Содержание к диссертации
Введение
1 Аналитический обзор и постановка задач исследования 12
1.1 Системный подход к оценке состояния здоровья человека и окружающей среды 12
1.2 Математические методы в медицинских и экологических приложениях 18
1.3 Роль систем поддержки принятия решений в экологии и здравоохранении 29
1.4 Модели и методы оценки загрязнения атмосферы промышленного кластера 35
1.5 Цели и задачи исследования 42
2 Методические основы построения интеллектуальной системы поддержки решений по оценке состояния здоровья и окружающей среды 44
2.1 Формирование пространства информативных признаков 44
2.2 Метод синтеза коллективов моделей для прогнозирования и оценки состояния здоровья человека и окружающей среды 61
2.3 Выводы второго раздела 87
3 Разработка основных элементов интеллектуальной системы поддержки принятия решений для врачей гигиенистов 88
3.1 Синтез гибридных решающих правил для прогнозирования и ранней диагностики заболеваний в районе действия факторов экологического загрязнения, формируемых михайловским горно-обогатительным комбинатом.. 88
3.2 Алгоритм управления работой интеллектуальной системы поддержки принятия решений 113
3.3 Программная реализация нечетких гибридных моделей рогнозирования социально значимых заболеваний 123
3.3.1 Окно редактора системы нечеткого вывода 124
3.3.2 Окно редактора функций принадлежности 126
3.3.3 Окно редактора правил нечеткого вывода 127
3.3.4 Окно решения системы нечеткого вывода 128
3.4 Выводы по третьему разделу 129
4 Экспериментальные исследования моделей прогнозирования состоянием здоровья в экологически неблагоприятных регионах с учетом рациональных схем экологического мониторинга 131
4.1 Структура системы экологического мониторинга с удаленным доступом 131
4.2 Построение моделей распространения потоков загрязненного воздуха в программе comsol multiphysics 136
4.2.1 Алгоритм создания модели распространения загрязненных воздушных потоков 138
4.2.2 Исследование распространения загрязненного воздуха на территории мо город новомосковск 146
4.2.3 Разработка оптимального маршрута движения передвижной лаборатории измерения концентрации зв в атмосфере 149
4.3 Оценка качества работы решающих правил прогнозирования и ранней диагностики заболеваний системы пищеварения 152
4.4 Оценка качества работы решающих правил прогнозирования и ранней диагностики заболеваний системы дыхания 156
4.5 Выводы четвертого раздела 160
Заключение 162
Список сокращений и условных обозначений 164
Список литературы 167
- Математические методы в медицинских и экологических приложениях
- Метод синтеза коллективов моделей для прогнозирования и оценки состояния здоровья человека и окружающей среды
- Программная реализация нечетких гибридных моделей рогнозирования социально значимых заболеваний
- Исследование распространения загрязненного воздуха на территории мо город новомосковск
Введение к работе
Актуальность работы. Несмотря на большое внимание, уделяемое государством проблеме экологии и ее влияния на состояние здоровья человека, проблема борьбы с заболеваниями, вызываемыми вредным воздействием экологических факторов, остается в значительной степени нерешенной и требующей пристального внимания специалистов различных профессий.
Сложная современная экологическая обстановка и связанные с этим процессы ухудшения состояния здоровья населения планеты заставляют искать новые подходы к решению задач мониторинга и управления экологической обстановкой в комплексе с задачами профилактики и лечения заболеваний, вызываемых действием вредных экологических факторов.
Анализ исследований, проводимых в этих направлениях, и результаты собственных исследований, позволяют сделать однозначный вывод о том, что повышения качества состоянием здоровья людей, находящихся в контакте с экологически неблагоприятной средой, можно добиться только используя современные достижения в различных сферах человеческой деятельности: экологии, медицины и информационных технологий.
Характерной особенностью задач прогнозирования и оценки состояния здоровья, зависящего от множества экологических факторов, является то, что собираемая экологическими службами и службами здравоохранения информация, в основном, характеризует общие тенденции заболеваемости, без учета индивидуальных особенностей каждого из обследуемых, находящихся в зоне исследования, что снижает потенциально достижимое качество принятия врачебных решений, и как следствие, снижает качество работы медицинского персонала, решающего выбранный в работе класс задач.
С учетом сказанного, актуальность темы диссертации определяется необходимостью увеличения темпов и качества работы по борьбе с проблемами экологического характера с одновременным повышением уровня здоровья населения, находящегося в зоне действия неблагоприятных экологических факторов, за счет использования возможностей современных информационных и интеллектуальных технологий.
Степень разработанности темы исследования. В современном мире существует множество автоматизированных систем контроля состояния окружающей среды и состояния здоровья человека. Одной из характерных особенностей таких систем является их достаточно узкая специализация: контроль за содержанием определенного перечня вредных веществ в почве, воде и воздухе; ведение протоколов контроля; прогнозирование состояния окружающей среды при природных и техногенных катаклизмах; прогнозирование и диагностика заданных классов заболеваний по значениям информативных признаков и т. д. Все эти системы приносят определенный полезный эффект, но они, в основном, не ориентированы на решение комплексной проблемы контроля и управления состоянием здоровья человека находящегося под воздействием возможных вредных факторов порождаемых данной средой в рамках единой интеллектуальной системы поддержки принятия решений специалистов, экологов и медиков.
Дополнительные сложности решения поставленных в работе задач связаны с тем, что прогнозирование и оценка состояния окружающей среды и здоровья человека относятся к классу плохо формализуемых задач, что затрудняет использование традиционного математического аппарата, включая раздельное использование такого мощного инструментария как интерактивные системы распознавания образов и нечеткую логику принятия решений. Для повышения качества и оперативности решения этого типа задач предлагается использовать методы математического моделирования, реализующие гибридные технологии моделирования, объединяющие как методы теории распознавания образов и разведочного анализа по Саймону, так и методы мягких вычислений, основанные на нечеткой логике Заде и Шортлифа. Такое объединение различных подходов к решению задач оценки и управления состоянием окружающей среды и здоровья человека позволяет получить новое качество в решении сложных системных задач и является инновационным.
Работа выполнена в рамках Федеральной целевой программы «Научные и научно-педагогические кадры инновационной России на 2009-2013 годы и в соответствии с научным направлением Юго-Западного государственного университета «Медико-экологические информационные технологии».
Объект исследования. Люди, подвергающиеся воздействию вредных факторов окружающей среды.
Предмет исследования. Методы, модели и алгоритмы прогнозирования и оценки состояния окружающей среды и здоровья людей, находящихся в зоне действия неблагоприятных экологических факторов.
Цель работы. Разработка методов и средств прогнозирования, оценки и управления состоянием здоровья людей, подвергающихся воздействию вредных факторов окружающей среды, основывающихся на использовании гибридных нечетких технологий, обеспечивающих повышение качества медицинского обслуживания людей находящихся в зоне действия неблагоприятной экологической среды.
Для достижения поставленной цели необходимо решить следующие задачи:
- сформировать рекомендации по выбору пространства информативных признаков, обеспечивающих решение задачи прогнозирования и оценки состояния окружающей среды и здоровья людей, находящихся в зоне действия неблагоприятных экологических факторов;
- предложить метод управления рациональным размещением станций мониторинга состояния окружающей среды;
- разработать метод синтеза гибридных нечетких математических моделей агрегирующихся в систему коллективов решающих правил для прогнозирования и оценки состояний здоровья людей находящихся зоне действий неблагоприятных экологических факторов;
- предложить алгоритм прогнозирования, оценки и управления состоянием здоровья людей, в условиях воздействия на них экологически неблагоприятных факторов;
- построить интегрированный программный пакет, реализующий применение предложенных методов, моделей и алгоритмов для интеллектуальной системы поддержки принятия решений.
- получить систему гибридных моделей принятия решений по прогнозированию и оценке состояния людей на примере конкретных экологически неблагоприятных территорий;
- провести апробацию предложенных методов и средств на репрезентативных контрольных выборках.
Научная новизна исследований. В диссертации получены следующие результаты, характеризующиеся научной новизной:
- рекомендации по формированию пространства информативных признаков, отличающегося тем, что при оценке состояния среды кроме традиционно определяемых показателей по количеству и составу вредных веществ, используются признаки, характеризующие реакцию человека на изменение экологической обстановки, включая энергетические характеристики биологически активных точек, адаптационной резерв и микроэлементный статус, а для прогнозирования и оценки состояния здоровья человека вместе с характеристиками окружающей среды учитываются индивидуальные особенности организма;
-метод управления рациональным размещением станций мониторинга окружающей среды основанный на использовании инструментария моделирующего элементы окружающей среды и потоки загрязняющих веществ с помощью уравнений Навье-Стокса, позволяющий определять наиболее экологически опасные территории, в которых целесообразно концентрировать посты наблюдения;
-метод синтеза гибридных нечетких математических моделей, отличающийся тем, что для прогнозирования и оценки состояния окружающей среды и здоровья человека статистические критерии А. Вальда, нечеткие модели Л. Заде, функции уверенности Е. Шортлифа и интерактивные классификационные модели объединяются в коллективы решающих правил, что позволяет повысить качество решения прогностических и диагностических задач в условиях неполного и нечеткого описания исследуемых классов состояний;
- алгоритм прогнозирования, оценки и управления состоянием здоровья в условиях комплексного воздействия на организм человека вредных факторов окружающей среды, отличающийся возможностью гибкой смены тактики оценки состояния и управления в зависимости от структуры факторов риска и индивидуальных особенностей организма, что позволяет обеспечивать требуемое для практики качество работы интеллектуальной системы поддержки принятия решений;
- математические модели прогнозирования и ранней диагностики заболеваний, вызванных воздействием вредных факторов окружающей среды, обеспечивающие уверенность в принимаемых решениях на уровне 0,87 и выше, в зависимости от качества и полноты собираемой информации.
Теоретическая и практическая значимость работы состоит в том, что разработаны механизмы получения данных, метод синтеза гибридных нечетких математических моделей и алгоритм прогнозирования, оценки и управления состоянием окружающей среды и здоровья человека, составившие основу интеллектуальной системы поддержки принятия решений по рационализации взаимодействий человека с окружающей средой.
На основании полученных технологий синтезированы математические модели обеспечивающие решение задач прогнозирования и диагностики ряда заболеваний, обусловленных воздействием вредных экологических факторов на организм человека.
Применение предложенных в диссертации методов и средств позволяет улучшить качество медицинского обслуживания людей находящихся в зоне действия неблагоприятных экологических факторов.
Методы исследований. Для решения поставленных в работе задач использовались методы синтеза биотехнических систем, системного анализа, моделирования, теории проектирования сложных информационных систем, теории распознавания образов, теории нечетких множеств, теории уверенности, прикладной математической статистики, экспертного оценивания. При разработке интеллектуальной системы в качестве инструментария использовалась среда Matlab 7.10 (R2010a) со встроенным пакетом Fuzzy Logic Toolbox.
Положения выносимые на защиту. 1. Метод рационального размещения средств экологического мониторинга и рекомендации по формированию пространства информативных признаков для прогнозирования и оценки состояния окружающей среды и здоровья человека в условиях промышленного кластера. 2. Метод синтеза гибридных нечетких математических моделей, основанный на использовании процедуры секвенциального анализа А. Вальда, нечеткой логики Л. Заде, функций уверенностей Е. Шортлифа и интерактивных классификационных моделей, агрегирующихся в коллективы нечеткие правила принятия решений по прогнозированию и оценке состояния человека и окружающей среды. 3. Алгоритм прогнозирования, оценки и управления состоянием здоровья человека в неблагоприятных экологических условиях. 4. Математические модели прогнозирования и ранней диагностики заболеваний желудка и системы дыхания, вызываемых работой Михайловского горно-обогатительные комбината (г. Железногорск), обеспечивают уверенность в правильной классификации не ниже 0,87.
Степень достоверности и апробация результатов. Результаты исследования показали их воспроизводимость в различных условиях, непротиворечивость концепциям системного анализа и теории синтеза биотехнических систем, а так же аналогичным результатам, полученным другими исследователями. Методы и алгоритмы прогнозирования и оценки состояния здоровья людей, находящихся под воздействием вредных экологических факторов, построены на теории распознавания образов и согласуются с ранее опубликованными экспериментальными данными по теме диссертации.
Предложенные в работе методы, модели и алгоритм переданы администрации МО город Новомосковск Тульской области; Территориальному отделу Управления Федеральной службы по надзору в сфере защиты прав потребителей и благополучия человека по Тульской области в Новомосковском районе, г. Донском, Кимовском и Узловском районах и используется в учебном процессе кафедры биомедицинской инженерии Юго-Западного государственного университета при обучении студентов специальности 200401.
Основные положения и результаты диссертационной работы докладывались на всероссийских и международных конференциях и семинарах. Основные из них: «Теоретические и прикладные вопросы науки и образования» (Тамбов-2014); XVI, XVII, XVIII Международные конференции «Проблемы управления безопасностью сложных систем» (г. Москва, 2009, 2010, 2011 гг.); XII, XIII, XIV Международные конференции «Проблемы управления и моделирования в сложных системах» (г. Самара, 2009, 2010, 2012 гг.); VI Международная научно-практическая конференция «Окружающая среда и здоровье» (г. Пенза, 2009 г.), V Международный конгресс молодых ученых по химии и химической технологии «ГССРЕ-2009-МКХТ» (г. Москва, 2009 г.), на научно-технических семинарах кафедры биомедицинской инженерии ЮЗГУ (Курск - 2013, 2014).
Структура и объем работы. Диссертация состоит из введения, четырех разделов, заключения и библиографического списка, включающего 161 отечественных и 10 зарубежных наименований. Работа изложена на 185 листах машинописного текста, содержит 39 рисунков и 24 таблицы.
Математические методы в медицинских и экологических приложениях
Современное состояние развития природы и общества знаменуется резким обострением проблем экологического характера. Ведущие ученые и общественные деятели всего мира все настойчивее призывают к комплексному и своевременному решению насущных проблем экологии, которые должны стать одной из главенствующих частей мировой стратегии устойчивого развития [12, 71, 103].
Общеизвестно, что изменение экологической обстановки существенно влияет на состояние здоровья биообъектов и, главным образом, человека как в локальных зонах, так и на планете в целом.
Так, например, Н.А. Агаджанян обращает внимание на то, что состояние здоровья человека и биосферы необходимо рассматривать в комплексе, как здоровье единого организма, которое зависит от здоровья всех его частей [1].
В настоящее время уже достаточно хорошо известна зависимость здоровья от комплекса факторов, вызывающих загрязнение окружающей среды. Серьезные последствия от загрязнения биосферы связывают с генетическими нарушениями (повышение радиоактивности, химические загрязнения приводят к увеличению числа раковых заболеваний, психических нарушений, патологии при беременности, деторождении).
Психические расстройства могут возникать в зоне экологического бедствия даже при наличии хорошей социальной среды, богатых биологических свойств, психического и социального благополучия.
В работе [1] приводятся сведения о том, что из всего многообразия нозологических форм болезней, приводимых в мировых классификаторах, 80% является производными от экологического напряжения. Отрицательные антропогенные факторы влияют как на экосистемы, так и способствуют снижению резервов здоровья на индивидуальном и популяционном уровнях, нарастанию степени психофизического и генетического напряжения, росту специфических патологий и появлению новых форм экологических болезней, а в некоторых регионах - нарастанию явлений депопуляции.
На основании анализа процитированной, хотя и весьма малой доли от общего числа соответствующих публикаций, можно сделать вывод о том, что построение моделей для контроля и управления состоянием системы человек (животное) - окружающая среда, хотя бы и на экспертном уровне, является проблемой весьма актуальной.
Рассматривая проблемы анализа взаимодействия элементов живой и неживой природы, ряд современных исследователей приходит к выводу о наличии ряда существенных аналогий между состоянием здоровья животных, человека и состоянием окружающей среды [1].
Например, если в медицине принята для реализации идея различения симптомов заболеваний, то для оценки состояния среды в качестве симптомов могут быть выбраны списки предельно допустимых концентраций (ПДК) различных веществ, а заболевания могут быть связаны с изменением характеризующих их системных понятий [44].
Учитывая сказанное, ряд ученых делает вывод о том, что состояние здоровья человека и биосферы целесообразно рассматривать в комплексе, как здоровье единого организма, которое зависит от здоровья всех его частей [71].
В современной литературе можно найти много упрощенных подходов к самому термину экология, например, с точки зрения гигиенических аспектов состояния окружающей среды, с точки зрения техногенного загрязнения и т.д. [47]. Такое толкование может создать иллюзию того, что разрешение тонких экологических проблем может быть осуществлено сугубо техническими средствами (безотходные технологии, очистные сооружения и т.д.), что далеко не соответствует действительности. В более общей трактовке, отвечающей по нашему мнению современным взглядам на рассматриваемую проблему, под экологией понимают науку о природной среде на земле, состоящей из объектов живой и неживой природы, находящихся в тесном взаимодействии [47]. При таком подходе решение экологических проблем может производиться только на основании многомерных систем оценок: медико-биологических, социальных, экономических и нравственных [85].
Природные экосистемы принято относить к классу сложных, так называемых сверхсистем, поведение которых при воздействии на них возмущающих воздействий чаще всего не подлежит точному прогнозу с использованием аналитических методов вследствие наличия существенных нелинейностей.
Существенное различие в управляющих параметрах и данных в условиях информационной недостаточности делает проблематичным и использование методов численного моделирования.
Дополнительные трудности вызываются тем, что большая изменчивость показателей поведения экосистем определяется не только случайными функциями, но и изменениями в самой структуре. Избыточная сложность структурно-функциональной и динамической организаций экологических систем существенно затрудняет практический анализ их состояния, жизнеспособности, устойчивости, резервных возможностей и реабилитационных перспектив.
В качестве одной из основных трудностей при исследовании глобальных экосистем выступает и то, что с ними практически невозможно экспериментировать хотя бы потому, что в состав одной из основных составляющих экологической системы-биосферы входит человеческое общество в целом.
Таким образом, допустимыми способами исследования поведения экологических систем является наблюдение (мониторинг) и экспериментирование часто с плохо определенными моделями [47]. Это означает, что на современном уровне развития науки эффективными средствами исследования сложных экосистем могут служить только экспертные системы, использующие методологию искусственного интеллекта, которые могут функционировать в условиях нечеткого и неполного представления моделей и исходных данных.
Рассматривая проблемы анализа взаимодействия элементов живой и неживой природы, ряд современных исследователей приходит к выводу о наличии ряда существенных аналогий между состоянием здоровья человека и состоянием окружающей среды.
Так, в работах [47, 76, 85] показано, что если в медицине принята для реализации идея различения симптомов и заболеваний, то для оценки состояния среды в качестве симптомов могут быть выбраны списки предельно допустимых концентраций (ПДК) различных веществ, а заболевания могут быть связаны с изменением характеризующих их системных понятий. Например, способность морской среды к самоочищению является формой проявления системного параметра - авторегенеративности, а изменение этой способности можно трактовать как заболевание моря. В качестве других примеров заболеваний экосистем в работе [47] приводятся: упрощение экосистем (замена лесов пустынями, сложных линий - прямыми и т.д.); снижение уровня целостности (исчезновение гармоничных ландшафтов) и т.д.
В настоящее время уже достаточно хорошо известна зависимость здоровья от комплекса факторов, вызывающих загрязнение окружающей среды (см. рисунок 1.1).
Серьезные последствия от загрязнения биосферы связывают с генетическими нарушениями (например, повышение радиоактивности и химические загрязнения приводят к увеличению числа раковых заболеваний, психических нарушений, патологии при беременности, деторождении).
Психические расстройства могут возникать в зоне экологического бедствия даже при наличии хорошей социальной среды, богатых биологических свойств, психического и социального благополучия.
Метод синтеза коллективов моделей для прогнозирования и оценки состояния здоровья человека и окружающей среды
Величину функционального резерва можно отделить по классической методике предложенной Р. Баевским по величине отношения физиологических показателей измеренных до нагрузки к тем же показателям, измеренным после нагрузки. В качестве физиологических показателей могут быть использованы: частота пульса, систолическое и диастолическое артериальное давление, функциональный резерв (ФР). В данной работе в соответствии в рекомендациями [56, 57] уровень ФР определяется по формуле UF(i +1) = UF(i)+Ma0 {Y +1\1 - UF(i)\ (2.5) где UF(i) - уровень функционального резерва, определенный после привлечения к расчетам і показателей; со0 - оптимальный функциональный резерв здорового человека, позволяющий нормально и надежно функционировать при разумно повышенных нагрузках, jum \Y +1 J - величина функции принадлежностей к классу со0 по показателю с номером / +1 , определенная в точке Y при условии, что для оценки уровня ФР используется классификационная функция принадлежности к классу со0, специально определяемая экспериментами для оценки уровня ФР.
Многочисленные исследования отечественных и зарубежных ученых показали, что в качестве одного из индикаторов, характеризующих риск и наличие заболевания, включая заболевания, вызываемые экологическими факторами, являются энергетические характеристики биологически активных точек. В предлагаемой диссертационной работе все модели, использующие энергетическую реакцию биологически активных точек, получены в соответствии с общими рекомендациями их синтеза, изложенными в работах [58, 59, 62, 65].
В соответствии с этими рекомендациями для заболеваний желудка и дыхательных путей, характерных для экологически неблагоприятного Железногорского района Курской области, расположенного в зоне действия Курской магнитной аномалии, на этапе отбора информативных БАТ определялась их информативность по Кульбаку.
Для оценки влияния физиологических изменений при заболевании желудка на электрическое сопротивление БАТ, связанных с исследуемым классом заболеваний, в течении трех лет было организовано наблюдение за пациентами больниц г. Курска и г. Железногорска с измерением сопротивления выбранных для анализа биологически активных точек.
У наблюдаемых больных исследовалось состояние желудка путем фиксации их жалоб и, при наличии показаний, проводилась фиброгастродуоденоскопия. Больные, у которых не подтверждался диагноз, связанный с патологией желудка, относились к классу «здоров» Ц). Пациенты,
у которых при первичном обращении не устанавливалось диагнозов, связанных с заболеванием желудка, но в течение трех лет появился гастрит или язва желудка, относились к классу coR - высокий риск появления заболеваний желудка (прогноз заболеваний желудка). Пациенты, у которых при первом обращении фиксировались ранние стадии гастрита или язвы желудка, относились к классу о)P. По такой технологии были сформированы обучающие выборки по 100 человек на каждый из выделенных классов.
Возраст обследуемых колебался в пределах 18-70 лет. Мужчин и женщин было отобрано поровну (по 50 человек). Анализ известных атласов меридиан показал, что с заболеванием желудка связаны точки меридиана желудка, селезенки - поджелудочной железы, мочевого пузыря и т. д. Использовать все эти точки в практической работе достаточно трудоемко, и в этом, чаще всего, нет медицинской необходимости. Поэтому, проанализировав весь полученный список, целесообразно ограничиться их практически важным набором. Сформировать этот набор можно пользуясь мнением опытных врачей-рефлексотерапевтов с учетом доступности выбираемых для измерения точек. Весьма полезной является информация об информативности анализируемых БАТ, рассчитываемая принятыми в статистическом анализе методами, например по Кульбаку [74]. Выбор информативных БАТ с дальнейшим синтезом соответствующих решающих правил осуществлялся по следующей методике. На обучающей выборке по всем выделенным классам (a 0,a R,a P) определялись средние значения сопротивлений с оценкой достоверных различий между классами PоP, P0R. Точки, для которых достоверное отличие не превышало 0,05,
Программная реализация нечетких гибридных моделей рогнозирования социально значимых заболеваний
В качестве технического средства регистрации величины сопротивления БАТ использовалась компьютерная приставка, обменивающаяся данными с ПЭВМ по радиоканалу Bluetooth. Приставка работает в двух режимах: режим поиска точки со звуковой, световой и графической регистрацией БАТ и режим измерения на частоте 1 кГц при силе тока 5мкА [62].
Процедура выбора информативных БАТ с выделением диагностически значимых точек описана в разделе 2.1. В таблице 2.2 приведен расчет диагностических коэффициентов по А. Вальду и информативности по Кульбаку для информативных точек по заболеванию системы пищеварения (cog).
Каждая из информативных БАТ при решении задач прогнозирования и ранней диагностики обладает тем свойством, что увеличение отклонения ее сопротивления БАТ от номинального интервала (90, …, 199 кОм) увеличивает уверенность в том, что у обследуемого возрастает риск появления заболеваний желудка. В связи с этим, в соответствии с рекомендациями [62] для решения задачи прогнозирования заболеваний желудка была выбрана формула типа (2.30) с заменой juf (SRq+l) на частную прогностическую уверенность
Для оценки величины UGEJJ экспертами были предъявлены прогностические таблицы прогноза заболевания системы пищеварения полученные для других классов задач, результаты исследования диагностических возможностей БАТ полученные Ф. Портновым [112] и таблица диагностических коэффициентов ДК{Щк) рассчитанная в соответствии с рекомендациями А.
В соответствии с рекомендациями [65] было установлено, что три точки Е19, Е21 и Е25 обеспечивают исключение всех мешающих ситуаций. Эти точки доступны для измерения и рекомендуются как ДЗТ. Точка Е21 исключена экспертами как малоинформативная. Точку Е36 предложено использовать в качестве дополнительного признака в виду ее высокой информативности.
В ходе математического моделирования было установлено, что для наиболее часто встречающихся значений сопротивлений при условии стабильного отклонения сопротивлений БАТ от номинальных значений («коридор» 90 кОм, …, 200 кОм) прогностическая уверенность UGБПП превышает величину 0,85.
Выбранные для прогнозирования точки исследовались как информативные признаки для диагностики ранних заболеваний желудка (класс соП). Как и в задачах прогнозирования, по исследуемым точкам определялись диагностические коэффициенты ДК(Щк) и информативность по Кульбаку. Анализ полученных результатов показал, что в отличие от прогностической задачи диагностические коэффициенты практически линейно и равномерно возрастают при отклонении исследуемых сопротивлений БАТ от номинальных значений. С учетом этого, а также учитывая результаты, полученные при синтезе нечетких диагностических решающих правил по другим заболеваниям, описание которых приведено в работах [62, 65], в качестве базового элемента решающих правил были выбраны функции принадлежностей к классам о)0 и тПР с базовыми переменными 5Rj.
Для определения формы и параметров функций принадлежностей и Р (SR ) в соответствии с рекомендациями [62] строились гистограммы распределения классов O)0 и СОР на шкалах SRq. решающее правило по проверке гипотезы соР общая уверенность не должна превышать некоторой величины доверия экспертов к исследуемой задаче, если в качестве информативных признаков используются только электрические характеристики БАТ.
Исследование распространения загрязненного воздуха на территории мо город новомосковск
Важной особенностью задач в COMSOL Multiphysics является невозможность их решения при размерности пространства 1D. Такие задачи решаются только при размерностях пространства 2D, 3D и Axial Symmetry (2D). Для решения осесимметричных задач рекомендуется использовать режим Axial Symmetry (2D) - это экономит ресурсы вычислительной машины и открывает дополнительные возможности анализа результатов, например, расчет поверхностных интегралов.
После выбора модели можно сразу определить будет ли задача стационарной или нестационарной. Задается это для каждого из подразделов (Steady-state analysis (Стационарный анализ) и Transient analysis (Переходный анализ)). Впрочем, вид анализа можно потом изменить. После нажатия клавиши OK в Model Navigator открывается окно основной программы с рабочей областью.
После выбора геометрии, нажимается кнопка Add... (Добавить) и сначала выбирается один физический раздел (Heat Transfer Convection and Conduction), а потом в модель добавляется второй раздел (Fluid Dynamics Incompressible Navier-Stokes). Между собой они взаимодействуют как раз через поле скоростей.
В списке Application Modes необходимо выбрать режим Chemical Engineering Module Momentum Transport Turbulent Flow k-e Turbulence Model и нажмем кнопку OK.
Следующим этапом является создание расчетной геометрии. Главное меню: File – содержит команды создания, открытия и сохранения файлов, печати, а также импорта геометрии из внешних САПР и экспорта полученных данных в текстовый файл. Для создания рисунка модели, который будет показываться на вкладке Open (Открыть) Навигатора моделей следует использовать пункт меню Save Model Image.
Edit – содержит команды отмены и повторения операций, работы с буфером обмена и команды выделения.
Options – содержит команды задания рабочей области Axes/Grid settings, констант Constants, выражений Expression, функций Function, связанных переменных Coupling Variables и различные настройки отображения геометрических элементов и масштаба.
Draw – содержит команды построения и преобразования геометрических объектов, а так же команды превращения двумерных объектов в трехмерные. Режим задания геометрии имеет ограниченные функциональные возможности, поэтому рекомендуется создавать модель заранее во внешних САПР.
Physics – содержит команды задания физических свойств подобластей Subdomain Settings, граничных условий Boundary Settings, в том числе периодических граничных условий Periodic Condition и изменения системы дифференциальных уравнений Equation system. Используя Properties… можно не покидая рабочую область перейти от расчета стационарной задачи к нестационарной, выбрать турбулентную модель, перейти от расчета однофазных течений к двухфазным.
Mesh – содержит команды управления сеткой конечных элементов. Здесь можно задать размер конечных элементов, коэффициент роста элементов в подобласти, тип сетки.
Solve – содержит очень важные команды управления блоком решения, можно выбрать зависимость от времени, линейность или нелинейность, а так же указать множество других параметров решения. Используя Solver Manager… Store Solution можно запоминать полученное решение и затем использовать его в качестве начальных условий для другой задачи.
Postprocessing - содержит команды для отображения результатов вычислений, во всех возможных видах: от векторов и поверхностей уровня, до графиков и интегралов по границе. Multiphisics - открывает Model Navigator и позволяет переключаться между физическими режимами в мультифизических моделях или добавить новые.
Help - содержит обширную справочную систему. Если геометрия уже создана с помощью внешней САПР (например, AutoCAD, КОМПАС), то необходимо выполнить следующие действия: пункт меню File - Import - CAD Data From File. Что является актуальным, поскольку студентами химиками-технологами изучается ряд курсов по применению систем автоматизированного проектирования. Выбирается нужный файл и нажимается кнопка Import. В окне появится эскиз диафрагмы. На левой панели необходимо нажать пиктограмму Coerce to Solid. Это обеспечит создание сплошной двухмерной поверхности сечения диафрагмы (рисунок 4.7).
Параметры потока могут зависеть от температуры и координат, внешние воздействия могут описываться различными функциями, зависящими от времени и множества других переменных. В данном пакете существует мощный инструментарий для работы с константами и функциями. Большинство этих команд находится в меню Options. Рассмотрим некоторые из них.
Constants (Константы). Рекомендуется все применяемые в модели константы вынести в эту таблицу, а во всех формулах задавать только буквенное обозначение. В программе существует возможность к каждой константе написать Description (Примечание), при работе нескольких человек с одной моделью не стоит игнорировать эту графу.
Expression (Выражения) содержит Scalar expression (Скалярные выражения), Subdomain, Boundary, Edge (только в трехмерном режиме) и Point expression. Можно задать зависимость какого-либо параметра от времени t; координат x, y, z; от безразмерной координаты s (изменяется от 0 до 1 по длине каждой границы) или от любых других вычисляемых параметров. У различных элементов системы очень часто одни и те же параметры определяются по разным законам. Есть возможность задать одно имя у переменной, например alfa. И открыв Boundary expression (Граничные выражения) задать для разных границ, различные формулы вычисления alfa. Тогда для всех границ можно будет задать коэффициент alfa, а программа сама подставит для каждой границы соответствующую формулу.
Material/Coefficients Library (Библиотека материалов), содержит большое количество функций для различных веществ. Можно задать любые физические свойства веществ, и их зависимость от параметров (температуры и давления). Эта встроенная база данных может использоваться будущими инженерами химико-технологических специальностей в качестве справочника по физическим свойствам различных материалов. Для данной задачи в окне Constants следует задать следующие константы: T=20[degC] (температура воды), Patm=101325[Pa] (давление на выходе), Pin=Patm+900[Pa] (давление на входе), D=0.03[m] (диаметр трубы).
