Search the digital library catalog

Abstract: Z napredovanjem računalniške tehnologije se zadnje čase pojavlja čim več različnih fizikalnih simulacij, med katere spadajo tudi simulacije dinamike tekočin. Enačbe Navier-Strokes opisujejo takšno gibanje tekočin v 3D prostoru, katerih diskretizacija in reševanje na CPU porabi veliko časa. Zato bi si želeli lažjo in hitrejšo metodo za tovrstne simulacije. V diplomskem delu smo predstavili implementacijo reševalnika enačb plitve vode, ki opisujejo gibanje tekočin v 2D prostoru. Reševalnik smo uporabili za predvidevanje poplavnih območij nad 2.5D mrežo zgrajeno iz 3D oblaka točk. Ta množica točk običajno predstavlja realna površja, ki so bila posneta s tehnologijo LiDAR. Tako je v razvitem orodju mogoče predvidet ogrožene predele, ki bodo poplavljeni v realnem času.
Keywords: algoritmi, računalniška geometrija, enačbe plitvih voda, podatki LiDAR, 2.5D površje, realno-časovna simulacija tekočin, vizualizacija terena, vizualizacija tekočin
Published in DKUM: 12.09.2013; Views: 2542; Downloads: 262
Full text (38,11 MB)

Abstract: Sodobni obdelovalni sistemi so visoko avtomatizirani, zahtevajo veliko fleksibilnost in težijo k popolni avtonomnosti. Ker je programiranje obdelovalnih strojev zelo kompleksen proces, ki ga sestavlja več med seboj odvisnih problemov, ga kljub velikim naporom do danes še ni uspelo avtomatizirati. Pregled raziskav je pokazal, da so do sedaj razviti sistemi zelo ozko omejeni in lahko strokovnjaku služijo le kot pripomoček, pri pripravi postopka obdelave. V disertaciji predlagamo samodejno programiranje CNC-obdelovalnih strojev s pomočjo umetne inteligence. Razvita inteligenca je sposobna, ne le delno, ampak v celoti, reševati kompleksen problem samodejnega programiranja obdelovalnih strojev. Sistem na podlagi CAD-modela izdelka samodejno, brez pomoči strokovnjaka, pripravi NC-program obdelave, in sicer tako, da je obdelava varna, pravilna, časovno učinkovita in hkrati zadosti določenim tehnološkim zahtevam obdelave. Inteligentni CAD/CAM-sistem za svoje delovanje uporablja skupinsko inteligenco, NSGA-II večkriterijsko optimizacijo in usmerjeno nevronsko mrežo, hkrati pa koristi prednosti ter moč informatizacije in tako s porazdeljeno arhitekturo dosega večjo učinkovitost pri celovitem reševanju tako kompleksnega problema. Sistem je sestavljen iz napovedovalnega in evalvacijskega modula. V napovedovalnem modulu umetna inteligenca predlaga rešitve, ki vsebujejo informacije o trajektorijah rezov, izbranih orodjih in predlaganih rezalnih parametrih. Evalvacijski modul, na podlagi razvitih simulacijskih modelov, oceni predlagane rešitve glede na geometrijski, tehnološki in časovni kriterij ter kriterij učinkovitosti obdelave. V okviru raziskave smo razvili diskreten in tudi zvezen simulacijski model, ki ga razviti sistem uporablja pri iskanju optimalne rešitve. Predlagani sistem je v splošnem primeren za različne vrste obdelav, v disertaciji pa se zaradi obsega dela pri testiranjih omejimo zgolj na rezkanje. Rezultati testiranj so potrdili, da je z uporabo metod umetne inteligence mogoče samodejno programirati obdelovalne stroje.
Keywords: skupinska inteligenca, optimizacija z rojem delcev, nevronske mreže, genetski algoritmi, NSGA-II optimizacija, CAD/CAM-sistem, NC-programiranje, API-vmesnik, CNC-obdelovalni stroj, inteligentni obdelovalni sistem, računalniška simulacija, večkriterijska optimizacija
Published in DKUM: 12.04.2012; Views: 5005; Downloads: 671
Full text (18,28 MB)

Abstract: Glavni namen diplomskega dela sta bila implementacija in opis paralelizacije simulatorja zaraščanja z namenom boljšega izkoristka sodobnih večjedrnih procesorjev ter pohitritve izvajanja simulacije. Izvedli smo meritve in pokazali, da paraleliziran simulator izvaja simulacijo hitreje kot enonitni. Paralelizacijo smo implementirali s pomočjo knjižnice OpenMP. V diplomskem delu so opisane tudi nekatere druge nadgradnje, ki smo jih implementirali v omenjenem simulatorju. Najprej opišemo teorijo, na kateri je temeljil izhodiščni simulator, nadgradnjo z vpeljavo Ellenbergovih koeficientov, najpomembnejše podatkovne strukture simulatorja ter postopek nalaganja terena iz realnih podatkov. Nato opišemo spremembe, ki smo jih morali narediti na algoritmih izhodiščnega simulatorja, preden smo jih lahko paralelizirali. Sledi opis še nekaterih drugih pohitritev, kot na primer ločevanje med velikimi in malimi rastlinskimi vrstami ter nadgradnje s funkcionalnostjo določanja območja zaraščanja. Pri paralelizaciji najprej naredimo kratek pregled knjižnice OpenMP, nato pa podamo in opišemo algoritme izvajanja simulacije z več nitmi ter njihovo sinhronizacijo. Za konec prikažemo še rezultate meritev izvajanja eno- in večnitnih algoritmov izvajanja simulacije.
Keywords: računalniška grafika, simulacija ekosistemov, večnitno programiranje, optimizacija algoritmov
Published in DKUM: 08.12.2011; Views: 1932; Downloads: 116
Full text (2,63 MB)

Abstract: Modernizacija sodobne proizvodnje vključuje nenehno posodabljanje in integracijo najnovejših tehnologij v proizvodne sisteme. Vključevanje sodobnih tehnologij omogoča skrajševanje časa izdelave, povečanje zmogljivosti in zniževanje proizvodnih stroškov. Vzporedno z visoko stopnjo avtomatizacije sodobnih proizvodnih sistemov se povečuje tudi smotrnost individualizacije tržišča v smeri maloserijske proizvodnje. Zaradi dinamičnosti razvoja sodobnih tehnologij je učinkovito usklajevanje (t.j. optimiranje) materialnih, energetskih in informacijskih tokov še mnogo težje, kot je bilo v preteklosti. Znotraj množice vse bolj kompleksnih proizvodnih scenarijev optimalnega toka proizvodnje s klasičnimi metodami načrtovanja ni mogoče več doseči. Zaradi omenjenih razlogov je bil v doktorski disertaciji razvit optimizacijski sistem, ki ponuja inovativne rešitve optimizacije obdelovalnih, robotskih, nadzornih in montažnih sistemov z algoritmi umetne skupinske inteligence. S predlaganim pristopom je predstavljeno reševanje problemov izdelovalnih sistemov po zgledih iz narave. Algoritmi umetne skupinske inteligence omogočajo optimizacijo na samoorganizacijski način, kar daje pomembno prednost pred ostalimi optimizacijskimi metodami. V ta namen je bila opravljena preslikava naravnih zakonitosti kolonialno organiziranih bioloških organizmov v obliko matematičnih definicij in pravil, ki so bile uporabljene v optimizacijskih postopkih načrtovanja izdelovalnih strojev in sistemov. Optimizacijski sistem je sestavljen iz modula napovedovalnega sistema in modula sistema evalvacije. Proces optimizacije poteka na podlagi povratnozančnega izmenjevanja informacij med napovedjo in evalvacijo načrtovanja izdelovalnega sistema. Evalvacija napovedi načrtovanega izdelovalnega sistema se odvija v simulacijskem okolju računalniško podprtega konstruiranja, kar poveča uporabnost in prilagodljivost razvitega optimizacijskega sistema v praksi. Sistem evalvacije je neodvisen od napovedovalnega sistema, kar predstavlja univerzalen in fleksibilen pristop k inteligentnemu načrtovanju in modeliranju proizvodnih sistemov. Z uporabo razvitega univerzalnega optimizacijskega sistema predlagamo učinkovite rešitve inteligentnega načrtovanja in modeliranja naslednjih tehnoloških problemov: (i) optimizacija postavitve surovca v delovni prostor izdelovalnega sistema glede na gibljivost robotskega mehanizma, (ii) analiza izdelovalnosti obdelovanca glede na mesto vpetja, (iii) optimizacija simultanega obdelovalnega sistema z več robotskimi mehanizmi, (iv) tekmovanje robotskih mehanizmov za izvedbo tehnološkega procesa z oceno optimalne izdelovalnosti, (v) načrtovanje obdelovalnega sistema s hibridnim »Fuzzy-Swarm« optimizacijskim algoritmom, (vi) optimizacijski sistem za načrtovanje razmestitve robotskih obdelovalnih sistemov glede na minimalno pot obdelovanca in (vii) optimizacija regalnega skladiščnega sistema. Za namen validacije rezultatov rešitev, ki jih predlaga optimizacijski sistem, je bila razvita projekcija hitrostne anizotropije delovnih prostorov robotskih mehanizmov z barvno interpolacijo. Predstavljena rešitev ponuja ključno orodje pri načrtovanju razmestitve robotiziranega tehnološkega postopka v področje delovnega prostora z optimalno gibljivostjo robotskega mehanizma. Za učinkovito delovanje optimizacijskega sistema evalvacije je bil razvit postopek dinamičnih meritev položaja in zaznavanje dotika (kolizije) med gibajočimi se deli v trirazsežnem prostoru. Omenjeni pristop omogoča dinamične meritve položaja objektov v razvojnem okolju pri načrtovanju optimalne razmestitve tehnološkega procesa s postopkom optimizacije umetne skupinske inteligence.
Keywords: optimizacija, skupinska inteligenca, inteligenca roja, gibljivost robotskega mehanizma, hitrostna anizotropija, barvna interpolacija, tehnološki postopek, API vmesnik, kinematični model, računalniška simulacija, robotski mehanizem, proizvodni sistem, montažni sistem, obdelovalni sistem
Published in DKUM: 01.06.2011; Views: 3955; Downloads: 632
Full text (12,52 MB)

Abstract: V diplomskem delu je predstavljena trdnostna analiza nosilnega okvirja pritrdišč varnostnih pasov. Trdnostna analiza je izvedena s pomočjo računalniških simulacij po metodi končnih elementov, prikazan je postopek priprave numeričnega modela, ki zajema izdelavo MKE modela, mreže končnih elementov, definiranja robnih pogojev obremenitev in vpetja modela. Predstavljeni so rezultati numeričnih analiz več različic nosilnega okvirja pritrdišč varnostnih pasov in tudi rezultati dejanskih testiranj modelov, ki so bili predhodno simulirani. Na osnovi numeričnih simulacij in možnosti sprememb na konstrukciji smo določili optimalni nosilni okvir. Obremenilni testi nosilnega okvirja so potrdili numerično analizo nosilnega okvirja.
Keywords: Nosilni okvir pritrdišč varnostnih pasov, trdnostna analiza, poves, napetost, računalniška simulacija, metoda končnih elementov.
Published in DKUM: 07.12.2010; Views: 2529; Downloads: 200
Full text (5,00 MB)