WWW.KONFERENCIYA.SELUK.RU

БЕСПЛАТНАЯ ЭЛЕКТРОННАЯ БИБЛИОТЕКА - Конференции, лекции

 

Pages:   || 2 | 3 | 4 | 5 |   ...   | 6 |

«ЧАСТЬ 2 Самара 2011 Министерство образования и науки РФ Федеральное государственное бюджетное образовательное учреждение высшего профессионального образования Самарский государственный ...»

-- [ Страница 1 ] --

МАТЕМАТИЧЕСКОЕ

МОДЕЛИРОВАНИЕ

И КРАЕВЫЕ ЗАДАЧИ

Труды

восьмой Всероссийской научной

конференции с международным

участием

15–17 сентября 2011 г.

ЧАСТЬ 2

Самара 2011

Министерство образования и наук

и РФ

Федеральное государственное бюджетное образовательное

учреждение высшего профессионального образования

Самарский государственный технический университет Инженерная академия России (Поволжское отделение) Посвящается 75–летию со дня рождения Ю. П. Самарина

МАТЕМАТИЧЕСКОЕ МОДЕЛИРОВАНИЕ

И КРАЕВЫЕ ЗАДАЧИ

Труды восьмой Всероссийской научной конференции с международным участием 15–17 сентября 2011 г.

ЧАСТЬ

СЕКЦИИ

Моделирование и оптимизация динамических систем и систем с распределнными параметрами е Информационные технологии в математическом моделировании Самара Самарский государственный технический университет УДК 517.9– М Математическое моделирование и краевые задачи:

Труды восьмой Всероссийской научной конференМ ции с международным участием. Ч. 2: Моделирование и оптимизация динамических систем и систем с распределнными параметрами. Информационные технологии в мае тематическом моделировании. Самара: СамГТУ, 2011.

250 с.: ил.

ISBN 978–5–7964–1470– Представлены материалы докладов по секциям Моделирование и оптимизация динамических систем и систем с распределнными параметрами и Информационные технологии е в математическом моделировании. В публикуемых материалах отражены вопросы оптимизации и управления сложными системами и технологическими процессами, приведены постановки задач для динамических систем с распределнными пае раметрами и методы их решения. Отражены теоретические и прикладные исследования в области применения информационных технологий в задачах математического моделирования различных процессов. Рассмотрен ряд прикладных задач и их математические модели в различных областях научных исследований.

УДК 517.9– Редакционная коллегия:

Д-р. физ.-мат. наук проф. В. П. Радченко (отв. редактор), д-р. физ.-мат. наук проф. О. А. Репин, д-р. техн. наук проф. Э. Я. Рапопорт, канд. физ.-мат. наук доцент М. Н. Саушкин (отв. секретарь) Конференция организована при финансовой поддержке РФФИ (проект № 11–01–06083) © Авторы, © Самарский государственный ISBN 978–5–7964–1470–5 технический университет, Основные направления работы конференции:

– Секция 1 Математические модели механики, прочности и надёжности элементов конструкций. Руководитель: Радченко В. П. (Самара, СамГТУ).

– Секция 2 Моделирование и оптимизация динамических систем и систем с распределнными параметрами. Руководие тели: Рапопорт Э. Я., Дилигенский Н. В. (Самара, СамГТУ).

– Секция 3 Дифференциальные уравнения и краевые задачи. Руководители: Моисеев Е.И. (Москва, МГУ), Репин О.А.

(Самара, СамГТУ).

– Секция 4 Информационные технологии в математическом моделировании. Руководитель: Батищев В. И. (Самара, СамГТУ).

Программный комитет конференции: Быков Д. Е. (председатель) • Радченко В. П.(сопредседатель) • Рапопорт Э. Я. (зам.

председателя) • Репин О. А. (зам. председателя) • Саушкин М. Н.

(учный секретарь) • Андреев А. А. • Аннин Б. Д. • Астафьев В. И.

• Батищев В. И. • Вирченко Н. А. • Дилигенский Н. В. • Жегалов В. И. • Жданов А. И. • Заусаев А. Ф. • Зотеев В. Е. • Кожанов А. И. • Кузнецов П. К. • Моисеев Е. И. • Михеев Ю. В. • Нахушев А. М. • Никитенко А. Ф. • Пулькина Л. С. • Радкевич Е. В.

• Седлецкий А. М. • Соболев В. А. • Солдатов А. П. • Стружанов В. В. • Федотов В. П. • Филатов О. П. • Цвелодуб И. Ю.

Базовый организационный комитет конференции:

Радченко В. П. (председатель) • Рапопорт Э. Я. (зам. председателя) • Репин О. А. (зам. председателя) • Заусаев А. А. (учёный секретарь) • Огородников Е. Н. (учёный секретарь) • Андреев А. А.

• Зотеев В. Е. • Кузнецов П. К. • Лернер М. Е • Михеев Ю. В. • Саушкин М. Н.

Контактная информация:

Почтовый адрес:

Оргкомитет конференции ММиКЗ–2011.

Кафедра прикладной математики и информатики, Самарский государственный технический университет ул. Молодогвардейская, 244, Самара, 443100.

Телефон: (846) 337–04–43.

E-mail: radch@samgtu.ru.

URL: http://www.mmikz.ru.

Содержание Секция 2 Моделирование и оптимизация динамических систем и систем с распределнными параметрами Аверина Т. А. Алгоритм статистического моделирования динамических систем с разделением времени..............

Акулов В. А. Когнитивный подход к оценке стохастических характеристик процедур выборочного контроля качества в промышленности и на транспорте.....................

Астафуров В. И. Поиск функциональной зависимости, связывающей силовые параметры фундаментальных взаимодействий.

Бадокина Т. Е. Методы теории бифуркаций в моделях дивергенции удлиненной пластины в сверхзвуковом потоке газа.......

Белевич М. Ю. Об уравнении неразрывности.............

Бодягина А. А., Данилушкин И. А. Моделирование процесса сбора информации для расчта технико-экономических показателей Валиулина И. Р., Лавров А. Ю., Меркулов А. И. Алгоритм численного расчта начальных и вносимых индуктивностей кластера Валиулина И. Р., Лавров А. Ю., Меркулов А. И. Модель кластера преобразователей для вихретокового контроля усталостных трещин в объектах с концентраторами напряжений......



Гаврилова А. А., Гаврилова Ю. В., Иванова Д. В., Кухарева А. В. Модельный анализ эффективности использования основных ресурсов ТЭЦ ВАЗа..........................

Гайдук Е. Д. О моделировании явлений диффузии и вязкости наночастиц в жидкости методом молекулярной динамики....

Гладкова Е. В., Дышловенко П. Е. Осмотическое напряжение в трехмерном коллоидном кристалле в модели уравнения Пуассона Данилушкин И. А., Гусева М. А. Структура системы модального управления теплообменным аппаратом.............

Жиляев И. В. Постановка граничных условий при конечно-элементном моделировании течения слоя жидкости со свободной поверхностью..............................

Зайцев В. В., Карлов А. В. (мл), Карлов Ар. В. Модель источника флуктуирующих ДВ-колебаний..................

Докучаев А. В., Котенко А. П. Построение орграфа сетевого проекта на основе перехода к матрице непосредственного предшествования работ...........................

Еремин Д. А., Иванов Д. А. К вопросу обоснования модели возмущения оператора Бельтрами Лапласа на сфере........

Ермакова О. В. Статистические характеристики внешних флуктуаций в динамике экономических систем.............

Иткина Н. Б., Сукманова Е. Н., Шурина Э. П. Математическое моделирование процесса диссоциации газовых гидратов многомасштабным разрывным методом Галркина..........

Кокйкин Е. С., Куликов А. Н. О возможности реализации сценария Ландау Хопфа в одной из математических моделей макроэкономики................................

Кудинов И. В. Получение приближнного аналитического решения задачи Стефана с удалением расплавляемой среды......

Макаров Я. В., Мякишев В. М., Танаев А. В. Математическое моделирование зажигания электрической дуги в сварочных цепях Миронова С. М. Математическое моделирование поверхностных волн в жидкости на пористом основании................

Московцев А. А., Данилушкин И. А. Расчт температурного распреe деления диска газотурбинного двигателя при постоянно действующих источниках заданной конфигурации.........

Нечаев О. В., Нечаева О. В., Шурина Э. П. Моделирование волновода прямоугольного сечения...................

Ротерс П. В. Коэффициент продуктивности двоякопериодических Салов А. Г., Гаврилова Ю. В., Иванова Д. В., Кухарева А. В. Анализ эффективности функционирования ТЭЦ Волжского автомобильного завода..........................

Сергеев С. В., Микрюков А. А., Гоголев В. П. Математическое моделирование процесса возбуждения вибрации в роторно-дебалансных инерционных системах..................

Сергеев С. В., Некрутов В. Г., Иршин А. В. Моделирование процесса перемешивания жидких технологических сред.......

Сулимов В. Д., Шкапов П. М. Гибридные алгоритмы векторной недифференцируемой оптимизации.................

Титаренко Ю. Г., Дышловенко П. Е., Барышникова Е. Н., Верхова М. Е. Эффективное парное взаимодействие коллоидов в модели уравнения Пуассона Больцмана..............

Топко Л. В. Математическое моделирование в статистической модели транспортировки нефти...................

Трощиев Ю. В. Исследование процессов внутри пористого фильтра Тупоносова Е. П., Голованов П. А. Построение математической модели подготовки специалистов...................

Устинова Л. Г., Устинов Д. А. Моделирование процесса динамического распределения нагрузки и его оптимизация......

Хорошев А. С., Шахов В. Г. Моделирование конвективного движения жидкости в скважине средствами вычислительной гидродинамики...............................

Секция 4 Информационные технологии в математическом Абрамов В. В. Развитие электронного каталога орбитальной эволюции малых тел Солнечной системы................

Батищев В. И., Губанов Н. Г., Кубрин Е. Ю. Методы формирования многоуровневых моделей информационных систем анализа состояния систем транспортной инфраструктуры......

Батищев В. И., Жиров В. В. Разработка модели качества знаний с учтом динамики процесса квалиметрии............

Букаренко М. Б. Статистическое моделирование входящего потока требований системы массового обслуживания, включающего детерминированную компоненту.................

Губанов Н. Г., Авдеев Д. В., Попов Д. В., Торопчин А. С. Категорные методы представления и структуризация информации для моделирования инфраструктурных промышленных систем..

Губанов Н. Г., Кубрин Е. Ю., Бочаров С. В. Методы системного моделирования транспортной инфраструктуры города......

Егорова А. А., Зотеев В. Е. Метод параметрической идентификации систем с турбулентным трением...............

Заусаев А. А., Кисляков А. С. Разработка программного обеспечения для вычисления эфемерид малых тел Солнечной системы Заусаева М. А. Параметрическая идентификация унитарных функциональных зависимостей.....................





Захаров Р. К. Распознавание изображений по критериям сопряжн- e ности с применением метода собственных лиц.........

Золин А. Г. Исследование итерационного алгоритма восстановления смазанных изображений....................

Иванов А. А. Прямой проекционный алгоритм решения переопределенных СЛАУ на основе расширенной системы.......

Каримов Р. И. О спектральных характеристиках модифицированных дискретных преобразований Фурье.............

Котенко А. П., Букаренко М. Б. Система массового обслуживания с различимыми каналами как конечный автомат........

Кривоспицкий С. И. Суперпозиции бесконечно дифференцируемых Ляпидов В. С. Принцип конвергенции при построении высокочувствительных автогенераторных схем...............

Мелентьев В. С., Кожевникова Е. Г., Лычев А. О. Оценка погрешности квантования при измерении интегральных характеристик с использованием компарирования мгновенных значений Мелентьев В. С., Костенко Е. В., Латухова О. А. Оценка погрешности метода раздельного определения параметров двухполосных электрических цепей из-за отклонения реального переходного процесса от модели......................

Мелентьев В. С., Костенко Е. В., Смолина А. М. Оценка погрешности метода измерения параметров двухполосных электрических цепей по мгновенным значениям вследствие отклонения реального переходного процесса от модели...........

Овсиенко А. С. Разработка метода идентификации параметров дробного дифференциального оператора...............

Овсянкин Е. Ю. Постановка задачи для программного комплекса описания расчтных систем и хранения данных........

Овчинников В. Г. К алгоритмам для аддитивных процессов....

Овчинников В. Г. Быстрые процедуры на конечных множествах точек минимума............................

Прохоров С. А., Куликовских И. М. О возможности применения взвешенных базисных функций Лагерра для анализа частотновременных характеристик.....................

Сайфуллин Р. Т. Вейвлет регуляризация итерационного алгоритма Сайфуллин Р. Т. Использование непрерывного вейвлет-преобразования для обработки сигналов аналитических приборов...

Ситник С. М. Применение функций Ламберта в комплексном анализе при оценках характеристик роста целых функций....

Стулин В. В. Об одном подходе к решению задач линейного программирования...........................

Тимашов А. С. О решении систем уравнений, определяющих коэффициенты разложения по целочисленным сдвигам функций Тышковская Ю. В., Буканов Д. Ф. Методы построения схемы финансирования инвестиционного геологоразведочного проекта Чернышев С. В., Шибанова Ю. Э. Исследование диверсификационного подхода к оценке рискованности сложноорганизованных Яшин В. Н. Автоматизация процесса построения и анализа характеристик метрологической наджности средств измерений на основе применения информационных технологий.......

Моделирование и оптимизация динамических систем и систем с распределнными параметрами УДК 519.

АЛГОРИТМ СТАТИСТИЧЕСКОГО МОДЕЛИРОВАНИЯ

ДИНАМИЧЕСКИХ СИСТЕМ С РАЗДЕЛЕНИЕМ

ВРЕМЕНИ

Введение. В условиях ограниченного ресурса средств обработки информации и числа датчиков возникает необходимость их рационального использования в сложных системах управления.

Одним из таких способов является последовательное использование этих устройств для поочередного обслуживания объектов.

При этом мы приходим к управлению в режиме разделения времени. В некоторых случаях системы c разделением времени можно описать как системы со случайной структурой с распределенными переходами.

1. Системы c разделением времени. Векторное уравнение для фиксированной l-той структуры имеет вид стохастических дифференциальных уравнений (СДУ) в смысле Стратоновича [1] Вектор состояния системы Y(t) имеет размерность nY ; W(t) nW -мерный стандартный винеровский процесс; a(l) (Y, t) векторфункции размера nY ; (l) (Y, t) матричные функция размера nY nW ; nL обозначает число структур. Если есть управление, то оно входит линейно в a(l) (Y, t).

Переход системы из l-того в r-тое состояние характеризуется функциями поглощения реализаций vlr (Y, t) (vll (Y, t) = 0); восстановление l-того состояния характеризуется функциями восстановления u (Y, t) (u (Y, t) = 0). Эти функции связаны зависиrl ll мостью При grl (Y, t) = 1 происходит восстановление реализаций без потерь.

Если имеется nL объектов, в каждый момент времени идет управление только одним объектом, происходит восстановление без потерь, и закон изменения процесса L(t) не зависит от фазовых координат Y (t), то говорят об управлении системой с разделением времени с автономным управлением [1]. Система с разделением времени находится в l-той структуре, если идет управление l-тым объектом.

Для системы с разделением времени необходимо задать:

1) СДУ (1) в смысле Стратоновича для каждой структуры и 2) plr ( ), l, r = 1,..., nY, l = r плотности распределения случайных промежутков времени между переходами из одной структуры в другую.

Приближенными методами решения систем с разделением времени являются:

1) интегрирование обобщенного уравнения Фоккера Планка– Колмогорова уравнения в частных производных второго порядка для плотности распределения решения;

2) метод двухмоментной параметрической аппроксимации неизвестных плотностей условного распределения известными функциями, зависящими от первых двух моментов;

3) метод статистического моделирования.

Трудности, возникающие при решении методом первого типа, связаны со сложностью вычислительных процедур решения уравнений в частных производных. Серьезным недостатком методов второго типа является сложность получения оценок приближения и то, что изменение исходной модели вызывает существенное изменение уравнений для вероятностных характеристик.

2. Алгоритм статистического моделирования. Рассмотрим алгоритм статистического моделирования для численного решения систем с разделением времени с автономным управлением. Этот алгоритм отличается простотой численной реализации, универсальностью и возможностью одновременного вычисления различных вероятностных характеристик решения (в том числе и плотности распределения).

Алгоритм численного моделирования перехода из l-того состояния для систем с разделением времени с автономным управлением.

0) пусть в момент tk система находилась в l-том состоянии и вектор состояния равен Yk ;

1) для всех i = l моделируем li время перехода из l-того состояния в i-тое согласно заданной плотности pli ;

2) вычисляем момент выхода из l-того состояния tk+1 = tk +lr, 3) на интервале [tk, tk+1 ] численным методом для СДУ решаем уравнения (1) для l-той структуры, находим Yk+1 вектор состояния системы в момент времени tk+1 ;

4) меняем номер структуры на r-тый.

Для конкретных плотностей pli с помощью метода обратной функции [2] может быть получена конкретная моделирующая формула для li. Также возможна модификация пунктов 1) и 2) для уменьшения вычислений, если удается найти закон распределения lr. Например, при экспоненциальных плотностях для моделирования моментов смены структуры можно использовать метод максимального сечения [3].

Выбор численного метода решения конкретной системы СДУ, а также размер шага интегрирования h определяются видом СДУ и требуемой точностью вычисления вероятностных характеристик решения. Разные структуры могут решаться разными численными методами с различными шагами интегрирования.

Для численного решения систем СДУ в смысле Стратоновича (1) можно использовать численные методы, построенные в [4].

Следует заметить, что погрешность оценки вероятностных характеристик решения будет складываться из ошибки численного метода и статистической ошибки. Из порядка сходимости численного метода и вида оценок можно получить соотношение между шагом h и объёмом выборки N : hp C/ N, где p порядок сходимости численного метода решения СДУ Стратоновича.

1. Казаков И. Е., Артемьев В. М., Бухалев В. А. Анализ систем случайной структуры. М.: Физматлит, 1993. 272 с.

2. Ермаков С. М., Михайлов Г. А. Курс статистического моделирования. М.:

Наука, 1976. 320 с.

3. Михайлов Г. А., Аверина Т. А. Алгоритм максимального сечения в методе Монте Карло // Докл. АН, 2009. Т. 428, № 2. С. 163–165.

4. Artemiev S. S., Averina T. A. Numerical analysis systems of ordinary and stochastic dierential equations. VSP: Utrecht, The Nertherlands, 1997.

Работа выполнена при поддержке РФФИ (проекты №№ 09–01– и 11–01–00282).

ata@osmf.sscc.ru УДК 519.711+658.

КОГНИТИВНЫЙ ПОДХОД К ОЦЕНКЕ

СТОХАСТИЧЕСКИХ ХАРАКТЕРИСТИК ПРОЦЕДУР

ВЫБОРОЧНОГО КОНТРОЛЯ КАЧЕСТВА

В ПРОМЫШЛЕННОСТИ И НА ТРАНСПОРТЕ

Введение. В настоящее время в РФ осуществляется переход от сырьевой экономики к инновационной, основанной на новейших научных достижениях [1]. К числу основных требований, предъявляемых к инновационным проектам, относится высокое качество выпускаемой продукции. Важным подразделением, от эффективности которого зависит качество, является служба контроля предприятия.

Широкое распространение в промышленности и на транспорте получила схема выборочного контроля. Эта схема обладает рядом несомненных достоинств, однако она не свободна от недостатков, главный из которых наличие брака в товарной продукции. Для его устранения требуется соответствующая ремонтная (рекламационная) служба. Таким образом, на ранних этапах разработки инновационных проектов (создания новых современных предприятий) необходимо решить научно-техническую и организационноэкономическую проблему по нахождению рационального соотношения между затратами на систему контроля и ремонтную службу. Составной частью этой проблемы является оценка эффективности службы контроля, выраженная в категориях (терминах), понятных инвесторам, не являющихся специалистами в промышленности и на транспорте.

О масштабах и актуальности проблемы свидетельствуют следующие факты. В 2003 году “АвтоВАЗ” отозвал для доработки свыше 7,5 тысячи автомобилей для замены болтов крепления вилки к валу руля, а осенью 2010 года 14 тысяч автомобилей Lada Kalina, Priora и Lada 4x4 из-за неисправного вакуумного усилителя тормозов1. Рекордсменом по количеству отозванных машин стала корпорация Toyota, которая с конца 2009 года отозвала более десяти миллионов автомобилей.

Аналогичные ситуации имели место на воздушном и речном транспорте. Так, например, при возникновении чрезвычайных ситуаций на одном из воздушных судов, эксплуатация всего парка судов, как например, Ту-134, Ан-24, приостанавливается. Что касается водного транспорта, типичным примером служит катастрофа дизель-электрохода “Булгария” (июль 2011 г.), когда эксплуатация данной серии судов была временно приостановлена, и началась сплошная проверка их технического состояния с последующим принятием решений.

Ниже предпринята попытка решения задачи по оценке эффективности службы контроля качества изделий, применяющей следующую процедурную схему. Выпускаемая (тестируемая) продукция разбивается на партии (серии, модификации). Приёмка или отбраковка партии, состоящей из n изделий, осуществляется по результатам контроля и тестирования выборки, состоящей из k изделий, случайным образом извлеченной из партии, где k n. Если первое изделие окажется годным (стандартным), то контроль продолжается. В противном случае вся партия бракуется, и все, без исключения, изделия проверяются на наличие выявленного дефекта. Аналогичным образом проверяются второе и последуюАвтоВАЗ решился на бесплатный ремонт 14 тысяч “Лад” (http://autorambler.ru/journal/events/02.11.2010/560963759/) щие изделия. Особое положение занимает последнее, k-тое изделие. Если оно окажется годным, вся партия принимается, а если нет, то, как и в предыдущих (k1) испытаниях, партия бракуется.

Таким образом, формируется стохастическая задача, заключающаяся в нахождении закона распределения случайной величины в зависимости от k и p, где X число испытаний (1 < X < k), p вероятность того, что наугад извлечённое изделие является годным. Для лиц, принимающих решения (ЛПР), наиболее важна вероятность приёмки партии P (X = k), так как именно она определяет экономические показатели участков контроля и ремонтной служб, а также величину задела, необходимого для обеспечения заявленного объёма поставок. Кроме того, представляет интерес вероятность отбраковки партии при последнем испытании P (k), а также вероятность того, что i-тое испытание состоится (1 < i < k).

Постановка задачи. Объект исследований: процедуры выборочного контроля качества изделий в промышленности и на транспорте в варианте, представленном во введении.

Цель исследований: разработка имитационной модели технологического процесса выборочного контроля изделий как составной части АСУТП предприятия, отвечающей требованиям доступности и наглядности инвесторам (ЛПР), не являющимися специалистами в области стохастического моделирования и конкретной предметной области промышленного или транспортного предприятия.

Методы исследований: компьютерное моделирование с выдачей результатов в табличной и графической формах, отвечающей требованиям когнитивности.

Построение аналитической модели объекта исследований. Возможны два основных способа построения аналитической модели объекта. Первый из них предполагает применение схемы повторных испытаний, известной как схема Бернулли [2]. Другой способ, которому отдано предпочтение в связи с предъявляемыми требованиями наглядности и доступности ЛПР, заключается в применении ориентированных графов, как векторной модели процесса выборочного контроля [3].

В соответствии с алгоритмами контроля, изложенными во введении, графовая модель принимает следующий вид (рис. 1).

Рис. 1. Ориентированный граф, адаптированный к задаче выборочного контроля С целью получения аналитической модели процесса рассмотрим 3 случая (состояния объекта):

(а) первое испытание (X = 1);

(б) промежуточный случай (1 < X < k);

(в) последнее из предусмотренных k испытаний (X = k).

Случай (а). Из рис. 1 (см. маршрут 11 ) следует, что P (X=1) = = q. Здесь q = 1 p вероятность того, что наудачу извлечённое изделие окажется бракованным.

Случай (б). Случайной величине X = 2 соответствует маршрут 122 с вероятностью P (X = 2) = pq. Аналогично, Обобщая результаты, получим, что если N < k, k максимальное число испытаний, оговоренных технологией проведения выборочного контроля, то вероятность события, что состоится ровно N испытаний, определяется формулой Случай (в). При k = 5 он изображается маршрутом 1–2–3–4– (рис. 1). Его вероятность P (X = 5) = p4. Обобщая, получим Определим вероятность приёмки партии. При k = 5 (маршрут 1–2–3–4–5–6) имеем Вероятность отбраковки при k = 5 (маршрут 1–2–3–4–5–5 ) Таким образом, модель состояния (в) является двукомпонентной и имеет вид Отметим, что модель (4) является более подробной разновидностью модели (2), осуществляющей важную для ЛПР декомпозицию задач выборочного контроля. Обобщим полученные результаты (1)–(4) в виде модели выборочного контроля, представленной в форме закона распределения случайной величины X:

При этом, как следует из рис. 1, вероятность принятия партии P (X=k) = pk, а вероятность её отбраковки при последнем испытании определяется (1) при N = k. Формулы (1)–(5) позволяют составить ряд распределений, описывающий количественно процедуру выборочного контроля в общем виде:

Программная реализация. На основании модели (5), данных, приведённых на рис. 1 и в ряде распределений, разработано соответствующее программное обеспечение. В качестве системы программирования был выбран язык C++ и среда для разработки C++ Builder 2009. Данный программный продукт является имитационной моделью технологического процесса выборочного контроля изделий как составной части АСУТП предприятия. Он помогает решить задачу обоснованного выбора объема выборки при выполнении технологической операции контроля и выполняет следующие функции: описательную (формализация); объяснительную (показывать свойства процесса); прогностическую (предсказывать результаты контроля в статистических понятиях).

Программа имеет два поля ввода: q вероятность появления брака и k число проверяемых изделий. Введённые данные контролируются. Полагается, что 0 < q < 1, k целое неотрицательное число. В случае, если q 0, 4 программа предупреждает пользователя о низком качестве продукции и предлагает два варианта действий: продолжить или прекратить работу, так как результаты моделирования будут заведомо ложными. Задав необходимые значения q и k, пользователь в качестве результата получает: многоугольник и таблицу ряда распределения дискретной случайной величины X, вероятности приёмки партии и отклонения партии при k-том испытании, а также значения математического ожидания и среднеквадратического отклонения. Предусмотрены дополнительные возможности: сохранение истории работы с программой, построение совмещённых графиков, печать полученных результатов.

Результаты исследований. На рис. 2 в качестве иллюстрации показаны результаты, полученные в серии из трёх моделирований при фиксированном значении k = 7 (X принимает значения от 1 до 7) и с вариацией 0,06 < q < 0,26.

Из представленных материалов следует ряд важных закономерностей. Вопервых, в исследованном диапазоне k и q, вероятность досрочной отбраковки изделий (X < k), в основном, существенно меньше вероятности прохождения всего цикла контроля P (k). Так, например, при q = 0,06 вероятность процедур выборочного контроля (типовой P (k) = 0,7, а вероятность пример): 1 q = 0,06, 2 q = 0,16, 3 q = P (4) = 0,05, т. е. вероятность того, что контроль закончится при четвёртом испытании относительно мала. При этом вероятность приёмки партии p7 = 0,65. Соответственно вероятность отбраковки партии составит 0,05.

Увеличение q сопровождается снижением P (k) и одновременным увеличением вероятности досрочного схода партии с приёмки. Так, например, при q = 0,26 вероятность P (k) = 0,16, а вероятность досрочной отбраковки партии, например, при четвёртом испытании P (4) составляет 0,1, т. е. величины становятся соизмеримыми. Эти свойства процедур выборочного контроля следует учитывать при разработке инновационных проектов и организации производства. Обобщая изложенное заключаем, что ЛПР получают в своё распоряжение простой в применении и наглядный инструмент анализа и оценки эффективности процедур выборочного контроля, что особенно важно на начальных стадиях осуществления инновационных проектов.

Выводы.

1. Выполнен структурно-функциональный анализ процедур выборочного контроля в машиностроении и на отдельных видах транспорта. Показано, что моделью процедур является одна из разновидностей схемы Бернулли.

2. Выполнена формализация процедур контроля в промышленности и на транспорте в форме орграфа, послужившим когнитивным основанием для построения стохастической модели.

3. Модель реализована на языке С++ в виде информационной системы, ориентированной на широкий круг пользователей (от ИТР службы контроля до ЛПР) и служит для определения стохастических характеристик процедур выборочного контроля с изменением исходных данных в широких пределах. Вычисляются вероятности приёмки партии, а также ряд распределений для случайной величины возможное число испытаний. Результаты представляются в табличном и графическом видах с применением приемов когнитивной Заключение. Представленные материалы (формулы, графики), полученные методом имитационного моделирования, позволяют считать, что разработанная программа может служить информационной системой для лиц, принимающих решение, в числе которых инвесторы, специалисты служб главных технологов, контролёров, главного инженера и т. п. в качестве подсистемы АСУТП.

1. Анфилатов B. C., Емельянов А. А., Кукушкин А. А. Системный анализ в управлении / ред. А. А. Емельянов. М.: Финансы и статистика, 2002. 368 с.

2. Вентцель Е. С. Теория вероятностей. М.: Наука, 1969. 576 с.

3. Акулов В. А. Авторский курс лекций по моделированию систем. Самара:

СамГТУ, 2010. 52 с.

akulov-v-a@rambler.ru УДК 51-71:53.02:

ПОИСК ФУНКЦИОНАЛЬНОЙ ЗАВИСИМОСТИ,

СВЯЗЫВАЮЩЕЙ СИЛОВЫЕ ПАРАМЕТРЫ

ФУНДАМЕНТАЛЬНЫХ ВЗАИМОДЕЙСТВИЙ

Поиск математической зависимости, связывающей параметры силовых взаимодействий, определяющих образование и функционирование фундаментальных динамических систем, является одной из принципиальных проблем современного естествознания.

В работе [1] была получена функциональная зависимость, связывающая пространственные параметры фундаментальных иерархических структур со свойствами физического вакуума. В основу моделирования взаимосвязи этих параметров была положена пространственно-электромагнитная модель физического вакуума [2]. Данная модель рассматривает материальный континуум, как волновой векторный континуум, в котором пространственный вектор R характеризует пространство, а электромагнитный вектор Q характеризует электромагнитное свойство материи. Число составляющих пространственного вектора соответствует мерности наблюдаемого физического пространства. Число составляющих электромагнитного вектора соответствует двум видам реально наблюдаемых электрических зарядов и магнитных полюсов.

Колебания электромагнитной компоненты структуры континуума приводят к образованию электромагнитных волн, а колебания пространственной компоненты структуры континуума приводят к образованию пространственных волн. Вещество и физический вакуум являются взаимосвязанными формами материального континуума.

С учётом тезиса о всеобщности волнового движения, материальный мир рассматривается также как совокупность взаимосвязанных осцилляторов, образующих иерархические структуры.

Осцилляторы, определяющие качественно отличающиеся уровни материального взаимодействия, предложено называть фундаментальными осцилляторами. Каждый фундаментальный осциллятор является структурным представителем соответствующей иерархической системы. Наименьший (или абсолютный ) осциллятор является элементарной ячейкой физического вакуума и составляет его структурную основу.

Применим данную модель для поиска искомой функциональной зависимости. Будем рассматривать составляющие электромагнитного вектора абсолютного осциллятора как квазизаряды противоположного знака, которые находятся в непрерывном колебательном движении в пределах сферы радиусом Rабс (радиус абсолютного осциллятора). Примем, что равновесное расстояние между квазизарядами, соответствующее наиболее устойчивому состоянию данной системы, также равно Rабс.

Запишем выражение для энергии взаимодействия квазизарядов EQ в виде где Fабс сила, удерживающая квазизаряды в структуре абсолютного осциллятора на равновесном расстоянии.

Энергия взаимодействия квазизарядов равна также работе по их полному разделению с образованием электрона и позитрона.

Поэтому можно записать, что где E0 энергия аннигиляции электрона и позитрона.

Сравнивая (1) и (2), получаем Радиусы абсолютного и фундаментальных осцилляторов взаимосвязаны [1]. Эта взаимосвязь выражается уравнением где Ri радиус i-того фундаментального осциллятора; f мерность пространства; K0 безразмерный коэффициент, характеризующий материальный континуум; i = 0, 1,..., 5.

Подставляя в (3) величину Rабс из уравнения (4), получаем где k0 = K0.

Перепишем уравнение (5) в виде Введем обозначение В результате получаем искомую зависимость, связывающую силовые параметры фундаментальных взаимодействий:

Дискретным значениям числа i = 0, 1, 2, 3, 4, 5 соответствует последовательный ряд фундаментальных взаимодействий: субнуклонное, сильное, электромагнитное, слабое, гравитационное.

Уравнение (8) позволяет рассчитывать относительные значения интенсивности фундаментальных взаимодействий. Данное уравнение адекватно отражает реально существующую взаимосвязь силовых параметров фундаментальных взаимодействий.

Вопрос о физическом смысле констант Fi остается открытым и требует специальных исследований. Однако несомненно, что они отражают фундаментальные свойства пространственно-электромагнитной структуры физического вакуума и являются следствием взаимодействия носителей электромагнитного свойства материи.

Заключение. Получена функциональная зависимость, связывающая силовые параметры фундаментальных взаимодействий со свойствами физического вакуума и свидетельствующая о принципиальном единстве материального мира.

1. Астафуров В. И. Поиск математической закономерности, составляющей основу построения фундаментальных иерархических систем / В сб.: Труды шестой Всероссийской научной конференции с международным участием. Часть 2 / Матем. моделирование и краев. задачи. Самара: СамГТУ, 2009. С. 9–12.

2. Астафуров В. И. Новая математическая модель вакуума и ее возможные физические приложения / В сб.: Современная математика и математическое образование, проблемы истории и философии математики: Тр.

междунар. науч. конф.. Тамбов: Изд-во Р. В. Першина, 2008. С. 178–181.

vastafurov@mail.ru УДК 517.988.

МЕТОДЫ ТЕОРИИ БИФУРКАЦИЙ В МОДЕЛЯХ

ДИВЕРГЕНЦИИ УДЛИНЕННОЙ ПЛАСТИНЫ

В СВЕРХЗВУКОВОМ ПОТОКЕ ГАЗА

Введение. Методами теории бифуркаций и катастроф исследована задача о прогибах (дивергенции) тонкой гибкой удлиненной пластины на упругом основании в сверхзвуковом потоке газа сжимаемой/растягиваемой внешними краевыми усилиями вдоль оси Ox при малой нормальной нагрузке, описываемая ОДУ четвёртого порядка в безразмерных переменных:

с граничными условиями (B): левый край свободен, правый жёстко закреплен; w (0) = w(3) (0) = 0, w(1) = w (1) = 0; или (B ):

левый край жёстко закреплен, правый свободен w(0) = w (0) = = 0, w (1) = w(3) (1) = 0. Здесь w = w(x) прогиб пластины, двустороннем обтекании; M число Маха, 0 коэффициент жёсткости основания, 0 q(x) малая нормальная нагрузка; интегральный член учитывает дополнительное усилие в срединной поверхности при дивергенции.

Фредгольмовость линеаризованной задачи доказывается построением функций Грина. В известном справочнике Мельникова отмечено, что функция Грина задач аэроупругости не построена.

1. Исследование линеаризованных задач. Линеаризации отвечает характеристическое уравнение 4 a2 + b + c = 0, a = = T /2, b = /2 = 1(2)kM/2 , c = 0 /2, множитель 1(2)kM отвечает одностороннему/двустороннему обтеканию пластины потоком газа. Это уравнение может иметь корни четырех видов:

4 = 4 (4 3 > 0).

Следует различать случаи: a > 0 (растяжение) и a < 0 (сжатие). Вырожденные случаи кратных корней рассмотрены отдельно и служат контролем расчетов при предельном переходе.

b2 = 0, которое должно иметь положительный корень (условие A), что выполняется, например, при a < 0, b2 < 4|a|(a2 c), c < a (f (0) = b2 < 0, f (a) = 4a3 + 4ac b2 > 0) и при a > (f (2a) = 2a(a2 4c) b2 > 0), 4c < a2, b2 < 2a(a2 4c).

Для функции прогиба w(x) = ex (c1 cos 1 x + c2 sin 1 x) + ex (c3 cos 2 x + c4 sin 2 x) определитель матрицы граничных условий имеет вид Существуют значения параметров, при которых B имеет противоположные знаки (B < 0 для = 1, 16; 1 = 1, 189; 2 = 1, 2 = 1, 421 при a = 0, 1; b = 2; c = 10), а, следовательно, бифуркационное множество определяется набором параметров, при котором B = 0. Применяя метод Ляпунова Шмидта при определении значений базисных элементов N (B), N (B), построена асимптотика решений, ответвляющихся от точек бифуркационного множества.

2. Подобно 1 получаем уравнение, приводимое к кубическому 64 6 32a 4 + 4 2 (a2 4c) b2 = 0, которое должно иметь корень Для функции прогиба w(x) = c1 e1 x +c2 e2 x +ex (c3 cos x+ + c4 sin x) запишем определитель граничных условий:

Существуют значения параметров, при которых B имеет противоположные знаки (B < 0 при 1 = 1, 469; 2 = 0, 253;

1 = 1, 249; 2 = 0, 269; ± = 0, 759 ± 1, 547i для a = 1;

b = 4; c = 1). Это доказывает наличие дивергенции в рассматриваемом случае корней характеристического уравнения.

3 Из теоремы Виета следует 1 +2 = 2, 1 2 2(1 + 2 )+ = 0 с отрицательным дискриминантом. Случай 3 невозможен.

4 Теорема Виета даёт систему 1 + 2 = 3 + 4, 1 Этот случай корней возможен только при a > 0. Функции прогиба w(x) = c1 e1 + c2 e2 + c3 e3 + c4 e4 отвечает определитель матрицы граничных условий:

Существуют значения параметров, при которых B имеет противоположные знаки (B < 0 при 1 = 3, 363; 2 = 0, 263;

следовательно присутствует дивергенция.

2. Замечание. Рассмотрен случай T = 0 и 0 = 0, а также случай T = 0 и 0 = 0 и вырожденные случаи кратных корней с граничными условиями B и B с построением функций Грина.

badokinate@gmail.com УДК 532.

ОБ УРАВНЕНИИ НЕРАЗРЫВНОСТИ

Работы, в которых обсуждаются модификации уравнения неразрывности, появляются, начиная с середины прошлого века [1, 2] и до настоящего времени. Все авторы указывают на положительный эффект от замены стандартного уравнения неразрывности новым. Однако окончательный вид нового уравнения остается дискуссионным. В этой связи предлагается обсудить следующие вопросы:

1) чем плохо стандартное уравнение неразрывности?

2) что оно должно учитывать, а что нет в силу общей схемы вывода уравнений гидромеханики и порядка введения новых 3) как должно выглядеть правильное уравнение неразрывности?

Ответ на первый вопрос дает рассмотрение опыта, попытка описать который стандартными средствами приводит к задаче, не имеющей решения, и, тем самым, к противоречию с данными наблюдений.

Рассмотрим эволюцию одномерной температурной неоднородности и связанной с ней плотностной неоднородности в покоящейся бароклинной жидкости. Пусть это будет двуслойная, горизонтально однородная среда с устойчивой (чтобы исключить появление макроскопических движений) стратификацией, образованной вертикальным скачком температуры. Давление на поверхности, а также температуру на поверхности и на дне считаем известными константами. Наблюдаемая эволюция такой системы состоит в рассасывании неоднородности и установлении линейных профилей температуры и плотности. Модель опыта, основанная на системе уравнений жидкости, записывается в виде:

– уравнение неразрывности t = 0;

– уравнение движения 0 = z p g;

– уравнение теплопроводности Cp t = t p + zz ;

– уравнение состояния = (p, ), где z вертикальная координата, p давление, а g = const.

Эта система является переопределённой и, очевидно, не имеет решения.

В чем причина обнаруженного противоречия? Легко показать, что она кроется в некорректно проведённом выводе уравнений модели (точнее, уравнения неразрывности) и состоит в том, что стандартное уравнение неразрывности и уравнение теплопроводности являются уравнениями разных типов. Первое имеет гиперболический тип и описывает перенос начального условия без изменения вдоль характеристик. Второе же параболическое уравнение, решение которого удовлетворяет принципу максимума и при постоянных граничных условиях описывает рассасывание начальных возмущений.

Для ответа на второй вопрос рассмотрим последовательный вывод уравнений модели среды, который представим в виде следующей совокупности шагов:

1) получение опытных данных о движении среды и формулировка интегральных законов (сохранения массы, движения и сохранения энергии);

2) принятие гипотезы сплошности и допущение справедливости интегральных законов для континуума;

3) введение плотностей интегральных величин и вывод дифференциальных уравнений (неразрывности, движения и баланса энергии), формально справедливых в произвольной окрестности каждой точки континуума;

4) учёт границ применимости теории, переход к осреднённым уравнениям и параметрическому описанию мелкомасштабных процессов.

Постулаты (законы), лежащие в основании теории, независимы. По этой причине для вывода уравнения неразрывности достаточно постулировать только первый закон. Из локальных характеристик нужно определить лишь две: плотность массы и скорость v перемещения точек континуума. Таким образом, слагаемых, описывающих влияние сил, уравнение неразрывности содержать не может. На этом этапе разработки теории их определение не требуется. Сама плотность массы может зависеть от действующих на жидкость сил, но эта зависимость либо неявная, связанная с полем скорости, либо описывается другим уравнением, а именно, уравнением состояния.

В стандартной процедуре вывода уравнений модели среды последний шаг выполняется лишь частично: фактическому осреднению подвергается только уравнение баланса плотности кинетической энергии. В результате получается система уравнений, которая внутренне противоречива, как это было показано на приведенном примере. Если же применить осреднение и к уравнению неразрывности, то при некоторых допущениях вместо уравнения неразрывности может быть получено так называемое уравнение диффузии плотности. Использование его в задаче о скачке плотности исключает указанное противоречие. Ниже описывается предлагаемый способ получения такого уравнения.

Для проведения осреднения уравнения неразрывности здесь используется метод, предложенный в [3]. В соответствии с ним одно из гидромеханических полей выбирается в качестве независимого, и только у него допускается наличие независимой случайной составляющей. Разумным выбором представляется поле скорости точек жидкости v. Остальные поля, функционально с ним связанные, будут также содержать компоненту, индуцированную случайной компонентой v поля скорости. Напротив, поля, вычисленные по сглаженному полю скорости v, такой компоненты содержать не будут и будут считаться гладкими. Так плотность соответствует исходному полю скорости v, а плотность осредненному полю v. Разность можно называть пульсацией плотности, имея, однако, в виду, что она порождена пульсациями скорости и в их отсутствие равна нулю.

Наряду с v составляющая v ответственна за некоторое перемещение массы и ее перераспределение. Чтобы учесть этот процесс выведем уравнение, связывающее поле с полем средней скорости. Представим скорость в виде v = v +v, подставим в уравнение неразрывности, полученное на третьем шаге, и осредним (здесь · осреднение) Будем считать плотность потока массы равной v + v, и второе слагаемое в нем учтем параметрически, для чего свяжем корреляции с градиентом средних величин. Пусть в отличие от величина обозначает плотность массы, вычисленную по среднему полю скорости с учетом второго слагаемого в потоке массы.

Величина ее отклонение от плотности, соответствующей неосреднённому полю скорости v. Тогда v = ( + )v = = v, а поток массы дается выражением v + v. Первое слагаемое, как и в стандартном случае, описывает перераспределение поля плотности массы полем среднего течения, а второе отражает вклад движений, отнесенных к разряду пульсаций. Далее, по определению полагаем v k. Здесь величина k имеет смысл коэффициента диффузии. Таким образом, плотность потока массы дается выражением v k, что согласуется с приведенными выше соображениями о его возможном виде. Осреднение уравнения неразрывности приводит к уравнению баланса массы которое в случае k = const, записывается в виде Уравнение (2), как и его частный случай (3), называется уравнением диффузии плотности массы движущейся среды.

Подытожим результаты:

1) в связи с неоднократными попытками получить обобщенное уравнение неразрывности был поставлен вопрос о целесообразности таких обобщений; на простом примере, приводящем в стандартном случае к не имеющей решения задаче, продемонстрирована оправданность подобных попыток;

2) рассмотрение процедуры вывода уравнений модели динамики жидкости показывает, что уравнение неразрывности должно включать слагаемые, зависящие лишь от плотности массы и скорости перемещения;

3) корректное осреднение уравнения неразрывности позволяет получить уравнение диффузии плотности требуемого вида.

1. Валландер С. В. Уравнения динамики вязкого газа // ДАН СССР, 1951.

Т. 78, № 1. С. 25–27.

2. Слезкин Н. А. О дифференциальных уравнениях вязкого газа // ДАН СССР, 1951. Т. 77, № 2. С. 205–208.

3. Belevich M. Causal description of heat and mass transfer // J. Phys. A: Math.

Gen., 2004. Vol. 37, no. 8. Pp. 3053–3069.

mbelevich@yahoo.com УДК 65.011.

МОДЕЛИРОВАНИЕ ПРОЦЕССА СБОРА ИНФОРМАЦИИ

ДЛЯ РАСЧEТА ТЕХНИКО-ЭКОНОМИЧЕСКИХ

ПОКАЗАТЕЛЕЙ ГЕНЕРИРУЮЩИХ СТАНЦИЙ

Одной из основных и важнейших задач для успешного функционирования ТЭЦ является оперативный и своевременный расчёт технико-экономических показателей (ТЭП), характеризующих состояние оборудования. Это позволяет успешно решать проблемы управления ТЭЦ, повышая эффективность использования ресурсов при производстве электроэнергии и тепла.

В общем виде весь процесс сбора, обработки и расчёта ТЭП можно представить следующим образом.

На начальном этапе осуществляется сбор данных, который включает в себя сбор различных наборов показателей работы оборудования из разных источников. Следующим этапом собранные данные обрабатываются и приводятся в необходимый вид (группировка, применение коэффициентов). Далее осуществляется сам расчёт основных фактических и нормативных ТЭП. Полученные результаты используются для формирования отчетных форм, отображающих общие сведения о работе ТЭЦ [1].

Для успешного проведения расчёта необходимо оперативно получать исходные данные технологических параметров работы оборудования. Этот процесс объединяет несколько ступеней обработки данных, и в настоящее время информация от уровня оборудования до уровня руководителя проходит достаточно долгий путь, зачастую теряя свою актуальность и достоверность.

Набор исходной информации и каналы её получения индивидуальны для каждой ТЭЦ. На сегодняшний момент одной из важнейших задач, решаемой при автоматизации расчёта ТЭП на ТЭЦ, является выбор такого канала получения определенного набора данных, который может обеспечить оптимальную скорость получения информации при минимальных (или в рамках бюджета) расходах на создание данного канала.

В работе предлагается способ оценки эффективности использования ресурсов предприятия, затрачиваемых на расчёт ТЭП, исходя из задачи обеспечения оптимальной скорости при минимальных расходах на сбор информации.

Имеется n видов наборов информации si, i = 1, 2,..., n. Каждый набор информации можно получить по mi каналам bij, j = = 1, 2,..., mi [2].

Для каждого канала задана скорость передачи набора информации aij и стоимость организации данного канала cij.

Каждый набор информации si включает в себя Vi параметров, тогда длительность процесса сбора информации i-того набора по j-тому каналу kij будет определяться выражением а суммарные временные затраты T на сбор информации выражением где xij коэффициент, определяющий, используется ли ij-тый канал или нет; xij может принимать значения 0 и 1, при этом имеmi ем дополнительное ограничение: j=1 xij = 1, для всех mi, i = Определим стоимость каналов сбора информации:

Стоимость сбора всей информации зависит от стоимости канала и стоимости времени T, затраченного на сбор информации.

Следовательно, необходимо найти стоимость времени сбора информации. Для этого введём коэффициент пропорциональности Y, определяющий стоимость передачи информации во времени.

Тогда получим выражение для суммарной стоимости процесса сбора данных и расчёта ТЭП:

с помощью которого можно сформулировать следующую задачу минимизации стоимости сбора информации с учётом стоимости каналов:

Предлагаемая модель имеет обобщённый характер, и не учитывает ряд критериев. В дальнейшем предлагается рассмотреть такие критерии, как минимально допустимая скорость получения информации, надежность канала, лимит стоимости канала и т.д. Данная модель предлагается для использования при поэтапной модернизации каналов сбора информации при автоматизации расчёта ТЭП и определения оборудования, требующего замены в первую очередь.

1. Бодягина А. А. Решение задач автоматизации обработки и анализа технико-экономических показателей работы оборудования электростанций // Вестн. Самар. гос. техн. ун-та. Сер. Техн. науки. 2010. № 7(28). С. 118– 2. Шевченко В. Н, Золотых Н. Ю. Линейное и целочисленное линейное программирование. Н. Новгород: Изд-во Нижегородского госуниверситета им. Н. И. Лобачевского, 2004. 154 с.

tonya_bodyagina@mail.ru УДК 620.179. И. Р. Валиулина, А. Ю. Лавров, А. И. Меркулов

АЛГОРИТМ ЧИСЛЕННОГО РАСЧEТА НАЧАЛЬНЫХ

И ВНОСИМЫХ ИНДУКТИВНОСТЕЙ КЛАСТЕРА

ПРЕОБРАЗОВАТЕЛЕЙ

Введение. Исследование параметров электромагнитного поля ТЭ осложняется его трехмерным характером. Известно много компьютерных программ (ANSYS, FEMLAB, ELCUT и др.), которые автоматически разбивают моделируемое пространство на конечные элементы при заданных границах сечений магнитных потоков [1].

Однако, для рассматриваемой задачи границы полей автономных вихретоковых преобразователей неизвестны, что требует разработки новых алгоритмов численных расчетов их характеристик.

Расчёт функций пространственного распределения магнитного поля токовых элементов. Расчёт напряжённости H магнитных потоков ТЭ, представленных совокупностью nx ny линейных проводников конечного размера bм, выполнен с помощью закона Био Савара:

где Iк dbм ТЭ, создающий напряжённость H в рабочем пространстве, а h радиус-вектор, проведенный от ТЭ в точку определения напряжённости H поля. Сечение трубки Sм = bs hz, где bs, hz ширина и высота элементарной трубки магнитного потока.

Исследование характеристик преобразователей выполнено на основе численных расчётов начальных Lн и вносимых Lвн индуктивностей каждого преобразователя кластера. При этом магнитный поток, создаваемый ТЭ дискретной шины, удобно представить в виде совокупности элементарных трубок с малым сечением Sм и постоянной напряженностью H магнитного поля. Начальная индуктивность Lн ПН составляет где is = µHis Sм магнитный поток, создаваемый i-том ТЭ;

ij магнитный поток, создаваемый j-том ТЭ и охватывающий i-тый ТЭ; (nx ny ) количество ТЭ дискретной токовой шины в плоскости оси XY ; mz, my количество трубок магнитного потока в направлении осей Z и Y. Количество nx = lк /lк определяется шагом lк размещения ТЭ вдоль оси X по длине lк катушки ПН, а ny количество ПН образующих кластер преобразователей.

Для расчёта is количество mz трубок магнитного потока в направлении оси Z составляет mz = (0, 5lм |xкi |) xк, где lм длина магнитопровода; xкi координата i-того ТЭ ПН; xк шаг размещения ТЭ вдоль оси X. Для расчёта ij используем выражение mzij = xкj xкi xк, где xкj координата j-того ТЭ ПН.

Вносимая индуктивность ПН определяется вихревыми токами, наводимыми на поверхности ОК. Разбивая русло вихревых токов на дискретные элементы, определяем величину тока на участках поверхности ОК:

где lв шаг дискретизации токовых элементов русла вихревых токов на поверхности ОК. Вносимая индуктивность Lвн вычисляется по аналогии с (1):

где ikм магнитный поток, создаваемый k-том ТЭ русла вихревых токов и охватывающий i-тый ТЭ дискретной шины. Используя (1) и (2), для результирующей индуктивности преобразователя имеем Заключение. На основе предложенной модели кластера преобразователей разработан алгоритм численного расчета индуктивностей ПН кластера, позволяющий выполнить оценку вносимых параметров преобразователей в условиях имитации развития усталостной трещины.

1. Буль О. Б. Методы расчёта магнитных систем электрических аппаратов.

М.: Издательский центр Академия, 2006. 288 с.

onil5@ssau.ru; andrey.lavroff@gmail.com УДК 620.179. И. Р. Валиулина, А. Ю. Лавров, А. И. Меркулов

МОДЕЛЬ КЛАСТЕРА ПРЕОБРАЗОВАТЕЛЕЙ ДЛЯ

ВИХРЕТОКОВОГО КОНТРОЛЯ УСТАЛОСТНЫХ

ТРЕЩИН В ОБЪЕКТАХ С КОНЦЕНТРАТОРАМИ

НАПРЯЖЕНИЙ

Введение. Вихретоковые методы дефектоскопии машиностроительных изделий основаны на взаимодействии электромагнитных полей преобразователей и вихревых токов, наводимых на объекте контроля (ОК). Для выделения контролируемых факторов и минимизации влияния мешающих факторов требуется многоточечный контроль, который можно реализовать набором одинаковых накладных параметрических вихретоковых преобразователей (ПН), устанавливаемых на единый проводящий корпус, объединяющий ПН в кластер преобразователей (КП) [1]. При этом необходимо согласование топологии электромагнитных полей КП с конфигурацией поверхности ОК.

1. Геометрическая модель взаимодействия полей КП и ОК. На рисунке изображено сечение корпуса КП и ОК. Начало осей XY Z координат расположено на рабочей поверхности кластера в центре среднего ПН. Кластер ПН содержит металлический корпус 1, в пазах которого на глубине dу устанавливают три одинаковых ПН 2 с начальной индуктивностью Lн, выполненных равномерной намоткой проводников на пластинчатые магнитопроводы с размерами lм >> bм >> dм. На поверхности ОК выполнен надрез 4 глубиной dк, от дна которого развивается усталостная трещина 5 глубиной dт.

Средний ПН расположен над концентратором 4 в зоне действия наибольших переменных нагрузок. Центр поверхности среднего ПН связан с началом измерительных координат XY Z, параллельных осям ОК. По направлению Y, с двух сторон от среднего Сечение кластера преобразователей, расположенного над ОК ПН, по ширине bм, расположены дополнительные ПН. Вертикальный зазор hz между средним ПН и вершиной трещины ОК будет складываться из установочного dу и начального hн зазоров, глубины концентратора dк и трещины dтр : hz = dу + hн + dк + dтр.

Установка ПН в пазы на поверхности проводящего корпуса 1 локализует возбуждающее магнитное поле в зоне контроля. Это позволяет при расчёте Lн рассматривать nx проводников кластера ПН как дискретную токовую шину из отдельных токовых элементов (ТЭ) размером bм. Каждый ПН зашунтирован конденсатором. LC-контур определяет высокую частоту f автогенератора (не показаны). Принято допущение о квазистационарности рассматриваемого электромагнитного поля.

Усталостные испытания проводят с ОК, имеющими концентраторы механических напряжений различных конфигураций.

В качестве типовых конфигураций используются концентраторы в форме полуокружности, а также треугольной и трапециидальной формы. На рисунке изображен кольцевой концентратор с конфигурацией в форме полуокружности. Электромагнитные поля КП наводят восьмеркообразные контуры вихревых токов на поверхности ОК. Наличие концентраторов напряжений приводит к искажению топологии русел вихревых токов, что определяет необходимость применения численных расчётов для оценки вносимых параметров КП. Использование метода участков позволяет представить контуры вихревых токов в виде совокупности ТЭ. При этом русла вихревых токов, наведенных на поверхности концентратора напряжений, перпендикулярны длине трещины.

Заключение. Рассмотренная математическая модель кластера преобразователей позволяет выполнить имитационное моделирование взаимодействия электромагнитных полей ПН кластера и вихревых токов, наводимых на ОК.

1. Merkulov A. I., Lavrov A. U., Valiulina I. R. The inductance of matrix eddycurrent transducers calculation of movings / In: 10-th European Conference on Non-Destructive Testing (7-11, 2010). Moscow: Publishing house Spektr, 2010.

Pp. 102–104.

onil5@ssau.ru; andrey.lavroff@gmail.com УДК 519. А. А. Гаврилова, Ю. В. Гаврилова, Д. В. Иванова,

МОДЕЛЬНЫЙ АНАЛИЗ ЭФФЕКТИВНОСТИ

ИСПОЛЬЗОВАНИЯ ОСНОВНЫХ РЕСУРСОВ ТЭЦ ВАЗА

Одним из возможных подходов к исследованию эффективности функционирования предприятий является применение математических моделей [1]. Для энергетической системы модель в форме степенных производственных функций (ПФ) типа Кобба Дугласа представим в виде где Y (t) произведенная энергия: тепловая Yt (t) или электрическая Ye (t); используемые капитальные K(t), трудовые L(t), топливные T (t) и водные W (t) ресурсы; A коэффициент, характеризующий масштабную эффективность системы;,,, факторные эластичности производства.

Приведенная математическая модель связывает выходные параметры произведенную тепловую или электрическую энергию с основными входными воздействиями капитальными, трудовыми, топливными и водными ресурсами. Применение классической двухфакторной модели Кобба Дугласа, хотя и обладает достаточной точностью модельного описания, высокими прогнозными свойствами [2], однако не дает возможности исследовать эффективность основных для энергетического производства ресурсов топливных и водных.

Эффективность функционирования и использования ресурсов исследована на примере крупнейшей в Европе теплоэлектроцентрали Волжского автозавода (ТЭЦ ВАЗа). Входные и выходные статистические данные приведены в физических или стоимостных единицах, сглажены и приведены к 1990 году. Исследование основных для ТЭЦ топливных и водных ресурсов позволяет учесть специфику энергетического предприятия.

Идентификация производственных функций осуществлялась методом наименьших квадратов. Качество моделей и их параметров оценивалось значениями t-критерия Стьюдента, F -критерия Фишера, коэффициентами детерминации R2, среднеквадратичными отклонениями и критериями Дарбина Уотсона DW [3].

Результаты моделирования приведены в таблице и представлены на рисунке.

Анализ показал, что на интервале 1990–2009 гг. наибольшее влияние на производство энергии оказали топливные и капитальные ресурсы. Увеличение использования топлива на 1%, приводит к росту отпуска тепловой и электрической энергии на 0,47% и 0,41%, соответственно. Рост основных фондов оказывает отрицательное воздействие на производство электроэнергии на 0,27%, в тоже время повышая отпуск тепловой энергии на 0,40%.

Четырёхфакторная неоднородная производственная Модель, параметры модели и коэффициенты Производство энергии 1990–2009 гг.: 1 реальные статистические данные; Вклад водных ресурсов в генерацию положителен, но увеличение при отпуске тепловой энергии в 5,4 раза более эффективно, чем при отпуске электрической. Эластичность использования трудовых ресурсов выявляет негативное воздействие на производство увеличение персонала ТЭЦ.

Выводы.

1. Предложенная модель адекватно описывает функционирование сложного производственно-экономического объекта генерирующего предприятия, позволяет качественно и количественно проанализировать эффективность использования его основных ресурсов.

2. Наиболее существенное влияние на функционирование ТЭЦ ВАЗа в период 1990–2009 гг. оказало использование топливных, капитальных и водных ресурсов. Изменение количества трудовых ресурсов снижает эффективность производства энергии.

1. Дилигенский Н. В., Гаврилова А. А., Цапенко М. В. Построение и идентификация математических моделей производственных систем: Учебное пособие. Самара: Офорт, 2005. 126 с.

2. Салов А. Е., Гаврилова А. А. Системный анализ и моделирование деятельности энергетических генерирующих предприятий с целью оценки эффективности их функционирования в условиях становления рыночных отношений // Вестник СГТУ. 2008. № 1(30), Вып. 1. С. 86–91.

3. Замков О. О., Толстопятенко А. В., Черемных Ю. Н. Математические методы в экономике. М.: МГУ, ДИС, 1997. 368 с.

usat@samgtu.ru УДК 51.72:519.

О МОДЕЛИРОВАНИИ ЯВЛЕНИЙ ДИФФУЗИИ

И ВЯЗКОСТИ НАНОЧАСТИЦ В ЖИДКОСТИ МЕТОДОМ

МОЛЕКУЛЯРНОЙ ДИНАМИКИ

Важными параметрами, характеризующими поведение наночастиц в жидкости, являются коэффициенты диффузии и вязкости. Они определяют оптимальные условия кристаллизации наночастиц в растворах, а также возможность их сепарации и очистки [1]. В настоящей работе проводилось вычисление коэффициентов диффузии и вязкости фуллеренов C60 в бензоле методом молекулярной динамики. Взаимодействие молекул бензола описывалось парным потенциалом Леннарда Джонса где 11, 11 параметры потенциала для бензола, которые могут быть вычислены с помощью соотношений Стилла Тодоса. Фуллерен представляет собой замкнутый выпуклый многогранник, в предположении его однородности был получен следующий потенциал, описывающий его взаимодействие с молекулами бензола:

здесь 12, 12 параметры, которые могут быть вычислены из соотношений 12 = 0, 5(11 + 22 ), 12 = 11 · 22, где 22, параметры потенциала Леннарда Джонса для углерода.

Компьютерное моделирование молекулярной системы может быть условно разбито на три части: инициализация (задание начальных и граничных условий), достижение равновесия и вычисление интересующих характеристик [2].

Первый этап моделирования заключается в задании начальных условий. Плотность системы, характеризуется параметром Рис. 1. Зависимость коэффициента диффузии фуллерена в бензоле от температуры Рис. 2. Зависимость коэффициента вязкости фуллерена в бензоле от температуры = V /V0, где V объём ячейки моделирования, V0 = 4 2N r 3 + + 4/3Rf объём плотной упаковки N молекул радиуса R и молекулы фуллерена C60 радиуса Rf. В начальный момент времени молекулы располагаются в узлах решетки и их скорости разыгрываются из распределения Максвелла при заданной температуре, в качестве граничных условий выбираются периодические. Равновесие считается достигнутым, если система пришла к определенным средним значениям кинетической энергии системы. Реальное вычисление характеристик системы осуществляется на третьем этапе моделирования. Все интересующие величины вычисляются как средние вдоль траектории в фазовом пространстве.

Коэффициент диффузии можно вычислять, используя так называемое соотношение Эйнштейна [3] где s время начала расчёта.

Для расчёта коэффициента вязкости используется методика, аналогичная методике Эйнштейна расчёта коэффициента диффузии по среднему квадрату пути, проходимому частицей. Можно показать, что коэффициент вязкости определяется соотношением [3] Формулы (3), (4) показывают, что полученные таким образом коэффициенты диффузии и вязкости являются функциями времени. Строго говоря, они приобретают смысл лишь в пределе t. Однако измеримость коэффициентов переноса указывает на то, что эти функции при t r выходят на некоторое стационарное значение (здесь r время релаксации соответствующей корреляционной функции). На рис. 1 и 2 показаны зависимости коэффициентов диффузии и вязкости от температуры.

Полученные результаты для коэффициента диффузии качественно согласуются с экспериментальными данными, полученными в работе [1].

1. Безмельницын В. Н., Елецкий А. В., Окунь М. В. Фуллерены в растворах // УФН, 1998. Т. 168, № 11. С. 1195–1220.

2. Хеерман Д. В. Методы компьютерного эксперимента в теоретической физике. М.: Наука, 1990. 176 с.

3. Ландау Л. Д., Лифшиц Е. М. Теоретическая физика. Т. 5: Статистическая физика. М.: Наука, 1976. 584 с.

ek_gayduk@mail.ru УДК 544.77.022.

ОСМОТИЧЕСКОЕ НАПРЯЖЕНИЕ В ТРЕХМЕРНОМ

КОЛЛОИДНОМ КРИСТАЛЛЕ В МОДЕЛИ УРАВНЕНИЯ

ПУАССОНА БОЛЬЦМАНА

Электрически стабилизированные коллоидные кристаллы, в отличие от обыкновенных кристаллов, являются системами с начальным напряжением [1]. Осмотическое напряжение в исходной конфигурации, компоненты которого представляют собой упругие постоянные первого порядка, важно как само по себе, так и для правильного определения упругих постоянных более высокого порядка. В рамках подхода на основе нелинейного уравнения Пуассона Больцмана (ПБ) [2] оказалось возможным [3] связать тензор осмотического напряжения с фундаментальным тензором напряжений, вытекающим из уравнения ПБ.

В данной работе этот подход применяется для определения осмотического напряжения в трехмерном коллоидном кристалле с простой кубической решеткой. В силу симметрии тензор осмотического напряжения в такой системе диагонален, причем все его диагональные компоненты одинаковы и равны обычному осмотическому давлению.

Область определения задачи представляет собой элементарную кристаллическую ячейку Вигнера Зейтца кубической формы со стороной d, в центре которой находится сферическая частица радиуса R. На поверхности частицы равномерно распределен электрический заряд с поверхностной плотностью. Уравнение ПБ для рассматриваемой системы при надлежащем выборе единиц записывается в следующем безразмерном виде:

На поверхности частицы с внешней нормалью n выполняются граничные условия фон Неймана вида На внешних границах области определения предполагаются однородные граничные условия фон Неймана:

Следует отметить, что справедливость однородных граничных условий фон Неймана на внешней границе обусловлена высокой симметрией задачи. В других обстоятельствах, например, при деформациях кристалла того или иного вида, граничные условия, вообще говоря, должны быть периодическими [3].



Pages:   || 2 | 3 | 4 | 5 |   ...   | 6 |
Похожие работы:

«ВОСЬМЫЕ ВАВИЛОВСКИЕ ЧТЕНИЯ МИРОВОЗЗРЕНИЕ СОВРЕМЕННОГО ОБЩЕСТВА В ФОКУСЕ НАУЧНОГО ЗНАНИЯ И ПРАКТИКИ Материалы постоянно действующей всероссийской междисциплинарной научной конференции с международным участием Министерство образования и наук и Российской Федерации Федеральное агентство по образованию Российской Федерации Марийский государственный технический университет Правительство Республики Марий Эл Научно-культурный центр – Дом учных г. Йошкар-Олы Институт философии Российской Академии наук...»

«Министерство образования и наук и РФ Министерство здравоохранения РФ Законодательное Собрание Санкт-Петербурга Петровская академия наук и искусств Всероссийский научно-исследовательский институт растениеводства им. Н.И.Вавилова Агрофизический научно-исследовательский институт Россельхозакадемии Национальный государственный университет физической культуры, здоровья и спорта им. П. Ф. Лесгафта Первый Санкт-Петербургский государственный медицинский университет им. акад. И.П. Павлова Российский...»

«European researcher. 2012. № 1 (16) 05.00.00 Engineering science 05.00.00 Технические наук и UDC 621 Surface Run-off as a Source of Water Supply in a Desert Vyacheslav V. Zharkov RSU oil and gas named after Gubkin, Turkmenistan 6a Shota Rustavelli str., Ashgabat 744013, Turkmenistan PhD (Technical), associate professor E-mail: romans24@rambler.ru Abstract. The article looks into methods of obtaining water in the deserts of Central Asia with the help of precipitation. To accomplish this goal,...»

«РЫНОК ПЕРЕРАБОТАННОЙ ПЛОДООВОЩНОЙ ПРОДУКЦИИ КАЗАХСТАНА РЕЗУЛЬТАТЫ МАРКЕТИНГОВОГО ИССЛЕДОВАНИЯ Бишкек 2006 Точка зрения, выраженная в настоящем отчете, отражает мнение экспертов исследовательской компании и может не совпадать с позицией ITC и SECO. При перепечатке материалов ссылка на Отчет обязательна. 2 РЫНОК ПЕРЕРАБОТАННОЙ ПЛОДООВОЩНОЙ ПРОДУКЦИИ КАЗАХСТАНА РЕЗУЛЬТАТЫ МАРКЕТИНГОВОГО ИССЛЕДОВАНИЯ Бишкек 2006 3 ЗАКАЗЧИКИ И ДОНОРЫ ПРОЕКТА. Предлагаемый Вашему вниманию отчет выполнен в рамках...»

«ЭКОНОМИЧЕСКИЙ ФАКУЛЬТЕТ (Выпуск 2014 года) 246019, г. Гомель, ул. Советская, 104, тел. (0232) 57-30-19 Специальность: 1-25 01 03 Мировая экономика Квалификация специалиста: Экономист Специализация: 1-25 01 03 01 Экономика и управление внешнеэкономической деятельностью Условия Место жительства № обучения родителей Примечание* Ф.И.О. выпускника п/п (область, район, (бюджет, контракт) город) 1 2 3 4 5 Деменков Олег Николаевич Контракт Гомельская Имеет технические навыки, свободно область, Буда-...»

«Уважаемые участники Российской светотехнической интернет-конференции! Первую в истории страны светотехническую интернетконференцию организует Межрегиональное светотехническое общество. Светотехнические конференции, регулярно проводимые обществом начиная с 1993 г., проходили в разных городах России: СанктПетербурге (дважды), Суздале, Новгороде, Вологде, Калининграде (Светлогорске). Очередная конференция, подготовка к которой началась 1,5 года назад, должна была состояться в 2009 г. в Хабаровске....»

«НАУКА, ОБРАЗОВАНИЕ И ДУХОВНОСТЬ В КОНТЕКСТЕ КОНЦЕПЦИИ УСТОЙЧИВОГО РАЗВИТИЯ СБОРНИК НАУЧНЫХ ТРУДОВ МАТЕРИАЛЫ ВСЕРОССИЙСКОЙ НАУЧНО-ПРАКТИЧЕСКОЙ КОНФЕРЕНЦИИ ЧАСТЬ 1 (28 февраля – 1 марта 2014 г.) Ухта 2014 Научное издание СБОРНИК НАУЧНЫХ ТРУДОВ МАТЕРИАЛЫ ВСЕРОССИЙСКОЙ НАУЧНО-ПРАКТИЧЕСКОЙ КОНФЕРЕНЦИИ НАУКА, ОБРАЗОВАНИЕ И ДУХОВНОСТЬ В КОНТЕКСТЕ КОНЦЕПЦИИ УСТОЙЧИВОГО РАЗВИТИЯ (28 февраля-1 марта 2014 г.) УДК [330+502] (061.3) К Сборник научных трудов [Текст]: материалы всероссийской...»

«§ 5 МЕЖДУНАРОДНЫЙ КОНТРОЛЬ В МЕЖДУНАРОДНОМ МОРСКОМ ПРАВЕ. Не входя в дискуссию о том, что является источником международного морского права, отметим, что достижением международного морского права является кодификация обычных международных норм в данной отрасли международного права и принятия цело! о комплекса международно-правовых норм Прежде всего, хотелось бы отметить основополагающий документ, который впервые полномасштабно, хотя и с некоторыми изъянами, обобщил и сконструировал в...»

«Государственная публичная научно-техническая библиотека Сибирского отделения Российской академии наук ШЕСТЫЕ МАКУШИНСКИЕ ЧТЕНИЯ Тезисы докладов научной конференции 22—23 мая 2003 года г. Новосибирск Новосибирск 2003 ББК 4611.63(2) Ш51 Редакционная коллегия: Е.Н. Савенко, канд. ист. наук (отв. ред.), И.А. Вальдман, канд. филос. наук, Н.В. Вишнякова, канд. ист. наук, В.Н. Волкова, канд. искусствоведения, Е.С. Кондратьева, Г.А. Лончакова, О.П. Федотова, канд. пед. наук. Шестые Макушинские чтения:...»

«Некоммерческое партнерство Центр реализации идей Партнер ТЕОРЕТИЧЕСКИЕ И ПРАКТИЧЕСКИЕ АСПЕКТЫ РАЗВИТИЯ НАУКИ Медицинские наук и, фармацевтические науки, технические науки, философские науки, педагогические науки, экономические науки, филологические науки, психологические науки Сборник научных статей по итогам международной заочной научнопрактической конференции 4-5 июня 2013 Санкт-Петербург 2013 Некоммерческое партнерство Центр реализации идей Партнер Теоретические и практические аспекты...»

«СБОРНИК ПУБЛИКАЦИЙ УЧАСТНИКОВ ИССЛЕДОВАТЕЛЬСКОГО ПРОЕКТА Особенности личностно-обусловленного восприятия вузовской молодежью среды своего жизнеосуществления ТОМСК-2012 СОДЕРЖАНИЕ 1. Будакова А.В. СРЕДА ИННОВАЦИОННОГО ГОРОДА: ВОСПРИЯТИЕ ПЕРСПЕКТИВНОЙ МОЛОДЕЖЬЮ // Материалы 50-й международной научной студенческой конференции Студент и научно-технический прогресс: Психология / Новосиб. гос. ун-т. Новосибирск, 2012. – С.13-14...3 с. 2. Перова О.В. Взаимосвязь базисных убеждений и качества жизни у...»

«CBD Distr. GENERAL UNEP/CBD/SBSTTA/18/16 1 May 2014 RUSSIAN ORIGINAL: ENGLISH ВСПОМОГАТЕЛЬНЫЙ ОРГАН ПО НАУЧНЫМ, ТЕХНИЧЕСКИМ И ТЕХНОЛОГИЧЕСКИМ КОНСУЛЬТАЦИЯМ Восемнадцатое совещание Монреаль, 23-28 июня 2014 года Пункт 9.6 предварительной повестки дня* УСТОЙЧИВОЕ ИСПОЛЬЗОВАНИЕ БИОРАЗНООБРАЗИЯ: ПРОМЫСЕЛ ДИКИХ ЖИВОТНЫХ И УСТОЙЧИВОЕ УПРАВЛЕНИЕ ЖИВОЙ ПРИРОДОЙ Записка Исполнительного секретаря ВВЕДЕНИЕ I. В решении XI/25 Конференция Сторон приветствовала пересмотренные рекомендации 1. Контактной...»

«Министерство образования и наук и РФ Государственное образовательное учреждение высшего профессионального образования КУЗБАССКИЙ ГОСУДАРСТВЕННЫЙ ТЕХНИЧЕСКИЙ УНИВЕРСИТЕТ ОАО СУЭК-Кузбасс ПОСВЯЩАЕТСЯ 60–летию КГИ – КУЗПИ – КУЗГТУ 65–летию Победы в ВЕЛИКОЙ ОТЕЧЕСТВЕННОЙ ВОЙНЕ СБОРНИК ДОКЛАДОВ Министерство образования и науки РФ Государственное образовательное учреждение высшего профессионального образования КУЗБАССКИЙ ГОСУДАРСТВЕННЫЙ ТЕХНИЧЕСКИЙ УНИВЕРСИТЕТ ОАО СУЭК-Кузбасс СБОРНИК ДОКЛАДОВ...»

«Федеральная служба по надзору в сфере защиты прав потребителей и благополучия человека Управление Роспотребнадзора по Республике Алтай ФБУЗ Центр гигиены и эпидемиологии в Республике Алтай ОХРАНА ЗДОРОВЬЯ И БЛАГОПОЛУЧИЯ НАСЕЛЕНИЯ. ИТОГИ И ПЕРСПЕКТИВЫ (К 90-ЛЕТИЮ САНИТАРНОЙ СЛУЖБЫ) Материалы научно-практической конференции г.Горно-Алтайск 2012 год Под редакцией И.И. Новиковой – доктора медицинских наук, профессора, Лучшего санитарного врача Российской Федерации (г.Омск) Уважаемые коллеги!...»

«Рыльский авиационный технический колледж гражданской авиации – филиал федерального государственного бюджетного образовательного учреждения высшего профессионального образования Московский государственный технический университет гражданской авиации (МГТУ ГА) РЫЛЬСК И РЫЛЯНЕ В ОТЕЧЕСТВЕННОЙ И ЗАРУБЕЖНОЙ ИСТОРИИ И КУЛЬТУРЕ Сборник материалов межрегиональной научной конференции (г. Рыльск, 3 июня 2011 г.) РЫЛЬСК 2012 1 УДК 94(470.323) ББК 63.3(2Рос-4Кус) Р 95 Редактор-составитель А. И. Раздорский...»

«Секция VIII. ИНТЕЛЛЕКТУАЛЬНЫЕ СИСТЕМЫ В НАУКЕ И ОБРАЗОВАНИИ Руководители: д.т.н., профессор А.Б. Петров (МИРЭА), д.т.н., профессор М.Б. Игнатьев (ГУАП, г. С. Петербург), к.т.н., профессор В.В. Нечаев (МИРЭА) ИНТЕЛЛЕКТУАЛЬНАЯ СИСТЕМА РАСПОЗНАВАНИЯ РУКОПИСНЫХ И СТАРОПЕЧАТНЫХ ТЕКСТОВ ИСТОРИЧЕСКИХ ИСТОЧНИКОВ Айдаров Ю.Р., Волгирева Г.П., Гагарина Д.А., Корниенко С.И., Черепанов Ф.М., Ясницкий Л.Н. Пермский государственный университет В настоящее время в нашей стране и за рубежом активно ведут ся...»

«ФЕДЕРАЛЬНОЕ КАЗЕННОЕ УЧРЕЖДЕНИЕ ГЛАВНОЕ БЮРО МЕДИКО-СОЦИАЛЬНОЙ ЭКСПЕРТИЗЫ ПО ПЕРМСКОМУ КРАЮ МИНИСТЕРСТВА ТРУДА И СОЦИАЛЬНОЙ ЗАЩИТЫ РФ СОСТОЯНИЕ И ОСНОВНЫЕ НАПРАВЛЕНИЯ СОВЕРШЕНСТВОВАНИЯ МЕДИКО-СОЦИАЛЬНОЙ ЭКСПЕРТИЗЫ И РЕАБИЛИТАЦИИ ИНВАЛИДОВ В ПЕРМСКОМ КРАЕ Материалы научно-практической конференции (29 марта 2013 г.) Пермь, 2013 УДК 614.2:616-036.865(470.53) ББК 51.1(2) С66 Состояние и основные направления совершенствоваС66 ния медико-социальной экспертизы и реабилитации инвалидов в Пермском крае...»

«Министерство обороны Российской Федерации Российская академия ракетных и артиллерийских наук Военно исторический музей артиллерии, инженерных войск и войск связи Война и оружие Новые исследования и материалы Труды Третьей международной научно практической конференции 16–18 мая 2012 года Часть I Санкт Петербург ВИМАИВиВС 2012 Печатается по решению Ученого совета ВИМАИВиВС Научный редактор – С.В. Ефимов Организационный комитет конференции Война и оружие. Новые исследования и материалы: В.М....»

«Государственный комплекс Дворец конгрессов Управления делами Президента Российской Федерации (Константиновский дворец), Федеральное государственное учреждение Санкт-Петербургский государственный университет, Межрегиональная Общественная Молодежная Экологическая организация Друзья Балтики, Межрегиональная общественная организация Центр природоохранных исследований и инициатив Экологические проблемы исторических парков Санкт-Петербурга и окрестностей Материалы научно-практической конференции...»

«BC UNEP/CHW.9/18 ЮНЕП Distr.: General 11 April 2008 Russian Original: English БАЗЕЛЬСКАЯ КОНВЕНЦИЯ Конференция Сторон Базельской Конвенции о контроле за трансграничной перевозкой опасных отходов и их удалением Девятое совещание Бали, 23-27 июня 2008 года Пункт 7 h) предварительной повестки дня Осуществление решений, принятых Конференцией Сторон на ее восьмом совещании: технические вопросы Пересмотренные технические руководящие принципы экологически обоснованного регулирования изношенных шин...»









 
2014 www.konferenciya.seluk.ru - «Бесплатная электронная библиотека - Конференции, лекции»

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