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 || 4 | 5 |

«СИСТЕМНЫЙ АНАЛИЗ И УПРАВЛЕНИЕ ОРГАНИЗАЦИОННЫМИ И ТЕХНИЧЕСКИМИ ОБЪЕКТАМИ СЕКЦИЯ 10 Секция 10. Системный анализ и управление организационными и техническими ...»

-- [ Страница 3 ] --

Проведя оценку персонала в соответствии с требованиями к должности и выявление возможных кандидатов или рассмотрение необходимости принятия на работу новых сотрудников. В обоих случаях возникнет потребность в обучении и развитии работников.

Отчет по полученным результатам программы и список кандидатов на замену передается руководству для ознакомления и проводится совещание по поводу замены сотрудников. Руководство извещает отдел кадров о принятом решении по поводу сотрудников на замену и перестановке кадров.

Благодаря создаваемому модулю руководство вовремя сможет принять решение по поводу выбытия и замены кадров. На подобную процедуру в настоящее время затрачивается много времени, поэтому уход сотрудника с предприятия парализует работу предприятия.

Информационные управляющие системы и компьютерный мониторинг (ИУС КМ 2013) Секция 10. Системный анализ и управление организационными и техническими объектами Трудовой кодекс Персона Выбор кандидатов Анализ на замену Готовый работнико сотрудник в Принятие Подготовка на замену решения кандидатур по ы на замену работник Выдача информаци и руководств Отдела кадров Рисунок 1.2– Декомпозированная контекстная диаграмма А Персонал Распределенны Сортировк е сотрудники а сотрудник Сотрудники ов по полу пенсионного Проверка возраста к уходу Выбор на кандидатов пенсию на замену Свободные места по должностя м Отделакадров Рисунок 1.3 – Декомпозированная контекстная диаграмма А Информационные управляющие системы и компьютерный мониторинг (ИУС КМ 2013) Секция 10. Системный анализ и управление организационными и техническими объектами Выбор Выявленны кандидатов й потенциал на замену у Наилучши Оценка работников есотрудни персонал ки на а Готовый Требования должность сотрудник к на замену должности Обучени еи развитие Отдела кадров Рисунок 1.4 – Декомпозированная контекстная диаграмма А Готовый сотрудни к на Вопросы по кандидатам Ознакомление Согласовани с е решений информацией Окончательное Совещание решения по по новым работникам сотрудника м Одобрение кандидатур по должностя м Начальники отделов Рисунок 1.5 – Декомпозированная контекстная диаграмма А Проведя функциональный анализсистемыподбора и замены кадров и выявив главную задачу распределение сотрудников.Разделяем основную Информационные управляющие системы и компьютерный мониторинг (ИУС КМ 2013) Секция 10. Системный анализ и управление организационными и техническими объектами задачуна три подзадачи. Выявим для каждой подзадачи ее функции и отвечающих за ее исполнение.

Первая подзадача анализ всех работников на предприятии проводится благодаря разрабатываемому модулю для программы 1С: Зарплата и управление персоналом.Оценка потребности организации в персонале может носить количественный и качественный характер [4].Отобрав всех работников на предприятии и выявив сотрудников пенсионного возраста, а так же должности которые они занимают.

Второй подзадачей занимается начальник отдела кадров. Он подготавливает кандидатуры на заменуи проводит оценку персонала согласно требованиям к должности. Сделав выбор среди сотрудников на предприятии,или приняв на работу новых. Кандидатуры на замену проходят обучение и развитие согласно должности.

Третьей подзадачей является выдача информации руководству компании.

Согласно выявленным результатам проходит ознакомление с полученной информацией. Проходит совещание по вопросу новых сотрудникам на замену по востребованным должностям и одобрение кандидатур для уведомления начальника отдела кадров. Отвечает за вопросы дальнейшей подготовки кадров на замену и их обучение начальник отдела кадров.

Выводы. Проведен функциональный анализ системыподбора изамены кадров. Выбранный методпоказывает последовательность проведенных действий для решения проблемы. Результаты показали, что учитывается множество факторов влияющих на окончательное решение.Разрабатываемый модуль в программе 1С: Зарплата и управление персоналомпо прогнозированию выбытиякадров, позволит выявить количество сотрудников и на какие должности необходимо подыскать замену и позволит решить вопрос по подбору кадров на замену с учетом обучения по резерву, тем самым не затормозив работу предприятия.

Список литературы 1. 1С:Зарплата и управление персоналом 8/ Интернет-ресурс. - Режим доступа: www/ URL:http://www.fbunion.ru/1c/1s-predprijatie-8/1s-zarplata- i-upravlenie-personalom-8 - Загл. с экрана.

2. Чернышов В. Теория системного анализа/ В.Н. Чернышов, А.В. Чернышов – М.:Теория систем и системный анализ, 2008. – 27с.

3. Пенсионная реформа/ Интернет-ресурс. - Режим доступа: www/ URL:http://www.rbc.ua/rus/top/show/s-1-oktyabrya-vstupaet-v-silu pensionnaya-reforma-01102011100000 - Загл. с экрана.

4. Аксенова Е. Управление персоналом / Е. А. Аксенова – М: Управление персоналом, 2005. – 93с.

Информационные управляющие системы и компьютерный мониторинг (ИУС КМ 2013) Секция 10. Системный анализ и управление организационными и техническими объектами УДК 519. А.А. Малыхина Донецкий национальный технический университет, г. Донецк кафедра системного анализа и моделирования СИСТЕМНЫЙ АНАЛИЗ ДЕЯТЕЛЬНОСТИ ТУРИСТИЧЕСКОГО ПРЕДПРИЯТИЯ Аннотация Малыхина А.А. Системный анализ деятельности туристического предприятия. Исследована деятельность туристического предприятия с помощью методов системного анализа,разработана модель«черный ящик», выполнен SWOT и PEST-анализ.

Ключевые слова: системный анализ, моделирование, туристическое предприятие.

Постановка проблемы. Рынок туристического бизнеса один из самых развивающихся на сегодняшний день. Но удержать на рынке свою позицию сложно в связи с высокой конкуренцией. Одним из решений проблемы может являться улучшение стратегического планирования. Стратегическое планирование —это одна из функций стратегического управления, которая представляет собой процесс выбора целей организации и путей их достижения. Стратегическое планирование обеспечивает основу для всех управленческих решений. Функции организации, мотивации и контроля ориентированы на выработку стратегических планов.[1] Одним из этапов стратегического планирования является анализ исследуемого объекта, который можно формализовать с помощью методологии системного анализа.

Системный анализ— научный метод познания, представляющий собой последовательность действий по установлению структурных связей между переменными или элементами исследуемой системы. Опирается на комплекс общенаучных, экспериментальных, естественнонаучных, статистических, математических методов. [2] Для решения хорошо структурированных количественно выражаемых проблем используется известная методология исследования операций, которая состоит в построении адекватной математической модели (например, задачи линейного, нелинейного, динамического программирования, задачи теории массового обслуживания, теории игр и др.) и применении методов для нахождения оптимальной стратегии управления целенаправленными действиями.

Системный анализ предоставляет к использованию в различных науках, системах следующие системные методы и процедуры:

абстрагирование и конкретизация;

анализ и синтез, индукция и дедукция;

Информационные управляющие системы и компьютерный мониторинг (ИУС КМ 2013) Секция 10. Системный анализ и управление организационными и техническими объектами структурирование и реструктурирование;

реинжинеринг;

алгоритмизация моделирование и эксперимент;

программное управление и регулирование;

распознавание и идентификация;

кластеризация и классификация;

экспертное оценивание и тестирование;

формализация и конкретизация;

композиция и декомпозиция;

линеаризация и выделение нелинейных составляющих;

и другие методы и процедуры.

Цель статьи —формализовать деятельность туристического предприятия с использованием методов системного анализа, как одного из этапов моделирования стратегического развития.

Постановка задачи исследования. Туристическая компания предприятие, осуществляющее сбыт туристических услуг потребителям. В зависимости функций, выполняемых туристическими фирмами, их разделяют на турагентов и туроператоров.

Туристское агентство - розничная туристическая фирма, занимающаяся реализацией туров населению, организуемых оптовыми туристическими фирмами, а также продажей потребителям отдельных туристических услуг (транспортных билетов, экскурсий и т.п.).[3] Туроператор - оптовая туристическая фирма, занимающаяся разработкой туров, рассчитанных на массовый потребительский спрос, их рекламой и сбытом через сеть розничных турагентов. Для усовершенствования работы туристического предприятия необходимо на первом этапе провести системный анализ предприятия. [4]Для достижения поставленной задачи необходимо:

разработать модель «черный ящик» системы «туристическое предприятие»;

провести SWOT- и PEST-анализ туристического предприятия;

[5] выявить перспективы разработки модели стратегического развития предприятия.

Первым шагом в построении системы формализованных моделей любого объекта (в данном случае туристического предприятия) является построение модели «черный ящик».

Модель «черный ящик» системы «туристического предприятия»

представлена на рисунке 1.

Модель входов:

I1 –Клиент;

I2 – Информация о возможных турах.

I O Информационные управляющие системы и компьютерный мониторинг (ИУС КМ 2013) Туристическое предприятие Секция 10. Системный анализ и управление организационными и техническими объектами I Рисунок1- Модель «черный ящик»

Модель выходов:

O1 – Проданный тур.

Модель границы туристического предприятия:

Офис;

Информационные связи с клиентами, осуществляемые через интернет (веб-сайт фирмы, с информацией о возможных турах, отзывами и ценами).

Модель внешней среды туристического предприятия:

Внешней средой являются:

клиенты этой туристического предприятия;

туристические операторы, которые составляют туры и маршруты, реализуемые данной туристической фирмой;

страховое агентство, заключающее договор с фирмой о страховании отдыха клиента;

транспортные компании (авто и авиа), отвечающие за транспортировку клиента (трансферт).

Для более детального ознакомления с туристическим рынком, проведен PEST и SWOT-анализы, определены сильные, слабые стороны, а так же выявлены возможности и угрозы.(см. табл.1, табл. 2).

Таблица 1 – PEST-анализ предприятия P-политика E-экономика изменение законодательства;

экономический кризис в стране;

организация внутреннего высокий уровень безработицы;

высокая стоимость кредитов;

туризма;

организация зарубежного уровень инфляции.

туризма;

экскурсионная деятельность.

S-социум T-технология демографические изменения;

высокий уровень конкуренции;

изменение структуры доходов;

оформление туров через социальная мобильность социальную сеть;

создание единой населения.

информационной базы.

Таблица 2 – SWOT- анализ предприятия S-сильные стороны W-слабые стороны Информационные управляющие системы и компьютерный мониторинг (ИУС КМ 2013) Секция 10. Системный анализ и управление организационными и техническими объектами высокое качество высокая себестоимость продукции;

продукции;

информационное обеспечение;

оперативность стратегическое управление.

реагирования на заявку;

организационная структура.

O-возможности T-угрозы увеличение доли рынка;

высокий уровень конкуренции;

применение IT;

высокая стоимость туристических развитие филиальной путевок в связи с высокими транспортными издержками;

сети.

низкий спрос населения на услуги въездного и внутреннего туризма.

Выводы: В результате анализа деятельности туристического предприятия разработана модель «черный ящик».Входами для данной модели являются клиент и информация о возможных турах, а выходами – проданный тур. С помощью SWOT-анализа выявлены возможности, угрозы, сильные и слабые стороны предприятия. Одной из слабых сторон является стратегическое управление. Политические, экономические, социальные, технологические факторы окружающей среды выявлены с помощью PEST анализа.

Перспективой является разработка модели стратегического развития туристического предприятия.

Список литературы КорчагинА. П. Стратегическое планирование/ КорчагинА.

П.,Соловьев В.В. –М.: МИИТ, 2011. – 176 с.

2 Теория систем и системный анализ в управлении организациями:

Справочник. / Под ред. Волковой В.Н. и ЕмельяноваА.А.. – М.: Финансы и статистика, 2006.– 848 с.

3 БуйленкоВ.Ф. Туризм.В.Ф -Ростов-на-Дону: Феникс, 2008. – 416с.

4Дмитриев М.Н. Экономика туристского рынка/ Дмитриев М.Н., Забаева М.Н., Малыгина Е.Н. - М.: Юнити-Дана, 2010. – 312 с.

5Зайцев Л. Г. Стратегический менеджмент/ ЗайцевЛ.Г., СоколоваМ.И. –М.:

Экономистъ, 2007. – 416 с.

Информационные управляющие системы и компьютерный мониторинг (ИУС КМ 2013) Секция 10. Системный анализ и управление организационными и техническими объектами УДК 621. А.О. Назаренко Донецкий национальный технический университет, г. Донецк кафедра автоматики и телеконференции E-mail: nazarenko1992@mail.ru СИСТЕМА КОНТРОЛЯ РЕЖИМОВ РАБОТЫ АСИНХРОННОГО ЭЛЕКТРОДВИГАТЕЛЯ Аннотация Назаренко А.О.Система контроля режимов работы асинхронного электродвигателя. Разработана система контроля режимов работы асинхронного электродвигателя, основанная на обработке и анализе токовых характеристик.

Ключевые слова:надёжность асинхронных электродвигателей, пусковые токи, алгоритм работы программы.

Постановка задачи Из всех видов электрооборудования проблема надежности наиболее остра для асинхронных двигателей (АД) вследствие того, что они, являются самой массовой продукцией электромашиностроения и технической базой электрификации всех отраслей народного хозяйства. От способности АД выполнять требуемые функции в заданных режимах и условиях применения, технического обслуживания, хранения и транспортирования значительно зависит эффективность соответственного технологического процесса.Целью работы является разработка алгоритма информационной системы контроля режимов работы асинхронного электродвигателя, основанной на измерении, обработки и представлении токов, протекающих по обмоткам статора. Выбор тока в качестве информационного параметра обусловлен простотой его контроля и высокой информативностью.

Устройство сбора и обработки сигналов Для сбора информации о токовых характеристиках асинхронного электродвигателя выбрана система СТКЗ(система телеконтроля и защиты электродвигателя) Система телеконтроля СТКЗ представляет собой программно-аппаратный комплекс(рис. 1), состоящий из двух основных частей:

-блока защиты и передачи данных (БЗПИ) и блока приема информации (БПИ), которые соединяются между собой выделенной парой линии связи;

-программного обеспечения.

Система телеконтроля обеспечивает:

-непрерывный контроль тока нагрузки электродвигателя;

-обработку входных сигналов и передачу пакетов данных на компьютер диспетчеру;

Информационные управляющие системы и компьютерный мониторинг (ИУС КМ 2013) Секция 10. Системный анализ и управление организационными и техническими объектами -визуальное отображение тока нагрузки в режиме реального времени в диапазоне токов от 0 до 1800 А;

-регистрацию и хранение данных;

-звуковую и визуальную сигнализацию о перегрузках электродвигателя и срабатывании токовой защиты у диспетчера;

-просмотр данных за весь период хранения;

-управление режимами просмотра;

-вывод информации на печатающее устройство;

-защиту от перегрузки, «опрокидывания» и незавершившегося пуска электродвигателя в коммутационном аппарате управления, имеющую несколько защитных характеристик. Вид защитной характеристики устанавливается в зависимости от конкретных условий работы электродвигателя и его параметров;

-световую сигнализацию о срабатывании защиты от перегрузки и о состоянии линии связи;

-временное блокирование аппарата управления, препятствующее включению электродвигателя после срабатывания защиты от перегрузки.

Рисунок 1 – Структурная схема системы СТКЗ Блок защиты и передачи информации (БЗПИ) предназначен для снятия сигнала с датчика тока типа ДТ электродвигателя, его обработки и передачи данных в виде пакетов по выделенной паре линии связи на блок приема Информационные управляющие системы и компьютерный мониторинг (ИУС КМ 2013) Секция 10. Системный анализ и управление организационными и техническими объектами информации. Также БЗПИ предназначен для защиты электродвигателя от перегрузки путем выдачи сигнала на отключение питающего коммутационного аппарата и сигнализации о срабатывании.

Алгоритм обработки данных Анализ работ по надёжности асинхронных электродвигателей с короткозамкнутым ротором показывает, что основными причинами их отказов являются:

-межвитковые, межфазные и корпусные замыкания обмоток статора, -дефекты подшипников, -изменение воздушного зазора между статором и ротором.

Но при этом определяющими с точки зрения надёжности являются различные дефекты обмоток статора, на долю которых приходится до 80% всех отказов электродвигателей, а в некоторых отраслях – 85-90% [1]. Для того, чтобы определить в какой мере имеющаяся в ПЭВМ информация может быть использована для прогнозирования технического состояния электродвигателей, рассмотрим причину замыкания статорных обмоток.

В работе [1,8] указывается несколько причин возникновения замыканий в обмотках статора, но при этом в качестве наиболее распространённых считают нарушения технологии изготовления обмоток и условия эксплуатации. Нарушение технологии (в частности использование при укладке обмоток металлического инструмента) приводит к образованию булавочных отверстий с пониженным пробивным напряжением. В нерабочие периоды, когда происходит остывание двигателя, в эти отверстия попадает влага, которая затем подсушивается во время работы. Такое периодическое проникновение влаги в изоляцию и удаление влаги подсушкой во время работы электродвигателя способствует «расширению» начальных булавочных отверстий и тем самым ещё большему снижению пробивного напряжения.

Между такими местами изоляции образуется электрическая дуга, «прожигающая» первичные поры, что и приводит в конечном итоге к возникновению различных замыканий обмотки.

В процессе работы на обмотки статора воздействуют электродинамические и механические усилия, достигающие больших значений при перегрузках, поскольку значения указанных сил пропорциональны квадрату токов. Причем, эти усилия по отношению к обмотке носят характер накапливающихся повреждений. Учитывая повторно-кратковременный режим работы электродвигателей, можно предполагать, что перегрузки являются весомой причиной старения изоляции и, как следствия, ускорения развития её первичных дефектов.

Ещё одним важным фактором, влияющим на срок службы изоляции обмоток статора, является температура, при которой работают обмотки. В теории надёжности электрических машин существует «правило восьми градусов» [1], согласно которому повышение температуры на каждые восемь Информационные управляющие системы и компьютерный мониторинг (ИУС КМ 2013) Секция 10. Системный анализ и управление организационными и техническими объектами градусов приводит к сокращению срока службы изоляции вдвое.

= 2= Аналитически «правило восьми градусов» записывается следующим образом:

, (1) где v – температура нагрева изоляции;

T_0 – срок службы изоляции при температуре v=0;

v – повышение температуры, при которой срок службы сокращается в два раза.

В тоже время известно, что температурный режим работы обмоток статора электродвигателей также зависит от уровня протекающих по ним токов.

Ток в обмотках статора при прочих равных условиях почти однозначно зависит от момента нагрузки. В то же время известно, что нагрузки, образующиеся на валу исполнительного органа, носят нестационарный характер [2]. Такого рода нагрузки можно отнести к классу циклических нагрузок, которые вызывают в механических элементах привода накопление усталостных повреждений [3, 4, 5]. Так же отметим, что дефекты редукторов, работа с затупленными резцами, нарушение воздушного зазора между статором и ротором электродвигателя и т.п. причины так же отразятся на значениях и динамике изменения токов.

Среднее значение к-ого тока на n-м диапазоне будем определять по.к. =.кном. ( н..к + в..к )/2, формуле:

где.кном. - значение -ого номинального тока, а н..к и в..к крайние (2) значения -ого тока на -ом диапазоне.

Среднее значение токов определяются из диаграмм нагружения [6]:

.к к., (3) нулю;

– номер диапазона;

.к. – среднее значение – ого тока на n-м где – индекс тока, – число диапазонов, в которых токи не равны диапазоне.

Так же достаточно важно отображать информацию о перегрузке асинхронного электродвигателя. Параметр перегрузки определяется по следующей формуле [7]:

.

(4).ном.ном Для вывода гистограмм необходимо учесть, что разные двигателя обладают отличными токовыми характеристиками, в следствии чего возникает вопрос об общем представлении собранной статистики. В данной работе рассматривается представление токовых характеристик в виде соотношения текущего тока к номинальному, что даёт наглядное представление данных независимо от характеристик того или иного двигателя.Алгоритм представлен на рисунке 2.Из данного алгоритма видно, что вначале пользователь задаёт шаг t, с которым будут собираться данные, tр – время сбора информации для Информационные управляющие системы и компьютерный мониторинг (ИУС КМ 2013) Секция 10. Системный анализ и управление организационными и техническими объектами обработки, можно использовать время работы одной смены. Так же задаётся значение номинального тока Iн, согласно паспорту двигателя.

Следующим этапом является запуск цикла, который работает заданное пользователем время. В цикле происходит считывание текущих значений токов и напряжений трёхфазного асинхронного электродвигателя. «Блок 1»

служит для подготовки считываемых данных, т.е. рассчитываются отношение текущих значений токов к номинальным.

Рисунок 2 –Алгоритм обработки информации «Блок2» предназначен для распределения полученных результатов из «Блока 1» на 10 интервалов, т.е. в этом блоке происходит сравнение токовых характеристик. Данный блок необходим для подготовки данных к построению диаграмм. Так же в этом блоке предусмотрен подсчёт количества пусков и опрокидываний электродвигателя. Для подведения итогов по собранной информации предназначен «Блок 3», в котором производится расчёт средних значений за время работы одного цикла сбора информации. «Блок 4»

необходим для сохранения информации иподготовки данных к выводу. Вывод информации осуществляется при запросе пользователя, информация представляется в виде таблиц, но при желании пользователь может вызвать окно отображающее информацию в виде гистограмм. К каждой таблице имеется привязка информации о дате, смены, номере БЗПИ. Таким образом таблица имеет информационный характер, поскольку даёт возможность Информационные управляющие системы и компьютерный мониторинг (ИУС КМ 2013) Секция 10. Системный анализ и управление организационными и техническими объектами сопоставить приведенные в ней данные с полученными результатами и конкретными условиями работы.

Вывод.

Включение в программное обеспечение существующей системытелеконтроля и защиты электродвигателя позволит обеспечить эксплуатационный ремонтный персонал информацией необходимой для анализа режимов работы асинхронных двигателей и обоснованного планирования сроков и объёмов работ по их техническому обслуживанию и ремонту.

Список литературы 1. Таран В.П. Диагностирование электрооборудования. – Киев:Технiка, 1983. – 200с.

2. Горные машины для подземной добычи угля: Учебное пособие для вузов / Под общ.ред. П.А.Горбатова. – Донецк: Норд Компьютер, 2006. – 669 с.

3. Когаев В.П. Расчёты на прочность при напряжениях, переменных во времени. – М.: Машиностроение, 1993. – 364 с.

4. Иосилевич Г.В. Концентрация напряжений и деформаций в деталях машин. – М.: Машиностроение, 1981. – 287 с.

5. Надёжность в машиностроении: Справочник / Под ред. В.В.

Шашкина и Г.П. Корзова. – СПб.: Политехника, 1992 – 719 с.

6. Резников В.А., Сироткин А.А. Информационное обеспечение решений по управлению угледобывающим забоем //Искусственный интеллект.

– 2009. – №4. – С. 144 – 149.

7. Резников В.А., Сироткин А.А. Диагностическое обеспечение управления угледобывающим забоем шахты // Искусственный интеллект. – 2010. - №1. – С. 50 – 55.

8. Здор И.Е., Мосьпан В.А., Родьман Д.И. Анализ методов диагностики асинхронных короткозамкнутых двигателей //Научные труды Кременчугского государственного политехнического университета «Проблемы созданий новых машин и технологий», 1998, вып. 2. – С. 65-70.

Информационные управляющие системы и компьютерный мониторинг (ИУС КМ 2013) Секция 10. Системный анализ и управление организационными и техническими объектами УДК 004. С.Д. Новікова Донецкий національныйтехнічнийуніверситет кафедра системногоаналізутамоделюваня E-mail: novikova90@mail.ua МОДЕЛЮВАННЯ СЕЗОННИХ КОЛИВАНЬ АСОРТИМЕНТУ МЕРЕЖІ МАГАЗИНІВ З ПРОДАЖУ КВІТІВ Анотація Новікова С.Д. Моделювання сезонних коливань асортименту мережі магазинів з продажу квітів.Викладені в систематизованому вигляді методи і моделі формування та прогнозування асортименту, враховуючи сезонні коливання, найчастіше вживані в економічній практиці.

Представленаметодика моделювання за допомогою програмного засобу STAT. Проведено формування асортименту продукції мережі квіткових магазинів при використанні метода АВС – аналізу.

Ключеві слова: планування асортименту, прогнозування асортиментусезонні коливання асортименту, АВС – аналіз.

Постановка проблеми.Планування і формування асортименту є найважливішим бізнес-процесоммережі магазинів з продажу квітів. Тому що наявність великих ризиків фінансових втрат, пов’язаних з формуванням «невірного» асортименту, може привести до дефіциту необхідних видів товарів, що призводить до негативного впливу людського чинника та втрат потенційних клієнтів або затоварюванню [4]. А квіти, як відомо, є швидкопсувним та сезонним товаром, тому виникає ризик великих фінансових втрат.

Одним з підходів до вирішення даних проблем є моделювання процесу формування асортименту, враховуючі сезонні коливання продукції в управлінні продажами мережі квіткових магазинів. Для реалізації цього необхідно вирішити наступні задачі:

провести огляд існуючих методів формування та прогнозування асортименту;

розглянути методику моделювання статистичних даних за допомогою програмного засобу STAT;

провести АВС – аналіз асортименту у середовищі Microsoft Excel.

Метастатті– збільшення ефективності роботи мережі магазинів з продажу квітів за рахунок точнішого формування асортименту з допомогою прогнозування об’єму продажів з врахуванням сезонних коливань.

Информационные управляющие системы и компьютерный мониторинг (ИУС КМ 2013) Секция 10. Системный анализ и управление организационными и техническими объектами Постановка задачі дослідження. Математичні методи прогнозування мають високу достовірність одержуваної інформації. Вважається, що прогнозування — це метод, в якому використовуються як накопичений в минулому досвід, так і поточні припущення відносно майбутнього в цілях його визначення. В результатіотримують картину майбутнього, яку можнавикористовувати як основу в процесіпланування. Прогноз в управлінніявляє собою розробку моделей розвиткукерованогооб'єкта.Показники прогнозу (числові характеристики об'єкта, обсяги і терміниробіт і т. п.) маютьймовірнісну природу. На основіпрогнозівздійснюєтьсяпередбачення і приймаютьсяуправлінськірішення.Мета прогнозування — отриматинауковообґрунтованіваріантитенденційрозвитку (зміни) керованогооб'єкта (показниківйого стану) в часі і просторі. При прогнозуванні найбільшого поширення набули методи: регресійний аналіз, що містить набір методів, призначених для відновлення функціональної залежності між випадковими величинами на основі наявного набору даних, а також аналіз отриманого рівняння регресії. Завдання регресійного аналізу зводиться до здобуття функціональних залежностей між випадковими величинами для оцінки невідомих значень цих величин [5], кореляційно-регресивний аналіз, що враховує вплив на величину попиту різних чинників, встановлює математико-статистичну залежність ринкового попиту від вибраних чинників, аналіз тимчасових рядів, щоґрунтується на використанні статистичних даних, які відображають об'єми продажів даних видів товарів в минулі періоди (методи екстраполяції). Який, в свою чергу, поділяється на: метод підбору функцій, ковзаючою середньою, експоненціального згладжування, параболічної регресії і ін [6].

При побудові економіко-математичної моделі прогнозу тренд виявляється основною складовою тимчасового ряду, що прогнозується,на яку вже накладаються інші складові, наприклад, сезонні коливання [3].Тренд - це тривала тенденція зміни економічних показників. Існує три основні види тренда: довготривалий (довготривалі коливання), сезонний (сезонні коливання) і періодичний (періодичні коливання). Для прогнозування і створення планів збуту найчастіше довготривалий і сезонні тренди. Сезонні коливання – зміни показника, що повторюються з року в рік, в певні проміжки часу [7]. Спостерігаючи їх протягом декількох років для кожного місяця (або кварталу), можна обчислити відповідні середні, або медіани, які беруться за характеристики сезонних коливань. Для виміру сезонних коливань статистикою запропоновані різні методи. Найбільш прості і такі, що часто вживаються з них: метод абсолютних різниць, метод відносних різниць та побудова індексів сезонності.

Постановкою завдання дослідження єнаданняметодики моделювання за допомогою програмного засобу STAT та формування асортименту мережі магазинів за допомогою АВС - аналізу з метою підвищенняефективності роботі мережі магазинів з продажу квітів.

Информационные управляющие системы и компьютерный мониторинг (ИУС КМ 2013) Секция 10. Системный анализ и управление организационными и техническими объектами Вирішеннязавдань і результатидосліджень.У результаті досліджень існуючих методівмоделювання процесу формування асортименту, враховуючі сезонні коливання продукції, була представлена методика моделювання за допомогою програмного засобу STAT.Ця програма призначена для виконання статистичних розрахунків і регресійного аналізу данних, яка дозволяє:

виконатипопереднійстатистичнийаналізнеобхіднихданих за декількомастатистичнимипоказниками, обчислитикореляційнуматрицю,задати структуру і визначитипараметрирегресійноїмоделівиробитипокроковийаналіззаданоїрегре сійноїмоделі з оцінюванням за декількомапоказниками, визначитиоптимальну в сенсіпростоти і точності модель підготувати і зберегтидекількаваріантів результативноїінформації.

Програма діє за такими принципами: в STAT постильованійu[i]=a[i]+a[1]*u[2]+...+A(n-1)*U[n]моделі встановлюються факториu[i], i=1,2,3... і відгук –U[1], з’єднані із стовпцями таблиці початкових або даних. Допуск сингулярності, або те (перетворених) значеннядіагональногоелементузворотної кореляційної матриці, при приниженніякого вона вважається сингулярною, використовується при обчисленніпараметрів А[i].Рівенькритерію використовується в покроковійпроцедуріоцінюванняпоточноїмоделі при аналізізначущості того абоіншогододанку. Теоретично-цетабличнезначеннявипадковоївеличини, розподіленої по Ст’юденту з фіксованим числом мірсвободи. Якщо при перевірцігіпотези про рівність нулю коефіцієнтарегресії(параметрамоделі) А[i] з’ясовується, що Т[i]-критерій по модулю менше порогового при тих же мірахсвободи і рівнізначущості 5%, то елементмоделі А[i]*u[i]безболісноможе бути виведено з моделі. Цідіївиконуються при не зменшеннізовнішньогокритерію (використовуєтьсякритерійФішераабовідношеннязагальноїдисперсіївідгуку до йогозалишковоїдисперсії). Покрокова процедура оцінюваннярегресійноїмоделі в заданомукласізакінчується, якщо:на деякомукроцісередзначень Т-критеріїв по присутніх в моделі параметрах немаєменшого, ніжзадане, тодіостаннімвважаєтьсякрок і найкращою модель даногокроку, або на деякомукроціотриманорівнянняіззначеннямкритеріюФішераменшим, ніж на попередньомукроці, тодінайкраща є модель попередньогокроку[2].

Також у ході виконання поставленої задачі був виконаний АВС - аналіз формування асортименту мережі квіткових магазинів. За допомогою ABC – аналізу здійснюється визначення ядра асортименту (тобто тих позицій, які забезпечують магазину основний дохід і приплив відвідувачів) і розподіл всіх позицій асортименту по декількох категоріях (залежно від значення певних параметрів) [1, 8].Мінус цього методу - великий об'єм розрахунків. Але завдяки тому, що основна маса розрахунків однотипна, кращий інструмент для ABC-аналізу, це Excel.

Информационные управляющие системы и компьютерный мониторинг (ИУС КМ 2013) Секция 10. Системный анализ и управление организационными и техническими объектами Покажемо на прикладі як працює методика ABC ABC-аналізу. Візьмемо асортимент з 30 видів квітів.

1. Мета аналізу - формуванняасортименту.

2. Об'єктаналізу - квіти.

3. Параметр по якомувироблятимеморозбиття на групи - прибуток.

4. Cписок товаріввідсортували в порядку убуванняприбутку прибутку.

5. Підрахувализагальну суму прибутку по всіх товарах.

товарах 6. Обчислиличасткуприбутку по кожному товару в загальнійсуміприбутку.

7. Обчислили для кожного товару часткунаростаючимпідсумком наростаючимпідсумком.

8. Знайшли товар для якогочастканаростаючимпідсумкомщонайближче наростаючимпідсумкомщонайближче до 80%. Ценижня межагрупи A. Верхня межагрупи A - перша позиціяв списку.

Рисунок 1 – результати методики АВС АВС-аналізу асортименту квітів.

9. Знайшли товар для якогочастканаростаючимпідсумкомщонайближче наростаючимпідсумкомщонайближче до 95% (80%+15%). Ценижня межа групи B.

Информационные управляющие системы и компьютерный мониторинг (ИУС КМ 2013) Секция 10. Системный анализ и управление организационными и техническими объектами 10. Все, щонижче - група C.

11. ПідрахуваликількістьнайменуваньтоваріввкожнійгрупіA - 7, B - 10, C - 13.

12. Загальнакількістьтоваріввнашомуприкладі 30.

13. Підрахуваличасткукількостінайменуваньтоваріввкожнійгрупі. A 23.3%, B - 33.3%, C - 43.3%.

14. Порівняли результат ABC-аналізуіззначеннями,щорекомендуються:

група A - 80% виручок, 20% найменувань;

група B - 15% виручок, 30% найменувань;

група C - 5% виручок, 50% найменувань.

Для списку товарів з нашого прикладу:

група A - 79% виручок, 23.3% найменувань ;

група B - 16% виручок, 33.3% найменувань;

група C - 5% виручок, 43.3% найменувань.

Таким чином таке ділення служить для ухвалення доцільного формування асортименту мережі квіткових магазинів.

Висновки. При вирішенні поставленого завдання підвищено ефективність роботи мережі магазинів з продажу квітів, шляхом планування асортименту, розглянуто існуючі методи моделювання прогнозу асортименту та приведена методика статистичних розрахунків і регресійного аналізу за допомогою програмного засобу STAT.

Список литературы 1. Грек П., Дунаев В. Двухфакторный ABC-анализ по методике П. В.

Грека // Ремедиум. 2007. № 2. Статистическое моделирование и прогнозирование: под ред.

А.Г. Гранберга. – М.: Финансы и статистика, 1990. – 382 с.

3. Лотов А.В. Введение в экономико-математическое моделирование. Главная редакция физико-математической литература изд-ва "Наука". - М., 1984, 392 с.

4. Глущенко В.В. Прогнозирование –2-е изд., Испр. и доп. –СПб:

СПГУВК, 1999. –245 с.

5. Дрейпер Н., Смит Г. Прикладной регрессионный анализ.

М.: Издательский дом «Вильямс». 2007.

6. Айвазян С.А. Прикладная статистика и основы эконометрики.

М.: Юнити. 2001.

7. Ефимова М. Р., Петрова Е. В., Румянцев В. Н. Общая теория статистики: Учебник. – М.: ИНФРА-М, 1996. – 416 с.

8. Полянова Т.Н. Менеджмент во внешнеэкономической деятельности. М.: Инфра-М, 2004.

Информационные управляющие системы и компьютерный мониторинг (ИУС КМ 2013) Секция 10. Системный анализ и управление организационными и техническими объектами УДК 658.511. В.И. Папаика Донецкого национального технического университета, г. Донецк Кафедра системного анализа и моделирования СИСТЕМНЫЙ АНАЛИЗ ЕДИНИЧНОГО ПРОИЗВОДСТВА МЕБЕЛИ И ПОСТАНОВКА ЗАДАЧИ УПРАВЛЕНИЯ Аннотация Папаика В.И. Системный анализ единичного производства мебели и постановка задачи управления. Рассмотрены современные подходы к управлению единичным производством мебели, проведен системный анализ технологического процесса единичного производства мебели, выполнена постановка задачи управления этим процессом и предложены методы её решения.

Ключевые слова: технологический процесс единичного производства мебели, системный анализ, морфологическая модель, функциональная модель, сетевое планирование.

Постановка проблемы. Одним из решающих факторов, влияющих на рентабельность предприятий, занимающихся производством мебели, в частности, мебели под заказ или по личному эскизу заказчика, является эффективное планирование производства. При этом разработанный производственный план должен удовлетворять конкретным потребностям покупателей или заказчиков и быть тесно связан с общей стратегией развития предприятия, проектированием конкурентоспособной продукции, а также организацией её производства и реализации [1]. Также в производственном плане должны решаться следующие основные задачи: расчёт производственной мощности предприятия, цехов и участков;

определение потребности ресурсов;

распределение планируемых работ по цехам и определение сроков их исполнения;

контроля выполнения планов производства мебели.

Анализ литературы. Вследствие того, что технологический процесс единичного производства мебели (ТПЕПМ) можно рассматривать как систему массового обслуживания, при его управлении наиболее часто применяются методы теории систем массового обслуживания, в частности, методы FIFO и LIFO [2]. Однако данные методы не позволяют провести планирование производства в ситуации наличия нескольких параллельных заказов с различным приоритетом.

С целью автоматизации процесса планирования производства мебели на предприятиях используются различные информационные системы: «1С предприятие», «Галактика», «БЭСТ-5», «БОСС» и др., в которых модуль Информационные управляющие системы и компьютерный мониторинг (ИУС КМ 2013) Секция 10. Системный анализ и управление организационными и техническими объектами «Планирование производства» является составляющей подсистемой [3, 4].

Однако эти системы позволяют только учитывать основные экономические и производственные показатели, а поддержку решения задач планирования и оперативного управления технологическим процессом не осуществляют, что определяет актуальность проблемы автоматизации процесса принятия решений при управлении единичным производством мебели.

Постановка задачи. Провести системный анализ технологического процесса единичного производства мебели, выполнить постановку задачи управления и предложить методы её решения.

Решение поставленной задачи. Технологический процесс производства изделия является совокупностью технологических процессов обработки отдельных деталей, процесса сборки их в изделия и обработки собранного изделия. По количеству выпускаемой продукции и характеру ее выпуска производства разделяются на единичные, серийные и массовые. Единичным называется такое производство, при котором изделия изготовляются в незначительном количестве, причем повторение выпуска этих изделий специально не предусмотрено.

Производственный процесс изготовления предметов мебели состоит из большого числа отдельных операций. Круг операций, связанных с изготовлением отдельных деталей или узлов, представляет собой участок производства, а отдельные участки производства превращаются в самостоятельные потоки. вращаются в самостоятельные потоки. К числу основных потоков относятся: потоки раскроя плит (столярных, древесностружечных, древесноволокнистых), строганой и клеёной фанеры;

потоки фанерования щитов, полок, пилястр, передних стенок, ящиков и т. д.;

потоки обработки щитов и брусковых деталей;

потоки сборки и обработки отдельных узлов мебели, ящиков, скамеек и т. п.;

потоки отделки узлов мебели;

потоки формирования изделия.

Работы по изготовлению мебели проводятся на следующих структурных подразделениях предприятия: склад сырья, проектно-конструкторский отдел, цех переработки сырья, цех изготовления деталей, цех сборки мебели, отдел контроля качества готовой мебели, склад готовой мебели.

В результате проведённого системного анализа ТПЕПМ были разработаны следующие модели системы: морфологическая, функциональная, информационная и квалиметрическая.

Входами в модель «чёрный ящик» ТПЕПМ являются сырье, заказ заказчика и замеры, а выходами – готовое изделие и прибыль предприятия.

Внешнюю среду системы составляют поставщики сырья и деталей, нормативные документы, руководство предприятия, заказчик.

Технологии производства мягкой и корпусной мебели существенно отличаются, поэтому необходимо учесть эти различия при построении функциональной и информационной моделей.

ТПЕПМ в функциональной модели был формализован в виде совокупности следующих основных подпроцессов: «Разработка чертежа», Информационные управляющие системы и компьютерный мониторинг (ИУС КМ 2013) Секция 10. Системный анализ и управление организационными и техническими объектами «Переработка сырья», «Изготовление деталей», «Сборка мебели» и «Контроль качества». Диаграмма А0 функциональной модели представлена на рисунке 1.

Рисунок 1 – Диаграмма А0 функциональной модели ТПЕПМ Каждый из этих подпроцессов также состоит из различных этапов выполнения работ. Например, подпроцесс «Разработка чертежа» состоит из таких работ: «Техническое предложение», «Разработка эскизного проекта», «Разработка технического проекта» и «Создание рабочей конструкторской документации».

Отметим, что этапы выполнения работ в подпроцессе «Изготовление деталей» меняются в зависимости от типа изготовляемой мебели. В частности, для мягкой мебели этот подпроцесс состоит из таких работ: «Механическая обработка чистовых заготовок», «Фрезерование профилей боковин», «Раскрой Информационные управляющие системы и компьютерный мониторинг (ИУС КМ 2013) Секция 10. Системный анализ и управление организационными и техническими объектами плит ДСП, ДВП, а также фанеры», «Раскрой мебельных тканей», «Пошив чехлов для мебели из заготовок», «Шлифование и отделка деталей и узлов лаками и красителями», «Изготовление пружин», а для корпусной мебели состоит из: «Раскрой плиты на детали», «Сверление соединительных отверстий», «Облицовывание кромок деталей мебели кромочным материалом».

Заключительный этап ТПЕПМ «Контроль качества» делится на следующие этапы: «Тестирование мебели», «Отправка брака на переработку», «Отправка качественной мебели на склад» и «Предоставление рекомендаций».

Разработанная информационная модель системы отражает движение материальных и информационных потоков между элементами системы и объектами внешней среды на всех этапах ТПЕПМ.

В результате проведённого системного анализа была сформулирована постановка задачи управления ТПЕПМ: разработать модели поддержки принятия решений, которые позволят повысить эффективность процесса единичного производства мебели за счёт оптимизации очерёдности выполнения заказов и сокращения производственных простоев технологических участков и оборудования.

Вследствие особенностей технологического процесса производства мебели для решения поставленной задачи управления целесообразно использовать сети Петри для имитации процесса и методы теории принятия решений для выбора оптимального варианта планирования производства в случае наличия нескольких параллельных заказов с различными приоритетами и сроками исполнения.

Выводы. Проведённый анализ ТПЕПМ как системы позволил структурировать и формализовать этот процесс, определить основные факторы, влияющие на эффективность изготовления мебели, что позволило сформулировать задачу управления технологическим процессом и выбрать методы её решения.

Список литературы 1. Кобец Е.А. Планирование на предприятии / Кобец Е.А. – Таганрог: Изд во ТРТУ, 2006.

2. Ивченко Г.И. Теория массового обслуживания / Г.И. Ивченко, Каштанов В.А., Коваленко И.М. – М.: Высшая школа, 1982. – 256 с.

3. Румянцев М.И. Информационные системы и технологии предприятий:

Учебное пособие-дайджест / Румянцев М.И. – Павлоград: ЗПИЭУ, 2009.– 347 с.

4. Новицкий Н.И. Организация, планирование и управление производством / Новицкий Н.И., Пашуто В.П. – М.: Финансы и статистика, 2007. – 576с Информационные управляющие системы и компьютерный мониторинг (ИУС КМ 2013) Секция 10. Системный анализ и управление организационными и техническими объектами УДК 004. И.Ю.Пушкарь Донецкий национальный технический университет, г. Донецк кафедра системного анализа и моделирования МОДЕЛИРОВАНИЕ ПРОЦЕССА РАЗЛИВА НЕФТИ В ЧЕРНОМ МОРЕ Аннотация Пушкарь И.Ю. Моделирование процесса разлива нефти в черном море.

Выполнен анализ аварийной ситуации, связанной с разливом нефти в Черном море. Выполнено моделирование поведения нефтяного разлива в зависимости от воздействующих факторов. Произведено сравнение результатов, полученных в процессе моделирования данной ситуации.

Ключевые слова: анализ аварийной ситуации, моделирование поведения нефтяного разлива, сравнение результатов.

Постановка проблемы. В связи с интенсивным развитием нефтегазовой отрасли исследование методов и средств ликвидации последствий аварий, методов предупреждения аварийных ситуаций и применение их на практике является особо актуальной задачей.

В настоящее время в Черном море практически нет такой области, где не ощущалось бы нефтяное загрязнение. Основными природными источниками нефтяного загрязнения морской среды являются естественные выходы нефти на дне моря и менее значительным источником – эрозионные процессы.

Типичными источниками физического загрязнения Черного моря являются крупные промышленные предприятия и портовые зоны. Открытие новых и эксплуатация старых месторождений нефти активизировало поиски путей эффективной и безопасной ее транспортировки. В море, наряду с традиционным способом – перевозкой нефти и нефтепродуктов с помощью танкеров – в последние годы весьма интенсивно разрабатываются проекты прокладки трубопроводов по дну моря, что удешевит, и, как кажется, обезопасит сам процесс транспортировки нефти. Однако как первый способ, так и второй, не исключают аварийные ситуации, при которых весьма вероятны разливы нефти и загрязнение обширных акваторий моря.

Таким образом, возникает необходимость проведения моделирования аварийной ситуации разлива нефти в Черном море для получения информации о поведении разлива в зависимости от разного времени пребывания в Черном море.

Анализ литературы. В Черном море, как и в Мировом океане, нефть встречается в различных формах:

– нефтяные пленки различного происхождения;

Информационные управляющие системы и компьютерный мониторинг (ИУС КМ 2013) Секция 10. Системный анализ и управление организационными и техническими объектами – эмульгированная и растворенная нефть системы «вода в нефти» и «нефть в воде»;

– нефтяные остатки (агрегаты) остающиеся в поверхностном биотопе длительное время [1].

Нефть и нефтепродукты, попавшие в море за счет многочисленных факторов, разрушаются за счет химических, физических, биологических, механических, океанических процессов (динамика моря), что создает значительную неоднородность в ее распределении по акватории и глубине.

Распространение нефтяной пленки на поверхности моря происходит за счет процессов адвекции и растекания. В настоящее время многие полагают, что не существует ни одной универсальной модели, которая бы давала надежные прогностические оценки распространения разлитой нефти.

Построить модель разлива нефти в Черном море можно с помощью дифференциальных уравнений.

Для решения дифференциальных уравнений применяются аналитические, приближенные и численные методы.

Аналитические методы позволяют получать решения дифференциальных уравнений через элементарные или специальные функции в конечном виде и являются эффективным средством исследования уравнений, однако применимы лишь для ограниченного класса дифференциальных уравнений — линейных, с постоянными коэффициентами и др. Эти методы в основном реализованы в универсальных математических пакетах MathCad, Maple и других. Однако в практических задачах они оказываются часто непримени мыми.

Приближенные методы используют различные упрощения исходных уравнений: линеаризацию, разложения в ряд по некоторому малому парамет ру, асимптотические методы и др. Однако они также имеют ограниченную область применения, хотя и являются эффективным средством исследования решения.

Наиболее мощными и универсальными методами решения обыкновенных дифференциальных уравнений являются численные методы, позволяющие получать решения тогда, когда традиционные, классические, методы не помогают.


Цель статьи – провести анализ методов решения дифференциальных уравнений и выбрать метод, который позволит провести моделирование процесса разлива нефти в Черном море и предоставит возможность получить ответы на поставленные вопросы. Ускорить получение прогноза по поведению нефтяного пятна, повысить ликвидацию устранения аварийной ситуации, снизить воздействие нефтяного разлива на экологическую обстановку.

Информационные управляющие системы и компьютерный мониторинг (ИУС КМ 2013) Секция 10. Системный анализ и управление организационными и техническими объектами Постановка задачи исследования. Пусть в водоеме произошел аварийный разлив нефти. Предположим, известны, координаты разлива, плотность нефти, мощность разлитой нефти.

В этом случае процесс распространения тепла описывается неоднородным уравнением. Неоднородное дифференциальное уравнение дифференциальное уравнение (обычное или в частных производных), которое содержит не равный тождественно нулю свободный член слагаемое, не зависящее от неизвестных функций. Рассмотрим неоднородное уравнение:

. (1) Для выделения единственного решения уравнения теплопроводности необходимо к уравнению присоединить начальные и граничные условия.

Будем искать решение задачи со следующими условиями. Граничные условия:

. (2) И начальным условием:

, (3) значение граничных условий. В данном случае где,,,, равны нулю, поскольку к моменту выброса в Черном море никаких признаков нефтяных разливов не наблюдалось.

Параметр a - коэффициент теплоемкости и теплопроводности [2].

Решение задачи и результаты моделирования. Задача (1 ) - (3) решается при помощи метода Фурье. Метод Фурье (метод разделения переменных) принадлежит к числу важнейших методов решения уравнений математической физики. Первая часть метода Фурье состоит в том, что мы отыскиваем частные решения уравнения, удовлетворяющие краевым условиям вида u(x,t)=X(x)T(t).

Решение уравнения имеет вид:

u(x,t)=. (4) Каждое из искомых частных решений, таким образом, представляется в виде произведения двух функций, одна из которых зависит только от x, а другая только от t [3].

При помощи програмного пакета Matlab моделируется поведение нефтяного пятна. Для этого необходимо знать место, где произошел разлив, плотность нефти, время пребывания нефти на воде. Для построения графика необходимо задать все известные переменные.

Информационные управляющие системы и компьютерный мониторинг (ИУС КМ 2013) Секция 10. Системный анализ и управление организационными и техническими объектами Параметр а плотность вылитой нефти. Плотность нефти задается стандартами плотности нефти. Пусть в данном случае плотность равна 0, кг/.

n порядковый номер элемента ряда. Зададим значение равное 1.

l отрезок, на котором моделируется процесс разлива нефти. Примем значение равно 30 км.

t время моделируемого процесса. Моделируемое время - 24 часа.

График описывает поведение одного члена ряда. В совокупности все линии описывают поведение пятна нефти (рис.1):

Рисунок 1 – Поведение одного члена ряда При моделировании поведения нефтяного разлива при разных параметрах можно сделать вывод, что чем больше длина пятна и плотность пролитой нефти, тем выгнутее линии, формирующие поведение нефтяного разлива.

Выводы. Разработанная модель дает достоверную информацию о поведении нефтяного пятна, что позволит учитывать эти характеристики при устранении аварийной ситуации и подборе метод очистки водоема от нефти.

В дальнейшем, на основе полученных данных во время моделирования можно разработать информационную систему, которая будет хранить все необходимые данные о произошедших разливах. Данная информация позволит уменьшить количество времени, затрачиваемое на изучение аварийной ситуации, и позволит устранить проблему в кратчайшие сроки.

Список литературы 1. К.А.Коротенко, Д.Е.Дитрих, М.Дж.Боуман «Моделирование циркуляции и переноса нефтяных пятен в Черном море», 2003 367 с.

2. Блинова И.В., Попов И.Ю «Простейшие уравнения математической физики» Учебное пособие, 2009 – 22с.

3. Араманович И.Г., Левин В.И. «Уравнения математической физики»

1969 – 55с.

Информационные управляющие системы и компьютерный мониторинг (ИУС КМ 2013) Секция 10. Системный анализ и управление организационными и техническими объектами УДК 62-5.681. В.В.Сердюк, А.Н.Шушура Донецкий национальный технический университет кафедра системного анализа и моделирования СИСТЕМА МОНИТОРИНГА И ИДЕНТИФИКАЦИИ СКОМПЛЕКТОВАННЫХ ЗАКАЗОВ ФАРМАЦЕВТИЧЕСКОГО ПРЕДПРИЯТИЯ НА ОСНОВЕ РАДИОЧАСТОТНОЙ ИДЕНТИФИКАЦИИ Аннотация Сердюк В.В., Шушура А.Н. Система мониторинга и идентификации скомплектованных заказов фармацевтического предприятия на основе радиочастотной идентификации. Выполнен анализ структуры предприятия ООО «ФРА-М». Выделены проблемы, связанные с отсутствием системы мониторинга и контроля сформированных товаров. Реализован алгоритм для автоматической системы на основе RFIDдля идентификации и мониторинга товара на территории экспедиции. Выбрана система для учета груза, находящегося в грузовом отсеке автомобиля.

Ключевые слова: радиочастотная идентификация, RFID, мониторинг, контроль, идентификация, RFID-считыватели, RFID-метки.

Постановка проблемы. В современном мире при постоянном росте транспортных и грузовых потоков, увеличении длины цепочки поставок продукции, огромном увеличении количества товарных позиций, вопросы транспортной и складской логистики играют все большую роль.

К решению задачи автоматизации складского хозяйства разные предприятия приходят по-разному, однако у каждого из них есть проблемы в работе склада, которые становятся в определенный момент весьма критичными.

ООО «ФРА-М» представляет собой дистрибьюторское предприятие на рынке фармацевтической продукции. Предприятие закупает продукцию у ее производителей (как украинских, так и зарубежных) либо у других крупных поставщиков и продает ее мелким фирмам и аптекам (как украинским, так и зарубежным) с целью получения прибыли за счет разницы в ценах закупки и реализации (торговой наценки).

В отделе экспедиции ООО «ФРА-М» сортировщик формирует партию груза из одной или нескольких коробок, различных по размерам и весу, для отправки в определенную аптеку или несколько аптек одного региона, либо района города. На основе сформированной партии груза, формируется лист мест коробок в грузовом отсеке автомобиля. Лист мест груза в автомобиле передается водителю или менеджеру, который будет доставлять груз по адресу доставки. На каждой коробке находится штрихованный код (штрих-код), с Информационные управляющие системы и компьютерный мониторинг (ИУС КМ 2013) Секция 10. Системный анализ и управление организационными и техническими объектами помощью которого производится идентификация товара. Идентификация производится с помощью мобильного считывателя, который находится у сортировщика в экспедиции.

Отсутствие системы мониторинга и контроля сформированных товаров приводит к ряду проблем:

• отсутствие возможности мониторинга товара на территории экспедиции;

• отсутствие возможности контроля отправленных в рейс товаров.

Анализ литературы. Проведен анализ существующих систем контроля и мониторинга товаров [1].RFID-система со всеми комплектующими функциональными частями структурно представлена на рис. 1.

Рисунок 1 – Структурная схема RFID-системы Цель статьи. Ускорить процесс комплектации маршрутов и снизить число ошибок при загрузке товара в грузовой отсек автомобиля за счет разработки системы мониторинга и идентификации заказов на основе радиочастотной идентификации.

Постановка задачи и исследование. Для устранения выявленных проблемнеобходимо реализовать:

• автоматическую систему идентификации и мониторинга товара на территории экспедиции основанной на RFID-технологии;

• выбор RFID-системы проверки товара, находящегося в грузовом отсеке автомобиля.

Решение задачи и результаты исследования. Для решения задачи идентификации и мониторинга товара на территории экспедиции Информационные управляющие системы и компьютерный мониторинг (ИУС КМ 2013) Секция 10. Системный анализ и управление организационными и техническими объектами необходимо установить стационарные RFID-считыватели и установить на товар пассивнуюRFID-метку.

Для создания системы мониторинга радиочастотной метки будет использован простой алгоритм, основанный на времени возвращаемого сигнала. Суть метода заключается в том, что в мониторинге участвует не все считыватели, а только три. Схематическое представление метода, основанного на времени возвращаемого сигнала, изображено на рис. 2.

Рисунок 2 – Схематическое представление метода, основанного на скорости возвращаемого сигнала Ra – радиус действия стационарного радиочастотного считывателя А.

Rb - радиус действия стационарного радиочастотного считывателя B.

Rc - радиус действия стационарного радиочастотного считывателя C.

Так как электрический ток, индуцированный в антенне электромагнитным сигналом от считывателя, обеспечивает достаточную мощность для функционирования пассивной метки и передачи меткой ответного сигнала, то это и позволяет реализовать алгоритм позиционирования. Расчет расстояния от радиочастотной метки до считывателя будет произведен следующим образом:

S=t*v, (1) где S – расстояние от RFID-метки до RFID-считывателя;

t – время ответного сигнала;

v = const = 299 792 458 м/с – скорость радиоволны в пространстве.

Для адекватной работы алгоритма принято допущение, что все три радиочастотные считыватели нельзя включить одновременно, т.к. это создаст помехи и радиочастотная метка может быть не идентифицированной из-за большой индукции. Учитывая то, что товар с прикрепленными пассивными радиочастотными метками расположен довольно плотно по отношению друг к другу, что приводит к некоторым потерям, и электропогрузочная техника, в свою очередь, так же создает помехи, будем располагать стационарные радиочастотные считыватели на расстоянии 4 метров друг от друга, как схематически изображено на рис. 3.


Информационные управляющие системы и компьютерный мониторинг (ИУС КМ 2013) Секция 10. Системный анализ и управление организационными и техническими объектами Рисунок 3 – Общая схема расположения радиочастотных считывателей Общий алгоритм работы системы идентификации на территории экспедиции представлен на рис. 4.

В данном алгоритме присутствует ряд переменных:

• Time_of_Timer – время для работы таймера каждого круга синхронизации радиочастотных считывателей;

• Switch – ключ, производящий старт всей системы;

• 1-45 – номера всех радиочастотных считывателей.

Представленный алгоритм начинается с ввода в систему значений всех выше перечисленных переменных. После чего начинается работа 4-х циклов работы. Каждый цикл работает в течение времени, установленного в таймере (Time_of_Timer). Лицо, принимающее решение (оператор) вводит интересующий его номер метки, после чего, в каждом цикле проверяется наличие данной метки.

Поиск метки осуществляется при помощи функции Search, алгоритм которой схематически представлен на рис. 5.

В данной функции существует ряд переменных:

• Number_of_Tag – уникальный номер радиочастотной метки;

• Present – переменная, которая возвращает значение «Да» или «Нет».

Для решения задачи контроля товара в грузовом отсеке автомобиля, перед непосредственным выездом из склада необходимо произвести монтаж RFID-ворот. Данные ворота представляют собой стойки с двумя RFID считывателями. После проезда мимо данных ворот автомобиля, считыватели сканируют машину и проверяют недостающую или лишнюю коробку в соответствии с накладной на груз.

Информационные управляющие системы и компьютерный мониторинг (ИУС КМ 2013) Секция 10. Системный анализ и управление организационными и техническими объектами Рисунок 4 - Общий алгоритм работы системы идентификации Информационные управляющие системы и компьютерный мониторинг (ИУС КМ 2013) Секция 10. Системный анализ и управление организационными и техническими объектами Рисунок 5 – Алгоритм функции Search Выводы. Выполнен анализ структуры предприятия ООО «ФРА-М».

Выделены проблемы, связанные с отсутствием системы мониторинга и контроля сформированных товаров. Реализован алгоритм для автоматической системы на основе RFID для идентификации и мониторинга товара на территории экспедиции. Выбрана система для учета груза, находящегося в грузовом отсеке автомобиля.

Применение результатов работы позволить ускорить процесс комплектации маршрутов и избежать проблем, связанных с ошибкой погрузки заказов клиентов в грузовой отсек автомобиля для доставки. Разработанный алгоритм может быть использован на предприятиях с аналогичной специфичной производственной деятельностью.

Списоклитературы 1. KlausFinkenzellerRFIDHandbookFundamentals andApplicationsinContactlessSmartCardsandIdentification: Wiley, 2003 – 434 с.

Т. ШарфельдСистемы RFID низкойстоимости: Москва, 2006 – 197 с.

2.

Маниш Бхуптани, ШахрамМорадпур RFID-технологии на 3.

службевашегобизнеса = RFID FieldGuide:

DeployingRadioFrequencyIdentificationSystems / Троицкий Н.. — М.:

«АльпинаПаблишер», 2007. — 290 с.

Клаус ФинкенцеллерСправочник по RFID. — М.: Издательскийдом 4.

«Додэка-XXI», 2008. — 496 с.

Информационные управляющие системы и компьютерный мониторинг (ИУС КМ 2013) Секция 10. Системный анализ и управление организационными и техническими объектами УДК 004. Д.А. Синицкая Донецкий национальный технический университет, г. Донецк кафедра системного анализа и моделирования МОДЕЛИРОВАНИЕ РАСПРОСТРАНЕНИЯ РАДИОАКТИВНЫХ ПРИМЕСЕЙ В ВОЗДУШНОЙ СРЕДЕ Аннотация Синицкая Д.А. Моделирование распространения радиоактивных примесей в воздушной среде. Выполнено математическое моделирование распространения радиоактивных примесей в атмосфере. Выбран оптимальный метод моделирования такого вида примесей и произведен расчет основных показателей и коэффициентов.

Ключевые слова: математическое моделирование, радиоактивные примеси, диффузия, закон Фика.

Постановка проблемы.Экологические проблемы загрязнения воздушной среды весьма актуальны для больших городов и крупных промышленных регионов. В настоящее время сильно возрос научно-практический интерес к математическому моделированию процессов загрязнения атмосферы радиоактивными примесями в районах атомных электростанций. Особенно это направление активизировалось после аварии на Чернобыльской АЭС.

Хотя с момента аварии на Чернобыльской АЭС прошло уже 27 лет, проблема радиоактивного загрязнения до сих пор является актуальной для Украины, поскольку, как известно радиоактивные элементы распадаются десятками, сотнями, а иногда и тысячами лет. Так, для урана 238U период полураспада составляет 4,5 миллиарда лет, плутония 244Pu – 2,44 • 104лет, а цезия137Cs – 30 лет.

Наибольшую опасность представляют радиоактивные вещества с периодом полураспада от нескольких недель до нескольких лет: этого времени достаточно для проникновения таких веществ в организм растений и животных. Борьба с радиоактивным загрязнением среды может носить лишь предупредительный характер, поскольку не существует способов биологического разложения и других механизмов, позволяющих нейтрализовать этот вид заражения природной среды.

Судя по карте размещения атомных электростанций (рисунок 1), опасность радиационного загрязнения особо велика для северо-западного района Украины, поэтому актуальным остается вопрос о прогнозировании процесса распространения радиоактивных примесей в случае аварии на какой либо из этих электростанций.

Информационные управляющие системы и компьютерный мониторинг (ИУС КМ 2013) Секция 10. Системный анализ и управление организационными и техническими объектами Рисунок 1 – Карта размещения электростанций на территории Украины Математическое моделирование распространения примесей в воздушной среде является одной из наиболее значимых задач при решении проблемы определения района распространения и прогнозирования загрязнения воздуха, радиоактивнымиэлементами от одного или нескольких источников.

Объектами, загрязняющими природную среду, могут быть как объекты энергетики (электростанции), так и промышленные предприятия (заводы и фабрики). Пространственно-временные картины гипотетических выбросов одного или нескольких веществ из различных источников при разных погодных условиях могут быть использованы экспертами для определения потенциально опасных зон, зараженных соответствующими веществами, подготовки необходимых и своевременных мероприятий, адекватных складывающейся ситуации.

Поэтому, в случае реального выброса или утечки радионуклидов угроза заражения может потребовать незамедлительных действий по защите биосферы в целом и обеспечения безопасности здоровья людей в частности.

Кроме того, модельный прогноз распространения концентраций загрязняющих веществ имеет огромное значение на этапе устранения последствий чрезвычайных ситуаций, которые могут иметь продолжительное воздействие на окружающую среду после относительно кратковременного выброса.

Анализ литературы.Разработке и исследованию математических моделей транспортно-диффузионного распространения радиоактивного загрязнения в атмосфере посвящены многочисленные научные труды как российских, так и зарубежных ученых: Алояна А.Е., Бакланова A.A., Борисевича М.Д., Брандта Д., Головизнина В.М., Златева 3., Пененко В.В., Информационные управляющие системы и компьютерный мониторинг (ИУС КМ 2013) Секция 10. Системный анализ и управление организационными и техническими объектами Печингера У., Семенчина Е.А., Соренсона Д., Сухинова А.И., Тишкина В.Ф., Хирота М., и многих других. Также на сегодня разработано множество программ и программных комплексов, предназначенных для решения различных задач, связанных прогнозированием распространения примесей в атмосфере. Например, экологический программный комплекс «Zone» [1] позволяет рассчитывать рассеяние примеси в результате мгновенного и продолжительного выбросов. Он предназначен для оценки предельно допустимых концентраций. Или Recass – система информационной поддержки решения задач чрезвычайных ситуаций, связанных с аварийным загрязнением окружающей среды. Система «Нострадамус» [2], разработанная вИБРАЭРАН, предназначена для расчета развития обстановки в результате аварий на ядерно-опасных объектах в реальном режиме времени. Благодаря этим комплексам были созданы разнообразные карты и карто-схемы, демонстрирующие радиационную ситуацию на территории Украины как до взрыва на ЧАЭС 1986-го года, так и после него[3].

Таким образом, в настоящее время программные комплексы разрабатываются на основе геоинформационных или экспертных систем, в структуре которых присутствуют моделирующие блоки. Расчеты проводятся с использованием моделей различной сложности, масштабности и оперативности. В связи с этим существует необходимость нахождения такого способа математического моделирования, который сможет наиболее адекватно отразить процесс распространения основных газообразных и аэрозольных радионуклидов в атмосфере в районах атомных электростанций и позволит максимально увеличить скорость работы с программой.

Постановка задачи исследования.Целью работы является разработка математической модели, описывающей процесс распространения радиоактивных примесей в воздушной среде.

Радиоактивные загрязнения классифицируют на первичные, вторичные и многократные [4]. Первичные загрязнения вызваны радиоактивными веществами, которые образовались в процессе аварии, производственной деятельности, взрывов ядерных боеприпасов.

Вторичные радиоактивные загрязнения определяются переходом радиоактивности с загрязненных объектов на чистые. Радионуклиды с загрязненных сооружений, транспорта и дорог могут переходить обратно в воздушную среду, а затем оседать, загрязнять незагрязненные, а также уже грязные объекты. Один и тот же объект может за счет вторичных процессов загрязняться несколько раз. В этих условиях вторичные загрязнения становятся многократными.Вследствие сложности, для математической оценки, вторичного и многократного загрязнения, вданной работе будет рассматриваться модель первичного загрязнения, вызванного выбросом некоторого количества радиоактивных веществ в воздушную среду. С целью облегчения и ускорения программной и численной реализации были выбраны условия двумерного пространства.Речь идет о кинетике диффузионно-контролируемых химических реакций в газах.

Описание методов и проблем диффузионной кинетики довольно широко и Информационные управляющие системы и компьютерный мониторинг (ИУС КМ 2013) Секция 10. Системный анализ и управление организационными и техническими объектами полно обсуждено в ряде отечественных и зарубежных монографий[5, 6]. В этих работах основное внимание уделено методам решения уравнений диффузионной кинетики.

Экспериментально обнаружено, что законы Фика становятся применимыми уже по прошествии 10~13 с после того, как молекула начала диффундировать. Это позволяет заключить, что уравнения диффузии, выве денные из законов Фика, являются хорошим приближением для описания кинетики диффузионных процессов.

Теория кинетики реакций, контролируемых диффузией, была впервые сформулирована М. Смолуховским. Ее основная идея заключается в том, что скорость реакции может определяться медленным диффузионным движением, необходимым для сближения партнеров по реакции, после чего реакция протекает почти мгновенно.

Диффузиейназывается процесс переноса вещества, обусловленный самопроизвольным выравниванием его концентрации в первоначально неоднородной системе. В результате процесса диффузии устанавливается одинаковый химический потенциал каждого компонента во всех элементах объема системы. Если в пределах всей системы температура одинакова, то диффузия приводит к самопроизвольному выравниванию концентраций. В тех случаях, когда в системе имеется температурный или какой-либо другой градиент, влияющий на значение химического потенциала вещества, диффузия может привести даже к еще большему увеличению разности концентраций [7].

Решение задачи. Процессы диффузии описываются законами Фика.

Второй закон Фикаописываетизменение общей концентрации диффундирующего вещества в каждой точке среды:

= + (,,, ), (1) где = – оператор Лапласа;

(,,, )– функция, описывающая рождение или гибель диффундирующих молекул в каждой точке среды.

В декартовых координатах оператор Лапласа имеет вид:

= = + +. (2) Для диффузии в одном направлении (одномерная диффузия) второй закон Фиказаписывается в следующем виде:

=. (3) Коэффициент диффузии является константой скорости диффузионного процесса. Он численно равен количеству вещества (в молях), проходящему через единицу площади (1 см2) за единицу времени (1 с) при градиенте Информационные управляющие системы и компьютерный мониторинг (ИУС КМ 2013) Секция 10. Системный анализ и управление организационными и техническими объектами концентрации, равном единице (т.е. изменению концентрации в 1 моль/см3 на расстоянии в 1 см). Размерность коэффициента диффузии:

= = = мольмм м см см моль с с или (4) Величина коэффициента диффузии чаще всего оценивается из экспериментальных данных, однако его можно оценить из ряда известных соотношений.

Коэффициент диффузии молекул в газовой фазе равен:

= =, (5) где,, – средние величины длинны свободного пробега, скорости и времени между столкновениями.

В случае нестационарной диффузии необходимо решать уравнение:

(,,, ) + (,,, ).

= (,,,) (6) В этом случае кроме граничных условий искомое решение должно удовлетворять начальному условию:

(,,, 0) = (,, ). (7) Выбор граничных условий определяет и конечное выражение, полученное при решении уравнения (6). В данной работе было выбрано радиационное граничное условие на основе метода Смолуховского.

Идея метода Смолуховского сводится к учету химической реакции посредством введения соответствующего граничного условия при решении уравнения (6). Так называемое граничное условие Смолуховскогоотносится к случаю, когда молекулы А и В при столкновении немедленно вступают в реакцию. При радиационном граничном условии столкновения между молекулами А и В могут не приводить к реакции. Тогда предполагается, что скорость реакции на реакционной сфере (радиусом Rс) равна потоку молекул через поверхность этой сферы.

Задача о диффузии частиц к стокам бесконечной емкости сводится к задаче о поглощающем центре. Изложим эту задачу.

Локальная концентрация частиц А в окрестности поглощающей сферы с (r,t)будет зависеть только от времени tи расстояния r между центром поглощающей сферы и центром рассматриваемой частицы. Распределение концентрации частиц А будет описываться уравнением для нестационарной диффузии:

Информационные управляющие системы и компьютерный мониторинг (ИУС КМ 2013) Секция 10. Системный анализ и управление организационными и техническими объектами = ( ). (8) Система является сферически-симметричной, тогда для rR, решение уравнения (8) дает изменение концентрации каждого компонента в форме соотношений:

(, ) (| | = ), (9) = ( ). (10) Положим сА=сАr. Тогда уравнение (10) принимает вид:

=. (11) Решение уравнения (11) методом Лапласа в изображениях имеет вид:

)+ = exp(, (12) = где величина, В1и В2 – постоянные интегрирования, определяемые концентрация сА ограничена, из граничных условий. Поскольку при постоянная В2=0. В1определяется из граничного условия:

4 =, (13) или ( +4 ) =. (14) =4 (1 + ) =+ где константа скорости диффузионно – реагентов;

= + контролируемой бимолекулярной реакции;

– сумма радиусов – сумма коэффициентов диффузии реагентов.

При установлении стационарного режима (t велико) константа скорости диффузионно-контролируемой бимолекулярной реакции равна:

=4. (15) Информационные управляющие системы и компьютерный мониторинг (ИУС КМ 2013) Секция 10. Системный анализ и управление организационными и техническими объектами При установлении стационарного состояния концентрации компонентов будут равны:

(, ) ( ) = 1( ). (16) Подстановка выражения (12) в уравнение (14) дает:

= ( ) ( ). (17) Отсюда следует, что для получается следующее выражение:

= ( ( )). (18) Применяя к уравнению (18) обратное преобразование Лапласа, находим:

)+ exp ( = ) + / (, (19) где = 1+ =.

С учетом того, что, получим:

)+ exp ( = ) + / (. (20) Подстановка выражения (20) в уравнение (9) дает:

= (, ). (21) Интегрируя это уравнение, находим = exp (,), (22) или Информационные управляющие системы и компьютерный мониторинг (ИУС КМ 2013) Секция 10. Системный анализ и управление организационными и техническими объектами = exp 2 1 + exp ( ) ) (, (23) = = где определяет отношение константы скорости реакции к константе скорости, контролируемой диффузией и равной 4,а= ( ).

В случае, когда отношение мало, в приближении первого порядка по, можно преобразовать уравнение (23) к виду:

= exp ( ). (24) Это показывает, что, когда скорость химической реакции мала по сравнению со скоростью диффузии, мы имеем дело с обычной кинетикой реакции первого порядка.

Проведенный выше вывод справедлив только для реакций между сферически симметричными молекулами или атомами [7].

Выводы. Выполнено математическое моделирование распространения радиоактивных примесей в атмосфере. Выбран оптимальный метод моделирования такого вида примесей и произведен расчет основных показателей и коэффициентов.В дальнейшем, при программном моделировании, например, в среде Matlab, могут быть использованы два основных уравнения – (15) и (24). Это позволит визуально отобразить процесс распространения радиоактивных примесей в воздушной среде.

Список литературы Р. Хокни, Дж Иствуд. Численное моделирование методом частиц. М:

1.

Мир, 1987.-640 с.

Халевин Р.Г., Бердников А.В. Компьютерные программы для эколо 2.

гов//Экологические системы и приборы 2002.-ЖЗ-С. 35-38.

3. http://chornobyl.in.ua/karta-radionulid-ukraine.html Камерон И. Ядерные реакторы. М.: Энергоатомиздат, 1987. 320 с.

4.

В.В. Федоров «Новый конвективно-диффузионный метод глобальной 5.

минимизации для решения обратных задач химической кинетики».

Франк-Каменецкий Д. А., Диффузия и теплопередача в химической 6.

кинетике, 2 изд., М., 1967.

Колпакова Н.А. Лекция «Кинетика диффузионно-контролируемых 7.

химических реакций», Томск 2010.

Информационные управляющие системы и компьютерный мониторинг (ИУС КМ 2013) Секция 10. Системный анализ и управление организационными и техническими объектами УДК 004. В.Э. Скворцов, В.И. Елисеев Донецкий национальный технический университет, г. Донецк кафедра системный анализ и моделирование E-mail: scvortsovvl@gmail.com АВТОМАТИЗИРОВАННАЯ СИСТЕМА ОБРАБОТКИ ГЕОПРОСТРАНСТВЕННЫХ ДАННЫХ Аннотация Скворцов В.Э., Елисеев В.И.Автоматизированная система обработки геопространственных данных.Разработана система автоматизации процесса наглядного представления местности и возможностей мобильного комплекса радиоэлектронной разведки.

Ключевые слова: автоматизированная система, пассивная радиолокация, радиолокационная станция, растровые карты.



Pages:     | 1 | 2 || 4 | 5 |
 





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

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