авторефераты диссертаций БЕСПЛАТНАЯ БИБЛИОТЕКА РОССИИ

КОНФЕРЕНЦИИ, КНИГИ, ПОСОБИЯ, НАУЧНЫЕ ИЗДАНИЯ

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


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

«В мире научных открытий, 2010, №5 (11), Часть 1 ФИЗИКО-МАТЕМАТИЧЕСКИЕ НАУКИ УДК 510.652 О ЧИСЛОВОЙ ФОРМЕ ПРЕДСТАВЛЕНИЯ И О РАСШИРЕНИИ МНОЖЕСТВА ...»

-- [ Страница 4 ] --

УДК 628. КАВИТАЦИЯ В ТЕХНОЛОГИЯХ ОЧИСТКИ СТОЧНЫХ ВОД Евстигнеев Вячеслав Викторович, аспирант Кулагин Владимир Алексеевич, доктор технических наук, профессор Сибирский федеральный университет пр. Свободный, 79 г. Красноярск, 660041, Россия wacko@rambler.ru В данной работе представлена проблема обеспечения населения и промышленности питьевой и технической водой. Применение технологии гидротермодинамической обработки природных и сточных вод с использованием эффектов кавитации.

Ключевые слова: водоиспользование, качество воды, кавитация, методы очистки сточных вод.

В условиях неизбежного роста городов все актуальнее возникает необходимость разра ботки и внедрения в производство новых более совершенных теплофизических процессов об работки природных и сточных вод. В последние десятилетия воздействие на речные экосисте мы особенно возросло в связи с антропогенными факторами. Так, во многих речных системах, в том числе, в системе рек города Красноярска, отмечена тенденция увеличения концентрации ионов натрия, калия, магния, хлора, сульфитов-ионов, нитрат-ионов, фосфат-ионов и др., а также содержания тяжелых металлов, радионуклидов. Результаты исследования воды поверх ностных и подземных водоисточников Красноярского края, используемых для централизован ного хозяйственно-питьевого водоснабжения населения, по административным территориям представленные в таблице 1, свидетельствуют о стабильном несоответствии источников цен трализованного водоснабжения по санитарно-химическим показателям. Аналогичная динамика ухудшения качества воды наблюдается и в открытых источниках водоснабжения таблица 2.

Несоответствие качества воды гигиеническим нормативам в пунктах водоиспользования насе ления на открытых водоемах Красноярского края определяется повышенными показателями органического загрязнения (БПК5, ХПК, перманганатная окисляемость), низкими органолепти ческими показателями, рН, высокими концентрациями нефтепродуктов, взвешенных веществ.

Качество подземных источников водоснабжения остается неудовлетворительным, по-прежнему ведущими остается химическое загрязнение воды при сравнительно невысоком уровне мик В мире научных открытий, 2010, №5 (11), Часть робного загрязнения. Причиной загрязнения водных объектов являются промышленные и хоз бытовые стоки. Нарушение же естественного режима крупных рек, а и именно Енисея, безус ловно, связано со строительством гидроэлектростанций.

Интенсивная промышленно хозяйственная деятельность, связанная с разработкой и добычей полезных ископаемых (нефть, газ, золото, ртуть, угли, полиметаллы и др.), со строительством горно-обогатительных комби натов, металлургических заводов, лесозаготовительных комплексов, деревообрабатывающих комбинатов повлекла интенсивное загрязнение системы рек взвесями, нефтепродуктами, фено лами, фтором, медью, СПАВ, марганцем, железом. В условиях близкого расположения города на речную экосистему воздействует помимо промышленного еще и пресс инфраструктуры го рода. В настоящее время следствием антропогенного воздействия является нарушение в гидро экосистемах процесса трансформации энергии, вещества и информации, ведущее к сбою функ ционирования внутриэкосистемных структур и связей и накоплению вещества и энергии в виде загрязнителя.

Таблица Результаты исследований воды поверхностных и подземных водоисточников централизованного хозяйственно-питьевого водоснабжения Красноярского края Доля проб, не соответствующих гигиеническим норма Показатели тивам, по годам, % 2006 2007 Санитарно-химические 26,8 33,8 34, Бактериологические 5,8 8,5 8, Таблица Результаты исследований воды открытых водоемов в створах хозяйственно-питьевого водопользования населения Красноярского края Доля проб, не соответствующих гигиеническим норма Показатели тивам, по годам, % 2006 2007 Санитарно-химические 12,1 17,1 18, Бактериологические 7,1 10,9 10, Поэтому одной из приоритетных задач в области водоснабжения и водоотведения явля ется обеспечения качественной питьевой водой население, снижение поступления токсичных веществ со сточными водами промышленных предприятий, очистка бытовых сточных вод.

При обеспечении качества питьевой воды специалисты сталкиваются с особой пробле мой – это микробиологическая безопасность воды, ведь даже вода из подземных источников может содержать единичные клетки патогенных микроорганизмов, но основную угрозу пред ставляет вода, вторично загрязняемая микробами при нарушении герметичности водопровод ной сети.

В воде источников водоснабжения обнаруживаются несколько тысяч органических ве ществ разных химических классов и групп. Органические соединения природного происхожде ния, а именно жизнедеятельности фитопланктона, – гуминовые вещества, различные амины, др., которые способны изменять органолептические свойства воды, оказывать пагубное влия ние на здоровье человека.

Анализ применяемых методов очистки показывает, что наиболее распространённым ме тодом очистки бытовых сточных вод в России является биологический (биохимический). Ос новная нагрузка приходится именно на сооружения биологической очистки, удаляющие до 90% всех загрязнений из стоков. Очистка сточных вод на большинстве промышленных предприятий осуществляется с использованием традиционных технологий и подходов путем обработки коа гулянтами и флокулянтами с последующим осветлением стоков отстаиванием или флотацией.

Лишь в единичных случаях частично очищенные воды направляют на глубокую доочистку.

Каждый из указанных методов наряду с положительными сторонами отличается специфиче скими недостатками, что обуславливает необходимость дальнейшего поиска экономически ра циональных и ресурсосберегающих методов и технологий очистки сточных вод.

В мире научных открытий, 2010, №5 (11), Часть В связи с этим важнейшей задачей является разработка мероприятий и конструктивных решений, более полно учитывающих экологические последствия обработки сточных вод, с уче том их эффективности и экономической целесообразности. Особый интерес вызывает возмож ность использования для решения этой задачи энергии, высвобождаемой в объеме жидкости в результате термодинамических эффектов кавитации.

Кавитационная обработка воды является одним из АОР(Advanced Oxidation Process) процессов. Кавитацией называется образование в капельной жидкости разрывов сплошности с появлением полостей, заполненных газом, паром или их смесью, в результате местного пони жения давления. Кавитация – хорошо известное явление, как правило, сопровождающееся фи зическими и химическими эффектами. Природа кавитации может быть акустической, возни кающей при распространении ультразвуковых волн в жидкости и гидродинамической, возни кающей в турбулентных потоках в моменты разрыва сплошности жидкой среды. Полости, об разующиеся в результате разрыва жидкости во время полупериодов сжатия, заполнены в ос новном насыщенным паром данной жидкости.

Процессы, основанные на использовании свободных радикалов в качестве окислителей, получили название усовершенствованных окислительных процессов (Advanced Oxidation Process, AOP). AOP процессы успешно применяются для окисления соединений обуславли вающих привкусы и запахи воды, гумусовых соединений, тригалогенметанов, ароматических углеводородов, низкомолекулярных карбоновых кислот, алифатических альдегидов и кетонов, являющихся промежуточными продуктами озонолиза многих органических загрязнений.

В зависимости от внешних условий, схлопывания пузырька может происходить по разному. Наиболее достоверной является схема несимметричного схлопывания кавитационного пузырька с образованием микроструи жидкости. Микроструи, образующиеся при схлопывании пузырьков, обладают высокой скоростью, а значит и ударной силой. В водных растворах кави тация сопровождается ростом давления и температуры на границе микрополостей и жидкости при схлопывании.

Современное состояние техники базируется на трех технологиях, характеризующихся процессами катализа и перемешивания;

диспергации (механической, химической, биохимиче ской);

воздействия полей повышенных давления и температур. Кавитационное воздействие на обрабатываемые среды включает все перечисленные технологии в комплексе, что позволяет выделить его в четвертый способ качественного изменения объекта – кавитационную техноло гию. Кавитационная обработка воды изменяет ее физико-химические свойства, увеличивает рН воды, способствует ее активации. В результате кавитационного воздействия вода временно становится активным растворителем труднорастворимых веществ без введения химических реагентов.

В результате опытов на влияние кавитационной обработки на объекты живой природы, не вдаваясь в детали процесса разрушения клеток, достаточно хорошо описанных в литературе, например[4], можно констатировать обеззараживающее действие кавитации на питьевую воду.

Одновременно наблюдается гомогенизация по размерам дисперсной и гетерогенной фазы. В качестве объекта изучения использовались две линии клеточных культур: перевиваемая L-41 и первично-трипсинизированная культура клеток фибробластов эмбрионов человека. Получен ные данные хорошо согласуются с рузультатом экспериментов с клетками стрептококка и дрожжевой клетки Kluyveromyces fragilis, а также с клетками кишечной палочки и золотистого стафилококка. Интенсивное воздействие ударных волн на бактерии типа Сальмонеллы или Е соli могут уменьшить их численность в тысячи раз. С учетом того, что для большинства микро организмов предел прочности клеточных оболочек составляет величины 10^5-10^11 Па, уровень кавитационного воздействия (P~10000атм;

Т~10^11к/с;

T~2000K;

Pm~10^8Па) по расчетным данным можно считать достаточным для разрушения микроорганизмов.

Кавитационные реакторы в процессе очистки заменяют используемые в традиционной схеме громоздкие и энергоемкие устройства флотации и сорбции для отделения от стоков ядо витого хрома, взвешенных частиц органического и неорганического происхождения. Одновре менно проводится реагентная обработка стоков, с практически мгновенным прохождением хи мических реакций в режиме протока. Расход реагента для очистки стоков уточняется при экс плуатации очистных сооружений.

В мире научных открытий, 2010, №5 (11), Часть Нет необходимости строить громоздкие флотаторы и протяженные отстойники, отни мающие значительные земельные ресурсы и огромные капиталовложения, как на постройку, так и на эксплуатацию. Использование на ступени доочистки стоков гальвано-коагуляторов, фильтров и некоторого другого оборудования позволяет снизить водопотребление за счет обо ротного водоснабжения.

Можно и дальше приводить примеры эффективности кавитационного воздействия на обрабатываемые жидкости. Области применения кавитации в различных технологических про цессах очень широки. Все это становится возможным за счет концентрации энергии в про странстве и во времени, как это происходит при коллапсе кавитационного пузыря.

СПИСОК ИСПОЛЬЗОВАННЫХ ИСТОЧНИКОВ И ЛИТЕРАТУРЫ 1. Дубровская О.Г. Технология гидротермодинамической обработки природных и сточных вод с использованием эффектов кавитации Красноярск 2007г, 134 с.

2. Ивченко В.М., Кулагин В.А., Немчин А.Ф. Кавитационная технология / Под ред. Акад.

Г.В. Логвиновича. Красноярск: Изд-во КГУ, 1990. 200с.

3. Государственный доклад о состоянии и охране окружающей среды в Красноярском крае за 2007 год. Красноярск 2008г, 266с.

4. Кулагин В.А., Вильченко А.П., Кулагина Т.А. Краевая задача обтекания решетки профи лей в пузырьковом потоке жидкости // Компрессорная техника и пневматика. 1999. № 3-4 (22-23). С.

57-81.

УДК 621.396. ВЛИЯНИЕ ОШИБОК В КАНАЛАХ ИЗМЕРЕНИЯ НА ОЦЕНКУ ПАРАМЕТРОВ ДВИЖЕНИЯ ЦЕЛИ В МНОГОПОЗИЦИОННОЙ РЛС Машаров Константин Викторович, аспирант Сургутский государственный университет пр-т Ленина, 1, г. Сургут, Тюменская обл., 628412, Россия mkostya232@mail.ru В настоящее время развитие радиолокационных систем, работающих в сложных усло виях применения, связано с использованием многопозиционной радиолокации. В данной работе исследуется алгоритм, на основе фильтра Калмана, определения координат, скорости и курса воздушной цели по измерениям полученным от многопозиционной системы. Для исследования фильтра была выполнена программная реализация алгоритма, в результате были получены графики сходимости фильтра при различных ошибках измерения.

Ключевые слова: фильтр Калмана, многопозиционная радиолокационная станция, век тор состояния.

Введение РЛС являются основными средствами получения радиолокационной информации в лю бых системах наблюдения за воздушной обстановкой как ВВС, так и ПВО. Однако они также являются ее самой уязвимой составляющей, как в смысле помехового воздействия, так и непо средственного уничтожения. [1] В последние годы большие перспективы развития радиолокационных систем, работаю щих в сложных условиях применения, связаны с использованием принципов многопозицион ной радиолокации. Основной причиной актуальности многопозиционной радиолокационной системы (МПРЛС) является возможность их широкого и разнообразного применения в таких областях, как радиолокация, радионавигация, радиоуправление, радиоастрономия. При этом характеристики МПРЛС, как правило, превосходят характеристики однопозиционных РЛС аналогичного назначения.

Под многопозиционной радиолокационной системой понимается радиолокационная сис тема, включающая несколько разнесенных в пространстве передающих, приемных или прие В мире научных открытий, 2010, №5 (11), Часть мопередающих позиций, в которой получаемая ими информация о целях обрабатывается со вместно. [1] В данной работе приведен алгоритм определения координат и параметров движения под вижной воздушной цели по измерениям, полученным от четырех разнесенных в пространстве носителей. Задача решена в полярной системе координат, а алгоритм синтезирован на основе расширенного фильтра Калмана.

Исследование алгоритма обработки данных.

Рассмотрим многопозиционную систему состоящую из четырех неподвижных станций (Рис. 1).

Рис. 1. Модель динамической системы в горизонтальной и вертикальной плоскости В качестве наблюдений выступают данные измерений на станциях, содержащие случай ные ошибки. Измерения осуществляются синхронно в дискретные моменты времени с перио дом T.

В случае, когда уравнения состояния и (или) уравнения наблюдений являются нелиней ными функциями вектора состояния, т.е. Ф(Х,k) и h(Х,k) зависят от Х(k), применяют методы аппроксимации нелинейных выражений с помощью разложения в ряд Тейлора вблизи опти мальной оценки. Такой подход применен в расширенном фильтре Калмана, использующем ог раниченное число членов ряда Тейлора - до линейных включительно. [2] Для полярной системы координат, из геометрических соображений, динамика взаимного перемещения объектов может быть описана системой дифференциальных уравнений следую щего вида:

.

D1 VC cos( a1 B C ) cos( 1 FC ).

a V C cos( a1 BC ) cos( F ) 1 1 C D. VC sin( 1 FC ) cos( a B ) 1 1 C D1 (1).....................

. VC sin( 4 FC ) 4 cos( a 4 B C ) D.

VC.

BC.

FC где Di, ai, i - дальности до цели, азимут и угол места цели относительно станций Ci со ответственно;

Fc - тангаж цели, отсчитывается от вертикали;

Vc - скорость цели;

C - курс це ли, отсчитывается от направления на север.

В мире научных открытий, 2010, №5 (11), Часть Введем вектор состояний, включающий неизвестные и подлежащие оцениванию пере менные системы:

D1 X a1 X 1 X...... (2) X (k ) 4 X VC X BC X X FC Зададим функциональные связи между выбранным вектором состояния и измерительны ми каналами, т.е. запишем уравнения наблюдений:

Z1( k ) X 1( k )...... (3) Z12(k ) X 12(k ) где X 1 ( k )... X 12 ( k ) - текущие координаты цели, 1 ( k )... 12 ( k ) - эквивалентные шумы на блюдений.

Для исключения нелинейности, возникающей при решении системы уравнений (1), за пишем уравнения состояния в матричной форме, используя при этом матрицу Якоби:

Ф ( X, k ) F( X,k) (4) X Для синтеза алгоритма используем уравнение оптимального оценивания:

X ( k 1) X ( k 1 | k ) G (k 1) ( Z ( k 1) H (k 1) X (k 1 | k ), (5) где X (k 1) -оценка вектора состояния на момент времени (k+1);

X (k 1 | k ) -вектор предсказанных оценок на момент времени (k+1) по данным на шаге k;

G ( k 1) - матрица весовых коэффициентов;

X (k 1 | k ) Ф( X, k ) -матричное уравнение для расчета вектора предсказания;

Матрица весовых коэффициентов:

G ( k 1) P(k 1 | k ) H T H P( k 1 | k ) H T R E (k 1), (6) T где P(k 1 | k ) F P(k | k ) F RW ( k ) - апостериорная матрица ковариации ошибок предсказания;

H - матрица наблюдений;

P ( k 1 | k 1) I G ( k 1) H P ( k 1 | k ) - априорная матрица ковариации ошибок оцени вания;

I - диагональная единичная матрица;

RE ( k 1), RW (k ) - диагональные ковариационные матрицы шумов наблюдения и состояния;

Начальные значения вектора X (0) могут быть заданы как средние величины исходя из предполагаемых значений максимальной и минимальной дистанций, а также максимальной и минимальной скорости.

Для исследования качества работы разработанного алгоритма фильтра Калмана в среде Borland Delphi version 7.0., была разработана программа имитационного моделирования. Про грамма состоит из 3-х блоков: имитатор, фильтр Калмана, блок статистической обработки.

Первый блок имитирует перемещение цели относительно расположения станций. Затем на результаты моделирования накладываются шумы, тем самым имитируя каналы измерения В мире научных открытий, 2010, №5 (11), Часть дальности, пеленга и угла места цели. Блок статистической обработки предназначен для оцен ки качества работы фильтра. Данные, полученные из имитатора и фильтра Калмана, сравнива ются и вычисляется среднеквадратическая ошибка(СКО).

Для исследования программы были выбраны следующие параметры цели: C =1800- курс цели, Fc =2700- тангаж цели, Vc =1500км/ч - скорость цели. Количество сеансов, использован ных для набора статистики N=50, Т=10мс.

Также заданы начальные координаты цели относительно первой станции: D1=10 км, a =0. Т.о. цель движется с севера, по направлению к первой станции на неизменной высоте.

Проверим фильтр при различных ошибках вносимых в канале измерений.

Будем изменять ошибки в пределах: D 10 50 м;

a 0.3 1град;

0.3 1град;

Результаты исследований сходимости фильтра для скорости, курса и тангажа цели при ведены на Рис.2, Рис.3, Рис.4 соответственно.

На графиках:

1 - D 10 м;

a 0.3град;

0.3град;

;

2 - D 30 м;

a 0.3град;

0.3град;

;

3 - D 50 м;

a 0.3град;

0.3град;

;

4 - D 50 м;

a 1град;

1град;

;

Рис. 2. Графики СКО оценивания для скорости при различных ошибках в канале измерения.

Рис. 3. Графики СКО оценивания для курса при различных ошибках в канале измерения В мире научных открытий, 2010, №5 (11), Часть Рис. 4. Графики СКО оценивания для тангажа при различных ошибках в канале измерения.

Из приведенных графиков видно, что значения СКО оценивания уменьшаются и уже к 3 4-ой секунде от начала оценивания, все параметры движения устанавливаются на величины близкие к реальным. Приведенные результаты демонстрируют работоспособность алгоритма и позволяют определить качество оценивания параметров движения цели.

Разработанный алгоритм позволяет:

- Обеспечить точность оценки скорости цели порядка 1-5м/с, при ошибках измерения до D 50 м;

a 1град;

1град;

- Обеспечить точность оценки тангажа цели порядка 0,2град при ошибках измерения до D 50 м;

a 1град;

1град;

- Обеспечить точность оценки курса цели порядка 0,3-2,5град при ошибках измерения до D 50 м;

a 1град;

1град;

СПИСОК ИСПОЛЬЗОВАННЫХ ИСТОЧНИКОВ И ЛИТЕРАТУРЫ 1. Зайцев Д.В. Многопозиционные радиолокационные системы. Методы и алгоритмы обра ботки информации в условиях помех.- М. Радиотехника, 2007, 96 с.

2. Комаров В.С. Попов Ю.Б. Суворов С.С. Кураков В.А Динамико-стахостические методы и их применение в современной метеорологии, - ИОА СО РАН, 2004г. – 236 с.

УДК 004.94:004. ПОДХОД К ПОСТРОЕНИЮ МОДЕЛИ УГРОЗ СКЛАДОВ НЕФТЕПРОДУКТОВ Петрищев Игорь Олегович, аспирант Ульяновский государственный университет ул. Л. Толстого, 42, г. Ульяновск, 432970, Россия pi3@mail.ru В статье представлен подход к формированию моделей угроз складам нефтепродуктов, описаны формальное представление и схемы фреймов для общей и интегрированной моделей угроз и указана возможность их использования на практике.

Ключевые слова: модель угроз, фрейм, анализ уязвимости, комплексная безопасность.

В настоящее время остро стоит проблема обеспечения эффективной защиты опасных производственных объектов. Многие российские и зарубежные компании стремятся построить системы безопасности, которые отвечали бы всем стандартам и требованиям. Большое внима ние уделяется объектам нефтегазовой отрасли, а в частности, складам нефтепродуктов.

Для усовершенствования системы комплексной безопасности необходимо провести ана лиз уязвимости объекта, определить перечень угроз и построить их модели. Ниже приведен В мире научных открытий, 2010, №5 (11), Часть подход к построению общей и интегрированной моделей угроз складам нефтепродуктов и рас смотрена возможность применения полученных моделей на практике.

Модели угроз используются для описания действий нарушителя и формирования сцена риев выполнения этих действий. Для представления моделей угроз сначала необходимо опре делить полный перечень угроз рассматриваемому объекту. Подход к формированию модели угроз [1] для складов нефтепродуктов представлен на рис. 1.

Угрозы для различных складов нефтепродуктов могут не совпадать, кроме того, объект может подвергаться сразу нескольким угрозам. Они зависят от целей нападения и должны рас сматриваться параллельно.

В [2] представлена методика определения угроз, включающая три этапа:

1. Составление списка элементов информации (сведений), необходимых для определения угроз.

2. Сбор сведений относительно потенциальных угроз.

3. Организация полученных данных таким образом, чтобы ими было удобно пользовать ся.

Для описания модели угроз используем фреймовую модель представления знаний [3].

Рис. 1. Подход к формированию модели угроз для складов нефтепродуктов Каждую угрозу можно описать следующей общей моделью M у O, At, Pl, где O – объект СНП, на который направлена угроза;

At – компонент, отображающий привлекательность для нарушителя реализовать эту угрозу;

Pl – матрица потенциальных потерь СНП при реализа ции угрозы. Модель описывает угрозы до их отсева из полного перечня угроз.

Компонент, отображающий привлекательность для нарушителя реализовать угрозу пред ставляется как At Prt, Pdol, C rt, Pali, где Prt – возможность при реализации угрозы достичь поставленной цели;

Pdol – возможность нанесения объекту существенных потерь;

Crt – органи зационно-техническая сложность реализации угрозы;

Pali – возможность нарушителем избежать потерь.

Взаимосвязь фреймов, описывающих общую модель угроз, может быть представлена следующим графом (рис. 2):

В мире научных открытий, 2010, №5 (11), Часть Рис. 2. Схема фреймов для общей модели угроз Такое описание угроз дает возможность для создания удобного механизма для их отсева по вероятности их реализации и уровню потенциальных потерь.

Для представления отсеянных из полного перечня угроз предлагается использовать ин тегрированную модель угроз, которая представляется в виде иерархической структуры, со стоящей из моделей нескольких уровней (рис. 3).

Рис. 3. Представление интегрированной модели угроз складам нефтепродуктов Комплексный уровень позволяет определить объект и цель угрозы, а также нарушителя, реализующего эту угрозу. На данном уровне может быть обеспечено согласование нескольких нарушителей, каждый из которых выполняет свою роль при реализации угрозы и достигает своей цели. Уровень сценариев реализации угроз позволяет формировать множество различных В мире научных открытий, 2010, №5 (11), Часть сценариев, с учетом цели, заданной на комплексном уровне. Уровень действий нарушителей интегрированной модели угроз складам нефтепродуктов описывает низкоуровневые действия.

Интегрированная модель угроз складам нефтепродуктов М УСНП представляется сле КУ УСРУ УДН КУ дующим образом: М УСНП М УСНП, М УСНП, М УСНП, где М УСНП - компонент, описываю УСРУ щий комплексный уровень;

М УСНП - компонент, описывающий уровень сценариев реализации УДН угроз;

М УСНП - компонент, описывающий действия нарушителя.

Взаимосвязь фреймов, описывающих интегрированную модель угроз, может быть пред ставлена следующим графом (рис. 4):

Рис. 4. Схема фреймов для интегрированной модели угроз С помощью интегрированной модели угроз происходит построение, а затем и отбор наи более опасных сценариев развития угрозы.

Одной из областей применения на практике представленных моделей угроз является ана лиз уязвимости объектов. На основе представленных материалов нами предлагается реализо вать систему анализа уязвимости складов нефтепродуктов. Она может использоваться как на этапе проектирования комплексной системы безопасности, так и на этапах ее использования и модернизации.

Таким образом, нами рассмотрены принципы формирования общей и интегрированной моделей угроз складам нефтепродуктов, на основе которых осуществляется отбор наиболее значимых угроз и сценариев их реализации из полного перечня угроз. В современной полити ческой, экономической и экологической обстановке в мире повышение показателей эффектив ности мероприятий по обеспечению защиты является важнейшей задачей для таких значитель ных объектов, как склады нефтепродуктов.

В мире научных открытий, 2010, №5 (11), Часть СПИСОК ИСПОЛЬЗОВАННЫХ ИСТОЧНИКОВ И ЛИТЕРАТУРЫ 1. Бояринцев А.В., Бражник А.Н., Зуев А.Г. Проблемы антитерроризма: угрозы и модели на рушителей. – С-Пб., 2008 г.

2. Гарсиа М. Проектирование и оценка систем физической защиты. – М., 2003 г.

3. Джарратано Д., Райлт Г. Экспертные системы: принципы разработки и программирование, 4-е издание. / Пер. с англ. – М.: ООО «И.Д. Вильямс», 2007.

УДК 622.73:534. РЕЗОНАНСНЫЙ РЕЖИМ РАЗРУШЕНИЯ ПРИ ДРОБЛЕНИИ И ИЗМЕЛЬЧЕНИИ ГОРНЫХ ПОРОД Кононенко Владимир Николаевич1, кандидат технических наук, доцент Халкечев Кемал Владимирович2, доктор технических наук, доктор физико-математических наук, профессор Кубанский государственный технологический университет ул. Московская, 2, г. Краснодар, 350072, Россия Московский государственный горный университет Ленинский пр., 6, г. Москва, 119049, Россия kvn_54@mail.ru Анализируется механизмы разрушения геоматериалов при дроблении и измельчении.

Обосновывается возможность резонансного разрушения. Приводятся зависимости собствен ных частот дробимых частиц от формы, размеров, физико-механических свойств и условий нагружения.

Ключевые слова: дробление, измельчение, механизм разрушения, собственные частоты, резонанс.

В условиях современного горного производства и обогащения полезных ископаемых, ха рактеризующихся неуклонным ростом мощности предприятий, интенсификацией производст венных процессов особо важное значение приобрела проблема дробления и измельчения гор ных пород и материалов. Дробление и измельчение – самые распространенные процессы в промышленности, на них приходится почти четверть всей вырабатываемой на планете электро энергии. Использование агрегатов измельчения в различных областях производственной дея тельности за последние два года увеличилось на 12,5%. Проблемы измельчения горных пород и материалов особенно остро стоят перед предприятиями горнорудной и химической промыш ленности, строительной отрасли и сельского хозяйства. Так в горнорудной промышленности до 45% всей потребляемой электроэнергии расходуется на дробление и измельчение, а в химиче ской промышленности на эти цели используется 60% от всей потребляемой энергии.

Следует отметить что, несмотря на значительные достижения отечественных и зарубеж ных ученых в этой области, принятые технические решения не обеспечивают рациональную организацию процессов дробления и измельчения.

В этой связи возникла необходимость в разработке новых способов дробления и измель чения горных пород и материалов.

В настоящее время в основном применяют пять способов разрушения при дроблении и измель чения - раздавливание, истирание, изгиб, раскалывание и удар, которые схематически изобра жены на рис. 1.

В мире научных открытий, 2010, №5 (11), Часть Рис. 1. Различные способы дробления и измельчения.

Обычно в дробильных машинах или мельницах, разрушение твердого тела происходит несколькими способами в результате комбинированного воздействия, но преобладающим явля ется один или два способа. Механизм разрушения твердых тел вышеперечисленными способа ми достаточно хорошо изучен, однако, при дроблении материала часто возникает резонансный режим разрушения, приводящий к наиболее оптимальному способу разрушения.

Явление резонанса, если оно длится некоторое время, а не сбивается немедленно при возникновении, ведет к постепенному росту деформаций и пропорциональных им напряжений, что может вызвать разрушение дробимой частицы.

Наличие полосчатой текстуры обуславливает разрушение железистых кварцитов пре имущественно по направлению текстуры. В связи с этим при первичном разрушении в основ ном образуется пластинчатая и кубовидная формы частиц. При дальнейшем дроблении и из мельчении, особенно при уменьшении размеров, форма частиц приближается к шаровидной. В связи с этим были разработаны математические модели резонансного разрушения, учитываю щие форму разрушаемой частицы, ее деформационные свойства и условия нагружения.

Анализ математических моделей показал, что собственные частоты существенно зависят от формы дробимой частицы. Чем ближе форма частицы к правильной форме шара, тем ниже собственные частоты колебаний. Также собственные частоты зависят от условий нагружения в дробильной машине – собственные частоты свободных частиц ниже, чем частоты частиц, нахо дящихся в «зажатом» состоянии.

Для определения возможности возникновения резонансного разрушения горных пород в дробильном оборудовании нами были получены зависимости собственных частот дробимых частиц различной формы, размеров, физико-механических свойств и условий нагружения [1-8]:

собственные колебания однородной, изотропной дробимой частицы в виде квадратной пласти ны со свободными краями:

(1) - собственные колебания однородной, изотропной дробимой частицы в виде прямоуголь ной пластины со свободно опертыми краями:

(2) - собственные колебания однородной, изотропной дробимой частицы в виде куба со сво бодными краями:

(3) - собственные колебания однородной, изотропной дробимой частицы в виде куба с жёст ко опертыми краями:

(4) В мире научных открытий, 2010, №5 (11), Часть - собственные колебания однородной, изотропной дробимой частицы в виде параллеле пипеда с квадратом в основании:

(.. ) =. (5) ( ) - сферически-симметричные колебания дробимой частицы в виде однородного и изо тропного шара:

=. (6) ( ) где: - плотность горной породы, Е – модуль упругости, – коэффициент Пуассона, а – сторона квадрата, h – толщина пластины, R – радиус шара.

На рисунках 2 и 3 приведены графики изменения собственных частот дробимых частиц железистых кварцитов (плотность =3,3 г/см3 ;

модуль упругости Е=6,71010 Па, коэффициент Пуассона =0,225) различной формы в зависимости от размеров частицы. Как видно из приве денных графиков, собственные частоты существенно зависят от формы дробимой частицы. Чем ближе форма частицы к правильной форме шара, тем ниже собственные частоты колебаний.

Также собственные частоты зависят от условий нагружения в дробильной машине – собствен ные частоты свободных частиц ниже, чем частоты частиц, находящихся в «зажатом» состоя нии.

Как видно из приведенных результатов теоретических исследований, реализация меха низма резонансного разрушения горных пород возможна в конусных дробилках, шаровых, стержневых, вибрационных и струйных мельницах, дисмембраторах и дезинтеграторах. Так, например, дезинтегратор «Горизонт» 4500МК-Ultra при частоте вращения дисков 4500 об/мин и 98 билах может создавать воздействие на дробимые частицы с частотой до 140 кГц.

Ряд 600 Ряд Ряд 400 Ряд 0 0,05 0,1 0,15 0,2 0, Рис. 2. Собственные частоты дробимых частиц железистых кварцитов ось Х – м;

ось Y – кГц;

1 - квадратная пластина со свободными краями h=0,5a;

2 - куб с жестко опертыми краями;

3 - куб со свободными краями;

4 - свободный шар а=2R В мире научных открытий, 2010, №5 (11), Часть 300, 250, 200, Ряд 150, Ряд Ряд 100, 50, 0, 0 0,05 0,1 0,15 0,2 0, Рис. 3. Собственные частоты дробимой частицы железистого кварцита в виде свободного параллелепипеда с квадратом в основании ось Х – м;

ось Y – кГц;

1 - для высоты c=2a 2 - для высоты c=3a 3 - для высоты c=4a Таким образом, реализация и применение механизма резонансного разрушения открыва ет новые возможности в разработке методов и средств дробления и измельчения горных пород и материалов и позволит вести эффективную и малоэнергозатратную технологию рудоподго товки для обогащения полезных ископаемых и производства строительных материалов.

СПИСОК ИСПОЛЬЗОВАННЫХ ИСТОЧНИКОВ И ЛИТЕРАТУРЫ 1. Кононенко В.Н., Халкечев К.В. Резонансное разрушение при дроблении горных пород // Горный информационно-аналитический бюллетень. - 2008. - №10. - С. 102-104.

2. Кононенко В.Н. Собственные колебания однородной, изотропной дробимой частицы в ви де куба с жёстко опертыми краями // Горный информационно-аналитический бюллетень. - 2008. №10. - С. 104-107.

3. Кононенко В.Н. Собственные колебания однородной, изотропной дробимой частицы в ви де параллелепипеда с квадратом в основании // Горный информационно-аналитический бюллетень.

- 2008. - №10. - С. 107-112.

4. Кононенко В.Н. Собственные колебания однородной, изотропной дробимой частицы в ви де прямоугольной пластины со свободно опертыми краями // Горный информационно аналитический бюллетень. - 2008. - №11. - С. 366-373.

5. Кононенко В.Н. Сферически-симметричные колебания дробимой частицы в виде одно родного и изотропного шара // Горный информационно-аналитический бюллетень - 2008. - №11. С. 373-376.

6. Кононенко В.Н. Собственные колебания однородной, изотропной дробимой частицы в ви де квадратной пластины со свободными краями // Горный информационно-аналитический бюлле тень. - 2008. - №11. - С. 376-382.

7. Кононенко В.Н. Собственные колебания однородной, изотропной дробимой частицы в ви де куба со свободными краями // Горный информационно-аналитический бюллетень. - 2008. - №12.

- С. 301-306.

8. Кононенко В.Н., Халкечев К.В. Резонансное разрушение горных пород при измельчении // Горный информационно-аналитический бюллетень. - 2010. - №1. – С. 231-234.

В мире научных открытий, 2010, №5 (11), Часть UDC 622.73:534. THE RESONANCE MODE OF THE DESTRUCTION WHEN CRUSHING AND PULVERIZ ING THE MOUNTAIN SORTS Vladimir N. Kononenko1, candidate of the technical sciences, assistant professor Kemal V. Halkechev2, doctor of the technical sciences, doctor physic-mathematical sciences, professor Kuban state technological university str. Moscow, 2, Krasnodar, 350072, Russia Moscow state minning university Leninsky pr., 6, Moscow, 119049, Russia kvn_54@mail.ru The mechanisms of the destruction the mountain sorts is Analyzed when crushing and pulveriz ing. The possibility of the resonance destruction is motivated. Happen to the dependencies of the own frequencies of the crushed particles from the form, sizes, physic-mechanical characteristic and condi tions.

Keywords: crushing, pulverizing, mechanism of the destruction, own frequencies, resonance.

УДК 004.032.6;

004.652. КОНЦЕПТУАЛЬНАЯ МОДЕЛЬ ПРЕДСТАВЛЕНИЯ ИНФОРМАЦИИ В МУЛЬТИМЕДИЙНЫХ БАЗАХ ДАННЫХ Саенко Игорь Борисович, доктор технических наук, профессор, ведущий научный сотрудник Салами Мохамад Юнесович, аспирант Санкт-Петербургский институт информатики и автоматизации РАН 14 линия, дом 39, г. Санкт-Петербург, 199178, Россия ibsaen@mail.ru Обосновывается необходимость разработки концептуальной модели представления мультимединой базы данных, ее предметная область. Дается интерпретация концептуальной модели в формате диаграммы "сущность-связь". Рассматриваются вопросы реализации мультимедийных баз данных на основе объектно-ориентированной подхода.

Ключевые слова: базы данных, мультимедиа, концептуальная модель, объектно ориентированный подход.

Внедрение в практику построения автоматизированных систем управления новых ин формационных технологий, в частности, в области построения баз данных (БД), приводит к необходимости и возможности хранения в БД и обработки с их помощью новых видов пред ставления информации, которые принято относить к классу мультимедиа. К их числу относят ся: аудио, фото и видеоинформация гипертекст, цифровые карты и другие виды, характери зующиеся высоким уровнем информационно-структурной сложности. Базы данных, содержа щие мультимедийную информацию, теория относит к базам данных пятого (последнего) поко ления [1]. Они получили название мультимедийных баз данных (ММБД) (другое название – мультисредные).

Особенности ММБД, вызванные структурной сложностью и неоднородностью хранимой в них информации, показывают, что построение систем баз данных пятого поколения является достаточно сложной задачей, которую преждевременно считать решенной.

В мире научных открытий, 2010, №5 (11), Часть В то же время потребности совершенствования АСУ предопределяют настоятельную не обходимость наделения существующих в них и разрабатываемых в перспективе баз данных свойствами, присущими ММБД.

Для обоснования этого рассмотрим роль и место ММБД в АСУ. Мультимедийные базы данных являются центральными компонентами комплексов средств автоматизации (КСА). Од нако самостоятельно использоваться пользователями они не могут. Управление мультимедиа данными, включающее в себя операции создания, поиска и манипулирования, осуществляется посредством использования системы управления ММБД (СУ ММБД), входящей в состав обще системного программного обеспечения (ОСПО) КСА.

Помимо непосредственного обращения с запросами к ММБД, пользователи осуществля ют решение специальных автоматизированных задач (САЗ). Запросы на решение САЗ реали зуются посредством использования специального программного обеспечения (СПО), а также прочих компонентов ОСПО (например, офисных пакетов). В свою очередь данные приложе ния, в случае, если им требуются данные из ММБД, также обращаются с соответствующими запросами к СУ ММБД.

Используемые комплексами САЗ исходные и промежуточные данные составляют содер жание предметной области ММБД. В общем случае данную предметную область можно разде лить на три группы данных: сведения о структуре системы управления;

сведения о состоянии объекта управления;

прочие данные, которые являются данными мультимедиа и более полно характеризуют состояние объекта и среды с учетом реализованных в КСА технологических возможностей по обработке различных форм представления информации.

Системы управления базами данных (СУБД), использующиеся в настоящее время в АСУ, относятся к классу реляционных СУБД (РСУБД). Многие РСУБД обладают возможностью хранения в составе своих таблиц полей с мультимедиа данными. Однако традиционные опера ции по манипулированию данными, применимые к элементарным данным, в отношении муль тимедиа данных в РСУБД не поддерживаются.

По этой причине прямое использование РСУБД в качестве СУ ММБД недостаточно и не возможно, что позволяет определить основную проблему построения ММБД в АСУ как несо ответствие используемых в АСУ программно-инструментальных средств управления базами данных потребностям обработки в АСУ мультимедийной информации.

Для решения данной проблемы необходимо использование СУБД, поддерживающих объ ектно-ориентированную (объектную) модель данных. При этом первоочередной задачей следу ет считать разработку концептуальной модели (КМ) ММБД, которая модель затем преобразу ется в объектно-ориентированную модель ММБД логического уровня.

Разработанная КМ ММБД представляется в общепринятой в теории баз данных форме, которой является диаграмма «сущность-связь» [3]. Она содержит 9 сущностей, охваченный друг с другом 18 связями. В отдельный компонент выделена сущность «Мультимедийная ин формация». Практически все остальные сущности связаны с нею. При этом степенью связи яв ляется «один-ко-многим». Класс принадлежности к связи на стороне сущности «Мультимедий ная информация» необязательный, на противоположном – обязательный.

Экземпляры сущности «Мультимедийная информация» имеют одинаковую структуру для любых охватывающих их связей и содержат следующие поля: «Идентификатор мультимедиа»

и «Путь к информации». Первое поле является первичным ключом. Если позволяет СУБД, оно проектируется как «счетчик». Второе поле – текстовое. Значение этого поля указывает, где размещается файл, содержащий требуемую мультимедийную информацию. В качестве храни мой информации в файле выступает фото, цифровая карта местности, аудио и видео, гипер текст.

С помощью такого способа отображения сущности «Мультимедийная информация» ста новится возможным реализация в ММБД двух важных принципов: разнородности учитываемой в ММБД мультимедийной информации и унификации структуры ММБД.

Применяя известные подходы, разработанную концептуальную модель ММБД можно преобразовать в реляционную логическую структуру БД. Физическая реализация БД с такой логической структурой осуществляется в среде РСУБД. Среди РСУБД класса персональных можно выделить «Microsoft Access», «Microsoft Foxbase». Среди серверных РСУБД выделяются «Oracle», «Interbase», «Microsoft SQL Server» и другие.

В мире научных открытий, 2010, №5 (11), Часть Однако, как было указано выше, реляционная модель представления данных для реализа ции ММБД не вполне пригодна. Необходимо создание ММБД в виде объектно ориентированной БД. Для этой цели разработанную концептуальную модель ММБД, представ ленную в виде диаграммы «сущность-связь», следует преобразовать в модель, пригодную для проектирования объектно-ориентированной БД. Известен ряд работ [4, 5], в которых предлага ются алгоритмы такого преобразования для различных областей построения объектно ориентированных БД. Однако непосредственное их применение для предметной области ММБД АСУ пока невозможно в силу имеющейся специфики ММБД.

Таким образом, применение разработанной концептуальной модели в интересах объект но-ориентированной реализации ММБД связывается с ее преобразованием в объектно ориентированную логическую структуру БД в соответствии со специально разработанным для этой цели алгоритмом. Саму разработку такого алгоритма следует считать направлением даль нейших исследований по данной тематике.

СПИСОК ИСПОЛЬЗОВАННЫХ ИСТОЧНИКОВ И ЛИТЕРАТУРЫ 1. Gray J. Data Management: Past, Present, and Future. IEEE Computer 29(10): 38-46 (1996), Vol.

29, # 10, October 1996.

2. Codd E. F. A Relational Model of Data for Large Shared Databanks // CACM 13.6, June, 1970.

3. Peter Pin-Shan Chen. The Entity-Relationship Model-Toward a Unified View of Data. ACM Transactions on Database Systems, Volume 1, Number 1, 1976.

4. Mimoun Malki, Andr Flory, Mustapha Kamel Rahmouni. Extraction of Object-oriented Schemas from Existing Relational Databases: a Form-driven Approach // Institute of Mathematics and Informatics, Vilnius. INFORMATICA, 2002, Vol. 13, No. 1, 47–72.

5. Seth Grimes. Modeling Object/Relational Databases // DBMS, vol.11, N 3, March 1998.

УДК 620.179.1;

625.7:658.014. АЛГОРИТМ РАННЕЙ ДИАГНОСТИКИ ДОРОЖНОЙ КОНСТРУКЦИИ НЕЖЕСТКОГО ТИПА И МОДЕЛЬ ЕГО РЕАЛИЗАЦИИ Юшков Владимир Сергеевич, инженер Кычкин Владимир Иванович, кандидат технических наук, доцент Пермский государственный технический университет Комсомольский проспект, 29, г. Пермь, 614990, Россия vova_84_07@mail.ru Рассматривается возможность применения ранней диагностики дорожных конструк ций. Математическая модель колебаний представлена четырьмя динамическими моделями системы «дорожная одежда - основание» с жесткостями дорожного покрытия и основания, также в работе рассматривается проблема нагрузки на дорожную конструкцию. Решение строится на основе показаний характеристик вибродиагностических приборов и результатов моделирования собственных частот колебаний системы.

Ключевые слова: автомобильные дороги, динамическая жесткость, вибродиагностика, модуль упругости основания, волновая модель, одномассовая модель, активная масса, нагрузка.

Целью работы является создание научно – методического обеспечения системы виброди агностики автомобильных дорог неразрушающими методами.

Система диагностики является необходимым элементом управления надежностью до рожной сети по сигналам о состоянии ее элементов. Если система управления в ответ на сигнал об отказе по транспортно – эксплуатационным параметрам исключает участок дороги из про цесса функционирования, то происходит изменение внутренней структуры, реконфигурация режимов эксплуатации автомобильной дороги. Но для решения такой задачи необходимы В мире научных открытий, 2010, №5 (11), Часть управляющие сигналы, указывающие на отказы (физические эффекты, с определенной вероят ностью свидетельствующие о возможности отказа), что значительно сокращает время выработ ки сигнала, управляющего надежностью, обеспечивая высокую степень безотказности и отка зоустойчивости.

В отличии от продукции машиностроения, наполнение факторов потери функциональных свойств дорожной конструкции осуществляется достаточно длительное время и в этой связи деградация параметров, характеризующих качество дороги, относится к отрасли знаний, назы ваемой реологией [2]. Развитие физических и математических методов решения задач диагно стики дает необходимый аппарат оперативного управления надежностью, исключающего воз никновение отказов. В результате анализа строится математическая модель внешних воздейст вий, способствующих отказам, и реологических свойств материалов слоев дорожной конструк ции. В силу большого числа влияющих факторов и их недостаточно полного знания эти модели имеют нечеткий или вероятностный характер. Непрерывность процессов в материалах слоев дороги вызывает изменение физико – механических параметров конструкции и отказ наступает в результате накопления необходимых изменений в объекте диагностике, а различная степень проявления этих изменений на внешних характеристиках дорог определяет различие в прояв лении отказов для наблюдателя. Поэтому изменение во времени физического состояния слоев дороги, обусловленное необратимыми процессами деградации, является наиболее общей при чиной возникновения отказов.

По – видимому, нарушение структурной и физической целостности такой сложной сис темы, как конструкция автомобильной дороги приводит к необходимости ранней диагностики объекта, состояние которого можно определить, как безопасное, когда в системе отсутствуют необходимые условия возникновения деградации свойств;

состояние – опасной ситуации, когда в системе существуют необходимые условия, но отсутствуют достаточные для возникновения неустойчивых явлений;

и, наконец, состояние происшествия, когда в системе существуют не обходимые и достаточные условия, которые с определенной вероятностью свидетельствуют о наступление отказа. С точки зрения информационных технологий количественными свойства ми информации являются показатели своевременности, полноты и достоверности.

Сценарий ранней диагностики дорожной конструкции должен включать в себя три вида событий: инициирующие, внутренние и конечные.

Формальная постановка задачи заключается в определении связи между структурными параметрами дорожной конструкции и наблюдаемыми характеристиками вибрационных сигна лов поверхности дорожной одежды.

Таким образом, можно представить наличие следующих элементов рассматриваемой сис темы:

ТС ТС М, ТС С, ТС р - множество характеристик системы:

ТС М М М, Н М, К М, Д М - множество геометрических характеристик: ММ – длина участка дороги, НМ – ширина участка дороги, КМ – количество слоев дорожной конструкции, ДМ – толщины слоев;

ТС С Т 0, Т LS - множество эксплуатационных характеристик: Т0 – прочность, ров ность, сцепление, ТLS – длительность эксплуатации со времени последней диагностической процедуры;

ТС р SТ, Т ОС, С, В, О - климатические условия: SТ – время года, ТОС – измене ние температуры окружающей среды, С – наличие солнечного нагрева, В – наличие ветра, О – наличие осадков.

В мире научных открытий, 2010, №5 (11), Часть На рис. 1 представлена схема вибродиагностики дорожной конструкции.

Объект диагностики Нагрузи и время эксплуатации Материал Количество Толщина Климатические ус слоев слоев ловия Состав и количе Коэффициент ство транспорт сцепления ного потока Коэффициент Пуассона Нагрузки и их Дорожная конст Коэффициент количество рукция усталости допустимого Модуль упру Модуль упруго - вяз гости Производство, ремонт, ких деформаций реконструкция, обслу живание Угол внутреннего трения Измерение и моде лирование Расчет Контроль вибраций Жесткость и активные массы Спектральный Анализ спек- Частота Перемещения Перемещение тра Сравнение Скорость Решающее Диагностика правило Рис. 1. Схема вибродиагностики дорог Существование множества факторов, влияющих на модуль упругости материала основа ния дороги предопределяет установление наиболее существенных из них, которые должны быть включены в модель диагностики. Обычно проводят ранговую корреляцию и строят диа грамму рангов, отражающую влияние этих факторов на частоту и амплитуду колебаний. К ос В мире научных открытий, 2010, №5 (11), Часть новным потребительским свойствам дорог относят: скорость, непрерывность, безопасность и удобство движения, пропускную способность, уровень загрузки движения, способность про пускать автотранспортные средства (АТС) с разрешенными для движения осевыми нагрузками и габаритами.


Необходимым и достаточным условием требуемого набора количественных значений па раметров состояния дороги является отсутствие по истечении ряда лет ее эксплуатации колеи, выбоин и трещин.

Модель системы «дорожная одежда - основание» может быть представлена в общем ви де: М Х, А, где Х – множество параметров, представленных в модели, А – множество операций, выполняемых с параметрами.

Параметры и операции заданы таким образом, что:

а х1,..., хn Х для любого а А.

Любая операция, выполненная над имеющими в модели параметрами, дает результаты, которые являются параметрами, входящими в модель. Аналогичным образом может быть пред ставлена и другая модель рассматриваемой системы. Решения полученные на различных моде лях могут отличаться, это может быть обусловлено избранным методом предпочтений или принципиальным отсутствием для задачи единственного решения. Объем знаний должен быть адекватен решающей задаче. В этой связи важным является за счет аналитических результатов превратить многомерное дискретное представление информации в компактную непрерывную модель.

Таким образом, рассмотрим четыре динамических модели системы «дорожная одежда основание»:

m1 1 + C1(x1 – x2) = m2 2 + C1(x1 – x2) + C2x2 = 0, где m1 и m2 – массы верхнего и нижнего слоя;

С1 и С2 – жесткости дорожного покрытия и осно вания, расчетные соотношения:

Р 3,14 Dгр Е ;

2) С Е dшт / 4 1 2 ;

3) С 1) С гр F.

1 F U гр Расчет Uгр осуществляется по методики [3]. Собственные частоты колебаний масс опре деляются по зависимости:

C C 2 C1 C1 C 2 C1 CC 1 4 1 m m1 m m1 m1 m с-1.

2 1, 2,3, - Математическая модель распространения волн [1]:

_ _ _ G graddiv G 2, скорость распространения волны:

4 a E С, жесткость: С F, частота:

a2.

21 1 m - Одномассовая математическая модель: m 2m x C x P(t ), x h h E tg 2 tg 2, жесткость: C K где m R h 1, частота:

(1 2 ) S R R С.

m Если основание пористое, то активная масса может быть определена с применением со отношения: ср m В (1 m) Т, где m – коэффициент пористости, равный отношению В мире научных открытий, 2010, №5 (11), Часть объема всех пор к объему абсолютно сухой конструкции, В, Т – плотности заполнения пор и твердой фазы.

Активная масса волновой модели определяется по соотношению «среднего времени»:

nТ / Сзап (1 nTi ) / CТВ, Ср d где nT - степень трещиноватости массива, d – ширина распространения трещины, Н H – расстояние между трещинами, Сзап, СТВ – скорости продольных волн в заполненном и сплош ном массиве.

Дефекты поверхности такого рода коррелируют с модулем упругости дорожной одежды и основания дороги. В связи с указанным строим модель диагностики на основе оператора, свя зывающего вектор наблюдаемых параметров с вектором структурных параметров. При этом рассмотрим переход от шкалы отношений и интервалов, в которых обычно измеряются харак теристики дороги, к шкале порядка. Упрощение достигается за счет того, что параметры приня тых моделей вибрационного состояния дорожной конструкции усредняются и обучение систе мы диагностики дороги по вибрационным сигналам с определенной погрешностью позволяет при сокращении времени и затрат оценивать порядок модуля упругости конструкции основа ния дороги. Кроме того, это позволяет перейти к лингвистическим, естественным выводам по состоянию объекта, например: «если уровень вибрации высокий, а частота колебаний низкая, то модуль упругости основания низкий».

Особое место занимает проблема нагрузки на дорожную конструкцию. В стандартных методах принято использование тарированного падающего груза. Наше предположение заклю чается в том, что динамический процесс, развиваясь в наружных слоях дороги от колес АТС, формирует виброканал, параметры которого могут служить диагностическим сигналом. Если представить схему нагружения в форме баллистической модели, то особенность генератора ко лебаний определяем импульс нагрузки, а весь дальнейший процесс распространения колебаний есть собственные колебания конструкции или волновая картина распространения возмущений.

x Будем исходить из того, что АТС движется по неровностям вида: y H cos 2, где Н – L амплитуда неровностей;

L – длина волны неровностей;

х – координата вдоль неровностей.

Усилия взаимодействия колеса автомобиля с дорожным покрытием при модели жесткой шины имеет вид: F m H 2, где m – масса осей, - частота неровностей дороги.

Рассматривая возможности диагностической модели путем вычислительного экспери мента, получим на частном примере параметров основания, зависимости жесткости основания от модуля упругости материала (рис. 2) и соответствующих усредненных частот колебаний до рожной конструкции (рис. 3). Изменение частоты колебаний в функции модели активной массы приведены на (рис. 4).

Жесткость С, кг/см С С С 260 280 300 320 Модуль упругости Е, кг/см Рис. 2. Изменение жесткости основания в зависимости от модуля материала основания и принятой модели В мире научных открытий, 2010, №5 (11), Часть 8, 8, Частота основания f, Гц 8, 7, 7, 7, 7, 6, 260 280 300 320 Модуль упругости Е, кг/см Рис. 3. Изменение частоты основания в зависимости от модуля материала основания по средней модели жесткости Частота основания f, Гц С2 min C2 max 0,088 0,654 1, Активная масса m 2, кг с2/см Рис. 4. Изменение частоты в зависимости от активной массы основания (Е = 300 кг/см2) Проверка адекватности модели осуществлена путем сопоставления результатов расчета с данными, полученными измерением частоты колебаний реального участка дороги «Сосновый Бор - Гайва» (Пермский край). В качестве прибора использовался «Вибран – 2.0». Сопоставле ние результатов показывает, что изучаемые характеристики воспроизводятся в модели диагно стики удовлетворительно.

Выводы. Разработана модель оценки порядка структурных параметров дорожной конст рукции и диагностических сигналов вибрационного состояния дорожной поверхности при ге нерировании колебаний движущимися АТС;

представленный способ сравнения регистрируе мых характеристик динамического процесса и модуля упругости основания способом усредне ния размерностей моделей позволяет решать задачу оценки технического состояния грунтов основания;

алгоритм сравнения допускает создание средств автоматизированной процедуры диагноза, что может оказаться полезным при ранней оперативной диагностике дорожных кон струкций.

СПИСОК ИСПОЛЬЗОВАННЫХ ИСТОЧНИКОВ И ЛИТЕРАТУРЫ 1. Новацкий В. Теория упругости. – М.: Мир, 1975. – 872 с.

2. Глушко В.Т., Чередниченко В.П., Усатенко Б.С. Реология горного массива. – Киев: Науч ная мысль, 1981. – 171 с.

3. Александров А.С., Александрова Н.П., Кузин Н.В., Андреева Е.В. Моделирование поведе ния слабых оснований насыпей промысловых дорог при воздействии повторяющихся динамических нагрузок. // Дороги и мосты. Сборник / ГП РОСДОРНИИ – М.: 2006, вып. 16/2. – С. 73 – 85.

В мире научных открытий, 2010, №5 (11), Часть УДК 691. ИСПОЛЬЗОВАНИЕ БЕТОНОВ С УСКОРЕННЫМ НАБОРОМ ПРОЧНОСТИ В УСЛОВИЯХ ПОНИЖЕННЫХ ТЕМПЕРАТУР Гилязидинова Наталья Владимировна, кандидат технических наук, доцент Санталова Татьяна Николаевна, доцент Рудковская Надежда Юрьевна, доцент Кузбасский государственный технический университет ул. Весенняя, 28, г. Кемерово, Кемеровская область, 650000, Россия spien2009@rambler.ru Исследуются бетоны на золошлаковых отходах теплоэлектростанций и металлургиче ских предприятий, возможности их применения в сборном и монолитном строительстве в условиях пониженных температур. Обосновывается целесообразность и эффективность ис пользования шлакобетона в скользящей опалубке.

Ключевые слова: золы, шлаки, золошлаковые заполнители, шлакобетон, набор прочно сти шлакобетона при пониженных температурах, использование шлакобетона в скользящей опалубке.

Современное строительство широко использует монолитный железобетон. Возведение зданий и сооружений ведется в условиях низких температур, что ведёт к увеличению энергоза трат на прогрев бетона, снижению ряда показателей и удорожанию строительства в целом.

Кафедрой строительного производства и экспертизы недвижимости Кузбасского госу дарственного технического университета была выполнена работа по исследованию бетонов на золошлаковых отходах теплоэлектростанций и металлургических предприятий Кузбасса. Про ведены исследования возможности применения конструкционного бетона при строительстве жилых, общественных зданий, объектов угледобывающей промышленности в условиях пони женных температур, в том числе с использованием скользящей опалубки.

Использование зол и шлаков решает ряд экологических проблем, так как на отвалах об ласти скопилось большое количество отходов топливной и металлургической промышленно сти, кроме этого их использование актуально в условиях дефицита природных заполнителей для бетонов.

Предпосылками для получения высококачественного шлакобетона явился анализ физико химических свойств шлака. Кузнецкие шлаки содержат в своём составе от 37% до 39% СаО, их модуль основности 0,89, то есть они относятся к кислым, а согласно нормативным документам рекомендуется применять в бетоне только кислые шлаки с модулем основности менее единицы, что удовлетворяет требованиям.

Доменные шлаки по химическому составу приближаются к портландцементу, но при этом они содержат повышенное количество кремнезёма, глинозёма и меньше – оксида кальция.


Шлаковые заполнители не инертны, в контактной зоне они реагируют с родственными им цементами, в результате чего образуются взаимопрорастающие кристаллы, повышающие прочность и однородность структуры бетона в целом.

Правильный выбор соотношения между мелким и крупным заполнителем является одним из основных факторов, определяющих высокое конструктивное качество бетона при экономич ности его состава. Особенностью исследуемого бетона является то, что золошлаковая смесь имеет свойства отличные от природных песков по зерновому составу, насыпной плотности, водопотребности и физико-механическим показателям.

В настоящих исследованиях доля золошлаковой смеси в заполнителе определялась экс периментально, с учётом удобоукладываемости бетонной смеси и прочности бетона. Было ус тановлено, что с увеличением в составе бетонной смеси слабых зёрен шлака выше определён ного оптимального значения, прочность бетона снижается.

Из результатов исследований, представленных на рис. 1 видно, что доля золошлаковой смеси в заполнителе увеличивается при снижении расхода цемента и при использовании в ка В мире научных открытий, 2010, №5 (11), Часть честве крупного заполнителя щебня взамен гравия, а на прочностные характеристики бетона влияет содержание золошлаковой смеси в заполнителе.

Прочность при сжатии, % 0 0,1 0,2 0,3 0, Доля золошлаковой смеси в заполнителе для бетонов при расходе цемента 500 кг/м для бетонов при расходе цемента 250 кг/м Рис. 1. Влияние содержания золошлаковой смеси в заполнителе на прочность бетона Установлено, что для тяжёлых бетонов на золошлаковых заполнителях при расходе це мента менее 400 кг на 1м3 оптимальное значение доли золошлаковой смеси в заполнителе со ставляет 0,15-0,25.

Установленные зависимости должны учитываться при подборе составов бетонов.

Как известно, нормальными условиями твердения бетона считаются температура +15о С +20о С, при относительной влажности 90-100%. При снижении температуры выдерживания бе тона, прочность его нарастает медленнее, как установлено многочисленными исследованиями.

Зимними принято считать условия, когда среднесуточная температура воздуха составляет +5о С. Такая же температура характерна для подземного шахтного строительства, что и пред ставляло интерес изучения изменения прочности бетона на шлаковом щебне при различной температуре хранения, в частности при +5оС. С этой целью были поставлены опыты, при кото рых образцы-кубы, изготовленные из шлакобетона различного состава с добавками ЛСТМ и ЛСТМ+СаСl2, а также контрольные – из обычного тяжёлого бетона, частично выдерживались при температуре +(5±2)о С, а частично хранились в нормальных условиях. Водоцементное от ношение принималось постоянным для всех составов (В/Ц=0,5). Прочность образцов близнецов определялась в возрасте трёх, пяти и семи суток.

Результаты исследований представлены в табл. 1, а их сравнение с нормативными харак теристиками относительной прочности тяжёлого бетона на природных заполнителях, твердею щего при той же температуре, по данным технической литературы, представлены на рис. 2.

В мире научных открытий, 2010, №5 (11), Часть Таблица Показатели прочности бетонов различных составов при разных значениях температур Прочность при Расход составляющих на 1м3 бетона, кг сжатии, МПа, при t0 твердения Срок твердения, сутки Щебень Отсев от дробленного шлака Вид добавки Золошлаковая смесь Песок природный № природный Цемент шлаковый +50С +150С 1 – 1295 – 317 318 365 ЛСТМ 3 99 5 133 7 154 ЛСТМ+ 2 – 1295 – 317 318 365 3 121 CaCl 5 148 7 164 3 1295 – 635 – – 365 ЛСТМ 3 71 5 105 7 127 ЛСТМ+ 4 1295 – 635 – – 365 3 85 CaCl 5 110 7 136 Как видно из таблицы, прочностные характеристики шлакобетона имеют более высокие абсолютные значения, чем аналогичные показатели бетона на природных заполнителях.

Введение в состав бетона добавок пластификаторов (ЛСТМ) и добавок ускорителей твер дения (СаCl2) позволяет получить бетон, твердеющий при температуре +5оС с прочностью до 55% от марочной через 7 суток выдерживания.

Фактическое нарастание прочности составило, по экспериментальным данным, для тяжё лого бетона 75-87%, а для конструкционного бетона на шлаковом щебне – 92-133% от проект ной.

На приведённой диаграмме наглядно представлено преимущество шлакового щебня с до бавками ЛСТМ и СаСl2. Следовательно, шлаковые бетоны более эффективно использовать при пониженных температурах, чем традиционные виды бетона на природных заполнителях.

Представляет интерес вопрос о целесообразности использования шлакового бетона в скользящей опалубке В соответствии с данными технической и нормативной литературы к бетону, применяе мому в скользящей опалубке, предъявляются ряд требований, среди которых можно выделить:

подвижность бетонной смеси 5-9 см осадки стандартного конуса, прочность, обеспечивающая возможность освобождения бетона от опалубки – 0,15-0,3 МПа;

время достижения бетоном распалубочной прочности 4-12 часов, соответствующая ему скорость передвижения опалубки 2-8 см/ч (50-200 см/сут).

В мире научных открытий, 2010, №5 (11), Часть относит. R, МПа при t=+50С 0,6 0, 0,5 0, 0,5 0, 0, 0, 0,4 0, 0,4 0,35 0, 0, 0, 0,3 0, 0, 0,2 0, 0, 0 вид бетона шлакобетон с ЛСТМ шлакобетон+ тяжелый тяжелый бетон тяжелый бетон ЛСТМ+CaCl2 бетон+ЛСТМ +ЛСТМ+CaCl2 (усредненные нормативные характеристики) - 3 суток твердения, - 5 суток твердения, - 7 суток твердения Рис. 2. Результаты сравнения относительной прочности бетона при пониженной температуры Для определения целесообразности использования шлакобетона в указанных целях в съёмную опалубку была уложена бетонная смесь подвижностью 8-9 см. С целью улучшения реологических характеристик бетонной смеси в её состав вводилась добавка ЛСТМ в количест ве 0,15% от массы цемента в пересчёте на сухое вещество. Бетон выдерживался при температу ре +5оС. Через 3,5 часа он был освобождён от съёмной опалубки, что соответствовало скорости передвижения опалубки 200 см в сутки. Визуальный осмотр образца показал, что на его по верхности отсутствовали усадочные трещины, сколы и другие дефекты.

Пригодность бетона для применения в скользящей опалубке определялась путём испыта ния на местное сжатие (смятие), а затем рассчитывалась кубиковая и призменная прочности.

Известно, что временное сопротивление бетона смятию см 1,5 пр 1,5 0,8 к 1,2 к, где пр призменная прочность бетона;

к кубиковая прочность бетона, откуда к см /1,2.

Для определения временного сопротивления бетона смятию на верхней открытой по верхности образца, в его центре, устанавливались два штампа – один с опорной площадью 1, см2, второй – 0,39 см2. Через них ступенчато на бетон передавалась нагрузка.

В ходе испытаний было установлено, что при местной нагрузке 0,59 МПа в бетоне под штампом и на границе с ним не возникает пластических деформаций;

при росте нагрузки появ лялись углубления под штампом. Таким образом, за критическую можно с некоторым запасом надёжности считать нагрузку, равную 0,6 МПа. Это значит, что кубиковая прочность бетона через 3-4 ч после укладки в опалубку составит:

к= 0,6/1,2=0,5М. к 0,6 / 1,2 0,5МПа.

Полученное значение превышает величину максимально требуемой распалубочной проч ности бетона при работе в скользящей опалубке более чем в 1,6 раза.

В мире научных открытий, 2010, №5 (11), Часть Следовательно, использование конструктивного бетона с заполнителями из смеси домен ных и топливных шлаков в скользящей опалубке целесообразно и достаточно эффективно.

Результаты исследований позволили разработать широкую гамму составов тяжёлых и лёгких бетонов на золошлаковых заполнителях, регламентировать их свойства и целесообраз ные границы применения в сборном и монолитном строительстве. Использование шлаковых заполнителей экономически выгодно, так как позволяет снизить стоимость бетона, сократить затраты энергоресурсов.

Выявлено, что технология изготовления бетонов на золошлаковых заполнителях не тре бует реконструкции существующих цехов и предварительной подготовки материалов. Разрабо танные составы переданы для применения строительным организациям области.

Бетоны на шлаковых заполнителях, особенно мелкозернистые, обладают повышенным сопротивлением динамическому воздействию благодаря структуре с небольшим количеством дефектов, хорошей контактной зоной. Повышенная пластичность и ползучесть составляющих, способствует перераспределению напряжений в массиве бетоне. Их можно использовать для изготовления несущих и ограждающих конструкций жилых, гражданских, промышленных и сельскохозяйственных зданий, сооружений подземного строительства в условиях пониженных температур.

СПИСОК ИСПОЛЬЗОВАННЫХ ИСТОЧНИКОВ И ЛИТЕРАТУРЫ 1. Баженов, Ю. М. Технология бетона. – М.: АСВ, 2007. – 528 с.

2. Лермит, Роббер. Проблемы технологии бетона. – М.: Изд-во ЛКИ, 2007. – 296с.

3. Дворкин, Л. И. Строительные материалы из отходов промышленности / Л. И Дворкин, О. Л. Дворкин. Учеб. справ. пособие. – Ростов н/Д.: Феникс, 2007.– 368с.

UDC 691. APPLICATION OF CONCRETES WITH ACCELERATION OF STRUCTURAL STRENGTH FOR CONDITIONS OF LOWERING TEMPERATURE Natalya V. Gilyazidinova, candidate of science, docent Tatyana N. Santalova, docent Nadezhda Y. Rudkovskaya, docent Kuzbass State Technical University spien2009@rambler.ru In article application of ash concretes for monolithic and collapsible building in conditions of lowering temperature are described. Show efficiency of used slag concrete at climbing shutters.

Keywords: ash, slag, ash-and-slad concrete, slag concrete, climbing shutters.

УДК 002. ВСПОМОГАТЕЛЬНЫЕ КРИТЕРИИ ДЛЯ ВЫБОРА ВОССТАНОВЛЕНИЯ ПРИ УСТРАНЕНИИ ПРОТИВОРЕЧИЙ В БАЗАХ ДАННЫХ Трифонова Екатерина Евгеньевна, младший научный сотрудник УРАН Институт Прикладной Математики им. М.В.Келдыша РАН Миусская пл., д.4 г. Москва, 125047, Россия etrifonova@yandex.ru Рассматриваются вопросы восстановления баз данных с противоречивой информацией.

Предлагаются вспомогательные критерии, основанные на свойствах базы данных и предмет ной области, для выбора наилучшего восстановления с точки зрения сохранения наиболее зна чимой информации.

Ключевые слова: ограничения целостности, восстановление базы данных.

В мире научных открытий, 2010, №5 (11), Часть Ни одна современная информационная система не обходится без базы данных. База дан ных отвечает семантике предметной области, для которой предназначена данная информаци онная система, и информация, которая нужна для нормального функционирования системы, хранится в базе данных.

Для любой информации, хранящейся в том или ином виде, можно сформулировать набор правил, определяемый семантикой предметной области. С помощью этих правил устанавлива ются связи между различными областями информации и внутренние взаимосвязи между пред метами. Подобные правила называют ограничениями целостности.

Пусть база данных - это совокупность таблиц T и правил R. Схема базы данных это некое конечное множество многосортных предикатов P, поставленных в соответствие таблицам, и множество правил R. Множество правил R представляет собой множество непротиворечивых (то есть для них может быть построена модель) замкнутых формул многосортного исчисления предикатов, где предикатами служат Pi, в роли таблиц истинности которых выступают соответ ствующие таблицы Ti, в роли переменных выступают аргументы предикатов, а в роли констант - значения, определяемые сортами;

используются логические операторы,, и предикаты,,,,, =.

Пусть T это совокупность таблиц T, тогда кортежи, содержащиеся в этих таблицах, опре деляют множество значений для каждого из сортов s1, …, sq, …, sz для T. Каждый сорт sj состо ит из всех слов, содержащихся в соответствующих сорту sj столбцах таблиц множества T.

Для каждой базы данных множество сортов конечно. Количество всевозможных сортов, содержащихся в таблицах базы данных, будем обозначать как z. Совокупность значений для всех сортов для рассматриваемого множества таблиц будем обозначать как S s1 s2... sz.

Конъюнкцию всех формул из множества правил будем обозначать как. Если формула истинна на множестве значений переменных, определяемом S, то базу данных D будем на зывать непротиворечивой. Подразумевается, что подстановка значений вместо переменных при проверке того, является ли формула истинной или нет, в предикаты производится «покортеж но».

Если же формула ложна на множестве значений, определяемом S, то будем говорить, что в базе данных D содержатся противоречия.

При этом мы считаем, что наше определение не противоречит реляционной теории баз данных. Основное состояние базы данных – непротиворечивое, а противоречия возникают в результате поступления новых данных.

Пример. Пусть имеется база данных сведений об абонентах. В ней содержится одна таб лица. И этой таблице соответствует предикат Адрес_абонента(Номер_паспорта, Адрес, ФИО, телефон).

В какой-то момент времени таблица базы данных, соответствующая данному предикату, выглядела следующим образом.

Таблица n Номер паспорта Адрес ФИО Телефон 1 124556 4800 Ул.Люсиновская, 34-1-70 Долгопятов А.В. 45-89- 2 456788 4500 Ул.Приморская, 12-2-56 Задорожный Н.К. 23-88- 3 567899 4307 Ул. Большая, 13-8-67 Колчак А.Е. 45-78- 4 334424 4607 Ул. Юных Ленинцев, 1-1-6 Рябых К.З. 11-45- Ограничения из базы данных для данной таблицы выглядят следующим образом:

1 : xa1a2 a3a4a5a6 [ Адрес _ абонента ( x, a1, a2, a3 ) Адрес _ абонента( x, a4, a5, a6 ) (a1 a4 ) (a2 a5 ) (a3 a6 )] 2 : xa1a2 a3a4 a5a6 [ Адрес _ абонента( a1, x, a2, a3 ) Адрес _ абонента( a4, x, a5, a6 ) (a1 a4 ) (a2 a5 ) (a3 a6 )] 3 : xa1a2a3a4a5a6 [ Адрес _ абонента ( a1, a2, a3, x) Адрес _ абонента( a4, a5, a6, x) (a1 a4 ) (a2 a5 ) (a3 a6 )] В мире научных открытий, 2010, №5 (11), Часть Затем после внесения новых данных таблица стала выглядеть следующим образом:

Таблица п Номер паспорта Адрес ФИО Телефон 1 124556 4800 Ул.Люсиновская, 34-1-70 Долгопятов А.В. 45-89- 2 456788 4500 Ул.Приморская, 12-2-56 Задорожный Н.К. 23-88- 3 567899 4307 Ул. Большая, 13-8-67 Колчак А.Е. 45-78- 4 334424 4607 Ул. Юных Ленинцев, 1-1-6 Рябых К.З. 11-45- 5 334424 4607 Ул. Юных Ленинцев, 1-1-7 Рябых К.З. 11-45- 6 567898 3409 Ул. Большая, 13-8-67 Колчак А.Е. 45-78- 7 134657 4500 Ул.Большая, 11-5-67 Безымянная К.И. 12-14- 8 565787 4601 Ул.Юных Ленинцев, 2-1-19 Левитина Е.К. 45-78- 9 119976 4302 Ул.Большая, 11-3-56 Долгих И.А. 11-22- Легко увидеть, что в данном случае кортежи 4 и 5 вызывают противоречия для ограниче целостности 1 и 3. А кортежи 3 и 6 - для 2 и 3. Соответственно, формула ний 1 2 3 на множестве значений, определяемых базой данных, будет ложной, посколь ку для этого достаточно того, чтобы одна из формул, участвующая в конъюнкции, была лож ной.

Будем называть состоянием базы данных совокупность кортежей, содержащихся в базе данных на данный момент времени. Состояние базы данных будем называть противоречивым, если в нём содержатся противоречия.

На настоящий момент есть несколько вариантов того, как работать с противоречиями [3]:

1. хранить все данные, выдавать только непротиворечивые ответы на запросы [1,2];

2. хранить все данные до определённого момента времени, через определённый интервал времени проводить проверку ограничений целостности и устранение противоречий;

3. хранить только непротиворечивые данные, данные, которые вновь поступают и про тиворечат ограничениям целостности, отвергаем и/или подвергаем дополнительной проверке, чтобы уточнить, будут ли они правильными.

При выборе второго варианта возникает несколько технических и вычислительных про блем. Во-первых, как обнаруживать противоречия с технической точки зрения (однако эта про блема решается в рамках существующих СУБД), во-вторых, как хранить эти противоречия и кортежи, которые нарушают целостность, с точки зрения СУБД. В-третьих, как устранять про тиворечия и получать восстановление базы данных.

Восстановление - это есть непротиворечивое состояние базы данных, которое будет об ладать следующими свойствами:

1. В данном состоянии базы данных не содержится противоречий, 2. Любой кортеж из вновь полученной базы данных принадлежит противоречивой базе данных, 3. Добавление любого кортежа, который не принадлежит полученному состоянию базы данных, из противоречивого состояния, приводит к нарушению одного из первых свойств.

Предположим, что проблема построения восстановления для противоречивого состояния базы данных решена: у нас есть множество восстановлений для некоторого изначально проти воречивого состояния базы данных. Тогда основным становится следующий вопрос: каким об разом мы выберем восстановление, которое станет текущим состоянием базы данных.

Нами предлагается следующий подход к выбору наилучшего с определённой точки зре ния восстановления. Извне мы не можем получить подтверждающую или опровергающую на ши данные информацию, соответственно, одним из естественных способов работы с удалением противоречий представляется минимизация количества удалений при выполнении вспомога тельных критериев.

Под минимизацией количества удалений подразумевается следующее. Будем считать, что у нас нет возможности модификации кортежей. Единственным доступным нам средством уда ления противоречий будет удаление отдельных кортежей. Поскольку в базе данных возникли противоречия, то получается, что мы неминуемо должны удалить какие-то кортежи.

В мире научных открытий, 2010, №5 (11), Часть Выбор наилучшего восстановления будем производить с точки зрения минимизации по тери информации, хранящейся в базе данных. При этом мы можем считать, что кортежи равно значны. А можем оперировать вспомогательными критериями, которые будут позволять вы брать то или иное восстановления в зависимости от того, насколько «значимые» данные там содержатся.

При этом основными вспомогательными критериями будем считать следующие характе ристики кортежей:

1. Востребованность кортежа (выдаётся ли кортеж, который мы хотим удалить, поль зователю и как часто). Эта характеристика показывает, насколько часто данный кортеж выдаёт ся в качестве ответа на запрос конечному пользователю. Предполагается, что чем более востре бован кортеж, тем он более значим с точки зрения сохранения его в восстановлении базы дан ных.

2. Время появления кортежа (был ли кортеж в "последнем принятом восстановлении" или нет). В реальных системах противоречия устраняются не по мере их возникновения, а с определённой частотой, связанной либо с количеством поступившей новой информации, либо явно привязанной к прошедшему времени. Соответственно, если кортеж был в последней по строенном восстановлении, то он будет обладать большей значимостью, чем свежепоступив ший кортеж.

3. Приоритет хранимой информации (есть таблицы из которых данные можно удалять только в крайнем случае). Во многих базах данных есть таблицы, в которых хранится инфор мация, считаемая наиболее достоверной и значимой. И удаления из таких таблиц должны про изводиться в последнюю очередь, соотвественно, восстановления с удалёнными кортежами из таких таблиц должны рассматриваться в последнюю очередь. Соответственно, у кортежей из таких таблиц приоритет будет выше, чем у кортежей из других таблиц.

4. Приоритет отдельных кортежей (в рамках одной таблицы). У некоторых кортежей может быть повышенная достоверность/приоритетность в рамках одной таблицы. То есть этот кортеж для данной таблицы обладает повышенной значимостью.

5. Взвешенный параметр обращений к таблице. Учитываем общее количество обра щений к таблице. Соответственно, при выборе восстановления приоритетным будет то, где содержатся кортежи из более востребованной таблицы. То есть более значимой оказывается более востребованная информация.



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





 
© 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.