Содержание к диссертации
Введение
1. Состояние вопроса и постановка задачи исследования 14
1.1. Методы анализа нагрузок на рабочих органах 15
1.2. Методы оптимального проектирования рабочих органов 27
1.3. Методы анализа динамических нагрузок в элементах привода . 33
1.4. Экспериментальные методы анализа нагрузок в элементах привода 39
1.5. Постановка задачи и выбор методов исследования 48
2. Моделирование нагрузок на рабочих органах фрезерующих агрегатов . 50
2.1. Моделирование нагрузок при взаимодействии с беспнистой залежью 50
2.2. Моделирование нагрузок при взаимодействии с древесными включениями 57
3. Анализ нагрузок на рабочих органах фрезерующих агрегатов 61
3.1. Математические ожидания нагрузок на рабочих органах 61
3.1.1. Математические ожидания нагрузок при взаимодействии с беспнистой залежью. 61
3.1.2. Математические ожидания нагрузок при взаимодействии с древесными включениями 67
3.2. Спектральные плотности нагрузок при взаимодействии с беспнистой залежью 73
3.2.1. Анализ в системе координат, связанной с углом поворота рабочего органа 74
3.2.2. Анализ в системе отсчета, связанной со временем 87
3.3. Спектральные плотности нагрузок при взаимодействии с древесными включениями 98
3.4. Взаимные спектральные плотности нагрузок на рабочих органах фрезерующего агрегата 105
3.5. Спектральные плотности нагрузок с учетом неточности изготовления рабочего органа. 113
3.6. Оценка плотностей распределения нагрузок 129
3.7. Анализ характера нагружения на рабочем органе 136
3.8. Исходные данные для анализа нагрузок на рабочем органе фрезерующего агрегата 142
3.8.1. Параметры импульсов нагружения при взаимодействии с беспнистой залежью 142
3.8.2. Определение параметров импульсов нагружения при взаимодействии с древесными включениями. 146
Выводы 154
4. Выбор оптимальных параметров рабочих органов 157
4.1. Постановка задачи выбора оптимальных параметров 157
4.2. Выбор оптимальных параметров при взаимодействии с беспнистой залежью 160
4.3. Выбор оптимальных параметров при взаимодействии с древесными включениями . 174
4.4. Многокритериальная оптимизация параметров рабочего органа 180
Выводы 184
5. Статистическая динамика приводов торфяных фрезерующих агрегатов . 185
5.1. Моделирование привода рабочего органа . 185
5.1.1. Динамическая модель двигателя внутреннего сгорания 186
5.1.2. Моделирование движущего момента на валу двигателя внутреннего сгорания 190
5.1.3. Динамические модели приводов 196
5.2. Установившиеся динамические процессы в приводе. 201
5.2.1. Динамический анализ поведения двигателя в условиях случайного нагружения 202
5.2.2. Анализ линейных динамических систем 210
5.2.3. Анализ нелинейных моделей привода 223
5.3. Неустановившиеся динамические процессы в элементах привода . 233
5.4. Методика анализа динамической нагруженности приводов 236
5.5. Выбор оптимальных параметров привода фрезерующего агрегата 242
5.5.1. Постановка задачи оптимизации 242
5.5.2. Выбор оптимальных параметров рабочего органа с учетом динамических свойств привода 246
Выводы 248
6. Исследование нагруженности фрезерующих агрегатов . 250
6.1. Машины послойно-поверхностного фрезерования 250
6.1.1. Методика анализа динамической нагруженности 250
6.1.2. Анализ нагруженности фрезера МТФ-14. ." 264
6.2. Машины для глубокого фрезерования торфяной залежи. 272
6.2.1. Методика анализа динамической Нагруженности 272
6.2.2. Анализ нагруженности привода фрезерующего агрегата МТП-42А. 287
6.2.3. Анализ нагруженности привода фрезерующего агрегата МП-20 290
Выводы 295
7. Экспериментальные методы исследования динамической нагруженности 296
7.1. Идентификация динамических свойств привода и параметров нагрузок . 296
7.2. Полунатурный метод анализа динамической нагруженности элементов привода 298
8. Реализация результатов исследования. 303
Основные выводы и заключение . 305
Список использованных источников. 310
Приложения 328
- Экспериментальные методы анализа нагрузок в элементах привода
- Моделирование нагрузок при взаимодействии с древесными включениями
- Спектральные плотности нагрузок при взаимодействии с древесными включениями
- Выбор оптимальных параметров при взаимодействии с древесными включениями
Введение к работе
В настоящее время в торфяной промышленности широкое применение нашли машины с фрезерующими рабочими органами [1, 2, 3]. Их применение позволяет комплексно механизировать рабочие операции. При этом фрезерующие агрегаты обладают большой производительностью при высоком качестве получаемой продукции. Основной чертой этих машин является резко переменный случайный характер нагрузки на рабочем органе и в элементах привода, что приводит к недостаточной надежности эксплуатируемых торфяных машин [13, 33]. От высокой работоспособности фрезерующих агрегатов в значительной степени зависит стабильность производства торфяной продукции.
Известно [145, 146, 148], что надежность машины, ее эксплуатационные и экономические показатели закладываются на стадии проектирования. Одним из путей повышения эффективности процесса проектирования является разработка и применение прогрессивных методов расчета деталей машин, учитывающих основные факторы и условия, определяющие как характер и величину нагрузки в элементах конструкции и привода, так и действительные критерии работоспособности деталей. При этом, большое значение помимо вопросов анализа, приобретает значение разработка методов синтеза машинных агрегатов. Наибольший эффект на стадии проектирования дает применение методов оптимизации.
Экспериментальные методы анализа нагрузок в элементах привода
Эффективным при этом оказывается использование методов идентификации систем - процедуры построения оптимальной в определенном смысле математической модели исследуемого объекта по экспериментальным записям (реализациям) входных и выходных процессов [178, 182, 186, 187, 191].
Идентифицированные математические модели могут быть в дальнейшем использованы для теоретического исследования динамики механических систем при различных видах возмущений, решения задач оптимизации отдельных параметров, диагностики эксплуатируемых машин и оборудования, построения упрощенных моделей сложных объектов в системах управления и т. д.
Примеры постановки и решения задач построения математических моделей и оценки параметров исследуемых систем по экспериментальным данным, об их поведении встречались в различных областях науки и техники, но как самостоятельное научное направление идентификации возникла в теории автоматического управления при построении моделей объектов управления [179,181,184,185,188,190].
При построении математической модели вначале определяют класс и структуру ее оператора, т.е. закона, в соответствии с которым возмущения (входные переменные) преобразуются в реакции объекта (выходные процессы). Эта часть общей задачи идентификации называется структурной идентификацией. Определение численных значений параметров математической модели, структура которой известна, или оценка параметров самого объекта называется параметрической идентификацией.
При решении задачи идентификации механических систем обычно используют следующие экспериментальные данные: реализации перемещений, скоростей или ускорений отдельных точек исследуемой конструкции или усилий, возникающих в отдельных ее элементах, а также внешних возмущений, значения частотных характеристик исследуемых объектов.
Их получают в процессе активного или пассивного эксперимента. Важную роль для решения задач идентификации играет планирование эксперимента [71, 179, 185, 199].
В активном эксперименте на вход подают пробные сигналы заданной формы. Это могут быть ударные воздействия, последовательности импульсов различной формы, гармонические или полигармонические возмущения. К ним можно также отнести результаты виброиспытаний конструкций при случайном нагружении с заданными статистическими характеристиками. В перечисленных случаях входные сигналы должны возбуждать все исследуемые собственные формы колебаний.
С помощью активного эксперимента можно получить более достоверную и богатую информацию о динамике системы, но иногда его постановка затруднительна или даже невозможна. В таких случаях исходные данные для решения задачи идентификации приходится получать в процессе функционирования (эксплуатации) исследуемого объекта (пассивный эксперимент). Если при этом возбуждаются не все интересующие собственные формы колебаний изучаемых систем, то задача идентификации сводится к построению их упрощенных математических моделей [71].
Как известно, измерение экспериментальных данных всегда сопровождается погрешностями. Характер этих погрешностей во многих случаях определяет выбор метода оценивания. Так, если погрешности измерений имеют нормальное распределение, то оптимальные оценки искомых параметров могут быть получены методом наименьших квадратов. При других законах распределения для оптимального оценивания используют более сложные методы, например, метод максимального правдоподобия. Поэтому весьма важно изучить характер погрешности измерения, их влияние на результаты идентификации и выработать рекомендации для получения решения с заданной точностью [71, 180, 182].
Следует подчеркнуть, что на точность идентификации оказывают влияние также коррелированность погрешностей измерений с полезными сигна 42 лами, несоответствие выбранной структуры математической модели реальному объекту (например, предположения о линейности рассматриваемого нелинейного объекта), нарушение предположения о стационарности исследуемых объектов, квантование непрерывных процессов при решении задачи на ЭВМ и др.
Известно, что задача идентификации динамических объектов относится к классу обратных и может оказаться некорректно поставленной. Для ее решения разработан ряд способов, основанных на идее метода регуляризации А. Н. Тихонова [179, 180].
В настоящее время выделяют следующие основные этапы экспериментального исследования динамики систем [71, 180, 182] . 1. Определение динамической податливости системы, например, в виде АФЧХ, содержащей информацию о собственных частотах, величине жесткости и декрементах колебаний. Динамическая податливость позволяет оценить запас устойчивости и параметры обратной связи замкнутой динамической системы, вынужденные колебания и внешние воздействия. Она дает объективную оценку фактического динамического состояния исследуемого образца машины. Для улучшения конструкции необходимо выявить пути уменьшения ее динамической нагруженности. С этой целью строят формы колебаний. 2. Построение собственных форм колебаний определяет доминирующий элемент конструкции и показывает баланс виброперемещений различных элементов, а также задает во многом структуру математической модели исследуемой колебательной системы. Благодаря графическому построению форм колебаний удается выявить наиболее слабые элементы и разработать рекомендации по улучшению конструкции. 3. Разработка математических моделей динамической системы, отражающей инерционные, упругие, диссипативные свойства, взаимосвязь различных движений, а также внешние воздействия, позволяет оценить эффективность конструктивных рекомендаций и выбрать оптимальные.
Моделирование нагрузок при взаимодействии с древесными включениями
Для определения показателей надежности торфяных машин нашли методы ускоренных испытаний [13]. При этом, достоверность их результатов в значительной мере зависит от правильности выбора режимов испытания, которые по разрушающему эффекту должны соответствовать эксплуатационным. Назначение режима испытаний должно производится на основании данных о нагрузках узлов и деталей торфяных машин в условиях эксплуатации. Они могут быть получены на основе результатов тензометрирования с применением методов статистической обработки полученной информации.
В работе [13] дано методическое обоснование ускоренных стендовых испытаний для оценки долговечности механизмов трансмиссии торфяных машин с активными рабочими органами. Определение режима испытаний базируется на использовании спектра эксплуатационных нагрузочных характеристик. Систематизация данных о нагруженности, полученных в результате проведения полевых тензометрических измерений рядом исследователей, показала особенности формирования нагрузок на рабочих органах технологических машин и тенденции их изменения соответственно условиям эксплуатации.
Коэффициент вариации момента привода рабочего органа находится в пределах 0,2.. .0,5 в зависимости от типа машины и характеристики торфяной залежи. Наибольшее значение коэффициента вариации получены для машин, выполняющих подготовительные и ремонтные операции (сплошное фрезерование, корчевание) в связи с влиянием сопротивлений от извлечения и переработки древесных включений.
Методические разработки нагрузочных режимов реализованы при проведении испытаний элементов трансмиссии фрезера МТФ-14, машины глубокого фрезерования МТП-42, и машины МТФ-43. Программы ускоренного исчерпания ресурса в процессе стендовых испытаний были построены в условиях блочного режима на основании закона Вейбулла.
Методика оценки эксплуатационных характеристик торфяных агрегатов с применением стендовых испытаний, предложенная в [13, 20] включает: оценку эксплуатационных показателей агрегатов при разработке агрегати-руемых машин на базе заданного трактора на залежах с различной качественной характеристикой при вероятностном характере воздействия внешних факторов; решение задач объективного анализа эксплуатационных характеристик в широком диапазоне технических параметров и условий функционирования; проведение эмпирических исследований по оптимизации параметров машин и выбору рациональных тягово-скоростных режимов эксплуатации агрегатов.
Метод [13] базируется на использовании разработанного информационно-моделирующего комплекса, включающего имитационный стенд для испытания базовых тракторов в составе торфяных агрегатов, автоматизированной системы управления нагружающими устройствами, моделирующих алгоритмов и программ формирования нагрузочных режимов в процессе функционирования машин, методических материалов по проведению испытаний и анализа их результатов.
Моделирование рабочих процессов проводилось с использованием натурных тракторов, оборудованных динамическими моделями и тормозными устройствами, имитирующими по заданной программе тяговую и приводную нагрузку функционирования агрегатов. Инерционные массы с целью воспроизведения влияния динамического фактора подбирались с учетом инерции роторов тормозных устройств из условий равенства кинетической энергии ведомых масс машин и заменяющих их элементов.
Имитация рабочих процессов функционирования агрегатов реализована с помощью подсистем «движитель - торфяная залежь» и «рабочий орган - торфяная залежь». Моделирование режимов эксплуатационной тяговой и приводной нагрузки проводилось на основе комплекса уравнений, описывающих процесс взаимодействия составных частей машин с залежью, показателей тяговых свойств тракторов на торфяном основании и сопротивлений исполнительных органов, вероятностно-статистических моделей технологических условий, включающих рельеф поверхности технологических карт, характеристики пнистости по размерам и распределению древесных включений, изменчивости деформационно-прочностных свойств залежи по трассе движения агрегата.
Формирование последовательности случайных величин в соответствии с эмпирическими распределениями осуществлялось по стандартным программам путем получения и преобразования равномерно распределенных случайных чисел. Необходимая информация в подавляющем большинстве случаев представлялась нормальным законом с заданием математического ожидания и среднеквадратического отклонения.
Для моделирования стационарных случайных процессов рационального спектра с экспоненциально-косинусной корреляционной функцией, используемых при описании эксплуатации агрегатов, применен метод рекуррентных уравнений формирования случайной последовательности [13]: [п\ = а0х[п] + ахх\п -1] - b [n -1] - b2 [n -1], где а0, а\, b\, Ь2- коэффициенты, определяемые в соответствии с параметрами корреляционной функции дискретного процесса.
Моделирующий алгоритм процесса функционирования агрегата построен по принципу последовательного определения по трассе движения текущих значений ординат профиля, модуля деформации, осадки и дифферента трактора, осадки торфяных машин по точкам опоры, сопротивления движе 48 нию составных частей агрегата и разрушения пнистой торфяной залежи рабочими органами. Реализация алгоритма проводилась на основе обобщения и получения дополнительных экспериментальных данных по ряду составляющих математических моделей, характеризующих взаимодействие составных частей агрегатов с торфяной залежью.
Дальнейшее развитие экспериментальных методов исследования динамики торфяных машин должно быть связано с разработкой методов идентификации, позволяющих с наименьшими затратами определять динамические характеристики механических систем и с разработкой методов прогноза на-груженности в различных условиях эксплуатации. Причем они должны показывать пути совершенствования элементов конструкции фрезерующего агрегата.
Спектральные плотности нагрузок при взаимодействии с древесными включениями
Для механических систем с малым затуханием передаточная функция имеет несколько пиков, соответствующих значениям собственных частот системы, то есть обладает фильтрующими свойствами. Если значения собственных частот динамической системы попадут в интервал частот, занимаемый непрерывной частью спектральной плотности нагрузки А/", согласно выражению (3.7.5) произойдет увеличение нагруженности элементов динамической системы, обусловленное возбуждением колебаний с собственными частотами. Анализ частотных свойств нагрузок на рабочих органах фрезерующих агрегатов показывает, что именно эта причина позволяет объяснить высокую динамическую нагруженность привода даже при фрезеровании беспнистой залежи. Для принятых скоростей вращения рабочих органов длительность импульсов составляет от 0,1 до 0,01 с. Следовательно, интервал частот, где сосредоточена основная доля энергии, равна 10-100 Гц и перекрывает значения низших собственных частот приводов фрезерующих агрегатов, лежащих в интервале от 3 до 40 Гц. В результате попадания собственных частот в зону А/ происходит возбуждение колебаний с частотами сос,.
Если рассматривать процесс формирования нагрузки в элементах динамической системы во временной области, то объяснить этот факт можно тем, что случайность импульсов не дает возможности процессу нагружения в системе установиться. Эта особенность отмечалась Д.П. Волковым и В.А. Черкасовым [101] при анализе нагруженности элементов конструкции роторных экскаваторов, и был сделан вывод, что" когда при копании внешняя нагрузка носит нерегулярный характер, всегда имеет место нестационарный процесс, вызывающий в значительной мере колебания конструкций с собственными частотами ".
При этом процесс формирования нагрузки рассматривался во временной области с использованием метода "припассовывания ", который использовался А.Н.Крыловым для анализа колебаний корабля на нерегулярном волнении. Им также впервые была отмечена и качественно объяснена специфика воздействия таких волн: "для каждой волны начальными условиями служат значения фиф (угла отклонения корабля и угловой скорости) в конце предыдущей волны, эти же значения образуются не только от свободных колебаний, но и от вынужденных...по этим значениям определяются для каждой волны соответствующие произвольные постоянные...таким образом, свободные колебания с проходом каждой волны как бы обновляются за счет вынужденных".
Анализ частотных свойств нагрузки позволяет не только объяснить характер нагруженности привода, выявить условия возбуждения собственных колебаний, но и наметить пути к устранению этого явления.
Меры по снижению уровня динамической нагруженности могут относиться как к самому приводу, так и к рабочему органу. Во-первых, это выведение собственных частот из зоны, занимаемой непрерывной частью спектральной плотности, во-вторых, снижение величин SM (со) и JF(co). Первое может быть реализовано изменением параметров динамической системы и изменением параметров и режимов работы фрезы. Условие отстройки можно записать в виде: где Леогс- полоса пропускания на частоте со/с динамической системы (при этом учитывается узкополосность частотной характеристики).
На практике выполнение условия (3.7.6) может встретить непреодолимые трудности из-за ограничений вводимых на режимы работы рабочего органа и системы привода по технологическим, прочностным и другим условиям.
Второй путь заключается в увеличении демпфирующей способности привода и осуществляется за счет введения специальных устройств, например, упругодемпфирующих муфт.
Динамическая нагружённость привода также определяется величиной непрерывной части SM(G)), которая пропорциональна дисперсии параметров импульсов нагружения. Снижение дисперсии отклонения профиля карты в направлении движения агрегата, так и в поперечном направлении, а также соответствующий выбор системы подвески рабочего органа, может снизить дисперсию глубины фрезерования, что в свою очередь снизит дисперсию изменения длительности импульсов. Снижение вариации влажности залежи позволит снизить дисперсию изменения физико-механических свойств залежи. Таким образом, с помощью конструктивных и технологических мероприятий можно добиться снижения динамической нагруженности элементов привода.
Вид и величина непрерывной части спектральной плотности, обусловленной наличием корреляционных связей между параметрами импульсов нагружения, зависит от расстановки и числа режущих элементов. Значительная часть мощности этой составляющей сосредоточена в низкочастотной полосе спектра из-за плавности изменения условий работы фрезерующих агрегатов при фрезеровании беспнистой залежи и небольших скоростей их передвижения. Увеличивая число режущих элементов при рациональной их расстановке возможно снижение величины этой части спектра.
Дискретная составляющая спектральной плотности определяется периодичностью взаимодействия режущих элементов с залежью. Это так называемая [86, 93] кинематическая составляющая спектральной плотности. Величина ее пропорциональна средним значениям параметров импульсов и зависит от расстановки режущих элементов. Наибольшее воздействие на динамическую систему эта часть будет оказывать в случае совпадения частот равных (a-InkIT, к = 1, 2, 3 ... с собственными частотами системы, то есть в случае резонанса. Условие отстройки от резонанса запишется в виде
Таким образом, с целью снижения динамической нагруженности элементов привода необходимо выполнение условий (3.7.7), которые обеспечиваются соответствующим выбором параметров динамической системы, конструкции рабочего органа, расстановкой режущих элементов и угловой скорости вращения фрезы.
Спектральные плотности нагрузок на рабочем органе при его взаимодействии с древесными включениями содержат только непрерывные части, определяемые видом спектра функции, описывающей импульс нагружения и вероятностными характеристиками параметров импульсов. Дисперсия нагрузок будет увеличиваться прямо пропорционально числу древесных включений, попадающих на рабочий орган в единицу времени, что согласуется с экспериментальными данными [32]. Диапазон частот, занимаемый спектральной плотностью, может быть определен с помощью выражения (3.7.2), согласно которому с уменьшением длительности импульса нагружения происходит увеличение ширины диапазона частот.
Выбор оптимальных параметров при взаимодействии с древесными включениями
Одним из путей повышения эффективности проектирования торфяных машин является применение методов оптимизации. При этом необходимо учитывать большое число требований, как правило, имеющих противоречивый характер. Их можно подразделить на несколько групп: 1. Требование минимума энергоемкости рабочего процесса и максимально возможной производительности агрегата. 2. Требование к качеству получаемой продукции. 3. Требование минимальной металлоемкости привода и элементов конструкции агрегата. 4. Требования к надежности работы агрегата. Каждой группе соответствуют свои наборы критериев качества и системы ограничений, обеспечивающих их физическую реализуемость синтеза. При этом критерии оказываются параметрически связанными. В таком виде задача выбора оптимальных параметров, удовлетворяющих заданным критериям качества, может быть решена методами многокритериальной оптимизации [126, 131, 135, 136], применение которых, как правило, связано с формированием обобщенного критерия [136, 141], или с использованием методов, основанных на анализе характера связанности и значимости критериев, позволяющих, так или иначе, получить компромиссный вариант. Решение данной задачи во всем пространстве варьируемых параметров с учетом всех критериальных условий является достаточно сложным процессом, требующим значительных затрат ресурсов и машинного времени. Его можно упростить, используя процедуру декомпозиции [134, 141], то есть, разбивая сложную систему на несколько простых, как независимых, так и связанных между собой подсистем.
В настоящее время ряд вопросов, связанных с проектированием различных типов рабочих органов, выбором их оптимальных параметров и режимов работы, обеспечивающих минимум энергоемкости рабочего процесса и максимально возможную производительность агрегата, а так же с учетом требований к качеству получаемой продукции, достаточно проработан и доведен до конкретных методик расчета [3, 9, 12, 13].
Одним из путей уменьшения динамических нагрузок в элементах привода и конструкции фрезерующего агрегата с целью повышения его надежности является снижение уровня силового воздействия со стороны рабочего органа и уменьшения его динамичности, которая зависит от дисперсии (для процессов имеющих случайный характер) и от частоты изменения нагрузок.
Поскольку задачей оптимизации является повышение надежности торфяного фрезерующего агрегата за счет снижения его динамической нагру-женности, в качестве функции цели выбраны дисперсии нагрузок в рассматриваемых силовых системах, так как основной причиной отказов и низкой долговечности большинства их элементов являются разрушения или повреждения усталостного характера. Наибольший эффект в повышении ресурса таких элементов можно получить, как показано В.В. Болотиным [60, 64, 129], путем минимизации дисперсии нагрузки (напряжений) и снижения ее эффективной частоты.
Решая задачу выбора оптимальных параметров и режимов работы, следует учитывать разный характер формирования нагрузок при взаимодействии с беспнистой торфяной залежью и древесными включениями. При этом необходимо рассматривать шесть компонентов нагрузки: три момента и три силы (см. раздел 2.1).
Таким образом, в качестве критериев оптимальности можно рекомендовать значения дисперсии суммарных моментов и сил на рабочем органе при взаимодействии с беспнистой залежью и древесными включениями, а задача выбора оптимальных параметров может быть сформулирована как многокритериальная в виде:
Можно выделить следующие варьируемые параметры: глубина фрезерования, диаметр и ширина рабочего органа, число ножей в плоскости резания, их тип и геометрические размеры, углы сдвига между ножами, находящимися в соседних плоскостях резания, угловая скорость фрезы и скорость передвижения агрегата. Большинство из них определяются на стадии выбора оптимальных параметров по критериям, связанным с экстремальными значениями энергоемкости рабочего процесса и производительности агрегата, а также по требованиям к качеству получаемой продукции. При этом одним из основных параметров, определяющих динамичность рабочего органа, является схема расстановки режущих элементов на фрезе.
Из-за противоречивости критериев качества, параметров при которых все критерии принимают минимальное значение, в общем случае не существует, так как улучшение одних локальных критериев приводит к ухудшению других, и улучшить такие векторы одновременно по всем критериям не представляется возможным [136, 141, 143]. Решение задачи многокритериальной оптимизации заключается в нахождении такого вектора параметров на множестве Парето, который был бы наиболее предпочтительным с точки зрения проектировщика [136].
Следует учитывать, что универсального метода решения многокритериальных задач не существует. Он состоит в выборе среди множества возможных вариантов такого, который являлся бы в определенном смысле лучшим, или, как говорят, оптимальным. Выбор производит некоторое лицо, принимающее решение (ЛПР), которое преследует определенные цели. В зависимости от конкретной ситуации в роли ЛПР может выступить как отдельный человек, так и целый коллектив. Оптимальное решение- это то, которое с точки зрения ЛПР, предпочтительнее других возможных решений. И чем большей предварительной информацией оно обладает, чем больше средств и методов для принятия решения находится в его руках, тем лучше принятый вариант и тем меньше он содержит субъективных элементов, и в конечном счете имеется возможность обоснованно выбрать действительно оптимальное решение [136, 143].
В частности знание оптимальных параметров органа по каждому из локальных критериев позволяет оценить потенциальную возможность по снижению нагрузок.
