CC BY
25
Министерство образования и науки РФ
Правительство Пензенской области Академия информатизации образования Академия проблем качества РФ Российская академия космонавтики им. К.Э.Циолковского Российская инженерная академия Вычислительный центр РАН им. А.А.Дородницына Институт испытаний и сертификации ВВТ ОАО «Радиотехнический институт имени академика А.Л.Минца» ОАО «УПКБ ДЕТАЛЬ», ОАО «РУБИН» ОАО «НИИФИ», ОАО «ПНИЭИ», ФГУП ФНПЦ «ПО СТАРТ», НИКИРЭТ, ЗАО «НИИФИиВТ» ОАО «ППО ЭЛЕКТРОПРИБОР», ОАО «РАДИОЗАВОД» Пензенский филиал ФГУП НТЦ «АТЛАС» ОАО «ТЕХПРОММАШ», МИЭМ НИУ ВШЭ, Евразийский Национальный университет им. Л.Н. Гумилева Сургутский институт мировой экономики и бизнеса «ПЛАНЕТА» Пензенский государственный университет
АадижУ{%шсж
ТРУДЫ
МЕЖДУНАРОДНОГО СИМПОЗИУМА
НАДЕЖНОСТЬ И КАЧЕСТВО
II то^
ПЕНЗА 2015
УДК 621.396.6:621.315.616.97:658:562 Т78
Труды Международного симпозиума «НАДЕЖНОСТЬ И КАЧЕСТВО»:
T78 в 2 т. - Пенза : ПГУ, 2015. - 2 том - 384 с.
ISBN 978-94170-818-5(т.1) ISBN 978-94170-818-8
В сборник трудов включены доклады юбилейного ХХ-го Международного симпозиума «Надежность и качество», проходившего с 25 по 31 мая 2015 г. в городе Пензе.
Рассмотрены актуальные проблемы теории и практики повышения надежности и качества; эффективности внедрения инновационных и информационных технологий в фундаментальных научных и прикладных исследованиях, образовательных и коммуникативных системах и средах, экономике и юриспруденции; методов и средств анализа и прогнозирования показателей надежности и качества приборов, устройств и систем, а также анализа непараметрических моделей и оценки остаточного ресурса изделий двойного назначения; ресурсосбережения; проектирования интеллектуальных экспертных и диагностических систем; систем управления и связи; интерактивных, телекоммуникационных сетей и сервисных систем; экологического мониторинга и контроля состояния окружающей среды и биологических объектов; исследования физико-технологических процессов в науке, технике и технологиях для повышения качества выпускаемых изделий радиопромышленности, приборостроения, аэрокосмического и топливно-энергетического комплексов, электроники и вычислительной техники и др.
Оргкомитет благодарит за поддержку в организации и проведении Международного симпозиума и издании настоящих трудов Министерство образования и науки РФ, Правительство Пензенской области, Академию проблем качества РФ, Российскую академию космонавтики им. К. Э. Циолковского, Российскую инженерную академию, Академию информатизации образования, Вычислительный центр РАН им. А. А. Дородницына, Институт испытаний и сертификации ВВТ, ОАО «Радиотехнический институт имени академика А.Л. Минца», ОАО «УПКБ ДЕТАЛЬ», ОАО «НИИФИ», ФГУП «ПНИЭИ», ОАО «РУБИН», ОАО «РАДИОЗАВОД», ОАО «ППО ЭЛЕКТРИПРИБОР», ФГУП «ПО «СТАРТ», НИКИРЭТ - филиал ФГУП «ПО «СТАРТ», Пензенский филиал ФГУП НТЦ «АТЛАС», ОАО «ТЕХПРОММАШ», МИЭМ НИУ ВШЭ, Евразийский Национальный университет им. Л.Н. Гумилева, Сургутский институт мировой экономики и бизнеса «ПЛАНЕТА»,Пензенский государственный университет.
Сборник статей зарегистрирован в Российском индексе научного цитирования (РИНЦ) с 2005 г.
Р е д а к ц и о н н а я к о л л е г и я :
Юрков Н. К. - главный редактор Трусов В. А. - ответственный секретарь Баннов В. Я. - ученый секретарь Волчихин В. И., Абрамов О. В., Авакян А. А., Дивеев А.И., Иофин А. А., Каштанов В. А., Майстер В. А., Острейковский В.А., Петров Б. М., Писарев В. Н., Роберт И. В., Романенко Ю. А., Северцев Н. А., Садыков С. С., Садыхов Г. С., Увайсов С. У.
ISBN 978-94170-818-5(т.1) ISBN 978-94170-818-8
© Оргкомитет симпозиума, 2015 © ФГБОУ ВПО «Пензенский государственный университет», 2015
УДК 519.876.5
Старостин1 И.Е., Степанкин1 А.Г., Быков2 В.И.
Научно-исследовательский институт стандартизации и унификации, ФГУП (НИИСУ), Москва, Россия 2Институт биохимической физики им. Н.М. Эммануэля, РАН, Москва, Россия КОНЦЕПЦИЯ ПРОГРАММНОГО КОМПЛЕКСА ИМИТАЦИОННОГО МОДЕЛИРОВАНИЯ НЕРАВНОВЕСНЫХ СИСТЕМ И ОПРЕДЕЛЕНИЯ СВОЙСТВ
ВЕЩЕСТВ И ПРОЦЕССОВ ИЗ ЭКСПЕРИМЕНТАЛЬНЫХ ДАННЫХ
Введение.
В складывавшейся десятилетиями последовательности основных этапов разработки технических устройств некоторый начальный объем необходимой информации формировался путем проектировочных расчетов, обеспечивающих лишь довольно грубый отбор альтернатив. Основная часть необходимой для принятия окончательного решения количественной информации (как по степени подробности, так и по уровню достоверности) формировалась на стадии экспериментальной отработки технических устройств. С развитием техники и технологии, например, сверхзвуковой авиации, возникновением ракетно-космической техники, ядерной энергетики экспериментальная отработка разрабатываемых технических устройств стала требовать все больших затрат времени и материальных ресурсов, а в ряде случаев ее проведение в полном объеме превратилось в проблему, не имеющую приемлемого решения. [1, 2]
В этих условиях существенно увеличилось значение развития математического моделирования и использования вычислительного эксперимента не только в качестве расчетно-теоретического сопровождения на стадии отработки технического устройства, но и при его проектировании, подборе и оптимизации его эксплуатационных режимов, анализе его надежности и прогнозировании отказов и аварийных ситуаций, а также при оценке возможностей форсирования характеристик и модернизации технического устройства. Материальной базой вычислительного эксперимента являются современные ЭВМ с большим объемом памяти и высокой скоростью выполнения арифметических операций. [1, 2]
Практическая реализация возможностей математического моделирования и вычислительного эксперимента существенно повышает эффективность инженерных разработок особенно при создании принципиально новых, не имеющих прототипов машин и приборов, материалов и технологий, что позволяет сократить затраты времени и средств на использование в технике передовых достижений физики, химии, механики и других фундаментальных наук. Отмеченные возможности математического моделирования и вычислительного эксперимента еще далеко не исчерпаны, представляются достаточно перспективными. [1 - 3]
Функционирование технических объектов, осуществление технологических процессов, а также жизнедеятельность живых организмов, природные явления, геологические процессы и т.д. сопряжены с протеканием неравновесных процессов в этих перечисленных системах. Примерами неравновесных процессов являются: химические превращения, в том числе и процессы горения в двигателях внутреннего сгорания (поршневых или газотурбинных), фото-, плазмо- и электрохимические реакции, диффузия, теплопередача, в том числе и теплообмен излучением, фазовые переходы первого и второго рода, материаловедческие процессы, в частности, процессы старения материалов [4]. От характера протекания вышеперечисленных неравновесных процессов в исследуемом или проектируемом техническом объекте или технологической системе зависят особенности функционирования рассматриваемого технического объекта или технологической системы. Аналогичное касается и процессов жизнедеятельности живых организмов, природных и геологических явлений, и т.д. Поэтому моделирование и теоретический анализ, в том числе и качественный анализ, неравновесных процессов в исследуемых или проектируемых технических объектах, технологических методах является основой проектирования и анализа этих
систем в любых областях инженерной деятельности [2].
Поэтому, математическое ядро современных информационных систем вычислительного эксперимента, дающих возможность решения вышеописанных задач разработки технических и технологических объектов и систем, должно включать в себя математические методы моделирования и анализа вышеперечисленных неравновесных процессов. Эти методы, разработанные в рамках современной неравновесной термодинамики, а также их физическая основа, применимые в общем случае для моделирования неравновесных систем, описаны в ранее опубликованных авторами работах и основываются на макроскопических свойствах веществ и процессов, которые определяются из экспериментальных данных [5 - 10]. На основе этих методов в настоящей работе разрабатывается структура информационной системы, позволяющей решать вышеописанные задачи.
Факторы, определяющие динамику неравновесных процессов
Современная неравновесная термодинамика рассматривает как системы, обладающие эффектом памяти, так и системы, не обладающие этим эффектом [5, 11]. В случае эффекта памяти вводятся дополнительные динамические величины, которые в совокупности с имеющимися однозначно описывают состояние системы [5, 11]. Т.е. динамика введенных и имеющихся величин уже не зависит от предыстории системы [5, 11]. Таким образом, в рамках современной неравновесной термодинамики состояние любой неравновесной системы однозначно определяется набором динамических величин -параметров состояния [6, 12, 13]. Для каждого состояния системы определены функции состояния, однозначно определяемые состоянием системы (параметрами состояния) [6, 12, 13]. Выбор параметров состояния и функций состояния условен: одна и та же величина является как параметром состояния, так и функцией состояния [6, 12, 13].
Параметры состояния можно выбрать таким образом, что в результате протекания каждого неравновесного процесса меняется только один из этих параметров. Такие параметры состояния называются координатами состояния. Число координат состояния достаточно для однозначного описания состояния неравновесной системы и ее динамики. Координаты состояния системы связаны друг с другом и параметрами баланса уравнениями баланса. [6, 12, 13]
С позиций современной неравновесной термодинамики причиной и необходимым условием протекания неравновесных процессов являются термодинамические силы [5, 6, 11, 12, 14]. Но одни только термодинамические силы однозначно не определяют все особенности динамики протекания необходимых процессов; помимо термодинамических сил независимо от последних эти особенности также определяют и кинетические свойства системы [7]. Кинетические свойства системы в отличие от термодинамических сил не могут вызвать протекания неравновесных процессов в системе, эти свойства лишь определяют характер протекания неравновесных процессов, движимых термодинамическими силами [7]. Также на динамику протекания неравновесных процессов влияют внешние потоки [5, 6, 11, 12, 14].
Но никакой неравновесный процесс не является строго детерминированным: помимо детерминированной составляющей любой процесс обладает также и стохастической (флуктуационной) составляющей [14]. В устойчивых состояниях системы (для устойчивых процессов) стохастическая составляю-
щая этих процессов представляет собой шум [14], в то время как в неустойчивых состояниях системы (для неустойчивых процессов) стохастическая составляющая имеет решающий фактор [14]: именно стохастическая составляющая в таких состояниях определяет всю динамику системы [14]. Стохастическая составляющая проявляется в действии внутренних случайных (флуктуационных) сил, случайных (флуктуационных) составляющих внешних потоков [9].
Вышеперечисленные факторы однозначно определяют как детерминированную, так и стохастическую составляющие динамики протекания неравновесных процессов. Эти факторы в полном объеме учитываются уравнениями потенциально-потокового метода моделирования неравновесных процессов, разработанного в работах [5 - 10].
Потенциально-потоковый метод
Система потенциально-потоковых уравнений имеет вид [5, 9]:
^ = A ( x (t ), y (t ), U (t ))( X ( x (t ), y (t ), U (t ))-X( x,y,U) = -(VxF ( x,y( x, P), U))
xm (x (t ),y (t ), U (t ) ,*))+dx+df,
dy(t) Jdy(x,P) dt l dx
темы к термодинамическим силам [5]
внешние потоки;
(внутренние)
:9]
случайные силы
случайные со-
/P=P(x,y )
dy ( x, P ) ï
5xm Jx=x(t)
P=P(x(t ),y(t ))
где U - вектор параметров, характеризующих условия протекания неравновесных процессов в неравновесной системе (например, геометрия камеры сгорания, число молей катализатора, и т.д. [5]); x , y - координаты состояния, характеризующие состояние системы, [6] причем x - вектор независимых координат состояния, а y -выражаются через x и вектор параметров баланса
P (например, суммарная масса системы, суммарная внутренняя энергия системы) посредством уравнений баланса [5, 6]
y = y(x,P) ; (2)
F ( x,y,U) - свободная энергия; X(x,y,U) -
термодинамические силы, движущие неравновесные
процессы в рассматриваемой системе; A( x,y,U) -
положительно определенная кинетическая матрица (матрица восприимчивостей) - шкала кинетических свойств неравновесных систем [5, 7], коэффициенты которой характеризуют восприимчивости сис-
dex dey dt dt
Хл (x,y,U,ffl) -
dCMx , <лУ -dt dt
ставляющие внешних потоков [9].
В случае сложной системы используется декомпозиция на ее простые подсистемы, матрица вос-приимчивостей сложной системы строится через матрицы восприимчивостей ее простых подсистем [5]. Матрицы восприимчивостей простых подсистем строятся из экспериментальных данных (скоростей протекания неравновесных процессов, термодинамических сил, а также матриц увлечения термодинамических координат и матриц эквивалентности термодинамических сил в этой простой подсистеме) в соответствие с [8]. Матрицы увлечения термодинамических координат и матрицы эквивалентности термодинамических сил определяются из физических особенностей конкретной простой подсистемы [8]. Термодинамические силы как в простой, так и в сложной системе определяются через потенциалы взаимодействия с использованием уравнений баланса (в частности (2)) [6].
Система уравнений (1) для заданного начального состояния неравновесной системы, заданных внешних потоках позволяет однозначно спрогнозировать эволюцию системы (однозначно спрогнозировать все возможные стохастические пути эволюции системы) [5, 6, 9]. Для этого необходимо знать следующие свойства веществ и процессов [5, 6, 9]:
уравнения баланса (или матрицы баланса);
потенциалы взаимодействия веществ (или линейные комбинации потенциалов взаимодействия; коэффициентами этих линейных комбинаций являются соответствующие коэффициенты соответствующих матриц баланса);
кинетические матрицы простых подсистем;
dx (t ) dt
d ex dt
dt
dey, dt
dÇj, dt '
случайные
(1)
со-
внутренние случайные силы и ставляющие внешних потоков.
Таким образом, потенциально-потоковые уравнения (1) и решение этих уравнений включают в себя все вышеперечисленные факторы, определяющие протекание неравновесных процессов [5, 9].
Но помимо синтеза динамических уравнений важнейшим вопросом является их численное решение и проверка физической корректности полученного приближенного решения в соответствие с концепцией, изложенной в [10], гарантирующей корректность полученного приближенного решения (содержащего в себе все вышеперечисленные факторы протекания неравновесных процессов) [10].
Концепция информационной системы на основе потенциально-потокового метода
Из описания потенциально-потокового метода следует концепция информационной системы математического моделирования неравновесных процессов на основе этого метода. Благодаря общности потенциально-потокового метода эта система может быть применена для моделирования любых неравновесных процессов. Но моделирование неравновесных систем на основе предлагаемого программного комплекса основано на заложенных в эту систему вышеперечисленных свойств веществ. Эти свойства веществ хранятся в специально предназначенных файлах, используемых этим комплексом. Если же в моделируемой системе протекают процессы, свойства которых не заложены в комплекс, то такие системы предлагаемый комплекс не моделирует. Поэтому предлагаемый комплекс имеет лишь относительную универсальность - он моделирует только те системы, для которых известны (заложены в комплекс) свойства веществ и процессов в этих системах. Поэтому этот комплекс должен иметь возможность занесения ранее не заложенных свойств веществ и процессов. Это осуществляется двумя путями:
подгрузкой файловой системы, в которой хранятся свойства веществ и процессов;
наличием в предлагаемом комплексе наряду с моделирующим подкомплексом также и подкомплекса, обрабатывающего экспериментальные данные и определяющего из этих данных свойства веществ и процессов и заносящий эти свойства веществ в соответствующие подгружаемые файлы.
Потенциалы взаимодействия (или их линейные комбинации), через которые определяются термодинамические силы, могут быть определены из эксперимента путем компенсационных измерений. Матрицы восприимчивостей простых подсистем определяются через формализм, изложенный в [8]. Алгоритм определения матриц восприимчивостей, основанный на [8], также заложен в рассматриваемую информационную систему.
Таким образом, концепция программного комплекса моделирования неравновесных процессов и определения из экспериментальных данных свойств веществ имеет следующие основы:
файловые системы, в которой хранятся свойства веществ и процессов;
алгоритмическая база численного моделирования неравновесных процессов (алгоритмы синтеза
системы потенциально-потоковых динамических уравнений и алгоритмы численного интегрирования этих уравнений);
алгоритмическая база определения свойств веществ и процессов из экспериментальных данных; визуализация полученных результатов; система ввода структуры рассматриваемой системы и ее параметров.
Программный комплекс, основанный на этой концепции, дает возможность проведения вычислительного эксперимента, причем контроль корректности приближенного решения также заложен в этот комплекс, что дает возможность решения задач, описанных во введении. Заключение
Итак, потенциально-потоковый метод моделирования неравновесных процессов является базой для концепции программного комплекса имитационного моделирования неравновесных процессов. В качестве исходных данных этот программный комплекс принимает структуру исследуемой системы и ее параметры. В качестве выходных данных комплекс выдает динамику исследуемой системы (или возможные динамики исследуемой системы, обусловленные флуктуациями). Благодаря этому рассматриваемый программный комплекс дает возможность проведения вычислительного эксперимента для решения рассмотренных во введении практических задач.
ЛИТЕРАТУРА
1. Зарубин, B.C. Математическое моделирование в технике / B.C. Зарубин. - М., Изд-во МГТУ им. Н.Э. Баумана, 2003. - 496 с.
2. Зарубин, В.С., Математическое моделирование механики и электродинамики сплошной среды / B.C. Зарубин, Г.Н. Кувыркин. - М., Изд-во МГТУ им. Баумана, 2008. - 511 с.
3. Норенков, И.П. Основы автоматизированного проектирования / И.П. Норенков. - М., Изд-во М1ТУ им. Н.Э. Баумана, 2002. - 336 с.
4. Арзамасов, Б.Н. Материаловедение / Б.Н. Арзамасов, И.И. Сидорин, Г.Ф. Косолапов. - М.: Машиностроение, 1986. - 384 с.
5. Халютин, С.П. Потенциально-потоковый квазиградиентный метод моделирования неравновесных процессов / С.П. Халютин, И.Е. Старостин // Известия высших учебных заведений. Поволжский регион. Физико-математические науки. - 2012. - № 2(22). - С. 25 - 35.
6. Быков, В.И. Потенциально-потоковый метод и современная неравновесная термодинамика / В.И. Быков, И.Е. Старостин, С.П. Халютин // Сложные системы. - 2014. - № 1(10). - С. 4 - 30.
7. Быков, В.И. Кинетические свойства неравновесных систем. Четвертое начало термодинамики /
B.И. Быков, И.Е. Старостин, С.П. Халютин // Сложные системы. - 2013. - № 4(9). - С. 68 - 86.
8. Кочегаров И.И. Методы контроля дисперсности порошков / Кочегаров И.И., Трусов В.А., Юрков Н.К. // Труды международного симпозиума Надежность и качество. 2010. Т. 2. С. 475-477..
9. Старостин И.Е. Построение для простых подсистем неравновесных систем кинетических матриц потенциально-потоковых уравнений / И.Е. Старостин // Труды международного симпозиума «Надежность и качество»: в 2 т. Т. 1. - Пенза: 2014. - С. 130 - 134.
10. Старостин И.Е. Учет случайных факторов при моделировании неравновесных процессов потенциально-потоковым методом / И.Е. Старостин // Инновационные информационные технологии: Материалы международной научно-практической конференции. Т. 2. - М., 2013. - С. 378 - 384.
11. Кочегаров И.И. Компьютерный комплекс исследования основных функций микроконтроллеров / Кочегаров И.И., Трусов В.А. // Труды международного симпозиума Надежность и качество. 2006. Т. 1.
C. 192-194.
12. Старостин И.Е. Анализ корректности численного решения потенциально-потоковых уравнений в сосредоточенных параметрах / И.Е. Старостин, О.С. Халютина // Труды международного симпозиума «Надежность и качество»: в 2 т. Т. 1. - Пенза: 2014. - С. 126 - 130.
13. Жоу, Д. Расширенная необратимая термодинамика / Д. Жоу, Х. Каскас-Баскес, Дж. Лебон. - Москва-Ижевск: Изд-во НИЦ «Регулярная и хаотическая динамика»; Институт компьютерных исследований, 2006. — 528 с.
14. Эткин, В.А. Энергодинамика (синтез теорий переноса и преобразования энергии) / В.А. Эткин. - СПб, 2008. - 409 с.
15. Крутов, В.И. Техническая термодинамика / В.И. Крутов, С.И. Исаев, И.А. Кожинов. - М., Изд-во «Высшая школа», 1991. - 384 с.
16. Пригожин, И. Современная термодинамика: от тепловых двигателей до диссипативных структур / И. Пригожин, Д. Кондепуди. - М., Мир, 2002. - 461 с.
УДК 656.25
Безродный1 Б.Ф., Горелик2 А.В., Неваров2 П.А., Веселова2 А.С., Болотский3 Д.Н., Голубев3 А.С.
1Проектно-конструкторско-технологическое бюро железнодорожной автоматики и телемеханики, Москва, Россия
2Московского государственного университета путей сообщения, Москва, Россия 3МОУ «Институт инженерной физики», Московская обл., Серпухов, Россия ПОВЫШЕНИЕ НАДЕЖНОСТИ ФУНКЦИОНИРОВАНИЯ ОБЪЕКТОВ ИНФРАСТРУКТУРЫ ХОЗЯЙСТВА ЖЕЛЕЗНОДОРОЖНОЙ АВТОМАТИКИ И
ТЕЛЕМЕХАНИКИ С УЧЕТОМ ЭФФЕКТИВНОСТИ ИНВЕСТИЦИЙ
ВВЕДЕНИЕ
Основная задача устройств железнодорожной автоматики и телемеханики - это обеспечение потребностей пропускной способности при заданном, высоком уровне надежности и безопасности перевозного процесса. Затраты на содержание объектов хозяйства железнодорожной автоматики и телемеханики (ЖАТ) в настоящее время составляют существенную долю эксплуатационных расходов ОАО «Российские железные дороги». Поэтому актуальной является задача оптимизации расходов на содержание инфраструктуры железнодорожного транспорта, а также обоснования целесообразности и эффективности инвестиций.
Оценка надежности систем и устройств ЖАТ базируется на оценке проектных и фактических (достигнутых) показателей и последующем их со-
поставлении между собой. Проектные и фактические показатели надежности относятся к разным этапам жизненного цикла систем.
Проектные показатели надежности функционирования систем ЖАТ могут быть определены на стадии их проектирования. Такой расчет позволяет выявить принципиальную возможность обеспечения системой ЖАТ заданных требований по безотказности и ремонтопригодности, а также выбрать наиболее рациональный (с точки зрения надежности) вариант модернизации или замены существующих систем и устройств ЖАТ.
Фактические показатели надёжности определяются на стадии эксплуатации систем ЖАТ по результатам ее работы в конкретных условиях эксплуатации на основе данных о различных видах отказов и времени восстановления.
