close

Вход

Забыли?

вход по аккаунту

?

241.Вестник Брянского государственного технического университета №2 2012

код для вставкиСкачать
Copyright ОАО «ЦКБ «БИБКОМ» & ООО «Aгентство Kнига-Cервис»
ВЕСТНИК
БРЯНСКОГО ГОСУДАРСТВЕННОГО
ТЕХНИЧЕСКОГО УНИВЕРСИТЕТА
Научно-технический журнал
Издается с февраля 2004 г.
Периодичность – 4 номера в год
№ 2 (34) 2012
Журнал включён в Перечень ведущих рецензируемых научных журналов и изданий, в которых
должны быть опубликованы основные научные результаты диссертаций на соискание ученых
степеней кандидата и доктора наук
Учредитель и издатель – Федеральное государственное бюджетное
образовательное учреждение
высшего профессионального
образования «Брянский
государственный технический
университет»
Редакционная коллегия:
Главный редактор
А.В.Лагерев, д.т.н., проф.
Зам. гл. редактора
С.П.Сазонов, к.т.н., доц.
Отв. секретарь
В.А.Татаринцев, к.т.н., доц.
Члены редколлегии
В.И.Аверченков, д.т.н., проф.
В.Т.Буглаев, д.т.н., проф.
О.А.Горленко, д.т.н., проф.
Д.В.Ерохин, к.э.н., доц.
Б.Г.Кеглин, д.т.н., проф.
В.В.Кобищанов, д.т.н., проф.
В.И.Попков, к.т.н., доц.
А.Ф.Степанищев, д.ф.н., доц.
О.Н.Федонин, д.т.н., доц.
Г.А.Федяева, д.т.н., доц.
Свидетельство о регистрации
Федеральной службы по надзору
за соблюдением законодательства
в сфере массовых коммуникаций
и охране культурного наследия
ПИ № ФС77-21709 от 17. 08. 05
Адрес редакции:
241035, г. Брянск, бульвар
50-летия Октября, 7
тел. (4832) 58-82-77
e-mail: vestnik@tu-bryansk.ru
Подписные индексы каталога
«Пресса России» - 18945- п/г
15621 – годовая
Брянский государственный
технический университет, 2012
СОДЕРЖАНИЕ НОМЕРА
Машиностроение и транспорт
Реутов А.А., Иваницкий Р.Б., Эманов С.Л. Определение положения ленты на роликоопорах криволинейного участка конвейера…………………….
Лагерев А.В., Аверченков В.И., Лагерева Е.А.
Прогнозирование кинетики показателей надежности
гидроприводов подъемно-транспортной техники на
основе имитационного моделирования потока отказов элементов……………………………………..........
Пыриков П.Г., Рухлядко А.С. Обеспечение работоспособности рабочих органов технологических
машин и оборудования……………………………….
Кеглин Б.Г., Болдырев А.П., Ионов В.В. Совершенствование металлокерамического фрикционного
сплава для амортизаторов удара железнодорожного
подвижного состава……………………………………
Лозбинев Ф.Ю., Лозбинев В.П. Параметрическая
оптимизация несущих систем кузовов вагонов в
многокритериальной постановке……………………..
Обозов А.А., Таричко В.И. Анализ неисправностей
карбюраторных и инжекторных бензиновых ДВС,
идентифицируемых системой технической диагностики.............................................................................
Обозов А.А., Старокожев М.А. Сравнительный
анализ технико-экономических показателей двухблочного роторно-поршневого двигателя, двигателей традиционной конструкции и роторнопоршневого двигателя Ванкеля……………………….
4
8
17
26
33
41
48
Copyright ОАО «ЦКБ «БИБКОМ» & ООО «Aгентство Kнига-Cервис»
Вестник Брянского государственного технического университета. 2012. № 2(34)
Андриянов А.И., Крижановский А.В. Экспериментальное исследование нелинейной динамики импульсных преобразователей напряжения на основе двухполярной
реверсивной модуляции…………………………………………………………………..
Дракин А.Ю., Ильин В.М., Хвостов В.А. Синтез адаптивного регулятора системы
управления электроприводом с демпфированием колебаний груза…………………..
Потапов Л.А., Маклаков В.П. Сравнение электромагнитных процессов в тормозах
с массивным и полым ферромагнитными роторами……………………………………
Карпухин Э.В., Демин Е.С., Демин С.Б., Дятков В.С. Математическое моделирование магнитных полей магнитострикционных преобразователей уровня накладного типа………………………………………………………………………………………
Коршунов В.Я., Комаров В.С. Прогнозирование относительной абразивной износостойкости на основе механических и термодинамических свойств металлов…….
Рыбак Л.А., Чичварин А.В. Структурный синтез класса параллельных механизмов для роботов на основе теории винтов и виртуальных кинематических цепей…..
Маслова И.В. Использование управляемого процесса при восстановлении формы
крупногабаритного тела вращения, не имеющего стационарной оси вращения…….
Гришин А.И. Математическая модель течения жидкости в окрестности вращающихся дисков………………………………………………………………………………
Вычислительная техника
и информационные технологии
Аверченков В.И., Лагерев А.В., Подвесовский А.Г. Представление и обработка
нечеткой информации в многокритериальных моделях принятия решений для задач
управления социальными и экономическими системами………………………………
Лагерев А.В., Аверченков В.И., Шкаберин В.А. Новые информационные технологии в решении задач управления научно-образовательной деятельностью вуза…..
Мирошников В.В., Ешин С.В. Методы принятия решений по выбору оптимальных корректирующих и предупреждающих действий в системе менеджмента качества………………………………………………………………………………………….
Экономика и менеджмент
54
61
67
72
80
83
87
93
97
105
113
Смоляк И.А. Стресс-тестирование портфеля ипотечных кредитов…………………..
Чернышова И.Г. Определение факторов, влияющих на длительность инновационных процессов различных видов…………………………………………………………
Можаева Т.П., Ерохина В.А. Управление мотивацией работников в СМК предприятия на основе идентификации персональных ценностей………………………….
123
Abstracts……………………………………………………………………………………
140
Сведения об авторах……………………………………………………………………..
144
2
128
132
Copyright ОАО «ЦКБ «БИБКОМ» & ООО «Aгентство Kнига-Cервис»
Вестник Брянского государственного технического университета. 2012. № 2(34)
CONTENTS
Mechanical engineering and transport
Reutov A.A., Ivanitsky R.B., Emanov S.L. Determination of the belt location on the
support rollers of conveyor curved section…………………………………………………
Lagerev A.V., Averchenkov V.I., Lagereva E.A. Prediction of kinetics of dependability
indices hydraulic drive of load-haul-dump machines simulation-based flow of element
failures………………………………………………………………………………………
Pyrikov P.G., Ruhljadko A.S. Operability assurance of working bodies of technological
machinery and the equipment……………………………………………………………….
Keglin B.G., Boldyrev A.P., Ionov V.V. Perfection of the ceramic-metal frictional alloy
for shock-absorbers of blow of the railway rolling stock…………………………………...
Lozbinev F.Y., Lozbinev V.P. Parametric optimization of the carryinging systems of
cars body in multi-criterion stating………………………………………………………….
Obozov A.A., Tarichko V.I. Analysis of failures petrol engines, identified by a system of
technical diagnostics………………………………………………………………………...
Obozov A.A., Starokogev V.A. The comparative analysis of technical and economic indicators of the two-block rotorno-piston engine, engines of the traditional design and
rotorno-piston
engine
vankelja………………………………………………………………..
Andriyanov A.I., Krizhanovsky A.I. Experimental study of nonlinear dynamics of
pulsed voltage converters on the basis bipolar reversible modulation……………………...
Drakin A.J., Ilyin V.M., Khvostov V.A. Synthesis of the adaptive regulator of the control system of the electric drive with a damped oscillations of a cargo……………………..
Potapov L.A., Maklakov V.P. Comparison of the electromagnetic process of the electromagnetic brake with solid and empty rotor………………………………………………
Karpuhin E.V., Demin E.S., Demin S.B., Datkov V.S. Mathematical modeling magnetic field of plated magnetostrictive converters of level……………………………………...
Korshunov V.Ya., Komarov V.S. Forecasting of relative abrasive wear resistance on the
basis of mechanical and thermodynamic properties metals………………………………...
Rybak L.A., Chichvarin A.V. Structural synthesis of a class of the parallel mechanisms
for robots on the basis of the screw theory and the concept of virtual chains………………
Maslova I.V. Use of operated process at restoration of the form of the large-sized body of
the rotation which do not have the stationary axis of rotation………………………………
Grishin A.I. Mathematical model of flow of liquid in the vicinity of rotating disks………
Сomputer engineering and information technology
Averchenkov V.I., Lagerev A.V., Podvesovskiy A.G. Тhe representation and processing
of fuzzy information in multi-criteria decision models for the social and economical systems control problems………………………………………………………………………
Lagerev A.V., Averchenkov V.I., Shkaberin V.A. New information technologies in the
decision of problems of management of scientific and educational activity of the university…………………………………………………………………………………………….
Miroshnikov V.V., Eshin S.V. Decision-making methods for optimal corrective and preventive actions selection in quality management systems…………………………………..
Economics, production organization and management
Smolyak I.А. Stress-testing of mortgage portfolio…………………………………………
Chernyshova I.G. Definition factors influencing duration of different kinds innovative
processes……………………………………………………………………………………
Mozhaev T.P., Erokhina V.A. The development of quality control personnel subsystem
in the QMS of the enterprise………………………………………………………………..
Abstracts …………………………………………………………………………………...
3
4
8
17
26
33
41
48
54
61
67
72
80
83
87
93
97
105
113
123
128
132
140
Copyright ОАО «ЦКБ «БИБКОМ» & ООО «Aгентство Kнига-Cервис»
Вестник Брянского государственного технического университета. 2012. № 2(34)
4
Copyright ОАО «ЦКБ «БИБКОМ» & ООО «Aгентство Kнига-Cервис»
Вестник Брянского государственного технического университета. 2012. № 2(34)
МАШИНОСТРОЕНИЕ И ТРАНСПОРТ
УДК 621.867
А.А. Реутов, Р.Б. Иваницкий, С.Л. Эманов
ОПРЕДЕЛЕНИЕ ПОЛОЖЕНИЯ ЛЕНТЫ НА РОЛИКООПОРАХ
КРИВОЛИНЕЙНОГО УЧАСТКА КОНВЕЙЕРА
Предложены две модели для расчета бокового смещения ленты на криволинейном участке конвейера. Показано, что расчет без учета изгибной жесткости ленты даже на слабо искривленном участке конвейера приводит к существенной погрешности.
Ключевые слова: ленточный конвейер, криволинейная трасса, роликоопора, сечение груза, положение ленты.
При проектировании ленточных конвейеров (ЛК) с криволинейной трассой необходимо рассчитывать положение ленты на криволинейном участке става. Рассмотрим равновесие участка ленты с грузом, расположенного между роликоопорами (рис. 1).
Пренебрегая деформацией ленты, рассмотрим плоскую систему сил, действующих
на участок ленты с грузом. Разделим условно ленту и груз на части вертикальными плоскостями, проходящими через точки перегиба ленты на роликах (рис. 2).
a
Рис. 1. Участок ленты с грузом
Рис. 2. Поперечное сечение ленты и груза,
разделенное вертикальными плоскостями
Рассмотрим взаимодействие отдельного ролика с частями ленты и груза, расположенными над ним. На рис. 3 показаны силы, действующие на часть ленты с грузом.
x
x
d
d
a
y
33.5700
0
0
a
y
а)
б)
в)
Рис. 3. Силы, действующие на ленту с грузом: а – распределение силы тяжести ленты с грузом G b
вдоль ролика; б - распределение нормальной составляющей S n силы натяжения части ленты вдоль ролика; в - плоская система сил, действующих на часть ленты с грузом;α – угол наклона ролика к горизонту;
δ – длина части ленты, контактирующей с роликом; ψ – угол между вертикалью и нормалью к продольной оси конвейера; G л и G г – равнодействующие сил тяжести частей ленты и груза, расположенных над
роликом ; S n – нормальная составляющая силы натяжения части ленты над роликом; N – нормальная реакция ролика (Н); F – сила трения ленты по ролику (Н)
4
Copyright ОАО «ЦКБ «БИБКОМ» & ООО «Aгентство Kнига-Cервис»
Вестник Брянского государственного технического университета. 2012. № 2(34)
Будем считать, что перечисленные силы, действующие на часть ленты с грузом, не
зависят от других частей ленты и груза. Тогда нормальную реакцию N найдем из уравнения равновесия сил, действующих на часть ленты с грузом:
N = (Gл + Gг ) cos α ± S n cos(α −ψ ) .
Величину силы тяжести части груза G г вычисляют через площадь поперечного сечения груза, расположенного над роликом [1]. Знак «+» или «-» в формуле определяется на-
правлением силы S n по отношению к оси ролика.
Силу трения представим нелинейной зависимостью:
F=f N β / β 0 при β≤β 0 , F=fN при β>β 0 ,
где β – угол между роликом и плоскостью, нормальной к продольной оси ленты; f и
β о – эмпирические характеристики взаимодействия ленты с роликом.
Добавим всем обозначенным переменным нижний индекс i, обозначающий номер
ролика в опоре, и определим сумму проекций сил на оси роликов опоры F Σ :
n
FΣ = ∑ [±Fi ± (Gлi + Gгi ) sin α i ± S ni sin(α i − ψ )] ,
i =1
где n – количество роликов в опоре.
Знаки «+» или «-» в формуле также определяются направлением сил по отношению
к осям роликов.
Положение ленты относительно роликоопоры определим из условия равенства нулю
суммы проекций сил на оси роликов опоры:
(1)
F Σ =0 .
Рассмотрим в качестве примера ЛК производительностью 400 т/ч с резинотканевой
лентой шириной 1 м и скоростью ленты 1,6 м/с. На искривленном в горизонтальной плоскости участке трассы ψ = 90 °, радиус кривизны оси конвейера R k = 150 м. Трехроликовые
опоры грузовой ветви наклонены к горизонту под углом ϕ = 7 ° и к нормальной плоскости
под углом θ 0 = 1 °. f = 0,35, β о = 3 °. Оси боковых роликов каждой опоры в горизонтальной
плоскости образуют углы 2 ° с осью среднего ролика. При натяжении ленты S = 25 кН боковое смещение ленты, согласно уравнению (1), составляет 45 мм.
Уравнение (1) не учитывает изгибную жесткость конвейерной ленты.
Уравнение стационарных смещений ленты U относительно роликоопор имеет вид [2]
d2
dx 2

d2  d 
dU 
 E J 2 U  −  S − ρV 2
+ FΣ + Fe = 0 ,
dx 
 dx
 dx 
(
)
(2)
где х – продольная координата, м; E J – изгибная жесткость ленты, Нм2; S – натяжение
ленты, Н; ρ – распределенная масса ленты с грузом, кг/м; V – скорость движения ленты,
м/с;
– сумма проекций внешних сил на оси роликов опор, Н/м.
Силу F Σ представим в линейном виде:
FΣ = ρg[b1 (U − U C ) + a1 (U I − θ 0 )] ,
где b 1 и a 1 – коэффициенты аппроксимации, определяемые для конкретной конструкции
роликоопоры; U С – отклонение оси става от прямой оси х; g – ускорение свободного падения; θ 0 – угол между осью среднего ролика опоры и плоскостью, перпендикулярной продольной оси х; UI = ∂U/∂x .
Уравнение (2) можно использовать при смещениях ленты U < 0,02L (L – длина искривленного участка).
5
Copyright ОАО «ЦКБ «БИБКОМ» & ООО «Aгентство Kнига-Cервис»
Вестник Брянского государственного технического университета. 2012. № 2(34)
Рассчитаем для рассмотренного примера положение грузовой ветви ленты на ставе
конвейера, ось которого на горизонтальном участке искривлена по дуге окружности с радиусом R k = 150 м и центральным
углом
9 °.
U
Для заданных параметров
2
искривление оси става (рис. 4)
представим в виде
πx
1
,
U C = U 0 cos
L
3
L/2
L/2
где U 0 = 0,46 м; L = 23,54 м.
Если на границах участка
смещения и перекос ленты относительно оси става отсутствуют, то граничные условия уравнения (2) имеют вид
Рис. 4. Искривление оси конвейера: 1, 3 – прямолинейные участки; 2 – искривленный участок
 − L  πU 0 при х = -L/2,
U = 0, U I = U CI 
=
L
 2 
πU
L
U = 0, U I = U CI   = − 0 при х = L/2 .
(3)
L
2
Решение уравнения (2) с граничными условиями (3) при E J = 0,158 МНм2, ρ = 83,4
кг/м, a 1 = 6,34 рад-1 и b 1 = 4,3 м-1 имеет вид
U = С0 + e z1x (C1 sin z 2 x + C2 cos z 2 x) + e z3 x (C3 sin z 4 x + C4 cos z 4 x) + C5 sin
πx
L
+ C6 cos
πx
L
,
где Z 1-4 = (-0,339; 0,11; 0,338; 0,246); С 0-6 = (0,026; -4,23E-3; 2,23E-3; 2,29Е-4; 8,89Е-3;
0,145; 0,379).
На рис. 5 показаны относительные смещения ленты U отн = U - U С на криволинейном участке конвейера, полученные при решении уравнения (2) для приведенных значений параметров.
U отн , мм
50
1
0
2
-50
-8
-4
0
4
8
Х, м
Рис. 5. Относительные смещения ленты U отн на криволинейном участке:
1 – θ 0 = 1 °; 2 – θ 0 = 0
Максимальное относительное смещение ленты U отн = 0,087 м наблюдается в точке с
координатой х = - 4 м при θ 0 = 1 °. При θ 0 = 0 U отн = 0,106 м, т. е. максимальное смещение
ленты превышает допустимую величину – 10 % ширины ленты.
Величина максимального относительного смещения ленты, полученная при решении
уравнения (2), превышает аналогичное значение, найденное из уравнения (1), в 1,89 раза.
Таким образом, расчет смещения ленты без учета ее изгибной жесткости даже на
слабо искривленном участке конвейера приводит к существенной погрешности.
6
Copyright ОАО «ЦКБ «БИБКОМ» & ООО «Aгентство Kнига-Cервис»
Вестник Брянского государственного технического университета. 2012. № 2(34)
В [3] предложено на криволинейных участках конвейера использовать роликоопоры,
подпружиненные с одной стороны (рис. 6).
Установка пружины сжатия с одной стороны роликоопоры предназначена для увеличения угла наклона роликоопоры к горизонту ϕ и силы, препятствующей боковому
смещению ленты U, при уменьшении загрузки ленты.
Положение ленты относительно роликоопор определяется уравнением равновесия
ленты (2). Угол наклона ϕ можно найти из уравнения равновесия роликоопоры под действием сил трения ленты по роликам F 1 , F 2 , F 3 , нормальной составляющей силы натяжения
ленты S n , равнодействующей сил тяжести ленты, груза и роликоопоры G, силы сжатия
пружины R (рис. 7).
α
α
α
α
φ
ψ
82
Рис. 6. Схема роликоопоры, подпружиненной
с одной стороны
φ
Рис. 7. Силы, действующие на роликоопору
При проектировании подпружиненных роликоопор необходимо выполнить следующие ограничения:
ϕ min ≤ ϕ ≤ ϕ max ,
(4)
dϕ / dU > 0 .
(5)
Здесь ϕ min – значение угла ϕ, обеспечивающее допустимое смещение ленты при максимальной загрузке; ϕ max – значение угла ϕ, обеспечивающее допустимое смещение ленты и непросыпание груза при частичной загрузке.
Ограничение (4) обеспечивает допустимое смещение ленты и непросыпание груза
при любой допускаемой загрузке.
Ограничение (5) означает, что при смещении ленты относительно роликоопоры
вправо угол ϕ увеличивается (рис. 6).
Анализ уравнения равновесия роликоопоры показал, что для практически реализуемых конструктивных параметров конвейера ограничение (5) не выполняется. Таким образом, применение роликоопор, подпружиненных с одной стороны, для уменьшения боковых смещений ленты на криволинейных участках трассы нецелесообразно.
СПИСОК ЛИТЕРАТУРЫ
1. Реутов, А.А. Определение размеров сечения груза на ленте криволинейного конвейера / А.А. Реутов, Р.Б.
Иваницкий// Вестн. БГТУ.- 2011.- №2.- С. 21 – 24.
2. Реутов, А.А. Расчет положения движущейся ленты на криволинейном участке става конвейера / А.А.
Реутов // Динамика, прочность и надежность транспортных машин.- Брянск: БГТУ, 2003.- С.51 – 54.
3. Дьячков, В.К. Ленточные конвейеры с пространственной трассой / В.К. Дьячков. - М.: НИИинформтяжмаш, 1974. – С. 10.
Материал поступил в редколлегию 5.04.12.
7
Copyright ОАО «ЦКБ «БИБКОМ» & ООО «Aгентство Kнига-Cервис»
Вестник Брянского государственного технического университета. 2012. № 2(34)
УДК 62-82:681.581.5
А.В. Лагерев, В.И. Аверченков, Е.А. Лагерева
ПРОГНОЗИРОВАНИЕ КИНЕТИКИ ПОКАЗАТЕЛЕЙ НАДЕЖНОСТИ
ГИДРОПРИВОДОВ ПОДЪЕМНО-ТРАНСПОРТНОЙ ТЕХНИКИ НА ОСНОВЕ
ИМИТАЦИОННОГО МОДЕЛИРОВАНИЯ ПОТОКА ОТКАЗОВ ЭЛЕМЕНТОВ
Представлена математическая модель и реализующая ее методика прогнозирования изменения во времени
эксплуатации показателей надежности гидроприводов общего назначения подъемно-транспортных машин.
Ключевые слова: подъемно-транспортные машины, гидропривод, показатели надежности, прогнозирование,
имитационное моделирование, поток отказов, интенсивность отказов, возможное состояние, ремонт
В настоящее время объемные насосные гидроприводы нашли широкое распространение в конструкциях практически всех видов транспортно-технологических машин: грузоподъемных кранов, подъемников, машин непрерывного транспорта, строительных, дорожных и коммунальных машин, промышленных роботов, вспомогательного погрузочноразгрузочного оборудования и т.д. Это обусловлено совокупностью их технико-экономических достоинств и, в ряде случаев, существенных преимуществ перед другими известными типами приводов [1].
Современные гидроприводы состоят из значительного числа отдельных структурных элементов - гидроустройств (объемных гидромашин, гидроаппаратов, кондиционеров
рабочей жидкости, гидроемкостей, гидролиний и их фасонных элементов и соединений).
Каждый из них характеризуется индивидуальным уровнем надежности и вносит свой
вклад в формирование общего уровня надежности гидропривода в целом. Дополнительный вклад также вносят изменение свойств рабочей жидкости и уровень надежности
вспомогательных электрических и механических устройств – приводных электродвигателей и передаточных механизмов.
Количественно общий уровень надежности гидропривода удобно характеризовать
интенсивностью отказов Λ гп , так как этот показатель позволяет наглядно учесть индивидуальный вклад каждого m -го элемента гидропривода и рабочей жидкости:
Λ гп =
i = mгм
i = mга
i = mкрж
i = mге
i = mгл
i = m му
i =1
i =1
i =1
i =1
i =1
i =1
∑ λгм,i + ∑ λга,i + ∑ λкрж ,i + ∑ λге,i + ∑ λгл,i + ∑ λ му ,i +λ рж ,
где λгм (mгм ), λга (mга ), λкрж (mкрж ), λге (mге ), λгл (mгл ), λ му (m му ) - интенсивность отказов (количество в структуре гидропривода) гидромашин, гидроаппаратов, кондиционеров рабочей жидкости, гидроемкостей, гидролиний (типов гидролиний), включая их фасонные
элементы и соединения, и механических устройств соответственно; λ рж - интенсивность
отказов для рабочей жидкости.
Как показывают данные работы подъемно-транспортных машин в условиях нормальной эксплуатации и при достаточно стабильных режимах их функционирования, поток отказов элементов оказывается простейшим с постоянным значением интенсивности
отказов как отдельных элементов λm , так и всего гидропривода Λ гп [2]. Поэтому в произвольный момент времени эксплуатации τ > 0 (момент времени τ = 0 соответствует вводу
машины в работу) вероятность безотказной работы гидропривода выражается с помощью
основной формулы надежности:
(1)
Pгп (τ ) = exp(− Λ гпτ ) .
8
Copyright ОАО «ЦКБ «БИБКОМ» & ООО «Aгентство Kнига-Cервис»
Вестник Брянского государственного технического университета. 2012. № 2(34)
Другие количественные показатели надежности могут быть определены исходя из
известных значений вероятности P(τ ) по соответствующим соотношениям или алгоритмам [3].
Зависимость (1) выражает монотонное снижение уровня надежности гидропривода
по мере его работы в составе подъемно-транспортной машины. Однако уже при сравнительно небольших наработках машины (свыше 1000…3000 ч) значения вероятности безотказной работы Pгп (τ ) оказываются существенно меньше, чем это следует из анализа
данных наблюдений за отказами гидроприводов. Причина – невозможность учета с помощью данной зависимости положительного эффекта того объемного комплекса работ по
восстановлению исходных параметров надежности гидропривода, который выполняется в
обязательном порядке во время проведения периодических плановых ремонтов и технических обслуживаний подъемно-транспортных машин. В табл. 1 содержатся данные о продолжительности работы грузоподъемных кранов и конвейеров между моментами проведения текущих ремонтов Tпр и технических обслуживаний Tто в пределах одного ремонтного цикла Tкр . Объем восстановительных операций, проводимых в рамках ремонта
или технического обслуживания, регламентирован эксплуатационной документацией.
Общие положения по периодичности восстановления работоспособности характерных
элементов гидропривода применительно к гидроприводам станочного оборудования и
технологических машин приведены в [5].
Таблица 1
Продолжительность работы различных видов подъемно-транспортной техники между
ремонтами и техническими обслуживаниями (по рекомендациям [4])
Вид подъемно-транспортной
техники
Однобалочные мостовые краны
Двухбалочные мостовые краны
при режиме работы:
- А1-А3 (легкий)
- А4, А5 (средний)
- А6, А7 (тяжелый)
- А8 (весьма тяжелый)
Ручные краны
Электротельферы, лебедки
Ленточные конвейеры для производства:
- массового и крупносерийного
- серийного
- мелкосерийного и единичного
Продолжительность работы оборудования, ч, между
ремонтами и обслуживаниями
капитальными текущими Tпр
техническими обслуживаниями Tто
Tкр
28000
3111
622
28000
24500
21000
14000
42000
28000
3111
2722
2333
1556
4667
3111
622
544
467
311
933
622
20400
26520
30600
2914
3789
4371
971
1263
1457
Восстановление или замена в некоторый момент времени эксплуатации τ в, n , соответствующий очередному n -му ремонту (техническому обслуживанию), какого-либо
m -го элемента гидропривода (или рабочей жидкости) ведет к повышению его индивидуального уровня надежности и, как следствие, к скачкообразному повышению общего
уровня надежности гидропривода. В промежутке между n -м и последующим (n + 1) -м
9
Copyright ОАО «ЦКБ «БИБКОМ» & ООО «Aгентство Kнига-Cервис»
Вестник Брянского государственного технического университета. 2012. № 2(34)
ремонтами вероятность безотказной работы
гидропривода будет монотонно снижаться, оставаясь, однако, выше тех значений Pгп (τ ) , которые устанавливаются расчетом по зависимости (1). Графически кинетика вероятности безотказной работы гидропривода показана на
рис. 1.
Ниже представлена методика, позволяющая прогнозировать кинетику вероятности
Pгп (τ ) с учетом проводимых на практике восстановительных мероприятий, регламентируемых эксплуатационной документацией.
В процессе эксплуатации в произвольный момент времени гидропривод может находиться в одном из следующих возможных состояний:
- одном работоспособном состоянии S0 , которое характеризуется нахождением всех
элементов в работоспособном состоянии и соответствием свойств рабочей жидкости требованиям эксплуатационной документации;
- одном из нескольких неработоспособных состояний S1 , S 2 , ..., S m , ..., S M , каждое из
которых характеризуется нахождением одного соответствующего m -го элемента гидропривода в неработоспособном состоянии при работоспособном состоянии всех остальных.
Таким образом, общее число возможных состояний гидропривода составит
M = mгм + mга + mкрж + mге + mгл + m му + 2 .
Если принять пренебрежимо малой вероятность наступления последующего отказа
произвольного q -го элемента до момента восстановления после произошедшего отказа
m -го элемента, то граф возможных состояний и связывающих их переходов при эксплуатации периодически ремонтируемого гидропривода будет выглядеть так, как показано на рис.
2. Количественной характеристикой перехода гидропривода
из работоспособного состояния
S0 в неработоспособное S m , вызванного отказом m -го элемента, является интенсивность отказов λm этого элемента. Количественной характеристикой обратного перехода гидропривода
из неработоспособного состояния S m в работоспособное S0 , вызванного восстановлением (заменой) ранее отказавшего
m -го элемента, является интенсивность восстановления µ m этого элемента.
В отечественной и зарубежной научно-технической литературе содержится значительный объем экспериментальных данных, позволяющих установить числовые значения
интенсивности отказов типовых элементов гидропривода и дополнительных электрических и механических устройств [1; 6; 7]. Величины интенсивности восстановления отдельных элементов гидропривода зависят от используемого в процессе эксплуатации
подъемно-транспортной техники подхода:
- восстановление (замена) m -го элемента проводится по факту его отказа;
10
Copyright ОАО «ЦКБ «БИБКОМ» & ООО «Aгентство Kнига-Cервис»
Вестник Брянского государственного технического университета. 2012. № 2(34)
- восстановление (замена) m -го элемента проводится по рекомендациям или требованиям ремонтной документации и привязано к моментам проведения ремонтов или технических обслуживаний τ в технологической машины.
В первом случае приближенно справедливо следующее выражение:
µ m ≈ λm .
Во втором случае следует ориентироваться на рекомендуемые структуры ремонтных
циклов подъемно-транспортной техники различного назначения (табл. 1). В зависимости
от объема и перечня элементов гидропривода, подлежащих восстановлению или замене
при очередном техническом обслуживании или ремонте, интенсивность их восстановления µ m можно определять согласно одному из следующих соотношений:
- для элементов, заменяемых или восстанавливаемых во время капитальных ремонтов подъемно-транспортной техники,
µ m = 1 γ крTкр ;
- для элементов, заменяемых или восстанавливаемых во время текущих ремонтов,
µ m = 1 γ прTпр ;
- для элементов, заменяемых или восстанавливаемых во время технических обслуживаний,
µ m = 1 γ тоTто ,
где γ кр , γ пр , γ то - являющиеся целыми числами (1, 2, …) коэффициенты кратности продолжительности времени между двумя восстановлениями (заменами) элемента гидропривода периодам между капитальными и текущими ремонтами и техническими обслуживаниями соответственно.
Вероятности нахождения гидропривода в произвольный момент времени эксплуатации во всех возможных состояниях S 0 , S1 , ..., S m , ..., S M могут быть определены с помощью
системы уравнений Колмогорова, представляющей собой систему обыкновенных дифференциальных уравнений I порядка. В каждом конкретном случае ее вид определяется
структурой графа возможных состояний и переходов. Для графа, представленного на рис.
2, система выражается следующим образом:
 dP0 
 dτ 
m=M

 dP  − ∑ λ
µ1
µ 2 ... µ m ... µ M −1
µ M   P0 
m
1



m =1
  P1 
 dτ   λ

0
...
0
...
0
0
µ
−
1
1
 
 dP2  


P
2
0
0
...
0
0  
− µ 2 ...
 dτ   λ2
  ... 
 ...   ...
...
... ... ... ...
...
...  ⋅ 
(2)
,
 dP  = 
P
m
m






0
0
... − µ m ...
0
0
λm
  ... 
 dτ  
...
... ... ... ...
...
...  

 ...   ...
PM −1 


 dPM −1   λ
0
0
...
0
... − µ M −1
0
 P 
 dτ   M −1
0
0
...
0
...
0
− µ M   M 
 dP   λM
 M 
 dτ 
где P0 , P1 , ..., Pm , ..., PM - вероятности нахождения гидропривода в соответствующих возможных состояниях.
Для решения системы дифференциальных уравнений (2) необходимо также задать
начальные условия, в качестве которых выступает совокупность значений вероятностей
11
Copyright ОАО «ЦКБ «БИБКОМ» & ООО «Aгентство Kнига-Cервис»
Вестник Брянского государственного технического университета. 2012. № 2(34)
Pm в момент ввода гидропривода в эксплуатацию (при τ = τ 0 =0). Очевидно, что вектор
начальных условий имеет вид
 P0 (τ = τ 0 )   1 
 P (τ = τ )   0 
0
  
 1
 ...

...
  

(3)
 Pm (τ = τ 0 )  =  0  .




...
...
  

 PM −1 (τ = τ 0 )  0 
 P (τ = τ )   
0  0
 M
Система уравнений (2) позволяет прогнозировать кинетику вероятности безотказной
работы гидропривода, так как
Pгп (τ ) = P0 (τ ) .
Сумма всех остальных вероятностей P1 , ..., Pm , ..., PM выражает вероятность нахождения гидропривода в неработоспособном состоянии Qгп (τ ) :
Qгп (τ ) = 1 − Pгп (τ ) =
m= M
∑ Pm (τ ) .
m =1
Таким образом, отношение Pm (τ ) / Qгп (τ ) можно рассматривать как относительный
индивидуальный вклад отказа m -го элемента в снижение общего уровня надежности гидропривода в произвольный момент времени τ .
Решение системы (2) при начальном условии (3) адекватно характеризует кинетику
показателей надежности до момента первого ремонта или технического обслуживания τ в ,1
(рис. 1), при котором предусмотрено проведение восстановления элементов гидропривода. В момент времени τ в ,1 проводится восстановление (замена) одного или нескольких
элементов, вследствие чего вероятности их нахождения в неработоспособном состоянии
скачкообразно падают от значения Pm (τ в ,1 − 0) = Pm (τ в ,1 ) до значения Pm (τ в ,1 + 0) = 0, а вероятность нахождения гидропривода в работоспособном состоянии скачкообразно увеличивается с P0 (τ в ,1 − 0) = P0 (τ в ,1 ) на величину суммы вероятностей Pm (τ в ,1 ) восстановленных элементов. Поэтому с момента времени τ в ,1 интегрирование системы дифференциальных уравнений (2) должно осуществляться при новом векторе начальных условий,
принимающем следующий вид:
i = mв ,1


 P0 (τ в ,1 + 0)   P0 (τ в ,1 ) + ∑ Pi (τ в ,1 )
 P (τ + 0)  
i =1

 
 1 в ,1
P1 (τ в ,1 )

 

...

...
(4)
,
=

τ
P
(
0
)
+
m
в
,
1
 


0
 


...
...
 


 PM (τ в ,1 + 0) 

τ
P
(
)
M
в ,1


где mв ,1 - число элементов гидропривода, планово восстановленных или замененных в момент времени эксплуатации подъемно-транспортной машины τ в ,1 .
Аналогично изменяется вектор начальных условий (4) для других моментов времени
τ в,n . Таким образом, процесс прогнозирования кинетики показателей надежности гидро12
Copyright ОАО «ЦКБ «БИБКОМ» & ООО «Aгентство Kнига-Cервис»
Вестник Брянского государственного технического университета. 2012. № 2(34)
привода при проведении плановых мероприятий по восстановлению (замене) элементов
(кривая 2 на рис. 1) сводится к поочередному интегрированию системы уравнений (2) в
пределах последовательно расположенных временных интервалов τ в ,n ≤ τ ≤ τ в ,n +1 при периодическом переформировании вектора начальных условий (4) в начальной точке каждого такого интервала τ в,n .
Несмотря на проведение планово-предупредительных ремонтов и технических обслуживаний, в реальных условиях эксплуатации подъемно-транспортных машин наблюдаются случайные отказы элементов гидропривода [7-9]. Они требуют проведения внепланового восстановления или замены отказавших элементов во время ближайших ремонтов или технических обслуживаний гидропривода τ в,n (рис. 3). Это обстоятельство
искажает картину кинетики показателей надежности, так как требует дополнительной соответствующей корректировки векторов начальных условий для моментов времени τ в,n :
где nв ,n
i = mв , n
j = nв , n


 P0 (τ в ,n + 0)   P0 (τ в ,n ) + ∑ Pi (τ в ,n ) + ∑ Pj (τ в ,n )
 P (τ + 0)  
i =1
j =1

 1 в ,n
 
P1 (τ в ,n )


 
...

...

=
,
P
τ
(
0
)
+
m
в
n
,

 

0

 

...
...

 

 PM (τ в ,n + 0) 

PM (τ в ,n )


- число случайно отказавших на временном интервале τ в ,n −1 ≤ τ ≤ τ в ,n элементов
гидропривода, восстановленных или замененных в момент времени эксплуатации τ в,n .
Вследствие стохастической
природы возникновения отказов
для каждого конкретного ν -го
гидропривода в течение нормативного срока службы Tнсс формируется свой индивидуальный поток
отказов и, как следствие, свой индивидуальный график вероятности
безотказной работы Pгп,ν (τ ) . Расчет графика Pгп,ν (τ ) предусматривает имитационное моделирование
потока отказов элементов ν -го гидропривода в течение нормативного срока службы Tнсс .
С учетом того, что интервал времени между последовательными случайными отказами
одного и того же элемента подчиняется экспоненциальному закону распределения [2],
первый отказ m -го элемента гидропривода произойдет в момент времени, определяемый
выражением
τ оm,1 = λ−m1 ln( R) ,
где R - случайная величина, равномерно распределенная на интервале [0, 1] и полученная
с помощью генератора случайных чисел.
Выполнение условия
(5)
τ оm,1 ≥ Tнсс
13
Copyright ОАО «ЦКБ «БИБКОМ» & ООО «Aгентство Kнига-Cервис»
Вестник Брянского государственного технического университета. 2012. № 2(34)
свидетельствует о том, что отказа рассматриваемого m -го элемента в течение всего срока
эксплуатации подъемно-транспортной машины не произойдет. Для всех других элементов
гидропривода необходимо определить момент времени наступления второго отказа:
τ оm, 2 = τ в ,i + λ−m1 ln( R) ,
где τ в,i - момент времени планового восстановления (замены) элементов, ближайший к
моменту времени предыдущего (первого) случайного отказа τ оm,1 .
Для элементов, применительно к которым условие (5) не выполняется, необходимо
определить момент третьего отказа τ оm,3 . Подобные действия повторяются до тех пор, пока момент времени очередного отказа не превысит нормативный срок службы Tнсс .
Построенный в результате график Pгп,ν (τ ) можно интерпретировать как ν -ю выборочную реализацию случайного процесса Pгп (τ ) всей совокупности однотипных гидроприводов. Поэтому построение репрезентативного набора из Ν графиков Pгп,ν (τ ) позволяет выявить и проанализировать стохастические характеристики случайного процесса
Pгп (τ ) методами теории вероятности, случайных процессов и математической статистики.
Разработанная методика прогнозирования изменения во времени эксплуатации показателей надежности гидроприводов подъемно-транспортных машин была реализована в
виде вычислительного комплекса «Кинетика надежности гидропривода». Особенности ее
использования для анализа надежности гидроприводов уже эксплуатирующихся технологических машин далее рассмотрены на примере механизма подъема двухбалочного мостового крана с дроссельным регулированием скорости перемещения груза. Принципиальная гидравлическая схема механизма приведена на рис. 4 [10].
В состав гидропривода входят гидромашины (насос 13 и гидромотор 2 постоянной
производительности, гидроцилиндр привода тормоза 1), гидроаппараты блока управления
9 (клапаны управления 8 и 10, переливной клапан 11, обратный
клапан 5, регулятор потока 4,
дроссель регулирования скорости
перемещения груза 6 и трехпозиционный гидрораспределитель 7),
кондиционер рабочей жидкости
(сливной фильтр 12), гидроемкость (гидробак 15), дополнительное оборудование (приводной
электродвигатель насоса 14 и механическая передача между электродвигателем 14 и насосом 13).
Элементы гидропривода соединяются системой напорных и
сливных гидролиний, также имеется всасывающая гидролиния на
входе насоса. Конструкция гидролиний включает линейные участки, выполненные из отрезков трубопроводов, и арматуру (фасонные элементы). В гидроприводе
используется рабочая жидкость на
нефтяной основе.
14
Copyright ОАО «ЦКБ «БИБКОМ» & ООО «Aгентство Kнига-Cервис»
Вестник Брянского государственного технического университета. 2012. № 2(34)
Исследуемый мостовой кран имеет режим работы А5 (средний режим) и нормативный срок службы Tнсс = 48000 ч. Исходные данные для расчета приведены в табл. 2.
Таблица 2
Данные к расчету кинетики показателей надежности гидропривода механизма подъема
двухбалочного мостового крана с дроссельным регулированием и режимом работы А5
Элемент
гидропривода
ИнтенсивИнтенсивность восстановления
ность отказов
µm , ч-1, при восстановлении по
λm , ч-1
Наименование
Обознафакту
требованию ремонтчение
отказа
ной документации
Гидромашины
Насос нерегулируемый
Н
9,5∙10-6
9,5∙10-6
1,7∙10-4
Гидромотор нерегулируемый
М
9,5∙10-6
9,5∙10-6
1,7∙10-4
-8
-8
Гидроцилиндр тормозной
Ц
0,8∙10
0,8∙10
8,3∙10-5
Гидроаппараты
Клапан управления
КП1
5,7∙10-6
5,7∙10-6
4,2∙10-5
Клапан управления
КП2
5,7∙10-6
5,7∙10-6
4,2∙10-5
Клапан переливной
КП3
5,7∙10-6
5,7∙10-6
4,2∙10-5
-6
-6
Клапан обратный
КО
5,7∙10
5,7∙10
4,2∙10-5
Регулятор потока
РП
2,1∙10-6
2,1∙10-6
4,2∙10-5
-6
-6
Гидрораспределитель
Р
1,0∙10
1,0∙10
8,3∙10-5
Дроссель
ДР
0,5∙10-6
0,5∙10-6
4,2∙10-5
Кондиционеры рабочей жидкости
Фильтр
Ф
0,8∙10-6
0,8∙10-6
3,3∙10-4
Гидроемкости
Гидробак
Б
1,5∙10-6
1,5∙10-6
2,0∙10-5
Гидролинии (типы гидролиний)
Всасывающая
0,1∙10-8
0,1∙10-8
2,0∙10-5
Напорные
4,0∙10-6
4,0∙10-6
4,2∙10-5
-6
-6
Сливные
2,0∙10
2,0∙10
4,2∙10-5
Арматура гидролиний
0,1∙10-6
0,1∙10-6
2,0∙10-5
Соединения гидролиний
0,5∙10-6
0,5∙10-6
4,2∙10-5
Рабочая жидкость
Рабочая жидкость
3,0∙10-5
3,0∙10-5
1,7∙10-4
Дополнительное (электрическое и механическое) оборудование
Электродвигатель
ЭД
2,6∙10-6
2,6∙10-6
8,3∙10-5
Передача механическая
ПМ
0,2∙10-6
0,2∙10-6
4,2∙10-5
Результаты расчета графика изменения во времени вероятности безотказной работы
гидропривода Pгп (τ ) в течение первого ремонтного цикла крана ( 0 < τ < Tкр =24000 ч) приведены на рис. 5. Оценка кинетики вероятности Pгп (τ ) по зависимости (1) дает существенно заниженные значения, так как не позволяет учесть восстановительные мероприятия
и поэтому непригодна для прогнозирования показателей надежности гидроприводов. На
графиках 2 и 3, построенных путем моделирования кинетического процесса повреждениявосстановления функциональных свойств гидроприводов при учете их плановых ремонтов, наблюдаются скачкообразные изменения Pгп (τ ) в моменты времени, равномерно распределенные с периодом 3000 ч. Они соответствуют моментам времени восстановления
элементов τ в,i , причем величина скачка
15
Copyright ОАО «ЦКБ «БИБКОМ» & ООО «Aгентство Kнига-Cервис»
Вестник Брянского государственного технического университета. 2012. № 2(34)
∆Pгп (τ в ,i ) = Pгп (τ в ,i + 0) − Pгп (τ в ,i − 0)
определяется объемом ремонта - количеством и перечнем восстанавливаемых элементов.
Каждые 3000 ч предусмотрено восстановление фильтра Ф, каждые 6000 ч дополнительно
проводится замена насоса Н, гидромотора М и
рабочей жидкости, каждые 12000 ч дополнительно восстанавливаются гидроцилиндр Ц,
гидрораспределитель Р
и электродвигатель ЭД.
Наибольшее
значение
характерно
∆Pгп (τ в ,i )
для момента проведения
капитального ремонта,
так как он предусматривает максимальный объем восстановительных
работ: кроме названных элементов дополнительно восстанавливаются клапаны КП1, КП2,
КП3 и КО, регулятор потока РП, дроссель ДР, напорные и сливные гидролинии, их соединения, механическая передача ПМ. Однако капитальный ремонт не позволил достичь исходного значения вероятности безотказной работы гидропривода Pгп =1, так как не были
проведены восстановительные работы для ряда элементов: гидробака Б, всасывающей
гидролинии и арматуры.
Данную методику целесообразно использовать при планировании ремонтно-восстановительных работ гидроприводов подъемно-транспортных машин для оперативной оценки их технической эффективности и обеспечения требуемых показателей надежности.
СПИСОК ЛИТЕРАТУРЫ
1. Лагерев, А.В. Проектирование насосных гидроприводов подъемно-транспортной техники/ А.В. Лагерев. –
Брянск: БГТУ, 2006. – 232 с.
2. Брауде, В.И. Надежность подъемно-транспортных машин/ В.И. Брауде, Л.Н. Семенов. – Л.: Машиностроение, 1986. – 183 с.
3. Лагерев, А.В. Оценка основных показателей надежности невосстанавливаемых объектов наземных
транспортно-технологических средств по результатам наблюдений/ А.В. Лагерев. – Брянск: БГТУ, 2012.
– 11 с.
4. Ивашков, И.И. Монтаж, эксплуатация и ремонт подъемно-транспортных машин/ И.И. Ивашков. - М.:
Машиностроение, 1991. - 400 с.
5. Свешников, В.К. Станочные гидроприводы/ В.К. Свешников, А.А. Усов. – М.: Машиностроение, 1988. –
512 с.
6. Комаров, А.А. Надежность гидравлических систем/ А.А. Комаров. – М.: Машиностроение, 1969. – 236 с.
7. Никитин, О.Ф. Надежность, диагностика и эксплуатация гидропривода мобильных объектов/ О.Ф. Никитин. – М.: МГТУ, 2007. – 312 с.
8. Сероштан, В.И. Диагностирование грузоподъемных машин/ В.И. Сероштан, Ю.С. Огарь, А.И. Головин. –
М.: Машиностроение, 1992. – 192 с.
9. Котельников, В.С. Справочник по техническому обслуживанию, ремонту и диагностированию грузоподъемных кранов/ В.С. Котельников, Н.А. Шишков, А.С. Липатов. – М.: ПИО ОБТ, 1996. – 392 с.
10. Иванченко, Ф.К. Расчеты грузоподъемных и транспортирующих машин/ Ф.К. Иванченко, В.С. Бондарев,
Н.П. Колесник. – Киев: Вища шк., 1975. – 520 с.
Материал поступил в редколлегию 18.05.12.
16
Copyright ОАО «ЦКБ «БИБКОМ» & ООО «Aгентство Kнига-Cервис»
___
Вестник Брянского государственного технического университета. 2012. № 2(34)
УДК 674.05
П.Г. Пыриков, А.С. Рухлядко
ОБЕСПЕЧЕНИЕ РАБОТОСПОСОБНОСТИ РАБОЧИХ ОРГАНОВ
ТЕХНОЛОГИЧЕСКИХ МАШИН И ОБОРУДОВАНИЯ
Отражены некоторые теоретические и прикладные аспекты обеспечения работоспособности технологических
машин и оборудования лесозаготовительного и деревообрабатывающего назначения на основе упрочняющей
обработки. Рассмотрены условия формирования анизотропии механических свойств в упрочняемых материалах
с позиции их износостойкости. Приведены рекомендации по выполнению упрочнения.
Ключевые слова: технологические машины, оборудование, работоспособность, упрочняющая обработка, стойкость.
Анализ проблематики и постановка задач. Возросшие в последние годы требования к
качеству и конкурентоспособности продукции предприятий лесного комплекса, появление
спроса на новые ее виды и повышение объемов производства определяют необходимость создания и использования новых и усовершенствованных технологий в сфере заготовительных и
перерабатывающих производств, использования высокоэффективного технологичного оборудования и инструментов, в значительной степени импортного производства. В связи с этим
возникла серьезная проблема сохранения и развития в России станкоинструментальной отрасли, продукция которой определяет технический уровень многих предприятий, осуществляющих заготовку и переработку древесины.
В вопросах совершенствования технического и технологического уровня предприятий
лесного комплекса основной, наряду с производительностью, является проблема обеспечения
надежности и работоспособности технологических машин и оборудования. Ее решение в значительной степени затруднено ограниченными эксплуатационными свойствами используемых материалов, недостаточно эффективными технологиями производства изделий и их доэксплуатационной подготовки.
Зачастую серийно выпускаемое оборудование и режущие инструменты не обеспечивают
реализацию необходимых технологических режимов, отвечающих современным требованиям
к производительности и качеству продукции. Это в полной мере относится к рабочим органам
лесозаготовительного оборудования, деревообрабатывающим станкам, оборудованию измельчительного назначения. С расширением спектра обрабатываемых материалов на основе древесины отмечается ограничение возможностей применения серийно выпускаемых режущих и
деформирующих инструментов, что связано с необходимостью поиска путей существенного
повышения уровня их эксплуатационных свойств.
Многообразие форм и видов разрушения конструкционных и инструментальных материалов, определяемых факторами эксплуатации, вызывает необходимость применения некоего универсального оценочного параметра работоспособности (состояния, обеспечивающего
выполнение объектом заданной функции с регламентированными параметрами в течение определенного времени), в качестве которого для многих инструментов и рабочих органов машин может быть успешно использована их стойкость. Эффективное управление стойкостью
рабочих органов лесозаготовительного, деревообрабатывающего и бумагоделательного оборудования можно обеспечить путем комплексного формирования благоприятного сочетания
составляющих качества поверхностных слоев материалов в зонах разрушения (износа). Основными из них являются физико-химические свойства, шероховатость, микротвердость, де17
Copyright ОАО «ЦКБ «БИБКОМ» & ООО «Aгентство Kнига-Cервис»
___
Вестник Брянского государственного технического университета. 2012. № 2(34)
фектность, структурное и фазовое состояние. Выбор путей оптимизации этих параметров в
существенной степени определяется эксплуатационными условиями контактирования взаимодействующих слоев, разрушение которых протекает в широком диапазоне скоростных и
температурных режимов и зачастую осложнено влиянием активных сред. При этом во многих
случаях стойкость рассматриваемых объектов определяется напряженно-деформационным
состоянием в зоне контактного взаимодействия.
Поскольку поверхностное разрушение локализовано в определенных зонах и определяется трибологическими и механическими свойствами конструкционных и инструментальных
материалов, очевидна перспективность управления этими свойствами посредством создания в
функциональных слоях благоприятного уровня напряженно-деформационного состояния, в
том числе и на основе использования анизотропных эффектов.
Упрочняющие технологии, создающие благоприятные анизотропные эффекты с одновременным управлением свойствами обрабатываемых объектов, могут разрабатываться на
основе технологической деформации, индуцирования, обработки концентрированными потоками энергии, механического деформирования и т.д. Вместе с тем сложность формирования
параметров, форм и видов анизотропии с одновременным управлением остальными составляющими качества при традиционно реализуемых схемах обработки существенно ограничивает их возможности.
Несмотря на обширную фундаментальную базу сведений о свойствах анизотропных
сред, решение лишь ограниченного объема задач доведено до прикладного уровня. В полной
мере это касается обеспечения долговечности деталей оборудования и инструментов лесного
комплекса, что ограничивает использование технологических возможностей повышения их
работоспособности.
Таким образом, можно считать, что обоснование принципов комплексного обеспечения
благоприятного сочетания составляющих качества функциональных поверхностей инструментов и рабочих органов деревообрабатывающего оборудования и лесозаготовительных машин и разработка путей его регламентированного формирования для повышения стойкости
являются актуальными.
Технологический аспект обеспечения работоспособности машин и оборудования.
Интенсификация режимных параметров эксплуатации трибосопряжений неизбежно усложняет механизм их изнашивания. Принимая во внимание корреляцию трибологических и механических свойств металлических материалов, при обеспечении их стойкости определенную
эффективность следует ожидать от управления напряженно-деформационным состоянием, в
частности контактной жесткостью, усталостной прочностью, вязкостью разрушения, регламентация которых в сочетании с остальными характеристиками позволит существенно повлиять на износостойкость.
Комплекс структурных и физико-механических характеристик материалов, а также остаточных напряжений, микротвердости и шероховатости поверхности, как наиболее значимых в трибологическом отношении, представляется целесообразным формировать с позиций
анизотропии, при которой в регламентированных направлениях отмеченные свойства материала оказываются адаптированными к условиям изнашивания.
Основой этого выступают технологии поверхностной термической обработки (вакуумные, лазерные, плазменные и др.), однако при типовых схемах реализации они не обеспечивают прогнозируемые эффекты анизотропии, что существенно ограничивает эффективность
их использования.
С учетом этого в Брянской государственной инженерно-технологической академии
предложены принципы технологической регламентации анизотропных состояний металличе18
Copyright ОАО «ЦКБ «БИБКОМ» & ООО «Aгентство Kнига-Cервис»
___
Вестник Брянского государственного технического университета. 2012. № 2(34)
ских материалов при их управляемом индуцировании внешними полями в формах самоорганизующихся и саморазвивающихся систем, к которым, в частности, относятся расплавы и
разного рода кристаллизующиеся покрытия. Разработанные приемы формирования анизотропных состояний в материалах ориентированы главным образом на сопротивляемость изнашиванию в разных видах его проявления - механических, коррозионно- и молекулярномеханических - и реализуются на основе управления напряженно-деформационным состоянием поверхностных слоев путем регламентации кристаллографической упорядоченности,
структурного и фазового спектров, шероховатости, микротвердости и топографических характеристик.
В основе формируемой анизотропии материалов лежат ориентационные процессы, протекающие в кристаллической структуре вследствие магнитной анизотропии при рекристаллизации от воздействия источником с высокой плотностью энергии (например, луч лазера) во
внешнем магнитном поле. Существование в кристаллах металлов оси легчайшего намагничивания обусловливает осесимметричность формируемых анизотропных состояний, а возможность регламентации положения плоскостей скольжения допускается на основании гипотезы
о преимущественном росте кристаллов в направлении, перпендикулярном плоскостям
скольжения. При этом впервые предложен системный подход к обоснованию возможности
структурной самоорганизации (текстурирования) в гетерогенных сплавах с позиций магнитной гидродинамики и кинетики структурообразования.
В практическом отношении это проявляется в повышении потенциальной энергии кристаллов, поверхностной твердости, предела выносливости (на 30-50 %), остаточных напряжений сжатия, сопротивления коррозионной и контактной усталости. Разработанные основы
теории анизотропных систем в области пластичности позволяют учитывать эффект упрочнения при приведении условий нагружения к задаче плоской деформации ортотропного материала. Однако большая результативность обеспечивается при управлении кристаллографической анизотропией, в частности по упругопрочностным свойствам, оказывающимся соизмеримыми по значениям с рядом параметров монокристаллических структур.
В ориентационной модели направленной перекристаллизации в магнитном поле (рис. 1)
процесс кристаллографического упорядочения рассматривается в виде самоорганизующейся
пространственно-временной диссипативной системы, отличающейся сильной нелинейностью
и эволюционирующей в состояние с минимумом производства энтропии [4;5]. Образование
выраженной упорядоченности допускается аналогично фазовому переходу в результате неустойчивости предыдущего неупорядоченного состояния - расплава при критическом значении
температуры (или напряженности магнитного поля), отвечающем точке бифуркации. Причем,
принимая условия кристаллографического упорядочения, следует отметить, что магнитное
поле в установленном временном интервале является обязательным фактором существования
данной диссипативной системы. При охлаждении существуют две конкурирующие теплоотводящие системы: первая выражена в эффекте самозакалки металла с теплоотводом в глубинные слои, вторая – в закалке из расплава с преимущественным теплоотводом в атмосферу и
охлаждающую среду. Соотношение интенсивностей теплоотвода указанных систем обусловливает интенсивность процесса кристаллизации в направлениях к поверхности (традиционная форма), а также от поверхности вглубь металла (конкурирующая форма) при относительно равномерном распределении теплоты по основанию эллипсоида изложницы. Интенсивность охлаждения (кристаллизации) по традиционной форме в известной степени лимитирована теплофизическими и магнитными константами материала, а также напряженностью
магнитного поля (индуцированием материала), замедляющего процесс охлаждения.
19
Copyright ОАО «ЦКБ «БИБКОМ» & ООО «Aгентство Kнига-Cервис»
___
Вестник Брянского государственного технического университета. 2012. № 2(34)
Интенсивность поверхностного
теплоотвода, кроме того, оказывается управляемой путем подачи в зону
охлаждения теплоотводящих сред
(сжатого воздуха, воды, масла и пр.).
При этом если интенсивность охлаждения металла по конкурирующей форме оказывается соизмеримой или превышает интенсивность
конвективного теплоотвода в глубинные слои, возникает эффект образования на поверхности тонкого
аморфного слоя или слоя с глобулярной структурой на глубину до
10-20 мкм, под которым располагается зона текстурирования.
Следует также отметить, что
выбор положения вектора магнитной индукции, определяющего ориентацию плоскостей скольжения в
кристаллах, должен основываться на
Рис. 1. Схема формирования анизотропии в
поверхностных слоях инструментальных материалов
установлении приоритета сопротивпри термомагнитной обработке
ляемости определенной компоненте
напряжений с учетом анизотропии прочностных (упругих или пластических) свойств материала [1;2;6].
Управление энергетическим (напряженно-деформационным) состоянием поверхностных слоев рабочих органов машин и оборудования связано с формированием в упрочняемом
материале магнитострикционных напряжений сжатия.
Согласно разработанной схеме (рис. 2), рабочий орган или инструмент помещается во
внешне индуцируемое магнитное поле, ориентация вектора магнитной индукции которого
устанавливается с позиций создания благоприятного уровня магнитострикционных сжимающих напряжений в зонах износа.
Физический аспект упрочнения основан на использовании энергии магнитной анизотропии ферромагнетиков, к которым относятся конструкционные и инструментальные материалы, включающей в себя магнитокристаллическую и магнитоупругую составляющие. Магнитокристаллическая энергия обусловлена наличием спин-орбитального и магнитного дипольного взаимодействий, формирующих в кристаллах направления легчайшего намагничивания, а магнитоупругая энергия - спонтанной намагниченностью при охлаждении ферромагнетика ниже точки Кюри, приводящей к искажению кристаллической решетки.
Следует заметить, что спонтанная магнитострикция оказывается изотропной и проявляется в изменении объема кристаллов. Кроме того, энергия магнитной анизотропии оказывается управляемой внешним индуцированием. При этом потенциал магнитоупругой энергии
выражен в анизотропной линейной магнитострикции (λ = 10-5 - 10-4), проявляющейся в различии деформации кристаллов по направлениям и связанной с изменением их линейных размеров при незначительном изменении объёма. Влияние индуцирования рабочего органа технологических машин внешним магнитным полем на параметрическое состояние изнашивае
20
Copyright ОАО «ЦКБ «БИБКОМ» & ООО «Aгентство Kнига-Cервис»
___
Вестник Брянского государственного технического университета. 2012. № 2(34)
мых материалов (шероховатость и микротвердость поверхности, остаточное напряа
жённое состояние) подробно
рассмотрено в работе [3]. С
учетом этого представлялось
необходимым оценить влияние
магнитострикционного
эффекта на энергетическое
состояние материалов в зоне
фрикционного контакта при
управлении их свойствами в
а)
б)
различных условиях изнашиРис. 2. Технологические приёмы упрочнения рабочих органов машин вания.
и оборудования: а – дисковых типов; б – пластинчатых типов
Постановка и проведе(1-кольцевой электромагнит; 2-дисковый образец; 3-токосъёмник;
ние эксперимента. В качест4-суппорт; 5-двухполюсный электромагнит)
ве объектов исследований
применялись рабочие органы и инструмент различного технологического оборудования целлюлозно-бумажного и деревообрабатывающего производств. Исследованию подлежали закономерности формирования характеристик поверхностных слоев изделий при магнитострикционной форме активации, а также при комплексном термомагнитном воздействии с позиций
обеспечения их износостойкости.
Установлено, что при напряженности внешнего магнитного поля более 40 кА/м в образцах формируется напряженное состояние, не претерпевающее существенного изменения с
дальнейшим увеличением напряженности поля (рис. 3).
С учетом превалирующего влияния фактора температуры на стойкость инструмента в
индуцированном состоянии проводились исследования температурных зависимостей намагниченности, позволяющие
определить допустимые веσ, МПа
личины температур, при
которых сохраняется заданный комплекс свойств упрочняемых материалов.
При воздействии на
поверхность индуцированных образцов лазерного луча установлено, что минимально допустимой в отношении формирования в
области перекристаллизации кристаллографического
упорядочения является величина напряженности поН, кА/м
рядка 300 – 350 кА/м при
Рис. 3. Зависимость величины магнитострикционных напряжений
плотности
подводимой
от напряжённости магнитногополя
энергии 2,0 – 2,1 Дж/мм2
(рис. 4).
21
Copyright ОАО «ЦКБ «БИБКОМ» & ООО «Aгентство Kнига-Cервис»
___
Вестник Брянского государственного технического университета. 2012. № 2(34)
Установлено также, что для
кристаллографического упорядочения достаточно однократного воздействия лазерного луча. При этом
в случае обработки образцов в индуцированном состоянии, в отличие от типовых условий упрочнения, трещинообразования не зафиксировано (рис. 5).
Наибольшие величины микротвердости Нµ составили 12,5 –
13,7 ГПа, что связано с интенсификацией насыщения твердого раствора углеродом и легирующими
элементами в индуцированном соРис. 4. Зависимость коэффициента анизотропии ς от
стоянии.
напряженности внешнего магнитного поля
(q = 2,0 Дж/мм2)
Обобщая, следует отметить,
что наибольшая степень упрочнения наблюдается при параллельной вектору внешней нагрузки ориентации кристаллографических направлений для кристаллов с ОЦК решеткой – [111], с ГЦК решеткой - [110], с ГПУ
решеткой - [0001], а наименьшая – при параллельности направлений для кристаллов с ОЦК и
ГЦК решетками – [100], с ГПУ решеткой – [2110].
В экспериментах по исследованию влияния условий выполнения упрочняющей обработки на работоспособность использовались пильные цепи ПЦП-15М и ПЦУ-20, ножи сборных дереворежущих фрез и рабочих валов станков продольно-фрезерной группы мод. ФСШ4, «Manko» (Финляндия), С-10, СФ4-4 и др.; бумагорежущий инструмент в ассортименте линий «АГАТ» и «ЛГПК-125П»; плоские ножи с прямолинейной режущей кромкой в линиях
лущения, рубки и укладки шпона «RAUTE». В качестве контрольного принимался период
стойкости серийно выпускаемого инструмента, прошедшего объемную термообработку.
ς
а)
б)
Рис. 5. Поверхность образцов в пределах зоны лазерного воздействия:
а - радиальные микротрещины (Е = 2,8 Дж/мм2, Н=0);
б - расширение области эпицентренного осаждения материала
(Е = 2,8 Дж/мм2, Н = 270 кА/м)
22
Copyright ОАО «ЦКБ «БИБКОМ» & ООО «Aгентство Kнига-Cервис»
___
Вестник Брянского государственного технического университета. 2012. № 2(34)
Исследования изнашивания образцов инструментальных материалов в индуцированном
состоянии (рис. 6) позволили отметить положительную динамику износостойкости с ростом
напряженности магнитного поля.
При
непосредственном
контакте магнита с рабочим органом машины (фрезерование
древесины, продольное разрезание картона и бумаги), а также
при его периодическом прохождении зоны индуцирования (при
строгании и сверлении древесины, поперечном разрезании картона) отмечено преобладающее
влияние на износостойкость времени индуцирования, размагничивающих потерь и схемы расположения полюсов. Повышение
стойкости инструментальных маРис. 6. Зависимость износа материалов образцов рабочих
териалов установлено в среднем
органов технологических машин и оборудования от
на 30-45 %.
напряженности внешне индуцируемого магнитного поля
При воздействии магнитного поля (Н = 60 кА/м) через воздушный зазор в поверхностных слоях образцов из стали У10А формируются магнитострикционные напряжения сжатия
порядка 108 МПа, не меняющиеся по своей величине с дальнейшим ростом напряженности
поля. В стали 65Г с увеличением напряженности внешнего магнитного поля от 40 до 80 кА/м
растягивающие напряжения переходят в область сжимающих, достигая максимального значения 600 МПа, что ведет к снижению величины линейного износа с 45 до 10 мкм.
В образцах из стали ШХ15 равномерное напряженное состояние достигается при напряженности магнитного поля порядка 30 кА/м, что соответствует уровню сжимающих напряжений в пределах 400 МПа. При этом величина линейного износа уменьшается с 23 до
15 мкм. Дальнейший рост напряженности магнитного поля снижает уровень напряжений
сжатия, что ведет к увеличению износа.
При этом отмечено общее повышение стойкости инструментальных материалов в среднем на 30-45 % по сравнению с результатами, полученными на образцах, проходящих испытания в аналогичных условиях при отсутствии индуцирования. Установлено, что формируемые благоприятные магнитострикционные напряжения сжатия в рабочих зонах объектов упрочнения способствуют смыканию устьев микротрещин и повышению критической величины напряжений, соответствующей состоянию пластического насыщения.
При упрочнении рабочих органов и инструментов оборудования лазерным лучом в магнитном поле отмечено, что для достижения кристаллографического упорядочения необходима напряженность внешнего магнитного поля порядка 300 кА/м при величине плотности подводимой энергии 2,1 – 2,2 Дж/мм2. В этом случае коэффициент анизотропии составляет для
углеродистой стали 0,85, для сталей карбидного класса - 0,8 – 0,82.
Установлено, что комплексное формирование благоприятных уровней микротвердости,
шероховатости и структурного состояния в сочетании с кристаллографической упорядоченностью в поверхностных слоях режущей части в анизотропных формах приводит к снижению
величины износа в среднем в 2,5 раза. Например, величина износа в прикромочной зоне дис23
Copyright ОАО «ЦКБ «БИБКОМ» & ООО «Aгентство Kнига-Cервис»
___
Вестник Брянского государственного технического университета. 2012. № 2(34)
ковых бумагорежущих ножей из стали У10А, прошедших упрочнение лазерным текстурированием, при эксплуатации в течение 120 часов (резка гофрокартона марки Т-22, v = 40 м/мин,
P= 20 Н) составила 0,25 мм, для ножей из стали 65Г – 0,29 мм, для ножей из стали ШХ15 –
0,32 мм.
Анализ результатов экспериментов позволяет сделать следующие общие выводы:
1. Работоспособность рабочих органов и инструментов технологических машин и оборудования деревообрабатывающих и лесозаготовительных производств в значительной степени определяется стойкостью материалов к разрушению под воздействием механических
видов изнашивания, осложненных влиянием активных к металлам продуктов деструкции
древесины. При этом стойкость определяется параметром фрикционной усталости, коэффициентом трещиностойкости, , сопротивляемостью микрорезанию, пределом выносливости,
микротвердостью, шероховатостью, структурным и остаточным напряженным состоянием.
2. Обеспечение стойкости рабочих органов и инструментов оборудования отрасли целесообразно при регламентированном формировании в рабочих зонах комплексного сочетания
благоприятных уровней параметров состояния инструментального материала в анизотропной
форме. Достижение этого возможно при упрочняющем воздействии на основе управляемого
индуцирования, а также при лазерной комплексной упрочняющей обработке в магнитном поле.
3. Для дерево- и бумагорежущих рабочих органов и инструментов сменных типов (ножей фрез, ножевых валов, короснимателей, лущильных, строгальных, просечных и перфорационных) рекомендованным способом упрочнения является создание управляемого эффекта
магнитострикции. При этом наибольшая степень упрочнения обеспечивается при напряженности внешнего магнитного поля 55 -100 кА/м, эксплуатационной температуре нагрева в
прикромочной зоне 300 – 4000С.
4. Для рабочих органов и инструментов с профилированной режущей частью, а также
работающих в условиях температурно-механического нагружения с присутствием агрессивной среды (режущие элементы цепных пил, инструмент линий агрегатной переработки, фрезы, лущильные и строгальные ножи, инструмент лезвийных типов гофроагрегатов и слоттеров) работоспособность может быть обеспечена комплексным упрочнением текстурированием при управлении кристаллографическими направлениями в структуре инструментальных
материалов (для структур с кристаллами ОЦК типа – [111], для ГЦК - [110], для ГПУ- [0001]
при величине напряженности магнитного поля 250 - 500 кА/м, плотности мощности лазерного луча 1,7 – 2,4 Дж/мм2).
5. Эффект повышения работоспособности обеспечивается при следующих эксплуатационных режимах: скорость резания 0,8 - 40 м/с (продольно-резательные, продольнофрезерные, бобинорезательные, перемоточно-резательные станки для обработки древесины,
картона, гофрокартона и бумаги), 7- 20 м/с (цепные рабочие органы лесозаготовительных
машин и оборудования), 0,7 - 150 м/с (ротационно-высекательные станки), 0,12 - 0,2 м/с (инструмент гильотинного типа, а также оборудование для резки бракованных рулонов и стопорезки); скорость подачи от 5 - 100 м/мин (станки с ручной подачей материала, а также линии
по агрегатной переработке бревен, фрезерно-пильное оборудование, рилевочно-резательные
и перемоточно-резательные станки).
Резюмируя, следует отметить, что использование внешне индуцированных магнитных
полей в качестве технологического фактора доэксплуатационной подготовки материалов
весьма обширно, поскольку большинство металлов и сплавов обладают положительной магнитной восприимчивостью и в известной мере способны изменять свои характеристики в состоянии намагничивания. В последнее время широкое применение в промышленности компо24
Copyright ОАО «ЦКБ «БИБКОМ» & ООО «Aгентство Kнига-Cервис»
___
Вестник Брянского государственного технического университета. 2012. № 2(34)
зитных материалов, в частности металлокерамики, а также модифицированных структур органической (в том числе и естественной) природы в парах трения способствует расширению
спектра индуцированных состояний вещества. Технологические возможности использования
магнитных полей на стадиях подготовки материалов, на наш взгляд, представляются весьма
многосторонними.
СПИСОК ЛИТЕРАТУРЫ
1. Адамеску, Р.А. Анизотропия физических свойств металлических материалов / Р.А.Адамеску, П.П. Гельз,
Е.А.Матюшов. – М. : Металлургия, 1984. – 248 с.
2. Амбарцумян, С.А. Теория анизотропных пластин / С.А. Амбарцумян. – М. : Наука, 1987. – 360 с.
3. Бернштейн, М.Л. Термическая обработка стальных изделий в магнитном поле / М.Л. Бернштейн,
В.Н.Пустовойт. – М. : Машиностроение, 1987. – 251 с.
4. Вассерман, Г. Текстуры металлических материалов / Г.Вассерман, И.Гревен. – М. : Металлургия, 1963. –
360 с.
5. Вишняков, Я.Д. Теория образования текстур в металлах / Я.Д.Вишняков [и др.]. – М. : Наука, 1979. – 329 с.
6. Лехницкий, С.Г. Теория упругости анизотропного тела / С.Г.Лехницкий. – М. : Наука, 1977. – 408 с.
Материал поступил в редколлегию 6.06.12.
25
Copyright ОАО «ЦКБ «БИБКОМ» & ООО «Aгентство Kнига-Cервис»
Вестник Брянского государственного технического университета. 2012. № 2(34)
УДК 629.4.028.86
Б.Г. Кеглин, А.П. Болдырев, В.В. Ионов
СОВЕРШЕНСТВОВАНИЕ МЕТАЛЛОКЕРАМИЧЕСКОГО ФРИКЦИОННОГО
СПЛАВА ДЛЯ АМОРТИЗАТОРОВ УДАРА ЖЕЛЕЗНОДОРОЖНОГО
ПОДВИЖНОГО СОСТАВА
Изложены результаты исследований нового металлокерамического фрикционного сплава К-30 для фрикционного амортизатора (поглощающего аппарата автосцепки) ПМКП-110. Показано, что применение нового
сплава позволяет увеличить энергетический ресурс амортизатора более чем в 2 раза.
Ключевые слова: металлокерамический фрикционный сплав, поглощающий аппарат, износ, ПМКП-110,
К-30.
Фрикционные (комбинированные полимерно-фрикционные) амортизаторы удара
получили широкое распространение на железнодорожном транспорте благодаря простоте
конструкции, низкой стоимости изготовления, а также неприхотливости в эксплуатации.
Однако такие амортизаторы имеют относительно низкие значения коэффициента полноты
силовой характеристики и соответственно энергоемкости.
Низкая энергоемкость и стабильность работы амортизаторов со стальными поверхностями трения обусловлены значительной вариацией фрикционных свойств пары трения
«сталь-сталь» и склонностью к схватыванию. Случайный характер образования связей при
схватывании усугубляет неустойчивость работы амортизатора. Свойственное работе пары
трения «сталь-сталь» значительное пластическое деформирование поверхностей, сопровождающееся глубинным вырыванием частиц материала в микро- и макрообъемах и образованием наростов, ограничивает срок службы корпусов амортизаторов.
Таким образом, основным направлением совершенствования фрикционных амортизаторов является повышение эксплуатационных характеристик пар трения, в том числе и
путем применения новых фрикционных материалов.
Пути создания фрикционных материалов с заданными свойствами определяются рядом основных положений современной теории трения и, в первую очередь, внешними условиями эксплуатации пары трения. В амортизаторах удара они весьма специфичны: процесс трения нестационарен, скорость скольжения в течение 0,1…0,2 с изменяется от 3 м/с
до нуля, давление в процессе удара возрастает до 50 МПа. Температура поверхностей трения при этом составляет 550…600 °С [1]. Ввиду кратковременности процесса теплота не
успевает распространиться вглубь материала и поглощается тончайшим поверхностным
слоем. Градиент температуры по глубине составляет 1500° С/мм.
Обеспечить устойчивое значение коэффициента трения в таких условиях можно
лишь при использовании материалов, обладающих высокой сопротивляемостью тепловому удару и теплостойкостью. Достаточная износостойкость таких материалов достигается
путем образования в процессе трения пластичного и стойкого к передеформированию рабочего слоя. В условиях больших температурных градиентов особенно важно, чтобы все
фрикционные процессы локализовались в этом рабочем слое, т. е. необходимо, чтобы
прочность слоя была меньше прочности нижележащих слоев.
Решение такой задачи было получено при применении порошковых металлокерамических материалов, специально разработанных для условий работы амортизатора удара.
Были разработаны различные сплавы из порошковых материалов. Модификации выбирали таким образом, чтобы оценить влияние отдельных компонентов на фрикционные
свойства пары. Испытания показали [1], что небольшие изменения в химическом составе
могут значительно влиять на износостойкость пары и в меньшей степени на ее фрикционные свойства. Лучшими из исследованных были признаны материалы К-11, К-23, К-17,
26
Copyright ОАО «ЦКБ «БИБКОМ» & ООО «Aгентство Kнига-Cервис»
Вестник Брянского государственного технического университета. 2012. № 2(34)
имеющие относительно простые составы и при хороших фрикционных свойствах обладающие достаточной износостойкостью. Новым парам трения не свойственно схватывание, рабочие поверхности не имеют вырывов или наростов, на стальных поверхностях,
работающих в паре с порошковым материалом, наблюдается полировальный эффект.
Фрикционный амортизатор удара ПМКП-110, разработанный ООО «НПП Дипром»
и серийно выпускаемый рядом предприятий с 2007 г., оснащен металлокерамическими
фрикционными элементами, изготовляемыми из порошкового материала К-23, защищенного патентом РФ № 2034086 [2]. Материал был разработан для поглощающего аппарата
ПМК-110А; применительно к этому амортизатору металлокерамика К-23 удовлетворяла
условиям эксплуатации как по энергоемкости, так и по износостойкости. С появлением
амортизатора ПМКП-110, энергоемкость и силовые нагрузки которого существенно – на
30…40 % - повысились, появилась необходимость совершенствования фрикционного материала. Работы в этом направлении велись ООО «НПП «Дипром» с 2005 г. Результатом
этих работ явилось создание порошкового материала К-30, защищенного патентом РФ №
2356983 [3] и зарегистрированного в Роспатенте в 2007 г.
Изобретение относится к порошковым фрикционным сплавам на основе железа для
работы в условиях ударного трения и может быть использовано во фрикционных узлах
поглощающих аппаратов автосцепки железнодорожных транспортных средств.
Известные металлокерамические фрикционные сплавы имеют низкую износостойкость, недостаточную стабильность коэффициента трения и низкую общую прочность при
работе в условиях ударного трения. Изобретение направлено на решение задачи повышения долговечности и надежности работы фрикционных узлов, работающих в режиме
ударного трения, путем увеличения износостойкости фрикционного сплава при заданной
величине стабильности коэффициента трения.
Поставленная задача решается за счет того, что порошковый фрикционный сплав на
основе железа содержит компоненты в следующем соотношении (масс. %): олово 4,5…6,5; графит - 3,5…4,5; дисульфид молибдена - 1,5…3; свинец - 4…6; диоксид кремния - 1,5…2,5; железо - остальное.
Для изготовления металлокерамического фрикционного сплава используются порошковые материалы. В режиме ударного трения, характеризуемого малой длительностью
процесса (0,03…0,15 с) и высоким давлением (до 100 МПа) при температурах вспышки на
поверхности трения до 870° К, компоненты выполняют следующие функции:
– железо является основным связующим компонентом и обеспечивает общую прочность фрикционного сплава;
– олово, благодаря низкой температуре плавления, образует в процессе ударного
трения фрикционный рабочий слой, обеспечивающий положительный градиент механических свойств по глубине и предохраняющий поверхности трения от интенсивного изнашивания (содержание олова менее 4,5 масс. % приводит к снижению износостойкости,
введение в состав сплава более 6,5 масс. % олова снижает показатель стабильности коэффициента трения);
– дисульфид молибдена служит в процессе трения твердой смазкой, препятствующей молекулярному схватыванию поверхностей, и способствует повышению общей
прочности сплава (содержание в сплаве дисульфида молибдена менее 1 масс. % резко
уменьшает износостойкость, повышение содержания более 3 масс. % не приводит к существенным изменениям характеристик порошкового сплава в процессе ударного трения);
– диоксид кремния (используется в виде формовочного кварцевого песка) увеличивает коэффициент трения (при введении в сплав менее 1,5 масс. % диоксида кремния коэффициент трения значительно снижается, введение в сплав более 2,5 масс. % приводит к
значительному снижению износостойкости);
27
Copyright ОАО «ЦКБ «БИБКОМ» & ООО «Aгентство Kнига-Cервис»
Вестник Брянского государственного технического университета. 2012. № 2(34)
– графит имеет сложную структуру и в процессе ударного трения служит твердой
смазкой, препятствуя молекулярному схватыванию трущихся поверхностей (содержание в
составе металлокерамического материала графита менее 3,5 масс. % приводит при некотором увеличении износостойкости к значительному снижению стабильности коэффициента трения, при увеличении количества графита более 4,5 масс. % с ростом стабильности
значительно снижается износостойкость);
– свинец в составе порошкового фрикционного сплава увеличивает общую прочность сплава и повышает его износостойкость (введение в состав сплава менее 4 масс. %
свинца приводит к снижению износостойкости; повышение содержания свинца более 6
масс. % снижает стабильность коэффициента трения).
Для экспериментальной проверки свойств предлагаемого металлокерамического
фрикционного сплава подготовили восемь смесей ингредиентов. Исследование фрикционных характеристик сплава в условиях ударного трения проводилось на специальной лабораторной установке [4] при начальной скорости трения 3 м/с и давлении 30 МПа. По результатам испытаний определялись: интенсивность износа – отношение весового износа к
вызвавшей его энергии ударов; средний коэффициент трения в паре со сталью; стабильность коэффициента трения – отношение среднего коэффициента трения к максимальному за удар.
В табл. 1 представлены полученные результаты для предлагаемого сплава (строка 2)
и сплавов, массовая доля ингредиентов которых выходит за предлагаемые пределы.
Характеристики порошковых фрикционных сплавов
Химический состав, масс. %
№
сплава
Sn
Pb
MoS 2
SiO 2
C
Fe
Таблица 1
Интенсивность
износа,
мг/кДж
Средний коэффициент
трения
Стабильность коэффициента трения
1
5,5
3
2
2
4
ост.
0,90
0,31
0,83
2
5,5
5
2
2
4
ост.
0,60
0,31
0,82
3
5,5
7
2
2
4
ост.
0,86
0,30
0,81
4
5,5
5
2
1
4
ост.
0,85
0,29
0,79
5
5,5
5
2
4
4
ост.
1,2
0,34
0,85
6
5,5
5
1
2
4
ост.
2,0
0,37
0,80
7
5
-
2
3
9
ост.
1,35
0,34
0,85
8
5
2
2
3
4
ост.
1,0
0,30
0,82
Результаты испытаний свидетельствуют о том, что при введении в сплав свинца, диоксида кремния и дисульфида молибдена в количествах, выходящих за рамки предлагаемых пределов, существенно снижается износостойкость сплава, коэффициент трения и его
стабильность меняются в меньшей степени.
Предлагаемый порошковый фрикционный сплав по сравнению с известным (строка
8) позволяет в 1,7 раза снизить износ материала при практически том же значении коэффициента трения и его стабильности, что обеспечивает более высокую надежность и дол28
Copyright ОАО «ЦКБ «БИБКОМ» & ООО «Aгентство Kнига-Cервис»
Вестник Брянского государственного технического университета. 2012. № 2(34)
говечность амортизаторов удара железнодорожного подвижного состава, увеличить их
срок службы, снизить затраты на ремонт, связанный с заменой металлокерамических элементов.
Была подготовлена технологическая инструкция по изготовлению фрикционных
элементов из материала К-30, проведены работы по подготовке производства этих элементов в ЗАО «Термотрон-завод» (г. Брянск) и на Казенном заводе порошковой металлургии (г. Бровары, Украина) и изготовлены установочные партии, предназначенные для испытаний.
Дальнейшие исследования нового фрикционного порошкового сплава проводились
на образцах амортизаторов удара ПМКП-110 [2] с металлокерамическими элементами
К-30.
Были проведены испытания по определению износостойкости, ударные и эксплуатационные испытания амортизаторов.
До испытаний на износостойкость по амортизатору в разное время было нанесено
около 800 ударов, рабочие поверхности корпуса и других деталей были полностью приработаны. Опытными металлокерамическими элементами К-30 оснащались неподвижные
пластины. После приварки металлокерамика была осмотрена, неровности на поверхности
не обнаружены. Перед сборкой измерялась толщина пластин, точность замера составляла
0,05 мм. Каждая из неподвижных пластин с металлокерамическими элементами взвешивалась на весах с точностью до 1 г.
В соответствии с методикой ударных испытаний амортизатор устанавливался в автосцепное устройство неподвижного упора стенда-горки БГТУ-БСЗ. Набегающей тележкой массой 44 000 кг с различной скоростью наносились удары, обеспечивающие максимальную приработку металлокерамических элементов по всей поверхности (табл. 2).
Таблица 2
Схема соударений
Скорость
соударения, м/с
Количество ударов
Введенная энергия, МДж
1,75
156
10,51
1,87
128
9,85
2,05
16
1,48
1,05…2,05
28
1,84
Всего
328
23,68
В ходе испытаний по амортизатору было нанесено 328 ударов при использовании
металлокерамических элементов К-30 производства КЗПМ и 328 ударов при использовании металлокерамических элементов К-30 производства ЗАО «Термотрон-завод» (общая
введенная энергия составила 23,68 МДж). В конце испытаний регистрировались процессы
изменения силы и хода амортизатора при ударном сжатии, оценивалась также поглощенная энергия. В табл. 3 приведены основные параметры силовых характеристик амортизатора с элементами К-30 производства КЗПМ после 328 ударов.
Для сравнения в табл. 4 приведены аналогичные характеристики амортизатора
ПМКП-110 производства ООО «ПК «БСЗ» № 8045, оснащенного металлокерамическими
элементами К-23 производства ЗАО «Термотрон-завод» (испытания проводились в 2010
г.).
29
Copyright ОАО «ЦКБ «БИБКОМ» & ООО «Aгентство Kнига-Cервис»
Вестник Брянского государственного технического университета. 2012. № 2(34)
После испытаний измерялся линейный износ по двум пластинам.
В табл. 5 приведены значения толщины пластин в точках замера до и после испытаний. Средний линейный износ металлокерамических элементов производства КЗПМ и
ЗАО «Термотрон-завод» составил 0,578 и 0,643 мм соответственно.
Таблица 3
Основные параметры силовых характеристик амортизатора
ПМКП-110 с элементами К-30 производства КЗПМ после 328 ударов
Скорость удара, м/с
Сила макс., МН
Энергия, кДж
1,16
1,62
31,4
1,33
1,58
40,6
1,56
2,01
66,2
1,65
2,27
60,8
1,87
2,33
63,6
1,97
2,62
75,6
2,08
2,60
91,9
Основные параметры силовых характеристик
амортизатора ПМКП-110 с элементами К-23 производства
ЗАО «Термотрон-завод» после 190 ударов
Таблица 4
Скорость удара, м/с
Сила макс., МН
Энергия, кДж
1,16
1,05
27,1
1,33
1,41
37,7
1,56
1,64
50,1
1,65
1,77
58,4
1,87
2,32
67,7
1,97
2,61
71,1
2,08
2,35
81,1
Весовой износ двух неподвижных пластин с металлокерамическими пластинами К30 производства КЗПМ и ЗАО «Термотрон-завод» составил 153 и 155 г соответственно.
Осмотр поверхностей металлокерамических элементов К-30 производства КЗПМ (г.
Бровары) после испытаний обнаружил небольшой скол в нижней части одной из пластин
на поверхности, находившейся в контакте с клином, отслоения металлокерамики от металлического основания не наблюдались.
30
Copyright ОАО «ЦКБ «БИБКОМ» & ООО «Aгентство Kнига-Cервис»
Вестник Брянского государственного технического университета. 2012. № 2(34)
Таблица 5
Толщина неподвижных пластин с металлокерамикой К-30 в точках замера, мм
Точка
замера
Пластина с меткой
До испытаний
Пластина без метки
После испытаний
До испытаний
После
испытаний
производства Казенного завода порошковой металлургии
1
24,7
22,9
25,0
23,8
2
25,0
23,6
25,4
23,85
3
29,4
28,8
29,7
28,7
4
29,4
28,8
30,0
28,9
производства ЗАО «Термотрон-завод»
1
26,4
24,3
25,0
23,8
2
25,6
24,25
24,9
24
3
31
29,6
29,9
28,8
4
30,6
29,45
30,0
29
Поверхности элементов К-30 производства ЗАО «Термотрон-завод» после испытаний не имели заметных повреждений. Также не имели каких-либо повреждений поверхности деталей, находившихся в контакте с металлокерамическими элементами К-30 производства КЗПМ и ЗАО «Термотрон-завод»: и на клине, и на подвижной пластине отсутствовали задиры и вырывы, наблюдался полировальный эффект; наличие линейного износа на этих деталях в зоне контакта с металлокерамикой также не обнаружено.
Для сравнения ниже приводятся данные по состоянию металлокерамических элементов К-23 производства ЗАО «Термотрон-завод» после описанных испытаний 2010 г.
Средний линейный износ металлокерамических элементов К-23 составил 0,631 мм,
общая введенная энергия в течение испытаний составила 15,87 МДж. Весовой износ двух
неподвижных пластин с металлокерамическими элементами К-23 составил 241 г.
В период 2008 - 2010 гг. в ходе внедрения на железнодорожном транспорте нового
амортизатора удара класса Т2 ПМКЭ-110, разработанного ООО «НПП «Дипром», в ООО
«ПК «БСЗ» была изготовлена опытная партия амортизаторов, предназначенная для эксплуатационных испытаний на Экспериментальном кольце ОАО «ВНИИЖТ» (г. Щербинка). Неподвижные пластины нового амортизатора идентичны неподвижным пластинам
амортизатора ПМКП-110, но для повышения долговечности металлокерамики в этом
амортизаторе более высокого качества специально были изготовлены металлокерамические элементы из материала К-17, близкого по составу к материалу К-30. После окончания
испытаний амортизаторы были подвергнуты осмотру. Визуальное обследование не обнаружило никаких следов скалывания или выкрашивания металлокерамических элементов,
отсутствовали какие-либо трещины или повреждения. Отсутствовали также какие-либо
повреждения и на поверхностях сопряженных металлических деталей.
В табл. 6 приведены сравнительные показатели испытаний металлокерамических
элементов, изготовленных из нового материала К-30 и серийного К-23.
31
Copyright ОАО «ЦКБ «БИБКОМ» & ООО «Aгентство Kнига-Cервис»
Вестник Брянского государственного технического университета. 2012. № 2(34)
Сравнительные показатели испытаний
Таблица 6
Тип металлокерамики
Введенная
энергия,
МДж
Линейный
износ
пластин, мм
Весовой
износ
пластин, г
Интенсивность
линейного
износа, мм/МДж
Интенсивность
весового
износа, г/МДж
К-30
23,68
0,644
154
0,0272
6,5
К-23
15,87
0,631
241
0,0398
15,2
Интенсивность износа – как линейного, так и весового – элементов из металлокерамики К-30 значительно ниже, чем интенсивность износа серийных элементов. Для нового
металлокерамического сплава характерна равномерность износа, существенно меньшее
скалывание и выкрашивание, что значительно снижает весовой износ.
По исходной массе металлокерамики в амортизаторе (1900 г) можно оценить энергетический ресурс Э амортизатора без замены металлокерамических элементов:
- для металлокерамики К-30 Э = 292 МДж;
- для металлокерамики К-23 Э = 125 МДж.
Таким образом, внедрение нового металлокерамического сплава позволит увеличить
энергетический ресурс амортизатора более чем в 2 раза, что даст возможность эксплуатировать поглощающие аппараты ПМКП-110 весь срок службы без замены металлокерамических элементов.
СПИСОК ЛИТЕРАТУРЫ
1. Болдырев, А.П. Расчет и проектирование амортизаторов удара подвижного состава / А.П. Болдырев,
Б.Г. Кеглин. - М.: Машиностроение -1, 2004. - 199 с.
2. Пат. 2034086 РФ, МПК 6 C22 C33/02. Порошковый фрикционный сплав на основе железа / Кеглин Б.Г.,
Мигунов В.П., Добрострой Н.И., Прилепо Т.Н., Ионов В.В., Болдырев А.П. - Опубл. 30.04.95, Бюл. №
12.
3. Пат. 2356983 РФ, МПК 6 C22C 33/02. Порошковый фрикционный сплав на основе железа /Кеглин Б.Г.,
Болдырев А.П., Прилепо Т.Н., Мигунов В.П., Гуров А.М. - Опубл. 27.05.09, Бюл. № 15.
4. Никольский, Л.Н. Амортизаторы удара подвижного состава / Л.Н. Никольский, Б.Г. Кеглин. - М.: Машиностроение, 1986. - 144 с.
Материал поступил в редколлегию 13.02.12.
32
Copyright ОАО «ЦКБ «БИБКОМ» & ООО «Aгентство Kнига-Cервис»
Вестник Брянского государственного технического университета. 2012. № 2(34)
УДК 629.05.539.4
Ф.Ю. Лозбинев, В.П. Лозбинев
ПАРАМЕТРИЧЕСКАЯ ОПТИМИЗАЦИЯ НЕСУЩИХ СИСТЕМ
КУЗОВОВ ВАГОНОВ В МНОГОКРИТЕРИАЛЬНОЙ ПОСТАНОВКЕ
Рассмотрены особенности многокритериальной постановки оптимизационных задач. Представлены критерии оптимальности, используемые при анализе несущих систем кузовов вагонов. Приведено описание алгоритмов параметрической оптимизации несущей конструкции кузова вагона в многокритериальной постановке.
Ключевые слова: несущая конструкция, оптимальное проектирование, целевая функция, критерий оптимальности, параметрическая оптимизация.
Практические задачи оптимизации во многих случаях, в том числе и при проектировании несущих конструкций кузовов вагонов, являются многокритериальными, т.е. имеют
не один, а несколько критериев оптимальности.
Для характеристики основных подходов к решению многокритериальных задач следует рассмотреть понятие эффективности системы. Эффективность системы – свойство
соответствовать своему назначению; характеризуется качеством компонентов системы и
условиями её применения [1].
Показатели эффективности, применяемые при оптимизации проектных параметров
систем, можно разделить на две группы:
- комплексные, включающие показатели качества нескольких частей системы;
- единичные, включающие один показатель качества одного компонента системы.
Часто при создании систем говорят об иерархии критериев, помещая эффективность
в наиболее высокий уровень. Иерархия критериев при оптимизации параметров систем
должна соответствовать иерархии показателей эффективности: высший уровень отводится
комплексным показателям эффективности, а низший — простейшим её показателям.
Задачи оптимизации параметров систем не по одному, а по многим критериям на
первых порах считались некорректными. Такие задачи, как правило, решаются на основе
иерархического подхода: на каждом этапе выполняется оптимизация по одному из установленных критериев. Однако при решении задачи по каждому критерию могут получаться каждый раз новые оптимальные параметры одной и той же системы. В такой ситуации
не ясно, какие из них следует считать самыми предпочтительными.
Некоторые исследователи считают, что стремление использовать многокритериальный подход является результатом непродуманности и недостаточной четкости постановки
задачи. Всегда имеется возможность выделить основной (главный) критерий, а всем другим придать ранг ограничений [1].
Тем не менее имеется ряд задач, многокритериальная постановка которых оказывается наиболее естественной. В этих случаях возникают проблемы, связанные со сведением
множества критериев к одному.
Для этого вводят понятие пространства критериев {Q} [1]. Пусть это пространство
имеет размерность К (по числу критериев) и образуется К ортогональными осями, вдоль
которых откладываются значения критериев q i = q i (Х) (i=1,k). Между этим пространством и пространством параметров {X} имеется тесная связь. Каждая точка {X} отражается в
определенную точку {Q} (обратное не всегда имеет место, тем более при n > К, где n —
число параметров).
Область S определения состояния X в {X} отражается в определенную область {Q}.
Происходит это следующим образом: если X∈S, то Q(X)∈Ω . Таким способом в {Q} будет
задана область Ω определения критериев (рис. 1). Видно, что любое состояние заштри33
Copyright ОАО «ЦКБ «БИБКОМ» & ООО «Aгентство Kнига-Cервис»
хованного множества более предпочтительно, чем точка Q(X 0 ), так как для него имеем
Q ≤ Q(X 0 ) (при рассмотрении задачи, когда все критерии минимизируются).
Это обстоятельство позволяет выделить из всего множества Ω подмножество Ω* точек Q∈Ω*, для которых уже не найдется более предпочтительных. Данное утверждение
вовсе не означает, что множество {Q*} содержит только лучшие точки. Среди Q∈Ω и
Q∈Ω* могут оказаться (и даже наверняка найдутся) точки в каком-то смысле лучшие, чем
некоторые из Ω*, но в Ω* всегда найдутся точки предпочтительнее этих лучших.
Множество Ω* обычно называется множеством Парето или областью компромисса
[1]. На рис. 2 это множество выделено жирной линией. Оно расположено на границе исходного множества Ω .
Рис. 1. Область критериев
Рис. 2. Множество Парето
(область компромисса)
Таким образом, с формальной точки зрения множество Парето Ω* следует считать
решением многокритериальной задачи. Однако это решение никого не удовлетворяет,
прежде всего потому, что оно допускает множество решений, а требуется лишь одно. На
рис. 2 буквой А обозначено положение минимума функции качества по критерию q 1 ; В —
минимум по критерию q 2 ; С — минимум по некоторому (К+1)-му критерию, возникшему
при минимизации целевой функции на множестве Парето.
Естественно, что оптимальное решение следует искать внутри множества Парето.
Однако для этого необходимо получить дополнительную информацию в виде ранжирования критериев или синтеза глобального критерия. Ранжирование критериев дает возможность ввести предпочтение внутри множества Парето. Оно проводится экспертным образом путем опроса специалистов и соответствующей обработки их мнений (например, путем осреднения).
Оптимизацию целевой функции начинают с критерия первого ранга. Решение задачи
принадлежит множеству Парето и образует подмножество S 1 . Очевидно, что внутри этого
множества можно оптимизировать целевую функцию по второму критерию и т. д. Но
подмножество S 1 может быстро выродиться в точку, что ограничивает поиск экстремума
по следующему критерию. Поэтому метод дополняют определенным образом, ограничиваясь компромиссным решением, допустимо отличающимся от экстремального, — используют так называемый метод уступок [1], сущность которого заключается в следующем. По каждому из К-1 первых критериев (исключая последний) назначают допустимые
уступки δ 1 , ... , δ К-1 , которые определяют величину допустимого отклонения каждого критерия от минимального (максимального). Величины уступок определяются экспертным
образом. Наличие уступок увеличивает возможность прийти к К-му критерию, имея область Парето, состоящую не только из одной точки. Если же и в этом случае область вырождается в точку, то проводят коррекцию уступок и вновь повторяют расчет.
34
Copyright ОАО «ЦКБ «БИБКОМ» & ООО «Aгентство Kнига-Cервис»
Процесс ранжирования критериев и определения уступок далеко не всегда прост.
Поэтому применение рассмотренного подхода может ограничиваться теми случаями, когда эксперты могут отвечать квалифицированно. Чтобы понизить степень субъективизма
при ранжировании критериев, целесообразно ввести оценку результатов по каждому критерию оптимизации с использованием экономических показателей.
В противном случае обращаются к синтезу глобального критерия: строят глобальный скалярный критерий Q(X)= Q(q 1 , ... , q К ) как функцию исходных критериев с минимумом, соответствующим решению многокритериальной задачи. Решение сводится к
обычной минимизации: Q(X)→ min .
Использование частных критериев делает задачу однокритериальной задачей программирования, многопараметрической и многоэкстремальной в общем случае. Частные
критерии избавляют и от многокритериальной постановки задачи.
Правильно обоснованный выбор критерия оптимальности также является одним из
главных факторов, влияющих на результат оптимального проектирования несущей конструкции кузова вагона, в процессе которого могут рассматриваться следующие критерии:
- минимальная металлоемкость несущих элементов кузова;
- минимум затрат на изготовление кузова;
- минимум затрат на транспортировку тары кузова в процессе эксплуатации;
- минимум затрат металла на ремонт кузова;
- минимальная сумма затрат на создание, эксплуатацию и ремонт кузова вагона в течение всего срока его службы и др.
Рассмотрим кратко перечисленные критерии.
Если в качестве критерия оптимальности рассматривать минимальную металлоемкость несущих элементов (как в большинстве работ, посвященных проблеме оптимизации
несущих систем кузовов вагонов), то стоимость конструкционных материалов кузова и
затраты на транспортировку тары в процессе эксплуатации будут минимальными. Однако при этом увеличатся расходы, связанные с ремонтом несущих элементов.
При использовании в качестве критерия оптимальности минимума затрат на процесс изготовления кузова останутся неучтенными расходы на эксплуатацию и ремонт кузова.
Критерий минимума затрат на ремонт кузова находится в противоречии с критерием
минимальной металлоемкости, и его использование приведет к увеличению расходов на
стадиях изготовления и эксплуатации.
Чтобы решить задачу оптимального проектирования несущей конструкции кузова
с учетом всех стадий жизненного цикла вагона, методику оптимизации можно строить на
основе применения многокритериального подхода, используя один из описанных приёмов
– синтез глобального скалярного критерия, в качестве которого целесообразно рассматривать минимальную сумму приведенных затрат на производство, эксплуатацию и ремонт.
Задача оптимального проектирования несущей конструкции кузова вагона в математическом виде выражается аддитивным функционалом
J = F (J м + J и + J э
+ Jр)
→
min
(1)
и имеет смысл минимума суммы приведенных затрат на конструкционные материалы
(J м ), изготовление кузова (J и ), эксплуатацию (J э ) и ремонт (J р ) в течение заданного срока
службы при ограничениях по прочности, жесткости, устойчивости, усталостной долговечности, живучести, частоте изгибных колебаний, конструктивных, геометрических, технологических и эксплуатационных. Способы расчета перечисленных компонентов подробно
приведены в работе [2].
Параметрами проектирования являются: количество, координаты размещения в пространстве и линейные размеры несущих элементов, форма и параметры сечений стержне35
Copyright ОАО «ЦКБ «БИБКОМ» & ООО «Aгентство Kнига-Cервис»
вых элементов и обшивки, способы технологической упрочняющей обработки.
В данной работе предлагаются алгоритмы оптимизации несущих конструкций кузовов вагонов в многокритериальной постановке на основе метода покоординатного поиска.
В первом алгоритме направление поиска выбирается по приоритетному компоненту
оптимизируемого функционала (1). Алгоритм представляет собой последовательность
следующих процедур:
1. Выполняется расчет по МКЭ варианта несущей конструкции, являющегося исходным для данного этапа оптимизационного процесса и находящегося в допустимой области
параметров проектирования.
2. Вычисляются значения оптимизируемого функционала (1) и его компонентов.
3. Компонентам оптимизируемого функционала (частным критериям) назначаются
ранги (здесь могут использоваться заранее назначенные весовые коэффициенты, определённые экспертным образом). В качестве приоритетного также может быть компонент оптимизируемого функционала (частный критерий), имеющий максимальное значение, т.е.
J пр = max { J м , J и , J э , J р } .
4. Определяется последовательность оптимизации групп стержневых элементов и
несущей обшивки. Возможны 4 случая.
Случай А. Приоритетным является первый компонент - затраты на конструкционные
материалы кузова, т.е. J пр = J м .
Последовательность оптимизации групп определяется их приоритетом, вычисляемым по формуле
σ max i
Кi = mi
1 - _______ ,
[σ] i в
где m i - масса элементов i-й группы; [σ] i в - допускаемые напряжения для элементов i-й
группы по ведущему ограничению.
Случай Б. Приоритетным является второй компонент - затраты на изготовление кузова, т.е. J пр = J и .
Приоритеты групп, определяющие последовательность их оптимизации, вычисляются по формуле
n
(2)
К i =∑
(C cj
L cj
+
C то
j)
,
j=1
где i - номер группы; n - количество элементов в группе; C сj - стоимость сварных швов в
зонах соединения элементов; L сj - суммарная длина сварных швов в зоне соединения j-го
элемента с соседними элементами; C тоj - стоимость технологической упрочняющей обработки каждого элемента группы.
Случай В. Приоритетным является третий компонент - затраты на эксплуатацию кузова, т.е. J пр = J э .
Приоритеты групп, определяющие последовательность их оптимизации, вычисляются по формуле
nр
К i = m i + ∑ ∆m ij ,
j=1
где i- номер группы; m i - масса элементов i-й группы; ∆m ij - изменение массы i-й группы
после j-го ремонта; n р - количество ремонтов в течение заданного срока службы вагона.
Случай Г. Приоритетным является четвертый компонент - затраты на ремонт кузова, т.е. J пр = J р .
Приоритеты групп, определяющие последовательность их оптимизации, вычисляются следующим образом.
36
Copyright ОАО «ЦКБ «БИБКОМ» & ООО «Aгентство Kнига-Cервис»
сурса
При использовании принципа отправки вагонов в ремонт по наработке заданного ре-
nр
n
T мр
К i = ∑ D црj ∑ C рk int 
,
j=1
k=1
T дk + T жk
где i - номер группы; n р = int (T р / T мр ) - количество ремонтов в течение заданного периода времени T р ; n - количество несущих элементов в группе, требующих ремонта к назначенному сроку; D црj - величина индекса-дефлятора цены ремонтных работ, прогнозируемая ко времени начала j-го ремонта; C рk - стоимость ремонта k-го несущего элемента;
T мр - величина межремонтного срока; T дk и T жk - расчетные значения долговечности и живучести k-го несущего элемента.
При использовании принципа отправки вагонов в ремонт по техническому состоянию
n n рk
К i = ∑ ∑ D црj C рk ,
k=1 j=1
где n рk = int [T р / (T дk +T жk )] - количество ремонтов k-го несущего элемента в течение заданного периода времени T р ; n - количество несущих элементов в группе.
Во всех четырех случаях группы располагаются в ряд в соответствии с убыванием
Кi.
5. Последовательно варьируются параметры всех групп (в соответствии с убыванием
К i ). Определяются новые значения параметров проектирования.
Случай А. Приоритетный компонент оптимизируемого функционала - затраты на
конструкционные материалы кузова.
Максимальные напряжения в несущих элементах выводятся на уровень, соответствующий ведущему ограничению на данной итерации.
Случай Б. Приоритетный компонент оптимизируемого функционала - затраты на изготовление кузова. Эти затраты можно снизить путем уменьшения объема сварочных работ или изменения (удешевления) технологической упрочняющей обработки. Второй способ может привести к снижению усталостной долговечности несущих элементов и, соответственно, к увеличению затрат на ремонт кузова. Поэтому в данном случае минимизируется протяженность сварных швов в зонах соединения несущих элементов (решается
сопряженная задача оптимизации). Описание алгоритма приведено ниже.
Случай В. Приоритетный компонент оптимизируемого функционала - затраты на
эксплуатацию кузова. Целевая функция в данном случае выглядит следующим образом:
r
n nр
Ц = F ∑m i + ∑ ∑ ∆m ij → min ,
k=1
i=1 j=1
где r - количество оптимизируемых групп; n - общее количество подкрепляющих элементов; m i - масса элементов, входящих в оптимизируемые группы; ∆m ij - изменение массы iго элемента после j-го ремонта; n р - количество плановых ремонтов.
Если принять допущение, что изменение массы элементов после ремонтов незначительно по сравнению с начальной массой несущих элементов кузова, т.е. ∑∑∆m ij <<∑m k ,
то новые значения параметров проектирования можно определять по схеме случая А путем вывода максимальных напряжений в несущих элементах на уровень, соответствующий ведущему ограничению на данной итерации.
Случай Г. Приоритетный компонент - затраты на ремонт кузова.
Увеличивается суммарная величина долговечности и живучести несущих элементов
(T дk +T жk ) за счет изменения параметров их сечений и технологической упрочняющей обработки.
37
Copyright ОАО «ЦКБ «БИБКОМ» & ООО «Aгентство Kнига-Cервис»
Затем осуществляется повторный расчет несущей конструкции кузова по МКЭ на
заданные варианты нагрузок. Проверяется выполнение всех установленных ограничений.
Если ограничения не выполняются, параметры проектирования рассматриваемой
группы приводятся к значениям, равным среднеарифметическим на предыдущей и рассматриваемой итерациях. Затем выполняется еще один расчет несущей конструкции кузова по МКЭ на заданные варианты нагрузок и проверяется выполнение всех установленных
ограничений. Если и после этого ограничения не выполняются, параметры проектирования рассматриваемой группы возвращаются к значениям, предшествующим данной итерации, и рассматривается группа, стоящая следующей в очереди оптимизации.
6. Вычисляется новое значение оптимизируемого функционала J(n+1) и сравнивается
с предыдущим J(n) :
- если J(n+1)≥ J(n), то параметры проектирования рассматриваемой группы возвращаются к значениям, предшествующим данной итерации, и рассматривается группа, стоящая
следующей в очереди оптимизации;
- если J(n+1)< J(n), то считаем, что определено подмножество S 1 на множестве Парето.
7. Процесс продолжается с п. 4, при этом в качестве приоритетного компонента оптимизируемого функционала (1) рассматривается следующий по рангу частный критерий
и определяются новые границы подмножества S 1 на множестве Парето.
Процесс завершается после выполнения оптимизации по всем установленным критериям.
Блок-схема алгоритма приведена на рис. 3.
Во втором алгоритме на каждой итерации изменяются параметры проектирования в
нескольких группах несущих элементов с целью уменьшения каждого компонента оптимизируемого функционала (1). Алгоритм представляет собой последовательность следующих процедур:
1. Выполняется расчет по МКЭ варианта несущей конструкции, являющегося исходным для данного этапа оптимизационного процесса и находящегося в допустимой области
параметров проектирования.
2. Вычисляются начальные значения оптимизируемого функционала и его компонентов.
3. По формулам, приведенным в работе [2], определяются К ij - приоритеты оптимизации каждой группы несущих элементов по j-му компоненту функционала.
4. Параметры сечений групп элементов, имеющих наивысший приоритет по каждому компоненту функционала, варьируются в соответствии со схемой, описанной в п.5
первого алгоритма. Если одна и та же группа стоит на первом месте оптимизации для нескольких компонентов функционала, то ее параметры варьируются по схеме компонента,
имеющего максимальное значение.
5. Осуществляется повторный расчет несущей конструкции кузова по МКЭ на заданные варианты нагрузок. Проверяется выполнение всех установленных ограничений.
Если ограничения не выполняются, параметры проектирования рассматриваемых
групп приводятся к значениям, равным среднеарифметическим на предыдущей и рассматриваемой итерациях. Затем выполняется еще один расчет несущей конструкции кузова по
МКЭ на заданные варианты нагрузок и проверяется выполнение всех установленных ограничений. Если и после этого ограничения не выполняются, параметры проектирования
рассматриваемых групп возвращаются к значениям, предшествующим данной итерации, и
процесс оптимизации завершается.
6. Вычисляется новое значение оптимизируемого функционала J(n+1) и сравнивается
с предыдущим J(n):
- если J(n+1)≥ J(n), то параметры проектирования рассматриваемых групп возвращаются к значениям, предшествующим данной итерации, и процесс оптимизации завершает38
Copyright ОАО «ЦКБ «БИБКОМ» & ООО «Aгентство Kнига-Cервис»
ся;
- если J(n+1)< J(n), то процесс продолжается с п.3.
Расчет по МКЭ исходного варианта
Расчет величины J и его компонентов: J м , J и , J э , J р
J пр = max { J м , J и , J э , J р }
J пр = J м
J пр = J и
σ max i
К i = m i (1- _______ )
[σ] i в
J пр = J э
n
К i =Σ(C cj L cj +C то j )
J пр = J р
nр
К i =m i +Σ ∆m ij
j=1
K i = J рi
j=1
Начало цикла по вариациям групп
R i (n+1) = R i (n) + ∆R i
σ ij → [σ] i в
n m
Σ Σ L cjj → min
j=1 i=1
r n nр
Σmi +Σ Σ ∆m ij → min
k=1
i=1 j=1
T д +Т ж → max
Расчет по МКЭ. Проверка выполнения ограничений
да
Ограничения выполняются
нет
R i = 0,5 (R i (n+1) + R i (n))
Расчет по МКЭ. Проверка выполнения ограничений
да
Ограничения выполняются
нет
Ri = Ri
(n)
Расчет нового значения функционала J(n+1)
нет
J(n+1) ≥ J(n)
да
R i = R i (n)
Окончание цикла по вариациям групп
Окончание процесса оптимизации
39
Copyright ОАО «ЦКБ «БИБКОМ» & ООО «Aгентство Kнига-Cервис»
Рис.3. Блок-схема алгоритма параметрической оптимизации методом покоординатного поиска
На основе метода наискорейшего спуска разработан алгоритм оптимизации протяженности сварных швов в зонах соединения элементов. Алгоритм представляет собой последовательность следующих процедур:
1. Для сечений рассматриваемого несущего элемента вычисляется суммарная длина
L с0 сварных швов, необходимых для соединения этого элемента с соседними.
2. В рассматриваемом сечении параметры проектирования сводятся к минимально
допустимым и рассчитываются максимальные напряжения.
3. При неизменных интегральных характеристиках внутренних усилий в сечении
проверяется выполнение всех установленных ограничений.
4. Если ограничения выполняются, процесс продолжается с п.11.
5. Если ограничения не выполняются, длина каждой пары сварных швов,
влияющих на значения параметров элементов сечения, поочередно увеличивается на одну
и ту же малую величину (например, 1 мм).
6. Для каждого элемента сечения вычисляются пробные значения его параметров,
определяемые пробной (измененной) длиной соответствующего сварного шва.
7. Для элементов сечения вычисляются компоненты вектора антиградиента, определяющие направление наиболее быстрого уменьшения функции максимальных напряжений. При этом используется конечноразностная аппроксимация частных производных:
n
ε i = (- ∆σ i / ∆L i ) / √ ∑ (- ∆σ j / ∆L j )2 ,
j=1
где ∆σ i - изменение максимальных напряжений в сечении, вызванное вариацией длины
∆L j j-й пары сварных швов.
8. Затем каждая пара сварных швов получает приращение, ее новая длина становится
равной
L сi (n+1) = L сi (n) + ε i t ,
где t = 1 мм - величина рабочего шага.
9. Вычисляются новые значения параметров сечения, определяемые новой длиной
соответствующего сварного шва.
10. Процесс продолжается с п.3.
11. Для сечений рассматриваемого несущего элемента вычисляется новая суммарная длина L с сварных швов, необходимых для соединения этого элемента с соседними, и
сравнивается с начальной суммарной длиной L с0 . При этом если L с ≥ L с0 , то рассматривается группа несущих элементов, стоящая следующей в очереди оптимизации, определяемой выражением (2), и процесс продолжается с п.1. Если же L с < L с0 , то осуществляется
переход во внешнюю часть двойного итерационного цикла — выполняется расчет несущей конструкции кузова по МКЭ на заданные нагрузки.
Таким образом, разработанные алгоритмы позволят осуществлять параметрическую
оптимизацию несущих систем вагонов в многокритериальной постановке.
СПИСОК ЛИТЕРАТУРЫ
1. Кузнецов, А.А. Оптимизация параметров баллистических ракет по эффективности/ А.А.Кузнецов. –М.:
Машиностроение, 1986. –160 с.
2. Лозбинев, Ф.Ю. Оптимальное проектирование несущих конструкций кузовов вагонов/ Ф.Ю. Лозбинев
//Тяжелое машиностроение. –2006. –№ 11. –С.18-22.
Материал поступил в редколлегию 26.04.12.
40
Copyright ОАО «ЦКБ «БИБКОМ» & ООО «Aгентство Kнига-Cервис»
41
Copyright ОАО «ЦКБ «БИБКОМ» & ООО «Aгентство Kнига-Cервис»
Вестник Брянского государственного технического университета. 2012. № 2(34)
УДК 621.43
А.А. Обозов, В.И. Таричко
АНАЛИЗ НЕИСПРАВНОСТЕЙ КАРБЮРАТОРНЫХ И ИНЖЕКТОРНЫХ
БЕНЗИНОВЫХ ДВС, ИДЕНТИФИЦИРУЕМЫХ СИСТЕМОЙ ТЕХНИЧЕСКОЙ
ДИАГНОСТИКИ
Проведен краткий анализ неисправностей современных карбюраторных и инжекторных двигателей с целью
установления связи между отказами и параметрами рабочего процесса ДВС. Выявлено влияние неисправностей элементов цилиндропоршневой группы, топливной системы, газораспределительного механизма на
параметры работы двигателя. По полученным зависимостям построена матрица неисправностей, в которой
отклонения параметров рабочего процесса являются косвенными диагностическими признаками соответствующих неисправностей.
Ключевые слова: бензиновый двигатель внутреннего сгорания, система технической диагностики, неисправности ДВС, диагностические параметры, матрица неисправностей.
В комплексе вопросов, связанных с повышением эффективности использования автомобилей, одно из важных мест занимает увеличение эксплуатационной надёжности
двигателей внутреннего сгорания.
Исследование конструктивных элементов бензиновых двигателей показывает, что
наиболее частые отказы связаны с системами топливоподачи (форсунки, топливные насосы или карбюраторы), механизмами газораспределения и элементами цилиндропоршневой группы (ЦПГ) [1; 7; 13; 17]. В связи с этим актуальна диагностика двигателей внутреннего сгорания по параметрам рабочего процесса, что позволит осуществлять их эффективную и безаварийную эксплуатацию. Созданию системы технической диагностики и
точности определения отказов способствует анализ неисправностей ДВС и причин, находящихся в их основе (табл. 1). Причины и последствия неисправностей подробно рассмотрены в работах [2 – 5; 6; 8; 9; 12; 16].
Таблица 1
Неисправности ДВС
Элементы ДВС
Причины
Последствия
неисправностей
неисправностей
ЦилиндроВтулки
Температурные перепа- Нарушение геометрии
поршневая
цилиндров,
ды по окружности ци- поверхностей втулок,
группа
поршневые
линдров, разность дав- прорыв газов, ухудшекольца
ления поршня и поршне- ние работы колец и усвых колец
ловий смазывания
Разрыв масляной плёнки Образование лаков, нана относительно малой гара, осадков
площади зеркала цилиндра
Тепловые и механиче- Термоусталостные
Крышки
ские воздействия со сто- трещины
цилиндров
роны газов, монтажные
напряжения от затяжки
шпилек
Резкие изменения темпе- Трещины в перемычках
ратуры крышки при пус- между отверстиями для
ках двигателя
установки
стаканов
клапанов,
форсунок,
свечей
41
Copyright ОАО «ЦКБ «БИБКОМ» & ООО «Aгентство Kнига-Cервис»
Вестник Брянского государственного технического университета. 2012. № 2(34)
Элементы ДВС
Цилиндропоршневая
группа
Поршни
Газораспределительный
механизм
Кулачок
распредвала
Клапан
Форсунки
Система питания
Бензонасос
Окончание табл. 1
Причины
Последствия
неисправностей
неисправностей
Нормальные усилия, си- Повышенный износ болы инерции, высокие ковых стенок поршня
температурные
напряжения
Некачественное распы- Выгорание и растресливание топлива, отло- кивание металла днища
жение нагара или накипи поршня
со стороны охлаждения
Циклические
упругие Трещины по окружнодеформации
сти канавок поршневых
колец
Большие контактные на- Изнашивание кулачка,
пряжения
нарушение фаз газораспределения
Недостаточный контакт Прогорание
тарелок
по посадочной поверх- выпускных клапанов
ности
Коксование и эрозия со- Снижение
качества
пел
распыливания топлива
Изменение давления от- Ухудшение равномеркрытия
ности
распределения
топлива по цилиндрам
Изнашивание
коллек- Уменьшение
подачи
торного узла электро- топлива
двигателя и рабочих поверхностей насоса
Приведенные неисправности элементов систем двигателей внутреннего сгорания
могут развиваться постепенно или возникать внезапно. Их появление приводит к повышенному расходу топлива, ухудшению распыливания топлива, снижению мощности, задержке сгорания, снижению давления вспышки, негативному влиянию на окружающую
среду [10; 11; 15].
Для своевременного обнаружения отказов необходимо создание систем технической
диагностики (СТД), которые осуществляют контроль рабочего процесса ДВС в режиме
реального времени [18; 19]. Функционирование данных систем основано на сравнении результатов диагностического эксперимента с заранее известными эталонными значениями,
включенными в базу данных СТД. Накопление в базе данных эталонных значений параметров, на основе которых в последующем становится возможным выполнение диагностических процедур, может осуществляться на начальном этапе эксплуатации исправного
двигателя.
Приведём такой пример. Стабильная работа двигателя внутреннего сгорания характеризуется определенным изменением давления и температуры в системах двигателя, в
частности в цилиндре [14]. График изменения давления в цилиндре в зависимости от угла
поворота кривошипа содержит информацию о процессах, происходящих в цилиндре двигателя, системе топливоподачи, механизмах газораспределения. Программное обеспечение СТД должно обеспечивать возможность проведения параметрической диагностики
42
Copyright ОАО «ЦКБ «БИБКОМ» & ООО «Aгентство Kнига-Cервис»
Вестник Брянского государственного технического университета. 2012. № 2(34)
рабочего процесса двигателя внутреннего сгорания на основе расчёта индикаторных и регулировочных параметров (рис. 1).
Рис. 1. Параметры рабочего процесса ДВС, определяемые системой технической диагностики:
P i – среднее индикаторное давление цикла; P’ c , φ P’c – давление и угол начала сгорания топлива; P z , φ Pz –
максимальное давление сгорания топлива и соответствующий угол поворота коленчатого вала за верхней
мёртвой точкой (ВМТ); Pc – максимальное давление сжатия в цилиндре; α , φ ВП – угол опережения зажиВП
ВП
гания и угол впрыскивания топлива в цилиндр; φτi – угол задержки воспламенения топлива; ϕОТКР
, ϕ ЗКР
ВЫП
ВЫП
углы открытия и закрытия впускного клапана; ϕОТКР
- углы открытия и закрытия выпускного клапана
, ϕ ЗКР
По виду графика, значениям давления можно судить о техническом состоянии двигателя и его систем. При возникновении неисправности двигателя значения параметров
рабочего процесса отклоняются от нормальных значений и являются диагностическими
признаками отказов деталей и систем. На рис. 2 показано, как изменяется давление в цилиндре в зависимости от износа первого поршневого кольца.
Как видно из рисунка, износ первого поршневого кольца вызывает снижение максимального давления в цилиндре Pz и давления сжатия Pc. При этом происходит неполное
сгорание смеси. Но для точной идентификации неисправности необходимо вводить дополнительные параметры рабочего процесса, которые в совокупности будут однозначно
характеризовать отказ определённой детали или системы двигателя. Представленный на
рис. 3 пример определения слишком поздней подачи топлива показывает, что результатом
этой неисправности является также снижение максимального давления в цилиндре Pz и
давления сжатия Pc.
Рис. 2. Зависимость давления в цилиндре
от износа первого поршневого кольца:
──── – нормальное состояние кольца;
- - - - - неисправное кольцо
43
Рис. 3. Определение слишком поздней
подачи топлива:
──── – эталон;
- - - - - фактически
Copyright ОАО «ЦКБ «БИБКОМ» & ООО «Aгентство Kнига-Cервис»
Вестник Брянского государственного технического университета. 2012. № 2(34)
Таким образом, для исключения возможности ошибочной идентификации неисправностей ДВС необходимо увеличение числа контролируемых параметров рабочего процесса. Например, неисправность первого поршневого кольца помимо снижения максимального давления в цилиндре Pz и давления сжатия Pc вызывает незначительное повышение
температуры выпускных газов TГ, уменьшение угла начала видимого сгорания топлива
φ P’c . Напротив, слишком поздняя подача
топлива в цилиндр характеризуется резким повышением температуры выпускных
газов TГ и уменьшением угла задержки
воспламенения φτi.
Приведём другой пример. Распределение температур в поршне, цилиндре,
крышке при стационарном режиме работы
является характерным для каждого двигателя [3]. Поэтому температура в определённых точках данных деталей также может рассматриваться в качестве диагностического параметра. Например, неисправности топливной аппаратуры инжекторных двигателей оказывают большое
влияние на распределение температур в
Рис. 4. Зависимость температуры головки цилиндра
деталях, окружающих камеру сгорания.
от неисправностей: 1 − нормальное состояние;
На рис. 4 показано, как изменяется тем2 − эрозия сопла; 3 − сопло закрывается неплотно;
4 − коксование форсунки (сопла)
пература в характерной точке головки
цилиндра при появлении эрозии и коксовании сопла форсунки, а также в случае неплотного закрытия сопла (наблюдается подтекание топлива).
На основе выявленных взаимосвязей между наблюдаемыми изменениями параметров рабочего процесса, параметрами топливоподачи и неисправностями двигателей внутреннего сгорания формируется диагностическая матрица неисправностей (табл. 2). Диагностическая матрица (база правил) является вторым (наряду с базой данных) основополагающим алгоритмическим элементом системы технической диагностики. По сути, матрица является логическим правилом принятия решения и поиска неисправностей.
Проведенный анализ причин возникновения неисправностей по оцениваемым диагностическим признакам показал, что для создания базы правил, в соответствии с которыми осуществляется постановка диагноза, целесообразно использовать нечёткие оценки
изменения параметров рабочего процесса в следующем виде:
↓ - значение параметра снижается;
0↓ - значение параметра снижается либо остаётся прежним;
0 - значение параметра остаётся прежним;
0↑ - значение параметра возрастает либо остаётся прежним;
↑ - значение параметра возрастает.
Таблица 2
Диагностическая матрица неисправностей
Неисправности
Параметры рабочего процесса ДВС
ДВС
Pi
Pz
Pc
φ Pz
TГ
φ ВП
φτi
φ Pc’
Поздняя подача
0↓
↓
0↓
↑
↑
0
0↑
0↓
топлива
Ранняя подача
0↑
↑
0↑
↓
↓
0
0↓
0↑
топлива
44
Copyright ОАО «ЦКБ «БИБКОМ» & ООО «Aгентство Kнига-Cервис»
Вестник Брянского государственного технического университета. 2012. № 2(34)
Неисправности
ДВС
Увеличенная
подача топлива
Уменьшенная
подача топлива
Эрозия сопла
форсунки
Некачественное
смесеобразование
Потеря плотности поршневых
колец
Пропуск
выпускного
клапана
Окончание табл. 2
Параметры рабочего процесса ДВС
Pc
φ Pz
TГ
φ ВП
φτi
φ Pc’
0↑
0
↑
↑
0
0
Pi
↑
Pz
0↑
↓
0↓
0↓
0
↓
↓
0
0
0
↓
0
↑
↑
0
↑
0↓
↓
↓
0
↑
↑
0
↑
↓
↓
↓
↓
0↑
0↑
0
↑
0↓
↓
↓
↓
0↑
↑
0
0↑
↓
Из представленной матрицы видно, что определённый дефект двигателя внутреннего
сгорания характеризуется изменением нескольких параметров рабочего процесса, что
способствует повышению точности проводимой диагностики.
На основе проведенного анализа неисправностей и определения диагностических
признаков соответствующих дефектов элементов и систем двигателя формируются база
правил (матрица неисправностей) и база данных, которые будут являться основополагающими элементами проектируемой системы технической диагностики. Накопление
данных рабочих процессов исправного и неисправного двигателей в совокупности с использованием элементов нечёткой логики в диагностической матрице позволит с высокой
точностью выявлять возможные отказы на ранней стадии их возникновения.
Наряду с методами функциональной диагностики широко применяются методы тестовой диагностики, используемые в сервисных центрах [20 – 22]. Осциллограмма давления газов в цилиндре двигателя, работающего на холостом ходу, также является источником диагностической информации (рис. 5).
Рис. 5. Осциллограмма давления газов в цилиндре двигателя, работающего на холостом ходу:
1 – момент открытия выпускного клапана; 2 – выпускной клапан полностью открыт; 3 – момент открытия впускного клапана; 4 – выпускной клапан закрыт; разница между 3 и 4 – перекрытие клапанов; 5 – впускной клапан полностью открыт; 6 – впускной клапан закрыт
45
Copyright ОАО «ЦКБ «БИБКОМ» & ООО «Aгентство Kнига-Cервис»
Вестник Брянского государственного технического университета. 2012. № 2(34)
Осциллограмма отображает процесс изменения давления газов в цилиндре, по которому можно косвенно судить о работе механизма газораспределения, состоянии цилиндропоршневой группы. Состояние герметичности камеры сгорания можно проанализировать путём сравнения давлений в точках 1 и 6.
Даже в исправном двигателе при сжатии поршнем газов часть из них пройдёт через
уплотнения цилиндра, вследствие чего давление в точке 1 относительно точки 6 несколько снизится. В то же время температура газов вырастет вследствие контакта с горячими
стенками цилиндра, что приведет к росту давления. Поэтому у исправного двигателя давление в точке 6 должно быть приблизительно равно давлению в точке 1. Если же в цилиндре имеются серьезные механические дефекты (прогар клапана, разрушение кольца), то
давление в точке 1 будет заметно ниже давления в точке 6 из-за значительной утечки
сжимаемых в цилиндре газов. В рассматриваемом случае в исследуемом цилиндре двигателя явно прослеживается процесс нарушения герметичности камеры сгорания.
Отклонение приведенных характерных точек по оси абсцисс характеризует фазы газораспределения, что, в
свою очередь, может отражать процесс
наполнения
цилиндра
топливновоздушной смесью. Смещение точки 6*
относительно эталонного положения
(точка 6) вправо (рис. 6) свидетельствует о некоторой потере заряда (поршень
начинает движение к ВМТ, в то время
как впускной клапан ещё открыт).
Процесс открытия выпускного
клапана сопровождается плавным повышением давления. При эталонном
Рис. 6. Определение потери заряда
рабочем процессе на таком участке оспо осциллограмме давления газов:
циллограммы не должно быть неровноВпуск – эталонное наполнение цилиндра топливстей. Наличие «всплесков» свидетельстно-воздушной смесью;
вует о неисправности в механизме газоВпуск* – уменьшенное наполнение цилиндра
топливно-воздушной смесью
распределения (рис. 7).
Итак, на основе проведенного анализа неисправностей карбюраторных и инжекторных двигателей установлена связь между отказами и параметрами рабочего
процесса ДВС. Определено
влияние неисправностей элементов цилиндропоршневой
группы, топливной системы,
газораспределительного механизма на параметры работы двигателя. Своевременное
выявление отклонений в паРис. 7. Определение неисправности в механизме газораспределения
раметрах рабочего процесса с
помощью экспертной системы диагностики предоставит возможность определения потенциальных неисправностей на ранней стадии их возникновения. В свою очередь, это по46
Copyright ОАО «ЦКБ «БИБКОМ» & ООО «Aгентство Kнига-Cервис»
Вестник Брянского государственного технического университета. 2012. № 2(34)
зволит проводить эффективную и безаварийную эксплуатацию двигателей внутреннего
сгорания.
СПИСОК ЛИТЕРАТУРЫ
1. Гирявец, А.К. Теория управления автомобильным бензиновым двигателем / А.К. Гирявец. – М.: Стройиздат, 1997. – 173 с.
2. Говорущенко, Н.Я. Техническая эксплуатация автомобилей / Н.Я. Говорущенко. – Харьков: Высш. шк.,
1984.- 312 с.
3. Григорьев, М.А. Износ и долговечность автомобильных двигателей / М.А. Григорьев, Н.Н. Пономарёв. –
М.: Машиностроение, 1977.- 248 с.
4. Гурвич, И.Б. Долговечность автомобильных двигателей / И.Б. Гурвич. – М.: Машиностроение, 1967.- 103
с.
5. Гурвич, И.Б. Эксплуатационная надёжность автомобильных двигателей / И.Б. Гурвич, П.Э. Сыркин, В.И.
Чумак.- М.: Транспорт, 1994.- 144 с.
6. Епифанов, Л.И. Техническое обслуживание и ремонт автомобилей / Л.И. Епифанов, Е.А. Епифанова. –
М.: ИНФРА-М, 2009.- 352 с.
7. Ждановский, Н.С. Надёжность и долговечность автотракторных двигателей / Н.С. Ждановский, А.В. Николаенко.- Л.: Колос, 1981.- 295 с.
8. Карагодин, В.И. Ремонт автомобилей и двигателей / В.И. Карагодин, Н.Н. Митрохин. – М.: Академия,
2003.- 496 с.
9. Карташевич, А.Н. Диагностирование автомобилей / А.Н. Карташевич, В.А. Белоусова, А.А. Рудашко,
А.В. Новиков. – М.: ИНФРА-М, 2011.- 208 с.
10. Келер, К.А. Диагностика автомобильного двигателя / К.А. Келер. – Ужгород: Карпаты, 1977.- 160 с.
11. Крамаренко, Г.В. Техническая эксплуатация автомобилей / Г.В. Крамаренко. – М.: Транспорт, 1972.- 440
с.
12. Кузнецов, Е.С. Техническая эксплуатация автомобилей / Е.С. Кузнецов, А.П. Болдин, В.М. Власов. – М.:
Наука, 2001.- 535 с.
13. Кульчицкий, А.Р. Токсичность автомобильных и тракторных двигателей / А.Р. Кульчицкий. – М.: Акад.
проект, 2004.- 400с.
14. Луканин, В.П. Двигатели внутреннего сгорания. В 3 кн. Кн.1. Теория рабочих процессов / В.П. Луканин,
К.А. Морозов, А.С. Хачиян [и др.]; под ред. В.Н. Луканина. – М.: Высш. шк., 2005. – 479 с.
15. Мирошников, Л.В. Диагностирование технического состояния автомобилей на автотранспортных предприятиях / Л.В. Мирошников, А.П. Болдин, В.И. Пал. – М.: Транспорт, 1977.- 263 с.
16. Мишин, И.А. Долговечность двигателей / И.А. Мишин. – Л.: Машиностроение, 1976.- 268 с.
17. Румянцев, С.И. Техническое обслуживание и ремонт автомобилей / С.И. Румянцев, А.Ф. Синельников,
Ю.Л. Штоль. – М.: Машиностроение, 1989.- 272 с.
18. Сапожников, В.В. Основы технической диагностики / В.В. Сапожников, Вл. В. Сапожников. – М.: Маршрут, 2004. -318 с.
19. Системы управления бензиновыми двигателями: [пер. с нем.]. – М.: За рулём, 2005.- 432 с.
20. Анализ осциллограмм давления в цилиндре. –
http://www.quantexlab.ru/information/articledetail.php?SECTION_ID=233&ELEMENT_ID=1239.
21. Диагностика автомобиля. – http://www.ak-avto.ru/index/diagnostika_avtomobilya/0-19.
22. Диагностика двигателя внутреннего сгорания. – http://www.rammotors.ru/diagnostika_dvs/.
Материал поступил в редколлегию 12.04.12.
47
Copyright ОАО «ЦКБ «БИБКОМ» & ООО «Aгентство Kнига-Cервис»
Вестник Брянского государственного технического университета. 2012. № 2(34)
УДК 621.43
А.А. Обозов, М.А. Старокожев
СРАВНИТЕЛЬНЫЙ АНАЛИЗ ТЕХНИКО-ЭКОНОМИЧЕСКИХ ПОКАЗАТЕЛЕЙ
ДВУХБЛОЧНОГО РОТОРНО-ПОРШНЕВОГО ДВИГАТЕЛЯ, ДВИГАТЕЛЕЙ
ТРАДИЦИОННОЙ КОНСТРУКЦИИ И РОТОРНО-ПОРШНЕВОГО ДВИГАТЕЛЯ
ВАНКЕЛЯ
Дан ретроспективный анализ развития роторно-поршневого ДВС Ванкеля от момента его появления. Приведено сравнение
технико-экономических показателей разрабатываемого двухблочного роторнопоршневого двигателя новой конструкции, роторно-поршневого двигателя конструкции Ванкеля и бензиновых двигателей традиционной конструкции, в которых используется кривошипно-шатунный механизм.
Ключевые слова: роторно-поршневой двигатель внутреннего сгорания, рабочий процесс, техникоэкономические показатели, ДВС, ДВС Ванкеля.
Конструктивные особенности и рабочие характеристики двухблочного роторнопоршневого двигателя (РПД) новой конструкции [16] приведены ранее в публикациях [13].
Следует дать краткую историческую справку о появлении и последующем развитии
двигателей традиционной конструкции, имеющих в своем составе кривошипно-шатунный
механизм, и роторно-поршневого двигателя внутреннего сгорания Ванкеля.
В настоящее время поршневые двигатели внутреннего сгорания (ДВС) представляют
собой наиболее распространенный источник механической энергии. Как известно, первый
пригодный для практического применения ДВС изобрел в 1860 г. француз Этьен Ленуар
(двигатель работал по двухтактному циклу). Дальнейшее совершенствование ДВС шло по
пути повышения их мощности, надёжности и долговечности, уменьшения массы и габаритов, совершенствования применяемых новых конструктивных решений. Можно наметить
также такие тенденции, как постепенное замещение карбюраторных двигателей дизельными в автомобильном транспорте, применение многотопливных двигателей, форсирование двигателей путем применения высокого наддува и увеличения частоты вращения и
т.п. Над совершенствованием двигателя внутреннего сгорания работали и продолжают
работать многие учёные, инженеры, испытатели. За многие десятилетия своего развития
поршневой двигатель достиг высокой степени совершенства. Однако традиционный
поршневой двигатель обладает определенным недостатком - необходимостью преобразования поступательного движения поршней во вращательное движение вала. В связи с
этим по некоторым показателям (простоте конструкции, габаритным размерам и массе,
числу оборотов и вибрациям) поршневой двигатель значительно уступает роторнопоршневым двигателям, в которых отсутствует механизм преобразования поступательного движения поршня во вращательное движение вала.
Следует отметить, что развитие поршневых двигателей (с поршнями, совершающими возвратно-поступательное движение) сопровождалось бесчисленными попытками создания РПД. Предлагались схемы двигателей коловратного типа с радиальными уплотнениями, расположенными в роторе или корпусе; двигателей с поворачивающимися или
утапливаемыми заслонками, аналогичных роторной машине Уатта; двигателей с двумя
роторами, работающих по принципу шестеренчатого насоса; двигателей, подобных компрессорам «Рут»; двигателей с тороидальными цилиндрами круглого и прямоугольного
сечения, в которых несколько групп поршней совершают неравномерное вращение, преобразуемое различными механизмами в равномерное вращение вала, и др. Многие из
предложенных схем РПД имели серьезные недостатки: неравномерное движение рабочих
органов, вызывающее значительные инерционные нагрузки и требующее сложного механизма преобразования его в равномерное вращение вала; неблагоприятные условия работы деталей системы уплотнений, вследствие чего эти детали подвергались высоким теп48
Copyright ОАО «ЦКБ «БИБКОМ» & ООО «Aгентство Kнига-Cервис»
ловым и механическим нагрузкам; сложную конфигурацию зазоров между поверхностями
рабочих камер, затрудняющую их герметизацию, и др.
Изобретение первых РПД относится к началу XX в. Среди всего разнообразия спроектированных типов двигателей известны следующие: двигатель Амплебая (1908 г.), который преобразовал паровую машину Кули в двигатель внутреннего сгорания (биротативный); двигатель Грея и Драммонда (1909 г.), в котором корпус неподвижен, а ротор
совершает планетарное движение; авиационный двигатель Сансо де Лаво (1938 г.), работающий по четырехтактному циклу (за один оборот ротора в каждой камере совершаются
три полных цикла, поэтому двигатель имеет три пары газораспределительных окон и три
свечи), и др. Но, несмотря на все старания по доводке конструкции, данные двигатели не
развивали расчетной мощности, а основная причина неудачи заключалась в недостаточной герметичности системы уплотнений.
Первый действующий роторно-поршневой двигатель внутреннего сгорания был
изобретен французским инженером Феликсом Генрихом Ванкелем в 1954 г., его серийное
производство началось уже в 1964 г. Долгое время Ф. Ванкель стремился к созданию надежной схемы двигателя, получив огромное количество патентов и проводя многочисленные исследования и испытания. В итоге им была предложена циклоидальная схема двигателя с рабочей поверхностью статора, выполненной по эпитрохоиде. Существенное преимущество двигателя такого типа заключается в том, что его конструкция чрезвычайно
проста.
К концу 70-х гг. прошлого столетия характеристики РПД Ванкеля практически сравнялись с характеристиками традиционных поршневых двигателей с кривошипношатунным механизмом. Первым РПД, установленным на автомобиль, стал двигатель
ККМ-250. Двигатель пускался при числе оборотов эксцентрикового вала около 500 в минуту, что соответствует примерно 170 мин-1 ротора. В дальнейшем Ф. Ванкелем предлагались и другие конструктивные исполнения РПД, пока пиком его совершенства не стал
двигатель ККМ-502 (в конце 1964 г.), сконструированный специально для установки на
двухместный автомобиль «Спайдер» фирмы «NSU». Этот двигатель имел рабочую камеру
объемом 500 см3 при n = 5500 мин-1 и развивал мощность, равную 40 кВт. Максимальный
крутящий момент на валу двигателя составляет 79 H·м при n=3500 мин-1, что соответствует среднему эффективному давлению р me =10 бар. Величина удельного эффективного
расхода топлива колеблется в пределах 308 …335 г/(кВт·ч) по внешней скоростной характеристике в диапазоне частот вращения вала 2000 …5000 мин-1.
В дальнейшем японской фирмой «Toyo-Kogio» был создан и модернизирован РПД с
объемом рабочей камеры 490 см3 при мощности 104 кВт. Впоследствии фирмой
«Daimler-Bents» был разработан РПД с объемом рабочей камеры 700 см3 при мощности
134 кВт. Были приняты попытки по разработке дизельных РПД следующими фирмами:
«Perkins» (Англия), «Ganomag Klokner-Gumbold-Deits», «М. А. N.», «Kroupp» (Германия),
«Yanmar-Diesel» (Япония).
Диапазон рабочих объемов роторных двигателей значителен (составляет ориентировочно 250…4000 см3) и зависит от числа секций двигателей. Двигатель Ванкеля стал использоваться в качестве источника механической энергии не только на автомобилях, мотоциклах, но и в электрогенераторных установках, в авиации и пр.
В настоящее время РПД совершенствуются и серийно выпускаются только компанией «Mazda» (Япония). Эта компания стала последним массовым производителем, который
продолжил использование и доработку двигателя Феликса Ванкеля. Компания «Mazda»
продолжает совершенствовать роторный двигатель, стремясь к снижению расхода топли49
Copyright ОАО «ЦКБ «БИБКОМ» & ООО «Aгентство Kнига-Cервис»
ва и выбросов токсичных веществ. Автомобиль с новым дизайном, оснащенный новым
роторным двигателем типа «Mazda MX-5», должен появиться в 2013 г. Компания намерена внести технические изменения в модель и значительно уменьшить вес двигателя. В
настоящее время компания «Mazda» разрабатывает новые роторные двигатели с технологиями будущего, получившие название «SkyActiv» (бензиновые двигатели с прямым
впрыском и самой высокой в мире степенью сжатия ε=14). В новых двигателях откажутся
от использования традиционных свечей зажигания – их заменят лазерами, которые будут
поджигать смесь. Мощность новых двигателей будет равна 149 …186 кВт. Разработчики
обещают избавить двигатель от недостатков предыдущих поколений и привести его в соответствие со всеми экологическими нормами.
Существует мнение, что роторные двигатели могут найти применение в гибридных
автомобилях, где они будут использоваться для увеличения пробега автомобилей. В этом
случае двигатель Ванкеля выигрывает у поршневого двигателя благодаря большей удельной мощности, меньшему уровню вибраций и большей эффективности при работе на постоянных оборотах на фиксированном оптимальном экономичном режиме.
Ниже приведена таблица, в которой представлены основные характеристики поршневых двигателей традиционной конструкции (с КШМ), двигателей конструкции Ванкеля
и исследуемого двухблочного РПД новой конструкции.
Таблица
Технические характеристики двигателей [9-14]
Показатели
Рабочий объем камеры двигателя V h , см3
Степень сжатия ε
Номинальная мощность P e , кВт/мин-1
Максимальный крутящий момент
M кр max , H·м
Габаритные размеры, мм:
высота
ширина
длина
Минимальный удельный расход топлива
b e , г/(кВт·ч)
Давление в конце сжатия р с , МПа
Температура в конце сжатия Т с , К
Максимальное давление сгорания р max ,
МПа
Температура в конце процесса сгорания
Т max , К
Давление в конце процесса расширения
р b , МПа
Температура в конце процесса расширения Т b , К
Эффективный КПД η е
Индикаторный КПД η i
Среднее эффективное давление р mе , МПа
РПД
Ванкеля
(ВАЗ-415)
1308
9,4
103/6000
Бензиновый
с КШМ
(ВАЗ-2107)
1451
8,5
53,5/5300
Дизельный
(Volkswag
en Golf 4)
1896
19,5
50/4200
РПД новой
конструкции
1400
~
60/4000
186
120
133
160
560
546
495
570
790
620
490
550
540
250
280
250
312
252
218
300
2,5
722
1,6
650
4,5
800
2,8
781
4,1
4
8,5
3,7
2600
2500
2100
2777
0,76
0,55
0,35
0,96
1600
1445
1100
1675
0,38
0,41
0,8
0,27
0,29
0,85
0,36
0,44
1,2
0,264
0,293
0,65
50
Copyright ОАО «ЦКБ «БИБКОМ» & ООО «Aгентство Kнига-Cервис»
Для сравнения с характеристиками двухблочного РПД новой конструкции на рис. 1
проиллюстрированы внешние скоростные характеристики роторного двигателя Ванкеля и
поршневого
двигателя
традиционной
конструкции
(с
КШМ)
[4;16].
а)
б)
Рис. 1. Внешние скоростные характеристики роторно-поршневого двигателя Ванкеля (а)
и карбюраторного двигателя с КШМ (б) (на примере автомобиля ВАЗ-2106)
Внешние скоростные характеристики двухблочного РПД новой конструкции приведены на рис. 2.
Как видно из рис. 2, наиболее экономичные режимы двигателя находятся в диапазоне частот вращения вала n дв =2300…3500 мин-1 (минимальный расход топлива составляет
приблизительно b e =295г/(кВт·ч) при частоте вращения вала n дв =2500 мин-1). Эффективная мощность двигателя возрастает при увеличении частоты вращения вала приблизительно до n дв =5000 мин-1 (максимальная мощность P e max =63,2 кВт при n дв =5250 мин-1).
Далее с увеличением частоты вращения вала мощность двигателя уменьшается вследствие
уменьшения крутящего момента на валу двигателя (ухудшается наполнение камеры всасывания свежей смесью вследствие уменьшения коэффициента наполнения η v ; уменьшается количество смеси G пер , поступающее в процессе перепуска в камеру сгорания, и соответственно величина цикловой подачи топлива q ц ; как следствие уменьшается индикаторная работа элементарного цикла L i сум ). Диапазон частот вращения вала, в котором
крутящий момент максимален, составляет n дв =2000…3000 мин-1. Максимальный развиваемый крутящий момент равен приблизительно 0,16 кН·м.
В результате сравнения двигателей традиционной конструкции с КШМ, РПД Ванкеля и двухблочного РПД новой конструкции можно сделать следующие выводы:
51
Copyright ОАО «ЦКБ «БИБКОМ» & ООО «Aгентство Kнига-Cервис»
Pe , кВт
1. По сравнению с двигателем Ванкеля конструкция исследуемого РПД имеет одно
важное преимущество: внутренняя поверхность статора (камер блоков) имеет в сечении
форму окружности (поверхности двигателя Ванкеля имеют сложный эпитрохоидальный
профиль). Известно, что эпитрохои70
дальный профиль внутренней поверхно60
сти статора РПД Ванкеля является при50
40
чиной многих проблем эксплуатацион30
Область максимальноного характера. Возникают специфиче20
достижимой мощности
10
ские динамические нагрузки на уплот0
нительные элементы, установленные в
0
1000
2000
3000
4000
5000
6000
7000
вершинах ротора двигателя. Как следстЧастота вращения вала n дв , мин
0,20
вие наблюдается их ускоренный износ и
0,15
потеря ими уплотнительных свойств.
0,10
Плохое уплотнение стыка ротор-статор
Область
максимального
камеры сгорания двигателя приводит к
0,05
крутящего момента
утечкам рабочего тела, а также к нару0,00
0
1000
2000
3000
4000
5000
6000
7000 шению смазки поверхностей контакта.
Частота вращения вала n дв , мин
Выполненная в форме окружности
600
Область наиболее
внутренняя поверхность статора иссле500
экономичных режимов
дуемого РПД новой конструкции лише400
на перечисленных недостатков.
300
2. В конструкции двигателя Ванкеля и исследуемого двигателя отсутст200
0
1000
2000
3000
4000
5000
6000
7000 вует газораспределительный механизм,
Частота вращения вала n дв , мин-1
что является бесспорным их достоинством по сравнению с двигателями с
Рис. 2. Внешние скоростные характеристики РПД
КШМ. Настройка фаз газораспределеновой конструкции
ния исследуемого РПД осуществляется
за счет изменения длины «усов» опорной поверхности башмаков роторов двигателя и выбора углового положения впускного и выпускного отверстий на статоре блоков.
3. При работе исследуемого РПД такты, из которых состоит рабочий процесс двигателя, совершаются одновременно в 4 камерах (в двух блоках). Следствием этого являются
высокие удельные энергетические показатели двигателя.
4. Работа РПД новой конструкции мягкая вследствие относительно невысокого
уровня параметров цикла P max и (dP/dφ)max. Двигатель имеет хорошую динамическую
уравновешенность.
5. Как РПД Ванкеля, так и исследуемый РПД новой конструкции имеют гораздо
меньше конструктивных элементов по сравнению с традиционными двигателями, имеющими в своей конструкции КШМ. Двигатели более компактны и имеют меньший вес.
6. К недостаткам РПД (как двигателя Ванкеля, так и исследуемого двигателя) следует отнести несколько худшую экономичность, которая вызвана геометрией камеры сгорания двигателя. Серповидная форма камеры дает повышенную потерю теплоты в ее стенки
(вследствие неблагоприятного отношения F w /V h , где F w - площадь поверхности теплоотвода камеры сгорания, V h - рабочий объем камеры сгорания).
7. К недостаткам исследуемого РПД следует отнести сложность конструктивного
исполнения торцевых уплотнений (данный недостаток характерен и для РПД Ванкеля;
РПД имеют повышенные утечки рабочего тела из камер двигателя, что снижает их КПД).
М кр , кН м
-1
be , г/(кВт ч)
-1
52
Copyright ОАО «ЦКБ «БИБКОМ» & ООО «Aгентство Kнига-Cервис»
Над совершенствованием поршневых двигателей внутреннего сгорания традиционной конструкции (имеющих кривошипно-шатунный механизм) инженеры, ученыеисследователи работают более столетия. Двигатели данного типа экономичны и достигли
высокого уровня совершенства конструкции. Современные бензиновые инжекторные и
карбюраторные автомобильные двигатели имеют расход топлива, равный приблизительно
250…300 г/(кВт·ч). Это достаточно высокие показатели.
Роторно-поршневые двигатели относительно молоды (от момента появления первого коммерческого РПД Ванкеля прошло около 50 лет). Исследования, направленные на
совершенствование роторно-поршневого двигателя, продолжаются, и можно предположить, что РПД имеет резервы дальнейшего совершенствования конструкции и улучшения
своих характеристик.
СПИСОК ЛИТЕРАТУРЫ
1.
2.
3.
4.
5.
6.
7.
8.
9.
10.
11.
12.
13.
14.
15.
16.
1.Обозов, А.А. Исследование процессов двухблочного роторно-поршневого двигателя с помощью метода математического моделирования / А.А. Обозов, М.А. Старокожев // Вестн. БГТУ. - 2011. - №4. С. 47-54.
Обозов, А.А. Двухблочный роторно-поршневой двигатель / А.А. Обозов, М.А. Старокожев// Двигателестроение. – 2012. - №1 (247). - С. 18-22.
Обозов, А.А. Исследование параметров двухблочного четырехкамерного роторно-поршневого двигателя в широком диапазоне его нагрузочных и скоростных режимов / А.А. Обозов, М.А. Старокожев //
Вестн. БГТУ. - 2012. - №1. - С. - 77-84.
Вырубов, Д.Н. Двигатели внутреннего сгорания: Теория поршневых и комбинированных двигателей:
учеб. для втузов по спец. «Двигатели внутреннего сгорания» / Д.Н. Вырубов [и др.]; под ред.
А.С.Орлина, М.Г.Круглова.- 4-е изд., перераб. и доп.- М.: Машиностроение, 1983.-372 с.
Гальднер, Г. Газовые, нефтяные и прочие двигатели внутреннего сгорания. Их конструкция и работа,
их проектирование: [пер. с нем.] / Г. Гальднер; под ред. В.И. Гриневецкого. - М., 1907. - 594 с.
Брилинг, Н.Р. Двигатели внутреннего сгорания / Н.Р. Брилинг. - М.; Л., 1935. - 312 с.
Брилинг, Н.Р. Быстроходные дизели / Н.Р. Брилинг, М.И. Вихерт, И.И. Гутерман. - М.: Машгиз, 1951. 520 с.
Акимов, П.П. Сведения по предыстории ДВС / П.П. Акимов // Двигателестроение. – 1985. - №11. - С.
32-34.
Волгин, С.Н. Руководство по ремонту, техническому обслуживанию и эксплуатации автомобилей ВАЗ2107, ВАЗ-21072, ВАЗ-21073-04, ВАЗ-2074 / С.Н. Волгин [и др.]. - Третий Рим, 1998. - 176 с.
Игнатов, А.П. Руководство по ремонту автомобилей ВАЗ-2107, ВАЗ-21072, ВАЗ-21073, ВАЗ-21074 с
центральной системой впрыска топлива/ А.П. Игнатов [и др.]. – М.: Ливр, 1997. - 177 с.
Архангельский, В. М. Автомобильные двигатели / В.М. Архангельский [и др.]; под ред. М. С. Ховаха. М.: Машиностроение, 1977. - 591 с.
Ханин, Н. С. Автомобильные роторно-поршневые двигатели / Н. С. Ханин [и др.]. - М.: Машгиз, 1964.
- 95 с.
Мультимедийное руководство по ремонту и эксплуатации автомобиля VOLKSWAGEN GOLF IV с 1997
г. выпуска. – http//www.neotechsoft.ru, 2003.
Бениович, B.C. Ротопоршневые двигатели / B.C. Бениович, Г.Д. Апазиди. - М.:Машиностроение, 1968. 151 с.
Дьяченко, В.Г. Теория двигателей внутреннего сгорания: учебник / B.Г. Дьяченко. - Харьков: ХНАДУ,
2009. - 500 с.
Пат. 2405950. Роторный двигатель внутреннего сгорания / Тайц О.Г., Старокожев М.А. – 04.02.09.
Материал поступил в редколлегию 15.05.12.
53
Copyright ОАО «ЦКБ «БИБКОМ» & ООО «Aгентство Kнига-Cервис»
54
Copyright ОАО «ЦКБ «БИБКОМ» & ООО «Aгентство Kнига-Cервис»
Вестник Брянского государственного технического университета. 2012. № 2(34)
УДК 621.314
А.И. Андриянов, А.В. Крижановский
ЭКСПЕРИМЕНТАЛЬНОЕ ИССЛЕДОВАНИЕ НЕЛИНЕЙНОЙ ДИНАМИКИ
ИМПУЛЬСНЫХ ПРЕОБРАЗОВАТЕЛЕЙ НАПРЯЖЕНИЯ
НА ОСНОВЕ ДВУХПОЛЯРНОЙ РЕВЕРСИВНОЙ МОДУЛЯЦИИ
Рассмотрена экспериментальная установка, позволяющая исследовать нелинейную динамику импульсного
преобразователя напряжения на основе двух видов двухполярной реверсивной модуляции. Получены осциллограммы, подтверждающие сложную динамику системы при больших коэффициентах усиления корректирующего звена. Экспериментально определена конфигурация бифуркационной границы области устойчивости проектного режима для двух видов модуляции. Выполнено экспериментальное исследование
динамических процессов при постоянном задающем воздействии. Получены двухпараметрические диаграммы размаха колебаний, показывающие опасность колебаний выходного напряжения систем двухполярной реверсивной модуляции вблизи бифуркационных границ.
Ключевые слова: преобразователь напряжения, нелинейная динамика, бифуркация, нелинейная динамическая система, двухполярная реверсивная модуляция.
Импульсная модуляция находит все более широкое применение в частотнорегулируемых электроприводах, реверсивных и нереверсивных электроприводах постоянного тока, статических компенсаторах реактивной мощности, стабилизированных источниках питания бытовой и радиоэлектронной аппаратуры, а также системах энергообеспечения технологических процессов. Это связано прежде всего с освоением ведущими электронными компаниями мощных полупроводниковых приборов с полевым управлением
(MOSFET– и IGBT–транзисторы, GTO–тиристоры), позволившим создавать относительно
дешевые и надежные преобразователи электрической энергии с максимально упрощенной
структурой силовой цепи.
Создание замкнутых систем автоматического управления (САУ) с использованием
ключевых преобразователей заключается в правильном выборе параметров контуров регулирования, обеспечивающих устойчивую работу во всей области управляющих и возмущающих воздействий [1–3].
Многолетний опыт проектирования и эксплуатации таких систем показывает, что
при неверном выборе параметров системы управления на выходе преобразователя напряжения могут возникать колебания достаточно большой амплитуды. Это может привести к
выходу из строя полупроводниковых компонентов преобразователя или снизить срок
службы фильтрующего конденсатора, поскольку через него в данном случае будут протекать значительные токи. Особенно к этому чувствительны электролитические конденсаторы. Указанные колебательные процессы определяются в первую очередь нелинейными
динамическими свойствами САУ, которые, в свою очередь, зависят от вида импульсной
модуляции, используемой в силовом преобразователе [1–5].
В настоящее время существует множество работ, посвященных нелинейной динамике импульсных преобразователей [1–5]. В них исследовано множество разновидностей
преобразователей постоянного напряжения. Однако работы, посвященные двухполярной
реверсивной модуляции (ДРМ) первого рода [6], в настоящий момент отсутствуют. Наиболее близкой к изучаемой тематике является работа, где рассматривается ДРМ второго
рода [5], однако полученные теоретические результаты не подтверждены экспериментом.
Целью настоящей статьи является экспериментальное исследование нелинейной динамики импульсных преобразователей напряжения и адаптация моделей преобразователей ДРМ второго рода в базисе коммутационно-разрывных функций [5] к ДРМ первого
рода.
54
Copyright ОАО «ЦКБ «БИБКОМ» & ООО «Aгентство Kнига-Cервис»
Вестник Брянского государственного технического университета. 2012. № 2(34)
Математическая модель преобразователя. Теория нелинейной динамики дискретных систем, к которым относятся замкнутые импульсные САУ с импульсным преобразователем, на сегодняшний день развита в достаточной степени, чтобы позволять создавать
математические модели подобных систем. На основе данных моделей можно выполнять
полноценный бифуркационный анализ.
Основными задачами бифуркационного анализа являются поиск периодических
движений, построение бифуркационных диаграмм и карт динамических режимов, анализ
локальной устойчивости.
На сегодняшний день математические модели систем ДРМ построены в базисе коммутационно-разрывных функций, где на каждом участке гладкости система описывается
определенной системой дифференциальных уравнений, а переход от участка к участку
осуществляется методом припасовывания [5].
При построении таких моделей принимаются следующие допущения [4; 5]:
1) входной источник питания E 0 является идеальным источником напряжения;
2) импульсный преобразователь выполнен на идеальных ключах с нулевым временем переключения;
3) выходной фильтр представлен линейными элементами R, L, C
(сопротивление R моделирует суммарное сопротивление индуктивности и ключей преобразователя в открытом состоянии);
4) режим двухполярных токов
незначительно влияет на динамику
системы.
Одной из целей данной работы
является экспериментальное подтверждение сделанных допущений
для систем ДРМ.
Рис. 1. Схема замещения импульсной системы
Схема замещения, отражающая
с двухполярной реверсивной модуляцией: E0 – напряжение
источника питания; R, L, C – параметры непрерывной части основные физические свойства объ(выходного фильтра); Rн – сопротивление нагрузки;
екта, представлена на рис. 1 [1–3].
β – масштабный коэффициент цепи обратной связи;
Представленная схема замещеUу – напряжение управления; ГРН – генератор
ния описывается системой дифферазвертывающих напряжений; БИМ – блок импульсной
ренциальных уравнений второго помодуляции
рядка [1–3]
dX
= A ⋅ X + B ⋅ K F (t ),
(1)
dt
где
1 
 R
−
− L
L ; B =  E0 L ; X =  x1  =  i L .
A= 1
 x  u 


1 
 0 
 2  C


−
CRН 
 C
Коммутационная функция в выражении (1) K F (t) для ДРМ может быть найдена по
выражению [5]
K F (t ) = sign(ξ (t )) ,
(2)
где ξ(t) – разностная функция, которая в зависимости от вида широтно-импульсной модуляции (ШИМ) вычисляется по выражениям:
55
Copyright ОАО «ЦКБ «БИБКОМ» & ООО «Aгентство Kнига-Cервис»
Вестник Брянского государственного технического университета. 2012. № 2(34)

t
 t 
– для систем ДРМ ШИМ-I: ξ (t ) = α(U У − β ⋅ x 2 ( k −1) a ) − U рm 1 − 2 − E1     ;
 a 
a

(3)

t
 t 
– для систем ДРМ ШИМ-II: ξ (t ) = α(U У − β ⋅ x2 (t )) − U рm 1 − 2 − E1     .
 a 
a

Здесь функция вида E 1 (t) – целочисленная функция антье [6]; x 2(k-1)a – значение переменной x 2 в тактовые моменты времени (k-1)a; k – номер тактового интервала; a –
период ШИМ; U pm – амплитуда развертывающего пилообразного напряжения.
Решения дифференциальных уравнений (1) на участках гладкости одинаковы для
ШИМ-I и ШИМ-II и приведены в [5]. Момент коммутации на тактовом интервале рассчитывается с помощью одного из численных методов решения нелинейных уравнений [4; 5].
Данный алгоритм достаточно простой и здесь не приводится.
Используя рассмотренную математическую модель (1–3), можно выполнять бифуркационный анализ замкнутых систем ДРМ на основе методе установления.
В данной работе были выбраны следующие параметры системы: R=1 Ом; L=4 мГн;
C=3,5 мкФ; R н =20 Ом; β=0,083; a=0,0001 c; U pm =5 В; E0=45 В.
Экспериментальная установка для исследования нелинейной динамики. Рассмотрим лабораторную установку, позволяющую проводить исследования замкнутых импульсных систем на основе широтно-импульсной модуляции с постоянным и синусоидальным модулирующими воздействиями.
При создании лабораторной установки следует учитывать специфику проводимых с
ее помощью исследований:
– при работе в режимах, отличных от проектного, могут возникать колебания тока и
напряжения большой амплитуды, при этом установка не должна выйти из строя;
– система управления должна предоставлять свободный доступ к регулировке основных параметров замкнутой САУ;
– контрольные точки, выведенные на переднюю панель, должны позволять получать
информацию, достаточную для проведения исследований;
– система управления должна быть аналоговой (как и в работе, в которой
рассматриваются математические модели систем ДРМ ШИМ-II [5]).
Функциональная схема установки приведена на рис. 2.
В качестве силовой части стенда применен инвертор напряжения на MOSFETключах IRF540, использующий в целях безопасности пониженное входное напряжение (не
более 60 В), но в полной мере позволяющий отслеживать процесс формирования сигнала
ШИМ.
Система управления преобразователем состоит из следующих функциональных
блоков: генератор тактовых импульсов с изменяющейся частотой; генератор
развертывающего напряжения; генератор задающих воздействий, построенный на
микроконтроллере и позволяющий изменять напряжение задания; ШИМ-компаратор;
силовые драйверы для управления ключами; подсистема защиты.
Разработанная система управления позволяет исследовать особенности формирования управляющих импульсов транзисторов: генерацию задающего воздействия микроконтроллером; генерацию пилообразного напряжения; вычисление ошибки; реализацию
функции пропорционального регулятора; реализацию сравнения сигнала управления с
развертывающим пилообразным напряжением; принципы формирования управляющих
импульсов транзисторов специализированными микросхемами – драйверами.
В установку встроена защита от перегрузки, которая может возникнуть как при подключении чрезмерно мощной нагрузки, так и при переходе системы в динамический режим, сопровождающийся большой амплитудой колебаний тока и напряжения.
56
Copyright ОАО «ЦКБ «БИБКОМ» & ООО «Aгентство Kнига-Cервис»
Вестник Брянского государственного технического университета. 2012. № 2(34)
Система индикации, построенная на распространенном LCDмодуле (WH0802A-YGK-CT), позволяет отслеживать текущее состояние выходной частоты инвертора и режима работы генератора
задающего воздействия (постоянное или синусоидальное задающее
воздействие).
В состав лабораторной установки также входит персональный
компьютер, оборудованный USBосциллографом PCSU1000 фирмы
«Velleman Instruments» и программным обеспечением PCLab
2000SE, что позволяет получать
эпюры напряжений на элементах
отдельных узлов системы управления и силовой части на экране
ЭВМ.
Разработанная экспериментальная установка позволяет решать следующие задачи:
1) снятие временных диаграмм основных функциональных
Рис. 2. Функциональная схема разработанной
экспериментальной установки развертывающих напряжений
узлов с помощью осциллографа;
2) снятие внешней характеристики при различных значениях коэффициента усиления пропорционального регулятора;
3) исследование общих принципов стабилизации выходного синусоидального напряжения по мгновенному значению;
4) оценка крест-фактора при работе на нелинейную нагрузку;
5) спектральный анализ ШИМ-сигналов систем с двухполярной реверсивной модуляцией при постоянном и синусоидальном задающих воздействиях;
6) исследование нелинейной динамики замкнутых систем ШИМ.
Экспериментальное определение границы области проектного режима замкнутых импульсных систем с ДРМ. Расчет границы области проектного режима с точки
зрения практики является наиболее важной задачей, поскольку выход системы за границу
указанной области ведет к ухудшению качества выходного напряжения. Очевидно, что на
сегодняшний день бифуркационную границу можно рассчитать только с помощью имитационного моделирования [1–5].
Как упоминалось ранее, в существующих работах, посвященных ДРМ, отсутствует
экспериментальное подтверждение полученных теоретических результатов. Хотя с точки
зрения теории используемые в [5] подходы к моделированию хорошо отработаны на других технических объектах и демонстрируют достаточно хорошие результаты, но всегда
остается сомнение в адекватности сделанных допущений и неучтенных факторов. Особенно это касается режима двухполярных токов, который возникает при большой амплитуде колебаний тока дросселя.
57
Copyright ОАО «ЦКБ «БИБКОМ» & ООО «Aгентство Kнига-Cервис»
Вестник Брянского государственного технического университета. 2012. № 2(34)
В [4] используется понятие области конвергентности проектного режима. Под областью конвергентности будем поαбиф
нимать область параметров системы, в которой существует проектный режим и он единственный.
1
На основе графиков на
рис. 3 и 4 можно сделать сравни2
тельный анализ зависимостей бифуркационного значения коэффициента усиления пропорционального регулятора для ДРМ ШИМ-I
и ДРМ ШИМ-II, полученных как
экспериментально, так и на основе математической модели. Как
видно из рис. 3, точность матемаαкр
тической модели ДРМ ШИМ-I
достаточна для того, чтобы исU у, В
Рис. 3. Теоретическая (1) и экспериментальная (2) зависимости
пользовать ее в проектных рабобифуркационного значения коэффициента усиления
тах. Максимальная абсолютная
пропорционального регулятора от управляющего напряжения для
ошибка на всем диапазоне измеДРМ ШИМ-I
нения напряжения управления не
превышает 1,13, а средняя – 0,32, что допустимо с точки зрения практики. Для систем
ДРМ ШИМ-II (рис. 4) максимальная абсолютная ошибка на всем диапазоне изменения
напряжения управления составляет 1,91, а средняя – 0,62, что также допустимо.
На основании рис. 3 и 4 можно отметить, что диапазон вариации коэффициента усиления пропорционального регулятора существенно зависит от вида ШИМ (ШИМ-I или
ШИМ-II). В частности, как видно из αбиф
рис. 3, для систем ДРМ ШИМ-I кри1
тическая граница области конвергентности проектного режима достигается при α кр =3,61. Для систем
ДРМ ШИМ-II данное значение коэффициента усиления пропорцио2
нального регулятора составляет 8,29.
Таким образом, можно сделать вывод, что системы ДРМ ШИМ-II позволяют реализовать большую статическую точность при использовании пропорционального регулятора.
αкр
Выполненное сравнение конфигурации бифуркационных границ
U у, В
не может дать исчерпывающую ин- Рис. 4. Теоретическая (1) и экспериментальная (2) зависимости
бифуркационного значения коэффициента усиления
формацию о корректности матемапропорционального регулятора от управляющего напряжения
тических моделей. Кроме того, важдля ДРМ ШИМ-II
но знать не только саму критическую границу области конвергентности проектного режима, но и размах колебаний, которые при пересечении этой границы возникают. В частности, бифуркационное значение
коэффициента усиления пропорционального регулятора может быть большим, но также
большим может быть и размах колебаний при превышении этого значения, что отрицательно влияет на надежность системы. Таким образом, кроме сравнения конфигурации
58
Copyright ОАО «ЦКБ «БИБКОМ» & ООО «Aгентство Kнига-Cервис»
Вестник Брянского государственного технического университета. 2012. № 2(34)
бифуркационных границ
стоит также выполнить
сравнение теоретических
30
и
экспериментальных
временных
диаграмм
20
выходного
напряжения.
t, мс
4,5
6,0
7,5
10,5
12,0
0
1,5
3,0
9,0
На рис. 5 и 6 преда)
ставлены
временные
Uс,В
диаграммы
выходного
30
напряжения систем ДРМ
ШИМ-I и ДРМ ШИМ-II,
20
полученные моделиро10
ванием (рис. 5 а и 6 а), и
0
1,75
3,5
7,00
8,75
10,5
12,25 t, мс
5,25
временные диаграммы
б)
для
этих систем, полуРис. 5. Временные диаграммы ДРМ ШИМ-I при α=5,5 и Uу=3 В:
a – результаты эксперимента; б – результаты моделирования
ченные в результате эксперимента (рис. 5 б и 6
б). Исследование проводилось с помощью USB-осциллографа Velleman PCSU1000.
Как видно из рис. 5, временные диаграммы выходного напряжения системы ДРМ
ШИМ-I достаточно похожи друг на друга. В частности, достаточно близки теоретическая
и экспериментальная амплитуды колебаний: 15 В на рис. 5 а и 15,8 В на рис. 5 б. Для систем ДРМ ШИМ-II
Uс,В
(рис. 6) теоретиче-10
ская амплитуда колебаний составляет
-20
16 В, а эксперимен-30
тальная – 15,5 В, что
1,5
2,25
t, мс
6,0
0,75
3,0
3,75
5,25
4,5
0
также
допустимо.
а)
Таким
образом, Uс,В
можно сделать вывод, что использо-10
вание
рассматриваемых математиче-20
ских моделей для
-30
анализа временных
2
0
1
3
4
5
6
7
t, мс
зависимостей приб)
емлемо.
Рис. 6. Временные диаграммы ДРМ ШИМ-II при α=26 и Uу=-0,9 В:
a – результаты эксперимента; б – результаты моделирования
В заключение
сравним диаграммы
относительного размаха колебаний выходного напряжения систем ДРМ с различными видами ШИМ, как это сделано в [4] для других видов модуляции. Диаграммы, представленные на рис. 7, получены с использованием рассмотренных математических моделей. Они
показывают закономерности изменения относительного размаха колебаний в пространстве двух параметров. Под относительным размахом колебаний [4] будем понимать
ΔU отн =ΔU р /ΔU 1max , где ΔU р – абсолютный размах колебаний; ΔU 1max – максимальная амплитуда размаха колебаний в области одноциклового (проектного) режима [4; 5].
На рис. 7 отмечены максимальные относительные размахи колебаний для двух видов
модуляции вблизи критических границ. Очевидно, что в системах ШИМ-I относительный
размах колебаний существенно больше.
Uс,В
59
Copyright ОАО «ЦКБ «БИБКОМ» & ООО «Aгентство Kнига-Cервис»
Вестник Брянского государственного технического университета. 2012. № 2(34)
б)
a)
Рис. 7. Двухпараметрические диаграммы размаха колебаний выходного напряжения САУ
для различных видов модуляции: а – ДРМ ШИМ-I; б – ДРМ ШИМ-II
Таким образом, в ходе проведенного исследования:
1. Рассмотрена математическая модель систем с двухполярной реверсивной модуляцией первого рода, полученная на основе модели систем с ШИМ второго рода.
2. Проведен сравнительный анализ результатов математического моделирования и
результатов экспериментальных исследований для двух видов модуляции.
3. Экспериментально подтверждено, что математические модели систем с двухполярной реверсивной модуляцией в базисе коммутационно-разрывных функций достаточно
точны для того, чтобы их применять при проектировании замкнутых систем с ШИМ.
4. Экспериментально определено, что граничное значение коэффициента усиления
пропорционального регулятора для систем ДРМ ШИМ-II в 2,3 раза больше, чем для систем ДРМ ШИМ-I, что делает этот вид модуляции более предпочтительным.
5. Определено, что относительный размах колебаний на границе области конвергентности проектного режима в системах ДРМ ШИМ-I в 3,6 раза больше, чем в системах
ДРМ ШИМ-II, что требует принятия особых мер при проектировании систем с ШИМ-I.
СПИСОК ЛИТЕРАТУРЫ
1. Баушев, В.С. Стохастичность в динамике стабилизатора напряжения с широтно-импульсным регулированием / В.С. Баушев, Ж.Т. Жусубалиев, С.Г. Михальченко // Электричество. – 1996. – № 3. – С. 47–53.
2. Баушев, В.С. Нормальные структуры динамических объектов / В.С. Баушев, А.В. Кобзев, Ю.Н. Тановицкий // Аппаратно-программные средства автоматизации технологических процессов. – Томск: Изд-во
Том. гос. ун-та, 1997. – C. 146-152.
3. Алейников, О. А. Исследование локальной устойчивости периодических режимов в нелинейных импульсных системах / О.А. Алейников, В.С. Баушев, А.В. Кобзев, Г.Я. Михальченко // Электричество. –
1991. – № 4. – С. 16–21.
4. Андриянов, А.И. Сравнительная характеристика различных видов широтно-импульсной модуляции по
топологии областей существования периодических режимов / А.И. Андриянов, Г.Я. Михальченко //
Электричество. – 2004. – № 12. – С. 46–54.
5. Кобзев, А.В. Нелинейная динамика полупроводниковых преобразователей / А.В. Кобзев, Г.Я. Михальченко, А.И. Андриянов, С.Г. Михальченко. – Томск: Том. гос. ун-т систем управления и радиоэлектроники, 2007. – 224 с.
6. Кобзев, А. В. Модуляционные источники питания РЭА / А.В. Кобзев, Г.Я. Михальченко, Н.М. Музыченко. – Томск: Радио и связь, 1990. – 336 с.
Материал поступил в редколлегию 15.04.12.
60
Copyright ОАО «ЦКБ «БИБКОМ» & ООО «Aгентство Kнига-Cервис»
Вестник Брянского государственного технического университета. 2012. № 2(34)
УДК 621.3: 621.8
А.Ю. Дракин, В.М. Ильин, В.А. Хвостов
СИНТЕЗ АДАПТИВНОГО РЕГУЛЯТОРА СИСТЕМЫ УПРАВЛЕНИЯ
ЭЛЕКТРОПРИВОДОМ С ДЕМПФИРОВАНИЕМ КОЛЕБАНИЙ ГРУЗА
Приведены результаты синтеза системы управления электроприводом механизма передвижения крана на
основе нейронечетких регуляторов. Параметры мостового крана приведены к двухмассовой системе. Выбрана структура регулятора, сформирована обучающая выборка, на основе которой проведена настройка
системы управления. Исследованы режимы работы обученной системы при различных значениях массы
груза и длины подвеса.
Ключевые слова: система управления, нейронечеткий регулятор, демпфирование колебаний груза, обучение
регулятора, обучающая выборка, мостовой кран.
Автоматизация производственных процессов с переходом на малолюдные технологии является одной из основных ступеней модернизации экономики России. Подъемнотранспортное оборудование используется практически на каждом промышленном производстве, поэтому разработка систем автоматического управления кранами на сегодняшний день является весьма актуальной. При эксплуатации грузоподъемных механизмов
возникают колебания груза, которые снижают производительность, увеличивают риск
возникновения аварийных ситуаций, ухудшают точность позиционирования и, что самое
главное, не позволяют перейти к широкому внедрению автоматических систем управления краном без участия крановщика. Таким образом, решение проблемы демпфирования
колебаний позволяет значительно повысить эффективность использования грузоподъемного оборудования.
При моделировании системы электропривода передвижения крана с грузом на подвесе, включающей электрическую (силовую и управляющую) и механическую части (подсистемы), механическую часть можно представить в виде двухмассовой системы. Данный
подход позволяет использовать известные способы управления двухмассовыми системами, но не учитывает ряд существенных особенностей крана. Некоторые из них, например
прогиб крановой балки и растяжение канатов, приводят к нелинейностям, другие – к нестабильности параметров в модели (нестационарности). На данном этапе исследования
система крана с грузом представлена линейной моделью в некоторой ограниченной области.
Известен ряд работ [1 – 3], в которых для устранения колебаний груза на подвесе
предлагается использовать системы управления на базе модального регулятора. Данные
работы имеют один общий недостаток: в них настройки системы управления рассчитываются при условии постоянства всех параметров крана. Однако, как известно, любой
кран является системой с переменными параметрами, некоторые из которых варьируются
в существенном диапазоне. У мостового крана такими параметрами являются масса и
длина подвеса груза. В результате моделирования режимов работы мостового крана с системой управления на базе модального регулятора [3] выяснилось, что настроенная на определенные параметры система имеет ряд существенных недостатков. В частности, при
изменении длины подвеса более чем в 2,8 раза или массы груза более чем в 4 раза теряется устойчивость системы (рис.1,2).
Для обеспечения требуемого качества регулирования и сохранения устойчивости
системы при применении модального регулятора замкнутого по полному вектору состояния объекта необходимо вывести зависимости коэффициентов обратных связей от переменных параметров и использовать их для непрерывной корректировки этих коэффициентов. Данная задача является достаточно сложной в части аналитической и технической
реализации. По мнению авторов, для ее решения целесообразно применить систему
61
Copyright ОАО «ЦКБ «БИБКОМ» & ООО «Aгентство Kнига-Cервис»
Вестник Брянского государственного технического университета. 2012. № 2(34)
управления с нейронечетким регулятором при сохранении структуры, аналогичной структуре классического модального регулятора.
М 12
Рис. 1. Временные зависимости движения крана с модальным
управлением при уменьшении длины подвеса с 10 до 3,6м:
– упругий момент (в отн. ед.); ω 2 – скорость второй массы (в отн. ед.)
Рис. 2. Временные зависимости движения крана с модальным управлением
при уменьшении массы груза с 12,5до 3,125т:М 12 –упругий момент
(в отн. ед.); ω 2 – скорость второй массы (в отн. ед.)
При синтезе нейронечеткого регулятора необходимо выбрать тип регулятора, способ
его включения, сформировать обучающую выборку, настроить параметры и обучить регулятор.
Силовой канал и механическая часть электропривода механизма передвижения крана, приведенная к двухмассовой системе, описываются уравнениями[1]
;
;
;
;
,
где Тп, , – соответственно постоянная времени, коэффициент усиления и напряжение
на выходе тиристорного преобразователя (ТП); – напряжение управления;
– электромагнитная постоянная времени и коэффициент передачи двигателя; i
– ток и сопротивление двигателя;ω 1 , ω 2 – угловая скорость первой и второй масс соответственно; , ,
62
Copyright ОАО «ЦКБ «БИБКОМ» & ООО «Aгентство Kнига-Cервис»
Вестник Брянского государственного технического университета. 2012. № 2(34)
,
– моменты инерции первой и второй масс, жесткость упругой связи и упругий момент, пропорциональный отклонению груза от вертикали; , ,
,
– углы поворота
первой и второй масс, моменты сопротивления, приложенные к первой и второй массам.
Для реального мостового крана обычно известны следующие параметры: M 1 – масса
тележки, M 2 – масса груза и грузозахватного устройства, l – длина подвеса груза, i 12 – передаточное число редуктора, R п – радиус колеса тележки, J 1 – момент инерции двигателя.
Для перехода к параметрам, используемым в системе уравнений, воспользуемся следующими соотношениями:
гдеg – ускорение свободного падения; - угол отклонения груза от вертикали.
Таким образом, при изменении длины подвеса и массы груза в модели будут изменяться момент инерции второй массы и жесткость упругого соединения.
Для моделирования в качестве примера взят кран производства ОАО «БЗМТО» грузоподъемностью 12,5т и длиной пролета 22,5м. Масса тележки - 3,8т, масса моста - 15,7т,
высота подъема - 10м.
В качестве основы для формирования системы управления с нечетким регулятором
примем систему управления с модальным регулятором(рис.3). При этом в качестве переменных состояния модели приняты напряжение на выходе преобразователя (e п ), ток двигателя (i), упругий момент (M 12 ), скорость первой и второй масс (ω 1 и ω 2 ).
Для упрощения процесса обучения примем не один блок нечеткой логики, замещающий весь модальный регулятор, а пять таких блоков (К 01 -К 05 на рис. 3) -по одному на
каждый коэффициент модального регулятора. Из ранее перечисленных этапов настройки
нечеткого регулятора основным является формирование обучающей выборки. Для этого
рассчитаем параметры модального регулятора для всех комбинаций длины подвеса и массы груза.Для изменения массы груза возьмем 6 точек, а длины подвеса – 5. Таким образом, необходимо провести 30 экспериментов, результаты которых будут основой для
формирования обучающих выборок. В результате система управления будет состоять из
пяти нечетких регуляторов с тремя входами (длина подвеса, масса груза и одна из переменных состояния) и одним выходом каждый.
Рис. 3. Структура системы управления электроприводом крана на базе модального регулятора
63
Copyright ОАО «ЦКБ «БИБКОМ» & ООО «Aгентство Kнига-Cервис»
Вестник Брянского государственного технического университета. 2012. № 2(34)
При настройке параметров регулятора примем по три треугольные функции принадлежности для каждого входа.
Структура полученной системы управления показана на рис. 4.
Рис. 4. Структура системы управления электроприводом крана на базе нечеткой логики:
ЗИ – задатчик интенсивности; ОУ – объект управления; ФР1− ФР5 – нечеткие регуляторы
При моделировании процесса разгона крана при максимальных длине подвеса и массе груза получаем временные зависимости,представленные на рис.5.
На приведенных графиках отчетливо видно, как первая масса вначале разгоняется, а
затем, по мере увеличения момента М 12 и соответственно угла отклонения груза от вертикали, скорость первой массы снижается до значения скорости второй массы. Когда скорости сравниваются, начинается разгон тележки с грузом с постоянным ускорением без колебаний. При выходе на постоянную скорость движения происходит обратный процесс.
На графиках видно, что ток двигателя (Id) и напряжение на выходе преобразователя
(Up) не превышают установленныхограничений. Момент М 12 (пропорционален углу отклонения груза от вертикали) выходит на заданное значение без колебаний и рывков и так
же плавно снижается до нуля при выходе на номинальную скорость.
При сохранении длины подвеса неизменной и уменьшении массы груза до 1т графики временных зависимостей процесса разгона принимают вид, показанный на рис.6. При
этом задание на момент М 12 уменьшено в соответствии со снижением массы груза, а сам
момент показан в масштабе 10:1.
При снижении длины подвеса до минимального значения 2м, а массы груза до массы
грузозахватного устройства получаем временные зависимости,представленные на рис.7.
Рис. 5. Зависимости упругого момента, напряжения и тока двигателя, скоростей
первой и второй масс от времени при массе груза 12500 кг и длине подвеса 10м
64
Copyright ОАО «ЦКБ «БИБКОМ» & ООО «Aгентство Kнига-Cервис»
Вестник Брянского государственного технического университета. 2012. № 2(34)
Рис. 6. Зависимости упругого момента, напряжения и тока двигателя, скоростей
первой и второй масс от времени при массе груза 250 кг и длине подвеса 10м
На рис. 6 и 7 также видно, что ток и напряжение не выходят за рамки установленных
ограничений, а груз движется в соответствии с заданием без рывков и колебаний.
Рис. 7. Зависимости упругого момента, напряжения и тока двигателя, скоростей
первой и второй масс от времени при массе груза 250 кг и длине подвеса 2м
Достоверность полученных результатов обеспечивается применением широко известной двухмассовой модели электропривода крана и синтезом (обучением) нечеткого
регулятора на основе значений переменных состояния, полученных из классической модели системы с модальным управлением.
Таким образом, на основании результатовмоделирования предлагаемой системы
управления можно сделать следующиевыводы:
- синтезированная система управления устойчива во всем диапазонезначений длины
подвеса и массы груза;
- нечеткий регулятор позволяет осуществлять разгон (торможение) крана при значениях массы груза и длины подвеса в диапазоне от 12,5 до 0,25 т и от 10 до 2м соответственно;
- структура регулятора, состоящая из пяти блоков нечеткой логики, позволяет минимизировать время обучения регулятора;
- используя аналогичную методику, можно сформировать и обучить нечеткий регулятор для двухмассовой системы с другими параметрами и диапазоном значений переменных состояния;
65
Copyright ОАО «ЦКБ «БИБКОМ» & ООО «Aгентство Kнига-Cервис»
Вестник Брянского государственного технического университета. 2012. № 2(34)
- в соответствии с выводами [4] можно ожидать, что система сохраняет устойчивость
при расширении диапазона значений параметров крана в пределах 30% относительно учтенных при проектировании.
СПИСОК ЛИТЕРАТУРЫ
1. Терехов, В. М.Системы управления электроприводов /В.М. Терехов,О. И.Осипов. - М.: Академия, 2005. 300с.
2. Борцов, Ю. А. Автоматизированный электропривод с упругими связями / Ю. А.Борцов,
Г.Г.Соколовский.- 2-е изд., перераб. и доп.-СПб.: Энергоатомиздат, 1992. - 288с.
3. Ильин, В.М. Расчет параметров системы управления электропривода с демпфированием колебания груза/ В.М. Ильин // Сборник трудов 8-й Межрегиональной(Международной)научно-технической конференции студентов и аспирантов. - 2011.–Т. 2. - С. 38-42.
4. Дракин, А. Ю. Динамика системы автоматического управления с нечетким регулятором/ А.Ю. Дракин //
Системы управления и информационные технологии. – 2007. - №3(29). -С.35-38.
Материал поступил в редколлегию 11.04.12.
66
Copyright ОАО «ЦКБ «БИБКОМ» & ООО «Aгентство Kнига-Cервис»
Вестник Брянского государственного технического университета. 2012. № 2(34)
УДК 621.313.33
Л.А. Потапов, В.П. Маклаков
СРАВНЕНИЕ ЭЛЕКТРОМАГНИТНЫХ ПРОЦЕССОВ В ТОРМОЗАХ
С МАССИВНЫМ И ПОЛЫМ ФЕРРОМАГНИТНЫМИ РОТОРАМИ
Рассмотрено численное моделирование электромагнитных процессов в тормозах с массивным и полым ферромагнитными роторами. Представлены графики распределения магнитной индукции и плотности тока в
массивном и полом роторах. Сравнены экспериментальные и расчетные механические характеристики тормозов.
Ключевые слова: электромагнитный тормоз, массивный ферромагнитный ротор, полый ферромагнитный
ротор, численное моделирование, магнитная индукция, плотность тока.
Электромагнитные процессы в тормозах с полыми ферромагнитными роторами без
внутреннего магнитопровода во многом аналогичны процессам в тормозах с массивными
роторами [1 – 4]. У таких тормозов глубина проникновения электромагнитной волны
вглубь ферромагнитных роторов на рабочих скоростях вращения незначительна. Поэтому
основная часть токов и магнитных индукций сосредоточена в поверхностном слое толщиной около 2 мм. Если полый ротор выполнить толщиной 2 мм, то распределение токов в
нем может быть аналогичным распределению токов в массивном роторе и можно ожидать
одинаковых тормозных моментов. Однако физический и численный эксперименты показали, что механические характеристики тормозов имеют различный вид (рис.1): в области
малых и средних скоростей вращения тормоз с массивным ротором создает большие тормозные моменты (имеет более крутой наклон механической характеристики).
Роторы тормозов (массивный и
полый) были выполнены из одного и
M,
того же материала, магнитная характеН·м
2
ристика В(Н) которого была определена
0,2
экспериментально и использовалась в
1
дальнейшем в численной модели. Наружный диаметр роторов d = 27 мм.
4
0,1
Толщина полого ротора – 2 мм. В каче3
стве индуктора тормоза использовали
статор
асинхронного
двигателя
4АА56B4У3, в одну из обмоток которо0
n, об/мин
1000
3000
2000
го подавался ток I=1 А. Для проведения
Рис. 1. Механические характеристики тормозов:
экспериментальных исследований был
1 – эксперимент; 2 – модель с массивным ротором;
изготовлен специальный стенд. Испы3 – эксперимент; 4 – модель с полым ротором
туемый тормоз закреплялся балансирно
на раме, поворачивающейся на подшипниках. Рама имела груз-противовес и стрелку, позволяющую измерять момент, приложенный к ней. Ротор тормоза соединялся с валом нагрузочного двигателя, расположенного неподвижно (вне рамы). Электромагнитный момент, создаваемый тормозом, приводил к повороту статора тормоза (вместе с рамой) на
некоторый угол. При этом электромагнитный момент тормоза уравновешивался механическим моментом от груза-противовеса.
Для исследования распределения магнитных полей и токов в роторах рассматриваемых тормозов были разработаны численные модели этих устройств. Численные модели
тормозов учитывали зубчатость статора и нелинейность магнитной характеристики материала ротора и статора, но не учитывали влияние краевого эффекта. Поэтому полученные
с помощью моделей механические характеристики тормозов не совпали с экспериментальными. Однако их отличие не превышало 8 %.
67
Copyright ОАО «ЦКБ «БИБКОМ» & ООО «Aгентство Kнига-Cервис»
Вестник Брянского государственного технического университета. 2012. № 2(34)
На рис. 2 представлены картины распределения магнитного поля в тормозах и токов
в роторах при частоте вращения n = 3000 об/мин. О плотности тока в разных частях роторов можно судить по интенсивности окраски, а о величине магнитного поля – по ширине
трубок равного магнитного потока, сформированных линиями равного векторного магнитного потенциала.
б)
а)
Рис. 2. Картины распределения магнитного поля в тормозе
и плотности тока в роторе: а – массивном; б – полом
Сравнение рис. 2а и 2б показывает их сходство. Магнитное поле в зубцах статора
распределено одинаково, в массивном роторе оно лишь немного выходит за пределы
двухмиллиметровой зоны (от поверхности ротора). Плотность тока ротора имеет одинаковый характер: под зубцами она больше, в пазах – меньше. На глубине 2 мм от поверхности полого ротора плотность тока при всех скоростях вращения оказывалась равной нулю,
а для массивного ротора на этой глубине плотность тока при малых скоростях вращения
была ненулевой (при более высоких скоростях вращения плотность тока изменяла знак).
Для дальнейшего исследования распределения магнитной индукции и плотности тока на рис. 2 проведены дополнительные линии: одна линия – по радиусу под зубом с наибольшим магнитным потоком, две линии – в воздушном зазоре и две линии – в роторе (на
расстоянии 1 и 2 мм от поверхности ротора).
На рис. 3 представлены картины распределения по глубине ротора нормальной составляющей магнитной индукции В n .
Bn, Тл
Bn, Тл
0,2
0,2
1
2
2
0,1
0,1
3
3
4
4
0
1
0
0
5
а)
t, мм
0
5
б)
t, мм
Рис. 3. Распределение нормальной составляющей магнитной индукции Bn в рабочем
зазоре и по толщине массивного (а) и полого (б) роторов при различных скоростях вращения: 1 – 0 об/мин; 2 – 1000 об/мин; 3 – 2000 об/мин; 4 – 3000 об/мин
68
Copyright ОАО «ЦКБ «БИБКОМ» & ООО «Aгентство Kнига-Cервис»
Вестник Брянского государственного технического университета. 2012. № 2(34)
При одинаковой величине МДС обмотки статора и неподвижном роторе в рабочем
зазоре (от 0 до 0,5 мм в направлении t) в тормозе с массивным ротором индукция В n составляла 0,22 Тл, а в тормозе с полым ротором – 0,198 Тл. При увеличении глубины t (от
0,5 до 2,5 мм) в полом роторе индукция уменьшалась до 0 Тл, а в массивном – до 0,17 Тл.
При увеличении скорости вращения массивного ротора магнитная индукция В n в зазоре уменьшалась (рис. 3а) от 0,22 до 0,17 Тл (0,22; 0,21; 0,19; 0,17), оставаясь почти неизменной по глубине зазора при соответствующей скорости вращения. При этом по глубине ротора магнитная индукция В n сравнительно быстро уменьшалась от значений
0,22…0,17 Тл до нуля к расстояниям 2…4 мм от поверхности ротора.
При увеличении скорости вращения полого ротора (рис. 3б) магнитная индукция В n
в зазоре сначала возросла до 0,22 Тл, а затем уменьшалась при разных скоростях вращения до 0,17 Тл (0,198; 0,22; 0,19; 0,17). При этом по толщине полого ротора она уменьшалась до 0 Тл к его нижней границе.
Тангенциальная составляющая магнитной индукции B t при неподвижном роторе
(n=0 об/мин) существенно отличается у рассматриваемых тормозов: у полого ротора B t
немного возрастает по толщине ротора – от 1 до 1,1 Тл (рис. 4б) , а у массивного – плавно
уменьшается к центру ротора от 0,2 до 0 Тл (рис. 4а). В рабочем зазоре у обоих тормозов
B t =0.
При увеличении скорости вращения ротора B t в поверхностном слое достигает примерно одинаковой величины 1,65 Тл и затем уменьшается по глубине ротора, переходя
нулевые значения на расстоянии 1…1,3 мм от поверхности ротора. На большей глубине
B t изменяет знак и достигает значений –0,2…–0,4 Тл у массивного ротора и –0,4…–0,6 Тл
– у полого. Затем B t у полого ротора сравнительно быстро возрастает до нуля на внутренней поверхности ротора, а у массивного ротора B t достигает нулевого значения на глубине
4…6 мм (при разных скоростях вращения).
Bt, Тл
Bt, Тл
1,2
1
1
0,8
2
0,4
2
0
1
3
3
0
4
4
t, мм
t, мм
б)
Рис. 4. Распределение тангенциальной составляющей магнитной индукции Bt в рабочем
зазоре и по толщине массивного (а) и полого (б) роторов при различных скоростях вращения: 1 – 0 об/мин; 2 – 1000 об/мин; 3 – 2000 об/мин; 4 – 3000 об/мин
0
5
а)
0
5
Распределение плотности тока по толщине ротора под зубом с наибольшей индукцией (рис. 5) неодинаково: в массивном роторе в поверхностном слое плотность тока достигает 0,9⋅107 А/м2, а в полом – 0,6 ∙ 107 А/м2 при скорости вращения 3000 об/мин. При скоростях вращения массивного ротора меньше 1000 об/мин токи распределялись на глубину
более 3 мм, а у полого ротора они не выходили за пределы кольца (2 мм).
69
Copyright ОАО «ЦКБ «БИБКОМ» & ООО «Aгентство Kнига-Cервис»
Вестник Брянского государственного технического университета. 2012. № 2(34)
J⋅107, А/м2
J⋅107, А/м2
1
0
0
1
–0,2
–0,4
2
2
–0,4
3
3
–0,8
–0,6
4
5
–1,2
4
5
6
–0,8
6
2,5
0
5
t, мм
0
2,5
5
t, мм
б)
а)
Рис. 5. Распределение плотности тока по глубине массивного (а) и полого (б) роторов
при различных скоростях вращения: 1 – 0 об/мин; 2 – 1000 об/мин; 3 – 2000 об/мин;
4 – 3000 об/мин; 5 – 4000 об/мин; 6 – 5000 об/мин
Следует отметить существенное изменение относительной магнитной проницаемости материала ротора по глубине (радиусу) и вдоль окружности ротора для обеих конструкций роторов. На рис. 6а, б показано изменение относительной магнитной проницаемости материала ротора в его поверхностном слое. Из-за большой тангенциальной составляющей напряженности магнитного поля в поверхностном слое ротора ферромагнитный
материал находится в состоянии насыщения и относительная магнитная проницаемость
имеет малую величину (порядка 10…20). Только в отдельных местах она увеличивается у
массивного ротора до 300…340, а у полого – до 190…210. На глубине 1 мм от поверхности ротора она имеет примерно одинаковую величину 650…740 и только в отдельных
местах уменьшается до 350 у массивного ротора и до 400 у полого.
μ
μ
200
300
200
100
100
3…6
2
1
4…6
1
2
x, м
0,06
0,02
x, м
0,06
0
б)
а)
Рис. 6. Распределение относительной магнитной проницаемости в поверхностном слое материала
массивного (а) и полого (б) роторов при разных скоростях вращения: 1 – 0 об/мин; 2 – 1000
об/мин;
0
0,02
На глубине 2 мм от поверхности ротора (рис. 7а, б) относительная магнитная проницаемость имеет величину 650…745 у массивного ротора, изменяясь для разных скоростей
вращения по различным законам, и совершенно иной характер для полого ротора. На этой
глубине на внутренней поверхности полого ротора тангенциальная составляющая напряженности магнитного поля имеет большую величину, ферромагнитный материал насыщен
70
Copyright ОАО «ЦКБ «БИБКОМ» & ООО «Aгентство Kнига-Cервис»
Вестник Брянского государственного технического университета. 2012. № 2(34)
и относительная магнитная проницаемость материала ротора изменяется от 10 до 370.
Даже при неподвижном полом роторе относительная магнитная проницаемость материала
ротора изменяется от 10 до 250 в соответствии с положением точек ротора под зубцами
статора.
μ
μ
4
3
730
300
5
700
200
6
2
3
5
4
6
2
670
100
1
1
640
0
0,02
а)
0,06
y, м
0
0,02
б)
0,06
y, м
Рис. 7. Распределение относительной магнитной проницаемости материала массивного (а) и полого (б) роторов на глубине 2 мм от поверхности при разных скоростях вращения: 1 – 0 об/мин;
2 - 1000 об/мин; 3 – 2000 об/мин; 4 – 3000 об/мин
Проведенное сравнение распределения магнитных полей и плотностей токов в полом и массивном роторах показало их существенное отличие. При малых скоростях вращения магнитные поля и электрические токи в массивном роторе распределены на глубину более 2 мм, а в полом роторе они сосредоточены в области толщиной 2 мм. Поэтому
тормоз с массивным ротором при малых скоростях вращения создает больший электромагнитный момент, чем тормоз с полым ротором. При высоких скоростях вращения магнитные поля и токи сосредоточены в тонком поверхностном слое ротора (толщиной менее
2 мм), поэтому электромагнитные моменты тормозов с массивным и полым роторами оказываются почти одинаковыми. Механические характеристики тормозов (рис. 1) при этом
имеют одинаковые значения максимумов электромагнитных моментов, соответствующих
различным значениям критических скоростей вращения ротора (максимум механической
характеристики тормоза с полым ротором получается при более высоких скоростях, чем у
тормоза с массивным ротором).
СПИСОК ЛИТЕРАТУРЫ
1.
2.
3.
4.
Артемьев, Б.А. Обобщенная теория электрической машины со сплошным ротором / Б.А. Артемьев. –
Л.: Изд–во Ленингр. гос. ун–та, 1985. – 188с.
Дегтярева, Е.Л. Исследование механических характеристик электрической машины с массивным ферромагнитным ротором / Е.Л. Дегтярева, Л.А. Потапов // Изв. вузов. Электромеханика. - 1998. - № 2. – С.
23-27.
Потапов, Л.А. Моделирование электромагнитных процессов в тормозе с массивным ротором / Л.А. Потапов, В.П. Маклаков // Вестн. БГТУ. – 2011. – №3. – С.97-104.
Потапов, Л.А. Численно-аналитический метод расчета асинхронного двигателя с массивным ротором /
Л.А. Потапов, В.П. Маклаков // Электричество. – 2002. – №8. – С.26 – 32.
Материал поступил в редколлегию 28.02.2012.
71
Copyright ОАО «ЦКБ «БИБКОМ» & ООО «Aгентство Kнига-Cервис»
Вестник Брянского государственного технического университета. 2012. № 2(34)
УДК: 519.711.3
Э.В. Карпухин, Е.С. Демин, С.Б. Демин, В.С. Дятков
МАТЕМАТИЧЕСКОЕ МОДЕЛИРОВАНИЕ МАГНИТНЫХ ПОЛЕЙ
МАГНИТОСТРИКЦИОННЫХ ПРЕОБРАЗОВАТЕЛЕЙ УРОВНЯ
НАКЛАДНОГО ТИПА
Рассмотрено математическое моделирование магнитных полей магнитострикционных преобразователей
уровня накладного типа в условиях влияния внутренних дестабилизирующих факторов. Проанализирована
степень влияния каждого фактора.
Ключевые слова: магнитострикционные преобразователи уровня, математическое моделирование, магнитные поля, МПУ, внутренние дестабилизирующие факторы.
В настоящее время в химической промышленности для измерения уровня жидких
химических веществ применяются различные виды уровнемеров. По ряду основных параметров, таких, как точность, разрешающая способность, быстродействие, взрыво- и пожаробезопасность, привлекательными являются магнитострикционные преобразователи
уровня (МПУ). Принцип их работы основан на явлении продольной магнитострикции,
проявляющемся через эффекты Видемана и Виллари. Одной из наиболее перспективных
разновидностей подобных приборов являются накладные ультразвуковые МПУ на волнах
кручения. В них используется бесконтактный метод измерения уровня среды [1-3].
Принцип построения и установка на технологическом объекте накладных МПУ на
ультразвуковых волнах (УЗВ) кручения показаны на рис. 1. В резервуаре 1 технологического объекта с агрессивной средой 3 вертикально размещен направляющий паз (канал) 2,
в котором перемещается вверх-вниз поплавок 4 с постоянным магнитом М, фиксирующий
границу раздела сред (воздух-жидкость) и определяющий искомый уровень hx . Напротив
поплавка 4 с магнитом М размещена немагнитная стенка (например, шириной A).
2
6
7
1
4
3
M
hx
резервуар с немагнитной стенкой
направляющий паз
химически агрессивная среда
поплавок с постоянным магнитом M
магнитострикционный звукопровод
сигнальный электроакустический
преобразователь
7 – блок кодирования и вычислений
hx – уровень агрессивной среды
1
2
3
4
5
6
–
–
–
–
–
–
5
Рис. 1. Структурная схема МПУ накладного типа
С внешней стороны вдоль нее на резервуаре 1 закреплен акустический тракт МПУ,
включающий магнитострикционный звукопровод 5 с сигнальным электроакустическим
72
Copyright ОАО «ЦКБ «БИБКОМ» & ООО «Aгентство Kнига-Cервис»
Вестник Брянского государственного технического университета. 2012. № 2(34)
преобразователем 6. Здесь же на корпусе МПУ установлен блок 7 кодирования и вычислений. Таким образом, постоянный магнит М поплавка 4 взаимодействует с магнитострикционным звукопроводом 5 через немагнитную стенку резервуара 1.
В процессе измерения уровня hx среды 3 изменяется расстояние между поплавком 4
и магнитострикционным звукопроводом 5. Влияние оказывают также внутренние дестабилизирующие факторы: краевой и поверхностный эффекты, магнитная вязкость материала магнитострикционного звукопровода 5 [3].
С целью улучшения характеристик МПУ накладного типа, снижения его себестоимости проведем исследование по установлению оптимальных параметров элементов его
конструкции на основе метода математического моделирования.
Для оценки влияния отмеченных факторов проведем теоретические исследования,
используя расчетную схему МПУ (рис. 2).
Нa
a3
4
1
2
Э
a1
М
a4
a2
Фр
kb
A
Фр
5
ka
Рис. 2. Расчетная схема МПУ накладного типа
Из рис. 2 видно, что основной магнитный поток Ф р магнита М пересекает толщину
k a корпуса поплавка 4, зазор a1 между поплавком 4 и направляющим пазом 2, немагнитную стенку Н a , воздушный зазор a2 экрана Э и магнитострикционный звукопровод 5 и
поглощается этими элементами.
Значение магнитного потока Ф р магнита М выбирается таким образом, чтобы формируемая УЗВ в среде магнитострикционного звукопровода 5 обладала достаточной акустической энергией для считывания сигнальным электроакустическим преобразователем
МПУ накладного типа (рис. 1) вдоль всего диапазона преобразования уровня hx .
Искомым параметром в этом случае будет являться магнитодвижущая сила (МДС)
Iω магнита М. В процессе исследования будем считать значение Ф р известным (выбирается исходя из данных по выпускаемым магнитам и ферромагнитным материалам).
Схема замещения магнитной цепи МПУ накладного типа представлена на рис. 3.
Фиктивное значение МДС Iω постоянного магнита М может быть вычислено по известному выражению [4]
73
Copyright ОАО «ЦКБ «БИБКОМ» & ООО «Aгентство Kнига-Cервис»
Вестник Брянского государственного технического университета. 2012. № 2(34)
Iω = H ф lm ,
(1)
где H ф – фиктивное значение коэрцитивной силы постоянного магнита.
2rka
2rа1
2rНа
2rа24
rм
rkb
rA
ra3
rз
ФР
rэ
Iω
Рис. 3. Схема замещения магнитной цепи МПУ накладного типа: Iω – фиктивное
значение МДС постоянного магнита М; rм – магнитное сопротивление постоянного магнита;
rka , rkb – магнитные сопротивления корпуса поплавка 4; ra1 , ra3 – магнитные сопротивления
зазоров a1 и a3; rHa , r A – магнитные сопротивления немагнитной стенки резервуара 1;
ra 24 – магнитное сопротивление воздушной среды (зазоров a2, a4); rз – магнитное
сопротивление магнитострикционного звукопровода 5; rэ – магнитное сопротивление экрана Э
Для расчета магнитной цепи постоянного магнита М заменим его эквивалентной
фиктивной МДС Iω путем введения фиктивной коэрцитивной силы H ф , которая рассчитывается в соответствии с известным выражением [4]
B
(2)
Hф = m + Hm .
ρ
Здесь Bm , H m – координаты рабочей точки на кривой размагничивания; ρ = (1 − α ) Br / H c
– коэффициент возврата, где α – коэффициент выпуклости; Br – остаточная индукция;
H c – коэрцитивная сила.
Расчет магнитных сопротивлений ri различных участков магнитной цепи проведем
по формуле
1
dl
,
(3)
ri =
∫
µ o S m l µi
где µ i – магнитная проницаемость i -го участка магнитной цепи длиной l ; S m – площадь
поперечного сечения i -го участка.
Непосредственное применение формулы (3) для расчета магнитных сопротивлений
ri затруднено, так как параметр µ i является сложной функцией от магнитного потока,
различной для ферромагнитных материалов. Поэтому в расчетах µ i = const на каждом
участке магнитной цепи. С учетом этого выражение (3) примет вид
li
,
ri =
µo µ i S m
где µ i = µ i = const – средняя магнитная проницаемость i -го участка цепи; li – его длина [4].
Расчет магнитного сопротивления rм постоянного магнита М выполним в соответствии с выражением, учитывающим положение рабочей точки постоянного магнита М [4]:
74
Copyright ОАО «ЦКБ «БИБКОМ» & ООО «Aгентство Kнига-Cервис»
Вестник Брянского государственного технического университета. 2012. № 2(34)
rм =
lm
µo µ d S m
,
где lm – длина постоянного магнита; µ d – дифференциальная магнитная проницаемость.
С учетом указанных допущений магнитную цепь МПУ накладного типа можно преобразовать в более простую (рис. 4).
Эквивалентное магнитное сопротивление r определяется из выражения
2r r + 2rka r1 + rkb r1
2ra24
,
r = ka kb
rм
rkb + r1
r
Iω
rз
ФР
где r1 =
2ra1ra 3 + 4ra1rH a + 2ra1rA + 2ra 3rHa + ra 3rA
ra 3 + 2rHa + rA
.
Ширина A немагнитной стенки резервуара 1 МПУ
накладного типа влияет на эквивалентное магнитное
сопротивление r . На рис. 5 представлены результаты
моделирования зависимости r = f ( A) , что позволяет
выбрать необходимую ширину A немагнитной стенки резервуара 1 при его изготовлении,
обеспечивая требуемое значение магнитного потока Ф р в зоне магнитострикционного
Рис. 4. Упрощенная магнитная цепь
МПУ накладного типа
звукопровода 5 МПУ накладного типа.
Магнитный поток Ф р постоянного магнита М поплавка 4 для преобразованной магнитной цепи (рис. 4) описывается выражением
rIω
,
(4)
rrм + rм (2ra 24 + rз ) + r (2ra 24 + rз )
позволяющим оценить его в зоне магнитомеханического преобразования магнитострикционного звукопровода 5 для постоянных магнитов из различных материалов (рис. 6).
Фр =
Рис. 5. Зависимость эквивалентного
сопротивления r от ширины A немагнитной стенки резервуара 1 МПУ
накладного типа
Рис. 6. Зависимость магнитного потока
Ф р от ширины A немагнитной стенки
резервуара 1
75
Copyright ОАО «ЦКБ «БИБКОМ» & ООО «Aгентство Kнига-Cервис»
Вестник Брянского государственного технического университета. 2012. № 2(34)
Используя выражение (4), получим выражение для фиктивной МДС Iω постоянного
магнита М, образующей в области магнитострикционного звукопровода 5 магнитное поле
напряженностью H (рис. 7):
Iω =
µ o µ S m H (rrм + rм (2ra 24 + rз ) + r (2ra 24 + rз ))
.
(5)
r
Выражение (5) позволяет отразить совместное влияние ширины A немагнитной стенки резервуара 1 и напряженности H поля постоянного магнита М на величину фиктивной
МДС Iω (рис. 8).
На основании полученного выражения (5) можно рассчитать значение фиктивной
МДС Iω и с учетом выражений (1) и (2), подобрать постоянный магнит М с эквивалентными параметрами.
В основе работы МПУ накладного типа лежит прямое магнитострикционное преобразование [3]. Оно происходит в результате воздействия на магнитострикционный звукопровод 5 геликоидального магнитного поля напряженностью H x.г .
(6)
H x.г = H o.п + H x.к .
Это поле является векторной суммой продольного магнитного поля постоянного
магнита М напряженностью H о.п и кругового магнитного поля напряженностью H x.к ,
возникающего при пропускании по магнитострикционному звукопроводу 5 тока записи
ix .
На процесс формирования геликоидального магнитного поля напряженностью H x.г
оказывают влияние различные внутренние дестабилизирующие факторы: краевой и поверхностный эффекты, магнитная вязкость материала магнитострикционного звукопровода 5 [3].
При моделировании магнитного поля постоянного магнита М может быть использован метод эквивалентного соленоида [3-5]. Рассмотрим вертикальный разрез МПУ накладного типа, представленный на рис. 9.
2
Рис. 7. Зависимость фиктивной МДС Iω
от напряженности H поля
2
2
Рис. 8. Совместное влияние ширины A немагнитной
стенки резервуара 1 и напряженности H
магнитного поля на величину фиктивной МДС Iω
76
Copyright ОАО «ЦКБ «БИБКОМ» & ООО «Aгентство Kнига-Cервис»
Вестник Брянского государственного технического университета. 2012. № 2(34)
4
Обмотка
эквивалентного
соленоида (ОЭС)
y
h
kа
b
a1
На
a4
0
a
x
d
Hо.экв
lп
5
Немагнитная
стенка
резервуара 1
l
Рис. 9. Расчетная схема магнитного поля постоянного магнита М (метод
эквивалентного соленоида): l,h – геометрические размеры ОЭС; a,b – расстояния
до магнитострикционного звукопровода 5 от нижнего и верхнего края ОЭС;
d – диаметр магнитострикционного звукопровода 5; l п – длина зоны
эффективного преобразования
Здесь постоянный магнит М заменен эквивалентной многослойной ОЭС с числом
витков W , по которой пропускается ток i .
Напряженность поля, создаваемого ОЭС, описывается известным выражением [3]
W 
 x +l /2
 x − l / 2 
H o.экв = i [b arctg 
 − arctg 
  −
π 
 b 
 b 
(7)

x−l/2
 x +l /2
 x − l / 2  x + l / 2
ln α1 +
ln α 2 ],
− a arctg 
 − arctg 
  +
2
2
 a 
 a 

b 2 + ( x + l / 2) 2
a 2 + ( x − l / 2) 2
;
; a = k a + a1 + Н a + a4 + d / 2 ; b = a + h ; x –
α
=
2
a 2 + ( x + l / 2) 2
b 2 + ( x − l / 2) 2
координата точки на оси магнитострикционного звукопровода 5.
В зоне прямого магнитострикционного преобразования длиной l формируется продольное магнитное поле напряженностью H o.э.э . Однако за счет краевого эффекта, вызванного экспоненциальным законом распределения поля напряженностью H o.э.э , длина l
сокращается на значение lп < l эффективного преобразования. Влияние краевого эффекта
должно быть учтено путем введения коэффициента краевого эффекта K кэ , который учитывает геометрические размеры постоянного магнита М и расстояние от него до поверхности магнитострикционного звукопровода 5. Длина зоны эффективного преобразования
lп в этом случае определяется по формуле [3]
где α1 =


a
.
(8)
lп = K кэl = l exp − πx 2
4 
(
a
+
l
)
l


Тогда напряженность H o.ï продольного магнитного поля постоянного магнита М
(рис. 10) с учетом формул (7) и (8) рассчитывается в соответствии с выражением [3]
(9)
H o.п = H o.экв K кэ .
77
Copyright ОАО «ЦКБ «БИБКОМ» & ООО «Aгентство Kнига-Cервис»
Вестник Брянского государственного технического университета. 2012. № 2(34)
Анализ выражения (9) позволяет сделать вывод о существенном влиянии краевого эффекта на границе зоны прямого
магнитострикционного преобразования и
необходимости учитывать его при составлении математической модели продольного
магнитного поля напряженностью H o.п постоянного магнита М поплавка 4 МПУ накладного типа.
При пропускании по магнитострикционному звукопроводу 5 импульсов тока записи ix на его поверхности [4] будет сформировано круговое магнитное поле напряженностью
Рис. 10. Влияние коэффициента
i
K кэ краевого эффекта
(10)
H x .к = x ,
2πR
где R – радиус поперечного сечения магнитострикционного звукопровода 5.
Однако на этот процесс оказывают влияние поверхностный эффект и магнитная вязкость материала магнитострикционного звукопровода 5 [3].
Поверхностный эффект значительно проявляется на частотах f ≥ 100 кГц и состоит в
неполном проникновении переменного магнитного поля напряженностью H x.к в среду
магнитострикционного звукопровода 5. На этих частотах условная глубина проникновения поля z (рис. 11) определяется выражением [5]:
2ρ э
ρэ
=
z=
,
(11)
ωµ
πf µ
RS
где ρ э = э – удельное сопротивление магнитострикционного звукопровода 5 длиной L
L
и площадью поперечного сечения S ( Rэ – омическое сопротивление материала магнитострикционного звукопровода 5); µ – средняя магнитная проницаемость материала магнитострикционного звукопровода 5; ω = 2πf – угловая частота.
Магнитная вязкость проявляется в отставании по времени изменения намагниченности магнитострикционного звукопровода 5 от изменения напряжённости его магнитного
поля [4]. Влияние магнитной вязкости на формирование импульсного кругового магнитного поля напряженностью H x.к может быть учтено путем введения коэффициента затухания β1 .
Таким образом, для моделирования импульсного кругового поля МПУ накладного
типа в условиях влияния дестабилизирующих факторов, таких, как магнитная вязкость и
поверхностный эффект, с учетом выражений (10) и (11) можно записать [3]
z
− β1
ix
1
c
,
(12)
H x .к =
e
2π ( R + y )
где y – расстояние от поверхности магнитострикционного звукопровода 5; c – скорость
электромагнитной волны.
Наибольший интерес представляет поле в эффективно проводящем поверхностном
слое z , который на рабочих частотах крайне мал. При моделировании выражения (12) будем считать, что y = d (рис. 12) .
78
Copyright ОАО «ЦКБ «БИБКОМ» & ООО «Aгентство Kнига-Cервис»
Вестник Брянского государственного технического университета. 2012. № 2(34)
Рис. 11. Зависимость условной глубины z проникновения поля от частоты f
для различных материалов магнитострикционного звукопровода 5
Рис. 12. Зависимость напряженности
H x.к импульсного кругового поля
от частоты f токовых импульсов
Из рис. 12 видно, что влияние магнитной вязкости на формирование импульсного
кругового поля напряженностью H x.к в эффективно проводящем слое z магнитострикционного звукопровода 5 на рабочих
частотах f ≥ 0,1кГц МПУ накладного типа
является незначительным.
Следовательно, напряженность H x.г
результирующего геликоидального магнитного поля магнитострикционного звукопровода 5 накладного МПУ может быть определена по формуле (6) с учетом выражений
(7-9,11,12). Результат моделирования выражения (6) представлен на рис. 13.
Рис. 13. Напряженность H x.г результирующего
Таким образом, установлено незначиполя накладного МПУ
тельное проявление магнитной вязкости на
рабочих частотах. В то же время краевой
эффект способен оказывать существенное влияние на работу МПУ накладного типа и
должен быть учтен при его моделировании. Полученные математические модели позволяют найти оптимальное соотношение параметров элементов конструкции накладных
МПУ для увеличения точности их работы при снижении себестоимости изготовления.
СПИСОК ЛИТЕРАТУРЫ
1. Карпухин, Э.В. Моделирование магнитных полей магнитострикционных преобразователей перемещений/ Э.В. Карпухин, С.Б. Демин, А.А. Воронцов, Н.А. Ермолаев// Наука и образование - 2011: сб. ст.
Междунар. НТК. – Мурманск: МГТУ, 2011. – С.85-91.
2. Карпухин, Э.В. Моделирование магнитных полей первичного преобразователя магнитострикционного
преобразователя перемещений/ Э.В. Карпухин, С.Б. Демин, А.А. Воронцов, Н.А. Ермолаев// Актуальные
вопросы современной информатики: сб. ст. Междунар. НПК. – Коломна: МГОСГИ, 2011. – Т.2. - С.24-28.
3. Демин, С.Б. Магнитострикционные системы для автоматизации технологического оборудования: монография / С.Б.Демин. – Пенза: ИИЦ ПГУ, 2002. – 182 с.
4. Сливинская, А.Г. Электромагниты и постоянные магниты / А.Г.Сливинская. – М.: Энергия, 1972. – 248 с.
5. Демирчян, К.С. Теоретические основы электротехники / К.С. Демирчян, Л.Р. Нейман, Н.В. Коровкин. –
СПб.: Питер, 2009. – Т.2. - 432 с.
Материал поступил в редколлегию 7.11.11.
79
Copyright ОАО «ЦКБ «БИБКОМ» & ООО «Aгентство Kнига-Cервис»
Вестник Брянского государственного технического университета. 2012. № 2(34)
УДК 539.736
В.Я. Коршунов, В.С. Комаров
ПРОГНОЗИРОВАНИЕ ОТНОСИТЕЛЬНОЙ АБРАЗИВНОЙ
ИЗНОСОСТОЙКОСТИ НА ОСНОВЕ МЕХАНИЧЕСКИХ
И ТЕРМОДИНАМИЧЕСКИХ СВОЙСТВ МЕТАЛЛОВ
Представлена методика прогнозирования относительной износостойкости при абразивном трении на основе
использования механических и термодинамических свойств металлических материалов.
Ключевые слова: относительная износостойкость, абразивное трение, методика прогнозирования, механические свойства, термодинамические свойства, металлы.
Абразивное изнашивание является главным фактором, ограничивающим срок службы машин различного назначения, в том числе сельскохозяйственных, строительных и
других. Быстрый износ деталей сельхозмашин помимо затрат средств на их ремонт и изготовление запасных частей вызывает также большой простой сельхозтехники, что в период уборки урожая приводит к большим финансовым потерям.
Исходя из изложенного, можно сделать вывод, что повышение износостойкости деталей сельскохозяйственных машин является важной научно-хозяйственной проблемой.
М.М. Хрущов и М.А. Бабичев предлагают относительную износостойкость ε для технически чистых металлов и сталей в отожжённом состоянии определять по формуле [1]
где b – коэффициент пропорциональности; H – твёрдость материала.
Для конструкционных и некоторых инструментальных углеродистых и легированных сталей, испытанных в состоянии после закалки и отпуска, относительную износостойкость предложено определять по соотношению [1]
'
о + b (H уп – H о ),
где о – относительная износостойкость стали в отожжённом состоянии; b' – коэффициент, имеющий разную величину для сталей различного химического состава; H о – твёрдость стали в отожжённом состоянии; H уп – твёрдость стали после упрочнения.
В.Н. Кащеевым относительную износостойкость ε металлов предлагается рассчитывать по модулю упругости Е [2]:
Все рассмотренные методы прогнозирования базируются на одном физикомеханическом параметре материала, что приводит к разным значениям относительной износостойкости при одинаковой твёрдости. Так, у разных марок сталей, имеющих одинаковую твёрдость HV 6000 МПа, относительная износостойкость при абразивном трении (а
следовательно, и износ) отличается в 2-3 раза (рис.1).
Для решения этой проблемы был разработан расчетно-аналитический метод прогнозирования относительной износостойкости сталей при абразивном трении на основе механико-термодинамического подхода к процессу разрушения твердых тел, который базируется на термодинамическом критерии разрушения U * , равном энтальпии плавления материала Н S [3-5]:
U * = U o + ΔU i = U eo + U Т o + ΔU еi + ΔU Тi = Н S = Const,
(1)
где U o – начальный уровень внутренней энергии; ΔU i – приращение внутренней энергии
в процессе абразивного трения; U eo , U То – начальный уровень скрытой и тепловой составляющих внутренней энергии; ΔU еi , ΔU Тi – изменение скрытой и тепловой составляющих внутренней энергии в процессе трения.
80
Copyright ОАО «ЦКБ «БИБКОМ» & ООО «Aгентство Kнига-Cервис»
Вестник Брянского государственного технического университета. 2012. № 2(34)
Относительная износостойкость ε на основе механико-термодинамического подхода
определяется соотношением, записанным в
виде формулы (1).
Механико-термодинамический подход к
разрушению сталей разных марок заключается в том, что материал образцов в процессе
трения разрушается при накапливании внутренней энергии, равной величине ΔU i (в интервале напряжений от физического предела
текучести σ Т до истинного предела прочности
S к ). Учитывая приведённое условие разрушения, соотношения для расчёта коэффициентов
относительного износа образцов К εп и К εэ
можно записать в виде формул (3) и( 4).
Рис.1. Зависимость относительной износостой
кости материалов от твёрдости при трении
закреплённые абразивные частицы [1]
относительного износа эталонного образца.
ε =
K εп
,
K εэ
(2)
где К εп – коэффициент относительного износа испытуемого образца; К εэ – коэффициент
∆U eп
1
,
=
( S kп − σ Тп ) S kп − σ Тп
∆U eп
∆U eэ
1
=
K εэ =
.
( S kэ − σ Тэ ) S kэ − σ Тэ
∆U eэ
K εп =
(3)
(4)
С учетом полученных соотношений (3) и (4) формула (2) преобразуется и записывается в виде уравнения, которое позволяет теоретически прогнозировать относительную
абразивную износостойкость на основе механических и термодинамических свойств материала:
∆U eп ( S kэ − σ Тэ )
(5)
ε =
.
( S kп − σ Tп )∆U eэ
Значения физического предела текучести σ Т и истинного предела прочности S к для
конкретной марки стали выбираются по справочнику. Величина критической плотности
внутренней энергии U * для сталей принимается равной энтальпии плавления Н S = 10
Дж/мм3.
Начальный уровень плотности скрытой энергии U eo рассчитывается по твёрдости
образцов HV o :
U eo = 85∙10-5HV o .
Начальный уровень тепловой составляющей внутренней энергии U То определяется с
учётом температуры окружающей среды Т i и теплоёмкости стали С V :
U То = C V Т i .
Для проверки полученных теоретических положений были проведены экспериментальные исследования на машине трения МИ-1М. В качестве образцов использовались
колодки шириной b = 12 мм, высотой h = 12 мм, длиной L = 22 мм. Материал и твёрдость
образцов выбирались аналогичные тем, на которых проводили экспериментальные исследования М.М. Хрущов и М.А. Бабичев: сталь 35 (HV 1800 МПа), сталь 40 (HV 2000 МПа,
HV 6000 МПа), инструментальная сталь У8 (HV 2200 МПа, HV 6000 МПа), инструмен81
Copyright ОАО «ЦКБ «БИБКОМ» & ООО «Aгентство Kнига-Cервис»
Вестник Брянского государственного технического университета. 2012. № 2(34)
тальная сталь У12 (HV 3200 МПа, HV 6000 МПа). Для получения заданной твёрдости образцы подвергались соответствующей термообработке. Разброс величин твёрдости после
термообработки составил от 3 до 8 % от заданной. В качестве контртела использовался
алмазный круг АСО 125/100 100% М1. Замер образцов после остановки машины трения
осуществлялся с помощью микрометра с точностью 0,001 мм через час после начала эксперимента.
В
качестве
смазочноохлаждающей жидкости (СОЖ) применялось индустриальное масло марки 20А
(ГОСТ 20799-88). Экспериментальные исследования проводились на следующих
режимах: скорость вращения алмазного
круга Vк = 1,1 м/с, нагрузка Р = 250 Н. Сопоставление экспериментальных (ε э ) и расчётных (ε р ) значений относительной износостойкости различных марок сталей при
трении о закреплённые абразивные частицы представлено в виде графика на рис. 2.
Обозначение материалов аналогично обозначению на рис. 1.
Анализ экспериментальных и расчётных значений относительной износостойРис. 2. Сопоставление экспериментальных (εэ) и
кости сталей при трении о закреплённые
расчётных (εр) значений относительной износоабразивные частицы показал их хорошее
стойкости материалов (экспериментальные данные
совпадение (коэффициент корреляции соМ.М. Хрущова и М.А.Бабичева)
ставил r k = 0,89), что свидетельствует о глубокой взаимосвязи между закономерностями износа и механико-термодинамическими характеристиками металлических материалов типа сталей, описываемой формулой (5).
Разработанный расчётно-аналитический метод прогнозирования относительной износостойкости сталей при абразивном трении позволяет увеличивать долговечность и надёжность эксплуатации деталей различных машин и механизмов, особенно почвообрабатывающих, без проведения длительных экспериментальных исследований, что значительно сэкономит на производстве материальные и финансовые затраты.
СПИСОК ЛИТЕРАТУРЫ
1. Хрущов, М.М. Абразивное изнашивание / М.М. Хрущов, М.А. Бабичев. – М.: Наука, 1970. – 252 с.
2. Кащеев, В.Н. Процессы в зоне фрикционного контакта металлов / В.Н. Кащеев. – М.: Машиностроение,
1978. – 208 с.
3. Хачатурьян, С.В. Методика экспериментальных исследований энергетического баланса процесса изнашивания металлов при внешнем трении / С.В. Хачатурьян, В.Я. Коршунов, В.В. Фёдоров // Заводская
лаборатория. – 1977. – № 7. – С. 892. – 895.
4. Хачатурьян, С.В. Экспериментальные исследования взаимной связи закономерностей износа металлов с
энергетическими характеристиками процесса внешнего трения / С.В. Хачатурьян, В.Я. Коршунов, В.В.
Фёдоров // Теория трения, износа и смазки: тез. докл. Всесоюз. науч. конф. – Ташкент, 1975. – Ч.1. - С.
170.–172.
5. Фёдоров, В.В. Исследование взаимной связи износостойкости и долговечности подшипниковых материалов с энергетическими характеристиками процесса трения скольжения / В.В. Фёдоров, В.Я. Коршунов, С.В. Хачатурьян.
Материал поступил в редколлегию 9.04.12.
82
Copyright ОАО «ЦКБ «БИБКОМ» & ООО «Aгентство Kнига-Cервис»
Вестник Брянского государственного технического университета. 2012. № 2(34)
УДК 621-752.2
Л.А.Рыбак, А.В. Чичварин
СТРУКТУРНЫЙ СИНТЕЗ КЛАССА ПАРАЛЛЕЛЬНЫХ МЕХАНИЗМОВ
ДЛЯ РОБОТОВ НА ОСНОВЕ ТЕОРИИ ВИНТОВ И ВИРТУАЛЬНЫХ
КИНЕМАТИЧЕСКИХ ЦЕПЕЙ 1
Рассмотрен метод структурного синтеза класса параллельных механизмов, обеспечивающих плоскопараллельное перемещение подвижной платформы, основанный на применении теории винтов и концепции виртуальных цепей. Получены структуры всех параллельных механизмов, содержащие три соединительные
кинематические цепи.
Ключевые слова: параллельный механизм, кинематическая цепь, теория винтов, виртуальная цепь, структурный синтез.
Рассмотрим класс параллельных механизмов, подвижная платформа которых совершает плоскопараллельное перемещение, т.е. линейное перемещение в некоторой плоскости, и повороты относительно оси, перпендикулярной этой плоскости.
В любом неособом положении группа силовых винтов [1] параллельной кинематической цепи, соответствующей такому механизму, состоит из всех силовых винтов с бесконечным параметром ζ ∞ , расположенных в плоскости движения, и всех силовых винтов
с нулевым параметром ζ 0 , перпендикулярных этой
подвижная
платформа
ζ
плоскости, т.е. представляет собой 2 − ζ ∞ − 1 − ζ 0 членную группу. Этой параллельной кинематической
цепи можно поставить в соответствие виртуальную
последовательную цепь, которую в дальнейшем будем
обозначать E (рис. 1). Рассматриваемую кинематичеζ
основание
скую цепь обозначим соответственно
E= ПКЦ.
При соединении основания и подвижной платРис. 1. Группа силовых
формы Е = ПКЦ посредством виртуальной цепи Е
винтов виртуальной цепи Е
функционирование такой ПКЦ не меняется. Любая из
ее опор и виртуальная цепь Е образуют 3-подвижную
одноконтурную
кинематическую
цепь. Если порядок группы силовых
ζ
ζ
винтов опоры больше 0, то получаеζ
ζ
ζ
мая одноконтурная кинематическая
цепь должна быть цепью с избыточ1ζ − 1ζ − членная группа
2ζ − 1ζ − членная группа
ными связями [2].
Исходя из этих соображений,
ζ
ζ
ζ
ζ
можно осуществить структурный
синтез рассматриваемого класса па2ζ − членная группа
1ζ − членная группа
1ζ − членная группа
раллельных механизмов.
Так как группа силовых винтов
Рис. 2. Подгруппы 2 − ζ ∞ − 1 − ζ 0 -членной
параллельной
кинематической цепи явгруппы силовых винтов
ляется линейной комбинацией групп
силовых винтов всех ее опор, то группа силовых винтов любой опоры Е = ПКЦ является
подгруппой группы ее силовых винтов. Следовательно, группа силовых винтов опоры Е =
03
∞1
0
∞
∞
∞
0
∞
∞
∞
0
∞
∞
0
∞
∞
0
0
Работа выполнена при финансовой поддержке Министерства образования и науки Российской Федерации (ГК № 16.513.11.3002).
1
83
Copyright ОАО «ЦКБ «БИБКОМ» & ООО «Aгентство Kнига-Cервис»
Вестник Брянского государственного технического университета. 2012. № 2(34)
ПКЦ может быть 1 − ζ 0 -членной группой, 1 − ζ ∞ -членной группой, 2 − ζ ∞ -членной группой,
1 − ζ ∞ − 1 − ζ 0 -членной группой либо 2 − ζ ∞ − 1 − ζ 0 -членной группой (рис. 2). Комбинации подгрупп силовых винтов, образующих заданную группу силовых винтов, могут быть определены из уравнения
∑ ci = 6 + F + ∆ ,
m
где m — число групп силовых винтов, равное числу опор, для рассматриваемого случая
2 ≤ m ≤ 4 ; c i – порядок подгруппы силовых винтов, 0 ≤ c i ≤ c ; c – порядок группы силовых
винтов, в рассматриваемом случае c = 3 ; F – число степеней свободы параллельной кинематической цепи, F = 3 ; ∆ – число избыточных связей.
Все решения этого уравнения для случая трех опор представлены в таблице.
6
5
4
3
2
1 − ζ0
3
2
2
2
2
1
1
1
2
1
1
1
1
–
–
1
1
1
1
1 − ζ0
–
1
–
–
–
2
1
–
–
1
1
–
–
2
1
1
–
–
–
2 − ζ∞ 1 − ζ0 1 − ζ∞
–
–
1
–
–
–
1
2
–
–
–
1
1
1
2
–
1
–
–
–
–
–
1
–
–
–
–
–
1
–
1
–
–
–
–
–
2
1
–
–
–
–
1
–
–
–
–
–
1
–
1
–
–
–
–
–
1
–
–
–
–
–
–
–
–
1
–
–
–
–
–
–
1
1
–
–
∆
2
1
0
2 − ζ∞ − 1 − ζ∞ −
1 − ζ0
1
–
–
–
–
1
1
–
–
–
1
1
1
1
–
–
–
–
–
1 − ζ0
–
2
1
1
–
–
–
2
1
–
–
–
–
–
1
1
–
–
–
Таблица 1
2 − ζ∞ 1 − ζ0 1 − ζ∞
–
–
1
1
2
–
–
–
1
2
–
–
–
–
–
–
1
–
–
–
–
1
–
1
1
–
–
–
–
2
1
–
–
1
–
1
1
2
2
1
–
1
–
–
1
–
–
–
–
1
2
–
–
1
–
2
1
0-членная
группа
∆
2 − ζ ∞ −1 − ζ ∞ −
0-членная
группа
Комбинации групп силовых винтов для Е= ПКЦ с 3 соединительными
кинематическими цепями
–
–
–
–
–
1
1
1
1
1
–
–
–
2
1
1
1
–
–
Число кинематических пар f в одноконтурной кинематической цепи может быть
определено по формуле
f = F +6−c .
Для простоты далее рассматриваются кинематические цепи, состоящие только из
вращательных (R) и поступательных (P) кинематических пар первого порядка.
Из синтезированных опор следует отбросить те, в которых кинематические винты
всех пар, кроме входящих в виртуальную цепь, линейно зависимы. Для этого необходимо
и достаточно соблюдение следующих условий:
– отсутствие соосных вращательных кинематических пар;
– отсутствие поступательных кинематических пар, направления осей которых совпадают;
– направление самое большее одной поступательной кинематической пары параллельно осям вращательных кинематических пар;
– оси как максимум трех вращательных кинематических пар параллельны;
84
Copyright ОАО «ЦКБ «БИБКОМ» & ООО «Aгентство Kнига-Cервис»
Вестник Брянского государственного технического университета. 2012. № 2(34)
– оси как максимум трех вращательных кинематических пар проходят через одну
точку;
– направления самое большее двух поступательных кинематических пар параллельны одной плоскости;
– сумма числа вращательных кинематических пар, оси которых параллельны, и числа поступательных кинематических пар не больше четырех;
– если направления nP поступательных кинематических пар перпендикулярны осям
nR вращательных кинематических пар с параллельными осями, то nP + nR ≤ 3 .
Е = ПКЦ может быть получена посредством сборки опор для Е = ПКЦ, выбранных в
соответствии с комбинациями групп силовых винтов опор из таблицы. При сборке Е =
ПКЦ должно соблюдаться следующее условие: линейная комбинация групп силовых винтов опор должна составлять 2 − ζ ∞ − 1 − ζ 0 -членную группу.
Рассмотрим для примера Е = ПКЦ семейства 3 (таблица). Е = ПКЦ семейства 3 имеет две опоры с 1 − ζ ∞ − 1 − ζ 0 -членной группой и одну опору с 2 − ζ ∞ -членной группой. Собирая требуемые опоры, мы получим Е = ПКЦ семейства 3. Например, набор из двух опор
(XXX) E R̃ с членной группой и одной опоры (XXXX) E с членной группой даёт 2- (XXX) E R̃
-(XXXX) E Е=ПКЦ (рис. 3).
а)
б)
Рис. 3. Некоторые Е=ПКЦ со структурой 2-R̃ (XXX) E -(XXXX) E :
а – 2- (RRR) E R̃ -(RRRR) E ; б – 2- (RRP) E R̃ -(RRRR) E
Как можно видеть из таблицы, из всех возможных комбинаций групп силовых винтов опор только одна, состоящая из трех 2 − ζ ∞ − 1 − ζ 0 , является комбинацией, в которой все
группы силовых винтов имеют одинаковую структуру. Есть только одна опора с
2 − ζ ∞ − 1 − ζ 0 -членной группой силовых винтов – (XXX) E . Соответственно существует лишь
одно семейство Е=ПКЦ, все опоры которых имеют одинаковую структуру, – 3-(XXX) E
(рис.4).
Выбор приводных кинематических пар заключается в отыскании всех возможных
комбинаций приводных кинематических пар и удалении тех из них, для которых не выполняются следующие условия:
– приводные пары должны быть расположены на всех опорах настолько равномерно,
насколько это возможно;
– приводные пары желательно располагать на основании либо как можно ближе к
нему;
– не должно быть пассивных поступательных кинематических пар.
а)
б)
Рис. 4. Некоторые Е=ПКЦ со структурой 3-(XXX) E : а – 3-(RRR) E ; б − 3-(PRR) E
85
Copyright ОАО «ЦКБ «БИБКОМ» & ООО «Aгентство Kнига-Cервис»
Вестник Брянского государственного технического университета. 2012. № 2(34)
Можно сформулировать следующее условие выбора приводных кинематических
пар: для механизма с F степенями свободы набор из F приводных кинематических пар верен тогда и только тогда, когда в неособом положении приводные силовые винты всех
приводных кинематических пар вместе с набором базисных винтов группы силовых винтов механизма образуют шестичленную группу.
В частности, этому условию удовлетворяют механизмы, изображенные на рис. 5 и 6
(приводные кинематические пары обозначены стрелками).
а)
б)
Рис. 5. Некоторые Е=ПМ со структурой 2-R̃ (XXX) E -(XXXX) E :
а –2-(RRR) E R̃ -(RRRR) E ; б – 2-(RRP) E R̃ -(RRRR) E
а)
б)
Рис. 6. Некоторые Е=ПМ со структурой 3-(XXX) E : а – 3-(RRR) E ; б – 3-(PRR) E
Таким образом, в результате применения метода, основанного на использовании
теории винтов и концепции виртуальных цепей, получен большой класс параллельных
механизмов, обеспечивающих плоскопараллельное перемещение выходного звена.
СПИСОК ЛИТЕРАТУРЫ
1. Диментберг, Ф.М. Винтовое исчисление и его приложения в механике / Ф.М.Диментберг. – М.: Наука,
1965. — 200с.
2. Kong, X. Type Synthesis of Parallel Mechanisms / Xianwen Kong, Clément M. Gosselin. – Berlin, Heidelberg:
Springer, 2007.
Материал поступил в редколлегию 2.05.12.
86
Copyright ОАО «ЦКБ «БИБКОМ» & ООО «Aгентство Kнига-Cервис»
Вестник Брянского государственного технического университета. 2012. № 2(34)
УДК 621.9
И.В. Маслова
ИСПОЛЬЗОВАНИЕ УПРАВЛЯЕМОГО ПРОЦЕССА ПРИ ВОССТАНОВЛЕНИИ
ФОРМЫ КРУПНОГАБАРИТНОГО ТЕЛА ВРАЩЕНИЯ, НЕ ИМЕЮЩЕГО
СТАЦИОНАРНОЙ ОСИ ВРАЩЕНИЯ
Разработана структурная схема управления станочным модулем при восстановительной обработке наружных поверхностей катания деталей с нестационарной осью вращения крупногабаритного технологического
оборудования без их демонтажа. Разработаны рекомендации по определению формы детали бесконтактным
способом.
Ключевые слова: управляемый процесс, бесконтактное измерение, станочный модуль, восстановительная
обработка, крупногабаритный объект, тело вращения.
Восстановление наружных поверхностей катания деталей с нестационарной осью
вращения крупногабаритного технологического оборудования без их демонтажа позволяет продлить сроки эксплуатации самого оборудования при невозможности технологических остановок на ремонт ввиду непрерывного производства.
Безостановочный вид ремонта экономически выгоден для восстановления различного оборудования в пищевой, химической промышленности, промышленности стройматериалов и т.п., где используется оборудование, содержащее технологичные барабаны, вращающиеся на роликоопорах. Использование восстановительных технологий на работающем агрегате для бандажей объясняется тем, что они не имеют стационарной оси вращения, положение рабочей поверхности носит стохастический характер, что не позволяет с
приемлемой точностью определить величину снимаемого припуска. Существуют теоретические и практические разработки для восстановления поверхностей бандажей технологического оборудования, выполненные на кафедре «Технология машиностроения» БГТУ
им. В.Г.Шухова (г.Белгород). Предлагаемое автоматизированное оборудование для восстановительной обработки с использованием бесконтактного измерения формы крупногабаритной детали позволит без значительных рисков и затрат восстанавливать поверхности
катания при бесцентровой обработке.
Приведенная на рис.1 схема демонстрирует постановку задачи для процесса бесцентровой обработки. Бандаж 1
расположен на роликах 2, при этом он вращается с постоянной круговой скоростью ω. Целью обработки является
съем припуска ∆ для получения заданного радиуса R δ по
всей поверхности детали.
Обработка ведется резцом 3, установленным на шарнирное соединение 4 с целью изменения угла α или поддержания постоянного угла режущей кромки по нормали к
получаемой поверхности. При идеальных результатах обработки расположение центра вращения бандажа О б являРис. 1. Схема восстановления
ется постоянным, что невозможно для мгновенного центра
поверхности бандажа
О, так как при износе бандажа радиус R может принимать
любое (в определенных пределах) значение, а следовательно, снимаемый припуск имеет
различную величину и изменяется совместно с радиусом.
Условная аппроксимация наружной поверхности катания дугами, хордами и пр. позволяет решить задачу восстановления с определенной вероятностью, что в принципе неприемлемо. Поэтому необходимо: 1) обеспечить точность поверхности катания бандажа с
целью исключения поломок агрегата или его дальнейшего износа; 2) для сохранения жесткости конструкции агрегата обеспечить съем минимальной величины припуска ∆; 3)
87
Copyright ОАО «ЦКБ «БИБКОМ» & ООО «Aгентство Kнига-Cервис»
Вестник Брянского государственного технического университета. 2012. № 2(34)
приблизить мгновенные центры бандажа в каждом сечении при его вращении к теоретическому с точностью, обеспечивающей безаварийное функционирование агрегата.
Согласно рис.1, величину снимаемого припуска ∆ можно определить как
∆ = R - Rб,
(1)
если совместить R и R б . Как показывает практика, эти радиусы не совмещены. Вопрос
определения величины минимального припуска возникает, если в качестве рабочей системы координат применить систему координат детали, которая сможет изменяться постоянно. Но если в качестве рабочей системы координат принять систему координат инструмента или оборудования, ситуация с центром вращения меняется. Центр начинает колебаться относительно этой системы, вследствие чего появляется возможность проследить
эти колебания. Автор предлагает принять в качестве системы координат координаты центра подвижного соединения, так как он является первой неподвижной точкой относительно детали в технологической системе обработки (рис. 2).
Так как изменение радиуса изношенного бандажа
возможно только в определенных пределах, что определяется конструкцией агрегата, то из схемы, приведенной на
рис. 2, видно, что выражение (1) действительно приемлемо
для назначения глубины резания при съеме припуска ∆ [4].
Но оно не учитывает перемещения режущего инструмента
в направлении оси Y c и относительно мгновенного расположения координаты Y технологической системы, что невозможно. Следовательно, инструмент в заданную точку
Y p необходимо переместить предварительно, что возможно
только при выполнении измерений в зоне подхода поверхности бандажа к точке резания. Подобные измерения моРис. 2. Расчетная схема обработки
гут быть выполнены любым контактным способом, но авбандажа со стационарной
тором предлагается бесконтактный способ определения
системой координат
формы вращающейся детали.
Существуют современные лазерные приборы, которые определяют расстояние до
объекта, проецируя луч до его поверхности. Эти приборы нашли свое применение в геодезии, строительстве и т.д. Для определения формы вращающихся деталей типа бандажей
цементных печей можно использовать измерительное устройство, предложенное коллективом авторов кафедры «Технология машиностроения» [3].
При проецировании правильной геометрической фигуры на криволинейную поверхность бандажа в процессе его вращения проекция имеет определенную форму, по изменениям которой можно судить о форме поверхности, а по ее геометрическим параметрам – о
геометрических характеристиках детали.
Схема образования проекции на криволинейной поверхности бандажа приведена на
рис. 3.
Рис. 3. Схема образования проекции на криволинейной поверхности бандажа
88
Copyright ОАО «ЦКБ «БИБКОМ» & ООО «Aгентство Kнига-Cервис»
Вестник Брянского государственного технического университета. 2012. № 2(34)
Из рис. 4 видно, что на поверхности объекта формируется
проекция прямоугольника, боковые поверхности которого искажены, хотя при проецировании изображения на ПЗС-матрицу
прибора не происходит искажения высоты. Это обстоятельство
позволяет определить расстояние до объекта, которое будет совершенно различно.
В принципе, можно определить расстояние до любой точки криволинейной поверхности, учитывая дугу, например
А'О'В'. Радиус поверхности вычисляется согласно схеме, приведенной на рис. 5.
Радиус окружности может быть вычислен по формуле
L
α
R = 1 , где x = , рад.
2
2x
Длина дуги равна L=αR, а длина хорды составляРис. 4. Световая проекция
на поверхность барабана
ет d = 2 R sin(α 2), т.е.
sin (α 2) d
(2)
= .
α 2
4
Следовательно, зная длину дуги L и хорду d, можно определить угол α , а по нему –
радиус окружности. При вычислении длины хорды A’D воспользуемся условием, показывающим, что начальная точка
хорды D соответствует минимальной ширине проекции прямоугольника на криволинейную
поверхность детали D вmin , а конечной точке хорды А' соответРис. 5. Схема вычисления радиуса поверхности
ствует D вmаx . Длину дуги вычислим из условия, что по мере
уменьшения угла α и соответственно хорды A'D длина дуги
приближается к длине хорды, следовательно, дугу можно аппроксимировать элементарными хордами (рис. 6).
При разбиении дуги на n-1 отрезков длина дуги будет
составлять
n −1
(3)
L = ∑ ( Ai' Di' ) 2 + ( Ai' +1Di' ) 2 .
i =1
Остается лишь определить отрезки Ai Di' и Ai' +1 Di' .
Согласно выбранной схеме измерений, Ai' Di' = li +1 − li ,а
Ai' +1 Di' – соответствующая проекция. Под l i понимается расстояние до проекции соответствующего сечения. Высоту треугольника O'D'A' определим как проекцию дуги A'D на криРис.6. Схема определения
длины дуги
волинейную поверхность, остальные расчеты аналогичны.
Выражение (3) можно записать следующим образом:
89
Copyright ОАО «ЦКБ «БИБКОМ» & ООО «Aгентство Kнига-Cервис»
Вестник Брянского государственного технического университета. 2012. № 2(34)
n −1
L = ∑ (li' +1 − li ) 2 + ( Ai' +1Oi' ) 2 .
i =1
В процессе выполнения полного оборота возможно смещение центра окружности,
составляющей контур изделия. В этом случае требуется найти величину смещения, для
чего определимся с системой координат схемы измерений. При расчете радиуса окружности удобно пользоваться выражением x 2 + y 2 = R 2 (отпадает необходимость в сложных вычислениях радиуса), но это возможно, когда центр системы координат располагается в
центре измеряемой окружности. Указанное противоречие можно разрешить, расположив
центр системы координат, в которой выполняются измерения, в стационарной точке. Автор считает, что этой точкой является центр излучателя.
Изменение координат центра О δ в процессе выполнения оборота изделия можно определить согласно схеме на рис. 5.
Oδ x = l + R.
Следует помнить, что в этом случае угол φ (угол луча) равен нулю, что значительно
упрощает расчеты, и координата у=0. Это условие отображается в отношении A'D=DB'.
Если равенство не выполняется, можно говорить о смещении оси окружности относительно выбранной системы координат. Тогда длину дуги окружности можно определить по
известным Ab' min, Ab' max , а реальные координаты центра окружности – из соотношения
высот треугольника, отображающих проекции треугольника на криволинейную поверхность изделия.
Изображенная на рис.7 схема обработки с предварительными измерениями радиуса
поверхности и положения центра учитывает условия расположения измерительной оси
прибора 5 и режущей кромки инструмента по нормали к поверхности.
Глубина резания должна быть установлена за время прохождения расстояния L со скоростью ω. При этом бандаж поворачивается на
угол β. Таким образом, величину поперечной
подачи можно определить согласно выражению
S поп =
,
где t – глубина резания, мм; ω – круговая частота вращения бандажа, рад -1; β – угол между
осями прибора и резца, рад.
Рис. 7. Схема обработки бандажа
Так, для бандажа вращающейся печи
с измерением радиуса
диаметром 6 м при максимально возможной
частоте вращения 1 об/мин и угле установки прибора 5–10˚ величина подачи будет равна
S поп =
=7200 мм/мин, что неприемлемо, так как наиболее оптимальными при обработке бандажа являются величины на порядок меньше [1]. Таким образом, обработку бандажа следует выполнять на иных скоростях или с глубиной резания, не превышающей
2 мм, что является приемлемым. Скорость продольной подачи ограничена скоростью привода, которая в современном оборудовании может иметь величину до 1 м/с, или 60000
мм/мин, что позволяет соблюсти максимальные ограничения. К сожалению, скорость резания при этом составит всего 20 м/мин.
Измерение радиуса и вычисление мгновенного центра выполняются в одной позиции, а съем припуска - в позиции, смещенной от нее на угол β. Следовательно, при изменении радиуса на определенную величину точка съема припуска смещается по оси Y c на
величину, связанную с изменением радиуса. Смещение может проходить в любую сторо90
Copyright ОАО «ЦКБ «БИБКОМ» & ООО «Aгентство Kнига-Cервис»
Вестник Брянского государственного технического университета. 2012. № 2(34)
ну, и его необходимо учитывать. С учетом предельной величины износа бандажа цементной вращающейся печи [1] считаем, что максимальное колебание диаметра бандажа составляет ±20 мм при диаметре 6 м. Таким образом, согласно расчетной схеме, приведенной на рис.7, можно определить погрешность поверхности относительно режущей кромки
инструмента 3. Согласно схеме, приведенной на рис.8, расположение обрабатываемой поверхности относительно режущей кромки инструмента изменяется на величину ±∆L. В
качестве условия задачи принимаем такое положение бандажа, когда он опирается на ролики поверхностями с максимальным и минимальным радиусами. Так как искажения
формы бандажа связаны с его деформацией, то одновременное опирание только на поверхности с минимальным радиусом или только на поверхности с максимальным радиусом невозможно.
Определим координату точки А, когда на левый ролик 2 происходит опирание минимальным радиусом, а на правый ролик – максимальным.
Координата Y 0 текущего центра складывается из высоты расположения центра роликов h и расстояния АО (расстояние между роликоопорами В неизменно). Координата
центра O определяется соответствующими радиусами R min и R max , но при этом изменяется
и координата Х. Это изменение компенсируется установкой режущей кромки инструмента
по нормали к обрабатываемой поверхности.
(4)
β = ( Rmin + r ) 2 − OA' 2 + ( Rmax − r ) 2 − OA' 2 ,
где r– радиус опорного ролика, мм.
Для выражения (4) принято, что радиусы
опорных роликов равны. Согласно выражению
(2), OА не делит угол β на два равных. Следовательно, координата Х мгновенно смещается в
сторону O r1 . Расчетная координата точки А не
будет окончанием радиуса обрабатываемой поверхности. Для установки резца в точку обрабатываемой поверхности радиус его следует сместить по Х в отрицательном направлении. При
смене радиусов инструмент смещается в противоположном направлении. Эту операцию проще выполнить смещением режущей кромки инструмента, так как измерение текущих радиусов
поверхности, опирающейся на роликоопоры,
связано со значительными затратами.
На основании представленных расчетов и
рассуждений можно заключить, что погрешность расположения бандажа на роликоопорах
легко компенсируется отслеживанием расположения режущей кромки инструмента относительно поверхности. Остановимся подробно на алгоритме управления поперечной подачей.
В начале работы следует задать получаемый радиус поверхности или определить его
как минимальный возможный радиус поверхности катания. Прибор, выполняющий измерение поверхности, выдает информацию не только о радиусе поверхности, но и о расположении мгновенного центра бандажа, что является исходными данными об установке
угла инструмента и координаты Х (на основании заданной глубины резания и требуемого
радиуса). Приводы перемещают рабочие органы станочного модуля в требуемом направлении [1]. Поскольку радиус обрабатываемой поверхности не может изменяться скачкоРис. 8. Схема определения погрешности
расположения обрабатываемой поверхности
91
Copyright ОАО «ЦКБ «БИБКОМ» & ООО «Aгентство Kнига-Cервис»
Вестник Брянского государственного технического университета. 2012. № 2(34)
образно (выбоины и т.п. могут быть легко идентифицированы), то и положение рабочих
органов изменяется плавно. Ограничимся вербальным описанием алгоритма и вместо блок-схемы приведем схему управления станочным модулем
(рис. 9).
Отдельно стоит вопрос о дискретности измерений, так как при выполнении измерений с большой частотой
возможны перемещения рабочих органов, искажающие форму полученной
поверхности. Согласно схеме, приведенной на рис. 3, следует воспользоРис. 9. Структурная схема управления станочным модулем: ПИФ – прибор измерения формы; ЦП – центральный процессор; УВВ – устройство ввода-вывода; ПИ –
привод инструмента (угла установки инструмента); ПХ –
привод по оси Х технологической системы; ПY – привод
по оси Y технологической системы; ПП – привод продольной подачи
поверхности.
ваться выражением: f=
. Параметр f
определяет количество измерений, выполняемое за один оборот детали. Таким образом, чем меньше расстояние L
между прибором и режущим инструментом, тем больше частота измерений
и выше вероятность получения точной
СПИСОК ЛИТЕРАТУРЫ
1. Пат. 101952 РФ. Станочный модуль для восстановительной обработки бандажей и роликов / Маслова
И.В., Чепчуров М.С., Погонин Д.А., Хуртасенко А.В. – Опубл. в бюл. № 4. – 2011. - 6с.
2. Пат. 110181 РФ. Устройство для определения погрешности формы крупногабаритных объектов / Чепчуров И.В., Маслова И.В., Хуртасенко А.В. – Опубл. в бюл. № 31. – 2011. - 8с.
3. Технология машиностроения. Ч.1. Основы технологии сборки в машиностроении: учеб. пособие / И.В.
Шрубченко, Л.В. Лебедев, А.А. Погонин [и др.]. – Белгород: Изд-во БелГТАСМ, 2005. – 170 с.
Материал поступил в редколлегию 23.03.12.
92
Copyright ОАО «ЦКБ «БИБКОМ» & ООО «Aгентство Kнига-Cервис»
Вестник Брянского государственного технического университета. 2012. № 2(34)
УДК 519.6
А.И. Гришин
МАТЕМАТИЧЕСКАЯ МОДЕЛЬ ТЕЧЕНИЯ ЖИДКОСТИ
В ОКРЕСТНОСТИ ВРАЩАЮЩИХСЯ ДИСКОВ
Рассмотрено течение жидкости между двумя дисками. Получено решение системы уравнений Навье-Стокса
в цилиндрических координатах с использованием метода Рунге-Кутта 4-го порядка.
Ключевые слова: уравнения Навье-Стокса, математическая модель, течение жидкости, метод Рунге-Кутта.
Основным элементом дисковой гидромашины является колесо, состоящее из нескольких скрепленных между собой по периферии тонких дисков, между которыми
имеются небольшие зазоры для прохода
жидкости [1; 2]. Расчет таких гидромашин
сводится к моделированию течения жидкости между дисками.
Сначала рассмотрим течение вблизи
одного диска (рис.1). Диск вращается с угловой скоростью ω вокруг оси, перпендикулярной к плоскости диска. Скорость имеет
три составляющие: в радиальном направлении – r, в окружном направлении – φ и в осевом направлении – z. Обозначим эти составляющие соответственно через u, v, w. ЖидРис.1. Течение в окрестности диска, вракость вдали от диска принимается покоящающегося в покоящейся жидкости: u, v, w
щейся.
– составляющие скорости в радиальном,
окружном и осевом направлениях
Вследствие осевой симметрии течения
уравнения Навье-Стокса и уравнение неразрывности упрощаются и в цилиндрических координатах получают следующий вид:
 ∂u v 2
 ∂ 2u ∂ u ∂ 2u 
∂u
1 ∂p
−
+
=
−
+
v
u
w

 ∂r 2 + ∂r ( r ) + ∂z 2 ,
∂z
ρ ∂r


 ∂r r
 ∂v uv
2
2


u − + w ∂v = v  ∂ v2 + ∂ ( v ) + ∂ v2 ,
 ∂r r
∂z
∂r r ∂z 
 ∂r

 ∂w
 ∂2w ∂ w ∂2w 
∂w
1 ∂p
+w
=−
+ v  2 + ( ) + 2 ,
u
∂r r
∂z
∂z 
ρ ∂z
 ∂r
 ∂r
 ∂u u ∂w
= 0.
 + +
 ∂r r ∂z
Граничные условия, определяемые условием прилипания к вращающейся плоскости
диска:
при z=0; u = 0, v = 0
при z= ∞ .
u = 0, v = rω , w = 0
Прежде чем решать систему уравнений, приведем ее к безразмерному виду. Для этого введем безразмерное расстояние ς и некоторые функции F(ς), G(ς), H(ς) и P(ς) так, что
ς =z
ω
ω
, u = rωF (ς ) , v = rωG (ς ) , w = νω H (ς ) , p = ρvωP(ς ) , b = a
.
ν
ν
93
Copyright ОАО «ЦКБ «БИБКОМ» & ООО «Aгентство Kнига-Cервис»
Вестник Брянского государственного технического университета. 2012. № 2(34)
После подстановки этих выражений в уравнения Навье-Стокса и уравнение неразрывности получим следующую систему уравнений [3-5]:
2 F + H ' = 0,
 2
2
 F + F ' H − G − F ' ' = 0,

2 FG + HG '−G ' ' = 0,
 P '+ HH '− H ' ' = 0.
Граничными условиями теперь будут
F=0, G=1, H=0, P=0 при ς=0; F=0, G=0 при ς= ∞ .
Впервые полученная система уравнений была решена Т. Карманом приближенным
способом. Впоследствии В. Кохрэн нашел более точное решение.
Приведем полученную систему к системе линейных дифференциальных уравнений
1-го порядка при помощи следующей замены [6]:
F ' = L , F ' ' = L' , G ' = K , G ' ' = K ' .
Получим следующую систему уравнений:
2 F + H ' = 0,
 2
2
 F + LH − G − L' = 0,
 F '− L = 0

2 FG + HK − K ' = 0,
G '− K = 0

 P'+ HH '− H ' ' = 0.
Для решения полученной системы линейных дифференциальных уравнений необходимы значения F ' и G ' при ς=0. По условию F=0 и G=0 при ς= ∞ . Следовательно, при
достаточно большом значении ς функция Q=F2+G2 должна стремиться к своему минимуму – нулю. Очевидно, при неправильном задании F ' и G ' это условие не будет выполняться. Тогда при ς=const Q=f(F’(0),G’(0)), т.е. функция Q является функцией от двух переменных. Чтобы найти минимум этой функции, применим метод координатного спуска,
который заключается в следующем: выбирается нулевое приближение (x 0 , y 0 ), рассматривается функция одной переменной f(x, y 0 ) и ищется ее минимум одним из методов поиска
минимума функции одной переменной (например, методом дробления). Пусть этот минимум оказался в точке (x 1 , y 0 ). Теперь точно так же будем искать минимум функции одной
переменной f(x 1 , y). Этот минимум окажется в точке (x 1 , y 1 ). На этом первый шаг поиска
минимума завершается. Цикл повторяется до тех пор, пока не будет
достигнута заданная точность.
Решение
было
получено
методом Рунге-Кутта 4-го порядка
[7] в приложении Microsoft Office
Excel с использованием программного кода на языке Visual Basic for
application.
В результате расчета было получено распределение скоростей
вблизи диска (рис.2). Функции G, H
и F соответствуют составляющим
скорости в окружном, осевом и радиальном направлениях.
Рис. 2. Распределение скоростей в случае одного
вращающегося диска
94
Copyright ОАО «ЦКБ «БИБКОМ» & ООО «Aгентство Kнига-Cервис»
Вестник Брянского государственного технического университета. 2012. № 2(34)
Сравним полученные результаты с результатами, полученными Кохрэном (рис. 3):
подставим полученные значения в исходные уравнения, найдем разницу между левой и
правой частями – невязку, затем сложим квадраты невязок.
Рис. 3. Сравнение точности полученного решения с точностью решения,
полученного Кохрэном
Таким образом, найденное решение по сравнению с результатами, полученными ранее, является более точным.
Теперь найдем решение для следующей задачи: жидкость движется вблизи двух
дисков, которые вращаются в одном направлении (рис.4). При этом сделаем допущение,
что жидкость может проходить через один из дисков в осевом направлении. Таким образом, в этом случае граничные условия схожи с предыдущими:
F=0, G=1, H=0, P=0 при ς=0; F=0, G=1 при ς=b,
где b – безразмерное расстояние между дисками. Для этих условий
Q=F2+(G-1)2.
В результате вычислений получим распределение скоростей, представленное на
рис. 5.
95
Copyright ОАО «ЦКБ «БИБКОМ» & ООО «Aгентство Kнига-Cервис»
Вестник Брянского государственного технического университета. 2012. № 2(34)
Рис. 4. Течение между двумя
вращающимися дисками
Рис. 5. Распределение скоростей для случая двух
вращающихся в одном направлении дисков
Найденное решение позволяет проводить предварительные расчеты дисковых машин трения и может использоваться как начальное приближение при расчетах в различных программных комплексах, например ANSYS.
СПИСОК ЛИТЕРАТУРЫ
1. Мисюра, В.И. Дисковые насосы/ В.И. Мисюра, Б.В. Овсянников, В.Ф. Присняков. – М.: Машиностроение, 1986. – 112 с.
2. Лепешкин, А.В. Гидравлика и гидропневмопривод. Ч. 2. Гидравлические машины и гидропневмопривод:
учебник/А.В. Лепешкин, А.А. Михайлин, А.А. Шейпак. – М.: МГИУ, 2003. – 352 с.
3. Дорфман, Л.А. Гидродинамическое сопротивление и теплоотдача вращающихся тел/Л.А. Дорфман. – М.:
Физматгиз, 1960.
4. Шлихтинг, Г. Теория пограничного слоя/Г. Шлихтинг. – М.: Наука, 1969.
5. White, Frank M. Viscous fluid flow/Frank M. White. – 2-nd ed. – 1991.
6. Бронштейн, И.Н. Справочник по математике для инженеров и учащихся втузов/ И.Н. Бронштейн, К.А.
Семендяев. – М.: Наука, 1964. – 608 с.
7. Самарский, А.А. Численные методы: учеб. пособие для вузов/ А.А. Самарский, А.В. Гулин. – М.: Наука,
1989. – 432 с.
Материал поступил в редколлегию 29.03.12.
96
Copyright ОАО «ЦКБ «БИБКОМ» & ООО «Aгентство Kнига-Cервис»
Вестник Брянского государственного технического университета. 2012. № 2(34)
ВЫЧИСЛИТЕЛЬНАЯ ТЕХНИКА
И ИНФОРМАЦИОННЫЕ ТЕХНОЛОГИИ
УДК 004.83
В.И. Аверченков, А.В. Лагерев, А.Г. Подвесовский
ПРЕДСТАВЛЕНИЕ И ОБРАБОТКА НЕЧЕТКОЙ ИНФОРМАЦИИ
В МНОГОКРИТЕРИАЛЬНЫХ МОДЕЛЯХ ПРИНЯТИЯ РЕШЕНИЙ ДЛЯ ЗАДАЧ
УПРАВЛЕНИЯ СОЦИАЛЬНЫМИ И ЭКОНОМИЧЕСКИМИ СИСТЕМАМИ
Рассмотрены причины и формы проявления нечеткости информации в многокритериальных задачах принятия решений. Предложены подходы к формализации и обработке различных типов нечеткой информации
при моделировании таких задач, основанные на применении индексов сравнения нечетких множеств и операторов упорядоченного взвешенного усреднения.
Ключевые слова: принятие решений, многокритериальная задача, нечеткая цель, нечеткий критерий, индекс
сравнения нечетких множеств, оператор упорядоченного взвешенного усреднения.
Характерной чертой многих экономических, социальных, управленческих и других
проблем является наличие нескольких альтернативных вариантов их решения. Таким образом, задачу принятия решений (ЗПР) можно считать одной из самых распространенных
в любой предметной области. Процесс анализа и решения ЗПР в большинстве случаев заключается в генерации возможных альтернатив, их оценке и выборе альтернативы, наиболее предпочтительной для лица, принимающего решение (ЛПР), в контексте имеющейся
ситуации.
В общем случае ЗПР допускает следующее формализованное описание:
(1)
< X , Y , E, C, F , P ; D > ,
где X – множество альтернатив; Y – множество исходов (последствий выбора той или иной
альтернативы); E – структура внешней среды задачи (определяет характер взаимосвязи
между альтернативами и исходами – детерминированный, случайный, неопределенный
и др.); C – набор критериев оценки исходов; F – процедура критериального оценивания;
P – система предпочтений ЛПР; D – решающее правило.
Система предпочтений P определяет стратегию сравнения критериальных оценок
исходов и является основой для построения решающего правила D, которое задает процедуру (алгоритм) выполнения требуемого действия над множеством альтернатив. Указанное действие может состоять в упорядочении альтернатив по предпочтительности, распределении их по классам решений либо выборе оптимальной альтернативы.
Особенностью большинства ЗПР, возникающих при управлении социальными и
экономическими системами, является их трудноформализуемость, обусловленная неполнотой и неопределенностью исходной информации, наличием большого числа критериев,
имеющих сложную структуру взаимосвязи, а зачастую и противоречащих друг другу, необходимостью обработки и сопоставления качественных понятий. Многочисленные исследования процессов принятия решений в социальных и экономических предметных областях подтверждают, что ЛПР несвойственно мыслить и принимать решения только
в количественных характеристиках. Поиск решений для него – это прежде всего поиск замысла решения, и здесь количественные оценки играют вспомогательную роль [1].
Изложенное позволяет сделать вывод о том, что одной из наиболее часто встречающихся форм неопределенности информации в ЗПР является нечеткость.
Нечеткость информации подразумевает наличие в описании задачи понятий и отношений с нестрогими границами, а также высказываний с многозначной шкалой истинности. Объект может принадлежать классу, описываемому данным понятием, отношением
97
Copyright ОАО «ЦКБ «БИБКОМ» & ООО «Aгентство Kнига-Cервис»
Вестник Брянского государственного технического университета. 2012. № 2(34)
или высказыванием, может не принадлежать ему, но возможны также и промежуточные
градации принадлежности. Понятия и отношения, описывающие такие классы, называются нечеткими.
Рассмотрим факторы, которые обусловливают нечеткость информации в ЗПР. Прежде всего отметим, что под предпочтительностью решения чаще всего понимается наличие
у него заданного набора свойств, зависящего от предметной области задачи. Таким образом, основу предпочтений ЛПР составляют цели, выражающие заданные свойства,
а средствами оценки этих свойств являются критерии. Нечеткость информации может
иметь место как при описании целей, так и при задании критериальных оценок. Нечеткость целей обусловлена, с одной стороны, наличием свойств нечисловой природы, а с
другой стороны, приближенностью и неоднозначностью определения желаемых значений
числовых параметров (что, в свою очередь, может являться следствием их словесной
формулировки). В качестве причин нечеткости критериальных оценок можно также указать их выражение в словесной форме, а кроме того, принципиальную сложность или невозможность точно и однозначно оценить значения соответствующих параметров.
Еще один аспект проявления нечеткости информации в многокритериальных ЗПР
связан с неопределенностью предпочтений. Как известно из теории принятия решений,
при наличии числовых оценок предпочтительности альтернатив по каждому критерию
решением многокритериальной ЗПР является множество альтернатив, оптимальных по
Парето [4], содержащее в общем случае более одного элемента. Для сужения данного
множества с целью однозначного выбора альтернативы используется дополнительная информация о предпочтениях ЛПР. Эта информация касается, во-первых, степеней относительной важности (весов) критериев и, во-вторых, допустимой для ЛПР формы компромисса между оценками альтернатив по разным критериям, и она должна обеспечивать
возможность построения обобщенного показателя оценки предпочтительности альтернатив. Анализ существующих моделей принятия решений показывает: если методы обработки информации об относительной важности критериев используются достаточно широко [4], то информации второго типа – о допустимой форме компромисса между оценками – зачастую не уделяется должного внимания, что может приводить к несоответствию
результатов моделирования интуитивным представлениям ЛПР о предпочтительности
решений.
Форма компромисса между оценками определяет допустимую, с точки зрения ЛПР,
степень компенсации более низких оценок предпочтительности более высокими и чаще
всего выражается словесно с помощью суждений вида «альтернатива должна иметь высокую оценку по большинству (почти всем, нескольким, не менее чем половине и т.п.) критериев». Легко видеть, что подобные суждения также имеют нечеткий характер.
Таким образом, актуальной является задача разработки и исследования методов
представления и обработки в многокритериальных моделях принятия решений следующих видов нечеткой информации:
1) о критериальных оценках и целевых свойствах решений;
2) о допустимой форме компромисса между оценками предпочтительности альтернатив по разным критериям.
Основу указанных методов составляет математический аппарат теории нечетких
множеств [3], базирующийся на обобщении классического понятия множества для более
корректного и полного описания объектов с нечеткими границами. С этой целью вводится
понятие нечеткого множества, которое определяют как совокупность пар:
A = {< µ A (x), x >},
где X – произвольное множество; µ A – функция, определенная на множестве X и принимающая значения на отрезке [0,1]. X называется областью определения, а µ A – функцией
98
Copyright ОАО «ЦКБ «БИБКОМ» & ООО «Aгентство Kнига-Cервис»
Вестник Брянского государственного технического университета. 2012. № 2(34)
принадлежности нечеткого множества A. Значение функции µ A (x) для конкретного элемента x∈X называется степенью принадлежности этого элемента множеству A.
Нечеткие множества применяются для формализации неопределенных, качественных понятий, имеющих словесную форму выражения, для которых отсутствует точная
граница между самим понятием и его отрицанием. На основе нечетких множеств формируются более сложные структуры – лингвистические переменные. Лингвистической называется переменная, значениями которой являются слова или фразы естественного языка,
формализуемые в виде нечетких множеств на общей области определения.
Методы представления и обработки нечеткой информации о критериальных
оценках и целевых свойствах решений. Рассмотрим многокритериальную ЗПР в следующей формализованной постановке, являющейся частным случаем описания (1):
(2)
< X , C, F , P ; D > ,
где X = {x 1 , x 2 , …, x m } – конечное множество альтернатив; C = {C 1 , C 2 , …, C n } – набор
критериев, при этом объектами оценки по ним являются непосредственно альтернативы
(тем самым мы предполагаем детерминированный характер взаимосвязи между альтернативами и исходами, позволяющий не делать различия между ними). Ограничимся ситуацией, когда все критерии из множества C являются измеримыми, т.е. связаны с характеристиками альтернатив, которые могут быть выражены в числовой форме. Тогда в общем
виде критерий C j допускает следующее формализованное представление:
C j = < K j , u j , U j , T j >,
(3)
где K j – наименование критерия; u j – фактор критерия (оцениваемая числовая характеристика альтернативы); U j – область допустимых значений фактора u j ; T j = {C j (x i )} – множество критериальных оценок альтернатив.
Система предпочтений ЛПР P включает в себя информацию о желаемых оценках
альтернатив по каждому критерию. Множество G j желаемых оценок по критерию C j будем далее называть целевым множеством или целью.
С учетом изложенного считаем, что информация о целях G j и критериальных оценках C j (x i ) является нечеткой, поэтому для ее формализации следует использовать методы
теории нечетких множеств.
Исследование ЗПР в социальных и экономических предметных областях показало,
что наиболее распространенными являются два варианта проявления нечеткости критериальных оценок: нечеткая оценка может задавать одно недостаточно точно известное значение фактора либо нечеткое множество возможных значений фактора.
Поясним сказанное на примерах. Пусть для различных управленческих решений
оценивается такой показатель, как степень распространенности. Фактором оценки здесь
может являться удельная частота применения того или иного решения, выраженная в процентах. Очевидно, что в большинстве реальных ситуаций эксперт не может указать точное
значение частоты (особенно если речь идет о широко распространенных решениях), однако он в состоянии определить некоторый нечеткий интервал, за пределы которого, по его
мнению, это значение не выходит. Функцию принадлежности указанного нечеткого интервала можно рассматривать как распределение уверенности эксперта относительно значений фактора в том, что данное значение является именно тем, которое обеспечивает
альтернатива. Подобную критериальную оценку будем называть недоопределенной или
нечеткой оценкой 1-го типа. Данный тип оценки предполагает, что каждая альтернатива
обеспечивает единственное значение фактора соответствующего критерия.
С другой стороны, альтернатива может допускать не одно, а множество значений
оцениваемого фактора – простейшим примером является диапазон цен. В этом случае нечеткость оценки может быть интерпретирована как различная степень уверенности эксперта в принадлежности разных значений фактора данному множеству либо как различная степень характерности тех или иных значений для соответствующей альтернативы.
Такую оценку будем называть неоднозначной или нечеткой оценкой 2-го типа.
99
Copyright ОАО «ЦКБ «БИБКОМ» & ООО «Aгентство Kнига-Cервис»
Вестник Брянского государственного технического университета. 2012. № 2(34)
Как и в случае критериальных оценок, нечеткость целевых множеств G j может иметь
различную интерпретацию. Так, в качестве цели может выступать нечеткий диапазон
предпочтительных значений (будем называть такую цель нечеткой целью 1-го типа) либо
желаемое нечеткое множество значений (назовем подобную цель нечеткой целью 2-го
типа).
Альтернатива достигает цели 1-го типа, если она обеспечивает одно из значений
фактора u j , принадлежащих множеству G j (нечеткость здесь проявляется в том, что различные значения u j имеют разную степень предпочтительности). Примерами таких целей
являются: «как можно меньшая себестоимость», «желаемая доходность ценных бумаг»
и т.д. Альтернатива может обеспечивать как одно значение, так и некоторое множество
значений параметра u j – это зависит от специфики конкретной ЗПР, природы данного параметра и самих альтернатив. Цель 1-го типа может иметь место в обоих указанных случаях.
Альтернатива достигает цели 2-го типа, если она обеспечивает как можно большее
число значений фактора u j , принадлежащих множеству G j . При этом степень предпочтительности альтернативы относительно данной цели тем выше, чем бóльшая часть множества значений (с учетом его нечеткости) обеспечивается. Причиной нечеткости множества
может быть различная важность обеспечения тех или иных значений. Таким образом, цель
2-го типа предполагает, что каждая альтернатива обеспечивает некоторое множество значений фактора. Примерами таких целей являются: «нацеленность на аудиторию молодого
возраста», «возможность фотосъемки с очень близкого расстояния» (в обоих случаях подразумевается, что требуется обеспечить весь диапазон значений соответствующего параметра).
Во многих случаях альтернатива может обеспечивать не только множество значений
фактора, задаваемое целью, но и более широкий спектр значений. С учетом этого цель
2-го типа может подразумевать разные варианты ее достижения с точки зрения значений,
находящихся за пределами целевого множества. Поэтому будем выделять цели типа 2а,
соответствующие безразличности дополнительных значений, и цели типа 2б, соответствующие их нежелательности.
Таким образом, для каждого критерия C j необходимо задать набор нечетких множеств {C j (x i )i = 1, …, m} для представления оценок по нему, а также нечеткое множество
G j , соответствующее цели. Областью определения всех указанных нечетких множеств является область U j допустимых значений фактора данного критерия.
На практике часто бывает удобным ставить в соответствие критерию C j лингвистическую переменную, определяемую на области U j , а критериальным оценкам – значения
данной переменной (которые, в свою очередь, формализуются с помощью нечетких подмножеств данной области). Например, для критерия «риск» можно ввести одноименную
лингвистическую переменную со значениями «низкий», «средний», «выше среднего»,
«высокий» и др., каждому из которых будет соответствовать нечеткое подмножество области допустимых значений длины оцениваемого объекта. На основе введенных таким
образом базовых лингвистических значений можно порождать производные значения
с использованием логических связок и модификаторов «и», «или» «не», «очень», «более
или менее» и др. и соответствующих операций нечеткой логики. Тем самым исходный набор лингвистических оценок длины дополняется значениями «не высокий», «достаточно
низкий», «низкий или средний», «не высокий и не очень низкий» и т.п., что расширяет
диапазон возможных оценок и способствует повышению гибкости оценочной модели.
Для задания цели G j можно также использовать значения лингвистической переменной, введенной для критерия C j (например, целью может являться обеспечение очень малой длины). В этом случае будем говорить, что критерий и цель являются лингвистически
согласованными.
100
Copyright ОАО «ЦКБ «БИБКОМ» & ООО «Aгентство Kнига-Cервис»
Вестник Брянского государственного технического университета. 2012. № 2(34)
Возвращаясь к модели (2-3), введем следующее решающее правило: для всех значений i, j требуется определить
G j (x i ) = R(C j (x i ), G j ),
(4)
где G j (x i )∈[0,1] – оценка степени достижения альтернативой x i цели G j (предпочтительности альтернативы x i по критерию C j ). Очевидно, данное решающее правило сводит рассматриваемую задачу к классической задаче многокритериальной оптимизации.
Фактически отображение R соответствует некоторой процедуре сравнения целевого
множества (множества желаемых значений фактора) и критериальной оценки (множества
фактических его значений, обеспечиваемых альтернативами). Конкретная форма процедуры зависит от сочетания типов оценки и цели. Для задания R будем использовать индексы
сравнения нечетких множеств [2].
Рассмотрим понятие индекса сравнения более подробно. Пусть A, B – нечеткие множества с областью определения U. Индекс сравнения R(A,B) этих множеств принимает
значения на отрезке [0, 1] и характеризует меру их частичного совпадения, включения либо сходства. В соответствии с этим выделяют три типа индексов сравнения:
1. Индекс частичного совпадения определяет степень истинности утверждения «пересечение множеств A и B не пусто» (поскольку множества A и B являются нечеткими,
данное утверждение может не обладать абсолютной истинностью). Примером такого индекса является индекс
P( A, B) = max min{µ A (u ), µ B (u )} .
u∈U
2. Индекс включения определяет степень истинности утверждения «любой элемент
множества A принадлежит множеству B». Примером такого индекса является индекс
A∩ B
.
(5)
I ( A, B) =
A
3. Индекс сходства определяет степень истинности утверждения «любой элемент
множества A принадлежит множеству B, и наоборот». Примером индекса сходства является индекс
A∩ B
.
(6)
S ( A, B) =
A∪ B
В выражениях (5) и (6) A ∩ B означает пересечение нечетких множеств A и B, задаваемое в виде
(7)
µ A∩B (u ) = min{µ A (u ), µ B (u )}, u ∈ U ,
либо
(8)
µ A∩B (u ) = µ A (u ) µ B (u ), u ∈ U ,
а A ∪ B – их объединение, задаваемое в виде
(9)
µ A∪B (u ) = max{µ A (u ), µ B (u )}, u ∈ U ,
либо
µ A∪B (u ) = µ A (u ) + µ B (u ) − µ A (u ) µ B (u ), u ∈ U
(возможны и другие способы определения этих операций [3]). A – мера нечеткого множества A, определяемая по формуле
A = ∫ µ A (u )du ,
U
если область определения U – непрерывное множество, либо
N
µ (u ) + µ A (uk −1 )
A =∑ A k
(uk − uk −1 ) ,
2
k =1
если U = {u 0 , u 1 , …, u N }.
101
Copyright ОАО «ЦКБ «БИБКОМ» & ООО «Aгентство Kнига-Cервис»
Вестник Брянского государственного технического университета. 2012. № 2(34)
Легко видеть, что индексы сходства и частичного совпадения являются симметричными относительно перестановки аргументов, а индекс включения указанным свойством
не обладает.
Исследование свойств возможных сочетаний типов целевого множества и критериальной оценки позволяет сделать вывод о допустимости использования индексов сравнения, представленных в таблице.
Таблица
Индексы сравнения для разных сочетаний типов цели и критериальной оценки
Тип
оценки
1
1
2
2
2
Тип
цели
1
2а, 2б
1
2а
2б
Индекс сравнения
G j (x i ) = I(C j (x i ), G j )
–
G j (x i ) = P(C j (x i ), G j )
G j (x i ) = I(G j , C j (x i ))
G j (x i ) = S(C j (x i ), G j )
Примечание
Пересечение задается в виде (8)
Данное сочетание невозможно
Пересечение задается в виде (7),
а объединение – в виде (9)
Методы представления и обработки нечеткой информации о допустимой форме
компромисса между оценками альтернатив по разным критериям. Обратимся
к следующей формализованной постановке многокритериальной ЗПР:
< X, C, P; D >,
(10)
где оценки альтернатив x i ∈X по каждому критерию C j ∈C выражены в числовой форме и
принимают значения на отрезке [0,1]. Заметим, что к данной постановке сводится задача
(2) в результате применения решающего правила (4).
Система предпочтений ЛПР P может быть представлена в виде
< C j (x) → max, x∈X (j = 1,…, n); Λ, Q >,
(11)
где Λ – информация об относительной важности критериев, обычно задаваемая в виде набора весов λ j ≥ 0, в сумме дающих 1; Q – информация о допустимой форме компромисса
между оценками по разным критериям. Для формализации информации Q воспользуемся
понятием нечеткого квантификатора [5].
Нечеткие квантификаторы (НК) являются расширением классического набора логических квантификаторов, включающего в себя кванторы ∃ («существует») и ∀ («для
всех»), за счет введения нечетких понятий «почти для всех», «примерно для половины»
и др.
Пусть U – некоторое множество, S – заданное на нем логическое свойство (предикат), которое может быть выражено как в четкой, так и в нечеткой форме. Введем переменную r, интерпретируемую как доля элементов множества U, обладающих свойством S
(например, r = 0,4 означает, что свойством S обладают 40% элементов множества U). Областью значений данной переменной, очевидно, является единичный отрезок: R = [0, 1].
Нечеткое множество Q, заданное на единичном отрезке, называется пропорциональным нечетким квантификатором. Функцию принадлежности данного НК будем обозначать Q(r).
Примеры функций принадлежности различных НК, а также классических квантификаторов ∃ и ∀ представлены на рисунке.
Решающее правило D для задачи (10-11) основано на использовании операторов
упорядоченного взвешенного усреднения (OWA-операторов 1) [5].
OWA – распространенное в англоязычной литературе сокращение от Ordered Weighted Averaging
(см., например, [5]).
1
102
Copyright ОАО «ЦКБ «БИБКОМ» & ООО «Aгентство Kнига-Cервис»
Вестник Брянского государственного технического университета. 2012. № 2(34)
Q(r)
для
большинства
1
0
0,4
Q(r)
1
примерно
для половины
0,8 1 r 0
0,5
Q(r) существует
(∃)
1
0
1
1
Q(r)
1
r 0
не менее чем
для половины
0,5
Q(r)
1
r
Q(r)
1
1
для как можно
большего числа
r 0
1
r
для всех
(∀)
0
1
r
Рис. Примеры функций принадлежности нечетких квантификаторов
Пусть имеется вектор W = (w 1 , w 2 , …, w n ), где w j ≥ 0, и
n
∑w
j =1
j
= 1. Соответствующий
данному вектору OWA-оператор задается в виде
H (a1 , a2 ,..., an ) = w1b1 + w2b2 + ... + wnbn ,
где b j (j = 1, …, n) – элементы вектора A = (a 1 , a 2 , …, a n ), упорядоченные по убыванию.
Заметим, что вес w j связан не с конкретным элементом вектора A, а со степенью его
«старшинства» (наибольший элемент получает вес w 1 , следующий за ним – w 2 и т.д.)
Возвращаясь к модели (10-11), полагаем, что информация Q задана в форме пропорционального НК, функция принадлежности которого имеет следующую интерпретацию:
Q(r) соответствует степени предпочтительности альтернативы, удовлетворяющей доле r
всего множества критериев (например, для Q(0,4) указанная доля соответствует 40 %).
С учетом этого на форму Q целесообразно наложить следующие требования:
1. Q(0) = 0 (альтернатива, имеющая наименьшие оценки по всем критериям,
не является допустимой).
2. Q(1) = 1 (альтернатива, имеющая максимальную оценку предпочтительности
по всем критериям, имеет максимальную оценку предпочтительности в целом).
3. r1 > r 2 ⇒ Q(r1 ) ≥ Q(r 2 ) (чем большему числу критериев удовлетворяет альтернатива, тем выше степень ее предпочтительности).
Предположим вначале, что в соответствии с информацией Λ все критерии имеют
одинаковую важность. Тогда решающее правило D в модели (10-11) будет иметь вид
D( x) = H Q (C1 ( x), C2 ( x), ..., Cn ( x)) → max, x ∈ X ,
где H Q – OWA-оператор, параметры которого задаются следующим образом:
 j
 j −1
(12)
w j = Q  − Q
.
n
 n 
103
Copyright ОАО «ЦКБ «БИБКОМ» & ООО «Aгентство Kнига-Cервис»
Вестник Брянского государственного технического университета. 2012. № 2(34)
чаем:
Например, в случае использования НК «для большинства» (рисунок) при n = 4 полу-
w 1 = 0, w 2 = 0,25, w 2 = 0,25, w 3 = 0,625, w 4 = 0,125,
степень предпочтительности альтернативы x с набором критериальных оценок
C(x) = (0,6; 0,2; 0,9; 0,1) будет равна
D(x) = 0⋅0,9 + 0,25⋅0,6 + 0,625⋅0,2 + 0,125⋅0,1 = 0,2875.
Заметим, что для квантификатора ∃ («существует») в соответствии с формулой (12)
w 1 = 1, w 2 = … = w n = 0, тем самым
D( x) = max {C1 ( x), C2 ( x), ... , Cn ( x)} ,
т.е. приходим к известному «оптимистическому» правилу выбора. Для квантификатора
∀ («для всех») получаем w 1 = … = w n-1 = 0, w n = 1, т.е.
D( x) = min {C1 ( x), C2 ( x), ... , Cn ( x)} ,
что соответствует «пессимистическому» правилу. Использование квантификатора
«для как можно большего числа» с функцией принадлежности, показанной на рисунке,
приводит к набору весов w 1 = … = w n = 1/n, в результате чего получаем правило, соответствующее принципу равномерного компромисса:
1 n
D( x) = ∑ C j ( x) .
n j =1
Возвращаясь к более общему случаю, когда критерии различаются по важности,
т.е. задан набор весов Λ = (λ 1 , λ 2 , …, λ n ), приходим к следующей, более общей форме
решающего правила:
D( x) = H QΛ (C1 ( x), C2 ( x), ..., Cn ( x)) → max, x ∈ X ,
где H QΛ – OWA-оператор, вектор W весов которого задается в виде
 j

 j −1

w j = Q ∑ λσ ( j )  − Q ∑ λσ ( j )  .
 i=1

 i=1

Здесь σ – перестановка индексов, упорядочивающая компоненты C j (x) по убыванию
(следует отметить, что для каждой альтернативы x перестановка будет своей). Оператор
H QΛ называется взвешенным OWA-оператором.
Предложенные методы представления и обработки нечеткой информации позволяют
более полно отразить особенности системы предпочтений ЛПР и тем самым повысить
адекватность и обоснованность принимаемых решений. Благодаря своей инвариантности
рассмотренные модели могут применяться для исследования многокритериальных ЗПР
в любой предметной области.
СПИСОК ЛИТЕРАТУРЫ
1.
2.
3.
4.
5.
Диев, В.С. Нечеткость в принятии решений / В.С. Диев // Философия науки. – 1998. – № 1. – С. 45-52.
Дюбуа, Д. Общий подход к определению индексов сравнения в теории нечетких множеств / Д. Дюбуа,
А. Прад // Нечеткие множества и теория возможностей. Последние достижения: [пер. с англ.]; под ред.
Р.Р. Ягера. – М.: Радио и связь, 1986. – С. 9-21.
Круглов, В.В. Нечеткая логика и искусственные нейронные сети / В.В. Круглов, М.И. Дли, Р.Ю. Голунов. – М.: Физматлит, 2001. – 224 с.
Подиновский, В.В. Парето-оптимальные решения многокритериальных задач / В.В. Подиновский,
В.Д. Ногин. – 2-е изд., перераб. и доп. – М.: Физматлит, 2007. – 256 с.
Yager, R.R. On ordered weighted averaging aggregation operators in multicriteria decision making /
R.R. Yager // IEEE Transactions on Systems, Man, and Cybernetics. – 1988. – Vol. 18. – P. 183-190.
Материал поступил в редколлегию 2.05.12.
104
Copyright ОАО «ЦКБ «БИБКОМ» & ООО «Aгентство Kнига-Cервис»
Вестник Брянского государственного технического университета. 2012. № 2(34)
УДК 378.14; 004.77
А.В. Лагерев, В.И. Аверченков, В.А. Шкаберин
НОВЫЕ ИНФОРМАЦИОННЫЕ ТЕХНОЛОГИИ В РЕШЕНИИ ЗАДАЧ
УПРАВЛЕНИЯ НАУЧНО-ОБРАЗОВАТЕЛЬНОЙ ДЕЯТЕЛЬНОСТЬЮ ВУЗА
Рассмотрены опыт и перспективные направления использования информационно-коммуникационных технологий в научной, образовательной и международной деятельности Брянского государственного технического университета.
Ключевые слова: информационно-коммуникационные технологии, CAD/CAM/CAE/CALS-технологии, компьютерная сеть, вебинар, Adobe Connect, видеоконференция.
В настоящее время новые информационные технологии являются важнейшим инструментом повышения эффективности управления вузом, и в первую очередь научнообразовательной деятельностью.
Исторически сложилось, что Брянский государственный технический университет
является флагманом среди учебных заведений Брянщины не только в области подготовки
кадров по перспективным направлениям развития информационно-коммуникационных
технологий (ИКТ), но и в вопросах внедрения и использования этих технологий в научнообразовательной деятельности.
В последнее время в университете не только динамично развиваются традиционно
сложившиеся направления использования информационно-коммуникационных технологий в научно-образовательной деятельности (обеспечение доступа в Интернет, создание
информационных ресурсов и др.), но и осваиваются новые перспективные направления,
такие как создание виртуальных лабораторий с доступом к уникальному оборудованию
через глобальные сети, организация и проведение вебинаров (онлайн-семинаров).
Внедрением новых информационных технологий в вузе занимается ряд специализированных структурных подразделений: Брянский областной центр новых информационных технологий, отдел автоматизированных систем управления вузом, Инновационный
центр высоких технологий в машиностроении и др.
В
университете
созданы
и
эффективно
работают:
лаборатория
CAD/CAM/CAE/PDM-систем; лаборатория сетевых телекоммуникационных технологий;
лаборатория информационных технологий в экономике; лаборатория мультимедиатехнологий и Web-дизайна; лаборатория обучающих компьютерных систем; демонстрационный зал; центр дистанционного обучения; лаборатория защиты информации; лаборатория виртуального микроскопического анализа; интернет-класс общего доступа; лаборатория апробации и разработки электронных образовательных ресурсов и др.
Финансовой основой для внедрения и использования ИКТ является в первую очередь активное участие университета в реализации научно-исследовательских проектов по
заказу Министерства образования и науки РФ, администрации Брянской области, хоздоговорных работ по заказу предприятий и организаций Брянщины и соседних областей.
Сотрудники университета принимали активное участие в реализации научных проектов в
рамках федеральных целевых программ (ФЦП) «Электронная Россия», «Развитие единой
образовательной информационной среды». В последние годы ведется работа над научными проектами в рамках ФЦП «Научные и научно-педагогические кадры инновационной
России». Были реализованы 2 международных гранта, финансируемых Фондом «Евразия»
(США). Неоднократно сотрудники университета становились призерами конкурса на
лучшую научную работу ученых Брянской области по естественным, техническим и гуманитарным наукам «Наука области – Брянщине», конкурса по программе «Участник мо-
Copyright ОАО «ЦКБ «БИБКОМ» & ООО «Aгентство Kнига-Cервис»
Вестник Брянского государственного технического университета. 2012. № 2(34)
лодежного научно-инновационного конкурса» («УМНИК»), проводимого Фондом содействия развитию малых форм предприятий в научно-технической сфере, и др.
Важнейшими направлениями деятельности в сфере информатизации вуза являются
построение общеуниверситетской компьютерной сети и обеспечение доступа из этой сети
к ресурсам глобальных компьютерных сетей, так как именно компьютерные сети служат
технологической платформой развития новых информационных технологий, в том числе и
для управления вузом.
Начиная с 1999 г. в университете Брянский ОЦНИТ обеспечивал доступ к глобальной компьютерной сети Интернет не только для всех подразделений вуза, но и для многих
общеобразовательных учреждений Брянщины, государственных вузов, Управления образования администрации Брянской области, областной научной библиотеки. В последнее
время реализуется схема доступа к Интернету через сеть RUNNet (Russian UNiversity
Network) при использовании услуг таких операторов связи, как ФГУ «ГНИИ ИТТ «Информика» и Брянский филиал ОАО «Ростелеком».
В рамках федеральной целевой программы «Электронная Россия» на базе университета был построен крупный телекоммуникационный центр, все корпуса университета соединены волоконно-оптическими линиями связи. Физическая топология общеуниверситетской компьютерной сети – «расширенная звезда». Центр «расширенной звезды» - Cisco
Catalyst 3550 Series Intelligent Ethernet Switch, многоуровневый многофункциональный
коммутатор масштаба предприятия, обеспечивающий передачу данных по технологиям
Fast Ethernet (100 Мбит/с) и Gigabit Ethernet (1 Гбит/с). На нижнем уровне (Access) в сети
применяются Cisco Catalyst 2950/2960 Series Switches [1].
В настоящее время в Брянском ГТУ построена современная общеуниверситетская
компьютерная сеть, в состав которой входят более 80 локальных вычислительных сетей
подразделений и около 50 компьютерных классов с сетевым оборудованием, объединяющих в целом около 800 автоматизированных рабочих мест.
Для обеспечения простоты управления и администрирования общеуниверситетской
компьютерной сетью эффективно используются технологии VLAN (Virtual Local Area
Network – виртуальная локальная компьютерная сеть). Виртуальные сети определяются
как группы пользователей, отнесенные к определенным подразделениям (кафедрам, отделам и др.) или выполняющие общие функции, без ограничения физическим местонахождением пользователей и использования разных сетевых устройств (коммутаторов), к которым они подключены. Использование в коммутаторах Cisco, установленных на этажах
корпусов университета, протоколов VTP (VLAN Trunking Protocol) позволяет достаточно
просто создавать VLAN-домены и тем самым эффективно решать широкий спектр задач
управления научно-образовательной деятельностью вуза: разграничивать для каждой кафедры (подразделения) публичные сети студентов и сети преподавателей и сотрудников;
объединять рабочие места административного персонала (заведующие кафедрами, деканаты, институты, ректорат и др.) в защищенные административные сети (например, для
организации служебного документооборота); объединять рабочие места преподавателей и
аспирантов для проведения совместных научных исследований, в том числе и с использованием удаленного дорогостоящего технологического и научно-исследовательского оборудования, и др. Технологии VLAN позволяют повысить эффективность применения автоматизированной системы управления вузом, созданной в Брянском ГТУ и включающей
такие подсистемы, как «Абитуриент», «Деканат» и др.
В 2010 г. в центральном читальном зале университета была открыта первая в Брянском ГТУ WI-FI-зона для бесплатного беспроводного доступа студентов и сотрудников
университета к ресурсам Интернета и образовательным ресурсам общеуниверситетской
компьютерной сети (2 Мбит/с). Проект реализован сотрудниками Брянского ОЦНИТ при
поддержке Брянского филиала ОАО «Центртелеком» (ныне – ОАО «Ростелеком»). К 2012
Copyright ОАО «ЦКБ «БИБКОМ» & ООО «Aгентство Kнига-Cервис»
Вестник Брянского государственного технического университета. 2012. № 2(34)
г. в университете созданы и успешно функционируют 6 WI-FI-зон. Выполнены работы по
совершенствованию структуры и объединению локальных вычислительных сетей Брянского политехнического колледжа, вошедшего в состав Брянского ГТУ. Проведены работы по строительству волоконно-оптической линии связи для первичного подключения
студенческих общежитий Брянского ГТУ к ресурсам общеуниверситетской компьютерной
сети и сетям Интернет и RUNNet.
Упрощенная логическая структура общеуниверситетской компьютерной сети представлена на рис. 1.
Рис. 1. Логическая схема организации общеуниверситетской компьютерной сети Брянского ГТУ
На основе использования ресурсов телекоммуникационных узлов (рис. 2), общеуниверситетской компьютерной сети и имеющегося оборудования видеоконференцсвязи сотрудниками Брянского
ГТУ в научно-образовательных целях регулярно проводятся видеоконференции, видеотрансляции, вебинары
(Web-ориентированные интерактивные семинары).
В 2006 г. на базе Брянского ГТУ в рамках II Ассамблеи Всемирного форума «Интеллектуальная Россия»
состоялась Всероссийская конференция «Территории
развития: образование, наука, инновации». Сотрудниками университета с использованием имеющегося специализированного оборудования для видеоконференцсвязи
осуществлялась двухчасовая трансляция пленарного заседания через Интернет и была проведена видеоконфеРис. 2. Стойка с серверным оборенция с Орловским ГТУ, Белгородским ГТУ, Тамбоврудованием одного из телекомским ГТУ. В 2008 г. проведен телемост с Орловским ГТУ
муникационных узлов универсив рамках участия в конференции «Русское слово в контета
тексте культуры».
Copyright ОАО «ЦКБ «БИБКОМ» & ООО «Aгентство Kнига-Cервис»
Вестник Брянского государственного технического университета. 2012. № 2(34)
Брянский ГТУ активно осуществляет международную деятельность, в том числе и
совместные научные исследования с зарубежными учеными, обучение иностранных студентов. Университет является вузом-координатором Международной ассоциации славянских вузов, активно сотрудничает с рядом учебных заведений США. Новым направлением
в международной деятельности Брянского ГТУ стала подготовка инженерных кадров для
Приднестровской Молдавской Республики (ПМР) по остродефицитным для этой страны
специальностям. Подписан договор «О реализации совместных образовательных программ между Брянским ГТУ (Россия) и Приднестровским государственным университетом им. Т.Г. Шевченко (ПГУ)». В последнее время именно новые информационные технологии выходят при осуществлении международной деятельности на первый план.
Сотрудники университета принимали активное участие в формировании разделов
открытой информационной среды «Виртуальный славянский университет» для реализации задач международного образования и дальнейшей интеграции всех участников Международной ассоциации славянских вузов по различным направлениям деятельности (образование, наука, культура, общественная жизнь и др.). Ежегодно с использованием
имеющегося оборудования для видеоконференцсвязи организуются видеоконференции
между студентами и ведущими преподавателями Мидлсекского общественного колледжа
(США, Массачусетс) и Брянского ГТУ. По инициативе студентов - членов студенческого
международного клуба и при поддержке Брянского ОЦНИТ и центра международного сотрудничества регулярно проводятся тематические заседания на английском языке, организуются Skype-конференции со студентами американских вузов, проводятся консультации
для участия в международных фондах и программах.
В настоящее время для управления научно-образовательной деятельностью, в том
числе и в области международного научно-образовательного сотрудничества, в университете активно применяются технологии вебинаров на базе программного комплекса Adobe
Connect (рис. 3). Этот программный комплекс в Брянском ГТУ активно используется для
организации онлайн-обучения и доступа к научно-образовательным ресурсам. Были разработаны нормативные документы, регламентирующие процесс представления учебного
материала и проведения вебинара, в том числе и с демонстрацией возможностей технологического и научно-исследовательского оборудования.
Сотрудниками Брянского ОЦНИТ была организована с использованием программного комплекса Adobe Connect трансляция из Брянского ГТУ образовательных программ в
режиме online. В 2010 г. впервые защита дипломных проектов студентов одной из престижных специальностей БГТУ – «Системы автоматизированного проектирования»
транслировалась в Интернет с помощью автоматизированной системы Adobe Connect.
При этом была обеспечена интерактивная связь с филиалом Приднестровского государственного университета им. Т.Г. Шевченко в г. Рыбница. Преподаватели Рыбницкого филиала ПГУ смогли задавать вопросы студентам и участвовать в обсуждении дипломных
проектов вместе с членами ГАК. В 2010 и 2011 гг. сотрудники Брянского ГТУ приняли
дистанционное участие на основе использования технологий проведения вебинаров и программного комплекса Adobe Connect в Международной научно-практической конференции «Михаило – Архангельские чтения», которая проходила на базе Рыбницкого филиала
Приднестровского государственного университета (г. Рыбница, ПМР).
В последнее время в университете все более популярной становится демонстрация в
процессе проведения вебинаров возможностей и результатов работы научноисследовательского и технологического оборудования.
Copyright ОАО «ЦКБ «БИБКОМ» & ООО «Aгентство Kнига-Cервис»
Вестник Брянского государственного технического университета. 2012. № 2(34)
Рис. 3. Схема проведения вебинаров в Брянском ГТУ с использованием программного комплекса Adobe
Connect
В Брянском ГТУ успешно функционирует созданный в 2008 г. совместно с производственной компанией «ИМИД» (г. Москва) и Институтом конструкторскотехнологической информатики Российской академии наук (ИКТИ РАН) Инновационный
учебно-производственный центр высоких технологий в машиностроении, который оснащен современным оборудованием с ЧПУ (рис. 4), режущим инструментом и программноаппаратными комплексами [2].
На базе университета создана
лаборатория виртуального микроскопического анализа с доступом к
экспериментальной установке через
Интернет (рис. 5), ядром которой
является инвертированный металлографический микроскоп LEICA
DMIRM [3].
Ресурсы этих лабораторий активно используются кафедрами
университета и промышленными
предприятиями г.Брянска и Брянской области для реализации научных и производственных исследоРис. 4. Оборудование Инновационного учебнований, в том числе и на основе
производственного центра высоких технологий в машиноприменения вебинаров в среде
строении
Adobe Connect.
Copyright ОАО «ЦКБ «БИБКОМ» & ООО «Aгентство Kнига-Cервис»
Вестник Брянского государственного технического университета. 2012. № 2(34)
Так, в 2009 г. впервые в учебнопроизводственных семинарах ведущей фирмы-производителя режущего инструмента
Sandvik Coromant в Брянском ГТУ с использованием общеуниверситетской компьютерной сети, оборудования для видеоконференцсвязи и программного комплекса Adobe
Connect была организована трансляция в
Интернет демонстрации технологических
возможностей новых режущих инструментов на оборудовании с ЧПУ. В мероприятии
Рис. 5. Оборудование лаборатории виртуального
приняли участие российские (в том числе из
микроскопического анализа
вузов Дальнего Востока), украинские и белорусские ученые и специалисты.
Другое динамично развиваемое направление – создание и использование информационных научно-образовательных ресурсов и размещение их в сети Интернет.
В Брянском ГТУ создан и поддерживается ряд Web-ресурсов, среди которых общеуниверситетский Web-сайт (www.tu-bryansk.ru), образовательный Web-портал г. Брянска
(www.edu-bryansk.ru), Брянский виртуальный университет (www.bryansk.openet.ru), проблемно-ориентированный Web-портал «CAD/CAM/CAE/CALS-технологии» (cad.tubryansk.ru), сайт Инновационного центра высоких технологий в машиностроении (icvt.tubryansk.ru), проблемно-ориентированный Web-портал «Обеспечение информационной
поддержки международных научно-образовательных программ по подготовке инженерных кадров» (interstudent.tu-bryansk.ru) и др. Все информационные ресурсы, размещаемые
на указанных сайтах, являются неотъемлемыми элементами единой образовательной информационной среды не только университета, но и Брянской области.
Активно ведутся работы по созданию иерархии официальных научнообразовательных Web-ресурсов университета, которая будет включать официальный Webпортал университета, Web-сайты кафедр и подразделений вуза, проблемноориентированные Web-порталы по различным направлениям науки и техники, развиваемым в университете, репозиторий учебно-методических комплексов, полнотекстовую онлайн-библиотеку и др. Создание такой иерархии существенно повысит эффективность
управления научно-образовательной деятельностью вуза, в том числе и за счет оперативного онлайн-контроля количественных показателей учебно-методической и научной активности каждого сотрудника и подразделения вуза. При построении такой иерархии будут задействованы ссылки на персональные Web-сайты и Web-страницы преподавателей,
а также на тематические сообщества в социальных сетях, в том числе и специально созданные сотрудниками вуза для профориентационной работы.
Одной из наиболее эффективных технологий накопления и систематизации информационных ресурсов, в первую очередь научно-образовательного назначения, является
создание специализированных Web – порталов. На протяжении нескольких последних лет
в университете достаточно успешно реализуется проект по развитию проблемноориентированного Web-портала «CAD/CAE/CAM/CALS-технологии» (cad.tu-bryansk.ru)
[4]. Основная цель создания Web-портала «CAD/CAE/CAM/CALS-технологии» - систематизация основных информационных ресурсов, накопленных в университете и имеющихся
в Интернете, в области CAD/CAE/CAM/CALS-технологий, а также предоставление доступа к этим ресурсам широкому кругу пользователей: преподавателям, научным работникам, студентам, работникам предприятий и организаций. В первую очередь портал должен
повысить эффективность работы профессорско-преподавательского состава и студентов
нашего университета. Были изучены современные технологии построения порталов, про-
Copyright ОАО «ЦКБ «БИБКОМ» & ООО «Aгентство Kнига-Cервис»
Вестник Брянского государственного технического университета. 2012. № 2(34)
веден сравнительный анализ известных программно – технологических платформ. Webпортал разработан на основе бесплатной системы управления сайтами iPHPortal (ГНИИ
ИТТ «Информика») с использованием языков программирования PHP, JavaScript, HTML.
Работа с базой данных осуществляется через СУБД MySQL.
Была проработана структура программных модулей и информационного обеспечения портала. В общем виде портал включает три взаимосвязанные базовые структурные
части: базу данных (содержит более 40 реляционных таблиц), административный интерфейс (бэк-офис), внешнее представление портала (фронт-офис).
Основной структурной единицей Web-портала является функциональный модуль.
Каждый модуль использует несколько реляционных таблиц, имеет интерфейс пользователя и администратора. Основные функциональные модули Web-портала представлены на
рис.6.
«Новости»
раздел новостей и объявлений
«Глоссарий»
глоссарий предметной области
«CAD/CAE/CAM/CALS - технологии»
(включает более 500 терминов и
определений)
«Каталог ссылок»
аннотированный каталог ссылок на
ресурсы Интернета, посвященные
проблемам выбора, внедрения и
использования
CALS/CAD/CAM/CAE - технологий
«Авторефераты диссертаций»
содержит информацию из
авторефератов диссертаций по
специальности 05.13.12 – «Системы
автоматизации проектирования»
«Литература по САПР»
содержит информацию о литературе
по предметной области
«CAD/CAE/CAM/CALS - технологии»
«САПР»
содержит сведения об отечественных
и зарубежных САПР
«Пользовательские разработки»
содержит информацию о работах
студентов, выполненных по
проблемам САПР (описания и
файлы презентаций, рефератов,
докладов и т.д., выполненных в
рамках учебного процесса или в
качестве инициативных
разработок)
Web-портал
«CAD/CAE/CAM/CALS технологии»
cad.tu-bryansk.ru
«Курсовые и дипломные
проекты»
содержит информацию о курсовых
и дипломных проектах,
выполненных с использованием
САПР и по проблемам
автоматизированного
проектирования
«Публикации в области САПР»
содержит информацию об
опубликованных книгах, статьях,
отчетах о НИР, диссертациях
преподавателей университета в
области САПР
«САПР на предприятиях»
содержит сведения о предприятиях
Брянщины, использующих
современные CAD/CAE/CAM/CALSтехнологии
«НИР в области САПР»
содержит сведения о выполненных
хоздоговорных и научноисследовательских работах в
области CAD/CAE/CAM/CALS технологий
«Специалисты по САПР»
содержит сведения об ученых (в
первую очередь о преподавателях
университета), сотрудниках
предприятий, занимающихся
вопросами CAD/CAE/CAM/CALS технологий
«Методические разработки»
содержит описания и файлы учебнометодических разработок по учебной
специальности (профилю подготовки)
«САПР»
Рис. 6. Основные функциональные модули Web-портала «CAD/CAE/CAM/CALS-технологии»
Следует отметить, что большинство модулей оснащены системой расширенного поиска информации по множеству критериев. Например, модуль «Курсовые и дипломные
проекты» позволяет в качестве критериев для поиска использовать такие поля, как «группа», «оценка», «тип работы», «преподаватель», «студент», «предприятие внедрения»,
«САПР», «дисциплина» и др. Наличие средств расширенного поиска позволяет быстро
отыскивать необходимую информацию.Web-портал в настоящее время размещен на телекоммуникационном узле университета (cad.tu-bryansk.ru). Создано методическое обеспечение в виде инструкций пользователю и администратору Web – портала. Активно наполняются модули Web-портала. Преподаватели наполняют портал методическими разработками: фрагментами лекций, презентациями по различным дисциплинам, методическими
указаниями для выполнения лабораторных работ и др. Портал эффективно используется
для обучения студентов специальностей «Системы автоматизированного проектирова-
Copyright ОАО «ЦКБ «БИБКОМ» & ООО «Aгентство Kнига-Cервис»
Вестник Брянского государственного технического университета. 2012. № 2(34)
ния», «Информационные системы и технологии».
Брянский ГТУ активно взаимодействует с администрацией Брянской области по вопросам внедрения современных ИКТ. Сотрудники университета регулярно участвуют в
работе Координационного совета по информатизации при администрации Брянской области и Комиссии по информационной безопасности при губернаторе Брянской области.
Брянский ГТУ играет заметную роль в развитии информатизации образования в Брянской
области. Вуз являлся совместно с Управлением образования администрации Брянской области разработчиком региональной целевой программы «Развитие единой образовательной информационной среды Брянской области на 2002-2006 гг.».
Совместно с Брянским филиалом ОАО «Центртелеком» и компанией «Кирилл и
Мефодий» сотрудниками университета реализовано несколько проектов по созданию
единой образовательной информационной среды общеобразовательных учреждений
Брянской области на основе региональной мультисервисной сети передачи данных «Брянское информационное метро» и программного комплекса «КМ-Школа» (ООО «Кирилл и
Мефодий»). Используя этот программный комплекс, учебные заведения получали доступ
к электронному образовательному контенту компании «Кирилл и Мефодий» (энциклопедии, словари, справочники, уроки и репетиторы по предметам школьной программы, тренинги по информационным технологиям, тесты, медиатека, электронная библиотека и
др.). «КМ-Школа» позволяла также обеспечить комплексную автоматизацию управленческой деятельности в школе, организацию сетевого педагогического взаимодействия. Образовательный контент компании «Кирилл и Мефодий» размещался на сервере регионального телекоммуникационного центра Брянского ГТУ. Доступ к этим ресурсам осуществлялся учебными заведениями г. Брянска и Брянской области через Брянскую региональную сеть передачи данных «Брянское информационное метро» на основе ADSLтехнологии. Регулярно осуществлялась синхронизация базы данных с образовательным
контентом через Интернет путем сетевого соединения сервера регионального телекоммуникационного центра с сервером компании «Кирилл и Мефодий».
В настоящее время использование новых информационных технологий в управлении
научно-образовательной деятельностью вуза и региона в целом является перспективным
направлением в Брянском ГТУ и позволяет обеспечить конкурентоспособность вуза в непростых экономических условиях.
СПИСОК ЛИТЕРАТУРЫ
1.
2.
3.
4.
Аверченков, В.И. Брянский ОЦНИТ: этапы развития и опыт реализации проектов для информатизации
Брянщины / В.И. Аверченков, В.А. Шкаберин// Отраслевая система ЦНИТ: 20 лет на ИТ-рынке России:
сб. ст. - Кемерово, 2011.-С. 27-33.
Инновационные центры высоких технологий в машиностроении: монография/ В.И. Аверченков, А.В.
Аверченков, В.А. Беспалов, В.А. Шкаберин, Ю.М. Казаков, А.Е. Симуни, М.В. Терехов; под общ. ред.
В.И. Аверченкова, А.В. Аверченкова. – Брянск: БГТУ, 2009. - 180 с.
Аверченков, В.И. Опыт и перспективные направления использования информационнокоммуникационных технологий в научно-образовательной деятельности Брянского ГТУ/ В.И. Аверченков, В.А. Шкаберин// Сборник материалов VI-й Международной научно-практической конференции
«Михайло-Архангельские чтения», 17 нояб 2011 г. - Рыбница, 2011. - С.5-7.
Шкаберин, В.А. Опыт использования современных информационно-коммуникационных технологий для
подготовки инженеров по профилю «САПР» / В.А. Шкаберин, В.А. Беспалов, А.В. Аверченков, М.Ю.
Рытов // Известия Международной ассоциации славянских вузов: науч.-образов. журн.- Рыбница: Издво Приднестр. гос. ун-та им. Г.Г. Шевченко, 2011.-С.73-83.
Материал поступил в редколлегию 14.05.12.
Copyright ОАО «ЦКБ «БИБКОМ» & ООО «Aгентство Kнига-Cервис»
Вестник Брянского государственного технического университета. 2012. № 2(34)
УДК 658.562; 519.816; 004.8
В.В. Мирошников, С.В. Ешин
МЕТОДЫ ПРИНЯТИЯ РЕШЕНИЙ ПО ВЫБОРУ ОПТИМАЛЬНЫХ
КОРРЕКТИРУЮЩИХ И ПРЕДУПРЕЖДАЮЩИХ ДЕЙСТВИЙ
В СИСТЕМЕ МЕНЕДЖМЕНТА КАЧЕСТВА 1
Поставлена и решена задача выбора корректирующих и предупреждающих действий на основе
математического аппарата причинных байесовых сетей и критерия вероятностной гарантии, а также задача
оптимизации предупреждающих действий. Впервые даны формальные определения коррекции,
корректирующего и предупреждающего действий на основе математического аппарата причинных
байесовых сетей. Приведены примеры типовых задач по выбору и выработке корректирующих и
предупреждающих действий на основе разработанных моделей.
Ключевые слова: корректирующее действие, предупреждающее действие, коррекция, система менеджмента
качества, байесова сеть, принятие решений.
В международных стандартах ИСО серии 9000 большое внимание уделяется
вопросам, связанным с несоответствиями продукции и процессов, а также способам их
устранения — разработке и применению коррекций, корректирующих и
предупреждающих действий. Авторами статьи в работах [1–3] предложен новый подход к
автоматизированному выявлению, анализу и устранению причин несоответствий с
использованием современных достижений в области моделирования причинноследственных рассуждений в искусственном интеллекте на основе байесовых сетей [4].
Согласно ГОСТ Р ИСО 9000-2008, корректирующее (предупреждающее) действие
представляет собой устранение причины несоответствия. Поскольку байесова сеть
является математической моделью причин и последствий несоответствий, то имеется
возможность определения степени влияния корректирующего (предупреждающего)
действия на вероятность появления несоответствия и, следовательно, выбора из
множества альтернативных действий оптимального с точки зрения того или иного
критерия (например, вероятностной гарантии или ожидаемой полезности [5]). В данной
статье исследуются две задачи принятия решений: задача выбора корректирующих
(предупреждающих) действий из множества альтернатив и задача оптимизации
предупреждающих действий. Предварительно рассмотрим обобщённую постановку
задачи выбора решения.
Задача выбора решения. Задача принятия решения (ЗПР, или задача выбора)
представляет собой процесс выбора наилучшего решения из множества имеющихся
(альтернативных) решений. Каждое решение (действие) называют альтернативой (A i ), а
выбор осуществляется из множества альтернатив (A). Каждая альтернатива приводит к
исходу (O i ), например: изменение процесса производства (альтернатива) приводит к
уменьшению числа дефектов (исход); предупреждающее действие (другая альтернатива)
приводит к устранению несоответствия (исход этой альтернативы). Лицо, принимающее
решение (ЛПР), старается получить наилучший исход. Далее будем рассматривать случай,
когда каждой альтернативе ставится в соответствие единственный исход (альтернатива A i
приводит к исходу O i ), — детерминированную ЗПР [6]. В этом случае задача выбора
наилучшего исхода представляет собой задачу выбора наилучшей альтернативы.
Как правило, ЗПР сводится к двум подзадачам: вначале необходимо выявить
предпочтения ЛПР, т.е. задать отношение предпочтения над всем множеством
альтернатив (в этом случае появляется возможность для сравнения любых двух
Научно-исследовательская работа выполнена в рамках реализации ФЦП «Научные и научнопедагогические кадры инновационной России» на 2009-2013 гг. (государственный контракт № П770 от
20.05.10).
1
113
Copyright ОАО «ЦКБ «БИБКОМ» & ООО «Aгентство Kнига-Cервис»
Вестник Брянского государственного технического университета. 2012. № 2(34)
альтернатив), а затем выбрать из них недоминируемые. При этом первая задача намного
сложнее второй, поскольку в большинстве практических задач множество альтернатив
настолько велико, что задание отношения предпочтения над ним напрямую не
представляется возможным. Для того чтобы облегчить эту задачу, выбирают целевую
функцию f(A i ), или критерий принятия решения, который может быть рассчитан для
каждой альтернативы и автоматически задает отношение предпочтения на всем
множестве альтернатив. Под критерием принятия решения мы будем понимать такую
числовую функцию f : Ai → R , которая каждой альтернативе ставит в соответствие
действительное число, причем если это число для альтернативы A i больше, чем число для
альтернативы A j , то альтернатива A i считается предпочтительнее альтернативы A j , т.е.
f ( Ai ) > f ( A j ) ⇔ Ai  A j и f ( Ai ) = f ( A j ) ⇔ Ai ≈ A j ,
где  — отношение строгого предпочтения; ≈ — отношение неразличимости.
Тогда ЗПР сводится к нахождению максимума целевой функции и определению
аргумента (альтернативы), соответствующего этому максимуму [6], т.е.
(1)
A* ∈ A * = Argmax f ( Ai ), Ai ∈ A,
i
где Argmax(·) — оператор определения максимумов функции по аргументу.
Все изложенное относится к ЗПР в условиях определенности, когда известно, к
какому исходу приведет альтернатива. Если такая информация отсутствует, то речь идет о
ЗПР в условиях неопределённости. В условиях неопределённости ввиду, во-первых,
недостатка знаний, а во-вторых, непредсказуемого воздействия внешней среды нельзя
достоверно определить, к какому исходу приведет альтернатива. Например,
предупреждающее действие А приведёт к исчезновению несоответствия с вероятностью
0,8 и не приведёт — с вероятностью 0,2. В этом случае альтернативе соответствует
множество взаимоисключающих друг друга исходов, каждый из которых может
возникнуть с той или иной вероятностью. Фактически речь идет о случайной переменной,
значения которой представляют собой взаимоисключающие исходы. Такую случайную
переменную называют лотереей [5, c.132], а каждой альтернативе соответствует своя
лотерея. Лотерею для альтернативы A i будем обозначать в виде
Oi1 ... Oi k ... Oi R 
lOi = 
,
 p1 ... pk ... p R 
k
k
где Oi — исход, p k = P(lOi = Oi ) — вероятность этого исхода, причём ∑k p k = 1 .
Например, l 1 = {Отсутствие несоответствия / 0,8; Наличие несоответствия / 0,2}.
Задача выбора корректирующих (предупреждающих) действий представляет собой
ЗПР в условиях неопределенности. Имеется множество предупреждающих действий, в
нашей терминологии — множество альтернатив A. Имеется также множество
несоответствий Y. Каждое несоответствие представляет собой случайную переменную,
принимающую только два значения — ИСТИНА или ЛОЖЬ, причем ИСТИНА
соответствует наступлению несоответствия, ЛОЖЬ — ненаступлению. Каждое
предупреждающее действие приводит к многомерной лотерее из несоответствий.
Необходимо найти наилучшее предупреждающее действие (альтернативу A* ∈ A * ). Для
решения описанных проблем необходимо выполнить следующее:
− формализация понятий корректирующего, предупреждающего действий и
коррекции с помощью причинных байесовых сетей с целью формальной постановки ЗПР
и собственно её постановка;
− определение того, что представляет собой альтернатива в терминах причинных
байесовых сетей;
− выбор целевой функции для сравнения альтернатив;
114
Copyright ОАО «ЦКБ «БИБКОМ» & ООО «Aгентство Kнига-Cервис»
Вестник Брянского государственного технического университета. 2012. № 2(34)
− переход от вероятностей исходов pk в лотерее lOi к вероятностям, которые могут
быть рассчитаны на основе байесовой сети;
− постановка задачи оптимизации предупреждающих действий.
Причинные байесовы сети. Традиционная байесова сеть (БС) представляет собой
ориентированный граф без циклов (G), в котором каждой вершине однозначно
соответствует случайная переменная. БС строится для полного совместного
распределения вероятностей (P) над множеством случайных переменных (V) и
представляет собой графическую интерпретацию отношений зависимости и
независимости между переменными в этом распределении [4]. В БС отношения
независимости тесным образом связаны с отношениями причинности, а дуги в графе БС
довольно часто могут быть интерпретированы как отношения прямых причинноследственных связей. Если в БС дуги отражают не только отношения независимости, но и
прямую причинно-следственную связь, то такие БС называют причинными БС (causal
Bayesian network) [4; 7–9]. Традиционная байесова сеть позволяет моделировать
рассуждения человека, в частности три типа рассуждений: прогнозирование, абдукцию
(диагностирование) и попутное объяснение (трансдукцию). В работах [1; 2; 10] приведены
примеры и формулы для моделирования этих типов рассуждений. Главное преимущество
причинных байесовых сетей (ПБС) над традиционными БС заключается в том, что
причинные сети позволяют формально описать реакцию на внешние изменения (действия,
вмешательства, интервенции) [4; 7; 8]. ПБС позволяют ответить, например, на вопрос,
какой станет вероятность несоответствия, если предпринять предупреждающее действие и
устранить одну из его причин. Это дает возможность сравнивать различные
предупреждающие действия в зависимости от того, как сильно они снизят вероятность
наступления несоответствия в будущем. Новая вероятность P* несоответствия называется
в теории ПБС интервенциональной (соответствующей интервенции, вмешательству), а
прошлая (до изменений) — преинтервенциональной [4].
Исследователь может ответить на свой вопрос только в том случае, если он умеет от
исходных вероятностей P перейти к новым P*. Кроме того, изменяется сама структура
причинно-следственных связей (изменяется граф ПБС). Математический аппарат ПБС
позволяет перейти от P к P* и от исходного графа причинно-следственных связей G к
новому графу G*. Это возможно благодаря формальному описанию понятия внешнего
вмешательства. Решение этой проблемы потребовало введения нового исчисления — doисчисления (do-calculus) [11] и новой для статистики нотации — оператора do(·) и
запроса-вмешательства (action, intervention query) [4; 12]. Выделяют три типа
вмешательств: атомарное, составное и сложное (вероятностное). Атомарное
вмешательство заключается в том, что извне фиксируется значение одной случайной
переменной в модели, например «устранить причину А», «перекрыть кран» и т.п. Такое
вмешательство обозначают в виде do(X = x), где X — случайная переменная, x — её
установленное извне («насильно») значение. Атомарное вмешательство приводит к
изменениям графа причинно-следственных связей: все входящие в вершину X дуги
удаляются, остальные же остаются неизменными. Кроме того, изменяются и вероятности
этой переменной: от исходных условных P( X | причины X ) до новых P*(X), причем P*(X
= x) = 1 и P*(X = ~
x ) = 0, где ~
x — другое значение Х. В результате изменится и полное
совместное распределение, но поскольку в байесовой сети оно представляет собой
декомпозицию условных распределений над каждой переменной, то изменения будут
минимальными:
P * ( v ) = P(A | причины A )⋅ P(B | причины B )⋅ ... ⋅ P(X | причины X )⋅ P * ( X ) ,
где P*(v) — полное совместное распределение.
Воздействие же вмешательства do(X = x) на другую переменную Y рассчитывается
115
Copyright ОАО «ЦКБ «БИБКОМ» & ООО «Aгентство Kнига-Cервис»
Вестник Брянского государственного технического университета. 2012. № 2(34)
по следующей формуле [4], которая сводит задачу расчёта воздействия вмешательства к
задаче обычного вероятностного вывода, но с помощью нового распределения P*:
P(Y = y | do(X = x)) ≡ P(y | do(x)) = P*(y| X = x).
В случае составного вмешательства изменяются значения множества переменных X,
т.е. X означивается вектором (конфигурацией) x. Ниже приведем формулу для
вычисления составного вмешательства [4, c. 23, 70, 72, 75]. Пусть граф G — причинная
байесова сеть с множеством вершин V, P(v) — полное совместное распределение,
марковски совместимое с G. Пусть X, Y — случайные переменные из V, причем Y∉X.
Выражение do(X = x) называется вмешательством, если оно приводит к присваиванию
конфигурации x множеству X, при этом влияние вмешательства do(X = x) на случайную
переменную Y рассчитывается по формуле
P(Y = y | do( X = x)) ≡ P( y | do(x)) = PGX ( y | x),
где GX — граф, полученный на основе исходного графа G путем удаления всех дуг,
входящих во все вершины множества X; PGX = P* — полное совместное распределение
(интервенциональное) для
графа
полученное
на
основе
исходного
GX ,
(преинтервенционального) распределения P следующим образом:

∏i P(vi | pa i ), если Vi ∉ X,

PGX (v1 ,...vn ) =  1, если Vi ∈ X и vi согласуется с x,
0, если V ∈ X и v не согласуется с x.
i
i

Формализация понятий коррекции, корректирующего и предупреждающего
действий. С нашей точки зрения, наиболее подходящим способом выражения корректирующих, предупреждающих действий и коррекций является использование запросоввмешательств (определение 1). Рассмотрим вначале понятие «коррекция». Согласно ГОСТ
Р ИСО 9000-2008, под коррекцией понимается «действие, предпринятое для устранения
обнаруженного несоответствия». Тогда если случайная переменная X в БС представляет
собой несоответствие, причем X принимает только два значения: x 1 — ИСТИНА и x 2 —
ЛОЖЬ, где ИСТИНА означает наступление несоответствия (событие {X = x 1 }), а ЛОЖЬ
— ненаступление несоответствия (событие {X = x 2 }), то коррекция в данном случае может
быть представлена в виде атомарного вмешательства do(X = x 2 ) (частный случай определения 1), которое приводит к присваиванию X = x 2 и одновременно отделяет это несоответствие от его прямых причин.
Пусть G, P( v ) — причинная байесова сеть с причинным графом G и полным
совместным распределением P(v) над множеством переменных V. Булеву случайную
переменную X, X V, X = {x 1 , x 2 }, где x 1 = ИСТИНА означает наступление
несоответствия, а x 2 = ЛОЖЬ означает ненаступление несоответствия, будем называть
несоответствием.
Определение 1 (коррекция). Пусть G, P( v ) — причинная байесова сеть с
причинным графом G и полным совместным распределением P(v) над множеством
переменных V. Пусть X ∈ V, X = {x 1 , x 2 } — несоответствие. Атомарное вмешательство
do( x2 ) называется коррекцией для несоответствия X.
Корректирующие и предупреждающие действия не могут быть непосредственно
различены в терминологии причинных байесовых сетей. Согласно ГОСТ Р ИСО 90002008, корректирующие и предупреждающие действия устраняют причину несоответствия,
причем корректирующее действие устраняет причину несоответствия, которое было
обнаружено, а предупреждающее — причину потенциального несоответствия (п.1.1).
116
Copyright ОАО «ЦКБ «БИБКОМ» & ООО «Aгентство Kнига-Cервис»
Вестник Брянского государственного технического университета. 2012. № 2(34)
Фактически это означает, что корректирующее действие подразумевает факт как минимум
однократного обнаруженного наступления несоответствия. Обнаружение несоответствия
представляет собой свидетельство e = {x 1 }, которое может быть применено при расчете
вероятностных запросов к байесовой сети (прогнозирование, абдукция, попутное
объяснение), однако это свидетельство не меняет ни структуру сети, ни значения
априорных вероятностей. А поскольку байесова сеть описывается двумя математическими
объектами – графом связей и полным совместным распределением априорных
вероятностей, то факт наступления несоответствия e = {x 1 } не может быть отражен с её
помощью. В связи с этим корректирующее и предупреждающее действия будем выражать
одним и тем же способом — через вмешательства трех видов: атомарное, составное и
вероятностное (формальные определения атомарного и вероятностного вмешательств
приведены в [4]). Будем также предполагать, что предпринятие корректирующего
(предупреждающего) действия либо полностью устраняет несоответствие, либо снижает
вероятность его возникновения, при этом причина несоответствия полностью устраняется
в любом случае. Рассмотрим наиболее общий случай, когда корректирующее
(предупреждающее) действие устраняет сразу несколько причин несоответствия
(определения атомарного и вероятностного предупреждающих действий давать не будем
в связи с ограниченным объемом статьи). Такое действие может быть представлено через
составное вмешательство. Допуская все изложенное, дадим следующее определение
корректирующего (предупреждающего) действия.
Определение 2 (корректирующее (предупреждающее) действие). Пусть G, P( v )
— причинная байесова сеть с причинным графом G и полным совместным
распределением P(v) над множеством переменных V. Пусть X∈V, X = {x 1 , x 2 } —
несоответствие. Пусть Y = {Y i } = {Y 1 , Y 2 , …, Y n }, Y ⊂ V, X∉V, — множество случайных
переменных, причем из каждой вершины Y i ∈ Y существует ориентированный путь в X в
графе G (т.е. Y — множество причин X). Составное вмешательство do(y), где y —
конфигурация Y, называется корректирующим (предупреждающим) действием для
случайной переменной X, если выполняется хотя бы одно из условий:
1) P(x 1 | do(y)) = 0 (несоответствие устранено);
2) P(x 1 | do(y)) < P(x 1 ) (вероятность несоответствия X снизилась после предпринятия
действия do(y)).
Используя определение 2, задачу принятия решения по выбору оптимального
корректирующего (предупреждающего) действия или коррекции можно поставить
следующим образом.
Задача принятия решения по выбору коррекций, корректирующих и предупреждающих действий. Пусть G, P( v ) — причинная байесова сеть с причинным графом G и полным совместным распределением P(v) над множеством переменных V. Пусть
X = { X j } = { X 1 , X 2 ,..., X n } — множество несоответствий. Пусть A = {A i } — множество
альтернатив, каждая из которых является коррекцией, корректирующим (предупреждающим) действием (определение 2) для несоответствия X j из X, при этом каждой альтернативе A i соответствует атомарное, составное или вероятностное вмешательство do( α i ), т.е.
A i = do( α i ). Пусть O = {O i } — множество исходов, при этом каждой альтернативе A i соответствует исход O i . Каждый исход O i представляет собой многомерную случайную
~
величину 2 (многомерную лотерею) с распределением вероятностей P(⋅,...,⋅) , которая являТрадиционно в теории принятия решений в условиях неопределенности эта случайная величина
называется лотереей, а множество значений (реализаций) лотереи называют исходами. Таким образом,
альтернативе соответствует множество взаимоисключающих друг друга исходов, которые реализуются с
некоторой вероятностью. Мы же исходом Oi альтернативы Ai будем называть лотерею, а значения лотереи
2
117
Copyright ОАО «ЦКБ «БИБКОМ» & ООО «Aгентство Kнига-Cервис»
Вестник Брянского государственного технического университета. 2012. № 2(34)
ется произвольно упорядоченным вектором одномерных случайных величин
X = {X j } = {X 1 , X 2 , …, X n }, при этом вероятность некоторого многомерного наблюдения
x (x — конфигурация X) случайной величины O i равна
~
(2)
P(Oi = x) = P( X = x | do(α i )),
~
где P(⋅,...,⋅) — функция распределения многомерной случайной величины O i ; P(·) —
функция полного совместного распределения для причинной байесовой сети G, P( v ) .
Введенная формула (2) крайне важна, поскольку позволяет перейти от неизвестных
вероятностей лотереи к известному полному совместному распределению байесовой сети
— появляется возможность автоматизированно рассчитывать эти вероятности для каждой
альтернативы.
Пусть f(A) — критерий принятия решения (целевая функция), задающий отношения
предпочтения на множестве альтернатив по следующим правилам:
f ( Ai ) > f ( A j ) ⇔ Ai  A j и f ( Ai ) = f ( A j ) ⇔ Ai ≈ A j .
С учетом всех введенных обозначений задачей принятия решения по выбору
корректирующих (предупреждающих) действий будем называть четверку
(3)
A, X, O, f ( A) .
Решением задачи (3) является наилучшая альтернатива A*, принадлежащая
множеству оптимальных решений A*, которое находится с помощью процедуры
максимизации (1). Постановка задачи в виде (3) является достаточно общей, и для ее
уточнения необходимо рассмотреть частные случаи, определяемые составом множеств A,
X, O и типом критерия f(A). В связи с ограниченным объемом статьи рассмотрим только
многокритериальную 3 ЗПР на основе критерия вероятностной гарантии [5]. Введение f(A)
сводит эту задачу к однокритериальной с критерием f.
Принятие решений на основе критерия вероятностной гарантии. Критерий
вероятностной гарантии [5] отражает то допущение, что ЛПР при выборе альтернатив в
условиях неопределённости стремится выбрать ту, которая приводит к максимальной
вероятности положительного («хорошего») для ЛПР события; пример такого события —
отсутствие несоответствий. Помимо этого, ЛПР стремится получить гарантированный
результат с заданным значением вероятности t 0 (по крайней мере, не меньше t 0 ), т.е. среди
множества предупреждающих действий выбирается то, которое гарантирует, что
вероятность отсутствия несоответствия будет не менее t 0 . Если таких альтернатив
несколько, то выбирается та, для которой вероятность ненаступления несоответствий
максимальна.
Формально это выглядит следующим образом. Пусть X = { X j } = { X 1 , X 2 ,..., X n } —
множество несоответствий. Пусть x — целевая конфигурация (вектор значений) X,
означающая ненаступление несоответствий,
x = x12 , x22 ,..., x2j ,..., x2n ,
где x2j = ЛОЖЬ означает ненаступление несоответствия X j из X. Конфигурацию x
требуется гарантированно достичь с вероятностью t 0 .
Критерий вероятностной гарантии примет вид
{
}
— реализациями исхода. В этом случае каждой альтернативе будет соответствовать один исход,
являющийся случайной величиной (лотереей).
3
Под многокритериальной ЗПР мы будем понимать такую задачу, когда X состоит из нескольких
несоответствий, т.е. выбор среди нескольких предупреждающих действий осуществляется с учетом их
влияния на все несоответствия из Х.
118
Copyright ОАО «ЦКБ «БИБКОМ» & ООО «Aгентство Kнига-Cервис»
Вестник Брянского государственного технического университета. 2012. № 2(34)
g ( Ai , t 0 ) → max, Ai ∈ A,
~
g ( Ai , t 0 ) = σ t ( Ai , t 0 ) ⋅ P(Oi = x ),
~
0, P(Oi = x ) < t 0 ,
σ t ( Ai , t 0 ) =  ~
1, P(Oi = x ) ≥ t 0 ,
~
где функция σ t возвращает 1, когда вероятность отсутствия несоответствий P(lOi = x )
гарантированно не меньше t 0 , и 0 — если это не так; O i — исход альтернативы A i ,
представляющий собой лотерею.
~
Вероятность P(Oi = x ) рассчитывается на основе причинной байесовой сети с
распределением P по формуле (2). Получим
~
P(lOi = x ) = P(x | do(α i )).
Тогда критерий принятия решений будет иметь вид
(4)
f в.г ( Ai ) = g ( Ai , t 0 ) = σ t ( Ai , t 0 ) ⋅ P(x | do(α i )) ,
f в.г ( Ai ) → max, Ai ∈ A.
С учетом введенных обозначений четверку
(5)
A,X,O, f в.г ( Ai )
будем называть многокритериальной ЗПР на основе критерия вероятностной гарантии.
Наилучшая альтернатива A*, представляющая собой решение задачи (5),
принадлежит множеству оптимальных решений A*, которое находится с помощью
процедуры максимизации (1).
Задача оптимизации предупреждающих действий. Выше была рассмотрена ЗПР,
требующая явного задания множества альтернатив A. Под задачей оптимизации
предупреждающих действий мы понимаем следующее. Имеется множество управляемых
причин несоответствий (параметров модели). Значения этого множества варьируются,
причем каждый вектор значений представляет собой отдельное предупреждающее
действие. Необходимо среди всех возможных комбинаций управляемых параметров
(векторов значений) выбрать такую, которая максимизирует целевую функцию f. Теперь
дадим формальную постановку.
Пусть Y = {Yk } = {Y1 , Y2 ,..., Y p } — множество управляемых параметров модели,
представляющих собой причины несоответствий (варьируемые случайные переменные в
причинной байесовой сети G, P( v ) ). Пусть X = { X j } = { X 1 , X 2 ,..., X n } — множество
несоответствий в этой сети, причем X и Y — непересекающиеся множества
( X ∪ Y = ∅ ), X ⊂ V , Y ⊂ V. При этом любая Yk является причиной хотя бы одного
несоответствия из X, т.е.
∀Yk , Yk ∈ Y ∃pYkXj , X j ∈ X,
(6)
где pYkXj — ориентированный путь из Y k в X j в графе G.
Обозначим через y = { ~
y } = {~
y ,~
y ,..., ~
y } конфигурацию множества Y, которая
k
1
2
p
представляет собой вектор присваиваний (варьирование) каждой переменной Y k значения
~
yk , т.е.
y = {~
y } = {~
y ,~
y ,..., ~
y } = {Y = ~
y ,Y = ~
y ,..., Y = ~
y }.
k
1
2
p
1
1
2
2
p
p
Обозначим через Ω множество всех различных конфигураций Y.
Пусть f(y) — целевая функция, оптимального значения которой требуется достичь
путем варьирования переменных из Y (через перебор всех возможных конфигураций y).
Обозначим через y* оптимальную конфигурацию Y, при которой целевая функция f
119
Copyright ОАО «ЦКБ «БИБКОМ» & ООО «Aгентство Kнига-Cервис»
Вестник Брянского государственного технического университета. 2012. № 2(34)
достигает максимума (или минимума). Пусть также do(y) — составное корректирующее
(предупреждающее) действие (определение 2), представляющее собой практическую
реализацию варьирования y. Кроме того, конфигурация y должна удовлетворять
ограничению (быть осуществима)
P(y) ≠ 0.
(7)
С учетом введенных обозначений пятёрку
(8)
Y, X, f (y ), β , C ,
где C = {P(y) ≠ 0} — ограничение задачи оптимизации, будем называть задачей
оптимизации предупреждающих действий.
Решение задачи (8) заключается в нахождении такой конфигурации y*,
принадлежащей множеству оптимальных конфигураций Y*, при которой целевая функция
f стремится к максимуму или минимуму (в зависимости от критерия поиска β), т.е.
Argmax y∈Ω f (y ), β = max,
y * ∈ Y* = 
(9)
Argmin y∈Ω f (y ), β = min,
где y — конфигурация Y, y ∈ Ω ; Ω — множество всех различных полных и неполных
конфигураций Y.
Определим целевую функцию на основе упрощенного критерия вероятностной
гарантии (4). Пусть x — целевая конфигурация, означающая ненаступление всех
несоответствий X, x = x12 , x22 ,..., x2j ,..., x2n , где x2j = ЛОЖЬ . В данном случае оптимизация
будет заключаться в максимизации вероятности P(x | do(y )) , а целевая функция будет
иметь вид
(10)
f (y ) = P(x | do(y )) → max .
Алгоритм оптимизации предупреждающих действий:
Вход: целевая функция f (y ) вида (10); критерий поиска β = max; множество
ограничений C = {P(y ) ≠ 0}.
Выход: множество оптимальных конфигураций Y * = {y *i } , представляющих собой
корректирующие (предупреждающие) действия.
1. Определение множества несоответствий X и управляемых (варьируемых)
переменных Y, удовлетворяющих (6).
2. Сокращение размера множества управляемых переменных до множества
~ ~
Y, Y ⊂ Y, с помощью принципа Парето (не приводится в связи с ограниченным объемом
статьи).
3. Генерация множества Ω всех возможных различных полных и неполных
~
конфигураций ~
y j }, удовлетворяющих ограничению (7).
y множества Y , Ω = {~
4. Выполнение процедуры максимизации (9) функции f(y) по аргументу над
множеством Ω = {~
y j }, при β = max и получение множества оптимальных конфигураций
*
Y.
Пример решения задачи по выбору корректирующих и предупреждающих
действий. На основе байесовой сети для анализа причин дефектов электрических
соединителей [13] были решены задачи выбора и оптимизации. Использовались
следующие исходные данные:
− множество несоответствий (дефектов соединителей) X = {Повреждение,
Расширение, Тепловое старение};
− целевое событие — отсутствие несоответствий X, т.е. x = {Повреждение = ЛОЖЬ,
Расширение = ЛОЖЬ, Тепловое старение = ЛОЖЬ};
− гарантированная вероятность t 0 = 0,7;
{
}
120
Copyright ОАО «ЦКБ «БИБКОМ» & ООО «Aгентство Kнига-Cервис»
Вестник Брянского государственного технического университета. 2012. № 2(34)
− для задачи выбора было задано множество альтернатив A = {A 1 , A 2 , A 3 }, где A 1 =
do(Температура = Нормальная; Влажность = Нормальная) — нормирование параметров
производственной среды; A 2 = do(Неквалифицированный персонал = Нет; Неполные
инструкции = Нет) — обучение персонала; A 3 = do(Некачественный материал = Нет) —
ужесточение входного контроля качества;
− для задачи оптимизации было задано множество управляемых параметров Y =
{Некачественный материал, Неквалифицированный персонал, Неполные инструкции,
Температура, Влажность} — причин указанных несоответствий.
Принятие решений осуществлялось с помощью разработанной авторами
автоматизированной системы вероятностного моделирования Causal Modeler. Результаты
решения задачи выбора из множества альтернатив приведены на рис.1, задачи
оптимизации — на рис.2. Из рис.1 видно, что наилучшей признана альтернатива A1
(нормирование параметров производственной среды), которая приводит к максимуму
вероятности целевого события: для этой альтернативы вероятность отсутствия
несоответствий максимальна (0,84). На рис.2 показаны результаты оптимизации;
наилучшим предупреждающим действием было признано A1 = do(Температура =
Нормальная; Неполные инструкции = Нет; Некачественный материал = Нет;
Неквалифицированный персонал = Нет; Влажность = Нормальная). Это
предупреждающее действие гарантирует отсутствие несоответствий с максимальной
вероятностью 0,95.
Рис.1. Результаты принятия решений (снимок экрана)
Рис. 2. Результаты оптимизации (первые шесть лучших альтернатив)
В результате исследований впервые были даны формальные определения
корректирующего (предупреждающего) действия и коррекции на базе семантики
причинных байесовых сетей (через понятие вмешательства do(·)), послужившие основой
для постановки задач их оптимального выбора и решения этих задач. На основе
предложенных методов принятия решений поставлена и решена задача оптимизации
предупреждающих действий в системе менеджмента качества
121
Copyright ОАО «ЦКБ «БИБКОМ» & ООО «Aгентство Kнига-Cервис»
Вестник Брянского государственного технического университета. 2012. № 2(34)
СПИСОК ЛИТЕРАТУРЫ
1. Мирошников, В.В. Анализ причин дефектов продукции с помощью байесовых сетей / В.В. Мирошников,
С.В. Ешин // Качество, инновации, образование. – 2011. – №8. – С. 54–61.
2. Мирошников, В.В. Методика построения байесовой сети для анализа причин дефектов продукции и процессов / В.В. Мирошников, С.В. Ешин // Вестн. БГТУ. – 2011. – №2(30). – С. 93–100.
3. Eshin, S. Recovering causal Bayesian network structure using information about causal hierarchies / S. Eshin //
The Advanced Science Journal. – 2011. – №4. – P. 46–50.
4. Pearl, J. Causality: Models, Reasoning and Inference / J. Pearl. – 2-nd edition. – Cambridge University Press,
2009. – 464 p.
5. Розен, В.В. Математические модели принятия решений в экономике: учеб. пособие / В.В. Розен. – М.:
Университет, Высш. шк., 2002. – 288 с.
6. Новиков, Д.А. Теория управления организационными системами / Д.А. Новиков. – М.: МПСИ, 2005. –
584 с.
7. Bareinboim, E. Local Characterizations of Causal Bayesian Networks / E. Bareinboim, C. Brito, J. Pearl // Proceedings of the 2nd International IJCAI Workshop on Graph Structures for Knowledge Representation and Reasoning (GKR 2011). – 2011. – P. 6-11.
8. Tian, J. A New Characterization of the Experimental Implications of Causal Bayesian Networks / J. Tian, J.
Pearl // Proceedings of the 8th National Conference on Artificial Intelligence. – AAAI Press, The MIT Press: CA,
Menlo Park, 2002. – P. 574-579.
9. Spirtes, P. Causation, Prediction and Search / P. Spirtes, C. Glymour, R. Scheines. – New York: SpringerVerlag, 1993. – 565 p.
10. Подвесовский, А.Г. Применение байесовых сетей в задачах анализа и прогнозирования спроса / А.Г.
Подвесовский, С.В. Ешин // Вестн. БГТУ. – 2011. – №1(29). – С. 61–70.
11. Pearl, J. A Probabilistic Calculus of Actions / J. Pearl // Proceedings of the 10th Conference on Uncertainty in
Artificial Intelligence (UAI-94). – Morgan Kaufman, San Mateo, CA, 1994. – P. 454–462.
12. Pearl, J. Comments on Seeing and Doing / J. Pearl // International Statistical Review. – 2001. – 70(2). – P. 207–
209. – http://ftp.cs.ucla.edu/pub/stat_ser/r283a.pdf.
13. Ешин, С.В. Анализ и моделирование причин дефектов электрических соединителей с помощью байесовых сетей / С.В. Ешин // Эффективность и качество в машиностроении и приборостроении: материалы II
Междунар. науч.-техн. конф. (г. Карачев, 23-25 сент. 2011 г.) / под общ. ред. Ю.С. Степанова. – Орёл:
Госуниверситет — УНПК, 2011. – С. 92–99.
Материал поступил в редколлегию 14.02.12.
122
Copyright ОАО «ЦКБ «БИБКОМ» & ООО «Aгентство Kнига-Cервис»
Вестник Брянского государственного технического университета. 2012. № 2(34)
ЭКОНОМИКА И МЕНЕДЖМЕНТ
УДК 519.86 (045)
И.А. Смоляк
СТРЕСС-ТЕСТИРОВАНИЕ ПОРТФЕЛЯ ИПОТЕЧНЫХ КРЕДИТОВ
При помощи метода математического моделирования определен уровень резервируемых средств по пулу
ипотечных кредитов, необходимый для покрытия убытков, возникающих в сценарии экономического спада
в России.
Ключевые слова: стресс-тестирование, дефолт, вероятность неплатежа, уровень обеспечения, пул, ипотечный кредит, математическое моделирование.
Наступивший мировой финансово-экономический кризис выявил ряд проблем современной экономической системы, в том числе и для банковского сектора – проблему
устойчивости финансовых организаций. Нельзя не учесть возросшее в связи с этим значение стресс-тестирования как наиболее эффективного инструмента, позволяющего оценить
возможные убытки кредитных организаций от разного рода исключительных, но вероятных событий. Согласно мнению ЦБ РФ, целью стресс-тестирования является оценка «потенциального воздействия на финансовое состояние (финансовую устойчивость) кредитной организации отдельно задаваемых изменений в факторах риска, соответствующих исключительным, но вероятным событиям» [5]. Недооценка значения данного инструмента
для риск-менеджмента банка и стратегического управления привела к негативным последствиям в период кризиса. Так, в большинстве банков мира результаты стресстестирования в практической деятельности не учитывались или учитывались слабо, поэтому непокрытые потери таких банков в результате кризиса оказались значительными.
Следовательно, перед банком встает проблема определения уровня потерь при возникновении исключительных, но вероятных событий, связанных со значительными изменениями макроэкономических индикаторов [2, с.5]. Механизм, помогающий решить данную
проблему применительно к портфелю ипотечных кредитов, - это модель рейтингового
агентства Moody’s MILAN, которая была адаптирована автором статьи для условий Российской Федерации и модифицирована с учетом экономического кризиса. Модифицированный вид данной модели уже ранее был апробирован автором при моделировании качества портфеля ипотечных кредитов, подлежащих секьюритизации, и был получен следующий результат: объем обеспечения по пулу ипотечных кредитов, подлежащих дальнейшей секьюритизации, составил 15,65% [6]. При резервировании средств в размере
15,65% по пулу ипотечных кредитов, подлежащих секьюритизации, кредитное качество
пула увеличивается до качества эталонного портфеля, оцененного рейтинговым агентством Moody’s на уровне Ааа. Апробация модели в качестве инструмента стресстестирования осуществлялась уже на другом портфеле ипотечных кредитов. В предлагаемой работе посредством модифицированной модели MILAN определяется уровень обеспечения средств, соответствующий уровню потерь по портфелю ипотечных кредитов в
сценарии экономического спада в России.
Постановка задачи. Таким образом, объектом изучения является сформированный
коммерческим банком портфель ипотечных кредитов. Целью исследования является определение уровня потерь по портфелю ипотечных кредитов в сценарии экономического
спада в России. Предлагаемая работа посвящена решению именно этой проблемы.
Обозначим символом MILAN CE искомый уровень потерь. В процессе определения
этой величины будет использоваться модель MILAN [3], разработанная рейтинговым
123
Copyright ОАО «ЦКБ «БИБКОМ» & ООО «Aгентство Kнига-Cервис»
Вестник Брянского государственного технического университета. 2012. № 2(34)
агентством Moody’s и модифицированная с учетом сценария экономического спада в Российской Федерации автором статьи.
Модель MILAN. Назначение модели рейтингового агентства Moody’s MILAN заключается в определении уровня резервируемых средств по портфелю ипотечных кредитов, которые подлежат секьюритизации. При использовании данной модели в качестве
инструмента стресс-тестирования по ипотечному кредитному портфелю получаемый на
выходе модели объем обеспечения соответствует объему потерь по рассматриваемому
ипотечному кредитному портфелю в ситуации экономического спада в России. Допущение, лежащее в основе модели MILAN, состоит в следующем: вероятность дефолта по
ценным бумагам, выпущенным в результате секьюритизации ипотечных кредитов и претендующим на определенный уровень рейтинга инвестиционного качества, должна равняться вероятности дефолта по некоторому эталонному пулу кредитов, который рассчитывается на основе накопленной статистики. Эталонный пул, сформированный из высоконадежных активов, обладает достаточно высокой степенью географической диверсификации, так что кредиты не сосредоточены в каком-либо одном регионе.
Модель MILAN является в большей степени скоринговой моделью, в которой используется целый ряд регрессионных зависимостей между переменными. Расчёт по данной модели искомого уровня резервируемых средств MILAN CE состоит из 24 этапов.
Опишем основные черты данной модели.
Входными параметрами модели служат информация по сформированному портфелю
ипотечных ссуд и статистика по рынку жилой недвижимости [7]. В частности, необходимо знать: 1) размер ежемесячного и первоначального взноса по кредиту; 2) вид процентной ставки (фиксированная или плавающая); 3) уровень текущей задолженности по каждому кредитному договору; 4) стоимость и вид заложенной недвижимости; 5) регион выдачи кредита; 6) валюту и срок кредита; 7) цель получения; 8) наличие и срок просроченной задолженности ссуды; 9) информацию по заемщикам (является заемщик наемным
служащим или предпринимателем, подтвержденность его дохода).
Первоначально в модели определяется базовый уровень обеспечения по каждой ссуде как произведение вероятности неплатежа по рассматриваемому кредиту и уровня потерь по нему в результате дефолта. Этот уровень не должен быть меньше 5 % от размера
кредита, так как именно на таком уровне оценены агентством Moody’s риски, не учтенные
в модели MILAN: страновой риск; не подлежащие страхованию природные риски; риски,
связанные с невысоким уровнем развития законодательной системы [3]. В соответствии с
моделью MILAN вероятность неплатежа по ссуде определялась исходя из кривой частоты
дефолтов, представляющей собой взаимосвязь вероятности неплатежа по кредиту и доли
ссудной задолженности в стоимости заложенного имущества кредита. При апробации
данной модели для российских условий вероятность неплатежа по ссуде определялась исходя из следующей выявленной автором статьи зависимости:
1
,
PDi =
− 3,920 − 0,720 LTVi − 0,830 Interest rate i
1+ e
где PD i – вероятность неплатежа по i-й ссуде; LTVi – отношение ссудной задолженности
по i-му кредиту к стоимости заложенного имущества по нему; Interest rate i – ставка процента по i-му кредиту. Коэффициенты логистической регрессии были оценены методом
максимального правдоподобия на исторических данных банка об ипотечных кредитах,
выборке, состоящей из 16187 наблюдений, в системе SAS Enterprise Miner. Статистическая информация для построения данной зависимости:
Обучающая выборка
11330 наблюдений
Контролирующая выборка
4854 наблюдения
124
Copyright ОАО «ЦКБ «БИБКОМ» & ООО «Aгентство Kнига-Cервис»
Вестник Брянского государственного технического университета. 2012. № 2(34)
Стандартная ошибка оценки свободного члена регрессии
0,0612
Стандартная ошибка оценки параметра, стоящего перед переменной LTV
0,0807
Стандартная ошибка оценки параметра, стоящего перед переменной Interest rate
0,0777
Стандартная ошибка для регрессии
0,02
Коэффициент Джинни на обучающей выборке
0,61
Коэффициент Джинни на контролирующей выборке
0,58
Статистика Колмогорова-Смирнова на обучающей выборке
0,48
Статистика Колмогорова-Смирнова на контролирующей выборке 0,45
Помимо вероятности неплатежа для каждой ссуды из анализируемого портфеля определяется и уровень потерь (величина L i ) по следующей формуле:
MF
Li = Max(0,− PVi − Stressed + Ci + (CBi + CBi ∗ I ∗
)) ,
12
где PVi − Stressed - стоимость заложенной недвижимости в сценарии экономического
спада на рынке жилья (степень снижения стоимости жилья в сценарии спада в экономике
определяется исходя из исследований, проведенных рейтинговым агентством Moody’s); C i
- затраты по i-й ссуде на принудительную реализацию предмета залога; MF – время в месяцах на реализацию залога; CBi – текущая задолженность по i-й ссуде; I – годовая ставка
процента, отражающая доходность от альтернативного использования суммы, равной задолженности по кредиту, в период реализации предмета залога.
Затем, в случае отличия характеристик каждой ссуды от эталонной ссуды, к уровню
базового обеспечения добавляются соответствующие поправочные величины. В частности, поправки вводятся в случае отличия следующих характеристик: цели получения кредита, наличия просроченной задолженности сроком свыше 30 дней, валюты кредита, характера занятости заемщика, подтвержденности дохода заемщика, характера использования приобретаемой недвижимости, наличия плохой кредитной истории, вида ставки по
кредиту. После тестирования отдельной ссуды поправочные величины вводятся уже на
уровне всего портфеля в зависимости от степени его диверсификации по заемщикам и регионам. В результате получается MILAN CE - уровень резервируемых средств по портфелю ипотечных кредитов, который отражает степень потерь по анализируемому пулу ипотечных кредитов в сценарии экономического спада.
Таков (в кратком изложении) алгоритм расчётов по модели MILAN. Ниже описана
модификация модели MILAN, разработанная автором данной статьи. Эта модификация
прошла проверку и используется на практике.
Модификация модели MILAN с учетом кризиса в экономике Российской Федерации. В модифицированной модели MILAN учитывается тот факт, что в кризисный период времени у населения страны доход сократился в среднем на 25%.
Данный результат был получен автором статьи исходя из следующей логарифмической регрессии:
ln( Доходыt ) = 0,15 − 0,32 ln( Безрабt ) − 0,53 ln( Инфлt ) − 1,47 ln(ЭАН t ) + ε t ,
где Доходы t – темп годового изменения реальных располагаемых доходов населения за
период t; Безраб t – темп годового изменения количества безработных за период t (в сценарии экономического спада он равен 1,2); Инфл t – темп годового изменения потребительских цен за период t (в сценарии экономического спада он составил 1,94); ЭАН t – темп годового изменения количества экономически активного населения за период t (в сценарии
экономического спада он составил 1,02); ε t - случайная ошибка, распределенная нормально с нулевым математическим ожиданием и стандартным отклонением, равным 0,03.
125
Copyright ОАО «ЦКБ «БИБКОМ» & ООО «Aгентство Kнига-Cервис»
Вестник Брянского государственного технического университета. 2012. № 2(34)
Логарифмическая регрессия оценивалась методом наименьших квадратов по историческим данным России. Входные данные [7] представлены в таблице .
Таблица
Входные данные, использовавшиеся при построении логарифмической регрессии
для темпа изменения доходов населения
Год
1994
1995
1996
1997
1998
1999
2000
2001
2002
2003
2004
2005
2006
2007
2008
2009
2010
Индекс реальных располагаемых доходов
населения
1,129
0,85
1,006
1,058
0,841
0,877
1,12
1,087
1,111
1,149
1,099
1,124
1,135
1,121
1,023
1,021
1,042
Количество
Количество
безработных, ЭАН, тыс.
тыс. чел.
чел.
5700
70599
6712
70861
6700
69660
8058
68079
8902
67339
9094
71798
7700
72770
6424
71547
5698
72357
5959
72391
5675
72950
5263
73432
5312
74167
4588
75159
4791
75757
6373
75658
5636
75440
Индекс потребительских цен на товары и
услуги по РФ
3,151
2,313
1,218
1,11
1,844
1,365
1,202
1,186
1,151
1,12
1,117
1,109
1,09
1,119
1,133
1,088
1,088
Статистическая информация [1] по результатам построения данной зависимости:
Обучающая выборка
13 наблюдений
Контролирующая выборка
3 наблюдения
Стандартная ошибка оценки свободного члена регрессии
0,013
Стандартная ошибка оценки параметра, стоящего перед переменной Безраб
0,063
Стандартная ошибка оценки параметра, стоящего перед переменной Инфл
0,059
Стандартная ошибка оценки параметра, стоящего перед переменной ЭАН
0,418
F-статистика
43
Коэффициент детерминации
0,63
Статистика Дарбина-Уотсона
1,99
Статистика Голдфелда-Квандта
12,5
В модификации модели MILAN данный сценарий экономического спада в России
учитывается путём введения соответствующей поправки к вероятности неплатежа по ипотечному кредиту. Размер поправки оценивается по историческим данным по портфелю
ипотечных кредитов и на основе статистики о величине прожиточного минимума на текущий момент времени и на дату, на которую рассматривается «исторический» портфель.
В частности, для расчёта нашей поправки необходимо иметь информацию о дефолтных
кредитах, размере ежемесячного платежа по кредиту, уровне ежемесячного дохода заем126
Copyright ОАО «ЦКБ «БИБКОМ» & ООО «Aгентство Kнига-Cервис»
Вестник Брянского государственного технического университета. 2012. № 2(34)
щика и задолженности по кредиту на историческую дату. Таким образом, описываемый
метод стресс-тестирования ипотечного кредитного портфеля является многофакторным,
так как учитывает изменения сразу нескольких экономических индикаторов [4, с.7].
Опишем алгоритм расчёта поправки к вероятности неплатежа по кредиту. Вопервых, по «историческому» портфелю определяется риск-группа (в эту группу включены
заемщики, у которых величина отношения ежемесячного платежа к ежемесячному доходу
за минусом уровня прожиточного минимума превышает 100%). Выделение данной группы помогает определить наиболее неустойчивых к изменению экономической ситуации
заемщиков. Рассчитываемая поправка определяется как доля дефолтных ипотечных кредитов в риск-группе. Во-вторых, при рассмотрении портфеля ипотечных ссуд разыгрывается сценарий снижения ежемесячных доходов заемщиков на 25%; так же, как и по «историческому» портфелю, выделяется риск-группа. Для заемщиков, попавших в риск-группу,
следует увеличить на величину нашей поправки вероятность неплатежа по кредиту, принятую в модели MILAN.
Модель MILAN и ее модификация, учитывающая сценарий экономического спада в
РФ, была апробирована автором статьи на реальном материале, предоставленном Коммерческим банком Российской Федерации. Уровень потерь MILAN CE, полученный на
выходе модели MILAN, составил 14,04%. Это характеризует анализируемые ипотечные
кредиты как высоконадежные. Однако с учетом поправки к вероятности неплатежа по
каждой ссуде уровень потерь по анализируемому портфелю кредитов увеличился до
17,65%. Таким образом, при резервировании средств по пулу ипотечных ссуд, выданных
Коммерческим банком Российской Федерации, на уровне 17,65% от задолженности всего
портфеля и в случае реализации сценария экономического спада потери по анализируемому пулу кредитов будут полностью покрыты за счет зарезервированных средств, т.е.
потери по анализируемому портфелю ипотечных кредитов в ситуации реализации сценария экономического спада не превысят 17,65%.
При трансформации на математический язык вербально описанной модели MILAN
рейтингового агентства Moody’s и её модификации автором настоящей статьи построена
математическая модель, позволяющая определить уровень резервируемых средств по
портфелю ипотечных кредитов в сценарии экономического спада в РФ. Этот уровень необходим для того, чтобы полностью покрыть потери по портфелю ипотечных кредитов в
случае кризиса в экономике.
СПИСОК ЛИТЕРАТУРЫ
1. Бывшев, В.А. Эконометрика: учеб. пособие / В.А.Бывшев. - М.: Финансы и статистика, 2008. - 480 с.
2. Sorge, М. Stress Testing Financial Systems: An Overview of current methodologies / M. Sorge. - Bank for International Settlements Working Papers, 2004. - 37 p.
3. Moody’s MILAN Methodology for Rating Russian RMBS / Moody’s Investors Service, Rating Methodology. 44 p.
4. Stress testing by large financial institutions: current practice and aggregation issues / Committee on the Global
Financial System. − Bank for International Settlements, 2001. - 34 p.
5. Письмо ЦБ от 23 марта 2007 г. № 26-Т «О методических рекомендациях по проведению проверки системы управления банковскими рисками в кредитной организации (ее филиале)».
6. Смоляк, И.А. Моделирование качества портфеля секьюритизированных ипотечных кредитов /
И.А.Смоляк // Вестн. ОрелГИЭТ. – 2010. - №3 (13). - С. 141-144.
7. Сайт Росстат. - http://www.gks.ru.
Материал поступил в редколлегию 12.01.12.
127
Copyright ОАО «ЦКБ «БИБКОМ» & ООО «Aгентство Kнига-Cервис»
Вестник Брянского государственного технического университета. 2012. № 2(34)
УДК 658.5
И.Г. Чернышова
ОПРЕДЕЛЕНИЕ ФАКТОРОВ, ВЛИЯЮЩИХ НА ДЛИТЕЛЬНОСТЬ
ИННОВАЦИОННЫХ ПРОЦЕССОВ РАЗЛИЧНЫХ ВИДОВ
Рассмотрена сущность и структура организационно-инновационного потенциала. Предложены авторские
модели инновационных процессов, характерных для промышленных предприятий России. Предложена
формула для расчета организационно-инновационного потенциала, учитывающая все виды инновационных
процессов.
Ключевые слова: инновационный процесс, этапы инновационного процесса, виды инновационных процессов, длительность инновационного процесса, организационно-инновационный потенциал.
В наше время все подчиняется правилу «Время - деньги», и инновационные предприятия в первую очередь. Перед руководством таких предприятий стоит задача сокращения длительности инновационного процесса.
Длительность инновационного процесса - это время от начала поиска идеи до превращения идеи в продукт, а затем и внедрения инновации. Это время представляет собой
длительность прохождения всех этапов инновационного процесса.
Длительность инновационного процесса находится в обратно пропорциональной зависимости от совокупной величины организационно-инновационного потенциала.
Организационно-инновационный потенциал – это совокупность ресурсов предприятия, позволяющих реализовывать инновации, подкрепленная четкими структурными
взаимосвязями внутри предприятия и инновационной корпоративной культурой (рис. 1).
И
н
н
о
в
а
ц
и
о
н
н
ы
й
к
л
и
м
а
т
Инновационный климат
Организационнокадровый
потенциал
Организационноуправленческий
потенциал
Организационнофинансовый
потенциал
Организационномаркетинговый
потенциал
Организационнопроизводственный потенциал
Организационноинформационный потенциал
Организационнонаучный
потенциал
Инновационный климат
Рис. 1. Структура организационно-инновационного потенциала предприятия
В состав организационно-инновационного потенциала входят:
128
И
н
н
о
в
а
ц
и
о
н
н
ы
й
к
л
и
м
а
т
Copyright ОАО «ЦКБ «БИБКОМ» & ООО «Aгентство Kнига-Cервис»
Вестник Брянского государственного технического университета. 2012. № 2(34)
- организационно-производственный потенциал;
- организационно-финансовый потенциал;
- организационно-исследовательский потенциал;
- организационно-кадровый потенциал;
- организационно-информационный потенциал;
- организационно-управленческий потенциал;
- организационно-маркетинговый потенциал.
Особенностью данной структуры является учет важности организационной составляющей и инновационной восприимчивости персонала.
Помимо внутренних переменных на формирование организационно-инновационного
потенциала влияют внешние факторы, которые можно определить как инновационную
проницаемость среды [1].
Инновационную проницаемость можно оценить как совокупность внешних условий,
влияющих на организационно-инновационный потенциал предприятия: отношение правительства к инновациям, изменение законодательной базы, налогового законодательства,
взаимодействие власти и бизнеса, открытие возможностей для создания новых механизмов продвижения продукции на рынок, внедрение практики коммерциализации технологий, расширение возможностей приобретения ноу-хау, патентов.
Учитывая структуру организационно-инновационного потенциала, можно предложить следующую формулу для его расчета:
ОИП=f(Пм, Пинф, Пф, Пмен, Ппр, Пн, Пк, Ип),
где Пм – организационно-маркетинговый потенциал; Пинф – организационноинформационный потенциал; Ппр – организационно-производственный потенциал; Пк –
организационно-кадровый потенциал; Пф – организационно-финансовый потенциал; Пн –
организационно-научный потенциал; Пмен- организационно-управленческий потенциал;
Ип – инновационная проницаемость среды.
Итак, для сокращения длительности инновационного процесса необходимо добиться
максимальной величины организационно-инновационного потенциала с учетом данной
ситуации.
Инновационные процессы, характерные для российских промышленных предприятий, могут быть различных типов в зависимости:
1. От вида инновации:
- продуктовый инновационный процесс (инновационный процесс, результатом которого является инновационный продукт);
- технологический инновационный процесс (процесс, результатом которого является
не новая продукция, а новая технология производства).
2. Разработчика инноваций:
- инновации, разрабатываемые на предприятии (идея инновации появляется и преобразуется в продукт на предприятии);
- инновации, заказываемые предприятием у сторонних организаций (идея инновации
появляется на предприятии, а преобразование в продукт реализует сторонняя организация).
3. Заказчика инноваций:
- инновации, заказываемые предприятию покупателем (зачастую на промышленных
предприятиях разрабатывается продукция по требованиям заказчика: например, заказчик
говорит, что старую продукцию он закупать больше не будет, но готов закупить более современную технику; заказчик формулирует требования к новой продукции, а научноисследовательский отдел предприятия разрабатывает продукт с требуемыми характеристиками);
129
Copyright ОАО «ЦКБ «БИБКОМ» & ООО «Aгентство Kнига-Cервис»
Вестник Брянского государственного технического университета. 2012. № 2(34)
- инновации, идея которых родилась на предприятии (идея инновации появляется на
предприятии в процессе исследования рынка, т.е. у предприятия нет гарантированного
рынка сбыта, есть только предполагаемый).
Итак, необходимо рассматривать инновационные процессы, где реализуются:
- продуктовые инновации, разрабатываемые на предприятии (идея родилась на
предприятии) (рис. 2);
- продуктовые инновации, заказанные предприятию (следовательно, разрабатываемые на предприятии);
- продуктовые инновации, разрабатываемые сторонней организацией;
- технологические инновации, разрабатываемые предприятием;
- технологические инновации, разрабатываемые сторонней организацией.
Принятие решения о совершенствовании товара
Поиск
идеи
Анализ
внешней
среды
Формулировка
идеи
Выбор наиболее
перспективных
идей и их оценка
Оценка рынка,
оценка обеспеченности ресурсами
Анализ внутренней среды, поиск
идей внутри
предприятия
Поиск новых идей
Вывод
на рынок
Производство
Маркетинг
Запуск
в серийное
производство
Принятие
решения о
разработке
идеи
Выявление
недостатков,
доработка
Подготовка
производства
Маркетинг
Разработка
продукта
Доработка
Принятие решения о серийном производстве
Образец
Принятие
решения
о серийном производстве (исследование
рынка, анализ
возможностей
предприятия, расчет предполагаемой прибыли)
Рис. 2. Продуктовый инновационный процесс, где инновации разрабатываются на предприятии
ции.
Для начала определимся с тем, что такое продуктовые и технологические иннова-
Продуктовые инновации – это разработка новой продукции.
Технологические инновации – это все инновации, которые как-либо изменяют технологию производства. Сюда можно отнести разработку новой технологии производства,
закупку нового оборудования (которое влияет на технологию, возможно, повышает качество продукции), а также информационные инновации, влияющие на работу предприятия
(они, возможно, не напрямую затрагивают процесс производства, а через обеспечение).
Рассмотрим каждый вид инновационного процесса в отдельности.
Различия данных процессов будут заключаться в наличии или отсутствии ряда этапов. В модели, иллюстрирующей инновационный процесс, будут отсутствовать этапы
формулирования идеи и принятия решения о разработке продукции.
При рассмотрении процесса, в котором инновации разрабатываются сторонней организацией, появятся такие этапы, как заказ разработки и приемка продукта.
Особенность технологического инновационного процесса будет в том, что последней стадией будет не выведение на рынок, а производство продукции с использованием
данной технологии.
130
Copyright ОАО «ЦКБ «БИБКОМ» & ООО «Aгентство Kнига-Cервис»
Вестник Брянского государственного технического университета. 2012. № 2(34)
Отметим также, что первый вид инновационного процесса рассматривает продуктовые инновации, идея которых появилась на предприятии и внедряется им. В данном случае нельзя сказать, что какой-либо потенциал менее важен для всего процесса.
Второй вид инновационного процесса рассматривает продуктовые инновации, заказанные предприятию (следовательно, разрабатываемые на предприятии). В данном случае
необходимо отметить, что практически все функции, которые выполняет отдел маркетинга в первом виде инновационного процесса, утрачивают свою актуальность: предприятию
не нужно исследовать рынок, чтобы найти новую идею или рынок сбыта. Поэтому значение коэффициента важности организационно-маркетингового потенциала очень мало.
Наиболее важными в данном процессе становятся организационно-научный, организационно-производственный и организационно-финансовый потенциалы. Также важны и оставшиеся три потенциала: организационно-информационный, организационно-кадровый,
организационно-управленческий.
Третий вид инновационного процесса рассматривает продуктовые инновации, разрабатываемые сторонней организацией. В данном случае наименее важным оказывается
организационно-научный потенциал. Остальные потенциалы сохраняют свое соотношение по значимости.
Четвертый вид инновационного процесса рассматривает технологические инновации, разрабатываемые предприятием. Здесь особенную важность приобретают организационно-производственный и организационно-кадровый потенциалы, так как от готовности производственной базы и от способности персонала работать с новой технологией зависит успех всего процесса.
Пятый вид инновационного процесса рассматривает технологические инновации,
разрабатываемые сторонней организацией. Как и в продуктовых инновациях, разрабатываемых сторонней организацией, здесь наименьшую весомость будет иметь организационно-научный потенциал. А по аналогии с предыдущим видом инновационного процесса
наиболее значимыми из оставшихся шести потенциалов будут организационнопроизводственный и организационно-кадровый потенциалы.
В зависимости от того, какой инновационный процесс рассматривается, меняется
степень влияния каждого потенциала, входящего в состав организационноинновационного потенциала предприятия. Эта степень выражается коэффициентом значимости.
ОИП= (а 1 b 1 П м + а 2 b 2 П инф + а 3 b 3 П ф + а 4 b 4 П мен + а 5 b 5 П пр +
+ а 6 b 6 П н + а 7 b 7 П к ) К и.с ,
где а n – коэффициент влияния величины (определяется посредством ранжирования важности данного потенциала для конкретного вида инновационного процесса); b n – показатель значимости конкретного потенциала для конкретного вида инновационного процесса
(определяется методом экспертных оценок); К и.с – коэффициент инновационности внешней среды.
Как было отмечено, длительность инновационного процесса находится в обратно
пропорциональной зависимости от организационно-инновационного потенциала. Рассчитав организационно-инновационный потенциал, можно определить длительность инновационного процесса. Следовательно, варьируя элементы инновационного потенциала
предприятия, можно сократить время, затрачиваемое на разработку и внедрение инноваций.
СПИСОК ЛИТЕРАТУРЫ
1. Горностаева, А.Н. Управление инновационным потенциалом промышленного предприятия /А.Н. Горностаева, И. Г. Чернышова// Научные записки Орел ГИЭТ: альманах/ под ред. И.Р. Ляпиной. – Орел:
ГИЭТ, 2010.
Материал поступил в редколлегию 6.04.12.
131
Copyright ОАО «ЦКБ «БИБКОМ» & ООО «Aгентство Kнига-Cервис»
Вестник Брянского государственного технического университета. 2012. № 2(34)
УДК [316/334/22+331/108] (07)
Т.П. Можаева, В.А. Ерохина
УПРАВЛЕНИЕ МОТИВАЦИЕЙ РАБОТНИКОВ В СМК ПРЕДПРИЯТИЯ
НА ОСНОВЕ ИДЕНТИФИКАЦИИ ПЕРСОНАЛЬНЫХ ЦЕННОСТЕЙ
Описана модель управления мотивацией работников в системе менеджмента качества предприятия в контексте парадигмы управления человеческими ресурсами, рассматривающей персонал организации одновременно в качестве ресурса и внутреннего потребителя. Обоснована целесообразность идентификации персональных ценностей работников для формирования мотивационных процессов в системе менеджмента качества предприятия.
Ключевые слова: управление человеческими ресурсами, модель управления, мотивационная система, идентификация персональных ценностей, доминирующие персональные ценности, СМК, мотивационная программа.
Современное управление персоналом в системе менеджмента качества (СМК) предприятия осуществляется в контексте парадигмы управления человеческими ресурсами,
рассматривающей персонал, с одной стороны, как важнейший специфический ресурс, определяющий успех и конкурентоспособность организации, а с другой стороны, как внутреннего потребителя системы вознаграждения (заработной платы и льгот, карьерного роста, программ обучения, значимости и престижности работы), предлагаемой работникам за
качественный и производительный труд.
В соответствии с требованиями международных стандартов ИСО [1; 2] персонал,
выполняющий работу, влияющую на качество продукции, должен быть соответствующим
образом мотивирован и вовлечен в процессы организации. Следовательно, процесс управления персоналом должен быть организован таким образом, чтобы уменьшить риск снижения или отсутствия удовлетворенности персонала системой вознаграждения, применяемой организацией, что может повлечь за собой эффект отсутствия лояльности работников к компании.
Среди теоретических и методических проблем управления мотивационными моделями в СМК предприятия особое место занимают вопросы:
- рассмотрения мотивационных процессов в СМК предприятия с позиций внутреннего потребителя – персонала;
- разработки простых, но статистически обоснованных процедур определения доминирующих персональных ценностей и соответствующего им типа мотивации, приемлемого для рабочей группы;
- идентификации стратегий выбора мотивационной программы при наличии или отсутствии согласованности мнений сотрудников рабочей группы.
В связи с этим представляется целесообразным:
- разработка процессной модели «Управление мотивацией работников»;
- определение технологии идентификации персональных ценностей работников;
- выявление доминирующих персональных ценностей;
- обоснование стратегий выбора мотивационной программы при наличии или отсутствии согласованности мнений сотрудников рабочей группы.
В соответствии с данным подходом был реализован процесс «Управление мотивацией
работников» в СМК одной из проектных организаций г. Брянска. В частности, исследовались
персональные ценности и мотивирующие факторы работников технического отдела.
Процессная модель «Управление мотивацией работников» предусматривает четкую
идентификацию поставщиков и потребителей мотивационных процессов предприятия,
определение их входных и выходных параметров, а также показателей результативности и
эффективности, выявление ресурсного обеспечения данных процессов и разработку регламентирующей документации (рис. 1).
132
Copyright ОАО «ЦКБ «БИБКОМ» & ООО «Aгентство Kнига-Cервис»
Рис. Процесс «Управление мотивацией персонала»
Вестник Брянского государственного технического университета. 2012. № 2(34)
133
Copyright ОАО «ЦКБ «БИБКОМ» & ООО «Aгентство Kнига-Cервис»
Вестник Брянского государственного технического университета. 2012. № 2(34)
В качестве поставщика мотивационных процессов выступает предприятие, готовое за
потенциал работника, качественный и производительный труд создать для него условия в виде системы ожидаемых вознаграждений (заработная плата и льготы, карьерный рост, программы обучения, значимость работы) а работник рассматривается как их внутренний потребитель. От того, насколько совпадают ожидания работника относительно системы предоставляемых вознаграждений и возможности предприятия, зависит удовлетворенность персонала
собственной трудовой деятельностью, с одной стороны, и повышение конкурентоспособности предприятия за счет обеспечения его мотивированным и компетентным персоналом, способным к качественному и производительному труду, позволяющему создавать продукцию,
соответствующую запросам и ожиданиям потребителей, с другой стороны.
Таким образом, разработка мотивационной программы, направленной на побуждение
работника к качественному труду в соответствии с рассматриваемым процессом, должна
базироваться как на возможностях предприятия, так и на запросах внутренних потребителей, т. е. на выявлении персональных ценностей сотрудников.
В связи с этим представляется целесообразной разработка методики выявления персональных ценностей и мотивирующих факторов работников организации, позволяющей не
только определить доминирующие ценностные ориентиры персонала, но и установить направления мотивационной программы, соответствующей запросам и ожиданиям сотрудников.
Предлагаемый алгоритм методики идентификации персональных ценностей персонала и выбора на ее основе мотивационной стратегии может быть представлен следующим образом:
1. Разрабатывается анкета, содержащая 190 пар высказываний, соответствующих 20
организационным ценностям (табл. 1). Достаточно большой объем материала анкеты (190
пар сравниваемых высказываний), предлагаемый респондентам, обеспечивает высокую
степень обоснованности используемого в исследовании инструмента. Об этом свидетельствуют показатели надежности (скорректированный коэффициент надежности СпирменаБрауна) и валидности, которые оказались статистически значимы.
Работа с материалом анкеты осуществляется по методу полных парных сравнений.
Сотруднику предлагается сделать выбор между двумя ценностями (альтернативами), обозначенными одним номером (табл. 2). Для этого, сравнивая попарно высказывания из левого (А) и правого (Б) столбцов, работник выбирает то, чем он готов пожертвовать или
пренебречь. Данный подход базируется на утверждении, что человеку достаточно сложно
определить, что для него важно. Однако он точно знает, что для него не важно.
2. Определяется количество баллов, набранных конкретным работником по каждой
ценности. Полученные баллы по каждой ценности заносятся в таблицу для последующей
статистической обработки на основе применения известных статистических критериев [3].
Данные одного испытуемого образуют одну строку, данные, касающиеся одной ценности,
— один столбец. Пример обработки результатов исследований персональных ценностей
работников технического отдела проектной организации представлен в табл. 3.
3. Индивидуальные ценности работника ранжируются. Первый ранг считается наивысшим, ему соответствует ценность, набравшая наименьшее количество баллов (R = 1).
Ценность, набравшая наибольшее количество баллов, рассматривается как наименее значимая, ей присваивается ранг R = n, где n – число исследуемых ценностей (R = 20).
Если испытуемый считает несколько ценностей равнозначными, то им присваивается одинаковый ранг, равный сумме мест альтернатив при их последовательном расположении, деленной на их число:
n
Rij =
∑i
i =1
k
,
где Rij – ранг нескольких равнозначных ценностей; i – места ценностей при их последовательном
расположении; k – число равнозначных ценностей; n – общее число исследуемых ценностей.
134
Copyright ОАО «ЦКБ «БИБКОМ» & ООО «Aгентство Kнига-Cервис»
Вестник Брянского государственного технического университета. 2012. № 2(34)
Организационные ценности и соответствующие им высказывания
Организационные ценности
1. Руководящие полномочия
2. Нормативность деятельности
3. Сроки исполнения обязательств
4. Результативность деятельности
5. Комфортные условия труда
6. Профессиональный рост
7. Социальный статус
8. Лояльность неформальной группы
9. Лояльность руководства
10. Причастность к власти
11. Традиции организации
12. Личная безопасность
13. Перспективы и потенциальные достижения
14. Ответственность за результаты труда
15. Карьера
16. Материальный интерес
17. Творчество и изобретательство
18. Обогащение работой (расширение работы)
19. Возможность более высоких заработков
20. Объективность (прозрачность) материального вознаграждения
Соответствующие им высказывания
Возможность оказывать влияние на других людей или ход событий
Нормативные показатели и разработанные процедуры деятельности
Сроки исполнения своих обязательств
Точное соответствие результата деятельности
запланированным показателям
Удобство и комфортные условия труда
Возможность развиваться в профессиональном
направлении
Возможность поддерживать самооценку
Поддержка своих друзей
Поддержка руководства
Приближенность к руководителю
Декларируемые принципы и ценности организации
Поддержание личной безопасности, стабильности положения
Наличие перспектив развития в организации
Ответственность за результаты труда в рамках
полномочий
Возможность сделать служебную карьеру
Возможность получить причитающееся материальное вознаграждение
Возможность творчества и изобретательства на
рабочем месте
Совершенствование профессионального мастерства
Возможность получить более высокооплачиваемую работу
Возможность получения вознаграждения по результатам труда
Анкета
№
1
2
3
…
188
189
190
Таблица 1
Таблица 2
В ситуациях, когда я вынужден(а) выбирать, я готов(а) пренебречь
Альтернативы
А
Б
Содержанием исполняемых обязанностей
Возможностью оказывать влияние на других людей или ход событий
Сроками исполнения своих обязательств
Обговоренной ранее трудовой нагрузкой
Возможностью получить причитающееся
Исполнением другими их обязательств
материальное вознаграждение
…
…
Привычным порядком дел на предприятии
Причастностью к «ближнему кругу» (приближенностью к команде руководителя)
Содержанием исполняемых обязанностей Возможностью получить более высокооплачиваемую работу
Собственными принципами
Традициями организации, декларируемыми
принципами и ценностями
135
Примечание. «+» – обозначение существенно значимых (доминирующих) ценностей.
Ранговые оценки ценностей и их статистическая обработка
Таблица 3
Copyright ОАО «ЦКБ «БИБКОМ» & ООО «Aгентство Kнига-Cервис»
Вестник Брянского государственного технического университета. 2012. № 2(34)
136
Copyright ОАО «ЦКБ «БИБКОМ» & ООО «Aгентство Kнига-Cервис»
Вестник Брянского государственного технического университета. 2012. № 2(34)
4. Определяется коэффициент весомости (g i ) каждой ценности из предлагаемого материала анкеты по формуле
mn − S i
,
gi =
0,5mn(n − 1)
где m – число членов рабочей группы; n – число ценностей; S i – сумма ранговых оценок
m
Rij членов группы по каждой ценности, S i = ∑ Rij .
j =1
5. Устанавливаются существенно значимые (доминирующие) групповые ценности ( g i′ ):
1
′
gi > ,
n
где n – число ценностей.
В нашем случае существенно значимые (доминирующие) ценности работников технического отдела должны соответствовать неравенству g i′ > 0,05. В табл. 3 к доминирующим ценностям работников, отмеченным знаком «+», относятся: власть (g i = 0,08);
социальный статус (g i = 0,08); лояльность руководства (g i = 0,08); причастность к власти
(g i = 0,09); карьера (g i = 0,08); материальный интерес (g i = 0,09); возможность более высоких заработков (g i = 0,07); объективность (прозрачность) материального вознаграждения
(g i = 0,08).
6. Определяется тип мотивации работников отдела, направленный на удовлетворение их доминирующих ценностей. Для этого устанавливается, к какому типу мотивации
относятся выявленные доминирующие ценности (табл. 4) [4]:
Типы мотивации и соответствующие им организационные ценности
Ориентированный на содержательность труда
Интересная и
содержательная
работа
2. Нормативность деятельности
3. Сроки исполнения обязательств
4. Результативность деятельности
14. Ответственность за результаты труда
Профессиональное развитие
6. Профессиональный рост
13. Перспективы
и потенциальные
достижения
17. Творчество и
изобретательство
18. Обогащение
работой (расширение работы)
Тип мотивации
Ориентированный на общественную значимость труда
Карьера
1. Руководящие полномочия
9. Лояльность руководства
10. Причастность к
власти
15. Карьера
Социальный
статус и безопасность
5. Комфортные
условия труда
7. Социальный статус
Ориентированный
на материальную
значимость труда
Оплата труда и
иные материальные блага
16. Материальный
интерес
19. Возможность
более высоких
заработков
8. Лояльность 20. Объективность
неформальной (прозрачность) магруппы
териального вознаграждения
11. Традиции
организации
12. Личная
безопасность
137
Таблица 4
Copyright ОАО «ЦКБ «БИБКОМ» & ООО «Aгентство Kнига-Cервис»
Вестник Брянского государственного технического университета. 2012. № 2(34)
- мотивация, ориентированная преимущественно на содержательность труда;
- мотивация, ориентированная преимущественно на общественную значимость труда;
- мотивация, ориентированная преимущественно на материальную значимость труда;
- мотивация, ориентированная преимущественно на сбалансированность разных ценностей.
В нашем случае мотивирующими факторами для работников технического отдела
являются общественная (в частности, ориентация на служебную карьеру) и материальная
значимость труда.
7. С целью разработки мотивационной программы устанавливается, в какой мере работники разделяют групповые ценности, т. е. определяется согласованность их мнений.
При проведении данных действий возможны два варианта развития событий и их последствий:
- мнения членов рабочей группы согласованны, и для данной группы разрабатывается единая мотивационная программа;
- мнения членов рабочей группы не согласованны, и выявляются работники, результаты оценки ценностей которых резко отличаются от оценок других сотрудников, что вызывает необходимость разработки для них индивидуальной мотивационной программы.
7.1. Для оценки согласованности мнений членов исследуемой группы определяется
коэффициент конкордации (согласованности) Кендэла:
n
12 ∑ ( Si − S ) 2
i =1
W =
m
m 2 ( n3 − n ) − m ∑ T j
j =1
.
Здесь S i – сумма ранговых оценок членов группы по каждой рассматриваемой ценности;
Si =
1 m n
1 n
∑ ∑ Rij =
∑ S i = 0,5m( n + 1) – средняя сумма рангов для
n j =1i =1
n i =1
всех ценностей; m – число членов группы; n – число рассматриваемых ценностей; T j –
показатель одинаковости, рассчитываемый по формуле
Tj =
u
∑ (t
j =1
3
j
−t j ) ,
где t j – число оценок с одинаковым рангом у j-го члена группы; u – число групп рангов
с одинаковыми оценками у j-го члена группы.
Коэффициент конкордации Кендэла принимает значение в интервале 0 ≤ W ≤ 1 .
Согласованность мнений членов группы считается приемлемой, если значение
W ≥ 0,6, и является статистически значимой с доверительной вероятностью
P = 1−α .
В нашем случае
n
W =
12∑ ( Si − S ) 2
i =1
m
m 2 ( n 3 − n) − m∑ T j
=
336008,64
= 0,86.
390264
j =1
Значимость значения W оценивается по критерию χ 2 по формуле
χ 2 = Wm( n − 1) > χ 2 (1 − α ) f ,
138
Copyright ОАО «ЦКБ «БИБКОМ» & ООО «Aгентство Kнига-Cервис»
Вестник Брянского государственного технического университета. 2012. № 2(34)
где W – коэффициент конкордации; m – число членов рабочей группы; n – число рассматриваемых ценностей; f – число степеней свободы.
Если χ 2 > χ 2 (1 − α ) f , где f = ( n − 1) – число степеней свободы, то коэффициент
конкордации W статистически значим.
Если согласованность мнений членов группы приемлема и статистически значима, то
разрабатывается мотивационная программа на основе выявленных доминирующих ценностей.
В нашем случае
Таким образом, полученные данные статистически значимы. Доминирующими персональными ценностями работников являются материальные и карьерные ценности.
7.2. Если мнения членов группы не согласованны, то выявляются работники, взгляды которых не совпадают со взглядами других сотрудников подразделения. Для этого
рассчитываются коэффициенты ранговой корреляции Спирмена между оценками отдельных сотрудников и средними оценками других работников.
Коэффициент ранговой корреляции (ρ) определяется по формуле
6∑ (Rij − R(i ) )
n
ρ = 1−
(n
i =1
3
2
)
m
− n − 0,5∑ T j
,
j =1
где Rij - оценки конкретного сотрудника; R(i ) - средние оценки других сотрудников; n –
число рассматриваемых ценностей; m – число экспертов; T j - показатель одинаковости.
При ρ≤0,5 считается, что оценки данного работника не коррелируют с общими оценками группы, что вызывает необходимость изучения его доминирующих ценностных ориентиров и разработки индивидуальной мотивационной программы. В нашем случае разработка индивидуальной мотивационной программы является нецелесообразной, так как
мнение работников технического отдела о ее содержании совпадает и является статистически обоснованным.
Предлагаемая методика выявления персональных ценностей и мотивирующих факторов работников организации позволяет не только определить доминирующие ценностные ориентиры персонала, повысив при этом уровень надежности полученных данных, но
и установить направления мотивационной программы, соответствующей запросам и ожиданиям сотрудников.
СПИСОК ЛИТЕРАТУРЫ
1. ГОСТ Р ИСО 9001-2008. Системы менеджмента качества. Требования.
2. ГОСТ Р ИСО 9004-2008. Системы менеджмента качества. Рекомендации по улучшению деятельности.
3. Кремер, Н.Ш. Теория вероятностей и математическая статистика: учеб. для вузов / Н.Ш.Кремер. – М.:
ЮНИТИ-ДАНА, 2000. – 543с.
4. Шапиро, С.А. Мотивация и стимулирование персонала / С.А. Шапиро. – М.: ГроссМедиа, 2005. – 224 с.
Материал поступил в редколлегию 15.03.12.
139
Copyright ОАО «ЦКБ «БИБКОМ» & ООО «Aгентство Kнига-Cервис»
Вестник Брянского государственного технического университета. 2012. № 2(34)
Abstracts
Reutov A.A., Ivanitsky R.B., Emanov S.L. Determination of the belt location on the support rollers of conveyor curved section. Two models are proposed for calculation belt lateral
displacement at the conveyor curved section. It is shown that calculation without taking into account the belt bending stiffness, even on slightly curved section of the conveyor, leads to
significant errors. The application support roller, spring-loaded on the one side, is impractical to
reduce belt lateral displacement at the curved sections of the route.
Key words: belt conveyor, a curved track, support rollers, the bulk cargo cross section.
Lagerev A.V., Averchenkov V.I., Lagereva E.A. Prediction of kinetics of dependability indices hydraulic drive of load-haul-dump machines simulation-based flow of element failures. A mathematical model and implementing its method predicting time variation of the operating hydraulic drive dependability of load-haul-dump machine. It is based on simulations of the
kinetic damage-reduction process of the functional properties of hydraulic drive by taking account of planned repairs and unexpected random failures disconnected elements.
Key words: load-haul-dump machine, hydraulic drive, dependability, technical state prediction,
simulation modeling, failure flow, failure rate, probable state, repair.
Pyrikov P.G., Ruhljadko A.S. Operability assurance of working bodies of technological machinery and the equipment. Some theoretical and applied aspects of maintenance of working
capacity of technological machines and the equipment woodworking appointment on the basis of
strengthening processing are reflected; conditions of formation of anisotropy of mechanical
properties in strengthened materials from a position of their wear resistance are considered; recommendations about hardening performance are resulted.
Key words: technological machines, the equipment, the working capacity, strengthening processing, firmness.
Keglin B.G., Boldyrev A.P., Ionov V.V. Perfection of the ceramic-metal frictional alloy for
shock-absorbers of blow of the railway rolling stock. Results of researches of new ceramicmetal frictional alloy К-30 for the frictional shock-absorber (the absorbing device of an automatic coupling) PMKP-110 are stated. It is shown that application of a new alloy allows increasing
power resources of the shock-absorber more than in 2 times.
Key words: the ceramic-metal frictional alloy absorbing the device, deterioration, PMKP-110,
K-30.
Lozbinev F.Y., Lozbinev V.P. Parametric optimization of the carryinging systems of cars
body in multi-criterion stating. The particularities of multi-criterion stating of optimization
problems are considered. The criteria of optimum, used at analysis of the carryinging systems of
cars body are presented. The description algorithm of parametric optimization of carrying system
of the cars body in multi-criterion stating are broughted.
Key words: carrier construction, optimum designing, target function, criterion of optimum, parametric optimization.
Obozov A.A., Tarichko V.I. Analysis of failures petrol engines, identified by a system of
technical diagnostics. Main construction elements of petrol engines subjected to heavy operation conditions and accordingly failures which most often occur during operation are determined.
Arrangement procedure of diagnostics algorithm based on matrix connecting diagnosable failures and their symptoms which are expressed in deviations of diagnostics parameters of engine
from their reference values is shown. Diagnostics method of cylinder tightness of engine based
on indicator diagram analysis is considered at engine idle operation.
Key words: petrol engine, technical diagnostics, diagnostics algorithm, indicator diagram, failures matrix.
Obozov A.A., Starokogev V.A. The comparative analysis of technical and economic indicators of the two-block rotorno-piston engine, engines of the traditional design and rotorno140
Copyright ОАО «ЦКБ «БИБКОМ» & ООО «Aгентство Kнига-Cервис»
Вестник Брянского государственного технического университета. 2012. № 2(34)
piston engine vankelja. This article contains the retrospective analysis of development of
rotorno-piston DVS Vankelja from the moment of its occurrence. Comparison of technical and
economic indicators of the developed two-block rotorno-piston engine of a new design, the
rotorno-piston engine of a design of Vankelja and petrol engines of a traditional design in which
it is used krivoshipno-shatunnyj the mechanism is resulted.
Key words: rotorno-piston internal combustion engine, working process, technical and economic indicators, ДВС, DVS Vankelja.
Andriyanov A.I., Krizhanovsky A.I. Experimental study of nonlinear dynamics of pulsed
voltage converters on the basis bipolar reversible modulation. The experimental circuit, allowing to investigate nonlinear dynamics of the pulse voltage converter on the basis of two types
of bipolar reversible modulation is considered. The oscillograms, shows complex dynamics of
system at great value transfer constant of the proportional regulator are obtained. The configuration of bifurcation border of area of stability of a design mode for two types of modulation is experimentally defined. The experimental study of dynamic processes is executed at constant of
control signal. Two-parametrical diagram for peak-to-peak amplitude, showing danger of fluctuations of output voltage of systems of bipolar reversible modulation near bifurcation border are
obtained.
Key words: pulsed converter, nonlinear dynamics, bifurcation, nonlinear dynamic system, bipolar reversible modulation.
Drakin A.J., Ilyin V.M., Khvostov V.A. Synthesis of the adaptive regulator of the control
system of the electric drive with a damped oscillations of a cargo. The paper presents the results of the synthesis of the control system of the electric drive of the mechanism of movement
of the crane on the basis of neuro-fuzzy regulators. The crane ‘settings are brought to a two-mass
system. The structure of the regulator is selected, a learning sample is formed and on its basis the
adjustment of the control system is carried out. The modes of the system, trained for different
values of the weight of the cargo and the length of the suspension are investigated.
Key words: control system, neuro-fuzzy regulator, damping the oscillations of the cargo, training of the regulator, learning sample, overhead crane.
Potapov L.A., Maklakov V.P. Comparison of the electromagnetic process of the electromagnetic brake with solid and empty rotor. Considered the numerical modelling of the electromagnetic process of the electromagnetic brake with solid and empty rotor. Considered the diagrams of distribution of flux density and current density in the solid and empty rotor. Comparison of the mechanical data of the electromagnetic brake.
Key words: electromagnetic brake, solid ferromagnetic rotor, empty ferromagnetic rotor, numerical modeling, distribution of flux density and current density.
Karpuhin E.V., Demin E.S., Demin S.B., Datkov V.S. Mathematical modeling magnetic
field of plated magnetostrictive converters of level. Given article is devoted to mathematical
modeling of magnetic fields of plated MCL. Result magnetic field of plated MCL is broken into
components, modeling each of them in conditions of influence internal destabilization factors is
carried out. Drawn a conclusion on a degree of influence considered destabilization factors.
Key words: мagnetostrictive converters of level, mathematical modeling magnetic fields.
Korshunov V.Ya., Komarov V.S. Forecasting of relative abrasive wear resistance on the
basis of mechanical and thermodynamic properties metals. The technique of forecasting of
relative wear resistance is presented at an abrasive friction on the basis of use of mechanical and
thermodynamic properties of metal materials.
Key words: relative wear resistance, abrasive friction, forecasting technique, mechanical properties, thermodynamic properties, metals.
Rybak L.A., Chichvarin A.V. Structural synthesis of a class of the parallel mechanisms for
robots on the basis of the screw theory and the concept of virtual chains. In this article the
structural synthesis method of a class of the parallel mechanisms providing plane-parallel dis141
Copyright ОАО «ЦКБ «БИБКОМ» & ООО «Aгентство Kнига-Cервис»
Вестник Брянского государственного технического университета. 2012. № 2(34)
placement of a mobile platform is considered. The considered method is based on application of
the screw theory and the concept of virtual chains. The structures of all parallel mechanisms containing three legs are received.
Key words: parallel mechanism, kinematic chain, screw theory, virtual chain.
Maslova I.V. Use of operated process at restoration of the form of the large-sized body of
the rotation which do not have the stationary axis of rotation. In the process of rotation of
such technological equipment, as for example bracer of cement stove, there are complications
with determination of form and errors of surface of rolling of bracer. For providing of maximal
economic efficiency it is necessary in the process of work of equipment to define the errors of
his form and remove the educed defects through the built machine-tool module.
Key words: device, non-invasive probing, machine-tool module, restoration treatment, largesize object.
Grishin A.I. Mathematical model of flow of liquid in the vicinity of rotating disks. Considered the fluid flow between the two drives. Obtained the solution of the system of Navier-Stokes
equations in cylindrical coordinates using the Runge-Kutta method of the 4-th order.
Key words: Navier-Stokes equations, mathematical model, for liquids, the method of RungeKutta methods.
Averchenkov V.I., Lagerev A.V., Podvesovskiy A.G. Тhe representation and processing of
fuzzy information in multi-criteria decision models for the social and economical systems
control problems. The causes and the development forms of information fuzziness in multicriteria decision problems are examined. The approaches, based on fuzzy comparison indices
and ordered weighted averaging operators, for formalization and processing of the different types
of fuzzy information in modeling of such problems are presented.
Key words: decision making, multi-criteria decision problem, fuzzy goal, fuzzy criterion, fuzzy
comparison index, ordered weighted averaging operator.
Lagerev A.V., Averchenkov V.I., Shkaberin V.A. New information technologies in the decision of problems of management of scientific and educational activity of the university. The
article describes the experience and perspective directions of information and communication
technologies in scientific, educational and international activities of the Bryansk State Technical
University.
Key words: information and communication technologies, computer network, cad/cam/cae/calstechnologies, webinar, adobe connect, videoconferencing.
Miroshnikov V.V., Eshin S.V. Decision-making methods for optimal corrective and preventive actions selection in quality management systems. A formulation of the problem of corrective and preventive actions selection and its solution based on the formalism of causal Bayesian
network and the probabilistic guarantee criterion is presented. Preventive actions optimization
problem is formulated and solved. Formal definitions of the correction, corrective and preventive
action based on the formalism of causal Bayesian network are given. Examples of typical decision-making tasks for the corrective and preventive actions selection and development based on
the proposed models are presented.
Keywords: corrective action, preventive action, correction, quality management system, Bayesian network, decision making.
Smolyak I.А. Stress-testing of mortgage portfolio. By means of method of mathematical modeling author determined the level of reserved money means for pool of mortgage loans. These
reserved means are necessary for pool quality improvement to cover losses which may appear in
economic crisis scenario.
Key words: stress-testing, default, probability of default, credit enhancement level, pool, mortgage loan.
Chernyshova I.G. Definition factors influencing duration of different kinds innovative
processes. In this article the essence and structure of organizational-innovative potential was
142
Copyright ОАО «ЦКБ «БИБКОМ» & ООО «Aгентство Kнига-Cервис»
Вестник Брянского государственного технического университета. 2012. № 2(34)
considered. Author offered the models of innovative processes which typical for the industrial
enterprises of Russia. Also author offered formula for calculation of organizational-innovative
potential considering all kinds of innovative processes
Key words: innovative process, stages of innovative process, kinds of innovative processes, duration of innovative process, organizational-innovative potential.
Mozhaev T.P., Erokhina V.A. The development of quality control personnel subsystem in
the QMS of the enterprise. The article discusses the model of management motivation of employees in the system of quality management of the enterprise in the context of the paradigm of
management of human resource mi, dealing with the staff of the organization, both as a resource
and domestic consumers. Expediency of identification of personal values of employees for the
formation of motivational processes in the system of quality management of the enterprise.
Key words: management of human resources, model of management motivation system of the
personnel, the identification of personal values, the dominant personal values, strategy for the
choice of motivational programs.
143
Copyright ОАО «ЦКБ «БИБКОМ» & ООО «Aгентство Kнига-Cервис»
Вестник Брянского государственного технического университета. 2012. № 2(34)
СВЕДЕНИЯ ОБ АВТОРАХ
Аверченков Владимир Иванович, д.т.н, профессор, зав.кафедрой «Компьютерные технологии и системы», проректор по информатизации и международному сотрудничеству
БГТУ, тел.: (4832)58-82-06, e-mail: aver@tu-bryansk.ru.
Андриянов Алексей Иванович, к.т.н., доцент кафедры «Электронные, радиоэлектронные
и
электротехнические
системы»
БГТУ,
тел.:
(4832)
56-36-02,
e-mail: ahaos@mail.ru.
Болдырев Алексей Петрович, д.т.н., зав. кафедрой «Динамика и прочность машин»
БГТУ, тел.: (4832) 56-08-10, e-mail: apb@tu-bryansk.ru.
Гришин Александр Игоревич, аспирант Московского государственного индустриального университета, , e-mail: foxmccloud@rambler.ru.
Демин Евгений Станиславович, студент Пензенского государственного университета,
тел.: (8412) 49-62-97.
Демин Станислав Борисович, д.т.н., профессор, зав. кафедрой «Электроника и электротехника» Пензенской государственной технологической академии, тел.: (8412) 49-62-97.
Дракин Александр Юрьевич, к.т.н., доцент кафедры «Электронные, радиоэлектронные
и электротехнические системы» БГТУ, директор НИИ автоматики, телемеханики и метрологии, тел.: (4832) 56-36-02, e-mail: ada108@yandex.ru.
Дятков Владимир Станиславович, доцент кафедры «Информационные и компьютерные
технологии» Пензенской государственной технологической академии, тел.: (8412)49-6297.
Ерохина Валентина Анатольевна, инженер издательства БГТУ, е-mail: erovalentina@yandex.ru.
Ешин Семён Васильевич, аспирант кафедры «Управление качеством, стандартизация и
метрология» БГТУ, e-mail: eshinsemen@mail.ru.
Иваницкий Роман Борисович, аспирант кафедры «Подъемно-транспортные машины и
оборудование» БГТУ, е-mail: romagolova@yandex.ru.
Ильин Валентин Михайлович, аспирант кафедры «Электронные, радиоэлектронные и
электротехнические системы» БГТУ, тел.: (4832) 56-36-02, e-mail: ereies-bgtu@yandex.ru.
Ионов Владимир Валерьевич, к.т.н., ком. директор ООО «НПП «Дипром», тел.: (4832)
77-75-12.
Карпухин Эдуард Владимирович, аспирант кафедры «Электроника и электротехника»
Пензенской государственной технологической академии, е-mail: edvar1@rambler.ru.
Кеглин Борис Григорьевич, д.т.н., профессор кафедры «Динамика и прочность машин»
БГТУ, тел.: (4832)56-08-10, e-mail: keglin@tu-bryansk.ru.
Комаров Владимир Сергеевич, аспирант кафедры «Технология материалов, надежность
и ремонт машин и оборудования» БГСХА, г. Брянск, тел.: 8-920-606-06-18.
Коршунов Владимир Яковлевич, д.т.н., профессор кафедры «Технология материалов,
надежность, ремонт машин и оборудования» БГСХА, e-mail: dok.kor@mail.ru.
Крижановский Александр Васильевич, лаборант кафедры «Электронные, радиоэлектронные
и
электротехнические
системы»
БГТУ,
тел.:
8-952-969-61-16.
Шкаберин Виталий Александрович, к.т.н., доцент кафедры «Компьютерные технологии
и системы» БГТУ, заместитель директора Брянского областного центра новых информационных технологий, e-mail: vash@tu-bryansk.ru.
Лагерев Александр Валерьевич, д.т.н., профессор, зав. кафедрой «Подъемнотранспортные машины и оборудование», ректор БГТУ, тел.: (4832) 56-09-05, e-mail:
rector@tu-bryansk.ru.
144
Copyright ОАО «ЦКБ «БИБКОМ» & ООО «Aгентство Kнига-Cервис»
Вестник Брянского государственного технического университета. 2012. № 2(34)
Лагерева Елена Александровна, аспирант кафедры «Компьютерные технологии и системы» БГТУ, е-mail: lissi88@yandex.ru.
Лозбинев Владимир Павлович, д.т.н., профессор кафедры «Подвижной состав железных дорог» БГТУ, тел.: 8-952-966-47-91; е-mail: wagon@tu-bryansk.ru.
Лозбинев Фёдор Юрьевич, д.т.н., профессор кафедры «Компьютерные технологии и
системы» БГТУ, тел.: (4832) 66-14-95, е-mail: flozbinev@yandex.ru.
Маклаков Владимир Петрович, к.т.н., доцент кафедры «Промышленная электроника и
электротехника» БГТУ, тел.: (4832) 58-82-32.
Маслова Ирина Викторовна, к.т.н., доцент БГТУ им. В.Г. Шухова, г. Белгород, e-mail:
iren_mas@list.ru.
Мирошников Вячеслав Васильевич, д.т.н., профессор кафедры «Управление качеством,
стандартизация и метрология» БГТУ, тел.: (4832) 58-82-35, e- mail: g70@yandex.ru.
Можаева Татьяна Петровна, к.т.н., доцент кафедры «Экономика и менеджмент» БГТУ,
тел.: (4832) 56-62-11, e-mail: mozhaeva@mail.ru.
Обозов Александр Алексеевич, д. т.н., доцент кафедры «Тепловые двигатели» БГТУ,
тел.: (4832) 56-08-01.
Подвесовский Александр Георгиевич, к.т.н., доцент, зав. кафедрой «Информатика и
программное обеспечение» БГТУ, e-mail: apodv@mail.ru.
Потапов Леонид Алексеевич, д.т.н., профессор, зав. кафедрой «Промышленная электроника и электротехника» БГТУ, тел.: (4832) 58-82-32.
Пыриков Павел Геннадьевич, д.т.н., профессор кафедры «Оборудование лесного комплекса» Брянской государственной инженерно-технологической академии, e-mail:
pyrikovpg@mail.ru.
Реутов Александр Алексеевич, д.т.н., профессор кафедры «Подъёмно-транспортные
машины и оборудование», начальник учебно-методического управления БГТУ, е-mail:
umu@tu-bryansk.ru.
Рухлядко Александр Сергеевич, инженер кафедры «Радиационная экология и безопасность жизнедеятельности» Брянской государственной инженерно-технологической академии, e-mail: ruhlyadkoas@mail.ru.
Рыбак Лариса Александровна, д.т.н., профессор БГТУ им. В.Г. Шухова, г. Белгород,
e-mail: rl_bgtu@intbel.ru.
Смоляк Ирина Александровна, аспирант кафедры «Математическое моделирование
экономических процессов» ФГОБУ ВПО «Финансовый университет при Правительстве
РФ», e-mail: smolyak-irina@yandex.ru.
Старокожев Михаил Алексеевич, аспирант кафедры «Энергетика и автоматизация производственных процессов» БГИТА, тел.: (4832) 56-08-01.
Таричко Вадим Игоревич, аспирант кафедры «Тепловые двигатели» БГТУ, e-mail:
tarichman@yandex.ru.
Хвостов Вячеслав Алексеевич, к.т.н., доцент, зав. кафедрой «Электронные, радиоэлектронные и электротехнические системы» БГТУ, тел.: (4832) 56-36-02, e-mail: ereiesbgtu@yandex.ru.
Чернышова Ирина Геннадьевна, ассистент кафедры «Экономика и менеджмент» БГТУ,
e-mail: chirine@rambler.ru.
Чичварин Алексей Валерьевич, к.т.н., доцент Старооскольского технологического института (филиала) НИТУ «МИСиС», e-mail: ch_alexx79@rambler.ru.
Эманов Сергей Леонидович, к.т.н., доцент кафедры «Начертательная геометрия и графика» БГТУ, е-mail: slemanov@yandex.ru.
145
1/--страниц
Пожаловаться на содержимое документа