Реферат на тему Применение математического моделирования при проектировании строительных конструкций

Содержание:

Введение 3
1. Сильные стороны и ограничения подходов 4
2. Возможные будущие направления математических моделей 7
3. Семиотика 8
4. Теория хаоса 10
4.1. Теория хаоса в целом 10
4.2. Фракталы 10
4.3. Странные аттракторы 10
4.4. Выявление хаоса 11
4.5. Потенциальные приложения теории хаоса в исследованиях интеллектуальных зданий. 11
5. Интеллектуальная архитектура 13
Заключение 14
Литература 16

Введение:

Применение математических моделей широко используется в области строительства и архитектуры. При проектировании того, или иного объекта.
В данной тематике рассматриваются расчет геометрических моделей (балок стенок, в программах) и расчет интеллектуальных задний, что в настоящее время наиболее актуально.
Этот реферат является частью обзора исторической эволюции математических моделей, применяемых при разработке строительных технологий. Во многих статьях описывалось современное состояние техники и сравнивались различные модели в отношении приложений к обычным зданиям и интеллектуальным зданиям. Все приходит к выводу, что математические методы, принятые в нейронных сетях, экспертных системах, нечеткой логике и генетических моделях, которые могут использоваться для устранения неопределенности модели, хорошо подходят для моделирования интеллектуальных зданий. Несмотря на прогресс, возможное будущее развитие интеллектуального строительства, основанное на современных тенденциях, предполагает некоторые потенциальные ограничения этих моделей. Этот реферат пытается раскрыть фундаментальные ограничения, присущие этим моделям, и дает некоторое представление о будущих направлениях моделирования, уделяя особое внимание методам семиотики и хаоса. Наконец, демонстрируя пример интеллектуальной системы здания с математическими моделями, которые были разработаны для такой системы, этот обзор рассматривает влияние математических моделей как потенциальную помощь в разработке интеллектуальных зданий и, возможно, даже более совершенных зданий в будущем.
Целью работы является применение математического моделирования при проектировании строительных конструкций.
Задачи:
1. Определение сильных и слабых сторон
2. Определение будущих направлений математических моделей

Заключение:

В этой статье, состоящей из двух частей, делается попытка выяснить, как математические модели помогли развитию технологий в строительстве. Параллельно с анализом тенденций технического развития зданий и разработки математических моделей, как системы зданий, так и математические модели были изучены на протяжении всего процесса разработки, от традиционных до интеллектуальных зданий в качестве основного, и от физических принципов первого принципа, основанных на знаниях. Модели неопределенности для будущих моделей. Абстрактный уровень математических моделей был детализирован и классифицирован. Для того, чтобы проиллюстрировать связь между выводами литературы обзора и практики вопросов, пример из интеллектуального здания системы и в прикладных была продемонстрирована моделями. Основные выводы сводятся к следующему:
● Физические модели (или полуфизические модели) сыграли важную роль в понимании механизмов зданий и создании и проверке гипотез. Они широко применяются в обычных системах управления зданием.
● Модели неопределенности, основанные на знаниях, — это правдоподобный подход к моделированию интеллектуальных систем зданий, которые имеют характеристики плохого определения, неопределенности и множественных целей, такие как процессы принятия решений человеком.
● Однако интеллектуальная степень моделей неопределенности, основанных на знаниях, должна подвергаться сомнению, как указано в этой статье, в том смысле, что эти модели, основанные на логике, связаны с фундаментальной несогласованностью логики, которая не полностью эквивалентна интеллект.
● Поэтому предлагается будущая работа, включая расширение моделей неопределенности, основанной на знаниях, на модели с более высокими когнитивными способностями человека, взаимодействие между окружающей средой и концептуальной концепцией, а также объединение языка и когнитивного. Абстрактный уровень этих моделей включает в себя подходы синергетики, хаоса и клеточных автоматов.
● Главное значение семиотических моделей является сочетанием свободы и детерминизма моделирования процесса, который является не возможным с любыми чисто физическими моделями.
● Что касается абстрактного уровня высших интеллектуальных моделей, таких как моделирование познавательных способностей человека, а также в его непосредственное применение в интеллектуальное здание исследования, хаос теория будет быть весьма полезным.
Наконец, он будет сделан выводом из этого обзора, что математические модели имеют упрощенные: проектирование, анализ, строительство и эксплуатацию зданий, и преуспели в поддержке новых технологий в строительной отрасли, что приводит к более технологически продвинутым интеллектуальным зданиям.

Фрагмент текста работы:

1. Сильные стороны и ограничения подходов
Эти модели могут быть классифицированы несколькими способами, включая тот, который описан в первой части этой статьи, которая широко описывается как физические модели и модели неопределенности. Чтобы лучше обобщить сильные и слабые стороны применяемых подходов, мы классифицируем эти модели как физические, статистические и основанные на знаниях / логике модели, приведенные ниже, на основе их математических подходов. Как было видно, каждый тип модели имеет свои особенности и может применяться в различных ситуациях. Физические модели основаны на неотъемлемых физических принципах, которые помогают понять физические процессы. Очень часто, даже если модельное решение не доступно из физической модели, модель все равно может предоставить важную информацию о степенях и природе нестационарного взаимодействия между различными явлениями. Физическая модель может показывать внутренние части, которые обычно не видны в статистических и основанных на знаниях / логике моделях. Поэтому наиболее успешными моделями для обычных зданий являются физические модели, как было рассмотрено в предыдущих разделах.
Однако с ростом сложности интеллектуальных систем здания физические механизмы для систем слишком сложны и не до конца понятны. Упрощенная физическая модель может привести к нереалистичным прогнозам. Следовательно, часто принимаются статистические и основанные на знаниях / логике модели, которые могут в значительной степени опираться на эксперименты и основываться на соотношении «вход-выход» из экспериментов.
Типичная особенность моделей, основанных на статистике и знаниях / логике, заключается в построении уравнений модели из обучающей части экспериментов, а затем в применении модели для прогнозирования результатов в тестовой части экспериментов. Обобщение отношений ввода-вывода может быть затруднено из-за отсутствия физического фона в моделях. В настоящее время доступно большое количество коммерческих программ для статистических моделей. Статистические модели легче установить и понять, чем физические и основанные на знаниях / логике модели. Они были использованы для интуитивного или качественного анализа зданий.