Спеціалізована вчена рада Д 26.062.08

Permanent URI for this community

http://er.nau.edu.ua/handle/NAU/40156

News

Відповідальна за розділ: Провідний фахівець кафедри авіаційних комп'ютерно-інтегрованих комплексів інституту інформаційно-діагностичних систем Шугалєй Людмила Петрівна. E-mail: shugaley2005@ukr.net

Browse

Browsing Спеціалізована вчена рада Д 26.062.08 by Subject "CAD"

Now showing 1 - 1 of 1
  • No Thumbnail Available
    Item
    Автоматизоване проектування випробувального стенду навігаційного обладнання
    (Національний авіаційний університет, 2021-08-17) Долгоруков, Сергій Олегович; Dolhorukov, Serhii
    Метою дисертаційного дослідження є підвищення ефективності випробувальних стендів (ВС), а так само його елементів, за рахунок побудови системи автоматизованого проектування (САПР) на основі використання інтелектуальних підходів, зокрема, навчання з підкріпленням. Запропоновано багато-агентний підхід для автоматизації проектування ВС, який відрізняється від відомих тим, що використовує агентів-проектувальників з елементами штучного інтелекту (ШІ) - навчання з підкріпленням для вирішення завдання багатокритеріального прийняття рішень, в результаті забезпечуються покращення пошуку проектних рішень з точки зору використання попередніх знань. Підхід не тільки дозволяє легко включати нові функції нагород за необхідності, але і зважувати їх відносну важливість в залежності від потреб конкретного завдання проектування випробувального стенду. Розроблено метод побудови САПР ВС, який відрізняється від відомих тим, що забезпечує інтеграцію існуючих САПР в єдиний автономний комплекс, в якому людина-оператор визначає критерії та обмеження, в межах яких багато-агентній системі з підтримкою ШІ дозволяється управляти автоматизованими операціями, що призводить до економії часу проектування. Вперше запропоновано метод розв'язання задачі багатокритеріального прийняття рішень під час проектування, який при його імплементації використовує агенти з автономним навчанням, що самостійно збирають дані, генерують нові знання і використовують їх для коригування процесу прийняття рішень, що дозволяє безпосередньо оптимізувати цільові параметри без необхідності визначати модель та форму апроксимації цих функцій.