Текущий выпуск Номер 2, 2026 Том 18

Все выпуски

Результаты поиска по 'нечеткая система управления':
Найдено статей: 7
  1. От редакции
    Компьютерные исследования и моделирование, 2019, т. 11, № 3, с. 363-365
    Просмотров за год: 20.
  2. От редакции
    Компьютерные исследования и моделирование, 2021, т. 13, № 1, с. 5-8
  3. От редакции
    Компьютерные исследования и моделирование, 2022, т. 14, № 6, с. 1217-1219
  4. От редакции
    Компьютерные исследования и моделирование, 2024, т. 16, № 4, с. 821-823
  5. Чуканов С.Н., Першина Е.Л.
    Формирование оптимального управления нелинейным динамическим объектом на основе модели Такаги–Сугено
    Компьютерные исследования и моделирование, 2015, т. 7, № 1, с. 51-59

    В работе рассмотрен алгоритм нечеткой системы управления существенно нелинейным динамическим объектом. Для решения нелинейной задачи оптимального управления предлагается использовать линейно-квадратичное регулирование (LQR — linear quadratic regulator) с моделью Такаги–Сугено (Takagi–Sugeno). Алгоритм может быть использован для проектирования систем оптимального управления детерминированными нелинейными объектами. Предложено использование алгоритма функционирования оптимальной системы управления для управления вращательным движением летательного аппарата.

    Ключевые слова: система управления, вращательное движение твердого тела, модель Такаги–Сугено, нечеткая система управления.
    Просмотров за год: 2.
  6. Никитюк Ю.В., Марченко Л.Н., Сердюков А.Н., Бруттан Ю.В.
    Моделирование лазерной полировки кварцевого стекла
    Компьютерные исследования и моделирование, 2026, т. 18, № 2, с. 399-421

    Лазерная полировка является перспективной технологией финишной обработки изделий из кварцевого стекла, позволяющей устранять дефекты подповерхностного слоя, возникающие при механической обработке. Однако сложность и нелинейность физических процессов, протекающих при лазерном воздействии, затрудняют подбор оптимальных технологических режимов. Целью данной статьи является разработка, сравнительный анализ и применение высокоточных прогностических моделей для предсказания и оптимизации основных показателей процесса лазерной полировки кварцевого стекла. На основе верифицированной конечно-элементной модели, реализованной в среде ANSYS, был сгенерирован набор данных о температурных полях и полях напряжений при различных сочетаниях технологических параметров. Этот набор данных использовался для построения и верификации четырех типов прогностических моделей: полиномиальной регрессии, нечеткой системы вывода (Fuzzy Logic), адаптивной нейро-нечеткой системы (ANFIS) и нейронной сети типа многослойный персептрон (MLP). Качество моделей оценивалось на тестовой выборке с использованием статистических метрик МAE, RMSE, MAPE, $R^2$, $R^2_{Adj}$. Сравнительный анализ моделей показал значительное превосходство нейросетевой модели MLP, которая продемонстрировала наивысшую точность прогнозирования для всех выходных параметров, достигнув значений скорректированного коэффициента детерминации ($R^2_{Adj}$) выше 0,97 и средней абсолютной процентной ошибки (МАРЕ) в диапазоне 0,7–2,8%. Использование этой модели в качестве суррогатной функции совместно с генетическим алгоритмом позволило успешно определить оптимальные технологические параметры. Разработанная нейросетевая модель MLP является надежным и высокоточным инструментом не только для прогнозирования, но и для оптимизации результатов лазерной полировки кварцевого стекла СО2-лазером. Она способна эффективно аппроксимировать сложные нелинейные зависимости в процессе и может служить основой для создания интеллектуальных систем управления и оптимизации данной технологии.

    Ключевые слова: лазерная полировка, ANSYS, моделирование, регрессия, нечеткая система вывода, ANFIS, нейросетевая модель, оптимизация.
  7. Ветчанин Е.В., Тененев В.А., Шаура А.С.
    Управление движением жесткого тела в вязкой жидкости
    Компьютерные исследования и моделирование, 2013, т. 5, № 4, с. 659-675

    Решена задача оптимального управления движением мобильного объекта с внешней жесткой оболочкой вдользаданной траектории в вязкой жидкости. Рассматриваемый мобильный робот обладает свойством самопродвижения. Самопродвижение осуществляется за счет возвратнопоступательных колебаний внутренней материальной точки. Оптимальное управление движением построено на основе системы нечеткого логического вывода Сугено. Для получения базы нечетких правил предложен подход, основанный на построении деревьев решений с помощью разработанного генетического алгоритма структурно-параметрического синтеза.

    Ключевые слова: оптимальное управление движением, самопродвижение, генетический алгоритм, структурно-параметрический синтез, деревья решений, нечеткая логика.
    Просмотров за год: 2. Цитирований: 1 (РИНЦ).

Журнал индексируется в Scopus

Полнотекстовая версия журнала доступна также на сайте научной электронной библиотеки eLIBRARY.RU

Журнал входит в систему  Российского индекса научного цитирования.

Журнал включен в базу данных Russian Science Citation Index (RSCI) на платформе Web of Science

Международная Междисциплинарная Конференция "Математика. Компьютер. Образование"

Международная Междисциплинарная Конференция МАТЕМАТИКА. КОМПЬЮТЕР. ОБРАЗОВАНИЕ.

Website Copyright © 2009–2026 Институт компьютерных исследований