ocupă problemele luate în considerare și soluționarea acestora propusă în disertație în contextul cercetării moderne pe această temă.
În al doilea capitol al tezei, optimizarea traiectoriei observatorului este considerată ca o problemă de planificare a experimentului. Se propune împărțirea traiectoriei observatorului într-un număr mare de intervale de durată egală. Ca plan experimental, se propune luarea în considerare a vectorului unghiurilor de rotație a traiectoriei observatorului în punctele inițiale ale intervalelor de timp definite mai sus. Sunt prezentate formularea unor probleme de optimizare directă și inversă pentru traiectoria observatorului și o descriere a metodelor de rezolvare a acestora ca probleme de optimizare globală în timp real.
Al treilea capitol al tezei oferă o descriere a algoritmilor de optimizare propuși pentru rezolvarea problemelor directe și inverse în timp real. Algoritmii propuși sunt modificări ale algoritmilor genetici care reduc (comparativ cu algoritmul genetic clasic) enumerarea opțiunilor de soluție prin implementarea ideii ipotezei blocului de construcție în raport cu problemele de optimizare rezolvate. Se face o concluzie despre aplicabilitatea acestor algoritmi pentru rezolvarea problemelor de control optim cu acțiune de control în timp discret.
Capitolul al patrulea este dedicat descrierii și analizei rezultatelor modelării prin simulare, ilustrând munca metodelor și algoritmilor propuși pentru rezolvarea problemelor directe și inverse de optimizare a traiectoriei observatorului în problema determinării CPDC.
A. A. Shalyto - pentru indicarea direcției de căutare a unei soluții la problemă; colegi de lucru la JSC Concern NPO Aurora: manageri imediati, Ph.D. tehnologie. Științe N. M. Kivaev, Ph.D. tehnologie. Științe A.F. Gavrilov și Ph.D. tehnologie. Științe V. O. Mikhailov - pentru crearea condițiilor care au facilitat munca, B. L. Belyaev, Ph.D. tehnologie. Ştiinţe Yu A. Kuzmenko, Ph.D. tehnologie. stiinte
V. N. Volobuev, A. N. Kulkov și Dr. militar Științe V.I Polenin - pentru o discuție amănunțită a rezultatelor și recomandări practice; Ph.D. tehnologie. Sciences V.V Pankratiev - pentru ajutor în verificarea rezultatelor obținute pe un simulator alternativ, Dr. tehnologie. Științe A.B Dyment - pentru recomandări metodologice valoroase. Autorul consideră că este necesar să sublinieze contribuția decisivă la formarea cunoștințelor de bază în domeniul teoriei probabilităților, care a fost făcută de personalul Departamentului de Teoria Probabilității și Statistică Matematică a Universității de Stat din Sankt Petersburg și, în special , Ph.D. fizica si matematica Științe, profesor asociat S. S. Wallander. Autorul le mulțumește în special părinților săi și Katya, fără a căror sprijin și înțelegere această lucrare ar fi fost imposibilă.
Teze similare la specialitatea „Analiză de sistem, management și prelucrare a informațiilor (pe industrie)”, 13.05.01 cod HAC
Metode pentru sintetizarea controlului automat al acționărilor electrice de curent alternativ care sunt insensibile la modificările parametrilor 1997, doctor în științe tehnice Pankratov, Vladimir Vyacheslavovich
Dezvoltarea unui sistem bazat pe ecrane luminoase pentru determinarea parametrilor balistici externi 2010, candidat la științe tehnice Vdovin, Alexey Yurievich
Prelucrarea adaptivă a datelor gravimetriei aviatice 2012, candidat la științe fizice și matematice Doroshin, Danila Rubenovich
Optimizarea controlului sistemelor electromecanice și a obiectelor în mișcare 2000, doctor în științe tehnice Yakovenko, Pavel Georgievich
Controlul sistemului de oglinzi al unui radiotelescop cu unde milimetrice 2007, Candidatul de Științe Tehnice Kuchmin, Andrey Yurievich
Încheierea disertației pe tema „Analiză de sistem, management și prelucrare a informațiilor (pe industrie)”, Stepanov, Denis Vyacheslavovich
Capitolul 4 Concluzii
1. Traiectoriile cu două virate ale observatorului nu oferă de obicei estimări bune ale distanței și vitezei. În acest caz, două tack-uri sunt de obicei suficiente pentru a estima cursul.
2. Trecerea la traiectorii cu patru sau mai multe viraje de aceeași lungime nu duce la o îmbunătățire semnificativă în comparație cu situația cu traiectorii cu trei viraje.
3. Abordarea bayesiană este aplicabilă estimării obiectivelor cu parametrii de distribuție anterior definiți destul de larg.
4. Într-o serie de situații, este practic interesant să se ia în considerare traiectorii optimizate pentru acuratețea estimărilor parametrilor de mișcare a mai multor ținte.
CONCLUZIE
În lucrarea de disertație au fost rezolvate următoarele sarcini:
1. S-a dezvoltat o metodă pentru construirea traiectoriei unui observator de o durată dată, optimizată pentru acuratețea estimărilor statistice ale coordonatelor și parametrilor de mișcare a uneia sau mai multor ținte (problema directă).
2. A fost elaborată o metodă pentru estimarea timpului minim necesar pentru a obține estimări statistice ale coordonatelor și parametrilor de mișcare a uneia sau mai multor ținte cu o precizie dată (problema inversă).
3. S-au construit algoritmi de rezolvare (în timp real) a problemelor directe și inverse de construire a unei traiectorii de observator optimizate (algoritm genetic cu emisie de intron și algoritm genetic cu propagare triplet).
Algoritmii de optimizare propuși pot fi utilizați și în probleme de control optim cu acțiune de control în timp discret.
Pe baza rezultatelor obținute, se poate susține că teza de doctorat a rezolvat o problemă științifică - s-au dezvoltat noi metode și algoritmi pentru rezolvarea problemelor de construire a unei traiectorii optimizate a observatorului în timp real, ceea ce asigură o creștere a preciziei determinării CPDC pentru una sau mai multe ținte.
Lista de referințe pentru cercetarea disertației Candidat la științe tehnice Stepanov, Denis Vyacheslavovich, 2012
REFERINȚE
1. Nardone S. S., Lindgren A. G., Gong K. F. Proprietățile fundamentale și performanța analizei mișcării țintei numai a rulmenților convenționali. // IEEE Transactions on Automatic Control, 29(9), 1984.
2. Escobal P. R. Metode de determinare a orbitei. NY.: John Wiley and Sons,
3. Sabol C., Vallado D. O privire nouă asupra determinarii orbitei numai în unghiuri / Proceedings of Astrodynamics Specialist Conference. Alaska, 1999.
4. Vallado D. A. Fundamentele astrodinamicii și aplicațiilor. Microcosm Press și Kluwer Academic Publishers, 2004.
5. Episcopul A. N., Pathirana P. N. Trajectorii optime pentru navigația de orientare cu măsurători de rulment / Proceedings of the 17th World Congress the International Federation of Automatic Control. Seul, 2008.
6. Acton S. H. A. Prelucrarea datelor optice la bord pentru navigația de apropiere planetară // Journal of Spacecraft and Rockets. 9(10), 1972.
7. Kawaguichi J., Hashimoto T., Kubota T., Sawai S. Autonomous Optical Guidance and Navigation Strategy Around a Small Body // Journal of Guidance, Control, and Dynamics. 20(5), 1997.
8. Fang G., Dissanayake G., Kwok N. M., Huang S. Near Minimum Time Path Planning for Bearing-Only Localization and Mapping / Proceedings of IEEE International Conference on Intelligent Robots and Systems, 2005.
9. Frew E. W., Rock S. M. Trajectory Generation for Monocular Vision-Based Tracking of a Constant Velocity Target / IEEE International Conference on Robotics and Automation. Taipei, 2003.
10. Frew E. W. Generarea traiectoriei observatorului pentru estimarea mișcării țintei folosind vederea monoculară. Teză de doctorat. Stanford, 2003.
11. Ponda S. S. Optimizarea traiectoriei pentru localizarea țintei folosind vehicule aeriene mici fără pilot. Teză de disertație de Master în Aeronautică și Astronautică. MIT, 2008.
12. Hernandez M. L. Optimal Sensor Trajectories in Bearings-Only Tracking / Proceedings of the 7th International Conference on Information Fusion, Stockholm, Suedia, iunie 2004.
13. Aidala V. J. Kaiman Filter Behavior in Bearings-Only Tracking Applications // IEEE Transactions on Aerospace and Electronic Systems. 15(1), 1979.
14. Nardone S. C., Graham M. L. A Closed-Form Solution to Bearings-Only Target Motion Analysis // IEEE Journal of Oceanic Engineering. 22(1), 1997.
15. Ristic V., Arulampalam M. S. Urmărirea unei ținte de manevră folosind măsurători doar unghiulare: algoritmi și performanță // Procesare semnal. 83(2), 2003.
16. Aidala V. J., Nardone S. C. Biased estimation properties of the pseudolinear tracking filter // IEEE Transactions on Aerospace Electronic Systems. 18(4), 1982.
17. Bolotin Yu V., Morgunova S. N. Observabilitatea prin măsurători unghiulare și netezime a limitei regiunii de accesibilitate // Matematică fundamentală și aplicată. 2005, nr. 8.
18. Ezal K., Agate S. Urmărirea și interceptarea surselor RF la sol folosind muniții ghidate autonome cu senzori pasivi doar cu rulmenți și algoritmi de urmărire / Proceedings of the 2004 SPIE, Defence and Security Symposium, 2004.
19. Fidan V., Drake S. P., Anderson B. D. O., Mao G., Kannan A. A. Probleme de colinearitate în localizarea pasivă a țintei folosind senzori de găsire a direcției / Proceedings of the 5th International Conference on Intelligent Sensors, Sensor Networks and Information Processing, 2009 .
20. Bard J. D., Ham F. M., Jones W. L. O soluție algebrică la diferența de timp a ecuațiilor de sosire / Proceedings of IEEE Southeastcon Conference. Tampa, 1996.
21. Le Cadre J. P. Optimization of the observator motion for bearings-only target motion analysis / Proceedings of the 36th Conference on Decision and Control. San Diego, 1997.
22. Lindgren A. G., Gong K. F. Estimarea poziției și a vitezei prin observații de rulment // IEEE Transactions on Aerospace and Electronic Systems. 14(4), 1978.
23. Hammel S. E., Aidala V. J. Cerințe de observabilitate pentru urmărirea tridimensională prin măsurători de unghi // IEEE Transactions on Aerospace and Electronic Systems. 21(2), 1985.
24. Levine J., Marino R. Constant-speed target tracking via bearings-only measurements // IEEE Transactions on Aerospace and Electronic Systems. 28(1), 1992.
25. Hammel S. E., Liu P. T., Hilliard E. J., Gong K. F. Optimal observator motion for localization with bearing measurements // Computers and Mathematics with Applications. 18(1 - 3), 1989.
26. Petsios M. N., Alivizatos E. G., Uzunoglu N. K. Maneuvering target tracking using multiple range bistatic and range-rate measurements // Signal Processing. 87(1), 2007.
27. Petsios M. N., Alivizatos E. G., Uzunoglu N. K. Solving the association problem for a multistatic range-only radar target tracker // Signal Processing. 88(1), 2008.
28. Ristic V., Arulampalam S., McCarthy J. Analiza mișcării țintei utilizând măsurători doar cu gamă: algoritmi, performanță și aplicare la datele ISAR // Procesare semnal. 82(1), 2002.
29. Bishop A. N., Fidan V., Anderson B. D. O., Dogancay K., Pathirana P. N. Optimality analysis of sensor-target localization geometries // Automatica. 46(1), 2010.
30. Martinez S., Bullo F. Plasarea optimă a senzorilor și coordonarea mișcării pentru urmărirea țintei // Automatica. 42(1), 2006.
31. Musicki D. Urmărirea țintei cu manevrare multi-senzoră numai pentru rulmenți // Systems & Control Letters. 57(1), 2008.
32. Dogancay K. On the bias of linear minim squares algorithms for passive target localization // Procesare semnal. 84(1), 2004.
33. Dogancay K. Localizare țintă numai pentru rulmenți folosind totalul celor mai mici pătrate. // Procesarea semnalului. 85(1), 2005.
34. Ince L., Sezen B., Saridogan E., Ince H. O abordare de calcul evolutivă pentru problema analizei mișcării țintei (TMA) pentru piste subacvatice // Expert Systems with Applications. 36(1), 2009.
35. Farina A. Urmărirea țintei cu măsurători doar pentru rulmenți // Procesare semnal. 78(1), 1999.
36. Fogel E., Gavish M. Observabilitatea țintei dinamicii de ordin al N-lea din măsurători de unghi // IEEE Transactions on Aerospace and Electronic Systems. 24(3), 1988.
37. Ristic B., Arulampalam S. Urmărirea unei ținte de manevră folosind măsurători doar unghiulare: algoritmi și performanță // Procesare semnal. 83(1), 2003.
38. Skoglar P., Orguner U. On Information Measures for Bearings-only estimation of a Random Walk Target. Raport tehnic. Universitatea Linkopings. Suedia, 2009.
39. Le Cadre J. P., Gauvrit H. Optimization of the observator motion for bearings-only target motion analysis / Proceedings of the First Australian Data Fusion Symposium, 1996.
40. Le Cadre J. P., Tremois O. Properties and Performance of Extended Target Motion Analysis // IEEE Transactions on Aerospace and Electronic Systems. 32(1), 1996.
41. Le Cadre J. P., Jauffret C. Analiza de observabilitate și estimabilitate în timp discret pentru analiza mișcării țintei numai cu rulmenți // IEEE Transactions on Aerospace and Electronic Systems. 33(1), 1997.
42. Le Cadre J. P., Laurent-Michel S. Optimizing receiver maneuvers for bearing-only tracking//Automatica. 35(1), 1999.
43. Passerieux J. M., Van Cappel D. Optimal observator maneuver for bearings-only tracking // IEEE Transactions on Aerospace and Electronic Systems. 34(3), 1998.
44. Stansfield R. G. Statistical theory of DF fixing // Journal of IEEE. Pt III. A. Radiocomunicații. 94(15), 1947.
45. Bolotin Yu V. Metoda celor mai mici pătrate generalizate în estimarea măsurătorilor unghiulare // Automatizare și telemecanică. 1997, nr.
46. Nolle L. On a Novel ACO-Estimator and its Application to the Target Motion Analysis Problem / Proceedings of the 27th SGAI International Conference on Innovative Techniques and Applications of Artificial Intelligence / Cambridge, 2007.
47. Bolotin Yu.V. O abordare TLS a estimării traiectoriei numai în unghi // IEEE Workshop on Real Time Computing, Praga, 1994.
48. Belyaev B. JI., Pankratiev V. V., Stepanov D. V. Utilizarea metodei proiecțiilor ortogonale în problema „N-lagăre” // Sisteme de control și procesare a informațiilor, 2011. Vol. 22.
49. Stepanov D.V. Construirea unor estimări imparțiale de coordonate și parametri ai mișcării țintei în problema „N-lagăre” folosind metoda proiecțiilor ortogonale / Analiza de sistem în crearea navelor, armelor și echipamentelor militare: colecție tematică. 2011. Problemă. 22.
50. Makshanov A.V., Polenin V.K., Suhaciov Yu. A. Estimarea coeficienților de regresie cu o matrice de proiectare stocastică bazată pe estimarea empirică bayesiană cu integrarea metodei celor mai mici pătrate și a metodei proiecțiilor ortogonale / Analiza de sistem în crearea navelor, armelor și echipamentelor militare: colecție tematică. 2007. Vol. 18.
51. Arulampalam S., Ristic V., Gordon N., Mansell T. Urmărirea doar pe rulmenți a țintelor de manevră cu ajutorul filtrelor de particule // Journal of Applied Signal Processing. 15(1), 2004.
52. Ristic V., Arulampalam S., Gordon N. Beyond the Kalman Filter: Particle Filters for Tracking Applications. Casa Artech, 2004.
53. Yu Y., Cheng Q. Filtre de particule pentru problema de urmărire a țintei de manevră. // Procesarea semnalului. 86(1), 2006.
54. DengX., Xie J., Yang Y. Filtru de particule îmbunătățit pentru urmărirea pasivă a țintei // Jurnalul Universității din Shanghai. 9(6), 2005.
55. Aidala V. J., Hammel S. E. Utilizarea coordonatelor polare modificate pentru urmărirea doar a rulmenților // IEEE Transactions on Automatic Control. 28(3), 1983.
56. Xi W., Chen Q., Zhu J., Wang Z. Estimator de furnici cu aplicație pentru urmărirea țintei // Procesare semnal. 90(1), 2010.
57. Yang T., Lin M. Iterative Total Least Squares Filter in Robot Navigation // Proceedings of IEEE International Conference on Acoustics, Speech, and Signal Processing. 1997, nr.
58. Naumov S.V., Chudakov O.E. Probleme de determinare a parametrilor mișcării țintei folosind descompunerea singulară / Proceedings of the 19th VMIRE Conference. Partea 1. Sankt Petersburg: 2008.
59. Naumov S.V., Chudakov O.E Descompunerea singulară în problema determinării parametrilor mișcării țintei // Automatizarea proceselor de control. 2008, nr.
60. Ince L., Sezen V., Saridogan E., Ince N. An evolutionary computing approach for the target motion analysis (TMA) problem for underwater tracks // Expert Systems with Applications. 36(1), 2009.
61. BjorckA. Metode numerice pentru probleme cu cele mai mici pătrate. SIAM, 1996.
62. HuffelS. V., Vandewalle J. Problema totală a celor mai mici pătrate. SIAM, 1991.
63. Lawson C. L., Hanson R. J. Rezolvarea problemelor cu cele mai mici pătrate. SIAM, 1995.
64. Belyaev B. JI., Kuzmenko Yu A., Pankratiev V. V., Stepanov D. V. Cu privire la calitatea așteptată a estimărilor pentru determinarea coordonatelor și a parametrilor mișcării țintei folosind metoda „N-lagăre” pentru varianta selectată a propriei manevre. / Culegere de rapoarte științific-tehnic Conferința „Stare, probleme și perspective pentru crearea sistemelor de informare și control a navelor” M.: 2011.
65. Press W. H., Teukolsky S. A., Vetterling W. T., Flannery B. P. Numerical Recipes: The Art of Scientific Computing. Cambridge Press, 2007.
66. Nardone S. C., Aidala V. J. Criterii de observabilitate pentru analiza mișcării țintei numai cu rulmenți // IEEE Transactions on Aerospace and Electronic Systems. 17(2), 1981.
67. Payne A. N. Problemă de observabilitate pentru urmărirea numai cu rulmenți // International Journal of Control. 49(3), 1989.
68. Levine J., Marino R. Constant-speed target tracking via bearings-only measurements // IEEE Transactions on Aerospace and Electronic Systems. 28(1), 1992.
69. Belyaev B. JI., Gavrilov A. F., Kuzmenko Yu A., Pankratiev V., Stepanov D. V. Despre legătura dintre propria manevră și calitatea estimărilor coordonatelor și parametrilor mișcării țintei. 2011. Nr. 4.
70. Oshman Y., Davidson P. Optimization of observator trajectories for bearings-only target localization // IEEE Transactions on Aerospace and Electronic Systems. 35(3), 1999.
71. Logothetis A., Isaksson A., Evans R. J. O abordare teoretică a informației
la proiectarea observatorului pentru urmărirea numai cu rulmenți / Proceedings of the 36 Conference on Decision and Control. San Diego, 1997.
72. Frew E. W., Rock S. M. Exploratory Motion Generation for Monocular Vision-Based Target Localization / Proceedings of the IEEE Aerospace Conference. Big Sky, 2002.
73. Ermakov S. M. Metoda Monte Carlo și probleme conexe. M.: Știință,
74. Stepanov D.V. Utilizarea unui algoritm genetic pentru a găsi manevra optimă în problema „N-bearings” / Rezultatele cercetării tezei. Volumul 1. Materialele celei de-a III-a competiții rusești a tinerilor oameni de știință. M.: RAS, 2011.
75. Stepanov D.V. Utilizarea unui algoritm genetic pentru a construi o traiectorie optimă de observator în problema „N-bearings” / Culegere de rezumate a conferinței științifice și tehnice a tinerilor specialiști „Ship control and information processing systems”. Sankt Petersburg: 2011.
76. Stepanov D.V., Shalyto A.A. Folosirea unui algoritm genetic pentru a găsi traiectoria optimă a unui observator // Buletin științific și tehnic de tehnologii informaționale, mecanică și optică. 2012, nr. 1.
77. Cochran W. G. Experiments for nonlinear functions // Journal of the American Statistical Association. 68 (344), 1977.
78. Ucinski D. Optimal Measurement Methods for Distributed Parameter System Identification. CRC Press, 2005.
79. Ucinski D., Korbicz J., Zaremba M. On optimization of sensor motions in parameter identification of two-dimensional distributed systems / Proceedings of European Control Conference. Grenoble. Franța, 1993.
80. Muller W. G. Colectarea datelor spațiale: proiectarea optimă a experimentelor pentru câmpuri aleatorii. Springer, 2007.
81. Montgomery D. C. Proiectarea și analiza experimentului. John Wiley & Sons, 2001.
82. Atkinson A. C., Donev A. N., Tobias R. D. Optimum Experimental Designs with SAS. Oxford University Press, 2007.
83. Kiefer J. Design optim: variație în structură și performanță sub modificarea criteriului I I Biometrika. 62(1), 1975.
84. Pazman A. Seturi de concentrare, seturi ElfVing și norme în proiecte optime // Optimum design 2000. Optimizarea nonconvexă și aplicațiile sale. 51(1), 2001.
85. Le Cadre J. P., Tremois O. The Matrix Dynamic Programming Property and its Applications // SIAM Journal of Matrix Analysis and Applications. 18(4), 1997.
86. Liu P. T. O abordare optimă în urmărirea țintei cu măsurători ale rulmenților // Journal of Optimization Theory and Applications. 56(2), 1988.
87. Teo K. L., Goh C. J., Wong K. H. A unified computational approach to optimal control problem. Seria Pitman în matematică pură și aplicată, Longman științific și tehnic, 1991.
88. Hocking L. M. Control optim. O introducere în teorie cu aplicații. Matematică aplicată Oxford. Seria, 1997.
89. Weise T. Global Optimization Algorithms - Theory and Applications, 2008 [Resursă electronică]. - Mod de acces: http://www.it-weise.de, St. Limbă engleză (data accesului: 26 noiembrie 2011).
90. Oshman Y., Davidson P. Optimization of observator trajectories for bearings only target localization // IEEE Transactions on Aerospace and Electronic Systems. 35(3), 1999.
91. Goldberg D. E. Algoritmi genetici în căutare, optimizare și învățare automată. Addison-Wesley, 1989.
92. Haupt R. L., Haupt S. E. Algoritmi genetici practici. John Wiley & Sons
93. Reeves C. R, Rowe J. E. Algoritmi genetici: principii și perspective. Kluwer Academic Publishers, 2003.
94. Spears W. M. Evolutionary Algorithms: The Role of Mutation and Recombination. Springer, 2000.
95. Mitchell M. O introducere în algoritmii genetici. MIT Press, 1999.
96. Russell S. J., Norvig P. Artificial Intelligence: A Modern Approach. Prentice Hall, 2003.
97. Belyaev B. JI., Gavrilov A. F., Dyment A. B., Kuzmenko Yu A., Pankratiev V. V. Problema funcționării comune a BIUS și GAK și BIUS a submarinelor nenucleare moderne care determină CPDC / Colectarea rapoartelor. Conferința științifică și tehnică „Starea, problemele și perspectivele creării sistemelor de informare și control a navelor” M.: 2009.
98. Belyaev B. L., Gavrilov A. F., Dyment A. B., Kuzmenko Yu A., Pankratiev V. V. Modalități de îmbunătățire a calității rezolvării problemei determinării CPDC în BIUS PL // Sisteme de control și procesare a informațiilor. 2009. Vol. 17.
99. Belyaev B. L., Gavrilov A. F., Dyment A. B., Kuzmenko Yu A., Pankratiev V. V. Utilizarea estimărilor de distanță generate de SAC pentru a îmbunătăți calitatea rezolvării problemelor în BIUS pentru determinarea CPDC I Conferința de rapoarte științifice și tehnice „State. , probleme și perspective pentru crearea sistemelor de informare și control a navelor” M.: 2010.
100. Gavrilov A.F., Dyment A.B., Kuzmenko Yu.A., Pankratiev V.V. Îmbunătățirea calității soluției la problema determinării CPDC prin alegerea unei manevre de orientare a navei / Culegere de rapoarte ale conferinței științifice și tehnice „Stat, probleme și perspective pentru crearea complexelor de informare și control a navelor” M.: 2011.
101. Ayvazyan S. A., Enyukov I. S., Meshalkin L. D. Statistici aplicate. Cercetarea dependenței. M.: Finanțe și Statistică, 1985.
102. Kryanev A.V., Lukin G.V. Metode matematice pentru prelucrarea datelor incerte. M.: Fizmatlit, 2003.
103. Gantmakher F. R. Teoria matricelor. M.: Fizmatlit, 2004.
104. Markov A.V. Nașterea complexității: biologia evolutivă astăzi. Descoperiri neașteptate și întrebări noi. M.: Astrel, 2010.
105. Brameier M., Banzhaf W. Linear Genetic Programming. Springer, 2007.
106. Tulupiev A. LNikolenko S. I., Sirotkin A. V. rețele bayesiene. Abordare logico-probabilistă. M.: Nauka, 2006.
107. Markovsky /., Van Huffel S. Prezentare generală a metodelor celor mai mici pătrate totale // Procesarea semnalului. 87(1), 2007.
108. Golub G. H., Van Loan C. F. O analiză a problemei celor mai mici pătrate totale // Journal of Numerical Analysis. 17(1), 1980.
Vă rugăm să rețineți că textele științifice prezentate mai sus sunt postate doar în scop informativ și au fost obținute prin recunoașterea textului disertației originale (OCR). În acest sens, ele pot conține erori asociate algoritmilor de recunoaștere imperfect. Nu există astfel de erori în fișierele PDF ale disertațiilor și rezumatelor pe care le livrăm.
Marcaje rutiere: 3 metode de optimizare a traficului 16 septembrie 2015
Departamentul de Optimizare a Traficului din Centrul de Date SC are în arsenal multe tehnici de combatere a blocajelor de trafic și a punctelor fierbinți de accidente. Despre unele dintre ele am povestit publicației online M24.ru, care a fost publicată luni pe portal, după care canalele TV M24 și Vesti-Moscova au susținut un interviu pe aceeași temă. Judecând după comentarii, nu toată lumea a înțeles esența metodelor, așa că postez versiunea autorului a articolului cu infografiile autorului.
Traficul rutier este prin definiție o zonă cu risc ridicat. Șoferii și pietonii depind de alți utilizatori ai drumului, de condițiile meteorologice și de managementul traficului. Și dacă primii doi factori nu sunt în puterea noastră de a influența, atunci putem și trebuie să facem drumurile cât mai sigure și confortabile, minimizând riscul atât pentru șoferi, cât și pentru pietoni. Există tronsoane de drumuri în Moscova unde situațiile de conflict pot fi corectate cu ușurință cu ajutorul măsurilor locale. Să aruncăm o privire mai atentă la trei dintre ele.
1. Oamenii care conduc drept nu ar trebui să schimbe benzile.
O modalitate foarte promițătoare, dar până acum puțin folosită de optimizare a traficului este schimbarea traiectoriei benzilor, așa-numita canalizare a direcției.
De exemplu, sunt două benzi, dar înainte de intersecție se transformă în patru. Adesea, în astfel de cazuri, pur și simplu adaugă 2 dungi în dreapta. O persoană care conduce pe banda din stânga află brusc că aceasta duce doar spre stânga, iar dacă vrea să meargă drept, este obligat să schimbe benzile! Acest lucru este greșit: traficul drept ar trebui să aibă prioritate și nu ar trebui să existe deloc schimbări inutile de bandă, acestea creează ambuteiaje și situații de urgență. Situația poate fi corectată prin schimbarea traiectoriei benzilor și „îndoirea lor”, astfel încât cei care circulă drept să rămână pe benzile lor și să nu schimbe benzile. Și deoarece acest lucru se face destul de ușor pe o secțiune lungă, șoferii nici măcar nu vor simți această îndoire.
Până la sfârșitul anului, acest lucru se va face pe Bulevardul Andropov lângă stația de metrou Kolomenskaya, pe Zemlyanoy Val în fața Pieței Taganskaya și în Piața Poarta Roșie de pe Inelul Grădinii. Vom crește atât debitul, cât și siguranța, fără lărgirea carosabilului, doar prin schimbarea marcajelor. Astfel, vom economisi și banii orașului: extinderea drumului necesită milioane, sau chiar zeci de milioane de ruble, iar schimbarea marcajelor costă sute de mii, diferența este de la 10 la 100 de ori cu același efect.
2. Ieșiri acoperite de insule
Să luăm ieșirile din Garden Ring către terasamentele Yauza. Trei dintre cele patru ieșiri nu sunt acoperite de insule de trafic, fluxul de la Zemlyanoy Val intră pe o bandă deja ocupată. Acest tipar de trafic duce la un conflict de fluxuri de trafic din cauza acestuia, ieșirea din Garden Ring către Digul Nikoloyamskaya este locul unor accidente constante, adesea cu consecințe grave. Pentru a remedia acest lucru, este necesar să se mărească insulele de siguranță, oferind una dintre cele trei benzi ale terasamentului pentru fluxul din Sadovoy. 
În acest fel, vom „acoperi” ieșirile din Inelul Grădinii către terasamentele Bernikovskaya, Nikoloyamskaya și Poluyaroslavskaya, crescând astfel atât siguranța, cât și debitul. În viitor, intenționăm să facem același lucru la ieșirile din al treilea inel către Bolshaya Tulskaya, de la șoseaua de centură a Moscovei până la Altufevskoye Shosse și în alte locuri.
În același timp, la ieșirile din Zemlyanoy Val către terasamentele Yauza, vom eficientiza spațiul de parcare - va exista o zonă de parcare fără a o împărți în spații separate. Va arăta ca o linie albă întreruptă de aproximativ 100 de metri lungime, tăind o bandă de parcare de 2,5 metri lățime la fiecare ieșire.
3. Îngustarea benzilor
Centrul de date folosește benzi cu lățime redusă de câțiva ani, dar mulți șoferi încă se întreabă: de ce este necesar acest lucru?
Motivul unu: siguranța rutieră. În practica mondială, lățimea benzii depinde de limita de viteză. Cea mai largă bandă la o limită de viteză de 90-130 km pe oră este de la 3,5 la 3,75 metri. Cu o viteză de 50-80 km/h, se folosesc de obicei benzi de 3,25 m Iar pe străzile mici din centrul orașului, unde este permisă deplasarea cu o viteză de 30-50 km/h, benzi cu lățime de. De la 3 la 3,25 m sunt de obicei folosite În multe feluri, este tocmai Lățimea benzilor este răspunsul la întrebarea de ce în Europa șoferii depășesc rar limita de viteză: benzile înguste îngustează spațiul dinamic, iar „apăsarea pedalei” devine. incomod din punct de vedere psihologic. Nu degeaba îngustarea benzii este unul dintre principalele instrumente pentru calmarea traficului.
Motivul doi: eliminarea blocajelor. Adesea, direcții diferite la o intersecție se deplasează în faze diferite, iar adăugarea unei benzi în fața intersecției prin îngustarea lățimii acestora vă permite să creșteți debitul intersecției, eliminând sau reducând semnificativ aglomerația la aceasta. Și uneori în acest fel este posibilă creșterea conectivității rețelei de drumuri prin deschiderea unei noi direcții de mișcare la o intersecție (de exemplu, o întoarcere în U) fără a le deteriora pe cele existente.
Din păcate, în Rusia benzile au peste tot aceeași lățime, 3,5 - 3,75 m, în ciuda limitei de viteză și a altor condiții de trafic. Cu toate acestea, îngustarea benzilor este permisă în GOST R 52289-2004, de care autoritățile capitalei au profitat încă din anii 90, când îngustarea benzilor a fost folosită pentru prima dată la Moscova. Acum există benzi de la 3 până la 3,25 metri pe autostrăzi - autostrăzile Altufevskoye și Leningradskoye (pe Podul Pobeda), pe Bulevardul Vernadsky și Bulevardul Proletarsky, pe tronsoane ale Autostrăzii Varșovia, pe străzile Yeniseiskaya și Kantemirovskaya, strada Bekhterev, pe Novi Kayabat și Tverskayabat . Există benzi de aproximativ 3,3 m lățime chiar și pe a treia centură de pe pasajul Rusakovskaya.
Benzile înguste sunt acum utilizate ca parte a programului My Street. Cu excepția benzii drepte pentru transportul în comun, toate benzile de pe drumurile incluse în program sunt de obicei realizate cu lățime de 3,25 m.
De asemenea, în acest an este planificată creșterea numărului de benzi, îngustând lățimea acestora, pe Bulevardul Andropov din zona metroului Kolomenskoye, pe Inelul Grădinii în zona Pieței Porții Roșii și pe 2nd Cable Proezd. Acest lucru s-a făcut deja pe strada Verkhnie Polya din zona MKAD pentru a îmbunătăți ieșirea din Moscova: acum cei care părăsesc piața Sadovod nu blochează traficul în regiune. Îngustarea benzilor de la intersecția Aleeei Principale și a Pasajului Proiectat Nr. 1217 a făcut posibilă obținerea unei benzi noi pentru viraje la stânga și reducerea ambuteiajelor pe Aleea Principală și Autostrada Entuziastov. Și pe strada Sergius din Radonezhsky, a fost creat o nouă întoarcere prin îngustarea benzilor.
Astfel de măsuri locale pot schimba semnificativ situația rutieră în anumite zone, sporind siguranța în trafic și eliminând blocajele. Pregătirea lor necesită o analiză profundă a fiecărui loc dificil, ținând cont de toate nuanțele de mișcare din acesta. Și această muncă mare și minuțioasă este cea mai bună modalitate de a accelera și de a reduce costul implementării propunerilor.
Desigur, departamentul lucrează în colaborare cu toate departamentele centrului de prelucrare a datelor. În cele din urmă, forțele speciale în sine nu câștigă războiul - doar accelerează victoria.
Optimizarea traseelor tăietorului folosind sisteme CAM a fost mult timp o procedură comună, în special în fabricarea matrițelor. Cu toate acestea, abia recent morile au început să combine această funcție cu tehnici de prelucrare relativ noi și scule speciale de tăiere cu carbură rotativă pentru a optimiza operațiunile de degroșare.
Aceste metode de degroșare (sau frezare dinamică) asistate de CAM iau în considerare arcul de contact al sculei de tăiere și avansul mediu pe dinte. Metoda de ajustare a arcului de contact al sculei folosind traseul sculei calculat de CAM permite producătorilor să mărească viteza de degroșare, să controleze eficient generarea de căldură, să mărească avansul pe dinte și să mărească adâncimea de tăiere, reducând astfel timpul total de prelucrare al piesei, fără adăugând încărcătură suplimentară axului mașinii.
Dependența vitezei de tăiere de arcul de contact și sarcina termică
Arcul de contact al sculei de tăiere este o variabilă independentă care influențează sarcina termică și stă la baza optimizării operațiunilor de degroșare.
Arcul maxim de contact al oricărei scule de tăiere este de 180°, adică diametrul acesteia. În consecință, cu un arc de contact complet, adâncimea radială de tăiere (sau lățimea tăieturii) este egală cu diametrul frezei și poate fi exprimată ca: ae (adâncimea radială de tăiere) = Dc (diametrul frezei).
Prin reglarea arcului de contact, producătorii pot reduce cantitatea de căldură generată în timpul operațiunilor de degroșare. Adâncimea de tăiere crește și, în consecință, arcul de contact va fi, de asemenea, mai mare. Cu mai puțin contact, frecare și, prin urmare, generarea de căldură, între muchia de tăiere a sculei și piesa de prelucrat este redusă. Acest lucru se explică prin faptul că muchia de tăiere a sculei primește mai mult timp să se răcească, timp în care are timp să părăsească tăietura, să facă o revoluție și să revină la tăietură. Temperaturile de funcționare mai scăzute permit viteze de tăiere mai mari și timpi de ciclu mai scurti.
Grosimea medie a așchiilor a unei scule de tăiere (hm) depinde de sarcina fizică și este realizată printr-o combinație de ajustări ale parametrilor precum avansul pe dinte și arcul de contact. Grosimea așchiilor se modifică constant în timpul tăierii, motiv pentru care industria folosește termenul „grosimea medie a așchii” (hm).
Arcul complet de contact (180°) produce cea mai mare grosime a așchiilor în centrul lățimii tăietorului. În consecință, un arc de contact mai mic (la un unghi de contact je mai mic de 90°) reduce grosimea așchiilor, dar face posibilă creșterea avansului pe dinte (fz).
De exemplu, luați în considerare degroșarea unei suprafețe laterale cu o freză de 10 mm la ae 10 mm (arc complet de contact). La acest ae, freza produce grosimea medie maximă a așchiilor/sarcina maximă. La trecerea primului unghi de 90°, freza se deplasează împotriva avansului până când se atinge grosimea maximă a așchii (fz), după care, la trecerea celui de-al doilea unghi de 90°, freza se deplasează de-a lungul avansului, iar grosimea așchii scade din nou la 0. Cu toate acestea, pe măsură ce ae (ae) scade< Dc) до 1 мм (10%) средняя толщина стружки также уменьшится, что позволит повысить скорость черновой обработки за счет увеличения подачи на зуб (fz). При этом фреза снимает меньшее количество материала, но с большей скоростью и с меньшим напряжением инструмента и шпинделя станка, в отличие от процесса с большей глубиной резания и меньшей подачей. При черновой обработке пазов более низкое значение ae также позволяет увеличить ap (глубину резания) и скорость снятия материала.
Modele de tăiere pentru a optimiza degroșarea
Majoritatea furnizorilor de scule de tăiere oferă produse pentru materiale specifice, în timp ce alții, inclusiv , dezvoltă în continuare geometriile sculelor pentru metode avansate de prelucrare. Pentru metodele de degroșare CAM, cel mai important parametru al sculei este controlul așchiilor și cerințele necesare pentru dinți și lungime.
De exemplu, Seco a dezvoltat frezele de înaltă performanță Jabro®-HPM special pentru a oferi un arc complet de contact în timpul degroșării și o adâncime crescută de tăiere pentru îndepărtarea de volum mare a materialului. Aceste freze au o geometrie specială pentru a oferi o productivitate ridicată la prelucrarea materialelor speciale.
Pentru a extinde gama de materiale prelucrate, Seco a modificat recent geometriile cuțitelor din gama Jabro®-Solid² 550 special pentru metode optimizate de degroșare. Designul frezelor are un miez dublu, care oferă stabilitate suplimentară și reduce deformarea sculei.
Seria JS550 include scule mai lungi pe care compania le-a dezvoltat pentru a fi cele mai utile pentru degroșarea buzunarelor adânci și pentru degroșare/frezare dinamică de volum mare. Lungimea instrumentului este de obicei de trei până la patru diametre.
Odată ce se obține un arc de contact stabil, aceste scule prezintă o uzură constantă și uniformă a dinților și o durată de viață mai previzibilă a sculei. Cu toate acestea, prelucrarea cu freze lungi produce așchii mai lungi care sunt greu de îndepărtat din zona de tăiere și din mașină.
Pentru a produce așchii mai mici, care sunt mai ușor de îndepărtat, Seco a modificat designul JS554 L (model lung) adăugând ruptoare de așchii - mici caneluri pe muchiile de tăiere și în zona gâtului sculei. Design-ul modificat al frezei, denumit acum JS554 3C (unde C este rupătorul de așchii), prezintă spărgătoare de așchii distanțate în mod egal la 1 X D (diametrul tăietorului). Astfel, un tăietor cu lungimea de 40 mm și diametrul de 10 mm vă permite să obțineți așchii de cel mult 10 mm lungime, care pot fi îndepărtate cu ușurință din zona de tăiere și să evite blocarea așchiilor în transportorul mașinii.
Frezele de lungime standard sunt, de asemenea, potrivite pentru metode optimizate de degroșare. Folosind una dintre frezele standard JS554 (lungime de tăiere 2 x Dc + 2 mm), Seco a degroșat un buzunar de oțel SMG-3 obișnuit și a obținut același rezultat impresionant ca și cu o freză lungă. Seco a prelucrat freza scurtă la raportul obișnuit de 10% ae:Dc utilizat pentru frezele lungi, dar avansul pe dinte a fost modificat pentru a obține aceeași rată de îndepărtare a metalului.
Cu cât o freză are mai mulți dinți cu un mic arc de contact, cu atât viteza de avans și productivitatea acestuia sunt mai mari. Viteza de avans = numărul de dinți ai tăietorului x avans pe dinte x viteza axului. Frezele convenționale de degroșare au de obicei patru dinți - Seco explorează în prezent posibilitatea unei freze cu cinci caneluri. 
Piese cu forme complexe
Pentru traseele de frezare drepte (în frezarea laterală), arcul de contact rămâne neschimbat după instalare. Cu toate acestea, la prelucrarea pieselor cu forme mai complexe, de exemplu cele care au raze exterioare și interioare, apar inconsecvențe din cauza arcului de contact stabilit.
Când o freză parcurge o cale dreaptă și intră în raza/unghiul interior, arcul său de contact crește, ceea ce înseamnă că parametrii de tăiere nu se mai potrivesc cu arcul de contact real. În cazul în care traseele tăietorului nu pot fi modificate în funcție de situație, aceasta va provoca vibrații, vibrații și chiar ruperea tăietorului.
Pachetele CAM moderne oferă metode de ajustare a traseului special pentru prelucrarea formelor cu raze exterioare/interioare care implică schimbarea arcurilor de contact de-a lungul traseelor standard. Aceste pachete software setează automat viteze de avans diferite pentru a regla arcul de contact și pentru a asigura o grosime uniformă a așchiilor. Pentru a menține un arc de contact uniform, aceste pachete CAM folosesc parametrii de frezare și șlefuire trocoidale atunci când se trece la prelucrarea cu rază. Pe lângă selecția traseului sculei, aceste pachete CAM reduc semnificativ mișcările străine pentru a reduce și mai mult timpii de ciclu.
Folosind o cale optimizată a tăietorului în timpul degroșării și asigurând un arc de contact uniform, raza tăietorului se poate potrivi cu raza interioară fără riscul de încărcare inutilă a frezei, de tăiere sau de preluare a materialului în timpul prelucrării. Acest lucru permite producătorilor să îndepărteze mai mult material pentru fiecare trecere de degroșare, reducând astfel cantitatea de material care trebuie îndepărtată pentru fiecare trecere de finisare, ceea ce duce împreună la timpi de ciclu mai rapid.
Metodele optimizate de degroșare sunt aplicabile și materialelor speciale. Seco a efectuat teste ample pe materiale precum oțel, oțel inoxidabil, fontă, titan, aluminiu și oțeluri de până la 48 HRc. Compania recomandă producătorilor să aplice inițial un raport de 10% ae la un diametru de 5% pentru materiale greu de tăiat, cum ar fi titanul și superaliaje. Seco a stabilit date optimizate de viteză și avans etc. pentru aceste arcuri speciale de contact Producătorii pot utiliza ae mai mare decât cea recomandată, dar în acest caz este necesar să se reducă viteza de tăiere și avansul pe dinte.
În ceea ce privește ap, Seco oferă freze Jabro®-HPM proiectate cu ap până la 2 x D pentru prelucrarea fantelor cu profil complet din oțel (JHP951 și JHP993). În ciuda complexității acestui tip de prelucrare, freza de uz general Seco JS554 3C poate prelucra cu ușurință 4 x D folosind metode optimizate de degroșare.
Alternativ, producătorii ale căror mașini nu sunt potrivite pentru degroșare grea pot pur și simplu să reducă arcul de contact și să utilizeze un traseu de frezare trohoidal. Acest lucru reduce forțele de tăiere și reduce nevoia de putere mare a mașinii, oferind în același timp o productivitate ridicată prin creșterea adâncimii de tăiere.
Când utilizați metode de degroșare pe materiale greu de tăiat, cum ar fi oțelul inoxidabil și titanul, este necesar să utilizați lichid de răcire pe toată lungimea frezei - sus, mijloc și jos. Este important să răciți întregul instrument de tăiere. Când frezați oțel și fontă, producătorii ar trebui să folosească aer comprimat la presiune maximă pentru a elimina așchiile.
Trebuie luat în considerare faptul că producătorii nu vor putea folosi metode de degroșare CAM la programarea mașinii, deoarece programele trebuie create extern folosind pachete speciale de optimizare a traseului tăietorului. Cu toate acestea, la programarea mașinii, producătorii pot introduce manual datele arcului de contact setate de Seco, dar numai pentru operații simple de degroșare cu traiectorie dreaptă sau cicluri de degroșare cu cale trohoidal fixă.
Deoarece metodele optimizate de degroșare sunt ideale pentru freze lungi, Seco a testat arcul de contact pentru sculele de lungime standard. Într-un test, Seco a folosit o freză standard Jabro 554 la o viteză de tăiere de 300 m/min, o adâncime de tăiere de 20 mm, un ae de 1 mm și un avans per dinte de 0,2 mm cu un timp de ciclu de 4 minute. 26 de secunde. După aceasta, specialiștii au schimbat ae la 2 mm și au redus avansul per dinte la 0,1 mm. Și deși rata de îndepărtare a materialului a rămas neschimbată, timpul ciclului de procesare a fost redus la 3 minute și 11 secunde. Timpul de ciclu s-a redus deoarece ae mai mare nu a crescut viteza de procesare, dar a redus numărul de treceri necesare. În consecință, degroșarea piesei a durat mai puțin timp.
Pentru unul dintre clienții săi aerospațiali, Seco a demonstrat beneficiile metodelor de degroșare folosind mașina cu ax BT40 a clientului și una dintre componentele sale. În mod obișnuit, clientul degroșează aceste piese utilizând un traseu normal al sculei și parametri standard de mașină, procesând o singură piesă de prelucrat o oră.
Specialiștii Seco au folosit o freză cu diametrul cel mai mare posibil - o freză lungă JS554 3C cu un diametru de 25 cu sparge așchii. Combinat cu metode de degroșare optimizate și trasee de tăiere, timpul ciclului de degroșare anterior a fost redus la doar 8 minute. În plus, Seco a stabilit că este posibil să se reducă și mai mult timpii de degroșare (posibil până la 6 minute) prin utilizarea unei mașini mai puternice.
Un alt client Seco a avut ocazia de a experimenta beneficiile metodelor optimizate de degroșare și traseul sculelor în componentele auto. Producătorul a reușit nu numai să reducă timpul total al ciclului de la 8,5 minute la 1,1 minute, dar și să mărească durata de viață a sculei de la 80 de părți la 250 de părți pentru o freză. 
Un client Seco care prelucrează matrițe pentru componente de motocicletă a reușit să reducă timpul de prelucrare de la 900 de minute la 400 de minute prin optimizarea traseelor de degroșare și tăiere. Clientul a folosit o freză indexabilă cu avans mare pentru operațiunile de degroșare primară și secundară, apoi a folosit o freză JS554 3C cu diametrul de 25 mm pentru operația primară și a păstrat avansul mare pentru operația secundară.
Concluzie
Arcul de contact și grosimea medie a așchiilor sunt factori cheie pentru operațiunile de degroșare optimizate. Folosind pachete software CAM dedicate pentru a optimiza traseele tăietorului și tehnicile de frezare dinamică, producătorii de astăzi pot controla arcul de contact al sculei de tăiere și pot menține grosimea uniformă a așchiilor. Acest lucru le permite să regleze eficient temperaturile de operare, să aplice viteze de tăiere mai mari și adâncimi de tăiere crescute pentru a reduce semnificativ timpul general al ciclului de prelucrare.
Cu toate acestea, producătorii ar trebui să rețină că sunt necesare pachete speciale CAM pentru programare externă pentru a optimiza degroșarea. Majoritatea furnizorilor de scule așchietoare oferă produse pentru materiale specifice, dar doar câțiva dezvoltă geometrii de scule pentru cicluri de prelucrare deosebit de complexe și trasee de tăiere corespunzătoare. Atunci când folosesc freza potrivită și ciclurile dinamice, producătorii pot crește ratele de îndepărtare a metalului cu până la 500% în comparație cu metodele tradiționale de prelucrare.
Puteți descărca cataloagele de scule Seco și puteți obține informații despre acest producător folosind acest link:
Încărcare...