Развитие методов нелинейного оценивания применительно к технологии жидкометаллических теплоносителей

АКТУАЛЬНОСТЬ ТЕМЫ

Математическое моделирование в научных исследованиях является одним из основных способов получения информации о свойствах изучаемого объекта. Отметим, что существуют разделы исследования, где прямое экспериментирование просто невозможно, например, экологическое прогнозирование, расчет сценариев последствий ядерного конфликта и т. п. Не менее широко эта методология применяется в промышленном производстве для управления технологическими процессами. Изучение математических соотношений вместо проведения дорогостоящих натурных испытаний сокращает затраты материальных, финансовых, человеческих ресурсов, при этом на первый план выдвигается вопрос адекватности используемых моделей.

Верификация модели осуществляется путем сравнения расчетных зависимостей и экспериментальных данных. Параметрическая идентификация нелинейных моделей является одним из важнейших разделов прикладной статистики /1/ - инструментом принятия решения о соответствии математической модели исследуемому явлению. В связи со сложностью современных технологических процессов и высоким уровнем научных исследований в качестве таковых используются нелинейные функции отклика, описывающие многоэкстремальные, овражные поверхности в многопараметрическом пространстве. Часто форма отклика приводит к образованию нелинейных параметрических связей, что приводит к смещению оценок вне зависимости от характера экспериментального шума 121. Получение достоверных оценок также осложняется влиянием экспериментального шума, который в большинстве случаев неоднороден, включает грубые выбросы, коррелирован между собой и т. п.

Все это вместе взятое приводит к тому, что традиционный нелинейный регрессионный анализ потерял способность получать однозначные решения и интерпретировать результаты, что было замечено В. В. Налимовым еще в 1978 году /3/. Наиболее удачной стратегией получения оценок является комбинация методов случайного и последовательного поиска /4/ под непосредственным управлением пользователя, подключающего в диалоговом режиме работы на ЭВМ необходимый метод и задающего начальное приближение. Даже в этом случае решение не может быть гарантировано.

Таким образом, сложилась тупиковая ситуация, когда управление высокотехнологичными процессами и получение нового знания требуют максимально точных моделей, а сложившийся аппарат нелинейного регрессионного анализа не может предложить эффективного способа их оценивания.

Предлагаемая работа посвящена созданию методов, частично разрешающих это противоречие на основе интенсивного применения персональных компьютеров, с широким распространением которых открылась эра быстрых и дешевых вычислений. Особое внимание в работе уделено внедрению в нелинейное оценивание бутстреп-метода, как способа извлечения более полной информации из экспериментальных выборок малого объема, и нейросетевому моделированию, позволяющему синтезировать в единый подход методы случайного и последовательного поиска.

ЦЕЛЬ РАБОТЫ И ЗАДАЧИ ИССЛЕДОВАНИЯ. Целью работы является создание эффективных компьютерных способов нелинейного оценивания на базе нетрадиционных информационных технологий. В этой связи необходимо решить следующие задачи:

• определить оптимальный набор методов оценивания и разработать графические средства контроля за сходимостью в диалоговой системе идентификации;

• построить бутстреп-процедуры расчета оценок параметров, сосредоточив особое внимание на экспоненциальной зависимости, имеющей большое значение для физико-химических исследований;

• предложить на основе нейросетевого моделирования новый способ решения общей задачи безусловной минимизации и, как ее важного случая, нелинейной регрессии;

• разработать программное обеспечение, реализующее эти подходы;

• апробировать его на экспериментальных данных технологии жидкометаллических теплоносителей в ядерной энергетике.

НАУЧНАЯ НОВИЗНА РАБОТЫ заключается в создании:

1. оригинального метода решения задачи безусловной минимизации и нелинейной регрессии на основе искусственной нейронной сети, сочетающего в себе преимущества случайного и последовательного способов;

2. метода бутстреп-идентификации экспоненциальной зависимости, позволяющей уменьшить смещение оценок;

3. расчете физико-химических констант.

Эффективность предложенных методов определяется тем, что в их основе лежат современные подходы к оцениванию, ориентированные на интенсивное применение ЭВМ и моделирование эвристических функций человеческого мозга.

НА ЗАЩИТУ ВЫНОСЯТСЯ:

1. Бутстреп-идентификация экспоненциальной зависимости.

2.Градиентный вариант нейросетевого способа решения задачи безусловной минимизации.

3.Нейросетевой метод нелинейного оценивания нулевого порядка.

4.Физико-химические константы, полученные в работе: критическая температура калия, оценка растворимости кислорода в свинце, железа и водорода в натрии.

АПРОБАЦИЯ РАБОТЫ И ПУБЛИКАЦИИ. Основные результаты работы были доложены и обсуждены на 6 Международных конференциях (1991 — в Финляндии 151, 1994 — в России 161 и Бельгии 111, 1995 в США 181, 1996 — Великобритания /9/, 1999 -США/10/).

По материалам диссертации опубликовано 9 печатных работ. Разработанные программы внедрены в ЦИПК и НПО «Технология», что подтверждено актами внедрения.

СТРУКТУРА И ОБЪЕМ РАБОТЫ. Диссертация состоит из введения, четырех глав и заключения. Работа изложена на 106 страницах, в том числе 94 страниц основного текста, приведено 27 рисунков, библиографический список из 172 наименований на 12 страницах.