WWW.NAUKA.X-PDF.RU
БЕСПЛАТНАЯ ЭЛЕКТРОННАЯ БИБЛИОТЕКА - Книги, издания, публикации
 

Pages:   || 2 | 3 | 4 | 5 |   ...   | 11 |

«ТРУДЫ ВОЕННО-КОСМИЧЕСКОЙ АКАДЕМИИ имени А. Ф. Можайского Под общей редакцией доктора технических наук, профессора Ю. В. Кулешова В ы п у с к 648 Сентябрь Издается с 1942 года ...»

-- [ Страница 1 ] --

В О Е Н Н О-К О С М И Ч Е С К А Я А К А Д Е М И Я

и м е н и А.Ф. М о ж а й с к о г о

ISSN 2218-5429

ТРУДЫ

ВОЕННО-КОСМИЧЕСКОЙ АКАДЕМИИ

имени А. Ф. Можайского

Под общей редакцией

доктора технических наук,

профессора Ю. В. Кулешова

В ы п у с к 648

Сентябрь

Издается с 1942 года

Санкт-Петербург

УДК 355.232.6:629.78



ББК 68.55

В 634

Р е д к о л л е г и я:

председатель Ю.В. Кулешов, доктор техн. наук, проф.;

зам. председателя И.В. Сахно, доктор техн. наук, проф.;

ответственный секретарь С.Г. Алёхин, кандидат техн. наук Н.Ф. Аверкиев, доктор техн. наук, проф.; В.Ф. Алексеев, доктор техн. наук, доц.;

Т.В. Алексеев, доктор истор. наук, доц.; А.П. Алёшкин, доктор техн. наук, проф.;

В.Н. Арсеньев, доктор техн. наук, проф.; И.Ю. Еремеев, доктор техн. наук, проф.;

М.А. Еремеев, доктор техн. наук, проф.; А.И. Замарин, доктор техн. наук, проф.;

В.Н. Калинин, доктор техн. наук, проф.; В.В. Клейменов, доктор техн. наук, проф.;

В.В. Козлов, доктор техн. наук, проф.; Н.С. Кужекин, кандидат филос. наук, проф.;

В.Н. Кузьмин, доктор воен. наук, проф.; Н.Б. Кунтурова, доктор пед. наук, проф.;

А.Г. Ломако, доктор техн. наук, проф.; Г.Н. Мальцев, доктор техн. наук, проф.;

Ю.С. Мануйлов, доктор техн. наук, проф.; Т.О. Мысливцев, доктор техн. наук;

А.В. Паршуткин, доктор техн. наук, доц.; Г.Д. Петров, доктор техн. наук, проф.;

Н.А. Репях, кандидат филос. наук, доц.; А.В. Харченко, доктор техн. наук, доц.;

К.Ю. Цветков, доктор техн. наук, проф.; А.В. Чарушников, доктор воен. наук, доц.

Ответственные за выпуск:

заведующий РИО С.В. Чернышёв, начальник ОВТИ А.А. Диголь

Техническая поддержка:

Н.А. Станкевич Труды Военно-космической академии имени А.Ф. Можайского.

В 634 Выпуск 648 / под ред. Ю.В. Кулешова; редкол.: Ю.В. Кулешов, И.В. Сахно, С.Г. Алёхин и др.; ответств. за вып.: С.В. Чернышёв, А.А. Диголь; техн. поддержка: Н.А. Станкевич. – СПб.: ВКА имени А.Ф. Можайского, 2015. – 256 с.

В издании представлены материалы по различным напра

–  –  –

СОДЕРЖАНИЕ

СИСТЕМНЫЙ АНАЛИЗ И МОДЕЛИРОВАНИЕ

Анисимов В.Г., Анисимов Е.Г., Бажин Д.А., Барабанов В.В., Филиппов А.А.

Модели организации и проведения испытаний элементов системы информационного обеспечения применения высокоточных средств………... 67 Гончаренко В.А. Формальный аппарат представления случайных процессов обслуживания с возмущающими воздействиями и неопределенностью параметров……………………………………………………………………... 136 Захаров А.И., Загайнов А.И. Мультифрактальное математическое моделирование процессов хаотического происхождения……………………………... 199 Рыжиков Ю.И. Теория очередей и распределение Парето……………………. 286 Самойлов Е.Б. Оценивание интегрального показателя значимости телеметрируемых параметров космических средств………………………………… 447 Смагин В.А., Парамонов И.Ю. Биномиальные игровые модели с учетом риска……………………………………………………………………………. 514

СВЯЗЬ, УПРАВЛЕНИЕ И НАВИГАЦИЯ

Мануйлов Ю.С., Шмелев В.В., Богданов А.В. Постановка задачи оптимального управления технологическим процессом на основе сетевой модели…... 558 Мысливцев Т.О., Москалев В.М., Никифоров С.В. Радиолиния ультракоротковолнового диапазона с антеннами, поднятыми над гладкой земной поверхностью…………………………………………………………………….. 639

СБОР И ОБРАБОТКА ИНФОРМАЦИИ

Коновалов Д.Ю., Михеев Д.В., Шаталова В.А. О построении адаптивного алгоритма компенсации активных помех в радиолокационных станциях с фазированной антенной решеткой………………………………………..... 726 Коршунов Д.С., Воюц В.С. Геоинформационное микроклиматическое картографирование по данным космической съемки и моделирования тепловых полей………………………………………………………………………. 786

ИНФОРМАЦИОННАЯ БЕЗОПАСНОСТЬ

Овчаров В.А., Романов П.А. Расследование компьютерных инцидентов на основе идентификации дискретных событий информационной безопасности и обратного анализа по конечным исходам……………………... 846 Тимофеев В.И. Подход к организации скрытного фискального контроля процессов, угрожающих сохранности конфиденциальной информации….





ИНФОРМАЦИОННОЕ ОБЕСПЕЧЕНИЕ

Гурьев И.С., Рыжова И.П., Немиров А.В., Фоминов И.В. Анализ проблемы построения резервной магнитометрической системы определения ориентации космического аппарата………………………………………………… 100 Осипов А.Г., Саломатина Ю.В., Дьячкова Д.Л. Совершенствование подходов к оптимизации содержания картографической информации, используемой для оценки местности в автоматизированных комплексах поддержки принятия решений по управлению войсками……………………………….. 105

РАЗРАБОТКА И ЭКСПЛУАТАЦИЯ ВООРУЖЕНИЯ

И ВОЕННОЙ ТЕХНИКИ

Богомолов С.И., Варющенко С.Б. Диффузионно-вероятностный подход в методе дистанционного неразрушающего контроля…………………………... 113 Богомолов С.И., Кауров В.Н., Косырев С.В. Применение рядов Бреммера в методе дистанционного (неразрушающего) контроля…………………….

Зайцев М.А., Петухов А.Б., Сергеев В.А. Анализ влияния космического излучения на функционирование звездных датчиков навигации и ориентации космических аппаратов………………………………………………………. 127 Исхаков Ш.Ш., Ковалев Ф.Е., Котович В.Г. К вопросу об идентификации количественных показателей надежности эксплуатируемых зданий и сооружений наземной инфраструктуры войск………………………………… 133 Кулганов В.А., Гильванов П.Р. Деятельность операторов в условиях выполнения учебно-боевых задач на тренажерах и пусков ракет………………… 139 Кулганов В.А., Гильванов П.Р. Оценка эффективности деятельности операторов с учетом состояния здоровья и физического развития…………….......

Кунтурова Н.Б., Кунтуров С.А. Расчет совокупного износа деталей механизмов машин………………………………………………………………….. 153 Лебедев Е.Л., Алексеев К.В., Мохнаткин Д.П. Коэрцитивная сила как определяющий показатель напряженности металла при его упругих деформациях…………………………………………………………………………….. 157 Мандрица Д.П. Исследование деформативности и трещиностойкости железобетонных изгибаемых конструкций при агрессивном воздействии компонентов топлива……………………………………………………………… 161 Мануйлов Ю.С., Зиновьев С.В., Алёшин Е.Н., Рахимов Р.Р. Алгоритм формирования программы оптимального управления угловым движением космического аппарата при комплексировании разнотипных исполнительных органов…………………………………………………………………… Сергеев Д.В. Экспериментальная оценка точности определения перемещений деформационных марок с произвольных точек………………………...

Сырцов Л.А., Наумчик И.В., Мороз В.М. Применение альтернативных источников энергии на стационарных объектах Министерства обороны……….. 182 Шатов С.В. Расчет поражающих факторов и их вероятных зон действия при выбросе жидкой фазы несимметричного диметилгидразина…………. 187

ПРОБЛЕМЫ ВОЕННОГО ОБРАЗОВАНИЯ

Булекбаев Д.А., Катранов А.Г., Морозов А.В. Формирование компетенций в курсе математики………………………...…………………………………..

Кужекин Н.С., Чикуров В.А., Зиновьев С.В. Фонд оценочных средств как компонент основной профессиональной образовательной программы...

Подрезова Т.А. Методологические особенности изложения вопросов классической и квантовой статистики в курсе общей физики……………………..

ВОПРОСЫ ГУМАНИТАРНЫХ И ОБЩЕСТВЕННЫХ НАУК

Бочинин Д.А., Тарасов А.В. «Ночные ведьмы» воевали на тихоходных самолетах У-2. 70-летию Великой Победы посвящается………………………...

Гуторович О.В. Нравственная оценка войны в истории философской мысли……………………………………………………………….…………..

Пауков А.Б. Зарождение и развитие форм и методов боевой подготовки Вооруженных сил (IV в. до н.э. – начало XX в.)……………………………. 231 Репях Н.А., Хрустова А.Н. Актуальные философско-методологические проблемы взаимодействия общества и природы………………………………...

–  –  –

В.Г. Анисимов, доктор техн. наук;

Е.Г. Анисимов, доктор техн. наук, военных наук;

Д.А. Бажин, кандидат техн. наук;

В.В. Барабанов, доктор техн. наук;

А.А. Филиппов, доктор техн. наук

МОДЕЛИ ОРГАНИЗАЦИИ И ПРОВЕДЕНИЯ ИСПЫТАНИЙ

ЭЛЕМЕНТОВ СИСТЕМЫ ИНФОРМАЦИОННОГО ОБЕСПЕЧЕНИЯ

ПРИМЕНЕНИЯ ВЫСОКОТОЧНЫХ СРЕДСТВ

Статья посвящена разработке методологических положений построения моделей поддержки принятия решений по организации проверки соответствия характеристик элементов системы информационного обеспечения применения высокоточных средств на этапе приемо-сдаточных испытаний в интересах повышения качества выполнения государственного оборонного заказа с учетом ресурсных, временных и кадровых ограничений.

Ключевые слова: система информационного обеспечения применения высокоточных средств, моделирование, приемо-сдаточные испытания, риск.

ВВЕДЕНИЕ

Одним из важных направлений повышения огневой мощи Вооруженных сил Российской Федерации является своевременное и качественное выполнение государственного оборонного заказа (ГОЗ) в части развития высокоточных средств (ВТС). Согласно Постановлению Правительства № 1036 от 11.10.2012 года, основной формой подтверждения соответствия качества оборонной продукции является контроль её качества, который осуществляется головными исполнителями ГОЗ в виде проведения приёмо-сдаточных испытаний с участием представителей государственного заказчика. Проведение испытаний связано с определенными затратами ресурсов, выделяемых на выполнение ГОЗ, и издержками участвующих в испытаниях предприятий и представителей заказчика.

Ограниченность ресурсов и допустимых издержек не позволяет осуществлять сплошной контроль качества элементов системы информационного обеспечения применения. Поэтому фундаментальным принципом осуществления контрольной деятельности на этапе приёмосдаточных испытаний должен быть принцип выборочного контроля [1]. Эффективная реализация указанного принципа может быть обеспечена применением соответствующей системы моделей поддержки принятия решений по организации и проведению мероприятий проверки соответствия характеристик ракетно-артиллерийского вооружения на этапе приемо-сдаточных испытаний. Формирование методологических положений построения такой системы моделей является целью настоящей статьи.

ФОРМАЛИЗАЦИЯ ПРОЦЕССА ОРГАНИЗАЦИИ И ПРОВЕДЕНИЯ

ПРИЕМО-СДАТОЧНЫХ ИСПЫТАНИЙ

–  –  –

обеспечения применения ВТС, подмножества образцов, подлежащих контролю, а второй – в проведении необходимых контрольных мероприятий для каждого из выбранных образцов.

Реализация первого этапа связана с риском некорректного выбора из полного множества образцов элементов системы информационного обеспечения применения ВТС подмножества образцов, подлежащих, контролю. Некорректность состоит в отнесении к совокупности образцов элементов системы информационного обеспечения применения ВТС, подлежащих контролю, объектов, не содержащих невыполнение требований головного заказчика, выявление которого становится целью испытаний и оставления объектов, содержащих такие отклонения от требований, в неконтролируемой части рассматриваемого множества элементов.

Это ведет к неоправданным затратам ресурсов государства и излишним издержкам участников контроля качества оборонной продукции, а также потерям государства вследствие невыявленных отклонений от требований государственного заказчика.

Реализация второго этапа связана с риском невыявления при осуществлении контроля имеющихся отклонений в подвергаемых испытаниям образцах элементов системы информационного обеспечения применения ВТС. Это также ведет к неоправданным затратам ресурсов и обусловленным имеющимися отклонениями потерям для заказчика.

Корректный учет данных рисков и максимально возможное при имеющихся ресурсах снижение ущерба государственному заказчику при актуализации рисковых событий могут быть обеспечены на основе риск-ориентированного подхода. В научно-техническом аспекте реализация такого подхода опирается на моделирование процессов организации и выполнения контрольных функций [1–3].

В интересах такой формализации в любой момент времени t каждый подвергаемый контролю образец может быть представлен в виде соответствующего вектора

–  –  –

где xn (i, t ) – отклонение n-й компоненты вектора (3) от её действительного значения, k определяемого соответствующей компонентой вектора (2). Если компоненты векторов (1) и (2) измеряются в абсолютной шкале, то

–  –  –

Если априорная информация об объекте испытаний содержит только действительные сведения о его параметрах, то вектор (3) является «нулевым» вектором и в отношении этого образца элементов системы информационного обеспечения применения ВТС мероприятия, связанные с проведением его испытаний, не целесообразны. Если же вектор (3) содержит ненулевые компоненты, то представитель заказчика должен вскрыть данные отклонения, определить соответствующие данным отклонениям невыполнения требований заказчика и принять меры по их устранению. Вскрытие отклонений связано с проведением той или иной совокупности контрольных мероприятий, в рассматриваемом случае – приёмо-сдаточных испытаний. Их проведение, в свою очередь, требует привлечения соответствующих кадровых, временных, финансовых, материальных и других ресурсов.

В рамках рассмотренной формализации первый этап процедуры контроля заключается в выборе из множества I k (t ) подмножества I *k (t ) I k (t ) объектов, обладающих ненулевыми векторами (3). Этот выбор осуществляется в условиях априорной неопределенности. В связи с этим в процессе выбора формируется подмножество I k (t ) I k (t ), не всегда совпадающее (или и вовсе несовпадающее) с подмножеством I *k (t ). Рассматриваемый выбор идеален, если

–  –  –

Соотношение (5) означает, что для проведения контроля качества выбраны все образцы элементов системы информационного обеспечения применения ВТС, в которых имеются отклонения от требований и нет ни одного образца без отклонений. Соотношение (6) означает, что в выбранном для контроля множестве образцов нет ни одного образца с отклонениями от требований государственного заказчика.

Все реальные результаты выбора лежат в интервале между идеальными и неидеальными, т.е. для них имеет место соотношение

–  –  –

U {I1k (t )} – ожидаемый ущерб от необнаружения отклонений характеристик образцов элементов системы информационного обеспечения применения ВТС, составляющих множество I 1k (t ) ;

U {I 2 (t )} – ожидаемый ущерб от необнаружения отклонений, обусловленных образцами, k

–  –  –

Определяемый на основе соотношения (8) относительный эффект при идеальном выборе равен единице, а при абсолютно неидеальном – нулю. Естественно, что представитель заказчика стремится осуществлять выбор образцов элементов системы информационного обеспечения применения ВТС, максимально приближенный к идеальному. При этом он исходит из имеющейся у него информации. Эта информация содержит:

– данные о параметрах множества I k (t ) подвергаемых контролю в текущий момент времени образцов элементов системы информационного обеспечения применения ВТС;

– данные о результатах предыдущих актов контроля качества аналогичных объектов:

~ ~ ~ I k ( t ) I1k ( t ) I 2k ( t ), (9) ~ где – множество образцов, проверенных в ходе предыдущих актов I k ( t ) контроля (до момента времени t);

~k ~k – подмножество объектов, в которых в ходе предыдущих актов I1 ( t ) I ( t ) контроля выявлены отклонения;

~k ~k – подмножество объектов, в которых в ходе предыдущих актов I 2 ( t ) I ( t ) контроля не выявлены отклонения;

– оперативные данные об объектах контроля и возможных нарушениях, получаемые из дополнительных как открытых, так и закрытых источников информации.

Применение данной информации в интересах формирования подмножества образцов элементов системы информационного обеспечения применения ВТС для проведения мероприятий контроля опирается на принцип «так было – так будет».

Он предполагает наличие детерминированных или статистически устойчивых связей между значениями компонент вектора (2) и возможностью отклонений, выявление которых составляет цель процедуры контроля. Конкретные методы реализации указанного принципа представляется возможным разделить на следующие относительно самостоятельные группы:

1) методы, использующие профили риска;

2) методы, опирающиеся на выявление аномальных значений технических параметров образцов элементов системы информационного обеспечения применения ВТС;

3) методы, опирающиеся на построение стохастических моделей, устанавливающих статистически устойчивые связи между значениями компонент вектора (2) и отклонениями;

Системный анализ и моделирование 10

4) методы, опирающиеся на оперативные данные об образцах элементов системы информационного обеспечения применения ВТС и возможных отклонениях, получаемые из дополнительных источников;

5) комплексные методы выбора образцов элементов системы информационного обеспечения применения ВТС для проведения контрольных мероприятий.

При этом методы, использующие профили риска, предполагают наличие детерминированных связей между компонентами вектора (2) и нарушениями. Вместе с тем практика применения этих алгоритмов свидетельствует о низкой вероятности наличия таких связей.

Более эффективными являются методы, опирающиеся на выявление аномальных значений технических параметров образцов. В них предполагается наличие как детерминированных, так и стохастических связей между параметрами вектора (2) и отклонениями. Вместе с тем стохастические связи учитываются с помощью моментов (математического ожидания, дисперсии и т.п.) отклонений реальных параметров от условно принятых в качестве номинальных. Это ведёт к существенной потере информации, содержащейся в подлежащих обработке исходных данных.

В максимальной степени имеющиеся детерминированные и стохастические связи между параметрами вектора (2) и нарушениями позволяют учесть методы, опирающиеся на построение стохастических моделей.

Самостоятельное значение имеют методы, опирающиеся на оперативные данные о образцах элементов системы информационного обеспечения применения ВТС и возможных отклонениях, получаемые из дополнительных источников. Они достаточно просты и более надежно, чем другие позволяют выделять объекты контроля, содержащие отклонения, но сложность получения оперативной информации существенно сужает сферу их применения.

Наибольшую надежность обеспечивают комплексные методы выбора объектов для проведения контрольных мероприятий. Они строятся на основе той или иной комбинации методов указанных групп. При этом наиболее эффективным является комбинирование методов 3-й и 4-й группы.

Среди методов третьей группы наибольшей информативностью обладают методы, опирающиеся на следующий методологический подход.

На основе информации о результатах предыдущих актов контроля аналогичных образцов элементов системы информационного обеспечения применения ВТС строятся одномерные эмпирические функции распределения вероятностей появления отклонений для каждой компоненты вектора (2) подконтрольных в текущий момент времени образцов.

Путем свертки одномерных распределений (например, с использованием аппарата производящих функций) строится многомерная функция распределения вероятностей нарушений для подконтрольных в текущий момент времени объектов [1].

Задается допустимый уровень вероятности появления отклонений, и объекты, попавшие в недопустимую область, относят к подмножеству I k (t ) образцов, в отношении которых целесообразно провести мероприятия контроля.

В процессе реализации данного подхода функции распределения вероятностей нарушений для каждой компоненты вектора (2) подконтрольных в текущий момент времени образцов ~ могут строиться как по подмножеству I1k ( t ) объектов, в которых в ходе предыдущих ~ актов контроля выявлены отклонения, так и по подмножеству I 2k ( t ) объектов, в которых в ходе предыдущих актов контроля отклонения не выявлены. При этом необходимо учитывать особенность процесса контроля качества представителем государственного заказчика, заключающуюся в том, что невыявленные отклонения в последующем явно не ~ ~ проявляются и вносят ложную информацию в подмножества I1k ( t ) и I 2k ( t ).

~ ~ Следовательно, построенные по подмножествам I1k ( t ) и I 2k ( t ) одномерные функции распределения вероятностей появления отклонений для каждой из компонент вектора (2) не Системный анализ и моделирование 11 будут идентичны друг другу. Это обусловливает задачу поиска путей учета указанной ложной информации. Её решение может быть получено на основе так называемого синтеза безальтернативных гипотез [3].

В целом рассмотренный подход обеспечивает достаточно корректное использование имеющейся априорной информации для построения подмножества I k (t ) образцов элементов системы информационного обеспечения применения ВТС как объектов контроля, в отношении которых целесообразно проведение мероприятий контроля.

ОПТИМИЗАЦИЯ РЕШЕНИЙ ПО ИСПОЛЬЗОВАНИЮ РЕСУРСОВ

Особенность контрольной деятельности представителя государственного заказчика состоит в ограниченности ресурсов для осуществления контрольных мероприятий в отношении образцов элементов системы информационного обеспечения применения ВТС, отнесённых к множеству I 1k (t ). Их ограниченность может приводить к необходимости снижения мощности этого множества, т.е. к исключению из него ряда образцов и сокращению тем самым объёма контрольных мероприятий. Такие действия ведут к снижению эффекта контроля. Причем, вследствие различия затрат ресурсов на выявление различных отклонений реальных параметров образцов элементов системы информационного обеспечения применения ВТС [значений компонент вектора (1)] от заявляемых [компонент вектора (2)], снижение эффекта зависит от того, какие образцы исключаются из множества I 1k (t ). Это обстоятельство обусловливает необходимость минимизации снижения эффекта при ограничениях на ресурсы, расходуемые для обеспечения контроля качества элементов системы информационного обеспечения применения ВТС. В интересах формализованного представления процедуры минимизации снижения эффекта контроля используемые в ходе испытаний ресурсы делят на невосстанавливаемые и восстанавливаемые, делимые (непрерывные) и неделимые (дискретные). Процедура минимизации снижения качества испытаний, обусловленного ограниченностью ресурсов каждого из этих типов, имеет особенности и опирается на присущую ей модель математического программирования [2, 4, 5]. Общий характер этих моделей рассмотрим на примере выбора объектов контроля в случае, когда у представителя государственного заказчика имеются ограничения на непрерывные невосстанавливаемые ресурсы.

Введем обозначения:

1) R k (i, t ) {R1k (i, t ), R2 (i, t ),..., Rm1 (i, t ), RM (i, t )} – вектор объема невосстанавливаемых k k k ресурсов, необходимых для осуществления контрольных мероприятий в отношении i-го образца элементов системы информационного обеспечения применения ВТС k-го класса в момент времени t;

2) Rm (i, t ) – объем ресурсов m-го вида, необходимый для осуществления контрольных k

–  –  –

*k где Rm (i, t ) – имеющийся у представителя государственного заказчика в момент времени t объем ресурсов m-го вида.

Задача (9)–(11) относится к классу NP-сложных задач [6].

ЗАКЛЮЧЕНИЕ

В целом в статье рассмотрена общая методология моделирования процессов организации и выполнения приемо-сдаточных испытаний на основе применения риск-ориентированного подхода и ее отдельные этапы. Они составляют основу формирования конкретных моделей и методик для построения системы поддержки принятия решений, обеспечивающей эффективное использование ресурсов в процессе контроля качества выполнения ГОЗ по развитию системы информационного обеспечения применения ВТС.

Список используемых источников

1. Анисимов В.Г., Анисимов Е.Г. Математические модели и методы в управлении развитием сложных технических систем. – СПб.: Политехника, 2004. – 280 с.

2. Применение математических методов при проведении диссертационных исследований: учебник / В.Г. Анисимов, Е.Г. Анисимов, Н.Г. Липатова, А.Я. Черныш. – М.:

Изд-во РТА, 2011. – 514 с.

3. Выбор структуры производственных функций на основе синтеза безальтернативных статистических гипотез / В.Г. Анисимов, Е.Г. Анисимов, Н.М. Коханова, А.Л. Малькова // Вестник РТА. – 2008. – № 4. – С. 74–79.

4. Модели и методы решения задач управления инновационными проектами: монография / В.Г. Анисимов, Е.Г. Анисимов, Ю.В. Ведерников, В.В. Матросов, А.Я. Черныш. – М.:

Изд-во РТА, 2009. – 92 с.

5. Анисимов В.Г., Анисимов Е.Г., Капитоненко В.В. Экономико-математические методы и модели в мирохозяйственных связях: учебник. – М.: Изд-во РТА, 2011. – 179 с.

6. Применение цепей Маркова к оценке вычислительной сложности симплексного метода / А.О. Алексеев, О.Г. Алексеев, В.Г. Анисимов, Е.Г. Анисимов, Н.И. Ячкула // Известия РАН. Теория и системы управления. – 1988. – № 3. – С. 59–63.

Системный анализ и моделирование 13

В.А. Гончаренко,кандидат техн. наук, доцент

ФОРМАЛЬНЫЙ АППАРАТ ПРЕДСТАВЛЕНИЯ СЛУЧАЙНЫХ

ПРОЦЕССОВ ОБСЛУЖИВАНИЯ С ВОЗМУЩАЮЩИМИ

ВОЗДЕЙСТВИЯМИ И НЕОПРЕДЕЛЕННОСТЬЮ ПАРАМЕТРОВ

Предлагается формальный аппарат описания моделей случайных процессов, используемых в теории очередей, для учета влияния возмущающих факторов и неопределенности исходных данных на основе рандомизации параметров процессов. Рассмотрены два подхода к рандомизации – на основе случайности параметров распределений случайных величин и на основе случайности интенсивностей случайных потоков. Показана взаимосвязь предложенных моделей с моделями процессов восстановления.

Ключевые слова: рекуррентный поток, неопределенность, рандомизация, случайный параметр, случайная интенсивность, функционал распределения, MC-поток, гиперпуассоновский поток, возмущающее воздействие.

ВВЕДЕНИЕ

Основными математическими моделями, используемыми для исследования процессов функционирования вычислительных систем и сетей, анализа и обоснования характеристик их производительности и надежности являются стохастические модели процессов и систем обслуживания. Методы исследования таких моделей должны сводиться к построению некоторой совокупности случайных процессов, описывающих эволюцию системы, и исследованию этих процессов [1]. Характерными для стохастических систем обслуживания случайными процессами являются случайные потоки событий поступления заявок в систему и их обслуживания, возникновения отказов элементов системы и их восстановлений, представляющие собой дискретные неотрицательные целочисленные случайные процессы.

Использование стационарных пуассоновских потоков, называемых простейшими и обладающих свойствами стационарности, ординарности и отсутствия последействия, значительно упрощает исследование систем, однако реальные потоки событий по своим свойствам часто далеки от простейших. Это обусловлено как самой физической природой протекающих в исследуемой системе случайных процессов, так и воздействием на них различных возмущающих факторов. Кроме того, параметры рассматриваемых случайных процессов могут быть частично или полностью неизвестны, и по отношению к ним могут использоваться приближенные оценки [2].

Таким образом, описание сложных случайных процессов при моделировании реальных объектов требует значительного количества исходных данных, которые невозможно получить при ограниченных возможностях исследования этих объектов. В этих условиях актуальной является задача разработки единого формального математического аппарата, позволяющего приближенно описывать случайные процессы на основе имеющейся априорной неполной информации, не упрощая их до простейших.

ОБЩИЙ ПОДХОД К ПРЕДСТАВЛЕНИЮ СЛУЧАЙНЫХ ПРОЦЕССОВ

С ПАРАМЕТРИЧЕСКОЙ НЕОПРЕДЕЛЕННОСТЬЮ

Пусть (t ) – случайный процесс, наблюдаемый в системе обслуживания. В частности, это может быть случайный поток (случайная последовательность событий), описываемый набором параметров = {1, 2,.., m}. Воздействия различных возмущающих факторов на параметры приводят к их изменчивости – случайной или временнй.

Системный анализ и моделирование

–  –  –

Таким образом, неопределенность описания случайного процесса из-за действия возмущающих факторов и недостоверности исходных данных часто может быть сведена к параметрической неопределенности, которую необходимо в процессе накопления исходных данных либо устранить, либо описать более точно (в случае, если изменчивость параметров присуща реальным процессам).

Гипотеза 1. Случайные внешние воздействия на систему представимы в виде неопределенности (в частности, случайности) параметров распределений случайных величин, характеризующих систему.

Рассмотрим рекуррентный поток, описывающий один из случайных процессов в исследуемой системе и заданный набором номинальных параметров {1,2,..., m} функции распределения (ФР) интервалов между событиями. Параметры распределений подвержены изменениям, определяющимся как логикой и динамикой функционирования самой системы, так и проявлением различных возмущающих факторов, отклоняющих параметры системы от номинальных. Пусть эти изменения оказывают аддитивное влияние на номинальные значения параметров, тогда реальные значения последних могут быть представлены в виде i (t ) i i (t ), i 1 m. (1) Данные параметры, подверженные изменениям, могут принимать как детерминированные, так и случайные значения из фиксированного множества или непрерывного диапазона в зависимости от времени или независимо от него.

В то же время аналогично может быть задан поток событий, параметры которого имеют неоднозначное представление в виде взвешенного множества возможных значений, определенных по результатам статистического или экспертного оценивания. Эта неоднозначность выражается в последнем слагаемом. Таким образом, обобщенное представление случайного потока событий с параметрической неопределенностью (возмущением) позволит учесть как возмущающие факторы, так и неоднозначность исходных данных.

Гипотеза 2. Случайные внешние воздействия на систему представимы в виде неопределенности (в частности, случайности) интенсивностей случайных потоков событий, характеризующих систему.

Случайная интенсивность случайного потока может быть представлена аналогично (1):

(t ) * (t ). (2) Возмущения (t ) или (t ) в общем случае по своей природе являются случайной i функцией времени [1].

Параметры [параметры распределения (t ) или интенсивность потока (t ) ] могут быть представлены в зависимости от имеющихся исходных данных различными способами. Так, возмущение в зависимости от природы может быть представлено:

1) случайной функцией времени;

2) случайной величиной, не зависящей от времени;

3) детерминированной функцией времени;

4) детерминированной величиной, не зависящей от времени.

Системный анализ и моделирование

–  –  –

При предположении о равенстве значений, принимаемых интенсивностями потоков – 1 = 1, 2 = 2*, и равенстве первых начальных моментов времени между событиями (1 = 1*) *

–  –  –

Вывод: гиперпуассоновский поток является более «случайным», чем MC-поток, при одинаковых принимаемых значениях интенсивностей и равенстве первых моментов.

ЗАКЛЮЧЕНИЕ

Процессы восстановления, используемые для аппроксимации случайных процессов со случайно распределенными параметрами, совпадают с последними на уровне математических ожиданий исследуемых процессов. Качество же такой аппроксимации зависит от величины дисперсии случайного процесса.

В случае аппроксимации процессами восстановления случайных процессов другого класса (периодических нестационарных, со случайно изменяющимися параметрами), дополнительно вносится погрешность аппроксимации параметров случайных процессов.

Представление случайных потоков с неопределенностью параметров возмущающих воздействий можно производить на основе рандомизации как параметров распределений времени между событиями, так и интенсивностей случайных потоков событий.

Предложенный формальный аппарат может быть использован при построении и исследовании нового класса моделей с неопределенностью параметров в теории очередей [8, 9].

Список используемых источников

1. Скляревич А.Н., Скляревич Ф.К. Вероятностные модели объектов с возможными изменениями. – Рига: Зинатне, 1989.– 366 с.

2. Горцев А.М., Нежельская Л.А. О связи МС-потоков и МАР-потоков событий // Вестник Томского государственного университета. Управление, вычислительная техника и информатика. – 2011. – № 1. – С. 13–21.

3. Kingman J.F.C. On doubly stochastic Poisson process // Proc. Cambridge Phylosoph.

Soc.,1964. – V. 60. – No. 4. – P. 923–930.

4. Пугачев В.С. Теория случайных функций и ее применение к задачам автоматического управления. – М.: Гостехиздат, 1957. – 659с.

5. Вентцель Е.С., Овчаров Л.А. Теория случайных процессов и ее инженерные приложения. – М.: Наука, 1991. – 384 с.

6. Феллер В. Введение в теорию вероятностей и ее приложения. – М.: Мир, 1984. – Т.2. – 738 с.

7. Горцев А.М., Коротаева Н.И. Оценка параметров МС-потока событий методом моментов // Распределенные микропроцессорные управляющие системы и локальные вычислительные сети: материалы Всесоюзной науч.-технич. конф. – Томск: Изд-во ТГУ, 1991. – С. 69–72.

8. Гончаренко В.А., Смагин В.А. О влиянии неопределенности параметров распределений на характеристики узла сети // Изв. вузов. Приборостроение, 1993 – №7-8. – С.39-45.

9. Гончаренко В.А. Анализ реактивности узла вычислительной сети в условиях интервальной неопределенности // Изв. вузов. Приборостроение. – 2008. – №7. – С.34–39.

Системный анализ и моделирование 19

А.И. Захаров,кандидат техн. наук, профессор;А.И. Загайнов

МУЛЬТИФРАКТАЛЬНОЕ МАТЕМАТИЧЕСКОЕ МОДЕЛИРОВАНИЕ

ПРОЦЕССОВ ХАОТИЧЕСКОГО ПРОИСХОЖДЕНИЯ

В статье рассматривается численная мультифрактальная методология обработки временных рядов. Показаны ее недостатки, и предложена реализация модифицированного метода нахождения оптимальной скейлинговой экспоненты. Представлены автоматизированный программный инструмент, позволяющий выполнять численные мультифрактальные исследования на примере временных рядов биомедицинского происхождения, его интерфейс, а также приводятся в заключительных частях публикации некоторые результаты его работы.

Ключевые слова: временной ряд, мультифрактальный анализ, метод максимумов вейвлет-преобразования, скейлинговая экспонента.

ВВЕДЕНИЕ

Поиск индикаторов связей систем биомедицинского регулирования – перспективное направление в современной фундаментальной науке, основная тенденция которого в настоящий момент состоит в установлении критериев существования детерминированного хаоса в выделенных временных рядах. Это обусловлено фундаментальными вопросами состоятельности оценок численных исследований указанных рядов. В качестве примера приведем временные ряды вариабельности сердечного ритма (ВСР) – временные интервалы между последовательными нормальными QRS-комплексами электрокардиограммы человека [1]. В статье излагаются три основных направления решения задачи численного мультифрактального анализа.

1. Разработка методики исследования по выявлению границ применения рассматриваемой методологии.

2. Создание и модификация численных методов мультифрактальной обработки.

3. Реализация автоматизированного программного комплекса в среде разработки Qt Creator.

<

ФРАКТАЛЫ В БИОМЕДИЦИНЕ

Тенденция развития нелинейных математических методов в биомедицине в настоящий момент направлена в сторону изучения фрактальных особенностей указанных временных рядов. Это можно объяснить тем, что фрактальные методы основываются на изучении масштабной инвариантности (скейлинга) свойств рассматриваемого процесса. Скейлинг может выявить структуру временного ряда, а, следовательно, дать характеристику изучаемому процессу и является показателем его сложности. Условно такие методы можно разделить на методы, непосредственно использующие понятие фрактала (как геометрического объекта в многомерном фазовом пространстве) и переходящие к нему с помощью манипулирования исходным временным рядом для задания координат, и методы, изучающие масштабную инвариантность прямых свойств исходного процесса. К первым можно отнести известный показатель скейлинга – фрактальную (обычно корреляционную) размерность. Здесь существует целый ряд трудностей, связанных прежде всего со сходимостью подобного показателя в конечномерных пространствах вложения. Отсутствие насыщения кривой сходимости корреляционной размерности продемонстрировано в нескольких работах последних лет [2, 3, 5]. При этом выявлены и детерминированные ритмы, например: фетальный ритм (ритм плода при Системный анализ и моделирование беременности) на сроках гестации 38–40 недель и фибрилляции желудочков, что говорит о перспективности рассматриваемого метода и правильном направлении вектора фундаментальных исследований. Развитие последнего может осуществляться как исходя из различных усовершенствований фрактальной методологии, так и принципиально другой концепции, использующей только основы предыдущей. К последней можно отнести рассматриваемые в статье методы построения скейлинга прямых свойств изучаемого процесса на основе концепции мультифрактального формализма, заменяющей показатель фрактала (восстановленного аттрактора) непосредственно построенным специализированным спектром.

МАТЕРИАЛЫ И МЕТОДЫ

–  –  –

новления масштабной инвариантности определенной линии и заканчивая введением специальной функции линий локальных максимумов для нахождения их обобщенного скейлинга.

Последнее обусловлено частой несостоятельностью результатов при построении скейлинга одной линии.

ОСОБЕННОСТИ И ОСНОВНЫЕ ОТЛИЧИЯ МЕТОДА

Рассмотренный подход дает возможность исследовать особенности скейлинга не только в положительной, но в отрицательной областях изменения аргумента. Там особенности скейлинга охарактеризованы малыми флуктуациями (слабыми сингулярностями). Это позволяет более тщательно исследовать внутреннюю структуру исходного временного ряда, за счет большей области задания сингулярных функций. Задача объективного описания мультифрактальных компонент ВСР состоит в вопросе подбора вейвлет-образующей функции.

Именно построение подходящего вейвлета дает возможность сравнивать указанные характеристики ММВП, за счет качественного сравнения с монофрактальным поведением в положительной области скейлинга. Для этого в положительном диапазоне на равномерной сетке с числом узлов N скейлинговая экспонента аппроксимируется прямой (в самом простом случае методом наименьших квадратов):

T (q) q,

–  –  –

(8) который оптимизируется относительно вида вейвлет-образующей функции. Для этого описанная процедура выполняется для большинства наиболее известных типов вейвлетов, и сравниваются полученные коэффициенты, затем выделяют наименьший из них. Таким образом, построение вейвлета для каждой записи ВСР выполняется автоматически. Построенный таким образом базис дает более точные оценки мультифрактальных характеристик исходного временного ряда.

Еще одной побочной задачей работы можно считать корреляцию волновых процессов, характеризующих временной ряд с рассматриваемыми в работе показателями скейлинга. Здесь нас прежде всего интересовал вопрос о построении исходного вейвлета путем рассмотрения исходного временного ряда в различных частотных диапазонах. Сразу же отметим, что исходный временной ряд не может быть получен путем вычисления обратного преобразования Фурье всего частотного диапазона. Это можно объяснить несколькими причинами, и неоднократно было проверено нами при независимых практических вычислениях. Однако вопрос о том, что вносит большую ошибку – прямое или обратное преобразование при практической реализации остается открытым. Поэтому, в силу того что метод рекомендован для применения [4] и его внутренние параметры составляют лишь весовые окна (с целью уменьшения эффекта боковых лепестков), реализованный функционал является актуальным. Он состоит в получении нового временного ряда, относящегося к определенной спектральной компоненте, диапазон которой можно непосредственно задать в соответствующем меню (где задаются Системный анализ и моделирование любые значения верхней и нижней границ, но обязательно рекомендованные – 0-0.003 Hz, 0.003-0.04 Hz, 0.04-0.15 Hz, O.15-0.4 Hz). Далее мы исследовали мультифрактальный скейлинг каждого из построенных временных рядов.

Оригинальность предложенного метода состоит в выделении и сравнении мультифрактальных компонент с помощью аппроксимации скейлинговой экспоненты в положительной области параметров скейлинга. Приведенные алгоритмы построения характеристических мультифрактальных показателей, с одной стороны, являются наиболее передовыми в области исследований скейлинга линий локальных максимумов, с другой – наиболее простыми для их объяснения. Подчеркнем, что подобный подход был использован впервые.

ГОТОВЫЕ ПРОГРАММНЫЕ РЕШЕНИЯ И ПРИМЕРЫ ВЫЧИСЛЕНИЯ

–  –  –

(результат в виде недетерминированного влияния возможен при рассмотренном базисном переходе), так и несостоятельностью существующей численной базы алгоритмов при нахождении скейлинга. При этом подход с введением частичной (обобщенной) функции дает обоснованные результаты: её приближение к нулю в отрицательной области скейлинга и стремление к прямой – в положительной.

При исследовании временных рядов (в том числе и для рассмотренной системы) нами были использованы различные виды вейвлет-образующей функции (Mhat, DoG, Wave, Morlet, Haar и пр.). Для указанного отображения наиболее успешными являются приведенные результаты, а также применение DoG и Wave вейвлета.

–  –  –

, (10) y n 1 bx n рассмотренного при параметрах a = 1.4, b = 0.3 дает менее демонстративные результаты (рис.2). Аналогично аттрактору Лоренца, экспонента Хёлдера непригодна при практической интерпретации результатов. Скейлинговая экспонента ведет себя несколько по-другому (в том числе в зависимости от типа вейвлет-образующего базиса). Здесь уже нет явного стремления к прямой зависимости в положительной области скейлинга, что (вместе с уже сделанными замечаниями) можно объяснить непосредственным формированием исследуемого аттрактора. Для этого достаточно рассмотреть его построение, например, в режиме реального времени (реализованного в одном из наших проектов [5]), и при слежении за траекторией убедиться в разрывном способе построения следующей координаты. Кроме рассмотренных, с помощью мультифрактальных методов были проанализированы и другие аттракторы, полученные посредством генераторов детерминированного хаоса (система уравнений Ресслера, отображение Икеды и пр.).

Второй этап исследований состоял в выявлении нелинейных зависимостей скейлинговой функции для различных групп временных рядов вариабельности сердечного ритма. В силу указанных выше особенностей мы интерпретировали результаты, полученные только с помощью скейлинговой экспоненты. Здесь, в том числе, устанавливался более детализированный потенциал используемой методологии. Нас интересовал вопрос возможности аппроксимации прямой в различных диапазонах изучения скейлинга. Для этих целей использованы базы сервера [8]. Далее приведем наиболее интересные (с точки зрения указанного подхода) результаты их обработки (рис.3). Подчеркнем перспективность расСистемный анализ и моделирование сматриваемого метода при сравнении результатов с модельными (тестовыми) данными. В ряде случаев наблюдалась выраженная особенность возможности выделения прямой на определенных областях рассмотрения скейлинга. Это открывает перспективную базу для исследований в области создания (мультифрактальных) коэффициентов отклонения скейлинговой экспоненты от асимптот, для установления вида недетерминированного хаоса при сравнении с монофрактальными отображениями. Здесь необходимо подчеркнуть, что установление отсутствия асимптотической зависимости (при рассматриваемом приближении) не влечет за собой мультифрактальность исходного временного ряда. В то же время указание на Рис. 3. Вид скейлинговой экспоненты для обработанных временных рядов ВСР возможность аппроксимации прямыми дает установку как на выявление монофрактальности известными методами, так и на допустимость их получения путем вычленения временного ряда, подотчетного лишь прямым диапазонам изменения скейлинга.

РАЗРАБОТАННЫЙ ПРОГРАММНЫЙ КОМПЛЕКС

Прежде всего, опишем сущность основного функционала разработанного комплекса. Для заданного ряда строится скейлинговая экспонента – описанная выше функция связи масштабов степенной зависимости всей совокупности линий локальных максимумов непрерывного вейвлет-преобразования. Для монофрактальных (или близких к ним) объектов эта зависимость в положительной области скейлинга близка к прямой линии. Разработанное программное обеспечение аппроксимирует ее в этой области прямой, находя коэффициент удаления от этой прямой. С помощью найденных коэффициентов для различных вейвлет-образующих функций комплекс находит наименьший из них, тем самым оптимизируя полученную зависимость и сравнивая ее с монофрактальной.

Основные меню и возможности комплекса:

1) Меню File: Функция Open, выбрать файл данных (ряд по времени).

2) Меню Fourier Transformation:

Show Data: Показать исходные данные.

Fourier Forward Translation: Дискретное преобразование Фурье.

Подменю Inverse Transformation Parameters: Редактировать, выбрать диапазон частот для обратного преобразования Фурье.

Fourier Inverse Translation: Обратное преобразование Фурье, получить новые данные.

Reuse Original Data: использовать оригинальные данные.

3) Меню Continuous wavelet transformation:

Подменю CWT Parameters: Редактировать, выбрать параметры и тип вейвлета.

Системный анализ и моделирование Continuous Wavelet Transformation: непрерывное вейвлет-преобразование (рис. 5).

4) Меню Scaling Calculation:

–  –  –

Подменю Scaling Calculation: Диапазоны изменения параметра q (рис. 4).

Scaling Exponent Calculation by WTMM: вычислить скейлинговую экспоненту с помощью ММВП.

Get Reports from all Wavelets: Отчет о вычислении скейлинговой экспоненты с разными вейвлет-образующими функциями, т.е. вывод ошибок их линейной аппроксимации (рис. 4).

Отметим удобный интерфейс для задания параметров (Inverse Transformation Parameters, CWT Parameters, Scaling Calculation Parameters). В случае, если их необходимо изменить – нажимается кнопка Edit, меняются параметры и нажимается OK. Точно так же (в случае необходимости) в подменю CWT Parameters меняется и тип вейвлета.

Таким образом, мы смогли наиболее компактно и универсально реализовать весь функционал, заявленный нами в проекте. Стоит отметить работу коллектива над реализацией скейлинговой экспоненты. В процессе выполнения проекта мы добились практически оптимальной зависимости в положительной области скейлинга для монофрактальных тестовых данных. Это, прежде всего, достигнуто за счет непосредственной разработки базы алгоритмов выявления диапазонов изменения скейлинга. Напомним, что в наиболее близкой программе FracLab 2.1, используемой нами на начальном этапе работы, для указанных типов данных наблюдались скачкообразные изменения скейлинговой экспоненты относительно прямой линии в рассматриваемой области скейлинга, значительно ухудшающие возможности ее аппроксимации.



Pages:   || 2 | 3 | 4 | 5 |   ...   | 11 |
Похожие работы:

«1-2, февраль 2015 ДАЛЬНЕЙШЕЕ РАЗВИТИЕ ДонНТУ – НАША ОБЩАЯ ЗАДАЧА В Донецком национальном техническом университете состоялось расширенное заседание админсовета, на котором присутствовали Председатель Народного Совета Донецкой Народной Республики А.Е. Пургин, выпускник ДонГТУ кафедры АСУ, депутат Народного Совета председатель бюджетной комиссии Б.А. и руководитель Донецкого областного Антифашистского комитета Украины Н.Н.Лазарев. Это была первая рабочая встреча представителей руководства Донецкой...»

«Продвижение использования информационных и коммуникационных технологий в техническом и профессиональном образовании и обучении в странах СНГ Mосква 20 Продвижение использования информационных и коммуникационных технологий в техническом и профессиональном образовании и обучении в странах СНГ Аналитический отчет Москва 2012 Институт ЮНЕСКО по информационным технологиям в образовании Продвижение использования информационных и коммуникационных технологий в техническом и профессиональном образовании...»

«Page 1 of 56 Электронная копия ФЕДЕРАЛЬНОЕ АГЕНТСТВО ПО ОБРАЗОВАНИЮ ЮЖНО-УРАЛЬСКИЙ ГОСУДАРСТВЕННЫЙ УНИВЕРСИТЕТ Ч48.д86 С764 СТО ЮУрГУ 04–2008 СТАНДАРТ ОРГАНИЗАЦИИ КУРСОВОЕ И ДИПЛОМНОЕ ПРОЕКТИРОВАНИЕ. ОБЩИЕ ТРЕБОВАНИЯ К СОДЕРЖАНИЮ И ОФОРМЛЕНИЮ Челябинск http://ouk.susu.ac.ru/doc.html Page 2 of 56 СТО ЮУрГУ 04-2008 ББК Ч481.254.5.я86 С764 Одобрено секцией стандартизации, качества и нормоконтроля научно-методического совета университета Рецензенты: С.А. Богатенков, П.П. Переверзев. СТО ЮУрГУ...»

«Иркутский государственный технический университет Научно-техническая библиотека Автоматизированная система книгообеспеченности учебного процесса Рекомендуемая литература по учебной дисциплине Высшая математика № п/п Краткое библиографическое описание Электронный Гриф Полочный Кол-во экз. индекс 1) Аттетков Александр Владимирович 51 10 экз. Методы оптимизации : учеб. для втузов / А. В. Аттетков, С. В. Галкин, В. М54 С. Зарубин. М. : Изд-во МГТУ им. Н. Э. Баумана, 2003. 439 с. : a-ил. Математика...»

«УЧЕБНО-МЕТОДИЧЕСКИЙ КОМПЛЕКС 1. Пояснительная записка.1.1. Цель и задачи дисциплины Дисциплина «Общая экология » в учебно м плане направления «Эко ло гия и природо по льзование» отно сится к блоку дисциплин профессионального цикла. Цель изучения дисциплины «Общая экология» состоит в необходимости формирования у студентов мировоззрения, основой которого является комплексная система знаний о взаимодействиях компонентов окружающей среды. Будущие специалисты по охране окружающей среды должны уметь...»

«ржО ОТКРЫТОЕ АКЦИОНЕРНОЕ ОБЩЕСТВО «РОССИЙСКИЕ ЖЕЛЕЗНЫЕ ДОРОГИ» (ОАО «РЖД») РАСПОРЯЖЕНИЕ 24 ^ декабря 2013 ^ № 2871р Москва Об утверждении «Концепции комплексной защиты технических средств иобъектов железнодорожной инфраструктуры от воздействия атмосферных икоммутационных перенапряжений и влияния тягового тока» В целях установления единых требований, принципов и путей решения комплексной защиты объектов инфраструктуры и технических средств от воздействия атмосферных и коммутационных...»

«Page 1 of 56 Электронная копия ФЕДЕРАЛЬНОЕ АГЕНТСТВО ПО ОБРАЗОВАНИЮ ЮЖНО-УРАЛЬСКИЙ ГОСУДАРСТВЕННЫЙ УНИВЕРСИТЕТ Ч48.д86 С764 СТО ЮУрГУ 04–2008 СТАНДАРТ ОРГАНИЗАЦИИ КУРСОВОЕ И ДИПЛОМНОЕ ПРОЕКТИРОВАНИЕ. ОБЩИЕ ТРЕБОВАНИЯ К СОДЕРЖАНИЮ И ОФОРМЛЕНИЮ Челябинск http://ouk.susu.ac.ru/doc.html Page 2 of 56 СТО ЮУрГУ 04-2008 ББК Ч481.254.5.я86 С764 Одобрено секцией стандартизации, качества и нормоконтроля научно-методического совета университета Рецензенты: С.А. Богатенков, П.П. Переверзев. СТО ЮУрГУ...»

«ОАО «ВСЕРОССИЙСКИЙ НАУЧНО-ИССЛЕДОВАТЕЛЬСКИЙ ИНСТИТУТ ГИДРОТЕХНИКИ имени Б.Е. ВЕДЕНЕЕВА» «Разработка проекта правил использования Заинского водохранилища» Шифр П-13-79 «Разработка проекта правил технической эксплуатации и благоустройства Заинского водохранилища». Этап № 6. Разработка перечня мероприятий Государственный контракт № 16-ФБ от 07.08.2013 г. Заместитель генерального директора по экономике и финансам Т. Ю. Крат Зав. отделом «Гидравлика, гидроледотермика и использование водохранилищ»,...»

«СЕБЕСТОИМОСТЬ ПРОДУКЦИИ И ПУТИ ЕЕ СНИЖЕНИЯ* Голубева Ю.А. Григорьева Н.В. Томский политехнический университет ninag1994@mail.ru yag5@tpu.ru PRODUCT COST AND WAYS TO REDUCE IT * Golubeva U.A. Grigoryeva N.V. Tomsk Polytechnic University ninag1994@mail.ru yag5@tpu.ru Введение Знание своих затрат и умение разбираться в производственных расходах помогает принимать оптимальные управленческие и финансовые решения. Себестоимость продукции определяется расходами организации. Себестоимость продукции это...»

«БЮЛЛЕТЕНЬ НОВЫХ ПОСТУПЛЕНИЙ 1-15 ЯНВАРЯ 2015г. В настоящий «Бюллетень» включены книги, поступившие в отделы Фундаментальной библиотеки с 1 по 15 января 2015 г. Бюллетень составлен на основе записей Электронного каталога. Материал расположен в систематическом порядке по отраслям знания, внутри разделов – в алфавите авторов и заглавий. Записи включают полное библиографическое описание изданий, шифр книги и место хранения издания в сокращенном виде (список сокращений приводится в Бюллетене)....»

«ОБРАЗОВАТЕЛЬНОЕ УЧРЕЖДЕНИЕ ВЫСШЕГО ПРОФЕССИОНАЛЬНОГО ОБРАЗОВАНИЯ «МУРМАНСКИЙ ГОСУДАРСТВЕННЫЙ ТЕХНИЧЕСКИЙ УНИВЕРСИТЕТ» Библиотека Мурманск, 2015 Бюллетень новых поступлений за февраль 2015 года В настоящий «Бюллетень» включены книги, поступившие во все отделы библиотеки университета в феврале 2015 года. «Бюллетень» составлен на основе записей электронного каталога. Материал расположен в систематическом порядке по отраслям знания, внутри разделов – в алфавите авторов и заглавий. Записи включают...»

«Серия «Первый Президент Республики Казахстан Нурсултан Назарбаев. Хроника деятельности» Первый Президент Республики Казахстан Нурсултан Назарбаев ХРОНИКА ДЕЯТЕЛЬНОСТИ 2003 год АСТАНА 2010 УДК 342 ББК 67.400 П26 Издатель: ТОО «Деловой мир Астана»Редакционно-издательская группа: М.Б. Касымбеков (руководитель), доктор политических наук, профессор, Б.Б. Темирболат (ответственный редактор), Ж.К. Усембаева, доктор технических наук, профессор, Е.А. Хасенов, кандидат филологических наук, Т.А....»

«МИНИСТЕРСТВО ОБРАЗОВАНИЯ И НАУКИ РОССИЙСКОЙ ФЕДЕРАЦИИ Федеральное государственное бюджетное образовательное учреждение высшего профессионального образования «НАЦИОНАЛЬНЫЙ ИССЛЕДОВАТЕЛЬСКИЙ ТОМСКИЙ ПОЛИТЕХНИЧЕСКИЙ УНИВЕРСИТЕТ» КОСМИЧЕСКОЕ ПРИБОРОСТРОЕНИЕ Cборник научных трудов II Всероссийского форума школьников, студентов, аспирантов и молодых ученых с международным участием 10–12 апреля 2014 г. Томск 2014 УДК 629.78.002.5 ББК 39.66 Космическое приборостроение: сборник научных трудов II...»

«ОАО «ВСЕРОССИЙСКИЙ НАУЧНО-ИССЛЕДОВАТЕЛЬСКИЙ ИНСТИТУТ ГИДРОТЕХНИКИ имени Б.Е. ВЕДЕНЕЕВА» «Разработка проекта правил использования Заинского водохранилища» Шифр П-13-79 «Разработка проекта правил технической эксплуатации и благоустройства Заинского водохранилища». Этап № 5. Определение зон воздействия водохранилища Государственный контракт № 16-ФБ от 07.08.2013 г. Заместитель генерального директора по экономике и финансам Т. Ю. Крат Зав. отделом «Гидравлика, гидроледотермика и использование...»

«Министерство образования и науки Российской Федерации Федеральное государственное бюджетное образовательное учреждение высшего профессионального образования —————————————————————————————————————————————— «Московский государственный технический университет имени Н. Э. Баумана» (МГТУ им. Н.Э.Баумана) Утверждено Первым проректором — проректором по учебной работе ПЛАНЫ УЧЕБНЫХ ЗАНЯТИЙ СТУДЕНТОВ первого курса второго семестра 2014 /2015 учебного года Табель-календарь на второе полугодие 2014/2015...»

«1. Цели и задачи дисциплины: Целью освоения дисциплины «Электрооборудование автомобилей и тракторов» является формирование у будущих специалистов знаний по конструкции и эксплуатации электрооборудования транспортно-технологических систем, изучение теоретических основ построения систем, узлов и элементов, принципа их действия, устройства и характеристик, особенностей обслуживания и эксплуатации.Основными задачами учебной дисциплины «Электрооборудование автомобилей и тракторов» являются: изучение...»

«АНАЛИЗ ЭФФЕКТИВНОСТИ ИННОВАЦИОННОЙ ДЕЯТЕЛЬНОСТИ МЕБЕЛЬНОГО ПРЕДПРИЯТИЯ Безрукова Т.Л., Беляева Е.В., Ильясова М.С. Федеральное государственное бюджетное образовательное учреждение высшего профессионального образования «Воронежская государственная лесотехническая академия», Воронеж, Россия ANALYSIS OF THE EFFECTIVENESS OF INNOVATION FURNITURE FACTORY Bezrukova T.L., Belyaeva E.V., Ilyasova M.S. Federal state budgetary educational institution the higher vocational training «The Voronezh state...»

«ОАО «ВСЕРОССИЙСКИЙ НАУЧНО-ИССЛЕДОВАТЕЛЬСКИЙ ИНСТИТУТ ГИДРОТЕХНИКИ имени Б.Е. ВЕДЕНЕЕВА» «РАЗРАБОТКА ПРОЕКТА ПРАВИЛ ИСПОЛЬЗОВАНИЯ МАРЬЕВСКОГО ВОДОХРАНИЛИЩА» Шифр П-13-72 «Разработка проекта правил технической эксплуатации и благоустройства Марьевского водохранилища». Этап №5 Определение зон воздействия водохранилища Государственный контракт № 9-ФБ от 01.08.2013 г. Санкт-Петербург Государственный контракт № 9-ФБ от 01.08.2013 г. «Разработка проекта правил технической эксплуатации 2 и...»

«Содержание Введение 1. Общие сведения об образовательной организации 4 2. Образовательная деятельность 5 3. Научно-исследовательская деятельность 18 4. Международная деятельность 5. Внеучебная деятельность 6. Материально-техническое обеспечение Заключение Приложение Результаты анализа показателей самообследования ВВЕДЕНИЕ Самообследование деятельности федерального государственного бюджетного учреждения высшего профессионального образования «Казанский государственный аграрный университет» (далее...»

«ПРОФЕССИОНАЛЬНЫЙ СОЮЗ РАБОТНИКОВ ЗДРАВООХРАНЕНИЯ РФ КЕМЕРОВСКАЯ ОБЛАСТНАЯ ОРГАНИЗАЦИЯ ОБЛАСТНОЙ КОМИТЕТ ПРЕЗИДИУМ ПОСТАНОВЛЕНИЕ 19 марта 2015 г. г. Кемерово №2-7 06 итогах работы Кемеровской областной организации Профсоюза по охране труда в 2014 году. Заслушав и обсудив информацию технического инспектора труда ЦК Профсоюза по Кемеровской области Новикова О.А. президиум отмечает, что в 2014 году, используя базу социального партнерства, организации Профсоюза всех уровней продолжили работу по...»







 
2016 www.nauka.x-pdf.ru - «Бесплатная электронная библиотека - Книги, издания, публикации»

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.