Розробка алгоритмів еволюційного пошуку з бінарними відношеннями вибору при прийнятті рішень для пелетних трубчастих нагрівачів

Автор(и)

  • В’ячеслав Федорович Іродов Приватний заклад вищої освіти «Дніпровський технологічний університет «Шаг»», Україна https://orcid.org/0000-0001-8772-9862
  • Максим Валентинович Шаптала Приватний заклад вищої освіти «Дніпровський технологічний університет «Шаг»», Україна https://orcid.org/0000-0002-1235-1073
  • Костянтин Вячеславович Дудкін Товариство з обмеженою відповідальністю «КВ–автоматизація», Україна https://orcid.org/0000-0001-5361-2981
  • Дар’я Євгеніївна Шаптала Приватний заклад вищої освіти «Дніпровський технологічний університет «Шаг»», Україна https://orcid.org/0000-0002-1045-0801
  • Галина Яківна Прокоф'єва Придніпровська державна академія будівництва та архітектури, Україна https://orcid.org/0000-0003-4964-5785

DOI:

https://doi.org/10.15587/1729-4061.2021.235837

Ключові слова:

пелетний нагрівач, прийняття рішень, декілька критеріїв, функція вибору, еволюційний пошук

Анотація

Було проведене дослідження та виконано процес оптимізації одного з видів обладнання для автономного теплопостачання з використанням відновлюваних ресурсів − трубчастого нагрівача на пелетах. Дослідження є доцільними тому, що для блоку спалювання пелет відсутня математична модель роботи блоку, є лише набір експериментальних результатів, які свідчать про суперечливість пропонованих до нього критеріїв. В результаті досліджень розроблено алгоритми багатокритеріальної оптимізації з бінарними відносинами вибору для трубчастих нагрівачів на пелетах повністю, включаючи блок спалювання пелет і блок теплообміну. Побудовано функцію вибору для блоку спалювання пелет з використанням безрозмірних комплексів на основі експериментальних результатів. Для блоку трубчастого теплообмінника з екраном побудована функція вибору з урахуванням критеріїв функціонування та математичної моделі нагрівача у вигляді системи нелінійних звичайних диференціальних рівнянь. Практична значимість отриманих результатів полягає в тому, що викладений механізм прийняття рішень може бути використаний для широкого кола складних систем з декількома критеріями. Перспективи подальших досліджень полягають у вдосконаленні методів і засобів побудови функції вибору для обмеженого числа експериментальних результатів

Біографії авторів

В’ячеслав Федорович Іродов, Приватний заклад вищої освіти «Дніпровський технологічний університет «Шаг»»

Доктор технічних наук, професор

Кафедра інформаційних технологій та загальної підготовки

Максим Валентинович Шаптала, Приватний заклад вищої освіти «Дніпровський технологічний університет «Шаг»»

Кандидат технічних наук, ректор

Костянтин Вячеславович Дудкін, Товариство з обмеженою відповідальністю «КВ–автоматизація»

Кандидат технічних наук, директор

Дар’я Євгеніївна Шаптала, Приватний заклад вищої освіти «Дніпровський технологічний університет «Шаг»»

Кандидат технічних наук, доцент

Кафедра інформаційних технологій та загальної підготовки

Галина Яківна Прокоф'єва, Придніпровська державна академія будівництва та архітектури

Кандидат технічних наук, доцент

Кафедра опалення, вентиляції, кондиціювання та теплогазопостачання

Посилання

  1. Fred, J. P. (1962). Selection and Application of Overhead Gas–Fired Infrared Heating Devices. ASHAE Journal, 4 (10), 62–66.
  2. Norman, A. (1989). Application of Radiant Heating Saves Energy. ASHRAE Journal, 31, 17–26.
  3. US Army Corp of Engineers Construction (1992). Issues in the Design of Infrared Radiant Heating Systems. Engineering Research Laboratory, AD–A261 610 USACERL Technical Report FE–93/06, 165.
  4. Herschel, W. (2011). Infrared handbook. Roberts–Gordon LLC, 93. Available at: http://www.rg-cloud.com/RG/manuals/Infrared_Handbook_RG.pdf
  5. Irodov, V. F., Khatskevych, Yu. V., Chornomorets, H. Y. (2017). Development of technical decisions for heat supply with tubular gas heaters. Bulletin of Prydniprovs’ka State Academy of Civil Engineering and Architecture, 5, 29–35. Available at: http://visnyk.pgasa.dp.ua/article/view/129204
  6. Irodov, V. F., Barsuk, R. V., Chornomorets, G. Y., Chernoyvan, A. A. (2021). Experimental Simulation and Multiobjective Optimization of the Work of a Pellet Burner for a Tubular Gas Heater. Journal of Engineering Physics and Thermophysics, 94 (1), 219–225. doi: https://doi.org/10.1007/s10891-021-02290-0
  7. Irodov, V. F., Dudkin, K. V., Chornomorets, H. Y., Levkovych, O. O. (2018). Algorithm for calculation of heat and hydraulic operating modes for tube gas heaters with protective screen. Bulletin of Prydniprovs’ka State Academy of Civil Engineering and Architecture, 6, 51–56. doi: https://doi.org/10.30838/j.bpsacea.2312.261218.51.447
  8. Fishburn, P. C. (1976). Representable Choice Functions. Econometrica, 44 (5), 1033. doi: https://doi.org/10.2307/1911543
  9. Ayzerman, M. A., Aleskerov, F. T. (1990). Vybor variantov: osnovy teorii. Moscow: Nauka, 240. Available at: https://ua1lib.org/book/2720775/09f8cc?id=2720775&secret=09f8cc
  10. Aizerman, M. A. (1984). Some new problems in the general theory of choice (one line of research). Autom. Remote Control, 45 (9), 1103–1135. Available at: http://www.mathnet.ru/php/archive.phtml?wshow=paper&jrnid=at&paperid=4836&option_lang=eng
  11. Sholomov, L. A. (2009). Logical methods for design and analysis of choice models. Applied Discrete Mathematics, 1 (3), 38–71. doi: https://doi.org/10.17223/20710410/3/3
  12. Lemarchand, L., Massé, D., Rebreyend, P., Håkansson, J. (2018). Multiobjective Optimization for Multimode Transportation Problems. Advances in Operations Research, 2018, 1–13. doi: https://doi.org/10.1155/2018/8720643
  13. Sagawa, M., Kusuno, N., Aguirre, H., Tanaka, K., Koishi, M. (2017). Evolutionary Multiobjective Optimization including Practically Desirable Solutions. Advances in Operations Research, 2017, 1–16. doi: https://doi.org/10.1155/2017/9094514
  14. Giagkiozis, I., Fleming, P. J. (2014). Pareto Front Estimation for Decision Making. Evolutionary Computation, 22 (4), 651–678. doi: https://doi.org/10.1162/evco_a_00128
  15. Wang, Y., Sun, X. (2018). A Many-Objective Optimization Algorithm Based on Weight Vector Adjustment. Computational Intelligence and Neuroscience, 2018, 1–21. doi: https://doi.org/10.1155/2018/4527968
  16. Kolbin, V. V. (2014). Generalized mathematical programming as a decision model. Applied Mathematical Sciences, 8, 3469–3476. doi: https://doi.org/10.12988/ams.2014.44231
  17. Luo, N., Lin, W., Huang, P., Chen, J. (2021). An Evolutionary Algorithm with Clustering-Based Assisted Selection Strategy for Multimodal Multiobjective Optimization. Complexity, 2021, 1–13. doi: https://doi.org/10.1155/2021/4393818
  18. Liu, Y., Yen, G. G., Gong, D. (2019). A Multimodal Multiobjective Evolutionary Algorithm Using Two-Archive and Recombination Strategies. IEEE Transactions on Evolutionary Computation, 23 (4), 660–674. doi: https://doi.org/10.1109/tevc.2018.2879406
  19. Huang, H., Zhang, L., Liu, Z., Sutherland, J. W. (2010). Multi-criteria decision making and uncertainty analysis for materials selection in environmentally conscious design. The International Journal of Advanced Manufacturing Technology, 52 (5-8), 421–432. doi: https://doi.org/10.1007/s00170-010-2745-9
  20. Cheng, R., Jin, Y., Narukawa, K., Sendhoff, B. (2015). A Multiobjective Evolutionary Algorithm Using Gaussian Process-Based Inverse Modeling. IEEE Transactions on Evolutionary Computation, 19 (6), 838–856. doi: https://doi.org/10.1109/tevc.2015.2395073
  21. Chikumbo, O., Goodman, E., Deb, K. (2012). Approximating a multi-dimensional Pareto front for a land use management problem: A modified MOEA with an epigenetic silencing metaphor. 2012 IEEE Congress on Evolutionary Computation. doi: https://doi.org/10.1109/cec.2012.6256170
  22. Deb, K., Jain, H. (2014). An Evolutionary Many-Objective Optimization Algorithm Using Reference-Point-Based Nondominated Sorting Approach, Part I: Solving Problems With Box Constraints. IEEE Transactions on Evolutionary Computation, 18 (4), 577–601. doi: https://doi.org/10.1109/tevc.2013.2281535
  23. Liu, R., Wang, R., Bian, R., Liu, J.,Jiao, L. (2021). A Decomposition-Based Evolutionary Algorithm with Correlative Selection Mechanism for Many-Objective Optimization. Evolutionary Computation, 29 (2), 269–304. doi: https://doi.org/10.1162/evco_a_00279
  24. Irodov, V. F., Barsuk, R. V., Chornomorets, H. Y. (2020). Multiobjective Optimization at Evolutionary Search with Binary Choice Relations. Cybernetics and Systems Analysis, 56 (3), 449–454. doi: https://doi.org/10.1007/s10559-020-00260-7
  25. Irodov, V. F., Barsuk, R. V. (2020). Decision-making during limited number of experiments with multiple criteria. Radio Electronics, Computer Science, Control, 1, 200–208. doi: https://doi.org/10.15588/1607-3274-2020-1-20

##submission.downloads##

Опубліковано

2021-06-30

Як цитувати

Іродов, В. Ф., Шаптала, М. В., Дудкін, К. В., Шаптала, Д. Є., & Прокоф’єва, Г. Я. (2021). Розробка алгоритмів еволюційного пошуку з бінарними відношеннями вибору при прийнятті рішень для пелетних трубчастих нагрівачів . Eastern-European Journal of Enterprise Technologies, 3(8(111), 50–59. https://doi.org/10.15587/1729-4061.2021.235837

Номер

Том 3 № 8(111) (2021): Енергозберігаючі технології та обладнання

Розділ

Енергозберігаючі технології та обладнання

Ліцензія

Авторське право (c) 2021 Vyacheslav Irodov, Maksym Shaptala, Kostiantyn Dudkin, Daria Shaptala, Halyna Prokofieva

Creative Commons License

Ця робота ліцензується відповідно до Creative Commons Attribution 4.0 International License.

Закріплення та умови передачі авторських прав (ідентифікація авторства) здійснюється у Ліцензійному договорі. Зокрема, автори залишають за собою право на авторство свого рукопису та передають журналу право першої публікації цієї роботи на умовах ліцензії Creative Commons CC BY. При цьому вони мають право укладати самостійно додаткові угоди, що стосуються неексклюзивного поширення роботи у тому вигляді, в якому вона була опублікована цим журналом, але за умови збереження посилання на першу публікацію статті в цьому журналі.

Ліцензійний договір – це документ, в якому автор гарантує, що володіє усіма авторськими правами на твір (рукопис, статтю, тощо).
Автори, підписуючи Ліцензійний договір з ПП «ТЕХНОЛОГІЧНИЙ ЦЕНТР», мають усі права на подальше використання свого твору за умови посилання на наше видання, в якому твір опублікований. Відповідно до умов Ліцензійного договору, Видавець ПП «ТЕХНОЛОГІЧНИЙ ЦЕНТР» не забирає ваші авторські права та отримує від авторів дозвіл на використання та розповсюдження публікації через світові наукові ресурси (власні електронні ресурси, наукометричні бази даних, репозитарії, бібліотеки тощо).
За відсутності підписаного Ліцензійного договору або за відсутністю вказаних в цьому договорі ідентифікаторів, що дають змогу ідентифікувати особу автора, редакція не має права працювати з рукописом.
Важливо пам’ятати, що існує і інший тип угоди між авторами та видавцями – коли авторські права передаються від авторів до видавця. В такому разі автори втрачають права власності на свій твір та не можуть його використовувати в будь-який спосіб.