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 ] --

МАТЕРИАЛЫ

ВСЕРОССИЙСКОЙ МОЛОДЕЖНОЙ КОНФЕРЕНЦИИ

АВТОМАТИЗАЦИЯ И

ИНФОРМАЦИОННЫЕ ТЕХНОЛОГИИ

(АИТ-2011)

ТОМ I

МОСКВА

2011

Министерство образования и науки Российской Федерации

Московский государственный технологический университет

СТАНКИН

МАТЕРИАЛЫ

ВСЕРОССИЙСКОЙ МОЛОДЕЖНОЙ КОНФЕРЕНЦИИ

АВТОМАТИЗАЦИЯ И

ИНФОРМАЦИОННЫЕ ТЕХНОЛОГИИ

(АИТ-2011) ТОМ I МОСКВА 2011 УДК 002:621 Материалы всероссийской молодежной конференции «Автоматизация Сборник докладов. – М.:

и информационные технологии (АИТ-2011)».

МГТУ «Станкин», 2011. – 250 с.

В сборник докладов включены материалы всероссийской молодежной конференции «Автоматизация и информационные технологии (АИТ-2011)». Конференция проводится в рамках федеральной целевой программы «Научные и научно-педагогические кадры инновационной России» на 2009-2013 годы с целью расширения спектра научных исследований, повышения профессионального уровня подготовки, развития научно исследовательской работы студентов, аспирантов и молодых ученых.

ОРГКОМИТЕТ Григорьев С.Н. – председатель оргкомитета, ректор МГТУ «Станкин», профессор, д.т.н.

Андреев А.Г. – проректор по развитию МГТУ «Станкин», к.т.н.

Волгин В.М. – профессор ТулГУ, д.т.н.

Волосова М.А. – проректор по научной работе МГТУ «Станкин», к.т.н., доцент Коростелев В.Ф. – зав. кафедрой ВлГУ им. А.Г. и Н.Г. Столетовых, д.т.н., профессор Кутин А.А. – зав. кафедрой МГТУ «Станкин», д.т.н., профессор Любимов В.В. – зав. кафедрой ТулГУ, д.т.н., профессор Митрофанов В.Г. – зав. кафедрой МГТУ «Станкин», д.т.н., профессор Подураев Ю.В. – проректор по учебной работе МГТУ «Станкин», д.т.н., профессор Сердюк А.И. – директор Аэрокосмического института Оренбургского государственного университета, д.т.н., профессор Подураев Ю.В. – проректор по учебной работе ФГБОУ ВПО МГТУ «СТАНКИН», Содержание Азарова Е.С ВОЗМОЖНОСТИ ЦИФРОВОЙ ОБРАБОТКИ СИГНАЛОВ.………………….

1 Аль-тамими Н.Ю. МОДЕЛИ ОЦЕНКИ ФУНКЦИОНИРОВАНИЯ СЕТЕВЫХ ИНФОРМАЦИОННЫХ СИСТЕМ………………………………………………………………….. Антоненкова Г. В. ИССЛЕДОВАНИЕ ЗАКОНОМЕРНОСТЕЙ ИЗМЕНЕНИЯ ФИЗИКО МЕХАНИЧЕСКИХ ХАРАКТЕРИСТИК ПОВЕРХНОСТНОГО СЛОЯ ОБРАЗЦОВ С НАНОПОКРЫТИЯМИ В ЗАВИСИМОСТИ ОТ УСЛОВИЙ ИХ ФОРМИРОВАНИЯ…….





. Анциферова В.И. ВЫБОР СТРУКТУРЫ ПРИКЛАДНОГО ПРОГРАММНОГО ОБЕСПЕЧЕНИЯ УПРАВЛЕНИЯ ОБРАЗОВАТЕЛЬНЫМ ПРОЦЕССОМ.………………… Белянкина А.В.РАЗРАБОТКА РЕЙТИНГОВОЙ МОДЕЛИ ОЦЕНКИ ФИНАНСОВОГО ПОЛОЖЕНИЯ ПРЕДПРИЯТИЙ-ЗАЕМЩИКОВ ………………………………………………… Бильфельд Н.В., Радостева К.А. ИССЛЕДОВАНИЕ ВОЗМУЩАЮЩИХ ВОЗДЕЙСТВИЙ И МЕТОДОВ ИХ КОМПЕНСАЦИИ ….….….………………………………… Большаков А.С.ПРОГРАММНО-ТЕХНИЧЕСКИЙ КОМПЛЕКС ДЛЯ РОБОТИЗИРОВАННОЙ СИСТЕМЫ, РЕАЛИЗУЮЩИЙ РАСПОЗНАВАНИЕ ОБРАЗОВ МЕТОДАМИ МАШИННОГО ЗРЕНИЯ И РЕАКЦИЮ РОБОТИЗИРОВАННОЙ СИСТЕМЫ.. Быковский А.Н. ФУНКЦИОНАЛЬНЫЕ ТРЕБОВАНИЯ К ПЕРСПЕКТИВНОЙ СУБД БУХГАЛТЕРСКОГО УЧЕТА КРИТИЧЕСКОГО ПРИМЕНЕНИЯ……………..................... Булыгин Е.В.ВЛИЯНИЕ ВЕЛИЧИН УГЛОВ ГРЕБЕНКИ НА ТОЧНОСТЬ НАРЕЗАЕМОЙ РЕЗЬБЫ…………………………………………………………………………. Брыксина Л.Н. СПУТНИКОВЫЕ КАНАЛЫ СВЯЗИ…………………………………..........

10 Валев П.С. СОВРЕМЕННЫЕ ПРОБЛЕМЫ ИНФОРМАЦИОННОЙ БЕЗОПАСНОСТИ...........

11 Бурлакова Е.А.ИССЛЕДОВАНИЕ ВОЗМОЖНОСТИ АППРОКСИМАЦИИ ИТЕРФЕРОГРАММЫ ПОВЕРХНОСТЬЮ ДЛЯ ПОВЫШЕНИЯ ТОЧНОСТИ ИЗМЕРЕНИЙ НА ИНТЕРФЕРОМЕТРЕ КЕСТЕРСА…………………………………………. Вазнюк М.Б. ОБРАБОТКА СИГНАЛОВ НА ОСНОВЕ ИТЕРАЦИОННОГО ПОДХОДА…………………………………………………………………………………………. Бушуев В.В., Дорожко А.О. МЕТОДИКА РАЦИОНАЛЬНОГО ВЫБОРА ТЕХНИЧЕСКИХ ХАРАКТЕРИСТИК СИЛОВОЙ ЧАСТИ ОСНОВНЫХ УЗЛОВ СТАНКОВ ПРИ СОЗДАНИИ ГАММЫ ОБОРУДОВАНИЯ, ПРЕДСТАВЛЕННОГО В ВИДЕ УНИФИЦИРОВАННЫХ МЕХАТРОННЫХ МОДУЛЕЙ……………… ……………. Винюков М.С. ОЦЕНКА ИГРОВЫХ ПРОЕКТОВ………………………………….…………….

15 Власов А.В., Власова А.Р.,Кайченов А.В. ПОВЫШЕНИЕ ЭФФЕКТИВНОСТИ СТЕРИЛИЗАЦИОННЫХ УСТАНОВОК С ИСПОЛЬЗОВАНИЕМ МОДЕРНИЗИРОВАННОГО СПОСОБА СТЕРИЛИЗАЦИИ КОНСЕРВНОЙ ПРОДУКЦИИ………………………………………………………………………………………… Волкова Н.В. СЕРВИС-ОРИЕНТИРОВАННЫЙ ПОДХОД К СОЗДАНИЮ КОРПОРАТИВНЫХ ИНФОРМАЦИОННЫХ СИСТЕМ…………………………………………. Воскобоев С.Н., Оболонский М.Ф. ИСПОЛЬЗОВАНИЕ ГЕОИНФОРМАЦИОННЫХ СИСТЕМ В СОЦИАЛЬНО-ГИГИЕНИЧЕСКОМ МОНИТОРИНГЕ……………………………... Гаврилов А.П., Кунавин Д.В. РАБОТА С ПРОГРАММОЙ НА ТУРБО ПАСКАЛЕ ПО ВЫЧИСЛЕНИЮ ГЕОМЕТРИЧЕСКИХ ХАРАКТЕРИСТИК ФИГУР.…………………………... Герасимов С.Н. РАЗРАБОТКА СРЕДСТВА АВТОМАТИЗАЦИИ ПРОЕКТИРОВАНИЯ ИЗМЕРИТЕЛЬНЫХ ЗАДАЧ ДЛЯ КОНТРОЛЯ ДЕТАЛЕЙ СЛОЖНОЙ ФОРМЫ НА КОМПЬЮТЕРИЗИРОВАННОМ МИКРОСКОПЕ………………………………………………… Голявин К.А., Шеин Е.А., Ясаков А.С. ОСОБЕННОСТИ СТРУКТУРЫ И УПРОЧНЯЮЩЕЙ ОБРАБОТКИ БУРИЛЬНЫХ ТРУБ NRQ, NWL И ССК…………………….. Головина Д.Д., Сухарева С.В. РАЗРАБОТКА ПРОГРАММНОЙ СРЕДЫ СОЗДАНИЯ ЛАБОРАТОРНЫХ ПРАКТИКУМОВ УДАЛЕННОГО ДОСТУПА НА ПРИМЕРЕ КУРСА «СЕТИ ЭВМ И ТЕЛЕКОММУНИКАЦИИ………………………………………............................ Гончарова Н.П. АНАЛИЗ МЕТОДОВ ПРОГНОЗИРОВАНИЯ ИНФОРМАЦИИ………...........

23 АИТ-2011 24 Грицевич Е.В. РАЗРАБОТКА ПОДСИСТЕМЫ АНАЛИЗА РАСПРЕДЕЛЕНИЕ ДАННЫХ В ЭЛЕКТРОННЫХ ДОКУМЕНТАХ, ПРИ ЗАЩИТЕ ИНФОРМАЦИИ В ОРГАНИЗАЦИИ НА ПРИМЕРЕ ОБРАЗОВАТЕЛЬНОГО УЧРЕЖДЕНИЯ………………. …………………………….

Григорьева В.С.РЕСТРУКТУРИЗАЦИЯ УБЫТОЧНОГО ПРЕДПРИЯТИЯ..…………………..

25 Гунин А.И. МЕТОДЫ СЖАТИЯ ВИДЕО………………………………...………………………..

26 Денис Ю.А. ИССЛЕДОВАНИЕ «ПОГРЕШНОСТИ» И «НЕОПРЕДЕЛЕННОСТИ» ПРИ ИЗМЕРЕНИИ ПАРАМЕТРОВ НЕФТИ…………………………………………………………….. Дерябин А.С., Зыбин Д.Г., Ярошенко М.В. ОПРЕДЕЛЕНИЕ ОСНОВНЫХ ПАРАМЕТРОВ ФУНКЦИОНИРОВАНИЯ СИСТЕМ УПРАВЛЕНИЯ ПОДРАЗДЕЛЕНИЙ ВНЕВЕДОМСТВЕННОЙ ОХРАНЫ НА БАЗЕ СТАТИСТИЧЕСКОГО АНАЛИЗА…………… Денисов А.С. СИСТЕМА ПОДАЧИ АБРАЗИВА ДЛЯ РОБОТИЗИРОВАННОГО 29 КОМПЛЕКСА ГИДРОСТРУЙНОЙ РЕЗКИ………………………………………………………...



Дроздов С.И., Резникова И.В. ПРИМЕНЕНИЕ КОМПЬЮТЕРНЫХ ТЕХНОЛОГИЙ В КЛИНИЧЕСКОМ МОНИТОРИНГЕ………………………………………………………………... Дублистов Е.Ю. СТРУКТУРНО-ПАРАМЕТРИЧЕСКОЕ ПРОЕКТИРОВАНИЕ ОСНАСТКИ ДЛЯ ГИДРОМЕХАНИЧЕСКОЙ ШТАМПОВКИ.………………………………………………… Дубровин А.С., Петров Т.М., Сумин В.И., Шаталов В.С. ФУНКЦИОНИРОВАНИЕ СЕРВИСА КОНТРОЛЯ ЦЕЛОСТНОСТИ ИНФОРМАЦИИ В ЭТАЛОННОЙ АВТОМАТИЗИРОВАННОЙ СИСТЕМЕ ОБРАБОТКИ ДАННЫХ……………………………… Евдокимова В. В., Чернов Е.С. РАЗРАБОТКА ПОДСИСТЕМЫ ПРОЕКТИРОВАНИЯ ОСЕВОГО ИНСТРУМЕНТА ЗЕНКЕРОВ И РАЗВЕРТОК……………………………………….. Евсеева К.А., Лазарсон Э. В. ИСПОЛЬЗОВАНИЕ ИНФОРМАЦИОННЫХ ТЕХНОЛОГИЙ ПРИ РЕШЕНИИ НЕФОРМАЛИЗОВАННЫХ ЗАДАЧ КЛАССА ВЫБОРА…………………….. Елисеев В.Ю. РАСШИРЕНИЕ ТЕХНОЛОГИЧЕСКИХ ВОЗМОЖНОСТЕЙ СИСТЕМЫ ЧПУ ЗА СЧЕТ РАЗРАБОТКИ ПОСТПРОЦЕССОРА И НОВЫХ СТАНДАРТНЫХ ЦИКЛОВ УПРАВЛЕНИЯ……………………………………….………………………………………………. Исаева Н.А. ПОВЫШЕНИЕ ЭФФЕКТИВНОСТИ ОБУЧЕНИЯ В ПРОФЕССИОНАЛЬНОМ ЛИЦЕЕ С ИСПОЛЬЗОВАНИЕМ ИНФОРМАЦИОННЫХ ТЕХНОЛОГИЙ…………………….. Земцов А. Н. КОДИРОВАНИЕ ИЗОБРАЖЕНИЙ В ИНФОРМАЦИОННЫХ СИСТЕМАХ МАШИНОСТРОИТЕЛЬНОГО ПРОИЗВОДСТВА С ПОМОЩЬЮ ВЕЙВЛЕТ ПРЕОБРАЗОВАНИЯ………………………………………………………….................................... Земцов А. Н. АВТОМАТИЧЕСКОЕ РАСПОЗНАВАНИЕ ЛИЦ В СИСТЕМАХ КОНТРОЛЯ ДОСТУПА…………………………………………………………………………………………….. Земцов А. Н. СТЕГАНОГРАФИЧЕСКИЕ АЛГОРИТМЫ В ИНФОРМАЦИОННЫХ СИСТЕМАХ МАШИНОСТРОИТЕЛЬНОГО ПРОЕКТИРОВАНИЯ…………………………….. Земцов А. Н. АНАЛИЗ УСТОЙЧИВОСТИ АЛГОРИТМОВ СТЕГАНОГРАФИЧЕСКОЙ ЗАЩИТЫ АУДИОПОТОКА…………………………………………………………………........... Заварзин А. А. ПРИМЕНЕНИЕ ТЕЛЕМЕДИЦИНСКИХ ТЕХНОЛОГИЙ В ПРАКТИЧЕСКОМ ЗДРАВООХРАНЕНИИ………………………………………………………... Захаркив И. Н. ВОПРОСЫ РАЗРАБОТКИ АВТОМАТИЗИРОВАННОГО РАБОЧЕГО МЕСТА ВРАЧА-НЕВРОЛОГА………………………………………………………………........... Казанский М. А., Поляков Ю.П., Сазанов И.И ВЛИЯНИЕ ПАРАМЕТРОВ ИНЖЕКЦИОННОГО ДОЗИРОВАНИЯ АБРАЗИВА НА ХАРАКТЕРИСТИКИ РЕЖУЩЕЙ СТРУИ………………………………………………………………………………………………… Коленченко О. В. ОПТИМИЗАЦИЯ ТЕХНОЛОГИЧЕСКИХ УСЛОВИЙ МЕХАНИЧЕСКОЙ ОБРАБОТКИ СЛОЖНОПРОФИЛЬНЫХ ДЕТАЛЕЙ НА АВТОМАТИЗИРОВАННОМ ОБОРУДОВАНИИ………………………………………………………………………………….... Кобозева Н. Ю. О СОЗДАНИИ СРЕДСТВ ИНФОРМАЦИОННОЙ ПОДДЕРЖКИ ДЛЯ СИСТЕМАТИЗАЦИИ ТЕРМИНОЛОГИИ В ОБЛАСТИ ЭЛЕКТРОННОГО ОБУЧЕНИЯ…………………………………………………………………………………………… Коваленко А. А. ПОМЕХОУСТОЙЧИВОЕ КОДИРОВАНИЕ……………………………………………………………………………………... Ковалев И. А. РЕШЕНИЕ ТРАНСПОРТНОЙ ЗАДАЧИ С ПРИМЕНЕНИЕМ ЛОГИСТИЧЕСКИХ МЕТОДОВ НА ПРИМЕРЕ ИСПОЛЬЗОВАНИЯ МЕТОДА ВЕТВЕЙ И ГРАНИЦ………………………………………………………………………………………………. Корнипаева А. А. ПРИМЕНЕНИЕ ГЕНЕТИЧЕСКИХ АЛГОРИТМОВ В СИНТЕЗЕ ПРОИЗВОДСТВЕННЫХ РАСПИСАНИЙ…………………………………………………………. АИТ- 49 Котенев А. А. АГЕНТНОЕ МОДЕЛИРОВАНИЕ И ЕГО МЕСТО В АРСЕНАЛЕ БИЗНЕС АНАЛИТИКА………………………………………………………………………............................ Козлова Н. А. ВОПРОСЫ ПОСТРОЕНИЯ АВТОМАТИЗИРОВАННОГО РАБОЧЕГО МЕСТА СЕКРЕТАРЯ КОНФЕРЕНЦИИ…………………………………………………………… Комков Д. В. ВОПРОСЫ АНАЛИЗА И МОДЕЛИРОВАНИЯ КОМПЬЮТЕРНЫХ СЕТЕЙ………………………………………………………………………………………………… Кузовлева С. В. МЕТОДЫ ОПРЕДЕЛЕНИЯ ХАРАКТЕРИСТИК РАССЕЯНИЯ ЭЛЕКТРОМАГНИТНЫХ ВОЛН ОБЪЕКТОВ…………………………………………………….. Лазуков Н. Е., Осипов Г. А. МОДЕЛИРОВАНИЕ РЕЖУЩЕЙ ПОВЕРХНОСТИ АЛМАЗНОГО БРУСКА………………………………………………………………………........... Ларькина М. В. ОЦЕНКА ИННОВАЦИОННОГО ПОТЕНЦИАЛА ПРЕДПРИЯТИЯ……… 54 Кузовлева С. В. ИНФОРМАЦИОННЫЕ СИСТЕМЫ В ПРОТИВОПОЖАРНОЙ ДЕЯТЕЛЬНОСТИ……………………………………………………………………………………. Кузовлева С. В. ИНФОРМАЦИОННЫЕ СИСТЕМЫ В ПРОТИВОПОЖАРНОЙ БЕЗОЗОПАСНОСТИ ОРГАНИЗАЦИЙ…………………………………………………………….. Литвяков М. В. ПОЛНОФУНКЦИОНАЛЬНЫЕ СИСТЕМЫ ОПОВЕЩЕНИЯ О ПОЖАРЕ ДЛЯ ОБЪЕКТОВ ЛЮБОГО МАСШТАБА И РАЗЛИЧНЫХ УСЛОВИЙ ЭКСПЛУАТАЦИИ……………………………………………………………………………............ Максимов П. В., Пашков В. В. ТЕХНОЛОГИИ ОРГАНИЗАЦИИ И ОБЕСПЕЧЕНИЯ ИНФОРМАЦИОННЫХ ПРОЦЕССОВ МАШИНОСТРОИТЕЛЬНЫХ ПРЕДПРИЯТИЙ……… Марусич К. В. ПРОГРАММНОЕ СРЕДСТВО ДЛЯ ПРОГНОЗА ТЕРМОДЕФОРМАЦИОННОГО СОСТОЯНИЯ СТАНКА……………………………………….. Ломов И. С. О РАСПРОСТРАНЕНИИ ВОЛН В ГОРОДЕ………………………………………..

60 Любимова М. А. ОБРАБОТКА ИНФОРМАЦИИ НА ОСНОВЕ ФРАКТАЛЬНОГО ПОДХОДА……………………………………………………………………………………………. Меерсон В. Э. СОСТОЯНИЕ СРЕДСТВ АВТОМАТИЗАЦИИ ОБРАЗОВАТЕЛЬНОГО ПРОЦЕССА……………………………………………………………………………………............ Минакова О. В., Силкин О. А. ОСОБЕННОСТИ СОВРЕМЕННОЙ ОРГАНИЗАЦИИ ИНТЕРФЕЙСА МИКРОПРОЦЕССОРА…………………………………………………………… Миронченко С. Г., Щепилов Е. В. НЕКОТОРЫЕ ОСОБЕННОСТИ ЦИФРОВОЙ ОБРАБОТКИ СИГНАЛОВ…………………………………………………………………………... Назаров К. Т. ОЦЕНКА СТОИМОСТИ КОМПЬЮТЕРНОЙ СЕТИ……………………………..

65 66 Гончарова Н.П. МОДЕЛИРОВАНИЕ ОБРАБОТКИ МЕДИЦИНСКИХ ДАННЫХ…………… АИТ-2011 Азарова Е.С.

ВОЗМОЖНОСТИ ЦИФРОВОЙ ОБРАБОТКИ СИГНАЛОВ Азарова Е.С., студент АНОО ВПО «Воронежский институт высоких технологий», г.Воронеж Цифровая обработка сигналов – наука о представлении сигналов в цифровом виде методах обработки таких сигналов. Она охватывает множество предметных областей, таких как обработка изображений и биомедицинских данных, обработка звука и речи, обработка сигналов с сонаров, радаров и сенсоров, спектральный анализ.

Большинство реальных сигналов (например, звуковых) являются непрерывными функциями (если пренебречь квантовыми эффектами). Для обработки на компьютере требуется перевести сигналы в цифровую форму. Один из способов сделать это – равномерно по времени измерить значения сигнала на определенном промежутке времени и ввести полученные значения амплитуд в компьютер. Если делать измерения достаточно часто, то по полученному дискретному сигналу можно будет достаточно точно восстановить вид исходного непрерывного сигнала.

Как известно из анализа, любая непрерывная функция может быть разложена в интеграл Фурье. Смысл этого разложения состоит в том, что функция представляется в виде суммы «ряда» синусоид с различными амплитудами. Коэффициенты (амплитуды) при синусоидах называются спектром функции. У относительно гладких функций спектр быстро убывает (с ростом частоты коэффициенты быстро стремятся к нулю). Для относительно «ломаных» функций спектр убывает медленно, т.к. для представления разрывов и «изломов»

функции нужны синусоиды с большими частотами.

Если попытаться оцифровать сигнал с недостаточной для него частотой дискретизации (то есть спектр сигнала не ограничен), то в этом случае по полученной цифровой выборке нельзя будет верно восстановить исходный сигнал. Восстановленный сигнал будет выглядеть, таким образом, как если бы частоты, лежащие выше половины частоты дискретизации, отразились от половины частоты дискретизации, перешли в нижнюю часть спектра и наложились на частоты, уже присутствующие в нижней части спектра.

Этот эффект называется наложением спектров или алиасингом (aliasing).

Алиасинг – нежелательное явление при дискретизации сигнала. Например, при оцифровке изображения алиасинг может привести к дефектам в изображении, таким как «блочные», «пикселизованные» границы или муар.

Для того, чтобы избежать алиасинга существуют несколько способов. Первый способ – использовать более высокую частоту дискретизации, чтобы весь спектр записываемого сигнала уместился ниже половины частоты дискретизации. Второй способ – искусственно ограничить спектр сигнала перед оцифровкой.

В реальные АЦП почти всегда встраивается анти-алиасинговый фильтр. Обычно эффект от искусственного ограничения спектра вполне приемлем, в то время как алиасинг – недопустим. Однако не всегда искусственное ограничение спектра так благотворно влияет на записываемый сигнал. Например, при оцифровке музыки на низкой частоте дискретизации 11 кГц приходится отфильтровывать из спектра музыки все частоты выше 5. кГц. В результате этого музыка теряет в качестве (хотя обычно такие потери лучше, чем алиасинг). При оцифровке изображений необходимо аккуратно проектировать антиалиасинговый фильтр, чтобы изменение спектра изображения не повлекло видимых артефактов (таких как пульсации вблизи резких границ).

Многие сигналы удобно анализировать, раскладывая их на синусоиды (гармоники).

Тому есть несколько причин. Например, подобным образом работает человеческое ухо.

Оно раскладывает звук на отдельные колебания различных частот. Кроме того, можно показать, что синусоиды являются «собственными функциями» линейных систем (т.к. они проходят через линейные системы, не изменяя формы, а могут изменять лишь фазу и АИТ- Возможности цифровой обработки сигналов амплитуду). Еще одна причина в том, что теорема Котельникова формулируется в терминах спектра сигнала.

Многие сигналы удобно анализировать, раскладывая их на синусоиды (гармоники).

Тому есть несколько причин. Например, подобным образом работает человеческое ухо.

Оно раскладывает звук на отдельные колебания различных частот. Кроме того, можно показать, что синусоиды являются «собственными функциями» линейных систем (т.к. они проходят через линейные системы, не изменяя формы, а могут изменять лишь фазу и амплитуду). Еще одна причина в том, что теорема Котельникова формулируется в терминах спектра сигнала.

Какова цель разложения сигналов в ряд Фурье? Преобразование сигнала в его Фурье спектр – это переход в другую модель представления информации, закодированной в сигнале. Часто эта другая модель оказывается более простой для понимания природы сигнала. Например, многие звуковые сигналы состоят из сумм колебаний, близких к синусоидальным. Поэтому после преобразования Фурье они выглядят, как несколько пиков в спектре, хотя их форма волны до преобразования Фурье могла быть очень сложной для анализа.

Более того, сама природа нашего слуха такова, что ухо раскладывает поступающие в него звуки на отдельные частоты. Звуковая волна, поступающая в ухо, преобразуется в колебания базилярной мембраны. Базилярная мембрана имеет разную жесткость по своей длине, и соответственно – разные собственные частоты колебаний разных участков. Когда на мембрану поступает сложное колебание, оно возбуждает колебания тех участков мембраны, которым соответствуют отдельные гармонические составляющие сложного входного колебания. Таким образом, разложение звука на синусоиды (преобразование Фурье) близко по своей природе к механизму функционирования нашего уха.

Рассмотрим, некоторые «недостатки» и «несоответствия» преобразования Фурье.

1. Преобразование Фурье раскладывает сигнал по кратным частотам. Если мы раскладываем звук, то базисные частоты получаются, например, такие: 10 Гц, 20 Гц, …, Гц, 310 Гц, …, 4000 Гц, 4010 Гц, … Это не очень хорошо согласуется с нашим восприятием высоты звука. Наше ухо чувствительно не к абсолютным изменениям высоты (на сколько-то герц), а к относительным (на сколько-то процентов). Поэтому при анализе звука с помощью преобразования Фурье часто оказывается, что частотное разрешение спектра недостаточно на низких частотах и избыточно на высоких. Казалось бы, что в этом случае можно повысить частотное разрешение спектра (увеличив размер FFT), но при этом мы будем анализировать более длинный по времени отрезок сигнала, и полученный спектр будет отражать усредненные свойства исходного сигнала в течение всего отрезка FFT. А такое усреднение по времени не всегда желательно.

2. Базисные функции преобразование Фурье имеют одну и ту же протяженность, как для высоких частот, так и для низких. Это не всегда удобно, например, при сжатии изображений.

Вспомним, как работает алгоритм JPEG. Он разбивает изображение на блоки 8x8 пикселей и выполняет а каждом блоке преобразование Фурье (точнее, его разновидность, ДКП). После этого некоторые полученные амплитуды обнуляются (откидываются при кодировании).

Чаще всего отбрасываются верхние частоты, т.к. они обычно содержат меньше энергии (их амплитуды меньше). При восстановлении производится обратный процесс: обратное преобразование Фурье. При этом обнуленные амплитуды высоких частот вызывают эффект Гиббса: пульсации яркости декодированного изображения вблизи резких границ в изображении. Визуально такой эффект очень нежелателен. Хотелось бы сделать так, чтобы эти пульсации не расползались на весь блок 8x8, а были локализованы в пространстве.

Другими словами, хотелось бы, чтобы базисные функции, соответствующие высоким частотам в преобразовании Фурье, были короче (лучшая пространственная локализация), чем для низких частот.

Чтобы преодолеть эти недостатки, можно пользоваться, например, таким приемом. Для анализа высоких частот использовать FFT с более коротким окном (лучшая локализация АИТ-2011 Аль-Тамими Н.Ю.

в пространстве), а для анализа низких частот – с более длинным окном (лучшее разрешение по частоте). Для анализа это хорошо, но вот для обработки, сжатия и синтеза – не очень. Для решения таких задач существует вейвлетное преобразование.

Сведения об авторах Азарова Е.С. – студент, АНОО ВПО «Воронежский институт высоких технологий», г.Воронеж, т. (473) 2-205-605, www.vivt.ru МОДЕЛИ ОЦЕНКИ ФУНКЦИОНИРОВАНИЯ СЕТЕВЫХ ИНФОРМАЦИОННЫХ СИСТЕМ Аль-Тамими Н. Ю., студент ФГБОУ ВПО «Тамбовский государственный технический университет», г.Тамбов Под информационной безопасностью (ИБ) понимается защищенность информации и поддерживающей ее инфраструктуры от любых случайных или злонамеренных воздействий, результатом которых может явиться нанесение ущерба самой информации, ее владельцам или поддерживающей инфраструктуре. Задачи информационной безопасности сводятся к минимизации ущерба, а также к прогнозированию и предотвращению таких воздействий [1].

Информационная безопасность АС-это состояние рассматриваемой АС, при котором она, с одной страны, способна противостоять дестабилизирующему воздействию внешних и внутренних информационных угроз, а с другой - ее наличие и функционирование не создает информационных угроз для элементов самой системы и внешней среды [2].

Для любой системы с полным перекрытием для любой уязвимости имеются механизмы, устраняющие ее отрицательное влияние. Иными словами, для всех возможных угроз ИБ существуют механизмы защиты, препятствующие осуществлению этих угроз. Данное условие является первым фактором, определяющим защищенность любой системы, вторым фактором является прочность механизмов защиты [3].

При проведении оценки функционирования сетевых информационных систем (СИС) необходимо провести полный анализ рисков для определения потенциального ущерба от реализации вероятных угроз ИБ. Поэтому необходимо учитывать, что на каждой ресурс может быть направлены одна или несколько угроз как показано на рисунке (1);

и каждая из них с целью нарушения одного аспекта ИБ или несколько аспектов ИБ одновременно. И так же нужно учитывать, что мероприятия по ОИБ предназначены для сопротивляемости одной угрозы или несколько или для обеспечения конкретного аспекта ИБ или несколько одновременно.

Главным фактором является, что мероприятия по ОИБ и угрозы ИБ могут быть направлены на несколько ресурсов одновременно. И не менее важно при оценке риска необходимо учитывать оценку важности ресурсов. Потому что риск и ущерб важных ресурсов или объектов всегда больше чем незначимые ресурсы.

После определения угроз ИБ, которые направлены на каждый ресурс, вычисляем риск от каждой угрозы по конкретному аспекту ИБ по этой формуле (1):

РискУq = O qVi q (1 N1qi ).......(1 N di ) q (1) ji j где РискУq -Риск от j-ой угрозы, которая направлена на i-ой ресурс по аспекту ИБ q;

ji Oq - оценка опасности j-ой угрозы, которая характеризуется величиной ущерба и j вероятностью появления угрозы;

Nd - оценка надежности d-ого механизма защиты (степени сопротивляемости), q характеризуется вероятностью их преодоления;

Vi q - оценка важности i-ого ресурса по аспекту ИБ;

i-индекс ресурса;

d-индекс мероприятий по ОИБ;

j-индекс угроза ИБ;

АИТ- Модели оценки функционирования сетевых информационных систем Прочность системы характеризуется величиной остаточного риска, связанного с возможностью осуществления угрозы в отношении ресурса или объекта системы. Риск нарушения безопасности ресурса по определенному аспекту ИБ вычисляется по формуле:

j Риск ji q q Риск = (2) i j j где Риск q - сумма оценок риска всех угроз, направлены на i-ой ресурс.

j j-число угроз направлены на этот же ресурс.

i-индекс ресурса.

Для определения защищенности ресурса по определенному аспекту ИБ SRiq используем следующую формулу:

SRiq = 1 Рискiq (3) где SR i - защищенность ресурса, i- индекс ресурса, q- аспект ИБ (Д,К,Ц).

Для проведения оценки защищенности объектов СИС в целом по аспектам ИБ необходимо суммировать оценки защищенности (ОЗ) всех ресурсов каждого объекта и разделить на их количество (без влияния человеческого фактора ) по формуле (4).

n SRi q S= q (4) n где S q - защищенность объекта СИС в целом по конкретному аспекту ИБ, n - количество ресурсов, SR i - защищенность i-ого ресурса.

При оценке защищенности СИС необходимо учитывать взаимодействия между человеческими ресурсами с одной страны и объектами (ресурсами) с другой стороны.

Влияние уровня квалификации персонала на функционирования СИС в целом или на объект положительно или отрицательно зависит от его должности и от его квалификации, Например, администратор с низкой квалификацией способен разрушить безопасность даже хорошо защищенной системы.

q Пусть защищенность объекта после влияния персонала SHi p, защищенность объекта до влияния персонала SRiq и риск от персонала H p, тогда SHiq p = Siq (Siq xHp ) (5) Защищенность системы в целом, учитывая человеческий фактор определяется по формуле:

n SH i q p SH = q (6) n где SH q -защищенность системы в целом, учитывая человеческий фактор;

SHiq p - защищенность объекта после влияния человеческого фактора;

n-число объектов СИС;

P-индекс персонала СИС;

При генерации вариантов по обеспечению информационной безопасности (ОИБ) необходимо учитывать такие факты как уровень защищенности объекта, важность ресурса, опасность угрозы и надежность мероприятия по ОИБ.

Предлагаются два варианта для генерации методов ОИБ.

Сущность первого варианта заключается в том, что необходимо сначала сравнить защищенность каждого ресурса с его важностью по следующим критериям:

-если защищенность ресурса по конкретному аспекту ИБ меньше чем важность этого же ресурса по тому же аспекту ИБ, то требуется укрепление защиты.

АИТ-2011 Аль-Тамими Н.Ю.

SR iq VR iq - требуется укрепление защиты.

- если защищенность ресурса по конкретному аспекту ИБ больше чем важность этого же ресурса по этому же аспекту ИБ, то не требуется укрепление защиты.

SR iq VR iq - не требуется укрепление защиты.

- если защищенность ресурса по конкретному аспекту ИБ равно важности этого же ресурса по этому же аспекту ИБ, то укрепление защиты не обязательно.

VR iq SR iq - рекомендуется укрепление защиты.

= Затем надо определить до какого уровня должна увеличится защищенность ресурса.

После определения ресурсов, требующих укрепления защиты, необходимо подбирать мероприятия по ОИБ до достижения необходимого уровня. При невозможности подбираются мероприятия, которые обеспечивают наименьшую разницу между важностью и защищенностью ресурса. Таким образом, уменьшается опасность его потери до минимума [ ( SRiq VRiq ) min ]. В случае, если существует множество мероприятий по ОИБ, которые удовлетворяют этим условиям, необходимо оптимизировать их по стоимости до минимума.

Второй вариант генерации вариантов по ОИБ основан на сравнении степени опасности угроз ИБ с надежностью мероприятий по ОИБ по конкретному аспекту ИБ, которые направлены на тот же ресурс, и определить есть необходимость в укреплении защиты по следующим условиям:

Oiq Niq Если - тогда не требуется укрепление защиты.

Oiq Niq Если - тогда требуется укрепление защиты.

Oiq Niq Если - тогда укрепление защиты не обязательное.

= При необходимости укрепления защиты нужно подбирать мероприятия по ОИБ до достижения необходимого уровня [ N iq Oiq ]. При невозможности подбираются мероприятия, которые обеспечивают наименьшую разницу между опасностью угрозы ИБ и надежностью мероприятии по ОИБ. Таким образом, уменьшается опасность его риска до минимума [ ( Niq Oiq ) min ]. В случае, если существует множество мероприятий по ОИБ, которые удовлетворяют этим условиям, необходимо оптимизировать их по стоимости до минимума.

Таким образом, данный подход к оценке функционирования СИС способен решать следующие задачи:

1-оценить защищенность ресурса СИС в соответствии с его важностью, например, уровень защищенности военного ресурса отличается от ресурса или объекта обычной корпоративной сети которые принадлежать малинкой компании.

2-учитывать человеческий фактор и его влияние на защищенность ресурса.

3-возможность генерации вариантов рекомендации по укреплению защиты, если в системы есть уязвимости и выбора оптимального варианта защиты по надежности и стоимости.

Библиографический список Амелин Р.В. Информационной безопасности.

1.

2. Громов Ю.Ю. Информационная безопасность и защита информации.

Нобелистика,2008.-126 с.

3. http://www.morepc.ru/security/os200207044.html.

Сведения об авторах Аль-Тамими Н. Ю. – студент, ФГБОУ ВПО «Тамбовский государственный технический университет», г. Тамбов, т. 63-10-19, tstu.ru, АИТ- Исследование закономерностей изменения физико-механических характеристик поверхностного слоя образцов с нанопокрытиями в зависимости от условий их формирования ИССЛЕДОВАНИЕ ЗАКОНОМЕРНОСТЕЙ ИЗМЕНЕНИЯ ФИЗИКО МЕХАНИЧЕСКИХ ХАРАКТЕРИСТИК ПОВЕРХНОСТНОГО СЛОЯ ОБРАЗЦОВ С НАНОПОКРЫТИЯМИ В ЗАВИСИМОСТИ ОТ УСЛОВИЙ ИХ ФОРМИРОВАНИЯ.

Антоненкова Г.В., магистрант ФГБОУ ВПО «Московский государственный технологический университет СТАНКИН», г.Москва Стремительное развитие техники и современные требования к ее надежности в эксплуатации заставляют разработчиков обращать более пристальное внимание к выбору материалов. Применяемые в настоящее время конструкционные и инструментальные материалы по своим возможностям исчерпали себя и уже не могут обеспечить радикального повышения надежности и улучшения эксплуатационных характеристик не только вновь создаваемого, но и используемого в настоящее время оборудования и конструкций.

Поскольку создание нового материала является чрезвычайно дорогостоящим процессом, порой растягивающимся на десятилетия, сегодня во всем мире очень активно развивается направление, связанное с улучшением эксплуатационных показателей поверхностных слоев изделий путем нанесения различных покрытий.

Необходимо понимать, что работоспособность изделия с покрытием зависит от различных характеристик покрытий – толщины (h), микротвердости (HV), остаточных напряжений ( ост ) и др., являющихся выходными параметрами любого процесса. Указанные характеристики в свою очередь являются функциями входных факторов (условий) процессов нанесения покрытий – напряжения (U), давления газа в камере (P), тока (I), времени нанесения ( ) и др.

Поэтому, для достижения максимального эффекта от применения нанопокрытий, были проведены эксперименты, где для получения покрытия комбинировались два технологических приема - осаждение многослойных покрытий в условиях ионного ассистирования.

При проведении экспериментов использовался типовой состав нанопокрытий:

TiN/(Ti,Al)N. В качестве образцов (подложек) для исследований использовались концевые четырехзубые фрезы диаметром 10 мм с плоским торцом, изготовленные из цельного мелкозернистого твердого сплава ВК10ОМ. Как показывает практика, большинство отказов режущих инструментов указанного типа, связано с хрупким разрушением рабочих поверхностей. При эксплуатации твердосплавных концевых фрез с покрытием, разрушение покрытия зачастую происходит уже в первые минуты работы инструмента. Этим объясняется выбор именно концевых фрез для проверки работоспособности новых покрытий. При нанесении покрытия TiN/(Ti,Al)N в установку были помещены четыре мишени – 2 из титана и 2 из алюминия. При нанесении покрытий стремились, чтобы толщина каждого из слоев покрытий не превышала 100 нм.

Анализ экспериментальных данных показал, что из всех исследуемых режимов процесса осаждения покрытий наибольшее влияние на эксплуатационные показатели изделия с покрытием, оказывает давление газа в вакуумной камере и энергия частиц, сопровождающих осаждение. Ток в цепи катода оказывает влияние, главным образом, на скорость осаждения конденсата (производительность) и поэтому назначается максимально большим (с учетом возможностей и специфических особенностей конкретной установки). Напряжение на мишенях помимо скорости осаждения конденсата влияет и на химическийсостав (процентное содержание легирующих элементов) формируемого покрытия. Время осаждения покрытия оказывает влияние на его толщину.

На рис. 1. и 2. представлены экспериментально полученные данные о закономерностях влияния основных режимов нанесения покрытия TiN/(Ti,Al)N на интенсивность изнашивания концевых фрез с выше указанным покрытием при обработке стали 4Х5МФС резания: = 121 ммин ;

= 10мм ;

= 0,024 ммзуб ;

В = 0,5 мм (режимы АИТ-2011 Антоненкова Г.В.

.

Рис. 1. Влияние энергии частиц сопровождающих осаждение, (Е и напряжения на (Е) частиц, мишени (U) на интенсивность изнашивания (J) твердосплавных концевых фрез из сплава ВК10ОМ при обработке стали (другие режимы нанесения = const).

Рис. 2. Влияние давления газа в вакуумной камере (Р) и тока в цепи катода (I) на интенсивность изнашивания (J) твердосплавных концевых фрез из сплава ВК10ОМ при обработке стали (другие режимы нанесения = const).

Рис. 3. Зависимость критической (разрушающей) нагрузки, характеризующей прочность адгезионной связи для покрытия TiN/(Ti,Al)N, осажденного на подложку из сплава ВК10ОМ, от а) энергии частиц сопровождающих осаждение;

б давления газа в частиц, б) вакуумной камере.

АИТ- Исследование закономерностей изменения физико-механических характеристик поверхностного слоя образцов с нанопокрытиями в зависимости от условий их формирования Полученные данные хорошо коррелируются с результатами исследований прочности адгезионой связи покрытий, оцениваемой как критическую нагрузку, при которой происходит разрушение (отслоение) покрытия (рис. 3а).

Видно, что максимальная прочность адгезионной связи покрытия с подложкой достигается при энергии частиц порядка 130-150 эВ. Поскольку прочность адгезионной связи является одним из наиболее важных показателей, обеспечивающих успешную эксплуатацию изделий с покрытием, становится понятно, почему при аналогичных значениях наблюдается наименьшая интенсивность изнашивания концевых фрез с покрытием.

Другим примером влияния режимов осаждения на эксплуатационные показатели инструмента является зависимость интенсивности изнашивания концевых фрез от давления в вакуумной камере при осаждении покрытий.

Полученные данные и в этом случае хорошо коррелируются с результатами исследований прочности адгезионой связи покрытий в зависимости от давления газа в вакуумной камере (рис. 5б.) – максимальный показатель достигается при значении давления порядка 0,25 Па.

После проведения комплекса испытаний и обработки экспериментальных данных были найдены условия нанесения покрытия, обеспечивающие формирование покрытий, имеющих максимальную работоспособность в конкретно взятых условиях эксплуатации – при фрезеровании стали 4Х5МФС концевыми фрезами из твердого сплава ВК10ОМ.

В табл. 1. представлены найденные режимы осаждения покрытий исследованного состава.

Оптимальный режим нанесения покрытия Составпокрытия Е, P, UA UT I T, Па эВ l, В i, В,А мин 0, 1 18 21 1 25 20 00 00 0 Таблица 1. Условия нанесения нанопокрытий, обеспечивающих минимальную интенсивность изнашивания твердосплавных концевых фрез.

Скор Метод Средний Микр Моду Напр Ше ость получения размер зерен о- ль яже-ния в рохо- осаждени покрытия покрытия, твердость упругости покрытии ватость, я мкм, ГПа, ГПа, МПа мкм покрытия TiN/(Ti,Al)N, мкм/ час Стандартный вакуумно- 0,15 32-34 340 1910 0,3 дуговой метод Разработанн 0,05 46-50 360 1088 0,1 ый метод Таблица 2. Физико-механические характеристики многослойных покрытий TiN/(Ti,Al)N, полученных различными методами АИТ-2011 Антоненкова Г.В.

В таблице 2. представлены экспериментально полученные данные о некоторых физико механических характеристиках покрытий TiN/(Ti,Al)N, полученных двумя различными методами – традиционным вакуумно-дуговым осаждением и с использованием разработанных технологических принципов. Видно, что покрытия, сформированные новым методом, по всем показателям превосходят традиционные покрытия, полученные вакуумно дуговым методом. Единственным недостатком разработанного метода является более низкая скорость осаждения покрытия по сравнению с вакуумно-дуговым методом.

Для проведения экспериментов по определению влияния нанопокрытий, осажденных в соответствии с разработанными принципами, на работоспособность режущего инструмента, были подготовлены две группы образцов режущего инструмента – концевые четырехзубые фрезы диаметром 10 мм из цельного твердого сплава ВК10ОМ:

первая группа – контрольные образцы с вакуумно-дуговым покрытием TiN/(Ti,Al)N в количестве 12 штук (шифр группы И);

вторая группа – образцы с нанопокрытием TiN/(Ti,Al)N, полученным по новой технологии, в количестве 12 штук (шифр группы ИП).

Испытания производились на вертикальном обрабатывающем центре DMC 64V Deckel Maho при фрезеровании пазов в горячештамповой стали 4Х5МФС (49…51 HRC) при следующих режимах резания: = 121 ммин ;

= 10мм ;

= 0,024 ммзуб ;

В = 0,5 мм.При проведении испытаний в качестве критерия отказа инструмента был принят износ по задней поверхности з = 0,2 мм. В таблице 3. обобщены результаты экспериментальных данных.

№ 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 38 40 40 43 38 45 42 45 45 46 42 TiИП 18 23 22 28 39 19 21 23 37 37 24 TiИ Таблица 3. Результаты эксплуатационных испытаний твердосплавных концевых фрез.

По полученным экспериментальным данным для каждой группы исследуемых образцов были определены:

1n mT = Ti средняя наработка до отказа (математическое ожидание) n i = для контрольных образцов: mTИ = 27 ;

mTИП = 42,67.

для образцов с нанопокрытием:

1n (Ti mT ) среднеквадратичное отклонение наработки до отказа T = n 1 i = для контрольных образцов: T И = 7,56 ;

T ИП = 3,22.

для образцов с нанопокрытием:

В дальнейшем определялся количественный показатель надежности твердосплавных концевых фрез - вероятность их безотказной работы Р (Т ), как вероятность попадания Т в заданный интервал Т1-Т (T mT ) T2 1 2 T e P (T1 T T2 ) = dT 2 T АИТ- Исследование закономерностей изменения физико-механических характеристик поверхностного слоя образцов с нанопокрытиями в зависимости от условий их формирования Для расчета этой вероятности был произведен ряд операций, с помощью которых вероятность безотказной работы инструмента может быть выражена следующим образом:

T mT T mT T mT 2 2 2 2 1 T2 mT T1 mT 1 T T T 1 mT e dx = 2 e dx e dx = 2 Ф 2 Ф x x x P(T1 T T2 ) = 2 2 T T T 0 2 T Используя эту зависимость для времени резания до смены инструмента Т=30 мин, обычно рекомендуемого в справочной литературе в качестве времени резания до автоматической смены инструмента на автоматизированном станочном оборудовании, была найдена вероятность безотказной работы контрольных образцов и образцов с нанопокрытием:

1 27 30 для контрольных образцов: PИ (30 T ) = Ф 7,56 2 Ф 7,56 2 0, 2 для образцов с нанопокрытием:

1 42,67 30 42, PИП (30 T ) = 3,22 2 Ф 3,22 2 0, Ф 2 В практике эксплуатации металлорежущего инструмента на автоматизированном оборудовании обычно не требуется столь высокая вероятность безотказной работы ( = 0,99 ), а, как правило, необходимо обеспечить = 0,95.

Поэтому для заданной вероятности Р(Т)= = 0,95 с использованием зависимости Т = mT u T (где u - квантиль нормального распределения, для = 0,95 равный 1,645) было рассчитано время резания до смены инструмента:

для контрольных образцов = 27 1,645 7,56 = 15 мин И для образцов с нанопокрытием = 42,67 1,645 3,22 = 37,5 мин ИП Таким образом видно, что благодаря осаждению многослойных покрытий в условиях ионного ассистирования существенно увеличивается время наработки до отказа (в 2 раза) по сравнению с традиционным вакуумно-дуговым осаждением.

Библиографический список Григорьев С.Н., Волосова М.А. Нанесение покрытий и поверхностная 1.

модификация инструмента. М.: ИЦ МГТУ «Станкин», Янус-К, 2007 - 324 с.: ил.

Григорьев С.Н., Волосова М.А., Грибков А.А., Маслов А.Р. Нанотехника в 2.

технологиях машиностроения. М.: «Инструменты. Технология. Оборудование», 2010. – с.: ил.

Сведения об авторах Антоненкова Г.В. – магистрант, ФГБОУ ВПО "Московский государственный технологический университет СТАНКИН",г.Москва, тел.5-21,8-962-903-29-24, lastz@rambler.ru АИТ-2011 Анциферова В.И.

ВЫБОР СТРУКТУРЫ ПРИКЛАДНОГО ПРОГРАММНОГО ОБЕСПЕЧЕНИЯ УПРАВЛЕНИЯ ОБРАЗОВАТЕЛЬНЫМ ПРОЦЕССОМ Анциферова В.И., доцент, к.т.н.

ФГОБУ ВПО «Воронежская государственная лесотехническая академия», г.Воронеж Структура прикладного программного обеспечения выбирается исходя из целевых задач информационной системы и опыта построения подобных систем.

Основными требованиями при этом будут [1]:

1. Обеспечение функциональной полноты информационной системы.

Это означает реализацию всей совокупности целевых задач ОРЦ по управлению учебным процессом.

2. Возможность интеграции данных других информационных систем.

Учитывая широкий спектр задач, географическую разобщенность профессиональных лицеев и училищ, состоящих в корпорации и имеющих собственные информационные системы, основным требованием для создания единого образовательного пространства является возможность интеграции баз данных других информационных систем.

3. Реализация параллельного выполнения работ.

Она обусловлена необходимостью обеспечения реализации одновременно нескольких задач для территориально разобщенной корпорации.

4. Возможность описания алфавитно-цифровых данных и графических объектов на любом этапе жизненного цикла.

Это положение обеспечит возможность осуществления мониторинга на всех этапах образовательного процесса, внесения корректив в него.

5. Обеспечение высокой скорости подготовки, обработки, преобразования и документирования данных и результатов работы систем, а также возможность автоматизации процедур, простоту развития.

Реализация этих требований возможна с использованием ИПИ - технологий, которая базируется на унификации лингвистической и информационной платформы интегрированных инструментальных средств коллективного пользования.

Использование PDM средств управления данными позволяет реализовать интеграцию разработанной подсистемы с другими системами, что является необходимым условием создания единой интегрированной образовательной среды.

Лингвистические средства и информационное обеспечение системы обеспечивают ей функциональную полноту в рамках поддержки всех процессов управления и позволяют производить описание данных в информационной системе и их синтез в естественной наглядной форме (совмещенная графическая интеграция данных). Для этого в системе должны быть предусмотрены графические средства и редакторы.

Конечной целью реализации информационной системы является полный переход на безбумажный обмен данными. Любая информация в данном случае может быть представлена в формате базы данных, электронного документа или в форме, пригодной для восприятия человеком, - на бумажном носителе или на экране. Бумажный документ формируется соответствующими устройствами вывода. Авторизация документов осуществляется с помощью электронной цифровой подписи.

Отличительной особенностью технологии STEP является необходимость разработки специального интерфейса и средств форматирования данных для визуализации процессов, АИТ- Выбор структуры прикладного программного обеспечения управления образовательным процессом поэтому для ввода и просмотра информации необходим интерфейс пользователя, как основной блок, с помощью которого осуществляется доступ к информации. Он служит для взаимодействия человека и ЭВМ. Интерфейс пользователя должен быть построен отдельным модулем, и предусматривать возможность подключения различных графических средств.

Это обеспечит представление информации как в текстовой, табличной, так и в графической форме. С этой целью в подсистеме должен быть предусмотрен графический редактор.

Графический редактор включает большое количество программ построения и редактирования базовых фигур, позволяющий проводить наглядный всесторонний мониторинг всех процессов, происходящих в ресурсном центре.

Центральным звеном разрабатываемых средств является монитор, необходимый для управления всех процессов в системе. С его помощью осуществляется взаимодействие всех программных модулей, в том числе и с операционной системой, и с региональными и федеральными системами. Монитор системы состоит из управляющего ядра, диспетчера задач и приложений, позволяющих реализовать различные задачи. Основным назначением диспетчера задач является возможность обеспечения параллельного доступа к информации различными пользователями.

Для решения основных целевых задач предприятия должны быть предусмотрены проблемно-ориентированные средства, которые могут быть представлены модулями: поиск информации и ее структуризация;

тестирование и формирование групп по профессиям и разрядам;

электронная помощь при формировании учебных планов и оптимизация расписаний;

автоматизированная подсистема многомерного статистического анализа результатов мониторинга и поддержка принятия решений.

Модуль поиска информации и ее структуризации на основе формирования однородных множеств обеспечит выделение данных о существующих и создаваемых предприятиях во всех отраслях хозяйства, прогнозирование направлений их развития, определение на этой основе необходимого количества обучаемых и формирование групп по профессиям и разрядам.

Тестирование и формирование групп по профессиям и разрядам сможет определить наиболее целесообразную профессиональную ориентации с учетом индивидуальных способностей учащихся.

Электронный помощник должен быть реализован как информационно-поисковая система (ИПС), построенная на основе БД и включающая государственные стандарты учебных планов по различным профессиям и требования руководства предприятий по изучению дополнительных дисциплин с учётом специфики их работы в рыночных условиях.

С использованием данной ИПС преподаватели должны формировать учебные планы и проводить их утверждение в установленном порядке, что является основой для составления расписания занятий.

Автоматизированная подсистема многомерного статистического анализа результатов мониторинга и поддержки принятия решений должна быть реализована с применением аппарата математической статистики. Она обеспечит автоматизацию диагностики, анализа и коррекции учебного процесса с целью повышения качества обучения.

Таким образом, структура системы управления должна содержать следующие основные компоненты (рисунок 1).

АИТ-2011 Анциферова В.И.

Рис. 1. Структура проблемно-ориентированного программного обеспечения.

Библиографический список:

1. Анциферова, В.И. Автоматизация управления образовательным процессом в ресурсном центре: монография / В.И. Анциферова - Воронеж: Воронежский государственный университет, 2008.- 122 с.

Сведения об авторах Анциферова В.И. – доцент, к.т.н., ГОУ ВПО «Воронежская государственная лесотехническая академия»,г. Воронеж, т. (473)253-84-11, www.vglta.vrn.ru АИТ- Разработка рейтинговой модели оценки финансового положения предприятий-заёмщиков РАЗРАБОТКА РЕЙТИНГОВОЙ МОДЕЛИ ОЦЕНКИ ФИНАНСОВОГО ПОЛОЖЕНИЯ ПРЕДПРИЯТИЙ-ЗАЕМЩИКОВ Белянкина А.В., магистрант ФГБОУ ВПО Московский государственный технологический университет «СТАНКИН», г.Москва В 2010 г. экономика РФ начала постепенно восстанавливаться, после глобального финансово-экономического кризиса. Фиксируется положительная динамика практически по всем видам экономической деятельности. В связи с восстановлением потребительского спроса предприятия начинают увеличивать объемы производства. Кроме того, в 2010 году наблюдается рост платежеспособности российских компаний.

В результате сворачивания антикризисных программ правительства в 2010 году значительно снизилась доля предприятий, прибегнувших к бюджетному финансированию:

до 5,7% против 10,7% в 2009 году. На этом фоне выросла потребность предприятий в банковских кредитах.

Финансовый сектор РФ также восстанавливается после кризиса. Наблюдается оживление на кредитном рынке, причем ключевую роль в восстановлении банковской системы играет кредитование реального сектора экономики.

Восстановление финансовой системы привело к смягчению кредитной политики коммерческих банков и к снижению ставок, что говорит о росте доступности кредитов для предприятий. Перед банками встает проблема адекватной оценки финансового положения заемщиков и определения уровня их надежности.

Российские коммерческие организации с целью оценки финансового состояния заемщиков руководствуются Положением Центрального банка РФ от 26 марта 2004 г № 254 П «О порядке формирования резервов на возможные потери по ссудам, по ссудной и приравненной к ней задолженности», в котором содержатся рекомендации о проведении анализа деятельности клиента по следующим направлениям:

• анализ финансовых результатов;

• оценка ликвидности;

• оценка рыночной позиции;

• прогноз денежных потоков на срок кредитования.

Однако перечень финансовых коэффициентов и информационных факторов, используемых для анализа, определяется каждым банком самостоятельно.

Результатом анализа становится помещение предприятия в одну из трех групп: хорошее, среднее или плохое финансовое состояние. Кредитный рейтинг большинством российских банков не присваивается.

В целом, модель оценки финансового положения заемщиков должна учитывать полный комплекс факторов, влияющих на деятельность предприятия, обеспечивать достаточно легкую и конкретную интерпретацию, а также объективность полученной оценки.

Текущая методика оценки финансового положения не в полной мере соответствует перечисленным принципам, а именно:

• в существующей методике большее внимание уделяется оценке финансовых факторов, в то время как нефинансовые факторы также могут оказывать сильное влияние на деятельность предприятия;

• разделение всех заемщиков на 3 класса является недостаточно информативным.

Необходимо разработать более подробную шкалу результатов оценки финансового состояния;

• текущая методика анализа корпоративных заемщиков отличается достаточно высокой субъективностью оценки и интерпретации различных факторов, отсутствует четкая классификация факторов деятельности предприятий, система весов показателей и критериальных границ значений финансовых коэффициентов.

АИТ-2011 Белянкина А.В.

Устранить вышеперечисленные недостатки возможно путем введения рейтинговой оценки финансового состояния заемщиков, которая будет включать анализ различных групп факторов, а также позволит однозначно интерпретировать результат.

В мировой практике различают 3 основных способа определения рейтинга:

статистические модели, модели непосредственно экспертной оценки и модели ограниченной экспертной оценки.

Статистические моделиоценки кредитоспособности представляют собой процесс присвоения кредитного рейтинга исключительно на основе количественного анализа, который проводится по двум направлениям: структурный анализ бухгалтерской отчетности и расчет финансовых коэффициентов (показатели ликвидности, деловой активности, рентабельности, финансовой устойчивости и обслуживания долга).

На основе статистических данных прошлых периодов определяется влияние каждого фактора на уровень кредитоспособности. Это учитывается при определении веса коэффициента. Затем текущие переменные взвешиваются по степени влияния, и рассчитывается значение рейтинга в баллах, на основании которого определяется класс заемщика.

Достоинствами данной модели являются относительная простота ее реализации и возможность автоматизации оценки кредитного рейтинга. Основным недостатком метода является то, что в условиях нестабильной экономики показатели за прошлые периоды не могут являться адекватной базой оценки платежеспособности клиента в будущем.


Еще одним минусом метода является неопределенность нормативных значений финансовых показателей, которые могут быть различными для предприятий разных отраслей, а также для организаций, находящихся на разных фазах сезонного цикла.

При реализации моделей непосредственно экспертной оценки значения финансовых коэффициентов интерпретируются индивидуально по каждому заемщику. Это является основным преимуществом данного метода, т.к. позволяет учесть конкретную ситуацию в отрасли и рыночные условия. Однако значительным недостатком метода является высокая субъективность присвоенного кредитного рейтинга и возможность искусственного завышения или занижения оценки кредитным экспертом.

Модели ограниченной экспертной оценкиоснованы на применении статистических методов с последующей корректировкой результатов на основании неких качественных параметров. Балльное значение рейтинга может быть скорректировано в зависимости от мнения эксперта.

Данный метод, объединив два предыдущих подхода, может дать наиболее объективную и полную оценку финансового положения заемщика с учетом количественных и качественных факторов.

С учетом недостатков российской методики оценки финансового положения предприятий, а также с использованием мировой практики применения рейтинговых моделей предлагается методика оценки заемщиков, в ходе которой проводится комплексный анализ деятельности потенциальных клиентов. Целью разработки данной методики является определение кредитного рейтинга заемщика, основанного на оценке его платежеспособности вне зависимости от суммы кредита, качества обеспечения и сроков предоставления кредита.

Суть настоящей методики рейтинговой оценки кредитоспособности корпоративных заемщиков заключается в анализе деятельности предприятия по 9 направлениям:

1) структура акционеров, руководство, отношение к бизнесу;

2) устойчивость к бизнес-риску;

3) состояние отрасли, рыночное позиционирование;

4) контрагенты;

5) платежная дисциплина;

6) открытость предприятия, качество планирования бизнеса;

7) правовые, репутационные риски;

АИТ- Разработка рейтинговой модели оценки финансового положения предприятий-заёмщиков 8) денежный поток;

9) динамика финансового состояния заемщика.

Каждый показатель в группе оценивается по шкале от -100 (минимальная оценка) до баллов (максимальная оценка).

В рамках первого направления балльной оценке подвергаются такие параметры, как форма собственности предприятия, состав учредителей и руководителей, риск изменений в бизнесе и действия собственников в направлении развития бизнеса.

Для оценки устойчивости кбизнес-риску подвергается анализу срок деятельности заемщика (с целью подтверждения имеющегося у него опыта в данном направлении бизнеса), степень диверсификации бизнеса, наличие производственных и складских помещений и право собственности на них, а также вид производимой продукции.

Третья группа факторов включает анализ отрасли, в которой ведет свою деятельность рассматриваемое предприятие, динамику его доли рынка и оценку экономических перспектив деятельности заемщика.

Четвертое направление оценки деятельности заемщика включает анализ взаимоотношений с контрагентами: диверсификацию потребителей и поставщиков, сроки сотрудничества, наличие просроченной задолженности.

Далее проводится оценка платежной дисциплины, которая позволяет проследить, каким образом у предприятия проходит погашение действующих кредитов, расчеты по налогам и прочим платежам в бюджет и внебюджетные фонды, по заработной плате и платежи контрагентам.

Шестая группа факторов определяет качество ведения бухгалтерского учета на предприятии и степень соответствия официальной и управленческой отчетности.

Оценка седьмой группы факторов включает выявление правовых и репутационных рисков, присущих деятельности предприятия.

В рамках восьмого направления оценки анализируется денежный поток компании, способность погасить имеющиеся обязательства за счет оборота денежных средств по счетам, определяется доля безналичных поступлений в общей структуре выручки.

Далее проводится оценка финансового состояния заемщика и анализ его динамики.

Подсчет баллов для вычисления рейтинга клиента осуществляется в следующей последовательности:

• определение балльных оценок в рамках одной группы с учетом ограничений по шкале (-100;

100);

• умножение суммы баллов каждой группы на вес группы;

• суммирование взвешенных балльных оценок всех групп;

• формирование балльного показателя рейтинга заемщика;

• корректировка балльного показателя рейтинга при наличии «STOP-факторов», а также с учетом экспертного мнения. При наличии «STOP-факторов» кредитование полагается нецелесообразным, однако при предоставлении обоснованного подтверждения устранения в ближайшем будущем событий, приведших к возникновению «STOP-фактора», можно продолжить рассмотрение вопроса о кредитовании.

Интерпретация полученного балла проводится на основании табл. 1.

Таким образом, предложенная модель присвоения кредитного рейтинга позволяет провести оценку деятельности заемщика с различных позиций и учесть практически все аспекты, способные оказать существенное воздействие на его платежеспособность.

Разработанная модель в наибольшей степени подходит для оценки риска, возникающего при кредитовании оборотного капитала, и в меньшей степени – для анализа рисков, АИТ-2011 Белянкина А.В.

возникающих при кредитовании инвестиционных проектов. Это обусловлено тем, что долгосрочное финансирование имеет ряд особенностей, которые невозможно учесть при составлении обобщенной модели, и требует индивидуального подхода к оценке кредитного риска.

Таблица Интерпретация балльной оценки кредитного рейтинга Рейтинг Описание Балл Высоконадежный (+) A+ 90 – Высоконадежный A 85 – Высоконадежный (-) A- 80 – В+ Надежный (+) 75 – В Надежный 70 – В- Надежный (-) 65 – С+ Удовлетворительный (+) 60 – С Удовлетворительный 55 – С- Удовлетворительный (-) 50 – Посредственный (+). Кредитование не рекомендуется D+ 45 – Посредственный. Кредитование не рекомендуется D 40 – Посредственный (-). Кредитование не рекомендуется D- 30 – Менее Е Неудовлетворительный. Кредитование не рекомендуется 30 баллов Присвоенный кредитный рейтинг используется в следующих целях:

• для принятия решений о целесообразности предоставления кредитных средств;

• для определения стоимости размещаемых ресурсов класс (низкий кредитоспособности увеличивает надбавку за риск);

• для формирования резервов на возможные потери по ссудам;

• для определения лимитов кредитования;

• для анализа кредитного портфеля в разрезе классов кредитного рейтинга с целью оценки кредитного риска.

Однако анализ кредитной заявки не должен сводиться только к расчету кредитного рейтинга. Решение должно приниматься с учетом экспертного мнения различных подразделений банка, а также в ходе обсуждения целесообразности сделки руководством Выводы • В 2011 году сложилась ситуация, при которой у промышленных предприятий есть потребность в кредитовании на развитие бизнеса, а банки могут предоставить денежные средства по достаточно выгодным ставкам. Таким образом, имеется необходимость в разработке инструментария для оценки кредитоспособности потенциальных заемщиков.

АИТ- Исследование возмущающих воздействий и методов их компенсации • Большинством российских банков рейтинговые системы не используются, однако главный показатель, используемый западными коммерческими банками для оценки кредитоспособности заемщика, — кредитный рейтинг.

• Существуют 3 основных способа определения рейтинга: статистические модели, модели непосредственно экспертной оценки и модели ограниченной экспертной оценки.

Модели ограниченной экспертной могут дать наиболее объективную и полную оценку финансового положения заемщика.

• Разработанная модель рейтинговой оценки финансового положения предприятий позволяет учесть количественные и качественные факторы, характеризующие деятельность заемщика, а также учесть практически все обстоятельства, способные повлиять на его платежеспособность.

Библиографический список Иванова Н., Каменских М. Мониторинг финансового положения предприятий:

1.

кредитование промышленности в условиях кризиса, результаты 1 квартала 2010 года. – М.:

Центр макроэкономических исследований Сбербанка России, 2010. – 17 с.

Помазанов М.В. Продвинутый подход к управлению кредитным риском в банке:

2.

методология, практика, рекомендации. Практическое пособие. – М.: Издательский дом «Регламент-Медиа», 2010. – 180 с.

Лаврушин О.И., Афанасьева О.Н., Корниенко С.Л. Банковское дело: современная 3.

система кредитования. – М.:КНОРУС, 2007. - 264 с.

Департамент исследований и информации Банка России. Обзор финансового 4.

рынка. Первое полугодие 2010 года, №2 (69). – М.: Центральный Банк РФ, 2010. – 47 с.

5. Егоров А.В., Карамзина А.С., Чекмарева Е.Н. Анализ и мониторинг условий банковского кредитования. – М.: Деньги и кредит, 2010. – 22 с.

Положение ЦБ РФ № 254-П «О порядке формирования кредитными организациями 6.

резервов на возможные потери по ссудам, по ссудной и приравненной к ней задолженности»

от 26 марта 2004 г.

Сведения об авторах Белянкина А.В. – магистрант, ФГБОУ ВПО «Московский государственный технологический университет СТАНКИН», т. 8-962-922-32-19, medvedgammy@mail.ru \ ИССЛЕДОВАНИЕ ВОЗМУЩАЮЩИХ ВОЗДЕЙСТВИЙ И МЕТОДОВ ИХ КОМПЕНСАЦИИ Бильфельд Н.В.- доцент, к.т.н., Радостева К.А.- студент ГОУ ВПО "Пермский государственный технический университет», г. Пермь Когда требуется точное поддержание регулируемой величины на заданном значении, используются схемы управления с компенсацией возмущений (комбинированные системы управления) [1] (рис. 1, 2). Такие схемы устраняют парадокс, который возникает при управлении по отклонению регулируемого параметра, когда с одной стороны необходима стабилизация регулируемого параметра, а с другой стороны управляющее устройство АИТ-2011 Бильфельд Н.В., Радостева К.А.


начинает отрабатывать закон регулирования только при отклонении регулируемого параметра от заданного значения.

Рис. 1. Схема с подачей выхода компенсатора на вход регулятора Рис. 2. Схема с подачей выхода компенсатора на вход объекта Компенсирующие устройства, обеспечивающие абсолютную инвариантность, для схем, представленных на рисунках 1 и 2, имеют передаточные функции (1) и (2) соответственно.

Wв ( s ) Wk ( s ) =, (1) Wо ( s )Wp ( s ) Wв ( s ) Wk ( s ) = (2) Wо ( s ) где W о ( s ) – передаточная функция объекта регулирования;

W в ( s ) – передаточная функция возмущающего воздействия;

W p ( s ) – передаточная функция регулятора;

W k ( s ) – передаточная функция компенсирующего устройства.

Традиционно, сложилось, что на практике, как правило, используется схема, приведенная на рис. 1, т.к. технически подать выходной сигнал на вход регулятора проще, чем на вход объекта. Во втором случае необходим дополнительный сумматор, как отдельное техническое устройство, а любой локальный регулятор на своем входе уже имеет суммирующее устройство. Несмотря на то, что передаточная функция компенсатора в этом случае сложнее, особенно, когда используются регуляторы с ПИ и ПИД законами регулирования, на практике в качестве компенсаторов выбирают реальное дифференцирующее звено и рассчитывают его настроечные параметры графоаналитическим способом, предложенным В.Я. Ротачем.

На промышленных контроллерах легко реализовать как первую, так и вторую схемы компенсации возмущений, а также максимально приблизить передаточную функцию компенсатора к передаточной функции, обеспечивающей абсолютную инвариантность.

В связи с этим были проведены следующие исследования, задачей которых было выяснить, как справляется регулятор с различными возмущающими воздействиями.

Для этого была взята передаточная функция объекта управления вида:

e3s Wo(s) = (3) 120s + 80s + 40s + 3 и рассчитаны оптимальные настроечные параметры ПИ-регулятора (Кр=4.7, Ти=2.2).

В качестве возмущающих воздействии были рассмотрены сначала возмущения, инерционность которых больше по сравнению с инерционность объекта:

АИТ- Исследование возмущающих воздействий и методов их компенсации e3s Wв1(s) = (4) 140s + 100s + 60s + 3 e 3s Wв 2( s) = (5) 120s + 80s + e3s Wв3( s) = (6) 100s + При моделировании замкнутых систем получены переходные процессы приведенные на делировании процессы, рис. 3 и 4. Регулятор отлично справляется со всеми возмущающими воздействиями.

Динамическая ошибка в этом случае меньше динамической ошибки по основному каналу и такие возмущения практически в компенсации не нуждаются.

ктически Рис. 4. Переходные процессы Рис.3.Динамические Динамические характеристики 0 – по основному каналу, 1 – по каналам возмущения с передаточными функциями (4) 1- (6) Далее рассмотрим возмущения инерционность которых меньше инерционности возмущения, основного канала:

e3s Wв1(s) = (7) 70s + 50s + 30s + 3 e 3s Wв 2( s) = (8) 40s + 20s + e 3 s Wв3( s ) = (9) 10s + При моделировании замкнутых систем, получены переходные процессы приведенные на процессы, рис. 5 и 6. Здесь регулятор плохо справляется со всеми возмущающими воздействиями.

Динамическая ошибка в этом случае больше динамической ошибки по основному каналу и такие возмущения нуждаются в компенсации компенсации.

Рис. 6. Переходные процессы Рис.5.Динамические Динамические характеристики 0 – по основному каналу, 1-3 – по каналам возмущения с передаточными каналу функциями (7)-(9) АИТ-2011 Бильфельд Н.В., Радостева К.А.

Анализируя динамические характеристики каналов, приведенных на рисунках 3 и можно сделать еще один вывод: инерционность канала зависит в большей степени не от вывод т порядка передаточной функции а от значения коэффициента при операторе Лапласа с функции, первой степенью. Или, другими словами коэффициенты при операторе Лапласа с более Или высокими степенями влияют на инерционность канала в меньшей степени, чем коэффициенты при операторе Лапласа с более низкими степенями. Продемонстрировать это степенями можно на следующем примере. Возьмем передаточную функцию:

W (s) =. (10) 50s + 20s + Динамическая характеристика приведена на рисунке 7 (кривая 1).

Увеличим на пять коэффициент при первой степени оператора Лапласа, т.е.

получим передаточную функцию:

W (s) =. (11) 50s + 25s + Как видно из рисунка 7 (кривая 2), инерционность канала значительно анала увеличилась. Восстановим значение увеличилась данного коэффициента и увеличим в два раза коэффициент при второй степени оператора Лапласа Лапласа, т.е. получим 7.

Рис. Влияние коэффициентов коэ передаточную функцию функцию:

передаточной функции на инерционность объекта W (s) =. (12) 100s + 20s + Также немного изменилась форма кривой 3, но инерционность практически не изменилась.

На основании проведенных исследований можно предположить, что если подавать выходной сигнал компенсатора на вход объекта управления и в качестве компенсатора использовать интегро-дифференцирующе звено, то можно в значительной степени дифференцирующее приблизиться к передаточной функции (2), обеспечивающей абсолютную инвариантность.

инвариантность Вар Компенсатор в виде РДЗ, Компенсатор в виде Переходные полученный расчетным путем ИДЗ процессы, рис.

-т Тд s Тд s + 1 40s + 10,56s Wк( s) = Кд = 0,39 Wк ( s) = = 1 8(а) Tд s + 1 10,56s + 1 Tи s + 1 60s + 4) Тд s Тд s + 1 40s + 9,98s Wк( s) = Кд = 0,098 Wк ( s) = = 2 8(б) Tд s + 1 9,98s + 1 Tи s + 1 80s + 5) Тд s Тд s + 1 40s + 6,12 s Wк ( s ) = Кд = 0, 096 Wк ( s ) = = 3 9(а) Tд s + 1 6,12 s + 1 Tи s + 1 100 s + 6) Тд s + 1 40s + Тд s 8,32s Wк(s) = Кд = 0,301 Wк(s) = = 4 9(б) Tд s + 1 8,32s + 1 Tи s + 1 30s + 7) д Тд s + 1 40s + Тд s 7,51s Wк(s) = Кд = 0,439 Wк(s) = = 5 10(а) Tд s + 1 7,51s + 1 Tи s + 1 20s + 8) д Тд s + 1 40s + Тд s 2,01s Wк ( s) = Кд = 1,84 Wк(s) = = 6 10(б) Tд s + 1 2,01s + 1 Tи s + 1 10s + 9) д АИТ- Исследование возмущающих воздействий и методов их компенсации Для этого рассмотрим переходные процессы для передаточных функций (4)-(9) сначала для компенсатора в виде рассчитанного графоаналитическим методом реального тическим дифференцирующего звена (РДЗ с подачей сигнала на вход регулятора Затем для регулятора.

(РДЗ) компенсатора в виде интегро-дифференцирующего звена (ИДЗ) с подачей сигнала на вход дифференцирующего ИДЗ объекта (табл. 1).

На всех рисунках 8-10 приведены переходные процессы: 1 – по основному каналу;

2 – без компенсации возмущения;

3 – с компенсацией в виде ИДЗ;

4 – с компенсацией в виде РДЗ.

Таблица а). б).

Рис. 8. Переходные процессы (варианты 1, 2) а). б).

Рис. 9. Переходные процессы (варианты 3, 4) а). б).

Рис. 10. Переходные процессы (варианты 5, 6) варианты АИТ-2011 Бильфельд Н.В., Радостева К.А.

Рассчитаем для полученных переходных процессов интегральный критерий качества T ( y (t ) y (t )) R= * dt, (13) t = где y ( t ) – полученный, y* ( t ) – заданный переходный процесс, и сведем значения в табл.

2.

Таблица Показатели качества переходных процессов № Реальное Интегро–дифференцирующее варианта дифференцирующее звено звено 1 0,33 0, 2 0,47 0, 3 0,58 0, 4 0,22 0, 5 0,61 0, 6 1,4 2, Как видно из табл. 2, практически во всех случаях, кроме последнего, когда инерционность по каналу возмущения намного меньше инерционности основного канала, интегральный критерий качества при использовании ИДЗ меньше, а, следовательно, качество переходного процесса лучше.

В результате можно сделать следующие выводы. Выходной сигнал компенсатора лучше подавать на вход объекта. Это упрощает передаточную функцию компенсирующего устройства. В качестве компенсирующего устройства в этом случае необходимо использовать ИДЗ, что избавит от расчета резонансной частоты системы и настроечных параметров компенсатора, т.к. коэффициенты компенсатора будут равны коэффициентам объектов при операторе Лапласа первой степени на основании формулы (2), просто отбросив все коэффициенты при старших степенях.

Моделирование и необходимые расчеты были проведены в пакете по исследованию и моделированию динамики систем управления [2] и калькуляторе передаточных функций [3].

Библиографический список Ротач В.Я. Теория автоматического управления теплоэнергетическими процессами.

1.

М.: Энергоатомиздат, 1985. 296 с.

Бильфельд Н.В. Программа исследования динамики систем управления.

2.

Программные продукты и системы. Международное научно-практическое приложение к международному журналу «Проблемы теории и практики управления». Тверь.2010. - №3, (91).–С. 118-120.

Бильфельд Н.В. Применение пакета программ «Калькулятор передаточных 3.

функций» для исследования динамики систем. Пермь 2004, 20 с.

Сведения об авторах Бильфельд Н. В. – доцент, к.т.н., ГОУ ВПО "Пермский государственный технический университет»,г. Пермь, zxenon@narod.ru Радостева К. А. – студент. ГОУ ВПО "Пермский государственный технический университет»,г. Пермь, zxenon@narod.ru АИТ- Программно-технический комплекс для роботизированной системы, реализующий распознавание образов методами машинного зрения и реакцию роботизированной системы ПРОГРАММНО-ТЕХНИЧЕСКИЙ КОМПЛЕКС ДЛЯ РОБОТИЗИРОВАННОЙ ТЕХНИЧЕСКИЙ СИСТЕМЫ, РЕАЛИЗУЮЩИЙ РАСПОЗНАВАНИЕ ОБРАЗОВ МЕТОДАМИ В МАШИННОГО ЗРЕНИЯ И РЕАКЦИЮ РОБОТИЗИРОВАННОЙ СИСТЕМЫ НОЙ Большаков А.С., студент ФГБОУ ВПО Московский государственный технологический университет «СТАНКИН», г. Москва Технологии привносят в нашу жизнь большое количество нововведений существенно нововведений, упрощающих нашу жизнь, однако вместе с этим, они могут служить и источником повышенной опасности для человека Для того чтобы уберечь человека от вреда, было человека.

предложено использовать системы дистанционного управления. Это решение устраивало я всех совсем не долго: объем информации которую должен был обрабатывать оператор, рос информации, пропорционально усложнению техники что, с одной стороны, увеличивало нагрузку на техники, стороны оператора, с другой стороны, увеличивало риск его ошибки. В связи с этой тенденцией язи образовался большой интерес на системы, способные делать самостоятельно необходимые вычисления и принимать решения. В наше время круг задач, которых могут выполнять решения задач автоматические системы, существенно расширился в связи с некоторыми успехами в системы различных областях, объединяемых термином «Искусственный интеллект а именно Искусственный интеллект», экспертных системах и системах распознавания образов. Целью данной работы стало создание комплекса, способного в автоматическом режиме находить вокруг себя некоторый объект и производить действия над ним.

Работа разделена на три взаимосвязанные части:

Написание программного обеспечения, позволяющего производить поиск заранее определенного объекта в изображении полученном с камеры;

изображении, Создание программно-технического комплекса, позволяющего выполнять требуемые технического операции над заранее определенными объектами;

Создание программного обеспечения с визуальным модулем представляющего модулем, пользователю возможность следить за ходом работы комплекса и модулем комплекса, интеллектуального управления программно-техническим комплексом.

Основной отличительной чертой созданного комплекса является его универсальность и высокая степень адаптируемости к поставленной задаче, которая достигается за счет инкапсулирования функционала и обособления модулей друг от друга.

Рис. 1. Схема взаимодействий модулей комплекс АИТ-2011 Большаков А.С.

Рассмотрим подробнее особенности реализации этих частей:

Задача распознавания изображения была решена с помощью средств, входящих в средств библиотеку OpenCV, созданной компанией IBM и имеющей открытый код. Данная библиотека может свободно использоваться в академических и коммерческих целях. В данной работе были использованы следующие модули:

• opencv_core — основная функциональность Включает в себя базовые структуры, функциональность.

вычисления(математические функции генераторы случайных чисел и линейную математические функции, чисел) алгебру, DFT, DCT, ввод/вывод для XML и YAWL и т. д.

ввод вывод обработка изображений фильтрация, геометрические • opencv_imgproc — (фильтрация преобразования, преобразование цветовых пространств и т. д.).

• opencv_highgui — простой UI, ввод/вывод изображений и видео.

• opencv_ml — статистические модели машинного обучения (SVM, деревья решений, обучение со стимулированием и т. д.).

• opencv_features2d — распознавание и описание плоских примитивов (SURF, FAST и другие, включая специализированный фреймворк).

• opencv_objdetect — обнаружение объектов на изображении (нахождение лиц с помощью метода Хаара и LBP, распознавание людей HOG и т. д.).

Поиск объектов производится при помощи каскадов Хаара, из-за этого в данной работе за используется модуль opencv_objdete Для работы его сначала нужно обучить при помощи opencv_objdetect.

положительных и отрицательных образов. Во время работы на него подается массив из 2n, каскад группирует элементы по 2 и образует от них суммы и разности Группировка сумм разности.

проводится рекурсивно для образов образования следующего уровня разложения В итоге получается разложения.

2n1 разность и 1 общая сумма. Это позволяет выполнить преобразование за ln2(n) операций, что довольно быстро (данная особенность полезна при работе с динамическими данная сценами).Так же оно не только раскладывает сигнал на некоторое подобие частотных полос расклад (путём анализа его в различных масштабах но и представляет временную область, то есть масштабах), моменты возникновения тех или иных частот в сигнале.

Технической базой комплекса служит платформа Arduino, состоящая из платы вводы/вывода и среды разработки на Си-подобном языке.

Рис. 2. Arduino Среди отличительных черт, способствовавших выбору, стоит отметить: простоту в черт отметить общении, доступность, большое количество документации и возможных вариантов доступность комплектования. Плата Arduino позволяет программисту управлять различными электрическими устройствами, такими как: моторы (серво, шаговые и постоянного тока), датчики (световые, звуковые и другие), периферийные устройства вывода (экраны, мониторы) и еще огромным количеством других устройств.

Для реализации проекта была использована модификация стандартной платформы Arduino – ArduinoBlackWidow основным отличием которой от аналогов является наличие ArduinoBlackWidow, встроенного модуля беспроводной связи стандарта IEEE 802.11 (Wi-fi). Так же была создан ).

робот, включающий в себя каркас манипулятор, необходимые моторы и сервоприводы, каркас, АИТ- Программно рограммно-технический комплекс для роботизированной системы, реализующий распознавание образов методами машинного зрения и реакцию роботизированной системы схему питания и плату управления указанными выше элементами совместимую с элементами, платформой Arduino. Для описания реакций комплекса на управляющие сигналы была написана библиотека классов, позволяющая сильно упростить процесс программирования программирования.

Рис. 3. ArduinoBlackWidow Программа для контроля за деятельностью робота написана на языке С++ в среде программирования QtCreator. Выбранная среда является кроссплатформенной и бесплатной,.

что является ее положительным качеством. Основной задачей данного продукта является контроль над действиями робота который осуществляется при помощи воспроизведения в робота, реальном времени видео, фиксируемого камерой, и обозначения на нем тех областей, видео которые были интерпретированы программой (при помощи OpenCV как искомые. В OpenCV) текстовый блок выводятся данные об отклике системы на обнаружение искомых объектов.

Так же при помощи управляющих элементов интерфейса реализовано управление роботом в ручном режиме. Передача сообщений на платформу для управления механическими устройствами и прием сообщений об их выполнении реализуется с помощи стандартных сокетов. Отдельно следует отметить то, что интерфейс программы управления и контроля динамически создается при запуске программы, в это же время к элементам управления привязываются управляющие сигналы (описание управляющих элементов и их сигналов находятся в специальном файле);

наличие этого функционала сильно увеличивает файле адаптируемость и универсальность комплекса. В будущем программа станет многопоточной, то есть будет использовать нескольких потоков (процессов) для ведения расчетов, что позволит разделить процессы распознавания образов в изображении и непосредственного управления робототехнической частью комплекса, что, в свою очередь, уменьшит время очередь отклика системы на изменяющиеся условия рабочей среды.

Библиографический список 1. Юрий Земсков (2008) Qt 4 на примерах Спб: БХВ-Петербург.

2. Герберт Шилдт (2006) C++. Базовый курс М.: Вильямс 3. http://robocraft.ru (Платформа Arduino и работа с ней).

тформа 4. http://asynclabs.com (Использование Arduino вместе с Wi-fi модулем Использование модулем).

(Использование каскадов Хаара для распознавания 5. http://www.compvision.ru ( объектов).

Сведения об авторах Большаков А.С.– студент, ФГБОУ ВПО «Воронежский государственный технический осударственный университет» г.Воронеж, AndreyFlame@yandex.ru АИТ-2011 Быковский А.Н ФУНКЦИОНАЛЬНЫЕ ТРЕБОВАНИЯ К ПЕРСПЕКТИВНОЙ СУБД БУХГАЛТЕРСКОГО УЧЕТА КРИТИЧЕСКОГО ПРИМЕНЕНИЯ Быковский А.Н., студент ФГБОУ ВПО «Воронежский государственный технический университет» г.Воронеж При рассмотрении вопроса задания функциональных требований к перспективной СУБД (системы управления базами данных) бухгалтерского учета критического применения удобно исходить из следующей матрицы классификации для СУБД, представленной Стоунбрейкером (Stonebraker) в [1].

Простые данные Сложные данные Отсутствие запросов 1 Запросы 2 Квадрант 1 этой матрицы представляет приложения, в которых применяются только относительно простые данные и не предъявляются требования по выполнению произвольных запросов (хорошим примером подобного приложения может служить обычный текстовой процессор). Такие приложения в действительности вообще нельзя назвать приложениями базы данных в обычном смысле этого термина;

так сказать, «СУБД», которая наилучшим образом обслуживает их потребности, представляет собой просто встроенный диспетчер файлов, предоставляемый в составе базовой операционной системы.

В квадранте 2 представлены приложения, в которых предъявляются требования по выполнению произвольных запросов, но используются все еще относительно простые данные. В этот квадрант попадает большинство современных производственных приложений, и эти приложения вполне успешно поддерживаются традиционными реляционными СУБД (или, по крайней мере, системами SQL).

В квадранте 3 представлены приложения, в которых требуются сложные данные и алгоритмы обработки, но нет необходимости в использовании произвольных запросов.

Например, к этому квадранту могут относиться приложения систем автоматизированного проектирования и производства. Современные объектные СУБД в основном предназначены для использования в этом сегменте рынка (традиционные программные продукты SQL, как правило, плохо подходят для приложений, которые относятся к квадранту 3).



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.