авторефераты диссертаций БЕСПЛАТНАЯ БИБЛИОТЕКА РОССИИ

КОНФЕРЕНЦИИ, КНИГИ, ПОСОБИЯ, НАУЧНЫЕ ИЗДАНИЯ

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


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

ФЕДЕРАЛЬНОЕ АГЕНТСТВО ЖЕЛЕЗНОДОРОЖНОГО ТРАНСПОРТА

ИРКУТСКИЙ ГОСУДАРСТВЕННЫЙ УНИВЕРСИТЕТ ПУТЕЙ СООБЩЕНИЯ

Институт информационных технологий и моделирования

ИНФОРМАЦИОННЫЕ

ТЕХНОЛОГИИ

И ПРОБЛЕМЫ

МАТЕМАТИЧЕСКОГО МОДЕЛИРОВАНИЯ

СЛОЖНЫХ СИСТЕМ

Выпуск 10

Иркутск 2012

УДК 004

ББК 32.81

И 74

Редакционная коллегия: д-р техн. наук, проф. С.И. Носков (главный редак-

тор);

д-р техн. наук, проф. Л.В. Аршинский;

канд. физ.-мат. наук, доц.

А.А. Бутин (зам. главного редактора);

канд. физ.-мат. наук, доц. С.И. Белин ская;

канд. техн. наук, доц. О.В. Бутырин;

д-р техн. наук, проф А.В. Данеев;

д-р техн. наук, проф. Н.П. Деканова;

канд. техн. наук, доц. А.А. Ермаков;

д-р техн. наук, проф. Е.И. Молчанова;

М.П. Базилевский (отв. секретарь) Информационные технологии и проблемы математического моделирования сложных систем. – Иркутск : ИрГУПС, 2012. – И Вып. 10. – 196 с.

ISBN 978-5-98710-200- В сборнике рассмотрены теоретические и прикладные проблемы созда ния и применения современных информационных технологий в различных областях, а также вопросы разработки и использования методов математиче ского моделирования сложных систем. Опубликованные материалы связаны с применением информационных технологий для контроля и управления, теорией и практикой моделирования технических и социальных систем, раз работкой моделей и вычислительных комплексов в учебном процессе вузов.

УДК ББК 32. Коллектив авторов, © Иркутский государственный университет © путей сообщения, ISBN 978-5-98710-200- СОДЕРЖАНИЕ I. ПРИМЕНЕНИЕ ИНФОРМАЦИОННЫХ ТЕХНОЛОГИЙ ДЛЯ КОНТРОЛЯ И УПРАВЛЕНИЯ L.V. Arshinsky, Zhang Kangning. The Application of Operations Research in Logistics.... Zhao Zhengkun. The Bottlenecks and Prospects of the Development of High-speed Rail. Н.И. Абасова, Е.Н. Осипчук. О технологии построения программ на основе редактора блок-схем....................................................................................................... Н.И. Глухов. Некоторые особенности создания компьютерной информации, охраняемой законом....................................................................................................... Д.В. Горев, О.В. Горева, Е.

М. Белорусова. Справочно-расчетный программный комплекс по неорганическим одноосным нелинейно-оптическим кристаллам.......... А.В. Данеев, А.А. Несмеянов. Анализ программных средств компьютерного моделирования, используемых при проведении автотехнических экспертиз............. В.А. Макаров, М.М. Ратинер, Е.И. Молчанова. Система построения запросов, основанная на кластеризации и автоматическом построении аннотаций.................... А.Ю. Мухопад. Управление процессом криптографической защиты информации.... М.С. Ракислова, В.А. Протопопов. Контуры информационной системы оценки уровня уязвимости объектов транспортной инфраструктуры...................................... И.В. Щербаков, Е.И. Молчанова. Методика интеграции пакетов прикладных программ в web-ориентированную экспертную систему на основе CLIPS................. II. ТЕОРИЯ И ПРАКТИКА МОДЕЛИРОВАНИЯ ТЕХНИЧЕСКИХ И СОЦИАЛЬНЫХ СИСТЕМ М.П. Базилевский, С.И. Носков. Моделирование обстановки с пожарами в сельских населенных пунктах в условиях их газификации....................................... Т.А. Батагаева, А.Л. Казаков. Аналитическое и численное решение системы линейных алгебраических уравнений специального вида............................................ О.Ю. Башарина. Моделирование складской логистики в распределенной вычислительной среде.................................................................................................... Г.Д. Гефан, В.Б. Иванов. Метод опорных векторов и альтернативный ему простой линейный классификатор................................................................................. Г.Д. Гефан, Е.А. Пальчик. Моделирование случайных процессов и систем массового обслуживания методом Монте-Карло …………………………………........ А.В. Данеев, А.С. Миронов. К вопросу о теоретико-модельном анализе обратных задач нелинейной динамики ………………………………………………… А.В. Данеев. Информационная парадигма Естествознания …………………………. А.А. Дриженко, С.С. Унистюк. Исследование точности разложения функции в цепную дробь методом имитационного моделирования …………………………... А.В. Мальцев. Понятие искусственной жизни ……………………………………….. С.И. Носков, Р.А. Данеев. Элементы геометрического языка матричного и тензорного моделирования когнитивных систем …………………………………... Е.Д. Родионов, М.А. Гаер. О некоторых подходах к моделированию клотоиды как переходной кривой в железнодорожных путях ………………………………...... Е.В. Таирова, К.А. Алексеев, И.В. Портяной. Математические приемы анализа и обработки результатов эксперимента по гидродинамическому сопротивлению в слое шаровых частиц ………………………………………………………………..... III. ИНФОРМАЦИОННЫЕ ТЕХНОЛОГИИ В УЧЕБНОМ ПРОЦЕССЕ С.И. Белинская. Вузовское российское образование: проблемы и перспективы...... А.С. Беляева. Анализ операций с кредитами и вкладами в Microsoft Excel ……….. Н.А. Воробьева. Проектирование логической архитектуры информационной системы формирования учебных планов …………………………………………....... М.А. Горбуль. Организация решения статистических задач в среде ЭТ Excel …….. О.П. Костылева. Инновационные технологии профессионального образования.... В.А. Лучников. Опыт использования адаптивного тестирующее-обучающего программного комплекса «Преподаватель» при изучении дисциплин кафедры …... С.И. Михаэлис. Планирование и апробация интерактивных методов обучения в вузовском курсе информатики ………………………………………………………. С.И. Михаэлис. Преподавание дисциплины «Основы информатики»

иностранным студентам подготовительного отделения вуза ……………………...... Е.А. Семенов. Создание мультимедийных презентаций …………………………….. Д.В. Сотникова, С.И. Белинская. Мониторинг и анализ данных обработки анкет выпускников ……………………………………………………………………… А.Л. Черепанова, А.А. Остапчук. Инфокривые спарклайны в MS Excel 2010 …….. Сведения об авторах..................................................................................................... I. ПРИМЕНЕНИЕ ИНФОРМАЦИОННЫХ ТЕХНОЛОГИЙ ДЛЯ КОНТРОЛЯ И УПРАВЛЕНИЯ УДК L.V. Arshinsky, Zhang Kangning THE APPLICATION OF OPERATIONS RESEARCH IN LOGISTICS Abstract: Operations research is the use of the number of scientific method and rea sonable planning and use, look for the optimization of integrated disciplines of management and decision-making, research on the limited human, financial, material, when empty, infor mation and other resources. Logistics management includes planning, organization, coordina tion and management. The reasonable planning of operations research and logistics combin ing both the development of operations research and better management of the logistics sys tem has a very important advantage. Application modeling to solve a variety of logistics has become a trend.

Keywords: operations, research, logistics, reasonable, planning, linear programming, model.

,, Directory 1. Operations research and the modern logistics 1.1. Operations research 1.2. Logistics 1.3. Operations research and the Modern logistics 2. The major use of operations research in logistics management 2.1. Mathematical programming theory 2.2. Storage theory 2.3. Diagram (network) theory 2.4. Queuing theory 2.5. Game theory, decision theory 3. Further application and development of operations research in the field of logistics 3.1. The practice of operations research theory and logistics 3.2. Expand the scope of application of operations research in the field of logis tics 3.3. Operations research knowledge integration in the logistics management software 3.4. Based logistics reality, to improve the application of operations research theory inadequacies 4. Conclusion 1. Operations research and the modern logistics 1.1. Operations research Operations research in the 1940s began to form as a discipline that origi nated from country during World War II, the United States military logistics team, mainly for research and military activities. After World War II, operations research turned to the study of economic activities on the use of digital quantiza tion can be used in theresearch activities, planning and governance issues, the problem on a quantitative basis to achieve scientific or mathematical modeling quantitative methods, reasonable solution, and active system before, financial, material and information in the most effective use of system inputs and outputs to achieve the best configuration. Operations research is very extensive, accord ing to the characteristics of their research can be divided into two categories, to determine the type model and probabilistic model. Deterministic models in clude: linear programming, nonlinear programming, integer programming, map and network, and dynamic planning;

probabilistic model include: game theory, queuing theory, storage theory and decision theory.

1.2. Logistics Logistics as a science also began during World War II, the United States according to the needs of the military, arms, transport, supply and storage proc ess to conduct a comprehensive governance, and the first use of the term «Logis tics Management». And thereafter for the concept of logistics continue to evolve, the content has gradually improved. In China in the August 1, 2001 im plementation of national standards «Logistics term» provides as follows: the lo gistics and logistics that is, items from the supply to flow to the receiving entity process, according to actual needs of the transport, storage, loading and unload ing. handling, packaging, distribution processing, distribution, information proc essing and other basic functions to implement the organic combination.

1.3. Operations research and the modern logistics Operations Research and Logistics began as a formal discipline during World War II, from the outset, both closely linked to the mutual penetration and cross-development. Close contact with the Logistics theory: system theory, op erations research, economic management, operations research as one of the theo retical basis of the logistics subject system, and its role is to provide technology and tools to achieve the optimization of logistics system is a system theory in the logistics in applications. after World War II, countries are turning to fast recov ery of industrial and developing the economy, and operations research at this time turned to the study of economic activity, greatly has aroused focus on, and access to various industries and sectors, the rapid development and extensive applications formed a relatively complete set of theories, such as planning the ory, storage theory, decision theory and queuing theory. After the war of logis tics did not like operations research to cause the timely attention until the 1960s, with the development of science and technology, changes in the progress of management science, production methods and organization, logistics just man agement community and business attention. Therefore, compared to operations research, logistics development lags behind some. However, the application of operations research in the field of logistics continues to mature as the logistics discipline to the increasingly widespread.

2. The major use of operations research in logistics management Operations research as a practical application of science, has been widely used in industry, agriculture, commerce, transport, transportation, civil affairs, military decision-making and other organizations, to solve large and complex problem affected by many factors. At present, the application in the logistics field commensurate universal, and solve many practical problems, and achieved good results. The following summarizes some of the operations research in the logistics field in the application of more aspects.

2.1. Mathematical programming theory Mathematical programming theory, including linear programming, nonlinear programming, integer programming, goal programming and dynamic programming. The distribution of content and the limited resources in produc tion activities related to a very important position and role in the organization of production management activities. They solve a common feature, under the given conditions, in accordance with a measure of to find the optimal solution for solving the constraints of the objective function extremum (maximum or minimum value). Specifically, the linear programming to solve the transporting of materials, distribution and staff assignments;

integer programming can solve a number of people required to complete the work, the station number and plant machinery and equipment, library location;

dynamic programming can be used to address issues such as optimal path, resource allocation, production schedul ing, inventory control, equipment up dates.

2.2. Storage theory Storage Theory, also known as inventory on the study materials inventory strategy theory, namely the identification of material inventory levels, replen ishment frequency and one replenishment quantity. Reasonable inventory is necessary to protect thesmooth conduct of the production and life, can reduce the occupation of the capital, reduce expenses and unnecessary turnover link, shorten the material flow cycle to accelerate the process of reproduction. Each node in the logistics field: factories, ports, distribution central logistics center, warehouse, retail stores and so more or less defenses of inventory in order to achieve logistics activities minimize the total cost or maximize the benefits that most people use storage theory of knowledge to decision support. And flexible in a variety of circumstances can apply the model solution, such as inventory control model points to determine the storage model and stochastic storage model, which identifies the storage model can be divided intoseveral situations:

do not agree out of stock. one-time replenishment;

promised in short supply, continuous replenishment;

allowed out of stock, one-time replenishment;

Stock out continuous replenishment. Stochastic storage model can be divided into:

one-time order discrete random storage model and one-time order continuous random storage model. Inventory replenishment policy can be divided into the following four basic situation: continuous check, fixed order quantity, fixedre order point (Q, R) strategy;

continuous check of the fixed order point, the largest stock (R, S) strategy;

periodic inspection (T, S) strategy, as well as acomprehen sive inventory of (T, R, S) strategy. Inventory of features, the selection of the appropriate inventory control model and replenishment strategies, to develop area sonable amount of storage, and a reasonable storage time, reasonable stor age structure and reasonable storage networks, storage systems.

2.3. Diagram (network) theory Later since the 1950s, the graph theory is widely applied to solve the en gineering systems and management issues, the complexity of the problem dia gram and network description to simplify and then solve the Graph and network theory has a strong ability to model.The intuitive description of the problem. the model is easy to calculate, easily complex decomposition or transformation of the sub-problem may be solved. Graph and network applications in the logistics, the most obvious application is the transport problems, logistics network be tween the material transported and vehicle scheduling, the choice of transport routes, distribution centers and shipping, reverse logistics, product recovery, use the minimum spanning tree in graph theory, shortest path, maximum flow, minimum cost and knowledge to obtain the transport time required for the minimum or the shortest route or costs the most of route. In addition, the siting of factories, warehouses, distribution centers and logistics facilities, logistics network internal type of work, tasks, personnel assignment problem, renewal of equipment problems, they can use the graph theory of knowledge supporting de cision makers in the optimal arrangement.

2.4. Queuing theory Queuing theory, also known as the random theory, the various system queue length, waiting time and service parameters, the balance between the sys tem services, facilities and service levels, lower the input to obtain better ser vices. Prevalent in the queues in real life, also more common in the area of logistics, such as the products of the factory production line to wait for process ing, waiting in line in-progress, finished goods warehousing operations, trans portation station traffic into and out of the station's line up, the customer service center customer phone line up waiting for service, store customers queued pay ment. Interval by the number of facilities queued by the system, system capac ity, the customer arrival time distribution, service time distribution characteris tics can be divided into (M / M / 1 / ), (M / M / 1 / k), (M / M / 1 / m), (M / M / s / ), (M / M / s / k), (M / M / s / m) in several different circumstances, differ ent situations apply the appropriate model can be solution.

2.5. Game theory, decision theory Decisions commonly found in various human activities, logistics decision making is in possession of sufficient information on the basis of the objective environment of the logistics system, by means of scientific mathematical analy sis, experimental simulation or experience to determine the number logistics system solutions, select a reasonable, to meet the program's decision behavior.

Such as the development of investment plans, production plans for transporta tion plan, select a self-built warehouse or lease of public warehouse, since the purchase of vehicles or rental vehicles, and so on. Logistics decision-making varied, complex and simple, divided into many types of in accordance with dif ferent standards, which according to the number of objectives of the decision problem can be divided into single-objective decision-making and multi objective decision-making. Single-objective decision-making goal is a single, relatively simple method for solving linear programming, nonlinear program ming, dynamic programming, etc. Multi-objective decision-making is relatively much more complex, the construction of logistics centers such as a piece of land to be developed, it is necessary to consider the supporting facilities, advanced, but also consider investing in the size of the problem, these goals sometimes conflict with each other, then we must taken into account. Solve such complex multi-objective decision making the current use of more effective method is one of the analytic hierarchy process, a qualitative and quantitative method of com bining.

3. Further application and development of operations research in the field of logistics 3.1. The practice of operations research theory and logistics Although the theoretical knowledge of the operations research is very ma ture, and have in many aspects of the logistics in the field of usefulness, the ex isting many logistics enterprises, especially small and medium sized logistics companies, and did not attach importance to the practical application of opera tions research theory, theory is theory, run into practical problems still subjec tive with several managers, and did not use the relevant mathematics, operations research knowledge in the scientific calculation, demonstration, decision sup port. Therefore, for many companies, departments, should strengthen the theory and practice of education managers, policy makers, to make it aware of opera tions research is a useful decision-making tool.

3.2. Expand the scope of application of operations research in the field of logis tics The existing knowledge of operations research in the logistics field is mainly concentrated in the above aspects, operations research as a more mature theory, should be allowed to play a greater role in the logistics field, to further explore as much as possible digital fuzzy in the logistics field, quantify the un clear aspects of digital and scientific knowledge of the correct use of operations research, optimization.

3.3. Operations research knowledge integration in the logistics management software Operations research applications in the field of logistics knowledge pro cedures, the preparation of the corresponding software package, makes more people do not understand operations research knowledge can also use the soft ware decision support operations research. Operations research software, but specific to the area of logistics applications are very few and therefore should be vigorously developed for commonly used operations research in the field of logistics software. In addition, the integration of some of the features of opera tions research in logistics management software, is a good direction, which can cause the attention of managers and competent authorities, improve the enter prise's management level, achieve better economic efficiency.

3.4. Based logistics reality, to improve the application of operations research theory inadequacies Although the theory of operations research in the area of logistics a lot of applications, many of the classic model and the formulas deduced in some areas, but some models are based on some assumptions based on the real-life case of a big difference. Such as storage of some models, Q, R, S, T is a precise value, but in real life due to changes in demand for independent people's subjective ability to control, so the quantity and time in general can not be accurately its random ness and uncertainty of the inventory control becomes complicated. As the the ory has become more sophisticated understanding of the actual situation of its inadequacies should be improved and perfected 4. Conclusion The complexity of modern logistics management presented is not able to solve simple math, the computer as a means of operations research theory is an effec tive tool to support a modern logistics management. The development of the lo gistics industry is inseparable from the operations research and technical sup port, application of operations research will enable more efficient logistics man agement.

Finally, I would like to thank my professor, Arshinsky Leonid Vadimovich he gave me a great help in my learning, even though my computer have some problem. He still very pa tiently taught me. I would also like to thank Natalia. In the time we are in to Russia, she gave us a very detailed care.

УДК 0s Zhao Zhengkun THE BOTTLENECKS AND PROSPECTS OF THE DEVELOPMENT OF HIGH-SPEED RAIL Abstract: The construction of high-speed rail is a huge infrastructure project with great difficulties, which contain the high technical requirements, the large amount of invest ment, the late management of complex, etc. Even so, the high-speed train is developed by several countries emphatically, facing both the difficulties and opportunities.

Keywords:

EMU (Electric Multiple Units);

CRH (China Railway High-speed);

TGV (Train a Grande Vitesse);

ICE (Inter City Express);

Bullet Train (Shinkansen);

ATP (Automatic Train Protection).

TGV Bullet Train ICE The high-speed rail is an emerging mode of transport which differs from the ex isting modes of transport. Based on the common rail, several countries have been taking a rapid and effective development of it till the 20th century. Com pared to other transportations, its main advantages are as follows:

High Capacity Per rail, there can be up to 280 pairs of trains running on it in 1 day. If there are 800 people per train, the annual one-way transmission capacity will reach 82,000 million in average, if we adopt double-decker carriages, the capacity will be up to 165 million.

High Speed High speed is the most important sign of the technology level of the high-speed trains, all countries continue to improve the speed of the train. The maximum speed of high-speed trains in France, Japan and Germany has reached 300 km/h.

If we further improve it, the running speed can reach 350 to 400 km/h.

Good Security High-speed trains run in a fully enclosed environment, with a comprehen sive system of automatic train protection. So its security level can be unmatched by any means of transport, which is rare for a variety of modern modes of trans portation.

Punctuality Due to the reliability of advanced equipment and a high level of transport organization, high-speed train can get to the destination punctually. The guaran teed arrival in time won the passengers trust.

Low Energy Consumption If you describe the energy consumption by per people / km, high-speed rail is going to be 1, then the cars 5, buses 2, aircraft 7. High-speed trains use elec tricity, which does need not valuable oil but various forms of energy.

Convenient and comfortable High-speed trains' interior layout is very luxurious, in which there're spacious and comfortable seats. They run very smoothly. As they are vibration- and sound proof, it is very quiet in the carriages. Traveling by high-speed rail is almost no sense of inconvenience, it could be no different from the pleasant enjoyment.

China's development of high-speed rail began with the construction of Qin huangdao – Shenyang Rail in 1999. Chinese government treats high-speed rail (EMU) as a sign of China Science and Technology. So the railway sectors invested more than 4 trillion into the construction of high-speed rail. After 10 years of con struction of high-speed railway and transformation of the existing railway, China now has the world's largest high-speed rail net with the highest speed.

July 23, 2011 at 20:30, Wenzhou, China, there happened an accident about EMU, the D301 train (from Beijing to Wenzhou) hit the D3115 train (from Hangzhou to Wenzhou) by 80 km / h speed deviation. The No. 1, 2 and 3 car riages of the D301 train derailed and fell down from the 40-meter-high bridge.

D3115 train's No. 15 and 16 carriages derailed. Six carriages were badly dam aged totally. As shown:

There were 40 people killed and 172 people injured in this accident. The traffic interruption lasted for 32 hours and 35 minutes. The direct economic lose is amounting to 193,716,500 RMB.

Casualties Distribution Form Train Apartment Killed Injured No. 1 4 No. 2 5 No. 3 5 D301 No. 4 1 No. 5 0 Others 0 Train conductor 3 No. 15 2 D3115 No. 16 20 Others 0 Total 40 This is the worst accident in the history of China's high-speed rail, which is caused by thunder. Lightning striking caused the signal light damage and tele communication equipment failures.

After 159 days of investigation, process of the accident was reconstructed as follows: before the accident, dispatchers ordered the driver on D3115 to switch off the ATP system and drive the train at low speed (20 km / h) in visual system.

But the workers who were repairing the railway signal didn't know the specific situation of the D3115 train. They changed the sign into green, which was sent to D301's ATP systems and dispatching station concurrently. It caused the illu sion of car-free in the interval, the dispatchers ordered D301 train to drive as normal until the red light appears. D301 train run into this interval at the speed of 200 km / h, without seeing the red light that never ever used to be. Just the fi nal two minutes before the accident, the D301 train's driver saw the D3115 train in front. Even though the driver had braked the train urgently, finally the D hit in the D3115. The driver sacrificed his life instantly.

In summary, of course there're natural causes, but the fundamental error should be human-factor: No.

1 signal equipment's secu rity is not strong;

No. dereliction of duty. High-speed rail has more than 40 years of history in France and Japan. But there has never happened an accident which caused the passen gers killed. So the security of their high-speed rails is really worth learning.

The following table is the information for the rest of developed high-speed rail countries:

Country Models Testing speed Real speed History (km/h) (km/h) (years) France TGV 574.8 300 Japan Bullet 443 270~300 Train Germany ICE 406.9 300 China CRH 487.3 200~350 As the data shows, technical level of CRH is not lower than that of the TGV, ICE or Bullet Train. But the equipments and transport-organization should be better. Otherwise, the advantages we've talked about above can't be realized.

We need to be aware of that in addition to security, there are still many problems in China's high-speed rail. Such as: people's income is not high which results in low attendance;

the return on investment cycle is long;

the Ministry of Railways debt ratio, transportation management technology is not mature. But it is undeniable that CRH has made achievements which complete the process from nothing to independent research and development, operations in the past 13-year history of high-speed rail.

There're 28 high-speed trains in Russia in total, which are running between Moscow, St. Petersburg, Helsinki, Nizhny Novgorod since 2010. But all of them were sourced from France or Germany. So there is no domestic one within them currently. In addition, the success of high-speed rail in developed countries is to be learnt, not imitated. Eastern and central China and western Russia have a relatively dense group of large and medium-sized cities. Sufficient amount of tourists as well as the existing railway will benefit from the construction or re construction of high-speed railway a lot. Moreover, it could make it possible to profit in a short time.

Summary: The construction of high-speed rail is a really demanding infra structure project. So whether it is China's 19 high-speed rail trunk roads (north south of 5, east-west of 11, eight inter-city line) or Russia's domestic production of high-speed rail both have been, are or will face to problems in the process of development. But I always believe that, with the efforts of more railway profes sionals, high-speed rail will surely become the modern means of transport which is going to boost the country's economic growth and facilitate the nationals’ lives.

УДК 519. Н.И. Абасова, Е.Н. Осипчук О ТЕХНОЛОГИИ ПОСТРОЕНИЯ ПРОГРАММ НА ОСНОВЕ РЕДАКТОРА БЛОК-СХЕМ Рассматривается подход к построению моделей программ с помощью разрабо танного специализированного редактора блок-схем. Текст программ становится лишь одним из представлений для формирования исполняемого кода внешним компилятором или интерпретатором и может не рассматриваться программистом. Описывается технология автоматического преобразования моделей программ, что позволяет ее сравнивать с теоретическими машинами Поста и Тьюринга. Обосновывается эффек тивность подхода для описания асинхронных процессов.

Разработка программного обеспечения является молодой и быстро развивающейся отраслью инженерной науки. Она подвержена постоянным и быстрым изменениям. Но, несмотря на наличие мощной теоретической базы описания вычислительных машин, технологиям разработки программ не хватает достаточно развитой научной базы.

В самом начале эры программных языков высокого уровня специали стами было обращено внимание на то, что формально языковое средство должно лежать в сфере психологии, должно быть связано с природой че ловека и структурой его памяти. В рамках этой концепции возникло тесно переплетающееся с психологией научное направление «человеко-машин ное взаимодействие». Однако исследование эргономических характери стик языков так и не вошло в практику при их разработке.

Первые программы, как и первые приёмы их разработки, были созданы для ЭВМ последовательной архитектуры. Совокупность технологий програм мирования, структур данных, которые отвечали последовательной архитекту ре ЭВМ, была выражена в парадигмах последовательного программирования.

Появление векторной архитектуры привело к проблемам организации процесса распараллеливания обрабатываемых данных. Идеи, положенные в основу асинхронной модели, не могли быть в полной мере реализованы пра вилами структурного программирования. Поэтому впоследствии для вектор ной архитектуры были сформулированы свои парадигмы параллельного про граммирования и введены языки для параллельных вычислений.

Именно текстовое представление определяет синтаксис описания про граммы, существенно ограничивающий визуальные свойства математической модели закодированных алгоритмов. Поэтому для различных языков, особен но разных парадигм, создаются специфические синтаксические и семантиче ские конструкции, затрудняющие объединение и анализ таких программ [1].

В настоящее время насчитывается несколько сотен различных языков программирования, которые классифицируют по разным признакам. Но, несмотря на многообразие языков программирования, проблемой остается анализ написанных ранее программ с целью их модернизации и адаптации к новым программно-аппаратным средам.

Современные инструментарии для разработки информационных сис тем (UML, CASE-средства и др.) поддерживают многочисленные техноло гии проектирования программных систем. Однако большая часть таких инструментариев не предполагает получение машинного кода и направле на на поддержку верхнего уровня систем без рассмотрения формальных ограничений конкретного языка программирования.

Абстрактные вычислительные машины. Говоря о современных вычислительных машинах, обычно имеют в виду машины традиционной архитектуры, включающие основные элементы:

1) память, предназначенная для хранения произвольных значений (представляются как последовательности битов);

2) процессор, способный выполнять команды;

3) управляющее устройство, способное указывать команды, которые должен выполнять процессор.

Традиционная архитектура тесно связана с низкоуровневыми стилями программирования (структурным и автоматным) и имеет примитивный способ управления – переход к следующей команде или к команде по при нудительно задаваемому адресу.

В 30-х годах, когда еще не было такой аппаратной поддержки и аппарат ной зависимости, как сейчас, модели вычислительных машин были более уни версальными по сравнению с современной традиционной архитектурой.

Машина Тьюринга [2] – абстрактная вычислительная машина, пред ложенная Аланом Тьюрингом для формализации понятия алгоритма. В со став машины Тьюринга входит бесконечная в обе стороны лента, разде лённая на ячейки, и управляющее устройство, способное находиться в од ном из множества состояний, число которых конечно и точно задано.

Управляющее устройство машины Тьюринга может перемещаться влево и вправо по ленте, читать и записывать в ячейки ленты символы не которого конечного алфавита. Управляющее устройство работает согласно правилам перехода, которые представляют алгоритм, реализуемый данной машиной Тьюринга. Каждое правило перехода предписывает машине, в зависимости от текущего состояния и наблюдаемого в текущей клетке символа, записать в эту клетку новый символ, перейти в новое состояние и переместиться на одну клетку влево или вправо.

Таким образом, машина Тьюринга представляет собой простейшую вычислительную машину с линейной памятью, которая согласно формаль ным правилам преобразует входные данные с помощью последовательно сти элементарных действий.

Машина Поста [3] – абстрактная вычислительная машина, предло женная Эмилем Леоном Постом, которая отличается от машины Тьюринга большей простотой.

Машина Поста состоит из каретки и разбитой на секции бесконечной в обе стороны ленты. Каждая секция ленты может быть либо пустой, либо помеченной меткой. За один шаг каретка может сдвинуться на одну пози цию влево или вправо, считать, поставить или уничтожить символ в том месте, где она стоит. Работа машины Поста определяется программой, со стоящей из конечного числа строк. Всего команд шесть: сдвиг вправо, сдвиг влево, запись метки, удаление метки, условный переход по метке, остановка. Для работы машины нужно задать программу и ее начальное состояние, то есть состояние ленты и позицию каретки.

Определив принципы абстрактной вычислительной машина Тьюринга (Поста), затем объявив, что всякая вычислимая функция может быть вы числена на такой машине, можно судить об алгоритмической разрешимо сти функции.

Модели программ. Совершённый переход от элементарного задания команд вычислительным машинам к программной инженерии позволяет иг норировать аппаратные детали выполнения алгоритмов. Однако концентри рование усилий лишь на написании кода приводит к тому, что программист работает с «чёрным ящиком»: код есть, но соответствует ли он поставленной задаче? Тестирование позволяет систематически обнаруживать различные классы ошибок, но не может показать их полное отсутствие.

Появление большого количества объектно-ориентированных языков программирования привело ещё к одной проблеме: каждый язык стал оп ределяться своим синтаксисом (семантикой). Для таких языков програм мист, по существу, пишет одно и то же, и функции систем программирова ния близки. Различия лишь в оформлении и связаны, в частности, с тем, как соотносится программа с ее окружением и как задаются общие для всех программ действия [4, 5].

Предлагается к рассмотрению табличное представление логики про граммы как переход от текста к модели программ.

а) б) Рис. 1. Структура отношений (а) и сущностей (б) управляющих блоков моделируемой программы Модель программы может быть задана двумя таблицами: отношений (O) и сущностей (B).

Таблица отношений (рис. 1, а) имеет следующую структуру:

E = { ( N, TO ) j : j = 1, m }, O = { ( M, E ) i : i = 1, n }, где M – метка блока;

E – указатель переходов, где для структуры действия используется один переход к TO1, а для структуры выбора – указывается номер выхода Nj и переход к метке TOj.

Структура таблицы сущностей (рис. 1, б) имеет вид:

B = {(M, BT, G, C) i : i = 1, n}, G = {(P, S, Z)i : i = 1, n}, P = {(X, Y)i : i = 1, n } S = {(X, Y)i : i = 1, n }, C = {(L, T) j : j = 1, m}, где M – метка блока;

BT – тип блока;

G – графические параметры блока:

P – позиция в Декартовой системе координат, S – размер, Z – заголовок;

C – исходный код блока, состоящий из номеров строк L и текста строк T.

Табличное представление логики программы позволяет эффективно моделировать самые разнообразные алгоритмы, применять к модели тео рию реляционных баз данных и внедрять математические методы обработ ки, тестирования и отладки программ.

На основе представленной модели создан универсальный визуализа тор для построения и просмотра графов взаимодействия объектов различ ных модулей.

Подход к созданию редактора блок-схем. При изучении алгоритмов обработки информации, представляемой различными структурами данных, важную роль играют визуализаторы алгоритмов, позволяющие в нагляд ной форме динамически отображать детали их работы. Для некоторых ал горитмов динамический вариант демонстрации их работы является более естественным, чем набор статических иллюстраций. Для родственных ал горитмов визуализация позволяет наглядно продемонстрировать как об щий подход, так и различие в механизмах их действия.

Рассмотрим технологию автоматического синтеза модулей программы на основе интерактивного построения блок-схем [4] для разработки после довательной программы, имеющей наборы типизированных блоков или с одним, или с несколькими альтернативными выходами.

Каждый блок содержит исходный код, записанный на универсальном С-подобном языке, который впоследствии трансформируется в выбранный язык программирования. Последовательность обработки блоков опреде ляют линии связи.

Простейшей реализацией такой логики является использование опера тора goto, неприемлемого при структурном программировании, но эффек тивно используемого при данном подходе, когда текст программы являет ся внутренним представлением, а внешним – блок-схема.

На основе представленной технологии реализована система синтеза блок-схем отдельных модулей программы с автоматическим формирова нием текстов программ выбранного языка программирования и исполняе мого кода через запуск соответствующих консольных компиляторов и линковщиков.

Основные элементы блок-схемы представлены на рисунке 2.

а) б) в) г) Рис. 2. Элементы блок-схемы: а) следование, б) проверка условия, в) разветвитель, г) начало-завершение В качестве управляющих структур блок-схемы взяты две базовые конструкции: следование и ветвление. Блок проверки условия введён как частный случай ветвления при единичном или двойном выборе.

Общим для отображения управляющих структур является расположе ние входов слева и выходов справа блока. Недопустимо пересечение бло ков. Каждый блок может иметь неограниченное количество входящих ли ний связи. Блок «следование» всегда имеет только один выход, блок «раз ветвитель» – в зависимости от количества вариантов множественного вы бора.

Преобразования программ. Так как табличная модель логики про граммы является совокупностью отношений множеств (таблиц), то воз можны преобразования исходной модели из одного вида в другой. Такие множества будут изоморфными.

Простейший пример преобразования программы к виду, удобному для анализа состояния внутренних переменных, – автоматическое добавление к коду управляющих структур операции вывода переменных. Таким обра зом, становится доступной пошаговая визуализация трассировки алгорит ма.

Анализ неиспользуемых блоков в алгоритме позволяет найти и ис ключить участки кода, которые не принимают участия в управлении алго ритма.

Еще один пример – декомпозиция (рис. 3, а) и объединение (рис. 3, б) управляющих структур. На основе данного преобразования любую про грамму можно привести к предельной форме, состоящей из двух типов блоков, которые не имеют связей с блоками одного и того же типа (при ус ловии, что в каждый последующий входит только одна линия связи от предыдущего блока).

а) б) Рис. 3. Пример преобразования фрагмента блок-схемы: а) полная декомпозиция;

б) максимальное объединение Особенности реализации модуля интерпретации. Рассмотрим реа лизацию логики модуля интерпретации на примере.

Пример. Произвести сортировку элементов массива array по возрас танию методом простого обмена (метод «пузырька»). Элементы масси ва – целые числа.

Запишем функцию SortUp на языке С, имеющую параметры: int array[] – массив целых чисел, int col – длина массива. Из функции, запи санной по правилам структурного программирования, может быть сгене рирован код программы на основе оператора goto:

void SortUp (int array[], void SortUp (int array[], int col) int col) {int temp,i,j;

{ P1: i=1;

goto L1;

int temp,i,j;

L1: if (icol) goto P2;

else goto P6;

for (i=1;

icol;

i++) P2: j=0;

goto L2;

{ L2: if (jcol-i) goto L3;

else goto P5;

for (j=0;

jcol-i;

j++) L3: if (array[j]array[j+1]) { goto P3;

else goto P4;

if (array[j]array[j+1]) P3: temp=array[j];

array[j]=array[j+1];

{ array[j+1]=temp;

goto P4;

P4: j++;

goto L2;

P5: i++;

goto L1;

P6: return;

} Код на основе оператора goto рассмотрим в виде следующих блоков:

управляющего устройства и функционального процессора. Для реализации функционального процессора запишем полученный код, используя струк туру множественного выбора:

void Control (int select) { static array[col];

static int temp,i,j;

switch (select) { case P1: i=1;

break;

case L1: if (icol) V1=1;

else V1=0;

break;

case P2: j=0;

break;

case L2: if (jcol-i) V2=1;

else V2=0;

break;

case L3: if (array[j]array[j+1]) V3=1;

else V3=0;

break;

case P3: temp=array[j];

array[j]=array[j+1];

array[j+1]=temp;

break;

case P4: j++;

break;

case P5: i++;

break;

}} Функциональный процессор включает набор функциональных команд (P1–P5) и статических объектов (переменные temp, i, j, массив array), соот ветствующих регистрам стандартного центрального процессорного уст ройства (ЦПУ).

В управляющем модуле осуществлён доступ к набору логических ко манд (L1–L3), для которых введены логические переменные (V1–V3):

void Logic () { P1: Control(P1);

goto L1;

L1: Control(L1);

if (V10) goto P2;

else goto P6;

P2: Control(P2);

goto L2;

L2: Control(L2);

if (V20) goto L3;

else goto P5;

L3: Control(L3);

if (V30) goto P3;

else goto P4;

P3: Control(P3);

goto P4;

P4: Control(P4);

goto L2;

P5: Control(P5);

goto L1;

P6: return;

} Таким образом, блок функционального процессора может быть сфор мирован таблицей сущностей (рис. 1, б), блок устройства управления – таблицей отношений (рис. 1, а) ранее представленной модели программ.

Схема интерпретации произвольного модуля описывается в виде цикла выполнения функциональных блоков и совершения переходов до тех пор, пока цикл не завершится соответствующим функциональным оператором (рис. 4).

Рис. 4. Схема интерпретации модуля Начиная с первой строки таблицы сущностей, происходит выполне ние функционального блока текущей строки (i). Если функциональный оператор завершает цикл, то интерпретатор останавливает свою работу, иначе проверяется возвращаемая функциональным оператором логическая переменная ( Vi ) из таблицы отношений. В зависимости от Vi осуществля ется переход к строке таблицы сущностей, метка которой указана в номере выхода Ni.

Из приведенного алгоритма интерпретации модуля можно сделать вы вод о том, что табличную модель логики программы можно перевести в машину Поста, следовательно, модель универсальна по Тьюрингу.

Асинхронные вычисления. Табличную модель логики программы, в отличие от текстовой модели, гораздо легче адаптировать к асинхронным вычислениям. Один из подходов – применение метода автоматного про граммирования, когда в основу проектирования программы закладывается алгоритм – конечный автомат в виде диаграммы состояний или таблицы последовательных переходов и выходов.

В автоматном программировании, как и в теории управления, исполь зуются три термина: «входные воздействия», «состояния» и «выходные воздействия», причем состояния рассматриваются как абстракции. Для ко дирования любого числа состояний автомата применяется одна много значная переменная, что предопределило реализацию автоматов с помо щью конструкции switch языка С. Указанная реализация выполняется формально по графу переходов, визуально описывающему поведение ав томата.

Таким образом, добавив к таблице сущностей столбец состояния бло ков, динамически изменяющийся по ходу выполнения алгоритма, можно определить ожидающие выполнения блоки и распределить их выполнение.

Разработанная технология интерактивного построения блок-схем про грамм позволяет представлять логику программ в виде таблиц, что являет ся попыткой вернуться обратно от кода к моделям данных. Технология может стать актуальной для анализа, визуализации программ, может при меняться в распределённых и параллельных вычислениях, позволяет вне дрять математические методы обработки, тестирования и отладки про грамм.

Библиографический список Абасова Н.И., Лаврухина Н.А. Особенности выбора языков программирования для 1.

разработки приложений // Материалы 3-й Всероссийской конференции «Винеров ские чтения» [Электронный ресурс]. – Иркутск : ГОУ ВПО ИрГТУ, 2009. – 8 с.

Джон Хопкрофт, Раджив Мотвани, Джеффри Ульман. Введение в теорию машин 2.

Тьюринга. Введение в теорию автоматов, языков и вычислений. – М. : Вильямс, 2002. – 528 с.

Успенский В.А. Машина Поста. – М. : Наука, 1988. – 96 с.

3.

Абасова Н.И. Разработка и интеграция интеллектуальных информационных техно 4.

логий для поддержки научно-образовательного процесса // Конференция ИрГУПС, 2010. – 8 с.

Абасова Н.И. Язык Lua – в образовании // Информационные технологии и пробле 5.

мы моделирования сложных систем. – Иркутск : ИИТМ ИрГУПС, 2010. – Вып. 9. – 4 с.

Осипчук Е.Н. Синтез программных систем на основе иерархии блок-схем // Мате 6.

риалы 3-й Всероссийской конференции «Винеровские чтения» [Электронный ре сурс]. – Иркутск : ГОУ ВПО ИрГТУ, 2009. – 8 с.

УДК Н.И. Глухов НЕКОТОРЫЕ ОСОБЕННОСТИ СОЗДАНИЯ КОМПЬЮТЕРНОЙ ИНФОРМАЦИИ, ОХРАНЯЕМОЙ ЗАКОНОМ Законодательством Российской Федерации определено отношение граждан к информации, информационным ресурсам, информационным ак тивам в нашей стране. Любой обладатель компьютерной информации дол жен знать свои права и обязанности по обеспечению целостности, доступ ности и конфиденциальности своей информации, если в этом есть необхо димость.

Пунктом 4 статьи 29 Конституции Российской Федерации закреплено право каждого гражданина «свободно искать, получать, передавать, произ водить и распространять информацию любым законным способом». Реали зация данного права отражена в Федеральном законе РФ № 149-ФЗ от июля 2006 года «Об информации, информационных технологиях и защите информации» (далее – Федеральный закон № 149-ФЗ от 27.07.2006 г.).


В частности, согласно статье 8 Федерального закона № 149-ФЗ от 27.07.2006 г., «граждане вправе осуществлять поиск и получение любой информации в любых формах и из любых источников при условии соблю дения требований, установленных настоящим Федеральным законом и другими федеральными законами».

При анализе реализации этого права лицом необходимо установить, приведет ли это к нарушению законных прав обладателя компьютерной информации.

В соответствии со статьёй 5 Федерального закона № 149-ФЗ от 27.07.2006 г. «информация может свободно использоваться любым лицом и передаваться одним лицом другому лицу, если федеральными законами не установлены ограничения доступа к информации, либо иные требова ния к порядку её предоставления или распространения». Соответственно, информация в зависимости от категории доступа к ней подразделяется на общедоступную информацию и на информацию, доступ к которой ограни чен федеральными законами (информация ограниченного доступа).

Законный обладатель компьютерной информации в соответствии со статьёй 6 Федерального закона № 149-ФЗ от 27.07.2006 г. «вправе разре шать или ограничивать доступ к информации, определять порядок и усло вия такого доступа, а также при осуществлении своих прав обязан:

1) соблюдать права и законные интересы иных лиц;

2) принимать меры по защите информации;

3) ограничивать доступ к информации, если такая обязанность уста новлена федеральными законами.

При защите общедоступной информации её обладатель должен при нимать правовые, организационные и технические меры, направленные на обеспечение защиты информации от неправомерного доступа, уничтоже ния, модифицирования, блокирования, копирования, предоставления, рас пространения, иных неправомерных действий в отношении такой инфор мации, а также на реализацию права на доступ к информации.

Помимо этих мер «при защите информации ограниченного доступа обладатель информации должен принимать правовые, организационные и технические меры, направленные на соблюдение конфиденциальности та кой информации, в т. ч. предупреждение возможных неблагоприятных по следствий нарушения порядка доступа к информации, постоянный кон троль за обеспечением уровня защищенности информации» (статья 16 Фе дерального закона № 149-ФЗ от 27.07.2006 г.).

Законодатель (статья 9 Федерального закона № 149-ФЗ от 27.07.2006 г.) к информации ограниченного доступа относит:

1) информацию, составляющую государственную тайну, защита кото рой осуществляется в соответствии с законодательством РФ о государст венной тайне;

2) сведения конфиденциального характера, в отношении которых обя зательным является соблюдение конфиденциальности информации, доступ к которым ограничен федеральными законами, а также установлены усло вия отнесения информации к сведениям, составляющим коммерческую тайну, служебную тайну и иную тайну, и ответственность за её разглаше ние.

К охраняемой законом информации кроме информации, составляю щей государственную тайну, и конфиденциальной информации относятся также результаты интеллектуальной деятельности и средства индивидуа лизации юридического лица (часть 4 Гражданского кодекса РФ).

Следовательно, к охраняемой законом информации в данном случае могут относиться только сведения конфиденциального характера.

В перечень сведений конфиденциального характера (утверждённый Указом Президента РФ от 06.03.1997 г. № 188 «Об утверждении перечня сведений конфиденциального характера») включены:

1) сведения о фактах, событиях и обстоятельствах частной жизни гра жданина, позволяющие идентифицировать его личность (персональные данные);

2) сведения, составляющие тайну следствия и судопроизводства;

3) служебные сведения, доступ к которым ограничен органами госу дарственной власти в соответствии с Гражданским кодексом РФ и феде ральными законами (служебная тайна);

4) сведения, связанные с профессиональной деятельностью, доступ к которым ограничен в соответствии с Конституцией РФ и федеральными законами (врачебная, нотариальная, адвокатская тайна, тайна переписки, телефонных переговоров, почтовых отправлений, телеграфных или иных сообщений и т. д.);

5) сведения, связанные с коммерческой деятельностью, доступ к кото рым ограничен в соответствии с Гражданским кодексом РФ и федераль ными законами (коммерческая тайна);

6) сведения о сущности изобретения, полезной модели или промыш ленного образца до официальной публикации о них.

Обладатель информации, составляющей коммерческую тайну, в соот ветствии со статьёй 3 Федерального закона от 29.07.2004 г. № 98-ФЗ «О коммерческой тайне» «должен ограничить доступ к этой информации и установить в отношении неё режим коммерческой тайны».

Права обладателя информации, составляющей коммерческую тайну, возникают с момента установления им в отношении такой информации режима коммерческой тайны в соответствии со статьёй 10 Федерального закона от 29.07.2004 г. № 98-ФЗ «О коммерческой тайне».

Следовательно, выполняя требования Законодательства, обладатель компьютерной информации обязан осуществлять следующие мероприятия по охране конфиденциальности информации:

1) определить перечень информации, составляющей коммерческую тайну;

2) ограничить доступ к информации, составляющей коммерческую тайну, путём установления порядка обращения с этой информацией и кон троля за соблюдением такого порядка;

3) вести учет лиц, получивших доступ к информации, составляющей коммерческую тайну, и (или) лиц, которым такая информация была пре доставлена или передана;

4) регулировать отношения по использованию информации, состав ляющей коммерческую тайну, работниками на основании трудовых дого воров и контрагентами на основании гражданско-правовых договоров;

5) наносить на материальные носители (документы), содержащие ин формацию, составляющую коммерческую тайну, гриф «Коммерческая тайна» с указанием обладателя такой информации.

Причём, меры по охране конфиденциальности информации призна ются разумно достаточными, если: «исключается доступ к информации, составляющей коммерческую тайну, любых лиц без согласия её обладате ля» и «обеспечивается возможность использования информации, состав ляющей коммерческую тайну, работниками и передачи её контрагентам без нарушения режима коммерческой тайны».

Однако, как показала практика, не всегда обладатели сайтов выпол няют перечисленные законодательные и нормативно-правовые требования для определения понятия компьютерной информации, охраняемой зако ном.

Пример: Руководитель коммерческой фирмы Ф. разместил в Интерне те главную страницу интернет-сайта своей фирмы и объявление: «Оцени те, чего не хватает».

Совершенно посторонний человек, назовем его К., откликнувшись на данное объявление и использовав стандартный логин и пароль «аdmin аd min», получил доступ в административный раздел сайта и разместил на его главной странице надпись: «Ну, ребята, ну разве так можно? Пароль и ло гин для доступа в «админку» должен быть хотя бы разным, а не админ ад мин. Далеко пойдете, сейчас я пароль, конечно, уже сменил на новый, его можно узнать по телефону (указан № телефона). Или заново залить».

Вопрос: содержатся ли в действиях К. признаки неправомерного дос тупа к компьютерной информации, охраняемой законом?

Исходя из предложенной ситуации, компьютерная информация, яв ляющаяся предметом анализа, могла содержать сведения, связанные с коммерческой деятельностью, доступ к которым ограничен в соответствии с Гражданским кодексом РФ и федеральными законами (коммерческая тайна), либо иными конфиденциальными сведениями.

Учитывая изложенное, а также рассматривая вышеприведенную ти пичную ситуацию, необходимо констатировать, что меры по защите рас сматриваемой компьютерной информации её обладателем не были приня ты:

1) пароль к административному разделу сайта содержал стандартную последовательность символов «админ админ», что не является адекватной защитой информации;

2) режима конфиденциальности информации в организации не уста новлено, следовательно, компьютерная информация является общедоступ ной информацией.

Публичное предложение обладателя сайта к неопределённому кругу лиц было сделано без каких-либо пояснений о том, что именно нужно оце нить, т. е. данное предложение было обобщённым и пользователи сайта могли оценить данный сайт как с позиции дизайна, содержания, удобства расположения контента и пользования, так и с позиции обеспечения его безопасности.

Компьютерная информация, являющаяся предметом анализа по предложенной ситуации, не относится ни к информации, составляющей государственную тайну, ни к охраняемым законом результатам интел лектуальной деятельности и средствам индивидуализации юридического лица.

В соответствии со статьёй 4 Федерального закона от 29.07.2004 г.

№ 98-ФЗ «О коммерческой тайне» «информация, составляющая коммерче скую тайну, обладателем которой является другое лицо, считается полу ченной незаконно, если её получение осуществлялось с умышленным пре одолением принятых обладателем информации, составляющей коммерче скую тайну, мер по охране конфиденциальности этой информации, а также если получающее эту информацию лицо знало или имело достаточные ос нования полагать, что эта информация составляет коммерческую тайну, обладателем которой является другое лицо, и что осуществляющее пере дачу этой информации лицо не имеет на передачу этой информации закон ного основания».

В этой же статье указанного федерального закона отмечено, что «информация, самостоятельно полученная лицом при осуществлении исследований, систематических наблюдений или иной деятельности, считается полученной законным способом, несмотря на то, что содержа ние указанной информации может совпадать с содержанием информа ции, составляющей коммерческую тайну, обладателем которой является другое лицо».


Учитывая вышеизложенное, необходимо сделать заключение о том, что доступ к компьютерной информации, содержащейся на сайте её обла дателя Ф., действительно был осуществлён, однако этот доступ нельзя рас сматривать как неправомерный доступ к охраняемой законом информации, поскольку информация в анализируемой ситуации не относится к катего рии охраняемой законом компьютерной информации, т. к. является обще доступной информацией.

Библиографический список 1. Конституция РФ 1993 г.

2. Гражданский кодекс РФ от 18.12.2006 № 230-ФЗ.

3. Об информации, информационных технологиях и защите информации : Федераль ный закон РФ от 27.07.2006 № 149-ФЗ.

4. Федеральный закон РФ «О коммерческой тайне» от 29.07.2004 № 98-ФЗ.

5. Об утверждении перечня сведений конфиденциального характера : Указ Президента РФ от 06.03.1997 № 188.

УДК 548.0: Д.В. Горев, О.В. Горева, Е.М. Белорусова СПРАВОЧНО-РАСЧЕТНЫЙ ПРОГРАММНЫЙ КОМПЛЕКС ПО НЕОРГАНИЧЕСКИМ ОДНООСНЫМ НЕЛИНЕЙНО-ОПТИЧЕСКИМ КРИСТАЛЛАМ Поиск материалов, эффективных для нелинейной оптики, с опреде ленными оптическими и нелинейно-оптическими свойствами является од ной из актуальных задач прикладной физики конденсированного состоя ния. Для разработки высокотехнологичных электрооптических систем не обходимо синтезировать новые кристаллические нано- и микроструктуры, имеющие высокие нелинейно-оптические коэффициенты, широкую об ласть прозрачности, высокие коэффициенты лучестойкости. В настоящее время не существует систематизированного алгоритма поиска (прогнози рования) кристаллических сред с заданными свойствами. Расчет набора конкретных свойств и численное значение параметров, характеризующих данные свойства, обусловленных внутренней структурой кристаллической среды, в явном виде является трудоемкой задачей, при решении которой не всегда возможно учесть все внешние и внутренние факторы. Целесообраз ней для выполнения поставленной задачи найти корреляцию внутренней структуры известных кристаллических сред и их экспериментально иссле дованных физических свойств. Для этого авторами работы была составле на база данных, содержащая значения оптических, нелинейно-оптических и атомно-структурных свойств 30 кристаллических одноосных неоргани ческих кристаллов с возможностью интерактивного пополнения базы. База данных содержит следующую информацию о кристаллических средах: на звание кристалла, его химическая формула, симметрия кристалла, пара метры кристаллической решетки, тип кристалла, структура элементарной ячейки кристалла, вид химической связи, дисперсионные формулы показа телей преломления, величина анизотропии (двулучепреломления), величи на дисперсии, нелинейно-оптические коэффициенты, величина лучестой кости, углы коллинеарного синхронизма при преобразовании излучения по частоте, углы векторного синхронизма при преобразовании излучения по частоте. Поля разработанной базы данных подразделяются на статические и динамические. Статические поля заполняются вручную, согласно спра вочным данным по этому кристаллу и содержат сведения о названии кри сталла, его химической формуле, параметрах кристаллической ячейки, ви де химической связи, нелинейно-оптических коэффициентах, величине лу честойкости, структуре элементарной ячейки (числовая и визуальная ин формация). Остальные ранее перечисленные свойства рассчитываются с помощью прикладных программ [1–2], разработанных авторами, вызывае мых из базы данных. Прикладные программы представляют собой само стоятельные программные продукты с динамическим интерфейсом, позво ляющие пользователю регулировать начальные условия рассматриваемого физического процесса. Эти программные продукты в основном разработа ны с помощью программы Delphi. Для графического представления анизо тропии свойств кристалла в пространстве использовался Mathcad. Про граммные продукты, разработанные для расчета конкретных свойств кри сталлов, интегрируются в одну базу данных. Для расчета микроскопиче ских свойств кристалла (полная энергия, дипольный момент) к базе дан ных подключается лицензионная программа HyperChem, разработанная компанией Hypercub.Inc, предназначенная для моделирования молекуляр ных и кристаллических систем с помощью квантово-механических расче тов. Анализ различных свойств выводится в форме таблиц и графиков с динамически формирующимися пользователем полями значений, а также визуальной информации, представляющей трехмерное изображение струк туры кристаллической решетки. Для корреляции внутренних свойств кри сталла с его физическими свойствами из разработанной базы данных вы зываются две вспомогательные линейные базы данных со значениями ионного радиуса всех химических элементов и наиболее распространен ных кислотных остатков (БД.1), а также значениями поляризуимости ио нов химических элементов (БД.2) (рис. 1).

Рис. 1. Структура справочно-расчетного комплекса Для тестирования работы базы данных были выбраны отрицательные и положительные кристаллы, относящиеся к трем классам симметрии од ноосных кристаллов: 42m, 3m, 6mm. Для установления корреляционных связей в базу данных вносились от трех до шести представителей каждой группы кристаллической симметрии и определенного типа кристалла (по ложительные, отрицательные). Например, для группы «отрицательные кристаллы точечной группы симметрии 42m » для внесения в базу данных были выбраны кристаллы KDP, ADP, CDA, RDP, CLBO.

Одним из основных параметров для выбора кристалла преобразователя для конкретной прикладной задачи технической физики является возможность существования направления коллинеарного синхро низма и его значение. Угол коллинеарного синхронизма для одноосного отрицательного кристалла определяется из следующего соотношения [3]:

(( ne2w ) 2 - ( no ) 2 ) (( ne2w ) 2 - ( no2w ) 2 ) w cosq с =, (1) ( ne2w ) 2 no2w now где ne2w – показатель преломления кристалла для световой волны е-поляри зации частоты 2w, no – показатель преломления кристалла для световой w волны о – поляризации частотыw, no w – показатель преломления кристалла для световой волны о – поляризации частоты 2w. Для прогноза о сущест вовании необходимых углов коллинеарного синхронизма в кристалле не обходимо знать связь этого свойства с внутренней структурой кристалла.

Величина показателей преломления, их дисперсии и анизотропии опреде ляется внутренним строением кристалла. Величина дисперсии показателя преломления для световой волны необыкновенной поляризации кристалла:

Dne = ne2w - new, где показатели преломления кристалла световой волны необыкновенной поляризации находятся из дисперсионных формул Сейлмеера.

Из выражения (1) видно, что угол коллинеарного синхронизма является неявно зависимым от ве личины дисперсии. Поэтому корре ляцию угла коллинеарного синхро низма и величины дисперсии для кристаллов определенной группы симметрии можно получить только с помощью компьютерного моде лирования. При использовании воз можностей разработанного спра Рис. 2. Корреляция углов вочно-расчетного комплекса были коллинеарного синхронизма для отрицательных кристаллов группы получены корреляционные зависи мости углов коллинеарного син симметрии 4 2 m и величины дисперсии хронизма q с при генерации второй их показателей преломления для световой волны необыкновенной гармоники основным излучением поляризации неодимового лазера ( l = 1,064 мкм) от величины дисперсии кристаллов для световой волны необыкновенной поляризации D ne для группы кристаллов 42m (рис. 2).

Из полученной зависимости видно, что при увеличении величины дисперсии показателя преломления для световой волны необыкновенной поляризации угол коллинеарного синхронизма при генерации второй гар моники увеличивается, но эта зависимость нелинейная. Это обусловлено поправками, учитывающими характеристики ионной связи этих кристал лов и их качественного строения.

Разработанный справочно-расчетный программный комплекс по не органическим нелинейно-оптическим кристаллам может использоваться как мощный вспомогательный инструмент для выявления механизмов формирования различных свойств неорганических одноосных кристалли ческих сред. В настоящее время аналогов подобного комплекса не сущест вует, поэтому дальнейшая разработка и модернизация справочно расчетного программного комплекса направлена на создание сетевой вер сии для общего пользования в сети Internet и пополнения базы данными о неорганических кристаллах.

Библиографический список 1. Илларионов А.И., Янчук О.В. Информатизация расчёта основных параметров преобра зования широкополосного ИК-излучения в нелинейных кристаллах // Информацион ные технологии и проблемы математического моделирования технических, социаль ных и энергетических систем : сб. науч. тр. – Иркутск : ИрГУПС, 2006. – Вып. 3. – С. 30–37.

2. Илларионов А.И., Янчук О.В. Автоматизация расчёта структуры второй гармоники преобразованного в нелинейном кристалле при его накачки реальной оптической системой // Информационные технологии и проблемы математического моделиро вания сложных систем. Принципы математического моделирования технических, социальных и энергетических систем : сб. науч. тр. – Иркутск : ИрГУПС, 2006. – Вып. 3. – С. 52–60.

3. Илларионов А.И., Янчук О.В. Эффективность преобразования излучения во вторую оптическую гармонику при векторном синхронизме в одноосных кристаллах // Из вестия вузов. Физика. – 2009. – № 11/3. – С. 350–352.

УДК А.В. Данеев, А.А. Несмеянов АНАЛИЗ ПРОГРАММНЫХ СРЕДСТВ КОМПЬЮТЕРНОГО МОДЕЛИРОВАНИЯ, ИСПОЛЬЗУЕМЫХ ПРИ ПРОВЕДЕНИИ АВТОТЕХНИЧЕСКИХ ЭКСПЕРТИЗ Стремительное развитие научно-технического прогресса в области со временного автомобилестроения привело к кардинальному изменению самой структуры дорожно-транспортных ситуаций (ДТС) (увеличивается скорость движения автомобилей, возрастает плотность транспортного потока и т. д.), которые предшествуют дорожно-транспортным происшествиям, что обуслав ливает постоянно возрастающие объемы работ по автотехническим эксперти зам. Все это диктует необходимость увеличения производительности труда экспертов-автотехников, повышения достоверности экспертных исследований и сокращения сроков их производства и, в итоге, ускоренного развития теории, методов и средств судебной автотехнической экспертизы.

Судебная автотехническая экспертиза как область практической дея тельности представляет собой сложную систему разнородных элементов, в том числе: нормативное регулирование, статус и функции субъектов дея тельности, научные основы, методы и методики проведения экспертных исследований. Как и многие другие виды экспертиз, она предполагает под робное изучение объектов, следов, вещной обстановки, взаимодействия данных факторов во времени, которое предполагает использование новей ших технических средств. Центральным звеном здесь является транспорт но-трасологическая экспертиза для установления фактических данных в процессе изучения следов с целью установления механизма их образова ния и определения оставившего их объекта.

В рамках данного вида экспертизы проводится исследование следов ходовой части транспортных средств, выступающих частей транспортных средств, отделившихся частей транспортных средств. Исследование следов и повреждений транспортных средств по делам о ДТП занимает особое ме сто и имеет огромное значение. В настоящее время разработан ряд методик транспортно-трасологических исследований, которые дают возможность делать определенные выводы по типичным ситуациям дорожно транспортных происшествий, связанных со столкновением, заносом и оп рокидыванием транспортных средств.

Одним из важнейших направлений в этой области является использо вание специальных компьютерных средств, позволяющих не только про водить все необходимые расчеты при производстве экспертизы механизма и обстоятельств дорожно-транспортных происшествий (ДТП), но и осуще ствлять 2D-, 3D-визуализацию общей картины ДТС [1]. Остановимся под робнее на некоторых из них.

В Европе сейчас существует три основных компании, ведущих разра ботку подобного программного обеспечения [2]:

1. IbB Informatik GmbH [3], продукцией в настоящее время является компьютерный модуль CARAT-3, CARAT-4 (CARAT – Computer Assisted Reconstruction of Accidents in Traffic) (рис. 1), который позволяет рассмат ривать движение объектов в трех режимах: кинематический режим движе ния;

динамический режим движения;

расчет соударений.

Кинематический расчет представляет собой не что иное, как реализа цию известных из курса физики процессов движения. Динамический рас чет имеет целью моделировать движение автотранспортного средства, подверженного воздействию сил. Математическая модель данного режима основывается на применении известных дифференциальных уравнений движения. Анализ и моделирование столкновений являются важнейшим модулем программы CARAT-4. В данном модуле программы известные из теоретической механики законы сохранения импульса и его момента дают в некоторых случаях погрешности. Поэтому математическая модель столкновения, применяемая в программе CARAT-4, имеет основой гипоте зу Кудлиха – Слибара, дополняя ее уравнениями так называемого метода эквивалентных деформациям энергий по Бургу – Цайдлеру.

Рис. 1. Программа CARAT- 2. Dr. Steffan Datentechnik [4] поставляет на рынок программу PC CRASH (рис. 2) – сложный лицензионный продукт, предназначенный для моделирования ДТП, экспертизы сложных ситуаций на дороге, симуляции деформации транспортных средств и людей – участников ДТП, в т. ч. грузо вые и легковые автомобили, мотоциклы (до 32 видов транспортных средств), пешеходы, водители и пассажиры. Программа PC-CRASH применяет не сколько различных моделей расчета, включая импульсно-толчкообразную модель аварии, модель удара на основе жесткости, кинетическую модель для реалистичной имитации траектории движения и простую кинематическую модель для изучения времени и дистанции. В целях получения максимальной разносторонности результаты моделирования программы PC-CRASH могут быть рассмотрены в масштабе и вертикальной проекции, 3D-перспективе, а также могут быть выведены на экран в виде диаграмм и таблиц расчетных значений. В основе расчетов PC-CRASH используется база данных транс портных средств «Specs». Это международная признанная база данных, кото рая была разработана Департаментом транспорта Канады и с его разрешения поставляется бесплатно для удобства пользователей программы PC-CRASH.

Другой программный продукт австрийского разработчика Dr. Steffan Datentechnik Ges.m.b.H – программа преобразования двухмерных изображе ний (фотографий) «PC-RECT».

Рис. 2. Программа PC-CRASH 9. 3. Dr. Werner Gratzer [5] разработал программу ANALYSER PRO (рис. 3).

Рис. 3. Программа ANALYZER PRO 12. Данная программа по механиз му работы похожа на PC CRASH, но имеет более мощ ные средства графической ви зуализации.

В России из перечислен ных средств наиболее широкое распространение получил про граммный модуль CARAT-4.

Если же говорить о про граммных средствах, разрабо танных непосредственно в на шей стране, то тут в качестве примера можно привести сис Рис. 4. Система визуального моделирования «Экспертиза ДТП»

тему визуального моделирования ДТС «Экспертиза ДТП» (рис. 4) москов ской компании Autosoft [6], которая предназначена для визуального моде лирования дорожно-транспортной ситуации любой сложности и с любым количеством участников движения и других объектов (знаки, светофоры с заданием режимов работы, дорога с разметкой и т. д.). Программа позволя ет анимировать (приводить в движение) созданные модели. Существует также возможность автоматизированного выбора исходных данных из соз данной модели ДТП и проведения исследования с получением документа «Заключение эксперта» в формате MS Word. Исследование может прово диться одновременно по нескольким вариантам исходных данных.

Еще одним достаточно интересным продуктом является программа «Road Expert Automation» [7], разрабытываемая в институте безопасности дорожного движения СПб ГАУ (рис. 5). Данная программа в первую оче редь предназначена для визуального моделирования дорожно транспортной ситуации любой сложности и с любым количеством участ ников движения и других объектов и в будущем позволит воспроизводить дорожно-транспортную ситуацию (ДТС) любой сложности, с использова нием различных видов объектов, анимировать модель ДТС, задавать ре жимы движения ТС, пешеходов, работы светофоров и многое другое.

С целью организации производства автотехнических экспертиз с ис пользованием современного про граммного обеспечения ГУ СЗРЦСЭ разработал программу AUTO-GRAF 1.1 [8]. Программа представляет собой графический редактор, позволяющий строить масштабные схемы ДТП и тем самым моделировать обстановку места происшествия. При созда нии графического редактора AUTO-GRAF 1.1 было обеспече но его соответствие не только общепринятым стандартам на предназначенные для работы с графическими объектами про граммные продукты, но и требо ваниям, вытекающим из экс пертной практики. Программа располагает большой базой транспортных средств – более 170 автомобилей (практически Рис. 5. Система визуального все автомобили отечественного моделирования «Экспертиза ДТП»

производства). При отсутствии в базе автомобиля какой-либо модели она может быть введена в базу экс пертом самостоятельно при помощи имеющегося в программе шаблона ав томобиля.

Кроме перечисленных программных инструментальных средств сегодня в Ев ропе при расследовании ДТП активно применяют 3D-схемы, полученные при помощи специального лазерного сканера (рис. 6), который дает трехмерное изо бражение места аварии с углом обзора 360 градусов. Установленный на треноге лазер сканирует окружающее простран ство и записывает до 30 миллионов ко ординат отдельных точек. Полученное изображение преобразуется в компью терную трехмерную модель, на которой сотрудники полиции, расследующие происшествие, смогут разглядеть распо ложение машин по отношению друг к Рис. 6. Лазерный сканер другу, замерить тормозной путь и со брать другие данные. Недавно проект по «FARO Focus3D»

созданию подобных виртуальных схем ДТП разработали и у нас – в Иркутском государственном техническом университете.

Практику применения программ динамического моделирования меха низма движения транспортных средств и их столкновений при производ стве автотехнических экспертиз следует признать вполне успешной и эф фективной. Использование подобных программных продуктов повышает достоверность проводимых исследований, расширяет перечень решаемых вопросов, повышает наглядность и доступность заключений, сокращает сроки экспертиз.

Библиографический список 1. Молибошко Л.А. Компьютерные модели автомобилей. – Минск, 2003. – 27 с.

2. Несмеянов А.А., Попов А.К., Подопригора А.Г. Основные перспективы использова ния современных компьютерных технологий при производстве автотехнических экспертиз / А.А. Несмеянов, А.К. Попов, А.Г. Подопригора // Материалы междуна родной научно-практической конференции «Актуальные вопросы судебных экспер тиз». – Иркутск : ФГОУ ВПО ВСИ МВД России, 2010.

3. IbB Informatik GmbH – http://www.ibb-info.com.

4. Pc-crash – http://pc-crash.com.

5. Dr. Werner Gratzer – http://www.analyzer.at.

6. Autosoft – http://www.autosoft.ru.

7. Степина П.А. Проблемы объектно-пространственного моделирования при произ водстве автотехнических экспертиз // Материалы 64-й научной конференции про фессоров, преподавателей, научных работников, инженеров и аспирантов универси тета. – СПб. : СПбГАСУ, 2007.

8. Замараев И.В., Смирнова С.А. Применение компьютерного моделирования при про изводстве автотехнических экспертиз // http://avtotrasolog.ru/.



Pages:   || 2 | 3 | 4 | 5 |
 





 
© 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.