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 |   ...   | 5 | 6 || 8 | 9 |   ...   | 10 |

«МИНИСТЕРСТВО ОБРАЗОВАНИЯ И НАУКИ РОССИЙСКОЙ ФЕДЕРАЦИИ ФЕДЕРАЛЬНОЕ АГЕНТСТВО ПО ОБРАЗОВАНИЮ   ГОСУДАСТВЕННОЕ ОБРАЗОВАТЕЛЬНОЕ ...»

-- [ Страница 7 ] --

Определив таким образом основополагающую концепцию, перейдём к понятиям проектирования. В рамках статьи нет возможности рассмотреть их все и подробно.

Ограничимся лишь основными. Прежде всего, это само проектирование. Под ним надо понимать составление описания ещё не существующего объекта, необходимого для удовлетворения определённых потребностей. Описание при этом может иметь самые разнообразные формы, в том числе и в виде познавательного образа, не имеющего внешнего проявления и замыкающегося внутри сознания человека. К описанию можно отнести и передачу информации об объекте в форме речи, рисунков, текста, схем, чертежей, моделей, включая виртуальные. Понятие «конструирование» следует рассматривать как часть проектирования, заключающуюся в воплощение в конструкцию принятого технического решения. Перечислим некоторые другие понятия: объект и субъект проектирования, процедура и операция, алгоритм, язык проектирования и многие другие. С проектированием тесно связаны такие категории как часть и целое, ценность и оценка.

Охарактеризуем особенности современных методов проектирования, и вместе с ними основные аксиомы проектирования.

Сложность технических объектов, состоящих из многочисленных по-разному взаимодействующих друг с другом и окружающей средой подсистем, требует системного подхода. При этом вся человеческая практика должна войти в полное «определение»

объекта проектирования и как критерий истины, и как практический определитель связи с тем, что нужно человеку. Вот некоторые из аксиом проектирования.

Аксиома 1. Сложность современных объектов определяет и сложность задач проектирования. Они не могут быть решены сразу прямым замыканием входной информации на постоянную концептуальную модель действительности, а требуют развернутого во времени сложного информационного поиска. В этих условиях общая задача распадается на подзадачи, т. е. происходит ее декомпозиция.

Аксиома 2. Техническое решение объекта проектирование ни когда не является единственным хотя бы потому, что всегда как минимум существует два решения:

создавать объект и не создавать объект.

Аксиома 3. Ни один из вариантов технического решения не может быть абсолютно совершенным, так как любой из них может быть усовершенствован.

Аксиома 4. Проектирование это и наука и искусство. Наука потому, что оно использует систематизированные знания, а искусство – так как требует творчества.

Распознавание объекта проектирования на ранних стадиях (ТЗ, ПТ) проходит в условиях действия «не» факторов: неполная, нечеткая, неопределенная, недоопределённая информация. Для формализации процедур на этих стадиях проектирования использованы нечёткие математические модели.

Реализуя изложенный системный подход к проектированию в Петербургском государственном университете путей сообщения на базе лаборатории «Методическое обеспечение САПР» создан программно- методический комплекс (ПМК) для ранних стадий проектирования. С его помощью студенты осваивают методику проектирования.

Литература 1. Быков В.П. Методика проектирования объектов новой техники: Учеб. Пособие. – М.: Высш. шк., 1990. – 168 с.: ил.

2. Быков В.П. Программно-методический комплекс для поддержки ранних стадий проектирования машин //Вестник компьютерных и информационных технологий.

2005. № 1. С. 27-33.

3. Быков В.П., Овсянников М.В. Ранние стадии проектирования в условиях применения CALS – технологий // Вестник машиностроения. 2008. № 10. С. 64-66.

ИЗГОТОВЛЕНИЕ ДЕКОРАТИВНЫХ МОЗАИЧНЫХ ИЗДЕЛИЙ НА ОСНОВЕ ИСКУССТВА МАРКЕТРИ ИЗ ДРЕВЕСНЫХ МАТЕРИАЛОВ С ИСПОЛЬЗОВАНИЕМ СОВРЕМЕННЫХ КОМПЬЮТЕРНЫХ ТЕХНОЛОГИЙ И СТАНКОВ С ЛАЗЕРНОЙ РЕЗКОЙ П.Г. Лисицин, А.А. Луккен Северо-Западный государственный заочный технический университет Изучена специальная литература по эксплуатации станка, освоены различные компьютерные графические программы, облегчающие работу над изображением, а также изучена технология создания мозаики на основе искусства маркетри.

Цель этой статьи ознакомление с новым принципом распила древесины и древесных материалов для создания мозаичных панно с использованием приемов маркетри, а также работу в графических программах при создании линейного чертежа, необходимого для вывода на станок с лазерной резкой, при изготовлении мозаичных изделий.

Современные компьютерные технологии во многом облегчают труд художника.

Такие операции как тонирование, увеличение или уменьшение контрастности, обесцвечивание или придание цвета, комбинирование и т.п. проще и быстрее сделать с помощью графических программ. Преимущество использования компьютерных технологий в этой отрасли в том, что, во-первых, работу над изображением может проделать каждый получивший навыки на компьютерных курсах, во-вторых, это значительно ускоряет процесс работы над рисунком, в-третьих, возрастает возможность многократно его изменять, как внутри выбранной программы, так и экспортируя ее в другую, что помогает в экономии времени и материалов.

Работа над изображением в программе Corel Draw Эта программа, основанная на векторной графике, имеет широкий диапазон возможностей для дизайна. В данном случае представляет интерес работа с инструментом «Безье». С помощью этого инструмента, используя предварительно отсканированное изображение, можно быстро создать чертеж силуэтов деталей будущей мозаики, и вывести его на отдельный «слой». Дальнейшая обработка полученного силуэта заключается в использовании «узелков» линии «Безье», с помощью которых можно изменять направления и изгибы линий.

Полученное изображение, находящееся на отдельном слое задается станку для резки. Удобство программы заключается в том, что можно использовать не только отсканированные изображения, но и импортированные изображения из других программ.

Работа над изображением в программе Photoshop Для формирования линейного чертежа деталей будущей мозаики важна тональная и цветовая обработка изображения, добавления контраста или увеличения его размера.

Возможность разделения цветных пятен для упрощения преобразования их в точно очерченные силуэты деталей чертежа для простоты дальнейшей обработки в программе Сorel Draw. В этом может помочь инструмент «ФильтрArtisticCutout», а также работа с инструментом «лассо».

Работа над изображением в программе AutoCad Возможности этой программы рассчитаны для разработки двухмерного точного чертежа (погрешностью до 0,05мм) при помощи различных инструментов. После построения композиции чертеж деталей будущей мозаики экспортируется в программу Corel Draw. Важно отметить, что некоторые станки с лазерными устройствами работают непосредственно с этой программой.

Таким образом, мы получили изображение - силуэты деталей для будущей мозаики, скомпанованные в единый линейный чертеж, который будет использован для создания мозаики в технике маркетри.

Наряду с традиционной технологией изготовления мозаики в технике маркетри можно предложить принципиально новый экономичный способ распила шпона с использованием станков с лазерной резкой, используя линейные рисунки и чертежи в графических программах. Чтобы понять различие этих технологиях обратимся к краткому описанию техники маркетри.

Маркетри - это набор из кусочков шпона разных пород дерева, которые собираются на бумаге, законченная композиция наклеивается на поверхности деревянного изделия.

Для точного соединения деталей в единую композицию нужно изготовить лекала из бумаги нужного размера, затем перевести рисунок на древесное полотно, при помощи ножа вырезать каждую деталь мозаики на отдельном листе шпона. Подгонка, вырезка и соединение деталей в единую композицию – это очень трудоемкий и долгий процесс, требующий высокого мастерства. В этом компьютерные технологии и устройства с лазерной резкой способны облегчить работу мастеров, а подчас и заменяют мастерство резчика.

Есть три принципа создания изображения в маркетри:

Первый принцип заключается в использовании различной окраски древесного рисунка.

Второй принцип: в использовании направления волокон древесины, которые усиливают эффект в мозаике: делая изображение более реалистичным.

Третий принцип - в тонировании кусочков шпона с применением красителей или обжига для увеличения рельефности и реалистичности.

Новизна и экономичность способа состоит в возможности распила всех деталей мозаики, собранных в одном линейном рисунке, на единственном листе шпона. В этом случае направлением текстуры и применением шпона различных пород древесины придется пренебречь т.к. древесная текстура будет располагаться лишь в одном направлении для всех деталей на единственном листе шпона. Такое построение композиции экономически выгодно, т.к. нет значительных потерь материала, что, несомненно, важно при организации производства. т.к. мы изначально отказываемся от применения различного направления древесных волокон, отсутствие этого принципа необходимо заменить каким-либо другим эффектом.

В данной технологии нужно использовать шпон светлых тонов и без выраженной древесной текстуры, например, сосна, береза, липа и т.д, выбирая при этом дешевые сорта древесины, произрастающие на территории России. Технологию лазерной резки древесных материалов предназначена для крашения отдельных деталей растительными красителями, которые способны выявить текстуру древесины, придать поверхности лаконичные оттенки, естественные переходы из одного цвета в другой. Технологии крашения растительными красителями известны с давних времен и они всегда находили свое применение в технике маркетри для добавления недостающих цветов в композиции.

Применение вышеуказанной технологии подразумевает использование широкой цветовой гаммы растительных красителей, т.к. мы изначально лишены разнообразия естественных оттенков различных пород древесины при изготовлении мозаики, а условились из экономических соображений использовать шпон светлых, дешевых пород.

Способ распила сравнительно дешев, что обуславливает экономическую выгоду на производстве.

В результате полученные декоративные изделия, будут являться экологически чистым продуктом, а предприятие не будет загрязнять окружающую среду, что на сегодняшний день очень важно, принимая во внимание экологическую обстановку.

Самое главное преимущество использования лазерной резки в изготовлении современной мозаики на основе маркетри, заключается в том, что можно получить точное совпадение силуэта одной детали с силуэтом другой.

Технологию распила шпона с помощью лазерной резки можно также применять в реставрации мозаик на основе маркетри, а также для изготовления детской мозаики – пазлов. При этом используется не шпон, а лист фанеры или древесная доска. Причем толщина древесного полотна может варьироваться 3 мм до 4 см.

Вышеописанная технология применима для создания малого предприятия, специализирующегося на изготовлении декоративных изделий, различных мозаик для детей, а также реставрации мебели.

Важность применения станков с лазерной резкой в вышеописанной технологии распила древесного полотна в значительном облегчении труда в реставрационных работах над мебелью, а также в экономичном использовании древесных материалов.

Литература 1. Большой энциклопедический словарь изобразительного искусства. Власов В.. Изд.

«ЛИТА» Санкт-Петербург, 2001, том 4, стр. 2. Статья: «Крашение древесных материалов органическими красителями». Лисицин П.Г., Луккен А.А.

3. Техническое руководство к эксплуатации станка GR-X6.

4. Аutocad 2008. официальная русская версия. Эффективный самоучитель. Наука и техника Санкт-Петербург 2008. изд.НИТ, Жарков Н.В.

5. Интернет-статья «Строительство завода по производству натурального пищевого красителя растительного происхождения».Чиж Василий Васильевич. г. Ростов- на Дону.

ПРОБЛЕМЫ АВТОМАТИЗАЦИИ СБОРКИ ОБЪЕКТИВОВ А.П.Смирнов, С.М.Латыев Санкт-петербургский государственный университет информационных технологий, механики и оптики, Санкт-Петербург С целью устранения трудоёмкости сборки оптико-механических функциональных устройств, исключающей многократные сборки и разборки и дополнительную обработку деталей (особенно резанием) предложена виртуальная модель объектива. Модель базируется на информации о предварительно измеренных с известной достаточно малой погрешностью конструктивных параметрах.

Сборка многих оптико-механических и оптико-электронных функциональных устройств и узлов характеризуется весьма значительной трудоемкостью, обуславливающей высокую себестоимость собираемого изделия. Обусловлено это тем, что отклонения характеристик материалов оптических деталей, погрешности их размеров, формы рабочих и базовых поверхностей, а также погрешности «механических» деталей не позволяют достичь необходимых целевых показателей качества собираемого устройства.

Для проведения необходимых научных исследований по автоматизации сборки оптических устройств, а также подготовки квалифицированных специалистов Санкт Петербургским государственным университетом информационных технологий, механики и оптики в рамках инновационных образовательных программ (с участием сотрудников Технического Университета Ильменау и ряда оптических фирм) создаётся учебно научная лаборатория и линия автоматизации сборки микрообъективов [1, 2].

При автоматизированном процессе сборки МО желательно исключение его многократных разборок и сборок, а также дополнительной обработки деталей (особенно резанием) в процессе монтажа. В связи с этим, сборка МО построена на адаптивной селекции и сборке его компонентов на основе измерения значений погрешностей конструктивных параметров узлов и деталей МО, влияющих на целевые показатели его качества.

Построение виртуальной сборки объективов базируется на его математической модели, учитывающей реальные, предварительно измеренные с известной, достаточно малой погрешностью, конструктивные параметры. Использование известных пакетов расчёта и анализа оптических систем и предоставляемых таблиц сводок влияния параметров является не достаточным как в отношении широты охвата влияющих факторов, как в отношении преобразования информации в требуемый формат, так и, что самое главное, не позволяет анализировать информацию в точках реального состояния оптической системы. Линейная модель влияния погрешностей в данном случае не пригодна. В этой связи возникла необходимость в разработке математической модели на базе хорошо разработанных математических компьютерных пакетов, на пример, в среде Маткад [3].

В основе метода виртуальной сборки лежит решение задачи по оптимизации критериев качества изображения, базирующихся на интегральных оценках пятна рассеяния. К ним относятся: суммарная поперечная сферическая аберрация, обобщённая кома и критерий эллиптичности изображения, дающий информацию о наличии астигматизма. Критерии рассчитываются как в плоскости наилучшей установки (по одному из критериев), так и в соседних плоскостях.

Нахождение пути движения к оптимуму может осуществляться в рамках задач теории планирования эксперимента или с помощью таблиц передаточных коэффициентов.

Оба эти пути исследуются.

На данном этапе построена модель, позволяющая минимизировать сферическую аберрацию путём подбора прокладочного кольца необходимой толщины и кому – путём расчёта необходимого поворота каждой из оправ объектива в базовом цилиндре, расположенном в горизонтальном направлении, а также величину прокладки для выставления высоты микрообъектива и его центровки.

Литература 1. S.M. Latyev, E.I. Jablotschnikov, B.S. Padun, D.N. Frolov, A.G. Tabatschkov, R.

Theska, K.-P. Zocher // 53 Internationales Wissenschaftliches Kolloquium Technische Universitaet Ilmenau 8-12 September 2008.

2. Latyev S.M., Jablotschnikov E.I., Padun B.S., Frolov D.N., Tabachov A.G., Theska R., Zocher K.-P. // Interner Workshop “Flexible Montage” TU Ilmenau 12 September 2008.

3. Смирнов А.П. // Приборостроение. 2007. Т.50. №4. С.51.

СТРАТЕГИЧЕСКИЕ НАПРАВЛЕНИЯ ГОСУДАРСТВЕННОЙ ПОЛИТИКИ В ОБЛАСТИ РАЗВИТИЯ НАУКИ ВЫСШЕЙ ШКОЛЫ С.Б. Смирнов, М.И. Калинина Санкт-Петербургский государственный университет информационных технологий, механики и оптики, Санкт-Петербург В статье анализируются имеющиеся программные документы, государственная политика в сфере образования и науки, отмечается более комплексный, чем в предыдущие годы, её характер, сбалансированность и скоординированность в постановке целей и задач при проведении соответствующих мероприятий.

Одним из важнейших концептуальных документов, с принятием которого политика государства в сфере науки и инноваций стала более четкой и структурированной, является: «Основы политики Российской Федерации в области развития науки и технологий до 2010 года и дальнейшую перспективу» (№ Пр-576 от 30.03.2002).

Основными направлениями усилий государства в документе провозглашаются: поддержка фундаментальных исследований в областях знаний, в которых Россия имеет безусловный приоритет, и современной среды их генерации;

создание среды для активизации инновационной деятельности, вовлечения в хозяйственный оборот объектов интеллектуальной собственности, ускорения коммерциализации результатов научно технической деятельности;

повышение конкурентоспособности РФ на мировых рынках высокотехнологичной продукции на базе разработки и реализации приоритетных направлений науки, технологий, техники;

создание условий для эффективной интеграции науки и образования, включая воспроизводство научных и педагогических кадров;

повышение эффективности государственного регулирования в сфере науки и технологий, а также использование научного потенциала для выполнения управленческих функций государства и пр.

Непосредственно для развития науки в системе высшего образования в документе определены две цели государственной политики: ускорение процесса интеграции науки, образования и промышленности для реализации программ повышения конкурентоспособности российской экономики на мировом рынке, в том числе путем развития внутреннего рынка наукоемкой продукции с глубокой степенью переработки;

поощрение инициативы и предпринимательской активности отечественных исследователей, разработчиков и производителей инновационной продукции (услуг) в сферах образования и культуры, научно-технической, технологической и производственной деятельности.

Кроме того, относительно развития вузовской науки выделяются следующие задачи: создание и поддержка деятельности интегрированных научно-образовательных структур, университетских и межуниверситетских комплексов, научно-учебно производственных центров (в том числе инновационных) для консолидации усилий и ресурсов, развития международного сотрудничества и международной кооперации в интересах подготовки и переподготовки кадров в научной, научно-технической и инновационной сферах;

развитие современных информационно-телекоммуникационных и иных наукоемких технологий и внедрение их в научную, научно-техническую деятельность и учебный процесс;

совместное использование научной, опытно экспериментальной и приборной базы академического, вузовского и отраслевого секторов науки в исследовательском и учебном процессе;

формирование системы непрерывной подготовки кадров высшей квалификации в области инновационного предпринимательства;

совершенствования системы подготовки научных и инженерных кадров высшей квалификации в области науки и технологий.

Таким образом, в документе, призванном ориентировать органы государственной власти на решение задач, связанных с развитием среды, обеспечивающей расширенное воспроизводство знаний, вузовская наука упоминается как составная часть научной сферы - в контексте интеграции науки и образования, развития научно-образовательных структур, в том числе интеграции академического и вузовского секторов науки, подготовки высококвалифицированных кадров.

В план действий в сфере государственной политики, принятой в соответствии с этим документом, включены следующие мероприятия, напрямую затрагивающие систему высшего образования: формирование ресурсных (дарственных) фондов для поддержки научной и образовательной деятельности;

разработка проекта федерального закона «О внесении изменений в Федеральный закон «О некоммерческих организациях» и в статью 251 Налогового кодекса Российской Федерации» (далее по тексту НК РФ) в части регулирования создания, использования и налогообложения ресурсного капитала некоммерческих организаций;

стимулирование интеграции научных и образовательных структур и формирование на их основе региональных инновационных кластеров;

разработка и реализация пилотных проектов формирования и развития инновационных университетов (частично это мероприятие было реализовано в 2006 г., когда был проведен конкурс инновационных программ вузов, на основе которого были отобраны вузы, получившие бюджетные средства в сумме пяти млрд. рублей);

снятие барьеров для интеграции научной и инновационной деятельности.

Среди практических направлений государственной политики следует отметить мероприятия по реорганизации госсектора науки, план реализации которых был утвержден распоряжением Правительства (от 21.11.2005 г. №1993-р). В этот план включены мероприятия по оптимизации государственного сектора науки (включая государственные вузы) и внедрение в науке и образовании новых организационно правовых форм, а также мероприятия по упорядочению вовлечения в хозяйственный оборот объектов, созданных за счет бюджетных средств (в том числе и в вузах).

Более широко и структурировано проблемы вузовской науки и поддержки научной деятельности в системе высшей школы изложены в Стратегии науки и инноваций. Это обусловлено в документе тем, что в России сохраняется разрыв между наукой и образованием, в результате которого не реализуется синергетический эффект от научно образовательной деятельности.

В числе основных проблем развития отечественного научно-образовательного комплекса в явном виде выделены: проблема развития науки высшей школы, невостребованность высокого кадрового потенциала вузовской науки;

отсутствие развитой нормативно-правовой (законодательной) базы для осуществления научной деятельности в сфере высшего образования, а также мер ее государственной поддержки, включая прямые (бюджетное финансирование) и косвенные (налоговые преференции, государственные гарантии и т.д.) механизмы;

ослабление кооперационных связей между научными организациями, учреждениями образования, производственными предприятиями, в том числе, на уровне системы воспроизводства научных кадров, организационного обеспечения цепи «прикладные исследования - опытно конструкторские разработки – производство», подготовки кадров под конкретные направления инновационной деятельности.

В Стратегии предложены не только принципиальные подходы к решению задач развития научной и образовательной деятельности в России, но и система программ и внепрограммных мероприятий, взаимоувязанных по задачам, срокам и ресурсам, а также система количественных индикаторов. От других документов в области научной и образовательной политики Стратегию отличает то, что предлагаемые в ней мероприятия конкретизированы и структурированы во времени.

В частности, в рассматриваемом документе определены меры по поддержке интеграция науки и образования, включающие на период 2006-2010 гг.: поддержку формирования базовых кафедр ведущих вузов в академических институтах, а также отраслевых лабораторий в вузах;

конкурсное предоставление грантов на приобретение научного оборудования для вузов;

государственную поддержку российских научно педагогических школ, развитие механизмов функционирования «распределенных»

научных школ;

предоставление молодым ученым и преподавателям крупных грантов для проведения исследований, приобретения научного оборудования;

формирование специальной программы поддержки молодежных исследовательских коллективов и студенческих конструкторских бюро в вузах (с привлечением ведущих ученых из академических и отраслевых НИИ);

государственное софинансирование институтов и университетов в проведении прошедших конкурсный отбор программ партнерских отношений в рамках федеральных и ведомственных целевых программ;

создание и поддержку деятельности интегрированных научно-образовательных структур, университетских и межуниверситетских комплексов, научно-учебно-производственных центров;

создание исследовательских университетов, поддержку деятельности научно образовательных центров в университетах, в том числе во взаимодействии с международными организациями.

В Стратегии также определены основные направления модернизации вузовского сектора науки: формирование сбалансированной структуры и механизмов финансирования;

развитие кооперационных связей вузовского сектора науки с организациями академического сектора науки и сектора прикладной науки, а также реального сектора экономики;

модернизация системы подготовки кадров высшей квалификации и федеральной системы повышения научной квалификации профессорско преподавательского состава;

проведение структурных преобразований, направленных на повышение эффективности использования кадрового потенциала и имущества.

Согласно Стратегии, к 2010 году в организационной структуре государственного сектора науки должны произойти следующие изменения: во-первых, опережающими темпами будет реформирован сектор прикладной науки в направлении его эффективной адаптации к функционированию в предпринимательском секторе;

во-вторых, будет существенно расширяться участие организаций сектора вузовской науки в проведении исследований и разработок. Удельный вес вузовского сектора науки во внутренних затратах на исследования и разработки должен возрасти с 5,5% в 2004г. до 25% в 2010 г и 20% в 2015 г.

Дальнейшее развитие перечисленные выше направления получили в Федеральной целевой программе развития образования на 2006-2010 годы. Необходимо отметить следующие наиболее важные с точки зрения осуществления научной деятельности вузами мероприятия: совершенствование системы государственной аттестации научных и научно-педагогических кадров;

формирование сегмента инновационной системы на базе высших учебных заведений, включая новые модели интеграции образования и науки, новые формы послевузовского образования, механизмы инновационной деятельности в рамках концепции межрегиональной инновационно-образовательной сети на базе высшего профессионального образования, новые модели инновационных структур на базе высших учебных заведений;

формирование условий для перехода части государственных и муниципальных государственных учреждений к новым организационно-правовым формам.

Отметим, что проблемы развития вузовской науки нашли свое место и в ФЦП «Научно-технологическая база России на 2007-2012 годы», принятой в продолжение ФЦНТП «Исследования и разработки по приоритетным направлениям развития науки и техники» на 2002-2006 годы и призванной обеспечить комплексность и целенаправленность усилий государства, частного бизнеса и научного сообщества по обеспечению перехода Российской Федерации на инновационный путь развития.

В Концепции этой программы отмечается, что, несмотря на предпринимаемые усилия, разрыв между наукой и образованием не ликвидируется, а в проведение научных исследований не вовлекаются молодые специалисты.

В основные цели программы включено содействие интеграции научной и образовательной деятельности на основе развития исследовательских университетов, а в ее целевые индикаторы – увеличения количество молодых специалистов, привлекаемых к выполнению исследований и разработок, до 32-36 тыс.

В ходе реализации программы должно быть обеспечено: развитие, наряду с отдельными элементами инновационной системы, устойчивых связей между элементами инновационной системы;

интеграции вузов, малых научных организаций в систему научно-технических связей, в том числе путем развития требований к субконтракции;

повышение привлекательности научной деятельности для молодых ученых, в том числе путем расширения мероприятий по поддержке исследовательских проектов, реализуемых молодыми учеными и творческими коллективами, возглавляемых молодыми учеными.

В соответствии с последними рассматриваемыми программными документами государственная политика в сфере образования и науки стала носить более комплексный, чем в предыдущие годы, характер, и, кроме того, отличаться сбалансированностью и скоординированностью в постановке целей и задач и проведении соответствующих мероприятий.

Однако в целом позиция государства в отношении научной деятельности вузов по прежнему характеризуется непоследовательностью и противоречивостью. Необходимость поддержки научной активности вузов декларируется в основном на концептуальном уровне, в то время как на практике стимулирование науки в сфере высшего образования практически отсутствуют. При этом рассогласованность и противоречия, свойственные государственной политике в данной области, возникают при попытках как координации государственной образовательной, научной и научно-технической политики, так и ее встраивания в государственное управление экономикой страны.

Несмотря на определенные достижения, вузовская наука вместе с образовательной системой в целом так и не смогла избавиться от ряда негативных последствий периода реформ. Это проявляется, в частности: в низкой доле профессорско-преподавательского состава, занимающегося исследованиями (по разным оценкам, 20-25%);

в низкой доле затрат на науку, освоенных вузами;

в снижении качества фундаментальных исследований, проводимых вузами;

в сокращающейся доле вузов, занимающихся наукой, в их общем числе;

в сокращении количества НИИ и КБ, подчиненных вузам, что приводит к разрыву их кооперационные связи с предприятиями – потребителями научных результатов и технологий;

в низком уровне результативности и коммерциализации научных исследований и разработок. Вузами подается менее 14% заявок на изобретения и заключается лишь 6% всех осуществляемых в стране сделок по экспорту результатов НИР. Доля вузов составляет лишь 0,1% чистой стоимости объектов лицензионных соглашений.

Все это свидетельствует о низкой эффективности соответствующих видов деятельности и явно недостаточном вкладе вузов в развитие экономики и общества, а также о сохранении различий между отечественной и зарубежными моделями функционирования высшей школы.

Следует отметить, что общие принципы политики в области научной и научно технической деятельности вузов, государственная поддержка научно-технической и инновационной деятельности вузов осуществляется за рубежом не как комплекс мероприятий, ориентированных исключительно на вузы, а в рамках различных направлений государственной политики: налоговой, бюджетной, финансовой, патентной и др. Университеты попадают в сферу их действия, являясь участниками экономической деятельности, обладающими определенной правоспособностью, изложенной в национальном законодательстве. Это означает, что их восприимчивость к стимулам и преференциям, вводимым государством, например, с целью активизации в стране научной деятельности зависит и от правового положения университетов и других организаций высшего образования, которое определяется как их юридическим статусом, так и объемом предоставленных им имущественных, исключительных и иных прав.

Анализ зарубежной практики государственной поддержки научной и научно технической деятельности вузов свидетельствует также о том, что цели и принципы государственной политики в данной области в различных странах разрабатываются с учетом особенностей институциональной организации научно-образовательной деятельности. Во всех странах образовательную систему отличает многообразие организационно-правовых форм - наряду с университетами и другими учебными структурами, существует сеть научных организаций (лабораторий), причем как государственных, так и частных, научно-технологические центры и др. Множественность форм организации научно-образовательной деятельности за рубежом предопределяет необходимость распространения мер поддержки научной деятельности вузов на всех субъектов данной деятельности.

Таким образом, государственные инициативы последних лет оказались недостаточными не только для дальнейшего развития, но и для преодоления широкого спектра организационно-правовых, экономических, финансовых и других ограничений, препятствующих становлению в нашей стране современной вузовской науки, органично встроенной в инновационный цикл, обеспечивающей содержательную интеграцию науки и образования, базу для подготовки необходимых экономике и обществу высококвалифицированных специалистов.

Возможности повышения результативности этой политики в значительной степени связаны с «качеством» правового обеспечения научной деятельности и внедрения в производства наукоемких технологий, которые создаются и в системе высшего образования. В этой связи в следующем разделе будут представлены рекомендации в отношении нормативно-правовых мер и механизмов, регулирующих научную деятельность в системе высшей школы по важнейшим направлениям государственной политики в анализируемой сфере деятельности.

АДАПТИВНОЕ И ГИБРИДНОЕ УПРАВЛЕНИЕ С КОМПЕНСАЦИЕЙ ВОЗМУЩЕНИЙ И ЗАПАЗДЫВАНИЯ А.А. Бобцов, С.А. Колюбин, В.О. Никифоров, А.А. Пыркин Санкт-Петербургский государственный университет информационных технологий, механики и оптики, Санкт-Петербург Бурный рост информационно-коммуникационных технологий привел к обширному использованию цифровых контроллеров в современных системах автоматики. Простота реализации, недорогая стоимость и малые габариты все это привело к замене классических аналоговых регуляторов цифровыми. Однако, несмотря на относительно высокое быстродействие современные контроллеры, в силу сложности алгоритмов управления, могут вызывать крайне не желательное запаздывание. Также в большинстве производственных процессов имеются запаздывания, которыми нельзя пренебречь, ибо их влияние на динамику процесса весьма велико. Эффект запаздывания при наличии обратной связи особенно ярко проявляется при автоматическом управлении удаленными объектами. Транспортное запаздывание может возникать в силу конструктивных особенностей системы управления. Например, при автоматическом управлении впрыском топлива в инжекторном двигателе анализатор выхлопного газа достаточно проблематично поместить вблизи камеры сгорания. При синтезе законов управления сложными химическими реакторами запаздывание имеет место в силу особенностей протекания химических реакций. Также запаздывание можно встретить, работая с экологическими системами, транспортными системами и многими другими.

На сегодняшний день нет удовлетворительных решений, связанных с синтезом регуляторов в условиях запаздывания в управлении и внешних возмущающих воздействий. Даная работа посвящена анализу и разработке новых методов адаптивного и гибридного управления линейными и нелинейными, устойчивыми и неустойчивыми объектами в условиях запаздывания и внешних возмущающих воздействий. Дается обзор современных математических методов адаптивного и гибридного управления.

Обсуждается практическое применение теоретических результатов в области адаптивного и гибридного управления. Предлагаются новые методы адаптивного и гибридного управления для различных математических моделей реальных объектов управления.

В работе рассматривается строго реализуемый объект вида:

x(t ) = Ax(t ) + Bu (t hu ) + Gf ( y (t )) + E (t ), y (t ) = C x(t ), T & где вектор переменных состояния x(t ) R n не измеряется, u (t ) – скалярный сигнал управления, hu 0 – известное постоянное запаздывание в канале управления, y (t ) – скалярная регулируемая переменная, f ( y (t )) – известная нелинейная функция.

Измеряемым является сигнал y (t h y ), где h y 0 – известное постоянное запаздывание в канале измерения. Матрицы A, B, C и G полагаются известными, E – матрица входа внешнего возмущающего воздействия, параметры которой могут быть неизвестны.

Матрица состояния A может иметь собственные числа с положительной вещественной частью, то есть объект управления может быть неустойчивым. Внешнее возмущающее воздействие (t ) недоступно для измерения.

Рассматривается модель внешнего возмущения в виде функции k (t) = 0 + i sin( it + i ), являющейся суммой постоянной составляющей 0 и k i = синусоид с неизвестными амплитудами i, частотами i и фазовыми сдвигами i.

При управлении по выходу ставится задача синтеза регулятора, обеспечивающего ограниченность траекторий всех переменных состояния замкнутой системы и сходимость выходной переменной к нулю: lim y (t ) = 0.

t Полученные алгоритмы управления прошли апробацию в программно-аппаратном комплексе на базе мехатронной маятниковой установки, размещенной на подвижной платформе. Для исследования работы алгоритма в условиях запаздывания программно создается буфер в оперативной памяти контроллера, через который пропускается функция управления. Величина имитируемого запаздывания определяется размером буфера. Для исследования алгоритма управления в условиях действия возмущающего воздействия близкого по природе к реальному используется тележка на подвижной основе, на которой смонтирован маятник. Ко всей конструкции, свободно перемещаемой в горизонтальной плоскости, прикладывается возмущающее воздействие, создаваемое рукой и имитирующее нерегулярную качку. Рассматривается задача стабилизации нижнего положения равновесия маятника, возмущенного внешним неизмеряемым воздействием при условии запаздывания в канале управления.

Рис. 1 – Программно-аппаратный комплекс для исследования алгоритмов управления Полученные теоретические результаты являются передовыми в России и мире, поскольку охватывают более широкий класс задач, связанных с разработкой комплексных решений по адаптивному и гибридному управлению линейными и нелинейными, устойчивыми и неустойчивыми объектами в условиях запаздывания и внешних возмущающих воздействий.

Практическая ценность полученных результатов заключается в том, что использование данных методов позволит существенно ослабить требования к объему априорной информации о свойствах среды функционирования объекта управления;

значительно снизить затраты на разработку и использование сенсорной техники для измерения всех переменных состояния системы или производных выходной переменной;

расширить класс технических объектов, для которых могут быть успешно решены задачи высокоточного управления;

повысить надежность системы благодаря устранению дополнительных помех, вызванных использованием датчиков переменных состояния или вычислителей производных выходной регулируемой переменной.

ИСПОЛЬЗОВАНИЕ МЕТОДОВ АНАЛИЗА ЦВЕТА ДЛЯ РЕШЕНИЯ ПРОМЫШЛЕННЫХ ЗАДАЧ СОРТИРОВКИ РАЗЛИЧНЫХ ПРОДУКТОВ И МАТЕРИАЛОВ А.Н. Чертов, Е.В. Горбунова Санкт-Петербургский государственный университет информационных технологий, механики и оптики, Санкт-Петербург Проанализированы перспективы использования оптико-электронных методов идентификации движущихся объектов на основании измерения и анализа их цветовых характеристик применительно к решению разнообразных промышленных задач сортировки. Выявлены некоторые особенности формирования и обработки цветных изображений статичных и динамичных объектов.

Метод оценки цветовых характеристик для сортировки различных продуктов и материалов известен достаточно давно и активно применяется во многих странах при производстве алюминия [1], для сортировки фруктов и овощей, вторичного стекла [2], промышленных и бытовых отходов [3]. Используются подобные системы и при добыче различных полезных ископаемых (никеля, кальцитов, полевых шпатов) [4-6], в производстве монокристаллов для электронной промышленности и др.

Однако в большинстве описанных случаев собственно анализ цветовых характеристик не производится, уступая место простейшим алгоритмам распознавания цвета: по нескольким основным цветам, по однородности или светлоте цвета.

В то же время, по информации ряда фирм-производителей сортировочного оборудования, таких как OptoSort и Mogensen (Германия), Sortex (Англия) их сепараторы для переработки различных видов материалов осуществляют селекцию на основании анализа цветовых характеристик входящих в обогащаемый материал компонентов. Но, по всей видимости, подобного рода разработки являются закрытыми, поскольку открыто опубликованной научно-технической информации, посвященной фундаментальным основам метода, алгоритмическим исследованиям и собственно разработке цветовых систем технического зрения, в источниках массовой информации и Internet, за исключением общего описания принципов работы и упоминания составных узлов подобных систем, найдено не было.

В России работ по развитию теории цветовых измерений и идентификации по цвету, не ведется, приборных комплексов отечественного производства, решающих задачи распознавания на основании анализа цветовых характеристик, так же не найдено.

Таким образом, следует констатировать, что в настоящее время в данной области отечественная наука существенно отстает от западной.

Проведенные теоретические и экспериментальные исследования, имеющие важное значение для развития теории цветовых измерений и методологии распознавания различных объектов на основании работы с их цветом, и, в перспективе, направленные на ликвидацию вышеуказанного научно-технического отставания, позволили выявить следующие особенности и закономерности, сопровождающие процесс цветовой регистрации движущихся с высокой скоростью (0,5-2 м/с) объектов:

1. С точки зрения особенностей решаемой задачи, наиболее полно требованиям точности отображения цветовых оттенков, взаимной независимости цветовых координат, скорости обработки изображений соответствует цветовая модель представления цвета HLS (Hue – цветовой тон, Lightness – светлота, Saturation – насыщенность). Таким образом, при анализе требуется производить пересчет в систему координат HLS из системы RGB, основанной на получении цвета сложением яркостей трёх его составляющих, красной (Red), зеленой (Green) и синей (Blue), и являющейся наиболее распространенной и «родной» для устройств фото- и видеотехники.

2. В зависимости от спектральной яркости источника излучения, создающего определенный уровень освещенности в рабочей зоне регистрации системы технического зрения, меняется и цветовая характеристика анализируемого объекта. Причем наибольшему дрейфу при изменении уровня освещенности объекта подвержены координаты L и S. Тем не менее, наличие у приведенных зависимостей линейных участков, теоретически, позволяет, с помощью поправочных коэффициентов, учитывать как изменение режима работы источника, так и самопроизвольные колебания его яркости.

Полученные результаты также подтверждают необходимость разработки методов адаптивной настройки и оптимизации параметров элементов системы технического зрения.

3. На определение цвета объекта сильное влияние оказывает наличие бликов на его поверхности от источника освещения. В этом случае области бликов входят в области цвета объекта, а по насыщенности превосходят их. Исключить блики посредством программной фильтрации практически невозможно, поскольку блик – отражение источника освещения объекта – содержит в себе максимальную яркость рассматриваемого изображения объекта. Тем не менее, при дальнейших исследованиях следует не только изучить явление образования бликов и возможные меры по препятствию их возникновения, но также рассмотреть возможность использования бликов в качестве одного из информативных параметров анализируемого объекта.

4. К искажению цветовых гистограмм и неправильному итоговому отображению оттенков цвета приводят, в том числе, и различные процедуры коррекции изображений, в частности, тоновая коррекция. Таким образом, исследованиям и разработке подлежит также оптимальный алгоритм обработки, включающий последовательность процедур фильтрации и преобразования исходного образа объекта, оптимальный с точки зрения минимизации искажения реальной цветовой картины.

Литература 1. Reinhardt C. // Aufbereitungs Technik. 2002. 43. №7.

2. Zeiger E. // Aufbereitungs Technik. 2005. 46. №6.

3. Cui J., Forsberg E. // Journal of Hazardous Materials. 2003. B99.

4. Dehler M. // Tile & Brick Internat. 2003. №19.

5. Harbeck H. // Aufbereitungs Technik. 2001. 42. №9.

6. Tako P. R. de Jong. // Delft University of Technology, Department of Geotechnology.

2005.

СОЦИАЛЬНАЯ СЕТЬ, КАК СРЕДА ДЛЯ ПРОВЕДЕНИЯ ДИСТАНЦИОННОГО ОБУЧЕНИЯ, НА ПРИМЕРЕ ИСПОЛЬЗОВАНИЯ VKONTAKTE, FACEBOOK, MYSPACE А.В. Ольшевская Санкт-Петербургский государственный университет информационных технологий, механики и оптики, Санкт-Петербург Наиболее важной составляющей развития интернет-технологий является возможность непосредственного общения людей. Существует множество форм организации взаимодействия пользователей между собой с помощью веб-технологий:

форумы, чаты, гостевые книги, блоги и т.д. Благодаря развитию подобных сервисов стали образовываться социальные сети – веб-сайты, направленные на построение сообществ в интернете из пользователей, которые непосредственно формируют контент подобных сайтов.

Социальная сеть – в обычном значении этого слова – это множество социальных объектов и определенное на нем множество отношений. В интернете социальная сеть – виртуальная сеть, являющаяся средством обеспечения сервисов, связанных с установлением связей между его пользователями, а также разными пользователями и соответствующими их интересам информационными ресурсами, установленными на сайтах глобальной сети. По сравнению с уже обычными на сегодняшний день службами общения пользователей интернета, социальные сети имеют ряд дополнительных возможностей.

Участники таких сетей объединены не только средой общения, но и явно установленными связями между собой. В последнее время популярность социальных сетей возрастает, т.к. кроме неформального общения они постепенно становятся рабочим инструментом для ведения различного рода деятельностей. Будь то бизнес, творчество или организация учебного процесса.

Основной целью работы является выбор популярных социальных сетей, их сравнительный анализ с формированием представления о том, как возможно их использовать в образовательном процессе.

Для анализа были выбраны проекты: Facebook, MySpace и ВКонтакте. Основными критериями в данном вопросе были: популярность, бесплатная регистрация, возможность выбора русской версии сайта. В большинстве рейтингов эти сервисы занимают высокие позиции и, при этом, основные их услуги остаются бесплатными. Также проекты ориентированы на русскоязычную аудиторию, что является немало важным аспектом выбора Facebook, MySpace и ВКонтакте.

Создание группы в проектах происходит без особых проблем, так как для каждого пункта существуют соответствующие подсказки. Предусмотрено различные типы групп:

академическая группа, клуб, группа выпускников, организация, приватная (частная) группа. Информацию, которая была введена при создании группы, можно изменять. В зависимости от выбранного проекта, в группах присутствуют сервисы, позволяющие публиковать новости, открывать обсуждения, размещать фотографии, аудиозаписи и видеофайлы. Эти сервисы позволяют организовать достаточно удобный процесс обучения.

После добавления группы существует возможность ее изменения, можно пригласить новых участников для общения, а также добавить изображение, объявление или тему для обсуждения.

Для пользователей очень важным аспектом является время, которое будет затрачено на загрузку фотографий, аудиофайлов и видеофайлов. На рисунках 1 и представлены графики, которые позволяют проанализировать в какой из социальных сетей удобнее и быстрее добавляются фотографии и видеофайлы. Для их построения были подобраны файлы различного объема, которые поочередно погружались в каждую из сетей.

Рис. 1 График загрузки фотографий Рис. 2 График загрузки видеофайлов В созданных группах проектов Facebook, ВКонтакте и MySpace можно сформировать темы для обсуждения, которые по принципу своей работы схожи со стандартными форумами.

При организации процесса обучения с использованием социальных сетей существует возможность размещения обучающего материала и выполненных заданий в различных электронных форматах (текст, графический материал, аудиозаписи, видеозаписи).

Проект ВКонтакте позволяет преподавателю, как руководителю группы размещать приложения в формате.swf. Для образовательного процесса это могут быть интерактивные презентации, тесты, обучающие игры, примеры выполненных работ.

Наряду с авторскими, есть возможность добавления приложений из уже существующего списка приложений проекта. При формировании группы для применения в образовательном процессе, наиболее подходящим стандартным приложением является чат, который может быть использован для организации сетевого взаимодействия участников группы.

Сетевое взаимодействие с преподавателем может осуществляться в двух режимах:

синхронном и асинхронном. В проектах Facebook и ВКонтакте обмен личными сообщениями и возможность размещения в группе тем для обсуждения позволяют реализовать асинхронный режим общения. Подключение приложения «Чат» в проекте ВКонтакте позволит организовать в группе синхронный режим взаимодействия. Проект MySpace позволяет организовать только асинхронный режим общения при помощи форума и обмена личными сообщениями.

Сравнительный анализ социальных сетей показал, что для применения в образовательном процессе проекты ВКонтакте и Facebook выгодно отличаются от проекта MySpace. Возможности ВКонтакте и Facebook позволяют преподавателю провести дистанционное обучение, используя в основном стандартные сервисы проекта, такие как размещение в группе графического материала (с разделением по тематикам), аудиофайлов, видеофайлов, формирование тем для обсуждения (с возможностью опроса), добавление flash- и пользовательских приложений.


СЕКЦИЯ Инновационная деятельность в Санкт-Петербурге:

проблемы и перспективы Сопредседатели: Кутузов В.М., Воробьев В.Н.

МОДЕЛЬ ФУНКЦИОНИРОВАНИЯ ИНЖИНИРИНГОВОГО ЦЕНТРА СПБГУ ИТМО НА БАЗЕ КОНЦЕПЦИИ ВИРТУАЛЬНОГО ПРЕДПРИЯТИЯ Ю.Л. Колесников, Ю.Н. Фомина, Е.И. Яблочников Санкт-Петербургский государственный университет информационных технологий механики и оптики, Санкт-Петербург Представлена методика организации деятельности Инжинирингового центра СПбГУ ИТМО, рассмотрена модель стимулирования взаимодействия технических вузов и промышленных предприятий.

Реализация СПбГУ ИТМО инновационной образовательной программы и выполнение государственного заказа от Федерального агентства по образованию по «разработке и реализации модели непрерывного повышения квалификации педагогических кадров российских технических вузов в системе «вуз – инжиниринговый центр – организация»« позволили создать в университете высокотехнологичный Инжиниринговый Центр (ИЦ). Деятельность ИЦ ориентирована на развитие системы подготовки преподавателей вузов и специалистов профильных предприятий, создание базы для наращивания потенциала НИР/НИОКР, модернизацию приборо- и машиностроительного производства РФ, освоение новейших производственных технологий по наукоемким направлениям, привлечение к работе центра российских и зарубежных представителей науки, образования и бизнеса.

В основе формирования партнерского окружения ИЦ лежит длительное взаимодействие с промышленными предприятиями, реализация серии совместных проектов. ИЦ имеет распределенную территориальную структуру: ряд лабораторий располагаются непосредственно на производственных площадках организаций-партнеров, тем самым последние более плотно вовлекаются в научно-исследовательские процессы, что является одним из элементов методологии формирования ИЦ. Структура центра динамично развивается, существующий состав лабораторий будет расширяться за счет привлечения к сотрудничеству других технических университетов и предприятий.

Функционирование ИЦ строится на основе концепции виртуального предприятия (ВП). Выделяют три фазы подготовки кооперации. На первом этапе формируется партнерская среда ИЦ, основанная на опыте совместной деятельности, доверии, одинаковом понимании целей развития. Здесь разворачивается комплекс услуг ИЦ, начинается работа по формированию кооперации: семинары, встречи, конференции и т.д.

Второй этап начинается с реализации совместных НИР/НИОКР;

формируется единая научно-исследовательская среда, отлаживаются механизмы взаимодействия, ведутся работы по формализации отношений, описанию основных бизнес-процессов ИЦ.

Последний этап - это организация управления деятельностью ИЦ, создание единой информационно-управляющей среды. В основу программной реализации и координирования процессов ИЦ положен многоагентный подход.

Поддержка распределенной работы специалистов осуществляется с помощью VPN технологии, которая позволяет через Интернет объединять локальные сети организаций партнеров. В основу работы ИЦ положен подход комплексной поддержки жизненного цикла изделия – PLM.

Создание перспективных приборов и систем инициирует реализацию множества сложных задач, связанных, например, с расчетами конструкций, анализом качества, проектированием пресс-форм, высокотехнологичным производством и т.п., то есть существует потребность в создании и организации совместной деятельности кластеров, ассоциаций. В Санкт-Петербурге сейчас начинается работа по ряду таких проектов. ИЦ СПбГУ ИТМО в них отведена роль, как исполнителя отдельных этапов, так и интегратора, осуществляющего поддержку жизненного цикла нового изделия. Для этого в ИЦ ведется разработка специализированной информационно-аналитической системы.

СОЦИАЛЬНЫЕ ФАКТОРЫ ИННОВАЦИОННОЙ ДЕЯТЕЛЬНОСТИ Б.И. Максимов Социлогический институт РАН, Санкт-Петербург В докладе показывается, что инновационная деятельность представляет собой взаимодействия людей, их групп, организаций, социальных субъектов, образующих социальные механизмы, определяющие, в свою очередь, инновационную деятельность. Рассмотрению роли социальных механизмов, субъектов, акторов деятельности, ее социальных факторов посвящен доклад.

В исследованиях и в самом построении инновационной деятельности господствует технократический подход. В публикациях (например, в журнале «Инновации») рассматриваются преимущественно вопросы научно-технической базы инновационного развития, информационного, финансового, правового обеспечения инновационной деятельности, построения программ, систем различного масштаба, создания инфраструктурных инновационных организаций типа технопарков, инновационных центров, особых экономических зон и т.п. Публикации социологов, освещающих социальную сторону инновационной деятельности, представляют собой редкие вкрапления. При обсуждении на Госсовете проблем построения инновационной системы России не прозвучало ни одного выступления социального характера, не был приглашен ни один специалист соответствующего профиля. На последнем (2-м) Петербургском международном инновационном форуме в сентябре-октябре 2009 г. не присутствовало ни одной секции, ни одного доклада о социальных факторах инновационной деятельности. В лучшем случае упоминают подготовку кадров, но обучение кадров - это лишь один из социальных факторов инновационной деятельности.

Инновационная деятельность представляет собой, как понятно, действия, взаимодействия людей, их групп, слоев, организаций, социальных субъектов, акторов, в социологический терминологии. Эти действия (взаимодействия) обусловливаются не только, допустим, информационным обеспечением, но и статусом акторов, их ресурсами, установками (ориентациями), волей, мотивами (стимулами). Последнее особенно важно необходимо наличие действенной системы инновационных стимулов, при этом достаточно специфических ввиду специфичности инновационной деятельности в отличие от обычной трудовой. Недостаток мотивов-стимуляторов - вероятно, одна из главных причин упоминаемой «глухости» российского производства к инновационному развитию.

Сочетание взаимодействий социальных акторов образует конструкт, называемый социальным механизмом, обусловленный, с одной стороны, человеческими качествами акторов, а с другой - определяющий результаты деятельности в силу таких важных качеств как устойчивость, способность регулировать социальные процессы, в т.ч.

инновационную деятельность.

В СИ РАН проводятся исследования, посвященные социологическому анализу социальных механизмов инновационной деятельности;

рассматриваются такие вопросы как специфика инновационной деятельности в сфере науки, в инфраструктурных организациях, в сфере производства, циклы инновационной деятельности, роль инновационной культуры, социальных (непродуктных) инноваций, взаимосвязи между названными сферами в форме взаимодействия социальных акторов, упомянутая система инновационных стимулов и др.

Освещению некоторых из этих вопросов посвящен предлагаемый доклад.

К ВОПРОСУ О ПРИОРИТЕТАХ НАУКИ И ИННОВАЦИОННОЙ ПОЛИТИКЕ РЕГИОНА М.А. Гусаков Институт проблем региональной экономики РАН, Санкт-Петербург В стране и регионах недостаточно исследований по приоритетным для инновационного типа развития научным направлениям – науке о человеке, медицине, биотехнологии, бытовой электронике и т.д., отсутствие крупных принципиально меняющих качество и образ жизни людей технологий за последние десятилетия, доминантно занимающих рынок инновационной продукции и услуг. Это является одной из серьезных причин непривлекательности сферы науки для отечественных и зарубежных инвесторов.

В соответствии с инновационной стратегией в стране и Санкт-Петербурге уже реализуется выбор одного из главных научных приоритетов в области науки – нанотехнологии, являющимся ключевым звеном в создании принципиально новых технологий в широком круге областей знаний и отраслей национальной экономики и экономики регионов.

Безусловно, выбор только одной, пусть и весьма важной области научных исследований создает существенные риски, поскольку в науке не может быть строго закрепленных приоритетов в долгосрочном плане, могут появиться новые перспективные технологии в других областях знаний.

Требуется использование современных методов прогнозирования и слежения за мировыми приоритетами в постоянном режиме – для своевременного изменения стратегии развития фундаментальной и прикладной науки. Начало такому роду прогнозирования положено в форме технологического форсайта [1].

Для реализации приоритетов по мнению ряда ученых необходимо организовать национальные программы по прорывным и ключевым приоритетам, а по другим – национальные проекты. Причем, следовало бы создать централизованное управление высокого уровня такого рода программами и проектами наряду с управлением формированием национальной инновационной системы, переводом экономики на инновационный тип развития, являющимся комплексной межотраслевой междисциплинарной задачей, включающей технолого-экономические, организационные, культурологические проблемы [2]. В рамках региона такой орган управления должен быть сформирован, по нашему мнению, при губернаторе и возглавляться специально назначенным для этой цели вице-губернатором. Подчеркнем, что речь идет об органе административного управления, а не о консультационном совете.

Необходимым становится изменение механизма формирования приоритетных направлений развития науки. Приоритетность научных направлений должна устанавливаться как на основе инициативы институтов и естественного отбора идей, так и потребностей общества и бизнеса, а также государства (спрос будущего). В дополнение к этому требует научной проработки введение механизма выдвижения и оценки приоритетов для науки и инновационной деятельности со стороны общества и его активной части (писателей, бизнесменов, тех же ученых и т.д.) с учетом развития долговременных потребностей общества на постоянной и закрепленной законодательно основе. Науке предстоит прогнозировать, в известной мере «угадывать» эти потребности.


Безусловно, не теряет своей значимости выдвижение приоритетных направлений исследований самими учеными с позиций формирования принципиально новых потребностей, которые общество не может предвидеть. Однако оценку их приоритетности следует возложить на общество, специально созданные общественные институты.

Формирование приоритетов науки в регионе зависит от целевой задачи обеспечения стратегических приоритетов инновационного развития региона. Можно выделить три группы такого рода приоритетов – обеспечивающие стратегические приоритеты страны, обеспечивающие становление инновационного типа развития страны и ее инновационной системы, а также обеспечивающие собственно стратегические цели и задачи социально-экономического развития региона.

Методологически правильной отправной точкой к формированию приоритетов инновационного развития регионов является подход с позиций оценки наличия инновационного потенциала, наличие системного потенциала для перехода к инновационной экономике с учетом особенностей регионов. В таком подходе главным является подчиненность приоритетов инновационного развития региона целям его социально-экономического развития, т.е. в основу кладутся внутренние факторы развития.

Однако, по нашему мнению, первоочередным в эпоху глобализации, обеспечения целостности страны и эффективных ответов на угрозы развитию должен стать учет внешних для региона факторов. Региональные приоритеты инновационного развития должны больше встраиваться в исполнение общенациональных стратегических приоритетов.

Анализ участия регионов Северо-Западного федерального округа в различного рода научно-технических проектах и программах показывает, что регионы оказывают первоочередное внимание федеральным программам. Так, в федеральных целевых программах задействованы – Вологодская область, Новгородская, Ленинградская, Архангельская, Карелия, Мурманская, Санкт-Петербург.

Сугубо региональные программы касаются в основном развития научно технического потенциала (Вологодская область), информатизации (Карелия), инновационно-технологического развития промышленности (Санкт-Петербург), развития научной и инновационной деятельности (Санкт-Петербург и Коми).

Результативность стратегического управления инновационным развитием российских регионов остается низкой. Повысить ее можно за счет инновационности самого стратегического управления. Такого рода инструментом может стать программирование инновационного типа развития в его региональном контексте, в частности рамочное программирование инновационного развития округов и субъектов федерации, системно и эффективно используемое в качестве методического обеспечения долгосрочной политики по реализации инновационного типа развития в Европейском Союзе.

Следует тщательно изучить политику Европейского союза, которая характеризуется четкостью целей, этапностью, наличием законодательной базы. В ЕЭС проводится уже 7-я рамочная программа, осуществляется контроль за продвижением стран содружества по пути инновационной экономики на основе измерения инновационного развития стран и регионов, их сопоставления и формирования партнерских консорциумов для подтягивания отдельных регионов Европы к более высокому инновационному уровню (подпрограмма «Регионы знаний»). Конкурсы проводятся по четко сформулированным задачам в рамках глобальных тематических направлений. Вместе с тем, формируется Европейский научный совет для поддержки фундаментальных, прорывных исследований, причем не ограниченных какими-либо тематическими рамками.

При разработке Стратегии развития комплекса «Наука-Образование-Инновации»

Северо-Западного федерального округа России до 2030 года были предложены три рамочные программы – Переход к инновационной экономике регионов СЗФО, Санкт Петербург – инновационный центр мирового уровня, Фонд финансирования и стимулирования ориентированных фундаментальных и поисковых исследований (Фонд идей). Идея рамочного прорграммирования могла бы быть использована для продвижения научных исследований и инноваций, для сопоставления инновационных достижений в наукоемких регионах страны.

Рамочная программа позволяет определить возможности интеграции регионов в приоритетных направлениях технологического развития России на базе стратегического партнерства.

Рамочные программы и конкурсы могут использоваться как стратегический инструмент построения научно-инновационного пространства по стандартной схеме:

постановка системы целей, приоритетов (экспертная комиссия) и определение инновационного уровня региона;

проведение тендеров и конкурсов проектов, проведение мониторинга и выработка путей повышения инновационного уровня регионов;

постановка новой рамочной программы через 2 - 4 года.

Экономика знаний требует для своего становления обеспечения равенства возможностей и доступа к ресурсам – информационным, финансовым, человеческим, образовательным, интеллектуальным, административным – всех субъектов инновационного процесса. Современное понимание инновационного процесса и его роли в экономике требует усиления внимания не только и даже не столько к производству знаний и новшеств, а к их распространению и применению. Возникает тенденция определения новой принципиальной роли предпринимателя как создателя новшества.

Отсюда следует равноважность субъектов инновационного процесса: корпораций и малого бизнеса.

Вместе с тем, ситуация такова, что существующие крупные предприятия не хотят создавать инновационный спрос, а малое инновационное предпринимательство не может его создать, поскольку нет условий для его развития. Доля малого бизнеса крайне мала по сравнению с зарубежными странами, тогда как для ряда регионов страны, трудоизбыточных, развитие инновационного бизнеса решило бы и социальные проблемы, и приблизило бы их к процессу инновационного развития. Депрессивные регионы и малые города могут встать на путь инновационного развития только на базе предпринимательства и постепенного создания инновационной сферы, окружения.

Требуется понимание со стороны крупного бизнеса, что привлечение к проектам множества малых предприятий существенно повышает эффективность деятельности.

Именно малый бизнес сможет заняться распространением революционных наработок (в т.ч., например, по нанотехнологиям) как можно шире по разным отраслям промышленности, регионам, сферам национальной экономики и жизни. Одними из основателей малого бизнеса могут и должны стать сами ученые, налаживая научное предпринимательство. В противном случае от самых эффективных научных открытий и изобретений не наступит сдвига в структуре экономики в гражданских отраслях.

С целью повышения участия малых инновационных предприятий в технологической модернизации производства следовало бы ориентировать систему их стимулирования на взаимодействие с крупными и средними предприятиями в первую очередь в системе технико-внедренческих зон.

Несмотря на заявления о том, что имеется достаточно много готовых научных результатов, в первую очередь в оборонных отраслях, они уже устаревают, не отвечают требованиям готовности к продвижению в производство и требуют больших вложений и доработок в разработке.

Поэтому задачу повышения спроса на результаты науки необходимо решать совместно с задачей роста качества научного предложения.

Актуальность проблемы определяется острой необходимостью повышения инновационной активности всех субъектов экономической деятельности как основного средства построения инновационной экономики и ускорения экономического роста. Это потребует выявления комплекса внешних и внутренних (внутрипроизводственных, внутриорганизационных) факторов, а также форм и механизмов повышения инновационного предложения со стороны академических и отраслевых научных организаций, университетов, малого научного и инновационного бизнеса, инновационно активных предприятий. Речь идет о предложениях как конечных, так и промежуточных результатов по стадиям научно-инновационного процесса, т.е. научных идей, результатов научных разработок, собственно инноваций.

Литература 1. Министерство промышленности и энергетики РФ. Режим доступа:

http://www.minprom.gov.ru/activity/strategy/appearance/ 2. Стенографический отчет о заседании Совета по науке, технологиям и образованию.

30 ноября 2007 года, Москва//Инновации. 2008. №1 (111). С. 18 – 23.

МОНИТОРИНГ ДИНАМИКИ ТЕПЛООБМЕНА ЧЕРЕЗ ОГРАЖДАЮЩУЮ КОНСТРУКЦИЮ И ПРИМЕНЕНИЕ ЕГО РЕЗУЛЬТАТОВ В ЦЕЛЯХ ЭНЕРГОСБЕРЕЖЕНИЯ Г. Н. Лукьянов, К.С. Костенко, Д.С. Петров Санкт-Петербургский государственный университет информационных технологий, механики и оптики, Санкт-Петербург ЗАО «ТТМ», Санкт-Петербург Рассмотрена новая методика, позволяющая учесть особенности теплообмена через ограждающие конструкции зданий и сооружений в статическом и динамическом режимах. Приведены результаты экспериментов по измерению колебаний температуры вне и внутри здания и анализ их взаимосвязи.

Показана возможность получения новых данных из этих экспериментов с учетом динамики изменения измеряемых величин.

Экспериментальное исследование теплообмена через ограждающую конструкцию (ОК) является основой для решения задач контроля качества тепловой изоляции и оценки тепловой эффективности зданий и сооружений.

Существующие методики оценки тепловой эффективности базируются на стационарных методах, основная суть которых состоит в следующем. Для рассматриваемой задачи тепловая схема может быть представлена как одномерная задача теплопроводности через плоскую многослойную стенку (рис. 1) Из уравнения для определения теплового потока через плоскую многослойную стенку (1):

1 n + Q= F i=n Ri i =1, (1) i = n i=n i RТ = i i =1 i =1 i, где - суммарное термическое сопротивление n слоев ОК [ ] i, i F - площадь ОК м ;

теплопередаче от внутреннего воздуха к наружному;

Вт толщина [м] и коэффициент теплопроводности материала i-го слоя м К ;

2 Рис. 1 Тепловая схема процесса( Q -тепловой поток через ОК;

1, 2, n температура на границе 1-го, 2-го, n-го слоя ограждающей конструкции;

1, 2, n толщина 1-го, 2-го, n-го слоя ограждающей конструкции) Для расчетной схемы процесса теплопередачи представленной на рис.1, при установившемся тепловом режиме ОК, тепловые потоки, проходящие через каждый из i = n i слоев конструкции одинаковы. Термическое сопротивление ОК i = 1 i и площадь ( F ) остаются неизменными, а тепловой поток поддерживается системой управления теплоснабжением здания на уровне, обеспечивающем нормативные параметры внутреннего воздуха.

Таким образом, переменными параметрами процесса теплопередачи для рассматриваемого случая являются температурный напор на ОК t = = var n + 1 ) (как функциональная зависимость параметров состояния ( наружного воздуха), и находящийся в пропорциональной зависимости от него тепловой поток через ОК ( Q = var ), а неизменным параметром является термическое сопротивление ОК. Тогда определив плотность теплового потока через участок ОК одним из инструментальных методов, например, с помощью измерителя плотности теплового потока, и используя уравнение теплопроводности через плоскую стенку (2):

i = n (1 n + 1) q= i i =1 i (2) можно вычислить термическое сопротивление базового участка ОК:

( i = n ) = 1 n + RТ = i q i =1 i (3) Для получения достоверных результатов при проведении контроля теплозащитных свойств ОК требуется проведение измерений при режиме теплопередачи, близком к стационарному (в условиях отсутствия атмосферных осадков, тумана, задымленности и исключения воздействия на ОК в течение 12 часов до проведения измерений прямого и отраженного солнечного облучения). При этом предусматривается минимальная Z 0 (в сутках) за температурами внутреннего и длительность периода наблюдения наружного воздуха, которая определяется из зависимости (4):

Z1 D Z0 = 2 (4) где D — тепловая инерция ОК при периоде колебаний температуры воздуха равном 1 суткам.

При обработке результатов натурных испытаний строят графики изменения во времени температур и плотности тепловых потоков (рис. 2 а,б,в), по которым выбирают периоды с наиболее установившимся режимом и вычисляют средние значения термического сопротивления для данного периода.

а) б) в) г) Рис. 2 График а) изменения температуры внутренней поверхности ОК и температуры воздуха внутри помещения б) график изменения температуры наружного воздуха в) график изменения теплового потока через ОК г) изменения температуры внутренней поверхности ОК и температуры воздуха внутри помещения (нормированные значения) В [1] и [2] указывается что, для получения достоверных результатов при проведении контроля теплозащитных свойств ОК требуется проведение измерений при режиме теплопередачи, близком к стационарному. Также, согласно методике [3], из проведенных измерений для расчетов выбирается период с отклонением среднесуточной температуры наружного воздуха от среднего значения за этот период в пределах ± 1,5оС.

Данные ограничения позволяют снизить влияние теплоемкости ограждающей конструкции, которая не учитывается в методике расчета тепловых сопротивлений, на тепловой поток. Вследствие непредсказуемости погодных явлений эти условия не всегда удается выполнить, но согласно методике эти данные для расчетов не используются.

Однако они содержат полезную информацию о поведении ограждающих конструкций в процессе изменения условий окружающей среды и получение этой информации может дать дополнительные данные для оценивания изоляционных свойств.

Для оценки сопротивления теплопередаче ОК при нестационарном процессе можно использовать колебания температуры уличного воздуха и колебания температуры внутренней поверхности наружной стены. О теплофизических свойствах ОК можно судить по запаздыванию колебаний температуры внутренней поверхности ОК относительно колебаний температуры наружного воздуха, а также по коэффициенту передачи этих колебаний от наружной поверхности к внутренней.

Определить запаздывание колебаний температуры внутри помещения относительно температуры на улице можно при помощи взаимной спектральной плотности мощности, основанной на преобразовании Фурье [4]:

S xy ( f ) = X ( f ) Y * ( f ), (5) где X(f)- Фурье-преобразование от колебаний температуры на улице, Y(f)- Фурье преобразование от колебаний температуры в помещении, Sxy(f)- функция взаимной спектральной плотности мощности колебаний температуры на улице и в помещении.

Взаимная спектральная плотность мощности позволяет определить, на какую частоту приходится максимальная интенсивность взаимодействия между внешней средой (улицей) и помещением, и чему равен фазовый сдвиг колебаний температуры внутри помещения относительно колебаний температуры на улице.

На рис. 2а, 2г представлен пример колебаний температуры на улице и в помещении. Видно, что колебания происходят синхронно с периодом 24 часа, но с временным сдвигом, составляющим величину около 11 часов. На следующем графике (рис 3) представлен результат вычисления функции взаимной спектрально плотности мощности, которая представлена как модуль (кривая 2) и фаза (кривая 1). Максимальное взаимодействие происходит на частоте 11,5 мкГц, что соответствует периоду 24 часа, сдвиг по фазе составляет 3,45 радиан, что соответствует временному сдвигу 11,5 часов.

Рис. 3 Графики 1 – ФЧХ (фазово-частотной характеристики сигналов), 2- ВСПМ (взаимной спектральной плотности мощности) Описанным выше образом были обработаны результаты измерений с 18 объектов с конструктивно схожими решениями. Результаты показали, что на 16 объектах значения фазового сдвига колебаний температуры внутри помещений относительно температуры наружного воздуха лежат в диапазоне от 3,4 радиан до 3,8 радиан. На данных объектах не было выявлено существенных дефектов тепловой изоляции, а сопротивление м 2 0 С теплопередаче по результатам измерений превышало нормативное значение 3,08, Вт.

На оставшихся двух объектах фазовый сдвиг был ниже значения 3,3 и, по результатам измерений, тепловое сопротивление ограждающих конструкций было ниже нормативного.

Данные, получаемые в результате такой обработки, позволяют оценить не только термическое сопротивление ограждающей конструкции, но и влияние ее теплоемкости на тепловые потоки, и ее влияние на теплоизоляционные свойства.

Литература 1. 23-02-2003 «Тепловая защита зданий», М.: Госстрой РФ, 2. ТСН 23-340-2003 «Энергетическая эффективность жилых и общественных зданий»

3. С.С. Сидельников, Д.Ю. Лездин, М.И. Мотуз “Комплексная методика контроля качества ограждающих конструкций зданий и сооружений”, М.: Госстрой РФ, 4. Берже П., Помо И., Видаль К. Порядок в хаосе. – М.: Мир, 1991. – 368 с.

ПРИМЕНЕНИЕ ИННОВАЦИОННЫХ ПОДХОДОВ В ПРЕДУПРЕЖДЕНИИ, ДИАГНОСТИКЕ И ТЕРАПИИ СОЦИАЛЬНО ЗНАЧИМЫХ ЗАБОЛЕВАНИЙ М.М. Галагудза ФГУ «Федеральный центр сердца, крови и эндокринологи им. В. А. Алмазова», Санкт Петербург Внедрение инновационных разработок в практическое здравоохранение приводит к значительному улучшению результатов лечения социально значимых болезней и снижению затрат на реабилитацию пациентов. Инновационные технологии могут служить для профилактики, диагностики и терапии часто встречающихся заболеваний.

Учитывая непрерывно возрастающий объем выполнения кардиохирургических вмешательств в условиях экстракорпорального кровообращения, актуальной проблемой современной кардиохирургии является предотвращение ишемического и реперфузионного повреждения миокарда, возникающего при проведении операций на «сухом» сердце. Для профилактики возникновения ишемического повреждения миокарда в настоящее время разрабатываются различные методы интраоперационной защиты.

Наиболее убедительным доказательством эффективности того или иного противоишемического воздействия могло бы являться наблюдение за процессом развития ишемического повреждения и уровнем жизнеспособности тканей непосредственно в ходе операции. Известно, что в ранней стадии ишемии в клетке происходит накопление избыточных количеств NADH в результате нарушения его окисления в NAD+ через цепь митохондриального транспорта электронов. С другой стороны, многочисленными исследованиями показано, что ряд эндогенных веществ (в том числе пиридиннуклеотиды) обладает способностью к свечению в видимой области спектра при возбуждении ультрафиолетовыми лучами, т. е. аутофлуоресценции. При этом интенсивность их свечения зависит от нахождения в окисленном или восстановленном состоянии. Таким образом, логично предположить, что феномен аутофлуоресценции тканей может быть использован для неинвазивной детекции ишемических изменений в органах и тканях.

Этот принцип положен в основу разрабатываемого нами высокочувствительного способа интраоперационной оценки степени ишемического повреждения сердца, тонкой кишки и почки. Внедрение инструментальной методики оценки ранних ишемических изменений и степени жизнеспособности тканей в ходе ишемии-реперфузии в клиническую практику позволит использовать ее для решения следующих задач: 1) интраоперационного мониторинга адекватности защиты миокарда при проведении кардиоплегии и прогнозирования риска развития послеоперационных осложнений;

2) интраоперационной оценки адекватности перфузии миокарда в зоне реваскуляризации;



Pages:     | 1 |   ...   | 5 | 6 || 8 | 9 |   ...   | 10 |
 





 
© 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.