авторефераты диссертаций БЕСПЛАТНАЯ БИБЛИОТЕКА РОССИИ

КОНФЕРЕНЦИИ, КНИГИ, ПОСОБИЯ, НАУЧНЫЕ ИЗДАНИЯ

<< ГЛАВНАЯ
АГРОИНЖЕНЕРИЯ
АСТРОНОМИЯ
БЕЗОПАСНОСТЬ
БИОЛОГИЯ
ЗЕМЛЯ
ИНФОРМАТИКА
ИСКУССТВОВЕДЕНИЕ
ИСТОРИЯ
КУЛЬТУРОЛОГИЯ
МАШИНОСТРОЕНИЕ
МЕДИЦИНА
МЕТАЛЛУРГИЯ
МЕХАНИКА
ПЕДАГОГИКА
ПОЛИТИКА
ПРИБОРОСТРОЕНИЕ
ПРОДОВОЛЬСТВИЕ
ПСИХОЛОГИЯ
РАДИОТЕХНИКА
СЕЛЬСКОЕ ХОЗЯЙСТВО
СОЦИОЛОГИЯ
СТРОИТЕЛЬСТВО
ТЕХНИЧЕСКИЕ НАУКИ
ТРАНСПОРТ
ФАРМАЦЕВТИКА
ФИЗИКА
ФИЗИОЛОГИЯ
ФИЛОЛОГИЯ
ФИЛОСОФИЯ
ХИМИЯ
ЭКОНОМИКА
ЭЛЕКТРОТЕХНИКА
ЭНЕРГЕТИКА
ЮРИСПРУДЕНЦИЯ
ЯЗЫКОЗНАНИЕ
РАЗНОЕ
КОНТАКТЫ


Pages:   || 2 | 3 | 4 | 5 |   ...   | 9 |
-- [ Страница 1 ] --

Министерство образования и наук

и Российской Федерации

Федеральное агентство по образованию

Московский государственный технологический университет

СТАНКИН

МАТЕРИАЛЫ

III НАУЧНО-ОБРАЗОВАТЕЛЬНОЙ КОНФЕРЕНЦИИ

МАШИНОСТРОЕНИЕ – ТРАДИЦИИ И

ИННОВАЦИИ

(МТИ-2010)

СЕКЦИЯ «АВТОМАТИЗАЦИЯ И ИНФОРМАЦИОННЫЕ

ТЕХНОЛОГИИ»

ноябрь-декабрь 2010 г.

МОСКВА 2010 УДК 002:621 Материалы научно-образовательной конференции III «Машиностроение – традиции и инновации» (МТИ-2010). Секция «Автоматизация и информационные технологии». Сборник ДОКЛАДОВ. – М.: МГТУ «Станкин», 2010. – 241 с.

В сборник докладов включены материалы III научно-образовательной конференции «Машиностроение – традиции и инновации» (МТИ-2010).

Конференция проводится с целью расширения спектраисследовательской деятельности, повышения профессиональногоуровня, развитию творческой активности и реализации научного потенциала ученых, преподавателей, аспирантов и студентов и приурочена к 80-летию Университета.

ОРГКОМИТЕТ Председатель оргкомитета:

Григорьев С.Н. – ректор МГТУ «Станкин»

Члены оргкомитета:

Соломенцев Ю.М. – президент МГТУ «Станкин»

Волосова М.А. – проректор по научной работе Подураев Ю.В. – проректор по учебной работе Андреев А.Г. – проректор по развитию Руководитель секции:

Соломенцев Ю.М. - чл.-корр. РАН, проф., д.т.н.

Заместители руководителя секции:

Митрофанов В.Г. – проф., д.т.н.

Чекменев С.Е. – проф., д.т.н.

Позднеев Б.М. – проф., д.т.н.

Кузьмин В.В. – проф., д.т.н.

Феофанов А.Н. – проф., д.т.н.

Волкова Г.Д. – проф., д.т.н.

Косов М.Г. – проф., д.т.н.

Уварова Л.А. – проф., д.т.н.

ГОУ ВПО МГТУ «Станкин», Содержание 1. Алиев Р.С. ОСТАТОЧНЫЙ РЕСУРС КОММУНИКАЦИОННОГО ОБОРУДОВАНИЯ КАК СОСТАВЛЯЮЩАЯ НАДЁЖНОСТИ ИНФОРМАЦИОННЫХ СЕТЕЙ В КОМПЛЕКСАХ ТЕХНИЧЕСКОГО АУДИТА ……………………………………………… 2. Богатырёв С.И, Костина С.А. СИНТЕЗ ФОРМЫ КОНСТРУКЦИИ НА ОСНОВЕ ЭВОЛЮЦИОННОГО МОДЕЛИРОВАНИЯ ………………………………………………… 3. Бутримова Е.В., Дроздова Н.В. ВИЗУАЛИЗАЦИЯ РАСПРОСТРАНЕНИЯ ЭНЕРГЕТИЧЕСКИХ ЗАГРЯЗНЕНИЙ В ПРОСТРАНСТВЕ………………………………. 4. Бутримова О.В., Худошина М.Ю.АВТОМАТИЗАЦИЯ ВЫБОРА СМАЗОЧНО ОХЛАЖДАЮЩИХ ТЕХНОЛОГИЧЕСКИХ СРЕДСТВ И СИСТЕМ ИХ ПРИМЕНЕНИЯ В МАШИНОСТРОЕНИИ ……………………………………………………………………… 5. Бушуев С.В., Телешевский В.И.ПРОСТРАНСТВЕННЫЕ МЕТОДЫ ВОССТАНОВЛЕНИЯ ТРЁХМЕРНОГО РЕЛЬЕФА ПОВЕРХНОСТИ ПО ИНТЕРФЕРОГРАММЕ С ИНТЕРФЕРОМЕТРА ЛИННИКА..…………………………….. 6. Васильев К.И., Вязоветский Н.А. КОМПЬЮТЕРНОЕ ПРОЕКТИРОВАНИЕ ШТАМПОВОЙ ОСНАСТКИ ДЛЯ ГОРЯЧЕЙ ОБЪЕМНОЙ ШТАМПОВКИ ПОКОВОК С УДЛИНЕННОЙ ОСЬЮ, ШТАМПУЕМЫХ НА КГШП ……………………………………. 7. Васильев К.И., Непершин Р.И. ВИЗУАЛИЗАЦИЯ ПРОЦЕССА ВНЕДРЕНИЯ ШЕРОХОВАТОГО КЛИНА В ПЛАСТИЧЕСКОЕ ПОЛУПРОСТРАНСТВО …………….. 8. Васильев К.И., Охрименко М.А. КОМПЬЮТЕРНОЕ ОПРЕДЕЛЕНИЕ РАДИУСНОГО ЗАКРУГЛЕНИЯ ЗАГОТОВКИ ДЛЯ ВЫТЯЖКИ ДЕТАЛЕЙ КОРОБЧАТОЙ ФОРМЫ …. 9. Вороненко В.П., Шишин А.Д. СОВРЕМЕННЫЕ ПОДХОДЫ К ПРОЕКТИРОВАНИЮ СЕРИЙНЫХ АВТОМАТИЗИРОВАННЫХ СБОРОЧНЫХ КОМПЛЕКСОВ …………….. 10. Гвоздкова С.И., Шварцбург Л.Э. СОКРАЩЕНИЕ ПОТЕРЬ ЭНЕРГИИ ПОСРЕДСТВОМ УМЕНЬШЕНИЯ РЕАКТИВНОЙ МОЩНОСТИ ……………………………………………. 11. Громов Б.А.,Ермолов И.Л.УПРАВЛЕНИЕ МОБИЛЬНЫМ РОБОТОМ ПУТЕМ КОНТРОЛЯ ПОЛОЖЕНИЯ ГОЛОВЫ И ЗРАЧКА ЧЕЛОВЕКА-ОПЕРАТОРА….





………. 12. Гусева И.А. ФОРМИРОВАНИЕ И ВЫБОР РАЦИОНАЛЬНОЙ СТРУКТУРЫ ОПЕРАЦИИ И КОМПОНОВКИ ГПС ДЛЯ СЕРИЙНОЙ МНОГОНОМЕНКЛАТУРНОЙ АВТОМАТИЧЕСКОЙ СБОРКИ ИЗДЕЛИЙ ………………………………………………… 13. Долгов В.А. РАЗРАБОТКА ФОРМАЛЬНОГО ОПИСАНИЯ ГИБКОСТИ ТЕХНОЛОГИЧЕСКОЙ СИСТЕМЫ ОПЕРАЦИИ ДЛЯ ИНФОРМАЦИОННОЙ ПОДДЕРЖКИ СТРУКТУРНОГО МОДЕЛИРОВАНИЯ ТЕХНОЛОГИЧЕСКОЙ СИСТЕМЫ ПРОЦЕССА ……………………………………………………………………… 14. Евстафиева С.В., Мартинов Г.М., Пушков Р.Л. СИНХРОНИЗАЦИЯ ОСЕЙ В СИСТЕМЕ ЧПУ ДЛЯ ЗУБОФРЕЗЕРОВАНИЯ ……………………………………………… 15. Капитанов А.В., Симанженков К.А., Тясто С.А. МНОГОКРИТЕРИАЛЬНАЯ ОПТИМИЗАЦИЯ ПРИ ПРОЕКТИРОВАНИИ ТЕХНИЧЕСКИХ СИСТЕМ ………………. 16. Ковалев И.А,Нежметдинов Р.А., Пушков Р.Л., Сорокоумов А.Е. ПРИМЕНЕНИЕ ПРОТОКОЛОВ CANBUS И PROFIBUS-DP ДЛЯ УПРАВЛЕНИЯ ПРИВОДАМИ В СИСТЕМАХ ЧПУ ……………………………………………………………………………… МТИ-2010 17. Козак Н.В., Плаксин А.М. СОЗДАНИЕ ИНСТРУМЕНТОВ РАСШИРЕННОГО ПРЕДСТАВЛЕНИЯ ДЕЙСТВИЙ ОПЕРАТОРА В ПОЛЬЗОВАТЕЛЬСКОМ ИНТЕРФЕЙСЕ WINDOWS …………………………………………………………………… 18. Кузовкин В. А., Филатов В. В., Чумаева М. В. РЕАЛИЗАЦИЯ МОДЕЛИ ВЕНТИЛЬНОГО ДВИГАТЕЛЯ В СИСТЕМЕ MULTISIM …………………………………. 19. Кузовкин В.А., Филатов В.В. КОМПЬЮТЕРНОЕ МОДЕЛИРОВАНИЕ СТАНОЧНОГО ЭЛЕКТРОПРИВОДА ПЕРЕМЕННОГО ТОКА ……………………………………………… 20. Кулиев А.У., Нежметдинов Р.А. РЕАЛИЗАЦИЯ СИСТЕМЫ УПРАВЛЕНИЯ ЭЛЕКТРОАВТОМАТИКОЙ ДЛЯ ФРЕЗЕРНОГО ОБРАБАТЫВАЮЩЕГО ЦЕНТРА С ЧПУ MC-400 …………………………………………………………………………………… 21. Купцов В.Р., Феофанов А.Н. АВТОМАТИЗИРОВАННАЯ ТЕХНОЛОГИЯ ОБРАБОТКИ КОРПУСНЫХ ДЕТАЛЕЙ, ИЗГОТАВЛИВАЕМЫХ НА МЕХАНООБРАБАТЫВАЮЩИХ ПРОИЗВОДСТВАХ …………………………………………………………………………… 22. Лукинов А.П. ОБ ОДНОМ МЕТОДЕ РЕШЕНИЯ ТРУДНОРЕШАЕМЫХ ЗАДАЧ РОБОТОТЕХНИКИ …………………………………………………………………………… 23. Манахов П.А.ИННОВАЦИОННЫЙ ПОДХОД В ПОВЫШЕНИИ НАДЁЖНОСТИ ПРОМЫШЛЕННЫХ СИСТЕМ АУТЕНТИФИКАЦИИ 24. Мартынов П.Н. МОДЕЛИРОВАНИЕ И ОПТИМИЗАЦИЯ ПОЛЬЗОВАТЕЛЬСКОГО ИНТЕРФЕЙСА ПРИКЛАДНОГО ПРОГРАММНОГО ОБЕСПЕЧЕНИЯ ПРОМЫШЛЕННОЙ АСУ …………………………………………………………………….. 25. Митропольский Н.Н. ПРИМЕНЕНИЕ АГЛОМЕРАТИВНОЙ MEAN-SHIFT СЕГМЕНТАЦИИ В ЗАДАЧАХ КОНТРОЛЯ КАЧЕСТВА ПРОДУКЦИИ МАШИНОСТРОЕНИЯ ………………………………………………………………………… 26. Мутин Д.И. ПРИМЕНЕНИЕ XML БАЗ ДАННЫХ ДЛЯ ЭФФЕКТИВНОГО УПРАВЛЕНИЯ ИНФОРМАЦИЕЙ В ПРОИЗВОДСТВЕННЫХ СИСТЕМАХ …………… 27. Мутина Е.И. ПОВЫШЕНИЕ ЭФФЕКТИВНОСТИ СИСТЕМ ПОДДЕРЖКИ ПРИНЯТИЯ РЕШЕНИЙ В ИНФОРМАЦИОННОЙ СИСТЕМЕ МАШИНОСТРОИТЕЛЬНОГО ПРЕДПРИЯТИЯ НА ОСНОВЕ КОМПЛЕКСНОГО ПОДХОДА …………………………… 28. Никитин К.Г. АНАЛИЗ ТЕХНОЛОГИЙ КОМПОНЕНТНОГО ПОДХОДА РАЗРАБОТКИ ПРОГРАММНЫХ СИСТЕМ …..……………………………………………………………… 29. Порватов А.Н., Соколов Н.М. ПРИМЕНЕНИЕ БЕСПРОВОДНОЙ СИСТЕМЫ ПЕРЕДАЧИ ДАННЫХ ПРИ ДИАГНОСТИРОВАНИИ СТАНКОВ ……………………….. 30. Порватов А.Н.ИМИТАЦИОННОЕ МОДЕЛИРОВАНИЕ ИЗМЕРИТЕЛЬНЫХ ЭЛЕКТРОМЕХАНИЧЕСКИХ ПРЕОБРАЗОВАТЕЛЕЙ В ПРОГРАММНОМ КОМПЛЕКСЕ MULTISIM ……………………………………………………………………………………… 31. Вороненко В.П., Рязанов Д.Ю., Заболотник К.В., Родина А.Н.ИСПОЛЬЗОВАНИЕ СИСТЕМЫ УПРАВЛЕНИЯ НА БАЗЕ НЕЧЁТКОЙ ЛОГИКИ С ЦЕЛЬЮ ПОВЫШЕНИЯ ТОЧНОСТИ ТОКАРНОЙ ОБРАБОТКИ НА СТАНКАХ С ЧПУ …………………………… 32. Смирнов О.С.УНИФИЦИРОВАННОЕ МОДУЛЬНОЕ КОНСТРУИРОВАНИЕ ПРИКЛАДНЫХ ИНФОРМАЦИОННЫХ СИСТЕМ ДЛЯ МАШИНОСТРОЕНИЯ ………. 33. Сапронов И.В., Смирнов А.М. КОМПЬЮТЕРНОЕ ПРОЕКТИРОВАНИЕ ЗУБЧАТЫХ РЕДУКТОРОВ ОДНОКРИВОШИПНЫХ ЗАКРЫТЫХ ПРЕССОВ …. МТИ- 34. Сергеев В.Н., Ульянов Д.Ю., Букейханов Н.Р., Воробьев П.Б., Никишечкин А.П., Чмырь И.МИССЛЕДОВАНИЕ ПАРАМЕТРОВ ЭФФЕКТИВНОСТИ АВТОМАТИЗИРОВАННОЙ РЕСУРСОСБЕРЕГАЮЩЕЙ СИСТЕМЫ «ГАЗОВОЕ АЗОТИРОВАНИЕ КАТАЛИТИЧЕСКИЙ АММОНОЛИЗ» ……………………………… 35. Сподаренко М.С., Васильев К.И. ГРАФОАНАЛИТИЧЕСКОЕ МОДЕЛИРОВАНИЕ РАБОТЫ МНОГОЗВЕННЫХ МЕХАНИЗМОВ ПРИВОДА НАРУЖНОГО ПОЛЗУНА ПРЕССОВ ДВОЙНОГО ДЕЙСТВИЯ ………………………………………………………… 36. Хамитова М.Б. РАЗРАБОТКА ПРОГРАММНОЙ СИСТЕМЫ ДЛЯ МЕТРОЛОГИЧЕСКОЙ ЭКСПЕРТИЗЫ В АВТОМАТИЗИРОВАННОМ ПРОИЗВОДСТВЕ ………………………… 37. Хорев П.Б. ПОДГОТОВКА СПЕЦИАЛИСТОВ МАШИНОСТРОИТЕЛЬНОГО ПРОФИЛЯ В ОБЛАСТИ ИНФОРМАЦИОННОЙ БЕЗОПАСНОСТИ ……………………… 38. Чеканин В.А. ОПТИМИЗАЦИЯ ПРЯМОУГОЛЬНОГО РАСКРОЯ В ЗАГОТОВИТЕЛЬНОМ ПРОИЗВОДСТВЕ НА ОСНОВЕ МУЛЬТИМЕТОДНОГО ГЕНЕТИЧЕСКОГО АЛГОРИТМА …………………………………………………………… 39. Чеканин А.В., Мяченков В.И.СИСТЕМА АВТОМАТИЗАЦИИ КОНСТРУИРОВАНИЯ И ПРОЧНОСТНЫХ РАСЧЕТОВ ТОНКОСТЕННЫХ МНОГОСЛОЙНЫХ ОСЕСИММЕТРИЧНЫХ КОНСТРУКЦИЙ ………………………………………………….. 40. Шлегель А.Н. ИМИТАЦИОННАЯ МОДЕЛЬ ЛАЗЕРНОГО ТЕРМОУПРОЧНЕНИЯ КРОМОК РАЗЪЕМА ДЕТАЛЕЙ ФОРМОКОМПЛЕКТОВ ДЛЯ ЛИТЬЯ СТЕКЛОТАРЫ.. 41. Шулепов А.В.;



Красюк О.Ю.;

Дружинин П.В. ПОВЫШЕНИЕ ТОЧНОСТИ КООРДИНАТНЫХ ИЗМЕРЕНИЙ НА МИКРОСКОПАХ С ПРИМЕНЕНИЕМ ЦИФРОВЫХ АЛГОРИТМОВ ОПРЕДЕЛЕНИЯ ДЕЙСТВИТЕЛЬНОГО МЕСТОПОЛОЖЕНИЯ КРАЯ ПРЕЦИЗИОННОГО ОБЪЕКТА …………………………….. 42. Яновская А.В. ИССЛЕДОВАНИЕ ДИНАМИЧЕСКИХ СВОЙСТВ МЕХАТРОННОГО ГИБРИДНОГО ПРИВОДА АВТОНОМНОГО МОБИЛЬНОГО РОБОТА ………………….. 43. Алпатова Е.В., Балашов В.С., Громов Б.А., Ермолов И.Л. АВТОНОМНЫЙ МОБИЛЬНЫЙ ТЕХНОЛОГИЧЕСКИЙ РОБОТ HISMAR ДЛЯ ОЧИСТКИ КОРПУСОВ СУДОВ………………………………………………………………………………………….. 44. Бедяев П. Ю., Нижниченко А. В. РЕШЕНИЕ КОНТАКТНЫХ ЗАДАЧ ИНЖЕНЕРНЫМИ МЕТОДАМИ………………………………………………………………………………………. 45. Бедяев П. Ю., Нижниченко А. В. КОНСТРУКЦИИ ПРИСПОСОБЛЕНИЙ С ГИБКИМИ ЭЛЕМЕНТАМИ…………………………………………………………………………………... МТИ-2010 Алиев Р.С.

ОСТАТОЧНЫЙ РЕСУРС КОММУНИКАЦИОННОГО ОБОРУДОВАНИЯ КАК СОСТАВЛЯЮЩАЯ НАДЁЖНОСТИ ИНФОРМАЦИОННЫХ СЕТЕЙ В КОМПЛЕКСАХ ТЕХНИЧЕСКОГО АУДИТА Рустам Сулейман оглы Алиев РФ, Москва, МГТУ «Станкин»

r.s.o.aliev@gmail.com В настоящее время проблема оценки общесистемной надёжности информационной сети относительно её отдельного элемента (терминального устройства) приобрела особую остроту. В значительной степени это связано с ростом интереса к комплексам технического аудита [1] как инструментам обеспечения информационной целостности территориально распределённых систем, подлежащих управлению. При этом отдельные сегменты таких информационных сетей подлежат вводу в эксплуатацию в различные интервалы времени, а значительная разнородность элементов управляемых систем подразумевает существенно различные подходы к вопросу оценки показателей надёжности этих элементов [2]. Разнообразие методов определения интегральных показателей надёжности элементов приводит к ситуации, когда и для оценки общесистемной надёжности необходимо использовать методы, опирающиеся на весьма различные модели. В рамках единого комплекса технического аудита могут одновременно использоваться как методы, основанные на статистическом моделировании, так и на аналитическом подходе, а также экспериментальные методы (в ряде случаев — экспертные) оценки.

График зависимости интенсивности отказов элементов системы от времени эксплуатации t представлен на рис. 1:

Рис. 1. График интенсивности отказов элементов системы.

Управлению надёжностью системы относительно её отдельных элементов и групп элементов на интервале [0-1] традиционно уделяется незначительное внимание, так как этот интервал считается периодом «притирки». Интервал [2-] считается этапом постепенного вывода элементов из эксплуатации в связи с истечением их срока службы. Основные усилия по управлению надёжностью принято сосредотачивать на интервале [1-2]. Однако такое допущение в настоящее время следует считать неприемлемо оптимистичным [3, 4, 5], что вынуждает разработчиков комплексов технического аудита искать решения, обеспечивающие достаточно эффективную поддержку решений по управлению для эксплуатации в реальных технических системах.

В таких условиях построение единой непротиворечивой картины информационно-силовой сети [6] становится достаточно сложной задачей. При этом кросс-достоверизация показателей надёжности сегментов таких сетей относительно их терминальных узлов практически теряет смысл, так как множества показателей в различных методах могут не совпадать, а самим этим показателям может быть поставлен в соответствие различный физический смысл. Так, например, такой комплексный показатель, как коэффициент готовности, в ряде методов оценки надёжности определяется детерминированно (как отношение времени исправной работы к сумме времён исправной работы и вынужденных простоев элемента Кг=tр/(tр+tп), где tр– суммарное время исправной работы объекта, а tп – суммарное время вынужденного простоя) для элементов МТИ- Остаточный ресурс коммуникационного оборудования как составляющая надёжности информационных сетей в комплексах технического аудита информационных сетей либо вероятностно (как соотношение математических ожиданий времени между последовательными отказами и временем восстановления Кг=tср/(tср+tв), где tcp – наработка на отказ (статистический параметр), а tв – среднее время восстановления). Более того, в случае с моделью невосстанавливаемых элементов коэффициент готовности в существенной мере утрачивает своё значение (с точки зрения эффективности управления). Аналогично, такие показатели надёжности, как коэффициент технического использования, вероятность восстановления работоспособного состояния, наработка на отказ, а также ряд других наделяются различным смыслом в зависимости от элемента системы, для которого они определены.

Отметим, что в приведённом примере мы намеренно объединили в общую группу как единичные, так и комплексные показатели надёжности, что объясняется отсутствием каких-либо различий в их использовании с рассматриваемой точки зрения.

Более того, подход к декомпозиции системы также различается в зависимости от используемого метода оценки. Так, например, очевидно, что программные компоненты любой рассматриваемой системы обладают свойством надёжности относительно прочих составляющих системы, следовательно, являются объектом оценки показателей их надёжности. При этом вклады в ненадёжность программных составляющих комплекса релейных устройств силовых линий традиционно не выделяются из интегральных оценок всего комплекса [2]. Это обстоятельство приводит как к существенным ошибкам при экспертной и экспериментальной оценках параметров работы таких устройств, так и к невозможности выделения из интегральных показателей вкладов в их ненадёжность. Сходные нивелирующие подходы характерны и для методов оценки параметров работоспособности ряда других составляющих системы, в частности, устройств связи, диспетчерских и оперативных служб, многих современных систем управления локальными устройствами.

Концепция построения комплексов технического аудита предполагает их назначением прежде всего поддержку управления наблюдаемой системой. Это подразумевает в качестве основной кибернетическую задачу, то есть формирование обоснованных рекомендаций по целенаправленному изменению состояния системы. Очевидно, что управление надёжностью должно строиться на основании сведений прогностического характера [1], так как сугубо ретроспективные данные дают возможность создавать лишь реактивные системы управления. Не отрицая значения таких систем при решении ряда проблем аналитического характера, отметим, что в рамках поставленной задачи для управления надёжностью их возможностей совершенно не достаточно.

Для построения системы, способной управлять надёжностью информационно-силовой сети, алгоритмы оценки общесистемной надёжности должны помимо указанных показателей также учитывать зависимость метода управления от интервала прогнозирования. В зависимости от интервала прогнозирования (линеаризации системы уравнений, описывающих поведение системы) выделяют [7] стратегическую, оперативную и коммутационную доктрины надёжности, а в ряде случаев проводят и более подробное разделение. Такая классификация не оказывает существенного влияния на определение интегральных показателей надёжности отдельных элементов, а также на реализацию методов оценки системной надёжности, однако существенным образом осложняет согласование методов, применяемых в различных частях системы. Так, например, отсутствует практический смысл в совместном использовании показателей надёжности двух фрагментов сети относительно их терминальных узлов, если один из таких фрагментов управляется согласно стратегической, а второй согласно коммутационной доктринам. Объясняется это тем, что стратегическая и коммутационная доктрины надёжности могут использовать в алгоритмах расчёта сходный или идентичный набор исходных показателей, но различаются на этапе определения критериев качества управления. Отметим, что последовательное применение нескольких доктрин на разных этапах управления одним и тем же фрагментом сети подобного противоречия не вызывает, так как согласование различных критериев качества управления в данном случае является относительно тривиальной задачей.

Возможно выявить и прочие сочетания факторов, затрудняющие либо полностью исключающие возможность непосредственного использования различных подходов к оценке надёжности при построении единой системы управления надёжностью в рамках комплексов технического аудита. Таким образом, мы приходим к выводу о необходимости выработки механизмов сопряжения расчётных моделей, предполагая основной задачей комплексов технического аудита не аналитическую, но задачу синтеза.

Для определения возможности такого сопряжения следует выделить один (в общем случае более одного) параметр, характеризующий надёжность отдельного элемента и обладающий в рамках МТИ-2010 Алиев Р.С.

предметной области одинаковым смыслом независимо от используемой расчётной модели.

Очевидно, что такой параметр должен отражать не математическое представление о показателе надёжности элемента, но его физический смысл. При анализе распределённых информационно силовых сетей предполагается, что процесс обнаружения отказовых состояний (сбоев) отдельных элементов состоит из независимых событий, т.е. обнаружение одного сбоя не влияет на процедуру обнаружения прочих сбоев. В территориально распределённой сети это условие выполняется, следовательно, поток отказовых состояний отдельных элементов будет являться пуассоновским. То же наблюдение применимо и к потоку ложных диагностических событий (ошибочной пометки элемента сети как находящегося в неработоспособном состоянии).

Таким образом, независимо от природы рассматриваемого элемента сети заведомо общим физическим смыслом будут обладать лишь те показатели надёжности, которые непосредственно отражают его физическое состояние. В качестве такого показателя можно принять степень деградации элемента, понимая под деградацией процесс изменения остаточного ресурса [8].

Остаточный ресурс Rост традиционно принято относить к категории интегральных показателей надёжности, при этом он определяется как продолжительность эксплуатации объекта после очередного контроля, в течение которого вероятность перехода объекта в отказовое состояние возрастает до критической (рис. 2):

Рис. 2. Характерный вид графика деградации воздушной линии электропередач 110 кВ.

Периодические увеличения значения остаточного ресурса воздушной линии (ВЛ) на графике рис. 2 соответствуют проводимым плановым ремонтным работам. Легко видеть, что по мере увеличения срока эксплуатации эффективность восстановительных работ падает. Показатель остаточного ресурса на рис. 2 заявлен в процентах, где значение равное 100% соответствует моменту условного выпуска (запуска ВЛ в эксплуатацию). При этом преобразование значений в какую-либо иную меру измерения (как относительную, так и абсолютную) в зависимости от возможностей метода оценки и потребностей конкретного метода расчёта может быть обеспечено относительно тривиально.

Остаточный ресурс учитывает множество вкладов в ненадёжность рассматриваемого объекта и традиционно используется для оценки поэлементной надёжности, при этом разнообразие хорошо разработанных в настоящее время методов (как эмпирических, так и теоретических) позволяет использовать наиболее адекватный задаче оценки в каждом конкретном случае, в зависимости как от типа элемента, так и от существующих возможностей, а также изменять или совершенствовать эти методы прозрачно для алгоритмов расчёта более высокого уровня. В простейшем случае существует возможность ограничить оценку остаточного ресурса отдельного элемента сети использованием типовых графиков для данного типа оборудования, либо экстраполяцией набора эмпирических наблюдений за аналогичными объектами.

Таким образом, алгоритмическая часть задачи оценки поэлементных показателей надёжности может быть существенно упрощена за счёт отказа от моделирования процессов деградации всей сети в пользу применения более простых и единообразных методов, что особенно важно в случае применения структурно-функциональной модели управления надёжностью [1, 2], характерной особенностью которой является обработка значительного количества состояний рассматриваемой системы.

Отметим, что при этом нет необходимости выделять в особый род показателей параметры, например, программного обеспечения (ПО), так как, несмотря на их информационную природу, различие модели будет сведено лишь к другому виду графика деградации. В целях упрощения модели можно считать график деградации ПО линейным, что не окажет существенного влияния на МТИ- Остаточный ресурс коммуникационного оборудования как составляющая надёжности информационных сетей в комплексах технического аудита большинство алгоритмов расчёта даже с учётом инверсивного характера графика выявления ошибок в ПО [9].

При последовательной реализации предлагаемого подхода модель надёжности информационно-силовой сети приобретает вид процедурного графа, т.е. графа, элементами (узлами) которого являются функции получения показателей надёжности отдельных элементов (рис. 3):

Рис. 3. Фрагмент сети в виде процедурного графа.

На рис. 3 символами (a, b, c, …) обозначено множество реальных элементов сети, а множество r(x) представляет функции (либо методы) доступа к сведениям об их остаточном ресурсе.

Предполагается, что такая информация может как вычисляться на лету в соответствии с поставленной задачей, так и храниться в заранее сформированной специализированной базе данных.

Такая база данных может содержать как результаты аналитической оценки остаточного ресурса элементов сети, так и графики их деградации с учетом качества и характера процессов восстановления. Сведения, содержащиеся в такой базе, могут быть непосредственно использованы в алгоритмах прогнозирования структурно-функциональной надёжности, при этом логика собственно комплекса расчёта надёжности сети отделяется от логики оценки остаточного ресурса элементов этой сети, что хорошо соответствует принципу декомпозиции вычислительных комплексов. Известно [1], что полная автоматизация процесса управления надёжностью сети не только невозможна, но и нежелательна, поэтому предполагается также интеграция средств графического представления процессов деградации оборудования в системы поддержки принятия решений экспертом-оператором сети.

Таким образом, мы получаем возможность перейти от использования остаточного ресурса как критерия надёжности отдельных объектов к прогнозированию на его основе работоспособности информационной сети в целом как в существующих, так и во вновь проектируемых комплексах технического аудита. Отметим особо, что в данном случае речь не идёт о технологии собственно стыковки существующих либо вновь разрабатываемых комплексов технического аудита с автоматизированными системами сбора первичной информации об элементах. Подобная интеграция в настоящее время представляет собою тривиальную задачу, так как средства выдачи данных такими системами хорошо стандартизированы в рамках соответствующих протоколов (ГОСТ МЭК, OPC, Modbus, Comtrade и т.п.). В данном же случае основные усилия сконцентрированы на разрешении трудностей, свойственных более позднему этапу разработки, а именно - этапе сопряжения разнородных моделей оценки структурно-функциональной надёжности, их унификации с точки зрения задачи управления надёжностью информационно-силовой сети.

Библиографический список.

1. Ковшов Е.Е., Алиев Р.С. Вопросы технического аудита в распределённых информационных сетях машиностроительных производств. - Международная конференция «Производство.

Технология. Экология» ПРОТЭК–2004, Москва, 15-17 сентября 2004.

2. Ковшов Е.Е., Алиев Р.С. Оценка структурно-функциональной надёжности распределённых вычислительных систем. - Международная конференция «Производство. Технология.

Экология» ПРОТЭК–2005, Москва, 12-14 сентября 2005.

3. Гуревич В. И. Как нам обустроить релейную защиту: мнения российских специалистов и взгляд со стороны. Вести в электроэнергетике, № 2, 2007.

МТИ-2010 Богатырёв С.И., Костина С.А.

4. Пуляев В. И. Итоги работы устройств релейной защиты и автоматики ОАО «ФСК ЕЭС». // Сборник докладов XV научно-технической конференции «Релейная защита и автоматика энергосистем», Москва, 2002.

5. Коновалова Е.В. Основные результаты эксплуатации устройств РЗА энергосистем Российской Федерации. // Сборник докладов XV научно-технической конференции «Релейная защита и автоматика энергосистем», Москва, 2002.

6. Ковшов Е.Е., Алиев Р.С.о. Информационное обеспечение задач надёжности электроснабжения машиностроительного производства. // VI-ая научная конференция МГТУ «СТАНКИН» - ИММ РАН, М.: «Станкин» 2003.

7. Фокин Ю.А., Алиев Р.С.о и др. Структуризация понятия “надёжность электроэнергетических систем”. // Электричество, № 6, 1998.

8. Дружинин Г.В. Надёжность автоматизированных систем. - М.: Энергия, 1977.

9. Спинеллис Д. Анализ программного кода на примере проектов Open Source. - М.: «Вильямс», 2004.

СИНТЕЗ ФОРМЫ КОНСТРУКЦИИ НА ОСНОВЕ ЭВОЛЮЦИОННОГО МОДЕЛИРОВАНИЯ.

Богатырёв Сергей Иванович, Костина Светлана Александровна РФ, Пенза, Пензенская Государственная Технологическая Академия diabolodemon@mail.ru Проектирование современных и совершенствование морально устаревших конструкций, повышение их надёжности и ресурса, невозможно без использования мощной компьютерной техники и программных средств, реализующих инженерный анализ конструкции на всех стадиях её жизненного цикла. Наиболее перспективным подходом в проектировании конструкций является комбинирование экспериментов и численного моделирования. Такой подход позволяет существенно сократить стоимость разработки конструкции и увеличить её продуктивность. За счёт снижения массы и более рационального использования материалов. Минимальную массу имеют, как правило, равнопрочные изделия. Использование метода конечных элементов (М.К.Э.) [1] для нахождения оптимальной формы всей конструкции, сводиться к отысканию равнопрочности её в целом и составляющих элементов объёма материала.

Решение подобных задач связано с исследованием напряжённо-деформированного состояния с учётом распределённых нагрузок и граничных условий. И отыскание оптимальных форм всей конструкции в целом и элементов её составляющих при заданных механических воздействиях. Для исходной и всех вычисляемых форм конструкции решаются уравнения Ламе для напряжённо деформированного состояния.

Перед построением любой модели конструкции рассматриваемым методом необходимо:

записать данные и действия в формальном виде, автоматизировать этапы решения, вводя предикатные переменные, характеризующие те или иные свойства конструкции и применяя математический аппарат предикатной алгебры выбора[3] при формировании исходных данных, системы разрешающих уравнений и обработке результатов решения. Все эти действия являются, по сути, этапами моделирования, без которых не обойтись при решении задачи синтеза формы конструкции на основе программной реализации эволюционной модели.

Иногда неизвестно, какую форму примет конструкция при данных ограничениях и нагрузках, для наиболее эффективного использования материала при удовлетворении требований жёсткости и прочности. Для этого нужно вычислить форму конструкцию. Вычисление формы конструкции производиться по шагам на основе программной реализации данного метода. Выберем некоторую исходную (начальную) форму конструкции представленной конечными треугольными элементами объёма. Исходная форма конструкции показана на рис.1.

МТИ- Синтез формы конструкции на основе эволюционного моделирования Рис.1 Сеточная модель, закрепление и воздействия.

Форма конструкции может быть как избыточной, так и не достаточной по объёму используемого материала. Для того что бы оптимизировать форму конструкции необходимо выровнять распределение нагрузки по объёму материала и исследовать распределение нагрузки по объёму материала. Нагрузка элементов объёма материала в соответствии с выбранной гипотезой разрушений оценивается, например, по главным нормальным или максимальным касательным напряжениям, энергии деформации или формоизменения ит.д. Величина нагрузки в локальной области сопоставляет значения некоторой физической величины, например энергии деформации или энергии формоизменения, характеризующей состояние материала при заданных воздействиях, и предельно допустимого значения той же величины, полученного по результатам испытаний исследуемого материала. В общем случае при заданных внешних воздействиях нагрузка по объему материала распределена неравномерно. После определения наиболее критических участков автоматически происходит перераспределение материала, удалению подлежит материал, характеризующейся минимальной нагрузкой при заданных воздействиях. При преобразовании недостаточной по объёму материала заготовки необходимо “вводить” материал в “пустые” элементы объёма конструкции, прилегающие к граням граничных элементов, несущих максимальную нагрузку.

При этом последовательно выполняются шаги преобразования формы, соответствующие введению и удалению равных объёмов материала.

Решения задачи синтеза формы конструкции, отличающаяся от традиционного хода расчетов по МКЭ[2] введением блока автоматического определения области решения в области проектирования и блока анализа полученного варианта решения и возможного преобразования вектора признаков наличия материала Р ={P1,...,РN} с помощью матрицы преобразования Q. При каждой итерации автоматически преобразуется (вычисляется) форма конструкции путём введения, удаления и перераспределения малых объёмов материала конструктивной формы. Каждый элемент вектораР – это предикатная переменная [3], характеризующая “наличие материала” в элементе объема или математически определяющая принадлежность конечного элемента к области решения.

Происходит пошаговое вычисление нового состояния элемента объёма по состоянию соседних элементов. Используя представление формы конструкции в виде совокупности взаимосвязанных “пустых” и ”заполненных материалом” элементов объёма, очевидно, её можно преобразовать путём “введение материала” в “пустые” элементы объёма, “удаление материала” из “заполненных” и перераспределения материала, т.е. “введения” материала, “удалённого” из “заполненных” элементов объёма, в “пустые” элементы. В первом случае преобразование приводит к уменьшению массы конструкции, во втором – к её увеличению. При перераспределении материала масса конструкции не изменяется.

Таким образом, изменение вектора признаков наличия материала автоматически приводит к переопределению на множестве элементов области проектирования, подмножества элементов области решения, являющегося математическим представлением формы конструкции, и формированию системы разрешающих уравнений, отвечающих данному распределению “материала”.

В результате оптимизации[4] модели, будет получен набор данных, описывающий модель с хорошим согласованием результата расчётов и натурных экспериментов по всем оцениваемым параметрам. Оптимальная форма конструкции соответствует “вырождению”, когда для заданных МТИ-2010 Бутримова Е.В., Дроздова Н.В.

условий развития дальнейшее преобразование не приводит к её улучшению. Данный подход оптимизации позволяет для каждого варианта участвующего в расчёте, подобрать по одному набору редуцированных факторов, что в свою очередь означает корректность выбранных входных параметров. Получить оптимальное решение, отвечающее поставленным целям и наложенным при постановке ограничениям. После проведения оптимизации будет получен наилучший вариант при данных нагрузках и ограничениях, Рис.2.

Рис.2 Окончание эволюции формы конструкции.

В случае, когда изменение геометрических характеристик не приводит к изменению топологии [6], метод оптимизации применим. Оптимизация позволяет избежать производства натурных вариантов изделий и значительно сэкономит время и стоимость разработок.

Вывод Данный подход позволяет формализовать задачу моделирования эволюции формы конструкции при заданных нагрузках. Автоматически формировать исходные данные, системы разрешающих уравнений, исследовать распределение нагрузки по объёму материала и представлять результаты в удобном для восприятия виде при проектировании сложных пространственных конструкций.

Библиографический список.

1. Сегерлинд Л. Применение методов конечных элементов. М.:Мир, 1976.-389 с.

2. Сабоннадьер Ж.К., Кулон Ж.Л. Метод конечных элементов и САПР. М.:Мир, 1989.-190 с.

3. Волгин Л.И. Представление функций непрерывной логики в предикатной алгебре выбора и синтез реляторных процессоров// Электронное моделирование, 1998. №2. С.3-21.

4. Реклейтис Г., Рейвиндран А., Рэгдел К. Оптимизация в технике. М.:Мир, 1986 г.

5. Борисович Ю.Г., Близняков Н.М., Израелевич Я.А., Фоменко Т.М. Введение в топологию.

М.:Наука. Физматлит, 1995 г.-416 с.

ВИЗУАЛИЗАЦИЯ РАСПРОСТРАНЕНИЯ ЭНЕРГЕТИЧЕСКИХ ЗАГРЯЗНЕНИЙ В ПРОСТРАНСТВЕ Дроздова Наталья Владимировна, Бутримова Елена Владимировна Россия, Москва, ГОУ ВПО МГТУ “Станкин” e-e07@mail.ru, elenambera@yahoo.com МТИ- Визуализация распространения энергетических загрязнений в пространстве.

В борьбе с энергетическими загрязнениями обычно используют три основных направления:

снижение в источнике;

снижение на пути распространения;

использование индивидуальных средств защиты.

Использование визуализации распространения таких явлений как шум или вибрация имеет неоспоримые преимущества при снижении негативного воздействия на пути распространения энергетических загрязнений. В первую очередь визуализация нужна для того, чтобы оценить распределение уровней звукового давления и виброскорости (виброускорения) в пространстве вблизи источника. Во-вторых, применяя визуализацию процесса распространения виброакустических колебаний можно спрогнозировать уровни в любой точке пространства.

Визуализация более содержательна и максимально расширяет представление об объекте и его воздействии на техносферу. Самый подробный чертеж или макет не могут передать всей полноты картины будущего загрязнения.

Современные компьютерные технологии используют широкий спектр методов визуализации информации. Современные пакеты анализа информации позволяют строить сотни типов различных графиков и диаграмм. Инженер может одним взглядом обнаружить особенности, выявить закономерности и аномалии в больших объемах информации. Мощным средством анализа информации являются интерактивные средства модификации графических представлений [1].

Анализ сложившегося рынка программного обеспечения позволил выявить ряд наиболее часто используемого программного обеспечения, пригодного для визуализации большого объема информации [2]:

электронные таблицы;

инженерные программные графические системы семейства AutoCAD;

геоинформационные системы (ГИС);

программный пакет Microsoft Visio.

В MSVisio заложены очень широкие возможности, а спектр применения этого приложения огромен: от создания простейших графических объектов (прямоугольников, линий и окружностей) до сложных технических и архитектурных чертежей;

от простейших блок-схем до организационных и презентационных диаграмм. При этом размеры элементов изображения могут быть указаны с точностью до тысячных долей миллиметра, а углы поворота заданы с точностью до тысячных долей градуса.

Приложение MSVisio является не совсем традиционным графическим редактором: с одной стороны, оно обладает богатыми возможностями для построения сложных чертежей и графических изображений, а с другой – имеет множество полезных и удобных надстроек.

Одним из наиболее актуальных вопросов является построение приложений автоматизации с использованием MS Visio [3].

На рис. 1 условно показаны основные способы использования MS Visio.

МТИ-2010 Бутримова Е.В., Дроздова Н.В.

Рис. 1. Уровни и средства автоматизации в Visio Простейший способ (нижний уровень) – рисовать с помощью инструментов – графических примитивов (линий, прямоугольников, эллипсов, текстовых блоков).MS Visio предоставляет здесь прекрасные возможности, однако, это к автоматизации не относится.

Следующий уровень – применение шаблонов и трафаретов. Это уже значительное усовершенствование процесса. Во-первых, в оборот вводятся сотни готовых элементов, облегчающих процесс рисования. Во-вторых, чаще всего эти элементы представляют собой не только изображение, но и содержат встроенные функции или несут дополнительные данные.

На этом уровне появляются первые элементы автоматизации – возможность обмена данными с базами и использование специальных расширений – визардов, или встроенных макросов, облегчающих такие типовые операции как соединение с базой данных, передачу данных и т.д.

Часто шейпов и шаблонов оказывается недостаточно. Например, могут понадобиться чертежи, основанные на постоянно изменяющихся данных, как в случае генерации схемы организации по списку имен и названий из базы данных, схемы локальной сети. Можно автоматизировать повторяющиеся задачи, работать в других программах, используя объекты MS Visio.

Первый шаг – это создание пользовательских смарт-шейпов (интеллектуальных шейпов). То есть шейпов, не только передающих изображение, но и обладающих поведением. Это делается введением формул, управляющих атрибутами шейпа, такими, например, как геометрия шейпа или его реакция на двойной щелчок мышью.

Основой такого управления является шейп-лист (ShapeSheet). Приложение Visio является уникальным графическим пакетом. Все в MS Visio – каждый шейп, группа, стиль, страница, документ – имеют свой шейп-лист – таблицу, в которой хранится информация о данном объекте.

Каждому элементу и фигуре ставится в соответствие отдельная таблица, в которой содержатся все значимые характеристики, что позволяет не только управлять соответствующим элементом, но и че рез набор выражений ставить его в зависимость от других фигур или объектов.

Электронная таблица ShapeSheet представляет собой особый режим представления документа – это отдельное окно, открываемое для каждого значимого объекта: документа, листа, фигуры, стиля, точки или линии привязки и т. д. В отличие от обычного режима, где управление и изменение выполняется с помощью визуальных средств, работа в режиме электронной таблицы больше похожа на процесс программирования.

МТИ- Визуализация распространения энергетических загрязнений в пространстве.

Второй шаг – это макросы – простейшие программы, создаваемые и выполняемые непосредственно в среде MS Visio. Основной инструмент их разработки – встроенный в продукт MSVisio язык Visual Basic for Applications (VBA). Он может быть использован для написания макросов, создания диалоговых окон или модулей класса. Макросы могут выполнять как простейшие, так и довольно сложные операции. В основном они опираются на объектную модель MS Visio. Кроме того, их легко распространять – это и преимущество, и беда – каждый чертеж содержит копию кода VBA, которая усложняет отладку программы.

Объектная модель представляет собой путь связи объектов в приложении и связи объектов с их свойствами, методами и событиями, то есть иерархию объектов. Программа управляет рисунком Visio, получая доступ к объектам и используя их свойства, методы и события.

Помимо объектов MS Visio для повышения функциональности рисунков могут использоваться дополнительные программируемые объекты – объекты ActiveX. Например, можно применять стандартные элементы управления Windows – кнопки, поля ввода текста, выбор из списка.

Управляют ими также программы на VBA, которые запускаются событиями и действуют путем изменения свойств объектов или добавлением своих специальных методов.

И, наконец, на третьем уровне автоматизации стоят программы, написанные на каких-либо универсальных языках программирования: С++, MS Visual Basic и т.д. Вообще, программы для управления инструментальными набором Visio можно писать на любом языке, лишь бы этот язык поддерживал режим Automationв качестве контроллера. Такая программа может существовать автономно, а может являться частью какого-то приложения, например MS Excel, позволяя выводить его данные в виде рисунка Visio. Automation– это средство, благодаря которому программа пишется на VBA, MicrosoftVisualBasic, C/C++ или на другом языке программирования, позволяющем режиму автоматизации вовлекать функциональность приложения (к примеру, приложения Visio) простым использованием его объектов. В режиме Automationприложение, “поставляющее” объекты (иногда его называют приложением провайдера или сервером автоматизации), делает эти объекты доступными для других приложений, а также определяет те свойства и методы, которые их и контролируют [4].

Для решения задач визуализации была разработана программа, предназначенная для автоматизации расчета уровней шума вблизи единичного точечного источника. Программа выполнена в среде визуального моделирования MicrosoftVisio 2003 и включает в себя:

графическую часть;

программную часть (модуль, написанный на языке MicrosoftVBA);

формы пользовательского диалога.

Программа позволяет вводить все данные, полученные в результате эксперимента, получать на их основе новые результаты, сравнивать с экспериментальными данными и визуализировать все имеющиеся значения. Кроме того, можно устанавливать количество замеров в зависимости от направления распространения шума и числа контролируемых точек на этих направлениях, а также сравнивать полученные по показаниям измерительного прибора значения с расчетными значениями и вручную задавать масштаб получаемого изображения.

Возможности программы для визуализации были проверены экспериментально. Были проведены эксперименты по измерению шума и вибрации от единичных точечных источников. В качестве источника шума был выбран линейно-рычажный двигатель, а для исследования распространения вибрации была создана экспериментальная модель, состоящая из поверхности определенной толщины, и небольшого электродвигателя – источника колебаний поверхности.

Визуализация в обоих случаях осуществлялась по восьми направлениям. Результаты экспериментальных исследований представлены на рис. 2 и 3.

МТИ-2010 Бутримова Е.В., Дроздова Н.В.

Рис. 2. Визуализация распространения шума:

1 – измеренные значения шума для исходных данных;

2 – действительные значения шума на заданном расстоянии от источника;

3 – программная визуализация значений шума На рисунках визуального отображения результатов эксперимента кривая 1 построена по отклонениям от среднего значения на расстоянии R1 от источника (20 см) и отражает действительные значения уровней шума или вибрации на каждой оси, полученные по показаниям измерительного прибора. Кривая 2 показывает действительные значения на заданном расстоянии R2 от источника, а кривая 3 – значения на расстоянии R2, рассчитанные по программе, исходя из заданных начальных условий. Окружности показывают средние значения каждой кривой по всем направлениям. Все элементы визуального отображения результатов показаны таким образом, чтобы соблюдать закон затухания механических колебаний в среде в зависимости от удаления от источника вибрации.

Рис. 3. Визуализация распространения вибрации:

1 – измеренные значения вибрации для исходных данных;

2 – действительные значения вибрации на заданном расстоянии от источника;

3 – программная визуализация значений вибрации МТИ- Автоматизация выбора смазочно-охлаждающих технологических средств и систем их применения в машиностроении Как видно из рис. 2 и рис. 3 имеет место количественное и качественное совпадение результатов теоретического и экспериментального исследования, что показывает широкие возможности разработанного программного продукта для визуализации распространения шума и вибраций в рабочей зоне. Кроме того, это свидетельствует о том, что возможности, представляемые Microsoft Visio, полностью соответствуют предъявляемым требованиям к визуализации экологической информации, циркулирующей в производственных машиностроительных системах.

Библиографический список.

В.Е.Гершензон, Е.В.Смирнова, В.В.Элиас. Информационные технологии в управлении 1.

качеством среды обитания. М.: Издательский центр “Академия”, 2003, 288 с.;

В.Н. Гришин, Е.Е. Панфилова. Информационные технологии в профессиональной 2.

деятельности. М.: ФОРУМ: ИНФРА-М, 2005, 416с.;

3. http://www.microsoft.com/rus/office2003/Visio/Default.mspx;

Леонтьев Б.К. Как создать проект в программе MicrosoftOfficeVisio 2003 – М.: НТ 4.

Пресс, 2006. 368 с.

АВТОМАТИЗАЦИЯ ВЫБОРА СМАЗОЧНО-ОХЛАЖДАЮЩИХ ТЕХНОЛОГИЧЕСКИХ СРЕДСТВ И СИСТЕМ ИХ ПРИМЕНЕНИЯ В МАШИНОСТРОЕНИИ Худошина Марина Юрьевна, Бутримова Ольга Владимировна Российская Федерация, Москва, ГОУ ВПО МГТУ “Станкин” hudosh@stankin.ru, olga.stankin@mail.ru На этапах проектирования технологических процессов и подготовки производства инженер решает задачи, связанные с принятием решений. Этот процесс осложняется тем, что объём информации, необходимой инженеру неуклонно возрастает. Поэтому необходимым инструментом работы инженера являются системы поддержки принятия решений, основанные на базах данных и являющиеся частью информационного обеспечения САПР [1, 2, 3].

Одним из элементов технологической системы, наряду с оборудованием, инструментом, обрабатываемыми материалами и другими элементами, являются смазочно-охлаждающие технологические средства (СОТС). Существует множество видов СОТС, а также систем их применения, различных по своим многочисленным характеристикам, что предполагает множество вариантов выбора. Существуют специализированные информационно-поисковые системы по отдельным технологическим характеристикам СОТС, а также базы данных по инструменту и технологическому оборудованию. Представляет интерес решение комплексной задачи, позволяющей объединить эти знания, дополнить экологическими характеристиками и интегрировать их в специальной базе данных, а также адаптировать её к автоматизации выбора СОТС и систем их применения в машиностроительном производстве.

При выборе СОТС и систем их применения с учётом отдельных компонент технологической системы возникает необходимость автоматизации процесса выбора, сделать обозримым множество исходных данных по СОТС, их технологическим и экологическим свойствам и альтернатив принимаемых решений, по необходимости менять критерии оценки выбора, т.е. менять набор целевых функций. Эти функции могут быть выполнены на основе специально разработанной интегральной базы данных “ЭКО СОТС”.

Целью работы является повышение безопасности производства за счёт автоматизации выбора смазочно-охлаждающих технологических средств и систем их применения в машиностроении на основе интегральной базы данных. Для этого в работе:

1) Проведено исследование взаимосвязей технологических и экологических показателей технологической системы с применением СОТС. Разработана система технологических, экологических и экономических ограничений, накладываемых на данные связи.

2) Осуществлена формализация связей и ограничений на связи в данной системе и построена информационная модель технологической системы с применением СОТС.

3) Разработаны алгоритм и методика принятия решений по выбору СОТС и систем их применения.

4) Разработана БД “ЭКО СОТС”.

МТИ-2010 Худошина М.Ю., Бутримова О.В.

Для исследования взаимосвязей технологических и экологических показателей технологической системы с применением СОТС были построены логические цепочки зависимостей факторов воздействия технологической системы на окружающую среду от свойств этой системы, прямо или косвенно указывающих на возможность возникновения данных факторов [4]. Логические цепочки в данной работе изображаются с помощью специальных схем. На схемах в блоках прямоугольниках указываются вредные производственные факторы, элементы и параметры технологической системы, являющиеся причинами возникновения данных факторов, а также показатели элементов и параметров технологической системы. Источники воздействия на окружающую среду соединены на схеме стрелками с факторами воздействия и с другими источниками, на которые они оказывают влияние. Показатели факторов и источников воздействия соединены с ними на схеме линиями. На рис. 1 приведён пример построения одной из таких цепочек для фактора “Воздействие газо-аэрозольной смеси на воздух рабочей зоны”. Каждый блок этой схемы конкретизирован, например, на рис. 2 представлена детализация блока “химический состав”.

Ограничения на связи устанавливаются путём выделения определённых диапазонов или отдельных значений показателей факторов и источников воздействия на окружающую среду.

Рис. 1. Логическая цепочка зависимости фактора воздействия газо-аэрозольной смеси на воздух рабочей зоны от свойств технологической системы По результатам построения логических цепочек составлена сводная таблица о факторах воздействия технологической системы, включающей СОТС, на окружающую среду (табл. 1). Анализ их характеристик свидетельствует о том, что технологические процессы с применением СОТС оказывают существенное влияние на окружающую среду.

На следующем этапе создана функциональная модель предметной области, представляющей собой технологическую систему с применением СОТС, в которой указаны объекты предметной МТИ- Автоматизация выбора смазочно-охлаждающих технологических средств и систем их применения в машиностроении области и функции, ими выполняемые. Она устанавливает функциональные связи между объектами предметной области. На схеме (рис. 3) информационные объекты представлены в прямоугольниках, а осуществляемые функции – в овалах [5].

На основе функциональной модели строится информационная модель “сущность-связь” (entity-relationship model, ER-model) предметной области, которая идентифицирует её объекты сущности и конкретизирует типы связей между ними (рис. 4). Информационная модель “сущность связь” строится для каждого из объектов – элементов предметной области, – и разбивается на фрагменты по их технологическому назначению.

Рис. 2. Свойства СОТС характеризующие химический состав СОТС и его изменение Таблица 1. Факторы воздействия технологической системы, включающей СОТС, на персонал и окружающую среду Факторы воздействия Экологические и токсикологические Источники и причины технологической показатели факторов воздействия возникновения факторов системы с воздействия, свойства применением СОТС технологической системы, на персонал и определяющие экологические окружающую среду показатели факторов воздействия МТИ-2010 Худошина М.Ю., Бутримова О.В.


Воздействие на Состав газо-аэрозольной смеси, Химический состав и агрегатное атмосферу, воздух поступающей в воздух рабочей зоны, состояние СОТС, температура рабочей зоны веществ концентрация химических веществ газо- подаваемого СОТС, способ подачи газо-аэрозольной аэрозольной смеси в воздухе рабочей зоны. СОТС, количество подаваемого смеси, выделяющейся Токсикологические характеристики СОТС, вид обрабатываемого в процессе резания. веществ газо-аэрозольной смеси: класс материала, температура заготовки, Попадание данных опасности, предельно допустимая инструмента в зоне резания, режим веществ в организм концентрация (ПДК), средняя смертельная резания человека через концентрация CL50, коэффициент дыхательные пути возможного ингаляционного отравления (КВИО), зона острого действия, зона хронического действия.

Попадание СОТС и Токсикологические характеристики СОТС: Химический состав и агрегатное продуктов класс опасности, средняя смертельная доза состояние СОТС, температура термоокислительной при нанесении на кожу DL50, коэффициент подаваемого СОТС, способ подачи деструкции СОТС в возможного ингаляционного отравления СОТС, количество подаваемого организм человека (КВИО), зона острого действия при СОТС, наличие систем регенерации через кожу нанесении на кожу, зона хронического действия при нанесении на кожу.

Поступление СОТС и Концентрация компонентов СОТС и Химический состав и агрегатное продуктов их продуктов их деструкции в сточных водах состояние СОТС, способ подачи деструкции в сточные предприятия и в почве СОТС, количество подаваемого воды предприятия и ПДК данных веществ в воде и в почве СОТС, наличие систем регенерации почву и рекуперации СОТС Потребление ресурсов:

Энергопотребление Силы трения при резании, работа резания. Химический состав и агрегатное Смазочное и диспергирующее действия состояние СОТС, способ подачи СОТС. СОТС, количество подаваемого СОТС, вид обрабатываемого материала, температура заготовки, инструмента в зоне резания, режим резания Расход режущего Износ инструмента. Силы трения при Химический состав и агрегатное инструмента резании. Смазочное, охлаждающее и состояние СОТС, способ подачи демпфирующее действия СОТС. СОТС, количество подаваемого СОТС, вид обрабатываемого материала, температура заготовки, инструмента в зоне резания, режим резания Расход СОТС Количество отработанного СОТС. Степень Химический состав и агрегатное загрязнения СОТС, стойкость СОТС. состояние СОТС, температура подаваемого СОТС, способ подачи СОТС, количество подаваемого СОТС, вид обрабатываемого материала, температура заготовки, инструмента в зоне резания, режим резания, наличие систем регенерации и рекуперации Пожаро- и Температура вспышки СОТС Химический состав и агрегатное взрывобезопасность состояние СОТС МТИ- Автоматизация выбора смазочно-охлаждающих технологических средств и систем их применения в машиностроении Рис. 3. Функциональная модель предметной области Рис. 4. Информационная модель “сущность-связь” предметной области Разработаны алгоритм и методика выбора СОТС. На рис. 5 представлен укрупнённый алгоритм выбора СОТС. В результате задания пользователем ограничений параметров поиска (блок 1), из всего множества исходных вариантов = {1,...,n } выделяется некоторое подмножество вариантов решений = {1,..., k }, k n (блок 2). Дальнейший поиск осуществляется уже в этом МТИ-2010 Худошина М.Ю., Бутримова О.В.

подмножестве путём оценки вариантов по комплексному критерию. Если выбранный вариант не устраивает пользователя, то процесс принятия решения возобновляется с новыми, уточнёнными или изменёнными параметрами до получения конечного результата [6].

Комплексный критерий представляет собой набор параметров, характеристик СОТС и систем их применения, и может меняться в зависимости от определяемой пользователем значимости этих параметров.

Выбор вариантов по комплексному критерию осуществляется на основе разработанного алгоритма (рис. 6). Для выбора из подмножества * одного или нескольких лучших вариантов используется адаптированная модель оценки вариантов, учитывающая предпочтения пользователя, основанная на методе “взвешенных критериев”. Пользователь задаёт критерии выбора и каждому критерию присваивает вес в зависимости от степени его важности.

Кроме того, производится оценка каждого из вариантов образованного ограничениями подмножества *. Каждый вариант обладает совокупностью признаков, характеризующих его свойства. Каждому признаку ставится в соответствие числовая оценка с помощью некоторого отображения : ei = ( N i ) ;

i = 1,..., k, где ei – оценка альтернативы i по критерию ( N i ) [3, 6, 7]. Эта информация составляется по результатам предварительно проведённой экспертизы, а также по нормативам и экспериментальным данным. Каждый вариант оценивается по отдельным составляющим комплексного критерия и его интегральная оценка осуществляется путём умножения веса варианта выбора по определённому критерию на вес данного критерия и последующим суммированием полученных значений для каждого варианта выбора. Варианты с наибольшими суммарными весами и являются решениями задачи принятия решения.

Рис. 5. Укрупнённый алгоритм выбора СОТС Программная реализация информационной модели, алгоритма и методика выбора осуществлена путём создания интегральной базы данных “ЭКО СОТС”, особенностью которой является интеграция технологических, экологических и экономических показателей технологической системы с использованием СОТС, а также реализация системы ограничений на связи между данными показателями. Она является средством поддержки принятия решений, и на её основе реализуется процесс автоматизации выбора СОТС.

БД “ЭКО СОТС” построена на основе ранее созданной информационной модели предметной области. Структура БД составлена массивами информации, оформленными в таблицы. На рис. показана общая структура БД “ЭКО СОТС”. Таблицы имеют различную спецификацию: таблицы, объединяющие сведения об элементах предметной области;

таблицы, описывающие связи между элементами;

таблицы, необходимые для подтверждения источников и достоверности информации, а также дополнительные таблицы. Каждая строка какой-либо таблицы БД описывает определённое состояние системы, представленной этой таблицей и может быть представлена в виде множества {A ;

A,..., A } ;

a1Ak, a 2Ak,..., a nAAk, ki k1 km k МТИ- Автоматизация выбора смазочно-охлаждающих технологических средств и систем их применения в машиностроении где Ak i – идентификатор i-го объекта;

Ak1,..., Ak m – идентификаторы объектов, являющихся структурными компонентами объекта Ak i ;

a – характеристики объекта Ak i.

Ak Ak Ak, a,..., a 1 2 n Ak Рис. 6. Укрупнённый алгоритм оценки вариантов выбора по комплексному критерию Рис. 7. Структура БД “ЭКО СОТС” Для поиска информации с конкретизацией значений параметров составлены массивы наиболее часто используемых запросов к БД. Запросы подразделяются на простые и сложные.

Простые касаются поиска информации об интересующем свойстве объекта или системы по одному или нескольким параметрам, которые определяются пользователем. Сложные запросы реализуют целевой запрос, касающийся совокупности показателей, характеризующих определённое свойство какой-либо системы, например, степень токсичности СОТС. При этом пользователю не обязательно знать, совокупностью каких именно параметров характеризуется данное свойство.

Структура БД “ЭКО СОТС” предусматривает пополнение информации по мере её поступления и получение дополнительных сведений в процессе эксплуатации технологических систем с применением СОТС. Накопление информации в БД планируется осуществлять посредством МТИ-2010 Васильев К.И., Вязоветский Н.А.

размещения её в локальных сетях предприятий, а также в сети Интернет и возможности добавления данных определённым кругом пользователей – специалистов в данной области.

Разработанные БД “ЭКО СОТС”, алгоритм и методика позволили подготовить автоматизацию выбора СОТС и систем их применения с учётом экологических и влияющих на безопасность персонала ограничений и критериев.

Библиографический список.

1. Автоматизированные технологии и производства в машиностроении / Самохвалов Е.И., Соломенцев Ю.М., Гречишников В.А. / Под редакцией члена-корреспондента РАН Соломенцева Ю.М. Учебник для студентов вузов. – М.: ИЦ ГОУ МГТУ «Станкин», ЯНУС-К, 2006, – 800 с.

2. Информационно-вычислительные системы в машиностроении CALS-технологии / Ю.М.

Соломенцев, В.Г. Митрофанов, В.В. Павлов, А.В. Рыбаков – М.: Наука, 2003, 292 с.

3. Интеллектуальные системы проектирования: учеб.пособие / Г.Б. Евгенев. – М.: Изд-во МГТУ им. Н.Э. Баумана, 2009. – 334 с.: ил.

4. Бутримова О.В. Автоматизация принятия решений по экологически обоснованному выбору смазочно-охлаждающих технологических средств и систем их применения на основе интегральной базы данных / XXII Международная Инновационно-ориентированная конференция молодых ученых и студентов (МИКМУС-2010) “Будущее машиностроения России”: сборник материалов конференции с элементами научной школы для молодёжи (Москва, 26 – 29 октября г.). – М.: Цифровичок, 2010 г. – 221 с.

5. Зеленков Ю.А. Введение в базы данных, Цент Интернет ЯрГУ, 1997.

6. Худошина М.Ю., Бутримова О.В. Разработка принципов создания информационной системы для минимизации воздействия смазочно-охлаждающих технологических средств на окружающую среду. Научно-практический и научно-методический журнал “Безопасность жизнедеятельности”, №4 (112). М.: Изд-во “Новые технологии”, “Безопасность жизнедеятельности”, 2010. – с. 39 – 42.


7. Черноруцкий И.Г. Методы принятия решений. – СПб.: БХВ-Петербург, 2005. – 416 с.: ил.

ПРОСТРАНСТВЕННЫЕ МЕТОДЫ ВОССТАНОВЛЕНИЯ ТРЁХМЕРНОГО РЕЛЬЕФА ПОВЕРХНОСТИ ПО ИНТЕРФЕРОГРАММЕ С ИНТЕРФЕРОМЕТРА ЛИННИКА Бушуев Семён Викторович, Телешевский Владимир Ильич РФ, г. Москва, ГОУ ВПО МГТУ «СТАНКИН».

mtkenny@mail.ru Перед началом проведения работы следует рассмотреть общие теоретические вопросы, касающиеся лазерной интерферометрии в конкретном случае интерферометра Линника.

Интерференция волн — наложение волн, при котором происходит их взаимное усиление в одних точках пространства и ослабление – в других. Результат интерференции зависит от разности фаз накладывающихся волн.

Интерферировать могут только волны, имеющие одинаковую частоту, в которых колебания совершаются вдоль одного и того же направления (т. е. когерентные волны). Интерференция бывает стационарной и нестационарной. Стационарную интерференционную картину могут давать только когерентные волны. Например, две сферические волны на поверхности воды, распространяющиеся от двух когерентных точечных источников, при интерференции дадут результирующую волну. Фронтом результирующей волны будет сфера.

При интерференции волн не происходит сложения их энергий. Интерференция волн приводит к перераспределению энергии колебаний между различными близко расположенными частицами среды. Это не противоречит закону сохранения энергии потому, что в среднем, для большой области пространства, энергия результирующей волны равна сумме энергий интерферирующих волн.

При наложении некогерентных волн средняя величина квадрата амплитуды результирующей волны равна сумме квадратов амплитуд накладывающихся волн. Энергия результирующих колебаний каждой точки среды равна сумме энергий ее колебаний, обусловленных всеми некогерентными волнами в отдельности.

МТИ- Компьютерное проектирование штамповой оснастки для горячей объёмной штамповки поковок с удлинённой осью, штампуемых на КГШП На явлении интерференции света как волнового процесса построен принцип работы интерферометров. В общих чертах действие прибора основано на том, что пучок света с помощью того или иного устройства пространственно разделяется на два или большее количество когерентных пучков. Каждый из пучков проходит различные оптические пути и возвращается на экран, создавая интерференционную картину, по которой можно установить смещение фаз пучков [3].

Интерферометры применяются как при точных измерениях длин, в частности в станкостроении и машиностроении, так и для оценки качества оптических поверхностей и проверки оптических систем в целом.

Обычный микроскоп состоит из двух идентичных ветвей: предметной 3-4-5-6-7 и опорной 3 8-9-10. Каждая из них в прямом ходе лучей представляет собой широко известную в микроскопии оптическую схему освещения объекта по Кёлеру. В обратном ходе лучей эти ветви вместе с линзой 11 позволяют сформировать изображение объекта 6 и зеркал 7, 10 в выходной плоскости 12 и одновременно получить две системы волн, способных интерферировать, т.к. они образуются делением пучка лучей, исходящих из одной точки протяженного источника света. Здесь и далее везде считается, что используемое излучение является квазимонохроматическим, т.е. спектральная полоса этого излучения мала по сравнению со средней частотой.

В отличие от обычного микроскопа Линника в представленной схеме линза 11 расположена на фокусном расстоянии от плоскостей 4, 8 так, что микрообъективы 5, 9 образуют с ней телескопическую (конфокальную) пару. Это условие необходимо для того, чтобы изображения различных продольных плоскостей объекта 6 имели одинаковый масштаб. Только при таком расположении линзы 11 отображающая система микроскопа будет инвариантна к сдвигу вдоль оптической оси. Ход лучей при формировании интерференционных картин от других точечных источников, смещенных относительно оптической оси в поперечном направлении, например, в точку А, аналогичен только что рассмотренному.

Рис. 1. Принципиальная оптическая схема интерференционного микроскопа с пространственно-некогерентным источником света по схеме Линника, где:

1 – протяженный источник света;

2 – линза;

3 – светоделитель;

4, 8 – передние фокальные плоскости микрообъективов;

5, 9 – микрообъективы;

6 – объект;

7 –предметное зеркало;

10 – опорное зеркало;

11 – линза;

12 – выходная плоскость.

Из рисунка 1 следует, что от точечного источника А после микрообъективов 5, распространяются уже наклонные к оптической оси параллельные пучки света. В отличие от предыдущего случая, теперь объект 6 зондируется плоским пучком света не по нормали, а под некоторым углом q. Угол наклона q зависит от расстояния АВ и, соответственно, А1В1.

Максимальный угол наклона определяется числовой апертурой микрообъективов 5, 9 и размером объекта 6. Причем объект 6 должен весь находиться в области пересечения этих пучков. Размер этой области зависит от положения зеркала 7 и достигает своего наибольшего значения при размещении его точно в задней фокальной плоскости микрообъектива 5. Соответственно, зеркало 10 опорного канала также должно находится в задней фокальной плоскости микрообъектива 9. Отраженное от зеркал 7, 10 и светоделителя 3 излучение идет под небольшим углом друг к другу из-за относительного наклона этих зеркал. Этот угол определяет частоту полос в интерференционной МТИ-2010 Васильев К.И., Вязоветский Н.А.

картине. Далее излучение преобразуется линзой 11 в параллельные пучки и направляется под некоторым углом к оптической оси в выходную плоскость 12, причем этот угол определяется удаленностью точечного источника от оптической оси. Так как эта пара пучков образована из одного точечного источника А, то они когерентны и при регистрации в любой плоскости в пространстве изображений микроскопа создают свою нелокализованную интерференционную картину. Частота полос в этой картине будет такая же как и для точечного источника В, но форма искривления полос будет другая, т.к. предметный пучок света проходит через объект 6 под углом, т.е. по другому пути.

Аналогично описывается образование интерференционных картин для любого другого точечного источника.

В пространстве изображений формируется непрерывный набор из пар когерентных волновых полей (предметного и опорного). Каждая такая пара волн создает при регистрации свою собственную интерферограмму. Область локализации такой интерференционной картины совпадает с областью пересечения каждой пары предметного и опорного пучков. Частота и ориентация полос у всех интерферограмм одинакова, т.к. она определяется относительным наклоном зеркал 7, 10. Однако форма искривления полос несколько отличается друг от друга, т.к. предметные пучки света проходят разные пути в объекте 6 из-за различного угла зондирования.

При настройке микроскопа, например, на полосы конечной ширины, перпендикулярные оси x, уравнение элементарной интерферограммы можно записать в виде:

i( x, y, ) = 2i'1 + cos (( x, y) + x sin ) где a - угол между предметным и опорным пучками для данного положения точечного источника. Здесь предполагается, что интенсивность обоих этих пучков одинакова и равна i’.

Область интегрирования определяется угловыми размерами источника. Для широкого источника, заполняющего всю апертуру микрообъектива 5, она зависит от его числовой апертуры.

Таким образом, изображение, формируемое в микроскопе Линника с пространственно некогерентным источником света, является суммой интерферограмм волновых полей, исходящих из различных точек источника, поэтому контрастная интерференционная картина наблюдается в плоскости изображения предметного и опорного зеркал. Следует отметить, что это свойство значительно улучшает качество интерференционной картины, получаемой на микроскопе Линника, так как суммирование уменьшает шумы источника.

В соответствии с вышеприведённой формулой становится понятно, что интерферограмма представляет собой фазово-модулированный узкополосный сигнал, и для извлечения из изображения информации о фазе возможно применение ряда алгоритмов и методов, подразделяющихся, прежде всего, на временные и пространственные.

Для реализации временных методов вычисления фазы необходима регистрации трех или более интерферограмм с постоянным фазовым сдвигом между ними (метод фазовых шагов). При этом для метода структура и количество полос на интерферограмме несущественны, но у алгоритмов на его основе высока чувствительны к изменениям интенсивности интерферограмм. Помимо этого недостатком является необходимость регистрации нескольких интерферограмм, разделённых между собой интервалами временной задержки, что ограничивает возможности применения метода к динамическим объектам и создаёт потребность в наличии высокоточного, сложного и, ввиду этого, дорогого оборудования.

Пространственные методы основаны на преобразованиях и фильтрации пространственного спектра интерференционного сигнал, поэтому для их применения необходима только одна интерферограмма, что является существенным достоинством данного метода в сравнении свременным. Однако к обрабатываемой интерферограмме предъявляется ряд требований.

Интерферограмма должна содержать достаточно много полос для хорошего разделения боковых порядков в пространственном спектре узкополосного сигнала и восстановления на их основании фазы с помощью полосового фильтра и обратного Фурье-преобразования (Фурье-метод).

Ограниченная ширина полосового фильтра приводит к снижению пространственного разрешения в восстановленной фазе. К тому же для устранения высокочастотных составляющих погрешности требуется увеличить число полос на интерферограмме, что не всегда возможно привести в соответствие с разрешающей способностью ПЗС-матрицы [2].

Методы, основанные на преобразовании Гильберта, не требуют вырезания боковых порядков и менее чувствительны к количеству полос на интерферограмме. Они позволяют восстанавливать фазу при очень сложной структуре полос, когда выделение бокового порядка в спектре невозможно, МТИ- Компьютерное проектирование штамповой оснастки для горячей объёмной штамповки поковок с удлинённой осью штампуемых на КГШП осью, даже несмотря на большое число полос. Но этот метод предполагает что у спектра предполагает, интерферограммы отсутствует нулевой порядок. Это условие не всегда выполнимо для реальных ет интерферограмм [7].

На основании вышеизложенных теоретических выкладок можно сформулировать основные направления исследования возможности восстановления изображения в трёхмерную модель плоскости и предложить следующий алгоритм действий. Пусть задана некоторая математическая модель поверхности со случайным рельефом (Рис.2). На эту поверхность сечётся плоской световой волной и складывается с опорной волной уравнение которой известно Необходимо отметить, что на волной, известно.

практике нам неизвестны точные наклоны плоскостей, поэтому для каждого конкретного прибора необходимо проводить калибровку по некоторой эталонной поверхности с точно известной формой.

Рис.2. Математическая модель поверхности.

Результатом сложения двух волн ввиду разности хода является интерфернеционная картина, которую в цифровой форме можно представить как двухмерную матрицу, в каждой ячейке которой матрицу находится информация об интенсивности света (Рис.3) [1].

Рис.3. Матрица интерференции.

В данной работе предлагается дополнить метод Фурье-преобразования обработкой преобразования изображения с помощью функции арккосинуса для извлечения фазового сдвига напрямую из интерферограммы. Справедливость такого подхода можно доказать с помощью математического моделирования. Обрабатывая изображение с помощью функции арккосинуса, получаем новую арккосинуса двухмерную матрицу, представляющую собой плоскость разности фаз (Рис Рис.4), однако возникает необходимость создать алгоритм позволяющий автоматически «разворачиват алгоритм, разворачивать» функцию арккосинуса, то есть после каждого пика и впадины каждого периода функции нужно производить последовательную смену знака, а также после каждого периода необходимо прибавлять значение для создания неразрывной плоскости.

плоскости МТИ-2010 Васильев К.И., Вязоветский Н.А.

Рис.4. Результат применения к интерферограмме функции арккосинуса.

Результатом применения такого алгоритма является матрица плоскости, при вычитании из которой матрицы значений опорной волны можно получить исходный рельеф. В восстановленном сигнале имеются остаточные дефекты изображения – срывы, возникающие как погрешность дискретизации и погрешность метода, однако в целом восстановление поверхности производится на основании метода успешно, а имеющиеся выбросы возможно устранить применением фильтрации. В качестве одной из возможных реализаций предлагается применить цифровой рекурсивный фильтр скользящего среднего. Погрешность от применения такого фильтра не превышает двух процентов в единицах входного сигнала (высоты неровностей поверхности).

Формирование матрицы Выделение участка Позиционные преобразования интерференционной яркости изображения с помощью ПЗС-матрицы картины Применение функции Фильтрация помех Нормирование данных арккосинуса Визуальное Очистка результатов от "Развёртывание" фаз построение рельефа следа плоскости светового арккосинуса в плоскость сечения поверхности Рис.5. Алгоритм реализации процесса восстановления микрорельефа поверхности по интерфрограмме методом арккосинусной развёртки.

При переходе от идеальной математической модели к реальной технологической возникают дополнительные источники погрешности, среди которых самыми значительными являются оптические шумы, возникающие в оптической схеме фотографических аппаратов и в ПЗС-матрицах, а также неравномерность яркости реальных полос, дающих очень неоднородные амплитуды сигнала.

Высокий и даже средний уровень шума в изображении делает невозможным восстановление плоскости светового сечения с помощью функции арккосинуса, однако этот эффект можно устранить применением цифровых фильтров низких частот (в том числе и усредняющих), а также специальных фильтров, отсеивающих низкоэнергетические участки спектра (что делается из предположения о случайном распределении вероятности возникновения шума) [5].

Нормирование масштаба изображения для целей дальнейшего восстановления теоретически приводит нас к необходимости дополнительной дообработки массива и использованию фильтра высоких частот для устранения эффекта биения сигнала. Таким образом, комплекс обработки матрицы сигналов сводится к применению цифрового полосового фильтра с последующим МТИ- Компьютерное проектирование штамповой оснастки для горячей объёмной штамповки поковок с удлинённой осью, штампуемых на КГШП вычитанием плоскости светового сечения. Итогом такой обработки будет являться трёхмерная модель исследуемой поверхности (Рис.6) [5].

В случае применения алгоритмов на основании преобразования Гилберта нет нужды приводить доказательства его справедливости на основании математического моделирования, так как этот метод является классическим в теории обработки узкополосных сигналов [1], к которым можно отнести и изображение с интерферометра Линника. При этом алгоритмы реализации отличаются относительной простотой в сравнении с вышеприведённым методом, но при этом метод почти не чувствителен к помехам в случае введения ослабляющего полосового фильтра.

Рис.6. Исходнаяинтерферограмма и восстановленный микрорельеф.

Смысл преобразования сводится к следующему. Интерферограмма представляет собой фазово-модулированный сигнал, который, в свою очередь, является узкополосным сигналом, поэтому для её анализа становится возможным применение понятия комплексного аналитического сигнала, содержащего, помимо основной, и мнимую сопряжённую часть. Сопряжённый сигнал получается из исходного с помощью преобразования Гильберта:

x( ) t d x (t ) = При анализе данной формулы становится очевидно, что сопряжённый сигнал является ничем иным, как свёрткой исходного узкополосного сигнала и функции 1/(t). В таком случае, аналитический сигнал будет выглядеть как xa (t ) = x(t ) + i x (t ) а полная фаза узкополосного сигнала типа x(t)=A(t)+cos(t+(t)),будет выражаться формулой:

x (t ) (t ) = atctg x(t ) Так как именно полная фаза интерферограммы как раз и несёт в себе информацию о расстоянии до объекта, то дальнейший алгоритм действий по восстановлению рельефа очевиден и во многом аналогичен уже рассматривавшемуся выше первому методу. Алгоритм реализации процесса МТИ-2010 Васильев К.И., Вязоветский Н.А.

восстановления микрорельефа поверхности по интерфрограмме методом преобразования Гильберта представлен на рис. 7, а результат применения алгоритма – на рис. 8.

Формирование матрицы Выделение участка Позиционные преобразования яркости изображения с интерференционной картины помощью ПЗС-матрицы Преобразование Вычисление фазового Фильтрация помех Гильберта сдвига Очистка результатов от Визуальное "Развёртывание" фазы следа плоскости светового построение рельефа в плоскость поверхности сечения Рис.7. Алгоритм реализации процесса восстановления микрорельефа поверхности по интерфрограмме методом преобразования Гильберта.

а) б) Рис.8. Результат применения метода преобразования Гильберта.

а – исходная интерферограмма, б – восстановленный микрорельеф.

Разница в восстановленных изображениях связана с тем, что для восстановления ввиду высокой чувствительности к шумам первого метода брался только участок с наилучшей интерференцией.

Выводы МТИ- Компьютерное проектирование штамповой оснастки для горячей объёмной штамповки поковок с удлинённой осью, штампуемых на КГШП На основании вышеизложенного можно утверждать, что, несмотря на значительные объёмы данных и операций над ними, при настоящем уровне развития вычислительной техники появилась принципиальная возможность модернизации и использования в новом направлении оборудования, обладающего высокими показателями точности, но не отвечающего потребностям современного производства. При этом уровень затрат будет многократно ниже того значения, которое потребовалось бы для закупки нового оборудования с аналогичными показателями производительности. Данная разработка при должном уровне аппаратной реализации может использоваться в системах автоматизированного контроля, притом не только шероховатости на уровне от 1 до 0,003 мкм, но и в дефектоскопии и для целей обнаружения неполадок в микроэлектронике. В ходе исследования принципиальных и непреодолимых теоретических препятствий к реализации данного метода обнаружено не было.

Библиографический список 1. Айфичер Э., Джервис Б. Цифровая обработка сигналов: практический подход, М., Издательство: Вильямс, 2004 г. – 992 с.

2. ГужовВ.И.,Ильиных С.П. Компьютерная интерферометрия, М., Издательство НГТУ, 2005 г. – 252 с.

3. Коронкевич В.П., Соболев В.С., Дубнищев Ю.Н. Лазерная интерферометрия 1983. Твердый переплет. 216 с.

4. Сергиенко А.Б. Цифровая обработка сигналов, СПб.;

Питер, 2002, - 608 с.: ил.

5. Вест Ч. Голографическая интерферометрия. - : Мир, 1982. – 504с.

6. L.I.Goray, J.F.Seely, S.F.Sadov.Spectral separation of the efficiencies of the inside and outside orders of soft-x-ray-extreme-ultraviolet gratings at near normal incidence. Journal of Applied Physics 2006, Vol.100, p. Васильев В. Н., Гуров И. П., Компьютерная обработка сигналов в приложении к интерференционным системам. – BHV, Москва, 1998. – 243с КОМПЬЮТЕРНОЕ ПРОЕКТИРОВАНИЕ ШТАМПОВОЙ ОСНАСТКИ ДЛЯ ГОРЯЧЕЙ ОБЪЕМНОЙ ШТАМПОВКИ ПОКОВОК С УДЛИНЕННОЙ ОСЬЮ, ШТАМПУЕМЫХ НА КГШП Васильев Константин Иванович, Вязоветский Никита Александрович РФ, Москва, ГОУ ВПО МГТУ «СТАНКИН»



Pages:   || 2 | 3 | 4 | 5 |   ...   | 9 |
 



Похожие работы:





 
© 2013 www.libed.ru - «Бесплатная библиотека научно-практических конференций»

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.