close

Вход

Забыли?

вход по аккаунту

?

Математическое моделирование компьютерная оптимизация технологий параметров оборудования и систем управления ЛК (сб. науч. тр. Вып.12)

код для вставкиСкачать
Федеральное агентство по образованию
Государственное образовательное учреждение
высшего профессионального образования
“Воронежская государственная лесотехническая академия”
Федеральное агентство по образованию
Государственное образовательное учреждение
высшего профессионального образования
“Воронежская государственная лесотехническая академия”
МАТЕМАТИЧЕСКОЕ МОДЕЛИРОВАНИЕ,
КОМПЬЮТЕРНАЯ ОПТИМИЗАЦИЯ
ТЕХНОЛОГИЙ, ПАРАМЕТРОВ ОБОРУДОВАНИЯ
И СИСТЕМ УПРАВЛЕНИЯ
МАТЕМАТИЧЕСКОЕ МОДЕЛИРОВАНИЕ,
КОМПЬЮТЕРНАЯ ОПТИМИЗАЦИЯ
ТЕХНОЛОГИЙ, ПАРАМЕТРОВ ОБОРУДОВАНИЯ
И СИСТЕМ УПРАВЛЕНИЯ
МЕЖВУЗОВСКИЙ СБОРНИК НАУЧНЫХ ТРУДОВ
МЕЖВУЗОВСКИЙ СБОРНИК НАУЧНЫХ ТРУДОВ
ВЫПУСК 12
ВЫПУСК 12
ВОРОНЕЖ 2007
ВОРОНЕЖ 2007
3
УДК [630*3:685.2.016.4-684].001.57+630*6]
ПРЕДИСЛОВИЕ
М 34
Математическое моделирование, компьютерная оптимизация технологий, параметров оборудования и систем управления [Текст] : межвуз. сб. науч. тр./под
ред. д-ра техн. наук, проф. В.С. Петровского; Фед. агентство по образованию,
ГОУ ВПО “ВГЛТА” – Воронеж, 2007. – 252 с. - ISBN
Научные сотрудники и профессорско-преподавательский состав Воронежской государственной лесотехнической академии
в
2006 – 2007 году плодотворно работали в области математического
моделирования технологий, параметров оборудования и систем
Двенадцатый выпуск межвузовского сборника научных трудов подготовлен по материалам научных исследований и прикладных разработок за
2006 – 2007 гг. в области математического моделирования, компьютерной автоматизации технологий, параметров оборудования, систем управления в лесном комплексе, экономических системах.
управления в технологических и экономических системах.
Научные публикации в сборнике 20 докторов наук, профессоров обогатили его новыми идеями, методами, теоретическими построениями сложных явлений моделирования и оптимизации техно-
Печатается по решению редакционно-издательского совета ГОУ ВПО
“ВГЛТА”.
логий, параметров оборудования и систем управления.
Рецензенты: кафедра технологии машиностроения ВГТУ;
д-р техн. наук, проф. каф. информационных и управляющих
систем ВГТА Овцинов И.А.
ны статьи ученых, производственников г. Воронежа и других городов
Отв. редактор: Заслуженный деятель науки и техники России,
д-р техн. наук, проф.
В.С.Петровский
Зам. отв. редактора: д-р техн. наук, проф.
Л.Т. Свиридов
Редколлегия: д-р техн. наук, проф. В.К. Курьянов,
д-р техн. наук, проф. А.А. Филонов,
д-р техн. наук, проф. (ВГТУ) В.П. Смоленцев,
д-р экон. наук, проф. Т.Л. Безрукова,
Отв. секретарь – М.А. Кривотулова.
ISBN
© Коллектив авторов, 2007
© ГОУ ВПО “Воронежская государственная
лесотехническая академия”, 2007
Наряду со статьями сотрудников ВГЛТА в сборник помещеРоссии.
Участие в сборнике аспирантов и соискателей позволило получить нам ряд свежих идей, методов, представляющих научный и
практический интерес.
Научно-теоретический и практический материал сборника,
очевидно, будет стимулировать дальнейшие исследования по совершенствованию технологий, оборудования и систем управления.
Профессор
В.С.Петровский
4
РАЗДЕЛ I МАТЕМАТИЧЕСКОЕ МОДЕЛИРОВАНИЕ
ТЕХНОЛОГИЙ, ПАРАМЕТРОВ ОБОРУДОВАНИЯ
И СИСТЕМ УПРАВЛЕНИЯ
УДК 630*232 + 630*174.753
РОСТ И ПРОДУКТИВНОСТЬ ЛИСТВЕННИЦЫ СИБИРСКОЙ
В ЛЕСОСТЕПИ И СТЕПИ
Т. Е. Галдина, А.Ф. Гайдукова (ВГЛТА)
Лиственница издавна привлекает внимание лесоводов как быстрорастущая,
устойчивая, декоративная порода, обладающая к тому же высокими физикомеханическими свойствами древесины.
Попытки вводить лиственницу в условиях лесостепи были начаты уже давно (в 80-х годах XIX века). До наших дней сохранились, в частности, прекрасная
лиственничная аллея Г. Ф. Корнаковского в Теллермановском лесу и замечательная
роща посадки Я.В. Успенского в Усманском бору.
Многолетний опыт отечественных лесоводов показал, что в условиях лесостепи и степи европейской части России наиболее продуктивным лесообразователем при создании промышленных, защитных, водоохранных и парниковых лесов
является лиственница сибирская, которая естественно здесь не произрастает, но
введенная искусственно растет прекрасно. Лиственница как вид исторически сложилась в условиях гор и континентального климата, что объясняет повышенные
требования ее к обмену воздуха, его сухости и большому количеству тепла в период вегетации [1]. Однако, естественно произрастая в суровых условиях континентального климата европейского и азиаткого севера, в горах Урала и Саян, лиственница перенесенная в более благоприятные условия зоны смешанных лесов и лесостепи, растет здесь лучше, чем у себя на родине. По быстроте роста и качеству древесины лиственница в лесостепи значительно (на 20-50 %) превосходит основные
местные лесообразующие породы: сосну, ель, дуб, березу.
Лиственница характеризуется устойчивостью к рекреационным нагрузкам, выносливостью при повреждениях и уплотнениях почвы, легкой приживаемостью при пересадках. Все эти преимущества лиственницы требуют широкого внедрения ее в наших лесах. Внедрение различных видов лиственницы в лесные культуры центральной лесостепи и степи России позволит значительно обогатить видовой состав лесов региона и существенно повысить их защитные свойства.
Целью данной работы было изучение современного состояния и продуктивности культур лиственницы в лесостепи и степи, дать рекомендации по лесовырашиванию лиственницы, учитывая требования ее вида и экотипов к почвенноклиматическим и лесорастительным условиям.
Объектом нашего изучения послужили культуры лиственницы, произрастающие в квартале 54 Правобережного лесничества УОЛ ВГЛТА и в Волгоградской области на территории Урюпинского лесхоза.
Коллекционно-географические культуры лиственницы сибирской в кв. 54
были заложены 2-летними сеянцами с размещением 1,5 х 0,5м на участке площадью 1 га. Участок ранее находился под дубовым древостоем, который в 1944г был
вырублен, а затем раскорчеван. В 1954г на участке располагались огороды, затем
___________________________________
© Галдина Т. Е., Гайдукова А.Ф., 2007 г.
5
был вспахан на глубину 30 см. Почвы серые лесные суглинистые. Тип условий
местопроизрастания – Д2.
Объект, расположенный в Волгоградской области на территории Урюпинского лесхоза, представлен лесополосой шириной 15м. Культуры созданы на участке, вышедшем из-под сельскохозяйственного пользования, с целью защиты сельскохозяйственных культур от вредно действующих ветров. Почва черноземная,
задернение среднее. Тип условий местопроизрастания – С2. Культуры создавались
по сплошной подготовке почвы, механизированной посадкой сажалкой лесной
Чашкина 2-летними сеянцами с размещением 3 х 0,5м. Общая площадь объекта –
1,5 га. На момент обследования под пологом сомкнувшегося древостоя местами
встречается самосев клена татарского, клена ясенелистного, клена полевого, груши, яблони, боярышника.
На отобранных объектах в 2006г были заложены пробные площади в 3кратной повторности (по 0,15га), на которых проводился сплошной перечет деревьев с подробным описанием последних по определенной форме и учет пустых
посадочных мест. Это позволило определить сохранность культур. С помощью
мерной вилки на высоте груди по двум взаимно перпендикулярным направлениям
с точностью до 1 см измерялся диаметр. С помощью высотомера у 25 деревьев в
наиболее характерных рядах измеряли высоту с точностью до 0,5 м.
Полученные материалы подвергались статистической обработке с использованием ПЭВМ. Данные представлены в таблице.
Таблица
Таксационная характеристика лиственницы сибирской, произрастающей в условиях лесостепи и степи
ТаксационЧисло
Лесорастительная СохранРазмеще
Запас,
ные показастволов
3
зона (область)
ность, %
ние
м
тели
на 1 га
Нср.
Дср.
Степная (Волго39,9
12
24
3 х 0,5
260
1900
градская обл)
Лесостепная (Во13,4
18,3
29,7
1,5 х 0,5
660
1540
ронежская обл)
Обследование культур позволило установить, что лиственница сибирская в
лесостепи имеет достаточно высокие таксационные показатели (Дср.=18,3 см и
Нср=29,7м) качественные признаки. Отмечен высокий бонитет насаждения (2-й
класс бонитета). Видимо, это связано с наиболее благоприятными условиями произрастания.
По продуктивности наилучшие показатели отмечены у лиственницы сибирской, произрастающей в лесостепи (запас составил 660 м3). Она растет по 2-му
бонитету, имеет прямой ствол, хорошо развитую крону и по средним таксационным показателям занимает лидирующее положение в отличие от лиственницы сибирской, произрастающей в степи.
Однако следует отметить, что лиственница сибирская, произрастающая в
условиях степи, имеет достаточно высокие таксационные показатели (Дср.= 12 см и
Нср=24м) и качественные признаки (прямой ствол, широко развитую крону), превосходящие основных местных лесообразующие породы – сосну, березу, дуб.
6
Таким образом, основываясь на наших данных обследования, можно
твердо утверждать о целесообразности внедрения лиственницы сибирской в лесные
культуры, а также в полезащитное лесоразведение в условиях лесостепи и степи,
что позволит значительно обогатить видовой состав лесов, повысить их продуктивность и защитные свойства.
Немало важный вопрос, которого необходимо коснуться - это организация внедрения лиственницы в лесостепи европейской части России и степи. В этом
отношении важно правильно районировать лесовыращивание лиственницы, учитывая требования ее к почвенно-климатическим и лесорастительным условиям.
По результатам кластерного анализа можно сказать, что влияние различных
природно-климатических условий и условий мест произрастания существенно.
Поэтому при повышении производительности лесокультурных площадей с использованием внедрения лиственницы сибирской, требует дополнительных опытов с
целью определения как ведет данный вид в тех или иных условиях местопроизрастания.
7
На рис. 2 приведена схема поворотного гидродвигателя винтового типа,
применяемого на лесных манипуляторах, которые рекомендуется устанавливать на
машинах для подрезки крон деревьев для полного оборота рабочего органа на 360°.
Выбор основных геометрических параметров зубьев дисковой круглой пилы
необходимо производить с учетом следующих требований:
1) достижения высокого качества среза ветвей с наименьшими повреждениями в
виде сколов и задиров;
2) перерезание волокн древесины должно производиться с минимальными энергозатратами.
Библиографический список
1. Редько, Г.И. Линдуловская лиственничная роща {Текст]/ Г.И. Редько:
учебное пособие для студ. спец. 1512. – Л.: ЛТА. 1984. – 93с.
УДК 631.242
ОБОСНОВАНИЕ КОНСТРУКТИВНО-ТЕХНОЛОГИЧЕСКОЙ СХЕМЫ
МАШИНЫ ДЛЯ ОБРЕЗКИ КРОН ЗЕЛЕНЫХ НАСАЖДЕНИЙ
Попиков В.П. (ВГЛТА)
В отечественной и зарубежной практике для обрезки крон деревьев применяется ряд машин и механизмов с режущими аппаратами главным образом дискового типа.
Однако для обрезки крон зеленых насаждений до сих пор используется
ручной инструмент при подъеме рабочих в корзинах в крону деревьев с помощью
автомобильных гидроподъемников АГП. Поэтому нами предлагается новый рабочий орган в виде дисковой пилы, смонтированный на манипуляторе.
Рабочий орган машины для подрезки крон деревьев (рис. 1), который
смонтирован на базовой машине 1, типа автопогрузчика, и содержит подъемный
механизм 2 с гидроцилиндром 3, на котором смонтирована поворотная колонка 4.
На поворотной колонке 4 установлена нижняя секция 5 стрелы, к которой посредством цилиндрического шарнира прикреплены средняя секция 6 стрелы и гидроцилиндр 7 управления [1].
Верхняя часть средней секции 6 стрелы посредством цилиндрического
шарнира соединена с крайней секцией 8, снабженной гидроцилиндром 9 управления. Внутри крайней секции 8 жестко смонтирован гидроцилиндр управления,
шток которого жестко соединен с винтом, установленным по резьбе во втулке,
смонтированной при помощи подшипников внутри крайней секции 8 и жестко
соединенной со штангой 10. На другом конце штанги 10 жестко установлен поворотный гидродвигатель (ротатор) 11, причем вал поворотного гидродвигателя имеет подвижное соединение с корпусом привода 12 дисковой пилы 13.
_____________________
© Попиков В.П., 2007 г.
Рис. 1 Рабочий орган машины для подрезки крон деревьев (свид-во на
пол. модель № 30057):
1 – базовая машина;
2- подъемный механизм;
3 – гидроцилиндр подъемного механизма;
4 – поворотная колонна
8
9
Рис. 3 Основные геометрические параметры зубьев дисковой пилы с
односторонней заточкой длинной и короткой режущих кромок
Рис. 2 Схема винтового гидродвигателя (ротатора):
1 – корпус, 2 – поршень, 3 – гайка, 4, 5 – подводящие и отводящие каналы
Для этих целей была произведена специальная перезаточка зубьев круглой
пилы, предназначенной для продольной распиловки (рис. 3). При обрезке ветвей
деревьев резание производится передней (длинной) режущей кромкой с углом заточки β=30°. Задний угол резания
α ≈ 0. Поэтому происходит как бы бесстружечное силовое резание, деформируется только отделяемая часть ветвей, а на дереве остается участок с гладким срезом, т.к. задний угол близок к нулю. Передний
угол γ = 70° и в данном случае имеет отрицательное значение, а угол резания δ =
160°.
Развод зубьев делается очень маленький – в пределах 0,2мм. При ежегодной подрезке однолетних побегов используется эта же пила с обратным направлением вращения. Резание в этом случае производится передней (короткой) режущей
кромкой с углом заточки β= 45°. Передний угол γ κ = 10° имеет положительное
значение и угол резания δк = 100°.
При подрезке однолетних побегов зуб пилы их как бы захватывает и не
дает отклониться в сторону. При использовании опорного ножа повышается эффективность подрезки крон деревьев и кустарников.
Подрезка и обрезка крон деревьев рабочим органом осуществляется следующим образом. Базовая машина 1 занимает позицию перед деревом, и оператор
при помощи гидроцилиндра 3 и подъемного механизма 2 поднимает рабочий орган
на необходимую высоту. Затем гидроцилиндрами 7 и 9 средняя 6 и крайняя 8 секции стрелы поворачиваются в рабочее положение и при помощи поворотной колонки 4 производится установка в плане рабочего органа. При включении механизма поворота штанги обеспечивается ее поворот вместе с пилой вокруг продольной оси, одновременно при включении поворотного гидродвигателя осуществляется поворот его вала совместно с корпусом привода пилы на необходимый угол α.
При этом дисковая пила 11 занимает заданное положение в пространстве относительно кроны дерева. Включением привода 12 обеспечивается вращение дисковой
пилы 11, затем поочередным манипулированием гидроцилиндрами 9, 10 и гидродвигателя 13 оператор производит подрезку кроны дерева при неизменном положении базовой машины. Далее рабочий орган переводится в транспортное положение, и базовая машина перемещается на новую позицию для подрезки кроны другого дерева. Перемещение предлагаемого рабочего органа упрощает процессы обрезки и подрезки крон деревьев, облегчает управление рабочим органом. За счет
увеличения угла α поворота пилы создается возможность фигурной обрезки крон
деревьев и кустарников.
Для удаления нежелательной древесно-кустарниковой растительности в
придорожных зонах нами разработан новый рабочий орган с гибкими элементами
(рис. 4) [2].
10
11
как рабочий процесс обрезки ветвей деревьев и кустарников городских насаждений
исследован недостаточно.
Библиографический список
1. Пат. 30057 РФ, МПК7 A 01 G 3/04. Рабочий орган машины для подрезки
крон деревьев [Текст] / В. П. Попиков, Д. Д. Репринцев, П. И. Попиков ; заявитель
и патентообладатель ВГЛТА. – № 2002129704/20 ; заявл. 05.11.02 ; опубл. 20.06.03,
Бюл. № 17. – 2 с.
2. Пат. 33684 РФ, МПК7 АО1G 23/083. Ротор кустореза [Текст] / И. М. Бартенев, В. П. Попиков, Л. Д. Бухтояров, М. Д. Драпалюк ; заявитель и патентообладатель ВГЛТА. – № 2003105046/20 ; заявл. 25.02.03 ; опубл. 10.11.03, Бюл. № 31. – 2
с.
Рис. 4 Рабочий орган с гибкими элементами (пат. №33684)
Рабочий орган включает корпус 1 с приводом (не показан) и валом 2 входящим во втулку 3 жестко скреплённую с двумя пластинами 4, между которыми
неподвижно зажат режущий рабочий орган. Каждый режущий орган выполнен
комбинированным в виде гибкого элемента 5 с ножом 6 на конце. Опорный нож 7
закреплён на корпусе. Опорный нож 7 расположен выше режущего рабочего органа и имеет длину, несколько большую длины рабочего органа. Ротор кустореза при
помощи подвески может быть установлен вместо дисковой пилы на стрелу манипулятора. Ротор кустореза работает следующим образом. Включают привод и
втулка 3 с пластинами 4 между которыми зажат режущий рабочий орган при помощи вала 2 начинают вращаться. Ротор кустореза подводят к древеснокустарниковой растительности. Древесно-кустарниковая растительность срезается
между опорным ножом 7, который препятствует её отклонению и вращающимися
ножами 6. При этом благодаря тому, что ножи 6 установлены на гибких связях 5, в
результате их ударов о препятствия не происходит поломок рабочих органов, а за
счёт использования опорного ножа 7 процесс срезания кустарника протекает с
большей эффективностью.
Таким образом, режущий аппарат обрезчика ветвей деревьев должен комплектоваться тремя типами сменных рабочих органов:
− круглой дисковой пилой диаметром 400…600 мм с односторонней заточкой
зубьев для вертикальной или наклонной обрезки боковых ветвей деревьев и ежегодной подрезки прироста ветвей диаметром до 25 мм в верхней части кроны;
− круглой дисковой пилой для поперечного пиления диаметром 400…600 мм с
двусторонней заточкой зубьев для омолаживающей обрезки ветвей с диаметром до
80 мм;
− гибким рабочим органом для удаления нежелательной древесно-кустарниковой
растительности в придорожных зонах диаметром до 40 мм.
Для обоснования режимов работы гидропривода обрезчика необходимо
произвести дополнительные теоретические и экспериментальные исследования, так
УДК 631.242
МАТЕМАТИЧЕСКАЯ МОДЕЛЬ РАБОЧИХ ПРОЦЕССОВ ОБРЕЗЧИКА КРОН
ДЕРЕВЬЕВ И КУСТАРНИКОВ
В.П. Попиков (ВГЛТА)
Для обоснования параметров рабочего процесса обрезки ветвей деревьев
необходимо составить и проанализировать дифференциальные уравнения, описывающие процесс поворота маятникового рычага посредством поворотного гидродвигателя (ротатора) с дисковой пилой и расход рабочей жидкости гидропривода.
На рис. 1 изображена расчётная схема рабочего органа машины для обрезки крон деревьев.
Рис. 1 Расчетная схема рабочего органа машины для обрезки крон деревьев
1- дисковая пила; 2 – гидромотор; 3 – маятниковый рычаг; 4 – поворотный гидродвигатель
На рис. 2 приведена схема определению кинематических параметров механизма срезания ветвей.
_____________________
© Попиков В.П., 2007 г.
12
13
С учётом основного уравнения кинематики пиления круглыми пилами и
условия прочности зуба при ударном характере резания тонких ветвей имеем
uz u
=
tz Vp
,
u i⋅s
=
Vp
tz
где
(3)
(4)
uz – подача на зуб пилы, м/с;
tz – шаг зубьев, м;
i – коэффициент прочности зубьев для мягких пород i=0,3…0,4; для твёрдых пород i=0,2…0,3;
s - толщина пилы, м.
Тогда формула для момента сопротивления принимает следующий вид:
κ ⋅b ⋅ Η ⋅i ⋅ s ⋅ D
Μс =
,
(5)
2 ⋅tz
где
2
к – удельная сила резания, Н/м , определяется экспериментальным
путем;
Рис. 2
срезания ветвей
Схема к определению кинематических параметров механизма
Для описания работы гидропривода, применим известное из теоретической механики дифференциальное уравнение:
J пр ⋅
где
dω
= M дв − M c ,
dt
(1)
ω - угловая скорость вала гидромотора, с ;
-1
Мдв - момент, развиваемый гидромотором, Н⋅м;
Jпр - приведенный момент инерции вращающихся масс к валу гидромотора, включающий момент инерции роторной группы гидромотора и момент инерции гибкого рабочего органа.
Момент, развиваемый гидромотором, вычисляется по формуле
ηq p
М дв = n м ,
(2)
2πηo
где
b – ширина пропила;
H – высота пропила:
H = dв · sin Θц ,
где dв – диаметр ветки, м;
Θц – угол встречи.
При отклонении срезаемых ветвей от вертикали на угол νu и от горизонтали на угол νн высота пропила меняется (рис. 3)
ηn - полный КПД гидромотора;
ηo - объёмный КПД гидромотора;
qм - удельный объём гидромотора, м3/об;
p - давление масла в гидросистеме, Па.
Момент сопротивления, создаваемый на валу гидромотора от сил резания
при обрезке ветвей для дисковой пилы находим следующим образом.
Подставив найденные выражения Мдв и Мс в исходное уравнение (1), получим дифференциальное уравнение движения пилы:
dω 1 ⎡ ηп ⋅ qм ⋅ p k ⋅ b ⋅ H ⋅ i ⋅ s ⋅ D ⎤
=
⎢
⎥.
2⋅ tz
dt J пр ⎣ 2 ⋅ π ⋅ ηо
⎦
(6)
Для возможности более полного исследования динамических процессов в
рассматриваемом гидроприводе уравнение (6) должно быть дополнено вторым
дифференциальным уравнением, которое будет описывать расход рабочей жидкости. Это уравнение имеет вид
(
)
dp
1
=
qн ωн − q м ω − a y p ,
dt K ( p )
(7)
14
15
Для решения данной системы уравнений составлена программа на ЭВМ.
Результаты решения представлены в виде графиков зависимостей давления рабочей жидкости от времени процессов разгона и резания дисковой пилы с гидроприводом (рис. 4).
Рис. 3 Схема для определения высоты пропила: а – при горизонтальном положении рабочего органа; б – при наклоне ствола и диска пилы
К(р) - коэффициент податливости упругих элементов гидропривода;
qн - рабочий объём насоса, м3/об;
qм - рабочий объём гидромотора, м3/об;
ωн – угловая скорость вращения насоса, с-1;
ω - угловая скорость вращения вала гидромотора, с-1;
аy - коэффициент утечек, м5/н·с.
При моделировании динамических процессов в рассматриваемом гидроприводе получим для дисковой пилы систему уравнений
где
(
)
dp 1
=
qн ⋅ ωн − qм ⋅ ω− ay ⋅ p − qг ⋅ ϕn ;
dt Kp
dω 1 ⎡ ηп ⋅ q м ⋅ p k ⋅ b ⋅ H ⋅ i ⋅ s ⋅ D ⎤
=
⎥.
2 ⋅ tz
dt J пр ⎢⎣ 2 ⋅ π ⋅ ηо
⎦
(8)
Решая эту систему уравнений получим:
p(t) = е
−
ay
2⋅ K ( p )
t
⎡⎛
⎢⎜
⎢⎜
⋅ ⎢⎜
⎢⎜
⎢⎜
⎢⎜
⎣⎝
2 ⋅ J пр ⋅ π ⋅ η 0 ⋅ a 2у − 4 ⋅ K ( p ) ⋅ η n ⋅ q н ⋅ q м
2 ⋅ J пр ⋅ π ⋅ η 0
2 ⋅ К( р )
⎛ 2 ⋅ J ⋅ π ⋅ η ⋅ а2 − 4 ⋅ К ⋅ η ⋅ q ⋅ q ⎞⎤
⎜
⎟⎥
пр
у
( р)
n н
м
0
⎜
⎟⎥
2 ⋅ Jпр ⋅ π ⋅ η0
K ⋅ b ⋅ H ⋅ i ⋅ S ⋅ D ⋅ π ⋅ η0 .
⎜
− cos
⋅ t ⎟⎥ +
⎜
⎟⎥
2 ⋅ К( р )
ηn ⋅ qм ⋅ tz
⎜
⎟⎥
⎜
⎟⎥
⎝
⎠⎦
⎞
⎟
⎟
⋅t⎟ −
⎟
⎟
⎟
⎠
(9)
Рис. 4 График зависимости давления рабочей жидкости от времени при обрезании ветвей березы
Из анализа графиков установлено, что при частоте вращения пилы 950
об/мин-1 давление рабочей жидкости достигает максимального значения за
0,5…0,6 с, частота колебаний 0,5 Гц, коэффициент неравномерности 0,37, потребляемая мощность 2,7…13 КВт. Установлены закономерности изменения давления
рабочей жидкости от углов срезания ветвей и кинематической встречи. Давление
рабочей жидкости в гидромоторе пилы (рис. 5), при изменении угла кинематической встречи от 45º до 135º, возрастает по линейной зависимости от 3,00 до 7,00
МПа, при угле срезания 90º и от 5,00 до 7,50 МПа, при угле срезания 60º. Давление
рабочей жидкости в гидромоторе пилы (рис. 6) при постоянном угле кинематической встречи 45º , при изменении угла срезания ветви от 30º до 90º, возрастает по
линейной зависимости от 3,00 до 5,00 МПа, а затем, при изменении угла срезания
от 60º до 90º , снижается от 5,00 до 2,50 МПа. При угле кинематической встречи
равном 90º давление рабочей жидкости, при изменении угла срезания от 30º до 60º,
возрастает от 5,00 до 6,50 МПа, а затем, при изменении угла срезания от 60º до 90º,
уменьшается с 6,50 до 3,20 МПа. Мощность резания при обрезке ветвей липы диаметром 25 мм изменяется в пределах 2,7…6,5 кВт, для тополя – 4,72…11,37 кВт,
для березы 5,40…13,00 кВт.
16
17
УДК 620.193.23
МОДЕЛИРОВАНИЕ КОРРОЗИОННОГО
И КОРРОЗИОННО-МЕХАНИЧЕСКОГО ИЗНАШИВАНИЯ
ЦИЛИНДРО-ПОРШНЕВОЙ ГРУППЫ
А.В. Нефедьев (ФНПЦ "Прибор"),
В.И. Казаков ("ЦОКБлесхозмаш"), В.И. Посметьев (ВГЛТА), В.В. Посметьев
(ВГТУ)
Рис. 5 Зависимость давления рабочей жидкости от угла кинематической встречи
диска и ветви: 1 – при угле срезания 90º;2 – при угле срезания 60º;
3 – при угле срезания 30º
Рис. 6 Зависимость давления рабочей жидкости в гидромоторе пилы от угла срезания ветви: 1 – при угле встречи 135º; 2 – при угле встречи 90º;
3 – при угле встречи 45º
Таким образом, на основании полученных уравнений, описывающих изменение давления в гидроприводе рабочего органа можно установить проектные
параметры гидропривода рабочего органа и обосновать его технологический режим.
Обеспечение надежной противокоррозионной защиты и сохранности машин
и оборудования, используемых в лесном хозяйстве сегодня и в обозримом будущем, остается одной из важнейших проблем. Вследствие сезонности лесохозяйственных работ время работы узко-специализированных машин составляет от 50 до
400 часов в год. Остальное время машины и оборудование не используются и находятся в режиме хранения или консервации. При этом атмосферная коррозия оказывает существенное разрушительное воздействие на верхнюю часть гильзы цилиндра и верхний край первого поршневого кольца, что часто приводит к срыву
плановых работ и дополнительным затратам на ремонт.
Для обоснованного выбора мер по защите рабочей поверхности гильз цилиндров в период хранения необходимо знание механизмов коррозионного повреждения, а также влияния на интенсивность износа условий хранения, технологии консервации и режимов эксплуатации. С целью изучения влияния указанных факторов
нами была разработана компьютерная имитационная модель коррозионного и коррозионно-механического износа цилиндро-поршневой группы (ЦПГ).
Как показывает анализ коррозионного повреждения рабочих поверхностей
ЦПГ дизельных двигателей, коррозия в них носит преимущественно питтинговый
характер [1]. Поэтому в основу имитационной модели заложена система дифференциальных и алгебраических уравнений, описывающая кинетику появления и
роста питтингов. Для численного решения системы уравнений использован наиболее универсальный метод численного интегрирования – метод Эйлера. При численном интегрировании появляется возможность наглядно представить коррозионное повреждение зеркала цилиндра на каждом шаге интегрирования, что позволяет
непрерывно наблюдать за эволюцией системы питтингов с течением времени. Исследование имитационной модели заключается в многократном проведении компьютерных экспериментов с различными наборами исходных параметров и в сравнительном анализе получаемых результатов. Имитационная модель изнашивания
ЦПГ реализована с помощью специально разработанной компьютерной программы
"Rust". Программа составлена на языке Object Pascal в среде программирования
Borland Delphi 7.0.
Имитационная модель позволяет решать широкий круг задач, в первую очередь исследовать зависимость интенсивности износа от условий хранения, технологии консервации и режимов эксплуатации, а также исследовать характер питтингового износа в различных материалах путем изменения кинетических параметров
появления и роста питтингов.
Для контроля текущего состояния модели, а также для первичного визуального анализа происходящих процессов на экран компьютера регулярно выводится
схематическое изображение корродирующей поверхности, покрытой питтингами
(рис. 1). При этом питтинги отображаются в виде перекрывающихся черных кругов
______________________________________________________________
© Нефедьев А.В., Казаков В.И., Посметьев В.И., Посметьев В.В., 2007 г.
18
19
коренной зависимостью, в соответствии с [3]
различных диаметров.
h( t ) = vРП t − t П ,
а
б
в
Рис. 1 Картины коррозионного повреждения зеркала цилиндра при разном
соотношении между скоростью появления vПП и скоростью роста vРП питтингов: а – коррозия с преобладанием процесса появления питтингов; б –
типичная коррозия ЦПГ; в – коррозия с преобладанием процесса роста питтингов.
В модели рассматривается условная поверхность размером 10 х 10 см2, моделирующая зеркало цилиндра. Максимальное количество питтингов на площади 1
дм2 по эмпирической оценке принято NП = 500 [2]. При данном количестве питтингов обеспечивается приемлемое статистическое качество графиков I(t).
В начальный момент времени питтинги на модельной поверхности отсутствуют. В процессе работы программы начинают появляться новые питтинги, причем
вероятность появления питтинга P(N) на текущем шаге интегрирования уменьшается
с ростом общего числа питтингов N и пропорциональна некоей скорости появления
питтингов vПП:
⎛
N ⎞
⎟.
P( N ) = vПП ⎜⎜1 −
⎟
N
П ⎠
⎝
Такой вид связи P и N обусловливает появление в процессе численного интегрирования экспоненциально-убывающей зависимости N(t), определяемой параметрами NП и vПП [3]. Для реализации случайности появления питтинга используется встроенный в систему программирования Borland Delphi 7.0 генератор "Random" случайных чисел, распределенных по равномерному закону в интервале (0,
1). Новые питтинги появляются только на незанятых питтингами участках поверхности.
В первом приближении считается, что питтинг имеет форму конуса. При
этом для всех питтингов принято одинаковое отношение высоты h конуса к диаметру D его основания AК = h/D. Расчеты в рамках данной работе проведены при
значении коэффициента конусности AК = 1,5, при котором отношение площади
поверхности конуса к его объему близко к минимальному [1]. Ввиду отсутствия
литературных данных об изменении формы питтинга в процессе его роста, в модели принято допущение, что коэффициент конусности AК остается неизменным в
процессе роста питтинга.
Увеличение глубины h питтинга с течением времени t описывается в модели
где vРП – единичная скорость роста питтингов; tП – момент времени, в который
появляется питтинг.
При численном интегрировании шаг интегрирования Δt должен быть гораздо
меньше характерного времени протекания коррозионных процессов (месяцы). Для
всех расчетов выбран шаг Δt = 1 ч. Как показали специально проведенные оценки,
использование меньшего временного шага не целесообразно, так как при этом существенно возрастает время вычислений, однако точность расчета практически не
увеличивается.
Отдельную задачу составляет учет многократного перекрытия конусовпиттингов. Аналитическое решение этой сложной геометрической задачи является
чрезвычайно громоздким. Поэтому, ориентируясь на быстроту вычислений современных компьютеров, задачу удалось существенно упростить путем дискретизации
пространства равномерной прямоугольной сеткой. В модели производится разбиение пространства на элементарные кубы, выполняется проверка попадания каждого
куба внутрь конуса-питтинга, после чего, по суммарному количеству кубов, находящихся внутри питтингов, вычисляется эффективное значение коррозионного
износа I. Оценочный расчет показал, что ошибка в определении I, вносимая при
дискретизации пространства с шагом сетки 0,1 мм составляет менее 1 %.
Типичная для большинства расчетов зависимость износа от времени I(t)
представляет собой монотонно возрастающую кривую (рис. 2). Воспроизводимые
моделью зависимость I(t), а также картина коррозионного повреждения поверхности хорошо согласуются с экспериментом.
I,0,10
мм
0,08
0,06
0,04
0,02
0,00
0
500
1000
1500
2000
t, ч
Рис. 2 Типичная зависимость износа ЦПГ I от времени t
Благодаря высокой степени универсальности имитационной модели открываются широкие перспективы ее применения для моделирования коррозии в случа-
20
ях различных: технологий консервации, материалов и режимов работы. Параметры
модели, определяющие картину коррозии, подбираются эмпирически в соответствии с реальной картиной коррозионного повреждения соответствующих поверхностей. Различные технологии консервации в имитационной модели можно отразить
надлежащим подбором параметров NП, vПП, vРП и AK. Было установлено, что из
большого количества входных параметров модели наиболее чувствительным к
технологии консервации является vРП – скорость роста питтингов.
Разработанная на основе питтингового приближения модель позволяет моделировать коррозионные процессы в различных классах материалов, и в первую
очередь – различных типов чугунов. Для иллюстрации возможностей модели проведено несколько серий компьютерных экспериментов с различными наборами
основных кинетических параметров vПП и vРП. Время каждого компьютерного эксперимента было соизмеримо со временем эксплуатационных исследований и составляло 180 суток. При выборе параметров vПП и vРП первый из них задавали с
шагом в порядок величины: 0,01; 0,10; 1,00 ч–1, а значение второго параметра подбирали так, чтобы за время 60 суток площадь покрытия поверхности питтингами
составляла около 5 %.
В зависимости от набора кинетических параметров, в рамках модели реализуются три качественно различных разновидности питтинговой коррозии:
1) коррозия преимущественно за счет быстрого появления питтингов: высокая скорость появления vПП = 1,00 ч–1, низкая скорость роста vРП = 45 мкм/ч1/2 (рис.
1, а);
2) типичная коррозия ЦПГ дизельных двигателей: vПП = 0,10 шт./ч, vРП = 120
мкм/ч1/2 (рис. 1, б);
3) коррозия преимущественно за счет быстрого роста питтингов: низкая скорость появления vПП = 0,01 ч–1, высокая скорость роста vРП = 300 мкм/ч1/2 (рис. 1, в).
В первом случае на зеркале цилиндра наблюдается значительное количество
питтингов малого размера. Во втором случае одновременно присутствуют питтинги как больших, так и малых размеров. В третьем случае число питтингов невелико, однако они имеют значительный размер. Во всех трех случаях площадь покрытия питтингами одинакова и составляет около 15 % всей площади контрольной
площадки. Несмотря на то, что перечисленные разновидности питтинговой коррозии существенно различны по своему характеру, вид зависимости I(t) приблизительно одинаков (рис. 2).
Универсальность модели проявляется также и в возможности моделировать
виды коррозии, отличные от питтинговых, при использовании низких значений
коэффициента конусности AК. Так, например, если ориентироваться на общепринятую классификацию видов коррозии [1], модель хорошо воспроизводит коррозию
пятнами (при AК = = 0,0 ... 0,2) и коррозию язвами (при AК = 0,5 ... 1,0). Питтинговая
(точечная) коррозия воспроизводится при AК = 1,0 ... 5,0.
Библиографический список
1 Скорчелетти, В. В. Теоретические основы коррозии металлов [Текст] / В. В.
Скорчелетти. – Л.: Химия, 1973. – 264 с.
2 Розенфельд, И. Л. Защита металлов от коррозии лакокрасочными покрытиями [Текст]/ И. Л. Розенфельд, Ф. И. Рубинштейн, К. А. Жигалова. – М.: Химия,
1987. – 224 с.
21
3 Герасимов, В.В. Прогнозирование
В.В.Герасимов. – М.: Металлургия, 1989. – 152 с.
коррозии
металлов
[Текст]/
УДК 621.878.01
МОДЕЛИРОВАНИЕ РАБОТЫ КОЛЕСНЫХ МАШИН С КОМБИНИРОВАННОЙ
ТРАНСМИССИЕЙ
В.А. Жулай, В.И. Енин, А.А. Серов (ВГАСУ)
Тяговые возможности колесного движителя технологических машин (ТМ)
на операциях копания и перемещения грунта зависят от развиваемой им силы тяги,
величина которой во многом определяется весом, приходящимся на ведущие колеса. Следовательно, от степени использования общего веса машины зависит ее производительность при выполнении энергоемких операций. Особенно это актуально
при установке мощных двигателей на легких машинах.
В настоящее время на колесных машинах наряду с механическим приводом заднего моста устанавливают гидрообъемную передачу для активизации переднего управляемого моста. Преимущества гидрообъемных передач общеизвестны и постепенно, с совершенствованием технологии изготовления и повышением
надежности агрегатов, они получают все большее распространение на отечественных машинах.
Особенностью такого комбинированного тягового привода является передача мощности от основного двигателя двумя потоками – по механической и гидрообъемной передачам, которые должны работать согласованно. От степени согласованности работы переднего и заднего ведущих мостов и будет зависеть общая
эффективность работы машины. Поэтому разработка аналитических методов выявления взаимосвязей основных параметров, определяющих рациональность выбора
характеристик механической и гидрообъемной передач, является актуальной задачей.
Работа отдельно механической и гидрообъемной передач в тяговом приводе землеройно-транспортных машин достаточно подробно рассмотрена в трудах
многих известных ученых. Из теоретических исследований совместной работы
колесных движителей ТМ с самостоятельными приводами, известны графоаналитические методы построения общей тяговой характеристики при статическом режиме нагружения, без учета изменения режима работы двигателя от действия суммарной нагрузки [1,2].
Математическое моделирование работы колесной ТМ с двумя типами
приводов колесных движителей является весьма сложной задачей. При попытке
описания такой разветвленной динамической системы с помощью системы уравнений выяснилось, что два их них являются трансцендентными. Это уравнение, связывающее общую свободную силу тяги с буксованием каждого из движителей и
уравнение связи буксования с силой тяги и теоретической скоростью движителя
переднего моста. Решить такую систему, включающую алгебраические, дифференциальные и трансцендентные уравнения не представилось возможным. Поэтому на
основе составленной системы уравнений, описывающей работу ТМ с двумя типами
передач, была разработана модель в системе MATLAB с расширением Simulink
блок-схема, которой показана на рис. 1.
_______________________________________
© Жулай В.А., Енин В.И., Серов А.А., 2007 г.
22
23
Fcn0
Блок Fcn0 описывает регуляторную характеристику дизельного двигателя,
который принимается апериодическим звеном первого порядка, учитывающим
инерционные свойства двигателя и трансмиссии, постоянная времени которого –
Тпд. Выходом этого блока является угловая скорость ωе. В узле А мощность, развиваемая на валу двигателя, делится на два потока с условием равенства угловых
скоростей ведущих валов этих потоков.
Трансформация потока мощности передаваемого механическим приводом
описывается блоком Fcn1, в котором учтено увеличение крутящего момента и
уменьшение частоты вращения коробкой передач, передачами заднего моста, а
также преобразование колесным движителем заднего моста вращательного движения в поступательное.
Блок Fcn2 описывает процессы, происходящие в гидрообъемном приводе:
изменение крутящего момента и частоты вращения редукторами отбора мощности
и согласующим; трансформацию регуляторной характеристики дизеля в выходную
характеристику объемного гидропривода с регулируемым насосом постоянной
мощности и нерегулируемым гидромотором; преобразование колесным движителем переднего моста вращательного движения в поступательное.
Полученные в блоках Fcn1, Fcn2 теоретические скорости колес заднего
VТ1 и переднего VТ2 ведущих мостов, а также действительная скорость движения
машины Vд через соответствующие объединительные блоки Б1 и Б2 подаются на
входы блоков Fcn3 и Fcn4, в которых определяются буксования движителей заднего δ1 и переднего δ2 мостов.
По значениям буксований δ1, δ2 в блоках Fcn5 и Fcn6 вычисляются величины свободной силы тяги колесных движителей ведущих мостов Т1 и Т2. Затем в
блоках Fcn7 и Fcn8 определяются крутящие моменты М1 и М2 на ведущих валах
механической и гидрообъемной передач, соответствующие силам Т1 и Т2. В преобразованиях, проводимых в этих блоках, учитываются силы сопротивления качению
Pf 1 и Pf 2, силовые радиусы ведущих колес rc1 и rc2, передаточные числа и КПД соответствующих передач.
Полученные величины М1 и М2 подаются на вход сумматора ΣО, с выхода
которого суммарный момент МС, являющийся нагружающим моментом для двигателя, подается на вход блока Fcn0. Крутящий момент М2 является также информационным параметром обратной связи автоматической системы управления регулируемого насоса, с постоянной времени Тпг, и подается на вход объединительного
блока Б3.
Значения сил Т1, Т2 и продольной составляющей силы сопротивления ТСК
поступают также и на сумматор Σ1, где определяется разность движущих сил (Т1,
Т2) и силы сопротивления (ТСК), текущее значение которой задается блоком Fcn9.
По полученной разности сил в блоке Fcn10 вычисляется ускорение машины Vд′ и
текущее значение действительной скорости Vд, которое подается на входы обобщающих блоков Б1 и Б2.
Ме
w(s)=k/(Tпдs+1)
ωе
Fcn1
VТ1
А
k• ωе
Vд
ωe
ωe
Fcn2
V
М2
Т
Ме
Vд
VТ2
δ1=(VТ1- Vд)/VТ1
Fcn3
Fcn4
δ2=(VТ2 -Vд )/ VТ2
δ1
δ2
δ
δ
Fcn6
Fcn5
Т
Т
Т1
Σ0
М2
Fcn8
Т2
М2 =(Т2 +Рf2)•К 2
Fcn11
w(s)=k/(Tп2s+1)
М2
Fcn7
М1 =(Т1 +Рf1)•К 1
М1
Fcn9
Т2
Т1
Тск
Т ск
Σ1
t
ΔТ
Fcn10 Vд=ΔТ/mа• S
Vд
Рис. 1 Блок-схема математической модели колесной технологической машины с
комбинированным тяговым приводом
Коммутация всех блоков показана на рис.1. Начальные условия при которых начинается работа модели – ωе = 0; Vд = 0; Тк = 0. Блок Fcn9, имитирующий
различные законы изменения силы сопротивления, обеспечивает стартовый период
плавного нарастания нагрузки ТСК от нуля до необходимого значения, во время
которого протекают все переходные процессы и модель выходит на исходные величины параметров, требуемые для проведения вычислительного эксперимента.
Результаты моделирования выводятся в виде осциллограмм на виртуальный осциллограф Scope.
24
25
dσr 2(σr − σθ )
+
= 0.
dr
r
(1)
Уравнения совместности деформаций и соотношения Коши:
dε θ (ε θ − ε r )
+
= 0;
dr
r
du
εr = ; ε θ = u .
dr
r
(2)
(3)
Уравнение равновесия (1) можно переписать в следующем виде:
dσ r
+ 2σ r = 2σ θ ,
dr
dσ r
r
+ 3σ r = 2 σ θ + σ r ;
dr
r
Рис. 2 Осциллограмма изменения теоретической VТ2 и действительной Vд
скоростей колесного движителя переднего ведущего моста колесной тяговой машины
На рис.2 показана осциллограмма изменения теоретической VТ2 и действительной Vд скоростей колесного движителя переднего ведущего моста.
Таким образом, разработанная математическая модель ТМ с комбинированным тяговым приводом адекватно, с достаточной для инженерных расчетов
точностью, описывает работы реального объекта, что позволяет проводить согласование и оптимизацию параметров совместно работающих механических и гидрообъемных передач колесных машин.
Библиографический список
1. Ульянов Н.А. Колесные движители строительных и дорожных машин:
Теория и расчет. – М.: Машиностроение, 1982. – 279..
2. Гордыч Д.С., Брыль Т.В. Анализ совместной работы движителей автогрейдера ДЗ – 140, Омск – 1984. 25.
УДК 539.374
РАСЧЕТ УПРУГОГО ШАРА КАК ЭЛЕМЕНТА ПОДШИПНИКА
СКОЛЬЖЕНИЯ
Т.Н. Стородубцева, В.Б. Огарков (ВГЛТА)
Упругий шар представляет собой основной элемент при конструировании
шарико-подшипников скольжения. Поэтому расчет упругого и пластического шара
представляет собой актуальную инженерную задачу.
Рассматривается задача о центрально-симметричном деформировании упругого изотропного шара под действием равномерного внутреннего р и внешнего g
давлений.
Уравнение равновесия имеет вид:
_____________________________________
© Стородубцева Т.Н., Огарков В.Б., 2007 г.
σcp =
(2σθ + σr )
3
(4)
(5)
.
(6)
Закон Гука для изотропного шара имеет следующий вид:
σ cp = Κ ⋅ θ ; ∫r =2 ⋅ G ⋅ l r ; ∫θ=2 ⋅ G ⋅ l θ
(7)
Здесь: К-модуль объемного сжатия; G - заданный модуль сдвига; ∫r и ∫θ - девиаторы тензора напряжений;ℓr и ℓθ - девиаторы тензора деформаций;
диальное и тангенциальное напряжения;
εr и εθ
σr
и
σθ
- ра-
- радиальное и тангенциальное
деформации.
θ = ε r + 2ε θ
(8)
r3 dσ r
(9)
Умножим уравнение (5) на r2^
dr
+ 3 r 2 σ r = 3 r 2 σ cp ,
(
)
d
⋅ r 3 ⋅ σ r = 3r 3 σ cp .
dr
(10)
Аналогично получим для уравнения совместности деформаций (2):
(
)
d
⋅ r 3 ⋅ ε θ = r 2θ .
dr
(11)
С использованием предыдущих соотношений можно получить следующее
соотношение:
(
)
(
)
d
d
⋅ r3 ⋅ σr = 3 ⋅ Κ ⋅ ⋅ r3 ⋅ εθ .
dr
dr
(12)
26
27
Проинтегрируем предыдущее соотношение один раз по r:
σr = 3 ⋅ Κ ⋅ εθ +
C1
r3
.
(13)
Уравнения (1) и (2) можно привести к следующему виду:
r dσ
σθ − σ r = ⋅ r
2 dr
dε
ε r − εθ = r ⋅ θ .
dr
,
(14)
(15)
С использованием закона Гука (7):
r dσr
dε
⋅
= −2 ⋅ G ⋅ r ⋅ θ .
2 dr
dr
(16)
Проинтегрируем уравнение (16) один раз по r:
σr = −4 ⋅ G ⋅ ε θ + C2 .
(17)
Для определения констант нужно воспользоваться граничными условиями:
(18)
σ r r = R 1 = − p ; σ r r = R 2 = −q ,
(
)
(
)
где R1 и R2 – соответственно внутренний и внешний радиусы шара.
Воспользуемся соотношениями Коши (3):
U C1 ,
+
r r3
U
σ r − 4G + C 2 .
r
σ r + 3Κ
(19)
(20)
Из этих же соотношений будем иметь
3ΚU(R 1 ) C1 ,
−p=
+ 3
R1
R1
3ΚU(R 2 ) C1 ,
−q=
+ 3
R2
R2
(21)
(22)
U(R 1 )
− p = 4G
+ C2 ,
R1
U(R 2 )
− q = −4G
+ C2 .
R2
Соотношения (21) и (22) запишутся так:
C1 = − pR 13 − 3ΚR 12 U R 1 ,
( )
(23)
24)
C1 = −qR 32 − 3ΚR 22 U(R 2 ) ,
4GU(R 1 ) ;
4GU(R 2 ) ,
C 2 = −p +
C 2 = −q +
R1
R2
На основании предыдущих соотношений будем иметь:
pR 13 + 3ΚR 12 U R 1 = qR 32 − 3ΚR 22 U
( )
4GU(R 1 )
−p+
=
R1
4GU(R 2 ) .
R2
(27)
(R 2 ) ,
(28)
(29)
Решение системы (28) и (29) имеет следующий вид:
U(R 1 ) =
+
(
⎤
1 ⎡ R 32
⎢q 2 − pR 1 ⎥ +
3Κ ⎣ R 1
⎦
R 32
R 1 R 32
−
R 12
{pR1 ⎛⎜
1
1 ⎞
+
⎟−
⎝ 3Κ 4G ⎠
)
⎡ R3
R ⎤
− q⎢ 2 2 − 1 ⎥
⎣ 3ΚR 1 4G ⎦
U(R 2 ) =
R 1R 2
(R
3
2
− R 12
(30)
}
)⋅
(31)
⎡ R3
R ⎤
1 ⎞
⎧
⎛ 1
⋅ ⎨pR 1 ⎜
+
⎟ − q⎢ 2 2 − 1 ⎥
⎝ 3Κ 4G ⎠
⎩
⎣ 3ΚR 1 4G ⎦
}
Воспользуемся соотношениями (21) и (23):
C1 = − pR 13 − 3ΚR 12 U R 1 ,
( )
C 2 = −p +
(32)
4G
U(R 1 ) ,
R1
(33)
C1 = − pR 13 − 3ΚR 12 ⋅
⎧⎪ 1 ⎡ R 3
⎤
R 321R 2
2
⋅⎨
⎢q 2 − pR 1 ⎥ + 3
2
⎥⎦ R 2 − R 1
⎪⎩ 3Κ ⎢⎣ R 1
(
C2 = −p +
(25)
−q+
(26)
4G
⋅
R1
⎧⎪
1 ⎞ ⎡ R 32 ⎤ ⎫⎪ (34)
⎛ 1
+
⎟ − q⎢ ⎥⎬
⎨pR 1 ⎜
⎝ 3Κ 4G ⎠ ⎢⎣ 4G ⎥⎦ ⎪⎭
⎪⎩
⎤
⎡ 3
R 32
{⋅ 1 ⎢q R 22 − pR1 ⎥ +
⋅
3
2
3Κ ⎣ R 1
−
R
R
R
⎦
1
2
1
)
(
)
28
⎧⎪
⎡ R3
R ⎤
1
1
) − q⎢ 2 2 − 1 ⎥
⋅ ⎨pR 1 (
+
3Κ 4G
⎪⎩
⎣ 3ΚR 1 4G ⎦
29
}}
(35)
Проинтегрируем соотношение (16) один раз по r:
σ r = −4 ⋅ G ⋅ ε θ + C 2 .
(13)
Отметим, что систему уравнений (21)-(24) можно упростит. Из этих соотношений
можно получить:
qR 32
− pR 13
2
(36)
− R 2 U(R 2 ) =
− R 12 U(R 1 ) ,
3Κ
3Κ
U(R 1 ) q
U(R 2 ) .
p
−
+
=
+
2G
R1
4G
R2
(37)
Решение системы (36) и (37) имеет вид:
⎧ R1
R2
R 13
R2 ⎫,
+
−
−
q
p
p⎬
q
⎨
4G ⎭
4G
3ΚR 22
R 13 − R 32 ⎩ 3Κ
R
R
R
U (R 2 ) = 2 U (R 1 ) − 2 p + 2 q .
R1
4G
4G
U(R 1 ) =
(
R 1R 32
)
(38)
(39)
Коэффициенты С1 и С2 определятся по формулам (32) и (33). Соотношения (19),
(20), (38) и (39) имеют значительную ценность, поскольку дают явное выражении е
искомых величин через прямое умножение и деление коэффициентов G и μ, которые в случае ползучести шара представляют собой интегральные операторы по
времени с ядрами ползучести и релаксации, заданными из эксперимента.
Библиографический список
1. Никифоров, С.Н. Теория упругости и пластичности [Текст] / C.Н. Никифоров. – М., 1955. – 284 с.
УДК 621.878
АНАЛИТИЧЕСКОЕ ИССЛЕДОВАНИЕ РАБОТЫ
АВТОГРЕЙДЕРА ПРИ ПЛАНИРОВАНИИ
ГРУНТА ОСНОВНЫМ ОТВАЛОМ
А.В. Василенко, В.И. Енин, А.А. Кононов, С.А. Иванов (ВГАСУ)
При теоретических исследованиях рабочих процессов автогрейдера на
планировочных работах, с использованием в качестве управляющего воздействия
изменения угла захвата [1], для создания современной системы автоматического
управления рабочим органом автогрейдера при планировании грунта с целью достижения максимальной производительности необходима математическая модель,
адекватно описывающая работу автогрейдера в данном режиме.
В работе [2] рассматривалась математическая модель автогрейдера на пла________________________________________________________
© Василенко А.В., Енин В.И., Кононов А.А., Иванов С.А., 2007 г.
нировочных работах с изменением длины отвала, но не рассматривались основные
моменты, связанные с перемещением точки приложения равнодействующих сил
сопротивления при изменении угла захвата. При составлении математической модели автогрейдера в процессе копания в работе [3] была определена точка приложения сил при неизменном угле захвата. Таким образом, эти модели не позволяют
адекватно описывать работу автогрейдера при планировании грунта с изменением
угла захвата, т.к. проекция результирующих сил изменяется в зависимости от угла
захвата, что, в свою очередь, изменяет величину момента действия сил при аналитическом описании.
Наиболее значимой задачей при разработке математической модели функционирования автогрейдера при планировании грунта с управляющим воздействием в виде изменения угла захвата является упрощение системы и точное определение места приложения результирующих сил сопротивления при разработке грунта.
Здесь: Рпрп — продольная составляющая силы сопротивления перемещению грунта,
кН; Рпрб — боковая составляющая силы сопротивления перемещению грунта, кН;
Рсп — продольная составляющая силы сопротивления скольжению грунта по отвалу, кН; Рсб — боковая составляющая силы сопротивления скольжению грунта по
отвалу. В результате должна получиться модель, которая наиболее просто, но и с
требуемой точностью передает свойства изучаемого объекта.
В данной работе рассматривается автогрейдер с колесной формулой 1х2х3
при планировании и перемещении грунта в нормальных рабочих условиях. Это
объясняется тем, что в настоящее время автогрейдеры такой конструкции составляют большую часть от всех эксплуатируемых в нашей стране, а на указанные режимы приходится приблизительно половина времени их работы [2, 3].
Принимаем незначащими те параметры, учет которых повышает точность
математической модели не более, чем на 5%, что соответствует погрешности экспериментальных исследований [3].
Схема сил и реакций, действующих на автогрейдер при разработке грунта
представлена на рис. 1.
В соответствии с данным рассмотрением приняты следующие условные
обозначения: R1, R2, R3, R4, R5, R6 — нормальные реакции грунта на колеса автогрейдера, кН; Рf1, Рf2, Рf3, Рf4, Рf5, Рf6 — силы сопротивления качению колес, кН; Т2,
Т3, Т5, Т6 — сила тяги, развиваемая каждым ведущим колесом, кН; Rб1, Rб2, Rб3, Rб4,
Rб5, Rб6 — боковые реакции грунта на колеса движителя, кН; υД — действительная
скорость движения автогрейдера, м/с; М — крутящий момент на центральных полуосях балансиров, кН⋅м; G — сила тяжести автогрейдера, кН; Рj0 — сила инерции
поступательно движущихся масс, кН; Ррп — продольная составляющая силы сопротивления грунта резанью и зарезанию, кН; Ррб — боковая составляющая силы
сопротивления грунта резанию, кН; Ррв — вертикальная составляющая силы сопротивления грунта резанию, кН; Рпрп — продольная составляющая силы сопротивления перемещению грунта, кН; Рпрб — боковая составляющая силы сопротивления
перемещению грунта, кН; Рсп — продольная составляющая силы сопротивления
скольжению грунта по отвалу, кН; Рсб — боковая составляющая силы сопротивления скольжению грунта по отвалу, кН; a, l, hр, b, c, n, m, d, rC, s, p, k, t, L — расстояния определяющие точки приложения соответствующих сил, м.
31
Следует отметить, что расстояния по оси X, показанные на рис. 1, соответствуют расстояниям без учёта разницы высотного положения ведущих и ведомых
колёс по оси Z в следствии возможного срезания грунта отвалом.
Произведем оценку величины влияния некоторых параметров. Автогрейдер при работе часто движется по наклонной поверхности и его продольная ось
составляет угол с направлением движения.
Однако смещение центра переднего моста относительно оси движения составляет не более 1/4 его колеи. Таким образом, наибольшее значение вышеуказанного угла составит не более 50. Наибольшее же значение угла поперечного уклона
определяется максимальным рекомендуемым углом зарезания в 150 [4]. По этим
данным легко рассчитать, что изменение величин линейных размеров и усилий от
указанных отклонений не превысит 3,5 %. Следовательно, данными изменениями
линейных размеров и приложенных сил можно пренебречь ввиду их малости.
В работе [5] приведены результаты экспериментальных исследований
влияния величины смещения равнодействующей сил сопротивления резанию грунта на тяговые качества автогрейдера. При расположении точки приложения рабочего сопротивления резанию грунта в колее машины снижение тяговых показателей
составляет менее 3,5 %. В соответствии со схемами работы автогрейдера на основных операциях [6], равнодействующая сопротивления резанию грунта всегда будет
расположена в колее с небольшим смещением относительно продольной оси машины.
Значение продольного уклона дороги, рекомендуемое СНиПом [7], равно
10 % ( 60 ). Как было показано, при угле в 60 изменением нормальной составляющей веса автогрейдера можно пренебречь, то есть при работе автогрейдера [8]
влияние продольного уклона можно не учитывать.
Необходимость учета податливости элементов автогрейдера возникает
только при рассмотрении случая встречи рабочего органа с труднопреодолимым
препятствием [9], что не соответствует нормальным рабочим условиям и режимам
[3]. Таким образом, в данной теоретическом исследовании такой учет может не
производиться. Кроме того, вертикальные колебания машины, возникающие из-за
неровностей поверхности качения и упругости шин, при движении на рабочих скоростях имеют незначительную величину и могут не учитываться. Возможности
таких допущений показаны в работе [3].
Точка, в которой приложены равнодействующая сил сопротивления перемещению грунта и равнодействующая сил сопротивления скольжению грунта по
отвалу, смещена относительно точки приложения равнодействующей сил сопротивления резанию грунта [10]. При данном варианте управления проекции сил на
оси изменяются по следующим зависимостям:
1
p = ⋅ B ⋅ sin(α зх ) ,
4
1
c − s = ⋅ B ⋅ cos(α зх ) ,
4
где
B - длина отвала, м;
αзх – угол захвата отвала, град.
Рис. 1 Схема сил и реакций, действующих на автогрейдер при разработке грунта
30
(1)
(2)
В качестве примера на рисунках 2, 3 приведены результаты расчёта указанных расстояний, определяющих относительное смещение местонахождения
точки приложения сил в трехмерной системе координат, для изменения угла захвата от 30 до 90°.
32
33
6. Ронинсон, Э.Г. Автогрейдеры: Учебник для профтехучилищ [Текст] /
Э.Г.Ронинсон. – 2-е изд. перераб. и доп. – М.: Высшая школа, 1982. – 192 с.
7. Строительные нормы и правила. Автомобильные дороги [Текст]: СНиП 2.05.02.–
85 – М.: Госстрой СССР, 1986. – 51с.
8. Ульянов, Н.А. Теория самоходных колесных землеройно-транспортных машин
[Текст] / Н.А.Ульянов. – М.: Машиностроение, 1969. –519с.
9. Гречишников, Б.А. Исследование средств и способов снижения нагруженности
основных узлов автогрейдера: Автореф. дис… канд. техн. наук: спец. 05.05.04
[Текст]: / Б.А.Гречишников. – Харьков, 1981. – 27с.
10. Кононов, А.А. К вопросу взаимодействия основного отвала автогрейдера с разрабатываемым грунтом [Текст] / А.А.Кононов // Изв.вузов. Строительство. – 2006.
№ 11–12. – С. 68 – 72.
Рис. 2 Относительное
изменение
расстояния p от угла захвата отвала
автогрейдера
Рис. 3 Относительное
изменение
расстояния c-s от угла захвата отвала
автогрейдера
Таким образом, проведенные исследования позволяют для любого конкретного расчетного случая проведения работы или для широкого спектра изменения угла захвата отвала автогрейдера при аналитическом исследовании рабочего
процесса планирования грунта определить местоположение точек приложения
равнодействующих сил сопротивления перемещению и скольжению грунта, что
дает возможность достаточно значимо уточнить математическую модель работы
автогрейдера с точки зрения взаимодействия основного (косопоставленного) отвала с разрабатываемым грунтом.
Полученные результаты имеют практическое значение и могут быть полезны специалистам, работающим в области теоретических исследований, совершенствования и эксплуатации автогрейдеров.
Библиографический список
1. Василенко, А.В. К вопросу об автоматизации разработки грунта основным отвалом автогрейдера [Текст] / А.В.Василенко, В.И.Енин, А.А.Кононов, С.А.Иванов //
Межвузовский сборник научных трудов: Математическое моделирование, компьютерная оптимизация технологий, параметров оборудования и систем управления. –
Воронеж: ВГЛТА, 2006. – С. 182–184.
2. Орлов, С.А. Повышение эффективности использования автогрейдеров на планировочных работах Дис… канд. техн. наук: спец. 05.05.04 [Текст]: / С.А.Орлов. –
Омск, 2001. – 196с.
3. Кононов А.А. Разработка системы автоматического управления рабочим органом
землеройно-транспортной машины: Дис... канд. техн. наук: спец. 05.05.04 [Текст]: /
А.А.Кононов. – Воронеж, 1998. – 195 с.
4. Автогрейдеры. Общие технические условия [Текст] : ГОСТ Р 50188-92: введен
01.07.93. – М.: Изд-во стандартов, 1992. – 19с.
5. Шарипов, Л.Х. Экспериментальные исследования нагрузок, действующих на
ходовое оборудование автогрейдера [Текст] / Л.Х.Шарипов, С.Н.Васиков // Тяговая динамика колесных землеройно-транспортных машин. – Воронеж, 1986. – С.
60–74. – Деп. в ЦНИИТЭСтроймаш 14.04.86, № 74 - сд.
УДК 630*383
ОСОБЕННОСТИ ТЕХНИКО-ЭКОНОМИЧЕСКИХ ОБОСНОВАНИЙ ПРИ
ВАРИАНТНОМ ПРОЕКТИРОВАНИИ ДОРОГ
ВЫСШИХ ТЕХНИЧЕСКИХ КАТЕГОРИЙ
Т.В. Скворцова, Е.В. Кондрашова, А.В. Скрыпников (ВГЛТА)
Технико-экономическое обоснование при вариантном проектировании
дорог III и II технических категорий отличается от обоснований дорог низких категорий вследствие большей сложности в определении исходных данных и усложнения условий движения автомобилей в потоке [1].
Одна из основных причин этих отличий – повышенная интенсивность потоков. Верхний предел среднегодовой интенсивности на дорогах II технической
категории равен 7600 авт./сутки. На дорогах III технической категории средняя и
пиковая интенсивности соответственно равны 150 авт./ч и 800 авт./ч [2]. Эти большие значения интенсивности ведут к проявлению определённых особенностей
движения автомобилей в потоке.
Обгон быстроходными автомобилями тихоходных становится основным
маневром в потоке, существенно определяющим как эмоциональную напряжённость водителя, так и скорость автомобилей в потоке. Необходимым условием
безопасного выполнения обгона является достаточная видимость встречного автомобиля. Вследствие ситуационных и рельефных особенностей местности видимость ограничивается как в плане, так и в продольном профиле. Кроме того, обгон
может быть ограничен дорожными знаками. Всё это ведёт к образованию переходных режимов движения автомобилей в потоке: а) режима без обгонов на участках с
ограниченной видимостью, б) режима с обгонами на последующих участках; переходный режим с обгонами постепенно переходит в стационарный режим.
Анализируя причины образования переходных режимов, можно отметить,
что они проявляются в основном на участках дорог с трудными условиями трассирования. Это участки, при проектировании которых приходится использовать предельные нормативы: допустимые значения продольных уклонов, минимально радиусы горизонтальных и вертикальных кривых и т.п.
Снижение скорости на участках с затруднёнными условиями трассирования, усугубленное ограничением обгонов приводит к изменению эксплуатацион______________________________________________________
© Скворцова Т.В., Кондрашова Е.В., Скрыпников А.В., 2007 г.
34
35
ных расходов автомобильного транспорта, которые могут как возрастать, так и
уменьшаться в зависимости от параметров участка и интенсивности потока.
Зависимости затрат по топливу от скорости автомобиля в транспортном
потоке можно получить, используя экспериментальные исследования топливной
экономичности. Так как при некоторой скорости расход топлива наименьший, то
общую зависимость расхода топлива Q от скорости υ можно представить в виде
Q = Q min + r (υ − υ m ) + k (υ − υ m ) ,
2
(1)
где υ m - скорость, соответствующая минимуму расхода топлива Qmin ; r , k - эмпирические коэффициенты.
При выводе зависимости расхода топлива от скорости автомобиля в
транспортном потоке за исходные данные принят расход топлива при свободном
движении со скоростью υc [3]. При этом Q и υc связаны зависимостью
Qc = Q min + r (υ c − υ m ) + k (υ c − υ m ) .
2
(2)
Так как в потоке скорость снижена до значения υп и расход топлива изменен (увеличен или уменьшен) до значения Qn , то
Q п = Q min + r (υ п − υ m ) + k (υ п − υ m ) .
(3)
Подставив (1) в (2), получаем расход топлива при движении автомобиля в
потоке со скоростью υ n
2
[
]
Q п = Qс − r (υ с − υ п ) − k (υ c − υ п ) − (υ п − υ m ) ,
(4)
то есть расход топлива по сравнению со свободным движением изменяется на величину
2
[
2
]
ΔQп = Qп − Qc = r (υ с − υ п ) − k (υ c − υ m ) − (υ п − υ m ) , (5)
то есть расход топлива вследствие учёта дисперсии скорости уточняется на величину
ΔQ n = kσ 2υ ,
(7)
Дополнительный расход топлива автомобиля в потоке вызван обгонами.
Расход топлива при обгоне увеличивается на величину, соответствующему проезду
дополнительного расстояния 150 м. Поэтому дополнительный расход топлива,
вызванный обгонами
ΔQобг = 0,15n обг Qc ,
(8)
2
2
где nобг - количество обгонов на участке дороги, на котором без обгонов израсходовано топлива Qc .
Затраты по шинам с уменьшением скорости также уменьшаются. Это вызвано увеличением срока службы шины при уменьшении скорости.
Постоянные расходы и заработная плата водителей (на единицу длины
дороги) с уменьшением скорости увеличиваются.
Затраты, связанные с пребыванием в пути пассажиров, обратно пропорциональны скорости движения. При достаточно большой интенсивности движения
скорости движения автобусов и легковых автомобилей снижаются в большей сте-
пени, чем средняя скорость потока. Это снижение проявляется ещё больше на участках с переходными режимами движения.
Используя в качестве исходных данных значения скорости автобусов и
легковых автомобилей, можно существенно уточнить затраты, связанные с пребыванием в пути пассажиров.
Вычисление себестоимости перевозок по среднегармоническому значению скорости, приводит к уточнению затрат на перевозки на величину
ΔЭ = Авσ υ2 / mυ3 . Для средних условий величина δ = ΔЭ / Э может достигать
значений 0,1…0,2. Принимая δ =0,1, находят экономический эффект уточнения
методики технико-экономических обоснований за счёт детального учёта движения
отдельных автомобилей в потоке; для дорог I, II, III технических категорий эффект
соответственно равен 18,9;9,45;4,05 тыс. руб./км. К этим значениям должен быть
добавлен эффект за счёт уточнения составляющих себестоимости перевозок вследствие их детального вычисления на каждом пикете с учётом неустановившейся
скорости.
Библиографический список
1. Бабков, В.Ф. Реконструкция автомобильных дорог [Текст]/ В.Ф. Бабков.– М.: Высшая школа, 1977. – 212 с.
2. Курьянов, В.К. Лесотранспорт как система ВАДС [Текст] / В.К. Курьянов. – Воронеж: ВГЛТА, 2002. – 251 с.
УДК 630*382
СПОСОБЫ ОРГАНИЗАЦИИ МОБИЛЬНЫХ ПЛОЩАДОК
ЛЕСОЗАГОТОВИТЕЛЕЙ
А.А. Арзуманов (ВГЛТА)
Лесозаготовительные подразделения в течение года организуют несколько площадок и выполняют различные работы на ряде объектов. В каждый момент
планируемого периода одновременно на нескольких площадках выполняются разнообразные работы с локализацией в зоне производства определенной группы работающих, техники и других ресурсов. При этом в целях обеспечения своевременными условиями труда и быта, каждый объект лесозаготовителей должен обеспечиваться комплектом мобильных зданий в требуемых объемах. Организацию базового посёлка или полевого городка необходимо учитывать богатый опыт строительных организаций.
Здесь следует отметить, что существующие в строительном производстве
способы организации площадок по условиям применения подсобных зданий можно
подразделить на одно-, двух- и трехстадийные.
Одностадийный способ характеризуется применением в подготовительный и основной периоды строительства подсобных мобильных зданий контейнерного типа, преимущественно одинаковой номенклатуры и площади (мощности).
При этом используется ограниченная номенклатура зданий различных функциональных групп. Одностадийный, или экспедиционный, способ наибольшее применение находит в жилищном и сельскохозяйственном строительстве, при возведении линейно-протяженных объектов, выполнении лесосечных работ и первичной
_______________________
© Арзуманов А.А., 2007 г.
36
обработки древесины
Двухстадийный способ организации площадок получил наибольшее развитие в строительном производстве. Он предусматривает возведение на строительной площадке всех необходимых подсобных зданий в два этапа, причем в практике
строительного производства существуют два варианта применения двухстадийного
способа.
При первом варианте в подготовительный период строительства объекта на строительной площадке возводится только часть подсобных мобильных зданий определенной номенклатуры и площади (30...70% общей потребности по каждой из функциональных групп зданий). Оставшаяся часть подсобных зданий вступает в эксплуатацию уже в основной период строительства, при этом наряду с мобильными,
возможны случаи использования для нужд строительства постоянных и временных
подсобных зданий. Данный вариант организации строительных площадок имеет
массовое применение для объектов, сооружаемых в освоенных районах, в том числе в условиях реконструкции объектов. Поэтому в комплектах мобильных подсобных зданий отсутствует, как правило, номенклатура зданий жилого и общественного назначения. При этом мобильные здания представляются в основном зданиями
сборно-разборного типа из блок-контейнеров или комбинированного решения.
Второй вариант двухстадийного способа организации площадок широко
применяется при проведении краткосрочных работ (нормативная продолжительность до 12 мес.) в неосвоенных районах. В этом случае при организации площадок используются опорные базы, на которых сосредоточивают мобильные подсобные здания сборно-разборного типа, а также постоянные здания преимущественно
производственного и складского назначения и комплексы жилых поселков для
лесозаготовителей.
Трехстадийный способ организации мобильных площадок применяется
при строительстве крупных объектов типа гидро- и теплоэлектростанций, в узлах
сосредоточенного строительства, лесозаготовительных и деревообрабатывающих
работ. При возведении таких объектов, особенно в неосвоенных районах, требуется
применение развитой группы подсобно-вспомогательных и обслуживающих зданий, включая различные комплексы зданий. В этом случае организация строительной площадки осуществляется в такой последовательности: пионерный период,
подготовительный период и основной период.
В пионерный период (кроме устройства части инженерных коммуникаций
и внутрипостроечных дорог) сооружают временный жилой поселок, блок подсобных предприятий и склад пионерной базы, выполнены, как правило, из мобильных
зданий. Этот объем работы выполняется силами пионерного отряда, оснащенного
только мобильными зданиями различного назначения, преимущественно контейнерного типа и пневматические.
В подготовительный период монтируют комплексы подсобновспомогательных обслуживающих объектов, жилого поселка из мобильных зданий
сборно-разборного типа, ПСК или постоянных зданий.
В основной период строительства мобильные здания различного типа
применяются непосредственно в зоне производства лесосечных работ и включают
объекты производственного, складского и вспомогательного назначения.
Таким образом, существующие в строительной практике способы организации строительных площадок с применением подсобных зданий различного типа
37
и назначения фактически отражают периоды строительства, но не позволяют учитывать динамику лесозаготовительного производства и эффективно решать задачи
полного обеспечения меняющейся потребности мобильных площадок в комплектах
и комплексах таких зданий.
В то же время вся совокупность подсобных зданий в каждый момент времени и в течение всего планируемого периода должна удовлетворять потребности в
этих зданиях с учетом технологических и организационных характеристик выполняемых ею работ при минимуме затрат. Во многих случаях должны учитываться
также виды работ, которые могут выполнять на отдельных объектах различные
специализированные подразделения.
Поскольку основные характеристики выполняемых работ определены заранее какой-либо моделью производства (календарный план, сетевой график и
т.п.), то задача сводится к установлению параметров требуемых подсобных зданий
и формированию набора мобильных зданий, необходимого и достаточного для
удовлетворения потребности конкретной организации.
УДК 674.812.002
МАТЕМАТИЧЕСКОЕ ПЛАНИРОВАНИЕ ТЕХНОЛОГИЧЕСКИХ
ПАРАМЕТРОВ СТАБИЛИЗАЦИИ УПЛОТНЕННОЙ ДРЕВЕСИНЫ БЕРЕЗЫ
И.Н. Медведев (ВГЛТА)
Основой экспериментальных исследований по стабилизации уплотненной древесины служит математическая теория планирования эксперимента, базирующаяся на теории математической статистики [1,2].
Под планированием активного эксперимента понимается совокупность
приемов, позволяющих провести эксперимент, в котором уровни факторов в каждом опыте задаются исследователем в соответствии с определенным планом. Для
проведения активного эксперимента факторы должны быть управляемыми.
Для получения адекватных реальному процессу стабилизации уплотнённой древесины математических моделей была проведена серия экспериментов, дающих количественную и качественную информацию о процессе стабилизации уплотнённой древесины берёзы. Были выбраны варьируемые факторы
(входные):
Х 1 – концентрация стабилизатора, К %;
Х 2 – степень прессования, ε %;
Х 3 – температура термообработки, t ºС.
Исследуемые факторы (выходные):
У 1 - объёмное разбухание при водопоглощении после 1сут., %;
У 2 – предел прочности при сжатии вдоль волокон, МПа;
У 3 – объёмное разбухание при влагопоглощении после 30 сут., %;
У 4 – водопоглощение после 1сут., %;
У5 - влагопоглощение после 30 сут., %.
Математическое планирование эксперимента проводили по методике
[3,4]. Была построена матрица планирования для трех входных факторов таблица 1.
Матрица состоит из точек полного факторного плана (ПФП), к которому добавлено
2к звездных точек, 2к звездных плеч и один центральный опыт. Общее число опы
______________________
© Медведев И.Н., 2007 г.
38
39
к
тов, таким образом равно N=2 +2к+2к+1=21. Каждый опыт повторяется четыре
раза.
Таблица 1
Матрица планирования эксперимента
№
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
16
17
18
19
20
21
Х1
+
+
+
+
+
0
0
0
0
-1,682
+1,682
0
0
0
0
0
Х2
+
+
+
+
0
0
+
0
0
0
0
-1,682
+1,682
0
0
0
Х3
+
+
+
+
0
0
0
0
+
0
0
0
0
-1,682
+1,682
0
Таблица 2
Граничные условия факторов технологического воздействия
код
Х1
Х2
Х3
фактор
Концентрация
стабилизатора, %
Степень
прессования, %
Температура
термообработки,
С°
-1,682
Уровень варьирования
-1
0
+1
Таблица 3
Значения показателей по результатам реализации
матрицы для уплотнённой древесины березы
№
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
16
17
18
19
20
21
У1
35,40
40,93
105,20
129,65
37,64
26,10
95,15
89,28
62,00
49,80
18,12
82,58
55,00
75,10
67,48
63,15
31,94
95,42
51,70
32,69
47,93
У2
У3
У4
У5
74,95
78,79
100,50
119,95
74,95
78,79
100,50
119,95
91,53
102,40
59,20
115,50
92,70
92,70
50,50
70,20
85,20
43,50
92,70
92,70
92,70
7,8
6,1
7,6
12,7
8,9
10,2
13,7
10,3
5,9
6,7
4,2
5,4
14,0
17,1
11,2
14,4
9,1
24,6
9,2
7,2
8,9
45,5
19,8
26,3
14,7
18,7
13,7
17,2
13,9
19,2
14,8
13,3
15,3
17,8
34,4
16,9
19,9
17,7
18,5
17,3
14,2
24,6
16,3
10,2
13,4
9,7
9,9
9,4
10,0
9,8
10,5
8,9
14,7
9,5
9,8
13,4
9,4
10,3
10,5
10,9
10,4
10,2
15,3
Нами была получена следующая матрица корреляций исходных данных
1 0 0
,
0 1 0
0 0 1
+1,682
3,18
10
20
30
36,82
9,77
20
35
50
60,23
106,36
120
140
160
173,64
Эта матрица была реализована в ходе эксперимента.
В эксперименте для каждого опыта были подготовлены четыре образца размерами 15х15х22,5мм. Усредненные результаты (по четырём
значениям в каждом опыте) после отбраковки и промахов сводились в таблицу 3.
из которой можно сделать вывод о независимости переменных и возможности использования приведенных выше исходных данных для математического
моделирования процесса.
По полученным результатам эксперимента математическую модель процесса будем искать в виде уравнения множественной регрессии второго порядка.
3
3
3
Y = b0 + ∑ bi X i + ∑∑ bij X i X j .
i =1
j =1 i =1
Для нахождения коэффициентов уравнения регрессии нами был использован метод наименьших квадратов. Общий смысл оценки по методу наименьших
квадратов заключается в минимизации суммы квадратов отклонений наблюдаемых
значений зависимой переменной от значений, предсказанных моделью. Для этого
решается следующая задача:
40
41
2
3
3 3
⎛
⎛
⎞⎞
∑ ⎜⎜ Yn − ⎜⎜ b0 + ∑ bi X ni + ∑∑ bij X ni X nj ⎟⎟ ⎟⎟ → min ,
n =1 ⎝
i =1
j =1 i =1
⎝
⎠⎠
21
где
Yn , X ni − значения параметров процесса, полученных в
результате проведения эксперимента.
Построим математическую модель зависимости значений свойств:
объёмного разбухания при водопоглощении, предела прочности при сжатии вдоль
волокон, объёмного разбухания при влагопоглощении, водопоглощения, влагопоглощения от выбранных факторов.
В результате расчетов были получены следующие коэффициенты уравнений регрессии, на основании которых составляем уравнения регрессии:
2
2
2
У 1 = 39,78 + 0,0027 ⋅ Х 1 + 0,027 Х 2 − 0,00086 Х 3 ;
3
У 2 = 373,76 + 0,58 Х 1 + 0,51Х 2 − 4,58 Х 3 + 0,02 Х 3 ;
2
У 3 = 6,82 + 0,05 Х 1 − 0,31Х 2 + 0,03 Х 3 + 0,01Х 2 ;
У 4 = 93,55 − 2,82 Х 1 − 0,09 Х 2 − 0,46 Х 3 + 0,02 Х 1 ⋅ Х 3 ;
2
У 5 = 14,60 + 0,2 Х 1 − 0,03 Х 2 − 0,02 Х 3 − 0,01Х 1 .
Библиографический список
1. Адлер, Ю. П. Теория эксперимента: прошлое, настоящее, будущее [Текст] / Ю.
П. Адлер, Ю.В. Грановский, Е.В. Маркова. - М.: Знание, 1982. - 64 с.
2. Асатурян, В. И. Теория планирования эксперимента [Текст] / В. И. Асатурян. М.: Радио и связь, 1983. - 248 с.
3. Егоров, В. А. Основы моделирования и оптимизации процессов деревообработки
[Текст]: учеб. пособие/ В. А. Егоров, А. А. Глушковский. - Л.: ЛТА, 1988. - 80 с.
4. Пижурин А. А. Основы моделирования и оптимизация процессов деревообработки [Текст] / А. А. Пижурин, М.С. Розенблит. - М.: Лесная пром-сть, 1988. - 296
с.
УДК 674.028
ЭКСПЕРТНЫЕ ОЦЕНКИ И МАТЕМАТИЧЕСКОЕ МОДЕЛИРОВАНИЕ
ПРОЦЕССА ГНУТЬЯ МАССИВНОЙ ДРЕВЕСИНЫ
А. С. Данков (ВГЛТА)
Для создания высоких технологий, отличающихся повышенной производительностью и качеством продукции, пониженными затратами сырья, энергии и т.
д., необходимо иметь многокритериальные математические модели объектов
управления [1].
На управляемые процессы, технологии фактически оказывают влияние два
вида принципиально разных входных воздействий: входные целенаправленно изменяемые управляющие воздействия (Xi) и входные возмущающие воздействия
(Fi), появляющиеся случайно, внезапно. При этом Fi обычно ухудшают выходные
параметры, «уводят» их из зон своих экстремумов, нарушают зависимости выходных величин Y от входных величин Xi.
____________________
© Данков А.С., 2007 г.
Очевидно, что при планировании и реализации активных экспериментов
входные управляющие воздействия Xi можно изменять в нужных пределах, чего
совершенно невозможно проводить с возмущающими воздействиями Fi.
Схематично объект исследования представляется в виде «черного ящика»
[2].
Суть рассматриваемой технологии в следующем. Заготовки, изготовленные
из двух древесных пород (дуб и гибрид осина×тополь), с некоторой начальной
влажностью прогреваются в поле СВЧ до заданной температуры, после чего производится гнутье и сушка (охлаждение).
Цель: разработать режим пластификации и последующего гнутья заготовок
на минимально возможный радиус при минимальной влажности древесины.
В результате проведенного системного анализа процесса гнутья были выявлены входные воздействия (Xi, Fi), влияющие на процесс, также показатели процесса (Yi), которые представлены в табл. 1 – 4.
В перечень функций отклика не включены прочностные показатели, так как
некоторые из них у гнутых деталей снижаются незначительно, а другие, наоборот,
возрастают [3].
Для компьютерного многокритериального управления объектами необходимо иметь систему целевых функций управления, а также систему ограничений
[1].
Чтобы обоснованно упростить, снизить размерность целевых функций Yi,
необходимо провести экспертную оценку значимости переменных и их ранжировку. Тем самым удается сократить большие объемы длительных экспериментов.
Таблица 1
Анкета 1 – Факторы, принятые константами
Фактор
Порода
Размеры и форма поперечного сечения заготовки
Направление годичных слоев по отношению к плоскости изгиба
Качество древесины: искусственный косослой (перерезание волокон), естественный косослой, наличие сучков
Давление торцового упора
Таблица 2
Анкета 2 – Варьируемые факторы
Фактор
1
Влажность заготовки перед гнутьем
Температура заготовки перед гнутьем
Продолжительность прогрева до заданной температуры
Чистота поверхности заготовки (шероховатость)
Степень подпрессовки в поперечном направлении
Скорость гнутья
Обозначение
2
Х1
Х2
Х3
Х4
Х5
Х6
Оценка по 6 –
балльной шкале
Y1
Y2
Y3
Y4
3
4
5
6
42
43
а
Таблица 3
Анкета 3 - Возмущающие воздействия
50
40
33,5
30
17
20
0
30
27
25
17,5
20
Х2
Х3
Х4
Х5
Х6
Х1
Х2
Х3
Х4
Х5
Х6
в
Суммарный ранг
47,5
50
36
33
30
24
17
20
48
40
35,5
34,5
30
26
18,5
20
10
0
0
Х1
Х2
Х3
Х4
Х5
Х6
Х1
Х2
Х3
Х4
Х5
Х6
Рис. 1 Диаграмма значимости влияния варьируемых факторов на соответствующую целевую функцию: а – Y1; б – Y2; в – Y3; г – Y4
а
50
45
б
44,5
35
29,5
24
25
38
40
35,5
30
42,5
45
40
Суммарный ранг
С этой целью были составлены анкеты на варьируемые факторы (табл. 2),
возмущающие воздействия (табл. 3), целевые функции (табл. 4). Ряд факторов было решено стабилизировать (принять константами) в виду достаточной изученности их влияния на процесс гнутья, а также с целью упрощения экспериментов и
применяемого оборудования.
Результаты ранжирования (рис. 1 - 3) позволили исключить из функций отклика Y2 (расход электроэнергии), а также из числа варьируемых факторов Х3 (продолжительность прогрева до заданной температуры) и Х4 (чистота поверхности
заготовки). Решено принять Х3 и Х4 константами.
Влияние возмущающих воздействий на оставшиеся Yi подобно (рис. 2).
Видно, что F2 (температура в цехе гнутья) и F5 (наличие скрытых пороков) оказывают наименьшее влияние.
Математическая модель представляется в виде:
Yi = f i ( X 1 , X 2 , X 5 , X 6 ) .
Ограничения на Xi и Yi будут получены из предварительных экспериментов.
В отношении возмущающих воздействий будут рекомендованы диапазоны
их допустимого варьирования.
46
40
10
20
16,5
15
10
35
31,5
30
25
25
20
13
15
10
5
5
0
0
F1
F2
F3
F4
F1
F5
F2
F3
F4
F5
в
40
35
Суммарный ранг
Оценка по 4 –
балльной шкале
50
г
60
54
Суммарный ранг
Таблица 4
Анкета 4 - Функции отклика
Радиус изгиба
Расход электроэнергии
Распрессовка при увлажнении
Разгиб при увлажнении
40
0
Х1
F4
F5
45,5
43,5
10
10
F3
Обозначение
Y1
Y2
Y3
Y4
26,5
23
60
Функция
50
52
Суммарный ранг
F1
F2
51,5
58
Суммарный ранг
Влажность заготовок перед прогревом
Температура в цехе гнутья
Время пролеживания заготовки с момента изъятия ее с
операции прогрева до начала процесса гнутья
Плотность
Наличие скрытых пороков
60
60
35
33,5
30
г
40
37
37,5
35,5
35
27
25
20
17,5
15
10
5
Суммарный ранг
Фактор
Оценка по 5 –
балльной шкале
Y1 Y2 Y3
Y4
Суммарный ранг
Обозначение
б
70
30
35
26,5
25
20
15,5
15
10
5
0
0
F1
F2
F3
F4
F5
F1
F2
F3
F4
F5
Рис. 2 Диаграмма значимости влияния возмущающих воздействий на соответствующую целевую функцию: а – Y1; б – Y2; в – Y3; г – Y4
44
40
45
37
Суммарный ранг
35
30
25
25
21
20
17
15
10
5
0
Y1
Y2
Y3
Y4
Рис. 3 Диаграмма значимости показателей процесса гнутья
Для оставшихся показателей процесса гнутья вычислены коэффициенты веса каждой выходной целевой функции (см. рис. 3):
3
37 21 25
∑ α j = 83 + 83 = 83 = 0,45 + 0,25 + 0,30 = 1 .
j =1
Библиографический список
1. Петровский, В. С. Моделирование систем управления [Текст] : учеб. пособие / В. С. Петровский. – Воронеж: ВГЛТА, 1998. – 291 с.
2. Пижурин, А. А. Исследование процессов деревообработки [Текст] / А. А.
Пижурин, М. С. Розенблит; Лесн. пром-сть. – М., 1984. – 232 с.
3. Хухрянский, П. Н. Прессование и гнутье древесины [Текст] / П. Н. Хухрянский. – М.: Гослесбумиздат, 1956. – 244.
УДК 537.8
КОМПЬЮТЕРНОЕ МОДЕЛИРОВАНИЕ ПРИ ИЗУЧЕНИИ ФИЗИКИ И
ФИЗИКИ ДРЕВЕСИНЫ
И.П.Бирюкова (ВГЛТА)
На кафедре физики ВГЛТА с целью интенсификации процесса преподавания физики и расширения познавательных возможностей студентов исследуются
дидактические условия использования компьютерного моделирования физических
явлений в учебном процессе. Обучение компьютерному моделированию является
актуальной задачей в связи с возрастанием роли вычислительного эксперимента
при решении профессиональных задач специалистами лесотехнического профиля.
Использование компьютерного моделирования в курсе общей физики требует разработки среды, предоставляющей средства для создания моделей и исследования с их помощью физических явлений, а также поддерживающей процесс
обучения. Компьютерная среда должна обеспечивать постановку и решение разнообразных познавательных задач, поддерживать полный цикл исследования моделируемого явления, предоставлять студенту возможности в выборе, создании, модификации и комбинировании моделей одного и того же явления, учитывающих
влияние различных факторов на рассматриваемую систему, обеспечивать проведение численных расчетов, задание различных условий, оценку точности моделей и
их адекватности исследуемым явлениям. Обучающий модуль должен задавать ори______________________
© Бирюкова И.П., 2007 г.
ентировочную основу деятельности студента в виде различных структурных элементов компьютерной среды и соответствующего методического обеспечения:
описательно-демонстрационного изложения цели, задач и основ метода моделирования, системы меню, программы-тренажера, обеспечивающей выработку умений
и навыков работы с моделирующей средой, системы учебных задач, помощи, справочного и теоретического материала.
Интерфейс моделирующей компьютерной среды должен быть адекватен профессиональным прикладным пакетам, структуре и логике процесса обучения и
проведения вычислительного эксперимента. Операции, не являющиеся предметом
формирования, должны быть автоматизированы. Компьютерная среда должна содержать средства для наглядного представления условий и результатов моделирования, сопоставления результатов расчетов по разным моделям и выделения их
качественных отличий, сравнения точности расчетов по каждой из моделей, выбора формы изображения результатов моделирования и их преобразования. Необходимо наличие демонстрационного блока, который создает проблемные ситуации,
поддерживает действия анализа задачи с помощью предварительного показа результатов моделирования и внешней стороны изучаемого явления.
Компьютерная среда, поддерживающая деятельность моделирования и исследования физических явлений и не требующая умения программировать, может быть
создана на основе математической системы MathCAD в комплексе с соответствующим методическим обеспечением. Использование MathCAD освобождает студентов от необходимости кодирования вычислительного алгоритма и программирования вспомогательных блоков таких, как организация пользовательского интерфейса и наглядного представления результатов моделирования, и позволяет
основное внимание и учебное время уделять обучению неформальным этапам процесса моделирования и изучению моделируемых явлений.
В рамках указанного направления на кафедре физики ВГЛТА разработаны и
внедрены в учебный процесс лабораторные работы по моделированию реологических свойств древесины, процессов теплопроводности в древесине, диффузионной
пропитки древесины, влагопереноса при сушке древесины, распространения электромагнитных и упругих волн в древесине. Реологические свойства древесины
изучаются на различных механических моделях с помощью аналитических и численных решений соответствующих реологических уравнений. Процессы теплопроводности, диффузии и влагопереноса в древесине моделируются на основе численного решения уравнения теплопроводности с помощью явных разностных схем при
различных граничных условиях, учитывающих геометрию древесных образцов и
условия соответствующих технологических процессов. Распространение электромагнитных волн описывается с помощью решения волнового уравнения методом
комплексных амплитуд с учетом анизотропии диэлектрических свойств древесины
и поглощения электромагнитной энергии. Упругие волны моделируются с помощью решения волнового уравнения для анизотропной идеально упругой среды в
виде плоских монохроматических волн
Решение поставленных задач требует от студентов знаний соответствующих
технологических процессов, их физических основ, умения составлять физические
модели исследуемых явлений, формализовать их, обоснованно выбирать численный метод, проводить анализ полученных моделей на адекватность и точность,
46
выполнять вычислительные эксперименты, грамотно интерпретировать результаты
расчетов.
Разработаны также учебно-исследовательские задачи и методика обучения моделированию и исследованию статистических явлений по темам: «Распределение
Гаусса», «Распределение Больцмана», «Спонтанный радиоактивный распад», «Переход макроскопической системы в равновесное состояние». Изучение статистических явлений в физике вызывает значительные трудности у студентов вследствие
высокой степени абстрактности соответствующих понятий. Формирование большинства понятий теории вероятности, математической статистики, статистической
физики, квантовой механики традиционными методами осуществляется на основе
мысленного эксперимента, что не всегда дает студентам ясного представления о
соответствующих объектах и закономерностях их поведения. Моделирование случайных явлений на компьютере позволяет повысить наглядность теоретических
понятий, материализовать их.
Предлагается методика формирования статистических понятий на основе создания студентами моделей случайных явлений и проведения имитационных экспериментов по этим моделям. Сущность методики заключается в предоставлении
обучаемому системы учебно-исследовательских задач, решение которых формирует у студентов комплекс умений по статистическому моделированию, проведению
вычислительных экспериментов, наглядному представлению результатов статистического моделирования, а также способствует неформальному усвоению понятий о
случайных величинах, различных законах распределения и их характеристиках.
Для успешного формирования понятий система учебно-исследовательских задач должна удовлетворять следующим требованиям: создание проблемных ситуаций, показывающих необходимость определения формируемого понятия; задачи
должны в совокупности отражать ориентировочную основу действий определения
понятия, обеспечивать выделение признаков формируемого понятия; задачи должны основываться как на положительных, подходящих под данное понятие, так и на
отрицательных примерах; необходимо показывать место данного понятия в системе понятий, описывающих данный круг физических явлений; необходимо использовать, если это возможно, различные физические явления для определения одного
понятия
Целесообразность применения при формировании понятий компьютеров объясняется тем, что компьютерная среда благодаря моделированию позволяет расширить круг решаемых учебных задач, придать им исследовательский характер. Задачи, предлагаемые в рассматриваемой методике, или аналитически не решаются,
или с помощью компьютера решаются легче и быстрее, что позволяет увеличить
число задач, решаемых студентом, в сравнении с методами, не применяющими
компьютеры. Это способствует более глубокому и обобщенному усвоению соответствующих понятий.
Представления о нормальном распределении формируются посредством имитационного моделирования измерений физических величин и возникающих при
этом погрешностей. В качестве дополнительного примера моделируются погрешности, возникающие при раскрое досок. Случайные величины, распределенные
нормально, генерируются на основе центральной предельной теоремы, что позволяет дать представление о природе нормального распределения как результате
суммарного воздействия большого числа случайных факторов. Изображение слу-
47
чайных величин в виде точек позволяет имитировать разброс экспериментальных
данных, а их обработка и построение гистограмм, помимо изучения закономерностей распределения Гаусса, способствует приобретению навыков обработки результатов измерений.
При формировании представлений об экспоненциальном распределении в качестве примера рассматривается распределение Больцмана и моделируется распределение молекул воздуха в зависимости от высоты от поверхности Земли. Экспоненциальное распределение создается методом обратной функции. Научившись
получать экспоненциально распределенные случайные величины, студенты затем
используют их для имитационных экспериментов по исследованию систем массового обслуживания.
На основе моделирования спонтанного радиоактивного распада студенты получают понятие о пуассоновских потоках. Распределение Пуассона формируется
методом отбора-отказа. Рассматривается также пример имитационного моделирования систем массового обслуживания, в котором случайные величины, распределенные по закону Пуассона, используются для моделирования количества заявок,
поступающих в систему массового обслуживания за определенный интервал времени.
Формирование понятий энтропии и термодинамического равновесия осуществляется с помощью моделирования системы, содержащей небольшое число частиц.
На основе этой модели ставятся задачи нахождения энтропии системы с помощью
подсчета количества различных микросостояний, соответствующих определенному
макросостоянию. Последовательно рассматривается переход системы из неравновесного состояния в равновесное, фиксируется тенденция изменения энтропии и
развития «беспорядка» в системе.
Использование компьютерного моделирования в физике способствует приобретению студентами опыта исследовательской деятельности и расширению познавательных возможностей студентов за счет овладения методом вычислительного
эксперимента и приемами научного исследования.
УДК 691.11:674.048
ЗАЩИТА ДРЕВЕСИНЫ МОДИФИЦИРОВАННОЙ НЕФТЕПОЛИМЕРНОЙ
СМОЛОЙ, ОТХОДАМИ БУТАДИЕН-СТИРОЛЬНОГО КАУЧУКА
С.А.Ткач, Н.С.Никулина (ВГЛТА), О.Н.Филимонова (ВГТА), С.С.Никулин,
А.И.Дмитренков (ВГЛТА)
Решение проблемы переработки и использования образующихся отходов промышленного и бытового происхождения неразрывно связано с защитой окружающей среды от загрязнений, комплексным использованием ценных сырьевых ресурсов, запасы которых постепенно истощаются. Разработка новых технологий и решений использования вторичного сырья способствует увеличению производительности процессов, более полному и экономичному использованию дорогостоящего
сырья, расширению ассортимента выпускаемой продукции.
Одним из побочных продуктов нефтехимической промышленности является
углеводородная фракция С9. На её основе в настоящее время в промышленных
масштабах освоен выпуск нефтеполимерной смолы, используемой в качестве плен____________________________________________________________________________
© Ткач С.А., Никулина Н.С., Филимонова О.Н., Никулин С.С., Дмитренков А.И., 2007 г.
48
кообразующего в лакокрасочных составах. В работе [1] показана и модификация
нефтеполимерных смол малеиновым ангидридом, акриловыми мономерами и их
эфирами, позволяющая снизить их окисляемость. Модифицированные малеиновым
ангидридом нефтеполимерные смолы рекомендуется использовать в производстве
бумаги, картона, плит и др.
Другими побочными продуктами являются коагулюмы, образующиеся при
производстве синтетических каучуков [2], в частности, получаемых методом
эмульсионной (со)полимеризации, представляющие собой конгломерат из разветвленных и сшитых макромолекул каучука. Коагулюмы отлагаются на технологическом оборудовании на различных этапах производства синтетических каучуков.
Данный отход и до настоящего времени не нашел наиболее достойного применения. Кроме того, большое количество каучуковых остатков накапливается на очистных сооружениях. Данные каучуковые остатки представляют собой смесь мелкодисперсной каучуковой крошки, уносимой с промывными водами из цехов выделения каучуков из латекса.
Интересным направлением в этом плане является рассмотрение возможности
модификации нефтеполимерной смолы, полученной из фракции С9, коагулюмом от
производства бутадиен-стирольного каучука, осуществляемой путем их совместной высокотемпературной переработки. Данный процесс должен сопровождаться
преимущественной деструкцией макромолекул бутадиен-стирольного каучука и
получением композита сложного состава, включающего продукты деструкции бутадиен-стирольного каучука, продукты его взаимодействия с нефтеполимерной
смолой и др. Можно предположить, что полученный композит может найти применение в композиционных лакокрасочных составах, в шинной и резинотехнической промышленности, качестве пропитывающих составов древесины и изделий на
её основе и др.
На первом этапе проведена модификация нефтеполимерной смолы.
В реактор загружали нефтеполимерную смолу, растворитель – ксилол и вводили отходы от производства бутадиен-стирольного каучука марки СКС-30 АРК в
количестве 2-6 % на смолу. Реактор герметично закрывали, и процесс проводили
при 180 0С в течение 8-24 часов.
Ход процесса контролировали по изменению вязкости системы, молекулярной
массы и бромного числа периодическим отбором проб из реактора.
Установлено, что увеличение содержания доли отходов производства бутадиен-стирольного каучука в нефтеполимерной смоле на основе фракции С9 приводит
к увеличению вязкости системы, возрастанию молекулярной массы и снижению
бромного числа, характеризующего непредельность. Снижение непредельности количества двойных связей, может быть связано с тем, что в процессе высокотемпературной переработки смеси двух материалов, один из которых обладает невысокой, а другой высокой молекулярной массой, в первую очередь принимают участие двойные связи.
Продолжение данных исследований – изучение влияния полученного продукта
от совместной переработки нефтеполимерной смолы на основе фракции С9 с отходом производства бутадиен-стирольного каучука СКС-30 АРК в качестве пропиточного материала для повышения гидрофобности натуральной древесины. Вопросам защитной обработки древесины уделяется большое внимание, и для этих целей
в ряде случаев используются дорогие и дефицитные продукты [3].
49
В исследовании был использован продукт, полученный при содержании отхода СКС-30 АРК 6,0 % (обработку проводили 16 ч при 180 0С) и обладающий следующими показателями: содержание продукта в растворе ~ 50 %; бромное число ~
135 мг Br2 / 100 г; молекулярная масса 750.
Исследования проводили на образцах древесины осина с использованием метода планирования эксперимента по схеме греко-латинского квадрата четвертого
порядка [4].
В качестве факторов, оказывающих наиболее существенное влияние на свойства обработанных модифицированной нефтеполимерной смолой образцов древесины осины выбраны: температура пропиточного состава, продолжительность
пропитки, температура и продолжительность термообработки. Для каждого из
этих факторов взяты четыре уровня варьирования: температура пропитки (фактор
А) – 60, 80, 100, 120 0С; продолжительность пропитки (фактор В) – 1, 3, 5, 7 ч;
температура термообработки (фактор С) – 110, 130, 150, 170 0С; продолжительность термообработки (фактор D) – 1, 3, 5, 7 ч.
Свойства древесины осины, подвергнутой пропитке, контролировали по изменению таких показателей, как водопоглощение, разбухание в радиальном и тангенциальном направлениях через одни и тридцать суток.
После обработки экспериментальных данных на ЭВМ получены уравнения
регрессии, описывающие влияние основных технологических параметров на свойства древесины:
через одни сутки:
водопоглощение, %
Yводопогл. = 1,01·10–4· (47,73 – 0,28·а)·(23,08 – 0,40·b)·(25,12 – 2,59·c)·(22,29 – 0,20·d);
разбухание в тангенциальном направлении, %
Yразб. танг. = 3,18·10–3· (14,06 – 7,81·10–2·а)·(7,32 – 0,13·b)·(8,13 – 9,45·10–
3
·c)·(7,12 – 8,10·10–2·d);
разбухание в радиальном направлении, %
Yразб.радиал. = 3,8·10–2· (7,53 – 4,84·10–2·а)·(3,66 – 0,16·b)·(4,24 – 8,95·10–
3
·c)·(3,17 – 4,65·10–2·d)
через тридцать суток:
водопоглощение, %
Yводопогл. = 1,98·10–6· (100,09 – 0,22·а)·(81,54 – 0,48·b)·(82,35 – 1,96·10–
2
·c)·(80,25 – 0,16·d);
разбухание в тангенциальном направлении, %
Yразб. танг. = 3,3·10–3· (15,19 – 9,07·10–2·а)·(7,55 – 0,21·b)·(7,49 – 5,64·10–
3
·c)·(7,20 – 0,12·d);
разбухание в радиальном направлении, %
Yразб.радиал. = 1,02·10–2· (9,33 – 5,03·10–2·а)·(5,48 – 0,21·b)·(5,81 – 8,45·10–
3
·c)·(4,90 – 6,60·10–2·d).
Анализ полученных зависимостей показывает, что наилучшими условиями для
обработки древесины осины являются: температура пропитки – 120 оС; продолжительность пропитки – 7 ч; температура и продолжительность термообработки - 170
о
С и 7 ч соответственно.
50
Сравнение экспериментальных данных с расчетными (через 30 суток испытания) показывает их удовлетворительную сходимость:
водопоглощение, %: расчет / эксперимент
71,3 / 65,8
разбухание в тангенциальном направлении, % 3,6 / 3,8
разбухание в радиальном направлении, %
2,6 / 3,0
Таким образом, образцы древесины осины, обработанные пропиточным составом, полученным на основе нефтеполимерной смолы и отходов от производства
каучука СКС-30 АРК (коагулюмом), обладают повышенными гидрофобными свойствами, что позволяет стабилизировать формоустойчивость изделий из древесины
и защитить её от воздействия неблагоприятных факторов (воды, повышенной
влажности и др.).
Библиографический список
1. Думский, Ю.В. Нефтеполимерные смолы [Текст] / Ю.В. Думский.– М.: Химия, 1988. – 168 с.
2. Кирпичников, П.А. Химия и технология синтетического каучука [Текст] /
П.А.Кирпичников, Л.А.Аверко-Антонович, Ю.О.Аверко-Антонович.– Л.: Химия.
1987. – 450 с.
3. Хрулев, В.М. Модифицированная древесина и её применение [Текст] /
В.М.Хрулев, Н.А.Машкин, Н.С.Дорофеев.– Новосибирск: НИСИ, 1988. –120 с.
4. Ахнозарова, С.Л., Кафаров В.В. Методы оптимизации эксперимента в химической технологии [Текст] / С.Л. Ахнозарова, В.В. Кафаров. – М.: Высш. шк. 1985. –
328 с.
УДК 678.762.2
ЗАЩИТА ДРЕВЕСИНЫ НЕФТЕПОЛИМЕРНОЙ СМОЛОЙ ФРАКЦИИ
С9 МОДИФИЦИРОВАННОЙ МАЛЕИНОВОЙ
КИСЛОТОЙ
О.Н.Филимонова, А.Н.Чёрная (ВГТА), С.С.Никулин (ВГЛТА)
Установлено, что обработка древесины нефтеполимерной смолой фракции С9,
модифицированной малеиновой кислотой позволяет повысить её гидрофобность.
В различных отраслях народного хозяйства широкое применение находят древесина и изделия на ее основе. Древесина – это уникальный природный материал,
представляющий собой конгломерат, состоящий из высоко- и низкомолекулярных
соединений, и имеющий клеточно-волокнистое строение с развитой пористой
структурой [1]. Отличный строительный и отделочный материал – древесина при
всех ее положительных качествах обладает и рядом существенных для потребителя
недостатков: она сравнительно легко впитывает влагу и подвергается воздействию
разрушающих ее химических факторов и биологических организмов. Для достижения максимальных возможностей использования древесного материала для изделий и конструкций, работающих в неблагоприятных условиях, прибегают к различным способам модификации древесины. Для модифицирования древесины используют фенолоальдегидные, аминоальдегидные, фурановые, полиэфирные и
другие полимеры и олигомеры [2-4]. Однако предлагаемые для модификации органические соединения в ряде случаев являются дефицитными и дорогостоящими,
что сдерживает в ряде случаев их широкое применение. Поэтому и до настоящего
_________________________________________________
© Филимонова О.Н., Черная А.Н., Никулин С.С., 2007 г.
51
времени проводятся активные поисковые исследования по расширению сырьевой
базы веществ, используемых для защиты и модификации древесины.
Одним из побочных продуктов производства, который может быть использован как модифицирующий агент является углеводородная фракция С9. На её основе в настоящее время в промышленных масштабах освоен выпуск нефтеполимерной смолы, используемой в качестве пленкообразующего в лакокрасочных составах. Одним из основных достоинств данного материала является его низкая
цветность (менее 100 ед. ЙМШ), что позволяет его использовать в светлых лакокрасочных материалах.
Дополнительно ввести функциональные группы в полимеры, содержащие
двойные связи, возможно за счет прививки (модификации) к их макромолекулам
кислородсодержащих мономеров как к основной цепи макромолекулы, так и к ее
боковым группам с кратными связями [7]. Примером такой модификации является
высокотемпературная модификация низкомолекулярного сополимера фракции С9
малеиновой кислотой.
Перспективность применения сополимера фракции С9, модифицированного
малеиновой кислотой для пропитки древесины и изделий на ее основе, базируется
на том, что функциональные группы, образующиеся в процессе окисления, могут
взаимодействовать с функциональными группами компонентов древесины (целлюлозой, гемицеллюлозой, лигнином) с образованием как химических, так и водородных связей.
Оценку эффективности применения модифицированного сополимера проводили на образцах древесины березы размером 20×20×30 мм. Пропитку осуществляли следующим образом. Предварительно высушенные и взвешенные образцы
древесины березы погружали в пропиточную ванну, содержащую нефтеполимерную смолу на основе фракции С9, модифицированную 6,0 %-ной малеиновой кислотой, растворенную в ксилоле (содержание полимера по сухому остатку ~ 50 %).
Пропиточный состав нагревали до заданной температуры, погружали в него образцы березы и выдерживали в течение заданного времени. После чего образцы древесины извлекали из ванны и подвергали термообработке.
Изучение процесса модификации образцов древесины березы проводили с использованием планирования эксперимента по методу греко-латинского квадрата
четвертого порядка (4×4) [8].
В качестве факторов, оказывающих наибольшее влияние на процесс модифицирующей пропитки, выбраны: температура пропиточного состава - 40, 70, 100 и
130 оС (фактор А); продолжительность пропитки – 1, 3, 5 и 7 часов (фактор В);
температура термообработки - 110, 130, 150 и 170 оС (фактор С); продолжительность термообработки - 1, 3, 5 и 7 часов (фактор D). В качестве функции отклика водопоглощение, разбухание в радиальном и тангенциальном направлениях.
После обработки экспериментальных данных на ЭВМ были получены уравнения регрессии, описывающие влияние основных технологических параметров
процесса пропитки на показатели водопоглощения, разбухания в радиальном и
тангенциальном направлениях образцов древесины березы, обработанных модифицированным сополимером, после 10 суток испытания (выдерживания образцов в
воде):
- для водопоглощения, %
Y=7,41ּ10-6(68,11-0,19a)(56,91-1,38b)(55,65-3,11ּ10-2c)(54,79-0,86d);
52
- для разбухания в радиальном направлении, %
Y=1,20ּ10-3(13,95-5,14ּ10-2a)(10,67-0,31b)(11,79-1,69c)(10,09-0,17d);
- для разбухания в тангенциальном направлении, %
Y=4,34ּ10-3(9,97-4,30ּ10-2a)(7,56-0,34b)(7,34-1,85ּ10-2c)(6,78-0,16d);
Анализируя полученные зависимости, можно сделать вывод, что лучшими условиями для пропитки образцов древесины данным олигомером являются: температура состава 130 0С, продолжительность пропитки 7 ч, температура термообработки 170 0С, продолжительность термообработки 7 ч.
Таким образом, дополнительное введение функциональных групп в состав
низкомолекулярного сополимера фракции С9 за счет его высокотемпературной
обработки в присутствии малеиновой кислоты позволяет существенно улучшить
структуру древесины и придает ей новые постоянные качества. Это объясняется
предположительно тем, что введенный модифицирующий агент приобретает способность к химическому и межмолекулярному взаимодействию с полимерными
компонентами древесины. А это, в свою очередь, приводит к меньшей вымываемости пропитывающего состава из изделий в процессе эксплуатации и позволяет
эффективно защитить древесину и изделия на ее основе от воздействия воды и
влаги.
Библиографический список
1. Хрулев, В.М. Технология и свойства композиционных материалов для
строительства [Текст] / В.М. Хрулев. – Уфа: ТАУ, 2001. – 168 с.
2. Хрулев, В.М. Модифицированная древесина и её применение [Текст] /
В.М. Хрулев, Н.А. Машкин, Н.С.Дорофеев. – Новосибирск: НИСИ, 1988. 120 с.
3. Леонович, А.А., Оболенская А.В. Химия древесины и полимеров [Текст] /
А.А. Леонович, А.В. Оболенская. – М.: Лес. пром-сть, 1988. 152 с.
4. Шамаев, В.А. Модификация древесины [Текст] / В.А. Шамаев. – М.: Экология, 1991. 128 с.
5. Никулин С.С., Сергеев Ю.А. // Производство и использование эластомеров, 2002. № 2. с.
6. Никулин С.С., Филимонова О.Н. // ЖПХ, 2000. Т 73. Вып. 1. с.
7. Туторский, И.А. Химическая модификация эластомеров [Текст] / И.А. Туторский, Е.Э. Потапов, А.Г. Шварц. – М.: Химия, 1993. 304 с.
8. Ахназарова, С.Л. Методы оптимизации эксперимента в химии и химической технологии [Текст] / С.Л. Ахназарова, В.П. Кафаров - М.: Высшая школа,
1985. 327 с.
УДК 674:330.115.001.57(075.8)
УНИФИЦИРОВАННОЕ ОПИСАНИЕ МОДЕЛИ РАППОРТА
РЕГУЛЯРНОЙ УКЛАДКИ ПАРКЕТА
И.С. Кущева, Е.С. Хухрянская (ВГЛТА)
В настоящее время при создании интерьеров помещения не последнюю роль
играет гармонично подобранное напольное покрытие, процесс создания которого
является весьма ресурсоемким. Для сокращения сроков выработки проектного решения регулярной паркетной укладки необходимо применение системы автоматизированного проектирования, которая позволяет на основе унифицированного
____________________________________
© Кущзева И.С., Хухрянская Е.С., 2007 г.
53
представления визуализировать альтернативные варианты орнамента и цветовые
вариации укладки.
Укладкой называется такое размещение геометрических объектов, при котором не имеется пересечений. Регулярной является укладка в Rn пространстве,
образующаяся параллельными переносами единичной группы геометрических объектов, в дальнейшем называемой раппортом орнамента (укладки), той же размерности на векторы
a i ,m = b i × m ,
где b i , i = 1..n – вектор переноса раппорта укладки;
m =0, ±1, ±2, …, ± ∞ – показатель местоположения клона раппорта (значение 0
соответствует положению раппорта-оригинала).
Формально решаемая задача формирования орнамента паркетной укладки
формулируется в классическом виде следующим образом: имеется раппорт регулярной укладки и его необходимо распространить в рамках окна видимости, соответствующее проектируемому помещению и являющееся двумерным геометрическим объектом в общем случае любой конфигурации [1].
Проблемой плотного размещения геометрических объектов сложной формы
в полосе фиксированной ширины решалась так или иначе исследователями как
нашей страны, так и за рубежом [2]. Особенностями данной задачи являются:
1. Сохранение общего орнамента паркетной укладки, что исключает изменение начального угла поворота раппорта укладки.
2. Коэффициент плотности заполнения Kρ равен единице, поскольку требуется расположить все объекты вплотную друг другу, и определяется как отношение метрической характеристики Rn, инцидентной геометрическому объекту, к ее
полному значению для данного пространства
n
K ρ = ∑ [S i ] [ R n ] ,
i =1
где
n
∑[ Si ]
– суммарная метрическая характеристика инцидентной раппорту ук-
i =1
ладки;
[Rn] – полное значение метрической характеристики для выбранного окна
видимости.
Форма и состав (набор входящих элементов) раппорта укладки может быть
различной.
Каждый раппорт орнамента укладки представляет собой геометрический
объект сложной формы, имеющий набор как внешних, так и внутренних атрибутов.
К внутренним атрибутам отнесем:
− описание внешнего контура, получаемого объединением этих элементов;
− местоположение базовой точки, которой является одна из вершин внешнего
контура раппорта, показывающая начальное положение собственной системы
координат. Для соблюдения унификации представления в качестве базовой
точки выбирается крайняя левая вершина внешнего контура;
54
55
Vrap1
Раппорт также может быть представлен в виде контура, состоящего из множества вершин, являющихся границей объединения геометрических объектов.
Vrap2
W rap = {V rap i } i =1..n
Vrap3
Vrap5
(kr ( R i ) ≡ kr ( R j ) : R i ∈ A1 , R j ∈ A 2 i = 1, n R ( A1 ), j = 1, n R ( A 2 ) ) ∧
а)
Vrap3
Vrap1
Vrap4
(b( R i ) ≡ b( R j ) : R i ∈ A1 , R j ∈ A 2 i = 1, n R ( A1 ), j = 1, n R ( A 2 ) ) ⇒
k ( A1 ) = i , k ( A 2 ) = j , s = s + 1,
Vrap2
Vrap6
Vrap8
,
где nR (W rap ) – количество ребер в раппорте.
Для простоты примем что, объекты объединяются попарно. Процесс
«склеивания» начинается с определения стыковки согласно приведенному условию
Vrap4
Vrap6
R (W rap )
Vrap5
Vrap7
где s – количество внутренних ребер;
k ( A1 ) , k ( A2 ) – номер ребра стыковки (определяется против часовой стрелки
по контуру) в объектах A1 и A 2 соответственно;
б)
Рисунок. Примеры раппортов регулярной укладки штучного паркета
−
набор входящих стандартных геометрических элементов (плашек) с указанием
их взаимного расположения, относительно базовой точки.
Рассмотрим множество допустимых описаний раппорта орнамента регулярной паркетной укладки. Его можно представить как семейство множеств [3], входящих в него геометрических объектов разной конфигурации и размеров
W rap = A1 ∪ A 2 ... ∪ A i ... ∪ A m или W rap = { A i } i∈m ,
где A i – i–тый геометрический объект (i = 1..m ), входящий в общий контур раппорта укладки, описываемый векторным множеством ребер
A = {R j } j =1..n
R ( A)
R = [ p1, p2 ], p1 ∈ P , p2 ∈ P , p1 ≠ p 2 , { p1 + ( p 2 − p1 )t , t ∈ [0,1]}
p = ( x , y ) , x∈Z, y∈Z : p ∈ P , x = x ( p), y = y ( p)
где n R ( A) – количество вершин в геометрическом объекте A .
Введем следующие отношения совпадения объектов:
p 1 ≡ p 2 , p 1 ∈ P , p 2 ∈ P ⇔ ( x ( p1 ) ≡ x ( p 2 )) ∧ ( y ( p 1 ) ≡ y ( p 2 )) ;
R1 ≡ R 2 ⇔ (n p ( R1 ) = n p ( R 2 )) ∧ (∀i = 1, nR : pi ( R1 ) ≡ pi ( R 2 )) ;
A1 ≡ A2 , A1 ⊂ W rap , A2 ⊂ W rap ⇔ (nR ( A1 ) = nR ( A2 )) ∧
(∀i = 1, nR ( A) : Ri ( A1 ) ≡ Ri ( A2 ))
В рамках семейства множеств W rap не должно существовать двух идентичных объектов, но возможно совпадение представлений входящих в их состав
ребер (по линии стыковки).
kr (R) , b(R) – коэффициенты, определяющие положение ребра R
kr ( R) = ( y R ( p2 ) - y R ( p1 ) )/ ( x R ( p2 ) - x R ( p1 ) ) , b( R) = x R ( p1 )kr( R) + y R ( p1 )
В общем случае значение s может быть следующим.
1. Контуры не имеют соприкосновения (s =0). Но так как априори плашки
входящие в раппорт плотно прилегают друг к другу, то этот вариант
можно исключить.
2. Контуры объединяются вдоль единственного общего ребра (s =1).
3. Контуры «склеиваются» по ломаной, образующейся из внутренних
смежных ребер (s >1).
Для унификации представления
s = 1 ⇒ k2 ( A1 ) = k1 ( A1 ), k2 ( A2 ) = k1 ( A2 ), s = s + 1 .
В зависимости от значений k ( A1 ) , k ( A2 ) производится выбор вершин
V rap i . Возможны два варианта: k ( A1 ) ≥ k ( A2 ) и k ( A1 ) < k ( A2 ) .
В первом случае
V rap k , k = 1, n R (W rap ) = p i ∀ p i , ( p i ∈ p i ( A1 ), i = 1, k ( A1 )) ∪
( p i ∈ p j ( A 2 ), i = k ( A1 ) + 1, k ( A1 ) + n R ( A 2 ) − k ( A 2 ) , j = k ( A 2 ) + 1, n R ( A 2 ) ) ∪
( p i ∈ p j ( A2 ), i = k ( A1 ) + nR ( A2 ) − k ( A2 ), k ( A1 ) + nR ( A2 ), j = 1, k ( A2 )) ∪
( p i ∈ p j ( A1 ), i = k ( A1 ) + n R ( A 2 ), n R ( A1 ) + n R ( A 2 ) − k ( A 2 ) , j = k ( A 2 ) + 1, n R ( A1 ) )
Во втором случае
V rap k , k = 1, nR (W rap ) = p i ∀ p i , ( p i ∈ p i ( A1 ), i = 1, k ( A1 )) ∪
56
57
( p i ∈ p j ( A2 ), i = k ( A1 ) + 1, k ( A1 ) + nR ( A2 ) − k ( A2 ), j = k ( A2 ) + 1, nR ( A2 )) ∪
( p i ∈ p j ( A1 ), i = k ( A1 ) + nR ( A2 ) − k ( A2 ), nR ( A1 ) + nR ( A2 ) − k ( A2 ), j = k ( A2 ) + 1, nR ( A1))
Поскольку во внешнем контуре раппорта не может быть одинаковых вершин
V rap i , следовательно,
p i ≡ p i +1 , i = 1, n R (W rap ) ⇒
.
n R (W rap ) = n R (W rap ) − 1, p j = p j +1 , j = i + 1, n R (W rap )
Контур раппорта представляет собой n-угольник и, значит, не содержит точек не являющихся вершинами, тогда
((kr ( R i ) ≡ kr ( R i +1 )) ∧ (kr ( R i ) ≡ kr ( R i −1 ) ∧ (b( R i ) ≡ b( R i +1 )) ∧ (b( R i ) ≡ b( R i −1 )) :
R i ∈ W rap , i = 2, n R (W rap ) − 1 ) ⇒ n R (W rap ) = n R (W rap ) − 1, p i = p i +1
В итоге раппорт окончательно представляется с помощью внутренних атрибутов
набором следующих элементов
W rap = (V rap i , i = 1, nR (W rap )), ( Ai , i = 1..m ), p0 ,
где p0 – базовая точка, определяющая начальное положение внутренней системы
координат.
К внешним атрибутам отнесем:
− угол поворота рисунка укладки αi (i = 1..n );
− вектор переноса bi (i = 1..n ).
Их рациональная величина в данной статье не рассматривается.
Библиографический список
1. Хухрянская, Е.С. Унифицированное описание модели входного объекта
для САПР паркетных работ [Текст] / Е.С. Хухрянская, В.Н. Харин, И.С. Кущева //
Системы управления и информационные технологии. – 2006. №3. – С.92 – 96.
2. Мартынов, В.В. Регулярное размещение двумерных геометрических объектов сложной формы [Текст] / В.В. Мартынов, А.М. Валиуллин // Прикладная
геометрия: [электронный журнал]. – М.: МАИ. Вып.3. №4.
3. Лавров, И.А., Задачи теории множеств, математической логике и теории
алгоритмов [Текст] / И.А. Лавров, Л.Л. Максимова // М.: Физматлит, 1995. – 248с.
УДК 631.22
О ВЫБОРЕ ПАРАМЕТРОВ ВОЗДУХООХЛАДИТЕЛЕЙ МОБИЛЬНЫХ
МЕХАНИЗИРОВАННЫХ АГРЕГАТОВ
А.А. Гулевский (ВГАУ)
Как было показано в работе [1], для нейтрализации внешних теплопритоков расход вентиляторных блоков должен составлять 500 – 700 м3/ч. Однако стоит
учесть, что при работе косвенных охладителей в кабину будет поступать воздух
только из сухих каналов. Таким образом, для того чтобы компенсировать потерю
______________________
© Гулевский А.А., 2007 г.
воздуха, проходящего через мокрые каналы охладителя, расход вентиляторных
блоков необходимо увеличить. Известно [2], что наиболее рациональная работа
косвенных охладителей обеспечивается в том случае, когда отношение расхода
воздуха в сухих каналах к расходу в мокрых k=2,0–2,2. Следовательно, общий
расход вентиляторных блоков должен превышать расчетный в 1,5 раза.
Перераспределение воздуха внутри насадки обеспечивается различными
площадями поперечного сечения сухих и мокрых каналов.
Для определения соотношения этих площадей рассмотрим потери давления в указанных каналах. Для сухого канала они равны
,
L ⋅ Gc
⋅ 10 − 6
ΔРтр = 217 ⋅
с
2h 3c ⋅ b
аналогично запишем потери для мокрого канала
L ⋅ Gм
,
ΔРтр = 217 ⋅
⋅ 10 − 6
3
м
2h м ⋅ b
где L – длина канала, м; h – половина сечения канала, м; b – высота канала, м. Индексы «с» и «м» - обозначают соответственно параметры в сухом и в мокром каналах.
Так как создаваемый вентиляторным блоком напор одинаков для обоих
каналов, то эти потери будут равны. Следовательно,
Gc h3с ,
Gм
отсюда
=
h3 м
hс 3
= 2 ,2 ≈ 1,3 .
hм
Таким образом, при указанном соотношении расходов площадь мокрых
каналов должна быть меньше чем площадь сухих в 1,3 раза.
Для определения длины охладителя необходимо проследить процессы тепломассопереноса внутри его «сухих» каналов. Для этого была построена математическая модель, описывающая эти процессы.
Рассмотрим, дифференциально малый участок такого канала.
В это сечение вдоль канала поступает тепловой поток
Q1 = с ⋅ ρ ⋅ V ⋅ h ⋅ b ⋅ t (x ) ,
где V – средняя скорость движения потока, м/с.
Кроме того, со стороны поверхности пластины поступает тепловой поток величины
Q 2 = J ⋅ Δx ⋅ b .
Выходит же из этого участка тепловой поток
Q3 = с ⋅ ρ ⋅ V ⋅ h ⋅ b ⋅ t (x + Δx ) .
Таким образом, уравнение баланса тепла на этом участке будет иметь вид
с ⋅ ρ ⋅ V ⋅ h ⋅ b ⋅ t (x ) + J ⋅ Δx ⋅ b = с ⋅ ρ ⋅ V ⋅ h ⋅ b ⋅ t (x + Δx ) .
Разделив последнее равенство на b ⋅ Δx , получим
с ⋅ ρ ⋅V ⋅ h ⋅ t (x )
с ⋅ ρ ⋅V ⋅ h ⋅ ⋅t (x + Δx ) ,
+J =
Δx
Δx
перейдя к пределу при Δx → 0 , получим уравнение баланса энергии
58
Δx
59
t
h
Q1
Q3
Q2
J1
t = (t вх − t пов )е
t(х+Δх)
t(х)
х
J2
с ⋅ ρ ⋅V ⋅ h ⋅
dt
=J
dx
.
(2)
Плотность теплового потока определяется согласно закону Ньютона-Рихмана
J = α (t пов − t ) ,
(3)
где α - коэффициент теплоотдачи, зависит от ширины канала h, Вт/м2. tпов – температура сухой поверхности пластины.
Учитывая (3), формула (2) примет вид:
,
(4)
dt
с ⋅ ρ ⋅V ⋅ h ⋅
= α (t пов − t )
dx
начальные условия на входе t
= tс .
пов
вх
]
(
вх
пов
)
(
вх
пов
)
где r – удельная теплота парообразования по отношению к грамму испарившейся
воды, d (t ) =0,038t2 – 0,0586t +11,07 – влагосодержание воздуха в состоянии насыщения, г/кг,
tвх и φ–температура и относительная влажность воздуха на входе во
вспомогательный поток. Эта формула получена аппроксимацией табличных данных.
Коэффициент теплоотдачи α в этом случае вычисляется по формуле
α=
−
αx
с⋅ ρ ⋅V ⋅h
+ t пов .
Полученная формула позволяет определить геометрические размеры охладительной установки, кроме того, при использовании косвенного охлаждения
при общем расходе 500 - 700 куб/час с учетом указанного перераспределения потоков в кабину мобильного механизированного средства будет поступать сухой охлажденный воздух, позволяющий нейтрализовать теплопоступления порядка 900 1100 Вт. Это позволит значительно улучшить температурно-влажностные параметры в кабинах указанных объектов.
Библиографический список
1. Шацкий, В.П. Моделирование режимов работы водоиспарительных охладителей косвенного принципа действия [Текст] / В.П. Шацкий, А.А. Гулевский,
Ж.В. Высоцкая // Математическое моделирование, компьютерная оптимизация
технологий, параметров оборудования и систем управления: сб. науч. тр. – Воронеж: ВГЛТА, 2006. – Вып. 11. – С. 44-47
2. Шацкий В.П. Оценка эффективности работы охладителей кабин с/х машин [Текст] / В.П. Шацкий // Тракторы и сельхозмашины. – 1994. – № 8.– С. 28-32
вх
x =0
Как видно, формула (4) содержит 2 неизвестных функции: t и tпов и коэффициент α
Как показывают полученные авторами результаты, температура поверхности пластин испарительной насадки в случае их малой толщины и высокой теплопроводности остается практически постоянной по длине насадки. Эта температура равна температуре на выходе из охладителя в случае, когда температуры основного и вспомогательного потоков выравниваются, а относительная влажность
вспомогательного потока достигает 100%.
Определить температуру поверхности пластин в этом случае можно из
уравнения
(5)
r ⋅ d (t ) − ϕ ⋅ d (t ) = Сρk ⋅ t с − t + Сρ ⋅ t − t ,
[
x =0
Решив дифференциальное уравнение (4) при начальном условии
= tвх , можно определить t и необходимую длину каналов охладителя:
3,777 ⋅ λ , где λ–теплопроводность воздуха.
2⋅h
УДК 630.383
УСТОЙЧИВОСТЬ ЛЕСОВОЗНОГО АВТОПОЕЗДА
В. В. Белозоров, А. А. Штепа (ВГЛТА)
В настоящее время, как в зарубежных, так и в отечественных источниках
отсутствует общепризнанное понятие «устойчивости» движения автомобиля (автопоезда). Обычно под устойчивостью автопоезда понимают свойства автотранспортного средства противостоять скольжению, опрокидыванию и «заносу». Различают продольную и поперечную устойчивость движения автопоезда [1].
При эксплуатации лесовозных автопоездов в условиях равнинных малолесных районов Центрально-Черноземного региона практически отсутствует потеря продольной устойчивости движения автотранспорта. В то же время значительное число ДТП с участием лесовозных автопоездов происходит из-за потери ими
поперечной устойчивости движения.
Следует отметить, что последствия аварий с участием автопоездов более
тяжелые в сравнении с ДТП с участием одиночных автомобилей. Кроме того, потеря устойчивости движения автопоезда в сравнении с одиночным автомобилем имеет ряд особенностей. Если в начале «заноса» одиночного автомобиля управляющими действиями тормозной и рулевой системы водитель почти всегда может вывести автомобиль из «заноса», то избежать «заноса» при скольжении нескольких ходовых осей автопоезда значительно сложнее.
Устойчивость движущегося по дороге лесовозного автопоезда зависит от
многих факторов: высоты центра тяжести транспортного звена, базы, колеи, размера шин, их конструкции и состояния, исправности и регулировки тормозной и ру_________________________________
© Белозоров В.В., Штепа А.А., 2007 г.
60
левой систем, от радиуса кривизны дороги и состояния дорожного полотна, от скорости движения.
В практике эксплуатации лесовозных автопоездов потеря ими устойчивости имеет место чаще всего при торможении. В этом случае в местах контакта колеса с дорожным покрытием действуют значительные тормозные силы, в результате чего колеса автопоезда утрачивают способность воспринимать поперечные силы. Это приводит к полной блокировке колес, из-за чего движение автопоезда становится неустойчивым.
Если на дороге с низким коэффициентом сцепления колеса с дорожным
покрытием водитель лесовозного автопоезда, объезжая препятствие, применил
одновременно маневр и торможение, в результате чего произошла блокировка колес, то автопоезд, не реагируя на управляющие действия водителя, будет двигаться
прямолинейно, постепенно снижая скорость. Если же, повернув рулевое колесо,
водитель уменьшит давление на педаль тормоза и колеса разблокируются, то тягач
резко изменит траекторию движения в направлении повернутых колес. При этом
возможен выезд, как на обочину, так и на полосу встречного движения, что может
привести к столкновению с препятствием или со встречным транспортом.
Для повышения безопасности дорожного движения на дорогах с низким
коэффициентом сцепления колеса с дорожным полотном в последние годы на автомобильном транспорте применяются антиблокировочные узлы и системы. Они
предназначены для предотвращения блокирования колес при любом, даже очень
сильном нажатии на тормозную педаль. Принцип действия антиблокировочной
системы заключается в том, что при торможении она контролирует скорость вращения каждого колеса автомобиля. Как только происходит блокировка колеса, т. е.
скорость его вращения приближается к нулю, антиблокировочная система снижает
усилие в тормозном приводе. В результате этого блокировка колеса не происходит.
Таким образом, эксплуатация автомобиля с антиблокировочной системой позволяет значительно повысить безопасность дорожного движения.
Между тем современные электронные антиблокировочные системы имеют сложную конструкцию и весьма дорогостоящи, в связи, с чем широкого применения на современном автомобильном транспорте они не нашли. Это вызывает
необходимость разработки и внедрения простых, надежных и недорогих антиблокировочных систем. Использование таких систем, особенно при эксплуатации лесовозных автопоездов, позволит значительно повысить управляемость и устойчивость транспортных средств, а следовательно, и уровень безопасности дорожного
движения.
Библиографический список
1. Литвинов А. С. Управляемость и устойчивость автомобиля / учеб. пособ. – М.: Машиностроение, 1971 – 416 с.
УДК 621.396
ИССЛЕДОВАНИЕ ХАРАКТЕРА ОСЛАБЛЕНИЯ СИГНАЛА В СИСТЕМАХ
УПРАВЛЕНИЯ МОБИЛЬНЫМИ ОБЪЕКТАМИ
Ю.В.Авдеев, А.Д.Кононов, А.А.Кононов, А.А.Тютерев (ВГАСУ)
Интенсификация рабочих процессов мобильных машин (например, землеройно-транспортных) – не единственное направление автоматизации технологиче__________________________________________________________
© Авдеев Ю.В., Кононов А.Д., Кононов А.А., Тютерев А.А., 2007 г.
61
ских процессов [1]. Не менее важным является развитие систем дистанционного
радиоуправления. Для решения этой проблемы необходимо определиться с задачей
нахождения местоположения объекта радиотехническими методами.
При решении задач электромагнитной совместимости и оптимизации приема управляющих сигналов для функционирования мобильных объектов, работающих вблизи земной поверхности, весьма важно определить характер и степень ослабления сигнала для различных условий распространения. Диапазон ультракоротких волн (УКВ), в котором обеспечиваются многие виды служебной связи, имеет ряд особенностей, которые необходимо учитывать при расчетах надежности и
устойчивости работы систем дистанционного управления мобильными объектами.
По характеру распространения радиоволны этого диапазона делятся на пространственные и земные (поверхностные), при этом применительно к диапазону
частот 165,5 – 167,5 МГц и дальности радиоуправления объектами менее 150 м,
пространственные волны могут не учитываться и рассматриваются только особенности распространения поверхностных волн.
В зависимости от близости этих волн к подстилающей поверхности (земле)
характер их существенно зависит от состояния этой поверхности, ее формы и многих других факторов. Поэтому напряженность поля на входе приемной антенны
зависит от высот передающей h 1 и приемной h 2 антенны, рельефа местности,
метеоусловий и др.
Доминирующее влияние на величину напряженности поля в точке приема
оказывают отражения от подстилающей поверхности и окружающего рельефа.
Энергия отраженной волны попадает в точку приема и складывается с энергией
прямого луча. При расчете надежности и устойчивости работы приемнопередающей аппаратуры необходимо принимать во внимание тот факт, что при
небольших высотах h 1 и h 2 антенн подстилающая поверхность может изменить
их эквивалентные параметры.
Напряженность поля Е при распространении УКВ в реальных условиях в
общем случае определяется [2] в виде
Е = Е 0 ⋅ F р−1 = E 0 F p−1
где
Е0 =
30 p1G1η1
r
iϕ0 + arcF p−1
,
(1)
– эффективное значение напряженности поля в свобод-
ном пространстве,
2π
ϕ0 =
⋅ r – фаза волны при распространении ее в свободном пространстλ
ве,
G1 – коэффициент усиления антенны по отношению к ненаправленному
излучателю,
p1 – мощность, подводимая к излучателю,
η1 – к.п.д. системы передачи энергии от передатчика к передающей антенне,
r – расстояние в метрах,
62
F p−1 =
63
E
i аrc F p−1
– множитель ослабления, учитывающий влияние
= F p−1 e
Е0
поверхности Земли на распространение УВК, причем
−1
p
ослабления, а arc F
Значение
Fp−1
– модуль множителя
– его фаза.
Fp−1
ствие поглощения части энергии и изменения по фазе и может быть представлена в
виде
Fr = E 0 Гe −i ( αl 2 +ϕ ) ,
(6)
Г = Гe −i ϕ
где
– комплексный коэффициент отражения.
зависит от расстояния между передатчиком и приемником,
высот антенн h 1 и h 2 над поверхностью земли, поляризации излучаемых радиоволн, рельефа местности и т.д.
Величина
Fp−1
как правило меньше 1, но в зоне прямой видимости при ин-
терференции волн значения
Fp−1
могут быть и больше 1.
Мощность сигнала на входе приемника при распространении в реальных
условиях определяется [3, 4] в виде:
P2 = P1
G1η1G2 η 2 λ2
16π 2 r 2
Fp−1
,
(2)
а напряжение на входе приемного устройства
U2 =
где
ωвх
F p−1 λ
4 πr
P1G1η1G 2 η 2 ω вх
,
(3)
– входное сопротивление приемника,
G 1 и G 2 – коэффициенты усиления передающей и приемной антенн,
η1 и η 2 – к.п.д. систем передачи энергии соответственно для передаю-
Рис. 1 Схема распространения радиоволн в канале
«передатчик – приемник»
щей и приемной антенн.
Для расчетов требуемой мощности, обеспечивающей определенную (заданную) надежность управления объектами, величину
белах относительно одного ватта, т.е.
P2
Результирующая напряженность поля в точке приема
E = Е 0 + E r = E 0 e −i ϕ l1 1 + Гe −i ( αΔl + ϕ ) ,
[
следует выражать в деци-
+ η1[дб .вт ] + G 2[дб .] + η 2[дб .] + F p−[1дб ] .
Множитель ослабления представляется в виде
(4)
Для учета влияния земли рассмотрим схему распространения радиоволн в
канале «передатчик – приемник» (рис. 1), откуда видно, что электромагнитная
энергия приходит в точку приема с 2-х направлений, ℓ1 и ℓ2 , где ℓ1 – прямой луч, а
ℓ2 – отраженный. Напряженность поля в точке приема определяется в результате
сложения переменных полей, пришедших по лучам ℓ1 и ℓ2. Комплексная амплитуда
прямого луча
Е 0 = E 0 ⋅e − i α l1 ,
(5)
где
α=
(7)
Δl = l 2 − l 1 .
где
λ
P2[дб .вт ] = P1[дб .вт ] + 20 lg
+ G1[дб ] +
4 πr
]
2π .
λ
Комплексная амплитуда отраженного луча претерпевает изменения вслед-
[
F p−1 = 1 + Гe −i ( αΔl + ϕ )
где
]
2
= 1 + Г 2 + 2 Г cos Δα ,
(8)
Δα = αΔl + ϕ .
Из рисунка 1 следует, что
Δl = l 2 + (h 1 + h 2 )2 − l 2 + (h 2 − h 1 )2 .
При известном комплексном коэффициенте отражения Г и его фазе ϕ легко определяется множитель ослабления, а, следовательно, и принимаемая мощность.
Величины Г и
янной
εз
ϕ
зависят от проводимости
Gз
и диэлектрической посто-
земли, от длины волны, от поляризации радиоволн, а так же от угла их
64
65
Преобразуем выражения (11) и (12), учитывая, что
падения.
Коэффициент отражения из [5] может быть определен для горизонтальной
поляризации в виде
sinψ− Z sinψ− ε - cos ϕ
,
=
sinψ+ Z sinψ+ ε - cos2ϕ
и для вертикальной поляризации
2
Ã=
Ã=
в предположении, что
Gз =
sinψ =
(9)
h1 + h2
(h1 + h2 )2 + l 2
Г гор =
(10)
ε sinψ+ ε - cos2ψ
0 и подстилающая поверхность является идеальным
Г вер =
ε sin ψ 0 − ε − cos ψ 0 = 0 ,
ϕ = 0 , если ϕ > ϕ 0 и ϕ = 180 0 , если ψ < ψ 0 ,
ψ 0 – угол Брюстера.
Описанный механизм связи имеет место, если разность хода прямого и отраженного лучей больше величины λ/6. Если Δl < λ / 6 , то рассматривают дифракционную волну [4]. Так как в описываемом случае высоты передающей
h1
и
приемной h 2 антенн всегда больше, чем λ / 4 , то можно не учитывать дифракционную волну и пренебречь влиянием земли на излучение и прием соответствующих антенн.
Из энергетических соображений следует ориентировать антенны таким образом, чтобы максимумы диаграмм направленности совпадали с кратчайшей линией, соединяющей антенны. Однако иногда может оказаться целесообразным, чтобы
направления этих максимумов не совпадали. В частности, если диаграмму излучения несколько приподнять, то минимум поля приема можно сделать менее глубоким и, задавшись формой диаграммы направленности, можно определить оптимальную величину Г, при которой в минимуме диаграммы уровень поля будет максимальным.
При идеально ровной подстилающей поверхности для горизонтальной поляризации радиоволн можно записать (9) в виде
sinψ− ε ç - cos2ψ
sinψ+ ε ç - cos2ψ
,
(11)
а для вертикальной поляризации:
Ãâåð =
где
ε ç sin ψ− ε ç - cos2ψ
ε ç sin ψ+ ε ç - cos2ψ
,
ε з – комплексная величина диэлектрической постоянной земли.
(12)
.
l2
(h1 + h2 )2
l2
1 + ε з + (ε з - 1)
(h1 + h2 )
ε з − ε з + (ε з - 1)
2
Ããî ð =
(h1 + h2 )2 + l 2
1 − ε з + (ε з - 1)
ε sinψ− ε - cos2ψ
l2
Тогда коэффициенты отражения принимают вид
диэлектриком, что соответствует [3] частотам > 100 МГц.
Фаза коэффициента отражения для вертикальной поляризации находится из
условия
где
cos 2 ψ =
,
,
(13)
l2
(h1 + h2 )2
l2
ε з + ε з + (ε з - 1)
(h1 + h2 )
.
(14)
По полученным формулам производились расчеты множителя ослабления
для различных высот передающей и приемной антенн, вида поляризации радиоволн, а так же дальности радиоуправления объектами. Во избежании излишнего
загромождения статьи графическими материалами, в качестве примеров, на рисунках 2 – 3 приведены лишь результаты расчетов множителя ослабления для высоты
передающей антенны h1 = 0,5 м и высоты приемной антенны h2 = 2,5 м, различного
вида поляризации радиоволн, а так же дальности радиоуправления мобильными
объектами. Полный анализ формул и графиков показывает, что в целом напряженность электромагнитного поля убывает обратно пропорционально квадрату расстояния до объекта.
Уровень множителя ослабления при вертикальной поляризации больше на
10-15 дБ по сравнению с горизонтальной поляризацией.
Общая закономерность спада множителя ослабления подобна для обоих видов поляризации радиоволн.
С увеличением высот антенн, увеличивается уровень сигналов, но при этом
увеличивается и зона интерференции, что объясняется увеличением числа переотражений.
Если поверхность, вблизи которой располагается излучатель не является
идеальным проводником, то часть электромагнитной энергии радиоволн проникает
в глубь земной поверхности, и поэтому наряду с горизонтальной составляющей
ЕГ ,
направленной вдоль поверхности, есть еще и составляющая, направленная
перпендикулярно земной поверхности Е В . В результате вектор напряженности
электрического поля Е направлен к земной поверхности под углом, не равным 900.
На основании формулы М.В.Шулейкина и Б.Ван-дер-Поля, множитель ослабления
в этом случае определяется в виде
F ≅1/ ρ ,
где ρ =
π r ( ε − 1 ) 2 + ( 60 γλ ) 2
λ( ε 2 + 60 γλ )
(для ρ > 25 ), (15)
66
где
67
γ – конечная проводимость земли;
ε – диэлектрическая проницаемость;
r – расстояние между передающим и приемным устройствами.
Рис. 2 Зависимость множителя ослабления от дальности радиоуправления при
0,5 м,
h1 =
h 2 =2,5 м и вертикальной поляризации радиоволн
Как видно из графиков, величина F представляет собой гладкую функцию,
спадающую с увеличением расстояния L примерно, как функция 1/х. Следует отметить, что расчет величины F по формуле (15) можно производить для дальностей
радиоуправления не менее 5 м.
С целью проанализировать возможность использования других частотных
диапазонов в задаче радиоуправления подвижными механическими объектами
расчет множителя ослабления производился также для λ = 7,5 м.
Зона интерференции у радиоволн диапазона 40 МГц меньше, и, начиная с
дальностей 10 – 15 метров, кривая множителя ослабления монотонна.
Рис. 3 Зависимость множителя ослабления от дальности
радиоуправления при h 1 = 0,5 м, h 2 =2,5 м
и горизонтальной поляризации радиоволн
В отношении помехозащищенности приемная аппаратура диапазона 40
МГц будет уступать диапазону более 150 МГц, т.к. загрузка первого значительно
больше, особенно по второй, третьей и четвертой гармоникам, радиоэлектронными
средствами таких служб, как радиовещательная, морская подвижная, стандартных
частот, любительская, воздушная подвижность, космической связи, ионосферного
зондирования и др. Число помех на входе приемного устройства диапазона 40 МГц
также будет значительно больше в период наибольшей солнечной активности за
счет дальнего распространения УКВ.
Библиографический список
1. Устинов, Ю.Ф. Основные концептуальные принципы автоматизации и дистанционного управления землеройно-транспортными машинами [Текст] /
Ю.Ф.Устинов, И.М.Тепляков, Ю.В.Авдеев, А.А.Кононов// Изв.вузов. Строительство.– 2005.–№ 6. – С. 65 – 67.
2. Винокуров В.И. Электромагнитная совместимость судового радиооборудования
[Текст] / В.И.Смирнов. – Л.: Судостроение, 1977. – 251 с.
3. Черный Ф.Б. Распространение радиоволн [Текст] / Ф.Б.Черный. – М.: Советское
радио, 1972. – 392 с.
68
69
4. Лаврентьев Н.В. Спектр случайной частоты флуктуации сигнала в подвижной
ЧМ радиосвязи [Текст] / Н.В.Лаврентьев // Электросвязь. – 1975. – № 8. – С. 80 –
83.
5. Аникеенко Г.Н. Радиолокационный поляризационный метод определения электрических параметров земных сред [Текст] / Г.Н.Аникеенко, А.А.Кононов // Сб.
трудов Всероссийской научно-технической конференции «Радио и волоконнооптическая связь, локация и навигация». – Воронеж, 1997. – Т.3, С. 1419 – 1427.
УДК 630*383
МОДЕЛИРОВАНИЕ ПРОЦЕССА РЕМОНТНОГО ОБЕСПЕЧЕНИЯ
ЭЛЕМЕНТОВ ЛЕСОЗАГОТОВИТЕЛЬНЫХ МАШИН
А.И. Урюпин (ВГЛТА)
Лесозаготовительные машины, в своем большинстве, используются на операциях, результаты которых можно оценивать в единицах товарной продукции или
ее стоимостном эквиваленте. Это обстоятельство можно рассматривать как решающий аргумент в пользу оптимизации параметров стратегии ремонтного обеспечения этих машин по экономическому критерию. Особенно естественен такой
подход в моделях профилактики, где приходится сопоставлять потери продукции
из-за простоев машины по техническим причинам со стоимостью преднамеренно
недоиспользованного запаса годности ее составных частей при их превентивных
заменах (ремонтах).
Издержки, связанные со старением элемента, накоплением в нем усталостных и износных изменений, его ремонтным обеспечением являются функцией значительного числа переменных [1, 2, 3].
Во-первых, это вероятность Q перехода рассматриваемого элемента из работоспособного в неработоспособное состояние к моменту tt в заданных условиях
использования
(1)
Q = Q tv,Y (t ),Yn ,
где Y(t) – случайная функция, связывающая значение параметра состояния Y с наработкой (временем) t. Предполагается, что вид функции Y(t) априорно известен,
также как и ее основные статистические параметры – математическое ожидание my
[
]
С s + Cпр
Cпр
0
.
(3)
=1+
= 1 + Cпр
Сs
СS
Управление процессом ремонтного обеспечения машины, т.е. управление ее
надежностью в эксплуатации характеризуется включением в этот процесс параметров, ответственных за контроль технического состояния и принятие решений о
предупредительной замене (ремонте, регулировке). Издержки, связанные с управлением, зависят как от управляющих параметров, так и от характеристик стохастического процесса старения. К ним можно отнести вероятность нахождения машины
в работоспособном состоянии в момент контроля и принятия соответствующего
решения
P = P Y (t ),Yп ,Yд ,t конт ,
(4)
С0 =
[
]
где Yd - упреждающий допуск на предельное значение контролируемой переменной Y при превентивной замене элемента, или в других терминах, допускаемая
потеря запаса годности при такой замене ΔГ ; tконт – наработка между операциями
контроля; К1, К2, …Кn – номер контроля.
В дальнейшем мы будем использовать относительные значения управляющих параметров, а именно:
Yд0 = Yд / Yn ;
m = T / t конт ;
(5)
Г = Гд / Г ,
m – срок службы элемента в единицах межконтрольной наработки;
0
д
где
Г д0 - относительные допускаемое использование запаса годности элемента;
Г д - запас годности элемента в момент контроля;
Г - возможный запас годности элемента на начало эксплуатации, Г =1
Схема, иллюстрирующая взаимное расположение переменных, характеризующих состояние элемента, и параметров управления приведены на рис. 1.
и дисперсия σ у2 ; Yn – значение функции Y, соответствует предельному состоянию
элемента, характеризующему его отказ.
Во-вторых, экономические характеристики последствий отказа и процессов
его предупреждения С.
C = C C np ,C s ,C k ,
(2)
(
)
где Cnp – потери от простоя машин в связи с отказом элемента; C s – стоимость
превентивной замены элемента; Ck — стоимость контроля. На данном этапе исследования стоимость контроля отдельно не учитывается, а включается в состав
Cs .
Введем дополнительно характеристику относительной (нормированной) величины издержек при отказе в единицах и долях стоимости превентивной замены
элемента.
_____________________
© Урюпин А.И., 2007 г.
Рис. 1 Схема расположения нормированных управляющих параметров
К характеристикам стохастического процесса старения, влияющих на величину издержек, связанных с управлением, можно отнести и экономические характеристики,
связанные
с
превентивно
осуществляемой
заменой.
70
71
Вычисление функции 4 сводится в теоретическом плане к решению задач о
среднем числе выбросов па и пр случайной функции Y(t) за уровни Yn и Yд для
промежутка времени tконт , являющегося периодически повторяющейся частью
общего времени Т использования элемента [4]. В общем виде это решение можно
записать следующим образом:
va =
t котн ∞
∫
0
∫ vf ( Yn ,V / t )dVdt , va =
0
t ккон ∞
∫ ∫ vf ( Yд ,V / t )dVdt ,
0
(6)
двухмерный закон распределения ординаты случайной функции Y= Yд и ее производной в момент t.
Для нормальных стационарных процессов и в случае их независимости от
взаимного влияния Yn и Yд уравнение (6) решалось бы достаточно просто. Тогда
для стационарного процесса можно записать
∞
0
0
va = ∫ Vf (Yn ,V )dV , v р = ∫ Vf (Yд ,V )dV .
(7)
Для нормального процесса двухмерная плотность распределения вероятности f(Y,V) распадается на произведение нормальных плотностей распределения для
YnV можно поэтому написать
2
y− y
v2
(8)
2σ v2
2σ r2
1
1
f (Y ,V ) = σ
e
e
,
σ
y 2π
v 2π
⎛
⎜
⎜
⎝
⎞
⎟
⎟
⎠
где дисперсия скорости изменения ординаты случайной величины функции σ
равна значению корреляционной функции скорости в нуле, а математическое ожидание V ( t ) вследствие стационарности случайного процесса равно нулю.
Подставив (8) в (7), получим для среднего числа выбросов в единицу времени na и n p :
2
r
т.е. nа = P(Yn ) =
σv
2πσ Y
σ v − ( Yд − Y )
− ( Yn − Y )
, n p = P(Yд ) =
.(9)
e
2πσ Y
2σ Y2
2σ Y2
2
e
H 1 ( T ) = F1 ( T ) +
0
где V(t) –скорость изменения ординаты случайной функции Y(t); f (YдV / t ) -
∞
Все это значительно усложняет математическую модель и расчеты. Поэтому
будем подсчитывать издержки за весь период Т в предположении, что замены осуществляются только на новые элементы. Для детали машины это допущение естественно, для машины как элемента в дальнейшем будет снято.
Общее число превентивных замен элементов, не отказавших за период Т,
можно выразить интегральным уравнением Вольтерра второго рода, именуемым в
теории надежности функцией восстановления [5]
2
Однако в нашем случае вероятности P(Yn ) и P( Yд ) зависимы друг от друга, а случайный процесс изменения параметра состояния не всегда подчинен нормальному закону. Кроме того, наличие дополнительного переменного параметра периодичности контроля, значения которого влияют на вероятность нахождения
элемента в исправном или в неисправном состоянии и оптимизация которого входит в круг решаемой задачи, делает аналитическое решение чрезвычайно сложным
и едва ли выполнимым делом. К этому добавляются трудности с вычислением па и
пр как аналогов временной плотности выбросов случайной функции Y за уровни
Yд и Yn во всем периоде Tc использованием функции восстановления.
t =T
∫ H 1 ( t − τ ) f1 (t )dτ
,
(10)
0
где Н1(Т) – среднее число превентивных замен за время T ; F1(Т) – функция распределения времени до превентивной замены; f1 ( t ) =
dF1
; τ - переменная интегdt
рирования.
Соответственно затраты, связанные с превентивными заменами за период Т,
запишутся так
W1 = H 1(T )C s .
(11)
Аналогично общее число замен элементов, отказавших за период Т, будет
равно
t =T
H 2 ( T ) = Q( T ) + ∫ H 2 ( t − τ ) f 2 ( t )d ( τ ) ,
(12)
0
где f 2 ( t ) =
dQ
, а затраты, связанные с их заменой
dt
W2 = H 2 (T ) C s + Cnp .
(
)
(13)
Складывая W1 и W2 и, переходя к нормированным и удельным значениям,
получим суммарные удельные издержки за период Т в виде
W уд0 =
0
Н 1 ( Т ) + Н 2 ( Т )( 1 + C пр
)
Т
.
(14)
Сочетание управляющих параметров Yno и m* , при котором величина W удo
достигает минимума, будем называть оптимальными параметрами управления техническим состоянием элемента в соответствии со стратегией технического обслуо
живания и ремонта машин «по состоянию», при задаваемых значениях C np
и из-
вестных характеристиках естественного (неуправляемого) процесса изменения его
состояния. Аналитическое решение поставленной задачи, учитывая входящие в нее
описание случайных функций и интегральные уравнения, как было уже сказано,
едва ли возможно, а на фоне широко распространенной вычислительной техники и
нецелесообразно. Продуктивнее использовать численные методы.
Мы остановились на наиболее естественном для решения таких задач методе статистических испытаний (методе Монте-Карло), позволяющем воспроизводить на имитационной модели случайный процесс появления отказов элементов
машины по мере роста наработки, и прослеживать последствия их упреждения за
72
73
счет превентивных замен [6]. Разработанная с нашим участием компьютерная программа «Богерник» реализует случайный процесс Y = f (t ) , схематически изображенный на рис. 2.
Случайная функция состояния Y(t) задается ее математическим ожиданием
•
Yдо =
нормированное
•
д
(
оптимальное
значение
состояние
элемента
)
Y
о
= f C пр
,m .
Yn
Y = Vc t a и плотностью распределения интенсивности (квазискорости) изменения
параметра состояния (интенсивности потери годности элемента машины) ϕ (Vc ) .
Параметрами этой функции являются:
- среднее значение интенсивности изменения функции состояния Vc = 1 ;
- коэффициент вариации интенсивности изменения функции состояния
VVc =
Vcσ
, значения которого изменяются в интервале 0,2...0,4 через 0,1;
Vc
Параметр, а=1 ...2 , шаг изменения которого равен 0,1; наработкой до j -го
контроля в i-ой реализации tконтji .
Рассмотрим:
- событие Ai с параметрами Yi ≥ Yn ,Yi < Yд , при tконтji , j = 1,...m ;
- событие B j : Yi < Yn и Yi ≥ Yд при t = t контij , j = 1,...m .
Наработка до события А или В в i-ou реализации обозначим как tABi.
Задача состоит в отыскании оптимального значения состояния элемента Yд*
при котором затраты связанные с превентивными заменами отказавших элементов
на единицу рабочего времени будут минимальными, т.е.
W
→ min ,
i =1 T
n ,m
Yд• при ∑
i =l
где п - число реализаций; т- число межконтрольных периодов.
При моделировании YП = 1,Т = 1, а ,Vc параметры: задаются в определённом интервале. Аргументы С°р и т варьируются.
Определяются:
- число аварийно замененных элементов
na
;
Т
- число профилактически замененных элементов
np
функции C
о
пр
и m;
∑W
T
o
; если В, то W = C S ; если t A ,B ≤ T , то Yi = Vci t a .
Если А, то W = C S + C np
Укрупненная блок-схема алгоритма такой модели приведена на рис. 3. Операторы 1-2 осуществляют ввод исходной информации в память и генерирование
программным способом случайных чисел ξ i , равномерно распределенных в интервале (0,1).
Оператор 3 использует числа ξ i для получения случайных значений интен-
в расчете на единицу
сивности изменения контролируемого параметра Vcij в i-ой реализации для j-го
на единицу наработки в
межконтрольного периода при принятом значении дисперсии σ 2 или коэффициенте вариации v.
Операторы 4 и 5 воспроизводят численно случайное изменение параметра
T
наработки функции в функции Yд и tклнт ;
- суммарные удельные издержки W удо =
Рис. 2 Схема событий в случайном процессе изменений технического состояния элемента:
* - отказ
• - превентивная замена (ремонт) в момент планового контроля.
i
состояния Yij за период tij , исходя из соотношения Yij = ∑ Vcj t а .
74
75
Оператор 6 присваивает реализации i очередной номер n и проверяет, не
превосходит ли п общего числа необходимых реализаций п, т.е. n − N > 0 . Если
«да» - управление передается операторам 12 и 13.
Если «нет» - оператор 7 присваивает межконтрольному периоду j-му очередной номер «к» и проверяет, не превосходит ли он общего числа межконтрольных периодов, т.е. проверяет выполнение неравенства: k<m
Если «нет», т.е. больше или равно, осуществляется возврат к оператору 6
для осуществления реализации i = n + 1 . Если «да», - переход к оператору 8.
Оператор 8 решает вопрос о достижении параметром Yij в i-й реализации j-
Исходная информация в задачах надежности имеет вероятностную природу
и уже поэтому решения этих задач рассеяны вокруг математических ожиданий в
соответствии с некоторыми законами распределения.
Сам процесс решения с использованием компьютерной техники вносит в
результат некоторые погрешности, связанные со сбоями и иными погрешностями.
В некотором смысле разница между методом Монте-Карло и другими приближенными вычислительными способами стирается, а их точность зависит от числа повторений расчета. Известно, что погрешность 8 метода Монте-Карло при вычислении вероятности событий [94] имеет порядок
го межконтрольного периода значения Yn , т.е. определяет произошел ли отказ
элемента. Если «да»- управление переходит к оператору 9, если «нет» - к оператору
10.
Оператор 9 осуществляет подсчет числа восстановлений после отказа в k-ом
(15)
периоде - ΔНi (j 2 ) и общее значение функции восстановления для конца этого пеk
(2)
(2)
риода: H i = ∑ ΔH ij . Затем через оператор 7 продолжится п-я реализация в
j =1
межконтрольном периоде j = k + 1 .
Оператор 10 включается в том случае, если в данном конкретном межконтрольном периоде отказ не зафиксирован и осуществляет проверку неравенства
Yд − Yпк ≤ 0 .
Если оно выполнено, т.е. в данном периоде параметр Yij попал в зону уп-
б~
l
.
N
δ
Из (15) видно, что уменьшение ошибки
приближенного решения задачи
связано с увеличением числа испытаний N.
Для нормального закона распределения, которому подчинены случайные
ошибки большого числа измерений, вероятность попадания одиночного значения
случайной величины Y в интервал Y ± 3a равна:
{
P = Y − 3σ < Ф < Y + 3σ = 0,997
(16)
В терминах метода Монте-Карло [34] для обоснования количества реализаций выражение (2.17) можно переписать:
⎧⎡ 1
P = ⎨⎢
⎩⎣ N
l
N
N
∑ Yi
x
⎤
i= j
⎦
∑ Yi − M ( Y1 )⎥ <
3σ ⎫
⎬
N⎭
(17)
реждающего допуска, то осуществляется превентивная замена элемента с соответствующими затратами и управление передаётся оператору 11.
Если «нет», т.е. если Yд − Ynk > 0 и предупредительной замене здесь нет
места, то оператор 7 продолжает данную п-ую реализацию в следующем межконтрольном периоде j = k + 1 .
Оператор 11 подсчитывает число восстановлений, связанных с превентив-
где
ными заменами в k-ом периоде, т.е. ΔH i( 1 ) и общее число таких событий за периоды j =1,2,3... к, равное
Эта оценка носит абсолютный характер и для ее определения необходимо
знать дисперсию случайных значений параметра состояния, которая до моделирования неизвестна.
Поэтому зададимся допустимым значением относительной ошибки
с таким расчетом, чтобы при выбранном числе реализаций она с заданной вероятностью а не выходила за соответствующий квантиль ta нормального распределения,
то есть
k
H i( 1 ) = ∑ ΔH ij( 1 ) .
j =1
Оператор 12 осуществляет расчет издержек W1,i , W2 ,i W°yd, по формулам
(11), (13), (14) для данной п-ой реализации. После того как оператор 6 подтвердит
выполнение неравенства n − N ≥ 0 , наращивание числа реализаций прекращается
и подсчитывается среднее значение издержек за период Т по N реализациям
.
W уд0 =
0
Н 1( Т ) + Н 2 ( Т )( 1 + С пр
)
NT
.
- среднее значение случайной величины Y, полученное по результатам
i= j
N реализации; M (Yi ) - математическое ожидание случайной величины Yi , То есть,
искомое среднее арифметическое значение случайной величины приближенно равно ее математическому ожиданию с точностью
3σ
N
.
ε
ε≥
ta − t
t
(18)
76
77
Зададимся относительной погрешностью моделирования в 1%, что по крайней мере на порядок превышает точность, которую можно достичь в натурном (реальном) эксперименте при определении исходных параметров динамики состояния
элемента. Тогда, используя правило трех сигм для оценки достоверности определения ошибки моделирования, получим N =
32 ⋅ 0.1
= 900 . Практически в большин0.012
стве расчетов, связанных со статистическим моделированием, мы принимали зна-
чение N в диапазоне от 950 до 1000 реализаций. Это эквивалентно натурному
эксперименту с анализом процесса изнашивания 950-1000 экземпляров одноименных деталей. Естественно, на практике это было бы осуществить невозможно.
Библиографический список
1. Задиран, A. M. Организация и технология ремонта лесозаготовительных
машин агрегатным методом [Текст] : обзорная информация / А. М. Задиран, В. П.
Шевченко // ВНИПИЭИлеспром: Лесоэксплуатация и лесосплав. – М., 1987. Вып.
18. – 48 с.
2. Индикт, Е. Определение оптимального ресурса автомобилей [Текст] / Е.
Индикт, В. Любимова // Автомобильный транспорт. – 1972. – № 3. – С. 33-36.
3. Использование метода Монте-Карло для определения параметров закона
распределения ресурса машин по многократно усеченным выборкам [Текст] / Л. М.
Лельчук [и др.] // Методы Монте-Карло и их применение. – Новосибирск, АН
СССР, 1971.
4. Исследование эксплуатационной надежности трелевочных тракторов
ТДТ-55, прошедших капитальный ремонт [Текст] : отчет о НИР / Специальное проектно-конструкторское технологическое бюро ВПО, Союзлеспроммаш. – М., 1976.
5. Канторер, С. Я. Определение оптимального срока службы строительных
и. машин [Текст] / С. Я. Канторер // Механизация строительства. – 1963. – № 1.
6. Кваша, Я. Б. Амортизация и сроки службы основных фондов [Текст] / Я.
Б. Кваша. – М. : Изд-во АН СССР, 1959.
Рис. 3 Укрупненная блок-схема алгоритма численного моделирования и
анализа результатов управления ремонтным обеспечением элемента машины в
2
рамках стратегии C III
Тогда искомое N определится из следующего выражения
(
)
N= t a v / ε .
(19)
Для нормального распределения максимальное значение коэффициента вариации v, требующего наибольшего числа реализаций, равно 0,332 = 0,10. Примем
с запасом именно это значение.
2
2
2
УДК 630*383
РАЗРАБОТКА ТЕОРЕТИЧЕСКИХ ОСНОВ И МЕТОДОВ АНАЛИЗА
СНИЖЕНИЯ ПРОЧНОСТИ МОДУЛЯ УПРУГОСТИ ДОРОЖНОЙ
ОДЕЖДЫ
В.К.Курьянов, А.В.Скрыпников, В.В. Доперт, А.И.Урюпин (ВГЛТА)
Прочность дорожной одежды - важнейший критерий эксплуатационной надежности автомобильной дороги. Основными причинами снижения прочности
являются: воздействие климатических и гидрологических условий, а также многократно повторяющиеся нагрузки от движения транспорта.
Проведенные испытания дали возможность оценить эксплуатационное состояние дорожной одежды, выявить участки с недостаточной прочностью.
Работы проведены в пять этапов:
1. Предварительное обследование: определение видов и количества дефектов проезжей части.
_____________________________________________________________
© Курьянов В.К., Скрыпников А.В., Доперт В.В., Урюпин А.И., 2007 г.
78
Автобусы
средние
(до 6 т)
легкие
(до 2 т)
Легковые
5; 1,82%
10; 3,65%
18; 6,57%
Общая интенсивность,
приведённая к легковому
автомобилю, авт./сут.
1
Интенсивность движения
Суточная интенсивность движения (авт./сут.) и коэффициент приведения её к
легковому автомобилю
Грузовые
Грузовые сверхтяжетяжелые (до 8 т)
лые (свыше 8 т)
седельседельные
ные
бортовые
бортовые
(автопо(автопоезда)
езда)
1,0
1,5
2,0
2,5
3,0
3,0
3,5
2,0
212
22
18
10
5
0
0
7
Общая интенсивность,
авт./сут.
Таблица 1
Результаты подсчёта интенсивности движения транспортного потока
№ участка
2. Подготовка к детальному обследованию: обработка данных о фактическом состоянии покрытия испытываемой дороги, определение и назначение границ
характерных участков по видам дефектов покрытия.
3. Детальное обследование: полевые испытания дорожной конструкции методом динамического нагружения.
4. Подсчёт суточной интенсивности движения.
5. Камеральная обработка полученных данных.
Для проведения работ по испытанию дорожной одежды методом кратковременного нагружения была использована передвижная дорожная лаборатория
КП-514МП на базе ГАЗ-3221 с прицепным оборудованием УДН Дина-3М (свидетельство о поверке № 268608, сертификат о калибровке средства измерения №781).
Принцип её действия – создание динамического усилия на дорожное покрытие в
результате сбрасывания груза массой 160 кг с упругим амортизирующим элементом (пружиной) на жёсткий штамп, установленный на дорожное покрытие и обеспечивающий площадь отпечатка и удельную нагрузку на покрытие эквивалентную
отпечатку и нагрузке расчетного автомобиля группы А с нагрузкой на ось 100 кН и
площадью отпечатка протектора 33 см.
Согласно ОДН 6-2002, испытания производились по полосе наката на каждом характерном участке дороги, но не реже чем один раз на 1 км.
Протяжённость дороги по ДПП – 3,720 км.
Строительство автомобильной дороги началось в 1996 г. Начало трассы км
0+000 соответствует км 99+845 автодороги «Ираель – Ижма – Усть-Цильма» (ось
дороги) и привязано к существующей линии связи.
Конец трассы «Ижма - Мохча» км 3+700 соответсвует км 5+215 автодороги
«Сизябск – Мохча - Мошьюга» (ось трассы) и привязан к существующей ЛЭП (не
работающая).
Построена дорога по нормам IV-ой технической категории. Конструкция
дорожной одежды облегчённого типа с покрытием из асфальтобетона. Искусственные сооружения представлены круглыми железобетонными и металлическими
трубами капитального типа.
Автодорога «Ижма - Мохча» проходит в Ижемском районе Республики Коми и соединяет населенные пункты д. Мохча и с. Ижма. Автомобильная дорога
имеет экономическое и социальное значение для района. Данная автодорога используется для перевозки промышленных и торгово-снабженческих грузов.
Автомобильная дорога «Ижма - Мохча» примыкает в с. Ижма к автомобильной дороге «Ираель – Ижма – Усть-Цильма», в д. Мохча к автомобильной
дороге «Сизябск – Мохча - Мошьюга». На своем протяжении автодорога пересекает р. Ижма, которая является судоходной рекой.
По дороге осуществляется движение всех видов автотранспорта, в т.ч. автобусное. На участке пересечения с рекой Ижма установлен пантонный мост. Интенсивность движения, приведённая к легковому автомобилю, составила на 2006 г. 335
авт/сут., что соответствует IV категории дороги. Интенсивность в перспективе возрастёт.
Рельеф слабохолмистый, пересечён сетью ручьёв.
Пункт учёта интенсивности движения транспортного потока производился
в конце дороги, на пересечении автодороги «Ижма-Мохча» (ДПП 3,720 км).
79
274
335
0; 0,00%
0; 0,00%
7; 2,55%
212; 77,37%
22; 8,03%
легковые
грузовые легкие
грузовые средние
грузовые тяжёлые бортовы
грузовые тяжёлые автопоезда
сверхтяжёлые бортовые
сверхтяжёлые автопоезда
автобусы
Рис. 1 Численное и процентное соотношение типов транспортных средств
Полученные данные были обработаны согласно методике кратковременного учета интенсивности движения разработанной “РосдорНИИ” на основе ВСН 690, которая содержит уточненный порядок сбора информации об интенсивности в
составе транспортного потока на дорогах при комплексной диагностике их состояния.
Для проведения дальнейших расчётов по оценке прочности дорожной одежды суточная интенсивность смешанного транспортного потока приведена к интенсивности движения расчётной нагрузки группы А, основные параметры которой
приведены в табл. 2.
80
Таблица 2
Основные параметры расчётов по оценке прочности дорожной одежды суточная интенсивность смешанного транспортного потока
Расчётный диаметр отпеСреднее расчётное
Расчётная нагрузка на
чатка колеса при краткоудельное давление на
ось, кН
временном нагружении,
покрытие, МПа
см
100
0,6
37
81
Расчет составлен согласно ВСН 52-89 (п. 3).
Приведенная к расчетному автомобилю интенсивность движения на полосу
на момент проведения полевых испытаний, авт/сут:
ω
N ф = N ⋅ f п ⋅ ∑ α j ⋅ Pj ,
j =1
где N – интенсивность движения транспортного потока, состоящего из всех
типов автомобилей (общая интенсивность), авт/сут.;
fn - коэффициент, учитывающий количество полос движения на обследуемой дороге. Для двухполосной проезжей части fn=0,55 [ВСН 52-89, табл. 3.1].
ω - количество типов автомобилей в транспортном потоке, ω=8;
αj - коэффициент приведения рассматриваемого автомобиля к расчетному
[ВСН 52-89, прил. 5];
Pj - доля j-го типа автомобиля в составе транспортного потока (по данным
учета движения на дороге)
N ф = 274 ⋅ 0 ,55 ⋅ ( 0 ,00 ⋅ 0 ,77 + 0 ,01 ⋅ 0 ,08 + 0 ,23 ⋅ 0 ,07 + 0 ,39 ⋅ 0 ,04 +
+0 ,78 ⋅ 0 ,02 + 0 ,81 ⋅ 0 ,00 + 1,63 ⋅ 0 ,00 + 0 ,51 ⋅ 0 ,03 ) = 8,54 авт/сут
Таблица 3
Ведомость интенсивности
2,5
5
10
седельные
(автопоезда)
бортовые
2,0
4
18
сверхтяжелые
(свыше 8т)
седельные
(автопоезда)
1,5
3
22
бортовые
средние
(до 6 т)
1,0
2
212
1
3
легкие
(до 2 т)
Легковые
№ участка
Грузовые
тяжелые (до 8 т)
3,0
6
5
3,0
7
0
3,5
8
0
Автобусы
Интенсивность и коэффициенты приведения ее к
расчетному автомобилю
2,0
9
7
Окончание табл. 3
Рис. 2 Район расположения автомобильной дороги
15
0
17
0,
03
смешанного потока
седельные
(автопоезда)
16
0
18
274
приведенная к
расчетной нагрузке
14
0,02
приведенная к
легковому автомобилю
13
0,04
сверхтяжелые
(свыше 8т)
бортовые
12
0,07
седельные
(автопоезда)
11
0,08
бортовые
средние
(до 6 т)
10
0,7
7
легкие
(до 2 т)
Легковые
Грузовые
тяжелые (до 8 т)
Интенсивность, авт/сут.
Автобусы
Доля j-го типа автомобиля в составе транспортного потока Рj
19
335
20
8,54
82
83
,
*
1
E min
у = A + B ⋅ [lg( γ ⋅ ω ⋅ N 1 ⋅
q ti − 1
) − 1]
q −1
где A и B – эмпирические коэффициенты, принимаемые для расчётной нагрузки: A=125 МПа; B=68 МПа [ОДН 218.1.052-2002, с. 37];
E ртр
1,0210 − 1
) − 1] = 142 МПа,
1,02 − 1
1
Emin = Emin
= 142 МПа
1
= 142 ⋅ 0,90 ⋅ 1,00 ⋅ 1,44 ⋅ 0 ,26 ⋅
= 40 МПа
1,2125
0,046
0,515
1,222
2,237
2,945
3,677
0+046
0+611
1+238
2+309
2+984
3+612
Конец участка
0,515
0+611
1,222
1+238
2,237
2+309
2,945
2+984
3,677
3+612
3,720
3+728
минимальное значение
максимальное значение
средневзвешенное значение
требуемый
Начало участка
Модуль
упругости,
МПа
Коэффициент
запаса
прочности
Итак, требуемый модуль упругости на всём протяжении дороги составляет
для IV категории Eтр= Eнтр =142 МПа.
Таблица 4
Ведомость коэффициента запаса прочности
фактический
где χi – параметр, зависящий от допускаемой вероятности повреждения покрытий rдоп=1-kн [ОДН 218.1.052-2002, прил.6, табл. 1].
kн – уровень надёжности дорожной одежды. Для IV-ой категории дороги,
облегчённого типа покрытия и II-ой дорожно-климатической зоны kн=0,83 [ОДН
218.1.052-2002, стр. 72, табл. 6].
Тогда
rдоп = 1 − 0,83 = 0,17 , χ i = 1,2125 ,
где kпр – коэффициент относительной прочности. Для облегчённой дорожной одежды kпр=0,9 [ОДН 218.1.052-2002, прил.6, табл. 2];
kрег – региональный коэффициент прочности. Для II-ой дорожноклиматической зоны kрег=1,00 [ВСН 52-89, п. 4.2];
kси – коэффициент, учитывающий сопротивление конструктивных слоёв дорожной одежды сдвигу и изгибу. Для II-ой дорожно-климатической зоны, для покрытия из асфальтобетона толщиной 4 см, основания из щебня, песчаного или супесчаного типа грунта земляного полотна и расчётной интенсивности менее 100
авт./сут. kси=1,44 [ОДН 218.1.052-2002, прил.6, табл. 3 с примечаниями];
kz – расчётный коэффициент, зависящий от фактической (расчётной) интенсивности движения. При Nф=8,54 kz=0,26 [ОДН 218.1.052-2002, прил.6, табл. 4];
Emin – промежуточный в расчётах параметр, равный максимальному значению из E1min и E2min.;
E2min - нормативное значение модуля упругости. Для IV-ой категории дороги и облегчённого типа покрытия E2min=150 МПа [ОДН 218.1.052-2002, табл. 4.1];
E1min - параметр, определяемый по формуле [ОДН 218.1.052-2002, ф. 4.2]:
1
= 125 + 68 ⋅ [lg( 0,148 ⋅1,27 ⋅ 8,71 ⋅
E min
км. знак
+м
χi
q – показатель роста интенсивности. Принимаем q=1,02;
ti – расчётный период эксплуатации дорожной одежды, годы. Для IV категории ti=10 лет [ОДН 218.1.052-2002, стр. 72, табл. 6]].
Тогда
N1 = 8,54 ⋅1,02 = 8,71 авт./сут.
км. знак
+м
1
N1 = N ф ⋅ q
ДПП, км
E ртр = E min ⋅ k пр ⋅ k рег ⋅ k си ⋅ k z ⋅
γ – параметр, учитывающий суммарное число приложений расчётной нагрузки и принимаемый для облегчённых дорожных одежд γ=0,148 [ОДН 218.1.0522002, стр. 37];
ω* – коэффициент, учитывающий продолжительность расчётного периода и
агрессивность воздействия расчётных автомобилей в разных погодноклиматических условиях. Для Северо-западного региона России и облегчённого
типа покрытия ω*=1,27 [ОДН 218.1.052-2002, прил. 6, табл. 5.2];
N1 – среднесуточная интенсивность движения на полосу в расчётный период 1-го года эксплуатации, приведённая к расчётным автомобилям:
ДПП, км
Требуемую прочность дорожных одежд определяют применительно к следующим задачам, решаемым в практической деятельности дорожных организаций:
- оценка прочности дорожной одежды для расчёта толщины слоёв усиления
при разработке проектов на ремонт и реконструкцию автомобильных дорог;
- оценка прочности дорожной одежды в процессе эксплуатации автомобильных дорог (в том числе при диагностике, паспортизации и инвентаризации
автомобильных дорог, временном ограничении дорожного движения при пропуске
транспортных средств, перевозящих тяжеловесные грузы);
- оценка качества строительных и ремонтных работ.
Требуемый модуль упругости Eтр независимо от результата расчетного требуемого модуля упругости Eртр должен быть не меньше нормативного Eнтр. Нормативное требуемое значение прочности дорожной одежды для IV-ой категории дороги составляет Eнтр=150 МПа.
Требуемый модуль упругости дорожных одежд и земляного полотна определён по формуле [ОДН 218.1.052-2002, ф. 4.1]:
323
340
154
359
239
231
142
142
142
142
142
142
2,27
2,39
1,08
2,53
1,68
1,63
1,08
2,53
1,93
Прочность дорожной одежды - важнейший критерий эксплуатационной надежности автомобильной дороги. Основными причинами снижения прочности
являются: воздействие климатических и гидрологических условий, а также многократно повторяющиеся нагрузки от движения транспорта. Рассмотрим более подробно эти причины.
84
85
Таблица 5
Ведомость результатов обследования дефектов
Вид основного прочностного дефекта на километровом участке покрытия
Продольные боковые трещины
Сетка трещин с мелкими ячейками (сторона
ячейки < 0,5 м)
Продольные боковые трещины,
поперечные частые трещины (расстояние между
ними 2 – 3 м.)
Разрушение кромки покрытия,
сетка трещин с крупными ячейками (сторона
ячейки 0,5-1 м.)
Шелушение выкрашивание,
разрушение кромки покрытия
Поперечные одиночные трещины (расстояние
между трещинами > 20 м.)
Границы участков по видам основных
дефектов покрытия
начало (км+м)
конец (км+м)
0+046
0+611
0+611
1+238
1+238
2+309
2+309
2+984
2+984
3+612
3+612
3+728
Воздействие климатических и гидрологических условий может проявляться
в следующем виде: из-за высокой влажности или обильных дождей, а также из-за
застаивания поверхностных и грунтовых вод снижается прочность земляного полотна, что в свою очередь ведет к снижению прочности дорожной одежды. Прочность и устойчивость земляного полотна и дорожной одежды должна обеспечиваться отводом от земляного полотна и дорожной одежды поверхностных вод
(полностью исключая возможность застоев воды около земляного полотна), путем
устройства сливной призмы и боковых канав, а также отводом воды из-под проезжей части [4].
3
2,5
2
1,5
1
0,5
0
0
0,5
1
1,5
2
2,5
Кпр
Кпр=0,75
Кпр=0,95
Кпр=1,0
3
3,5
4
Кпр=0,85
Рис. 3 График коэффициента прочности
Одним из факторов снижения прочности дорожной одежды и последующего ее разрушения, являются пучины. Образование пучин происходит при сочетании
на том или ином участке дороги ряда неблагоприятных факторов – пучинистого
грунта, земляного полотна, расположенных вблизи от поверхности источников
увлажнения, неблагоприятных погодных условий – частых переходов температуры
через нуль в течение зимнего периода. Устранение хотя бы одного из этих факторов резко снижает опасность пучинообразования [1,4]. Этого можно добиться следующими способами:
• отводом поверхностных вод с придорожной полосы;
• понижением уровня грунтовых вод путем создания дренажей;
• заменой пучинящих грунтов устойчивыми;
• устройством в земляном полотне водонепроницаемых прослоек (применяя для этого грунты, обработанные вяжущими);
• устройством в земляном полотне прослойки из гравия, крупнозернистого
песка, керамзита и других пористых материалов, прерывающих каппилярное поднятие;
• предохранением земляного полотна от промерзания – устройство под дорожной одеждой теплоизолирующих прослоек, задерживающих промерзание.
Снижение прочности дорожной одежды из-за многократно повторяющейся
нагрузки от движения транспорта происходит в основном вследствие резкого увеличения количества транспортных средств и массы перевозимых грузов, что, зачастую бывает не предусмотрено при проектировании автодороги. Наиболее целесообразно, в этих случаях сделать утолщение существующих дорожных одежд в
целях повышения несущей способности и в соответствии с возрастающей нагрузкой, основываясь на эквивалентных модулях упругости, полученных при испытаниях пробными нагрузками или теоретических расчетов [2]. Более выгодно устраивать слои усиления из щебеночных материалов, обработанных органическими вяжущими, а верхние слои покрытий – из битумно-минеральных смесей или асфальтобетона. Это дает возможность осуществлять усиление стадийно, по мере роста
интенсивности движения, путем наращивания новых слоев толщиной 4 - 5 см.
Библиографический список
1. Бабков, В.Ф. Дорожные условия и безопасность движения [Текст]: учеб.
для вузов / В.Ф. Бабков. – М.: Транспорт, 1993. – 271 с.
2. Бабков В.Ф. Реконструкция автомобильных дорог [Текст] / В.Ф. Бабков.
– М.: Высшая школа, 1973. – 212 с.
3. Ильин, Б.А. Проектирование, строительство и эксплуатация автомобильных дорог [Текст] / Ильин, Б.А., Кувалдин Б.И. – М.: Лесная промышленность,
1982. – 384 с.
4. Курьянов, В.К. Проектирование автомобильных дорог лесозаготовительных предприятий [Текст]: учеб. пособие / Курьянов В.К. – Воронеж: Изд-во ВГУ,
1982. – 160 с.
УДК 63*383
СТРАТЕГИЯ ПОПОЛНЕНИЯ, ОБНОВЛЕНИЯ, МОДЕРНИЗАЦИИ И
РЕМОНТА ПАРКА ЛЕСОЗАГОТОВИТЕЛЬНЫХ МАШИН
КАК ФАКТОР РЕСУРСОСБЕРЕЖЕНИЯ
А.В. Скрыпников, А.И. Урюпин (ВГЛТА)
На результаты стратегии пополнения, обновления, модернизации и ремонта
парка машин существенно влияют параметры и переменные, устанавливающие
связи парка машин со средой т. е. той частью суперсистемы, структура которой в
____________________________________
© Скрыпников А.В., Урюпин А.И., 2007 г.
86
87
рамках данного исследования не рассматривается и которая воспринимается парком машин только своими выходными информационными характеристиками. Такими параметрами и переменными являются прогнозируемые годовые объемы
заготовки леса, стоимости реализуемой древесины, производительность, надежность и стоимость лесозаготовительных машин, а также условия дисконтирования
затрат, т.е. по сути дела, стоимость кредита. Перечисленные параметры являются
внешними условиями по отношению к решаемой задаче.
Откликом на каждый вариант внешних условий является тот или иной вектор управленческих решений.
В качестве управляющих параметров мы используем срок службы машины
до списания Tc , срок её службы Tм до капитального ремонта и уровень восстановления q при её ремонте.
Важнейшей компонентой вектора управления, тем более в рамках интересующей нас проблемы, следует считать срок службы машины до списания Tc , определяющий полноту использования ее потенциальной годности как восстанавливаемого объекта. Именно от этой компоненты вектора управления зависят, в первую очередь, решения по пополнению, обновлению, модернизации и ремонту парка машин, а, следовательно, необходимые инвестиции, доходы и прибыль - показатели, решающие в рыночной экономике судьбу того или иного проекта.
Здесь уместно напомнить и разъяснить еще раз, что речь в данном исследовании идет не о выборе конкретных условий списания и замены единичной машины, а исключительно о формировании количественных параметров технической
политики, которую может реализовать достаточно крупный хозяйствующий субъект.
Еще одной компонентой вектора управления служит
Tм
- срок проведе-
ния капитального ремонта машины или ее модернизации. Выше в главе 3 было
показано, что капитальный ремонт как способ групповой профилактики составных
частей машины как таковой, не связанный с проблемами восполнения парка, имеет
в нынешних экономических условиях ограниченное применение. В нашей же задаче капитальный ремонт с модернизацией будет использоваться только в процессах
обеспечения требуемого количественного состава парка как альтернатива закупкам
новой техники. Отметим также, что капитально отремонтированная и модернизированная машина может в этой связи рассматриваться как самостоятельный продукт, реализуемый на вторичном рынке. При таком подходе соответствующие процессы выводятся из сферы деятельности лесозаготовительных предприятий по ремонтному сопровождению использования машин по назначению и могут стать
целью самостоятельных альтернативных инвестиций. В такой трактовке проблема
выбора стратегии ремонта и замены в парке машин сводится к единой задаче «о
замене» (на новую или уже бывшую в эксплуатации).
Третьей управляющей переменной в нашем исследовании служит уровень
восстановления машины при капитальном ремонте и модернизации (q). Этот уровень характеризуется, с одной стороны, отношением производительности, надежности, экономичности восстановленной и модернизированной машины к соответствующим показателям новой, с другой, - соотношением цен между ними.
Определению оптимальных значений всех трех управляющих переменных
Т с , Т м и q для каждого конкретного варианта исходных данных посвящены все
последующие параграфы данной главы. Здесь же мы предварительно рассмотрим
связь Т с , как главного параметра в рамках решаемой задачи, с экономическими
параметрами среды.
Продолжительность использования машин до списания и замены обычно
обусловлена экономическими соображениями. Технические критерии применяются, как правило, только для ситуаций, связанных с риском для жизни или экологическими катастрофами. Дело таким образом, в большинстве случаев, сводится к
соизмерению затрат и результатов в функции инструментов, определяющих техническую политику обновления, пополнения, модернизации и ремонта парка машин,
в том числе и лесозаготовительных.
В рыночной экономике соответствующие оптимизационные задачи вынужденно носят динамический и стохастический характер. Причем эта стохастичность
касается не только характеристик надежности элементов машин, что типично для
любой системы хозяйствования, но и от временного тренда цен на машины и услуги технического сервиса, который в плановой экономике обычно во внимание не
принимался. Тем более не учитывалась зависимость коэффициента народнохозяйственной эффективности Е от времени. Между тем успех на рынке зависит не
только от квалифицированного менеджмента как такового, но и от переменчивых
внешних условий, прогнозирование и учет динамики которых на интервале действия оптимизируемых сроков службы становится обязательным.
Поскольку на данном этапе нас интересует не поиск конкретных сроков
службы машины с учетом всех факторов, определяющих их оптимальные значения,
а лишь влияния на эти сроки паритета цен и дисконтного фактора, мы проведем это
предварительное исследование на несколько упрощенной экономикоматематической модели. Однако эти упрощения касаются только второстепенных
для поставленных здесь целей факторов (остаточная стоимость заменяемых машин,
параметры стратегии ремонта и модернизации и т. п.) Наоборот, интересующие нас
переменные отражены в модели во всей полноте.
Издержки, связанные с приобретением машины и ее технической эксплуатацией СΣ (t ) , запишем в следующем виде:
t
C∑ ( t ) = S m 0 exp[α ( t ) − δ ( t )] + ∫ ST ( τ ) exp[α ( τ ) − δ ( τ )]τdτ , (1)
o
где S m 0 - стоимость замены машины на новую в момент t o , руб.;
SТ (τ ) = kS mo t β - интенсивность издержек технической эксплуатации машины в
зависимости от ее возраста; k - отношение стоимости технической эксплуатации
за Δt = 1 к цене новой машины в момент t o ; a(t) - динамика индекса заводских
τ
цен на новые машины; δ (t ) -дисконтный фактор;
- переменная интегрирования,
изменяющаяся в интервале от 0 до t .
Дадим некоторые комментарии к дисконтному фактору δ , входящему в
уравнение (1). Если в какой-то хозяйственной структуре относительный прирост
88
89
ресурсов S в стоимостной форме пропорционален времени, причем сам коэффициент пропорциональности δ тоже зависит от времени, то можно записать
ds
= δ ( t )dt .
s
(2)
t
S o = Se
0
,
(3)
где S o - количество ресурсов при t = 0 .
Заметим, что при
Для того чтобы привести количество ресурсов S i , имеющихся в момент ti
t
к моменту t o = 0 , эти ресурсы надо умножить на дисконтный фактор - ∫ δ (τ )dτ .
lo
Если величина δ (t ) = δ , т.е. постоянна, и не зависит от времени, то дисконтный фактор равен e
−δt
.
1
, где р - банковская процентная ставка, например
1+ p
Обозначим e −δ =
ставка рефинансирования Центрального банка.
Тогда разлагая eδ в ряд, получим
δ = P−
p =δ +
2
2!
+
δ3
3!
(4)
+ ...
(4*)
Поскольку оба эти ряда быстро сходятся, при практических расчетах, пере-
δ
ходя от р к
и наоборот, можно ограничиться двумя членами формул (4) и (4*).
Валовой доход W(t), приносимый машиной за время её использования t, выразим следующим образом:
= 0 и δ = 0 уравнение (4.6) вырождается в известное
*
c
условие для определения T при остаточной стоимости списываемой машины,
учтенной в стоимости замены
t
⎤
⎡
1 + k ∫ τ β dτ ⎥
⎢
S
o
⎥.
⎢
Θ=
y ⎢
t
⎥
⎥
⎢
⎦
⎣
o
mo
(6*)
В таком или подобном виде выражение (6*) использовалось в большом числе работ, довольно подробный обзор которых можно найти в [1, 2].
При α = 0 и δ (t ) = δ , т. е. в условиях неизменных цен и постоянстве
ноивановым [3] для ряда значений δ . Показано, что цена времени, т. е. дисконтный фактор, также как и рентабельность производства, могут значительно влиять
на Tc* . Мы исследуем этот вопрос более подробно, учитывая влияние возможного
диспаритета цен на машины и получаемую с их помощью продукцию при одновременном учете дисконтного фактора.
Запишем теперь входящие в выражение (6) функции ψ (t ),α (t ), β (t ) и изменяющийся в связи с изменением S m (t ) коэффициент k в развернутом виде
t
W ( t ) = y ∫ S ло exp[ψ ( τ ) − δ ( τ )]τ dτ ,
(5)
o
ψ(t ) =
где y - производительность, которую мы принимаем здесь постоянной и
ϕ (τ )τ
независящей от возраста машины, м /год; S ло e
лов в функции времени, руб.; S ло - то же в момент t o , ψ (τ ) - фактор изменения
цен на лесоматериалы.
Будем искать теперь такое значение срока службы Tc , при котором приведенные к начальному моменту t o суммарные удельные издержки на техническую
эксплуатацию машины и ее замену в момент 0+ Tc в расчете на единицу приведенной стоимости произведенных за это время лесоматериалов будут минимальны.
o
t
t
3
- цена одного м лесоматериа-
t
−ψδ
∫ ((ψ o −gψ )e + gψ )dτ
t
3
α
дисконтного фактора на интервале 0 − Tc* , выражение (6) исследовалось В.И. Чер-
3
p
P
+
− ...
2
3
δ2
t
⎧
⎫
exp[α ( t ) − δ (t )]t + k ∫ ( τ β exp( α ( τ ) − δ ( τ ))τ )dτ ⎪
⎪
S ⎪
⎪
o
Θ=
⎨
⎬ → min . (6)
t
Y ⎪
⎪
[
]
ψ
τ
δ
τ
τ
τ
−
⋅
exp
(
)
(
)
d
∫
⎪⎩
⎪⎭
o
o
mo
После интегрирования получим
− ∫ δ ( τ )dτ
Поделив (1) на (5), получим, после некоторых преобразований, сформулированный выше критерий оптимального срока службы лесозаготовительной машины в следующем виде.
α( t ) =
∫ ((ψ 0 − gα )e
−α∂ t
δ(t ) =
(7)
;
(8)
;
(9)
+ gα )dτ
o
t
t
;
τ
−δ∂
∫ (( α 0 − gδ )e + gδ )dτ
o
k ( α ) = k 0 (( 1 − ξ )e
t
−
α
ao
−ξ ) .
В выражениях (7)…(10) 0 < t ≤ T
(10)
90
91
α o ,ψ o ,δ o , k o - значения функций при t = t o ;
α д ,ψ д ,δ д , k д – приращение соответствующих функций за год;
ле степени β = 0,6 в уравнении, описывающем издержки технической эксплуатации в зависимости от продолжительности использования машины.
gψ , gα , gδ – значение соответствующих функций при t → ∞ .
Сначала покажем зависимость оптимального срока службы от дисконтного
ξ – доля издержек технической эксплуатации, зависящая от стоимости машины (запасные части , материалы и т.п.).
Подставив (7)...(10) в (6), получим оптимизируемую функцию в развернутом виде.
⎛t
⎞
S
exp ⎜ ∫ (( α 0 − gα )e −α0τ + gα )dτ − (( δ 0 − gδ )e −δ 0τ + gδ )dτ ⎟
y
⎝0
⎠ +
Θ= t
x
⎛⎛ x
⎞
⎞
−ψ τ
−δ τ
∫0 exp ⎜⎜ ⎜⎝ ∫0 ((ψ 0 − gψ )e 0 + gψ )dτ − ∫0 (( δ 0 − gδ )e 0 + gδ )dτ ⎟⎠ x ⎟⎟ dx
⎝
⎠
0
m0
. (11)
t
t
⎛⎛ t
⎞ ⎞
k( α )∫ τ β exp ⎜ ⎜ ∫ (( α 0 − gα )e−α0τ + gα ) − ∫ ( δ 0 − gα )e −δ ∂τ + gα )dτ ⎟ x ⎟ dx
⎜
⎟
0
0
⎠ ⎠
⎝⎝ 0
→ min .
+ t
x
⎛⎛ x
⎞ ⎞
−ψ 0τ
−δ ∂ 0τ
e
ψ
τ
δ
τ
xp
((
−
g
)e
+
g
)d
−
((
−
g
)e
+
g
)d
x
dx
⎜
⎟
⎜
⎟
ψ
δ
∫0 ⎜ ⎝ ∫0 0 ψ
∫0 0 δ
⎟
⎠ ⎠
⎝
Приступим теперь к исследованию формул 6, 6* и 11, используя специально
созданную для этих целей программу «Козерн». Программа «Козерн», написанная
на языке Pascal, состоит из двух разделов: раздела zRas - текста программы, самих
расчётов; раздела GrAs - программы, предназначенной для формирования графических образов.
В таблицы приведены, в качестве исходных, данные о заводских ценах трелевочных тракторов Онежского завода, а также средние цены на круглые лесоматериалы.
Из таблицы следует, что рост цен на лесозаготовительную технику значительно опережал повышение стоимости лесоматериалов, что не может не сказаться
на параметрах технической политики отрасли.
Введем в формулу (6*) численное значение интенсивности текущих эксплуатационных расходов β соответствующее условиям нашей задачи. Значение
β подбираем таким, чтобы иметь базу для сравнения, а именно, чтобы для усло*
вий 1990 г. (который принимается за базовый), срок службы Tc по формуле 6* был
бы приблизительно равен 7... 10 годам, т.е. действующим в те годы нормативам.
В табл. 2 приведены, вычисленные по формуле 6*, доли годового объема
подвозки и вывозки лесоматериалов, которые приходится расходовать для стоимостного обеспечения реновации и технической эксплуатации трактора ТДТ-55А в
зависимости от срока его службы для условий 1990 г. при α = δ = ψ = 0 , то есть
учёта информации, паритета цен и дисконтного фактора.
Оказалось, что β = 0.6 отвечает этим требованиям. Минимум в таких условиях, как видим, соответствует Tc* = 10 при k = 0,07; Tc* = 9 при k = 0,1; и Tc*
= 7 при k = 0.13. Поэтому все дальнейшие исследования проведены при показате-
фактора Tc* = ψ (δ ) при α = ψ = const .
На цифровом поле (рис. 1) по оси X отложены значения α = ψ , а по оси Y -
дисконтный фактор δ . Оптимальные сроки службы в годах показаны цифрами
при соответствующих координатах. Они монотонно увеличиваются с ростом дисконтного фактора (банковской учетной ставки) при любых значениях α = ψ и
также монотонно уменьшаются при любом δ , если имеет место рост цен.
Эта тенденция, отмеченная ранее в источнике [3, 4], говорит о том, что увеличение банковской учетной ставки, повышение цены денег, удорожание кредита
приводит, при прочих равных условиях, к увеличению оптимального срока службы. Так, например, на рис. 1 видно, что при возрастании стоимости кредита с 10 %
годовых до 30, оптимальный срок службы возрастает с 6,6 до 8 лет (при α =0,2).
При этом увеличение Tc* в связи с изменениями дисконтного фактора происходит
тем интенсивнее, чем меньше его исходное значение.
Это утверждение иллюстрируются также зависимостями (рис. 2), различающимися уровнем цен, при котором складывается их паритет, т.е. α = ψ = 1 .
*
Чем цены выше, при сохранении их паритета, тем больше Tc при тех же значениях
дисконтного фактора δ .
В табл. 3 и на рис. 3 показана динамика ставки рефинансирования ЦБ России с 2004 года.
Ставка с 2004 года уменьшилась более чем в 8 раз. Естественно, это не могло не сказаться на величине оптимальных сроков службы, как это и видно из рис. 2.
Однако судить об их конкретной величине на этой стадии исследования
преждевременно, поскольку за эти годы менялся не только дисконт, но и цены.
Выяснение их общего влияния на сроки службы машин и составляет здесь нашу
задачу.
92
93
Таблица 2
Доля объёма лесоматериалов вывезенных за год трактором для стоимостного обеспечения его реновации и технической эксплуатации, %.
Срок службы, лет
Срок
3
4
5 службы,
6 лет 7
9
10
11
12
13
0,07 41,78
35,04
31,49
29,48
28,34
0,07
27,46
27,41*
27,53
27,76
28,08
0,1
49,45
43,40
39,35
36,41
34,97
0,1
34,26*
34,46 41,33
34,88 40,47
35,43 40,39*
36,09
0,13
59,02
45,65
0,13
41,47
42,34
43,34
44,41
45,55
* - оптимальные сроки службы
k
k
8
14
27,73
28,45
34,37
36,81
40,79
46,72
Теперь рассмотрим более общий случай, когда при постоянном значении δ
темпы роста цен на лесоматериалы и машины меняются в разной степени. На основании формулы (4.6) была получена трехмерная функция
Рис. 1 Зависимость оптимального срока службы от дисконтного фактора δ
Таблица 1
Цены на лесоматериалы и тракторы типа ТДТ-55
Показатель
Цены производителей
на лесоматериалы
круглые,руб./ м.куб
Заводские цены на
тракторы, тыс. руб.
Стоимость трактора в
эквивалентном объеме
лесоматериалов, м.кб.
Показатели
Цены производителей
на лесоматериалы
круглые, руб./ м3
Заводские цены на
тракторы, тыс. руб.
Стоимость трактора в
эквивалентном объеме
лесоматериалов, м3
1990
1991
Год
1992 1993
1994
1995
0.05
0.18
4.60
39.1
110
351
0,0075
0,2
1.1
17
44
150
43,5
28,2
154
125
Рис. 2 Изменение оптимального срока службы в зависимости от дисконтного фактора δ при некоторых значениях показателя индекса цен на машины и ле-
1996
1997
Годы
1998 1999
2000
2001
380
413
570
925
1065
1150
162
200
252
340
565
676
426
484
442
367
530
587
Рассмотрим теперь как будет изменяться Tc* при изменении α ,ψ ,δ .
соматериалы 1 – изменение T * при α = ψ = 0,1 ; 2 – изменение T * при
α = ψ = 0,2 ; 3 – изменение T * при α = ψ = 0,3
Tc* = F (Δα , Δψ ) , где
Δψ = ψ − δ , Δα = α − δ .
(12)
Результаты расчётов представлены на рис. 4 цифровым полем, из которого
следует, что, вопреки нашим первоначальным предположениям, увеличение темпа
роста цен на машины снижает, при прочих равных условиях, оптимальный срок
службы, если не до списания, то, по крайней мере, для замены на новую.
94
95
И это становится понятным, поскольку более поздняя замена в этих условиях обходится дороже. А, кроме того, и это не менее важно, относительно удешевляется кредит, прибегать к нему для замены машины на новую становится менее
обременительным. Но это, повторим, только при неизменном дисконте δ .
1998
1999
2000
2001
2002
2003
2004
2005
2006
Рис. 3 Динамика ставки рефинансирования за 8 лет со 2-го кв. 1998 г.
А вот увеличение темпов роста цен на лесоматериалы, приводит к удлинению оптимальных сроков службы. Это обстоятельство связано с уменьшением
удельных издержек на техническую эксплуатацию, их общая сумма раскладываются в каждый момент времени на большую сумму выручки.
Рис. 4 Зависимость оптимальных сроков службы трелевочных тракторов от
темпов роста цен на машины и лесоматериалы Δψ = 0 ,02 X ; Δα = 0,02Y
Особый интерес представляет реальная ситуация, в которой наблюдается
параллельное возрастание или снижение цен и на древесину, и на машины для ее
заготовки. Проведенный анализ показывает, что при одинаковой интенсивности
этих процессов, т.е. при сохранении паритета цен наблюдается некоторое увеличение оптимальных сроков службы машин в зависимости от того уровня, на котором
этот паритет существует (рис. 2).
Значения оптимальных сроков службы Tc* , превышающие 18 лет не вычислялись, поскольку в этой зоне различия в значениях критерия оптимальности сопоставимы с точностью расчётов.
Величины a ,ψ в любой точке могут быть получены, исходя из δ :
α = δ + Δα ; ψ = δ + Δψ .
Например, при фиксированном значении δ (например, δ = 0,15) пересчет
должен осуществляться по формулам: по оси абсцисс ψ = 0 ,15 + 0 ,02 X ; по оси
ординат α = 0 ,15 + 0,02Y .
На рис. 5 и 6 показано влияние на оптимальные сроки службы цен на машины и лесоматериалы, а на рис. 7 - зависимость этих сроков от изменения паритета цен. Уменьшение оптимального срока службы машин в связи с ростом цен на
подобную технику прослеживается на этом графике особенно отчетливо.
Рис. 5 Влияние роста цен на лесоматериалы на оптимальный срок службы
при δ = 0 ,15
96
Рис. 6 Влияние роста цен на машины на оптимальный срок их службы при
δ = 0,15
Рис. 7 Влияние паритета цен на лесоматериалы и лесозаготовительную технику на оптимальные сроки службы T * машин
Одновременно действует и вторая, выше уже отмечавшаяся тенденция увеличения оптимальных сроков службы при увеличении дисконтного фактора (рис.
7).
Левее точки, характеризующей паритет цен, т.е. α = ψ = 1 , находится зона
диспаритета в пользу производителей машин. Цены на них растут быстрее, оптимальные сроки службы уменьшаются. Это провоцирует, при прочих равных условиях, стремление пользователей заменить машину на более новую. Другое дело,
что такое стремление далеко не всегда может быть реализовано в силу экономических причин, обусловленных тем же диспаритетом цен. Но это - обратная сторона
медали. И все же ликвидация этого вида диспаритета - важный источник ресурсосбережения, уменьшения неоправданных потерь запаса годности машин.
Правее точки паритета цен лежит область диспаритета, которая характеризуется более высоким темпом роста цен на лесоматериалы и увеличением оптимальных расчетных сроков службы техники лесного комплекса.
Формула (11) позволяет проанализировать зависимость оптимального срока
службы машин от уровня паритета цен и дисконтного фактора как средних значе-
97
ний соответствующих параметров, описывающих инфляционные (дефляционные)
процессы в среде машиноиспользования за рассматриваемый в решаемой задаче
период. Кроме того, указанное уравнение даёт возможность определить влияние
темпов изменения этих параметров во времени, т.е. позволяет учитывать динамику
в изменениях цен.
В табл. 3 приведены некоторые рассчитанные значения оптимальных сроков службы при учете изменений параметров среды α ,ψ ,δ .
Подведем итоги проведенного исследования влияния значений параметров
экономической среды на оптимальные расчетные сроки службы лесозаготовительных машин.
1.
Стоимость банковских кредитов, а также цены на машины и производимую с их помощью продукцию, которым свойственна различная динамика изменения во времени, являются важнейшими инструментами технической политики и
определяют приоритеты, связанные с уровнем пополнения, обновления, модернизации и ремонта парка машин.
2.
Устойчивая динамика роста цен на машины при неизменных значениях остальных переменных и параметров, участвующих в оптимизации, приводит к
снижению оптимальных сроков службы машин.
3.
Устойчивая динамика роста цен на лесоматериалы в аналогичных условиях действует в противоположном направлении.
4.
Увеличение дисконтного фактора ( стоимости кредита ) само по себе
повышает оптимальный расчетный срок службы машин. В сочетании с динамикой
цен ставка по кредитам действует как демпфер, препятствуя повышению оптимальных сроков службы машин при росте цен на лесоматериалы и их снижению
при увеличении цен на машины.
5.
Изменение цен в пользу производителей техники чревато сокращением расчетных сроков службы машин, провоцирует их преждевременное списание
или замену, способствует утрате части запаса их потенциальной годности.
6.
Учет эффекта от синхронного снижения цен на машины и лесоматериалы на 15 процентных пунктов приводит при сохранении сложившегося паритета цен приводит к увеличению оптимальных сроков службы машин в среднем на
1,5 года, что следует считать резервом ресурсосбережения.
Таблица 3
Зависимость сроков службы машин от некоторых параметров экономической среды в период снижения инфляции при сохранении паритета цен
Оптимальный срок службы
δ
0,05
0,15
0,30
Tc* , лет
При постоянстве индекса
цен во времени
При учете скорости изменения индекса цен
α =ψ
α o = 0,2; gα = 0 ,05; ψ o = 0,2;
gψ = 0,05; α ∂ = ψ ∂
6,2
7,1
9,0
7,3
8,6
11,3
98
Библиографический список
1. Решетов, Д. Н. Надежность машин [Текст] / Д. Н. Решетов, А. С. Иванов,
В. З. Фадеев. – М. : Высшая школа, 1988. – 238 с.
2. Розембаум, А. Н. Оценка ресурса изнашивающихся деталей сельхозмашин [Текст] / А. Н. Розембаум, М. М. Тененбаум // Тракторы и сельхозмашины. –
1982. – № 5.
3. Свешников, А. А. Прикладные методы теории случайных функций
[Текст] / А. А. Свешников. – М. : Наука, 1968. – 464 с.
4. Селиванов, А. И. Основы теории старения машин [Текст] / А. И. Селиванов. – М. : Машиностроение, 1971. – 408 с.
УДК 630*383
ЭКСПЕРИМЕНТАЛЬНЫЕ ИССЛЕДОВАНИЯ ДИНАМИКИ ИЗМЕНЕНИЯ
СОСТОЯНИЯ НЕКОТОРЫХ ЭЛЕМЕНТОВ
ЛЕСОЗАГОТОВИТЕЛЬНОЙ ТЕХНИКИ
А.И. Урюпин (ВГЛТА)
Целью исследования является проверка выполнения необходимых условий
для полноценного комплексного моделирования процессов изменения значений
параметров состояния элементов машин и отыскания для них эффективных управленческих решений.
В этой связи нас интересуют в первую очередь:
статистические характеристики случайных последовательностей значений износа в функции наработки;
возможность приближенных способов их описания в виде канонического разложения в предположении стационарности и эргодичности.
Для исследований были выбраны узлы машин, достаточно репрезентативно
характеризующие надежность лесозаготовительной техники
дизель СМД-14;
задний мост трелёвочного трактора ТДТ-55А;
шасси трелёвочного трактора ТТ-4;
механизм срезания ЛП-19А.
Изменения параметров состояния этих узлов анализировались по результатам микрометража их деталей. Измерениям подверглись около 100 деталей одного
наименования, поступивших для ремонта на Сыктывкарский, Кировский и Йошкар-Олинский заводы.
Отметим следующие особенности измерения износа рассматриваемых деталей.
Поскольку некоторые из этих деталей входят в сопряжения, недоступные
для непосредственного контроля, они измерялись при ремонте машины в случайные моменты времени. Однако ряд деталей был открыт для измерений постоянно.
Например, цепь пильная ЛП-19, или катки гусениц. Тем не менее, всегда предполагалась возможность для замены случайной функции изнашивания какого-то одного
экземпляра конкретной детали совокупностью значений одноименных, но разных
деталей, с разной наработкой. В дальнейшем при обработке экспериментального
материала проводилось ранжирование результатов измерения по наработке с целью
____________________
© Урюпин А.И., 2007 г.
99
получения одной, но достаточно длинной реализации, охватывающей для разных
деталей от 3,5 до 8 тыс. моточасов.
Хотя измерениям подвергались размеры деталей, при дальнейшей обработке массива данных дело сводилось, в большинстве случаев, к износам, т.е. разнице
между номиналом и измеренной величиной параметра состояния. Отклонения измеренных параметров деталей от номинала фиксировались по модулю [1, 2, 3, 4].
Конечной целью экспериментальной части проведенного исследования являлся, как уже было сказано, сбор данных для обоснования возможностей моделирования случайных последовательностей параметра состояния степенными функциями вида Yi = a + Vc t o , где Vc - случайное значение величины, равной тангенсу
угла наклона касательной к кривой Y в точке ti .
Именно поэтому нас, наряду с математическим ожиданием случайной последовательности Y = f (t ) особенно интересовали законы распределения параметра Vc, связанного со скоростью изнашивания, который становился впоследствии
важнейшей характеристикой моделируемого процесса.
В связи с близостью а к единице Vc, определялось приближенно делением
ординаты за i-й шаг процесса к приращению абсцисс Δt за тот же шаг.
Vc1 =
Yi −1 − Yi
t i −1 − ti
(1)
т.е. на каждом шаге функция скорости заменялась ее линейной аппроксима-
цией, которую мы в случаях a ≠ 1 будем называть квазискоростью.
Математическое описание реализации случайной функции Y(t) определялось подбором подходящего уравнения регрессии по методу наименьших квадратов с вычислением критерия R2. Использовались следующие зависимости:
- линейная Y = a + bt ;
- степенная Y = a + bt a ;
- полином 2-й степени Y = a + bt + ct 2 .
Во всех случаях предпочтение отдавалось степенной зависимости, позволяющей использовать единое математическое выражение и для линейной регрессии, т.е. при a = 1 .
Подбор подходящей плотности распределения ϕ (или функции распределения F) сопровождался вычислением параметров: а и β для распределения Вейбулла, среднего значения Y , дисперсии σ 2 , моды, медианы, эксцесса, коэффициента вариации v, а также определением критерия х2
Вычисленные значения критерия X 2 таковы, что позволяют считать принятые теоретические законы распределения для Vc , не противоречащими исходным данным.
В таблице сведены основные характеристики сглаженных функций изменения параметров Y(t) и основные характеристики распределений квазискорости
изменения этого параметра.
100
101
Проанализируем некоторые из этих функций под углом зрения стационарности
и эргодичности, поскольку в случае выполнения (хотя бы приближенного)
этих условий мы сумеем обосновать закономерность замены случайной функции
одной ее реализацией подходящей длины.
Первое условие стационарности - постоянство математического ожидания
Y = const - не является существенным, поскольку случайную функцию Y(t) мож-
но всегда центрировать, получив Y (t ) = 0. Таким образом, если случайный процесс
нестационарен только за счет переменного математического ожидания, это не
мешает обращаться с ним как со стационарным процессом.
Второе условие более существенное. Оно утверждает постоянство дисперсии во всем интервале значений t или, что достаточно, зависимость корреляционной функции не от положения аргументов t и ti на оси t, а только от разности меж-
τ
ду ними - . Для того, чтобы выяснить, удовлетворяется ли это условие в наблюдаемых нами случаях, необходимо построить корреляционную функцию:
КY (τ ) ≈
T −τ
l
∫ Y0 ( t )Y0 ( t + τ )dt ,
T −τ 0
(2)
Или, заменив интеграл (2) конечными суммами, получим
КY (
mT
l n−m
)=
∑ Y0 ( ti )Y0 ( ti + m ) ,
n
n − m i =1
(3)
mT
= τ ,число интервалов Δt в общем интервале интегрирования Т;
n
т – число интервалов Δt в τ ; ti - текущий номер интервала.
где
Вычисление корреляционной функции по формуле (3) производится для т
=0,1,2... последовательно вплоть до K γ (τ ) ≈ 0 .
Библиографический список
1. Ушанов, В. А. Автоматизированные методы оптимизации в задачах по
эксплуатации машин [Текст] / В. А. Ушанов. – Красноярск, 1996. – 200 с.
2. Ушанов, В. А. Количественные оценки технического состояния машины
как системы стареющих элементов [Текст] / В. А. Ушанов // Труды КрасГАУ. –
1999. – № 4. – С. 46-62.
3. Хайруллаев, Х. А. Об улучшении использования технического ресурса
трансмиссии [Текст] / Х. А. Хайруллаев, С. Г. Стопалов // Механизация и электрификация социалистического сельского хозяйства. – 1976. – № 4.
4. Халфин, М. А. Основные принципы определения межремонтного срока
службы узла или агрегата машины [Текст] / М. А. Халфин // Труды ГОСНИТИ. –
М., 1966. – Т. 8. – С. 3-18.
Таблица
Основные характеристики случайных функций изменения параметра состояния
элементов лесозаготовительных машин от наработки
Элемент
1
Вал коленчатый, износ
коренных шеек
Вал распределительный,
износ кулачков на высоте
Шестерня ведущая, толщина зуба
Звено гусеницы, износ
проушины
Шкив тормозка, износ по
θ
Каток тележки гусениц,
износ боковой поверхности наружных буртов
Звездочка механизма срезания, износ зубьев по
толщине
Цепь пильная, износ режущей кромки зуба
а
Vc , мм/тыс,
V
Распределение
Vc
4
5
2
мото-часов
3
1,34
0,38
0,78
Вейбулла
1
0,17
0,22
Нормальное
1,63
0,44
0,81
Вейбулла
1,47
1,14
0,99
Экспонента
1,35
0,28
0,93
Вейбулла
0,98
0,71
0,45
Нормальное
1
0,22
0,79
Вейбулла
1,46
0,22
0,68
Вейбулла
УДК 666.97.03.028-52:681.3
ЛИНЕЙНАЯ НЕСТАЦИОНАРНАЯ МОДЕЛЬ ДОЗИРОВАНИЯ
С.И. Поляков (ВГЛТА)
Проблема прогнозирования весового дозирования всегда представляла актуальную научную и практическую задачу. Ниже приводится методика расчета
прогноза временного ряда на примере. Рассматривается дискретное дозирование
сыпучего материала на одном и том же весовом оборудовании с динамической
погрешностью δ. При этом наблюдаемые погрешности дозирования образуют ряд
дискретных величин в равноотстоящие моменты времени, являющиеся циклами
дозирования. В проблеме прогнозирования погрешности δt в текущий момент времени (цикл дозирования) t и погрешности δt-1, δt-2,… , δt-n в предыдущие циклы могут быть использованы для прогноза погрешности с упреждением l=2,3,… n циклов. Таким образом, математическое ожидание в момент времени k может быть
достаточно точно вычислено по нескольким недавним значениям временного ряда.
Это утверждение особенно важно при практическом прогнозировании [1].
Пусть временной ряд задан некоторой последовательностью 70 дискретных значений. Построим для этого ряда модель прогноза.
____________________
© Поляков С.И., 2007 г.
102
103
π j := ( Θ − φ) ⋅ ( 1 − Θ) ⋅ Θ
100
mi
j− 2
Первые десять весов π приведены на диаграмме рис. 2.
Свойство сходимости ряда, когда веса π в сумме равны 1, подтвердилось,
то есть для данных коэффициентов
50
10
∑
0
πj = 1
j=1
0
20
40
60
i
Рис. 1 Временной ряд
Автокорреляцию ρk определим по оценке rk, где k- задержка в циклах дозирования, k= 0,1,2,…;
1
C
r :=
k
πj
k
C
0
Oценка автоковариации γk
C :=
k
1
N
0
N−k
∑ (mi − μ)⋅ (mi+ k − μ)
⋅
0
i=1
1
N
∑ (mi)
i=1
Автокорреляция при значениях k=1,2,3,… равна соответственно
Выберем важный для практики смешанный процесс автокорреляции первого порядка – проинтегрированного скользящего среднего первого порядка АРПСС
(1,1,1). Две первые автокорреляции через параметры процесса имеют вид
r :=
1
(1 − φ1⋅ Θ1)⋅ (φ1 − Θ1)
( )2 − 2⋅ φ1⋅ Θ1
1 + Θ1
r := φ1⋅ r
2
1
Используя оценки r1 и r2 вместо ρ1 и ρ 2, можно получить путем совместного решения двух последних уравнений исходные выборочные оценки параметров Φ1 и Θ1.
φ1 := − 0.779
Θ 1 := − 0.4782
Подобный подход позволил получить весовые коэффициенты π, где
π 1 := φ + ( 1 − Θ )
π2 := ( Θ − φ) ⋅ ( 1 − Θ )
6
8
10
Рис. 2 Диаграмма весов π
N−k
⋅
4
j
Cреднее значение дискретного ряда
μ :=
2
Итак, mi значение временного ряда может быть найдено как взвешенное
среднее предшествующих значений плюс дополнительный импульс по формуле
m1:=π1⋅m + π2⋅m + π3⋅m + π4⋅m + π5⋅m + π6⋅m + π7⋅m + π8⋅m + π9⋅m + π10⋅m
i
i−1
i−2
i−3
i−4
i−5
i−6
i−7
i−8
i−9
i−10
r = −0.39
k=1
r = 0.304
k=2
r = −0.166
k=3
k
k
k
Два временных ряда, генерированных процессом АРПСС (1,1,1) представлены на диаграмме.
104
105
d 2u1
d 2u
df
+ C2 21 + ⎣⎡C3u1 ( 0 ) + C4u2 ( 0 ) ⎦⎤
+ ⎣⎡C3u1′ ( 0 ) + C4u2′ ( 0 ) ⎦⎤ f ( t ) +
2
dt
dt
dt
t
t
∂ 2u1 ( t − τ )
∂ 2u 2 ( t − τ )
du
⎧ du
f
d
C
f (τ ) dτ + a1 ⎨C1 1 + C2 2 +
+C3 ∫
+
τ
τ
(
)
4
2
2
∫
dt
∂t
∂t
⎩ dt
0
0
100
C1
80
60
t
⎡⎣C3u1 ( 0 ) + C4u2 ( 0 ) ⎦⎤ f ( t ) + C3 ∫
mi
m1i
0
40
10
20
30
40
50
60
70
i
Рис. 3 Временной ряд mi и генерированный ряд m1i
Пунктирный график, по сути, представляет линейную нестационарную
модель процесса дозирования, заданную временным рядом.
БИБЛИОГРАФИЧЕСКИЙ СПИСОК
1. Бокс Д., Дженкинс Г. Анализ временных рядов: Прогноз и упр. – М.: Мир, 1974.
– Вып.1.- 406с.
УДК 51
ЯВЛЕНИЕ РЕЗОНАНСА ПРИ ВЫНУЖДЕННЫХ ГАРМОНИЧЕСКИХ
КОЛЕБАНИЯ
В.Б. Огарков, В.М. Бугаков (ВГЛТА)
Рассмотрим обыкновенное дифференциальное уравнение второго порядка с
вещественными коэффициентами d1 и d2:
d 2u
dt 2
du
+ a1
+ a2 u = f ( u ) .
dt
(1)
Здесь f(t) – заданная функция, u(t) – искомое решение.
Пусть функция u1(t) и u2(t) представляю собой частные решения однородного уравнения (1):
2
d u1
dt 2
d 2 u2
dt 2
∂t 2
t
f (τ ) dτ + C4 ∫
∂ 2u 2 ( t − τ )
0
∂t 2
⎪⎫
f (τ ) dτ ⎬ +
⎪⎭
(5)
t
t
⎧⎪
⎫⎪
+ a2 ⎨C1u1 + C2u2 + C3 ∫ u1 ( t − τ ) f (τ ) dτ + C4 ∫ u2 ( t − τ ) f (τ ) dτ ⎬ = f ( t ) ,
0
0
⎩⎪
⎭⎪
20
0
∂ 2u1 ( t − τ )
+ a1
du1
+ a2 u1 = 0 ,
dt
+ a1
du2
+ a2 u2 = 0
dt
(2)
.
(3)
Общее решение уравнения (1) ищем в следующем виде:
t
t
0
0
u ( t ) = C1u1 ( t ) + C2u2 ( t ) + C3 ∫ u1 ( t − τ ) f (τ ) dτ + C4 ∫ u2 ( t − τ ) f (τ ) dτ .
Подставим соотношение уравнения (4) в уравнение (1)
(4)
⎧ d 2u
⎫
⎧ d 2u
⎫
du
du
C1 ⎨ 21 + a1 1 + a2u1 ⎬ + C2 ⎨ 21 + a1 2 + a2u2 ⎬ +
dt
dt
dt
dt
⎩
⎭
⎩
⎭
df
+ ⎣⎡C3u1 ( 0 ) + C4u2 ( 0 ) ⎦⎤
+ ⎣⎡C3u1′ ( 0 ) + C4u′2 ( 0 ) + a1C3u1 ( 0 ) + a1C4u2 ( 0 ) ⎦⎤ f ( t ) + (6)
dt
t
t
⎧ ∂ 2u
⎫
⎧ ∂ 2u
⎫
du
du
+C3 ∫ ⎨ 21 + a1 1 + a2u1 ⎬ f (τ ) dτ + C4 ∫ ⎨ 22 + a1 2 + a2u2 ⎬ f (τ ) dτ = f ( t ) .
dt
dt
∂t
∂t
⎭
⎭
0⎩
0⎩
Поскольку u1(t) и u2(t) являются решениями однородного уравнения (1), то
для выполнения равенства (6) достаточно положить
u1 ( 0 ) C3 + u2 ( 0 ) C4 = 0 ,
(7)
⎡⎣u1′ ( 0 ) + a1u1 ( 0 ) ⎤⎦ C3 + ⎡⎣u2′ ( 0 ) + a1u2 ( 0 ) ⎦⎤ C4 = 1 .
(8)
Чтобы система (7)-(8) имела отличное от нуля решение, необходимо, чтобы ее главный определитель был отличен от нуля:
u1 ( 0 ) ⋅ ⎡⎣u2′ ( 0 ) + a1u2 ( 0 ) ⎦⎤ − u2 ( 0 ) ⋅ ⎣⎡u1′ ( 0 ) + a1u1 ( 0 ) ⎦⎤ ≠ 0 .
(9)
Из соотношений (7)-(8) будем иметь
u ( 0)
Ñ3 = − 2
C4 ,
u1 ( 0 )
Ñ4 =
u1 ( 0 )
u1 ( 0 ) ⎡⎣u2′ ( 0 ) + a1u2 ( 0 ) ⎦⎤ − u2 ( 0 ) ⎣⎡u1′ ( 0 ) + a1u1 ( 0 ) ⎦⎤
(10)
.
(11)
Константы С1 и С2 определяются из начальных условий
du ( 0 )
= v0 .
(12)
u ( 0 ) = u0 ; u ′ ( 0 ) =
dt
Рассмотрим дифференциальное уравнение, соответствующее вынужденным
гармоническим колебаниям [1, 2]:
p (t )
d 2u
,
(13)
+ p 2u =
dt 2
m
где m – масса тела; p(t) – заданная внешняя сила; р – частота собственных
колебаний.
В случае вынужденных гармонических колебаний
106
107
d 2u
+ p 2u = h1 sin ωt ,
(14)
dt 2
где h1 – заданная амплитуда; ω – частота вынужденных колебаний.
Рассмотрим важный случай резонанса:
d 2u
ω = p ; 2 + p 2u = h1 sin pt .
(15)
dt
Решение уравнения (15) будем искать в следующем виде:
−h ⋅ t
u ( t ) = 1 cos pt + C1 cos pt + C2 sin pt .
(16)
2p
Подставим предыдущее выражение в уравнение
h1
h
h pt
sin pt + 1 sin pt + 1 cos pt − C1 p 2 cos pt − C2 p 2 sin pt +
2
2
2
(17)
−
h
t
⎡
⎤
+ p 2 ⎢ 1 cos pt + C1 cos pt + C2 sin pt ⎥ = h1 sin pt.
⎣ 2
⎦
Таким образом, уравнение (15) выполняется автоматически.
p (t )
В том случае, когда
= h2 cos pt .
(18)
m
В этом случае решение нужно взять в следующем виде:
h ⋅t
u ( t ) = 2 sin pt + C1 cos pt + C2 sin pt .
(19)
2p
В более общем случае:
d 2u
(20)
+ p 2u = h1 sin pt + h2 cos pt .
dt 2
h ⋅t
h ⋅t
u ( t ) = − 1 cos pt + 2 sin pt + C1 cos pt + C2 sin pt .
(21)
2p
2p
Для решения уравнения воспользуемся общей формулой (4):
t
t
0
0
u ( t ) = C1u1 ( t ) + C2u2 ( t ) + C3h1 ∫ u1 ( t − τ ) sin pτ dτ + C4 h1 ∫ u2 ( t − τ ) sin pτ dτ . (22)
Функции u1(t) и u2(t) имеют такой вид:
u1 ( t ) = cos pt ; u2 ( t ) = sin pt .
du1 ( t )
= − p sin pt ;
du2 ( t )
= p cos pt .
dt
dt
u1 ( 0 ) = 1 ; u2 ( 0 ) = 0 ; u1′ ( 0 ) = 0 ; u2′ ( 0 ) = p .
(23)
(24)
(25)
Система уравнений (7) и (8) примет вид:
C3 + 0 ⋅ C4 = 0 ;
(26)
a1C3 + p ⋅ C4 = 1 .
(27)
1
C3 = 0 ; C4 = ; a1 = 0 .
p
Формула (22) запишется следующим образом:
(28)
t
h1
(29)
u2 ( t − τ ) sin pτ dτ .
p ∫0
Соотношение (29) запишется следующим образом:
t
h
u ( t ) = C1 cos pt + C2 sin pt + 1 ∫ {sin pt ⋅ cos pτ − cos pt ⋅ sin pτ } sin pτ dτ = . (30)
p0
u ( t ) = C1 cos pt + C2 sin pt +
t
t
h1
h
sin pt sin 2 pτ dτ − 1 ∫ cos pt sin 2 pτ dτ .
2 p ∫0
p0
Воспользуемся следующими формулами:
sin 2 pτ = sin pτ ⋅ cos pτ ;
= C1 cos pt + C2 sin pt +
sin 2 pτ =
1 − cos pτ
;
2
(31)
(32)
2
u ( t ) = C1 cos pt + C2 sin pt +
h cos pt ⎡ t sin 2 pτ ⎤
− 1
⎢ −
⎥.
p
4p ⎦
⎣2
u ( t ) = C1 cos pt + C2 sin pt +
(33)
h1 sin pt ⎡ − cos 2 pτ
1 ⎤
+
⎢
⎥−
2p ⎣
2
2p⎦
(34)
h1
h sin pt ⎡ − cos 2 pt 1 cos 2 pt ⎤
+
+
cos pt ⋅ t + 1
⎢
⎥=
2p
2 p ⎣ 2t
2p
2p ⎦
h1
h sin pt ⎡ − cos pt
1 cos 2 pt ⎤
+
+
cos pt ⋅ t + 1
⎢
⎥.
2p
2 p ⎣ 2t
2p
2p ⎦
Таким образом, мы получим следующее решение уравнения (15):
h
u ( t ) = B1 cos pt + B2 sin pt − 1 cos pt ⋅ t ;
(35)
2p
= C1 cos pt + C2 sin pt −
1
.
(36)
2 p2
Рассмотрим уравнение (18). Его решение с помощью формулы (4) может
быть получено в следующем виде:
h
u ( t ) = B1 cos pt + B2 sin pt − 2 sin pt ⋅ t .
(37)
2p
Аналогичное решение может быть получено и для уравнения (20). Таким
образом, с использованием общей формулы (4) авторами сделан вывод решения
уравнений (14) и (18) в случае резонанса ω=р. Данное решение предпочтительнее
используемого в учебной [1] и научной [2] литературе решения, которое в случае
резонанса приводит к бесконечному перемещению и бесконечной скорости, что
маловероятно для тел большой массы. Полученные в работе решения содержат
линейный множитель t, что соответствует плавному резонансу или торможению
тела.
B1 = C1 ; B2 = C2 +
108
109
Библиографический список
1. Яблонский, А.А. Сборник курсовых проектов для решения задач по теоретической механике [Текст] / А.А. Яблонский. – М. : Интеграл-Пресс, 2000. – 382
с.
2. Пономарев, С.А. Основы современных методов расчета на прочность в
машиностроении [Текст] / С.А. Пономарев, В.Л. Бидерман, К.К. Лихорев и др.. –
М. : Машгиз, 1952. – 464 с.
−r
+
μθ r dσ r
Er dr
+
rdσ θ
μ dσ z 1
1
− r θz
− (1 + μθ r )σ r +
(1 + μrθ )σ θ +
Eθ
Ez dr
Er
Eθ
1
( μrz − μθ z )σ z = 0.
Ez
В частном случае плоской деформации ∈z = 0 , из соотношения (6) получим:
Ez
E
μ zrσ r + z μ zθ σ θ .
Er
Eθ
С учетом соотношений (8) и (9) будем иметь:
⎤ (1 + μθ r )
E
μθ r dσ r rdσ θ
μ ⎡E
σr +
−r
+
− r θ z ⎢ z μ zrσ r + z μ zθ σ θ ⎥ −
Er dr
Eθ
E z ⎣ Er
Eθ
Er
⎦
σz =
УДК 51
ПЛОСКАЯ ДЕФОРМАЦИЯ ОРТОТРОННОГО ЦИЛИНДРА
СО СВОБОДНЫМИ ТОРЦАМИ
В.Б. Огарков, А.Н. Мильцин (ВГЛТА)
Рассмотрим ортотронный цилиндр со свободными торцами в условиях
обобщенной плоской деформации ( ε z = const ).
Уравнение равновесия имеет вид
dσ
(1)
r r + σ r − σθ = 0 .
dr
Уравнение совместимости деформаций
dε
(2)
r θ + εθ − ε r = 0 .
dr
Соотношение Коши:
du
u
; εθ = .
(3)
εr =
dr
r
Обобщенный закон Гука для ортотронного тела
εr =
εθ =
εz =
σr
Er
μrθ
Er
μ zr
Er
−
μrθ
−
Eθ
σz +
σz −
μrz
Ez
σθ
Eθ
μθ z
Eθ
−
σz ;
μθ z
Ez
σθ +
(4)
σz ;
(5)
σz
(6)
Ez
.
В этих формула Еr, Eθ, Ez – модули упругости в направления r, θ и z; μrz, μzθ,
и др. – соответствующие коэффициенты Пуассона.
Из условия, что энергия упругой деформации не зависит от пути нагружения, получим следующие зависимости для условий ортотронности:
μ rθ
μ
μ
μ
μ
μ
= θ r ; θ z = zθ ; rz = zr .
(7)
Eθ
Er
Ez
Eθ
Ez
Er
Подставим в уравнение совместимости деформаций выражения для дефор-
маций:
__________________________________
© Огарков В.Б., Мильцин А.Н., 2007 г.
(8)
+
⎤
E
1
(μ − μ ) ⎡ E
(1 + μrθ )σ θ + rz θ z ⎢ z μ zrσ r + z μ zθ σ θ ⎥ = 0.
Eθ
Ez
E
E
θ
⎣ r
⎦
−
r
dσ
r
dσ
[ μθ z + μθ z ⋅ μ zr ] r + [1 − μθ z ⋅ μ zθ ] θ +
Er
dr
Eθ
dr
1
1
⎡( μ rz − μθ z ) μ rz − 1 − μθ r ⎦⎤ σ r +
⎡( μ rz − μθ z ) μ zθ + 1 + μ zθ ⎦⎤ σ θ = 0.
⎣
Ez
Eθ ⎣
Введем в уравнение равновесия (1) потенциал напряжений:
ϕ
dϕ
.
σ z = ; σθ =
z
dr
Подставим соотношения (12) в уравнение (11):
r
d 2ϕ ⎧ 1
μ ⋅ μ ⎫ dϕ
[ − μθ z ⋅ μ zθ ] 2 + ⎪⎨ ⎣⎡( μrz − μθ z ) ⋅ μ zθ + 1⎦⎤ − θ z zr ⎪⎬ +
Eθ
dr
Er ⎪⎭ dr
⎪⎩ Eθ
(9)
(10)
(11)
+
+
ϕ
1
⎡ μθ z ⋅ μ zθ + ( μ rz − μθ z ) μ rz − 1⎦⎤ = 0.
Er ⎣
r
Перепишем уравнение (13) в таком виде:
d 2ϕ d1 dϕ d 2
+
+ ϕ =0,
dr 2
r dr r 2
⎧1
⎫ μθ z ⋅ μ zr
⎨ ⎡⎣( μ rz − μθ z ) ⋅ μ zθ + 1⎦⎤ ⎬ −
E
Er
⎭
d1 = ⎩ θ
.
1
[1 − μθ z ⋅ μ zθ ]
Eθ
1
⎡ μθ z ⋅ μ zθ + ( μ r z − μθ z ) μ r z − 1⎦⎤
Er ⎣
d2 =
.
1
[1 − μθ z ⋅ μ zθ ]
Eθ
Решение уравнения (14) ищем в таком виде:
ϕ (r) = rk .
(12)
(13)
(14)
(15)
(16)
(17)
110
Характеристическое уравнение имеет вид:
k 2 + ( d1 − 1) k + d 2 = 0 .
(1 − d1 ) ± (1 − d1 )
=
(18)
2
− d2 .
2
4
Решение уравнения (14) запишется так:
ϕ ( r ) = C1r k1 + C2 r k2 .
k1,2
111
(19)
(20)
(21)
σ θ = K1C1r
(22)
+ K 2C2 r
k2 −1
.
Осевое напряжение σ z определится по формуле (9).
Рассмотрим теперь случай обобщенной плоской деформации (εz=const). Соотношение (9) примет такой вид:
E
E
σ z = Ezε z + z μ zrσ r + z μ zθ σ θ .
(23)
Er
Eθ
Уравнение (14) в этом случае примет вид
E ( μ − μ rz ) ε z
d 2ϕ d1 dϕ d 2
.
(24)
+
+ ϕ = θ θz
dr 2
r dr r 2
r (1 − μθ z ⋅ μ zθ )
Частное решение неоднородного уравнения (24) имеет вид
ϕr ( r ) = C ⋅ r ,
C=
Eθ ( μθ z − μ rz ) ε z
(1 − μθ z ⋅ μ zθ )( d1 + d 2 )
.
(25)
(26)
Получим следующие соотношения:
ϕ ( r ) = C1r k1 + C2 r k2 + C ⋅ r .
(27)
σ r = C1r
(28)
k1 −1
+ C2 r
k2 −1
+C ,
σ θ = K1C1r + K 2C2 r + C .
(29)
В том случае, когда торцы цилиндра свободны, необходимо выполнить следующее условие [1]:
(30)
∫ σ z dF = 0 ,
k1 −1
k2 −1
F
r2
2π ∫ σ z ⋅ rdr = 0 .
(31)
r1
Если имеем цилиндр с днищем, то это условие приобретает такой вид:
r2
2π ∫ σ z ⋅ rdr = N ,
r1
где N – заданная осевая сила.
Подсчитаем величину осевого напряжения:
+
Ez
μ zr ⎡⎣C1 ⋅ r k1 −1 + C2 ⋅ r k2 −1 + C ⎤⎦ +
Er
Ez
μ zθ ⎡⎣ K1C1 ⋅ r k1 −1 + K 2C2 ⋅ r k2 −1 + C ⎤⎦ .
Eθ
.
(33)
Подставим соотношение (33) в условие (31) с учетом того, что εz=const:
Напряжения примут такой вид:
σ r = C1r k1 −1 + C2 r k2 −1 ,
k1 −1
σ z = Ezε z +
(32)
r2
∫
r1
⎡E
⎤
⎡E
⎤
E
E
⎪⎧
r ⎨ Ezε z + C1 ⋅ ⎢ z μ zr + K1 z μ zθ ⎥ r k1 −1 + C2 ⋅ ⎢ z μ zr + K 2 z μ zθ ⎥ r k2 −1 +
E
E
E
E
θ
θ
⎣ r
⎦
⎣ r
⎦
⎩⎪
⎡E
⎤ ⎫⎪
E
+C ⎢ z μ zr + z μ zθ ⎥ ⎬ dr = 0.
Eθ
⎣ Er
⎦ ⎪⎭
После проведения операции интегрирования, получим:
⎧ C1 ⎡ μ zr
⎫
μ ⎤
+ K1 zθ ⎥ r2k1 +1 − r1k1 +1 + ⎪
⎪
⎢
K
E
E
+
1
(
)
θ ⎦
⎣ r
⎪ 1
⎪
⎪
⎪
⎡
⎤
C
μ
μ
2
⎪
⎪
2
zr
ε z = 2 2 ⎨+
+ K 2 zθ ⎥ r2k1 +1 − r1k1 +1 + ⎬ .
⎢
Eθ ⎦
r1 − r2 ⎪ ( K 2 + 1) ⎣ Er
⎪
⎪
⎪
⎪+ C ⎡ μ zr + K μ zθ ⎤ r 2 − r 2
⎪
⎥ 2 1
2
⎪⎩ 2 ⎢⎣ Er
Eθ ⎦
⎭⎪
(
(
)
(
)
(
)
(34)
)
Аналогично формулу можно получить и для цилиндра с днищем при заданной силе N.
Отметим, что коэффициенты С1 и С2 можно найти из заданных граничных
условий:
σ r ( r = r1 ) = − p ; σ r ( r = r2 ) = −q .
(35)
Конкретный подсчет напряжений и деформаций целесообразно провести
для различных пород древесины, поскольку короткомерный ствол древесины представляет собой цилиндр со свободными торцами.
Библиографический список
1. Ломакин, В.А. Теория упругости неоднородных тел [Текст] /В.А. Ломакин. – М. : МГУ, 1976. – 367 с.
УДК 531.383:519.6
АНАЛИТИЧЕСКИЕ ОСНОВЫ ФОРМИРОВАНИЯ РАБОЧЕГО СЛОЯ
НЕСЖИМАЕМОЙ ЖИДКОСТИ ЗАМКНУТОЙ ОБЛАСТИ
П.А. Котов (ВГЛТА)
Разработаны варианты дифференциальных вещественных систем гидродинамических моделей рабочего слоя несжимаемой жидкости ограниченного теплопроводящими сплошными недеформируемыми изотермическими непроницаемыми
границами с детерминированными фиксированными коэффициентами и представлены результаты возможного решения, теоретических аспектов устойчивости.
___________________
© Котов П.А., 2007 г.
112
113
Постановка задачи. Общий вариант вещественной дифференциальной
системы пограничного слоя несжимаемой немагнитной жидкости рассматривается
известными уравнениями в частных производных с действительными коэффициентами записанным так:
∂p
∂p
dρu
∂2w ∂2w ∂2w
∂ 2 u ∂ 2 u ∂ 2 u dρw
=Z −
+μ 2 + 2 + 2 ;
=X−
+μ 2 + 2 + 2 ;
dt
dt
∂z
∂x
∂z
∂y
∂x
∂z
∂y
∂x
∂ρ
∂ρ
dρv
∂p
∂ v ∂ v ∂ v ∂ρ
=Y −
+μ 2 + 2 + 2; u+
v+
w = 0;
∂y
∂y
∂z
dt
∂z ∂x
∂x
∂y
2
2
2
Лемма. Предполагаемый векторный вариант возможного решения записанных уравнений с вещественными измеримыми коэффициентами гидродинамической модели однородного пограничного слоя с электрически нейтральным спектром несжимаемой жидкости предлагается таким:
ρV = ∫ K − gradp + μ
∂ 2V ∂ 2V ∂ 2V
+
+
dt ;
∂x 2 ∂y 2 ∂z 2
∂ 2V ∂ 2V ∂ 2V
h −1 ρV = K − gradp + μ 2 + 2 + 2 .
∂x
∂y
∂z
Представляются актуальными теоретические аспекты обоснования возможного покоя гидродинамического опорного рабочего слоя диэлектрического
варианта ламинарного течения несжимаемой маловязкой жидкости образованного
немагнитными симметричными зафиксированными гладкими границами с безрезонансными скалярными положительными коэффициентами и действительными детерминированными краевыми условиями.
1. Математические вопросы изотермического опорного слоя ограниченного гладкими недеформируемыми граничными поверхностями
Детерминированный вариант вещественной исходной дифференциальной
системы гидродинамической модели изотермической несжимаемой жидкости ограниченной зафиксированными гладкими изотермическими теплопроводящими
сферами разработан такими дифференциальными уравнениями с действительными
знакопостоянными величинами и краевыми условиями при K–gradp = 0:
dρu
∂2w ∂2w ∂2w
∂ 2 u ∂ 2 u ∂ 2 u dρv
∂ 2 v ∂ 2 v ∂ 2 v dρw
=μ 2 + 2 + 2 ;
=μ 2 + 2 + 2 ;
=μ 2 + 2 + 2 ;
dt
dt
∂z dt
∂x
∂y
∂z
∂x
∂y
∂z
∂x
∂y
Предлагается вариант вещественного соответствующего характеристического
уравнения идентификации возможного состояния исходной дифференциальной
системы:
⎞
⎞⎛ ∂ 2
⎛ ∂2
⎞⎛ ∂ 2
∂2
∂2
∂2
∂2
∂2
∂2
⎟
⎟⎜
⎜v
⎟⎜
⎜ ∂x 2 + ∂y 2 + ∂z 2 − ℵ⎟⎜ v ∂x 2 + ∂y 2 + ∂z 2 − ℵ⎟⎜ v ∂x 2 + ∂y 2 + ∂z 2 − ℵ⎟ +
⎠
⎠⎝
⎝
⎠⎝
+ Ω Z Ω X ΩY + Ω y v
Ω 2z v
∂2
∂x
2
+
∂2
∂y
2
+
∂2
∂x
∂2
∂z 2
2
+
∂2
∂y
+
2
∂2
∂z
2
Ω y − ΩY ℵΩY + Ω 2X v
∂2
∂x
2
+
∂2
∂y
2
+
∂2
∂z 2
− Ω 2X ℵ +
− Ω 2zℵ + Ω Z Ω X ( −1 )ΩY = 0.
Предложение. Предполагаемый покой рассматриваемого варианта гидродинамической модели изотермического несущего рабочего слоя маловязкой несжимаемой
диэлектрической жидкости идентифицируется возможными условиями устойчивости детерминированного динамического состояния вырабатываемых при выполняемом алгебраическом неравенстве таком представлении:
⎞
∂2 ∂2 ∂2 ⎛
∂2 ∂2 ∂2 ∂2 ∂2 ∂2
∂2 ∂2 ∂2
v 2 + 2 + 2 ⋅ ⎜⎜− 3v 2 + 2 + 2 v 2 + 2 + 2 − ΩY2 − Ω−Z2 − Ω2Z ⎟⎟ + 2v 2 + 2 + 2 ⋅
∂x ∂y ∂z ⎝
∂x ∂y ∂z ∂x ∂y ∂z
∂x ∂y ∂z
⎠
⎛
⎞
∂2 ∂2 ∂2 ∂2 ∂2 ∂2
∂2 ∂2 ∂2 ∂2 ∂2
⋅ ⎜⎜− 3v 2 + 2 + 2 v 2 + 2 + 2 − ΩY2 − Ω−Z2 − Ω2Z ⎟⎟ f −v 2 + 2 + 2 v 2 + 2 +
∂x ∂y ∂z ∂x ∂y ∂z
∂x ∂y ∂z ∂x ∂y
⎝
⎠
2
2
2
2
2
2
2
2
∂
∂
∂
∂
∂
∂
∂2 ∂2
∂2 ∂2 ∂2
∂
∂
+ 2 ⋅ v 2 + 2 + 2 − ΩYv 2 + 2 + 2 ΩY − Ω−Z2v 2 + 2 + 2 − Ω2Zv 2 + 2 + 2
∂z ∂x ∂y ∂z
∂x ∂y ∂z
∂x ∂y ∂z
∂x ∂y ∂z
2. К теории плоского схемного варианта пограничного слоя несжимаемой
жидкости
Искомый вариант вещественной дифференциальной системы гидродинамической модели пограничного слоя немагнитной несжимаемой рабочей жидкости
записан такими скалярными уравнениями параболического типа с детерминированными физико-механическими величинами и коэффициентами:
∂ 2u ∂ 2u
∂u
∂u
∂u
ρ + ρ u + ρ v − μ 2 + 2 = 0;
∂y
∂x
∂t
∂x
∂y
ρ
∂ 2v ∂ 2v
∂v
∂v
∂v
+ ρ u + ρ v − μ 2 + 2 = 0;
∂y
∂x
∂t
∂x
∂y
∂ρ
∂ρ
u = −d y
.
∂y dt
∂x
Алгебраический вариант характеристического многочлена идентификации возможного равновесия разработанного искомого варианта вещественной
дифференциальной системы предлагается таким:
−1
−1
∂2
∂2
∂ ∂ρ
∂ ∂ρ
⎛ ∂ρ ⎞
⎛ ∂ρ ⎞
d y
+
− d y
⎜ ⎟ ℵ+
⎜ ⎟ v
∂x ∂y dt ⎝ ∂x ⎠ ∂x 2 ∂y 2 ∂x ∂y dt ⎝ ∂x ⎠
+v
∂2
∂x
2
+
∂2
∂y
2
v
∂2
∂x
2
+
∂2
∂y
2
−v
∂2
∂x
2
+
∂2
∂y
2
ℵ − ℵv
∂2
∂x
2
+
∂2
∂y 2
+ ℵ2 .
114
115
Утверждение. Предполагаемый покой разработанного искомого варианта
гидродинамической модели пограничного слоя маловязкой несжимаемой диэлектрической жидкости идентифицируется возможными аналитическими условиями
устойчивости равновесия вырабатываемых при соблюдении алгебраического неравенства такого представления:
−1
−
−1
⋅v
⋅v
∂
∂x
∂
2
2
∂x
+
+
2
2
∂
2
∂y
∂
2
v
2
∂y
v
2
2
∂
2
∂x
2
∂
∂y
2
−v
∂
2
∂x
2
2
∂2
∂x2 ∂y
∂x2
∂
2
+
2
2
+
∂
−v
2
2
−1
2
2
2
2
+
∂ ∂ρ
∂
∂
∂
⎛ ∂ρ ⎞ ∂
d y ⎜ ⎟ v 2 + 2 −v 2 + 2 ⋅
dt
x
x
y
∂
∂
∂
∂y
∂x ∂y
⎝ ⎠ ∂x ∂y
+
2
∂2
∂2 ∂2
∂2 ∂ ∂ρ
⎛ ∂ρ ⎞ ∂
v
v
d
y
+
−
+
⋅
⎟
⎜
∂y 2 ∂x ∂y dt ⎝ ∂x ⎠ ∂x2 ∂y 2 ∂x2 ∂y 2
∂
2
−1
2
∂
∂
∂
∂
v
f 0.
+
+
∂x2 ∂y 2 ∂x2 ∂y 2
Представленными результатами, включающими величины и коэффициенты вещественных аналитических гидродинамических моделей, предлагается формировать методологию современного анализа и синтеза детерминированных систем и развить научно-теоретические положения применительно к экспериментальным моделям с целью выработки рекомендаций эффективного конструирования
гидроэлектромеханических элементов и систем.
⋅v
−
−1
∂2 ∂2 ∂ ∂ρ
∂ ∂ρ
⎛ ∂ρ ⎞
⎛ ∂ρ ⎞ ∂ ∂ρ
⎛ ∂ρ ⎞
d y ⎜ ⎟ ⋅ d y ⎜ ⎟ v 2+ 2− d y ⎜ ⎟ ⋅
dt
dt
dt
∂x ∂y
⎝ ∂x ⎠
⎝ ∂x ⎠ ∂x ∂y
⎝ ∂x ⎠ ∂x ∂y ∂x ∂y
2
1. Основы теории классического решения вещественного
Шредингера.
Исследуется радиальное уравнение Шредингера [1]
уравнения
h2
⎡ h 2 l ( l + 1)
⎤
u ′′( r ) + ⎢
+ V ( r ) ⎥ u ( r ) = Eu ( r )
2
2m
2
mr
⎦
⎣
с граничными условиями u (0)=0; u (∞) = 0.
Лемма. Предполагаемое решение радиального непрерывного уравнения
Шредингера представляется нулевым.
Примечание. Возможный вариант действительного решения вещественного радиального уравнения Шредингера при удельном коэффициенте l и V(r) u (r)
– E u (r) = 0 предлагается таким:lnC rr.
2. Построение действительного классического решения уравнения Шредингера с избранным потенциалом.
Рассматривается искомое радиальное уравнение Шредингера с потенциалом типа воронки [1]:
λ
l ( l + 1) ⎤
⎡
u ′′( r ) + ⎢ E + − r −
u (r ) = 0,
r
r 2 ⎥⎦
⎣
где 2m = ħ = 1.
Утверждение. Вариант решения искомого уравнения Шредингера с потенциалом типа воронки для отличительного отрезка (интервала) вещественного
аргумента измеримой протяженностью разработан так:
УДК 517.2
ДЕТЕРМИНИРОВАННОЕ УРАВНЕНИЕ ШРЕДИНГЕРА
П.А. Котов (ВГЛТА)
Рассматривается радиальное вещественное уравнение Шредингера с фиксированными граничными условиями. Предлагаются варианты классического решения рассматриваемого непрерывного уравнения с измеримым потенциалом.
В известном библиографическом источнике [Л.1] сформулированная цель
состоит в построении алгоритма приближенного решения радиального уравнения
Шредингера для низколежащих состояний, основанного на разложении в ряд по
постоянной Планка и использующего рекуррентный формализм вычислений. При
этом само существование асимптотического решения при ħ → 0, сосредоточенного
в окрестности минимума эффективного потенциала, считается доказанным.
Там же излагается, что рассматриваемую задачу решает применение логарифмической теории возмущения по постоянной Планка, дополненной правилами
перехода к классическому пределу. Привлечение условий квантования позволяет
записать рекуррентные соотношения, имеющие одинаково простой вид как для
основных, так и для радиально возбужденных состояний.
Цель настоящей работы состоит в построении действительного классического решения детерминированного радиального уравнения Шредингера, которым
моделируется движение частицы, находящейся на дне потенциальной ямы, образованной эффективным потенциалом.
___________________
© Котов П.А., 2007 г.
С − 1 ⋅ exp − Ehr − λ h ln r + 2 − 1 hr 2 − l ( l + 1) hr − 1 .
Доказательство для такого примера проводится с привлечением известных положений классического дифференциального и интегрального исчислений
непрерывных измеримых функций скалярного вещественного переменного.
Предложение. Актуальный вариант предполагаемого решения искомого
непрерывного радиального уравнения Шредингера с избранным потенциалом, постоянными скалярными элементами коэффициентной системы предлагается сформированным так:
u ′′( r )
E+
λ
r
−r−
l( l + 1 )
r2
+ u( r ) = 0 .
Научный интерес представляет иной вариант радиального уравнения
Шредингера с постоянными коэффициентами в классе непрерывных функций вещественного переменного:
λ
l( l + 1 ) ⎤
⎡
u( r ) = 0 .
− u ′′( r ) + ⎢ − E − + r +
r
r 2 ⎥⎦
⎣
Идея. Предполагаемое решение в квадратурах оговариваемого варианта
радиального уравнения Шредингера с постоянными коэффициентами и избранным
потенциалом предлагается таким:
116
Ñ − 1 ⋅ exp ∫ − Eh −
λ
r
h + hr +
117
l( l + 1 )h
dr
r2
Примечание. Другой возможный вариант решения такого вещественного
радиального уравнения Шредингера представляется разработанным так:
λh
l 2h
l
+ hr + 2 + 2 hdr
С ⋅ exp ∫ − Eh −
r
r
r
Библиографический список
1 Степанов С.С., Тутик Р.С. ħ – разложение для связанных состояний уравнения Шредингера // ТМФ т. 90, №2 февраль 1992. – С. 208.
УДК
517.928.2
О ПОВЕДЕНИИ РЕШЕНИЙ ЗАДАЧИ КОШИ ДЛЯ СИНГУЛЯРНО
ВОЗМУЩЕННОГО ДИФФЕРЕНЦИАЛЬНОГО УРАВНЕНИЯ
П.Н. Зюкин (ВГЛТА)
Для дифференциального уравнения
dy ε
(x + ε) dx + B(x)yε = f(x
(1)
рассматривается задача Коши
y ε (0) = ψ (ε) ,
(2)
где x ∈ [0,1], ε ∈ (0, ε0], f(x) – определенная на отрезке [0,1] функция со
значениями в комплексном банаховом пространстве Е, B(x) – определенная на
отрезке [0,1] функция со значениями в пространстве L линейных ограниченных
операторов, действующих из E в E.
Дифференциальное уравнение (1) с малым параметром ε при ε = 0 переходит не в уравнение более низкого порядка, а в сингулярное дифференциальное
уравнение
dy
x
+ B( x ) y = f ( x ) .
dx
⎛x+ε⎞
||Uε(x,s) || ≤ M (ν) ⎜
⎟
⎝s+ε ⎠
малым параметром ε рассмотрел английский исследователь М. Лайтхилл [1] в конце 40-х годов ХХ века.
В [2] для задачи Коши (1), (2) с функциями B(x) ∈ C1([0,1]; L), f(x) ∈
1
C ([0,1]; E) и со спектром σ(B(0)) оператора B(0), расположенным в открытой правой полуплоскости комплексной плоскости, в частности, показано, что для равномерной по x ∈ [0,1] сходимости решений этой задачи к решению y0(x) ∈ C1([0,1];
E) дифференциального уравнения (3) достаточно, чтобы ψ(ε) → y0(0) при ε → 0. В
настоящей работе получено необходимое и достаточное условие такой сходимости в случае σ (В(0)) ⊂ {λ: Re λ > −1}.
Из [3, теоремы 2, 3] вытекает следующая теорема.
Теорема 1. Пусть в дифференциальном уравнении (3) B(x) ∈ C1([0,1]; L), f(x)
∈ C1([0,1]; E), σ (В(0)) ⊂ {λ: Re λ > −1}, а также существует элемент ϕ0 ∈ Е такой,
1− ν
,
0 ≤ s ≤ x ≤ 1, 0 < ε ≤ ε0,
где M(ν) не зависит от x, s, ε.
Лемма 2. Пусть выполнены условия теоремы 1, y0(x) − решение дифференциального уравнения (3), принадлежащее C1([0,1]; E) и удовлетворяющее условию
y0(0) = ϕ0. Тогда для равномерной по x ∈ [0,1] сходимости решений yε(x) задачи
Коши (1), (2) к
y0(x) при ε → 0 необходимо и достаточно, чтобы функции
Uε(x,0)(ψ(ε) − ϕ0) равномерно по х ∈ [0,1] сходились к нулю при ε → 0.
Доказательство. Справедливо тождество
( x + ε)( y ε ( x ) − y 0 ( x )) ′ + B( x )( y ε ( x ) − y 0 ( x )) + εy ′0 ( x ) ≡ 0 ,
x ∈ [0,1]. Отсюда
0
∫
y ε ( x ) − y 0 ( x ) = U ε ( x ,0)(ψ (ε) − ϕ 0 ) + ε U ε ( x , s)y ′0 (s)
x
ds
.
s+ε
(4)
В силу леммы 1 при ν < 1 справедливо неравенство
0
ε U ε ( x, s)y 0 ′ (s)
∫
x
(3)
Дифференциальные уравнения, обладающие указанным свойством, возникают в
различных приложениях, в том числе, например, в задачах гидродинамики и физики плазмы. Впервые такое скалярное уравнение вида ( x + εy) y ′ + k ( x ) y = h ( x ) с
___________________
© Зюкин П.Н., 2007 г.
что В(0)ϕ0 = f(0). Тогда существует единственное решение y0(x) дифференциального уравнения (3), принадлежащее C1([0,1];E) и удовлетворяющее условию y0(0) =
ϕ0.
Из [2, теорема 4] вытекает следующая лемма.
Лемма 1. Пусть
B(x) ∈ C([0,1]; L), σ (В(0)) ⊂ {λ: Re λ > −1}, ν − положительное число, меньшее расстояния от прямой {λ: Re λ = −1} до спектра оператора В(0). Тогда для разрешающего оператора Uε(x,s) дифференциального уравнения (1) справедлива оценка
ds
s+ε
≤ M(ν) ⋅ max y 0 ′ (s) ⋅ (1 + ε)1−ν ⋅ ε ⋅
s∈[ 0,1]
≤
1
ds
∫ (s + ε)
2−ν
,
0
правая часть которого стремится к нулю при ε → 0. Отсюда и из (4) получаем утверждение леммы 2.
Теорема 2. Пусть выполнены условия теоремы 1, y0(x) − решение дифференциального уравнения (3), принадлежащее C1([0,1]; E) и удовлетворяющее условию
y0(0) = ϕ0. Тогда для равномерной по x ∈ [0,1] сходимости решений yε(x) задачи
Коши (1), (2) к y0(x) при ε → 0 необходимо и достаточно, чтобы
ψ (ε ) = ϕ 0 +
α ( ε)
ω(ε) ,
max U ε ( x ,0)ω(ε)
x∈[ 0,1]
где α (ε) ≥ 0 при каждом ε ∈ (0, ε0] и α(ε) → 0 при ε → 0, ω (ε) ∈ E и
ω(ε) = 1 при каждом ε ∈ (0, ε0].
(5)
118
119
Доказательство. В силу леммы 2 для доказательства теоремы достаточно показать, что функции Uε(x,0)(ψ(ε) − ϕ0) сходятся равномерно по x ∈ [0, 1] к нулю
при ε → 0 тогда и только тогда, когда имеет место соотношение (5). Покажем это.
Пусть функции Uε(x,0)(ψ(ε) − ϕ0) сходятся равномерно по x ∈ [0,1] к
нулю при ε → 0, то есть функция α (ε) ≡ max U ε ( x ,0)(ψ (ε) − ϕ 0 ) стремится
x∈[ 0,1]
к нулю при ε → 0. При каждом ε ∈ (0, ε0] выберем элемент ω (ε) ∈ E так : если
ψ(ε)
≠
1
ϕ0 , то ω(ε) =
(ψ (ε) − ϕ0 ) ; если ψ(ε) = ϕ0 , то ω (ε) − произψ (ε) − ϕ0
вольный элемент пространства Е, удовлетворяющий условию ω(ε) = 1 . Тогда
α(ε) = ψ (ε) − ϕ 0 ⋅ max U ε ( x,0)ω(ε)
x∈[ 0,1]
ψ (ε) − ϕ 0 = ψ (ε) − ϕ 0 ω(ε) =
при каждом ε ∈ (0, ε0], поэтому
max
x∈[ 0,1]
α (ε)
U ε ( x,0)ω(ε)
ω(ε) ,
следовательно, соотношение (5) имеет место.
Пусть теперь имеет место соотношение (5).
Тогда
max U ε ( x ,0) (ψ (ε) − ϕ 0 ) = max U ε ( x ,0)
x∈[ 0,1]
x∈[ 0,1]
max
x∈[ 0,1]
α ( ε)
U ε ( x ,0)ω(ε)
ω(ε) =
= α(ε) ,
где α(ε) → 0 при ε → 0. Теорема 2 доказана.
Замечание 1. Если в теореме 2 спектр оператора В(0) расположен в открытой
правой полуплоскости комплексной плоскости, то, в силу леммы 1,
1 ≤ max U ε ( x ,0)ω(ε) ≤ M ,
(6)
x∈[ 0,1]
где М не зависит от x, s, ε, поэтому соотношение (5) равносильно тому, что
ψ (ε) → ϕ0 при ε → 0.
Замечание 2. Теорема 3 в [2] для дифференциального уравнения (1), при выполнении условий которой спектр оператора В(0) расположен в замкнутой правой
полуплоскости комплексной плоскости, следует из теоремы 2, так как в этом случае также имеют место неравенства (6).
Библиографический список
1. Lighthill, M. J. A technique for rendering approximate solutions to physical
problems uniformly valid[Текст] / M. J. Lighthill // Phil.Mag. – 1949. – 7, № 40. –
P.1179 – 1201.
2. Зюкин, П. Н. О поведении решений задачи Коши для возмущенного вырождающегося дифференциального уравнения в критическом случае[Текст] / П. Н.
Зюкин ; ВГЛТА. – Воронеж 2004. – 16с. – Деп. в ВИНИТИ 25.11.2004, №1867.
3. Зюкин, П. Н. О гладких решениях линейного вырождающегося дифференциального уравнения[Текст] / П. Н. Зюкин // Математические модели и операторные уравнения : сб. научн. тр. / Воронеж: ВГУ, 2003. − Т. 2. – С. 68-74.
УДК 517.01
ОБОБЩЁННЫЙ ПРИНЦИП СЖИМАЮЩИХ ОТОБРАЖЕНИЙ В
НЕПОЛНОМ ОБОБЩЁННОМ МЕТРИЧЕСКОМ ПРОСТРАНСТВЕ
А.В. Болдырева (ВГПУ)
В статье А. И. Перова «Обобщённый принцип сжимающих отображений»
[1] были рассмотрены случаи полного и компактного обобщённых метрических
пространств. Здесь хотелось бы исследовать вопрос о существовании неподвижных
точек у обобщённых сжимающих операторов, действующих в неполных обобщённых метрических пространствах.
Определение 1. Множество Х называется обобщённым метрическим пространством, если каждой паре точек x и y из этого пространства поставлен в
соответствие вектор-столбец p(x , y ) = col ( p1 (x , y ),..., p n (x , y )) из вещественного nмерного пространства , причём выполнены условия:
1) p (x , y ) ≥ 0 ;
2) p(x , y ) ≥ 0 ⇔ x = y ;
3) p(x , y ) = p ( y , x ) ;
4) p(x , y ) ≤ p(x , z ) + p(z , y ) .
Векторная функция p : X × X → R n называется обобщённой метрикой.
Упорядочение векторов здесь является обычным – покоординатным.
Определение 2. Отображение A : X → X называется обобщённым сжимающим отображением, если
p( Ax , Ay ) ≤ Qp(x , y ) (x , y ∈ X ) ,
где Q = qij - некоторая вещественная неотрицательная квадратная мат-
( )
рица порядка n, спектральный радиус которой sprQ < 1 .
Понятия фундаментальной, сходящейся последовательностей, полноты
пространства, ограниченности множества остаются теми же, что и в метрическом
пространстве, с той лишь разницей, что теперь вместо чисел ε, М берутся неотрицательные вектор-столбцы
ε = col (ε1 ,...,ε n ),ε i > 0 ,i = 1,..., n ;
M = col (M 1 ,..., M n ), M i > 0,i = 1,..., n ;
0 < ε , M ∈ Rn .
В ходе рассуждений полезна будет следующая известная теорема [1], [3]:
Теорема 1. Для неотрицательных квадратных матриц Q эквивалентны
такие условия:
_______________________
© Болдырева А.В., 2007 г.
120
121
В силу p(xn , x* ) → 0 при n → ∞ имеем: 0 ≤ p (x* , Ax* ) ≤ 0 .
1) sprQ < 1
k
2) Q → 0 при k → ∞ .
Докажем теперь основную теорему.
Теорема 2. В неполном обобщённом метрическом пространстве Х обобщённый сжимающий оператор А имеет и притом только одну неподвижную точку x* = Ax* тогда и только тогда, когда для некоторого x0 ∈ X последователь-
ность xn = Axn−1 (n ∈ N ) ограничена и при условии её фундаментальности сходится.
Доказательство.
Необходимость.
Пусть в неполном обобщённом метрическом пространстве Х обобщённый
сжимающий оператор А имеет единственную неподвижную точку xn = Axn−1 . Докажем
сначала,
что
для
xn = Axn−1 (n ∈ N ) ограничена.
x0 ∈ X последовательность
некоторого
Пусть x0 = x* . Тогда последовательность xn = Axn−1 = Ax* = x* (n ∈ N ) ограничена в силу своей стационарности.
Покажем теперь, что если для некоторого x0 ∈ X последовательность
xn = Axn−1 (n ∈ N ) ограничена, то она сходится к неподвижной точке x* оператора
А.
В силу ограниченности последовательности найдётся вектор-столбец
M i > 0 , M = col (M 1 ,..., M n ) , такой, что p (xn , x* ) ≤ M .
С другой стороны,
p(xn , x* ) = p( Axn−1 , Ax* ) ≤ Qp(xn−1 , x* ) ≤ ... ≤ Q N p(xn− N , x* ) ≤ Q N M при всех
n≥ N .
при N → ∞ в силу теоремы 1, то p(xn , x* ) → 0 при
Но так как Q N → 0
n → ∞ , или xn → x* .
Достаточность.
Пусть теперь существует x0 ∈ X , такой, что (xn ) (n ∈ N ) ограничена:
p (xn , x* ) ≤ M , M > 0, M ∈ R n ,n ,m ∈ N ∪ {O} , .
Покажем, что (xn ) – фундаментальная последовательность.
Зафиксируем любое натуральное число p.
p xn , xn− p = p Axn−1 , Axn− p −1 ≤ Qp xn−1 , xn− p −1 ≤ ... ≤ Q N p x0 , x p ≤ Q N M .
(
) (
)
n
(
)
(
n
)
При n → ∞ будет Q → 0 ,Q ⋅ M → 0 и, значит, фундаментальность установлена. А по условию теоремы, следовательно, существует x* ∈ X , такой, что
xn → x* .
Докажем, что x* = Ax* .
p(x* , Ax* ) ≤ p(x* , xn ) − p ( Axn−1 , Ax* ) ≤ p (x* , xn ) + Qp (xn−1 , x* ) .
Значит, p (x* , Ax* ) = 0 , или x* - неподвижная точка оператора А.
Единственность неподвижной точки установлена в статье А. И. Перова [1],
что и требовалось доказать.
Примером неполного обобщённого метрического пространства является
L′p [a ,b] - oбобщённое метрическое пространство, состоящее из всех непрерывных
n-мерных векторных функций x(t ) = (x1 (t ),..., xn (t )) , определённых на отрезке [a ,b] ,
причём p = ( p1 ,..., p n ) – вектор, а расстояние между точками определяется по формуле:
1
1 ⎞
⎛
p
p
p(x , y ) = ⎜ ∫ x1 (t ) − y1 (t ) 1 dt p1 ,..., ∫ xn (t ) − y n (t ) n dt pn ⎟ ,
интегрирование
⎟
⎜
⎠
⎝
проводится в пределах от a до b.
Пространство L′p [a ,b] - неполное, так как последовательность непрерыв-
[
] [
]
ных функций, сходящихся в среднем со степенью p к разрывной функции, является
фундаментальной в L′p [a ,b] , но не имеет предела в этом пространстве.
Данное пространство возникает в связи с исследованием вопроса о существовании и единственности решения краевой задачи [2].
Библиографический список
1. Перов А. И. Обобщённый принцип сжимающих отображений/ А. И. Перов// Вестник ВГУ, Серия: Физика. Математика. - 2005. - №1. - С. 196 – 207.
2. Перов А. И. Об одном общем методе исследования краевых задач/ А. И.
Перов, А. В. Кибенко// Изв. АН СССР, сер. математика. - 1966. - 30, №2. - С. 249 –
264.
3. Коллатц Л. Функциональный анализ и вычислительная математика/ Л.
Коллатц. - М.: Мир, 1969. - 448 с.
РАЗДЕЛ II КОМПЬЮТЕРНАЯ ОПТИТМИЗАЦИЯ ТЕХНОЛОГИЙ,
ПАРАМЕТРОВ ОБОРУДОВАНИЯ И СИСТЕМ УПРАВЛЕНИЯ
УДК 519.682.1
ОСОБЕННОСТИ ИСПОЛЬЗОВАНИЯ ГРАФИЧЕСКИХ ПРОГРАММ В
ЛАНДШАФТНОМ ПРОЕКТИРОВАНИИ
С.А. Евдокимова (ВГЛТА)
Ландшафтное проектирование заключается в пространственной организации территории, формировании системы насаждений, размещения малых архитектурных форм и связано с получением, обработкой, анализом и созданием большого
количества графической информации. К ней относятся фотоматериалы, схемы,
планировки, чертежи и другие виды графических материалов.
До недавнего времени основными методами выполнения графических материалов являлись черчение, рис., живопись, макетирование и другие виды работ,
выполняемых вручную.
_______________________
© Евдокимова С.А., 2007 г.
122
Появление высокопроизводительных персональных компьютеров, создание
большого количества графических программ различного назначения, в том числе и
специализируемых в области ландшафтного проектирования, привели ко все более
возрастающему внедрению ЭВМ в практику работы ландшафтного архитектора и
дизайнера [1].
Графические изображения могут быть представлены растровыми или векторными файлами.
Главное достоинство растровой графики – это высокое качество изображения, практически не уступающее фотографии, простота редактирования, возможность создания монтажа, наложения, различных преобразований. В программах,
предназначенных для обработки готовых изображений, упор делается на инструментальные средства, позволяющие улучшить качество иллюстраций. К таким программам относятся PhotoShop, Photostyler, Picture Publisher и др.
В области ландшафтного проектирования такие программы могут быть использованы для подготовки фотографий объектов при предпроектном анализе, для
сканирования и обработки чертежных материалов для последующего перевода их в
векторную графику, для создания иллюстративных и демонстрационных материалов.
В ландшафтном проектировании часто возникает необходимость перевода
чертежа, схемы или плана, выполненных традиционными методами, в электронную
форму. Для этого с помощью сканера бумажные графические материалы вводятся в
компьютер в виде растрового изображения. Растровое изображение плана может
быть введено частями.
В этом случае необходим программный модуль, предназначенный для
"сшивки" частей растрового изображения. Однако внесение изменений в такой
формат рисунка невозможно.
Для преобразования растрового формата в векторный разработаны программы, называемые векторизаторами. К ним относятся Easy Trace, Spotlight, CAD
Overlay и др. Данные программы не только преобразуют формат изображения, но и
обеспечивают совместимость с векторными графическими и геоинформационными
системами за счет поддержки экспорта в общепринятые обменные форматы.
Графические векторные редакторы (CorelDraw, AutoCAD и др.) обладают
большими возможностями для построения двухмерных чертежей и незаменимы
при разработке планировок: генплана, посадочного плана, плана благоустройства и
других.
В настоящее время кроме графических программ общего назначения активно создаются и внедряются специализированные ландшафтные программы. Основное их назначение – подготовка предварительного, эскизного варианта ландшафтного проекта. За счет простоты включения в проект различных растительных и
архитектурных форм, легкости размещения, замены и удобства просмотра программы позволяют ландшафтному архитектору за короткое время просмотреть
множество вариантов и выбрать из них наиболее приемлемые, что затруднительно
сделать обычными методами.
Программы ландшафтного проектирования можно разделить на две группы:
плоскостного (псевдообъемного) и объемного моделирования.
Программы первой группы позволяют моделировать ландшафт на фоне существующего объекта, подбирать растения и малые архитектурные формы, созда-
123
вать собственную базу элементов. К ним относятся: Complete Landscape Designer,
Planix Landscape Deluxe, PhotoLand Designer и др.
Технология работы с данными программами включает следующие этапы:
1 Вставка изображения озеленяемого объекта, используемого в качестве
фона. Фотография может быть в любом растровом формате: JPG, TIF, BMP, PCX и
др.
2 Выбор и вставка растений из имеющейся базы данных. Используя базу
данных, легко осуществить поиск растений по многим критериям: времени и типу
цветения, форме, размеру, географическому происхождению и т.д. Можно вообще
не указывать никакие критерии и выбирать из всех имеющихся растений. К сожалению, в большинстве программ информация о растениях нерусифицированна.
3 Выбор и вставка элементов планировки (дорожек, малых архитектурных
форм, водоемов и т.п.) выполняется аналогично выбору растений.
4 Создание пользовательских баз растений и элементов планировки. Ввод
объектов производится из любых предварительно созданных графических файлов
или отсканированных фотографий.
5 Сохранение выполненного проекта. После окончания работ над проектом он может быть сохранен в формате программы или в одном из графических
форматов JPG, TIF, PCX, BMP, которые позволяют выполнить просмотр и дальнейшую обработку в редакторах растровой графики.
6 Печать созданного проекта.
Использование программ такого класса оправдано лишь тогда, когда необходимо показать не общий вид плана, а некоторую ее часть, например вход в дом с
будущим оформлением, часть парка, газон. Так как данные программные продукты
специализированы на работе с фотоматериалами, то их большим недостатком является невозможность просмотра проекта с различных точек, а также невозможность
поворота располагаемых растений и малых архитектурных форм. Поэтому имеет
смысл использовать данные пакеты для конкретного показа определенного объекта
или при разработке масштабного проекта – для подробного описания и представления малых участков.
Программы объемного ландшафтного моделирования (Sierra LandDesigner
3D, Broderbund 3D Home Landscape Designer) позволяют создавать проект на плоскости и выполнять его просмотр в трехмерном пространстве. Ландшафтное моделирование включает большие возможности и состоит из следующих шагов:
1 Задание границ участка любой формы: выбор в каталоге его приблизительной формы, а затем редактирование его границ с помощью дополнительных
настроек, задание цвета и типа линии, добавление текстовой информации.
2 Построение модели дома и его установка на участке.
3 Построение рельефа участка: установка общего наклона и местных возвышений и углублений.
4 Нанесение коммуникаций (водоснабжение, кабели электроснабжений) и
указание наиболее освещенных, шумных мест.
5 Строительство и редактирование дорожек: использование для их заливки различных текстур, указание размеров и толщины используемого покрытия,
расчет стоимости материала, необходимого для строительства.
6 Выбор и размещение объектов садово-парковой архитектуры: зданий и
сооружений, малых архитектурных форм, дорожек, оград, садовой мебели.
124
7 Выбор и вставка растений из энциклопедии.
8 3D-просмотр созданного ландшафта в реальном виде путем выбора направления и расположения камеры-просмотра.
Надо отметить, что с увеличением качества изображения заметно снижается
скорость создания 3D-вида плана.
9 Подсчет стоимости затрат на реализацию разрабатываемого проекта.
Вывод на печать готового проекта и списка используемых материалов.
10 Просмотр изменений высаженных растений в различные месяцы одного
года, время суток, через несколько лет.
11 Сохранение выполненного проекта в формате программы.
Невозможность экспорта созданного плана в универсальные программы
профессионального моделирования (3D MAX) является существенным недостатком данной группы программ.
Таким образом, современные графические программы предлагают большие
возможности для создания различных схем и планировок, объемных моделей, чертежей, подготовки фотоматериалов, разработки и анализа предпроектных вариантов и других графических работ, в то же время требуют дальнейшего совершенствования и учета особенностей ландшафтного проектирования в нашей местности.
Библиографический список
1. Летин, А.С. Ландшафтный дизайн на компьютере [Текст] / А.С. Летин,
О.С. Летина. – М. : ДМК Пресс, 2003. – 216 с.
УДК 674.038.3:674.032.16
ОПРЕДЕЛЕНИЕ ОПТИМАЛЬНОГО ЗНАЧЕНИЯ ЦЕЛЕВОЙ ФУНКЦИИ
ПОЛУЧЕНИЯ МАКСИМАЛЬНОГО ОБЪЕМА СТВОЛОВОЙ ДРЕВЕСИНЫ
ПРИ МИНИМАЛЬНОМ СРОКЕ ЛЕСОВЫРАЩИВАНИЯ
В.В. Малышев (ВГЛТА)
В настоящее время до конца не решена задача научно обоснованного определения целевого диаметра и соответствующего возраста технической спелости
лесных культур. С этой целью были получены математические модели изменения
таксационных показателей с возрастом в культурах сосны обыкновенной и разработана методика определения оптимального значения целевой функции получения
максимального объема стволовой древесины при минимальном сроке лесовыращивания.
Для получения математических моделей изменения с возрастом средней высоты (Нср), среднего диаметра (Dср), сумм площадей сечений (S) и запаса стволовой
древесины (M) в Центральной лесостепи использованы таблицы хода роста сомкнутых культур сосны (при полноте 1,0). Использовались данные пробных площадей в культурах сосны Тамбовской, Липецкой и Воронежской областей. Всего при
обработке были использованы 187 пробных площадей [2].
Удельный вес высокополнотных культур сосны обыкновенной, характеризующихся максимальной сомкнутостью в Тамбовской области невелик. Большая часть
насаждений имеет полноту менее 1,0. Эти древостои принято называть модальными. Полнота таких насаждений близка к 0,8.
Математические зависимости таксационных показателей сомкнутых и модаль______________________
© Малышев В.В., 2007 г.
125
ных культур сосны описываются частью степенного ряда Тейлора:
Y = a0 + a1 ⋅ t + a2 ⋅ t 2 + a3 ⋅ t 3 + a4 ⋅ t 4
(1)
a0 , a1 , a2 , a3 , а4 – постоянные коэффициенты, зависящие от бонитета
где
насаждения;
t – текущий возраст насаждений, лет.
Необходимо выбрать такие коэффициенты уравнения, чтобы искомая модель
наиболее точно описывала изменение таксационных параметров как функции возраста насаждения. Для этого необходимо выбрать критерий, который позволит
оценить адекватность математической модели. В нашем случае критерием точности является сумма квадратов отклонений D2 расчетной функции Y(t)расч от табличного значения Y(t)табл. Приемлемым для нас вариантом будет тот вариант, при котором D2 будет минимальным [1,3,4].
Динамику изменения таксационных показателей сомкнутых и модальных
древостоев сосны от возраста можно представить в виде уравнений
H ср ( t ) = a0 + a1 ⋅ t + a2 ⋅ t 2 + а3 ⋅ t 3 + а4 ⋅ t 4 ,
2
3
(2)
4
Dср ( t ) = a0 + a1 ⋅ t + a2 ⋅ t + а3 ⋅ t + a 4 ⋅ t ,
(3)
S ( t ) = a0 + a1 ⋅ t + a2 ⋅ t 2 + a3 ⋅ t 3 + a4 ⋅ t 4 ,
(4)
2
3
4
М ( t ) = a0 + a1 ⋅ t + a2 ⋅ t + a3 ⋅ t + a4 ⋅ t ,
(5)
а0, а1, а2, а3, а4 – постоянные коэффициенты, зависящие от бонитета насагде
ждений; t – возраст насаждений, лет.
Коэффициенты математических моделей сомкнутых древостоев сосны Ia, I и II
классов бонитета представлены в табл. 1-3.
Пробные площади характеризуют культуры сосны Ia, I и II классов бонитета с
20 до 110 лет. Каждый класс бонитета характеризуется, как правило, не одним, а
двумя-тремя типами леса, хотя преобладающим остается какой-то один тип.
Таблица 1
Коэффициенты математических моделей таксационных показателей
сомкнутых культур сосны, Ia класс бонитета
Таксационныепоказатели
Средняя высота
Нср, м
а0
а1
а2
а3
-1,35697
0,662739
-0,004788
0,000015
Средний диаметр
Dср, см
0,09303
0,522787
-0,001689
Сумма площадей
сечений S, м2/га
-1,910606
1,942319
-0,030337
0,000238
-109,772727
13,720979
-0,018529
-0,000793
Запас стволовой древесины М, м3/га
4,700855⋅10
а4
−6
7 ,08042⋅10 −7
4,224942⋅10 −6
126
127
Таблица 2
Коэффициенты математических моделей таксационных показателей
сомкнутых культур сосны, I класс бонитета
Таксационные показатели
Средняя высота Нср, м
Средний диаметр Dср,
см
а0
а1
а2
а3
-0,953939
0,557016
-0,003705
0,000011
Возраст
t, лет
а4
−6
8,236208⋅ 10
-0,881515
0,522737
-0,002508
Сумма площадей сечений S, м2/га
-4,710606
1,922319
-0,030937
0,000238
Запас стволовой древесины М, м3/га
-90,89393
10,592405
0,006031
-0,000841
7 ,08042⋅10 −7
4,079254⋅10 −6
Таблица 3
Коэффициенты математических моделей таксационных показателей
сомкнутых культур сосны, II класс бонитета
Таксационные
показатели
Средняя высота
Нср, м
Средний диаметр
Dср, см
а0
а1
а2
а3
-0,655455
0,459167
-0,002697
а4
-1,842121
0,51816
-0,003129
0,00001
Сумма площадей
сечений S, м2/га
-7,510606
1,902319
-0,030937
0,000238
Запас стволовой
древесины М, м3/га
-92,621212
9,763209
-0,033103
-0,000215
6,818182⋅10 −6
-
20
30
40
50
60
70
80
90
100
110
7 ,08042⋅10 −7
1,486014⋅10 −6
Средний
диаметр Dср, см
Сумма площадей
сечений S, м2/га
Запас стволовой
древесины М, м3/га
Факт
Расч.
%
Факт.
Расч.
%
Факт.
Расч.
%
Факт.
Расч.
%
10,1
14,6
18,5
21,7
24,4
26,7
28,7
30,5
32,1
10,1
14,6
18,5
21,7
24,4
26,7
28,7
30,4
32,0
0,3
0,3
9,9
14,4
18,6
22,6
26,4
30,0
33,5
36,9
40,2
9,9
14,4
18,6
22,6
26,4
30,0
33,5
36,9
40,2
-
26,3
34,5
39,7
43,1
45,5
47,2
48,5
49,5
50,2
26,4
34,4
39,7
43,2
45,5
47,1
48,3
49,4
50,1
0,4
0,3
0,2
0,2
0,4
0,2
0,2
152
266
370
458
530
589
636
674
707
152
267
369
457
530
589
636
674
707
0,4
0,3
0,2
-
Средняя
высота Нср, м
Факт.
Расч.
8,8
8,8
12,7
12,7
16,1
16,1
19,0
19,0
21,5
21,5
23,6
23,7
25,5
25,5
27,1
27,2
28,6
28,7
30,0
30,1
%
0,4
0,4
0,3
0,3
Средний
диаметр Dср, см
Факт.
Расч.
%
8,6
8,6
12,8
12,8
16,6
16,5
0,6
20,0
20,0
23,2
23,2
26,2
26,2
29,1
29,1
31,9
31,9
34,6
34,5
0,3
37,2
37,2
-
Сумма площадей
сечений S, м2/га
Факт.
Расч.
%
23,1
23,2
0,4
31,1
31,0
0,3
36,1
36,1
39,3
39,4
0,2
41,5
41,5
43,0
42,9
0,2
44,1
43,9
0,4
44,9
44,8
0,2
45,4
45,3
0,2
45,8
45,5
0,6
Запас стволовой
древесины М, м3/га
Факт.
Расч.
%
118
117
0,8
211
213
0,9
300
299
0,3
375
374
0,3
438
438
489
490
0,2
531
532
0,2
566
566
597
596
0,2
625
625
-
Таблица 6
Ход роста сомкнутых культур сосны, расчетные значения и отклонения от табличных значений (%), II класс бонитета (А2 – свежий бор)
Возраст
t, лет
Таблица 4
Ход роста сомкнутых культур сосны, расчетные значения и отклонения от табличных значений (%), Ia класс бонитета (С2 – свежая сложная суборь)
Средняя
высота Нср, м
20
30
40
50
60
70
80
90
100
110
-
Насаждения в условиях сложной свежей субори (С2) характеризуются производительностью Ia класса бонитета, в условиях свежей простой субори (В2) – производительностью I класса бонитета и в условиях свежего бора (А2) – производительностью II класса бонитета [2].
Ход роста сомкнутых культур сосны Ia, I и II классов бонитета, расчетные значения таксационных показателей по приведенным коэффициентам и отклонения от
табличных значений (%), представлены в табл. 4-6.
Возраст
t, лет
20
30
40
50
60
70
80
90
100
Таблица 5
Ход роста сомкнутых культур сосны, расчетные значения и отклонения от табличных значений (%), I класс бонитета (В2 – свежая простая суборь)
Средняя
высота Нср, м
Факт.
Расч.
7,5
7,5
10,9
10,9
13,8
13,8
16,4
16,4
18,7
18,7
20,6
20,6
22,3
22,3
23,8
23,8
25,1
25,1
26,3
26,3
%
-
Средний
диаметр Dср, см
Факт.
Расч.
%
7,3
7,3
11,2
11,2
14,6
14,5
0,7
17,5
17,5
20,1
20,1
22,5
22,5
24,7
24,7
26,8
26,7
0,4
28,9
28,7
0,7
30,6
30,6
-
Сумма площадей
сечений S, м2/га
Факт.
Расч.
%
19,9
20,0
0,5
27,7
27,6
0,4
32,5
32,5
35,5
35,6
0,3
37,5
37,5
38,8
38,7
0,3
39,7
39,5
0,5
40,3
40,2
0,2
40,6
40,5
0,2
40,8
40,5
0,7
Запас стволовой
древесины М, м3/га
Факт.
Расч.
%
89
88
1,1
163
166
1,8
236
235
0,4
297
295
0,7
347
347
389
391
0,5
426
427
0,2
459
459
487
486
0,2
511
512
0,2
Методом прогноза запаса насаждений с учетом таксационных показателей были построены таблицы хода роста модальных насаждений полнотой 0,8. Анализ
таблиц хода роста показал, что наличный запас модальных древостоев в возрасте
80 лет составляет 340-500 м3 на 1 га, что в 1,2-1,8 раза больше, чем средний запас в
этом возрасте (235 м3) естественных сосняков. Производительность сомкнутых
культур сосны на 15-20 % выше, чем модальных [2].
Коэффициенты математических моделей таксационных показателей модальных насаждений сосны, характеризующиеся производительностью Ia, I и II
класса бонитета в условиях свежей сложной субори (С2), свежей простой субори
(В2) и свежего бора (А2) соответственно, представлены в табл. 7-9.
Ход роста модальных насаждений сосны Ia, I и II классов бонитета, расчетные
значения таксационных показателей по приведенным коэффициентам и отклонения
от табличных значений (%), представлены в табл. 10-12.
128
129
Таблица 7
Коэффициенты математических моделей таксационных показателей
модальных насаждений сосны, Ia класс бонитета
Таксационные
показатели
Средняя высота
Нср, м
Средний диаметр
Dср, см
Сумма площадей
сечений S, м2/га
Запас стволовой
древесины М, м3/га
а0
а1
-1,630303
а2
0,684402
0,107576
0,504946
а3
-0,005388
а4
− 5,827506 ⋅ 10 −8
0,000026
2,622378 ⋅10−8
− 4,75913 ⋅ 10 −6
-0,000692
-0,197727
1,499376
-0,0215
0,00015
− 4,12296 ⋅ 10−7
-90,613636
11,635742
-0,042274
-0,000285
1,908508 ⋅ 10−6
Таблица 8
Коэффициенты математических моделей таксационных показателей
модальных насаждений сосны, I класс бонитета
Таксационные
показатели
Средняя высота
Нср, м
-0,845152
0,544819
-0,003242
7 ,867133 ⋅ 10
Средний диаметр
Dср, см
-0,279697
0,47372
-0,001182
6,798757 ⋅ 10−7 -
1,301818
1,121908
-0,011947
0,000044
-
-77,310606
8,908936
-0,010806
-0,000472
2,374709 ⋅10−6
Сумма площадей
сечений S, м2/га
Запас стволовой
древесины М, м3/га
а1
а0
а2
а3
а4
−6
-
Таблица 9
Коэффициенты математических моделей таксационных показателей
модальных насаждений сосны, II класс бонитета
Таксационные
показатели
Средняя высота
Нср, м
Средний диаметр
Dср, см
Сумма площадей сечений
S, м2/га
Запас стволовой древесины М, м3/га
а0
а1
-0,600606
-2,156364
а2
0,456628
0,525501
-0,002583
-0,00275
а3
а4
6,080031⋅10
−6
-
6,351981⋅ 10−6
-
-1,541515
1,112034
-0,012318
0,000046
-
-81,569697
8,237063
-0,043106
0,000076
-
Таблица 10
Ход роста модальных насаждений сосны, расчетные значения и отклонения от табличных значений (%), Ia класс бонитета (С2 – свежая сложная суборь)
Возраст
t, лет
1
20
30
40
Средняя
высота Нср, м
факт.
расч.
%
2
3
4
10,1
10,1
14,7
14,7
18,6
18,6
-
Средний
диаметр Dср, см
факт.
расч.
%
5
6
7
9,9
9,9
14,5
14,5
19,0
19,0
-
Сумма площадей
сечений S, м2/га
факт.
расч.
%
8
9
10
22,3
22,3
29,2
29,1
0,3
33,9
33,9
-
Запас стволовой
древесины М, м3/га
факт.
расч.
%
11
12
13
124
123
0,8
212
214
0,9
295
294
0,3
1
50
60
70
80
90
100
110
2
22,0
24,8
27,3
29,4
31,2
32,8
34,1
3
22,0
24,9
27,4
29,6
31,5
33,1
34,5
4
0,4
0,4
0,7
0,9
0,9
1,1
5
23,2
27,2
31,0
34,8
38,2
41,5
44,8
6
23,2
27,2
31,1
34,7
38,2
41,5
44,8
7
0,3
0,3
-
7
37,1
39,4
40,9
42,0
42,7
43,3
43,6
9
37,2
39,4
41,0
42,1
42,9
43,5
43,9
10
0,3
0,2
0,2
0,5
0,5
0,7
Окончание табл. 10
11
12
13
363
362
0,3
418
419
0,2
464
465
0,2
501
502
0,2
532
532
556
556
577
578
0,2
Таблица 11
Ход роста модальных насаждений сосны, расчетные значения и отклонения от табличных значений (%), I класс бонитета (В2 – свежая простая суборь)
Возраст
t, лет
20
30
40
50
60
70
80
90
100
110
Средняя
высота Нср, м
Факт.
Расч.
8,8
8,8
12,8
12,8
16,3
16,3
19,3
19,3
21,8
21,9
24,1
24,1
26,0
26,0
27,7
27,7
29,1
29,1
30,3
30,3
%
0,5
-
Средний
диаметр Dср, см
Факт.
Расч.
%
8,7
8,7
12,9
12,9
16,9
16,8
0,6
20,5
20,5
24,0
24,0
27,3
27,3
30,4
30,4
33,3
33,3
36,0
36,0
38,4
38,4
-
Сумма площадей
сечений S, м2/га
Факт.
Расч.
%
19,1
19,3
1,0
25,7
25,4
1,2
30,0
29,9
0,3
32,9
33,0
0,3
34,9
35,1
0,6
36,2
36,4
0,5
37,0
37,1
0,3
37,6
37,6
38,0
38,0
38,3
38,7
1,0
Запас стволовой
древесины М, м3/га
Факт.
Расч.
%
94
93
1,1
167
169
1,2
239
238
0,4
298
297
0,3
347
347
388
388
421
422
0,2
449
449
472
471
0,2
491
491
-
Полученная система конкретных математических моделей хода роста лесных культур сосны адекватна численным показателям хода роста. Отклонения расчетных значений от табличных не превышают 1,5%.
Таблица 12
Ход роста модальных насаждений сосны, расчетные значения и отклонения от табличных значений (%), II класс бонитета (А2 – свежий бор)
Возраст
t, лет
20
30
40
50
60
70
80
90
100
110
Средняя
высота Нср, м
Факт.
Расч.
7,5
7,5
11,0
10,9
13,9
13,9
16,5
16,5
18,8
18,8
20,7
20,8
22,5
22,5
24,0
24,0
25,3
25,3
26,4
26,4
%
0,9
0,5
-
Средний
диаметр Dср, см
Факт.
Расч.
%
7,3
7,3
11,3
11,3
14,9
14,9
18,0
18,0
20,9
20,8
0,5
23,3
23,3
25,5
25,5
27,5
27,5
29,3
29,2
0,3
30,8
30,8
-
Сумма площадей
сечений S, м2/га
Факт.
Расч.
%
15,9
16,1
1,2
22,3
22,0
1,3
26,4
26,2
0,8
29,0
29,0
30,6
30,8
0,6
31,6
31,7
0,3
32,3
32,1
0,6
32,8
32,3
1,5
33,0
32,5
1,5
33,2
33,0
0,6
Запас стволовой
древесины М, м3/га
Факт.
Расч.
%
68
67
1,5
126
128
1,5
184
184
233
232
0,4
275
274
0,4
310
310
340
340
366
366
387
387
405
404
0,2
В настоящее время одной из важнейших задач лесного хозяйства является
получение спелой древесины за счет выращивания лесных культур ценных древесных пород и, прежде всего сосны обыкновенной. На первый план выходят актуальные задачи определения математических зависимостей изменения параметров таксационных показателей лесных культур сосны от возраста, густоты посадки, условий местопроизрастания, числа приемов рубок ухода и интенсивности разреживаний [1,3,4].
130
131
Целевая функция показывает, какой объем древесины мы можем получить с
одного гектара площади за один год лесовыращивания. Общая производительность
вычисляется суммированием запаса остающейся части насаждения в данном возрасте и объема древесины, который был выбран за предшествующий период. По
данным запаса и возраста можно определить средний Пср и текущий Птек приросты
древесины сосны обыкновенной на 1 м3/га
Мt
t
М − M t −i
= t
,
i
П ср =
(6)
П тек
(7)
где Мt – запас древесины в возрасте насаждения t, м3/га;
Мt-i – запас древесины в возрасте насаждения t - i, м3/га;
i – рассматриваемый промежуток времени, лет.
Число стволов на 1 га вычисляется на основании значений сумм площадей
сечений и средних диаметров по формуле:
4⋅S
S
=
,
(8)
N=
S ср π ⋅ Dср
где:
S – сумма площадей сечений, м2/га;
Sср – площадь сечения среднего дерева, м2.
Значение целевой функции (Z) получения максимального объема стволовой
древесины при минимальном сроке выращивания определяется как
S
(9)
Z = → max ,
t
где S – суммарный объем древесины полученный от рубок ухода и сплошной рубки:
n
S = ∑Vi ,
(10)
i =1
i – порядковый индекс рубки ухода (i = 1, 2, 3…n);
n – сплошная рубка;
t – возраст древостоя при сплошной рубке;
Vi - объем крупной, средней и мелкой деловой древесины, полученной при i
–ой выборочной или сплошной рубке, м3.
В соответствии с полученными данными по каждому классу бонитета составлены математические модели изменения целевой функции Z от заданного диаметра Dц. Для Iа бонитета Dц = 32 см, I бонитета Dц = 28 см, II бонитета Dц = 24 см.
Для определения оптимальных значений диаметров Dopt, соответствующих максимальному объему стволовой древесины на 1 га за 1 год лесовыращивания необходимо по каждому выражению целевых функций Z(d) взять первые производные и
∂Z
приравнять их нулю
= 0 и решить полученные уравнения относительно D.
∂d
Эффективность в предложенных режимах рубок ухода на 5-7% выше применяемых
на практике.
Выводы
1. Проблемы повышения эффективности ведения лесного хозяйства должны
решаться
с
использованием
современных
методов
лесоводственнотехнологических исследований и математического моделирования.
2. Формирование культур сосны должно осуществляться дифференцировано и по оптимальным режимам, с учетом характеристики древостоя, типа леса и
экономических возможностей хозяйства.
3. Эффективность изреживания можно увеличить, если возраст главной
рубки устанавливать по целевому диаметру древостоя, имеющего оптимальную
товарную структуру наилучшим образом соответствующую хозяйственной цели.
Библиографический список
1. Авдонин, И.Е. Математические модели, вычислительные процедуры
систем автоматизированного проектирования рубок ухода за лесом [Текст] / И.Е.
Авдонин, В.А. Гордиенко, И.П. Коваль, В.С. Петровский, В.К. Попов, С.А. Черепухин. – Воронеж: ВГЛТА, 2001. – 309 с.
2. Журихин, С.В. Опыт лесокультурного дела Тамбовской области / С.В. Журихин, В.А. Бугаев, А.Д. Дударев, В.В. Успенский, С.М. Иванов, П.А. Арсюков. –
Воронеж: Изд-во ВГУ, 1973. – 156 с.
3. Малышев, В.В. Математическое моделирование и оптимизация режимов выращивания лесных культур сосны [Текст] / В.В. Малышев, В.С. Петровский,
В.К. Попов, А.И. Журихин. – Воронеж.: Изд-во ВГУ, 2004. – 211 с.
4. Попов В.К. Математическое моделирование динамики хода роста, реакций на рубки ухода березовых и сосновых насаждений [Текст] / В.К. Попов, В.С.
Петровский, С.А. Черепухин. – Воронеж: ВГЛТА, 1999. – 128 с.
УДК 674.038.3:674.032.16
МИНИМИЗАЦИЯ УРОВНЯ ПОВРЕЖДАЕМОСТИ ОСТАЮЩИХСЯ
ДЕРЕВЬЕВ ПОСЛЕ РУБОК УХОДА В КУЛЬТУРАХ СОСНЫ
В.В. Малышев, В.С. Петровский (ВГЛТА)
Минимизация уровня повреждаемости остающихся на доращивание деревьев – важнейшая проблема при реализации механизированных рубок ухода за
лесом. В процессе уходов необходимо соблюдение высокой производительности
лесохозяйственных мероприятий и выполнение заданных программ рубок. Для
решения этой проблемы необходима обоснованная концепция выбора технологий
машин для проведения рубок ухода, отличающаяся системным подходом, учетом
многообразия природно-климатических и производственных условий.
Технологический процесс лесозаготовок делится на три направления [3]:
1. Проведение сплошных рубок с выполнением комплекса работ, связанных с
воспроизводством леса, включая рубки ухода. Конечным этапом является сплошная
рубка в древостое, где деревья располагаются рядами (культуры).
2. Проведение сплошных рубок с сокращением затрат и времени лесовыращивания (рубка леса с сохранением подроста, напочвенного покрова, оставление семенных куртин). Формируется древостой с типом размещения деревьев по площади
соответствующим естественному происхождению.
_____________________________________
© Малышев В.В., Петровский В.С., 2007 г.
132
3. Проведение несплошных рубок, наиболее полно сохраняющих природную
среду и обеспечивающих непрерывное лесопользование с сохранением в той или иной
мере всех функций леса (плантационное выращивание).
Повреждения в лесу вследствие выполнения рубок предлагается распределять
по трем группам [2]:
1. Видимые механические повреждения ствола и корней (обдир коры, повреждение древесины ствола или корней в результате обдира).
2. Изменение структуры почвы (срыв почвенного покрова, уплотнение почвы,
образование колеи).
3. Невидимые повреждения деревьев (сдавливание ствола и корней, обрыв
питающих корней и др.).
На количество повреждаемых деревьев в большей степени влияют такие
показатели как возраст, полнота, количество деревьев до вырубки на 1 га, процент
вырубаемых деревьев и типы трелевочного оборудования, используемые при проведении рубок ухода.
Из этого перечня входных параметров первой группы возраст, полнота,
запас деревьев до вырубки на 1 га при решении рассматриваемой задачи оптимизации, являются постоянными величинами для каждой лесосеки. А тип валочнотрелевочного механизма является переменной величиной, оптимальное значение
которого нужно определить в зависимости от количества вырубаемых деревьев и
их среднего диаметра.
Математические модели выбора трелевочного оборудования следует
строить с учетом минимизации повреждаемости остающихся деревьев [1].
Число деревьев, получивших повреждения на каждой лесосеке, показано
по тяжести и степени их повреждаемости, соответствующие значениям Y1, Y2, Y3,
Y4, Y5, где: Y1 – характер повреждений, соответствующий слому ствола ниже 0,5
высоты дерева; Y2 – характер повреждений, соответствующий слому ствола выше
0,5 высоты дерева; Y3 – характер повреждений слома вершинок стволов; Y4 – повреждения корневой системы у растущих деревьев; Y5 – повреждения кроны и коры.
Структура искомых математических моделей степени повреждения оставшихся деревьев охватывает влияние основных входных факторов процесса рубок
ухода за лесом. В структуру математических моделей интенсивности повреждения
оставшихся деревьев были включены пять входных параметров:
I группа – постоянные величины: возраст насаждений, лет (Х1); полнота
насаждений, ед. (Х2).
II группа – входные параметры: вид трелевочного механизма (Х3); количество деревьев до рубки на 1 га, шт. (Х4); диаметр вырубаемых деревьев, см (Х5);
количество срубленных деревьев на 1 га, шт. (Х6).
III группа – выходные параметры: количество повреждаемых деревьев;
тип трелевочного трактора; степень повреждений (Y1); степень повреждений (Y2);
степень повреждений (Y3); степень повреждений (Y4); степень повреждений (Y5).
Возраст насаждений Х1 характеризует вид рубок ухода: осветление, прочистка, прореживание, проходные и санитарные рубки. Возраст является основным
таксационным показателем, который и определяет формы, размеры, объемы стволов деревьев, размеры сучьев.
133
Полнота насаждений Х2 оказывает влияние на количество назначенных в
рубку деревьев, т.е. на объемы вырубаемой древесины. Полнота определяет форму
стволов, протяженность бессукчковых зон.
Входные параметры – вид трелевочного механизма Х3 варьирует в пределах видов механизмов используемых в Воронежском лесхозе (от 1 до 4). Численное
значение Х3 принимается исходя из массы тракторов, их механизмов и габаритов
(табл. 1).
Таблица 1
Тип трелевочного оборудования в Воронежском лесхозе
Трелевочная машина
Трактор ТДТ-55
Трактор МТЗ-82
Трактор ЛКТ-81
Трактор + «Муравей»
Весовой коэффициент
1,0
1,5
2,0
3,0
Количество деревьев на 1 га до рубки Х4 меняется в соответствии с видом
ухода, первоначальной густотой посадки и сохранности на данный момент. Диаметр вырубаемых деревьев Х5 и количество срубленных деревьев Х6 также являются факторами, влияющими на характер и степень повреждения оставшихся деревьев. Сводные таксационные характеристики и распределение поврежденных деревьев, показаны в табл. 2.
Структура математических моделей показывает, что каждая из пяти степеней
повреждения оставшихся деревьев, очевидно, зависит одновременно от всех шести
принятых входных параметров.
Количество поврежденных деревьев Kn определяется выражением
K n = Y1 + Y2 + Y3 + Y4 + Y5 ,
(1)
где Y1, Y2, Y3, Y4, Y5 – количество поврежденных деревьев, соответствующих разной
степени интенсивности повреждения и тяжести повреждения.
Основная задача сводится к определению наиболее целесообразного вида
трелевочного оборудования в зависимости от числа вырубаемых деревьев с минимизацией показателей тяжести повреждения оставшихся деревьев:
(2)
Y j → min, j = 1,2,...,5 .
Можно предположить, что уравнения, связывающие степени повреждения
оставшихся деревьев с входными показателями, являются непрерывными функциями, которые дифференцируются в области существования входных переменных. Следовательно, эти функции можно разложить в ряд Тейлора, например, в
частности, в ряд первой степени с парными взаимодействиями. Парные взаимодействия необходимо учитывать, так как рассматриваемый процесс рубок ухода – это
взаимодействие техники и технологии (Х3Х5 и Х3Х6), а также таксационных характеристик насаждений (Х1Х2, Х1Х4, Х1Х5) при повреждении оставшихся деревьев.
Количество и степени тяжести повреждений остающихся деревьев с парными
взаимодействиями входных параметров примут вид [1]:
134
135
Таблица 3
Значение коэффициентов уравнения регрессии количества
поврежденных деревьев в культурах сосны
Таблица 2
Сводные таксационные характеристики и распределение поврежденных деревьев при рубках ухода в культурах сосны
Количество деревьев на 1 га до
рубки, шт. Х5
Количество вырубаемых деревьев, шт. Х6
Количество поврежденных деревьев, шт. Y1
Количество поврежденных деревьев, шт. Y2
Количество поврежденных деревьев, шт. Y3
Количество поврежденных деревьев, шт. Y4
Количество поврежденных деревьев, шт. Y5
Всего поврежденных деревьев, шт.
Коэффициент
Средний диаметр деревьев Х4
0,95
0,85
0,97
1,0
0,8
0,9
1,0
0,7
1,0
1,0
1,2
0,9
1,0
0,8
1,0
0,95
1,0
0,7
1,0
1,0
1,0
Выходные параметры «Y»
3-я группа
Вид трелевочного механизма Х3
31
32
33
35
35
36
37
38
38
40
41
45
45
49
51
53
55
55
57
59
62
Входные параметры «Х»
2-я группа
Полнота до
рубки, ед. Х2
Возраст, лет Х1
1-я группа
1,5
3
2
1,5
1
1,5
1
1
3
1,5
1
2
3
3
3
3
3
3
3
3
3
11,1
11,5
11,8
12,5
12,5
12,9
13,3
13,5
13,5
14,2
14,5
15,7
15,7
16,8
17,4
17,9
18,4
18,4
18,9
19,3
20,0
2564
2228
2483
2050
2064
2198
1598
2184
1930
2198
1490
1640
1640
1120
1313
1194
1205
848
1151
1097
1028
480
285
420
810
305
620
730
290
820
240
345
590
670
300
530
480
410
195
380
490
190
2
1
2
3
2
3
4
2
2
1
2
2
2
1
2
2
1
1
1
1
0
1
1
0
2
1
1
3
1
1
0
1
2
1
0
2
1
1
0
1
1
0
14
5
14
23
14
20
27
13
20
6
13
18
16
7
14
13
12
5
8
10
4
11
4
7
12
8
11
15
7
10
5
8
10
9
4
7
7
8
4
5
5
3
1
1
2
3
2
3
3
2
4
0
2
2
3
0
2
2
2
0
1
3
0
29
12
25
43
27
38
52
25
37
12
26
34
31
13
27
22
24
11
16
20
7
Yj = a0 + a1 ⋅ Х1 + a2 ⋅ Х 2 + a3 ⋅ Х3 + a4 ⋅ Х 4 + a5 ⋅ Х5 + a6 ⋅ Х6 + a12 ⋅ Х1 ⋅ Х 2
+ a14 ⋅ Х1 ⋅ Х 4 + a15 ⋅ Х1 ⋅ Х5 + a34 ⋅ Х3 ⋅ Х5 + a36 ⋅ Х3 ⋅ Х6 ,
(3)
где a0 , a1 , a2 , a3 , a4 , a5 , a6 , a12 , a14 , a15 , a34 , a36 – коэффициенты, очевидно имеющие свои конкретные численные значения.
Эти коэффициенты должны соответствовать наилучшей адекватности
математических моделей, реальным условиям и результатам рубок ухода.
На основании опытных данных были определены следующие значения
коэффициентов математических моделей (табл. 3).
a0
a1
a2
a3
a4
a5
a6
Степень повреждаемости деревьев
Y3
Y4
Y1
Y2
-10,61
-26,76
-235,33
-66,3
-4,45
-0,8
0,266
0,74475
-0,2
-0,858
-10
-35,06
-195,145
-50,5
-25,59
-1,93
1,264
-0,0028
-4,347
-0,6
Y5
0,0034
0,01
0,702
0,023
-0,0021
3,655
3,0177
24,81173
8,834
2,859
0,0055
0,00808
0,04
0,019
0,002557
a12
0,1675
0,76
3,14
0,937
0,31834
a14
-0,000032
-0,0002
-0,000705
-0,00034
0,000137
a15
-0,0188
-0,0505
-0,2839
-0,096676
-0,006355
a 34
a 36
0,17
-0,0095
0,1572
0,3664
0,026825
-0,0018
-0,00287
-0,009784
-0,004756
0,000624
Очевидно, что каждая степень повреждаемости должна быть минимизирована.
В первую очередь должен быть минимизирован слом деревьев ниже половины
высоты, и так далее по снижению степени тяжести.
Тяжесть повреждения оставшихся деревьев после рубки определяется следующим приоритетом:
Y5 f Y4 f Y3 f Y2 f Y1
причем Y1 + Y2 + Y3 + Y4 + Y5 → min
(4)
Эта цепь приоритетов характеризует направление поиска видов трелевочных машин и механизмов для минимизации степени повреждения остающихся
деревьев.
По приведенным выше математическим моделям, полученные пять уравнений регрессии, дают возможность решения многокритериальной оптимизации
параметров рубок ухода и определение требуемого типа трелевочного оборудования – Х3.
Для этих аддитивных функций составлена программа минимизации повреждений и выполнены компьютерные расчеты (табл. 4), где по каждой степени тяжести
показано число поврежденных деревьев на 1 га при фактических рубках и при оптимизации типа трелевочного оборудования.
136
137
Всего поврежденных деревьев, шт.
Количество поврежденных
деревьев, шт. Y5
Опт.
Факт.
Опт.
Факт.
Опт.
Факт.
Опт.
Факт.
Опт.
Количество поврежденных
деревьев, шт. Y4
Факт.
Количество поврежденных
деревьев, шт. Y3
Опт.
Количество поврежденных
деревьев, шт. Y2
Количество поврежденных
деревьев, шт. Y1
Факт.
Вид трелевочного механизма, Х3
Опт.
0,95
0,85
0,97
1,0
0,8
0,9
1,0
0,7
1,0
1,0
1,2
0,9
1,0
0,8
1,0
0,95
1,0
0,7
1,0
1,0
1,0
3. Меньшиков, В.Н. Обоснование технологии заготовки леса при комплексном освоении лесных массивов [Текст]: дис…. д–ра техн. наук / Меньшиков В.Н. – Л.:
ЛТА, 1989. – 521 с.
УДК 630*32.001.57
ПОСТРОЕНИЯ СПРАВОЧНОГО МОДУЛЯ ПОДСИСТЕМЫ АВТОМАТИЗАЦИИ ПРОЕКТИРОВАНИЯ ТЕХНОЛОГИЧЕСКОЙ ПОДГОТОВКИ
ПРОВЕДЕНИЯ ЛЕСОСЕЧНЫХ РАБОТ
Н.Ю. Юдина (ВГЛТА)
Факт.
31
32
33
35
35
36
37
38
38
40
41
45
45
49
51
53
55
55
57
59
62
Полнота, ед.
Возраст, лет
Таблица 4
Результаты фактических наблюдений и компьютерных расчетов минимизации
количества поврежденных деревьев оставшихся после рубок ухода
1,5
3
2
1,5
1
1,5
1
1
3
1,5
1
2
3
3
3
3
3
3
3
3
3
3
3
3
3
3
3
3
3
3
1
3
3
3
1
3
3
1
1
3
3
1
2
1
2
3
2
3
4
2
2
1
2
2
2
1
2
2
1
1
1
1
0
0
1
1
1
1
1
2
0
2
0
1
2
2
0
2
2
0
1
1
1
2
1
1
0
2
1
1
3
1
1
0
1
2
1
0
2
1
1
0
1
1
0
0
1
0
0
1
0
0
0
1
0
0
1
1
0
2
2
1
1
1
1
1
14
5
14
23
14
20
27
13
20
6
13
18
16
7
14
13
12
5
8
10
4
8
5
11
16
12
12
16
11
20
6
11
15
16
6
14
13
13
2
8
9
0
11
4
7
12
8
11
15
7
10
5
8
10
9
4
7
7
8
4
5
5
3
6
4
6
8
6
8
9
4
10
5
7
8
9
4
7
7
5
2
5
5
2
1
1
2
3
2
3
3
2
4
0
2
2
3
0
2
2
2
0
1
3
0
2
1
2
3
2
3
3
2
4
0
3
2
3
0
2
2
1
0
1
1
0
29
12
25
43
27
38
52
25
37
12
26
34
31
13
27
22
24
11
16
20
7
16
12
20
28
22
24
30
18
37
11
21
28
31
10
27
25
20
6
16
17
5
Также следует отметить, что при компьютерных расчетах учитывались
ограничения по снижению полноты Х2.
Данные производственных наблюдений и компьютерных расчетов показывают, что при оптимально выборе типа трелевочного оборудования резко снижает
количество поврежденных деревьев всех степеней тяжести. Значительное снижение количества повреждений наблюдается особенно при сломах верхушек стволов,
так же при сломах ствола ниже и выше половины высоты, при повреждении кроны
и коры. Также существенно снижается повреждение корневой системы у растущих
деревьев.
Библиографический список
1. Авдонин, И.Е. Математические модели, вычислительные процедуры
систем автоматизированного проектирования рубок ухода за лесом [Текст] / И.Е.
Авдонин, В.А. Гордиенко, И.П. Коваль, В.С. Петровский, В.К. Попов, С.А. Черепухин. – Воронеж: Воронеж. гос. лесотехн. акад., 2001. – 309 с.
2. Буш, К.К. Экологические и технологические основы рубок ухода [Текст] /
К.К. Буш, И.К. Иевинь. – Рига: Зинатне, 1984. – 172 с.
Информационные технологии могут успешно применяться на всех этапах жизненного цикла лесных ресурсов – проведения НИР и ОКР, лесоустройства, лесопользования, лесовоостановления, охраны и защиты леса. Наиболее трудоемким
этапом жизненного цикла лесных ресурсов является лесопользование и поэтому
применение средств автоматизации в лесопользовании дает наибольший экономический эффект.
Подсистемы комплексной автоматизации проектирования процессов технологической подготовки проведения лесосечных работ разработана на основе
распространенной ПЭВМ для массового применения лесозаготовительными предприятиями на рабочих местах специалистов и непосредственно в производственной
зоне выполнения лесосечных работ при ее реализации на базе переносной ПЭВМ
или специализированного микрокомпьютера. Такая подсистема должна отвечать
требованиям универсальности, простоты освоения и использования при невысокой
стоимости, обеспечивать возможность применения на различных предприятиях
лесозаготовительного производства, имеющих различную номенклатуру машин и
механизмов (в том числе и иностранного производства), работающих в различных
природно-климатических условиях.
Необходимость хранения больших объемов профессионально ценной информации и умение оперировать ею — одна из проблем инженеров-технологов. Классическая информационно-справочная система — книга. Она остается актуальной,
но, тем не менее, с приходом вычислительной техники имеются тенденции к переносу баз знаний, расположенных в книге, на электронные носители.
Информационно-справочные системы предназначены для ввода, хранения, поиска и выдачи информации по запросу пользователя. Подобные системы не осуществляют обработку информации, а только обеспечивают быстрый доступ к запрашиваемым сведениям. При разработке информационных систем и баз данных необходимо придерживаться следующих требований:
• гибкость и способность к дальнейшему развитию информационносправочной системы;
• способность систем функционировать в условиях информационной неоднородности;
• иерархичность систем, возможность объединения сетей;
• возможность непрерывной модернизации;
• преемственность систем;
• надежность и выживаемость.
•
____________________
© Юдина Н.Ю., 2007 г.
138
Имитационная модель технологического процесса проведения лесосечных
работ представляет собой совокупность математических моделей, описывающих
рабочие приемы, выполняемые на операциях валка, пакетирование, трелевка.
На их основе разработаны алгоритмы, ориентированные на применение
различной номенклатуры машин и механизмов (в том числе и зарубежных). Предусмотрена возможность их адаптации к различным природно-климатическим условиям проведения технологических операций и обеспечения не истощительного
природопользования.
Программный комплекс, обеспечивающий выполнение всех процедур,
связанных с проведением имитационного эксперимента, включает и справочный
модуль, который отображает структуру предметной области, а именно процесс
обучения и предоставления справочных материалов при работе с подсистемой автоматизации проектирования процессов технологической подготовки проведения
лесосечных работ и создает условия выработки навыков по работе с подсистемой.
Базовой операцией при создании справочной системы является определение набора тематических разделов помощи. В идеале это должен быть короткий
список тем помощи, объединенных общим принципом классификации. Обычно
тематические разделы организуются в виде иерархической системы. Это позволяет
пользователю легко перемещаться от общих тем к более специфическим. Тем не
менее, каждый раздел должен содержать достаточное количество ссылок для перехода к другим темам без необходимости подниматься на самый верхний уровень
иерархии. Хотя определение достаточного набора тематических разделов и бывает
желательным, выполнить это требование удается не всегда. В этих случаях добавляются всплывающее или дополнительное окно к справочной системе.
Всплывающие окна содержат описания используемых терминов. Время от
времени такое окно может использоваться для вывода дополнительной информации. Те места справочной системы, для которых доступно всплывающее окно, изображаются как текст, подчеркнутый прерывистой линией.
Дополнительное окно используется для получения дополнительной информации, не покидая текущий раздел помощи, однако, в отличие от всплывающего окна, оно содержит собственное название (и. если это необходимо, полосы прокрутки).
Текстовый файл создается в текстовом редакторе, поддерживающем формат RTF (rich text format) фирмы Microsoft. Впоследствии он будет перетранслирован компилятором в справочную систему. Большинство современных текстовых
редакторов поддерживают этот формат. Это связано с тем, что большинство доступных инструментов типа RoboHelp доступны в качестве дополнительных модулей к редактору Microsoft Word, который, без сомнения, полностью поддерживает
спецификацию RTF-формата.
Каждый тематический раздел справочной системы отделен от другого
символом "разрыв страницы" (hard page break). (Этот символ надо вводить самостоятельно, в отличие от других символов разрыва, которые тестовый редактор
проставляет автоматически. Символ "разрыв страницы" можно ввести путем нажатия комбинации клавиш CTRL+ENTER в семействе редакторов фирмы Microsoft.)
Каждый тематический раздел содержит идентификатор контекстной строки, название, а также список доступных ключевых слов. Контекстная строка используется для перехода к разделу. Каждый раздел имеет уникальную строку.
139
Ключевые слова используются для организации возможностей поиска в справочной системе.
Привязка по ключевым словам, использующая идентификаторы, является
основой для построения справочной системы. Например, контекстная строка выделяется при помощи идентификатора привязки "#". Контекстная строка может использовать символы от А до Z, числа, точки и символы подчеркивания. Максимальная длина строки ограничена 255 символами.
Название тематического раздела выделяется с помощью идентификатора
привязки "$" (знак доллара). Название может содержать до 127 символов из стандартного набора системы Windows. И, наконец, ключевые слова выделяются при
помощи идентификатора привязки "К" (в верхнем регистре).
Далее организуется ссылка на файл с растровым изображением (.bmp).
При этом растровое изображение помещается в соответствующее место экрана
помощи. Так как создания справочной системы используется текстовый редактор
Word for Windows, то этот же результата достигается, при помощи функции Insert
Picture. Графическая часть справочной системы используется в качестве точек перехода к другим темам.
При создании справочно-обучающей системы был использован язык визуального программирования Visual Basic, так как обе версии Professional и
Enterprise поставляются с компилятором файловой системы Windows, который
позволяет легко встраивать справочную систему в приложения. Справочнообучающая системы построена по модульному принципу. В модуле обучения выделяются темы, имеющие определенное назначение. Взаимодействие тем осуществляется с помощью управляющего модуля, а также на основе использования единой информационной базы: «Толкового словаря понятий и терминов»; «Справочного фонда математических моделей»; «Справочного фонда описания алгоритмов
и программных модулей»; «Справочного фонда сбойных ситуаций».
В процессе работы с обучающим модулем пользователь получает доступ
к информационной базе посредством главного меню, содержащего следующие
пункты: Справка; Словарь; Справочные сведения; База данных; Конец работы.
Каждый пункт меню представляет собой определенный тип информации.
Модуль «Справочного фонда математических моделей» содержит математические выражения, используемые для определения параметров лесозаготовительных машин и механизмов, выполняющих соответствующие операции технологического процесса лесосечных работ, и их описание.
При необходимости получения справочных сведений во время работы
можно воспользоваться списком справочников. Каждый справочник содержит информацию, которая делится на более узкие темы, описывающие отдельные этапы
решения задач проектирования технологического процесса проектирования лесосечных работ. Информация по каждому этапу разбивается, в свою очередь, на
справочную информацию о задачах, входящих в ее состав. Обращение к выбранному пункту осуществляется при помощи встроенного меню.
В состав обучающего модуля входит и информация о работе с базой данных. С помощью соответствующего пункта меню вызывается «Справка Microsoft
Access», содержащая сведения о доступных ресурсах, к которым можно обратиться
для получения справочной информации. В случаях, когда назначение
140
141
команды или кнопки неизвестно или требуется узнать больше о каком-либо параметре в диалоговом окне, нужные сведения можно получить с помощью всплывающих подсказок. Всплывающие подсказки содержат сведения о различных элементах, отображаемых на экране.
Данный модуль содержит справочный материал по формированию вариантов технологического процесса лесосечных работ. В нем приведены примеры
вариантов для выбранных природно-климатических и производственных условий и
рекомендации к действию.
При возникновении сбойных ситуаций информация об ошибке и возможных способах ее устранения выводится на экран.
УДК 630*383
МЕТОДОЛОГИЯ ОПТИМИЗАЦИИ НАДЕЖНОСТИ МАШИНЫ
А.И. Урюпин (ВГЛТА)
Рассматривалась следующая стратегия ремонта: система полностью обновляется, когда наработка её достигает величины Тс, а при отказах элементов до
этого момента они ремонтируются индивидуально. Основное допущение прежнее:
полное восстановление.
Кроме того, предполагается, что вынужденные ремонты отдельных элементов связаны с одинаковыми затратами и не изменяют результирующую опасность отказов всей системы. Это предположение более или менее реально только
для очень больших устройств с множеством относительно мелких частей. В связи с
этими допущениями достаточно задавать распределение отказов системы, а не её
отдельных элементов [1, 2].
Для случая, когда задаётся распределение безотказной работы системы и
однотипных элементов рассмотрен более общий случай, когда кроме момента Т
полного обновления системы отыскивается и другой момент Тj, назначение которого следующее: в интервале (О, Тj) чистой наработки при отказе элементов они восстанавливаются индивидуально. Если отказ элемента произошёл в определённом
интервале, то в этот момент производится групповой предупредительный ремонт
всех элементов системы. Если в этом интервале отказов не имелось, то в момент Т
производится плановый ремонт системы.
Исследовалось оборудование сложной системы для случая, когда и распределения безотказной работы, и продолжительность ремонта различны для разных элементов.
Существует следующее выражение для определения оптимальной наработки Т, при которой средние удельные затраты будут минимальны:
n•
( )
n
( )
Τ • ∑ miτ i hi T • − ∑ miτ i H i T • = m nτ n ,
i =1
i =1
(1)
где mi - средние потери за единицу времени при проведении вынужденного ремонта элемента; τ i - среднее время такого ремонта; m n - средние потери за единицу времени при проведении предупредительного ремонта системы; τ n - среднее
время такого ремонта; п - число элементов в системе; hi (t), H i (t) - интенсивность
____________________
© Урюпин А.И., 2007 г.
и функция восстановления элементов при заданных функциях распределения времени их безотказной работы.
Определение T • из выражения (1) несколько затруднено в связи с тем,
что функции hi (t), H i (t) обычно могут быть найдены только численно. Между
тем, даже эта модель содержит ряд сильных допущений, ограничивающих возможность её использования. Об условии полного восстановления уже говорилось.
Прямым следствием этого допущения является наличие только одного потока
управляющих воздействий, как на элемент, так и на систему в целом. Кроме того,
весьма упрощённо оцениваются затраты.
Проведён сравнительный анализ потерь ресурса деталей при их замене в
назначенный срок и при профилактической замене группой. Объём групповой
профилактики определяется по технико-экономическому критерию с учётом потерь от простоя. Затраты на ремонты, проводимые на протяжении всего срока
службы машины связаны с конкретными техническими операциями замены отдельных деталей, ресурсы которых индивидуальны.
Необходимо в полной мере учитывать связь годности отдельных элементов с общим сроком службы машины. Это обстоятельство, в свою очередь, было
предопределено детерминированным описанием процесса выхода из строя элементов и привело к полному отрицанию необходимости ремонта машины как целого
(капитального ремонта).
Однако учет всех основных факторов в единой аналитической модели оптимизации характеристик управления стохастическим процессом старения машины
как системы элементов связан с практически неразрешимыми трудностями. Поэтому все чаще для этих целей используется метод компьютерного моделирования.
Эти методы находят широкое применение при решении сложных задач в различных направлениях исследований технических устройств.
Для изучения стохастических процессов особенно удобен метод статистических испытаний (метод Монте-Карло). Фактор случайности в этом методе проявляется в непосредственной форме и включается в собственно процесс моделирования. Этот метод, в частности, стали использовать для оптимизации правил группового обслуживания части элементов машин, как альтернативы ее полного капитального ремонта или замены.
Рассмотрена эффективность капитального ремонта устройства, состоящего
из трех элементов по сравнению с вынужденным ремонтом во время отказа каждого из них. При этом для каждого элемента задается некоторая своя величина недоработки до момента планово предупредительного ремонта всего устройства, в пределах которой отказ элемента приводит к капитальному ремонту системы. Другими
словами схема управления для однотипных элементов распространяется на каждый
элемент в отдельности. Однако задача оптимизации параметров не ставится.
В 1972 появилось две работы, которые в разных терминах формулируют задачу нахождения наилучшего алгоритма управления системой, состоящей из некоторого числа взаимозависимых элементов. Ввелось понятие «эффект попутности»
как меру периодически контролируемого недоиспользования годности исправных
элементов, оправданную экономическими преимуществами их совместной замены
с отказавшим.
142
В том же 1972 году А.Муха опубликовал работу, в которой эффективность совместной или раздельной замены двух элементов стареющего типа рассматривается с учётом задаваемого периода контроля и параметров надежности
элементов.
Недостаток метода статистических испытаний состоит в том, что получение решения связано всегда с некоторыми конкретными условиями задачи, так что
для анализа требуется проводить многократные расчеты, варьируя исходные данные. Кроме того, следует иметь в виду, что для машины, состоящей из сотен разнотипных элементов, едва ли есть возможность (да и необходимость) индивидуального учета влияния особенностей каждого из них на общие характеристики управления старением системы. Очевидно, необходимо объединять эти элементы в группы
(агрегаты, комплекты). Возможности такого объединения с одной стороны дает
сама конструкция машин. С другой стороны такое объединение может быть проведено, исходя из близости элементов друг к другу по характеристикам безотказности, долговечности и ремонтопригодности.
Библиографический список
1. Бабков, В.Ф. Реконструкция автомобильных дорог [Текст]/ В.Ф. Бабков.– М.: Высшая школа, 1977. – 212 с.
2. Курьянов, В.К. Лесотранспорт как система ВАДС [Текст] / В.К. Курьянов. – Воронеж: ВГЛТА, 2002. – 251 с.
УДК 633:001.330
МЕТОДИКА ОПРЕДЕЛЕНИЯ КАЧЕСТВА ПИЛОМАТЕРИАЛОВ
А.А. Грибанов, Ю.А. Горлова (ВГЛТА)
Непрерывный человеческий визуальный контроль и идентификация характеризуется монотонностью и утомительностью. Постоянное повышение интенсивности производства делают такой контроль практически невозможным. Поэтому разработка подобных систем идентификации является важнейшей задачей совершенствования современных технологий определения качества пиломатериалов.
Задача распознавания пороков древесины, как аморфных объектов, сводится к объединению отдельных бит растровой информации ПЗС-камеры в группы
фрагментов пороков и установлению признаков, обеспечивающих их различение
между собой и определение количественных характеристик, характеризующих
каждый отдельно взятый фрагмент, с целью их последующей классификации.
Решение задачи нахождения связности фрагментов пороков пиломатериалов достигают использованием сканирующего волнового алгоритма, для которого
разработана абстрактная модель аморфного «пятна», разбитого на ячейки путем
наложения на него сетки (см. рисунок)
___________________________________
© Грибанов А.А., Горлова Ю.А., 2007 г.
143
i/j
0
1
0
*
*
1
*
2
2
3
4
5
6
7
8
9
*
*
*
*
*
*
*
3
*
*
4
*
*
5
*
*
*
6
*
*
*
7
*
*
*
*
*
*
*
*
*
*
*
*
*
*
10
8
Рисунок. Представление пороков древесины в прямоугольной растровой
области ПЗС-камеры
Рассмотрим абстрактную модель G-пространства. Пусть С – множество
элементов, называемых ячейками. Для каждой ячейки с 5i 0 С (5i – порядковый
номер ячейки c во множестве ячеек C) определяется подмножество, называемое Iокрестностью N(c 5i 0):
N(c) = {c 5i 41 0, c 5i 42 0, ..., c 5i 4n 0}.
Пусть S – конечное множество символов S={s 51 0, s 52 0, ..., s 5m 0}, где
m – количество символов для пометки клеток С.
S называется алфавитом пространства С, то есть S определяет перечень
символов разрешенных для обозначения непустых клеток (в нашем случае используется символ * или двоичная 1).
Пусть Г – отображение С в С*S или множество Г – это множество ячеек С
с соответствующим в каждой ячейке c 5i 0 символом s 5j 0 алфавита S. А именно,
для каждой ячейки
c 5i 0 C, Г(c 5i 0)=(c 5i 0, s 5j 0), s 5j 0 S,
где для алфавита S={0,1} в клетку заносится либо 0 (s 5j 0 = 0) либо 1 (s 5j 0 = 1)
или для S={« », *} (0 или символ пробела « » соответствует пустой клетке без
фрагментов порока древесины, 1 или символ * – данная клетка содержит элемент
дефекта пиломатериала) в клетку заносится либо символ пробела (s 5j 0 = « ») либо
* (s 5j 0 = «1»)
Вообще возможно записать
Г(с 5i 0)=(с 5i 0, S(c 5i 0))
Таким образом, каждой ячейке с 5i 0 множества ячеек С соответствует
некоторый символ S(c 5i 0). Отображение Г дает определенную конфигурацию
ячеек и символов для данной задачи нахождения связности элементов порока пиломатериала.
Пусть п(c 5i 41 0, ..., c 5i 4n 0) – множество ячеек, называемое группой или
пороком древесины (согласно рисунку 1 выделяются три группы пороков,
144
занимающие 18, 12 и 4 клетки множества ячеек С), причем каждая ячейка группы
содержит символ «*», как признак содержания в ней элемент порока пиломатериала:
Г(с 5i 0)=(с 5i 0,s 5j 0), где s 5j 0 S и s 5j 0=«*»,
при этом каждая из ячеек группы касается какой-либо ячейки, принадлежащей к
той же группе.
Структура из четырех объектов (C, S, N, Г) называется G-пространством,
содержащая информацию о пороках пиломатериалов.
УДК 674.093.02 ;621.396
АВТОМАТИЗИРОВАННАЯ ПОДСИСТЕМА РАСЧЕТА ПОСТАВОВ
Ю.А. Чевычелов, Е.С. Хухрянская (ВГЛТА)
Теория раскроя пиловочного сырья ставит основной целью увеличение выхода пилопродукции, и в этом плане в самых первых работах по теории раскроя
уже ставился вопрос о необходимости подсортировки бревен с учетом не только
вершинных диаметров, но и сбега; о необходимости рационального использования
сбеговой части бревна; о необходимости укорочения боковых досок. Современные
требования перехода к высоким технологиям в лесопилении подразумевают при
этом индивидуальный подход к обработке каждого хлыста или бревна, что невозможно без компьютерной поддержки и соответствующих алгоритмов раскроя, реализуемых в системах автоматизации.
Современные требования ресурсосберегающих технологий при индивидуализации подхода к характеристикам пиловочного сырья, в частности сбегу бревен,
и ныне действующие стандарты на пилопродукцию дают широкий спектр вариантов раскроя, реализация которых на базе компьютерных технологий позволит значительно расширить учет факторов влияния и ограничений на конечный результат
и значительно сократить время его достижения..
Задача о подсортировке бревен при выполнении определенного заказа на
пилопродукцию может быть поставлена также как задача выбора оптимальных, в
смысле минимума отходов, характеристик пиловочного сырья. В зависимости от
целевой направленности производственного процесса, речь может идти либо об
оптимальном согласовании технологии лесопиления с наличествующими запасами
пиловочного сырья, либо о закупке пиловочника с заданными размернокачественными характеристиками.
Подсистема ориентирована на решение следующих задач:
оценка возможности выполнения спецификации пиловочных материалов из
•
определенного (имеющегося в наличии или требуемого) массива пиловочных бревен;
реализация алгоритмов расчета поставов при распиловке бревен с брусовкой и
•
в развал;
• оптимизации развальных и брусоразвальных поставов при учете сбеговой части
пиловочных бревен;
• согласования технологии лесопиления при выполнении заказа с наличествующими запасами пиловочного сырья (подсортировки бревен);
______________________________________
© Чевычелов Ю.А., Хухрянская Е.С., 2007 г.
145
•
промышленной реализации индивидуального подхода к характеристикам пиловочника в системах автоматизированного проектирования технологий лесопиления;
• реализации комплекса программ и методик изучения теоретических основ и
организации лесопиления;
• повышение когнитивной роли подсистемы за счет использования компьютерной графики;
• реализации подсистемы средствами языка визуального программирования.
Данная автоматизированная подсистема построения оптимального плана
раскроя обеспечивает ввод и хранение формации о пиломатериалах и лесоматериалах; оптимизацию плана раскроя с автоматизированным формированием поставов,
расчет, сохранение и учет отходов; технологических и конструкторских ограничений оборудования, графический вывод с сопроводительной информацией. Работа
программы включает несколько этапов, обобщенная структурная схема подсистемы раскроя представлена на рис. *.
Решение задачи раскроя начинается с составления заказа, который представляет собой таблицу информации о: материал, порода, размеры, необходимое
количество, припуски, толщину пропила и т.д. Для удобства ввода таблицы заказа
составлена база данных (БД) стандартных по ГОСТ сырья и пиломатериалов с соответствующим перечнем характеристик. Пользователь, используя данную БД,
может выбирать из нее желаемые типоразмеры, копировать их в свою таблицу заказа и при необходимости редактировать, вводить в таблицу заказа свои типоразмеры заготовок.
На рисунке представлены базовые блоки подсистемы.
Начальным этапом работы подсистемы является составление заказа на раскрой. В него вносится список изделий с указанием размеров, требуемого количества и типа материала. Блок "Ввод заказа на раскрой" предназначен для выбора из
перечня стандартных типоразмеров выпиливаемых пиломатериалов, ввода их количества, способа раскроя, автоматического упорядочивания по размерам. Здесь же
определяются размеры необходимого пиловочного сырья, проводится учет наличия или отсутствия материалов какой-либо спецификации на данном предприятии,
список которых можно корректировать.
146
Этапы
Раздел данных
147
Содержание этапов
Ввод заказа на распиловку:
количество, размеры и т. д.
Заказ
Раздел данных
Параметры
раскраиваемого сырья
Ввод параметров сырья:
порода, сечение, длина
лесоматериалов и т.д.
Раздел данных
Ввод
параметров
оборудования раскроя:
величина пропила и т.д.
Параметры конструкции
оборудования
Блок команд
Расчет
Блок команд
Результат
Выход
Формирование
математической
задачи раскроя
решение
модели
и ее
Интепретация полученного
решения, графический и
текстовый вывод
Конец проектирования
Рисунок. Базовые блоки подсистемы автоматизированного расчета постава
УДК 674.81:630*37
ОПРЕДЕЛЕНИЕ НА УРОВНЕ МАКРОСТРУКТУРЫ ОПТИМАЛЬНЫХ
КОЛИЧЕСТВ КОМПОНЕНТОВ ДРЕВЕСНОСТЕКЛОВОЛОКНИСТОГО
КОМПОЗИЦИОННОГО МАТЕРИАЛА (ДСВКМ) И ИХ ВЛИЯНИЕ НА ЕГО
КОНЕЧНЫЕ МЕХАНИЧЕСКИЕ ХАРАКТЕРИСТИКИ
Т.Н. Стородубцева, В.И. Харчевников, Д.Ю. Сухов, Н.В. Федянина (ВГЛТА)
Нами исследовались зависимости пределов прочности – σ чи и σ cж , модулей упругости – Ε чи , Ε сж и предельной растяжимости εр от конкретного содер___________________________________________________________________
© Стородубцева Т.Н., Харчевников В.И., Сухов Д.Ю., Федянина Н.В., 2007 г.
жания компонентов, вводимых в состав матрицы ДСВКМ [1, 2, 3, 4]. Так, испытывали серии образцов вводя 1; 2; 3; 4; 5 и 6 % графитовой муки от ее массы, кроме
того – контрольную серию без нее. Число образцов серии на каждую экспериментальную точку при всех видах испытаний равнялось трем, затем подсчитывалось
среднее арифметическое значение характеристик. Таким образом, испытан 21 образец. Результаты экспериментов обрабатывали на ЭВМ, используя разработанную
для этого программу, представляя зависимости полиномами третьей степени [5, 6]
и выявляя границы «зоны благоприятных свойств» [7] получаемых промежуточных
композитов при введении этого модифицирующего наполнителя.
Было выявлено, что введение модифицирующих наполнителей – муки из
графита и пиритовых огарков либо повышает значение характеристик, в особенности предельную растяжимость – до 0,53…0,57 % и прочность при изгибе до 24
МПа, либо сохраняет их на уровне характеристик песчаной матрицы. Введение
замедлителя реакции кристаллизации (ЗРК) уменьшает значения модулей упругости композита, что приближает полученный материал к эталонному – древесине.
Армирование стеклосеткой полимерраствора и, в целом, СВКМ делает эти материалы почти идеальными с точки зрения прочности и жесткости, но стеклосетка
дорога, поэтому не имеет смысла размещать ее по всей высоте сечения и, кроме
того, возникают сложности с технологией отливки шпалы даже при увеличении
количества смолы ФАМ в составах. При армировании полимерраствора только
кусковыми отходами лесопиления – щепой, ее влияние положительно сказывается
на прочности при изгибе этого вида ДСВКМ (16,7 МПа), но предельная растяжимость низкая – 0,17 %.
При одновременном введении в состав всех перечисленных компонентов,
за счет синергетических эффектов, получен ДСВКМ с механическими характеристиками, практически соответствующими или
превышающими
заданные
ВНИИЖТ МПС. Так прочность при изгибе повысилась в 2 раза, предельная растяжимость – в 19 раз, а величины модулей упругости и массы снизились в 1,2…1,7
раза. Единственный недостаток – некоторое увеличение расхода смолы ФАМ (33,6
кг), который может быть уменьшен за счет введения в состав щебня.
Для сравнения с изложенным выше методом применен статистический
метод планирования активного эксперимента [8], который является одним из эмпирических способов получения математического описания статики сложных объектов исследования, т.е. уравнения связи отклика объекта Y и независимых управляемых нормированных входных переменных (факторов – Xi, i=1, 2,…, N). При
этом математическое описание представляется в виде полинома – отрезка ряда
Тейлора, в который разлагается исследуемая зависимость в окрестности оптимума.
В качестве критерия оптимизации принимали пределы прочности –
σ чи , σ cж
и модули упругости –
Ε чи , Ε сж , которые представляли функ-
циями Y1; Y2; Y3; Y4; в качестве факторов Х1 – содержание графитовой муки (Гр);
Х2 – содержание пиритовой муки (ПО); Х3 – содержание стеклосетки (СС); Х4 –
содержание кусковых отходов лесного комплекса (Щ) в ДСВКМ, которые вводили
в принятый постоянный состав полимерной песчаной матрицы.
Каждая из функций Y1; Y2; Y3; Y4 описывается некоторой зависимостью
от факторов Х1, Х2, Х3, Х4. Анализ показывает, что данная зависимость может быть
представлена в виде полинома второго порядка, с достаточной точностью
148
описывающие поведение объекта в окрестности экстремальной точки (в «почти
стационарной» области). Для получения квадратичных моделей использовали результаты эксперимента, проведенного по плану второго порядка.
Так как выполняли условия: ошибки наблюдений распределены по нормальному закону с нулевым средним и конечной дисперсией; входные переменные
измеряли без ошибок; наблюдения независимы, поэтому для обработки экспериментальных данных применяли метод регрессионного анализа, причем вычислительная процедура оценивания неизвестных коэффициентов уравнения регрессии
основана на методе наименьших квадратов.
В практике постановки подобных исследований наиболее широкое применение получили ортогональные, ротатабельные и D-оптимальные планы. Для
нашего случая был выбран ротатабельный план, так как он позволяет получать
уравнения регрессии, предсказывающие значения выходной величины объекта с
одинаковой точностью во всех направлениях на одинаковом расстоянии от центра
плана.
Проверку адекватности математического описания производили с использованием F-критерия Фишера. Критерий Фишера позволяет проверить гипотезу об
однородности двух выборочных дисперсий Sад2 и Sвос2, где Sад2 – дисперсия адекватности, а Sвос2 – дисперсия воспроизводимости.
При уровне значимости равной 0,05 для степеней свободы v1=16 – 4=12 и
v2= 16(3 – 1) = 32 критическое значение критерия Фишера равно 2,26. Эмпирическое значение для функций Y1, Y2, Y3 и Y4 соответственно равно 2,11, 2,21, 1,98 и
1,95. Так как эмпирическое значение меньше критического, то данная гипотеза
является адекватной.
Точки соответствующие значению 2 и -2 – это Х1 = 6,0 и 2,0; Х2 = 6,0 и
2,0; Х3 = 6,0 и 2,0; Х4 = 18 и 0 в кодовом представлении.
Используя стандартные методы определения коэффициентов уравнения
регрессии (пакет программ EXCEL), получили:
σ чи = f(Х1, Х2, Х3, Х4) = 30 МПа;
σ cж = f(Х1, Х2, Х3, Х4) = 48 МПа;
Ε чи ·10-4= f(Х1, Х2, Х3, Х4) = 1,42·104 МПа;
Ε сж ·10-4= f(Х1, Х2, Х3, Х4) =2,23·104 МПа.
Используя стандартные методы исследования полиномов получили максимальные значения целевых функций, значения аргументов приведены в таблице.
В результате использования уравнений регрессии получены составы и характеристики ДСВКМ, практически адекватные найденным с помощью предложенной аналитико-графической методики, основанной на применении полиномов
третьей степени [5, 6], о достоинствах которых уже говорилось. Кроме этого, необходимо фактическое подтверждение величин полученных характеристик путем
эксперимента, так как зависимости не поддаются прямой оптимизации, а составы,
соответствующие им, различны. При четырех факторах естественно не учтены
смола ФАМ, БСК, глицерин, ОММ, ДСТ и песок, безусловно, влияющих на характеристики проектируемых КМ и синергетические эффекты.
149
Таблица
Составы и характеристики ДСВКМ, полученные по уравнениям регрессии*)
Содержание компонентов
Характеристика
Yi, МПа
Х1
Х2
Х3
Х4
(Гр)
(ПО)
(СС)
(Щ)
%
)
4,0
5,0
4,0
7,5
Y1= σ чи = 30
3,0
5,0
4,0
1,0
Y2=
3,0
5,0
4,0
3,0
3,0
4,5
4,0
4,0
σ cж = 48
Y3= Ε чи =1,42·104
Y4= Ε сж =2,23·104
* При анализе регрессий учитывали составы, позволяющие получить положительные значения характеристик в виде полиномов второго порядка.
Таким образом, нами использованы местное сырье и отходы промышленности, а именно: смола ФАМ, содержащая фурфурол, который получают из отходов лесного комплекса и сельского хозяйства; кусковые отходы переработки древесины; отходы химической промышленности – мука из пиритовых огарков и кубовые остатки производства бутадиенового каучука, а также отработанное машинное
масло. Характеристики разрабатываемых композитов с позиций получены с применением формул науки о сопротивлении материалов, т.е. в пределах справедливости закона Р. Гука, на который эта наука опирается.
Исследованы зависимости основных механических характеристик полимерного песчаного раствора ФАМ (матрицы) от содержания в ней модифицирующих наполнителей (графитовая мука и мука из пиритных огарков), замедлителя
реакции кристаллизации бензолсульфокислоты (глицерин – ЗРК) и армирующих
заполнителей ДСВКМ (стеклосетка и кусковые отходы переработки древесины –
щепа).
Выявлено, что эти зависимости могут быть представлены математическими моделями в виде полиномов третьей степени, что подтверждается минимальными значениями сумм квадратов отклонений. При этом получили физический смысл свободные члены полиномов, – значения характеристик полимерной
песчаной матрицы, представляющих их, и вид кривых, отражающих суть процессов формирования необходимой структуры конечных композиционных материалов
при введении в состав поочередно, а затем вместе, различных количеств структурообразующих компонентов.
Выявлено, что введение в базовый состав полимерного раствора ФАМ
графитовой и пиритовой муки повышает прочностные и упругие характеристики
наполненного композиционного материала, однако увеличение содержания графитовой муки в смеси приводит как бы к "смазке" частиц структуры отвержденного
композита, их «скольжению» под нагрузкой. Такой же эффект наблюдается и при
150
введении глицерина. Отказ от применения названных компонентов нежелателен:
т.к. графитовая мука, введенная в оптимальных количествах, повышает прочность
и водостойкость, а глицерин совершенствует технологический процесс отливки
изделий из ДСВКМ, и, возможно, связывает фенол, выделяющийся из свободной
БСК при ее обводнении.
Роль армирующего заполнителя – щепы из древесины сосны с длиной
элементов 150...210 мм и условной площадью поперечного сечения 6 см2 – заключается в повышении изгибной прочности ДСВКМ и снижении его массы. С этим
связана необходимость ее высушивания до влажности 7...8 %, что, кроме этого,
обеспечивает пропитку древесины олигомером ФАМ, который, проникая в поры
древесины в процессе отливки, затем отверждается в ней, защищая от гниения.
Однако, как показали дальнейшие исследования, такой защиты оказалось недостаточно.
Стеклосетка повышает изгибную прочность, предельную растяжимость и
трещиностойкость ДСВКМ, однако размещение ее по всей высоте поперечного
сечения из-за ее стоимости нецелесообразно, т.к. функциональная роль этого заполнителя заключается, в первую очередь, в повышении названных величин в
нижних и верхних слоях поперечного сечения, например шпалы, подвергающейся
действию знакопеременных нагрузок. Действительно, предельная растяжимость
повысилась до 0,52 %.
Таким образом, введение модифицирующих и армирующих компонентов
в состав полимерной песчаной матрицы, а также их гидрофобизация, повысили
прочность при изгибе в два раза, предельную растяжимость в 19 раз и снизили величины модулей упругости материала и его массы в 1,2…1,7 раза.
Для подтверждения полученных результатов был применен метод планирования активного эксперимента, а именно ротатабельный план для четырех факторов, т.е. тех же модулей упругости и пределов прочности. Установлено, что полиномы третьей степени дают большую точность, чем второй, хотя варианты № 8,
16, 24 и 29 адекватны характеристикам ДСВКМ, полученным ранее с помощью
графоаналитических моделей.
Библиографический список
1. Харчевников, В.И. Конструирование, изготовление и внедрение элементов конструкций из композиционных материалов для лесовозных дорог и лесных
машин [Текст] / В.И. Харчевников, Т.Н. Стородубцева, В.Б. Огарков и др.: отчет по
науч.– исслед. работе, № госрегистр. 01.960.010578.– Воронеж: Воронеж. гос. лесотехн. акад., 1999.– 86 с.
2. Харчевников, В.И. Защита днищ электролизеров и межванной оцинковки
стекловолокнистым полимербетоном (СВПБ) [Текст]: Информ. листок / В.И. Харчевников / ЦНТИ. – Воронеж. – 1998. – № 61. – 21 с.
3. Древесностекловолокнистый композиционный материал (ДСВКМ) для
узкоколейных и общего назначения железных дорог [Текст] / Т.Н. Стородубцева,
В.И. Харчевников, О.И. Чинарева, О.В. Вишнякова; ВГЛТА. – Воронеж, 1995. – 9
с. – Деп. в ВИНИТИ 10.08.95, № 2424–В95.
4. Композиционные шпалы на основе отходов древесины и стекловолокна
для железных дорог [Текст] / В.И. Харчевников, Т.Н. Стородубцева, В.Б. Огарков и
др.: отчет о НИР № 101/93. – Воронеж, 1993. – № госрегистр. 01.9.40000192. – 43 с.
151
5. Использование полинома третьей степени при проектировании оптимального состава полимербетона ФАМ [Текст] / Т.Н. Стородубцева, В.И. Харчевников, С.В. Назаров и др. – Воронеж, 1989. – 10 с. – Деп. в ВНИИС 4.02.89, №
9224; опубл. 1.04.89, БУДР Вып. 4.
6. Использование полиномов третьей степени для описания зависимостей
физико-механических характеристик стекловолокнистых полимербетонов от длины волокон [Текст] / Т.Н. Стородубцева, В.И. Харчевников, Л.Н. Стадник и др.–
Воронеж, 1989.– 9 с.– Деп. в ВНИИС 4.02.89, № 9225; опубл. 1.04.89, БУДР Вып. 4.
7. Харчевников, В.И. К вопросу развития теории искусственных строительных конгломератов [Текст] / В.И. Харчевников // Изв. Вузов. Строительство и архитектура.– Новосибирск, 1989.– № 1.– С. 48-51.
8. Баженов, Ю.М. Компьютерное материаловедение строительных композитов с трещинами и порами [Текст] / Ю.М. Баженов, В.А. Воробьев, А.В. Илюхин //
Изв. вузов. Строит. – 2001.– № 11. – С. 37–43.
УДК 674.02.001.57
МЕТОД ОЦЕНКИ ПОКАЗАТЕЛЕЙ НАДЕЖНОСТИ
КОРПУСНОГО МЕБЕЛЬНОГО ИЗДЕЛИЯ
А.Н. Дырявко (ВГЛТА)
Проблема повышения надежности конструкций корпусных мебельных изделий связана со следующими аспектами: устойчивость корпуса при внешних нагрузках (УК), прочность несущих деталей (полки, штанги) при изгибающих нагрузках (ПНД), прочность несущих стенок при продольном сжатии (ПССж), прочность несущих стенок при нагрузке чистого сдвига (ПСС), прочность опор (ПО),
прочность соединений деталей (ПСД) (рис. 1) [1].
Для объективной оценки надежности корпусных мебельных изделий предложена количественная оценка показателей определяющих это понятие, которая
базируется на использования экспертных оценок - определении качественных или
количественных параметров без проведения эксперимента или статистической обработки характеристик специально привлеченным для этой цели специалистом.
При экспертном способе оценки единичных показателей надежности корпусных мебельных изделий имеет место неопределённость, обусловленная отсутствием у свойства (свойств), определяющих рассматриваемый показатель отклонения, чётких границ. Столкнувшись с нечёткостью, эксперт вынужден использовать
лингвистические оценки, например, «лучше», «достаточно», «недостаточно»,
«сильно выражен». При этом требуется, во-первых, для показателей надежности
корпусных мебельных изделий найти способ формализации лингвистических оценок отклонений и, во-вторых, учитывать значения единичных отклонений в качественном виде вместе с единичными отклонениями, оцененными в количественном
виде. Применение понятий нечёткого множества и лингвистической переменной
даёт возможность решать эти задачи. Приоритет в выборе определяющих показателей – за заказчиком и/или производителем корпусной мебельной продукции.
Структуру обобщенного комплексного показателя надежности можно представить как четырехуровневую иерархическую совокупность свойств. На рис. 2
_____________________
© Дырявко А.Н., 2007 г.
152
153
представлен фрагмент графа иерархической структуры показателя надежности
корпусного мебельного изделия.
Прочность
несущих
деталей
X
Уровень I
Уровень II
Прочность
опор
X1
Устойчивость
корпуса
Надежность корпусного
мебельного изделия
Прочность
соединений
деталей
Прочность стенок
при сжатии
X111
X12
X121
X112
X122
Рис. 1 Модель корпусного мебельного изделия
Обобщенный комплексный показатель верхнего уровня определяется пятью
составляющими второго уровня: устойчивостью изделия, прочность несущих деталей, прочность опор, прочность соединения деталей, прочность стенок при изгибе.
Устойчивость изделия оценивается главным образом геометрическими параметрами всего изделия и его составляющих (размеры и расположение), массой
заполненного и пустого изделия.
Прочность несущих деталей определяется по: геометрическим параметрам
деталей, прочностным свойствам материала деталей, прикладываемой нагрузке и в
зависимости от соединения этих деталей в изделие.
Значение свойства «Прочность опор» определяется по геометрическим параметрам опор, массе изделия, материалу опор участвующему в несении нагрузке,
в зависимости от вида опор. Показатель прочности соединения деталей определяется главным образом по свойствам соединительных и соединяемых деталей.
При производстве надежных корпусных мебельных изделий необходимо
также произвести оценку прочности стенок изделия на изгиб и при продольном
сжатии, используя информацию о геометрических размерах, прочностных свойствах материала стенки и нагрузке.
X3
Уровень III
X11
Прочность стенок
при нагрузках
чистого сдвига
X2
X21
X22
X211
X221
X212
X222
X213
X223
X23
X231 X232
X24
X241 X242
X31
X32
X33 X34
X311 X312 X321 X322
X331
X341
X332
X214
Уровень IV
Рис. 2 Фрагмент обобщенного четырехуровневого комплексного показателя надежности корпусного мебельного изделия
Количественная оценка основных показателей составных элементов корпусных мебельных изделий не позволяет в полном объеме охарактеризовать надежность опор, стенок, несущих деталей, соединения деталей и устойчивости изделия.
Для решения этой задачи предусмотрены еще два уровня. Четвертый уровень учитывает высоту, ширину, соотношение габаритных размеров; массу элементов изделия, массу вещей хранящихся в изделии; геометрические размеры полок и
штанг; пределы прочности при изгибе и растяжении перпендикулярно пласти, модуль упругости при статическом изгибе, величину нагрузки, вид приложения нагрузки; тип опор, геометрические параметры опор; расположение и количество
подсадных опор, размеры опор выполненной цельносоставной силовой схемы;
масса пустого изделия, массу заполненного изделия; материал опоры по цельносоставной силовой схеме, материалы, участвующие в приеме и распределении массы изделия; прочность крепления для подсадных опор; прочностные характеристики соединяемых деталей, геометрические параметры соединения, силовую нагрузку в соединении, прочность соединительных деталей; геометрические размеры
стенок; предел прочности при изгибе и при растяжении перпендикулярно пластин
плиты, модуль упругости при статическом изгибе; предельное напряжение растяжения/сжатия, модуль продольной упругости, коэффициент поперечной деформации; точку приложения нагрузки, величина нагрузки.
154
155
Рассмотрим в отдельности переменные, которые необходимо учитывать при
оценке показателей надежности [2, 3].
Лингвистическая переменная «Надежность» служит для качественной (лингвистической) интерпретации базового значения рассматриваемого показателя в
виде
b j [Χ( X i )] ; i ∈1,6 , j∈ 1,6 ,
где
X i - название i − го показателя; Х - лингвистическое значение, выраженное первичным термом “надежно” для лингвистической переменной «Надежность»; b j − модификатор для лингвистического значения Х.
В ходе расчёта принимается следующая номенклатура модификаторов:
b1 − «не», b2 − «более или менее», b3 − «почти», b4 − «достаточно», b5 −
«очень», b6 − «высоко».
Лингвистическая переменная «Величина» служит для сопоставления значения оцениваемого показателя с базовым (нормативным). В её терм-множестве три
первичных терма: «высокий», «средний», «низкий», ( a1 , a 2 , a 3 соответственно)
заданные в интервале [0, 1].
Терм-множество лингвистической переменной «Величина» образуется с
помощью термов a1 , a 2 , a3 и модификаторов b1 ÷ b6 в виде: b j al ;
l ∈1,3;
•
вычисляют комплексные показатели последовательной композицией
единичных показателей надежности по следующему правилу:
γ
γ
γ
A[Χ( X )] := A1 1 [Χ( X 1 )] I A2 2 [Χ( X 2 )] I ... I An n [Χ( X n )] ,
где выражение в левой части соответствует комплексному показателю.
Запись Ai [Χ( X i )] - значение i-го показателя надежности;
γ i - коэффициент весомости i-го показателя надежности;
n - количество единичных показателей, составляющих комплексный показатель надежности X;
I - операция пересечения, соответствующая операции min для значений
единичных показателей.
Значения коэффициентов весомости показателей вычисляют в результате
обработки матрицы экспертных парных сравнений показателей отклонения, составляющих некоторый комплексный показатель.
Значения интенсивности предпочтения заносят в матрицу В = a ij
размер-
ности nUn, составленную в соответствии с правилом а ij = 1 / a ij и с предпочтениями эксперта, представленными в таблице.
Преобразуем В к виду: D = d ij , где d ij = log sα ij
и выполняется соотношение d ij + d jk = d ik .
j ∈ 1,6.
Под значением единичного показателя отклонения понимают степень соответствия системы (подсистемы) базовому значению рассматриваемого показателя в
виде
b j [Χ( X i )] := b j al , l ∈ 1,3,
j ∈ 1,6, i ∈ 1,6 .
В частных случаях модификаторы в правой или левой частях могут отсутствовать. Эксперту разрешается пользоваться составными модификаторами (со связками «И» и «ИЛИ»), а также сложными высказываниями вида bm bk al (число
модификаций для простоты ограничено двумя).
Связки «И» и «ИЛИ» в составных термах означают соответственно операции взятия min или max для значений функция принадлежности [2, 3]
Эксперт оценивает показатель надежности в такой последовательности:
формирует базовое значение показателя, приписывает к рассматривае•
мому показателю подходящее, с точки зрения эксперта, лингвистического значение
из терм-множества лингвистической переменной “Надежность”;
•
оценивает для рассматриваемой системы (подсистемы) её соответствие
базовому значению показателя с помощью подходящего лингвистического значения
из терм-множества переменной “Величина”;
•
получает терм-множество лингвистической переменной «Величина» с
помощью термов al, l ∈1,3 и модификаторов b j , j ∈ 1,6 , в виде b j a l ;
•
определяет значение единичного показателя Х[Х]= albj γi где γi – коэффициент весомости i-ого показателя надежности;
Для каждого l ∈ 1, n , построим матрицу D l = d ijl , при условии
d ijl = d il + d lj .
Таким образом, матрица D l сохраняется l-я строка матрицы D, а все остальные элементы подбираются так, чтобы удовлетворять равенству:
d ij = d il + d lj .
Таблица 1
Таблица значений интенсивности предпочтения
Интенсивность
Определение
предпочтения
1
Равны по важности
3
Слабая предпочтительность
5
Сильная предпочтительность
7
Доминирующая предпочтительность
9
Абсолютная предпочтительность
2, 4, 6, 8
Промежуточные значения
156
~ 1 n
Обозначим D = ∑ D l – среднее арифметическое матриц Dl , тогда элеn l =1
менты матрицы D удовлетворяют условию:
~
~
~
1⎛ n ⎞
d ij + d jk = ⎜⎜ ∑ ⎟⎟( d il + d ik ) = d ik .
n ⎝ l =1 ⎠
~
~
~ ~
~
b
Преобразуем матрицу D к виду B = bij , где bij = S ij .
~
Суммируя строки матрицы B , получим вектор X = ( x1 , x 2 ,..., x n ) .
Нормируя вектор X , получаем значения коэффициентов весомости рассматриваемых показателей. Сумма коэффициентов весомости равна 1.
Определив экспертные оценки можно определить коэффициенты весомости
показателя надежности корпусных мебельных изделий.
Таким образом, получаем метод оценки показателей надежности корпусных
мебельных изделий с использованием лингвистической экспертной оценки и анализа многоуровневых иерархических систем по значениям коэффициентов весомости.
Библиографический список
1. Дырявко, А.Н. Системная декомпозиция и концептуальная модель надежности корпусных мебельных изделий [Текст] / А.Н. Дырявко // Информационные технологии моделирования и управления-2006: Воронеж: Научная книга.2006. – С 632-637.
2. Заде, Л.А. Понятие лингвистической переменной и его применение к
принятию приближенных решений [Текст] / Л.А. Заде. – М.: Мир, 1976.-150с.
3. Кофман, А. Введение в теорию нечетких множеств [Текст] / К. Кофман.
Пер с фр.- М.: Радио и связь, 1982.-432с.
157
Определение параметров настроек регуляторов является одной из самых
распространенных задач синтеза автоматических систем регулирования (АСР).
Иногда эта задача решается методом проб и ошибок. Параметры настройки регуляторов зависят от инерционности, от величин передаточных коэффициентов объектов регулирования. Одним из теоретических методов расчета оптимальных настроек регуляторов является метод интегральных оценок [2].
Кривая переходного процесса позволяет составить полное суждение о
качестве процесса регулирования в данной системе. Косвенную оценку качества
регулирования можно получить путем вычисления площади, заключенной между
кривой переходного процесса и линией установившегося режима. В этом случае критерием качества будет определенный интеграл по времени от функции, характеризующей разность между действительным и заданным значениями координаты, системы. Этот определенный интеграл называется интегральной оценкой, которая в
основном используется для монотонных процессов. Для расширения области применения интегрального критерия качества в рассмотрение часто вводят интеграл от
квадратичной формы координат системы. Вследствие этого под интегральной оценкой
в более общем случае понимают определенный интеграл от функции, которая определяет состояние системы и характеризуется в различных комбинациях системными координатами, а также их производными [1].
Интегральные оценки ставят цель дать общую оценку быстроты затухания и
величины отклонения управляемой величины в совокупности воздействия всех факторов,
без определения того и другого в отдельности [3].
Линейная интегральная оценка – это определенный интеграл от линейной
функции координат системы.
УДК 681.3
ПРИМЕНЕНИЕ ИНТЕГРАЛЬНЫХ ОЦЕНОК КАЧЕСТВА
РЕГУЛИРОВАНИЯ ДЛЯ ОПРЕДЕЛЕНИЯ ОПТИМАЛЬНЫХ НАСТРОЕК
РЕГУЛЯТОРА
Ю.В. Мурзинов, В.С. Петровский (ВГЛТА)
Динамические свойства системы и, следовательно, качество процесса
регулирования оценивают некоторыми количественными критериями. Так как переходные процессы зависят не только от структуры системы, но и от характера
изменения воздействий, приложенных к ней, то для оценки качества процесса регулирования и выявления динамических свойств системы в рассмотрение вводят
типовые воздействия, которые являются среди всех возможных воздействий наиболее неблагоприятными или наиболее характерными.
В качестве типовых воздействий часто используют скачкообразные сигналы являющиеся характерными для систем автоматической стабилизации. Скачкообразные воздействия в регуляторах скорости и напряжения могут возникать в
результате внезапного подключения или отключения потребителей механической
или электрической энергии [1].
______________________________________
© Мурзинов Ю.В., Петровский В.С., 2007 г.
Рис. 1 Переходной процесс
Для графика, приведенного на рис.1 интегральной оценкой является выражение
∞
J = ∫ [x( t ) − x( ∞ )]dt ,
(1)
0
где x( t ) – выходная величина,
x(∞)
– выходная величина в установившемся
режиме, x( t ) − x( ∞ ) = Δx – ошибка регулирования
158
159
Выражение линейной интегральной оценки через коэффициенты передаточной функции по ошибке регулирования, полученное акад. В. С. Кулебакиным
[1]
∞
b a −a b
J = ∫ Δx( t )dt = g ⋅ m−1 n 2 n −1 m ,
(2)
an
0
где g = const – ступенчатое задающее воздействие, a n −1 , a n ,bm −1 ,bm – коэффициенты передаточной функции системы по ошибке:
b p m + b p m −1 + K + bm −1 p + bm
W x ( p ) = 0 n 1 n −1
,
(3)
a 0 p + a1 p + K + a n −1 p + a n
X( p )
Wx =
, X ( p ) – изображение по Лапласу ошибки регулирования, G( p ) –
G( p )
изображение по Лапласу задающего воздействия.
Квадратичная интегральная оценка имеет вид
∞
J 0 = ∫ Δx 2 dt =
0
∞
τ 2 J 1 = τ 2 ∫ ( Δx ( 1 ) ) 2 dt ,
2
∫ [x( t ) − x( ∞ )] dt .
∞
J 0 + τ 2 J 1 = ∫ ( Δx 2 + τ 2 Δx 2 )dt ,
где a1 , a 2 ,K , a n и b1 , b2 ,K ,bm – коэффициенты изображения по Лапласу регули-
(10)
0
где τ – постоянная, имеющая размерность времени (экстремаль), которая показывает, что процесс не должен затухать медленнее чем процесс при τ = 0 , J 0 – интегральная квадратичная оценка, определяемая по формуле (4).
∞
J 1 = ∫ ( Δx ( 1 ) ) 2 dt =
0
1 m+1
∑ Bk Δ k ,
2a n2 Δ k =0
(11)
где
k
Bk = bm2 +1− k + ∑ ( −1 )i 2bm+1− k +i bm+1− k −i .
(4)
0
(9)
0
∞
Выражение квадратичной интегральной оценки через коэффициенты изображения по Лапласу регулируемой величины полученное А. А. Красовским [1]
b b
1 m
(5)
J0 =
Bk Δ k − m 2m −1 ,
∑
2
2a n Δ k = 0
an
руемой величины
Улучшенная квадратичная интегральная оценка для скачкообразных
входных воздействий определяется двумя составляющими
(12)
i =1
Определители
Δ
и
Δk
находятся по тем же формулам и правилам, что и определи-
тели квадратичной интегральной оценки.
Был проведен расчет интегральных оценок для объекта второго порядка и
трех типов регуляторов наиболее часто используемых в системах управления в
промышленности.
Y ( p)
Y( p ) =
1 b0 ⋅ p m + b1 ⋅ p m −1 + K + bm −1 ⋅ p + bm
⋅
,
p a 0 ⋅ p n + a1 ⋅ p n −1 + K + a n −1 ⋅ p + a n
k
Bk = bm2 − k + ∑ ( −1 )i 2bm − k +i bm− k −i ,
(6)
Рис.2 Структурная схема АСР
(7)
i =1
a n −a n−2
0
a n −1
0
− an
Δ=
0
0
L
L
0
0
a n−4
− a n −3
a n−2
− a n −1
L
0
− a n −6
a n −5
− a n−4
a n −3
L
0
Передаточная функцию объекта
L 0
L 0
L 0
,
L 0
L L
L a1
(8)
Δ
путем замены (k+1)-
Δ k ( k = 0 ,1,2,K , m ) – определитель, который получается из
Wob ( p ) =
,
(13)
представим в виде
Wob ( p ) =
го столба столбцом a n −1 , a n ,0 ,K ,0 .
Выражение (8) соответствует старшему определителю Гурвица. При составлении его все коэффициенты с отрицательными индексами и индексами, большими п, заменяются нулями. Аналогичная замена нулями коэффициентов с индексами, меньшими нуля и большими т, осуществляется и в формуле (7).
2
2 ⋅ p2 + 8 ⋅ p +1
k ob
2
T1 ⋅ T 2 ⋅ p + ( T1 + T 2 ) p + 1
,
где k ob = 2 , T 1 = 4 − 14 , T 2 = 4 + 14 – параметры объекта регулирования.
Передаточные функции регуляторов:
1. П-регулятор: Wr ( p ) = k r .
2.
ПИ-регулятор: Wr ( p ) = k r ( 1 +
1
).
ti ⋅ p
(14)
160
161
1
+ t pr ⋅ p ) .
ti ⋅ p
Передаточная функция системы в разомкнутом состоянии
W raz ( p ) = Wob ( p ) ⋅ W r ( p ) .
(15)
Передаточная функция системы в замкнутом состоянии
Wraz ( p )
.
(16)
W zam ( p ) =
Wraz ( p ) + 1
В результате расчетов была определена передаточная функция системы с
П-регулятором в разомкнутом состоянии
2 ⋅ kr
,
(17)
Wraz ( p ) =
2
2⋅ p + 8⋅ p +1
а в замкнутом состоянии
2 ⋅ kr
W zam ( p ) =
.
(18)
2
2 ⋅ p + 8 ⋅ p + 1 + 2 ⋅ kr
Знаменатель передаточной функции в разомкнутом состоянии имеет второй порядок.
Линейная интегральная оценка для системы с П-регулятором имеет вид
k ⋅ k ⋅ ( T1 + T 2 )
,
(19)
J = − ob r
( k ob ⋅ k r + 1 ) 2
где при положительных значениях коэффициента усиления регулятора линейная
интегральная оценка будет иметь отрицательные значения, поэтому эту оценку
необходимо взять по модулю.
Квадратичная интегральная оценка для системы с П-регулятором
( 33 + 2 ⋅ k r )
1
.
(20)
J 0 = ⋅ kr ⋅
2
( 1 + 2 ⋅ k r )3
3.
ПИД-регулятор: Wr ( p ) = k r ( 1 +
Улучшенная квадратичная интегральная оценка для системы с Прегулятором получилась следующая:
J = J 0 + τ 2 ⋅ J1 ,
(21)
где
J 1 = 0 , тогда с учетом (20)
( 33 + 2 ⋅ k r )
1
.
(22)
⋅ kr ⋅
2
( 1 + 2 ⋅ k r )3
Квадратичная и улучшенная квадратичная интегральные оценки дают
одинаковый результат, т. к. формулы (20) и (22) имеют одинаковый вид.
Оптимальные настройки регулятора выбираем по минимуму интегральной оценки. Для этого применяем метод Гаусса-Зейделя (метод прямого восхождения).
Был рассмотрен регулятор, с диапазоном изменения значения коэффициJ=
ента усиления регулятора
kr
от 0.1 до 100. Все три оценки дали одинаковое опти-
мальное значение коэффициента регулятора, которое составило
k r = 100 .
На
рис.3 показана переходная характеристика АСР с полученными оптимальными
настройками П-регулятора.
2
1.5
y ( t)
1
0.5
0
0
25
50
75
100
t
Рис. 3 Переходная характеристика АСР с П-регулятором
Линейная интегральная оценка для систем с ПИ- и ПИД-регулятором неприменима, т. к. данная оценка годится только для монотонных процессов, в которых не меняется знак отклонения от заданной величины g(t). Если же имеет место
колебательный процесс, то при вычислении интеграла площади будут алгебраически складываться, и минимум этого интеграла может соответствовать колебаниям с
малым затуханием или вообще без затухания.
Передаточная функция системы в разомкнутом состоянии для ПИрегулятора имеет вид
1
2 ⋅ k r (1 +
)
ti ⋅ p
,
(23)
Wraz ( p ) =
2 ⋅ p2 + 8 ⋅ p +1
в замкнутом состоянии
2 ⋅ k r ⋅ ( ti ⋅ p + 1 )
.
(24)
W zam ( p ) =
3
2 ⋅ ti ⋅ p + 8 ⋅ ti ⋅ p 2 + (1 + 2 ⋅ k r ) ⋅ ti ⋅ p + 2 ⋅ k r
Знаменатель передаточной функции в разомкнутом состоянии имеет третий порядок.
Квадратичная интегральная оценка для системы с ПИ-регулятором будет
2 ⋅ t i + 31 ⋅ k r + 2 ⋅ k r2
1
.
(25)
J0 =
⋅ ti ⋅
4 ⋅ kr
2 ⋅ ti + 4 ⋅ k r ⋅ ti − k r
Улучшенная квадратичная интегральная оценка для системы с ПИрегулятором имеет вид
J = J 0 + τ 2 ⋅ J1 ,
J =
2 ⋅ t i + 31 ⋅ k r + 2 ⋅ k r2
2 ⋅ kr
1
,
⋅ ti ⋅
+ τ2 ⋅
4 ⋅ kr
2 ⋅ ti + 4 ⋅ k r ⋅ ti − k r
2 ⋅ ti + 4 ⋅ k r ⋅ ti − k r
(26)
162
163
где
2 ⋅ kr
.
(27)
J1 =
2 ⋅ ti + 4 ⋅ k r ⋅ ti − k r
Определим оптимальные настройки регулятора по минимуму интегральных оценок. Как и в предыдущем случае применим метод Гаусса-Зейделя.
Был взят регулятор, с диапазоном изменения значения коэффициента усиления регулятора
kr
от 0,1 до 100 и времени изодрома
ti
от 5 до 50.
Для реализации метода Гаусса-Зейделя была разработана программа для
ЭВМ, позволяющая учитывать совместное изменение обоих параметров регулятора
в заданных диапазонах. Интерфейс программы показан на рис. 4.
Передаточная функция системы в разомкнутом состоянии для ПИДрегулятора
1
2 ⋅ k r (1 +
+ t pr ⋅ p )
ti ⋅ p
Wraz ( p ) =
,
(28)
2 ⋅ p2 + 8 ⋅ p +1
в замкнутом состоянии
2 ⋅ k r ⋅ ( t pr ⋅ p 2 + t i ⋅ p + 1 )
W zam ( p ) =
. (29)
3
2 ⋅ t i ⋅ p + ( 2 ⋅ k r ⋅ t pr + 8 ) ⋅ t i ⋅ p 2 + ( 1 + 2 ⋅ k r ) ⋅ t i ⋅ p + 2 ⋅ k r
Квадратичная интегральная оценка для системы с ПИД-регулятором имеет вид
J0 =
4 ⋅ t i + k r ⋅ t i ⋅ t pr + 62 ⋅ k r + 4 ⋅ k r2
1
.
⋅ ti ⋅
4 ⋅ kr
4 ⋅ t i + k r ⋅ t i ⋅ t pr + 8 ⋅ k r ⋅ t i + 2 ⋅ k r2 ⋅ t i ⋅ t pr − 2 ⋅ k r
(30)
Улучшенная квадратичная интегральная оценка для системы с ПИДрегулятором будет
J = J 0 + τ 2 ⋅ J1 ,
J =
+ τ
Рис. 4 Интерфейс программы «Определение оптимальных настроек регулятора»
В результате расчета обе оценки дали одинаковые оптимальные значения
коэффициента усиления регулятора и времени изодрома k r = 100 , t i = 5 . На рис.5
показана переходная характеристика АСР с полученными оптимальными настройками ПИ-регулятора.
2
4 ⋅t i + k r ⋅t i ⋅t pr + 62 ⋅ k r + 4 ⋅ k r2
1
+
⋅ ti ⋅
4 ⋅k r
4 ⋅t i + k r ⋅t i ⋅t pr + 8 ⋅ k r ⋅t i + 2 ⋅ k r2 ⋅t i ⋅t pr − 2 ⋅ k r
⋅
4 ⋅ k r − k r2 ⋅t pr + k r2 ⋅t i
4 ⋅t i + k r ⋅t i ⋅t pr + 8 ⋅ k r ⋅t i + 2 ⋅ k r2 ⋅t i ⋅t pr − 2 ⋅ k r
где
J1 =
4 ⋅ kr − kr2 ⋅ t pr + kr2 ⋅ ti
4 ⋅ ti + kr ⋅ ti ⋅ t pr + 8 ⋅ kr ⋅ ti + 2 ⋅ kr2 ⋅ ti ⋅ t pr − 2 ⋅ kr
1.5
(32)
Определяя оптимальные настройки регулятора по минимуму интегральных оценок, как и в предыдущих случаях, применим метод Гаусса-Зейделя для
регулятора, с диапазоном изменения значения коэффициента усиления регулятора
kr
от 0.1 до 100, времени изодрома
ti
от 5 до 50 и времени предварения от 5 до
полученными оптимальными настройками ПИД-регулятора.
1
0.5
0
.
50. Обе оценки дали одинаковые оптимальные значения коэффициента усиления
регулятора, времени изодрома и времени предварения, которые составили:
k r = 100 , t i = 5 и t pr = 50 . На рис. 6 показана переходная характеристика АСР с
2
y ( t)
(31)
,
0
25
50
t
75
100
Рис.5 Переходная характеристика АСР с ПИ-регулятором
164
165
1.5
1.2
1.25
1
1
0.8
y ( t ) 0.75
y ( t)
0.6
0.5
0.4
0.25
0.2
0
0
0
10
20
30
40
50
60
70
80
90
100
t
Рис. 6 Переходная характеристика АСР с ПИД-регулятором
Недостатком квадратичной интегральной оценки (4) является то, что параметры, выбранные по ее минимуму, могут соответствовать достаточно высокой
колебательности процесса, что нежелательно. Например, из диапазона выше рассмотренного регулятора, при следующих параметрах: k r = 1,5 , t i = 1K10 и
t pr = 1 , квадратичная интегральная оценка дает оптимальное значение времени
изодрома равное
ti = 2 ,
что обеспечивает довольно высокую колебательность
переходного процесса (рис. 7), а улучшенная квадратичная оценка дает оптималь-
t i = 9 , если принять, что процесс не должен затухать раньше времени 10 с, т. е. τ = 10 . При этом переходной процесс будет развиваться по астатиче-
ное значение
ской кривой (рис. 8), характеризующий более качественный процесс регулирования.
1.5
1.25
1
y ( t ) 0.75
10
20
30
40
50
60
70
80
90
100
t
Рис. 8 Переходная характеристика АСР с ПИД-регулятором, построенная
по оптимальным настройкам регулятора, определенным по улучшенной
квадратичной интегральной оценке
Линейную интегральную оценку необходимо использовать для систем 1-,
2-го порядков с апериодическими монотонно развивающимися переходными процессами, где она обеспечит простой расчет оптимальных параметров настройки
регулятора. В системах более высокого порядка, в которых устанавливаются ПИ- и
ПИД-регуляторы необходимо применять квадратичные интегральные оценки качества регулирования, а в системах, в которых возможны колебательные процессы –
улучшенные квадратичные интегральные оценки.
Разработанная программа определения оптимальных настроек регулятора
может быть использована в действующих технологических процессах.
Библиографический список
1. Воронов А. А. Основы теории автоматического регулирования и управления
[Текст]: учеб. пособие для вузов / А. А. Воронов, В. К. Титов, Б. Н. Новогранов. –
М.: Высшая школа, 1977. – 519 с.
2. Петровский В. С. Теория управления [Текст]: учеб. пособие. – Воронеж: Воронежская лесотехническая академия, 1998. – 166 с.
3. Бесекерский В. А. Теория систем автоматического управления [Текст]: Изд. 4е перераб. и доп. / В. А. Бесекерский, Е. П. Попов. – СПб.: Изд-во «Профессия»,
2003. – 752 с.
УДК 330.43
ИССЛЕДОВАНИЕ ПРИМЕНИМОСТИ МЕТОДА НАИМЕНЬШИХ
КВАДРАТОВ В РЕГРЕССИОННОМ И КОРРЕЛЯЦИОННОМ АНАЛИЗЕ
В.И. Кочетов (ВГЛТА), С.И. Моисеев (ВГТУ)
0.5
0.25
0
0
0
10
20
30
40
50
t
60
70
80
90
100
Рис. 7 Переходная характеристика АСР с ПИД-регулятором, построенная
по оптимальным настройкам регулятора, определенным по квадратичной
интегральной оценке
Во многих экономических и эконометрических исследованиях для выявления и оценки силы статистической зависимости, определения характера связи
между двумя или большим числом экономических показателей широко используются методы корреляционного и регрессионного анализа. Для решения этих задач
на основании эмпирических данных, полученных в результате наблюдений за
_________________________________
© Кочетов В.И., Моисеев С.И., 2007 г.
166
167
экономической системой, строятся уравнения регрессии, рассчитываются показатели качества регрессионных моделей. При оценке параметров уравнения регрессии чаще всего применяется традиционный метод наименьших квадратов [1-4].
При этом должны выполняться определенные предпосылки относительно случайной составляющей, называемой остатками регрессионной модели δ i , равной разности между эмпирическими данными (результирующей функцией
регрессии
~
y i = f ( xi )
y i ) и линией
(предпосылки нормальной линейной модели). В литерату-
ре [2,3] выделяют пять предпосылок и предлагаются методы их проверки. Однако
эти методы не всегда совершенны и применимы в ограниченных условиях. Авторы
предлагают модифицировать критерии проверки предпосылок и оптимизировать
их для более общих условий. Рассмотрим предпосылки метода наименьших квадратов и способы их проверки.
1. Случайный характер остатков. Остатки δ i = y i − ~
y i должны быть
независимыми случайными величинами. В литературе предлагается визуальный
метод определения независимости с помощью графика остатков. Однако, очевидно, данный метод не является точным и служит для качественных оценок. Авторы
предлагают модифицировать критерий хи-квадрат [1,4] для проверки этой предпосылки. Для этого вся область значений независимой переменной х разбивается на k
интервалов, число которых тем больше, чем больше объем выборки. При этом в
каждый интервал должно попадать не менее 7-8 выборочных значений. Пусть n1 j
и n 2 j , j=1,2,…,k – соответственно число отрицательных и положительных остатков принадлежащих j-му интервалу. Если объем выборки велик, то можно остатки
по
своим
значениям
разбить
на
l
интервалов.
Тогда
nij , (i = 1,2,..., l ; j = 1,2,..., k ) , - число остатков из j –го интервала, попадающих
по значению в i-й интервал.
Например, можно
выделить
4
интервала
значений
остатков:
δ ≤ − S δ ; − S δ < δ ≤ 0; 0 ≤ δ < S δ ; δ ≥ S δ , где S δ - несмещенная оценка среднеквадратического отклонения остатков (см. рисунок при k=4).
Статистикой критерия является величина:
k
l
⎛ l 1 ⎛ k n2 ⎞ ⎞
⎞
⎛ l k nij2
ij ⎟
Z = n⋅⎜∑ ∑
− 1⎟⎟ , где ni =
nij , n j = nij , n –
− 1⎟ = n ⋅ ⎜⎜ ∑ ⋅ ⎜ ∑
⎟
⎜ i =1 j =1 ni n j
n ⎜ n ⎟
j =1
i =1
⎠
⎝
⎝ i =1 i ⎝ j =1 j ⎠ ⎠
объем выборки.
Критическое значение равно квантили распределения хи-квадрат:
∑
∑
Z kr = χ12− α ((k − 1) ⋅ (l − 1)) , α-уровень значимости. Если Z < Z kr , то можно счи-
тать, что остатки распределены случайно.
δ
n41
n42
n43
n44
n31
n32
n33
n34
n21
n22
n11
n12
Sδ
0
n23
n24
x
-Sδ
n13
n14
Рис. 1 Визуальный метод определения независимости случайных величин
с помощью графика остатков
2. Нулевая средняя составляющая остатков для любого интервала
значений х. Данная предпосылка связана с предыдущей. Среднее значение для
любого интервала независимого фактора х должна быть близкой к нулю. Для проверки предпосылки область значений х разбивают на k интервалов объемом n k и
для каждого вычисляются выборочные средние и дисперсии. Затем можно использовать критерий Стьюдента о равенстве нулю математического ожидания [1,4].
Предпосылка
выполняется,
если
выполняется
неравенство:
xk
n k ≤ t1−α (n k − 1) , где t p ( n) - квантили распределения Стьюдента, α-уровень
2
Sk
значимости.
3. Гомоскедастичность остатков. Данная предпосылка требует, чтобы
дисперсия случайной составляющей δ должна быть постоянной и не зависеть от
значения переменной х. Эмпирические данные, удовлетворяющие эти условиям,
называются гомоскедастичными. Гетероскедастичностью называется ситуация, при
которой не выполняется данная предпосылка. Однако существуют методы построения регрессионных моделей и в условиях гетероскедастичности, например
обобщенный метод наименьших квадратов (ОМНК, [2]).
При малом объеме выборки для оценки гетероскедастичности может использоваться метод Гольтфельда-Квандта [2], согласно которому все наблюдения
делились на две группы – с малыми и большими значениями фактора х. Вычислялась оценка дисперсии по каждой группе и из их сравнений по критерию Фишера,
делался вывод о наличии или отсутствии гетероскедастичности. Однако данный
тест предполагает, что дисперсия результатов пропорциональна их значениям. Могут возникнуть ситуации, когда распределение дисперсий симметричное относительно границы групп и тест Гольтфельда-Квандта не выявит наличие гетероскедастичности. На рис. 1 представлена ситуация, когда дисперсия остатков в первой
группе монотонно возрастает, а во второй монотонно убывает, средние оценки
дисперсий по группам не выявят по критерию Гольтфельда-Квандта наличия гетероскедастичности, хотя она явно присутствует.
168
169
Авторами предлагается решение модифицировать метод ГольтфельдаКвандта выявления гетероскедастичности для выборок большого объема, в некоторой степени исправляющий недостаток описанный выше. Идея метода состоит в
разбиении вариационного ряда исходных данных (относительно независимого аргумента х) на k последовательных интервалов примерно равной длины
x − x min
l ≈ max
k
.
пределения Фишера (F-распределение):
2
nmax и n min - число элементов в группах с большей и с меньшей дисперсией.
Если F < Fkr , то на уровне значимости α можно говорить о том, что гетероскедастичность отсутствует.
4. Отсутствие автокорреляции остатков. Эта предпосылка требует,
чтобы не было зависимости между соседними значениями остатков. Если это условие не выполняется, то остатки считаются автокоррелированными. Для проверки
предпосылки обычно используют критерий Дарбина-Уотсона [2] – для обнаружения автокорреляции первого порядка (между непосредственными соседями остатков), либо критерий Лагранжа [2] – для обнаружения автокорреляции высокого
порядка (между соседними остатками, расположенными на расстоянии L). Авторами предлагается альтернативная методика, основанная на критерии Стьюдента
проверки значимости коэффициента автокорреляции, позволяющую выявлять автокорреляцию остатков любого порядка. Можно считать, что коэффициент автокорреляции rL незначим (что говорит об отсутствии автокорреляции), если
2-я группа
данных
Остатки
1-я группа
данных
х
rL2
1 − rL2
Рис. 2 График распределения дисперсии
Число интервалов k можно рекомендовать выбирать так, чтобы число выборочных значений в каждом интервале
nm , m = 1,2,..., k , было не менее 10-15.
Выполнение этого условия позволяет пользоваться параметрическими методами
математической статистики для нормального закона распределения. Для решения
задачи используем параметрический критерий Фишера [1]. Обозначим
x m( i )
- i-й
элемент m-го интервала вариационного ряда. Тогда по выборочным данным рассчитываются оценки дисперсии
S m2
xm
и математического ожидания
⋅ ( n − L − 2 ) ≤ t1−α ( n − L − 2 ) , n - число измерений, L – порядок коэф2
фициента автокорреляции.
5. Нормальность распределения остатков. Эта предпосылка требует,
чтобы закон распределения остатков был близким к нормальному. Существует
несколько критериев проверки нормальности распределения, например критерии
Пирсона или Колмагорова-Смирнова [1]. Однако они требуют достаточно громоздких вычислений. Авторами предлагается упрощенный экспресс-метод проверки
нормальности распределения, который можно применять при выполнении остальных предпосылок. Он основан на сравнении оценок дисперсии и среднеабсолютного отклонения. Распределение остатков δi можно считать близким к нормальному,
для каждого
интервала:
n
если выполняется неравенство:
S m2 =
nm
1
1
∑ ( xm( i ) − xm )2 ; xm = n
nm − 1 i =1
m
i =1
.
Статистикой критерия служит отношение большей дисперсии к меньшей:
F=
max ( S m2 )
m =1,2 ,...,k
min ( S m2 )
m =1,2 ,...,k
.
∑ δi
i =1
n
n ⋅ ∑ δ i2
nm
∑ xm( i )
Fkr , равным квантили расFkp = F1−α (n max − 1; n min − 1) , где
Она сравнивается с критическим значением
− 0,7979 <
0 ,4
n
.
i =1
Библиографический список
1. Вентцель, Е.С. Теория вероятностей и ее инженерные приложения [Текст] / Е.С.
Вентцель, Л.А. Овчаров. – М.: 1988.
2. Эконометрика: учебник [Текст] / Под ред. Елисеевой И.И. – М.: Финансы и статистика, 2001.
3. Айвазян, C.А. Прикладная статистика. Исследование зависимостей [Текст] / C.А.
Айвазян, И.C. Енюков, Л.Д. Мешалкин. – М.: Финансы и статистика, 1985.
4. Мостеллер, Ф. Анализ данных и регрессия. В 2-х вып. [Текст] / Ф. Мостеллер,
Дж. Тьюки. – М.: Финансы и статистика, 1982.
170
171
РАЗДЕЛ III СИСТЕМЫ УПРАВЛЕНИЯ
УДК 681. 51
РАСПРЕДЕЛЕННАЯ АВТОМАТИЗИРОВАННАЯ СИСТЕМА УПРАВЛЕНИЯ
ТЕХНОЛОГИЧЕСКИМ ПРОЦЕССОМ СУШКИ ДРЕВЕСИНЫ
Д.А. Глухов, А.С. Опойков (ВГЛТА)
В условиях интенсивного развития деревообрабатывающей промышленности
производство продукции из древесины соответствующей международным стандартам может быть обеспечено только при высококачественной сушки пиломатериалов и заготовок. Существующие технологии и режимы узаконенные в виде Государственных стандартов и Руководящих материалов по камерной сушки древесины
не позволяют в полной мере добиться наилучшей производительности процесса, а
именно минимального брака высушиваемой древесины, минимальной продолжительности процесса, экономии тепла и энергии [1]. Достижения этой цели возможно за счёт внедрения средств автоматизации и управления на базе современных
контроллеров и персональных компьютеров. Кроме того, надежность таких систем
должна отвечать необходимым требованиям.
Анализируя технологию и уровень автоматизации процесса сушки древесины
на предприятиях России, можно выделить следующие недостатки:
- отсутствуют средства автоматического регулирования основными режимными
параметрами процесса, а именно температурой и влажностью сушильного агента в
камере;
- отсутствует автоматический контроль влажности древесины в процессе сушки,
что не позволяет добиться точного соблюдения режимов сушки;
- отсутствуют средства автоматического управления вентиляторной системой и
приточно - вытяжными каналами;
- отсутствие средств автоматического управления процессом не позволяет в полной мере использовать возможности SCADA - системы и персонального компьютера (ПК) как средства управления и сбора данных.
Сложность заключается прежде всего в управлении процессом сушки. Если
процессы, происходящие в древесине во время сушки, изучены достаточно хорошо,
то проблема управления ими остается актуальной и сегодня. Управление процессом сушки должно быть корректным, достаточно простым и, по возможности,
должно учитывать основные исходные данные (порода древесины и ее первоначальная влажность).
На основе анализа процесса сушки пиломатериалов на предприятиях предлагается представить АСУ сушильным отделением в виде распределённой системы
иерархической структуры состоящей из трёх уровней (рис.):
При построении современных АСУТП практически не один её уровень не
может обойтись без средств автоматизации и управления. На нижних уровнях непосредственное управление конкретными технологическими параметрами (температура, давление, скорость…..). Локальный контроллер реализует закон регулирования, а ПК выше стоящего уровня ведёт статистику событий, смену режимов работы или с помощью человека - машинного – интерфейса реализует ручное управление.
Достоинство распределённых АСУТП состоит в повышенной надёжности по
сравнению с централизованной системой управления.
________________________________
© Глухов Д.А., Опойков А.С., 2007 г.
Средство контроля и
сбора данных
Оператор 3 уровень
Центральное устройство связи
2 уровень
Локальный кон……………..
троллер
датчик.
…....
датчик
.
.
.
ИУ
Сушильная камера № 1………..
Локальный контроллер
…
. датчик
.
.
.
датчик
1 уровень
ИУ
Сушильная камера № 8
Рисунок. Распределённая АСУТП
Первый уровень представляет собой набор датчиков, преобразователей, исполнительных механизмов установленных на каждую камеру. Информация о контролируемых параметрах, зафиксированная датчиками, через соответствующие
преобразователи подаётся на локальный контроллер – второй уровень. В качестве
контроллера на данном уровне предлагаем использовать измеритель-регулятор
марки МПР51-Щ4, предназначенный для управления многоступенчатыми температурно-влажностными режимами различных технологических процессов с учётом
влажности материала [2], который может выполнять следующие функции:
- Сбор и обработку информации о состоянии технологического процесса: измерение трёх параметров (температуры в камере (“сухого” термометра), температуры “влажного” термометра и влажность продукта), вычисление двух дополнительных параметров.
- Управление исполнительными устройствами.
МПР51-Щ4 может управлять задвижками с использованием резистивных
датчиков положения. Прибор имеет 2 ПИД-регулятора, которые обеспечивают
точное поддержание любых двух из пяти измеренных и вычисленных параметров.
172
Так как информация в контроллере предварительно обрабатывается и частично используется на месте, то существенно снижаются требования к пропускной
способности каналов связи. К аппаратно - программным средствам контроллерного
уровня и управлению предъявляются жёсткие требования по надёжности, времени
реакции на исполнительные устройства, датчики. В соответствии с заданной программой контроллер формирует управляющие сигналы и отправляет их на исполнительные устройства (ИУ).
В приборе предусмотрена возможность регистрации хода технологического
процесса на ПК. Регистрация осуществляется специализированным программным
пакетом ОВЕН SCADA-системой.
Третий уровень системы есть ни что иное, как SCADA-система и персональный компьютер, связанный с центральным устройством связи который в свою
очередь связан с контроллерами каждой из камер. Такая связь обеспечивает возможность удалённого программирования контроллера, получение информации о
процессе сушки и архивирование этой информации.
Компьютер реализует следующие функции:
- сбор данных с локальных компьютеров;
- синхронизацию работ подсистем;
- различную обработку данных;
- оптимальное управление участками и всеми технологическими процессами по выбранному критерию;
- расчёт технико-экономических показателей производственного процесса;
- отображение информации в виде удобном для восприятия человеком.
Собранная информация позволяет технологу оптимизировать режимы сушки
под конкретное производство.
Связь контроллеров и управляющего ПК в предлагаемой схеме осуществляется
через интерфейс связи RS-232/RS-485. Такая связь обладает достаточно высокой
скоростью передачи данных и позволяет удалить управляющий ПК от сушильных
камер.
Распределённые АСУТП характеризуются разделением функций контроля обработки информации и управления между несколькими территориально разнесенными объектами и вычислительными машинами. Среди обязательных признаков:
применение микропроцессоров, повышенная эффективность и надёжность систем
управления благодаря приближению к местам выработки управляющих воздействий к технологическому процессу, а также независимость контуров управления от
центрального компьютера.
Для осуществления целостности АСУТП контроллеры программируются и
контролируются ПК вышестоящего уровня.
SCADA система ОВЕН Owen Process Manager v l. l - это система сбора данных,
которая позволяет отслеживать в реальном времени показания различных приборов
подключенных к компьютеру, а также сигнализировать о выходе параметров за
допустимые пределы, накапливать историю изменения параметров во времени и
просматривать эту историю в виде графиков и таблиц событий.
Система Овен состоит из двух независимых подсистем:
- Подсистема Owen Process Manager используется для разработки описаний технологических процессов и сохранения этих описаний на диске для последующего
использования. В ней также осуществляется запуск процессов на исполнение, что
173
предусматривает опрос всех приборов с периодичностью, отдельно задаваемой для
каждого прибора, отображение результатов этого опроса в главном окне системы, а
также сброс получаемых значений в файлы протокола.
- Подсистема Owen Report Viewer обеспечивает отображение сохраненной в файлах рапорта информации в виде настраиваемых пользователем таблиц и графиков.
Описанные выше проектные решения являются новыми для технологии сушки
пиломатериалов. Предлагаемые разработки являются целесообразными и актуальными, так как повышают производительность процесса и облегчают труд рабочего
персонала, делают его более безопасным и повышают технический уровень САУ.
Комплекс Овен, выступающий в роли УВК, облегчает управление сушильными
камерами, их технологическими параметрами, повышает качество информации по
этим параметрам.
Основной особенностью предлагаемой АСУТП сушки древесины является её
универсальность и возможность применения практически к любой технологии.
Библиографический список
1. Рассев, А.И. Сушка древесины [Текст] : учеб. пособие. Изд. 4-е / А.И. Расев - М. :
МГУЛ, 2000. - 228 с.
2. Данилов А.Д. Микропроцессорные элементы и устройства локальной автоматики [Текст] : справочное пособие/А.Д. Данилов; Воронеж: Воронеж гос. лесотехн.
акад., 2005. – 268 с.
УДК 666.97
ПРОБЛЕМЫ АВТОМАТИЗАЦИИ ПРЕССОВАНИЯ
ДРЕВЕСНОСТРУЖЕЧНЫХ ПЛИТ НА ОАО «ВОЛГОГРАДМЕБЕЛЬ»
Е.А.Мануковский, С.И.Поляков (ВГЛТА)
Древесностружечные плиты – один из наиболее перспективных конструктивно-отделочных материалов для мебельной промышленности и строительства по
сравнению с пиломатериалами и другими листовыми материалами. По показателям
прочности и жесткости они приближаются к древесине хвойных пород. Повышенный интерес к древесным композиционным материалам (композитам) обусловлен
рядом причин: низкой стоимостью древесного сырья, малыми затратами труда и
энергии при производстве древесных композиционных материалов и изделий из
них, ценными, а в отдельных случаях и уникальными, свойствами этих композитов,
непрерывной возобновляемостью древесных ресурсов и др. Возобновляемость и
высокая экономическая эффективность – основные факторы, гарантирующие древесным композитам положение материалов будущего.
Их дополняют невысокая плотность (50–1400 кг/м3), достаточная прочность (до 300 МПа), низкая трудоемкость и энергоемкость изготовления. Наиболее
ответственная операция технологического процесса производства ДСтП — прессование. Она в наибольшей степени определяет качество плит и производительность
всей установки [1].
На ОАО «Волгоградмебель» в 70-х годах было установлено оборудование
для производства древесностружечных плит, и оно удовлетворяло требованиям
того времени как по производительности, так и по качеству готовой продукции.
_____________________________________
© Мануковский Е.А., Поляков С.И., 2007 г.
174
Но по мере развития научно-технического прогресса оборудование морально устаревает и требует модернизации, а главное, появилась необходимость
включения в технологический процесс современных промышленных компьютеров
и контроллеров.
Рис. 1 Пульт управления процессом горячего прессования на
ОАО «Волгоградмебель»
Таким образом, назревает реальная проблема компьютеризации всего
процесса производства ДСТП в целом. После прохождения практики на предприятии, изучения работы оборудования выявляются особенности протекания технологического процесса прессования, которые необходимо учитывать при разработке
автоматизированной системы управления. Пресс осуществляет пъезотермическую
обработку стружечных брикетов с целью получения древесностружечных плит
заданных прочностных характеристик. Эта технологическая операция является
наиболее ответственной из всего производства, так как она определяет качество
плит и производительность линии. Под влиянием давления и нагрева в прессуемом
брикете происходит ряд сложных физико-химических процессов, в результате чего
образуется древесностружечная плита. Следовательно, система автоматизации
должна рассчитываться с учетом взаимного влияния основных технологических
параметров друг на друга - величины упрессовки и температуры плит.
Актуальность темы продиктована повышением качества плит, снижением
брака, возникающего вследствие
несоблюдения технологического регламента
прессования из-за отсутствия экспресс-анализа регулируемых и контролируемых
параметров, а также возмущающих воздействий на объект.
Основными возмущающими факторами на процесс прессования являются:
1. Несоблюдение рабочего давления в магистрали пара со стороны котельной, т.
е. наличие перепадов давления, изменения подачи.
2. Высокая зависимость процесса прессования от времени года, особенно в
осенне-зимний период, обусловленная:
1. резкими перепадами температур внутри цеха ДСтП;
2. значительной протяженностью конвейера, транспортирующего стружку из
сушильного отделения в отделение смешивания стружки со связующим;
175
3.
значительной протяженностью конвейера, транспортирующего осмоленную
стружку из отделения смешивания к формирующим ковер машинам.
Существующие способы автоматизации процесса заключаются в регулировании и поддержании заданных параметров локальными средствами автоматизации без учета возмущающих воздействий и анализа ситуаций в нарушении технологического процесса на предшествующих технологических участках. Перечисленные факторы не позволяют поддерживать процесс прессования в строгом соответствии с технологическим регламентом. Поэтому, создание системы управления
инвариантной к возмущающим воздействиям и взаимного влияния параметров
предполагает исследование динамики объекта по всем каналам, расчет регулятора
необходимо вести из заданных требований статики и динамики для каждого канала
в предположении, что взаимное влияние каналов отсутствует, а также расчета корректирующей связи, осуществляющей автономность управления.
Рис. 2 Диаграмма прессования плит
Для получения плит с наилучшими физико-механическими показателями
при минимальной продолжительности прессования необходимо правильный выбор условий прессования при строгом соблюдении технологических параметров
наружного и внутреннего слоев по линейным размерам и фракционному составу
стружки, влажности осмоленной стружки и времени отверждения связующего,
массе стружечного брикета [2]. Система автоматизации должна вырабатывать
управляющие воздействия на пресс, обеспечивающие соответствие экспериментальной кривой теоретической за счет анализа процесса прессования за определенный период и его статического учета, а это возможно с внедрением комплексной системы автоматизации учитывающей все технологические и технические условия прессования.
Библиографический список
1. Балмасов, Е. Я. Автоматизация процессов производства древесностружечных плит [Текст] / Е. Я. Балмасов – М.: Лесн. пром-сть, 1973.
176
2. Справочник по производству древесностружечных плит [Текст]/ И. А.
Отлев, Ц. Б. Штейнберг, Л. С. Отлева, Ю. А. Бова, Н. И. Жуков, Г. И. Конаш. –М.:
Лесн. пром-сть, 1990. – 384 с.
УДК 678. 644
ПЕРСПЕКТИВЫ СОЗДАНИЯ ДИСПЕРСНО-НАПОЛНЕННЫХ
ПОЛИМЕРНЫХ МАТЕРИАЛОВ (ДНПМ) С ПОВЫШЕННЫМИ
ФИЗИКО-МЕХАНИЧЕСКИМИ СВОЙСТВАМИ
В.М. Попов, А.П. Новиков, А.Н. Швырёв, И.Ю. Кондратенко (ВГЛТА)
Дисперсно-наполненные полимерные материалы принято относить к классу
композиционных материалов, главная специфическая особенность которых заключается в том, что их основу составляет непрерывная полимерная матрица, в которую внедрены твердые частицы наполнителя. К настоящему времени накоплен
большой практический опыт в создании ДНПМ различного назначения. Вместе с
тем, как показывает опыт практического использования ДНПМ в различных областях техники, применяемая в настоящее время технология введения в полимер
порошковых наполнителей практически себя исчерпала. Так, даже при предельных
значениях концентрации наполнителя теплопроводность, электропроводность и
прочность конечного продукта не может удовлетворить запросам многих наукоемких производств.
По этой причине остается единственно возможный вариант получения
ДНПМ с заранее организованной структурой из частиц наполнителя, позволяющей
значительно повысить отмеченные выше характеристики. При этом повышение
одного из параметров не должно приводить к снижению остальных. Из анализа
имеющихся на сегодняшний день результатов исследований по вопросам модификации полимерных материалов [1] можно утверждать, что достаточно перспективными представляются физические методы воздействия на ДНПМ в процессе отверждения полимера.
К таким методам обработки ДНПМ можно отнести воздействие постоянным магнитным полем [2]. Путем обработки в постоянном или пульсирующем
магнитном поле введенные в полимерную матрицу частицы наполнителя ферромагнитной природы выстраиваются в виде цепочек, ориентированных по силовым
линиям поля. В результате изделие из такого ДНПМ имеет значительно большую
теплопроводность, электропроводность при сохранении повышенной прочности.
Хороший эффект дает применение пульсирующего магнитного поля, приводящая к образованию более плотноупакованных цепочечных структур. Положительно сказывается и введение в полимер многокомпонентных наполнителей ферро- и неферромагнитной природы.
Не менее перспективным в плане получения ДНПМ с повышенными физико-механическими свойствами представляется метод, основанный на воздействии
электрическим полем [3]. В этом случае открывается возможность в качестве наполнителей использовать высокотеплопроводные порошки неферромагнитной
природы. Образование под воздействием электрического поля упорядоченных
структур из частиц наполнителя повышает теплопроводность, электропроводность
и что немаловажно прочность ДНПМ.
_____________________________________________________________
© Попов В.М., Новиков А.П., Швырев А.Н., Кондратенко И.Ю., 2007 г.
177
Специальными исследованиями вибрационного воздействия на дисперсные
системы установлен эффект коагуляции [4]. Он объясняется тем, что при виброволновом воздействии на многофазные системы обнаруживаются специфические
особенности их динамического поведения.
Нельзя не остановится на эффекте от возможного воздействия ультразвуковой обработки ДНПМ. В этом случае происходит существенная перестройка дислокационной структуры, ведущая к ускорению процесса самодиффузии и упрочнению полимерных материалов [5].
Еще более широкие возможности появляются при применении комбинированной технологии обработки ДНПМ. Здесь можно рекомендовать такую комбинированную схему, как магнито-вибрационная, магнито-ультразуковая и др. В этом
случае образующиеся в процессе обработки структуры из частиц наполнителя будут более плотно упакованы. Отсюда повышаются теплопроводность и электропроводность изделий из ДНПМ при сохранении или даже увеличении механических характеристик ДНПМ.
Изложенные в данном сообщении перспективы получения ДНПМ путем
применения физических методов составят задачи по исследованию этой важной
проблемы.
Библиографический список
1. Кестельман В.Н. Физические методы модификации полимерных материалов
[Текст]: моногр. / В.Н. Кестельман. - М.: Химия, 1980.-224 с.
2. Попов В.М. Повышение теплопроводности тонкослойных полимерных материалов (ТПМ) путем обработки в магнитном поле [Текст] / В.М. Попов, А.П. Новиков,
А.Н. Швырев // Вестник ВГТУ Сер. Энергетика.-2003.-Вып. 7.3.-С. 130- 132.
3. Попов В.М. Теплопроводность полимерных композиционных
материалов,
обработанных в постоянном электрическом поле [Текст] В.М. Попов, М.Н.
Остроушко // Вестник ВГТУ Сер. Энергетика. 2005. Вып. 7.1.-С. 47-49.
4. Фомин В.Н. Влияние вибрационного воздействия на дисперсные системы
[Текст] / В.Н. Фомин, Е.Б. Малюкова, В.П. Зубов, Н.А. Булычев, А.Н. Генералова,
A.M. Кашников //' Лакокрасочные материалы материалы и их применение. - 2004. № 10. - С. 29 - 32.
5. Горин Д.И. Некоторые свойства полиамидов, обработанных ультразвуком
[Текст] / Д.И. Горин, Г.А. Терхунов, И.А. Булей, Б.Н. Кузьменко " Вестник машиностроения. - 1970. - № 5. - С. 54 - 55.
УДК 674.028
ВЛИЯНИЕ ПОСТОЯННОГО ЭЛЕКТРИЧЕСКОГО ПОЛЯ НА ПРОЧНОСТЬ
КЛЕЕВЫХ СОЕДИНЕНИЙ ИЗ ДРЕВЕСИНЫ
В.М. Попов, А.В. Латынин (ВГЛТА)
На современных деревообрабатывающих производствах широкое применение находит технологическая операция склеивания изделий из древесины. Эта операция применяется при изготовлении мебели, паркетных досок, щитового паркета,
древесностружечных плит, шпона и др. При этом одним из основных критериев
качества конечной продукции является прочность клеевых соединений изделий из
древесины. Для повышения прочности склейки древесины разработан целый комп________________________________
© Попов В.М., Латынин А.В., 2007 г.
178
лекс мероприятий [1], применяемых на деревообрабатывающих производствах. К
ним относятся подготовка поверхностей субстратов под склеивание, приготовление
и нанесение клея на склеиваемые поверхности, отверждение клея. Современный
производственный опыт свидетельствует о том, что потенциал повышения прочности клееных древесных материалов путем совершенствования указанных выше технологических операций практически исчерпан. Поэтому настоятельно требуется
внедрение в производственный процесс новых интенсивных технологий.
Началом внедрения в производственный цикл получения клееных изделий из
древесины интенсивных технологий можно считать применение токов высокой частоты [2]. Однако, значительные энергозатраты при реализации этого технологического приема сдерживают его широкое применение. Предлагается сопровождать
процесс
склеивания
воздействием
постоянным
электрическим
полем.
.....Исследования по вопросам модификации полимерных материалов [3] показали,
что, в частности, обработка в электрическом поле полимерных покрытий значительно повышают их адгезию к поверхности субстрата.
Этот эффект объясняется упорядоченной ориентацией макроэлементов полимера у поверхности субстрата. Отсюда напрашивается вывод о возможности создания более прочных клеевых соединений для древесных материалов.
Для реализации предлагаемого метода склеивания создана высоковольтная
установка, принципиальная схема которой приведена на
рис. 1 Установка позволяет создавать в рабочей ячейке с образцом электрические
поля напряженностью до 2000 В/см.
Рис. 1 Схема высоковольтной установки для обработки клеевых прослоек в электрическом поле: 1 - высоковольтный выпрямитель; 2 - батарея конденсаторов; 3 - магазин сопротивлений; 4 - рабочая ячейка с образцом; 5 - гальванометр; 6 - вольтметр; 7
- выключатель; 8 – разрядник
В качестве исследуемых объектов применялись стандартные образцы, используемые в дальнейшем для испытания прочности на скалывание. Образцы изготавливались из дуба. В качестве адгезива применялись клеи марки КФЖ и К-153.
Температура отверждения клеевой прослойки выдерживалась в пределах 60 - 70 °С,
давление отверждения составляло 2 МПа. Обработка образца продолжалась в течение 20 мин. После этого образец плавно охлаждался и по истечению двух суток
испытывался по стандартной методике на разрывной машине на прочность при скалывании.
Результаты проведенных исследований представлены на графиках рис. 2.
Анализируя результаты исследований, видно, что при обработке клеевых
прослоек между субстратами из древесины в постоянном электрическом поле в ста-
179
дии отверждения клея прочность на скалывание возрастает на 30 - 35 %. При этом с
повышением напряженности поля Е прочность на скалывание Г увеличивается, стабилизируясь в области Е > 700 В/см.
τ,МПа
0
200
400
600
Е,В/см
Рис. 2 Зависимость прочности на скалывание от напряженности электрического
поля для клеевых соединений древесины (1 - клей КФЖ, 2-клейК- 153)
В заключение следует отметить, что установленный опытным путем эффект
повышения прочности склеек из древесины представляет интерес для деревообрабатывающих производств. Для полной отработки технологии склеивания с использованием электрического поля требуется проведение комплексных исследований по
влиянию на этот процесс природы субстрата и адгезива, вязкости клея, температурного режима и других параметров.
БИБЛИОГРАФИЧЕСКИЙ СПИСОК
1. Темкина Р.З. Синтетические клеи в деревообработке [Текст]: моногр. / Р.З. Темкина - М.: Лесная промышленность, 1971. - 286 с.
2. Темкина Р.З. Клеящие карбамидные смолы для мебельной промышленности
[Текст] / Р.З. Темкина, Г.П. Плотникова, Р.А. Мирко-вич // Изд. ЦБТИ Главстандартпрома. - 1959. - 45С
3. Кестельман В.Н. Физические методы модификации полимерных материалов[Текст] : моногр. / В.Н. Костельман. - М.: Химия, 1980.-224 с.
УДК 630*383
КРИТЕРИИ КАЧЕСТВА УПРАВЛЕНИЯ СВЕТОФОРНОЙ ИГНАЛИЗАЦИЕЙ
Е.В. Кондрашова, Т.В. Скворцова, А.В. Скрыпников (ВГЛТА)
Быстрый расчет параметров позволяет определить задержки, время проезда, количество остановок, среднюю скорость, длину очереди, продолжительность
заторов, пропускную способность, симметрию управления (относительно направлений движения или конфликтующих потоков), эффективность использования дорожной сети и т. д. Более того, было бы желательно принять в расчет образование веществ, загрязняющих окружающую среду, транспортные шумы, потребление энергии и т. д. [1]
_____________________________________________________
© Кондрашова Е.В., Скворцова Т.В., Скрыпников А.В., 2007 г.
180
Удобно сузить поле критериев только к параметрам движения. Например,
когда интенсивность движения низка, желательно уменьшить число остановок даже при той же величине задержки. Но при высокой интенсивности водители задерживаются надолго в любом случае, и они могут предпочесть много остановок с
короткими задержками при уменьшении времени задержки, приходящемся на одну
остановку.
Критерии, с помощью которых может быть определена эффективность
управления дорожным движением, ограничены такими параметрами, как задержки,
время проезда, длительность и число остановок, пропускная способность и длина
очереди.
1. Случай относительно высокой интенсивности движения. Когда интенсивность движения высока, можно использовать в качестве критериев время поездки, задержки и пропускную способность. Пропускная способность может быть
определена в терминах двух других упомянутых параметров, поскольку недостаточная пропускная способность отражается на задержках или времени поездок.
Поэтому пропускная способность может не приниматься в расчет как независимый
критерий.
При выборе между первыми двумя параметрами в качестве критерия,
оценивающего суммарный эффект системы управления, следовало бы принять
время поездки, но с задержками проще иметь дело в теории. Дело в том, что время
поездки представляет собой сумму задержек у перекрестков и времени проезда
между ними. Если же принять в качестве критерия задержки, то мы не сможем
надлежащим образом учесть увеличение времени поездки, вызванное повышением
плотности потоков, так как при этом задержка может быть даже нулевой.
Однако, поскольку маршруты водителей обычно несущественно изменяются под непосредственным воздействием факторов управления светофорной сигнализацией, плотность потоков на дорогах постоянна. Поэтому если в качестве
критерия мы используем задержки, то сможем затем приближенно оценить суммарное время поездок для всех автомобилей.
2. Случай низких интенсивностей движения. При низких интенсивностях
движения удобно использовать в качестве критерия число остановок. Однако имеются трудности в определении их точной величины. Например, в случае потока
задержку легко вычислить путем использования аппроксимации, но строгое определение числа остановок невозможно.
Не только трудно определить минимальную величину скорости, соответствующую остановке, но и становится очень трудным вообще определить точно
скорость.
По указанной причине переменную числа остановок мы не используем; в
качестве единственного оценочного критерия даже в случае низких интенсивностей будет фигурировать суммарная задержка — критерий, резонный при любых
обстоятельствах.
3. Случай заторов. Когда на улице возникает затор, ни задержка, ни время
поездки не могут использоваться в качестве критерия, поскольку они не имеют в
этом случае стационарных - значений, а скорее обладают эффектом накопления с
изменением времени. В этом случае в качестве критерия используется длина очереди или время действия затора. Однако, поскольку возникновение заторов вызывается разными причинами, такими, как дорожно-транспортные происшествия,
181
дорожно-строительные работы, высокоинтенсивное движение, в каждом конкретном случае необходимо назначить свой критерий.
Библиографический список
1. Сильянов, В.В. Транспортно-эксплуатационные качества автомобильных дорог [Текст]/ В.В. Сильянов. – М.: Транспорт, 1984 . – 287 с.
УДК 681.518 + 621.386
ОРГАНИЗАЦИЯ И УПРАВЛЕНИЕ ИССЛЕДОВАНИЯМИ НА
МОДЕРНИЗИРОВАННОМ РЕНТГЕНОВСКОМ АППАРАТЕ ДРОН – 2
Д. И. Станчев (ВГЛТА), В. В.(Посметьев ВГТУ), Д. А. Попов (ВГЛТА)
При организации работ по созданию новых технологий, материалов и
конструкций необходимо решение ряда комплексных вопросов. При этом в социальном плане, наиболее важно не только достижение намеченных результатов различными способами, но и человеческий фактор.
Получение конкурентоспособного конструкционного материала, предполагает дальнейшее его использование в изделиях с гарантированным ресурсом.
Этот процесс в определенной мере управляемый. Однако, для объяснения
механизма явлений, происходящих в материалах (сплавах), используют перспективные научные подходы как-то рентгеноструктурный и электронографический
методы исследования.
Для получения сплавов и, в частности чугунов, электронографический метод, где обязательным объектом исследования являются реплики, не возможен изза химический неоднородности чугуна.
При изучении явлений, происходящих в сплавах при внешнем воздействии на них (износ), в том числе – изменение фазового состава, величины блоков и
микронапряжений, параметров кристаллической решетки, требуется рутинная обработка рентгенограмм [1].
В настоящее время, при проведении рентгеноструктурного анализа, широко применяются рентгеновские аппараты поколения ДРОН. Современные приборы (ДРОН – 7) значительно компактнее, безопаснее, эффективнее своих первых
прототипов [2]. Благодаря современным достижениям в информационных и компьютерных технологиях, применению ЭВМ с использованием графических редакторов, обширных электронных баз данных, значительно сократилось время проведения анализа, особенно, при исследовании многокомпонентных веществ, работа
стала более удобной, точной и наглядной. Однако, высокая стоимость современных
приборов, зачастую ограничивает доступное их использование в научнопроизводственной сфере.
В то же время, в некоторых научно-исследовательских институтах, заводских лабораториях и вузах по-прежнему продолжают работать дифрактометры
первого поколения ДРОН – 2. Этот аппарат способен работать в двух режимах: при
непрерывной и дискретной съемке образцов. Вывод диаграммы осуществляется
при помощи потенциометра КСП – 4, после чего диаграмма подвергается расшифровке «вручную». Требования к точности и сложность расчета рентгенограммы
определяются целями исследования: фазовый или структурный анализ.
_____________________________________________
© Станчев Д.И., Посметьев В.В., Попов Д.А., 2007 г.
182
При расчете рентгенограммы «вручную» приходится использовать измерительный инструмент (линейку, планиметр) справочный материал и др., что отрицательно сказывается на точности анализа и времени его проведения, а также
безопасности работы оператора.
Исходя из физического принципа определения дифрактограммы, а именно, измерения интенсивности отраженного от образца излучения (I) при изменении
угла поворота (2θ) счетчика импульсов, переменные I и 2θ, носящие дискретный
характер, целесообразно регистрировать непосредственно в цифровой форме, не
прибегая к регистрации самописцем на диаграммную ленту. В цифровом виде информацию удобно хранить и анализировать с использованием современных ЭВМ.
Для сопряжения дифрактометра ДРОН-2 с ЭВМ нами был разработан специальный
прибор-контроллер. Контроллер позволяет управлять перемещением детектора и
считывать измеренное значение интенсивности рентгеновского излучения на каждом шаге в дискретном режиме работы дифрактометра.
Контроллер подключен к компьютеру через параллельный порт LPT, позволяющий одновременно передавать информацию по 17 каналам, и имеющий
выходные электрические характеристики, хорошо согласующиеся с микросхемами
серии К155, на основе которых собран контроллер (рис.1).
Управление перемещением детектора производится путем посылки контроллером в блок автоматического управления (БАУ) в нужные моменты времени
кратковременного импульса (100 мс) прямоугольной формы напряжением –12 В.
Для создания импульса перемещения с компьютера посылается кратковременный
сигнал напряжением +5 В, который приводит к срабатыванию реле К1, включенному в коллекторную цепь транзистора VT1 (рис.2).
183
имп/с, что вполне достаточно для большинства задач, решаемых с применением
дифрактометра ДРОН-2. Для того чтобы преобразовать базовое для цифровых схем
ЭВУ напряжения –12 В в напряжение +5 В, базовое для цифровых схем компьютера, используются преобразователь напряжения (ПН).
Для обеспечения универсализации схемы контроллера и ориентируясь на
незначительные токи в цифровых каналах, 1-2-4-2 ПН собран на основе инверторов
К155ЛН1 с "плавающим" общим выводом и резисторов-делителей напряжения.
Инверторы DD1 (К155ЛН1) используются для очищения от помех сигналов,
следующих в обоих направлениях, а также выступают в качестве одной из ступеней защиты компьютера от возможных скачков напряжения, которые могут возникнуть при коммутации разъемов контроллера в случае, если дифрактометр или
компьютер не заземлены.
Современные операционные системы, например различные версии "Windows" фирмы "Microsoft", ориентированные на офисное и бытовое использование,
не могут быть использованы при высокоскоростных измерениях, так как являются
многозадачными. Многозадачность приводит к тому, что для работы каждой программы выделяются лишь определенные порции времени (кванты), в то время как,
для управления контроллером необходимо непрерывное сканирование по времени.
Поэтому измерения производятся с помощью однозадачной операционной системы
MS DOS. Для управления контроллером была разработана программа-драйвер
D2S.exe в среде программирования Turbo Pascal 7.0. Результаты измерений в виде
таблицы значений I и 2θ записываются в файл на жестком диске компьютера и
одновременно отображаются на экране компьютера в процессе измерений дифрактограммы.
+12В
+6В -12В
DD1
K155ЛН1
14
7
К ПР-14М
Счетчик высокочастотный
Выход І декады 1
1
2
2
S0
Выход І декады 2
3
4
3
S1
5
6
4
S2
9
8
5
S3
10
Y
Выход І декады 4
ПН
Выход І декады 2(2)
10
Общий
К БАУ
«УВИ Управление»
«Переезд»
а
б
Рис. 1 Контроллер ДРОН-2 – LPT IBM: а – плата в сборе; б – общий вид
Для считывания значения измеренной интенсивности I производится регистрация импульсов напряжения (в коде 1-2-4-2) с "Выхода I" блока ПР-14М электронно-вычислительного устройства (ЭВУ) дифрактометра. Контроллер передает
импульсы в компьютер, где производится счет принятых квантов рентгеновского
излучения. При этом максимальная скорость счета ограничена значением 104
К ЭВМ
LPT-разъем
Общий
К1
РЭСK1.1
18-25
Общий
VT1
МП26
Б
Рис. 2 Контроллер ДРОН-2 – LPT IBM (Схема электрическая
принципиальная)
184
При этом вывод рентгенограммы может осуществляться как на диаграммную
ленту в непрерывном режиме, так и с помощью компьютера в дискретном режиме
съемке, что позволяет персоналу и студентам, работающим с аппаратом, последовательно обучаться работе на рентгеновском аппарате с использованием ЭВМ и его
возможностей в изолированном от рентгеновского излучения помещении.
БИБЛИОГРАФИЧЕСКИЙ СПИСОК
1 Уманский, Я. С. Рентгенография металлов [Текст] : учеб. для вузов / Я.
С. Уманский. – М.: Металлургиздат, 1960. – 448 с.
2 Аппаратура и методы рентгеновского анализа [Текст] : cб. статей /
ЛНПО «Буревестник». – Вып. 20. – Л. : Машиностроение, 1978. – 232 с.
УДК 681.518+621.74
СИСТЕМА УПРАВЛЕНИЯ ТЕХНОЛОГИЧЕСКИМ ПРОЦЕССОМ
ПРОИЗВОДСТВА ОТЛИВОК С НЕОБХОДИМЫМИ ФИЗИКОМЕХАНИЧЕСКИМИ И ЭКСПЛУАТАЦИОННЫМИ СВОЙСТВАМИ
Д.И. Станчев, Д.А Попов (ВГЛТА)
На физико-механические свойства отливок (деталей) и сплавов на основе
железа и, в частности чугунов, оказывают влияние множество входных факторов.
От сочетания последних, при тех или иных составляющих по количественному
составу, но различного подхода технологий их использования, можно получить
заготовки – отливки с существенно различными физико-механическими, а, следовательно, и эксплуатационными свойствами [1].
Для получения разнообразных материалов с оптимальной совокупностью
свойств, которых может быть достаточно много, нами был выбран метод математического моделирования на основе использования “нечисловых” методов обработки в компьютерной базе данных [2].
Программный модуль, проектируемой информационной системы, реализован с помощью компьютерной системы управления базами данных (СУБД). Структурная схема, разрабатываемой базы данных, представлена на рис. 1.
Информационная модель представлена множеством таблиц – отношений
(справочников), атрибуты кортежей которых получают значения из заданных наравне с таблицами областей определения (доменов).
Справочник содержит такие сведения как: компоненты шихтового материала – “W1”; сведения о плавильном агрегате – “W2”; способы модифицирования –
“W3”; способы литья – “W4”; способы упрочнения детали – “W5”; материал отливки – “W6”.
Справочник “Выходные параметры” содержит множество числовых данных
конкретных значений четырех выходных параметров: скорость изнашивания, коэффициент трения, прирабатываемость и задиростойкость.
В базе данных (рис. 1) можно организовать три варианта направления оптимизации, путем выполнения параметрического запроса:
- выбор по значению выходных параметров технологического приема и его
модификации;
_______________________________
© Станчев Д.И., Попов Д.А., 2007 г.
185
- выбор из возможных вариантов приемлемого технологического метода и
его модификации с получением данных о значении выходных параметров в данном
варианте;
Справочник
«Шихтовые материалы»
Справочник
«Технологические
приемы»
Справочник
«Модификации технологических» приемов
Табуляграмма
Реляционная
БАЗА
ДАННЫХ
Справочник
«Выходные параметры»
Форма управления
базой данных
Видеограмма
Рис. 1 Блок схема выбора варианта оптимизации
- выбор по материалу отливок перечня возможных технологических процессов и соответствующие им выходные параметры.
Используя алгоритм оптимизации получения сплава, сочетанием технологических приемов и их модификаций (рис. 2) , можно получить сплавы в отливках,
механические и эксплуатационные свойства которых будут удовлетворять уровню
требований антифрикционных свойств деталей, работающих в конкретных условиях трения.
Разработанная информационная база, требует незначительных программных ресурсов (Процессор Pentium – 100, 16 МБ оперативной памяти, Windows –
95/98) и рассчитана на “рядового пользователя”. Справочники базы данных могу
пополняться новыми записями по мере расширения научных исследований, дополнять базу данных для новых материалов отливок.
Таким образом, представленная методика оптимизации, позволяет на действующих предприятиях, в зависимости от наличия технологического оборудования,
подбирать такое сочетание технологических приемов и их модификаций, которое
позволит получать сплавы с заранее заданными физико-механическими свойствами
для использования их в конкретных условиях трения.
Названные научные разработки, были использованы в литейных цехах при
производстве отливок из различных чугунов на Ялуторовском, Митрофановском
авторемонтных заводах и на вагоноремонтном заводе им. Тельмана, г. Воронеж.
186
Библиографический список
1 Станчев, Д. И. Конструкционные материалы для лесных машин [Текст] /
Д. И. Станчев. – Воронеж : ВГУ, 1982. – 172 с
2 Орлов, С. А. Технология разработки программного обеспечения [Текст] :
учеб. для вузов / С. А. Орлов. – СПб.: Питер, 2004. – 521 с.
187
УДК 629.78.05
ОБЕСПЕЧЕНИЕ БЕЗОПАСНОСТИ ДАННЫХ В ИНФОРМАЦИОННОЙ
СИСТЕМЕ УПРАВЛЕНИЯ БАЗОВЫМИ ПРЕДПРИЯТИЯМИ
ЭЛЕКТРОННОЙ ПРОМЫШЛЕННОСТИ.
В.Н. Харин, П.П. Куцько, А.В. Кузьмин (ВГЛТА)
Предложена модель контролируемой памяти (WM-памяти) известного типа,
обеспечивающая локализацию сущностей системы, санкционированных службой безопасности
WM =
n
U (WM
i=1
)i =
n= k + m
k
i=1
i=1
U {U ( OM
m
) i , U ( NM ) j } ,
(1)
j =1
где (WM)i – множество адресов каждого из видов памяти известной емкости для всех видов контролируемой памяти ИС; (OM)i – множество адресов памяти
отдельного вида, занятое под размещение санкционированных сущностей системы; (NM)j – множество незанятых адресов контролируемой памяти отдельного
вида.
Незанятые адреса содержат информацию известного вида, например, соответствующую числовому нулю (или пустой строке).
Пересечение множеств адресов (OM)i и (NM)j образуют пустое множество
k
m
i =1
j =1
{U ( OM ) i } ∩ ( U { NM ) j } = 0 .
(2)
Предложена модель сущностей системы, расположенных в памяти известного типа, отличающаяся представлением не только сущностей, которые учитываются действующими моделями политик безопасности, но и таких сущностей,
которые по традиционной классификации не могут быть отнесены ни к объектам,
ни к субъектам системы
Ei = Ei(K ) =
Рис. 2 – Блок – схема программы оптимизации
n= k + l + m
U
j , p ,q = 1
k
l
m
j =1
p =1
q =1
{{ U E ( O ) j }, {U E ( S ) p }, {U E (U ) q }} ,
(3)
где i- тип памяти; j, p, q-индексы отдельной сущности в i-м типе памяти, К – классификационный тип сущности. В качестве классификационных признаков определены следующие признаки: К=O – объект ИС; К=S – субъект ИС; К=U – неопознанная сущность, не принадлежащая по традиционной классификации ни к типу
О, ни к типу S.
Предложено разделение сущностей на функциональные и технологические, что обеспечивает возможность раздельного управления и защиты при формировании запросов к сущностям системы.
Двудольный граф Gi(E) представления моделей сущностей системы отображается суграфами Gi(Ef) и Gi(Et).
(4)
G i ( E ) = G i ( E f )U G i ( E t ) ,
G i ( E f ) = G i ( O f ) U G i ( S f ) U G i (U f ) ,
G i ( E t ) = G i ( O t ) U G i ( S t ) U G i (U t ) ,
(5)
(6)
где f и t – классификационный признак функционального или технологического
назначения сущностей.
___________________________________________
© Харин В.Н., Куцько П.П., Кузьмин А.В., 2007 г.
188
189
Вершины VGi(E) двудольного графа Gi(E) представлены множествами:
(7)
VG i ( E ) = VG i ( E f ) U VG i ( E t ) ,
VG i ( E ) = U {VG i (O f ), VG i ( S f ), VG i (U f ), VG i (Ot ), VG i ( S t ), VG i (U t )} .(8)
i
Ребра RGi(E) двудольного графа Gi(E) представляются бинарными отношениями R
вида {RGi(Ei)} = {VGi(Ef) R VGi(Et)}:
( ∀ VG i ( O f ) & ∀ VG i ( O t )) ∃{VG i ( O f ) R jVG i ( O t )}
( ∀ VG i ( S f ) & ∀ VG i ( S t )) ∃{VG i ( S f ) R k VG i ( S t )}
(9)
(10)
(11)
( ∀ VG i ( U f ) & ∀ VG i ( U t )) ∃{VG i ( U f ) R l VG i ( U t )}
где j = 1,2,…m; k = 1,2,…n; l= 1,2,…p; m, n, p – соответственно количество сущностей каждого типа в системе.
Условие абсолютной взаимной корректности сущностей системы определяются
выражениями вида
G(Of) ∩ G(Sf) = Ø; G(Sf) ∩ G(Uf) = Ø; G(Of) ∩ G(Uf) = Ø;
G(Ot) ∩ G(St) = Ø; G(St) ∩ G(Ut) = Ø; G(Ot) ∩ G(Ut) = Ø;
(12)
G(Of) ∩ G(Ot) = Ø; G(Of) ∩ G(St) = Ø; G(Of) ∩ G(Ut) = Ø;
G(Sf) ∩ G(Ot) = Ø; G(Sf) ∩ G(St) = Ø; G(Sf) ∩ G(Ut) = Ø;
G(Uf) ∩ G(Ot) = Ø; G(Uf) ∩ G(St) = Ø; G(Uf) ∩ G(Ut) = Ø.
С учетом типизированной Е-модели определяется векторная атрибутивная модель
свойств сущностей системы:
Ẽ = Ẽ(V) = Ẽ(I, Q, R, L, D, M, H, S, F, T),
(13)
где I – уникальный идентификатор сущности; Q – размер битового набора, характеризующего сущность; R – выделенный ресурс основной памяти; L – типизированный
классификационный признак легитимности; D - типизированный классификационный признак функционального или технологического назначения сущности; M –
содержательная наполненность битового набора; H – тэг неизменности битового
набора; S – логическая структура сущности; F – формат представления структуры; T
– время последнего доступа к сущности; V – обобщенный вектор атрибутов.
Атрибутивное представление свойств сущности позволяет построить алгоритм селективного контроля и управления раздельно для каждого из атрибутов.
Следовательно,
Ẽ = Ẽ(I) U Ẽ(Q) U Ẽ(R) U Ẽ(L) U Ẽ(D) U Ẽ(M) U Ẽ(H) U Ẽ(S)U Ẽ(F) U Ẽ(T).
(14)
Независимость атрибутов определяет условия абсолютной корректности
представления сущности в ее отображении по различным аспектам.
∀ Ẽ(Vi),Ẽ(Vj) ∈ Ẽ(V) ∃ Ẽ(Vj) ∩ Ẽ(Vj) = Ø,
(15)
где i, j ∈ {I, Q, R, L, D, M, H, S, F, T}.
Таким образом, с использованием предложенных моделей система может
отслеживать как легитимные, так и нелегитимные сущности, обнаруженные в памяти системы.
Реализацию средств защиты данных ИС необходимо рассматривать в целом
для всей системы, где СУБД является составляющей в среде функционирования ИС.
Однако следует иметь в виду, что СУБД не просто одна из составляющих ИС, а основной инструмент управления данными, которые являются наиболее выраженными
объектами защиты. Другие объекты защиты, как-то оперативная память, система
ввода-вывода, средства сетевого и файлового доступа, сами программы, и т.д., при
решении задач информационной безопасности, обычно относят к компетенции операционной системы (ОС) и возможных специализированных средств защиты. Тем не
менее, многие проблемы защиты таких объектов могут решаться и средствами СУБД
или во взаимодействии СУБД и ОС. С использованием предложенной модели построена комплексная защита ИС как многоуровневая система безопасности. Комплекс средств защиты в СУБД Линтер гарантирует высокий уровень безопасности
данных, обеспечивающий создание ИС для обработки информации категории «государственная тайна», что соответствует классу 1А. Это достигается за счет многоуровневого контроля доступа к информации с независимыми контурами защиты
[1,2].
Реализованная система защиты в составе СУБД препятствует следующим видам нарушений: действия незарегистрированного пользователя; действия нарушителя от имени легального пользователя; получение данных без разрешения владельца,
получение информации с высоким уровнем конфиденциальности пользователем с
низким уровнем конфиденциальности; понижение уровня конфиденциальности данных; извлечение информации из пространств памяти, переданной под контроль операционной системы; размещение данных на выделенных устройствах; подключение
пользователей со слабо защищенных устройств сети; неконтролируемого распространение конфиденциальной информации после выдачи ее из БД; падение надежности системы при сбоях в работе оборудования; присвоение пользователем себе новых
прав; нарушениям целостности средств защиты информации (СЗИ) НСД; нарушениям, возникающим при ошибках администрирования БД.
Система управления БД Линтер спроектирована с интегрированным управлением доступом.
В ней предусмотрен полный спектр механизмов защиты включая дополнительно мандатный метод контроля, технологии протоколирования и аудита, развитый контроль целостности системы защиты, организацию совместного использования данных.
Мандатная защита предназначена для построения ИС с высокой степенью
защищённости и состоит в назначении различных уровней ценности для всей хранимой информации.
Для СУБД Линтер реализуемы дискреционный и мандатный принципы
контроля доступа. При этом действуют два глобальных правила: доступ к объектам, имеющим дискреционную и мандатную защиту, должен быть санкционирован
ими обоими. Если хотя бы одна из них (дискреционная или мандатная) отвергает
доступ, то запрос на доступ будет отвергнут по обоим правилам (принцип эквивалентности); при отсутствии у субъекта доступа к какому-либо объекту по одному
из принципов (если в отношении субъекта и объекта действуют оба принципа), он
не сможет ни управлять доступом к этому объекту, ни получить доступ к этому
объекту. В этом отношении среди пользователей выделяется только администратор
безопасности, который может изменять метки доступа пользователей (но не данных и их меток).
Для реализации мандатного метода контроля доступом в СУБД Линтер используются метки доступа. Метка доступа состоит из трех частей: группы доступа
(именованная совокупность пользователей) и двух уровней доступа.
190
Для субъектов БД они называются: уровень доверия пользователя (WAL) и
уровень доступа пользователя (RAL). Для объектов базы данных они называются:
уровень чтения данных (RAL) и уровень доступа данных (WAL). Метки доступа
могут быть назначены всем субъектам базы и объектам: начиная от устройств размещения объектов данных devices, таблиц и до полей записей включительно.
Библиографический список
1.
Харин, В.Н. Проектирование компонентов защиты данных в реляционной
СУБД на основе CАSE – технологий [Текст] / В.Н. Харин, И.А. Бойченко, В.Г. Сарайкин. – М.: Московский гос. ун-т леса, 2002. -132с.
2.
Сарайкин, В.Г. Принципы построения отраслевой информационной системы
лесопромышленного комплекса, моделирование процессов функционирования и
защиты данных [Текст] / В.Г. Сарайкин, И.А. Бойченко, В.Е. Межов, Д.В. Сысоев.
– Воронеж: Воронеж. гос. ун-т, 2002. -209с.
УДК 629.78.05
АВТОМАТИЗАЦИЯ ЗАДАЧ КООРДИНАЦИОННОГО УПРАВЛЕНИЯ
ПРОВЕДЕНИЕМ КОНКУРСОВ И АУДИТОМ ВЫПОЛНЕНИЯ ПРОЕКТОВ
ДЛЯ СОЗДАНИЯ НОВЫХ ИЗДЕЛИЙ МИКРОЭЛЕКТРОНИКИ ДВОЙНОГО
ПРИМЕНЕНИЯ
А.В.Кузьмин (ВГЛТА)
Электронная промышленность (ЭП) является базой, определяющей научнотехнический прогресс в ведущих отраслях промышленности и, в первую очередь, связанных с производством важнейших видов вооружений и военной техники (ВиВТ). Их
основные тактико-технические параметры и эффективность применения определяется
уровнем развития специализированных вычислительных и радиотехнических систем
(ВиРТС). Это, в первую очередь, относится к аэрокосмическому комплексу, средствам
ядерного сдерживания (СЯС), высокоточному оружию, системам ПРО и ПВО, средствам управления и связи всех родов войск и т.д.
Важнейшими факторами высокой эффективности работы предприятий ЭП является применение современных средств автоматизации, передовых технологических
приемов работы, высокопроизводительной техники – автоматизированных технологических участков, линий, цехов.
Определяющим направлением научно-технического прогресса в любой отрасли,
является применение информационных технологий (ИТ) в области создания новых
изделий. В СССР на промышленной основе были созданы САПР (АРМ-Р, АРМ-М,
Семейство – Кулон) и системы управления предприятиями (АСУП) ЭП на базе различных ЭВМ – БЭСМ-6, ЕС и СМ – ЭВМ и др. Однако в связи с глубоким экономическим
кризисом большинство предприятий, выпускающих вычислительную технику, разорились, и были закрыты. Практически прекращено производство ЭВМ, систем на их основе
и замедлено развитие отечественных разработок в области автоматизации управления,
проектирования и производства изделий микроэлектроники.
В настоящее время ИТ применяются во всех областях хозяйственной деятельности человека. Практически с момента появления ЭВМ они стали широко применяться
непосредственно в процессе проектирования, производства и испытания новой техники. На участках, в цехах, на заводах в целом применяются автоматизированные рабочие
_____________________
© Кузьмин А.В., 2007 г.
191
места (АРМ) на персональных компьютерах, роботы, автоматизированные линии, которые с успехом заменяют квалифицированный персонал, выполняя различные операции и весь производственный процесс с более высокой производительностью, качеством и безошибочно.
Особо высокий уровень автоматизации необходим в ЭП. Разработка и производство современных БИС и СБИС практически невозможна без полной автоматизации.
Важнейшей сферой применения ИТ является область управления. В рамках
созданных АСУП для принятия необходимых решений управленческому персоналу
предоставляется более полная, своевременная и достоверная информация. Внедрение
АСУП требует изменения организационных структур и методов управления, более
четкой регламентации документооборота и процедур управления, а также создания
новых нормативов, совершенствования организации производства и труда.
В современных условия повсеместно используются персональные ЭВМ
(ПЭВМ) в процессе управления, проектирования и производства новой техники. Они
объединяются в локальные вычислительные сети и подключаются к мировой вычислительной сети Интернет. Такие системы позволяют вести управление в реальном времени без бумаг, создавать комплексные автоматизированные системы, охватывающие
весь цикл управления, проектирования, производства и сбыта любых изделий.
Данные системы обеспечивают повышение эффективности решений, особенно
в части наилучшего применения всех видов ресурсов, максимальное использование
потенциальных возможностей производства, а также повышение производительности
труда инженерно-технических и управленческих структур за счет выполнения основного объема расчетных задач на ЭВМ. Достаточно просто решаются задачи определения
оптимальных технологических маршрутов, пропускной способности оборудования и
прогнозирования «портфеля заказов», планов производства, потребности во всех видах
ресурсов, учета и контроля процесса производства, расчета издержек производства и
основных технико-экономических показателей (прибыли, рентабельности, себестоимости, производительности труда и др.).
Мощность современных систем управления на ПЭВМ позволяет проводить оперативный (ежедневный) анализ эффективности производства с прогнозами наиболее целесообразных вариантов решения кризисных вопросов.
И, наконец, важнейшее значение имеют информационные, информационнопоисковые и информационно-аналитические системы (ИС, ИПС, ИАС - соответственно), которые признаны сыграть в новом веке консолидирующую, объединяющую роль
всех направлений информатизации. Они строятся на базе мощных баз данных и знаний
(БД, БЗ) с развитыми системами управления базами данных (СУБД) с распространенной клиент - серверной технологией. Именно таким системам принадлежит ведущая
роль в условиях интеграции России в мировое экономическое пространство в преддверии вступления в ВТО.
Информационные системы с применением Интернет - технологий позволят решить проблему создания единого информационного пространства ЭП (и, в первую
очередь, системы координационного управления (КУ) с его интеграцией с отраслевыми
и федеральными структурами России и зарубежных стран.
192
Принципы построения таких систем позволят в ближайшей перспективе объединить различные островные информационные ресурсы по всем информационным
системам для сквозного цикла проведения научных исследований, проектирования,
производства, управления и т.д.
Это позволит создать мощную распределенную БД по всем направлениям хозяйственной деятельности отрасли сделает, ее доступным любому сотруднику на рабочем месте для обучения и применения, как важнейшего фактора повышения производительности труда.
Одной из важнейших задач для развития ЭП РФ является создание единого информационного пространства КУ.
В нашей стране в 2006 г. принята программа стратегического развития ЭП. Ее
глобальной целью является создания объединенной сети дизайн центров (ДЦ) и кремниевых мастерских (КМ) для формирования информационной культуры и единой научно-технической информационной политики в рамках отрасли - исследование, разработки и внедрение во всех звеньях новых ИТ, их сопровождение и развитие непосредственно на рабочих местах, обучение, оказание информационно-коммуникационных и
консультационных услуг. Ключевое значение в решении данной задачи является разработка единой информационной инфраструктуры отрасли, позволяющей автоматизировать сбор, обработку, хранение, выдачу и использование информационного, научнотехнического, организационно-методического, справочно-библиографического, учебного и др. видов обеспечения.
Соответствующий задел по банкам и БД имеется практически во многих научно-исследовательских институтах, опытно-конструкторских бюро, предприятиях отрасли и является естественной основой для создания единого информационного пространства отрасли. Для этого требуется объединение разрозненных подразделений информатизации в локальные вычислительные системы и их включение в отраслевую
информационную систему.
Рассмотрим задачи основных этапов развития и использования потенциала ЭП и
возможности применения ИТ на этапах КУ в интересах создания новых изделий микроэлектроники двойного применения.
Управление ЭП РФ осуществляется государственной службой, входящей в состав Министерства промышленности и энергетики (МПиЭ).
На уровне регионов управление обеспечивается департаментами или комитетами по промышленности. В состав данных комитетов могут входить и другие управленческие структуры.
Управление предприятиями ЭП осуществляется данными структурами на основе Федерального законодательства и нормативно-правовых актов субъекта федерации.
Координационное управление предприятиями ЭП, занимающихся созданием
изделий микроэлектроники двойного применения, осуществляется различными структурами Министерства обороны РФ – Управлениями и Научно – исследовательскими
институтами (НИИ) по разработке военных технологий и специальных проектов для
создания ВиВТ.
Основными структурными единицами ЭП являются ДЦ. занимающиеся проектированием микросхем, и КМ по их производству, и предприятия широкого профиля –
разработки и производства различных изделий электронной техники.
В процессе КУ необходимо решение следующих задач: мониторинг предприятий; ведение БД законодательных и нормативно-правовых актов РФ и субъектов фе-
193
дерации, а также, руководящих методических документов КУ; сертификация и лицензирование предприятий; определение направлений их развития и участие в данном
направлении работ организаций МО; формирование «портфеля заказов» и проведение
конкурсного отбора, операционно-ситуационного управления и ведения специальных
проектов на базовых предприятиях ЭП и их взаимодействия в интересах создания
ВиРТС для ВиВТ.
На первом этапе КУ ИТ могут успешно применяться для ведения электронной
БД с детальным описанием всех показателей различных предприятий ЭП – наличия
производственного оборудования, его технико-экономических показателей; уровень
автоматизации процессов проектирования и производства; наличия сертификата и лицензии по созданию специальных изделий; принятая система контроля качества изделий; профессиональная подготовка кадров; опыт работы по данному направлению и т.
д. На этой основе определяется интегральный показатель потенциальных возможностей
предприятий.
Далее может производиться их ранжирование с оценкой возможного привлечения для создания изделий микроэлектроники двойного применения.
На втором этапе КУ ИТ могут решать задачу ведение БД законодательных и
нормативно-правовых актов РФ и субъектов федерации и руководящих документов
КУ, которая позволит оперативно доводить до сведения структурных подразделений
все изменения для принятия управленческих решений в хозяйственной деятельности. В
тоже время, данные средства могут предоставлять информацию о законодательстве
зарубежных стран, что будет способствовать выработке более рациональных методов
управления и хозяйствования и подготовки предложений по его совершенствованию.
Задача сертификации и лицензирования предприятий решается на добровольной
основе, так как в этом случае имеется реальная возможность получать гарантированное
государственное финансирование для создания изделий микроэлектроники для МО. В
этой работе активное участие должны принимать Управления и НИИ МО. Они совместно с предприятиями ЭП разрабатывают соответствующие руководящие и методические документы, обязательные для применения, организуют и участвуют в процессах
сертификации и лицензирования предприятий. На этом этапе ИТ могут применяться на
стадиях разработки руководящих и методических документов сертификации и лицензирования в Управлениях и НИИ, ведения соответствующей БД (в том числе и на предприятиях ЭП), непрерывного контроля соответствия предприятий принятым стандартам, периодичности сертификации и лицензирования, регистрации состояния предприятий в реальном времени и т. д.
Важнейшее значение для развития предприятий ЭП имеют научные исследования для формирования основ рационального управления и развития предприятий в
рыночных условиях, поиска эффективных технологий проектирования и производства
изделий микроэлектроники, разработки и применения технических средств; использования современных средств комплексной автоматизации и т.д. На этом этапе ИТ могут
с успехом применяться для организации, координации и ускорения научноисследовательских и конструкторско-технологических работ создания эффективных
методов, технологий, машин и механизмов разработки и производства новых изделий
микроэлектроники. Ведение соответствующих БД позволит оперативно предоставлять
данную информацию каждому специалисту, в том числе, и мирового опыта через информационную среду Интернет. Использование ИТ на данном этапе будет способствовать применению наиболее современных методов, технологий и оборудования в ЭП.
194
В развитии предприятий ЭП активное участие должны принимать Управления и
НИИ МО, так как невозможно обеспечить ускоренное развитие предприятий без привлечения государственных инвестиций. Данные структуры проводят научноисследовательские работы по изучению передового зарубежного опыта по различным
направлениям развития ЭП и подготовке соответствующих предложений по развитию
отечественных предприятий для достижения необходимого уровня технических показателей специальных изделий микроэлектроники. На этой основе осуществляются государственные инвестиции в ЭП РФ.
На завершающем этапе КУ предприятиями ЭП ИТ могут успешно использоваться для автоматизации формирования «портфеля заказов», конкурсного отбора, операционно-ситуационного управления и ведения проектов на базовых предприятиях ЭП
и их взаимодействия при создании новых образцов изделий микроэлектроники двойного применения. Автоматизация данного этапа также возможна при наличии единой
интегрированной информационной системы КУ (ЕИИС КУ) предприятиями ЭП,
Управлений и НИИ МО и её взаимодействия с информационными системами предприятий различных Министерств, занимающихся разработкой ВиВТ. С помощью средств
данных систем по закрытым каналам связи может объявляться конкурс и формироваться «портфель заказов» на проведение работ по созданию специальных образцов микроэлектроники; далее в автоматическом режиме на основе рассчитанных интегральных
технико-экономических показателей проектов осуществляется их ранжирование. Окончательный отбор проектов может производиться в автоматизированном режиме с учётом экспертной оценки привлечённых членов экспертной комиссии, состоящей из признанных специалистов в данной области. Правила формирования и состав экспертной
комиссии определяются руководящими документами, утверждаемых руководством
МО РФ. Результаты конкурса доводятся до предприятий победителей, и в автоматизированном режиме готовится необходимая документация, и заключаются соответствующие договора. После этого с помощью ИТ может быть реализованы главные задачи
КУ – операционно-ситуационное управление базовыми предприятиями ЭП и их взаимодействием и далее осуществляется аудит выполнения специальных проектов в реальном времени.
Решение многих задач КУ в приемлемые сроки и с высоким качеством возможно только при наличии ЕИИС КУ.
Единая интегрированная информационная система КУ является сложным программно-техническим комплексом, поэтому для её эффективного применения необходима разработка электронного учебно-методического обеспечения для широкого круга
пользователей, не обладающих специальными знаниями и практическими навыками.
Данное обеспечение, как правило, разрабатывается на основе современных технологий
с применением элементов электронных учебников и позволяет за короткое время приобретать (даже не подготовленным пользователям) практические навыки работы с программно-техническими средствами ЕИИС КУ. С помощью ИТ могут решаться также
задачи анализа и прогнозирования внутреннего и мирового рынка и организации электронных торгов изделиями электронной техники. Таким образом, ИТ могут успешно
применяться для решения всех задач КУ предприятиями ЭП и их взаимодействием.
195
УДК 629.78.05
МЕТОДИКА ОЦЕНКИ СТОЙКОСТИ ИЗДЕЛИЙ МИКРОЭЛЕКТРОНИКИ
И.П. Потапов, В.К. Зольников (ВГЛТА)
Оценка стойкости микроэлектронных компонентов (МЭК) сложная многоэтапная задача. Сложность определяется многообразием радиационных эффектов, многоэтапность - необходимостью определения стойкости на стадии проектирования, создания и эксплуатации.
На каждом из этих этапов должно быть обеспечено решение вполне определенной задачи, имеющей самостоятельное значение.
Для элементной базы показатели стойкости выбираются в зависимости от их
применения в аппаратуре и на этапе формирования технического задания однозначно
задаются для каждого изделия.
В соответствии с этапами жизненного цикла МЭК вначале (при проектировании
изделия) оценка стойкости производится расчетными и расчетно-экспериментальными
методами, которые тесно связаны со средствами проектирования. На ранних этапах
разработки могут быть использованы упрощенные методы, а на более поздних более
точные решения. На основании этих методов представляется возможным определить
показатели стойкости элементной базы, как в вероятностной форме, так и в виде уровней воздействующих ионизирующих излучений.
Вначале проектирование осуществляется на системном уровне. Здесь применяются упрощенные математические модели элементов. Они отличаются простотой реализации, может быть, даже и в ущерб точности, но дают в целом качественную картину
поведения МЭК в условиях воздействия излучения. Анализ, который проводится на
данном этапе, заключается в следующим: определить качественно работу МЭК в целом
при воздействии излучения; определить возможные комбинации различных блоков;
выявить наиболее критичные блоки МЭК, их отказы и определить возможность повышения радиационной стойкости и надежности. Для определения работоспособности
МЭК в целом необходимо прежде всего расчленить ее на блоки, имеющие функционально законченный характер. Эта работа выполняется на основе методов системного
проектирования и с помощью математического описания процесса функционирования
полученных блоков оценивается работоспособность МЭК в целом. Затем устанавливаются возможные комбинации логических связей блоков, характеризующих работоспособность МЭК. При этом прослеживается, какими путями условный сигнал может
проходить со входа на выход МЭК и оценивается возможность ее функционирования
по каждому из возможных путей при условии отказа одного или нескольких блоков.
После этого проводится определение количественных показателей стойкости.
Сложность этого этапа обусловлена необходимостью получения математического описания каждого элементарного элемента МЭК (резистора, транзистора, емкости и т.п.) Необходимым условием для реализации этих методов является наличие математической модели элемента, учитывающей стабильные структурные повреждения и ионизационные
эффекты в полупроводниковых структурах, обусловленные действием излучения. Для
этого необходимо моделирование физических процессов в полупроводниковых структурах, получение параметров элементов МЭК, учитывающих радиационные эффекты и
прогнозирование на основе программ схемотехнического моделирования работоспособности МЭК в условиях воздействия специальных факторов.
___________________________________
© Потапов И.П., Зольников В.К., 2007 г.
196
Требуемые аналитические зависимости могут быть получены с помощью различных методов анализа электро- и радиоцепей: матричных, топологического описания
структуры блоков, контурных токов и узловых потенциалов и т. п.Следующим обязательным этапом процесса оценки радиационной стойкости, который может иметь самостоятельное значение, является этап проведения испытаний. Окончательный этап — это оценка соответствия стойкости аппаратуры заданным требованиям по результатам расчета и
испытаний. На этом этапе проводится статистическая проверка того, насколько хорошо
результаты расчета совпадают с результатами испытаний.
Следует отметить, что в ряде случаев не представляется возможным провести
экспериментальную оценку стойкости изделия, чтобы обеспечить требуемые уровни
воздействия, или образец (ввиду его протяженности, больших габаритов и др.) не удается испытать в целом. В этом случае используют расчетно-экспериментальные и расчетные методы.
При оценки стойкости определяется стойкость к импульсным статическим видам излучения, факторам космического пространства и электромагнитному импульсу.
Импульсные виды излучения делятся на два основных вида: рентгеновское, нейтронное
и гамма воздействие. При рентгеновском воздействии определяются уровни отказа по
тепловым, термомеханическим и ионизационным эффектам. Статические виды воздействия включают статическое гамма и нейтронное воздействие, по каждому из которых
оценивается стойкость изделия. Основными механизмами отказов являются долговременные физические процессы, вызывающие деградацию электропараметров и сбой
функционирования.
Оценка стойкости к факторам космического пространства заключается в оценки
стойкости к воздействию протонов, электронов, галактических лучей и частиц, существующих в космосе.
УДК 630*383
ВАРИАНТЫ СТРАТЕГИЙ УПРАВЛЕНИЯ ТЕХНИЧЕСКИМ
СОСТОЯНИЕМ МАШИН НА УРОВНЕ ЭЛЕМЕНТА
А.В. Скрыпников, А.И. Урюпин, Е.В. Кондрашова, Т.В. Скворцова (ВГЛТА)
Составные части механических систем, к которым принадлежат машины
лесопромышленного комплекса, относятся в своем большинстве к элементам стареющего типа, т.е. таким, у которых интенсивность отказов является монотонно
возрастающей функцией наработки [1]
f (t )
.
(1)
λ (t ) =
l − F (t )
Здесь f(t) - плотность распределения времени безотказной работы; F(t) функция распределения времени работы до отказа.
Одним из немногих способов управления этим естественным процессом
старения, наряду с резервированием, является профилактика, тем более, что резервирование, предусматривающее дублирование в конструкции машин их наиболее
ответственных элементов, в лесной технике используется редко, в основном в устройствах, ответственных за безопасность эксплуатации.
Что касается профилактики, то эта дорогостоящая и обременительная для
эксплуатационников процедура весьма чувствительна к экономическим показате___________________________________________________________________
© Скрыпников А.В., Урюпин А.И., Кондрашова Е.В., Скворцова Т.В., 2007 г.
197
лям. И не только того конкретного предприятия, где используется машина, но и к
более общим рыночным факторам. Именно эта чувствительность и определяет наш
интерес к проблеме.
Принято различать три стратегии управления [2]. При стратегии С управленческие мероприятия осуществляются после достижения элементом предельного
(неработоспособного или экономически неприемлемого) состояния. При стратегии
Си предусматривается замена деталей при достижении определённой наработки. А
стратегия Сщ основана на принятии решения, предупреждающего отказ. Это решение принимается после предварительного определения параметров технического
состояния элемента и сравнения их с предельными или допустимыми значениями.
В стратегии С дисциплина принятия решений носит жесткий регламентный характер и основана на учете априорной для данной ситуации статистической
информации о надежности аналогичных элементов в прошлом в зависимости от
наработки ими соответствующего числа часов, или моточасов, или иных показателей выполненной работы, или затрат энергоресурсов.
Стратегия Сщ опирается, в значительной степени, на апостериорный учет
старения данного экземпляра изделия. В этой стратегии используется больший
объем информации о ходе управляемого процесса, поэтому достаточно ожидаема
её оценка как более экономной в использовании ресурса превентивно заменяемых
элементов, чем стратегия Си. Более экономной и эффективной, но, тем не менее,
также предупредительной.
Графически этот процесс можно представить кривой изменения диагностического параметра Y, от характеристики состояния Z. В зависимости от вида
Z=f(Y), удобства измерения и других факторов в качестве Y могут быть использованы различные показатели процесса в заданном интервале или моменте времени:
минимальное, максимальное, мгновенное, среднее, среднеквадратическое значение
физической величины.
Для измерения выбранного диагностического параметра Y применяют
различные первичные измерительные преобразователи, на которые воздействует
какая-то физическая величина. Эта величина преобразуется в выходной сигнал ε .
Выходной сигнал, являясь отображением характеристики состояния, содержит необходимую информацию для управления.
Заметим, что в большинстве случаев управленческие решения принимаются не на основе анализа характеристик состояния, а путем сопоставления значений диагностических параметров с их критическими значениями. В дальнейшем
мы вообще не будем отличать Z от Y, полагая зависимость между ними функциональной и однозначной во всем интервале их измерений. На рис. приведена модель
определения технического состояния для стратегии Сщ. Зависимость Y(Z) мы, как
было сказано, считаем детерминированной. А вот зависимость Z(t) является случайной функцией. В этом и состоит меньшая информативность стратегии управления техническим состоянием по наработке - стратегии Сu.
Техническое состояние машины может быть определено путем анализа
большого количества диагностических параметров, число которых достигает 100 и
более.
198
Такое многообразие показателей состояния при достаточно широком
спектре конструктивного исполнения лесных машин привело к необходимости
разработки и применения большой номенклатуры диагностических средств [3].
Использование стратегии Сш предполагает проведение предупредительных работ диагностического плана. Эти работы направлены на определение фактического состояния Zt(Y) и сравнения их с допустимыми значениями Yd (Zd). Цель
проведения этих работ - прогнозирование момента проведения ремонта и предотвращения отказов машины.
Рисунок. Модель определения технического состояния для стратегии CШ
Объемы и периодичность проведения контроля могут изменяться в широких пределах, включая непрерывное диагностирование выходных параметров элемента машин.
Мы будем различать в стратегии Сш два ее подвида. Первый характеризуется одним значением параметра Y - предельным допускаемым значением контролируемой характеристики состояния Ynd . Выход Y за границу Ynd можно рассматривать и как параметрический (постепенный) отказ, при котором изделие не всегда
теряет свою работоспособность, но становится менее экономичным. Такой отказ
также подлежит устранению, а значение Ynd— расчётному определению.
Второй подвид стратегии Сш характеризуется двумя значениями управляющего параметра. Здесь, кроме экономически допускаемого Yd, присутствует
такое значение контролируемой характеристики состояния, которое определяется
физическим отказом машины и препятствует ее дальнейшему использованию. Обозначим этот параметр Yn.
В этом варианте стратегии Yd имеет упреждающий характер и обозначает
такое значение контролируемой характеристики, при которой осуществляется превентивное ремонтное вмешательство, предупреждающее физический отказ, а Yd
199
параметр, определяемый по неэкономическим соображениям, например, вероятностью потери самоходности. Сказанное не означает, что последствия физического
отказа лишены экономической оценки. Просто эта оценка априорна по отношению
к поиску оптимального Yd и не связана с установлением Yn. Соотношение между Yd
и Yn выясняется в ходе минимизации издержек, связанных как с неполным использованием ресурса заменяемых элементов, потерями продукции из-за возможных
отказов, так и с затратами на необходимые контрольные и ремонтные операции.
На наш взгляд, современные рыночные механизмы, изменив соотношения
стоимости машин и производимой ими продукции в пользу первых, уменьшили в
значительной степени эффективность профилактических ремонтных воздействий,
связанных с недоиспользованием годности и ресурса превентивно заменяемых
составных частей. Эти обстоятельства создали предпосылки для естественного
вырождения стратегии.
При этом приходится иметь в виду, что в годы повсеместного увлечения
стратегией Сш основные научные усилия прилагались к оптимизации величины
упреждающего допуска на предельное значение параметра состояния. Само предельное состояние адекватным образом не формализовывалось, а его количественные характеристики в большинстве случаев назначались экспертно. За исключением тех немногих элементов, для которых предельное состояние - суть разрушение
или иное явление, приводящее к мгновенному физическому отказу.
Библиографический список
1. Бабков, В.Ф. Реконструкция автомобильных дорог [Текст]/ В.Ф. Бабков.– М.: Высшая школа, 1977. – 212 с.
2. Курьянов, В.К. Лесотранспорт как система ВАДС [Текст] / В.К. Курьянов. – Воронеж: ВГЛТА, 2002. – 251 с.
3. Сильянов, В.В. Транспортно-эксплуатационные качества автомобильных дорог [Текст]/ В.В. Сильянов. – М.: Транспорт, 1984 . – 287 с.
УДК 656.13.001.57
СТРАТЕГИИ ПЕРЕВОЗКИ ГРУЗОВ АВТОМОБИЛЬНЫМ ТРАНСПОРТОМ
С.Ю. Нестеров (ВГЛТА)
Транспорт играет огромную роль в рациональном размещении производительных сил, освоении новых территорий, совершенствовании территориального
разделения труда не только между районами РФ, но и мирового хозяйства. Успешное развитие России, наряду с прочими условиями, требует хорошо развитой и
организованной транспортной системой.
Комплексное развитие регионов невозможно без развитой системы транспорта. Транспортный фактор оказывает влияние на размещение производства. Не
принимая его во внимание нельзя достичь рационального размещения производительных сил. При размещении производства нужно учитывать потребность в перевозках, массе исходных материалов и готовой продукции, их транспортабельность,
обеспеченность транспортными путями, их пропускная способность и т.д. В зависимости от влияний этих составляющих рассматриваются варианты размещения
предприятий.
______________________
© Нестеров С.Ю., 2007 г.
200
Транспортные составляющие в стоимости производимой продукции составляют около 13%, а в таких отраслях, как черная металлургия, лесная, нефтеперерабатывающая, химическая, угольная эта величина достигает 50%. В целом же издержки народного хозяйства в сфере производства и обращения составляют около
10% валового общественного продукта страны.
Влияние транспортного фактора на себестоимость проявляется следующим
образом. От размера стоимости транспортировки продукции зависят и цены на
различные товары. Наглядный пример этого сегодняшняя ситуация в России. После кризиса августа 1998 г. «поползли» вверх цены на бензин в результате того, что
нефтедобывающим компаниям было просто не выгодно поставлять нефть по низким ценам российским нефтеперерабатывающим заводам, что привело к росту цен
на бензин. Рост цен на бензин привел в свою очередь к увеличению издержек
транспортных предприятий, увеличению транспортных тарифов, а что в свою очередь привело к росту цен на продукты питания и другие товары народного потребления. Данный пример еще более точно демонстрирует взаимосвязь всех отраслей
хозяйства. Осуществляя производственные связи между отраслями хозяйственного
комплекса и районами страны, транспорт выступает как важный фактор развития
специализации и комплексности экономических районов страны [1].
Рациональное территориальное разделение труда, углубление специализации предприятий и районов невозможны без развитой транспортной сети, а комплексное развитие районов - без внутрирайонной транспортной системы. Следовательно, транспорт выступает как одна из важнейших основ территориального разделения труда, территориальной структуры хозяйственного комплекса страны и ее
экономических районов, также размещения производства и освоения новых территорий и природных богатств. Транспорт играет важную роль и в развитии внешнеэкономических связей со странами ближнего и дальнего зарубежья.
Роль транспортных предприятий заметно возрастает в период становления
рыночной экономики, так как они обеспечивает перемещение товаров в и услуг из
одних районов в другие, а также способствует формированию межрайонного и
общефедерального рынка автотранспортных услуг. Здесь транспорт выступает как
важнейшая часть рыночной инфраструктуры.
Транспортной сети России должно придавать больше значения, так как процесс производства завершается именно тогда, когда товар уже доставлен к потребителю, а в условиях нашей страны с ее географическим пространством и огромными расстояниями между центрами расселения, регионами, различными участниками хозяйственной деятельности, данное обстоятельство приобретает особую
значимость. Автомобильный транспорт используется и имеет наибольшую эффективность при внутригородских, пригородных и внутрирайонных. Автомобильный
транспорт используется как для внутрирайонных перевозок, так и для доставки
грузов между различными видами населенных пунктов. В структуре перевозимых
грузов преобладают строительные материалы, хлебные, лесные грузы и товары
народного потребления.
В последнее время автомобильный транспорт наращивает объемы перевозимых грузов. Так, например, российская почта предприняла пользу перехода перевозок с железнодорожного транспорта на автомобильный, так как автомобильный транспорт является в этом случае более дешевым, удобным, маневренным,
чем другие виды транспорта. Этот вид транспорта относится к числу динамично
201
развивающихся видов транспортной системы. Он отличается высокой маневренностью и обеспечивает внутрирайонные и межрайонные перевозки грузов, пассажиров на средние и короткие расстояния. Велика его роль и в осуществлении смешанных перевозок, а также в обслуживании, главным образом на короткие расстояния отраслей промышленности, сельского хозяйства, торговли и строительства.
Логистические предприятия в последние годы все чаще оказываются в центре внимания мирового экономического сообщества. Оборот рынка логистических
услуг в мире составил в 2001 году примерно 500 млрд. евро. Во всех отраслях экономики логистическим компаниям ежегодно передается в аутсорсинг примерно 30
% логистических услуг. Всё это говорит о бурном росте отрасли логистических
услуг уже в самое ближайшее время. В настоящее время эти тенденции также можно увидеть в России.
Любая фирма, а также любой предприниматель, озабоченный развитием
своего бизнеса, снижением издержек, должен знать выгоды которые способен принести его компании логистический подход к организации дела. Однако практика
работы показывает, что многие руководители и менеджеры отечественных компаний все ещё не до конца понимают важность использования логистического подхода в управлении современным предприятием. Причем это можно сказать как о
предприятиях, работающих в Москве, так и о предприятиях работающих на периферии, в глубинке. Но работу в глубинке сдерживает также низкая инициативность, элементарная неинформированность потенциальных клиентов логистических операторов.
Развитие логистики в регионе также сдерживает инерция мышления, нежелание двигаться вперед, работать по-новому, а часто и просто невежество. Но, не
смотря, на столь сложные условия в России уже есть логистические предприятия, и
в глубинке открываются новые, которые стремятся выйти на рынок и завоевать
свою долю логистических услуг. В Воронеже также существуют логистические
предприятия, которые шаг за шагом пытаются освоить эффективность применения
инструментов логистики и тенденции концентрации предприятий – потенциальных
клиентов на основных видах деятельности – «ключевой компетенции».
Разработка стратегии перевозки груза включает следующие элементы:
− анализ вариантов;
− анализ цены;
− консолидация груза;
− анализ и оценка поставщиков;
− использование различных видов транспорта;
− тесные отношения с выбранными перевозчиками;
− анализ затрат;
− внешние поставщики логистических услуг, контракты с внешними источниками;
− безопасность.
Рассмотрим более подробно.
Анализ вариантов. анализ может подсказать аналогичные, но менее
дорогостоящие варианты перевозки.
202
Анализ цены. Тарифные ставки могут существенно меняться. В этой связи
решения необходимо принимать только после рассмотрения всех возможных
альтернатив. Рекомендуется получить конкурентоспособные расценки.
Консолидировать грузы там, где это возможно. Оптовые скидки с
тарифов на перевозку могут существенно снизить уровень транспортных затрат.
Рекомендуется также использовать системные контракты и общие заказы. Если
применяется система поставки в точные сроки, то с точки зрения затрат
эффективной будет консолидация нескольких поставщиков, работающих по
данной системе поставок.
Анализ и оценка поставщиков. Системы выбора и оценки поставщика
предоставят данные, необходимые для принятия оптимального решения.
Существует четыре области оценки:
− финансовая;
− управленческая;
− техническая/стратегическая;
− область отношений или общих корпоративных связей между перевозчиком и
грузоотправителем.
Использование различных видов транспорта. Это включает
использование частных трейлеров и перевозку комбинированным транспортом,
например, автомобильно-железнодорожным. Часто при этом может быть
достигнута значительная экономия средств.
Тесные отношения с выбранными перевозчиками. Необходим обмен
данными, которые позволят лучше планировать потребности в транспортных
услугах, использовать преимущества покупателя и перевозчика. Рекомендуется
сократить базу данных перевозчика, а также возможность партнерств или союзов
по логистике.
Анализ затрат. Снижение уровня затрат можно обеспечить за счет
долгосрочных контрактов, партнерства, участия третьей стороны, консолидации
грузов, оплаты простоя, упаковки грузов и обслуживания, качествя и требований к
доставке.
Внешние поставщики логистических услуг, контракты с внешними
источниками. По мере уменьшения размеров предприятий, концентрации
внимания на вопросах их главной компетенции, расширении конкуренции,
основанной на параметрах времени, возрастает необходимость контрактных
отношений с логистическим провайдером или провайдерами для полного
обеспечения логистическим обслуживанием.
Безопасность связана с требованиями грузоотправителя и заключаются в
согласовании нереальных и неприемлемых с юридической точки зрения графиков
поставок. Результатом неправильно построенных графиков поставок будет
искажение водителями данных в книге учета рабочего времени, а также дорожнотранспортные происшествия. Избежание проблем, связанных с безопасностью,
является ключевым элементом логистической стратегии.
Библиографический список
Манжосов, Г.П. Логистика пришла в Россию [Текст] / Г.П. Манжосов,
1.
Н.Ф. Титюхин // Ежемесячный журнал о логистике в современном бизнесе. – «Логинфо», 2002. – № 11.
203
УДК 656.072
ТАРИФНАЯ ПОЛИТИКА АТП, ОСУЩЕСТВЛЯЮЩЕГО ПЕРЕВОЗКУ
ПАССАЖИРОВ МАРШРУТНЫМИ ТАКСИ ПО ВЫЗОВУ
С.Г. Митрофанов, В.С. Волков (ВГЛТА)
Цена, установленная перевозчиком в рыночных условиях, оказывает
противоречивое воздействие на рыночное положение (конкурентоспособность)
предприятия [1]. С одной стороны, цена определяет доходность деятельности АТП.
Повышение цены на единицу реализуемых услуг увеличивает, при неизменном
объеме деятельности, объем доходов предприятия. С другой стороны, цена определяет уровень спроса на услуги предприятия. Повышение цены в условиях конкуренции снижает количество потребителей, обращающихся к услугам предприятия,
следовательно, уменьшает объем реализации услуг.
Поиск наивыгоднейшего компромисса между двумя указанными тенденциями составляет основное содержание тарифной политики предприятия.
До решения вопроса о формировании и реализации на практике тарифной
политики АТП необходимо рассмотрение общих предпосылок её разработки.
Для того чтобы автотранспортное предприятие, осуществляющее перевозки
пассажиров маршрутными такси по вызову могло вырабатывать и осуществлять на
практике тарифно-ценовую политику, необходимо выполнение ряда условий [2].
Вo-первых, руководство предприятия и его коммерческая служба должны
четко сформулировать общие задачи АТП в отношении каждого сегмента рынка
или вида деятельности (расширение объёма реализуемых услуг, стабилизация,
«снятие сливок» и т. д.). Если это не сделано, то нет и основы для постановки задач ценообразования и целенаправленной деятельности по формированию тарифов.
Во-вторых, предприятие должно иметь постоянно обновляемую информацию о ценах, предлагаемых потребителям конкурентами. При этом должна учитываться и межвидовая конкуренция. Коммерческая служба АТП должна знать об
уровне цен на рынке автотранспортных услуг (на других видах общественного
городского транспорта и таксомоторных перевозках). Кроме того, АТП должно
представлять себе возможную реакцию конкурентов и предприятий-партнеров на
инициативное изменение тарифа.
В-третьих, на предприятии следует проводить постоянный анализ собственных издержек, связанных с различными видами перевозок и предоставлением потребителям сопутствующих услуг.
В-четвертых, предприятие должно располагать достаточной информацией обо всех
формальных требования и ограничениях влияющих на назначение цен в тех или
иных секторах рынка (законодательные акты, нормативно-правовые акты федерального уровня, уровня субъекта Федерации и т. д.). В-пятых, важно иметь представление об экономическом состоянии различных групп потребителей и даже
отдельных крупных клиентов АТП, иметь сведения об их заинтересованности в
тех или иных автотранспортных услугах, об их возможной реакции на то или иное
изменение предприятием цен на свои услуги. Эта информация позволяет в конечном счете оценить фактическую платежеспособность.
___________________________________
© Митрофанов С.Г., Волков В.С., 2007 г.
204
На базе перечисленных предпосылок, в свою очередь, может проводиться
выработка и практическая реализация отдельных элементов тарифно-ценовой политики предприятия.
Поэтому, с точки зрения практики коммерческой работы формирование тарифов следует рассматривать как необходимую основу, позволяющую понять общие закономерности ценообразования и выработать прикладные подходы к разработке тарифов предприятия.
В практической деятельности по установлению цен на автотранспортные
услуги должны учитываться, прежде всего, три основных ориентира — себестоимость предоставления услуги, средние цены рынка и предельная платежеспособность потребителя [3].
Себестоимость в подавляющем большинстве случаев рассматривается как
допустимая нижняя граница цены. Установление цены ниже себестоимости может
производиться только как временная мера, предпринимаемая в исключительных
случаях, например, в целях удержания выгодного потребителя или определённого
сегмента рынка сбыта услуг.
Платежеспособность конкретного потребителя в сочетании с реальными характеристиками предоставляемых ему услуг во всех случаях определяет верхнюю
границу цены.
Сложившиеся на рынке цены, характерные для большинства конкурентов,
определяют ориентировочное среднее значение цены.
Тремя указанными характеристиками определяется тот практический диапазон, в котором устанавливается конкретная цена услуги. Смысл всех действий по
ее определению заключается, в конечном счете, в том, чтобы максимально сузить
этот диапазон для принятия окончательного решения, учитывая при этом общие
задачи предприятия, факторы текущей конъюнктуры рынка, ограничения, налагаемые органами государственного управления и т. д.
Анализ практики работы автотранспортных предприятий позволяет указать
следующие основные подходы к практическому установлению цен на услуги, связанные с перевозками пассажиров маршрутными такси по вызову [4].
Подход на основе сложившегося уровня текущих цен наиболее характерен
для мелких и средних предприятий, которые не ставят для себя специфических
задач рыночного развития, стремясь не выделяться на фоне остальных предприятий.
В этом случае основным ориентиром для предприятия в области ценообразования становятся характерные сложившиеся на рынке цены на те или иные услуги. Задача предприятия заключается в том, чтобы постоянно отслеживать этот
средний рыночный уровень и тенденции его изменения.
Главным достоинством указанного подхода является его простота.
Многие предприятия, использующие такой подход, полагают также, что
изменения среднерыночных цен есть объективная реакция рынка на колебания
спроса и, следуя изменению средних цен, АТП сможет адекватно реагировать и
на изменения конъюнктуры, не проводя специальных исследований и анализа.
Вместе с тем, в современных российских условиях отслеживание предприятием сложившихся на рынке тарифов на пассажирские перевозки может встретиться с некоторыми сложностями, поскольку большинство отечественных пере-
205
возчиков в настоящее время своих тарифов не публикует. Поэтому анализ среднего уровня цен может потребовать постоянной работы.
Подход на основе установления наценки к себестоимости (издержки плюс
прибыль). Основным ориентиром при реализации этого подхода являются издержки предприятия (фактические или определенные расчетным путем), связанные с предоставлением той или иной услуги. Данный подход достаточно прост.
Оценка собственных издержек оказывается проще изучения характеристик спроса, хотя расчет реальных затрат автотранспортного предприятия и отнесение их
на конкретные предоставленные клиентам услуги требует достаточной информационной базы и квалификации работников.
Достоинство данного подхода заключается в том, что перевозчик при определении цены ориентируется на издержки и на некоторый разумный процент прибыли, а эти величины, как правило, удается обосновать, обсуждая вопрос назначения цены с потребителем.
Если большинство конкурирующих предприятий на том или ином секторе
рынка пользуется указанным подходом, то в силу сходства их издержек и цены
также оказываются близкими.
В практике работы пассажирских АТП подход на основе издержек применяется в следующих трех случаях:
- в ситуации обеспечения выживания предприятия. Такая ситуация возникает, когда предприятие испытывает сильную конкуренцию, либо когда на рынке в
течение короткого периода времени происходят неблагоприятные для предприятия
изменения. В подобном случае выживание предприятия становится важнее прибыли, и предприятие стремится к поддержанию возможно более низких цен на свои
услуги в расчете на благожелательную реакцию потребителей. До тех пор, пока
снижение цены еще покрывает издержки, предприятие может продолжать свою
деятельность. Очевидно, что в ситуации обеспечения выживания тщательно рассчитанные фактические издержки становятся основным ориентиром для ценообразования;
- в ситуации предоставления услуги, не имеющей на рынке близких аналогов. Обычно это относится к неперевозочным услугам, которые либо не предоставляются другими предприятиями, либо сильно различаются по условиям осуществления и, следовательно, по себестоимости;
- в ситуации, когда предприятие ставит перед собой задачу увеличения доли
рынка или завоевания ведущего положения на рынке.
Подход на основе достижения расчетной целевой прибыли. Достаточно
сложный подход, идея которого заключается в расчете цены, которая обеспечит
предприятию желаемый уровень прибыли. Применяемый при этом расчет основан
на сопоставлении полных издержек и суммарных подходов предприятия при различных значениях цены и объемах предоставляемых услуг.
Сложность этого подхода заключается не в расчете издержек как таковых, а
в необходимости учета зависимости реального спроса от цены. Определение характера такой зависимости требует проведения специальных исследований.
206
Автотранспортные предприятия используют описанный подход редко.
Обычно это происходит при разработке комплексных бизнес-проектов по выходу
на новый территориальный сектор рынка, по освоению нового вида перевозок и т.
д. Исследования и обоснования выбора цен являются в этом случае составной частью проекта, а установленная в результате цена услуг должна отвечать целому
комплексу требований: обеспечивать необходимый спрос, соответствовать в глазах потребителей заявленному уровню качества предоставляемых услуг и, наконец, обеспечивать покрытие всех издержек, связанных с практическим обеспечением высокого уровня качества обслуживания.
Подход на основе платежеспособности потребителя или группы потребителей. Данный подход основан на определении так называемой ощущаемой
потребителями ценности предлагаемых услуг. Использование такого подхода по
отношению к каждому потребителю в отдельности может позволить предприятию
получить максимально возможные доходы. Однако принципиальная сложность
применения данного подхода заключается в том, что он требует анализа представлений потребителей о реальной ценности для них той или иной услуги, причем не
анализа вообще, а для каждого потребителя — в каждой конкретной ситуации.
В практике пассажирских АТП подход «от платежеспособности» может
быть использован в тех случаях, когда предприятие ставит перед собой задачу
максимизации текущей прибыли. В такой ситуации текущие финансовые результаты становятся для предприятия важнee долговременных. Целью ценообразования в
подобной ситуации становится выбор такого уровня цен, который обеспечит максимальное поступление текущей прибыли. Основная задача по назначению цен
заключается в определении максимально возможного уровня платежеспособности
потребителей, которая является в этом случае главным ориентиром при определении уровня цены (назначении такой цены, «которую в состоянии выдержать рынок»).
Тарифная политика АТП, осуществляющего перевозку пассажиров маршрутными такси по вызову, в любом случае должна соответствовать тем задачам,
которые предприятие ставит перед собой на конкретном секторе рынка, и способствовать решению этих задач.
Автотранспортное предприятие, которое работает одновременно на разных
видах перевозок (осуществление пассажирских перевозок маршрутными такси по
маршруту и по вызову), нередко вынуждено ставить перед собой неодинаковые
задачи в отношении разных секторов рынка. Поэтому и постановка задач тарифноценовой политики в отношении этих видов деятельности также должна быть различной.
Библиографический список
1 Бычков В.П. Экономика автотранспортного предприятия: учеб. [Текст]/
В.П. Бычков. – М.: ИНФРА-М, 2006. – 384 с.
2 Криворотов В.В. Управление стоимостью: Оценочные технологии в
управлении предприятием: учеб. пособие [Текст]/ В.В. Криворотов, О.В. Мезенцева. – М.: ЮНИТИ-ДАНА, 2005. – 111 с.
3 Трубочкина М.И. Управление затратами предприятия: учеб. пособие
[Текст]/ М.И. Трубочкина. – М.: ИНФРА-М, 2005. – 218 с.
207
4 Сербиновский Б.Ю. Экономика автосервиса. Создание автосервисного
участка на базе действующего предприятия: учеб. пособие [Текст]/ Б.Ю. Сербиновский, Н.В. Напхоненко, Л.И. Колоскова, А.А. Напхоненко. – М.: ИКЦ «МарТ»;
Ростов н/Д: Изд. центр «МарТ», 2006. – 432 с.
РАЗДЕЛ IV МАТЕМАТИЧЕСКОЕ МОДЕЛИРОВАНИЕ И УПРАВЛЕНИЕ В
ЭКОНОМИЧЕСКИХ СИСТЕМАХ
УДК 001.81
АКТУАЛЬНОСТЬ РАЗРАБОТКИ АВТОМАТИЗИРОВАННЫХ СИСТЕМ
УПРАВЛЕНИЯ ВНЕБЮДЖЕТНОЙ ДЕЯТЕЛЬНОСТЬЮ
ГОСУДАРСТВЕННОГО ВУЗА
А.В. Борисов (ВГЛТА)
В связи с новыми политическими, экономическими, социальными условиями, связанными с преобразованием политической системы в России государственный вуз становится субъектом рыночной экономики и выступает как товаропроизводитель образовательных услуг, подчиняющийся тем же экономическим рыночным законам. Это требует формирования нового организационно-экономического
механизма функционирования вуза, новых подходов к оценке эффективности его
деятельности с учетом экономических результатов. Обострение конкуренции на
рынке образовательных услуг, которое является естественным следствием развития
рыночных отношений в российской экономике, диктует необходимость поиска
путей повышения конкурентоспособности высших учебных заведений. Учитывая
особенности организации и проблемы функционирования государственных вузов,
становится обязательным использование маркетинговых инструментов для повышения конкурентоспособности образовательного учреждения.
Традиционно вузы России активно вели хоздоговорные научноисследовательские и опытно-конструкторские работы, оказывали консалтинговые
и информационные услуги. Законом "Об образовании" вузам дано право вести
предпринимательскую деятельность [ст. 47, п.1].
Таким образом, можно констатировать, что существует два основных источника
финансирования образования: государственное финансирование из бюджетов всех
уровней и внебюджетная деятельность вуза.
Приоритет государственного финансирования вузов обусловлен также и тем, что
высшее образование выступает как стратегический фактор развития страны. Повышенные требования общественного производства в условиях НТР к качеству
рабочей силы, к уровню общеобразовательной и профессиональной подготовки
работников материального и нематериального производства предопределяют необходимость значительного увеличения затрат на развитие образовательного комплекса.
В настоящее время большинство систем высшего образования в развитых и
развивающихся странах испытывают финансовые трудности. Практически во всех
странах, входящих в Организацию экономического сотрудничества и развития,
идут процессы сокращения финансирования высшего образования. Исключением
до 1990 года являлись лишь Франция и Финляндии [4, с.22 - 23]. В России общая
для большинства стран тенденция к сокращению государственного финансирования системы образования усиливается экономическими проблемами переходного
____________________
© Борисов А.В., 2007 г.
208
периода. В результате, доля расходов на просвещение и подготовку кадров в общих
расходах федерального бюджета последних лет имела тенденцию к падению [1, с.
14].
Процессы сокращения бюджетного финансирования высшего образования в
стране протекают весьма болезненно. Большинство государственных вузов оказались в бедственном состоянии, их жизненные потребности удовлетворяются из
государственного бюджета не более, чем на треть [5,с.104].
Расширению рынка образовательных услуг способствовало введение многоканального финансирования вузов. Одним из новых методов финансирования стало проведение разнообразных конкурсов на разработку учебных программ или
научных исследований. Особенностью этих конкурсов было то, что их организаторами могли быть не только государственные органы, но и частные, в том числе
иностранные и международные организации. В результате предоставления вузам
права на оказание дополнительных платных услуг появились новые источники
финансирования отечественных вузов.[2 с.4-5]
При крупнейших вузах страны были созданы научно-технологические парки. Однако, по причине экономической нестабильности в стране многие задуманные методы управления, необходимые для проведения столь крупномасштабной
реформы образовательной системы, были реализованы частично либо вовсе не
нашли применения, причиной чему были как экономическая нестабильность в
стране, так и недостаточная проработка некоторых мер.
На сегодняшний день не полностью использованы возможности интенсификации научной и образовательной деятельности вуза посредством внедрения в процесс управления вузом достижений теории и практики управления. В современных
условиях управление деятельностью вуза - это управление его развитием, причем,
управление деятельностью вуза должно быть ориентировано на достижение определенного результата.
Принятие эффективного управленческого решения, в первую очередь, заключается в определении стратегии развития вуза, в том числе выявления приоритетных направлений и объемов их финансирования по всем источникам поступления денежных средств (в условиях смешанного финансирования и многоуровневой
подготовки). При этом важным является развитие социальной сферы деятельности
вуза. Таким образом, актуальным является разработка организационноэкономического механизма (ОЭМ) системы управления социально-экономической
деятельностью (СЭД) вуза посредством реализации оптимальных вариантов перспективного развития вуза для обеспечения его конкурентоспособности в рыночных условиях.[3,с.4-5]
В связи со всем вышеописанным потребность в создании систем и методов
управления государственным вузом в условиях смешанного финансирования в
настоящее время высока. На отечественном рынке уже присутствуют определенные наработки в этой области, а также автоматизированные системы управления.
Но потенциал для дальнейших исследований остается, так как мало создать хорошую систему управления, нужно еще предоставить потребителям возможность
выбора в соответствии со своими предпочтениями.
209
Библиографический список
1. Балашов, Г.В. Экономика высшей школы: проблемы и перспективы [Текст] /
Г.В. Балашов, С.А. Беляков, Н.М.Виноградов. - Спб: Изд. СПб ун-та экономики и
финансов, 1996.
2. Волкова, Т. М. Управление внебюджетной деятельностью ВУЗов [Электронный ресурс]: дис. ... канд. экон. наук : 08.00.05 .-М.: РГБ, 2003 (Из фондов Российской государственной библиотеки).
3. Дмитриева, О. В. Организационно-экономический механизм системы
управления социально-экономической деятельностью вуза в условиях смешанного
финансирования [Электронный ресурс] : дис. ... канд. техн. наук : 05.13.10. Новокузнецк: РГБ, 2007. (Из фондов Российской государственной библиотеки).
4. Управление современным образованием: социальные и экономические аспекты [Текст] / Под ред. А.Н. Тихонова. - М.: Вита-Пресс,1998.
5. Семенов, В. Университеты и рынок [Текст] / В. Семенов // Российский экономический журнал. - 1993. - № 3.
УДК 519.8:338.45:005
ОСОБЕННОСТИ УПРАВЛЕНИЯ В ЭКОНОМИЧЕСКИХ СИСТЕМАХ
РЕАЛИЗАЦИИ ПРОМЫШЛЕННОЙ ПРОДУКЦИИ
Г.В. Степанов (ОАО «Графское», г. Воронеж)
Конкуренция товаропроизводителей, конкуренция товаров вызвала когдато появление теории, методов, расчетов и практики ценообразования, как комплексной научно-производственной дисциплины. Обоснованное ценообразование
изделий повышает эффективность системы реализации продукции и наоборот.
Особый интерес для повышения эффективности системы продаж изделий представляют научные и практические положения исследований по моделированию и
прогнозированию спроса на продукцию.
Основным механизмом повышения
эффективности коммерческой деятельности является целенаправленный процесс
управления прибылью при реализации продукции [2].
Основы теории и практики управления инвестиционной деятельностью
предприятий для расширения производства и реализации востребованных изделий
составляют математические модели численных оценок экономических показателей
и инвестиционных ситуаций, что обеспечивает эффективное управление этим процессом, а реализация проектов в конечном счете даст повышение прибыли от продаж новой, улучшенного качества продукции.
Практика рыночных процессов реализации промышленной продукции
определила структурирование этих процессов, причем каждая структура рыночных
процессов продаж изделий характеризуется своими взаимозависимыми экономическими показателями.
Системы взаимного свободного предпринимательства вызвали появление
научно-практических задач системного анализа с определением системных связей
экономических показателей каждой структуры рыночных процессов. Системные
связи экономических показателей структурных компонентов рынка реализации
промышленной продукции характеризуются целевыми функциями управления и
ограничениями на переменные, то есть имеют комплекс математических моделей
по отдельным структурным составляющим коммерческой деятельности.
_____________________
© Степанов Г.В., 2007 г.
210
В этой связи представляет интерес комплекс математических моделей,
описывающих отдельные экономические процессы реализации изделий промышленности. Этот комплекс математических моделей дает возможность проводить
численные оценки экономических показателей возникающих ситуаций при производстве и реализации продукции, получать численные оценки прогнозов развития
показателей ситуаций экономики по продажам продукции и самое важное – расчетами вырабатывать наиболее приемлемые экономические параметры принимаемых
управленческих решений, направленных, прежде всего на повышение объема продаж и прибыли в экономических системах реализации изделий.
Представленный комплекс математических моделей, с учетом ограничений, дал возможность разработать систему алгоритмов оценки экономических ситуаций и выработки управленческих решений по целому списку задач повышения
эффективности управления рыночными процессами реализации продукции [2].
Исследования эффективности действующих методов, механизмов управления в экономических системах выпуска и реализации мебели на типичном предприятии многономенклатурного мелкосерийного производства показали наряду с
позитивными результатами развития экономики и негативные показатели, тенденции [1].
В условиях плотной конкуренции мебельные предприятия испытывают
трудности роста физических объемов реализации выпускаемых изделий.
Медленный рост объема выпуска и реализации продукции объясняется не только
плотной конкуренцией производителей аналогичной продукции, но также медленным ростом покупательской способности предприятий, населения в условиях некоторой инфляции. Поэтому при разработке алгоритмов выработки управленческих
решений в экономических системах реализации продукции был, прежде всего, сделан упор на разработку с учетом инфляции оперативных, месячного действия алгоритмов управления, направленных на повышение физических объемов реализации
изделий и увеличения прибыли [2].
Проблема повышения эффективности управления в экономических системах реализации продукции является одной из многогранных экономических проблем роста
и развития экономики промышленности. Поэтому сложной проблемой развития
экономики промышленного производства является увеличение физических объемов продаж продукции и повышение прибыльности.
Чтобы получать достаточно обоснованные управленческие решения в
различных ситуациях реализации продукции математические модели и алгоритмы
управления должны синтезироваться в основном на месячный период действия.
Тем самым вольно или невольно при выработке управленческих решений будет
учитываться инфляция. Если модели, алгоритмы были бы годового периода действия, то инфляционные процессы от роста тарифов на энергоносители, топливо,
роста цен на сырье, материалы, комплектующие, то было бы очень сложно учесть
эти различные ситуации при выработке управленческих решений в коммерческой
деятельности на тот или иной текущей месяц года.
Дальнейшее развитие свободного предпринимательства, конкуренции в производственной и коммерческой сфере деятельности очевидно вызовет необходимость
некоторой корректировки моделей и алгоритмов управления и разработки новых
ситуационных моделей, алгоритмов рыночных процессов реализации промышленной продукции с новыми механизмами повышения их эффективности [2].
211
Библиографический список
1. Степанов, В.А. Управление в экономических системах предприятий
многономенклатурного мелкосерийного производства [Текст]/В.А. Степанов, Г.В.
Степанов. – Воронеж: ВГУ, 2005. – 196 с.
2. Степанов, Г.В. Математические модели, алгоритмы управления в экономических системах реализации многономенклатурной мелкосерийной продукции промышленности [Текст]/Г.В. Степанов. – Воронеж: ВГУ, 2007. – 218 с.
УДК 509.95
МАТЕМАТИЧЕСКАЯ МОДЕЛЬ И АЛГОРИТМ УПРАВЛЕНИЯ
ПРИБЫЛЬНОЙ ДЕЯТЕЛБНОСТЬЮ САХАРНОГО ЗАВОДА
Джеоффрей Отиено Овино (ВГЛТА)
Постоянный контроль за экономическими показателями деятельности сахарного завода с целью ежемесячного обеспечения достаточного объема прибыли
создает условия эффективного развития экономики предприятия с выпуском конкурентоспособной по качеству и цене продукции.
В этих условиях ежемесячный объем выручки Вв(n) должен превышать
объем ежемесячных валовых затрат, т.е. завод должен быть безубыточным, платежеспособном в каждом месяце.
Рассмотрим условия безубыточности предприятия по производству сахара.
Безубыточность предприятия - это экономическое состояние, когда производство и реализация продукции не приносит ни прибыли, ни убытков. Выручка
от реализации Вв необходима для того, чтобы завод полностью обеспечивал все
валовые затраты В3 и начал получать прибыль.
Валовая выручка Вв(n) за месяц n (на последний день месяца) состоит из
двух частей: из выручки от реализации части продукции, изготовленной за этот
месяц (n) и реализованной в этот период и из выручки от реализации изготовленной в предыдущие периоды (n - r) продукции, поступившей на счета предприятия в
этот месяц (n).
m
Вв (n ) = ∑ X (n )a0 Ц + ∑ X r (n − r )ar Ц .
(1)
r =1
Валовые затраты В3 (n) за период n состоят из переменных затрат U(n) и
постоянных затрат Z(n).
В з (n ) = U (n ) + Z (n ) или В з (n ) = ∑ XΔU (n ) + Z (n ) .
(2)
где X(n) – количество сахара, выпускаемого предприятием в период n,
тонн;
а0 - удельный относительный вес реализованного 'в период n сахара, изготовленного в этот же период;
Ц – цена реализации тонны сахара, шиллинг;
________________________________
© Джеоффрей Отиено Овино, 2007 г.
212
m
∑ X r (n − r )
213
– количество тонн сахара, изготовленного предприятием в
r =1
предыдущие периоды (n - r), но не реализованного на первый день периода n;
ar – удельный относительный вес реализованной продукции, выпускаемой
в предыдущие периоды (n-r), выручка от реализации которой поступает на счета
предприятия в период n;
ΔU(n) – переменные затраты на выпуск и реализацию одной тонны сахара
в период n, определяется по калькуляции себестоимости.
U (n ) = ∑ X (n )ΔU (n ) – суммарные переменные затраты в период n на вы-
m
⎡
⎤
Pr( n ) = ( 1 − β Ï Ð ) ⎢ ∑ Õ( n )a 0 Ö + ∑ X r ( n − r )Ö − −∑ X ( n )ΔU( n ) − Z( n )⎥
r =1
⎦
⎣
⎤.
− ∑ X ( n )ΔU ( n ) − Z ( n )⎥
⎥⎦
Вв(n)
(7)
Вз(n)
пуск и реализацию сахара;
Точку безубыточности определим равенством валовой выручки Вв(n) валовым затратам В3 (n) в рассматриваемый период
Вв (n ) = Вз (n ) или
m
∑ X (n )a0 Ц + ∑ X r (n − r )ar Ц = ∑ X (n )ΔU (n ) + Z (n ) ,
(3)
Зона прибыли
r =1
где m - число периодов n для полной реализации выпущенной продукции.
Обозначим ∑ X (n )0 объем выпуска продукции, при котором валовая вы-
Рв=0
ручка Вв(n) равна валовым затратам Вз(n).
На графике представим точку безубыточности Рв=0 (рис. 9.2)
Зона убытков в период (n) возникает тогда, когда валовая выручка меньше
валовых затрат, т. е.
ВВ(n) < BЗ(n) или
m
⎤
⎤ ⎡
⎡
⎢∑ Х ( n )a 0 Ц + ∑ Х r ( n − r )Ц ⎥ < ⎢∑ Х ( n )ΔU ( n ) + Z ( n )⎥ .
r =1
⎦⎥
⎦⎥ ⎣⎢
⎣⎢
⎤
⎡
⎤ ⎡
⎢∑ Х ( n )a 0 Ц + ∑ X r (n − r )ar Ц ⎥ > ⎢∑ Х ( n )ΔU ( n ) + Z ( n )⎥ .
⎦⎥
⎣⎢
⎦⎥ ⎣⎢
В з (n ) = U (n ) + Z (n
Зона убытков
(4)
Зона прибыли возникает при условии, когда валовая выручка за период (n)
будет больше валовых затрат за этот период, т.е.
ВВ(n) > BЗ(n) или
также повысить долю реализации а0 выпущенной в этот период продукции, а возможно и цену сахара Ц.
С другой стороны необходимо обоснованно снизить переменные затраты
ΔU(n) на единицу продукции, а так же возможно несколько снизить объём постоянных затрат Z(n).
Такой подход позволит увеличить объём валовой прибыли РВ(n) за период
(n).
m
⎤
⎡
⎤ ⎡
Pв ( n ) = ⎢∑ Х ( n )a0 Ц i + ∑ X r (n − r )a r Ц ⎥ − ⎢∑ X (n )U ( n ) + Z ( n )⎥ .(6)
r =1
⎣
⎦ ⎣⎢
⎦⎥
Z(n)
∑ X (n )0
∑ X (n )
Рис. 1 Зоны прибыли и зоны убытков завода при выпуске и реализации
сахара в объеме ∑ X (n )
(5)
Чтобы выполнить это условие необходимо через маркетинговую деятельность увеличить спрос и соответственно объём выпуска сахара в период ∑ X (n ) , а
Вз(n)
ной;
Ограничения:
βпр – норма налога на прибыль на период n является постоянной величи-
∑ X (n ) ≤ ∑ X (n )ф , где ∑ X (n )ф
- фактический объем спроса на продук-
цию завода на период n;
Ц min ≤ Ц ≤ Ц max , Ц min , Ц max - минимальная, максимальная цена
тонны сахара на период n, которая определяется договорами на поставку;
ΔU(n) ≥ ΔU ( n )min , здесь U(n)min - предельно допустимые минимальные переменные затраты на выпуск тонны сахара на период n, шиллинг;
Z ( n ) ≥ Z ( n )min , здесь Z ( n )min - предельно допустимые минимальные
постоянные затраты на период n, шиллинг;
величины
на
период
n-известные.
∑ X (n − r ), m , ar , а0
214
215
Представленные математические модели системных связей показателей
экономики сахарного завода дали возможность предложить механизм управления
прибыльной деятельностью предприятия в направлении увеличения валовой и чистой прибыли, показанный на рис. 1.
Ввод переменных ∑Х, а0, Цi,
∑Хr(n-r), ar, ΔU, m, Z(n)
Вычисление чистой прибыли Рч
за период n по формуле (7)
Объем чистой прибыли
Рч за период n достаточный
нет
Провести маркетинговые мероприятия, увеличить
спрос ∑Х, обоснованно повысить
некоторые цены Ц,
снизить переменные Ui(n) и постоянные затраты Z(n)
да
Управление в экономической
системе сахарного завода
достаточно эффективно
Рис. 2 Алгоритм механизма управления прибыльной деятельностью сахарного завода
Блок 1. В конце предыдущего месяца определен спрос на сахар
∑ X (n )
очередного месяца. Ввод исходных данных а0, Цi, ∑Хr(n-r), ar, ΔU, m, Z(n).
Блок 2. Вычисление объема чистой прибыли Рч на очередной месяц по
формуле.
Блок 3. Если объем чистой прибыли за месяц является достаточным, то
происходит переход в блок 4.
Блок 4. Управление в экономической системе сахарного завода эффективно. Если объем чистой прибыли недостаточный, то переход в блок 5.
Блок 5. Провести финансирование дополнительных маркетинговых мероприятий, увеличить спрос ∑ X , возможно повысить цену Ц, снизить постоянные
Z(n) и переменные U(n) затраты.
Объем чистой прибыли Pr(n) на очередной месяц (n) должен обеспечить достаточный запас финансовой устойчивости завода и возможность увеличения финансовообеспеченного объема выпуска сахара ∑ X (n ) на последующий период времени
(месяц, квартал), а также решать другие задачи развития управляемой экономики
предприятия.
Библиографический список
1. Овино, Д.О. Управление в макро- и микроэкономических системах производства сахара и этанола [Текст] / Д.О. Овино, В.С. Петровский. – Воронеж:
ВГУ, 2006, - 239с.
УДК 338.45:674.5
ПРИОРИТЕТНЫЕ НАПРАВЛЕНИЯ ПОВЫШЕНИЯ ЭФФЕКТИВНОСТИ
ФУНКЦИОНИРОВАНИЯ ПРЕДПРИЯТИЙ ПО ПРОИЗВОДСТВУ
ТОВАРОВ НАРОДНЫХ ХУДОЖЕСТВЕННЫХ ПРОМЫСЛОВ В УСЛОВИЯХ
НЕСТАБИЛЬНОЙ РЫНОЧНОЙ СРЕДЫ
И.С. Зиновьева (ВГЛТА)
Развитие рыночных отношений вносит ряд существенных корректив в теорию и практику оценки экономической эффективности, отбора и реализации оптимальных вариантов хозяйственно-финансовых решений.
Экономический кризис в обществе, снижение платежеспособного спроса
населения, децентрализация организационной работы в сфере народных художественных промыслов (НХП) привели к исчезновению промыслов и снижению занятости в них населения. В условиях рыночной экономики изделия НХП все дальше
отходят от исторических истоков и корней, которые питали развитие декоративноприкладное искусства, придавая ему черты самобытности. Традиционные для народных художественных промыслов технологии, материал, стиль, постепенно утрачиваются. Возрождение очагов народного искусства, выявление и оказание помощи предприятиям НХП, а также народным мастерам, владеющим секретами
традиционного ремесла, приобретают в наши дни актуальное значение.
Результаты производственной, коммерческой, финансовой и других видов
хозяйственной деятельности зависят от влияния многих внешних и внутренних
факторов, связанных между собой и итоговыми показателями. Не учитывая и не
оценивая активность, направление и время их действия, нельзя обеспечить эффективность управления. По мнению автора, только при обосновании и анализе всего
комплекса показателей эффективности функционирования предприятия с использованием механизма управления эффективным функционированием предприятий
НХП может быть реализован алгоритм стратегического управления производством
и сбытом продукции народных промыслов, а также намечены пути и основные
направления развития и совершенствования производства. Эти направления охватывают системы технических, организационных и социально-экономических мер,
на основе которых достигается экономия живого труда, затрат и ресурсов, повышение качества и конкурентоспособности продукции (рис.).
Так как в основе производства товаров НХП лежит ручной труд, то среди
всех факторов повышения эффективности производства важнейшее место занимает
активизация человеческой деятельности, усиление личностного фактора (коммуникации, сотрудничество, координация, приверженность делу), повышение роли людей в производственном процессе. Этому будет способствовать повышение профессионального уровня работников, их ответственности, инициативности, улучшение условий труда.
______________________
© Зиновьева И.С., 2007 г.
216
В качестве примера повышения профессионального уровня работников
предприятий НХП можно отметить позитивный опыт работы Московского института экономики и управления в промышленности, который проводит повышение
квалификации руководителей различных уровней и специалистов в области управления сбытом, инвестирования, применения информационных технологий, мотивации и стимулирования персонала, управленческого учета, стандартизации и метрологии в новых условиях, охраны труда и др.
Для совершенствования мастерства рабочих, непосредственно занятых изготовлением изделий художественных промыслов, одним из направлений повышения их профессионального уровня может стать проведение фестивалей, конкурсов
работ, создание на базе крупнейших предприятий НХП обучающих центров с целью обмена опытом, обучения и развития народного искусства. Улучшению условий труда работников способствует расширение действующих производственных
площадей, строительство новых цехов, оборудование столовых, медицинских
пунктов, комнат психологической разгрузки. В ЗАО «Аккорд» действует столовая,
в которой обед для работников предприятия стоит 12 - 15 руб.; а также медицинский пункт, который позволяет сократить до минимума трудовые потери по заболеваемости работников за счет средств профилактики и предупреждения болезней.
Внутрипроизводственные факторы, влияющие на повышение эффективности производственной деятельности, весьма разнообразны и зависят от специализации, структуры, масштабов предприятия, текущих и перспективных задач.
Управление эффективностью и рентабельностью производства в условиях
рынка предполагает как разработку и реализацию текущих планов, так и разработку прогнозов, контроль и анализ их реализации. В современных условиях функционирования рыночной экономики, невозможно успешно управлять коммерческой фирмой, без эффективного прогнозирования её деятельности.
От того, насколько прогнозирование будет точным и своевременным, а
также соответствовать поставленным проблемам, будет зависеть, в конечном счете,
прибыль, получаемая предприятием. Что касается самих прогнозов, то они должны
быть реалистичными, то есть их вероятность должна быть достаточно высока и
соответствовать ресурсам предприятия. При этом важно учитывать фактор времени: время, которое необходимо, чтобы новый продукт вышел на рынок; время, необходимое для освоения и реализации новых идей, освоения производства новой
продукции и снятия ее с производства, замены новой или существенно измененной
продукцией.
Важными направлениями повышения эффективности функционирования
предприятий по производству товаров НХП в плане технического и организационного совершенствования производства являются снижение трудоемкости и рост
производительности труда, уменьшение материалоемкости и экономия материальных ресурсов, экономия от снижения издержек производства, прирост прибыли и
рентабельности, прирост производственных мощностей и выпуска продукции, экономический эффект от реализации мероприятий, а также конкретные размеры капитальных затрат и сроки реализации мероприятий.
Важным направлением повышения эффективности производственнофинансовой деятельности предприятий НХП является более полное и рациональное использование основных фондов и производственных мощностей предприятия,
т.к. это способствует улучшению всех его технико-экономических показателей,
217
росту производительности труда, повышению фондоотдачи, увеличению выпуска
продукции, снижению ее себестоимости, экономии капитальных вложений. Рынок
предъявляет повышенные требования к качеству, надежности продукции, что зависит от количественного состояния техники и эффективного ее использования.
Улучшение технических качеств средств труда и оснащенность ими работников
обеспечивают основную часть роста эффективности производственного процесса.
Одним из направлений развития народных промыслов является организация производства этих товаров (сувениров, плетеных изделий из лозы) на предприятиях лесопромышленного комплекса (ЛПК). В результате может быть достигнуто
снижение материалоемкости и себестоимости продукции за счет использования
собственного сырья и отходов основного производства. К проблеме комплексной
переработки древесины привлечено внимание государственных органов и разработчиков нового Лесного кодекса, где приоритет отдается долгосрочной аренде
лесов, что должно заинтересовать лесопользователей в глубокой переработке древесины.
В одном из залов музея («Лесная быль») Хреновского лесхоза-техникума
представлена экспозиция продукции народных промыслов. Товары НХП в 80-х
годах выпускали все 22 лесхоза Воронежской области. В настоящее время сохранили данное производство только Павловский и Богучарский лесхозы Агентства
лесного хозяйства по Воронежской области.
Одним из важных факторов повышения эффективности производства является режим экономии. Ресурсосбережение должно превратиться в решающий
источник удовлетворения растущей потребности в топливе, энергии, сырье и материалах. Поэтому так необходимо создание и применение высокоэффективных малоотходных и безотходных технологических процессов.
Снижение трудоемкости может быть достигнуто за счет автоматизации и
механизации подсобных и подготовительных операций. Например, за счет механизации процесса калибровки ивового прута при производстве плетеной мебели. Так,
силами рационализаторской группы ЗАО «Аккорд» изготовлен станок по расщеплению лозы, отделению сердцевинной части и изготовлению ленты, а также станок
по калибровке ленты по ширине. Необходимо также применять на производстве
прогрессивные формы научной организации труда, совершенствовать его нормирование, добиваться роста культуры производства, укреплять порядок и дисциплину, стабильность трудовых коллективов.
Кроме внутрипроизводственных факторов на стратегию управления эффективностью функционирования предприятий влияет внешняя среда, в частности,
нормативно-правовая стабильность. Так, Законом РФ «О налоге на прибыль предприятий и организаций» от 27.12.1991г. предприятия НХП были освобожде ны от
уплаты налога на прибыль. С введением в действие в 2001 г. главы 25 части II Налогового кодекса РФ данная льгота была отменена, что не могло не сказаться на
развитии производства, так как очевиден тот факт, что чем меньше налоговое бремя, тем эффективнее производственно-финансовая деятельность и большая свобода
действий у предприятий.
218
219
Приоритетные направления повышения эффективности
функционирования предприятий по производству товаров НХП
Активизация
человеческого фактора
Совершенствование
системы
управления
Развитие производства товаров НХП
из дерева на предприятиях ЛПК
Повышение
внимания со
стороны государства
Повышение
профессионального
уровня работников
Совершенствование
процесса
мотивации
труда
Экономия ресурсного потенциала
Разработка и
реализация
комплексных
государственных программ
по возрождению и развитию НХП
Повышение
ответственности, инициативности
работников
Эффективное прогнозирование
деятельности
Улучшение
условий
труда
Активизация
маркетинговой деятельности
Рост производительности труда
Снижение материалоемкости продукции
Снижение трудоемкости
Более полное и
рациональное использование основных фондов
Продуманная
налоговая
политика,
способствующая развитию
НХП
Использование
экологически чистого сырья, улучшение качества
продукции
Рисунок. Приоритетные направления повышения эффективности
функционирования предприятий по производству товаров НХП
Поэтому необходима продуманная налоговая политика со стороны государства,
способствующая возрождению и развитию народных промыслов и позволяющая
предприятиям не укрываться от налогов.
УДК 658.01
ОПТИМИЗАЦИЯ УПРАВЛЕНИЯ ЗАПАСАМИ НА ПРЕДПРИЯТИИ
В.И. Янышев, Н.В. Янышева (ВГЛТА)
Оптимизация использования оборотных средств предприятия во многом зависит от эффективного планирования закупочной деятельности. При большом числе закупок на широкий ассортимент товаров план закупок должен формироваться с
учетом заказов покупателей, прогнозируемого уровня продаж, наличия товаров на
складах и уже размещенных поставок товаров. Такой подход к планированию закупок обеспечивают автоматизированные системы масштаба предприятия, поддерживающие стандарты MRPI, MRP2, ERP.
В данной работе нa примере системы «КОНКОРД» (Concorde XAL), представленной на российском рынке компанией Columbus IT Partner, рассматриваются многовариантные схемы планирования закупочной деятельности.
Решение задачи планирования закупок в системе «КОНКОРД» предполагает: 1) задание схемы планирования, которая определяется рядом параметров; 2)
расчет потребностей (плана) в товаре по одному из нескольких возможных методов; 3) одобрение и корректировку пользователем автоматически созданных предложений на закупку товаров; 4) формирование заказов на закупку. В качестве товаров могут выступать сырье, материалы и комплектующие.
Планирование осуществляется по группе товаров или по всей номенклатуре. В ходе планирования можно учитывать прогнозы по приходу (расходу), заданные с помощью так называемых складских бюджетов. (Система позволяет создавать разнообразные складские бюджеты, от стандартных ежемесячных бюджетов
реализации до бюджетов структурных подразделений, в которых каждая бюджетная составляющая может быть связана с конкретным клиентом и складом.)
В ходе расчета потребностей в товаре происходит его многоуровневое «развертывание». Иначе говоря, если планирование ведется применительно к готовому
изделию, в которое входят сборочные комплекты, то система анализирует ситуацию на предприятии по этим сборочным комплектам. Если предприятие производит сборку, то система будет анализировать наличие и потребности в комплектующих и т.д. В результате работы рассматриваемых средств система формирует
предложения на закупку товаров у поставщиков, детализированные до каждой номенклатурной единицы. Другим результатом являются предложения системы внести коррективы в деятельность предприятия (например, для уменьшения накладных расходов объединить две поставки в одну, если даты, на которые намечена
поставка товаров, отличаются незначительно, или сократить сроки поставки, разместить дополнительные заказы). Результатом работы может быть подготовка системой заключения о невозможности взаимоувязки потребности в товарах со стороны производства с текущим планом поставок. На основе этих заключений менеджеры принимают корректирующие решения.
Перечислим данные, на основе которых выполняется автоматический расчет потребностей в товарах:
1) информация о наличии товаров, которая определяется как результирующая всех фактических приходов от поставщиков и из производства, отгрузок товаров клиентам, на проекты и в производство, списания номенклатуры по результа__________________________________
© Янышев В.И., Янышева Н.В., 2007 г.
220
там инвентаризации и т.д.;
2) сведения о заказах, поступивших от клиентов (и подтвержденных к отгрузке), которые содержат данную номенклатуру;
3) информация о закупках (заявки, размещенные предприятием у поставщиков);
4) прогнозы по приходу/расходу данной номенклатуры, заданные с помощью складских бюджетов;
5) сведения о запланированных в модулях «Проекты» и «Производство»
отпусках номенклатуры под конкретные работы;
6) сведения об ожидаемых приходах готовой продукции, спланированные в
модуле «Производство» (к этой информации пользователь имеет мгновенный доступ, например, из карточки товара).
Схема расчета потребностей задается в нескольких формах системы путем
установки параметров. В частности, система позволяет определять поставщика
номенклатуры для автоматически создаваемых предложений на закупку. При утверждении предложения можно выбрать другого поставщика. Кроме того, существуют параметры, с помощью которых можно указать, следует ли формировать
отдельные предложения по каждому зарегистрированному в системе заказу, нужно ли пополнять запасы исходя из оценки общей потребности за выбранный период, каким образом выбирать срок инициации закупки и т.д.
Например, параметр «Страховой запас в днях» позволяет застраховаться от
несоблюдения сроков поставки поставщиками, а параметр «Пополнять минимальные запасы только при расходе» требует от системы формирования предложений
на закупку таким образом чтобы пополнение минимальных запасов происходило
параллельно с закупкой товара, которая покрывала бы дефицит, возникающий при
отгрузке. Можно задать также различную степень детализации плана закупок для
разных периодов. К примеру, задав ограничение «По горизонту действий», можно
избежать преждевременного планирования товародвижения в далеко отстоящих
периодах.
Наиболее общий подход в формировании предложений на закупку задает
установка метода управления. Его можно определить отдельно по каждому складу.
Расчет потребностей по методу планирования «Управление по потребностям» производится с учетом того, какой минимальный (или максимальный) уровень складских запасов установлен по товару каждого вида, как изменятся запасы
товаров в результате их отгрузки по заключенным контрактам и запланированным
поставкам. Важными условиями эффективности использования данного подхода
являются короткие сроки и легко прогнозируемое время поставки (как гарантия
соблюдения графиков поставок). Данный метод позволяет минимизировать количество товара на складе и поэтому обычно применяется в двух случаях: товар является дорогостоящим или стоимость его складирования высока.
Для планирования периодических закупок можно применить метод
«Управление по периодам». Он позволяет оформить как одно сводное предложение
данные по потребностям, возникшим в течение выбранного временного интервала.
Данный метод часто применяется при работе с зарубежными поставщиками, когда
величина расходов на доставку значительна, но может быть снижена путем одновременной закупки крупной партии товара, а также при предоставлении поставщиком существенных скидок при закупке крупной партии. Эффективность метода
221
повышается при условии, что расходы по хранению товара ненамного превышают
расходы по его доставке с учетом скидок при закупке крупной партии.
Метод «Минимум/Максимум» лучше всего пояснить на следующем примере. Установим максимум бумаги на складе в 120 пачек. Зная, что мы расходуем две
пачки бумаги в день и что от момента заказа до момента поставки проходит максимум 10 дней, мы устанавливаем минимум (страховой запас) в 20 пачек. При этом
методе система, обнаружив, что запасы упали до минимума (20 пачек), предложит
разместить заказ на приобретение 100 пачек. Описанный метод часто применяют
для планирования закупок недорогих расходных материалов и сырья, используемых в больших объемах и расходование которых обычно прогнозируется достаточно просто.
Метод «Минимум закупки» определяет нижнюю границу эффективной величины объема поставок. В результате формируются предложения на закупку,
покрывающие потребность в товарах и минимизирующие расходы, связанные с
закупками.
При использовании метода «Минимизация числа предложений» система
создает план, в котором минимальный запас, определяемый в карточке товара, может быть временно уменьшен, если уже запланирована закупка, восстанавливающая его необходимый уровень. В результате формируется такой график закупок,
который, допуская временное падение товарных запасов по отдельным позициям
ниже минимального норматива, обеспечивает их своевременное пополнение.
Специалистов информационных отделов предприятий привлекает наличие в
системе развитых инструментальных средств, которые позволяют настраивать ее
на любые нестандартные схемы организации бизнес-процессов предприятий, связанных с поставками и производством товаров.
Прежде всего следует отметить, что функциональность системы реализована инструментальными средствами, доступными пользователю. В их основе лежит
встроенный язык программирования XAL уровня 4GL. Система позволяет переопределять и проектировать новые экранные формы и алгоритмы обработки данных.
В частности, карточки дебиторов и кредиторов, товарно-материальных ценностей
могут быть настроены для каждого пользователя отдельно. Можно переместить,
модифицировать или удалить те или иные из имеющихся полей, добавить новые
поля, подключить к полям новые справочники и функции обработки. К примеру,
карточку можно определить так, чтобы рядовой бухгалтер видел в ней только адрес и банковские реквизиты поставщика, а главный бухгалтер мог редактировать
данные, использовать функции анализа и обработки кредиторских операций.
В дополнение к большому числу готовых аналитических и финансовых отчетов и форм имеется возможность создавать новые отчеты на основе встроенных
средств системы либо с помощью средств разработки общего назначения, таких,
как Crystal Reports и MS Access. Система поддерживает стандартные интерфейсы
ODBC, DDE, VBX, DLL, в связи с чем возможна ее интеграция с приложениями
общего назначения (например, Excel) и разработками других поставщиков специального программного обеспечения.
Инвестиции в автоматизацию системы управления мебельным предприятием обычно предполагают следующие группы затрат:
1. Внедрение системы «Галактика».
2. Приобретение программного обеспечения системы «Галактика».
222
3. Обучение сотрудников предприятия.
4. Оплата услуг сотрудников корпорации «Галактика» (на этапах обследования, внедрения и технической поддержки системы).
5. Закупка технических средств автоматизации (компьютеров и других периферийных устройств) и монтаж локальных вычислительных сетей.
6. Обеспечение связи для взаимодействия с удаленными территориями;.
7. Техническое сопровождение автоматизированной системы.
При расчете затрат на автоматизацию по каждой группе не возникает существенных проблем. Наиболее важной задачей является обоснование целесообразности планируемых затрат.
С экономической точки зрения явная выгода от реализации проекта комплексной автоматизации определяется как разница между полученным эффектом и
понесенными затратами. Как уже отмечалось, истинная оценка полученного эффекта может быть сделана только руководством предприятия при сопоставлении
достигнутых результатов с поставленными целями совершенствования системы
управления. Предварительная оценка экономической выгоды, которую может получить предприятие от автоматизации процедур управления, выполняется экспертным путем.
Экспертные оценки возможного снижения затрат и экономической выгоды
от автоматизации процесса управления конкретным предприятием обычно формируются на стадии проведения консалтинговых работ. Методика расчета экономической эффективности, применяемая отделом консалтинга корпорации «Галактика», основана на сравнительном анализе показателей бизнес-процессов, характеризующих конкретные источники эффективности.
На первом этапе анализа проводится опрос основных пользователей предприятия в целях сбора сведений об ожидаемых пользователями последствиях
предлагаемых консультантами изменений информационных технологий. Опрос
позволяет сформулировать материальные и качественные выгоды, которых пользователи ждут от автоматизации каждого бизнес-процесса, а также существующие
риски. Выявленные выгоды последовательно переводятся из технических терминов
в экономические. Побочными результатами опроса могут являться оценка персонала и подбор кандидатов в группу внедрения новых информационных технологий.
Следующим этапом в расчете экономической эффективности является моделирование существующих процессов, которые предстоит совершенствовать и
автоматизировать. При этом оцениваются:
1) удельная доля каждого автоматизируемого бизнес-процесса в совокупном объеме затрат на автоматизацию;
2) относительный вклад автоматизируемого бизнес-процесса в совокупный
эффект.
При наличии перечисленных оценок становится возможным переход к стадии планирования затрат на автоматизацию во времени:
расчет минимального времени, начиная с которого можно получить «отдачу» от вложенных в автоматизацию каждого бизнес-процесса финансовых инвестиций;
формирование и защита оптимального плана-графика затрат (в соответствии с критерием затраты/эффект).
223
На рис. представлены графики распределения во времени затрат и возможного эффекта. Порядок выполнения работ по автоматизации в данном проекте разбит на два этапа.
Рисунок. Графики распределения во времени затрат и возможного эффекта
(%, с накоплением)
На первом этапе выделены работы по автоматизации процессов снабжения,
сбыта и управления взаиморасчетами с внешними контрагентами. Именно в реализации данных процессов при обследовании предприятия было обнаружено много
проблем и нерационально используемых ресурсов. Ко второму этапу относятся все
остальные бизнес-процессы (управление производством, управление ремонтом,
планирование, учет кадров и т.п.).
Согласно сделанным в проекте оценкам для автоматизации бизнеспроцессов, выбранных для реализации на первом этапе, требуется около семи месяцев работ и 35% совокупного объема затрат. С седьмого месяца должна начаться
опытная эксплуатация сдаваемых в промышленную эксплуатацию автоматизированных рабочих мест. Полная отдача от внедрения новых бизнес-процессов первой
очереди ожидалась с девятого месяца после начала работ. Вклад работ первого
этапа в совокупный эффект должен составить примерно 80%.
Как видно из представленного графика, основные затраты на работы, отнесенные на второй этап, приходятся по времени на 9-12 месяцы от начала работ, т.е.
уже после появления «отдачи» от инвестиций, сделанных в автоматизацию первого
этапа. Таким образом, финансирование работ второй очереди в основном должно
осуществляться за счет эффекта, достигаемого на первом этапе. Следовательно,
можно говорить об оптимальности рассмотренного плана-графика проведения работ для предприятия.
224
225
Ниже приведены обобщенные статистические данные о деятельности предприятий, использующих решения системы «Галактика»:
относительное снижение условно-постоянных затрат обычно составляет не
менее 5%;
относительное сокращение срока оборачиваемости оборотных средств достигает 12%;
уровень неликвидных запасов на складе обычно удается снизить на 15-20%;
снижение затрат колеблется в диапазоне 10-15% годового оборота предприятия (в зависимости от отрасли и масштабов предприятия).
По разным причинам (организационным, техническим, психологическим и
т.д.) результаты, получаемые различными предприятиями от использования современных информационных технологий управления, могут быть разными. Но несомненно то, что предприятия, на которых выстроена рациональная схема управления с использованием современных информационных технологий, имеют возможность получать оперативную и достоверную информацию из всех подразделений
предприятия, моделировать возможные варианты развития ситуации, принимать
оптимальные решения и контролировать их исполнение. Следовательно, они имеют значительные конкурентные преимущества в бизнесе.
УДК 65.290-2+65.292
ИССЛЕДОВАНИЕ ЭФФЕКТИВНОСТИ УПРАВЛЕНИЯ В ЭКОНОМИЧЕСКОЙ
СИСТЕМЕ МАЛОГО ПРЕДПРИЯТИЯ ОАО ЩЕКИНОГАЗСТРОЙ
Е.М. Михайлов (ВГЛТА)
Финансовое состояние предприятия, его устойчивость во многом зависят от
оптимальности структуры источников капитала, от соотношения собственных и
заемных средств и от оптимальности структуры предприятия, и в первую очередь
от соотношения основных и оборотный средств, а также от уравновешенности активов и пассивов.
В этой связи приведем оценку структуры источников капитала и оценим
степень финансовой устойчивости и финансового риска.
Вычислим следующие показатели:
Кфн - коэффициент финансовой независимости (автономии), как отношение собственного капитала к общей валюте баланса;
Кфз - коэффициент финансовой зависимости, как отношение заемного капитала к общей валюте баланса;
Кфр - коэффициент финансового рычага или финансового риска, как отношение заемного капитала к собственному капиталу.
В табл. 1 представлена структура источников капитала и показатели финансового состояния предприятия.
Таблица 1
Структура источников капитала и финансовое состояние предприятия
Финансовый показатель
На конец года
Собственный капитал
Общая валюта баланса
Заемный капитал
2003
56751
214779
158028
______________________
© Михайлов Е.М., 2007 г.
2004
35532
228205
192673
2005
46854
276183
229329
2006
48432
239324
190892
Коэффициент финансовой независимости, Кфн
Коэффициент финансовой зависимости Кфз
Коэффициент финансового
рычага Кфр
0,26
0,16
0,17
0,2
0,74
0,84
0,83
0,8
2,8
5,4
4,9
3,9
Представляется вполне обоснованным, что чем выше уровень финансовой
независимости (Кфн), тем устойчивее финансовое состояние предприятия. Но за четыре
анализируемых года, финансовая независимость снизилась в 0,7 раза, коэффициент
финансовой зависимости (КФЗ) увеличился в 1 раз, коэффициент финансового рычага
(КФР) увеличился в 1,4 раза.
Изменения, которые произошли в структуре капитала с позиций малого
предприятия и с позиций инвесторов, могут быть оценены совершенно по-разному.
Для кредиторов предпочтительней является ситуация, когда доля собственного
капитала у производственного предприятия более высокая - это снижает и даже
исключает финансовый риск. Но малое предприятие - «Щекиногазстрой» был экономически заинтересован в привлечении необходимых заемных средств:
1.Выплачиваемые проценты по заемному капиталу рассматриваются как
расходы и не включаются в налогооблагаемую прибыль
2.Расходы на выплату процентов для предприятия за последние годы были значительно ниже прибыли, подученной от заемных средств в обороте предприятия, в результате чего повышалась рентабельность собственного капитала..
В рыночных условиях свободного предпринимательства значительная и
увеличивающаяся доля собственного капитала совсем не означает улучшения.
Наоборот, использование заемных средств, говорит о гибкости малого
предприятия, его способности получать кредиты и возвращать их, т.е. о доверии к
нему в деловом мире. Наиболее обобщенным из рассматриваемых показателей
является коэффициент финансового рычага, остальные показатели в определенной
степени характеризуют его величину. Обоснованных нормативов соотношения
заемных и собственных средств просто нет, они не могут быть одинаковыми для
различных отраслей и предприятий.
Доля собственного и заемного капиталов в формировании активов предприятия и уровень финансового рычага зависят не только от отраслевых особенностей
предприятий, но и от степени их крупности. На крупных предприятиях, по сравнению с малыми предприятиями, капитал оборачивается более медленно и здесь высока доля долгосрочных активов, а коэффициент финансового рычага не может
быть высоким.
Постоянная часть оборотных активов - это тот минимум, который необходим предприятию для осуществления операционной деятельности и величина которого не зависит от сезонных колебаний объемов реализации продукции. В этом
случае оборотные активы, как правило, полностью финансируются за счет собственного капитала. Переменная часть оборотных активов подвержена колебаниям в
связи с сезонными изменениями объемов укладки трубопровода. На рассматриваемом предприятии значительная часть активов финансируется обычно за счет краткосрочного заемного капитала. А на предприятиях, при консервативном подходе к
финансированию в основном за счет собственного капитала.
В табл. 2 определены некоторые нормативы удельных весов видов активов и возможные подходы к их финансированию .
226
227
Подходы к финансированию
Уме
ренный
Консерватив-
Виды активов
Внеоборотные
активы
Постоянная
часть
оборотных активов
Переменная
часть
оборотных активов
Удельный вес, % на конец
года
2003 2004 2005 2006
Агрессивный
Для ОАО «Щекиногазстрой» проведем исследование и вычислим близкие к
нормативным величинам показатели коэффициентов финансовой независимости,
зависимости и финансового рычага для агрессивного, умеренного и консервативного
подхода к финансированию активов для 2003года.
Таблица 2
Нормативы удельных весов видов активов и подходы к их финансированию
18
17
11
11
15
9
7
30%-ДЗК
70%-СК
20%-ДЗК
80%-СК
20%-ДЗК
80%СК
16
40%-ДЗК
60%-СК
50%-ДЗК
50%-СК
100%-СК
100%-КЗК
100%КЗК
50%-СК
50%-СК
66
68
80
82
При агрессивной финансовой политике:
Кфн=18*0.6+16*0.5+66*0=18.8%
Кфз=100-18.8=81.2%
Кфр=81.2:18.8=4.3
При умеренной финансовой политике:
Кфн=18*0.7+16*0.8+66*0=25.4%
Кфз=100-25.4=74.6%
Кфр=74.6:25.4=2.9
При консервативной финансовой политике:
Кфн=18*0.8+16*1+66*0.5=63.4%
Кфз=100-63.4=36.6%
Кфр=36.6:63.4=0.6
Расчет проведен за 2003 год. Аналогично проводятся расчеты для других
годов.
Таблица 3
Показатели финансовой независимости, зависимости финансового
рычага предприятия
Год
2003
2004
2005
2006
Подход к финансированию
Агрессивный
Умеренный
Кфн
Кфз
Кфр
Кфн
Кфз
18.8
81.2
4.3
25.4
74.6
17.7
82.3
4.6
23.9
76.1
11.1
88.9
8
14.9
85.1
10.1
89.9
8.9
13.3
86.7
Кфр
2.9
3.1
5.7
6.5
Консервативный
Кфн
Кфз
63.4
36.6
62.6
37.4
57.8
42.2
56.8
43.2
Кфр
0.6
0.6
0.7
0.8
Сопоставив данные табл. 2 и 3 видно, что ОАО «Щекиногазстрой» в 2003г
проводил достаточно умеренную финансовую политику, но к 2006 г. финансовая
политика приблизилась по своим характеристикам к агрессивному типу, так как за 4
года финансовая независимость снизилась в 0,7 раза, финансовая зависимость увеличилась в 1 раз, а коэффициент финансового рычага возрос в 1,4 раза.
Коэффициент финансового рычага в 2006 году явился именно тем рычагом ОАО «Щекиногазстрой», с помощью которого увеличивается экономический потенциал предприятия. Положительный эффект финансового рычага (ЭФР) показывает, на сколько процентов увеличивается сумма собственного капитала за счет привлечения заемных средств в оборот предприятия, а рентабельность совокупного капитала
выше средневзвешенной цены заемных ресурсов.
Вот почему при этих условиях малому предприятию было выгодно увеличивать плечо финансового рычага, т.е. долю заемного капитала. Поэтому предприятие
с 2003г, начало проводить умеренную финансовую политику и к 2006 году подошло
к использованию весьма эффективных методов агрессивной финансовой политики, при
этом заслужив устойчивое доверие в деловом мире. Агрессивная финансовая политика
финансирования своих активов для сравнительно небольшого предприятия является
действительно целесообразной еще и потому, что в условиях некоторой инфляции
долги и проценты по ним не индексируются, а ЭФР увеличивается, поскольку обслуживание долга и сам долг оплачиваются несколько обесцененными деньгами.
Переход от умеренной финансовой политики финансирования собственных активов к
агрессивной финансовой политике способствовал предприятию увеличить собственный
капитал за 4 года в 0,8 раза.
Малое предприятие «Щекиногазстрой» является экономически стабильным. Запасы финансовой устойчивости обеспечивают его способность проводить
значительные инвестиции в техническое перевооружение производства, и повышение
качества выполняемых работ.
Научный и практический интерес представляет анализ и оценка показателей
рентабельности функционирования экономики ОАО «Щекиногазстрой».
Известно, что чем выше безубыточный объем реализации, тем меньше зона
безопасности, т.е. запас финансовой устойчивости. Чтобы определить запас финансовой устойчивости необходимо из выручки Вв вычесть безубыточный объем реализации продукции и полученный результат разделить на выручку. Полученные результаты
расчетов показаны в табл.4. Снижение запаса финансовой устойчивости предприятия в
2003 г. произошло главным образом из-за значительных затрат на замену устаревшего
оборудования, на рост оборотных активов.
В 2004 году некоторое увеличение объема реализации привело к значительному увеличению прибыли. Но в 2005 году прошла реконструкция Предприятия, повысился уровень технической оснащенности и рост оборотных активов, что вызвало
значительные затраты и увеличение себестоимости реализованной продукции. Рентабельность производственной деятельности ОАО «Щекиногазстрой» (К3)характеризует
окупаемость валовых затрат (Вз) и вычисляется путем отношения прибыли от реализации (Рв) к сумме валовых затрат(В3).
228
229
Таблица 7
Таблица 4
Рентабельность капитала
Показатель финансовой устойчивости.
Наименование показателей
Выручка от реализации продукции за минусом НДС,
акцизов и др. платежей, тыс.
руб.
Безубыточный объем реализации продукции, тыс. руб.
Запас финансовой устойчивости, тыс. руб.
Запас финансовой устойчивости, %
2003 г.
252 183
2004 г.
769 779
2005 г.
477 280
2006 г.
542 148
164 667
175 500
243 618
212 385
87 516
594 279
233 662
329 763
34
77
49
60
Таблица 5
Показатели для расчета рентабельности.
Показатель, тыс. руб.
Выручка от реализации продукции Вв
Себестоимость реализованной
продукции Вз
Постоянные затраты Z
Переменные затраты U
Валовая прибыль Рв
Рв=Вв-(Z+U)
2003 г.
252 183
2004 г.
769 779
2005 г.
477 280
2006 г.
542 148
164 667
175 500
243 618
212 385
32 316
129 416
90 451
32 028
143 472
594 279
24 816
218 802
233 662
16 972
195 413
329 763
Таблица 6
Рентабельность производства
Показатель
Валовая прибыль Рв
Валовые затраты Вз
Рентабельность производства Rз
2003 г.
90 451
164 667
0,5
2004 г.
594 279
175 500
3,4
2005 г.
233 662
243 618
0,9
2006 г.
329 763
212 385
1,5
Снижение рентабельности производства в 2005 г. вызвано тем, что малое
предприятие ОАО «Щекиногазстрой» за эти годы ежегодно инвестировало
средства на техническое переоснащение и реконструкцию основного производства, и все это отнесено в себестоимость продукции. Анализ рентабельности продаж
(оборота) КОБ характеризует эффективность производственной и коммерческой деятельности, т.е. сколько прибыли имеет предприятие с рубля продаж. Этот показатель
рассчитывается делением прибыли от реализации (Рв) на сумму полученной выручки
(Вв).
Снижение валовой прибыли из-за значительных расходов на рост оборотных
активов и обновление технологического оборудования вызвало в 2005 г. снижение
рентабельности оборота. Рассмотрим рентабельность (доходность) капитала (К-к.0 как
отношение валовой прибыли (Рв) к стоимости инвестированного капитала (КЬ).
Показатель
Валовая прибыль Рв
Инвестированный капитал
KL
Рентабельность
(доходность) капитала KL
2003 г.
90 451
56 751
2004 г.
594 279
35 532
2005 г.
233 662
46 854
2006 г.
329 763
48 432
1,6
16,7
5,0
6,8
Снижение валовой прибыли из-за значительных затрат на реконструкцию
производства, на рост оборотных активов, вызвало в 2005 г. некоторое снижение
рентабельности капитала. Результаты исследования особенностей развития экономики малого предприятия по строительству трубопровода за последние годы реформ в
России вскрыли общие закономерности функционирования экономических систем
рассматриваемых, предприятий и позитивные тенденции роста их показателей экономики.
Данные анализа показателей экономики предприятия по бухгалтерским отчетам определили благоприятные перспективы дальнейшего роста экономики предприятия. Исследование прибыльности, финансовой устойчивости, рентабельности
функционирования экономики ОАО «Щекиногазстрой» показало малоинерционную
управляемость финансово-экономической деятельностью предприятия. Развитие экономики малого предприятия ОАО «Щекиногазстрой» отличается быстрым откликом на
управленческие решения, которые могут привести к позитивным, эффективным результатам, а при необоснованных управленческих решениях результаты могут быть и
негативными, отрицательными. В экономических системах малых предприятий
строительства трубопровода, принимаемые управленческие решения носят ситуационный характер. Поэтому для выработки обоснованных ситуационных управленческих
решений нужно использовать необходимое информационное обеспечение и математические модели системных связей функционирования малых предприятий.
УДК 338.24
ОСОБЕННОСТИ РЫНКА ЛЕСОМАТЕРИАЛОВ ПРИМОРСКОГО КРАЯ
С.И. Кибякова (. Хабаровск), И.Л. Белозёров ( г. Владивосток)
Экспортоориентированность лесной промышленности Приморского края
обусловлена удобным географическим положением региона, позволяющим сократить расстояние от места добычи сырья до рынков сбыта в АзиатскоТихоокеанском регионе (АТР), а также удаленностью от основных лесных рынков
западной части России и высокими тарифами железнодорожных перевозок, малой
емкостью и низким платежеспособным спросом на внутрирегиональном рынке [1
… 4]. В данных условиях важнейшим фактором экономического роста лесопромышленных предприятий Приморского края является расширение и реализация их
экспортных возможностей.
В настоящее время рынок АТР остается наиболее динамично развивающимся в системе мировой лесной торговли. Самыми перспективными являются
рынки таких стран, как Япония, Республика Корея и Китай. Практически вся экспортируемая лесопродукция (99,4%), произведенная на его территории, направляется в указанные страны.
___________________________________
© Кибякова С.И., Белозёров И.Л., 2007 г.
230
При этом происходит переориентация приморских экспортеров с рынков
Японии и Республики Корея на рынок Китая, что наглядно демонстрируют табл. 1
и рисунок.
Китай значительно увеличил импорт лесоматериалов из России в последние
годы. Стремительный экономический рост Китая, его политика, направленная на
ограничение использования собственных лесных ресурсов, наращивание перерабатывающих мощностей, вступление в ВТО, а также увеличение спроса на китайскую продукцию глубокой переработки привели к тому, что страна стала крупнейшим импортером лесоматериалов.
Порядка 40% внутреннего спроса Китая на деловую древесину обеспечивается за счет импорта. Точно определить долю внешних источников в общем объеме
потребляемых лесоматериалов очень сложно, так как официальные статистические
данные Китая, по оценкам специалистов, ниже реальных почти в два раза.
Таблица 1
Географическая структура экспорта продукции лесной
промышленности Приморского края в 1998-2005 гг.(%)
Страна
1998 г. 1999 г. 2000 г. 2001 г. 2002 г. 2003 г. 2004 г. 2005 г.
Китай
21,2
28,8
46,5
37,7
33,6
32,3
46,3
48,0
Япония
68,5
62,7
47,8
52,4
52,3
51,6
38,2
35,9
Республика
8,9
7,8
5,5,
9,4
13,7
15,7
14,9
15,5
Корея
Остальные
1,4
0,7
0,2
0,5
0,4
0,4
0,6
0,6
страны
С 1999 по 2005 г. импорт лесоматериалов в пересчете на сырье увеличился в
2,7 раза и достиг 106,7 млн м3. При этом ввоз круглых лесоматериалов достиг 25,5
млн м3, что 5,7 раза превышает показатель 1999 г.
Основным экспортером круглых лесоматериалов в Китай является Россия.
В 2005 г. их доля в общем объеме китайского импорта данной товарной группы
составила 56,4%, что соответствует 14,4 млн. м3. При этом около 8% круглых лесоматериалов поступило из Приморского края. Это объясняется следующими факторами: низкими ценами, достаточно высоким качеством российской древесины,
благоприятными условиями приграничной торговли. Кроме того, начиная с 2003 г.
Россия возобновила транспортировку леса морем, что позволило расширить географические возможности экспорта Приморского края в Китай, охватить восточные и юго-западные провинции.
Необходимо отметить, что в китайском импорте необработанных материалов преобладают хвойные породы древесины. Их доля в общем объеме ввозимого
Китаем круглого леса составляет около 60%. Хвойные лесоматериалы используются в строительстве, фанерном производстве, а лиственные породы древесины – в
производстве мебели и отделочных материалов.
Главным потребителем круглого леса в Китае является лесопиление. По
официальным данным в 2005 г. производство пиломатериалов составило 11,3 млн
м3, увеличившись на 32% по сравнению с предыдущим годом. Однако реальные
показатели могут быть значительно выше, так как эти данные не отражают долю
многочисленных мелких предприятий, занимающихся производством пиломатериалов. Несмотря на то, что деревообрабатывающая промышленность Китая наращивает объемы производства, она не способна в полной мере удовлетворить внут-
231
ренний спрос. Вследствие этого китайский импорт пиломатериалов растет (табл. 2).
С 1999 по 2005 г. ввоз данной товарной группы в Китай в пересчете на сырье увеличился в 4,2 раза.
Пиломатериалы в основном используются в изготовлении мебели, отделочных материалов, внутренней облицовки помещений, поэтому предпочтением пользуются и составляют большую часть китайского импорта пиломатериалы лиственных и тропических пород древесины. Однако на протяжении последних лет доля
хвойных пиломатериалов в импорте Китая растет: от 15,8% в 2003 г. до 24,9% в
2005 г. По мнению экспортеров, данный рост продолжится в основном за счет увеличения поставок из России, в том числе из Приморского края.
Таблица 2
Товарная структура импорта Китая в 1999-2005 г., млн м3
(в пересчете на сырье)
Товары
Круглые
лесоматериалы
Пиломатериалы
Клееная фанера
Шпон
Целлюлоза
Бумажные изделия
1999 г.
2000 г.
2001 г.
2002 г.
2003 г.
2004 г.
2005 г.
4,47
1,89
3,73
1,14
10,2
17,3
4,8
2,4
4,23
1,34
13,6
17,6
10,14
3,89
2,61
1,6
18,6
19,4
13,61
5,19
2,51
1,62
22,6
17,7
16,86
5,77
1,63
0,83
35,9
16,4
24,33
7,71
1,59
0,72
38,5
18,5
25,46
7,87
1,99
0,56
47,9
18,6
Китай располагает предприятиями по выпуску фанеры и постоянно наращивает ее производство. Только за последний год оно выросло на 85%, что позволило стране наравне с США стать крупнейшим в мире производителем фанеры.
Как следствие, импорт готовой продукции сокращается, а ввоз расходных материалов для ее производства растет. С 1999 по 2005 гг. объем ввоза фанеры в пересчете
на сырье снизился почти в 2 раза (табл. 2).
В последние годы Китай достаточно быстро развивает производство древесностружечных плит. Они пользуются хорошим спросом в мебельной промышленности, а также в строительстве как материал для внутренней отделки помещений. В 2003 г. их производство увеличилось на 55% по сравнению с предыдущим
годом.
Кроме того, Китай наращивает производственные мощности в целлюлознобумажной промышленности. В связи с этим растет импорт сырья для производства
плит, бумажных изделий. Так, ввоз технологической щепы в 2005 г. увеличился в
пересчете на сырье более чем в 125 раз по сравнению с 1999 г. и продолжает расти.
Учитывая породно-качественную структуру лесов Приморского края, близость рынка Китая и его политику в отношении приграничной торговли лесоматериалами, можно заключить, что приморские предприятия обладают значительным
потенциалом для наращивания экспорта лесопродукции в данную страну.
Однако значительный теневой оборот в российско-китайской торговле лесоматериалами ведет к снижению эффективности экспорта, неоправданному занижению
цен на российскую древесину. Зачастую импортерами в Китае являются мелкие
торгово-посреднические фирмы. Они оплачивают расходы по транспортировке,
ведут прием леса по упрощенной схеме, без тщательной сортировки, практикуют
предоплату или оплату наличными.
232
Республика
Корея
15,7%
А
Остальные
страны
0,4%
233
Китай
32,3%
Япония
51,6%
Б
Республика
Корея
14,9%
Остальные
страны
0,6%
Китай
46,3%
Япония
38,2%
В
Республика
Корея
15,5%
Остальные
страны
0,6%
Китай
48,0%
Япония
35,9%
Рисунок. Структура экспорта лесной промышленности Приморского края:
А) 2003 г., Б) 2004 г., В) 2005 г.
Высокая экономическая динамика Китая, реализация здесь ряда крупномасштабных государственных программ, повышение благосостояния населения
обуславливают интенсивный рост спроса на всевозможные виды лесопродукции.
Все это происходит на фоне ограничений в лесоэксплуатации, усиления экологизации промышленности, обострения проблем занятости. Очевидно, что при лесодефицитности одних стран АТР и введении ограничений в других «давление» Китая
на леса Приморья будет возрастать.
Япония ежегодно импортирует более 70 млн м3 круглых лесоматериалов,
пиломатериалов, технологической щепы и других изделий. Ее доля в мировой тор-
говле лесоматериалами составляет 33%. Имея собственный запас древесины в объеме 2,1 млрд м3 (что немногим больше, чем в Приморском крае), она потребила в
пересчете на сырье около 88 млн м3, при этом более 80% из них были обеспечены
за счет импорта (табл. 3).
В начале 1980-х гг. доля собственных источников в общем объеме потребляемых лесоматериалов достигала 35%. В 2005 г. она снизилась до 17,8%. Данные
изменения в соотношении внутреннего производства и импорта лесной продукции
были вызваны как политикой государства в области эксплуатации лесов (94,6%
покрытых лесом территорий закрыты для использования), так и неконкурентоспособностью продукции японской лесной промышленности по сравнению с дешевым
импортом.
Таблица 3
Потребление лесоматериалов в Японии в 2003-2005 гг., млн. м3
(в пересчете на сырье)
Показатель
2003 г.
2004 г.
2005 г.
Потребление, всего
91,9
90,0
88,1
Импорт лесоматериалов
75,4
73,9
72,4
в том числе внутреннее производство
16,6
16,1
15,7
Доля собственных источников
18,0
17,9
17,8
лесоматериалов, %
Основной отраслью Японии, потребляющей лесоматериалы, является
строительство, в частности домостроение. В стране отдают явное предпочтение
деревянным домам, что объясняется культурными особенностями и природноклиматическими условиями Японии. Кроме того, до недавнего времени политика
банков и государства в целом стимулировала высокие темпы строительства нового
и обновление старого жилья. В последние годы в Японии наблюдается постепенное
сокращение домостроения.
С 2000 по 2005 г. строительство нового жилья уменьшилось на 2,3%, в том
числе деревянных домов – на 11,9%. При этом доля деревянного жилья в общем
количестве новых домов снизилась с 50 до 45,1%. Данные изменения вызваны как
экономическими проблемами в стране, так и политикой государства, направленной
на увеличение срока службы домов и тем самым сокращение лесопотребления.
Осваиваются новые лесосберегающие технологии домостроения, производства
дешевых отделочных материалов.
Высокий уровень заработной платы, действие закона о лесопользовании, а
также ряда других факторов не позволяют продукции деревообрабатывающей промышленности Японии конкурировать с импортными лесоматериалами по ценовым
параметрам. Производство пиломатериалов постепенно сокращается. С 1998 по
2005 гг. оно снизилось более чем на 40%.
Комплекс проблем, возникающих в лесной промышленности Японии, побуждает японский бизнес переносить переработку древесины в страны-экспортеры,
ближе к сырьевым ресурсам, что объясняется, конечно, не только экономическими,
но и экологическими факторами (стремлением вынести «грязные» с экологической
точки зрения технологии за пределы своей страны).
234
Ярким примером такого переноса являются действующие в настоящее время на рынке Приморского края предприятия с участием японского капитала, такие
как ЗАО СТС «Текновуд», ЗАО «Хардвуд», ОАО «Тернейлес».
Иностранные инвестиции в лесную и деревообрабатывающую промышленность Приморского края в целом положительно влияют на ее развитие, позволяют
наращивать производственные мощности, внедрять современные технологии обработки древесины.
Кроме того, продукция предприятий с участием японского капитала имеет
более свободный доступ на рынок Японии, который регулируется с позиции протекционизма: предпочтение всегда отдается местному предпринимателю, а проникновение иностранных предприятий затруднено. Если товар на всех этапах движения не сопровождается японскими представителями, то он подвергается повышенному контролю.
Размещение японского капитала в лесной промышленности других стран с
целью более глубокой переработки древесины за пределами Японии оказывает
влияние на структуру ее импорта. Доля необработанной древесины сокращается, а
доля пиломатериалов растет. Особенно увеличиваются поставки клееных пиломатериалов.
Республика Корея ежегодно потребляет около 28 млн м3 лесоматериалов в
пересчете на сырье, из которых до 94% обеспечивается за счет импорта. Потребление лесопродукции в стране практически полностью зависит от внешнего рынка,
так как собственные ресурсы Республики Корея составляют только 6,2 … 6,4% от
общей потребности. Для того чтобы в долгосрочной перспективе обеспечить внутренний рынок лесоматериалами, государство стремится расширить собственную
ресурсную базу и диверсифицировать внешние источники лесной продукции.
В товарной структуре корейского импорта преобладают необработанные
лесоматериалы (24,9%), при этом увеличивается доля хвойных пород древесины
(59,4% в 1992 г. до 84% в 2005 г.). Происходит постепенное вытеснение североамериканских круглых лесоматериалов российскими и новозеландскими.
Предпочтительными для корейских предприятий являются российские необработанные лесоматериалы. Как правило, путем их тщательной сортировки
предприятия получают сырье для производства пиломатериалов высокого качества.
Лесопромышленные предприятия Приморского края заинтересованы в расширении
торговли с корейскими фирмами, так как могут поставлять им менее качественную
древесину по сравнению с японским рынком.
В 2005 г. рост экспорта круглых лесоматериалов из Приморского края в
Республику Корею составил 120,3% к предыдущему году.
Республика Корея постепенно сокращает ввоз пиломатериалов, за последние пять лет он снизился на 21%. При этом в импорте преобладают лиственные
пиломатериалы, используемые в мебельном производстве и отделочных работах.
В настоящее время в стране достаточно быстро развивается рынок ремонтных и восстановительных работ. Вместо строительства нового жилья государство
поощряет реконструкцию уже существующих домов. По оценкам специалистов, до
2010 г. рост данного рынка составит в среднем 7 … 8% ежегодно, что непременно
приведет к увеличению спроса на современные деревянные материалы, применяемые для отделочных работ.
В перспективе Республика Корея будет наращивать импорт лесопродукции,
235
в том числе из хвойных древесных пород. Наибольший интерес вызовет российская
древесина. Полученная в естественных лесах, она обладает достаточно высокими
прочностными характеристиками. Также возрастет спрос на древесные плиты и
фанеру, деревянные дома. Грамотная реализация указанных выше преимуществ
позволит увеличить присутствие предприятий Приморского края на корейском
рынке лесоматериалов.
Библиографический список
1. Шейнгауз, А.С. Лесной комплекс Российского Дальнего Востока: Ситуационный анализ [Текст] / А.С. Шейнгауз, В.П. Каракин, В.А. Тюкалов. – Хабаровск
– Владивосток: ДВО РАН, 1996. – 63 с.
2. Белозеров И.Л. Рациональный раскрой пиловочного сырья дальневосточного региона: автореф. дис. … д-ра техн. наук. – М., 1999. – 47 с.
3. Белозеров, И.Л. Сравнительный обзор рынка сбыта лесоматериалов в
странах Азиатско – Тихоокеанского региона [Текст] / И.Л. Белозеров, С.И. Кибякова // Деревообр. пром-сть. – 1999. - № 3. – С. 27 … 28.
4. Кибякова С.И. Повышение эффективности производства экспортной пилопродукции в условиях Дальнего Востока: автореф. дис. … канд. техн. наук. –
Красноярск, 2001. – 23 с.
УДК 658.6
СОВРЕМЕННЫЕ МЕТОДОЛОГИИ В ИЗУЧЕНИИ ПРОФЕССИОНАЛЬНЫХ
КОМПЕТЕНЦИЙ В СООТВЕТСТВИИ С ОЖИДАНИЯМИ ПОТРЕБИТЕЛЯ
Л.Б. Лихачева (ВГТА)
Современное общество предъявляет принципиально новые требования к
подготовке специалистов в высшей школе. Данная тенденция обозначена и в концепции модернизации высшего образования, в которой одна из ключевых идей формирование нового качества российского образования, отвечающего требованиям международных стандартов качества и удовлетворяющего запросам всех потребителей образовательных услуг.
Одним из принципов положенным в основу стандартов качества серии
ИСО 9000 является ориентация на потребителя, т.е. понимание текущих и будущих
потребностей, выполнение их требований и соответствие их ожиданиям.
Идентификация требований потребителей (работодателей) и последующего их перевода в профессиональные компетенции возможны на основе методологии QFD (развертывания функций качества), которая позволит гарантировать качество подготовки специалиста с учетом требований работодателей и способствовать
формированию профессиональной компетентности выпускников вуза.
Развертывание функции качества подготовки специалиста проходит следующие стадии:
-формирование требований заинтересованных сторон.
Проводится анализ и устанавливается совокупность требований всех заинтересованных сторон, исходя из необходимости формирования: умения думать самостоятельно и решать разнообразные проблемы; критического и творческого мышления;
умения пользоваться информацией; ответственности; инициативности; коммуникабельности; самостоятельного приобретения знаний.
_____________________
© Лихачева Л.Б., 2007 г.
236
237
-структурирование требований и перевод их в компетенции, сформулированные в изучаемых дисциплинах и выявление их приоритетности.
Требования заинтересованных сторон структурируются и формулируются в виде
таких компетенций как коммуникативные, интеллектуальные и т.п.
-определение уровня взаимосвязи между измеряемыми потребительскими
характеристиками и характеристиками качества образовательного процесса.
Уровень взаимосвязи зависит от того, насколько существенный вклад вносит конкретная характеристика процесса обучения в измеряемую характеристику потребительских требований.
- установление рейтинга важности компонента требований потребителя и
его преобразование в рейтинг характеристик образовательного процесса с точки
зрения удовлетворенности потребителя.
-выбор таких значений параметров качества создаваемого «продукта»,
которые по мнению образовательного учреждения будет соответствовать пожеланиям потребителя и обеспечит конкурентоспособность в планируемом секторе.
Рассматриваемая методика позволит определить приоритетность формирования учебных элементов и проводить корректирующие мероприятия учебных
материалов с целью включения в процесс обучения учебных элементов составляющих основу компетенций.
рованы, а веса являются параметрами нейронной сети и могут изменяться. Некоторые входы нейронов помечены как внешние входы нейронной сети, а некоторые
выходы - как внешние выходы нейронной сети. Подавая любые числа на входы
нейронной сети, мы получаем какой-то набор чисел на выходах нейронной сети.
Таким образом, работа нейронной сети состоит в преобразовании входного вектора
в выходной вектор, причем это преобразование задается весами нейронной сети
[2].
Модели НС могут быть программного и аппаратного исполнения. Несмотря на
существенные различия, отдельные типы НС обладают несколькими общими чертами.
1. Основу каждой НС составляют относительно простые, в большинстве случаев – однотипные, элементы (ячейки), имитирующие работу нейронов мозга. Каждый нейрон
характеризуется своим текущим состоянием по
аналогии с нервными клетками головного мозга.
Он обладает группой синапсов – однонаправленных входных связей, соединенных с выходами других нейронов, а также имеет аксон – выходную связь данного нейрона, с которой сигнал
УДК 004.032
ПРИМЕНЕНИЕ НЕЙРОННЫХ СЕТЕЙ ДЛЯ УПРАВЛЕНИЯ
ЭКОНОМИЧЕСКИМИ СИСТЕМАМИ
А.Д. Данилов, Т.П. Стахурская, М.А. Кривотулова (ВГЛТА)
Рисунок. Искусственный нейрон
В последние десятилетия в мире бурно развивается новая прикладная область
математики, специализирующаяся на искусственных нейронных сетях (НС). Актуальность исследований в этом направлении подтверждается массой различных
применений НС. Это автоматизация процессов распознавания образов, адаптивное
управление, прогнозирование, создание экспертных систем, организация ассоциативной памяти и многие другие приложения.
С помощью НС можно, например, предсказывать показатели биржевого рынка, выполнять распознавание оптических или звуковых сигналов, создавать самообучающиеся системы, способные управлять автомобилем при парковке или синтезировать речь по тексту. В то время как на западе применение НС уже достаточно обширно, у нас российские фирмы использующие НС в практических целях,
наперечет.
В настоящий момент времени искусственные нейронные сети представляют
собой развитый математический аппарат, способный решать большой класс задач в
различных областях. На практике нейронные сети наиболее часто используются в
задачах, где достаточно сложно построить формальные математические модели.
Мы предлагаем использовать теорию нейронных сетей при управлении предприятиями, где необходимо анализировать внутреннюю информацию и данные в
соответствии с целями управления и претворять в жизнь решения.
Краткая характеристика нейронных сетей
Искусственная нейронная сеть - это набор нейронов, соединенных между собой. Как правило, передаточные функции всех нейронов в нейронной сети фикси____________________________________________________
© Данилов А.Д., Стахурская Т.П., Кривотулова М.А., 2007 г.
n
s = ∑ xi ⋅ wi
поступает на синапсы следующих нейронов.
Общий вид нейрона приведен на рис..
Текущее состояние нейрона определяется,
как взвешенная сумма его входов:
(1)
i =1
Выход нейрона есть функция его состояния
y = f(s)
(2)
2. Принцип параллельной обработки сигналов, который достигается путем
объединения большого числа нейронов в так называемые слои и соединения определенным образом нейронов различных слоев, а также, в некоторых конфигурациях, и нейронов одного слоя между собой, причем обработка взаимодействия всех
нейронов ведется послойно.
Особенности применения нейронных сетей
1. Задачи классификации
Такие очень плохо алгоритмизуются, в сложных практических задачах обученная нейронная сеть выступает как эксперт, обладающий большим опытом и
способный дать ответ на трудный вопрос. Конечно, "мнение" нейронной сети в
этом случае нельзя считать окончательным.
Классификация предприятий по степени их перспективности - это уже привычный способ использования нейронных сетей в практике. При этом нейронная
сеть также использует множество экономических показателей, сложным образом
связанных между собой.
238
Нейросетевой подход особенно эффективен в задачах экспертной оценки по
той причине, что он сочетает в себе способность компьютера к обработке чисел и
способность мозга к обобщению и распознаванию. Можно убедиться, что опытный
трейдер чувствует направление движения рынка по виду графика. Однако в этом
случае учитывается только один фактор, показанный на графике - курс за определенный период времени. Нейронная сеть позволяет обрабатывать огромное количество факторов (до нескольких тысяч), независимо от их наглядности – это универсальный "советчик", который может поставить свой диагноз в любой области.
2. Кластеризация с помощью нейронных сетей и поиск зависимостей
Помимо задач классификации, нейронные сети широко используются для поиска зависимостей в данных и кластеризации.
Например, нейронная сеть на основе методики МГУА (метод группового учета
аргументов) позволяет на основе обучающей выборки построить зависимость одного параметра от других в виде полинома. Такая нейронная сеть может не только
мгновенно выучить таблицу умножения, но и найти сложные скрытые зависимости
в данных (например, финансовых), которые не обнаруживаются стандартными
статистическими методами.
Кластеризация – это разбиение набора примеров на несколько компактных областей (кластеров), причем число кластеров заранее неизвестно. Кластеризация
позволяет представить неоднородные данные в более наглядном виде и использовать далее для исследования каждого кластера различные методы. Например, таким
образом можно быстро выявить фальсифицированные страховые случаи или недобросовестные предприятия.
3. Применение нейронных сетей в задачах прогнозирования
Задачи прогнозирования особенно важны для практики, в частности, для финансовых приложений.
Прогнозирование в экономической системе состоит в том, чтобы на базе настоящего с учетом прошлого, исследуя действующие тенденции, дать наиболее
вероятную картинку развития данного явления на перспективу [1]. Прогнозные
решения находятся в области допустимых решений из множества возможных.
Рассмотрим практическую задачу, ответ в которой неочевиден – задачу прогнозирования курса акций на 1 день вперед.
Пусть у нас имеется база данных, содержащая значения курса за последние
300 дней. Простейший вариант в данном случае - попытаться построить прогноз
завтрашней цены на основе курсов за последние несколько дней.
Понятно, что прогнозирующая нейронная сеть должна иметь всего один выход
и столько входов, сколько предыдущих значений мы хотим использовать для прогноза – например, 4 последних значения. Составить обучающий пример очень просто – входными значениями нейронной сети будут курсы за 4 последовательных
дня, а желаемым выходом нейронной сети – известный нам курс в следующий день
за этими четырьмя, где первые 4 числа – входные значения нейронные сети, а пятое
число – желаемое значение выхода нейронной сети. Исключение составляют последние 4 строки. Объем обучающей выборки зависит от выбранного нами количества входов нейронной сети. Если сделать 299 входов, то такая нейронная сеть потенциально могла бы строить лучший прогноз, чем нейронная сеть с 4 входами.
При выборе числа входов нейронной сети следует учитывать это, выбирая разумный компромисс между глубиной предсказания (число входов нейронной сети) и
качеством обучения нейронной сети.
239
Библиографический список
1 Данилов, А.Д. Моделирование и управление в системе маркетинга промышленных предприятий [Текст] / А. Д. Данилов. – Воронеж : Воронеж. гос. ун-т, 2003. –
330 с.
2. Осовский, С. Нейронные сети для обработки информации [Текст] / С. Осовский.
– М. : Финансы и статистика, 2002. – 344 с.
240
241
РЕФЕРАТЫ
РАЗДЕЛ I МАТЕМАТИЧЕСКОЕ МОДЕЛИРОВАНИЕ ТЕХНОЛОГИЙ,
ПАРАМЕТРОВ ОБОРУДОВАНИЯ И СИСТЕМ УПРАВЛЕНИЯ
УДК 630*232 + 630*174.753
Галдина Т. Е., Гайдукова А.Ф. РОСТ И ПРОДУКТИВНОСТЬ ЛИСТВЕННИЦЫ
СИБИРСКОЙ В ЛЕСОСТЕПИ И СТЕПИ. Изучение формового разнообразия древесных пород, а также адаптационных свойств является важным резервом повышения продуктивности лесного фонда. Приведены результаты исследования роста и
продуктивности культур лиственницы сибирской, произрастающей в условия Д2
лесостепи и С2 степи, и даны рекомендации по внедрению данного вида, за пределами естественного ареала распространения. – С. 4 – 6.
Табл. 1. Библиогр.: 1 наим.
мент при конструировании шарико-подшипников скольжения. Поэтому расчет
упругого и пластического шара представляет собой актуальную инженерную задачу. – С. 24 – 28.
Библиогр.: 1 наим.
УДК 631.242
Попиков В.П. ОБОСНОВАНИЕ КОНСТРУКТИВНО-ТЕХНОЛОГИЧЕСКОЙ
СХЕМЫ МАШИНЫ ДЛЯ ОБРЕЗКИ КРОН ЗЕЛЕНЫХ НАСАЖДЕНИЙ. Представлены материалы по разработке конструкции машины для обрезки крон деревьев с новыми рабочими органами. – С. 6 – 11.
Ил. 4. Библиогр.: 2 наим.
УДК 630*383
Скворцова Т.В., Кондрашова Е.В., Скрыпников А.В. ОСОБЕННОСТИ ТЕХНИКОЭКОНОМИЧЕСКИХ ОБОСНОВАНИЙ ПРИ ВАРИАНТНОМ ПРОЕКТИРОВАНИИ ДОРОГ ВЫСШИХ ТЕХНИЧЕСКИХ КАТЕГОРИЙ Используя в качестве
исходных данных значения скорости автобусов и легковых автомобилей, можно
существенно уточнить затраты, связанные с пребыванием в пути пассажиров. Эффективность этого уточнения возрастает с увеличением интенсивности и с увеличением длины участков с переходными режимами движения. – С. 33 – 35.
Библиогр.: 2 наим.
УДК 631.242
Попиков В.П. МАТЕМАТИЧЕСКАЯ МОДЕЛЬ РАБОЧИХ ПРОЦЕССОВ
ОБРЕЗЧИКА КРОН ДЕРЕВЬЕВ И КУСТАРНИКОВ. Представлены дифференциальные уравнения, описывающие рабочие процессы обрезки ветвей деревьев дисковой пилой с гидроприводом. В результате решения, получены зависимости давления рабочей жидкости от времени и кинематических параметров дисковой пилы.
– С. 11 – 16.
Ил. 6.
УДК 620.193.23
Нефедьев А.В., Казаков В.И., Посметьев В.И., Посметьев В.В. МОДЕЛИРОВАНИЕ
КОРРОЗИОННОГО И КОРРОЗИОННО-МЕХАНИЧЕСКОГО ИЗНАШИВАНИЯ
ЦИЛИНДРО-ПОРШНЕВОЙ ГРУППЫ Разработана имитационная модель коррозионного и коррозионно-механического износа цилиндро-поршневой группы дизельного двигателя. Модель, в основе которой лежат уравнения кинетики зарождения и роста питтингов, позволяет моделировать различные виды коррозии в разных
материалах. – С. 17 – 21.
Ил. 2. Библиогр.: 3 наим.
УДК 621.878.01
Жулай В.А., Енин В.И., Серов А.А. МОДЕЛИРОВАНИЕ РАБОТЫ КОЛЕСНЫХ
МАШИН С КОМБИНИРОВАННОЙ ТРАНСМИССИЕЙ. Математическое моделирование работы колесной ТМ с двумя типами приводов колесных движителей
является весьма сложной задачей. В данной работе моделируется степень согласованности работы переднего и заднего ведущих мостов зависит общая эффективность работы. Эта задача и рассматривается. – С. 21 – 24.
Ил. 2. Библиогр.: 2 наим.
УДК 539.374
Стородубцева Т.Н., Огарков В.Б. РАСЧЕТ УПРУГОГО ШАРА КАК ЭЛЕМЕНТА
ПОДШИПНИКА СКОЛЬЖЕНИЯ Упругий шар представляет собой основной эле-
УДК 621.878
Василенко А.В., Енин В.И., Кононов А.А., Иванов С.А. АНАЛИТИЧЕСКОЕ ИССЛЕДОВАНИЕ РАБОТЫ АВТОГРЕЙДЕРА ПРИ ПЛАНИРОВАНИИ ГРУНТА
ОСНОВНЫМ ОТВАЛОМ В статье представлено описание работы автогрейдера
при планировании грунта с обоснованием основных положений для составления
математической модели. – С.28 – 33.
Ил. 3. Библиогр.: 10 наим.
УДК 630*382
Арзуманов А.А. СПОСОБЫ ОРГАНИЗАЦИИ МОБИЛЬНЫХ ПЛОЩАДОК
ЛЕСОЗАГОТОВИТЕЛЕЙ. Существующие в строительной практике способы организации строительных площадок с применением подсобных зданий различного
типа и назначения отражают периоды строительства, но не учитывают динамики
лесозаготовительного производства, и не решают задачи обеспечения меняющейся
потребности мобильных площадок в комплектах и комплексах таких зданий. – С.
35 – 37.
УДК 674.812.002
Медведев И.Н. МАТЕМАТИЧЕСКОЕ ПЛАНИРОВАНИЕ ТЕХНОЛОГИЧЕСКИХ
ПАРАМЕТРОВ СТАБИЛИЗАЦИИ УПЛОТНЁННОЙ ДРЕВЕСИНЫ БЕРЁЗЫ Одним из недостатков уплотненной древесины является ее разбухание, оно в 5-10 раз
больше, чем у натуральной, поэтому вопрос её стабилизации в настоящее время
актуален. – С. 37 – 40.
Табл. 3. Библиогр.: 4 наим.
УДК 674.028
Данков А. С. ЭКСПЕРТНЫЕ ОЦЕНКИ И МАТЕМАТИЧЕСКОЕ МОДЕЛИРОВАНИЕ ПРОЦЕССА ГНУТЬЯ МАССИВНОЙ ДРЕВЕСИНЫ. В статье анализируются
и ранжируются по значимости факторы, влияющие на процесс пластификации и
последующего гнутья при минимальной влажности древесины. – С. 40 – 44.
Ил. 3. Табл. 4. Библиогр.: 3 наим.
240
241
УДК 537.8
Бирюкова И.П. КОМПЬЮТЕРНОЕ МОДЕЛИРОВАНИЕ ПРИ ИЗУЧЕНИИ
ФИЗИКИ И ФИЗИКИ ДРЕВЕСИНЫ. Анализируется использование компьютерного моделирования в физике, что способствует приобретению студентами опыта
исследовательской деятельности и расширению познавательных возможностей
студентов за счет овладения методом вычислительного эксперимента и приемами
научного исследования. – С. 44 – 47.
УДК 621.396
Авдеев Ю.В., Кононов А.Д., Кононов А.А., Тютерев А.А. ИССЛЕДОВАНИЕ
ХАРАКТЕРА ОСЛАБЛЕНИЯ СИГНАЛА В СИСТЕМАХ УПРАВЛЕНИЯ
МОБИЛЬНЫМИ ОБЪЕКТАМИ. Исследована зависимость множителя ослабления
сигнала от таких характеристик, как вид поляризации радиоволн, дальность радиоуправления и высота передающей и приемной антенн. – С. 60 – 68.
Ил. 3. Библиогр.: 5 наим.
УДК 691.11:674.048
Ткач С.А., Никулина Н.С., Филимонова О.Н., Никулин С.С., Дмитренков А.И.
ЗАЩИТА ДРЕВЕСИНЫ МОДИФИЦИРОВАННОЙ НЕФТЕПОЛИМЕРНОЙ СМОЛОЙ ОТХОДАМИ БУТАДИЕН-СТИРОЛЬНОГО КАУЧУКА. Рассмотрена обработка древесины осины модифицированной нефтеполимерной смолой с целью
повышения её гидрофобных свойств. – С. 47 – 50.
Библиогр.: 4 наим.
УДК 630*383
Урюпин А.И. МОДЕЛИРОВАНИЕ ПРОЦЕССА РЕМОНТНОГО ОБЕСПЕЧЕНИЯ
ЭЛЕМЕНТОВ ЛЕСОЗАГОТОВИТЕЛЬНЫХ МАШИН. Рассматривается управление процессом ремонтного обеспечения машины, ее надежностью и принятием
решений о предупредительной замене (ремонте). – С. 68 – 77.
Ил. 3. Библиогр.: 6 наим.
УДК 678.762.2
Филимонова О.Н., Чёрная А.Н., Никулин С.С. ЗАЩИТА ДРЕВЕСИНЫ
НЕФТЕПОЛИМЕРНОЙ СМОЛОЙ ФРАКЦИИ С9 МОДИФИЦИРОВАННОЙ
МАЛЕИНОВОЙ КИСЛОТОЙ. Установлено, что обработка древесины нефтеполимерной смолой фракции С9 модифицированной малеиновой кислотой позволяет
повысить её гидрофобность. – С. 50 – 52.
Библиогр.: 8 наим.
УДК 674:330.115.001.57(075.8)
Кущева И.С., Хухрянская Е.С. УНИФИЦИРОВАННОЕ ОПИСАНИЕ МОДЕЛИ
РАППОРТА РЕГУЛЯРНОЙ УКЛАДКИ ПАРКЕТА. Рассматривается решение задачи унифицированного представления раппорта регулярной паркетной укладки,
состоящей из штучного паркета. – С. 52 – 56.
Ил. 1. Библиогр.: 3 наим.
УДК 631.22
Гулевский А.А. О ВЫБОРЕ ПАРАМЕТРОВ ВОЗДУХО-ОХЛАДИТЕЛЕЙ
МОБИЛЬНЫХ МЕХАНИЗИРОВАННЫХ АГРЕГАТОВ. Рассмотрено перераспределение охлаждаемого воздуха в «мокрых» и «сухих» каналах косвенных водоиспарительных охладителей механизированных мобильных средств и установлено
соотношение поперечных сечений этих каналов, обеспечивающих наиболее эффективную работу охладителя. Предложена и реализована математическая модель,
для определения габаритных размеров охладительной установки. – С. 56 – 59.
Ил. 1. Библиогр.: 2 наим.
УДК 630.383
Белозоров В. В., Штепа А. А. УСТОЙЧИВОСТЬ ЛЕСОВОЗНОГО АВТОПОЕЗДА
Для повышения безопасности дорожного движения на дорогах с низким коэффициентом сцепления колеса с дорожным полотном в последние годы на автомобильном транспорте применяются антиблокировочные узлы и системы. Принцип
действия антиблокировочной системы заключается в том, что при торможении она
контролирует скорость вращения каждого колеса автомобиля. – С. 59 – 60.
Библиогр.: 1 наим.
УДК 630*383
Курьянов В.К., Скрыпников А.В., Доперт В.В. Урюпин А.И. РАЗРАБОТКА
ТЕОРЕТИЧЕСКИХ ОСНОВ И МЕТОДОВ АНАЛИЗА СНИЖЕНИЯ ПРОЧНОСТИ
МОДУЛЯ УПРУГОСТИ ДОРОЖНОЙ ОДЕЖДЫ. Рассмотрено снижение прочности дорожной одежды под действием климатических и гидрологических условий. –
С. 77 – 85.
Ил. 2. Табл. 5. Библиогр.: 4 наим.
УДК 63*383
Скрыпников А.В., Урюпин А.И. СТРАТЕГИЯ ПОПОЛНЕНИЯ, ОБНОВЛЕНИЯ,
МОДЕРНИЗАЦИИ И РЕМОНТА ПАРКА ЛЕСОЗАГОТОВИТЕЛЬНЫХ МАШИН
КАК ФАКТОР РЕСУРСОСБЕРЕЖЕНИЯ. Проведены исследования влияния значений параметров экономической среды на оптимальные расчетные сроки службы
лесозаготовительных машин. – С. 85 – 98.
Ил. 2. Табл. 1. Библиогр.: 1 наим.
УДК 630*383
Урюпин А.И. ЭКСПЕРИМЕНТАЛЬНЫЕ ИССЛЕДОВАНИЯ ДИНАМИКИ ИЗМЕНЕНИЯ СОСТОЯНИЯ НЕКОТОРЫХ ЭЛЕМЕНТОВ ЛЕСОЗАГОТОВИТЕЛЬНОЙ
ТЕХНИКИ Представлены и проанализированы результаты проверки выполнения
необходимых условий для полноценного комплексного моделирования процессов
изменения параметров состояния элементов машин и отыскания для них эффективных управленческих решений. – С. 98 – 101.
Табл. 1. Библиогр.: 4 наим.
УДК 666.97.03.028-52:681.3
Поляков С.И. ЛИНЕЙНАЯ НЕСТАЦИОНАРНАЯ МОДЕЛЬ ДОЗИРОВАНИЯ.
Приводится методика расчета прогноза временного рады. Рассматривается дозирование сыпучего материала на одном и том же весовом оборудовании с динамической погрешностью. – С. 101 – 104.
Ил. 2. Табл. 1. Библиогр.: 1 наим.
242
УДК 51
Огарков В.Б., Бугаков В.М. ЯВЛЕНИЕ РЕЗОНАНСА ПРИ ВЫНУЖДЕННЫХ
ГАРМОНИЧЕСКИХ КОЛЕБАНИЯ. Изложен математический аппарат явление
резонанса при вынужденных гармонических колебания. – С. 104 – 108.
Библиогр.: 1 наим.
УДК 51
Огарков В.Б., Мильцин А.Н.ПЛОСКАЯ ДЕФОРМАЦИЯ ОРТОТРОННОГО ЦИЛИНДРА СО СВОБОДНЫМИ ТОРЦАМИ. Приведен математический аппарат
расчета плоской деформации ортотронного цилиндра со свободными торцами. – С.
108 – 111.
Библиогр.: 2 наим.
УДК 531.383:519.6
Котов П.А. АНАЛИТИЧЕСКИЕ ОСНОВЫ ФОРМИРОВАНИЯ РАБОЧЕГО СЛОЯ
НЕСЖИМАЕМОЙ ЖИДКОСТИ ЗАМКНУТОЙ ОБЛАСТИ Разработаны варианты
дифференциальных вещественных систем гидродинамических моделей рабочего
слоя несжимаемой жидкости ограниченного теплопроводящими сплошными недеформируемыми изотермическими непроницаемыми границами с детерминированными фиксированными коэффициентами и представлены результаты возможного
решения, теоретических аспектов устойчивости. – С. 111 – 114.
УДК 517.5
Котов П.А. ДЕТЕРМИНИРОВАННОЕ УРАВНЕНИЕ ШРЕДИНГЕРА Рассматривается радиальное вещественное уравнение Шредингера с фиксированными граничными условиями. Предлагаются варианты классического решения рассматриваемого непрерывного уравнения с измеримым потенциалом. – С. 114 – 116.
Библиогр.: 1 наим.
УДК 517.928.2
Зюкин П.Н. О ПОВЕДЕНИИ РЕШЕНИЙ ЗАДАЧИ КОШИ ДЛЯ СИНГУЛЯРНО
ВОЗМУЩЕННОГО ДИФФЕРЕНЦИАЛЬНОГО УРАВНЕНИЯ. Получено необходимое и достаточное условие равномерной сходимости гладких решений задачи
Коши для сингулярно возмущенного дифференциального уравнения с малым параметром к гладкому решению предельного уравнения при стремлении параметра к
нулю. Допускается, в частности, критический случай. – С. 116 – 119.
Библиогр.: 3 наим.
УДК 517.01
Болдырева А. В. ОБОБЩЁННЫЙ ПРИНЦИП СЖИМАЮЩИХ ОТОБРАЖЕНИЙ
В НЕПОЛНОМ ОБОБЩЁННОМ МЕТРИЧЕСКОМ ПРОСТРАНСТВЕ. Здесь хотелось бы исследовать вопрос о существовании неподвижных точек у обобщённых
сжимающих операторов, действующих в неполных обобщённых метрических пространствах. – С. 119 – 121.
Библиогр.: 3 наим.
243
РАЗДЕЛ II КОМПЬЮТЕРНАЯ ОПТИМИЗАЦИЯ ТЕХНОЛОГИЙ,
ПАРАМЕТРОВ ОБОРУДОВАНИЯ И СИСТЕМ УПРАВЛЕНИЯ
УДК 519.62.1
Евдокимова
С.А.ОСОБЕННОСТИ
ИСПОЛЬЗОВАНИЯ
ГРАФИЧЕСКИХ
ПРОГРАММ В ЛАНДШАФТНОМ ПРОЕКТИРОВАНИИ В работе рассматриваются возможности использования графических программ общего и специализированного назначения на различных этапах ландшафтного проектирования. – С. 121 –
124.
Библиогр.: 1 наим.
УДК 674.038.3:674.032.16
Малышев В.В. ОПРЕДЕЛЕНИЕ ОПТИМАЛЬНОГО ЗНАЧЕНИЯ ЦЕЛЕВОЙ
ФУНКЦИИ ПОЛУЧЕНИЯ МАКСИМАЛЬНОГО ОБЪЕМА СТВОЛОВОЙ ДРЕВЕСИНЫ ПРИ МИНИМАЛЬНОМ СРОКЕ ЛЕСОВЫРАЩИВАНИЯ – С. 124 – 131.
Табл. 12. Библиогр.: 4 наим.
УДК 674.038.3:674.032.16
Малышев В.В., Петровский В.С. МИНИМИЗАЦИЯ УРОВНЯ ПОВРЕЖДАЕМОСТИ ОСТАЮЩИХСЯ ДЕРЕВЬЕВ ПОСЛЕ РУБОК УХОДА В КУЛЬТУРАХ
СОСНЫ. Приведены математические модели, позволяющие минимизировать уровень повреждаемости деревьев, остающихся после рубок ухода. – С. 131 – 137.
Табл. 4. Библиогр.: 3 наим.
УДК 630*32.001.57
Юдина Н.Ю. ПОСТРОЕНИЯ СПРАВОЧНОГО МОДУЛЯ ПОДСИСТЕМЫ АВТОМАТИЗАЦИИ ПРОЕКТИРОВАНИЯ ТЕХНОЛОГИЧЕСКОЙ
ПОДГОТОВКИ
ПРОВЕДЕНИЯ ЛЕСОСЕЧНЫХ РАБОТ. Любое профессиональное приложение
должно содержать справочную систему стандартного вида, позволяющую пользователю получить дополнительную информацию по любому вопросу. – С. 137 – 140.
УДК 630*383
Урюпин А.И. МЕТОДОЛОГИЯ ОПТИМИЗАЦИИ НАДЕЖНОСТИ МАШИНЫ.
Предупредительное обслуживание машины как системы, состоящей из множества
элементов, аналитически проработано менее полно. Рассмотрено несколько методов при решении сложных задач в различных направлениях исследований технических устройств. – С. 140 – 142.
Библиогр.: 2 наим.
УДК 633:001.330
Грибанов А.А., Горлова Ю.А. МЕТОДИКА ОПРЕДЕЛЕНИЯ КАЧЕСТВА
ПИЛОМАТЕРИАЛОВ. Рассматривается задача определения качества пиломатериалов путем нахождения связности фрагментов пороков древесины с использованием сканирующего волнового алгоритма. – С. 142 – 144.
Ил. 1.
244
УДК 674.093.02; 621.396
Чевычелов Ю.А., Хухрянская Е.С. АВТОМАТИЗИРОВАННАЯ ПОДСИСТЕМА
РАСЧЕТА ПОСТАВОВ. Анонсируется разработка подсистемы автоматизированного расчета поставов с учетом объема массивов сырья, распределения сырья по
диаметрам, спецификации пиломатериалов, их объемов и технологических факторов реализации раскроя. Подсистема является частью автоматизированной системы
планирования и расчета целевых поставов. – С. 144 – 146.
Ил. 1.
УДК 674.81:630*37
Стородубцева Т.Н., Харчевников В.И., Сухов Д.Ю., Федянина Н.В. ОПРЕДЕЛЕНИЕ НА УРОВНЕ МАКРОСТРУКТУРЫ ОПТИМАЛЬНЫХ КОЛИЧЕСТВ
КОМПОНЕНТОВ ДРЕВЕСНОСТЕКЛОВОЛОКНИСТОГО КОМПОЗИЦИОННОГО МАТЕРИАЛА (ДСВКМ) И ИХ ВЛИЯНИЕ НА ЕГО КОНЕЧНЫЕ
МЕХАНИЧЕСКИЕ ХАРАКТЕРИСТИКИ. В соответствии с принятой концепцией
исследований созданы на уровне изобретения новые ДСВКМ, в которых использованы местное сырье и отходы промышленности, лесного комплекса и сельского
хозяйства; отходы химической промышленности. – С. 146 – 151.
Табл. 1. Библиогр.: 8 наим.
УДК 674.02.001.57
Дырявко
А.Н.
МЕТОД
ОЦЕНКИ
ПОКАЗАТЕЛЕЙ
НАДЕЖНОСТИ
КОРПУСНОГО МЕБЕЛЬНОГО ИЗДЕЛИЯ. Предлагается метод оценки надежности корпусных мебельных изделий основанный на теории нечетких множеств с
использованием лингвистической экспертной оценки и анализа многоуровневых
иерархических систем по значениям коэффициентов весомости. – С. 151 – 156.
Ил. 1. Табл. 1. Библиогр.: 3 наим.
УДК 681.3
Мурзинов Ю.В., Петровский В.С. ПРИМЕНЕНИЕ ИНТЕГРАЛЬНЫХ ОЦЕНОК
КАЧЕСТВА РЕГУЛИРОВАНИЯ ДЛЯ ОПРЕДЕЛЕНИЯ ОПТИМАЛЬНЫХ
НАСТРОЕК РЕГУЛЯТОРА. Дана оценка применению интегральных оценок для
определения настроек различных типов регуляторов. – С. 156 – 165.
Ил. 8. Библиогр.: 3 наим.
УДК 330.43
Кочетов В.И., Моисеев С.И. ИССЛЕДОВАНИЕ ПРИМЕНИМОСТИ МЕТОДА
НАИМЕНЬШИХ КВАДРАТОВ В РЕГРЕССИОННОМ И КОРРЕЛЯЦИОННОМ
АНАЛИЗЕ. Предлагается модифицировать критерии проверки предпосылок и оптимизировать их для более общих условий применения регрессионного и корреляционного анализа. – С. 165 – 169.
Ил. 2. Библиогр.: 4 наим.
РАЗДЕЛ III СИСТЕМЫ УПРАВЛЕНИЯ
УДК 681. 51
Глухов Д.А., Опойков А.С. РАСПРЕДЕЛЁННАЯ АВТО-МАТИЗИРОВАННАЯ
СИСТЕМА УПРАВЛЕНИЯ ТЕХНОЛОГИЧЕСКИМ ПРОЦЕССОМ СУШКИ
ДРЕВЕСИНЫ. Рассмотрена распределённая система автоматизированного управле-
245
ния процессом сушки пиломатериалов, позволяющая на базе современных технических средств автоматизации добиться повышения производительности процесса. – С.
170 – 173.
Ил. 1. Библиогр.: 2 наим.
УДК 666.97
Мануковский Е.А., Поляков С.И. ПРОБЛЕМЫ АВТОМАТИЗАЦИИ ПРЕССОВАНИЯ ДРЕВЕСНОСТРУЖЕЧНЫХ ПЛИТ НА ОАО «ВОЛГОГРАДМЕБЕЛЬ» Рассматривается технологический процесс прессования древесностружечных плит как
объект автоматизации. Анализируются причины, не позволяющие поддерживать
процесс прессования в строгом соответствии с технологическим регламентом. Называются пути повышения качества управления прессованием. – С. 173 – 176.
Ил. 2. Библиогр.: 2 наим.
УДК 678. 644
Попов В.М., Новиков А.П., Швырёв А.Н., Кондратенко И.Ю. ПЕРСПЕКТИВЫ
СОЗДАНИЯ ДИСПЕРСНО-НАПОЛНЕННЫХ ПОЛИМЕРНЫХ МАТЕРИАЛОВ
(ДНПМ) С ПОВЫШЕННЫМИ ФИЗИКО-МЕХАНИЧЕСКИМИ СВОЙСТВАМИ.
Проанализировано состояние вопроса модификации дисперсно-наполненных полимерных материалов. Показано, что создание ДНПМ с требуемыми современной
техникой свойствами возможно путем применения физических методов обработки
полимера на стадии его отверждения. – С. 176 – 177.
Библиогр.: 5 наим.
УДК 674.028
Попов В.М., Латынин А.В. ВЛИЯНИЕ ПОСТОЯННОГО ЭЛЕКТРИЧЕСКОГО
ПОЛЯ НА ПРОЧНОСТЬ КЛЕЕВЫХ СОЕДИНЕНИЙ ИЗ ДРЕВЕСИНЫ. Экспериментально установлено, что при обработке на стадии отверждения клея склеек из
древесины повышается прочность на скалывание на 30 – 35 %. – С. 177 – 179.
Ил. 2. Библиогр.: 3 наим.
УДК 630*383
Кондрашова Е.В., Скворцова Т.В., Скрыпников А.В. КРИТЕРИИ КАЧЕСТВА
УПРАВЛЕНИЯ СВЕТОФОРНОЙ ИГНАЛИЗАЦИЕЙ. При рассмотрении вопроса о
введении автоматического управления необходимо выбрать соответствующий критерий качества управления для определения его эффективности, так как ввод в
действие системы сразу влияет на показатели социальной и экономической деятельности. – С. 179 – 181.
Библиогр.: 1 наим.
УДК 681.518 + 621.386
Станчев Д. И., Посметьев В. В., Попов Д. А. ОРГАНИЗАЦИЯ И УПРАВЛЕНИЕ
ИССЛЕДОВАНИЯМИ НА МОДЕРНИЗИРОВАННОМ РЕНТГЕНОВСКОМ
АППАРАТЕ ДРОН – 2. Предлагается конструкция прибора – контроллера ДРОН-2
– LPT IBM, предназначенного для совмещения работы рентгеновского аппарата
ДРОН-2 с ЭВМ с целью оптимизации работы при проведении рентгеноструктурного анализа. – С. 181 – 184.
246
247
Ил.1. Библиогр.: 2 наим.
Библиогр.: 1 наим.
УДК 681.518+621.74
Станчев Д.И., Попов Д.А.СИСТЕМА УПРАВЛЕНИЯ ТЕХНОЛОГИЧЕСКИМ
ПРОЦЕССОМ ПРОИЗВОДСТВА ОТЛИВОК С НЕОБХОДИМЫМИ ФИЗИКОМЕХАНИЧЕСКИМИ И ЭКСПЛУАТАЦИОННЫМИ СВОЙСТВАМИ. Предлагается программа оптимизации, позволяющая определить оптимальный план производства отливок с необходимыми физико-механическими и эксплуатационными свойствами. Причем алгоритм программы позволяет проводить оптимизацию по трем
наиболее актуальным направлениям (выходным параметрам; материалу отливки;
технологическим приёмам). – С. 184 – 186.
Ил. 2. Библиогр.: 2 наим.
УДК 656.072
Митрофанов С.Г., Волков В.С. ТАРИФНАЯ ПОЛИТИКА АТП, ОСУЩЕСТВЛЯЮЩЕГО ПЕРЕВОЗКУ ПАССАЖИРОВ МАРШРУТНЫМИ ТАКСИ ПО ВЫЗОВУ. Перевозка пассажиров маршрутными такси по вызову должна осуществляться
за плату, размер которой определяет действующий тариф. Установление экономически обоснованной тарифной политики должно учитывать интересы АТП, а также
платежеспособность пассажиров использующих данный вид транспорта. – С. 203 –
207.
Библиогр.: 4 наим.
УДК 629.78.05
Харин В.Н., Куцько П.П., Кузьмин А.В. ОБЕСПЕЧЕНИЕ БЕЗОПАСНОСТИ ДАННЫХ В ИНФОРМАЦИОННОЙ
СИСТЕМЕ
УПРАВЛЕНИЯ БАЗОВЫМИ
ПРЕДПРИЯТИЯМИ ЭЛЕКТРОННОЙ ПРОМЫШЛЕННОСТИ. Предложена модель контролируемой памяти (WM-памяти) известного типа, обеспечивающая локализацию сущностей системы, санкционированных службой безопасности. – С.
187 – 190.
Библиогр.: 2 наим.
УДК 629.78.05
Кузьмин А.В. АВТОМАТИЗАЦИЯ ЗАДАЧ КООРДИНАЦИОННОГО УПРАВЛЕНИЯ ПРОВЕДЕНИЕМ КОНКУРСОВ И АУДИТОМ ВЫПОЛНЕНИЯ ПРОЕКТОВ
ДЛЯ СОЗДАНИЯ НОВЫХ ИЗДЕЛИЙ МИКРОЭЛЕКТРОНИКИ ДВОЙНОГО
ПРИМЕНЕНИЯ. Рассматриваются вопросы ИТ для применения к решениям задач
анализа и прогнозирования внутреннего и мирового рынка и организации электронных торгов изделиями электронной техники. – С. 190 – 194.
УДК 629.78.05
Потапов И.П., Зольников В.К. МЕТОДИКА ОЦЕНКИ СТОЙКОСТИ ИЗДЕЛИЙ
МИКРОЭЛЕКТРОНИКИ Анализируется методика оценки стойкости изделий микроэлектроники, проводимая в несколько этапов. – С. 195 – 196.
УДК 630*383
Скрыпников А.В., Урюпин А.И., Кондрашова Е.В., Скворцова Т.В. ВАРИАНТЫ
СТРАТЕГИЙ УПРАВЛЕНИЯ ТЕХНИЧЕСКИМ СОСТОЯНИЕМ МАШИН НА
УРОВНЕ ЭЛЕМЕНТА Современные рыночные механизмы, изменив соотношения
стоимости машин и производимой ими продукции в пользу первых, уменьшили
эффективность профилактических ремонтных воздействий, связанных с недоиспользованием годности и ресурса заменяемых составных частей. Это предпосылки
для естественного вырождения стратегии. – С. 196 – 199.
Ил. 1. Библиогр.: 3 наим.
УДК 656.13.001.57
Нестеров С.Ю. СТРАТЕГИИ ПЕРЕВОЗКИ ГРУЗОВ АВТОМОБИЛЬНЫМ ТРАНСПОРТОМ. Представлена стратегия перевозки грузов, включающая в себя несколько этапов. – С. 199 – 203.
РАЗДЕЛ IV МАТЕМАТИЧЕСКОЕ МОДЕЛИРОВАНИЕ И УПРАВЛЕНИЕ В
ЭКОНОМИЧЕСКИХ СИСТЕМАХ
УДК 001.81
Борисов А.В. АКТУАЛЬНОСТЬ РАЗРАБОТКИ АВТОМАТИЗИРОВАННЫХ СИСТЕМ
УПРАВЛЕНИЯ
ВНЕБЮДЖЕТНОЙ
ДЕЯТЕЛЬНОСТЬЮ
ГОСУДАРСТВЕННОГО ВУЗА. Рассматривается актуальность разработки автоматизированных систем управления внебюджетной деятельностью государственного
вуза, что обусловлено формированием новых подходов к оценке эффективности
его деятельности. – С. 207 – 209.
Библиогр.: 5 наим.
УДК 519.8:338.45:005
Степанов Г.В. ОСОБЕННОСТИ УПРАВЛЕНИЯ В ЭКОНОМИЧЕСКИХ СИСТЕМАХ РЕАЛИЗАЦИИ ПРОМЫШЛЕННОЙ ПРОДУКЦИИ Рассмотрены подходы к
математическому моделированию и синтезу алгоритмов ситуационного управления
в экономических системах реализации промышленной продукции, направленные
на увеличение выручки и прибыли. – С. 209 – 211.
Библиогр.: 2 наим.
УДК 509.95
Джеоффрей Отиено Овино. МАТЕМАТИЧЕСКАЯ МОДЕЛЬ И АЛГОРИТМ
УПРАВЛЕНИЯ ПРИБЫЛЬНОЙ ДЕЯТЕЛБНОСТЬЮ САХАРНОГО ЗАВОДА.
Представлены алгоритм и математическая модель управления прибыльной деятельностью сахарного завода. – С. 211 – 215.
Ил. 2. Библиогр.: 1 наим.
УДК 338.45:674.5
Зиновьева И.С. ПРИОРИТЕТНЫЕ НАПРАВЛЕНИЯ ПОВЫШЕНИЯ ЭФФЕКТИВНОСТИ ФУНКЦИОНИРОВАНИЯ ПРЕДПРИЯТИЙ ПО ПРОИЗВОДСТВУ ТОВАРОВ НАРОДНЫХ ХУДОЖЕСТВЕННЫХ ПРОМЫСЛОВ В УСЛОВИЯХ
НЕСТАБИЛЬНОЙ РЫНОЧНОЙ СРЕДЫ. Определены и обоснованы основные
направления повышения эффективности функционирования предприятий, занимающихся производством товаров народных художественных промыслов в условиях нестабильной рыночной среды. – С. 215 – 218.
Ил. 1.
248
УДК 658.01
Янышев В.И., Янышева Н.В. ОПТИМИЗАЦИЯ УПРАЛЕНИЯ ЗАПАСАМИ НА
ПРЕДПРИЯТИИ. Рассматривается проблема оптимизации управления запасами на
основе системы «КОНКОРД» – С. 219 – 224.
Ил. 1.
УДК 65.290-2+65.292
Михайлов Е.М. ИССЛЕДОВАНИЕ ЭФФЕКТИВНОСТИ УПРАВЛЕНИЯ В ЭКОНОМИЧЕСКОЙ
СИСТЕМЕ
МАЛОГО
ПРЕДПРИЯТИЯ
ОАО
«ЩЕКИНОГАЗСТРОЙ». Приведен анализ влияния различных экономических показателей на эффективность управления в экономической системе малого предприятия ОАО «Щекиногазстрой». – С. 224 – 229.
Табл. 7.
УДК 338.24
Кибякова С.И., Белозёров И.Л. ОСОБЕННОСТИ РЫНКА ЛЕСОМАТЕРИАЛОВ
ПРИМОРСКОГО КРАЯ. Анализируется состояние рынка пиломатериалов приморского края и проводится сравнительный анализ с рынком стран Азии. – С. 229 –
235.
Ил. 1. Табл. 3. Библиогр.: 4 наим.
УДК 658.6
Лихачева Л.Б. СОВРЕМЕННЫЕ МЕТОДОЛОГИИ В ИЗУЧЕНИИ ПРОФЕССИОНАЛЬНЫХ КОМПЕТЕНЦИЙ В СООТВЕТСТВИИ С ОЖИДАНИЯМИ
ПОТРЕБИТЕЛЯ. Рассматриваемая методика позволит определить приоритетность
формирования учебных элементов и проводить корректирующие мероприятия
учебных материалов с целью включения в процесс обучения учебных элементов
составляющих основу компетенций. – С. 235 – 236.
УДК 004.032
Данилов А.Д., Стахурская Т.П., Кривотулова М.А. ПРИМЕНЕНИЕ НЕЙРОННЫХ
СЕТЕЙ ДЛЯ УПРАВЛЕНИЯ ЭКОНОМИЧЕСКИМИ СИСТЕМАМИ. Рассмотрены
основы теории нейронных сетей, позволяющие в дальнейшем обратиться к конкретным структурам, алгоритмам и идеологии практического применения сетей. –
С. 236 – 239.
Ил. 1. Библиогр.: 2 наим.
249
СОДЕРЖАНИЕ
РАЗДЕЛ I МАТЕМАТИЧЕСКОЕ МОДЕЛИРОВАНИЕ ТЕХНОЛОГИЙ,
ПАРАМЕТРОВ ОБОРУДОВАНИЯ И СИСТЕМ УПРАВЛЕНИЯ ............................. 4
Галдина Т. Е., Гайдукова А.Ф. Рост и продуктивность лиственницы сибирской в лесостепи и степи. ........................................................................................................................ 4
Попиков В.П. Обоснование конструктивно-технологической схемы машины для обрезки крон зеленых насаждений........................................................................................... 6
Попиков В.П. Математическая модель рабочих процессов обрезчика крон деревьев
и кустарников. ....................................................................................................................... 11
Нефедьев А.В., Казаков В.И., Посметьев В.И. , Посметьев В.В. Моделирование
коррозионного и коррозионно-механического изнашивания цилиндропоршневой
группы ................................................................................................................................... 17
Жулай В.А., Енин В.И., Серов А.А. Моделирование работы колесных машин с
комбинированной трансмиссией. ........................................................................................ 21
Стородубцева Т.Н., Огарков В.Б. Расчет упругого шара как элемента подшипника
скольжения ............................................................................................................................ 24
Василенко А.В., Енин В.И., Кононов А.А., Иванов С.А. Аналитическое исследование работы автогрейдера при планировании грунта основным отвалом ......................... 28
Скворцова Т.В., Кондрашова Е.В., Скрыпников А.В. Особенности техникоэкономических обоснований при вариантном проектировании дорог высших технических категорий .............................................................................................................. 33
Арзуманов А.А. Способы организации мобильных площадок лесозаготовителей. ........ 35
Медведев И.Н. Математическое планирование технологических параметров стабилизации уплотнённой древесины берёзы ........................................................................ 37
Данков А. С. Экспертные оценки и математическое моделирование процесса гнутья массивной древесины. .................................................................................................... 40
Бирюкова И.П. Компьютерное моделирование при изучении физики и физики древесины..................................................................................................................................... 44
Ткач С.А., Никулина Н.С., Филимонова О.Н., Никулин С.С., Дмитренков А.И.
Защита древесины модифицированной нефтеполимерной смолой отходами бутадиен-стирольного каучука .................................................................................................... 47
Филимонова О.Н., Чёрная А.Н., Никулин С.С. Защита древесины нефтеполимерной смолой фракции С9 модифицированной малеиновой кислотой ................................50
Кущева И.С., Хухрянская Е.С. Унифицированное описание модели раппорта регулярной укладки паркета .......................................................................................................52
Гулевский А.А. О выборе параметров воздухоохладителей мобильных механизированных агрегатов ..............................................................................................................56
Белозоров В. В., Штепа А. А. Устойчивость лесовозного автопоезда .............................59
Авдеев Ю.В., Кононов А.Д., Кононов А.А., Тютерев А.А. Исследование характера
ослабления сигнала в системах управления мобильными объектами..............................60
Урюпин А.И. Моделирование процесса ремонтного обеспечения элементов лесозаготовительных машин ..........................................................................................................68
Курьянов В.К., Скрыпников А.В., Доперт В.В. Урюпин А.И. Разработка теоретических основ и методов анализа снижения прочности модуля упругости дорожной
одежды...................................................................................................................................77
Скрыпников А.В., Урюпин А.И. Стратегия пополнения, обновления, модернизации
и ремонта парка лесозаготовительных машин как фактор ресурсосбережения..............85
Урюпин А.И. Экспериментальные исследования динамики изменения состояния
некоторых элементов лесозаготовительной техники .......................................................98
250
Поляков С.И. Линейная нестационарная модель дозирования. ....................................... 101
Огрков В.Б., Бугаков В.М. Явление резонанса при вынужденных гармонических
колебаниях............................................................................................................................ 104
Огарков В.Б., Мильцин А.Н. Плоская деформация ортотронного цилиндра со свободными торцами................................................................................................................. 108
Котов П.А. Аналитические основы формирования рабочего слоя несжимаемой
жидкости замкнутой области ............................................................................................. 111
Котов П.А. Детерминированное уравнение Шредингера ................................................ 114
Зюкин П.Н. О поведении решений задачи Коши для сингулярно возмущенного
дифференциального уравнения .......................................................................................... 116
Болдырева А.В. Обобщенный принцип сжимающих отображений в неполном
обобщенном метрическом пространстве ........................................................................... 119
РАЗДЕЛ
II
КОМПЬЮТЕРНАЯ
ОПТИМИЗАЦИЯ
ТЕХНОЛОГИЙ,
ПАРАМЕТРОВ ОБОРУДОВАНИЯ И СИСТЕМ УПРАВЛЕНИЯ............................ 121
Евдокимова С.А.Особенности использования графических программ в ландшафтном проектировании ........................................................................................................... 121
Малышев В.В. Определение оптимального значения целевой функции получения
максимального объема стволовой древесины при минимальном сроке лесовыращивания .................................................................................................................................... 124
Малышев В.В., Петровский В.С. Минимизация уровня повреждаемости остающихся деревьев после рубок ухода в культурах сосны ........................................................... 131
Юдина Н.Ю. Построения справочного модуля подсистемы автоматизации проектирования технологической подготовки проведения лесосечных работ ....................... 137
Урюпин А.И. Методология оптимизации надежности машины...................................... 140
Грибанов А.А., Горлова Ю.А. Методика определения качества пиломатериалов ........ 142
Чевычелов Ю.А., Хухрянская Е.С. Автоматизированная подсистема расчета поставов ........................................................................................................................................ 144
Стородубцева Т.Н., Харчевников В.И., Сухов Д.Ю., Федянина Н.В. Определение
на уровне макроструктуры оптимальных количеств компонентов древесностекловолокнистого композиционного материала (ДСВКМ) и их влияние на его конечные
механические характеристики. .......................................................................................... 146
Дырявко А.Н. Метод оценки показателей надежности корпусного мебельного изделия .................................................................................................................................... 151
Мурзинов Ю.В., Петровский В.С. Применение интегральных оценок качества регулирования для определения оптимальных настроек регулятора ................................. 156
Кочетов В.И., Моисеев С.И. Исследование применимости метода наименьших
квадратов в регрессионном и корреляционном анализе .................................................. 165
РАЗДЕЛ III СИСТЕМЫ УПРАВЛЕНИЯ...................................................................... 170
Глухов Д.А., Опойков А.С. Распределённая автоматизированная система управления технологическим процессом сушки древесины. ....................................................... 170
Мануковский Е.А., Поляков С.И. Проблемы автоматизации прессования древесностружечных плит на ОАО «Волгоградмебель» ................................................................ 173
Попов В.М., Новиков А.П., Швырёв А.Н., Кондратенко И.Ю. Перспективы создания дисперсно-наполненных полимерных материалов (ДНПМ) с повышенными
физико-механическими свойствами................................................................................... 176
Попов В.М., Латынин А.В. Влияние постоянного электрического поля на прочность клеевых соединений из древесины. ......................................................................... 177
Кондрашова Е.В., Скворцова Т.В., Скрыпников А.В. Критерии качества управления светофорной сигнализацией. ....................................................................................... 179
251
Станчев Д. И., Посметьев В. В., Попов Д. А. Организация и управление исследованиями на модернизированном рентгеновском аппарате ДРОН – 2. ................................181
Станчев Д.И., Попов Д.А.Система управления технологическим процессом производства отливок с необходимыми физико-механическими и эксплуатационными
свойствами. ...........................................................................................................................184
Харин В.Н., Куцько П.П., Кузьмин А.В. Обеспечение безопасности данных в информационной системе управления базовыми предприятиями электронной промышленности. ......................................................................................................................187
Кузьмин А.В. Автоматизация задач координационного управления проведением
конкурсов и аудитом выполнения проектов для создания новых изделий микроэлектроники двойного применения. ...................................................................................190
Потапов И.П., Зольников В.К. Методика оценки стойкости изделий микроэлектроники
...............................................................................................................................195
Скрыпников А.В., Урюпин А.И., Кондрашова Е.В., Скворцова Т.В. Варианты стратегий управления техническим состоянием машин на уровне элемента ........................196
Нестеров С.Ю. Стратегии перевозки грузов автомобильным транспортом. ..................199
Митрофанов С.Г., Волков В.С. Тарифная политика АТП, осуществляющего перевозку пассажиров маршрутными такси по вызову. ..........................................................203
РАЗДЕЛ IV МАТЕМАТИЧЕСКОЕ МОДЕЛИРОВАНИЕ И УПРАВЛЕНИЕ В
ЭКОНОМИЧЕСКИХ СИСТЕМАХ ................................................................................207
Борисов А.В. Актуальность разработки автоматизированных систем управления
внебюджетной деятельностью государственного вуза. ....................................................207
Степанов Г.В. Особенности управления в экономических системах реализации
промышленной продукции .................................................................................................209
Овино Д. О. Математическая модель и алгоритм управления прибыльной деятельностью сахарного завода......................................................................................................211
Зиновьева И.С. Приоритетные направления повышения эффективности функционирования предприятий по производству товаров народных художественных промыслов в условиях нестабильной рыночной среды. .........................................................215
Янышев В.И., Янышева Н.В. Оптимизация управления запасами на предприятии ......219
Михайлов Е.М. Исследование эффективности управления в экономической системе малого предприятия ОАО «Щекиногазстрой». ............................................................224
Кибякова С.И., Белозёров И.Л.Особенности рынка лесоматериалов приморского
края. ......................................................................................................................................229
Лихачева Л.Б. Современные методологии в изучении профессиональных компетенций в соответствии с ожиданиями потребителя. .........................................................235
Данилов А.Д., Стахурская Т.П., Кривотулова М.А. Применение нейронных сетей
для управления экономическими системами .....................................................................236
РЕФЕРАТЫ...........................................................................................................................240
252
Научное издание
Математическое моделирование, компьютерная оптимизация
технологий, параметров оборудования и систем управления
Межвузовский сборник научных трудов
Выпуск 12
Редактор С.Г. Герасименко
Подписано в печать
07.
Формат 60х84 /1 /16. Объем
п.л. Усл. п.л. –
Уч-изд. л. –
. Тираж 80 экз. Заказ №
.
.
Воронежская государственная лесотехническая академия
394613, г. Воронеж, ул. Тимирязева, 8
Отпечатано в тип. ИП Хасанова И.Б., 394087, г. Воронеж, ул. Ломоносова, 87
1/--страниц
Пожаловаться на содержимое документа