[Сопоставление] [Любой] [любой] [любой] [Количество] [Время] [Исходящий Интернет-трафик]
[192.168.0.0/16] [Сопоставление] [любой] [любой] [Количество][Время] [Входящий локальный трафик]
[Сопоставление] [192.168.0.0/16] [любой] [любой] [Количество][Время] [Исходящий локальный трафик]
[192.168.1.50] [Сопоставление] [110] [любой] [Коли-чество][Время] [Входящий трафик от локального почтового сервера]
Рассмотрим последовательные действия механизма тарификации (см. рисунок):
1. Классификация. Производится сравнение кортежа со всеми шаблонами. При этом проверяется совпадение кортежа с наиболее специфическими шаблонами. В конечном итоге находится подмножество шаблонов, с которыми совпадает кортеж.
2. Сопоставление. По каждому из найденных шаблонов производится сопоставление соответствующего поля данных с учетной записью, принадлежащей абоненту. Если сопоставление успешно, переходим к следующему шагу.
3. Агрегирование. На основании предыдущих шагов производится обновление агрегационной информации, имеющей следующую структуру:
[учетная запись][количество услуги][временной пе-риод][класс Услуги]
Временной период может быть любым, в зависимости от необходимой точности агрегации. Могут сохраняться значения, допустим, за год; за год и месяц; за год, месяц и день и т.д.
Соответственно, время в первичной информации хранит полную дату и время начала оказания услуги (к примеру, сеанса телефонной связи или потока трафика), исходя из этого, каждый классифицированный кортеж относится к определенному временному периоду агрегации. Количество услуги за соответствующий временной период инкрементируется на количество, получаемое из анализируемого кортежа.
4. Преобразование. После обновления агрега-ционной информации за определенный период
~^ Первичная информация
Сохранение промежуточной^^!^ инфор- .^''Преобразование^
[¡р ист.][1р прием.][порт ист][порт
прием][кол-во байт][время начала потока]
[¡р ист.ДОр прием.][порт ист][порт прием][кол-во байт][врем. начала потока] -выбраны наиболее специфические шаблоны
([¡р ист.][1р прием.][порт ист][порт прием]) -классифицировано и сопоставлено определенной учетной записи; [кол-во байт][время начала потока]
[учетная запись][временной период][количество услуги][класс услуги]
Обновление информации о балансе и списаниях
производится обновление информации о списаниях с лицевых счетов абонентов за обрабатываемый период. Эта процедура легко выполнима, так как в агрегационной информации уже выделены учетные записи, временной период, класс услуги, так что достаточно определить, каким образом тарифицируется данный класс услуги по соответствующему лицевому счету, и обновить информацию о балансе абонентов.
Несколько ступеней агрегирования первичной информации могут использоваться для различных целей. Допустим, информация, обобщенная за календарный месяц, может использоваться для тарификации, за день - для отображения статистики абонентам, за час - для анализа нагрузки на сеть доступа. Преимуществом такого подхода также является сокращение времени обработки (за счет сокращения количества записей в таблицах данных).
Подсистема тарификации связывает первичную информацию о предоставленных услугах с информацией о финансовом состоянии лицевых счетов абонентов, позволяя оператору принимать решения о контроле доступа к услугам, выставлять счета, следить за дебиторской задолженностью. Предложенный подход можно использовать для обработки любых данных о предоставленных услугах.
ПРОГРАММНОЕ ОБЕСПЕЧЕНИЕ ИССЛЕДОВАНИЯ НОВЫХ КОНСТРУКЦИЙ ЗОН ВТОРИЧНОГО ОХЛАЖДЕНИЯ
О.С. Логунова, к.т.н. (Магнитогорский государственный технический университет им. Г.И. Носова)
Одним из основных факторов повышения эффективности производства непрерывного литья заготовок является обеспечение работоспособности и оптимальных технологических режимов оборудования с использованием автоматизированных систем, оснащенных современным технологическим, математическим и программным обеспечением.
Средством решения указанных проблем является, например, разработка программных продуктов, которые могут быть использованы при проектировании новых агрегатов и при оценке их работоспособности при минимальных затратах на проведение экспериментов.
При исследовании процессов, протекающих при высоких температурах и больших объемах
производства, зачастую невозможно выполнить их экспериментальную оценку и проследить их протекание при изменении ряда параметров. Примером такого технологического процесса является разливка стали на машинах непрерывного литья заготовок, которые применяются на всех современных металлургических предприятиях в России и за ее пределами. Во многих работах (например [1,2]) при математическом моделировании теплового состояния непрерывно-литой заготовки выполняется ссылка на учет конструкционных особенностей таких агрегатов. При этом условия охлаждения заготовки определяются только изменением значения коэффициента теплоотдачи с поверхности независимо от структуры построения зон вторичного охлаждения. В отличие от указанного подхода автором работы была поставлена цель разработки программного продукта «Injector Cooling», с помощью которого возможно выполнить:
- интерактивное изменение схемы расстановки форсунок по длине и ширине машины непрерывного литья заготовок (МНЛЗ);
- назначение технологических параметров работы каждой форсунки в отдельности: пространственные координаты установки форсунки над заготовкой и под ней, угол раскрытия, режим работы, расход охладителя;
- моделирование теплового состояния непрерывно-литой заготовки при построенной схеме зон вторичного охлаждения с учетом химического состава разливаемой стали;
- графическое отображение результатов конструирования зон вторичного охлаждения МНЛЗ и моделирования тепловых полей заготовки;
- организацию рабочего места инженера лаборатории контроля для прогнозирования поведения процесса непрерывной разливки стали.
Математическая модель для описания теплового состояния заготовки включает:
• уравнение теплопроводности для двух пространственных и одной временной переменных в декартовой системе координат с учетом образования двухфазной зоны по квазиравновесной модели [3];
• начальные условия, задающие распределение температуры по сечению заготовки в момент ее перехода из кристаллизатора в зоны вторичного охлаждения;
• граничные условия третьего рода, учитывающие конвективный теплообмен поверхности заготовки с окружающей средой и использующие запись коэффициента теплоотдачи в виде временного ряда для переключательной функции:
a J(x,x)=a1(x)-z1(x<x1)+
n f n N
+Sai(x)'zi (Ti-1 <T<Ti )+aJn+l(X)"Zn+1 T> STi '
i=2 V i=1 /
где (х) - распределение коэффициента теплоотдачи в 1-й зоне водовоздушного охлаждения МНЛЗ по ширине (высоте, для ]=3) заготовки, причем количество зон определяется конструкцией МНЛЗ: согласно технологической инструкции машины для отливки заготовок прямоугольного сечения, действующей в условиях ОАО «Магнитогорский металлургический комбинат», предусмотрено восемь зон, для сортовой машины только четыре; } - индекс, определяющий номер поверхности заготовки, с которой рассматривается теплоотвод, ]=1 - соответствует поверхности со стороны большого радиуса МНЛЗ, ]=2 - соответствует поверхности со стороны малого радиуса МНЛЗ, ]=3 - соответствует поверхности узкой грани заготовки; z1 - фиктивная переменная, определяющая наличие и подключение зоны водовоз-душного охлаждения в выбранном режиме: z1 =1 -при наличии зоны и z1 =0 - при ее отсутствии; т -текущее время рассмотрения; т1 - время прохождения 1-й зоны вторичного охлаждения; а9 - коэффициент теплоотдачи с поверхности заготовки
в зоне воздушного охлаждения; - время
на-
хождения заготовки в зоне водовоздушного охлаждения; n - количество зон вторичного охлаждения;
• форма области, охватываемая факелом форсунки, считается эллипсообразной с размером малого радиуса, ограниченной зоной орошения между роликами проводки, и большого радиуса, определяемого высотой установки форсунки и углом ее раскрытия.
В программном продукте «Injector Cooling» можно выделить три основных модуля: подготовки исходных данных, реализации математической модели теплового состояния заготовки, графической визуализации данных.
Функциональная схема взаимодействия модулей приведена на рисунке 1. Согласно схеме модуль ввода данных получает:
- сведения марочника сталей, соответствующих сортаменту цеха: ГОСТы, марки сталей, границы процентного содержания примесей в стали;
- сведения, характеризующие зоны вторичного охлаждения и скорость вытягивания заготовки из кристаллизатора;
- сведения о принципах построения зон вторичного охлаждения - разбиение на слои внутри зоны для одного коллектора;
- режим работы форсунок в каждой зоне: статус включено/выключено, расход охладителя на зону/форсунку, высота установки, угол раскрытия факела форсунки и координаты установки по ширине.
Работа с модулем производится в интерактивном режиме. Наибольшую сложность в реализа-
¡-1
Рис. 1. Функциональная схема взаимодействия основных модулей программного продукта «Injector Cooling»
ции этого модуля вызвал алгоритм размещения форсунок на шаблоне зон вторичного охлаждения, позволяющий организовать добавление и удаление форсунок, корректировку места расположения в шаблоне.
Результатами работы модуля являются файл инициализации данных Simple.inf для модуля реализации математической модели в автоматическом режиме и новая схема расположения форсунок по длине и ширине МНЛЗ в формате JPG.
В модуле реализации математической модели теплового состояния заготовки был использован алгоритм решения уравнения теплопроводности на основе явной конечно-разностной схемы при выполнении условия сходимости решения. Время работы модуля составляет от 30 до 60 минут в зависимости от количества разбиений по осям пространственных координат. В результате работы модуля формируется файл текстового формата, содержащий значения температур по поперечному сечению заготовки. Размер выходного файла - до 80 МБ. Работа модуля производится в пакетном режиме.
Модуль графической визуализации данных предназначен для отображения результатов реализации математической модели и позволяет выполнить совмещение всех используемых элементов в единое целое для принятия решения о возможности и рациональности использования новой схемы
Рис. 2. Вид рабочего окна для интерактивного формирования схемы форсунок
расстановки форсунок. Наибольшую сложность в реализации данного модуля составил алгоритм сопоставления числовых дискретных значений температур по сечению заготовки, полученных с заданным шагом по введенной сетке, с непрерывной цветовой шкалой температур каления стали. Указанная задача решалась сглаживанием темпе -ратурных полей между двумя точками по осям сечения, что приводит к «растяжению» файла с температурными полями до 200 МБ.
Пример эксплуатации программного продукта «Injector Cooling». Наиболее интересными с точки зрения реализации являются моменты интерактивного размещения форсунок на шаблоне зон вторичного охлаждения (ЗВО) (рис. 2) и отображения результатов моделирования в графическом режиме (рис. 3).
Рис. 3. Пример графического отображения результатов моделирования теплового состояния заготовки для перпендикулярного сечения по новой схеме ЗВО
Построение новой схемы ЗВО - наиболее трудоемкий процесс в эксплуатации программного продукта «Injector Cooling». Проектировщик обязан определить тип используемых форсунок или создать новый и разместить на шаблоне схемы.
Контролируется положение форсунок в поле сканирования и настраивается режим работы каждого вертикального ряда форсунок. Также контролируется покрытие факелом форсунки поверхности заготовки. Этот контроль обусловливается дополнительным определением коэффициентов теплоотдачи при перекрытии факелов форсунок или неполном покрытии поверхности заготовки.
В автоматизированном режиме проводится отображение результатов моделирования тепловых полей заготовки по трем плоскостям (рис. 3).
На основе графического отображения могут быть определены:
- области разогрева или переохлаждения поверхности заготовки, которые оказывают влияние на формирование неравномерных температурных полей во внутренних слоях и способствуют формированию как внутренних, так и поверхностных дефектов [4];
- границы фаз во внутренней полости заготовки: затвердевшей, жидкой и двухфазной по положению линий ликидус-солидус;
- схемы расстановки форсунок и области покрытия факелом поверхности заготовки.
В заключение отметим, что результаты, полученные в ходе эксплуатации программного продукта, были использованы при решении задачи многокритериальной оптимизации для выбора оптимальных режимов вторичного охлаждения и оптимальной конструкции МНЛЗ, способствующих повышению производительности агрегата без снижения качества готовой продукции.
Список литературы
1. Борисов В.Т. Теория двухфазной зоны металлического слитка. - М.: Металлургия, 1987. - 406 с.
2. Журавлев В.А. К теории формирования непрерывного слитка. // В сб.: Непрерывная разливка стали. - М.: Металлургия. - 1974. - № 2. - С. 29 - 35.
3. Логунова О.С., Девятов Д.Х., Ячиков И.М., Кирпи-чев А.А. Математическое моделирование макроскопических параметров затвердевания непрерывных слитков. // Изв. вузов. Черная металлургия. - 1997. - № 2. - С. 49 - 52.
4. Логунова О.С. Стохастическая модель качества непрерывно-литой заготовки. // Сталь. - 2005. - № 12. - С. 21 - 23.
АЛГОРИТМЫ И ПРОГРАММНОЕ ОБЕСПЕЧЕНИЕ РАСПОЗНАВАНИЯ НИЗКОКОНТРАСТНЫХ ИЗОБРАЖЕНИЙ ПРИ ОЦЕНКЕ КАЧЕСТВА СТАЛИ
О.С. Логунова, к.т.н.; П.П. Макарычев, д.т.н.
(Магнитогорский государственный технический университет им. Г.И. Носова)
Повышение качества продукции в любой из промышленных отраслей является одной из первостепенных задач. Эта проблема наиболее актуальна для предприятий металлургической промышленности при больших объемах производства и ответственном назначении изделий. Повышению достоверности информации о качестве металлургической продукции способствует развитие современных средств вычислительной техники и возможность совершенствования алгоритмов по автоматизированному распознаванию и анализу изображений.
В данной работе автор представляет алгоритмические основы системы автоматизированной оценки внутреннего качества непрерывно-литых заготовок, выпускаемых на ОАО «Магнитогорский металлургический комбинат», о разработке которой сообщалось в [1].
Особенности структуры низкоконтрастного изображения серных отпечатков
Не вдаваясь в подробности технологии подготовки образцов для оценки качества при выпуске непрерывно-литой заготовки, следует отметить, что в качестве исходных данных используются
сканированные и оцифрованные изображения серных отпечатков от поперечных темплетов.
В изображениях области с пониженной яркостью соответствуют нарушению сплошности заготовки и образуют внутренние дефекты. Исследование структуры электронных изображений серных отпечатков показало, что они обладают следующими свойствами:
- цветовая градация изображения - оттенки серого;
- форма областей с пониженной яркостью -нерегулярная;
- координаты проявления областей с пониженной яркостью - случайные;
- размеры областей с пониженной яркостью -случайные;
- размер полного изображения - от 100x100 мм до любого произвольного размера.
Указанные особенности затрудняют использование наиболее распространенных технологий анализа изображений, основанных на применении шаблонов, классификации или нейросетевых методов. Фактически нельзя предсказать, какого объема и какого содержания должны быть обучающие выборки для охвата полных наборов ва-