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 |
-- [ Страница 1 ] --

Научное партнерство «Аргумент»

Балтийский гуманитарный институт

Российская ассоциация содействия наук

е

Технологический университет Таджикистана

Казахский Национальный медицинский университет им. С.Д. Асфендиярова

Липецкое региональное отделение Общероссийской общественной

организации «Российский союз молодых ученых»

Научно-исследовательский центр «Аксиома»

Молодежный парламент Липецкой области Издательский центр «Гравис»

IX-я Международная научная конференция «АКТУАЛЬНЫЕ ВОПРОСЫ СОВРЕМЕННОЙ ТЕХНИКИ И ТЕХНОЛОГИИ»

Россия, г. Липецк, 27 октября 2012 г.

СБОРНИК ДОКЛАДОВ Издательский центр «Гравис»

Липецк, 2012 Научное партнерство «Аргумент»

Балтийский гуманитарный институт Российская ассоциация содействия науке Технологический университет Таджикистана Казахский Национальный медицинский университет им. С.Д. Асфендиярова Липецкое региональное отделение Общероссийской общественной организации «Российский союз молодых ученых»

Научно-исследовательский центр «Аксиома»

Молодежный парламент Липецкой области Издательский центр «Гравис»

IX-я Международная научная конференция «АКТУАЛЬНЫЕ ВОПРОСЫ СОВРЕМЕННОЙ ТЕХНИКИ И ТЕХНОЛОГИИ»

Россия, г. Липецк, 27 октября 2012 г.

СБОРНИК ДОКЛАДОВ Ответственный редактор:

А.В. Горбенко Издательский центр «Гравис»

Липецк, УДК ББК А Актуальные вопросы современной техники и технологии [Текст]:

Сборник докладов IX-й Международной научной конференции (г. Липецк, 27 октября 2012 г.). / Отв. ред. А.В. Горбенко. – Липецк:

Издательский центр «Гравис», 2012. – 152 с.

Сборник включает тексты научных докладов участников IX-й Международной научной конференции «Актуальные вопросы современной техники и технологии», состоявшейся 27 октября 2012 г. в г. Липецке (Российская Федерация). В сборнике представлены научные доклады из Азербайджана, Казахстана, России, Таджикистана, Узбекистана, Украины.

Доклады сгруппированы по секциям в соответствии с принятой классификацией научных направлений в современной технике и технологии.

Редакционная коллегия сборника:

Исмаилов Н.Ш., г. Баку, Азербайджан Шматко А.Д., г. Санкт-Петербург, Россия Горбенко А.В., г. Липецк, Россия Черепнин В.В., г. Липецк, Россия Бедрицкий И.М., г. Ташкент, Узбекистан Егоров А.И., г. Липецк, Россия Карлов В.А., г. Днепропетровск, Украина Лаубе И.С., г. Рига, Латвия Мирзорахимов К.К., г. Душанбе, Таджикистан Мосолова Е.М., г. Липецк, Россия Нурмаганбетова М.О., г. Алма-Ата, Казахстан © Коллектив авторов ОГЛАВЛЕНИЕ Секция 1. Информатика, вычислительная техника и управление М.Г. Акашкина, И.В. Баранов, Н.А. Егорова, Д.С. Истомин, А.Н. Корчева, М.Р. Овсянникова, С.А. Петров. Dynamics CRM 2011 как платформа для построения информационной системы вуза........................................................................................................... Н.В. Андреева. Обзор средств визуализации онтологии.................... Е.А. Гопта, С.А. Фоменков. Повышение качества построения линейного и сетевого синтеза физического принципа действия....... Ю.А. Корякова, Б.А. Баллод. Особенности разработки подсистемы CRM компании.................................................................. С.Т. Наврузов. О создание геоинформационной системы управления водными ресурсами трансграничных рек........................ Н.П. Песков. Интегрированные системы управления производством....................................................................................... Н.Н. Покровская, И.С. Евдокимова. Формальная модель разбиения сложных естественно-языковых предложений на простые.................................................................................................. А.С. Тергеусизова. Требования операционной системы................... А.В. Шилов. ERP: интегрированные системы управления информационными потоками предприятия......................................... А.Э. Шкарупа. Анализ графического интерфейса пользователя программы и выдача рекомендаций по его улучшению..................... Секция 2. Машиностроение и машиноведение, материаловедение Е.В. Арышенский, В.Г. Колобов, А.М Оводенко. Изучение влияния температуры холодной прокатки сплава 3104 на отрыв дна при штамповке питьевых банок..................................................... П.В. Боровик. Выбор метода расчета механических свойств при моделировании процесса горячей резки на ножницах................ И.Н. Зайцева, В.А. Морозов. Анализ систем частотно регулируемых асинхронных электроприводов.................................... А.Р. Имангулов, Н.М. Филькин, Р.С. Музафаров.

Математическая модель механической трансмиссии автомобиля с ГЭСУ............................................................................... К.О. Кобзев, В.В. Шегай. Фрикционные спеченные материалы........ Д.В. Кондратов, И.В. Плаксина, А.В. Калинина.

Математическое моделирование ребристой трубы кольцевого профиля при воздействии давления.................................................... Ю.Н. Кондратова, Д.В. Кондратов. Математическое моделирование поведения давления в слое жидкости силового цилиндра со свободным опиранием в условиях вибрации................ В.А. Носенко, А.В. Зуев, А.В. Морозов, Е.В. Рыженко, А.А. Вяткин. Погрешность длины ролика после операции сферошлифования на станке SXK-5A................................................. С.С. Петренко. Смеситель сыпучих материалов периодического действия...................................................................... И.А. Саламов. Алгоритм расчета мультипликатора ветроэнергетического агрегата............................................................. Н.С. Цыганок. Активация бентонита – обеспечение литейного производства высококачественными материалами............................ Секция 3. Электротехника, энергетика, электроника, радиотехника и связь, транспорт И.М. Бедрицкий. О пригодности критерия равенства потерь в обмотках и сердечнике при оптимизации объема ферромагнитных элементов стабилизированных параметрических источников питания................................................. Р.В. Беляевский. Структура технологических потерь электроэнергии в электрических сетях сетевых организаций............ С.В. Довженко, Н.В. Смородина. Загрязнение электроизоляционных конструкций как негативный фактор надежности систем электроснабжения................................................ В.А. Карлов. Свойства пятиплечего анализатора комплексного коэффициента отражения..................................................................... С.А. Муров. Система автоматического управления пневматическим тормозом грузового поезда...................................... А.А. Раткевич. Способы оценки опасности столкновений в автоматических информационно-вычислительных системах предупреждения столкновений судов.................................................. А.Н. Савоськин, И.И. Гарбузов. Моделирование движения электровоза однофазно-постоянного тока по фидерной зоне........ А.С. Тергеусизова. Сетевая адресация............................................. Секция 4. Металлургия и химическая технология Е.В. Агеев, А.А. Давыдов, Е.В. Агеева. Изучение фазового состава твердосплавных электроэрозионных порошков.................. Н.С. Белинская. Моделирование процесса алкилирования бензола этиленом на хлорид-алюминиевом катализаторе.............. Н.С. Белинская, Г.Ю. Силко, Е.В. Францина. Применение квантово-химических методов расчета для определения термодинамической вероятности протекания реакций процесса депарафинизации................................................................................ А.Н. Галкин, Д.В. Руцкий, Н.А. Зюбан, А.Я. Пузиков, В.В. Фирсенко. Влияние интенсивности теплоотвода на процесс кристаллизации слитка и выход годного........................................... Секция 5. Техника и технология в строительстве В.А. Евстратов, А.Ю. Ляшенко. Опыт разработки и исследования инновационного рабочего оборудования одноковшового экскаватора............................................................... Е.Ю. Раенко, А.Н. Блазнов. Теплоизоляционный материал нового поколения: TC Ceramic-HB..................................................... Секция 6. Техника и технология легкой промышленности, лесного и сельского хозяйства, продуктов питания О.В. Лукина. СВЧ-установка роторного типа для размораживания теста в условиях минипекарен.............................. О.В. Щирська, М.М. Калакура. Технология мясных фаршей для диетических кулинарных изделий...................................................... Секция 7. Организация производства, метрология, стандартизация и управление качеством, безопасность и охрана труда, смежные вопросы Г.А. Аллахярова. Концептуальные вопросы управления качеством в вузах Азербайджана....................................................... Е.К. Бойкова. Мотивационно-стимулирующие инструменты контроллинга персонала..................................................................... Н.А.Девятов. Апробация и модернизация лабораторной установки по контролю измерений оптической плотности неоднородных оптических сред......................................................... В.И. Колчков, И.Е. Парфеньева. Управление электронными структурами и конфигурациями изделий........................................... А.С. Нуртдинов, Д.А. Осипович. Решение задачи позиционирования оптической измерительной системы при оцифровке кромок с малым радиусом скругления........................... Секция ИНФОРМАТИКА, ВЫЧИСЛИТЕЛЬНАЯ ТЕХНИКА И УПРАВЛЕНИЕ М.Г. Акашкина, И.В. Баранов, Н.А. Егорова, Д.С. Истомин, А.Н. Корчева, М.Р. Овсянникова, С.А. Петров DYNAMICS CRM 2011 КАК ПЛАТФОРМА ДЛЯ ПОСТРОЕНИЯ ИНФОРМАЦИОННОЙ СИСТЕМЫ ВУЗА Национальный исследовательский университет «МЭИ»



г. Москва, Россия Формирование корпоративной информационной среды вуза (КИС ВУЗ) обеспечивает интеграцию информационных ресурсов и позволяет создать информационную инфраструктуру в соответствии с действующей организационной структурой и принятыми бизнес правилами.

На современном этапе деятельности вуза информационная среда из средства предоставления доступа к необходимой инфор мации превращается в обязательный компонент инфраструктуры управления университетом с совокупностью интеллектуальных сер висов. Без них невозможно представить организацию управления и обучения в современном вузе [1, 2].

КИС ВУЗ предоставляет возможность собирать, хранить и на капливать всю текущую информацию по учебному процессу.

Грамотная организация накопления и хранения информации по направлениям деятельности вуза и по персонам, участвующим в процессе обучения, позволяет:

- в оперативном режиме извлекать необходимые сведения о персоналиях, участвующих в учебном процессе;

- формировать в соответствии со стандартами всю необходи мую документацию, сопровождающую деятельность вуза, начиная с документов о поступлении в вуз, сопровождения процесса обуче ния в вузе, кончая выдачей диплома об образовании;

- оперативно предоставлять информацию по нерегламентиро ванным запросам для принятия управленческих решений;

- предоставлять корректные данные для построения регламен тированных форм и разовых запросов от организаций и ведомств.

Подсистема КИС ВУЗ “Студент” реализует описанную выше функциональность и предоставляет интуитивно понятный интерфейс для работы пользователей. Данный модуль предназначен для ин формационного обеспечения большинства бизнес процессов, свя занных с подготовкой специалистов в системе высшего образования.

Модуль поддерживает централизованное ведение справочников, поиск любых информационных объектов (персоны, студенты, со трудники, приказы и т.д.) по любым критериям, гибкий режим разгра ничения полномочий между пользователями в зависимости от их должностных обязанностей и административной принадлежности, поддерживает ведение архива приказов, архива отчетных форм, хранение истории изменений всех информационных объектов. М Мо дуль поддерживает реальное движение контингента студентов п по средством приказов. Любые изменения свойств студента осущест осуществ ляются посредством ввода в действие приказа (перевод, изменен изменение состояния, изменения свойств личности и т.д.). Система предоста предостав ляет гибкий механизм настройки шаблонов приказов и маршрута движения приказа.

Подсистема “Студент” реализована на платформе Microsoft Dynamics CRM. Данная платформа создана для управления в взаимо отношениями с клиентами, однако достаточно широкий функционал по конфигурации позволяет перенастроить её как информационную систему для решения задач деятельности ВУЗа [3]. Для расширения функционала использовались технологии Silverlight 5, ASP.NET и HTML5, которые дают возможность создавать визуально насыщенасыщен ный материал, и в то же время поддерживают работу с фундаме фундамен тальными функциями для быстрой разработки. В дополнение к Silverlight использовался набор компонентов от Telerik, которые п по могают создавать богатые в оформлении, понятные и интерактивные ать приложения за счёт вспомогательных элементов управления.

Для извлечения необходимой информации предусмотрен Web Web интерфейс, через который возможно просматривать и изменять все данные хранящиеся в ИС. На рис. 1 представлено главное окно пр про граммы, в котором, с помощью элементов навигации, можно перейти на необходимую закладку для просмотра информации. Одной из адку доработок стандартных элементов навигации является расширение “Иерархия подразделений”, которое отображает всех студентов в ражает иерархии Административная единица-Курс-Группа-Студент. Ста Студент. Стан дартные средства позволяет просматривать информацию плоским списком, с возможностью использовать сложные запросы для поиска с сохранением этих запросов. Результаты запроса можно экспорт ожно экспорти ровать в один из многих поддерживаемых форматов.

Рис. 1. Иерархия подразделений Ещё одним расширением является “браузер личности”, который в удобном виде аккумулирует всю информацию о личности, ходе её обучении в институте, связных событиях, контактах, информацию х, для военно-учётного стола и многое другое. Имеется возможность учётного загрузки и отображения фотографии личности. Расширяя стандар стандарт ный механизм Аудита платформы CRM 2011, “браузер личности” позволяет просматривать всю историю изменений по личности и связным сущностям.

Особое внимание уделено проблеме параллельного изменения данных на сервере и клиенте – в этом случае пользователю будет предложено либо отказаться от внесения изменений, либо иигнориро вать чужие поправки.

Отдельной задачей является ведение в системе информации об адресах. Для этих целей в системе студент используется Фед Феде ральная информационная адресная система (ФИАС). ФИАС ведётся федеральной налоговой службой и содержит достоверную единоо рную единооб разную и структурированную адресную информацию по территории Российской Федерации, доступную для использования органами г го сударственной власти, органами местного самоуправления, физич физиче скими и юридическими лицами. Адресная информация, содержаща содержащая ся в ФИАС, является открытой и предоставляется на бесплатной основе. Для использования адресной информации ФИАС в КИС ВУЗ она загружается в базу данных на платформе Microsoft SQL Server и индексируется для полнотекстового поиска. Это позволило орган органи зовать механизм ввода с “подскоком” (рис. 2.): когда пользователь начинает вводить неструктурированные элементы адреса (регион, город, улицу) в разнобой, не учитывая приоритет позиции, система автоматически находит подходящие адреса и предлагает выбрать адрес из списка. При выборе улицы отображаются доступные дома.

Выбор адреса из ФИАС является не обязательным, и при желании пользователь может сохранить введённую им строку адреса.

Рис. 2. Ввод адреса с поиском по ФИАС Для подготовки необходимых отчётных форм для “быстрых” о от чётов используется встроенная в MS CRM 2011 функциональность, которая позволяет быстро создать новый отчёт на основании данных хранимых в системе. Для сложных, с точки зрения времени постро построе ния, отчётов, был настроен куб OLAP. OLAP (англ. online analytical processing, аналитическая обработка в реальном времени) – техно логия обработки данных, заключающаяся в подготовке суммарной ключающаяся (агрегированной) информации на основе больших массивов данных, структурированных по многомерному принципу. Использование этой технологии позволило пользователям системы “Студент” в короткие сроки получать регламентированные формы, и обрабатывать раз ые разо вые запросы от организаций и ведомств.

Деятельность вуза связана с необходимостью подготовки мно жества справок, как массовых, так и единичных. В системе “Студент” имеется возможность подготовить одну справку либо использовать их массовое создание. При генерации справок система на основании типа справки и студента, для которого готовится справка, отображает таблицу шаблонных параметров и значений, часть которых вычисля ется автоматически, а часть вводится пользователем. Для генерации справки используется формат OpenXML и по окончанию пользовате лю предлагается загрузить документ в формате WORD.

Важной частью КИС ВУЗ является подсистема «Приказы», ко торая обеспечивает электронный документооборот, гарантирующий юридическое подтверждение любого изменения состояния контин гента путем автоматического генерирования того или иного приказа.

В основе подсистемы лежит концепция подготовки и обработки при казов для информационных систем контингента сотрудников (систе ма «Кадры») и студентов (система «Студент») КИС ВУЗ. Эта концеп ция предполагает подготовку юридического документа средствами информационной системы параллельно с созданием задания на из менение состояния информационных объектов, после чего выполне нием задания на изменения информационных объектов в момент вступления в силу юридического документа. Такой подход позволяет снижать трудоемкость процессов управления контингентом и обес печивать беспрецедентно высокую достоверность данных о контин генте.

Модуль “Студент” активно взаимодействует с подсистемой “Приказы”, которая реализована на платформе.NET Framework 4.5 с использованием технологии Silverlight 5 и пакета компонентов Telerik Rad Controls для ввода и отображения форматированного текста приказа. Следует отметить, что подсистема в малой степени зависит от платформы реализации систем, обеспечивающих хранение и управление состоянием информационных объектов. Изменение платформы повлечет за собой только изменение реализации компо нент, обеспечивающих взаимодействие с платформой хранения со стояния.

Подсистема “Приказы” позволяет подготовить одиночные и групповые проекты приказов по субъектам, используя шаблоны, дан ные о субъекте и вводимую информацию. На основе введенных в шаблон данных формируется текст приказа, разбитый на параграфы.

Текст приказа можно посмотреть, сохранить и распечатать (рис. 3).

Важной функциональностью является возможность отправки проекта приказа по выбранному маршруту утверждения и его после дующего движения с передачей его далее по маршруту в каждой точке движения или возвращением в предыдущую точку рассмотре ния на доработку (если это допустимо). Шаблоны приказов и мар шруты утверждения могут настраиваться администратором посред ством гибкого механизма. В начале каждого движения запускается валидатор, заданный по шаблону проекта приказа, который произво дит проверку актуальности данных в сформированном приказе. В конечной точке движения (передача в Архив) проект приказа регис регист рируется и производится актуализация данных в системе учета кон тингента в момент вступления в силу юридического документа. Ин формация о зарегистрированных приказах накапливается в системе учета контингента, откуда можно посмотреть список приказов по ко кон кретному субъекту, сделать выписку из приказа.

Рис. 3. Окно для отображения текста приказа Все компоненты КИС ВУЗ имеют функционал гибкого разгран поненты разграни чения прав доступа для различных групп пользователей вуза в зав зави симости от их должностных обязанностей.

Системообразующие, инфраструктурные и серверные технол техноло гии КИС ВУЗ базируются на платформе Microsoft Windows Server.

indows Эта же платформа обеспечивает идентификацию и аутентификацию пользователей, а также процедуры обеспечения безопасности. Пр Про граммное обеспечение рабочих мест (клиентов) также построено на платформе Microsoft: Windows XP, 7, 8. Кроме того КИС ВУЗ испол исполь зует платформу Microsoft Office.

Платформа и инструментарий реализации КИС ВУЗ поддерж поддержи вают динамику предметной области (деятельность вуза). Рассмо Рассмот ренные программные продукты используются в составе КИС ВУЗ (МЭИ). Они могут выступать как отдельные системы (автономные ые модули).

Литература 1. Решения ИВЦ МЭИ (ТУ) для информационного обеспечения образовательного процесса. Корпоративная информационная си сис тема вуза. – Электронный ресурс – http://icc.mpei.ru/documents/ 00000899.pdf.

2. Информационная управляющая система МГТУ им. Н.Э. Бау мана «Электронный университет»: концепция и реализация. Под ред. И.Б. Федорова, В.М. Черненького. – М.: МГТУ им. Н.Э. Баумана, 2009.

3. Электронная библиотека Microsoft. – Электронный ресурс – http://www.msdn.com.

Н.В. Андреева ОБЗОР СРЕДСТВ ВИЗУАЛИЗАЦИИ ОНТОЛОГИИ Восточно-Сибирский государственный университет технологий и управления г. Улан-Удэ, Россия В настоящее время имеется значительное количество работ, посвященных визуализации онтологий. Онтологии создаются экспер том и, как правило, содержат много ошибок. Такие онтологии необ ходимо подвергать проверке, а именно анализировать содержание и структурные свойства онтологии. При любом виде проверки необхо димо визуализировать онтологию.

Автором исследуются вопросы содержательного анализа онто логии на основе применения партитивной классификации. Анализ содержательной части онтологии направлен на поиск категорий, классов и подклассов понятий. С этой целью должна выполняться визуализация, чтобы наглядно представить результаты анализа.

Достаточно полный обзор методов визуализации онтологий представлен в работе [1, 6]. Общепризнанным инструментом, обес печивающим наглядное представление категорий, классов и под классов понятий является визуализация онтологии с применением графовых моделей [2-4]. Рассмотрим наиболее распространенные и подходящие для нашей цели средства визуализации.

Список с отступами. Одним из способов представления онто логии являются списки с отступами (см. рис. 1).

Такой способ изображения имеет ряд недостатков. Во-первых, с помощью данного способа можно представить отношение насле дования классов, следовательно, он не дает никакой информации о других видах отношений между классами понятий. Во-вторых, для получения полной информации об онтологии, необходимо раскрыть все уровни списка, что является крайне неудобно.

Рис 1. Пример визуализации онтологии в виде списка с отступами Радиальный алгоритм. В основе этого алгоритма лежит п по строение окружностей таким образом, что каждая из них будет на единицу больше предыдущей. Построение производится от центра окружностей в сторону периферии.

Чтобы начать построение, необходимо найти центральный о узел. Для каждого узла находим расстояние до наиболее удаленного зел.

от него узла. Центральным узлом будет тот, у которого это рассто расстоя ние будет минимальным. Если таких узлов несколько, тогда выбира огда ем любой из них.

Следующим шагом нужно определить, имеется ли у централь ного узла цикл. Если имеется, то находим минимальный цикл, и все узлы этого цикла последовательно размещаются на первой окружн окружно сти с равными расстояниями между ними. Тем узлам, которые уже, размещены, ставим метки, чтобы в дальнейшем исключить их из, расчета.

Основная идея заключается в том, чтобы для текущего узла в секторе найти непомеченные узлы, которые находятся на единичном помеченные расстоянии от данного узла. После этого необходимо разбить сектор на равные части по количеству найденных узлов, куда и раз разместить последние как текущие (по одному на каждый новый сектор). При этом два рядом стоящих сектора имеют один общий луч луч-границу, сектора не пересекаются между собой, и сумма всех секторов равна 360°.

Данный процесс является итерационным. Перед каждой ит роцесс итера цией текущий радиус увеличивается на единицу, Поскольку на сле, дующем шаге используются узлы, находящиеся на единичном ра рас стоянии от текущих, работа радиального алгоритма похожа на обход графа в ширину. Процесс продолжается до тех пор, пока не зако тся закон чатся необработанные узлы. Пример визуализации онтологии с по мощи радиального алгоритма показан на рисунке 2.

Рис. 2. Пример визуализации онтологии с помощью радиального алгоритма Силовой алгоритм. Данный алгоритм позволяет наглядно представить ассоциативные отношения, связывающих классы поня, тий, которые являются частью иерархии, определенных отношением «Часть-Целое». Отношение «Часть-Целое» достаточно легко обна ружить визуально на уровне изображения отношений между класс ажения класса ми, такие отношения изображаются ребром-петлей. Если визуализ петлей. визуализи ровать соответствующий граф без учета отношения «Часть «Часть-Целое», изображение может оказаться весьма запутанным. Это связано с тем, что отношение «Часть-Целое» изображается в виде ребер, со единяющих вершины-понятия. Если изобразить факт наличия отн акт отно шения партономии между понятиями с помощью геометрической вложенности вершин-понятий, рисунок станет более наглядным бла годаря исчезновению существенного количества ребер. Наглядность структуры отношений при этом только улучшается, как это можно видеть на рисунке 3.

Рис. 3. Пример визуализации онтологии с помощью силового алгоритма Выводы. Среди рассмотренных методов с целью содерж содержа тельного анализа онтологии на основе применения партитивной классификации наиболее подходящим является силовой алгоритм, который позволит наглядно представить результаты анализа. Кроме того, предлагается поярусное изображение классов понятий онтоло гии, которые отображаются в виде списка с отступами, так как это орые позволит видеть связи понятий по другим видам отношени «Род», отношений:

«Вид», «Синоним», «Коррелят», «Инструмент», «Субъект или об Инструмент», объ ект», «Метаязыковое представление», «Действие», «Способ препред ставления», «Сущность», «Величина» и др. Данный выбор основ основы вается на семантике визуализируемых понятий и отношений между ними.

Литература 1. Апанович З.В. Гибкая подсистема визуализации онтологии и информационного наполнения порталов знаний на протяжении их жизненного цикла. – Новосибирск.: Новосиб. гос. ун-т. – URL:

http://rcdl.ru/doc/2010/265-272.pdf 2. Апанович З.В. Методы навигации при визуализации графов// Вестник НГУ. – 2008. – Т. 6, Вып. 3. – С. 35-47.

3. Apanovich Z.V., Vinokurov P.S., Elagin V.А. An approach to visualization of knowledge portal content// Bulletin of NCC. – 2009. – Is sue 29. – P. 17-32.

4. Di Battista G., Eades P., Tamassia R., Tollis I.G. Algorithms for drawing graphs: an annotated bibliography // Computational Geometry, Theory and Applications. – 1994. – № 4. – P. 235- 5. Ellson J., Gansner E.R., Koutsofios L., North S., Woodhull G.

Graphviz. Open source graph drawing tools proceedings//Graph Drawing. – 2002. – P. 483-484.

6. Katifori A., Halatsis C., Lepouras G., Vassilakis C., Giannopoulou E. Ontology visualization methods –a survey//ACM Comput. Surv. – 2007. – V. 39 (4).

7. Katifori A., Torou E., Halatsis C., Lepouras G., Vassilakis C. A comparative study of four ontology visualization techniques in Protege:

experiment setup and preliminary results//Proc. of the Conf. on Informa tion Visualization. – 2006. – P. 417-423.

Е.А. Гопта, С.А. Фоменков ПОВЫШЕНИЕ КАЧЕСТВА ПОСТРОЕНИЯ ЛИНЕЙНОГО И СЕТЕВОГО СИНТЕЗА ФИЗИЧЕСКОГО ПРИНЦИПА ДЕЙСТВИЯ Волгоградский государственный технический университет г. Волгоград, Россия Все существующие методы формирования физического прин ципа действия сводятся к стыковке выхода одного физического эф фекта к входу другого по величине. Чаще всего подобные подходы способны формировать только линейные цепочки ФЭ и получения на их основе технических решений низкого и среднего уровней. Однако на наш взгляд данный подход не может считаться эффективным, поскольку не учитывает диапазоны изменения величины входа и выхода физического эффекта. Данная ситуация приводит либо к формированию нереализуемого ФПД и соответственно к нереали зуемым техническим системам, либо не учитывает все возможные варианты синтеза. Учитывая вышеизложенные недостатки, нами были добавлены к уже существующим условиям совместимости ФЭ новые, которые наиболее адекватно описывают совместимость ФЭ.

К таким условиям можно отнести не только учет диапазонов значе ний физических величин, но и использование дополнительных вхо дов ФЭ. Таким образом, два последовательно расположенных ФЭ считаются совместимыми относительно базовой модели описания ФЭ, если диапазон значений выходного воздействия физической величины, имеет общее множество с диапазоном значений одного из входных воздействия физической величины.

Чтобы нивелировать минусы существующих методик синтеза ФПД и расширить круг решаемых задач, на наш взгляд, необходимо построение не только линейных цепочек ФПД, но и сетевых структур с учетом новых условий совместимости ФЭ. Это позволяет значи тельно повысить качество получаемых технических решений. [1] Построение сетевой модели ФПД осуществляется, учитывая неиспользуемые ранее вторые входы. В основе данного подхода синтеза сетевых структур ФПД, на наш взгляд, лежит рекурсивное построение линейных структур ФПД, входом которого является вход ное воздействие заданное пользователем, а выходным воздействи ем, помимо выходного воздействия указанное пользователем, также является ранее неиспользуемые входные воздействия используе мых ФЭ. [2] Также, на наш взгляд, важным ограничением в существующих методиках построения синтеза физического принципа действия яв ляется отсутствие ограничений на использование конкретных ФЭ при проектировании систем, связанные с техническими ограничениями.

Использование данной подсистемы ориентировано на научно техническое творчество, научно-техническое прогнозирование раз вития технических систем, а также в области промышленных пред приятий, занимающихся разработкой инноваций.

Литература 1. Гопта, Е. А. Процесс автоматизации линейного синтеза физи ческого принципа действия технических изделий и технологий /Е. А.

Гопта, С. А. Фоменков: Труды VII Всероссийская научно– практической конференции «Инновационные технологии в обучении и производстве» (Россия, Камышин, Волгоградская область, 2010, – С. 88 – 91.).

2. Гопта, Е.А. Автоматизация процесса линейного синтеза фи зического принципа действия / Е. А. Гопта, С. А. Фоменков // Извес тия Волгоградского государственного технического университета:

межвуз. сб. науч. ст. № 11(71) / ВолгГТУ. – Волгоград, 2011. (Сер.

Актуальные проблемы управления, вычислительной техники и ин форматики в технических системах. Вып.9).

Связь с автором: evgeniysis@mail.ru Ю.А. Корякова, Б.А. Баллод ОСОБЕННОСТИ РАЗРАБОТКИ ПОДСИСТЕМЫ CRM КОМПАНИИ Ивановский государственный энергетический университет им. В.И. Ленина г. Иваново, Россия Цель исследования: в существующих условиях инновационной экономики в стратегии компаний актуальна активная работа с имею щимися клиентами, их удержание, сокращение затрат, связанных с привлечением новых клиентов, и точное планирование взаимоотно шений с ними. Не имея единой базы с данными о клиентах, компания тратит существенные средства на работу с клиентами, и часто бы вают ситуации, когда компания теряет важных для себя заказчиков.

Решение этой проблемы видится во внедрении в менеджмент ком пании новых инновационных продуктов, таких как CRM-системы.

Если рассмотреть работу коммерческого отдела в разрезе изу чения бизнес-процессов, то у менеджеров по продажам, работающих в отделе, следующие потребности:

• оценить клиентов по разработанной системе оценок;

• сегментация клиентуры с целью выделения особых пред почтений у тех или иных групп клиентов;

• модернизировать систематизацию отношений с покупателя ми;

• вести учет истории работы с ними.

Согласно данным потребностям перед системой информацион ного обеспечения ставится ряд проблем, которые возможно решить с помощью модификации подсистемы CRM. Например:

• W1: найти, кто из сотрудников отвечает за выполнение этапа работы. Решение: CRM-система позволяет закрепить за каждым эта пом процесса ответственного сотрудника или контролера за процес сом.

• W2: трудоемкость контроля процесса выполнения поручений сотрудников. Решение: CRM-система позволяет контролировать все выданные поручения в удобное для руководителя время.

• W3: повышение управляемости бизнеса требует значитель ных усилий руководителя на контроль основных бизнес-процессов компании. Решение: CRM-система позволяет одновременно оценить ситуацию по текущим бизнес-процессам.

• W4: При огромном количестве заявок необходимо напомнить о приближающемся сроке дебиторской задолженности, чтобы позво нить и напомнить заказчику об оплате. Решение: CRM-система по зволяет создать документ, связанный с документом об оплате.

• W5: Сложность передачи опыта лучших менеджеров сотруд никам, низкая скорость внедрения в работу инструкций и регламен тов. Решение: CRM-система позволяет распространить опыт лучших сотрудников, внедряя в работу единые для всех бизнес-процессы.

• W6: При изменении последовательности менеджер может пропустить важные действия при обработке заказов клиентов. Реше ние: Маршрутная карта бизнес-процесса в CRM-системе подскажет сотруднику правильную последовательность действий и не позволит пропустить важные стадии рабочего процесса.

В системе CRM можно выделить следующие функциональные подсистемы:

- подсистема сбора, обработки и загрузки данных, предназна ченная для реализации процессов сбора информации из источников и приведение ее к виду, необходимому для наполнения подсистемы хранения;

- подсистема хранения данных, которая предназначена для хранения данных в структурах, нацеленных на принятие решений;

- подсистема формирования бизнес-ориентированных витрин данных и визуализации отчетности.

Подсистема CRM включает автоматизацию задач, связанных с обслуживанием клиентов, разместивших свои заказы на предпри ятии, и объединяет следующие подфункции:

• регистрация покупателя (регистрации в АС подлежат как по тенциальные, так и фактические покупатели);

• регистрация договоров с покупателями (в условиях функ ционирования АС каждый договор купли-продажи, заключаемый ме жду покупателем и предприятием, должен регистрироваться в сис теме);

• регистрация заказов покупателей (включает три операции:

создание заказа, информационное наполнение заказа и сохранение заказа);

• оформление отгрузки по заказам покупателей;

• корректировка заказов покупателей, связанная с изменени ем товарных и финансовых договоренностей, если это необходимо;

• оформление оплаты от покупателя;

• закрытие заказов покупателей;

• блок задач по контролю исполнения заказов покупателей;

• контроль и анализ оплаты и отгрузки по заказам покупателей (предусматривается ряд динамических инструментов и отчетов);

• аналитическая и исполнительная отчетность.

При выборе CRM системы встречаются как тяжеловесные ре шения вроде SAP и Oracle, так и более простые (QuickSales, NauCR и т.д.). Достаточно удобной программой является 1С:CRM.8, отли чающаяся быстрой настройкой, установкой и адаптацией, доступным интерфейсом, возможностью удаленного подключения, наличием открытого кода. Существует возможность дополнить модуль анали тическими функциями для анализа и оценки клиентов (кластерный анализ, анализ динамических рядов). Прототип системы с удобным интерфейсом легко создать с помощью программы C#, указав в про граммном коде реализацию основных функций.

Вывод по работе: Таким образом, внедрение в менеджмент компаний подсистемы 1C:CRM.8 с ее отмеченными функциональны ми преимуществами в систему отношений с заказчиками, позволит принимать грамотные управленческие решения, а также выстроить оптимальные и эффективные стратегии развития компании на пер спективных для неё рынках товаров и услуг.

Связь с автором: Pusiha2007@yandex.ru С.Т. Наврузов О СОЗДАНИЕ ГЕОИНФОРМАЦИОННОЙ СИСТЕМЫ УПРАВЛЕНИЯ ВОДНЫМИ РЕСУРСАМИ ТРАНСГРАНИЧНЫХ РЕК Технологический университет Таджикистана г. Душанбе, Таджикистан Последние десятилетия ознаменовались бумом в области при менения карт, и связано это с возникновением Географических Ин формационных Систем (ГИС), воплотивших принципиально новый подход в работе с пространственными данными [1].

Географическая информационная система (ГИС) - современная компьютерная технология для картографирования и анализа объек тов реального мира, происходящих и прогнозируемых событий и яв лений. Геоинформационные системы наиболее естественно отобра жают пространственные данные.

В мире накоплен огромный опыт по использованию ГИС технологий и создания современных информационных систем по различным отраслям народного хозяйства. Мы рассматриваем сис тему масштаб и цели, которой охватывают бассейн трансграничной реки.

Бассейн реки является природной единицей для планирования и управления водными ресурсами, где вода взаимодействует с окру жающей средой и в большей степени влияет на уровень развития других природных компонентов окружающей среды.

Речной бассейн может принадлежать либо одному, либо не скольким государствам. В первом случае он является сугубо внут ренним ресурсом одного государства, и управление им сводится к распределению водных ресурсов между отраслями национальной экономики. Во втором случае проблема приобретает трансграничный характер. В нем определяющим является водораспределение между государствами, исходя из потребностей каждого из них, а внутри каждого государства – в соответствии с национальными приорит приорите тами.

Предлагаемая структура геоинформационной системы являеявляет ся специфической. Она включает в себя программную реализацию математических моделей [2], базы данных по системе учета, форм форми, рования и использования водных ресурсов, способы получения и передачи информации, методы организации диалога с пользоват пользовате лем, средства визуализации на базе ГИС-технологии, которые с технологии, со ставляют основу системы поддержки принятия решений в водном хозяйстве. Разработка геоинформационной системы основывается на принципе “от простой к сложным системам”, т.е. в начальном эт эта пе разрабатывается, отдельные блоки системы и затем они стыкстыку ются в рамках общей системы, таким образом, придерживается блочно-иерархический принцип.

Концептуальная схема основных блоков геоинформационной системы представлена на рис. 1.

Рис. Процесс построения геоинформационной системы начин информационной начинается со сбора и систематизации необходимой информации, а также её обработки. Естественно, перед сбором необходимой информации должно быть четко оговорено вид, периодичность, структура, иера иерар хический уровень и используемая кодировка собираемых данных о водных ресурсах рассматриваемого трансграничного бассейна. Этот самый сложный процесс в создании информационной системы, так как заложенные в нем основные правила соблюдаются во всем пе риоде построения системы. Следовательно, не четкая проработка в этом уровне, далее может привести к сложностям построения гео информационной системы в целом.

Вторым, по уровню рассмотрения в процессе создания инфор мационной системы является блок создания “Базы данных” (БД).

Именно этот блок является центральным звеном, как бы сказать фундаментом всей системы в целом, на котором далее происходить разработка других блоков системы.

Эффективное использование накопленных в различных ведом ствах массивов информации (а ее количество обычно составляет несколько тысяч единиц хранения) стало возможным только при ак тивном включении в технологию обработки вычислительной техники и создании специального программного обеспечения.

При этом интерфейс пользователя осуществляется в диалого вом режиме непосредственно с дисплея, а также из программ поль зователей.

В больших компьютерных системах к данным, хранящимся в БД, доступ может осуществляться одновременно сотней и более пользователей. БД в таких случаях может иметь сотни полей данных с миллионами единицы информации. БД на микрокомпьютерных системах имеют гораздо меньший масштаб. Здесь к конкретной БД в некоторый момент времени обычно осуществляет доступ один поль зователь и каждая БД содержит только некоторое подмножество данных. Будет ли разрабатываемая БД размешаться на большой ЭВМ или на микрокомпьютере - функция системы управления база ми данных (СУБД) в обоих случаях одинаковы. СУБД представляет собой программно-аппаратный пакет, обеспечивающий пользовате лям простой доступ к БД. Программная часть СУБД, которую некото рые изготовители называют менеджером БД, выступает в качестве интерфейса между пользователем и БД (рис. 2).

Менеджер БД обеспечивает программные средства, необходи мые для создания, загрузки, запроса и обновления данных. Менед жер также контролирует все действия, связанные с управлением вводом-выводом и памятью БД. Таким образом, хорошо спроектиро ванная СУБД обеспечивает программное обеспечение, упрощающее для пользователя общение с БД. Для того, чтобы созданная система баз данных функционировала как единое целое, сама БД должна быть хорошо спроектирована. Основная наша цель заключается в том, чтобы спроектированная нами база данных о водно-земельных ресурсах, наиболее полно отвечала всем требованиям БД реляци онного типа.

Третьим уровнем информационной системы является создания ГИС. Включение в информационную систему данных о взаимном расположении объектов в географическом пространстве и исполь зование соответствующих методов обработки и представления дан ных формируют специфические геоинформационные системы (или ГИС).

Технология ГИС позволяет установить связь с базой данных, выбрать необходимые данные по какому-либо объекту и определить их пространственные расположения. Эти знания служат основой для принятия более точных и разумных решений.

Для пользователя ГИС часто представляет интерес не просто свойства территориальных объектов на заданном участке простра ном простран ства, но и режим протекающих в них процессов.

Рис. Четвертым уровнем информационной системы является соз дание программных модулей и комплекса математических м мо делей для решения специфических задач внутри каждого из блоков системы. Например, в рамках блока водные ресурсы могут быть ра рас смотрены такие модели как модель бассейна реки или оптимизац оптимизаци онная модель управления водохранилищ и т.д. Имеется опыт разр пыт разра ботки математических моделей управления каскадом водохранилищ в крупных речных бассейнах [3,4].

Связь между ГИС и базой данных осуществляется с помощью программного инструментария, с одной страны - Arc View, с другой, Access. При этом заметим, что устанавливаются связь между пр про странственных и табличных данных. Связь осуществляется с помо щью специальной программы ODBC, которая разрешает вывод да дан, ных на основе Структурного Языка Запроса (Structure Query Lan guage (SQL)) и наоборот, запрос данных между программами. П По )) скольку табличные данные являются ядром базы данных, то связь в основном используется из Access (сервер) в Arc View (клиент).

Данные ГИС организованы по темам, называющимся "покры тия"-ми, отражающие содержания и структуру табличных данных. В целом, представленная база данных ГИС содержит данные на на циональном уровне.

Для оцифровки геометрии можно использовать как Arc Info, так и Arc View. Arc Info более предпочтительно, когда результаты будут непосредственно представлены в формате покрытия, который имеет больше возможностей в обработке данных. Arc View также позволяет пользователю создать новые наборы данных или ввести данные с клавиатуры дигитайзера, но в результате можно получить только шейп-формат, который, однако, может быть конвертирован в покры тие формата Arc Info. Основными шагами для оцифровки картогра фических данных являются:

o подготовки источников карт;

o определения набора равномерно распределенных реперных точек (не менее, чем четыре) для каждой карты в специальной гео дезической картографической системе;

o создание пустого покрытия, содержащего определенные ре перные точки. Покрытие может быть подготовлено так, чтобы содер жать характеристики из набора нескольких смежных карт, что лучше слияния покрытий в единый лист геометрии смежных карт непосред ственно в процессе оцифровки;

o оцифровка характеристик (точки, линии);

o проверка ошибок и проверка (данглы, открытые полигоны, пропущенные метки, лишние метки);

o создание топологии покрытия (тока, линия или полигон);

o добавление определенных пользователем столбцы, которые будут содержать коды для каждого объекта (связующие столбцы для привязки к базе данных Access и другие столбцы);

o проверка целостности и последовательности покрытия и значений, определенных пользователем столбцов в Arc View;

o проверка данных через связку с соответствующей табличной базой данных (используя связь ODBC), когда покрытие представля ет характеристики, имеющиеся в базе данных Access.

ГИС предоставляет большое разнообразие инструментов для пространственного анализа данных. Arc Info, например, разрешает применение различных наложений, в зависимости от необходимого типа объектов и типа пересечения:

o Buffer - создает буферные полигоны вокруг выбранных объ ектов покрытия;

o Identity - создает покрытие как результат наложения двух по крытий, сохраняются лишь те объекты второго покрытия, которые определяются границами первого покрытия;

o Intersect - создает покрытие как результат наложения двух покрытий, сохраняются только те характеристики области, которые являются общими для обоих покрытий;

o Union - создает покрытие как результат наложения двух по крытий, сохраняются все характеристики обоих покрытий.

Рис. Рис. районы и реки районы, реки и зоны орошения Рис. Arc View делает такой же анализ, создавая результаты в форме shape-files. Как Arc Info, так и Arc View, имеют возможности для пр про ведения статистического анализа, используя информацию, хран храня щуюся в табличных данных. Результат этого анализа может быть показан как в виде таблиц, суммирующих результаты, так и в виде графиков, например в Arc View.

Карты могут быть подготовлены как в Arc Info (модуль Arc Plot), так и в Arc View ("Макеты"). Arc View позволяет лучше и более удоудоб но объединить запрос данных, анализ и вывод результатов в форме карт (рис. 3), используя табличную информацию, поступающую из базы данных Access. Поэтому подготовка карт в Arc View более предпочтительна и удобна.

Геоинформационная система разрабатывалась на примере трансграничных бассейнов рек Сырдарья и Амударья. Создана база данных ГИС (средствами Arc View и Arc Info) где в виде тематиче ских слоев созданы оцифрованные топографические карты Цен трально Азиатских Республик (ЦАР), которые и составляют основу для работы географической информационной системы (рис. 4). Ре зультаты разработки позволяют повысить эффективность ведения ГИС крупных речных бассейнов и проанализировать различные сце нарии использования водных ресурсов региона.

Методом наложения покрытий получены результирующие кар ты для анализа (рис. 5).

Литература 1. ДеМерс, Майкл Н. Географические информационные систе мы. Основы: Пер. с анг. – М.: Изд-во Дата+, 1999.

2. Наврузов С.Т. Комплексный подход к проблеме управления водных ресурсов трансграничных рек//Экономика и математическое моделирование. – Майкоп, 2006, № 3, - С. 60-69.

3. Наврузов С.Т. О синтезе оптимального управления каскадом водохранилищ//Доклады АН РТ, т.XLVI, № 3-4, 2005 – С. 68-74.

4. Наврузов С.Т. Математические модели управления водными ресурсами трансграничных рек. – Душанбе.: Дониш, 2010 -234 с.

Н.П. Песков ИНТЕГРИРОВАННЫЕ СИСТЕМЫ УПРАВЛЕНИЯ ПРОИЗВОДСТВОМ Нижегородский государственный технический университет им. Р.Е. Алексеева Дзержинский политехнический институт (филиал) г. Дзержинск, Нижегородская обл., Россия Современная автоматизированная система управления техно логическим процессом (АСУ ТП) обязательно должна предусматри вать связь с корпоративными автоматизированными системами управления предприятием (АСУП), которые в современной термино логии называются как ЕRР-системы (Enterprise Resource Planning) – планирование ресурсов предприятия или как МRP-системы (Manufac turing Resource Planning) – планирование ресурсов производства [1].

Системы ЕRР ориентированы на предприятие в целом, а МRР – на его технологические подразделения. Основу программного обеспе чения диспетчерского уровня управления АСУ ТП составляет SCADA-система, реализующая все основные функции визуализации контролируемой информации, передачи данных системе контроля.

Система контроля и управления представляет собой совокупность программируемых логических контроллеров (PLC), связанных между собой и диспетчерским уровнем управления цифровыми каналами связи. Нижний уровень данной системы включает в себя датчики, исполнительные устройства (I/O). Между SCADA и ЕRР присутствует промежуточная группа систем, называемая МЕS-системами (Manu facturing Execution Systems), предназначенная для отделения такти ческих задач оперативного управления технологическими процесса ми от стратегических задач ведения процесса в целом [2].

Опыт показал, что информационная база задач бизнес уровня (ЕRР), административного (МЕS) и диспетчерского уровня (SCADA) должна быть единой. Все большее число фирм (OSI Soft, Siemens, Iconics и ряд других) поставляет на рынок промышленной автомати зации законченные решения по автоматизации технологических про цессов и предприятия в целом, обеспечивая как горизонтальную, так и вертикальную интеграцию вычислительных ресурсов с использо ванием единой базы данных (сервера) для решения всего комплекса задач управления предприятием. Клиент-серверная технология по зволяет разделить клиентские части задач управления и планирова ния производства на два уровня: предприятия и цеха.

Концепция Totally Integrated Automation (TIA) – это качественно новый революционный путь решения задач автоматизации, разрабо танный фирмой Siemens. Концепция TIA позволяет создавать систе мы автоматического управления любого назначения и любой степе ни сложности на основе стандартных компонентов SIMATIC.

Системы автоматизации SIMATIC объединяют в своем составе [3]:

- Программируемые контроллеры SIMATIC S - Системы компьютерного управления SIMATIC WinAC - Устройства и системы человеко-машинного интерфейса SIMATIC HMI - Компоненты промышленной связи SIMATIC NET - Промышленные компьютеры SIMATIC PC - Системы управления непрерывными процессами SIMATIC PCS - Системы регулирования и управления приводами SIMATIC TDC - Системы управления производством SIMATIC IT и др.

Все компоненты совместимы между собой и позволяют легко наращивать функциональные возможности любой существующей системы управления.

Литература 1. http://www.erp-online.ru/erp/introduction/.

2. Советов Б.Я., Цехановский В.В. Информационные техноло гии. М.: Высшая школа, 2006. – 263 с.

3. http://iadt.siemens.ru/products/.

Н.Н. Покровская, И.С. Евдокимова ФОРМАЛЬНАЯ МОДЕЛЬ РАЗБИЕНИЯ СЛОЖНЫХ ЕСТЕСТВЕННО-ЯЗЫКОВЫХ ПРЕДЛОЖЕНИЙ НА ПРОСТЫЕ Восточно-Сибирский государственный университет технологий и управления г. Улан-Удэ, Россия Интеллектуальные системы автоматической обработки естест венно-языковых текстов ставят своей задачей анализ текстов, зара нее разбитых на предложения. Например, лингвистические анализа торы определяют синтаксическую структуру предложения, системы автоматического аннотирования и реферирования выделяют из до кумента наиболее значимые предложения, системы машинного пе ревода переводят тексты с одного естественного языка на другой. В то же время, языковые данные доступны нам чаще всего в виде тек стов, размеченных на абзацы, главы и другие более крупные едини цы [1] и все попытки моделирования систем автоматического синтак сического анализа последних лет, как правило, происходят без пред варительного разбиения сложных предложений, что приводит к сни жению качества, к порождению в ходе анализа большого числа лож ных синтаксических связей внутри сложного предложения и значи тельному снижению скорости анализа.

Для эффективного автоматического анализа естественно языковых предложений необходимы соответствующие алгоритмы сегментации, поэтому создание модели разбиения сложных предло жений на простые является достаточно актуальной задачей.

Формальное описание анализатора сложных предложений представим в виде тройки:

SA = L, P, A, (1) где L – лингвистическая модель;

Р – правила анализа сложного предложения и его разбиения на простые;

A – ассоциированные процедуры.

Лингвистическая модель L содержит информацию о морфоло гии и синтаксисе подмножества естественного языка и представля ется в виде:

L = L1, L2, L3, (2) где L1 – лингвистические знания о морфологии каждой лексемы ес тественно-языкового предложения;

L2 – лингвистические знания об устойчивых выражениях, которые позволяют идентифицировать тип сложного предложения;

L3 – лингвистические знания о структуре сложного предложения.

Знания L1 представляют собой массив исходных данных анали затора и представляются в виде:

L1 = хi, Vi, (3) где хi – лексема входного предложения;

Vi – вектор морфологической информации лексемы.

Лингвистические знания о структуре сложного предложения L представляют массив устойчивых выражений сложного предложе ния, на основании которых осуществляется идентификация сложного предложения. Это вид лингвистического обеспечения представляет ся в виде:

L2 = yi, si, (4) где yi – часть речи или знак пунктуации;

si – соответствующий yi флективный класс, который выявляется на этапе морфологического анализа лексем ЕЯ предложения.

Правила анализа сложного предложения и его разбиения на простые Р представляют собой множество логических правил вида:

x y z (P1(x) & T1(x,,) & P2(y) & P3(z) & T1( z, и) & & T2(x, z)... F1(x)) (5) где х, у, z – лексемы предложения;

Р1 (х) – отношение типа «х явля ется знаком препинания»;

Р2 (х) – отношение типа «х является гла голом»;

Р3 (х) – отношение типа «х является союзом»;

Т1 (х, у)– от ношение типа «х имеет значение у»;

Т2 (х, у) – отношение типа «у следует за х»;

F1 (x) – функция замены лексемы х знаком препинания точка.

Например, правило разбиения сложноподчиненного предложе ния: «тире в предложении заменяются точкой, если стоит перед сою зом который, за которым следует глагол» можно представить в виде:

x y z (P1(x) & P1(x, -) & P2(y) & T2(x, y) & P3(z) & T1(z, который) & T2(x, z) F1(x)).

С помощью правил P осуществляется два основных отображе ния:

1) разбиение сложных предложений на простые:

1: TX, (6) где Т – текст естественного языка в виде множества лексем с векто рами морфологической информации v;

X – обновленное в результа те разбиения сложных предложений на простые множество лексем.

2) замена знаков препинания на знак препинания «.»:

2: ХY, (7) где Y – массив простых предложений.

Под ассоциированными процедурами A понимаются различные вычислительные процедуры: поиск лексем, соответствующих множе ству L2, замена знаков препинания на знак препинания «.», а также все вычислительные процедуры, реализующие частичные функции, необходимые для выполнения отображений.

Литература 1. Урюпина О. Автоматическое разбиение текста на предложе ния для русского языка / Режим доступа: http://www.dialog 21.ru/digests/ dialog2008/materials/html/83.htm Связь с автором: nadezhda8701@mail.ru А.С. Тергеусизова ТРЕБОВАНИЯ ОПЕРАЦИОННОЙ СИСТЕМЫ Алматинский университет энергетики и связи г. Алматы, Казахстан Существует много разных операционных систем. Ниже пере числены основные группы и несколько примеров.

• - Microsoft Windows: Vista;

• - ОС на базе UNIX: IBM AIX, Hewlett Packard HPUX и Sun Solaris;

• - BSD - Free BSD;

• - ОС на базе Linux (много разновидностей);

• - ОС Macintosh X;

• - Частные системы, являющиеся собственностью частной компании, кроме Unix: IBM OS/400, z/OS.

Для работы с большинством операционных систем пользова тель должен приобрести коммерческую лицензию и согласиться вы полнять ее требования. Однако существуют несколько операцион ных систем, которые предоставляются по другой схеме лицензиро вания, так называемой общедоступной лицензии GNU (GPL).

Коммерческие лицензии, как правило, не позволяют как-либо менять программу. Windows XP, ОС Mac X и UNIX относятся к кате гории коммерческих.

Напротив, лицензия GPL позволяет конечным пользователям при желании менять код в соответствии с требованиями своей сре ды. В некоторые распространенные операционные системы, которые распространяются по лицензии GPL, входит код Linux и BSD.

Операционные системы накладывают определенные требова ния на технические характеристики аппаратного обеспечения. Спи сок этих требований определяет производитель ОС. В него входит, например, следующее:

• - емкость ОЗУ;

• - пространство жесткого диска;

• - тип и скорость процессора;

• - разрешение видео.

Часто производители ограничиваются указанием минимальных и рекомендованных требований к аппаратным средствам. В мини мальной аппаратной конфигурации система обычно работает плохо, поддерживает только работу ОС, и ничего больше. Как правило, ре комендованная конфигурация является лучшим вариантом, который с большей вероятностью обеспечит поддержку дополнительных при ложений и ресурсов.

Таблица Лицензирование операционной системы Связь с автором: aliya55@mail.ru А.В. Шилов ERP: ИНТЕГРИРОВАННЫЕ СИСТЕМЫ УПРАВЛЕНИЯ ИНФОРМАЦИОННЫМИ ПОТОКАМИ ПРЕДПРИЯТИЯ Хакасский государственный университет им. Н.Ф. Катанова г. Абакан, Россия В XXI в. для предприятия одним из главных критериев, позво ляющих судить об эффективности работы, является автоматизация бизнес-процессов. Одним из способов учёта информационных пото ков предприятия является внедрение ERP-системы.

Концепция создания системы управления ресурсами предпри ятия находит истоки в 60-х гг. XX в., когда была разработана методо логия MRP, позволявшая учитывать потребность в материалах. За тем данный стандарт модернизировался в MRPII, расширивший воз можности методологии MRP: такие функции как планирование, про гнозирование и контроль стало возможно выполнять на всём жиз ненном цикле продукции. В начале 90-х гг. XX в. был разработан мо дуль финансового планирования, который совместно с модулем MRPII составил концепцию ERP [1]. В настоящее время существует стандарт ERPII, представляющий собой результат развития методо логии ERP в направлении более тесного взаимодействия с клиента ми и контрагентами.

Цель ERP-системы – интеграция информационных потоков ме жду подразделениями компании и поддержка связей с другими пред приятиями. Как правило, ERP-система создана на основе централи зованной базы данных, что позволяет формировать единое инфор мационное пространство предприятия [2].


В ERP-системах используется программные инструменты, по зволяющие осуществлять следующие функции: производственное планирование, моделирование потока заказов, контроль финансов, управление кадрами, учёт продукции, прогнозирование и планирова ние [3].

Для внедрения ERP-системы используются следующие мето ды:

1. «Большой Взрыв»: удаление предыдущих систем компании и мгновенная установка ERP-системы сразу во всех отделах. Стоит отметить, что данный способ был распространён среди ранних ERP внедрений, но в настоящее время редкая компания решится на него, поскольку он требует быстрого изменения бизнес-процессов всей компании.

2. Франчайзинговая стратегия: независимые ERP-системы или их компоненты устанавливаются в каждый отдел, а общие функции связываются между собой. Такой подход применим для крупных компаний, подразделения которых выполняют большое количество разнородных бизнес-процессов. Данный метод требует большого срока установки.

3. «Точный бросок»: акцентируется внимание только на не скольких ключевых процессах, при этом главной целью является быстрый запуск одного или нескольких модулей системы. Его обычно применяют небольшие компании, которым еще предстоит создать полнофункциональную ERP-систему [4].

Внедрение ERP-системы позволяет компании получить сле дующие преимущества: использование интегрированной программы вместо нескольких разрозненных, унификация документооборота, повышение эффективности управления ресурсами, улучшение об ратной связи с клиентами, безопасность благодаря механизму раз граничения доступа.

Также ERP-системы имеют и недостатки: высокая стоимость;

риски и затраты при перестройке бизнес-процессов;

превращение компании в «чёрный ящик», так как часть процессов скрыта от со трудников [5].

Среди программных продуктов для создания ERP-системы можно выделить: MS Dynamics AX, Oracle E-Business Suite, 1C:

Предприятие. Данные системы имеют сходство по следующим пара метрам: возможность внедрения по модулям, открытость кода, большое число автоматизируемых областей на предприятии. Однако имеется различие по спектру применения: MS Dynamics AX приме няется в крупных компаниях, тогда как Oracle E-Business Suite и 1С:

Предприятие могут быть использованы и в малых предприятиях.

Также немаловажным отличием является и стоимость продуктов:

самым дорогим является 1С: Предприятие, затем Oracle E-Business Suite, и, наконец, MS Dynamics AX.

Таким образом, внедрение ERP-системы как способ повышения эффективности работы компании может иметь как положительное, так и отрицательное влияние. Для успешного внедрения необходимо разрабатывать план, который покажет быструю окупаемость и пре имущества проекта, и меньшее число недостатков.

Литература 1. Яковлева, Е. Эволюция корпоративных информационных систем [Текст] / Е. Яковлева // Финансовая газета (Региональный выпуск). – 2008. – №036. – С. 15.

2. ERP-системы [Электронный ресурс] / SmartOffice. – URL:

http://smart-office.su/erp-system.html (дата обращения 23.11.2011).

3. Рыбников, А.И. Система управления предприятием типа ERP [Текст] / А.И. Рыбников. – М.: Азроконсалт, 2009. – 214 с.

4. Коч, К. Способы внедрения ERP-систем [Электронный ре сурс] / К. Коч. – URL: http://erp-online.ru/analytics/metodology/ startexpir.php (дата обращения 17.12.2011).

5. Середа, С. Достоинства и недостатки современных ERP систем ресурс] С. Середа.

[Электронный / – URL:

http://www.insapov.ru/erp-pro-contra.html (дата обращения 11.09.2011).

Связь с автором: antohashilov@yandex.ru А.Э. Шкарупа АНАЛИЗ ГРАФИЧЕСКОГО ИНТЕРФЕЙСА ПОЛЬЗОВАТЕЛЯ ПРОГРАММЫ И ВЫДАЧА РЕКОМЕНДАЦИЙ ПО ЕГО УЛУЧШЕНИЮ Волгоградский государственный технический университет г. Волгоград, Россия С момента изобретения графического интерфейса пользовате ля в лаборатории Xerox PARC в 1970-м году он начал проникать во все программные технологии [1, с. 476]. В начале все консольные программы были переведены на GUI (англ. Graphical User Interface – графический пользовательский интерфейс). В последствие веб сайты стали использовать графические интерфейсы для взаимодей ствия с пользователем. Сегодня почти любой программно аппаратный комплекс (телефоны, терминалы, автомобильные ком пьютеры) содержит в себе те или иные графические интерфейсы пользователя.

Помимо углубления во все сферы нашей жизни, в последнее время, наметилась тенденция к насыщению GUI-программ большим количеством функций. Эта тенденция привела:

• усложнению интерфейсов • проектированию интерфейсов одной программы нескольки ми разными пользователями С другой стороны в подавляющем большинстве интерфейсы создаются теми же программистами, которые реализуют очередную функцию. Учитывая, что современные образовательные стандарты не уделяют должного внимания дисциплине проектирования интер фейсов, результат получается некачественным, а применение таких интерфейсов может быть весьма плачевным:

• увеличение количества обращений в тех. поддержку (если интерфейс интуитивно не понятен или перегружен функциями) • ошибки пользователей, сделанные благодаря автоматизму (в разных окнах программы кнопки «Отмена» и «Удалить» могут ока заться на разных местах [1, с. 365]) • полный отказ пользователей использовать новую программу (если интерфейс делает их работу более сложной) И все эти проблемы могут появиться, даже если все функции работают правильно.

Существует большое количество методов для создания удоб ных интерфейсов [3, с. 470]. Профессионалы применяют тот или иной метод в зависимости от специфики проекта и что более важно – его бюджета (многие методы требуют привлечение большого числа репрезентативных пользователей для тестирования). Однако даже если несколько групп исследователей по одним и тем же методам и критериям оценивают интерфейс – результирующие рекомендации могут в значительной степени различаться [3, с. 471].

В результате автоматизация методов оценки интерфейсов и выдача рекомендаций по его улучшению является перспективной темой для исследований.

Исследователи Ivory и Hearst [3, с. 474] собрали 132 метода оценки и критики графического интерфейса пользователя. Из них применимы к интерфейсам настольных приложений, а 57 к интер фейсам веб-приложений. Только 29 из найденных методов примени мы к обеим платформам. Ivory и Hearst объединили все эти методы в таксономию (см. табл. 1), где каждой группе методов привели в соот ветствие возможность автоматизации. В ячейках этой таблицы ука зан уровень человеческих усилий по применению метода:

• Без уточнения (пустая метка) – не автоматизируемый метод • I (неформальный) – требует выполнения пользователями произвольных задач • F (формальный) – требует выполнения пользователями за ранее подготовленных заданий • M (модель) – требует разработки модели интерфейса В скобках рядом с уровнем автоматизации указано количество методов данного типа.

Как можно заметить из таблицы 1, возможность автоматизиро вано оценивать интерфейс и выдавать рекомендации по его улучше нию на сегодняшний день позволяет метод экспертизы по стандар там (стандарты пользовательских интерфейсов конкретной компании и эвристики [3, с. 1-4]). Остальные методы требуют значительного участия эксперта: как для непосредственной оценки интерфейса, так и для наблюдения за пользователями, выполняющими задания.

Предпосылкой для создания системы оценки интерфейса и вы дачи рекомендаций по его улучшению послужило желание познако мить студентов специальностей связанных с программированием правилам построения интерфейсов на ранних этапах. Система должна помогать студентам осваивать правила и эвристики разра ботки интерфейсов ненавязчиво и без обращения к дополнительной литературе.

В качестве первого шага по разработке системы поддержки проектирования и оценки интерфейса мной был выбран именно ме тод оценки интерфейса на соответствие стандартам и некоторым эвристикам [4,5]. В качестве платформы для апробации метода была выбрана платформа для создания настольных приложений с графи ческим интерфейсом – QT Library. Созданный модуль интегрируется в каждое окно приложения, которое необходимо анализировать. Для получения результатов проверки необходимо вызвать один из мето дов модуля, который проводит автоматизированное исследование интерфейса (элементов управления, их взаимного расположения и атрибутов) и выдает список рекомендаций, разбитый на два уровня:

ошибки и замечания (см. рис. 1).

Таблица Поддержка автоматизации методов оценки графического интерфейса пользователя Уровень автоматизации Класс метода Тип метода Нет Захват Анализ Критика Thinking-Aloud Protocol F(1) Question-Asking Protocol F(1) Shadowing Method F(1) Coaching Method F(1) Teaching Method F(1) Testing (Тестирование) Codiscovery Learning F(1) Performance Measurement F(1) F(7) Log File Analysis IFM(19) Retrospective Testing F(1) Remote Testing IF(3) Guideline Review IF(6) (8) M(11) Cognitive Walkthrough IF(2) F(1) Pluralistic Walkthrough IF(1) Heuristic Evaluation IF(1) Perspective-Based IF(1) Inspection Inspection IF(1) (Экспертиза) Feature Inspection IF(1) Formal Usability F(1) Inspection IF(1) Consistency Inspection IF(1) Standards Inspection IF(1) Contextual Inquiry IF(1) Field Observation IF(1) Focus Groups IF(1) Interviews IF(1) Inquiry (Опрос) Surveys IF(1) Questionnaires IF(1) IF(2) Self-Reporting Logs IF(1) Screen Snapshots IF(1) User Feedback IF(1) GOMS Analysis M(4) M(2) UIDE Analysis M(2) Cognitive Task Analysis M(1) Analytical Modeling Task-Environment Analysis M(1) (Анализ) Knowledge Analysis M(2) Design Analysis M(2) Programmable User Models M(1) Information Proc. Modeling M(9) Simulation (Моделиро- Petri Net Modeling FM(1) вание) Genetic Algorithm Modeling (1) Information Scent Modeling M(1) Рис. 1. Рекомендации по улучшению интерфейса программы В настоящее время разработанный модуль планируется ис пользовать при обучении студентов ВолгГТУ созданию приложений с графическим интерфейсом.

В дальнейшем для создания полноценной системы поддержки проектирования пользовательского интерфейса планируется авто матизировать еще ряд методов и ввести взаимозависимость между компонентами интерфейса.

Литература 1. Купер А. Алан Купер об интерфейсе. Основы проектирования взаимодействия. - Пер. с англ. - СПб.: Символ-Плюс, 2010. - 688 с.:

ил.

2. Tasha Hollingsed Lockheed Martin, David G. Novick. Usability In spection Methods after 15 Years of Research and Practiceю SIGDOC’07, October 22–24, 2007, El Paso, Texas, USA 3. Melody Y. Ivory, Marti A. Hearst. The State of the Art in Automat ing Usability Evaluation of User Interfaces. – ACM Computing Surveys, Vol 33, No. 4, December 4. Нильсен Я. Веб-дизайн: анализ удобства использования веб сайтов по движению глаз / Нильсен Я., Перниче К. - М.: ООО “И.Д.

Вильямс”, 2010. - 480 с.: ил.

5. Уэйншенк С. 100 главных принципов дизайна. - СПб.: Питер, 2012. - 272 с.: ил.

Связь с автором: shkarupa.alex@gmail.com Секция МАШИНОСТРОЕНИЕ И МАШИНОВЕДЕНИЕ, МАТЕРИАЛОВЕДЕНИЕ 1 2 Е.В. Арышенский, В.Г. Колобов, А.М Оводенко ИЗУЧЕНИЕ ВЛИЯНИЯ ТЕМПЕРАТУРЫ ХОЛОДНОЙ ПРОКАТКИ СПЛАВА 3104 НА ОТРЫВ ДНА ПРИ ШТАМПОВКЕ ПИТЬЕВЫХ БАНОК Самарский государственный аэрокосмический университет им. академика С.П. Королева (национальный исследовательский университет) г. Самара, Россия ЗАО “Алкоа СМЗ” В настоящее время растет количество продукции изготавли ваемой из сплава 3104 (алюминиевые питьевые банки и бутылки).

Поэтому возрастают требования к производительности процесса прокатки, с помощью которого получают баночную ленту. Для увели чения данного показателя применяются схемы с меньшим количест вом проходов, но с более значительными обжатиями, в результате чего металл (под воздействием деформации) может разогреваться до температуры 200 С. Её повышение делает алюминиевую ленту более пластичной, а процесс последующей вытяжки пищевых кон тейнеров более стабильным. Однако при этом растет коэффициент упрочнения металла, а следовательно увеличивается скорость роста усилия холодной штамповки, из-за чего появляется риск отрыва дна [1]. Цель работы определить максимально допустимую температуру, при которой появления упомянутого выше дефекта отсутствует.

Следует отметить, что банка штампуется в несколько стадий, среди которых вытяжка без утонения стенки, сокращение диаметра заго товки, и вытяжка с утонением. В данной работе рассматривается только вытяжка без утонения.

Для решения поставленной задачи были проведены экспери менты по определению b (предела прочности), 0,2 (предела теку чести) и n (коэффициента упрочнения) в зависимости от температу ры прокатки. Температурный интервал испытаний 100 – 200 С с шагом 10 С. Температуру измеряли при помощи термопреобразова теля (ГОСТ 6616-94) и переносного милливольтметра (ГОСТ 9736 91) с диапазоном измерений 0–600 °С, класс точности 1,5. Выбор количества опытов для каждой температуры и последующая стати стическая обработка осуществлялась по методике [2,3]. Эксперимен 0 0 ты проводились для направлений 0, 45, 90 к оси прокатки b и 0, определялись в соответствии с ISO 6892-1:2009 а показатель упроч нения n в соответствии с ISO 10275:2007-06. Результаты опытов представлены на рис (1 – 3).

Напряжение МПа Температура С Рис. 1. Прочностные свойства в направлении 450 к оси прокатки в зависимости от температуры её окончания.

Где 1 – в предел прочности, 2 – 0,2 предел прочности текучести Напряжение МПа Температура С Рис. 2. Прочностные свойства в направлении 90 к оси прокатки в зависимости от температуры её окончания.

Где 1 – в предел прочности, 2 – 0,2 предел прочности текучести показатель упрочнения Температура С Рис. 3. Изменение показателя упрочнения в зависимости от температуры окончания прокатки.

0 1- в направлении 0, 2 - в направлении 45, 3 - в направлении Как известно отрыв дна происходит [4] когда напряжение в опасном сечении достигает предела прочности металла. Поэтому для решения задачи необходимо проанализировать как тот или иной комплекс свойств соответствующей определенной температуре влияет на вышеуказанное напряжение. Воспользуемся формулой приведенной в [4] с поправками позволяющими учитывать влияние анизотропии металла внесенными в [5].

fQ fa R s ст = пр ic ln 0 + + e, rп 2R M + s R H s где ст напряжение, в опасном сечении;

ic – предел текучести, с уче том упрочнения отнесенный к одной из главных осей анизотропии;

R0 – радиус заготовки;

Rm – радиус скругления матрицы;

rп – радиус пуансона;

s – толщина стенки заготовки;

f – коэффициент трения;

Q – fa усилия прижима;

Rн – наружный радиус фланца;

e – Множитель Эйлера учитывающий действие трения при перемещении заготовки по вытяжной кромки матрицы предложенный в работе [1];

пр – при веденный коэффициент Лоде с учетом анизотропии (в цилиндриче ской системе координат). С выводом данного коэффициента можно подробно ознакомиться в [5]. Результаты расчетов приведены на рис. 5-7.

Напряжение МПа Темпера конца прокатки С Рис. 4. Предел прочности и напряжения в опасном сечении для направления 0 к оси прокатки в зависимости от температуры её окончания.

1 – в предела, 2 – ст напряжение в критическом сечении Напряжение МПа Температура С Рис. 5. Предел прочности и напряжения в опасном сечении для направления 45 к оси прокатки в зависимости от температуры её окончания.

1 – в предела, 2 – ст напряжение в критическом сечении Напряжение Мпа Темпратура С Рис. 6. Предел прочности и напряжения в опасном сечении для направления 90 к оси прокатки в зависимости от температуры её окончания.

1 – в предела, 2 – ст напряжение в критическом сечении При анализе результатов необходимо учитывать допуски на ко лебания механических свойств в прокатанной ленте ± 5 МПа (не связанные с изменением температуры) и допуски по настройке обо рудования ± 15 МПа. Таким образом, максимально допустимое на пряжение в опасном сечении должно быть меньше в на 20 МПа. Из графиков видно, что в направлении 0 отрыва дна может произойти, если температура нагрева ленты была больше 160 С, а в направле 0 0 нии 45 больше 150 С. В тоже время в направление 90 напряжения в критическом сечении не превышает допустимые значения для лю бой температуры обработки в интервале 100 – 200 С. Это различие связано с тем что для направления 90 падение прочностных свойств и одновременный рост показателя упрочнения происходят 0 менее интенсивно чем для 0, 45. Таким образом, наиболее благо приятной температурный интервал окончания прокатки 140 – 150 С, он позволяет получить достаточно высокие пластические свойства без риска отрыва дна в первом переходе.

Литература 1. Аверкиев А.Ю. Методы оценки штампуемости листового ме талла – М.: Машиностроение, 1985. – 176 с., 2. Шпаков П.С. Статистическая обработкаэкспериментальных данных. / П.С. Шпаков, В.Н. Попов – М.: Изд–во МГГУ, 2003.

3. Красовский Г.И. Планирование эксперимента / Г.И. Красов ский, Г.Ф Филаретов— Минск: изд-во БГУ, 1982. — 302 с.

4. Попов Е.А. Основы теории листовой штамповки. – М.: Маши ностроение, 1977. 278 с.

5. Арышенский Ю.М. Теория и расчеты пластического формо изменения анизотропных материалов. / Ю.М Арышенский., Ф.В.

Гречников – М.: Металлургия, 1990. 304 с.

П.В. Боровик ВЫБОР МЕТОДА РАСЧЕТА МЕХАНИЧЕСКИХ СВОЙСТВ ПРИ МОДЕЛИРОВАНИИ ПРОЦЕССА ГОРЯЧЕЙ РЕЗКИ НА НОЖНИЦАХ Донбасский государственный технический университет г. Алчевск, Украина Стремительный рост возможностей современной вычислитель ной техники открывает новые подходы в исследовании различных технологических процессов в обработке металлов давлением (ОМД) [1]. Прежде всего, это относится к методу конечных элементов (МКЭ) [2], на базе которого решается широкий круг задач, поскольку приме нение МКЭ позволяет значительно расширить представление о про текании процессов и повысить степень научной обоснованности при принятии технологических и конструктивных решений.

Основным препятствием на пути расширения применения МКЭ является отсутствие достоверных данных о механических свойствах обрабатываемого материала в исследуемом температурно скоростном диапазоне. Особенно остро эта проблема проявляется при моделировании разделительных операций в прокатном произ водстве. Среди исходных данных крайне важной является информа ция о механических свойствах обрабатываемых материалов, а именно кривой течения и диаграммы пластичности [3] в исследуемых диапазонах температур, степени и скорости деформации.

Учитывая тот факт, что процесс разделения металла сопрово ждается большими пластическими деформациями (пусть даже и в локальных объемах), то также важным представляется экстраполя ция напряжений текучести в область больших пластических дефор маций [4].

В настоящее время разработано достаточно большое количе ство методик расчета сопротивления деформации при реализации различных процессов [5,6]. Однако при этом, как правило, указыва ется, что кроме существующего диапазона факторов, также необхо димо учитывать и особенности реализуемого процесса.

Так, в практике моделирования МКЭ процессов с высокими ско ростями деформации, весьма широко используют модель Джонсона Кука, когда сопротивление деформации определяется в весьма ши роком спектре температур, начиная от холодного состояния и до температуры плавления металла [5,7]. А в практике ОМД при горячей деформации в существующих методиках расчета диапазоны темпе ратур значительно уже [6].

Таким образом, существует необходимость анализа сущест вующих моделей и методик расчета сопротивления деформации, с целью оценки применения их при моделировании разделительных операций в прокатном производстве.



Pages:   || 2 | 3 | 4 |
 

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.