WWW.KNIGA.SELUK.RU

БЕСПЛАТНАЯ ЭЛЕКТРОННАЯ БИБЛИОТЕКА - Книги, пособия, учебники, издания, публикации

 

Pages:   || 2 | 3 | 4 | 5 |   ...   | 8 |

«ЮЖНО-РОССИЙСКИЙ ГОСУДАРСТВЕННЫЙ ТЕХНИЧЕСКИЙ УНИВЕРСИТЕТ (НОВОЧЕРКАССКИЙ ПОЛИТЕХНИЧЕСКИЙ ИНСТИТУТ) СБОРНИК работ победителей отборочного тура Всероссийского ...»

-- [ Страница 1 ] --

МИНИСТЕРСТВО ОБРАЗОВАНИЯ И НАУКИ РОССИЙСКОЙ ФЕДЕРАЦИИ

ЮЖНО-РОССИЙСКИЙ ГОСУДАРСТВЕННЫЙ ТЕХНИЧЕСКИЙ

УНИВЕРСИТЕТ (НОВОЧЕРКАССКИЙ ПОЛИТЕХНИЧЕСКИЙ ИНСТИТУТ)

СБОРНИК

работ победителей отборочного тура

Всероссийского смотра-конкурса

научно-технического творчества

студентов вузов «ЭВРИКА»

май-июль 2012 г.

г. Новочеркасск Новочеркасск Лик 2012 1 УДК 378.1: 008 ББК 72.4 (2) С 23 Организаторы:

Министерство образования и науки РФ;

Южно-Российский государственный технический университет (Новочеркасский политехнический институт) Редакционная коллегия:

А.В. Павленко, д-р техн. наук, профессор – ответственный редактор, В.С. Пузин, канд. техн. наук, доцент – зам. ответственного редактора, М.А. Костюкова – секретарь.

Рецензенты:

С.И. Евтушенко, д-р техн. наук, профессор, В.С. Исаков, д-р техн. наук, профессор, Е.В. Кириевский, д-р техн. наук, профессор, В.А. Кирсанов, д-р. техн. наук, профессор, В.И. Лачин, д-р техн. наук, профессор, В.И. Нагай, д-р техн. наук, профессор, А.П. Савостьянов, д-р техн. наук, профессор, В.И. Щеглов, д-р геол.-минер. наук, профессор, Л.И. Щербакова, д-р социол. наук, профессор.

С 23 Сборник работ победителей отборочного тура Всероссийского смотра-конкурса научно-технического творчества студентов вузов «ЭВРИКА», г. Новочеркасск, май-июль 2012 г. / Мин-во образования и науки РФ, Юж.-Рос.

гос. техн. ун-т.(НПИ). – Новочеркасск: ЛИК, 2012. – 299 с.

ISBN В сборнике содержатся материалы научно-исследовательских работ студентов и аспирантов вузов - победителей отборочного тура смотра-конкурса, посвященных широкому кругу научно-технических вопросов и социальноэкономических проблем.

УДК 378.1: ББК 72.4 (2) ISBN © Министертво образования и науки РФ, © Южно-Российский государственный технический университет (НПИ), © Авторы,

ИНФОРМАЦИОННО-ТЕЛЕКОММУНИКАЦИОННЫЕ

СИСТЕМЫ И ТЕХНОЛОГИИ

УДК: 004.934.

ФОНЕМНАЯ КЛАССИФИКАЦИЯ РЕЧЕВЫХ СИГНАЛОВ





И.Ю. Беликов, О.Ф. Ковалев Южно-Российский государственный технический университет (НПИ), г. Новочеркасск Проведя анализ современных методов классификации речевых сигналов, можно сделать вывод об эффективности фонемного представления речевых образов [1,2]. Проводя исследования в этой области, был предложен алгоритм быстрого спектрально-временного анализа на основе вейвлет-преобразования Хаара[3].

На его основе выполняется первичное определение групп фонем на основе бинарного дерева решений, что позволяет сократить время на классификацию и минимизировать ошибки. Условия ветвлений бинарного дерева носят независимый характер от говорящего диктора. Определения фонем внутри фонемных групп реализованы на основе Т-норм нечеткой логики. Доработана фонемная модель, которая структурно представлена на рис. 1.

t P2 P2n P22 Pn P21 Kn K Рис. 1. Структурное представление речевого сигнала Полное время речевого сигнала записывается как t t1 t2 t3 tn. Временные промежутки t1, t3, tn соответствуют полезному сигналу – некоторым фонемам. Интервал t 2 может быть как шумом, так и отсутствием сигнала. Внутри фонемные переходы P1n, P2n характеризуют неустойчивое преобладание текущей фонемы в данный момент времени. Однако присутствие другой фонемы с большей вероятностью носит внутриклассовый характер. Участок K n является квазистационарным. Учитывая то, что P1 K1 P2, сать в виде:

Интервал t 2 с такой точки зрения можно учитывать так же в качестве перехода между слогами или словами, в зависимости от его длительности. Классификацию фонем следует проводить по их акустико-фонетическим свойствам.

Обнаружение речи сводится к измерению энергии первоначального режима работы (которое характеризует энергию шума в окружающей среде) и текущей энергии сигнала. Для каждой их фонемных групп (шумные, не шумные, сонорные, голосовые, звонкие, глухие) были определены границы разделения. В фонемной группе голосовых используются принципы формантного анализа. В фонемной группе не шумных анализируется область средних частот и динамика проявления экстремумов в спектре. Шумные фонемы выделяют области, в которых проявляется структура формантных максимумов в виде полос. Анализ огибающей спектра дает признаки для фонем из группы сонорных.

Для определения фонем используется динамическая характеристика в виде окна протяженностью 1/32 сек. Такое окно позволяет не пропустить информативные признаки всех фонем, в том числе и взрывного характера. Для получения фонемного кода используется принцип накопления ощущения фонемы. Результат работы представлен на рисунке 2. Анализируемое окно находится в области фонемы «с» слова «сажа».

В данный момент перспективной задачей является реализация исследуемых методов и алгоритмов на программируемых логических интегральных схемах. Существующие кристаллы ПЛИС позволяют разместить систему полностью на кристалле. Благодаря массовому распараллеливанию процессов и быстродействию можно говорить о системе, работающей в квазиреальном времени.

1. Фант Г. Акустическая теория речеобразования. – М.: Наука, 1964. – 284 c.

2. Кириллов С.Н., Стукалов Д.Н. Анализ речевых сигналов на основе акустической модели. // Техническая кибернетика. – 1994. – № 2. – С. 147-153.





3. И.Ю. Беликов, О.Ф. Ковалев. Метод поиска формантных частот в речевом сигнале на основе быстрого алгоритма вейвлет-преобразования Хаара. – Новочеркасск: Известия ВУЗ Сев.-Кав. Рег., 2012. – № 1. – С. 13-16.

УДК 346.

ИНФОРМАЦИОННАЯ СИСТЕМА МОНИТОРИНГА,

ПРОГНОЗИРОВАНИЯ И СТИМУЛИРОВАНИЯ

К ИННОВАЦИОННО-ОРИЕНТИРОВАННОЙ ДЕЯТЕЛЬНОСТИ

НАУЧНЫХ И НАУЧНО-ПЕДАГОГИЧЕСКИХ КАДРОВ ВУЗА

О.Ю. Никифоров, П.О. Тимошенко, А.А. Синицын Вологодский государственный технический университет Проект направлен на создание универсального программного средства для контроля и критериальной экспертизы результатов деятельности научных и научно-педагогических кадров ВУЗа. Система позволяет накапливать и обрабатывать данные о направлениях деятельности ВУЗа, результатах работы, количественных и качественных характеристиках кадрового состава и на основе этой информации строить различные показатели деятельности, как отдельного сотрудника, так и организации в целом. В рамках проекта разработана модель информационной системы, методика применения, программный комплекс и программа внедрения в учебно-производственный процесс на примере Вологодского государственного технического университета. Внедрение такой системы позволит предприятиям и организациям любой сферы деятельности уникальную возможность создания или совершенствования менеджмента качества для формирования работоспособного коллектива и конкурентных преимуществ на рынке предлагаемых ими услуг и продукции.

В настоящее время управление качеством постепенно становится комплексным системным подходом, объединяющим в единую, уникальную, охватывающую все предприятие систему лучшие из известных в настоящее время методов обеспечения и повышения качества. Из обязанностей специализированной службы обеспечение качества превращается в цельную философию, разделяемую всеми подразделениями предприятия, основу корпоративной культуры, создаваемую руководством и определяющую все аспекты деятельности.

При разработке системы оценки организации и работника необходимо решить, на основании каких критериев будет производиться оценка, иными словами, что именно в деятельности организации и работника нам надо оценить. Под «критерием» принято понимать такие характеристики работы и рабочего поведения, которые, по мнению квалифицированных наблюдателей, составляют необходимые результаты, которые необходимо достигнуть, чтобы как организация, так и отдельный сотрудник могли реализовать свои цели и решить свои производственные задачи.

Как уже было сказано, эффективность деятельности определяется результатами, к которым она приводит. Для продавца, например, результатом будет достигнутый им уровень продаж, для руководителя – основные показатели работы возглавляемого им подразделения, для научного сотрудника – количество объектов интеллектуальной собственности, разработанных при его участии и т.п.

Организации периодически оценивают своих сотрудников с целью повышения эффективности их работы и определения потребностей профессионального развития. Как показывают исследования, регулярная и систематическая оценка персонала положительно сказывается на мотивации сотрудников, их профессиональном развитии и росте. Одновременно результаты оценки являются важным элементом управления человеческими ресурсами, поскольку предоставляют возможность принимать обоснованные решения в отношении вознаграждения, продвижения, увольнения сотрудников, их обучения и развития.

Выбор методов оценки персонала для каждой конкретной организации является уникальной задачей, решить которую может только руководство самой организации. Система оценки должна учитывать и отражать ряд факторов: стратегические цели организации, состояние внешней среды, организационную культуру и структуру, традиции организации, характеристики занятой в ней рабочей силы.

В современном мире успех приходит к тем предприятиям, которые используют информационные технологии как инструмент повышения управляемости компании, эффективности и стоимости бизнеса, инвестиционной привлекательности, а также получения дополнительных конкурентных преимуществ.

Научная новизна проекта обусловлена отсутствием универсального решения, которое было бы применимо в различных отраслях. Одной из составляющих системы менеджмента качества является разработка и применение методов для измерения результативности и эффективности каждого процесса на основе ключевых показателей качества. В настоящее время ведутся работы по разработке таких методов и показателей, однако систематических результатов пока не получено.

Большинство современных корпоративных информационных систем планирования и управления включают в себя модуль контроля эффективности деятельности, который обладает хорошей масштабируемостью и мощными вычислительными средствами. Однако, подобные системы обладают очень высокой стоимостью и доступны лишь крупным компаниям. Кроме того, они не решают проблемы анализа эффективности в областях, где оперируют слабоформализуемыми категориями, например, наука, искусство, культура и т.д.

Информационная система контроля данных кадрового состава предприятия и формирования критериальных показателей эффективности его деятельности позволит формализовать и обобщить результаты деятельности сотрудников любой организации, вычислить агрегированные показатели и на основе этих данных сформировать критерии эффективности. Такой системный подход позволит обрабатывать данные для расчета общеорганизационных и специализированных, количественных и качественных, объективных и субъективных, интегральных и простых критериев.

Ориентировочный расчет затрат на проект показал объем требуемых инвестиций в размере 1,4 млн. руб. Принимая банковский процент в размере 15% и начисления на заработную плату в размере 34,1%, получена чистая прибыль проекта в размере 8,2 млн. руб. и срок окупаемости проекта 4 месяца, что говорит о высокой экономической эффективности предлагаемого проекта.

1. Инновационные технологии в образовании (коллективная монография) / Синицын А.А., Никифоров О.Ю. и др. – Красноярск: Научно-инновационный центр.

Т.2. 2011. – 344 с.: ил.

2. Опыт создания электронных образовательных ресурсов для теплоэнергетических специальностей / А.А. Синицын, П.О. Тимошенко // Современные информационные технологии в науке, образовании и практике. Материалы VIII всероссийской научно-практической конференции (с международным участием). – Оренбург:

ИПК ГОУ ОГУ, 2009. – С. 470-474.

3. К вопросу о проектировании обучающих компьютерных систем подготовки специалистов по направлению «Теплоэнергетика» / А.А. Синицын, О.Ю. Никифоров // Проблемы экономики и информатизации образования: Материалы VII Международной научно-технической конференции. Тула, 15-16 апреля 2010 г. / НОО ВПО НП ТИЭИ; Науч. ред. Е.Б. Карпов. – Тула: НОО ВПО НП «Тул. ин-т экономики и информатики», 2010. – С. 257-263.

УДК 658.512.011.56:519.

МАТЕМАТИЧЕСКОЕ И КОМПЬЮТЕРНОЕ

МОДЕЛИРОВАНИЕ ЧЕЛОВЕЧЕСКОГО ЗРИТЕЛЬНОГО

ВОСПРИЯТИЯ ОБЪЕКТОВ

Рязанский государственный радиотехнический университет В данной работе проводятся исследования в области аспектов человеческого зрительного восприятия пространственных объектов (интерпретации сознанием изображений, получаемых глазами) и выявляются условия возникновения иллюзии идентичности предметов, находящихся на разном расстоянии и отличающихся по форме; определение взаимосвязанных параметров объектов, кажущихся наблюдателю одинаковыми [1].

Бицентрическое монофокусное полупространство (БМП) изучает физикобиологическое иллюзорно-статическое восприятие зрительных образов пространственных объектов глазами человека. На его основе разработана математическая и интерактивная компьютерная экспериментальная модель искажения трёхмерного пространства при параллельном переносе поверхности относительно радиусвектора фокуса в направлении начала координат с сохранением всех значений параметров поверхности в бицентрическом монофокусном полупространстве [1].

БМП есть субъективная модель представления традиционного трёхмерного пространства человеческим сознанием [2], где существует прямоугольная, или декартова система координат, а интерпретацией глаз выступает пара центров – точки R и L.

Оба центра всегда сфокусированы в одной точке (например, точки F1I, F1II, F2I, F2II на рис. 1), они образуют концентрические поверхности, такие, что для каждой из них сумма расстояний от центров до точки фокуса, лежащей на данной поверхности, постоянна. Эти поверхности являются концентрическими полуэллипсоидами вращения (E1 и E2 на рис. 1) с центрами в зрительных центрах полупространства и полуосями, принадлежащими координатным осям, где вертикальная и горизонтальная полуоси равны [3].

Рис. 1. Концентрические полуэллипсоиды вращения, образованные зрительными центрами и точками фокуса Каждая точка пространства находится в ареале, контролируемом в большей степени одним из зрительных центров или обоими приблизительно в равной степени, при этом центры устремлены в точку исходного или смещённого фокуса, принадлежащую радиус-вектору исходного фокуса. Выделяются три области точек пространства, над которыми в процессе их обозрения доминируют зрительные центры. Это области зрительных приоритетов.

На рис. 2 изображён исходный отрезок T1IT6I. Его точки T1I и T2I находятся в области контроля левого центра L, T3I и T4I – в ареале доминирования среднего центра O, а T5I и T6I – правого центра R. Рассматриваемые шесть точек соединены отрезками с теми центрами, в зрительных областях которых они находятся.

После параллельного переноса в БМП отрезок T1IT6I исказится и станет кривой T1IIT6II, смещённые точки которой – T1II, T2II, T3II, T4II, T5II и T6II – окажутся лежащими отрезках между соответствующими исходными точками и доминирующими над ними зрительными центрами.

Рис. 2. Области доминирования зрительных центров над точками отрезка при его параллельном переносе в БМП в горизонтальной плоскости Параллельный перенос объекта в БМП заключается в перемещении этого объекта вдоль радиус-вектора фокуса в направлении начала координат на расстояние, равное расстоянию между точками исходного и смещённого фокуса (равное длине отрезка F1F2 – на рис. 2). Таким образом, объект окажется не дальше своего первоначального положения относительно начала координат.

Хотя объект, как и точка фокуса, переместился, в восприятии человека визуальные представления этого объекта в начальном и конечном положении должны быть идентичны, то есть наблюдателю должно казаться, что объект остался на месте и не был перемещён. Итак, в результате переноса объект должен исказиться, чтобы казаться человеку эквивалентным своему состоянию в начальный момент.

Компьютерная модель динамического искажения пространства реализована программным продуктом NIJANUS Glance 2.2, разработанным на языке программирования Delphi 6 с использованием ресурсов OpenGL. Разработанная программа моделирует искажение поверхности в трёхмерном пространстве, параллельно переносимой относительно радиус-вектора фокуса в направлении начала координат при сохранении всех значений параметров данной поверхности в БМП.

Данная программа позволяет изменять настройки параметров зрительного предела, исходного фокуса, смещённого фокуса и поверхностных искажений. С её помощью можно создавать совокупности исходных параметров модели БМП и задавать координаты поверхностей.

Актуальность исследования обусловлена расширением научных познаний в области человеческого зрительного восприятия и природы зрительных иллюзий, что может способствовать развитию компьютерной графики, 3D-технологий, голограмм, лазерных проекций, а также военных и космических отраслей, связанных с камуфляжем и иллюзорными объектами.

1. Котова Е.А. Моделирование искажения трёхмерного пространства при параллельном переносе поверхности в бицентрическом монофокусном полупространстве // Новые информационные технологии в научых исследованиях и образовании: материалы XV Всероссийской научно-технической конференции студентов, молодых ученых и специалистов. Рязань: Ряз. гос. радиотехн. унив., 2010. – 406 с. – С. 108-109.

2. Аристотель. Физика. Сочинения. В 4-х т. Т. 3 / Вступ. ст. и примеч. И.Д. Рожанского; пер. с греч. – М.: Мысль, 1981. – 613 с.

3. Александров П.С. Лекции по аналитической геометрии, пополненные необходимыми сведениями из алгебры с приложением собрания задач, снабженных решениями, составленного А. С. Пархоменко. – М.: Наука, 1968. – 912 с.

УДК 517.958.52/

ПРИМЕНЕНИЕ ИМИТАЦИОННОГО МОДЕЛИРОВАНИЯ

ДЛЯ ВЕРИФИКАЦИИ МЕТОДОВ ОЦЕНКИ

ИНВЕСТИЦИОННОЙ ПРИВЛЕКАТЕЛЬНОСТИ ИТ ПРОЕКТОВ

В рамках научной работы, связанной с разработкой методики оценки инвестиционной привлекательности ИТ-проектов [1, 2], учитывающей применение сервисно-ориентированного подхода (СОА – сервисно-ориентированная архитектура) [3] в архитектуре информационных систем, встал ряд проблем. Самой острой и актуальной из них выглядит проверка разработанной методики в условиях отсутствия реальных завершившихся проектов, на которых можно было бы опробовать методику и сделать вывод о ее состоятельности. Проблему верификации было принято решать путем разработки имитационной модели, учитывающей как внешнюю среду, то есть поведение компании и конкурентов на рынке в отрасли, так и внутреннюю среду, то есть процесс разработки, развертывания компонентов информационной системы и их эксплуатации.

В качестве подхода имитационного моделирования был выбран подход системной динамики [4, 5]. Такой выбор был обусловлен рядом причин. Вопервых, системная динамика хорошо работает, когда уровень абстракции высок, а это имеет место быть, так как разрабатываемая имитационная модель не призвана заменить саму методику оценки [1], а лишь нацелена на ее проверку, поэтому высокая степень детализации не нужна. Во-вторых, существуют уже готовые модели в нотации системной динамики, описывающие области, которые должны войти в разрабатываемую имитационную модель. В качестве инструментального средства моделирования был выбран программный продукт iThink компании iSee Systems [6], как наиболее мощный инструмент из представленных на рынке продуктов для моделирования с использованием подхода системной динамики.

Проверку работы имитационной модели, а так же верификацию разработанной методики оценки экономической эффективности ИТ-проектов [1] было решено осуществить на реальном проекте. Он заключается в следующем: компания, крупный телекоммуникационный провайдер на ближнем востоке, намерена инвестировать средства в ИТ-проект развития развернутой ранее системы управления сетью (Network Management System). Основным рассчитываемым показателем методики [1] является чистый дисконтированный доход (ЧДД).

Рассмотрим подробнее структуру разработанной имитационной модели.

Часть общей имитационной модели, представляющая собой модель эксплуатации, позволяет определить сокращение расходов на обслуживание сети вследствие эксплуатации ИС. Данная часть модели является собственной разработкой, так как эксплуатация отдельных компонентов ИС является специфичной для рассматриваемого ИТ-проекта. Часть общей имитационной модели, представляющая собой модель поведения на рынке, позволяет определить величину увеличение доходов за счет увеличение доли рынка. Данная часть модели основана на готовой модели в нотации системной динамики – Bass Diffusion with Type 1 and Type Rivalry [8]. Моделирование расходов описывается существующей моделью в нотации системной динамики, описывающей процесс разработки ПО, основанный на инспекциях [9, 10].

Результаты, полученные при применении к реальному ИТ проекту базовой [7], разработанной методик [1], а также с помощью имитационной модели, сведены в таблице 1.

Следующим важным этапом работы является проверка чувствительности результатов имитационной модели и разработанного метода к изменению шести различных параметров модели. Базовый метод устойчив к 2 из 6 исследованных параметров, при этом новый метод устойчив к 3 из 6 параметров, что позволяет говорить о преимуществе нового метода над базовым. Имитационная модель ведет себя в отношении чувствительности на уровне базового метода.

Сравнение результатов, полученных при помощи двух методик Разработанный метод Имитационная модель Выводы. В рамках разработки новой методики оценки ЧДД для инвестиционных проектов, учитывающей архитектуру СОА была разработана имитационная модель для проверки этой методики. Имитационная модель была успешно разработана в нотации системной динамики в среде iThink. Она была применена к реальному ИТ-проекту по развитию существующей информационной системы с использованием подхода архитектурного подхода СОА. Имитационная модель, а также базовый и новый методы были исследованы на чувствительность к изменению основных параметров, результаты исследования не выявили недостатков разработанного метода и имитационной модели.

Значения ЧДД, полученные при помощи имитационной модели, ближе к результатам разработанной методики [1], чем к результатам базовой методики [7], что можно рассматривать, как положительный результат проверки и как свидетельство целесообразности применения разработанной методики к оценке инвестиционной привлекательности ИТ-проектов, в архитектуре которых применяется актуальный в настоящее время сервисно-ориентированный подход.

1. Оценка инвестиционной привлекательности IT-проектов: применение сервисноориентированной архитектуры Лихварев А.С. // Проблемы теории и практики управления, 2010. – № 4. – C. 93- 2. Project Risk Assessment in Measuring the Value of SOA-based IS Projects A.S.

Likhvarev, E.A. Babkin В кн.: RESEARCH COMMUNICATIONS - 17th International Conference on Information IT 2011, 2011. C. 49– 3. MacKenzie C., Laskey K., McCabe F., Brown P., Metz R. OASIS Reference Model for Service Oriented Architecture 1. 4. http://docs.oasis-open.org/СОА-rm/v1.0/СОА-rm.pdf 5. Sterman, John. Business Dynamics. США: Irwin McGraw-Hill, 2000. – 982 с.

6. Сидоренко В.Н. Системная динамика. – М.: Экономический факультет МГУ; ТЕИС, 1998. – 200 с.

7. Цисарь И.Ф. Моделирование в экономике в iThink STELLA. Кризисы, налоги, инфляция, банки. Диалог-МИФИ, 2009. – 224 с.

8. Hares J., Royle D. Measuring the Value of Information technology. Великобритания, Чичестер: John Willey and Sons, 1994. – 268 с.

9. Morecroft J. Strategic Modelling and Business Dynamics. Великобритания, Чипенхэм:

John Willey and Sons, 2007. – 430 с.

10. Abdel-Hamid T., Madnick S. Software project dynamics: an integrated approach.

США: Prentice Hall, 1991. – 264 с.

11. Madachy R. Software process dynamics. США: John Willey and Sons, 2007. – 590 с.

УДК 517.958.52/

МАТЕМАТИЧЕСКОЕ МОДЕЛИРОВАНИЕ ДЛЯ РЕШЕНИЯ

ЗАДАЧИ ИСТОРИЧЕСКОЙ РЕКОНСТРУКЦИИ

СРЕДНЕВЕКОВЫХ СТРЕЛ

Ижевский государственный технический университет им. М.Т. Калашникова До недавнего времени интерпретация исторических данных проводилась недостаточно системно и, как правило, без использования возможностей естественных наук. Применение математических методов и вычислительной техники вывело задачу интерпретации на научно обоснованный уровень. Ранее руководителем моей аспирантской работы была издана книга «Баллистика стрел по данным археологии», в которой предложен способ реконструкции стрелы по археологическим данным. Поскольку в земле как правило сохраняются лишь наконечники, методика предполагает как реконструкцию стрелы в сборе, так и всей системы «лук-стреластрелок-цель». Например, располагая остеологическим материалом с застрявшим в нем наконечником, можно восстановить не только стрелу, но и по методам криминалистики энергетические параметры стрелы в момент удара. Далее, располагая ситуационным планом местности можно реконструировать траекторию и энергетические параметры лука, из которого выпущена эта стрела, на основании чего появляется и информация о субъекте, выпустившем стрелу.

Но, как показано в этой работе, в литературе отсутствуют хорошие методики для расчета аэродинамики стрел. Универсальные методики, как правило, адаптированы для расчетов сверхзвукового диапазона коэффициента сопротивления, поскольку он является определяющим в механике полета ракет, снарядов и других наиболее распространенных тел. Как удалось установить, дозвуковой диапазон скоростей в них определен "по остаточному принципу" и дает существенное расхождение с имеющимися экспериментальными данными.

Результаты расчетов, произведенные в ANSYS CFX, верифицированные на доступных материалах позволяют утверждать, что коэффициент аэродинамического сопротивления стрелы убывает в диапазоне до M = 0,3, достигая максимального значения около 2,5.

Наиболее типичная задача в пробивании защиты решается при расчете поражения бронированных объектов (корабли и танки) и задача подобного рода расчетов заключается в определении критической скорости, при которых может наступить пенетрация. Применительно для средневековых доспехов (тонких пластин) и стрел (низкоскоростных пенетраторов) эти методики дают слишком большую погрешность.

Результаты расчетов, произведенные в FNSYS LS-Dyne позволяют предложить удовлетворительную методику расчетов пробивания тонких пластин низкоскоростными пенетраторами. В соответствии с ней, тонкая пластина заменяется эквивалентным повышением сопротивления среды, эффективный коэффициент сопротивления при пробивании стальной пластины достигает 1400 в начальный момент времени, снижаясь до 400 при вылете пенетратора в пространство за пластиной.

Все это позволяет утверждать, что предложена методика, существенно расширяющая возможности исторической реконструкции средневековых стрел.

УДК 004.

АЛГОРИТМ ОБЕСПЕЧЕНИЯ ЗАЩИТЫ ПРОГРАММНЫХ

ПРОДУКТОВ ОТ ДИЗАССЕМБЛИРОВАНИЯ, ОТЛАДКИ

И НЕСАНКЦИОНИРОВАННОГО КОПИРОВАНИЯ

Кубанский государственный технологический университет В данный момент довольно остро встаёт вопрос использования нелицензионных копий программ, особенно данная проблема проявляется в Российской Федерации. Многие предпочитают купить дешёвую пиратскую копию программы в магазине или бесплатно скачать её в Интернете. Такое явление наносит серьёзный ущерб как законным владельцам программного обеспечения, так и государству в целом.

В настоящее время разработчики в большинстве случаев защищают программное обеспечение от взлома при помощи сжатия или шифрования exeфайла (чтобы его невозможно было дизассемблировать) и ключей, которые находятся либо в exe-файле, либо в отдельном файле. Но как показывает практика, данный метод защиты нуждается в значительной доработке. Основной слабостью данного метода заключается то, что ключ, находящийся на компьютере пользователя, или какая-либо другая информация может быть изменена при помощи любого HEX-редактора.

Предложенная автором система защиты программного обеспечения от нелицензионного использования является комплексной и состоит из нескольких колец защиты.

Кольцо Ring 0 представляет собой основную часть защиты. Оно осуществляет проверки того, что данная платная версия программного обеспечения используется только одним компьютером. Ring 1 представляет собой защиту от отладки. Если хакер сможет обойти защиту кольца Ring 2, то Ring 1 не позволит злоумышленнику выполнить трассировку кода (или его части) программы в отладчике, что не даст возможности хакеру понять алгоритм работы защиты, и, следовательно, он не сможет написать crack для взлома защиты. Ring 1 реализуется с использованием метода защиты на основе проверки флага трассировки TF и с использованием метода подсчёта количества тактов.

Ring 2 представлено в виде шифрования защищаемого файла с помощью специализированного программного обеспечения. Задача данного кольца – обеспечить защиту от дизассемблирования. На сегодняшний день существует огромное количество уже готового программного обеспечения, позволяющего это сделать.

Одним из лучших вариантов является программа ExeCryptor, которая сделать многоуровневую защиту, поместив один зашифрованный блок внутри другого.

Ring 3 должно быть представлено в виде участка кода, который будет постоянно перемещаться между специально отведёнными файлами и осуществлять проверку на целостность (неизменность) защищаемого файла.

Код кольца Ring 3 должен перемещаться с места на место, чтобы хакер не смог по-отдельности анализировать файлы и писать crack к каждому из них. При многократных перезаписях записываемый код будет храниться в зашифрованном виде, чтобы не вызывать подозрения у антивирусов.

Схема внедряемого кода кольца Ring 3 приведена на рисунке 2:

Данный алгоритм обеспечивает максимальную защиту ПО от в связи с его комплексностью и эшелонированностью защиты.

В случае внедрения разработанной автором методики в производство программного обеспечения, будут решены следующие задачи:

1. Возможность нелегального использования программного обеспечения будет стремиться к минимуму.

2. Увеличение дохода федерального бюджета за счет налогов от продажи лицензионного программного обеспечения.

3. В связи с тем, что многие хакеры в crack-программы встраивают дополнительный вредоносный код, осуществляющий либо слежку за компьютером пользователей, либо создающий ботнет для DDOS атаки, рассылки спама и других видов незаконной деятельности, предложенная автором система защиты снизит число вредоносного программного обеспечения, распространяемого как с участием человека, так и без участия такового.

УДК 658.512.

КОМПОНЕНТА АВТОМАТИЗАЦИИ ПОСТРОЕНИЯ

3D-СБОРОК СВЧ-ВОЛНОВОДНОГО ТРАКТА

С.Н. Кудряшов, И.В. Горбачев, А.Ф. Похилько Ульяновский государственный технический университет Актуальность работы При проектировании узлов перед инженером зачастую стоит задача построения сборочной 3D-модели узла. И ее нередко приходиться редактировать и перестраивать. При этом инженеру необходимо, по сути, заново устанавливать взаимосвязи между деталями. На это затрачиваются дополнительное время и трудовые ресурсы.

Решение этой проблемы позволит ускорить и удешевить процесс корректировки модели технического объекта по изменениям исходных данных и требований к объекту.

С точки зрения сборки, детали представляют собой уже готовые конструктивные элементы, для которых необходимо лишь задать положение в пространстве и добавить ограничения подвижности согласно выполняемым ими в изделии функциям. Поэтому сборочная модель, в понятиях 3D CAD, - это файл, содержащий несколько отдельных моделей деталей и информацию об ограничениях подвижности деталей, называемых «сопряжениями». Например, в SolidWorks поддерживаются следующие типы сопряжений: совпадение, параллельность, перпендикулярность, касательность, угол, концентричность и расстояние.

Исходя из вышеизложенного, целью работы являлось повышение эффективности процесса проектирования узлов в интегрированной инструментальной среде на примере перепостроения 3D-сборки СВЧ-волноводного тракта.

Для достижения цели были решены следующие задачи:

анализ процесса проектирования СВЧ-волноводного тракта и построения 3D-модели СВЧ-волноводного тракта;

анализ средств построения узлов;

разработка формальной модели описания узлов;

разработка инфологической модели данных узлов;

разработка комплекса программных средств для поддержки автоматизированного формирования узлов;

проведение и анализ результатов программного эксперимента.

Описание предлагаемого решения Проведенный анализ процесса проектирования СВЧ-волноводного тракта и анализ средств построения сборок совместно с построением сборочной 3D-модели показали, что предметная область состоит из следующих понятий:

детали – порядок расположения деталей в сборке;

построение детали – порядок построения деталей;

операции – все используемые операции в проекте (например, построение окружности, линии, вытягивание и т.д.);

типы параметров – все типы параметров, используемых в проекте;

параметры операций – набор параметров, необходимых для выполнения каждой операции;

значения параметров операций – все параметры каждой операции и их значения;

объекты – объекты, из которых состоит деталь (например, грань, ребро и т.д.);

типы сопряжений – набор типов сопряжений;

сопряжения – все сопряжения, используемые в проекте;

параметры сопряжений – набор параметров, необходимых для выполнения сопряжения.

Совокупность приведенных понятий позволила разработать формальную модель описания сборок.

Упомянутая модель, в общем, базируется на формальной модели ИИС, но дополнительно были добавлены следующие множества:

множество типов сопряжений;

множество используемых сопряжений;

множество параметров сопряжений.

На основе формальной модели была разработана инфологическая модель данных сборок.

Сборка содержит в себе 3D-модели деталей и взаимосвязи между ними.

Каждая 3D-модель строится с помощью определенной последовательности операций. Каждая операция имеет свои параметры. Сопряжения 3D-моделей также имеют свои операции и параметры. Для хранения всего вышеперечисленного разработана база данных.

Детали СВЧ-волноводного тракта крепятся друг к другу с помощью фланцев. Чтобы сопрячь две 3D-модели деталей, необходимо расположить детали друг относительно друга так, чтобы совпали внешние поверхности фланцев. Для совпадения двух плоских поверхностей достаточно чтобы совпали три точки или линия и точка. Роль последней выполняет точка-начало вектора (рис. 2).

Рис. 2. Совпадение поверхностей для сопряжения деталей Векторы нужны для корректного расположения моделей деталей относительно друг друга после автоматического перестроения сборки. После изменений в сборке связи между объектами сопряжений сохранятся, что и позволит автоматически перестроить сборку. Вектора должны быть противоположно направлены.

Из всего многообразия типов сопряжений, перечисленных выше, в случае формирования модели волноводного тракта достаточно использования сопряжение типа «совпадение» двух линий и сопряжение типа «совпадение» точек-начал векторов.

Предложенный подход позволит инженеру путем изменения входных данных автоматически изменять параметры деталей, их взаиморасположение, перестраивать модели деталей и сформировать новую сборку, отвечающую требованиям и сохранивший корректность взаимосвязей между деталями. При этом инженер не должен вручную перестраивать сборку, и устанавливать заново все взаимосвязи между деталями.

УДК 378.14: 51.

ВЫБОР ИНДИВИДУАЛЬНОЙ ОБРАЗОВАТЕЛЬНОЙ

ТРАЕКТОРИИ ИНДИВИДУУМА НА ОСНОВЕ МЕТОДА

АНАЛИЗА ИЕРАРХИЙ И ИНТЕГРАЛЬНОЙ ОЦЕНКИ

Юргинский технологический институт (филиал) Томского политехнического университета Развитие современной инновационной экономики невозможно без развития адекватной системы образования и подготовки инновационных кадров. При этом важнейшее значение имеет непрерывность обновления знаний в течение всей профессиональной карьеры человека. Современный рынок образовательных услуг предоставляет индивидууму огромный выбор образовательных траекторий.

В условиях жесткой конкуренции (на сегодняшний день уже и международной) образовательные учреждение обязаны представлять себе процесс принятия человеком решений о выборе той или иной образовательной траектории для того, чтобы обеспечить предоставление самых востребованных образовательных услуг. В оценке образовательных траекторий заинтересован и сам индивидуум, если он осуществляет выбор осознанно и серьезно планирует свою профессиональную карьеру. Работодателю также важно заинтересовать потенциального работника в выборе оптимальной для него образовательной траектории. В связи с этим актуальной задачей является разработка методов поддержки принятия решений о выборе образовательной траектории индивидуума.

Цель научно-практической работы – разработать систему методов и моделей, позволяющую принимать решения в условиях высокой неопределенности среды, неполноты информации для анализа.

В ходе работы были выявлены проблема выбора, исходя из влияния действующих сил, и проблема выбора, исходя из личных представлений о выгодах обучения.

Первую проблему можно решить при помощи Метода анализа иерархий, позволяющего структурировать поле принятия решений, выделить основные силы, влияющие на принятия решений и оценить основные альтернативы образовательных траекторий.

Иерархические системы планирования состоят из специфических элементов, имеющих определенное толкование: фокус иерархии, акторы, цели, политики, исходы и обобщенный исход [1]. Предложены следующие уровни иерархии:

фокус иерархии – сопоставление альтернативной траектории обучения с желаемым; в качестве акторов рассматриваются силы, заинтересованные в образовательной траектории индивидуума и оказывающие прямое или косвенное влияние на его выбор. Исходами (множество A A1, A2,..., An ) являются альтернативные варианты образовательной траектории. Обобщенным исходом является некое обобщенное состояние образовательной деятельности индивидуума.

После создания структуры иерархии строится множество матриц попарных сравнений для всех элементов – «потомков» относящихся к соответствующему элементу – «родителю». Для каждой матрицы рассчитывается нормированный векn тор приоритетов (W) по формуле: W j 1/ матрицы попарных сравнений; w j – значения элементов вектора приоритетов.

Wij – вектора, значения элементов которых есть веса критерия, где i – номер уровня иерархии, j – номер фактора или критерия одного уровня. Вектор приоритетов альтернатив относительно актора «Обучающийся» ( Wo. A ) определяется путем перемножения матрицы, сформированной из значений векторов приоритетов W 21, W22, W23 на вектор W11, согласно формуле: Wo. A W21,W22,W23 W11.

Результирующий вектор приоритетов альтернатив рассчитывается согласно формуле Wф. A Wо. А,Wр. А,Wc. A W. Анализ значений вектора Wф.A 0,62;0,21;0,17 показывает, что в соответствии с мнением данного эксперта наилучшей альтернативой выбора является А1 – сначала окончить ВУЗ, а потом начинать работать.

В результате, данная модель позволяет адекватно учитывать факторы сил, служить поддержкой принятия решения при выборе направления обучения. Из этого следует, что исходя из интересов обучающегося более целесообразна альтернатива A1 – сначала окончить ВУЗ, а потом начинать работать. Аналогично определяются векторы приоритетов альтернатив относительно актора ( Wp. A ) «Работодатель» и актора «Семья» ( Wc.A ).

Проблему выбора траектории обучения, исходя из личных представлений о выгодах, решает модель интегральной оценки, позволяющая рассматривать будущую профессиональную деятельность с позиций того, что должен уметь будущий специалист, какими знаниями, навыками, и в какой степени он должен обладать и др.

Каждый целевой показатель траектории обучения (критерий интегральной оценки) можно рассматривать как нечеткую переменную ( i, X, C ( i )), где – наименование нечеткой переменной, X {x} – область ее определения (базоi Экспертным путем строятся функции принадлежности критериев.

Оценка критерия на определенный момент времени задается как степень принадлежности С (x) фактического значения критерия нечеткому множеству C( i ).

Свертка критериев осуществляется на основе операции пересечения нечетких множеств. Критерии имеют различную важность, поэтому каждому из них приписывается число wi 0 (чем важнее критерий, тем больше wi ) [2]. Тогда интегральная оценка определяется по формуле:

рии обучения находится в интервале [0;1]. Чем ближе значение интегрального показателя к 1, тем ближе индивидуальная траектория обучения к оптимальной.

Рис. 1. Примеры программных окон, реализующих метод анализа иерархии Рис. 2. Примеры программных окон, реализующих метод интегральной оценки В результате выполнения работы: обоснована актуальность разработки методов поддержки принятия решений о выборе образовательной траектории индивидуума; предложен комплекс моделей выбора образовательной траектории индивидуума, учитывающий влияние основных заинтересованных субъектов;

разработан комплекс программ, реализующие предложенные методы и модели.

1. Саати Т.Л. Принятие решений. Метод анализа иерархий. Пер. с англ./ Т. Л. Саати.

– М.: Радио и связь, 1993. – 278 с.

2. Захарова А.А., Зорина О.Ю., Лазарева А.Н. Иерархическая модель выбора индивидуальной образовательной траектории // В мире научных открытий. – 2011 – №. 3(15) – C. 266- УДК 621.398:629.

РАСПРЕДЕЛЕННАЯ БЕСПРОВОДНАЯ СИСТЕМА

ПРОЧНОСТНОГО МОНИТОРИНГА ФЮЗЕЛЯЖА

ЛЕТАТЕЛЬНОГО АППАРАТА

Таганрогский технологический институт Южного Федерального университета Временные задержки и ошибки в управлении, вызванные неверным решением задачи оценки состояния летательного аппарата могут приводить к необратимым негативным последствиям, которые в ряде случаев могут оказаться фатальными. В этой связи создание мобильных автоматизированных стендов контроля (АСК) качества и диагностики состояния систем летательного аппарата (ЛА) представляется одной из сложных и актуальных проблем современной авиационной промышленности. Обязательным этапом при этом является проведение экспериментальных исследований прочности конструкций, поскольку только на стадии испытаний представляется возможным уточнить методы и обнаружить ошибки расчетов, а также определить запасы прочности ЛА. Наиболее приоритетны в информативном плане обеспечения безопасности эксплуатации ЛА – прочностные испытания фюзеляжа в стендовых условиях, в результате которых получают профили зависимости напряженно-деформированного состояния конструкции от воздействия среды эксплуатации во времени.

Анализ аппаратно-программных комплексов в составе систем испытательных стендов, действующих на территории России на данный момент, позволил выявить ряд характерных недостатков, главными из которых, на наш взгляд, являются информационная избыточность при измерениях, приводящая к неоправданным аппаратным и временным затратам, и инерционность, возникающая при централизованном циклическом опросе датчиков. Кроме того, применение методов допускового контроля состояния ЛА в реальном времени требует привнесения извне некоторого эталона или системы мер, вследствие чего возникает необходимость дополнительных экспериментов по установлению эмпирических значений исследуемых параметров. Это, очевидно, говорит о необходимости создания качественно новых приборов и технологий для решения указанных задач.

Анализ прочностной структуры контролируемого объекта позволяет представить его поверхность как совокупность топологических областей, объединяющих контрольные точки для измерения однородных по направлению, характеру и диапазону изменения параметров, с последующей декомпозицией контролируемого объекта на подмножества. При реализации прочностного контроля фюзеляжа ЛА основными информативными параметрами являются возникающие в металле обшивки напряженности. Для их измерения применяются тензорезистивные датчики, включенные по мостовой схеме.

Для элементов каждого из подмножеств конструктивно задан допустимый эксплуатационный интервал значений. Очевидно, информация о значении параметра в пределах этого интервала в течение циклов опроса является избыточной. Интервал значений параметра от границ допустимого до аварийного разбит на ряд уровней, в соответствии с которыми топологической зоне присваивается тот или иной приоритет, в зависимости от значения параметра и динамики его изменени.

В каждой топологической области размещается микропроцессорный тракт контроля состояния фрагмента фюзеляжа. Все совокупности микропроцессорных трактов объединены в беспроводную серверную локальную сеть по технологии ZigBee с не лицензируемым 2.4 ГГц ISM диапазоном. Физический и MAK уровни описаны открытым стандартом IEEE802.15.4. Таким образом, в каждой топологической области располагается обособленный измерительный модуль, контролирующий определенный фрагмент фюзеляжа. Основным элементом модуля является микроконтроллер AtMega128L, выполняющий первичную обработку и сортировку измерительной информации. Для аналого-цифрового преобразования используется внешний дельта-сигма АЦП AD7789. Связь модуля с автоматизированным рабочим местом (АРМ) оператора обеспечивается беспроводным приемопередатчиком СС2530 стандарта ZigBee. Взаимодействие между контроллером и приемопередатчиком происходит по интерфейсу UART. Питание схемы осуществляется от автономного источника.

Предусмотрено два режима работы системы: режим последовательного опроса топологических зон, причем порядок опроса определяется приоритетом, который динамически меняется в ходе испытаний (эксплуатации), и спорадический режим, в который система переходит в предаварийной ситуации. В спорадическом режиме производится внеочередная передача информации об аварийном участке на рабочее место оператора. В этом случае решение о переходе из режима ожидания в режим передачи принимает контроллер топологической области, что было бы невозможным при полностью централизованном контроле.

Как было отмечено выше, основным критерием выделения топологической области на поверхности контролируемого объекта была однородность параметров в ее пределах. Таким образом, в рамках одного подмножества дисперсия значений контролируемых параметров невелика и определяется, главным образом, погрешностью измерения. Так, пока дисперсия значений параметров находится в пределах погрешности, для отображения состояния контролируемого фрагмента фюзеляжа достаточно их усредненного значения. Это существенно сокращает количество обрабатываемой АРМ информации, не снижая достоверности контроля. С другой стороны, если размах значений параметров увеличивается, это может служить признаком атехнологичности контролируемого фрагмента, что дает возможность безэталонного контроля.

Очевидно, реализация указанного метода контроля требует постоянного упорядочения данных о значениях контролируемых параметров. Известные методы сортировки удобны, поскольку имеют стандартные процедуры реализации, но, к сожалению, не обеспечивают исходную адресность элементов. Для решения этой проблемы разработан математический аппарат, основанный на элементах прикладной теории порядковой логики и статистики, для упорядочивания в реальном масштабе времени матриц большого размера, позволивший одновременно определять характеристики упорядоченного ряда, адреса максимального и минимального члена множества, его размах, медиану и впоследствии построить статистическую модель в виде упорядоченного ряда вероятностей попадания того или иного параметра на определенное место упорядоченного ряда.

Каждое подмножество отображается посредством квазиматрицы значений параметров. Суть метода заключается в поиске максимального элемента двоичного массива путем поразрядного анализа с последующим исключением из рассмотрения строк, содержащих нуль в рассматриваемом столбце, для чего используется математический аппарат алгебры-логики. Те же операции в инверсном коде позволяют найти наименьшее значение. Таким образом выявляются экстремальные значения параметров упорядоченного ряда, из которых топологически формируются подмножества атехнологической зоны.

Таким образом, получаем распределенную малоинерционную адаптивную систему контроля технологического объекта, в которой порядок и частота опроса датчиков определяется их приоритетом, меняющимся вместе со значением контролируемого параметра УДК 669.017.3:621.

ИНФОРМАЦИОННАЯ СИСТЕМА ПРОГНОЗИРОВАНИЯ

МИКРОСТРУКТУРЫ НЕПРЕРЫВНОГО СЛИТКА

Липецкий государственный технический университет Важнейшим условием для получения необходимых свойств металлов и сплавов является определение параметров их микроструктуры. Особенностью формирования промышленных слитков является кристаллизация расплава в дендритных формах. Изучение параметров дендритной структуры позволяет предсказывать размер зерна аустенита и образование дефектов слитка [1].

Для решения задач затвердевания металлических сплавов была выбрана модель, основанная на теории квазиравновесной двухфазной зоны, развитая в работах В.Т.Борисова и Ю.А.Самойловича В основе модели лежит дифференциальное уравнение энергии с внутренними источниками тепла, выраженными через количество твердой фазы. При условии неподвижной среды и постоянных физических свойствах оно записывается в виде:

где – плотность металла; – коэффициент теплопроводности металла; Т – температура; сэф – коэффициент эффективной теплоемкости; эф – коэффициент эффективной теплопроводности.

Уравнение (1) дополняется начальными и граничными условиями, соответствующими особенностям формирования слитка на конкретной МНЛЗ.

Для нахождения критических температур и количества твердой фазы, образовывающейся при кристаллизации слитка, на основе данных по влиянию легирующих компонентов [4] на смещение критических точек области перитектического превращения двойного сплава Fe-C, была построена модель диаграммы состояния, позволяющая увеличить точность расчета.

В результате реализации математической модели в конечноразностной интерпретации получена информационная система, позволяющая получать сведения о температурном поле непрерывного слитка.

Результаты расчета температурного поля слитка, температур ликвидуса и солидуса, интенсивность охлаждения и теплофизические параметры слитка выводятся на экран в виде информативных графиков. Это позволяет выбрать технологическую длину устройства непрерывной разливки, изменить режим охлаждения слитка для обеспечения требуемых свойств и получения бездефектной структуры стали.

На основе температурного поля, полученного при решении математической модели охлаждения и затвердевания непрерывнолитого слитка [2, 3, 5] предложена методика определения расстояния между ветвями дендритов первого порядка I, а так же величины зерна аустенита и оценки механических характеристик микроструктуры.

На базе экспериментальных данных [6, 7], было найдено уравнение для определения расстояния между ветвями дендритов второго порядка:

где CR – скорость охлаждения, К/с; С – содержание углерода в стали, % масс.

Информационная система позволяет исследовать влияние режимов охлаждения непрерывнолитого слитка на плотность формирующейся дендритной структуры и протяженность зон глобулярных и столбчатых кристаллов.

Определили, что на величину I влияет содержание углерода в стали, возрастание I происходит по мере удаления от стенки слитка, а снижение температуры разливки стали оказывает незначительное влияние на значение I.

Исследование влияния теплофизических параметров стали на изменение величины расстояния между ветвями дендритов первого порядка позволило определить, что наибольший вклад вносят значения коэффициента теплопроводности и теплоты кристаллизации, а наименьший – теплоёмкость и плотность и, следовательно, при реализации математической модели охлаждения и затвердевания малоуглеродистых непрерывнолитых сталей при исследовании их структурных особенностей особое внимание следует уделять обоснованию выбранного значения коэффициента теплопроводности конкретной марки стали и теплоты кристаллизации металла. Поэтому на основе уравнений работы [8] был построен алгоритм вычисления указанных теплофизических параметров для разных марок сталей в температурном диапазоне 600-1550 С.

При анализе зависимости изменения критической скорости движения двухфазной зоны при которой осуществляется достаточное движение расплава через сетку дендритных ветвей установлено, что вероятность образования усадочной пористости в центральной зоне слитка при большинстве возможных режимах охлаждения достаточно велика [9].

Таким образом, разработанная информационная система позволяет прогнозировать микроструктуру непрерывного слитка и обеспечить пользователя информацией о температурном состоянии слитка, позволяющим ему выбирать необходимые режимы охлаждения непрерывной заготовки для повышения её качества.

1. Maruyama T., Kudoh M., Itoh Y. Effects of carbon and ferrite-stabilizing elements on austenite grain formation for hypo-peritectic carbon steel // Tetsu-To-Hagane. – 2000. – Vol. 86, № 2. – P. 86-91.

2. Борисов В.Т. Теория двухфазной зоны металлического слитка. М.: Металлургия, 1987. 224 с.

3. Самойлович Ю.А. Системный анализ кристаллизации слитка – Киев: Наук. думка, 1983. – 248 с.

4. Голод В.М. Моделирование и компьютерный анализ кристаллизации многокомпонентных сплавов на основе железа / В.М. Голод, К.Д. Савельев, А.С. Басин. – СПб.:

Изд-во Политехн. ун-та, 2008. – 372 с.

5. Коваленко О.А., Дождиков В.И. Определение расстояния между первичными ветвями дендритов в литой стали // Современная металлургия начала нового тысячелетия: Сб. науч. тр., Часть. – Липецк: ЛГТУ, 2010 – С. 254-259.

6. Karlinski de Barcellos V., Lopes da Silva Gschwenter V., Kytonen H., Alexandre dos Santos C.: Modelling of Heat Transfer, Dendrite Microstructure and Grain Size in continuous Casting of Steels. Steel research int. Vol. 81 No. 6, 2010. – P. 461-471.

7. Won Y., Thomas B.G. Simple Model of Microsegregation during Solidification of Steels, Metallurgical and Materials. Vol. 32A, 2001. 1755-1767.

8. Miettinenen J. Mathematical simulation of interdendritic solidification of low-alloyed and stainless steels // Metall. Trans. A, 1992. Vol. 23A. №4. – P. 1155-1170.

9. Коваленко О.А., Дождиков В.И. Влияние расстояния между осями дендритов на скорость фильтрации и формирование усадочной пористости литой стали // Современная металлургия начала нового тысячелетия: сб. науч. труд. Часть II. – Липецк:

Изд-во ЛГТУ, 2011. – С. 77- УДК 378.1:

ДОЛГОСРОЧНОЕ ПРОГНОЗИРОВАНИЕ

СОЦИАЛЬНО-ЭКОНОМИЧЕСКИХ ПРОЦЕССОВ

С ПОМОЩЬЮ МОДИФИЦИРОВАННОГО АЛГОРИТМА

КЛОНАЛЬНОГО ОТБОРА

Рязанский государственный радиотехнический университет Сталкиваясь с задачами прогнозирования практически во всех областях жизни общества, нельзя поставить под сомнение актуальность этой проблемы и важность ее решения как при анализе социально-экономических процессов в долгосрочной перспективе, так и для планирования будущих преобразований в сфере государственного управления и менеджмента на предприятиях.

При правильном приложении современных методов прогнозирования, опирающихся на программную мощность вычислительных средств, удается достигнуть необходимой точности расчета. Однако многие проблемы еще не решены.

В частности, проблемы непредвиденного изменения тренда и отбора факторов прогнозирования.

После ознакомления с результатами перспективных исследований в области компьютерного прогнозирования, в частности с работой Демидовой Л.А., Корячко А.В., Скворцовой Т.С. «Модифицированный алгоритм клонального отбора для анализа временных рядов с короткой длиной актуальной части», посвященной разработке моделей прогнозирования на основе строго бинарных деревьев, подтвердивших свою адекватность для решения задачи краткосрочного прогнозирования, была сформулирована цель исследований: повышение точности прогнозирования посредством разработки эффективных моделей прогнозирования на основе почти полных строго бинарных деревьев и модифицированного алгоритма клонального отбора (МАКО).

МАКО основывается на применении механизмов наследственности и изменчивости к антителам, описывающим некоторые вычисляемые аналитические зависимости. Таким образом, задача прогнозирования сводится к генерации (поиску) наилучшего антитела, описывающего некоторую аналитическую зависимость на основе числовых данных, заданных, например, с помощью временных рядов (ВР). МАКО состоит из подготовительной и итерационных частей. В подготовительной части создается некоторая популяция антител. Каждое антитело представляет собой строку символов, кодирующую некоторое решение поставленной задачи, аналитическую зависимость. В итерационной части антитела сначала упорядочиваются по величине аффинитета (ошибки прогнозирования). Лучшие затем подвергаются клонированию со случайной заменой элементов, при этом похожие антитела уничтожаются. Оставшиеся клоны объединяются с лучшими антителами исходной популяции, и к ним добавляются непохожие антитела так, чтобы популяция снова достигла заданного размера. По исчерпании наперед заданного количества генераций МАКО может быть получено наилучшее антитело, которое затем используется для прогнозирования. Очевидно, что итерационный поиск наилучшей зависимости, должен давать достаточно точные результаты в расчетах.

Каждое антитело строится на основе некоторого бинарного дерева. Выбор его структуры является одним из ключевых этапов применения МАКО. В некоторых задачах можно использовать простые, полностью рекурсивно интерпретируемые бинарные деревья, в других необходимо формировать более сложные аналитические зависимости. Для обеспечения наилучшей гибкости применяемой модели прогнозирования целесообразно предусмотреть также возможность расширения бинарного дерева, с тем, чтобы определить, насколько сложной будет модель, адекватно описывающая заданные входные параметры. Формирование антител происходит с помощью генератора случайных чисел, что в итерационной части МАКО позволяет применять механизмы мутации. Еще одна сложная проблема возникает при интерпретации аналитической зависимости на основе кода антитела. Там, где длина антитела является регулируемой величиной, неизбежно приходится пользоваться рекурсивными механизмами.

В практике прогнозирования часто необходимо учитывать влияние сразу нескольких факторов. В случае статистических методов, это значит, что входными параметрами в задаче являются сразу несколько временных рядов, один из которых задается в качестве основного. При реализации МАКО задача представления входных данных сводится к выбору способа представления значений исходной прогнозируемой величины: могут использоваться ВР на основе значений фактора (факторов) и ВР на основе значений приращений фактора (факторов). При этом, как показали расчеты, МАКО можно использоваться для прогнозирования и на более дальние периоды времени. Для этого каждое следующее полученное прогнозное значение считается последним в новом временном ряду:

где d t – t-ый элемент вновь сформированного ряда.

При сохранении тренда, можно предположить, что ошибка прогнозирования не возрастет и при большем удалении от крайнего периода.

Для оценки возможности применения почти полных строго бинарных деревьев в МАКО для различных моделей прогнозирования были проведены расчеты прогнозных значений факторов, характеризующих занятость населения в экономике страны. Так, например, в итоге тестирования однофакторной модели прогнозирования на основе значений приращений ВР для исходного ВР: T=[ 71568 72441 72175 71013 72356 72246 71464 70072 70617 71609 71494 72705 71919 70680 71348 72354 72212 71502] (жирным шрифтом выделены значения, для которых осуществляется прогноз), описывающего фактор «экономически активное население» за период с февраля 1999г. по ноябрь 2003г., а для отсчета времени с декабря 2003 г. по февраль 2004 г. были получены следующие выходные данные:

Антитело (аналитическая зависимость):

Коэффициенты (константы) аналитической зависимости отсутствуют Интерпретация аналитической зависимости:

(cos(sqrt(sin(d(t-6))/cos(d(t-6)))+sin(d(t-7))-sqrt(cos(d(t-4))+exp(d(t-7)))+sin(cos(d(t-5)) +log(d(t-2)))*exp(sqrt(d(t-5))/sqrt(d(t-6))) Средняя относительная ошибка (аффинитет) = 0. На рис. 3 приведены графические зависимости для результатов прогнозирования с использованием однофакторной модели прогнозирования.

Анализ результатов прогнозирования свидетельствует о том, что МАКО обеспечивает высокую степень достоверности прогнозирования при реализации достаточно гибкой настройки применительно к различным моделям прогнозирования и способам представления временных рядов.

УДК 517.958.52/

ИСТОРИЧЕСКАЯ РЕКОНСТРУКЦИЯ ПАРАМЕТРОВ

ДУЛЬНОЗАРЯДНОЙ ГЛАДКОСТВОЛЬНОЙ АРТИЛЛЕРИИ

Ижевский государственный технический университет им. М.Т. Калашникова Историческая реконструкция оружия-реплик прошлых эпох представляет собой нетривиальную задачу. Основная проблема заключается в том, что реплики, даже реконструированные по архивным чертежам, производятся современными технологическими приемами, на имеющемся оборудовании с использованием существующего инструмента и технологической оснастки. В связи с этим получающиеся характеристики могут считаться аналогичными характеристикам старого оружия лишь весьма условно, и как следствие часты несчастные случаи, когда любители ролевых игр калечат, или даже убивают друг друга, излишне понадеявшись на неуязвимость своих доспехов.

Ранее научным руководителем автора была предпринята попытка реконструировать параметры нарезного оружия и древних стрел. Результатом стали реконструированные рядом музеев мира действующие реплики оружия прежних эпох, а также база данных по нарезной артиллерии, применяемая, например, в ряде весьма известных игровых программных продуктах с целью максимально повысить историчность игровых сценариев. В настоящее время возникла настоятельная задача в проведении подобной реконструкции и для гладкоствольной артиллерии первой половины XIX века. Но если основная проблема идентификации данных нарезной артиллерии состояла в их синтетичности, т.е. информация об одном орудии могла быть компиляцией разных (нередко противоречивых) источников, то при идентификации параметров дульнозарядной гладкоствольной артиллерии на первое место выступает неполнота и фрагментарность исходной информации. В этом случае успеха можно достичь, лишь совмещая архивные исследования с перепроверкой обнаруженной информации численными методами.

При разработке программных продуктов необходимым условием является принцип равной точности, то есть соизмеримость точности определения исходных данных, математической модели и методов ее решения. Между тем, как показала практика, точность архивных исходных данных обычно превышает 10 %, а в ряде случаев и намного грубее. В связи с этим излишняя точность математической модели теряла всякий смысл, и было решено ограничиться изотермической постановкой задачи, скорректировав долю энергии перешедшей в тепло через уменьшение КПД. Поэтому математическая модель дульнозарядной гладкоствольной артиллерии также имеет смысл упростить подобным образом. В общем случае математическая модель состоит из двух блоков – внутренней и внешней баллистики и включает в себя шесть дифференциальных уравнений, дополняемых двумя десятками алгебраических.

В ходе работы была разработана математическая модель гладкоствольного дульнозарядного орудия и проведена ее программная реализация. Эта разработка получила государственную и отраслевую регистрацию и в настоящее время используется в совместных с Gunnery Fire Control Group исследованиях.

Результаты расчетов, произведенные в ANSYS CFX, верифицированные на доступных материалах позволяют утверждать, что коэффициент аэродинамического сопротивления сферы ниже значений закона сопротивления "Sphere" в среднем на 20 % в диапазоне M = 0…0,6. Опубликованные в литературе представления о внутренней баллистике дульнозарядных гладкоствольных орудий нуждаются в корректировке. В первую очередь это касается процессов горения пороха, который, по всей вероятности, не успевал прогорать в канале ствола. Во-вторых, влияние зазора между ядром и каналом ствола явно преувеличивается.

УДК 621.396.

ОБНАРУЖЕНИЕ ФАКТА ПРИСУТСТВИЯ ЧЕЛОВЕКА

Рязанский государственный радиотехнический университет Из-за наличия интенсивных помех на малых доплеровских частотах, создаваемых окружающими предметами, обыкновенные доплеровские системы малопригодны для обнаружения и разрешения медленно движущихся объектов, например, таких как идущий человек. Известно, что движения ног или рук медленно идущего или бегущего человека, движения грудной клетки, возникающие при его дыхании, в целом периодичны и подчиняются гармоническому закону. Учитывая этот факт, могут строиться системы, позволяющие производить обнаружение человека, устраняя влияние помех, подобно системам селекции движущихся целей, при этом информативным признаком, отличающим полезный сигнал от помехового, является наличие квадратичного набега фазы за период повторения импульсов, вызванного ускорением. Вследствие повышения темпов взаимодействия и принятия решений в различных сферах человеческой деятельности, контроль людских ресурсов, и в частности их перемещения, является актуальной задачей.

Существующие системы [1] строятся на введении дополнительной многоканальности для компенсации гармонического ускорения. Несмотря на очевидность и простоту такого решения, для обеспечения необходимых характеристик системы могут потребоваться значительные вычислительные ресурсы, что приведет либо к невозможности обнаружения в масштабе реального времени, либо к недостаточному быстродействию для обеспечения своевременной реакции на факт обнаружения, необходимой в некоторых возможных приложениях данной системы.

При накоплении импульсов наличие априорно неизвестной квадратичной фазовой составляющей приводит к размытию спектра по доплеровским каналам.

Как следствие, с увеличением длительности накопления отношение сигналпомеха+шум) (с-(п+ш)) падает.

Предлагается синтезировать адаптивную систему обнаружения гармонического движения, построенную на использовании последовательного анализа.

Такое правило выбора решения позволяет отказаться от заранее заданного размера выборки, что в среднем сокращает время принятия решения. Последовательное правило принятия решения выглядит следующим образом. На каждом этапе эксперимента (в m-м испытании для любого целого значения m) вычисляется отношение правдоподобия Lm. Если B Lm A (1), то эксперимент продолжается и производится дополнительное наблюдение. Если Lm A, то процесс оканчивается отклонением гипотезы H0. Если Lm B, то процесс оканчивается принятием гипотезы H0.

Доказано [2], что для обеспечения достаточно малых (меньше 0.05) вероятностей ошибок первого и второго рода, нет необходимости точного вычисления порогов A и B. И они могут быть определены соответственно:

где и – вероятности ошибок первого и второго рода соответственно.

Как видно, выбор порогов для последовательного правила принятия решения, зависит только от требований, предъявляемых к величинам ошибок первого и второго рода, и не требует поиска закона распределения вероятностей. Такой выбор порогов не приводит к сколько-нибудь существенному увеличению вероятностей ошибок первого и второго рода. Использование правила (1), помимо увеличения скорости обнаружения, позволяет так же сократить потери, вызванные неточной настройкой каналов, так как за меньшее время когерентного накопления энергия сигнала распределится по меньшему числу каналов скорости.

Введение дополнительной многоканальности по ускорению приводит к увеличению вычислительных затрат, пропорционально числу каналов, и к необходимости снижения вероятности ложных тревог на каждый канал, что требует дополнительного накопления [3]. Для компенсации данного эффекта синтезированы алгоритмы оптимизации каналов скорости и ускорения с учетом влияния многоканальности на вероятность ложных тревог [4], позволяющие при фиксированном значении потерь в ПО увеличить число каналов скорости, вследствие чего разрешающая способность по скорости увеличивается. Оптимизация также позволяет увеличить разрешающую способность по ускорению, при фиксированном значении потерь в ПО, либо при сохранении разрешающей способности уменьшить потери в ПО, что позволит уменьшить среднее число наблюдений, необходимых для завершения процесса наблюдения согласно правилу (1).

В [1] описана возможность когерентного объединения коротких пачек импульсов, в случае необнаружения движущегося человека, для обеспечения обнаружения движений грудной клетки, вызванных дыханием. Такое объединение не требуется при использовании последовательного критерия обнаружения, вследствие нефиксированности длительности наблюдений.

Таким образом, совместное использование последовательного правила принятия решений (1) и алгоритмов оптимизации каналов приводит к ускорению процесса обнаружения гармонического движения, создаваемого человеком, и меньшим требованиям, предъявляемым к быстродействию вычислительной системы, что позволяет понизить расходы на элементную базу. Результатом функционирования системы, в зависимости от предъявляемых требований, может являться идентификация движущегося человека, либо неподвижного человека по осцилляциям его грудной клетки во время дыхания. При обучении системы, по имеющимся характерным признакам движения (походке), может быть реализовано распознавание личности.

На основании вышесказанного можно сделать вывод, что система применима и для гражданских, и для военных целей. В первом случае видится возможность повышения качества систем мониторинга либо охранных систем. Для военного применения помимо обнаружения противника и контроля его перемещения, ввиду значительной аналогии алгоритмов обработки сигнала, система может быть использована и для обнаружения высокоманевренных целей, например, таких как беспилотные летательные аппараты.

1. Kapriel Krikorian, Robert Rosen, Mary Krikorian. Dismount harmonic acceleration matched filtering for enhanced detection and discrimination // Patent US 2010/0245152.

Вальд А. Последовательный анализ. – М.: Физматгиз, 1960. – 328 с.

Козлов Д.Н. Обнаружение маневрирующих целей в многоканальных фильтрах // Методы и устройства обработки сигналов в радиотехнических системах: межвуз.

сб. научн. тр. – Вып. 6 – Рязань: РГРТУ, 2012. – С.48-51.

Козлов Д.Н. Оптимизация расстановки каналов ускорения при обнаружении высокоманевренных целей // «Наука и техника в современном мире»: материалы междунар. заочной научно-практической конф. Часть I. (21 февраля 2012 г.) – Новосибирск: «Сибирская ассоциация консультантов», 2012. – С.75-80.

Кошелев В.И., Козлов Д.Н. Оптимизация расстановки частотных каналов доплеровского процессора сигналов // Цифровая обработка сигналов и ее применение:

доклады 14-й междунар. конф. (Москва, 28-30 марта 2012 г.) – Москва, 2012.

УДК 621.394./.

ИССЛЕДОВАНИЕ ОПРЕДЕЛЕНИЯ МЕСТОПОЛОЖЕНИЯ

АБОНЕНТА СОТОВОЙ СВЯЗИ С ПОМОЩЬЮ

МЕТОДА UL-TOA

Ярославский государственный университет имени П.Г. Демидова Возможность быстрого и точного определения местоположения (ОМ) абонента в современных системах мобильной связи в настоящее время приобрела значительную актуальность.

Для исследования была выбрана малоизученная модификация UL-TOA (Uplink Time of Arrival) существующего метода TOA (Time of Arrival).

В связи с отсутствием необходимой информации для точного формулирования цели исследования пришлось предварительно провести моделирование в среде MATLAB канала связи в условиях городской застройки. При этом использовалась реализация шестилучевой модели канала связи Кларка с моделью сигнала с доплеровским спектром Джейкса. Каждый луч характеризовался двумя параметрами - относительной временной задержкой и средней мощностью затухания на трассе распространения.

Потери распространения взяты из модели МСЭ радиоканалов сотовых систем для транспортных средств с высокими антеннами БС (базовых станций).

Таким образом, с учетом анализа результатов целью работы являлось исследование и анализ точности оценки ОМ абонента сотовой связи в технологии UL-TOA в условиях городского канала связи с практически необходимым ОСШ (отношением сигнал/шум) 4,5 дБ, соответствующей ему вероятности ошибки 0, и относительной задержки 0,05.

Для достижения заданной цели были поставлены следующие задачи.

1. Построение модификации модели алгоритма определения координат МА (мобильного абонента) для метода UL-TOA.

2. Исследование влияния оценки времени прохождения сигнала до первой БС на оценку статистических характеристик местоположения МА.

3. Исследование влияния количества БС, применяемых в рассмотрение, на оценку статистических характеристик местоположения МА.

4. Анализ оценки статистических характеристик местоположения МА.

Для анализа зависимостей оценки статистических характеристик местоположения от оценки времени прохождения сигнала до первой БС и количества БС в среде Mathematica моделируется ситуация, когда в сети были размещены МС (мобильная станция) и от трёх до шести БС так, что расстояния от МС до БС одинаковы. Модель алгоритма ОМ модифицирована следующим образом: введена модель задержки одного луча. Используются два распределения ошибки времени прихода - нормальное и релеевское – с одинаковыми параметрами и отличием в самом законе.

Проведенное моделирование позволяет сделать вывод: с увеличением оценки времени прихода сигнала на первую БС возрастают СКО (среднеквадратическое отклонение) и отклонение относительно истинного положения, причем, для релеевского распределения ошибки погрешность в определении координат в 6-7 раз больше, чем для нормального распределения. На малых погрешностях распределение ошибки времени прихода перестает сказываться.

На основе измерений времени прихода сигнала с трех, четырех, пяти и шести БС при 5% СКО ошибки времени поступления сигнала на первую БС обнаружено: с увеличением числа БС СКО и отклонение относительно истинного положения замедляют свой рост, распределение ошибки перестает сказываться. Тогда оценка стремится к несмещенной оценке с конечной дисперсией.

Рассмотрим критерий достаточности количества базовых станций.

Точность оценки отклонения относительно истинного положения и СКО растут таким образом, что между пятью и шестью БС она не превышает 1,5 %.

Это процент изменений, который на практике можно считать малым. Поэтому рекомендую выбирать количество БС для анализа оценки статистических характеристик, равное шести.

Для анализа полученных результатов проводилось сопоставление плотности вероятности ошибки ОМ и плотности вероятности ошибки определения времени прихода сигнала на первую БС. Получено, что при нормальном и релеевском распределениях ошибки времени прихода получаются распределения ошибки местоположения по оси x и y, близкие к нормальным.

Услуга ОМ на основе предложенной модификации метода UL-TOA отвечает следующим показателям качества.

1. Горизонтальная точность ОМ обеспечивается выбранной моделью радиоканала для наземных сотовых систем, которая определяет достаточное количество опорных БС, равное шести.

2. Вертикальная точность услуги ОМ обеспечивает достижение ошибки 120 м, если высота установки антенны БС относительно плоской крыши до 50 м.

3. Время ответа для услуги местоположения определяется быстродействием системы, которое составляет 10 секунд. Данное требование обеспечивает вариант “малой задержки”.

4. Класс качества системы ОМ является “гарантированным”, обеспечивающий степень выполнения требований к точности и времени задержки.

Основные результаты работы.

1. Проведенное моделирование с использованием полученных значений позволяет сделать заключение о том, что обеспечивается более точное ОМ на основе алгоритма UL-TOA для случая нормального распределения ошибки по сравнению с релеевcким при прочих равных условиях (достижение ошибки 120 м).

2. При малых погрешностях времени прохождения сигнала до первой БС распределение ошибки перестает сказываться.

3. С увеличением числа БС возрастает точность ОМ.

4. С увеличением числа БС распределение ошибки времени прихода сигнала перестает сказываться.

5. Независимо от распределения ошибки поступления сигнала на первую БС получаем, что алгоритм даёт закон плотности вероятности ошибки местоположения абонента, близкий к нормальному.

Практическая значимость работы состоит в том, что предложенные рекомендации (использовать количество БС, равное шести, вместо стандартных трёх) на основе существующей модели ОМ могут быть использованы при проектировании мобильных систем связи и реализации практических приложений, повышающих точность позиционирования в сетях сотовой связи (например, для случая 5% отклонения задержки, радиус микросоты 200 м, увеличение числа опорных БС до позволяет повысить точность определения местоположения до 7 раз).

УДК 004.89:696.6:378.

ОПТИМИЗАЦИЯ ПАРАМЕТРОВ ТЕПЛОВОЙ ЗАЩИТЫ

ИАС “ЭНЕРГЕТИЧЕСКИЙ ПАСПОРТ ЗДАНИЯ”

Южно-Российский государственный технический университет (НПИ), Незнахиным Д.Ю. в ходе выполнения выпускной квалификационной работы бакалавриата по направлению ИиВТ профиля ПОВТ была разработана «Информационно-аналитическая система ведения энергетических паспортов зданий».

Программа позволяет автоматизировать хранение и обработку информации о здании, вычисление теплотехнических характеристик зданий и дает рекомендации для повышения энергоэффективности строительства, программа производит автоматическое вычисление параметров энергетического паспорта, а также выполняет построение энергетического паспорта в соответствии с требованиями государственных стандартов.

В России после выхода последнего поколения нормативных документов по тепловой защите зданий появились новые жилые дома, запроектированные с учетом современных требований. Однако модернизация существующего жилищного фонда происходит очень медленно, что не позволяет решить проблему энергосбережения в полном объеме.

Для решения данной проблемы необходимо:

- исследовать влияние различных способов тепловой защиты рассматриваемых зданий на снижение удельного расхода тепловой энергии и выбрать из них наиболее целесообразные;

- разработать методику многофакторной оптимизации параметров тепловой защиты с ее реализацией в виде программной математической модели, с помощью которой выполнить оптимизацию параметров тепловой защиты жилого здания одного из рассматриваемых типов.

Разработанную ранее «Информационно-аналитическую систему ведения энергетических паспортов зданий» необходимо дополнить математической моделью, описывающий зависимости удельного расхода тепловой энергии на отопление выбранных типов жилых зданий от параметров, характеризующих уровень их тепловой защиты, а также данные о влиянии этих параметров на снижение удельного расхода тепловой энергии на отопление.

К схеме расчета затрат тепловой энергии на отопление, приведенной в СНиП 23-02-2003 «Тепловая защита зданий» была добавлена методика оптимизации параметров тепловой защиты здания, схема которой приведена на рисунке 1.

Рис. 1. Схема оптимизации параметров тепловой защиты здания Установлено, что при применении методики оптимизации параметров тепловой защиты здания фактические значения сопротивлений теплопередаче ограждающих конструкций обследованных зданий отличаются от нормируемых в СниП 23-02-2003 «Тепловая защита зданий» для стен в 3 и более раз, для окон почти в 2 раза, для чердачных перекрытий в 4 и более раз, для перекрытий над подвалами в 1,5 и более раза. Величина удельного тепло потребления на отопление этих домов позволяет отнести все их к самому низкому классу («Е» – «очень низкий») энергетической эффективности.

УДК 004.

РАЗРАБОТКА ИНФОРМАЦИОННЫХ СИСТЕМ

НА ОСНОВЕ МЕТА МОДЕЛЕЙ

А.Н. Беликов, С.А. Белоусова, Е.А. Товба, А.Е. Фаронов Таганрогский технологический институт Южного Федерального Университета Очевидно, что классические подходы построения ИС не всегда могут удовлетворить разработчиков и потребителей ПО. Проблема здесь заключается в том, что современные ИС часто рассчитаны на высокую нагрузку, многопользовательность и кроссплатформенность одновременно. Совместить эти три элемента с помощью классических подходов в построении ИС не всегда возможно, так как эти подходы не учитывают объединение вышеперечисленных факторов. В этом случае может понадобиться построение ИС с помощью мета моделирования.

Мета моделирование является, прежде всего, частью системной инженерии. Системная инженерия несколько отличается от понятия системного анализа и расширяет его. Системная инженерия (англ. System Engineering) – междисциплинарный подход к проблеме создания успешно функционирующих систем и средства для её решения.

Метамодель – «модель модели»; средство построения моделей на разных уровнях абстракций, представляющее собой набор понятий и связей между ними, задающее правила, ограничения, закономерности и элементы.

Впоследствии полученная мета система должна предусматривать различные варианты решений, тем самым реализуя такое свойство метамодели, как полнота. Итак, вернемся к нашему определению и разберемся с ним по частям.

«Модель модели» – модель это более узкое понятие, оно, как правило, подразумевает под собой вариант решения какой-либо проблемы, т.е. конкретную модель. Что же касается понятия мета, то это более широкое (более полное) понятие, которое может включать в себя несколько типов моделей, сведенных в одну мета модель. Это позволяет иметь набор некоторых решений.

Чтобы осуществить задуманное, нам придется сменить традиционную тактику. А именно, чтобы оградить себя от конкретики – привязки к какому-либо «узкому» пути решения проблемы, нам понадобятся новые уровни абстракции. На этих уровнях мы должны будем использовать более обобщенные понятия.

Таким образом, самый нижний уровень будет содержать в себе конкретику, он будет максимально детализирован. Переходя на последующие уровни, детализация будет уменьшаться, понятия будут становиться более общими.

Так каждый последующий уровень будет по своей сути мета – уровнем для предыдущего. Элементы, которые можно было изменять на данном уровне (динамические элементы), при переходе на следующий уровень будут становиться статическими, и не будут подлежать изменениям. Например, если мы на первом уровне определяем структуру нашей базы данных, то перейдя на второй уровень, мы уже не сможем ее изменить.

Как раньше было сказано в определении, метамодель это средство, «представляющее собой набор понятий и связей между ними, задающее правила, ограничения, закономерности и элементы». Итак, на самом нижнем уровне у нас будут находиться базовые элементы, которые мы сможем связывать друг с другом. Для их связи нам понадобятся логические правила и набор предусмотренных ограничений.

Подавляющее большинство разработок в своей основе используют модель MVC (Model – View – Controller). Предлагаемая нами система тоже будет базироваться на данной модели, однако ее способ ее применения будет отличаться от традиционного. Связано это будет непосредственно с наличием более абстрактных уровней. На этих уровнях можно выделить три аспекта – данные, интерфейс и бизнес – логику. Например, мы на одном уровне строим структуру БД – в этом задействованы аспекты данных и бизнес-логики, а на следующем уровне создаем интерфейс для взаимодействия этой структуры БД с пользователем – здесь нам понадобятся аспекты интерфейса и бизнес-логики.

Подход метамоделирования и аспекты бизнес-логики, данных и интерфейса, упомянутые ранее, реализованы в CASE-средстве Primius. Данное средство состоит из двух частей: Primus Manager и Primus Form Designer.

Primus Manager затрагивает аспекты данных, позволяя создавать структуру базы данных и запросы к данным.

А Primus Form Designer затрагивает аспекты бизнес-логики и интерфейса. Он позволяет создавать структуру интерфейса с помощью визуальных и невизуальных элементов, а также настраивать их, задавая обработчики событий и процедуры.

Разработка информационной системы при помощи данного средства ведется на трех уровнях.

1. Создание структуры БД.

На данном уровне создаются сущности, атрибуты и связи между ними. В результате получаем структуру БД, которая для следующего уровня будет являться статической. При этом в качестве управления разработчик использует методику перевода модели сущность-связь в структуру БД.

2. Создание интерфейса.

На данном уровне создается структура интерфейса. Это происходит путем занесения элементов на форму. При этом у всех элементов имеется общий набор свойств, а также список индивидуальных свойств, специфичных для конкретного элемента.

3. Создание бизнес-логики.

На данном уровне происходит связывание структуры БД и интерфейса.

Практически любой визуальный элемент интерфейса может редактировать атрибут той или иной сущности, при этом один элемент редактирует один атрибут.

Так постепенно уходя от детализации и настраивая основные аспекты (данные, интерфейс, логика) мы получаем на выходе готовую информационную систему.

Использование принципов системной инженерии и мета моделирования позволило изменить подход к разработке ИС. В результате было создано инструментальное средство Primus, которое позволяет создавать информационные системы из определенных базовых элементов. Данный процесс не занимает много времени и не требует от пользователя знания программирования, что позволяет ему самостоятельно создавать системы под его запросы УДК 004.582+004.

СЕМАНТИЧЕСКИЙ ПОДХОД К ИНТЕГРАЦИИ

ИНФОРМАЦИОННЫХ РЕСУРСОВ В СИСТЕМАХ СИНТЕЗА

ИЗОБРАЖЕНИЯ ПО ТЕКСТУ

имени первого Президента России Б. Н. Ельцина Одна картинка лучше, чем тысяча слов.

Актуальность задачи синтеза графических изображений по текстам на естественном языке обусловлена существованием многочисленных предметных областей, в которых главную роль играет наглядность представления текстовой информации.

За рубежом, системы синтеза изображения по тексту (text–to–picture synthesis systems, TTP–системы) нашли применение в таких областях, как изучение иностранных языков [1], воспроизведение сцен дорожно-транспортных происшествий по текстовому описанию [2], реабилитация людей с черепно-мозговыми травмами [3], и т. д.

В TTP–системах процесс синтеза изображения по тексту проходит в три этапа [4]:

1. этап лингвистического анализа исходного текста – разбиение текста на составляющие, его морфологическая и синтаксическая разметка, а также получение семантического представления текста;

2. этап формирования описателей текста – генерация набора графических описателей, соответствующих семантическому представлению исходного текста;



Pages:   || 2 | 3 | 4 | 5 |   ...   | 8 |
Похожие работы:

«ОКП 42 7612 ТОЛЩИНОМЕР УЛЬТРАЗВУКОВОЙ А1209 РУКОВОДСТВО ПО ЭКСПЛУАТАЦИИ АПЯС.412231.009 РЭ Акустические Контрольные Системы Москва 2011 Толщиномер ультразвуковой А1209 Содержание Описание и работа прибора 1 Назначение прибора 1.1 Назначение и область применения 1.1.1 Условия эксплуатации 1.1.2 Технические характеристики 1.2 Устройство и работа прибора 1.3 Устройство прибора 1.3.1 Принцип действия 1.3.2 Режимы работы 1.3. Дисплей прибора 1.3. Клавиатура прибора 1.3. Использование по назначению...»

«ББК 84 А 14 Редакция: Анна Голубкова Павел Волов Рисунки Виктора Коваля Художественное оформление: Асия Момбекова Техническая поддержка: Сергей Шук Верстка: Елена Иванова Замечания и предложения присылайте по адресу: almanac_absatz@mail.ru Абзац: альманах. Вып. 6. – М.: Проект Абзац, 2009. - 212 с. Шестой выпуск альманаха является в некотором роде итоговым. В нем опубликованы как авторы, уже печатавшиеся в предыдущих выпусках, так и совершенно новые для этого издания. Тем не менее, все они, как...»

«Стр 1 из 183 11 мая 2011 г. Форма 4 заполняется на каждую образовательную программу Сведения об обеспеченности образовательного процесса учебной литературой по блоку общепрофессиональных и специальных дисциплин Иркутский государственный технический университет 100100 Электрические станции Наименование дисциплин, входящих в Количество заявленную образовательную программу обучающихся, Автор, название, место издания, издательство, год издания учебной литературы, № п/п Количество (семестр, в...»

«Постановление Правительства РФ от 1 декабря 2009 г. N 982 Об утверждении единого перечня продукции, подлежащей обязательной сертификации, и единого перечня продукции, подтверждение соответствия которой осуществляется в форме принятия декларации о соответствии С изменениями и дополнениями от: 17 марта, 26 июля, 20 октября, 13 ноября 2010 г., 27 января, 21 марта, 4 мая, 18 июня 2012 г., 4 марта, 4 октября, 11 ноября 2013 г. Постановлением Правительства РФ от 27 января 2012 г. N 39 действие...»

«Украинская Православная Церковь Полтавская епархия ПОЛТАВСКАЯ МИССИОНЕРСКАЯ ДУХОВНАЯ СЕМИНАРИЯ ОДОБРЕНО УТВЕРЖДАЮ решением Ученого Совета Полтавской Миссионерской Духовной Семинарии Протокол № _ от 20 года Архиепископ Полтавский и Миргородский ПОЛОЖЕНИЕ о творческой научной и учебно-исследовательской работе студентов богословско-миссионерского отделения Полтавской Миссионерской Духовной Семинарии СОСТАВИЛ Проректор по научной работе Полтавской Миссионерской Духовной Семинарии магистр...»

«МИНИСТЕРСТВО МИНИСТЕРСТВО КУЛЬТУРЫ ОБРАЗОВАНИЯ И НАУКИ РОССИЙСКОЙ ФЕДЕРАЦИИ РОССИЙСКОЙ ФЕДЕРАЦИИ ОБРАЗОВАТЕЛЬНАЯ ПРОГРАММА НАЧАЛЬНОГО ОБЩЕГО ОБРАЗОВАНИЯ ПРИМЕРНАЯ РАБОЧАЯ ПРОГРАММА учебного предмета МУЗЫКА Москва 2013 СТРУКТУРА ПРИМЕРНОЙ РАБОЧЕЙ ПРОГРАММЫ УЧЕБНОГО ПРЕДМЕТА МУЗЫКА I. Пояснительная записка..3 II. Общая характеристика учебного предмета Музыка.5 III. Описание места учебного предмета Музыка в учебном плане. IV. Описание ценностных ориентиров содержания учебного предмета Музыка.. V....»

«Информационные технологии в ОРД К ВОПРОСУ ОБ ИСПОЛЬЗОВАНИИ СПЕЦИАЛЬНЫХ ТЕХНИЧЕСКИХ СРЕДСТВ В ОПЕРАТИВНО-РОЗЫСКНОЙ ДЕЯТЕЛЬНОСТИ ОВД В.Н.Диденко (Тюменский юридический институт МВД России) По мнению независимых отечественных экспертов за последние три года увеличился удельный вес посягательств, ранее неизвестных российской правоприменительной практике и связанных с использованием средств компьютерной техники и информационно-обрабатывающей технологии. Преступные группы активно применяют в своей...»

«Ордена Трудового Красного Знамени Федеральное государственное унитарное предприятие Московская городская радиотрансляционная сеть 75 лет ГОВОРИТ МОСКВА: ГОДЫ, СОБЫТИЯ, ЛЮДИ Москва 2008 1 УДК 654.19(470-25)(091) ББК 76.031 Г 57 Говорит Москва: годы, события, люди. — М.: Спец-Адрес, 2008. 168 с. Г 57 ISBN 5-902-415-38-1 Ордена Трудового Красного Знамени Федеральное государственное унитарное предприятие Московская городская радиотрансляционная сеть (ФГУП МГРС) было создано 16 декабря 1933 года....»

«1 2 Содержание I. Аналитическая часть Введение 2 1. Общие сведения 3 2. Образовательная деятельность 8 3. Научно-исследовательская деятельность 33 4. Международная деятельность 36 5. Внеучебная работа 37 6. Материально-техническое обеспечение 42 Заключение 47 II. Показатели деятельности образовательной организации, 50 подлежащей самообследованию ВВЕДЕНИЕ В соответствии с Федеральным законом от 29 декабря 2012 г. № 273-ФЗ Об образовании в Российской Федерации и приказом от Минобрнауки России от...»

«Серия технических докладов ВОЗ № 949 БОРЬБА С ЛЕЙШМАНИОЗОМ Доклад на заседании Комитета экспертов ВОЗ по борьбе с лейшманиозом, Женева, 22–26 марта 2010 года Всемирная организация здравоохранения Всемирная организация здравоохранения была создана в 1948 г. в качестве специализированного учреждения Организации Объединенных Наций, направляющего и координирующего решение международных проблем здравоохранения и охрану здоровья населения. Одна из уставных функций ВОЗ состоит в обеспечении...»

«Утверждено приказом Комитета лесного хозяйства и лесной промышленности Новгородской области ЛЕСОХОЗЯЙСТВЕННЫЙ РЕГЛАМЕНТ ПАРФИНСКОГО ЛЕСНИЧЕСТВА НОВГОРОДСКОЙ ОБЛАСТИ 2011 г. 1 СОДЕРЖАНИЕ Введение 4 Глава 1. ОБЩИЕ СВЕДЕНИЯ 11 1.1. Краткая характеристика 11 1.2. Виды разрешенного использования лесов 25 Глава 2. НОРМАТИВЫ, ПАРАМЕТРЫ И СРОКИ РАЗРЕШЕННОГО ИСПОЛЬЗОВАНИЯ ЛЕСОВ 2.1. Нормативы, параметры и сроки разрешенного использования лесов при заготовке древесины 2.2. Нормативы, параметры и сроки...»

«Инструкция по монтажу Преобразователь открытого типа PowerFlex 755 IP00, NEMA/UL Типоразмеры 8–10 200.1500 кВт (250.2000 л. с.) Настоящий документ содержит инструкции по установке преобразователя частоты открытого типа PowerFlex 755 в исполнении IP00 (типоразмеры 8–10) в шкафы стороннего производителя. Информация, представленная в настоящей публикации, дополняет инструкцию по монтажу изделий серии PowerFlex 750 и предназначена только для квалифицированного технического персонала по обслуживанию...»

«А.А. Кондратенко Знакомьтесь, Константин Носов! г. Пятигорск 2008 УДК 626/627 К 64 ББК 38.778 ISBN 978-5-91266-011-5 Кондратенко Александр Андреевич Знакомьтесь, Константин Носов! Пятигорск, 2008. 135 стр. с илл. Севкавгипроводхоз Технический редактор – инженер-гидротехник, кандидат технических наук Андрей Александрович Кондратенко Книга посвящена юбилейной дате – 60-летию со дня рождения Константина Николаевича Носова, чья жизнь и судьба неразрывно связаны с важнейшей отраслью экономики Юга...»

«Институт устойчивого развития Общественной палаты РФ Центр экологической политики России Кафедра ЮНЕСКО Алтайского государственного технического университета АЛТАЙ ТРАНСГРАНИЧНЫЙ: ПУТИ МЕЖДУНАРОДНОЙ ИНТЕГРАЦИИ И УСТОЙЧИВОГО РАЗВИТИЯ Ответственный редактор: М.Ю. Шишин Москва 2013 УДК 330.3; 502.3; 504.062 ББК 65.28 А52 При реализации проекта используются средства государственной поддержки, выделенные в качестве гранта в соответствии с распоряжением Президента Российской Федерации от 3 мая 2012...»

«Проект Bioversity International/UNEP-GEF In Situ/On farm сохранение и использование агробиоразнообразия (плодовые культуры и их дикие сородичи) в Центральной Азии (компонент Узбекистана) РЕКОМЕНДАЦИИ ПО ВЫРАЩИВАНИЮ ПРОТИВОЭРОЗИОННЫХ И ВОДОРЕГУЛИРУЮЩИХ ЛЕСНЫХ КУЛЬТУР С УЧАСТИЕМ ГРЕЦКОГО ОРЕХА Е.А. БУТКОВ ТАШКЕНТ - 2010 В данной публикации изложены результаты Регионального проекта In situ/On farm сохранение и использование агробиоразнообразия (плодовые культуры и их дикие сородичи) в Центральной...»

«Аукционный дом КАБИНЕТЪ 321 Волькенштейн Ф.А. В дореволюционных судах. Речь защитника. М. – Л., издательство Л.Д. Френкель, 1924. Формат издания: 22,5 х 15 см. 308 с., [1]. Экземпляр в современном цельнокожаном переплете с золотым тиснением по корешку и верхней крышке, в специально изготовленном футляре. Золотой обрез. Издательская обложка сохранена, дублирована на современный лист. Издательская обложка и титульный лист мытые. Реставрация некоторых листов издания по корешку и в местах надрывов....»

«ПАВЛОДАРСКИЙ ГОСУДАРСТВЕННЫЙ УНИВЕРСИТЕТ ИМ. С. ТОРАЙГЫРОВА НАУЧНО-ТЕХНОЛОГИЧЕСКИЙ ПАРК ЕРТІС КАТАЛОГ НАУЧНО-ТЕХНИЧЕСКИХ РАЗРАБОТОК И ПРОЕКТОВ г. Павлодар УДК 001.89 (085) ББК 72.4 К-29 Под общей редакцией д.э.н., профессора Омирбаева С.М. Редакционная коллегия: Ержанов Н.Т. (отв.редактор) Исамадиева С.А., Кенжебалина Г.Н., Киреева Б.Д., Мамытова С.Н., Матенова Ж.Н., Мустафина Р.М., Рахимжанова Г.Х., Царенко Л.А. Составители: Абылхасанов Т.Ж., Крыкбаева М.С. К-29 Каталог научно-технических...»

«Груздева Людмила Михайловна МОДЕЛИ ПОВЫШЕНИЯ ПРОИЗВОДИТЕЛЬНОСТИ КОРПОРАТИВНЫХ ТЕЛЕКОММУНИКАЦИОННЫХ СЕТЕЙ В УСЛОВИЯХ ВОЗДЕЙСТВИЯ УГРОЗ ИНФОРМАЦИОННОЙ БЕЗОПАСНОСТИ Специальность: 05.12. 13 – Системы, сети и устройства телекоммуникаций Автореферат диссертации на соискание ученой степени кандидата технических наук Владимир - 2011 2 Работа выполнена на кафедре Информатика и защита информации Владимирского государственного университета Научный руководитель : доктор технических...»

«1 Примечание сетевого публикатора. Сканировал книгу не я, сканы, низкого качества, взяты в сети В книге было много фотографий, их пришлось убрать т.к. разобрать на них ничего нельзя. Подписи к фотографиям я оставил, они выделены желтым фоном. Схемы, т.е. штриховые рисунки, я оставил, т.к. на них все же можно что-то разобрать. 2 N. P. BECHTEREVA MAGIC SPELL OF THE BRAIN & LABYRINTHS OF LIFE St.Petersburg Notabene Publishers 1999 Н. П. БЕХТЕРЕВА МАГИЯ МОЗГА И ЛАБИРИНТЫ ЖИЗНИ Санкт-Петербург...»

«ДЕПАРТАМЕНТ ОБРАЗОВАНИЯ ГОРОДА МОСКВЫ СЕВЕРНОЕ ОКРУЖНОЕ УПРАВЛЕНИЕ ОБРАЗОВАНИЯ ДЕПАРТАМЕНТА ОБРАЗОВАНИЯ ГОРОДА МОСКВЫ ГОСУДАРСТВЕННОЕ БЮДЖЕТНОЕ ОБРАЗОВАТЕЛЬНОЕ УЧРЕЖДЕНИЕ Центр образования Школа здоровья №1679 Рекомендовано к утверждению Утверждена педагогическим советом приказом директора ГБОУ ЦО Школа здоровья № 1679 протокол № от _ 20_г. № _ от _ _ 20_г. директор _ В.Н. Просвиркин Образовательная программа дополнительного образования детей Природа и творчество Возраст детей: 9-12 лет Срок...»






 
© 2014 www.kniga.seluk.ru - «Бесплатная электронная библиотека - Книги, пособия, учебники, издания, публикации»

Материалы этого сайта размещены для ознакомления, все права принадлежат их авторам.
Если Вы не согласны с тем, что Ваш материал размещён на этом сайте, пожалуйста, напишите нам, мы в течении 1-2 рабочих дней удалим его.