Современные проблемы информатизации в прикладных задачах: Сб. трудов. Вып. 11

ВОРОНЕЖСКИЙ ГОСУДАРСТВЕННЫЙ ТЕХНИЧЕСКИЙ УНИВЕРСИТЕТ ЛИПЕЦКИЙ ГОСУДАРСТВЕННЫЙ ТЕХНИЧЕСКИЙ УНИВЕРСИТЕТ ВОЛОГОДСКИЙ ГОСУДАР...

Author: Кравец О.Я.

58 downloads 516 Views 2MB Size Report

This content was uploaded by our users and we assume good faith they have the permission to share this book. If you own the copyright to this book and it is wrongfully on our website, we offer a simple DMCA procedure to remove your content from our site. Start by pressing the button below!

Report copyright / DMCA form

DOWNLOAD PDF

ВОРОНЕЖСКИЙ ГОСУДАРСТВЕННЫЙ ТЕХНИЧЕСКИЙ УНИВЕРСИТЕТ ЛИПЕЦКИЙ ГОСУДАРСТВЕННЫЙ ТЕХНИЧЕСКИЙ УНИВЕРСИТЕТ ВОЛОГОДСКИЙ ГОСУДАРСТВЕННЫЙ ТЕХНИЧЕСКИЙ УНИВЕРСИТЕТ БАКИНСКИЙ ГОСУДАРСТВЕННЫЙ УНИВЕРСИТЕТ МЕЖДУНАРОДНЫЙ ИНСТИТУТ КОМПЬЮТЕРНЫХ ТЕХНОЛОГИЙ

СОВРЕМЕННЫЕ ПРОБЛЕМЫ ИНФОРМАТИЗАЦИИ В ПРИКЛАДНЫХ ЗАДАЧАХ

Сборник трудов Выпуск 11 (по итогам XI международной открытой научной конференции)

Издательство "Научная книга" Воронеж - 2006

СПИ-ПЗ-2006

ББК 32.81 С56 Современные проблемы информатизации в прикладных задачах: Сб. трудов. Вып. 11/ Под ред. д.т.н., проф. О.Я.Кравца. - Воронеж: Издательство "Научная книга", 2006. - 156 с. ISBN 5-98222-090-6 Сборник трудов по итогам XI Международной открытой научной конференции “Современные проблемы информатизации в прикладных задачах”, проводившейся в ноябре 2005 - январе 2006 гг., содержит материалы по следующим основным направлениям: информационные технологии в экономике; информационные и высокие технологии в медицине; информатизация и управление в технологических процессах; информационные технологии в радиоэлектронике, электротехнике и промышленности. Материалы сборника полезны научным и инженернотехническим работникам, связанным с различными аспектами информатизации современного общества, а также аспирантам и студентам, обучающимся по специальностям, связанным с информатикой и вычислительной техникой. Редколлегия сборника: Кравец О.Я., д-р техн. наук, проф., руководитель Центра дистанционного образования ВорГТУ (главный редактор); Алиев А.А., д-р техн. наук, проф., зав. кафедрой ИТиП БГУ; Блюмин С.Л., заслуженный деятель науки РФ, д-р физ.-мат. наук, проф., кафедра ПМ ЛГТУ, Водовозов А.М., канд. техн. наук, доц., зав. кафедрой УВС ВолГТУ; Подвальный С.Л., заслуженный деятель науки РФ, д-р техн. наук, проф., зав. кафедрой АВС ВорГТУ; Шиянов А.И., заслуженный деятель науки РФ, д-р техн. наук, проф., ректор МИКТ.

ББК 32.81 ISBN 5-98222-090-6

Ó Коллектив авторов, 2006

СПИ-ПЗ-2006 Введение Уважаемые коллеги! Перед Вами сборник трудов, опубликованный по итогам одиннадцатой Международной открытой научной конференции “Современные проблемы информатизации”. Конференция проводилась в рамках плана Федерального агентства по образованию Воронежским государственным техническим университетом, Бакинским государственным университетом, Вологодским государственным техническим университетом, Липецким государственным техническим университетом, Международным институтом компьютерных технологий в ноябре 2005 - январе 2006 гг. Было решено провести в рамках настоящей конференции три тематически дифференцированные - “Современные проблемы информатизации в прикладных задачах”, “Современные проблемы информатизации в информационных системах и телекоммуникациях”, «Современные проблемы информатизации в моделировании и программировании». Цель конференции - обмен опытом ведущих специалистов в области применения информационных технологий в различных сферах науки, техники и образования. Конференция продолжила традиции, заложенные своими предшественницами. Представители ведущих научных центров и учебных заведений России, Украины, Беларуси, Казахстана, Литвы и Азербайджана представили результаты своих исследований, с которыми можно ознакомиться не только в настоящем сборнике, но и на http://www.sbook.ru/spi. Настоящий сборник содержит труды участников конференции по следующим основным направлениям: · информационные технологии в экономике; · информационные и высокие технологии в медицине; · информатизация и управление в технологических процессах; · информационные технологии в радиоэлектронике, электротехнике и промышленности. Оргкомитет конференции признателен сотрудникам ОАО «Воронежсвязьинформ», А.Федорову и О.Деревенцу за большую организационно-техническую помощь, оказанную в процессе подготовки и проведения конференции. Председатель оргкомитета, руководитель Центра дистанционного образования Воронежского государственного технического университета, д-р техн. наук, проф.

3

О.Я.Кравец [email protected]

СПИ-ПЗ-2006

1. Информационные технологии в экономике Seleznyov R.M. PROJECT MANAGEMENT OF ORGANIZATIONS' STABLE DEVELOPMENT [email protected] Projects change our life and the world we live in. Social, economic, political, ecological, cultural, scientific, educational, medical and other actions are all various particular cases of the purposeful activity leading to changes in the world by means of realization of projects. Through realization of projects we can make purposeful changes to the world and feel their consequences in the form of the response of the system "Nature-Society-Human". Development is a, first of all, irreversible change. Therefore a too stable, that is absolutely stable, system is not capable of developing, because it suppresses any divergences from the hyperstability condition and comes back to the equilibrium condition at any fluctuation. For transition to a new state the system should become unstable at some moment. But constant instability is an other extremity which also is harmful to a system as hyperstability for it excludes "memory" of the system, adaptive fixing of useful system characteristics for survival in the given environment. Top managers can estimate health of the organization by its attitude to new ideas (a source of instability). Any organization, which itself does not generate new ideas, is either already dead, or close to it. On the other hand, any organization which has been filled up with new ideas, but is unable to define their reasonable priority, is uncontrollable. Such companies often spend all for nothing essential resources, switching to development of a product too early, without risk estimate. It would be most reasonable to formalize the process of manufacturing here and to arrange transition from the concept to a product on condition of its satisfacting the requirements of expediency put forward. Only after exhaustive searches and selection of the most attractive project concept it is necessary to switch attention to technical details and the specification of the program of works. The practical estimation of ideas implying definition of their contribution not only for an initial stage of time t0, but also for the certain periods in the future: for t, t2, t3, etc. For each period is the contribution to growth of available capacity for t, the contribution to growth rate of available capacity for t2, the contribution to acceleration of growth for t3, etc. fixed. P(t ) = P0 + P1t + P2t 2 + P3t 3 + K

But this process is decomposition of magnitude of useful capacity P(t) in power series of time t which maintaining the property of the process, but 4

СПИ-ПЗ-2006 changes the speed of its course. Preservation of not decreasing rate of efficiency of use of useful capacity takes place here. The given scheme is especially topical for the long-term projects of development implying preservation of consequences of realization as the tendency on rather long interval of time. Аванесов Г.М. ОПЫТ РЕКОНСТРУКЦИИ ЭКОНОМИЧЕСКИХ ПРОЦЕССОВ [email protected] Роль и значение информационных технологий в экономических системах и процессах изложены достаточно полно. Модель системы отрасли создается на основе: анализа требований к системе, цикла развития, из проекта ее процессов, требований клиентов. Как любая динамическая система экономическая должна отлеживать основные процессы отрасли. Экономическая система состоит из подсистем - бизнес-процессов. Поэтому современные методы моделирования экономических систем сосредоточены именно на бизнес-процессов. Основное внимание уделяется информационным технологиям, которые управляют посредством совершенствования бизнес-процессов. Совершенствование моделей в области практического применения в отрасли выполняется моделированием процессов: 1. создания модели системы; 2. исследования модели функционирования системы; 3. имитации функционирования. Особенность современной концепции проектирования состоит в том, что она рассматривает работы по созданию новых бизнес-процессов не с позиций их различий, а с позиции общности проектирования как процесса. Поэтому мы видим актуальность системных исследований в проектировании не в возможности быстрого получения практических результатов, а в возможности изучения процесса разработки новых систем управления предприятиями. Эти соображения выдвинули в ряд важнейших задач прикладных наук принципиально новую задачу - построение критериев эффективности бизнес-процессов методами теории оптимизации. В проектировании бизнес-процессов эти соображения приводят к тому, что для выбранной структуры находятся оптимальные варианты, а универсальный критерий в силу своей всеобщности, не несущий никакой информации о бизнес-процессе, не позволяет прямо оценить ни принципиально различные варианты, ни приближение к желаемой структуре. Применяя редукционизм, находят не оптимальную в некотором смысле структуру, а её оптимальные элементы при заданной структуре. Это происходит в результате того, что при данном методе, стараясь разбить 5

СПИ-ПЗ-2006 проектирование на отдельные этапы, не учитывается совокупность взаимодействия элементов, вызывающих появление новых, не свойственных им интегрированных качеств. Афанасьев В.В., Мазин А.А. К ВОПРОСУ ПОВЫШЕНИЯ ЭФФЕКТИВНОСТИ ДЕЯТЕЛЬНОСТИ ГОСУДАРСТВЕННЫХ КОМИССИЙ ПО ЛИКВИДАЦИИ ПОСЛЕДСТВИЙ ЧРЕЗВЫЧАЙНЫХ СИТУАЦИЙ В НЕПОДГОТОВЛЕННЫХ РАЙОНАХ [email protected] Актуальность создания системы ситуационных центров органов государственной власти обусловлена необходимостью комплексного подхода к вопросам управления страной, включая военное время и чрезвычайные ситуации, а также сбалансированное сочетание интересов федеральных и региональных органов власти при решении производственных, социальных, оборонных, инвестиционных проблем. В общем случае ситуационный центр можно представить, как сложную организационнотехническую систему, наиболее полно и оперативно представляющую информацию о ситуации органам государственной власти для своевременного принятия решения по возникающим проблемам, с помощью новейших технологий визуализации, в совокупности с мощной информационноаналитической поддержкой центров подготовки информации. Одной из основных проблем, решаемых ситуационными центрами, является организация предоставления телекоммуникационных услуг из неподготовленных районов в условиях возникновения чрезвычайной ситуации (ЧС). Актуальность данной задачи определяется необходимостью разработки организационно-технического образования, которое позволяет решать комплекс задач по информационно-аналитическому и телекоммуникационному обслуживанию должностных лиц органов государственной власти при проведении выездных мероприятий в неподготовленных районах или при ликвидации последствий чрезвычайных ситуаций. Опережающее развитие новых телекоммуникационных технологий и информационных услуг позволяет улучшить процессы управления, но в то же время требования по оперативности и качеству принимаемых решений в условиях ЧС ужесточаются. Следовательно возникает потребность в повышении эффективности проводимых мероприятий по оценке обстановки в районе ЧС, прогнозу экономического и экологического состояния в регионе, планированию и расчету ресурсов сил и средств для осуществления мероприятий по предотвращению и ликвидации последствий ЧС. Другим фактором, определяющим актуальность решаемой задачи, выступает наличие экстремальных ситуаций, когда должностные лица вынуждены прини6

СПИ-ПЗ-2006 мать решения в сжатые сроки, зависящие от темпов изменения обстановки в условиях надвигающихся стихийных бедствий, катастроф и других чрезвычайных ситуаций. Одним из очевидных путей решения проблемы предоставления необходимого перечня услуг из неподготовленных районов в условиях возникновения ЧС является выработка рациональных проектных решений по техническому обеспечению мобильного ситуационного центра. Безруков А.И., Паршков П.С., Давидович М.Н. ОРГАНИЗАЦИЯ КУРСОВОГО ПРОЕКТИРОВАНИЯ ПО ДИСЦИПЛИНЕ «ТЕХНОЛОГИЯ РАЗРАБОТКИ ПРОГРАММНОГО ОБЕСПЕЧЕНИЯ» [email protected] Дисциплина читается студентам специальности «Программное обеспечение вычислительной техники автоматизированных систем». Целью курсового проектирования является: · знакомство с современными методами, технологиями, стандартами и программными средствами организации работы; · практическое освоение изученных методов курсового проектирования; · приобретение практических навыков разработки законченных проектов и оформления программной документации. Организация курсового проектирования предусматривает развитие у студентов навыка работы в команде, умение согласовывать свои интересы с интересами коллег. Студенты сами выбирают темы проектов и формируют группы для их реализации. Для координации и общего управления работ группа выбирает руководителя проекта, который распределяет задания остальным участникам, осуществляет сборку и комплексное тестирование программы. Необходимыми компонентами успешного завершения проекта являются: · демонстрация работоспособности программ; · наличие программной документации; · план внедрения программного продукта с оценкой затрат и экономического эффекта; · документация на регистрацию программы как объекта интеллектуальной собственности. В ходе проектирования студенты реализуют все основные этапы жизненного цикла разработки программных продуктов: · формирование и обсуждение идеи проекта - оценка актуальности и реализуемости проекта, определение круга пользователей и аналогов; 7

СПИ-ПЗ-2006 · маркетинговые исследования – определение ожиданий потенциальных пользователей, формирование перечня потребительских свойств программы; · разработка задания на программирование – разработка архитектуры программы, формулировка технических требований к отдельным программным модулям; · собственно программирование; · тестирование программы; · разработка программной документации; · разработка комплекта документов для регистрации программы. Таким образом, моделируются предмет труда, реальные отношения и система мотивации, складывающиеся в коллективах разработчиков программных продуктов. Беспалова Е.Э. ИМИТАЦИОННОЕ МОДЕЛИРОВАНИЕ РЕАЛИЗАЦИИ ПРОИЗВОДСТВЕННЫХ ПРОГРАММ ПРЕДПРИЯТИЯ [email protected] Планирование производственной программы предприятия является одним из этапов управления производством на промышленном предприятии. При оценке альтернативных производственных программ предприятия необходимо учесть множество критериев, что в большинстве случаев представляется невозможным. При моделировании процессов не обязательно преобразовывать математическую модель в систему уравнений относительно искомых величин, поскольку это не всегда возможно, например, уравнения математической модели представлены в не явном виде, в этом случае возможно имитационное моделирование. Имитационная модель системы, представляет собой такую её математическую модель, в которой детально описываются все существенные процессы с помощью показателей (характеристик системы), интересующих исследователя. При таком подходе моделирование исследуемой системы можно свести к пошаговому воспроизведению функционирования всех её основных элементов с учетом их взаимодействия друг с другом и воздействий на них внешней среды. Дж. Форрестер [1] предложил моделировать деятельность промышленного предприятия путем построения динамической детерминированной модели. Для имитационного моделирования реализации производственных программ предприятий по производству сборного железобетона разработаны диаграммы потоков и построена математическая модель в виде системы уравнений. В рамках модели рассматриваются подсистемы выполнение заказов, заказы на возмещение запасов, производство, оценка запазды8

СПИ-ПЗ-2006 ваний поставок, заказы покупателей. Пример уравнения, определяющего уровень заказов, находящихся в процессе оформления на заводе: RCF.K=RCF.J+(DT)(RRF.JK—RFIF.JK— RMOF.JK), (1) RCF = (RRF)(DCPF), (2) где RCF - требования в процессе оформления на заводе, единицы; DT - интервал времени между решениями уравнений, недели; RRF - темп поступления требований на завод, единицы в неделю; RFIF - темп требований, выполняемых за счет запасов, единицы в неделю; RMOF - темп требований, удовлетворяемых производством (единицы в неделю); DCPF - запаздывание оформления требований на заводе (недели). Уравнение (1) является стандартным по форме уравнением уровня с одним входящим темпом и двумя исходящими. Оно определяет число требований, полученных заводом, но еще не оформленных. Входящий поток является потоком требований (заказов покупателей, а исходящий поток состоит из двух частей: из потока требований, удовлетворяемых за счет запасов RFIF, и потока требований RMOF, продукция по которым должна бы изготовлена заводом. Уравнение (2) определяет начальное значение уровня RCF как произведение установившегося значения входящего потока заказов RRF на величину среднего запаздывания их оформления DCPF. Задавая различные начальные условия и различные входы системы, получаем на выходе модели динамику показателей производственной деятельности предприятия. Анализ тенденций изменения исследуемых показателей как функций времени позволяет сделать выводы об устойчивости функционирования моделируемой системы и принять управляющие решения, регулирующие в модели темпы соответствующих потоков. Модель реализована в рамках компьютерной системы поддержки принятия решений в планировании производства сборного железобетона. Список использованных источников 1. Форрестер Дж. Основы кибернетики предприятия (индустриальная динамика). - М.: Изд-во «Прогресс», 1971. - 340 с. Волков В.Н. ОРГАНИЗАЦИОННОЕ ПРОЕКТИРОВАНИЕ КАК ЭЛЕМЕНТ ФОРМИРОВАНИЯ ДИНАМИЧЕСКОЙ СЕТЕВОЙ СТРУКТУРЫ УПРАВЛЕНИЯ [email protected] В целях усовершенствования процесса управления на промышленном предприятии обычно формируется его бизнес-модель, позволяющая визуализировать деятельность, обеспечив руководству возможность пра9

СПИ-ПЗ-2006 вильно оценить имеющиеся недостатки и отыскать источники потенциала и направления совершенствования; сократить время настройки информационно-технологической среды под специфические особенности предприятия. Иными словами, без бизнес-модели невозможно построить действительно интегрированную и всеобъемлющую автоматизированную систему управления. Именно при создании бизнес-модели формируется язык общения консультантов, разработчиков, пользователей и руководителей предприятия. Существенным недостатком существующих методов и подходов к моделированию деятельности промышленных предприятий является отсутствие классификации и систематизации элементов и связей в описании внутренних функциональных и организационных структур. Решением данной проблемы может стать применение системного подхода к формированию организационной структуры, что проявляется в следующих аспектах: необходимо учитывать максимально возможное количество факторов, влияющих на каждую управленческую задачу; следует выявить и взаимоувязать применительно к поставленным задачам систему функций, прав и ответственности по вертикали управления; требуется исследовать и организационно оформить все связи и отношения по горизонтали управления. Все это требует тщательно разработанной поэтапной процедуры проектирования структур, детального анализа и определения системы целей, продуманного выделения организационных подразделений и форм их координации. Реализовать предложенный подход позволяет «Автоматизированная система информационной поддержки реинжиниринга бизнес-процессов», которая предназначена для создания структурного описания организации, выстроенного по иерархии управления и исполняемым функциям, направленным на достижение определенных целей. Основная задача автоматизированной системы – дать компьютерный инструмент, который зафиксирует текущее состояние организации при проведении реинжиниринга бизнеспроцессов. Результатом первичного анализа существующей системы управления будет заполнение интегрированной базы данных, в частности основных классификаторов: организационная структура, бизнес-процессы, функции обеспечения деятельности, функции менеджмента. Дальнейшая детализация позволит сформировать обобщенную схему бизнес-процессов, формализующую представление о функционировании предприятия, тем более что в результате последующего анализа должны быть выявлены все связи между различными подразделениями при решении конкретных производственных задач (горизонтальные связи). Если модель, построенная на основе методологии IDEF0 предназначена, в основном, для разработчика ав10

СПИ-ПЗ-2006 томатизированной системы, как универсальное средство формализации процессов предметной области, то предлагаемая обобщенная схема бизнеспроцессов будет понятна и работникам предприятия, тем более, что она соответствует требованиям стандартов серии ИСО9000. По результатам исследования и анализа деятельности предприятия осуществляется оценка эффективности деятельности структурных подразделений, на основе которой формируются предложения по совершенствованию его структуры, технологий работы структурных подразделений и предприятия в целом. При этом новая структура управления должна быть адаптивной, с минимально возможным числом иерархических ступеней и кратчайшими путями прохождения информации. Процесс функционирования промышленного предприятия включает в себя, как правило, несколько этапов, на каждом из которых перед системой управления стоят определенные цели, которые она должна достичь. Поэтому структура системы управления должна быть спроектирована таким образом, чтобы адекватно реагировать на возмущающие факторы. Таим образом, на основе анализа информационных потоков мы получаем статическую организационную модель, которая позволяет улучшить имеющуюся систему управления за счет исключения дублирования ряда функций, выявления пересечения зон полномочий, а также так называемых «зон безответственности», перераспределения функций управления. Такая модель – основа для определения количественного и качественного состава подразделений и технологической схемы движения информационных потоков. В результате мы получаем бизнес-процессы обработки информации, которые позволят осуществить их имитационное моделирование для дальнейшего анализа и формирования динамической сетевой структуры управления. Герштейн В.М., Жигульский К.В. ПРЕИМУЩЕСТВА ПРОЕКТНОГО ПОДХОДА К БЮДЖЕТИРОВАНИЮ [email protected] [email protected] В работах [1, 2] представлена бюджетная модель компании, основанная на проектном структурировании деятельности. Проектный подход заключается в том, что вся деятельность компании рассматривается как иерархическая совокупность взаимосвязанных проектов. Понятие проекта трактуется максимально широко: проект – это (любая) часть деятельности компании, ограниченная во времени и содержательно законченная, т.е. предусматривающая конкретный результат. Проектный подход обладает рядом преимуществ. 11

СПИ-ПЗ-2006 Результат проекта есть продукт – произведенная продукция, выполненные работы, оказанные услуги, созданный объект и др.; это понятие обобщает такие разнородные понятия, как, например, производимая продукция и услуги подразделений вспомогательного производства другим подразделениям. Проект выполняется, т.е. продукт создается на некоторой платформе. В качестве платформы может выступать компания в целом, предприятие компании, производственная структура, сбытовое подразделение, объект инфраструктуры, структурное подразделение аппарата управления. Понятие платформы охватывает не только структурные подразделения, но и любые объекты, затраты по которым могут представлять самостоятельный интерес: реальные объекты – отдельные единицы оборудования, производственные линии, а также виртуальные объекты, например, совокупность подразделений, осуществляющих одно из направлений деятельности. Проектный подход позволяет единообразно подходить к расчету себестоимости различных по характеру продуктов. Связь проектов по иерархии и по потреблению одним проектом продуктов других проектов служит основой для построения гибкой системы переноса (отнесения) и распределения затрат. Платформенное структурирование, более детальное, чем административное деление, порождает более тонкую классификацию затрат, чем традиционное деление затрат на прямые производственные, общепроизводственные и общехозяйственные. Результатом является возможность формирования и анализа широкого спектра показателей себестоимости продукта. Список использованных источников 1. Герштейн В.М., Жигульский К.В. Проектная бюджетная модель компании. I. Структура модели – Информационные технологии моделирования и управления, №5(23), 2005.– С. 642-648. 2. Герштейн В.М., Жигульский К.В. Проектная бюджетная модель компании. II. Затраты и калькулирование – Информационные технологии моделирования и управления, №5(23), 2005.– С. 648-654. Глекова М.А., Кравец О.Я. ОСОБЕННОСТИ СОЦИАЛЬНО-ЭКОНОМИЧЕСКОГО МОНИТОРИНГА НА РЕГИОНАЛЬНОМ УРОВНЕ [email protected] Имеющиеся работы и практика позволяют сделать вывод о том, что на основе мониторинга экономических процессов в регионе можно:

12

СПИ-ПЗ-2006 · ускорить процессы, если они желательны для территориального образования, и повысить их результативность; · заблаговременно принять адекватные будущим событиям меры, повысив тем самым результативность управления экономическими процессами на территории. Используемый сегодня региональный мониторинг выступает, как правило, в качестве: · специфического инструмента «обратной связи» в территориальном управлении, обеспечивающего устойчивость развития территориальных образований и управления в критических ситуациях; · особого метода получения знаний о противоречиях и закономерностях экономических процессов; · основы для выявления причин отклонений от запланированного хода событий, для принятия решений. Главной целью мониторинга экономических процессов является сбор, изучение и подготовка информации для принятия и анализа экономических решений на различных уровнях управления. Это обуславливает две особенности, которым должен удовлетворять мониторинг как система сбора и обработки информации: целевая направленность информационных процессов и максимальная объективность получаемых выводов на каждой стадии переработки данных. Задачи регионального экономического мониторинга могут быть следующие: · организация наблюдения, получение достоверной и объективной информации о протекании на территории экономических процессов; · оценка и системный анализ получаемой информации, выявление причин, вызывающих тот или иной характер экономических процессов; · выявление факторов, вызывающих экономические угрозы в настоящее время и в перспективе; · обеспечение органов управления, предприятий, учреждений и организаций, независимо от их подчиненности и форм собственности, граждан информацией, полученной при осуществлении экономического мониторинга; · разработка прогнозов развития экономической ситуации; · подготовка рекомендаций, направленных на преодоление негативных и поддержку позитивных тенденций, доведение их до органов регионального управления. В связи со сложностью внутренней организации, а также управления региональной экономической системой к мониторингу предъявляются дополнительные требования: · достоверность мониторинга — использование информационных данных и системы мониторинговых показателей (индикаторов), наиболее полно и достоверно характеризующих исследуемое явление; 13

СПИ-ПЗ-2006 · оперативность - ориентация на сокращение сбора и обработки информации с целью возможности принятия экстренных управленческих решений, если того требует складывающаяся социально-экономическая ситуация; · систематичность — осуществление мониторинга в течение более или менее длительного срока с определенными интервалами сбора информации. Относительно стратегического планирования длительность мониторинга должна превышать период, на который разработана стратегия, поскольку в задачи мониторинга входит не только текущее наблюдение и оценка реализации стратегии, но также оценка результативности достижения стратегических целей и выявление новых проблем стратегического характера; · комплексность — одновременное отслеживание динамики показателей, характеризующих различные стороны развития (при этом возможен как мониторинг каждого отдельно взятого показателя, так и сведение их в интегральный показатель, позволяющий судить о процессе реализации стратегии в целом), независимость и объективность. Система мониторинга не должна зависеть от субъективных факторов, в качестве которых можно рассматривать политические интересы, поскольку в противном случае не выполняется требование объективности и достоверности. Вместе с тем существующие модели и методы мониторинга не позволяют осуществлять его планирование с учетом ограничений на его своевременность (хотя несвоевременно поступившая информация не может считаться точной) и на ресурсное обеспечение (неясно, какие направления мониторинговых исследований наиболее эффективны, если на полномасштабный мониторинг ресурсов у распределенного предприятия научно-технической сферы недостаточно). Гонохова В.А. ПРИМЕНЕНИЕ НЕЙРОНЕЧЕТКОГО МОДЕЛИРОВАНИЯ В РАБОТЕ НАЛОГОВЫХ ОРГАНОВ [email protected] Одним из основных приоритетов, на которые делает акцент Федеральная налоговая служба России в решении проблемы роста масштабов уклонения налогоплательщиков от выполнения обязанностей по уплате налогов и усложнения, применяемых нарушителями налогового законодательства, форм и способов ухода от налогообложения является обеспечение правильного выбора объектов для проведения выездных проверок. Для целенаправленного отбора предприятий следует использовать экономический анализ представленной налогоплательщиком налоговой и бухгалтерской отчетности, а также других имеющихся у налоговых орга14

СПИ-ПЗ-2006 нов документов о деятельности налогоплательщика. В настоящее время подобный анализ производится с помощью своего рода экспертной системы, построенной на правилах междокументального контроля отчетности налогоплательщика. Основным недостатком экспертной системы является сложность извлечения знаний от эксперта. В частности, необходимо использовать знания очень квалифицированных экспертов, которые, вообще говоря, не стремятся поделиться информацией. Но даже при наличии мотивированного эксперта, последний не всегда может внятно формулировать те правила, которыми он пользуется при подготовке экспертного заключения. Кроме того, нередко сформулированные правила приходится упрощать для приведения их к четкой математической форме, что неизбежно сказывается на конечном результате. Очень многое в работе эксперта связано с интуитивными качественными оценками, распознаванием ситуации в целом, а не с формализуемыми процедурами. Задача выявления подозрительных налогоплательщиков относится к классу слабоформализованных задач, отличающихся нечеткими условиями, ограничениями и целями, поэтому попытки создания для нее точного математического описания нецелесообразны. Вот почему, экспертная система междокументального контроля, используемая в налоговых органах, нередко ошибается, отбирая налогоплательщиков, нарушения которых на самом деле являются мнимыми, или, не отбирая настоящих нарушителей. И то, и другое снижает результативность налоговых проверок. В качестве математической модели слабоформализованных задач выступают нечеткие алгоритмы [1, 4], позволяющие получать решение, хоть и приближенное, но не худшее, чем при использовании точных методов. Важнейшей отличительной особенностью таких алгоритмов является то, что рассуждения и принятие решений в них основаны не столько на измерениях (хотя они, конечно, являются существенным компонентом), сколько на лингвистических оценках. Методы теории нечетких множеств позволяют учитывать различного рода неопределенности и неточности, вносимые экспертом, и формализовать словесную информацию человека о задаче. По сравнению с другими математическими и статистическими методами экономического анализа нечеткая логика имеет два ключевых преимущества. Во-первых, при тех же объемах входной и выходной информации, центральный блок принятия решений становится компактнее и проще для восприятия человеком. Во-вторых, решение сложной и громоздкой задачи вычисления точных воздействий подменяется значительно более простой и гибкой стратегией адаптивного «подруливания» - при сохранении требуемой точности результата [3]. При использовании нечеткой логики возникает проблема конструирования и настройки функций принадлежности, которые качественно определяют лингвистические переменные. Для автоматизации этого процесса 15

СПИ-ПЗ-2006 и сокращения времени разработки и затрат на нее целесообразно использовать нейросетевые методы обучения [2, 5]. Такая нейронная нечеткая модель, совмещает «наглядность» теории нечетких множеств с универсальностью нейронных сетей, имитирует интуицию эксперта (налогового инспектора) и позволяет производить расчет «подозрительности», анализировать различные налоговые проверки, выбрать наиболее «подозрительные» предприятия, а также выявить практически неподозрительные. Указанная модель была разработана автором статьи и в настоящее время проходит апробацию в налоговых органах Приморского края. Модель призвана облегчить процесс отбора «подозрительных» налогоплательщиков, сэкономить ресурсы и время и, соответственно, повысить результативность налоговых проверок. Список использованных источников 1. Заде Л. Понятие лингвистической переменной и ее применение к принятию приближенных решений. - М.: Мир, 1976. 2. Ежов Е.А., Шуминский С.А. Нейрокомпьютинг и его применения в экономике и бизнесе. - М: МИФИ, 1998. 3. Ротштейн А.П. Интеллектуальные технологии идентификации: нечеткая логика, генетические алгоритмы, нейронные сети. - Винница: УНИВЕРСУМ-Винница, 1999. 4. Giles David E.A., Draeseke Robert. Econometric Modelling Based on Pattern Recognition via the Fuzzy c-Means Clustering Algorithm. – Department of Economics University of Victoria, Working Paper EWP0101, ISSN 14856441, January, 2001. // http://web.uvic.ca/ 5. Yao J.T. Knowledge Extracted from Trained Neural Networks – What’s Next? Department of Computer Science University of Regina. // http://www2.cs.uregina.ca/ Енина Е.П., Соломоненко П.А. ИНФОРМАЦИОННАЯ СОСТАВЛЯЮЩАЯ ПРИ РЕШЕНИИ ЗАДАЧ УПРАВЛЕНИЯ АПК [email protected] При обосновании рационально-необходимого АПК решается задача оптимизации, заключающаяся в том, что для заданных функций (заданного значения показателя эффективности функционирования АПК) находятся такие значения характеристик и показателей АПК, при которых обеспечивается выполнение функций с минимальными ресурсами (с минимальными значениями показателей затрат). Указанная задача решается в следующей последовательности:

16

СПИ-ПЗ-2006 установление приоритетного ряда видов продукции, необходимой человеку, обществу и государству; по каждому виду продукции формирование основного процесса и его этапов, что совпадает с «технологической цепочкой» производства и ее этапами; задание исходных данных управления по этапам «технологической цепочки»; для каждого этапа установление его задач (видов работ) и состава средств и сил, которые должны выполнять эти задачи; установление перечня процессов обеспечения и процессов обслуживания, влияющих на функционирование этапов, определение их показателей результативности и показателей стоимости; определение показателей эффективности и показателей затрат, связанных с выполнением задач (работ) на этапах; определение рациональных характеристик и показателей составов средств и сил. Совокупность определенных рациональных значений характеристик и показателей составов средств и сил для видов, типов и образцов, необходимых на фиксированный год представляет собой рациональнонеобходимый АПК на этот год. Рациональные значения характеристик и показателей определяются по критерию «эффективность-затраты-время» при применении поэтапноиерархической процедуры оптимизации. По этой процедуре выделяются «этапные задачи оптимизации по горизонтали». К таким задачам относится производство товаров растениеводства и животноводства. Приоритетный ряд «задач оптимизации по горизонтали» устанавливается с учетом сложности выполнения работ на этапах «технологической цепочки». Сложность выполнения работ на этапах обусловливается необходимостью применения дорогостоящей техники, высокопрофессиональных специалистов и т.д. Расчеты по приоритетному ряду видов продукции упрощают вычислительную процедуру при решении задач оптимизации. Каждая «этапная задача оптимизации по горизонтали» подразделяется на «иерархические задачи оптимизации по вертикали» или «по иерархической цепочке». Енина Е.П., Соломоненко П.А. СТРУКТУРИЗАЦИЯ ЗАДАЧ УПРАВЛЕНИЯ ФИНАНСАМИ [email protected] Задача определения рациональных характеристик управления финансами заключается в том, чтобы найти такие значения характеристик, при

17

СПИ-ПЗ-2006 которых заданный для формирования объем работ по этапам процесса действий обеспечивается при минимальных затратах и учете ряда ограничений. Если формирование выполняет задачи разнотипные, то сначала определяются условно-рациональные характеристики для условий выполнения задачи первого типа, затем второго и т.п., считая при этом найденные характеристики для предыдущих задач неизменными. К определяемым на уровне формирования относятся характеристики, описывающие: организационно-штатную структуру; распределение объемов задач между частями и подразделениями; порядок размещения формирования при выполнении задач; систему управления, обеспечения и обслуживания; нормативы производства работ по видам в масштабе формирования в целом и его подразделений; эффективность формирования. Структура формирования описывается следующими характеристиками: типом формирования (отряд, команда, группа, бригада, звено и др.); штатной (организационной) принадлежностью; составом формирования (например, количество звеньев в бригаде); количеством подразделений обеспечения и обслуживания; количеством основных средств по типам; количеством личного состава по категориям и специальностям. Возможный тип формирования можно предопределить по объему задач, который возлагается на формирование, и его сравнения с объемом задач, выполняемых существующими типами формирований. Базой формирования являются основные части и подразделения. Их рациональное количество в формировании находится в результате решения оптимизационной задачи. Количество и состав подразделений обеспечения и обслуживания определяются на основе существующих нормативов и опыта разработки штатов формирований. Требуемое количество обслуживающего персонала по категориям и специальностям находится, исходя из потребного их количества для эксплуатации средств. На стадии разработки средств устанавливается перечень необходимых средств их обеспечения и обслуживания. При распределении задач между частями и подразделениями формирования используются процессы, которые реализуются усилиями частей и подразделений. Отдельное подразделение может участвовать в реализации одного или нескольких простых процессов. Конечный результат процесса характеризуется объемом работ, который должен быть выполнен в ходе реализации процесса. В результате оптимизации определяется рациональный состав формирования и соответственно этому составу объем работ для основных подразделений обеспечения и обслуживания.

18

СПИ-ПЗ-2006 Злобин А.К. АВТОМАТИЗИРОВАННОЕ УПРАВЛЕНИЕ СТРАТЕГИЧЕСКОЙ ДЕЯТЕЛЬНОСТЬЮ ПРЕДПРИЯТИЙ ПО ПОДСИСТЕМЕ «МАРКЕТИНГ» [email protected] Система маркетинговой информации - постоянно действующая система взаимосвязи людей, оборудования и методических приемов, предназначенная для сбора, классификации, анализа, оценки и распространения актуальной, своевременной и точной информации для использования ее распорядителями сферы маркетинга с целью совершенствования планирования, претворения в жизнь и контроля за исполнением маркетинговых мероприятий. Все вышеперечисленное в полное мере может быть достигнуто только при использовании современных информационных технологий, наличии соответствующих методов управления и специализированной информационной системы (ИС), которых до недавнего времени не существовало. Поэтому целью данной работы является разработка эффективных моделей и методов автоматизированного управления стратегической деятельностью предприятия по подсистеме «маркетинг» и реализация их в специализированной ИС. Анализ цели проекта позволяет сформировать следующий состав задач: исследование предметной области и проведение анализа маркетинговой деятельности нескольких предприятий; обработка данных исследования, создание моделей и методов автоматизированного управления; проведение моделирования и анализ его результатов. После проведения анализа маркетинговой деятельности нескольких предприятий и основываясь на его результатах, созданы модели и методы управления стратегической деятельностью предприятия на основе системы сбалансированных показателей, в которую входят: проекция финансов, проекция клиентов, проекция бизнес-процессов реализуемых на предприятии и проекция обучения и роста персонала. По каждому из этих составляющих разработаны соответствующие методы управления и реализованы в информационной системе. Далее сформированы специальные формы для составления стратегических карт, от эффективной реализации заложенных в них задач, будет зависеть достижение цели предприятия. Проведено моделирование с использованием разработанных методов и осуществлен анализ результатов. В докладе рассмотрены достоинства и недостатки разработанных методов, а также оценен эффект, который может быть получен при реализации данных методов на практике. Новизна работы: созданы модели, отражающие стратегическую деятельность предприятия в сфере маркетинга; на основе созданных моделей разработаны методы эффективного управления; разработана информационная система, реализующая данные методы. 19

СПИ-ПЗ-2006 Внедрение результатов на практике позволит получить множество преимуществ: организованный сбор, обработка и анализ информации; координация плана маркетинга; анализ издержек и прибыли; стимулирование равнения всех сотрудников предприятия на единую цель и др. Злобин Е.К. ИСПОЛЬЗОВАНИЕ МАТЕМАТИЧЕСКИХ МЕТОДОВ СОСТАВЛЕНИЯ КОНФИГУРАЦИИ ПК [email protected] Целью исследования является разработка автоматизированных математических методов создания “Идеального компьютера” для конкретного клиента. В этом случае ядром проблемы является разработка метода позволяющего достичь заданных значений показателей эффективности. Основными требованиями к методам являются: 1) высокая оперативность выходной и результирующей информации; 2) доступность и простота использования метода в сочетании с высокой функциональностью; 3) точность подбора конфигурации ПК на указанную сумму и максимальный учет пожеланий клиента; 4) возможность приблизительной оценки производительности системы без сбора созданной конфигурации. Дополнительными показателями эффективности для выбора наилучшего метода создания конфигурации ПК являются: 1) оценка точности составления конфигурации в процентах от общей стоимости ПК, исходя из стоимости указанной клиентом; 2) скорость (требуемое время) выполнения необходимых расчетов и составления конфигурации; 3) количество различных вариантов конфигураций созданных конкретным методом; 4) количество баллов производительности по виртуальным рейтингам реальных benchmark`ов созданных конфигураций ПК каждым методом, при одинаковых входных данных; 5) количество вариантов конфигураций удовлетворяющих клиента; 6) количество созданных неработоспособных конфигураций ПК; 7) количество сбоев и случаев не предоставления ни одного варианта конфигураций; 8) эффективность и простота (необходимое время) модернизации и поддержки алгоритма используемого метода. Для определения наилучшего метода вышеописанные показатели эффективности ранжируются и им присваиваются весовые коэффициенты. 20

СПИ-ПЗ-2006 Далее средневзвешенные значения показателей эффективности используются для определения конечного значения эффективности по аддитивной свертке. Выявленный таким образом наилучший автоматизированный математический метод воплощается в автоматизированной системе составления и выбора конфигурации ПК. Золотых О.А. ОДНОПРОДУКТОВАЯ N-ЭТАПНАЯ ДИНАМИЧЕСКАЯ ДЕТЕРМИНИРОВАННАЯ МОДЕЛЬ УПРАВЛЕНИЯ ЗАПАСАМИ [email protected] Задача управления запасами возникает, когда необходимо создать запас материальных ресурсов или предметов потребления с целью удовлетворения спроса на заданном интервале времени (конечном или бесконечном). Управление запасами состоит в отыскании такой стратегии пополнения и расхода запасами при котором функция затрат принимает минимальное значение. В N-этапной динамической модели предполагается, что спрос достоверно известен, но может изменяться от этапа к этапу. Уровень запаса контролируется периодически. Хотя запаздывание поставки (выраженное фиксированным числом периодов) допустимо, в модели предполагается, что пополнение запаса происходит мгновенно в начале этапа. Дефицит не допускается. Построение динамической детерминированной модели сводится к конечному горизонту времени. Это объясняется тем, что для получения числового решения соответствующих задач требуется использование метода динамического программирования, который в данном случае можно практически применять только при конечном числе этапов (шагов). Однако это не является серьёзным препятствием, т.к. спрос в отдалённом будущем обычно не оказывает существенное влияние на решение, принимаемое для рассматриваемого конечного горизонта времени. Кроме того, как правило, не имеет смысла предполагать, что продукция будет храниться в запасе бесконечно. Для этапа i ( i = 1,..., N ) определены следующие величины: zi – количество заказанной продукции (размер заказа), xi – потребность в продукции (спрос), xi – исходный запас (на начало этапа i), hi – затраты на хранение единицы запаса, переходящей из этапа i в этап i+1, Ki – затраты на оформление заказа, ci(zi) – функция предельных затрат, связанных с закупкой (производством) при заданном значении zi. 21

СПИ-ПЗ-2006 ì0, z i = 0, di = í î1, z i > 0.

Пусть Ci (zi ) = d i K i + ci (zi ) , где Функция ci(zi) представляет интерес только тогда, когда затраты на покупку единицы продукции изменяются во времени или существуют разрывы цен. Так как дефицит не допускается, то требуется найти оптимальное значения zi, минимизирующие общие затраты на оформление заказов, закупку и хранение по всем N этапам. Затраты на хранение предполагаются пропорциональными величине xi +1 = xi + zi - x i , которая представляет собой объем запаса, переходящего из этапа i в этап i+1. В результате затраты на хранение на этапе i равны hi × xi +1 . Это предположение вводится исключительно с целью упрощения, т.к. модель легко можно обобщить на случай произвольной функции затрат Hi(xi+1), заменив hi × xi +1 на Hi(xi+1). Аналогично для оценивания затрат на хранение можно воспользоваться величинами xi или (xi + xi+1)/2. Построение модели динамического программирования упрощается, если представить задачу схематически. Каждый этап соответствует одному шагу. Используя обратное рекуррентное уравнение, можно определить состояние системы на шаге i как объем исходного запаса xi. Пусть fi(xi) – минимальные общие затраты на этапах i (i = i+1,…,N). Рекуррентное уравнение имеет вид f N (x N ) = f i ( xi ) =

min

{C N (z N )},

z N + x N =x N , z N ³ 0

min

{Ci (zi ) + hi (xi + zi - xi ) +

xi £ xi + zi £xi +K+x N , zi ³ 0

f i +1 ( xi + zi - xi )}, i = 1, 2,K , N - 1.

Прямое рекуррентное уравнение можно получить, определив состояние на шаге i как объем запаса на конец этапа i. Эти состояния заданы величинами xi+1. На любом шаге на величины xi+1 наложены следующие ограниче-

ния: 0 £ xi+1 £ x i +1 + K + x N . Таким образом, в предельном случае объем заказанной продукции zi на этапе i может быть настолько велик, что запас xi+1 удовлетворяет спрос на всех последующих этапах. Пусть fi(xi+1) – минимальные общие затраты на этапах 1, 2, … , N при заданной величине запаса xi+1 на конец этапа i. Тогда рекуррентное уравнение записывается в виде f1 ( x2 ) = min {C1 ( zi ) + h1 x2 }, 0£ z1£x 1+ x2

f i ( xi +1 ) = min {Ci (zi ) + hi xi +1 + f i -1 ( xi +1 + xi - zi )}, i = 2, 3,K, N . 0£ zi £xi + xi +1

Прямая и обратная постановка задачи с вычислительной точки зрения эквивалентны. Однако прямой алгоритм наиболее эффективен при анализе важного частного случая рассмотренной выше модели. Далее рассмотрен частный случай убывающих или постоянных предельных затрат. 22

СПИ-ПЗ-2006 Рассмотренную модель динамического программирования можно использовать при любых функциях затрат. Важным частным случаем этой модели является такой, когда на этапе i как затраты на приобретение (производства), так и затрат на хранение на единицу продукции являются постоянными или убывающими функциями xi и xi+1 соответственно. В таких условиях предельные затраты постоянны или убывают. При указанных условиях можно говорить о следующих свойствах: 1) при заданном исходном уровне запаса x1 = 0 на любом этапе N-этапной модели оптимальным является положительное значение zi* или положительный исходный запас xi* ; их произведение должно быть равно нулю; 2) размер заказа zi* на любом этапе i оптимален только тогда, когда он равен нулю или в точности соответствует спросу одного или более этапов. Последующие этапы таковы, что если спрос на этапе i+m (b’, то выгоднее увеличить размер заказа на этапе i’, удовлетворив спрос на этапах i’ и i”, вследствие чего размер заказа на этапе i” равен нулю. Этот вывод также следует из условия не возрастания предельных затрат. Отсюда вытекает, что условие xi × z i = 0 не приводит к какому-либо ухудшению решения при условии, что предельные затраты постоянны или убывают, а исходный запас равен нулю. Второе свойство, в соответствии с которым требуется размещение заказа, покрывающего спрос одного или нескольких этапов, непосредственно вытекает из первого свойства. Описанные свойства (в случае их применимости) позволяют упростить вычислительную схему, в основе которой по-прежнему лежат общие алгоритмы динамического программирования. Так как в соответствии со вторым свойством объем запаса к концу этапа i, т.е. xi+1, должен в точности соответствовать потребностям одного 23

СПИ-ПЗ-2006 или более последующих этапов, то число оценок состояния системы на любом этапе определяются числом последующих этапов (а не количеством единиц продукции, требуемой на последующих этапах, как это имеет место в обычной модели). Например, пусть N = 5 при спросе 10, 15, 20, 50 и 70 соответственно. Тогда к концу третьего этапа (шага) число оценок состояния x4 в обычной модели будет 50+70+1=121, тогда как в новой модели оно сокращается до трёх (оставшееся число этапов плюс один), т.к. x4 может принимать только значения 0, 50 или 120. Аналогичное рассуждение, основанное на первом свойстве, также показывает, что число альтернатив zi в новой модели намного меньше. В результате объем вычислений для этой модели весьма существенно сокращается. Ивлева Н.А., Кравец О.Я., Леденева Т.М. ПРОГНОЗИРОВАНИЕ РЕГИОНАЛЬНОГО РЫНКА БАНКОВСКИХ ПРОДУКТОВ НА ОСНОВЕ ЭКСПЕРТНОЙ ТЕХНОЛОГИИ [email protected] Современные подходы к формированию стратегии банка [1] предлагают использовать в качестве стратегической цели увеличение стоимости бизнеса, основными компонентами которой для банка являются: финансовый капитал; интеллектуальный капитал; капитал динамических способностей; капитал надежности. Такое структурирование стратегической и локальных целей является отображением широко применяемой системы сбалансированных показателей Нортона и Каплана [2] на плоскость экономических результатов банка. В условиях необходимости одновременно оперировать совокупностью показателей, отображающих дерево целей банка и его бизнес-единиц, при значительной неопределенности исходных данных и потенциальной многовариантности результатов прогнозирования, наиболее приемлемым (по срокам и затратам) путем решения задачи является применение методологии экспертных оценок. Предлагаемая технология прогнозирования содержит следующие этапы: 1. Формирование исходного списка продуктов, реализуемых банком; 2. Маркетинговый анализ целевого регионального рынка по номенклатуре реализуемых банковских продуктов; 3. Фильтрация исходного списка с целью выбора: а) продуктов, не предлагаемых потенциальными конкурентами на конкретном региональном рынке; б) продуктов, по которым банк готов вступить в конкурентную борьбу на данном рынке; 4. Экспертный опрос с целью ранжирования степени предпочтительности продуктов, отобранных для конкретного регионального рынка, по 24

СПИ-ПЗ-2006 каждой локальной цели создаваемой бизнес-единицы банка на данном региональном рынке (по конкретному аспекту сравнения). 5. Экспертный опрос с целью ранжирования значимости аспектов сравнения (локальных целей создаваемой бизнес-единицы) по степени важности с точки зрения глобальной цели банка. 6. Свертка результатов ранжирования банковских продуктов и аспектов их сравнения. Существо изложенного подхода к получению и обработке данных в виде сравнительных оценок позволяет конкретизировать постановку задачи анализа и выбора альтернатив (формирования номенклатуры линейки банковских продуктов) по некоторой совокупности аспектов сравнения. Имеется N альтернатив и K аспектов сравнения. В общем случае аспекты имеют разную важность. К анализу альтернатив привлекается группа экспертов, включающая MN специалистов из состава руководящего звена территориальных подразделений банка (обособленных бизнес-единиц). Сравнение аспектов по важности в общем случае проводит другая группа в составе MK экспертов из числа руководителей среднего и высшего звена головного банка. В результате сравнения экспертные группы представляют матрицы: – при сравнении альтернатив

Amk = || a ij( m n k ) ||; i , j = 1, N ; m n = 1, M N ; k = 1, K , ( mnk )

где a ij - оценка предпочтительности i-й альтернативы по сравнению с j-й, полученная для k-го аспекта mn-м экспертом; – при сравнении важности аспектов

B m k = || b (prm k ) ||; p , r = 1, K ; m k = 1, M (m )

K

,

k где b pr - оценка важности p-го аспекта по сравнению с r-м. Необходимо на основе методов обработки полученных оценок найти результирующий вектор V , характеризующий интегрально (по совокупности аспектов) важность альтернатив V=(V1, V2 ,…,VN) по которому в итоге определяется предпочтительность альтернатив. При применении данного метода эксперт должен определить: а) какой из двух сравниваемых продуктов более важен; б) насколько сильна разница в важности. Проводится попарное сравнение продуктов с заполнением диагональной матрицы. Обработка результатов основывается на вычислении собственных значений матрицы попарных сравнений. К достоинствам предложенной процедуры следует отнести применимость выбранного метода при большом количестве альтернатив; он, с одной стороны, обеспечивает достаточную простоту получения оценок, а с другой - соответствует разному уровню подготовленности экспертов, так

25

СПИ-ПЗ-2006 как шкала Саати в равной мере может аппроксимировать шкалы отношений или порядка. Кроме того, обеспечивается возможность использования точных оценок показателей, соответствующих аспектам сравнения. Список использованных источников 1. Никонова И.А., Шамгунов Р.Н. Стратегия и стоимость коммерческого банка. – М.: «Альпина Бизнес Букс», 2004. – 304 с. 2. Каплан Р., Нортон Д. Сбалансированная система показателей. – М.: ЗАО «Олимп-бизнес», 2003. Кильматов Т.Р. ОСОБЕННОСТИ ДИНАМИЧЕСКОГО МОДЕЛИРОВАНИЯ СТРАТЕГИЧЕСКОГО РАЗВИТИЯ ЭКОНОМИКИ ПРИМОРСКОГО КРАЯ [email protected] Основное содержание работы - создание динамической математической модели, имитирующей прогноз изменения валового регионального продукта (ВРП) Приморского края (ПК) на временном масштабе порядка десять лет. Базовые уравнения построены на балансных соотношениях в соответствие с моделями системной динамики типа Дж.Форестера и динамической моделью Р.Солоу. Специфика данного исследования заключалась в выделении социально-экономических особенностей, присущих ПК. Это прежде всего: Наличие теневого сектора в рыбной промышленности вследствие специфики отрасли – незаконной добычи и скрытой торговли с нерезидентами за пределами таможенной границы. Это привело к получению сверхдоходов для местных элит и ее сращивание с властью. Развитый рынок вывоза из Японии для дальнейшей перепродажи во внутренние регионы России подержанных японских автомобилей. В результате в ПК усиливается теневой рынок вследствие сложности и невыгодности учета денежных потоков от данной деятельности. Наличие протяженной границы с Китаем, активные экономические отношения, сложившиеся серые схемы торговли. Здесь можно выделить вывоз древесины из ПК, торговлю металлом, челночный бизнес. Монопольное положение на рынке ПК китайских товаров легкой и в меньшей степени пищевой промышленности. Перечисленные выше особенности являются дополнительным фактором для развития теневого рынка. Демографическая специфика и особенности рынка труда. Невозможность решения демографической проблемы ПК с помощью естественного прироста населения в обозримом будущем. По миграции - отток русскоя26

СПИ-ПЗ-2006 зычного населения и приток из Китая. В Приморье высокий уровень образования населения – много вузов и специалистов с высшим образованием, на территории ПК Дальневосточное Отделение Российской Академии Наук. Однако в производстве ВРП доля высокотехнологических производств мала. Географическая отдаленность ПК от федерального центра приводит к временной инерции в принятии решений. Вследствие перечисленных особенностей при математическом моделировании используются дифференциальные уравнения с отклоняющимися аргументами для имитации временных задержек в принятии решений. Динамические уравнения баланса для трудовых ресурсов и капитала включают внешние источники для учета миграции и учета теневого рынка, то есть не замкнуты. Работа выполнена при поддержке в виде гранта РГНФ 05-0287200а/Т. Клементьева С.В. ПРИМЕНЕНИЕ ВЫСОКИХ СТАТИСТИЧЕСКИХ ТЕХНОЛОГИЙ ДЛЯ ОЦЕНКИ ЭФФЕКТИВНОСТИ ИННОВАЦИЙ [email protected] Для оценки эффективности различных видов инноваций и фаз инновационного процесса можно использовать вероятность успешной реализации инновации, которая должна увеличиваться при переходе к каждой фазе. Справедливо утверждение, что чем выше вероятность успешной реализации инновации, тем выше затраты на инновационный процесс. Данное свойство позволяет принять решение о продолжении инновационного процесса, либо о его прекращении. При отсутствии хорошо определенных многократными экспериментами критериев, позволяющих однозначно судить о принадлежности элементов тому или иному классу и наличии качественных оценок объекта, что характерно для инновационного процесса, для оценки успешности инновации предпочтительнее применять теорию нечетких множеств. Применяя аппарат нечетких множеств для оценки эффективности реализации нововведения, необходимо создать нечеткую модель, которая будет связывать численную оценку рейтинга инновационного проекта Уi (в баллах) и лингвистическую переменную «успех инновации» через функцию принадлежности μ(У), которая принимает значения в интервале [0,1]. Для определения рейтинга проекта предполагается использовать систему показателей успешности продуктовой инновации, которая сформирована с учетом факторов успеха нововведения.

27

СПИ-ПЗ-2006 При недостаточной информации о виде функции принадлежности воспользуемся наиболее простой из них – линейной. Полученное значение функции принадлежности μ(У) используется для оценки эффективности реализации инновации. Корниенко С.А. АНАЛИЗ ВЛИЯНИЯ ПРОЦЕССОВ РАВНОВЫГОДНОГО РАСПРЕДЕЛЕНИЯ ПРИБЫЛИ НА ЗАДАЧУ СТИМУЛИРОВАНИЯ В АКТИВНОЙ СИСТЕМЕ [email protected] Большую роль в управлении активными системами играют задачи стимулирования. Рассмотрим многоэлементную двухуровневую активную систему с унитарным контролем. Обозначим: yi - действие i -го участника. Тогда ci ( yi ) – его затраты, hi ( yi ) – доходы, получаемые центром, s i ( yi ) – стимулирование участника центром. Оптимальным для данной экономической системы является квазикомпенсаторная система стимулирования. Такой принцип стимулирования носит название «принцип компенсации затрат»: ìci ( y i ) + d i , y i = y i* s i ( yi ) = í , где d i - сколь угодно малые константы. * ¹ 0 , y y î i i Процесс взаимодействий экономических партнеров, с целью достижения равной выгоды, описанный в [1] приводит к системе уравнений: æ n ö æ n ö ( ) ( ) s ( ) h y × c y = y × çå i i ÷ i i ç å s i ( y i ) + c0 ÷ . i i è i =1 ø è i =1 ø Эту систему уравнений можно решить одним из численных методов, рассмотренных в [2]. Получившиеся значения стимулирований s i ( y i ) приведут все элементы системы (включая центр) к равной выгоде. Однако, такой подход может быть не выгоден центру, стремящемуся максимизировать свою прибыль. В этом случае, можно рассмотреть задачу выравнивания прибылей между подчиненными участниками. Квазикомпенсаторное стимулирование, рассмотренное выше, удовлетворяет приведенному условию равной выгоды, с учетом того, что d i сколь угодно малые строго положительные константы. Таким образом, пропорциональный принцип равной выгоды вступает в конфликт с интересами центра в задаче стимулирования. В то же время, если не выравнивать прибыль центра с остальными участниками, то оптимальное с точки зрения теории активных систем стимулирование будет удовлетворять принципам равной выгоды экономических партнёров. Работа выполнена под руководством д.ф.-м.н., проф. Блюмина С.Л. 28

СПИ-ПЗ-2006

Список использованных источников 1. Корниенко С.А. Пропорциональный алгоритм взаимодействия экономических партнёров // Сборник научных трудов преподавателей и сотрудников, посвященный 45-летию ЛГТУ. Часть 3. – Липецк, 2001. 2. Корниенко С.А. Методы расчета параметров взаимодействия экономических партнёров // Научно-техническая конференция технических ВУЗов центральной России. – Орёл, 1999. Красовский Д.А. СИСТЕМА ПРИНЯТИЯ РЕШЕНИЙ ПРИ МНОГОНОМЕНКЛАТУРНОМ ПРОИЗВОДСТВЕННОМ ПЛАНИРОВАНИИ [email protected] При осуществлении многономенклатурного производственного планирования на промышленном предприятии возможна ситуация, когда структура потребительского спроса для различных видов выпускаемой продукции не совпадает: в продуктовый портфель производственносбытовой системы могут входить изделия, продаваемые в разных условиях рыночной конъюнктуры - монополистической конкуренции, олигополии, монополии. В случае, если для производства разных видов продукции не требуется использования общих ресурсов, проблема многономенклатурного производственного планирования может быть разбита на задачи формирования производственной программы отдельно для видов номенклатуры, продаваемых в условиях одной рыночной структуры. Однако при многопродуктовом производственном планировании при определенных условиях возникает необходимость использования общих, “разделяемых” ресурсов для производства разных видов изделий. При этом совокупная производственная мошность М общ по общему ресурсу может быть недостаточна для удовлетворения потребительского спроса по всем видам выпускаемой продукции и возникает задача “балансирования” производственных мощностей, т.е. распределения недостаточных ресурсов n

n

i =1

i =1

n

по видам номенклатуры продукции: M общ ³ å M i - å dm i- + å dmi+ , где n å dmi- , i =1

i

i =1

n

å dmi+ - cуммы отрицательных и положительных изменений в i =1

производственных мощностях по всем видам выпускаемой номенклатуры, необходимых для балансирования ограниченных ресурсов. Рассмотрены следующие случаи производственного планирования:

29

СПИ-ПЗ-2006 1. Все виды выпускаемой продукции предприятия реализуются в одинаковых условиях рыночной конъюнктуры. 2. Разные виды продукции реализуются в условиях разных рыночных структур, но при этом не требуют использования общих производственных ресурсов в процессе изготовления. 3. Разные виды выпускаемой продукции реализуются в условиях разных рыночных структур и требуют использования общих ресурсов, но при этом доступная совокупная производственная мощность общих ресурсов предприятия превосходит сумму производственных мощностей, необходимых для удовлетворения потребительского спроса по всем видам ноn

менклатуры (имеются избыточные ресурсы): M общ ³ å M i , где M общ - досi =1

тупная совокупная мощность общего производственного ресурса, M i производственная мощность по отдельным видам выпускаемой номенклатуры изделий, необходимая для удовлетворения потребительского спроса по продукции i-й номенклатуры. 4. Разные виды выпускаемой продукции реализуются в условиях разных рыночных структур и требуют использования общих ресурсов, но при этом доступная совокупная производственная мощность общих ресурсов предприятия меньше суммы производственных мощностей, необходимых для удовлетворения потребительского спроса по всем видам ноn

менклатуры продукции (имеются недостаточные ресурсы): M общ £ å M i . i =1

Разработан алгоритм, позволяющий автоматизировать процесс многопродуктового производственного планирования при использовании общего ограниченного ресурса, минимизируя отклонения от первоначально заданных целевых значений прибыли по видам продукции. Кривошеенко Ю.В. НЕКОТОРЫЕ ОСОБЕННОСТИ ОТРАСЛЕВЫХ РЕШЕНИЙ В СИСТЕМНОЙ ИНТЕГРАЦИИ [email protected] Отраслевые, или вертикальные, решения подразумевают не просто набор неких стандартных ИТ-компонентов, необходимых каждому предприятию, а реализацию в системе конкретных бизнес-процессов, характерных именно для данной отрасли или определенного типа предприятий. Их повсеместное распространение связано с тем, что универсальные (горизонтальные) продукты в значительной степени перестали пользоваться спросом на рынке системной интеграции в силу недостаточной эффективности и высокой стоимости. 30

СПИ-ПЗ-2006 Можно условно выделить два основных типа отраслевых решений. К первому типу следует отнести решения, спроектированные под конкретный комплекс задач, изначально отражающих специфику отрасли. Данный подход имеет ряд существенных преимуществ, поскольку обеспечивает полноценное отражение отраслевой специфики. Ко второму типу относятся решения, построенные на базе интеграционной платформы, предоставляющей общую функциональность, но включающие в свой состав приложения (расширения), направленные на обеспечение конкретных потребностей отрасли. Такие решения позволяют не только учитывать отраслевую специфику, но и одновременно охватить максимально возможное количество бизнес-процессов, автоматизируемых на единой платформе. По своей сути вертикальные решения второго типа являются надстройкой над стандартной системой или существующей корпоративной информационной системой. Они учитывают как конкретные процессы заказчика, так и существующий в отрасли набор стандартов. Кроме того, они должны предусматривать возможность интеграции с самыми различными приложениями, уже использующимися на предприятии. Это влечет за собой требование открытости интерфейсов и наличие встроенных механизмов интеграции. Эффективное отраслевое решение должно соответствовать трем основным критериям. Во-первых, учитывать проблемы и особенности отрасли на уровне общих запросов предприятий и возможностей ИТ для их удовлетворения. Во-вторых, синтезировать ранее накопленный опыт, позволяющий предложить заказчику оптимальные пути решения его проблем. В-третьих, содержать необходимые доработки базовых платформ. Таким образом, вертикальные решения должны нести в себе агрегированный опыт множества предприятий отрасли. Современные технологии программирования позволяют строить продукты из относительно автономных элементов, объединяя лучшие из них в вертикальные интегрированные системы. Отмеченные особенности показывают, что создавать отраслевое решение целесообразно, если большинство предприятий отрасли ставят перед собой схожие задачи в ИТ-сфере, но их бизнес-процессы обладают ярко выраженными отличительными особенностями. В случае единичного проекта ставить задачу создания тиражируемого решения не имеет смысла. Кроль Т.Я., Сперанский Д.В., Иванов Д.В. ФУНКЦИОНАЛЬНОЕ МОДЕЛИРОВАНИЕ БИЗНЕС-ПРОЦЕССОВ В ОРГАНИЗАЦИИ [email protected]

31

СПИ-ПЗ-2006 Целью внедрения корпоративной информационной системы (в дальнейшем КИС) в многоуровневой распределенной компании холдингового типа является повышение конкурентоспособности, увеличение прибыли и усиление централизованного управления компанией. Основной проблемой внедрения КИС является недостаточное внимание, уделяемое проблеме функционального моделирования бизнес-процессов сопровождающих функционирование организации. На практике, внедрение КИС происходит в несколько этапов. Первый, наиболее важный этап - информационное обследование. Ошибки, допущенные на этом этапе, повлекут за собой несоизмеримо большие вложения средств на устранение их на последующих этапах. Для получения предварительных результатов производится обследование рабочих мест всех сотрудников организации, определяются процессы и документооборот, соответствующие каждому рабочему месту. Лишь, после того, как учтены все внутренние и внешние бизнес-процессы организации, можно получить модель, в достаточной степени описывающую ее деятельность. Полученная функциональная модель позволит выявить процессы, автоматизация которых позволит достичь наибольшего эффекта от внедрения КИС в целом. Следующим этапом после проведения информационного обследования является реинжиниринг бизнес-процессов. На этом этапе выявляются узкие места в организации функционирования компании. На основании результатов информационного обследования и анализа полученных результатов становится возможной разработка проекта на внедрение КИС. Одним из наиболее важных моментов является разработка справочника материалов и основных средств. Для компании проводящей работы в электротехнической сфере номенклатура материалов может исчисляться несколькими десятками тысяч наименований. В целях интеграции с другими системами, разрабатываемый справочник целесообразно создавать на основе уже существующих общероссийских классификаторов, например ОКП (общероссийский классификатор продукции). Посредством функционального моделирования решаются следующие задачи автоматизации управления организацией: автоматизация работы каждого рабочего места, участвующего в процессе логистики; организация взаимосвязанной работы аппарата правления и подразделений; унификация информационных потоков, сопровождающих процесс управления логистикой; организация накопления типовых проектных решений и последующее их применение для повышения эффективности работы; разработка системы консолидированной отчетности с аналитическими выкладками и рекомендациями для поддержки принятия управленческих решений.

32

СПИ-ПЗ-2006 Лаврушина Е.Г., Моисеенко Е.В. РАЗРАБОТКА СИСТЕМЫ ОЦЕНКИ МАРКЕТИНГОВОЙ ДЕЯТЕЛЬНОСТИ КАФЕДРЫ НА ОСНОВЕ МЕТОДОВ ЭКСПЕРТНЫХ ОЦЕНОК [email protected] Учебное заведение ориентируется на результаты маркетинговых исследований учебного округа с целью изучения спроса и определения целевой аудитории. Оно формирует уникальное торговое предложение, исходя из анализа конкурентов, и определяет цену образовательной услуги на основании платежеспособного спроса на образовательном рынке. Услуги, предоставляемые кафедрой, являются образовательными и предоставляются ею в рамках образовательной деятельности вуза. Исследование рынка услуг целесообразно проводить, используя подходы маркетинга. Для выполнения работ по анализу образовательных услуг, по созданию и анализу рекламных материалов кафедры встала необходимость в изучении различных методов и подходов качественной и количественной оценки применительно к решаемым задачам. В частности при изучении вопроса наиболее приоритетного направления для рекламных мероприятий и размещения материалов рекламного характера было апробировано использование метода анализа иерархий при обработке анкетных данных. Метод анализа иерархий (МАИ) основан на положении о том, что любая проблема может быть структурирована в виде иерархии элементов, составляющих её суть. Вершиной иерархии является цель, достижение которой желательно. Промежуточные уровни – это критерии, от которых зависят последующие уровни. Критерии представляют собой совокупность объективных и субъективных факторов различного типа и степени важности. Эти факторы определяют вероятность или невозможность выбора одной из доступных альтернатив, перечень которых составляет нижний уровень иерархии. В процессе работы над созданием комплексной системы оценки маркетинговой деятельности кафедры была разработана программа ReklamaMAI 1.0, которая на основе первичной обработки анкетных данных осуществляет в диалоговом режиме формирование матриц попарного сравнения, ведет расчет собственных векторов приоритетов, собственных значений, формирование матрицы приоритетов и вектора глобального приоритета, а также для рассчитывает индексы согласованности и отношения согласованности. Реализация программы осуществлена в среде Borland Delphi 6.0. На основе обработанных с помощью программы ReklamaMAI 1.0 данных выработаны предложения по рекламным мероприятиям, способствующим повышению спроса на предоставляемые образовательные услуги. 33

СПИ-ПЗ-2006

Макарова М.В. МЕТОДИКА ОЦЕНКИ ЗАТРАТ НА СИСТЕМУ ЭЛЕКТРОННОЙ КОММЕРЦИИ [email protected] Оценка эффективности затрат на системы электронной коммерции (СЭК) фирм в границах стоимостного подхода нашла воплощение в методике расчета совокупной стоимости владения (СВВ). СВВ для электронного магазина – наиболее распространенной из СЭК – состоит из прямых и косвенных затрат на его создание, размещение в Internet и подключение к определенной платежной системе, на организацию доставки товара или предоставления услуг, на зарплату персонала, на эксплуатацию и поддержку функционирования магазина. Кроме электронного магазина – одной из форм представительства компании в сети, существуют и другие разновидности сайтов, предназначенные для решения широкого круга задач фирмы по ее внешнему взаимодействию с другими хозяйственными объектами. Специалистами известной консалтингово-аналитической фирмы Gartner Group разработана методика для оценки СВВ сайтом компании. В последних реализациях методики все составные стоимости владения сайтом, в том числе СЭК, классифицируются следующим образом: ПРЯМЫЕ ЗАТРАТЫ: • обновления аппаратуры; • проектирование системы; • обновления программного обеспече• программная разработка; ния; • связь и телекоммуникации; • телекоммуникационные обновления; • программное обеспечение; • затраты на размежевание доступа • дизайн; пользователей и защиту сайта; • формирование контента; • потеря стоимости; • информационная поддержка; • аутсорсинг; • техническая поддержка; • другие затраты (содержание штата • тестирование; сотрудников для обслуживания систе• размещение в сети (хостинг); мы и др.); • обучение персонала; КОСВЕННЫЕ ЗАТРАТЫ: • статистика и мониторинг работы сай- · стоимость запланированного простоя та; сайта; • лицензионные отчисления; · стоимость незапланированного про• оснащение; стоя сайта и др.

Методика позволяет подсчитать приблизительные затраты на будущую Web-систему или оценить их для существующей. В любом случае, зная хотя бы приблизительную сумму затрат, можно их оптимизировать, выбрав другую стратегию в подходе к организации Web-системы еще на этапе проектирования. Перед началом расчета СВВ сайтом рекомендуется 34

СПИ-ПЗ-2006 отнести его к определенной категории по признаку динамичности обновления контента: · статический, с данными, что редко обновляются; статический, с данными, которые обновляются периодически; статический, с данными, которые обновляются часто; · динамический, с информацией, которая обновляется периодически; динамический, с данными, которые обновляются с средней периодичностью; динамический, с данными, которые обновляются часто. Важность отнесения СЭК к какой-то категории основывается на том, что в клиенто-ориентированной экономике информационного общества владельцы сайтов имеют возможность формировать потребительский спрос и аудиторию сайта "под себя" благодаря последовательной политике создания и поддержки его содержимого. Именно контент и отношение владельцев Web-ресурсов к их формированию и определяют затраты на владение такой информационной системой, в большей мере, чем первичные затраты на ее разработку. Наиболее технологичным решением для СЭК считаются динамические системы. Ныне на рынке программного обеспечения предлагается много продуктов, которые автоматизируют работу по расчету СВВ электронным магазином (TCO Advіsor Clіent&Server Model фирмы Іnterpose, TCO Analyst от Gartner Group, Desktop TCO&ROІ Advіsor компании Mіcrosoft, разработки Іntel, ІBM, Symantec и др.). Алгоритм расчета довольно несложен: • сначала подсчитываются прямые затраты по бухгалтерской отчетности; • к ним прибавляется, в зависимости от критичности бизнеса и других финансовых факторов, от 15 до 30% косвенных затрат; • дальнейшие оценки и анализ желательно уже проводить с применением соответствующего программного обеспечения. Оптимизировать СВВ СЭК предлагается: применением готового программного решения для построения системы с возможностью его дальнейшей доработки; избранием бизнес-модели ASP (Applіcatіon Servіce Provіder) для сокращения первичных затрат. Она предусматривает возможность аренды разнообразных элементов информационной структуры компании у фирмы-сервис-провайдера. Значение методики СВВ для обоснования стоимости информационных систем компании не снижается, несмотря на то, что она не дает прямого ответа на вопрос о нематериальных преимуществах их внедрения. В США ею пользуется около 75% компаний. Недостатком классической реализации методики есть ориентация на предприятия, по меньшей мере, с 150-200 автоматизированными рабочими местами. В национальных условиях немало предприятий, которые не достигли этого уровня. Необходима адаптация методики под их условия, учитывая особенности учета прямых и косвенных затрат на наших предприятиях. Специфика последнего не 35

СПИ-ПЗ-2006 очень отличается от подобной практики в зарубежных компаниях, поэтому здесь можно широко использовать бенчмаркинговые данные международных консалтинговых фирм или же практиковать использование экспертных оценок по результатам анкетирования сотрудников фирм. Малафеев А.В. РОЛЬ ИЗ ЗАДАЧИ СИСТЕМ КЛАССА MES В СИСТЕМЕ УПРАВЛЕНИЯ ПРЕДПРИЯТИЕМ [email protected] На многих предприятиях внедрены системы ERP (планирование ресурсов предприятия) как, например, SAP R/3, и имеются попытки с их помощью управлять производственным процессом. Но, если уже при поступлении заказа необходимо выяснить - может ли быть произведена поставка продукции требуемого качества и в необходимом количестве точно в указанный срок, то в этом случае функционала систем ERP будет уже недостаточно. Для решения этой задачи в ERP-системах отсутствует актуальная по времени информация о состоянии оборудования, ходе технологического процесса производства отдельных продуктов и не учитываются ограничения по работе оборудования. Эти пробелы могут быть заполнены с помощью инструментальных средств системы MES (Manufacturing Execution Systems) на уровне управления производством. С помощью этих средств собирается максимально возможное количество данных об оборудовании и продуктах, большие объемы результатов измерений параметров процесса уплотняются до нескольких информативных пакетов основных величин и предоставляются в распоряжение заинтересованных пользователей для принятия оперативных и управленческих решений. С помощью моделирования можно непосредственно и почти в режиме реального времени составлять прогнозы и определять ключевые параметры производительности (KPI - Key Performance Parameter), получать точное представление обо всем производственном процессе, а также о состоянии оборудования на участке производства смеси, на этапе обжига и гравитации и участках последующей механической обработки. Таким образом, появляется возможность выявить работы, не вносящие вклад в создание добавленной стоимости, и на основе знания параметров реализовать гибкую стратегию производства продукции, отвечающую современным требованиям. Поэтому основные модули системы управления производством MES предназначены для сбора данных, отслеживания материалов, планирования процесса производства и предварительного задания параметров для 36

СПИ-ПЗ-2006 всего процесса производства продукции. Система MES осуществляет сбор всех производственных данных и рабочих характеристик оборудования таких, как коэффициент использования оборудования, производительность и качество. Собранные данные могут быть получены на каждом этапе производственного процесса в любой момент в реальном времени, и таким образом может быть проведено сравнение заданного и фактического состояния оборудования и ресурсов. Одновременно высокая степень прозрачности на протяжении всего происходящего на производстве дает возможность, как своевременно реагировать на отклонения, так и быстро привести производственный процесс в соответствие с изменениями в производственной программе. Мельников А.Ю., Руденко А.В. ПРОЕКТИРОВАНИЕ ИНФОРМАЦИОННОЙ СИСТЕМЫ ДЛЯ СПЕЦИАЛИЗИРОВАННОГО ТОРГОВОГО ПРЕДПРИЯТИЯ [email protected] Работа специализированного торгового предприятия «Магазин-салон по продаже компакт-дисков» предполагает учет разновидностей компактдисков (Soft, Education, Game, Video CD, DVD, MP3, MP4, Audio CD), форматов записи информации на них (Стандартный, Video CD, DVD, MP3, MP4, Audio CD), категории информации, которая может распространяться на магнитных дисках и т.п. Кроме того, помимо собственно продажи дисков, осуществляется их прокат, запись информации на носители клиента, а также продажа дополнительных товаров (дискет, CD-R, CD-RW, полочек под диски и др.). Для успешного функционирования такого предприятия необходимо использование информационных систем и технологий, причем недостаточно использовать пакет MS Office – необходима информационная система или универсальная программа массового назначения, настроенная под конкретное предприятие с конкретным видом товара. Другими словами, для специализированного предприятия требуется специализированная программа учета и контроля. Существуют универсальные программы массового назначения, которые упрощают учет наличия товара на складе и учет его движения, однако, как правило, они имеют достаточно высокую стоимость и определенные сложности в настройке, предполагающие постоянное обращение в сервисный центр фирмы-разработчика. Поэтому для учета движения товара и контроля деятельности предприятия по продаже и прокату компакт-дисков наиболее дешевым и наименее трудоемким путем является создание новой информационной системы со всеми необходимыми функциональными возможностями. 37

СПИ-ПЗ-2006 Для создания модели проектируемой системы был использован унифицированный язык моделирования UML [1]. Созданная модель затем была реализована в среде программирования Borland Delphi. Проведенный расчет экономической эффективности показал, что внедрение информационной системы позволит сэкономить 1035,5 гривен (~$200) в год за счет высвобождения рабочего времени работников отдела по продаже компакт-дисков. При этом будет увеличена скорость обслуживания клиентов, что отразится на величине выручки и, соответственно, и на прибыли. Список использованных источников 1. Леоненков А.В. Самоучитель UML. – 2-е изд., перераб. и доп. – СПб.: БХВ-Петербург, 2004. – 432 с. 2. Мельников А.Ю., Руденко А.В. Разработка информационной системы для специализированного торгового предприятия. // ВосточноЕвропейский журнал передовых технологий – Харьков, 2005. – №4/2(16). – C. 124-127. Мельников А.Ю., Ольховская О.Л. ПРОЕКТИРОВАНИЕ ИНФОРМАЦИОННОЙ СИСТЕМЫ ДЛЯ ФУНКЦИОНИРОВАНИЯ СТРАХОВОЙ КОМПАНИИ [email protected] Наиболее важной проблемой страхования в настоящее время есть медленная (в сравнении с банковской деятельностью) автоматизация страхования. Для страховых компаний рынок современных ІТ-технологий предлагает разные по аппаратному составу и программному обеспечению варианты - от отдельных систем, наборов приложений и модулей к универсальным системам, которые обеспечивают довольно полную автоматизацию всех производственных, технологических и вспомогательных процессов. Однако интегрированные информационные системы типа Іnsurance Company используются, в основном, большими страховыми компаниями, так как имеют высокую рыночную стоимость и потому недоступны для мелких страховых компаний. Для автоматизации своей деятельности мелкие страховые компании используют или системы собственных разработок, или недорогие системы, которые предлагают ограниченный набор возможностей. Мы предлагаем информационную систему, рассчитанную на большой круг пользователей, т.е. для тех офисных рабочих, работа которых непосредственно связана с базой данной информационной системы. Проектируемая система не исключает использования ее любыми небольшими 38

СПИ-ПЗ-2006 страховыми компаниями. Она должна предполагать полную автоматизацию деятельности страховой компании и поддерживать полный цикл процесса обработки информации всех видов страхования. Для создания модели проектируемой системы был использован унифицированный язык моделирования UML [1]. Созданная модель затем была реализована в среде программирования Borland Delphi. Разработанная система допускает полную автоматизацию деятельности страховой компании в целом и поддерживает полный цикл процесса обработки информации по всем видам страхования. Она объединяет в себе простоту использования, невысокие требования к используемой компьютерной технике, доступность, т.е. сравнительная дешевизна в сравнении с известными информационными системами, расширенные возможности системы. Также информационная система допускает максимальную эффективность обработки данных, неограниченный объем информации и количества пользователей. Проведенный анализ экономической эффективности показал, что на одну вложенную в систему гривну компания получит 6,9 гривен прибыли, а все затраты, связанные с внедрением системы, окупятся за 0,15 лет. Список использованных источников 1. Леоненков А.В. Самоучитель UML. – 2-е изд., перераб. и доп. – СПб.: БХВ-Петербург, 2004. – 432 с. Пантелеев Е.Р., Иванов Д.В., Сперанский Д.В. ОБЪЕКТНО-ДЕДУКТИВНАЯ МОДЕЛЬ БИЗНЕС-ЛОГИКИ В ИНТЕГРИРОВАННОЙ СРЕДЕ ПРОЕКТИРОВАНИЯ [email protected] В настоящее время одним из перспективнейших направлений в интеграции систем проектирования является интеграция используемого ПО САПР на основе концепции единого информационного пространства. В связи с тем, что с интегрированной средой проектирования могут работать сразу с несколько САПР, отвечающих за разные этапы проектирования и множество проектировщиков, каждый из которых имеет свою специфику, возникает проблема поддержания логической целостности проектных данных и разработки методов управления этими данными. Поскольку речь идёт о динамической развивающейся системе, то методы управления проектными данными должны: · иметь возможность наращивания существующего набора ограничений и правил, описывающих все бизнес-процессы, происходящие в системе (например, возникновение новых правил при появлении новых типов оборудования, применении иных технологий проектирования и т.д.); 39

СПИ-ПЗ-2006 · иметь возможность настройки правил на специфику объекта и процесса проектирования (проектирование тепловых или атомных станций, применение различных САПР в разных проектирующих организациях); · уметь реагировать на изменение в номенклатуре применяемого при проектировании оборудования, его технических характеристик и логики его помещения в единую проектную базу данных; · иметь возможность моделирования процессов проектирования (последовательность, используемые САПР, участвующие подразделения проектной организации и проектировщики). Для достижения требуемого результата предлагается использование объектно-дедуктивной модели бизнес-логики, отличительными особенностями которой являются: 1. реализация объектного подхода, заключающаяся в представлении функций системы (ввод характеристик оборудования с проверкой их логичности и целостности и т.д.) как методов соответствующих объектов (класс оборудования, оборудование и т.д.). 2. наличие дедуктивной составляющей, заключающейся в реализации правил организации процесса и специфики поведения объекта проектирования в виде наборов правил логики предикатов первого порядка. Реляционная природа правил обеспечивает, с одной стороны, их естественную интеграцию в СУБД, а с другой – наличие таких ценных свойств, как недетерминизм и рекурсивность. Основные достоинства предложенной модели бизнес-логики нашли практическое подтверждение в ходе выполнения пилотного проекта по разработке интегрированной среды проектирования объектов энергетики. Пивцаев А.А. СОЗДАНИЕ ЭКСПЕРТНОЙ СИСТЕМЫ ПРОГНОЗИРОВАНИЯ СОСТОЯНИЙ ФОНДОВОГО РЫНКА НА ОСНОВЕ ВЕЙВЛЕТ– АНАЛИЗА [email protected] В арсенале технического анализа много инструментов, которые можно применить к анализу графиков 1]. Из тех, которые общедоступны, большинство используется редко. Для более качественного принятия решения, трейдеру необходимо рассмотреть состояние рынка всеми возможными способами. На наш взгляд вейвлет-анализ представляется очень перспективным математическим аппаратом для решения подобных задач [2]. Нами проведен спектральный вейвлет-анализ известных фигур технического анализа, с целью выявления спектральных особенностей фигур дающих сигналы на покупку, продажу или ожидание на фондовом рынке. При всем многообразии фигур технического анализа по каждой позиции 40

СПИ-ПЗ-2006 они имеют ярко выраженные спектральные особенности. В качестве инструментальной системы используется пакет Wavelet Toolbox (Matlab). На рис. 1 представлены график поведения индекса NASDAQIndustry за 4 года (1.01.01-31.04.05) и его спектрограмма. Можно видеть два ярко выраженных момента: сигнал на покупку(15 декабря 2001 г.) и сигнал на продажу(23 декабря 2003 г.).

Рис.1. Спектрограмма динамики индекса NASDAQIndusry за 4 года Для принятия решения (покупать, продавать или ожидать) создается экспертная система, позволяющая строить спектрограммы временных рядов. Список использованных источников 1. Кан М. Технический анализ. – СПб.: Питер, 2003. - 288 с. 2. Дьяконов В.П. Вейвлеты. От теории к практике. – М.: СОЛОН-Р,2002. 448 с. Селезнёв Р.М. МОДЕЛЬНОЕ ПРЕДСТАВЛЕНИЕ ПРОЕКТНОГО УПРАВЛЕНИЯ УСТОЙЧИВЫМ РАЗВИТИЕМ ПРЕДПРИЯТИЯ [email protected] Автоматизация процессов обработки информации и управления является одним из ключевых направлений научно-технического прогресса, обеспечившим в последние десятилетия качественные изменения в структуре и характере производства и даже в образе жизни промышленно развитых стран. В сложившихся условиях принимаемые управленческие решения на крупных промышленных предприятиях не могут считаться оптимальными без комплексного рассмотрения всех уровней в иерархии управления 41

СПИ-ПЗ-2006 предприятием, учёта поступающих от каждого из них данных и ориентации на оптимальность принимаемых решений на каждом уровне. Достижению указанных целей способствует автоматизация существующих в организации бизнес-процессов. Но при автоматизации в настоящее время решаются в основном лишь вопросы внутреннего характера, без учёта внешних воздействий на организацию как систему извне. На рисунке представлена диаграмма классов на унифицированном языке моделирования (Unified Modeling Language, UML). Из диаграммы чётко видно (несущественные детали опущены), что любой реализуемый (в какой бы то ни было организации) проект в конечном итоге воздействует на класс "Внешняя среда", который в терминах теории устойчивого развития называется системой "Природа–общество–человек". Это можно объяснить тем, что сама эта организация, впрочем, как и рынок, на котором она функционирует, является частью указанной сложной системы, что и отражено на схеме с помощью специального типа ассоциативной связи — композитного агрегирования. Таким образом, для обеспечения устойчивого развития каждого конкретного предприятия в частности и общества в целом требуются проекты устойчивого развития. Но чтобы оценивать такие долгосрочные проекты, предполагающие сохранение последствий реализации как тенденцию на относительно длительном интервале времени (с точки зрения их вклада в рост возможностей организации) нужны новые инструментальные средства. В этом существенную помощь как раз и могут оказать специализированные программные средства поддержки деятельности управленческого персонала, как на уровне самостоятельных решений, так и в виде дополнительных подсистем в рамках ныне существующих и довольно успешно функционирующих интегрированных систем управления предприятием или систем корпоративного управления проектами. Соломахин А.Н. МЕТОДЫ АНАЛИТИЧЕСКОЙ ОПЕРАТИВНОЙ ОБРАБОТКИ ИНФОРМАЦИИ КОНКУРЕНТНОЙ РАЗВЕДКИ В ИНТЕРНЕТ [email protected]

42

СПИ-ПЗ-2006 За последнее десятилетие в России в результате бурного развития бизнеса и конкуренции с одной стороны, и различных информационных технологий с другой стороны, большое значение стала приобретать так называемая конкурентная разведка (competitive intelligence) в Интернет. При этом конкурентная разведка не рассматривается как промышленный шпионаж так как она действует в рамках существующих законов и этических норм. Исходя из этого, конкурентную разведку в Интернет можно определить, как совокупность законных приёмов и методов сбора и обработки информации в Интернет, которая направлена на выявление и нейтрализацию мероприятий и дальнейших тенденций в противодействии конкурентов по бизнесу. Возможными источниками информации в Интернет являются: сайты информационных агентств и других источников массовой информации, специализированные онлайновые базы данных, каталоги и поисковые системы. Основные методы сбора информации в Интернет хорошо известны и имеют солидную методологическую базу чего нельзя утверждать о методах аналитической обработки этой информации. В основном это связано с необходимостью аналитической обработки огромных неструктурированных массивов информации с учётом того, что поток поступающей информации непрерывен во времени и требует анализа по предыдущим накопленным данным. В этих условиях особую популярность получило новое направление науки, возникшее на стыке искусственного интеллекта, теории реляционных баз данных и теории статистической обработки информации, - knowledge discovery in database, то есть формирование знаний на основе информации содержащейся базах данных. Это направление получило отражение в технологии Data Mining, в основе которой лежит концепция шаблонов (паттернов) отражающих некоторые фрагменты (части) взаимоотношений в данных. Подразумевается, что поиск по таким шаблонам в получаемых «сырых» массивах данных может выявить неожиданные закономерности, так называемые «скрытые» знания. Однако в виду того, что поиск паттернов зачастую носит многовекторный (многомерный) характер, возникает необходимость его объединения с технологиями Data Warehouse (склады данных) на основе нового подхода в технологии оперативной аналитической обработки данных OnLine Analytical Processing (OLAP). Этот подход основан на предварительном отборе информации из баз данных, проведении обработки и структуризации данных и расчетных величин в виде многомерных кубов. Предварительный анализ OLAP технологий существующих на данный момент времени показывает, что их применение позволяет поднять на

43

СПИ-ПЗ-2006 более высокий качественный уровень обработку поступающей оперативной информации и сократить время анализа данных. Степанов Л.В., Моисеев С.И. ПОДХОД К МОДЕЛИРОВАНИЮ РАСПРЕДЕЛЕНИЯ РЕСУРСОВ В ЭКОНОМИЧЕСКИХ СИСТЕМАХ [email protected] Одной из особенностей экономического развития на современном этапе является неоднородность экономических систем, участвующих в рыночных отношениях. Залогом устойчивого функционирования предприятия в условиях конкурентного взаимодействия является решение вопроса разделения занимаемой рыночной ниши между конкурентами. Координация рекламной и других видов деятельности, направленных на продвижение товаров и услуг может гарантировать для экономической системы устойчивый характер существования. Часто наиболее влияющим видом воздействия являются не условия конкурентной борьбы, а противодействие или реагирование на изменение внешней среды. При этом стоит стремиться к обоюдно удовлетворяющим условиям. Пусть существует два предприятия A и B, выпускающие одинаковый ассортимент продукции. На протяжении одного промежутка времени им необходимо скоординировать (планировать) количество выпускаемой продукции так, чтобы по истечении срока была достигнута безубыточность. Можно предположить, что это возможно при условии достижения договоренности между сторонами, так как потребительские возможности рынка ограничены. При этом существует ограничение по минимальному и максимальному количеству продукции. Минимальное ограничивается наименьшей «разумной» величиной, а максимальное производственными мощностями. При однородности можно предположить, что они одинаковы для обоих предприятий. Тогда результат планирования можно представить в виде матрицы, где pij - планируемое количество выпуска j-й продукции в i-й момент времени, для каждого предприятия соответственно. Тогда требуемой «мировое» соглашение будет достигнуто при условии равенства сумм элементов строк и столбцов матрицы. Эта задача называется задачей о магическом квадрате. Наиболее простое и подтвержденное доказательство с условием построения предложил Баше. Аналогично можно получить распределения для любых размеров матриц и элементов при условии одинакового шага. Планирование должно осуществляться непрерывно. С помощью планирования менеджеры обеспечивают единое направление усилий всех членов организации к достижению эффективности. Как показывает практика, это часто наиболее узкое место управления предприятием и реальное 44

СПИ-ПЗ-2006 его положение на текущий момент времени становится известно спустя месяцы (недели, дни), когда что-либо исправить практически невозможно. В реальных условиях идеальное решение не всегда возможно. Однако приближение к таким условиям позволит сделать условия конкурентного взаимодействия более предсказуемыми, а результаты оптимальными. Творогов В.В. ОПТИМАЛЬНАЯ ОЦЕНКА ПАРАМЕТРОВ ПОРОГОВОГО ТАРИФНОГО ПЛАНА ИНТЕРНЕТА В УСЛОВИЯХ ДЕФИЦИТА [email protected] В практике управленческих задач, в частности в тарифных планах Интернета, часто встречается ситуация, когда определенная величина дефицитного расходуемого ресурса (лимита трафика) выделена для использования в плановом периоде, однако его не хватит при сохранении прежней интенсивности потребления M (в единицу времени: час, неделя, месяц). Эту задачу, в шутку, называют «экономией денег до зарплаты». Применим однопродуктовую модель из теории управления запасами с детерминированным равномерным спросом. Особенность данной модели состоит в том, что учитывается дефицит запаса, плановый период делится на два интервала DtR и DtL, причем скорость потребления ресурса V=M в период DtR. В критический период DtL при снижении запаса ниже порога R интенсивность расходования трафика составляет V=bM («жесткость» экономии 00, s<0, R=gS. Интенсивность трафика V=M для периода DtR, V=bM – для периода DtL.

45

СПИ-ПЗ-2006 При неудовлетворенном спросе штрафные потери на единицу трафика дает константа потерь p. Предполагаем, что неудовлетворенные заказы накапливаются, они будут выполнены при поступлении новой партии заказа. Оценим эффективность тарифных планов, имеющих ограничения лимита трафика на период (месяц). Критерием для поиска локальнооптимального решения служит минимум удельной функции затрат L = [ K + cQ + h(S2–R2)/(2M) + hR2/(2bM) + ps2/(2bM) ] /Q, где порог R=gS. Теорема. Для (b,g)-стратегии с плавающим порогом R=gS, оптимальная величина объема трафика Qопт(b,g) на плановый период, оптимальная величина относительных затрат Lопт, верхняя граница уровня лимита трафика Sопт, длительность планового периода Dtопт выражаются формулами _____________________ Q опт (b, g) = Ö 2KM b [ (lh) – 1 + p – 1] , где l = b – b g2 + g2. _________________ _______ _____ Dtопт (b, g) = Ö 2K / [ bM (lh + p) ] [( b + g – bg )Ö p / (lh) + Ölh / p ], ________________________ L опт (b, g) = c + Ö 2K b (l h p) / [(l h + p) M ], _______________________ S опт (b, g) = Ö 2KM b p / [ l h (l h + p) ] . Эти результаты обобщают формулу Уилсона (1934) для оптимальной величины заказа ресурса. Отметим, что при b®0, величина Qопт®0 как const×b1/2, а интервал времени DtQ ® ¥ как const×b–1/2. Предположим, режим работы абонента с параметрами Qопт, Tопт, h, p является комфортным. Тогда можно идентифицировать модель при (b=1, g=1), и константы оказываются равными M=Q0/T0, K=½Q0T0hp/(h+p). Теперь, зная (b,g) (прямая задача), можно вычислить Q=Q(b,g) и T=Dt(b,g). Типичная обратная задача состоит в следующем. Выделенного объема ресурса трафика QдефицитTопт. Нужно найти управляющие константы (b,g) модели, чтобы получить Q опт(b,g)=Qдефицит, Dt опт (b, g) = Tплан. По значению b определяется степень «жесткости» экономии трафика. Обычно g задается заранее, поскольку определяет долю ресурса, расходуемого в обычном режиме без ограничений. Решение (b, g) существует не для всех комбинаций данных Qдефицит, Tплан. Исчерпывающий анализ условий существования решения дает следующее рассуждение. Существует неявная функция b=b(g) при 00 (рис.2). Величина оптимальной продолжительности планового периода T(b(g),g) 46

СПИ-ПЗ-2006 (рис.3) возрастает при b®0. В силу непрерывности, выбирая g, можно получить любое значение T (b(g),g) из интервала T (b(0), 0) £ T (b(g), g) £ T (b(1), 1). Поэтому для всех значений Tплан в диапазоне [T(b(0),0); T(b(1),1)] существует решение (b,g) системы {Qдефицит,Tплан}.

Рис. 2. Зависимость Q опт (b, g)

Рис. 3. Зависимость Dt опт (b, g)

Примеры. В режиме работы без ограничений Q=22 Мб, T=2 дня, затраты h=1, p=10. Тогда идентификация модели дает M=2,0; K=20,0. Расчеты оптимальной величины лимита Qопт(b,g) и продолжительности периода Dtопт(b,g) для 0Qопт=13,91, для пороговой стратегии (b=0,4, g=1,0) получим потери на единицу трафика, так как расчет дает L=c+3,18. Расходы возрастут на 11% (111%=100×3,18/2,87). Для пороговой стратегии (b=0,16, g=0,9) оптимальный лимит Qопт=8,8, причем длина периода Dtопт возрастет до 5 дней, удельные расходы L=c+4,55. Сравнение с завышенным неоптимальным лимитом Qнач=22>Qопт=8,8 покажет потери на единицу трафика, так как L=c+6,59. Дополнительные расходы возрастают на 45% (145%=100×6,59/4,55). Список использованных источников 1. Вагнер Г. Основы исследования операций. – М.: Мир, 1973. – 504с. 2. Рыжиков Ю.И. Теория очередей и управления запасами. – СПб.: Питер, 2001. – 376 с. 3. Творогов В.В. Модели оценки пороговых стратегий регулирования трафика Интернета на основе теории управления запасами. – М.: Изд. Московского энергетического института, 2005. – 77 с.: ил.

47

СПИ-ПЗ-2006 Филиппов В.Н., Шварева Е.Н. ИНФОРМАЦИОННАЯ БАЗА ДАННЫХ ТЕХНИКОЭКОЛОГИЧЕСКОГО СОСТОЯНИЯ УФИМСКИХ НЕФТЕПЕРЕРАБАТЫВАЮЩИХ ЗАВОДОВ [email protected] В настоящее время все большую озабоченность вызывают связи между окружающей средой и здоровьем человека. Хотя в последнее десятилетие мы стали свидетелями множества достижений, вселяющих оптимизм в плане улучшения окружающей среды и здоровья человека в XXI веке, разобраться в вопросе о том, какие же факторы окружающей среды наносят вред здоровью, весьма затруднительно. Существует обоснованная причинно-следственная связь между водой, загрязнением воздуха и здоровьем человека. Сейчас связи между окружающей нас средой и здоровьем беспокоят людей гораздо больше, чем в начале 1990-х годов, когда интерес людей и средств массовой информации больше вызывали проблемы состояния окружающей среды. Разработана база данных в гипертекстовой форме, объединяющая в себе информацию об изменениях технического, технологического и экологического состояния нефтеперерабатывающих заводов (по установкам) Уфимской группы: Уфанефтехим; УНПЗ (Уфимский нефтеперерабатывающий завод); НУНПЗ (Ново-Уфимский нефтеперерабатывающий завод). Вся информация разбита по годам работы конкретного предприятия. По каждому заводу имеется краткое информационное сообщение и фото общего вида предприятия. По каждой установке предприятия имеется технологическая схема с указанием сырья, основных и побочных продуктов и выбросов. Организована система поиска информации по ключевым словам (с учетом морфологии). Вся информация, входящая в базу данных, взята из архивных материалов данного предприятия и других верифицированных источников. На текущий момент база содержит наиболее полную информацию о состоянии АО “Уфанефтехим”. Идет активная работа и по другим нефтеперерабатывающим заводам Уфимской группы. Разработанная и внедренная в эксплуатацию база данных, позволит пользователям более полно понять формирование предприятия в историческом аспекте, технологические процессы и текущее состояние дел. Имеется возможность использования данных для экологического мониторинга, что позволит делать анализ и прогноз по заболеваемости населения и загрязненности воды, воздушного бассейна и почвы в результате воздействия данного предприятия.

48

СПИ-ПЗ-2006 Франциско О.Ю. МЕТОДЫ, ИСПОЛЬЗУЕМЫЕ ПРИ РАЗРАБОТКЕ ПРОГНОЗНЫХ СЦЕНАРИЕВ РАЗВИТИЯ [email protected] Выбор метода разработки сценария развития той или иной ситуации зависит от того, какой количественной и качественной информацией обладает лицо, разрабатывающее сценарий, и в каком объеме эта информация доступна для него. В зависимости от этого и выбирается метод разработки сценария. Все ситуации, для которых разрабатывается сценарий, в зависимости от объема известной информации можно разделить на три вида. Во-первых, это ситуации, для разработки сценария которых в достаточном объеме доступна достоверная количественная информация. Тогда для разработки сценария наиболее эффективно применять методы математического программирования, когда отыскиваются оптимальные решения на основе математической модели. К таким методам можно отнести линейное программирование, динамическое программирование, теорию игр и т.д. Но для применения этих методов при написании сценариев развития ситуации, необходимо выполнение некоторых условий. Нужно рассматривать только такую ситуацию, которую можно формализовать, т.е. можно составить для нее точную математическую модель. Для сценария развития ситуации выбирается какая-то одна целевая функция (критерий оптимальности), по которой судят об альтернативах развития того или иного пути развития ситуации. Вместе с тем, этот критерий оптимальности можно измерить количественно. Для того чтобы улучшить значение целевой функции при разработке сценария развития ситуации необходимо предусмотреть возможное изменение некоторых параметров ситуации в определенных пределах. Во-вторых, когда сценарий разрабатывается для ситуаций, в которых те или иные последствия их развития возможно описать в виде какого-то вероятностного распределения. Для определения этого распределения обычно прибегают к услугам экспертов, а также аккумулируют всю возможно доступную информацию как количественного, так и качественного характера. Как правило, в этих случаях используются методы теории полезности. В-третьих, когда рассматриваются ситуации, для разработки сценария которых нужная информация неточна, недостоверна, неполна, неколичественна, и при этом невозможно эти ситуации формализовать, либо математическая модель слишком сложна и громоздка. В этом случае, как правило, привлекаются эксперты, знания которых облекаются в форму каких-то количественных данных. При этом используются такие методы как метод анализа иерархий, метод теории нечетких множеств.

49

СПИ-ПЗ-2006 В настоящее время при разработке сценариев развития ситуаций с использованием тех или иных методов широкое применение находят различные компьютерные программы как четко специализированные, приспособленные для использования конкретного метода разработки сценариев, так и имеющие широкие возможности. Шабанов С.Е., Будников С.А. ИНФОРМАЦИОННЫЕ ТЕХНОЛОГИИ В ЭКОНОМИКЕ. ЭЛЕКТРОННАЯ КОММЕРЦИЯ В МЯСОМОЛОЧНОЙ ПРОМЫШЛЕННОСТИ [email protected] В наше время электронная коммерция развивается большими темпами. Это происходит во многом благодаря появлению «электронных» денег (кредитные карты, web-money и т.д.), здесь платежи происходят практически мгновенно независимо от того, как далеко находится покупатель от продавца. Многие люди переходят (перешли) на этот вид платежных средств. В США можно сделать покупки, не выходя из дома, так как там сеть Internet более доступна, нежели в России. Самое распространенное проявление электронной коммерции – это электронный магазин. Он не только выполняет свою прямую функцию (продажа товаров), но и косвенные (реклама). Так как пользователей в сети Internet сейчас огромное количество, и каждый из них занимается своим делом (кто-то работает, кто-то ищет что-либо, кто-то бесцельно «ходит» от ссылки к ссылке). В какой-то момент этот «кто-то» (случайно или нет) попадет на данный магазин и возможно сделает покупку. Разработка электронного магазина осуществляется так же, как и обычного сайта, только с использованием скриптов (ASP, PHP). В Internet много магазинов, продающих самые разные товары, но магазины, реализующие мясомолочную продукцию - очень большая редкость, так как это сопряжено с некоторыми трудностями. Самая заметная из них – это доставка, потому как пищевые товары (тем более молоко и мясо) скоропортящиеся. Отсюда следует что доставка должна производиться в сжатые сроки (время доставки должно быть во много раз меньше срока годности продукции) и в определенных условиях, что очень дорого для малого бизнеса (обычные магазины), не говоря уже об обычных покупателях. Но для предприятий производящих данную продукцию все-таки стоит приобрести электронный магазин хотя бы, для того чтобы потенциальный партнер смог увидеть выбор продукции, состав (из чего сделана) и самое главное – цену.

50

СПИ-ПЗ-2006 Щербаков Г.В. МЕСТО ИНФОРМАЦИОННОЙ БЕЗОПАСНОСТИ В УПРАВЛЕНИИ БИЗНЕС–ПРОЦЕССАМИ [email protected] Информационные технологии, основанные на последних достижениях в области вычислительной техники и связи, находят все более широкое применение буквально во всех сферах жизнедеятельности. В отличие от индустриальных технологий, где основным объектом переработки является сырье и материалы, информационные технологии потребляют и перерабатывают информацию. С развитием информационных технологий объемы обрабатываемой и передаваемой информации, непрерывно возрастают. Как известно, автоматизация на основе современных информационных технологий позволяет принимать решения более оперативно и обоснованно, позволяет учитывать при принятии управленческих решений больший объем сведений, тем самым, повышая качество и эффективность управления. Управления чем бы то ни было, отдельными узлами и агрегатами, деятельностью отдельных людей, технологическими процессами на производстве, бизнес процессами корпораций, экономическими и социально-политическими процессами в обществе. Отсюда и все возрастающее внимание к защите информационных технологий и непосредственно информации. Любые нарушения и неполадки в работе информационных систем, - и, как следствие, снижение качества или полная потеря управления критичными процессами со всеми вытекающими убытками. Любая информационная система всегда является частью соответствующей системы управления. А любая автоматизированная информационная система – частью автоматизированной системы управления. С развитием возможностей новых информационных технологий человек «поручает» им решение все более объемных, сложных, важных и все более ответственных задач, и попадает в еще большую зависимость от соответствующих информационных систем. Нетрудно понять, что при таком развитии событий актуальность проблемы обеспечения безопасности применяемых информационных технологий в дальнейшем будет все время только возрастать. Список использованных источников 1. Ретана А., Слайс Д., Уайт Р., Принципы проектирования корпоративных IP- сетей. – М., 2003 - 600с. 2. Шехтман Л.И. Системы телекоммуникаций: проблемы и перспективы. (Опыт системного исследования) – М.: Радио и Связь, 2000. 3. http://www.itsecurity.ru/.

51

СПИ-ПЗ-2006 Щербаков С.Н. ЭКОНОМИКО-МАТЕМАТИЧЕСКАЯ МОДЕЛЬ ДЛЯ ФОНДОВОГО РЫНКА [email protected] В современной российской практике фондовый рынок ассоциируется, главным образом, с местом, где можно купить или продать ценные бумаги. С этой точки зрения очевидной целью является построение так называемого «эффективного рынка», обеспечивающего максимальную ликвидность торгуемых на нем ценных бумаг. Критериями при этом выступают такие количественные показатели, как обороты рынка, его волатильность, величина спредов, количество торгуемых ценных бумаг и инвесторов, скорость совершения сделок и т.д. Однако следует отметить, что данный подход актуален только для стран с уже отлаженными механизмами фондового рынка. В силу множества причин мы не можем добиться того же результата теми же средствами. В российских условиях стратегическую цель следует определить как формирование фондового рынка, который может служить эффективным механизмом привлечения и перераспределения капитала в отечественной экономике, стимулирует внутреннюю инвестиционную активность и укрепляет позиции страны на мировом рынке капитала. В тактическом плане от «интравертного» рынка, который фактически существует в виде инородного тела в экономике и замкнут сам на себя, необходимо перейти к «экстравертному» рынку, обслуживающему потребности реального производства. С одной стороны, рынок должен быть максимально открыт для массового инвестора, с другой стороны, - востребован как средство привлечения капитала эмитентами. Причем высший приоритет должен быть присвоен интересам внутренних частных инвесторов, именно под их запросы должны быть перестроены все рыночные механизмы. Учет риска осуществляется путем использования методов математической статистики и экономико-математического моделирования. Эти методы позволяют создать многовариантную картину возможных последствий в зависимости от изменения условий - различных внешних факторов, влияющих на фондовый рынок. Разработана специальная экономико-математическая модель для фондового рынка, которая позволяет получить несколько вариантов поведения системы для широкого диапазона исходных условий и предположений. Системными принципами построения модели стали целостность, структурность, иерархичность, множественность звеньев, каждое из которых описывает определенный элемент или компоненту фондового рынка. Для реализации данной задачи выбор остановился на системе MATLAB. Дальнейший интерес для автора представляет рассмотрение рефлексивной модели в контексте данной задачи и их взаимное влияние. 52

СПИ-ПЗ-2006

2. Информационные и высокие технологии в медицине Бурунова В.В., Щелканов М.Ю., Стариков Н.С., Петренко М.С., Юдин А.Н., Самуилов В.Д., Гараев М.М., Львов Д.К. АЛГОРИТМ МОЛЕКУЛЯРНО-ЭПИДЕМИОЛОГИЧЕСКОГО МОНИТОРИНГА ВИЧ-ИНФЕКЦИИ, ОСНОВАННЫЙ НА КОМБИНИРОВАНИИ СЕРО- И ГЕНОТИПИРОВАНИЯ [email protected] Вирус иммунодефицита человека (ВИЧ) является этиологическим агентом неизлечимого смертельного синдрома иммунодефицита (СПИД). На сегодняшний день, когда отсутствуют вакцины, способные надёжно предотвратить заражение ВИЧ, и эффективные химиопрепараты, приводящие к избавлению от ВИЧ-инфекции, наиболее эффективным средством ограничения распространения этого вируса являются массовые и целевые профилактические мероприятия, проводимые с учётом особенностей циркуляции ВИЧ в конкретном регионе в конкретной группе риска или популяции вирусоносителей. Современные вирусологические методы позволяют осуществлять различные типы молекулярно-эпидемиологического мониторинга ВИЧ-инфекции, важнейшими из которых являются серотипирование (т.е. классификация вирусных вариантов по данным иммунореактивности аутологичных сывороток с представительными панелями антигенов; в качестве последних, удобно выбирать эпитоп-имитирующие олигопептиды) и генотипирование (т.е. классификация вирусных вариантов на основании сравнительного анализа нуклеотидных последовательностей; в качестве последних, наиболее корректно выбирать полноразмерные вирусные геномы). Вместе с тем, стоимость генотипирования всё ещё слишком высока, чтобы использовать его при массовом скрининге. Решением проблемы достижения достаточно высокого уровня достоверности результатов мониторинга ВИЧ-инфекции при ограниченном финансировании является комбинирование генотипирования с гораздо более доступным серотипированием. Алгоритм «комбинированного мониторинга» выглядит следующим образом: 1. проводится массовое серотипирование с целью индикации различных серотипов и частот их встречаемости; 2. проводится генотипирование отдельных (в зависимости от уровня финансирования) вирусных вариантов каждого серотипа, с целью установления корреляционных соотношений между серо- и генотипами ВИЧ; 3. на основании результатов, полученных в пп. 1-2, проводится оценка частоты встречаемости различных генотипов; 4. сравнительный анализ частот встречаемости генотипов (п. 3) и соответствий между гено- и серотипами (п. 2) позволяет оценить эффективность вакцинных кандидатов в части компонентов, направленных на выработку гуморального противовирусного иммунитета.

53

СПИ-ПЗ-2006 Бушуев М.А., Шестаков И.А., Никитина Е.Ю. ИНФОРМАЦИОННО-АНАЛИТИЧЕСКАЯ СИСТЕМА ОЦЕНКИ КАЧЕСТВА ДЕЯТЕЛЬНОСТИ МЕДИЦИНСКИХ УЧРЕЖДЕНИЙ [email protected] [email protected] В настоящее время актуальна проблема проведения формальной оценки деятельности медицинских учреждений разных сфер здравоохранения по заданным наборам критериев. Эта оценка необходима для принятия решения о выдаче медицинскому учреждению лицензии Комитетом по лицензированию Администрации области. На сегодняшний день все нормативы и описания критериев находятся только в бумажном виде. При этом расчет оценки по критериям производится либо вручную, либо с использованием электронных таблиц. Специализированных программных систем, предназначенных для решения данной задачи, не существует. Среди множества информационных систем в сфере здравоохранения (ИСЗ) можно выделить группу «Статистических информационных систем». При этом статистическая обработка данных используется почти в каждой медицинской системе, однако, она чаще всего не является конечной целью, а служит одним из этапов обработки информации. Статистическая обработка – конечная цель для систем обработки данных, используемых в научных исследованиях, массовых профилактических обследованиях, для первичной обработки диагностической информации и т.п. Статистические ИСЗ также используются органами управления здравоохранением для получения целостной картины функционирования медицинских учреждений. Но подобные статистические ИСЗ невозможно использовать для оценки деятельности медицинских учреждений по заданным наборам критериев, т.к. они не дают качественной информации, которой и является критерий, а дают лишь его количественную характеристику. Подобные системы выступают источником исходной информации для Системы оценки качества деятельности медицинских учреждений. Потребность проведения формальной оценки деятельности медицинских учреждений разных сфер здравоохранения по заданным наборам критериев обуславливает необходимость создания систем поддержки принятия решений (СППР), предоставляющие: · Доступ к данным (в том числе и специализированный) · Инструментарий подготовки данных для анализа · Инструментарий проведения аналитической обработки данных a. Статический (включающий предопределенный набор сценариев обработки данных и составления отчетов) b. Динамический (поддерживающий построение и выполнение нерегламентированных запросов и формирование отчетов произвольной формы)

54

СПИ-ПЗ-2006 · Инструментарий выработки рекомендаций для лица, принимающего решение (СППР в классической трактовке) Создаваемая в данный момент система «Hospital Analysis System», удовлетворяющая вышеперечисленным требованиям, имеет структуру, представленную на схеме. Серверная часть

СУБД 1

СУБД N

СУБД InterBase

Клиентская часть Объектный механизм доступа к данным

Интерфейс администратора Интерфейс пользователя НАВИГАТОР БД Типы

Атрибуты

Группы атрибутов

Критерии

Шаблоны

Расчет систем оценок на основе критериев - Язык "Analysis System Language " - Компилятор "Analysis System Language"

Мастера объектов системы

- Интерпретатор "Analysis System Language"

Ввод первичных данных

Блок отчетности,просмотр результатов

Система состоит из следующих блоков (каждый из которых является объектом или группой взаимосвязанных объектов): · Интерфейсы конечного пользователя и администратора; · Объектный доступ к базе данных системы; · Мастер создания критериев; · Мастер шаблонов учреждений на основе критериев; · Мастер создания пользовательских типов данных; · Мастер создания атрибутов; · Мастер создания групп атрибутов; · Компилятор, интерпретатор и редактор кода «Analysis System Language»; · Компонент ввода первичных данных; · Компонент загрузки первичных данных из внешних источников; · Отчетные формы результатов проведенных оценок. 55

СПИ-ПЗ-2006 Ермаков В.В. РОЛЬ ЗАПАЗДЫВАНИЯ В КАМЕРНЫХ МОДЕЛЯХ САХАРА КРОВИ [email protected] Система регуляции сахара крови играет очень важную роль, так как обеспечивает энергетические потребности организма на клеточном уровне. Количественное изучение этой системы требует построения математической модели. Обычно ограничиваются рассмотрением гуморального механизма регуляции, так как механизмы нервной регуляции изучены недостаточно, а переходные процессы протекают слишком быстро. Основным и очень естественным аппаратом моделирования являются камерные модели [1]. Среди них наиболее широкое применение нашли минимальные модели, связывающие две переменные – уровень инсулина и уровень глюкозы в крови – системой обыкновенных дифференциальных уравнений. Модель удобна тем, что допускает сравнительно легкую идентификацию входящих в нее параметров, но не описывает многих наблюдаемых in vivo эффектов, таких как биоритмические колебания уровня глюкозы и инсулина в крови, бимодальный отклик секреции инсулина на глюкозную нагрузку. Автор отмечал [2], что эти эффекты связаны с наличием запаздываний в системе регуляции, причем реалистичная модель должна включать не одно, а два запаздывания, так как секреция инсулина в ответ на глюкозную нагрузку в норме имеет ярко выраженные две фазы – медленную и быструю. Построена модель (система двух дифференциальных уравнений) с двумя запаздываниями. Компьютерные эксперименты показали, что такая модель при постоянных начальных функциях имеет колеблющиеся решения (что в моделях без запаздывания наблюдается лишь при исключительных значениях параметров), а при импульсных (ступенчатых) начальных функциях – бимодальные решения. Величины запаздываний и параметры модели имеют важное диагностическое и прогностическое значение, так как степень тяжести инсулинозависимого диабета зависит от степени нарушения быстрой и медленной фаз секреции. Для идентификации этих величин предлагаются физически реализуемые методы [3]. Список использованных источников 1. Ермаков В.В., Журавлев С.Г. Биомедицинские математические модели и их идентификация. – М.: ВИНИТИ, 1989. 2. Ермаков В.В., Ищенко А.Н., Крылова Е.Н. Индивидуализированная математическая модель регуляции уровня глюкозы в крови// Реализация математических методов с использованием ЭВМ в клинической и экспериментальной медицине. Тез. докл. II всес. конф. М., 1986. С. 155-156. 3. Ермаков В.В. Физически реализуемая идентификация камерных моделей // Дифференциальные уравнения и системы компьютерной алгеб-

56

СПИ-ПЗ-2006 ры (DE&CAS’2005). Материалы международной конференции. Часть I. Минск: БГПУ, 2005. - С.113-115. Зимарин Г.И. УПРАВЛЕНИЕ ЗАГРУЗКОЙ СПЕЦИАЛИЗИРОВАННЫХ КАБИНЕТОВ В МНОГОПРОФИЛЬНОМ ЛПУ [email protected] Значительная вариабельность объема данных, большое количество специализированных кабинетов в многопрофильном лечебнопрофилактическом учреждении [1], которым является городская клиническая больница скорой медицинской помощи г.Воронежа, необходимость планомерного улучшения качества медицинского обслуживания за счет расширения спектра оказываемых услуг [6, 7] порождают необходимость оптимизации планирования загрузки специализированных кабинетов, которые могут обслуживать пациентов с различными нозологическими формами заболеваний [5]. Принимаем, что главной целью планирования является своевременность, т.е. мы стремимся минимизировать отклонения времен оказания услуг от плановых. Такие отклонения могут возникать из-за ряда причин, а несвоевременно оказанная (рано или, наоборот, поздно) услуга "смазывает" точную картину течения заболевания [8]. Далее под обслуживанием в статье будем понимать оказание медицинской услуги – физиотерапия, массаж и т.п., для которой существует нормативное количество (курс). Для каждой нозологии i (i=1, …, I) определим "штрафную" функцию Hi(d), определяющую меру неэффективности в зависимости от отклонения a (в некоторых временных единицах – ВЕ) от времени планового оказания услуги. Hi(d) определена для dÎ]-a, µ[ и асимметрична относительно оси значений. Ограниченность интервала слева обусловлена естественным ограничением – предыдущей услугой. Наличие отрезка в области начала координат с нулевым значением Hi(d) объясняется тем, что для любой медицинской услуги (медицинского действия, процедуры) существует некоторая величина D (точность), непревышение отклонения относительно которой для времени оказания услуги несущественно. Определим теперь некоторый интервал времени T, в течение которого обслуживается группа нозологий на определенном массиве пациентов Á. Пусть в соответствии с нормативными документами и стандартами нозология i должна быть обслужена Ki раз [9]. При этом di,k (k=1, …, Ki) – отклонение при k-м обслуживании i-й нозологии от планового срока. Отклонения di,k можно разместить в матрице D размерностью I строк * и K столбцов, где K * = max K i . i =1... I

57

СПИ-ПЗ-2006 Для удобства последующего анализа заполним незанятые элементы матрицы D нулями, получим полную матрицу. Формализуем теперь задачу выбора тактики медицинского обслуживания в многопрофильном ЛПУ, стараясь минимизировать среднюю величину штрафа: I K*

å å H i (d i,k ) i =1 k =1 I

® min .

åK j j =1

Необходимо обратить внимание на то, что di,k – единственные переменные, от которых зависит минимизируемый функционал. Они характеризуют сбалансированность и точность планирования обслуживания. Попытаемся осуществить формальное описание di,k для нашего массива пациентов Á мощностью M. Для простоты будем считать, что Á, профакторизованное по нозологиям, содержит только непересекающиеся подмножества Áj (j=1..I), с мощностями Mj соответственно, причем I

åM j j =1

= M . Тогда произведение MiKi дает общее количество услуг, осу-

ществленных в процессе обслуживания нозологии i (i=1…I), а общий объем услуг составит

I

å M i K i . Далее будем считать, что пропускная способi =1

ность специалиста, оказывающего услуги (или кабинета) в сутки (R пациентов) достаточна для планового осмотра всего массива пациентов: I

TR ³ å M i K i . В такой ситуации ненулевые di,k могут появиться только изi =1

за неравномерности потока пациентов, и мы можем попытаться спланировать входящий поток таким образом, чтобы минимизировать целевой функционал. Список использованных источников 1. Алексеев Н.А. Анализ эффективности деятельности ЛПУ // Здравоохранение РФ.- 2004.- № 5.- с. 8-11. 2. Власов А.В., Сатинов А.В. Создание лечебно-диагностического центра в многопрофильной городской больнице как пример реформирования стационарной помощи // Менеджер здравоохранения.- 2005.- № 2.- с. 31-35. 3. Журавлева М.О. и др. Опыт работы дневного стационара поликлиники // Терапевтический архив.- 2005.- № 1.- с. 25-29.

58

СПИ-ПЗ-2006 4. Вахитов Ш.М. и др. Деятельность амбулаторно-поликлинических учреждений в современных условиях // Российский медицинский журнал.2005.- № 1.- с. 10-12. 5. Помшкис С.А. Рекомендации по определению мощности амбулаторно-поликлинических учреждений и показателей использования кабинетов врачебного приема // Главный врач.- 2004.- № 5.- с. 54-72 6. Девишев Р.И., Смирнова Н.И. Об основных способах оплаты медицинской помощи в России и за рубежом // Главный врач.- 2004.- № 12.с. 68-79. 7. Мартьянов И.Н. Экономические аспекты работы стационара или экономическая эффективность неэффективных методов лечения // Менеджер здравоохранения.- 2005.- № 1.- с. 29-32 8. Красильников А.В. Эффективность работы дневного стационара специализированного лечебного учреждения // Экономика здравоохранения.- 2004.- № 11-12.- с. 41-47. 9. Петрова Н.Г. и др. Организация оказания платных услуг в многопрофильном стационаре // Главный врач.- 2005.- № 2.- с. 12-16. Козлова Н.А. ПРОЕКТ ХМГМИ ПО ВНЕДРЕНИЮ СОВРЕМЕННЫХ ИНФОРМАЦИОННО-КОММУНИКАЦИОННЫХ ТЕХНОЛОГИЙ ДЛЯ ПОВЫШЕНИЯ КАЧЕСТВА ВЫСШЕГО ПРОФЕССИОНАЛЬНОГО И ПОСЛЕДИПЛОМНОГО МЕДИЦИНСКОГО ОБРАЗОВАНИЯ [email protected] В настоящее время система образования и науки встраивается в сетевой мир, где прочно заняли свое место средства массовой информации, реклама, банковская система, торговля и т.п. Созданные отнюдь не для нужд системы образования ИКТ ведут к подлинной революции в образовании. В то же время, явно недостаточно проработаны принципы и технологии системной интеграции ИКТ в образовательную среду учебных заведений, особенно занимающихся подготовкой врачей. Изучая степень востребованности знаний по современным информационным технологиям среди всего спектра специальностей, по которым для нужд региона готовят специалистов в вузах Ханты-Мансийска, следует особо отметить, что будущие врачи в основном будут работать в небольших, удаленных от центральных клиник медицинских учреждениях. В этих условиях крайне важно своевременное установление правильного диагноза, поскольку именно от этого зачастую зависит выбор – везти больного в центральную клинику или проводить лечение на месте. Таким образом, возникает необходимость удаленных консультаций, связанных с пе59

СПИ-ПЗ-2006 редачей в центр информации из истории болезни, содержащей цифровую, текстовую и графическую информацию. Это предъявляет достаточно высокие требования к уровню информационной компетентности специалиста. Первым шагом на пути решения существующей проблемы может стать введение пилотного проекта по внедрению в образовательный процесс в ХМГМИ информационно-коммуникационных технологий (ИКТ). Основная цель проекта – повысить качество медицинского образования на основе интеграции в образовательный процесс современных технологий обучения: электронных учебников, автоматизированных систем компьютерного тестирования и мониторинга результатов обучения, сетевых технологий и др. Это обеспечит подготовку врачей, обладающих должной профессиональной информационной компетентностью, осведомленных в области последних достижений ИКТ в медицине, таких как: электронные библиотеки, телемедицина, системы электронного документооборота в медучреждении. Реализация проекта осуществляется в ходе решения следующих первоочередных задач: 1) ознакомить студентов 1 курса с информационными медицинскими ресурсами, обеспечить базовый уровень информационной и компьютерной грамотности; 2) на всех курсах широко внедрить компьютерное тестирование, а также привлечь студентов к созданию тестовых заданий по различным дисциплинам в дополнение к реферативным работам и в качестве самоподготовки; 3) в рамках курса по пропедевтике внутренних болезней ознакомить студентов с основами ведения электронной медицинской документации в общепринятых стандартах; 4) внедрить тестирование при прохождении циклов последипломного образования, использовать процесс создания тестов обучающимися как средство активизации самостоятельной работы, формирования профессионального системного мышления. Обеспечить выпуск электронных учебных пособий (курсов лекций) по различным дисциплинам; 5) создать студенческую учебно-научную лабораторию по телемедицине. Выводы: 1) использование студентами информационных ресурсов в процессе самоподготовки по предметам даст возможность ознакомиться с новейшими российскими и международными данными по интересующим вопросам; 2) широкое внедрение тестовых заданий обеспечит объективную оценку знаний студентов и поможет преподавателю скорректировать образовательный процесс; 60

СПИ-ПЗ-2006 3) создание тестов студентами потребует от обучающихся детального ознакомления с литературой, лекциями, методическими разработками по предметам, а это значительно улучшит качество самоподготовки, разовьет их способности к анализу и систематизации профессиональных знаний; 4) изучение принципов работы с электронной медицинской документацией в процессе обучения в вузе избавит от необходимости приобретать в будущем данные навыки на рабочем месте; 5) студенческая лаборатория по телемедицине позволит проводить студенческие научные конференции между различными вузами, в том числе международные, а также будет способствовать более широкому использованию ИКТ в будущем при практической работе; 6) активное использование электронных учебных пособий в образовательном процессе будет способствовать улучшению качества самоподготовки студентов и врачей при прохождении циклов последипломного образования. Куклев В.А., Денисова Л.И., Куклева И.И., Сударева С.А. РАЗРАБОТКА И ВНЕДРЕНИЕ ЦИФРОВЫХ ОБРАЗОВАТЕЛЬНЫХ РЕСУРСОВ В СРЕДНЕМ ПРОФЕССИОНАЛЬНОМ ОБРАЗОВАНИИ ПО ИСТОРИИ МЕДИЦИНЫ [email protected] Одним из направлений информатизации образования в настоящее время является разработка цифровых образовательных ресурсов. Авторским коллективом составителей-разработчиков подготовлена электронная хрестоматия (ЭХ) “История медицины”. ЭХ ”История медицины” предназначена для студентов фармацевтического колледжа, обучающихся по специальностям: 0401 “Лечебное дело”, 0405 “Фармация”, 0406 “Сестринское дело”, 0407 “Лабораторная диагностика”. Содержание ЭХ ”История медицины” соответствует требованиям государственного образовательного стандарта к минимуму содержания и уровню подготовки выпускников фармацевтического колледжа. Содержание учебного электронного издания разработано в соответствии с программой дисциплины, включает: учебные модули, материалы для углубленного изучения, персоналий, словарь терминов и определений. ЭХ включает систематизированные материалы по истории мировой и отечественной медицине, достаточные для успешного изучения дисциплины “История медицины”. Дополнительный уровень материалов для углубленного изучения дисциплины имеет объем информации более 10 Мб. Содержит графические схемы для лучшего запоминания. Представляет собой авторскую систему, которая может дополняться и совершенствоваться. 61

СПИ-ПЗ-2006 Системные требования для использования ЭХ: операционная система - Windows 95/98/Me, программа просмотра – Microsoft Internet Explorer версии 5.0 и выше, программа просмотра Flash-анимации, программа просмотра pdf-файлов, окно программы оптимизировано для разрешения 1024х768. Программа для ЭВМ официально зарегистрирована в государственном координационном центре информационных технологий Министерства образования и науки РФ, информационно-библиотечном фонде РФ (государственная регистрация программных модулей: №5020040113050200401133 от 22.09.2004). Информационное содержание учебного электронного издания реализует новые информационные и педагогические технологии, позволяет реализовать возможности индивидуального подхода к обучаемым, которые могут воспользоваться возможностями дистанционного обучения, реализованного на основе Internet-технологий и языка сценариев JAVA-SCRIPT. Лебедев А.В. ЭЛЕКТРОННАЯ ИСТОРИЯ БОЛЕЗНИ [email protected] Поликлиника является важнейшим звеном в общей системе здравоохранения. Именно здесь осуществляются основные лечебные процессы с жителями целого района, где проживают не менее 20-25 тысяч человек. Работы в поликлинике многогранны и сложны. Наряду с ответственной работой врачей и медсестер, им приходится осуществлять множество рутинных операций, зачастую связанных с информационными потоками. Сегодня бумажный поток усугубляется внедрением страховой медицины с ее строгой отчетностью. Проблема создания электронной истории болезни, с учетом значительных затрат времени врача на заполнение медицинской документации, крайне актуальна и разрабатывается в ведущих медицинских центрах и научно-исследовательских институтах (НИИ Ростова, Калининграда, Казани и т.д.) специалистами по информатике на протяжении ряда лет. В существующих программах по этой тематике применяется неавтоматизированный ввод информации о пациенте (его жалобах и результатах осмотра), не используется автоматизированный подбор лекарственных средств, не используется автоматический просмотр записей о протекании заболевания. Настоящая программа является фрагментом АРМ врача районной поликлиники. В программе представлен облегчающий работу врача способ ввода информации и наглядного обобщенного отображения данных о состоянии организма пациента. Проведена систематизация информации по 62

СПИ-ПЗ-2006 основным жизненным органам, которые подлежат диагностике. Это позволяет создать программу, которая предоставляет врачу возможность легко выбрать нужный орган с помощью кнопок и управления мышью, а с помощью выпадающего списка указать характерное состояние конкретного органа. При заполнении медицинской карты вся информация для врача представляется в графическом виде с дополнительной цветовой индикацией. Работа программы проходит в диалоговом режиме. Таким образом, программа позволяет: - систематизировать и хранить информацию о пациенте в динамике, оцениваемой по раскраске электронной медицинской карты; - предоставлять врачу информацию о пациенте в доступном графическом виде; - экономить рабочее время врача за счет перехода от заполнения бумажных носителей информации к электронным средствам; - Оперативно обращаться к необходимой справочной литературе. Мутафян М.И., Смольянинов А.А. РАЦИОНАЛИЗАЦИЯ СИСТЕМЫ ПОСЛЕКОНКУРСНЫХ МЕРОПРИЯТИЙ ТЕНДЕРНЫХ ЗАКУПОК ФАРМАЦЕВТИЧЕСКОЙ ПРОДУКЦИИ [email protected] [email protected] Современным способом проведения госзакупок является конкурс (тендер). Его процедуру составляют предконкурсные мероприятия (работа с конкурсной документацией и конкурсным запросом), конкурсные мероприятия (отбор поставщиков) и послеконкурсные мероприятия (оценка экономической эффективности проведенного конкурса, расчет статистических показателей, формирование и распространение выходных форм документации, составление и ведение реестра госконтрактов и реестра недобросовестных поставщиков). Актуальность внедрения ИТ в систему управления послеконкурсными мероприятиями тендерных закупок обусловлена высокой динамикой увеличения объемов госконтрактов вследствие расширения номенклатуры фармпродукции, что приводит к усложнению расчета результирующих показателей тендера, усложнению ведения реестров. На основе анализа организации тендеров, проводимых управлением областного заказа, установлено, что основными задачами рационализации системы управления послеконкурсными мероприятиями являются: 1. Анализ законодательно-нормативной базы и современной организации системы управления послеконкурсными мероприятиями тендеров, выявление путей её совершенствования и инновационной деятельности.

63

СПИ-ПЗ-2006 2. Создание модели единой реляционной БД фактически проведенных тендерных закупок. БД содержит записи о датах проведения конкурсов, наименованиях лотов, среднерыночных потребительских ценах по лотам, ценах предложений фирм-участников конкурсов, ценах-победителях по лотам, наименование фирм-победителей по лотам, наименованиях лотов с одним предложением, заключенных государственных контрактах, сроках и суммах платежей госзаказчика по контрактам. Данные импортируются из файлов конкурсных таблиц, которые формируются во время процедуры конкурса. 3. Разработка алгоритмов организации совместной работы с БД занятых в тендерных закупках сторон. Организация взаимодействия авторизованных пользователей с БД через Internet. Интерфейс «Участник конкурса» позволяет получить выходную форму с результатами тендера, формы государственного контракта по лотам (экспортировать файлы, отправить их по e-mail). Интерфейс «Госзаказчик» позволяет вносить данные о заключении и степени исполнения контрактов, фактических платежах по контрактам. Интерфейс «Организатор конкурса» позволяет рассчитать показатели экономического эффекта по выборке лотов, контролировать степень исполнения контрактных обязательств госзаказчиком, формировать статистические выходные формы. 4. Опытная эксплуатация модели, оценка экономической эффективности внедрения инноваций и выработка рекомендаций по их совершенствованию. Инновации ведут к снижению уровня использования человеческих ресурсов занятых сторон, повышению скорости и точности мероприятий, углублению анализа информации, автоматизации формирования выходных форм. Стариков Н.С., Щелканов М.Ю., Бурунова В.В., Петренко М.С., Юдин А.Н., Денисов М.В., Гараев М.М., Львов Д.К. АНАЛИЗ ЭФФЕКТИВНОСТИ РАНГОВЫХ КОРРЕЛЯЦИЙ ПРИ СТАТИСТИЧЕСКОЙ ОБРАБОТКЕ СПЕКТРОВ ИММУНОРЕАКТИВНОСТИ ВИЧ-ПОЗИТИВНЫХ СЫВОРОТОК ПО ОТНОШЕНИЮ К ЭПИТОП-ИМИТИРУЮЩИМ ПЕПТИДАМ [email protected] Одним из наиболее информативных подходов к анализу молекулярной изменчивости вируса иммунодефицита человека (ВИЧ), препятствующей разработке вакцин и химиотерапевтических методов подавления этой инфекции, является серотипирование с использованием синтетических олигопептидов, имитирующих функционально-значимые фрагменты вирусных белков. Серотипирование представляет собой классификацию ви64

СПИ-ПЗ-2006 русных вариантов на основании результатов классификации спектров иммунореактивности (СПИР) – числовых векторов значений иммунореактивности по отношению к панели антигенов. Мерой близости между двумя произвольными СПИР xi и x j , может служить угол a ij между этими векторами в многомерном признаковом é

пространстве: a ij = arccosê å (xip × x jp ) ëê pÎP

å xip2 × pÎP

ù 2 x å jp ú , i , j Î S , где P – мноpÎP ûú

жество идентификаторов для использованных эпитоп-имитирующих пептидов; S – множество идентификаторов для обследованных сывороток; xip – иммунореактивность i -ой сыворотки по отношению к p -му пептиду. Другим способом представления СПИР является ранговое ранжирование, когда первый ранг присваивается максимальной иммунореактивности, второй – следующей по величине, и т.д. (т.е. Rang (xip ) = 1 , если xip = max xiw ; 1

( )

1

wÎP

Rang x ip2 = 2 , если xip2 = max xiw ; и т.д.). Для двух СПИР xi и x j , доля соотwÎP / p1

ветствующих компонент с совпадающим рангом (т.е. Rang (xip ) = Rang (x jp ) ), которую обозначим через b ij , также является мерой близости СПИР. Пусть P1 , P2 , …, P2 -1 – всевозможные подмножества исходной пептидной панели P

P (где P – мощность множества P ). Как показывает наш опыт, особый

интерес с точки зрения эффективности серотипирования представляют такие подмножества Pn для которых корреляция между a ij и b ij приближается к 1 для всех пар i и j . Такие пептидные панели являются, во-первых, наиболее удобными для анализа результатов серотипирования, а вовторых, – позволяют минимизировать количество пептидов в антигенной панели. Тарасов А.А. АЛГОРИТМ ФУНКЦИОНИРОВАНИЯ МОДУЛЯ ИЗМЕРЕНИЯ ИНВАЗИВНОГО ДАВЛЕНИЯ ПРИКРОВАТНОГО МОНИТОРА [email protected] Во время проведения современных сложных медицинских операций часто возникает необходимость контроля кровяного давления в отдельных кровеносных сосудах. Подобные измерения производятся инвазивно, т. е. непосредственно в сосудах. Для этого прикроватные мониторы оснащаются каналом измерения инвазивного давления. Типовой канал измерения инвазивного давления состоит из тензорного датчика давления, блока усилителей сигнала, АЦП и устройства обработки сигнала. Результаты обработки передаются в монитор. Устройство обработки должно выделять из сигнала следующую информацию: текущее 65

СПИ-ПЗ-2006 давление (пульсовые волны), систолическое давление, диастолическое давление, среднее давление и пульс (ЧСС в минуту).

Рис. 1. Пример сигнала артериального давления. Для корректного вычисления этих параметров был разработан корреляционный алгоритм, определяющий координаты характерных точек пульсовой волны артериального давления крови. Моделирование работы алгоритма производилось на системе Matlab (использовались экспериментальные данные, взятые из исследовательской базы сложных физиологических сигналов www.physionet.org Массачусетского технологического института), алгоритм показал крайне высокую стабильность работы. В настоящее время канал измерения инвазивного давления реализован аппаратно на основе микроконтроллера Texas Instruments MSP430 и датчиков измерения физиологического давления SensoNor® Capto SP844. Идет подготовка к испытаниям на реальных сигналах в условиях клиники. Щелканов М.Ю., Петренко М.С., Стариков Н.С., Бурунова В.В., Славский А.А., Юдин А.Н., Бушкиева Б.Ц., Дерябин П.Г., Гараев М.М., Львов Д.К. ВНЕДРЕНИЕ СОВРЕМЕННЫХ ИНФОРМАЦИОННЫХ ТЕХНОЛОГИЙ В ПРОЦЕСС МОЛЕКУЛЯРНОВИРУСОЛОГИЧЕСКИХ ИССЛЕДОВАНИЙ [email protected] Современные информационные технологии позволяют повысить эффективность вирусологических исследований путем создания интегрированных комплексов управления и контроля всех этапов сбора и обследования полевого материала, а также комплексного анализа полученных результатов. Арсенал вирусологических методов включает в себя разнообразные подходы: биопробы (заражение чувствительных животных и клеточных культур), серологические (ИФА, РТГА, РСК, РДПА и т.п.), генетические (ПЦР и ОТ-ПЦР, секвенирование нуклеиновых кислот), фенотипические (РН, определение инфекционного титра, клеточного и тканевого тропиз66

СПИ-ПЗ-2006 ма, уровня патогенности для различных хозяев), экологические (определение спектра потенциальных хозяев и переносчиков, реконструкция схем циркуляции вируса), эпидемиологические (выявление характеристик иммунной прослойки и групп риска с целью разработки противоэпидемических и профилактических мероприятий), биогеографические (определение ландшафтной приуроченности, границ и генезиса ареала, путей распространения мигрирующими животными), статистические (вычисление точечных и интервальных оценок, их достоверности, сравнительный анализ нуклеиновых кислот). При обследовании больших количеств полевого материала, каждый метод (или ряд однотипных методов) осуществляется специализированной исследовательской группой. При этом, возникает проблема управления и оперативного контроля за адекватной подготовкой и движением экспериментальных образцов и результатов их обследования с целью, во-первых, внесение изменений в схему дальнейших лабораторных исследований на основание уже полученных результатов; во-вторых, – слежения за выполнением требований, предъявляемых к манипуляциям с инфекционным материалом; в-третьих, – гибкого менеджмента отпущенных финансовых средств. Решение указанной проблемы существенно облегчается путем создания реляционной базы данных, которая функционирует на базе архитектуры «клиент-сервер» в локальной компьютерной сети, включающей терминалы специализированных исследовательских групп. Помимо оперативного управления процессом лабораторной обработки полевого материала, создание такой базы данных актуально еще и тем, что, осуществляя упорядоченное хранение результатов экологовирусологических исследований, позволяет проводить корректный сравнительный анализ различных параметров циркуляции арбовирусов – а это крайне необходимо для прогнозирования активности природных очагов и выявления её зависимости от различных природных и антропогенных факторов, а также для эффективного планирования будущих полевых исследований. Наконец, дополнительную актуальность современным информационным средствам для поддержки эколого-вирусологических исследований придаёт угроза биотерроризма, в силу которой расшифровка любой вспышки инфекционного заболевания, рассматриваемой как потенциальный акт биотеррора, должна включать в себя быструю изоляцию патогенна и проведение в кратчайшие сроки его сравнительного анализа с аналогами, ранее выявленными на данной территории. Осуществление этого требования существенно облегчается наличием системы стандартизованных запросов к специализированной базе эколого-вирусологических данных, табулированных процедур их статистической обработки и дружественного пользовательского интерфейса. Подключение сервера к корпоративным телекоммуникационным ресурсам и глобальной сети Интернет (при наличии регламентированного доступа к данным) позволяют быстро получать ответы на запросы со стороны заинтересованных организаций. 67

СПИ-ПЗ-2006

3. Информатизация и управление в технологических процессах Аванесов Г.М. МЕТОДИКА РАЗРАБОТКИ БИЗНЕС-ПРОЦЕССОВ ДЕЯТЕЛЬНОСТИ МЯСОПЕРЕРАБАТЫВАЮЩЕГО ПРЕДПРИЯТИЯ [email protected] Информационная система для управления мясоперерабатывающего предприятия должна учитывать существенные риски, вызванные к особенностям этих предприятий. Разработка управления предприятием должна быть направлена на увеличении эффективности функционирования предприятия как системы в соответствии с оптимальным проектом реинжиниринга. Процесс обработки информации, возникающий при деятельности предприятия, принятие решений для достижения определенных целей и управления перемещается в процесс проектирования, создания моделей процессов. Реинжиниринг производиться в несколько этапов: 1. Исследование и раскрытие проблем управления предприятием; 2. Реализация технического проекта; 5. Оценка качества бизнеса; 6. Разработка системы показателей эффективности; 7. Развитие информационной системы управления стандартными ситуациями; 8. Развитие информационной системы управления нестандартными ситуациями. Первая стадия - технический проект, который включает: 1. Формирование видения нового процесса; 2. Определение целей и критериев качества проектируемого процесса. Вторая стадия - проектирование схемы бизнес-процессов: 1. Развитие концепции процессов; 2. Развитие основных компонентов процессов. Третья стадия - детальное проектирование бизнес-процессов: 1. Количественное сравнение старого и нового бизнес-процессов, 2. Качественное сравнение старого и нового бизнес-процессов. 3. Разработка системы экономических показателей. Четвертая стадия – разработка комплексного технического проекта информационной системы: 1. Определения требований к структурам данных и функциональных возможностей информационных систем, обслуживающих разработанные бизнес-процессы; 68

СПИ-ПЗ-2006 2. Разработка технических проектов подсистем информационной системы. Требования к информационной системе и ее компонентам объективно следуют из описаний бизнес-процессов. Пятая стадия – рабочее проектирование процесса. Текущая ситуация на российских предприятиях требует оптимизации систем управления, а иногда и разработки заново ключевых бизнес-процессов. Артемов А.А. ИМИТАЦИОННОЕ МОДЕЛИРОВАНИЕ ХИМИКОТЕХНОЛОГИЧЕСКОЙ СИСТЕМЫ С ТРЕМЯ КАНАЛАМИ ПОДАЧИ РЕАГЕНТА [email protected] Математическая модель (ММ) реактора периодического действия (РПД) с тремя каналами питания описывается следующей системой ДУ: cA ì dc A G A ï dt = V × c A0 - (G A + G C + G D ) × V - k × c A × c B × c C × c D ï c dc B ï = -(G A + GC + G D ) × B - k × c A × c B × c C × c D V dt ï c cC ï dc C = - (G A + G C + G D ) × + GC × C 0 - k × c A × c B × c C × c D í V V ï dt × c D0 cD ï dc D ï dt = -(G A + GC + G D ) × V + G D × V - k × c A × c B × c C × c D ï dV ï = G A + GC + G D dt î

Используя алгоритм синтеза ЗУ методом АКАР [1] , сформируем dC B + f H × CB = 0 . dt æ G +G +G ö Преобразуем ПДО к виду T × ç - A C D × CB - k × CA × CB × CC × CD ÷ + f H × CB = 0 и V ø è H выразим управление G = æç f T - k × C A × CC × C D ö÷ × V , где G = G A + GC + G D . Поè ø

притягивающий дифференциальный оператор (ПДО): T ×

скольку в данном объекте присутствуют три входных воздействия, то полученное управление можно декомпозировать на три составляющие: С С (1) G A = G MAX ; G C = A0 × G MAX G D = A0 × G MAX , где C A0 < C C 0 , C A0 < C D 0 СC 0

СD0

В рамках алгоритма [1] рассмотрим настроечную функцию f (С B ) = tanh((C B ) k1 / 10 k 2 ) × k 3 , которая отвечает требованиям глобальной усН

тойчивости ( f H (C B 0 ) > 0 ; f H (C B = 0) = 0 ; тельных параметрах настройки

d f H (C B ) > 0 ) при любых положиdC B

k1 , k 2 , k 3 . Поскольку гиперболический

69

СПИ-ПЗ-2006 тангенс является функцией ограниченной, то стартовое значение управления (G AСТАРТ = f H (C B 0 ) × V0 ) £ G AМАХ , если k 3 = G A

MAX

V0

. Для настройки парамет-

ров k1 , k 2 можно использовать инструментальный пакет NCD-Blockset. Поскольку ХТП является медленным, то при оптимизации удобно использовать нормированную математическую модель, что существенно сократит длительность итерации. Схема оптимизации приведена на рис. 1. На рис. 2 изображен нормированный временной процесс до и после оптимизации, и желаемые динамические ограничения.

Рис. 1. Схема имитационного моделирования РПД в среде пакета Simulinc

Рис. 2. Результат оптимизации ЗУ

Рис. 4. Потоки исходных реагентов Рис. 3. Фазовый портрет системы Первый график соответствует параметрам k1 = 1 , k 2 = 1 (начальные значения) и нарушает исходные ограничения. Второй график получен по70

СПИ-ПЗ-2006 сле оптимизации параметров: k1 = 0.9 , k 2 = 1.3 при k 3 = 0.01 . Графики изменения входных потоков и фазовый портрет представлены на рис. 3, 4. Результат имитационного моделирования РПД показывает нормальное протекание реакции и выполнение критериальной стратегии синтеза. Список использованных источников 1. Артемов А. А. Алгоритм синтеза закона управления ХТС с использованием нелинейного коэффициента настройки ПДО //Сб. тр. ВИТНП, том I, Ростов-на-Дону, изд. РГУ, 2005. Артемов А.А. РАСЧЕТ ХИМИКО-ТЕХНОЛОГИЧЕСКИХ ПРОЦЕССОВ ПЕРИОДИЧЕСКОГО ДЕЙСТВИЯ ПРИ МНОГОВХОДОВОМ УПРАВЛЕНИИ [email protected] Синтез малотоннажных химических продуктов основан на разнообразных химических процессах, протекающих в относительно простых реакторах периодического действия (РПД). В промышленности могут использоваться реакторы с несколькими каналами подачи реагента (рис. 1).

а)

б) Рис. 1. Схематичное изображение РПД с двумя (а) и тремя (б) каналами питания В этом случае очень удобно производить настройку управляющего воздействия по одному питающему трубопроводу, тогда потоки остальных каналов будут пропорционально зависимы от «основного». В качестве «основного» канала предлагается выбирать трубопровод, в котором концентрация исходного реагента наименьшая, так как при этом количество загружаемого реагента будет самое большое, а следовательно, величина потока выбранного канала может рассматриваться как максимальная по отношению к остальным.

71

СПИ-ПЗ-2006 Обозначим «основной» поток G . Пусть загружен реагент B и выполняется соотношение GD =

C A0 £ C C 0 и C A0 £ C D 0 , тогда G A = G , G C =

C A0 ×G и CC 0

C A0 × G . Конечный объем жидкости в реакторе с двумя каналами CD0

ö ö æC æC C C C V K = çç B 0 × (1 + A0 ) + 1÷÷ ×V0 , с тремя - VK = çç B 0 × (1 + A0 + A0 ) + 1÷÷ × V0 . Конечная CC 0 CC 0 C D0 ø ø è C A0 è C A0 V ×C концентрация продукта реакции (D и E) - C K = × 0 B 0 . VK

Изложенный подход позволяет проектировщику унифицировать задачу синтеза [1] управляющего воздействия РПД, без ограничения количества питающих трубопроводов. Список использованных источников 1. Артемов А.А. Синтез ЗУ реактором периодического действия с двумя каналами подачи реагентов //Сб. тр. ВИТНП ,том I , Ростов-на-Дону, изд. РГУ, 2005. Барабанов А.В., Зайчиков М.А. ВИЗУАЛИЗАЦИЯ РЕЗУЛЬТАТОВ МОДЕЛИРОВАНИЯ ПРОЦЕССА РАСТВОРНОЙ ПОЛИМЕРИЗАЦИИ В КАСКАДЕ РЕАКТОРОВ [email protected] При моделировании процесса полимеризации в каскаде реакторов возникает проблема визуального представления результатов расчетов и оптимизации. Так же большое количество входных параметров предполагает наличие удобного интерфейса пользователя. Одним из вариантов решения данной задачи является предлагаемая программа, позволяющая моделировать каскад реакторов, в состав которого входят от одного до шести реакторов. Выходным параметром используемой математической модели является молекулярно-массовое распределение (ММР) как показатель качества получаемого полимера. В программе реализован расчет и построение кривых ММР как для всего каскада, так и для каждого реактора в отдельности. Ввод точек эталонного ММР осуществляется как в виде таблицы данных, так и с помощью указания точек непосредственно на графике. Программа позволяет проводить оптимизацию параметров реакторов в каскаде по критериям: минимального отклонения от эталонной ММР, экономическому и т.д. Результаты расчетов представляются в виде трех мерной поверхности, на которой цветом выделяются уровни значения критерия. Такое графическое представление позволяет визуально выявить об72

СПИ-ПЗ-2006 ласти локальных минимумов (максимумов) для определения начальных параметров для поиска оптимального значения методом Хука-Дживса. Программа обладает простым многооконным интуитивно-понятным интерфейсом, что позволяет использовать ее без специальной подготовки (например, технологам на предприятии). Основное окно программы представлено на рисунке.

Рис. Основное окно программы Борисова Л.В. ПРЕДСТАВЛЕНИЕ ЗНАНИЙ О КОНСТРУКЦИИ МАШИНЫ [email protected] Знания о конструкции машины являются базовыми в экспертной системе, решающей задачи оптимальной настройки и поиска неисправностей и должны быть формализованы и структурированы. Зерноуборочный комбайн представляет собой множество К, состоящее из конечного числа элементов. Так как в нашем случае множество К конечно, то К можно задать простым перечислением его элементов - деталей (gi): К={g1, g2, ..., gi, ..., gn}. Другими словами К={планка, кронштейн, сегмент, палец, ...}. Следует отметить, что конкретный комбайн является объектом совокупности более высокого иерархического уровня. Тогда удобно зафиксировать совокупность допустимых объектов явным образом и считать, что рассматриваемые множества являются подмножествами заданного универсума, то есть множество комбайнов ("Дон-1500", "Вектор" и др.) и их модификаций является подмножеством универсума "Зерноуборочная техника". Другой способ определения множества К основан на представлении зерноуборочного комбайна как совокупности агрегатов и систем, например, жатка, молотилка и т.д. В этом случае множество К определяется как объединение множеств Аi. Если Аi - это агрегаты, из кото73

СПИ-ПЗ-2006 n

рых компонуется комбайн, то К={А1, А2 ,..., Аn} или К= U Ai . Элементы i =1

множества находятся в некоторых отношениях между собой или с элементами других множеств. Так множество деталей жатвенной части, например, {A1} является подмножеством К, то есть A1ÎК, или A2ÎК (где A2 множество элементов электронной системы управления комбайна). Точно также A11ÎA1, то есть множество деталей мотовила (A11) является подмножеством жатвенной части (A1). Согласно аксиоме регулярности любая убывающая последовательность отношений множество-элемент является ограниченной. Этой аксиомой устанавливается, что иерархическая структура комбайна ограничена снизу, то есть в структуре имеется самый крайний элемент. Иначе говоря, существуют единичные множества (детали). Этот факт важен при рассмотрении области применения экспертной системы и, соответственно, уровне дробления/обобщения предметных областей для обработки информации. Например, в полевых условиях мы можем рассматривать как единичное множество отдельный агрегат гидросистемы (или блок АСК) и при поиске причин неисправностей в данной системе ограничиться фактом установления отказа именно этого агрегата (блока) и дальнейший поиск прекратить. При описании конструкции машины представлять информацию об объекте целесообразно посредством предикатов: consist; work; function; place; character. В общем случае состав машины описывается многоместным предикатом consist(А,[В,С,Д,...]). Здесь А - аргумент, представляющий название машины или ее узла; [В,С,Д,...] - список основных агрегатов, узлов или деталей машины, соответственно. Для описания местонахождения агрегатов, рабочих органов или механизмов машины используется предикат place (А,АР), где А - аргумент, представляющий название агрегата, рабочего органа или механизма; АР аргумент строкового типа, раскрывающий ориентацию объекта с именем А относительно направления движения машины и указывает базовую точку отсчета. В частном случае, схема ориентации предусматривает в качестве точек отсчета базовые объекты, например: комбайн, жатка, молотилка, кабина. Для описания работы рабочих органов и механизмов используется предикат work (А,АW), где АW- аргумент, представляющий собой словарную статью, в которой раскрывается принцип работы устройства. Близкий по смыслу к предикату work предикат function описывает функциональное назначение рабочего органа, т.е. function(А,АF), где АF - аргумент, раскрывающий функцию, которую выполняет объект А. Для описания технической характеристики объекта используется предикат character ( А,АС), где АС - аргумент, представляющий словарную статью, содержащую основные характеристики объекта. 74

СПИ-ПЗ-2006 Описание работы комбайна представляется двухместным предикатом Q(x,y), где Q - предикат выполнять; xÎK, а yÎФ, где Ф - множество выполняемых работ различными рабочими органами. Предикат Q описывает упорядоченное множество, для задания которого вводится понятие кортежа. По сути дела предикат Q представляет собой набор упорядоченных пар рабочий орган-функция и называется кортежем длины два или бинарным. Декартовым произведением множеств К·Ф будем называть множество С, состоящее из всех кортежей длины n. С использованием кванторов общности " и существования $ можно определить составную формулу логики предикатов, называемую правильно построенной формулой (ППФ). Выражение "x $yQ(x,y) превращается в высказывание: любой рабочий орган что-то выполняет (истинно). При этом аргумент x принадлежит описываемому ранее универсуму, а yÎФ. Высказывание типа "жатка включает в себя мотовило, которое обеспечивает подвод растений к режущему аппарату" будет иметь вид: $y (включает (x,y) Ù выполнять (y,z)). Здесь x - жатка; включает(x,y) - жатка включает y; выполнять (y,z) - рабочий орган выполняет z; y - мотовило; z словарная статья с описанием работы рабочего органа. Совокупность рассмотренных предикатов представляет собой модель объекта. Таким образом, рассмотренный математический аппарат позволяет формализовать, структурировать знания о конструкции машины (понятия и их связи) и представить их на машинных носителях в виде формализмов. Бутенко Н.В. УСТРОЙСТВО КОНТРОЛЯ ТЕМПЕРАТУРЫ НА БАЗЕ МИКРОКОНТРОЛЛЕРА PIC16F876 [email protected] Измерение ВАХ (вольтамперной характеристики) полупроводниковых приборов проводятся при фиксированной температуре. Для практического измерения и поддержания постоянной температуры используется установка «УЛЬТРАТЕРМОСТАТ тип UT-2», в котором активным элементом является контактный термометр с механической (ручной) регулировкой предела температур. С целью автоматизации измерения разработано устройство контроля температуры АРТ1 (рис. 1) на базе микроконтроллера PIC16F876А. Цифровая контрольно-измерительная система АРТ1 находится в составе с установкой поддержания температуры «UT-2» для корректного измерения вольт-амперной характеристики элемента ФЭП (фотоэлектрического преобразователя) [1]. 75

СПИ-ПЗ-2006 Измерялась температура подложки, на которой находился полупроводниковый элемент ФЭП, освещаемый лампой. В зависимости от заданной в микроконтроллере температуры происходило включение и отключение насоса с охлаждающей жидкостью (УЛЬТРАТЕРМОСТ Рис. 1. АРТ1 АТ на рис. 1) и вывод значения температуры на цифровой дисплей (индикатор) с подачей сигнала светодиодом. Датчиком температуры является термопара. Выбраный датчик характеризуется определенными параметрами, которые необходимо вводить в микроконтроллер, то есть сопрягать устройства, что дает возможность сопрягать и другие типы датчиков. Программа управления АРТ1 была написана на языке ассемблер, имеет малый объем. Из 8кб памяти она занимает 2кб и это позволяет дополнять ее различными модулями увеличивающими возможности. Автоматизация измерений с помощью микроконтроллера PIC16F876 позволила ввести в установку более прозрачный контроль температуры и ее наглядное отображение, отказаться от контактного термометра, ручной подстройки требуемой температуры и избавиться от движущихся деталей и контактных площадок, исключить человеческий фактор и износ. Быков С.А. МАТЕМАТИЧЕСКАЯ МОДЕЛЬ РАСЧЁТА СОВМЕСТНОГО ГИДРОЛИЗА ИЗМЕЛЬЧЁННОГО КОФЕ И КОФЕЙНОЙ ОБОЛОЧКИ [email protected] Проблема получения сахаров из растительного сырья путем его гидролиза давно привлекала внимание ученых многих стран, но они предлагали математическая модель процесса термообработки моносырья, т.е. отдельно каждого материала. Здесь автором на основе материального баланса предлагается построить систему уравнений для совместного гидролиза измельченного кофе и кофейной оболочки. С учетом нагрева-охлаждения смеси в период выдержки имеем: 76

СПИ-ПЗ-2006 k CM =

(1 - C об )a K + C об a об 1 , ln t - Dt П ((1 - C об )a K + C об aоб ) - ( X - DX П )

(1)

где Соб - концентрация кофейной оболочки в смеси; aK - максимальное количество растворимых веществ в кофе; aоб - максимальное количество растворимых веществ в кофейной оболочке. RCM - DRПCM = ln

(1 - Cоб )a K + Cоб aоб , ((1 - Cоб )a K + Cоб aоб ) - ( X - DX П )

(2)

где RСМ - критерий гидролиза смеси; DRПCM - поправочный критерий гидролиза на нагрев и охлаждение смеси. X = (Cоб aоб + (1 - Cоб ) a K )(1 - e - k ×t ) , (3) где Х - количество растворимых веществ в жидкой фазе. Приведенное время для смеси определяется по той же методике, что и для кофейной оболочки: RобщСМ = R1CM + R2CM + ... + RnCM ; (4) R1СМ = k11СМ ×t 11 ; R2СМ = k12 СМ × t 12 ; … ; (5) 1 CM

RобщСМ

;

(6)

ktCM = å k1nCM .

(7)

t ПСМ =

k1tCM N

n =1

Учитывая разную кинетику выхода растворимых веществ в результате гидролиза кофе и кофейной оболочки, следует учитывать разложение моносахаров кофейной оболочки в процессе ее совместного гидролиза с измельченным кофе. Единственным экспресс-методом определения количества разложившихся моносахаров является определение количества растворимых веществ в гидролизате. По уменьшению последних можно с наибольшей уверенностью судить об интенсивности процесса разложения. Исходя в этого, запишем: dy = k2 ( X - y ) , dt

(8)

где y - количество cахаров, разложившихся за время t. Скорость накопления продуктов распада сахара определяется из выражения: y = x(1 - e - k t ) , (9) где t2 - время распада сахаров в этих условиях. r = k2t 2 , (10) где r - критерий распада сахаров. Обозначим x–y=Z - количество cахаров, остающихся неизмененными в каждый момент времени. Получаем общее уравнение кинетики гидролиза измельченного кофе и кофейной оболочки: Z CM = (Cоб aоб + (1 - Cоб ) × a K )(1 - e - k ×t )( e - k ×t ) (11) где ZCM - выход сахаров (растворимых веществ). 2 2

1CM

77

1

2 CM

2

СПИ-ПЗ-2006 Наполняя уравнение (11) материальным смыслом, а также раскрывая зависимости k1 = f (t ; t ) и k2 = f (t 2 ; t ) из экспериментальных исследований, получаем математическую модель процесса совместного гидролиза измельченного кофе и кофейной оболочки. За рациональные параметры ведения процесса термообработки была принята температура 210°С и время выдержки 5 мин. с соблюдением условий нагрева и охлаждения, но все же, в связи с содержанием в смеси кофейной оболочки, следует рекомендовать еще один режим термообработки, а именно - 220°С без выдержки. И первый и второй режимы дают максимальный выход растворимых веществ без дальнейшего их разложения. Данная математическая модель может быть использована для проектирования соответствующего массообменного оборудования в химических и пищевых производствах. Гильфанова Ф.Ф. МОДЕЛЬ ГИБКОЙ ПРОИЗВОДСТВЕННОЙ ЯЧЕЙКИ [email protected] Концепция ИПИ (CALS) технологий предполагает формализованное описание производственной среды, в которой протекает процесс изготовления изделий. В соответствии с методологией функционального моделирования IDEF0 производственная среда гибкой производственной ячейки механической обработки может быть представлена в виде рис. 1. Функциональный блок, преобразующий входы в выходы при наличии необходимых ресурсов и управляющих воздействий, обычно представляется в виде компьютерной модели. Разработана компьютерная модель гибкой производственной ячейки (ГПЯ), позволяющая использовать на входе функционального блока а) технические параметры технологического и сервисного оборудования; б) информацию о технологических процессах из управляющих программ для систем ЧПУ; в) конкретный состав сменного задания. Выходами функционального блока служат а) загрузка основного технологического оборудования; б) производительность ГПЯ; в) срок окупаемости ГПЯ. Обеспечить преобразование указанных входов в выходы позволил метод автоматизированного построения циклограмм работы обо78

СПИ-ПЗ-2006 рудования гибкой производственной ячейки, разработанный проф. Сердюком А.И. Процесс функционирования ГПЯ иллюстрируется в виде автоматически синтезируемой циклограммы работы оборудования. На циклограмме в масштабе экранной формы показываются отрезки времени работы и простоев оборудования. Причинами простоев могут быть а) задержки из-за смены столов-спутников в рабочей зоне станка; б) несвоевременная доставка заготовок к станку транспортным устройством (робокарой или штабелером; в) отсутствие заготовок для обработки в конце цикла работы ГПЯ. Сводный баланс фонда времени работы оборудования представляется в табличной форме и в виде круговой диаграммы. Эффективность процесса в виде срока окупаемости ГПЯ рассчитана по методике, разработанной в ОГУ. Разработанный программный продукт Fania позволяет оценивать эффективность процесса функционирования гибкой производственной ячейки на базе станков типа "обрабатывающий центр", формальное описание которой выполнено в виде конкретных технических, технологических и организационных параметров. Гончаров А.Л. ИДЕНТИФИКАЦИЯ СИСТЕМЫ УСКОРЕННОГО ОХЛАЖДЕНИЯ ПРОКАТА НА ОСНОВЕ НЕЙРОСЕТЕВОГО ПОДХОДА [email protected] Эффективность работы листопрокатных цехов определяется в первую очередь качеством продукции, уровень которого должен обеспечивать конкурентоспособность листового проката на мировом рынке. Для получения более равномерных механических свойств, а также улучшенной микроструктуры стали на отводящих рольгангах непрерывных широкополосных прокатных станах, устанавливают системы для ускоренного охлаждения металла. Математическая модель такого объекта должна наиболее полно отражать динамические свойства объекта, легко адаптироваться. Нейросетевые модели наиболее точно соответствуют этим свойствам, так как их отличительными особенностями являются аппроксимирующая способность и способность к обучению. Практическая реализация процедуры нейросетевой идентификации системы включает следующие этапы: предварительную обработку экспериментальных данных; выбор структуры модели; обучение нейросетевой модели; проверку адекватности модели. Внешняя структура нейросетевой модели полностью определяется регрессором и параметрами, которые необходимо прогнозировать. В данной задаче в качестве компонент регрессора могут использоваться изме79

СПИ-ПЗ-2006 ряемые параметры системы. Введем обозначения: y(s) – температура смотки; u(s) – количество включаемых секций охлаждения; x1(s) – температура конца прокатки; x2(s) – толщина листа; x3(s) – скорость полосы; x4(s) – температура воды; x5(s) – давление воды, где s = 0,…,S – количество контрольных точки на полосе длины L, взятые через определенный интервал Δl. Тогда регрессор можно записать как: φ(s) = [x1 x2 x3 x4 x5 u]T = [x1(s) x1(s - 1)…x1(s - n1)… …x5(s) x5(s - 1)…x5(s - n5) u(s) u(s - 1)…u(s - n0)]T, где ni – глубина регрессии i-го элемента регрессии. Значения глубины регрессии могут быть оценены по взаимной корреляционной функции компонента регрессора и выхода нейросетевой модели. Выбор внутренней структуры определяется сложностью взаимосвязей входа и выхода модели. Цель обучения нейронной сети состоит в определении такого вектора параметров нейронной сети θ*, чтобы квадратичный функционал ошибки прогнозирования принимал минимальное значение. В качестве метода обучения нейронной сети могут быть выбраны генетические алгоритмы (ГА) – методы глобальной оптимизации, основанные на механизмах естественного отбора и наследования. Также для ускорения процесса обучения может использоваться ГА совместно с методом локальной оптимизации. Применение ГА целесообразно с той точки зрения, что единый методологический аппарат может использоваться как для обучения нейронной сети, так и для определения структуры модели. Работа выполнена под руководством д.т.н., проф. Кузнецова Л.А. Гребенникова Н.И., Мальцева Т.В. АВТОМАТИЗАЦИЯ ПРОЦЕССА ВЫБОРА ОПТИМАЛЬНЫХ ТЕХНОЛОГИЧЕСКИХ СХЕМ [email protected] Для поиска оптимальных параметров структурных или технологических схем, которые могут включать от десятков до сотен элементов (блоков), каждый из которых может быть реализован несколькими видами взаимозаменяемого оборудования, разработана программа "Автоматизированная система выбора оптимальных параметров технологических схем". Программа реализует три вида глобальных критериев: 1. аддитивный, целевая функция имеет вид n

Fi ( X )

i =1

Fi 0 ( X )

F ( X ) = å Ci

n

= å C i f i ( X ) ® max(min) , где n – количество объедиi =1

няемых частных критериев; C i – весовой коэффициент i-го частного крите-

80

СПИ-ПЗ-2006 рия; Fi ( X ) – числовое значение i-го частного критерия; Fi 0 ( X ) – i-й нормирующий делитель; f i ( X ) – нормированное значение i-го частного критерия; 2. мультипликативный, целевая функция записывается следующим n

образом: F ( X ) = Õ Ci Fi ( X ) ® max(min) , где C i - весовой коэффициент i-го i =1

частного критерия; Fi ( X ) - числовое значение i-го частного критерия; 3. минимаксный заключается в том, чтобы выбрать такой набор переменных X (0 ) Î X , при котором реализуется максимум из минимальных нормированных значений частных критериев, т.е. F ( X (0) ) = max min f i ( X ) , где f i ( X ) – нормированное значение i-го частного критерия; При выборе глобального критерия, являющегося объединением частных критериев, следует учитывать, что на их значение существенное влияние оказывает степень важности критериев оптимизации и наложенные на параметры схемы ограничения. Так что глобальный критерий оптимизации является абсолютно абстрактной оценкой выбранного варианта и имеет ценность только для взаимного сравнения нескольких схем. Поэтому для нахождения оптимального решения рекомендуется сделать несколько прогонов программы для разных методов. Программа позволяет оперативно оценивать полученные результаты и вырабатывать рекомендации для улучшения технико-экономических и технологических показателей схемы, что ведет к минимизации временных затрат и повышению качества выполнения работ. За счет резкого сокращения времени поиска пользователь (разработчик схемы) может быстро отработать несколько вариантов, варьируя ограничения и цели. Гребенникова Н.И., Мальцева Т.В. МОДЕЛИРОВАНИЕ ТЕХНОЛОГИЧЕСКИХ ПРОЦЕССОВ С РЕЦИКЛАМИ [email protected] В технологических схемах с целью экономии исходных веществ и повышения общей эффективности процесса применяют возвраты (рециклы). Рециклы создают дополнительные трудности при расчетах. Как правило, характер и особенности технологических связей изображают с помощью обобщенных топологических моделей, которые в представляют различными видами графов. Для анализа графа сложной технологической системы используют алгоритм декомпозиции, при этом рециклы разрывают таким образом, что в этом участвует наименьшее количество дуг. Разработанный алгоритм основан на рассмотрении расширенной матрицы контуров параметрического потокового графа технологической системы, которая представляет собой матрицу контуров графа, до81

СПИ-ПЗ-2006 полненную строкой контурных степеней дуг и столбцов рангов простых контуров графа. Ранг контура равен числу дуг, входящих в этот контур. Контурная степень дуги равна числу простых контуров, в которые данная дуга входит. На каждом шаге алгоритма проверяется утверждение (дуга хi геометрически содержит дугу xj), если утверждение истинно, то контурная степень дуги xj = 0. После проверки всех дуг проверяется контурная степень каждой дуги и если она не равна 0, то дуга заносится в список разрываемых дуг графа. Для определения порядка расчета вершин параметрический граф разбивают на уровни. Под уровнем понимается вершина или набор вершин графа, для которых известны все входящие в них дуги, но если граф содержит циклы этого сделать невозможно. Исключение составляет уровень, состоящий из одной или нескольких входных вершин, у которых нет предков. Алгоритм основан на рассмотрении матрицы смежности графа. Работа алгоритма заключается в последовательном проходе всех столбцов матрицы смежности, для каждого уровня. С целью определения вершин, не имеющих вершин «предков», которые и образуют текущий уровень. После определения вершин текущего уровня происходит их удаление из матрицы смежности, для определения последующих уровней. На основе полученной матрицы смежности производится расчет количественных характеристик технологического процесса. Для полной характеристики технологического процесса важно знать количественно-качественные показатели промежуточных и конечных продуктов, при помощи которых можно сделать анализ режима работы всего оборудования, загрузку каждой машины и системы, определить необходимое число технологического оборудования на каждом этапе процесса и произвести корректировку для улучшения ведения технологического процесса. Результатом работы моделирующей программы является рассчитанная таблица количественного баланса. Дубровин П.В., Набойченко С.С., Хренников А.А., Вершинин С.В., Мальцев Г.И. ПОСТРОЕНИЕ ОПТИМАЛЬНЫХ КОНСТРУКЦИЙ В ЗАДАЧЕ УПРАВЛЕНИЯ ЦЕМЕНТАЦИОННЫМ ВЫЩЕЛАЧИВАНИЕМ ПОЛИМЕТАЛЛИЧЕСКОГО СЫРЬЯ [email protected] Эмпирическим путем получены экстремальные и линейные зависимости переменной - константа скорости растворения анодного остатка рафинирования чернового алюминия (К·10-7, дм3/ см2·об0,5·с0,5) от значений четырёх параметров процесса цементационного выщелачивания: Х1 – от82

СПИ-ПЗ-2006 ношение концентраций серной кислоты и медного купороса в составе кислотно-солевого растворителя ([H2SO4]/ [CuSO4], моль/ моль); Х2 – суммарная концентрация алюминия и галлия в пульпе ({[Al]+[Ga]}·10-2, гат/дм3); Х3 – интенсивность перемешивания пульпы (n, об/с); Х4 – температура пульпы (t, оС) Экспериментальные данные были выражены в аналитической форме: полиномиальной и дробно - рациональной функциях. Методом компьютерной математики с использованием стандартных программных пакетов решена обратная задача: осуществлен переход от табличных и графических выражений полученных экспериментальных зависимостей к аналитическим - в виде формул, с целью их последующего анализа для выявления оптимальных технологических параметров и возможности осознанного управления процессом цементационного выщелачивания полиметаллического сырья. При переходе к прямой минимаксной задаче минимизируются затраты на приготовление кислотно-солевого раствора оптимального состава при максимально возможной скорости процесса и степени цементационного выщелачивания исходного полиметаллического сырья. Дополнительные экспериментальные исследования по схеме оптимального цементационного растворения полиметаллических анодных остатков данного состава подтвердили адекватность полученной математической модели процесса выщелачивания полиметаллического редкометального сырья. Зотов А.И., Роднаева А.А. КОНТРОЛЬ ТЕМПЕРАТУРНО–СИЛОВЫХ ХАРАКТЕРИСТИК ПРИ СБОРОЧНО–РАЗБОРОЧНЫХ ОПЕРАЦИЯХ [email protected] Для осуществления горячего соединения деталей необходимо регулировать силу запрессовки. При сборке с тепловым воздействием на сопрягаемые детали необходимо знать температуру нагрева с учетом потерь тепла при перемещениях детали. Для регулирования усилий и температуры при сборке используют силомоментные и температурные датчики. Чаще всего применяется сборка с горячей посадкой. При этом деталь нагревают и прикладывают необходимое усилие. Усилие соединения– разъединения деталей выбирают по силе запрессовки с учетом коэффициента запаса, который составляет 1,5 — 2 [1]. При разборочных операциях, проводимых с использованием роботов, могут возникать такие проблемы, как заклеивание и заедание [1]. При этом существует зона допустимых значений параметров в среде температура нагрева – усилие разъединения. Для контроля операции используют данные от этих двух датчиков с анализом попадания в рабочую зону. 83

СПИ-ПЗ-2006 Поставлена задача получения на одном графике зависимости необходимого усилия сборочно-разборочных операций от температуры. Данная задача решается с использованием программы LabVIEW. Достоинством этой программной среды является возможность восприятия и активного использования априорной и текущей информации об изменяемых в процессе измерения температурах и силах, действующих на детали. Моделировалась система «вал-подшипник». Рабочая зона для выполнения операций горячей посадки по температуре нагрева подшипника 600 - 650 0 С . Регулируемая зона робота по развиваемому моменту 180 - 220 Н/м. Для некоторой соединяемой пары получена зависимость необходимости момента от температуры. Эти данные представлены в графическом виде. Штриховкой выделена допустимая технологическая зона. Система контроля отслеживает пребывание параметров в заштрихованной (допустимой) зоне, выход за которую может привести к отказу инструмента или браку сборочной единицы. Благодаря разработанным моделям процессов «соединения – разъединения» деталей удалось получить необходимую для практического использования зависимость усилия от температуры и, соответственно, требования к датчикам и рабочим органам сборочных роботов. Список использованных источников 1. Основы технологии машиностроения/ Под ред. В.С. Корсакова. М.: Машиностроение, 1977. 2. Фу К., Гонсалес Р., Ли К. Робототехника. М.: Мир, 1989. Кавалеров М.В., Матушкин Н.Н. ПЛАНИРОВАНИЕ ЗАДАЧ С НЕСТАНДАРТНЫМИ ОГРАНИЧЕНИЯМИ РЕАЛЬНОГО ВРЕМЕНИ В СИСТЕМАХ АВТОМАТИЗАЦИИ И УПРАВЛЕНИЯ [email protected] В системах автоматизации и управления (САиУ) отдельное вычислительное устройство (ВУ) часто выполняет несколько различных задач реального времени (РВ). При этом необходимо осуществлять планирование задач РВ, обеспечивающее разделение процессорного времени ВУ между запросами этих задач согласно ограничениям жесткого РВ. Значительное распространение получило планирование с фиксированными приоритетами (ПФП), обеспечивающее компромисс между предсказуемостью и гибкостью. Недостатком ПФП является то, что все соответствующие методы планирования разработаны только для стандартных ограничений (СО) РВ, каждое из которых определяет период формирования запросов и относительный крайний срок выполнения запросов. Проблема в том, что 84

СПИ-ПЗ-2006 многие задачи в составе САиУ имеют нестандартные ограничения (НО) РВ [1,2]. Обычно НО преобразуют в СО, а затем используют стандартные методы ПФП. Но эти преобразования часто приводят к избыточности СО, что существенно снижает эффективность планирования [3]. Можно привести следующие два распространенных примера НО. Критерии качества автоматического управления приводят к появлению НО задачи автоматического управления. Такое НО требует, чтобы период опроса состояния объекта оставался в допустимых пределах, и задержка при формировании управляющих воздействий была не больше максимально допустимой [2]. Другой пример НО – это НО задачи отслеживания события, которое формулируется следующим образом. Если в ходе выполнения запроса оказывается, что отслеживаемое событие наступило, то реакция на это событие в виде управляющего воздействия должна наступить не позднее, чем через заданный промежуток времени. В частности, пример похожего НО приведен в работе [3]. Разработан подход, обеспечивающий планирование без преобразования НО в СО. Для того чтобы охватить широкий класс НО предложено понятие обобщенного НО. Доказано утверждение, формулирующее необходимое и достаточное условие планируемости задачи с обобщенным НО в условиях ПФП. Это открывает путь для непосредственного применения НО. Чтобы обеспечить приемлемую временную сложность алгоритмов планирования, потребовалось выделить в классе обобщенных НО более узкий класс интервальных НО. Важно, что класс интервальных НО охватывает многие НО, встречающиеся на практике. Доказано утверждение, формулирующее необходимое и достаточное условие планируемости задачи с интервальным НО в условиях ПФП. Это условие требуется для анализа планируемости – неотъемлемой части ПФП. Разработано два основных способа практической реализации планирования задач с интервальными НО: 1) на основе фиксированного периода формирования запросов (не требует изменения подсистемы планирования); 2) на основе специального алгоритма формирования запросов (обеспечивает более высокую эффективность планирования). Имитационное моделирование показало существенное повышение эффективности планирования на основе предложенного подхода по сравнению со стандартным подходом, связанным с преобразованием в СО. Например, в определенных условиях при случайном формировании множеств задач РВ, где половина задач имеет НО, получилось, что для гарантированного выполнения всех ограничений РВ стандартный подход требует наличия ВУ, быстродействие которого должно быть в среднем на 30-40% выше, чем в случае применения предложенного подхода. Этот результат является следствием более высокой эффективности планирования при использовании предложенного подхода.

85

СПИ-ПЗ-2006 Список использованных источников 1. Wittenmark B., Nilsson J., Törngren M. Timing Problems in Real-Time Control Systems: Problem Formulation // Proceedings of the American Control Conference. – Seattle, 1995. 2. Marti P., Fohler G., Ramamritham K., Fuertes J.M. Jitter Compensation in Real-Time Control systems // Proceedings of Real-Time Systems Symposium. – London, 2001. 3. Fohler G. Dynamic Timing Constraints – Relaxing Overconstraining Specifications of Real-Time Systems / Work-in-Progress Session: Real-Time Systems Symposium. – San Francisco, 1997. Капуста Н.Ю. ИДЕНТИФИКАЦИЯ МАТЕМАТИЧЕСКОЙ МОДЕЛИ ФОРМИРОВАНИЯ КРУТЯЩЕГО МОМЕНТА ПРИ ГЛУБОКОМ СВЕРЛЕНИИ [email protected] При построении систем управления сложными технологическими процессами, существенное значение имеет создание и идентификация математической модели (ММ) технологического процесса. Рассматривается ММ формирования крутящего момента при сверлении глубоких отверстий в труднообрабатываемых материалах. Крутящий момент формируется в результате действия сил резания на режущей кромке сверла, трения сверла о стенки отверстия, а также трения стружки, движущейся по стружкоотводящим канавкам: M кр (x ) = r1 × S × r + K тр × r2 × x × r ,

где S - площадь срезаемого слоя; r1 , r2 - коэффициенты; r - радиус сверления; K тр - коэффициент трения, x – глубина сверления. Последний механизм имеет наибольшее значение для глубокого сверления. Исходя из экспериментальных данных, а также механизмов движения стружки, предполагается линейная зависимость нарастания момента от величины заглубления сверла. Кроме этого, на экспериментально получаемой зависимости крутящего момента от глубины сверления заметны переходные процессы, возникающие из-за упругих деформаций станочной системы, а также предварительного заполнения стружкоотводящих канавок стружкой. Параметры линейной модели идентифицировались с помощью МНК по 12 последовательным кадрам сверления. Крутящий момент регистрировался по величине тока привода главного движения. Результаты идентификации показали хорошую сходимость с линейным законом нарастания крутящего момента. При этом постоянная составляющая модели, определяе86

СПИ-ПЗ-2006 мая экстраполяцией наклонной линии к началу момента сверления, соответствует крутящему моменту сил резания, а линейно возрастающая составляющая – увеличению момента из-за движения стружи по стружкоотводящим канавкам. Результаты предполагается использовать для реализации интеллектуальной системы сверления глубоких отверстий в труднообрабатываемых материалах. При этом в качестве информативного сигнала для изменения режимов сверления используется невязка между прогнозируемым моделью значением момента и его реально измеряемым значением. Киселева И.В., Иошпа Р.А. ИЗМЕРЕНИЕ КРУТЯЩЕГО МОМЕНТА АСИНХРОННОГО ЭЛЕКТРОПРИВОДА ПРИ РЕАЛИЗАЦИИ ИНВЕРТОРНОГО ЧАСТОТНОГО УПРАВЛЕНИЯ [email protected] При управлении сложными технологическими системами во многих случаях возникает необходимость контроля величины крутящего момента на валу электродвигателя привода. Более того, часто возникает необходимость выработки сложного нелинейного управления в зависимости от величины крутящего момента. При частотном управлении асинхронным электроприводом с использованием маломощных и недорогих однофазных инверторных преобразователей проблема измерения крутящего момента может быть решена за счет измерения общей мощности потребляемой приводом. В экспериментальных исследованиях для определения мощности использовался блок развязывающих трансформаторов (трансформатор напряжения и трансформатор тока), а также универсальный модуль блока в/в Е-440 и ПК. Напряжение и ток измерялись до инверторного преобразователя, а также в одной фазе после инверторного преобразователя. Измерение мощности потребляемой непосредственно электродвигателем затруднительно из-за того, что сигнал от инверторного преобразователя не синусоидален, сильно зашумлен и имеет переменную частоту. Поэтому известные методики синхронного определения мощности для трехфазных асинхронных электродвигателей в данном случае не применимы. Анализ зависимостей напряжения и тока, измеряемых на входе однофазного инверторного преобразователя ВЕСПЕР Е2-mini-SP5L показал, что преобразователь потребляет ток в импульсном режиме (в виде треугольного кратковременного импульса переменной амплитуды и постоянной длительности) при фиксированной амплитуде напряжения U * . По этой причине потребляемая преобразователем мощность за период колебания напряжения сети равна 87

СПИ-ПЗ-2006 P = U * × Dt ×

1 ×I 2 max

Поскольку КПД инверторного преобразователя близок к единице, то он не вносит заметных искажений в величину измеряемой мощности. Для практической реализации промышленного блока измерения мощности следует сигнал тока выпрямить с помощью детекторной схемы, а затем сгладить его ФНЧ с частотой среза порядка 5 Гц. В таком случае измерения достаточно проводить по одному каналу с частотой дискретизации порядка 10 Гц. Изложенный принцип предполагается реализовать при управлении станком для сверления глубоких отверстий малого диаметра. Копылов Р.В., Кравец О.Я., Солдатов Е.А. ОСОБЕННОСТИ РЕАЛИЗАЦИИ КОРПОРАТИВНОЙ ИНФОРМАЦИОННОЙ СИСТЕМЫ УЧЕТА СЖИЖЕННОГО ГАЗА [email protected] Для обеспечения в нынешних условиях рыночной экономики и жесткой конкуренции эффективности управления производством, оперативного контроля финансового положения предприятия, необходимо осуществить системно-структурную интеграцию компонент системы обработки информации и управления технологическими стадиями. В настоящее время на Воронежской базе сжиженного газа происходит процесс создания целостно функционирующей автоматизированной системы управления предприятием, а потому решение задач, способствующих повышению оперативности сбора и анализа информационных потоков, представляет реальный интерес. Одним из решений данной проблемы может стать технология OLE Automation – современный механизм интеграции приложений, в том числе в системах промышленной автоматизации, обеспечивающий единый способ организации взаимодействия между различными источниками и приемниками данных. С помощью этого механизма можно подключать различное торговое/весовое/технологическое оборудование, используя готовые OLE-серверы или разрабатывая новые. Реализация программного взаимодействия 1С:Предприятия с драйвером тензометрических весов осуществлена посредством в сервера автоматизации. Для управления программой DevNet.Drv, как драйвером по технологии OLE Automation необходимо зарегистрировать сервер автоматизации DevNet.Drv в реестре операционной системы Windows. Для этого достаточно запустить на исполнение файл DevNet.exe, настроить параметры программы и закрыть ее. Все функции (за исключением TestPort, OpenPort, ClosePort, SetPortDlg, SetParamDlg, SelectDevDlg, GetDevList) имеют обязательный па88

СПИ-ПЗ-2006 раметр DevNum – номер прибора. При успешном выполнении функции возвращают результат True, иначе False. Используемые типы данных перечислены в табл. 1. Таблица 1 Pascal-тип IDL-тип Комментарий Byte unsigned char 1 byte unsigned integer Double Double 8-byte real WordBool VARIANT_BOOL True = -1, False = 0 OleVariant VARIANT Ole Variant WideString BSTR binary string Использование сервера автоматизации DevNet.Drv на языке программирования 1С:Предприятие заключается в следующих действиях. 1. В Глобальный модуль необходимо поместить код создания сервера OLE автоматизации. Для этого в секции объявления глобальных переменных необходимо объявить объект Перем DevNet Экспорт; а в процедуре При Начале Работы Системы создать объект DevNet = Создать Объект (“DevNet.Drv”); 2. Создать новый документ или взять существующий и в его реквизиты шапки добавить параметры “Вес” с типом значения “Число”. 3. Вывести форму этого документа и через меню “Вставить”/”Реквизиты…” разместить на форме окно, куда будет записываться полученный вес. Далее на форме размещается кнопка “Получить вес”, вызывается окно свойств для этой кнопки, и на закладке “Дополнительно” в окне “Формула” указывается функция “Получить Вес()”, которая будет выполняться при нажатии кнопки. 4. В закладке “Модуль” формы определить функцию Получить Вес(): Процедура Получить Вес(DevNum, TypeWeight) Вес = DevNet.GetVariable1C(DevNum, TypeWeight) Конец Процедуры. Список использованных источников 1. Автоматизация проектирования систем управления / Под ред. В.А. Трапезникова. М.: Финансы и статистика, 1981. 2. Андреев А.Ф. Оценка эффективности и планирование проектных решений в нефтегазовой промышленности. – М.: 1997. 3. Давлетьяров Ф.Г., Глухарев К.К., Зоря Е.И., Цагарели Д.В. Сетевой опыт, рынок и информатика нефтепродуктообеспечения// Транспорт и хранение нефтепродуктов. М.: ЦНИИТЭнефтехим, 1993. N1-2. С.1-6. 4. Копылов В.С. Проблемы управления информационными структурами в системе распределения сжиженного газа. – Воронеж: ВГПУ, 1998. 5. Усик В.Г. Совершенствование планирования издержек на транс89

СПИ-ПЗ-2006 портировку и реализацию сжиженных нефтяных газов. – Воронеж: МОУ ВЭПИ, 2002. Лукьянов А.Д. СИСТЕМА АВТОМАТИЧЕСКОГО УПРАВЛЕНИЯ ПРОЦЕССОМ ГЛУБОКОГО СВЕРЛЕНИЯ [email protected] Процесс глубокого сверления спиральными сверлами в металлообработке является одним из самых сложных для автоматизации. Это связано с принципиальной нестационарностью процесса эвакуации стружки из зоны резания и явлениями пакетирования стружки в стружкоотводящих канавках, приводящих к уводу оси отверстия, а также к заклиниванию инструмента и его поломке. Поэтому обработка по жесткому циклу, применяемая в универсальных системах ЧПУ сверлильных станков и обрабатывающих центров, оказывается неэффективной как по критерию производительности, так и по браку. Наилучшие результаты могут быть получены при реализации векторного управления процессов сверления с взаимосвязанным управлением величиной подачи и скоростью вращения инструмента на основе анализа величин крутящего момента и осевого усилия по току соответствующих приводов. При этом для реализации оптимального управления необходимо синтезировать закон управления на основе предложенного формализма построения аттракторов формообразующих движений станочной системы, отвечающих заданному критерию оптимальности. В основе вышеупомянутого формализма лежат динамические модели управляемых процессов и систем. В рамках работ по созданию системы управления сверлением глубоких отверстий был разработан ряд математических моделей, описывающих динамику процесса сверления и функционирования станочного оборудования: - математические модели преобразующих систем универсальных сверлильных станков и специализированных сверлильных головок; - модели проводов станочного оборудования; компьютерные модели-имитаторы систем управления; - динамические модели процессов, происходящих в зоне сверления; - динамические модели процессов движения стружки по стружкоотводящим канавкам. При настройке системы управления происходит за счет выполнения тестовых процедур подстройка заложенных в нее параметров математических моделей под конкретное оборудование, инструмент и материал. В ряде случаев параметры могут загружаться из информационной базы. Разработанная согласно изложенной концепции система управления глубоким сверлением труднообрабатываемых материалов в настоящее 90

СПИ-ПЗ-2006 время проходит лабораторную апробацию и окончательно будет реализована как сопроцессор системы ЧПУ сверлильного станка, выполняющий непосредственно операцию сверления. При этом планируется практически полное исключение брака по поломке инструмента, снижение на 30-50% брака по уводу оси отверстия и повышение производительности операции сверления на 50-100%. Марков А.В. ОПТИМИЗАЦИЯ ПРОЦЕССА СВАРКИ ТЕРМОПЛАСТОВ В ВЫСОКОЧАСТОТНОМ ЭЛЕКТРИЧЕСКОМ ПОЛЕ [email protected] Сварка термопластов в высокочастотном (ВЧ) электрическом поле принципиально позволяет обеспечить быстрый и локальный (в зоне свариваемого шва) нагрев соединяемых поверхностей без проплавления всего объема материала. Прочность соединений, полученных ВЧ–сваркой, как правило, превышает прочность соединений при других методах сварки. Однако, реализовать на практике эти главные преимущества ВЧ–сварки весьма затруднительно, чем и объясняется тот факт, что технология процесса разработана лишь для ограниченного круга термопластов. Действительно, корректное задание теплового режима сварки – напряженности электрического поля и временной продолжительности сварочного цикла – должно учитывать изменение теплофизических и электрофизических свойств материала, а также отвод тепла в электроды рабочего конденсатора, температура которых увеличивается с ростом числа сварочных циклов. В настоящей работе рассматривается расчетный метод определения оптимального (в отношении качества сварного соединения) режима процесса. Будем считать, что сварке в однородном электрическом поле подвергаются два наложенных друг на друга листа материала. Уравнение нестационарной теплопроводности, описывающее одномерное температурное поле в такой системе, имеет вид: ¶T l ¶ 2T p (T ) = + (1) 2 ¶t c p (T )r ¶x c p (T )r ¶T = 0 , t > 0. (2) t =0 x =l ¶x x = 0 Здесь: T (τ, x) – локальная температура материала; Tн – начальная температура материала; Tэ – температура электродов рабочего конденсатора (предполагается, что Tэ меняется от цикла к циклу); τ – время; х – текущая координата (текущая толщина); х = 0 – координата сварного шва; l – полутолщина материала (толщина свариваемой детали); cp, ρ, λ – теплоемкость, плотность и коэффициент теплопроводности материала соответственно; р – удельная мощность внутренних источников тепла: T

= Tн , 0 £ x ≤ l ;

T

= Tэ ,

91

СПИ-ПЗ-2006 p(Т) = 2π fεoε˝(Т)E2 (3) где f – частота ЭМ–поля; ε˝ – фактор диэлектрических потерь материала; Up E= – напряженность электрического поля; Up – напряжение на рабо2l чем конденсаторе. E доп ×l, В 550

500

450

400

350

300

250

200 20

30

40

50

60

70

о

80 Т э , С

Рис. 1. Определение напряженности Едоп по температуре Тэ. Материал – полиамид-610: l = 1 ¸ 3 мм, Тн = 20°С, Тмакс = Ттек = 225°С

Рис. 2. Определение временной продолжительности цикла сварки τсв по температуре Тэ. Материал – полиамид-610: l =1 ¸ 3 мм, Тн=20°С, Тмакс=Ттек=225°С 92

СПИ-ПЗ-2006 Уравнения (1) – (3) решались численно методом конечных разностей при использовании предварительно аппроксимированных зависимостей cp(T) и ε˝(Т). Установлено, что параметры Е и Тэ оказывают существенное влияние не только на продолжительность цикла сварки τсв (время достижения в шве температуры текучести термопласта Ттек), но и на распределение температуры в толще – с ростом Е и Тэ глубина прогрева околошовной зоны увеличивается. Очевидно, однако, что каждому значению температуры электродов должно соответствовать определенное (предельно – допустимое) значение напряженности поля Едоп, при котором прогрев материала до температуры Ттек будет происходить только в области сварного шва. Фиксированному значению Е = Едоп однозначно соответствует и вполне определенное значение второго параметра – τсв. Сущность предлагаемой методики поясним на примере ВЧ-сварки изделий из полиамида-610 – ориентированного термопласта с узким температурным интервалом вязкотекучего состояния, для которого сварка плавлением не должна вызывать дезориентацию и деструкцию, что возможно только при условии быстрого и локального нагрева до Ттек свариваемых поверхностей без проплавления материала по толщине. Опасная в смысле дезориентации материала – температура размягчения полиамида610: 200°С. Потребуем, чтобы режимом нагрева развитие температуры Тр допускалось на расстоянии от сварного шва, не превышающем половины толщины свариваемой детали. На рис. 1 и 2 построены зависимости Едоп×l=F1(Тэ) и τсв/l2=F2(Тэ), полученные численным расчетом по модели (1)–(3) методом последовательных приближений при дополнительном условии, устанавливающем оптимальный тепловой режим сварки: T x = l = Тр =200°С, T x = 0 =Ттек =225°С. 2

Экспериментальная проверка показала, что режимы ВЧ-нагрева, заданные на основе представленных зависимостей, обеспечивают высокое качество сварки деталей из полиамида различной толщины (механическая прочность сварного шва – на уровне целого материала; сварка не сопровождается изменением формы соединяемых деталей). Мурзин В.А. ИНТЕРФЕЙС ПЭВМ ДЛЯ КОНТРОЛЯ И УПРАВЛЕНИЯ ТЕХНОЛОГИЧЕСКИМИ ПРОЦЕССАМИ [email protected] В автоматизированных технологических комплексах часто необходимо решать задачу дискретного управления приводами исполнительных механизмов (стоп, реверс, включение и т.д.) в зависимости от информации датчиков интегрированных в производственный процесс. Особенно акту93

СПИ-ПЗ-2006 ально использование разработанного многоканального интерфейса в автоматизированных станочных комплексах, где контроль износа и предотвращение поломки режущего инструмента являются необходимыми условиями повышения качества изготавливаемых изделий. При износе режущего инструмента возрастают усилие его подачи и момент сопротивления резания, которые регистрируются датчиками. Текущая информация датчиков должна оперативно обрабатываться управляющим устройством, для выдачи, при необходимости, команды остановки процесса обработки детали с целью предотвращения брака, вызванного поломкой или критическим износом режущего инструмента. Оригинальное схемное решение и программное обеспечение многоканального интерфейса значительно сокращают время обработки информации, что позволяет использовать его контроля износа режущих инструментов и управления приводами в автоматизированных многостаночных комплектах. Вычислительные возможности ПЭВМ позволяют использовать оптимальное программное управление в дискретной области основанное, например, согласно принципу максимума Л.С. Понтрягина. Интерфейс состоит из четырех основных БИС: · восьмиканального аналого-цифрового преобразователя АDС 0808; · программируемого параллельного интерфейса PPI 8255A; · компаратора двух чисел 74LS684; · двоичного счетчика. Основные результаты исследования: разработан и создан аппаратнопрограммный продукт – многоканальный интерфейс, позволяющий с помощью ПЭВМ автоматизировать контроль и управление в различных технологических процессах. Следует отметить низкую себестоимость системы и конструктивную надежность, основанную на минимальном количестве электронных компонентов. Полученные результаты могут быть использованы при внедрении систем контроля в различные отрасли народного хозяйства: машиностроение, пищевая промышленность, сельское хозяйство. Охотников Е.С. ПРОЕКТИРОВАНИЕ СПЕЦИАЛИЗИРОВАННОГО ЯЗЫКА ДЛЯ ОПИСАНИЯ АЛГОРИТМОВ ПОДСИСТЕМЫ АВТОМАТИЧЕСКОГО УПРАВЛЕНИЯ ТЕХНОЛОГИЧЕСКИМИ ПРОЦЕССАМИ [email protected] Описан один из возможных подходов к проектированию и разработке математического и программного обеспечения, предназначенного для построения универсальных, легко адаптируемых к потребностям заказчика подсистем автоматического управления технологическими процессами. 94

СПИ-ПЗ-2006 Простейшим и наиболее часто используемым подходом при разработке любой подсистемы управления является непосредственное написание программного кода, в явном виде реализующего все желаемые алгоритмы. Этот способ обладает одним бесспорным преимуществом – скорость создания единичной подсистемы. Но имеется и ряд недостатков. С точки зрения автора, гораздо более универсальным и гибким является следующий подход к разработке подсистем автоматического управления, входящих в состав интегрированной многоуровневой АСУ ТП: · на все экземпляры подсистем управления устанавливается типовое, абсолютно идентичное программное обеспечение; · в состав этого ПО не входит непосредственно сама программная реализация необходимых алгоритмов управления; · алгоритмы управления, разработанные с учетом особенностей конкретных технологических объектов, описываются и хранятся на верхнем уровне системы автоматизации; · в СКУ они загружаются при инициализации контроллера (первичной или после сбоя) или изменении самих алгоритмов. Для воплощения описанного выше подхода автором было предложено осуществить следующие действия: · разработать формальный язык, позволяющий описывать любые необходимые для управления технологическими процессами алгоритмы; · реализовать интерпретатор этого языка и включить его в состав ПО СКУ; · создать инструментарий для описания алгоритмов на предлагаемом языке; · спроектировать хранилище алгоритмов и механизмы их передачи между верхним уровнем АСУ и подсистемами автоматического управления. Формальный язык и его интерпретатор, отвечающие приведенным выше требованиям, были спроектированы, реализованы и интегрированы в состав пакета для построения АСУ ТП. Они заменили собой имевшуюся подсистему автоматического регулирования с жестко заданным в программном коде набором функций и алгоритмов. Включение в действующую многоуровневую систему первых же крупных объектов, построение АСУ ТП местного уровня которых проводилось на основе обновленного программного обеспечения, показало оправданность осуществленной замены. По сравнению с предыдущей версией были зафиксированы следующие положительные изменения: ·ускоренная пуско-наладка с сокращенным этапом тестирования благодаря установке типового программного обеспечения; ·быстрая реализация любых дополнительных алгоритмов управления по желанию заказчика без внесения изменений в уже функционирующее ПО; 95

СПИ-ПЗ-2006 ·возможность удаленного добавления новых и изменения существующих алгоритмов без выезда на объект автоматизации; ·выполнение обновления без прекращения процесса регулирования, а в некоторых случаях – и без остановки самого изменяемого алгоритма. Но одновременно были выявлены и некоторые недоработки предлагавшейся технологии: · из-за сложности написания программ на созданном языке лица, отвечающие за эксплуатацию АСУ, не могли самостоятельно удовлетворять пожелания заказчика; · ограниченность поставляемых с контроллерами средств программирования не позволяла полноценно отлаживать и тестировать алгоритмы. Для устранения первого недостатка автором была создана система быстрой разработки алгоритмов, позволяющая задать перечень состояний, правила перехода между и выполняемых при этом действий. На основании этих данных автоматически генерируется эквивалентный набор инструкций языка. В решении второй проблемы помогла платформонезависимость всего ПО СКУ и подсистемы автоматического управления в том числе. Для всех специфических функций были разработаны работающие на персональных компьютерах аналоги, что позволило создать полноценный эмулятор СКУ. Описанные выше технологии и инструменты были с успехом применены при автоматизации технологических объектов нескольких подразделений двух крупных российских нефтегазодобывающих компаний. Хотелось бы еще раз подчеркнуть, что при проектировании и разработке рассмотренной подсистемы, как и прочего программного обеспечения, не делалось привязки к конкретному предприятию или узкой задаче. Это позволяет говорить о создании набора технологий и инструментов, с помощью которых можно в короткие сроки внедрять аналогичные автоматизированные системы управления технологическими процессами на других предприятиях нефтегазодобывающего комплекса или иной отрасли промышленности. Поляков А.Н., Каменев С.В. АВТОМАТИЗИРОВАННАЯ МЕТОДИКА ПОСТРОЕНИЯ ДИНАМИЧЕСКИХ ХАРАКТЕРИСТИК В РАБОЧЕМ ПРОСТРАНСТВЕ СТАНКА [email protected] При оценке динамического качества металлорежущих станков используют их динамические характеристики. Динамические характеристики станка зависят от пространственного положения подвижных узлов несу96

СПИ-ПЗ-2006 щей системы станка /НСС/ – что особенно актуально при проектировании и эксплуатации современных обрабатывающих центров. При проведении динамического анализа станка с использованием автоматизированных систем инженерного анализа одним из наиболее трудоемких этапов является составление геометрической модели. При расчете динамических характеристик для нового положения подвижных узлов станка требуется перестроении его геометрии. При использовании традиционных методик инженерного анализа такой пересчет динамических характеристик по трудоемкости сопоставим с расчетом новой модели станка. Поэтому на кафедре металлообрабатывающих станков и комплексов Оренбургского государственного университета разрабатывается методика динамического анализа станка, использующая перестроение геометрической модели в автоматическом режиме. Для этого формируется параметрическая модель непосредственно в системе инженерного анализа (в частности, использовался Ansys). Процесс построения модели записывается в файл сценария, который в дальнейшем используется при изменении соответствующих геометрических параметров, отвечающих за пространственное изменение положений подвижных узлов.

В качестве иллюстрации методики на рисунке приведены результаты расчета собственных частот для геометрической модели, представленной стойкой и консолью. В качестве геометрического параметра, порождающего семейство динамических характеристик станка, принят параметр H , характеризующий вертикальное положение консоли. Анализ полученных результатов показал, что при увеличении параметра H нижние частоты имеют характерные закономерности. Аналогичные результаты были получены и для амплитудно-фазово-частнотных характеристик и форм собственных колебаний. 97

СПИ-ПЗ-2006 Данная методика была апробирована и для несущей системы фрезерного станка. Результаты ее применения показали необходимость разработки дополнительного препроцессора к системе инженерного анализа, который бы позволял с наибольшей эффективностью реализовывать данную методику на практике. Поэтому в настоящее время на кафедре выполняются работы по формализации этапов автоматического построения геометрических моделей станков и разработке соответствующего программного обеспечения. Поляков А.Н., Кравцов А.Г. МЕТОД ОЦЕНКИ ТЕПЛОВЫХ ХАРАКТЕРИСТИК МЕТАЛЛОРЕЖУЩИХ СТАНКОВ НА РАЗЛИЧНЫХ ЭТАПАХ ИХ ЖИЗНЕННОГО ЦИКЛА [email protected] Анализ рынка отечественных и зарубежных прецизионных станков показал актуальность тепловых процессов и роли осуществляемых на станке измерений температур и температурных перемещений для высокоточного оборудования. Создание конкурентоспособного металлообрабатывающего оборудования непосредственно связано с внедрением ИПИтехнологий. Как показал проведенный обзор осуществляемых станкофирмами направлений создания термостабильных станков одной из важнейших задач является достоверность прогнозирования тепловых характеристик станков. Это позволило сформулировать цель настоящей работы как повышение достоверности оценки тепловых характеристик станков, сокращение сроков и трудоемкости натурных испытаний. Учитывая накопленный авторами опыт применения модального подхода в тепловом моделировании станков, в качестве основного подхода для построения тепловых характеристик был выбран модальный. В Оренбургском государственном университете на кафедре металлообрабатывающих станков был разработан метод оценки тепловых характеристик станков. Данный метод основан на закономерностях, выявленных из натурных и вычислительных экспериментов, и определяющих точность прогнозирования тепловых характеристик. Метод предполагает последовательное исполнение четырех оригинальных алгоритмов, осуществляющих подстройку главного модального параметра – тепловой постоянной времени первой температурной моды. При этом требование погрешности в определении оценок для тепловой постоянной времени в пределах ± 1% позволяет гарантировать точность прогнозирования температуры и температурных перемещений до ± 5% в режиме температурной стабилизации станка.

98

СПИ-ПЗ-2006 Из вычислительных экспериментов в качестве оценки длительности натурных тепловых испытаний станка было установлено значений, равное удвоенному значению первой тепловой постоянной времени первой моды. При этом было установлено, что принимаемой погрешности прогнозирования уровня установившейся температуры по отношению к избыточной температуры до ± 5%, для станков средних размеров (до 10 т), соответствует погрешность определения тепловой постоянной времени первой моды в пределах 10%. При прогнозировании температурных перемещений величина погрешности для режима температурной стабилизации не превышает ± 5% от экспериментальной. Метод оценки тепловых характеристик станков и выявленный критерий длительности тепловых испытаний станка позволил разработать методику сокращенных во времени тепловых испытаний станков. Созданное программное обеспечение написано на языке системы MATLAB 6.1 и включает: модули интерполяции и экстраполяции температур и температурных перемещений; модуль автоматизированной оценки длительности натурного эксперимента и модуль автоматизированной оценки установившейся температуры в характерных точках станка. Теличко Л.Я., Тарасов А.С. МАТЕМАТИЧЕСКАЯ МОДЕЛЬ МЕХАНИЧЕСКОЙ ЧАСТИ ЭЛЕКТРОПРИВОДА ЛЕНТОЧНОГО КОНВЕЙЕРА [email protected] Особенности электромеханической системы во многом определяются свойствами механической части. Динамические процессы в ленточных конвейерах (пуск и торможение) характеризуются появлением динамических натяжений, которые, алгебраически суммируясь со статическими, изменяют результирующие натяжения в конвейерной ленте и усилия в элементах конвейера. При пуске изменения могут привести к неустойчивой работе приводного барабана, например частичной или полной пробуксовке. Пробуксовка недопустима по многим причинам: происходят интенсивное изнашивание футеровки барабана и нижней обкладки ленты, нагрев барабана, резкое снижение коэффициента сцепления, при котором затрудняется пуск конвейера и его нормальная дальнейшая работа. Так, через 40 с после начала пробуксовки коэффициент сцепления уменьшается в 2 раза, а после 120 с в 4 раза и в дальнейшем практически не возрастает [1]. Механическая часть конвейеров представляет собой достаточно сложную систему с распределенными по длине конвейера массой и упругостью тягового органа. Задача математического описания механического элемента с распределенными параметрами привода конвейера сводится к отысканию передаточной функции одномерного продольно-упругого замкнутого в кольцо элемента, нагруженного массами, сосредоточенными 99

СПИ-ПЗ-2006 в отдельных его точках. Передаточная функция такого элемента может быть определена методом функциональных преобразований [2]. На рис. 1 приведена модель электромеханической системы конвейера. Она содержит упругий элемент с длиной 2L с равномерно распределенными массой и жесткостью, в точке х2 которого сосредоточен груз m

массой гр , а также холостой (натяжной) шкив радиуса R1 , RБ , массой которого можно пренебречь (учитываются при приведении к общему моменJ пр

).

Ось загрузки

ту инерции

1 m

Ð10 ° 30 Sn R2

mгр x2

mk R1

Rб

i

Б1, Б2

x1, m1 Sнб 2

r ( x) =

S сб1 Sсб 2

R2 пр,б

¶2u ( x ,t ) ¶2u ( x ,t ) ü = F ( x ,t ); ï E 2 2 ¶t ¶x

¶u ( x ,t ) =u ( x ,t ); ¶t =0; u ( x ,t ) l =0 ¶u ( x ,t ) =0; ¶t l =0 ; =u x ,t u ( x ,t ) x =0 ( ) x =1 ¶u ( x ,t ) ¶u x ,t = ( ) ; ¶t ¶t t =0 t =1 r ( x ) = r1 + m1d x - x1 ,

L1

(

)

ï ï ï ï ïï ý1 ï ï ï ï ï ï ïþ

Рис.1. Электромеханическая модель конвейера Система дифференциально-алгебраических уравнений, описывающих движение транспортируемого груза имеет вид (1): где F (x, t ) - усилие в элементе с распределенными параметрами; v(x,t) и u(x,t) - скорость и сме-

x; r

l - линейная плотность этого элемента, Е -модуль упщение в сечении ругости материала элемента, r (x ) - плотность материала элемента в точке х; E=const - модуль упругости материала элемента, L — длина кольцевого элемента. Применяя метод функциональных преобразований получим переда-

точную функцию W рп от усилия, приложенного к массе двигателя m1 (суммарное воздействие от двух двигателей), находящейся в точке x1 = 0 , к скорости точки с координатой х2, причем масса m1 сосредоточена на элементе с распределенными параметрами с массой mk и передаточную функцию W рпд

от усилия на ведущем шкиве к его скорости:

100

СПИ-ПЗ-2006 W рп =

()

ch p ch (l p ) ; W рпд = 2a sh p + pm ch p ; 2a (sh p + pm1ch p ) 1

(

)

Из теории о многоприводных барабанах [1] для наклонных ленточных конвейеров следует, что натяжение, развиваемое в т. 1 на неприводном барабане, приближенно соответствует точке x1 приводного барабана, поэтому можно сказать, что в расчетных схемах следует учитывать момент инерции неприводного барабана, а радиус для последующих расчетов следует взять R1. При движении конвейера приводной двигатель должен преодолевать статическую нагрузку FCT, обусловленную силами трения во всех движущихся элементах. На основании полученных выражений составим структурную схему электромеханической системы конвейера, где

W рпд

- передаточная функция

W рп

от усилия на ведущем шкиве к его скорости; - передаточная функция от усилия, приложенного к массе двигателя m1 , кд - механическая постоян-

ная двигателя; w д ( p ) - угловая скорость двигателя (рис. 2). Отличие полученной структурной схемы от сосредоточенного аналога состоит, прежде всего, в том, что система разомкнута по выходному сигналу. Обратные связи, традиционно снимаемые с двигателя, из-за наличия распределенной упругости механизма не несут информации о действительном изменении выходной координаты, отличающемся от движения вала двигателя. Кроме, того, распределенный характер нагрузки, оказывая влияние на движение двигателей, влияет тем самым и на контуры обратных связей, что выражается в наличии в них передаточной функции W рпд . i i Необходимость в коэффициентах 2pR1 и 2pr1 R1

вызвана тем, что передаточные функции элемента с рас1 i W ( p) к 2p R r F пределенными параметрами поМ n п1 -М лучены для входных усилий, отнесенных к линейной плотности, 2p R r W ( p) i и линейных выходных скоростей. n Путем предельного перехоi Fст 2p R да можно определить систему с сосредоточенными параметрами, w соответствующую структурной Рис. 2. Структурная схема механичесхеме системы с данным механиской части электропривода с распреческим элементом с распределенделенными параметрами ными параметрами [3]. Передаточная функция распределенной части системы имеет вид р п1

д

1

Д

Д

С

1

рпд

Д

1

Д

101

СПИ-ПЗ-2006 W распр =

( )

i ch pl × 2pR1 r l 2a sh p + pm1ch p .

(

)

Обозначим передаточную функцию предельной системы с сосредоточенными параметрами, соответствующей выражению для через Wсп Тогда Wсп =

Wсп = lim W расп

i 1 × 2pR1 r l p(1 + 1m1 ) .

Учитывая, что дим к соотношению

d ®¥

,

. Совершив предельный переход, получим

(1 + 1m1 )r1 = mk + m1 ; J нпр.б + (mk + m1 ) (2pR2 1 ) i

Wсп =

W распр

2pR1 1 × , i J пр p

2

= J пр ,

перехо-

2pR1 , где i — передаточная функция

J

механической передачи; пр - суммарный приведенный момент инерции механизма и двигателя; i – передаточное число передачи. Передаточная функция Wсп полностью согласуется с общими представлениями о системе электропривода конвейера с жесткой кинематической связью [4]. Список использованных источников 1. Шахмейстер Л.Г., Дмитриев В. Г. Теория и расчет ленточных конвейеров. - М.: Металлургия, 1987. -394c. 2. Рассудов Л.Н. Электроприводы с распределенными параметрами механических систем. Л.: Энергоатомиздат, 1987 - 144 с. 3. Сборник статей научно–технической конференции кафедры электропривода ЛГТУ. Липецк, ЛГТУ, 2004. С. 23 -26 4. Ключев В. И.. Ограничение динамических нагрузок электропривода. - М.:Энергия, 1971.-321c. Тютин М.В., Черных В.Я. АРХИТЕКТУРА СИСТЕМЫ УПРАВЛЕНИЕ ВЯЗКИМ ТЕХНОЛОГИЧЕСКИМ ПРОЦЕССОМ [email protected] Задача управления пробных замесов теста на экспериментальной установке заключается в достижении максимальной вязкости теста, на которую влияет множество различных факторов: · влажность муки/теста – до определенного момента увеличение влажности увеличивает вязкость; · скорость вращения месильных органов – если слишком медленная скорость, то тесто получается неоднородным, если слишком высокая, то в тесте разрываются связи между ингредиентами и вязкость падает;

102

СПИ-ПЗ-2006 · температура рубашки и теста в целом – если низкая температура, то связи не образуются, если слишком высокая, то разрушаются белковые соединения. Система управления вязкими технологическими процессами предназначена для реализации функций оперативного контроля, учета, анализа и управления технологическими процессами экспериментальной установки замеса теста. Основные функции, реализуемые системой: · Первичный сбор и контроль технологических параметров. · Отображение на экране рабочей станции информации о ходе технологического процесса и значениях параметров. · Предоставление информации по каждому контуру регулирования. · Автоматический расчет технологических параметров. · Моделирование процесса работы установки. · Дистанционное управление исполнительными механизмами. · Вывод информации о параметрах в виде графиков с возможностью печати. · Регистрация и оповещение об отклонениях технологических параметров. · Архивация аналоговых и дискретных технологических параметров, заданий и величин управляющих воздействий. · Изменение настроек контуров регулирования. Система состоит из двух частей: аппаратная часть с использованием микроконтроллера и программное обеспечение на персональном компьютере. Микроконтроллер предназначен для связи с датчиками, исполнительными механизмами и выполнения низкоуровневых программ управления. Программное обеспечение на ПК позволяет связываться с множеством контроллеров для сбора статистических данных, их обработки, и выработки управляющих сценариев. Тютин М.В., Барабанов А.В. ПРОГРАММНАЯ МОДЕЛЬ СИСТЕМЫ УПРАВЛЕНИЯ ВЯЗКИМ ТЕХНОЛОГИЧЕСКИМ ПРОЦЕССОМ [email protected] Программная модель системы управления вязким технологическим процессом имеет многоуровневую структуру. Микроконтроллер имеет три базовые программы для управления технологическим процессом: · «Односкоростной замес» – программа поддерживает заданную скорость замеса и анализирует усилие на валу двигателя. При достижении максимума останавливает процесс. · «Многоскоростной замес» – программа начинает замес на заданной скорости и при достижении пика усилия на валу двигателя переключа103

СПИ-ПЗ-2006 ет скорость двигателя на более высокую. Если вязкость теста не увеличивается, останавливает процесс. · «Прямое управление» – программа поддерживает только заданную скорость вращения вала двигателя. Остальные команды идут напрямую с ПК. На втором уровне драйвер UART предоставляет стандартные COM/DCOM интерфейсы для доступа к функциям устройства, синхронизирует запросы клиентов к устройству, и работает с устройством через последовательный порт по специальному протоколу. На третьем уровне находятся программа конфигурации устройства, которая позволяет настроить некоторые специфичные параметры (цифровые температурные датчики, входные/выходные каналы и т.д.) и OPC сервер. OPC сервер является стандартом (версии 2.0a) в области промышленной автоматизации для передачи данных между устройством и клиентами (обычно SCADA пакеты). Далее идет уровень сбора данных и визуализации. На этом уровне находится SCADA-пакет «М-Немо», который позволяет архивировать данные в общую базу данных, которые в свою очередь можно использовать для анализа технологического процесса. Кроме того, этот пакет позволяет графически отобразить состояние технологического процесса на мнемосхемах. Так же с помощью этих мнемосхем можно управлять процессом. На предпоследнем уровне располагается программа для анализа полученных SCADA-пакетом данных. На основе этих данных строится математическая модель технологического процесса. И, наконец, последний уровень – это программа для расчета технологических параметров. В качестве исходных берутся данные с математической модели предыдущего уровня и в интерактивном режиме рассчитываются параметры технологического процесса, которые затем можно использовать для загрузки в микроконтроллер для получения оптимальных характеристик теста. Федорова Е.В. ПРИМЕНЕНИЕ ПАКЕТА LABVIEW ПРИ СОЗДАНИИ ВИРТУАЛЬНОГО УНИВЕРСАЛЬНОГО СЕРВИСНОГО ОСЦИЛЛОГРАФА [email protected] В настоящее время решение различных задач сводится к созданию и использованию всевозможных устройств: будь то устройства, подключаемые или встраиваемые в персональный компьютер, или приборы автоматизированного управления или измерительные приборы, системы сбора 104

СПИ-ПЗ-2006 данных и т. д. Все это многообразие различного оборудования требует тщательной разработки. В пакете LabVIEW реализована концепция графического программирования, языка функциональных блок-диаграмм. LabVIEW позволяет графически объединять программные модули в виртуальные инструменты (Virtual Instruments — VI). В среде LabVIEW могут быть созданы виртуальные приборы, моделирующие как отдельные функции измерительного или управляющего комплекса, так и весь комплекс в целом; возможно полное моделирование эксперимента. В последнем случае нет необходимости подключать внешние и согласующие устройства, так как пользователь работает с виртуальными устройствами. Дороговизна приборов не позволяют приобретать их в достаточном объеме ВУЗам. Такие приборы как осциллограф дороги для приобретения и выходят из строя при выполнении лабораторных работ. Избежать эти проблемы можно, создав виртуальный осциллограф. Разработанный универсальный сервисный осциллограф предназначен для исследования импульсных сигналов в амплитудном диапазоне от 10 мВ до 300В, временном от 0.1 мкс до 0.5 с, а также синусоидальных сигналов амплитудой от 5 мВ до 150 В частотой до 10 МГц. Он применяется для научных исследований или лабораторных работ по таким дисциплинам, как «Синтез законов управления в технических системах», «Автоматизированное управление в технологических и технических системах» и т.д. Создание виртуального осциллографа сводится к созданию блоксхемы в окне схемы LabVIEW. Виртуальные инструменты соединяются между собой с помощью проводников для обеспечения передачи данных от одного блока к другому. В данном случае в роли виртуальных инструментов выступают функциональные составные части осциллографа. Одновременно в окне лицевой панели создается интерфейс виртуального прибора, с которым будет работать пользователь. Виртуальный осциллограф позволяет использовать элементы лицевой панели для управления системой даже во время выполнения программы, меняя положение переключателей и регуляторов, поворачивая ручки управления и вводя значения с клавиатуры. С помощью программы Application Builder виртуальный прибор преобразуется в обычную исполняемую ехе-программу, что не требует установки LabVIEW.

105

СПИ-ПЗ-2006

4. Информационные технологии в радиоэлектронике, электротехнике и промышленности Alrawashdeh A.O. SIMULATION OF THE PTCM-DECODER FOR THE DVB-DSNG SYSTEM [email protected] The system model of Digital Video Broadcasting (DVB) for Digital Satellite News Gathering (DSNG) has implemented according to EN 301 210 standard. The DVB-DSNG system model is intended for the following: 1) Investigation of relationship between BER and parameters of PTCMdecoder (PTCM-decoder is main module of a DVB-DSNG demodulator). 2) Measurement of times of Viterbi and packet sync acquisition. 3) Determination of thresholds for solving phase ambiguity and Viterbi decoder synchronization. 4) Generation of test data files. A simulation procedure of the system model consists of the following steps: Step1: Generating of random data and synchronization bytes (SB). Step2: Encoding of a data stream with Reed-Solomon code. Step3: Interleaving of encoded data. Step4: Pragmatic trellis encoding of a data stream. Step5: Bit mapping to constellations. Step6: Phase shifting. Step7: Adding white Gaussian noise to In-phase (I) and Quadrature phase (Q) components of the modulated signal. Step8: Constellation de-mapping to bits. Step9: Pragmatic trellis decoding of a bit stream. Step10: De-interleaving of data stream. Step11: Reed-Solomon decoding of a data stream. Step12: Error statistic calculating. The DVB-DSNG system model uses (204,188) Reed-Solomon code such as code used in DVB-S system model. The new algorithm for decoding ReedSolomon codes beyond half the minimum distance has implemented in the new system model too. Convolutional Forney interleaving with depth I=12 is used in the DVBDSNG system model. Convolutional coding with code rates of ½, 2/3, ¾, 5/6 and 7/8 is used for QPSK modes. This coding bases on a rate ½ convolutional code with constraint length K=7. For 8PSK and 16QAM modes pragmatic trellis coding is used. Modulation / inner coding modes are listed in table 1. 106

СПИ-ПЗ-2006 Channel model is phase shift and additive white Gaussian noise (AWGN) for I and Q (step6 and step7). Table 1 Modulation Eb/No BER QPSK-1/2 3.7 2.0·10-4 QPSK-2/3 4.2 1.9·10-4 QPSK-3/4 4.7 1.5·10-4 QPSK-5/6 5.2 1.8·10-4 QPSK-7/8 5.6 1.9·10-4 8PSK-2/3 5.9 1.0·10-4 8PSK-5/6 7.5 2.0·10-4 8PSK-8/9 7.9 1.9·10-4 16QAM-3/4 7.5 1.7·10-4 16QAM-7/8 8.6 1.7·10-4 QPSK 1/2 QPSK 2/3 QPSK 3/4 QPSK 5/6 QPSK 7/8 8PSK 2/3 8PSK 5/6 8PSK 8/9 16QAM 3/4 16QAM 7/8

Eb/No BER Eb/No BER Eb/No BER Eb/No BER Eb/No BER Eb/No BER Eb/No BER Eb/No BER Eb/No BER Eb/No BER

2.5 5.7·10-3 3.0 6.1·10-3 3.5 5.4·10-3 4.0 7.2·10-3 4.5 6.7·10-3 4.5 6.3·10-3 6.0 6.1·10-3 7.0 3.9·10-3 6.0 5.5·10-3 7.0 2.3·10-2

3.0 1.5·10-3 3.5 1.4·10-3 4.0 1.3·10-3 4.5 1.7·10-3 50 1.5·10-3 5.0 1.6·10-3 6.5 1.6·10-3 7.5 7.1·10-4 6.5 1.5·10-3 7.5 6.2·10-3

3.5 3.7·10-4 4.0 3.3·10-4 4.5 3.0·10-4 5.0 5.0·10-4 5.5 2.8·10-4 5.5 3.4·10-4 7.0 5.2·10-4 8.0 1.5·10-4 7.0 4.7·10-4 8.0 1.3·10-3

4.0 8.5·10-5 4.5 6.8·10-5 5.0 5.5·10-5 5.5 8.2·10-5 6.0 4.4·10-5 6.0 8.2·10-5 7.5 2.1·10-4 8.5 2.6·10-5 7.5 1.8·10-4 8.5 2.4·10-4

4.5 1.6·10-5 5.0 1.2·10-6 5.5 1.1·10-5 6.0 9.2·10-6 6.5 5.0·10-6 6.5 1.8·10-5 8.0 8.4·10-5 9.0 5.8·10-6 8.0 6.2·10-5 9.0 4.2·10-5

Table 2 5.0 2.0·10-6 5.5 2.0·10-6 6.0 2.0·10-6 6.5 3.3·10-6 7.0 3.7·10-7 7.0 5.4·10-6 8.5 3.2·10-5 9.5 1.6·10-6 8.5 2.3·10-5 9.5 9.8·10-6

Simulation results of PTCM-decoder for DVB-DSNG are given in tables 1-2. In the tables Eb/No denotes ratio between the energy per useful bit and single sided noise power spectral density, BER denotes bit error ratio in output data stream of the PTCM-decoder. BER is equal to or less 2.0·10-4 in table 1 according to EN 301 210. 107

СПИ-ПЗ-2006

Egorov S.I., Alrawashdeh А.О. PTCM-DECODER OF THE DVB-DSNG DEMODULATOR [email protected] [email protected] According to ITU-R Recommendation, SNG is defined as “Temporary and occasional transmission with short notice of television or sound for broadcasting purposes, using highly portable or transportable uplink earth station.” Digital Video Broadcasting (DVB) for Digital Satellite News Gathering (DSNG) [1] provides for transmission all formats specified by EN 300 421, based on Quaternary Phase Shift Keying (QPSK) modulation. In order to fulfil specific application requirements, other optional transmission modes are added, using Eight Phase Shift Keying (8PSK) modulation and Sixteen Quadrature Amplitude Modulation (16QAM). These optional modes can be very efficient in certain contribution applications by satellite due to Pragmatic Trellis Coding Modulation (PTCM). PTCM-decoder is main module of a DVB-DSNG demodulator, which supplies with Pragmatic Trellis Coding demodulation. PTCM –decoder provides the following modulation / inner coding modes: QPSK – 1/2, 2/3, 3/4, 5/6, 7/8; 8PSK – 2/3, 5/6, 8/9; 16QAM – 3/4, 7/8. The PTCM-decoder accepts I-, Q-data and soft decision data from the demapper. The PTCM-decoder depunctures soft decisions of data encoded by inner (convolutional) code. Then the PTCM-decoder reconstructs encoded and uncoded data and forms byte stream for the interleaver. The PTCM-decoder consists of the following blocks: 1) depuncture, 2) vit_pmetric, 3) vit_trace_back, 4) 4 RAM 128x64, 5) vit_sync, 6) DVB_sync, 7) delay RAM, 8) CCDA. The depuncture block performs the reverse operation of the puncturing to the convolutional code. It inserts empty (erasure) bits into the received bit stream at the correct locations so the Viterbi decoder only has to be designed for one code rate (rate ½). Since this block does not know where the puncturing sequence begins on the input bit stream, the block must be able to shift the depuncturing start by one bit, sometimes called slipping a bit. This allows a vit_sync unit the ability to search for the correct code phase to acquire lock. The units 2-4 are a Viterbi decoder. This decoder attempts to reconstruct and correct the received encoded bit stream by selecting the most likely stream of bits which were sent. This is accomplished by using the received encoded bit stream to trace through all paths that the encoder may have taken. The soft decision input provides the probabilities used to determine the most likely path. The vit_pmetric block maintains and updates the metric for the 64 states in the trellis and passes the survivor path information to the trace back block. First, the branch metrics for the two input bits are calculated. The branch metrics are the differences between the received soft decision values and the soft values 108

СПИ-ПЗ-2006 of 0 and 1. This is the Euclidean distance from the soft decision input and the soft values of 0 and 1. If a bit is punctured, it’s differences are not used in the calculations. Next, the branch metrics are added to the current path metrics, compared, and the lower metrics are accepted as the new path metrics. Which branch metrics are added is based on the trellis state and the two convolutional functions used in the encoder. The lower metric into each state is keep because the metric represents the distance from the received path and the perfect path through the same states. Thus, a smaller distance implies a fewer number of bit errors, and is more likely to have occurred. A one bit output for each state is sent to a RAM128x64 block to tell which of the two branches was selected. This bit is actually the lowest bit of the state whose path was selected. This allows the vit_trace_back block to trace backwards through the trellis by shifting the state left and getting the lowest bit from the recorded outputs. Four single ported RAMs (RAM128x64) are responsible for storing the survivor state information. The RAMs need to be 64 bits wide to accept the 64 bits from the path metric calculations. Each RAM will be 128 deep to allow a trace back depth of at least 128. The vit_trace_back block is responsible for performing trace backs and outputting the bits in the correct order. The vit_sync block provides automatic phase acquisition. This is done by calculating an error metric and using an error threshold. If the bit error count is greater than the threshold over the configured window of bits, another phase is tried. All phases are tried until one produces less bit errors than the threshold. A DVB data stream is a continuous MPEG-stream composed of MPEG packets. Each packet is 204 bytes, with the first byte being a known value for synchronization. The packet sync byte is 47 (hex), but every 8th packet has an inverted sync byte of B8 (hex). The inverted sync byte is called the frame sync byte. When the demodulator first starts receiving data, the bits could be from any position in the DVB packet. Since the deinterleaver and Reed-Solomon decoder work on packets, they need to know when a packet begins. The DVB_sync block syncs to the bit stream by searching for the sync bytes only in encoded data. If a sync byte is seen with a known period, the signal is considered locked and synchronized. This period depends on a modulation / inner coding mode. If the block fails to consistently find sync bytes, the bit stream is searched until another sync byte is found. The delay RAM block is used to compensate the Viterbi decoder latency. The CCDA (Coding, Comparing, Decision, Assembling) block performs re-encoding of decoded data, comparing of re-encoded data with received encoded bits, uncoded bit decision generating and assembling of decoded bits and estimated uncoded bits. The PTCM-decoder allows simple hardware implementation. VHDL codes of the PTCM-decoder have written and checked with Xilinx ICE5.2i 109

СПИ-ПЗ-2006

References 1. EN 301 210: “Digital Video Broadcasting (DVB), Framing structure, channel coding and modulation for Digital Satellite News Gathering (SNG) and other contribution applications by satellite”.

Алайцуев В.И., Давидович М.Н., Харченко В.В. ПРОГРАММНОЕ ОБЕСПЕЧЕНИЕ ДЛЯ РАСЧЕТА ТЕХНОЛОГИЧЕСКОГО ОБОРУДОВАНИЯ ГАЗОРАСПРЕДЕЛИТЕЛЬНЫХ СТАНЦИЙ [email protected] Газораспределительная станция (ГРС) является конечным звеном системы магистральных газопроводов, которое предназначено для подготовки газа перед подачей его потребителю с целью обеспечения заданных параметров по давлению газа, его температуры, одоризации и расхода газа. Представленное программное обеспечение предназначено для усовершенствования и ускорения процесса проектирования ГРС. При этом проектировщик имеет возможность быстро подобрать нужное оборудование, проанализировать его работу в различных рабочих условиях и оценить степень загрузки оборудования. Кроме этого, возможно оперативное изменение базы данных и дополнение ее новым, более совершенным оборудованием. Исходные данные, используемые при работе программы, следующие: § данные по выходному газопроводу: расчетное давление, минимальная и максимальная производительность, минимальное и максимальное давление, минимальная и максимальная температура; § данные по выходам: входное давление, минимальная и максимальная производительность; § данные по составу газа: компоненты газа, плотность компонент и их процентное содержание. В результате работы программы решаются следующие задачи: § расчет входного трубопровода ГРС; § расчет и подбор аппарата подготовки командного газа, подаваемого на исполнительные механизмы различной регулирующей и запорной арматуры; § расчет, подбор и определение степени загрузки и количества аппаратов очистки и осушки газа; § расчет, подбор и определение степени загрузки и количества аппаратов подогрева технологического газа; 110

СПИ-ПЗ-2006 § расчет количества регуляторов давления, степени их загрузки, а также определение их типа при различных режимах работы ГРС; § расчет диаметров редуцирующих ниток для каждого подобранного регулятора, как до него, так и после; § расчет линии постоянного расхода, с определением диаметров трубопроводов до дросселя и после него; § расчет количества емкостей для хранения одоранта, с учетом выходных параметров ГРС. Возможности программы таковы, что позволяют сделать выбор оборудования из всего его многообразия, выпускаемого российской промышленностью в настоящее время и дополнять базу данных в случае появления на рынке нового оборудования. Барабанов В.Ф., Нужный А.М. ДЕКОМПОЗИЦИЯ ЗАДАЧИ ОПТИМИЗАЦИИ РАСКРОЯ [email protected] Задача оптимизации раскроя представляет собой одну из задач диспетчеризации, наиболее часто решаемых в условиях реального производства. Она заключается в оптимизации размещения плоских геометрических объектов, соответствующих исходным заготовкам на листах сырьевого материала. Критерием оптимальности для подобных задач может служить максимизация коэффициента использования материала. Пусть E = {ei ; i = 1, N } - множество геометрических моделей объектов размещения, D = {d j ; j = 1, M } - совокупный набор исходных областей размещения в виде прямоугольных листов. Требуется осуществить разбиение множества E на подмножества E1,…EM, такие, что: E i U E j = E, i ¹ j; i, j = 1, M ; E i I E j = Ш, i ¹ j; i, j = 1, M ; E i Ì di, i = 1, M . При этом внутри каждого подмножества должно выполняться требование непересечения объектов: e i I e j = Ш, i ¹ j; i, j = 1, N M С учетом введенных обозначений, задачу раскроя с оптимизацией по критерию максимального использования материала можно описать следующим образом: необходимо найти такой вариант q 0 разбиения множества E на подмножества, при котором: æM S (E ) ö F(q 0 ) = max(F(q t ) ) = maxçç å полезн i ÷÷ , q ÎQ è i =1 S(d i ) ø где F – критерий качества решения; Q={qt} – множество возможных вариантов решений, S( )- функция определения площади объекта или области t

111

СПИ-ПЗ-2006 размещения, Sполезн( ) - функция определения полезной площади выбранного подмножества. В основу решения данной задачи может быть положен принцип ее декомпозиции на ряд взаимодействующих задач: - разбиение множества геометрических объектов, соответствующих исходным заготовкам, на подмножества, соответствующие несвязным областям размещения; - генерация вариантов конфигураций из групп объектов; - локальные задачи плотного размещения объектов; - последовательный анализ и отбор вариантов. Поиск оптимального решения этой задачи требует использования сложных и долго работающих алгоритмов, что в ходе производственного процесса не всегда допустимо. Поэтому при решении подобных задач могут эффективно использоваться генетические алгоритмы, главной особенностью которых является параллельность процедуры поиска экстремума, основанная на использовании в поисковом процессе сразу нескольких закодированных точек (кандидатов на решения), образующих развивающуюся по определенным законам популяцию. Верещетин П.П., Капустянский С.В. ЭКСПЕРИМЕНТАЛЬНО–УЧЕБНЫЙ СТЕНД ДЛЯ ИНТЕЛЛЕКТУАЛЬНОГО УПРАВЛЕНИЯ ЭЛЕКТРОПРИВОДОМ [email protected] В настоящее время возросла роль интеллектуальных систем управления. Их стали широко применять во всех отраслях промышленности и народного хозяйства. Для создания подобных систем необходимы хорошо подготовленные специалисты. Но обучение таких специалистов сопровождается определенными трудностями, в частности недостатком практики и высокой стоимостью необходимого учебного оборудования. Для облегчения процесса обучения коллективом авторов на кафедре «Автоматизации производственных процессов» ДГТУ был создан учебный стенд для изучения и управления динамическими процессами в электроприводе. В качестве нелинейной динамической системы был взят асинхронный двигатель 4АМА71А6У3 и инверторный преобразователь Веспер Е2-mini-SP5L. Кроме того, было спроектировано устройство для создания и поддержания внешнего момента сопротивления на валу электродвигателя. Для обеспечения съема информации с двигателя были использованы датчики тока (ДТХ-200) и скорости (оригинальной конструкции), а также индустриальный микроконтроллер S7-214 семейства Simatic-S7 c модулями расширения. Данный микроконтроллер был выбран из-за надёжности и удобства программирования, распространённости техники Siemens на 112

СПИ-ПЗ-2006 предприятиях Ростова-на-Дону, а также из методических соображений. Указанный микроконтроллер был любезно предоставлен кафедре фирмой Siemens в рамках программы подготовки специалистов. Для визуализации результатов измерений был использован компьютер с установленным на нём пакетом математического моделирования MatLab. Пакет Matlab является удобным и общепризнанным средством для решения задач управления и обработки данных. Разработанная программа позволяет обеспечивать двунаправленный обмен информацией между контроллером и компьютером, а также производить анализ данных, визуализацию и формирование управляющих воздействий. Компьютер соединяется с микроконтроллером посредством PC/PPI кабеля через последовательный коммуникационный порт. Программирование микроконтроллера осуществлялось с помощью программы V4.0 STEP 7 MicroWIN. Разработанный учебный стенд позволяет решать широкий спектр учебных задач в рамках учебных курсов: “Автоматизированный электропривод”, “Локальные системы управления”, “Микропроцессорные системы управления”, “Идентификация и диагностика технических систем”, “Моделирование систем”. Винокуров С.А. МЕТОДИКА СИНТЕЗА ЭЛЕКТРОМЕХАНИЧЕСКИХ СИСТЕМ С БЕСКОНТАКТНЫМ ДВИГАТЕЛЕМ ПОСТОЯННОГО ТОКА [email protected] В настоящее время внимание исследователей все больше привлекают электромеханические системы (ЭМС) с исполнительными элементами на базе бесконтактных двигателей постоянного тока (БДПТ), а также прикладные вопросы их анализа и синтеза. Следует заметить, что процесс функционального проектирования ЭМС с БДПТ характеризуется рядом специфических трудностей, обусловленных сложностью конструктивного исполнения бесконтактных двигателей. Кроме того, основное преимущество БДПТ – многообразие возможностей формирования управляющих функций и достаточно широкие регулировочные способности, накладывает на процесс синтеза дополнительные сложности. Данное обстоятельство обусловлено не столько вычислительной сложностью организации процедур анализа и синтеза, сколько трудностями их формализации, обеспечением точного и адекватного математического описания процессов управления. Обобщенно, методика синтеза ЭМС с БДПТ основывается на следующем подходе. Математическая модель может быть представлена в виде системы нелинейных дифференциальных уравнений в нормальной форме: 113

СПИ-ПЗ-2006 x& i = Fi ( x i , u i ) , где хi – вектор фазовых координат, ui – вектор внешних воздействий, Fi – нелинейная векторная функция, определяющая свойства системы без учета действующих ограничений фазовых координат, i – индекс элемента. При использовании данной модели в системах автоматизированного проектирования необходимо учитывать, что размерности векторов фазовых ограничений и внешних воздействий определяются количеством компонентов векторов хi и ui, необходимых для точного и адекватного описания каждого из элементов системы. Необходимо отметить, что при практической реализации на этапе функционального проектирования в наибольшей степени проявляются сложности синтеза ЭМС с БДПТ, обусловленные творческой компонентой принятия конкретных проектных и схемотехнических решений, выбором типа и модификаций исполнительных двигателей, усилительного оборудования. При этом оценка динамических свойств синтезируемого оборудования должна производиться наиболее тщательно, с минимальной погрешностью и в режиме, близком к режиму реального времени. Результаты анализа динамических свойств должны в функции коррекции позволять изменять выбор исполнительных двигателей и способов формирования управляющих функций, что требует от проектировщика не только досконального знания свойств объекта исследования, но и современных методов и подходов формирования управляющих функций. Горохов М.М., Становских А.А. СИСТЕМА ПОДДЕРЖКИ ПРИНЯТИЯ РЕШЕНИЯ ПРИ УПРАВЛЕНИИ ЖИЛИЩНО-КОММУНАЛЬНЫМ ХОЗЯЙСТВОМ [email protected] На сегодняшний день наибольшая часть жилого фонда г. Ижевска имеет сверхнормативный срок службы, большую изношенность систем инженерного оборудования и зданий в целом. Ошибки при управлении таким фондом могут привести к неоптимальному использованию денежных средств направленных на его содержание, повышению вероятности возникновения аварийных ситуаций, которые могут привести к гибели людей. Для принятия эффективных решений в управлении жилищнокоммунальным хозяйством необходимо проводить анализ большого количества информации о текущем состоянии жилого фонда. Основная проблема заключается в том, что оперировать с такими объемами информации вручную практически невозможно. Для её решения предполагается использование экспертной системы поддержки принятия решения. В данном случаи экспертная система выступает как инструмент обработки и анализа информации о состоянии жилого фонда. К данной системе выставляется ряд требований, которым она должна удовлетворять: 114

СПИ-ПЗ-2006 - способность накапливать информацию о техническом составе и состоянии неограниченного числа объектов жилого фонда; - способность своевременно предоставлять необходимую управленцу информации о текущем состоянии жилого фонда в удобном для него представлении; - включать в себе методы анализа хранимой информации; - способность определять номинальный и реальный износ конструкций объекта жилого фонда; - способность прогнозировать изменение технического состояния жилого фонда; - способность предлагать проведение ряда работ направленных на улучшение технического состояния жилого фонда; - способность рассчитывать эффективность проведенных ремонтных работ по реконструкции жилого фонда; - поддерживать документооборот; - иметь интерфейс, построенный на основании ГИС технологий. Основной сложностью при разработке таких системы является задача определение реального износа конструкций объекта жилого фонда. Для решения данной задачи использование только метода натурального обследования не всегда является эффективным. В помощь ему предлагается применение метода ситуационного моделирования износа конструкций объекта жилого фонда на основании выявленных неисправностей данных конструкций, используя информацию заявок жителей на проведение ремонтно-восстановительных работ неисправных конструкции инженерного оборудования. Определение значения показателя реального износа конструкции имеет очень высокую значимость, так как, он используется для решения задачи оптимального планирования затрат на восстановления неисправных конструкций. Экспертная система оценки состояния жилого фонда и оптимизации реконструкции должна быть построена на основании математической модели жилого фонда с использованием методов ситуационного и имитационного моделирования с привлечением новейших компьютерных технологий, таких как распределённая обработка данных [1], технологии кубов [2] и витрин данных, OLAP [2] технологий, что позволит прогнозировать последствия принимаемых решений на модели, а не на живых людях. Список использованных источников 1. Голицына О.Л., Максимов Н.В., Попов И.И. Базы данных: Учебное пособие. – М.: «ФОРУМ: ИНФА», 2004 г. – 352 с. 2. Вьейра Р. SQL Server2000. Программирование, ч.II. – М.: БИНОМ.

115

СПИ-ПЗ-2006 Жеглов С.В., Щетинин А.В., Маврин С.Ю. ПОВЫШЕНИЕ ЭФФЕКТИВНОСТИ ФУНКЦИОНИРОВАНИЯ СИСТЕМ КОМПЬЮТЕРНОГО МОДЕЛИРОВАНИЯ ЛИТЕЙНЫХ ПРОЦЕССОВ [email protected] В настоящее время существуют программные комплексы, позволяющие проводить моделирование тепловых и усадочных процессов, происходящих в отливках при затвердевании. Такой анализ позволяет проводить отработку технологии литья на программно-реализованной модели, что значительно сокращает сроки и материальные затраты. Однако, несмотря на успешное использование систем компьютерного моделирования литейных процессов (СКМ ЛП) при подготовке производства, имеются и некоторые сложности, к числу которых можно отнести: - большое число проектных процедур в ходе отработки технологии; - необходимость использования при подготовке геометрических моделей CAD-систем и дополнительного генератора конечных элементов; - строго детерминированные математические модели, не позволяющие учитывать случайные отклонения исходных параметров в технологическом процессе; - отсутствие модулей оптимизации технологии Исходя из анализа «слабых мест» СКМ ЛП были намечены и частично реализованы направления, обеспечивающие повышение качества и удобства моделирования. Была разработана методика автоматизированного проектирования литейных технологий на этапе «заливка-затвердевание» с использованием СКМ «Полигон», отличающаяся универсальностью и применимостью к различным способам литья и конфигурациям отливок. Алгоритмы, задействованные в предлагаемой методике, позволяют учитывать в процессе работы наиболее значимые параметры литейной технологии; строить регрессионные модели зависимости уровня дефектов и времени затвердевания от термодинамических режимов; решать оптимизационную задачу и находить оптимальные сочетания температурных и временных параметров литейной технологии. Методика была успешно реализована при проектировании технологии изготовления корпусной отливки на Воронежском механическом заводе [1]. Дальнейшими направлениями, повышающими эффективность использования СКМ ЛП являются: разработка вероятностного подхода [2], поиск новых критериев качества литых изделий, а также создание базы данных типовых регрессионных моделей зависимости уровня дефектов в отливках различных конфигураций и технологий с целью упрощения процедур оптимизации технологии.

116

СПИ-ПЗ-2006 Список использованных источников 1. Жеглов С.В., Щетинин А.А. Создание оптимизационной модели технологического процесса ЛВМ с использованием СКМ «Полигон». Материалы научно-практического семинара «Новые подходы к подготовке производства в современной литейной промышленности». СПб.:Изд-во Политехн. ун-та. 2005. 88с. С.58-63. 2. Тихомиров М.Д. Вероятностный подход при моделировании литейных процессов. Материалы научно-практического семинара «Новые подходы к подготовке производства в современной литейной промышленности». СПб.:Изд-во Политехн. ун-та. 2005. 88с. С.23-29. Корж Д.Д., Кузнецов А.В. АВТОМАТИЗАЦИЯ ЗАДАЧИ ОПТИМИЗАЦИИ НА ЭТАПЕ СТРУКТУРНОГО СИНТЕЗА МЕХАНИЗМОВ [email protected] Проектирование любых технических систем (ТС), в том числе механизмов, заключается в нахождении всех параметров, полностью определяющих ТС и позволяющих ее изготовить. Причем с позиции системного подхода важно разработать такую ТС, которая не только выполняет заданную функцию, но и обладает наилучшими значениями показателей качества (ПК), т.е. требуется найти оптимальное решение. Структура процесса проектирования подразумевает поэтапное решение задачи – от поиска общих схем решений (например, на этапе структурного синтеза) до детальной проработки конструкторской документации на этапе параметрического синтеза. На каждом из этих этапов необходимо решать задачу оптимизации с целью нахождения лучшего варианта. Однако на начальных этапах решения проектной задачи, таких как, выбор физического принципа действия или синтез структур, как правило, множество параметров системы еще не известны, поэтому определить численные значения ПК и сравнить возможные варианты затруднительно. Проектировщику необходимо решить проблему аргументированного выбора лучшего варианта из всего множества допустимых решений без выполнения трудоемких проектных расчетов и конструкторских работ. Для этих целей нужно разработать автоматизированные средства поддержки принятия решений в условиях неопределенности. Компьютерная программа StrMech предназначена для формирования и анализа множества вариантов структур передаточных механизмов приводов, а также для нахождения структурной схемы механизма, наилучшим образом соответствующей заданным требованиям по качеству. Формирование множества решений и его усечение с учетом заданных условий и ограничений происходят в автоматическом режиме и не вызывают принци117

СПИ-ПЗ-2006 пиальных трудностей при алгоритмизации. Дальнейший сравнительный анализ вариантов требует оценки ПК, численные значения которых найти пока нельзя, так как практически все параметры механизма определяются на следующем этапе проектирования при параметрическом синтезе после выполнения чертежа конструкции. В программе StrMech для отдельных ступеней механизма применяются упрощенные, полностью автоматизированные алгоритмы проектирования составляющих передач с выходом на оценочные значения таких параметров, как масса, габаритные размеры, стоимость механизма, через которые можно получить численные оценки соответствующих ПК. Для таких ПК, которые нельзя формализовать, предусмотрена процедура попарного сравнения с использованием бинарных матриц. Важность ПК задается весовыми коэффициентами. Визуализация вариантов производится с помощью системы AutoCAD. Выбор оптимального решения сопровождается графической иллюстрацией аддитивной целевой функции и ранга варианта по различным ПК с помощью гистограмм. Коровяковская Ю.В. ОСНОВНЫЕ ТРЕБОВАНИЯ К МОДЕЛИ ЖЕЛЕЗНОДОРОЖНОГО СКЛАДА ШТУЧНЫХ ГРУЗОВ [email protected] Математическое моделирование транспортно-складских комплексов возможно различными методами, с разной целью, с большими или меньшими приближениями к реальным условиями и т.д. В работе профессора Смехова А.А. произведена важная классификация математических моделей процессов грузовой работы на железнодорожных станциях. По приведенной классификации различают: модели прогнозирования, управления запасами, обслуживания, размещения, динамические модели. Для железнодорожного склада штучных грузов также можно применить классификацию возможных моделей. На разных этапах проектирования и исследования транспортноскладских комплексов построение и использование математических моделей может быть направлено на достижение различных целей и решение различных задач. Одной из сложных задач, которая может быть решена с помощью построения и использования математических моделей является определение такого важного параметра, как вместимость железнодорожного склада. Эта задача может быть решена при построении в основном вероятностностатистических и имитационных моделей. Задача определения оптимальной вместимости складов на железнодорожном транспорте неразрывно связано с теорией складских систем, в основе которой лежит системный анализ, и решение ее возможно в двух 118

СПИ-ПЗ-2006 основных случаях: как возможный наибольший запас на складе при заданном уровне доверительной вероятности [P], или в случае зависимости грузопотока отправления от прибывающего потока грузов исходя из грузопотока прибытия грузов и срока хранения грузов, распределенного по определенному закону. В процессе доставки грузов различными видами транспорта на складах железнодорожного транспорта возникают запасы грузов. К необходимости возникновения запасов, а, следовательно, наличия для них вместимости складов приводят следующие факторы: 1. Случайные колебания: - грузопотока отправления; - длительности интервалов отправления; - грузопотока прибытия; - длительности интервалов прибытия; - простой транспортных средств под погрузкой – выгрузкой. 2. Дискретность прибытия и отправления грузов; 3. Предполагаемые изменения внешних условий: - внутринедельная неравномерность отправления; - внутринедельная неравномерность прибытия; - внутримесячная неравномерность отправления; - внутримесячная неравномерность прибытия; - сезонность отправления; - сезонность прибытия. Перечисленные факторы, группируясь в различных сочетаниях, создают тенденцию к увеличению потребной вместимости склада. Однако, также имеется ряд суждений в пользу уменьшения вместимости складирования. К их числу относятся: избыточные капитальные вложения при строительстве склада избыточной вместимости, дополнительные эксплуатационные расходы, необходимые для содержания избыточных помещений склада, упущенный доход, который мог бы быть получен при вложениях средств, использованных на строительство склада в другие прибыльные предприятия. В связи с этим, выработаны основные требования к математическим моделям, описывающим работу складской системы. 1. Проектирование модели необходимо производить в соответствии с системным принципом построения складской системы. Склад следует рассматривать как сложную вероятностную систему. 2. Учет неравномерности грузопотоков приема и отправления должен осуществляться на основе вероятностного подхода с описанием законов распределения случайных величин. 3. Случайность процессов работы необходимо учитывать в течение суток, недели, месяца, квартала, года. 119

СПИ-ПЗ-2006 4. Необходимо дополнительно учитывать, при помощи коэффициентов или функций, переходные периоды (постепенный рост или падение объема перевозок). 5. В случае зависимости выходящего потока от входящего, срок хранения для складов на железнодорожном транспорте необходимо принимать случайной величиной, распределенной, в наиболее общем случае, по закону Пуассона с рядом значений от 1 до 10 сут. Красовский А.Б., Трунин Ю.В. ПОДХОДЫ К ПОСТРОЕНИЮ ИМИТАЦИОННЫХ МОДЕЛЕЙ ВЕНТИЛЬНО-ИНДУКТОРНОГО ДВИГАТЕЛЯ [email protected] [email protected] Современный уровень развития вычислительной техники позволяет не только устанавливать количественные соотношения для сложных динамических систем, но и достаточно достоверно воспроизводить их поведение. Эту возможность предоставляют имитационные модели и виртуальные эксперименты на них – имитационное моделирование. Ряд специфических особенностей вентильно-индукторного двигателя (ВИД), таких как: двусторонняя зубчатость магнитной системы, дискретность управления, изменение в широких пределах состояния магнитной системы в цикле коммутации каждой фазы, сложная форма импульсов тока, питающих фазные обмотки; делает актуальным применение имитационного моделирования для его исследования. Используя математический пакет MATLAB – SIMULINK, рассмотрено два варианта построения имитационных моделей ВИД. Оба варианта основаны на циклически повторяемой базовой модели одной фазы ВИД, которая соответствующим образом модернизируется в зависимости от конфигурации ВИД и решаемых задач. Наиболее важное различие между ними заключается в принципах построения базовой модели одной фазы ВИД. В первом варианте базовая модель основана на аналитической аппроксимации кривой магнитной проводимости зоны перекрытия зубцов l в функции угла рассогласования между подвижными частями машины Q. Во втором варианте при ее построении использованы экспериментальные данные, связывающие потокосцепление Y, фазный ток Iф и угол Q, представленные в виде многомерных таблиц. Сопоставление возможностей рассматриваемых моделей показало, что второй подход построения моделей наиболее эффективен при исследовании поведения ВИД в «малом». Он дает возможность получать более точное воспроизведение кривых фазных токов и моментов в широком диапазоне изменения состояния магнитной системы ВИД, например, при определении алгоритмов компенсации пульсаций момента и т.п. Однако он 120

СПИ-ПЗ-2006 более трудоемок при реализации модели и требует предварительных, соответствующим образом обработанных экспериментальных данных. С другой стороны, при выработке рекомендаций по определению оптимальных соотношений между главными размерами ВИД или геометрии полюсной зоны на этапе проектирования, а также при исследовании поведения ВИД в «большом», например, при исследовании динамики привода в датчиковом и бездатчиковом вариантах коммутации фаз, выявлении причин аномальных режимов работы и т.п. может быть использован более простой первый подход. Таким образом, проведенные исследования расширяют возможности выбора наиболее рационального принципа построения имитационной модели ВИД с учетом специфики решаемых задач. Кроль Т.Я., Крылов М.В., Чистяков П.Н., Капитонихин А.С. МОДЕЛЬ ЕДИНОЙ СРЕДЫ ПРОЕКТИРОВАНИЯ ОБЪЕКТОВ ЭЛЕКТРОТЕХНИКИ И ЭНЕРГЕТИКИ [email protected] Процесс проектирования и последующего сопровождения продукции в сфере энергетики очень емкий, и по времени, и по затратам. Поэтому на каждом этапе проектирования, в основном, используется своя Система проектирования. Для организации информационной среды проектирования предлагается использование принципов интеграции корпоративной информации (Enterprise Information Integration – EII). Первым шагом в реализации идеи организации среды проектирования является разработка единой МОДЕЛИ информационной среды проектирования, описываемой формулой: M

пбд

= {M

оп

U M

к

U M

пр

U M

об

U M

до

U M

сс

}

Модель объекта проектирования (Моп) описывает общие сведения о проектируемом объекте и его составляющих элементах. Модель кадрового состава проектной организации (Мк) содержит такие сущности как отделы, сотрудники, ответственные лица и т.д., привязывая к ним процесс проектирования. Модель структуры проекта (Мп) описывает иерархию проектных данных от проекта до чертежей. Чертежи в модели связаны с системой учета оборудования (Моб), участвующего в создании объекта проектирования. Кроме того, модель учета оборудования построена по принципу универсализации хранимых в ней данных об оборудовании. Это означает, что оборудование различных классов и имеющие различные наборы параметров (технических характеристик) можно описывать в Единой Среде без изменения ее структуры. 121

СПИ-ПЗ-2006 Модель связанного с проектом документооборота (Мдо) призвана следить за ходом процесса проектирования и последующего сопровождения изделия. Для того, чтобы Системы проектирования могли использовать проектную информацию (а также помещать результаты своей работы обратно Единую среду) предусмотрена модель связи с Системами (Мсс). Ее структура позволяет отследить по сигналу изменение проектных данных (во внешней системе или внутри единого хранилища) и синхронизировать справочники и/или результаты проектирования Систем, входящих в Единую среду проектирования. Преимуществами данного подхода к организации взаимодействия внутри процесса проектирования являются: реализация итерационного процесса проектирования; наличие всей совокупности проектной информации в едином хранилище; возможность контроля над ходом процесса проектирования и корректностью данных; сохранение целостности процесса при замене проектирующих систем; однократный ввод информации; возможность автоматизированного создания проектной документации; возможность использования сформированного на этапе проектирования перечня оборудования на следующих этапах жизненного цикла объектов (монтаж, ввод в эксплуатацию, эксплуатация и т.д.). Немцов Л.Б. ПРОГНОЗИРОВАНИЕ ТРАНЗИТНЫХ ГРУЗОПОТОКОВ НА ОСНОВЕ ИСПОЛЬЗОВАНИЯ FUZZY-ТЕХНОЛОГИИ [email protected] Необходимость интеграции транспортных сетей и транспорта России в международную транспортную систему связана с целью привлечения дополнительных объемов перевозок и валютных поступлений, сокращение транспортных затрат, приближение к международным стандартам перевозок пассажиров и грузов, энергетических и экологических показателей работы транспорта и увеличение экспортного потенциала России на международном рынке транспортных услуг путем значительного повышения конкурентоспособности российских перевозчиков. Это в свою очередь диктует необходимость использования новейших информационных технологий для прогнозирования грузопотоков с целью эффективного использования существующей инфраструктуры транспортной сети России, а также ее развития на перспективу. Анализ существующих подходов к прогнозированию на основе моделей грузоперевозок показал, что они не способны учитывать информацию нечеткого характера, такую как:

122

СПИ-ПЗ-2006 · объемы производства и потребления товаров в странах, а также внутренних и мировых цен; · законодательные аспекты формирования торговых отношений; · геоэкономическую привлекательность. А также в них используются существенные допущения: · будущие экономические условия полностью соответствуют текущим экономическим условиям; · будущие возможности транспорта не будут отличаться от текущих возможностей. Разработанная модель прогнозирования транзитных грузопотоков предполагает взаимодействие двух составляющих: экономической и транспортной. Экономическая составляющая предполагает формирование возможности возникновения грузопотоков в разрезе внешнеэкономической деятельности стран. Транспортная составляющая предполагает оценку возможности транзита грузопотоков по транспортной сети России с учетом ее пропускной способности. Модель прогнозирования транзитных грузопотоков реализована в виде взаимосвязанных модулей. Взаимодействие модулей предполагает логическую реализацию прогнозирования транзитных грузопотоков в контексте качественных и количественных показателей с учетом возможного спектра событий. Разработка экспертно-аналитической модели проводилась при поддержке Правительства Санкт-Петербурга в рамках полученного гранта для молодых кандидатов наук. Новикова Н.М., Грибовская Е.В. ПОСТРОЕНИЕ НЕЧЕТКОЙ СИСТЕМЫ УПРАВЛЕНИЯ ДЛЯ СИСТЕМ ОБРАБОТКИ РАДИОЛОКАЦИОННОЙ ИНФОРМАЦИИ [email protected] Автоматизированные системы управления системами обработки радиолокационной информации (АСУ СОРЛИ) функционируют в условиях воздействия случайных внешних возмущений и априорной неопределенности свойств объекта управления. Анализ и синтез таких систем выдвигает ряд проблем. Традиционные алгоритмы построения систем управления оказались не только сложными в практической реализации, но и особо чувствительными к заранее неопределенным внешним возмущениям. Такие возмущения могут вызвать полную неработоспособность системы. Рассмотрим управляющую подсистему «человек-оператор – радиолокационная станция обнаружения», где человека можно рассматривать как управляющую систему, а радиолокационную станцию - как объект управления. Аналитически описать такую систему проблематично в силу того, что контролируемый вход и внешние возмущения имеют неопреде123

СПИ-ПЗ-2006 ленный характер. Для моделирования данной системы нами используются методы нечеткого управления. Основной частью системы нечеткого управления является система нечеткого вывода. Если системы управления имеет d входных параметров, определенных на нечетких множествах X 1 , X 2 ,..., X d и выходной сигнал,

определенный на нечетком множестве Y , то система нечеткого вывода осуществляет отображение F : F ( X 1 ) ´ F ( X 2 ) ´ ... ´ F ( X d ) ® F (Y ) , тем самым, устанавливая связи между элементами множеств X 1 , X 2 ,..., X d и

множеством Y. Наиболее распространенный способ задания таких зависимостей – их лингвистическое представление в виде системы правил. Для нахождения зависимости F предлагается использовать аппарат нечетких реляционных уравнений, т.е. уравнений вида b = F (a) = a o R , где a – нечеткий вектор входных параметров, b – нечеткий выход системы, R – нечеткое отношение, определенное на X 1 ´ X 2 ´ ...X d ´ Y . Для решения нечеткого реляционного уравнения нами использовался метод Ли-Руана, основанный на обучении нейронной сети. Найденное нечеткое отношение используется при построении системы управления «человек-оператор – радиолокационная станция». Поляков Ю.А. ПРИМЕНЕНИЕ СИСТЕМЫ AUTOCAD ПРИ ВЫПОЛНЕНИИ ТРЕХМЕРНЫХ ИЗОБРАЖЕНИЙ В ПРОЦЕССЕ ПРОЕКТИРОВАНИЯ ПОДВЕСОК АВТОТРАНСПОРТНЫХ СРЕДСТВ [email protected] Современные версии системы AutoCAD позволяют выполнять построения изображений не только в одной плоскости XOY, но и в любой плоскости трехмерного пространства. Это открывает новые, весьма широкие, возможности при проектировании подвесок автотранспортных средств. При выполнении компоновочных чертежей подвесок инженер обязан отразить точное расположение всех элементов подвески по отношению к другим узлам и агрегатам автомобиля. Но на начальном этапе проектирования конструктору зачастую неизвестно точное расположение соседних узлов и агрегатов. В результате при построении опытного образца зачастую выявляется ряд недоработок конструкторского характера. Как известно, процесс изготовления деталей в опытном производстве отличается весьма существенными затратами. Чтобы усилия работников не тратились 124

СПИ-ПЗ-2006 впустую, с помощью выполнения трехмерных компоновочных изображений можно уже на этапе проектирования просмотреть несколько вариантов взаимного расположения элементов подвески и других узлов автотранспортного средства, выбрав из них наиболее оптимальный. Ведь система AutoCAD позволяет не только выполнять построения трехмерных объектов, но и рассматривать их в разных видах и проекциях. В системе AutoCAD существует большой набор пространственных примитивов (поверхностей, тел и др.), которые позволяют выполнять построения трехмерных моделей различных машиностроительных изделий. Тела получаются в результате использования команд построения стандартных тел, а также как результат вращения, выдавливания областей. Тела можно разрезать на части и получать сечения плоскостями. Над телами возможны операции специального редактирования. Для создания в системе AutoCAD твердотельной модели изделия в начале необходимо мысленно разложить его на простые стандартные составляющие. Затем путем логических операций (объединения, вычитания и пересечения) а также операций редактирования создать объект нужной формы. При работе со сложным компоновочным чертежом или моделью подвески весьма удобно вывести на экран еще одно окно, называемое «Общий вид». Тогда на основном экране может устанавливаться один вид, а в дополнительном окне - другой. Такой подход к проектированию подвесок автотранспортных средств потребует специальной подготовки инженеров-конструкторов, которые должны будут освоить выполнение построений в трехмерном пространстве. Однако с приобретением ими необходимых навыков удастся значительно сократить выполнение цикла опытно-конструкторских работ за счет существенного сокращения времени на «доводку» конструкции автомобиля в процессе изготовления опытного образца. Пономарев А.А. ПРИМЕНЕНИЕ МАТЕМАТИЧЕСКОГО ПАКЕТА SIMULINK ДЛЯ МОДЕЛИРОВАНИЯ ТРЕХФАЗНОГО ЭЛЕКТРОПРИВОДА ГЛАВНОГО ДВИЖЕНИЯ МР132М [email protected] Новые тенденции в развитии станкостроения открывают новые возможности по использованию станков с ЧПУ и позволяют модернизировать старые станки, в которые можно заложить модель устройства. В данной работе исследуется привод главного движения MP132M сверлильного станка 2550ОС1000МФ4 в составе трехфазного тиристорного преобразователя и высокомоментного ДПТ мощностью 11 к.Вт. и номинальной частотой вращения 1000 об/мин. 125

СПИ-ПЗ-2006 Целью работы является построение математической модели средствами пакета Simulink, описывающей зависимость изменения крутящего момента, действующего на сверло, по мере его заглубления в заготовку. Для этого в пакете Simulink произведем анализ процесса, результатом работы стала схема, моделирующая процесс представленная на рисунке ниже:

Модель состоит из трехфазного источника питания (1), синхронизированного шестиимпульсного генератора управления (2), тиристорного преобразователя (3) модели ДПТ (4), блока формирования момента сопротивления (5) и цепи обратной связи (6). Анализировались величины тока в приводе и управляющего напряжения, а также величины крутящего момента, скорости вращения и угла открытия тиристорного привода. Сравнение результатов моделирования и экспериментально измеренных характеристик показало, что модель адекватна объекту и позволяет исследовать динамические процессы, происходящие в приводе, а также может использоваться при разработке системы управления станком на основе эталонной модели. Попова Т.В., Сазонова Т.Л., Попов С.В. МИНИМИЗАЦИЯ ПОТЕРЬ В ЛИНИИ ПЕРЕДАЧ НА ОСНОВЕ ВЫБОРА ОПТИМАЛЬНОГО ПЕРЕПАДА НАПРЯЖЕНИЯ [email protected] Если пользоваться известной методикой расчета потерь мощности в линии электропередач, то в качестве исходных режимных параметров используются активная и реактивная мощности на приемном конце линии. Чаще всего реактивная мощность на приемном конце линии неизвестна, в этом случае в качестве исходного параметра удобнее рассматривать пере126

СПИ-ПЗ-2006 пад напряжения в линии, т.е. отношение модулей напряжений на приемном и передающем концах: æ=U1/U2 В линии переменного тока длинной l км с удельными погонными параметрами Х0, R0, bо, gо токи и напряжения на приемном и передающем концах линии связаны телеграфными уравнениями, записанными в гиперболической форме. Из этих уравнений легко получить выражение для определения перепада напряжений. А рассмотрев ток в любой точке линии получим выражение для определения потерь мощности. Потери мощности в линии, определенные с учетом перепада напряжения, состоят из двух составляющих, одна из которых зависит только от напряжений и параметров линии, а вторая еще и от нагрузки. Характерной особенностью линии передач высокого напряжения является значительное преобладание реактивных удельных параметров над активными: Х0>>R0: bо>>gо, поэтому можно не учитывать влияние активного сопротивления и проводимость на модуль тока в линии. Для каждого режима работы воздушной линии электропередач существует оптимальное значение перепада напряжений. Оптимальное значение перепада напряжения получаем путем дифференцирования выражения для определения потерь мощности, в котором учитываются режимные и конструкционные параметры линии. Но для одной линии определять оптимальный перепад напряжений æопт бессмысленно, так как необходимо согласовать расчеты с перепадом напряжения в линиях, соединенных тем или иным образом с рассматриваемой. Для экономических расчетов можно принять æ=1 так как этот параметр для рассматриваемой категории передач электрической энергии оказывается очень стабильными (диапазон его изменения лежит в пределах 0,95÷1,05 для линий напряжения 500 кВ и выше) и при изменении перепада напряжений потери мощности изменяются незначительно. Для линии 500-600 км на каждый процент изменения перепада напряжения потери мощности изменяются на 0,2-0,3%. Преображенский А.П. ПРОГНОЗИРОВАНИЕ ХАРАКТЕРИСТИК РАССЕЯНИЯ ЭЛЕКТРОМАГНИТНЫХ ВОЛН ЭЛЕМЕНТАРНЫХ ОТРАЖАТЕЛЕЙ [email protected] Вопросы определения радиолокационных характеристик различных объектов имеют важное значение при создании объектов техники с заданными характеристиками. Одной из задач при этом является знание характеристик в определенном диапазоне длин волн или частот. На практике существуют ограничения на количество существующих и реализуемых в 127

СПИ-ПЗ-2006 измерительных средствах частотных каналов и количество выбранных рабочих частот. Поэтому задача прогнозирования характеристик объектов в диапазоне длин волн по результатам эксперимента или расчетным данными является актуальной. Целью работы является исследование возможности прогнозирования радиолокационных характеристик (эффективной площади рассеяния (ЭПР)) элементарных отражателей на основе линейной аппроксимации [1]. В рассматриваемом нами подходе расчеты (или эксперимент) проводятся на определенной длине волны l, принадлежащей диапазону [l1, l2], где l2/l1=2. Прогноз проводится по известным значениям ЭПР в крайних точках. При этом частотная зависимость аппроксимируется линейной зависимостью. При этом отличие значений прогнозируемой ЭПР от расчетных значений [2] не должно превышать 3 дБ. Рассматривались углы падения падающей электромагнитной волны, лежащие в пределах 0°£q£20°. Для отражателя в виде диска или треугольной пластины прогнозирование с использованием линейной зависимости возможно для углов наблюдения близким к нормали к данным объектам (0-1°). Для трехгранного уголкового отражателя с длиной ребра a£10l возможно прогнозирование для всех указанных углов наблюдения. Для двугранного уголкового отражателя с длиной ребра a£10l наблюдается сужение секторов наблюдения, в которых возможно прогнозирование ЭПР от 0°-8° до 0°-2° при изменении a от 6l до 20l. Полученные результаты могут быть использованы при прогнозировании характеристик объектов сложной формы, содержащих такие отражатели в своем составе, на основе принципа суперпозиции, а также при разработке требований к радиоизмерительным комплексам. Список использованных источников 1.Половко А.М., Бутусов П.Н. Интерполяция. Методы и компьютерные технологии их реализации. – СПб.: БХВ-Петербург, 2004. – 2004 с. 2.Кобак В.О. Радиолокационные отражатели. – М.: Сов. радио, 1975. – 248 с. Преображенский А.П. ЧАСТОТНЫЕ ЗАВИСИМОСТИ ХАРАКТЕРИСТИК РАССЕЯНИЯ ПЛАСТИН И ПОЛЫХ СТРУКТУР [email protected] Исследования, основанные на анализе экспериментальных данных, позволяют выявить главную особенность отражения радиоволн сантиметрового и дециметрового диапазонов от объектов сложной формы – локальный характер отражения волн. При не слишком высоких требованиях к ре128

СПИ-ПЗ-2006 зультатам расчета поля, отраженного от объектов, можно ограничиться рассмотрением участков интенсивного отражения, пренебрегая остальной поверхностью. При этом локальными участками отражения служат окрестности точек зеркального отражения, ребра и угловые конструкции. Целью данной работы было рассмотрение основных особенностей рассеяния электромагнитных волн на двумерных пластинах и полых структурах (полостях), представляющих собой отрезок плоского волновода с задней стенкой перпендикулярной боковым стенкам при различных размерах этих объектов. Расчет характеристик рассеяния пластин проводился на основании метода физической оптики, а расчет характеристик рассеяния полостей проводился на основании модального метода [1, 2]. Было установлено, что для одиночных отражателей различие в характеристиках рассеяния (эффективной площади рассеяния ЭПР) пластины и полости с размером апертуры, равном размеру пластины, в направлении перпендикулярном апертуре полости составляет менее 3 дБ при размере этой апертуры, превышающем 15l (где l - длина падающей электромагнитной волны). В случае двух отражателей – полостей, расположенных на определенном расстоянии друг от друга, характерной особенностью частотной зависимости ЭПР является то, что колебания ЭПР в рассматриваемой нами резонансной и квазиоптической области не превышали 15 дБ. Для двух отражателей пластин такие колебания составляют более 30 дБ. Результаты могут быть использованы при построении алгоритмов распознавания типов отражателей, входящих в состав объектов сложной формы. Список использованных источников 1. Кобак В.О. Радиолокационные отражатели. – М.: Сов. радио, 1975. – 248с. 2. Вольман В.И., Пименов Ю.В. Техническая электродинамика – М.: Связь, 1971. – 487 с. Работин С.В. ПОДСИСТЕМА ГЕОМЕТРИЧЕСКОГО МОДЕЛИРОВАНИЯ ПЛОСКИХ КОНСТРУКТИВНЫХ УЗЛОВ БОРТОВОЙ АППАРАТУРЫ, С ТОЧКИ ЗРЕНИЯ АНАЛИЗА ТЕПЛОВЫХ ПРОЦЕССОВ [email protected] С точки зрения анализа тепловых режимов плоских конструктивных узлов (ПКУ) бортовых радиоэлектронных средств (БРЭС), важной задачей является формирование геометрической модели ПКУ позволяющей адек129

СПИ-ПЗ-2006 ватно отразить как геометрию конструкции, так и взаимосвязь ее конструктивных элементов с позиции протекания тепловых процессов. Поэтому проблема построения геометрической модели для задач анализа тепловых режимов имеет очень большое значение. Для формирования геометрической модели ПКУ БРЭС можно применить известные пакеты твердотельного моделирования, такие как “SolidWorks”, “Компас”, однако такие модели не содержат теплофизических параметров элементов конструкции и не учитывают их взаимосвязь, отражающую протекание тепла в конструкции, поэтому такие системы непригодны для теплового моделирования. При построении геометрической модели ПКУ БРЭС наиболее приемлемым подходом является создание базовой структуры из объектов конструирования (конструктивных элементов). Формализованное представление ПКУ БРЭС на основе множеств конструктивных элементов, позволяет определить состав конструкции ПКУ БРЭС, но не дает возможности формализовать связи между конструктивными элементами, которые необходимы для синтеза МТП ПКУ. Выход из этой ситуации может быть найден путем представления варианта технического решения ПКУ в виде неориентированного графа, в котором узлам соответствуют конструктивные элементы ПКУ, а ветвям графа возможные соединения их между собой материальными связями. Альтернативным вариантом является описание структуры конструкции ПКУ, осуществляемой на основе графа, в котором в виде вершин изображаются структурные элементы, в качестве которых в зависимости от иерархического уровня могут выступать геометрические представления функциональных модулей, узлов, конструктивных элементов, а также базовых геометрических примитивов. На этом же графе присутствуют вершины другого типа - вершины обозначающие способ соединения элементов конструкции (сухой контакт, контакт с использованием теплопроводящей пасты, клеевое соединение, сварное соединение, резьбовое соединение и т. п.). Ветви графа означают связи между структурными элементами. Дерево указанного вида - удобное средство представления геометрии конструкции ПКУ на основе множества конструктивных элементов, и содержит все необходимые данные для автоматизированного построения модели тепловых процессов ПКУ. Решетник Ю.А., Романовская А.Ю. ЗАДАЧА РАЗМЕЩЕНИЯ ГРУЗОВ В СКЛАДСКИХ ПОМЕЩЕНИЯХ [email protected] [email protected] Ставится задача о размещении множества грузов определенных габаритов в нескольких помещениях (складах) с заданными размерами оп130

СПИ-ПЗ-2006 тимальным образом. Задача оптимизации тары изложена в [1], где была выделена задача установки грузов на площади, имеющих как одинаковые, так и различные размеры. При этом оптимизация размещения рассматривалась как важное звено логистической задачи. В данной статье будет рассмотрен метод решения поставленной проблемы. Исходные данные: b1 , …, bk – множество складских помещений; bw1 , bl1 … bwk , blk – ширина и длина площади склада b1 … bk ; s1 , …, sm – множество грузов; sw1 , sl1 … swm , slm – ширина и длина груза s1 … sm ; i – номер способа размещения грузов, которому ставится в соответствие одно складское помещение и множество грузов N i , которое можно разместить на складской площади, разместив грузы i -м способом; ai – площадь свободного (не занятого) пространства в складском помещении, которое остается после использования i -го варианта размещения грузов; xi = {0,1} – определяет, будем ли мы использовать i -й вариант размещения грузов. Целевая функция: n

m

åa x + å f i =1

i i

j =1

j

- 1 × swj slj ® min ,

n

f j = å dij xi где, j = 1, m . i =1

dij = {0,1} – количество вхождений s j во множество N i

Целевая функция состоит из двух частей. Первая часть

n

åa x i =1

i i

пока-

зывает, сколько свободного места осталось на складе, после размещения множества грузов

n

U Ni . Вторая часть i =1 xi =1

m

åf j =1

j

- 1 × s wj slj отражает размер грузов,

которые либо не поместились ни в одном складском помещении ( f j = 0 ), либо один и тот же груз формально размещен в нескольких складских помещениях, но по смыслу задачи может быть размещен только в одном помещении. В этом случае ( f j > 1 ) и каждое формально занятое грузом j место, кроме одного, считается свободным. Ограничения в задачи составляются из того соображения, что для одного складского помещения может использоваться только один из соответствующих ему способов размещения грузов. Для решения данной задачи, исходные данные удобно представить в матричной форме [2].

131

СПИ-ПЗ-2006 Определение. Эффективным способом размещения грузов в складском помещении будем называть такой способ размещения, при котором на оставшуюся свободную площадь нельзя поместить ни один из оставшихся не размещенных грузов из тех, которые требуется разместить. S [m´1] – вектор площадей, занимаемых грузами.

é Db[t11 ´m ] ù ú ê D [n´ m ] = ê ... ú – блочная матрица, в которой каждый блок содержит ê Dbk[t k ´ m ] ú û ë

все возможные эффективные способы размещения грузов в одном из складских помещений. Одна строка этой матрицы представляет собой один эффективный способ размещения грузов в одном из складских помещений, то есть набор из элементов множества {0,1} , причем dij = 1 в том случае, если груз j Î N i , иначе xij = 0 . A[n´1]

é Ab[t11´1] ù ê ú = ê ... ú – блочный вектор, в котором каждый элемент ai равен ê Abk[t k ´1] ú ë û

площади свободного пространства, оставшегося после размещения грузов способом i . Как и в матрице X строки в матрице A группируются по блокам в зависимости от того, какому складскому помещению соответствует способ размещения грузов i . Пусть t = t 1 × ... × t k . Построим блочную матрицу [t ´t ] [t ´t ] [t ´n ] X = [X b1 ... X bk ] . Она представляет собой t различных строк, состоящих из единиц и нулей. В ее каждом блоке сумма элементов по строке z равна 1. Это означает, что каждое складское помещение будет использоваться один раз. Соответственно сумма всех элементов любой строки z матрицы X равна k . Построим вектор ( X × A)[t ´1] , который показывает, сколько свободного места осталось во всех складских помещениях в сумме, после размещения грузов k способами во всех k помещениях. Построим матрицу F [t ´m ] = X × D , каждый элемент которой имеет значение f zj . Тогда целевая функция в матричной форме запишется так: R = X × A + F - [I] × S ® min , где [I] – матрица размерности t ´ m , состоящая из единиц. Так как в результате вычислений мы получим вектор R размерности t ´ 1 , выбирая минимальный элемент rz , мы можем восстановить оптимальную стратегию размещения грузов по строке z матрицы X . Предложенная методика позволяет разместить наибольший по размеру набор грузов, так как чем больше грузов будет размещено, тем меньше свободного места останется в складских помещениях. 1

k

132

СПИ-ПЗ-2006 Список использованных источников 1. Виньяти Д. Упаковка как элемент логистики. - Тара и упаковка, №1, 1997. 2. Вычислительные методы линейной алгебры: Учебн. пособие для вузов / Д. К. Фаддеев, В.Н. Фаддеева. – М.: Лань, 2002. – 736 с. Седова И.Ю., Юдина О.И. АНАЛИЗ ДОБАВОЧНЫХ ПОТЕРЬ В ДВИГАТЕЛЯХ ПОСТОЯННОГО ТОКА ПРИ ИМПУЛЬСНОМ ПИТАНИИ [email protected] Одними из факторов, влияющими на эффективность работы машинно-вентильных систем, являются дополнительные потери активной мощности, увеличение которых приводит к локальным перегревам машины. Как известно, добавочные потери, возникающие в двигателе постоянного тока при пульсирующем питании, имеют три составляющие: – добавочные потери в массивных частях магнитопровода; – потери от вихревых токов в массивных проводниках якорной цепи; – потери от увеличения действующего значения тока. Добавочные потери в стали массивных участков магнитной цепи, а также добавочные потери, возникающие от действия вихревых токов в пазовой части обмотки якоря и компенсационной обмотки, выполненных из массивных проводников, могут анализироваться с помощью специальной, разработанной авторами математической модели (1). В данной работе проводится анализ добавочных пульсационных потерь, возникающих от увеличения действующего значения тока в якорной цепи с сопротивлением rац . Эти потери в общем случае равны: t 1 ts 1 s 2 P = R (i - i ) , iд = ò i (t )¶t , iср = t ò i(t )¶t , до д ср ts 0 s 0 где i , i д и i cp – соответственно мгновенное, действующее и среднее за период пульсации ts значение тока якоря. Для анализа добавочных потерь был создан алгоритм программы, позволяющий выявить зависимость потерь от различных параметров конструкции и режима работы двигателя: скважности и частоты питающего напряжения, индуктивности якорной цепи. Алгоритм предусматривает выполнение следующих операций: 1) Расчет переходного режима работы двигателя, работающего совместно с широтно-импульсным преобразователем. Расчет выполняется посредством решения дифференциального уравнения, записанного относительно тока якорной цепи. При этом принимаются следующие допущения: 2

2

133

СПИ-ПЗ-2006 – параметры якорной цепи постоянные, то есть уравнение – линейное; – частота вращения ротора – неизменная (электромагнитный переходный процесс); – форма питающего импульса – прямоугольная. 2) Расчет мгновенных значений тока в установившемся режиме с использованием условия периодичности. Решение уравнения имеет вид: при 0 £ t £ tи t

при tи

U U i = + i0 - e Ta , R R £t £t

s -

-( t -tи ) / Ta

t Ta

tи Та

i = inn e = inn e × e , где U – питающее напряжение; R – сопротивление якорной цепи; tи, tп, ts – соответственно длительность импульса, паузы и периода, причем t L – постоянная времени t s = t и + t п ; g = и - скважность импульсов, Ta = ts R якорной цепи, L и R - индуктивность и сопротивление якорной цепи. tи

U U inn = + (i0 - ) × e Ta . R R 3) Расчет установившегося режима и токов в моменты переключе-

ния: i0 =

U / R × (1 - e t - n Ta

-

tи Ta

)×e -

-

tn Ta

tи Ta

1- e ×e 4) Расчет среднего и действующего значения тока якоря в установившемся режиме. Для интервала 0 £ t £ tи : tи ö 1 tи 1 æU U æç -Ta ö iср = ò i (t )¶t = ç + i0 ÷t и + Ta e - 1÷ ; ÷ ts 0 ts è R R ç ø è ø

é æ - tи ö в 2T æ - 2tи -1 öù 1 tи 2 1ê 2 ÷ Ta ç a ç iд = t (t )¶t = a × t и + 2 a × в × Ta e - 1÷ e Ta ÷ú . ò ç ç ÷ ts 0 ts ê 2 ç ÷ú è ø è øû ë Для интервала tи £ t £ t s

1 ts i ср = ò i (t )¶t = inn × Ta ts tи

t æ - n Ta ç × 1- e ç è

ö ÷; ÷ ø 134

СПИ-ПЗ-2006 é 2 æ 2t n öù × Ta ç - Ta 1 ê inn ÷ iд = e - 1÷ú . ç ts ê 2 ç ÷ú è øû ë 5) Определение амплитуды питающего напряжения при заданном значении среднего тока якоря, выполняется с помощью численного решения уравнения методом дихотомии. 6) Расчет добавочных потерь. Анализ добавочных потерь проводился на основе базового двигателя типа ТЭД-3 с номинальными параметрами: U=825 В, I=295 А, R=0,17 Ом, L*=0,96. Все зависимости добавочных потерь строились при постоянном значении среднего тока якоря icp , так как он является основным параметром при построении механических и скоростных характеристик двигателя постоянного тока. Примеры расчетов показаны на рис. 1-3. Все величины даны в относительных единицах. Как видно из рисунков: 1) с ростом индуктивности L и частоты f дополнительные потери Pд 0 уменьшаются из-за уменьшения степени пульсации якорного тока; 2) добавочные потери Pд 0 остаются приблизительно постоянными в диапазоне скважности 0,1÷0,9.

Pд

8 6 4 2 0

L 0

0,5

1

1,5

2

Рис. 1. Зависимость дополнительных потерь от индуктивности якорной цепи Pд

0,5 0,4 0,3 0,2 0,1 0 0

0,2

0,4

0,6

0,8

1

g

Рис. 2. Зависимость добавочных потерь от скважности питающего напряжения 135

СПИ-ПЗ-2006 Pд

0,5 0,4 0,3 0,2 0,1

f

0 0

100

200

300

400

500

Рис. 3. Зависимость добавочных потерь от частоты Список использованных источников 1. Кожевников В. М., Седова И. Ю., Юдина О. И. Схема замещения для расчета добавочных потерь двигателя постоянного тока при пульсирующем питании. Сборник «Вестник Северо-Кавказского государственного технического университета» №3, Ставрополь, 2005. С. 59. Седова И.Ю., Кущ А.В. МЕТОДИКА КОМПЬЮТЕРНОЙ ДИАГНОСТИКИ АСИНХРОННОГО ДВИГАТЕЛЯ, РАБОТАЮЩЕГО СОВМЕСТНО С НЕПОСРЕДСТВЕННЫМ ПРЕОБРАЗОВАТЕЛЕМ ЧАСТОТЫ [email protected] При работе асинхронных двигателей (АД) в составе частотного электропривода возникает круг задач, связанных с анализом характеристик АД с короткозамкнутым ротором, работающих совместно с силовыми полупроводниками преобразователями нового поколения. Использование современных компьютерных технологий позволяет проводить автоматизированную экспресс-оценку и многовариантные численные исследования возможностей использования серийных электродвигателей в условиях, отличающихся от штатного режима: при изменении обмоточных данных с сохранением конфигурации магнитной цепи, при расширении заданного диапазона регулировании частоты вращения, при нестандартной форме питающего напряжения и т. п. В настоящей работе предлагается методика компьютерной диагностики АД, функционирующего в составе нерегулируемого высокочастотного преобразователя. Устройство преобразователя подобного типа [1,2] предполагает выполнение якорной обмотки в виде нескольких полуобмоток, определенным образом заложенных в пазы и подключаемых поочередно к фазному и линейному напряжению сети.

136

СПИ-ПЗ-2006 В схемах преобразователей используется, как правило, современная элементная база (IGBT), позволяющая оптимизировать алгоритм подключения полуобмоток к источнику напряжений и получать высокие эксплутационные характеристики преобразователя частоты (ПЧ) в целом. Подобные преобразователи могут использоваться, как в качестве индивидуальных, так и групповых приводов маломощных электродвигателей повышенной частоты. Алгоритм реализации методики компьютерной диагностики предполагает выполнение следующих операций: 1. Ввод исходных данных. В качестве исходных данных вводятся: главные размеры двигателя, высота оси вращения, внутренний и наружный диаметры статора и т.д.; обмоточные данные двигателя: длина воздушного зазора, число пазов статора, число эффективных проводников и т.д. Процедура ввода исходных данных определяется целью расчета и характером информации, имеющейся у пользователя. Исходные данные могут быть взяты из общедоступных справочных данных серийных машин, например [6], или найдены в результате натурного эксперимента. На стадии учебного или инженерного проектирования конструктивные характеристики двигателя могут варьироваться по усмотрению проектировщика. Ввод исходных данных может осуществляться в режиме диалога или по запросу программы из соответствующей базы данных. 2. Производится расчет действующего значения напряжения произвольной формы с использованием методов численного интегрирования. Алгоритм этого расчета подробно описан в [5]. Выбор промежуточных расчетных коэффициентов, зависящих от частоты, определяется частотой основной гармоники фазного напряжения. 3. Выбор количества витков якорной обмотки по условию постоянства магнитной индукции в воздушном зазоре машины и обеспечении допустимых магнитных нагрузок во всех участках магнитной цепи. 4. Расчет рабочего тока обмотки якоря. Исходными параметрами для этого расчета являются: коэффициент заполнения паза якоря и допустимое значение плотности тока. В процессе расчета находится величина сечения якорной обмотки и выбирается соответствующее стандартное значение этого сечения. 5. Расчет намагничивающего тока и коэффициента насыщения магнитной цепи служит для оценки магнитных нагрузок машины и предполагает расчет индукций В, напряженностей поля Н и магнитных напряжений F отдельных участков магнитной цепи. В алгоритме осуществляется автоматический выбор значений напряженностей Н, для стандартных марок электротехнической стали, используемых в конструкции машины. 6. Нахождение параметров рабочего режима включает в себя расчет активных и индуктивных параметров схемы замещения машины в относительных и именованных единицах. 137

СПИ-ПЗ-2006 7. Расчет потерь и КПД. Находятся основные и добавочные потери в стали, электрические потери, механические и добавочные потери при нагрузке; необходимые для расчета КПД, тока холостого хода двигателя и его реактивной составляющей, коэффициента мощности при холостом ходе. 8. Вычисление рабочих характеристик, выполняется аналитическим методом, что позволяет учитывать влияние отдельных параметров при различных скольжениях на эксплутационные характеристики машины. 9. Расчет пусковых характеристик выполняется с учетом эффекта вытеснения тока ротора для реальных частот преобразователя. Критерием правильности расчета является значение кратности пускового тока Iп* и момента Мп*. При выходе значений Мп* и Iп* за рамки допустимых величин расчет может быть повторен. 10. Вывод результатов расчета. Результаты расчета могут быть выведены по запросу пользователя на экран монитора или на принтер. Порядок выполнения проектных процедур принят согласно [4]. Работоспособность алгоритма, реализованного на ПЭВМ, была подтверждена тестовым расчетом, выполненного для двигателя 4А90LB8У3, работающего в составе ПЧ в 2 раза [5], алгоритм функционирования которого рассмотрен в [1,2]. Расчет был произведен с изменением обмоточных данных АД. Результаты тестового расчета приведены ниже. На рис. 1 представлен график пусковых характеристик АД, где 1 – кривая относительного значения кратности пускового тока, 2 – кривая относительного значения пускового момента. M*

0.5

Рис. 1. Графики пусковых характеристик АД 138

СПИ-ПЗ-2006 P1, I1,

η,

4.5 .1

.03

0.44 3.95

Рис. 2. Графики рабочих характеристик АД На рис. 2 представлен график рабочих характеристик, где 1 – кривая коэффициента полезного действия, 2 – кривая ток холостого хода, 3 – кривая скольжения, 4 - кривая коэффициента мощности, 5 – кривая полезной мощности. Список использованных источников 1. Патент 2231910 RU, С1, МПК 7 Н 02 Р 5/40. Электропривод переменного тока/ Лоскутов Е.Д., Ядыкин В.С., Ерина М.А., Жидков А.В. (РФ). – 2002132536/09; Заяв. 03.12.2002; Опубл. 27.06.2004, Бюл. №18. – 8 с. 2. Патент 2168842 RU, С1, МПК 7 Н 02 Р 5/40, Н 02 К 47/22. Электропривод переменного тока / Жидков В.Е., Кобозев В.А., Панков А.В., Ядыкин В.С. (РФ). – 2000102959/09; Заяв. 07.02.2000; Опубл. 10.06.2001, Бюл.№16. – 12 с. 3. Норенков И.П. и др. Основы теории и проектирования САПР. М., 1990. - 335 с. 4. Проектирование электрических машин: Учеб. пособие для вузов / И.П.Копылов, Ф.А. Горяинов, Б.К. Клюков и др.; Под ред. И.П. Копылова. – М.: Энергия, 1980. – 496 с.. 5. Инфотелекоммуникационные технологии в науке, производстве и образовании: Первая международная научно-техническая конференция, г. Ставрополь, 19 декабря 2004 г./ Северо-Кавказский Государственный Технический Университет. 6. Асинхронные двигатели серии 4А: Справочник / А.Э. Кравчик, М.М. Шлаф, В.И. Афонин, Е.А. Соболенская. – М.: Энергоиздат, 1982. – 504 с. 139

СПИ-ПЗ-2006 Селиванова Е.В. СИНТЕЗ НЕЙРОУПРАВЛЕНИЯ ЭЛЕКТРОГЕНЕРАТОРОМ [email protected] Большинство электрической энергии производится синхронными генераторами. Необходимо постоянно соблюдать баланс между генерируемой мощностью и постоянно изменяющимся спросом на электроэнергию. На турбогенератор оказывают различные влияния изменение количества генераторов, производящих энергию, количество потребителей, количество линий передач и время суток. Учет всех факторов необходим для повышения безопасности системы, но в то же время это приводит к сложной системе дифференциальных уравнений, описывающих систему. Использование большого количества обратных связей является дорогостоящим. Предлагается реализовать систему управления электрогенератором на основе искусственных нейронных сетей (ИНС). Они имеют гибкую структуру, которая может реализовать произвольные нелинейные функции и позволяет моделировать зависимости в случае большого числа переменных. Это делает нейронные сети, подходящими для управления сложными нелинейными системами. Предлагается в систему управления включить две нейронные сети — эмулятор объекта управления и контроллер. Эмулятор подключается параллельно генератору и моделирует отклонение напряжения на выходе генератора и отклонение скорости его вращения. При наличии отклонения осуществляется перенастройка нейронных сетей эмулятора и контроллера с целью минимизации отклонения оцененного напряжения и мощности от желаемых значений. Эти нейросети имеют один скрытый слой с шестнадцатью нейронами с сигмоидальными активационными функциями. Число нейронов в скрытом слое ИНС определено опытным путем. На вход нейронных сетей подаются входы текущего шага и два задержанных сигнала. Таким образом, эмулятор имеет 12 входных сигналов, а контроллер — шесть. Обучение сети осуществляется градиентным методом. Скорость обучения выбирается так, чтобы достигнуть компромисса между временем обучения и точностью сети. Различия между соответствующими фактическими выходами генератора и оцененных выходов нейронной сетью формируют сигналы ошибки для обновления весов контроллера. Наличие двух нейронных сетей в системе управления и их дообучение на каждом шаге квантования позволяет учитывать изменения, происходящие в системе под воздействием случайных процессов, и в соответствии с этим подстраивать управление.

140

СПИ-ПЗ-2006

Семений В.А., Ракитин С.А. КРИТЕРИИ И ОБОСНОВАНИЕ СТРУКТУРЫ МОДЕЛИ АВТОМАТИЗИРОВАННОГО ПРОЕКТИРОВАНИЯ ЭЛЕКТРОПРИВОДОВ ПРОМЫШЛЕННЫХ УСТАНОВОК [email protected] Работа посвящена созданию теоретических и экспериментальных предпосылок для разработки моделей автоматизированного проектировании оптимальных вариантов электроприводов промышленных установок, основную группу которых составляют турбомеханизмы центробежного и осевого исполнения (насосы, вентиляторы, нагнетатели, турбокомпрессоры, дымососы и др.). В зависимости от свойств технологических процессов и режимов работы установок при регулировании достигается автоматическая стабилизация параметров или изменение в соответствии с предъявляемыми требованиями. Предлагаемая модель представлена трехуровневой структурой, составленной из функциональных блоков. Заменой блоков можно изменить структуру модели при исследованиях различных вариантов электроприводов и методов регулирования. Это обусловлено тем, что по способу регулирования технологических параметров они имеют существенные различия, в том числе и по энергетическим потерям. При механическом методе регулирования изменяются расход и напор в нагнетательной магистрали. Регулирование технологических параметров при электромеханическом методе достигается за счет изменения частоты вращения рабочего органа турбоагрегата. При этом применимы различные варианты регулируемых электроприводов – асинхронные, синхронные и постоянного тока. При таком многообразии метод регулирования и оптимальный вариант электропривода могут быть определены по математическим моделям. Для модели автоматизированного проектирования: установлены входные информативные параметры объекта и среды – номинальные мощность механизма и частота вращения, необходимость генерирования реактивной мощности, климатические условия, степень защиты, характеристика среды эксплуатации; определены критерии объективной количественной оценки вариантов электроприводов и методов регулирования: - технологические – производительность (расход), диапазон регулирования, напор (давление), температура теплоносителя; - энергетические – суммарные удельные потери, коэффициент мощности; - затратные – удельные капитальные и эксплуатационные расходы; - ресурсно-надежностные – срок эксплуатации, время безотказной работы; 141

СПИ-ПЗ-2006 выявлены ограничения технологических, электротехнических и ресурсных параметров, ограничивающих технологические возможности процессов и режимов работы установок, и предельные возможности электроприводов; разработаны алгоритмы расчета, анализа и количественной оценки по указанным критериям вариантов электроприводов и методов регулирования. По результатам исследований моделей функциональными устройствами принятия решений выдаются рекомендации по оптимальному варианту проектируемого электропривода и методу регулирования. Тарасов А.А. РЕАЛИЗАЦИЯ ВХОДНОГО КАСКАДА С ИЗМЕНЯЕМЫМ КОЭФФИЦИЕНТОМ УСИЛЕНИЯ [email protected] При проектировании различных устройств медицинской техники часто возникает необходимость обеспечить возможность регулировки управляющим процессором коэффициента усиления усилительных каскадов. Это необходимо при разработке приборов, работающих со сложными физиологическими сигналами, лежащими в широком динамическом диапазоне. Использование операционных усилителей с встроенной возможностью цифрового управления переменным коэффициентом усиления не всегда возможно, в первую очередь из-за высокой стоимости такого решения. Кроме того, не всегда такие усилители способны обеспечить требуемый диапазон изменения коэффициента усиления, обладают неприемлемым собственным шумом. В таком случае предлагается в качестве входного каскада усиления использовать операционный усилитель, включенный по схеме интегратора с ключом для сброса в нуль. При этом коэффициент усиления линейно и прямо пропорционально зависит от величины интервала времени между размыканием ключа (началом интегрирования) и осуществлением выборки АЦП. После осуществления выборки интегратор сбрасывается в нуль ключом. Управление ключом и моментом получения отсчета АЦП производится микропроцессором. Данное решение обеспечивает удобство управления усилением при помощи управляющего процессора, линейность усилительного каскада, повышает соотношение сигнал/шум на выходе системы благодаря тому, что интегратор интегрирует, то есть усредняет собственный шум. Такая схема также существенно облегчает реализацию автоматической регулировки усиления. Например, для автоматического обеспечения 142

СПИ-ПЗ-2006 оптимального уровня выходного сигнала Uопт, достаточно реализовать следующий алгоритм: Если (уровень входного сигнала меньше Uмин) Tинт = Tинт*4/3; Если (уровень входного сигнала больше Uмакс) Tинт = Tинт*3/4; где Uмин = Uопт*3/4; Uмакс=Uопт*4/3; Tинт – время интегрирования, коэффициент усиления ему прямо пропорционален. При использовании скользящего слежения требуемый уровень выходного сигнала устанавливается достаточно быстро. Филькин Н.М., Мельников А.С. АНАЛИЗ И СИНТЕЗ КОНСТРУКЦИИ ДИФФЕРЕНЦИАЛЬНОЙ ПЕРЕДАЧИ ПОЛНОПРИВОДНОЙ ТРАНСПОРТНОЙ МАШИНЫ [email protected] Дифференциальная передача (ДП) транспортной машины – это агрегат трансмиссии, распределяющий подводимый к нему вращающий момент между колесами или мостами машины и обеспечивающий возможность вращения ведомых валов с разными частотами. Это позволяет исключить циркуляцию мощности в трансмиссии, обеспечивая долговечность работы трансмиссии и ходовой части машины. В основу структурного и параметрического анализа и синтеза ДП транспортных машин должны быть положены требования к природно-климатическим и дорожным условиям эксплуатации, которые во многом определяют назначение проектируемой машины. Проведенный анализ возможных конструктивных схем ДП позволил сделать вывод, что для полноприводной машины наиболее рационально применять самоблокирующие ДП (СДП), которые обладают дифференциальными свойствами при нормальных условиях эксплуатации и блокирующими – при нарушении сцепления шин ведущих колес с опорной поверхностью, что позволяет повысить проходимость машины. На основе методов математического моделирования разработаны математические модели для обоснования основных параметров и характеристик СДП. Выполненные исследования позволили сформулировать следующие выводы: - СДП с возрастающим внутреннем трением позволяют более полно реализовать тяговые усилия при движении машины в плохих дорожных условиях, но она имеет существенный недостаток – излишне большие блокирующие свойства при движении с большой нагрузкой в хороших дорожных условиях; - СДП с убывающим внутренним трением особенно необходима для машин с высокими тягово-скоростными свойствами, т.к. она позволяют двигаться с большими скоростями на поворотах без ухудшения управляемости и устойчивости машины, а характеристика такой СДП в этом случае 143

СПИ-ПЗ-2006 приближается к характеристике обычной ДП. Однако такая СДП в меньшей степени способна перераспределять вращающие моменты по выходным валам и не позволяет реализовать максимально возможный вращающий момент при достаточно хорошем сцеплении одного из ведущих колес с опорной поверхностью; - комбинированная характеристика СДП обеспечивает высокие тяговые усилия в плохих дорожных условиях и в то же время не ухудшает управляемость и устойчивость движения машина с высокими скоростями на поворотах. Проведенные исследования позволили создать конструкцию раздаточной коробки с СДП для полноприводного легкового автомобиля семейства "ИЖ" [1], имеющего в основе классическую компоновку. Разработанный полноприводный легковой автомобиль предназначен для движения по любым типам дорог, включая заснеженные и грунтовые в период распутицы. Список использованных источников 1. Мельников А.С., Филькин Н.М. Усовершенствованная конструкция раздаточной коробки для полноприводного легкового автомобиля малого класса// Фундаментальные исследования. – 2005. – № 7. – С. 50-52. Якубовская Н.Н., Лисицын Н.В., Викторов В.К., Кузичкин Н.В. СИНТЕЗ СИСТЕМЫ ОПЕРАТИВНОГО УПРАВЛЕНИЯ ТРАНСПОРТИРОВКОЙ МАТЕРИАЛЬНЫХ РЕСУРСОВ [email protected] В настоящее время на промышленных предприятиях затраты, связанные с транспортировкой материальных ресурсов, не выделяются и не рассчитываются [1]. Расчет эффективности работы производится по фактическим затратам транспортного подразделения. Это обстоятельство не позволяет заранее оценить затраты при планировании транспортировок. Для решения указанной проблемы предлагается разработка системы оперативного управления. Пусть имеется m пунктов, в которых находятся некоторые ресурсы в количествах а1,…, аm. Последние должны быть переданы в n пунктов, причем в каждый из n пунктов должно быть отправлено определенное количество ресурсов: b1,…, b . Будем считать, что общее количество ресурсов в исходных и конечных пунктах – одинаково: m

n

i =1

j =1

å ai = å b j

(1)

Если в реальной задаче (1) не выполняется, то можно добиться его выполнения известными искусственными приемами [2]. 144

СПИ-ПЗ-2006 Решением подобной хорошо известной транспортной задачи [2-5] является матрица плана Х={хij}, где хij – количество вида ресурса, которое перемещается из исходного пункта i в конечный пункт j. По условиям задачи на хij должны быть наложены ограничения типа неравенств: хij ≥ 0 i =1,…, m j =1,…, n (2) и типа равенств: n

åx j =1

ij

m

åx i =1

ij

= ai

i = 1,..., m

= bj

(3)

j = 1,..., n

(4)

Должна быть задана также некоторая оценка затрат на транспортировку из пункта i в пункт j – cij. Элементы cij образуют матрицу затрат С={cij}. Тогда критерием успешности F плана Х транспортировок будут суммарные затраты на все перемещения: m

n

F = åå cij xij

(5)

i =1 j =1

Задача определения плана Х будет формулироваться следующим об0 разом. Найти план транспортировки X , доставляющий минимум критерию успешности F: arg min F = X 0 (6) x

Затраты сij пропорциональны расстоянию между пунктами i и j, а именно, заданной сети дорог, магистральных трубопроводов, водных коммуникаций и т.п., каждая из которых представляет собой некоторый ориентированный граф с начальной вершиной i, промежуточными вершинами i1,…, ik и конечной вершиной j. Таким образом, путь (схема) перемещения ресурса из i в j будет иметь вид: Sij: i→i1→…→iS…→j, причем таких путей может быть несколько. Дуги графа могут быть оценены. В оценку, прежде всего, войдет расстояние между пунктами, кроме того затраты на транспортировку из k в l будут зависеть от качества связывающих пункты сетей. Точная оценка затрат из k в l представляет собой самостоятельную и довольно сложную задачу математического моделирования. Здесь же предположим, что эта задача решена и получена матрица D: D ={dkl} k =1,…, M > m l =1,…, N > n, (7) где dkl – оценка затрат на транспортировку из пункта k в пункт l. Для каждой пары i и j должна быть решена задача минимизации затрат на матрице оценок затрат D: arg min å d kl = pij0 (8) pij

k ®lÎ pij

145

СПИ-ПЗ-2006 Решение задачи (8) на заданной сети может быть получено методом динамического программирования [5]. После того, как решены все m+n задач (8), рассчитывается оценочная матрица С для транспортной задачи: C = {cij } i = 1,..., m j = 1,..., n (9) c = d ij

å

k ®lÎ pij0

kl

0

Решение транспортной задачи X может быть найдено с помощью метода потенциалов или венгерского алгоритма [5]. Это решение является исходным для окончательного решения задачи оптимального оперативного управления. Для этого надо решить задачу о назначениях: какие трансxij0 Î X 0 . Задача о портные средства назначить для выполнения перевозки назначениях решается на матрице Е: Е ={lpq} p =1,…, P q =1,…, Q, (10) где lpq – затраты на выполнение q-й транспортировки p-й группой транспортных средств (ТС). Известно, что матрица решения транспортной зада0 чи X содержит m+n–1 элемент, поэтому оптимальных транспортировок будет Q = m+n–1. Число возможных исполнителей перевозок P равно сумме числа сочетаний из числа L транспортных средств по 1, 2,…, L: L

P = å CLi = 2 L - 1 i =1

(11)

,

i L

где C – число сочетаний из L по i. Строки матрицы Е соответствуют группам ТС Gp. Gp –множество ТС, соответствующих определенному сочетанию из L по i. Элементы lpq матрицы цен назначений являются функциями суммарной пропускной способности (грузоподъемности), а также других параметров, характеризующих ТС, таких, например, как стоимость эксплуатации, ремонта и т.п. Точное определение lpq также представляет самостоятельную задачу математического моделирования. Решением задачи об оптимальных назначениях является матрица Y: Y={ypq} p =1,…, P q =1,…, Q (12) подчиняющаяся следующим ограничениям: y pq Î {0, 1} (13) P

Q

å y pq = 1

åy

=1

(14)

åg

q = ( i - 1) × m + j

(15)

p =1

lÎGP

l

³ xq

q =1

pq

, где gl ≥ пропускная способность (грузоподъемность) l-го ТС.

146

СПИ-ПЗ-2006 G p I Gr' = Æ p = 1,K, P,

r = 1,K , P,

(16)

p ¹ r,

где Æ – пустое множество и доставляющая минимум суммарной цене назначений: P

Q

arg min åå y pq e pq = Y 0 Y

(17)

p =1 q =1

От классической задачи о назначениях задача (13-17) отличается наличием ограничений (15) и (16). Смысл ограничений (15) заключается в следующем: чтобы p-я группа ТС могла осуществить q-ю транспортировку, суммарная пропускная способность (грузоподъемность) этой группы ТС должна быть не менее заданного объема Хq. Смысл ограничений (16) состоит в том, что каждая из L ТС в данный отрезок времени оперативного планирования может осуществлять только одно перемещение. Решением задачи о назначениях (13-17) может быть произведено модифицированным венгерским алгоритмом [5]. Таким образом, задача оптимального оперативного управления транспортировкой декомпозируется на три последовательные подзадачи. Сначала решается подзадача (8) определения оптимальных путей перемеp0 щения ресурсов ij , затем строится матрица затрат на транспортировку С. На матрице С решается транспортная задача (6). Полученное решение 0 транспортной задачи X используется для формирования матрицы цен назначений Е. Наконец, на матрице Е решается задача о назначениях (17). 0 Решение задачи о назначениях Y является решением задачи оптимального оперативного управления. Это решение указывает, какая группа ТС должна осуществить заданную транспортировку. Поскольку решение каждой подзадачи оптимально, то оптимально и решение всей задачи оперативного управления. Список использованных источников 1. Захаров Г.Н. Формирование экономического механизма устойчивого развития нефтехимического предприятия: Дис. … канд. экон. наук. Санкт-Петербургский государственный инженерно-экономический университет, 2002. 183 c. 2. Юдин Д.Б., Гольштейн Е.Г. Задачи и методы линейного программирования. М.: Советское радио, 1964, 736 с. 3. А. Кофман. Введение в прикладную комбинаторику. – М.: Наука, 1975, 479 с. 4. Гольштейн Е.Г., Юдин Д.Б. Задачи линейного программирования транспортного типа. – М.: Советское радио, 1969. 5. Кузнецов А.В., Сакович В.А., Холод Н.И. Высшая математика. Математическое программирование. – Минск: Высшая школа, 2001, 436 с. 147

СПИ-ПЗ-2006 Издательство "Научная книга", Воронежский государственный технический университет, Липецкий государственный технический университет, Международный университет компьютерных технологий, Бакинский государственный университет сообщают о требованиях, предъявляемых к статьям, предоставляемым в международный научно-технический журнал "Информационные технологии моделирования и управления", являющийся преемником одноименного сборника научных трудов. Языки: · русский; · английский. Основные направления: · Телекоммуникации в образовании. · Анализ и синтез сложных систем. · Моделирование сложных систем и технологических процессов. · Информационные технологии в экономике. · Телекоммуникационные системы и приложения. · Информатизация в юриспруденции. · Информационные технологии в медицине. · Автоматическое и автоматизированное проектирование энергетических, электромеханических и технологических систем. · Информационные системы и их приложения. Даты Международный научно-технический журнал "Информационные технологии моделирования и управления" издается не реже 6 выпусков в год. Требования к материалам Материалы должны содержать инициалы и фамилии авторов, название (большими буквами), название организации, представляющей статью, E-Mail. Размер статьи должен находиться в пределах от 5 до 10 страниц стандартного машинописного текста (при размере шрифта 14 pt, шрифт Times New Roman, страница A4, поля 25 мм всюду, одинарный межстрочный интервал). Текст должен быть набран в формате WORD. Рисунки должны содержаться в отдельных графических файлах (bmp, jpg, gif, tif, wmf). Рисунки включаются в текст статьи "не поверх текста", "не хранить в документе". Список использованных источников обязателен. Материалы предоставляются по электронной почте [email protected] в присоединенном файле-архиве (WinRar, WinZip). В архиве с материалами в отдельном файле должны содержаться: · сведения об авторах (фамилия, имя, отчество, место работы и должность, ученая степень, звание, почтовый - с индексом - и электронный адрес); · указание на количество заказываемых экземпляров; · обязательство уплаты оргвзноса - ориентировочно около 70 (90 - вне России) рублей (при оплате за наличный расчет) за одну страницу статьи в одном экземпляре журнала вместе со стоимостью пересылки в ценах декабря 2005 г.). Цена одной страницы при безналичной оплате - 100 руб., включая НДС. Например, оргвзнос (при оплате за наличный расчет) за один экземпляр журнала, включающего авторскую статью объемом 6 страниц, составит 420 руб. для России и 540 руб. для авторов из-за рубежа.

148

СПИ-ПЗ-2006

Авторский указатель Alrawashdeh A.O. Egorov S.I. Seleznyov R.M. Аванесов Г.М. Алайцуев В.И. Артемов А.А. Афанасьев В.В. Барабанов А.В. Барабанов В.Ф. Безруков А.И. Беспалова Е.Э. Борисова Л.В. Будников С.А. Бурунова В.В. Бутенко Н.В. Бушкиева Б.Ц. Бушуев М.А. Быков С.А. Верещетин П.П. Вершинин С.В. Викторов В.К. Винокуров С.А. Волков В.Н. Гараев М.М. Герштейн В.М. Гильфанова Ф.Ф. Глекова М.А. Гонохова В.А. Гончаров А.Л. Горохов М.М. Гребенникова Н.И. Грибовская Е.В. Давидович М.Н. Денисов М.В. Денисова Л.И. Дерябин П.Г. Дубровин П.В. Енина Е.П. Ермаков В.В. Жеглов С.В.

106, 108 108 4 5, 68 110 69, 71 6 72, 103 111 7 8 73 50 53, 64, 66 75 66 54 76 112 82 144 113 9 53, 64, 66 11 78 12 14 79 114 80, 81 123 7, 110 64 61 66 82 16, 17 56 116

Жигульский К.В. Зайчиков М.А. Зимарин Г.И. Злобин А.К. Злобин Е.К. Золотых О.А. Зотов А.И. Иванов Д.В. Ивлева Н.А. Иошпа Р.А. Кавалеров М.В. Каменев С.В. Капитонихин А.С. Капуста Н.Ю. Капустянский С.В. Кильматов Т.Р. Киселева И.В. Клементьева С.В. Козлова Н.А. Копылов Р.В. Корж Д.Д. Корниенко С.А. Коровяковская Ю.В. Кравец О.Я. Кравцов А.Г. Красовский А.Б. Красовский Д.А. Кривошеенко Ю.В. Кроль Т.Я. Крылов М.В. Кузичкин Н.В. Кузнецов А.В. Куклев В.А. Куклева И.И. Кущ А.В. Лаврушина Е.Г. Лебедев А.В. Леденева Т.М. Лисицын Н.В. Лукьянов А.Д. Львов Д.К. Маврин С.Ю. Мазин А.А. 149

11 72 57 19 20 21 83 31, 39 24 87 84 96 121 86 112 26 87 27 59 88 117 28 118 12, 24, 88 98 120 29 30 31, 121 121 144 117 61 61 136 33 62 24 144 90 53, 64, 66 116 6

СПИ-ПЗ-2006 Макарова М.В. Малафеев А.В. Мальцев Г.И. Мальцева Т.В. Марков А.В. Матушкин Н.Н. Мельников А.С. Мельников А.Ю. Моисеев С.И. Моисеенко Е.В. Мурзин В.А. Мутафян М.И. Набойченко С.С. Немцов Л.Б. Никитина Е.Ю. Новикова Н.М. Нужный А.М. Ольховская О.Л. Охотников Е.С. Пантелеев Е.Р. Паршков П.С. Петренко М.С. Пивцаев А.А. Поляков А.Н. Поляков Ю.А. Пономарев А.А. Попов С.В. Попова Т.В. Преображенский А.П. Работин С.В. Ракитин С.А. Решетник Ю.А. Роднаева А.А. Романовская А.Ю. Руденко А.В. Сазонова Т.Л. Самуилов В.Д. Седова И.Ю. Селезнёв Р.М. Селиванова Е.В. Семений В.А. Славский А.А. Смольянинов А.А.

34 36 82 80, 81 91 84 143 37, 38 44 33 93 63 82 122 54 123 111 38 94 39 7 53, 64, 66 40 96, 98 124 125 126 126 127, 128 129 141 130 83 130 37 126 53 133, 136 41 140 141 66 63

Солдатов Е.А. Соломахин А.Н. Соломоненко П.А. Сперанский Д.В. Становских А.А. Стариков Н.С. Степанов Л.В. Сударева С.А. Тарасов А.А. Тарасов А.С. Творогов В.В. Теличко Л.Я. Трунин Ю.В. Тютин М.В. Федорова Е.В. Филиппов В.Н. Филькин Н.М. Франциско О.Ю. Харченко В.В. Хренников А.А. Черных В.Я. Чистяков П.Н. Шабанов С.Е. Шварева Е.Н. Шестаков И.А. Щелканов М.Ю. Щербаков Г.В. Щербаков С.Н. Щетинин А.В. Юдин А.Н. Юдина О.И. Якубовская Н.Н.

150

88 42 16, 17 31, 39 114 53, 64, 66 44 61 65, 142 99 45 99 120 102, 103 104 48 143 49 110 82 102 121 50 48 54 53, 64, 66 51 52 116 53, 64, 66 133 144

СПИ-ПЗ-2006 Содержание Введение

3

1. Информационные технологии в экономике 4 Seleznyov R.M. Project Management of Organizations' Stable Development 4 Аванесов Г.М. Опыт реконструкции экономических процессов 5 Афанасьев В.В., Мазин А.А. К вопросу повышения эффективности деятельности государственных комиссий по ликвидации последствий чрезвычайных ситуаций в неподготовленных районах 6 Безруков А.И., Паршков П.С., Давидович М.Н. Организация курсового проектирования по дисциплине «Технология разработки программного обеспечения» 7 Беспалова Е.Э. Имитационное моделирование реализации производственных программ предприятия 8 Волков В.Н. Организационное проектирование как элемент формирования динамической сетевой структуры управления 9 Герштейн В.М., Жигульский К.В. Преимущества проектного подхода к бюджетированию 11 Глекова М.А., Кравец О.Я. Особенности социально-экономического мониторинга на региональном уровне 12 Гонохова В.А. Применение нейронечеткого моделирования в работе налоговых органов 14 Енина Е.П., Соломоненко П.А. Информационная составляющая при решении задач управления АПК 16 Енина Е.П., Соломоненко П.А. Структуризация задач управления финансами 17 Злобин А.К. Автоматизированное управление стратегической деятельностью предприятий по подсистеме «Маркетинг» 19 Злобин Е.К. Использование математических методов составления конфигурации ПК 20 Золотых О.А. Однопродуктовая N-этапная динамическая детерминированная модель управления запасами 21 Ивлева Н.А., Кравец О.Я., Леденева Т.М. Прогнозирование регионального рынка банковских продуктов на основе экспертной технологии 24 Кильматов Т.Р. Особенности динамического моделирования стратегического развития экономики Приморского края 26 Клементьева С.В. Применение высоких статистических технологий для оценки эффективности инноваций 27 Корниенко С.А. Анализ влияния процессов равновыгодного распределения прибыли на задачу стимулирования в активной системе 28 Красовский Д.А. Система принятия решений при многономенклатурном производственном планировании 29 Кривошеенко Ю.В. Некоторые особенности отраслевых решений в системной интеграции 30 Кроль Т.Я., Сперанский Д.В., Иванов Д.В. Функциональное моделирование бизнес-процессов в организации 31

151

СПИ-ПЗ-2006 Лаврушина Е.Г., Моисеенко Е.В. Разработка системы оценки маркетинговой деятельности кафедры на основе методов экспертных оценок 33 Макарова М.В. Методика оценки затрат на систему электронной коммерции 34 Малафеев А.В. Роль из задачи систем класса MES в системе управления предприятием 36 Мельников А.Ю., Руденко А.В. Проектирование информационной системы для специализированного торгового предприятия 37 Мельников А.Ю., Ольховская О.Л. Проектирование информационной системы для функционирования страховой компании 38 Пантелеев Е.Р., Иванов Д.В., Сперанский Д.В. Объектно-дедуктивная модель бизнес-логики в интегрированной среде проектирования 39 Пивцаев А.А. Создание экспертной системы прогнозирования состояний фондового рынка на основе вейвлет–анализа 40 Селезнёв Р.М. Модельное представление проектного управления устойчивым развитием предприятия 41 Соломахин А.Н. Методы аналитической оперативной обработки информации конкурентной разведки в Интернет 42 Степанов Л.В., Моисеев С.И. Подход к моделированию распределения ресурсов в экономических системах 44 Творогов В.В. Оптимальная оценка параметров порогового тарифного плана интернета в условиях дефицита 45 Филиппов В.Н., Шварева Е.Н. Информационная база данных техникоэкологического состояния уфимских нефтеперерабатывающих заводов 48 Франциско О.Ю. Методы, используемые при разработке прогнозных сценариев развития 49 Шабанов С.Е., Будников С.А. Информационные технологии в экономике. Электронная коммерция в мясомолочной промышленности 50 Щербаков Г.В. Место информационной безопасности в управлении бизнес– процессами 51 Щербаков С.Н. Экономико-математическая модель для фондового рынка 52 2. Информационные и высокие технологии в медицине 53 Бурунова В.В., Щелканов М.Ю., Стариков Н.С., Петренко М.С., Юдин А.Н., Самуилов В.Д., Гараев М.М., Львов Д.К. Алгоритм молекулярноэпидемиологического мониторинга ВИЧ-инфекции, основанный на комбинировании серо- и генотипирования 53 Бушуев М.А., Шестаков И.А., Никитина Е.Ю. Информационно-аналитическая система оценки качества деятельности медицинских учреждений 54 Ермаков В.В. Роль запаздывания в камерных моделях сахара крови 56 Зимарин Г.И. Управление загрузкой специализированных кабинетов в многопрофильном ЛПУ 57 Козлова Н.А. Проект ХМГМИ по внедрению современных информационнокоммуникационных технологий для повышения качества высшего профессионального и последипломного медицинского образования 59 Куклев В.А., Денисова Л.И., Куклева И.И., Сударева С.А. Разработка и внедрение цифровых образовательных ресурсов в среднем профессиональном образовании по истории медицины 61

152

СПИ-ПЗ-2006 Лебедев А.В. Электронная история болезни 62 Мутафян М.И., Смольянинов А.А. Рационализация системы послеконкурсных мероприятий тендерных закупок фармацевтической продукции 63 Стариков Н.С., Щелканов М.Ю., Бурунова В.В., Петренко М.С., Юдин А.Н., Денисов М.В., Гараев М.М., Львов Д.К. Анализ эффективности ранговых корреляций при статистической обработке спектров иммунореактивности ВИЧ-позитивных сывороток по отношению к эпитоп-имитирующим пептидам 64 Тарасов А.А. Алгоритм функционирования модуля измерения инвазивного давления прикроватного монитора 65 Щелканов М.Ю., Петренко М.С., Стариков Н.С., Бурунова В.В., Славский А.А., Юдин А.Н., Бушкиева Б.Ц., Дерябин П.Г., Гараев М.М., Львов Д.К. Внедрение современных информационных технологий в процесс молекулярновирусологических исследований 66 3. Информатизация и управление в технологических процессах 68 Аванесов Г.М. Методика разработки бизнес-процессов деятельности мясоперерабатывающего предприятия 68 Артемов А.А. Имитационное моделирование химико-технологической системы с тремя каналами подачи реагента 69 Артемов А.А. Расчет химико-технологических процессов периодического действия при многовходовом управлении 71 Барабанов А.В., Зайчиков М.А. Визуализация результатов моделирования процесса растворной полимеризации в каскаде реакторов 72 Борисова Л.В. Представление знаний о конструкции машины 73 Бутенко Н.В. Устройство контроля температуры на базе микроконтроллера PIC16F876 75 Быков С.А. Математическая модель расчёта совместного гидролиза измельчённого кофе и кофейной оболочки 76 Гильфанова Ф.Ф. Модель гибкой производственной ячейки 78 Гончаров А.Л. Идентификация системы ускоренного охлаждения проката на основе нейросетевого подхода 79 Гребенникова Н.И., Мальцева Т.В. Автоматизация процесса выбора оптимальных технологических схем 80 Гребенникова Н.И., Мальцева Т.В. Моделирование технологических процессов с рециклами 81 Дубровин П.В., Набойченко С.С., Хренников А.А., Вершинин С.В., Мальцев Г.И. Построение оптимальных конструкций в задаче управления цементационным выщелачиванием полиметаллического сырья 82 Зотов А.И., Роднаева А.А. Контроль температурно–силовых характеристик при сборочно–разборочных операциях 83 Кавалеров М.В., Матушкин Н.Н. Планирование задач с нестандартными ограничениями реального времени в системах автоматизации и управления 84 Капуста Н.Ю. Идентификация математической модели формирования крутящего момента при глубоком сверлении 86

153

СПИ-ПЗ-2006 Киселева И.В., Иошпа Р.А. Измерение крутящего момента асинхронного электропривода при реализации инверторного частотного управления 87 Копылов Р.В., Кравец О.Я., Солдатов Е.А. Особенности реализации корпоративной информационной системы учета сжиженного газа 88 Лукьянов А.Д. Система автоматического управления процессом глубокого сверления 90 Марков А.В. Оптимизация процесса сварки термопластов в высокочастотном электрическом поле 91 Мурзин В.А. Интерфейс ПЭВМ для контроля и управления технологическими процессами 93 Охотников Е.С. Проектирование специализированного языка для описания алгоритмов подсистемы автоматического управления технологическими процессами 94 Поляков А.Н., Каменев С.В. Автоматизированная методика построения динамических характеристик в рабочем пространстве станка 96 Поляков А.Н., Кравцов А.Г. Метод оценки тепловых характеристик металлорежущих станков на различных этапах их жизненного цикла 98 Теличко Л.Я., Тарасов А.С. Математическая модель механической части электропривода ленточного конвейера 99 Тютин М.В., Черных В.Я. Архитектура системы управление вязким технологическим процессом 102 Тютин М.В., Барабанов А.В. Программная модель системы управления вязким технологическим процессом 103 Федорова Е.В. Применение пакета LabView при создании виртуального универсального сервисного осциллографа 104 4. Информационные технологии в радиоэлектронике, электротехнике и промышленности 106 Alrawashdeh A.O. Simulation of the PTCM-decoder for the DVB-DSNG System 106 Egorov S.I., Alrawashdeh А.О. PTCM-decoder of the DVB-DSNG Demodulator 108 Алайцуев В.И., Давидович М.Н., Харченко В.В. Программное обеспечение для расчета технологического оборудования газораспределительных станций 110 Барабанов В.Ф., Нужный А.М. Декомпозиция задачи оптимизации раскроя 111 Верещетин П.П., Капустянский С.В. Экспериментально–учебный стенд для интеллектуального управления электроприводом 112 Винокуров С.А. Методика синтеза электромеханических систем с бесконтактным двигателем постоянного тока 113 Горохов М.М., Становских А.А. Система поддержки принятия решения при управлении жилищно-коммунальным хозяйством 114 Жеглов С.В., Щетинин А.В., Маврин С.Ю. Повышение эффективности функционирования систем компьютерного моделирования литейных процессов 116 Корж Д.Д., Кузнецов А.В. Автоматизация задачи оптимизации на этапе структурного синтеза механизмов 117 Коровяковская Ю.В. Основные требования к модели железнодорожного склада штучных грузов 118

154

СПИ-ПЗ-2006 Красовский А.Б., Трунин Ю.В. Подходы к построению имитационных моделей вентильно-индукторного двигателя 120 Кроль Т.Я., Крылов М.В., Чистяков П.Н., Капитонихин А.С. Модель единой среды проектирования объектов электротехники и энергетики 121 Немцов Л.Б. Прогнозирование транзитных грузопотоков на основе использования fuzzy-технологии 122 Новикова Н.М., Грибовская Е.В. Построение нечеткой системы управления для систем обработки радиолокационной информации 123 Поляков Ю.А. Применение системы AutoCAD при выполнении трехмерных изображений в процессе проектирования подвесок автотранспортных средств 124 Пономарев А.А. Применение математического пакета Simulink для моделирования трехфазного электропривода главного движения МР132М 125 Попова Т.В., Сазонова Т.Л., Попов С.В. Минимизация потерь в линии передач на основе выбора оптимального перепада напряжения 126 Преображенский А.П. Прогнозирование характеристик рассеяния электромагнитных волн элементарных отражателей 127 Преображенский А.П. Частотные зависимости характеристик рассеяния пластин и полых структур 128 Работин С.В. Подсистема геометрического моделирования плоских конструктивных узлов бортовой аппаратуры, с точки зрения анализа тепловых процессов 129 Решетник Ю.А., Романовская А.Ю. Задача размещения грузов в складских помещениях 130 Седова И.Ю., Юдина О.И. Анализ добавочных потерь в двигателях постоянного тока при импульсном питании 133 Седова И.Ю., Кущ А.В. Методика компьютерной диагностики асинхронного двигателя, работающего совместно с непосредственным преобразователем частоты 136 Селиванова Е.В. Синтез нейроуправления электрогенератором 140 Семений В.А., Ракитин С.А. Критерии и обоснование структуры модели автоматизированного проектирования электроприводов промышленных установок 141 Тарасов А.А. Реализация входного каскада с изменяемым коэффициентом усиления 142 Филькин Н.М., Мельников А.С. Анализ и синтез конструкции дифференциальной передачи полноприводной транспортной машины 143 Якубовская Н.Н., Лисицын Н.В., Викторов В.К., Кузичкин Н.В. Синтез системы оперативного управления транспортировкой материальных ресурсов 144 Информационные технологии моделирования и управления: правила оформления статей

148

Авторский указатель

149

155

СПИ-ПЗ-2006

Научное издание Современные проблемы информатизации в прикладных задачах Сборник трудов. Выпуск 11 Материалы опубликованы в авторской редакции Подписано в печать 30.12.2005 г. Формат 16´84 1 . Бумага офсетная. 16

Печать трафаретная. Гарнитура «Таймс». Усл. печ. л. 9,75. Уч.-изд. л. 9,6. Заказ №176. Тираж 500. ООО Издательство «Научная книга» 394077, Россия, г.Воронеж, ул. Маршала Жукова, 3-244 http://www.sbook.ru/ Отпечатано ООО ИПЦ «Научная книга» Россия, г.Воронеж, пр. Труда, 48 (0732)297969

156

Современные проблемы информатизации в прикладных задачах: Сб. трудов. Вып. 11

11

11

11

11

11

11

11

11

11

11

11:

11)

11

11

11

11

11

11»

11

11

Lijn 11

9 11

Chapter 11

Zbior 11

Breeds 11

Jg 11

Cryocoolers 11

Samolot szkolno-treningowy Jak-11 (C-11)

ADVANCES IN CATALYSIS VOLUME 11, Volume 11

Chapter 11

Современные проблемы информатизации в прикладных задачах: Сб. трудов. Вып. 11

11

11

11

11

11

11

11

11

11

11

11:

11)

11

11

11

11

11

11»

11

11

Lijn 11

9 11

Chapter 11

Zbior 11

Breeds 11

Jg 11

Cryocoolers 11

Samolot szkolno-treningowy Jak-11 (C-11)

ADVANCES IN CATALYSIS VOLUME 11, Volume 11

Chapter 11

Recommend Documents