CC BY
7
Юсупов А.Р., кандидат технических наук
доцент
кафедра производства строительных материалов, изделий и конструкции Ферганский политехнический институт
Узбекистан
ОПТИМИЗАЦИЯ ПРОЦЕССА МАТЕМАТИЧЕСКОГО И ИНОГО МОДЕЛИРОВАНИЯ СТРОИТЕЛЬНЫХ КОНСТРУКЦИЙ, ЗДАНИЙ
И СООРУЖЕНИЙ
Аннотация: в статье приводятся рекомендации по оптимизации математического и иного моделирования задач сейсмической безопасности строительных конструкций, зданий и сооружений.
Ключевые слова: научные и управленческие решения, моделирование, оптимизация, строительные конструкции, сейсмическая безопасность, эвристические стратегии.
Yusupov A.R., candidate of technical sciences
associate professor
department of production of building materials, products and designs
Fergana Polytechnic Institute
Uzbekistan
OPTIMIZATION OF THE PROCESS OF MATHEMATICAL AND OTHER MODELING OF BUILDING STRUCTURES, BUILDINGS AND
STRUCTURES
Annotation: the article provides recommendations for optimizing mathematical and other modeling of seismic safety problems for building structures, buildings and structures.
Key words: scientific and management decisions, modeling, optimization, building structures, seismic safety, heuristic strategies.
В настоящее время широкое распространение получили регрессионный, корреляционный, сходный, имитационный, аргументо-группировочный методы математического моделирования [1].
Математические модели создаются в результате теоретического и практического анализа объекта. Методы математического планирования экспериментов позволяют построить математическую модель рассматриваемого процесса или системы оптимальным образом в масштабе изменения факторов, влияющих на выходной показатель.
Если значения одного фактора рассматривать как переменные, а остальные условно считать стационарными, то можно будет построить однофакторную математическую модель. Если все факторы рассматривать как переменные, мы будем иметь многофакторную математическую модель. Математические модели делятся на статические и динамические математические модели. Если факторы модели зависят от показателей, то модель называется регрессионной моделью, а процесс построения такой модели - регрессионным анализом. Если и факторы модели, и сама модель случайны, такая модель называется корреляционной моделью, а процесс построения модели - корреляционным анализом [1].
В процессе моделирования практические вопросы решаются в следующем порядке: систематический анализ взаимодействия между переменными сложного объекта; структурно-индексная идентификация объекта; качественное (неполное) или количественное долгосрочное (окружающее) прогнозирование процессов; принятие решений и планирование [2].
Перед работой по идентификации объекта выполняется систематический анализ взаимодействия переменных. Это позволяет не только найти набор характеристических переменных, но и разделить их на выходные величины и влияющие факторы.
При идентификации задаются выходные величины, требуется найти структуру всех элементов и оценить показатели. В результате идентификации выявляются закономерности досматриваемого объекта. При идентификации с менее точными данными появляется возможность определить способы взаимодействия объекта и решить задачу краткосрочного прогноза.
Люди могут делать краткосрочные прогнозы с помощью только интуиции. Это объясняет, почему люди могут предсказывать погоду без каких-либо дифференциальных уравнений. Здесь проявляется эвристический, т.е. интуитивный подход принятия решения [3]. Но задачи точного количественного прогнозирования неопределенных данных решаются с помощью специальных самоуправляющих методов моделирования.
Математические модели можно строить, сравнивая результаты повторных наблюдений или обрабатывая результаты экспериментов. Первый метод называется имитационным моделированием, а второй метод называется экспериментальным или самоуправляющим методом моделирования [1].
Метод имитационного (подобного) моделирования основан на теории автоматического управления. Моделирование на основе теории информации также учитывает некоторые вероятностные эффекты. Подход к самостоятельному моделированию также основан на теории информации.
При использовании обобщенного метода неопределенные элементы получаются по результатам эксперимента, а конкретные элементы задаются автором модели. В этом случае повышение точности модели происходит за счет погашения противоположных гипотез [1].
Этапы построения динамических моделей физических процессов следующие: изучение и анализ результатов наблюдения, проводимого на объекте; выбор метода моделирования; замена непрерывного процесса дискретным аналогом; оценка и настройка коэффициентов модели.
Критерием оценки созданной модели является практика. Эффективность методов моделирования определяется тем, насколько точно они отражают реальный объект, их универсальностью, относительной простотой, стоимостью экспериментов, проводимых в реальных условиях, и соотношением затрат (рентабельности) на создание модели..
В целом процесс построения математической модели выполняется по следующему алгоритму:
1. Выбор объекта научного исследования. Он учитывает необходимость, актуальность, экономическую эффективность, возможности моделирования рассматриваемого объекта.
2. Изучение объекта. На этом этапе изучаются конструктивное исполнение объекта, технологические, физико-химические процессы. Процессы, которые на первый взгляд мало чем отличаются, изучаются последовательно.
3. Создание структурной (расчетной) схемы объекта. При этом исследуемый объект условно делится на основополагающие части.
4. Создание математического выражения отдельных суставов. При этом процесс записывается в виде общих уравнений, неравенств и таблиц, соответствующих терминам, разрабатываются алгоритмы их решения.
5. Определение показателей совместных уравнений. Определяют физические, химические свойства, показатели качества, геометрические размеры, прочность и устойчивость, а также сейсмическая безопасность строительного сооружения и для них пишут алгоритмы измерения или расчета.
6. Составление и анализ уравнений объекта. На этом этапе совместные уравнения связываются друг с другом и разрабатываются алгоритмы построения модели расчета объекта с учетом граничных условий, начальных условий и возможных интервалов изменения переменных.
7. Выбор методов решения проблемы. Он учитывает законы природы объекта, технические и экономические возможности, поставленные цели и задачи.
8. Оценка точности модели. Точность модели не должна быть меньше точности, требуемой в реальном объекте. Если условие не
выполняется, процесс построения модели пересматривается Цзаново, начиная с пункта 4, опираясь на эвристические стратегии познания [1].
Оптимальность использования эвристических подходов для решения каждой конкретной задачи определяется соотношением затрат на решение задачи точным и эвристическим методами, ценой ошибки и статистическими параметрами эвристики. Кроме того, важным является наличие на выходе «фильтра здравого смысла» - оценки результата человеком, компетентным специалистом, обладающим навыками и опытом эмпирического и теоретического исследования в конкретной области [2].
Математической модели процесса или системы с разработкой алгоритма управления закладывают основу для автоматического регулирования и управления объектом. Это касается, в прямом смысле и вопросам оценки реальной несущей способности, сейсмической безопасности строительных конструкций зданий и сооружений [4].
На основе математической модели можно контролировать показатели, оказывающие более сильное влияние, и поддерживать их на необходимом уровне, решать вопросы оптимизации процесса или системы. Тот факт, что в управлении не создана математическая модель процесса или системы, отсутствие достаточных знаний об их динамических свойствах иногда заставляет действовать вслепую. В этой ситуации хорошо сработивают эвристические стратегии теории познания и философии науки [5].
Использованные источники:
1. Tojiev R.J., Yusupov A.R.. Rajabova N.. Qurilishda metrologiya, standartlashtirish va sertifikatlashtirish. Darslik. T., "Yosh avlod", 2022, 464 b.
2. Глущенко В.В., Глущенко И.И.Разработка управленческого решения. Прогнозирование - планирование. Теория проектирования эксперментов: Учебник для ВУЗов. - М.ЮНИТИ-ДАНА, 2011.- 456 с.
3. Эддоус М., Стенсфилд Р. Методы принятия решений. /Пер. с англ. Под ред. И.И. Елисеевой. - М.: Банки и биржи, 2010 - 819 с.
4. Юсупов А.Р. Оценка сейсмостойкости и сейсмоустойчивости железобетонных каркасных зданий и сооружений методом предельного равновесия. "Экономика и социум" №11(102) 2022. www.iupr.ru.
5. Юсупов А.Р. Эвристические стратегии интеллектуального образования. "Экономика и социум" №11(102) 2022, www.iupr.ru.
