Создание судов представляет собой сложный многоэтапный процесс. Возникает необходимость решения задач оценивания и анализа производственного потенциала предприятия, а также синтеза технологии и планов функционирования. С точки зрения оптимального управления, это задачи оценивания управляемости сложной системы и проактивного управления ее структурной динамикой. Предложен способ решения этих задач на основе областей достижимости нестационарных детерминированных конечномерных дифференциальных динамических систем с перестраиваемой структурой. В результате решения рассматриваемых задач формируются пессимистическая и оптимистическая оценки выполнимости производственной программы, а также оптимальная технология реализации производственного плана и расписание работы оборудования судостроительного предприятия
Идентификаторы и классификаторы
- SCI
- Электротехника
На содержательном уровне задачи синтеза технологий и комплексных планов функционирования судостроительного предприятия имеют следующую формулировку. Известно исходное структурное состояние предприятия, пространственно-временные, организационные, финансовые, технические и технологические ограничения, связанные с производственным процессом, заданы интервал времени, на котором осуществляется управление структурной динамикой, и соответствующая система показателей качества указанного управления. Требуется найти такую последовательность плановых и регулирующих воздействий на параметры, элементы, объекты, подсистемы структуры и в целом судостроительное предприятие, при которой для каждого заданного сценария изменения возмущающих воздействий обеспечивался бы оптимальный переход данной системы из текущего в требуемое многоструктурное макросостояние
Если у вас возникли вопросы или появились предложения по содержанию статьи, пожалуйста, направляйте их в рамках данной темы.
Список литературы
1. Александров В. Л. и др. Технология судостроения: уч. для вузов / Под общ. ред. А. Д. Гармашева. СПб: Профессия, 2003. 342 с.
2. Павловский Ю. А. Имитационные модели и системы. М.: Фазис, 2000. 132 с.
3. Вавилов А. А., Имаев Д. Х., Плескунин В. И. и др. Имитационное моделирование производственных систем. М.: Машиностроение, 1983. 416 с.
4. Охтилев М. Ю., Зеленцов В. А., Потрясаев С. А., Соколов Б. В. Концепция проактивного управления сложными техническими объектами и технологии ее реализации // Изв. вузов. Приборостроение. 2012. Т. 55, № 12. С. 73-75. EDN: PHSARH
5. Соколов Б. В., Охтилев М. Ю., Потрясаев С. А., Юсупов Р. М. Методы и алгоритмы адаптации моделей планирования промышленного производства // 5-я Междунар. науч.-практ. конф..,Имитационное и комплексное моделирование морской техники и морских транспортных систем“ (ИКМ МТМТС-2019). 2019. С. 166-172. EDN: FKRNFS
6. Потрясаев С. А. Синтез сценариев моделирования структурной динамики АСУ активными подвижными объектами // Изв. вузов. Приборостроение. 2014. Т. 57, № 11. С. 46-52. EDN: SYLCSV
7. Соколов Б. В., Крылов А. В., Охтилев М. Ю., Охтилев П. А., Потрясаев С. А. Логико-динамическая модель и алгоритмы комплексного планирования функционирования автоматизированной системы управления активными подвижными объектами // Тр. XIX Междунар. конф..,Проблемы управления и моделирования в сложных системах“. 2017. С. 508-513. EDN: ZPBKYT
8. Потрясаев С. А. Математическое и программное обеспечение синтеза технологий и планов работы киберфизических систем // Изв. вузов. Приборостроение. 2018. Т. 61, № 11. С. 939-946. EDN: VNXSHW
Выпуск
Другие статьи выпуска
Моделирование сложных объектов (СлО) всегда сопряжено с решением проблем не только методологического, но и методического характера. К ним относится, например, проблема формирования и использования факторного пространства (ФП) при решении задачи оценивания и прогнозирования состояния СлО. В рамках постановки задачи сформулированы основные правила, которыми должен пользоваться эксперт при выборе ФП для синтеза различных классов моделей, в том числе на примере построения нечетко-возможностной модели СлО на основе явных и неявных экспертных знаний. Рассмотрен пример построения ФП и соответствующей модели для одного и того же технологического процесса, связанного с твердофазным обжигом сульфидного концентрата, с использованием двух принципиально различных подходов к описанию данного процесса: классического балансового и нечетко-возможностного подхода. На практическом примере показано, что обоснованный выбор состава и структуры ФП, в особенности зависимых переменных (выходных параметров), играет важную роль в достижении желаемого результата — построении модели оценивания и прогнозирования состояния СлО, которая с требуемой степенью адекватности описывает исследуемый процесс.
В текущих условиях одним из перспективных направлений исследований в информационнотехнологической сфере является создание и повсеместное применение интегрированных систем поддержки принятия решений при проактивном (упреждающем) управлении сложными объектами (СлО) на базе комплексного согласованного использования цифровых двойников (ЦД) указанных объектов и ЦД, описывающих процесс реализации этапов их жизненного цикла. В рамках подобного подхода, как показывает анализ, удается находить оптимальные (эталонные) параметры, программы и законы проактивного управления СлО, робастность и устойчивость которых можно гарантированно проверить и обеспечить с помощью данных ЦД. К настоящему времени разработано большое количество ЦД объектов и процессов для различных предметных областей. Однако процессы создания и использования ЦД СлО синтезируются в большинстве случаев на эвристической базе из-за отсутствия соответствующих научных основ. Показано, как, используя системнокибернетическую интерпретацию процессов управления жизненным циклом ЦД СлО, можно сформировать методологические основы соответствующей теории. Описаны методология и технологии создания и использования ЦД СлО применительно к распределенным комплексам киберфизических систем.
Предложена методика численной оценки новизны по двум типам моделей технической системы, составленных на основе патентной формулы нового решения и прототипа. Первый тип представляет собой структурную схему в виде направленного графа из признаков изобретения. Второй тип строится как поток преобразования энергии и информации от входа устройства до его выхода. Коэффициент новизны оценивается по степени асимметрии схем для прототипа и нового решения. Симметрией обладают признаки изобретения, входящие в ограничительную часть формулы. Отличительная часть формулы вносит асимметрию. В структурной схеме графа признаки ранжируются по уровням, и каждому уровню присваивается свой вес. В информационно-энергетической модели для численной оценки физических величин используется теория размерностей. Ресурсоемкость величин рассчитывается в системе кинематических величин Бартини. Подробно рассмотрен пример численной оценки новизны мембранного датчика давления.
В настоящее время для контроля различного рода объектов широко применяются датчики на основе оптического волокна, они обладают рядом преимуществ: электробезопасность, невосприимчивость к электромагнитным воздействиям, возможность использования в сочетании с оптическими волокнами, по которым передаются данные о состоянии контролируемых объектов или сред. Датчики на основе оптоволокна химически нейтральны и достаточно устойчивы к химическому воздействию различного рода, а также могут использоваться для контроля состояния объектов с легковоспламеняющимися и взрывоопасными жидкостями. Особый интерес в связи с этим представляет применение подобных датчиков в химической и пищевой промышленности для определения уровня жидкостей в производственных емкостях и измерения концентрации растворов. Цель работы — установить возможность использования оптического волокна как основы датчиков идентификации жидкостей и датчиков определения концентрации растворенных в воде веществ. Проанализированы рефлектограммы оптического волокна, полученные при нахождении торца оптического волокна в различных жидкостях. Определено, что величина пика рефлектограммы оптического волокна, соответствующего местоположению границы раздела сердцевины оптического волокна и окружающей среды, зависит от показателя преломления жидкости, в которой находится торец этого оптического волокна. Предложено использовать в качестве информационного параметра величину этого пика рефлектограммы для идентификации жидкостей, имеющих разные показатели преломления, а также определения концентрации растворенных в воде веществ. Доказана возможность использования оптического волокна в сочетании с методом оптической рефлектометрии для создания датчиков идентификации жидкостей и определения концентрации растворов.
На основе расчетных и экспериментальных исследований рассмотрены и решены актуальные задачи выбора наиболее эффективных инструментов для определения износа материалов методом искусственных баз. Основное внимание уделено проблемам обеспечения точности, надежности и доступности инструментов с учетом требуемого диапазона линейного и объемного износа при использовании пар трения с постоянным и переменным удельным давлением.
Рассматривается задача алгоритмической минимизации пульсаций электромагнитного момента в пятифазном асинхронном электроприводе. Предложены принцип построения алгоритма пространственно-векторной модуляции с монотонной траекторией годографа вектора выходного напряжения и алгоритм, позволяющий снизить пульсации момента в диапазоне регулирования частоты вращения 100:1 в среднем более чем в два раза, а в области низких частот вращения — более чем в десять раз, по сравнению с основным алгоритмом, используемым в настоящее время. Это позволяет рассматривать пятифазный асинхронный электропривод в качестве альтернативы синхронному приводу в задачах прецизионного регулирования координат движения. Однако при частоте вращения выше половины номинальной наблюдаются резонансные явления, приводящие к пульсациям момента до 30 %, что требует принятия особых мер и может полностью исключить возможность применения такого привода для целого ряда задач
Рассмотрены прямая и обратная задачи проектирования неполноприводного прыгающего робота, способного осуществлять энергоэффективную динамическую локомоцию. Представлено решение прямой задачи проектирования: имитационное моделирование робота в виртуальной среде в целях изучения его поведения и производительности. Приведено решение обратной задачи проектирования: формирование требований и поиск параметров робота, обеспечивающих его наилучшую производительность. Содизайн заключается в одновременном поиске механической конструкции и траекторий движения робота; оценка поведения и производительности рассматриваемой системы осуществляется в виртуальной имитационной среде. Так как имитационное моделирование не в полной мере отражает протекающие в реальной жизни процессы, апробированные исключительно в виртуальной среде результаты проектирования не могут в полной мере описывать результаты реального эксперимента и заменять их. Сравниваются результаты виртуального и натурного экспериментов макета неполноприводного прыгающего робота, приведено обоснование расхождений полученных данных
Рассматриваются перспективы использования распределенного бортового вычислительного комплекса (БВК) в составе орбитальной тросовой системы (ОТС). Проанализированы возможности применения малых космических аппаратов, являющихся элементами ОТС. Определен состав бортового оборудования базового и малого космических аппаратов. Отмечено, что в его состав обязательно должен быть включен распределенный БВК. Рассматривается структура БВК. В качестве примера возможных математических моделей, описывающих динамику элементов ОТС, приведена упрощенная аналитическая модель движения малого космического аппарата в направлении, перпендикулярном плоскости орбиты базового. Применение распределенного БВК в составе ОТС позволит расширить ее функциональные возможности в околоземном пространстве, повысить надежность и устойчивость функционирования базового космического аппарата и связанных с ним мини- и микроспутников
Издательство
- Издательство
- МИНОБРНАУКИ РОССИИ
- Регион
- Россия, Москва
- Почтовый адрес
- Тверская ул., д.11, г. Москва, ГСП- 3, 125993
- Юр. адрес
- 125009, г Москва, Тверской р-н, ул Тверская, д 11 стр 1, кв 4
- ФИО
- Фальков Валерий Николаевич (МИНИСТР)
- E-mail адрес
- info@minobrnauki.gov.ru
- Контактный телефон
- +7 (495) 5471316