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 || 3 | 4 |   ...   | 9 |

«5. Математическое моделирование УДК 517.977.54 Б.И. Ананьев, Н.В. Гредасова ...»

-- [ Страница 2 ] --

Январь 85,28 97,97 110, Февраль 85,96 98,64 111, Март 86,81 99,49 112, Апрель 87,82 100,50 113, Май 89,00 101,68 114, Июнь 90,35 103,03 115, Июль 91,86 104,54 117, Август 93,54 106,22 118, Сентябрь 95,39 108,07 120, Октябрь 97,40 110,08 122, Ноябрь 99,58 112,26 124, Декабрь 101,93 114,61 127, Найден прогнозируемый доверительный интервал. Чтобы знать, сколько нужно закупить топлива, найдем прогнозируемые значения расхода топлива в зависимости от количества поездок. Для этого воспользуемся данными соответствующих таблиц.

pi = ( y ± 9.31) k i.

Итоговый прогноз расхода топлива на 2011представлен в таблице 7.

Таблица Итоговые прогнозируемые значения для расхода топлива в месяц на 2011 г.

Лев. Гр. Расход Прав. Гр.

Январь 282405 324396 Февраль 290733 333621 Март 299732 343518 Апрель 309440 354122 Май 319892 365471 Июнь 331122 377598 Июль 343167 390540 Август 356061 404331 Сентябрь 369841 419008 Октябрь 384541 434605 Ноябрь 400197 451159 Декабрь 416845 468704 Прогнозируемые значения найдены. В 2011 г. ожидается равномерный рост расхода топлива. Это видно на рис. 6.

С.И. Баглаев. Статистическое исследование расхода топлива на обслуживание инфраструктуры транспорта Рис. 6. Графики спрогнозированных значений расхода топлива в месяц за 2010 г.

На основе прогноза можно сделать вывод, что на каждый месяц потребуется закупить в интервале pi± топлива.

Заключение В статье было описано статистическое исследование расхода топлива на облуживание инфраструктуры транспорта. Целью исследования было установить характер закона распределения и спрогнозировать расход топлива. Установлено, что расход топлива подчиняется гамма-распределению.

Сделан прогноз расхода топлива.

Литература 1. Орлов А.И. Математика случая. Вероятность и статистика – основные факты. Учебное пособие. М.: МЗ Пресс, 2004. – 333 с.

Баглаев Сергей Игоревич, аспирант Иркутского государственного университета путей сообщения, тел.

8(3952)64-36-89, e-mail: seb2@mail.ru Baglaev Sergei Igorevich, postgraduate student of Irkutsk Railway Transport University.

ВЕСТНИК БУРЯТСКОГО ГОСУДАРСТВЕННОГО УНИВЕРСИТЕТА 2011/ УДК 517. С.Г. Баргуев, А.С. Богданов, А.Д. Мижидон ГАШЕНИЕ КОЛЕБАНИЙ УПРУГОГО СТЕРЖНЯ В работе рассматривается возможность гашения колебаний упругого стержня в виде консоли, один конец кото рой закреплен, а другой свободен.

Ключевые слова: гашение, колебания, стержень, амплитуда, частота, коэффициент передачи.

S.G. Barguev, A.S. Bogdanov, A.D. Mizhidon THE DAMPING OF AN ELASTIC CORE VIBRATION The article is devoted to problem of the damping of an elastic core vibration, which has one fastened, and another free.

Key words: damping, vibration, core, amplitude, frequency, transfer coefficient Введение Источником колебаний упругого стержня, один конец которого закреплен, а другой свободен, служит внешняя сила, приводящая закрепленный конец в периодическое движение. В качестве гасителя колеба ний выступает твердый стержень, соединенный с упругим стержнем пружиной, твердый стержень мо жет вращаться вокруг своего неподвижного конца. Также рассмотрен гаситель в виде осциллятора – груза с пружиной.

1. Постановка задачи 2.

Рассмотрим механическую систему типа упругий стержень с гасителем в виде твердого стержня, присоединенного к упругому стержню пружиной (рис. 1).

x a z u Рис.1. Механическая система – упругий стержень с гасителем Упругий стержень представляет собой консоль, то есть один конец жестко закреплен, а второй сво боден. Твердый стержень одним концом закрепляется шарнирно, а другой его конец свободен. Стержни соединены между собой пружиной жесткости с. Твердый стержень имеет массу M, длину L. Пружина закреплена на расстоянии а от оснований обоих стержней. Упругий стержень имеет длину, u – попе речное смещение стержня, – плотность материала стержня, F – площадь поперечного сечения стержня, С.Г. Баргуев, А.С. Богданов, А.Д. Мижидон. Гашение колебаний упругого стержня J – момент инерции поперечного сечения стержня относительно нейтральной оси сечения, перпендику лярной плоскости колебаний.

Нижний конец упругого стержня приводится в периодическое движение с некоторой малой амплиту дой B. Ставятся следующие задачи:

а) рассчитать относительную амплитуду верхнего конца упругого стержня при наличии гасителя;

б) при тех же условиях на нижний конец упругого стержня рассчитать относительную амплитуду верхнего конца упругого стержня при отсутствии гасителя.

в) сравнить полученные амплитуды.

2. Решение краевой задачи для колебаний системы с гасителем Движение указанной системы описывается гибридной системой дифференциальных уравнений:

J d2z 2 2 + c ( z u (a, t )) = a dt (1) 2 F u + EJ u = c ( z u ( x, t )) ( x a ), t 2 x ML где J = – момент инерции твердого стержня относительно своего конца. Преобразуем систему к c EI c приведенному виду, обозначив a 2 = p 2, =b, = e. Тогда система (1) запишется в виде:

F F J + p 2 ( z u (a, t )) = 0, z (2) 2u 4u + b 4 = e( z u ( x, t )) ( x a), t t EJ c c c где b =,e=, p=a для гасителя в виде твердого стержня с пружиной, p = - для гаси F F M J теля в виде осциллятора – груз массы М с пружиной жесткости с.

Левый конец упругого стержня совершает вертикальные периодические движения с частотой и фик сированной амплитудой B. На u(x,t) наложены граничные условия:

u u (0, t ) = B sin(t + ), (0, t ) = 0, x (3) 2u 3u (l, t ) = 0, 3 (l, t ) = 0.

x 2 x Согласно методу Фурье разделения переменных, примем z (t ) = A sin(t + ), (4) u ( x, t ) = V ( x)sin(t + ).

Из системы (2) получим:

2 A + p 2 ( A V ( a)) = 0, (5) d 4V ( x) 2V ( x) + b = e( A ( x)) ( x a ).

dx Здесь А и V(x) соответственно неизвестная величина и функция. Отметим, что второе соотношение из (5) понимается в обобщенном смысле, т.е. для любой функции ( x, t ) из некоторого класса справед ливо:

l 4V ( x) ( V ( x) + b ) ( x, t )dx = e( A V ( x)) (a, t ). (6) x Из граничных условий (3) получим условия, накладываемые на функцию V(x):

ВЕСТНИК БУРЯТСКОГО ГОСУДАРСТВЕННОГО УНИВЕРСИТЕТА 2011/ dV V (0) = B, (0) = 0, dx (7) d 2V d 3V (l ) = 0, 3 = 0.

dx 2 dx В [1] показано, что при любых и А функция V ( x a) Ae V ( x) = (8) 1 + eV (0) удовлетворяет соотношению (6). Здесь V ( x) является решением уравнения d 4V ( x) 2V ( x) + b = ( x). (9) dx Отметим, что из первого соотношения (5), первого граничного условия (7) и (8) вытекает:

B p V (а ) =. (10) eA B = 1 в (10), получим краевые условия:

Полагая A p 2 dV V (а ) = ( а) = 0,, e 2 dx (11) d 2V d 3V (l а ) = 0, 3 (l а ) = 0.

dx 2 dx Краевая задача (9-11) решается путем представления V ( x) в виде суммы обобщенного решения G0 ( x) однородного уравнения d 4V ( x) 2V ( x) + b = dx и обобщенного решения G ( x) неоднородного уравнения (9), то есть V ( x) = G0 ( x) + G ( x), (12) где G0 ( x) = c1 S1 ( x) + c2 S 2 ( x) + c3 S3 ( x) + c4 S 4 ( x), cosh( x) + cos( x) sinh( x) + sin( x) S1 ( x) = S 2 ( x) = 2 cosh( x) cos( x) sinh( x) sin( x) S3 ( x) = S 4 ( x) = 2 – функции Крылова, с1, с2, с3, с4 – неизвестные постоянные [1]. Постоянные с1, с2, с3, с4 находятся из краевых условий. Частное решение G ( x) можно представить в виде S 4 ( x) G ( x) = ( x), (13) b где ( x) – функция Хэвисайда, =.

b Используя краевые условия (11), получим систему линейных алгебраических уравнений относитель но неизвестных с1, с2, с3, с4:

С.Г. Баргуев, А.С. Богданов, А.Д. Мижидон. Гашение колебаний упругого стержня p c1S1 ( а ) c2 S2 ( а) + c3 S3 ( а ) c4 S 4 ( а) = e c1S 4 ( а ) + c2 S1 ( а ) c3 S2 ( а) + c4 S3 ( а ) = 0 (14) c1S3 ( (l-a) + c2 S 4 ( (l a )) + c3 S1 ( (l a )) + c4 S 2 ( (l a)) = a0 S 2 ( (l a )) c1S 2 ( (l a)) + c2 S3 ( (l a )) + c3 S 4 ( (l a)) + c4 S1 ( (l a )) = a0 S1 ( (l a )).

Вычислив с1, с2, с3, с4 и подставив в (12), получим амплитуды упругого стержня.

3. Решение краевой задачи для колебаний системы без гасителя Дифференциальное уравнение движения системы без гасителя имеет вид 2u 4u F 2 + EJ 4 = 0, t x в приведенной форме 2u 4u + b 4 = 0. (15) t 2 x Решение ищем в виде u(x,t) = ( x)sin(t + ). После подстановки в (15) получим 2 ( x) + b ( x) = 0. (16) x Решение (16) имеет вид:

(x) = c1 sin x + c2 cos x + c3 sinh x + c3 cosh x (17) краевые условия – d (0) = B, (0) = 0, dx (18) d 2 d (l ) = 0, 3 = dx 2 dx Подставляя (17) в (18), получим систему линейных алгебраических уравнений относительно неиз вестных с1, с2, с3, с4, решая которую, после подстановки в (17), получим амплитуды упругого стержня. В дальнейшем полагаем B = 1.

4. Сравнение амплитуд свободного конца упругого стержня Расчеты амплитуд проводились в среде MathCad при параметрах системы = 5, = 8000, F = 0,0009, EJ = 13500, c = 10000, M = 4 (в системе СИ) 0. V(, y ) (, y) 0. 10 20 Рис. 2. Амплитуды колебаний верхнего конца упругого стержня с гасителем (график с изломом) и без гасителя (нисходящий график) в зависимости от частоты ВЕСТНИК БУРЯТСКОГО ГОСУДАРСТВЕННОГО УНИВЕРСИТЕТА 2011/ 0. 0. 0. V(, y ) 0.02 1 6.8 12.6 18.4 24.2 0. 0. Рис. 3. Амплитуда колебаний верхнего конца упругого стержня с гасителем в зависимости от частоты 0. V(, y ) (, y) 0. 200 400 600 Рис. 4. Амплитуды колебаний верхнего конца упругого стержня с гасителем (график с изломом) и без гасителя (нисходящий график) в зависимости от частоты 0. V(, y ) (, y) 0. 200 400 600 Рис. 5. Амплитуды колебаний верхнего конца упругого стержня с гасителем в виде осциллятора – груза с пружиной, присоединенного к стержню в середине (график с изломом), и без гасителя (нисходя щий график) в зависимости от частоты На рис. 2 видно, что амплитуда конца упругого стержня с гасителем мала по сравнению с той же ам плитудой без гасителя, причем последняя растет с увеличением частоты. Отрицательность амплитуды говорит о том, что конец стержня без гасителя движется в противофазе по отношению к движению нижнего конца стержня. Всплеск на верхнем графике происходит на резонансной частоте упругого стержня. На рис. 3 показано изменение амплитуды упругого стержня с гасителем в мелком масштабе.

На рис. 4 можно видеть изменение амплитуд верхнего конца упругого стержня с гасителем (график с изломами) и без гасителя (нисходящий график) в увеличенном масштабе по оси ординат и более широ ком диапазоне изменения частоты. Здесь также наблюдаются более низкие амплитуды для упругого стержня с гасителем. Всплески связаны с наличием резонансов.

На рис. 5 показано изменение амплитуд верхнего конца упругого стержня с гасителем в виде осцил лятора (график с изломами) и без гасителя (нисходящий график). Здесь также наблюдаются более низ кие амплитуды для упругого стержня с гасителем. Всплески связаны с наличием резонансов.

С.Г. Баргуев, А.С. Богданов, А.Д. Мижидон. Гашение колебаний упругого стержня 5. Заключение Проведенное исследование показало, что присоединение гасителей обоих типов значительно умень шает уровень колебаний упругого стержня. Это свидетельствует об эффекте гашения колебаний упруго го стержня, связанном с перераспределением энергии колебаний от стержня к гасителю.

Литература 1.Мижидон А.Д., Баргуев С.Г., Лебедева Н.В. К исследованию виброзащитной системы с упругим основанием // Современные технологии. Системный анализ. Моделирование. – №2(22). – 2009. – С.13-20.

Баргуев Сергей Ганжурович, кaндидат физико-математических наук, доцент Бурятского филиала Сибирского университета телекоммуникации информатики, e-mail: barguev@yandex.ru Богданов Анатолий Сергеевич, кандидат технических наук, и.о. доцента кафедры прикладной математики Вос точно-Сибирского государственного технологического университета.

Мижидон Арсалан Дугарович, доктор технических наук, профессор, зав. кафедрой прикладной математики Вос точно-Сибирского государственного технологического университета.

Barguev Sergey Ganzhurovich, candidate of physical and mathematical sciences, associate professor of Buryat Branch of Siberian Telecommunications University of Informatics.

Bogdanov Anatoly Sergeevich, candidate of technical sciences, associate professor of applied mathematics department of East Siberian State University of Technology.

Mizhidon Arsalan Dugarovich, doctor of technical sciences, professor, head of applied mathematics department of East Siberian State University of Technology.

ВЕСТНИК БУРЯТСКОГО ГОСУДАРСТВЕННОГО УНИВЕРСИТЕТА 2011/ УДК 517. С.Г. Баргуев, А.Д. Мижидон ОПРЕДЕЛЕНИЕ СОБСТВЕННЫХ ЧАСТОТ И ФОРМ КОЛЕБАНИЙ ОДНОЙ МЕХАНИЧЕСКОЙ СИСТЕМЫ МЕТОДОМ РАЗЛОЖЕНИЯ В РЯДЫ ФУРЬЕ Статья посвящена исследованию собственных колебаний механической системы в виде стержня с осциллято ром. Описан способ определения собственных частот и форм колебаний этой системы, основанный на разложении в ряды Фурье.

Ключевые слова: упругий стержень, осциллятор, ряд Фурье, краевая задача, собственные частоты, собствен ные формы.

S.G. Barguev, A.D.Mizhidon THE DEFINION OF OWN FREQUENCIES AND FORMS A VIBRATION OF A MECHANICAL SYSTEM BY MEANS OF RESOLUTION AT THE FOURIER SERIES The article is devoted to an investigation of the own vibration of a mechanical system consistered from elastic core with oscillator. Are described the method definition of own frequencies and forms a vibration of a mechanical system by means of resolution at the Fourier series.

Key words: elastic core, oscillator, Fourier series, boundary task, own frequency, own forms Введение В работе рассматривается способ определения собственных частот и форм колебаний механиче ской системы в виде стержня с осциллятором, основанный на разложении решения неоднородной крае вой задачи в ряд Фурье по собственным формам однородной краевой задачи. Производится сопоставле ние с результатами, полученными авторами ранее.

1. Постановка задачи В статье [1] приведена методика исследования собственных колебаний стержня с осциллятором, в которой совместные колебания стержня с осциллятором описываются гибридной системой дифферен циальных уравнений. В результате использования метода Фурье разделения переменных получается система уравнений:

2 A + p 2 ( A V (a )) = 0, (1) d 4V ( x) 2V ( x) + b = e( A V ( x)) ( x a) dx с краевыми условиями V (0) = V (l ) = 0, dV dV (0) = (l ) = 0.

dx dx c c EI p2 =, e =, b=, F F m где V ( x) – амплитуда колебаний точек стержня, x – координата точек стержня, – частота собствен ных колебаний, А – амплитуда колебаний груза в осцилляторе. Осциллятор состоит из груза массы m и пружины жесткости с, стержень имеет длину l. Осциллятор закреплен на стержне в точке x = a, – плотность материала стержня, F – площадь поперечного сечения стержня, J – момент инерции попе речного сечения стержня относительно нейтральной оси сечения, перпендикулярной плоскости колеба ний.

Известно, что V ( x) = V ( x a ) e ( A V (a) ), (1а) где V ( x) – решение неоднородной краевой задачи с дифференциальным уравнением С.Г. Баргуев, А.Д. Мижидон. Определение собственных частот и форм колебаний одной механической системы методом разложения в ряды Фурье d 4V ( x) 2V ( x) + b = ( x) (2) dx и краевыми условиями V (a ) = V (l a ) = 0, V V (a) = (l a) = 0.

x x Ставится задача: найти собственные частоты и собственные формы V(x) колебаний стержня с ос циллятором, то есть решить задачу (2) путем разложения решения уравнения (2) и его правой части в ряд Фурье по собственным формам однородной краевой задачи:

d 4 ( x) 2 ( x) + b = 0, dx (a ) = (l a ) = 0, (3) (a) = (l a) = 0.

x x 2. Определение собственных частот и форм однородной краевой задачи Общее решение (3) имеет вид:

( x) = c1 S1 ( x) + c2 S 2 ( x) + c3 S3 ( x) + c4 S 4 ( x) Из краевых условий (3) получим систему уравнений относительно постоянных с1, с2, c3, c4 :

с1S1 ( a ) c2 S 2 ( a) + c3 S3 ( a ) c4 S 4 ( a ) = 0, c S ( a ) + c S ( a ) c S ( a ) + c S ( a ) = 0, 14 (4) 21 32 c1S1 ( (l a )) + c2 S2 ( (l a )) + c3 S3 ( (l a )) + c4 S 4 ( (l a )) = 0, c1S 4 ( (l a )) + c2 S1 ( (l a )) + c3 S 2 ( (l a )) + c4 S3 ( (l a )) = 0.

Здесь = ( ).

Из условия нетривиальности решения относительно неизвестных с1, с2, c3, c4 получим уравнение для определения собственных частот:

S1 ( a ) S 2 ( a) S3 ( a ) S4 ( a) S4 ( a) S1 ( a ) S2 ( a) S3 ( a ) = 0. (5) S1 ( (l a)) S2 ( (l a )) S3 ( (l a )) S 4 ( (l a )) S 4 ( (l a)) S1 ( (l a )) S 2 ( (l a)) S3 ( (l a )) Чтобы найти собственные формы, соответствующие данной частоте i, из уравнения (4) выразим постоянные с1, с2, c3, c4 через c1 = c. Тогда собственные формы примут вид:

i ( x) = ci Gi ( x), (6) где Gi ( x) – некоторая функция от функций Крылова S1, S 2, S3, S 4, при этом i (0) = ci Gi (0) 0, i = 1, 2,3,...

– номера гармоник (собственные частоты).

3. Определение собственных частот и форм неоднородной краевой задачи Разложим решение V ( x ) уравнения (2), а также дельта-функцию Дирака (x) в ряд Фурье по собст венным функциям i ( x ) :

V ( x ) = i i ( x ), i = ( x) = ii ( x).

i = ВЕСТНИК БУРЯТСКОГО ГОСУДАРСТВЕННОГО УНИВЕРСИТЕТА 2011/ Подставив в (2), получим:

i 2i ( x) + b i iIV ( x) = i i ( x) i =1 i =1 i = Отсюда вытекает соотношение:

i 2i ( x) + b i iIV ( x) = i i ( x) i Здесь iIV ( x) = 4i ( x). Тогда i ( 2 + b 4 )i ( x ) = ii ( x ), i =.

+ bi Из разложения ( x) = ii ( x) i = найдём i путем умножения на j ( x ) и интегрирования в пределах от a до l a :

l a l a ( x) ( x) dx = ( x) ( x) dx. (7) j i i j i = a a При выполнении условия ортогональности 0, i j l a l a a i ( x) j ( x) dx = i2 ( x) dx, i = j a получим:

i ( 0 ) i =.

l ( x ) dx i l l a ( x ) dx, тогда Обозначим i ( x ) = i a i ( 0 ) i =, i ( x ) i ( 0 ) i =.

+ bi i ( x ) 2 Отсюда собственная функция равна i ( 0 ) V ( x) = 2 i( ) x. (8) 2 i = 0 + b i ( x ) i Примечание: Согласно (8), постоянная ci сокращается, следовательно ее можно приравнять единице, то есть собственная функция примет вид i ( x) = Gi ( x).

Согласно [1], уравнение на собственные частоты имеет вид:

p 2 + = 0. (9) 1 + eV ( 0 ) Из (8) следует:

2 (0) V ( 0 ) = 2i.

+ bi4 i ( x ) i = (10) Выразим V ( 0 ) из (9):.

1 p p2 p 1 + eV ( 0 ) = eV ( 0 ) = V ( 0 ) = 2 1.

1,, e С.Г. Баргуев, А.Д. Мижидон. Определение собственных частот и форм колебаний одной механической системы методом разложения в ряды Фурье Подставляя сюда (10), получим уравнение для собственных частот :

i2 ( 0 ) 1 p 2 + b 4 = 2 1.

e i i ( x ) i = (11) Собственные функции находим из (1а) с учетом (8).

4. Пример расчета и сопоставление с известным результатом Для расчета были взяты параметры системы стержень с осциллятором из работы [2]:

= 1 м, = 8000кг/м 3, F = 0,0025 м 2, ЕJ = 1 нм 2, с = 10000 н/м, m = 10 кг, a = 0,5 м.

Все вычисления производились в среде MathСad. Сначала была решена краевая задача (3).

В разложении в ряды Фурье удерживалось восемь слагаемых, соответствующих восьми частотам – 1 = 5,003;

2 = 13,79;

3 = 27,035;

4 = 44,69;

5 = 66,759;

6 = 93, 242;

7 = 124,139;

8 = 159, и восьми формам – 1 ( x),..., 8 ( x), показанным ниже 1 ( x) 2 ( x) 0.4 0.2 0 0.2 0.4 0.4 0.2 0 0.2 0. x x 10 5 3 ( x) 4 ( x) 0 5 10 0.4 0.2 0.4 0. 0 0.2 0.4 0 0.2 0. x x 10 5 5 ( x) 6 ( x) 0 5 10 0.4 0.2 0.4 0. 0 0.2 0.4 0 0.2 0. x x ВЕСТНИК БУРЯТСКОГО ГОСУДАРСТВЕННОГО УНИВЕРСИТЕТА 2011/ 7 ( x) 8 ( x) 0.4 0.2 0 0.2 0.4 0.4 0.2 0 0.2 0. x x График, соответствующий уравнению на собственные частоты (11) имеет вид:

0. 0. R( ) 0. 0. 20 40 60 80 Точки пересечения графика с осью абсцисс дают следующие частоты 1 = 3,3;

2 = 21,547;

3 = 48,75;

4 = 78,912;

5 = 129,593;

Собственная форма была подсчитана согласно (8) для второй частоты, что дало ( x) 0 0.2 0.4 0.6 0. x Рассчитанные собственные частоты и форма удовлетворительно согласуются с данными, получен ными в [2].

Заключение Приведенный способ определения собственных частот и собственных форм может быть применен в задаче о колебаниях пластины с твердыми телами конечных размеров, которые соединены с пластиной амортизаторами под разными углами. При этом учитываются не только поступательные смещения твер дых тел вместе с центром масс, но и их угловые смещения. Решение данной задачи имеет важное значе ние для развития основ теории виброзащитных систем (ВЗС).

Приложение Доказательство условия ортогональности.

Произведем умножение амплитудных уравнений стержня на собственные функции противоположно го индекса:

2i ( x) + b iIV ( x) = 0 / * j ( x), 2 j ( x) + b jIV ( x) = 0 / *i ( x) С.Г. Баргуев, А.Д. Мижидон. Определение собственных частот и форм колебаний одной механической системы методом разложения в ряды Фурье Для интеграла от произведения четвертой производной собственной функции на саму функцию име ем l a l a l a i ( x ) j ( x ) dx = ( x ) d ( x ) = ( x ) ( x ) IV III III j i j i a a a l a l a l a iIII ( x ) 'j ( x ) dx = iIII ( x ) 'j ( x ) dx = 'j ( x ) diII ( x ) = a a a l a l a l a ( x ) ( x ) = ( x ) ( x ) dx = 'j ( x )iII ( x ) a + '' '' II II j i i j a a В результате получим l a l a i ( x) j ( x) dx + b i ( x) j ( x) dx = i2 ( x) II II a a Аналогично l a l a ( x) ( x) dx + b 2 II ( x) iII ( x) dx = ( x) j j i j a a Вычтя из второго уравнения первое, получим l a ( x) ( x) dx = (i2 2 ) j i j a Отсюда при i j получим l a ( x ) ( x ) dx = i j a то есть 0, i j l a l a a i ( x ) j ( x ) dx = i2 ( x ) dx, i= j a Литература 1. Мижидон А.Д., Баргуев С.Г., Лебедева Н.В. К исследованию виброзащитной системы с упругим основанием // Современные технологии. Системный анализ. Моделирование. – №2(22). – 2009. – С.13-20.

2. Цыцыренова М.Ж. Исследование собственных колебаний виброзащитных систем с учетом упругости осно вания: дипл. работа. – Улан-Удэ: ВСГТУ, 2009.

Баргуев Сергей Ганжурович, кaндидат физико-математических наук, доцент Бурятского филиала Сибирского университета телекоммуникации информатики, e-mail: barguev@yandex.ru Мижидон Арсалан Дугарович, доктор технических наук, профессор, зав. кафедрой прикладной математики Вос точно-Сибирского государственного технологического университета.

Barguev Sergey Ganzhurovich, candidate of physical and mathematical sciences, associate professor of Buryat Branch of Siberian Telecommunications University of Informatics.

Mizhidon Arsalan Dugarovich, doctor of technical sciences, professor, head of applied mathematics department of East Siberian State University of Technology.

А.В. Базаров, И.И. Кирбижекова, Б.Б. Сультимов, Д.Ш. Ширапов. Информационная система использования дан ных TOMS УДК 551.510.534. А.В. Базаров, И.И. Кирбижекова, Б.Б. Сультимов, Д.Ш. Ширапов ИНФОРМАЦИОННАЯ СИСТЕМА ИСПОЛЬЗОВАНИЯ ДАННЫХ TOMS В Отделе физических проблем при Президиуме Бурятского научного центра СО РАН разработан информаци онно-программный комплекс обработки спутниковых данных дистанционного зондирования Всемирного банка TOMS. Назначение комплекса: диагностика пространственно-временного распределения озонового слоя над раз личными регионами России.

Ключевые слова: информационно-программный комплекс, база данных, озон.

A.V. Bazarov, I.I. Kirbizhekova, B.B. Sultimov, D.Sh. Shirapov INFORMATION SYSTEM OF USE OF DATA TOMS In the Department of physical problems at Presidium of the Buryat centre of science of the Siberian Branch of the Rus sian Academy of Science the information-program complex of processing of satellite data of remote sounding of World bank TOMS is developed. Purpose of a complex: diagnostics of space-time distribution of an ozone cloud above various regions of Russia.

Keywords: an information-program complex, a database, ozone.

Введение Информационно-программный комплекс «Атламас», разработанный в Отделе физических проблем при Президиуме Бурятского научного центра СО РАН предназначен для изучения особенностей про странственно-временного распределения общего содержания озона над различными регионами России.

Информационный блок комплекса представляет собой базу данных, формирующуюся на основе Все мирного банка данных цифровой спутниковой информации TOMS (Total Ozone Mapping Spectrometer).

Всемирный банк данных по наблюдениям общего содержания озона TOMS охватывает всю поверхность Земли. Данные общего содержания озона (ОСО) представлены среднесуточными значениями для про странственной сетки с ячейкой широта долгота = 1° 1,25° [1] и предоставляются в свободное пользо вание через WEB – ресурс [2].

Объем информации, получаемый в результате обработки данных из ежедневно обновляемого Все мирного банка TOMS, постоянно увеличивается, совершенствуется как сам спектрометр, так и алгоритм обработки данных, поступающих с каналов TOMS. В настоящее время рекомендуется использовать ре зультаты работы новой версии 8 алгоритма обработки TOMS данных, с уровнем погрешности ~(2-3)%.

Это весьма приемлемая точность для спутниковой информации, поэтому на первый план выходят задачи ее обработки и анализа. Многочисленные сравнения этих данных с результатами измерений наземными приборами показали, что информация носит доверительный характер и может быть использована для анализа. Объем информации, получаемый в результате обработки данных из ежедневно обновляемого Всемирного банка TOMS, постоянно увеличивается, поэтому на первый план выходят задачи ее оптими зации, структуризации и анализа.

1. Назначение и функции информационно-программного комплекса Для осуществления корректного доступа к информации сформулированы следующие основные тре бования к формированию баз данных, позволяющие использовать БД для комплексного анализа:

1. Для ввода и хранения данных используются СУБД MS Access или dBASE VI с кодовой страницей Code Page 1251.

2. Каждая таблица базы данных должна иметь описание в виде специального набора метаданных с подробным описанием каждого поля.

3. База данных должна иметь структуру, позволяющую добавлять новые таблицы без изменения уже существующих таблиц и без нарушения логических связей между ними.

На рисунке 1 представлена функциональная схема информационно-программного комплекса «Атла мас». Система включает в себя ядро и базу данных, которые обслуживаются несколькими подсистема ми.

ВЕСТНИК БУРЯТСКОГО ГОСУДАРСТВЕННОГО УНИВЕРСИТЕТА 2011/ Рис. 1. Функциональная схема информационной системы Главная функция ядра состоит в приеме информации и передаче ее на обработку соответствующей подсистеме. Ядро обслуживает кэш системы, под которым понимается резервируемая системой опера тивная память для хранения некоторой выборки из базы данных.

База данных (БД) предназначена для информационного обеспечения решаемых задач и является од ной из основных структурных компонентов в автоматизированной системе. БД и ядро связана с рабочи ми модулями, которые составляют информационную систему. Хранимая в БД информация используется для построения временных рядов ОСО над различными регионами России. Получаемые результаты по зволяют осуществить составление карт пространственно-временного распределения ОСО.

Подсистема накопления данных состоит из процедур скачивания информации из Всемирного банка TOMS, первичной обработки и записи в БД информационной системы. Данная подсистема использует настройки, принятые по умолчанию в Internet Explorer установленной на компьютере пользователя опе рационной системы, и не требует каких-либо дополнительных настроек. Подсистема сервиса пользова теля предназначена для управления статистической обработкой данных, содержащихся в БД информа ционной системы. С ее помощью задаются регионы и временные диапазоны для построения карт, обра ботки и формирования временных рядов. Подсистема построения карт визуализирует электронные кар ты статистических показателей ОСО для произвольных территорий. Наконец, подсистема формирова ния отчетов позволяет осуществлять обработку больших массивов данных в фоновом режиме и форми ровать отчеты в формате *.xls или *.txt.

Подсистема построения карт, управляемая подсистемой сервиса пользователя, получает указания:

А) о выборе территории, по которой необходимо построить карту, Б) о временных параметрах, В) о вариантах построения карт по регионам, либо по России в целом.

Входные условия, задаваемые пользователем, передаются в подсистему построения карт, и на выходе строится карта. Подсистема построения карт позволяет строить цветовые карты распределения ОСО как с плавно меняющимися характеристиками внутри обширных территорий, так и с дискретной привязкой к границам административно-территориальных образований.

Рис. 2. Карта России с нанесенными границами регионов А.В. Базаров, И.И. Кирбижекова, Б.Б. Сультимов, Д.Ш. Ширапов. Информационная система использования дан ных TOMS Карта России в проекции Ламберта – Гаусса с нанесенными границами регионов (рис. 2) погружена в декартову систему координат (x, y) в границах a1 x a2, b1 y b2. Начало координат находится в верхнем левом углу. Преобразование декартовых координат (x, y) в географические ( - широта, - дол гота) осуществляется с помощью двумерной функции S: (x, y) (, ), которая задается таблицей соот ветствий, заключенной в специальном программном модуле информационной системы.

На данный момент реализовано два варианта построения карт:

I – построение карт распределения значений ОСО по территории России;

II – построение карт по средним значениям регионов.

Данные алгоритмы позволяют как реконструировать временные ряды над определенными географи ческими точками (вариант I), так и рассчитать средние по регионам показатели уровня ОСО (вари ант II).

Информация во Всемирном банке данных TOMS представлена в виде ежесуточных значений, приве денных к регулярной прямоугольной геодезической сетке с ячейками 1°1,25°. Из этих дискретных дан ных для построения цветовых карт пространственного распределения ОСО, для анализа динамики в конкретных точках местности, а также для построения карт регионов, чьи границы не сочетаются с точ ками Всемирного банка, необходимо вычисление непрерывных зависимостей между узлами сетки. Для решения данной задачи информационная система «Атламас» использует алгоритм билинейной интерпо ляции в узлах сетки вычисления функции f (i,i ) – функции значения параметра в точке с координата ми (i,i ). Использование данного алгоритма обосновано тем, что значения распределены равномерно по сетке через заданный промежуток. Билинейная интерполяция в компьютерной графике используется для расчета цветов дополнительных пикселей относительно основных, исходных, что позволяет сглажи вать переходы. Это позволяет восстанавливать значение ОСО в любой точке между узлами сетки.

Интерполяция проводилась с помощью кубической сплайн-функции [3]:

s( x) = f i 1 0 (u ) + fi1 (u ) + [mi 1 0 (u ) + mi 1 (u )]hi, i = 1, N ;

где x – аргумент ряда интерполяции, f i – узловые значения ряда интерполяции, 0, 1, 0, 1 — коэффициенты сплайн–функции, mi – производные второго порядка в узлах ряда интерполяции, u – фиксированный аргумент двумерной интерполяции, hi – шаг интерполяции, N – число узлов ряда.

Для нахождения коэффициентов сплайн–функции используется метод прогонки.

Общий принцип построения конечной функции заключается в следующем:

а) в качестве исходных данных на обработку поступают данные значений по территории, немного большей заданной территории (для выведения ошибочных приграничных зон за пределы карты терри тории). Данные могут быть как за определенный день, так и усредненные за какой-либо период;

б) поступившие данные обрабатываются алгоритмом;

в) на выходе строится функция вычисления значения ОСО в любой точке карты.

В варианте I построения общей карты распределения ОСО по территории России для каждой точки карты вычисляется полное значение цвета T(x,y) = (C1, C2 – V·k1, C2 – V·k2) (где C1, C2 – значения цвета в начале и в конце интервала цветовой шкалы, соответственно;

k1, k2 – коэффициенты перевода значений ОСО в значения цвета) на основе действительного значения ОСО в данной точке V = f (, ).

Аппроксимация значений по всей координатной плоскости карты ведется методом наибольших вкла дов [4].

Значение количества озона в любой точке карты можно узнать, обратившись к аппроксимирующей функции F(, ), которая была получена на шаге аппроксимации.

Введя цветовую функцию C(f), которая в качестве аргумента принимает значение количества озона, а возвращает цветовой индекс, соответствующий данному значению, получим:

ВЕСТНИК БУРЯТСКОГО ГОСУДАРСТВЕННОГО УНИВЕРСИТЕТА 2011/ c1, если f1 f f c, если f f f C( f ) = 2 2...

cn, если f n f f n + где n — число цветов, (fi, fi+1) — интервал, поставленный в соответствие данному цветовому индексу.

Теперь для каждой точки карты (x, y) можно указать цветовой индекс:

( x, y ) : f = F ( S ( x, y )) | a1 x a2, b1 y b c = C( f ) Узкое место алгоритма — общая скорость работы геометрически зависит от размерности карты.

Один из вариантов достижения компромисса между скоростью работы и точностью отображения — это разбиение карты на фрагменты. В пределах фрагмента цветовой индекс будет считаться постоянным.

Значение цветового индекса вычисляется по среднему для данного фрагмента значению количества озо на.

Тогда для каждого фрагмента карты (x1, y1, x2, y2):

f = avg F ( S ( x, y )) x1 x x y1 y y c = C ( f ') f — усредненное значение количества озона в фрагменте (x1, y1, x2, y2).

где Фрагмент полностью заполняется цветом цветового индекса.

Осуществляя вложенную итерацию по фрагментам карты и вычисляя цветовой индекс для каждого фрагмента, можно заполнить всю карту за достаточно короткий период времени. Результат работы алго ритма I представлен на рисунке 3.

а б Рис. 3. Варианты визуализации распределения поля ОСО по территории России: цве товая со шкалой 1 (а) и изолинии со шкалой 2 (б) Построение карт распределения значений ОСО по варианту I иллюстрирует поведение озонного слоя (либо его статистических характеристик) за тот или иной период времени. Данный алгоритм служит вспомогательным средством для вычисления статистических характеристик временных рядов ОСО для различных географических точек. Погрешность вычислений значений ОСО информационной системой над точкой с определенными географическими координатами сравнительно с результатами работы сис темы запросов [2] для различных городов России не превышает 1 %.

Алгоритм II определяет значения ОСО в узлах сетки измерений TOMS, попадающие в заданную тер риторию, используя процесс обхода территории региона, который состоит из двух шагов.

На первом шаге вычисляются декартовы координаты прямоугольника, в который заключен регион, обход территории осуществляется алгоритмом “лесной пожар”, позволяющим выявить все точки карты в декартовых координатах, принадлежащих данному региону. Обход завершается, когда на территории нет точек, не включенных в процесс обхода. В процессе обхода отслеживаются минимальные и макси мальные координаты прямоугольника и формируется “маска” региона, используемая на втором шаге и в дальнейшем при отображении информации о регионе.

На втором шаге идет непосредственно линейный обход с вычислением ОСО в географических коор динатах и проверкой на “попадание” текущей точки в “маску”. Далее суммированное значение ОСО ус А.В. Базаров, И.И. Кирбижекова, Б.Б. Сультимов, Д.Ш. Ширапов. Информационная система использования дан ных TOMS редняется, и территория закрашивается цветом, определенным для данного значения. На рисунке сплошным цветом показан результат работы алгоритма “лесной пожар”, а сеткой точек – алгоритма ли нейного обхода.

Рис. 4. Результат обработки Республики Бурятия после полного завершения обхода Далее суммированное значение ОСО усредняется, и территория закрашивается цветом, вычисленным по общей формуле:

T = (C1, C2 – V ·k1, C2 – V ·k2), где T – полное значение цвета;

V – усредненное значение ОСО для данного региона;

C1, C2, k1, k2 – значения этих коэффициентов смотри выше.

Результаты работы алгоритма II представлены на рисунке 5:

а б Рис. 5. Карта распределения ОСО по регионам РФ в периоды зимне-весеннего максимума (а) и летне осеннего минимума (б) Данный алгоритм служит вспомогательным средством для расчета статистических характеристик распределения ОСО для различных регионов.

Заключение Таким образом:

1. Предложены и реализованы алгоритмы и методы обработки и анализа спутниковых данных.

2. Организован способ хранения и управления спутниковой информацией ОСО на основе СУБД MySQL, позволяющий оптимизировать информацию Всемирного банка данных TOMS. Материалы TOMS, представленные в виде текстовых файлов, модулями автоматизированной обработки организуются в БД системы.

3. Разработаны алгоритмы и методы реконструкции временных рядов ОСО над определенными географическими точками, а также для различных регионов. Реализовано построение изолиний ОСО по территории России, карт распределения полей ОСО по регионам.

Использование информационной системы «Атламас» нацелено на автоматизацию расчетов в области климатоэкологических и эколого-географических задач. Информационная система автоматизированной обработки и анализа спутниковых данных может быть использована как вспомогательное средство при разработке математических и физических моделей взаимосвязи ОСО с другими природными факторами и явлениями. Эти модели необходимы для оценки возможных изменений отдельных элементов климата и окружающей среды. С другой стороны, эти модели полезны для планирования экспериментальных исследований атмосферы и интерпретации получаемых данных.

ВЕСТНИК БУРЯТСКОГО ГОСУДАРСТВЕННОГО УНИВЕРСИТЕТА 2011/ Литература [Электронный ресурс].

1. The instrument and data products URL:

TOMS http://badc.nerc.ac.uk/data/TOMS/TOMShelp.html. – BADC: help on the TOMS instrument and data.

2. [Электронный ресурс]. URL: http://jwocky.gsfc.nasa.gov – TOMS.

3. Половко А.М., Бутусов П.Н. Интерполяция. Методы и компьютерные технологии их реализации // Санкт-Петербург: BHV, 2004. – 320 с.

4. Ширапов Д.Ш. Методы математического моделирования магнитосферных процессов. Улан-Удэ:

ВСГТУ, 2007. – 132 с.

Базаров Александр Владимирович, кандидат технических наук, научный сотрудник Отдела физических проблем при Президиуме БНЦ СО РАН.

Кирбижекова Ирина Ивановна, кандидат физико-математических наук, старший научный сотрудник Отдела физических проблем при Президиуме БНЦ СО РАН.

Сультимов Булат Бэлигтуевич, аспирант Отдела физических проблем при Президиуме БНЦ СО РАН.

Ширапов Дашадондок Шагдарович, доктор физико-математических наук, профессор, ведущий научный со трудник Отдела физических проблем при Президиуме БНЦ СО РАН. 670047, г. Улан-Удэ, ул. Сахьяновой, 8. Те лефон: 8(914)847-90-19. E-mail: shir@esstu.ru.

Bazarov Alexander Vladimirovich, candidate of technical science, the scientific employee of the Department of physical problems at Presidium of the Buryat centre of the Siberian Branch of the Russian Academy of Science.

Kirbizhekova Irina Ivanovna, candidate of physical and mathematical sciences, the senior scientific employee of the Department of physical problems at Presidium of the Buryat centre of the Siberian Branch of the Russian Academy of Sci ence.

Sultimov Bulat Beligtuevich, the post-graduate student of the Department of physical problems at Presidium of the Buryat centre of the Siberian Branch of the Russian Academy of Science.

Shirapov Dashadondok Shagdarovich, doctor of physical and mathematical sciences, professor, the leading scientific employee of the Department of physical problems at Presidium of the Buryat centre of the Siberian Branch of the Russian Academy of Science.

ВЕСТНИК БУРЯТСКОГО ГОСУДАРСТВЕННОГО УНИВЕРСИТЕТА 2011/ УДК 539. Л.А. Бохоева, А.Г. Пнев, А.С. Чермошенцева ИСПЫТАНИЕ НА ПРОЧНОСТЬ КОЛЬЦЕВЫХ ОБРАЗЦОВ ИЗ СЛОИСТЫХ КОМПОЗИЦИОННЫХ МАТЕРИАЛОВ С МЕЖСЛОЙНЫМИ ДЕФЕКТАМИ Представлены результаты экспериментального исследования кольцевых образцов из композиционных материалов с заложенными технологическими дефектами, для сравнения приведены результаты компьютерного моделирования Ключевые слова: межслойные дефекты, слоистые материалы, отслоение, разрушение, моделирование, деформирование L.A. Bokhoeva, A.G. Pnev, A.S. Chermoshentseva EXPERIMENTAL RESEARCH OF RING SAMPLES FROM LAYERED COMPOSITE MATERIALS WITH DEFECTS Results of an experimental research of ring samples from composite materials with the put technological defects, presented for comparison results of computer modeling Keywords: interlaminar defects, layered materials, отслоение, destruction, modelling, deformation В различных отраслях современной техники находят широкое применение элементы конструкций, выполненные из многослойных композиционных материалов (КМ). Такие материалы сами представляют конструкцию, поскольку при проектировании имеется возможность нужным образом сочетать полезные свойства отдельных слоев и получать материал, обеспечивающий высокую удельную жесткость и прочность изделия. Однако использование многослойных КМ требует учета присущих им специфических свойств, таких как анизотропия механических характеристик и возможность присутствия скрытых дефектов в виде нарушения сплошности материала по поверхностям раздела отдельных слоев (отслоений).

В настоящее время экспериментальное исследование поведения тонкостенных конструкций из слоистых КМ с дефектами типа отслоений далеко от своего завершения. Результаты проведения подобного класса экспериментов и их анализ рассматривались преимущественно в работах зарубежных авторов. Ограниченное число исследований объясняется не отсутствием интереса к этой проблеме, а существенными техническими и материальными трудностями.

Нами была разработана методика испытания образцов из КМ. В соответствии с методикой проведения экспериментальных работ предварительно моделировались образцы из слоистых композиционных материалов с применением интегрированных CAD/CAE систем.

В системе ANSYS были смоделированы кольцевые образцы с межслойными дефектами, состоящие из двух тонкостенных объёмных оболочек в виде колец, при помощи геометрических примитивов из слоистого КМ. Толщина образца кольца равна 10 мм, внешний радиус кольца R2 = 50 мм, внутренний радиус R1 = 40 мм, глубина отслоения – 1 мм, ширина образца – 10 мм. Схема кольца показана на рис. 1, модель образца, выполненная в системе ANSYS, представлена на рис. 2.

Работа выполнена в рамках реализации ФЦП «Научные и научно-педагогические кадры инновационной России на 2009-2013 гг.».

Л.А. Бохоева, А.Г. Пнев, А.С. Чермошенцева. Испытание на прочность кольцевых образцов из слоистых композиционных материалов с межслойными дефектами R R Рис. 1. Кольцо с заложенным дефектом типа отслоение Рис. 2. Модель кольца в системе ANSYS Модель, представленная на рис. 2, была разбита на сетку из конечных элементов с использованием конечного элемента SOLID95 (рис. 3).

Рис. 3. Модель, разбитая на сетку из конечных элементов Решена контактная задача двух деформируемых тел. При моделировании контакта определяются элементы, которые участвуют в контактном взаимодействии. Неотмеченные узлы поверхностей моделируют непроклеи (рис. 4). Для создания контактной поверхности используем контактные элементы из библиотеки ANSYS. Схема создания контактных поверхностей показана на рис. 5.

Рис. 4. Решение контактной задачи. Неотмеченные узлы моделируют непроклеи.

Рис. 5. Создание контактных поверхностей ВЕСТНИК БУРЯТСКОГО ГОСУДАРСТВЕННОГО УНИВЕРСИТЕТА 2011/ Рассматриваемое кольцо находится под действием внешнего давления q. При этом необходимо учитывать, что длина дефектного участка мала по сравнению с длиной всей окружности. Внешнюю поверхность кольца нагружали давлением до q = 10 H/мм2. При этом к центру предполагаемого непроклея прикладывали дестабилизирующую нагрузку для реализации процесса отслоения. На рис. представлена схема нагружения кольца с дефектом.

R R q Рис. 6. Схема нагружения кольца с дефектом Были рассмотрены различные схемы армирования волокон материала [453,-452]5, [90,0]5. Полученные результаты расчета представлены на рис. 7, 8.

Рис. 8. Отслоение непроклея в кольце, Рис. 7. Отслоение непроклея в кольце, схема схема армирования волокон материала [90,0] армирования волокон материала [453,-452] Для проведения экспериментальных работ было изготовлено 50 кольцевых образцов из слоистых композиционных материалов с разными диаметрами, углами армирования препрегов и глубиной залегания дефектов (рис. 9).

Рис. 9. Образец из стеклопластика D = 90 мм, укладка препрега [453,-452]5, глубина залегания дефекта до начала эксперимента – 1мм Образцы изготавливались из препрегов стеклоткани промышленных марок способом сухой выкладки. Для этого в формообразующую оснастку (прессформу) – стальное кольцо разного внутреннего диаметра, смазанное антиадгезионным покрытием, выкладывался предварительно Л.А. Бохоева, А.Г. Пнев, А.С. Чермошенцева. Испытание на прочность кольцевых образцов из слоистых композиционных материалов с межслойными дефектами раскроенный препрег в пять или десять слоёв. Затем в сердцевину кольца вкладывался силиконовый вкладыш для создания необходимого внутреннего давления. С торцов прессформа закрывалась металлическими пластинами, после чего сборку стягивали струбциной и помещали в печь для полимеризации.

Дефекты для имитации межслойных отслоений создавались путем прокладки фторопластовой пленки между определенными слоями. После термостабилизации образцы, выпрессованные из прессформы, подвергались механической обработке с торцов. Границы дефектов на образцах очерчивались рисками.

Было спроектировано и изготовлено два варианта полезной модели нагружающих устройств и зажимов, обеспечивающих всестороннее сжимающее давление. Первый вариант полезной модели нагружающего устройства и зажим (рис. 10а) использовался при проведении экспериментов для образцов диаметром 90 мм, второй (рис. 10б) – для образцов диаметром 50 мм.

Рис. 10. Полезные модели нагружающих устройств и зажимы.

а) полезная модель (вариант 1);

б) полезная модель (вариант 2) Полезные модели нагружающих устройств и зажимов помещались в разрывную машину мощностью 5 т (рис. 11), затем сборка подвергалась статическим усилиям на растяжение–сжатие, показания которых фиксировались с помощью цифрового регистрирующего устройства разрывной машины и съемки на видеокамеру №1.

Рис. 11. Установка полезной модели нагружающего устройства и зажим Испытания образцов в форме кольца с заложенным технологическим дефектом проводились с определением в каждой серии средней критической силы до потери устойчивости – образования дефекта типа отслоение. Были сделаны фотографии образцов до и после эксперимента;

процесс нагружения, деформации и разрушения фиксировался на видеокамеру №2 (рис. 12, 13). Основные результаты экспериментальных испытаний представлены в таблицах 1, 2, 3. Экспериментальные значения критической силы потери устойчивости образцов Pэксперим. приведены в таблице 4, там же для сравнения даются численные расчеты в системе ANSYS – PANSYS*.

ВЕСТНИК БУРЯТСКОГО ГОСУДАРСТВЕННОГО УНИВЕРСИТЕТА 2011/ Рис. 12. Образец из стеклопластика с деформацией в нагружающем устройстве Рис. 13. Образец из стеклопластика после эксперимента Таблица Результаты эксперимента, проведенного на полезной модели (вариант 1) Кол-во Кол-во Схема Материал Внешний Дефект типа отслоение слоев в слоев в укладки диаметр эксперим.

пакете дефекте препрега образца, образца выпучивание Критичес типа мм № № отслоения (+);

кая отслое- нет нагрузка ние выпучивания отслоения (-) P(кН) Т- 1 1 10 1 90,0 90 - Т- 2 2 10 1 90,0 90 + 20, Т- 3 8 10 1 45,-45 90 + Т- 4 3 10 1 90,0 90 + 17, Т- 5 4 10 1 45,-45 90 + 12, Таблица Результаты эксперимента, проведенного на полезной модели (вариант 2) Кол-во Кол-во Схема Материал Внешний Дефект типа отслоение слоев в слоев в укладки диаметр пакете дефекте препрега образца, образца № экс.

выпучивание Критичес типа мм № отслоения (+);

кая отслое- нет нагрузка ние выпучивания отслоения (-) P(кН) ПС-ИФ 6 17 5 1 45,-45 50 - ПС-ИФ 7 18 5 1 45,-45 50 + 4, ПС-ИФ 8 19 5 1 45,-45 50 + 3, ПС-ИФ 9 20 10 2 45,-45 50 - ПС-ИФ 10 2 5 1 45,-45 50 - ПС-ИФ 11 3 5 1 45,-45 50 - ПС-ИФ 12 4 5 1 90,0 50 + 8, Т- 13 5 5 2 90,0 50 - Л.А. Бохоева, А.Г. Пнев, А.С. Чермошенцева. Испытание на прочность кольцевых образцов из слоистых композиционных материалов с межслойными дефектами Т- 14 6 5 2 90,0 50 - Т- 15 7 10 1 90,0 50 + 20, Т- 16 8 10 1 90,0 50 + 17, Т- 17 9 10 1 90,0 50 - Т- 18 10 10 2 90,0 50 - Т- 19 11 10 2 90,0 50 - Т- 20 12 5 1 90,0 50 - Т- 21 13 5 1 90,0 50 - Т- 22 14 5 1 90,0 50 - Т- 23 15 10 2 90,0 50 - Т- 24 16 10 2 90,0 50 - Таблица Сводная таблица результатов эксперимента Кол-во Кол-во Схема Материал Внешний Дефект типа отслоение слоев в слоев в укладки диаметр № образца пакете дефекте препрега образца, № экс.

выпучивание Критическая типа мм отслоения (+);

нагрузка отслоение нет отслоения выпучивания P(кН) (-) Т- 1 1 90,0 - Т- 2 2 90,0 + 20, 10 1 Т- 3 8 45,-45 + Т- 4 3 90,0 + 17, Т- 5 4 45,-45 + 12, ПС-ИФ 6 17 45,-45 - ПС-ИФ 7 18 45,-45 + 4, ПС-ИФ 8 19 45,-45 + 3, ПС-ИФ 9 2 45,-45 - ПС-ИФ 10 3 45,-45 - 5 ПС-ИФ 11 4 90,0 + 8, Т- 12 12 90,0 - Т- 13 13 90,0 - Т- 14 14 90,0 - Т- 15 5 90,0 - 5 2 Т- 16 6 90,0 - Т- 17 7 90,0 + 20, 10 1 Т- 18 8 90,0 + 17, Т- 19 9 90,0 - Т- 20 15 90,0 - Т- 21 16 90, 10 2 Т- 22 10 90,0 - Т- 23 11 90, ПС-ИФ 24 20 45,-45 - ВЕСТНИК БУРЯТСКОГО ГОСУДАРСТВЕННОГО УНИВЕРСИТЕТА 2011/ Таблица Результаты расчета и испытаний Кол- Кол-во Схема Внешний Критическая сила потери во слоев слоев в укладки диаметр устойчивости дефекта типа в пакете дефекте типа препрега образца, мм отслоение (кН) отслоение Pэкспер PANSYS* 90,0 20,64 19, 10 1 45,-45 12.2 9, 45,-45 4,5 4, 5 1 90,0 8,71 7, 10 1 90,0 20,3 21, * – для сравнения с экспериментальными данными равномерное давление, действующее на полукольцо при численном расчете, переведено в нагружающее усилие.

Результаты работы:

1. Разработана методика проведения эксперимента, осуществлена серия испытаний. Результаты экспериментальных работ представлены в виде таблиц.

2. Разработана методика моделирования элементов конструкций с дефектами, расположенными на разной глубине залегания в системе ANSYS.

3. Произведены численное моделирование и прочностной расчет методом конечных элементов в системе ANSYS. Результаты расчета представлены в виде таблицы;

результаты, полученные в ходе эксперимента сопоставимы с численными расчетами – степень сходимости в пределах 15 20%.


4. Исследовано влияние угла укладки препрегов в образцах на величину критического давления в 5- и 10-слойных образцах с одинаковыми характеристиками и заложенным технологическим дефектом на глубине одного слоя. При схеме армирования [45,-45]5 критическая сила дефекта типа отслоение меньше на 50%, чем в образцах при схеме армирования [0, 90]5 (табл. 1, 2).

5. Выявлено, что диаметры образцов не влияют на критическую силу потери устойчивости дефекта типа отслоение (таблица 3).

Литература 1. Бохоева Л.А., Пнев А.Г., Филиппова К.А. Исследование межслойных дефектов в сферических оболочках // Проблемы механики современных машин: Материалы междунар. науч. конф. – Улан-Удэ, 2009. – Т.1. – С.

59-64.

2. Бохоева Л.А. Особенности расчета на прочность элементов конструкции из изотропных и композиционных материалов с допустимыми дефектами. – Улан-Удэ: Изд-во ВСГТУ, 2007.

3. Васильев В.В. Механика конструкций из композиционных материалов. – М.: Машиностроение, 1988. – 272 с.

4. Бохоева Л.А., Елаева Н.К., Агалов М.Ш. Исследование устойчивости кольца с отслоением // Проблемы механики современных машин // Материалы междунар. науч. конф. – Улан-Удэ, 2009. – Т.4. – С. 5-9.

Бохоева Любовь Александровна, доктор технических наук, профессор, зав. кафедрой «Сопротивление материалов» Восточно-Сибирского государственного технологического университета.

Пнев Андрей Григорьевич, аспирант кафедры «Сопротивление материалов» Восточно-Сибирского государственного технологического университета.

Чермошенцева Анна Сергеевна, студент строительного факультета Восточно-Сибирского государственного технологического университета.

Bokhoeva Lubov Alexandrovna, doctor of technical sciences, professor, head of “Strength of Materials” department of East Siberian State University of Technology.

Pnev Andrey Grigorievich, postgraduate student of “Strength of Materials” department of East Siberian State University of Technology.

Chermoshentseva Anna Sergeevna, student of Civil Engineering Faculty of East Siberian State University of Technology.

В.Ю. Будков, М.В. Прищепа, С.В. Глазков. Контекстно-осведомленная система управления оборудованием и веб трансляции мероприятий из интеллектуального зала УДК 004. В.Ю. Будков, М.В. Прищепа, С.В. Глазков КОНТЕКСТНО-ОСВЕДОМЛЕННАЯ СИСТЕМА УПРАВЛЕНИЯ ОБОРУДОВАНИЕМ И ВЕБ-ТРАНСЛЯЦИИ МЕРОПРИЯТИЙ ИЗ ИНТЕЛЛЕКТУАЛЬНОГО ЗАЛА Осведомленность о контексте является одним из ключевых вопросов при разработке системы управления оборудованием для записи мероприятий и телеконференций. Анализ поведения участников – положение в конференц-зале, речевая активность, направление лица, использование проектора или доски – позволяет системе выбирать наиболее актуальные мультимедийные потоки для записи. Функциональные модули системы и их взаимодействие при проведении веб-трансляции мероприятия в интеллектуальном зале рассматриваются в статье.

Ключевые слова: интеллектуальное пространство, контекстно-осведомленные системы, распознавание действий, обнаружение спикера, управление контентом.

V.Yu. Budkov, M.V. Prishepa, S.V. Glazkov CONTEXT-AWARE SYSTEM FOR FACILITIES CONTROL AND WEB-TRANSLATION FROM SMART MEETING ROOM Context awareness is one of the key issues at the development of the facilities control system for meeting recording and supporting teleconference. An analysis of participant behavior including position in the meeting room, speech activity, and face direction, use of a projector or whiteboard allows the system to select the most actual multimedia streams for recording. Functional modules of the system and their communication during meeting web-transmission in the smart room are considered.

Keywords: Smart space, context awareness, action recognition, speaker detection, content management.

Введение В интеллектуальном пространстве, предназначенном для проведения совещаний, контекстно осведомленные системы анализируют поведение пользователя с помощью аудиовизуальных и других датчиков и предоставляют сервисы для информационной и технической поддержки проведения мероприятий, включая управление интеллектуальными камерами, массивами микрофонов, веб трансляцию мероприятия и автоматическое архивирование аудио- и видеозаписей. Несмотря на перечисленные сервисы, пока не существует универсального подхода к определению контекста и формированию управляющих воздействий на основе анализа текущего контекста в интеллектуальном зале совещаний [1]. Среди существующих подходов можно выделить два класса систем, направленных на решение этой задачи: (1) системы, основанные на правилах, описывающих определенный набор действий для всех вариантов контекста, предусмотренных системой;

(2) обучающиеся системы, основанные на нейронных сетях, динамических Байесовских сетях, марковских моделях и т.д.

Проблемы представления контекста, недостоверности показаний сенсоров и низкой надежности первичной обработки сигналов от датчиков рассматриваются в недавно разработанной теории пространств контекста [2]. Однако нет общепринятого мнения о типах и количествах пространств контекста и их атрибутах. Например, в работе [3] для определения контекста использовались местоположение пользователя, данные об окружающей среде, о пользователе и время. В [4] Dey описывает контекст как эмоциональное состояние пользователя, фокус его внимания, положение и ориентация, дата и время, объекты и людей в окружении пользователя. Три различные категории контекста были предложены в [5]: (1) текущая (местоположение, ориентация, температура, уровень шума, профиля телефона, уровень заряда батареи и др.);

(2) историческая (например, предыдущее местоположение, предыдущие настройки устройств);

(3) обоснованная (движение, точка назначения, погода, расписание, деятельность пользователя, формат контента, отношения и т.д.).

В работе [6] информационный контекст, используемый для персонализации сервисов и разработки мультимедийных приложений для гетерогенных мобильных устройств, был разделен на пять категорий:

пространственно-временная информация (место, время), информация об окружающей среде, личная информация, информация о задачах, социальная информация. Персонифицированные сервисы на основе анализа профиля пользователя и его запросов формируют необходимый контент и услуги в текущей ситуации.

ВЕСТНИК БУРЯТСКОГО ГОСУДАРСТВЕННОГО УНИВЕРСИТЕТА 2011/ Три типа контекстов предлагается использовать при объединении многомодальной информации [7]:

(1) контекст предметной области, который содержит некоторые априорные знания, предпочтения пользователя, ситуационную модель, описания объектов и субъектов, их возможных видов деятельности и их отношений;

(2) разговорный контекст, описывающий возможные диалоги с системой и текущие условия;

(3) визуальный контекст, включающий анализ направления взгляда, жестов, действий пользователей в ходе наблюдаемой ситуации.

Три базовые сущности: человек, физическая и информационная среда были рассмотрены в работе [8] в рамках двух типов контекстов: (1) интерактивный контекст, описывающий ситуации взаимодействия между людьми;

(2) контекст окружающей среды, представляющий текущие установки и параметры программно-аппаратного обеспечения конференц-зала. В работе используется предположение, что контекст мероприятия имеет иерархическую структуру, поэтому для его представления применяется древовидная структура. Изменение положения пользователя (стоит/сидит), его местоположение, направление лица, мимика, жесты, смена дикторов и другие события анализируются для прогнозирования контекста. Сеть на основе конечного автомата была использована для классификации наиболее значимых действий участников. Этапу классификации предшествует параметрическая обработка сигналов и выделение отличительных признаков, по которым осуществляется оценка принадлежности контекста тому или иному классу. Для определения наличия участников в зале и анализа их поведения применяется широкий спектр программно-аппаратных средств аудио- и видеообработки.

Автоматический анализ аудио- и видеоданных, записанных во время совещаний, является нетривиальной задачей, так как необходимо одновременно следить за несколькими участниками, которые могут менять положение своего тела, головы, направление взгляда. Методы аудиовизуального слежения были тщательно исследованы в рамках проектов CHIL и AMI/AMIDA [9].

Использование панорамной и персональных камер подходит для записи небольших совещаний, во время которых все участники находятся за одним конференц-столом. При средних размерах мероприятия (~ 50 человек) увеличивается зона слежения, что влияет на стоимость оборудования для записи и многоканальной обработки сигналов [10]. Распределенные системы массивов микрофонов, PTZ (Pan/Tilt/Zoom) камеры с функциями наклона, поворота и масштабирования и другие датчики используются для обнаружения положения участников и выбора текущего диктора в средних интеллектуальных залах совещаний.

Разработанный интеллектуальный зал предназначен для проведения малых и средних мероприятий (совещаний, лекций, семинаров) с числом присутствующих до 42 человек. Две группы устройств используются для слежения за участниками и записи выступающих: (1) персональные веб-камеры обслуживают участников, расположенных за конференц-столом, (2) четыре массива микрофонов с различными конфигурациями и пять видеокамер трех типов используются для аудиолокализации источника звука и видеозаписи участников, которые сидят в креслах в другой части зала.


В ходе исследования были разработаны три проактивных сервиса: (1) управление параметрами PTZ камеры при наведении на лицо выступающего;

(2) автоматическое архивирование данных мероприятия, включая фотографии лиц участников, видеозаписи выступающих, слайды презентации и рукописные наброски на умной доске и другие материалы, полученные на основе оперативного анализа контекста;

(3) выбор и веб-трансляция наиболее актуального мультимедийного контента в процессе проведения мероприятия в интеллектуальном зале. В статье рассматривается система веб-трансляции мероприятий, которая реализует последний сервис и использует результаты работы других двух сервисов.

Архитектура системы веб-трансляции мероприятий Разработанная система веб-трансляции мероприятий (СВТМ) состоит из пяти основных программных комплексов и управляющего сервера. На рисунке 1 представлены все шесть модулей, которые отмечены цифрами. Первый комплекс – система управления мультимедийным оборудованием (СУМО), которая объединяет модули, управляющие мультимедийными приложениями и оборудованием, служащим для записи поведения пользователей и отображения презентационных данных. Второй комплекс – многоканальная система обработки персональных веб-камер (МСОПВ), которая захватывает и обрабатывает аудио- и видеопотоки с камеры. Третий комплекс служит для хранения аудио- и видеоданных с мероприятия. Четвертый комплекс представляет собой базу данных, которая включает в В.Ю. Будков, М.В. Прищепа, С.В. Глазков. Контекстно-осведомленная система управления оборудованием и веб трансляции мероприятий из интеллектуального зала себя информацию о совещании. Номером шесть на рисунке 1 отмечен сервер управления мероприятиями (СУМ), который получает и анализирует данные из всех других модулей и предоставляет информацию для веб-системы отображения (ВСО), которая отмечена как номер пять. Система ВСО включает модули, которые передают мультимедийный контент удаленным участникам. Система управления контентом (СУК) включает третий, пятый и шестой комплексы.

Первый комплекс СУМО отвечает за работу мультимедийных устройств. Система управления умной доской (СУД) позволяет пользователям использовать плазменную панель с сенсорным экраном для рисования и записи заметок. Система управления презентациями (СУП) отвечает за загрузку, отображение и переключение слайдов презентации. Многоканальная система аудиолокализации (МСА) дает информацию об аудиоактивности в интеллектуальном зале. Многоканальная система видеомониторинга (МСВ) отвечает за обработку и запись видеопотоков, поступающих от камер, направленных на аудиторию, ведущего и участников, сидящих в зоне стульев.

МСОПВ состоит из персональных модулей веб-камер ПМВ, которые управляют работой персональных веб-камер расположенных за конференц-столом, а также сервера управления ПМВ СПМВ, который обрабатывает аудио- и видеоданные, поступающие с этих модулей.

Аудиофайлы в формате wav и видеофайлы в формате avi, которые были получены от персональных камер и обработаны СУМ (изменен формат, разрешение и имя файла), изображения с МСВ, СУП, СУД и ПМВ сохраняются в файловом хранилище.

База данных мероприятия реализована с помощью сервера MySQL и включает две таблицы:

(1) основные сведения обо всех запланированных мероприятиях;

(2) информация о текущем совещании, которая включает в себя некоторые данные для системы отображения совещании.

ВСО представлена в виде веб-страницы с несколькими формами [11]. Информация о наполнении этих форм получается на основе технологии AJAX. Передача аудиоданных реализована на основе потокового RTMP сервера и технологии Abobe Flash.

СУМ получает и анализирует данные от всех модулей, а также выбирает аудио- и видеоконтент для ВСО. Этот анализ основан на логико-временной модели [11].

ВЕСТНИК БУРЯТСКОГО ГОСУДАРСТВЕННОГО УНИВЕРСИТЕТА 2011/ хранилище хранилище хранилище Видео Аудио Фото Рис. 1. Архитектура системы веб-трансляции мероприятий Программные модули СВТМ были установлены на нескольких персональных компьютерах, объединенных в одну локальную сеть. Связь между модулями реализована на основе передачи строковых сообщений по UDP протоколу.

Диаграмма работы системы веб-трансляции мероприятий Работа системы, отвечающей за веб-трансляцию и ее компонентов, зависит от текущей ситуации в комнате. На рисунке 2 показан пример переключения режимов компонентов и синхронизации аудио- и видеоконтента в зависимости от входящих событий, модулей аудиолокализации, видеомониторинга и модулей управления мультимедийными устройствами. СУК управляет выбором мультимедийного контента, который доступен для удаленного участника совещания.

В.Ю. Будков, М.В. Прищепа, С.В. Глазков. Контекстно-осведомленная система управления оборудованием и веб трансляции мероприятий из интеллектуального зала Рис. 2. Пример обработки событий при проведении мероприятия События, которые сгенерированы СУМ, влияют на работу системы веб-трансляции мероприятия. Эти события показаны в правой части рисунка 2 по оси времени. Представленные события могут быть ВЕСТНИК БУРЯТСКОГО ГОСУДАРСТВЕННОГО УНИВЕРСИТЕТА 2011/ разделены на четыре типа по следующим критериям: (1) время;

(2) деятельность основного докладчика;

(3) деятельность сидящих участников;

(4) использование презентационных устройств.

Первое событие, показанное на схеме, – "20 минут до встречи". После этого события (событие E1), система веб-трансляции переходит в режим подготовки и запускает модули МСА, МСВ и МСОПВ.

Кроме того, система отправляет сообщения для опускания экрана и включения света. Логотип мероприятия отображается на веб-странице. После обнаружения аудиоактивности в комнате (событие E2) в модуле МСА запускается режим определения звуковой активности.

При появлении участника в комнате (событие E3) МСВ переходит в режим "слежения за участниками" (СУ) и на веб-страницу выводится изображение с общим видом комнаты, а также аудиопоток с микрофона, в котором анализируется все пространство комнаты. Когда до начала заседания остается около десяти минут (событие Е4), включается проектор, плазменная панель с сенсорным экраном и модули СУД, PC.

Если появляются участники в зоне стульев (событие E5), МСВ начинает работать в режиме "регистрация участников" (РУ). Если есть участники, сидящие за конференц-столом (событие E6), запускаются модули ПМВ. Если МСВ обнаруживает основного докладчика (событие E7) и МСА – его аудиоактивность (события E9, событие E12), то кадры с камеры, направленной на него, отображаются на веб-странице. Система начинает передачу аудиопотока с микрофона, с помощью которого производится анализ зоны презентаций. Когда презентация полностью загружена (событие E8), ее первый слайд отображается на веб-странице. Если аудиоактивность была обнаружена за конференц-столом (событие E10), то система получает аудиопоток с персональной веб-камеры, расположенной перед участником.

Когда слайд изменен (событие E11), изображение с новым слайдом передается на веб-страницу. Если участник использует сенсорную доску (событие E13), то изображение слайдов на веб-странице изменяется на изображение с SBS. Если в зоне стульев была обнаружена аудиоактивность (событие E14), то PTZ камера фокусируется на говорящем участнике и MVPS записывает его речь. В то же время на веб-странице отображаются кадры с PTZ камеры и записывается аудиопоток, полученный с микрофона в этой зоне. Когда основной докладчик покидает зону презентации (событие E15), для удаленных участников отображается общий вид комнаты.

После совещания, когда все участники выходят из комнаты (событие E16), все модули и устройства выключаются. После окончания совещания на веб-странице отображается только логотип.

Экспериментальные результаты Экспериментальные результаты были получены в ходе проведения сценария, при котором несколько человек обсуждают проблему в интеллектуальном зале СПИИРАНе. Один из участников стоял в презентационной зоне и использовал сенсорную доску и проектор, остальные сидели за конференц столом. Докладчик начал выступление, когда все участники зашли в зал и сели в кресла. Каждый из участников мог задавать вопросы после окончания презентации.

Данные по мероприятию, которые влияли на изменение ситуации и графического контента, представлены в таблице 1. Во время регистрации участников весь графический контент был жестко задан, поэтому ошибок в выборе источника не было. Изменение состояний сенсорной панели и переключение слайдов были определены верно. Большая часть ошибок возникла при определении речевой активности участников, сидящих за конференц-столом. Эти ошибки приводили к неверному выбору изображения с камеры, а также источника звука, что приводило к записи диктора более удаленным микрофоном.

Результаты эксперимента показывают, что большинство ошибок при определении активного диктора (ложное определение диктора FA и пропуск диктора MS) происходит, когда участник на конференции задает вопрос, но изображение другого участника, который находится рядом, показывается в диалоговом окне активного диктора. Такие погрешности происходят из-за ошибок алгоритма аудиолокализации по причине высокого уровня реверберации в зале. Кроме того, небольшое расстояние между участниками, сидящими за конференц-столом, осложняет процесс аудиолокализации. В то же время количество ошибок при переключении с сидящего участника на ведущего и наоборот меньше, так как расстояние между ними существенно больше, чем между участниками за конференц-столом.

В.Ю. Будков, М.В. Прищепа, С.

В. Глазков. Контекстно-осведомленная система управления оборудованием и веб трансляции мероприятий из интеллектуального зала Таблица Результаты эксперимента Описания мероприятия Определено Определено вручную автоматически Число FA MS Участник 5 0 Участники, сидящие за конференц-столом 4 4 0 Изменения слада 22 22 0 Использование сенсорного экрана 1 1 0 Речевая активность главного диктора 10 15 5 Речевая активность сидящих участников 9 32 24 Временное отсутствие активности в аудитории 2 2 0 Переход реплики от выступающего к сидящим участникам 8 13 6 Переход реплики от сидящих участников к выступающему 7 13 6 Переход реплики между выступающими 1 18 17 Всего переходов реплик 16 44 29 Кроме того, паузы в речи основного докладчика приводят к переключению камеры на аудиторию или другого участника, чья речь была неправильно обнаружена. Так как оценки MS и FA были рассчитаны для многоканальной системы МСОПВ, то число правильных случаев выбора графического источника не всегда совпадает со значением аналогичного параметра, вычисленного вручную. В общей сложности было сделано 31 переключение на ошибочный источник графического контента при анализе текущей ситуации в конференц-зале, что составляет около 3% от всего времени заседания. На данный момент разработанная система веб-трансляции была проверена в режиме, когда удаленные участники являлись только слушателями и не могли влиять на ход мероприятия. Для повышения активности участников будут разработаны панели инструментов, позволяющие удаленному слушателю задавать вопросы и активно участвовать в дискуссии.

Заключение Моделирование и обоснование контекста, извлечение и обмен знаниями являются наиболее важными вопросами при разработке окружающих интеллектуальных пространств. Разработка контекстно осведомленной системы обработки мероприятий позволяет автоматизировать запись, архивирование и трансляцию аудио-, видео- и презентационных материалов заседания. Многоканальная система аудиовизуальной обработки сигналов на основе классификатора AdaBoost для распознавания лиц и GCC PHAT метода локализации звука источника была разработана для отслеживания участников в среднем по размеру интеллектуальном зале. Анализ поведения участников и состояния презентационного оборудования применялся для прогнозирования контекста и выбора аудио- и видеоисточников, которые передают наиболее актуальный мультимедийный контент. Разработанная веб-система трансляции мероприятий позволяет удаленным участникам воспринимать все события в зале заседаний через персональные компьютеры или смартфоны. Дальнейшая работа будет сосредоточена на увеличение возможностей удаленных участников при проведении мероприятий в интеллектуальном зале.

Литература 1. Boytsov, A., Zaslavsky, A. Extending context spaces theory by proactive adaptation. Berlin: Springer, S.

Balandin et al. (Eds.): NEW2AN/ruSMART 2010, LNCS 6294, 1–12 (2010).

2. Padovitz, A., Loke, S.W., Zaslavsky, A. Towards a Theory of Context Spaces. In Proceedings of the Second IEEE Annual Conference on Pervasive Computing and Communications Workshop, Orlando, USA, 38–42, (2004).

3. Morse, D.R., Ryan, N.S., Pascoe, J. Enhanced reality fieldwork using hand-held computers in the field. Life Sciences Educational Computing, 9 (1), 18–20, (1998).

4. Dey, A.K., Salber, D., Abowd, G.D. A Conceptual Framework and a Toolkit for Supporting the Rapid Prototyping of Context-Aware Applications. The Human-Computer Interaction, 16 (2-4), 97–166, (2001).

ВЕСТНИК БУРЯТСКОГО ГОСУДАРСТВЕННОГО УНИВЕРСИТЕТА 2011/ 5. Moltchanov, B., Mannweiler, C., Simoes, J.: Context-Awareness Enabling New Business Models in Smart Spaces. Berlin: Springer, S. Balandin et al. (Eds.): NEW2AN/ruSMART 2010, LNCS 6294, 13–25 (2010).

6. Goh, K.H., Tham, J.Y., Zhang, T., Laakko, T.: Context-Aware Scalable Multimedia Content Delivery Platform for Heterogeneous Mobile Devices. In Proceedings of MMEDIA 2011, Budapest, Hungary, 1–6, (2011).

7. Chai, J., Pan, S., Zhou, M.: MIND: A Context-based Multimodal Interpretation Framework, Kluwer Academic Publishers, (2005).

8. Dai, P., Tao, L., Xu, G.: Audio-Visual Fused Online Context Analysis Toward Smart Meeting Room. Berlin:

Springer, J. Indulska et al. (Eds.): UIC 2007, LNCS 4611, 868–877, (2007).

9. Computers in the human interaction loop. Ed. Waibel, A. and Stiefelhagen, R. Berlin: Springer, (2009).

10. Rui, Y., Gupta, A., Grudin, J., He, L.: Automating lecture capture and broadcast: Technology and videography.

Multimedia Systems, 10, 3–15, (2004).

11. Ronzhin, An., Budkov, V., Karpov, A.: Multichannel System of Audio-Visual Support of Remote Mobile Participant at E-Meeting. Springer-Verlag Berlin Heidelberg, S. Balandin et al. (Eds.): NEW2AN/ruSMART 2010, LNCS 6294, 62–71, (2010).

12. Ronzhin, Al., Prischepa, M., Karpov, A.: A Video Monitoring Model with a Distributed Camera System for the Smart Space. Berlin: Springer, S. Balandin et al. (Eds.): NEW2AN/ruSMART 2010, LNCS 6294, P. 102–110, (2010).

Будков Виктор Юрьевич, аспирант лаборатории речевых и многомодальных интерфейсов учреждения Российской академии наук Санкт-Петербургского института информатики и автоматизации РАН (СПИИРАН). e-mail:

budkov@iias.spb.su;

199178, г. Санкт-Петербург, СПИИРАН, 14-я линия В.О., д. 39;

р.т. +7(812)328-7081, факс +7(812)328-7081.

Прищепа Мария Викторовна, программист лаборатории речевых и многомодальных интерфейсов учреждения Российской академии наук Санкт-Петербургского института информатики и автоматизации РАН (СПИИРАН). e mail: prischepa@iias.spb.su;

199178, г. Санкт-Петербург, СПИИРАН, 14-я линия В.О., д. 39;

р.т. +7(812)328-7081, факс +7(812)328-7081.

Глазков Сергей Викторович, аспирант лаборатории речевых и многомодальных интерфейсов учреждения Российской академии наук Санкт-Петербургского института информатики и автоматизации РАН (СПИИРАН). e mail: glazkov@iias.spb.su;

199178, г. Санкт-Петербург, СПИИРАН, 14-я линия В.О., д. 39;

р.т. +7(812)328-7081, факс +7(812)328-7081.

Budkov Viktor Yurievich, Phd Student, Laboratory of Speech and Multimodal Interfaces St. Petersburg Institute for Informatics and Automation of the Russian Academy of Sciences (SPIIRAS). Research interests: multichannel audiovisual signal processing, web technologies for distant control and communication. The number of publications — 25.

budkov@iias.spb.su;

SPIIRAS, 39, 14-th Line V.O., St. Petersburg, 199178, Russia;

office phone +7(812)328-7081, fax +7(812)328-7081. Scientific adviser — Dr. Tech. Sci., Assoc. Prof. A.L. Ronzhin.

Prischepa Maria Viktorovna, programmer, Laboratory of Speech and Multimodal Interfaces St. Petersburg Institute for Informatics and Automation of the Russian Academy of Sciences (SPIIRAS). Research interests: models of interaction between user and information robot, development of personified strategies for human-machine interaction. The number of publications — 18. E-mail: prischepa@iias.spb.su;

SPIIRAS, 39, 14-th Line V.O., St. Petersburg, 199178, Russia;

office phone +7(812)328-7081, fax +7(812)328-7081. Scientific adviser — Dr. Tech. Sci., Assoc. Prof. A.L. Ronzhin.

Glazkov Sergey Viktorovich, Phd Student, Laboratory of Speech and Multimodal Interfaces St. Petersburg Institute for Informatics and Automation of the Russian Academy of Sciences (SPIIRAS). Research interests: multimodal interfaces, heterogeneous mobile devices, client-server architecture. The number of publications — 2. glazkov@iias.spb.su;

SPIIRAS, 39, 14-th Line V.O., St. Petersburg, 199178, Russia;

office phone +7(812)328-7081, fax +7(812)328-7081. Scientific adviser — Dr. Tech. Sci., Assoc. Prof. A.L. Ronzhin.

ВЕСТНИК БУРЯТСКОГО ГОСУДАРСТВЕННОГО УНИВЕРСИТЕТА 2011/ УДК 517. А.С. Булдаев ОБ ОДНОМ ПОДХОДЕ К ПОИСКУ ДОПУСТИМЫХ УПРАВЛЕНИЙ В КВАДРАТИЧНЫХ СИСТЕМАХ С ТЕРМИНАЛЬНЫМИ ОГРАНИЧЕНИЯМИ-НЕРАВЕНСТВАМИ Предлагается процедура поиска допустимого управления в квадратичной по состоянию управляемой системе с терминальными ограничениями-неравенствами на основе решения специальной краевой задачи.

Ключевые слова: оптимальное управление, квадратичная система, допустимые управления, терминальные ограничения.

A.S. Buldaev ABOUT ONE APPROACH TO SEARCH ADMISSIBLE CONTROLS IN A QUADRATIC SYSTEMS WITH TERMINAL CONSTRAINTS-INEQUALITIES The procedure of search admissible controls in quadratic of a state controlled system with terminal constraints inequalities based on the solution of the special boundary value problem is proposed.

Keywords: optimal control, quadratic system, admissible controls, terminal constraints.

Рассматривается задача поиска допустимого управления x(t ) = f ( x(t ), u (t ), t ), x(t0 ) = x 0, u (t ) U R m, t T = [t0, t1 ], (1) i (u ) = i ( x(t1 )) + Fi ( x(t ), u (t ), t )dt 0, i = 1, r, (2) T в которой x(t ) = ( x1 (t ),..., xn (t )) - вектор состояния, u (t ) = (u1 (t ),..., um (t )) - вектор управления. В качестве доступных управлений рассматривается класс V кусочно-непрерывных функций на T со значениями в компактном множестве U. Функции f ( x, u, t ), i ( x), Fi ( x, u, t ), i = 0, r квадратичны по x и непрерывны по u, t на множестве R n U T. Начальное состояние x 0 и интервал T заданы.

Доступное управление u V называется допустимым, если выполняются терминальные ограничения (2).

Поставим задачу поиска допустимого управления u V : найти управление v V с условием i (v) i (u ), i = 1, r.

Задача поиска допустимого управления (1), (2) представляет самостоятельный практический интерес при моделировании процессов с ограничениями, а также может рассматриваться в качестве вспомогательной задачи для поиска начального допустимого управления при решении задач оптимального управления с терминальными ограничениями-неравенствами.



Pages:     | 1 || 3 | 4 |   ...   | 9 |
 





 
© 2013 www.libed.ru - «Бесплатная библиотека научно-практических конференций»

Материалы этого сайта размещены для ознакомления, все права принадлежат их авторам.
Если Вы не согласны с тем, что Ваш материал размещён на этом сайте, пожалуйста, напишите нам, мы в течении 1-2 рабочих дней удалим его.