ANALIZA CZASOWO-KOSZTOWA PLANOWANEGO PRZEDSIĘWZIĘCIA BUDOWLANEGO PRZY ZASTOSOWANIU ZBIORÓW ROZMYTYCH
|
|
- Tadeusz Witkowski
- 8 lat temu
- Przeglądów:
Transkrypt
1 ANALIZA CZASOWO-OSZTOWA PLANOWANEGO PRZEDSIĘWZIĘCIA BUDOWLANEGO PRZY ZASTOSOWANIU ZBIORÓW ROZMYTYCH Andrzej MINASOWICZ, Bartosz OSTRZEWA Wydział Inżynierii Lądowej, Politechnia Warszawsa, l. Armii Ldowej 16, Warszawa Streszczenie: Prezentowana analiza słży ocenie ryzya przedsięwzięcia bdowlanego w fazie zarządzania wartością i ryzyiem planowanej inwestycji. Na bazie szacowania osztów oraz planowanego harmonogram czasowego przedsięwzięcia przy wyorzystani wiedzy esperciej stala się możliwe odchyłi czas i oszt poszczególnego zadania. W cel przetworzenia informacji wejściowych wprowadzono modelowanie rozmyte. Przy zastosowani metod obliczeniowych teorii zbiorów rozmytych taich ja wyznaczanie fncji wyniowej metodą średniej arytmetycznej oraz wyostrzani zbior rozmytego metodą środa ciężości, przedstawiona procedra pozwala na oreślenie optymistycznych i pesymistycznych scenariszy przedsięwzięcia pod względem czas i oszt. W wyni taich działań oreślono ryzya związane z czasem i osztem przedsięwzięcia, co pozwala na porównanie różnych inwestycji bądź technologii wyonania, a następnie wybór wariant optymalnego. Słowa lczowe: ryzyo, analiza, bdownictwo, zarządzanie, zbiory rozmyte. 1. Wprowadzenie lczowym etapem ażdego przedsięwzięcia bdowlanego jest jego realizacja. Wiąże się on z wyborem wyonawcy, technologii realizacji prac, czas realizacji. Wszystie te aspety wpływają w oreślonym stopni na dwa najważniejsze parametry inwestycji jaimi są: oszt oraz termin zaończenia realizacji. W prezentowanym artyle przedstawiono sposób na zidentyfiowanie ryzya związanego z oreśloną inwestycją, wyorzystjąc przy tym wiedzę niezależnych espertów. Posłżono się również narzędziem matematycznym z zares teorii zbiorów rozmytych. Taie podejście do etap realizacji inwestycji, daje inwestorowi lb też generalnem wyonawcy wiedzę odnośnie możliwych zmian dotyczących oszt i czas realizacji. 2. Analiza Na potrzeby przyład posłżono się hipotetycznym osztorysem. Rozpatrywany obiet to bdyne mieszalny wielorodzinny, tórego założony oszt bdowy wynosi PLN. Na całą realizację inwestycji słada się siedemnaście grp robót taie ja np. roboty przygotowawcze, roboty ziemne itd. Z ażdą taą grpą robót wiążą się oreślone wyznaczone przez osztorysanta oszty. Przedstawiono je w tabeli 1. Przedstawione w tabeli 1 grpy robót tworzą zadania w harmonogramie planowanego przedsięwzięcia. Na rysn 1 przedstawiono wyres belowy dla rozpatrywanego przedsięwzięcia bdowlanego. Poniższy harmonogram przedstawia planowany czas realizacji poszczególnych zadań, jednocześnie wsazjąc powiązania między nimi. Oprócz siedemnast zadań, tóre są przedstawione są również w tabeli 1, w harmonogramie znajdją się pnty ontrolne oraz czynności nie generjące bezpośrednio osztów. Dla potrzeb prezentowanej analizy spiono się na odchyleniach związanych z grpami robót wyszczególnionymi w tabeli 1. Podczas realizacji inwestycji występją często odchylenia oszt lb czas realizacji. Na etapie planowania informacje na ten temat przeazane zostaną od espertów w formie odpowiedzi na poniższe pytania: 1. Jaa jest wartość najbardziej prawdopodobna oszt/czas zadania x oraz jego prawdopodobieństwo (poziom przynależności)? 2. Jaa jest wartość minimalna aceptowalna oszt/czas zadania x oraz jego prawdopodobieństwo (poziom przynależności)? 3. Jaa jest wartość masymalna aceptowalna oszt/czas zadania x oraz jego prawdopodobieństwo (poziom przynależności)? Ator odpowiedzialny za orespondencję. a.minasowicz@il.pw.ed.pl 595
2 Civil and Environmental Engineering / Bdownictwo i Inżynieria Środowisa 2 (2011) Tab. 1. Zestawienie osztów dla poszczególnych grp robót inwestycji Id. Nazwa oszty BUDYNE MIESZALNY WIELORODZINNY Roboty przygotowawcze Roboty ziemne Stan srowy podziemia Stan srowy nadziemia bdyn Roboty mrowe - ściany zewnętrzne Roboty mrowe - ściany wewnętrzne Izolacje dachów Stolara oienna Tyni zewn. + ocieplenie Oładzina ścian - cegła linierowa Roboty wyończeniowe wewnętrzne Windy osobowe Instalacje eletryczne i słaboprądowe Instalacje sanitarne Przyłącza do bdynów Roboty zewnętrzne Przygotowanie obiet do odbior ońcowego Rys. 1. Harmonogram belowy planowanego przedsięwzięcia 596
3 Andrzej MINASOWICZ, Bartosz OSTRZEWA Dla potrzeb badania założono, że wiedzę na temat odchyleń zysano od trzech niezależnych espertów, stosjąc przy tym zagadnienia związane z modelowaniem rozmytym. Jednocześnie założono, że prawdopodobieństwo wystąpienia odchylenia będzie wyrażone tzw. poziomem przynależności. W modelowani (wniosowani) rozmytym można wyróżnić trzy główne etapy blo operacyjnego: fzyfiacja rozmywanie, inferencja tworzenie wyniowej fncji przynależności (poziom przynależności), defzyfiacja wyostrzanie zbior rozmytego. Schemat model przedstawiono na rysn 2. Dane wejściowe model stanowią odpowiedzi na trzy pytania od trzech espertów. Pierwszy etap blo operacyjnego to fzyfiacja. Polega ona na przedstawieni informacji (danych) wejściowych w formie zbiorów rozmytych. Dla potrzeb referat założono wejściową fncję przynależności zbior rozmytego w postaci odcinowej fncji liniowej. Przestrzeń zbiorów odpowiadających jednem zadani inwestycji przedstawiono na rysn 3. DANE WEJŚCIOWE OPINIE ESPERTÓW BLO OPERACYJNY FUZYFIACJA (ROZMYWANIE) INFERENCJA (WNIOSOWANIE) DEFUZYFIACJA (WYOSTRZANIE) WYNI Rys. 2. Schemat model rozmytego 1,0 p3 p 2 p 1 poziom przynależności (prawdopodobieństwo) Espert 3 zal Espert 2 Espert 1 oszt 1min 1 2min 1max 3min 2 2max 3 3max Rys. 3. Odwzorowanie informacji wejściowych (opinii espertów) w postaci zbiorów rozmytych 597
4 Civil and Environmental Engineering / Bdownictwo i Inżynieria Środowisa 2 (2011) ażdy z trzech espertów przedstawił najbardziej prawdopodobny oszt ( 1, 2, 3 ) oraz ich prawdopodobieństwo (p 1, p 2, p 3 ). Oprócz tego esperci dali odpowiedź na temat wartości estremalnych tj. ( 1min, 2min, 3min, 1max, 2max, 3max ) oraz odpowiadające im prawdopodobieństwa (p 1min, p 2min, p 3min, p 1max, p 2max, p 3max ). Prawdopodobieństwo wystąpienia oreślonego oszt zostało wyrażone poziomem przynależności. Na wyresie poazano również zal, czyli oszt założony. Analogicznie proces fzyfiacji przeprowadzono dla czas realizacji ażdej grpy robót. Taa reprezentacja wiedzy espertów przedstawia trzy zbiory rozmyte, w tórych centralnym pntem jest wartość najbardziej prawdopodobna a srajnymi wartościami są odpowiednio aceptowalna wartość minimalna oraz masymalna. Rysne 3 przedstawia rozmytą reprezentację informacji wejściowych tylo dla jednego zadania (grpy robót) np. roboty przygotowawcze. W tabeli 2 przedstawiono dane wejściowe dotyczące odchyleń osztów dla wszystich zadań przedsięwzięcia. W teorii zbiorów rozmytych rysne 3 przedstawia trzy zbiory rozmyte. Jest to informacja wejściowa. W cel późniejszego wyorzystania wiedzy trzech espertów informacje przez nich przedstawione sonsolidowano do jednego zbior reprezentjącego odchylenia oszt (czas) oreślonego zadania. Inaczej mówiąc oreślono tzw. wyniową fncję przynależności. Proces przeształcający ila fncji wejściowych w fncję wyniową w modelowani rozmytym nazywa się inferencją (acprzy, 1997). Istnieje wiele operatorów słżących do wyznaczenia wyniowej fncji przynależności. W prezentowanym artyle wyorzystano operator średniej arytmetycznej. Wartość wyniowej fncji przynależności jest równa średniej arytmetycznej poziomów przynależności ażdego zbior wejściowego, co zapisać można zgodnie ze wzorem 1: n fi ( ) f i= wyni ( ) = 1, (1) n gdzie: f wyni () jest wyniową fncją przynależności (fncja oreślająca prawdopodobieństwo zdarzenia), jest argmentem fncji oszt lb czas, n jest liczbą espertów (ilość zbiorów rozmytych), n = 3, i = 1, 2,, n. Przy zastosowanych założeniach powyższy wzór można zapisać w następjącej formie: f wyni f ( ) ( ) ( ) ( ) 1 f 2 f 3 ES + ES + = ES 3 gdzie: f ES1 () jest fncją przynależności wyznaczoną na podstawie danych od esperta nr 1, f ES2 () jest fncja przynależności wyznaczoną na podstawie danych od esperta nr 2, f ES3 () jest fncja przynależności wyznaczoną na podstawie danych od esperta nr 3. Posłgjąc się arszem allacyjnym MS-Excel dla ażdego zadania inwestycji wyznaczono fncję wyniową, przedstawiającą informacje na temat możliwego ryzya. (2) Tab. 2. Zestawienie danych wejściowych dot. osztów dla wszystich zadań przedsięwzięcia Lp zal emin1 p emin1 e1 p e1 emax1 p emax , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , ,75 598
5 Andrzej MINASOWICZ, Bartosz OSTRZEWA c.d. Tab. 2. Zestawienie danych wejściowych dot. osztów dla wszystich zadań przedsięwzięcia Lp zal emin2 p emin2 e2 p e2 emax2 p emax , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , ,75 Lp zal emin3 p emin3 e3 p e3 emax3 pe max , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , ,70 599
6 Civil and Environmental Engineering / Bdownictwo i Inżynieria Środowisa 2 (2011) Na rysnach 4 i 5 przedstawiono operację inferencji na przyładzie pierwszej grpy robót projet czyli Roboty przygotowawcze. Proces defzyfiacji prowadzi do otrzymania wartości ostrej odzwierciedlającej oreślony zbiór rozmyty. (Bcley i Siler, 2004) Mając fncję wyniową opinii espertów wyznaczono dwa pnty, dzieląc w ten sposób zbiór wyniowy na część optymistyczną i pesymistyczną. Pnty te wyznaczono na podstawie metody środa ciężości. Wartość ostrą obliczono zgodnie ze wzorem (3): ( ) ( ) wyn d wyn =, (3) d wyn gdzie: wyn jest wartością ostrą osztów (wartość wyjściowa), wyn () jest wyniową fncją przynależności, jest osztem argmentem fncji przynależności. W prezentowanym przypad wyres wyniowej fncji przynależności ma postać linii łamanej. Środe ciężości linii łamanej, na przyład ABCD, otrzymano zastępjąc ażdy odcine linii pntem materialnym, mieszczonym w środ odcina, o masie równej dłgości odcina. Współrzędne środa ciężości łamanej ABCD wyznaczono na podstawie wzorów (4) i (5). Rys. 4. Fncje wejściowe opinie trzech espertów nt. ryzya dla zadania Roboty przygotowawcze 1,00 0,90 0,80 0,70 0,60 0,50 0,40 0,30 0,20 0,10 0,00 zal Esr ; 0, ; 0, ; 0, ; 0, ; 1, ; 0, ; 0, ; 0, ; 0, Rys. 5. Fncja wyniowa ryzya dla zadania Roboty przygotowawcze 600
7 Andrzej MINASOWICZ, Bartosz OSTRZEWA Zgodnie z rysniem 6 symbole d 1, d 2, d 3 oznaczają dłgości odcinów AB, BC, CD, a S 1 ( 1, 1 ), S 2 ( 2, 2 ), S 3 ( 3, 3 ) to środi tych odcinów. Współrzędne środa ciężości łamanej ABCD wyznaczono na podstawie wzorów (4) i (5). d + d + d = (4) d1 + d2 + d3 d + d + d = (5) d1 + d2 + d3 Na podstawie wzorów (4) i (5) oraz przy wyorzystani arsza allacyjnego Excel dla ażdej grpy robót wyznaczono środi ciężości optymistyczny i pesymistyczny. Dla pierwszej grpy osztów czyli Roboty przygotowawcze przedstawiono je na rysn 7. Te same operacje, to jest olejno rozmywanie, inferencja, wyostrzanie przeprowadzono dla wszystich zadań inwestycji. Uzysane wynii dla osztów zestawiono w tabeli 3, a dla czasów w tabeli 4. A S 1 B S Rys. 6. Graficzne przedstawienie wyznaczenia środa ciężości linii łamanej S 0 C S 3 3 D Rys. 7. Graficzne przedstawienie wyznaczenia środa ciężości dla pierwszej grpy osztów czyli Roboty przygotowawcze 601
8 Civil and Environmental Engineering / Bdownictwo i Inżynieria Środowisa 2 (2011) Tab. 3. Zestawienie osztów i prawdopodobieństw pesymistycznych i optymistycznych Lp Nazwa zal opt p opt pes p pes BUDYNE MIESZALNY , ,46 1 Roboty przygotowawcze , ,50 2 Roboty ziemne , ,41 3 Stan srowy podziemia , ,40 4 Stan srowy nadziemia bdyn , ,54 5 Roboty mrowe - ściany zewnętrzne , ,41 6 Roboty mrowe - ściany wewnętrzne , ,29 7 Izolacje dachów , ,29 8 Stolara oienna , ,47 9 Tyni zewn. + ocieplenie , ,75 10 Oładzina ścian - cegła linierowa , ,43 11 Roboty wyończeniowe wewnętrzne , ,44 12 Windy osobowe , ,33 13 Instalacje eletryczne i słaboprądowe , ,42 14 Instalacje sanitarne , ,48 15 Przyłącza do bdynów , ,51 16 Roboty zewnętrzne , ,48 17 Przygotowanie obiet do odbior ońcowego , ,46 Tab. 4. Zestawienie osztów i prawdopodobieństw pesymistycznych i optymistycznych Lp Nazwa T zal T opt p opt T pes p pes BUDYNE MIESZALNY , ,47 1 Roboty przygotowawcze , ,48 2 Roboty ziemne , ,54 3 Stan srowy podziemia , ,53 4 Stan srowy nadziemia bdyn , ,23 5 Roboty mrowe - ściany zewnętrzne , ,46 6 Roboty mrowe - ściany wewnętrzne , ,51 7 Izolacje dachów , ,51 8 Stolara oienna , ,48 9 Tyni zewn. + ocieplenie , ,56 10 Oładzina ścian - cegła linierowa , ,43 11 Roboty wyończeniowe wewnętrzne , ,62 12 Windy osobowe , ,34 13 Instalacje eletryczne i słaboprądowe , ,38 14 Instalacje sanitarne , ,48 15 Przyłącza do bdynów , ,52 16 Roboty zewnętrzne , ,39 17 Przygotowanie obiet do odbior ońcowego , ,48 602
9 Andrzej MINASOWICZ, Bartosz OSTRZEWA W prezentowanej procedrze przyjęto jao miarę ryzya stosne wielości odchylenia do prawdopodobieństwa jego wystąpienia (McCaffer, 2006). Przeprowadzając analizę ażdego zadania przedsięwzięcia inwestycyjnego z osobna wyznaczono smaryczne odchylenia związane z całym przedsięwzięciem, wyorzystjąc przy tym programy MS-Excel oraz MS-Project. Na rysn 8 i 9 przedstawiono wyniowe wartości oszt i czas założonego wraz z wartościami pesymistycznymi oraz optymistycznymi. Stworzono w ten sposób 3 scenarisze realizacji zadania: optymistyczny, założony oraz pesymistyczny. Wyniowe prawdopodobieństwo wartości smarycznych wyznaczono jao średnią ważoną. fncja wielości zmiany oraz prawdopodobieństwa jej zaistnienia. pes zal pes R = zal = 1 ppes = ,46 zal opt opt R = zal = 1 popt = ,53 = 0,202 = 0,428 (6) (7) 3. Wniosi Rys. 8. Graficzne przedstawienie ryzya dla oszt inwestycji Prezentowana metoda daje wyonawcy bądź też inwestorowi wiedzę na temat możliwych odchyleń oraz ryzya związanego z osztem ja i czasem realizacji, jao fncji odchylenia i prawdopodobieństwa jego zaistnienia. Metoda ta oparta jest na wiedzy esperciej związanej z poszczególnymi etapami prac, znacznie różniących się od siebie. orzystając z działań matematycznych wchodzących w zares teorii zbiorów rozmytych zysano wartość odchylenia oraz ryzya związanego osztem oraz czasem całego przedsięwzięcia. wantyfijąc ilościowo pojęcie ryzya zysano możliwość wczesnego reagowania na nieprzewidziane scenarisze (Chapman i Ward, 2003). Przystępjąc do inwestycji wyonawca, lb też inwestor, dzięi przeprowadzonej w ten sposób analizie, jest świadom potencjalnych zagrożeń związanych z niedotrzymaniem termin bądź też przeroczeniem załadanego bdżet. Zaproponowana analiza daje ponadto możliwość ontrolowania projet w tracie jego realizacji. Po przedstawieni zysanych w analizie danych dotyczących oszt oraz czas na wyresie smlowanego wyres harmonogram rzeczowofinansowego możliwa jest ontrola realizacji przedsięwzięcia metodą Wartości Wypracowanej (Webb, 2008). Literatra Rys. 9. Graficzne przedstawienie ryzya dla czas inwestycji Na podstawie możliwych scenariszy zmian oszt oraz czas realizacji wyznaczono związane z nimi ryzyo dla całego przedsięwzięcia na podstawie wzorów (6) i (7). W rozpatrywanym przypad ryzyo oreślone jest jao Bcley J., Siler W. (2004). Fzzy Expert Systems and Fzzy Reasoning. John Wiley & Sons. Chapman C., Ward S. (2003). Project ris management. John Wiley & Sons. acprzy J. (1997). Mltistage fzzy control. John Wiley & Sons, Chichester. McCaffer R. (2006). Modern Constrction Management. Blacwell Science. Webb A. (2008). Wartość wypracowana w pratyce. PROED. 603
10 THE TIME-COST ANALYSIS OF THE CONSTRUCTION PROJECT BASED ON FUZZY SETS Abstract: The proposed analysis aim is to review a detail ris for a given project at the stage of vale engineering of the integrated vale and ris management. On the basis of the cost estimation and the time schedle establishing, for individal grops of wors, the cost or time deviations for each tas are specified. Expert nowledge is sed for this prpose. In order to transform the inpt information, it is necessary to introdce fzzy modelling, which incldes fzzification, inference and defzzification processes. The proposed procedre allows for atomatic determination of optimistic and pessimistic project scenarios with regard to both time and cost, sing simple math operators lie the arithmetic average and the center of mass. In this way, we obtain the qantified riss associated with time and cost of the project, which allows for comparison of several technologies for implementation of the same project and selection of the most optimm variant. Civil and Environmental Engineering / Bdownictwo i Inżynieria Środowisa 2 (2011)
MODYFIKACJA KOSZTOWA ALGORYTMU JOHNSONA DO SZEREGOWANIA ZADAŃ BUDOWLANYCH
MODYFICJ OSZTOW LGORYTMU JOHNSON DO SZEREGOWNI ZDŃ UDOWLNYCH Michał RZEMIŃSI, Paweł NOW a a Wydział Inżynierii Lądowej, Załad Inżynierii Producji i Zarządzania w udownictwie, ul. rmii Ludowej 6, -67 Warszawa
Bardziej szczegółowoMateriały do wykładów na temat Obliczanie sił przekrojowych i momentów przekrojowych. dla prętów zginanych.
ateriały do wyładów na temat Obliczanie sił przerojowych i momentów przerojowych dla prętów zginanych Wydr eletroniczny. slajdów na. stronach przeznaczony do celów dydatycznych dla stdentów II ro stdiów
Bardziej szczegółowoOptymalizacja harmonogramów budowlanych - problem szeregowania zadań
Mieczysław POŁOŃSKI Wydział Budownictwa i Inżynierii Środowisa, Szoła Główna Gospodarstwa Wiejsiego, Warszawa, ul. Nowoursynowsa 159 e-mail: mieczyslaw_polonsi@sggw.pl Założenia Optymalizacja harmonogramów
Bardziej szczegółowoOptymalizacja harmonogramów budowlanych - problem szeregowania zadań
Mieczysław OŁOŃSI Wydział Budownictwa i Inżynierii Środowisa, Szoła Główna Gospodarstwa Wiejsiego, Warszawa, ul. Nowoursynowsa 159 e-mail: mieczyslaw_polonsi@sggw.pl Założenia Optymalizacja harmonogramów
Bardziej szczegółowoZagadnienia AI wykład 3
Zagadnienia I wyład 3 Rozmyte systemy wniosujące by móc sterować pewnym procesem technologicznym lub tez pracą urządzeń onieczne jest zbudowanie modelu, na podstawie tórego można będzie podejmować decyzje
Bardziej szczegółowoTEORIA OBWODÓW I SYGNAŁÓW LABORATORIUM
EORI OBWODÓW I SYGNŁÓW LBORORIUM KDEMI MORSK Katedra eleomuniacji Morsiej Ćwiczenie nr 2: eoria obwodów i sygnałów laboratorium ĆWICZENIE 2 BDNIE WIDM SYGNŁÓW OKRESOWYCH. Cel ćwiczenia Celem ćwiczenia
Bardziej szczegółowokoszt kapitału D/S L dźwignia finansowa σ EBIT zysku operacyjnego EBIT firmy. Firmy Modele struktury kapitału Rys. 8.3. Krzywa kosztów kapitału.
Modele strutury apitału oszt apitału Optymalna strutura apitału dźwignia finansowa / Rys. 8.3. Krzywa osztów apitału. Założenia wspólne modeli MM Modigliani i Miller w swoich rozważaniach ograniczyli się
Bardziej szczegółowoALGORYTM PROJEKTOWANIA ROZMYTYCH SYSTEMÓW EKSPERCKICH TYPU MAMDANI ZADEH OCENIAJĄCYCH EFEKTYWNOŚĆ WYKONANIA ZADANIA BOJOWEGO
Szybkobieżne Pojazdy Gąsienicowe (2) Nr 2, 24 Mirosław ADAMSKI Norbert GRZESIK ALGORYTM PROJEKTOWANIA CH SYSTEMÓW EKSPERCKICH TYPU MAMDANI ZADEH OCENIAJĄCYCH EFEKTYWNOŚĆ WYKONANIA ZADANIA BOJOWEGO. WSTĘP
Bardziej szczegółowoA. Cel ćwiczenia. B. Część teoretyczna
A. Cel ćwiczenia Celem ćwiczenia jest zapoznanie się z wsaźniami esploatacyjnymi eletronicznych systemów bezpieczeństwa oraz wyorzystaniem ich do alizacji procesu esplatacji z uwzględnieniem przeglądów
Bardziej szczegółowoMatematyka dyskretna. Wykład 2: Kombinatoryka. Gniewomir Sarbicki
Matematya dysretna Wyład 2: Kombinatorya Gniewomir Sarbici Kombinatorya Definicja Kombinatorya zajmuje się oreślaniem mocy zbiorów sończonych, w szczególności mocy zbiorów odwzorowań jednego zbioru w drugi
Bardziej szczegółowoTemat: Model SUGENO. Instrukcja do ćwiczeń przedmiotu INŻYNIERIA WIEDZY I SYSTEMY EKSPERTOWE
Temat: Model SUGENO Instrukcja do ćwiczeń przedmiotu INŻYNIERIA WIEDZY I SYSTEMY EKSPERTOWE Dr inż. Barbara Mrzygłód KISiM, WIMiIP, AGH mrzyglod@ agh.edu.pl 1 Wprowadzenie Pierwszym rodzajem modelowania
Bardziej szczegółowoWykorzystanie logiki rozmytej w badaniach petrofizycznych
NAFTA-GAZ, ROK LXXII, Nr / DOI: 1.1/NG...1 Barbara Darła, Małgorzata Kowalsa-Włodarczy Instytut Nafty i Gazu Państwowy Instytut Badawczy Wyorzystanie logii rozmytej w badaniach petrofizycznych Praca ta
Bardziej szczegółowoWAHADŁO SPRĘŻYNOWE. POMIAR POLA ELIPSY ENERGII.
ĆWICZENIE 3. WAHADŁO SPRĘŻYNOWE. POMIAR POLA ELIPSY ENERGII. 1. Oscylator harmoniczny. Wprowadzenie Oscylatorem harmonicznym nazywamy punt materialny, na tóry,działa siła sierowana do pewnego centrum,
Bardziej szczegółowoWYZNACZANIE WARTOŚCI WYPRACOWANEJ W INWESTYCJACH REALIZOWANYCH PRZEZ PODWYKONAWCÓW
CZASOPISMO INŻYNIERII LĄDOWEJ, ŚRODOWISKA I ARCHITEKTURY JOURNAL OF CIVIL ENGINEERING, ENVIRONMENT AND ARCHITECTURE JCEEA, t. XXXIII, z. 63 (1/I/16), styczeń-marzec 2016, s. 205-212 Anna STARCZYK 1 Tadeusz
Bardziej szczegółowoPomiary napięć przemiennych
LABORAORIUM Z MEROLOGII Ćwiczenie 7 Pomiary napięć przemiennych . Cel ćwiczenia Celem ćwiczenia jest poznanie sposobów pomiarów wielości charaterystycznych i współczynniów, stosowanych do opisu oresowych
Bardziej szczegółowoColloquium 3, Grupa A
Colloquium 3, Grupa A 1. Z zasobów obliczeniowych pewnego serwera orzysta dwóch użytowniów. Każdy z nich wysyła do serwera zawsze trzy programy naraz. Użytowni czea, aż serwer wyona obliczenia dotyczące
Bardziej szczegółowoR w =
Laboratorium Eletrotechnii i eletronii LABORATORM 6 Temat ćwiczenia: BADANE ZASLACZY ELEKTRONCZNYCH - pomiary w obwodach prądu stałego Wyznaczanie charaterysty prądowo-napięciowych i charaterysty mocy.
Bardziej szczegółowoKOMPUTEROWE WSPOMAGANIE PROCEDURY PREKWALIFIKACJI WYKONAWCÓW ROBÓT BUDOWLANYCH SOFTWARE SYSTEM FOR CONSTRUCTION CONTRACTOR PREQUALIFICATION PROCEDURE
313 EDYTA PLEBANKIEWICZ KOMPUTEROWE WSPOMAGANIE PROCEDURY PREKWALIFIKACJI WYKONAWCÓW ROBÓT BUDOWLANYCH SOFTWARE SYSTEM FOR CONSTRUCTION CONTRACTOR PREQUALIFICATION PROCEDURE Streszczenie Wybór wykonawcy
Bardziej szczegółowoKomputerowa reprezentacja oraz prezentacja i graficzna edycja krzywoliniowych obiektów 3d
Komputerowa reprezentacja oraz prezentacja i graficzna edycja rzywoliniowych obietów 3d Jan Prusaowsi 1), Ryszard Winiarczy 1,2), Krzysztof Sabe 2) 1) Politechnia Śląsa w Gliwicach, 2) Instytut Informatyi
Bardziej szczegółowoRozdział 7 ZARZĄDZANIE PROJEKTAMI
Wprowadzenie do badań operacyjnych z komputerem Opisy programów, ćwiczenia komputerowe i zadania. T. Trzaskalik (red.) Rozdział 7 ZARZĄDZANIE PROJEKTAMI 7.2. Ćwiczenia komputerowe Ćwiczenie 7.1 Wykorzystując
Bardziej szczegółowoZASTOSOWANIE SIECI NEURONOWEJ RBF W REGULATORZE KURSU STATKU
Mirosław Tomera Aademia Morsa w Gdyni Wydział Eletryczny Katedra Automatyi Orętowej ZASTOSOWANIE SIECI NEURONOWEJ RBF W REGULATORZE KURSU STATKU W pracy przedstawiona została implementacja sieci neuronowej
Bardziej szczegółowoZASADY WYZNACZANIA BEZPIECZNYCH ODSTĘPÓW IZOLACYJNYCH WEDŁUG NORMY PN-EN 62305
ZASADY WYZNACZANIA BEZPIECZNYCH ODSTĘPÓW IZOLACYJNYCH WEDŁUG NORMY PN-EN 62305 Henry Boryń Politechnia Gdańsa ODSTĘPY IZOLACYJNE BEZPIECZNE Zadania bezpiecznego odstępu izolacyjnego to: ochrona przed bezpośrednim
Bardziej szczegółowoInżynieria oprogramowania. Część 8: Metoda szacowania ryzyka - PERT
UNIWERSYTET RZESZOWSKI KATEDRA INFORMATYKI Opracował: mgr inż. Przemysław Pardel v1.01 2010 Inżynieria oprogramowania Część 8: Metoda szacowania ryzyka - PERT ZAGADNIENIA DO ZREALIZOWANIA (3H) PERT...
Bardziej szczegółowoINŻYNIERIA WIEDZY I SYSTEMY EKSPERTOWE
Temat: Podstawowe pojęcia z logiki rozmytej Instrukcja do ćwiczeń przedmiotu INŻYNIERIA WIEDZY I SYSTEMY EKSPERTOWE Dr inż. Barbara Mrzygłód KISiM, WIMiIP, AGH mrzyglod@ agh.edu.pl 1 Wprowadzenie Sterowanie
Bardziej szczegółowoIndukcja matematyczna
Inducja matematyczna Inducja jest taą metodą rozumowania, za pomocą tórej od tezy szczegółowej dochodzimy do tezy ogólnej. Przyład 1 (o zanurzaniu ciał w wodzie) 1. Kawałe żelaza, tóry zanurzyłem w wodzie,
Bardziej szczegółowoOchrona odgromowa obiektów budowlanych. Nowe wymagania wprowadzane przez normy
Ochrona odgromowa obietów budowlanych. Nowe wymagania wprowadzane przez normy serii PN-EN 62305 Andrzej Sowa Politechnia Białostoca Podstawowym zadaniem urządzenia piorunochronnego jest przejęcie i odprowadzenie
Bardziej szczegółowoSZTUCZNA INTELIGENCJA
SZTUCZNA INTELIGENCJA WYKŁAD 10. WNIOSKOWANIE W LOGICE ROZMYTEJ Częstochowa 2014 Dr hab. inż. Grzegorz Dudek Wydział Elektryczny Politechnika Częstochowska WNIOSKOWANIE W LOGICE DWUWARTOŚCIOWEJ W logice
Bardziej szczegółowoUniwersytet Zielonogórski Wydział Elektrotechniki, Informatyki i Telekomunikacji Instytut Sterowania i Systemów Informatycznych
Uniwersytet Zielonogórski Wydział Elektrotechniki, Informatyki i Telekomunikacji Instytut Sterowania i Systemów Informatycznych ELEMENTY SZTUCZNEJ INTELIGENCJI Laboratorium nr 6 SYSTEMY ROZMYTE TYPU MAMDANIEGO
Bardziej szczegółowoRACHUNEK PRAWDOPODOBIEŃSTWA WYKŁAD 5.
RACHUNEK PRAWDOPODOBIEŃSTWA WYKŁAD 5. PODSTAWOWE ROZKŁADY PRAWDOPODOBIEŃSTWA Rozłady soowe Rozład jednopuntowy Oreślamy: P(X c) 1 gdzie c ustalona liczba. 1 EX c, D 2 X 0 (tylo ten rozład ma zerową wariancję!!!)
Bardziej szczegółowoĆwiczenie nr 35: Elektroliza
Wydział PRACOWNIA FIZYCZNA WFiIS AGH Imię i nazwiso 1.. Temat: Ro Grupa Zespół Nr ćwiczenia Data wyonania Data oddania Zwrot do popr. Data oddania Data zaliczenia OCENA Ćwiczenie nr 35: Eletroliza Cel
Bardziej szczegółowowtedy i tylko wtedy, gdy rozwiązanie i jest nie gorsze od j względem k-tego kryterium. 2) Macierz części wspólnej Utwórz macierz
Temat: Programowanie wieloryterialne. Ujęcie dysretne.. Problem programowania wieloryterialnego. Z programowaniem wieloryterialnym mamy do czynienia, gdy w problemie decyzyjnym występuje więcej niż jedno
Bardziej szczegółowoPROPOZYCJA NOWEGO ALGORYTMU W ANALIZIE CZASOWO-KOSZTOWEJ PRZEDSIĘWZIĘĆ
B A D A N I A O P E R A C Y J N E I D E C Y Z J E Nr 3 4 006 Helena GASPARS* PROPOZYCJA NOWEGO ALGORYTMU W ANALIZIE CZASOWO-KOSZTOWEJ PRZEDSIĘWZIĘĆ Autora pracy nawiązuje do swojego poprzedniego opracowania,
Bardziej szczegółowoZasada rozszerzania. A U A jest zbiorem rozmytym, B jest obrazem zbioru A Przeniesienie rozmytości A w odwzorowaniu f na zbiór B. sup.
Zasada rozszerzania f U V U jest zbiorem rozmytym V = f( ), jest obrazem zbioru Przeniesienie rozmytości w odwzorowaniu f na zbiór v) = ( v)? ( f ( ) = sup ( u) gdy ( v) 0 1 = 1 u f ( v) f( ) ( v) 1 0
Bardziej szczegółowoTemat: ANFIS + TS w zadaniach. Instrukcja do ćwiczeń przedmiotu INŻYNIERIA WIEDZY I SYSTEMY EKSPERTOWE
Temat: ANFIS + TS w zadaniach Instrukcja do ćwiczeń przedmiotu INŻYNIERIA WIEDZY I SYSTEMY EKSPERTOWE Dr inż. Barbara Mrzygłód KISiM, WIMiIP, AGH mrzyglod@ agh.edu.pl 1. Systemy neuronowo - rozmyte Systemy
Bardziej szczegółowoPytanie dot. SIWZ pkt. 33 Zmiany umowy ppkt. 8) Odpowiedź: Wykonawca nie będzie narażony na naliczenie kar z tego tytułu
Pytanie dot. SIWZ pkt. 33 Zmiany umowy ppkt. 5. Należy przewidzieć w wycenie rezygnację od jednej do pięciu wind i związanej z tym zakresem zmiany dokumentacji projektowej. Pytanie dot. SIWZ pkt. 33 Zmiany
Bardziej szczegółowoANALIZA WIELOKRYTERIALNA
ANALIZA WIELOKRYTERIALNA Dział Badań Operacyjnych zajmujący się oceną możliwych wariantów (decyzji) w przypadu gdy występuje więcej niż jedno ryterium oceny D zbiór rozwiązań (decyzji) dopuszczalnych x
Bardziej szczegółowoSterowanie Ciągłe. Używając Simulink a w pakiecie MATLAB, zasymulować układ z rysunku 7.1. Rys.7.1. Schemat blokowy układu regulacji.
emat ćwiczenia nr 7: Synteza parametryczna uładów regulacji. Sterowanie Ciągłe Celem ćwiczenia jest orecja zadanego uładu regulacji wyorzystując następujące metody: ryterium amplitudy rezonansowej i metodę
Bardziej szczegółowoInżynieria Wiedzy i Systemy Ekspertowe. Logika rozmyta. dr inż. Michał Bereta Politechnika Krakowska
Inżynieria Wiedzy i Systemy Ekspertowe Logika rozmyta dr inż. Michał Bereta Politechnika Krakowska http://torus.uck.pk.edu.pl/~beretam/ beretam@torus.uck.pk.edu.pl 1 Wyostrzanie Ostateczna, ostra wartość
Bardziej szczegółowoLABORATORIUM 4: Wpływ operatorów mutacji na skuteczność poszukiwań AE
Instytut Mechanii i Inżynierii Obliczeniowej Wydział Mechaniczny Technologiczny, Politechnia Śląsa www.imio.polsl.pl OBLICZENIA EWOLUCYJNE LABORATORIUM 4: Wpływ operatorów mutacji na suteczność poszuiwań
Bardziej szczegółowoUwaga 1.1 Jeśli R jest relacją w zbiorze X X, to mówimy, że R jest relacją w zbiorze X. Rozważmy relację R X X. Relację R nazywamy zwrotną, gdy:
Matematya dysretna - wyład 1. Relacje Definicja 1.1 Relacją dwuargumentową nazywamy podzbiór produtu artezjańsiego X Y, tórego elementami są pary uporządowane (x, y), taie, że x X i y Y. Uwaga 1.1 Jeśli
Bardziej szczegółowoĆwiczenie nr 1: Wahadło fizyczne
Wydział PRACOWNA FZYCZNA WFi AGH mię i nazwiso 1.. Temat: Ro Grupa Zespół Nr ćwiczenia Data wyonania Data oddania Zwrot do popr. Data oddania Data zaliczenia OCENA Ćwiczenie nr 1: Wahadło fizyczne Cel
Bardziej szczegółowoWpływ zamiany typów elektrowni wiatrowych o porównywalnych parametrach na współpracę z węzłem sieciowym
Wpływ zamiany typów eletrowni wiatrowych o porównywalnych parametrach na współpracę z węzłem sieciowym Grzegorz Barzy Paweł Szwed Instytut Eletrotechnii Politechnia Szczecińsa 1. Wstęp Ostatnie ila lat,
Bardziej szczegółowojest scharakteryzowane przez: wektor maksymalnych żądań (ang. claims), T oznaczający maksymalne żądanie zasobowe zadania P j
Systemy operacyjne Zaleszczenie Zaleszczenie Rozważmy system sładający się z n procesów (zadań) P 1,P 2,...,P n współdzielący s zasobów nieprzywłaszczalnych tzn. zasobów, tórych zwolnienie może nastąpić
Bardziej szczegółowoPorównanie wyników symulacji wpływu kształtu i amplitudy zakłóceń na jakość sterowania piecem oporowym w układzie z regulatorem PID lub rozmytym
ARCHIVES of FOUNDRY ENGINEERING Published quarterly as the organ of the Foundry Commission of the Polish Academy of Sciences ISSN (1897-3310) Volume 15 Special Issue 4/2015 133 138 28/4 Porównanie wyników
Bardziej szczegółowoPROCENTY, PROPORCJE, WYRAŻENIA POTEGOWE
PROCENTY, PROPORCJE, WYRAŻENIA POTEGOWE ORAZ ŚREDNIE 1. Procenty i proporcje DEFINICJA 1. Jeden procent (1%) pewnej liczby a to setna część tej liczby, tórą oznacza się: 1% a, przy czym 1% a = 1 p a, zaś
Bardziej szczegółowoĆwiczenie 4 Badanie wpływu asymetrii obciążenia na pracę sieci
Ćwiczenie 4 - Badanie wpływu asymetrii obciążenia na pracę sieci Strona 1/13 Ćwiczenie 4 Badanie wpływu asymetrii obciążenia na pracę sieci Spis treści 1.Cel ćwiczenia...2 2.Wstęp...2 2.1.Wprowadzenie
Bardziej szczegółowoSZTUCZNA INTELIGENCJA
SZTUCZNA INTELIGENCJA SYSTEMY ROZMYTE Adrian Horzyk Akademia Górniczo-Hutnicza Wydział Elektrotechniki, Automatyki, Informatyki i Inżynierii Biomedycznej Katedra Automatyki i Inżynierii Biomedycznej Laboratorium
Bardziej szczegółowoSztuczna inteligencja : Zbiory rozmyte cz. 2
Sztuczna inteligencja : Zbiory rozmyte cz. 2 Przemysław Juszczuk Instytut Informatyki Uniwersytetu Śląskiego 1 marca 2012 Funkcja trójkątna: Funkcja trójkątna: Funkcja przynależności γ (gamma): Rysunek:
Bardziej szczegółowoWykres linii ciśnień i linii energii (wykres Ancony)
Wyres linii ciśnień i linii energii (wyres Ancony) W wyorzystywanej przez nas do rozwiązywania problemów inżyniersich postaci równania Bernoulliego występuje wysoość prędości (= /g), wysoość ciśnienia
Bardziej szczegółowoWyznaczanie ciepła topnienia lodu lub ciepła właściwego wybranego ciała
dla specjalnośći Biofizya moleularna Wyznaczanie ciepła topnienia lodu lub ciepła właściwego wybranego ciała I. WSTĘP C 1 C 4 Ciepło jest wielością charateryzującą przepływ energii (analogiczną do pracy
Bardziej szczegółowoRys Wykres kosztów skrócenia pojedynczej czynności. k 2. Δk 2. k 1 pp. Δk 1 T M T B T A
Ostatnim elementem przykładu jest określenie związku pomiędzy czasem trwania robót na planowanym obiekcie a kosztem jego wykonania. Związek ten określa wzrost kosztów wykonania realizacji całego przedsięwzięcia
Bardziej szczegółowoSztuczna inteligencja: zbiory rozmyte
Instytut Informatyki Uniwersytetu Śląskiego lab 1 1 Klasyczna teoria zbiorów 2 Teoria zbiorów rozmytych 3 Zmienne lingwistyczne i funkcje przynależności 4 System rozmyty 5 Preprocesing danych Każdy element
Bardziej szczegółowo13. 13. BELKI CIĄGŁE STATYCZNIE NIEWYZNACZALNE
Część 3. BELKI CIĄGŁE STATYCZNIE NIEWYZNACZALNE 3. 3. BELKI CIĄGŁE STATYCZNIE NIEWYZNACZALNE 3.. Metoda trzech momentów Rozwiązanie wieloprzęsłowych bele statycznie niewyznaczalnych można ułatwić w znaczącym
Bardziej szczegółowoP(T) = P(T M) = P(T A) = P(T L) = P(T S) = P(T L M) = P(T L A) = P(T S M) = P(T S A) =
Przyład (obrona orętów USA przed ataami lotnictwa japońsiego) Możliwe dwie wyluczające się tatyi: M = manewr A = artyleria przeciwlotnicza Departament Marynari Wojennej na podstawie danych z wojny na Pacyfiu
Bardziej szczegółowoMETODA KOSZTÓW NARASTAJĄCYCH W OCENIE EKONOMICZNEJ EFEKTYWNOŚCI PRZEDSIĘWZIĘĆ INWESTYCYJNYCH W ENERGETYCE ROZPROSZONEJ
Metoda osztów narastających w ocenie eonomicznej efetywności przedsięwzięć inwestycyjnych w energetyce rozproszonej 43 METODA OSZTÓW NARASTAJĄCYCH W OCENIE EONOMICZNEJ EFETYWNOŚCI PRZEDSIĘWZIĘĆ INWESTYCYJNYCH
Bardziej szczegółowoProgramowanie wielocelowe lub wielokryterialne
Programowanie wielocelowe lub wieloryterialne Zadanie wielocelowe ma co najmniej dwie funcje celu nazywane celami cząstowymi. Cele cząstowe f numerujemy indesem = 1, 2, K. Programowanie wielocelowe ciągłe
Bardziej szczegółowoA4: Filtry aktywne rzędu II i IV
A4: Filtry atywne rzędu II i IV Jace Grela, Radosław Strzała 3 maja 29 1 Wstęp 1.1 Wzory Poniżej zamieszczamy podstawowe wzory i definicje, tórych używaliśmy w obliczeniach: 1. Związe między stałą czasową
Bardziej szczegółowoProgramowanie wielocelowe lub wielokryterialne
Programowanie wielocelowe lub wieloryterialne Zadanie wielocelowe ma co najmniej dwie funcje celu nazywane celami cząstowymi. Cele cząstowe f numerujemy indesem = 1, 2, K. Programowanie wielocelowe ciągłe.
Bardziej szczegółowoZarządzanie projektami. Tadeusz Trzaskalik
Zarządzanie projektami Tadeusz Trzaskalik 7.1. Wprowadzenie Słowa kluczowe Projekt Sieć czynności zynność bezpośrednio poprzedzająca Zdarzenie, zdarzenie początkowe, zdarzenie końcowe Właściwa numeracja
Bardziej szczegółowoWYMAGANIA NORMATYWNE W PROJEKTOWANIU INSTALACJI ELEKTRYCZNYCH BUDYNKÓW UŻYTECZNOŚCI PUBLICZNEJ
nstalacje eletryczne nisiego napięcia Michał FLPAK, Łuasz PUT Politechnia Poznańsa nstytut Eletrotechnii i Eletronii Przemysłowej Czytaj w: " listów do Redacji: Opinie i polemii" poz. 15 - od p. A.M. WYMAGAA
Bardziej szczegółowoWYKORZYSTANIE ZBIORÓW ROZMYTYCH DO OCENY SKUTECZNOŚCI DOSTAWCY MATERIAŁÓW BUDOWLANYCH W PROCESIE LOGISTYCZNYM
Nabi IBADOV Janusz KULEJEWSKI 2 łańcuch dostaw, ocena dostawców, logika rozmyta, wnioskowanie rozmyte WYKORZYSTANIE ZBIORÓW ROZMYTYCH DO OCENY SKUTECZNOŚCI DOSTAWCY MATERIAŁÓW BUDOWLANYCH W PROCESIE LOGISTYCZNYM
Bardziej szczegółowoĆwiczenie VI KATALIZA HOMOGENICZNA: ESTRYFIKACJA KWASÓW ORGANICZNYCH ALKOHOLAMI
Zjawisa powierzchniowe i ataliza Ćwiczenie VI ATALIZA HMGNIZNA: STYFIAJA WASÓW GANIZNYH ALHLAMI WPWADZNI stry wasów organicznych stanowią jedną z ważniejszych grup produtów przemysłu chemicznego, ta pod
Bardziej szczegółowoWSPÓŁCZYNNIK GOTOWOŚCI SYSTEMU LOKOMOTYW SPALINOWYCH SERII SM48
TECHNIKA TRANSPORTU SZYNOWEGO Andrzej MACIEJCZYK, Zbigniew ZDZIENNICKI WSPÓŁCZYNNIK GOTOWOŚCI SYSTEMU LOKOMOTYW SPALINOWYCH SERII SM48 Streszczenie W artykule wyznaczono współczynniki gotowości systemu
Bardziej szczegółowoROZDZIAŁ 10 METODA KOMPONOWANIA ZESPOŁU CZYNNIKI EFEKTYWNOŚCI SKŁADU ZESPOŁU
Agniesza Dziurzańsa ROZDZIAŁ 10 METODA KOMPONOWANIA ZESPOŁU 10.1. CZYNNIKI EFEKTYWNOŚCI SKŁADU ZESPOŁU Przeprowadzona analiza formacji, jaą jest zespół (zobacz rozdział 5), wyazała, że cechy tóre powstają
Bardziej szczegółowoA i A j lub A j A i. Operator γ : 2 X 2 X jest ciągły gdy
3. Wyład 7: Inducja i reursja struturalna. Termy i podstawianie termów. Dla uninięcia nieporozumień notacyjnych wprowadzimy rozróżnienie między funcjami i operatorami. Operatorem γ w zbiorze X jest funcja
Bardziej szczegółowoWstęp. Przygotowanie materiału doświadczalnego do badań. Zastosowanie logiki rozmytej do obliczeń
Przedstawiona praca jest ontynuacją próby wprowadzenia metody logii rozmytej do rutynowych modelowań geologicznych. Wyorzystując dane laboratoryjne i otworowe uzupełniano z jej pomocą braujące fragmenty
Bardziej szczegółowoPRAKTYCZNY PRZYKŁAD OCENY ŚRODOWISKOWEGO RYZYKA ZDROWOTNEGO
PRAKTYCZNY PRZYKŁAD OCENY ŚRODOWISKOWEGO RYZYKA ZDROWOTNEGO Mgr Beata Malec, dr Mare Biesiada, dr Anicenta Buba Instytut Medycyny Pracy i Zdrowia Środowisowego, Sosnowiec Wstęp Zagrożenia zdrowotne stwarzane
Bardziej szczegółowoDRGANIA WŁASNE RAM OBLICZANIE CZĘSTOŚCI KOŁOWYCH DRGAŃ WŁASNYCH
Część 5. DRGANIA WŁASNE RAM OBLICZANIE CZĘSTOŚCI KOŁOWYCH... 5. 5. DRGANIA WŁASNE RAM OBLICZANIE CZĘSTOŚCI KOŁOWYCH DRGAŃ WŁASNYCH 5.. Wprowadzenie Rozwiązywanie zadań z zaresu dynamii budowli sprowadza
Bardziej szczegółowoKodowanie informacji w systemach cyfrowych
Wprowadzenie do inżynierii przetwarzania informacji. Ćwiczenie 2. Kodowanie informacji w systemach cyfrowych Cel dydatyczny: Nabycie umiejętności posługiwania się różnymi odami wyorzystywanymi w systemach
Bardziej szczegółowoWyznaczenie prędkości pojazdu na podstawie długości śladów hamowania pozostawionych na drodze
Podstawy analizy wypadów drogowych Instrucja do ćwiczenia 1 Wyznaczenie prędości pojazdu na podstawie długości śladów hamowania pozostawionych na drodze Spis treści 1. CEL ĆWICZENIA... 3. WPROWADZENIE...
Bardziej szczegółowoPrzykład budowania macierzy sztywności.
Co dzisiaj Przyład bdowania macierzy sztywności. Podejście logiczne Podejście algorytmiczne Przyłady modelowania i interpretacji wyniów Model płytowo-powłoowy i interpretacja naprężeń Błędy modelowania
Bardziej szczegółowoPROJEKTOWANIE PLANU PRZEPŁYWU ŁADUNKÓW W SYSTEMIE AGV
Technologia i Automatyzacja ontażu 1/2013 PROJEKTOWAIE PLAU PRZEPŁYWU ŁADUKÓW W SYSTEIE AGV Alesander IEOCZY Streszczenie Artyuł zawiera opis podstawowych problemów projetowania systemu AGV oraz stosowanego
Bardziej szczegółowoWybrane aspekty doboru środków transportu do realizacji procesów technologicznych
Sławomir Tkaczyk Politechnika Warszawska, Wydział Transportu Wybrane aspekty doboru środków transportu do realizacji procesów technologicznych Wstęp Zapotrzebowanie rynku usług transportowych - przewoźników
Bardziej szczegółowoWybrane rozkłady zmiennych losowych i ich charakterystyki
Rozdział 1 Wybrane rozłady zmiennych losowych i ich charaterystyi 1.1 Wybrane rozłady zmiennych losowych typu soowego 1.1.1 Rozład równomierny Rozpatrzmy esperyment, tóry może sończyć się jednym z n możliwych
Bardziej szczegółowoLogika rozmyta typu 2
Logika rozmyta typu 2 Zbiory rozmyte Funkcja przynależności Interwałowe zbiory rozmyte Funkcje przynależności przedziałów Zastosowanie.9.5 Francuz Polak Niemiec Arytmetyka przedziałów Operacje zbiorowe
Bardziej szczegółowoDSP-MATLAB, Ćwiczenie 5, P.Korohoda, KE AGH. Ćwiczenie 5. Przemysław Korohoda, KE, AGH
DSP-MATLAB, Ćwiczenie 5, P.Korohoda, KE AGH Instrucja do laboratorium z cyfrowego przetwarzania sygnałów Ćwiczenie 5 Wybrane właściwości Dysretnej Transformacji Fouriera Przemysław Korohoda, KE, AGH Zawartość
Bardziej szczegółowoef 3 (dziedzina, dziedzina naturalna) Niech f : A R, gdzie A jest podzbiorem płaszczyzny lub przestrzeni Zbiór A nazywamy dziedziną funcji f i oznacza
FUNKCJE WÓCH I TRZECH ZMIENNYCH (było w semestrze II) ef 1 (funcja dwóch zmiennych) Funcją f dwóch zmiennych oreśloną na zbiorze A R o wartościach w R nazywamy przyporządowanie ażdemu puntowi ze zbioru
Bardziej szczegółowoZarządzanie projektami. Zarządzanie czasem w projekcie
Zarządzanie projektami Zarządzanie czasem w projekcie Zarządzanie czasem w projekcie PROJECT TIME MANAGEMENT Zarządzanie czasem - elementy 1. Zarządzanie harmonogramem 2. Określanie działań (określanie
Bardziej szczegółowoWyznaczanie długości fali świetlnej za pomocą spektrometru siatkowego
Politechnia Łódza FTIMS Kierune: Informatya ro aademici: 2008/2009 sem. 2. Termin: 16 III 2009 Nr. ćwiczenia: 413 Temat ćwiczenia: Wyznaczanie długości fali świetlnej za pomocą spetrometru siatowego Nr.
Bardziej szczegółowoTworzenie rozmytego systemu wnioskowania
Tworzenie rozmytego systemu wnioskowania Wstęp W odróżnieniu od klasycznych systemów regałowych modele rozmyte pozwalają budowad modele wnioskujące oparte o język naturalny, dzieki czemu inżynierom wiedzy
Bardziej szczegółowo(U.3) Podstawy formalizmu mechaniki kwantowej
3.10.2004 24. (U.3) Podstawy formalizmu mechanii wantowej 33 Rozdział 24 (U.3) Podstawy formalizmu mechanii wantowej 24.1 Wartości oczeiwane i dyspersje dla stanu superponowanego 24.1.1 Założenia wstępne
Bardziej szczegółowoMożliwości arbitrażu na Giełdzie Papierów Wartościowych w Warszawie z wykorzystaniem kontraktów terminowych
1 Możliwości arbitrażu na Giełdzie Papierów Wartościowych w Warszawie z wyorzystaniem ontratów terminowych dr Krzysztof Pionte Katedra Inwestycji Finansowych i Ubezpieczeń Aademia Eonomiczna we Wrocławiu
Bardziej szczegółowoKryteria optymalizacji w systemach sterowania rozmytego piecami odlewniczymi
A R C H I V E S of F O U N D R Y E N G I N E E R I N G Published quarterly as the organ of the Foundry Commission of the Polish Academy of Sciences ISSN (1897-3310) Volume 14 Special Issue 2/2014 95 100
Bardziej szczegółowoSłowa kluczowe: zarządzanie wartością, analiza scenariuszy, przepływy pieniężne.
Zarządzanie wartością i ryzykiem w organizacjach: non-profit, instytucji finansowej działającej w sektorze spółdzielczym oraz przedsiębiorstwa produkcyjnego z branży budowniczej. K. Śledź, O. Troska, A.
Bardziej szczegółowoSzacowanie ryzyka z wykorzystaniem zmiennej losowej o pramatkach rozmytych w oparciu o język BPFPRAL
Szacowanie ryzyka z wykorzystaniem zmiennej losowej o pramatkach rozmytych w oparciu o język BPFPRAL Mgr inż. Michał Bętkowski, dr inż. Andrzej Pownuk Wydział Budownictwa Politechnika Śląska w Gliwicach
Bardziej szczegółowoKONCEPCJA MONITOROWANIA ZUŻYCIA BUFORÓW CZASU W HARMONOGRAMIE BUDOWLANYM
KONCEPCJA MONITOROWANIA ZUŻYCIA BUFORÓW CZASU W HARMONOGRAMIE BUDOWLANYM Kamil PRUSZYŃSKI Wydział Budownictwa i Inżynierii Środowiska, Szkoła Główna Gospodarstwa Wiejskiego, ul. Nowoursynowska 166, 02-787
Bardziej szczegółowoZastosowanie metody PCA do opisu wód naturalnych
autorzy: Stanisław Koter, Klaudia Wesołowsa 2 Uniwersytet Miołaja Kopernia, Toruń, 2 Politechnia Śląsa, Gliwice Zastosowanie metody PCA do opisu wód naturalnych W niniejszej pracy przedstawiono zastosowanie
Bardziej szczegółowoBilansowanie hierarchicznej struktury zasobów w planowaniu przedsięwzięć inżynieryjno-budowlanych
Bi u l e t y n WAT Vo l. LXIV, Nr 3, 2015 Bilansowanie hierarchicznej strutury zasobów w planowaniu przedsięwzięć inżynieryjno-budowlanych Radosław Seunda 1, Roman Marcinowsi 2 1 Biuro Inżyniersie, 05-082
Bardziej szczegółowoZarządzanie czasem projektu
Zarządzanie czasem projektu Narzędzia i techniki szacowania czasu zadań Opinia ekspertów Szacowanie przez analogię (top-down estimating) stopień wiarygodności = f(podobieństwo zadań), = f(dostęp do wszystkich
Bardziej szczegółowoTemat: Model TS + ANFIS. Instrukcja do ćwiczeń przedmiotu INŻYNIERIA WIEDZY I SYSTEMY EKSPERTOWE
Temat: Model TS + ANFIS Instrukcja do ćwiczeń przedmiotu INŻYNIERIA WIEDZY I SYSTEMY EKSPERTOWE Dr inż. Barbara Mrzygłód KISiM, WIMiIP, AGH mrzyglod@ agh.edu.pl 1 Wprowadzenie Pierwszym rodzajem modelowania
Bardziej szczegółowoModelowanie przez zjawiska przybliżone. Modelowanie poprzez zjawiska uproszczone. Modelowanie przez analogie. Modelowanie matematyczne
Modelowanie rzeczywistości- JAK? Modelowanie przez zjawisa przybliżone Modelowanie poprzez zjawisa uproszczone Modelowanie przez analogie Modelowanie matematyczne Przyłady modelowania Modelowanie przez
Bardziej szczegółowoPomiary wielkości nieelektrycznych pomiary masy i temperatury
Ćwiczenie 17 Pomiary wielości nieeletrycznych pomiary masy i temperatry Program ćwiczenia: 1. Przygotowanie stanowisa pomiarowego. Waga z czjniiem tensometrycznym Kalibracja wagi Ważenie 3. Pomiar temperatry
Bardziej szczegółowoCHARAKTERYSTYKA I ZASTOSOWANIA ALGORYTMÓW OPTYMALIZACJI ROZMYTEJ. E. ZIÓŁKOWSKI 1 Wydział Odlewnictwa AGH, ul. Reymonta 23, Kraków
36/3 Archives of Foundry, Year 004, Volume 4, 3 Archiwum Odlewnictwa, Rok 004, Rocznik 4, Nr 3 PAN Katowice PL ISSN 64-5308 CHARAKTERYSTYKA I ZASTOSOWANIA ALGORYTMÓW OPTYMALIZACJI ROZMYTEJ E. ZIÓŁKOWSKI
Bardziej szczegółowoPodstawy Automatyki Zbiór zadań dla studentów II roku AiR oraz MiBM
Aademia GórniczoHutnicza im. St. Staszica w Kraowie Wydział Inżynierii Mechanicznej i Robotyi Katedra Automatyzacji Procesów Podstawy Automatyi Zbiór zadań dla studentów II rou AiR oraz MiBM Tomasz Łuomsi
Bardziej szczegółowoL.Kowalski zadania z rachunku prawdopodobieństwa-zestaw 1 ZADANIA - ZESTAW 1. . (odp. a)
ZADANIA - ZESTAW 1 Zadanie 11 Rzucamy trzy razy monetą A i - zdarzenie polegające na tym, że otrzymamy orła w i - tym rzucie Oreślić zbiór zdarzeń elementarnych Wypisać zdarzenia elementarne sprzyjające
Bardziej szczegółowoσ-ciało zdarzeń Niech Ω będzie niepustym zbiorem zdarzeń elementarnych, a zbiór F rodziną podzbiorów zbioru Ω spełniającą warunki: jeśli A F, to A F;
Zdarzenie losowe i zdarzenie elementarne Zdarzenie (zdarzenie losowe) - wyni pewnej obserwacji lub doświadczenia; może być ilościowy lub jaościowy. Zdarzenie elementarne - najprostszy wyni doświadczenia
Bardziej szczegółowoNr 2. Laboratorium Maszyny CNC. Politechnika Poznańska Instytut Technologii Mechanicznej
Politechnia Poznańsa Instytut Technologii Mechanicznej Laboratorium Maszyny CNC Nr 2 Badania symulacyjne napędów obrabiare sterowanych numerycznie Opracował: Dr inż. Wojciech Ptaszyńsi Poznań, 3 stycznia
Bardziej szczegółowoWYKŁAD 10 Rozmyta reprezentacja danych (modelowanie i wnioskowanie rozmyte)
WYKŁAD 10 Rozmyta reprezentacja danych (modelowanie i wnioskowanie rozmyte) Motywacje:! przezwyciężenie wad tradycyjnych algorytmów komputerowych, które zawodzą zwłaszcza w sytuacjach, w których człowiek
Bardziej szczegółowoRelaksacja. Chem. Fiz. TCH II/19 1
Relasaja Relasaja oznaza powrót uładu do stanu równowagi po zaburzeniu równowagi pierwotnej jaimś bodźem (wielośią zewnętrzną zmieniająą swoją wartość soowo, np. stężenie jednego z reagentów, iśnienie
Bardziej szczegółowoWIELOKRYTERIALNE PORZĄDKOWANIE METODĄ PROMETHEE ODPORNE NA ZMIANY WAG KRYTERIÓW
Uniwersytet Ekonomiczny we Wrocławiu WIELOKRYTERIALNE PORZĄDKOWANIE METODĄ PROMETHEE ODPORNE NA ZMIANY WAG KRYTERIÓW Wprowadzenie Wrażliwość wyników analizy wielokryterialnej na zmiany wag kryteriów, przy
Bardziej szczegółowo