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:     | 1 |   ...   | 2 | 3 || 5 | 6 |   ...   | 9 |

«Фонд поддержки творческих инициатив студентов Посвящается 75-летию МАИ и 100-летию со дня рождения А.И.Микояна ПРОЕКТИРОВАНИЕ, КОНСТРУИРОВАНИЕ И ...»

-- [ Страница 4 ] --

Рис. 2. Пластина, перпендикулярная вектору скорости потока Задача о течении жидкости вокруг такой пластины в теоретической гид ромеханике является фундаментальной. Ее решали все выдающиеся ученые гидромеханики, начиная с Гельмгольца и Кирхгофа.

Наибольший интерес применительно к нашей теме вызывает решение этой задачи Д.П. Рябушинским. В начале XX столетия Д. Рябушинский разра ботал теорию течения реальной жидкости, сохранив при этом основные поло жения классической гидродинамики. Рябушинский стал изучать картину тече ния реальной жидкости вокруг преграды более подробно, чем это делалось до него. Для этих целей ученым в Кучине под Москвой в его Аэродинамическом институте была построена гидродинамическая лаборатория.

Оказалось (рис. 3), что за пластинкой A возникает устойчивая полость C с заметно пониженным давлением, а перед пластинкой давление несколько по вышается. Такое распределение статического давления вокруг пластинки и по рождает искомую силу сопротивления. Полость C заканчивается энергичным вихреобразованием (сечение B), на котором жидкость успокаивается и факти чески возвращается к первоначальному равномерному течению, аналогичному течению до встречи с пластинкой. Таким образом, физическая картина обтека ния пластинки представляет собой локальное (для потока) явление. Но как это учесть, не отвергая основные положения классической гидродинамики, которой подчиняется реальная жидкость до и после встречи с преградой?

Рис. 3. Форма полости – за диском Решение Гельмгольца–Кирхгофа подтолкнуло Рябушинского на принятие более разумной симметричной модели, в которой вместе с реальной пластинкой A устанавливается точно такая же, но фиктивная пластинка B (рис. 4). Фиктив ная пластинка помещается в сечение, в котором происходит смыкание вихрей в полости C. Симметричная теперь плоскость C, ограниченная двумя пластинами A и B, в потоке самоуравновешена, течение вокруг нее – идеально.

Рис. 4. Расчетная схема Рябушинского При решении задач о демпфировании колебаний в жидкости оказалась плодотворной идея симметричной модели течения, принятой в свое время Д. П.

Рябушинским [2].

Эксперименты [4] показали, что если модель Рябушинского выполнить «в натуре», т.е. изготовить гидравлическое устройство с двумя дисками, при обте кании которых жидкостью возникает свободная полость – каверна (рис. 5). По лагаем при этом, что для заданной скорости потока жидкости можно подобрать такое расстояние между дисками, что каверна между ними будет обладать ус тойчивостью по форме и размерам.

Передний диск в этом устройстве может быть снабжен лопатками, сооб щающими потоку жидкости угловую скорость – скорость закрутки. Лопатки вызывают центробежные силы в потоке жидкости, что способствует образова нию более развитой и устойчивой каверны. В этом случае передний диск мож но назвать кавитатором, а второй диск – замком.

Рис. 5. Гидравлическое устройство с двумя дисками Таким образом, исследование в работе [4] суперкавитирующего устрой ства, которое, как оказалось, соответствует симметричной модели Рябушинско го, может быть предложено в качестве основного элемента суперкавитирующе го демпфера для топливных магистралей ЖРД. При этом, как и в случае с воз душным колпаком, в таком демпфере волна давления жидкости гасится за счет потери ее энергии при сжатии полости каверны.

Итогом изучения научно-технической литературы по вопросам суперка витации и способов гидростатического демпфирования колебаний в жидкостях стало предложение нового принципа демпфирования – гидродинамического.

Предложена схема гидродинамического демпфера на основе модели Рябушин ского (рис. 6).

Рис. 6. Схема гидродинамического демпфера По результатам выполненной работы оформляется изобретение под на званием «Гидродинамический демпфер».

Библиографический список 1. Г. Биркгоф, Э. Сарантонелло. Струи, следы и каверны. – М.: Мир, 1964.

2. Bulletin de L’Institut Aerodynamigue de Koutchino. Fas. VI, Paris, 1920.

3. Пилипенко В.В. Кавитационные колебания / АН УССР. Ин-т техн. механики. – Киев:

Наукова думка, 1989.

4. Динамика гидросистем энергетических установок летательных аппаратов. / АН Украи ны, Ин-т техн. механики. – Киев, 1991.

Экономические проблемы авиационного производства О.А. Дмитриев, А.П. Пыренков РСК «МиГ»

РАЗРАБОТКА СИСТЕМЫ ВНУТРИФИРМЕННОГО МОНИТОРИНГА ХОДА ВЫПОЛНЕНИЯ ПРОЕКТОВ НА ФГУП «РСК «МИГ»

Современное предприятие отечественного авиационно-промышленного комплекса представляет собой сложную организационную систему, отдельные составляющие которой – основные и оборотные фонды, трудовые и материаль ные ресурсы и другие – постоянно изменяются и находятся в сложном взаимо действии друг с другом.

С включением ФГУП «Российская самолетостроительная корпорация «МиГ» (ФГУП «РСК «МиГ») в рыночную среду, акционированием большей части предприятий-кооперантов, появлением у предприятия возможности дос таточно самостоятельно (по согласованию с федеральными органами исполни тельной власти) вести внешнеторговую деятельность, можно стало заключать договоры с иностранными заказчиками на разработку, поставку, модерниза цию, ремонт, организацию лицензионного производства авиационной техники и авиационно-технического имущества, а также поставку запасных частей к ним. Вместе с тем все это привело к необходимости осуществлять одновремен но множество проектов, различных по своему содержанию, длительности, сложности, рентабельности, причем в условиях жестких ресурсных и времен ных ограничений. Каждый из таких проектов направлен на достижение кон кретной продуктовой цели, предусматривает координированное выполнение взаимосвязанных действий, имеет ограниченную протяженность во времени с определенным началом и концом, является в определенной степени уникаль ным.

Таким образом, машиностроительному предприятию пришлось от про цессов серийного производства с замкнутым производственным циклом в усло виях относительно стабильного государственного финансирования и жестко запланированной долгосрочной производственной программы перейти к функ ционированию в условиях рыночной неопределенности.

Программа выпуска стала складываться на основе постоянно дополняе мого и корректируемого плана продаж, сформированного исходя из совокупно сти договоров (преимущественно экспортных), заключенных предприятием с заказчиками, обладающими различной платежеспособностью, а, следовательно, требующих ранжирования их важности и расстановки приоритетов в расходо вании ресурсов на реализацию тех или иных проектов по выполнению догово ров. При этом также является недопустимым невыполнение договорных обяза тельств в срок, так как это влечет за собой штрафные санкции, репутационные потери и ряд других негативных последствий.

Следует отметить наличие у предприятия большого числа действующих договоров с иностранными заказчиками и, в связи с этим, множество пересе кающихся областей и узловых моментов взаимодействия различных служб, в том числе и по значительному количеству организационно-распорядительной документации. Наряду с отсутствием четких процедур и системы мониторинга хода выполнения проектов ситуация приводит к осложнениям по выполнению договорных обязательств предприятия, что наносит вред не только финансово экономическому состоянию ФГУП «РСК «МиГ», но и его имиджу как одной из самых известных и влиятельных авиастроительных корпораций в мире.

Учитывая давно назревшую необходимость совершенствования инстру ментов управления, руководство рассматриваемого предприятия поставило за дачу разработать и ввести в действие эффективную систему мониторинга хода выполнения проектов.

Разрабатываемая система проектного мониторинга базируется на теории и практике одного из наиболее интенсивно развивающихся направлений ме неджмента – управления проектами. Управленцами различных звеньев зару бежных и отечественных фирм накоплен значительный опыт в этой области, выпущено большое количество научных трудов, обобщающих основные теоре тические положения данной дисциплины. Но стандарты управления проектами уровня предприятия в части методологии обычно имеют основу, определяемую документами достаточно общего характера. К таким документам относится Project Management Body of Knowledge (PMBoK) американского института управления проектами (PMI), признаваемый многими международным стандар том де-факто, и стандарт ISO 10006:1997, придавший ряду наиболее важных положений PMBoK статус стандарта де-юре.

Актуальность работы заключается в предложении объективно востребо ванной на предприятии системы мониторинга хода выполнения проектов при отсутствии таковой на ФГУП «РСК «МиГ», а также решении такой насущной проблемы, как применение и адаптация мирового опыта управления проектами в прикладной области мониторинга проектов к особенностям производственно хозяйственной деятельности отечественного предприятия оборонно промышленного комплекса. Смысл и содержание перехода от рамочных стан дартов (каковыми являются и PMBoK, и в еще большей степени ISO 10006) к стандарту предприятия состоит в их глубокой специализации и детализации.

В настоящее время во ФГУП «РСК «МиГ» отсутствуют стандарт и опыт системного мониторинга проектов как регулярно выполняемой оценки состоя ния проекта, учитывающей различные виды деятельности в рамках проекта. С учетом фактора неадаптированности существующих в этой области разработок как зарубежных, так и отечественных оборонно-промышленных корпораций к предприятиям отечественного ОПК особенно острым и актуальным для ФГУП «РСК «МиГ» является создание и внедрение рассматриваемой в данной работе специализированной системы автоматизированного мониторинга проектов.

При этом целью самого мониторинга является предоставление руково дству предприятия оперативной интегрированной информации о реализации проекта, достаточной для принятия ключевых решений по проекту. Нехватка комплексных и агрегированных оценочных показателей по всем сферам и на правлениям проектных работ не всегда позволяет руководству делать правиль ные организационные выводы, и как следствие, в каждом конкретном случае предпринимать верные корректирующие и предупреждающие управляющие воздействия. Требующиеся от разрабатываемой системы интегральные показа тели оценки состояния проекта должны удовлетворять потребностям руково дства предприятия в информации, необходимой для принятия решений по про екту, как с точки зрения полноты, так и оперативности ее предоставления.

Для разработки системы мониторинга хода выполнения проектов было проведено комплексное исследование, объектом которого выступает ФГУП «РСК «МиГ». Предмет исследования - производственно-хозяйственная дея тельность предприятия в рамках реализации проекта с момента заключения до говора с заказчиком до момента логического завершения проекта, т.е. подписа ния двухстороннего акта сдачи-приемки продукции / услуг между поставщиком / подрядчиком и заказчиком, а также последующего списания проектных затрат бухгалтерией ФГУП «РСК «МиГ» и его окончательного закрытия.

Целью работы является получение системы прогнозного мониторинга хо да выполнения проектов, содержащей в себе эффективный аналитический ап парат. Система обеспечивает выявление отклонений хода проектов от дирек тивных планов, заблаговременное предупреждение таких отклонений, прогно зирование возможных краткосрочных и долгосрочных результатов при теку щем состоянии процесса. Также предполагается формирование информацион ных предпосылок для поиска путей выхода из сложившихся негативных ситуа ций.

Задачами работы являются: создание информационной модели типового проекта, требований к системе внутрифирменного мониторинга, организацион но-экономического механизма его осуществления, а также типовой формы от четности подразделения предприятия.

Перечисленные задачи были решены с применением системного анализа и теории управления проектами. Соответственно был получен комплекс важ ных и ценных результатов.

Разработанная информационная модель типового проекта позволила по лучить основу для ведения календарно-сетевого планирования и мониторинга сходных по своему содержанию проектов и приблизиться к построению сете вых графиков сложных инновационных проектов и комплексных программ.

Сформулированные требования к системе внутрифирменного мониторинга по зволили вплотную подойти к созданию технического задания на проектирова ние полномасштабной автоматизированной информационной системы монито ринга проектов. Разработанный организационно-экономический механизм осуществления внутрифирменного мониторинга обеспечил возможность полу чения достоверной информации о ходе выполнения проектов предприятия в разрезе системы необходимых показателей, подготовил основы нормативной базы стандартов предприятия, создаваемых для последующего внедрения раз рабатываемой системы.

Предложенная типовая форма отчетности подразделений предприятия дает возможность осуществлять сбор данных о выполнении проектов. Впослед ствии осуществляется интеграция в сводные аналитические отчеты, содержа щие информацию о запланированном и выполненном к отчетной дате объеме работ, отклонении сроков различных этапов работ проекта от директивного графика. Имеется возможность прогнозирования возможных результатов воз никших отклонений с целью предоставления руководству предприятия опера тивной агрегированной информации для принятия решений по корректировке существующих и предвидящихся отклонений и срывов в графике работ.

В ходе разработки системы был применен системный подход к оценке со стояния хода выполнения проектов. Также был разработан методический инст рументарий практического применения теоретических положений управления проектами с их реализацией в системе проектного мониторинга, одной из основ которой является применение современных информационных технологий в управлении.

Разработанная система мониторинга хода выполнения проектов отвечает требованиям соответствия принципов ее построения и функционирования зако номерностям и внутренним логическим и причинно-следственным связям про цессов производственно-хозяйственной деятельности предприятия в рамках выполнения проектов.

Достоверность исследования, выполненного в целях разработки системы мониторинга, обеспечивается использованием подлинной исходной информа ции, полученной из действующих корпоративных стандартов и описаний про цессов. Также был использован положительный опыт Международной ассо циации управления проектами IPMA (International Project Management Associa tion), объединяющей более 20 национальных обществ Европы и других стран.

Именно этот метод является средством управления в изменяющихся ус ловиях и развивающихся системах. Практика показала, что система приспособ лена к условиям нестабильности и неопределенности, когда недостаточно про работаны вопросы законодательства. Имеются функциональные возможности саморегулирования в условиях слабо контролируемого роста цен и дефицита ресурсов, отказа государства от непосредственного руководства производст венно-хозяйственной деятельностью предприятий оборонно-промышленного комплекса, в условиях появления частных собственников и инвесторов, неста бильной налоговой системы и др.

Разработанная система мониторинга хода выполнения проектов в на стоящее время начинает активно внедряться на ФГУП «РСК «МиГ» в качестве основного средства управления проектами при участии и максимальном содей ствии всех служб корпорации.

С.Е. Дубовик, П.С. Задумкин, Д.С. Козлов, Д.В. Сошников, А.В. Филинова Московский авиационный институт (государственный технический университет) ПРИМЕНЕНИЕ СОВРЕМЕННЫХ ТЕХНОЛОГИЙ ИСКУССТВЕННОГО ИНТЕЛЛЕКТА В БИЗНЕС-УПРАВЛЕНИИ Сегодня не только крупные, но и средние компании стремятся к интегра ции отдельных обеспечивающих программных продуктов в единые корпора тивные информационные системы, содержащие в себе, кроме традиционных элементов отчетности, бухгалтерии и документооборота, элементы бизнес анализа, стратегического и функционального управления.

Во многом инкапсуляция IT-решений обуславливается изменчивостью бизнес-процессов, необходимостью оперативно реагировать на многообразные события, которые часто меняют состояние бизнеса. Быстрая динамика не толь ко узаконена в современном бизнесе, но и становятся главным критерием, по зволяющим получить конкурентные преимущества на рынке.

Все большее количество бизнес-процессов автоматизируется за счет вне дрения систем поддержки документооборота. Как правило, процессу автомати зации практически всегда предшествует процесс формализации бизнес процессов, а не редко предпринимаются попытки оптимизации действующих нормативных процедур и регламентов. В любом случае описание и дальнейшая реструктуризация бизнес-процессов проводится на основе определенной техно логии моделирования. Наибольшее распространение получили структурные функциональные модели процессов, такие, как SADT или IDEF0, основанные на декомпозиции функциональных этапов процесса [3].

Структурное функциональное моделирование бизнес-процессов является эффективным средством борьбы со сложностью реальных процессов и позво ляет построить графическую модель процесса. Однако в существующих мето дологиях моделирования эта графическая модель носит скорее интуитивный характер, поскольку формально ее семантика не определена. Кроме того, моде ли описывают бизнес-процессы лишь до некоторого уровня детализации, ниже которого находятся элементарные процессы с заведомо известным эксперту (автору модели) поведением, которое в рамках модели не формализуется. Та ким образом, описание процесса не является исчерпывающим, что ограничива ет возможность изучения, автоматического анализа и оптимизации функцио нальных моделей процессов, поиска проблемных участков модели и т.д.

Таким образом, целью исследования является расширение функциональ ной модели бизнес-процессов дополнительным уровнем описания семантики элементарных процессов. Используются методы представления знаний, форма лизация семантики функциональной модели на основе преобразования ее к множеству формул логики предикатов и определения понятия пошагового вы полнения и результата выполнения процесса на основе теории неподвижной точки. Применяется разработка автоматических методов поиска проблемных участков бизнес-процессов по функциональной модели (обнаружение циклов, тупиковых ситуаций и т.д.). Также разработаны методы автоматической и ав томатизированной оптимизации расширенных структурных функциональных моделей бизнес-процессов [4].

Разработанный инструментарий использует общедоступные средства, входящие в состав MS Office (см. рисунки). Позволяет построить бизнес процесс на основе широко распространенной нотации IDEF0, с помощью кото рой можно декомпозировать сложные процессы до уровня, механизм которого достаточно просто понять и описать.

Логику элементарных процессов (в дальнейшем - атомарных) можно опи сать с помощью простых средств: правил ЕСЛИ-ТО, деревьев И-ИЛИ или таб лиц. Чтобы проследить за тем, как же все-таки работает построенный бизнес процесс, составляется отчет с описанием каждого этапа выполнения поставлен ной задачи. Отчет позволяет не только понять механизм и правильность работы процесса, но и служит своего рода отладчиком.

Technologies Simulation / Optimization.Net Framework FIBRA SML.NET Inference Engine / Model Checker Toolkit for MS Office XML MS InfoPath.Net Framework Microsoft Visual C# Microsoft MS WORD Visio MS Excel MS COM AddIns.Net Framework FIBRA Microsoft Visual C# FIBRA MS Project Core Modeler Excel Helper Modeling Reporting Архитектура системы Итак, функциональная модель FIBRA – это офисный компонент модели рования и анализа интеллектуальных бизнес-процессов, позволяющий:

построить модель бизнес-процесса при помощи MS Visio;

методами AI выполнить экспликацию скрытых знаний;

при помощи правил ЕСЛИ-ТО, Excel таблиц, деревьев И-ИЛИ, сетевой мо дели формализовать логику выполнения;

используя InfoPath, XML, SML-преобразования, провести логический вы вод;

представить результат работы в форме документов Word и Project.

В качестве среды построения функциональной модели используется гра фическая среда Microsoft Visio, поддерживающая нотацию IDEF0 - метод гра фического моделирования, результатом применения которого является струк турная декомпозиция функциональных этапов процесса. Взаимодействие с Mi crosoft Visio осуществляется с использованием технологии COM Add-ins.

Построение функциональной схемы бизнес-процесса ведется с использо ванием стандартных форм и соединительных стрелок в полном соответствии со стандартом моделирования.

Функциональную декомпозицию можно рассматриваться как средство структурирования знаний экспертов о процессе, которые затем путем объеди нения со скрытыми знаниями из самой функциональной модели образуют це лостную базу знаний, пригодную для машинного логического вывода. [1] Для представления знаний в рамках IDEF0-диаграммы используется под ход, при котором описание нижнего уровня детализации функциональной мо дели – терминального процесса - производится при помощи той или иной фор мальной модели представления знаний: набора продукционных правил, деревь ев, сетевой модели либо Excel-таблицы, задающей различные варианты выпол нения процесса.

Остановимся более подробно на устройстве редактора деревьев И-ИЛИ, так как это специальный компонент FIBRA, разработанный для визуализации такого вида деревьев. Для описания правил был разработан специальный шаб лон в стиле Visio, в состав которого включены необходимые формы и стрелки.

Сразу же при добавлении формы на рабочее поле вызывается модальный диа лог, в котором пользователь может указать возможные значения атрибутов.

Корректность введенных данных проверяется автоматически.

Если пользователь желает редактировать существующее правило в гра фическом виде, то FIBRA выполняет визуализацию со следующими условиями:

дерево рисуется в центре страницы;

его вершины будут соединены непересекающимися стрелками;

все уровни дерева будут равномерно распределены по странице;

если вершины будут расположены слишком близко друг к другу, то их раз мер изменится, так чтобы между ними всегда было не меньше определенно го значения.

Пользователю также предоставляется возможность редактирования логи ки бизнес-процесса любым удобным для него способом и их комбинацией. То есть правило может быть в любой момент представлено в виде дерева или Excel таблицы, и наоборот.

Значения, которые пользователь может использовать при описании логи ки, во всех представлениях совпадают со значениями потоков данных бизнес процесса, определенных на основной диаграмме. Это контролируется автома тически. Дополнительно все доступные пользователю в настоящий момент операции и справочная информация вынесены на TaskPane.

FIBRA также проводит проверку корректности введенных данных, зацик ленности и выполнимости бизнес-процесса. Если проверка диаграммы прошла успешно, FIBRA проводит логический вывод, запрашивая у пользователя акту альные в данный момент времени входные данные. Для удобства пользователя интерфейс ввода реализован с использованием InfoPath: кроме того, ввод дан ных можно осуществлять путем обработки внешнего XML-файла, что удобно для автоматизированного тестирования сложных бизнес-процессов.

Предварительно, до заполнения формы, которая строится с использова нием имеющегося FIBRA-шаблона формата xsn, для проверки вводимых значе ний атрибутов динамически создается уникальный xml-источник данных, в ко тором указан перечень входных потоков и соответствующие допустимые зна чения.

Используя указанные источники, InfoPath автоматически производится построение формы, поля которой предлагается заполнить пользователю. После сохранения на вход логического вывода подается xml-файл, аналогичный сге нерированному, но с пользовательскими значениями атрибутов. Весь процесс проверки, сбора данных и подстановки производится в фоновом режиме и пол ностью скрыт от пользователя, который работает только с формой InfoPath.

На основании логики атомарных бизнес-процессов и начальных данных строится прямой логический вывод. Стратегия этого метода заключается в том, что по известным данным ищется заключение, которое следует из этих данных.

Если такое заключение удается найти, то оно добавляется в начальные данные [2].

В FIBRA это реализовано следующим образом. Входные данные считы ваются из XML-файла, правила преобразовываются в SML-структуру. Для каж дого выходного атрибута атомарного процесса производится логический вывод по следующей схеме:

проверка наличия среди входных данных атрибута, который является вы ходным для данного процесса;

поиск правила, которое можно применить;

проверка инициализированности атрибута;

если правило существует, то оно применяется, и результат добавляется во входные данные. Процесс повторяется до тех пор, пока ни одно правило нельзя применить или выходной атрибут получил значение.

По результатам логического вывода FIBRA по требованию пользователя может генерировать описания бизнес-процесса в формате Word, Project. Пер вый документ может использоваться в качестве шаблона должностной инст рукции или описания процедуры выполнения исследованного бизнес-процесса, второй может использоваться в качестве шаблона плана-графика проекта.

Дополнительно FIBRA выводит отчет в Word о применении правил в процессе логического вывода. Возможность получения подобного отчетного документа важна для понимания и осмысления результатов выполнения бизнес процесса, на тестовых примерах пользователь может пошагово проконтролиро вать внутреннюю семантику принятия решений.

Предлагаемый подход может также рассматриваться как способ структу рирования знаний при их извлечении из экспертов и построении баз знаний.

Как известно, сложность создания баз знаний отчасти обуславливается слабой структурированностью правил вывода и сложностью контроля непротиворечи вости. Предлагаемая нотация позволяет естественным образом разбить пред метную область на слабо пересекающиеся области, в каждой из которых фор мируется независимый фрагмент базы знаний. Синтез единой базы знаний с формированием фреймов-концептов производится автоматически [5].

Задача планирования, создания и управления бизнес-процессами непо средственно связана с пониманием внутреннего устройства процессов, их явно го и скрытого содержания, т.е. внутренней семантики. Как правило, потребно сти компаний связаны не столько с непосредственным описанием бизнес процессов, сколько с их последующим анализом и оптимизацией. Использова ние информационных технологий с качественным образом изменило традици онное производство и сферу услуг, содержащиеся в ИТ-системах данные стали важной составной частью операций для многих предприятий.

Чтобы понять, как работает современное предприятие, необходимо иметь представление не только о бизнес-процессах, но также о данных, системах, орг структурах, целях бизнеса, продуктах, ключевых показателях, рисках, прави лах, интерфейсах, уровне квалификации персонала и даже о внешней среде и корпоративной культуре. Более того, не достаточно и изучение каждого пара метра отдельно. Все эти понятия имеют значение только тогда, когда они взаи мосвязаны, — важны именно их взаимоотношения и взаимодействия.

Предлагаемая технология моделирования интеллектуальных бизнес процессов сочетает в себе простоту описания бизнеса на естественном языке, обладает возможностью декомпозировать семантическое поле соответствую щей предметной области для более эффективного применения методов искус ственного интеллекта, а также позволяет проводить структурное функциональ ное моделирование, исследование и оптимизацию интеллектуальных бизнес процессов математическими методами с использованием автоматических или автоматизированных систем поддержки на ЭВМ.

Библиографический список 1. Гаврилова Т.А. Хорошевский В.Ф. Базы знаний интеллектуальных систем. – СПБ.: Пи тер, 2000.

2. Ж. Л. Лорьер. Системы искусственного интеллекта / Перев. с фр. – М.: Мир, 1991.

3. А. Шеер. Бизнес-процессы. Основные понятия. Теория. Методы. – М.: Весть Метатехнология, 1999.

4. Soshnikov D., Dubovik S. Structured Functional Decomposition Approach to Knowledge Based Business Process Modeling. In Proc. 6th International Conference on Knowledge-Based Software Engineering, Frontiers in Artificial Intelligence and Applications, Vol.108, IOS Press, 2004. PP. 281-290.

5. Сошников Д.В., Дубовик С.Е. Синтез баз знаний для управления интеллектуальными бизнес-процессами на основе структурных функциональных моделей. Сб. докл. научно практической конференции «Реинжиниринг бизнес-процессов на основе современных информационных технологий. Системы управления знаниями». – М.: МЭСИ, 2004. – С.

230-234.

Б.В. Вишняков, А.И. Кибзун Московский авиационный институт (государственный технический университет) ОПТИМИЗАЦИЯ ДВУХШАГОВОЙ МОДЕЛИ ИЗМЕНЕНИЯ КАПИТАЛА В задачах, связанных с оптимизацией распределения ресурсов в финансо вой сфере, используются различные показатели для оценки риска или доходно сти финансовых операций. При формировании портфеля ценных бумаг часто рассматривают вероятностный критерий [1], логарифмический критерий [2], квантильный критерий [3] и интегральный квантильный критерий [4]. Цель данной работы – сравнить эти критерии и обобщить постановку Марковица для одной конкретной модели.

В данной статье рассматривается задача максимизации функции дохода при двухшаговом вложении капитала в безрисковую ценную бумагу и риско вую с равномерным законом распределения ее доходности. Проводится анализ и сравнение решений задач с использованием квантильного критерия и крите рия усредненной квантили. Находится оптимальное значение каждого из кри териев в зависимости от выбранного уровня вероятности. Предлагается способ выбора допустимого уровня доверительной вероятности, исследуются зависи мости критериев от этого уровня при подстановке в критерии своих оптималь ных стратегий и стратегий, оптимальных для других критериев.

Постановка задачи Рассмотрим процесс вложения средств в два типа финансовых инстру ментов: надежного, но приносящего небольшой доход b на единицу вложенно го капитала (например, банковский депозит) и рискового, имеющего случайную доходность X i по окончании i -го временного периода (например, акции).

Предположим, что акции в среднем более прибыльные, чем безрисковый инст румент, т.е. [ X i ] b, i = 1, N. Вложение осуществляется на протяжении N пе риодов времени. Цель вложения – достижение максимального дохода после окончания N -го периода. Если на каждом шаге применяется одна и та же стра тегия u = col ( u0, u1 ) разделения капитала, то капитал на конец N -го периода будет равен N C N = C0 (1 + bu0 + u1 X i ) i =, где u0 – доля капитала, вкладываемая в безрисковый инструмент;

u1 – в риско вый;

C0 – начальный капитал. Случайные величины X i, i = 1, N, предполагают ся независимыми в совокупности и имеющими равномерные распределения с носителями [ 1, ai ], i = 1, N. Такой выбор носителей имеет экономический смысл: X i = 1 означает полный крах i -го финансового инструмента;

X i = ai соответствует его максимальной доходности, которая может изменяться от года к году. Выбор равномерного распределения вызван тем, что оно является в не котором смысле наихудшим для игрока, принимающего решение [5]. Предпо лагается также, что на бирже запрещена операция short-sales – покупка бумаг в долг. Поэтому появляются дополнительные ограничения на компоненты векто ра u : u0 0, u1 0. Также, если учесть, что u0 и u1 – доли капитала, появляется ограничение u0 + u1 1.

Рассмотрим случай N = 2, C0 = 1. Тогда функция дохода примет вид def F (u, X ) = (1 + bu0 + u1 X 1 )(1 + bu0 + u1 X 2 ), (1) def def X = col ( X 1, X 2 ), u = col ( u0, u1 ).

Здесь u0 и u1 – оптимизируемые переменные;

X 1 – случайные величины, имею щие равномерный закон распределения с носителем def A = { X1, X 2 : 1 X 1 a1, 1 X 2 a2 }.

Множество допустимых стратегий def U = {u1, u2 : u1 + u2 = 1, u1 1, u2 1}.

Цель формирования портфеля ценных бумаг состоит в максимизации до хода. Так как функция F (u, X ) случайна, то рассматриваемая задача может быть сформулирована в различных стохастических постановках.

Рассмотрим классическую постановку Марковица:

F ( u, X ) = const, D F ( u, X ) min, uU которая в данном случае будет малопригодна, так как в силу присутствия огра ничения u0 + u1 1 она вырождается в решение системы двух уравнений с двумя неизвестными:

(1 + bu0 + u1m1 )(1 + bu0 + u1m2 ) = const, u0 + u1 = 1, где m1 = [ X 1 ], m2 = [ X 2 ].

Для разрешения этой проблемы рассмотрим квантильный критерий (VaR критерий) [6] и критерий усредненной квантили (CVaR-критерий) [4].

Определим функцию вероятности:

def P (u ) = P {F ( u, X ) } (2) где – допустимый уровень дохода;

u = col ( u1, u2 ) ;

X = col ( X 1, X 2 ). Функция вероятности характеризует вероятность того, что доход при выбранной страте гии u не будут меньше заданного порога.

Функцией квантили будем называть функцию вида def (u ) = max { : P (u ) }, (3) где – заданный уровень вероятности;

( 0,1). В литературе [4] (u ) назы вают также VaR-критерием. Функция квантили показывает, что доход с вероят ностью не менее при выбранной стратегии u не будет ниже значения (u ).

Функцией усредненной квантили будем называть функцию вида def 1 (u ) = (u )d, (4) которая представляет собой усредненное значение функции квантили на отрез ке [,1). Физический смысл данной функции есть усредненные потери на “хво сте” распределения. В литературе [4] (u ) называют также CVaR-критерием.

Рассмотрим две постановки задачи оптимизации.

1. Квантильная постановка:

u = arg min (u ). (5) uU 2. Интегральная квантильная постановка:

v = arg min (v). (6) vU Решения задач (5), (6) зависят от доверительного уровня вероятности.

Более того, не понятно из каких соображений его выбирать. При выборе предлагается руководствоваться одним из нижеперечисленных способов.

1) фиксируется допустимый уровень риска оказаться в убытке:

def P (u ) = P { F ( u, X ) 1} p, (7) и решается уравнение относительно : * = max { : P ( u ) p} ;

2) фиксируются допустимые средние убытки:

def R(u ) = 1 F ( u, X ) | F ( u, X ) 1 m, (8) и решается уравнение относительно : * = max{ : R(u ) m}.

Введение дополнительных условий (7) или (8) можно рассматривать как естественное обобщение постановки Марковица, так как критерий var (диспер сия) заменен на VaR (квантиль), а средний доход – на условные средние потери (8). Ради справедливости отметим также, что возможны и другие обобщения постановки Марковица.

Оптимизация квантильного критерия Пусть X 1 и X 2 – независимые случайные величины, имеющие равномер ный закон распределения: X 1 ~ R ( 1, a1 ), X 2 ~ R ( 1, a2 ). Для решения сформу лированной задачи оптимизации (6) вначале найдем аналитическое выражение для функции вероятности. С этой целью на носителе A вероятностной меры построим доверительные множества def def S = { X : F (u, X ) }, S = { X : F (u, X ) }.

+ mes S + mes S def P (u ) = =1.

mes [ A] mes [ A] При подстановке аналитических выражений для лебеговых мер множеств получим 1 1 2 ( u1 bu0 1) + ln, u ( u bu 1)2 cu1 1 u1 = 0, ( b + 1) P (u ) = 0, (9) u1 = 0, ( b + 1) 1, def где c = mes [ A] = ( a1 + 1)( a2 + 1) – положительное число, так как a1 1, a2 1.

Это выражение для функции вероятности справедливо при выполнении определенного условия, связывающего параметры и u :

(1 + u0b + u1 min ( a1, a2 ) )(1 + u0b u1 ). (10) Утверждение 1. Модель (1) обладает следующими свойствами:

(I) функция P (u ) непрерывна и строго убывает по для любого u U ;

(II) для любого ( p*, p* ) существует стратегия u U и U U, где – корень уравнения P (u ) =.

def def Здесь p* = P* (1 u*, u* ), p* = max P ( u ), * = ( b + 1).

,uU Замечание. Из утверждения 1 следует, что решение задачи квантильной оп тимизации при фиксированном ( p*, p* ) эквивалентно решению задачи макси ( ) ( ) мизации функции вероятности при *, *. Поэтому при p*, p* можно заменить задачу (6) на задачу максимизации функции вероятности с последующим поиском оптимального значения критерия ( u ) из условия P (u ) =.

Исследуем поведение функции P (u ).

Утверждение 2. Функция P (u ) P (u0, u1 ) возрастает по u0 для любых, u1 (0,1].

В силу возрастания функции вероятности по одной из переменных, огра ниченности и структуры множества допустимых стратегий U можно подста вить ограничение u0 + u1 = 1в функцию P (u ) и дальнейшую оптимизацию про водить только по переменной u1 :

def P (u1 ) = max P ( u0, u1 ) = P (1 u1, u1 ).

u0[0,1) Тогда функция вероятности примет вид P (u1 ) = 1 (b + 1) (1 u1 ) + ln (b + 1) (1 u ).

2 (11) cu12 Таким образом, задача (2.6) эквивалентна задаче u1 = arg max P (u1 ) (12) u1( 0,1] Утверждение 3. Функция P ( u1 ), определенная в (11), вогнута по u1 (0,1] для любых.

Из утверждения 3 следует, что функция вероятности P (u1 ) имеет единст венный максимум и, следовательно, задача (12) имеет единственное решение на отрезке u1 (0,1]. Аналитически оно не находится в силу необходимости реше ния трансцендентного уравнения, а численно это решение можно легко найти в силу вогнутости исследуемой функции при использовании какого-нибудь из вестного метода выпуклой оптимизации.

Таким образом, согласно замечанию к утверждению 1, решение u задачи (6) при ( p*, p* ) можно найти из условия P (u1 ) =. При этом u1 = u1.

Оптимизация критерия интегральной квантили Исследуем зависимость ( v ).

Утверждение 4. Функция (v ) (v0,v1 ) не убывает по v0 для любого v1 [0,1].

В силу возрастания функции интегральной квантили по одной из пере менных, а также ограниченности и структуры множества допустимых страте гий U можно подставить ограничение v0 + v1 = 1 в функцию (v ) и дальнейшую оптимизацию проводить только по v1 :

v1 = arg max (v1 ), (13) v1[0,1] def где ( v1 ) = (1 v1, v1 ).

Пусть имеются выборки {X 11, X 12,K, X 1n } и {X 2, X 22,K, X 2n }, генерирующие для фиксированного u выборку {F1 (u ), F2 (u ),K, Fn (u )}, где Fi (u ) = F (u, X i ) – i -тая реали def зация выборки F (u, X ). Выборка {F1 (u ), F2 (u ),K, Fn (u )} упорядочивается, строится ее вариационный ряд: F1n (u ) F2n (u ) K Fnn (u ). Здесь Fi n (u ) - порядковая статисти ка с номером i для фиксированного u, i = 1, n.

Оценка функции квантили по выборке Fi (u ), i = 1, n будет иметь вид [1] def (u ) = Fnn[ n] (u ), (14) где [n ] - целая часть числа n. Данная операция означает выбор элемента ва риационного ряда выборки Fi (u ) i = 1, n с номером n [ n ].

Оценку функции усредненной квантили по выборке Fi (u ), i = 1, n предла гается осуществлять следующим образом:

n [ n ] Fi n ( u ) (15) def (u ) = i =.

n n Оптимальные стратегии для задач максимизации ( v1 ) по v1 можно найти, решая задачу оптимизации для каждого из (0,1).

Библиографический список 1. Kibzun A.I., Kan Yu.S. Stochastic Programming Problems with Probability and Quantile Func tions. Chichester: John Wiley, 1996.

2. Kelly J. A new Interpretation of International Rate // Bell System Tec. J., 1956. № 35. PP. 917 926.

3. Кибзун А.И., Кузнецов Е.А. Оптимальное управление стохастической системой с дис кретным временем // Автоматика и телемеханика, 2001. № 9. C. 113-120.

4. Rockafellar R.T., Uryasev S. Optimization of conditional value-at-risk // Journal of Risk 2000.

No.2. PP. 21-41.

5. Кибзун А.И. О наихудшем распределении в задачах стохастической оптимизации с функцией вероятности // Автоматика и телемеханика. 1998. № 11. C. 104-116.

6. Райк Е. О функции квантили в задачах стохастического нелинейного программирования // Известия АН ЭССР, физика-математика. 1971. 24, № 1. C. 3-8.

А.А. Однолько, Ю.С. Кан, А.А. Пунтус Московский авиационный институт (государственный технический университет) МАТЕМАТИЧЕСКАЯ МОДЕЛЬ ПРОГНОЗА КЛИЕНТСКИХ ПОТОКОВ В ТЕКУЩЕЙ ДЕЯТЕЛЬНОСТИ БАНКА Содержанием данной научно-исследовательской работы являются по строение математической модели оптимизации текущих ежедневных обяза тельств банка, имеющей целью минимизацию процентных расходов банка, и разработка информационной технологии для оптимизации деятельности банка на рынке межбанковских кредитов при условии поддержания достаточного уровня ликвидности (способности банка отвечать по своим обязательствам), с учетом текущих денежных клиентских потоков и с учетом соблюдения требо ваний соответствующей действующей рабочей инструкции центрального банка Российской Федерации «Об обязательных нормативах банков». Решение и ис следование поставленной проблемы было реализовано с помощью построения и исследования математической модели прогноза положения с движением кли ентских потоков. Эта модель, с точки зрения банка и с учетом большого числа клиентов, представляется случайной.

Как известно, каждый действующий коммерческий банк имеет систему корреспондентских счетов в других банках для активного проведения расчет ных операций. Такая система состоит из следующих компонентов. Корреспон дентский счет в центральном банке служит для проведения исключительно рублевых расчетных операций (центральный банк не предоставляет услуг по проведению валютных расчетов). Валютные расчетные операции реализуются через корреспондентские счета в других коммерческих банках. В этом случае одним из определяющих факторов, влияющим на уровень остатков на коррес пондентских счетах, является текущая хозяйственная деятельность клиентов банка. В течение дня происходят колебания денежных остатков на корреспон дентских счетах под влиянием их поступлений и списаний с клиентских счетов.

При постановке задачи существенным фактором является то, что банк со гласно требованиям российского законодательства обязан выполнить требова ние клиента о перечислении денежных средств не позже, чем на следующий рабочий день. На практике же из-за высокой конкуренции банки прикладывают все возможные усилия для отправки клиентских платежей день в день. Из этого следует, что уровень остатков на корреспондентских счетах банка должен быть не только положительным в течение дня, но и достаточным для осуществления клиентских платежей. Фактически процесс управления остатками на коррес пондентских счетах банка сводится к их своевременному пополнению. В то же время остатки на корреспондентских счетах, оставаясь абсолютно ликвидными активами, являются фактически неработающими инструментами, т.е. не прино сящими процентный доход. При нормальной экономической обстановке (не в условиях кризиса) кредитная организация не заинтересована в том, чтобы на корреспондентских остатках накапливался остаток больший, чем это необхо димо для обслуживания текущих потребностей клиентов, так как уровень лик видности становится избыточным, что приводит к снижению эффективности работы. В силу этого одной из важных задач банка является уменьшение доли абсолютно ликвидных активов до уровня, достаточного для компенсации еже дневных колебаний клиентских остатков (так называемой нестабильной части клиентских средств), или по-другому – «стерилизация избыточной мгновенной ликвидности». Ежедневная расчетная деятельность банка строится следующим образом. Клиенты банка в течение дня (обычно кредитная организация само стоятельно устанавливает необходимую продолжительность времени по работе с клиентами) дают банку поручения (в письменной или электронной форме) на перевод денежных средств. Подразделение банка, ответственное за работу с корреспондентскими счетами (обычно данные обязанности находятся в сфере ответственности департамента «казначейство»), анализируя текущий остаток средств на корреспондентских счетах и объемы планируемых банком операций (кроме клиентских), принимает решение об использовании тех или иных кор респондентских счетов для осуществления клиентских платежей. В случае не обходимости банк направляет в банк-корреспондент поручение на отправку клиентского платежа со своего корреспондентского счета в данной кредитной организации. Порядок работы банка со своим корреспондентским счетом в цен тральном банке имеет свои серьезные отличия.

Банк производит сеансы связи с расчетным центром этого главного банка пять раз в день (каждая сессия называется «рейсом»), во время которых проис ходит обмен следующей информацией – банк отправляет в центральный банк файл реестра платежей, который представляет собой электронную таблицу, со держащую информацию обо всех платежах, которые банк намеревается отпра вить в данном рейсе, и получает в ответ файл, содержащий информацию о по ступивших клиентских платежах на корреспондентский счет в главном банке.

Автоматизированная система центрального банка обрабатывает получен ный от банка файл реестра последовательно по каждому платежу. При этом, при оценке возможности проведения платежа система оценивает размер остатка на корреспондентском счете (с учетом поступившей на него суммы) и в том случае, если он недостаточен для проведения платежа, останавливает проверку всего файла и отправляет в банк файл, в котором указано, что указанный пла теж (и все следующие за ним независимо от их суммы) считается не проведен ным из-за недостатка средств на корреспондентском счете. В подобном случае банк должен перенести данные платежи на более поздние рейсы (либо когда есть уверенность в том, что остаток на корреспондентском счете все-таки будет недостаточным – на следующий рабочий день). Если по итогам последнего (пя того рейса) окажется, что остаток денежных средств на корреспондентском счете в центральном банке имеет отрицательное значение, считается, что банк не смог выполнить все свои обязательства перед клиентами. Подобная ситуация приводит к необходимости представления специальной формы, в которой должны быть изложены причины произошедшего и указаны предлагаемые бан ком меры, направленные на устранение данных причин. Соответствующим предписанием центрального банка эти нарушения должны быть немедленно устранены. В указанной последовательности проводимых банковских операций два первых рейса резервируются под совершение расчетов на межбанковском рынке и рынке ценных бумаг. В то же время в этих рейсах возможно проведе ние некоторой части клиентских платежей (в основном тех клиентов, с которы ми у банка существуют долговременные и стабильные отношения). Обычно к третьему рейсу банк прекращает принимать клиентские поручения и, следова тельно, уже обладает фактически полной информацией о сумме клиентских списаний на текущий день.

В случае, когда банк наблюдает снижение остатка на корреспондентских счетах до критических отметок в условиях недостаточности информации о предстоящих клиентских поступлениях (большая часть которых приходится на два последних рейса), уполномоченными сотрудниками может быть принято решение о привлечении средств на межбанковском рынке для поддержания со ответствующего дневного уровня ликвидности, т.е. происходит принятие на се бя новых обязательств для исполнения текущих. Зачастую к четвертому рейсу выясняется, что из-за неожиданно высокого уровня клиентских приходов обра зуется избыточный остаток средств на корреспондентском счете. В подобной ситуации обычно принимается решение о размещении избытка денежных средств на межбанковском рынке. В этом случае наблюдается противоречивая ситуация: банк привлекает ресурсы, стоимость которых выше, чем плата за ре сурсы, которые банк размещает. Эта ситуация носит название «плата за сниже ние риска ликвидности». Причины появления подобной ситуации кроются в самой природе банковской деятельности. Банк, привлекая денежные средства населения и корпоративных клиентов, целенаправленно идет на создание дис баланса в сроках привлечения и размещения средств в сторону увеличения сро ков размещения для увеличения суммы получаемых доходов – ведь при нор мальной ситуации ставка на размещения находится в прямой зависимости от срока такого размещения (так как уровень неопределенности возрастает). Од нако, как уже отмечалось, структура привлеченных средств банка характеризу ется значительным уровнем неоднородности как по видам источников (корпо ративные клиенты, физические лица, банки), так и по срокам привлечения (ос татки на текущих счетах, депозиты, выпущенные ценные бумаги, межбанков ские кредиты).

Стабильность различных источников привлеченных средств варьируется в широких пределах. Например, в случае негативных изменений в банковском секторе стабильность привлеченных средств физических лиц становится крайне низкой, так как независимо от срока договора физическое лицо имеет право досрочно, в одностороннем порядке расторгнуть договор банковского вклада и изъять денежные средства. В своей повседневной работе при стабильной си туации банк может рассчитывать на то, что часть привлеченных средств клиен тов является малоподвижной и вероятность ее изъятия крайне незначительна.

Однако даже в стабильной обстановке возможны значительные колебания объ емов клиентских средств. Обычно это актуально для средних и мелких банков, клиентская база которых недостаточно диверсифицирована (то есть у банка среди клиентов есть такие, оборот по счетам которых превышает уровень об щего оборота по клиентским счетам). Подобные клиенты привлекательны для банка с точки зрения объема получаемого дохода в виде комиссии за расчетное обслуживание, однако обслуживание их сопряжено с высоким риском потери текущей дневной ликвидности, что требует дополнительных усилий и, возмож но, дополнительных расходов. Таким образом, финансовая устойчивость банка напрямую зависит от текущей деятельности клиентов, которая, с точки зрения банка, и с учетом большого числа клиентов на первый взгляд представляется случайной. Для нивелирования риска банку приходится привлекать дорогие ко роткие ресурсы, размещать значительную часть средств в «портфель» ценных бумаг, которые возможно использовать в качестве залога для обеспечения при влекаемых межбанковских кредитов. В связи с вышеизложенным можно сде лать вывод об актуальности задачи прогнозирования клиентских приходов как инструменте оптимизации деятельности банка на рынке межбанковских креди тов, состоящей в том, чтобы уменьшить зачастую избыточный объем привлече ния и, следовательно, минимизировать расходы при сохранении достаточного уровня структурной ликвидности.


Для реализации данной задачи была построена математическая модель, параметрами которой являются параметры клиентских поступлений и остатков на счетах в течение рассматриваемого рабочего дня, занимаемые и выдаваемые суммы на межбанковском уровне, текущие данные по рейсам и прогнозируе мые величины сумм приходов на конец рабочего дня. При этом случайной ве личиной является прогнозируемый остаток на конец этого дня. На основе рас сматриваемых величин была сформирована математическая модель задачи ми нимизации убытка банка с учетом некоторого обозначенного лимита, ниже ко торого банк не располагает возможностью проведения необходимых в крайнем случае расчетов. Этот лимит определяется стоимостью ценных бумаг, которы ми владеет банк. На основе статистики клиентских приходов и уходов за про шедший расчетный период была проведена оценка корреляции рядов клиент ских потоков. На основе преобразования рассматриваемой математической мо дели в квантильную форму, затем алгоритмизации задачи, разработки соответ ствующего программного обеспечения и его реализации получено решение за дачи о минимизации убытка банка. Это решение позволило построить распре деление случайной величины прогнозируемого остатка на корреспондентском счете на конец рабочего дня и получить оценку вероятности стабильной работы банка в течение года. Программа реализации поставленной задачи позволяет автоматически загружать статистику клиентских приходов и уходов, величина же периода надежности вводится пользователем с экрана монитора.

Результаты, полученные в данной научной работе, прошли практическую апробацию и показывают возможность их широкого использования в текущей банковской деятельности с целью прогноза клиентских потоков, минимизации затрат банка для поддержания его ликвидности с учетом полного соблюдения соответствующих нормативных актов и действующих инструкций.

Библиографический список 1. Пугачев В.С. Теория вероятностей и математическая статистика. –М.: Наука, 1979.

2. Кибзун А.И. Курс лекций по теории вероятностей и математической статистике. – М.:

Изд–во МАИ, 1999.

3. Вайну Я.Я. Корреляция рядов динамики. –М.: Статистика, 1977.

4. Кочетков Е.С., Осокин А.В. Случайные величины. –М.: Изд–во МАИ, 1999.

5. Батракова Л.Г. Экономический анализ деятельности коммерческого банка. –М.: Логос, 1999.

Технологическая подготовка и производство изделий машиностроения В.Н. Васенкова, Ю.Ю. Комаров Московский авиационный институт (государственный технический университет) РСК «МиГ»

ПРОБЛЕМЫ И ПЕРСПЕКТИВЫ АНТИКОРРОЗИОННОЙ ЗАЩИТЫ ВНУТРЕННИХ ПОЛОСТЕЙ СВАРНЫХ ШВОВ ПРИ ТОЧЕЧНОЙ ЭЛЕКТРИЧЕСКОЙ СВАРКЕ АЛЮМИНИЕВЫХ СПЛАВОВ И СТАЛЕЙ Сборочные работы в самолетостроении весьма трудоемки, причем основ ная доля труда затрачивается на выполнение различного рода соединений.

Выбор способа соединения элементов конструкции в первую очередь оп ределяется требованиями обеспечения качества, надежности и ресурса конст рукции. Вместе с тем необходимо учитывать технологическое совершенство соединения, зависящее в основном от трудоемкости его выполнения в серий ном производстве.

Соединение деталей, узлов, панелей и агрегатов самолета осуществляется с помощью болтов, клеями, клееклепкой, сваркой и пайкой.

Одним из ведущих технологических процессов, широко используемых в самых разных отраслях промышленности, в том числе и авиационной, является сварка. При производстве современных воздушных ЛА сварку применяют для изготовления фюзеляжей, панелей, крыльев, двигателей, топливных баков, тру бопроводов, узлов шасси, деталей приборов и т. П. При ремонте авиационной техники около 60% всех деталей и узлов может быть восстановлено с помощью сварки.

Сварка, как один из основных методов получения неразъемных соедине ний деталей и узлов самолета, перед другими способами получения неразъем ных соединений, такими, как клепка, вальцовка, литье и т.п. имеет следующие преимущества:

1) возможность получения монолитных соединений с высокими механически ми характеристиками в различных условиях эксплуатации, одновременно образуя прочно-плотные соединения, обеспечивая полную герметичность;

2) уменьшение веса изделий за счет полного использования рабочих сечений деталей сварных узлов;

3) снижение стоимости изготовления конструкции за счет высокой механиза ции сварочных работ, а также за счет уменьшения расходов на металл изде лий и крепежные детали (заклепки, связующие элементы и т.п.);

4) снижение трудоемкости изготовления сварных узлов по сравнению, напри мер, с клепаными, ввиду отсутствия операции сверловки, зенковки.

В последние годы объем применения сварки в самолетных конструкциях резко увеличился.

Технологичность вновь создаваемых конструкций закладывается при проектировании новых изделий и должна обеспечивать возможность производ ства этих изделий в заданных количествах с минимальными затратами по себе стоимости, трудоемкости и высоким коэффициентом использования материа лов.

Преимуществом процесса сварки является ее технологичность. В сварной конструкции имеется принципиальная возможность соединить в одном узле металлы и сплавы разных марок с разными физическими и механическими свойствами, чем обеспечивается максимальное соответствие свойств материала условиям его работы в каждом отдельно взятом элементе конструкции.

Наиболее часто применяемым видом сварки является точечная электри ческая сварка (ТЭС).

Сварное соединение при точечной сварке образуется следующим обра зом. После включения тока в контакте между деталями, где достигается наи большая плотность тока и в меньшей степени сказывается теплообмен с элек тродами, металл начинает плавиться, образуя жидкую фазу. Этот расплавлен ный металл называют ядром сварной точки. При прохождении тока размер ядра увеличивается. Максимальная температура в ядре лишь на 15-20% превышает температуру ликвидуса сплава.

Ядро окружено уплотняющим пояском, т.е. слоем нагретого, но не рас плавленного металла. В результате расширения жидкого металла возникают внутренние силы. Увеличение объема по оси z (см. рис.) сдерживается холод ной массой соседних слоев металла. Поэтому возникают дополнительные сжи мающие усилия во внутренних слоях и ядре точки. Таким образом, пластиче ская деформация при точечной сварке вызывается внешними усилиями, прило женными к электродам, и внутренними напряжениями, возникающими при не свободном расширении нагретого металла.

Основная роль пластической деформации при сварке заключается в фор мировании электрического контакта, в образовании пластического (уплотняю щего) пояска для удержания расплавленного металла от выплеска и ограниче ния растекания сварочного тока во внутреннем контакте, в уплотнении металла на стадии охлаждения.

При достижении заданных размеров ядра точки сварочный ток выключа ют, и начинается кристаллизация жидкого металла ядра. Скорости охлаждения металла соизмеримы со скоростями нагрева, и уже через 0,2-0,08 с ядро полно стью кристаллизируется.

В большинстве случаев структура ядра сварочной точки дендритная. Ли той металл ядра сварочной точки отличается низкой пластичностью и характе ризуется неравномерностью состава. В некоторой степени структуру и химиче скую неоднородность можно регулировать режимами сварки.

Пластическая деформация при точечной сварке В околошовной зоне наблюдаются изменения исходной структуры и свойств сплава в результате развития фазовых и структурных превращений, обусловленных термическим циклом (отпуск, закалка, рекристаллизация, оп лавление легкоплавких составляющих, выделение фаз по границам зерен и т.п.).

Основные параметры режимов точечной сварки:

сварочный ток (iсв);

время сварки (tсв);

усилие на электродах (Fсв);

диаметр рабочей поверхности электрода (dэл).

Материалы для авиационных конструкций должны сочетать взаимоис ключающие свойства, обеспечивающие максимальную эксплуатационную на дежность изделия при высокой массовой эффективности.

В наибольшей степени поставленным требованиям отвечают такие конст рукционные материалы, как алюминиевые сплавы, титан и его сплавы, высоко прочные стали.

Таким образом, материалы, обладающие той или иной стойкостью к воз действию внешней среды, после ТЭС теряют эту способность. Следовательно, такой сварной шов необходимо защитить от воздействия внешней среды.

Совместно с ФГУП РСК «МиГ» ИЦ ОКБ им. А.И. Микояна ВИАМ (Все российский Институт Авиационных материалов) проводит исследовательскую работу по разработке технологии нанесения, а также по изучению свойств и влияния пасты ПСП-2 в реальных авиационных конструкциях. Данный состав представляет собой пасту, предназначенную для защиты от коррозии (во всех климатических условиях) внутренней полости сварного шва, образующегося при ТЭС алюминиевых сплавов и сталей.

В состав сварочного состава входят ингибиторы коррозии, которые за щищают полость сварного шва от коррозии и токопроводящие наполнители, которые не только не препятствуют процессу сварки, а наоборот способствуют.

Также данный состав обладает высокими демпфирующими свойствами, стойкостью к гальваническим растворам, что позволяет наносить дополнитель ную гальваническую защиту на сварные конструкции. Применение вышеука занного состава является актуальной задачей для авиационной промышленно сти в целом.


Таким образом, в настоящей работе был выполнен комплекс исследова ний по определению свойств сварочного состава на образцах из алюминиевых сплавов и сталей. После проведения ряда дополнительных научно исследовательских мероприятий, будет выработана технология нанесения дан ного состава, подобраны оптимальные режимы ТЭС. Предполагается внедрение на серийном производстве «Технологической Рекомендации по применению сварочного состава для защиты от коррозии полостей сварных швов в авиаци онных конструкциях».

Библиографический список 1. Фролов В.А., Пашков В.В., Коломенский А.Б., Казаков В.А.. Технологические основы сварки и пайки в авиастроении. – М.: Интермет инжиниринг, 2002.

2. Рекомендации по технологичности самолетных конструкций. – М.: Изд-во НИАТ, 1988.

3. Контактная точечная сварка алюминиевых и магниевых сплавов с применением клев, грунтов и паст. – М.: Изд-во НИАТ, 1976.

4. Сварка контактная точечная с применением клеев, грунтов и паст. – М.: Изд-во НИАТ, 1982.

А.И. Рязанов Самарский государственный аэрокосмический университет им. академика С.П. Королева ИССЛЕДОВАНИЕ ПРОЦЕССА ПЛАВЛЕНИЯ ПРОВОЛОКИ В КАМЕРЕ СГОРАНИЯ ГЕНЕРАТОРА СВЕРХЗВУКОВЫХ СТРУЙ В ПРОЦЕССЕ НАПЫЛЕНИЯ ПОКРЫТИЙ Одной из областей применения генераторов сверхзвуковых струй являет ся напыление покрытий. В процессе напыления покрытий важно получать ка чественные покрытия и высокую производительность установки.

Задачами работы явились разработка модели расчета плавления проволо ки, которая является материалом наносимого покрытия, и определение с помо щью данной модели режимов напыления, близких к оптимальным.

Сам процесс физически можно описать следующим образом. Тепловая мощность генератора определяется химической энергией, выделяющейся при горении топлива. Химическая реакция компонентов топлива с выделением энергии происходит в специальной камере сгорания (рис. 1), имеющей сужи вающееся сопло, в котором продукты сгорания разгоняются до звуковой скоро сти. Проволока подается через центральное отверстие сопла;

нагревается, про ходя зону нагрева при взаимодействии с потоком продуктов сгорания, и рас плавляется в зоне плавления, а образовавшиеся капли разгоняются. Подача проволоки осуществляется электродвигателем. Снабжение проволокой должно быть точно синхронизировано со скоростью ее плавления.

Рис. 1. Принципиальная схема процесса плавления проволоки:

1 – газогенератор;

2 – проволока;

3 – поток продуктов сгорания уже с частичками расплава Экспериментально установлено, что качество покрытия резко ухудшает ся, если проволока не успевает расплавиться до критического сечения газогене ратора. В этом случае визуально можно контролировать наличие непроплав ленных частиц. Производительность установки определяется скоростью подачи проволоки. Таким образом, в расчетах по разработанной модели находилась максимальная скорость при соблюдении следующего ограничения. Вершина конуса плавления проволоки не должна находиться дальше критического сече ния генератора.

При моделировании процесса были приняты следующие допущения.

1. Проволока представляется как полубесконечный цилиндр, торец кото рого поступательно подается в камеру сгорания.

2. На нагрев, расплавление и унос частиц материала проволоки не затра чивается энергия продуктов сгорания.

3. Проволока начинает контактировать с продуктами сгорания только с момента выхода из проволочного питателя.

В процессе решения задачи было рассмотрено восемь моделей, и выбор был сделан в пользу конечно-элементной модели плавления проволоки. Прово локу можно представить как цилиндр конечных размеров, находящийся в ка кой-либо среде, с которой осуществляется конвективный теплообмен. Запишем уравнение теплопроводности применительно к цилиндру конечных размеров в цилиндрической системе координат [1]:

T ( r, x, ) 2T ( r, x, ) 1 T ( r, x, ) 2T ( r, x, ) = + +, (1) r 2 x r r где 0 - время наблюдения;

0 r R - радиус цилиндра;

0 x L - ось парал лельная оси цилиндра;

A - в дальнейшем, в зависимости от пространственного rпр положения конечного элемента, либо = – коэффициент, получаемый из cP коэффициента теплопередачи, удельной теплоемкости cP и плотности про дуктов сгорания, а также радиуса поволоки rпр, либо – коэффициент тем пературопроводности.

При использовании явных конечных элементов (КЭ) достигается доволь но высокая скорость расчетов, так как новая температура элемента ищется по исходным температурам окружающих элементов и его самого:

Ti,kj 1 Ti,kj Ti,kj +1 Ti,kj Ti,kj +1 Ti,kj Ti 1, j Ti,kj k Ti +1, j Ti,kj k = T + k +1 k + + + + T. (2) i, j i, j r 2 r 2 x 2 x r r A, где s – каждая из коор Явные элементы имеют ограничение s 2 2n динат n мерного пространства. Во время исследований стало невозможно со блюсти данное ограничение, что привело к нарушению первого закона термо динамики (рис. 2) [2]. Поэтому был осуществлен переход на неявные конечные элементы, которые не имеют ограничений, но расчеты по ним крайне продол жительны по времени, так как для нахождения новой температуры конечного элемента необходимо совместно решить систему уравнений типа (3) для всей сетки элементов.

Созданная модель представляет собой самостоятельный программный продукт, написанный на Delphi. Перед расчетом пользователь вводит более параметров в качестве исходных данных, большинство которых необходимо для поиска коэффициентов теплопередачи и температуропроводности. Эти ко эффициенты имеют определяющее значение для процесса нагрева и плавления проволоки:

A i, j ±1 + 2 A i 1, j + 2 A i +1, j Ti,kj+ Ti,kj = 1 + 2 A i, j 1 + 2 A i, j +1 + r r r r x x (3) 2 A i, j 1 Ti,kj+11 2 A i, j +1 Ti,kj++11 A i, j ±1 Ti,kj+±11 2 A i 1, j Ti 1,1j 2 A i +1, j Ti +1,1j.

k+ k+ r r r r x x Рис. 2. Зависимости температуры конечного элемента от шага расчета:

плавная линия – ограничение соблюдено, ломаная линия – ограничение не соблюдено Во время расчета можно наблюдать такой видеоряд: как происходят про цессы нагрева, начала плавления с формированием конуса и получения устано вившегося процесса плавления. Результаты после каждого шага автоматизиро вано заносятся в файл формата Excel в виде значений температур элементов, который после окончания расчета может быть просмотрен.

На рис. 3 приведены графики температур в горизонтальных рядах эле ментов. Чем выше график, тем дальше от оси проволоки находится сечение.

При расчете на радиусе проволоки находилось пять элементов, отсюда и пять графиков. Каждая из линий резко уходит вверх, что объясняется окончанием элементов проволоки в ряду и началом среды, имеющей температуру двукратно превышающую температуру плавления алюминия.

Температурное распределение можно графически отобразить и для попе речных сечений. На рис. 4 показано несколько таких зависимостей с шагом по горизонтали в четыре элемента. Верхняя линия соответствует месту «стыков ки» конуса плавления и основного цилиндра проволоки. Результаты возможно сохранять также в виде эпюр распределения температур.

Одним из критериев правильности конечно-элементной модели является ее устойчивость к изменению масштаба сетки при прочих равных условиях. Та кая зависимость представлена на рис. 5, по горизонтальной оси отложено коли чество элементов на первом шаге расчета. Видно, что вылет проволоки при различном разбиении неодинаков, но стабилизируется с увеличением количест ва конечных элементов. Вместе с увеличением разбиения увеличивается и вре мя, затрачиваемое на расчет.

Рис. 3. Распределения температур КЭ по Рис. 4. Распределения температур КЭ по попе продольным сечениям проволоки речным сечениям проволоки Был смоделирован эксперимент и проведено исследование изменения скорости подачи проволоки по коэффициенту избытка окислителя (рис. 6).

Рис. 5. Зависимость величины вылета Рис. 6. Изменение скорости Vпр проволоки от масштаба сетки по коэффициенту OK Коэффициент избытка окислителя OK оказывает большое влияние на процессы протекающие в камере сгорания, главным образом на температуру горения, которая напрямую влияет на скорость нагрева и плавления проволоки.

Значит, OK определяет скорость подачи проволоки при фиксированном поло жении вершины конуса и прочих равных условиях. Оптимальным значением коэффициента избытка окислителя будем считать то, при котором скорость по дачи проволоки Vпр максимальна.

Из рис. 6 видно, что максимальное значение скорости подачи проволоки достигается при OK, близком к единице. Данное явление объясняется наличием максимумов по температуре в камере сгорания, удельной теплоемкости про дуктов сгорания и их динамической вязкости. Все эти величины оказывают влияние на коэффициент теплопередачи [3] и обуславливают его максималь ное значение при OK, близком к единице. Коэффициент в значительной сте пени определяет количество передаваемого проволоке тепла, а значит, и ско рость ее плавления.

На основании проведенных исследований можно рекомендовать стре миться задавать расходы компонентов топлива, соответствующие близкому к единице OK, использовать топливные пары с как можно большей температурой горения и применять проволоку из материала с большей температуропроводно стью. Все это значительно повысит скорость подачи проволоки, а значит, и производительность установки по напылению покрытий. Разработанный метод позволяет оценить эффективность использования ГСС для данной технологиче ской операции на стадии разработки технологического процесса.

Библиографический список 1. Лыков А.В. Теория теплопроводности. – М.: Высшая школа, 1966.

2. Шнейдер П. Инженерные проблемы теплопроводности / Перев. с англ. М.С. Смирнова, Б.И. Колтового и Н.М. Муромцевой;

Под. ред. А.В. Лыкова. – М.: Иностранная литерату ра, 1960.

3. Основы теории и расчета жидкостных ракетных двигателей. Учебник для вузов. Изд. 2-е, перераб. и доп. / Под. ред. В.М. Кудрявцева. – М.: Высшая школа, 1975.

А.В. Кочедаев, А.В. Пластинкин Саратовский государственный технический университет ИНФОРМАЦИОННАЯ СИСТЕМА ФОРМИРОВАНИЯ ПОСЛЕДОВАТЕЛЬНОСТЕЙ КОРТЕЖЕЙ ТЕХНОЛОГИЧЕСКИХ ПЕРЕХОДОВ В ТЕХНОЛОГИЧЕСКОЙ ПОДГОТОВКЕ МЕХАНООБРАБАТЫВАЮЩИХ ПРОИЗВОДСТВ Проектирование технологических процессов механообработки остается до сих пор одним из самых слабых звеньев в системах автоматизированного проектирования и технологической подготовки производств. Особенно это ак туально в случаях разработки техпроцессов для серийных и мелкосерийных производств, которые преобладают сейчас в машиностроении. Это связано с тем, что данный этап проектирования является наименее формализованным и поэтому трудно реализуемым в автоматизированных системах проектирования.

Существующие системы используют для проектирования методы разработки технологических процессов, не в полной мере позволяющие учесть особенно сти конкретной производственной системы, либо предлагают технологу проек тирование технологического процесса в диалоговом режиме, когда система вы ступает в качестве автоматизированного справочника и является средством оформления технологической документации для разрабатываемого процесса.

Выходом из складывающейся ситуации является разработка новых под ходов к проектированию в условиях многономенклатурного производства, ав томатизация производства;

разработка САПР, АСТПП, АСУ, удовлетворяющих современным задачам, призванных решать вышеперечисленные проблемы. По этому совершенствование форм и методов создания технологии на основе но вых принципов, ориентированных на возможность глубокой формализации проектных действий, обеспечивающих разработку ТП в условиях конструктив ного и технологического многообразия деталей на реальных данных о состоя нии производственной системы, является актуальной задачей на современном этапе развития машиностроения, без решения которой невозможно создание высокоэффективных производств.

Целью работы является создание информационной системы, позволяю щей на основе базы данных о технологическом оборудовании и номенклатуре выпускаемых производственной системой изделий сформировать последова тельности кортежей технологических переходов для всех поверхностей дета лей, входящих в производимые изделия.

В работе решается проблема построения системы, обеспечивающей на основе концепции гибких технологических процессов создание последователь ностей кортежей технологических переходов, позволяющих учитывать особен ности многономенклатурного технологического производства и реально скла дывающуюся производственную ситуацию.

Основные эксплуатационные свойства поверхности формируются на про тяжении всего периода обработки деталей, при этом отдельные свойства и ха рактеристики переходят от операции к операции. Следовательно, имеет место технологическая наследственность, причем она находится во взаимосвязи с ха рактеристиками ТП. Процессом технологического наследования можно управ лять, с тем, чтобы положительно влияющие на качество детали свойства сохра нять в течение всего ТП, а отрицательно влияющие – ликвидировать уже в са мом его начале. Добиться этого возможно, если строго соблюдать следующее правило: показатели, регламентирующие качество поверхности на предыдущем по ходу ТП технологическом переходе, должны соответствовать требованиям, предъявляемым к заготовке на последующем этапе обработки, или превышать их, последовательно приближаясь к запланированным показателям качества го товой детали. Принимая за базовую абстрактную структурную схему ТП (см.

рисунок), которая предусматривает определенную последовательность техно логических переходов 1, 2,... n, проанализируем процесс временного преоб разования наследственной информации в ходе ТП, носителями которой являет ся материал детали и ее поверхность.

В пределах одного технологического перехода наследственную информа цию создают технологические параметры Tk, набор которых на каждой стадии зависит от выбранного метода воздействия на обрабатываемую поверхность ( tk, tk2,..., tkm Tk ). Их можно разделить на две группы, согласно работам А.М.

Дальского, П.И. Ящерицына и др., с целью описания видов технологической наследственности в формализованной форме: параметры, принимающие посто янные значения в начале ТП и не изменяющие их во время его протекания, и параметры, изменяющие свои значения в ходе процесса.

Структурная схема ТП Управляющие параметры характеризуются конечным числом выходных параметров изделия i ( i = 1,..., S ), полностью описываемых состоянием по верхности на всех переходах ТП. Вектор X, определяющий качество поверх ности, называется вектором качества:

X = (1, 2,..., S ) K, (1) S где K = J i – пространственное состояние качества поверхности – есть де i = картово произведение областей допусков J i каждого из параметров i.

Задачей создания схемы обработки элементарной поверхности считается формирование возможных вариантов перемещения вектора X в пространст венное состояние поверхности из некоторого начального положения X Н K в конечное X К K по траекториям L j, отражающим путь j -го варианта и лежа щим в области X N. При этом соблюдается L X N как ограничительное усло вие. Переход элементарной поверхности из X Н в X К осуществляется при про хождении изделием N j технологических переходов (по j -му варианту), каж дый из которых “перемещает” качественную характеристику поверхности по области X N.

Информационная база данных системы планирования ТП построена та ким образом, что для каждого внесенного в нее вида оборудования сформиро ванное множество, включающее наборы характеристик элементарных поверх ностей, получаемых после обработки, связано с множеством, определяющим предельные исходные характеристики этих поверхностей. Области характери стик элементарных поверхностей, получаемых после обработки, можно пред ставить как области выходных параметров технологических переходов в виде матрицы (для j -го варианта ТП на k -м технологическом переходе):

1j (k ) 2j (k ) j j ( k ) = i ( k ) =, (2).........

Sj (k ) а области исходных характеристик поверхностей – как области входных пара метров технологических переходов в виде матрицы 1j (k ) 2j (k ) j j (k ) = i (k ) =. (3).........

Sj (k ) Учитывая, что при создании ТП необходимо стремиться к максимально му использованию возможностей технологического оборудования, которое реализуется при достижении максимальной разницы между исходными и ре зультирующими характеристиками поверхности на k -м технологическом пере ходе, max{ j (k ) j (k )}. Регулировать эту разницу целесообразно за счет j (k ), так как проектирование ТП ведется от конечной к начальной стадии об работки поверхности.

Матрица j (k ) преобразуется в матрицу предельных входных параметров технологических переходов nj 1 (k ) nj (k ) = nj i (k ) =.......... (4) nj S (k ) Тогда процесс выбора очередного этапа обработки при проектировании ТП заключается в определении технологического перехода, у которого все ха рактеристики ij (k ) соответствуют или превосходят ji (k + 1). Это требование справедливо и для всего ТП обработки элементарной поверхности:

выходные параметры 1j (1) 1j (2)... 1j (n) 2j (1) 2j (2)... 2j (n) ;

j = ij = (5)............

sj (1) sj (2)... sj (n) входные параметры jn1 (1) jn1 (2)... jn1 (n) jn 2 (1) jn 2 (2)... jn 2 (n), j j = = (6) ni............

jn s (1) jn s (2)... jn s (n) когда для одного из показателей качества поверхностного слоя справедливо ус ловие ij (k ) ji (k ).

Знак “ ” в данном случае связан не со значением конкретного показате ля, а определяет повышение качества поверхности по данному показателю.

Формирование схем обработки элементарных поверхностей деталей про изводится от поверхности готовой детали, путем анализа данных о технологи ческих возможностях оборудования, представленных в виде вариантов возмож ных технологических переходов, к поверхности заготовки. Технологические переходы включаются в последовательность обработки на основании удовле творения критериям: получения необходимых характеристик выходной по верхности, выполнения требований к исходной поверхности и возможности ба зирования заготовки для выполнения перехода. В результате формируются все возможные варианты обработки элементарных поверхностей деталей на техно логическом оборудовании, использующемся в производственной системе, из которых в дальнейшем выбираются наиболее оптимальные.

Формирование кортежей технологических переходов происходит путем направленного перебора всех возможных сочетаний технологических перехо дов, входящих в схемы обработки элементарных поверхностей деталей. Для учета условия соблюдения последовательности обработки каждой элементар ной поверхности и сокращения количества операций на выполнение поиска от казываемся от нахождения всех возможных перестановок и включаем в кортеж только первые по порядку в схемах обработки элементарных поверхностей тех нологические переходы, не включенные в последовательность кортежей техно логических переходов.

Т.е. в этом случае мы находим не все возможные перестановки техноло гических переходов, а только все возможные перестановки схем обработки элементарных поверхностей, которые включаются в последовательность столь ко раз, сколько в схеме обработки элементарных поверхностей технологиче ских переходов. Это сократит количество проверок на включение в последова n!

тельность технологического перехода с n!, до m.

ni i Здесь n – число технологических переходов во всех схемах обработки элементарных поверхностей;

m – число схем обработки элементарных поверх ностей;

ni – число технологических переходов в каждой схеме обработки эле ментарных поверхностей.



Pages:     | 1 |   ...   | 2 | 3 || 5 | 6 |   ...   | 9 |
 





 
© 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.