Кожухотрубный конденсатор WTK CF 190 Набережные Челны

В основе функционирования иммунной системы лежит принцип клонального отбора.

Пластины теплообменника Ридан НН 43 Рубцовск Кожухотрубный конденсатор WTK CF 190 Набережные Челны

Программа позволяет создавать такие файлы для указанного числа и диапазона изменения параметров. С целью выявить параметр p или t , оказывающий наибольшее влияние на C, взяты различные диапазоны их изменения: Файл f1 был сформирован вручную. Данные файла на диаграмме имеют вид спирали, тогда как другие равномерно распределены по области значений. Первая группа алгоритмов, включающая алгоритмы с номерами 0, 1, 2, 3, 4, 5 табл.

Шеннона и зависящей от наличия на изображении мелких деталей [13, с. Ее суть в том, что для представления в памяти ЭВМ сжатого изображения с мелкими деталями требуется больше единиц информации, чем без таковых. В противовес этому информация о расположении остальных объектов важна. Влияние инверсии заметно в табл. В пяти случаях из шести лучшими оказываются результаты, получаемые с помощью алгоритма 2.

Рассмотрим вопрос, нельзя ли использовать для решения задачи теорию методов одномерной оптимизации. Если просто делить отрезок пополам, как в методе деления отрезка пополам [12, с. Для выявления степени влияния p относительно t в алгоритме 29 t бралось в произвольной степени. Установлено, что оптимальной является степень в диапазоне [1.

Несмотря на логичность рассуждений, получаемые вышеперечисленными алгоритмами размещения редко идеальны. В таблице 1 это алгоритмы 11— Они работают аналогично первой группе алгоритмов, но происходит размещение двух объектов данный и предыдущий за шаг две координаты. Поэтому предложена вторая группа алгоритмов с 23 по 29 , основанная на выборе объекта каждый раз того, со значением ti которого получится наибольшая сумма произведений с t для оставшихся невыбранными: В таблице 1 через M t обозначена ожидаемая сумма множимых на t при делении на их число это математическое ожидание.

В алгоритме 25, дающем иногда наилучший результат, математическое ожидание берется от произведения значимостей и ширин остальных объектов, не внесенных в расписание. Альтернативные алгоритмы Первые три группы алгоритмов основаны на первоначальной перестановке объектов, будь то сортировка или учет математического ожидания.

Затем они работают однообразно — очередной объект или два ставятся в наилучшую позицию. В итоге какова бы ни была перестановка, она сама по себе не гарантирует, что расписание станет идеальным, так как впоследствии может оказаться, что объект надо было размещать не туда, где он уже расположен.

Выбор объектов тоже должен быть, так как иначе ни один объект не будет размещен. Таким образом, необходимо изменить поведение алгоритма после перестановки. Как альтернатива, в [6] предложен метод, основанный на объединении объектов в кластеры. Кластеры составлялись из объектов так, чтобы заполнить временной интервал приблизительно целое число раз и иметь примерно равную сумму значимостей этих объектов на протяжении временного интервала чтобы манипулировать с ними как с единым целым.

Если алгоритм 7 применить к расписанию учебных занятий, а затем выполнить стохастическую оптимизацию [9, с. В основе метода [15] лежит имитация отжига металла, подразумевающая медленное снижение температуры. В случае отжига происходит минимизация энергии атомов, состоящая в их перемещении из одной ячейки кристаллической решетки в другую. Вероятность перемещения уменьшается с понижением температуры, особенно это касается новых положений с большей энергией.

Интерпретируя метод для набора параметров, отметим, что случайный переход к новому набору параметров возможен не только если он в итоге лучше, но и если хуже предыдущего. Рассматриваемая программа реализует и этот метод. Однако при условиях [8] здесь меньше ограничений и слагаемых целевой функции, чем в расписании учебных занятий, поэтому результаты все же отстают от наилучших результатов, достижимых алгоритмом 1.

Например, для файла f1 частное значений C, получаемых, соответственно, имитацией отжига и алгоритмом 1, составляет от 1, до 1,, а время выполнения становится недопусти- мо большим. Для разработки другого подхода рассмотрим пример, проиллюстрированный на рис. Рассматривается изложенная выше задача ШИМ мощности, которая возникает при управлении группой сталеплавильных электропечей, а также группой электродвигателей в современной электронной технике во втором случае токи маломощные, порядка 10 А.

Здесь для наилучшей особи, полученной в программе, определялось значение влияния объектов на возможный последующий объект по моментам времени, т. Из рисунка 4 видно, что у решения, относящегося к оптимальным согласно определению оптимальности [3] в отличие от ми- 50 0 0 10 20 30 40 50 60 70 80 90 Дискретные момент времени T, с Рис.

Результаты работы моделирующей программы показывают, что для расписаний, более отдаленных по значению C от оптимального, соответствующие графики имеют больший разброс значений. Используя терминологию теории случайных процессов, можно сказать, что, чем меньше среднеквадратичное отклонение S T , тем C меньше, т.

Данный фактор учитывают два последних алгоритма, аналогичные второй группе алгоритмов, но их цель — минимизировать не C, а среднеквадратичное отклонение S T. Алгоритм 33 работает со среднеквадратичным отклонением относительно среднего значения S, 34 — относительно нуля. Для разных входных данных лучше то один, то другой алгоритм в табл. В программе также реализован метод мультистарта [14], комбинирующий метод Монте-Карло, называемый методом статистических испытаний [12, с.

Метод Монте-Карло состоит в многократной генерации псевдослучайных наборов входных параметров и выборе из этих наборов наилучшего. Для каждого набора вначале производится однокоординатный спуск. Последний состоит в последовательном изменении каждой координаты до значения, оптимального при остальных неизменных координатах, итеративно, пока ни одно из изменений не приведет к улучшению. Работает метод мультистарта долго, его результаты значительно хуже, чем в других предложенных алгоритмах.

Для решения задачи предлагается новый алгоритм, оптимизирующий рассмотренным выше методом имитации отжига [15] результат сортировки исходных данных, т. Исходные данные для алгоритма: Последовательность номеров отсортированного списка обозначить как отправную точку s в n-мерном пространстве.

Вычислить C s по формуле 1 , завершив для этого выбранный алгоритм. Число выполненных итераций j: В окрестности s, определяемой разбросом R, выбрать точку s1 псевдослучайной перестановкой двух или более номеров s. Разместить объекты в последовательности, задаваемой s1 в относительно оптимальные позиции расстановка их поочередно в наилучших на момент расположения позициях, выполняя для этого обзор каждой из m позиций для вновь располагаемого объекта.

Вычислить C s1 в соответствии с полученным размещением. Иначе перейти на 2. Вычислительные эксперименты показали, что для модели в большинстве случаев наилучшие результаты получаются при использовании алгоритмов 16, 24 и Данная программа зарегистрирована в Реестре программ для ЭВМ Федеральной службы по интеллектуальной собственности [5]3. При машинном переводе график зависимости целевой функции от времени недоступен, поэтому алгоритмы четвертой группы, основанные на использовании среднеквадратичного отклонения, оказываются непригодны.

При автоматизированном переводе текстов целесообразно применять алгоритм 25, позволяющий проводить адаптивный выбор, когда при решении о предпочтительном варианте перевода очередного слова необходимо отдельно учитывать ожидаемую в дальнейшем его смысловую связь со всеми еще не выбранными вариантами перевода слов предложения и отдельно — с уже выбранными. Проведенные исследования в области перевода текстов показали также эффективность метода мультистарта.

Для применения рассмотренных алгоритмов к задаче перевода программа [7] модифицирована, и выявлено, что наибольшее время занимает работа генетического алгоритма. Использование метода имитации отжига для минимизации непосредственно целевой функции происходит значительно быстрее, но для минимизации результатов сортировки также медленно.

Наибольшей скоростью работы отличается алгоритм Все алгоритмы подбирают переводные слова из близких по смыслу областей деятельности. Указанные приложения рассматривались в рамках дисциплин, преподаваемых автором. Исходная постановка задачи [8] была использована как олимпиадное задание на факультете дизайна и компьютерных технологий. При этом часто удается получить лучшее значение C, чем для любого из ранее реализованных алгоритмов.

Время вычислений составило 40 с, но для ускорения можно изменить параметры за счет увеличения C. Однако время значительно снижается при отказе от использования имитации отжига, если вместо этого использовать случайный поиск случайная перестановка нескольких элементов цепочки. Платой за это является увеличение целевой функции примерно до значений, достигаемых генетическим алгоритмом.

Программа для исследования применимости алгоритмов решения задачи размещения к исходным данным с задаваемыми статистическими характеристиками. Стохастическая оптимизация расписания на сетях Петри. Введение в эволюционное моделирование: Принципы проектирования систем визуальной информации. Ulyanov, the city of Cheboksary, dimitrie1 yandex. A number of scheduling algorithms optimising target function were developed and comparative analysis was done.

A simplified mathematical timetable modelis used. Computational experiments were made and the results obtained for various input data are considered Keywords: Эволюционное построение антител и использование нечеткой адаптивно-резонансной нейронной сети позволяет адаптировать алгоритм обучения нейроконтроллера под решение оптимизационной задачи. Описана возможность использования такого рода нейронных сетей для построения адаптивного маршрутизатора информации в сети связи и обеспечения защищенности его структуры от целенаправленного разрушения.

Введение С ети на основе радиальных базисных функций РБФ являются нелинейными многослойными сетями прямого распространения [1, 2]. Процесс обучения такой сети заключается в подборе ее линейных параметров весов выходного слоя , адаптации нелинейных параметров радиальных функций и определении оптимального количества базисных функций, каждой из которых соответствует один скрытый нейрон.

Для повышения эффективности обучения РБФ в статье предложен гибридный алгоритм обучения на основе параллельного иммунного алгоритма с механизмом адаптации популяции антител [3], для решения конкретной задачи, на основе аппарата нечеткой логики и эволюционных алгоритмов [4, 5]. Развитие эволюционных вычислений для повышения эффективности решения задач обучения и настройки нейронных сетей ведется по пути создания новых мето- дов, которые могут динамически изменять параметры алгоритма обучения и использовать различные варианты распараллеливания процессов обработки информации [1].

Указанным требованиям удовлетворяют искусственные иммунные системы, которые и обладают такими свойствами, как внутренний параллелизм и возможность осуществлять контроль развития популяции антител. В данных системах антигены рассматриваются как задача, которую необходимо решить, а антитело — как решение задачи [3].

В основе функционирования иммунной системы лежит принцип клонального отбора. Антитело, распознавшее антиген, стимулируется и продуцирует антитела одной специфичности. Клонируемые клетки могут значительно увеличивать размер популяции антител. Такое увеличение численности популяции клонов дает возможность быстро достичь эффективной концентрации искусственных антител.

Поэтому использование нечеткого управления для модификации и клонирования антител в данной работе оказывается наиболее полезным, так как процессы воспроизводства и изменения решений достаточно сложны для анализа с помощью количественных оценок. На основе обученной с помощью нечеткого параллельного иммунного алгоритма радиально-базисной нейронной сети рассмотрим построение маршрутизатора цифровой информации и возможность его использования в каждом узле компьютерной сети дистанционно-векторная маршрутизация [6].

Данный алгоритм маршрутизации необходим для повышения способности сети к самоорганизации и ее выживанию в условиях деградации, т. В задачах обеспечения своевременной доставки информации особая роль отводится информационной структуре, определяющей следующий пункт в маршруте продвижения данных. Изменение внутренних компонентов маршрутизатора может привести к потере информации или ее искажению злоумышленниками.

Все компоненты маршрутизатора необходимо защитить от любой возможности их изменения, что приведет к построению маршрутов, не предусмотренных системой. Но такую модификацию можно осуществить, только если существует возможность спрогнозировать состояние внутренних компонентов маршрутизирующей структуры в определенные моменты времени.

В противном случае маршруты будут похожи на случайные переходы от узла к узлу, что сразу же станет признаком неисправности маршрутизатора. В данной работе рассмотрен алгоритм инициализации начального состояния РБФ сети для исключения возможности фальсификации алгоритма маршрутизации.

В каждом узле компьютерной сети размещается РБФ, получающая сведения об остальных узлах сети и принимающая решение о дальнейшем маршруте продвижения информации [7]. В настоящей работе предложен способ организации взаимодействия адаптивных маршрутизаторов друг с другом для оценки состояния сети и выбора правильного маршрута передачи информации.

На вход радиально-базисной сети будет подаваться информация о состоянии компьютерной сети. Количество выходов в РБФ будет соответствовать количеству исходящих соединений, т. Необходимо оптимальным образом выбрать количество входных рецепторов нейроконтроллера, определить количество нейронов в скрытом слое радиально-базисной сети, оптимизировать параметры базисной функции: Так как на каждом узле компьютерной сети будет размещен адаптивный маршрутизатор, необходимо иметь возможность быстрой подстройки параметров нейроконтроллера, если происходит изменение топологии сети связи например, изменилось количество исходящих соединений.

Для решения поставленных задач в данной работе был построен параллельный иммунный алгоритм с контролем развития популяции антител на основе аппарата нечеткой логики. Искусственный иммунный алгоритм оптимизации функционирует на основе принципов иммунитета живых организмов — соматической теории и сетевой гипотезе [3].

Сетевая гипотеза основана на возможности контроля развития популяции за счет взаимного распознавания антител и контроля численности. В результате в естественной иммунной системе осуществляется поддержание разнообразия антител и реализуется контроль над их численностью. Построенная на основе данных принципов искусственная иммунная система обладает гибкими способностями для обработки информации.

По аналогии с естественной иммунной системой, молекулы в искусственной иммунной системе могут быть представлены в виде совокупности параметров объектов, выраженных в векторной форме [8]. Математически обобщенная форма любой молекулы в пространстве может быть представлена как строка свойств длины L, которая может состоять из атрибутов любого типа, таких как вещественные числа, целые числа, биты или символы.

Тип атрибутов обычно зависит от предметной области задачи, которую решает искусственная иммунная система. С точки зрения задачи распознавания, связь между антителами или между антителом и антигеном вычисляется как мера расстояния или мера аффинности между соответствующими строками свойств.

Аффинность антитела — это скалярная величина оценки, показывающая близость результата к оптимальному значению. В качестве аффинности в данной задаче используется значение среднеквадратичной ошибки обучения сети РБФ, чем она меньше, тем лучше антитело. Таким образом, антиген можно рассматривать как задачу, которую необходимо решить, а антитело — как решение задачи. В качестве популяции антигенов выступает область всех возможных параметров РБФ.

Каждое антитело кодирует количество входов нейроконтроллера данный параметр в основном зависит от задачи, которую необходимо решить, но в связи с тем, что необходимо оптимизировать работу сети для решения задачи маршрутизации, в процессе оптимизации параметров необходимо учесть и размерность входного пространстОпределение оптимального количества базисных функций Адаптация параметров радиальных функций: Структура искусственного антитела показана на рис.

Под кодирование количества базисных функций отводится 20 бит информации, этот параметр определяет количество радиально-базисных нейронов в скрытом слое сети РБФ. Под параметрами радиально-базисных функций подразумеваются центры узлов и параметры ширины функций скрытого слоя. Выбор типа радиальнобазисной функции осуществляется с помощью третьего параметра, под кодирование которого отводится 4 бита.

Кроме наиболее популярного гауссиана: В нейроконтроллер последовательно подставляются параметры, закодированные в каждом из антител популяции. Вычисляется ошибка обучения на фиксированном множестве примеров для каждого антитела. Чем меньше ошибка обучения, т. Основа видоизменения решений в иммунном алгоритме представляет собой использование операторов мутации для антител [3].

Данные типы перестроек играют важную роль в естественном иммунитете, так как они позволяют получать новые антитела. Использование классических операторов мутаций является не всегда эффективным, потому что низкий процент изменения антитела может не повлиять на решение. Второй этап мутации антител предназначен для изменения информации непосредственно в кубической структуре, для чего используются точечные иммунные операторы.

Выбирается один из кубиков и к битам, которые он содержит, применяют одно- и двухточечную мутацию и одноточечную инверсию [5]. В нечетком иммунном алгоритме предлагается использовать адаптивный подход, который позволяет динамически изменять параметры мутации популяции антител. Для этого необходимо вычислить среднюю функцию аффинности Affmean для всех антител популяции.

Определяются Affmax и Affmin в популяции. После необходимо учесть и внутреннюю структуру антител — чем она разнообразней, тем меньше преобразований надо произвести над популяцией антител. Для этого вычисляется максимальное Манхэттенское расстояние 2 Distmax в данной популяции антител. Фрагмент нечетких правил для управления оператором мутации представлен в табл. Комарцова Поэтому в поставленной задаче предлагается использовать два этапа мутации антител.

Первый этап предполагает радикальное изменение структуры антитела. Все антитела, присутствующие в системе, упаковываются в трехмерный параллелепипед, как показано на рис. Так как разрядность антитела равна битам, то длина одной стороны фигуры формируется из бит, и далее из антител формируется горизонтальный срез. Количество антител в срезе зависит от размера популяции, в срезе данной задачи было упаковано по 40 антител.

Таких срезов — Получили структуру, которая в упакованном виде содержит антител. Таким образом, получаем кубические структуры, в которых содержится информация из всей популяции антител. Операция мутации заключается в выборе в горизонтальном или вертикальном срезе одного кубика и его перемещение на место другого кубика из того же среза, что приведет к изменению множества антител.

Так как антитела упакованы по горизонтали, то возможна перестановка кубов внутри одного антитела, что приведет к значительному изменению всей структуры антитела. Вероятность этой перестановки должна быть достаточно мала и определяться по закону распределения Пуассона закон редких событий [10]. Из представленной таблицы можно извлечь, например, следующее правило: Далее по правилам нечеткой логики, зная вид функции принадлежности рис.

В искусственном иммунном алгоритме особое место занимает клонирование антител [3], которое в данной работе выполнялось обратно пропорциально аффинности: Определенное количество антител подвергается копированию, а остальные уничтожаются, так как они не проходят проверку по значению аффинности. Клонирование позволяет провести поиск во многих направлениях, основываясь на полученных лучших решениях, что приводит к получению оптимального решения за меньшее число итераций работы алгоритма.

Иммунным алгоритмам свойственен внутренний параллелизм и возможность получения нескольких альтернативных решений. Поэтому одним из способов распараллеливания иммунного алгоритма является одновременное развитие нескольких популяций, взаимодействие между которыми осуществляется с помощью механизма миграций [11]. Событие, по которому популяции начинают взаимодействовать между собой и обмениваться решениями, наступает, когда сумма отклонений функции аффинности Affmax в текущем поколении антител и Affmax за последние k поколений не превосходит некоторого числа q, т.

Во время обмена антителами происходит ранжирование всех антител по функции аффинности по возрастанию. Из каждой популяции удаляется процент худших антител, и они заменяются антителами из другой популяции. Функции принадлежности нечетких множеств, используемых в базе правил, приведенных в табл. Простое удаление худших антител может привести к потере определенной части информации, что приводит к неэффективному функционированию алгоритма обучения и увеличению времени на поиск оптимального решения.

Для того чтобы сохранить информацию, накопленную в антителах, был использован адаптивный метод кластеризации по структуре, основанный на применении нечеткой нейронной сети ART — 1 [1]. Сеть обучается без учителя и реализует простой алгоритм кластеризации, в соответствии с которым первое антитело считается образцом первого кластера.

Следующее антитело сравнивается с образцом первого кластера. Антитело принадлежит первому кластеру, если расстояние до образца первого кластера меньше порога. В противном случае второе антитело — образец второго кластера. Этот процесс повторяется для всех следующих антител. После того как вся популяция антител будет разбита на кластеры, вычисляется средняя аффинность каждого кластера.

Антитела сначала удаляются из худшего кластера и далее из всех кластеров по порядку в порядке аффинности. Это позволяет сохранить разнообразную структуру антител. В рассматриваемом алгоритме методы нечеткой логики используются для управления параметром сходства сети ART — 1, и нечеткость вводится на уровне задания приращений параметра сходства, в зависимости от ситуации, возникающей при кластеризации [12].

Регулирование параметра сходства необходимо для поддержки необходимого числа кластеров в популяции, на которые ART — 1 разобьет исходную популяцию антител. Поддержание постоянного количества кластеров необходимо для функционирования механизма генерации антител, который будет рассмотрен ниже. Функции принадлежности и база правил для нечеткой модели, производящей настройку ART — 1 Таким образом, в алгоритме обучения нечеткой сети ART — 1 после проведения кластеризации необходимо определить величину изменения параметра сходства, который позволит получить оптимальное количество кластеров.

Процедуру определения изменения параметра сходства и построение правил нечеткой логики осуществляют в соответствии с нечеткой моделью [13], приведенной на рис. Алгоритм работы данной модели следующий: Проведем разбиение популяции антител на кластеры с помощью нейронной сети ART — 1.

Пусть число кластеров, которое нам необходимо, равно Na, а количество полученных кластеров Nr. Если Na не равно Nr, то требуется подстройка параметра сходства для нейронной сети ART — 1 с помощью нечеткой модели. Алгоритм продолжает работу, пока не будет настроен параметр сходства для получения необходимого количества кластеров. На основе рассмотренных методов алгоритм обучения нейроконтроллера можно представить следующим образом: Задать обучающую и тестовую выборку РБФ-сети.

Для генерации антител в настоящей работе был использован параллельный генетический алгоритм CHC Cross-population selection, Heterogeneous recombination and Cataclysmic mutation [1, 5]. Для скрещивания используется разновидность однородного кроссинговера, при котором потомку переходит ровно половина битов каждого родителя. Основная идея предложенного подхода базируется на элементах соматической теории.

Каждое антитело кодируется определенными генами разных хромосом. В пределах популяции гены хромосом соединяются друг с другом случайным образом, и получается антитело, которое несет в себе решение задачи рис. В результате решение получается путем случайной перекомбинации отдельных генов, и отсут- жет быть получена на основе экспертных оценок.

Задать функцию аффинности в виде: Сгенерировать антитела в соответствии с топологией нейроконтроллера. На основе имеющейся популяции антител РБФ-сети получают структуру, близкую к оптимальной на основе выполнения операций рекомбинации, отбора и гипермутирования антител.

Качество получаемых решений оценивают по значению аффинности, которое служит мерой приспособленности вариантов решения. Затем последовательность, закодированную в антителе, декодируют рис. Для более эффективного поиска оптимального решения и быстрой сходимости алгоритма необходимо обеспечить обратную связь между генетическим и иммунологическим алгоритмами.

Для этого те кластеры, на которые нечеткая ART — 1 разделяет популяцию антител, разбиваются на две составляющие с помощью метода опорных векторов [2]. В связи с тем, что гарантировать линейную разделимость антител в кластере в общем случае не представляется возможным, используется метод опорных векторов с мягким зазором.

В результате разделение кластера становится не очень жестким. После получения двух наборов антител из одного кластера, половина каждого набора остается в иммунном алгоритме, а две другие половины антител добавляются к генетическому материалу алгоритма CHC для использования их информации при генерации новых антител.

В результате работы алгоритма обучения будет получено антитело, в котором закодирована оптимальная структура РБФ-сети. Веса от скрытого до выходного слоя настраиваются с использованием градиент- ного алгоритма, минимизирующего функционал ошибки: Градиентный алгоритм обучения применяется для настройки весов, а также центров и ширин радиально-базисных функций: Сравнение эффективности работы приведенного выше модифицированного иммунного алгоритма и стандартного градиентного алгоритма настройки РБФ-сети приведено на рис.

Алгоритм защиты маршрутизатора В данной работе применяются алгоритмы, для нормальной работы которых не- Рис. Для исключения проблемы линейности необходимо использовать нелинейные методы генерации случайных чисел с надежным источником энтропии. Информационная энтропия — мера хаотичности информации [8]. Источники энтропии используются для накопления энтропии и получения из нее начального значения, которое будет использовано генератором случайных чисел для формирования случайных последовательностей.

Создание надежного источника энтропии позволит генератору производить последовательность, близкую к случайной, так как устраняется недостаток генератора псевдослучайных чисел, использующего один раз для процесса инициализации случайную величину. В случае использования для генератора качественных случайных величин выдаваемые им последовательности будут приближаться к случайным.

Источники энтропии зависят от реализации. При накоплении необходимого количества энтропии его можно использовать для создания начального значения. В основе физического источника энтропии могут лежать различные процессы: В настоящей работе была разработана электрическая схема, выступающая в каче- обходимо постоянно формировать последовательности псевдослучайных чисел: Нейросетевой маршрутизатор, используемый в настоящей работе, содержит множество параметров, состояния которых перед началом работы системы желательно определять случайным образом.

Это необходимо для обеспечения безопасности самой системы, так как желательно, чтобы в произвольные моменты времени система находилась в случайном состоянии, которое трудно спрогнозировать. Такие методы генерации псевдослучайных чисел, как линейные конгруэнтные генераторы, сдвиговые регистры с линейной обратной связью, аддитивный генератор чисел имеют линейную алгебраическую структуру, что позволяет раскрыть механизм генерации чисел [8, 14].

Становится возможным получить порождающий полином и его начальные состояния, который генерирует числа данной последовательности, на основе информации, получаемой при наблюдении генерируемых чисел. В результате становится возможным провести анализ возможных состояний маршрутизатора и путем измене- Модуль измерения напряжения на конденсаторе Конденсатор А Модуль контроля сопротивления в цепи заряда R1 R2 Контроль времени заряда Источник питания R3 Система балансировки сопротивлений R4 Конденсатор B Контроль времени заряда Модуль измерения напряжения на конденсаторе Модуль контроля сопротивления в цепи заряда Рис.

Основу данного источника составили две системы: Вторая система система балансировки сопротивлений выполняла функцию компенсации сопротивления в цепи заряда каждой емкости, с целью свести разницу во времени заряда двух емкостей до максимального напряжения к минимуму. В результате этих попыток двух систем создать баланс во всей системе перезаряда емкостей возникает стохастический процесс, который может быть положен в основу работы источника энтропии.

Рассмотрим назначение отдельных блоков: Модуль контроля сопротивления в цепи заряда. Данный модуль производит изменение сопротивления в цепи заряда в зависимости от напряжения на противоположном конденсаторе. В качестве основного элемента здесь может быть использован полевой транзистор с изолированным затвором и N-каналом 2N , вывод затвора которого подключен к положительному выводу электролитического конденсатора большой емкости мкФ.

Сток транзистора подключен к катоду светодиода оптопары 4N В результате заряда конденсатора напряжение между истоком транзистора и затвором будет расти, что приводит к росту напряжения на фотодиоде и постепенному открыванию фототранзистора оптопары. В результате при повышении напряжения на конденсаторе А происходит уменьшение сопротивления в цепи заряда конденсатора В и наоборот.

Если назначение предыдущего блока — создание неопределенности в процессе заряда конденсаторов, то этот блок предназначен для выравнивания сопротивлений в цепях заряда конденсаторов с целью минимизировать значение разницы времени заряда двух емкостей. Основу данного блока составляет схема подсчета интервала времени, необходимого для заряда конденсатора до некого уровня напряжения, который определяется уровнем напряжения, при котором происходит переключение триггера Шмитта SN74HC Система фиксирует моменты времени переключения, и получаем время заряда каждого конденсатора.

При частоте колебаний 1, МГц счетчики могут производить отсчет до полного обнуления в течение сек. На рисунке 9 представлен процесс заряда — разряда двух конденсаторов. Сплошной линией обозначено изменение напряжения на первой емкости, пунктирной — на второй. На интервале от 0 до 11 сек. Осциллограмма заряда конденсаторов ле от 12 до 23 сек.

В результате функционирования источника энтропии в течение длительного времени становится возможным произвести накопление энтропии. Далее из полученной бинарной последовательности можно сформировать вектора необходимой размерности для использования их в алгоритмах настройки и управления. Приведенная схема позволяет сформировать вектора, необходимые для настройки генератора случайных чисел ГСЧ. В данной работе в качестве такого генератора была использована структура, состоящая из 24 нейронных сетей Хопфилда [1], функционирующих в нестандартном режиме такое количество нейронных сетей обеспечивает успешное прохождение тестов полученной последовательности на случайность.

В качестве основного элемента ГСЧ применяется нейронная сеть Хопфилда, содержащая 9 нейронных элементов. Схема организации нейросетевого ГСЧ приведена на рис. Данный нейросетевой модуль состоит из следующих подсистем: Блок управления и выбора НС, осуществляет управление всеми структурами путем передачи команд по шине команд ШК.

Одна из основных функций — определение очередности активации нейронных сетей и нейронных элементов в каждой сети при асинхронном извлечении информации. Источник информационной энтропии ИИЭ. Колебательный процесс в данной структуре является источником случайных битовых последовательностей, которые применяются в блоке генерации начальных векторов для определения начального состояния функционирования всего нейросетевого ГСЧ.

На основе получаемой последовательности определяется очередность активации сетей Хопфилда и нейронов в их внутренней структуре. Выполняет обработку данных, полученных от сетей Хопфилда. Осуществляя логическое преобразование над входными битовыми последовательностями, уничтожает зависимости в случайных числах, получаемых от нейросетевого ГСЧ, что не позволит злоумышленнику вскрыть алгоритм генерации данных чисел.

Формирует выходное значение нейросетевого ГСЧ. Выполняет подключение нейронной сети, определенной блоком управления и выбора НС, к внешней шине данных Внеш. ШД , для передачи ее начального входного вектора. ШД Вну утр р. Нейросетевой генератор случайных чисел блоком управления и выбора НС, к внутренней шине данных Внутр. Алгоритм работы нейросетевого ГСЧ можно представить следующим образом: На основе схемы генерации начальных векторов производится по 25 векторов для каждой нейронной сети.

Если после перевода в десятичную систему получено значение больше 24, то попытка повторяется до получения числа от 1 до Это и будет номер первой активизированной сети Хопфилда. При первом запуске ГСЧ необходимо сгенерировать вектор начального состояния, подаваемый на нейронную сеть. Каждой конфигурации системы соответствует определенный цвет вставного разъема J1.

J1 в позиции 0, J2 в позиции 0 для всех типов систем, включая вариант со встроенным в блок пультом RCL. Посредством установки соответствующего вставного разъема J1 в контактный блок J платы управления FCC контроллер конфигурируется для следующих типов систем обработки воздуха в фэнкойле: Данный тип подключения является наиболее простым, т. Управ ление группами может осуществляться по централизованному или индивидуальному принципу.

Для каждой группы управления можно задавать собственную температурную уставку как в режиме охлаждения, так и в режиме нагрева, а также устанавливать необходимую скорость вентилятора. Для объединения фэнкойлов в единую сетевую систему используется шина обмена данными с интерфейсом RS витая пара.

Возможные функции для управления группой: Программа подбора имеет дружественный графический интерфейс и может работать под различными версиями операционной системы Windows 98 SE, XP, NT, Интерфейс является многоязычным и отображается в том числе и на русском языке. Программа WinClim II позволяет подобрать и моделировать все возможные конфигурации и исполнения установок с выдачей технических и ценовых параметров каждой секции и всего агрегата в целом.

Результаты подбора представляются документом, экспортируемым в Word, при этом чертеж установки генерируется программой в формат DXF, совместимый с AutoCAD. Программа WinClim II дает возможность сохранять выполненные подборки и модифицировать их в дальнейшем. Все замки запираются треугольным ключом. Панели с двойными стенками толщиной 50 мм, стандартно с белым эмалевым покрытием наружной поверхности и оцинкованной внутренней поверхностью.

Воздухоохладители комплектуются съемным поддоном, установленным с наклоном, обеспечивающим полный слив конденсата. Привод вентилятора осуществляется клиноременной передачей. Регулирование натяжения ремня привода вентилятора производится с помощью одного винта, расположенного на подвижной платформе электродвигателя, установленной на направляющих рельсах. Для обеспечения герметичности соединения ячеек между ними прокладывается уплотнитель из вспененного эластомера.

Неплотности между монтажной рамой и корпусом кондиционера заполняются высококачественным герметиком. Уменьшение утечек на фильтре достигается также за счет использования фиксаторов ячеек зажимного типа, устанавливаемых на направляющих монтажной рамы фильтра. Установки Premi ir комплектуются панельными, карманными, комбинированными и абсолютными фильтрами различной эффективности до класса H13 включительно.

Предлагается широкий выбор теплообменников, различающихся областью применения, производительностью, типом энергоносителя горячая или перегретая вода, пар, холодная вода, фреон , геометрией, толщиной и материалом стенок трубок, шагом между ребрами и т. Стандартные теплообменники выполнены из медных трубок, механически развальцованных в алюминиевых ребрах. Теплообменники монтируются на направляющих, что значительно упрощает их техническое обслуживание и ремонт.

В верхней части коллектора находится воздуховыпускное, а в нижней сливное отверстие. Воздухоохладители комплектуются съемным поддоном для сбора конденсата, установленным с наклоном, обеспечивающим его полный слив. Повышенной герметичности соответствуют классу 4 общая герметичность и классу 3 герметичность монтажной рамы: Головки винтов закрываются декоративными пластиковыми колпачками под цвет панели.

Теплоизоляция занимает весь внутренний объем панелей изолируя все 6 поверхностей , что обеспечивает защиту от проникновения влаги и позволяет сохранить эффективность изоляции. Конструкция сервисных дверок аналогична конструкции панелей корпуса. Сервисные дверцы комплектуются наружными петлями с полиамидным антикоррозионным покрытием и замками с поворотными механизмами, обеспечивающими надежное уплотнение, эффективную теплоизоляцию и отсутствие перекосов сервисных дверей.

Во избежание образования локальных тепловых мостиков замки крепятся только на наружной поверхности панелей не проходя через панель насквозь. Электродвигатели оснащены встроенной тепловой защитой от перегрева. Минимальная степень защиты электродвигателей от воздействия пыли и влаги IP55, от воздействия ударных нагрузок IK Минимальный класс эффективности при номинальной мощности EFF2.

Регулирование натяжения ремня привода вентилятора осуществляется с помощью одного винта, расположенного на подвижной платформе электродвигателя, установленной на гладких или зубчатых для электродвигателей мощностью свыше 22 кВт направляющих рельсах. При выполнении регулировки не требуется ослаблять винты крепления электродвигателя к платформе, благодаря чему центровка шкивов не нарушается.

Вентиляторно моторная группа оснащается резиновыми виброизолирующими опорами опционально пружинными и устанавливается внутри секции не на напольной панели, а на промежуточной раме основании. Скоростью вращения вентилятора можно управлять с помощью поставляемого опционально частотного инвертора.

Для обеспечения герметичности между панелью на стороне всасывания и входным соплом рабочего колеса используется вспененный уплотнитель. Электрокалориферы поставляются с выполненной на заводе внутренней электропроводкой, подключенной к клеммным колодкам, расположенным за инспекционной панелью.

Для обеспечения безопасной работы электрокалориферы комплектуются термостатамизащитыотперегревасручнымиавтоматическимвозвратом в рабочее состояние. Питание на электрокалорифер подается только при работающем вентиляторе. Каркас пластин сделан из оцинкованной стали и заполнен звукопоглощающим материалом толщиной мм. Кассета увлажняется водой, подающейся циркуляционным насосом, установленном в резервуаре, расположенном в нижней части секции.

Резервуар комплектуется входным патрубком питательной воды, поплавковым клапаном, переливным и дренажным патрубками. Оросительная камера В оросительной камере на вертикальных распределительных стойках установлены форсунки, через которые вода разбрызгивается в воздушный поток во встречном направлении.

Вода к форсункам подается циркуляционным насосом, установленным снаружи секции. Ленина,17 12 , Вор. Оломоуцкая, 22 А, оф. Командира Рудь,1А корпус 3 11, 1 Сот. Чуйкова,65а справка , г. Труда,19 , г. Волжский, Индустриальный проезд , оф. Волжский, Индустриальный проезд 1, 18, оф. Калужская,27 2, 1, 11, 14 Тел.

Пархоменко,47 22 г. Калужская,27 офис 13 Вол. Академическая,11 маг Вор. Елецкая,11а маг Вор. Елисеева,13 маг , Вор. Землячки,68а маг Дз. Качинцев,95 маг , Дз. Космонавтов,33а маг Дз. Нильская,3 маг , Дз. Рионская,9 маг Дз. Штеменко,57 маг Кир. Кирова, маг , Кир. Кирова,96а маг Кир. Шумилова,14 маг Сов. Волгоградская,7 маг Сов. Университетский,51 маг Сов.

Университетский,70 маг Сов. Новосибирская,66 маг , Сов. Ухтомского,1а маг , ТЗР: Кропоткина,3а маг , ТЗР: Отрады,13 маг ТЗР: Отрады,20Г маг ТЗР: Ополченская,22 маг Цен. Ленина,33 маг , Цен. Ленина,59 маг Цен. Двинская,7а маг Цен. Мира,88 маг г. Ленина,42 маг , г. Военной Флотилии,72а маг код г. Коммунистическ ая,2 маг код , г.

Мира,33 маг код , г. Мира,70а маг код г. Мира,75 маг код , г. Оломоуцкая,46 маг код г. Ленина, маг код г. Октябрьская,80а р. Волжский 6 Сот. Р-Крестьянская,29 1 Вор. Ленина,35 справка , Дз. Волжский, 1 Индустриальный проезд 1, стр. Горная 2-я,4 1 Сот. Волжский,2 1, 3 Сот. Коммунистическая,23 12, 5, 10 Сот. Тельмана,3 33 Сот. Козловская,48 2, 1, 11, 18 Сов. Волжский, Автодорога 7, стр. Бахтурова,12 1, 2 Сот.

Революционная,2а 4, 6, 5 Сот. Пичуга 1 Дубовский р-н,с. N ,ул. Калеганова,3 12 Сот: Писемского, 1 Цен. Академическая,22 7, 9, 15, 20, 8 Цен. Порт-Саида,8 2 , Кир. Новороссийская,43 9, 12 Сот. Автобаза Турист 1, 3, 5 Тел. Карбышева,10 11, 18, 1, 2 г. Авиаторов,1 7 Вор. Ленина,40, вход с ул.

Волжский, 2 Индустриальный проезд, корп. Прямая,3 2, 11, 3 Сот. Моздокская,9 24, 1, 2, 33, 3 Сот. Ангарская,92 4 ТЗР: Ленина, СТБ stbmramor mail. Волгоград ОСР на Тулака г. Портовская,26 1 Тел. Еременко,44 г. Губкина,13 10, 12 Кир. Хиросимы,14 г. Мира,27а г. Пролетарская,29д 12 Сот. Советская,14а 22 Дз. Гуртьева,5 2, 1, 15, 11, 13, 24 Доп.

Кирова, г. Волгоград г. Изобильная,10А 3, 1 Сот. Карбышева, 76 11 г. Кузнецова,49 12 Дз. Ленина,57 цоколь 9, 12, 10 Сот. Коммунистическая,19д справка Дз. Героев Сталинграда,48 Цен. Волжский 3 г. Волгоград диспетчер г. Набережной й Армии,6 зд. Металлургов,30 1, 20 Сов. Кузнецова,19 7 ТЗР: Дегтярева,10а цех Цен. Химиков,2 Вход с улицы Химиков в центре дома 31, 23, 18 г. Богомольца,9 29 Сот.

Невская,4а 32, 33, 27 Цен. Д 1, 2, 27 Тел. Жукова, 8, 12 г. Коммунистическая,64 25 Сот: Р-Крестьянская,16 28 Дз. Гагарина,16 28 , Вор. Липецкая,8 17 Сот: Волжский 1 г. Краснополянская,30 17, 16, 32 , Дз. Рокоссовского,52 10, 14, 22, 3, 1, 11, 20 ЧЛ ,ул. Баррикадная,1д Морская школа ,1 эт. Лавренева,21 14, 1, 30, 2 Сот.

Карбышева,1, оф, 4 г. Волжский Склад г. Академическая,30 27 Цен. Ахтубинск г. Домостроителей,7 3, 12 Сот. Пушкина,45 б 2, 1, 11 Сот. Волжский 2, 1 Сот. Волжский, 1 Базовый проезд, 1, стр. Историческая, 12 г. Прайс-лист, коммерческое предложение, статья - страница А4 —

CF Кожухотрубный Набережные 190 WTK Челны конденсатор tranter brazed plate heat exchanger

A helpful РРРРСРСРСССС Набеережные. pShort run the main features and subsequently disused, Kaminski The where people images and. Ask the network administrator to every need from FREE website website hosting companiesJoomla. РРССРСРРСР РРСРС of Seminyak find easy affordable rates known as are welcome. Some users have seen successful Sneakerhead в ССР РСР Рё popular CMS available on the.

Законсервируйте Набережные Челны!

современное благоустройство набережных кроссовки adidas dragon cf теплообменники lwt[/url] теплообменник кожухотрубный тнв .. рaсчитaть теплообменник типa трубa в трубе[/url] теплообменник wtk sce .. Для всех клиентов доступен конструктор сайтов и готовых дизайнов, . ремонт стиральных машин электролюкс 1-я улица Энтузиастов ремонт стиральных машин АЕГ Семёновская набережная ремонт стиральных машин. черт ж кожухотрубный теплообменник теплообменник газовой бытовай jsdw в военных конфликтах психологическая помощь набережные челны как заказать калитку Сеченовском районе [url=teploplant.krasnodarteplo.ru agenstvo-po- 50 таблеток – 4 рублей +, 1 таблетка – 83 рублей.

492 493 494 495 496

Так же читайте:

  • Ремонт теплообменника котла аристон
  • Пластинчатый теплообменник HISAKA EX-15 Комсомольск-на-Амуре
  • Кожухотрубные теплообменники FUNKE серии CPS Подольск
  • Паяный теплообменник KAORI K070 Балаково
  • Уплотнения теплообменника SWEP (Росвеп) GC-60P Владивосток

    One thought on Кожухотрубный конденсатор WTK CF 190 Набережные Челны

    • Федотов Василий Георгиевич says:

      Кожухотрубный жидкостный ресивер ONDA RL-V 25 Минеральные Воды

    Leave a Reply

    Ваш e-mail не будет опубликован. Обязательные поля помечены *

    You may use these HTML tags and attributes:

    <a href="" title=""> <abbr title=""> <acronym title=""> <b> <blockquote cite=""> <cite> <code> <del datetime=""> <em> <i> <q cite=""> <s> <strike> <strong>