Электронная библиотека диссертаций и авторефератов России
dslib.net
Библиотека диссертаций
Навигация
Каталог диссертаций России
Англоязычные диссертации
Диссертации бесплатно
Предстоящие защиты
Рецензии на автореферат
Отчисления авторам
Мой кабинет
Заказы: забрать, оплатить
Мой личный счет
Мой профиль
Мой авторский профиль
Подписки на рассылки



расширенный поиск

Информационно-оптимальные матоды математического моделирования и обработки экспериментальных данных с системах автоматизации научных исследований Фидельман, Владимир Романович

Данная диссертационная работа должна поступить в библиотеки в ближайшее время
Уведомить о поступлении

Диссертация, - 480 руб., доставка 1-3 часа, с 10-19 (Московское время), кроме воскресенья

Автореферат - бесплатно, доставка 10 минут, круглосуточно, без выходных и праздников

Фидельман, Владимир Романович. Информационно-оптимальные матоды математического моделирования и обработки экспериментальных данных с системах автоматизации научных исследований : автореферат дис. ... доктора технических наук : 05.13.16.- Самара, 1997.- 32 с.: ил.

Введение к работе

Задачи эффективной обработки экспериментальных данных возникают в самых различных областях науки и разнообразных приложениях. Не случайно эта область переживает период бурного развития на протяжении нескольких последних десятилетий. В настоящее время теория и практика обработки данных представляет собой обширную область, включающую многочисленные разделы, относящиеся к различным типам данных, методам и средствам их обработки, интерпретации и представления.

К задачам обработки экспериментальных данных тесно примыкают проблемы моделирования систем и процессов. При этом возникает целый ряд специфических вопросов, связанных с подходами к моделированию, методами создания моделей, учетом в них экспериментальных данных, априорной информации, вычислительной реализуемостью и т.п.

Весьма важной областью приложения методов обработки данных являются задачи обработки сигналов и изображений, получаемых в ходе экспериментов, где критическими показателями являются ограниченность экспериментальной выборки, высокий уровень шумов, неопределенность их статистических характеристик, косвенный характер данных. Подобные задачи часто возникают в радио- и гидролокации, оптоволоконной и радиосвязи, реконструктивной томографии, обработке оптических, спекл-интерферометрических, электронномикроскопических и радиоизображений, обработке данных рентгенодифракционных измерений и некоторых других областях.

Особый интерес представляет повышение возможностей методов обработки экспериментальных данных, получаемых при исследовании открытых систем, которые характеризуются существенной нестационарностью процессов, их нелинейностью, наличием явлений самоорганизации, неопределенностью параметров, описывающих такие системы. Основными требованиями к методам и средствам обработки данных в этих условиях являются достижение высокого частотного и пространственного разрешения, возможность работы с короткими выборками данных, повышенная устойчивость к шумам, обеспечение высокой вычислительной эффективности при работе с многомерными данными.

Необходимость решения этих задач вызвала к жизни появление целого класса нелинейных методов обработки, основанных на различных подходах и обладающих различной эффективностью в условиях информационной неопределенности и ограниченности данных. Перспективным общим подходом к решению таких задач является применение принципа максимума энтропии, позволяющего строить оптимальные в информационном смысле решения в условиях ограниченных данных.

Создание моделей открытых систем представляет собой в настоящее время одно из наиболее важных направлений исследований в физике,

биологии, химии, экономике, социологии и других областях. Открытые системы представляют собой сложные ансамбли взаимодействующих объектов (элементов), каждый из которых также может представлять собой систему из взаимодействующих объектов, возможно, другого типа, которые в свою очередь могут быть достаточно сложными системами, и так далее. В зависимости от природы рассматриваемой системы и выбранного уровня описания эти объекты могут быть как "микроскопическими", например, атомы по отношению к твердому телу, так и "макроскопическими," как,например, молекулы белка по отношению к отдельным атомам.

Проблема создания методов моделирования таких систем возникает естественным образом из ограниченных возможностей детерминированного описания их поведения. Для сложных открытых систем невозможно собрать полный "информационный базис", т.е. всю совокупность значений переменных, описывающих систему в данный момент времени на всех структурных уровнях. Эта ситуация является принципиальной, неустранимой особенностью таких систем, поэтому модели открытых систем должны строиться в условиях информационной неопределенности. В таких условиях актуальной является задача создания моделей на основе последовательного применения принципа максимума энтропии как общего принципа статистического вывода.

Важным примером открытой сложной системы является пластически деформируемый поликристаллический материал. В механике и физике пластической деформации проблема получения так называемых "определяющих соотношений", т.е. соотношений между компонентами макротензоров деформаций и напряжений с учетом структурного состояния материала и вида его напряженно-деформированного состояния является весьма актуальной. В области упругих деформаций таким определяющим соотношением является хорошо известный закон Гука. В отличие от области упругости, в условиях пластической деформации структурно-неоднородные материалы, к числу которых относится большинство практически важных конструкционных материалов, демонстрируют удивительное многообразие поведения, обусловленное сложными необратимыми изменениями структуры материала.

В связи с этим актуальной является разработка информационного подхода к созданию моделей пластически деформируемых структурно-неоднородных тел и прежде всего моделей эволюционирующего неоднородного поля микродеформаций в поликристалле.

Основными целями работы являются:

- разработка и реализация общего теоретико-информационного подхода к обработке экспериментальных данных - сигналов и изображений - и создание на этой основе эффективных вычислительно реализуемых методов обработки данных различной природы;

- разработка подхода к моделированию сложных систем с эволюцио
нирующей структурой, основанного на анализе информационного содер
жания данных о системе и построении информационно-оптимальных
решений на основе различных форм реализации принципа максимума
информационной энтропии. Создание на этой основе формализма инфор
мационного описания неоднородных полей деформаций в пластически де
формируемых поликристаллических материалах, позволяющего учитывать
основные особенности их структуры и ее эволюцию в ходе деформации.

Задачи исследования определены основными целями работы и состоят в

разработке методов получения информационно-оптимальных решений в задачах с неполными данными и различными типами ограничений на основе новых форм реализации принципа максимума энтропии;

разработке информационно-оптимальных высокоразрешающих методов спектрального оценивания одно- и многомерных данных по ограниченным выборкам;

создании на основе предложенных методов вычислительно эффективных алгоритмов и проведении численных экспериментов по обработке сигналов в малоэлементных фазированных антенных решетках;

- разработке информационно-оптимальных методов реконструкции
амплитудных и фазовых характеристик сигналов и изображений;

создании и реализации высокоразрешающего метода неконтактного измерения двумерного поля смещений на поверхности деформируемых тел, основанного на регистрации и нелинейной цифровой обработке спекл-изображений деформируемой поверхности;

- разработке подхода к моделированию сложных открытых систем,
основанного на различных вариантах принципа максимальной энтропии и
позволяющего учитывать разнородную априорную информацию о системе
и моделировать ее эволюционное поведение;

- разработке методов моделирования и проведении расчетов
стохастических полей деформаций и напряжений в пластически
деформируемых структурно-неоднородных материалах.

Научная новизна

  1. На основе общего подхода, реализующего в различных формах принцип максимума информационной энтропии, разработаны высокоэффективные вычислительно реализуемые методы спектрального оценивания одно- и многомерных случайных полей и методы реконструкции сигналов и изображений.

  2. Предложен стохастический подход к восстановлению амплитудной и фазовой информации, реализующий общий принцип максимума энтропии и позволяющий учитывать в решении ограничения различных типов.

3. Предложены методы нелинейной цифровой обработки спекл-
изображений, позволившие реализовать высокоразрешающий электронно-
оптический метод измерения двумерного поля смещений на поверхности
деформируемых тел.

4. Предложен информационный подход к моделированию сложных систем
различной природы с эволюционирующей структурой. Подход позволяет
учитывать не только интегральные соотношения, описывающие систему в
целом, но и включать в модель информацию о процессах, реализующихся
на уровне ее структурных элементов.

5. Разработан стохастический алгоритм численной реализации
информационно-оптимальных моделей и выполнено моделирование
типичной сложной системы с эволюционирующей структурой -
пластически деформируемого поликристалла.

Практическая ценность полученных результатов заключается в том, что

использование разработанных методов обработки экспериментальных данных позволило значительно повысить такие качественные показатели результатов обработки, как пространственное и частотное разрешение, устойчивость к шумам в случаях коротких реализаций и многомерных данных;

эффективность предложенных методов продемонстрирована в многочисленных приложениях при цифровой обработке сигналов радиолокации и радиосигналов в системах связи, когерентных оптических изображений, в задачах реставрации амплитудных и фазовых характеристик сигналов и изображений;

на основе предложенных методов обработки спекл-изображений реализован новый неконтактный метод измерения двумерных полей смещений на поверхности деформируемых тел;

- разработанные теоретико-информационные методы моделирования
позволяют на основе единого подхода проводить моделирование сложных
открытых систем с эволюционирующей структурой. Они могут быть
применены при исследовании разнообразных систем в физике,
технических приложениях, биологии, химии, экономике и т.п.

Основные положения, выносимые на защиту

  1. Методы построения информационно-оптимальных решений задач с неполными данными при наличии произвольного количества линейных ограничений, позволяющие использовать эффективные вычислительные процедуры.

  2. Методы высокоразрешающего спектрального оценивания одно- и многомерных случайных полей, основанные на различных вариантах применения принципа максимума энтропии.

3. Результаты вычислительного эксперимента по применению
разработанных методов к спектральной обработке пространственно-
временных полей сложной структуры по ограниченным
экспериментальным выборкам в фазированных антенных решетках.

4. Информационно-оптимальные методы реконструкции
амплитудно-фазовых распределений сигналов и изображений на основе
экспериментальных данных различных типов.

5. Оптико-электронные неконтактные методы оценивания
неоднородных двумерных полей смещений на поверхности
деформируемых тел, основанные на регистрации и нелинейной цифровой
обработке спекл-изображений деформируемой поверхности.

  1. Информационный подход к моделированию открытых сложных систем, основанный на учете информации с различных структурных уровней системы и позволяющий моделировать эволюционное поведение системы.

  2. Формализм информационного описания неоднородных полей деформаций в пластически деформируемых поликристаллических материалах, позволяющий учитывать основные особенности их структуры и ее эволюцию в процессе пластической деформации.

  3. Методы математического моделирования и результаты расчетов эволюции пространственного распределения и спектров поля неупругих деформаций при активном нагружении модельных однофазных поликристаллов.

Работа выполнялась по программам:

Комплексная программа АН СССР и МинВУЗа РСФСР "Автоматизация научных исследований" (1981-1985 г.г.);

Комплексная программа АН СССР, Минэлектронпрома СССР и Минвуза РСФСР "Повышение эффективности применения вычислительной техники в научных исследованиях, производстве и учебном процессе" (1986-1989 г.г.);

Российская научно-техническая программа "Информатизация образования", целевая подпрограмма "Автоматизация научных исследований" (1991-1993 г.г.);

Программа "Университеты России". Научно-техническая программа "Фундаментальные проблемы математики и механики", раздел "Механика деформируемых тел и сред" (1991-1996 г.г.);

Межвузовская программа "Перспективные информационные технологии", подпрограмма "Автоматизация научных исследований" (1992-1994 г.г.).

Работа выполнялась также по тематике единого заказ-наряда НИФТИ по плану фундаментальных НИР Госкомитета РФ по высшему образованию (1986-1996 г.г.).

Прикладные разработки, связанные с применением теоретико-информационных методов в моделировании и обработке сигналов, а также программных средств, разработанных на их основе, выполнялись по договорам на проведение НИР:

с Государственной научно-производственной организацией "ОРИОН" Российского НИИ космического приборостроения (1994-1996 г.г.);

с Институтом прикладной физики РАН (г. Н.Новгород) (1984-1992 г.г.);

с Московским научно-исследовательским институтом радиосвязи (МНИИРС) (1990-1994 г.г.);

с Нижегородским научно-исследовательским институтом радиотехники (1992-1993 г.г.).

Апробация работы проводилась

- на III Всесоюзной конференции "Перспективные методы
планирования и анализа экспериментов при исследовании случайных
процессов" (Гродно, 1988 г.);

- на III Всесоюзной конференции "Методы и средства обработки
сложной графической информации" (Горький, 1988 г.);

- на IV Всесоюзной конференции "Математические методы
распознавания образов" (Рига, 1989 г.); -

на II Всесоюзной конференции "Техника и теория пространственно-временной обработки сигналов" (Свердловск, 1989 г.);

на III Всесоюзной конференции "Автоматизированные системы обработки изображений" (Ленинград, 1989 г.);

на Международной конференции "Integral Equations and Inverse Problems" (Varna, 1989 г.);

на 12 Республиканском семинаре "Кинетика и термодинамика пластической деформации" (Барнаул, 1988 г.);

на XXIV Всесоюзной научно-технической конференции "Высокоскоростная фотография, фотоника и метрология быстро-протекающих процессов" (Москва, 1989 г.);

на II Всесоюзной конференции "Оптическое изображение и регистрирующие среды" (Ленинград, 1990 г.);

на Международной конференции "Некорректно поставленные задачи в естественных науках" (Москва, 1991 г.);

- на VII Всесоюзном симпозиуме по растровой электронной
микроскопии (Звенигород, 1991 г.);

- на Всероссийской конференции "Определяющие соотношения и
модели деформируемых сред" (Санкт-Петербург, 1994 г.);

на XIV семинаре "Моделирование развивающихся систем с изменяющейся структурой" (Славское, Львовская обл., 1990 г.);

на Международном симпозиуме "Генерация крупномасштабных структур в сплошных средах" (Пермь - Москва, 1990 г.);

- на VI Международном конгрессе по теоретической и прикладной
механике (Варна, 1989 г.);

- на научных семинарах Института прикладной физики РАН,
механико-математического факультета МГУ, Института проблем
механики РАН, кафедры статистической радиофизики радиофизического
факультета ННГУ, кафедры информационных технологий в физических
исследованиях ННГУ.

Реализация результатов состоит в применении

общей методологии теоретико-информационного подхода к моделированию систем и обработке сигналов различной природы в учебном процессе на факультете прикладной физики и микроэлектроники ННГУ в лекционных курсах "Современные методы обработки экспериментальных данных", "Методы обработки многомерных данных", "Теория информации в физике" по специальности "Информационные системы в физике";

разработанных методов многомерного спектрального оценивания для обработки данных радиолокационного зондирования . водной поверхности в Институте прикладной физики РАН (г. Н. Новгород), а также для моделирования систем обработки сигналов в фазированных антенных решетках в Нижегородском научно-исследовательском институте радиотехники;

нелинейных алгоритмов прецизионного определения взаимной временной задержки сигналов в каналах с различными дисперсионными и шумовыми характеристиками в Московском НИИ радиосвязи и ГНПО "ОРИОН" Российского НИИ космического приборостроения (г. Москва);

разработанных теоретико-информационных методов реставрации когерентных оптических изображений в цифровой системе регистрации и обработки изображений на экспериментальном стенде в Институте прикладной физики РАН (г.Н. Новгород);

теоретико-информационных моделей деформационного поведения структурно-неоднородных материалов в исследованиях по определяющим соотношениям и моделям пластической деформации в Научно-исследовательском физико-техническом институте (НИФТИ) при ННГУ;

разработанных методов восстановления двумерного

неоднородного поля смещений на деформируемой шероховатой

поверхности образцов в электронно-оптической системе неконтактного
измерения деформаций в НИФТИ при ННГУ.

Структура и объем работы. Диссертация общим объемом 252 страницы, включая 52 рисунка, состоит из введения, пяти глав, заключения, списка использованных источников из 215 наименований и 3 приложений.

Публикации. Основные результаты, полученные в диссертации, опубликованы в 44 работах, список которых приведен в конце автореферата.

Похожие диссертации на Информационно-оптимальные матоды математического моделирования и обработки экспериментальных данных с системах автоматизации научных исследований