Математическая модель и метод оценки сценария выбора физического принципа действия чувствительного элемента

4. Экранирование зоны горения от зон прогрева, сушки и пиролиза.

1.

Рис. 7. Объемное содержание пара в струе

При удалении от среза сопла на расстояние до 800 калибров объемное содержание пара в струе приближается к 43 %. Это значение превышает минимальную огнетушащую концентрацию пара (35 %), при которой происходит прекращение диффузионного горения горючих газов.

Полученные данные позволяют ожидать, что возможными механизмами взаимодействия струи переохлажденного водяного пара с фронтом пожара будут:

1. Разбавление горючих продуктов пиролиза и кислорода воздуха паром.

2. Охлаждение зоны горения.

3. Изоляция факела пламени от кислорода окружающего воздуха.

6.

БИБЛИОГРАФИЧЕСКИМ СПИСОК

Способ тушения пожара : пат. 2216367 Рос. Федерация / М.Г. Руденко, И.С. Щербаков,

A.М. Гришин ; заявитель и патентообладатель Вост.-Сиб. ин-т МВД России. № 2002102296/12 ; заявл. 25.01.02 ; опубл. 27.06.03.

2. Гришин А.М., Руденко М.Г., Щербаков И.С. Экспериментальное исследование действия струи переохлажденного водяного пара на очаг низового лесного пожара // Экологические системы и приборы. 2006. № 2. С. 38-39.

3. Гришин А.М. Математическое моделирование лесных пожаров и новые способы борьбы с ними. Новосибирск : Наука, 1992. 407 с.

4. Гришин А.М. Физика лесных пожаров. Томск : Изд-во Том. гос. ун-та, 1994. 218 с.

5. Гришин А.М. Математические модели лесных пожаров. Томск : Изд-во Том. гос. ун-та, 1981. 227 с.

Теоретические основы теплотехники. Теплотехнический эксперимент. : справочник / под общ. ред. Чл.-корр. АН СССР

B.А. Григорьева, В.М. Зорина. 2-е изд., перераб. М. : Энергоатомиздат, 1988. 560 с.

00

70

40

30

10

УДК 681.3.069 Хоменко Татьяна Владимировна,

к. т. н., доцент, доцент кафедры «Эксплуатация водного транспорта», Астраханский государственный технический университет

Петрова Ирина Юрьевна,

д. т. н., профессор, заведующий кафедрой «Системы автоматизированного проектирования»,

Астраханский инженерно-строительный институт Лежнина Юлия Аркадьевна, к. т. н., доцент кафедры «Системы автоматизированного проектирования», Астраханский инженерно-строительный институт

МАТЕМАТИЧЕСКАЯ МОДЕЛЬ И МЕТОД ОЦЕНКИ СЦЕНАРИЯ ВЫБОРА ФИЗИЧЕСКОГО ПРИНЦИПА ДЕЙСТВИЯ ЧУВСТВИТЕЛЬНОГО ЭЛЕМЕНТА

T. V. Khomenko, I. Yu. Petrova, Y. А Lezhnina

MATHEMATICAL MODEL AND METHOD OF ASSESSMENT OF SENSOR PHYSICAL PRINCIPLE OF ACTION SELECTION SCENARIO

Аннотация. В работе построена математическая модель задачи выбора физического принципа действия чувствительных элементов с использованием аппарата теории множеств. Полученная модель позволяет при различных сочетаниях неоднородной входной информации о множестве альтернатив определить такой сценарий выбора, чтобы отклонение оценки выбранного физического принципа действия чувствительных элементов от заданных значений было минимальным. Для получения наилучшей оценки выбора физического принципа действия чувствительных элементов на этапе концептуального проектирования, предложен новый комплексный информационный метод, который базируется на основных понятиях теории информации и заключается в определении количества информации в управляемых состояниях. Разработанная вычислительная процедура позволяет выполнить расчёт количества информации, содержащейся в сообщении об одном факте наступления события, по одной итерации. Динамика формируемого сценария описывается последовательностью событий, каждое из которых образуется путём замыкания некоторого порождающего множества действий состояния. По каждому из факторов числовое значение коэффициента значимости и коэффициента достигнутого уровня устанавливается экс-

пертным путём. В работе рассмотрен фрагмент оценки возможных сценариев с использованием предложенного комплексного информационного метода оценки сценария выбора физического принципа действия чувствительных элементов на этапе концептуального проектирования.

Ключевые слова: чувствительные элементы, физический принцип действия, выбор варианта, оценка сценария выбора.

Abstract. In paper, the mathematical model of a problem of a choice of the physical principle of action of sensitive elements with use of the device of the theory of sets is constructed. The received model allows at various combinations of non-uniform entrance information on a set of alternatives to define such scenario of a choice that the deviation of an assessment of the chosen physical principle of action of sensitive elements from preset values was minimum. For maximizing an assessment of a choice of the physical principle of action of sensitive elements at a stage of conceptual design, the new complex information method that is based on the basic concepts of the theory of information and consists in definition of amount of information in operated states is offered. The developed computing procedure allows executing calculation of the amount of information, containing in the message on one fact of approach of an event, on one iteration. Dynamics of the formed scenario is described by sequence of events, each of which is formed by short circuit of some generating set of actions of a state. On each offactors numerical value of coefficient of the importance and coefficient of the reached level is established by an expert way. In paper, the fragment of an assessment ofpossible scenarios with use of the offered complex information method of an assessment of the scenario of a choice of the physical principle of action of sensitive elements at a stage of conceptual design is considered.

Keywords: sensor, physical principle of action, choice of alternatives, assessment of scenario selection.

Введение

Существующая тенденция превышения потребности в датчиковой аппаратуре над ее производством, обусловленная необходимостью совершенствования (частичного обновления и/или регулярной замены) при определённом по времени жизненном цикле изделий, вызвала необходимость широкого использования автоматизированных систем поискового конструирования [1]. Автоматизация ранжирования синтезированных вариантов физического принципа действия (ФПД) чувствительных элементов (ЧЭ) на начальных этапах разработки датчиковой аппаратуры позволяет сократить трудоемкость и время создания новых изделий [2-4].

Постановка задачи

Основным недостатком автоматизированных систем поискового конструирования является использование на начальном этапе проектирования классической постановки задачи выбора наиболее эффективных ФПД ЧЭ для их дальнейшей проработки на этапе технологического проектирования, которая в условиях даже частичного отсутствия априорных сведений об объекте проектирования неприменима [5, 6]. Следовательно, для расширения потенциала автоматизированных систем поискового конструирования необходима разработка и реализация задачи выбора ФПД ЧЭ на этапе концептуального проектирования в условиях различных семантико-синтаксических данных, которая не может считаться решённой при отсутствии механизма оценки сценария выбора.

Методы и результаты исследования

Используя аппарат теории множеств, представим задачу выбора ФПД ЧЭ следующим кортежем:

ЗВФПД :=(ПЗ; Т; Я; 5; Я; О; Р;У),

где ПЗ - вариант постановки задачи; Т - информация о множестве альтернатив; Я - информация о компонентах критерия оценивания; 5 - множество шкал для измерения качества альтернатив по критериям; Я - отображение множества допустимых альтернатив в множество их оценок по критериям;

0 - система предпочтений решающего элемента; Р - решающее правило; V - функция выбора.

В рамках различных формализаций выбора [7]: информация о ФПД ЧЭ может быть охарактеризована кортежем: Т = (Ть , Т2^, где Ть - тип

исходов (при г = 1 - математическое описание, при г = 2 - вербальное описание исходов); Т2j -тип компонент исходов (при j = 1 - количественные, при j = 2 - качественные типы компонент исходов);

- информация о компонентах критериях оценивания ФПД ЧЭ может быть охарактеризована кортежем: Я = ^Яи, Я2^, где Яи - тип критерия (при I = 1 - независимый в совокупности, при

1 = 2 - зависимый в совокупности); Я2j - тип

компонент критерия (при j = 1 - количественные, при j = 2 - качественные типы компонент критерия).

Тогда математическая модель задачи выбора ФПД ЧЭ описывается следующим кортежем:

БгЛ ={р, Т, Я0г8К, А^, где при неоднородной

входной информации о Т - вариантах ФПД ЧЭ, о Я0гк - критерии оценивания и составляющих его

компонентах (Я; £; Я ^ Я0ггК), определяется

3 = } - множество процедур (О; Р; V ^ 3),

позволяющих рассматривать выходную информацию об А - множестве возможных альтернатив ФПД ЧЭ (А с Т).

В классическом варианте задача выбора с математически описанными (Т11) количественными типами компонент исходов (Т21) при независимых в совокупности (Я11) количественных типах (Я21) компонент критерия оценивания решается классическими методами Р, в частности классическими методами ранжирования и оптимизации.

Однако, при различных сочетаниях неоднородной входной информации о Т, Я0^к, рассматривается следующая постановки задачи выбора: ПЗ = |уТи; Тг] с Т; Ши; с ^ 33; ЗА За г сН :=

:= Т,; Т2 ]; Яи; Я2 ,): = 3

^ тах

1

где Ж := ],

ттЯТР

= 11

9 . ]9

ттКЗ ттКД

9=1

Ж := Т

где Ж := 1

=Е ] т

=, Т 9 . т9

тахЯТР ^^ тахКЗ тахКД ' 9=1

где КЗ - коэффициент значимости 9-го фактора, КД - коэффициент достигнутого уровня 9-го фактора, w - количество факторов научно-технической результативности.

3. Формируется блочная матрица частот, характеризующих наступление/не наступление события 5".

4. Находится суммарное количество информации по проведённым итерациям:

] = Е ]1 .

9Р 9Р

I=1

то есть для поиска решения при качественном и/или количественном варианте ПЗ необходимо

определить такой сценарий выбора а0 :=

(' = 1, и), чтобы отклонение оценки выбранного ФПД ЧЭ от заданных ЛПР значений было минимальным. Множество сценариев Н = {а }, таких

что а0 еаг- V аг- сН, считается заданным, если

вычисляется (определяется и оценивается) приво-

_ о

дящий к цели сценарий ст. = <Гг- .

Для выявления сценария, приводящего к максимизации оценки выбора ФПД ЧЭ на этапе концептуального проектирования, предложен новый комплексный информационный метод (КИМ), который базируется на основных понятиях теории информации и заключается в определении количества информации ] , в управляемых состояниях г е Z (формирование Т, Я; выполнение процедур 3) для достижения максимальной оценки Ж (а0).

Разработанный метод (КИМ) представляет собой вычислительную процедуру, алгоритм которой включает в себя следующую последовательность действий:

1. Формируется множество операндов А как множество локальных целей и оценочные состояния г как множество передаваемой информации о научно-техническом эффекте через количественную оценку научно-технической результативности.

2. Вычисляется минимальное и максимальное количество информации:

- Ж := ] ,

5. Вычисляется ф - коэффициент эмер-джентности Хартли, как уровень системной организации:

1082 Еж

ф=-

(ф^ (108 2 Ж/к)8 2 Ж)).

108 2 Ж

6. Вычисляется ^ - коэффициент эмер-джентности Харкевича, как степень детерминированности объекта с уровнем системной организации ф, имеющего Z состояний, на переходы в которые оказывают влияние w факторов, о чем в модели накоплено N фактов:

1082 Ж ф

У =  ,

1082 N

7. Делается вывод:

(0).

- если ЗА1: Т9 ^Ттш Vф9 ^0 ^9 ^ 1, то переход на р-операнд для повторного анализа,

- если фг = фг+1 V у' = уг+1, то останов. Выбор сценария определяется по найденной

точке максимума:

Ж (а0) = тах Ж (аг );ф^

(1082 ^/1082 о).

Разработанный метод позволяет выполнить расчёт количества информации по одной итерации, содержащейся в сообщении об одном факте наступления события, до г - общего число итераций. Динамика формируемого сценария описывается последовательностью событий, каждое из которых образуется путём замыкания некоторого порождающего множества действий состояния.

т=1

В рамках предложенного комплексного информационного метода оценки сценария выбора ФПД ЧЭ на этапе концептуального проектирования рассмотрим фрагмент оценки возможных сценариев.

Пусть к исходным данным относятся:

1. Множество операндов А: выбор компонент критерия Я0гк оценивания - А1, установление взаимосвязности В.12 компонент - А2 с Я22 - нечётким характером представления их значений - А3 ; математическое описание Т11 вариантов ФПД ЧЭ с качественным типом Т22 компонент исходов (физико-технические эффекты, входящие в ФПД ЧЭ) - А4. Для ранжирования синтезированных вариантов (А5) и выбора ФПД ЧЭ (А6) использовались методы нечеткого упорядочения, нечёткого упорядочения с «идеальным элементом» и принятие решения методом Беллмана - За-

дэ [8-11]. Результатом является решение А0 как лучшего варианта ФПД ЧЭ.

2. По каждому из факторов числовое значение коэффициента значимости и коэффициента достигнутого уровня устанавливается экспертным путём.

3. В блочную матрицу заносятся данные оценочных состояний г (рис. 1):

- номер блока соответствует номеру итерационного процесса (элемента множества операндов А);

- в качестве строк матрицы принимаются факторы для оценочных состояний г, представленные в определённом порядке;

- в качестве столбцов матрицы принимаются операнды е А (результаты

применённых процедур 3), представленные в определённом порядке.

4. Высчитывается суммарное количество информации по каждой итерации и общее количе-

ство информации, коэффициент эмерджентности Хартли - ф, коэффициент эмерджентности Харке-вича -

5. Очевидно, что ф^ (1о§ 2 W/к^2 Ж),

О, I ^ 1.

Поскольку

Ж (£ I) = [О; 1] ^ Ж (а г) = [1; 10], то данная

стратегия оценивается Ж(а0) = 9 баллов. Для

определения, является ли данное значение максимальным, выполняется переход к шагу 2 и повтор вычислительных процедур. Заключение

В настоящее время разработана система, реализующая комплексный информационный метод, позволяющий количественно оценить сценарий выбора ФПД ЧЭ на этапе концептуального проектирования, что, в свою очередь, определяет необходимость выполнения фазификации нечётких значений компонент критерия и применения методов выбора определённой группы. Реализация данного метода позволяет, во-первых, обеспечить формирование и интеграцию различных семантических и синтаксических интерпретаций базы данных, инвариантных к программным средствам, а во-вторых, применять разработанный метод на ранних этапах проектирования датчиковой аппаратуры.

БИБЛИОГРАФИЧЕСКИЙ СПИСОК

1. Лабутин С.А. Доклады на научных конференциях по измерениям. (Нижний Новгород, декабрь 2008г.-июнь 2009г.) // Датчики и системы. 2009. № 10. С. 81-84.

2. Зарипов М.Ф., Петрова И.Ю. Предметно-ориентировання среда для поиска новых технических решений «Интеллект». // «РИ-95» : IV С.Петербург. междунар. конф. СПб., 1995. С.60-61.

3. Зарипова, В. М., Петрова И. Ю. Модель развития средств автоматизации инновационных процессов

А В С й Е Р 6 Н I и К 1_ _[ М N 0 Р 0 И Э Т

1 факторы ИТР Д1 Д2 ДЗ Д4 Д5 Д6

2 И 1 КЗ И I вд I1 И 1 Ы кд д кз й I кд I КЗ I вд Р I КЗ I3 I вд ,3 ,3 I КЗ I вд I4 КЗ I4 I вд ,4 ,4 I КЗ I щ Р I КЗ Р I кд Р Р I КЗ -1 кд Р I КЗ Р I кд Р Р I кз -1

3 ф1 глубина научной проработки 0.31В9 0,1643 0,0521 0,2639 0,1093 0,0288 0,2594 0,1364 0,0354 0,3001 0,1353 0,0406 0,2499 0,1332 0,0333 0,2932 0,1631 0,0478

4 ф2 новизна полученных результатов 0,2139 0,0976 0,0209 0,1982 0,0762 0,0151 0,1264 0,0786 0,0099 0,2682 0,1145 0,0330 0,2128 0,1126 0,0240 0,1201 0,0952 0,0114

5 фЗ завершенность исследовательской проработки 0,3250 0,1598 0,0519 0,2587 0,0998 0,0258 0,3105 0,1702 0,0528 0,2731 0,1161 0,0317 0,2711 0,130В 0,0355 0,2495 0,1116 0,0278

6 ф4 перспективность использования результатов 0,3168 0,0708 0,0224 0,2964 0,0881 0,0261 0,1638 0,0558 0,0091 0,2944 0,1221 0,0359 0,2646 0,1316 0,0375 0,2583 0,1266 0,0327

7 ф5 степень вероятности реализации результата 0,2654 0,0532 0,0141 0,2054 0,0784 0,0161 0,1241 0,0511 0,0063 0,2055 0,1007 0,0207 0,2645 0,1292 0,0368 0,0654 0,0227 0,0015

8 фб масштабность возможности реализации результата 0,1113 0,0577 0,0064 0,0813 0,0788 0,0064 0,0352 0,0232 0,0008 0,1315 0,0913 0,0120 0,0641 0,0801 0,0067 0,0731 0,0563 0,0043

9 Е= 0.167В 0,1184 0,1145 0,1740 0,1737 0,1255

10

11 1= 0,8739 ф=0,03 1^=0,05

Рис. 1. Иллюстрация инженерной методики расчета

(Computer Aided Innovation - CAI) // Прикаспийский журнал: управление и высокие технологии. 2012. № 3. С. 111-130.

4. Коробкин Д.М. Фоменков С.А.Автоматизированная методика извлечения структурированных физических знаний в виде физических эффектов из текстов на естественном английском языке // Известия Вол-гогр. гос. техн. ун-та. Сер. Актуальные проблемы управления, вычислительной техники и информатики в технических системах. Вып. 10. № 3 (76). Волгоград, 2011. С. 111-116.

5. Хоменко Т.В., Ерёменко О.О. Автоматизированные системы поискового конструирования: системный анализ и развитие системной парадигмы // Вестник Астрахан. гос. техн. ун-та. Сер.: Управление, вычислительная техника и информатика. 2010. № 1. С.136-142.

6. Лежнина Ю.А., Терновая Г.Н. Робастное децентрализованное управление с компенсацией возмущений нелинейными многосвязными объектами с запаздыванием по состоянию // Вестн. Астрахан. гос. техн. ун-та. Сер.: Управление, вычислительная техника и информатика. 2012. № 2. С. 47-55.

7. Хоменко Т.В. Универсальное представление предметных задач поискового конструирования физического принципа действия чувствительных элементов

системы управления // Информатизация и связь. 2012. № 5. С. 126-129.

8. Хоменко Т.В., Мурыгин М.А. Применение алгоритма выбора лучших технических решений чувствительных элементов систем управления в нечеткой среде // Вестник Астраханского государственного технического университета. Сер.: Управление, вычислительная техника и информатика. 2010. №2. С.111-116.

9. Хоменко Т.В. Системные подходы к анализу измерительных устройств // Вестник Астраханского государственного технического университета. Сер.: Управление, вычислительная техника и информатика. 2009. № 1. С. 88-93.

10. Хоменко Т.В., Мурыгин М.А. Применение алгоритма выбора лучших технических решений чувствительных элементов систем управления в нечеткой среде // Вестник Астраханского государственного технического университета. Сер.: Управление, вычислительная техника и информатика. 2010. №2. С.111-116.

11. Хоменко Т.В. Системные подходы к анализу измерительных устройств // Вестник Астраханского государственного технического университета. Сер.: Управление, вычислительная техника и информатика. 2009. № 1. С. 88-93.

УДК 53.087 Иванов Максим Сергеевич,

ст. преподаватель кафедры «БЖДиЗС», Забайкальский институт железнодорожного транспорта, e-mail: vanov.maks@mail.ru

Илларионов Анатолий Ильич, д. ф.-м. н., профессор, заведующий кафедрой физики, Иркутский государственный университет путей сообщения, e-mail: illarionov_a@irgups.ru

Горева Ольга Валерьевна, к. ф.-м. н., доцент кафедры физики, Иркутский государственный университет путей сообщения, e-mail: gorevd@yandex.ru

Горев Дмитрий Владимирович, аспирант кафедры физики,

Иркутский государственный университет путей сообщения, e-mail: gorevdima@gmail.com

КОМПЬЮТЕРИЗАЦИЯ ОБРАБОТКИ ПРОСТРАНСТВЕННОЙ СТРУКТУРЫ ПРЕОБРАЗОВАННЫХ ПО ЧАСТОТЕ ГАУССОВЫХ ПУЧКОВ СО СФЕРИЧЕСКОЙ АБЕРРАЦИЕЙ

M. S. Ivanov, A I. Illarionov, O. V. Goreva, D. V. Gorev

PROCESSING OF SPATIAL STRUCTURE OF THE GAUSSIAN BEAM OF TRANSFORMED FREQUENCY WITH SPHERICAL ABERRATION COMPUTERIZATION

Аннотация. В работе продолжены исследования по применению достижений нелинейной оптики для определения аберраций фокусирующих инфракрасных (ИК) линз. В более ранних работах авторы предложили для исследования аберраций ИК-оптики нелинейно-оптический метод, основанный на преобразовании ИК-излучения в нелинейных кристаллах. Информация об аберрациях фокусирующих ИК-линз в этом случае полностью переносится в структуры преобразованного излучения. В представленной работе разрабатывается метод автоматизации экспериментального исследования энергетического распределения структуры второй оптической гармоники 2 m лазерного излучения, сфокусированного в нелинейный кристалл линзой со сферической аберрацией. Метод основан на применении ПЗС-приёмника для регистрации пространственно-угловой структуры второй оптической гармоники и её последующего анализа посредством изофотометрии (линий равной интенсивности на изображениях структуры второй оптической гармоники) с помощью компьютерной программы. Разработанный метод позволяет в реальном масштабе времени регистрировать параметры энергетического распределения структуры второй гармоники и по ним производить расчёт ее относительной интенсивности с учётом сферической аберрации волнового фронта основного излучения частоты m. В качестве основного излучения используется лазерный гауссов пучок света в инфракрасной (ИК) области спектра (длина волны излучения 1064 нм), сфокусированный линзой, обладающей сферической аберрацией. Представленный метод является быстродействующим, относительно недорогим. Относительная ошибка находится в допустимых для оптических измерений пределах и составляет 5-15 %. Создан алгоритм для разработки программного обес-