Содержание к диссертации
Введение
1. Среда и экологические факторы, воздействующие на объекты агропромышленного комплекса (АПК)
1.1. Взаимодействие среды и экологических факторов в системе «организм - среда»
1 2.Классификация экологических факторов
1.3.Интегральные критерии в экологической системе «организм - среда»
1.4.Оценка зон экологического неблагополучия с позиции экобезопасности объектов АПК
1.4.1 .Критерии зон экологического кризиса и бедствия
1.4.2.Тематические критерии зон экологического неблагополучия
1.4.3.Пространственные критерии зон экологического неблагополучия (ЗЭН)
1.4.4. Динамические критерии зон экологического неблагополучия
1.4.5. Интеграция и апробация показателей ЗЭН
1.5. Постановка задачи исследований
2. Планирование эксперимента при разработке новой техники и технологий на объектах АПК
2.1. Разработка математических моделей процесса оптимизации АСУ для объектов АПК
2.2. Оценка числовых характеристик случайных величин по ограниченному числу опытов
3. Прогнозирование возможности применения различных систем массового обслуживания (СМО) в условиях с.х. производства
3.1. Разработка методики и методологии оценки риска аварийных взрывов на объектах АПК
3.2. Статические и экспериментальные исследования риска аварийных взрывов, связанных с транспортировкой и хранением сжиженных газов в емкостях
3.3. Исследования статистических данных по авариям на объектах АПК
3.4. Исследования методов оценки показателей надежности элементов СМО на объектах АПК по результатам испытаний
3.5. Методика определения основных показателей надежности
4. Разработка методики и алгоритма расчета СМО применительно к объектам АПК
4.1. Исследования основных параметров и вероятных характеристик СМО, разработанных в условиях воздействия на них техногенных нагрузок
4.2. Разработка информационной модели и технико-экономических параметров СМО, применяемых в АПК
4.3. Автоматизированные системы управления для объектов АПК
5. Прогнозирование оптимальной потребности топлива в жилых городках АПК, представленных в виде СМО
5.1. Расчет количества ремонтно-аварийных бригад в коммунальном хозяйстве города
5.2. Оценка основных параметров экспоненциального закона распределения при испытании
5.3. Перспектива исследования СМО на объектах АПК в целях устойчивого развития с.-х. производства
5.4. Разработка программного комплекса расчета оптимальной технологической структуры и производственной программы АПК
Литература
Основные сокращения, принятые в условных обозначениях
Заключение
- Взаимодействие среды и экологических факторов в системе «организм - среда»
- Разработка математических моделей процесса оптимизации АСУ для объектов АПК
- Разработка методики и методологии оценки риска аварийных взрывов на объектах АПК
Введение к работе
Среди множества аспектов перехода России к устойчивому развитию
особое место занимает круг методических проблем получения
объективных оценок текущего и прогнозируемого состояния российских
ремонтов.
При этом проблемы получения объективных оценок далее
укрупненных блоков социально-экономического, промышленно-
технологического, эколого-географического и медико-биологического
состояния конкретных регионов России носят ярко выраженный
междисциплинарный характер.
В ходе исследований последнего времени установлено , что часто
позитивные показатели для одного блока действует как негативный фактор
для другого, Поэтому получить целостную картину объективного
состояния региона можно лишь совместно рассматривая складывающийся
ситуацию в указанных блоках в текущий или прогнозируемый момент
времени.
Возникающие при этом задачи весьма близки и укладываются в
область знаний, обозначаемую как исследования больших систем. С этих
позиций рассматриваемая проблема может быть сведена к созданию
разноуровневых иерархических модельных описаний укрупненных блоков
Разнородность используемых методов формализации может быть
преодолена структурированием иерархических уровней модельных
описаний. При этом для каждого уровня устанавливаются требуемое
абстрагирование, необходимая доступная информационная база, критерии оценки благополучия реальной ситуации в регионе, описываемой данным блоком, а также адекватность используемого модельного описания.
По нашему мнению, целесообразно установить 4 уровня модельных описаний: исходные модели, модели данных, порождающие модели, структурированные модели.
В этом случае, на верхнем уровне иерархии структурированные модели отдельных блоков объединяются в единую имитационную модель, описываемую с требуемым абстрагированием реальную или прогнозируемую ситуацию в регионе или на конкретном объекте (например, в АПК)
При этом имеющиеся источники фактографической информации (представленной разнородными базами данных) будут основой для моделей нижних уровней. Это позволит обеспечить корректный переход к требуемой адекватности моделей верхних уровней и облегчит различным специалистам в различных областях интерпретацию результатов моделирования.
С другой стороны, успешное развитие АПК в условиях конкурентного окружения во многом зависит от его способности ориентироваться на рынке и выпускать товар и с.-х. продукцию требуемого ассортимента, качества и конкурентно-способной цены.
Современное состояние активной части основных фондов с.-х. предприятий характеризуются преобладанием физически изношенного,
морально и экономически устаревшего оборудования, в целом технический уровень с.-х. производства и состояния организационной структуры не позволяет в подавляющем большинстве случаев выпускать конкурентно способную продукцию.
Практическая потребность в решении вышеуказанной задачи существует, но не может быть достаточной степени удовлетворенна в следствии мало-изученности специфических проблем инвестиционной деятельности в условиях российской экономики.
Таким образом, актуальность диссертационной работы определяется также необходимостью разработки аппарата управления реструктуризации и техническим перевооружением объектов АПК, что достигается разработкой комплекса методов, алгоритмов и программного обеспечения по определению технологической структуры оборудования, производственного плана и показателей эффективности капитальных вложений.
Взаимодействие среды и экологических факторов в системе «организм - среда»
Зона (?) включает территории с заметным снижением продуктивности и устойчивости экосистем, максимумом нестабильности, ведущим в дальнейшем к спонтанной деградации экосистем, но еще с обратимыми нарушениями экосистем, предполагающими сокращение хозяйственного использования и планирование поверхностного улучшения.
Зона (Ю включает территории с сильным снижением продуктивности и потерей устойчивости, трудно обратимыми нарушениями экосистем, предполагающими лишь прочное их хозяйственное использование и планирование глубокого улучшения.
Зона (Б) - это зона катастрофы, которая включает территории с полной потерей продуктивности, практически необратимыми нарушениями экосистем, полностью исключающими территорию из хозяйственного использования и требующими коренного улучшения.
Несмотря на то, что имеется много работ посвященных биоиндексации экосистем [2,25,26], очень мало работ, содержащих списки биоиндикаторов, ориентированных по классам экологического неблагополучия - нормы риска, кризиса и бедствия. Например, Хромов СП., Виноградов Б.В.[20,22,24] Салко В.А. [16], Киселева Т.М. [46], Шептунов В.Н. [86] и др. По содержанию выделят три основных подразделения показателей ЗЭН:
- тематические
- пространственные
- динамические.
При этом, по нашему мнению. Только сочетание показателей из всех видов может полно квалифицировать зону экологического кризиса или бедствия. Тематические критерии зон экологического неблагополучия. Тематические критерии включают специфические индикационные показатели (индикаторы), характеризующие свойства экосистем. На наш взгляд, в первую очередь следует рассматривать ботанические, зооценотические и почвенные показатели, ограничиваясь, в основном, биоценотическими и экосистемными уровнями (рис. 1.4), т.е. теми показателями, которые характерны для объектов АПК. критерии экологического неблагополучия(КЭН)
Классификация критериев зон экологического неблагополучия Ботанические критерии среди тематических имеют наибольшее значение, поскольку они не только чувствительны к нарушениям окружающей среды, но и наиболее физиологичны к наилучшим образом прослеживают зоны экологического бедствия по размерам в пространстве и по стадиям нарушения во времени [26].
Разработка математических моделей процесса оптимизации АСУ для объектов АПК
Известно два основных метода решений этой задачи [4,6]:
- метод эволюционного планирования эксперимента;
- метод итерационных алгоритмов математического программирования. Первый из этих методов состоит в локальной аппроксимации зависимости Ф(х,х) путем постановки полного факторного эксперимента или его дробных реплик в окрестности некоторой точки, после чего требуется принятие одного из трех решений [8]:
- об изменении центральной точки эксперимента;
- о введении в вектор х новых параметров оптимизации;
- об изменении интервала варьирования переменных.
В таком варианте метод пригоден лишь для оптимизации сравнительно медленно меняющихся объектов и требует участия квалифицированного специалиста, что делает его практически малопригодным в длительном круглосуточном эксперименте.
В работах [3,4] описана последовательная итерационная процедура Д оптимального планирования эксперимента для задачи динамической оптимизации (это позволит существенно сократить количество экспериментов в каждой точке пространства параметров оптимизации и формулировать процесс смещения центральной точки факторного и эксперимента)
Таким образом, метод эволюционного планирования эксперимента здесь преобразован к виду подобному итерационным алгоритмам математического прогнозирования.
В общем случае итерационные алгоритмы математического программирования представляются в виде процесса [9] : . =х +vV где xk+i и Х(с значения управляющих параметров на к-ом и к+1-м шагах алгоритма. Вектор Vk . оценка градиента функции Ф(х,т) в точке хк при фиксированном времени t. Ук - величина рабочего шага алгоритма в направлении При этом оценки компонент градиента получаются на каждом шаге путем обработки измерений скорости фотосинтеза, соответствующий последовательности точек {хк} в пространстве параметров оптимизации.
Таким образом, в алгоритме [6] используется текущая апостериорная информация об объекте, вследствие чего иногда их называют также адаптированными алгоритмами. Из теории экспериментального регулирования известно, что процессы динамической оптимизации нуждаются в анализе и учете всей априорной информации об объекте [10].
В то же время эффективность оптимизации определяется правильностью выбора алгоритма с учетом конкретных особенностей функции. При этом дополнительная информация об объекте, как правило, позволяет уменьшать интервал [11], т.е. улучшить точность оптимизации.
Поэтому изучение поведения функции Ф(х,т) открывает возможность улучшения качества методов отслеживания максимума Ф(х,і).
Разработка методики и методологии оценки риска аварийных взрывов на объектах АПК
В связи с тем, что объекты АПК отличаются большим разнообразием [8,9,19,25], формализовать их в виде СМО часто не представляется возможным.
С этой целью, по нашему мнению, при решении задач моделирования систем такого типа целесообразно использование статистической категории объектов пакета прикладных программ моделирования дискретных систем (ПМДС) в среде СВМ ЕС.
Выбор в качестве средств программной реализации моделей вышеуказанного типа обусловлен тем, что в настоящее время они являются одним из наиболее эффективных и распространённых программных средств моделирования сложных дискретных систем на ЕС ЭВМ и успешно используются для моделирования систем, формализуемых в виде СМО (с помощью которых описываются многие объекты АПК).
Пакет моделирования дискретных систем ПМДС построен на базе языка имитационного моделирования GPSSV в предположении, что моделью сложной дискретной системы является описание её элементов и логических правил их взаимодействия в процессе функционирования моделируемой системы. При этом предполагается, что для определенного класса моделируемых систем можно выделить небольшой набор абстрактных элементов -объектов, причем набор логических правил также ограничен и может быть описан небольшим числом стандартных операций.
Комплекс программ, описывающих функционирование объектов и выполняющих логические операции, является основой для создания программной модели системы данного класса.
Набор операторов языка однозначно соответствует набору блоков для описания блок-диаграммы. Вследствие этого, очевидно, что построение блок-диаграммы является не самоцелью, а лишь промежуточным этапом при написании имитационной модели исследуемой системы с использованием операторов языка GPSSV.
При этом процесс создания процесс создания модели можно изобразить в виде схемы, показанной на рис. 5.3.
Основой ПМДС являются программы, описывающие функционирование выделенного конечного набора объектов, и специальная диспетчирующая программа-симулятор, основные функции которого следующие: обеспечение заданных программистом маршрутов продвижения динамических объектов, называемых далее транзактами (сообщениями); ввод и логический контроль исходной информации с проверкой таблиц соответствия; поиск структуры оборудования линий и производственной программы; определений расчетных показателей на основе математической модели, НСИ, НТД и исходной информации полученной от для выбранного проектировщика; формирование проектной документации варианта.
