Введение
ГЛАВА 1. Анализ математических методов моделирования и численных методов оптимизации в задачах оптимизации систем прогнозирования граничных состояний сложного объекта 16
1.1. Анализ задач моделирования при оптимизации систем прогнозирования достижения граничных состояний сложного объекта 16
1.2. Основные проблемы математического моделирования и численных методов оптимизации в задачах прогнозирования риска достижения граничных состояний 24
1.3. Основные проблемы математического моделирования и численных методов оптимизации в задачах отбора и формирования прогностических признаков 31
1.4. Основные проблемы математического моделирования и численных методов оптимизации при разработке методов планирования процесса натурного эксперимента для систем прогнозирования граничных состояний. 41
1.5. Структура дуальной вычислительной среды для решения задачи оптимизации систем прогнозирования граничных состояний сложного объекта 49
Выводы первой главы 53
ГЛАВА 2. Разработка математических моделей прогнозирования риска достижения объектом граничного состояния 55
2.1. Моделирование риска потери управляемости сложной системы с помощью d-оценок 55
2.2. Исследование свойств оценок риска для некоторых базовых классов плановых траекторий 64
2.3. Прогнозирование изменения параметров системы с помощью
комитета нейроэкспертов для получения оценок будущего риска 72
Выводы второй главы 82
ГЛАВА 3. Формирование и исследование оптимизационных моделей и численных методов минимизации избыточности систем прогнозирования достижения граничных состояний 83
3.1. Построение оптимизационных моделей и формирование эквивалентных задач оптимизации 83
3.2. Разработка алгоритмов решения задач минимизации избыточности систем прогнозирования достижения граничных состояний 98
3.3. Минимизация избыточности систем прогнозирования с использованием репликативных нейронных сетей 130
Выводы третьей главы 130
ГЛАВА 4. Разработка и исследование моделей и алгоритмов оптимизации надежности систем прогнозирования граничных состояний . 138
4.1. Оптимизационная модель задачи повышения надежности системы прогнозирования граничных состояний при многовариантном резервировании ее компонентов 138
4.2. Метод ветвей и границ для решения задачи повышения надежности системы прогнозирования граничных состояний при многовариантном резервировании ее компонентов 145
4.3. Генетический алгоритм для решения задачи повышения надежности системы прогнозирования граничных состояний при многовариантном резервировании ее компонентов 158
4.4. Формирование процедур нейросетевого резервирования при решении задачи повышения надежности системы прогнозирования граничных состояний 167
Выводы четвертой главы 169
ГЛАВА 5. Построение и исследование моделей и алгоритмических процедур оптимизации процессов восстановления исходного состояния сложного объекта 171
5.1. Решение задачи оптимизации восстановления исходного состояния сложного объекта в нечеткой многокритериальной постановке 171
5.2. Применение растущей нейронной сети для решения задачи оптимизации восстановления исходного состояния сложного объекта
в квадратичной постановке 193
Выводы пятой главы 200
ГЛАВА 6. Анализ эффективности разработанных процедур математического моделирования и численной оптимизации по результатам вычислительного эксперимента и использования при проведении испытаний ЖРД. 201
6.1. Анализ эффективности решения задачи прогнозирования риска достижения граничных состояний с помощью нейросетевых комитетов. 201
6.2. Анализ эффективности разработанных процедур минимизации избыточности систем прогнозирования граничных состояний. 205
6.3. Анализ эффективности алгоритмов оптимизации надежности систем прогнозирования граничных состояний. 217
6.4. Анализ эффективности алгоритмических процедур оптимизации процессов восстановления исходного состояния сложного объекта 229
6.5. Анализ эффективности разработанных алгоритмов при использовании их в задачах разработки диагностических процедур и управления наземными огневыми испытаниями ЖРД 237
Выводы шестой главы 246
Заключение 249
Список использованной литературы 251
