ri2014_materials

260	РЕГИОНАЛЬНАЯ ИНФОРМАТИКА – 2014

продуктов их реализующих. Особое внимание уделено задаче сбора и подготовки исходных данных для моделирования. Также затрагивается вопрос калибровки и валидации модели; обозначены возникающие в процессе работы трудности и достигнутые результаты при разработке транспортной модели города Екатеринбурга. В целом транспортные модели описываются двумя типами моделей: гравитационными и энтропийными. Однако гравитационные модели не учитывают индивидуальные предпочтения участников дорожного движения. Следующим этапом развития теории о транспортных потоках стали энтропийные модели, в которых вводятся условия об априорном предпочтении корреспонденций. Данный тип моделей формирует более близкие по вероятности распределения корреспонденций к реальной ситуации. Качество любой транспортной модели зависит, в первую очередь, от качества и полноты исходных данных. Следовательно, сбор и подготовка данных является важной составляющей работы. Основными необходимыми данными являются:

улично-дорожная сеть региона, где проводится моделирование;

количество полос, пропускная способность дорог и скоростные ограничения;

интенсивность дорожного движения;

данные по населению города, плотность расселения;

места приложения труда;

маршруты общественного транспорта;

уровень автомобилизации;

уровень достатка населения.

Для разработки транспортного плана обеспечения мероприятий чемпионата мира по футболу 2018 года в Екатеринбурге часть данных была получена от городских обслуживающих организаций, часть была взята из открытых источников и статистических справочников. Трудность данного этапа заключается в том, что государственные организации не всегда располагают необходимыми данными, либо данные находятся в ограниченном доступе, либо в непригодном для использования формате.

После сбора данных и формирования первой версии транспортной модели появляется необходимость её калибровки и валидации, то есть определении её соответствия реальной ситуации и внесении корректировок для увеличения соответствия. Для этого проводятся транспортные обследования и сбор статистической информации, проводится сравнение с экспериментальными данными. Вместе с этим, появляется необходимость в прогнозировании тенденций развития транспортной ситуации в городе с учетом перспектив градостроительного развития к моменту проведения мероприятия. После создания модели достаточного качества, которая учитывает спрос на передвижения населения города, на нее накладывается спрос на передвижения клиентских групп (в данном случае: спортсменов, судей, журналистов, представителей FIFA, зрителей и др.), благодаря чему удается получить модель, описывающую транспортную ситуацию в момент проведения мероприятий события.

Создание такой модели позволяет выявить узкие места и выдвинуть обоснованные предложения по улучшению и оптимизации дорожно-транспортной обстановки, способствуя успешному проведению спортивного мероприятия.

Бабуров В.И., Иванцевич Н.В., Саута О.И.

Россия, Санкт-Петербург, ЗАО «ВНИИРА-Навигатор» СОВМЕСТНОЕ ИСПОЛЬЗОВАНИЕ РАЗНОРОДНОЙ НАВИГАЦИОННОЙ ИНФОРМАЦИИ В АВИАЦИОННОМ ГЕОИНФОРМАЦИОННОМ КОМПЛЕКСЕ

Для уточнения карт в локальных и региональных ГИС необходимо проводить навигационные определения с высокой точностью. Основой средств координатно-временного и навигационного обеспечения Российской Федерации в настоящее время является спутниковая радионавигационная система ГЛОНАСС. В современных условиях требуется решать навигационные задачи с высокой точностью и достоверностью в сложных условиях применения, при ограничениях на прямую видимость спутников, например, в горных каньонах, в условиях городской застройки, в условиях радиопомех естественного и искусственного происхождения и в других нестандартных ситуациях.

Одним из способов повышения точности спутниковых навигационных определений в сложных условиях применения является дополнение спутниковой навигационной информации данными от датчиков другой физической природы.

Совместное использование разнородной навигационной информации для повышения точности и надежности навигационных определений приводит к необходимости решать задачу оценивания при нечеткой априорной информации. Характерными нечеткими показателями альтернативной системы являются показатели,

обусловленные ограниченными возможностями эталонирования системы;

характеризующие неизвестные методические погрешности;

учитывающие опыт эксплуатации, в том числе деградацию свойств системы со временем;

определяемые нечеткими условиями распространения навигационных сигналов;

http://spoisu.ru

ИНФОРМАЦИОННЫЕ ТЕХНОЛОГИИ НА ТРАНСПОРТЕ	261

другие, не имеющие точного числового эквивалента.

Функции принадлежности показателей альтернативной системы в докладе строятся на основе данных о наиболее вероятных значениях параметров альтернатив с учетом степени неточности имеющихся оценок.

Применительно к задаче комплексирования навигационных средств альтернативами являются конкретные навигационные системы или средства, их приемные датчики, а ограничениями - требования по достоверности, доступности, имеющемуся опыту эксплуатации конкретных систем и другие. Целевой функцией при картографировании является функция пересчета эффекта от применения конкретного навигационного средства в погрешности определения координат ЛА. Определение коэффициентов значимости допустимых навигационных средств при комплексной обработке информации производится с учетом достоверности исходных данных, параметрической неопределенности и неточности сведений о законах распределения погрешностей конкретных навигационных средств.

Предложенный метод позволяет учесть при разработке структуры программного обеспечения вычислителя навигационно-пилотажного комплекса ЛА дополнительные существенные факторы, которые ранее не формализовывались, не имея четкого количественного выражения. Результатом является повышение точности, непрерывности, целостности и достоверности местоопределений по сравнению с традиционными способами комплексирования информации.

Балса А.Р.

Россия, Санкт-Петербург, Государственный университет морского и речного флота имени адмирала С.О. Макарова ПРОЕКТИРОВАНИЕ ИГРОВОГО СИМУЛЯТОРА С ПОМОЩЬЮ ОБЪЕКТНО-ОРИЕНТИРОВАННОГО ПОДХОДА

Проектирование игрового симулятора – достаточно широкая тема. Симуляторы (имитаторы, механические или компьютерные, имитирующие управление каким-либо процессом, аппаратом или транспортным средством) сейчас применяются практически во всех сферах жизни – в медицине, в авиации, в компьютерной сфере, в сфере проектирования. Моделирование тех или иных ситуаций с помощью объектно-ориентированного подхода позволяет сэкономить значительное количество времени, а так же позволяет повторять опыты неограниченное количество раз, позволяет избавиться от ошибок при расчетах и помогает рассмотреть любую ситуацию под разными углами. Так же компьютерное моделирование помогает провести те опыты, которые в реальной жизни практически невозможны или даже опасны – например, моделирование взрыва атомной бомбы для расчета радиуса поражения или изучение поведения идеального газа, моделирование цикла Карно, проверка устойчивости сооружения при землетрясении и многое другое.

Изначально создание симуляторов было обусловлено чисто практическими целями: для тренировок пилотов, артиллеристов, космонавтов, однако летом 1961-го года небольшая группа программистов в Бостоне заложила фундамент индустрии компьютерных игр. Первой компьютерной игрой в мире стал космический симулятор «Spacewar!». Игра была создана группой энтузиастов, воодушевлённых доступностью машины такой невообразимой мощности и передовых возможностей. «Spacewar!» представляла собой дуэль двух космолётов, вооружённых ракетницами, а в середине 30-строчного экрана находилась чёрная дыра, постоянно притягивающая корабли, заставляя игроков время от времени использовать мощность двигателей для борьбы с опасной гравитацией.

На данный момент существует множество игровых симуляторов, некоторые из которых можно использовать как тренажеры или средства для изучения того или иного предмета, явления. Кроме того разработаны и разрабатываются даже симуляторы реальной жизни, например, линейка игр Sims. Среди совсем уж необычных симуляторов можно назвать старую игру «Magic Carpet», в которой игроку приходилось управлять ковром-самолетом. Самая необычная составляющая таких игр - физика движения. Ведь нужно как-то заложить в игру физику движения и логику взаимодействия с пространством летательного средства, в природе не существующего.

В большинстве симуляторов в той или иной мере описывается движение объектов. Просчет траекторий тел под действием тех или иных физических сил является одной из распространенных задач во многих играх. В некоторых программах теми или иными силами пренебрегают, в иных – добавляют новые, однако, так как в играх обычно не предусмотрена возможность изменять физические параметры среды или посмотреть их, то невозможно изучить модель полностью и понять, что именно и как действует на тот или иной объект.

Таким образом, использование игрового симулятора – это возможность оценить свои силы, получить информацию о игровых программах в целом, а также увидеть, как происходит процесс взаимодействий, основанный на математических формулах. Игровые симуляторы позволяют весело проводить время, показать физику объектов, чтобы наглядно увидеть её, но и возможно в будущем смогут помочь при разработке более серьёзных программ.

http://spoisu.ru

262	РЕГИОНАЛЬНАЯ ИНФОРМАТИКА – 2014

Белоусов И.В.

Россия, Санкт-Петербург, Государственный университет морского и речного флота имени адмирала С.О. Макарова ФОРМИРОВАНИЕ ОПТИМАЛЬНОГО РАСПИСАНИЯ ДВИЖЕНИЯ СУДОВ ЧЕРЕЗ ШЛЮЗ ПО

КРИТЕРИЮ МИНИМУМА ВРЕМЕНИ ПРОСТОЯ

Интенсивность движения по судоходным шлюзованным каналам имеет тенденцию к увеличению. Соответственно возрастает роль управления шлюзованием судов. Для решения проблем управления судоходством последнее время интенсивно привлекаются современные информационные технологии. К таким технологиям можно отнести автоматизированную систему управления технологическим процессом шлюзования (АСУ ТП) и автоматическую идентификационную систему (АИС). Системы автоматической идентификации судов являются навигационными системами, предназначенными для обмена навигационной информацией между судами и береговыми службами. Использование этих инновационных технологий позволяет повысить эффективность пропуска судов через шлюз.

Для автоматизации процесса шлюзования и пропуска судов через шлюз был разработан алгоритм автоматизированного управления. Алгоритм формализован и может быть использован не только для управления движением судов через шлюз, но и по шлюзованному судоходному каналу в целом.

Сущность предлагаемого алгоритма состоит в следующем. Компьютерная система шлюза получает информацию АИС со всех судов, которые находятся в канале или на подходе к нему. Затем осуществляется прогнозирование времени подхода судов. На основании полученной информации компьютерная система составляет оптимальное расписание шлюзований судов с учетом приоритетов. Критерием оптимальности является минимум простоя судов или грузов. Рассчитанный порядок и планируемое время начала шлюзования судов выводится на экран пульта управления вахтенного начальника шлюза. Рекомендуемое время прибытия сообщается судоводителю.

Проводилось сравнение вариантов выбора расписаний шлюзования, определенных человеком и компьютером. Анализ работы человека показывает, что при низкой плотности потока судов он хорошо справляется с определением порядка следования судов через шлюз. Этот порядок практически всегда совпадает с оптимальным вариантом шлюзований, предлагаемым компьютером. При увеличении интенсивности потока судов увеличивается многообразие вариантов шлюзований. В этом случае человек не может перебрать большое количество вариантов шлюзований на большом промежутке времени и решения, принимаемые вахтенным начальником шлюза, не всегда совпадают с расписанием шлюзований, предлагаемом компьютерной системой.

Таким образом, разработка формальных методов принятия управленческих решений и их компьютерная реализация вместе с современными информационными системами позволяет более эффективно управлять шлюзом, а судоводителям планировать скорость движения и экономить топливо. Компьютерные технологии позволяют создать оптимальное расписание работы шлюзов, уменьшить время простоев судов в ожидании шлюзований.

Бодарев А.Д., Бодарев Д.А.

Украина, г. Одесса, Одесский национальный морской университет НЕЧЕТКОЕ МОДЕЛИРОВАНИЕ ОЦЕНКИ КОНКУРЕНТОСПОСОБНОСТИ МОРСКИХ ПОРТОВ

В работе используется математический аппарат нечеткой логики для оценки конкурентоспособности морских портов Украины. Выполнен анализ существующих методик оценки, выявлены их достоинства и недостатки, определены границы допустимости их применения.

Произведена лингвистическая классификация градаций всех факторов модели по пятиуровневому принципу (пенташкала): «очень низкий уровень градации – низкий уровень градации - средний уровень градации - высокий уровень градации - очень высокий уровень градации». Чем «выше» уровень градации по критерию, тем выше конкурентоспособность морского порта.

Постановка задачи и методология решения приведена в рамках исследований, описаных в статьях ученых Одесского национального морского университета. В работе использован механизм идентификации параметров морского порта, которая позволяет преобразовать параметры, не поддающиеся однозначной числовой оценке, в нечеткий формат.

Конкурентоспособность морского порта Q обычно связана с действием нескольких десятков факторов, среди которых можно выделить основные или первичные:

Y1 – грузооборот порта (тонно-километры);

Y2 – общие характеристики, в которые входят вторичные факторы: Y21 – пропускная способность; Y22 –судооборот; Y23 –местоположение порта;

Y3 – сервисные характеристики, которые включают: Y31 – уровень квалификации персонала; Y32 –количество причалов; Y33 –глубина порта;

http://spoisu.ru

ИНФОРМАЦИОННЫЕ ТЕХНОЛОГИИ НА ТРАНСПОРТЕ	263

Y4 –имиджевые характеристики, состоящие из следующих факторов: Y41 –репутация порта на рынке; Y42 –наличие льгот; Y43 –уровень безопасности.

Интерфейс модели реализован при помощи системы графического универсального интерфейса GUI в среде MATLAB. Данный интерфейс прост, интуитивно понятен и не требует больших разъяснений. Реализация системы нечёткой логики в среде MATLAB выполнена с использованием модуля Fuzzy Logic Toolbox, входящего в стандартную поставку системы. В качестве функции принадлежности использована гауссова функция. Для общего анализа результатов реализации нечеткой модели в среде MATLAB использованы инструменты ``Surface Viewer'' и ``Rule Viewer'', с помощью которых проанализированы выходные значения модели на конкретных входных данных и поверхности отклика. На этом этапе имеется возможность оценивать и модифицировать введённые правила и функции принадлежности до достижения желаемого результата.

Основная проблема построения подобных нечетких моделей заключается в создании базы правил. Изменяя базу правил и модифицируя функции принадлежности переменных, можно добиваться лучших результатов. В данной работе для построения нечетких моделей использованы методы Мамдани и Сугено.

Создание нечёткой модели решения поставленной проблемы ставило своей целью снижение субъективности эксперта и представляет типичный пример применения аппарата нечёткой логики к практической задаче.

Бойко В.Д.

Украина, г. Одесса, Одесский национальный морской университет ИСПОЛЬЗОВАНИЕ МЕТОДА ПОРАЖАЮЩЕГО ИМПУЛЬСА ДЛЯ ОЦЕНКИ ЖИВУЧЕСТИ СЛОЖНЫХ ТЕХНИЧЕСКИХ СИСТЕМ С ПАССИВНОЙ ИЗБЫТОЧНОСТЬЮ

Всложных технических системах (СТС) состояние отдельных агрегатов может иметь критичное значение для живучести и функциональности системы в целом. При оценке живучести СТС методом поражающего моделирующего импульса (ПМИ) такие агрегаты рассматриваются как угрозы живучести СТС. Живучесть систем, спроектированных подобным образом, как правило, может быть повышена с помощью следующих последовательных мероприятий: определение (с помощью ПМИ или иных методов) степени уязвимости системы от отдельного элемента и выявление угроз живучести; повышение живучести СТС путем увеличения избыточности системы; оценивание эффективности проведенного мероприятия с точки зрения повышения живучести комплекса.

Повышение живучести СТС достигается в первую очередь устранением угроз, связанных с критичными для функционирования системы агрегатами. Как правило, повышение живучести достигается одним из следующих способов резервирования агрегата:

1.Критичный агрегат может быть заменен агрегатом повышенной надежности.

2.Критичный агрегат может быть дополнен одним или несколькими резервными агрегатами, функционирующими одновременно таким образом, что при выходе из строя одного из них система не теряет функционала. В этом случае говорят об активной избыточности резервирования.

3.Критичный агрегат может быть дополнен одним или несколькими резервными агрегатами, функционирующими поочередно так, что при выходе из строя одного из агрегатов его заменяет следующий. В этом случае система резервирована путем увеличения пассивной избыточности. Агрегаты, находящиеся в резерве, неформально называют «холодными».

Вслучае, если резервирование системы выполняется с пассивной избыточностью и в системе есть «холодные» агрегаты, оценка живучести СТС методом ПМИ затрудняется, поскольку поражающий импульс «не различает» резервные агрегаты, находящиеся в «холодном» состоянии.

Для оценки живучести СТС, в которых использовано резервирование методом пассивной избыточности, когнитивно-имитационную модель предлагается дополнить логическими узлами (ЛУ). Они представляют собой узлы, моделирующие агрегаты СТС и дополненные блоком, который использует принцип, аналогичный условному оператору «IF» в языках программирования, алгоритмах

илогических схемах. Этот блок можно представить в виде мультиплексора, по определенному условию либо сигналу коммутирующего или разрывающего связи графа когнитивно-имитационной модели. В качестве условия может выступать состояние отдельных агрегатов или межагрегатных связей системы либо более сложные параметры. Кроме переключателя, срабатывающего по заданному логическому правилу, мультиплексор может включать в себя вероятностный элемент, моделирующий возможный сбой при подключении узла и — в более сложных когнитивноимитационных моделях — таймер замедления, моделерующий задержку в срабатывании резервного агрегата.

Использование ЛУ позволяет значительно расширить диапазон использования метода ПМИ и уточнить используемые для оценки живучести СТС когнитивно-имитационные модели. Также это делает возможным построение моделей СТС со схемами поведения различной степени волатильности.

http://spoisu.ru

264	РЕГИОНАЛЬНАЯ ИНФОРМАТИКА – 2014

Бориев З.В.

Россия, Санкт-Петербург, Государственный университет морского и речного флота имени адмирала С.О. Макарова ВВЕДЕНИЕ В ИНТЕЛЛЕКТУАЛЬНЫЕ ИНФОРМАЦИОННЫЕ СИСТЕМЫ

Прогресс транспортной отрасли немыслим без применения современных информационных технологий, представляющих собой основу транспортных информационных систем. На сегодня одной из ветвей этого прогресса является такое понятие как интеллектуальная система.

Интеллектуальная система — это информационно-вычислительная система с интеллектуальной поддержкой, решающая задачи без участия человека — лица, принимающего решение.

Выделяют разные виды интеллектуальных систем. Рассмотрим основные:

Интеллектуальная информационная система. Её основной задачей является осуществление поддержки деятельности человека и поиска информации в режиме продвинутого диалога на естественном языке

Экспертная система. Данный вид компьютерной системы способен частично либо полностью заменить специалиста-эксперта в разрешении проблемной ситуации.

Расчётно-логические системы. Позволяют решать управленческие и проектные задачи по их описаниям и множественным исходным данным вне зависимости от самой сложности математических моделей данных. При этом конечному пользователю предоставляется возможность контролировать в режиме диалога все стадии вычислительного процесса.

Гибридная интеллектуальная система. Представляет собой совокупность аналитических моделей, экспертных систем, искусственных нейронных сетей, генетических алгоритмов и имитационных статистических моделей. Другими словами это система, в которой для решения задачи используется более одного метода имитации интеллектуальной деятельности человека.

Рефлекторная интеллектуальная система -программная или техническая система, формирующая реакцию на несиловые воздействия на основе интрофизических методов, при этом адекватность реакции обеспечивается соответствием этих методов законам природы в интроформационном представлении.

На данный момент в транспортной промышленности наибольшее распространение получили экспертные системы, которые позволяют произвести оценку тех или иных рисков, выбрать оптимальное решение или произвести оценку эффективности других систем. Но благодаря развитию пассажирских перевозок, наблюдается тенденция к развитию остальных видов интеллектуальных систем.

Бурсиан Е.Ю.

Россия, Санкт-Петербург, Петербургский государственный университет путей сообщения МОДЕЛИРОВАНИЕ ПРОЦЕССА РАСПОЗНАВАНИЯ РУКОПИСНЫХ СИМВОЛОВ В ТАБЛИЦАХ ТРАНСПОРТНОЙ ДОКУМЕНТАЦИИ

Несмотря на многочисленные работы в области распознавания рукописных символов отсутствую программные комплексы для эффективной обработки транспортной документации, содержащей наряду с рукописными символами схемы и специальные обозначения.

С целью создания пакета программ для обработки транспортной документации необходимо построить модель процесса автоматического распознавания символов, представленных в таблицах. Предлагаемая модель процесса распознавания символов включает следующие процедуры.

1.Оценка качества изображения документации.

2.Предварительное распознавание таблиц и символов.

3.Вычисление характеристик таблиц: толщины линии, размеров прямоугольников расположения ячеек таблиц и символов.

4.Обработка изображения с целью устранения неинформативных элементов, шумов и искажений.

5.Распознавание структуры таблиц.

6.Построение скелетных графов областей изображения, относительно которых выдвигаются гипотезы о принадлежности их к символам и специальным знакам.

7.Вычисление информативных характеристик распознаваемых областей.

8.Проверка гипотез о принадлежности распознаваемых областей классам символов и специальных знаков с помощью сравнения информативных характеристик объектов распознавания с информативными характеристиками эталонных символов и специальных знаков. При этом сравнение информативных характеристик осуществляется с помощью различных алгоритмов (вычисления множественных коэффициентов корреляции, проверка гипотез с помощью байесовского подхода в предположении, что информативные характеристики подчинены нормальному закону распределения), что повышает вероятность распознавания кодовых слов.

http://spoisu.ru

ИНФОРМАЦИОННЫЕ ТЕХНОЛОГИИ НА ТРАНСПОРТЕ	265

9.Построение общей структуры изображения таблиц и распознавания технических кодов, знаков и схем.

Предлагаемая модель процесса автоматического распознавания символов позволила разработать комплекс программ распознавания изображения рукописных таблиц, содержащих специальные знаки и схемы.

Вардомская А.А., Климов Е.Н.

Россия, Санкт-Петербург, Государственный университет морского и речного флота имени адмирала С.О. Макарова МОДЕЛИ ПРОЦЕССОВ РАСХОДОВАНИЯ ТЕХНИЧЕСКОГО РЕСУРСА ПОРТОВЫХ ПЕРЕГРУЗОЧНЫХ КОМПЛЕКСОВ

В связи со вступлением России в ВТО, в ближайшие годы прогнозируется увеличение объемов перевозок грузов, расширяются возможности доступа к лучшим образцам мировой индустрии, включая продукцию судостроения, технику и технологию портовых систем, а также к инвестиционным и кредитным ресурсам для реализации инфраструктурных проектов.

Одновременно усилится конкурентная борьба за грузовую базу. Конкурентоспособность отечественного транспортного комплекса будет зависеть от многих факторов, в том числе, от качественного перевооружения водных путей, флота и портов. Особое внимание уже в настоящее время уделяется развитию портов. Расположенных в створах международных транспортных коридоров. При этом решающее значение имеет их специализация и создание так называемых «сухих портов», когда портовая система включает в себя удаленные железнодорожные узлы и транспортно-логистические комплексы.

Специализация портов и терминалов является сложной проблемой. Если наливные грузы практически полностью перегружаются через спецтерминалы, то создание и развитие терминалов для перевалки минеральных удобрений, химических грузов, угла, серы, леса, контейнеров, обработки автомобильных и железнодорожных паромов планируется осуществить в ближайшие годы. Особое внимание уделяется строительству глубоководных портовых комплексов – хабов, обеспечивающих технологию трансшипмента для разгрузки крупных контейнеровозов и дальнейшей доставки контейнеров небольшими судами в ближайшие малые порты.

Возрастает необходимость строительства на базе отдельных портов мультимодальных центров, которые свяжут разные виды транспорта (водный, железнодорожный, автомобильный).

Создаваемые портовые перегрузочные комплексы будут иметь большую производительность и обеспечивать большой годовой грузооборот. Например, порт Усть-Луга рассчитан на перспективный грузооборот 190 млн. тонн в год, он будет принимать суда водоизмещение до 150 тыс. тонн. Стабильная работа, экологичность и безопасность таких комплексов может быть обеспечена только при высокой надежности портового оборудования, наличия систем технического диагностирования и автоматизированного управления его работоспособностью.

Проектирование таких систем требует знания характеристик процессов расходования и восстановления технического ресурса основных узлов перегрузочного оборудования. В настоящее время закономерности изменения технического состояния применительно к высокопроизводительным портовым комплексам изучены недостаточно.

Под техническим состоянием портового оборудования понимается совокупность свойств, изменяющихся в процессе работы и обуславливающих его пригодность к эффективному и безопасному использованию по назначению в определенных условиях. Это специфичное проявление качества портовой техники на этапе эксплуатации.

Основными проявлениями изменений указанных свойств являются физические изнашивание, усталостные повреждения, деформация, различные отложения на рабочих поверхностях и в полостях, разрегулирование. Интенсивность этих изменений зависит от режимов работы и условий использования оборудования. Для различных узлов оборудования она неодинакова. Показатели технического состояния, раньше других достигающие предельно допустимых значений, принято использовать в качестве ресурсных показателей оборудования, а разность конечного и начального их значений рассматривать как параметрический (технический) ресурс. При относительно стабильных режимах работы и условиях использования оборудования его технический ресурс может быть выражен в часах работы (наработки).

Анализ большого числа объектов портовой техники показывает, что процесс изменения их технического состояния зависит, прежде всего, от нагрузочного, скоростного и теплового режимов работы, а также от степени изменения самого технического состояния. Иначе говоря, изменение технического состояния влияет на интенсивность дальнейшего его изменения через механизмы внутренних обратных связей.

Процессы, обусловленные основными и дополнительными воздействиями, имеют различный характер. Часть процессов по мере наработки объекта стабилизируются и в дальнейшем не влияют

http://spoisu.ru

266	РЕГИОНАЛЬНАЯ ИНФОРМАТИКА – 2014

на динамику изменения технического состояния. Другие процессы неустойчивы. Наличие процессов разновременного действия приводит к многостадийности общего процесса.

Компьютерный анализ процесса функционирования системы автоматизированного управления техническим состоянием оборудования портового перегрузочного комплекса требует формализации процессов, протекающих во всех звеньях системы. Поскольку указанная система предполагает участие в ней человека – оператора, она является эргатической. Формализация процессов здесь должна проводиться с единых позиций, в данном случае – с позиций функционирования системы в целом. Описание должно отражать поведение каждого звена по принципу вход – выход, то есть на макро-уровне.

При описании процесса расходования технического ресурса объектов портовых перегрузочных комплексов могут быть использованы метода идентификации структуры и параметров модели на основе экспериментальных характеристик. Однако более точно структура модели может быть получена в результате рассмотрения совокупности взаимосвязанных внутренних физических процессов. Оценку параметров итоговой зависимости при этом необходимо выполнить путем идентификации.

Второй путь использован для получения моделей изменения технического состояния портовой техники. Установлено, что влияние аддитивных внутренних обратных связей в узлах объектов может приводить как к ускорению дальнейшего изменения ресурсного показателя, так и замедлению. Известны случаи, когда действие этих обратных связей незначительно и ими можно пренебречь.

В результате все многообразие узлов технологического оборудования портовой техники можно разделить на три группы. К первой группе отнесем узлы, в которых по мере ухудшения технического состояния за счет действия внутренней положительной обратной связи происходит повышение интенсивности дальнейшего его изменения. Характерным примером являются узлы, у которых в процессе работы происходит перекладка зазоров, сопровождающаяся соударением деталей и дополнительным эквивалентным износом.

Во второй группе оказываются узлы с нулевой внутренней обратной связью, характеристика процесса изменения технического состояния которых близка к линейной. В третьей группе находятся узлы с отрицательной внутренней обратной связью. Здесь по мере изменения технического состояния интенсивность дальнейшего изменения постепенно снижается. Это происходит по различным причинам, одна из них – уменьшение упругости изнашиваемых элементов.

Динамические характеристики узлов первого и третьего типов, полученные экспериментальным путем, показывают, что они близки к экспоненциальным.

Вычужанин В.В.

Украина, г. Одесса, Одесский национальный морской университет МЕТОД ОЦЕНКИ РИСКОВ СУДОВЫХ СЛОЖНЫХ ТЕХНИЧЕСКИХ СИСТЕМ

Статистика аварий на море свидетельствует о том, что безопасность эксплуатации судов непосредственно зависит от технического состояния и надежности судовых сложных технических систем (СТС), а также их взаимосвязанных и взаимозависимых структурных компонентов (СК) разнородного оборудования. При оценках и управлении рисками таких СТС, эксплуатируемых в условиях малопредсказуемых внешних воздействий, внутренних поражающих факторов, а также экстремальных аварийных эксплуатационных сценариях, получение достоверных оценок структурных и функциональных рисков систем проблематично. В целях эффективной эксплуатации СТС необходима разработка методов диагностики и прогнозирования их технического состояния.

В основу разработки метода оценки рисков СК взаимосвязанных и взаимозависимых судовых СТС положен вероятностный метод Байесовского анализа и сетей Байеса. Цель создания метода – управление рисками судовых СТС в различных условиях эксплуатации. Задачи, решаемые при разработке метода – оценка структурного и функционального рисков СТС в аварийных сценариях с учетом взаимосвязанности и взаимозависимости их СК.

Концепция оценок структурного и функционального рисков СК взаимосвязанных и взаимозависимых судовых СТС в аварийных сценариях основывается на объединении разнородных СТС в единую модель. Для оценок рисков и математического описания СТС использованы когнитивно имитационные модели (КИМ) в виде орграфов, отражающих взаимодействие СК.

Метод оценок рисков СК взаимосвязанных и взаимозависимых судовых СТС опирается на реализацию этапов:

1.Выявление взаимосвязанности и взаимозависимости СК в иерархии и топологии СТС;

2.Построение и исследование КИМ СТС;

3.Оценки вероятностей потерь работоспособности СК СТС;

4.Оценки структурного и функционального ущербов СТС от пораженных СК;

5.Оценки структурного и функционального рисков СТС.

http://spoisu.ru

ИНФОРМАЦИОННЫЕ ТЕХНОЛОГИИ НА ТРАНСПОРТЕ	267

Количественная оценка структурного ущерба от потери работоспособности СК СТС в аварийных эксплуатационных сценариях определяется по ущербу при нарушении связности взаимосвязанных и взаимозависимых топологических структур СТС. Оценка вероятности потери работоспособности СК СТС устанавливается на основе Байесовского метода анализа СТС. Для ранжирования оценок структурного и функционального рисков СТС используется обобщенная функция желательности Харрингтона. Исследование КИМ СТС произведено в разработанном программном комплексе на основе кроссплатформенного языка Python 2.6, а для структурного отображения СТС в виде орграфа - языка dot. При моделировании аварийных сценариев в КИМ СТС для представления исходных данных СК применен формат JSON. Визуализация графов осуществлена с помощью программного продукта Graphviz.

Разработанный метод оценок структурного и функционального рисков взаимосвязанных и взаимозависимых элементов и МС судовых СТС позволяет определять величину поражающего влияния каждого СК в аварийных сценариях на структуру системы, а также прогнозировать последствия выхода из строя СК в аварийных эксплуатационных сценариях.

Даниловский А.Г., Иванченко А.А., Мьо Чжо Ту Россия, Санкт-Петербург, Государственный университет морского и речного флота имени адмирала С.О. Макарова

АЛГОРИТМИЧЕСКОЕ И ПРОГРАММНОЕ ОБЕСПЕЧЕНИЕ ДЛЯ ОПТИМИЗАЦИИ СИСТЕМ УТИЛИЗАЦИИ ТЕПЛОТЫ НА ТАНКЕРАХ

Расход топлива на ВКУ на танкерах близок к расходу на главные двигатели на ходовых режимах с подогревом груза. Актуальная проблема повышения энергоэффективности этих судов может быть в определенной степени решена за счет применения развитых систем утилизации тепловых потерь главных судовых двигателей. Практической реализации таких систем препятствует питание всех потребителей из одного источника – сепаратора пара, на который работают и утилизационные и вспомогательные котлы. В этом случае параметры пара выбираются для обеспечения потребителей, использующих пар с наиболее высокой температурой. Это подогреватели тяжелого топлива (мазут М-100) главных и вспомогательных двигателей, нуждающиеся в паре с температурой 180оС. Потребность в таком пара составляет не более 3 – 5 % от общей потребности в тепловой энергии на судне. Все остальные потребители используют пар существенно более низких параметров. Получение указанного пара в утилизационных котлах ограничивает его количество возможностью охлаждения выхлопных газов МОД с 235 – 240 до 200 – 210оС. При этом может быть получено лишь небольшое количество пара, а утилизация теплоты наддувочного воздуха становится невозможной.

Предложена раздельная схема питания потребителей паром с различной температурой, способная обеспечить потребности танкера в греющем паре на длительном ходовом режиме с подогревом груза только за счет утилизационных котлов с двумя ступенями давления и утилизации теплоты наддувочного воздуха. Этим можно повысить энергоэффективность судна, снизить количество сжигаемого топлива и затраты на него, снизить загрязнение окружающей среды.

Для анализа эффективности таких схем разработано программное обеспечение:

а) для определения потребности в тепловой энергии для подогрева груза и других судовых нужд на танкере при различных внешних условиях, зависящих от региона плавания, времени года и случайной реализации погоды;

б) для определения возможности генерирования пара в системе утилизации теплоты выхлопных газов и наддувочного воздуха при различной нагрузке главных двигателей. Возможности ограничены сверху – необходимостью подогревать тяжелое топливо, и снизу – температурой точки росы выпускных газов;

в) для оценки эффективности системы утилизации с учетом текущих и капитальных затрат в условиях кризиса спроса на суда, снижения фрахтовых ставок и роста цены на топливо;

г) для оценки устойчивости полученных выводов в условиях нестабильности рынков.

С использованием разработанного программного обеспечения выполнено исследование ряда танкеров отечественной постройки, характерных для эксплуатации в северо-западном регионе. Сравнение эффективности вариантов тепловых схем ВКУ осуществляется на основе имитационного моделирования эксплуатации этих установок на идентичных во всех остальных аспектах танкерах, установленных на одной линии и движущихся одновременно и параллельно.

Полный экономический эффект (согласованный критерий эффективности) для раздельной схемы на танкере «Московский проспект» составит 973,4 тыс. долл/год. Дополнительные капитальные вложения окупаются четыре раза в год или за 2,5 рейса большой протяженности.

Раздельная схема обеспечивают годовую экономию топлива в объеме 7,7% от общего расхода топлива, что обеспечивает снижение вредных выбросов в окружающую среду, в том числе 4054 т/год СО2 и 59150 МДж /год тепловых выбросов.

http://spoisu.ru

268	РЕГИОНАЛЬНАЯ ИНФОРМАТИКА – 2014

Жуков В.А., Николенко Е.Н.

Россия, Санкт-Петербург, Государственный университет морского и речного флота имени адмирала С.О. Макарова, г. Рыбинск, Рыбинский государственный авиационный технический университет имени П.А. Соловьёва РЕГУЛИРОВАНИЕ ТЕПЛОВОГО СОСТОЯНИЯ ДВС С ИСПОЛЬЗОВАНИЕМ ИНФОРМАЦИОННЫХ ТЕХНОЛОГИЙ

Современные двигатели внутреннего сгорания (ДВС) работают с выделением большого количества тепловой энергии. Обеспечение безопасного температурного уровня деталей и элементов, воспринимающих тепловые нагрузки, позволяет повысить надежность и увеличить ресурс ДВС. Температурный уровень поддерживается системами охлаждения (СО), в качестве теплоносителей жидкостных СО используются вода, водные растворы этиленгликоля, растворы спиртов, масла.

Регулирование теплового состояния может осуществляться путем изменения интенсивности теплообмена в рубашке охлаждения ДВС и теплообменных аппаратах СО. На интенсивность теплообмена влияют расход охлаждающей жидкости, эффективная площадь охлаждения, теплофизические свойства охлаждающей жидкости.

Расход охлаждающей жидкости определяется производительностью жидкостного насоса системы охлаждения. Снижение расхода уменьшает потери мощности на прокачивание охлаждающей жидкости, но повышает вероятность появления поверхностного кипения в полостях охлаждения. Эффективная площадь охлаждения может изменяться за счет направления потока теплоносителя в дополнительный охладитель. Подключение дополнительного охладителя позволяет отвести больше тепла, но увеличивает потери мощности на прокачивание охлаждающей жидкости и габариты ДВС.

Большинство современных ДВС оснащены СО, включающими два контура циркуляции охлаждающей жидкости: малый – циркуляция во внутренних полостях охлаждения и большой – с прокачиванием охлаждающей жидкости через охладитель. Количество охлаждающей жидкости, проходящей через охладитель, определяется специальным устройством – термостатом, обеспечивающим гистерезис температуры охлаждающей жидкости малого контура. Данное устройство обладает большой инерционностью, может находиться в полностью открытом или полностью закрытом состоянии, что не позволяет осуществлять точное регулирование расход охлаждающей жидкости через охладитель в зависимости от режима работы ДВС и обеспечивать требуемое тепловое состояние ДВС.

Максимально полно реализовать возможности системы охлаждения позволяют устройства с электроприводом. Использование современных электродвигателей постоянного тока с широтноимпульсной модуляцией питания, позволяет плавно регулировать их скорость вращения, тем самым устанавливать небольшие значения расходов при низком выделении теплоты, в том числе прогреве ДВС, и максимальные расходы на режимах максимальной мощности. Использование вентилей с многооборотными сервоприводами позволяет плавно распределять охлаждающую жидкость между малым и большим контурами циркуляции охлаждающей жидкости. Управление элементами СО осуществляется электронным блоком, который получает информацию от датчиков расходов, температуры, давления и наличия паровой фазы в полостях охлаждения. На основании входных сигналов электронный блок управления генерирует выходной сигнал по заданной программе.

Использование электронного блока управления и элементов с электроприводом для регулирования температурного уровня ДВС позволяет более быстро и плавно прогреть ДВС на начальном этапе работы, и более точно поддерживать температуру на рабочих режимах, не допуская перегрев при отборе максимальной мощности и чрезмерное охлаждение ДВС при работе с малыми нагрузками. Это позволит сократить тепловые потери и повысить надежность ДВС.

Журавлев А.Е.

Россия, Санкт-Петербург, Санкт-Петербургский государственный университет водных коммуникаций ПРОГРАММНО-АППАРАТНЫЙ КОМПЛЕКС МГНОВЕННОГО МОНИТОРИНГА ОБЪЕКТОВ ТРАНСПОРТА

В условиях растущего транспортного трафика все более актуальным становится вопрос точного контроля параметров объектов, генерирующих этот трафик. Например, для внутреннего автомобильного транспорта такими объектами являются автомобили различных классов, следующие внутренними автотранспортными путями.

Существуют различные комплексы контроля автомобильного трафика, но их возможности по универсализации, интегрируемости и масштабируемости зачастую сильно ограничены реализацией программно-аппаратной платформы. Для снятия такого рода ограничений предлагается использовать

http://spoisu.ru

ИНФОРМАЦИОННЫЕ ТЕХНОЛОГИИ НА ТРАНСПОРТЕ	269

передовые отечественные разработки в области аппаратных решений и программный комплекс на основе одной из наиболее распространенных российских ERP-систем.

В качестве аппаратной реализации датчиков предлагается использовать комплекс радиочастотного мониторинга, реализующего технологию автоматического бесконтактного мониторинга объектов при помощи радиочастотного канала связи. Преимущества такой технологии:

Мониторинг без непосредственного контакта датчика и считывающего устройства;

Высокая дальность считывания данных (до 100 метров);

Минимальное время считывания данных (до 300 мс);

Идентификация и передача данных в движении (разность скоростей до 130 км/ч);

Широкий диапазон рабочих условий датчика;

Устойчивая работа датчика на массивных металлоконструкциях;

Высокая сложность подделки сигналов.

Обработка и представление данных в АИС может быть возложено на любую интерфейсную систему, способную работать с СУБД MS SQL Server. Также средствами АИС предусмотрена тесная интеграция компонентов системы в любой OPC-совместимый комплекс.

Возможности комплекса АИС могут быть использованы во множестве прикладных областей, таких как контроль и управление трафиком и доступом, системы безопасности – охранные и автомобильные сигнализации, учет в сельском хозяйстве, логистика, вывоз и утилизация мусора и промышленных отходов, в том числе и радиоактивных, системы электронного билета на общественном транспорте, защита товаров от подделки, идентификация подлинности, электронные документы и т.д. Основные возможности АИС «Автотранзит» разработанной для узлов автомобильного транспорта включают в себя:

Мгновенную идентификацию автомобиля любого класса с представлением информации о его характеристиках, паспортных данных и т.п.;

Передачу текущих характеристик (скорость);

Сигнализацию в случае достижения пороговых значения считанных характеристик;

Считывание и обработку показателей устойчивости и вибрации (для различных точек установки считывающих устройств, таких как светофоры, шлагбаумы и т.п.);

Протоколирование событий АИС;

Отчетность в различных срезах (по месту установки считывателя, дате и времени, автомобилю, характеристикам и т.п.);

Таким образом, внедрение рассматриваемой АИС, например, в АСУ городским транспортом может значительно повысить эффективность функционирования комплекса, а также повысить его общую отказоустойчивость и безопасность движения.

Зубарев Ю.Я., Кукушкин И.В., Мокеева Т.О.

Россия, Санкт-Петербург, Государственный университет морского и речного флота имени адмирала С.О. Макарова АЛГОРИТМИЗАЦИЯ ПРОЦЕССА СОВМЕСТНОЙ ОБРАБОТКИ ЭКСПОРТНО-ИМПОРТНЫХ И

КАБОТАЖНЫХ СУДОВ НА КОНТЕЙНЕРНОМ ТЕРМИНАЛЕ

Внастоящей работе рассмотрена алгоритмизация процесса совместной обработки экспортноимпортных и каботажных судов на контейнерном терминале, позволяющая на базе набора входных данных получать значения показателей качества. К входным параметрам относятся число причалов на двух терминалах, число экспортно-импортных судов и каботажных судов, коэффициент загрузки терминала (для двух терминалов). К показателям качества относятся среднее число судов в очереди на обработку, среднее приведенное время ожидания судна в очереди и среднее приведенное время пребывания судна в терминале, результирующая средняя плотность прихода судов и вероятность обработки судна.

Формализация может быть представлена в виде комбинированной сети СМО, где двум открытым СМО соответствует обработка экспортно-импортных судов, а замкнутой сети СМО – обработка каботажных судов.

Вработе предполагается, что каботажные и экспортно-импортные суда имеют одинаковую контейнеровместимость. Все каботажные суда имеют одинаковую среднюю скорость движения, следовательно, математические ожидания суммарного времени движения судов по маршруту в прямом и обратном направлениях одинаковы.

Время цикла движения каботажного судна случайная величина. Так как время пребывания судов в очереди и время обработки являются случайными величинами, то рассматриваются математические ожидания этих величин.

Для определения вероятностных характеристик процессов в работе используется частная теорема о повторении опытов. Нужно найти все вероятности того, что в терминале будет необходимое количество судов. Значения среднего времени ожидания судов в очереди на

http://spoisu.ru