Содержание к диссертации
Введение
Глава 1. Состояние вопроса и задачи исследования 15
1.1. Современное состояние и перспективы развития сельского хозяйства Российской Федерации 15
1.2. Основные виды деятельности в природообустройстве и целесообразность проведения гидромелиоративных работ 22
1.3. Общие эксплуатационно-технологические требования к машинному парку в природообустройстве 28
1.3.1. Классификация машин, применяемых в сфере механизации процессов природообустройства 28
1.3.2. Организация эффективной эксплуатации машинного парка в природообустройстве 31
1.4. Анализ исследований в области организации эффективной эксплуатации машинных парков 36
1.5. Системный подход в исследовании технологических процессов в сфере механизации сельского хозяйства 41
1.6. Определение характерных признаков системы и описание основных принципов ее функционирования 50
1.7. Организация эффективных производственных процессов с помощью систем информационной поддержки 54
1.8. Основные этапы создания информационно-экспертной системы 56
1.9. Выводы и задачи исследования 59
Глава 2. Теоретические исследования в области рационального машиноиспользования и разработка имитационной модели технологического процесса 63
2.1. Описание исследуемого технологического процесса и основные этапы разработки его функциональной модели 63
2.2. Выбор критерия оптимизации параметров функционирования технологических систем в природообустройстве 71
2.3. Выбор средства имитационного моделирования технологического процесса 75
2.4. Методика сбора статистической информации и технология ее паспортизации 82
2.5. Этапы создания имитационной модели технологической системы с применением мультиагентных технологий 86
2.6. Применение метода статистических испытаний (Монте-Карло) при моделировании исследуемой технологической системы 100
2.7. Определение параметров компьютерного эксперимента 104
Выводы по второй главе 106
Глава 3. Методика сбора статистических данных и проведения экспериментальных исследований 107
3.1. Планирование объемов экспериментальных исследований 107
3.2. Подготовка исходных данных к загрузке в имитационную модель 108
3.3. Сбор и обработка данных хронометражных наблюдений в процессе подконтрольной эксплуатации комплекса машин 110
3.4. Уточнение допустимой погрешности моделирования и оценка временных затрат на реализацию серии компьютерных экспериментов 116
Выводы по третьей главе 118
Глава 4. Организация серии компьютерных экспериментов и обработка полученных результатов 119
4.1. Организация серии компьютерных экспериментов и обработки полученных результатов имитационного моделирования 119
4.2. Обработка и интерпретация результатов серии компьютерных экспериментов с моделью технологической системы 121
4.3. Общая оценка полученных результатов компьютерных экспериментов с моделью технологической системы 126
Выводы по четвертой главе 130
Глава 5. Результаты проведенных исследований и экономическая эффективность предложенных организационно-технических решений 131
5.1. Сравнительный анализ выбранных технологических комплексов и определение наиболее эффективного сочетания машин в заданных условиях 131
5.2. Реализация экспертного модуля в программном комплексе информационно-экспертной системы «АгроМАС» 136
5.3. Описание функциональных возможностей информационно-экспертной системы «АгроМАС» 140
5.4. Основные преимущества разработанной информационно-экспертной системы и перспективы дальнейшего развития 142
Выводы по пятой главе 143
Заключение 144
Литература 147
Приложения 164
- Основные виды деятельности в природообустройстве и целесообразность проведения гидромелиоративных работ
- Выбор средства имитационного моделирования технологического процесса
- Сбор и обработка данных хронометражных наблюдений в процессе подконтрольной эксплуатации комплекса машин
- Сравнительный анализ выбранных технологических комплексов и определение наиболее эффективного сочетания машин в заданных условиях
Введение к работе
Актуальность темы исследования. Обеспечение продовольственной
безопасности страны является основной задачей агропромышленного комплекса. Залогом успешного земледелия становится не только внедрение современных ресурсосберегающих агротехнологий, но и эффективное использование имеющихся природных ресурсов, своевременное проведение мероприятий по коренному улучшению эксплуатируемых земель, освоение и введение в эксплуатацию новых высокопродуктивных территорий.
В связи с этим разработаны и реализуются Федеральные целевые программы
(ФЦП), направленные на поддержку и развитие ключевых сегментов
сельскохозяйственной отрасли, в том числе на проведение комплексных мероприятий в сфере гидромелиорации, природоохранного обустройства территорий и восстановления плодородия сельскохозяйственных земель.
Мероприятия по обеспечению работоспособности и восстановлению
мелиоративных систем должны иметь наивысший приоритет, так как нарушение режима орошения неминуемо приводит к снижению продуктивности земель, оказывает губительное влияние на почву и, в целом, усугубляет риски земледелия.
Однако большинство используемых гидромелиоративных систем имеют значительный износ и остро нуждаются в капитальном ремонте как отдельных элементов (гидроузлов сельскохозяйственного назначения), так и в восстановлении и частичной реконструкции линейно-протяженных сооружений: осушительно-оросительных каналов и трубопроводных сетей.
Имеющиеся на сегодняшний день методики формирования технологических
комплексов машин в сфере механизации природообустройства изучены
недостаточно, имеющиеся подходы основаны на общих рекомендациях
строительных норм и правил (СНиП и СП), отражающих устаревшие представления о применяемых материалах, технологиях и средствах механизации технологических процессов.
Таким образом, в условиях отсутствия актуальной нормативно-технической базы, планирование работ по реконструкции линейно-протяженных сооружений в сфере природообустройства становится затруднительным, проектные данные по срокам и стоимости выполнения работ могут иметь высокую степень неопределенности. Многие задачи в природообустройстве являются уникальными и не имеют предварительно сформулированных типовых решений.
В связи с этим использование современных подходов, методов и средств для решения организационных задач, направленных на рациональное распределение производственных ресурсов, в том числе в процессе формирования эффективных технологических комплексов и систем для проведения механизированных работ в природообустройстве, является актуальной задачей.
Степень разработанности темы исследования.
К настоящему времени разработано множество рекомендаций, подходов и методик обеспечения эффективной эксплуатации машинных парков предприятий в различных отраслях народного хозяйства. Большинство методик основано на использовании различного рода простых эмпирических зависимостей, обобщенных статистических моделей или более сложных математических методов, основанных на описании динамических процессов с учетом вероятностных событий, привлекая аппарат теории массового обслуживания.
Во многих научных работах отмечается, что эффективность использования парка машин существенно зависит от уровня технического оснащения предприятий, квалификации механизаторских и управленческих кадров, организации грамотной эксплуатации.
Вопросы разработки методов оптимизации сложных машинных систем, технологий и качества эксплуатации исследовали: А.К. Алферов, А.А. Артюшин, В.И. Балабанов, Х.Г. Барам, О.А. Бардышев, Д.С. Буклагин, О.Н. Дидманидзе, А.С. Дорохов, В.А. Евграфов, М.Н. Ерохин, Ф.С. Завалишин, А.А. Зангиев, С.А. Иофинов, В.В. Кацыгин, Ю.К. Киртбая, Н.В. Краснощеков, А.Г. Левшин, Б.А. Линтварёв, Я.П. Лобачевский, Н.Н. Николаев, Н.М. Орлов, А.В. Погорелый, А.Н. Скороходов, В.Ф. Федоренко, Р.Ш. Хабатов и другие.
Исследования показывают, что оптимизация параметров машин, технологий работ и других производственных факторов позволяют значительно снизить различные виды затрат на производственно-техническую эксплуатацию.
Однако у всех известных методик имеются свои недостатки и ограничения. Обобщить существующие методики, зависимости и опытные данные, полученные при изучении законов функционирования сложных машинных систем, становится возможным благодаря современным информационным технологиям.
Таким образом, использование технологий информационно-экспертных систем с применением имитационного моделирования технологических систем с учетом условий их функционирования является перспективным, но малоизученным направлением.
Цель исследования – повышение эффективности эксплуатации парка машин в природообустройстве за счет формирования рациональных технологических комплексов с учетом условий их функционирования и характера производственных задач.
Формируемые решения основаны на информационных технологиях экспертных систем, обеспечивающих обоснованный выбор наиболее приемлемых вариантов состава комплекса машин для определенных производственных условий и заданных технологических режимов.
Задачи исследования. Для достижения цели работы решались задачи:
-
Исследовать существующие методики формирования технологических комплексов машин в сельскохозяйственных и смежных отраслях, выявить их основные недостатки и ограничения, сформулировать ключевые требования и направления проработки методического подхода к формированию эффективных машинных технологических систем в области природообустройства.
-
Изучить особенности производства работ по реконструкции линейно-протяженных гидромелиоративных сооружений, построить функциональную модель технологического процесса реконструкции трубопровода закрытой оросительной сети, определить технические параметры сооружения.
-
Провести сбор и обработку статистической информации по продолжительности технологических циклов исследуемого процесса, эксплуатационной производительности машин и влиянию действующих факторов на производительность технологической системы в реальных условиях эксплуатации.
-
Описать логическую структуру имитационной модели исследуемой технологической системы, выбрать средства и среду моделирования, построить рабочую версию имитационной модели, осуществить ее настройку с последующей оценкой адекватности и точности моделирования.
-
Разработать и реализовать план проведения серии компьютерных экспериментов с имитационным моделированием функционирования комплексов машин различного марочного состава в заданных условиях эксплуатации.
-
Интерпретировать результаты серий компьютерных экспериментов, выявить область предпочтительных решений в соответствии с предложенными критериями оптимальности функционирования технологической системы.
-
Оценить экономическую эффективность внедрения результатов научного исследования, сформулировать план мероприятий по повышению эффективности эксплуатации парка машин на примере рассматриваемой организации.
-
Реализовать полученные результаты и логику определения рационального состава технологического комплекса машин в виде информационно-экспертной системы, предложить рекомендации по ее внедрению на производстве.
Объектом исследования являлись технологические машины, входящие в состав технологического комплекса машин для реконструкции трубопровода закрытой оросительной сети. Также в качестве объектов исследования рассматривались машины, входящие в состав машинного парка организации, осуществляющей производственную деятельность в сфере природообустройства.
Характерные особенности технологического процесса реконструкции
трубопровода закрытой оросительной сети предъявляют определенные требования к объектам исследования. В частности, объекты исследования должны подбираться из числа технологических машин общестроительного назначения и являться представителями следующих групп землеройной техники: одноковшовый экскаватор на гусеничном ходу, бульдозер, экскаватор-погрузчик.
Предметом исследования являлись технико-экономические показатели
функционирования моделируемой технологической системы в ходе реализации технологического процесса реконструкции трубопровода закрытой оросительной сети в зависимости от эксплуатационно-технологических параметров объектов исследования, входящих в состав этой системы.
Также предметом исследования являлась моделируемая технологическая система как сложный структурный элемент производственной системы, позволяющий в определенных случаях сохранять относительную стабильность функционирования технологического процесса и нивелировать сбои отдельных элементов системы.
Научная новизна заключается в методике оптимизации марочного состава комплекса технологических машин при производстве работ по строительству линейно-протяженных сооружений в природообустройстве на основе технологий имитационного моделирования.
Научно обоснована возможность использования информационно-экспертных систем в задачах формирования рациональных технологических комплексов машин предприятия с учетом условий их эксплуатации и технологии ведения работ. Разработан многофункциональной инструмент поддержки принятия организационных решений в процессе формирования эффективных технологических комплексов машин.
На основе функциональных моделей элементов технологической системы построена мультиагентная имитационная модель, позволяющая наделять объекты исследования свойствами автономных агентов, действующих в соответствии со своими правилами взаимодействия с другими моделируемыми объектами, учитывая при этом внешнее и внутреннее воздействие моделируемой среды. При этом каждый модельный объект наделяется определенными свойствами, соответствующими реальному моделируемому объекту.
Такой подход позволяет создать реалистичную имитационную модель, описывающую технологическую систему по принципу «снизу вверх», когда свойства сложной системы формируются в процессе взаимодействия ее составных частей. При этом становится возможным использование в модели параметров, описывающих свойства модельных объектов с вероятностными значениями, соответствующими реальным процессам. При таком стохастическом моделировании удобно использовать метод Монте-Карло, который позволяет после проведения серии реализаций модели получить устойчивую характеристику откликов модели исследуемой системы.
Теоретическая и практическая значимость работы.
Результаты работы могут быть востребованы сельскохозяйственными и строительными предприятиями в период обновления машинных парков, а также при выборе наилучшего варианта использования имеющегося парка, прогнозировании продолжительности и стоимости ведения механизированных работ.
Результаты исследования реализованы в методике по определению оптимального состава комплекса машин для проведения работ по реконструкции закрытой оросительной сети, разработана информационно-экспертная система «АгроМАС» для автоматизированного подбора оптимального состава парка технологических машин и оборудования, а также для расчета его основных технико-экономических параметров.
Практическая ценность результатов научных исследований подтверждается
успешным внедрением разработанных программных модулей информационно-
экспертной системы «АгроМАС» в реальных условиях производственной
организации ЗАО «Агромехсервис», осуществляющей профессиональную
деятельность в сфере дорожного и гидромелиоративного строительства, обладающей значительным опытом проведения работ по капитальному ремонту и реконструкции межхозяйственных линейных сооружений мелиоративных систем Дмитровского района Московской области.
Методология и методы исследования. Основой выполненных исследований являются труды выдающихся ученых, освещавшие методологии повышения и сохранения эффективности эксплуатации средств механизации в сельском хозяйстве, мелиоративном строительстве и транспортном производстве.
На первом этапе исследования применены методические подходы, основанные на принципах исследования особенностей производственных процессов как сложной многокомпонентной технологической системы.
На этапе сбора и обработки информации по объектам исследования применялись методы хронометражных измерений и математической статистики.
Решение задач по определению наиболее эффективного состава
технологического комплекса машин выполнялось при помощи современных технологий мультиагентного имитационного моделирования.
Для учета вероятностной природы некоторых протекающих процессов часть факторов описана в виде вероятностных величин, что еще больше приближает модель к описываемым реальным системам.
В процессе моделирования желательно изучить все возможные отклики модели, в связи с чем был использован метод Монте-Карло, который в результате многократных прогонов позволяет статистически описать область решений задачи в виде пространства откликов моделируемой системы.
Полученные характеристики технологического процесса обрабатываются методами математического анализа для оценки эффективности комплекса машин.
Основные положения, выносимые на защиту:
-
Структура мультиагентной имитационной модели технологической системы реконструкции трубопровода закрытой оросительной, построенной на основе хронометражных наблюдений за объектами исследования в условиях подконтрольной эксплуатации.
-
Результаты имитационного моделирования процесса функционирования технологического комплекса машин в зависимости от эксплуатационно-технологических свойств объектов исследования, вошедших в его состав.
-
Результаты оценки экономической эффективности использования имитационного моделирования в процессе принятия решений по формированию технологических комплексов машин в условиях производственной организации.
-
Структура и функционал информационно-экспертной системы «АгроМАС», разработанной с целью определения рационального состава технологического комплекса машин для проведения работ по реконструкции закрытой оросительной сети с учетом условий эксплуатаций.
Степень достоверности и апробация результатов.
Достоверность полученных результатов обеспечивается математической строгостью
доказанных утверждений. Исследования проводились с использованием стандартных
приборов по стандартным методикам в соответствии с разработанной программой
экспериментальных исследований. Достоверность результатов имитационного
моделирования обеспечивается качеством настройки модели, что в достаточной мере обеспечивалось в процессе калибровки. Погрешность моделирования обуславливается выбранной методикой. Точность моделирования по методу Монте-Карло определяется числом повторных реализаций модели, что было обеспечено в полной мере в процессе проведения серий компьютерных имитационных экспериментов. Полученные экспериментальные данные расширяют и дополняют технологии изучения сложных стохастических систем и, в целом, позволяют оценить эффективность производственных процессов.
Диссертационное исследование «Повышение эффективности эксплуатации парка машин в природообустройстве с помощью информационно-экспертных систем» выполнялось в рамках научно-исследовательской работы (НИР) кафедры эксплуатации, электрификации и автоматизации технических средств и систем природообустройства и защиты в чрезвычайных ситуациях, с непосредственным участием соискателя В.И. Горностаева в составе научного коллектива в должности ответственного исполнителя (по НИР № 14.2) – «Разработка информационной системы поддержки технологических процессов в агропромышленном комплексе на основе мультиагентного моделирования (на примере работ в природообустройстве)».
По результатам проведенных исследований разработан специализированный программный комплекс информационно-экспертной системы «АгроМАС», а также ряд вспомогательных программных модулей, что подтверждается свидетельствами о государственной регистрации программ для ЭВМ: № 2013617532 Яхрома – 1.0_ЗОС: Закрытые оросительные сети; № 2016613653 АгроМАС: Мелиоводострой; № 2016618434 АгроМАС: Реконструкция закрытой оросительной сети; № 2016619144 АгроМАС: Паспортизация средств механизации; № 2016619467 АгроМАС: Паспортизация технологических процессов; № 2016660825 АгроМАС: Паспортизация производственно-технической базы предприятия; № 2017613875 АгроМАС: Модуль функционального моделирования технологических систем; № 2017614030 АгроМАС: Модуль прогнозирования технического состояния машин; № 2016660824 АгроТехЭксперт – автоматизированная система сбора, обработки и хранения статистической и экспертной информации».
Результаты научных исследований апробированы в производственных условиях ЗАО «Агромехсервис», достигнут значимый эффект от экспериментального внедрения экспертной системы АгроМАС, предоставлен положительный Акт внедрения.
В ходе проработки ключевых вопросов в процессе создания информационно-
экспертной системы были предложены уникальные методы организации
взаимодействия автономных программных агентов, принципы обработки и хранения
«больших» данных среды моделирования, разработана концепция паспортизации
моделируемых объектов.
Основные положения научной работы систематически выносились на обсуждение в профессиональной среде на круглых столах и научных конференциях: Международной научной конференции «Научное и кадровое обеспечение продовольственной безопасности России» г. Москва, 2-4 декабря 2014 г.; Международной научной конференции молодых ученых и специалистов, посвященной 150-летию РГАУ-МСХА им. К.А. Тимирязева, г. Москва, 2-3 июня 2015 г.; Международной научной конференции молодых ученых и специалистов «Наука молодых – агропромышленному комплексу» г. Москва, 1-3 июня 2016 г.; Международной научно-практической конференции профессорско-преподавательского состава, посвященной 200-летию Н.И. Железнова г. Москва, 6-8 декабря 2016 г.; Международной научной конференции молодых ученых и специалистов, посвященной 100-летию И.С. Шатилова г. Москва, 6-7 июня 2017 г.; Международной научной конференции, посвященной 130-летию Н.И. Вавилова г. Москва, 5-7 декабря 2017 г.
Публикации результатов исследований. Основные положения и научные результаты диссертационной работы изложены в 29 научных публикациях, из которых 6 статей опубликованы в изданиях, рекомендованных ВАК РФ, получено 9 свидетельств государственной регистрации программ для ЭВМ.
Структура и объем диссертации. Диссертация включает в себя введение, пять глав, заключение, список используемых литературных источников из 143 наименований, приложение на 39 страницах. Содержание работы изложено на 163 страницах машинописного текста, поясняется 48 рисунками и 12 таблицами.
Основные виды деятельности в природообустройстве и целесообразность проведения гидромелиоративных работ
Агротехнические приемы возделывания сельскохозяйственных культур, животноводство, рыболовство и в целом взаимодействие человека с природой представляет собой процесс природопользования.
Природопользование – это использование природной среды для удовлетворения экологических, экономических и культурно-оздоровительных потребностей общества. У данного термина есть второе значение:
Природопользование – это наука о рациональном (для соответствующего исторического момента) использовании природных ресурсов обществом.
Под рациональным природопользованием понимают систему деятельности, призванную обеспечить экономную эксплуатацию природных ресурсов и наиболее эффективный режим их воспроизводства с учетом перспективных интересов развивающегося хозяйства и сохранения здоровья людей [108].
Накопленные знания в области природопользования позволяют изменять состояние и условия использования элементов природной среды с целью восстановления или улучшения их параметров с минимальным проявлением негативных последствий. Главной задачей природообустройства является техническая реализация задач рационального природопользования.
Задачи природообустройства можно разделить на три основных направления:
1) мелиорация земель разного назначения;
2) рекультивация земель;
3) природоохранное обустройство территорий.
Учитывая сложность реализации определенных задач и особенности разрабатываемых проектных решений в природообустройстве, создаются и применяются различные виды инженерных систем (таблица 1.1).
Полученная в результате природообустройства природно-техногенная система наследует свойства и функции от исходных систем. Однако, в сравнении с природными системами, которые обладает высокими показателями устойчивости и адаптивности, техногенные системы не обладают в полной мере способностью приспосабливаться к изменчивым условиям, что объясняется низкой надежностью и склонностью к изнашиванию ее элементов. Поэтому, для поддержания эффективности природно-техногенных систем необходимо контролировать состояние ее элементов и осуществлять их периодическую замену, восстановление или реконструкцию всей системы.
В связи с существенным изменением природных процессов в результате природообустройства нарушение функциональности элементов природно 24 техногенной системы может привести к катастрофическим последствиям для природной системы, нанеся вред не только в области расположения этой геосистемы, но и во всей цепочке функционирования и взаимодействия природных систем.
Мелиорация земель обладает большой областью применения, отличаясь при этом нормативными требованиями и мероприятиями.
Мелиорации земель различают по следующим направлениям:
сельскохозяйственная;
лесного и водного фонда;
территорий населенных пунктов;
рекреационная;
оздоровительная;
историко-культурная;
научного назначения;
земель государственного запаса.
В сельском хозяйстве чаще всего применяют рекреационную и сельскохозяйственную. Мелиорация сельскохозяйственных земель сильно изменяет процесс почвообразования, в результате ее применения исчезают одни элементы почвообразования и появляются другие, сопровождаясь соответствующими процессами: оглеение, засоление, торфообразование. Мелиорация способна превратить азональные почвы в зональные.
К азональным почвам относят пойменные и торфяные почвы. Их особенностью является насыщение почвы полезными микроэлементами, которые сложно и дорого внести в состав зональных почв.
Применительно к сельскохозяйственным землям можно сказать, что цель их мелиорации заключается в расширенном воспроизводстве плодородия почвы, получении оптимального урожая определенных сельскохозяйственных культур при экономном расходовании всех ресурсов, недопущении или компенсации ущерба природным системам и другим землепользователям [62]. Сущность сельскохозяйственной мелиорации заключается в организации оптимального уровня влажности для выращивания конкретной сельскохозяйственной культуры.
Общепринято называть комплекс мелиоративных мероприятий для достижения оптимального эффекта от мелиорации «мелиоративным режимом».
Мелиоративный режим – это совокупность требований к управляемым факторам почвообразования, роста растений и воздействия на окружающую среду, которые должна обеспечить система мелиоративных мероприятий для достижения поставленной цели [62].
Режим считается оптимальным при достижении минимума экономических показателей на строительство и содержание системы при максимуме урожая. Достигается данный режим регулированием влияния оросительной и осушительной системы.
Эффективность эксплуатаций мелиорируемых земель отчетливо заметна в сфере овощеводства, выращивания многолетних трав, зерновых культур, картофеля. Прирост урожайности за счет орошения, по данным ВНИИГиМ, показывает явное преимущество эксплуатации мелиорируемых земель по отношению к богарным (таблица 1.2).
Самое широкое распространение получили открытые оросительные системы. Вся орошаемая территория разбивается на земляные каналы. Их применение наиболее востребовано в технологиях выращивания риса.
Трубчатые (закрытые) оросительные системы различают по мобильности: передвижные, полустационарные и стационарные и виду используемых труб. Конструкция закрытых оросительных сетей от открытых в основном заключается в замене земельных каналов на подземные трубопроводы и установке необходимого регулировочного оборудования.
Применение закрытых оросительных систем обеспечивает три способа полива: поверхностное орошение, дождевание и подпочвенное орошение. Закрытые оросительные системы, по сравнению с открытыми, обладают высокой стоимостью строительства и определенными особенностями в обслуживании.
Комбинированные оросительные системы конструктивно схожи с закрытыми оросительными системами, но дополнительно имеют приемный резервуар и открытый канал. Данные конструктивные особенности позволяют сэкономить на материалах строительства и объеме земельных работ, но понижают эффективность применения оросительной воды и коэффициент земельного использования.
Эффективность применения оросительно-осушительных систем заметно проявляется на урожайности и качестве выращиваемой сельхозпродукции. Но эксплуатация мелиоративных систем имеет недостатки, в первую очередь потому, что требует постоянного обслуживания и оперативного вмешательства в случае нарушения функционирования.
На сегодняшний день вопрос восстановления мелиоративных систем, в частности, реконструкция трубопроводов закрытых оросительных сетей, является актуальной и своевременной задачей в условиях выработки ресурса трубопроводных линий до 80% и выше.
Выбор средства имитационного моделирования технологического процесса
Наиболее экономичным и достаточно оперативным методом для исследования сложных систем на сегодняшний день объективно считается метод имитационного моделирования.
Имитационное моделирование – это метод построения модели, описывающий объект исследования в заданных условиях, с учетом всех действующих факторов, влияющих на систему.
В зависимости от характера решаемой задачи используют следующие виды моделирования (рисунок 2.6):
Для создания вычислительного модуля информационно-экспертной системы необходимо выбрать наиболее гибкий инструмент моделирования, обладающий высоким качеством и широким спектром возможностей:
1. Представление и постобработка результатов эксперимента;
2. Высокая скорость моделирования;
3. Внедрение дополнительных функций из внешних источников;
4. Перспективно-развивающийся язык моделирования;
5. Возможность интеграции модели в другие оболочки. Как правило, использование имитационного моделирования в изучении систем различного уровня сложности сводится к анализу процесса их функционирования и формированию рекомендаций по его улучшению или анализу результатов моделирования и определению зависимостей между входными данными и полученными результатами. Получение этих зависимостей и их анализ при больших объемах исследований может занимать значительное время, а полученный результат являться актуальным только в случае полного повторения заложенных в модель условий.
Поэтому целью создания имитационной модели технологической системы реконструкции закрытой оросительной сети следует считать создание специального инструмента для имитации процесса функционирования исследуемой сложной динамической системы с последующим формированием массивов вычисленных данных и их перемещением в базу знаний разрабатываемого программного комплекса, в которой выполняется анализ, обработка и хранение полученной информации.
Рынок компьютерных продуктов для изучения сложных систем при помощи технологий имитационного моделирования на сегодняшний день достаточно велик и разнообразен. Для выбора наиболее подходящего средства моделирования следует произвести сравнительный анализ предлагаемых решений от следующих лидирующих компаний: AnyLogic, GPRS World, iThink, PowerSim.
Для сравнения пакетов моделирования были выбраны основные функции, позволяющие применить имеющиеся знания о технологическом процессе, к которым стоит отнести следующие:
1. CASE-средства. Большинство существующих CASE-средств основано на методологиях структурного (в основном) или объектно-ориентированного анализа и проектирования, использующих спецификации в виде диаграмм или текстов для описания внешних требований, связей между моделями системы, динамики поведения системы и архитектуры программных средств [18].
В целом Case-средства представляют собой методологию проектирования информационных систем, но в рамках текущего подбора основная задача заключается в выборе средства моделирования для создания вычислительного модуля экспертной системы.
2. Дискретно-событийное моделирование. Возможности дискретно-событийного моделирования позволяют описать требуемые состояния объектов исследования, полученные в ходе сбора статистики или согласно имеющимся зависимостям.
3. Объектно-ориентированный подход. Наличие данной функции необходимо для наиболее успешного применения основных возможностей программной среды.
4. Поддержка анализа результатов. Полноценное изучение и анализ результатов в среде моделирования является большим плюсом в технологиях компьютерного моделирования.
5. Модели динамических систем. Технологическая система, ее свойства и элементы изменяются в течение времени, поэтому данная функция наиболее востребована.
6. Наличие аппарата многопараметрической оптимизации. Присутствие данной функции в средстве моделирования позволяет производить изучение системы различными способами, к которым следует отнести: оптимизация параметров, сравнение прогонов, анализ чувствительности и др.
7. Экспорт и импорт данных. Особенностью импорта следует выделить возможность перемещения результатов для их анализа в более совершенную среду обработки данных. Экспорт позволяет производить введение массивов данных для проведения новых исследований, не изменяя каждую переменную, объявленную при описании.
8. Кроссплатформенность. Позволяет использовать программный продукт на разных платформах, в том числе Windows, Linux, iOS.
Выбор средства для создания имитационной модели был осуществлен в соответствии с рассмотренными функциями, сравнительный анализ которых представлен в таблице 2.2.
В результате анализа очевидно, что пакет имитационного моделирования компании AnyLogic является наиболее подходящим продуктом для имитационного моделирования реконструкции закрытой оросительной сети. Отличительной особенностью программы AnyLogic является возможность комбинирования сразу нескольких видов моделирования в рамках решения одной задачи.
Всего AnyLogic выделяет три основных вида имитационного моделирования: системная динамика, дискретно-событийное моделирование и агентное моделирование. Самый известный и часто применяемый метод имитационного моделирования – дискретно-событийное моделирование.
Дискретно-событийное моделирование специализируется на изучении состояний объекта исследования и соответствующих ему показателей. Изменения в модели протекают через детерминированные промежутки времени. Классический вид модели и ее основные инструменты отображены на рисунке 2.7.
Моделирование производственных и технологических процессов практически любой сложности можно реализовать, используя функции дискретно-событийной модели. Данный метод также позволяет решать задачи в сфере логистики, теории массового обслуживания, и т.д.
Основное предназначение системной динамики характеризуется моделированием причинно-следственных связей между элементами системы и их влиянием на ее функционирование. То есть, данный метод позволяет изучать различные параметры процесса на элементарном уровне и определять их влияние на систему (и) или наоборот
Поэтому данный вид моделирования обладает широкой областью применения, особенно в изучении динамических систем. Основные инструменты, используемые в среде AnyLogic для моделирования системно-динамических моделей, представлены на рисунке 2.8.
Системно-динамические модели нашли свое применение в изучении следующих задач и направлений: бизнес процессы, развитие города, модель производства, динамика популяции, экология, развитие эпидемии.
Агентное моделирование является последним видом моделирования, предлагаемым программной средой AnyLogic. Агентом является некая программная сущность, обладающая собственной активностью, автономным поведением, способная принимать решения в соответствии с некоторым собственным представлением на основе набора примитивных правил и с учетом этого взаимодействовать с окружением. То есть, принцип применения агентного моделирования базируется на изучении сложных систем «снизу-вверх». Данный метод используется для исследования децентрализованных систем, динамика функционирования которых, определяется не глобальными правилами и законами, а наоборот, изучается влияние, первоначально основанное на индивидуальных качествах и параметрах агента. Графически изображение агента может быть выполнено как элементами дискретно-событийного моделирования, так и системно-динамическими, в зависимости от решаемой задачи.
Сбор и обработка данных хронометражных наблюдений в процессе подконтрольной эксплуатации комплекса машин
Наиболее значимым технико-эксплуатационным показателем машины, с точки зрения его влияния на процесс функционирования технологической системы, является эксплуатационная производительность.
Величина эксплуатационной производительности зависит от различных случайных и детерминированных факторов. Условно их можно разделить на три группы. Первая группа связана с условиями выполнения работ. Вторая группа с техническими параметрами машины и последняя группа факторов проявляется в результате влияния человеческого фактора на процесс работ.
Влияние первой группы на эксплуатационную производительность в процессе ее определения учитывают коэффициентами, которые уточняют в соответствии с условиями работ. К таким коэффициентам относятся: коэффициент разрыхления грунта, наполнения ковша, уклона.
Вторая группа факторов состоит из постоянных величин и рассчитывается в соответствии с заданными техническими параметрами. В этой группе выделяются следующие параметры: объем рабочего органа, мощность двигателя, транспортная и рабочая скорость,
Третья группа неразличима на показатели и проявляется в совокупном влиянии оператора машины на эффективность ее эксплуатации.
Определение степени влияния первой группы факторов на значение эксплуатационной производительности в процессе моделирования реализуется на этапе описания среды системы. Вторая группа факторов рассчитывается в процессе паспортизации машин и введения основных технических параметров. Влияние третьей группы не может быть точно определено, но может быть в наибольшей степени учтено сбором и введением в модель статистических данных, оказывающих влияние на производительность машины.
Поэтому на втором этапе паспортизации машин выполняется сбор и обработка хронометражных данных, полученных в результате наблюдения за процессом работы исследуемых технологических машин при выполнении типовых операций.
План испытаний для определения требуемых эксплуатационных показателей был составлен и реализован в соответствии с тематикой научно-исследовательской работы кафедры технической эксплуатации технологических машин и оборудования природообустройства в РГАУ-МСХА имени К.А. Тимирязева: «Разработка информационной системы поддержки технологических процессов в агропромышленном комплексе на основе мультиагентного моделирования (на примере работ в природообустройстве)».
Определение статистической информации было выполнено в соответствии с планом наблюдений (испытаний) [NMT]. На протяжении 1000 мото-часов под наблюдением находились отечественные землеройные машины из нескольких хозяйств Дмитровского района, в количестве 3-5 единиц. Собираемая статистическая информация фиксировалась в журнале (Приложение 2), после чего данные вносились в электронный паспорт машины, где выполнялась их автоматическая обработка. Ее цель заключается в проверке выборок на наличие грубых ошибок, соблюдении требований о случайности и достаточности выборки. В процессе расчетов определялись оценочные статистические характеристики случайной величины: выборочное среднее, выборочная дисперсия, среднеквадратическое отклонение. Определялся закон распределения.
Продолжительность цикла является случайной величиной, оказывающей сильное влияние на изменение значения эксплуатационной производительности экскаватора. Для учета особенностей этого влияния в процессе моделирования, выполняется хронометраж основных операций, составляющих цикл работы, выполняемый данной машиной в реальных условиях (таблица 3.2).
Полученные и обработанные статистические данные вносятся в паспорт машины и используются в процессе моделирования.
Данные представленные в таблице 3.4 позволяют утверждать, что выборка данных, полученная в процессе хронометражных наблюдений, является достаточной, случайной и не содержит грубых ошибок. Полученные данные можно использовать для расчета производительности при моделировании технологического процесса.
Определение изменений случайных величин при расчете эксплуатационной производительности выполняется аналогично для каждой технологической машины, с последующим занесением данных в соответствующий паспорт.
Параллельно процессу сбора статистических данных, необходимых для определения эксплуатационной производительности, производился сбор статистической информации по количеству и длительности простоев техники, связанных с техническими причинами, определялись экономические показатели по каждой машине (таблица 3.5).
Сравнительный анализ выбранных технологических комплексов и определение наиболее эффективного сочетания машин в заданных условиях
Для проведения сравнительного анализа и разработки рекомендаций по подбору эффективного состава технологического комплекса машин относительно рассматриваемой технологической системы приведены сравнительные гистограммы по соответствующим критериям оценки их эффективности. На рисунке 5.1 изображены результаты моделирования отобранных вариантов комплексов, приведенные к общей длине реконструируемого участка линейно-протяженного сооружения (L = 10 км) и приведенные к средней продолжительности выполнения этих работ.
Согласно выбранному критерию оптимальности (минимум суммарных приведенных затрат на единицу работы) не наиболее эффективным сочетанием комплекса машин для работ по реконструкции закрытой оросительной сети протяженностью 10 км следует считать комплекс №10 [1-1-3-4]. Приведенные затраты на погонный метр сооружения составляют 4699,4 руб./м.п., что позволяет утверждать о сокращении затрат на производство работ.
Определение приведенных затрат на час работы комплекса показывает, что комплекс [3-3-5-6] обладает самым минимальным значением и составляет 48287 руб./ч., что заметно отличается от значений остальных сравниваемых комплексов. Полученный результат обусловлен двумя особенностями, связанными с суммарной мощностью данного комплекса. Первая заключается в наименьшей суммарной мощности машин комплекса среди результатов эксперимента и, соответственно, меньшими расходами на эксплуатацию. Вторая заключается в низкой производительности машин комплекса, что приводит к снижению продуктивности технологической системы в целом и пониженной скорости реализации расходных материалов, стоимость которых включена в расчет. К тому же следует учитывать, что стоимость часа работ напрямую зависит от ее общей продолжительности, поэтому для анализа основных характеристик, снимаемых с модели и определения наилучших результатов наиболее точно будет выполнять оценку по суммарным затратам и продолжительности работ, представленных на рисунке 5.2.
Исходя из анализируемых данных, экономический эффект от замены используемого в организации комплекса [3-3-1-2] на оптимальный [1-1-3-4] составляет приблизительно 520 тысяч рублей. При этом увеличение продолжительности выполнения работ различается незначительно и составляет менее 10 часов, т.е. практически на одну смену.
С точки зрения продолжительности работ самый производительный и соответственно наиболее согласованный комплекс в составе [1-2-1-4] выполняет заданный объем работ за 867,8 ч, что отличается от результатов базового комплекса [3-3-1-2] и составляет приблизительно 23 часа рабочего времени или 3 неполных смены. Дополнительно к выигрышу по времени, состав [1-2-1-4] выполняет поставленную задачу с меньшими затратами, получая экономию средств в размере 312 тыс. руб.
В целом в результате проведенных вычислений, величина разброса затрат на выполнение работ разными комплексами находится в пределах 800 тыс. руб., а продолжительность работ изменяется в пределах 15 рабочих смен.
Предложенные диаграммы отчетливо показывают, что выбор комплекса с наивысшей потенциальной производительностью (за счет большей суммарной мощности его компонентов), не означает того, что данный комплекс является самым быстрым, но и вовсе не означает, что он является самым дорогим.
Проявление этих особенностей следует считать следствием того, что изучаемая технологическая система является сложной, динамической и реальной, в связи с чем, определение главных действующих факторов на процесс ее функционирования и разработка рекомендаций по их эффективному изменению может быть предложена на основании уже полученного результата, аналогичного текущему.
В подтверждение этого был проведен анализ зависимости комплексов по величине совокупной мощности относительно производительности комплекса. На рисунке 5.3 графически показаны соответствующие показатели, которые сообщают об отсутствии явно выраженной взаимосвязи. Таким образом, применение различного рода обобщенных нормативных рекомендаций по составлению эффективных технологических комплексов из доступной номенклатуры машин парка не может гарантировать выбор оптимального состава комплекса.