- Объединенный институт проблем информатики

Национальная академия наук Беларуси
Объединенный институт проблем информатики НАН Беларуси
Министерство промышленности Республики Беларусь
Министерство образования Республики Беларусь
Белорусский национальный технический университет
Белорусский государственный университет
Седьмая Международная научно-техническая конференция
ИНФОРМАЦИОННЫЕ ТЕХНОЛОГИИ
В ПРОМЫШЛЕННОСТИ
ITI*2012
30–31 октября 2012 года, Минск
The Seventh International Scientific Conference
INFORMATION TECHNOLOGIES IN INDUSTRY
ITI*2012
October 30–31, 2012, Minsk
Тезисы докладов
Минск
ОИПИ НАН Беларуси
2012
УДК 659.512.011.56.007.52
Седьмая Международная научно-техническая конференция «Информационные технологии в промышленности» (ITI*2012) : тезисы
докладов (30 – 31 октября 2012 года, Минск). – Минск : ОИПИ НАН Беларуси, 2012. – 244 с. – ISBN 978-985-6744-78-8.
Представлены тезисы докладов Седьмой Международной научно-технической конференции «Информационные технологии в промышленности» (30 – 31 октября 2012 г., Минск),
в которых приводятся результаты в области научно-методических и системных аспектов разработки и внедрения информационных технологий проектирования, производства и управления на предприятиях, в проектно-конструкторских и технологических
организациях различных отраслей промышленности, полученные в странах СНГ
и дальнего зарубежья за последние годы. В тезисах рассматриваются вопросы математического моделирования объектов и процессов, анализа и синтеза объектов проектирования, производства и управления, автоматизации проектирования машиностроительных конструкций, микроэлектронных и радиоэлектронных изделий и технологических процессов их изготовления, построения и внедрения ERP/CALS-технологий
на промышленных предприятиях, кадрового обеспечения разработки и эксплуатации
продуктов и систем информационных технологий, а также модели и методы оптимального планирования и управления производством.
Тезисы одобрены и рекомендованы к публикации организационным комитетом
конференции, прошли рецензирование и печатаются в виде, доработанном авторами
с учетом замечаний рецензентов.
Научные редакторы:
доктор физико-математических наук, профессор М.Я. Ковалев,
кандидат технических наук А.И. Петровский,
кандидат технических наук Е.В. Владимиров
ISBN 978-985-6744-78-8
2
 Объединенный институт проблем
информатики НАН Беларуси, 2012
ОРГАНИЗАТОРЫ
Национальная академия наук Беларуси
Объединенный институт проблем
информатики НАН Беларуси
Министерство промышленности Республики
Беларусь
Министерство образования Республики
Беларусь
Белорусский национальный технический
университет
Белорусский государственный университет
ГЕНЕРАЛЬНЫЙ ИНФОРМАЦИОННЫЙ ПАРТНЕР
Научно-практический журнал «Наука
и инновации»
3
ОРГКОМИТЕТ
Ковалев Михаил Яковлевич, доктор физико-математических наук заместитель генерального директора по научной работе ОИПИ НАН Беларуси – председатель
Губич Лилия Васильевна, кандидат технических наук заведующая лабораторией ОИПИ НАН Беларуси – заместитель председателя
Петровский Альберт Иванович, кандидат технических наук ведущий
научный сотрудник ОИПИ НАН Беларуси – ответственный секретарь
Абламейко Сергей Владимирович, академик НАН Беларуси ректор
Белорусского государственного университета
Альгин Владимир Борисович, доктор технических наук заместитель
директора по научной работе ОИМ НАН Беларуси
Бибило Петр Николаевич, доктор технических наук заведующий лабораторией ОИПИ НАН Беларуси
Бородуля Алексей Валентинович, кандидат технических наук заведующий кафедрой «Системы автоматизированного проектирования» Белорусского национального технического университета
Владимиров Евгений Владимирович, кандидат технических наук
научный сотрудник ОИПИ НАН Беларуси
Гривачевский Александр Георгиевич, кандидат технических наук заведующий лабораторией ОИПИ НАН Беларуси
Лабунов Владимир Архипович, академик НАН Беларуси главный
научный сотрудник Белорусского государственного университета информатики и радиоэлектроники
Левин Генрих Моисеевич, доктор технических наук главный научный
сотрудник ОИПИ НАН Беларуси
Фишман Валерий Маркович, начальник научно-технического управления Министерства промышленности Республики Беларусь
Чичко Александр Николаевич, доктор технических наук профессор кафедры «Машины и технология литейного производства» Белорусского
национального технического университета
4
Посвящается 100-летию со дня рождения
выдающегося ученого, крупного организатора
науки в Республике Беларусь
Георгия Константиновича Горанского
(1912 – 1999)
ВВЕДЕНИЕ
Информационные технологии, применяемые на предприятиях различных отраслей промышленности с 60-х гг. XX века, в своем развитии
прошли ряд этапов. Вначале они обеспечивали решение отдельных задач
технологической подготовки производства с помощью CAD-, CAM-,
CAPP-систем, а также инженерный анализ созданных конструкций
с помощью CAE-систем. Далее были разработаны и внедрены интегрированные системы технической подготовки производства – ICAMсистемы. В настоящее время интенсивно создаются системы, обеспечивающие поддержку жизненного цикла продукции – CALS-системы.
На Седьмой Международной научно-технической конференции
«Информационные технологии в промышленности» (ITI*2012) будут
рассматриваться актуальные теоретические и прикладные задачи разработки, развития и использования современных информационных технологий в промышленности, такие как научно-методические и системные
аспекты разработки и внедрения информационных технологий; опыт создания и использования информационных технологий на промышленных предприятиях, в проектно-конструкторских и технологических
организациях; математическое моделирование объектов и процессов,
в том числе с использованием высокопроизводительных многопроцессорных вычислительных систем; проблемы создания моделей деталей
и сборочных единиц; анализ и синтез объектов проектирования, производства и управления; автоматизация проектирования машиностроительных конструкций и технологий их изготовления; автоматизация
проектирования и производства микроэлектронных и радиоэлектронных
изделий; системы поддержки принятия проектных решений в информационных технологиях; модели и методы оптимального планирования
и управления производством; проблемы построения и внедрения
ERP/CALS-технологий на промышленных предприятиях; кадровое
обеспечение разработки и эксплуатации продуктов и систем информационных технологий; информационная безопасность продуктов и систем
информационных технологий.
Впервые большинство из этих вопросов рассматривалось 1–5 апреля
1968 г. на Всесоюзной научно-технической конференции «Автоматизация
5
технической подготовки производства в машиностроении», организованной под руководством Г.К. Горанского – директора Института технической кибернетики Академии наук БССР (с 2002 г. – Объединенный
институт проблем информатики НАН Беларуси). В программу конференции были включены 188 докладов, представленных из различных организаций, предприятий и учебных заведений Советского Союза
от Дальнего Востока до Львова. В работе конференции приняли участие
свыше 800 специалистов.
Институт с 1966 г. являлся головной организацией СССР по применению математических методов и вычислительной техники для автоматизации процессов технической подготовки производства в машиностроении и возглавлял подсекцию «Автоматизация проектирования
в машиностроении» секции Научного совета по вычислительной технике и системам управления ГКНТ СМ СССР, которая координировала
эти работы. Под эгидой секции был проведен ряд всесоюзных научнотехнических конференций и совещаний по автоматизации проектирования в машиностроении.
После распада СССР институт в 1996, 1998, 2002, 2005, 2008 и 2010 гг.
организовал и провел шесть международных научно-технических конференций, которые до 2005 г. назывались «Моделирование интеллектуальных
процессов проектирования, производства и управления», а с 2005 г. – «Информационные технологии в промышленности».
На седьмую конференцию поступило более 120 докладов от ученых
и специалистов из Азербайджана, Беларуси, Германии, Ирана, Польши,
России, Турции, Узбекистана, Украины и Франции. Все доклады прошли строгое рецензирование организационным комитетом. Принятые
доклады разбиты на четыре секции:
 Принятие оптимальных решений в проектировании, планировании и логистике.
 Математическое моделирование процессов и систем.
 Автоматизация проектирования конструкций и технологических
процессов.
 Методическое обеспечение создания информационных технологий.
Данный сборник включает библиографический очерк об основателе
научной школы по автоматизации проектирования в машино- и приборостроении Г.К. Горанском и тезисы принятых докладов.
6
ГЕОРГИЙ КОНСТАНТИНОВИЧ ГОРАНСКИЙ –
ОСНОВАТЕЛЬ НАУЧНОЙ ШКОЛЫ ПО АВТОМАТИЗАЦИИ
ПРОЕКТИРОВАНИЯ В МАШИНО- И ПРИБОРОСТРОЕНИИ
Н.П. Савик, Е.В. Владимиров
Объединенный институт проблем информатики НАН Беларуси,
Минск
Георгий Константинович Горанский (26.12.1912,
Казань – 8.11.1999, Минск) – первый директор Института технической кибернетики АН БССР; основатель научной школы по автоматизации проектирования в машино- и приборостроении; д-р техн. наук
(1968, тема дис. «Элементы теории автоматизации
синтеза машиностроительных конструкций»; канд.
техн. наук с 1948); чл.-корр. АН Беларуси (1969);
проф. (1969, спец. «Техн. кибернетика»; доцент
с 1949); академик Международной академии наук
информации,
информационных
процессов
и технологий (Москва, 1993); участник Великой Отечественной войны.
После окончания семилетки в 1928 г. работал разнорабочим на Минской болотной станции и в строительных организациях, после трехмесячных курсов в Центральном институте труда стал каменщиком четвертого
разряда, позже овладел специальностью литейщика-формовщика. Одновременно учился на вечернем рабфаке, в 1932 г. перевелся на дневную
форму обучения. В 1938 г. с отличием окончил механический факультет
БПИ по специальности «Станки, инструменты, механическая обработка
металлов».
Окончание БПИ было омрачено ужасной трагедией, негативные последствия которой отражались на судьбе Г.К. Горанского в течение
18 лет. Особая тройка НКВД БССР приговорила его отца, полковника
К.Ф. Горанского, к расстрелу. Родным впоследствии сообщили,
что К.Ф. Горанский умер в заключении в декабре 1945 г. В 1956 г. Военный трибунал БВО полностью реабилитировал его «за отсутствием состава преступления».
Поработав некоторое время главным механиком Минской щеточной
фабрики, Г.К. Горанский перешел на станкостроительный завод
им. С.М. Кирова конструктором и по совместительству работал ассистентом в политехническом институте на кафедре «Технология машиностроения». В сентябре 1939 г. был призван в Красную Армию. Будучи командиром огневого взвода артбатареи, участвовал в освобождении Западной Беларуси, советско-финской войне. В октябре 1940 г. возвратился на прежнее
место работы на завод им. С.М. Кирова. После нападения гитлеровской
7
Германии в июне 1941 г. Г.К. Горанский в Борисове получил назначение
комвзвода в прибывшую из Москвы 37-ю мотострелковую дивизию.
Участвовал в битве за Москву в составе 16-й армии К.К. Рокоссовского,
в конце 1941 г. был сильно контужен и ранен. После излечения попал
на Калининский фронт в зенитно-артиллерийский дивизион, начальником
штаба которого окончил войну в составе 2-го Прибалтийского фронта,
участвовал в освобождении северной части Витебской области.
В августе 1945 г. капитан Г.К. Горанский, награжденный орденами
Отечественной войны I ст., Красной Звезды и медалями, вернулся на завод
им. С.М. Кирова главным технологом, одновременно преподавал в БПИ.
С 1946 г. на постоянной работе в БПИ: декан механического (до 1951)
и торфяного факультетов (195354), зав. кафедрой, проректор (195455).
За большую работу по восстановлению и развитию БПИ награжден
в 1951 г. грамотой и в 1954 г. Почетной грамотой Верховного Совета
БССР. В 195657 гг. начальник отдела и главный инженер СКБ-8 Министерства станкостроения СССР.
В 1957 г. Г.К. Горанский был назначен и. о. директора вновь созданного Института машиноведения и автоматизации АН БССР и возглавил
лабораторию по автоматизации процессов инженерного и управленческого труда, в которой проводились исследования по алгоритмизации проектирования. Г.К. Горанский приложил много сил для организации и становления института, налаживания тесных контактов с машиностроительными предприятиями.
В период 19531960 гг. Г.К. Горанский заканчивает серию из шести
книг-справочников общим объемом 1466 с., выпущенных Белгосиздатом:
«Заточка и доводка инструментов для скоростного резания» (1953); «Высокопроизводительный инструмент: резцы» (1954); «Фасонное точение»
(1955); «Резание металлов» (1955); «Высокопроизводительный инструмент: инструмент для обработки отверстий» (1959); «Рациональное использование металлорежущих станков» (1960).
Первые монографии Г.К. Горанского «К теории автоматизации инженерного труда» (1962) и «Расчет режимов резания с помощью ЭВМ»
(1963) заложили основу научного направления «автоматизация проектирования в машиностроении на базе средств вычислительной техники».
Сформулировал основные понятия о моделях объектов проектирования
(конструкций, деталей, технологических процессов), о методах формализации процессов конструирования, связей взаимного положения элементов
конструкций, размерных связей, количественных и качественных характеристик объектов и процессов проектирования. Разработал методику кодирования информации о машиностроительных объектах, а также теоретические основы и практические методы использования аппарата теории
8
множеств для формализации и алгоритмизации процессов машиностроительного проектирования.
В апреле 1963 г. Г.К. Горанский вместе с лабораторией переведен
в Институт математики и вычислительной техники АН БССР и назначен
зам. директора института по вычислительному центру. С 13 февраля
1965 г. назначен и. о. директора Института технической кибернетики
АН БССР, позже избран директором. В последующие годы ярко проявился его талант руководителя научного учреждения. Исследования
института того периода охватывали весь комплекс проблем: автоматизацию технической подготовки производства, включая проектирование
станков, деталей и узлов машин, технологических процессов и приспособлений, инструментов, штампов и другой оснастки; автоматизацию
проектирования схем управления станками и оборудованием. Разрабатывались и создавались различные технические средства ввода, хранения и обработки графической информации и программное обеспечение
для них. Под его редакцией издавался сборник «Вычислительная техника в машиностроении» (1965–1970). Институт стал известным не только
в СССР, но и за рубежом. Наладилось интенсивное международное сотрудничество с научными организациями и промышленными предприятиями ГДР, Венгрии, Бельгии, Англии, Канады. Г.К. Горанский возглавлял делегацию ученых АН СССР на Международном конгрессе
по кибернетике в Лондоне в 1969 г. и выступил с докладом. Входил
в редакционный совет Белорусской советской энциклопедии.
В 1970 г. Г.К. Горанский вместе с учениками издал три монографии:
«Элементы теории автоматизации машиностроительного проектирования с
помощью вычислительной техники» (Минск : Наука и техника, 267 с.),
«Автоматизация технического нормирования работ на металлорежущих
станках с помощью ЭВМ» (М. : Машиностроение, 224 с.), «Опыт построения эффективных алгоритмов машинного проектирования специальных
станочных приспособлений» (Минск : Наука и техника, 120 с.).
В последующие годы были опубликованы монографии: «Автоматизированные системы технологической подготовки производства
в машиностроении» (М. : Машиностроение, 1976, 240 с.); «Технологическое проектирование в комплексных автоматизированных системах подготовки производства» (М. : Машиностроение, 1981, 456 с.); «Автоматизация проектирования технологических процессов и средств оснащения»
(Минск : Ин-т техн. кибернетики НАН Беларуси, 1997, 276 с.). В них
Г.К. Горанский последовательно развивал задачи, поставленные
в первых двух монографиях.
В 1971 г. Г.К. Горанский организовал и до 1982 г. возглавлял Минское отделение Центрального научно-исследовательского технологического института Миноборонпрома СССР, являясь главным конструктором
9
по САПР и автоматизированным системам технологической подготовки
производства (АС ТПП).
Г.К. Горанским в соавторстве и под его редакцией подготовлено и издано учебное пособие «Основы разработки автоматизированных систем
технологической подготовки производства в машиностроении» (Челябинск : ЧПИ, 1977, 373 с.).
В 198593 гг. в Белорусском НИИ научно-технической информации
и технико-экономических исследований Госплана БССР на основе новых результатов опубликовал серию из 11 брошюр о создании и использовании АС ТПП в машино- и приборостроении. В них собраны
и представлены методические указания, руководящие и справочные материалы по разработке и эксплуатации АС ТПП.
С 1993 г. Г.К. Горанский, главный научный сотрудник Института
технической кибернетики, исследовал закономерности построения
комплексной производственной системы, новых информационных
технологий проектирования и производства. Г.К. Горанский – автор
многочисленных научных работ, в том числе 8 монографий, 20 брошюр, нескольких изобретений в области информационно-вычислительных систем и госстандартов, научно-популярных статей, один
из авторов и член редколлегии трехтомника «Прогресс кибернетики»
(Лондон : Гордон и Бридж, 1970).
Г.К. Горанский создал научную школу, подготовив 38 кандидатов
наук для Беларуси, России, Узбекистана, Литвы, Эстонии и других стран,
10 из них стали докторами наук. В этих странах с помощью
Г.К. Горанского были созданы научные школы и внедрен ряд работ
по автоматизации машиностроительного проектирования. Член технического совета Совнархоза БССР, председатель секции автоматизации инженерного труда научного совета по вычислительной технике ГКНТ СССР,
член комиссии по внедрению вычислительной техники при Госплане
БССР, председатель Белорусской территориальной группы Международной федерации по автоматическому управлению, член научного совета
по комплексной проблеме «Кибернетика» при Президиуме АН СССР.
Г.К. Горанский – один из первых советских ученых, создавших теоретическую базу, практические методы и основные направления автоматизации машиностроительного проектирования с помощью вычислительной техники.
Сотрудникам института Георгий Константинович запомнился
как яркая, колоритная личность: инженер, ученый, педагог, организатор
трех научных коллективов, научный редактор, знаток литературы
и культуры Беларуси.
10
УДК 004.02
ИНФОРМАЦИОННЫЕ ТЕХНОЛОГИИ – ОДИН ИЗ КЛЮЧЕВЫХ
ФАКТОРОВ ИННОВАЦИОННОГО РАЗВИТИЯ ЭКОНОМИКИ
В.В. Анищенко, Е.В. Владимиров, А.Г. Гривачевский
Объединенный институт проблем информатики НАН Беларуси, Минск
e-mail: anishch@newman.bas-net.by
Развитие информационного общества является одним из национальных приоритетов Республики Беларусь и обеспечивается наличием
развитого человеческого капитала, высокого научного потенциала, системы государственной поддержки разработки информационнокоммуникационных технологий (ИКТ). Такая поддержка реализована
в текущей пятилетке в виде ГНТП «Разработка и внедрение в отраслях
экономики
передовых
технологий
создания
информационноаналитических и информационно-коммуникационных систем» (ГНТП
«Информационные технологии»). Государственный заказчик программы – Национальная академия наук Беларуси. Головная организацияисполнитель – Объединенный институт проблем информатики Национальной академии наук Беларуси (ОИПИ НАН Беларуси). На сегодняшний день в программу включено 21 задание.
При разработке ГНТП «Информационные технологии» учитывались
результаты выполнения заданий государственной программы «Электронная Беларусь» и заданий по предыдущему циклу программы,
а также мировой опыт по перспективным направлениям создания передовых информационных и коммуникационных технологий. Важной особенностью программы является соответствие разрабатываемых технологий тематическому направлению «Информационные коммуникационные
технологии» специальной программы «Сотрудничество» 7-й рамочной
программы ЕС. Такое соответствие, с учетом государственного финансирования работ по программе,  необходимое условие участия белорусских ученых и специалистов в 7-й рамочной программе ЕС, что,
в свою очередь, способствует интеграции Республики Беларусь в европейское научное и образовательное сообщество.
Исходя из необходимости создания инновационной, наукоемкой
и конкурентоспособной на мировом рынке экономики, главной целью
программы является разработка и внедрение технологий, в частности:
технологий и систем идентификации; навигационных технологий
и систем, логистических технологий и центров; интегрированных систем автоматизированного проектирования в промышленности, технологий инженерного анализа с использованием суперкомпьютерных
11
высокопроизводительных систем; информационных технологий в государственном управлении, медицине и образовании.
Среди наиболее интересных разработок, реализуемых сейчас в программе, можно отметить:
 систему управления и мониторинга RFID на базе стандартов
EPC Global (Центр систем идентификации, РУП «НПЦ НАН Беларуси
по земледелию», Департамент государственных знаков Министерства
финансов);
 аппаратно-программный комплекс RFID-идентификации железобетонных изделий (СЗАО «Дизайн-центр “Высокие технологии”»,
ОАО «Интеграл»);
 суперкомпьютерную технологию моделирования термодинамических и динамических процессов в цилиндрах перспективных дизельных
двигателей ОАО «ММЗ» (ОИПИ НАН Беларуси, ОАО «ММЗ»);
 электронные модели, методику компьютерного моделирования
и анализа потоков частиц в сплошной среде для совершенствования молотильно-сепарирующего устройства и транспортировки зерновой массы в зерноуборочном комбайне (ОИПИ НАН Беларуси, РКУП «ГСКБ
по зерноуборочной и кормоуборочной технике»);
 программно-методический пакет в области управления, аудита
и безопасности информационных технологий (ОИПИ НАН Беларуси);
 типовую автоматизированную информационную систему лабораторной службы для региональной системы здравоохранения (ОИПИ
НАН Беларуси);
 программный комплекс анализа радиологических изображений
для поддержки ранней диагностики злокачественных новообразований
легких (ОИПИ НАН Беларуси, РНПЦ онкологии).
По заданиям ГНТП «Информационные технологии» на период
с 2011 по 2015 г. срок окупаемости затрат на разработку научнотехнической продукции ориентировочно составляет не более трех лет,
а ориентировочный годовой экономический эффект от внедрения продукции в эксплуатацию и серийное производство составит не менее
2,8 млн. у. е. По большинству заданий освоение результатов разработок
позволит реализовать замещение импорта ИКТ или создать конкурентоспособную на внешнем рынке продукцию. По отдельным проектам перечня программы эффект от внедрения продукции имеет социальный
характер за счет повышения качества услуг в области здравоохранения,
образования, а также информационных услуг, предоставляемых населению органами государственного управления.
12
УДК 656.13
ИСПОЛЬЗОВАНИЕ ТЕХНОЛОГИИ ГИБКОГО УПРАВЛЕНИЯ
ДЛЯ ОПТИМИЗАЦИИ ДВИЖЕНИЯ ТРАНСПОРТА ПО
МАГИСТРАЛИ
C.В. Анфилец, В.Н. Шуть
Брестский государственный технический университет, Беларусь
e-mail: lucking@mail.ru
Развитие транспортной инфраструктуры, в том числе развитие
улично-дорожной сети, всегда значительно отстает от роста количества
автомобильного транспорта. Это приводит к увеличению загрузки уличной сети и снижению эффективности использования транспорта [1].
Одним из способов, позволяющих сгладить проблемы, связанные
с суточными колебаниями интенсивности движения транспорта, является использование многопрограммного жесткого регулирования [2], координированного управления.
Известно, что целью координированного регулирования является
обеспечение безостановочного движения транспортных средств вдоль
улицы или магистрали. Координированное управление работы соседних
светофорных объектов должно обеспечивать уменьшение количества
непроизводительных остановок, торможений в потоке и, как следствие
транспортных задержек. Однако изменения интенсивности и распределение групп на городских магистралях имеют характер нестационарных
случайных процессов, в которых можно выделить неслучайную составляющую. Для решения данной проблемы используется многопрограммное координированное регулирование. Но, не обладая обратной связью
с потоком и постоянно не обновляя выбираемый набор программ координации, многопрограммное регулирование тоже не способно решать
данную проблему достаточно эффективно. Существуют методы коррекции программ координации, которые позволяют решать проблемы изменения интенсивностей. Для реализации данного метода необходимо
устанавливать детекторы транспорта на подходе к светофорному объекту. Детекторы могут располагаться как на магистральной улице,
так и на прилегающих к ней улицах. Обычно программа реализуется
на каждом перекрестке по модифицированному алгоритму поиска разрывов в транспортных потоках, поэтому достаточно, чтобы он фиксировал наличие транспортного средства на сечении дороги.
Можно модифицировать алгоритм программ местной коррекции
координированного регулирования, если возложить некоторые дополнительные функции на детекторы транспорта. Для реализации предлагаемого алгоритма улавливания групп транспортных средств необходимо,
13
чтобы детекторы транспорта фиксировали на подходе к перекрестку
начало группы.
Современные детекторы транспорта позволяют фиксировать
не только наличие транспортных средств, но и подсчитывать их, фиксировать их скорость, а также состав транспортного потока. Предлагается
алгоритм поэтапной настройки, который основывается на построении
распределения импульса интенсивности в светофорном цикле.
Моделирование данных алгоритмов проводилось на одинаковых
участках улично-дорожной сети с одинаковыми характеристиками потоков. В результате моделирования были получены следующие статистические данные: средняя скорость движения транспортного потока, количество автомобилей на проезжей части перекрестка, количество автомобилей на входе перекрестка. Данные характеристики были получены отдельно для каждого входа перекрестка. Шаг моделирования – 5 с.
При использовании алгоритма жесткого задания фаз максимальная длина очереди с западного направления достигала 26 автомобилей,
средняя скорость движения транспортного потока составила 34,1 км/ч;
с северного направления – 31автомобиль и 33,16 км/ч; с восточного –
7 автомобилей, 35,44 км/ч; с южного – 22 автомобиля, 33,58 км/ч.
При использовании алгоритма поэтапной настройки сдвигов фаз
максимальная длина очереди с западного направления достигала 26 автомобилей, средняя скорость движения транспортного потока составила
36,1 км/ч; с северного направления – 18 автомобилей и 43,02 км/ч; с восточного – 8 автомобилей, 28,17 км/ч; с южного – 19 автомобиля,
39,76 км/ч.
При использовании алгоритма адаптивного управления на основе
коррекции фаз максимальная длина очереди с западного направления
достигала 14 автомобилей, средняя скорость движения транспортного
потока составила 42,14 км/ч; с северного направления – 23 автомобиля,
41,84 км/ч; с восточного – 6 автомобилей, 37,58 км/ч; с южного – 22 автомобиля, 38,17 км/ч. Средняя длина приоритетной фазы – 32,4 с
(при максимально возможном значении 50 с).
Список литературы
1. Врубель, Ю.А. Определение потерь в дорожном движении /
Ю.А. Врубель, Д.В. Капский, Е.Н. Кот. – Минск : БНТУ, 2006.
2. Воробьев, Э.М. Автоматизированные системы управления дорожным движением / Э.М. Воробьев, Д.В. Капский, Ю.И. Мосиенко. –
Минск : ТРОНТПРИНТ, 2004. – 8 с.
14
УДК 519.8
ОПТИМИЗАЦИЯ ОПЕРАЦИЙ ПО ПЕРЕМЕЩЕНИЮ
КОНТЕЙНЕРОВ НА ЖЕЛЕЗНОДОРОЖНОМ ТЕРМИНАЛЕ
М.С. Баркетов1, Э.Пеш2, Я.Шафранский1
1
Объединенный институт проблем информатики НАН Беларуси, Минск
e-mail: barketau@mail.ru, shafr@newman.bas-net.by
2
Университет Зигена, Германия
Рассматривается задача оптимизации операций погрузки-разгрузки
контейнеров на железнодорожном терминале. Схематично железнодорожный терминал изображен на рисунке.
Терминал состоит из нескольких параллельных путей, на которые
прибывают железнодорожные составы с контейнерами. На железнодорожном терминале имеется автомобильная дорога, на которой паркуются грузовики. Вся площадь терминала разбита на непересекающиеся зоны по количеству подъемных кранов. Выбранный кран работает только
с теми вагонами, которые находятся в его зоне. Составы загоняются
на терминал партиями. Каждый из выгружаемых составов должен
попасть на «свой» грузовик. Грузовик может быть размещен на любом
из парковочных мест. Для каждого контейнера известно время, необходимое для его перемещения на парковочных местах. После выполнения
всех операций по перемещению контейнеров, партия составов покидает
терминал (все составы партии покидают терминал одновременно).
Требуется минимизировать время обработки партии составов, что экви15
валентно минимизации времени работы наиболее загруженного крана
(крана, завершающего работу последним). Детальное описание железнодорожного терминала можно найти в работе [1].
Приведенная задача может быть формализована следующим образом. Дан полный взвешенный двудольный граф G = G(U, V, E), где U
и V – множества вершин, а E – множество ребер графа. Для каждого ребра e=(u, v)  E, u  U, v  V, задан его рациональный вес w(e) ≥ 0.
Множество U разбито на m подмножеств U1, U2, …, Um, называемых
компонентами. Для произвольного максимального паросочетания 
определим вес компонента Ui как сумму весов ребер с вершиной, принадлежащей этому компоненту: w(U i ,  ) 
 w(u, v) . Максималь(u , v ) , uU i
ным весом паросочетания  будем называть максимальный из весов
компонентов: w()  max w(U i , ) . Задача заключается в том, чтобы
1i m
найти максимальное паросочетание с минимальным максимальным весом.
В представленной формулировке вершины множества U сопоставлены контейнерам, а вершины множества V – парковочным местам. Вес
ребра (u, v) равен времени перемещения контейнера u на место v. Компонент Ui представляет множество контейнеров, находящихся в зоне работы i-го крана, а вес компонента Ui в паросочетании  соответствует
времени работы i-го крана при назначении контейнеров на парковочные
места, определяемые паросочетанием .
Специальный случай рассматриваемой задачи, когда m=1, представляет собой известную задачу о максимальном паросочетании минимального веса, решение которой сводится к решению задачи о назначениях. Задача с m > 1 в литературе ранее не рассматривалась.
Доказывается, что отыскание приближенного решения рассматриваемой задачи с отношением значения целевой функции к минимальному значению менее 2 является NP-трудной в сильном смысле задачей.
Предлагается приближенный алгоритм, который находит решения с относительной погрешностью, не превышающей в среднем 1 %.
Алгоритм включает решение серии специальным образом построенных задач о максимальном паросочетании минимального веса, а также
локальный поиск.
Список литературы
1. Boysen, N. New bounds and algorithms for the Transshipment Yard
Scheduling Problem / N. Boysen, F. Jaehn, E. Pesch // Submitted to Transportation Science. – 2011.
16
УДК 621.9.06: 658.512.2
ОПТИМИЗАЦИЯ РЕЖИМОВ ГРУППОВОЙ МНОГОИНСТРУМЕНТАЛЬНОЙ ОБРАБОТКИ ДЕТАЛЕЙ
НА МНОГОПОЗИЦИОННОМ ОБОРУДОВАНИИ
Г.М. Левин, Б.М. Розин
Объединенный институт проблем информатики НАН Беларуси, Минск
e-mail: {levin,rozin}@newman.bas-net.by
Рассматриваются групповые технологические процессы многоинструментальной обработки на многопозиционном оборудовании конвейерного типа идентичных циклически повторяющихся групп деталей нескольких наименований. Каждая деталь группы в заданной последовательности обрабатывается на каждой рабочей позиции соответствующим этой
позиции и детали набором инструментов. В общем случае инструменты
каждой позиции сгруппированы в блоки (шпиндельные коробки). Предполагается, что каждый инструмент используется для обработки одинаковых
элементов различных деталей на одинаковых режимах. Множества инструментов каждого блока, обрабатывающие различные детали, могут различаться между собой. Каждый такт обработки состоит в одновременной
обработке на всех рабочих позициях соответствующих (такту и позиции)
деталей. При этом одновременно работают все необходимые инструменты
всех блоков. Принято, что смена инструментов выполняется независимо,
по истечении для каждого из них соответствующего расчетного периода
стойкости, зависящего от режимов обработки.
После завершения очередного такта обработки деталь с последней позиции снимается, остальные обрабатываемые детали одновременно перемещаются на соответствующие следующие позиции, а на освободившуюся
первую позицию устанавливается очередная деталь. Одновременно с этим
осуществляется замена блоков инструментов на тех позициях, где это
необходимо. Полный цикл обработки группы состоит из H тактов, где H –
число деталей в группе.
Предполагаются заданными: длины резания каждым инструментом
и величины рабочих ходов для каждого блока инструментов при обработке каждого наименования детали; диапазоны возможных значений
минутных подач, частот вращения, а также подач на оборот для каждого
инструмента; позиномиальные зависимости расчетного периода стойкости инструментов и характеристик процесса обработки (усилия, мощности и т. п.) от режимов; предельные допустимые значения этих характеристик как для каждого инструмента, так и для каждого блока инструментов; минимально допустимые числа деталей, обработанных каждым
17
инструментом за его период стойкости; предельно допустимое время
обработки всей группы деталей.
Общее время обработки группы деталей определяется как сумма
продолжительности полного цикла обработки группы деталей и доли
времени на смену инструментов, приходящуюся на одну группу. Аналогичную структуру имеет и зависящая от режимов обработки часть общей
себестоимости обработки группы деталей.
Требуется определить такие режимы обработки (минутные подачи
каждого блока при обработке каждой детали группы, а также частоты
вращения всех инструментов), которые удовлетворяют всем перечисленным ограничениям и минимизируют себестоимость обработки группы
при обеспечении требуемой производительности.
Для рассматриваемой задачи предлагается двухуровневая декомпозиционная схема решения, основанная на методах Лагранжевой релаксации и параметрической декомпозиции [1]. В качестве функции
Лагранжа принята линейная комбинация себестоимости и времени обработки группы. На нижнем уровне отыскиваются режимы, доставляющие минимум функции Лагранжа при фиксированном значении
множителя Лагранжа. На верхнем уровне отыскиваются значение этого множителя, при котором время обработки группы равно предельно
допустимому. Эта задача сводится к поиску корня уравнения с монотонной левой частью.
Задача нижнего уровня при фиксированном значении множителя Лагранжа заменяется эквивалентной параметризованной задачей отыскания
значений длительностей всех тактов и режимов на каждом такте. Эта задача сводится к задаче поиска кратчайшего пути в некотором бесконтурном
орграфе. Для ее решения предложен метод, основанный на идеях динамического программирования [2].
Список литературы
1. Левин, Г.М. Параметрическая декомпозиция задач оптимизации /
Г.М. Левин, В.С. Танаев // Весцi НАН Беларусi, сер. фiз.-мат. навук. –
1998. – № 4. – С. 121–131.
2. Левин, Г.М. Выбор оптимальных длительностей последовательно-параллельного выполнения пересекающихся множеств операций /
Г.М. Левин, Б.М. Розин // Доклады Пятой Междунар. науч. конф. «Танаевские чтения», 28–29 марта 2012. – Минск : ОИПИ НАН Беларуси,
2012. – С. 49–54.
18
УДК 004.896
ПРИМЕНЕНИЕ ГЕНЕТИЧЕСКИХ АЛГОРИТМОВ
ДЛЯ РЕШЕНИЯ ЗАДАЧИ ТРАНСПОРТИРОВКИ ГРУЗА
ГРУППОЙ РОБОТОВ
В.А. Сычёв, Г.А. Прокопович
Объединенный институт проблем информатики НАН Беларуси, Минск
e-mail: {rprakapovich, vsychyov}@robotics.by
Для повышения гибкости и адаптивности роботизированных комплексов требуется применение групп роботов, способных функционировать в недетерминированной среде и при неполных начальных данных [1]. Рассмотрим задачу транспортировки объекта в некоторую точку
с помощью группы, состоящей из N мобильных роботов (МР)
и не имеющей единого центра управления. МР соединяются с транспортируемым объектом S и совместными действиями перемещают его в заданную точку t (рис. 1). МР функционируют на ровной поверхности
без препятствий, при этом МР M1 и M2, находящиеся слева и справа
от объекта транспортирования, жестко соединенные с ним, могут двигаться только вперед или назад со скоростью VL и VR соответственно.
Возможность проскальзывания при этом не учитывается. Диапазон
изменения скоростей – от 0 км/ч до 1 км/ч, что соответствует характеристикам малогабаритной мобильной робототехнической платформы
типа Rover 5 classis, которую предполагается использовать для реальных испытаний полученных результатов. Каждый из роботов оснащен
сенсорной системой. Сенсорная система робота представляет собой
установленный в центре робота (С) сканирующий ультразвуковой
дальномер с диапазоном 4–500 см и углом сканирования 270°, позволяющий определить дальность до цели с точностью до 1 см. Задача
заключается в подборе таких значений скоростей обоих МР, двигаясь
с которыми, им удастся уже в процессе движения к цели минимизировать угол между перпендикуляром, опущенным в центр оси, на которой находятся робот и груз, и самым коротким отрезком между этим
центром и целью ΔΘ и расстояние до цели ΔL. Сенсорные системы
МР располагают информацией об изменении угла ΔΘ и расстояния
ΔL до точки t. В данной работе описанная выше задача была решена
с помощью генетических алгоритмов (ГА). Далее в тексте будет использоваться терминология ГА [2].
В среде Matlab была создана компьютерная модель описываемой
задачи. Целью компьютерного моделирования был поиск оптимальных
управляющих параметров с помощью ГА.
19
Рис. 1. Схема транспортировки объекта
группой роботов
Рис. 2. Траектория движения
по результатам компьютерного
моделирования
На первом этапе моделирования создается начальная популяция, представляющая собой набор правил выбора скорости и направления движения
каждого из двух МР в зависимости от угла ΔΘ. На виртуальной карте создаются цель и два МР, жестко соединенные с объектом транспортирования.
Координаты МР и цели так же, как и угол наклона ΔΘ, выбираются случайным образом. Из начальной популяции выбирается хромосома, кодирующая
действия МР для того угла наклона, который был установлен при размещении МР на карте. После чего вычисляются фитнесс-функции для выбранной
хромосомы и для некоторого числа соседних хромосом. Устанавливается
максимальное число поколений, и к выбранным хромосомам применяются
генетические операторы скрещивания и мутации. Полученная в результате
хромосома используется для вычисления следующего положения МР, затем
процедура повторяется для новых координат [2, 3]. Пример траектории движения и наклона относительно осей координат груза, транспортируемого
двумя МР, показан на рис. 2. За время движения к цели роботам не удается
выработать оптимальных законов управления. Тем не менее МР достигают
конечной точки. В дельнейших исследованиях планируется доработать
предложенный подход с использованием действующих макетов роботов.
Список литературы
1. Каляев, И.А. Проблемы группового управления роботами /
И.А. Каляев, С.Г. Капустян // Мехатроника, автоматизация, управление. – 2009. – № 6. – С. 33–40.
2. Holland, J.H. Adaptation in natural and artificial systems / J.H. Holland. − MA, USA : MIT Press Cambridge, 1992. – 211 p.
3. Скобцов, Ю.А. Основы эволюционных вычислений /
Ю.А. Скобцов. – Донецк, 2008. – 326 с.
20
УДК 50.51.17
ЭНЕРГОСБЕРЕГАЮЩИЙ СИНТЕЗ
КОМБИНАЦИОННЫХ КМОП-СХЕМ
Л.Д. Черемисинова
Объединенный институт проблем информатики НАН Беларуси, Минск
e-mail: cld@newman.bas-net.by
В последние годы все большее значение придается проектированию
микросхем с малым энергопотреблением. Снижение энергопотребления
проектируемой схемы может обеспечиваться на разных уровнях ее проектирования. В частности, на логическом уровне (за счет построения удачной логической структуры) можно достичь сокращения энергопотребления
на 10–20 % без ущерба для быстродействия и сложности схемы [1].
В настоящей работе рассматривается задача энергосберегающего синтеза многоуровневых логических схем из библиотечных элементов, КМОП
СБИС. Компоненты СБИС, выполненные по этой технологии, потребляют
подавляющую часть необходимой для функционирования энергии во время переключения, соответственно их энергопотребление существенно зависит от переключательной активности узлов схемы, которая определяется
динамикой функционирования и структурой схемы. Последовательность
входных воздействий на схему существенно зависит от ее применения
и может быть спрогнозирована проектировщиком на вероятностном
уровне, при этом помимо функционального описания проектируемой схемы задаются вероятностные оценки активности изменения сигналов на ее
входах, по которым вычисляется их переключательная активность.
Предлагается подход к синтезу, позволяющий минимизировать площадь и среднее значение мощности, рассеиваемой микросхемой. Подход
основан, как и большинство известных методов синтеза, на разбиении
процесса логического синтеза на стадии технологически независимой оптимизации и технологического отображения. За количественные оценки
качества проектирования на первом этапе принимается оценка по Квайну
(суммарное число входных полюсов вентилей), на втором этапе – число
транзисторов (библиотечных элементов) и для обоих этапов – суммарная
переключательная активность узлов схемы [2].
Исходя из принятых критериев оптимальности сети, при технологически независимой оптимизации целесообразно выделять и реализовывать однократно общие части булевых функций реализуемой системы. Этап технологически независимой оптимизации начинается
с совместной минимизации реализуемой системы функций (полностью
или частично определенных) в классе ДНФ, а принимая во внимание
специфику КМОП-библиотеки (ее элементами реализуются и функции,
21
и их инверсии), рационально проводить ее и с учетом полярности функций, выбирая ту ее форму (ДНФ или ее инверсию), которая имеет меньшую сложность (число литералов) и переключательную активность [3].
Исходя из полученной двухуровневой схемы из вентилей И, ИЛИ
предлагается строить далее многоуровневую схему в технологически
обусловленном базисе многовходовых вентилей, на которые распадаются структуры основных элементов КМОП-библиотеки [4].
Для преобразования исходной минимизированной системы ДНФ
в многоуровневую схему в выбранном технологически обусловленном
базисе вентилей используется алгебраическая декомпозиция, имеющая
целью уменьшение значений прогнозируемых оценок сложности и энергопотребления. Эта задача сводится: 1) к совместной факторизации, сводящейся к поиску и выделению общих частей логических выражений:
конъюнкций и дизъюнкций минимизированной системы ДНФ
как алгебраических выражений; 2) к раздельной факторизации, сводящейся к итеративному вынесению литералов ДНФ за скобки [4].
На этапе технологического отображения используются структурные
методы (наиболее эффективные на практике) отображения многоуровневой схемы из вентилей в технологический базис библиотечных элементов [2]. Предполагается, что основные усилия по прогнозному сокращению энергопотребления схемы приходятся на этап технологически
независимой оптимизации, когда определяется структура схемы, а на
этапе технологического отображения покрытие производится таким образом, чтобы узлы схемы с наибольшей переключательной активностью
по возможности оказались внутри библиотечных элементов.
Список литературы
1. Power Compiler. Automatic Power Management within Galaxy™ Implementation Platform // Synopsys: predictable success [Electronic resource]. –
Mode of access : http://www.synopsys.com/Tools/Implementation/RTLSynthesis
/Documents/ powercompiler_ds.pdf. – Date of access : 08.08.2012.
2. Черемисинова, Л.Д. Синтез комбинационных КМОП-схем с учетом энергосбережения / Л.Д. Черемисинова // Информатика. – 2010. –
№ 4. – С. 112–122.
3. Черемисинов, Д.И. Минимизация двухуровневых КМОП-схем
с учетом энергопотребления / Д.И. Черемисинов, Л.Д. Черемисинова //
Информационные технологии. – 2011. – № 5. – С.17–23.
4. Черемисинова, Л.Д. Синтез логических схем из вентилей с пониженным энергопотреблением / Л.Д. Черемисинова, Н.А. Кириенко // Танаевские чтения : доклады Пятой Междунар. науч. конф., 29–30 марта
2012, Минск. – Минск : ОИПИ НАН Беларуси, 2012.
22
UDC 519.8
MRP PARAMETERIZATION FOR MULTI-LEVEL ASSEMBLY
SYSTEM UNDER RANDOM LEAD TIMES
O. Ben Ammar, H. Marian, A. Dolgui
Ecole Nationale Supérieure des Mines, EMSE-FAYOL, CNRS UMR6158,
LIMOS, F-42023 Saint-Etienne, France
e-mail: {obenammar, marian, dolgui}@emse.fr
Inventory control in Supply Chain is a very important element
for the companies. Customers have to be satisfied at the lowest cost. For this
reason, it is mandatory to possess necessary components in order to produce
the requested products by the due date. In this study we deal with a model
of a multi-level assembly system. The aim is to propose a tool to search parameters of MRP system, in particular, planned lead times, when such a company deals with uncertainties of production and supply lead times.
This study is interested in the problem of MRP parameterization under
lead time uncertainties. It continuies works [1-5].
We are interested in a supply planning for multi-level assembly systems under a fixed demand and uncertainty of components lead times, more
precisely to determinate planned lead times when the component procurement times are independent and identically distributed discrete random variables.
The finish product demand for a given due date is supposed to be known.
The optimization is made for only one-period demand. The developed model
is for an infinite capacity assembly system.
Due date
C1,3
C1,2
C2,3
C1,1
C3,3
C2,2
C4,3
FP
C5,3
C3,2
C2,1
C6,3
Finished Product backlogging cost
Lead time
Component holding cost
Three-level assembly-system
Order release dates
23
The main aim is to find the values of planned lead times which minimize
the sum of the average component holding cost and the average finished product
backlogging or holding cost (Figure).The developed approach is based
on a mathematical model of this problem with discrete decision variables
and a Genetic Algorithm (GA). The developed approach is compared
with a simulation model coupled with the same GA and validated in [1].
We consider the results of 1000 examples which are generated
and grouped into 10 families. Each family gathers 10 examples with the same
number of components in the last assembly system level.
The mathematical model coupled with GA is more accurate, efficient
and converges faster than the simulation model coupled with the same GA.
The problems caused by lead time uncertainties are further exacerbated
by the fact that MRP uses constant lead times when, in fact, actual manufacturing
times vary continually. The users of the system must be trained to appreciate
the need for safety lead time to guarantee timely deliveries.
Further research will consider the extension of this approach for problems with demand uncertainties. The main difficulty will be to express the total expected cost for multi-period multi-level assembly systems.
References
1. Ben Ammar, O. D'un système d'assemblage multi-niveau sous incertitudes des délais d'approvisionnement / O. Ben Ammar, H. Marian,
A. Dolgui // Actes de la conférence internationale Modélisation, Optimisation
et Simulation (MOSIM'12). – Bordeaux, 2012. – 10 p.
2. Dolgui, A. Supply planning for single-level assembly system
with stochastic component delivery times and service level constraint /
A. Dolgui, M.A. Ould Louly, F. Hnaien // International Journal of Production
Economics. – 2008. – Vol. 115(1). – P. 236–247.
3. Planning order release dates for multilevel linear supply chain
with random lead times / A. Dolgui [et al.] // Systems Science. – 2007. –
Vol. 31(1). – P. 19–25.
4. Dolgui, A. Supply planning under uncertainties in MRP environments:
A state of the art / A. Dolgui, C. Prodhon // Annual Reviews in Control. –
2007. – Vol. 31. – P. 269–279.
5. Dolgui, A. A model for supply planning under lead time uncertainty /
A. Dolgui, M.A. Ould Louly // International Journal of Production Economics. – 2002. – Vol. 78. – P. 145–152.
24
UDC 519.8
EXTENDED RCPSP AND TIME INDEXED FLOW MODELS
S.Deleplangue, A.Quilliot, H.Toussaint
LIMOS, UMR CNRS 6158, Bat. ISIMA, Université Blaise Pascal, France
e-mail: alain.quilliot@isima.fr
1. RCPSP Problems and their Variants
Dealing with Resource Constrained Project Scheduling Problems
(RCPSP: [1, 2]) means scheduling a set of tasks V, subject to temporal and
cumulative resource constraints. This problem may be related to industrial activity planning [1]). RCPSP problems are difficult one, most often NP-hard.
Linking RCPSP and Network Flow has already been done in [3, 2]. So, our
goal is here to make appear the way this link may help in designing fast and
efficient generic methods, and to apply them to RCPSP extensions involving:
- Routing Delays/Costs [1], where resources circulate between tasks
- Financial Resources [1], where tasks may produce or destroy resources.
2. Network flow related to RCPSP instances
Given a network G = (Z, E), with node set Z and arc set E, together with
a R valued function  defined on the node set Z, we say that a R p-valued
E-indexed vector f is a -flow vector iff for any z in Z:
p
 e in v fe = for any z in Z,  e in v fe = (v)
(Extended Kirshoff Law)
Any RCPSP instance I gives rise to a Task Network N(I) whose node set
is the task set of I augmented with two auxiliary nodes, and the arc set comes
in a natural way (figure). Following [1], one derives from any feasible schedule T a flow vector F defined on N(V). The pair (F, T) is called a Timed Flow
and we state that solving the RCPSP instance I means computing, on the
Task network N(I), a Timed flow (F, T) such that TEnd is the smallest possible.
4
1
3
2
Start
1
1
1
2
1
1
2
5
End
1
2
Turning RCPSP solution into Network Flow
3. Methods: a generic insertion process
Our algorithmic generic approach involves an Insertion/Removal component, and a Cut/Ordering component.
25
The Insertion/Removal component: At any time during the process, we
are given an Inserted Task subset W, and with a current timed flow (F, T).
Performing an Insertion means picking up v0 in V- W, and extending (F, T) for
W  {v0}. The related mechanism involves a Cut, i.e. a partition of W into 2
subsets U and W - U, such that no flow amount goes from to (W - U)  {End}
to U  {Start}. The Insertion Flow problem is about computing optimal related flow values. Performing a Removal means reversing this operation. We
show that both the Insertion Flow and Removal Problems are in P-Time.
The Cut component: a crucial point is about the choice of the cut U. We
check that the search for a best Cut is NP-Complete. Still, we designed several heuristics for this problem, based on Min-Cut approximations.
The Linear Ordering component: we derive a greedy RCPSP-Insertion
Scheme from above by linearly ordering V and inserting the tasks of V according
to this order. While, one gets good results through random sorting for Standard
RCPSP, dealing with financial resources is harder, since computing a feasible
schedule is NP-Complete. We handle this through filtering rules.
Local Search: The above Insertion mechanism gives rise in a generic
way to a local search operator: given a timed flow (F, T), we pick up some
(small) subset S of V, remove it and insert it again into (F, T). The subset S is
the parameter of the local operator Transform-Insertion, main component of
the local search LS-RCPSP-Insertion Scheme algorithmic scheme.
Numerical Tests: For every test package, derived from PSPLIB, we computed
Gap = the gap between our best value obtained through N-rep replications on PC
AMD opteron 2.1GHz, and we got, in case of Standard RCPSP table.
Greedy Scheme and Local Search Mean Results
NActivity
NN-Rep
resource Greedy
CPU-Time
(s) Greedy
Gap (%)
Greedy
Gap (%)
Local Search
10 Rep
0.36
Time (s)
Local Search
10 Rep
1.64
30
4
100
0.63
1.87
30
4
1000
6.3
0.92
Comment: those results are good, given the generic features of the algorithms.
References
1. Hartmann, S. A survey of variants and extensions of the RCPS /
S. Hartmann, D. Briskom // EJOR 207. – 2010. – P. 1–14,
2. Herroelen, W. Project Scheduling-Theory/Practice / W. Herroelen //
Prod. Oper. Manag. – 2006. – 14, 4. – P. 413–432.
3. Artigues, C. Insertion techniques for static and dynamic RCPSP /
C. Artigues, P. Michelon, S. Reusser // EJOR 149. – 2003. – P. 249–267.
4. Kolisch, R. Characterization/generation of a large class of RCPSP
Problems / R. Kolisch, A.Sprecher, A.Drexel / Manag. Sci. – 1995. – 41-10. –
P. 1693–1703.
26
UDC 519.8
OPTIMAL (S,S) INVENTORY POLICY UNDER MARKOV
MODULATED NON-STATIONARY DEMAND: A COMPUTATIONAL
APPROACH
E. Gurkan, Y. Malli, S. A. Tarim
Hacettepe University, Department of Management, Ankara, Turkey
Inventory management is the process of overseeing of orders and matching supply with demand in order to maximize total profit or minimize total
cost. One of the earliest studies in inventory management is due to Harris,
who proposed the EOQ formulae, which is concerned with minimizing fixed
ordering and linear holding costs under deterministic and static demand [1].
This early paper followed by many well-known studies. One of the most important contributions to the field is made by Scarf, who proved the optimality
of (S,s) type policies with stochastic period demands, holding and penalty
costs and fixed ordering costs [2]. According to the (S,s) policy, at the beginning of a period if the stock level is below a critical point s, then inventory
level must be increased up to the order-up-to-level S.
Most of the earlier works on (s,S) policy assume period demands independent of each other. In most practical settings, however, period demand follows a Markovian structure, realised demand in period t determines the distribution of demand in period t+1. Using Markov modulated models, it is possible to define the demand model that is affected by uncertain environmental
factors such as political situations, the state of economy, etc.
Sethi and Cheng proved that under Markovian demand the optimal inventory policy is still an (s,S) type control policy, with a distinction that (s,S)
parameters are state dependent [3].
In this paper we will provide a stochastic dynamic programming model
for computing exact policy parameters. This modeling framework can tackle
only small size instances, however still this approach will be useful to gauge
new heuristics that will be developed to manage Markov modulated inventory
systems in the future.
The paper proposes an algorithm and its implementation, and also presents numerical instances and their optimal solutions to provide insight into
the Markov modulated inventory systems.
References
1. Harris, F. Operations and Cost (Factory Management Series) /
F. Harris. – Chicago : A.W. Shaw and Company, 1913.
27
2. Scarf, H. The Optimality of (S,s) Policies in the Dynamic Inventory
Problem, Mathematical Methods in the Social Sciences / H. Scarf ; ed. by
K. Arrow, S. Karlin, and P. Suppes. – Stanford, CA : Stanford University
Press, 1960. – Р. 196–202.
3. Sethi, S.P. Optimality of (S,s) policies in Inventory Models with Markovian Demand / S.P. Sethi, F. Cheng // Operations Research. – 1997. –45(6).
– Р. 931–939.
28
UDC 519.8
A STOCHASTIC FORMULATION OF THE DISASSEMBLY LINE
BALANCING PROBLEM
M.L. Bentaha, O. Battaïa, A. Dolgui
École Nationale Supérieure des Mines, EMSE-Fayol,
CNRS UMR6158, LIMOS, F-42023 Saint-Étienne, France
e-mail: {bentaha,battaia,dolgui}@emse.fr
Introduction
The purpose of the study is to consider The Disassembly Line Balancing
Problem (DLBP) under task times uncertainty and to develop a solution
method.
1. Problem formulation
The DLBP can be defined as follows [3]. There is a product that must
be disassembled. The disassembly process is defined by a set of possible
tasks. Process alternatives are represented by a precedence graph where two
types of arcs exist: AND and OR. The first type imposes a mandatory precedence relation between two tasks i and j, i.e., if i precedes j then it must be
completed when j is started. OR-relations allow modeling of optional precedence dependencies where only one option is chosen for the final solution [4].
The given set of tasks is to be assigned to a sequence of identical workstations
taking into account the existing precedence constraints defined by AND/OR
graph. Moreover, the cycle time constraint has to be taken into account. This
constraint imposes a limit on total processing time of the tasks assigned to the
same workstation. The goal is to minimize the number of workstations required to assign all tasks respecting these constraints.
In practice, the task processing times can vary due to the different endof-life conditions of the items to be disassembled as well as due to the manual
execution of the tasks by operators. However, to the best of our knowledge,
no work exists in the literature taking into account stochastic nature
of disassembly tasks [5]. To fill this gap, we consider this problem under the
assumption that the task processing times are random variables with known
normal probability distributions. As a consequence, the sum of the processing
times may exceed the objective cycle time for certain realizations of random
variables [2]. To take this into account, the objective function is composed
of the cost of the workstations required plus the penalty costs induced
by the excess of the cycle time limit.
29
2. Solution method
A two-stage stochastic linear mixed integer program with fixed recourse
is developed to deal with task times uncertainty. In order to solve
the problem, the L-shaped method, which is one of the most effective methods for resolving the two-stage stochastic problems with recourse [1]
is proposed. This method is tested on a series of benchmark problems found
in the literature.
Conclusion
Since promising results have been obtained for the benchmark problems
tested, the following step would be to test the proposed solution method
on a dataset of industrial problems in order to evaluate its practical efficiency.
Then, the model can be considered for the disassembly task times given
by, for example, triangular distribution. Another promising perspective
is to consider the hazardous disassembly tasks in order to reduce their environmental impact. Also, the formulation considered can be easily adapted for
the stochastic assembly line balancing problem.
References
1. Birge, J.R. Stochastic Programming Computation and Applications /
J.R. Birge // INFORMS Journal on Computing. – 1997. – Vol. 9, № 2. –
P. 111–133.
2. Dolgui, A. Supply Chain Engineering: Useful Methods and Techniques / A. Dolgui, J.-M. Proth. – Springer, London, 2010. – 541 p.
3. Güngör, A. Disassembly Line in Product Recovery/ A. Güngör,
S.M. Gupta // IJPR. – 2002. – Vol. 40, № 11. – P. 2569–2589.
4. Koc, A. Two Exact Formulations for Disassembly Line Balancing
Problems with Task Precedence Diagram Construction Using an AND/OR
Graph / A. Koc, I. Sabuncuoglu, E. Erel // IIE Transactions. – 2009. –
Vol. 41, № 10. – P. 866–881.
5. McGovern, S.M. The Disassembly Line: Balancing and Modeling /
S.M. McGovern, S.M. Gupta. – McGraw Hill, New York, 2011. – 373 p.
30
UDC 519.8
A POLYNOMIAL-TIME HEURISTIC FOR THE DYNAMIC LOT
SIZING PROBLEM WITH REMANUFACTURING
Onur A. Kilic
Hacettepe University, Ankara, Turkey
e-mail: onuralp@hacettepe.edu.tr
In the recent years remanufacturing practices have accelerated due to increasing environmental awareness. Firms implementing remanufacturing
practices recover used products returned from customers; and process them
into reusable products. However, matching supply to demand is more difficult
in integrated manufacturing and remanufacturing environments due to the
need of coordinating manufacturing and remanufacturing operations in the
context of inventory management. Hence, the applicability of traditional inventory control approaches in such integrated systems is rather limited. This
has motivated research efforts towards extending traditional inventory control
problems with remanufacturing options.
An important problem considered in this context is the Economic LotSizing Problem with Returns (ELSR). The problem can be described as follows. A retailer faces deterministic dynamic demands and returns over a finite
planning horizon. The demand can be met via two alternative sources: manufacturing orders for new products, and remanufacturing orders for returned
products. It is assumed that new and remanufactured products are identical,
and hence, both are regarded to be serviceable. The retailer holds both serviceable and return inventories. When a manufacturing or a remanufacturing
order is placed, it incurs a fixed setup cost plus a production cost proportional
to the order size. Also, a holding cost is incurred for each unit of serviceable
and return carried in inventory from one period to the next. The retailer aims
to minimize the total costs over the planning horizon. The ELSR problem has
recently received increasing attention in the literature and shown to be NPhard [1].
In the current study, we propose a new heuristic for the ELSR problem.
The heuristic builds on the zero-inventory property for manufacturing and the
all-or-nothing property for remanufacturing. It is known that the optimal solution of the problem does not always satisfy the aforementioned properties [2].
Thus, the proposed heuristic corresponds to an over-constrained version of the
problem, and provides an upper bound for the optimal cost. The current study
contributes to the literature by providing a polynomial-time algorithm to
compute the aforementioned heuristic, and showing that the associated optimality gap is, in general, very small. We conduct a numerical study where the
31
cost performance of the new heuristic is compared against the optimal solution as well as the earlier heuristics proposed in [2] and [3]. We show that the
new heuristic outperforms the earlier heuristics and provides near-optimal results for all test instances considered. In particular, the new heuristic yields an
optimality gap smaller than 5 % over 99 % of the test instances. These suggest that the proposed heuristic, which also comes with properties that could
ease the coordination of manufacturing and remanufacturing operations, is a
viable alternative to the optimal policy.
References
1. Economic lot-sizing with remanufacturing: complexity and efficient
formulations / M.J. Retel Helmrich [et al.] // Technical Report. – Rotterdam
Econometric Institute, 2010.
2. Teunter, R.H. Dynamic lot sizing with product returns and remanufacturing / R.H. Teunter, Z.P. Bayindir, W. Van Den Heuvel // International Journal of Production Research. – 2006. – № 44. – Р. 4377–4400.
3. Schulz, T. A new Silver-Meal based heuristic for the single-item dynamic lot sizing problem with returns and remanufacturing / T. Schulz // International Journal of Production Research. – 2011. – № 49. – Р. 2519–2533.
32
УДК 62-83
ИССЛЕДОВАНИЕ РЕШЕНИЙ УРАВНЕНИЯ МАТЬЕ
ПРИ МОДЕЛИРОВАНИИ НЕСТАЦИОНАРНЫХ
ОБЪЕКТОВ УПРАВЛЕНИЯ
А.А. Приходько, А.В. Нестеров, С.В. Нестеров
Кубанский государственный технологический университет, Краснодар,
Россия
В докладе приведены результаты вычислительного эксперимента,
суть которого состоит в решении задачи Коши для однородного уравнения Матье: y  (a  2q cos 2 ) y  0 – при различных сочетаниях коэффициентов a и q. Анализ полученных таким образом функций y ( ) должен
ответить на вопрос о том, как они связаны с коэффициентами уравнения
a и q. Эта проблема актуальна для нестационарных объектов управления, главным условием эффективности которых является требование
y( )  yдоп [1]. Предполагается, что данное требование удовлетворяется
соответствующим выбором коэффициентов a и q. Поиск зависимостей
спектральных характеристик от сочетания коэффициентов a и q составляет предмет настоящего исследования. Количественно характеризовать
названные характеристики удобно глубиной модуляции m, несущей частотой  и частотой модуляции  . Исследования показали, что глубина частотной модуляции очень мала, в связи с чем это явление далее
не рассматривается.
Анализ показывает, что глубина амплитудной модуляции лежит
в пределах 0 < m < 0,35. Общее представление о влиянии соотношения
коэффициентов уравнения Матье на глубину модуляции устойчивых колебаний дает рис. 1.
Рис. 1. Зависимость глубины модуляции от коэффициентов a и q
33
Согласно исследованиям, несущая частота находится в диапазоне
0    1 . При очень малых q несущая частота ω равна собственной частоте уравнения Матье ( 0  a ), при увеличении q частота колебаний
возрастает. На рис. 2 изображена зависимость несущей частоты
от коэффициента q при неизменных a.
Рис. 2. Диаграмма несущей частоты 
Таким образом, проведенные исследования позволяют систематизировать решения однородного уравнения Матье в первой зоне устойчивости. Зависимости, приведенные в докладе, могут служить для приближенной оценки решений уравнения Матье без его интегрирования.
Список литературы
1. Анализ решений уравнения Матье при моделировании нестационарного электропривода / А.А. Приходько, А.В. Нестеров, С.В. Нестеров // XXIII Международная инновационно-ориентированная конференция молодых ученых и студентов : труды междунар. конф., Москва, 14–
17 декабря 2011 г. – М. : Изд-во ИМАШ РАН, 2011. – С. 211.
34
УДК 004.946; 629.78; 658.512.011.56: 004.42
ОПРЕДЕЛЕНИЕ НАПРЯЖЕННО-ДЕФОРМИРОВАННОГО
СОСТОЯНИЯ КОЛЕСНОЙ ПЕРЕДАЧИ С УЧЕТОМ
ТЕРМИЧЕСКОЙ ОБРАБОТКИ ДЕТАЛЕЙ
С.В. Гусев1, А.В. Лемзиков2
1
Объединенный институт проблем информатики НАН Беларуси, Минск
e-mail: gsv@tut.by;
2
Белорусский государственный университет информатики
и радиоэлектроники, Минск
Большинство конечно-элементных расчетов, проводимых инженерами, не учитывает технологию изготовления детали, в частности различных видов термической обработки. Для оценки напряженнодеформированного состояния (НДС) детали и изделия в целом довольно
часто применяется несколько программных продуктов, каждый из которых эффективно решает свой круг задач [1].
Узкоспециализированные программные продукты по компьютерному моделированию процесса термической обработки закалки токами высокой частоты (ТВЧ), в частности TERMOSIM [2], позволяют определить
рациональные режимы термической обработки и НДС детали. Однако
формат представления данных в этом пакете не разрешает непосредственно использовать НДС детали после закалки ТВЧ в дальнейших
расчетах в пакете конечно-элементного анализа LS-DYNA.
Для обеспечения передачи НДС детали после закалки ТВЧ из пакета
TERMOSIM в пакет LS-DYNA разработаны специализированные программные средства, обеспечивающие перенос значений тензора напряжений с тетраэдальных элементов TERMOSIM (сетка А) на HEX-элементы
LS-DYNA (сетка Б).
С целью повышения эффективности решения задачи в LS-DYNA
конечно-элементная модель построена на базе HEX-элементов, что позволяет уменьшить размер расчетного файла, а следовательно, и время
расчета. Формирование трехмерной геометрической модели деталей колесной передачи и генерация соответствующих сеток для LS-DYNA
проводятся в программе ANSYS ICEM CFD.
Перенос результатов из одной сетки в другую состоит из следующих этапов:
1. В случаях когда для уменьшения вычислительной сложности
или увеличения точности моделирования анализ НДС при закалке осуществлялся на области детали, выделенной из всей геометрии исходя
из соображений симметрии, производится достроение сетки А на основании информации о симметрии исследуемой детали.
35
2. На сетках А и Б выбираются по две опорные точки с совпадающими координатами, по которым проводится совмещение конечноэлементных сеток.
3. Для каждого узла сетки Б производится интерполяция компонентов тензора напряжений по значениям узлов сетки А.
4. Полученные значения тензора напряжений узлов сетки Б используются в качестве начального напряженного состояния при моделировании механической задачи в LS-DYNA.
В качестве объекта исследования выступают элементы колесной
передачи грузового автомобиля семейства МАЗ-6422. Механизм состоит
из сателлита и коронной шестерни. Геометрические параметры сателлита для двух программных продуктов совпадают. Для сателлита учитывается НДС, возникающее в детали после закалки ТВЧ.
Использование результатов расчета НДС в TERMOSIM позволяет
средствами LS-DYNA определить максимальный крутящий момент
в конструкции с учетом образовавшихся при закалке ТВЧ напряжений.
Список литературы
1. CFD and FEA used to improve the quenching process, USA [Electronic resource]. – Mode of access : http://www.intensivequench.com/
pdf/Modeling_the_Quenching_Process.pdf. – Date of access : 03.02.2012.
2. Моделирование напряженно-деформированного состояния деталей в процессе эксплуатации с учетом режимов закалки / А.В. Лемзиков
[и др.] // Инновационные технологии в машиностроении : материалы
Междунар. науч.-техн. конф., Новополоцк, Беларусь, 19–20 окт. 2011. –
Новополоцк, 2011. – С. 202–208.
36
УДК 004.946;621.001.63;621.001.66;621.001.24;658.512
КОМПЬЮТЕРНОЕ МОДЕЛИРОВАНИЕ ДВИЖЕНИЯ
ПАРОВОДЯНЫХ ПОТОКОВ ВНУТРИ КОРПУСА РАБОЧЕЙ
КАМЕРЫ МИКРОТУРБИНЫ
Е.Н. Звягинцева, П.П. Ткачева
Объединенный институт проблем информатики НАН Беларуси, Минск
e-mail: elconor1@newman.bas-net.by
Для улучшения эксплуатационных характеристик различных типов
энергетических машин используется математическое моделирование
аэрогазодинамических процессов в них [1].
Рассматривается использование этого подхода для обнаружения
нежелательных зон в рабочей камере микротурбины.
Средствами программного комплекса STAR CCM+ сгенерированы
объемные сетки проточных частей рабочей камеры микротурбины (по CADмодели камеры микротурбины, построенной ООО «Промпривод»).
В вычислительном эксперименте на входной границе задавались
температура 250о С и давление 1,4 МПа, а на выходной – 0,6 МПа (данные предоставлены ООО «Промпривод»).
Картина распределения скорости в проточной части корпуса
рабочей камеры микротурбины
На рисунке показано распределение скорости внутри проточных
частей рабочей камеры микротурбины, из которого видно, что в первой
37
ступени (выделено красным кружком на рисунке) имеется вихревая зона. Наличие вихревой зоны в первой ступени приводит к возникновению
паровоздушного потока, направленного в сторону, противоположную
основному потоку. Это, в свою очередь, обусловливает нежелательную
диссипацию кинетической энергии потока, приводящую к уменьшению
КПД микротурбины. В таких зонах наблюдалось не только попятное
движение, но и потеря скоростного напора потока: за счет диссипации
кинетической энергии в стационарном вихре скорость v уменьшалась
со ≈ 143 до ≈ 1,5 м/с.
Вместе со специалистами ООО «Промпривод» было принято решение о моделировании конструкции с попеременным поворотом каждой
из трех сопловых решеток по 150, а также их полном или частичном удалении. Эти изменения не обеспечили улучшения результатов.
Было принято решение о моделировании конструкции, в которой
изменяются длины сопловых решеток и их количество, а также изменении CAD-модели (уменьшении кривизны окружности на выходе поворотно-соплового канала). Результаты этих исследований будут представлены в докладе.
Список литературы
1. Компьютерное моделирование аэродинамических процессов в
транспортирующих органах кормоуборочных комбайнов / А.М. Крот
[и др.] // Иформатика. – 2006. – № 3(11). – С. 80–90.
38
УДК 621.387.322.2.083
МЕТОДЫ МОДЕЛИРОВАНИЯ ПРОЦЕССА ДИФФУЗИОННОГО
ЛЕГИРОВАНИЯ С ПОМОЩЬЮ ПРОГРАММНОГО ПАКЕТА
ФИРМЫ SYNOPSYS
Н.Л. Лагунович1, В.М. Борздов2
1
ОАО «Интеграл», Минск, Беларусь
e-mail: n_dudarby@tut.by;
2
Белорусский государственный университет, Минск
Разработка современных изделий микроэлектроники на сегодняшний
день не обходится без моделирования технологии изготовления, прибора,
схемы [1]. В настоящей работе рассматриваются различные способы моделирования процесса диффузии при помощи программного пакета для приборно-технологического моделирования фирмы Synopsys, в состав которого входят программа TSUPREM4, применяемая для моделирования технологического процесса изготовления полупроводниковых структур, и программа
Medici, используемая для приборного моделирования полупроводниковых
структур [2].
В ходе исследований выполнено моделирование диффузионного
легирования фосфором кремниевой подложки p-типа проводимости с
применением разных методов описания процесса диффузии в рамках
программы Taurus TSUPREM-4. Процесс диффузии в условиях производства, как правило, выполняется двумя разными способами: 1) непосредственно из среды диффузионной печи в область кремниевой пластины; 2) в две фазы: осаждение фосфоросодержащего окисла
на поверхность кремниевой пластины и разгонка фосфора из окисла, содержащего примесь. Программа Taurus TSUPREM-4 содержит команду
для описания процесса диффузии из неограниченного источника. Одной
из целей настоящей работы было исследование версии о том, что данная
команда достаточно точно может описать оба указанных выше способа
диффузионного легирования.
В процессе моделирования были использованы два метода описания режима диффузионного легирования: 1) применение одной команды, описывающей процесс легирования из неограниченного источника;
2) использование двух команд, одна из которых описывает осаждение
фосфоросодержащего окисла на поверхность кремниевой пластины,
а вторая – разгонку примеси из осажденного окисла вглубь пластины
в среде азота и кислорода. Удельное сопротивление подложки, время
диффузии фосфора, концентрация примеси фосфора на поверхности
кремниевой пластины, температура, при которой проводилось диффузионное легирование, для указанных методов описания совпадали.
39
Плотность тока, 10- 7 А/мкм2
Плотность тока, 10- 7 А/мкм2
Напряжение, прикладываемое
к структуре, В
а)
Напряжение, прикладываемое
к структуре, В
б)
Вольт-амперные характеристики, рассчитанные для конструкции,
полученной после диффузии фосфора в кремниевую пластину с удельным
сопротивлением 0,01 Ом·см: а) с использованием фосфоросодержащего окисла;
б) без использования фосфоросодержащего окисла
По результатам моделирования установлено, что при использовании
сильнолегированных подложек р-типа, удельное сопротивление которых составляет примерно 0,01 Ом∙см, напряжение стабилизации Uст структуры, полученной диффузией фосфора в два этапа, составляет ~1,5 В при плотности
тока 3,2х10-7 A/мкм2, а структуры, полученной диффузией в один этап, составляет ~1,4 В при плотности тока 3,2х10-7 A/мкм2. Разница в полученных значениях напряжения стабилизации составляет 0,1 В или ~6,7 %, т. е. является несущественной. Таким образом, если при проведении моделирования не требуется особо высокая точность расчетов, можно использовать оба способа диффузии фосфора. С точки зрения временных затрат эффективнее использовать
команду, описывающую диффузию из неограниченного источника с помощью
одной команды, т. е. без осаждения окисла, содержащего примесь.
Из результатов моделирования, приведенных выше, следует,
что в случаях, когда точность вычислений ±10 % является достаточной,
разные процессы диффузионного легирования, используемые в производстве, можно описывать с применением одной и той же команды. Такое описание процесса диффузии позволяет в некоторых случаях значительно упростить и ускорить процедуру моделирования.
Список литературы
1. МОП-СБИС. Моделирование элементов и технологических процессов ; под ред. П. Антонетти [и др.] / пер. с англ. – М. : Радио и связь,
1988. – 496 с.
2. Synopsys: predictable success [Electronic resource]. – Mode
of access : http://www.synopsys.com. – Date of access : 12.08.2012.
40
УДК 621.791.92.001.57
МОДЕЛИРОВАНИЕ ИЗНОСА НАПЛАВЛЕННОГО СЛОЯ
ПРИ ЭКСПЛУАТАЦИИ ДЕТАЛЕЙ
С.Л. Леонов, М.Е. Татаркин
Алтайский государственный технический университет
им. И.И. Ползунова, Барнаул, Россия
e-mail: tatarkin.maxim@gmail.com
Наплавка широко используется для изготовления, ремонта и восстановления деталей, работающих в условиях интенсивного износа. Наплавка должна обеспечивать надежное соединение покрытия с основой и толщину покрытия, достаточную для последующей механической обработки и эксплуатационного износа рабочей поверхности детали. В результате износа h изменяется
относительная опорная длина профиля, которая определяется выражением
2 R2  y 2
,
tp  
b
b
by
(1)
где R – радиус валика, наплавленного на основу; by – текущее значение
ширины валика.
При этом уровень y (от наружной поверхности валика в глубину)
изменяется в диапазоне yb  y  R – h, а уровень р для наплавленной поверхности рассчитывается по формуле


p  ( R  h  y ) / R  h  R2  b 2 / 4 ,
(2)
где h – величина линейного износа.
В результате моделирования получена серия кривых для различных
величин износа h (рис. 1).
tp
1
0,9
0,8
0,7
tp(0)
0,6
tp(0,1)
tp(0,5)
0,5
tp(1)
0,4
0,3
0,2
0,1
0
0
0,2
0,4
0,6
0,8
1
p
Рис. 1. Относительная опорная длина профиля tp в зависимости от износа
по вершинам профиля h
41
При постоянной силе, действующей на поверхность, скорость износа определяется зависимостью
dh K
 ,
d S
(3)
где К – коэффициент пропорциональности.
В соответствии с графиком на рис. 1 с увеличением износа площадь
контакта S (значение tp при p = 0) увеличивается, а скорость износа
dh/ d снижается. Площадь контакта при y = R – h пропорциональна by. Рассматривая половину ширины наплавленного валика и ее единичную длину,
получаем
S  R2  ( R  h ) 2  h 2
R
1
h
(4)
Подставив выражение (4) в (3), имеем дифференциальное уравнение
dh

d
  0,

h  0.
K
при начальных условиях
R
h 2 1
h
Аналитическое решение данного дифференциального уравнения
невозможно. На рис. 2, а приведено численное решение этого уравнения
при R = 5 мм и различных значениях K. Увеличение К, характеризующее
рост силы, действующей на поверхность, увеличивает скорость износа
и суммарный износ. В начальный момент времени h = 0 и, следовательно, скорость износа dh/ d =  (рис. 2). С ростом радиуса скорость износа снижается (рис. 2, б).
h
h
1
1
0,9
0,9
0,8
0,8
0,7
0,7
0,6
0,6
h(K=1)
0,5
h(k=1,5)
h(K=1)
0,5
0,4
0,4
0,3
0,3
0,2
0,2
0,1
0,1
h(k=1,5)
0
0
0
0,5
1
1,5
2
время
0
0,5
1
1,5
2
время
а)
б)
Рис. 2. Зависимость износа поверхности от времени
при разных коэффициентах К: а) R = 5 мм; б) R = 10 мм
Предложенные модели имеют открытую структуру. Их уточненные
версии, алгоритмы и программное обеспечение могут служить базой
для дальнейшего совершенствования технологий, направленных на повышение качества и долговечности деталей механизмов и машин.
42
УДК 519.6; 621.9.048.7
МОДЕЛИРОВАНИЕ ПРОЦЕССА ГИДРОАБРАЗИВНОГО
РЕЗАНИЯ МЕТОДОМ КОНЕЧНЫХ ЭЛЕМЕНТОВ
А.Л. Галиновский, А.С. Проваторов, М.В. Хафизов
Московский государственный технический университет
им. Н.Э. Баумана, Россия
e-mail: m-khafizov@mail.ru
К числу универсальных и эффективных способов обработки материалов в современном машиностроении относится технология гидроабразивного резания (ГАР). Физико-технологическую основу данный
технологии составляет непрерывный высокоэнегретический поток жидкости (называемый также ультраструей), играющий роль основного
формообразующего инструмента.
Настоящая работа посвящена исследованию процесса ГАР на базе
численных методов механики сплошной среды с использованием современного компьютерного комплекса ANSYSAUTODYN. Задача решалась
в двухмерной осесимметричной (относительно OX) обратной (струя неподвижна, стенка движется) постановке в переменных Эйлера. Расчетная схема ГАР показана на рис. 1. Использованные материалы: для
струи – вода, для преграды –
алюминиевый сплав АМг6,
для частиц абразива – карбид кремния. Диаметр струи
был принят d = 0,3 мм, размер частиц абразива 0,3 мм,
толщина преграды 3 мм.
Было произведено нескольРис.1. Схема постановки задачи в системе Autodyn
ко расчетов с различной
массовой концентрацией абразива в струе воды. Для чистой водяной струи была
принята скорость V0 = 850
м/с. Для струй с абразивом
скорость была пересчитана в соответствии с законом сохранения количества движения:
mâ Vî   mâ  ma  V1 ,
где mв – масса воды, mа – масса абразива, V0 – скорость водяной струи,
V1 – скорость гидроабразивной струи.
43
С физико-технологических позиций наглядно просматривается оптимум зависимости производительности ГАР от концентрации абразива, вводимого в гидрострую
Q(с)
Производительность ГАР
(рис. 2). Действительс opt
но, при слишком малом значении концентрации абразива c в
рабочей
жидкости
(воде) режущая способность струи будет
c, %
невелика, несмотря на
ее достаточно больСодержание абразива в гидроструе, %
шую скорость. Значи- Рис. 2. Физическое обоснование наличия оптимальных
технологических режимов гидроабразивного резания
тельное увеличение
концентрации абразива приведет к существенному торможению струи.
На рис. 3 показаны хорошо коррелирующие между собой результаты моделирования в системе AUTODYN и данные эксперимента, проведенного на гидроабразивной установке.
а)
б)
Рис. 3. Сравнение результатов моделирования (а) и данных эксперимента (б)
Данное исследование проводилось в рамках гранта Президента Российской Федерации № 16.120.11.5069-МД и грантов РФФИ
№ 12-08-00802-а и № 12-08-33022-мол_а_вед.
44
УДК 004.5; 621.397.42; 681.772.7
СУПЕРКОМПЬЮТЕРНОЕ МОДЕЛИРОВАНИЕ
ТРИБОЛОГИЧЕСКОГО КОНТАКТА ИЗДЕЛИЙ
ИЗ НАНОСТРУКТУРИРОВАННЫХ МАТЕРИАЛОВ
В.А. Овсянко1, А.И. Петровский1, С.В. Сыроежкин2
1
Объединенный институт проблем информатики НАН Беларуси, Минск,
e-mail: 0va@tut.by;
2
Институт тепло- и массообмена им. А.В. Лыкова НАН Беларуси, Минск
Атомно-силовая микроскопия является мощным инструментом, позволяющим получать информацию о топографии  высотах рельефа объекта,
или определять по результатам измерений характеристики взаимодействия
объектов различной физической природы. В последнем случае атомносиловой микроскоп (АСМ) можно рассматривать как устройство (прибор)
для проведения натурных испытаний нанообразцов, по результатам выполнения которых определяются характеристики рассматриваемого вида взаимодействия наноизделий. При натурных испытаниях известными являются
характеристики материала нанообразца: плотность, модуль упругости, коэффициент Пуассона, предел текучести материала, касательный модуль упругости, модуль сдвига для материала зонда, размеры кантилевера и информация
о топографии объекта. Значения параметров взаимодействия кантилевера с
нанообразцом определяются косвенно – по величине закручивания консоли
при контакте с поверхностью.
Недостатки натурных экспериментов на АСМ: невозможность использования образца после эксперимента под нагрузкой, при которой
образец частично или полностью разрушается, нельзя проводить эксперименты по взаимодействию между собой двух нанообразцов.
При исследовании характеристик объектов нанометровых размеров
рассматривается взаимодействие достаточно крупных макрообъединений
атомов или молекул. Для моделирования поведения объектов, составляющими которых являются макрообъединения, используются универсальные программные пакеты инженерного анализа (Computer Aided Engineering – CAE-системы), которые позволяют получать значения реакций
(усилий) непосредственно на контактирующих телах без применения дополнительных конструкций, а также проводить вычислительные эксперименты, которые невозможно провести при натурных испытаниях.
В докладе на примере определения значения сил и коэффициентов
трения сухого трибологического контакта наноструктурированного образца и кантилевера рассматривается формирование задания для вычисления этих параметров средствами пакета LS-DYNА на суперкомпьютере:
45
построения геометрических и конечно-элементных моделей (КЭМ)
нанообразца и кантилевера, задания и свойств составляющих частей моделируемого процесса: приложения нагрузок, условий закрепления частей модели, описания материалов нанообразцов, характеристик контактного взаимодействия.
Построение твердотельной КЭМ нанообразца осуществляется разработанной программой преобразования описания изображения (координат точек профиля поверхности), полученного на АСМ, в формат пакета LS-DYNA.
Параметры и свойства составляющих частей моделируемого процесса задаются в соответствующих командах. Например, для описания
материала нанообразца используется модель упруго пластичного с кинематическим упрочнением материала LS-DYNA:
*MAT_PLASTIC_KINEMATIC
$# mid
ro
e
pr
sigy etan
1 2.33E-24 112.4E-09 0.28 7e-09 1e-07
$#
src
srp
fs
vp
0.000
0.000
0.04
0
beta
1.0
где mid – номер модели материала в задаче; ro – плотность материала,
г/нм3; e – модуль упругости; pr – коэффициент Пуассона; sigy – предел
текучести материала; etan – касательный модуль упругости;  – параметр упрочнения; src – параметр скорости деформации С для модели
Купера  Саймондса; srp – параметр скорости деформации P для модели
Купера  Саймондса; fs – деформация разрушения для разрушаемых
элементов; vp – формулировка эффектов скорости деформации.
Результаты вычислительных экспериментов по определению характеристик контактного взаимодействия при сухом трибологическом контакте отображаются средствами постпроцессора LS-PREPOST.
По сравнению со значением коэффициента трения, полученным
на АСМ ( = 0,3085), значения, определенные по данным моделирования средствами пакета LS-DYNА, отличаются на ±20 % . Также получены значения сил и коэффициентов трения при контакте двух наноструктурированных образцов. На АСМ такой эксперимент в настоящее время
провести нельзя.
Работа выполнена в рамках задания 5.2.1 научно-технической программы Союзного государства «Нанотехнология-СГ».
46
УДК 629.33.021:004.94
ВЕРИФИКАЦИЯ КОМПЬЮТЕРНЫХ МОДЕЛЕЙ
ЭЛЕМЕНТОВ ВИБРОЗАЩИТЫ
А.А. Назаренко1, Д.А. Бузановский1, В.С. Кончак2, С.В. Хитриков2,
С.П. Лазакович2, Ю.И. Николаев3
1
Объединенный институт проблем информатики НАН Беларуси, Минск;
2
Объединенный институт машиностроения НАН Беларуси, Минск;
3
ОАО «Минский завод колесных тягачей», Беларусь
Использование компьютерных динамических моделей автомобильной техники позволяет имитировать динамическое состояние и проводить оценку эксплуатационных характеристик исследуемого объекта.
При этом с помощью моделей узлов и систем, которые оказывают непосредственное влияние на исследуемые характеристики, разрабатывается
модель объекта в целом.
Технология моделирования динамики колебаний грузовых автомобилей
изложена в работе [1]. Адекватность модели, отображающей реальный объект с некоторой точностью, можно оценить лишь после проведения сравнительных испытаний. В итоге контролируемые параметры у модели и объекта
должны совпадать в пределах заданной точности. По результатам анализа
сравнительных испытаний выполняется уточнение модели.
Важным этапом в разработке модели являются экспериментальные
исследования как реального, так и виртуального объектов, по результатам
которых определяются локальные параметры и характеристики математической модели. Выполняется этот этап на физических и виртуальных
стендах. При разработке стендов необходимо соблюдать принцип максимального правдоподобия, строго следить за соответствием кинематических параметров стенда (перемещения, скорости, ускорения) режимам
нагружения (величине приложенной нагрузки, направлению и точке ее
приложения, временной диаграмме приложения нагрузки и т. д.).
Управление стендовым оборудованием осуществляется аппаратнопрограммным комплексом, который разработан и изготовлен в Республиканском компьютерном центре машиностроительного профиля Объединенного института машиностроения НАН Беларуси. Данный комплекс
позволяет синхронно и независимо управлять восемью нагружающими
устройствами, синхронно измерять 16 каналов реакции и дополнительно
контролировать состояние объекта испытания по 128 измерительным каналам. Он установлен в исследовательском центре ОАО «Минский завод
колесных тягачей» и с его помощью были проведены стендовые испытания элементов виброзащиты (амортизатора, пружины и подвески в сборе).
47
Сравнительный анализ результатов стендовых и виртуальных испытаний
Т0, с
ω0, рад/с
λ
β, с–1
Предмет исследования
стенд вирт стенд
вирт
стенд вирт стенд вирт
Пружина
0,058 0,0587 108,33 107,0997 0,0976 0,0913 1,6832 1,5565
Амортизатор 0,0643 0,0587 97,666
107,1
0,1549 0,0917 2,409 1,5638
Подвеска в сбо0,117 0,116 53,702 54,1654 0,112 0,0814 0,961 0,7015
ре (статика 4,5 т)
Подвеска в сбо0,117 0,1163 53,702 54,0102 0,118 0,0844 1,01 0,7254
ре (статика 2,15 т)
После обработки результатов экспериментальных данных были получены характеристики, необходимые для верификации компьютерных
моделей: собственная частота ω0, коэффициенты демпфирования λ и затухания β. Построены виртуальные модели данных элементов виброзащиты и проведены виртуальные испытания, полностью повторяющие
стендовые, осуществлен сравнительный анализ результатов стендовых и
виртуальных испытаний (таблица), который показал достаточно близкие
значения полученных характеристик, кроме результатов испытаний
амортизатора. Это объясняется наличием нелинейной зависимости силы
сопротивления амортизатора от его скорости перемещения. Испытания
подвески в сборе показали близкие значения характеристик, несмотря на
наличие нелинейности амортизатора, которая сгладилась пружиной
большой жесткости.
Список литературы
1. Технология моделирования динамики колебаний грузовых
автомобилей с использованием стендовых и виртуальных испытаний /
В.С. Кончак [и др.] // Известия НАН Беларуси. Сер. физ-техн. наук. –
Минск : Беларус. навука, 2011. – № 3. – С. 83–91.
48
УДК 533.9.924+621.793.18
ПРОГРАММНЫЙ КОМПЛЕКС ДЛЯ МОДЕЛИРОВАНИЯ
И ОПТИМИЗАЦИИ ПРОЦЕССОВ МАГНЕТРОННОГО
НАНЕСЕНИЯ ТОНКОПЛЕНОЧНЫХ ПОКРЫТИЙ
С.Н. Мельников1, Д.А. Голосов1, С.П. Кундас2
1
Белорусский государственный университет информатики
и радиоэлектроники, Минск
s_melnikov@tut.by;
2
Международный государственный экологический университет
им. А.Д. Сахарова, Минск, Беларусь
kundas@iseu.by
В настоящее время магнетронные распылительные системы находят
широкое применение в технологии вакуумного ионно-плазменного
нанесения тонких пленок для формирования функциональных слоев в
микроэлектронике, оптике, оптоэлектронике и машиностроении. Процесс магнетронного нанесения позволяет осаждать пленки широкого
спектра материалов с вариацией толщины от десятков нанометров до
нескольких микрон.
Одним из актуальных примеров применения тонкопленочных покрытий являются изделия электронной техники на гибких подложках,
которое открывает новые возможности использования индикаторных
панелей, солнечных батарей, дешевых сенсоров и других электронных
приборов. Ширина подложек может достигать 2,5 м, а требования к качеству наносимых тонкопленочных слоев предъявляются все более
жесткие: высокая однородность и воспроизводимость физикохимических свойств наносимых слоев при высокой равномерности толщины, низкое энергетическое воздействие на полимерную подложку и
высокую производительность процесса. Стоимость установок магнетронного нанесения тонких пленок сравнительно высокая, поскольку
данное оборудование не выпускается массово и чаще всего создается по
индивидуальным требованиям заказчика. Поэтому на этапе проектирования оборудования необходимо иметь средства для расчета параметров
наносимого покрытия для разных форм зоны распыления и конфигураций процессов магнетронного нанесения, обеспечивающих максимальную однородность по толщине наносимых слоев при минимальных размерах мишени и расстоянии мишень – подложка.
Для решения этих задач авторами разработан ряд математических
моделей, в частности: для расчета профиля толщины тонкопленочных
слоев при магнетронном нанесении на рулонные полимерные материалы
при линейном перемещении подложки [1]; на подложки, расположенные
49
на вращающемся барабанном подложкодержателе [2], а также для прогнозирования элементного состава нанесенных пленок при распылении
мозаичных мишеней с произвольным расположением вставок [3, 4].
На основе предложенных моделей создан программный комплекс
Deposition, который позволяет рассчитать скорость нанесения слоев в
любой точке подложки для аксиальных и протяженных магнетронных
распылительных систем, толщину наносимых слоев для различных форм
зон распыления и систем перемещения подложек (рисунок).
а)
б)
в)
Схемы взаимного расположения подложки и магнетрона: а) магнетронное нанесение
на рулонные материалы и крупноформатные стеклянные подложки конвейерного
типа; магнетронное нанесение тонкопленочных слоев на барабанный
подложкодержатель; б) внешнее расположение магнетрона относительно
подложкодержателя; в) магнетрон расположен внутри подложкодержателя
Список литературы
1. Голосов, Д.А. Распределение толщины тонкопленочных слоев
при магнетронном нанесении на линейно перемещаемые подложки /
Д.А. Голосов, А.П. Достанко, С.Н. Мельников // Вакуумная техника и
технология. – 2012. – Т. 22, № 1. – С. 27–34.
2. Голосов, Д.А. Модель расчета толщины тонкопленочных слоев
для магнетронных установок с подложкодержателями барабанного типа /
Д.А. Голосов, С.Н. Мельников // Энергоэффективные электротехнологи. –
2011. – С. 49.
3. Голосов, Д.А. Расчет элементного состава тонкопленочных слоев
при магнетронном распылении мозаичных мишеней / Д.А. Голосов,
С.Н. Мельников, А.П. Достанко // Электронная обработка материалов. –
2012. – Т. 48, № 1. – С. 63–72.
4. Golosov, D.A. Calculation of the Elemental Composition of Thin
Films Deposited by Magnetron Sputtering of Mosaic Targets / D.A. Golosov,
S.N. Melnikov, A.P. Dostanko // Surface Engineering and Applied Electrochemistry. – 2012. – Vol. 48, № 1. – P. 52–59.
50
УДК 004.738.5
ИСПОЛЬЗОВАНИЕ ЯЗЫКА ПРОЦЕДУР
ЛОГИЧЕСКОГО ВЫВОДА ДЛЯ СОЗДАНИЯ
ИНТЕЛЛЕКТУАЛЬНЫХ ОБУЧАЮЩИХ СИСТЕМ
В.Г. Королёв
ООО «Сенсотроника», Минск, Беларусь
e-mail: vitali.karaliov@sensotronica.com
Первым практическим применением языка и базы процедур логического
вывода [1] может стать создание интеллектуальных обучающих систем, объединяющих в себе функциональность интеллектуальных систем, способных
решать задачи по их постановкам, и обучающих систем, способных оценивать уровень знаний пользователей по некоторому предмету обучения. В отличие от существующих обучающих систем, они смогут оценивать правильность решения обучаемым пользователем каждой отдельной задачи не только по конечному ответу (совпадает ли он с известным правильным ответом),
но и по промежуточным выкладкам, описывающим процесс решения задачи.
Это позволит точнее оценить уровень знаний обучаемого пользователя, локализовать пробелы в его знаниях и сформулировать рекомендации
по их устранению.
Создание таких систем становится возможным на основе языка процедур вывода, поскольку для любой задачи, которая может быть предъявлена
обучаемому пользователю для проверки его уровня знаний, именно этот
язык обеспечивает стандартный способ описания решения задачи. В интеллектуальной обучающей системе приложение, обрабатывающее решения,
представленные на языке процедур логического вывода, оказывается функциональным ядром (назовем его логической подсистемой), к которому
должны быть добавлены следующие компоненты:
1) интерфейсные компоненты (называемые интерфейсной подсистемой), обеспечивающие перевод условия каждой задач и шагов
е решения из внутреннего формата, определяемого языком процедур логического вывода, во внешний формат, ориентированный на обучаемого
пользователя, и обратно;
2) подсистема, позволяющая для каждого очередного шага решения,
введенного пользователем, определить, следует ли высказывание, представленное пользователем на этом шаге решения, из условий задачи
или нет (если нет, то пользователем на последнем шаге решения допущена ошибка);
3) подсистема автоматического логического вывода, способная решить задачу по описанию ее условия, а также для высказывания, пред-
51
ставленного пользователем на очередном шаге решения, восстановить
его вывод из условий задачи (если пользователем не была допущена
ошибка, то такой вывод всегда существует вне зависимости от того,
приближает ли этот шаг решения к ответу или нет);
4) модуль описаний задач, который по результатам, продемонстрированным пользователем при решении предыдущих задач, выбирает
для него следующую задачу.
Подсистему, реализующую функции 2) и 3), назовем аналитической подсистемой. Общая схема интеллектуальной обучающей системы,
удовлетворяющей описанной схеме, представлена на рисунке.
Структура интеллектуальной обучающей системы
Аналитическая и интерфейсная подсистемы являются проблемноориентированными, что отличает их от проблемно-независимой логической подсистемы. Например, для обучающей системы, специализирующейся на преобразовании алгебраических выражений специализация
компонентов проявляется в следующем:
1) описание решения отдельной задачи представляет собой цепочку
тождественных преобразований над выражениями, формируемыми
пользователем в редакторе формул [2];
2) ошибочность высказывания, представленного пользователем на
очередном шаге вывода, выявляется путем (невидимого для пользователя) преобразования этого высказывания к канонической форме; несовпадение этой формы для двух последних высказываний в цепочке тождественных преобразований означает, что на последнем шаге решения
допущена ошибка;
3) логический вывод выполняется на основе процедур преобразования алгебраических выражений, как в [2].
Список литературы
1. Королев, В.Г. Язык процедур логического вывода: постановка
задачи на разработку и обоснование практической необходимости //
В данном сборнике.
2. Решалка
[Электронный
ресурс].
–
Режим
доступа :
http://www.reshalka.com/. – Дата доступа : 06.08.2012.
52
УДК 621.313.333
ОПТИМИЗАЦИЯ ВЫХОДНОГО НАПРЯЖЕНИЯ
МНОГОУРОВНЕВОГО ИНВЕРТОРА
С.С. Воротницкий, Ю.Н. Петренко
Белорусский национальный технический университет, Минск
e-mail: ypetrenko@bntu.by
Многоуровневые инверторы напряжения (МИН) находят все более
широкое распространение в преобразовательной технике различного
назначения. Кроме того, МИН интенсивно используются в мощных
установках со средними уровнями напряжения, таких как конвейеры
горнодобывающей отрасли, насосы ТЭЦ и атомных станций, вентиляторы, электробусы и т. д. [1].
При этом неизменным и важным требованием является повышение
качества напряжения и уменьшение потерь энергии в преобразователе.
Наиболее простую схему имеют преобразователи с двумя уровнями
напряжения, однако в таком напряжении имеется высокое содержание
высших гармоник. Для дальнейшего анализа рассмотрим фазное напряжение [2] инвертора (рис. 1).
Рис. 1. Форма фазного напряжения трехфазного инвертора
Принимая, что напряжение симметрично относительно /2 и относительно (с учетом инверсии знака), амплитуду фазного напряжения
можно определить в виде [2]
Bk  
4(U1 cos
  1
2
 U 2 cos
k
 2
2
)
,
(1)
где U1, U2 – выходная величина ступенек напряжения;
 1,  2 – ширина импульса рис.1;
k – номер гармоники.
53
Качество напряжения определяется [2] с помощью коэффициента
искажений
23
Êè 
4U d
( k
k 5
(
(cos(k  1 )  cos( k   2 ))) 2
4U d

(cos 1  cos  2 ))
,
(2)
2
где  1,2 – углы начала импульса k-й гармоники.
Из (2) следует, что амплитуды гармонических составляющих зависят от углов коммутации (см. рис. 1). С целью определения оптимальных
по минимуму Ku углов коммутации  1,  2 была составлена программа
в среде MathCAD, с помощью которой определены амплитуды высших
гармонических составляющих и Кu. Рассматривая в рамках данной работы два уровня (см. рис. 1), приведем соответствующие зависимости
для Кu на рис. 2.
Рис. 2. Зависимость коэффициента искажения Кu от момента подачи
отпирающего импульса на вентили (т. е. угла α)
С помощью разработанной программы можно определить оптимальные по минимуму Кu значения углов коммутации.
Список литературы
1. High-Performance Motor Drives / Marian P. Kazmierkowski [et al.] // IEEE
Industrial Electronics Magazine. – September 2011. – P. 6–26.
2. Структуры систем управления автоматизированным электроприводом / О.П. Ильин [и др.]. – Минск : Наука и техника, 1978. – 368 с.
54
УДК 621.396.6
МОДЕЛИРОВАНИЕ ЭЛЕКТРОМАГНИТНОГО ПОЛЯ
ПРИ ИНДУКЦИОННОМ НАГРЕВЕ В ЗАЗОРЕ МАГНИТОПРОВОДА
В.Л. Ланин, В.Г. Левин
Белорусский государственный университет информатики
и радиоэлектроники, Минск
vlanin@bsuir.by
Постоянное развитие электроники требует совершенствования методов нагрева материалов, основанных на бесконтактных технологиях.
Прогресс в области индукционного нагрева достигнут за счет новых конструкций индуктирующих устройств на магнитопроводах. Нагрев переменным электромагнитным полем в зазоре магнитопровода (рис. 1)
обеспечивает высокую скорость при небольших удельных мощностях,
но сильно зависит от материала детали и геометрических факторов [1].
Рис. 1. Модель индукционного нагрева:
1 – держатель детали, 2 – нагреваемая деталь, 3 – магнитный экран,
4 – индуктор, 5 – магнитопровод
Целью работы является исследование процесса индукционного
нагрева малогабаритных деталей в зазоре магнитопровода. Моделирование электромагнитного поля выполнено в САПР COMSOL Multiphysics
[2] для индукционного нагрева деталей из медных сплавов на частоте
55
Глубина, мм
66 кГц и силе тока 10А. Анализ результатов показывает, что имеется нелинейная зависимость глубины прогрева от величины зазора (рис. 2).
Ширина детали, мм
Рис. 2. Распределение удельной мощности нагрева (Вт/м3) по глубине
и вдоль детали
Замечено, что 90 % энергии электромагнитного поля выделяется
на расстоянии 2 мм от края детали. С ростом зазора мощность нагрева
падает, но при этом увеличивается нагрев по остальному объему детали.
Введение экрана из магнитного материала увеличивает мощность нагрева в материале детали на 50 %, но при этом значительно уменьшается
равномерность распределения мощности нагрева внутри объема детали.
Список литературы
1. Ланин, В.Л. Высокочастотный электромагнитный нагрев
для пайки электронных устройств / В.Л. Ланин // Технологии в электронной промышленности. – 2007. – № 5. – С. 46–49.
2. Comsol Multiphysics knowledge base [Electronic resource]. – Mode
of access : http://www.comsol.com/support/knowledgebase/browse/900/. –
Date of access : 22.02.2012.
56
УДК 658.512.4; 67.05
РАЗРАБОТКА УПРАВЛЯЮШИХ ПРОГРАММ ДЛЯ СТАНКОВ
С ЧПУ В СИСТЕМЕ «ГЕММА-3D» ПРИ ГРУППОВОЙ ТЕХНОЛОГИИ ИЗГОТОВЛЕНИЯ ДЕТАЛЕЙ
В.Д. Вермель1 , С.Г. Зарубин1, Г.Г. Иванец2, А.М. Жуковень3
1
Центральный аэрогидродинамический институт
им. проф. Н.Е. Жуковского, г. Жуковский, Россия;
2
Объединенный институт проблем информатики НАН Беларуси, Минск
e-mail: gemma3d@inbox.ru;
3
Институт цифрового телевидения «Горизонт», Минск, Беларусь
В условиях применения станков с ЧПУ в групповой технологии
определяющим является не количество деталей в группе, а количество
моделей, описывающих геометрию обрабатываемых деталей, и следовательно, наборов станочных программ, требуемых для изготовления
деталей. При использовании современных параметрических CAD/CAМсистем можно по одной модели получить управляющие программы
(УП), которые обеспечат обработку группы подобных деталей, отличающихся конструктивными параметрами. При изменении значений параметров программа обработки для новой детали формируется автоматически [1]. Другой подход (CSSP) [2] основан на поиске общих решений
при разработке УП для группы деталей и является доминирующим в токарной обработке.
В связи с существенной ограниченностью типов обработки фрагментов деталей предлагаем подход, отличный от рассмотренных. Основывается он на том, что пользователь при разработке УП для обработки
групп геометрических элементов детали имеет возможность сохранить
получаемые решения как типовые. Эти решения по мере необходимости
переносятся на другие детали группы. Такой подход напоминает известный метод проектирования «по аналогу». В нем аналогом является решение по обработке группы элементов детали. В общем случае в технологию обработки конкретной детали может быть включено произвольное число разработанных решений из технологий обработки различных
деталей.
Реализация выполнена в системе ГеММа-3D версии 10 [3].
В ней технологом формируется проект УП, соответствующий технологии обработки детали, в котором структурными единицами являются
проходы инструмента, определяющие выполнение выделяемых сегментов обработки, подпрограммы, а также смысловые последовательности
станочных команд (переход в исходную точку, включение/выключение
охлаждения, ускоренные переходы между рабочими участками и т. д.).
57
Проход инструмента представляется в виде совокупности организованных блоков исходных данных (геометрические, технологические, ссылки на элементы математической модели) и сегмента соответствующей
ему управляющей программы с траекторией инструмента. Изменения в
блоке исходных данных обеспечивают автоматическую генерацию сегмента управляющей программы.
На рисунке приведен пример использования рассмотренного инструментария при изготовлении из общей заготовки группы деталей ИЦТ
«Горизонт»
(Минск).
Детали
группы
отличаются
формой
и конструктивными размерами. Сначала УП была отработана
для передовой детали. Все остальные УП формировались простой модификацией геометрических параметров в проходах передовой детали с их
дублированием для дополнительных окон с перемещением. Заданием координат, определяющих базирование, также устанавливались расположение и ориентация передовой детали, новых деталей в поле заготовки. Таким образом, один типовой проект УП обработки передовой детали обеспечил разработку УП для всех деталей.
3D-модели деталей группы и базовая 2D-модель для их обработки
Список литературы
1. Полещук, В. Работа с ЧПУ-оборудованием в Pro/ENGINEER –
на переднем крае технологии / В. Полещук // САПР и графика. – 2001. –
№ 9. – С. 66–70.
2. Manocher, D. Efficient CNC Programming Approach Based on Group
Technology / D. Manocher [Electronic resource]. – Mode of access :
http://digitalcommons.calpoly.edu/cgi/viewcontent.cgi?article=1022&context
=it_fac. – Date of access : 10.08.2012.
3. ГеММа-3D [Электронный ресурс]. – Режим доступа :
www.gemma.ru. – Дата доступа : 09.08.2012.
58
УДК 621.914
АЛГОРИТМИЗАЦИЯ ВЫБОРА
ИНСТРУМЕНТА СОВРЕМЕННОЙ НОМЕНКЛАТУРЫ
ДЛЯ ФРЕЗЕРНЫХ ПЕРЕХОДОВ
А.А. Кошин, Т.В. Кисиль
Южно-Уральский государственный университет, Челябинск, Россия
e-mail: tatiana_kisil@mail.ru
Конструкции современных сборных режущих инструментов одного
назначения различаются способами установки и крепления режущих элементов – пластин, т. е. структурной компоновкой и параметрами: размерами пластин, корпусных элементов или элементов крепежа. Выбор подходящей конструкции инженером осуществляется на основании рекламных материалов и личного или коллективного производственного опыта.
Производители режущего инструмента предлагают базы данных
и экспертные системы для выбора инструмента. Однако эти системы
не позволяют сравнивать конструкции различных производителей и управлять
процессом выбора наилучших вариантов конструкций инструментов [1].
Для адаптации и настройки систем автоматизированного проектирования для условий предприятий, которые применяют часть из огромного набора постоянно обновляемого технологического оснащения, разработчики САПР, например ADEM, T-Flex, Sprut, Intermech, оснащают
их специализированным языком.
В связи с этим поставлена задача разработки единой научно обоснованной алгоритмической методики выбора оснастки на примере фрезерных переходов. Выбор технологического оснащения для фрезерных переходов является многокритериальной задачей. Учитываемые параметры:
материал детали, тип и геометрия обрабатываемой поверхности, параметры точности и шероховатости, тип и мощность оборудования, тип и
конструкция фрезы и т. д. Для алгоритмизации подбора режущего и
вспомогательного инструмента на фрезерные переходы составляется
комплекс условий применимости (КУП) определяющих факторов [2].
Например, КУП фрез для обработки шпоночного паза:
1) этот вид поверхности обрабатывается концевыми фрезами;
2) геометрические параметры поверхности: глубина h и ширина паза b – определяют диаметр Dфр и длину режущей части фрезы ap:
Dфр < 0,8b; ap ≥ h;
(1)
3) множество типовых решений (МТР) [2], удовлетворяющих условию (1), включает цельные и сборные концевые фрезы. В зависимости
59
от обрабатываемого материала для цельной фрезы выбирается материал
фрезы, для сборной – материалы режущей части и хвостовика;
4) в зависимости от стадии обработки (черновая, чистовая) выбирается форма рабочей части режущего инструмента [3], обеспечивающая
параметры точности и шероховатости;
5) в зависимости от типа оборудования и конструкции режущего инструмента определяется состав инструментальной системы, после чего описываются условия подбора составляющих для обеспечения собираемости;
6) модель станка определяет типоразмер инструментального блока
или патрона;
7) типоразмер инструментального блока определяет диаметр посадочного отверстия или типоразмер цанги;
8) конструкция и размер фрезы определяют форму и размер крепежной части [3], устанавливаемой в посадочное отверстие инструментального блока или цанги. Решением этого КУП будет некоторое
МТР [2], удовлетворяющих параметрам перехода.
На примере технологического оснащения Челябинского радиозавода «Полет» проверка данных условий осуществляется в САПР ТП
TechCard. Режущий инструмент и оснастка внесены в базу данных по
конструктивным признакам (геометрическим параметрам и другим характеристикам, необходимым для осуществления подбора). Переход
определяет вид обрабатываемой поверхности, технолог заполняет графы,
характеризующие геометрию и расположение поверхности. По заданной
заготовке определяется обрабатываемый материал. На уровне операции
выбирается модель оборудования, по которой система узнает тип оборудования, мощность и типоразмер оснастки. Благодаря использованию понятий, формул и таблиц экспертной системы TechCard [4] описываются
условия подбора технологического оснащения и проверяются в автоматизированном режиме. Результат выводится на экран.
Список литературы
1. Аверченков, А.В. Автоматизация технологической подготовки производства для малых инновационных предприятий в машиностроении: автореф. дис. … докт. наук /А.В. Аверченков. – Саратов : Саратовский государственный технический университет, 2012. – 37 с.
2. Системы автоматизированного проектирования технологических
процессов, приспособлений и режущих инструментов: учебник для вузов / под общ. ред. С.Н. Корчака. – М.: Машиностроение, 1988. – 352 с.
3. Инструменты режущие. Термины и определения общих понятий :
ГОСТ 25751-83.
4. TechCard. Версия 7.0 : руководство пользователя / А.М. Куприянчик [и др.]. – Минск : ОДО «Интермех», 2006. – 328 с.
60
УДК 004.5; 621.38
ПРОГРАММНАЯ СИСТЕМА ПРЕДОБРАБОТКИ ИНФОРМАЦИИ
ДЛЯ МИКРОФОТОНАБОРНОГО ОДНОКАНАЛЬНОГО
ГЕНЕРАТОРА ИЗОБРАЖЕНИЙ
А.А. Воронов1, А.А. Дудкин1, C.М. Аваков2, В.А. Русецкий2
1
Объединенный институт проблем информатики НАН Беларуси, Минск
e-mail: sash_v_oo@tut.by
2
УП «КБТЭМ-ОМО» ГНПО «Планар», Минск
e-mail: tlo@list.ru
Для успешной работы одноканальных лазерных генераторов изображений необходимо решать задачу предобработки исходной информации, представляющей топологию фотошаблона или технологического слоя интегральной схемы. Одним из важнейших шагов при этом является декомпозиция
произвольных многоугольников в множество прямоугольников. Генерация
изображений в процессе обработки рассмотренных топологий использующимся в настоящее время программным обеспечением САПР СБИС занимает много времени, а качество результата оставляет желать лучшего [1].
а)
б)
Исходный многоугольник (а) и его представление множеством
прямоугольников (б)
Система дает возможность формировать по описанию топологии,
представленному или в виде файла в GDS II формате, или в виде текстового файла (внутренний формат) (рисунок, а), входной файл для генератора изображений (рисунок, б): этап 1. Если описание топологии фотошаблона представлено в виде файла в GDS II формате, то преобразуем
его во внутренний формат: этап 2. Выполняется анализ множества контуров на корректность их задания: этап 3. В множестве контуров осуществляется поиск пересекающихся между собой контуров и их слияние: этап
61
4. Из множества полученных контуров выделяем односвязные
и многосвязные контуры: этап 5. Для каждого односвязного и многосвязного контура решается задача декомпозиции (покрытия), т. е. представления каждого из этих контуров в виде совокупности прямоугольников.
При этом каждый прямоугольник совокупности должен удовлетворять
заданному ограничению на минимальную и максимальную длину
его стороны [2]. Для решения задач данного этапа используются как специальные, так и универсальные алгоритмы: этап 6. По полученному множеству прямоугольников, покрывающих исходные топологические
объекты, формируется оптимальная последовательность прямоугольников, которая кодируется в соответствии с правилами входного языка соответствующего генератора изображений ЭМ-5109 или ЭМ-5009А2.
Предусмотрены следующие основные режимы работы: выбор и открытие файла на диске, содержащего исходную информацию о типах
топологических объектов и координатах их вершин (открытие такого
файла влечет за собой открытие соответствующего дочернего окна, которое будет «привязано» к этому файлу); работа с дочерним окном, связанным с топологическими объектами из файла на диске с возможностью визуального отображения любого из объектов или всех сразу; выбор алгоритмов покрытия топологических объектов и собственно
нахождение покрытия с отображением результата покрытия в дочернем
окне; вывод детальной информации о последовательности, в которой
были найдены элементы покрытия; сохранение в файле на диске информации о найденном (и отображенном в дочернем окне) покрытии; конвертирование внутренней формы представления информации о покрытии в общепринятый формат лазерных генераторов (BIT, MUL или
PAT). В алгоритмах, реализованных в программной системе, применяется оптимизация по критерию минимального числа прямоугольников
в покрытии и при конвертации в форматы лазерных генераторов изображений осуществляется сортировка прямоугольников по углу наклона,
что увеличивает скорость работы генератора при экспонировании.
Применение в разработанной системе оригинальных алгоритмов покрытия и минимизации позволило увеличить производительность лазерных
генераторов ЭМ-5109, ЭМ-5009А2 и расширить класс входных данных –
успешно формировать произвольные топологии фотошаблонов.
Список литературы
1. Оптико-механические комплексы для бездефектного изготовления фотошаблонов 0,35 мкм и 90 нм / С.М. Аваков [и др.] // Фотоника
(прил. к журн. «Электроника НТБ»). – 2007. – № 6. – С. 35–39.
2. Техническое описание и инструкция по эксплуатации генератора
изображений ЭМ-5109. – Минск : КБТЭМ-ОМО, 2001. – 323 c.
62
УДК 658.512.22.011.56; 539/.6
ПРОБЛЕМЫ СОЗДАНИЯ БИБЛИОТЕК 3D-МОДЕЛЕЙ
В АРХИТЕКТУРНО-СТРОИТЕЛЬНОМ ПРОЕКТИРОВАНИИ
Н.Н. Горбачёв
Академия управления при Президенте Республики Беларусь, Минск
e-mail: nick-iso@tut.by
Эффективность внедрения и функционирования систем автоматизированного проектирования (САПР) во многом обусловливается организацией
подготовки библиотек графических примитивов различного уровня и назначения. Переход строительной отрасли к технологиям 3D-проектирования
требует государственной координации решения этой проблемы с учетом следующих предпосылок:
 проведения работ в рамках межведомственной комиссии по координации работы республиканских органов государственного управления и иных государственных организаций, подчиненных Правительству
Республики Беларусь, по вопросам создания и внедрения современных
интегрированных информационных систем и технологий;
 перехода к активной части реализации Отраслевой программы
внедрения комплексных автоматизированных систем проектирования
и информационных технологий для управления жизненным циклом
строительного объекта;
 наличия Государственной системы каталогизации продукции;
 наличия республиканского фонда типовой проектной документации;
 функционирования системы технического нормирования и стандартизации Республики Беларусь, национального фонда технических нормативных правовых актов, ИПС «Стандарт» и ИПС «Стройтехнорм».
Внедрение CALS-технологий в конструкторское проектирование
трансформировало проектные технологии и конструкторскую документацию, состав и функции которой были пересмотрены в рамках стандартов
Единой системы конструкторской документации (ЕСКД) с ориентацией
ее на электронные документы (ЭД). Были регламентированы новые требования к традиционным документам при переводе их в электронные
(например, добавлены реквизиты «Метод проецирования», «Имя файла
документа» и др.) и введены новые конструкторские ЭД: электронная модель детали и электронная модель сборочной единицы. Была введена дополнительная классификация ЭД с выделением простых, составных и агрегированных.
В строительстве документы, входящие в ЕСКД, используются
как один из видов проектной документации. Кроме того, существует си63
стема проектной документации в строительстве и другая документация,
которая также подлежит переработке в ЭД. Это потребует расширения программы по CALS-технологиям.
В свою очередь изменения в стандартах потребуют формирования новых
информационных технологий для обеспечения архитектурно-строительных
САПР необходимыми данными. Они будут связаны с организацией информационного взаимодействия всех участников строительного процесса (государственных органов, заказчиков, проектировщиков, подрядчиков, поставщиков,
эксплуатационщиков, надзорных органов [1].
В особую область следует выделить подготовку 3D-моделей конструкций, изделий и оборудования, а также формирование соответствующих баз данных. Реально 3D-модели должны разрабатываться на
этапах проектирования и постановки на производство конструкций, изделий и оборудования, обеспечивая их включение в соответствующие
технические ЭД. Соответствующий контроль и унификацию форматов
ЭД могут обеспечивать система стандартизации и нормирования, система каталогизации продукции и фонд типовых проектов.
Возможен и другой путь – государственно-частного партнерства, когда библиотеки моделей будут формироваться фирмами-разработчиками
САПР, имеющими соответствующие договорные отношения с участниками строительного процесса и управления строительством. Допустим и вариант подготовки 3D-моделей реальных конструкций, изделий и оборудования в рамках практико-ориентированных компонент учебного процесса
соответствующих специальностей вузов.
Существенными могут быть коллизии лингвистического обеспечения
интеграции систем, где используются такие языки, как Express, XML, языки машинной графики, различные языки классификаций (проектов, объектов, работ, конструкций, изделий, оборудования и др.). Как показывает
практика, явно нетривиальной является проблема идентификации градостроительных единиц, зданий и сооружений, других объектов информации
на всех стадиях их жизненного цикла.
Таким образом, внедрение современных технологий 3D-проектирования в строительной отрасли потребует реинжиниринга существующих технологий информационного обеспечения проектных и
строительных технологий.
Список литературы
1. Горбачёв, Н.Н. Организация и эксплуатация интернет-сайтов
проектных и строительных организаций / Н.Н. Горбачёв. – Минск :
Белстройцентр, 2006. – 168 с.
64
УДК 621.9: 004
ЗАДАЧИ РАЗРАБОТКИ АДАПТИРУЕМЫХ СИСТЕМ
АВТОМАТИЗИРОВАННОГО НОРМИРОВАНИЯ НА ОСНОВЕ
ИНВАРИАНТНОГО АЛГОРИТМИЧЕСКОГО ОБЕСПЕЧЕНИЯ
А.А. Кошин, Н.С. Сазонова
Южно-Уральский государственный университет, Челябинск, Россия
e-mail: nataliasaz@inbox.ru
Современное динамичное многономенклатурное многопрофильное
машиностроение характеризуется тем, что время с момента поступления
заказа до выпуска готового изделия должно быть предельно сокращено.
Добиться такого результата, когда этап технологической подготовки
производства сжат до минимальных сроков, позволяют системы автоматизированного проектирования (САПР) и нормирования (САН ТП).
В настоящее время на предприятиях России и ближнего зарубежья
функционирует целый ряд таких систем: КОМПАС/Вертикаль, ADEM,
T-FLEX/Технология, CADMECH/TECHCARD, TechnologiCS, Sprut.
Все они на довольно высоком уровне решают задачи формирования, оформления, хранения и тиражирования технологической документации. С той или иной степенью автоматизации они решают информационные проектные задачи (подбор оборудования, технологической
оснастки и т. д.). Однако ни одна из них не имеет системного решения
таких ключевых задач для технологического процесса, как размерный
анализ с расчетом припусков и операционных размеров, трудового нормирования с расчетом режимов резания и всех составляющих нормы
времени. Без решения этих задач невозможно проектирование операционных технологических процессов, по которым работает современное
крупно- и среднесерийное производство.
Специфика обрабатывающих отраслей и, в частности, современного
машиностроения такова, что существует множество самых различных
предприятий с различным охватом видов обработки, т. е. охват по необходимым алгоритмам проектирования на разных предприятиях будет
очень сильно различаться.
В условиях современного производства САН ТП сможет успешно
функционировать на предприятии, если будет обеспечена возможность
проектирования абсолютно любого технологического перехода, который
может встретиться на данном предприятии.
Разработка единой всеохватывающей САН ТП в принципе возможна, но такая система для каждого предприятия будет являться избыточной (наличие большого количества невостребованной информации –
множество неиспользуемых операций и переходов). Поэтому актуальна
65
задача разработки системы, настраиваемой как по информационному,
так и по алгоритмическому обеспечению. Задача настраиваемости по
информационному обеспечению фактически решена использованием
СУБД (в реляционных базах данных). Настраиваемости по алгоритмическому обеспечению (по алгоритмам проектирования) в настоящее время
нет ни в одной из имеющихся систем, причем речь идет о настраиваемости силами именно пользователей, а не разработчиков систем.
Решением этой задачи является применение предлагаемой методики командных строк, построенных на применении локальных алгоритмов, решающих конкретные локальные задачи и объединенных в единый инвариантный резидентный алгоритм путем накопления (аккумулирования) информации о получаемых результатах проектирования в едином поле данных [1].
Нормативная методика назначения режимов резания и определения
нормы времени подразделяется на ряд этапов: назначение материала и
определение геометрических параметров инструмента, определение
длины рабочего хода, определение подачи, определение скорости резания, определение усилий и мощности резания, определение нормы времени. Каждый из этапов, в свою очередь, включает решение одной или
ряда локальных задач. При разработке алгоритмического обеспечения
САН ТП каждая из таких задач преобразуется в алгоритмический модуль. В итоге получается комплекс алгоритмов, реализующих нормативную методику. При этом для корректной работы САН ТП кроме
комплекса основных алгоритмов она должна включать комплекс вспомогательных алгоритмов, решающих задачи ликвидации логических
пробелов в нормативной методике (коррекция расчетных значений режимных параметров по кинематическим возможностям оборудования
или качественным ограничениям на технологический процесс).
Описанная конфигурация САН предполагает минимизацию программного ядра системы – программное обеспечение представляет только логику перехода от одного локального алгоритма к другому, а сами
локальные алгоритмы переводятся в состав информационного обеспечения. В этом случае настройка системы по набору технологических операций и переходов к условиям конкретного предприятия сводится к коррекции алгоритмической части ее информационного обеспечения.
Список литературы
1. Кошин, А.А. Задачи и направления совершенствования автоматизированных систем нормирования технологических процессов современного машиностроения / А.А. Кошин, Н.С. Сазонова // Фундаментальные и прикладные проблемы техники и технологии : науч.-техн.
журнал. – Орел : Госуниверситет-УНПК, 2011. – С. 24–31.
66
УДК 658.512:004;631.3
ИНТЕГРИРОВАННАЯ СРЕДА ИНФОРМАЦИОННОЙ
ПОДДЕРЖКИ ПРОЦЕССОВ ПРОЕКТИРОВАНИЯ
И ИНЖЕНЕРНОГО АНАЛИЗА КОНСТРУКЦИИ
СЛОЖНЫХ ТЕХНИЧЕСКИХ ОБЪЕКТОВ
Ю.М. Кротюк
Объединенный институт проблем информатики НАН Беларуси, Минск
e-mail: krotiouk@newmvan.bas-net.by
Повышение эффективности информационных систем, направленных на автоматизацию труда инженеров-конструкторов связано с интеграцией всех используемых при проектировании приложений в составе
интегрированной среды информационной поддержки процессов проектирования и инженерного анализа конструкции изделий. Актуальность
создания такой среды обусловлена необходимостью согласования технологических схем проектирования с методологиями проектирования
и инженерного анализа, реализованными в составе различных программных приложений [1].
Концепция организации единого информационного пространства
(интегрированной среды проектирования на основе единой базы данных) в той или иной степени реализована в ряде САПР, наиболее развитыми из которых являются Creo Elements/Pro (ранее Pro/ENGINEER),
Patran , Unigraphics NX, CATIA. Однако использование перечисленных и
других продуктов, направленных на реализацию функций интегрированной среды проектирования в конструкторских подразделениях отечественных предприятий, затруднено, так как указанные продукты являются дорогостоящими, требуют значительных системных ресурсов,
имеют сложный интерфейс и требуют больших затрат времени для обучения персонала.
Для преодоления этих трудностей на отечественных предприятиях
в ОИПИ НАН Беларуси разработана интегрированная среда
информационной поддержки процессов проектирования и инженерного
анализа конструкции сложных технических объектов (ИСППИА).
Рассматриваются принципы построения, структура и компонентный
состав ИСППИА, особенности ее реализации.
Для поддержки процессов инженерного анализа конструкций
сложных технических объектов (СТО) и выполнения прочностных
расчетов используются программные средства расчета элементов конструкций, программные средства расчета конструкций и программные
средства подготовки расчетных данных для пакета LS-DYNA. Данные
модули обеспечивают интеграцию инженерных пакетов ANSYS
67
и LS-DYNA с базовой системой геометрического моделирования и
позволяют проводить численное моделирование конструкций СТО
в различных постановках.
Программные средства интегрированной среды осуществляют поддержку процессов проектирования, объемного геометрического моделирования и инженерного анализа конструкций изделий, анализ принципиальной работоспособности полученной конструкции, анализ и оптимизацию их эксплуатационных характеристик.
Предлагаемая методология и программные средства позволили
обеспечить:
- сбор и хранение данных об элементах конструкций СТО (геометрических параметрах, применяемых материалах, сортаменте, назначаемых допусках и отклонениях и др.);
- ведение в базе данных библиотек моделей унифицированных (базовых) элементов конструкции СТО;
- автоматизацию и информационную поддержку процессов расчета
параметров элементов конструкции и конструкции СТО;
- автоматизацию процессов подготовки расчетных данных для объемного геометрического моделирования элементов конструкций СТО;
- оптимизацию параметров конструкции, которая осуществляется
путем вариации параметров формы, размеров и свойств конструкции.
На основе ИСППИА в составе заданий ГНТП «Информационные
технологии» были разработаны и внедрены САПР для двух различных
приложений − САПР проектирования инструмента для поперечноклиновой прокатки и САПР проектирования рамных конструкций
почвообрабатывающих агрегатов.
Использование ИСППИА в составе двух САПР позволило сократить затраты на проектирование конструкции, сократить количество исправлений и доработок в документации, повысить качество и сократить
сроки постановки конструкции на производство.
Список литературы
1. Гривачевский, А.Г. Структурная организация интегрированной
системы информационной поддержки процессов проектирования и инженерного анализа элементов рамных конструкций / А.Г. Гривачевский,
Ю.М. Кротюк, А.А. Абрамов // Информационные технологии в промышленности : тез. докл. Шестой Междунар. науч.-техн. конф. –
Минск : ОИПИ НАН Беларуси, 2010. − С. 114.
68
УДК 681.512
КОМПЛЕКС ПРОГРАММ СИНТЕЗА ЛОГИЧЕСКИХ СХЕМ
ИЗ ВЕНТИЛЕЙ С УЧЕТОМ ЭНЕРГОПОТРЕБЛЕНИЯ
Л.Д. Черемисинова, Н.А. Кириенко
Объединенный институт проблем информатики НАН Беларуси, Минск
e-mail: cld@newman.bas-net.by, kir@newman.bas-net.by
Снижение энергопотребления проектируемой схемы может обеспечиваться на разных уровнях логического проектирования. Чем более ранним является этап, тем более важно получать на нем качественные решения. Синтез схемы из вентилей является одним из ранних этапов проектирования, когда выполняется технологически независимая оптимизация
многоуровневых представлений систем булевых функций, которая следует за минимизацией булевых функций в классе дизъюнктивных нормальных форм (ДНФ). На этом этапе из двухуровневого представления системы ДНФ получается многоуровневое представление в базисе простых
вентилей (типа И, ИЛИ, И-НЕ, ИЛИ-НЕ), числа входных полюсов которых не превышают наперед заданных чисел. Значения чисел выбираются
исходя из параметров целевого технологического базиса.
В настоящей работе описывается комплекс программ построения
и оптимизации многоуровневых представлений систем булевых функций, которые служат основой для покрытия схем библиотечными элементами, выполненными на основе технологии статических КМОП-схем.
Комплекс включает программы оптимизации многоуровневых
представлений систем ДНФ и синтеза многоуровневых схем из вентилей
с ограниченным числом входных полюсов. В качестве количественных
оценок эффективности проектирования используются суммарное число
входных полюсов вентилей и суммарная переключательная активность
полюсов схемы. Выбор таких оценок связан с тем, что при проектировании на логическом уровне энергопотребление целевой схемы, выполняемой по КМОП-технологии, существенно зависит от сложности схемы
и переключательной активности ее полюсов. Исходным заданием
для программ являются: одноуровневое функциональное описание проектируемой схемы в виде системы ДНФ, представленное на внутреннем
языке описания схем; вероятностные характеристики переключения значений сигналов на входных полюсах схемы.
Оптимизация многоуровневых представлений систем ДНФ производится путем совместной или раздельной факторизации. Программа
совместной факторизации систем булевых функций выполняет построение многоуровневого функционального описания схемы. Из системы
ДНФ выделяется множество факторов (частей ДНФ системы) с задан69
ными технологическими ограничениями (число входов для конъюнкторов и дизъюнкторов, число вхождений фактора в уравнения системы).
Выделение факторов выполняется с учетом минимизации оценок будущей схемы по сложности и энергопотреблению. В результате операции
получается многоуровневое функциональное описание схемы в виде
факторизованной системы ДНФ, построенное на основе выделения оптимальных факторов, но содержащее, однако, конъюнкции и дизъюнкции, которые не удалось факторизовать данным подходом. Результат
операции требует дальнейшего преобразования с помощью программы
раздельной факторизации системы ДНФ.
Программа раздельной факторизации систем булевых функций
также выполняет построение многоуровневого функционального описания схемы, но каждое уравнение системы обрабатывается независимо.
Из ДНФ каждого уравнения выделяется множество факторов с заданными технологическими ограничениями (числа входов для конъюнкторов
и дизъюнкторов). Выделение факторов выполняется с учетом минимизации оценок будущей схемы по сложности и энергопотреблению. В результате операции получается многоуровневое функциональное описание схемы в виде системы логических уравнений.
Синтез многоуровневых схем производится из многовходовых
и двухвходовых вентилей. Программа синтеза схем из многовходовых
вентилей позволяет выполнить последовательно процедуры совместной
и раздельной факторизации с учетом параметров элементов целевой
библиотеки и минимизации критериев сложности и энергопотребления
схемы. Полученный результат может быть преобразован в структурное
описание схемы в базисе элементов целевой библиотеки.
Программа синтеза схем из двухвходовых вентилей позволяет получить многоуровневое функциональное описание схемы, в котором
ранги конъюнкций и дизъюнкций не превышают двух. Построение схемы производится на основе диаграмм двоичных решений (BDD) заданного функционального описания полностью или частично определенных
булевых функций.
Программы синтеза схем из вентилей исследовались на ряде тестовых
схем и показали свою эффективность [1]. Комплекс программ реализован в
рамках системы энергосберегающего логического синтеза, разработанной
в лаборатории логического проектирования ОИПИ НАН Беларуси.
Список литературы
1. Черемисинова, Л.Д. Оптимизация многоуровневых представлений логических схем с учетом энергопотребления / Л.Д. Черемисинова,
Н.А. Кириенко // Информатика.  2011. – № 3. – С. 77–87.
70
УДК 658.52.011
АВТОМАТИЧЕСКАЯ СБОРКА МАССОВЫХ ИЗДЕЛИЙ
В.С. Гусарев, Е.Н. Ковальчук, В.Б. Наддачин
Одесский национальный политехнический университет, Украина
Автоматическая сборка «массовых» изделий приобретает все большее
распространение в машиностроении. Это определяется рядом причин. Одна
из них – выпуск изделий большими тиражами, а другая связана
с конструкцией изделия, «удобной» для автоматической сборки. «Удобные»
для сборки изделия должны содержать детали, обеспечивающие полную
взаимозаменяемость и их расположение вдоль одной или максимум двух
координатных осей. Примером расположений элементов изделия по одной
оси является подшипник, в нем выполняются и два других требования: полная взаимозаменяемость и массовый выпуск. Существуют требования
к процессу сборки: контактная доступность инструментов к элементам
сборки; строгий переход от одного сборочного элемента к другому
с обеспечением базирования деталей при сопряжении элементов изделия.
Целесообразно в автоматической сборке реализовать принцип, при котором
сначала собираются внутренние элементы, а затем они соединяются
с наружными. Примером реализации упомянутых требований и принципов
является процесс сборки конического роликового подшипника. В процессе
сборки на первой операции заводится сепаратор U (в), который находится
в середине изделия. На второй заводятся ему в сопряжение ролики U(а), которые базируются по окнам сепаратора. На третьей выполняется установка
внутреннего кольца U (с) с базированием по роликам. На четвертой операции выполняется сопряжение собранного комплекта с наружным кольцом
U (d). Далее собранный подшипник выводится V (abcd) из системы.
Изделие и процесс сборки позволяют выполнять указанные требования, так как изделие чрезвычайно технологично, а процесс отвечает
всем условиям автоматизации сборки.
Реализация процесса автоматической сборки может выполняться
различными видами сборочно-монтажного оборудования (СМО). Арсенал СМО может быть реализован двумя разными системами машин
автоматического действия: первые – периодического действия, вторые – непрерывного. В устройствах периодического действия элементы
собираемого изделия поступают в сборочные устройства периодически
во время остановки движения транспортера, который используется
для перемещения изделия по позициям сборки. Перемещение изделия
по позициям осуществляется круговым (орбитальным) транспортером
Рγ (рис. 1), а подача сборочного компонента может происходить
71
линейными Рά (рис. 1, а) или круговыми Рγ (рис.1, б) подающими механизмами.
Рис. 1. Схемы СМО периодического действия
Алгоритмы функционирования для этого СМО:
U(b)Рα Р γ • U (a)Рα Рγ • U (c)РαРγ • U(d) Рα Рγ • V(abcd);
U(b)Рγ Рγ • U (a)Рγ Рγ • U (c)Рγ Рγ • U(d) Рγ Рγ • V(abcd).
Возможна реализация СМО непрерывного действия по принципу
работы роторных машин (Кошкина – Клусова). В таких системах подача
и установка сборочных элементов изделия происходит во время непрерывного движения роторов (рис. 2).
Рис. 2. Схемы СМО непрерывного действия
Схема на рис. 2, а реализует роторный принцип установки и совмещения элементов изделия без использования промежуточных транспортных роторов (Клусов), а схема на рис. 2, б – с использованием промежуточных транспортных роторов (Кошкин). Алгоритмы функционирования для этого СМО:
U(b)Рγ • Рγ • U (a)Рγ • Рγ • U(c)Рγ • Рγ • U(d) Рγ • Рγ • V(abcd);
U(b)Рγ• РγРγ• U(a)Рγ •РγРγРγ •U(c)Рγ •Рγ Рγ Рγ •U(d)Рγ •РγРγ • V(abcd).
Требования к конструкции изделия и условия автоматической сборки реализуются в сборке не только подшипников качения, но и многих
других изделий машиностроения.
72
УДК 004.5; 621.38
ПРОГРАММНЫЕ СРЕДСТВА ИДЕНТИФИКАЦИИ В СИСТЕМЕ
ТЕХНИЧЕСКОГО ЗРЕНИЯ ДЛЯ МИКРОЭЛЕКТРОННОЙ
ПРОМЫШЛЕННОСТИ
А.А. Воронов, А.А. Дудкин, В.В. Ганченко, А.В. Инютин
Объединенный институт проблем информатики НАН Беларуси, Минск
e-mail: {voronov, ganchenko, avin}@lsi.bas-net.by
При изготовлении интегральных микросхем (ИМС) важным является
контроль технологических процессов, который заключается в измерении
характеристик и проверке результатов основных операций на соответствие
установленным требованиям. Основным способом получения данных
о кристалле ИМС является использование микроскопа. В этой связи проектирование и производство современных сверхбольших интегральных схем
становится невозможным без применения систем технического зрения
(СТЗ), оснащенных программными средствами автоматического анализа.
Актуальность таких систем определяется освоением субмикронных технологий и усложнением интегральных микросхем. Специфика обрабатываемой в системах технического зрения информации заключается в большом
объеме данных (до 30 и более топологических слоев, каждый из которых
представляет собой совокупность кадров), разрешении на грани длины оптической волны, комплексном характере помех (нарушение геометрии, яркостные искажения, нарушения позиционирования).
Основной задачей обработки изображений в СТЗ является идентификация, т. е. обнаружение (определение границ) и локализация (определение местоположения) объектов с анализом их свойств и контролем параметров. Объектами для идентификации будут являться изображения
топологии, представляющие собой логические элементы принципиальной
схемы или их фрагменты. Эти объекты используются для получения единого представления всей ИМС в целом, восстановления топологии
при обратном проектировании ИМС, контроля конструкторскотехнологических ограничений и определения дефектов объектов при
производстве ИМС и их шаблонов. Идентификации предшествует предварительная обработка изображения (цифровая фильтрация, оконтуривание, сегментация, изменение масштаба и угла поворота изображения,
удаление шума, повышение контрастности или цветовых характеристик
изображения), выполнение которой позволяет повысить достоверность
идентификации.
Таким образом, для решения задачи идентификации программные
средства включают два основных модуля: предобработки изображений
и поиска объектов.
73
В разработанном программном модуле предобработки изображений
осуществляется контроль минимальной ширины дорожки и расстояния
между дорожками на основе аппарата математической морфологии. Особенностью многокадровых изображений топологических слоев ИМС является неоднородность яркости, которая выражается как в изменении яркости в различных областях в пределах одного кадра, так и в отличии
средней яркости различных кадров. После экспертной оценки множества
кадров из разных слоев разных кристаллов было принято решение
для выравнивания яркости использовать маску, равную обратному градиенту яркости кадра, так как условия освещения для всего множества кадров совпадают. Выравнивание градиента яркости в одном кадре производится на основе цветовой модели HSV. Для выравнивания яркости различных кадров всего слоя вычисляется разница яркости между соседними
кадрами и последующим вычислением поправки для каждого из них.
Поиск объектов на изображении осуществляется оператором в интерактивном режиме по заданному шаблону на основе коэффициента
корреляции, вычисляемого для матриц дистантного преобразования (рисунок). Дистантное преобразование используется для снижения влияния
неоднородности освещения и цветового шума на снимке, которые могут
повлиять на значения коэффициента корреляции.
Блок загрузки/сохранения изображений
Функции сохранения
изображений
Функции загрузки
изображений
Блок обработки изображений
Функции выделения
градиента
Функции
бинаризации
Функции дистантного
преобразования
Функции
корреляционного
поиска
Функции вывода
результата поиска
Функции
бинаризации
Функции поиска
локальных
экстремумов
Структурная схема программного модуля поиска изображений по шаблону
Разработанные программные модули характеризуются высокой скоростью при обработке больших изображений и низким процентом ошибок идентификации при работе с зашумленными изображениями, которые к тому же могут иметь разные уровни яркости. Их использование
в СТЗ позволило создать основу для дальнейшей работы по восстановлению принципиальной электрической схемы ИМС и значительно повысило качество работы проектировщиков СБИС.
74
УДК 519.873:519.718.7
РАЗРАБОТКА ТЕСТОВ КОНТРОЛЯ НЕИСПРАВНОСТЕЙ
ЗАДЕРЖКИ ЦИФРОВЫХ СТРУКТУР
Л.А. Золоторевич
Белорусский государственный университет, Минск
e-mail: zolotorevichla@bsu.by
Рассматривается актуальная задача контроля неисправностей задержки цифровых объектов, представленных на структурном уровне.
Для определенности рассматривается логическая сеть из элементов
базиса произвольных ДНФ. Главной особенностью данной задачи является то, что для контроля неисправностей задержки необходимо моделирование двух входных векторов, прилагаемых в двух тактах работы схемы.
Определим неисправность задержки четверкой вида (xi, yj, ak, av).
Здесь xi – вход схемы, yj – выход схемы; xi Є {x1, x2, …, xi, …, xn}, yj Є {y1,
y2, …, yj, …, ym}, n – число внешних входов схемы, m – число выходов
схемы, ak, av Є {r, f}, где r – переключение сигнала на входе из 0 в 1, f –
переключение из 1 в 0. Мощность множества R рассматриваемых неисправностей dim R = n * m. Очевидно, каждая неисправность (xi, yj, ak, av)
из определенного множества перечислимых неисправностей функционально связана с некоторой подсхемой, выходом которой является выход yj. Входами подсхемы являются те входы схемы, которые определяют функцию, реализованную на выходе yj. При построении теста
для данной неисправности будем рассматривать не исходную схему,
а некоторую конусообразную подсхему с одним выходом, что существенно снижает требуемые вычислительные ресурсы для решения задачи. Приведенная на рисунке структура и ее описание на уровне RTL реализуют на выходе булеву функцию X 1 X 3  X 1 X 2 X 3 X 4  X 2 X 3 X 4 .
Применяется метод генерации тестов контроля неисправностей
константного типа [1]. Для этого рассматриваемая схема S представляется тестируемой схемой S1 и ее дублем S2, которые представляют исходную схему в двух временных тактах функционирования в заданном режиме. Для рассматриваемого примера для контроля неисправности задержки (X4, F, r, av), (av Є {r, f}) необходимо построить такие
два входных вектора, которые будут последовательно воздействовать
на схему и содержать логический 0 в первом векторе и 1 во втором векторе в бите, соответствующем входу X4, и которые приведут к изменению сигнала на выходе F на втором векторе.
75
F4
X1
&
if
X3 = 1 then
Z <= X1* X3
elsif X3* X4= ‘01’ then
Z <= X2*¬ X3
elsif X3* X4 = ‘00’ then
Z <= X1* X2;
end if
X2
F1
F5
&
&
F2
F7
&
1
F
F6
&
&
1
X3
F8
F3
r
X4
1
Пример логической сети
Алгоритм построения теста заключается в следующем [2]:
1. Описать схему и ее копию в виде КНФ булевых функций разрешения.
2. Представить моделируемую неисправность.
3. Описать условия транспортировки неисправности к выходу.
4. Ввести дополнительные ограничения по обеспечению постоянства состояний входов в течение двух временных тактов.
5. Решить задачу выполнимости КНФ булевой функции, полученной
конъюнктивным объединением КНФ схемы, ее копии и ограничений.
6. Если решение не найдено, ослабить дополнительные ограничения.
При построении тестов на уровне структурного представления объекта число рассматриваемых неисправностей пропорционально числу
путей в схеме, которое зачастую экспоненциально зависит от размера
схемы. При функциональном рассмотрении объекта число неисправностей зависит пропорционально от n*m, где n – число входов, m – число
выходов схемы.
Список литературы
1. Higami, Y. Diagnostic Test Generation for Transitin Faults Using a
Stuck-at ATPG Tool / Y. Higami, Y. Kurose // Proc. Int. Test Conf. Paper
16.3. – Austin, TX, 2009.
2. Золоторевич, Л.А. Верификация проектов и построение тестов
контроля СБИС на уровне RTL / Л.А. Золоторевич // АиТ. – 2012. –
В печати.
76
УДК 658.512:519.87
РЕАЛИЗАЦИЯ СИСТЕМЫ БУЛЕВЫХ ФУНКЦИЙ СЕТЬЮ
ИЗ МАТРИЧНЫХ СТРУКТУР И БИБЛИОТЕЧНЫХ ЭЛЕМЕНТОВ
С.Н. Кардаш
Объединенный институт проблем информатики НАН Беларуси, Минск
e-mail: gold@newman.bas-net.by
Структуры с регулярной топологией обеспечивают эффективную
реализацию управляющей логики и широко используются в составе заказных цифровых сверхбольших интегральных схем. Наибольшее распространение в настоящее время приобрели программируемые логические матрицы (ПЛМ), состоящие из двух матричных подсхем, которые
называются матрицами И, ИЛИ. В ПЛМ используются параллельные соединения транзисторов, что обеспечивает высокое быстродействие схемы в целом. В последнее время все большее развитие приобретают также схемы с последовательными соединениями транзисторов (регулярные МОП-схемы или РМОП-схемы) [1–3].
Проектирование логических схем на основе матричных структур
типа ПЛМ или РМОП-схем, как правило, ведется с использованием
так называемых проводных дизъюнкций, когда выходы различных элементов соединяются по схеме «монтажное ИЛИ». При использовании
языка SF [4] для представления получаемых схем это означает формирование в разделе OUT SF-описания схем цепочек, связывающих наборы
выходных полюсов элементов, требующих объединения по схеме ИЛИ.
Однако дальнейшая топологическая реализация полученных результатов
для размещения на кристалле требует представления фрагментов, соответствующих проводным дизъюнкциям в виде транзисторных схем, выполняющих функции дизъюнкции от заданного числа входов.
Для решения этой задачи предлагается использовать двухэтапный
алгоритм.
На первом шаге с помощью известных методов строится
SF-описание с использованием проводных дизъюнкций. На втором – полученное описание преобразуется к требуемому виду путем замены
в исходном описании фрагментов, задающих проводные дизъюнкции,
на фрагменты, представляющие описания библиотечных элементов.
По существу, введение библиотечных элементов в схему можно
рассматривать как преобразование текстового файла, задающего
SF-описание схемы с проводными дизъюнкциями, к файлу, содержащему описание схемы с библиотечными элементами.
77
Для решения рассматриваемой задачи предлагается последовательно просматривать выходы схемы и анализировать вид поступающих
на них соединений. В зависимости от числа коммутируемых на выходах
схемы элементов в библиотеке логических элементов выбирается соответствующий элемент, реализующий функцию ИЛИ для требуемого
числа аргументов.
Преобразование файла проводится с использованием шаблонов –
заранее заготовленных фрагментов текста, соответствующих описаниям
библиотечных элементов. Описанные преобразования реализованы программно на языке C++ с использованием классов «Булев вектор» и «Булева матица» [5].
Список литературы
1. Кардаш, С.Н. Реализация системы ДНФ булевых функций
на РМОП-схемах / С.Н. Кардаш // Автоматизация проектирования дискретных систем : материалы Четвертой Междунар. конф. (CAD
DD’2001), 14–16 ноября 2001 г., Минск. – Минск : Ин-т техн. кибернетики НАН Беларуси, 2001. – Т. 2. – C. 210–217.
2. Кардаш, С.Н. Реализация системы булевых функций сетью
из матричных структур / С.Н. Кардаш // Методы логического проектирования. – Минск : Объединенный институт проблем информатики НАН
Беларуси, 2002. – Вып. 1. – С. 85–92.
3. Бибило, П.Н. Применение дизъюнктивных разложений при синтезе структур ПЛИС / П.Н. Бибило // Автоматизация проектирования
дискретных систем : материалы Второй Междунар. конф. (CAD DD’97),
12-14 ноября 1997 года, Минск. – Минск : Ин-т техн. кибернетики НАН
Беларуси, 1997. – Т. 2. – C. 59–66.
4. Бибило, П.Н. Кремниевая компиляция заказных СБИС / П.Н. Бибило. – Минск : Ин-т техн. кибернетики АН Беларуси, 1996. – 268 с.
5. Булевы векторы и матрицы в С++ / В.И. Романов [и др.] // Логическое проектирование. – Минск : Ин-т техн. кибернетики НАН Беларуси, 1997. – C. 150–158.
78
УДК 004.3
СРАВНЕНИЕ МЕТОДОВ КОНСТРУИРОВАНИЯ ТЕСТОВ
ДЛЯ ОПЕРАЦИОННЫХ АВТОМАТОВ
А.Г. Короткевич
Зеленогурский университет, Польша
e-mail: A.Karatkevich@iie.uz.zgora.pl
Типичная структура микропроцессора или микроконтроллера такова, что его можно рассматривать как совокупность операционного
и управляющего автоматов, где операционный автомат состоит из элементов, предназначенных для хранения и обработки данных, таких как АЛУ, счетчики, мультиплексоры и т. д. [1, 3].
Для каждой из этих частей существуют особые методы проектирования и тестирования [3]. Тестирование операционного автомата можно
провести с помощью последовательности команд управляющего автомата, которая должна проверить каждое непосредственное соединение
между элементами операционного автомата и обеспечить появление соответствующих данных на его выходах. Получение такой тестовой последовательности – это нетривиальная задача, в особенности если требуется минимизировать ее длину.
В [5] предложен графовый метод конструирования тестовой последовательности. Его идею можно описать следующим образом: конструируется граф, вершины которого соответствуют элементам операционного автомата, а дуги – соединениям между ними. Затем все вершины,
не являющиеся внутренними, стягиваются в одну вершину и для полученного графа решается так называемая «задача китайского почтальона»
[4], т. е. находится кратчайший цикл, проходящий через все дуги (что
можно выполнить за полиномиальное время). Из этого цикла можно
непосредственно сконструировать тестовую последовательность.
Однако команды микропроцессора, как правило, реализуются в виде неделимых серий микроопераций [1], т. е. одна команда может пересылать данные между несколькими парами элементов операционного
автомата. В таком случае более адекватной, чем обычный граф, моделью
операционного автомата представляется сеть Петри [2]. В [6] предложен
для конструирования тестов метод, основанный на сетях Петри. Идея
этого метода сводится к конструированию моделирующей сети Петри,
получению для нее T-инвариантов, покрывающих все переходы, и конструированию на их основе тестовой последовательности.
Вышеупомянутые методы предназначены для получения оптимальных по длине тестов. В [7] описан эвристический метод для решения
той же задачи. Он основан на последовательном конструировании те79
стовой последовательности, которая на каждом очередном шаге стремится приблизиться к получению полного теста, т. е. либо покрыть еще
не покрытое соединение, либо транспортировать на выходы данные, которые еще туда не попали. Этот метод не гарантирует оптимального результата, но во многих случаях дает результат, близкий к оптимальному.
Было проведено сравнение этих трех методов путем применения их
к нескольким проектам микропроцессоров. Результаты можно коротко
описать следующим образом:
1) графовый метод позволяет быстро получить оптимальные результаты, если тестируемая система не является микропрограммной;
2) метод, основанный на сетях Петри, дает оптимальные результаты, но не может обработать некоторые возможные в операционных автоматах конструкций;
3) эвристический метод оказывается наиболее универсальным,
быстрым и дающим результаты приемлемого качества.
Список литературы
1. Баранов, С.И. Синтез микропрограммных автоматов /
С.И. Баранов. – Л. : Энергия, 1979.
2. Котов, В.Е. Сети Петри / В.Е. Котов. – М. : Наука, 1984.
3. Baranov, S. Logic and system design of digital systems /
S. Baranov. – Tallinn : TGU, 2008.
4. Edmonds, J. Matching Euler tours and the Chinese postman problem /
J. Edmonds, E.L. Johnson // Mathematical Programming. – 1973. – № 5. –
P. 88–124.
5. Karatkevich, A. Graph based approach to test bench construction for
datapath / A. Karatkevich, S. Baranov // Internationales Wissenschaftliches
Kolloquium. – Ilmenau, 2010. – P. 662–667.
6. Karatkevich, A. Petri net based approach to test bench construction for
datapath / A. Karatkevich // Int. conf. on pervasive and embedded computing
and communication systems. – Vilamoura, Algarve, 2011. – P. 506–511.
7. Karatkevich, A. Nowe metody konstruowania sekwencji testowych dla
ścieżki przetwarzania danych / A. Karatkevich // Mat. konf. naukowej
«Informatyka – sztuka czy rzemiosło». – Karpacz, 2012. – S. 263–266.
80
УДК 519.714
СРАВНИТЕЛЬНОЕ ИССЛЕДОВАНИЕ МЕТОДОВ
ВЕРИФИКАЦИИ ФУНКЦИОНАЛЬНО НЕОПРЕДЕЛЕННЫХ
ОПИСАНИЙ НА ОСНОВЕ МОДЕЛИРОВАНИЯ
Д.Я. Новиков, Л.Д. Черемисинова
Объединенный институт проблем информатики НАН Беларуси, Минск
e-mail: c1d@newmar.bas-net.by
В процессе проектирования устройств автоматики и вычислительной техники важное место занимает верификация, позволяющая обнаружить ошибки проектирования на ранних его этапах и тем самым сократить время проектирования и затраты на перепроектирование.
В настоящей работе задача верификации рассматривается для малоисследованного в литературе случая, когда исходное описание функционально не полностью определено и задано в виде системы частично
определенных булевых функций (ЧБФ) на интервалах значений входных
переменных X = {x1, x2, … xn}, а результирующее описание представляется комбинационной схемой.
Задача верификации в рассматриваемой постановке сводится к проверке условия реализуемости системы ЧБФ F комбинационной схемой
S: значения каждой функции fi(X)  F на всей области ее определения
должны совпадать с соответствующими значениями функции yi(X) реализуемой схемы S. Широко используемым на практике подходом
для решения задачи верификации является двоичное моделирование
схемы на наборах значений переменных из области определения системы ЧБФ, которое состоит: 1) в последовательной подаче на входы схемы
S наборов значений переменных; 2) вычислении значений сигналов
на выходах элементов схемы; 3) сравнении реакций схемы S с ожидаемыми реакциями – значениями функций системы F. Поскольку система
F задана на интервалах (совокупностях наборов значений аргументов),
эти интервалы перед началом моделирования необходимо расщепить
на наборы, что в случае интервалов большой размерности делает двоичное моделирование неприемлемо трудоемким.
Исключить необходимость расщепления интервалов на наборы позволяет троичное моделирование, предложенное в работе [1] и отличающееся от двоичного тем, что состояние каждого входа и выхода элементов моделируемой схемы S представляется не булевой, а в общем случае
троичной переменной. Однако при моделировании схемы на интервале
на некоторых из ее выходов возможно появление «ложной» неопределенности, которая появляется в силу разного толкования неопределенного значения переменной на входе схемы и выходе элемента. В первом
81
случае для переменной возможны оба значения (и 0, и 1), во втором случае наряду с этим появляется и элемент неопределенности (или 0, или 1
в зависимости от конкретного определенного значения на входе). Далее
по схеме распространяется неопределенность данного типа, которая может достичь и выхода схемы, соответствующего некоторой функции
fi(X)  F, принимающей на всех наборах интервала одно и то же определенное значение (0 или 1). В такой ситуации невозможно дать однозначный ответ на вопрос, реализует ли схема функцию fi. Ситуацию можно
разрешить путем повторного моделирования схемы на наборах, на которые расщепляется анализируемый интервал.
Для оценки целесообразности использования троичного моделирования важным является ответ на вопрос: как часто на практике может
возникать ситуация, когда оно не полностью решает задачу верификации. Для этого были проведены эксперименты, заключавшиеся в следующем. Генерировались псевдослучайные системы ЧБФ с заданными параметрами (числами переменных, функций, интервалов области определения системы, а также процентом неопределенных компонент интервалов), один из которых поочередно варьировался. Для каждой системы
ЧБФ синтезировалась комбинационная схема, реализующая данную систему, причем методы синтеза также варьировались (методы брались
из [2]). Для пар «система ЧБФ – схема» выполнялась процедура верификации путем троичного моделирования и фиксировалось число интервалов, которые не удалось проверить троичным моделированием.
Экспериментальные результаты показали, что независимо от параметров исходной системы ЧБФ и метода синтеза схемы троичное моделирование позволяет проверить значительную часть интервалов, которая
на рассмотренных примерах в среднем составила около 78 %. Эксперименты также показали, что процент проверенных троичным моделированием интервалов зависит больше от метода синтеза схемы, чем от параметров исходной системы ЧБФ.
Список литературы
1. Cheremisinova, L. Simulation-based approach to verification of logical descriptions with functional indeterminacy / L. Cheremisinova, D.
Novikov // Information Theories & Applications (IJ ITA). – 2008. – V. 15,
№ 3. – P. 218–224.
2. Бибило, П.Н. Организация комплекса автоматизированного проектирования логических схем с пониженным энергопотреблением /
П.Н. Бибило, В.И. Романов, Л.Д. Черемисинова // Пятый Белорусский
космический конгресс : материалы конгресса. – Минск : ОИПИ НАН
Беларуси, 2011. – Т. 2. – C. 308–312.
82
УДК 658.512:519.87
РАСЧЕТ ИСХОДНОГО КОЭФФИЦИЕНТА
МАСШТАБИРОВАНИЯ ВИЗУАЛИЗИРУЕМОГО ЭСКИЗА
ПРИ ТОПОЛОГИЧЕСКОМ ПРОЕКТИРОВАНИИ МИКРОСХЕМ
В.И. Романов
Объединенный институт проблем информатики НАН Беларуси, Минск
e-mail: rom@newman.bas-net.by
Качество масштабирования при топологическом проектировании
может быть оценено на основании следующих критериев:
а) удобство проведения проектирования с широким спектром используемых значений коэффициента масштабирования;
б) возможность визуального контроля используемых топологических (технологических) ограничений;
в) удобство проведения навигации, связанной с высокой динамичностью используемого масштаба при наблюдении отдельных фрагментов топологии проекта микросхемы.
Фрагмент топологического эскиза схемы, разрабатываемый
как единое целое, будем называть композитом. Один из режимов проектирования связан с разработкой топологии отдельного композита.
В этом случае начальное значение масштабного коэффициента, используемого при организации визуализации схемы, может быть рассчитано
на основании следующих рассуждений.
Будем предполагать, что вне зависимости от типа проектируемого
композита могут быть вычислены геометрические параметры его габаритов R(hr,wr) – ширина и высота представляющего композит прямоугольника. Заметим, что эти габариты вычисляются в реальных физических единицах измерения, например в нанометрах.
Кроме того, координатное пространство для окна визуализации топологического эскиза устанавливается так, что единицей измерения
на нем является один пиксел, а начало системы координат привязывается к верхнему левому углу окна. Значение абсциссы растет слева направо, значение ординаты – сверху вниз.
В рамках программного комплекса [1] определен специальный параметр краевого отступа p, задающего некоторый «запас» пространства
от границы окна до первично размещаемых на нем компонент. Величина
краевого отступа задается в пикселах экрана и действует одновременно как
по горизонтали, так и по вертикали. Его основное назначение – дать возможность проектировщику размещать линии соединений элементов сверху
относительно самого высоко расположенного элемента и слева относительно самого левого элемента, изображенного при определении компози-
83
та. Учитывая описанный параметр и тот факт, что первичное размещение
композита осуществляется автоматически, можно утверждать, что точка
окна визуализации с относительными координатами (p, p) задает краевую
позицию содержимого композита в выбранной системе координат.
В этом случае вопрос о выборе коэффициента масштабирования
изображения схемы сводится к нахождению соответствия двух прямоугольников: R(hr,wr), определяющего физические габариты рассматриваемого композита, и используемой прямоугольной панели экрана
F(hf, wf), на которой в настоящий момент времени этот композит должен
быть отображен.
Учитывая приведенные сведения о краевом отступе p, имеется возможность представить первичное изображение композита на прямоугольной площадке F*, для которой справедливы следующие отношения
размеров с панелью F: h* = hf – 2p и w* = wf – 2p.
Формула расчета коэффициента масштабирования имеет следующий вид:
K ě ŕńř  ] max(
hr wr .
, )[
h* w*
Использование вычисленного значения коэффициента обеспечивает
максимальное по размерам изображение с сохранением заданных пропорций горизонтальных и вертикальных измерений (рисунок).
Пример расчета исходного значения коэффициента масштабирования
Список литературы
1. Система CLTT проектирования топологии функциональных блоков заказных цифровых СБИС / П.Н. Бибило [и др.] // Информационные
технологии. – 2011. – № 1. – С. 8–14.
84
УДК 621.313.333
МНОГОУРОВНЕВЫЙ ИНВЕРТОР НАПРЯЖЕНИЯ
ДЛЯ ПРЕОБРАЗОВАНИЯ ЭНЕРГИИ СОЛНЕЧНЫХ БАТАРЕЙ
А.М. Трещ, С.С. Воротницкий, Ю.С. Козлова, А.Н. Яцко,
Ю.Н. Петренко
Белорусский национальный технический университет, Минск
e-mail: ypetrenko@bntu.by
Существенным моментом в развитии информационных технологий
применительно к силовым электронным преобразователям (СЭП) является повышение устойчивого интереса к использованию возобновляемых
источников энергии, в особенности ветровой и солнечной. Энергия, получаемая от ветрогенераторов и солнечных батарей (СБ), требует многократного преобразования, прежде чем ее параметры удовлетворят потребителей. Существенное место в СЭП занимают автономные инверторы
напряжения (АИН), служащие для преобразования электроэнергии постоянного тока в переменный. При этом неизменным и важным требованием
является повышение качества напряжения и уменьшение потерь энергии
в преобразователе. Наиболее простую структуру имеют преобразователи
с двумя уровнями напряжения [1], однако в таком напряжении имеется
большое содержание высших гармоник. Для улучшения качественного
состава напряжения получили распространение методы, использующие
низкую частоту модуляции. К ним относятся подавление высших гармоник, наиболее близких к основной, формирование многоуровневого вектора напряжения и лестничная модуляция. Суть последней [2] применительно к каскадным АИН (КАИН) заключается в определении угла подключения соответствующей ячейки источника напряжения с учетом минимального значения коммутации. Учитывая наличие нескольких источников энергии низкого напряжения, что имеет место в случае использования СБ или топливных элементов, фазное напряжение АИН при каскадном соединении n источников можно представить в виде рис.1,
где E1,…,Еn – напряжения отдельных секций СБ.
Рис.1. Форма фазного напряжения АИН при каскадном соединении
85
Фазное напряжение UAN вида рис. 1 можно представить в виде суммы напряжений k каскадов (рис. 2).
k
U AN   U âûõ i .
i 1
(1)
Рис. 2. Топология многоуровневого КАИН
Напряжение вида (1) можно представить в виде суммы отдельных
гармонических составляющих:
Uv 
4

k
E
k 1
k
cos(ak ) ,
(2)
где v – порядок гармоники.
В работе исследуются различные методы низкочастотной модуляции с точки зрения качественного состава напряжения, определяемого
величиной коэффициента искажения [1]. Перспективным методом,
с учетом сложности реализации, является подавление гармоник, наиболее близких к основной.
Список литературы
1. Структуры систем управления автоматизированным электроприводом / О.П. Ильин [ и др.]. – Минск : Наука и техника, 1978. – 368 с.
2. Kazmierkowski, Marian P. High-Performance Motor Drives / Leopoldo G. Franquelo, Jose Rodriguez, Marcelo A. Perez // IEEE Industrial
Electronics Magazine. – September 2011. – P. 6–26.
86
УДК 621.374.3; 004.4:004.9
ДЕКОМПИЛЯЦИЯ ОПИСАНИЯ В ФОРМАТЕ XDL
УСТРОЙСТВА НА FPGA
Д.И. Черемисинов
Объединенный институт проблем информатики НАН Беларуси, Минск
cher@newman.bas-net.by
Проектировщик цифрового устройства должен построить
его функциональное и структурное описание. Обычно задается только
одна форма, другая строится в ходе проектирования с применением
САПР. Как правило, процесс проектирования исходит из функционального описания, по которому строится в результате логического синтеза
и технологического проектирования структурное описание. Необходимость в преобразовании структурного описания в функциональное возникает при верификации результатов проектирования или при перепроектировании устройства для использования другой технологии изготовления. Рассматривается задача преобразования структурного описания
FPGA Xilinx в функциональное описание, которое можно промоделировать без использования библиотек элементов.
Для представления структурных моделей в современных САПР используются специальные текстовые языки описания данных, называемые форматами структурных описаний. Формальной моделью структурных описаний являются графы. В процессе проектирования устройств
на основе Xilinx FPGA результирующее структурное описание представлено в формате NCD (Native Circuit Description) [1], описание которого является технологическим секретом Xilinx. Для доступа к структурному представлению на этом уровне Xilinx предлагает текстовый
формат XDL, частично описанный в [2]. Формат XDL является плоским
структурным описанием в виде списка цепей.
Обобщение – это вид отношений между общим описанием и специфическим, который основывается на общем описании и детализирует
его. Операция замены общего структурного описания более детальным
структурным описанием в соответствии с заданным отношением обобщения – это распаковка исходного описания. Смысл распаковки состоит в построении описания, которое, оставаясь структурным, позволяет
получить функциональное описание. В детализованном описании
названия типа экземпляра элементов позволяют определить функцию
элемента – отношение вход-выход. Распакованное структурное описание может быть превращено в функциональное путем суперпозиции
функций элементов в соответствии со структурой соединений.
87
Информация об отношении обобщения структурного описания, соответствующего размещенной в FPGA схеме, содержится в файле отчета
для соответствующего типа FPGA Xilinx [2]. Отношение обобщения задано в файле отчета секцией primitive_defs, содержащей зависимости
для каждого типа блока родительского описания, которые задаются
в виде плоского структурного описания списком элементов.
В докладе представлен алгоритм распаковки описания реализованного на FPGA устройства в формате XDL. Алгоритмическим базисом
операции распаковки является подстановка графов [3], задающая детализацию элемента FPGA в примитивные логические элементы.
Распакованное описание невыполнимо, но может быть преобразовано в выполнимое. Это последнее преобразование – оценка – алгоритмически несложно. Алгоритм оценки прозрачен по смыслу – это сериализация (преобразование в текст) распакованного представления в подходящий
формат. С точки зрения техники программирования эта задача исследована
хорошо. Выбор формата выполнимого описания не имеет принципиального значения. Это может быть blif, или SF, или VHDL. Выбор формата определяется техническими причинами – удобством использования в САПР,
применяемой для перепроектирования. Главную трудность представляет
именно этап распаковки.
Алгоритм распаковки работает с неофициальным (недокументированным) описанием, правильность его работы держится на предположении, что по названиям примитивных типов элементов в файле отчета
можно правильно установить их функции. Чтобы подтвердить (опровергнуть) это предположение, требуется проведение специального исследования. Очевидно, формальное доказательство здесь неприменимо.
Это исследование может состоять в сопоставлении структурного описания, являющегося результатом синтеза, и распакованного описания
для ряда характерных устройств на FPGA.
Список литературы
1. Зотов, Ю.В. Проектирование цифровых устройств на основе
ПЛИС фирмы XILINX в САПР WebPack ISE / Ю.В. Зотов. – М. : Горячая линия-Телеком, 2003. – 624 с.
2. Beckhoff, С. The Xilinx Design Language (XDL): Tutorial and Use
Cases / C. Beckhoff, D. Koch, J. Torresen // Reconfigurable Communicationcentric System-on_Chip (ReCoSoC ‘2011); 6th International Workshop. –
Montpellier, 2011.
3. Черемисинов, Д.И. Анализ и преобразование структурных описаний СБИС / Д.И. Черемисинов. – Минск : Белорусская наука, 2006. –
275 с.
88
УДК.681.3
ВОЗМОЖНЫЕ ПОДХОДЫ К СОЗДАНИЮ СИСТЕМ
ПОДГОТОВКИ И ПРИНЯТИЯ РЕШЕНИЙ
Л.Н. Величко, Л.П. Качура, Ю.Н. Метлицкий, В.О. Чернышев
ЗАО «Научно-производственное предприятие “БЕЛСОФТ”»,
Минск, Беларусь
office@belsoft.by
Рассматривая современные концепции построения систем поддержки принятия решений (СППР), можно выделить подходы, основанные на
использовании идеологии информационных систем, искусственного интеллекта и индустриальной среды.
В рамках информационного подхода СППР должна облегчить работу лица, принимающего решение (ЛПР), за счет применения информационно-коммуникационных технологий. В основные компоненты концептуальной модели СППР, отражающей признаки информационного
подхода, входят интерфейс «пользователь – система», база данных и база моделей.
Важная особенность СППР – это их способность формировать модели для принятия организационно-экономических решений. Предполагается, что базы моделей встраиваются в модели, объединенные с БД.
Обобщением информационного подхода к принятию решений является
эволюционируемая модель СППР, которая наряду с интерфейсом «пользователь – система», БД и база моделей включает в себя базу текстов и
базу правил.
По мере усложнения информационной структуры СППР за счет перехода от базы текстов через БД и базы моделей к базе правил обеспечит
возможность эволюционного развития как при изменении ее когнитивного стиля руководства и информационных потребностей ЛПР, так и
при изменении проблемной области.
Интеллектуальный подход. Особенности СППР, связанные с необходимостью использования различных источников информации, моделей и методов при плохо структурированных проблемах принятия решений, предопределили возникновение идей представления знаний в системе.
Отличительной чертой СППР, основанных на знаниях, выступает
способность воспринять запрос ЛПР, извлечь из него пертинентную информацию и подготовить ответ, т. е. эта способность понимания проблемы и осуществления соответствующей поддержки процесса принятия управленческого решения.
89
СППР, основанная на знаниях, состоит из трех взаимосвязанных частей: языковой системы, базы знаний и системы обработки проблем.
Языковая система обеспечивает коммуникации между ЛПР и всеми
компонентами СППР, кроме того, с ее помощью ЛПР формулирует проблему и управляет процессом решения, используя языковые средства.
База знаний содержит информацию о конкретной проблемной области и различается по характеру содержащихся в ней данных и используемым методам представления знаний. Ключевым моментом в процессе
создания базы знаний является определенная организация данных в соответствии с целями СППР.
Система обработки проблем включает проблемный процессор и является механизмом, связывающим языковую систему с базой знаний.
Проблемный процессор обеспечивает сбор информации, распознавание
проблемы, формирование модели, ее анализ и другое, воспринимает
описание проблемы, выполненное в соответствии с синтаксисом языковой системы, и использует знания для поддержания управленческого
решения.
Возросшее внимание к методам разработки и внедрения СППР
прежде всего обусловлено появлением индустриального подхода в концептуальных моделях этих систем. В зависимости от специфики решаемых задач и используемых технологических средств различают два
уровня СППР:
- специализированные (прикладные) системы, которые предназначены для обеспечения поддержки управленческих решений отдельных
прикладных задач в конкретных производственных ситуациях;
- системы-генераторы представляют собой пакеты взаимосвязанных
программных средств поиска и выдачи данных, которые используются
разработчиками специализированных систем. При этом инструментарий
должен соответствовать высшему уровню технологичности, так как он
предоставляет в распоряжение разработчиков СППР специализированные
языки, операционную систему, средства ввода-вывода и отображения информации. В состав компонентов СППР-генераторов обычно входят:
пользовательский и языковый интерфейсы, системы управления данными
и моделями, система извлечения данных, системная директория.
90
УДК 004;65.012.226
ИНТЕГРАЦИИ ИНФОРМАЦИОННЫХ ПОТОКОВ
КАК ЭВОЛЮЦИЯ РАЗВИТИЯ ИНФОРМАЦИОННЫХ СИСТЕМ
А.Л. Родцевич, В.Б. Кузнецов, Е.И. Сенкевич
ОАО «ЦНИИТУ», Минск, Беларусь
e-mail: kvb@cniitu.by
Сегодня в практике разработки и внедрения автоматизированных систем
сложилась хорошо всем знакомая ситуация: информация, вроде бы, гдето и есть, ее даже слишком много, но она неструктурирована, несогласована,
разрознена, не всегда достоверна.
Для того чтобы принимать обоснованные решения, специалистам подразделений управления промышленным комплексом необходима надежная
корпоративная интегрированная автоматизированная система, которая должна включать как текущие, так и исторические данные из операционных систем, чтобы можно было осуществлять мониторинг текущих изменений, выявлять тенденции и прогнозировать будущие результаты. Лидирующей технологией интеграции информационных потоков для объединения данных и
создания информационной инфраструктуры, удовлетворяющей стратегическим проектам, является технология создания корпоративного хранилища
данных (КХД).
Предлагаемая к реализации система технологической интеграции информационных ресурсов Минпрома основана на концепции полномасштабного
КХД и включает следующие основные структурно-функциональные компоненты:
 средства извлечения, преобразования и загрузки (ETL-средства) данных в центральное хранилище данных (ЦХД) из систем-источников исходных данных;
 ЦХД, предназначенное и оптимизированное для надежного и защищенного хранения интегрированных данных с учетом хронологии
их изменений;
 предметно-ориентированные хранилища данных – витрины данных (ВД), обеспечивающие эффективный доступ пользователей к данным, которые хранятся в структурах, оптимальных для решения конкретных задач пользователей;
 средства выборки, реструктуризации, доставки (SRD-средства)
данных из ЦХД в ВД;
 предметно-ориентированные профильные аналитические приложения и отчеты, обеспечивающие презентационный уровень КХД
для пользователей;
 репозитории метаданных, содержащие интегрированные проектные,
операционные, технические и бизнес-метаданные;
91
 средства администрирования метаданных, баз данных и пользователей.
Вся функциональная логика миграции и интеграции информации должна быть сосредоточена в программных модулях ETL- и SRD-средств,
настройка которых выполняется с использованием метаданных.
Научная новизна технических решений заключается в комплексной программно-технологической разработке четырех взаимосвязанных проектов:
систематизация данных, интеграция данных, интеграция метаданных и интеграция НСИ. Выполнение этих проектов последовательно в любом порядке
не может обеспечить пользователям требуемое качество информации.
Систематизация обеспечивает повышение качества данных, исключение дубликатов и сужение множества передаваемых из систем источников данных.
Интеграция корпоративных метаданных устанавливает единое понимание смысла данных, метаданных и правил их обработки.
Интеграция НСИ исключает конфликты в кодировке данных и метаданных.
Интеграция данных предоставляет конечным пользователям единую
версию информации на основе согласованных метаданных и НСИ.
Корпоративное хранилище данных, построенное в результате скоординированного исполнения указанных проектов, имеет высокое качество
при пониженной стоимости и сокращенном времени разработки. Предлагаемая стратегия повышает качество информации, предоставляемой хранилищем данных для пользователей, и, следовательно, обеспечивает лучшую поддержку принятия решений на основе более точной информации.
Развитие корпоративного хранилища данных заключается в расширении
состава обслуживаемых предметных областей и исходных источников, интеграции с портальными и сервис-ориентированными приложениями.
Список литературы
1. Черняк, Л. Интеграция данных: синтаксис и семантика / Л. Черняк //
Открытые системы. – 2009. – № 10.
2. Elmagarmid, Ahmed K. Verykios Duplicate Record Detection: A Survey /
Ahmed K. Elmagarmid, Panagiotis G. Ipeirotis, Vassilios S. Verykios // IEEE
Transactions on Knowledge and Data Engineering. – January 2007. – Vol. 19,
no. 1.
3. Когаловский, М.Р. Методы интеграции данных в информационных
системах / М.Р. Когаловский // Институт проблем рынка РАН [Электронный
ресурс]. – 2010. – Режим доступа : http://www.cemi.rssi.ru/mei//articles
/kogalov10-05.pdf. – Дата доступа : 02.01.2011.
92
УДК 65.011.56
КОМПЛЕКСНАЯ АВТОМАТИЗАЦИЯ УПРАВЛЕНИЯ
ПРОИЗВОДСТВОМ АЭРОДИНАМИЧЕСКИХ
МОДЕЛЕЙ САМОЛЕТОВ
Ю.С. Балашова, И.Ю. Овсянников, А.М. Подлеснов
Центральный аэрогидродинамический институт
им. профессора Н.Е. Жуковского, г. Жуковский, Россия
e-mail: ivan.ovsiannikov@tsagi.ru
Автоматизация управления производством аэродинамических моделей предполагает интеграцию имеющихся на предприятии систем автоматизации проектирования аэродинамических моделей, разработки
управляющих программ для станков с ЧПУ, контроля качества изготовленной модели (сравнение математической модели с полученными данными обмера изготовленной модели) и подсистем учета инструмента,
материалов и готовой продукции. Бизнес-процессы модельного производства характеризуются высокой неопределенностью временных и ресурсных затрат. Исходя из специфики производства, нельзя реализовать
автоматизацию его управления внедрением известных систем PDM[1].
Это обстоятельство диктует необходимость разработки в научнопроизводственном комплексе ФГУП «ЦАГИ» специализированных
средств организационного и информационного обеспечения, включающих подсистемы:
1) управления составом изделий (хранение состава сборок и деталей
в виде дерева изделий, включая всю необходимую конструкторскую документацию по моделям – чертежи, инструкции, 3D-модели);
2) создания технологического маршрута изготовления модели
и контроль прохождения по нему изделия;
3) управления инструментальным складом (СУБД базами актуальных данных по инструменту и технологической оснастке на складе
и на оборудовании);
4) мониторинга работы оборудования с ЧПУ (непрерывный контроль производственных данных о загрузке оборудования цехов и
участков);
5) ведения архива программ для ЧПУ в контексте единого электронного макета изделия (централизованное хранение и защита от несанкционированного доступа, а также контроль внесения изменений);
6) ведения базы данных результатов контрольных измерений (данных измерений, проведенных на контрольно-измерительных машинах
(КИМ), ссылки на исходную математическую модель и результаты
сравнения данных измерений с данными математической модели).
93
Система создается на базе «Технологической платформы 1С» версии 8.2 поэтапно, часть этапов находится на стадии внедрения [2,3].
Использование системы комплексной автоматизации управления
производством аэродинамических моделей самолетов обеспечит повышение эффективности производственных процессов за счет:
 устранения операций ручной регистрации данных в цеху и ввода
данных в систему планирования производства;
 обеспечения привязки всех данных от различных подсистем
к единому шифру готового изделия и оперативного доступа к этой информации в процессе изготовления модели;
 онлайн предоставления руководству и службам управления качеством, запасами и производством текущей информации о состоянии
производства ( данных о загрузке и простоях оборудования, объемах готовой продукции, брака и др.).
Включение разрабатываемой системы в систему управления предприятием (MES-система) обеспечит создание полностью интегрированной системы оперативного управления опытным производством.
Список литературы
1. Гущин, О. Новые решения для комплексной автоматизации деятельности государственных предприятий в системе Lotsia PDM Plus /
О. Гущин // САПР и графика. – 2007. – № 4. – С. 64–71.
2. Комплексная автоматизация проектирования и производства
аэродинамических моделей на базе «1С предприятие 8.2». Подсистема
инструментального склада / Ю.С. Балашова [и др.] // Материалы XXIII
научно-технической конференции по аэродинамике, 1-2 марта 2012 г.,
пос. Володарского. – Жуковский : ЦАГИ, 2012.– С. 30.
3. Комплексная автоматизация проектирования и производства
аэродинамических моделей на базе «1С предприятие 8.2». Подсистема
мониторинга / Ю.С. Балашова [и др.] // Материалы XXIII научнотехнической конференции по аэродинамике, 1–2 марта 2012 г., пос. Володарского. – Жуковский : ЦАГИ, 2012.– С. 31.
94
УДК 658.512.2.011.56
АВТОМАТИЗАЦИЯ ФОРМИРОВАНИЯ УПРАВЛЯЮЩИХ
ПРОГРАММ ДЛЯ МНОГОФУНКЦИОНАЛЬНЫХ СТАНКОВ
С ЧПУ НА ОСНОВЕ ВЫБОРА РАЦИОНАЛЬНОЙ
КИНЕМАТИЧЕСКОЙ СТРАТЕГИИ ОБРАБОТКИ
А.В. Аверченков1, А.Е. Симуни2
1
Брянский государственный технический университет, Россия;
2
Институт конструкторско-технологической информатики РАН, Москва
В настоящее время развитие металлообрабатывающего оборудования привело к появлению многофункциональных станков с ЧПУ, что в
свою очередь увеличило номенклатуру деталей, которые можно обработать на одном станке за один установ. Однако многофункциональные
станки с ЧПУ требуют более тщательного планирования и расчета параметров обработки. В этих условиях приходится решать задачу автоматической подготовки управляющих программ для многофункциональных
станков с ЧПУ [1].
Анализ средств автоматизации технологической подготовки производства показывает, что большая часть задач технологической подготовки производства частично формализована и решена в рамках специализированных программных средств («Вертикаль» («АСКОН»),
«TFLЕX-технология» («Топ системы») и т. д.) с выходом на комплект
текстовых документов, а также, что универсальные CAD/CAM-системы
больше нацелены на решение геометрических задач и очень мало могут
помочь пользователю при решении технологических задач.
Сегодня появляются экспертные технологические системы, которые
основаны на распознании конструкторско-технологических элементов
формы (КТЭФ). Разобрав деталь на КТЭФ, данные системы в соответствии с базой знаний строят управляющую программу для станка с ЧПУ.
Слабым звеном здесь является отсутствие математического аппарата,
позволяющего автоматически установить взаимосвязь между технологическими, геометрическими параметрами и ограничениями изготавливаемой детали и траекторией обработки этой детали.
Для связи между техническими и геометрическими ограничениями,
возникающими при разработки управляющих программ для многофункционального станка с ЧПУ, вводится понятие кинематическая стратегия обработки (КСО) – это набор технологических, геометрических и
кинематических правил и ограничений, на основе которых строится траектория обработки заготовки (таблица).
95
Пример КСО
Обрабатываемый
КТЭ
Название
Визуальное представление
Лингвистическое
описание
Требования
Ограничения
Торец
Продольная КСО
Поперечная КСО
Резец совершает продольное дви- Резец совершает поперечное движение резания, поперечный выход жение резания, продольный выход
из зоны резания, продольное вспо- из зоны резания, поперечное вспомогательное движение
могательное движение
Большая длина припуска, нежестНежесткое закрепление
кая заготовка, увеличивает скорость
в патроне
обработки
Нежесткое закрепление в патроне
Нежесткая заготовка
Многие параметры КСО являются нечеткими, например эксперт
способен сделать заключение о применяемой траектории при точении
торца, оценив величину припуска как среднюю, большую или маленькую. Кроме того, многие параметры будут иметь разное абсолютное
числовое значение в зависимости от заготовки. Поэтому для построения
математического описания стратегии обработки применяется теория нечетких множеств Л.А. Заде [2].
В рамках рассматриваемой работы при математическом описании
стратегии обработки (N), использовался следующий набор:
N = <D, L, Mts, Fj, Lj, Mp, Mm, a, M, To, G>,
где D – диаметр обрабатываемого элемента; L – длина обрабатываемого
элемента; Fj – сила зажатия заготовки в патроне; Lj – вылет заготовки;
a – припуск; Mp – местоположение обрабатываемого элемента на детали; Mts – наличие тонкой стенки в обрабатываемом элементе; Mm –
наличие материала перед и после обрабатываемой поверхности; To – вид
термообработки; G – глубина КТЭФ; М – материал определяются четкими значениями.
Список литературы
1. Аверченков, А.В. Кинематическая и инструментальная стратегии
обработки конструкторско-технологических элементов деталей // Известия ВолгГТУ. – 2011. – Вып. 11, № 9 (82). – С. 126–130.
2. Заде, Л.А. Понятие лингвистической переменной и его применение к принятию приближенных решений / Л.А. Заде. – М. : Мир, 1976. –
168 с.
96
УДК 004.94
ФОРМАЛИЗАЦИЯ ЗНАНИЙ ДЛЯ ОБЕСПЕЧЕНИЯ
ТЕХНОЛОГИЧНОСТИ КОНСТРУКЦИЙ ИЗДЕЛИЙ В
УСЛОВИЯХ ПРИМЕНЕНИЯ CALS-ТЕХНОЛОГИЙ
В.И. Аверченков, В.А. Шкаберин
Брянский государственный технический университет, Россия
e-mail: vash@tu-bryansk.ru
Разработка нового изделия – сложная конструкторская задача, связанная не только с достижением требуемого технического уровня этого
изделия, но и с приданием его конструкции таких свойств, которые позволяют максимально снизить затраты труда, материалов, энергии
на его разработку, изготовление, техническое обслуживание и ремонт,
т. е. с обеспечением его технологичности. Обеспечение технологичности
конструкций изделий (ТКИ) является важной функцией подготовки
производства, предусматривающей взаимосвязанное решение конструкторских и технологических задач, направленных на повышение производительности труда, достижение оптимальных трудовых и материальных затрат, сокращение времени на производство, техническое обслуживание и ремонт изделия.
В настоящее время основой компьютерной подготовки производства промышленного предприятия или деятельности проектной организации являются интегрированные САПР (CAD/CAM/CAE-системы).
Однако широкое внедрение интегрированных САПР в машиностроении
и использование их при подготовке производства не затрагивают множество вопросов отработки изделий на технологичность из-за отсутствия формализованных методов их решений. Обеспечение ТКИ необходимо рассматривать в рамках концепции CALS, так как при этом изделие воспринимается как объект проектирования, производства
и эксплуатации. Само понятие «технологичность изделия» относительно
и учитывает конкретные производственные условия предприятияизготовителя, будущие условия эксплуатации изделия и множество других факторов.
Одним из эффективных методов обеспечения ТКИ в современных
условиях применения интегрированных САПР (CAD/CAM/CAE-систем)
как важной составляющей CALS-технологий является использование
на этапах конструирования изделий интеллектуальных компонентов, содержащих в формализованном виде знания по обеспечению ТКИ.
Были разработаны концепции, математические модели и алгоритмы
реализации задач обеспечения технологичности конструктивных форм
деталей в условиях применения интегрированных САПР. На основе тео97
ретических исследований построена интеллектуальная подсистема, основой которой явилась база знаний, содержащая рекомендации
по улучшению технологичности конструкций деталей. База знаний
в общем виде содержала следующие структурные элементы: текстовое
описание рекомендации; иллюстрации технологичных и нетехнологичных конструкций; формализованный запрос для определения соответствия конструкции требованиям рекомендации, который представлял
собой кодированные сведения о нетехнологичном сочетании; алгоритм
замены нетехнологичных элементов конструкции технологичными; кортеж дополнительной информации по каждой рекомендации. К дополнительной информации относятся идентификатор (номер) рекомендации
в базе знаний; идентификатор лица, заполнившего рекомендацию; дата
внесения рекомендации в базу знаний; признак применяемости рекомендации, предназначенный для исключения рекомендации из рассмотрения без ее реального удаления из базы знаний и др.
Интеллектуальная автоматизированная подсистема эффективно используется: 1) в качестве информационно-справочной системы для конструкторов непосредственно в процессе проектирования деталей и сборочных единиц; 2) для формализованного представления технологами
новых рекомендаций; 3) для обучения и повышения квалификации инженерных кадров (конструкторов и технологов).
Для реализации любого интеллектуального модуля требуется представить предметную область в формализованном виде. Как правило, при
этом проводится большой объем работ по систематизации и классификации понятий предметной области, описанию взаимосвязей между этими понятиями, определению типов решаемых задач.
В настоящее время активно ведется работа по формализации описания предметной области «Обеспечение ТКИ в САПР» на основе онтологического подхода. Представление знаний по предметной области в виде
онтологии позволяет быстро определять связи между понятиями предметной области, что в свою очередь должно привести к сокращению
сроков проектирования баз знаний для решения проблемноориентированных задач в рамках предметной области.
Созданная онтология предметной области «Обеспечение ТКИ
в САПР» в среде Protégé включает более 20 основных классов («Рекомендации по обеспечению ТКИ», «Технологический контроль конструкторской документации», «Интегрированные САПР», «Показатель ТКИ»,
«Оценка ТКИ» и др.), более 15 вспомогательных («Изделие», «Материал», «Этапы жизненного цикла промышленного изделия», «Технологическое оборудование» и др.) и используется для проведения научных исследований в области обеспечения ТКИ.
98
УДК 681.142.33:681.14
О МЕЖУРОВНЕВОЙ КООРДИНАЦИИ ПОКАЗАТЕЛЕЙ
ФУНКЦИОНИРОВАНИЯ ЗАЩИЩЕННОЙ
МУЛЬТИСЕРВИСНОЙ СЕТИ ПРОМЫШЛЕННОГО
НАЗНАЧЕНИЯ
А.С. Агеев1, И.Б. Саенко2
1
Ленинградское отделение Центрального научно-исследовательского
института связи, Санкт-Петербург, Россия;
2
Санкт-Петербургский институт информатики и автоматизации РАН
e-mail: ibsaen@mail.ru
Защищенные мультисервисные сети (ЗМС) являются перспективным направлением создания телекоммуникационной инфраструктуры
для территориально распределенных промышленных предприятий. ЗМС
предназначены для обеспечения передачи разнородной информации
с требуемым качеством и требуемым уровнем безопасности. Однако высокие требования по качеству и безопасности связи, предъявляемые
к ЗМС в промышленных предприятиях, позволяют говорить о ЗМС промышленного назначения (ЗМС ПН) как об отдельном классе телекоммуникационных систем, требующем разработки научно-методического
обеспечения для своего создания и эксплуатации. Одними из вопросов,
которые остаются неисследованными в области управления ЗМС ПН,
являются вопросы межуровневой координации автоматизированной системы управления (АСУ) ЗМС ПН. Целью настоящей работы является
рассмотрение подхода к решению этой задачи.
АСУ ЗМС ПН строится по иерархическому принципу и управляет
всеми процессами функционирования ЗМС, объединяя в единое целое отдельные функциональные составляющие системы [1]. Центр управления
связью (ЦУС) является центральным органом в своем домене, ответственным за принятия решений во всем ему подчиненном комплексе подсистем
ЗМС ПН. Так как каждая подсистема (функциональная задача) оптимизирует свою функцию цели, то их функционирование в совокупности не всегда будет направлено на достижение глобальной цели.
Для достижения согласованного функционирования отдельных
подсистем ЗМС ПН параметры их функционирования необходимо координировать [2].
Рассмотрим в качестве примера задачу оптимальной координации решений в двухуровневой системе управления, состоящую из N элементов локальных систем нижнего уровня и одного элемента верхнего уровня – «координатора». В данном контексте функции координатора выполняет ЦУС.
99
Пусть вектор Xi, относящийся к i-му сетевому элементу нижнего
уровня (i = 1,N ), удовлетворяет локальным ограничениям Xi  Si  Eni.,
где Si – множество в ni-мерном евклидовом пространстве. При передаче
информации на верхний уровень управления происходит ее агрегирование. Агрегированные показатели обозначим в виде fij (Xi), j = 1,m . Отметим, что dim(Xi)  m. Обобщенная целевая функция ЦУС может быть
представлена в следующем виде:
M 0  X 0 , f ij  X i    max, i  1,N , j  1, m;
M k  X 0 , f ij  X i    bk , k  1, p.
Пусть X0 = {x0,ik}, i = 1, N , k = 1, p , где x0,ik – количество k-го ресурса, поставляемого i-му элементу. Тогда справедливы ограничения
X 0 ,ik  0,  X 0 ,ik  bk , k  1, p.
i
Пусть показатель эффективности некоторого элемента будет пропорционален его суммарному ресурсу. Тогда задача оптимальной координации решений заключается в нахождении максимума целевой функции при вышеуказанных ограничениях:
N m
N p
M 0    cij jij   d ik x 0 ,ik   max,
i 1 k 1
 i 1 j 1

где cij – вес j-го показателя i-го элемента, dik – вес единицы k-го ресурса,
поставляемого i-му элементу.
Известно [2], что элементы нижнего уровня не могут увеличить
значение какого-либо показателя по сравнению с показателем, оптимальным с точки зрения ЦУС, без уменьшения прочих показателей.
Следовательно, оптимальное значение целевого значения ЗМС ПН может быть обеспечено только при решении задачи координации межуровневого управления в вышеприведенной постановке. Для решения поставленной задачи предлагается использовать обобщенный симплексметод и методы теории нейронных сетей.
Список литературы
1. Гребешков, А.Ю. Стандарты и технологии управления сетями
связи / А.Ю. Гребешков. – М. : Эко-Трендз, 2003. – 288 с.
2. Уланов, Г.М. Методы разработки АСУ промышленными предприятиями / Г.М. Уланов, Р.А. Алиев, В.П. Кривошеев. – М. : Энергоатомиздат, 1983. – 320 с.
100
УДК 004.9
СОЗДАНИЕ ИНТЕГРИРОВАННОЙ СИСТЕМЫ
И ИНФОРМАЦИОННОЙ ТЕХНОЛОГИИ ПОДДЕРЖКИ
ЖИЗНЕННОГО ЦИКЛА ПРОДУКЦИИ И УПРАВЛЕНИЯ
РЕСУРСАМИ НА ОАО «МИНСКИЙ МОТОРНЫЙ ЗАВОД»
Н.П. Муха1, М.П. Мотузов2
1
Обьединенный институт проблем информатики НАН Беларуси, Минск;
2
ОАО «Минский моторный завод», Беларусь
В настоящее время на передовых предприятиях мировой индустрии
интегрированная система управления на базе информационных технологий является одной из основных систем жизнеобеспечения и управления
предприятием. Для увеличения объемов выпускаемой продукции, разработки и запуска в производство конкурентоспособных изделий на
ОАО «Минский моторный завод» (ММЗ) требуется широкое освоение
информационных технологий на всех этапах жизненного цикла дизельных двигателей в интеграции с инновациями в технологической и производственной сферах.
Действующая интегрированная система управления предприятием
на ММЗ была разработана и поддерживается в актуальном состоянии
специалистами отдела автоматизированной системы управления предприятием (АСУП). В своей основе все программы АСУП разработаны в
СУБД FoxPro или Clipper. На современных ПЭВМ выполняется эмуляция MS-DOS, однако сегодня настала необходимость перейти к современным системам управления предприятием.
Основной недостаток разработанной заводом АСУП состоит в том,
что используемое программное обеспечение не позволяет управлять
предприятием в режиме реального времени, а только в разрезе суток или
запроса. Кроме того, сформированные базы данных по подсистемам
управления не оптимизированы, имеют некоторое дублирование информации и логические связи между данными не организованы. Вследствие
этого отсутствует качественный эффект от применения персональных
компьютеров и сетевых информационных технологий. Степень автоматизации процессов формирования конструкторской, технологической и
планово-экономической информации по заказам не соответствует требуемому современному уровню. Это отрицательно сказывается на сроках и
качестве подготовки производства, не позволяет в режиме реального
времени применить электронные данные для планирования и управления производством. Поэтому ставится задача перехода к комплексной
101
системе автоматизации с учетом специфики документации и серийного
производства изделий предприятия, которая охватывала бы все процессы управления электронной конструкторской и технологической документацией, подготовки производства, автоматизации планирования потребных ресурсов и управления производством на базе современных сетевых технологий и электронного технического документооборота
структурированных документов в режиме реального времени
Интегрированная система и информационная технология представлены комплексами методических, информационных, программных и
нормативных средств поддержки жизненного цикла дизельных двигателей в областях конструирования, технологической подготовки производства, управления производством, ресурсами и качеством продукции, комплектами проектов стандартов предприятия.
На данный момент разработаны и внедрены компоненты электронного документооборота в процессах конструирования и технологической подготовки производства дизельных двигателей, в котором:
- определен состав и типы конструкторских и технологических документов, включаемых в электронный технический документооборот
предприятия, а также процедур их согласования, утверждения и архивирования;
- разработаны бизнес-процессы по ведению данных и управлению
жизненными циклами для конструкторских и технологических документов;
- определены конфигурация и параметры электронного архива
файловых и структурированных конструкторских и технологических
документов для условий ММЗ;
- конвертированы существующие в АСУП конструкторские данные;
- проведена интеграция системы управления электронной конструкторской документацией с системами автоматизированного проектирования.
Внедрение АСУП позволяет уменьшить время разработки и количество ошибок в конструкторской и технологической документации, сократить сроки и повысить качество подготовки производства изделий.
Интегрированная с электронным техническим документооборотом система управления производственными ресурсами позволит сократить
время расчета затрат и себестоимость изделий.
102
УДК 629.3: 338.24: 5.19.85
СТАТИСТИЧЕСКАЯ МОДЕЛЬ ПЛАНИРОВАНИЯ
И УПРАВЛЕНИЯ ПРОЦЕССАМИ
ОБЕСПЕЧЕНИЯ КАЧЕСТВА ИЗДЕЛИЙ
С.Н. Анкуда1, И.М. Хейфец1
1
Минский государственный высший радиотехнический колледж, Беларусь
e-mail: ankuda@mgvrk.by
Обеспечить показатели качества изделий в пределах рекомендуемых значений с использованием статистических методов контроля позволяет управление основными технологическими факторами.
В этой связи прежде всего требуется определить процессы производства и обслуживания, результаты которых не могут быть проверены
с помощью последующего мониторинга и измерений. К ним относятся
процессы, недостатки которых становятся очевидными только после
начала использования продукции или после предоставления услуги. Поэтому на предприятии необходимо определить перечень специальных
процессов, установить методики их оценки с точки зрения достижения
планируемых результатов путем определения критериев и требований,
а также методики подтверждения качества и управления специальными
процессами, используя специализированные методы измерения и контроля, формы и порядок регистрации параметров качества.
При отсутствии линейной корреляции контролируемых параметров Y1,
…Y4, …Yn с технологическими факторами Х1, ...Хi , …Xm , и при тесной
взаимосвязи факторов Х1, ...Хi, …Xm, когда результаты расслоения гистограмм Y1, …Yk, …Yn, не позволяют существенно снизить дисперсию,
в качестве статистической модели применяются полиномы, как квадратичные, так и другой степени. Для построения и оценивания степенных
функций используется дисперсионный, корреляционный и регрессионный анализ.
Квадратичные уравнения
m
m
m
i1
i, j1
i1
Yi = b0 +  bi + Xi +  bijXiXj +  biiX i2 ,
где b0, bi, bij, bii – коэффициенты регрессии (получают с помощью математического планирования экспериментов, для которого вследствие существенной нелинейности параметров и тесной корреляции факторов
рекомендуется центральный композиционный рототабельный униформплан второго порядка).
Значимость коэффициентов регрессии определяется по критерию
Стьюдента, а адекватность модели оценивается по критерию Фишера.
103
Изучение коэффициентов bij, описывающих взаимодействие факторов XiXj на многоугольниках предпочтений, дает возможность определить значимость взаимной корреляции факторов по диаграммам Лоренца, в которых XiXj ранжируются в порядке возрастания, а их значения,
в отличие от многоугольников, разделены на 2 (чтобы в сумме получить
100 %). Анализ линейных коэффициентов bi (а также нелинейных bii)
полученных математических моделей по диаграммам Парето, в которых
2
X i (а также X i ) ранжируются в порядке убывания, позволяет выявить
степень влияния факторов на исследуемые параметры.
Для различных параметров Y1, ... Yk , ...Yn с учетом степени влияния
и значимости взаимной корреляции, факторы Х1, ... Хi , ... Хm в порядке
предпочтения () или при его отсутствии (=) располагаются в ряды.
Так как для управления параметрами Yk целесообразно использовать
наиболее влиятельные и наименее коррелированные с другими факторы,
то выбираются такие Хi , расстояние между которыми в ряду минимально.
Для комплексной оптимизации параметров качества и управления
технологическим процессом применяется диаграмма «причины – результат», для которой в качестве цели рассматривается обобщенная
функция желательности Харрингтона:
Z=
n
d1 , ...dk , ...d n ,
где dk = exp[exp(Yk)].
Для желательностей dk предлагаются шкалы, составленные исходя
из значимости параметров Yk и рассмотренных на диаграмме «причины – результат» возможностей их регулирования технологическими факторами Хi.
На диаграммах в качестве главных причин указываются параметры
Yk , которые, в свою очередь, обусловлены факторами Хi. Для каждой
причины в порядке значимости согласно диаграммам Парето выделяются первоочередные факторы и в соответствии с многоугольниками предпочтений указываются основные взаимосвязи факторов.
Согласно ранжированию параметров определяются регулируемые
диапазоны на шкалах желательностей. Комплексная оптимизация многофакторного процесса, представленного уравнениями квадратичной регрессии, проводится методом спирального координатного спуска по обобщенной функции желательности Z и сравнивается с оптимизацией отдельных
параметров Yk.
По результатам оптимизации параметров и с учетом анализа диаграмм «причины – результат» сокращают число контролируемых параметров, исключая наиболее коррелированные, а также количество регулируемых факторов, не рассматривая наименее влиятельные из них.
104
УДК 658.012.011.56:658.512
ФОРМАЛИЗАЦИЯ ПРИНЯТИЯ ОПТИМАЛЬНЫХ
ТЕХНОЛОГИЧЕСКИХ РЕШЕНИЙ ПРИ ОБЕСПЕЧЕНИИ
ЖИЗНЕННОГО ЦИКЛА ИЗДЕЛИЯ
Ю.М. Казаков
Брянский государственный технический университет, Россия
e-mail: kts@tu-bryansk.ru
Задачи повышения качества изделий, решаемые на этапах конструкторско-технологической подготовки производства, в условиях рыночной конкуренции являются одними из важнейших. При этом качество изделий во многом определяется обоснованностью принимаемых
решений.
Одним из направлений повышения эффективности промышленного
сектора экономики является применение современных информационных
технологий, обеспечивающих интеграцию процессов, направленных
на поддержку всего жизненного цикла продукции и ее компонентов. Достаточно актуально эта проблема стоит на этапе конструкторскотехнологической подготовки производства при решении таких задач,
как оценка на технологичность, разработка технологии изготовления
и т. д. Методы оценки технологичности на основе моделирования технологических процессов (ТП) позволяют более точно учесть влияние
производственных и технологических факторов. При этом оценивается
не только ТП, но и обосновывается возможность изменения конструктивных особенностей детали.
Опыт использования информационных технологий в машиностроении показывает, что наибольший эффект от их применения может быть
обеспечен при проектировании изделия и возможности моделирования
в компьютерной среде процессов последующего изготовления с использованием базовых технологических переделов. Многообразие геометрических форм заготовок и готовых деталей, отображаемое в геометрическом описании объекта, значительно затрудняет формализацию и последующую автоматизацию технологического проектирования.
Традиционно используемые в CAD/CAM-системах типовые решения (обобщенные ТП) являются достаточно статичными; заменяя их
объектно-управляемыми моделями, можно динамически изменять их,
оптимизировать при изменении внешних условий. Инструментальным
программным средством, поддерживающим технологию программирования с максимальным привлечением знаний и умений экспертов
и пользователей, выступает интеллектуальная компьютерная среда.
Она формирует и поддерживает модель предметной области, а также
105
функциональные зависимости между отдельными свойствами объектов.
На базе отдельных правил из сгенерированных программ составляются
вычислительные модели.
Так для формирования проектных решений структурного синтеза
технологического процесса была создана автоматизированная система,
включающая модуль обработки экспертных данных и автоматизированный банк данных методов обработки (АБД МО). В отличие
от традиционного подхода разработки ТП, использование АБД МО
как одной из составляющих общей системы позволяет решать ряд оптимизационных задач по выбору МО и задач динамического формирования планов обработок отдельных поверхностей на более ранних этапах проектирования.
В результате анализа логических связей и отношений между элементами технологического процесса формируется система взаимного
информационного обеспечения проектных решений структурного синтеза. На каждом шаге задача выбора МО и формирования ТП имеет множественное решение. В этом случае выполняется пошаговая оптимизация выбранных МО и формируется множество альтернативных вариантов решений. Система ограничений и критериев формируется на основе
существующих
технологических
правил,
ранжированных
по приоритетам и предпочтительности их применения, и позволяет выделить те варианты, которые могут быть реализованы в конкретных
производственных условиях. Процесс проектирования последовательности обработки осуществляется на основе сформированного множества
комплектов технологических баз. При этом осуществляется динамическое формирование комплектов поверхностей и технологических процессов их обработки.
Таким образом, использование предлагаемого АБД МО при разработке технологического процесса методом диалогового синтеза позволяет динамически формировать возможные планы обработки поверхностей и оптимизировать выбираемые МО на каждом шаге.
Список литературы
1. Автоматизация проектирования технологических процессов :
учеб. пособие / В.И. Аверченков, Ю.М. Казаков.  Брянск : БГТУ,
2004.  228 с.
2. Инновационные центры высоких технологий в машиностроении /
В.И. Аверченков [и др.].  Брянск : БГТУ, 2009.  180 с.
3. Технология машиностроения : учеб. пособие / В.И. Аверченков
[и др.] ; под общ. ред. В.И. Аверченкова и Е.А. Польского.  М. :
ИНФРА-М, 2010.  288 с.
106
УДК 004.03
ОСОБЕННОСТИ ПОДГОТОВКИ СПЕЦИАЛИСТОВ
В ИНФОРМАЦИОННОМ ОБЩЕСТВЕ
И.Г. Возмитель
Международный университет «МИТСО», Минск
e-mail: i.vozmitel@tut.by
Современные тенденции развития информационного общества приводят к кардинальным изменениям определения профессиональной компетентности специалиста. Управление информацией, умение применять
программные и информационные системы в своей практической деятельности, делать обоснованный выбор информационных систем – эти
качества в настоящее время имеют высокий приоритет. Более того, эффективность работы предприятия определяется сейчас степенью использования (или, иными словами, степенью внедрения) интегрированных
информационных систем.
Заметим, что характеристика условий работы любого предприятия
в настоящее время имеет только одну постоянную и общую для всех составляющую. Речь идет о быстрых изменениях в окружающей среде.
Соответственно специалист должен уметь ориентироваться в информационной структуре предприятия и делать осознанный выбор глобальных и локальных стратегий повышения эффективности производства, выбор среди предлагаемых систем планирования ресурсов предприятий (на основе ERP-систем), систем поддержки и реализации процессов управления цепью поставок (SCM-систем), систем управления
взаимоотношениями с заказчиками (CRM-систем) и электронного бизнеса
(e-commerce систем).
Овладевать новыми инструментами и методами можно в соответствующей виртуальной образовательной среде. Важность новых образовательных технологий подчеркивается и в действующей «Национальной
программе ускоренного развития услуг в сфере информационнокоммуникационных технологий на 2011–2015 годы» [1]. Виртуальная
образовательная среда Международного университета «МИТСО» позволяет получить необходимые навыки работы с информационными системами, такими как «Галактика», «Консультант Плюс», «1С:Предприятие»
и др. Часть виртуальной образовательной среды университета – интернет-сервисы обучения, предлагающие образовательные услуги свободного доступа (например, intuit.ru, e-college.ru).
Стратегия технологически насыщенного обучения приведет к готовности специалистов к реальной жизни и работе в XXI веке и, соот107
ветственно, продвижению страны к экономике, основанной на знаниях.
Надо отметить, что выполнение государственной программы «Электронная Беларусь» улучшило показатели Республики Беларусь в контексте Индекса готовности к электронному правительству, который публикуется раз в два года Департаментом по экономическим и социальным
вопросам ООН (рисунок).
Индекс готовности страны к электронному правительству [2]
Индекс включает три показателя, характеризующих состояние человеческого капитала, ИКТ-инфраструктуры и веб-присутствия органов
государственной власти [2]. По состоянию на 1.01.2012г. Беларусь заняла 59-е место среди стран мира, поднявшись на 11 позиций. Первые пять
строчек индекса занимают Швеция, Финляндия, Дания, Нидерланды
и Норвегия.
Раскрытие потенциала каждого специалиста через реализацию основных положений парадигмы «Образование будущего»: креативность
мышления, непрерывное самообразование, профессиональное владение
интернет-инструментами – является одним из ключевых факторов инновационного развития экономики страны.
Список литературы
1. Об утверждении Национальной программы ускоренного развития услуг в сфере информационно-коммуникационных технологий
на 2011–2015 годы: Постановление Совета Министров Республики Беларусь, 28.03.2011, № 384. [Электронный ресурс]. – Режим доступа :
http://www.government.by/ru/solutions/1616. – Дата доступа : 29.07.2012.
2. United Nations Public Administration Network (UNPAN). Country
Data
View
[Electronic
resource].
–
Mode
of
access :
http://unpan3.un.org/egovkb/egovernment_overview/index. – Date of access :
29.07.2012.
108
УДК 002.53:/510.63:681.3.016
СИСТЕМА ИНТЕЛЛЕКТУАЛЬНОГО ПОИСКА
В ИНТЕРНЕТЕ ДЛЯ ФОРМИРОВАНИЯ
ПРЕДМЕТНО-ОРИЕНТИРОВАННЫХ ЗНАНИЙ
В.И. Аверченков, Ю.М. Казаков
Брянский государственный технический университет, Россия
e-mail: kts@tu-bryansk.ru
Динамичное изменение и увеличение информации требуют систематизации и структурирования для эффективного использования
ее в производстве и при выполнении научных исследований. В связи
с этим одной из наиболее сложных и актуальных проблем является
обеспечение эффективного сетевого доступа к структурированным
предметно-ориентированным информационным ресурсам для специалистов в предметной области. Первая задача при решении данной проблемы  задача мониторинга информационных ресурсов – призвана обеспечить поиск, сбор и агрегирование информации.
Анализ алгоритмов работы наиболее распространенных поисковых
систем показывает, что не на одном из этапов не производится анализ
соответствия метаданных с информационным наполнением страницы.
Также в большинстве поисковых систем не используется кластеризация
содержимого на тематические блоки и направления, либо кластеризация
производится иерархически и с небольшой глубиной.
Создание интеллектуальных информационно-поисковых систем позволит обеспечить доступ к информационным ресурсам Интернета
по конкретному направлению, снизить зашумленность информации, связать в единый комплекс информационные, программные и аппаратные ресурсы, а также обеспечить возможность их более полного использования.
В основу разрабатываемой системы доступа к информационным
веб-ресурсам было положено создание интеллектуального портала,
обеспечивающего удобный доступ к информации и ее аналитическое
использование на основе сформированных пользовательских интерфейсов (сервисов).
Основой системы являются модули мониторинга (осуществляющий
постоянное сканирование информационного пространства и выбирающий необходимую информацию на основе мультиагентных технологий);
аналитики и кластеризации информационных ресурсов; обработки пользовательских запросов. Главные функции модуля мониторинга:
настройка модуля (по шаблону) на структуру представления поисковых
109
индексов конкретной информационно-поисковой системы; формирование БД запрещенных и предпочтительных ресурсов; формирование
БД индексов (адресов) по каждому запросу соответствующей предметной области; формирование хранилища данных найденных ресурсов
(документов); формирование таблицы связи атрибута семантической сети предметной области с адресом информационного ресурса.
При такой организации поиска на этапе формирования образа релевантного документа из пользовательского запроса выделяются смысловые структуры: значимые слова и термины предметной области.
Эти смысловые структуры затем используются для формирования поискового образа с применением эвристических правил и вывода на онтологии. При этом выполняется преобразование пользовательского запроса
в соединенный логическими связками набор терминов и понятий, которые будут использоваться поисковой системой.
После преобразования исходного запроса с использованием онтологии пользователю в режиме диалога предлагается уточнить поисковое
предписание. Расширенный и уточненный таким образом запрос автоматически модифицируется в запрос к поисковой системе. Задаются параметры поиска, специфичные для каждой системы. После проведенного
анализа документов результаты поиска отображаются в удобном пользователю виде.
При построении онтологии предметной области в первую очередь
формируется список терминов, на основе которого создана модель системы. Например, в число терминов, связанных с предметной областью
CAD-CAM-CAE-технологий, вводились такие понятия как САПР, система, CALS-технология, модель, проектирование, геометрическое ядро и т. п.
Разработанная система универсальна в том смысле, что подходы,
используемые в ней, не зависят от конкретной предметной области и она
может быть настроена на работу с информацией из широкого спектра
различных предметных областей.
Список литературы
4. Система формирования знаний в среде Интернет / В.И. Аверченков [и др.]. – Брянск : БГТУ, 2008. – 181 с.
5. Аверченков, В.И. Мониторинг и системный анализ информации в
сети Интернет / В.И. Аверченков, С.М. Рощин. – Брянск : БГТУ, 2006. –
160 с.
110
UDC 519.854.2
SOLUTION ALGORITHMS FOR THE TWO-STATION SINGLE
TRACK RAILWAY SCHEDULING PROBLEM
E.R. Gafarov, A. Dolgui
Ecole Nationale Superieure des Mines, CNRS UMR6158, LIMOS, F-42023
Saint-Etienne, France
e-mail: axel73@mail.ru, dolgui@emse.fr
1. Problem formulation
In the problem STRSP2, there is given a single track railway between
two stations and a set N' = N'1U N'2, N'1∩ N'2 = empty set, of n' trains. Trains
from the subset N'1 go from the station 1 to the station 2, and trains from the
subset N'2 go in the opposite direction. | N'1| = n1 and |N'2|= n2, N'1+ N'2 = n’.
The track is divided on Q segments 1,2,…,Q. Trains from the set N'1 traverse
segments in the order 1 2 …Q and trains from the set N'2 in the order
Q Q-1 … 1. At most only one train can be on any track segment at a
time. A segment is circumscribed by two signals: one signal from each side,
which will control when a train either can or cannot proceed on that segment.
This exists as a safety precaution. If a train j' from N'1 is on a track segment,
then no train i' from N'2 can be on the track and vice versa. For each segment
q, q=1,2…,Q, a traversing time pq is given, in which a train j from N traverses
the segment, i.e., for each segment q, q=1,2…,Q, all the trains go with the
same speed. Let Sj'(π) and Cj'(π), j' from N' be the start and completion times
of the train j' in a schedule π i.e. Sj' (π) is a departure time of the job j' from
the departure station and Cj' (π) is an arrival time to the destination station.
Then in a feasible schedule we have:
- Cj' ≥ Sj'+∑Qq=1 pq, j' from N';
- for any i' from N'1 and for any j' from N'2 we have Ci'≤ Sj' or Cj'≤ Si.
In addition, a due date dj' ≥ 0, a weight wj' ≥ 0, a release date rj' ≥ 0 (the
earliest possible starting time, i.e. SJ'≥ rj' ) for each train j' from N' can be given. If Cj'(π) > dj', then train j' is tardy and we have Uj'(π) = 1, otherwise Uj'(π)
= 0. Moreover, let Tj'(π) = max{0, Cj'(π) - dj'}be the tardiness of train j' and
Cmax(π) = maxj' from N’ Cj'(π) be the makespan in schedule π.
For the STRSP2 with release dates of minimizing the makespan Cmax, the
objective is to find an optimal schedule π* that minimizes the makespan Cmax.
This problem is denoted STRSP2|rj|Cmax . In addition, we deal with the following STRSP2 with different objective functions and further constraints:
111
- minimizing the number of late trains STRSP2||∑ Uj;
- minimizing the weighted number of late trains STRSP2||∑ wjUj;
- minimizing the total completion time STRSP2|rj|∑ Cj when release
dates are given;
- minimizing the weighted total completion time STRSP2||∑ wjCj;
- minimizing the total tardiness STRSP2||∑ Tj.
2. Reduction of STRSP2 to the single machine scheduling problem
Denote pmax = maxq =1,2,…,Q{pq} and P = ∑Qq=1 pq. Let pk= pmax. In the single machine scheduling problem there are 2 sets N1 and N2 of jobs. Processing
times of jobs are equal to pmax . There is a setup time between processing of
jobs from different subsets. If job i is from N1 and job j is from N2, j is processed immediately after i, then there is setup-time ∑k-1q=1 pq. Else setup-time
is ∑Qq=k+1 pq.
The reduction can be done in polynomial time. Denote these single machine problems by 1|setup-times,N1,N2, pj=p, - | -. Algorithms for these problems can be used directly or after easy modifications for initial STRSP2|-|problems.
3. Polynomial algorithms constructed
Algorithms constructed
References
1. Gafarov, E.R. Two-Station Single Track Railway Scheduling Problem
with Equal Speed of Trains / E.R. Gafarov, A. Dolgui // Research Report
UMR 6158 CNRS. – LIMOS, 2012. – № 5. – 14 p.
112
УДК 519.8
 2 - ТРУДНЫЕ ЗАДАЧИ ОПТИМИЗАЦИИ, АНАЛИЗА
P
ДАННЫХ И ТЕОРИИ ИГР
И.А. Давыдов, Ю.А. Кочетов, А.В. Плясунов
Институт математики, Новосибирск, Россия
e-mail: apljas@math.nsc.ru
Одна из основных проблем, которая возникает при исследовании
любой оптимизационной задачи, – понять насколько эффективно
она может быть решена численно. Эта цель достигается с помощью
определения верхней границы (на основе разработки эффективного алгоритма решения), а также уточнением нижней границы (на основе доказательства, что не существует алгоритма с нужным уровнем эффективности, способного решить задачу). Если верхняя и нижняя границы
совпадают, то проблема решена.
В то время как в исследовании верхних границ достигнуты значительные успехи, то о нижних границах сложности известно относительно мало. По причине отсутствия эффективных методов для получения
точных нижних границ развит полезный и мощный инструмент, связанный с понятиями полноты и классами сложности.
Несомненно, наиболее важный и распространенный сложностной
класс – это класс NP. Множество комбинаторных экстремальных задач,
которые хотелось бы решить численно, полиноминально эквивалентны
задачам распознавания из этого класса [1]. В последнее время все большее внимание привлекают экстремальные задачи, которые связаны с более высокими уровнями полиномиальной иерархии [2, 3]. Главная причина в том, что среди них оказываются важные задачи оптимизации,
теории игр и анализа данных.
Рассмотрим задачу конкурентной кластеризации, которая определяется с помощью следующей игры Штакельберга. Пусть заданы множества E = {x1,…, xn}, G={y1,… , ym} и известно расстояние между элементами этих множеств. Каждый элемент xj имеет положительный вес wj.
Лидер первым выбирает p элементов из множества G, затем конкурент
выбирает свои r элементов из того же множества. Пусть S – множество
всех выбранных элементов. Каждый элемент s∈ S определяет кластер,
состоящий из элементов множества E, для которых расстояние до элемента s меньше, чем для остальных элементов из множества S. Вес кластера – это сумма весов содержащихся в нем элементов. Каждый игрок
113
стремится максимизировать общий вес своих кластеров. Цель игры состоит в том, чтобы найти p элементов, максимизирующих общий вес кластеров лидера.
В оптимизации подобные постановки исследуются под названием
задачи о (r|p)-центроиде [4–6]. В теории игр такие проблемы называются
играми Штакельберга. При p = r аналогичные постановки рассматриваются в теории голосования [5, 6]. Известно, что задачи распознавания:
существует ли решение, оптимальное по Симпсону или по Кондорсе?
принадлежат второму уровню полиномиальной иерархии и являются
полными в этом классе. Отсюда следует, что задача о (r|p)-центроиде
в дискретном случае и в случае сети является  2P - трудной. Аналогичное
утверждение верно и для задачи конкурентной кластеризации.
До недавнего времени сложность данных задач в евклидовых пространствах оставалась неизвестной. В настоящей работе показано, что задача о (r|p)-центроиде даже на евклидовой плоскости является  2P - трудной, а задача конкурента NP-трудна в сильном смысле. Отсюда вытекает
соответствующее утверждение и для задачи конкурентной кластеризации.
Из полученных результатов также следует, что задача о (r|p)-центроиде
на сети сохраняет свою  2P - трудность и для случая планарных графов
с евклидовой метрикой как и дискретная задача о (r|p)-центроиде
с той же метрикой. Аналогично можно показать, что задача конкурента
сохраняет NP-трудность в сильном смысле для указанных частных случаев задачи о (r|p)-центроиде.
Список литературы
1. Complexity and approximation: combinatorial optimization problems
and their aproximability properties / Ausiello G. [et al.] // Berlin: SpringerVerlag, 1999. – 524 p.
2. Attallah, M. Algorithms and theory of computation handbook /
M.J. Attallah. – Boca Raton: CRC Press LLC, 1999. – 1312 p.
3. Schaefer, M. Completeness in the polynomial-time Hierarchy : Part I:
A compendium / M. Schaefer, C. Umans // ACM Sigact News, Complexity
Theory Column. – 2002. – Vol. 37, 33. – P. 32–49.
4. Hakimi, S.L. Locations with spatial interactions: competitive locations and games. / S.L Hakimi, P.B. Mirchandani, R.L. Francis (eds.) // Discrete Location Theory. – New York : Wiley & Sons, 1990. – P. 439–478.
5. Noltermeier, H. Muliple voting location and single voting location
on trees / H. Noltermeier, J. Spoerhose, H.C. Wirth // European J. Oper.
Res. – 2007. – Vol. 181. – P. 654–667.
6. Spoerhose, J. Competitive and voting location / J. Spoerhase,
Ph.D. Thesis. – University of Wurzburg, 2010. – 188 p.
114
УДК 519.8
ЛОКАЛЬНЫЙ ПОИСК С ЧЕРЕДУЮЩИМИСЯ
ОКРЕСТНОСТЯМИ ДЛЯ ЗАДАЧИ РАЗМЕЩЕНИЯ
ПРЕДПРИЯТИЙ И ВЫБОРА ЦЕН НА ИХ ПРОДУКЦИЮ
З.С. Дьякова, Ю.А. Кочетов
Новосибирский государственный университет, Россия
e-mail: jkochet@math.nsc.ru
В работе рассматривается следующая задача частично целочисленного нелинейного программирования. Заданы два множества: предприятия для производства некоторого продукта и потребители этого продукта. Фирма может открыть определенное число предприятий
и установить цены на их продукцию. Для каждого потребителя известны
бюджет и транспортные расходы на доставку продукции из каждого
предприятия. Потребитель выбирает предприятие, на котором суммарные затраты на покупку товара и его доставку минимальны. Он приобретает товар, если эти затраты не превышают его бюджет. При равных
затратах потребитель предпочитает ближайшее к нему предприятие.
Требуется так выбрать подмножество предприятий и установить цены
на их продукцию, чтобы максимизировать суммарный доход фирмы.
Данная задача является обобщением двух NP-трудных в сильном
смысле задач дискретной оптимизации: простейшей задачи размещения
и задачи выбора цен на продукцию предприятий. Для ее приближенного
решения разработан итерационный метод локального поиска с чередующимися окрестностями (VNS). Так как после выбора предприятий задача ценообразования все еще остается NP-трудной, то локальный поиск
ведется на двух уровнях:
– выбор подмножества предприятий;
– определение цен на продукцию каждого предприятия.
При решении задачи ценообразования применяется схема VNS [1],
в которой используется система окрестностей для изменения цен на одном, двух и т. д. предприятиях. Такой подход позволяет быстро оценить
значение целевой функции для заданного набора предприятий. Выбор самого набора также производится методами локального поиска: имитация
отжига (SA) или снова VNS, но уже по другой группе переменных.
Наилучшее найденное решение предъявляется в качестве ответа.
Для оценки качества приближенных решений исходная задача переписывается в терминах линейного частично целочисленного программирования. С этой целью вводятся вспомогательные переменные и добавляются новые ограничения. Такой подход позволяет использовать метод
115
ветвей и границ, например уже реализованный в пакете CPLEX. Однако
такая возможность не приводит к успеху. На задачах даже небольшой
размерности: число потребителей n = 100, число предприятий m = 40,
число открываемых предприятий q = 5, CPLEX не может решить задачу
за 24 часа работы на суперкомпьютере. Приемлемое найденное таким
способом решение всегда оказывалось не лучше решения, полученного
методами локального поиска. Другим вариантом оценки погрешности является получение оптимального решения для соответствующей задачи
линейного программирования (LP). Такие расчеты не требуют больших
затрат, но дают слишком грубую оценку для относительной погрешности.
Как правило, она составляет от 40 до 45 %. Скорее всего в этой оценке
львиную долю составляет разрыв целочисленности, получающийся
при замене 0–1 переменных на непрерывные переменные.
В таблице приводятся результаты сравнения разработанных методов
при решении задач со следующими исходными данными. Бюджет каждого потребителя выбирался случайным образом с равномерным распределением от 1 до 100. Транспортные расходы считались как евклидовы расстояния между точками на плоскости. Сами точки, места расположения
потребителей выбирались случайным образом в квадрате 100 х 100.
Результаты тестирования алгоритмов
n
Размерность
m
q
100
100
100
100
100
100
100
100
100
100
40
40
40
40
40
40
40
40
40
40
5
5
5
5
5
5
5
5
5
5
VNS + SA
доход/ время
VNS + VNS
доход/ время
CPLEX
доход
LP
доход / %
2 245/ 9 ч
2 259/ 10 ч
2 019/ 10 ч
1 533/ 12 ч
2 386/ 18 ч
1 960/ 14 ч
2 179/ 12 ч
2 139/ 11 ч
1 895/ 12 ч
2 209/ 13 ч
2 245/ 45 мин
2 259/ 51 мин
2 019/ 41 мин
1 533/ 42 мин
2 386/ 46 мин
1 960/ 60 мин
2 179/ 60 мин
2 139/ 51 мин
1 895/ 59 мин
2 209/ 37 мин
2 226
2 259
2 019
1 508
2 313
1 949
2 142
2 139
1 877
2 209
3 887 / 42
3 928 / 42
3 719 / 46
2 678 / 43
4 007 / 40
3 321 / 41
3 522 / 38
3 653 / 41
3 136 / 40
3 648 / 39
Методы VNS+SA, VNS+VNS тестировались на персональном компьютере с процессором Intel Core i7; 2,7ГГц; 4 ядра. Схема VNS+VNS показала наилучшие результаты. За час расчетов она позволяет находить приближенные решения, которые не удается улучшить другими методами.
Список литературы
1. Кочетов, Ю. Локальный поиск с чередующимися окрестностями / Ю. Кочетов, Н. Младенович, П. Хансен // Дискретный анализ и исследование операций. Сер. 2. – 2003. – Т. 10, № 1.– С. 11–43.
116
УДК 004.032.26, 004.932
ПРОГНОЗИРОВАНИЕ МНОГОМЕРНЫХ ВРЕМЕННЫХ РЯДОВ
С ИСПОЛЬЗОВАНИЕМ АНСАМБЛЕЙ НЕЙРОННЫХ СЕТЕЙ
Е.Е. Марушко
Объединенный институт проблем информатики НАН Беларуси, Минск
e-mail: marushkoee@gmail.com
При обучении систем на больших объемах данных возможность
распараллеливания обучения ансамблей независимых моделей становится все более актуальной.
Метод Stacking заключается в использовании в качестве базовых
моделей различных алгоритмов, обучаемых на одинаковых данных. Затем мета-классификатор (супервизор) обучается на исходных данных,
дополненных результатами прогноза базовых алгоритмов [2]. Данный
алгоритм обучается с использованием кросс-валидации.
Специализация экспертов предоставляет возможность динамической интеграции моделей. Суть идеи состоит в том, что после обучения
все примеры сохраняются вместе с оценками ошибок, которые делались
на них всеми членами ансамбля. Далее при поступлении нового примера
в базе данных производится поиск ближайших прототипов из обучающей выборки и в голосовании участвуют только те члены комитета, которые допускали малые ошибки на найденных прототипах. Таким образом происходит динамическое объединение некоторых членов комитета
для решения каждой новой задачи [1]. На этом же принципе основываются карты экспертов, где динамическое объединение может быть расширено, если вместо хранения прототипов использовать кластерную
структуру (например, карту Кохонена), построенную на обучающей выборке, и приписать каждому кластеру список моделей, демонстрировавших лучшие результаты на данных этого кластера. Для получения решения достаточно найти ближайший кластер и применить ассоциированные с ним модели [1].
Параллельное обучение ансамблей может быть оптимизировано
элементами эволюционных подходов. Так, популяция сетей сортируется
в каждом поколении по наиболее приспособленным сетям, которые
имеют большую вероятность потомков в следующем поколении.
Алгоритм выбора популяции [4]
1. Инициализировать N сетей векторами случайных весов (между
0,1 и -0,1).
2. Внести возмущение в веса.
3. Отсортировать по приспособленности.
117
4. Выбрать базовые сети для следующего поколения.
5. Перейти к п. 2 или остановиться, если достигнут критерий
остановки.
Использование только одного ансамбля при проектировании модели прогнозирования часто не дает нужного результата. Предлагается использовать двухуровневую модель обучения [4]. Данная модель позволяет реализовать гетерогенность нейросетевого комплекса (рисунок).
Двухуровневая модель обучения
Первый уровень структуры представляет собой набор ансамблей
разнородных сетей. Это могут быть различные типы нейронных сетей;
подобные сети с различными параметрами анализируемых данных; подобные сети с различными параметрами обучения. Такая архитектура
может использоваться для поиска оптимальных параметров нейросетевой модели.
В качестве эксперта второго уровня может использоваться ансамбль
или одиночная сеть супервизор, которые обрабатывают выходные значения всех элементов первого уровня.
Список литературы
1. Терехов, С. А. Гениальные комитеты умных машин / С.А. Терехов // Научная сессия МИФИ–2007. IX Всероссийская науч.-техн. конф.
«Нейроинформатика – 2007» : лекции по нейроинформатике. Часть 2. –
М. : МИФИ, 2007. – С. 11–41.
2. Marushko, Y. Using ensembles of neural networks for forecasting telemetry data / Y. Marushko // Modeling and Simulation MS’2012 // Proc.
of the International Conference on Modeling and Simulation (MS'2012), 2–
4 May 2012, Minsk, Belarus. – Minsk : Publishing center of BSU, 2012. –
P. 120–123.
118
УДК 621-235:004:519.8
МАТЕМАТИЧЕСКИЕ МОДЕЛИ СИНТЕЗА ТЕХНОЛОГИЧЕСКИХ
ПРОЦЕССОВ ПРИ АВАНПРОЕКТИРОВАНИИ
ПОТОЧНЫХ ЛИНИЙ ИЗ АГРЕГАТНЫХ СТАНКОВ
ДЛЯ ПАРАЛЛЕЛЬНОЙ ГРУППОВОЙ ОБРАБОТКИ ДЕТАЛЕЙ
О. Батайа1, Н.Н. Гущинский2, А. Долгий1, Г.М. Левин2
1
Высшая национальная горная школа г. Сен-Этьена, Франция;
2
Объединенный институт проблем информатики НАН Беларуси, Минск
e-mail: gyshin@newman.bas-net.by
Групповая обработка деталей на специализированном многопозиционном многоинструментальном оборудовании широко применяется
в современном серийном производстве. Она позволяет существенно повысить коэффициент использования дорогостоящего оборудования, снизить потребность в нем и, тем самым, уменьшить долю стоимости оборудования в технологической себестоимости производства.
В докладе предлагаются математические модели для автоматизации
синтеза технологических процессов (ТП) параллельной групповой обработки деталей при аванпроектировании поточной линии из агрегатных
станков с поворотным столом. Рассматриваются станки, в которых обработка сверху производится одной шпиндельной головкой, общей
для всех рабочих позиций, или с помощью одной револьверной бабки.
Обработка спереди на каждой позиции может осуществляться горизонтальной шпиндельной головкой или с помощью револьверной бабки.
Для загрузки заготовок и снятия обработанных деталей используется
так называемая загрузочная позиция. Речь идет об одной из типичных
ситуаций, когда детали различных наименований в заданной последовательности устанавливаются на загрузочной позиции станка; обработка
всех деталей на всех рабочих позициях осуществляется одновременно
(параллельно) блоками инструментов; после поворота стола осуществляется (при необходимости) автоматическая замена на каждой позиции
блока обрабатывающих инструментов в соответствии с наименованием
перемещенной на эту позицию детали.
Предполагается, что множество всех технологических переходов,
которые должны быть выполнены на линии для обработки всей группы
деталей, а также необходимые параметры этих переходов уже определены на предыдущих этапах проектирования. Синтез группового технологического процесса (ГТП) обработки деталей на линии включает:
 определение числа станков в линии, числа блочных переходов
и их групп на каждой позиции станков;
119
 распределение заданного для каждой из деталей множества технологических переходов по станкам, позициям и блочным переходам,
а также объединение блочных переходов в группы;
 назначение положений деталей на загрузочной позиции станков;
 предварительное назначение режимов обработки.
Предлагаемые модели позволяют учитывать основные, типичные
при проектировании ТП для агрегатного оборудования, ограничения:
порядка  регламентирующие возможную последовательность выполнения переходов;
включения  обеспечивающие обязательное выполнение отдельных
групп переходов одним и тем же инструментом, в одном блочном переходе, в одной группе блочных переходов, в одной позиции станка
и на одном станке соответственно;
исключения  запрещающие выполнение отдельных групп переходов в одном блочном переходе, в одной группе блочных переходов,
в одной позиции станка и на одном станке соответственно;
положения  принимающие во внимание возможность выполнения
каждого из переходов при определенных положениях детали на станке;
на режимы обработки  обусловленные как взаимосвязями режимов
обработки для переходов, выполняемых от одного силового узла,
так и экономически целесообразными диапазонами этих параметров;
производительности  регламентирующее время работы линии
с учетом заданного коэффициента ее загрузки.
В докладе отмечаются основные технологические и конструктивные факторы, приводящие к этим ограничениям, а также формальные
способы их представления. В качестве критерия отбора допустимых вариантов ГТП принята взвешенная сумма таких параметров проектируемого технологического процесса, как число станков, суммарное число
групп блочных переходов по всем позициям станков и суммарное число
блочных переходов на линии. Предполагается, что минимизация этой
суммы при условии обеспечения требуемой производительности линии
приводит к минимизации ее стоимости.
Математическая модель исследуемой проектной задачи формулируется в терминах поиска оптимального разбиения исходного множества
технологических переходов на подмножества, каждое из которых может
быть выполнено в одном блочном переходе. Рассматриваются возможные подходы к решению соответствующей оптимизационной задачи.
Работа выполнена при финансовой поддержке БРФФИ (проект
Ф12ФП-001).
120
УДК 681.3.07
ОЦЕНКА ИНТЕРВАЛОВ УСТОЙЧИВОСТИ РЕШЕНИЯ
ЗАДАЧ О НАЗНАЧЕНИИ
М.П. Ревотюк, М.К. Кароли
Белорусский государственный университет информатики
и радиоэлектроники, Минск
e-mail: rmp@bsuir.by
Решение классических линейных задач о назначении [1] в виде

m n
min   cij  xij

i 1 j 1
n


x

x

1
;
x

0
;
i

1
,
m
,
j

1
,
n
 ij  ij

ij

i 1
j 1

m
(1)
есть вектор назначений строк матрицы коэффициентов ее столбцам:

.
R  r j  i cij  ui  v j  0, i  1, m, j  1, n
(2)
Во многих случаях требуется оценка устойчивости назначения.
При этом для каждого элемента cij в (1) необходимо вычислить интервал
( sij , f ij ) , в котором значения таких элементов могут быть изменены
без нарушения назначения (2). Очевидно, что cij  (sij , f ij ), i  1, m, j  1, n .
Предлагается определять интервалы устойчивости решения задач
вида (1) посредством построения экономной инкрементной схемы реоптимизации текущего решения для каждого элемента матрицы [1].
Используя элементы решения в виде (2), легко выделить ребра графа совершенного паросочетания: Em  (r j , j ) (r j  m), j  1, n . Интервал


значений веса любого ребра такого графа, когда назначение остается
неизменным, может быть описан как ( sij , f ij ) m  (, cij  mij ], (i, j )  Em .
Последнее означает, что для задачи минимизации (1) существующий вес
назначенных ребер можно увеличить без нарушения структуры текущего решения на величину mij , (i, j )  Em . Превышение такой величины
приведет к скрытию соответствующего ребра.
Пусть оценка оптимального назначения есть Z 0 . Очевидно, что если c xy  , то ребро x  y будет скрыто. Реоптимизация решения может быть проведена относительно строки x, а изменение потенциалов
m
m
 Z 0 [2]. Здесь Z xy
строки x составит u xm  u x0  Z xy
– оценка нового решения без ребра x  y . Действительно, скрытие ребра x  y не влияет
на значения потенциалов других строк. Процесс реоптимизации,
121
начинающийся в вершине x, завершится в вершине y , потенциал которой тоже не изменится [1]. Меняется только потенциал u x , поэтому
m
mxy = Z xy
 Z 0.


Элементы Eu  (i, j ), i  1, m, j  1, n \ Em представляют множество
скрытых ребер графа решения задачи (1). Интервал значений веса любого скрытого ребра, для которого оптимальное назначение остается неизменным, может быть описан как ( sij , f ij )u  [cij  uij ,  ), (i, j )  Eu . Последнее означает, что существующий вес можно увеличить для скрытых
ребер без нарушения структуры текущего решения задачи минимизации.
Ребро графа решения перестанет быть скрытым после назначения
веса из интервала (, cij  uij ) . Таким образом, выполнив процедуру
u
реоптимизации после фиксации c xy  , получим значение Z xy
оценки
u
решения с ребром x  y . В результате получаем uxy  Z xy
 Z0.
Пример решения задачи о назначении с оценкой интервалов устойчивости решения представлен в таблице. Элементы таблицы – тройки
s ij , cij , f ij – подчеркнуты для отражения оптимального назначения.
i
1
2
3
4
j 1
33, 87, +∞
-∞, 52, 76
32, 77, +∞
32, 58, +∞
2
3
4
5
6
46, 62, +∞
41, 68, +∞
-∞, 48, 52
45, 49, +∞
57, 64, +∞
52, 94, +∞
55, 64, +∞
56, 71, +∞
39, 43, +∞
36, 63, +∞
34, 54, +∞
-∞, 42, 46
57, 72, +∞
52, 76, +∞
55, 59, +∞
56, 66, +∞
-∞, 57, 61
50, 83, +∞
55, 68, +∞
56, 89, +∞
Предлагаемый алгоритм оценки интервалов устойчивости задач
о назначении характеризуется вычислительной сложностью O(m 2 n )
для задач с прямоугольными матрицами исходных данных, когда m  n .
Случай m  n рассмотрен в [2] без использования реоптимизации с оценкой вычислительной сложности O ( n 4 ) . Случай m  n разрешается тривиальным транспонированием матрицы исходных данных.
Список литературы
1. Ревотюк, М.П. Реоптимизация решения задач о назначении /
М.П. Ревотюк, П.М. Батура, А.М. Полоневич // Доклады БГУИР. –
2011. – № 1(55). – C. 55–62.
2. Lantao, L. Assessing optimal assignment under uncertainty: An interval-based algorithm / L Lantao, A Shell Dylan // The International Journal
of Robotics Research. – 2011. – Vol. 30(7). – P. 936–953.
122
UDC 65-50
INTELLIGENT ROUTING FOR SUBMARINE ROBOTS USING
FUZZY CONTROLLER
S.E. Alavi
Shahid chamran University Ahvaz, Ahvaz, Iran
e-mail: se_alavi@yahoo.co.uk
Introduction
The artificial intelligence (AI) techniques are recently finding widespread
applications in science and engineering. The research in AI is very fascinating and
challenging, and a large segment of the scientific and engineering community is
devoting efforts in this area. The AI includes expert systems which belongs to
hard computing whereas soft computing encompasses fuzzy logic, neural networks, and probabilistic techniques such as genetic algorithms.The computer intelligence has been debated since its invention and will probably continue so forever. However limited computer intelligence is, it has at least superiority over
human intelligence in several aspects. With the AI tools, a system is often defined
as «intelligent», «learning», or having «self-organizing» or «self-adaptation» capability. The goal of this paper is to discuss the application of expert system, fuzzy
logic, and neural networks in robotic.
1. Fuzzy IF-THEN Rule Base
Even though fuzzy sets were introduced in their modern form by Zadeh
in 1965, the idea of a multi-valued logic in order to deal with vagueness has
been around from the beginning of the century. Fuzzy set theory generalizes
classical set theory in that the membership degree of an object to a set is not
restricted to the integers 0 and 1, but may take on any value in [0,1]. By elaborating on the notion of fuzzy sets and fuzzy relations we can define fuzzy
logic systems (FLS). FLSs are rule-based systems in which an input is first
fuzzified (i.e., converted from a crisp number to a fuzzy set) and subsequently
processed by an inference engine that retrieves knowledge in the form of
fuzzy rules contained in a rule-base. The fuzzy sets computed by the fuzzy inference as the output of each rule are then composed and defuzzified (i.e.,
converted from a fuzzy set to a crisp number). A fuzzy logic system is a nonlinear mapping from the input to the output space. In Fuzzy Logic Controller
(FLC) design, we do not need to model the. plant. Instead of system modeling. FLC collects experts' knowledge in a linguistic form. Fuzzy controller
translates, directly, from external performance specifications and observations
of plant behavior to a rule-based linguistic control strategy.
2. Submarine Robot
This robot has been considered to be able to move by two motors and also being controlled. These motors are able to move the robot forward. The
123
length of the robot is one meter. It can dive and rise up through two mounted
wings. It has four wings which two of them are mounted front and two of
them are mounted rear. You can see the designed robot in fig.1. Due to the
mounting form of motors, the mentioned robot will have four degrees of freedom (linear movement and rotating around the X and Y axis). In order to
simplify the equations and its dynamic rules, we consider its movement just in
one specified depth and we consider the issue only bi-dimensional. So, the
freedom degrees would be limited to move in X and rotate in Z axis.
Fig. 1. The designed submarine robot and its freedom degrees
Conclusion
Manipulating fuzzy path finding and controlling the submarine has been
considered in this article. Using the classic controllers to control all the movements in intelligent equipments needs complete knowledge from all the forces and
the momentums applied on the body. These forces and momentums are needed to
be able to achieve differential equations in linear and rotating movements and to
achieve them also needs to solve complicated relations and a lot of time or it needs
performing many tests to achieve various coefficients of drag such as water tunnel, wind tunnel and etc. In this article, instead of using the above mentioned tests
on a real model or simplifying the tests which will minimize the accuracy, the
fuzzy controller was used. The advantage of this controller is that the input to the
system controls the system only through the output data without considering the
system itself. Here, the fuzzy controller of the submarine was mounted through a
neural network called «Back Propagation» in three layers which its path finding
has been shown in fig. 2.
Fig. 2. The movement path of the robot toward the target
124
УДК 658.512.22.011.56; 539.6
РАЗРАБОТКА ПРОГРАММНОЙ СИСТЕМЫ АУКЦИОНА
А.А. Беспалый1, И.В. Ковальчук 1, К.П. Хоронеко 1,
Д.И. Черемисинов2
1
Белорусский государственный университет
информатики и радиоэлектроники, Минск;
2
Объединенный институт проблем информатики НАН Беларуси, Минск
e-mail: cher@newman.bas-net.by
Аукцион – это конкурентный способ распределения объектов (товаров). Общим для всех аукционов принципом является принцип состязательности между покупателями. В процессе состязания между покупателями за право приобрести товар выявляется победитель аукциона. Победителем аукциона признаётся лицо, выигравшее аукцион в соответствии с его правилами. В последнее время теория аукционов является
быстро развивающейся областью экономической теории – микроэкономики. Практически используется несколько различных форм аукциона.
В экономической теории аукцион служит обозначением любого механизма, устанавливающего правила торговли для обмена товарами
или услугами [1, 2]. Аукционы – это вид децентрализованных систем,
применяемых в экономике и состоящих из взаимодействующих агентов.
Тот агент аукционов, который его организует, называется аукционистом
(auctioneer), а агенты, претендующие на покупку (продажу) объекта, выставленного на аукцион, – участниками аукциона (bidders).
Как известно, интернет-компании зарабатывают практически
все свои деньги на рекламе, место для размещения которой продается
через аукцион. Этот аукцион представляет собой распределенную программную систему, работающую одновременно для очень большого количества агентов и при этом, конечно, дающую интернет-гигантам максимальную прибыль [3]. Экономический успех Google, Yahoo и других
аналогичных компаний демонстрирует целесообразность развития программных систем аукциона.
Известные программные системы аукциона создают электронные
торговые площадки, целью которых является сведение реальных покупателей и продавцов. И покупатели, и продавцы взаимодействуют
с электронным аукционом, используя интернет-браузеры. Источник дохода онлайнового, т. е. электронного, аукциона – комиссия за перевод
денег и реклама. К этому типу относится самый большой в мире электронный аукцион eBay. В программных системах аукциона этого типа
торги проводят реальные люди, только в торгах за рекламное место аукционист автоматический, а рекламодатели – реальные люди.
125
В докладе предлагается три реализации веб-сайта, создающего
электронный аукцион. В качестве правил аукциона используется во всех
реализациях стандартный аукцион – аукцион продавца на повышение
начальной цены. Продавец устанавливает начальную и желаемую цены,
причём желаемая цена участникам аукциона неизвестна. Предполагается, что правила проведения аукциона неизменны и зафиксированы программной системой аукциона. Одной из реализаций веб-сайта, создающего электронный аукцион, является скрипт на языке программирования
динамических HTML-страниц PHP, использующий для хранения информации СУБД MySQL. В другой реализации клиентская часть электронного аукциона представляет собой скрипт на языке PHP, а серверная часть
представляет сервис на языке Java, использующий для хранения информации СУБД MySQL. В третьей реализации клиентская часть электронного аукциона представляет собой приложение Silverlight, исполняемое
в браузере, при наличии у пользователя установленного Silverlightплагина нужной версии. Серверная часть этой реализоции представляет
скрипт для веб-сервера Microsoft Internet Information Services (IIS) с подключением базы данных Microsoft SQLServer.
Предлагаемые программные системы аукциона рассчитаны на широкий круг применений. Во-первых, они могут использоваться как торговые площадки для сведения реальных продавцов и покупателей, расширяя спектр продаваемых товаров и услуг традиционных интернетмагазинов. Спектр реализаций обеспечивает интеграцию системы в вебсайты, работающие на различных платформах. Во-вторых, предлагаемые
программные системы аукциона могут использоваться как средство моделирования экономических механизмов [1]. Эта возможность достигается модификацией правил поведения аукциониста и покупателя.
В третьих, эти системы годятся для организации эффективных торгов
[1], где целью является максимизация «полезности для общества»,
так как позволяют сделать аукциониста автоматическим.
Список литературы
1. Теория экономических механизмов (Нобелевская премия по экономике 2007 г.) / С. Измалков [и др.] // Вопросы экономики. – № 1. –
2008. – С. 4–26.
2. Klemperer, P. Auction Theory: A Guide to the Literature / P. Klemperer // Journal of Economic Surveys. – Vol. 13 (3). – 1999. – P. 227–286.
3. Галкин, С.Е. Бизнес в Internet / С.Е. Галкин. – М. : Центр,
1998. – 247 с.
126
УДК 658.512.2:621.9.06:519.85
ПАРАЛЛЕЛЬНАЯ РЕАЛИЗАЦИЯ АЛГОРИТМА ОПТИМИЗАЦИИ
ДЛИТЕЛЬНОСТЕЙ ПОСЛЕДОВАТЕЛЬНО-ПАРАЛЛЕЛЬНОГО
ВЫПОЛНЕНИЯ ПЕРЕСЕКАЮЩИХСЯ МНОЖЕСТВ ОПЕРАЦИЙ
И.В. Кособуцкий, Г.М. Левин
Объединенный институт проблем информатики НАН Беларуси, Минск
e-mail: kasabutski@newman.bas-net.by
Рассматривается задача оптимизации длительностей последовательно-параллельного выполнения пересекающихся множеств операций.
Подобного рода задачи возникают, в частности, при проектировании
групповых процессов многоинструментальной обработки деталей на
многопозиционных производственных линиях конвейерного типа [1]. С
распространением высокопроизводительных многопроцессорных вычислительных систем (ВМВС) становится актуальной разработка программных средств для решения рассматриваемой задачи, осуществляющих параллельные вычисления на нескольких узлах ВМВС.
Рассматривается циклически повторяющаяся последовательность
пересекающихся множеств операций, выполняющаяся в некоторой системе. Заданы множество элементарных операций (э-операций) и комплекс
составных операций (с-операций), таких что с-операция комплекса включает все э-операции соответствующего ей подмножества, причем в состав
с-операции может входить несколько идентичных э-операций. Все
э-операции, входящие в состав каждого подмножества, активируются и
выполняются одновременно. Затраты на каждую э-операцию уменьшаются с увеличением времени ее выполнения, затраты на целый цикл операций пропорциональны его длительности. Задача состоит в том, чтобы
найти значения длительностей всех э-операций, минимизирующие суммарные затраты на выполнение всех с-операций комплекса при ограничении на цикловое время. Предложен подход, основанный на сочетании
идей параметрической декомпозиции и динамического программирования.
Разработана математическая модель задачи в терминах нелинейного смешанного программирования. Для ее решения предложен специальный декомпозиционный метод, сводящий решение исходной задачи
к отысканию кратчайшего пути из начальной вершины в одну из концевых вершин в бесконтурном орграфе. Каждой вершине орграфа сопоставлено некоторое подмножество э-операций и их принимаемая максимальная длительность, а дуге – затраты на выполнение подмножества
э-операций, дополняющего множество э-операций начальной вершины
127
дуги до множества э-операций концевой вершины дуги. При этом длительность э-операций дополняющего подмножества является максимально
возможной, но не превышает длительности, сопоставленной концевой
вершине дуги, а длительность на концевой вершине дуги не меньше длительности на ее начальной вершине. Начальной вершине орграфа сопоставлено пустое множество э-операций и нулевая длительность, а каждой
из концевых вершин орграфа – множество всех э-операций.
Разработаны алгоритм построения орграфа и параллельный алгоритм динамического программирования, сводящие эту задачу к нахождению кратчайшего пути в орграфе из начальной вершины в одну из концевых вершин.
Модель параллелизма базируется на специальной форме параллелизма по данным: одна программа – множество потоков данных (SPMD).
Программное обеспечение реализовано для исполнения на ВМВС семейства СКИФ [2]. Помимо описания алгоритма обычными средствами языка С++ параллельная программа содержит правила параллельного выполнения алгоритма и процедуры обмена сообщениями между процессами. В качестве единицы работы, распределяемой между процессорами,
выбрана обработка блока процедур минимизации функции затрат, содержащихся в параллельном цикле алгоритма. Равенством размеров таких блоков обеспечивается равномерная загрузка процессоров вычислительного комплекса при сохранении эффективности межпроцессорного
информационного обмена.
Взаимодействие параллельно выполняющихся процессов организовано средствами библиотеки MPI [3], обеспечивающими достаточно
эффективную реализацию для кластеров гомогенных SMP-узлов, к которым относится аппаратная платформа СКИФ_ОИПИ. При этом использовались коллективные коммуникации, операции редукции, операции
группировки данных.
Список литературы
1. Boysen, N. A classification of assembly line balancing problems /
N. Boysen, M. Fliedner, A. Scholl // European Journal of Operational Research. – 2007. – Vol. 183. – P. 674–693.
2. Суперкомпьютерные конфигурации СКИФ / С.В. Абламейко
[и др.]. – Минск : ОИПИ НАН Беларуси, 2005. – 170 с.
3. Средства параллельного программирования в ОС Linux /
Р.Х. Садыхов [и др.]. – Минск : БГУИР, 2004. – 475 с.
128
УДК 004.891
ОЦЕНКА ЭФФЕКТИВНОСТИ ЭКСПЕРТНОГО АРМ
ПОДГОТОВКИ ПРИНЯТИЯ РЕШЕНИЙ
Л.П. Матюшков1, Г.Л. Матюшкова2
1
Брестский государственный университет им. А.С. Пушкина, Беларусь;
2
Объединенный институт проблем информатики НАН Беларуси, Минск
matgala@tut.by
Развитие работ по созданию информационного общества и использованию информационных технологий во всех областях деятельности на
сегодняшний день требует детального рассмотрения автоматизированных рабочих мест (АРМ) с позиций их эффективности. Автоматизированные интеллектуальные рабочие места могут быть компонентами разных объектов, поэтому и невозможно успешное развитие таких работ
без взаимодействия разработчиков оболочек экспертных систем и специализированных АРМ.
По своей сути АРМ являются структурой для поддержки принятия
решений и с точки зрения используемых методов существенного прогресса пока не дают. Эффект наблюдается в создании тех структур, которые способствуют ускорению принятия решений и их качества за счет
медиасредств и отображения большого объема информации. Главное в
таких работах – прогнозирование опережающих действий с учетом динамики событий в будущем. Попытки толковать новые схемы как существенно лучшие вызывают много вопросов. Важным из таких вопросов
является желание сослаться на программные, информационные и технические средства на как ответственный источник оптимальных решений.
На самом деле ответственность за принятое решение должна оставаться
за лицом, принимающим решение (ЛПР) и/или коллективным органом,
пришедшим к решению методом голосования или экспертных оценок с
математической обработкой результатов, имеющимися средствами в
распоряжении ЛПР.
Оценка эффективности работы АРМ проектировщика зависит и от
характера решаемых задач, а также должна увязываться и с действиями
людей. Различные часто повторяющиеся ситуации и задачи являются
источником наработки типовых решений, которые относительно быстро
проверяются на практике и могут служить источником пополнения банка данных всей системы. Сложнее обстоит вопрос тогда, когда она зависит от многих факторов, а часть информации вообще неизвестна, определяется рядом случайных событий и имеет ограничения на ее исполь-
129
зование в соответствии с законом о защите интеллектуальной собственности. В этой ситуации на первый план выходит совместность средств
отображения информации с ЛПР или группой экспертов, так как приемлемость ее представления зависит от предшествующей практики данным
кругом лиц в принятии решений, возможностей генерирования альтернативных вариантов, получения внезапной дополнительной информации
и т. п.
Пока главной составляющей при управлении с этих позиций является электронный мониторинг, обеспечивающий актуальность текущей
информации и оценку ее отклонений от заданных критериев или нормативов. Основная проблема в ее реализации – это сбор важнейшей информации из первоисточников, как правило, предприятий или конкурирующих объектов, у которых нет стимула поддерживать подготовку актуальной информации для других пользователей. Естественно, что часть
услуг, оказываемых пользователю АРМ, должна быть платной, достоверность и оплата их гарантируется электронной подписью и квитанцией о состоявшемся сеансе связи.
Если выразить суть того, что происходит при использовании типовых решений и экспертных систем, то поддержка принятия решений и
анализ различной информации идет по стандартным схемам. Их основным звеном является использование статистических данных, типовых
решений и нормативных документов. В этом случае измерять эффективность конкретного АРМ можно на основе комплексных оценок.
Одной из возможностей может быть двухуровневая модель комплексной оценки полезности его применения: вначале оценивается эффективность отдельных видов решаемых задач, а далее учитывается весовой вклад каждой из задач.
Методика решения такого рода задач разработана в [1] и показана
возможность ее применения, которая, однако, требует творческого подхода с учетом использования перечисленных выше факторов при подборе групп экспертов и показателей для комплексной оценки эффективности АРМ с учетом обоснованности сбора статистики для двухуровневой
модели.
Список литературы
1. Матюшков, Л.П. Методика комплексной оценки при модернизации экономики / Л.П. Матюшков, М.Н. Григорович // Вестник Брестского университета. Сер. 2: История. Экономика. Право. – 2011. – № 2. –
С. 81–88.
130
УДК 681.3
МОДЕЛИРОВАНИЕ И АНАЛИЗ ПРОПУСКНОЙ СПОСОБНОСТИ
СТРУКТУРНО-СЛОЖНОЙ ПРОИЗВОДСТВЕННОЙ СИСТЕМЫ
Е.И. Сукач, Д.В. Ратобыльская, П.В. Гируц
Гомельский государственный университет им. Ф. Скорины, Беларусь
e-mail: elena.sukach@mail.ru
Для оценки пропускной способности производственных систем, имеющих вероятностные параметры функционирования, применяются различные
математические методы. Статическая оценка вероятностных характеристик
потоковых структурно-сложных производственных систем может быть получена с использованием методов логико-вероятностного моделирования
и средств их автоматизации. Однако проведение расчетов этими методами
ограничено числом элементарных участков исследуемых систем и количеством выделенных состояний, характеризующих пропускную способность
участков. Имитационное моделирование, предполагающее рассмотрение
различных траекторий функционирования исследуемых систем во времени
с последующим усреднением полученных результатов моделирования [1],
требует большого объема материальных и временных ресурсов. Метод вероятностно-алгебраического моделирования ориентирован на определение интегральных вероятностных характеристик пропускной способности производственных систем, увеличение числа элементарных участков которых
и их состояний не приводит к экспоненциальному усложнению расчетов [2].
При этом следует отметить, что применение метода ограничено рассмотрением производственных систем простой графовой структуры.
Для оценки пропускной способности структурно-сложных производственных систем большой размерности предлагается использовать методику, основанную на декомпозиции исследуемой системы в виде непересекающейся совокупности графовых структур-четырехполюсников (рисунок), являющихся образами подсистем производственной системы,
с последующим вероятностно-алгебраическим умножением [2] полученных векторов вероятностей, характеризующих пропускную способность
выделенных структур-четырехполюсников.
Предполагается, что подсистемы представляются графами
Gi (Ni,Ki ) , i  1,R , где
Ni  N m , m  1,Mi,  множество вершин,
Ki  K iu , u  1,Ui,  множество ребер, соответствующих элементарным
участкам. В графах Gi (Ni,Ki ) , i  1,R, выделены вершины-полюса
N1 , N 2 , N 3 , N 4 , определяющие множество входов/выходов подсистем.
131
Считается, что пропускная способность участков изменяется вероятностным образом и ее значение
определяет состояние участка
S  S j  , j  1,n . В текущий момент времени пропускная способность
n
участков описывается векторами Piă  (p1iă , p2iă , ..., pniă ),  piăj  1, i  1,R, u  1,Ui .
j 1
1
3
1'
G1(N1,K1)
2
3'
G2(N2,K2)
4
2'
4'
Схема производственной системы, включающей две подсистемы
в виде структур-четырехполюсников G1 (N1,K1) и G2 (N2,K2)
Векторы вероятностей, характеризующие пропускную способность
подсистем структур-четырехполюсников, формируются с использованием алгоритма, на каждой итерации которого реализуется модифицированный алгоритм Форда  Фалкерсона [3] для возможных сочетаний
значений пропускных способностей участков, составляющих исследуемый фрагмент производственной системы.
Автоматизация [4] взаимодополняющих методов вероятностного моделирования пропускной способности производственных систем позволяет
реализовать единый подход к исследованию их вероятностных характеристик и решить ряд практических задач, в частности оценить значимость
пропускной способности участков производственной системы в интегральной пропускной способности всей системы, влияние структурной организации производственной системы на ее пропускную способность и др.
Список литературы
1. Максимей, И.В. Сравнительный анализ вариантов организации
транспортной сети сообщения с использованием программного инструментария TRANZIT / И.В. Максимей, Е.И. Сукач, О.И. Еськова // Математические машины и системы.  2012.  № 1.  С. 98105.
2. Сукач, Е.И. Методика оценки пропускной способности потоковой сети на основе вероятностно-алгебраического моделирования /
Е.И. Сукач // Доклады БУГУИР.  2011.  № 4 (58).  С. 1824.
3. Сукач, Е.И. Моделирование и анализ транспортных сетей с учетом случайных параметров их функционирования / Е.И. Сукач, П.В. Гируц, Д.В. Ратобыльская // Известия Гомельского государственного университета им. Ф. Скорины.  2010.  №5 (62).  С. 2125.
4. Сукач, Е.И. Возможности программной системы вероятностноалгебраического моделирования сложных систем / Е. И. Сукач, Д.В. Ра-
132
тобыльская // Проблемы физики, математики и техники.  2011.  № 4. 
С. 111117.
УДК 51 9.7
ЭФФЕКТИВНАЯ ОДНОПРОЦЕССОРНАЯ РЕАЛИЗАЦИЯ
ПАРАЛЛЕЛЬНЫХ КОМБИНАТОРНЫХ АЛГОРИТМОВ
А.Д. Закревский
Объединенный институт проблем информатики НАН Беларуси, Минск
e-mail: zakrevskij@tut.by
Существуют два принципиально различных способа распараллеливания вычислений при решении некоторой задачи с целью их ускорения.
Один способ заключается в разбиении задачи на части (подзадачи), решении их по отдельности и последующем объединении полученных результатов, приводящем к решению задачи в целом. Назовем его декомпозиционным параллелизмом. Он эффективно реализуется на многопроцессорной системе.
Другой способ назовем конкурентным параллелизмом. Он заключается в ускорении решения рассматриваемой задачи путем ее одновременного решения несколькими алгоритмами, конкурирующими по качеству решения либо по скорости его получения. Для ряда комбинаторных задач он может с большим эффектом реализовываться и на одном
процессоре, время которого распределяется между алгоритмами.
Особый интерес представляет конкурентный параллелизм, в котором один и тот же решающий алгоритм применяется к q различным,
случайно выбранным эквивалентным формам представления исходных
данных. В этом случае эффективность алгоритма оценивается временем
T решения рассматриваемой задачи – заранее известно лишь распределение вероятности получения различных значений времени T. Эффективность этого способа растет с ростом дисперсии распределения.
Проиллюстрируем конкурентный параллелизм на примере задачи
нахождения решения большой системы линейных логических уравнений
(БСЛУ) – m уравнений с n переменными (n > m), заданной булевой m×nматрицей коэффициентов A, дополненной булевым m-векторстолбцом y. Напомним, что решением такой системы служит подмножество столбцов матрицы A, сумма которых – покомпонентная,
по модулю 2 – равна вектору y. Известен эффективный метод Гаусса
нахождения всех решений системы путем серии эквивалентных преобразований ее матричного представления. Он начинается с выбора
n линейно независимых столбцов в матрице A, преобразуемых затем
в столбцы с одной единицей. Остальные n – m столбцов обработанной
133
матрицы A составляют матрицу остатка R. Соответственно изменяется
значение вектора y. Отсюда легко находятся все 2n-m решения системы,
соответствующие различным подмножествам столбцов матрицы R.
Практический интерес представляет эта задача, когда известно,
что существует решение с весом (числом столбцов в решении) не выше
w. Его можно найти, перебирая последовательно подмножества столбцов матрицы R в порядке неубывания их мощности (уровня перебора)
и оценивания веса определяемых ими решений – он равен уровню перебора плюс число нулей в сумме столбцов в рассматриваемом подмножестве. Очередное решение принимается на некотором уровне перебора L,
как только его вес окажется не выше w. Очевидно, что затраченное
на вычисления время сильно зависит от L.
Был проведен эксперимент (на PC COMPAQ Presario, CPU 1000 MHz)
на 150 примерах с различными БСЛУ и различным выбором столбцов,
входящих в матрицу R (n = 500, m = 430, w = 75). Приводимые в табл. 1 результаты свидетельствуют о большой дисперсии уровня перебора
L на множестве этих примеров (N – число примеров, где решение было получено на уровне L; T – затрачиваемое на уровне L время).
Таблица 1
L
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
16
17
18
19
T
1.6s
22s
4m
38m
5h
1.5d
10d
55d
280d
3.6y
15y
59y
214y
713y
2213y
394y
N
2
5
6
16
27
36
44
44
39
27
16
12
10
2
3
1
Автором был разработан высокоэффективный метод нахождения
короткого решения БСЛУ [1]. В нем конкурируют q алгоритмов, различающихся начальным шагом – случайным выбором в матрице A n линейно независимых столбцов. Эти алгоритмы по очереди ищут решение
сначала на уровне 0, затем на уровне 1 и т. д., пока решение не будет
найдено. Этот процесс был назван рандомизированным параллелизмом.
Об эффективности предложенного метода можно судить по результатам решения 30 случайных БСЛУ с параметрами n = 1000, m = 900,
w = 100 при некоторых значениях числа конкурирующих алгоритмов q.
В табл. 2 показано виртуальное среднее время T* решения одного
из 30 примеров при этих значениях. При q = 300 поиск решения ускорен
в 68 млн раз в сравнении с чистым методом Гаусса (в котором q = 1).
И это при симуляции параллелизма на одном процессоре!
Таблица 2
q
T*
1
1 290 лет
Список литературы
134
10
150 дней
30
16 ч
300
10 мин
1. Закревский, А.Д. Эффективные методы нахождения кратчайших
решений систем линейных логических уравнений / А.Д. Закревский //
Проблемы управления. – 2003. – № 4. – С. 16–22.
УДК 004.312.4
СНИЖЕНИЕ СТОИМОСТИ РЕАЛИЗАЦИИ
КОНЕЧНЫХ АВТОМАТОВ ПУТЕМ ВЫБОРА СПОСОБА
ОПИСАНИЯ НА ЯЗЫКЕ VERILOG
В.В. Соловьев1, Л. Заброцкий2
1
Высший государственный колледж связи, Минск, Беларусь
e-mail: valsol@mail.ru;
2
Белостокский технологический университет, Польша
В настоящей работе исследуются способы описания конечных автоматов на языке Verilog и рассматривается задача выбора наилучшего
способа описания с точки зрения стоимости реализации конечного автомата. Поставленная задача решается эмпирически путем выполнения
большого количества экспериментальных исследований на эталонных
примерах конечных автоматов. Данная работа имеет большое практическое значение, позволяя без особых усилий со стороны разработчиков и
без применения каких-либо специальных методов синтеза заметно
уменьшить стоимость реализации и повысить быстродействие конечных
автоматов.
В языке Verilog возможны три способа описания конечных автоматов: с тремя процессами, с двумя процессами и с одним процессом. Описание конечного автомата с помощью одного процесса возможно только
для конечных автоматов типа Мура, поэтому в дальнейшем будут рассматриваться только два способа описания: с тремя и с двумя процессами. В общем случае язык Verilog не накладывает никаких ограничений
на описание функционирования конечного автомата: можно использовать любые операторы языка Verilog и любые конструкции операторов
языка. Традиционно для проверки нахождения конечного автомата в
определенном состоянии используется оператор case, а для проверки
условий перехода из некоторого состояния может использоваться как
оператор if, так и оператор case.
Разработчики пакета Quartus II рекомендуют при описании конечных
автоматов в операторах if и case всегда использовать дополнительные
конструкции else и default, причем в качестве конечного состояния перехода в конструкциях else и default указывать исходное состояние данного
перехода. Использование дополнительных конструкций else и default не
влияет на поведение конечного автомата, однако это позволяет для реализации комбинационных схем конечного автомата вместо вентилей ис135
пользовать дешифраторы, что значительно снижает стоимость реализации комбинационных схем.
Рассматривались семь вариантов описания комбинационных схем
конечных автоматов на языке Verilog. Для дальнейших исследований
для описания конечных автоматов были выбраны конструкции
IF_4 и CASE_3 описания комбинационных схем, поскольку данные конструкции позволяют получить наилучшие результаты для операторов
if и case. Каждая комбинационная схема конечного автомата описывается либо с помощью конструкции IF_4 оператора if, либо с помощью
конструкции CASE_3 оператора case. Таким образом образовано шесть
описаний конечных автоматов: DES_1, …, DES_6.
Исследования эффективности способов описания конечных автоматов на языке Verilog проводилось на эталонных примерах, разработанных в центре MCNC. Синтез конечных автоматов выполнялся на трех
семействах программируемых логических интегральных схем (ПЛИС),
относящихся к трем классам ПЛИС: MAX II – сложные программируемые логические устройства (Complex Programmable Logic Devices –
CPLD), Cyclone III – программируемые пользователем вентильные матрицы (Field Programmable Gate Arrays – FPGA) и Stratix III – системы на
одном кристалле (System on Chip – SOP). Для синтеза использовался пакет Quartus II версии 8.1. В качестве критериев оптимизации рассматривалась стоимость реализации (число используемых логических элементов) конечных автоматов.
Результаты экспериментальных исследований способов описания
конечных автоматов
Отношение параметров MAX II Cyclone III Stratix III
(Cmax/Cmin)mid
1,26
1,24
1,20
(Cmax/Cmin)max
3,06
2,50
1,69
Результаты экспериментальных исследований способов описания конечных автоматов на языке Verilog приведены в таблице, где (Cmax/Cmin)mid
и (Cmax/Cmin)max – среднее и максимальное значения отношений стоимости
реализации. Из таблицы видно, что выбор способа описания конечного автомата позволяет уменьшить стоимость реализации при использовании
ПЛИС семейств MAX II, Cyclone III и Stratix III в среднем в 1,26, 1,24
и 1,20 раза соответственно, а для отдельных примеров – в 3,06, 2,50 и 1,69
раза.
Работа выполнена при частичной финансовой поддержке Белостокского технического университета (Польша), грант № S/WI/4/2008.
136
УДК 04.03(92):514.122.2
ОБ АНАЛИТИЧЕСКИХ РАСЧЕТАХ
ГЕОМЕТРИЧЕСКОЙ МОДЕЛИ
А.Г. Ложкин
Ижевский государственный технический университет
им. М.Т. Калашникова, Россия, e-mail: lag@istu.ru
Геометрическое моделирование обрабатываемой детали в технологии
быстрого прототипирования занимает от 50 % и выше от всего времени конструирования и изготовления. Решая возникающие геометрические задачи,
инженер-математик сталкивался с проблемой радикалов, выраженной в системе (2), не позволяющей вывести удобные для последующего математического
вывода формулы. Поэтому в автоматизации проектирования применяются
различные вычислительные методы. В результате точность геометрической
модели ниже точности оборудования, на котором обрабатывается деталь.
Для примера рассмотрим задачу о расчете третьей точки, расположенной вне оси плоского шатунного механизма. Положение точки описывается системой параметрических уравнений:
 x  e cos t  c sin t ;

 y  c cos t  (d  e) sin t ,
(1)
где d – длина шатуна; е – длина проекции точки на ось шатуна; с – расстояние от точки до оси; d , e, c, t  R и t [0,2] . Результирующая параметрическая система уравнений, получаемая классическим методом обратной матрицы в собственном базисе [1], имеет решение
 x  1 cos(t  );

(2)
 y   2 sin(t  ),
где 1,2 
d  d 2  4((d  e)e  c 2 )

2 ( d  e) e  c 2

.
Уравнения имеют ограничения по собственному углу α и по параметрам местоположения точки.
Ранее в работе [2] было предложено модифицировать классический
метод в ортонормированном базисе. Результирующее каноническое
уравнение кривой в данном случае будет следующим:
137
((d  e)2  g 2 e2 )  tg 2  (e2  c 2 (d  e)2 )
e (d  e) (1  tg  )
2
2
2
x 2 
(e2  c 2 (d  e)2 )  tg 2  ((d  e)2  c 2 e2 )
e (d  e) (1  tg  )
2
2
2
y 2  1 .
(3)
Уравнение (3) не имеет ограничений по собственному углу α.
Сформулирована информационно-лингвистическая интерпретация вычислительной геометрии [3, 4]. Она построена на базе ZF-аксиоматики и аксиоматики евклидовой плоскости Дьедонне, объединенных понятием автоморфизма Лейбница – Г. Вейля с использованием реляционной алгебры
Кодда и структурного языкового лингвистического анализа Звягинцева.
С ее помощью можно найти другие решения. Результирующая система параметрических уравнений (1) может быть найдена из системы
 x  (d  e  c ctg ) cos(t  );
 x  (e  c tg ) cos(t  );


или
 y  (e  c ctg ) sin(t  )
 y  (d  e  c tg ) sin(t  ).
(4)
Инженер может использовать любые комбинации системы (4). Например, координата x может зависеть от тангенса α, а координата y –
от котангенса того же угла. Решение не имеет никаких ограничений, кроме
простейших линейных преобразований – поворота и масштабирования.
К сожалению, данный метод расчета может работать с произвольным
линейным преобразованием только для центрально-симметричных конических сечений. Поскольку большинство механизмов подчиняется гамильтоновой механике, то возможны расчеты других плоских кривых, движения
точек в которых не выходят за группы линейных преобразований:
 km
 m n 
H1  
 , H 2   kn

m n 
n
 m kn 
 , H3  
,
m
  n km 
где n, m, k  R .
Большинство конструкций сборок строится на основе канонического
представления сложных кривых. Следовательно, метод применим и для них.
Метод произвольных линейных преобразований позволит увеличить
точность геометрического моделирования, уменьшить время проектирования и обработки геометрической модели. Возникает возможность унификации лингвистического обеспечения САПР за счет использования лингвистического описания канонических формул плоских и пространственных кривых, что, в свою очередь, может обеспечить межсистемный
обмен геометрическими моделями без потери семантики.
Список литературы
1. Ефимов, Н.В. Квадратичные формы и матрицы / Н.В. Ефимов. –
М. : Наука, 1972. – 160 с.
2. Ложкин, А.Г. Вычислительная планиметрия с вырожденными преобразованиями / А.Г. Ложкин. – Екатеринбург : ИЭ Уро РАН, 2009. – 158 с.
138
3. Ложкин, А.Г. Автоморфизмы: от зеркального к симметрии знаний / А.Г. Ложкин, Н.Г. Дюкина. – Ижевск, 2011. – 183 с.
4. Ложкин, А. Структурирование аналитической геометрии на основе симметрий / А. Ложкин, Н. Дюкина. – LAP Lambert Academic Publishing, 2012. – 176 с.
УДК 681.3
ВЕРОЯТНОСТНАЯ ОЦЕНКА НАДЕЖНОСТИ СЕТЕВЫХ
СТРУКТУР-ТРЕХПОЛЮСНИКОВ
Е.И. Сукач, Д.В. Ратобыльская, С.Ф. Маслович
Гомельский государственный университет им. Ф. Скорины, Беларусь
e-mail: elena.sukach@mail.ru
Одним из наиболее универсальных способов формализации производственных систем с множеством составляющих (оборудование) являются графы G (K ,N ) , вершинам которых ставятся в соответствие компоненты
K  K i , i  1, m , имеющие вероятностные параметры надежности, а ребрам – связи между этими компонентами N   N v  , v  1, l . Такое представление производственных систем позволяет рассматривать их как сетевые
структуры и применять для оценки их надежности различные математические методы [1, 2], которые учитывают вероятностную природу надежности компонентов, однако работают в предположении одной начальной
(вход) и одной конечной вершины (выход). В докладе предлагается способ
вероятностной оценки надежности структур-трехполюсников, разработанный в рамках вероятностно-алгебраического подхода [3] и позволяющий
путем объединения полученных структур оценивать надежность производственных систем большой размерности, имеющих один вход и один выход.
Исходными данными для расчета являются вероятностные характеристики надежности компонентов сетевой структуры-трехполюсника G (K , N ) , для
которой определены три терминальные вершины (полюса) N1 , N 2 , N 3 . Предполагается, что компоненты исследуемой системы могут находиться в двух
состояниях (работа, отказ) S  S j  , j  1,2, с заданными вероятностями:

S1 ń âĺ đî ˙ ňí î ńňüţ q i;
S 

S 2 ń âĺ đî ˙ ňí î ńňüţ 1  q.
(1)
Ставится задача определения вектора вероятностей состояний
надежности исследуемой структуры, имеющей три входа/выхода:
5
P  (p1 , p2 , ..., p5 ),  p j  1.
(2)
j 1
139
Результирующий вектор (2), характеризующий надежность системы, имеет размерность 5, что соответствует пяти возможным состояниям S  S j  , j  1,5 , определяющим уровни надежности системы и описывающим различные варианты ее работы (рис. 1). В графе им соответствует множество компонентов связности.
2
Состояние
Графическая
интерпретация
S1
S2
S3
S4
S5
Представление
в виде множества связных
вершин
{{1},{2},{3}}
{{1,2},{3}}
5
4
2
1
1
1
1
4
6
3
{{2,3},{1}}
{{1,3},{2}}
2
8
3
{1,2,3}
Рис. 1. Результирующие состояния
структуры-трехполюсника
7
3
Рис. 2. Вид схемы структурытрехполюсника, не имеющей
ограничений на число компонентов
Способ обеспечивает определение точных вероятностных оценок
надежности сетевых структур-трехполюсников с ограниченным числом
компонентов (K ≤ 20 ). Для систем специальной структурной организации (рис. 2) возможен расчет надежности, не имеющий ограничений
на число компонентов. В общем случае сформированный вектор обеспечивает получение вероятностных оценок надежности системы для различных сочетаний выбранных полюсов и является исходным при вероятностно-алгебраическом умножении структур-трехполюсников, обеспечивающих расчет надежности многокомпонентных производственных
систем произвольной структурной организации.
Список литературы
1. Sahinoglu, M. Network reliability evaluation / M. Sahinoglu, R. Benjamin // Wiley Interdisciplinary Reviews: Computational Statistics. –
March/April 2010. – Vol. 2. – P. 189–211.
2. Можаев, А.С. Универсальный графоаналитический метод, алгоритм и программный модуль построения монотонных и немонотонных
140
логических функций работоспособности систем / А.С. Можаев // Труды
Третьей Междунар. науч. школы «Моделирование и анализ безопасности
и риска (МАБР – 2003)», 20–23 августа 2003 г. – СПб., 2003. – С. 517.
3. Сукач, Е.И. Метод вероятностно-алгебраического моделирования
надежности функционально-сложных систем / Е.И. Сукач // Информатика. – 2010. – № 3. – С. 18–30.
УДК 621.01.
ИССЛЕДОВАНИЕ ДИНАМИКИ КУЛАЧКОВО-РЫЧАЖНОГО
МЕХАНИЗМА С ДВУХПОВОДКОВОЙ
ГРУППОЙ ВТОРОГО ВИДА
Р.И. Каримов, Ш.А. Садуллаев
Ташкентский государственный технический университет,
Республика Узбекистан,
e-mail: karimov1948@mail.ru,
Одним из перспективных направлений, позволяющих расширить
кинематические возможности механизмов, является создание новых
конструкций комбинированных механизмов. В данной работе представлены результаты теоретических исследований кинематики и динамики
кулачково-рычажного механизма с двухповодковой группой второго вида. Механизм образован путем присоединения двухповодковой группы к
вращающемуся толкателю кулачкового механизма, в котором кулачок
является неподвижным звеном. Толкатель, вращаясь вокруг неподвижного кулачка, выполняет роль кривошипа, длина которого является переменной и определяется профилем кулачка [1]. При абсолютно жестких
звеньях степень подвижности этого механизма равна единице. Нами были составлены аналитические выражения, характеризующие перемещения, скорости, ускорения ползуна, центра тяжести шатуна, а также угловые перемещения, скорости и ускорения шатуна. С целью определения
действительных законов движения и нагруженности звеньев кулачковорычажного механизма, кривошип которого получает движение через ременную передачу от асинхронного электродвигателя, составлена динамическая модель, учитывающая упруго-диссипативные параметры ременной передачи и упругого шарнира, связывающего шатун с ползуном
(рисунок).
141
Динамическая модель машинного агрегата с кулачково-рычажным
механизмом с двухповодковой группой второго вида при учёте упругостей
ременной передачи и ползуна
На рисунке Mд – движущий момент на валу ротора электродвигателя; Jд – суммарный момент инерции ротора электродвигателя и ведущего
шкива; φд – угол поворота ротора электродвигателя; c1 – жесткость ременной передачи; b1 – коэффициент эквивалентного линейного сопротивления
ременной передачи; φ2 –угол поворота кривошипа; J2пр – суммарный приведенный к валу кривошипа момент инерции кривошипа, ролика и шатуна;
fв(φ2) – функция положения ползуна идеального кулачково-рычажного механизма; c2 – жесткость упругого шарнира ползуна; b2 – коэффициент эквивалентного линейного сопротивления упругого шарнира ползуна; mВ –
приведенная масса шатуна; m5 – масса ползуна; SВ – перемещение приведенной массы шатуна; SC – абсолютное перемещение ползуна; Pc – сила
сопротивления, приложенная к ползуну.
Принимая в качестве обобщенных координат угол поворота ведущего шкива ременной передачи φд д и абсолютные перемещения ползуна SC , на основе уравнений Лагранжа второго рода получена следующая
математическая модель:
J дд  M д  b1u2 д  2  u2 дд   c1u2 д  2  u2 д д  ,
J
2 пр



 mВ f B2  2  2  b1  2  u2 дд   c1  2  u2 д д   b2 f B  2  SC   2 f B  2  
 c2 f B  2 SC  f B  2   mВ 22 f B  2  f B 2   Pc f B  2 
m5 SC  b2 SC   2 f B  2   c2 SC  f B  2   Pc .

(1)

Система нелинейных дифференциальных уравнений (1) с учетом
динамической характеристики асинхронного электродвигателя при соответствующих начальных условиях решалась на ЭВМ в среде
MatCAD 14. По результатам расчетов определены закономерности изменения моментов на валах ротора электродвигателя и кривошипа, скорости и ускорения кривошипа, шатуна и ползуна. Исследовано влияние
упруго-диссипативных параметров ременной передачи, упругого шарнира ползуна на динамические характеристики привода. Определены закономерности изменения реакций в кинематических парах. Установле-
142
но, что рациональным выбором параметров эксцентрикового кулачка
можно получить выстой в крайних положениях ползуна. Для заданных
геометрических и динамических параметров механизма типа асинхронного электродвигателя определены границы изменения упругодиссипативных параметров ременной передачи, упругого шарнира
из условия устойчивой работы машинного агрегата.
Список литературы
1. Определение приведенного момента инерции кулачковорычажного механизма / Р.И. Каримов [и др.]. – Ташкент : Вестник
ТашГТУ, 2011. – № 3. – С. 38–40.
УДК 658.012.011.56
УПРАВЛЕНИЕ ЧАСТОТОЙ ВРАЩЕНИЯ РОТОРОВ
РЕЗИНОСМЕСИТЕЛЯ
А.П. Кузнецов1, А.В. Кроливец2
1
Белорусский государственный университет информатики
и радиоэлектроники, Минск
e-mail: kuznap@bsuir.by;
2
ОАО «Белшина», Бобруйск
e-mail: krolivets@tut.by
Установлено, что зависимость между n – частотой вращения роторов резиносмесителя и Е, Т – механической энергией и температурой резиновой смеси соответственно с достаточной степенью точности определяется системой уравнений
d 3E
d 2E
dE
a3 3  a2 2  a1
 n;
dt
dt
dt
d 3T
d 2T
dT
c3 3  c 2 2  c1
 n,
dt
dt
dt
(1)
где a1–a3, c1–c3 – коэффициенты, характеризующие физические и реологические свойства смеси и конструктивные параметры резиносмесителя,
которые являются функциями частоты вращения роторов и определяются численными методами [1].
Решение уравнений рассмотрено в [1]:
n
a3 ( Eóä  Eďî ň đ )  a2 ( Eóä  Eďî ň đ )  t 
t3
a1
( Eóä  Eďî ň đ )  t 2
2
 6, (2)
143
где Еуд – затраты механической энергии на приготовление резиновой
смеси;
Eпотр – потребление механической энергии к текущему моменту.
Таким образом, находится вектор-функция U(t)={n1(t),n2(t), …,
n(t)} для достижения заданных удельных энергозатрат за минимальное
время без превышения максимальной температуры.
При решении задачи на ЭВМ по разработанной программе на
Visual C++ и программе на ANSI C для контроллера Bernecker & Rainer
для ввода/вывода аналоговых и дискретных сигналов, а также вычисления n по описанному выше алгоритму был oпределен метод управлений
частотой вращения роторов (рисунок), позволяющий интенсифицировать процесс смешения при изготовлении резиновых смесей заданного
качества. При проверке полученного расчетного метода управления частотой вращения роторов лабораторного резиносмесителя в ЦЗЛ
ОАО «Белшина» частоту вращения роторов варьировали в пределах 30–
60 об/мин.
Управление частотой вращения роторов по полученному расчетному реализованному методу при приготовлении резиновых смесей сокращает продолжительность цикла смешения на 10 %, позволяет снизить энергозатраты на 3,5 % и стабилизировать разброс вязкости
от заправки к заправке с точностью 5 %.
Механическая энергия
144
Электрическая энергия
Управление частотой вращения роторов
Список литературы
1. Кроливец, А.В. Оптимальное управление частотой вращения роторов резиносмесителя / А. В. Кроливец // Доклады БГУИР. – 2005. –
№ 2 (10). – С. 46–50.
УДК 004.942
МОДЕЛИРОВАНИЕ КОНСТРУКЦИИ ТЕЛЕСКОПИЧЕСКИХ
СТРЕЛ С ИЗМЕНЯЕМЫМ ВЫЛЕТОМ ПОГРУЗЧИКОВ
ОАО «АМКОДОР»
А.А. Назаренко1, И.Э. Том1, Д.А. Бузановский1,
С.А. Карпыза2, Д.В. Пахарев2, И.Н. Тимошенко2
1
Объединенный институт проблем информатики НАН Беларуси, Минск
nazarenko@newman.bas-net.by;
2
ОАО «Амкодор», Минск, Беларусь
Телескопические погрузчики являются универсальными машинами,
которые могут применяться в различных отраслях народного хозяйства,
где требуется выполнять землеройно-транспортные, монтажные, погрузочно-разгрузочные работы с грунтами, сыпучими материалами и штучными грузами. Многофункциональные телескопические погрузчики,
оснащенные широким набором сменного оборудования (бульдозерные
отвалы, вилы для штучных грузов, рабочие платформы, различные типы
сельскохозяйственных вил и грабель с дополнительными приспособлениями и т. д.), могут заменить несколько единиц специальной техники.
Поэтому такие машины пользуются огромным спросом, а производители погрузчиков активно осваивают производство новых моделей данного вида техники.
Важнейший элемент конструкции таких погрузчиков – телескопическая стрела. Это достаточно сложное изделие в техническом и технологическом плане. Отсюда не каждый производитель погрузчиков готов
организовать собственное производство телескопических стрел. Многие
производители устанавливают на шасси своих погрузчиков телескопи-
145
ческие стрелы, изготовленные на сторонних предприятиях, обладающих
многолетним богатым опытом проектирования такого рода конструкций. ОАО «Амкодор» поставил перед собой задачу выпуска погрузчиков
с телескопическими стрелами собственного производства.
Конструирование телескопических стрел является сложной инженерной задачей, требующей глубоких знаний предметной области и высокой квалификации конструкторов, расчетчиков, технологов. Значительное внимание при проектировании следует уделить непосредственно металлоконструкции (секции, оголовок, пята, кронштейны крепления
гидроцилиндров), механизмам подъема стрелы (гидроцилиндр, его шарнирные опоры) и телескопирования секций (гидроцилиндры телескопирования, их шарниры крепления, полиспасты механизма телескопирования, заделки канатов). Так как на сегодняшний день существуют различные варианты исполнения телескопических стрел, то перед конструкторами возникает серьезный вопрос выбора их оптимальной конструкции для заданных технических требований. Использование современных методов и средств компьютерного проектирования и инженерного анализа позволяет решить эту задачу в приемлемые сроки и со значительной экономией финансовых средств.
В докладе рассматриваются результаты совместных работ ОИПИ
НАН Беларуси и ОАО «Амкодор», полученные при выполнении государственной научно-технической программы «CALS-ERP-технологии»
по разработке и внедрению интегрированной системы и информационных технологий поддержки жизненного цикла продукции ОАО «Амкодор» на этапах конструирования и запуска в производство многосекционных телескопических стрел с изменяемым вылетом.
Основной целью выполняемых работ выступает разработка и внедрение методики для организации процессов проектирования многосекционных телескопических стрел с изменяемым вылетом погрузчиков
ОАО «Амкодор». В методике описываются вопросы создания и упрощения трехмерных моделей телескопических стрел, их экспорта в сеточные
генераторы, построения конечно-элементных сеток, создания конечноэлементных моделей, запуска расчетных задач на суперкомпьютере семейства «СКИФ».
В процессе разработки методики проводятся исследования поведения модели при различных режимах нагружения. Результаты, полученные при моделировании, сравниваются с результатами, полученными
при аналитических расчетах и при проведении стендовых испытаний.
После этого модель корректируется (уточняются граничные условия,
способ приложения нагрузок, параметры контактного взаимодействия,
модели материалов и т. д.). Верифицированная модель используется при
анализе поведения конструкции телескопической стрелы при внесении в
146
нее каких-либо конструктивных изменений (профиль сечения, расположение опор, увеличение/уменьшение длины секций и др.).
Сравнительный анализ результатов виртуальных статических испытаний модели конструкции телескопических стрел с физическими испытаниями позволяет сделать вывод о высокой степени адекватности конечно-элементных моделей и возможности использования разработанной методики при проектировании новых конструкций телескопических
стрел. Подобные результаты ожидаются и для виртуальных динамических испытаний конструкции многосекционных телескопических стрел
с изменяемым вылетом.
УДК 658.5.012.14
МОДЕЛИРОВАНИЕ ПРОЦЕССА ОБРАЗОВАНИЯ КРЕПЕЖНОГО
ЭЛЕМЕНТА МЕТОДОМ ПЛАСТИЧЕСКОГО СВЕРЛЕНИЯ
Е.Ю. Татаркин, Р.А. Анзыряев
Алтайский государственный технический университет
им И.И. Ползунова, Барнаул, Россия
e-mail: anzyryaev@gmail.com
Малоисследованной областью процесса пластического сверления
отверстий (пластического формирования сквозного отверстия
и кольцевых буртиков с обеих сторон в тонкостенной металлической заготовке при помощи нагрева за счет трения вращающегося инструмента
о заготовку) остается влияние геометрических параметров инструмента
(угла при вершине 2φ, формы рабочей части) на точность размеров, шероховатость, возникновение преобладающего вида брака – разрывов
в теле образующегося крепежного элемента.
Для объяснения возникновения разрывов выдвинута гипотеза: разрывы возникают из-за резко увеличившейся радиально направленной силы на стенку при выходе конической части инструмента из зоны обработки. Кроме этого, разрывы могут формироваться и при снижении пластичности обрабатываемого металла на этапе формообразования крепежного
элемента. Для максимального повышения пластичности обрабатываемого
металла температура на поверхности трения должна быть выше температуры рекристаллизации, но ниже температуры перегрева и пережога. Решением данной проблемы является применение в процессе пластического
сверления пуансон-сверла с криволинейной формой рабочей части, позволяющей избежать резкого увеличения радиальной силы в зоне выхода
рабочей части инструмента, а также поддерживать оптимальную темпе147
ратуру и пластичность обрабатываемого материала.
Для получения картины распределения растягивающих напряжений
в формируемом крепежном элементе проведен конечно-элементный
(КЭ) анализ напряженно-деформированных состояний. Моделирование
осуществлялось для инструментов с конической и криволинейной формами рабочей части в программном модуле CosmosWorks. Анализ проводился на четырех этапах (рисунок). На этапе 1 начинается образование
отверстия в нижней части крепежного элемента. Этап 2 характеризуется
началом выхода конической части пуансон-сверла из образованного отверстия и началом формирования внутреннего диаметра крепежного
элемента. На этапе 3 цилиндрическая часть инструмента завершает
формирование внутреннего диаметра крепежного элемента (коническая
часть пуансон-сверла еще не вышла из формируемого отверстия).
На этапе 4 коническая часть инструмента полностью вышла из сформированного отверстия. Входные данные при моделировании: диаметр пуансон-сверла – 9 мм; осевая сила – 4 000 Н; 2φ = 60° (для инструмента
с конической формой рабочей части); материал инструмента – твердый
сплав ВК8; толщина образца – 3 мм; материал образца – сталь Ст 3.
По результатам КЭ анализа построена диаграмма зависимости напряжения от глубины внедрения инструмента в процентах от пройденного инструментом пути, начиная с этапа 1 (рисунок).
Диаграмма зависимостей напряжения от глубины внедрения инструмента
Из диаграммы видно, что при обработке пуансон-сверлом с конической формой рабочей части в момент, когда инструмент находится
на этапах обработки 3 и 4, напряжения резко возрастают по линейной
зависимости вплоть до выхода инструмента из зоны обработки. Момент
начала роста напряжений – это тот момент, когда зона максимальных
напряжений сместилась с границы рабочей части инструмента на кромку образуемого отверстия. Наиболее вероятно, что на данном этапе
начинается раскрытие трещин, так как кромка находится под действием
148
резко увеличивающихся напряжений. При использовании пуансонсверла с криволинейной формой рабочей части на этапе 3 напряжения
возрастают с 400 до 1600 МПа, а далее плавно снижаются.
Таким образом, проведенный КЭ анализ подтверждает гипотезу
о том, что использование инструмента с криволинейной формой рабочей
части позволяет снизить негативное влияние резкого увеличения радиальной силы на формирование узла крепления в зоне выхода рабочей
части инструмента, обеспечивая качество узла крепления.
УДК 629.12.073.243.4:532.59
МОДЕРНИЗАЦИЯ СИСТЕМЫ ИЗМЕРЕНИЙ
ГИДРОДИНАМИЧЕСКОЙ ЛАБОРАТОРИИ
А.В. Демидюк
Одесский национальный морской университет (ОНМУ), Украина
e-mail: demav@hotbox.ru
Гидродинамическая лаборатория создана в Одесском институте инженеров водного транспорта (ныне – ОНМУ) в 1932 г. на базе опытового
бассейна этого института. С конца 90-х гг. ХХ в. в ней успешно действовала система сбора и обработки данных эксперимента, основанная на использовании ПЭВМ, аналого-цифрового преобразователя (АЦП), а также
широкого набора датчиков, что позволяло проводить комплексные модельные исследования динамики судна, такие как буксировочные испытания, определение гидродинамических и кинематических характеристик
различных видов качки судна [1, 2] и другие виды модельных испытаний.
В последние годы остро встал вопрос о модернизации существующей системы измерений. На первом этапе сотрудниками кафедры теории и проектирования корабля им. профессора Ю.Л. Воробьева создана
и введена в работу система измерения скорости движения модели при
буксировочных испытаниях, аппаратная часть которой состоит
из датчика скорости, преобразователя сигнала, АЦП Е14–140
и производительной ПЭВМ – центра сбора данных.
Регистрация изменения скорости при буксировочных испытаниях выполняется штатным ПО АЦП E14–140 – регистратором LGraph2 [3]. Данные
об изменении скорости модели в ходе ее движения сохраняются на диск
ПЭВМ и используются при обработке результатов эксперимента созданным
автором ПО Towspeed. Приложение написано на языке программирования
149
С++ с использованием библиотек MFC и STL. ПО Towspeed осуществляет
анализ данных по скорости движения модели в процессе модельных испытаний, а также позволяет выполнять расчет трения системы.
В результате анализа данных прогона модели Towspeed создает
файл результатов и выводит на экран график изменения скорости модели, который существенно облегчает оператору принятие решения по выбору величины разгонного груза или завершению конкретного этапа
эксперимента.
Отладка взаимодействия программной и аппаратной частей системы
измерений гидродинамической лаборатории выполнена в ходе тестирования при буксировочных испытаниях двух моделей судов, проекты которых
разработаны в Морском инженерном бюро (Одесса, Украина): танкера
проекта 005RST01 и многоцелевого спасательного судна MPSV007.
На рис. 1 приведены данные по полному сопротивлению r модели
танкера 005RST01 в зависимости от скорости движения модели v.
Для судна проекта MPSV007 на рис. 2 приведено сравнение данных остаточного сопротивления Cr в зависимости от числа Фруда Fr  v gL ,
здесь v – скорость движения судна, м/с; g – гравитационная постоянная;
L – длина судна по конструктивной ватерлинии, м.
0.50
6.00
Cr x 1000
r , кг
5.00
0.40
4.00
0.30
3.00
0.20
2.00
0.10
1.00
0.00
0.00
0.20
0.40
0.60
0.80
1.00
1.20
v, м / с
Рис. 1. Полное сопротивление модели
танкера проекта 005RST01,
где – эксперимент ОНМУ 2007 г.;
– эксперимент ОНМУ 2011 г.
0.00
0.000
0.100
0.200
0.300
Fr 0.400
Рис. 2. Остаточное сопротивление
модели судна проекта MPSV007,
где – эксперимент ОНМУ 2011 г.;
– эксперимент ЦНИИ им. акад. А.Н. Крылова;
– эксперимент СПбГУВК
Анализ результатов экспериментальных исследований и результатов тестовых буксировочных испытаний с модернизированной системой
измерения скорости движения модели показывает хорошее количественное и качественное соответствие данных.
Список литературы
150
1. Кириллов, В.Н. Экспериментальная установка для исследования
гидродинамических и кинематических характеристик продольной качки
моделей судов / В.Н. Кириллов, А.В. Демидюк, В.И. Тонюк // Вiсник
ОДМУ. – Одеса : ОДМУ, 1998. – № 1. – С. 90–93.
2. Воробьев, Ю.Л. Определение гидродинамических и кинематических характеристик продольно-горизонтальных колебаний судна, ошвартованного к точечному причалу / Ю.Л. Воробьев, А.В. Демидюк,
Д.Д. Романадзе // Вiсник ОНМУ. – Одеса : ОНМУ, 2009. – № 26. – С. 28–43.
3. LGraph2 – многоканальный регистратор-самописец // L-Card:
индустриальные системы управления и сбора данных [Электронный ресурс]. – Режим доступа : http://www.lcard.ru/lgraph. – Дата доступа :
06.08.2012.
УДК 62-791.2
МОБИЛЬНАЯ ИЗМЕРИТЕЛЬНАЯ МНОГОКАНАЛЬНАЯ
СИСТЕМА ДЛЯ ПРОВЕДЕНИЯ СТЕНДОВЫХ И НАТУРНЫХ
ИСПЫТАНИЙ
В.С. Кончак, С.В. Хитриков
Объединенный институт машиностроения НАН Беларуси, Минск
e-mail: krom_hsv@bk.ru
Разработка новой техники требует всестороннего изучения механических свойств и характеристик различных материалов, конструктивных элементов и изделий в целом в условиях, максимально приближенных к реальным. Источником получения этих свойств и характеристик служат результаты измерений физических характеристик изделия,
полученных в процессе различных испытаний, как стендовых, так и
натурных. Возникает задача создания универсальной измерительной
системы, которая должна обладать мобильностью, многоканальностью,
универсальностью, простотой настройки и подготовки к очередному
испытанию.
В Республиканском компьютерном центре машиностроительного
профиля Объединенного института машиностроения НАН Беларуси была создана мобильная измерительная многоканальная система (МИМС)
для сбора экспериментальной информация при проведении стендовых
или натурных испытаний. МИМС включает в себя высокопроизводительный, безвентиляторный встраиваемый компьютер ARK-5280, предназначенный для эксплуатации в неблагоприятных условиях промышленного производства, а также две платы PCI: плату PCI-1747U аналогового ввода и плату PCI-1754 дискретного ввода.
151
Компьютер ARK-5280 поддерживает следующие интерфейсы:
2×USB 2.0, 3×RS-232, 1×RS-232/422/485, 1×Parallel, 1×PS/2.
Плата аналогового ввода PCI-1747U представляет собой АЦП с
разрядностью 16 бит и максимальной скоростью выборки 250 000 измерений в секунду и содержит 64 потенциальных или 32 дифференциальных канала с возможностью поканального программирования коэффициента усиления и программируемой схемой запуска. Плата дискретного
ввода PCI-1754 поддерживает 32 дискретных канала.
Напряжение питание МИМС 18-36 В, что позволяет подключать
ее к бортовой сети автомобиля. Это дает возможность использовать
МИМС при проведении натурных испытаний.
152
Для повышения универсальности МИМС к каждому каналу АЦП
предусмотрена установка дополнительных нормализаторов аналогового
сигнала серии 8B, выпускаемых компанией DATAFORTH. Нормализаторы позволяют согласовать с АЦП входной сигнал от различных видов датчиков. Для подключения нормализаторов смонтированы четыре 16 канальных монтажных панели.
Универсальность достигается большим многообразием нормализаторов. Это и нормализаторы напряжения (вход от ±10мВ до ±60В),
тока (вход ±20мА), нормализоторы для терморезисторов, потенциометров, термопар, частотного ввода и др. Нормализатор напряжения со
входом ±10мВ позволяет подключать тензодатчики по мостовой схеме
с напряжением моста 3,3В. Все нормализаторы объединяет то, что выходной сигнал всегда находится в пределах ±5В. Стоимость нормализаторов не велика, что позволяет доукомплектовывать систему под конкретные задачи и цели испытаний.
В состав МИМС (рисунок) также входят клавиатура, дисплей и
специально разработанный программный комплекс. Все это позволяет
быстро и легко настроить МИМС под конкретные испытания, а также
провести обработку полученной экспериментальной информации.
Внешний вид МИМС
Система может быть полезной при проведении не только натурных
и стендовых испытаний автомобилей, но и экспериментальных исследований
в условиях реальной эксплуатации других механических систем.
153
УДК 004.738.5
ЯЗЫК ПРОЦЕДУР ЛОГИЧЕСКОГО ВЫВОДА:
ПОСТАНОВКА ЗАДАЧИ НА РАЗРАБОТКУ
И ОБОСНОВАНИЕ ПРАКТИЧЕСКОЙ НЕОБХОДИМОСТИ
В.Г.Королёв
ООО «Сенсотроника», Минск, Беларусь
e-mail: vitali.karaliov@sensotronica.com
По мере развития информационных технологий создается все больше
интеллектуальных прикладных систем, способных решать задачи по их постановкам. Некоторые системы этого класса с простым пользовательским
интерфейсом становятся доступны через Всемирную паутину (WWW) [1].
Одним из главных принципов, лежащих в основе разработки современных программных приложений, является повторное использование (reusability). Его применение к интеллектуальным прикладным системам должно
привести к появлению нового класса интеллектуальных сетевых приложений. Перед тем как самостоятельно решить очередную задачу, сформулированную для него пользователем, такое приложение попытается сначала
найти во Всемирной паутине уже решенную идентичную или аналогичную
задачу (например, отличающуюся от искомой только значениями входных
параметров) и, в случае успеха, воспользоваться найденным решением.
Современная инфраструктура Всемирной паутины очень удобна
для быстрого поиска текстовых документов по отдельным словам
или фразам, но пока не может быть использована для поиска решений
задач по их условиям. Чтобы такой поиск стал возможен, необходимо
зафиксировать стандартный формат, т. е. язык для описания условий задач; за его основу вполне можно взять язык логики предикатов первого
порядка. Но кроме условий задач такие приложения должны уметь обрабатывать и описания решений задач, что позволит предъявлять
их пользо-вателю в удобном виде, который может изменяться в процессе
диалога с пользователем (например, отдельные шаги решения по указанию пользователя могут быть детализированы).
Следовательно, для создания рассматриваемого класса интеллектуальных сетевых приложений требуется язык, описывающий в строго
формальном виде вывод одних высказываний из других, т. е. язык процедур логического вывода. Идея создания такого языка обретает смысл
только на определенном этапе эволюции Всемирной паутины, поскольку
вне ее контекста он не может иметь практической ценности. Упоминав154
шийся выше язык описания условий задач входит в язык процедур логического вывода как его составная часть.
После того как язык процедур логического вывода будет разработан
и реализован, записанные на нем процедуры логического вывода можно
будет накапливать во Всемирной паутине на различных серверах в виде
глобальной базы процедур логического вывода. Ее упрощенная структура показана на рис. 1. Эта база будет содержать аксиомы (высказывания,
не сопровождаемые доказательствами) и теоремы (выводимые высказывания). Любая теорема может быть помещена в базу процедур вывода
только вместе со своей процедурой вывода, представляющей последовательность операторов логического вывода.
Основные усилия при разработке языка процедур вывода потребуются для выявления типов операторов логического вывода и определения ограничений для каждого выявленного типа операторов, гарантирующих вывод истинных высказываний из истинных посылок.
Идея языка процедур вывода коррелирует с идеей семантической
паутины как новой перспективной модели информационного пространства Интернет [2]. На рис. 2 представлена диаграмма уровней семантической паутины [3]. Язык процедур логического вывода относится
к уровню доказательств (proof), который, в отличие от более низких
уровней, к настоящему времени практически не разработан.
Рис. 1. Структура базы процедур
логического вывода
Рис. 2. Уровни семантической паутины
Список литературы
1. Решалка [Электронный ресурс]. – Режим доступа :
http://www.reshalka.com/. – Дата доступа : 06.08.2012.
2. Андон, Ф.И. Semantic Web как новая модель информационного пространства Internet [Электронный ресурс] / Ф.И. Андон, И.Ю. Гришанова,
В.А. Резниченко. – Киев, 2007. – Режим доступа : http://eprints.isofts.kiev.ua/
406/1/ %231_D91-c417.pdf. – Дата доступа : 09.08.2012.
155
3. Passin, T.B. Explorer’s Guide to the Semantic Web / T.B. Passin. –
Manning, 2004. – 14 p.
УДК 621.383.5
ПОВЫШЕНИЕ КАЧЕСТВА ПОВЕРХНОСТЕЙ ТРЕНИЯ
ПУТЕМ НАНЕСЕНИЯ МИКРОРЕЛЬЕФА
Е.О. Одинаев, Е.Ю. Татаркин, Е.А. Сафронова
Алтайский государственный технический университет
им. И.И. Ползунова, Барнаул, Россия
e-mail: odik171@rambler.ru
Износостойкость поверхностей трения напрямую зависит от качества их изготовления. Образование масляных карманов путем формирования направленного микрорельефа положительно влияет на приработку
и на равномерность износа поверхности. Нанесение микрорельефа дает
возможность снизить трудоемкость технологического процесса за счет
исключения из его структуры операций финишной обработки.
Технологические и метрологические отличия регулярных микрорельефов от шероховатости поверхностей деталей машин и приборов
определяют и особенности решения проблемы качества поверхности
в целом, во всех ее четырех аспектах.
1. Микрорельеф функционально связан с параметрами режима,
практически впервые конструктор получает возможность нормировать
параметры микрорельефа, задавая их на основе аналитических расчетов
или эксперимента через параметры режима обработки.
2. При образовании регулярных микрорельефов появляется возможность нормирования и технологического обеспечения аналитически
рассчитываемых геометрических параметров, являющихся во многих
случаях основными, определяющими эксплуатационные свойства
поверхностей.
3. Поскольку значения параметров регулярного микрорельефа
должны воспроизводиться с высокой точностью, для некоторых методов
необходимы их измерения с помощью приборов или эталонных образцов.
Для других же достаточен контроль лишь параметров режима обработки.
4. Имеются все предпосылки для дополнения комплекса параметров
стандарта на регулярные микрорельефы такими параметрами, как
радиусы скругления выступов и впадин неровностей, угол наклона
образующей выступа, коэффициент заполнения, длина линии профиля.
Для нанесения микрорельефа широко используют следующие методы [1]:
 сверление по разметке или с использованием кондукторов;
156
 вихревое точение или фрезерование (способы основаны на
прерывистом
контактировании
вращающегося инструмента
с
вращающейся или поступательно перемещающейся заготовкой);
 вибродинамическое накатывание (в основе процесса образования
регулярно расположенных углублений лежит холодное пластическое
деформирование обрабатываемого материала);
 травление обрабатываемого материала через трафарет с
образованием дискретно расположенных углублений на деталях;
 проточка и фрезерование канавок сложной формы с помощью
копирных устройств (копирные устройства создаются как на базе
универсальных металлообрабатывающих станков, так и в виде
специальных станков) и на оборудовании с ЧПУ;
 накатывание профильным роликом (способ основан на
перенесении микрорельефа ролика на заготовку по схеме «вдавливания»
или «на проход»). По первой схеме микрорельеф формируется на узком
участке поверхности детали – не более ширины ролика. По схеме
«на проход»
можно
обрабатывать
поверхности
практически
неограниченной длины;
 вибрационное накатывание (вибронакатывание). При обработке
плоских
поверхностей
движение
осцилляции
совершается
инструментом, а заготовка движется поступательно в направлении
подачи;
 лазерное микропрофилирование – задача, с которой успешно
справляются станки на маломощных волоконных лазерах. Возможна
обработка широкого спектра материалов по виду профиля и размерам,
в том числе и проникающего.
Контроль возможных дефектов в жизненном цикле технической
системы осуществляется на каждом этапе. При проектировании изделия
конструктор назначает микрорельеф с учетом эксплуатационных
характеристик. На стадии изготовления проводится FMEA-анализ [2] и
учитываются возможные дефекты; технолог, исходя из требований на
изделие, выбирает экономически оправданный способ нанесения
микрорельефа, производя экономический расчет. Так как дефекты поразному сказываются на изделии: для одних они критичны, для других
незначительны, то необходим выбор оптимального способа.
Список литературы
1. Шнейдер, Ю.Г. Эксплуатационные свойства деталей с
регулярным микрорельефом / Ю.Г. Шнейдер. – СПб. : СПбГИТМО (ТУ),
2001. – 264 с.
157
2. Fmea. Анализ видов и последствий потенциальных отказов //
SUPPORT
17
[Электронный
ресурс]. –
Режим
доступа :
http://www.support17.com/component/content/284.html?task=view. – Дата
доступа : 10.03.2012.
УДК 621.365 (075.6)
МОДЕЛИРОВАНИЕ ИНФРАКРАСНОГО НАГРЕВА
ПРИ МОНТАЖЕ И ДЕМОНТАЖЕ ЭЛЕКТРОННЫХ МОДУЛЕЙ
В.Л. Ланин, В.В. Парковский
Белорусский государственный университет информатики
и радиоэлектроники, Минск, e-mail: vlanin@bsuir.by
Широкое применение бессвинцовых паяльных паст, а также многовыводных корпусов BGA и µ-BGA усложняет процессы монтажа и
демонтажа микросхем при сборке и ремонте электронных модулей.
Наиболее эффективным способом нагрева является инфракрасное (ИК)
излучение, из всего спектра которого в процессе пайки используется
только малая часть диапазона: 0,7 – 10 мкм.
При моделировании ИК-источника нагрева Solid Works задаются
длина волны излучения λ и теплофизические свойства материалов σ [1]:
2,898 10 3
Т
;
м акс
E   T 4 ,
где λ – длина волны; σ – постоянная Стефана-Больцмана; Т – температура.
Основной проблемой при работе с многовыводными корпусами
являются контроль температуры в
процессе нагрева и возникновение
механических напряжений в печатной плате как результат большого
градиента температуры в области
монтажа микросхемы [2] (рис. 1).
158
Рис. 1. Распределение температуры на печатной плате
Для того чтобы снизить градиент температуры в области нагрева и
механические напряжения, применены диафрагма (рис. 2) и кварцевый
экран (рис. 3).
Рис. 2. Распределение температуры на плате при использовании диафрагмы
Рис. 3. Распределение температуры при использовании кварцевого экрана
Применение диафрагмы позволяет сгладить градиент температур в
области пайки, а также ограничить зону нагрева, тем самым избежав перегрева печатной платы и расположенных рядом с микросхемой компонентов. Применение кварцевого экрана позволяет снизить мощность
нагревателя и сконцентрировать основной тепловой поток на микросхеме.
Список литературы
1. Крейт, Ф. Основы теплопередачи / Ф. Крейт, У. Блэк. – М. :
Мир, 1983. – 512 с.
159
2. Lanin, V.L. Application of Convection and Infrared Heat Sources for
Mounting and Demounting of Electronics Modules / V.L. Lanin, V.V. Parkovskii // Surface Engineering and Applied Electrochemistry. – 2009. –
Vol. 45, № 6. – P. 507–511.
УДК 621.391
МЕТОДИКА РАСЧЕТА КОНСТРУКЦИЙ ПРЯМОУГОЛЬНОГО
ПЛАНАРНОГО СПИРАЛЬНОГО ИНДУКТОРА ДЛЯ
RFID-МЕТКИ НА ЧАСТОТЕ 13,56 МГЦ
Т.Н. Парфенович, Д.В. Гололобов
Белорусский государственный университет информатики
и радиоэлектроники, Минск, Беларусь
e-mail: mailbox_t@mail.ru
В настоящее время радиочастотные идентификационные (RFID –
Radio frequency identification) системы широко внедряются в различные
сферы деятельности общества и составляют неотъемлемую часть современных информационных технологий. Работа RFID-систем основана на
создании канала радиообмена между считывателем и пассивной меткой.
Характеристики радиочастотной метки определяются конструкцией
антенны, ее направленными свойствами, поляризацией, коэффициентом
полезного действия. Пассивные метки частотой 13,56 МГц используют
электрическую напряженность поля, наведенную на витках антенны, для
питания микросхемы. Для эффективного излучения обратного радиосигнала размеры антенны должны быть соизмеримы с рабочей длинной
волны, что приводит к увеличению размеров метки. Поскольку на этой
частоте передача напряжения между считывателем и меткой осуществляется через индуктивную связь, то возможно использование малоразмерных антенн. При этом эффективность передачи напряжения может
быть значительно увеличена при повышении добротности Q системы.
Методика расчета конструкции прямоугольного планарного спирального индуктора для RFID-метки сводится к расчету геометрических
параметров реактивных элементов антенны, обеспечивающих резонансное взаимодействие со считывателем:
f p  0,16
160
LAC ,
где Ñ – перестраиваемая емкость.
Общая индуктивность LА является суммой индуктивностей отдельных
элементов LO и взаимных индуктивностей MΣ, которая является функцией
их длин l и среднего геометрического расстояния между ними d [1]:
LA  LO  M   LO  2lF ,
F  ln l / d  1  (l / d )2   1  (l / d ) 2  l / d .


Добротность прямоугольного планарного спирального индуктора,
подключаемого к микросхеме, определяется реактивными компонентами и потерями R
Q  R C LA  f / f p .
В параллельной резонансной цепи они же определяют ширину полосы
пропускания f  0,16 RC , которая строго регламентирована и составляет 140–150 кГц.
Таким образом при заданной резонансной частоте или ширине полосы пропускания и учетом известного комплексного (в общем случае)
входного сопротивления микросхемы можно рассчитать емкость конденсатора С.
При использовании параллельной резонансной цепи для антенны
метки величина напряжения может быть приближенно рассчитана как:
U  6,28 f p NQB0 ,
где N – количество витков спирали; В0 – величина индукции магнитного
поля, Тл.
При известном минимальном напряжении питания микросхемы и
известной добротности требования к индукции магнитного поля, обеспечивающей стабильную работу системы на заданной частоте, определяется необходимым разносом (расстоянием взаимодействия) r метки и
ридера. Известно при этом [1, 2], что модуль вектора магнитной индукции обратно пропорционален r3.
Настоящая методика является упрощенной и лежит в основе разработанных конструкций антенн RFID меток в рамках задания ГНТП
«Информационные технологии».
Список литературы:
161
1. ISO/IEC 18000-3:2010 Information technology – Radio frequency
identification for item management – Part 3: Parameters for air interface
communications at 13,56 MHz [Electronic resource]. – Mode of access:
www.iso.org/iso/catalogue_detail.htm=53424 . – Date of access : 11.04.2010.
2. Финкенцеллер, К. Справочник по RFID – М. : Издательский дом
«Додэка-XXI», 2008. – 496 с.
УДК 621.391
ПЕЧАТНАЯ ЩЕЛЕВАЯ АНТЕННА ДЛЯ RFID-СИСТЕМ
ДИАПАЗОНА УВЧ
В.Б. Кирильчук, Т.Н. Парфенович
Белорусский государственный университет информатики
и радиоэлектроники, Минск
e-mail: mailbox_t@mail.ru
Развитие сфер транспортной логистики и информатизация систем
автоматизированного складского учета товара обусловили массовое
внедрение систем радиочастотной идентификации (англ. RFID)
объектов. В условиях поиска местоположения объекта на складе широко
востребованы портативные считывающие устройства (считыватели
RFID) диапазона УВЧ, обеспечивающие рабочую дальность чтения
пассивных меток RFID до 1,5 м [1]. Считыватель состоит в общем
случае из антенно-фидерного тракта (АФТ) и приемо-передающего
модуля. АФТ является одним из ключевых узлов, параметры которого
определяют эффективность работы всей RFID-системы.
Одним из важнейших параметров является коэффициент усиления
(КУ) антенны, значение которого несложно определить из формулы
идеального распространения Фриса для типовых значений основных
параметров считывателя и метки [2]. При дальности чтения 1,4 м КУ
АФТ считывателя RFID должен быть не менее 2 дБи.
Для уменьшения влияния полей излучателя на радиоэлектронный
тракт считывателя (в случае компоновки платы устройства на конструктивных элементах антенны), а также близости тела оператора
необходимо предотвратить затекание токов проводимости в зону
крепления аппаратной части.
Такими свойствами обладают щелевые и микрополосковые
антенны. С точки зрения весогабаритных параметров более удобен
щелевой печатный излучатель.
В данной работе рассматривается двуслойная печатная антенна
на основе четвертьволнового коаксиального резонатора. Конструктивно
162
АФТ состоит из двух плат, одна из которых является возбуждающей
и выполнена в виде несимметричной микроплосковой линии, вторая –
излучающей и содержит п-образную щель. Разработка и оптимизация
компьютерной модели АФТ производилась в программе электродинамического 3D-моделирования CST. В результате моделирования получены характеристики, приведенные на рис. 1.
а)
б)
Рис. 1. Основные характеристики: а) зависимость КСВН (f); б) график ДН
Как видно из представленных результатов, полученный АФТ является
узкодиапазонным (менее 900 кГц по уровню КСВН = 1,5) и не обеспечивает
перекрытия
требуемого
частотного
диапазона.
Для обеспечения
диапазонных параметров АФТ должен обладать возможностью частотной
перестройки внутри заданного интервала.
С помощью программного пакета CST исследована способность
антенны перестраиваться по частоте. С этой целью в конструкцию
на верхний слой излучающей платы введен емкостной зазор, ширина
которого варьировалась от 0 до 4 мм. Трансформация частотной зависимости
КСВН от величины зазора представлена на рис. 2. При создании макетного
образца частотная перестройка планируется при введении электрически
перестраиваемой емкости в виде варикапа или микрополосковой встречногребневой емкости с pin-диодной электронной коммутацией.
Рис. 2. График зависимости КСВН от величины зазора
Список литературы
163
1. SAAT-H802 handheld UHF RFID reader [Electronic resource]. –
Mode of access : http://www.htrfid.com/English/product_wireless_show.
aspx?pk. – Date of access : 10.08.2012.
2. Sensitivity and Impedance Measurements of UHF RFID Chips /
P.V. Nikitin [et al.] // IEEE transactions on microwave theory
and techniques. – Vol. 57, № 5. – 2009.
UDC 620.92+502.174.3
SIMULATION OF PHOTOVOLTAIC MODULE
IN MATLAB/SIMULINK
M. Tresh Abdunasser
Belarusian National Technical University, Minsk
e-mail: treshnasser@yahoo.com
Solar power is a renewable energy source that has great potential when
compared to other renewable energies and might one day soon replace fossil
fuel dependent energy sources. However, for that to happen, solar power cost
per kilowatt-hour has to be competitive with fossil fuel energy sources. Currently, solar panels are not very efficient with only about 17 % efficiency in
their ability to convert sunlight to electrical power [1]. The efficiency can
drop further due to other factors such as solar panel temperature and load
conditions. Although irradiance is an important factor in determining the I-V
characteristic of a solar panel, temperature also plays an important role in
predicting the I-V characteristic, and the effects of both factors have to be
considered when designing a PV system.
This work presents the development of MATLAB/SIMULINK model
for simulation of photovoltaic module. A typical 120W solar panel was used
to evaluate the model, and the results are compare with manufacturer’s published curves and showed excellent correspondence to the model.
The relationship between the output current I and the voltage V of the
equivalent circuit [1] can be found by equating the light current Iph, diode
current , to the operation current I as follows:
I  I ph  I D  I ph
 q(V  IRg ) 
 I sat  e nkT  1 ,




(1)
where T – Junction temperature in Kelvin; Rs – the series resistance [Ω];
T=Junction temperature in Kelvin. Other parameters are given in [1].
The power P produced by the PV generator is given by
.
164
(2)
Simulink offers the advantage of building hierarchical models, namely
to have the possibility to view the system at different levels. Simulink provides also the possibility to build modular models, which have the advantage
that in this way the models can be easily connected together in order to simulate a certain system. Fig. 1–3 show the Solar Panel Block and inputs as: 800Solar irradiance block; 20-temperature block; Ramp-block of
voltage/temperature dependence.
Fig. 1. Simulink implementation of the PV module
Fig. 2. I-V characteristics at constant solar cell temperature
Fig. 3. I-V characteristics at constant irradiance
165
References
1. Effects of Irradiance and Other Factors on PV Temperature Coefficients / G. Chimento [et al.] // IEEE Record of Photovoltaic Specialists Conference. – Las Vegas, NV, 1991. – P. 608–613.
УДК 621.441.23
АЛГОРИТМИЗАЦИЯ ТЕОРИИ ТОЧНОСТИ
МНОГОИНСТРУМЕНТНОЙ ОБРАБОТКИ НА СОВРЕМЕННЫХ
СТАНКАХ С ЧПУ ТОКАРНОЙ ГРУППЫ
А.А. Кошин¹, Н.Д. Юсубов²
¹Южно-Уральский государственный университет, Челябинск, Россия;
²Азербайджанский технический университет, Баку
e-mail: Nizami_Yusubov@mail.ru
На базе анализа многоинструментных наладок и способов их реализации создан комплекс математических моделей погрешностей выполняемых размеров [1, 2]. Систематика разработанных моделей погрешности обработки включает в себя шесть классификационных уровней:
1) показатели погрешности (искажение выполняемого размера, поле рассеяния выполняемого размера); 2) организация работы при многоинструментной обработке (параллельная, последовательная); 3) количество
управляемых координат (однокоординатная обработка, двухкоординатная обработка); 4) структура многоинструментной наладки (номенклатура из 20 типовых классов наладок); 5) категория модели (аналитическая, имитационная стохастическая); 6) учет видов упругих перемещений (плоскопараллельные перемещения, плоскопараллельные и угловые
перемещения).
Этот комплекс моделей охватывает практически всю номенклатуру
наладок и способов реализации многоинструментной обработки
как на традиционных токарных автоматах и полуавтоматах с кулачковым командоаппаратом, так и на современных многоцелевых станках
с ЧПУ токарной группы. Каждая из моделей имеет свою область эффективного применения. Так, для моделей искажения выполняемых
размеров, более простых по механизму формирования погрешности,
разработан набор типовых аналитических моделей для основных классов многоинструментных наладок, ориентированных на разные группы
токарно-автоматного оборудования. Математические модели искажений и полей рассеяния выполняемых размеров в наладках разных видов
учитывают все основные факторы погрешности обработки: припуск
(глубину резания t ) и его колебания t ; жесткость технологической си-
166
стемы e0, ei, e0i, i = 1…n и ее разброс Δe0, Δei, Δe0i, i = 1…n; прочностные свойства обрабатываемого материала (через C x , C y , C z ) и их нестабильность  ; режимы резания – подачу S , скорость резания V ; режущий инструмент, группу обрабатываемого материала и вид обработки (через C x , C y , C z , x x , x y , x z ). Такое обилие учитываемых факторов
делает созданные модели мощным средством анализа и прогнозирования точности обработки.
Ввиду существенно различного уровня сложности разработанных
моделей погрешности целесообразна следующая схема их использования в решении перечисленных задач теории точности обработки:
– более простые типовые модели погрешности обработки, ориентированные на отдельные классы многоинструментных наладок применительно к определенным группам станков, используются при разработке
нормативов режимов резания для этих групп станков;
– более сложные обобщенные аналитические модели, и особенно
имитационная стохастическая модель, используются в качестве базы
в САПР соответствующих операций с многоинструментными наладками
общего вида. Сформированная имитационная стохастическая модель
полей рассеяния [3] не только отражает суть процесса формирования погрешности обработки, но и позволяет моделировать процесс обработки
в многоинструментной многосуппортной наладке любой сложности
(при условии описания ее упругого перемещения).
Разработанный комплекс математических моделей погрешности выполняемых размеров в многоинструментных наладках разных видов составляет базу теории точности многоинструментной обработки. Однако
уровень сложности моделей с очевидностью предполагает использование компьютерных технологий при практических вычислениях. Поэтому
целесообразно преобразовать модели к виду, более удобному для компьютерного ее представления, т. е. произвести ее алгоритмизацию.
Таким образом, алгоритмические модели и построенные на их базе
алгоритмы позволяют рассчитать величины искажения и полей рассеяния выполняемых размеров для всех типов наладок.
Список литературы
1. Кошин, А.А. Аналитические основы моделей силового взаимодействия подсистем технологической системы в процессах обработки
резанием / А.А. Кошин, Н.Д. Юсубов // Современные проблемы машиностроения и приборостроения : доклады Междунар. науч.-техн. конф. –
Баку : АзТУ, 2005. – С. 67–70.
2. Юсубов, Н.Д. Обобщение теории точности многоинструментной
токарной обработки / Н.Д. Юсубов. – Баку : Элм, 2007. – 362 с.
167
3. Кошин, А.А. Имитационная стохастическая модель полей рассеяния размеров, выполняемых в многоинструментных многосуппортных
наладках / А.А. Кошин, Н.Д. Юсубов // Ученые записки АзТУ. – 2007. –
№ 1. – С. 32–35.
УДК 621.375.826
ДАЛЬНОМЕР НА ОСНОВЕ ЦИФРОВОЙ ОБРАБОТКИ
ФОТОГРАФИЧЕСКИХ ИЗОБРАЖЕНИЙ
В.Л. Козлов, А.С. Васильчук
Белорусский государственный университет, Минск
e-mail: KozlovVL@bsu.by
Для измерения расстояний можно использовать как активные лазерные дальномеры, так и пассивные методики [1, 2], основанные
на анализе фотографических изображений, полученных с помощью
цифровой фотокамеры. Пассивные измерители расстояний в сравнении
с лазерными дальномерами обеспечивают преимущества, заключающиеся в скрытности измерений; меньшем энергопотреблении и низкой себестоимости за счет отсутствия мощного дорогостоящего лазера; в возможности измерять расстояния до всех объектов, попадающих в поле
зрения, и их размеры, а также расстояния между объектами; возможности измерять расстояния до тех объектов, до которых сложно проводить
измерения с помощью лазерных дальномеров, например тонких проводов, антенн, объектов с низким коэффициентом отражения, зеркальных
поверхностей, птиц, животных, людей. Основной недостаток пассивных
дальномеров, измеряющих расстояния по анализу цифровых изображений, заключается в том, что для проведения измерений в них необходимо использование мерных объектов, располагаемых в измеряемой зоне,
что неудобно в режиме эксплуатации. Кроме того, они обладают невысокой точностью измерения, которая составляет 1–3 % от расстояния.
Авторами разработана методика и аппаратные средства
для пассивного измерения расстояний и размеров объектов,
не использующие мерный объект и обладающие более высокой
точностью измерений [3]. Способ измерения заключается в получении
двух цифровых фотографических изображений измеряемого объекта
из двух точек пространства, разнесенных по горизонтали на известное
расстояние. При этом дальность до объекта Z из геометрии изображений
определяется по соотношению
Z
168
fL
,
x ' x ''
где (x' – x'') – смещение объекта в плоскости изображения на первом
и втором снимках; L – величина базы; f – фокус оптической системы.
Зная дальности и координаты измеряемых объектов, можно оценить
расстояния между ними. Аналогичным образом можно определять линейные размеры объектов.
Для определения разности координат объекта (смещения)
в плоскостях первого и второго изображений стереопары выполняется
автоматическое сканирование одного изображения относительно другого и осуществляется поиск максимального соответствия, который проходит в два этапа: грубая оценка и уточнение. На этапе грубой оценки
координаты сходства определяется сдвиг между изображениями
с разрешением в 1 пиксел. На этапе уточнения разрешение поиска
улучшается до сотых долей пиксела с использованием субпиксельной
обработки на основе билинейной интерполяции.
В качестве компактного аппаратного решения использован стереофотоаппарат Fujifilm FinePix Real 3D W3. Для измерений на более дальних
дистанциях
была
разработана
специальная
установка
с фотоаппаратом Canon EOS 450D, позволяющая делать снимки с базой
до 1,75 м. Программное приложение написано на языке С++
под платформу Embarcadero RAD Studio 2010. Интерфейс включает
информационную строку; общие инструменты; функциональные
инструменты: манипуляцию с объектами, задания области измерения,
задания связи между объектами, калибровку камеры (вычисление
калибровочных параметров по объекту на известном расстоянии); вызов
диалога установки параметров анализа; прокрутку и масштабирование
области изображения; анализ достоверности результата измерений.
Приложение позволяет пользователю определять дальность до всех объектов, расстояния между объектами и линейные размеры объектов.
Исследования дальномера на 3D-стереофотокамере с базой 7,5 см
показали погрешность измерений менее 1 мм на дистанциях порядка
1-2 м и погрешность порядка 10 см на расстояниях ~ 50 м. Приведенные
данные свидетельствуют о возможности использования системы
для решения задач криминалистики, а также обеспечения работы правоохранительных органов на местах дорожно-транспортных происшествий. Для фотокамеры Canon EOS 450D с базой 1,75 м погрешность измерений составляет 15 см на расстоянии ~ 1 км.
Список литературы
1. Цифровая обработка изображений в информационных системах /
И.С. Грузман [и др.]. – Новосибирск : НГТУ, 2000. – 168 c.
169
2. Optical Distance Measurement Device Using Image Sensors For Determining Distance to Symmetric Objects : patent US № 5 432 594 / Kenhi
Ogawa. – 1995.
3. Козлов, В.Л. Субпиксельная обработка изображений для измерения
дальности на основе цифровой фотокамеры / В.Л. Козлов, А.С. Васильчук //
Приборы и методы измерений. – 2012. – № 1 (4). – С. 115–120.
УДК 621.92
ПРОЕКТИРОВАНИЕ ИНТЕЛЛЕКТУАЛЬНЫХ ЦИКЛОВ
ШЛИФОВАНИЯ ДЛЯ СТАНКОВ С ЧПУ
А.А. Кошин, А.Х. Нуркенов
Южно-Уральский государственный университет, Челябинск, Россия
e-mail: nurkenovah@yandex.ru
Современные шлифовальные станки с ЧПУ имеют широкие технологические возможности. Во-первых, они имеют возможность реализовать непрерывно-переменную подачу, т. е. так называемый функциональный цикл, во-вторых, ощупать закрепленную заготовку и определить ее фактический диаметр и погрешность формы, в-третьих, отследить изменение данных показателей в процессе обработки и внести при
необходимости корректировку в управляющую программу.
Однако современная теория циклов ориентирована на проектирование
ступенчатых циклов (двух-, трех-, четырехступенчатых циклов) с дискретным переключением подачи по ступеням. В данных циклах практически не
учитываются переходные процессы и динамика. Чаще всего работа шлифовальных станков ведется по типовым циклам, отработанным эмпирическим путем [1].
Поэтому возникает парадоксальная ситуация – наличие
высокотехнологичного современного оборудования и отсутствие
новых методов реализации его потенциала.
В рамках решения этой задачи разрабатывается программный модуль проектирования функционального цикла шлифования на базе подлинной информации о заготовке, а
также алгоритм отработки обратной
связи от прибора активного контроля и коррекции управляющей
программы (рисунок).
Проектирование цикла ведется
на базе данных, полученных после
ощупывания детали (размер заготовки и погрешность формы), т. е. определяется реальный припуск и его ко-
170
Алгоритм системы управления
в CAE/CAM САПР
лебание. Базой для проектирования является математическая модель силового взаимодействия шлифоваль-ного круга и заготовки в процессе
резания (система дифференциальных уравнений второго порядка).
Методами теории оптимального управления решается двухконтурная задача определения закона изменения подачи в течение цикла.
Первый контур – наискорейшее снятие припуска, т. е. попадание размера заготовки в поле допуска выполняемого размера. Второй контур – наискорейшее исправление погрешности формы, т. е. попадание
размаха радиусов заготовки на одном обороте в поле допуска по погрешности формы.
Задача оптимального управления решается при ограничении
по бесприжоговости цикла, т. е. на каждом обороте детали подача
не должна превышать предельной подачи, при которой температура
в поверхностном слое детали не превышает предельной по структурным
превращениям обрабатываемого материала


 M 4h äń 
i * erfc 
0,25

 Sô

k ,i 

M1
.
0 ,25
M 2S ô  M 3S ô
0,75
k ,i
(1)
k ,i
Оба контура управления работают параллельно. Время цикла определяется по максимальному времени этих контуров.
Спроектированный таким образом функциональный цикл является
базой для разработки управляющей программы.
Этот цикл построен на детерминированных моделях, и поэтому
неизбежны отклонения от него в процессе обработки (вследствие изменения твердости заготовки, состояния круга и т. д.). Для отработки рассогласования разрабатывается алгоритм коррекции управляющей программы по сигналам, получаемым с прибора активного контроля. Также
рассматриваются два сигнала: фактический размер заготовки
и погрешность формы на каждом обороте.
Совокупность данных двух программных модулей составляет
CAM/CAE-контур САПР шлифовальных операций, который представляет собой интеллектуальную систему управления на современных
станках с ЧПУ.
Список литературы
1. Иоголевич, В.А. Повышение производительности и точности обработки на круглошлифовальных станках с ЧПУ на основе учета динамических свойств процесса шлифования : автореф. дис. ... канд. техн.
171
наук: 05.02.08. Технология машиностроения / В.А. Иоголевич. – Челябинск : Издательство ЧГТУ, 1992. – 26 с.
УДК 621.91
ИДЕНТИФИКАЦИЯ ОПЕРАЦИИ ФРЕЗЕРОВАНИЯ
ДИСКОВЫМИ ФРЕЗАМИ
С.Л. Леонов, М.К. Витвинов
Алтайский государственный технический университет
им. И.И. Ползунова, Барнаул, Россия
e-mail: sergey_and_nady@mail.ru, vitvink2@yandex.ru
Рассмотрим операцию фрезерования дисковыми фрезами как технологическую систему для преобразования исходного профиля заготовки
в профиль детали. В этом случае входным сигналом является профиль заготовки, а выходным – профиль обработанной поверхности детали (рис. 1).
Профиль заготовки
Профиль детали
Операция
Рис. 1. Система для преобразования исходного профиля заготовки
в профиль детали
Для математического описания динамических систем такого типа
широко используется аппарат передаточных функций:
Y (s ) ak s k  ak 1s k 1  ...  a1s  a0
,
Wóń (s ) 

X (s ) ak s k  ak 1s k 1  ...  a1s  a0
(1)
где X(s), Y(s) – соответственно лапласовы изображения входного и выходного сигналов (профиля заготовки и профиля детали).
Для идентификации технологической системы необходимо определить коэффициенты передаточной функции (1). Для решения данной задачи предлагается использовать частотные характеристики системы
и классический принцип суперпозиции сигналов.
В качестве исходного профиля заготовки предлагается использовать профиль формы «меандр» (рис. 2), при этом высоту шлицев заготовки определяют по формуле: h ≤ t – Δ (2), где h – высота шлицев, t –
заданная глубина резания, ∆ – погрешность обработки.
Y
h
l1
172
l2
2
l
X
Рис. 2. Профиль заготовки
Такой профиль описывается нечетной функцией и дает при разложении в ряд Фурье теоретически бесконечное количество гармоник различных частот, а практическое их получение не является трудоемким.
Его разложение в ряд Фурье имеет вид
f (x) 
h h
  x  2  3 x  2  5 x  
 2sin    sin 
  sin 
 ... .
2 
 l  3  l  5  l  
(2)
Предлагаемый способ идентификации технической системы осуществляется следующим образом.
Заготовку с исходным профилем (см. рис. 1) устанавливают на станок и обрабатывают. Регистрируют изменения амплитуды и частоты выходного сигнала. Для этого после механической обработки поверхности
заготовки снимается профилограмма обработанной поверхности.
Производится гармонический анализ профиля детали. Его разложение в ряд Фурье в общем случае имеет вид
f (x) 
a0  
 k x 
 k x 
  ak cos 
 bk sin 


2 k 1 
 l 
 l 
(3)
Далее выполняются расчет и построение экспериментальной амплитудно-частотной характеристики (АЧХ) операции механической обработки делением соответствующих амплитуд гармоник профиля детали (3) на амплитуды профиля заготовки (2).
Вместо АЧХ часто используют ее представление в логарифмических координатах L() = 20lgA(). Зависимость L() от lg называют
логарифмической амплитудно-частотной характеристикой (ЛАЧХ).
На практике вместо ЛАЧХ для простоты построений часто используют
асимптотическую ЛАЧХ. Вид графика асимптотической ЛАЧХ однозначно связан с видом передаточной функции динамической системы.
Коэффициенты аналитического представления АЧХ, а в равной
степени и коэффициенты передаточной функции динамической системы
определяются аппроксимацией по методу наименьших квадратов.
Список литературы
1. Леонов, С.Л. Основа создания имитационных технологий прецизионного формообразования / С.Л. Леонов, А.Т. Зиновьев. – Барнаул :
Изд-во АлтГТУ, 2006. – 198 с.
173
2. Леонов, С.Л. Использование принципа технологического наследования для идентификации операции механической обработки /
С.Л. Леонов, М.К. Витвинов // Ползуновский вестник. – Барнаул : Изд-во
АлтГТУ, 2012. – № 1/1. – С. 321–323.
УДК 658.512.011.56
ПОВЫШЕНИЕ ТЕХНОЛОГИЧНОСТИ ОРИГИНАЛЬНЫХ
ДЕТАЛЕЙ ЗА СЧЕТ ИСПОЛЬЗОВАНИЯ БАЗЫ ГРАФИЧЕСКИХ
ЭЛЕМЕНТОВ, АДАПТИРОВАННЫХ ПОД УСЛОВИЯ
КОНКРЕТНОГО ПРОИЗВОДСТВА
А.В. Петухов
Государственный технический университет, Гомель, Беларусь
e-mail: petukhov@tut.by
Одним из эффективных способов увеличения производительности
труда на стадиях технической подготовки и производства машиностроительных изделий является повышение их технологичности за счет использования средств вычислительной техники при проектировании конструкций и технологий.
Технологичность конструкции является субъективным фактором
конкретного предприятия и во многом определяется составом и реальными техническими характеристиками используемых оборудования
и средств технологической оснастки. Технический контроль конструкторской документации на стадиях проектирования машиностроительных
изделий в ряде случаев позволяет повысить технологичность. Однако
указанный подход даже в условиях электронного документооборота
трудоемок не всегда эффективен, так как анализу подвергается
уже спроектированная конструкция, просчитанная на прочность, и любые вносимые в нее изменения откатывают процесс проектирования на
несколько шагов назад.
Эффективным способом повышения технологичности конструкции является внедрение интегрированных систем конструкторскотехнологического проектирования, базирующихся на использовании метода типизации на различных уровнях (обработки отдельных элементарных поверхностей, сочетаний поверхностей и заготовок в целом).
Сущность практической реализации метода типизации на уровне
обработки заготовок в целом заключается в том, что на стадии адаптации интегрированной системы конструкторско-технологического проектирования администратор системы из номенклатуры деталей предприятия отбирает детали с близкими геометрическими параметрами.
Эти детали образуют группу, для которой создается общий технологический процесс (ОТП). Он, являясь информационной основой системы
174
проектирования, обобщает традиции и опыт создания технологии
на данном предприятии. Чем больше деталей в группе, тем эффективнее
используется система проектирования. Данный метод обеспечивает
снижение стоимости проектирования, сокращение сроков технологической подготовки производства, повышение качества технологических
процессов, независимость качества проекта от квалификации проектировщика и возможность сохранения опыта проектирования технологии.
Наряду с этими достоинствами метод обладает существенным недостатком, который заключается в высокой сложности и значительной
трудоемкости разработки и отладки ОТП. Эффективным методом борьбы с указанным недостатком является создание базы графических элементов (БГЭ), адаптированных под условия конкретного предприятия
с автоматизацией расчетов припусков на обработку, режимов и норм
времени. Дело в том, что любую комплексную деталь, для изготовления
которой разрабатывается ОТП, можно представить в виде определенного множества элементарных поверхностей; следовательно, создание БГЭ
и базы данных переходов для их обработки позволяет оперировать с целым комплексом условий и вычислений.
Для повышения технологичности оригинальных деталей за счет использования базы графических элементов, адаптированных под условия
конкретного производства, на стадии адаптации интегрированной системы конструкторско-технологического проектирования необходимо
выполнить действия в следующей последовательности:
– сформировать базу данных (БД) оборудования (конкретного);
– на основании БД оборудования сформировать БД операций, выполняемых на нем;
– на основании БД операций сформировать БД ключевых слов,
описывающих переходы на выполняемых операциях;
– на основании БД ключевых слов, сформировать БД обрабатываемых элементов и выполнить классификацию обрабатываемых элементов
по видам и типам с выявлением характеризующих параметров;
– формализовать методики определения припусков на обработку
элементарных поверхностей, принятые на предприятии;
– выявить взаимосвязи между описаниями обрабатываемых элементов и переходами, представляемыми в полной и сокращенной форме;
– сформировать БД технологической оснастки конкретного предприятия (с параметрами технических характеристик);
– сформировать базу графических элементов, адаптированных под
условия конкретного производства.
Указанный подход позволит учитывать условия конкретного предприятия на стадии рабочего проектирования конструкций изделий, объективно оценивать возможность изготовления и производственные затра175
ты,
а
также
распараллеливать
процессы
конструкторского
и технологического проектирования за счет раннего выявления необходимого оборудования и средств технологической оснастки.
УДК 621.441.23
ПРОЕКТИРОВАНИЕ МНОГОИНСТРУМЕНТНОЙ
ОБРАБОТКИ НА СОВРЕМЕННЫХ МНОГОЦЕЛЕВЫХ
ТОКАРНЫХ СТАНКАХ С ЧПУ
Н.Д. Юсубов, Г.М. Багирова
Азербайджанский технический университет, Баку
e-mail: Nizami_Yusubov@mail.ru
Перспективным направлением в технологии машиностроения является разработка операций с совмещением во времени нескольких технологических переходов – многоинструментная параллельная обработка,
которая выполняется при общей (для разных инструментов) частоте
вращения шпинделя с заготовкой и общим временем обработки. Наиболее эффективна многоинструментная обработка на многоцелевых станках с ЧПУ нового поколения. Многоцелевые станки, которые сочетают
возможности токарных станков с ЧПУ и обрабатывающих центров,
в настоящее время являются одной из наиболее динамично развивающихся концепций металлообработки. Сочетание пятикоординатной обработки с автоматической сменой инструмента позволяет выполнять
множество операций [1, 2].
С целью более полного использования многоинструментного технологического оборудования при работе на скоростных режимах резания
выгодно применять наладки с двумя режущими инструментами в наладке и в редких случаях три. При этом достигается повышение производительности на 30–40 % в результате увеличения скорости резания и подачи, а также сокращается расход инструмента [1].
В ходе проведения анализа выяснилось, что применение многоинструментной обработки на заводах Азербайджанской Республики возможно вследствие наличия оборудования, на котором могла
бы производиться подобная обработка. На заводах есть оборудование,
на котором возможна реализация многоинструментной обработки,
но оно применяется для одновременной обработки нескольких деталей
(в шпинделе и противошпинделе), а не для одновременной обработки
нескольких поверхностей. Есть оборудование, на котором возможна одновременная многоинструментная обработка нескольких поверхностей.
Эта ситуация сложилась в связи с тем, что отсутствуют рекомендации по
проектированию и применению таких наладок.
176
На данный момент в литературе, в которой приводятся рекомендации по назначению режимов резания и норм времени, ни слова не сказано
о многоинструментой обработке для таких наладок и о том, как при такой
обработке назначать режимы резания. Поэтому необходима разработка
рекомендаций по проектированию и применению именно многоинструментных наладок.
Для разработки таких рекомендаций создан классификатор многоинструментных наладок, применяемых на производстве Азербайджанской Республики. С помощью классификационной формулы многоинструментных наладок применительно к условиям современных станков с ЧПУ токарной группы [3]
H Yk y
{
i
j
[Cij kc(ec)Sij ks(es)[
k
uijk ku (eu)]]},
где Y – признак способа установки; ky – код способа установки; Cij –
признак суппорта; kc – код вида суппорта; ec – расположение суппорта;
Sij – признак подачи суппорта; ks – код вида подачи суппорта; es –
направление подачи суппорта; uijk – признак режущего инструмента; ku –
код режущего инструмента; eu – ориентация режущего инструмента; k –
номер режущего инструмента на данном суппорте; j – номер суппорта
на данной рабочей позиции; i – номер рабочей позиции; ∩k – признак
параллельной (одновременной) работы инструментов, описанных
в квадратных скобках после этого знака; ∩j – признак параллельной (одновременной) работы суппортов, описанных в квадратных скобках после этого знака; Ui – признак последовательной отработки всех рабочих
позиций, получены формализованные описания наладок, представленные на заводах Азербайджанской Республики. Далее предусматривается
на основе разработанной классификации получить комплексную модель
точности в пространственных наладках и разработать рекомендации
по проектированию наладок для современных многоцелевых станков
с ЧПУ токарной группы, т. е. создать САПР многоинструментной обработки.
Список литературы
1. Кошин, А.А. Возможности и применяемость многоинструментной обработки на современных многоцелевых станках /
А.А. Кошин, Н.Д. Юсубов, И.А. Пожидаева // Механика. Машиностроение. – 2010. – № 1. – С. 72–77.
2. Юсубов, Н.Д. Многоинструментная обработка на многоцелевых
станках с ЧПУ / Н.Д. Юсубов, Г.М. Багирова // Машиноведение. –
2012. – № 1. – С. 57–62.
177
3. Кошин, А.А. Систематика многоинструментных наладок на станках токарной группы / А.А. Кошин, Н.Д. Юсубов // Известия высших
технических учебных заведений Азербайджана. – 2011. – № 1(71). –
С. 22–27
УДК 621.914
АВТОМАТИЗАЦИЯ ВЫБОРА ВЫСОКОПРОИЗВОДИТЕЛЬНОГО
ФРЕЗЕРНОГО МЕТАЛЛОРЕЖУЩЕГО ИНСТРУМЕНТА РАЗЛИЧНЫХ ПРОИЗВОДИТЕЛЕЙ В УСЛОВИЯХ ПРИМЕНЕНИЯ
ИНТЕГРИРОВАННЫХ САПР
Е.Ю. Кукло, А.В. Аверченков
Брянский государственный технический университет, Россия
Современные CAD/CAM/CAE/PLM-системы широко применяются
для сквозного автоматизированного проектирования, технологической
подготовки производства, анализа и изготовления изделий в машиностроении, а также для электронного управления технической документацией. Однако недостаточно автоматизированным остается процесс
выбора режущего инструмента для обработки деталей, в частности
при фрезеровании – наиболее распространенного метода обработки [1].
Доля фрезерных станков в отдельных отраслях машиностроения достигает 60 %. Время, затраченное на фрезерование, обычно занимает
до 35 % от общего времени обработки деталей, а в некоторых случаях
достигает и 100 %. Технологу при выборе фрезерного инструмента приходится просматривать бумажные и электронные каталоги различных
производителей, содержащие огромное разнообразие назначений, форм
и типов фрез. В основном он ориентируется не на объективные критерии
выбора, а на рекламную информацию производителей. Существующие
автоматизированные базы данных разработаны для конкретного производителя и не позволяют определять оптимальную стратегию обработки,
выбирать высокопроизводительный инструмент и изменять критерии
выбора инструмента.
Исследования показывают, что снижение цены используемого инструмента на 30 %, либо повышение стойкости инструмента на 50 %
приводит к снижению себестоимости детали всего лишь на 1 %.
При 20 %-м увеличении режимов резания снижение себестоимости детали достигает 15 %, что говорит об особой актуальности задачи выбора
высокопроизводительного режущего инструмента.
Задача выбора инструмента осложняется огромным разнообразием
назначений, форм и типов фрез. Кроме правильного выбора инструмента
также важно использовать его правильным образом и с рациональными
178
режимами резания. Для этого применяют различные стратегии и методы
фрезерования. Таким образом, для каждого метода и стратегии обработки необходимо подбирать соответствующий инструмент и режимы резания, что в еще большей степени осложняет задачу выбора инструмента.
Для решения такой задачи необходимо разработать автоматизированную систему, предлагающую технологу наилучший металлорежущий
инструмент для обработки конкретной детали, а также наиболее эффективную стратегию обработки и высокопроизводительные режимы резания в соответствии с критериями, которые задаются пользователем [2].
Основой системы является база данных, содержащая информацию
об инструментах различных производителей, а также данные о режимах
резания и критерии выбора наилучшего инструмента.
Разрабатываемая автоматизированная система на основе геометрических и технологических данных, полученных от CAD-системы, серийности производства, информации о закреплении и особенностях детали,
данных о заготовке и станке, а также критериях выбора, полученных
от пользователя, позволяет выбирать из базы данных наиболее подходящий инструмент, стратегию обработки и высокопроизводительные
режимы резания.
Информация о рекомендуемых программой инструментах и режимах резания передается непосредственно в CAM-систему, а также может
быть просмотрена в удобном для пользователя виде.
Использование создаваемой автоматизированной системы позволит
сократить трудозатраты технолога-программиста при выборе инструмента для фрезерования, стратегии обработки и назначении режимов резания (в том числе и для имеющегося режущего инструмента); а также
затраты на механообработку благодаря расчету наиболее производительных режимов резания, выбору более производительного инструмента, либо более дешевого, но не уступающего по качеству обработки.
Список литературы
1. Аверченков, В.И. Автоматизация выбора режущего инструмента
для станков с ЧПУ / В.И. Аверченков, А.В. Аверченков, М.В. Терехов –
Брянск : БГТУ, 2010. – 72 с.
2. Аверченков, А.В. Автоматизация процедуры выбора современного фрезерного металлорежущего инструмента / А.В. Аверченков,
Е.Ю. Кукло // Вестник Брянского государственного технического университета. – 2011. – № 4 (32) – С. 81–85.
179
УДК 621.833.65
О СИСТЕМЕ АВТОМАТИЗИРОВАННОГО СТРУКТУРНОГО
СИНТЕЗА ПЛАНЕТАРНЫХ КОРОБОК ПЕРЕДАЧ
С ОДНОВЕНЦОВЫМИ САТЕЛЛИТАМИ
А.Я. Садыкова, Л.Ш. Шустер
Уфимский государственный авиационный технический университет, Россия
e-mail: okmim@ugatu.ac.ru
Из всего разнообразия требований, предъявляемых к приводам машин, в первую очередь необходимо выделить следующие: снижение габаритов, повышение коэффициента полезного действия, возможность
автоматизации управления, улучшение комфортабельности. Наиболее
полно этим требованиям удовлетворяют планетарные коробки передач
(ПКП), известные своими преимуществами перед коробками передач
с рядовыми зубчатыми механизмами.
При проектировании ПКП наиболее важным и ответственным этапом считается решение проблемы синтеза их схем. В решении этой задачи можно выделить два основных этапа:
1) структурный синтез, связанный с определением различных вариантов и выбором рациональных структурных схем механизмов, отвечающих определенным требованиям;
2) выбор кинематической схемы механизма по рациональным конструктивным признакам на основе построения всех возможных вариантов кинематических схем.
При синтезе схем ПКП возникает необходимость анализа довольно
большого количества их различных вариантов. Поэтому наиболее эффективно решить эту задачу можно при использовании ЭВМ. Однако
существующие методы синтеза и анализа ПКП обладают рядом недостатков, основными из которых являются отсутствие простой и наглядной математической модели (моделей) для описания структуры ПКП,
а также использование сложных, трудноформализуемых методов для
решения поставленной задачи, что существенно затрудняет процесс автоматизации проектирования ПКП.
Данная работа посвящена решению актуальной задачи, связанной
с разработкой математического и программного обеспечения, позволяющего автоматизировать структурный синтез ПКП.
180
Структурный синтез ПКП осуществляется, исходя из условия обеспечения заданного ряда передаточных отношений в пределах определенной погрешности. При этом проектируемая ПКП рассматривается
как некоторое сочетание механизмов с одной степенью подвижности,
получаемое на различных передачах после включения соответствующих
управляющих элементов. Наиболее эффективное решение поставленной
задачи достигается путем выявления всех возможных сочетаний механизмов с одной степенью подвижности по количеству передач проектируемой ПКП при их дальнейшем анализе.
При синтезе структурных схем ПКП решаются две основные задачи:
1) выявление структуры ПКП;
2) определение кинематических параметров ПКП.
Для решения первой задачи структуру планетарных механизмов
предложено описывать с помощью математических моделей в виде графов, что позволило разработать методику определения структуры ПКП.
Согласно этой методике выявление структуры ПКП выполняется путем
генерирования ее математической модели в виде мультиграфа, оценка
элементов матрицы связности которого позволяет выявить основные
элементы проектируемой ПКП и связи между ними, а также определить
количество необходимых элементов управления и уточнить их функции.
Для определения приемлемых значений кинематических параметров ПКП предложено использовать область ее существования, построение которой выполняется, исходя из условия реализации заданного ряда
передаточных отношений в пределах определенной погрешности.
На базе предложенной методики была разработана система автоматизированного структурного синтеза двухрядных ПКП с одновенцовыми сателлитами, которая включает базу данных двухрядных механизмов
с одной степенью подвижности, приемлемых для компоновки ПКП,
и компьютерную программу. Достоверность результатов, полученных
с помощью данной системы, подтверждается конкретными схемами,
применяемыми в настоящее время различными фирмами, например такими, как Chrysler и Mitsubishi. Данная система автоматизированного
структурного синтеза позволяет получить множество схем двухрядных
ПКП, обеспечивающих получение заданного ряда передаточных отношений в пределах определенной погрешности, что позволяет в дальнейшем перейти к выполнению более ответственных этапов синтеза, в частности к выбору схемы ПКП из полученного множества по различным
критериям. Разработанная система может быть использована при проектировании ПКП не только для существенного сокращения объема ручного труда и времени на выполнение структурного синтеза ПКП,
но и для поиска новых вариантов их схем.
181
УДК 658.512.2.011.56
ВЫБОР МЕТАЛЛОРЕЖУЩЕГО ИНСТРУМЕНТА
ДЛЯ ОБОРУДОВАНИЯ С ЧПУ
М.В. Терехов, А.А. Мартыненко
Брянский государственный технический университет, Россия
mterekhov@tu-bryansk.ru
Для современных промышленных предприятий наиболее актуальной
задачей является снижение трудоемкости и себестоимости изготовления
деталей с обеспечением заданных показателей качества. Поэтому технологические бюро ведут постоянный поиск путей совершенствования технологических процессов изготовления деталей с учетом возможностей,
предоставляемых современным оборудованием и высокопроизводительным инструментом, информационным и программным обеспечением.
Большинство задач, возникающих в деятельности машиностроительных предприятий, сводятся к принятию решений на основе определенного объема исходных данных. Важно отметить, что большинство
критериев принятия решений для задач автоматизации технологической
подготовки производства имеют размытый, нечеткий характер, зачастую
описываемый качественными, а не количественными показателями.
При выборе рационального режущего инструмента для обработки
учитывались его параметры по следующим критериям: прочность режущей кромки, возможность возникновения вибраций, качество отвода
тепла из зоны резания, качество стружкообразования и требуемая
для обработки мощность оборудования, а также универсальность режущего инструмента, определяемая наибольшим количеством операций,
в которых может использоваться этот инструмент.
Разработанный программный комплекс включает четыре основных
модуля: ввода первичной информации, подбора возможных видов режущего инструмента, выбора рационального инструмента, а также модуль вывода. Кроме того, в системе присутствуют модули, отвечающие
за отображение чертежа и 3D-модели детали, база данных инструмента
и ее редактор [1].
Модуль ввода первичной информации автоматизированной системы предназначен для получения необходимой информации для подбора
инструмента. При определении инструмента для обработки производит182
ся поиск информации о геометрической форме детали и технологических данных о ней (размерах и допусках, материале, твердости и шероховатости поверхностей и др.). Для этого разработаны модули
для получения геометрических данных из файла-чертежа, интерпретации представленной на чертеже информации (размеры и допуски,
шероховатости и т. д.) и создания модели детали, содержащей всю необходимую информацию.
В программном комплексе реализовано отображение чертежа и 3Dмодели детали, при этом пользователю предоставлен удобный интерфейс для работы с ними. Также для определения инструмента, подходящего для обработки, определяется его главный и вспомогательный углы
в плане, группа обрабатываемого материала, стадии обработки, а также
система просит пользователя указать заготовку и станок, на котором будет производиться обработка.
Подбор рационального инструмента проводится в два этапа:
на первом выбирается инструмент, подходящий для обработки (по главному и вспомогательному углу в плане, группе обрабатываемого материала и т. д.), а на втором из него в соответствии с критериями, заданными инженером, выбирается рациональный (в модуле выбора рационального инструмента) [2].
Выбор подходящего инструмента состоит из определения системы
крепления, формы пластины, исполнения державки (исходя из определенного главного и вспомогательного угла в плане и геометрических
данных детали), материала пластины, а также формы стружколома.
Предлагаемый автоматизированный комплекс позволяет организовать и автоматизировать процесс технологической подготовки производства для современного высокотехнологичного оборудования с применением в производственном процессе последних достижений науки
и техники. В основе предложенных решений лежит разработанный метод организации АСТПП на основе использования специализированных
программных средств и разработки новых моделей, алгоритмов и программных комплексов для комплексной автоматизации процесса ТПП.
Метод заключается в автоматизированном подборе современного высокопроизводительного режущего инструмента как объекта автоматизации
с целью снижения производственных затрат и повышения конкурентоспособности выпускаемых изделий.
Список литературы
1. Автоматизация выбора режущего инструмента для станков с
ЧПУ / В.И. Аверченков [и др.]. – Брянск : БГТУ, 2010. – 148 с.
183
2. Автоматизация подготовки управляющих программ для станков с
ЧПУ / В.И. Аверченков [и др.]. – Брянск : БГТУ, 2010. – Ч. 2. – 213 с.
УДК 004.056.5:621.315.6
КОНСТРУКЦИИ НА ОСНОВЕ КОМПОЗИЦИОННЫХ
МАТЕРИАЛОВ С МИКРОДИСПЕРСНЫМИ НАПОЛНИТЕЛЯМИ
ДЛЯ ЭКРАНИРОВАНИЯ ТЕХНИЧЕСКИХ
ПОМЕЩЕНИЙ ПРЕДПРИЯТИЯ
О.В. Бойправ, М.Р. Неамах, Т.В. Борботько
Белорусский государственный университет информатики
и радиоэлектроники, Минск
e-mail: boipravolga@rambler.ru
Автоматизация, масштабность и многоступенчатость производства
привели к тому, что большая часть современных промышленных предприятий использует в своей работе локальную вычислительную
сеть (ЛВС). ЛВС позволяет работникам осуществлять дистанционные
контроль и управление технологическими процессами с разных точек
предприятия, производить незамедлительный информационный обмен
и тем самым ускорять процесс принятия решений, в первую очередь связанный с устранением производственных неполадок. Однако наличие
ЛВС создает для предприятия дополнительную статью расходов, обусловленную необходимостью обслуживания оборудования, создания
для него требуемых условий эксплуатации, а также обеспечения целостности данных, обрабатываемых и передаваемых посредством сети.
Наиболее уязвимым узлом ЛВС является выделенный сервер. Его работоспособность, оказывающая прямое влияние на работоспособность
всей ЛВС, может нарушаться вследствие либо его перегрева, либо воздействия на него побочных электромагнитных излучений (ЭМИ), источниками которых выступают входящие в структуру сети персональные
компьютеры. Рациональным решением проблемы защиты серверного
оборудования и обеспечения целостности данных, обрабатываемых посредством ЛВС, является создание для него специальных экранированных технических помещений, способствующих снижению степени влияния на него побочных ЭМИ, а также оснащенных системой вентиляции, препятствующей его перегреву. Процесс экранирования помещений
чаще всего реализуется путем облицовки их стен специальными конструкциями, обеспечивающими ослабление ЭМИ. К таким конструкци184
ям предъявляются требования эффективности поглощения ЭМИ, технологичности, легкости монтажа, незначительной стоимости и высокой
износоустойчивости. Все существующие конструкции, экранирующие
ЭМИ, можно классифицировать на конструкции с плоской и геометрически неоднородной поверхностями. При этом преимущество первых
заключается в простоте изготовления, а недостаток – в высоком уровне
коэффициента отражения. Снижения последнего можно добиться увеличением количества слоев в конструкции экрана ЭМИ. Одними
из наиболее приемлемых компонентов, используемых в настоящее время при изготовлении одно- и многослойных композиционных экранов
ЭМИ, являются ферриты. Ферриты отличаются высокими значениями
мнимой части магнитной проницаемости, которая влияет на согласование волнового сопротивления верхнего слоя экрана ЭМИ со средой распространения электромагнитных волн. В качестве материала для экранов ЭМИ предложено использовать шлам очистки ваграночных газов
(ШОВГ). Он представляет собой порошкообразные отходы, получаемые
в результате переплавки в шахтных печах чугуна при использовании
древесного угля и кокса. В состав ШОВГ в различных соотношениях
по объему входят оксиды железа, кремния, кальция, натрия, магния и т. д.
Цель настоящей работы заключалась в изготовлении на основе
ШОВГ двухслойных конструкций экранов ЭМИ и исследовании их характеристик – уровней мощности ЭМИ, прошедшего через них, коэффициентов отражения и передачи ЭМИ. Порошкообразный ШОВГ в изготовленных конструкциях экранов ЭМИ закреплялся в связующем веществе – цементе. Соотношение ШОВГ и цемента по массе составило 1:1.
При изготовлении первого слоя конструкции использовался ШОВГ с
размером фракций 20 мкм, второго – ШОВГ с размером фракций
30 мкм. Толщина слоев – 6 и 8 мм соответственно для первой исследуемой конструкции, 8 и 8 мм – для второй.
Исследование экранирующих характеристик выполнялось в частотном
диапазоне 0,8...3 ГГц. Излучениями данного частотного диапазона сопровождается работа серверного оборудования и персональных компьютеров. Установлено, что уровень мощности ЭМИ, прошедшего через
первую исследуемую конструкцию, не превышает 1,29 мВт, через вторую – 1,38 мВт при максимальном уровне мощности падающего ЭМИ,
равном 5 мВт. Среднее значение коэффициента передачи для изготовленных конструкций составляет –15 дБ при среднем значении коэффициента отражения –10 дБ. Уменьшение толщины первого слоя конструкции экрана ЭМИ позволяет обеспечить снижение коэффициента
отражения на 5…8 дБ. Предложенные конструкции экранов ЭМИ могут
быть выполнены в виде бетонных растворов, наносимых в два и более
185
слоя на поверхность стен внутри помещения или в виде облицовочной
плитки. По сравнению с листовым металлическими материалами
они обладают меньшим значением коэффициента отражения, более
удобны в монтаже, не подвержены коррозии и имеют при этом незначительную стоимость.
УДК 621.93
САЕ-МОДУЛЬ ТЕХНОЛОГИЧЕСКОГО НАЗНАЧЕНИЯ
ДЛЯ ПРОЕКТИРОВАНИЯ ЭФФЕКТИВНОЙ ТЕХНОЛОГИИ
АБРАЗИВНОЙ ОБРАБОТКИ
А.А. Кошин, А.А. Дьяконов
Южно-Уральский государственный университет, Челябинск, Россия
e-mail: sigma-80@mail.ru
В настоящее время в машиностроении прослеживается тенденция
разработки и применения САЕ-модулей, как отдельных программ,
так и в составе систем сквозного проектирования, для решения в основном конструкторских задач. Это прочностные расчеты, кинематика механизмов, колебания и т. д.
Из технологических задач, решаемых расчетными методами, можно
отметить достаточно развитое моделирование процессов при обработке
металлов давлением. Имеется уже ряд завершенных программных продуктов, решающих задачи проектирования этих технологий.
В обработке резанием можно выделить только решение задач, связанных с теорией резания. Это моделирование продвижения режущего
клина в поверхностном слое заготовки, напряженно-деформированное
состояние режущего и обрабатываемого материала.
Такая ситуация вызвана тем, что практически отсутствуют многофакторные физические (гносеологические) модели процессов резания,
которые и являются математической базой для разработки CAE-модуля.
В большинстве случаев ограничиваются лишь разработкой базовой модели доминирующего технологического ограничения.
Имеется и другой сдерживающий фактор для реализации физических
моделей процессов резания – вычислительные ресурсы, но к настоящему
времени разработано и постоянно совершенствуется мощное средство для
решения подобных задач – применение суперкомпьютерных кластеров и
разработка программ на основе технологии параллельного программирования [1]. При этом в данном случае отсутствует необходимость повсеместного внедрения такого дорогостоящего технического, программного
обеспечения и привлечения соответствующих высококвалифицированных
специалистов. Применение грид-технологий и облачных вычислений поз186
воляет создать географически распределенную инфраструктуру, объединяющую множество ресурсов разных типов, доступ к которым пользователь может получить из любой точки независимо от места их расположения.
В настоящее время на кафедре технологии машиностроения ЮжноУральского государственного университета ведутся работы по созданию
CAE-модуля технологического назначения для решения задач проектирования эффективной технологии абразивной обработки.
В качестве математической базы программного комплекса выступают физические обобщенные пространственные теплофизическая и силовая стохастические модели, которые реализованы на имитационном
уровне. В данных моделях отражены ключевые особенности процессов
абразивной обработки: все виды теплопереноса, что позволило наряду с
традиционной схемой свободного резания описать схему несвободного
резания; дифференциация единичных тепловых источников – абразивных
зерен на две группы: режущие и трущие; форма зоны шлифования, позволившая в одной модели охватить все рассматриваемые виды и наладки
процессов абразивной обработки [2].
Реализация проведена на суперкомпьютерных кластерах «СКИФ
Урал» и «СКИФ-Аврора ЮУрГУ». Применена двухуровневая схема
распараллеливания [3].
На этой базе проведена двухфакторная оценка технологической
обрабатываемости промышленной номенклатуры металлов и сплавов
в 52 процессах абразивной обработки и сформированы 14 шкал групп
обрабатываемости. Также разработана методика многофакторной расчетной оценки новых материалов по их механическим и теплофизическим свойствам [4].
Алгоритмическая структура комплекса принята к внедрению группой компаний «ADEM» для реализации CAE-модуля технологического
назначения в составе системы ADEM CAD/CAM/CAPP.
Список литературы
1. Воеводин, В.В. Параллельные вычисления / В.В. Воеводин,
Вл.В. Воеводин. – СПб. : БХВ-Петербург, 2004. – 608 с.
2. Дьяконов, А.А. Стохастический подход к решению теплофизических и силовых задач теории шлифования / А.А. Дьяконов // Металлообработка. – 2008. – № 2(44). – С. 2–6.
3. Свидетельство о государственной регистрации программ для
ЭВМ 2010610052 Российская Федерация. Пространственная многокритериальная модель процессов абразивной обработки / А.А. Дьяконов,
А.В. Геренштейн, А.А. Кошин. – № 2009616027; заявл. 28.10.2009; зарегистр. 11.05.2010.
187
4. Дьяконов, А.А. Практическая реализация теории технологической обрабатываемости материалов в процессах абразивной обработки /
А.А. Дьяконов, А.А. Кошин // Фундаментальные и прикладные проблемы техники и технологии. – 2011. – № 6–3(290). – С. 18–25.
УДК 621.93
КОМПЛЕКСНАЯ МОДЕЛЬ ПРОЦЕССОВ ШЛИФОВАНИЯ
КАК МОДУЛЬ CAE-СИСТЕМЫ
А.А. Кошин, Л.В. Шипулин
Южно-Уральский государственный университет, Челябинск, Россия
e-mail: shipulin86@mail.ru
В современных САПР повсеместно применяются CAE-контуры
инженерных расчетов. Конструирование в САПР изделия уже не представляется возможным без CAE-контуров (ANSYS, ABAQUS, DEFORM
и др.), с помощью которых можно на модельном уровне проанализировать деформации и прочность изделия под воздействием заданной
нагрузки и на этой базе прийти к более совершенной конструкции.
САПР технологических процессов в большинстве своем строятся
по пути уже имеющихся решений, когда по аналогии с известными производственными ситуациями назначаются параметры операции. Однако
в процессах обработки материалов давлением существует ряд программных продуктов, позволяющих выйти на расчетное проектирование технологии. Отсутствие CAE-контуров для обработки деталей резанием, и в
частности процессов шлифования, обусловливает выбор темы исследования. Ставится задача – разработать CAE-модуль абразивной обработки на
базе физических моделей, достаточно глубоко отражающих природу процесса.
В рамках данной задачи разработана комплексная имитационная
математическая модель процессов шлифования, базой для построения
которой является геометрическая модель съема припуска и формирования шлифованной поверхности. Эта модель рассматривает дискретную
схему контакта случайно сгенерированного инструмента. Геометрическая модель рассматривает, с одной стороны, наложение микроцарапин
и формирование микрорельефа поверхности детали, а с другой – съем
припуска и изменение размера обрабатываемой поверхности.
Дискретная постановка задачи позволяет для каждого единичного взаимодействия рассчитать ряд параметров, являющихся исходными данными
для теплофизической модели. В теплофизической модели производится
расчет параметров температурного поля от воздействия движущегося теп188
лового источника. Рассчитанные характеристики единичных тепловых источников методом суперпозиции образуют трехмерное температурное поле.
В силовой модели для каждого зерна рассчитывается усилие резания, а затем, зная количество одновременно работающих абразивных зерен, рассчитывается суммарная радиальная составляющая силы резания.
Масштабы решаемых в комплексной модели задач в информационном плане достаточно существенны. Например, в поверхностном слое инструмента  600×40 мм расположено порядка 150 000 зерен зернистости
F50. В зоне контакта одновременно находится в среднем 250 зерен,
25 % которых срезают стружки. За оборот детали (0,565 с) образуется порядка 390 000 царапин, а за весь цикл обработки (20 с) – около 14×106.
Для каждого взаимодействия необходимо знать 18 параметров. Помимо
этого, деталь представлена сеткой с количеством временных слоев порядка 100 (при средних размерах  50×40 мм сетка содержит 15 700×4000
узлов). Таким образом, суммарное количество определяемых параметров
взаимодействий равно 3×107, а параметров сетки – 6×109. Следовательно,
имеем задачу большой размерности. Расчет на четырехъядерном компьютере для таких исходных данных длится до двух дней. Радикальным средством свести быстродействие к приемлемым значениям является применение параллельных вычислительных технологий.
В зоне резания одновременно находятся несколько абразивных зерен (от 10 до 1000), работающих независимо друг от друга, т. е. имеется
информационная независимость. Предлагаемая схема распараллеливания приведена на рисунке. Развертка поверхностного слоя абразивного
инструмента разбивается на k элементарных сечений шириной
∆x. В первом сечении для n1 абразивных зерен выделяется n1 нитей.
Для каждого зерна проводится серия расчетов, результаты которых вносятся в массивы. После расчетов первого сечения осуществляется серия
аналогичных расчетов со вторым сечением, содержащим n2 зерен. Итерации повторяются, пока не пройдут все k сечений детали.
Развертка поверхностного слоя инструмента
189
Схема стохастического распараллеливания
Реализация модели средствами параллельных вычислительных технологий обеспечила быстродействие до 5–10 с на задачу. Это позволяет
включать разработанный программный комплекс в качестве модуля
в CAE-систему технологического назначения.
УДК 621.01
АВТОМАТИЗАЦИЯ ТЕХНОЛОГИЧЕСКОЙ ПОДГОТОВКИ
ПРОИЗВОДСТВА ДЛЯ МАЛЫХ ИННОВАЦИОННЫХ
ПРЕДПРИЯТИЙ В МАШИНОСТРОЕНИИ
А.В. Аверченков, Е.Э. Аверченкова
Брянский государственный технический университет, Россия
e-mail: aver@tu-bryansk.ru
В современных российских условиях в машиностроительной отрасли сложилась ситуация, при которой большинство крупных промышленных предприятий, успешно существовавших до начала девяностых
годов, оказались не в состоянии выживать в конкурентной среде. Среди
причин неудач необходимо особо выделить тотальное устаревание технической базы, необходимость содержать ряд малоэффективных подразделений, длительный цикл подготовки производства новых изделий,
отсутствие крупных оборотных средств, высокий средний возраст инженерных кадров.
В настоящее время из крупных машиностроительных предприятий
наилучшим образом себя чувствуют предприятия, работающие на оборонные отрасли или по государственным заказам, с редко изменяющимся номенклатурным рядом продукции и ограниченно участвующие
в конкурентной борьбе. В связи с этим особое место стали занимать активно создаваемые машиностроительные малые инновационные предприятия (МИП), которые даже в кризисных условиях имели возможность успешно конкурировать на рынке, развиваться и приносить прибыль [1].
Среди этих предприятий наиболее перспективными показали себя
МИП, использующие во всех сферах их деятельности современные информационные технологии, среди которых особое место занимают вопросы автоматизации конструкторско-технологической подготовки производства, реализуемые в виде различных CAD/CAM/CAE-систем
и прикладных автоматизированных систем.
Традиционный подход к технологической подготовке производства
(ТПП) для крупных машиностроительных предприятий в условиях МИП
190
машиностроения себя не оправдывает по причинам широкого применения в МИП современного высокотехнологичного оборудования и инструмента с новыми возможностями, небольшого инженерного коллектива с ограниченным опытом, сжатыми сроками на технологическую
подготовку и производство изделий, высокого уровня кооперации, отсутствии возможностей приобретать дорогостоящие многофункциональные CAD/CAM/CAE-системы и переподготавливать кадры на регулярной основе. Как следствие, такие машиностроительные МИП имеют
несистематизированный процесс ТПП без его комплексной автоматизации, но, как правило, с применением недорогих широко распространенных коммерческих автоматизированных систем и программных комплексов.
В проводимых исследованиях предлагаются новые решения, позволяющие организовать и комплексно автоматизировать процесс ТПП
для современного высокотехнологичного оборудования с применением
в производственном процессе последних достижений науки и техники.
В основе предложенных решений лежит разработанный метод организации АСТПП машиностроительных МИП на основе пересмотра традиционных этапов технологического проектирования и разработки новых
моделей, алгоритмов и программных комплексов для комплексной автоматизации процесса ТПП МИП, заключающийся в выделении этапов
интеграции САПР ТП и CAD-систем, подбора современного высокопроизводительного инструмента, выбора стратегий обработки как объектов автоматизации с целью снижения производственных затрат машиностроительных МИП и повышении конкурентоспособности выпускаемых изделий [2, 3].
Результаты проведенных исследований внедрены на ряде машиностроительных МИП. Применение предложенных в работе методик
и программных комплексов позволило снизить сроки ТПП в среднем
на 20–30 %, уменьшить затраты на инструмент 15–25 %, уменьшить машинное время изготовления деталей на 30–50 %. Полученные результаты нашли применение в учебном процессе ФГБОУ ВПО «Брянский государственный технический университет», в том числе по программам
дистанционного университета.
Список литературы
1. Аверченков, А.В. Малые инновационные предприятия в сфере
наукоемкого машиностроительного производства / А.В. Аверченков,
М.В. Терехов, А.А. Мартыненко // Справочник. Инженерный журнал. –
2011. – № 11. – С. 54–56.
191
2. Инновационные центры высоких технологий в машиностроении /
В.И. Аверченков [и др.] ; под общ. ред. В.И. Аверченкова, А.В. Аверченкова. – Брянск : БГТУ, 2009. – 180 с.
3. Автоматизация выбора режущего инструмента для станков с ЧПУ
/ В.И. Аверченков [и др.]. – Брянск : БГТУ, 2010. – 148 с.
УДК 004.02
CLOUD COMPUTING – ЭФФЕКТИВНОЕ СРЕДСТВО
ИНФОРМАЦИОННОГО АУТСОРСИНГА
В КОМПАКТНОМ ПРОИЗВОДСТВЕ
Д.Н. Свирский1, А.С. Ковчур2
1
Объединенный институт проблем информатики НАН Беларуси, Минск
e-mail: d_svir@mail.ru;
2
Витебский государственный технологический университет, Беларусь
Организация и функционирование компактного производства конкурентоспособной машиностроительной продукции требует разрешения
технико-экономической проблемы эффективного свертывания в пространстве и времени соответствующей технологической системы с обеспечением необходимого уровня ее гибкости, надежности и комплексного
ресурсосбережения. Алгоритм инженерного решения этой сложной задачи [1] базируется на применении современных интеллектуальных средств
его информационной поддержки. Методология проектирования компактных производственных систем (КПС) одним из важных способов их построения предусматривает рациональное использование ресурсов внешней среды как макросистемы – так называемый «аутсорсинг» [2].
Поскольку организация и функционирование КПС, как и любой
другой производственной системы, основаны прежде всего на преобразовании информации, автоматизация информационных процессов будет
более эффективной, чем автоматизация движения материального потока.
Исходя из этих посылок следует иметь в виду, что именно интеллектуальный информационный аутсорсинг во многом определяет успешность
проектируемой КПС. Мировая практика показывает эффективность подобной бизнес-стратегии аутсорсинга. Главное его преимущество заключается в более качественном и менее затратном выполнении переданной на сторону функции, так как это управленческое решение дает
возможность справляться со сложными производственными задачами,
не дожидаясь, пока собственная организационно-техническая структура
192
предприятия достигнет необходимого уровня. Повышение качества объясняется наличием в фирме-партнере профессионалов, которые имеют
больший опыт в этой проблемной области. Более того, так как субподрядчик занимается рассмотрением вопросов подобной сферы не для одной только компании, наступает кумулятивный эффект накопления:
чем больше специализация – тем проще управление, а чем лучше управление – тем дешевле обходится весь процесс, следовательно, снижаются
совокупные издержки производства. В связи с этим обоснованный коммерческий интерес представляет возможность использования в КПС
уже вполне отработанной в компьютерно-интегрированном производстве технологии Cloud Computing («облачные вычисления») для распределенной обработки данных, в которой компьютерные ресурсы и мощности предоставляются пользователю как интернет-сервис [3].
Архитектура облачных систем представляет собой многослойный
набор ИТ-сервисов, первым элементом которого является «Программное
обеспечение как услуга» (Software-as-a-Service, SaaS), что позволяет
не покупать программный продукт, а просто временно воспользоваться
им при возникновении производственной потребности. Вычислительные
ресурсы облачных технологий представлены в виде служб, объединенных
в систему «Инфраструктура как услуга» (Infrastructure-as-a-Service, IaaS).
Таким образом, «облачная» структура дает пользователю возможность
получить в свое распоряжение вычислительные аппаратные мощности
гарантированного качества, резервировать за собой канал передачи данных с запрошенной пропускной способностью. «Платформа как сервис»
(Platform-as-a-Service, PaaS) состоит из одного или нескольких виртуальных серверов с установленными операционными системами
и специализированными приложениями.
Использование средств комплекса Cloud Computing в КПС приводит к резкому снижению капитальных и текущих затрат на внедрение
и эксплуатацию ИТ-средств, так как пользователь оплачивает услугу
только тогда, когда она ему необходима, и платит только за то, что использует. Техническое обслуживание, обновление ПО производит провайдер услуг. Кроме того, облачные технологии позволяют автоматически выделять и освобождать необходимые ресурсы в зависимости
от потребностей приложения.
Список литературы
1. Свирский, Д.Н. Алгоритмизация проектирования компактных
производственных систем / Д.Н. Свирский // Известия НАН Беларуси.
Cер. физ.-тех. наук. – 2010. – № 1. – С. 87–90.
193
2. Свирский, Д.Н. Аутсорсинг в организационно-технологической
подготовке компактного производства / Д.Н. Свирский // Современные
проблемы подготовки производства, заготовительного производства,
обработки и сборки в машиностроении и приборостроении : материалы
Междунар. науч.-техн. конф., г. Свалява, 22–24 февраля 2005 г. – Киев :
АТМУ, 2005. – С. 135–137.
3. Xu, X. From cloud computing to cloud manufacturing / X. Xu // Robotics
and Computer-Integrated Manufacturing. – 2012. – Vol. 28. – P. 75–86.
УДК 621. 23.54
ПОСТРОЕНИЕ СБОРОЧНО-МОНТАЖНОГО
ОБОРУДОВАНИЯ ПО МОДУЛЬНОМУ ПРИНЦИПУ
В.С. Гусарев, Е.Н. Ковальчук
Одесский национальный политехнический университет, Украина
В современном массовом производстве изделий особое значение
приобретает использование автоматического сборочно-монтажного оборудования (СМО). Оно должно обеспечивать заданную точность изделий и технологическую производительность при минимальных затратах.
Этим требованиям отвечает СМО, построенное по модульному принципу.
Громоздкость и сложность СМО уменьшается, если этот модульный
принцип используют при проектировании нового оборудования.
Исходя из сказанного, СМО комплектуется из следующих модулей:
 входного накопителя базовых компонентов (Λ (а));
 конструктивных устройств для хранения присоединяемых компонентов (деталей), представляющих собой промежуточные накопители (Λ (в));
 роботов-манипуляторов, которые выполняют действия захвата
собираемого компонента из накопителя и перенос его в положение установки на базовые компоненты (R);
 транспорта для перемещения по позициям системы (Pα);
 контрольно-измерительных устройств для проверки правильности выполняемых сборочно-монтажных операций.
При проектировании модульных СМО целесообразно применять
метод структурных схем алгоритмов для описания работы таких автоматических устройств и систем. На рис. 1 изображено СМО, составленное
из простейших модулей.
194
а)
б)
Рис. 1. СМО с линейным транспортером и накопителем компонентов:
а) кольцевым; б) линейным
Алгоритм функционирования типового модуля, изображенного на рис. 1:
U(а) (Pα) ○ (Λ в) (Pγ) (U(в) ● R(AB) (Pα) ○ V(ав).
В этих вариантах СМО сборка производится без подгонки при полной взаимозаменяемости компонентов изделия.
В тех случаях, когда необходимо подобрать по допуску базового
компонента (детали) с ним сопрягаемый, система должна содержать
накопитель с элементами одной номенклатуры, но с разными интервалами допуска. Такие схемы для селективной сборки представлены на
рис. 2.
Рис. 2. Схемы сборочно-монтажного оборудования для селекционной сборки
В зависимости от результата измерения базовой детали из накопителя вызывается сопрягаемый компонент (деталь) с соответствующим
интервалом допуска. Далее происходит его перенос в положение уста-
195
новки и сопряжения с базовым компонентом. Алгоритм функционирования этой схемы (рис. 2, а) следующий:
(Λ а) U(а) (Pα) ○ (Λ в) → ( Pγ) (U(в1,2,....) ● R(AB) (Pα) ○V(ав).
Возможны варианты схемы СМО для селективной сборки (рис. 2, б
и в). Схемы содержат многоручьевой накопитель сопрягаемых компонентов, таких, которые обеспечат необходимое сопряжение. Деталь
сбрасывается в ячейку захвата из ручья соответствующей группы. Далее
манипулятор подхватывает ее и устанавливает на базовый объект. Затем
транспортер переадресует изделие в конечную ячейку удаления.
Модульный принцип построения автоматических систем СМО позволяет создавать структуры любой сложности, а типизация алгоритмов
предполагает эффективную разработку программ управления системами
сборки и монтажа изделий машиностроения.
УДК 004.3
НАХОЖДЕНИЕ ТЕСТОВ ДЛЯ ОЦЕНКИ
ЭНЕРГОПОТРЕБЛЕНИЯ ЦИФРОВЫХ БЛОКОВ КМОП СБИС
П.Н. Бибило
Объединенный институт проблем информатики НАН Беларуси, Минск
bibilo@newman.bas-net.by
Снижение энергопотребления цифровых интегральных схем, выполненных по КМОП-технологии, является одной из актуальных проблем,
возникающих при их проектировании [1]. Достаточно точная оценка
энергопотребления проектируемой схемы осуществляется путем схемотехнического моделирования, однако такое моделирование трудоемкое.
Быструю оценку энергопотребления можно проводить на основе анализа
переключательной активности транзисторов, входящих в логические элементы, из которых состоит схема, и использовании эффективных систем
логического моделирования структурных VHDL-описаний схем, дополненных средствами учета числа переключений транзисторов [2]. При моделировании всегда требуется задавать наборы значений входных сигналов схемы (тесты), от вида которых зависит величина энергопотребления схемы.
В данной работе для схемы, представленной в сети взаимосвязанных блоков, состоящих из логических КМОП-элементов, предлагается
метод нахождения тестов, характеризующихся максимальным энергопотреблением. Данный метод развивает предложенный в работе [3] метод
оценки энергопотребления логической схемы и наиболее эффективен
для конвейерной структуры. Пусть задана комбинационная логическая
196
схема S, имеющая конвейерную структуру и представляющая сеть взаимосвязанных логических блоков. На рисунке дан иллюстративный пример конвейерной схемы, состоящей из трех блоков. Каждый из блоков
представляет собой подсхему из КМОП-элементов. Размерность каждого блока ограничена числом N (N  15) входных переменных. Энергопотребление каждого блока будем оценивать числом переключающихся
транзисторов для каждой упорядоченной пары входных тестовых наборов [3]. Пусть конвейерная схема состоит из n блоков Bi, 1 ≤ i ≤ n. Под
тестом T заданной длины k блока Bi понимается множество из k-1 различных пар тестовых наборов, для которых порядок следования задан
(фиксирован). Предлагаемый приближенный метод нахождения теста T,
характеризующегося максимальным энергопотреблением, состоит из
следующих трех этапов:
1. Оценка энергопотребления для каждой пары входных наборов
для каждого из блоков схемы.
2. Последовательное нахождение различных упорядоченных пар тестовых наборов, характеризующихся максимальным энергопотреблением всей сети в целом. Выполнение этого этапа основано на решении задачи нахождения пары входных наборов, обеспечивающих заданные реакции блока Bi конвейерной схемы, при этом для данной пары тестовых
векторов должно быть максимальным энергопотребление блока Bi.
3. Упорядочение пар, найденных на этапе 2.
Конвейерная схема
Алгоритмы, используемые для выполнения этих трех этапов предложенного метода, базируются на возможности достаточно точной
оценки энергопотребления каждого блока в отдельности путем подсчета
числа переключающихся транзисторов, логическом моделировании «от
входов» схемы, а также на алгоритмах анализа схемы «от выходов».
Моделирование от входов и анализ от выходов схемы комбинируются с
197
анализом переключательной активности блоков на соответствующих
наборах входных сигналов каждого из блоков.
Список литературы
1. Рабаи, Ж.М. Цифровые интегральные схемы. Методология проектирования / Ж.М. Рабаи, А. Чандракасан, Б. Николич. – М. : Изд. дом
«Вильямс», 2007. – 912 с.
2. Бибило, П.Н. Оценка энергопотребления логических КМОП-схем
по их переключательной активности / П.Н. Бибило, Н.А. Кириенко //
Микроэлектроника. – 2012. – Т. 41. – № 1. – С. 65–77.
3. Бибило, П.Н. Нахождение теста для режима максимального энергопотребления комбинационной логической схемы / П.Н. Бибило //
Управляющие системы и машины. – 2010. – № 5. – С. 39–45.
УДК 004.424.2, 004.624
ПАРАЛЛЕЛЬНАЯ РЕАЛИЗАЦИЯ ПРЕОБРАЗОВАНИЯ
ДАННЫХ ТОПОЛОГИИ СБИС
В.В. Ганченко1, А.А. Дудкин1, А.В. Инютин1, В.Г. Шоломицкий2
1
Объединенный институт проблем информатики НАН Беларуси, Минск
e-mail: {ganchenko, avin}@lsi.bas-net.by, doudkin@newman.bas-net.by
2
УП «КБТЭМ-ОМО» ГНПО «Планар», Минск
Целью работы является разработка алгоритмов и программных
средств быстрого преобразования и анализа топологических данных
из форматов MEBES и Gerber в данные специализированного оборудования производства СБИС. Формат данных такого оборудования разработан
для высокой производительности контрольных установок, но напрямую
не поддерживается распространенными на сегодня САПР СБИС. При этом
высокая производительность установок автоматического контроля топологических структур на фотошаблонах производства УП «КБТЭМ-ОМО»
ГНПО точного машиностроения «Планар» является важным преимуществом на международном рынке оборудования производства СБИС [1].
Длительное время конвертации является неприемлемым и обусловливает
актуальность предлагаемого программного комплекса.
Задача решается в два этапа:
1. Из файла либо файлов во входном формате формируются файлы
в формате внутреннего представления данных. В этом формате описание
топологии представляет набор контуров с неотрицательными значениями координат узлов. Все операции масштабирования, зеркального отоб-
198
ражения, поворота изображения, аппроксимации и т. д., заданные
во входном формате, должны быть выполнены.
2. Из файлов в формате внутреннего представления данных формируются файлы промежуточного формата. Для этого контуры должны
быть разбиты на примитивы. Примитив – это контур, у которого координаты узлов по оси Х от минимальной до максимальной координаты
сверху и снизу монотонно неубывающие. Кроме этого, примитивы
должны быть разрезаны по границам полос. Из файлов промежуточного
формата формируется файл выходного формата Т29.
Использование параллельных вычислений при обработке больших
объемов данных часто позволяет сократить временные затраты [2,3].
Однако способ распараллеливания следует выбирать исходя из условий
решаемой задачи. Так, использование GPU будет оправданным в случае
большого количества однотипных и достаточно сложных вычислений
над данными, представленными в виде чисел с плавающей запятой.
В случае же более простых вычислений либо при работе с целочисленными данными выгоднее использовать распараллеливание вычислений
на отдельные ядра процессора с помощью спецификации OpenMP.
В итоге принято решение об ускорении работы программного комплекса за счет организации вычислений на базе многоядерного процессора и использования технологии OpenMP.
Для оценки сокращения временных затрат было проведено тестирование, в котором засекалось время конвертации для исходной версии
модуля преобразования, новой версии модуля (использующей стандарт
OpenMP) с одним задействованным вычислительным потоком и новой
версии модуля с тремя задействованными вычислительными потоками.
Тестирование осуществлялось на предоставленных УП «КБТЭМОМО» файлах.
Из результатов тестирования можно заметить, что при использовании параллельной версии модуля только одного ядра и вычислительного
потока время конвертации возрастает, что связано с затратами на распараллеливание, но при использовании трех потоков на трех ядрах время
преобразования сокращается. Относительно невысокие результаты
ускорения вычислений связаны с тем, что основными затратами при работе данного модуля (как последовательной, так и параллельной версий)
являются затраты на чтение и запись данных на файловую систему.
Тестирование конвертации топологических данных из формата
внутреннего представления в формат установок автоматического контроля Т29 показало, что для четырехъядерной ПЭВМ увеличение количества вычислительных потоков ускоряет процесс конвертации.
В дальнейшем планируется разработать аналогичные средства
для конвертации данных из форматов CIF и DFX во внутренний формат,
199
и из него в формат GDS-II, что позволит создать программный комплекс
подготовки топологических данных для работы с установками автоматического контроля производства УП «КБТЭМ-ОМО».
Список литературы
1. Комплексы оптико-механического оборудования для бездефектного изготовления фотошаблонов уровня 0,35 мкм и 90 нм / С.М. Аваков
[и др.] // Фотоника. – 2007. – № 6. – С. 35–39.
2. The OpenMP® API specification for parallel programming [Электронный ресурс]. – 2011. – Режим доступа : http://openmp.org/wp/. – Дата
доступа : 10.08.2012.
3. Боресков, А.В. Основы работы с технологией CUDA / А.В. Боресков, А.А. Харламов. – М. : ДМК-Пресс, 2010. – 232 с.
УДК 004.052
МЕТОДЫ АВТОМАТИЗАЦИИ ПРОЕКТИРОВАНИЯ
RFID-МЕТОК
В.С. Зайцев, В.Я. Степанец
Белорусский государственный университет, Минск
e-mail: zaicevvs@tut.by, stepanets@bsu.by
Метки для радиочастотной идентификации (RFID-метки) в настоящее время широко используются во всех сферах производства, логистики, контроля доступа и т. д. По мере расширения области их применения
увеличивается их номенклатура, корректируются старые и появляются
новые стандарты, описывающие протоколы обмена данными в RFID-системах. На текущий момент существуют метки низкочастотного, высокочастотного и сверхвысокочастотного диапазонов, при этом каждый из
диапазонов предполагает применение меток, работающих по разным
протоколам обмена данными. В этих условиях для удовлетворения потребностей отечественного производства RFID-меток требуется поиск
методов и решений наиболее эффективного применения при их проектировании средств автоматизированного проектирования, обеспечивающих необходимые гибкость, скорость и качество разработки.
Основное внимание при решении такой задачи при выполнении
описываемого ниже исследования было уделено проектированию цифровой части RFID-меток.
Современная методология разработки цифровых микросхем предусматривает применение языков описания VHDL и Verilog. При этом
200
они используются не только для описания поведения, моделирования,
но и для синтеза соответствующей логической схемы. Выполненные исследования показали, что получение наименьшего числа элементов
и минимального потребления при автоматическом синтезе цифровой части RFID-схем обеспечивается при ее VHDL-описании в виде автомата и
использовании для кодировки его состояний кода Грэя [1].
Одной из основных функций цифровой части RFID-системы является кодирование информации, пересылаемой между ее передатчиком
и приемником. Выбор типа кодирования во многом определяет надежность и помехозащищенность передачи данных. Наиболее часто используемые форматы кодирования данных в RFID-системах – это кодирование с использованием кодов Миллера, FM0, Манчестерского кода.
Обычно для реализации каждой из этих кодировок в RFID-метках используется отдельный блок. Предложены описания совмещенных автоматов кодирования, позволяющих существенно сократить площадь цифрового блока при сохранении требуемой скорости и качества кодирования [2].
RFID-метки сверхвысокочастотного (UHF) диапазона требуют использования достаточно сложной цифровой схемы, потребляемая мощность которой будет в значительной степени зависеть от выбранной архитектуры
схемы и частоты встроенного генератора синхросигнала. Минимально возможная частота синхросигнала в этом случае будет определяться необходимостью устойчивого декодирования входных команд и обеспечением требуемой скорости передачи данных с точностью, заданной соответствующим
стандартом. Предложена методика выбора частоты, обеспечивающей минимальное потребление для микросхем указанного класса [3].
Значительных затрат времени при проектировании цифровых микросхем требует ее верификация. В настоящее время существуют дорогостоящие (150 тысяч и выше) решения, позволяющие ускорить процесс
проверки за счет применения смешанного программно-аппаратного моделирования [4]. Выполненные исследования позволили предложить использовать для тестирования цифровой части RFID-схем стандартные
возможности смешанного моделирования в сочетании с относительно
дешевой FPGA-платой для прототипирования. Так как RFID-схемы
не требуют скоростного обмена данными, в предложенном решении
удалось добиться выполнения и обработки внешних и внутренних сигналов схемы в режиме реального времени при использовании
com- или usb-портов для обмена данными. Прирост производительности
удается получить за счет совместного моделирования VHDL-описаний
и языка SystemC в среде QuestaSim.
Список литературы
201
1. Zaitsau, V. The Expeirence of Use of VHDL Synthesis in Designing
Radio Frequency Identification System / V. Zaitsau, V. Stepanets // Proc.
of the Intern. Conf. CADSM’2011. – Polyana-Svalyava (Zakarpatitya),
2011. – P. 136–141.
2. Зайцев, В.С. Использование VHDL-описания при реализации
блока кодирования данных системы радиочастотной идентификации /
В.С. Зайцев, В.Я. Степанец // Материалы науч. конгр. СSIST’2011. –
Минск, 2011. – C. 443–447.
3. Zaitsay, V. Design Criteria of Frequency Selection for the Internal
Oscillator of UHF RFID Tag / V. Zaitsay, U. Stepanets, M. Audzeyeu // Proc.
of the 19-th Intern. Conf. MIXDES’2012. – Warsaw, 2012. – P. 239–242.
4. Emulation Dynamic Debug with HVD Technology [Electronic resource]. – Mode of access : http://www.aldec.com/en/solutions/hardware_
emulation_solutions/hvd_technology. – Date of access : 01.08.2012.
УДК 681.518.54
ПОСТРОЕНИЕ ОТКАЗОУСТОЙЧИВЫХ ПРОГРАММИРУЕМЫХ
ЦИФРОВЫХ УСТРОЙСТВ НА ОСНОВЕ СРЕДСТВ
САМОВОССТАНОВЛЕНИЯ
Н.А. Коротаев, В.И. Попечиц
Белорусский государственный университет, Минск
e-mail: papechyts@bsu.by
Необходимость обеспечения отказоустойчивости цифровых
устройств, построенных на новой элементной базе – программируемых
логических интегральных схемах (ПЛИС), обусловлена высокими требованиями к быстродействию, точности, надежности и безотказности.
Одним из перспективных путей обеспечения отказоустойчивости цифровых устройств на ПЛИС является использование при их построении
встроенных средств самовосстановления.
В данной работе рассмотрены вопросы построения отказоустойчивых цифровых устройств на ПЛИС на основе программных и аппаратурно-программных средств самовосстановления. Дана оценка значения
выхода годных СБИС ПЛИС с аппаратурно-программными средствами
самовосстановления в зависимости от среднего числа дефектов, коэффициента группирования дефектов и числа резервных элементов.
Самовосстанавливаемые цифровые устройства должны обладать
следующими свойствами: обнаружение неисправности в момент времени ее первого проявления (реализуется с помощью самопроверяемых
схем встроенного контроля); локализация неисправности с заданной
202
глубиной (реализуется путем применения встроенных средств самотестирования); перестройка-реконфигурация структуры устройства (реализуется с помощью программных средств); восстановление нормального функционирования устройства (реализуется соответствующими
встроенными аппаратурно-программными средствами).
На основе данных свойств предлагается следующая упрощенная
структурная модель отказоустойчивой СБИС на ПЛИС с аппаратурнопрограммными средствами самовосстановления (рисунок). Модель содержит: средства управления (СУ) процессом самовосстановления;
средства самодиагностирования (СД), включающие генератор тестовой
последовательности и (или) контролирующие и локализующие тесты,
записанные в ПЗУ; объект самовосстановления (ОС), включающий работоспособные ПЛИС (РПЛИС), запасные ПЛИС (ЗПЛИС) и отказавшие ПЛИС (ОПЛИС) с самопроверяемыми схемами встроенного контроля (ССВК); средства реконфигурации (СР) с ССВК.
Вход управления
Входы
СУ
ОПЛИС
с ССВК
СД
РПЛИС
с ССВК
ЗПЛИС
с ССВК
СР с
ССВК
ОС
Кристалл
Контрольный
выход
Выходы
Структурная модель отказоустойчивой СБИС на ПЛИС
с аппаратурно-программными средствами самовосстановления
Данная структурная модель позволяет представить различные
структуры программируемого цифрового устройства с аппаратурнопрограммными средствами самовосстановления, моделирование которых на компьютере дает возможность сравнения надежностных характе-
203
ристик исследуемых отказоустойчивых структур, оценки параметров
различных топологий, определения оптимальных значений вносимой
избыточности и выбора эффективной структуры.
Неисправная ПЛИС средствами реконфигурации исключается из
исходной структуры и заменяется на запасную ПЛИС, а отказавшая
ПЛИС включается в число ОПЛИС, подлежащих восстановлению.
Средства самовосстановления восстанавливают правильное функционирование СБИС. При этом в случае восстановления отказавшей ПЛИС
она пополняет число ЗПЛИС. Если резерв исчерпан, выполняется реконфигурация исходной структуры СБИС без замены ОПЛИС на
ЗПЛИС. Однако деградация практически не наблюдается, если учесть
то, что в настоящее время число элементарных схем (транзисторов) в
одном корпусе интегральной схемы выросло до сотен миллионов и это
позволяет создавать достаточный запас для обеспечения высокой отказоустойчивости СБИС.
УДК 681.515
АВТОМАТИЗИРОВАННЫЙ СИНТЕЗ ЦИФРОВЫХ
РЕГУЛЯТОРОВ ДЛЯ СИСТЕМ АВТОМАТИЧЕСКОГО
УПРАВЛЕНИЯ
А.Г. Стрижнев, А.Н. Русакович
Научно-производственное общество с ограниченной ответственностью
«ОКБ ТСП», Минск, Беларусь
Синтез цифровых регуляторов (ЦР) для систем автоматического
управления (САУ) обычно начинают с изучения объектов управления
(ОУ) с целью получения их математических моделей. Большинство
ОУ являются аналоговыми и описываются непрерывными передаточными функциями (НПФ), для многих из которых непосредственно осуществлен расчет оптимальных ЦР [1]. Вместе с тем достаточно просто
можно осуществить расчет ЦР по дискретным передаточным функциям
(ДПФ), которые также определены для многих, но не для всех ОУ [1].
Следует заметить, что расчет ЦР по НПФ ОУ и расчет ДПФ ОУ является
достаточно трудной задачей. В связи с этим возникла необходимость автоматизировать процесс разработки ЦР, базирующийся на расчете ДПФ
ОУ.
Для автоматизированного расчета ЦР было разработано специальное программное обеспечение с использованием пакета прикладных
программ MATLAB, которое позволяет получить ДПФ ОУ, рассчитать
ЦР и осуществить математическое моделирование работы САУ
и ее элементов.
204
Исходными данными для программы является НПФ ОУ
xm s m  xm1 s m1  ...  x0
G (s) 
,
un s n  un1 s n 1  ...  u0
где xi, ui – постоянные коэффициенты.
Для получения ДПФ ОУ необходимо выбрать метод дискретизации
и величину шага квантования h (рекомендации по выбору h приведены
в [2]). Программа осуществляет расчет ДПФ ОУ с помощью функции
пакета MATLAB
c2d (w, h, 'method'),
где w – объект управления; h – шаг квантования; method – метод дискретизации, поддерживаемый пакетом MATLAB [2].
Согласно рекомендациям [1], для расчета ЦР нужно использовать ДПФ
ОУ, полученную с помощью экстраполятора нулевого порядка (‘zoh’):
c1 z 1  c2 z 2  ...  cn z  n
GH (z ) 
,
1  d1 z 1  d 2 z 2  ...  d n z  n
где ci, di – постоянные коэффициенты.
Если использовать другие методы дискретизации: экстраполятор
первого порядка (‘foh’), преобразование Тастина (‘tustin’), преобразование Тастина с коррекцией по частоте среза (‘prewarp’), то получается
приближенная ДПФ ОУ
c'0  c'1 z 1  c'2 z 2  ...  c' n z  n
,
GH '( z ) 
1  d'1 z 1  d'2 z 2  ...  d'n z  n
где ci', di' – постоянные коэффициенты.
Независимо от выбранного метода дискретизации, расчет ЦР осуществляется с использованием выражения [1]
1  b1 z 1  b2 z 2  ...  bn z  n
W (z )  K 0
,
1  k1 z 1  k2 z 2  ...  kn z  n
где b1  d1 , b2  d2 , ..., bn  dn , k1  c1K0 , k2  c 2K 0 , ..., kn  c nK 0 , K 0  1 / (c1  c 2  ...  cn ).
Для примера рассмотрена работа программы для объектов управления второго и третьего порядка, имеющих следующие передаточные
функции:

G(s) 
,   3684,1, a  8,447;
s(s  a)
205
G(s) 

s(s 2  bs  a)
,   59319,5, a  5434, b  67,3.
Построены переходные и частотные характеристики НПФ G (s),
ДПФ GH (z), САУ с ЦР W (z), а также проведено цифровое моделирование работы САУ в пакете расширения MATLAB Simulink.
Список литературы
1. Гостев, В.И. Системы автоматического управления с цифровыми
регуляторами : справ. / В.И. Гостев, В.К. Стеклов. – Київ : Радiоаматор,
1998. – 704 с.
2. Гостев, В.И. Синтез цифровых регуляторов систем автоматического управления / В.И. Гостев, Д.А. Худолий, А.А. Баранов. – Киев :
Техника, 2000. – 575 с.
3. Tewari, A. Modern control design with MATLAB and Simulink /
A. Tewari. – Wiley, 2002. – 503 с.
УДК 681.5.04
СИНТЕЗ МОДУЛЯРНЫХ УСТРОЙСТВ
ДЛЯ ВОЗВЕДЕНИЯ В СТЕПЕНЬ
В.П. Супрун1, Д.А. Городецкий2
1
Белорусский государственный университет, Минск
e-mail: suprun@bsu.by;
2
Объединенный институт проблем информатики НАН Беларуси, Минск
e-mail: danila.gorodecky@gmail.com
Альтернативой использования позиционных систем счисления
в вычислительной технике является применение аппарата модулярной
арифметики, основным преимуществом которой является быстродействие. Высокая скорость обработки информации достигается за счет выполнения арифметических операций. Однако отсутствие широкой элементной базы, библиотек элементов и устройств, реализующих эти операции, ограничивает применение модулярной арифметики.
В докладе рассматриваются вопросы синтеза модулярных
устройств для вычисления арифметических операций A  B  S mod 3 ,
An  S mod 3 ,  A  Bn  S mod 3 и
An  B m  S mod 3 , где
A  2a2  a1 , B  2b2  b1 и S  2 s2  s1 , a1 , a2 , b1 , b2 , s1 , s2   0,1  и n, m 
натуральные числа.
206
Эффективность синтезируемых устройств оценивается конструктивной сложностью  суммой входов всех логических элементов, а также глубиной  числом уровней логических схем.
Логическая схема модулярного сумматора A  B  S mod 3 описывается следующими аналитическими представлениями функций S1
и S 2 , реализуемых на его выходах:
1, ĺ ńëč a1  2a2  b1  b2  2;
1, ĺ ńëč 2a1  a2  b1  b2  2;
S1  
S2  
 0 â ďđî ňčâí î ě ńëó÷ŕĺ ;
 0 â ďđî ňčâí î ě ńëó÷ŕĺ .
Логическая схема модулярного сумматора является одноуровневой
и имеет сложность 10.
Результат выполнения операции An  S mod 3 зависит от четности
значения показателя степени n , поэтому является естественным введе 1, ĺ ńëč n  í ĺ ÷ĺ ňí î ĺ ,
ние двоичного параметра u  
 0â ďđî ňčâí î ě ńëó÷ŕ ĺ .
Логическая схема устройства, реализующего модулярную операцию An  S mod 3 , описывается следующими аналитическими представлениями функций, реализуемых на его выходах:
 1, ĺ ńëč 2a1  a2  u  2;
S1  
и S 2  u  a2 .
0
â
ďđî
ňčâí
î
ě
ńëó÷ŕĺ

Логическая схема данного устройства является также одноуровневой и имеет сложность 6.
Используя логические схемы модулярного сумматора и устройства
для возведения в степень, можно синтезировать схемы устройств, предназначенных для реализации некоторых суперпозиций операций сложения и возведения в степень. Рассмотрим два примера синтеза таких вычислительных устройств.
1. Логическая схема устройства, реализующего модулярную операцию  A  Bn  S mod 3 , содержит схему модулярного сумматора, выходы которой соединены с входами устройства для возведения в степень. Глубина такой схемы равна двум, а сложность – 16.
2. Логическая схема устройства, реализующего модулярную операцию An  B m  S mod 3 , содержит две схемы устройства возведения
в степень, выходы которых соединены с входами схемы модулярного
207
сумматора. При этом схема имеет два настроечных входа, на которые
подаются значения двоичных параметров
 1, ĺ ńëč n  í ĺ ÷ĺ ňí î ĺ ;
 1, ĺ ńëč m  í ĺ ÷ĺ ňí î ĺ ;
u1  
u2  
 0 â ďđî ňčâí î ě ńëó÷ŕ ĺ ;
 0 â ďđî ňčâí î ě ńëó÷ŕ ĺ .
Сложность двухуровневой логической схемы устройства равна 26.
Приведенные в докладе результаты схемной реализации вычислительных устройств по модулю три, можно распространить на другие виды суперпозиции операций сложения и возведения в степень.
На логические схемы, приведенные в докладе, подготовлены заявки
на патенты на изобретение Республики Беларусь.
УДК 621.9
ОСОБЕННОСТИ ОБРАБОТКИ ОТВЕРСТИЙ
В ДЕТАЛЯХ ИЗ СТЕКЛОПЛАСТИКА
Н.И. Мозговой, Я.Г. Мозговая
Алтайский государственный технический университет
им. И.И. Ползунова, Барнаул Россия
Nick_3@mail.ru
Обработка отверстий является более сложной технологической
операцией, чем обработка наружных поверхностей вращения. Причина в
том, что во многих случаях жесткость инструмента лимитируется размерами отверстия и увеличить ее не представляется возможным: затрудняется отвод стружки, поверхность обработки менее доступна для визуального контроля.
При обработке стеклопластиков на режущий клин инструмента
действуют силы, приложенные к его передней и задней поверхностям
как и при обработке металлов. Однако в ходе экспериментов было
установлено, что соотношение сил иное, чем при обработке металлов.
Вследствие увеличенного упругого последействия стеклопластиков си-
208
ла, действующая на заднюю поверхность клина инструмента, превосходит силу на передней поверхности.
Обрабатываемый материал в процессе резания испытывает деформации, которые оказывают влияние на точность размеров и формы
обрабатываемой детали. Особенность обработки резанием стеклопластиков – наличие существенного слоя сжатия обрабатываемого материала, находящегося ниже линии среза, что приводит к интенсивному его
упругому восстановлению. Это, в свою очередь, вызывает интенсивное
изнашивание инструмента по задней поверхности и является причиной появления погрешностей размеров.
Контакт режущих перьев сверла с обрабатываемым материалом происходит как по передней, так и по задней поверхности, т. е. на
этих поверхностях наблюдаются контактные явления. Следует отметить, что стружка оказывает на переднюю поверхность весьма малое
давление и вследствие этого износ по передней поверхности практически отсутствует. Характерным признаком резания стеклопластиков
выступает отсутствие нароста на передней поверхности инструмента.
Одной из основных особенностей резания стеклопластиков является наличие больших площадей контакта по задней поверхности, которые называются фактической площадью контакта. Длина контакта
на задней поверхности зависит только от упругих свойств обрабатываемого материала и геометрических параметров инструмента и практически не зависит от режимов резания. Упругое восстановление
материала зависит от упругих свойств его и геометрических параметров инструмента.
Следует отметить, что по мере изнашивания инструмента из-за более интенсивных процессов деструкции полимерного связующего
уменьшается интенсивность роста удельных сил. Это приводит к
снижению величины упругого восстановления материала. Наличие
упругого восстановления материала искажает толщину среза (рисунок), которая фактически не будет равна номинальной и отличается
иногда в зависимости от упругих свойств материала на 25–40 %, что
влияет на точность обработки. По этой причине рекомендуется диаметр
сверла выбирать большим на 0,05–0,1 мм номинального диаметра отверстия, чтобы учесть уменьшение его размера после обработки. Из-за
неоднородности структуры стеклопластика сжатие отверстия происходит неравномерно по его поверхности. Отсюда возникает еще один вид
брака – отклонение формы отверстия от круглого, который увеличивает
шероховатость поверхности до недопустимых значений.
209
Упругое восстановление материала
Для оптимизации процесса сверления стеклопластиков, достижения максимальной производительности и требуемого качества поверхности необходимо всестороннее исследование процессов упругого восстановления этих материалов, процесса стружкообразования и износа инструмента, силовых и тепловых явлений, качества обработанной
поверхности. Только на этой основе возможна разработка нормативов
режимов резания для стеклопластиков.
УДК 621.793.74
РАЗРАБОТКА ТЕХНОЛОГИИ И ОБОРУДОВАНИЯ
ДЛЯ НАНЕСЕНИЯ ЗАЩИТНЫХ КОМПОЗИЦИОННЫХ
ПОКРЫТИЙ СПОСОБОМ ПЛАЗМЕННОГО НАПЫЛЕНИЯ
Е.А. Сафронова, В.А. Федоров, Е.О. Одинаев
Алтайский государственный технический университет
им. И.И. Ползунова, Барнаул, Россия
e-mail: asya1700@rambler.ru
Развитие современной техники характеризуется ужесточением
условий эксплуатации узлов и деталей машин, что обусловливает необходимость повышения физико-механических и эксплуатационных
свойств конструкционных материалов. Ввиду высокой стоимости легирующих элементов использование объемно-легированных материалов
становится все более нерациональным. К тому же с увеличением содержания легирующих элементов прочность, твердость и износостойкость
металла возрастают, однако вероятность хрупкого разрушения повыша-
210
ется. Во избежание этого необходимо создание материала, сочетающего
прочную, износостойкую и твердую поверхность нанесенного покрытия
с пластичной, вязкой и трещиностойкой основой. Это объясняет все возрастающий в последнее время интерес к покрытиям.
В настоящее время к числу активно развиваемых и промышленно
освоенных методов нанесения защитных покрытий относятся методы
газотермического напыления, среди которых плазменное напыление
можно считать наиболее универсальным и легко управляемым [1].
Технологическими преимуществами плазменного напыления являются: эффективное управление энергетическими характеристиками
напыляемых частиц и условиями формирования покрытия за счет гибкости регулирования параметров и режимов работы плазмотрона; высокие
коэффициент использования порошка (до 85 %) и прочность сцепления
покрытия с основой (до 80 МПа), низкая пористость; высокая производительность процесса; универсальность за счет получения покрытий из
большинства материалов; нанесение покрытия на изделия, изготовленные практически из любого материала; отсутствие ограничений по размерам напыляемых изделий; маневренность и возможность автоматизации процесса.
Авторами разработан плазмотрон с подвижной зоной плазмообразования, которая позволяет подавать напыляемый порошок в необходимую область плазмы, выходящей из сопла плазмотрона. Это дает возможность регулировать пористость покрытия и прочность сцепления
напыляемых частиц с основой.
Рассмотрим рисунок. В электрическую дугу между охлаждаемыми
катодом и анодом в виде сопла подается газ, образуя высокотемпературную плазменную струю. В эту струю подается наплавочный порошок,
который, нагреваясь, в виде двухфазного потока вылетает из сопла
и ударяется о напыляемую поверхность. При ударе частицы порошка
наплавляются и застывают на изделии, образуя защитное покрытие.
211
Схема установки для плазменного напыления покрытий: 1 – подвижная головка
с напыляемым порошком; 2 – анод плазмотрона; 3 – плазменная струя; 4 – катод
плазмотрона; 5 – охлаждающая жидкость «-» питания; 6 – инертный газ;
7 – охлаждающая жидкость «+» питания; 8 – высокотемпературная струя;
9 – напыляемое покрытие
Технология плазменного напыления и установка могут использоваться для нанесения широкого спектра порошков с целью получения
напыленных поверхностей с необходимой структурой и свойствами.
Продукт для потребителя уникален тем, что подвижная насадкапитатель плазмотрона позволяет регулировать пористость покрытия
и прочность сцепления напыляемых частиц с основой, в связи с чем появляется возможность получения необходимого покрытия с требуемыми
свойствами. Инновационный продукт в виде малогабаритного плазмотрона может быть интересен среднему и малому бизнесу, конечным потребителям, а также покупателям.
Список литературы
1. Пузряков, А.Ф. Теоретические основы технологии плазменного
напыления / А.Ф. Пузряков // Учебное пособие по курсу «Технология
конструкций из металлокомпозитов». – М. : Изд-во МГТУ им. Н.Э. Баумана, 2003. – С. 10–11.
УДК 004:056
АВТОМАТИЗИРОВАННАЯ СИСТЕМА ВЫБОРА СРЕДСТВ
ЗАЩИТЫ ИНФОРМАЦИОННЫХ СИСТЕМ ПЕРСОНАЛЬНЫХ
ДАННЫХ НА ОСНОВЕ АНАЛИЗА ИХ ЗАЩИЩЕННОСТИ
В.И. Аверченков, О.М. Голембиовская, М.Ю. Рытов
Брянский государственный технический университет, Россия
bryansk-tu@yandex.ru
На сегодняшний день вопросам безопасности информационных систем персональных данных в России уделяется много внимания. Вносятся поправки к законодательным актам в области защиты информационных систем персональных данных (ИСПДн), возрастает число аудиторских организаций, предлагающих свои услуги на рынке информационной безопасности, активизируются операторы персональных данных.
212
Однако проблема построения качественной системы защиты ИСПДн остается нерешенной. Основные причины этому – дорогостоящая
процедура построения защиты ИСПДн при использовании услуг аудиторских организаций и недостаточная компетентность операторов персональных данных при выполнении всех этапов построения защиты самостоятельно.
Ввиду актуальности данного вопроса была разработана автоматизированная система оценки защищенности ИСПДн и последующего выбора мер и средств защиты. Она решает задачи определения класса ИСПДн, формирования модели угроз, определения оценки защищенности и
рисков безопасности ИСПДн, выбора средств защиты (рисунок).
На первом этапе пользователь автоматизированной системы отмечает те персональные данные, которые обрабатываются в его ИСПДн.
На основе введенной информации (перечень персональных данных, особенности их обработки) система определяет класс ИСПДн (комбинирование двух параметров категории персональных данных и объема). Результатом данного этапа является сформированный акт классификации
ИСПДн. Данный документ необходим при проверке регуляторов по защите ИСПДн.
На втором этапе происходит формирование модели угроз ИСПДн.
Путем ответа пользователя на вопросы электронных анкет определяется
перечень актуальных уязвимостей и угроз; пользователей и возможных
нарушителей. Результат этапа – заполненная табличная модель угроз,
представленная пользователю в формате doc.
На третьем этапе проводится оценка защищенности ИСПДн, на четвертом – выбор средств защиты ИСПДн.
Идентификация
активов
Оценка уязвимостей
ИСПДн
Оценка угроз
безопасности ИСПДн
Идентификация
существующих
мер защиты –
ОЦЕНКА ЗАЩИЩЕННОСТИ
Оценка рисков
Выбор защитных средств ИСПДн
Алгоритм проведения оценки защищенности и выбора средств защиты ИСПДн
Использование данной системы позволяет оператору персональных
данных выполнить требования законодательства Российской Федерации,
213
а также с большей надежностью обеспечить защиту используемых информационных систем персональных данных.
Опыт эксплуатации разработанного программно-методического
комплекса показал, что он отвечает следующим требованиям:
- архитектура системы является достаточно гибкой;
- обеспечена безопасность функционирования системы при различных видах угроз;
- обеспечена надежная защита данных от ошибок проектирования,
от разрушения или потери информации, а также авторизация пользователей, управление рабочей загрузкой, резервированием и восстановлением функционирования информационной системы;
- обеспечен упрощенный доступ пользователей к управлению и результатам функционирования информационной системы на основе современных графических средств, мнемосхем и наглядных пользовательских интерфейсов;
- систему сопровождает актуализированная, комплектная документация, обеспечивающая квалифицированную эксплуатацию и возможность развития автоматизированной системы.
Вышеперечисленные требования соответствуют содержанию международных стандартов в области информационной безопасности
(ISO 09126:1991.ИТ, ISO 12207:1995, ANSI/IEEE 1008 – 1986 и др.), что
подтверждает возможность их эффективного использования.
УДК 519.8:004.056
РАЗРАБОТКА САПР КОМПЛЕКСНЫХ СИСТЕМ
ЗАЩИТЫ ИНФОРМАЦИИ
В.И. Аверченков, М.Ю. Рытов, О.М. Голембиовская
Брянский государственный технический университет, Россия
e-mail: rmy@tu-bryansk.ru
Рассматривая концептуальную модель процесса защиты информации [1], становится очевидным, что защита информации – это динамический процесс. Чем совершеннее современные способы несанкционированного доступа и реальнее источники угроз, тем более актуальной становится проблема создания необходимого рубежа защиты информации.
Чем грамотнее выбраны и реализованы направления и способы защиты,
тем дальше отходят угрозы от защищаемой информации. Таким образом, проектировать (разрабатывать заново или в большинстве случаев,
214
как показывает практика, модифицировать существующую) комплексную систему защиты информации (КСЗИ) следует для конкретного момента времени, объективно оценивая положение рубежа защиты.
На основе анализа накопленного опыта по исследованию и практической разработке автоматизированных систем проектирования сложных технических машиностроительных объектов, специализированных
объектно-ориентированных САПР, САПР технологических процессов
[2] была предложена концепция построения специализированной САПР
КСЗИ от несанкционированного доступа.
При создании САПР КСЗИ была реализована следующая структурно-функциональная схема, представленная на рисунке. На начальных
этапах проектирования происходит получение модели объекта защиты,
в основу которой положено структурирование элементов информационной системы, определение характеристик процесса проектирования,
обусловливается категория информационной системы и виды обрабатываемой информации, возможные людские, материальные и финансовые
ограничения КСЗИ, технические характеристики объектов. Далее выполняются моделирование возможных угроз несанкционированного доступа к ресурсам информационной системы и их ранжирование.
На следующем этапе осуществляется аудит информационной безопасности информационной системы на основе требований международных стандартов по информационной безопасности и нормативных
документов Российской Федерации. В ходе проведения аудита проводится анализ используемой в защищаемой системе информации, определяются ее виды, степень конфиденциальности, ценность, актуальность,
важность и выявляются все виды угроз, которым может быть подвергнута защищаемая информационная система и все возможные каналы утечки информации. Затем на стадии проектирования комплексной системы
защиты информации происходят выбор конкретных средств защиты
и оптимизация предлагаемых проектных решений
Моделирование
объекта защиты
Моделирование и
ранжирование угроз
Аудит информационной безопасности
объекта защиты
Проектирование КСЗИ
Проектирование
организационной
структуры
Техническое
Математическое
Разработка инженернотехнической и программно-аппаратной составляющей КСЗИ
Информационное
Лингвистическое
Программное
Организационное
План-проект
КСЗИ объекта
Разработка технического задания на проектирование КСЗИ
Оптимизация
проекта КСЗИ
Проектные модули САПР
КСЗИ
Виды обеспечения
САПР КСЗИ
Методическое
Внедрение КСЗИ215
на объект
Структурно-функциональная модель САПР КСЗИ
Результатом работы САПР КСЗИ является разработка документированного организационно-технического проекта КСЗИ от несанкционированного доступа, определяющего комплексное использование
правовых, организационных, инженерно-технических, программноаппаратных и криптографических методов, средств и способов защиты
информации, обрабатываемой в информационной системе.
Список литературы
1. Аверченков, В.И. Организационная защита информации /
В.И. Аверченков, М.Ю. Рытов. – Сер. Организация и технология защиты
информации. – Брянск : Изд-во БГТУ, 2005. – 184 с.
2. Разработка системы технической защиты информации / В.И. Аверченков [и др.]. – Сер. Организация и технология защиты информации. –
Брянск : Изд-во БГТУ, 2008. – 187 с.
УДК 621.031: 004.9
МЕТОДИКА ПРИМЕНЕНИЯ КОМПЬЮТЕРНОГО КОМПЛЕКСА
ДЛЯ ИССЛЕДОВАНИЯ СОБСТВЕННЫХ ЧАСТОТ
И ВИБРАЦИЙ СТРОИТЕЛЬНЫХ КОНСТРУКЦИЙ
П.Ю. Бранцевич1, Е.В. Бобрук2
1
Белорусский государственный университет информатики
и радиоэлектроники, Минск
e-mail: branc@tut.by;
2
Научно-исследовательский институт пожарной безопасности
и проблем чрезвычайных ситуаций, Минск
e-mail: bobruk@mail.by
Оценка технического состояния строительных конструкций, зданий
и сооружений может быть выполнена по результатам анализа их динамических характеристик. Этот метод базируется на анализе отклика конструкции на динамическое возбуждение и наиболее удобен для диагностики преднапряженных железобетонных конструкций. Основной принцип метода заключается в сравнительном анализе параметров вибрационных колебаний (частоты, амплитуды, логарифмического декремента)
бездефектной конструкции и исследуемой конструкции. Его математической основой является анализ вибрационных сигналов, представляю-
216
щих собой затухающие колебания, возбуждаемые при ударном воздействии. Цель данного анализа − определение значений собственных частот конструкций и логарифмического декремента затухания колебаний
для их дальнейшего использования при принятии решений по оценке
жесткости конструкций зданий и сооружений.
В ряде случаев возникают серьезные проблемы при эксплуатации
зданий и сооружений, где размещено производственное оборудование,
при работе которого в некоторых режимах происходит сильное возбуждение вибраций конструктивных элементов. Подобные явления иногда
фиксируются в жилых зданиях и учреждениях, где работают люди. Такие ситуации требуют комплексной оценки вибрационного состояния
оборудования, фундаментов, конструкций и принятия оперативных решений. Для этого необходимо регистрировать длинные реализации вибрационных сигналов в разных точках контроля (причем число этих точек может быть достаточно большим) и быстро выполнять их обработку.
Для проведения испытаний конструкций методом динамического
воздействия, исследования вибрационного состояния их и работающего
производственного оборудования разработан и изготовлен измерительно-вычислительный комплекс (ИВК). В состав ИВК «Тембр» входит:
мобильный компьютер; типизированный модуль аналого-цифрового
преобразования; 16 виброизмерительных каналов, комплектуемых (в зависимости от потребности) согласующими усилителями с фиксированным или перестраиваемым частотным диапазоном; канал фазовой синхронизации; проблемно-ориентированное программное обеспечение.
Комплекс выполняет следующие основные функции: ввод сигналов,
отражающих вибрационные колебания конструкции и (или) корпусных
элементов оборудования; запись принятой реализации в файл; оперативное определение основных параметров вибросигнала; представление
сигнала в графическом виде; обработка сигнала и определение спектра
и других параметров вибросигнала.
Методика применения комплекса представляет собой последовательность действий:
1) определяются точки контроля вибраций на корпусных элементах
оборудования и (или) на конструктивных элементах. Производится
установка и жесткое крепление виброизмерительных преобразователей;
2) ИВК «Тембр» переводится в режим регистрации вибрационного
сигнала;
3) если проводятся динамические испытания, конструкция возбуждается ударным воздействием и на жестком носителе комплекса записывается вибрационный отклик (ударные воздействия могут повторяться
несколько раз), формируемый вибропреобразователями. Если исследуется влияние работы оборудования на состояние конструкции, то парал217
лельно записываются вибрационные сигналы, зафиксированные на корпусных элементах оборудования и на исследуемых конструкциях;
4) выполняется обработка полученных данных. По результатам динамических испытаний определяют значения собственных частот конструкции и декременты затухания колебаний. Для этого используют
спектральный анализ и аппроксимационный способ. При выяснении
причин возбуждения вибраций в конструкциях выявляют частоты, колебания на которых с наименьшим затуханием передаются от оборудования на конструкции, для этого вычисляются взаимные спектры и выполняется корреляционный анализ;
5) принимаются решения по оценке изменения жесткости испытанных конструкций или планируются мероприятия по минимизации амплитуд возбуждаемых вибраций в конструкциях.
Проведенные экспериментальные исследования вибраций механизмов и вибраций, распространяющихся в конструкциях, показали возможность применения ИВК «Тембр» для оценки сложной вибрационной
обстановки в зданиях и сооружениях
УДК.681.3
ИНФОМАТИЗАЦИЯ ПРОЦЕССОВ ПОДДЕРЖКИ ПРИНЯТИЯ
УПРАВЛЕНЧЕСКИХ РЕШЕНИЙ
Л.Н. Величко, Л.П. Качура, Ю.Н. Метлицкий, В.О. Чернышев
ЗАО «Научно-производственное предприятие “БЕЛСОФТ”»,
Минск, Беларусь
office@belsoft.by
Основными компонентами управленческой деятельности на промышленном предприятии являются процессы планирования (стратегического и тактического) и прогнозирования, предопределяющие создание автоматизированных систем подготовки и поддержки принятия
решений (СППР), которые оказывают существенную помощь лицам,
принимающим решения (ЛПР).
При реализации задач комплексной информатизации управленческой деятельности возникает необходимость выбора наиболее прогрессивного подхода и современной методологии построения инструментальной платформы СППР. В этих условиях важнейшим инструментом выступает системный подход к информатизации процес-сов плани-
218
рования, прогнозирования и информационной поддержки принимаемых
управленческих решений.
Процесс управления производственной деятельностью предприятия
на основе выбранной стратегии включает подготовку и выбор варианта
управленческого решения и этапов его осуществления, контроль и анализ полученных результатов. При управлении с помощью СППР можно
выделить следующие этапы принятия решений:
1. Выявление управленческой проблемы.
2. Осмысление проблемы и предварительная постановка цели
управления.
3. Сбор и анализ необходимой исходной информации.
4. Анализ накопленного опыта и оценка необходимости управления.
5. Определение исходных характеристик проблемы с учетом накладываемых ограничений.
6. Уточнение и корректировка цели и критерия управления, окончательная их формулировка.
7. Обоснование и построение формализованной модели проблемной
ситуации.
8. Разработка альтернативных вариантов решения проблемы.
9. Выбор пути и метода решения проблемы.
10. Технико-экономическое обоснование выбранного решения
11. Согласование решения с органами управления и исполнителями.
12. Окончательное оформление и утверждение управленческого
решения.
13. Формирование стратегии управления.
14. Организация и контроль за выполнением решения.
15. Стимулирование за повышение качества работ, экономию ресурсов и соблюдение сроков исполнения отдельных этапов.
16. Оценка результатов выполнения решения.
17. Установление обратной связи с ЛПР и при необходимости корректировка цели и задач управления.
С точки зрения содержания решаемых задач стратегия управления
формируется в соответствии с принципом согласованности управленческой и производственной деятельности предприятия с окружающей средой и должна учитывать следующие факторы: стратегические и тактические цели предприятия; поведение предприятия во
внешней среде; компетенцию и ресурсы предприятия; управление предприятием, включающее широкий комплекс мероприятий стратегического развития процессов управления.
Комплексная информатизация управленческой деятельности предусматривает создание благоприятных условий для принятия решений,
219
обеспечивающих перспективность и превентивный характер управления; повышение оперативности и качества управления; экономичность
управления.
Главной особенностью информационной технологии поддержки
принятия решений является качественно новый метод организации взаимодействия ЛПР и компьютера. Выработка решения происходит в результате итерационного процесса, в котором участвуют: СППР в роли
вычислительного звена и объекта управления; ЛПР как управляющее
звено, задающее входные данные и оценивающее полученный результат
компьютерных вычислений.
Внедрение СППР в управленческую деятельность предприятия преследует целью не только автоматизацию рутинных методов обра-ботки
деловой
информации,
но
и
организацию
информационнокоммуникативного процесса на качественно новом уровне. СППР не
только предоставляют аппарату управления и ЛПР новые возможности,
но и пробуждают их интерес, интуицию и деловую активность.
УДК 621:658.011.56;658.511.4:621.7;621.9:658.511.4
ИНТЕГРИРОВАННАЯ СИСТЕМА ИНФОРМАЦИОННОЙ ПОДДЕРЖКИ ЖИЗНЕННОГО ЦИКЛА
ОПТИКО-МЕХАНИЧЕСКОГО ОБОРУДОВАНИЯ
А.Г. Гривачевский1, Е.П. Кукареко2, Р.Л. Кулик1, А.П. Моисеев2,
В.А. Талейко3
1
Объединенный институт проблем информатики НАН Беларуси, Минск
e-mail: griva@bas-net.by;
2
Иностранное частное унитарное производственное предприятие
«Омегасофтвер», Минск, Беларусь
e-mail: kep@omegasoftware.eu;
3
Научно-производственное республиканское унитарное предприятие
«КБТЭМ-ОМО», Минск, Беларусь
e-mail: ogtomo@gmail.com
Производство оптико-механического оборудования является позаказным. Для полученного заказа выполняется подготовка производства
с выдачей комплекта документации для расчета потребных ресурсов,
планирования и управления производством.
220
Для предприятий, производящих оптико-механическое оборудование, наличие современной интегрированной системы поддержки жизненного цикла изделий является одним из главных факторов, влияющим
на конкурентоспособность.
Применение такой системы позволяет значительно уменьшить время
разработки документации на оборудование и подготовки его производства,
повысить качество разработки документации, использовать имеющиеся
в автоматизированной системе электронные документы и данные для ранее выполненных проектов и заказов как аналоги и основу для вновь разрабатываемых изделий.
В докладе представлены структура и функциональные возможности
разрабатываемой для НПРУП «КБТЭМ-ОМО» в рамках государственной
научно-технической программы «CALS-ERP-технологии» интегрированной системы информационной поддержки жизненного цикла оптикомеханического оборудования и электронного управления ресурсами
предприятия. Данная система состоит из следующих комплексов программ.
Управление электронной конструкторской документацией. Программные средства комплекса обеспечивают: интеграцию с конструкторскими САПР, используемыми на предприятии; создание, ведение
и управление жизненными циклами электронных конструкторских документов, используемых в единичном производстве; ведение данных
о структуре и составе изделий, управление изменениями изделий; управление созданием электронной документации.
При разработке методики решения задачи автоматического формирования производственных составов изделий точного электронного машиностроения была учтена специфика единичного характера производства, что является новым при решении задач такого рода для других типов производства.
Управление технологическими данными и электронной технологической документацией. Программные средства комплекса обеспечивают решение следующих задач: ведение и управление данными об оборудовании, оснастке, о технологических материалах, используемых
на предприятии; управление технологическими маршрутами деталей,
узлов и изделий; материальное нормирование с обеспечением автоматизированных расчетов по задаваемым методикам; создание и ведение
электронных технологических процессов с обеспечением автоматизированных расчетов и интеграции с другими САПР ТП; управление проектами в технологической подготовке производства.
Управления заказами изделий в подготовке производства. Программные средства комплекса обеспечивают решение задач: ведения заказов, подготовки производства в рамках заказов, технико-экономических
221
расчетов и калькуляции заказов, расчета потребных материальных ресурсов, формирования производственной документации по заказам.
Разрабатываемая автоматизированная система включает общие
для всех подсистем средства по созданию электронных структурированных документов различных типов и управления их жизненными циклами,
а также обеспечивает возможность согласования документов, пересылку
их с помощью встроенной электронной почты, создание и контроль выполнения потоков работ.
При установке на предприятии центра сертификации электронной
цифровой подписи электронные документы системы могут подписываться с использованием ЭЦП.
В настоящее время осуществляется поэтапное внедрение интегрированной поддержки жизненного цикла системы на НПРУП «КБТЭМ-ОМО».
УДК 621.7:658.12
РАЗРАБОТКА СИСТЕМЫ ПЛАНИРОВАНИЯ
МНОГОНОМЕНКЛАТУРНЫХ ТЕХНОЛОГИЧЕСКИХ
ПРОЦЕССОВ НА УРОВНЕ ТЕХНОЛОГИЧЕСКИХ ОПЕРАЦИЙ
С УЧЕТОМ ПОКАЗАТЕЛЯ ТЕХНОЛОГИЧНОСТИ
П.Ю. Бочкарёв, С.Г. Митин, Л.Г. Бокова
Саратовский государственный технический университет
им. Ю.А. Гагарина, Россия
e-mail: bpy@mail.ru
Важнейшим свойством производственных систем в условиях широкой
номенклатуры изготавливаемых изделий становится их возможность приспосабливаться к изменениям производственной ситуации в кратчайшие сроки.
Большую долю в длительности производственного цикла составляет технологическая подготовка производства, включающая разработку технологических процессов механической обработки. Поэтому актуальной задачей является сокращение затрат времени на технологическую подготовку производства путем разработки новых подходов к проектированию операционных
технологических процессов с учетом технологичности конструкции, направ222
ленных на более высокий уровень автоматизации и наделение системы способностью быстрой адаптации к изменениям производственных условий.
В наибольшей степени поставленные выше задачи нашли свое решение в автоматизированной системе планирования многономенклатурных технологических процессов [1], основными принципами создания
которой являются полная формализация всех проектных процедур, параллельное проектирование технологических процессов для всех деталей с учетом реально складывающейся производственной ситуации,
многовариантные решения задач проектирования.
В системе планирования многономенклатурных технологических
процессов предложена общая последовательность проектирования технологических процессов на уровне технологических операций, которая
включает в себя необходимость разработки структуры операции, определение средств технологического оснащения, расчет параметров обработки. Однако состав и последовательность проектных действий имеют
существенные различия в зависимости от групп технологического оборудования и применяемой технологической оснастки. Применение
принципов системного подхода позволяет разделить задачу проектирования технологических процессов на уровне технологических операций
путем разработки ряда проектных процедур для каждого вида обработки
(токарная, фрезерная, обработка отверстий осевым инструментом
и т. д.). В результате появляется возможность создавать технологические
процессы с учетом конструктивно-технологических особенностей всей
номенклатуры изделий путем комбинирования проектных процедур,
наиболее подходящих для имеющегося технологического оборудования.
Вместе с тем следует заметить, что выполнение технологической подготовки производства невозможно без установления взаимосвязей с предшествующим этапом в логической последовательности создания продукции –
конструкторской подготовки. Основой таких взаимосвязей является оценка
технологичности изделий, которая обеспечивает наиболее полное использование конструкторско-технологических резервов для решения задач, связанных с повышением технико-экономических показателей изготовления и качества изделий с обеспечением заданных технических требований.
В системе планирования технологических процессов процедуры
оценки технологичности разделены на две группы. В задачу первых
входит отсев деталей, изготовление которых невозможно в условиях
данной производственной системы. В задачу вторых входит техникоэкономическое заключение о соответствии комплекта обрабатываемых
деталей возможностям конкретной производственной системы. Таким
образом, выполнение этих процедур позволит дать оценку технологичности всей номенклатуры изделий с точки зрения соответствия тем ос-
223
новным принципам, которые заложены при разработке системы планирования многономенклатурных технологических процессов.
Таким образом, в условиях многономенклатурного производства
разработку технологических процессов на уровне технологических операций необходимо вести с учетом оценки показателя технологичности
конструкции, что позволит определить технологическую совместимость
деталей и спрогнозировать технико-экономические показатели изготовления запланированной номенклатуры деталей с целью выработки предложений по формированию рационального комплекта деталей
для сформировавшихся производственных условий.
Список литературы
1. Бочкарёв, П.Ю. Системное представление планирования технологических процессов механообработки [Текст] / П.Ю. Бочкарёв // Технология машиностроения.– 2002. – № 1. – С.10–14.
2. Митин, С.Г. Формирование методического обеспечения автоматизированной подсистемы проектирования операций фрезерной обработки [Текст] / С.Г. Митин, П.Ю. Бочкарёв // Наукоемкие технологии
в машиностроении. – 2012. – № 1. – С. 32–39.
3. Бокова, Л.Г. Структура оценки производственной технологичности деталей в многономенклатурных механообрабатывающих системах
[Текст] / Л.Г. Бокова // Вестник Саратовского государственного технического университета. – 2011. – № 56. – С. 27–31.
УДК 621.1: 629.3: 5.19.85
МОДЕЛИРОВАНИЕ СОСТОЯНИЙ ТЕХНОЛОГИЧЕСКИХ
И ЭКСПЛУАТАЦИОННЫХ СИСТЕМ
М.Л. Хейфец, А.Х. Насыбулин, Н.М. Позылова
ГНПО «Центр» НАН Беларуси, Минск
e-mail: mlk-z@mail.ru
При автоматизированном проектировании принятие решений
по совершенствованию производственных систем целесообразно проводить на основе синергетического анализа технологических и эксплуатационных процессов и объектов.
Согласно синергетической концепции устойчивые моды подстраиваются под доминирующие неустойчивые моды и могут быть исключены. Это приводит к резкому сокращению числа контролируемых параметров – степеней свободы. Остающиеся неустойчивые моды могут
служить в качестве параметров порядка, определяющих проектные решения.
224
В результате сокращения числа степеней свободы получаются
уравнения, группирующиеся в несколько универсальных классов:



   

U *  GU *,  U *   D 2 U *  F   ,




где U * – контролируемый параметр;  – текущее время; G – нелинейная


функция U * , а возможно, и градиента U * ; D – коэффициент, описывающий диффузию, когда его значение действительно, или описывающий

распространение волн при мнимом значении; F – флуктуирующие силы,
обусловленные взаимодействием с внешней средой и диссипацией внутри системы.
Уравнения такого вида схожи с описывающими фазовые переходы
первого и второго рода, которые, в свою очередь, определяются критериями переноса.
В соответствии с синергетической концепцией фазовые переходы
происходят в результате самоорганизации, процесс которой описывается
тремя степенями свободы, отвечающими параметру порядка (П), сопряженному (С) ему полю и управляющему (У) параметру.
Единственная степень свободы – параметр порядка – описывает
только квазистатические фазовые переходы. В системах, значительно
удаленных от состояния равновесия, каждая из указанных степеней свободы приобретает самостоятельное значение, а процесс самоорганизации
складывается в результате конкуренции положительной обратной связи
параметра порядка с управляющим параметром и отрицательной обратной связи с сопряженным полем. Поэтому, кроме релаксации к равновесp
ному состоянию в течение времени  , при участии двух степеней свободы могут реализовываться и режим запоминания, и автоколебания, а при
участии трех – возможен переход в хаотическое состояние.
В результате состояние как технологической, так и эксплуатационной системы характеризуется несколькими режимами:
релаксационным – при времени релаксации параметра порядка,
намного превосходящим времена релаксации остальных степеней своp
p
p
p
боды (Ď  Ó и Ď  Ń ) ;
с запоминанием – при переходе из неупорядоченного состояния
в «замороженный» беспорядок, реализуемым в случае, когда время релаксации параметра порядка окажется намного меньше остальных вреp
p
p
p
мен (Ď  Ó и Ď  Ń ) ;
автоколебательным – при соизмеримости характерных времен изменения параметра порядка и управляющего параметра или сопряженp
p
p
p
ного поля (Ď  Ó или Ď  Ń ) ;
225
стохастическим – при соизмеримости характерных времен всех
p  p  p
трех степеней свободы Ó  Ď  Ń .
Таким образом, при моделировании технологического и эксплуатационного наследования возможно понижение размерности при описании
передачи показателей качества до трех степеней свободы среды в процессах обработки и изнашивания изделия. Моделирование процессов
передачи на основе синергетического подхода позволяет учитывать стабильность формирования параметров качества и рассматривать механизмы управления устойчивостью технологического и эксплуатационного процессов через использование обратных связей.
При обосновании выбора проектных решений и синтезе интенсивных методов обработки необходимо учитывать стабильность формирования параметров качества обработки и рассматривать механизмы
управления устойчивостью технологического процесса путем применения обратных связей.
Поскольку условия, обеспечивающие самоорганизацию поверхностных явлений и стабилизацию формирования параметров качества
интенсивной обработки, являются следствием избыточности рассматриваемой технологической системы по структурному составу,
то целесообразно в качестве целевой функции вместо конкретных значений совокупности критериев выбора использовать критерии самоорганизации процессов.
УДК 159.908.23


МОДЕЛЬ ПРОЦЕССА САМОУПРАВЛЕНИЯ ТВОРЧЕСТВОМ
И.И. Грузнов
Одесский национальный политехнический университет, Украина
Повышение творческой активности человека – веление времени,
так как приводит к успеху в конкурентной борьбе на рынках сбыта интеллектуальной продукции. В этой связи на первое место выдвигается
малоисследованная проблема самоуправления творчеством на основе
внутренней мобилизации своего «Я» и «Я − сам(а)». Умственные способности
людей до сих пор не используются в полной мере. Фактически человеческий
мозг не исчерпал своих возможностей даже на тысячную долю процента [1].
Самоуправление творчеством человека – это знание о себе и своем
поведении, своих действиях, поступках, мыслях, эмоциях, мотивах, деловых и личностных качествах.
Целью разработки и использования системы организации самоуправления
является экономия времени и повышение результативности деятельности.
К основным задачам самоуправления относятся: максимальное использование
226
человеческих возможностей; сознательное, систематическое и оперативное
преодоление и предупреждение отрицательного влияния внешних и внутренних трудностей и обстоятельств, снижающих эффективность творчества.
На основе важнейших положений теории управления [2, 3] применительно к активизации мыслительных процессов с использованием элементов информационных технологий в промышленном производстве разработана общая модель самоуправления творчеством. Она включает в себя, во-первых,
классификацию элементов системы самоуправления во взаимосвязи с управлением в системе «человек – человек», во-вторых, блок-схему организации
самоуправления творчеством. Элементы системы имеют свою связь и свое
содержание. Они являются своего рода воплощением в жизнь управленческих законов, принципов, механизмов, форм и методов управления.
Классификация основных составляющих (принципиальных действий), осуществляемых в процессе самоуправления, включает в себя: самоорганизацию,
самопланирование, самокоординацию, самооценку, самоконтроль, самоанализ,
самовоспитание, саморазвитие, самостимулирование, самообразование и т. д.
Блок-схема организации управления творчеством имеет прямую и
обратную связь. Ее характеризуют три группы параметров: вход системы – затраты ресурсов на повышение творчества человека, квалификация, оценка и стимулирование труда; управляемые параметры (параметры процесса); выход системы – параметры цели управления.
Процесс самоуправления творчеством охватывает все стадии жизненного цикла человека, начиная с раннего детства и до ухода из жизни [4].
По опыту работы с детьми, школьниками, студентами и взрослыми
людьми внедрение и апробация отдельных элементов и составляющих
процесса самоуправления творчеством позволяет:
− дополнять теоретические основы управления путем введения
функции самоуправления и на этой основе воплощать в жизнедеятельности человека научно обоснованный подход с системных позиций к
непрерывному повышению эффективности творчества;
− решать задачи, во-первых, синтеза, т. е. сводить воедино и рассматривать во взаимосвязи элементы и составляющие функции самоуправления с управлением в системе «человек − человек», во-вторых,
анализа – расчленения совокупности элементов и составляющих самоуправления и системы организации управления творчеством;
− предсказывать на обозримый период времени эволюцию развития
и повышения эффективности самоуправления творчеством при разработке и внедрении сложных проектов;
− достигать цели и решать сложные задачи с минимальными затратами времени и ресурсов;
− формировать и развивать конкурентоспособную и конкурентоориентированную личность – элиту общества, начиная с раннего детства;
227
− повышать на два-три периода эффективность умственного труда
на основе придания авторитета и воплощения в жизнедеятельности человека понятий «Я» и «Я − сам(а)», нацеливающих человека на положительные результаты учебы и работы. Человек, который не управляет сам
собой, своими действиями и поступками, является также трудно управляемым со стороны субъекта управления, все делает безобразно или даже вообще ничего полезного не делает;
− увязывать задачи подбора, расстановки, обучения и переобучения
кадров, оценки деловых и личностных качеств людей с их возможностями и способностями понимать и воплощать в свою общественнополезную деятельность функции самоуправления.
Список литературы
1. Кузина, С. Эволюция мозга закончилась. Далее – деградация? /
С. Кузина // Комсом. правда. – 2011. – 20–27 окт. – С. 49.
2. Грузнов, И.И. Эффективные организационно-экономические механизмы
управления (теория и практика) / И.И. Грузнов. – Одесса : Полиграф, 2009. – 528 с.
3. Керівництво організацією : навуч. посібник / О.Є. Кузьмін [та інш.]. – Львів
: Видавництво національного університету «Львівська політехніка», 2008. – 244 с.
4. Грузнов И.И. Управление творческой жизнедеятельностью (теория и практика) / И.И. Грузнов. – 2-е изд. испр. и дополн. – Одесса : Интерпринт, 2012. – 310 с.
УДК 658.512.22.011.56; 539.6
САМООРГАНИЗУЮЩАЯСЯ СИСТЕМА УПРАВЛЕНИЯ ПРОИЗВОДСТВЕННОЙ ДЕЯТЕЛЬНОСТЬЮ
СТРОИТЕЛЬНОГО ХОЛДИНГА
В.И. Новикова
УО ФПБ Университет «МИТСО», Минск, Беларусь
e-mail: vika3332000@mail.ru
К одной из проблем, с которыми сталкивается строительное производство, следует отнести большие объемы информации, циркулирующие в организационной системе управления производством, что приводит к снижению оперативности принимаемых решений и, вследствие
этого, к увеличению затрат из-за несвоевременного регулирования производственного процесса [1].
Одним из перспективных направлений решения этой проблемы является реализация в организационной системе управления строительным
холдингом механизмов самоорганизации, позволяющих адаптироваться
к изменениям, происходящим в экономической среде. Строится такая
228
организационная структура на базе локальной вычислительной сети,
что согласно принятым в ней правилам позволяет обеспечить эффективное взаимодействие между всеми ее субъектами Сi, i  1, n (рисунок).
Поставленная задача
Центр
управления
С1
С2
Сn
Блок
коммутации
Общая магистраль сети
Классификатор
База данных
Самоорганизующаяся система управления строительным холдингом
с переменной структурой связей
При этом в самоорганизующейся сетевой структуре выход в общую
сеть каждого функционального подразделения может находиться в двух
устойчивых состояниях: активизированном и заторможенном. Конкретная связь активизируется в том случае, если соответствующее
ей подразделение согласно характеру выполняемых функций принимает
участие в решении текущей задачи с коэффициентом участия ti, превышающим заданный порог активности tв.
В противном случае, когда ti < tв, соответствующие Сi субъекты сети не принимают активного участия в решении текущей задачи
и их связь с другими партнерами в сетевой организационной структуре
строительного холдинга является заторможенной. Таким образом,
в решении текущей задачи принимают участие только те Сi-субъекты
сети, у которых соответствующий коэффициент участия tj  tв.
При этом самоорганизующаяся сетевая структура управления может
функционировать в следующих трех режимах: обучения на основе накопленного опыта функционирования; самообучения при решении нового типа задач; рабочего режима функционирования в процессе управления совместной работой предприятий, входящих в объединение.
В режиме обучения на основе накопленного опыта и данных, полученных путем опроса экспертов, все задачи, решаемые системой управ229
ления, разбиваются на n классов однотипных задач. После этого формируется матрица коммутации, или участия субъектов сети в решении
каждого сформированного класса задач. В данной матрице строки помечаются классами задач, а столбцы – функциональными подразделениями
строительного предприятия.
Самоорганизующаяся система управления переходит в режим самообучения, если на ее входе появляется новая, ранее не встречавшаяся
ситуация, требующая поиска эффективного решения нового вида проблем. В решении данной задачи принимают участие все подразделения
строительного холдинга.
Таким образом, реализация предложенного принципа позволяет
холдингу оперативно решать сложные производственные проблемы
в спонтанно изменяющихся условиях экономической среды.
Список литературы
1. Мелехин, П.В. Разработка методов оптимального управления
взаимодействием и развитием элементов производственного потенциала / П.В. Мелехин // Вестник Дагестанского государственного технического университета. Технические науки. – 2010. – № 4. – С. 191–197.
УДК 004.771, 681.723.22
ПРОГРАММНО-АППАРАТНЫЙ КОМПЛЕКС УДАЛЕННОГО
ДОСТУПА К ОПТИЧЕСКОМУ МИКРОСКОПУ
В.И. Аверченков, Р.А. Филиппов, А.П. Дорош
Брянский государственный технический университет, Россия
Одним из новых направлений развития современных компьютерных технологий является возможность создания лаборатории для оптической микроскопии с удаленным доступом через Интернет. Эта виртуальная лаборатория представляет собой набор аппаратных и программных средств, подключенных к компьютеру для обеспечения взаимодействия оператора с системой как с обычным измерительным прибором.
В основные задачи, решаемые виртуальной лабораторией, входят:
- организация удаленного управления лабораторным комплексом;
- предоставление удалённого доступа к средствам и методам компьютерной микроскопии;
- построение объемных моделей исследуемой поверхности по ее
цифровым изображениям.
230
Организационная структура виртуальной лаборатории показана на
рисунке [1].
Лабораторный комплекс состоит из следующих узлов:
- микроскопа (инвертированный металлографический микроскоп
LEICA DMIRM);
- приводы (состоят из контроллера, специальных драйверов, а также
системы шаговых двигателей, обеспечивающих перемещение стола с
исследуемым объектом);
- LPT-порт (используется для передачи управляющих сигналов от
ЭВМ к контроллеру приводов и получения информации от датчиков
микроскопа);
- USB (используется для передачи информации непосредственно от
микроскопа);
- ЭВМ (компьютер, к которому подключается микроскоп и элементы управления им).
В состав веб-сервера входят: HTTP-сервер, сервер виртуальной лаборатории и база данных [2]. HTTP-сервер состоит из двух компонентов:
Html-страницы, созданной по Flash-технологии; Common Gateway Interface (CGI)-модули. HTML-страница позволяет визуально отобразить результаты работы с лабораторным комплексом. CGI-модуль представляет
собой набор CGI-скриптов, предназначенных для обмена данных с
HTTP-сервером.
231
WEB сервер
HTTP сервер
Flash
CGI
●●●●●●●●
3D моделирование
CGI Модуль
источник
Редактирование
цифровых
изображений
CGI Модуль
приемник
БД
Internet
Увеличение
глубины резкости
Измерение
морфологичеких
параметров
Сервер виртуальной
лаборатории
Лабораторный комплекс
LPT порт
ЭВМ
Информация с
цифрового
фотоаппарата
Управляющие
сигналы
Приводы
Контроллеры +
драйверы
USB порт
4 шаговых
двигателя
Управление
микроскопом
Микроскоп
Схема программного комплекса оптической микроскопии
Сервер виртуальной лаборатории позволяет осуществлять взаимодействие с базой данных и выполнение задач, требующих больших затрат времени.
База данных хранит следующую информацию: список пользователей; индивидуальные настройки пользователя; результаты работы пользователей.
В процессе удаленного доступа к комплексу пользователь имеет
возможность работать с микроскопом аналогично исследователю, работающему непосредственно на самом оборудовании.
Список литературы
1. Программно-аппаратный комплекс виртуальной лаборатории для
микроструктурного и микрогеометрического анализа / А.В. Аверченков
[и др.] // Вестн. БГТУ. – 2010. – № 3. – С. 78–83.
2. Аппаратно-программный комплекс для управления удаленным
оптическим микроскопом: пат. Рос. Федерации / А.В. Аверченков,
В.И. Аверченков, Р.А. Филиппов, Д.В. Чмыхов. – № 110842 от 27.11.11.
232
УДК 62-541.7
АВТОМАТИЗИРОВАННАЯ НАСТРОЙКА ТОЧНОСТИ
ПРИ ОБРАБОТКЕ НА СТАНКАХ С ЧПУ
В.И. Аверченков, Л.Б. Филиппова
Брянский государственный технический университет, Россия
e-mail: libv88@mail.ru
Точность станков обусловлена совершенством их конструкции, погрешностями, возникающими при изготовлении деталей и сборке станка
и допустимыми при наладке и регулировании технологической системы.
В наибольшей степени на точность обработки влияют погрешности
станка, включая кинематическую точность механизмов, погрешность
позиционирования рабочих органов станка и т. п. [1]. Поэтому следует
осуществлять контроль, осмотры, проверку точности и периодическое
регулирование узлов станка, которые обеспечивают длительное сохранение требуемой точности.
Производители таких устройств указывают точность настройки инструмента в диапазоне от 5,0 до 1,0 мкм [2]. Согласно этим данным потребность применения коррекции на инструмент, вводимой оператором,
при настройке станка на новое производство исчезает. Однако практика
говорит об обратном: все равно приходится вручную корректировать
данные. Особенно часто с этой проблемой сталкиваются при измерении
вращающегося инструмента со сменными пластинами (фрезы, сверла).
В проведенных исследованиях при обработке деталей на фрезерном
обрабатывающем центре QUASER MV154 с использованием современной контрольно-измерительной системы Renishaw TS27R были рассмотрены различные схемы настройки инструмента, его измерения и управления процессом обработки. Проведен анализ условий, определяющих
погрешность настройки и величины влияния погрешностей, связанных с
неточностью станка (биение шпинделя, погрешности перемещения стола
и т. д.) при оценке реальных размеров режущей части инструмента в системе ЧПУ станка.
Исходя из полученных результатов, можно говорить о том,
что на погрешность настройки инструмента влияет целый ряд параметров, связанных как напрямую, так и косвенно.
Для повышения точности обработки и уменьшения времени на запуск производства нового изделия была разработана система, в которую
входят модули ввода данных, корректировки и кодирования данных (рисунок).
233
Модуль корректировки
Модуль вывода и
кодирования
данных
Ввод данных
Ввод
данных
пользователем
Определение поля
допуска
Количество зубьев
Торцевое фрезерование
Тип обработки
Режимы резания
Исходные
данные
для расчета
Оценка погрешности
Определение величины
коррекции
,
Значение
коррекции
LPT - порт
Концевое фрезерование
Геометрические
параметры инструмента
Оценка погрешности
Определение величины
коррекции
БД
результатов
расчетов
БД
оборудования
Структурная схема программного комплекса настройки
инструмента на станках с ЧПУ
Созданная система позволяет для конкретных видов измерительных
устройств на станках с ЧПУ вычислять коррекцию на инструмент, учитывающую различные факторы и влияющую на формирование погрешностей, и вносить определенную коррекцию управляющих программ для
станков с ЧПУ, оснащенных системами активного контроля режущего
инструмента.
Список литературы
1. Автоматизация выбора режущего инструмента для станков
с ЧПУ / В.И. Аверченков [и др.]. – Брянск : БГТУ, 2010. – 148 с.
2. Автоматизация подготовки управляющих программ для станков с
ЧПУ / В.И. Аверченков [и др.]. – Брянск : БГТУ, 2010. – Ч. 2. – 213 с.
234
УДК 621.1: 629.3: 5.19.85
ВЫБОР ПРОЕКТНО-ТЕХНОЛОГИЧЕСКИХ РЕШЕНИЙ
ПРИ АВТОМАТИЗИРОВАННОМ ПРОЕКТИРОВАНИИ
ПРОИЗВОДСТВЕННЫХ СИСТЕМ
М.Л. Хейфец, В.А. Гайко, А.М. Пынькин
ГНПО «Центр» НАН Беларуси, Минск
e-mail: oftn@tut.by
Для формализации условий целенаправленного создания новых методов обработки каждая совокупность одноименных компонентов системы описывается как некоторое множество технологических решений
(ТР). Принятие ТР в системах автоматизированного проектирования
традиционно основывается на анализе эквивалентности (x  y) и предпочтения (нестрогого х  у или строгого х < y) решений, заложенных в базу
знаний. Это предполагает использование свойств:
 рефлексивности (х  х, х  х – истинно, х < x – ложно);
 симметричности (x  y  y  x – истинно, х  у и у  х  х = у –
антисимметрично, х < y и y < x  взаимоисключение – несимметрично);
 транзитивности (х  у и у  z  x  z, x  y и y  z  x  z, x < y
и y < z  x < z – истинно).
В результате, используя свойство транзитивности, наиболее предпочтительное из предыдущих решений сравнивается с новым предложенным или выбранным из базы знаний по свойствам симметрии параметров качества. Однако в общем случае разные неэквивалентные
ТР наиболее предпочтительны для различных параметров качества
из требуемого комплекса свойств. В этом случае необходимо использовать доминирующее ТР (х<<y), характеризующееся свойствами:
 антирефлексивности (х << x – ложно);
 несимметричности (x << y и y << x  взаимоисключение);
 нетранзитивности (из х << y и y << z не следует x << z).
При отсутствии симметричности и транзитивности для определения
доминирования параметра целесообразно применить синергетическую
концепцию, использующую понятие моды непрерывной случайной величины, под которой понимают такое значение параметра, при котором
плотность его распределения имеет максимум.
Распределения случайных величин, на фоне которых проявляются
моды, описываются законами:
 равномерным f(x) = 1 / (1 – 0) при 0  x  1;
 экспоненциальным f(x) = (1 /) exp (–x /) при   0, x  0;
– нормальным f(x) = (1 / ( 2 )) exp(–(x – )2 / (22)) при   0,
–    , –  x   или др.,
235
где  – математическое ожидание; 0 и 1 – ограничения; 2 – дисперсия
случайных величин х.
Судить о степени соответствия статистических данных выбранному
закону распределения, т. е. о характере проявления моды, позволяет отношение Романовского:
R  ( 2p  k ) / 2k ,
где  p – критерий Пирсона; k – число степеней свободы, т. е. количество групп в изучаемом ряду, рассчитанных и используемых при вычислении теоретического распределения статистических характеристик.
Статистический анализ характеристик производственной системы
в рамках широкой номенклатуры применяемых технологий, оборудования и средств оснащения позволяет ограничить номенклатуру рассматриваемых объектов и процессов. При выборе количества ограничений
для объектов и процессов целесообразно рассмотреть взаимозависимость противоречивых требований по надежности и гибкости производственной системы. В результате соотношение надежности – устойчивости и гибкости – адаптивности может служить критерием, позволяющим
принять ТР о рациональной структуре производственной системы.
В самоорганизующихся системах можно управлять гибкостью
и надежностью, изменяя число подсистем. Каждая подсистема i имеет
выходы: q1 – детерминированный строго определенный и q2 – флуктуирующий с рассеянными характеристиками.
Полный выход подсистемы в первом приближении с учетом аддитивности материальных и информационных потоков
2
q(i )  q1(i )  q2(i ) .
Считая, что в условиях производства q(i) – независимая случайная
величина, полная величина выхода следующая:
n
Q   q(i ) .
i 1
Полный выход согласно предельной центральной теореме растет пропорционально числу подсистем n, в то время как величина рассеяния растет пропорционально n . Эти оценки основаны на анализе линейной зависимости, на
самом же деле обратная связь, присущая производственным системам, приводит к еще более значительному подавлению рассеяния характеристик.
Таким образом, при автоматизированном проектировании принятие
ТР по совершенствованию производственных систем целесообразно
проводить на основе синергетического анализа технологических и эксплуатационных процессов и объектов.
236
СОДЕРЖАНИЕ
Введение..........................................................................................................5
Савик Н.П., Владимиров Е.В. Георгий Константинович
Горанский – основатель научной школы по автоматизации
проектирования в машино- и приборостроении .........................................7
Анищенко В.В., Владимиров Е.В., Гривачевский А.Г.
Информационные технологии – один из ключевых факторов
инновационного развития экономики ........................................................11
Анфилец C.В., Шуть В.Н. Использование технологии гибкого управления
для оптимизации движения транспорта по магистрали ....................................13
Баркетов М.С., Пеш Э., Шафранский Я.М. Оптимизация
операций по перемещению контейнеров на
железнодорожном терминале .....................................................................15
Левин Г.М., Розин Б.М. Оптимизация режимов групповой
многоинструментальной обработки деталей на
многопозиционном оборудовании .............................................................17
Сычев В.А., Прокопович Г.А. Применение генетических алгоритмов
для решения задачи транспортировки груза группой роботов.........................19
Черемисинова Л.Д. Энергосберегающий синтез
комбинационных КМОП-систем ..................................................................... 21
Ben Ammar O., Marian H., Dolgui A. MRP parameterization
for multi-level assembly system under random lead times ............................23
Deleplanque S., Quilliot A., Toussaint H. Extended RCPSP
and time indexed flow models .......................................................................25
Gurkan E., Malli Y., Tarim S.A. Optimal (S,S) inventory policy under Markov
modulated non-stationary demand: a computational approach................................27
Bentaha M.L., Battaïa O., Dolgui A. A stochastic formulation
of the disassembly line balancing problem ....................................................29
Kilic Onur A. A polynomial-time heuristic for the dynamic lot
sizing problem with remanufacturing ............................................................31
237
Приходько А.А., Нестеров А.В., Нестеров С.В. Исследование
решений уравнения Матье при моделировании нестационарных
объектов управления ................................................................................... 33
Гусев С.В., Лемзиков А.В. Определение напряженнодеформированного состояния колесной передачи
с учетом термической обработки деталей ................................................ 35
Звягинцева Е.Н., Ткачева П.П. Компьютерное моделирование
движения пароводяных потоков внутри корпуса
рабочей камеры микротурбины ................................................................. 37
Лагунович Н.Л., Борздов В.М. Методы моделирования процесса
диффузионного легирования с помощью программного
пакета фирмы Synopsys ............................................................................... 39
Леонов С.Л., Татаркин М.Е. Моделирование износа наплавленного
слоя при эксплуатации деталей.................................................................. 41
Галиновский А.Л., Проваторов А.С., Хафизов М.В.
Моделирование процесса гидроабразивного резания методом
конечных элементов .................................................................................... 43
Овсянко В.А., Петровский А.И., Сыроежкин С.В.
Суперкомпьютерное моделирование трибологического контакта
изделий из наноструктурированных материалов ..................................... 45
Назаренко А.А., Бузановский Д.А., Кончак В.С., Хитриков С.В.,
Лазакович С.П., Николаев Ю.И. Верификация компьютерных
моделей элементов виброзащиты .............................................................. 47
Мельников С.Н., Голосов Д.А., Кундас С.П. Программный комплекс
для моделирования и оптимизации процессов магнетронного
нанесения тонкопленочных покрытий ...................................................... 49
Королев В.Г. Использование языка процедур логического вывода
для создания интеллектуальных обучающих систем .............................. 51
Воротницкий С.С., Петренко Ю.Н. Оптимизация выходного
напряжения многоуровневого инвертора ................................................. 53
Ланин В.Л., Левин В.Г. Моделирование
электромагнитного поля при индукционном нагреве
в зазоре магнитопровода............................................................................. 55
238
Вермель В.Д., Зарубин С.Г., Иванец Г.Г., Жуковень А.М. Разработка
управляющих программ для станков с ЧПУ в системе «ГеММа-3D»
при групповой технологии изготовления деталей....................................57
Кошин А.А., Кисиль Т.В. Алгоритмизация выбора инструмента
современной номенклатуры для фрезерных переходов...........................59
Воронов А.А., Дудкин А.А., Аваков C.М., Русецкий В.А. Программная
система предобработки информации для микрофотонаборного
одноканального генератора изображений .................................................61
Горбачев Н.Н. Проблемы создания библиотек 3D-моделей
в архитектурно-строительном проектировании........................................63
Кошин А.А., Сазонова Н.С. Задачи разработки адаптируемых систем
автоматизированного нормирования на основе инвариантного
алгоритмического обеспечения ..................................................................65
Кротюк Ю.М. Интегрированная среда информационной поддержки
процессов проектирования и инженерного анализа конструкции
сложных технических объектов .................................................................67
Черемисинова Л.Д., Кириенко Н.А. Комплекс программ синтеза
логических схем из вентилей с учетом энергопотребления ..................... 69
Гусарев В.С., Ковальчук Е.Н., Наддачин В.Б. Автоматическая
сборка массовых изделий ...........................................................................71
Воронов А.А., Дудкин А.А., Ганченко В.В., Инютин А.В.
Программные средства идентификации в системе технического
зрения для микроэлектронной промышленности .....................................73
Золоторевич Л.А. Разработка тестов контроля неисправностей
задержки цифровых структур .....................................................................75
Кардаш С.Н. Реализация системы булевых функций сетью
из матричных структур и библиотечных элементов ................................77
Короткевич А.Г. Сравнение методов конструирования тестов
для операционных автоматов......................................................................79
Новиков Д.Я., Черемисинова Л.Д. Сравнительное исследование
методов верификации функционально неопределенных описаний
на основе моделирования ............................................................................81
239
Романов В.И. Расчет исходного коэффициента
масштабирования визуализируемого эскиза
при топологическом проектировании микросхем ....................................83
Трещ А.М., Воротницкий С.С., Козлова Ю.С., Яцко А.Н.,
Петренко Ю.Н. Многоуровневый инвертор напряжения для преобразования энергии солнечных батарей ..........................................................85
Черемисинов Д.И. Декомпиляция описания в формате XDL
устройства на FPGA .....................................................................................87
Величко Л.Н., Качура Л.П., Метлицкий Ю.Н., Чернышев В.О.
Возможные подходы к созданию систем подготовки
и принятия решений .....................................................................................89
Родцевич А.Л., Кузнецов В.Б., Сенкевич Е.И.
Интеграции информационных потоков как эволюция
развития информационных систем ............................................................91
Балашова Ю.С., Овсянников И.Ю., Подлеснов А.М. Комплексная
автоматизация управления производством аэродинамических
моделей самолетов .......................................................................................93
Аверченков А.В., Симуни А.Е. Автоматизация формирования
управляющих программ для многофункциональных станков
с ЧПУ на основе выбора рациональной кинематической
стратегии обработки ....................................................................................95
Аверченков В.И., Шкаберин В.А. Формализация знаний
для обеспечения технологичности конструкций изделий
в условиях применения CALS-технологий ...............................................97
Агеев А.С., Саенко И.Б. О межуровневой координации показателей
функционирования защищенной мультисервисной сети
промышленного назначения .......................................................................... 99
Муха Н.П., Мотузов М.П. Создание интегрированной
системы и информационной технологии поддержки жизненного
цикла продукции и управления ресурсами
на ОАО «Минский моторный завод» .................................................... 101
Анкуда С.Н., Хейфец И.М. Статистическая модель
планирования и управления процессами обеспечения
качества изделий ........................................................................................103
240
Казаков Ю.М. Формализация принятия оптимальных технологических
решений при обеспечении жизненного цикла изделия ...........................105
Возмитель И.Г. Особенности подготовки специалистов
в информационном обществе....................................................................107
Аверченков В.И., Казаков Ю.М. Система интеллектуального
поиска в Интернете для формирования
предметно-ориентированных знаний .......................................................109
Gafarov E.R., Dolgui A. Solution algorithms for the two-station single
track railway scheduling problem ................................................................111
Давыдов И.А., Кочетов Ю.А., Плясунов А.В.  2P - трудные задачи
оптимизации, анализа данных и теории игр ...........................................113
Дьякова З.С., Кочетов Ю.А. Локальный поиск с чередующимися
окрестностями для задачи размещения предприятий и выбора
цен на их продукцию .................................................................................115
Марушко Е.Е. Прогнозирование многомерных временных рядов
с использованием ансамблей нейронных сетей ......................................117
Батайа О., Гущинский Н.Н., Долгий А., Левин Г.М.
Математические модели синтеза технологических процессов
при аванпроектировании поточных линий из агрегатных станков
для параллельной групповой обработки деталей ...................................119
Ревотюк М.П., Кароли М.К. Оценка интервалов устойчивости
решения задач о назначении .....................................................................121
Alavi S.E. Intelligent routing for submarine robots
using fuzzy controller ...................................................................................123
Беспалый А.А., Ковальчук И.В., Хоронеко К.П., Черемисинов Д.И.
Разработка программной системы аукциона...........................................125
Кособуцкий И.В., Левин Г.М. Параллельная реализация
алгоритма оптимизации длительностей
последовательно-параллельного выполнения
пересекающихся множеств операций ......................................................127
Матюшков Л.П., Матюшкова Г.Л. Оценка эффективности
экспертного АРМ подготовки принятия решений .................................129
241
Сукач Е.И., Ратобыльская Д.В., Гируц П.В. Моделирование
и анализ пропускной способности структурно-сложной
производственной системы .......................................................................131
Закревский А.Д. Эффективная однопроцессорная реализация
параллельных комбинаторных алгоритмов.............................................133
Соловьев В.В., Заброцкий Л. Снижение стоимости реализации
конечных автоматов путем выбора способа описания
на языке Verilog ..........................................................................................135
Ложкин А.Г. Об аналитических расчетах геометрической модели ....137
Сукач Е.И., Ратобыльская Д.В., Маслович С.Ф. Вероятностная
оценка надежности сетевых структур-трехполюсников ........................139
Каримов Р.И., Садуллаев Ш.А. Исследование динамики
кулачково-рычажного механизма с двухповодковой группой
второго вида ................................................................................................141
Кузнецов А.П., Кроливец А.В. Управление частотой вращения
роторов резиносмесителя ..........................................................................143
Назаренко А.А., Том И.Э., Бузановский Д.А., Карпыза С.А.,
Пахарев Д.В., Тимошенко И.Н. Моделирование конструкции
телескопических стрел с изменяемым вылетом погрузчиков
ОАО «Амкодор» .................................................................................................... 145
Татаркин Е.Ю., Анзыряев Р.А. Моделирование процесса
образования крепежного элемента методом
пластического сверления ...........................................................................147
Демидюк А.В. Модернизация системы измерений
гидродинамической лаборатории .............................................................149
Кончак В.С., Хитриков С.В. Мобильная измерительная
многоканальная система для проведения стендовых
и натурных испытаний...............................................................................151
Королев В.Г. Язык процедур логического вывода: постановка задачи
на разработку и обоснование практической необходимости ................153
Одинаев Е.О., Татаркин Е.Ю., Сафронова Е.А. Повышение
качества поверхностей трения путем нанесения микрорельефа ...........155
242
Ланин В.Л., Парковский В.В. Моделирование инфракрасного
нагрева при монтаже и демонтаже электронных модулей ....................157
Парфенович Т.Н., Гололобов Д.В. Методика расчета конструкций
прямоугольного планарного спирального индуктора
для RFID-метки на частоте 13,56 МГц ....................................................159
Кирильчук В.Б., Парфенович Т.Н. Печатная щелевая антенна
для RFID-систем диапазона УВЧ .............................................................161
Tresh Abdunasser M. Simulation of photovoltaic module
in MATLAB/SIMULINK ............................................................................163
Кошин А.А., Юсубов Н.Д. Алгоритмизация теории точности
многоинструментной обработки на современных станках с ЧПУ
токарной группы.........................................................................................165
Козлов В.Л., Васильчук А.С. Дальномер на основе цифровой
обработки фотографических изображений .............................................167
Кошин А.А., Нуркенов А.Х. Проектирование интеллектуальных
циклов шлифования для станков с ЧПУ ..................................................169
Леонов С.Л., Витвинов М.К. Идентификация операции
фрезерования дисковыми фрезами ...........................................................171
Петухов А.В. Повышение технологичности оригинальных деталей
за счет использования базы графических элементов,
адаптированных под условия конкретного производства ....................... 173
Юсубов Н.Д., Багирова Г.М. Проектирование многоинструментной
обработки на современных многоцелевых токарных станках с ЧПУ........ 175
Кукло Е.Ю., Аверченков А.В. Автоматизация выбора
высокопроизводительного фрезерного металлорежущего
инструмента различных производителей в условиях
применения интегрированных САПР ......................................................177
Садыкова А.Я., Шустер Л.Ш. О системе автоматизированного
структурного синтеза планетарных коробок передач
с одновенцовыми сателлитами .................................................................179
Терехов М.В., Мартыненко А.А. Выбор металлорежущего
инструмента для оборудования с ЧПУ ....................................................181
243
Бойправ О.В., Неамах М.Р., Борботько Т.В. Конструкции на основе
композиционных материалов с микродисперсными наполнителями
для экранирования технических помещений предприятия ...................183
Кошин А.А., Дьяконов А.А. САЕ-модуль технологического
назначения для проектирования эффективной
технологии абразивной обработки ..................................................... 185
Кошин А.А., Шипулин Л.В. Комплексная модель процессов
шлифования как модуль САЕ-системы ...................................................187
Аверченков А.В., Аверченкова Е.Э. Автоматизация технологической
подготовки производства для малых инновационных предприятий
в машиностроении......................................................................................189
Свирский Д.Н., Ковчур А.С. Cloud computing – эффективное средство
информационного аутсорсинга в компактном производстве ................191
Гусарев В.С., Ковальчук Е.Н. Построение сборочно-монтажного
оборудования по модульному принципу .................................................193
Бибило П.Н. Нахождение тестов для оценки энергопотребления
цифровых блоков КМОП СБИС ...............................................................195
Ганченко В.В., Дудкин А.А., Инютин А.В., Шоломицкий В.Г.
Параллельная реализация преобразования данных
топологии СБИС ................................................................................. 197
Зайцев В.С., Степанец В.Я. Методы автоматизации
проектирования RFID-меток .....................................................................199
Коротаев Н.А., Попечиц В.И. Построение отказоустойчивых
программируемых цифровых устройств на основе средств
самовосстановления ...................................................................................201
Стрижнев А.Г., Русакович А.Н. Автоматизированный
синтез цифровых регуляторов для систем
автоматического управления .............................................................. 203
Супрун В.П., Городецкий Д.А. Синтез модулярных устройств
для возведения в степень ...........................................................................205
Мозговой Н.И., Мозговая Я.Г. Особенности обработки отверстий
в деталях из стеклопластика .....................................................................207
244
Сафронова Е.А., Федоров В.А., Одинаев Е.О. Разработка технологии
и оборудования для нанесения защитных композиционных
покрытий способом плазменного напыления .........................................209
Аверченков В.И., Голембиовская О.М., Рытов М.Ю. Автоматизированная
система выбора средств защиты информационных систем персональных
данных на основе анализа их защищенности ................................................... 211
Аверченков В.И., Рытов М.Ю., Голембиовская О.М. Разработка
САПР комплексных систем защиты информации..................................213
Бранцевич П.Ю., Бобрук Е.В. Методика применения
компьютерного комплекса для исследования собственных
частот и вибраций строительных конструкций ......................................215
Величко Л.Н., Качура Л.П., Метлицкий Ю.Н., Чернышев В.О.
Информатизация процессов поддержки принятия
управленческих решений ..........................................................................217
Гривачевский А.Г., Кукареко Е.П., Кулик Р.Л., Моисеев А.П.,
Талейко В.А. Интегрированная система информационной поддержки
жизненного цикла оптико-механического оборудования......................219
Бочкарев П.Ю., Митин С.Г., Бокова Л.Г. Разработка системы планирования
многономенклатурных технологических процессов на уровне
технологических операций с учетом показателя технологичности ............. 221
Хейфец М.Л., Насыбулин А.Х., Позылова Н.М. Моделирование
состояний технологических и эксплуатационных систем .....................223
Грузнов И.И. Модель процесса самоуправления творчеством .............225
Новикова В.И. Самоорганизующаяся система управления
производственной деятельностью строительного холдинга .................227
Аверченков В.И., Филиппов Р.А., Дорош А.П. Программно-аппаратный
комплекс удаленного доступа к оптическому микроскопу.......................... 229
Аверченков В.И., Филиппова Л.Б. Автоматизированная настройка
точности при обработке на станках с ЧПУ .............................................231
Хейфец М.Л., Гайко В.А., Пынькин А.М. Выбор проектнотехнологических решений при автоматизированном проектировании
производственных систем ................................................................................... 233
245
ИНФОРМАЦИОННЫЕ ТЕХНОЛОГИИ
В ПРОМЫШЛЕННОСТИ
ITI*2012
Тезисы докладов Седьмой Международной конференции
Ответственная за выпуск Н.А. Рудая
Подписано в печать 15.10.2012. Формат бумаги 60×84 1/16. Бумага офсетная.
Гарнитура Таймс. Усл. печ. л. 14,2. Уч.-изд. л. 16,9. Тираж 100 экз. Заказ 16.
Издатель и полиграфическое оформление: государственное научное учреждение «Объединенный институт проблем информатики Национальной академии наук Беларуси».
ЛИ № 02330/0549421 от 08.04.2009.
Ул. Сурганова, 6, 220012, Минск.
246