Актуальные направления научных исследований XXI века: теория и практика, 2015, № 5 (16-4)
Бесплатно
Основная коллекция
Тематика:
Наука. Науковедение
Издательство:
Воронежский государственный лесотехнический университет
Год издания: 2015
Кол-во страниц: 495
Дополнительно
Тематика:
ББК:
УДК:
ГРНТИ:
Скопировать запись
Фрагмент текстового слоя документа размещен для индексирующих роботов.
Для полноценной работы с документом, пожалуйста, перейдите в
ридер.
DOI 10.12737/issn.2308-8877 ISSN 2308-8877 АКТУАЛЬНЫЕ НАПРАВЛЕНИЯ НАУЧНЫХ ИССЛЕДОВАНИЙ XXI ВЕКА: ТЕОРИЯ И ПРАКТИКА Сборник научных трудов по материалам международной заочной научно практической конференции 2015 г. № 5 часть 4 (16-4) (Volume 3, issue 5, part 4) Учредитель – Федеральное государственное бюджетное образовательное учреждение высшего образования «Воронежский государственный лесотехнический университет имени Г.Ф. Морозова» (ВГЛТУ) Главный редактор В.М. Бугаков Заместитель главного редактора И.М. Бартенев Члены редакционной коллегии Д.Н. Афоничев Т.Л. Безрукова М.В. Драпалюк В.К. Зольников Н.Н. Матвеев С.М. Матвеев В.С. Петровский А.Д. Платонов А.И. Сиволапов А.В. Скрыпников С.И. Сушков О.В. Трегубов Н.А. Харченко М.П. Чернышов Ответственный секретарь И.И. Шанин Компьютерная верстка И.И. Шанин Сборник зарегистрирован Федеральной службой по надзору в сфере связи, информационных технологий и массовых коммуникаций. Свидетельство о регистрации ПИ № ФС77-54416 от 10.06.2013 г. Материалы настоящего сборника могут быть воспроизведены только с письменного разрешения редакционной коллегии Сборник включен в Российский индекс научного цитирования (РИНЦ). Сборник реферируется в ВИНИТИ РАН. Включен в «Ulrich's Periodicals directory». ФГБОУ ВО «ВГЛТУ» 394087, г. Воронеж, ул. Тимирязева, 8. телефон (473) 253-72-51, факс (473) 253-76-51, e-mail: conf_vglta@mail.ru www.conf.vglta.vrn.ru © ФГБОУ ВО «ВГЛТУ», 2015
МОДЕЛИРОВАНИЕ В АВТОМАТИЗИРОВАННОМ УПРАВЛЕНИИ ЛЕСНЫМ КОМПЛЕКСОМ MODELING AUTOMATED MANAGEMENT THE FOREST COMPLEX 08 - 11 декабря 2015 года, ВОРОНЕЖ December 08 - 11, 2015, Voronezh Международная молодежная научно-практическая конференция «Моделирование в автоматизированном управлении лесным комплексом» проведена при финансовой поддержке Российского фонда фундаментальных исследований (грант № 15-31-10478 мол_г) 08 - 11 ноября 2015 года. В настоящий сборник включены материалы международной молодежной научно-практической конференции «Моделирование в автоматизированном управлении лесным комплексом», освещающие теоретические аспекты моделирование технических систем и объектов, а также вопросы моделирования и автоматизации лесовыращивания, лесозаготовительной промышленности, деревоперерабатывающего производства, производства мебели. Сборник предназначен для преподавателей, аспирантов и студентов.
СОДЕРЖАНИЕ СЕКЦИЯ «МОДЕЛИРОВАНИЕ ТЕХНИЧЕСКИХ СИСТЕМ И ОБЪЕКТОВ» Ле Хай Чунг, Зубова С.П., Раецкая Е.В. The construction of control for the dynamical system, under the conditions into the subspaces 10 Акиндинова Е.В., Батуев П.В., Макаренко В.А., Татьянин А.С. Моделирование объектов для восстановления при нарушении условий Кириллова – Туя 12 Аксенов И.И. Совершенствование устройства и программного обеспечения для вибрационной диагностики машин 16 Батурин К.В., Стариков А.В. Анализ математических моделей образующих древесных стволов 23 Безрукова Т.Л., Кириллова С.С., Сатторов Ф.Д., Базиева А.М. Анализ применяемых методов оценки эффективной деятельности предприятий в условиях неопределенности 27 Безрукова Т.Л., Кириллова С.С., Сатторов Ф.Д., Базиева А.М. Нечётко-множественный подход для моделирования эффективной деятельности предприятий 30 Беляев А.Н., Тришина Т.В., Дрыга И.А., Мерзликин Е.А. Кинематика криволинейного движения колесной машины 33 Борисова Н.И., Cаврасова Н.А., Кумицкий Б.М. Дифференциальные математические модели как метод исследования динамики численности студентов вуза 41 Бутова Л.В., Фурсов К.В. Разработка алгоритма обнаружения и предупреждения компьютерных атак 45 Бухтояров Л.Д., Лысыч М.Н., Мирзеханов Р.В. Моделирование работы автоматизированного привода для гидрораспределителя с ручным управлением 51 Власов А.В. Моделирование учебного комплекса для подготовки инженерно-технического персонала 55 Глебов И.В., Синюков Н.В., Прохоров В.Ю. Результаты исследований углерод-углеродных композиционных материалов для узлов трения 59 Губенко А.П., Стариков А.В. Анализ методики и средств учёта сырья и готовой продукции на маслоэкстракционном заводе 62 Губина С.С., Сергеев А.Е. Математическая модель полета бомбы сброшенной с самолета в неподвижную цель 68
Гусейнов Э.М., Гусейнов Р.Э., Гусейнова Н.Э., Нгуен Лонг Лам Исследование тормозной динамики колесного лесохозяйственного трактора 73 Данилов А.Д., Крысанов В.Н., Руцков А.Л. Возможности применения нейро-нечётких сетей для оценки и регулирования состояния элементов предприятия деревообрабатывающей отрасли 78 Диоп А. Вычислительные эксперименты по анализу алгоритмов экстраполяции экспертных оценок 82 Журавлев Е.А., Плескова И.А., Журавлев А.А. Лабораторная установка для демонстрации термоэлектрического эффекта на уроках физики 87 Ковалева Н.В. Моделирование уплотняющего воздействия экскаватора на грунт при строительстве лесной дороги 90 Коробицын А.В., Посыпанов С.В. Моделирование конструкции и технологии использования малогабаритного мобильного причала для перевалки лесоматериалов 93 Лысыч Е.Ю., Лысыч М.Н. Проектирование швейных предприятий в среде САПР 97 Лысыч Е.Ю., Коломеец А.А., Лысыч М.Н. Современные бесконтактные методы измерения размеров и формы тела человека 101 Мазуха Н.А. Контроль подачи и спуска воды в водонапорной башне 105 Макарова Ю.А., Макаров Д.А. Первичная подготовка Террейна для моделирования процессов, способствующих возникновению паводков 110 Марченко П.Г., Писарева С.В. Моделирование налоговой нагрузки юридических лиц 114 Махинова О.А., Малай А.Н. Анализ влияния параметров системы технического обслуживания на показатели качества 119 Небукин В.О., Липин А.Г. Моделирование процессов тепломассопереноса при капсулировании удобрений 123 Николашина А.Ю. Моделирование износа режущей кромки лезвий инструмента 128 Ойцева О.Ю., Коробов А.И. Особенности распространения мобильной связи в лесной среде 131 Осадчий Ю.П., Пахотин Н.Е. Устойчивость свойств системы масло – вода 134 Пикалов Д.Г. Твердотельное моделирование изделий для единичного промышленного производства 136 Пиляев С.Н., Афоничев Д.Н. Энергосберегающая система автоматического управления процессом активного вентилирования зерна 140 Пименова А.Н. Проектирование студентами электронных учебных курсов в Lms Moodle 144
Пирогова О.А. Динамическая модель распространения лесных пожаров 149 Платонов А.Д., Снегирева С.Н., Михайлова Ю.С. Моделирование процесса выделения фурфурола из древесины бука при гидротермической обработке 154 Платонова М.А., Драпалюк М.В., Платонов А.А. Исследование кинематических схем манипуляторов лесных машин 157 Платонова М.А., Драпалюк М.В., Платонов А.А. К математическому описанию рабочей зоны малозвенных манипуляторов лесных машин 162 Полев В.А., Глот А.Ю., Попов М.Ю. Построение вероятностной модели уязвимости цели 166 Романов П.С. Возможности применения современных методов анализа для диагностики наночастиц для энергоемких композитов 170 Романова И.П., Кузнецов В.А., Гусев А.С. К вопросу оценки некоторых методов выбора модели электропоезда постоянного тока 174 Романов П.С., Романова И.П. Система поддержки принятия решений АСУ автотранспортного предприятия 180 Сафонова Ю.А., Авсеева О.В. Методы управления качеством многоэтапного вероятностного технологического процесса 185 Свиридова Е.Н., Горбаков Н.А., Кремнев В.И. Математическое моделирование управляемых процессов с применением методов теории дискретных цепей Маркова 188 Синицын П.Е. Моделирование адаптационной интернет страницы для слепых и слабовидящих пользователей с помощью специального языка разметки на основе XML 192 Старикова А.А. Реструктуризация модели мебельного изделия: методика и средства выполнения 197 Суханова Н.В. Математическая модель капиллярного вискозиметра 201 Титков Е.В. О необходимости моделирования профориентационной работы в основной школе 204 Ткачёв А.Ю. Вычислительные эксперименты по тестированию алгоритмов построения сети Парето-оптимальных маршрутов на графах 207 Тонких Д.В., Данилов А.Д. Определение фактора сезонности продаж мебели 210 Трушков А.С. Расчет воздействия струй продуктов сгорания двигателя стартующего летательного аппарата на воздухозаборник вертолета 214 Трушкова Л.А. Методика расчета газодинамического трения в пусковой трубе 218 Филонов С.А. Аналитическое моделирование распределения электромагнитного поля на зубцовом делении массивного зубчатого ротора 222
Фокин С.В. Информационная модель программного обеспечения бортовой системы управления и диагностики путевых машин 228 Хвостов А.А., Журавлев А.А., Магомедов М.Г., Лобосова Л.А. Динамические характеристики предматричной камеры шнекового экструдера 232 Хэкало Е.Е. Моделирование процесса обработки результатов эффективного контракта группы соразмерных сотрудников 237 Шакирова О.И., Безрукова Т.Л. Воздействие инновационной деятельности на экономическую устойчивость предприятия 242 СЕКЦИЯ «МОДЕЛИРОВАНИЕ И АВТОМАТИЗАЦИЯ ЛЕСОВЫРАЩИВАНИЯ» Заболотских П.В. Рост лесных культур сосны обыкновенной, созданных различным видом посадочного материала, в республике Марий Эл 247 Куклина Н.А., Чефранова М.Н., Нуреева Т.В., Мухортов Д.И. Закономерности роста культур сосны обыкновенной созданных с различной первоначальной густотой на нарушенных землях 251 Лысыч М.Н., Шабанов М.Л., Ермоленко С.А. Перспективная конструкция многофункционального почвообрабатывающего орудия 255 Смышляева М.И., Краснов В.Г., Кириллов С.В. Особенности плодоношения дуба черешчатого (Quercus Robur l.) в географических культурах 259 Швецов К.В. Оценка точности тематической карты при помощи математических методов 264 СЕКЦИЯ «МОДЕЛИРОВАНИЕ ПРОЦЕССОВ И СИСТЕМ УПРАВЛЕНИЯ ЛЕСОЗАГОТОВИТЕЛЬНОЙ ПРОМЫШЛЕННОСТИ» Батурин К.В., Стариков А.В. Анализ методов маркировки заготовленной древесины 268 Батурин К.В., Стариков А.В. Разработка методики автоматизированного учета заготовленной древесины 272 Безрукова Т.Л., Кириллова С.С., Кириллов Ф.А. Оценка эффективности использования инструментов исследования экономической модели инновационной системы 276 Веневитин А.А., Брындина Л.В., Кузнецов Е.Ю. Регрессионная модель процесса сушки хвойно-витаминной муки 279
Григорьев И.В., Куницкая Д.Е. Модель распознавания окоренного баланса на цифровом снимке 283 Иванов В.А., Степанищева М.В., Иванова А.В., Козик П.С. К развитию моделей процесса лесовосстановления 287 Игнатенко В.В., Леонов Е.А. Установление рациональных параметров многооперационных машин в лесозаготовительной промышленности 291 Крылова А.Ю. Создание геоинформационной системы для таксационного описания леспроекта 296 Кудрявцев Г.В., Посыпанов С.В. Обеспечение подобия при моделировании неравномерного движения жестких плавучих контейнеров для круглых лесоматериалов 303 Кузьмичев Д.А. Основные требования при выборе модели освоения лесного участка 308 Куницкая О.А., Симонян С.Х. Перспективные направления развития математических моделей в области создания гибких лесообрабатывающих процессов лесозаготовительных предприятий 312 Куранов А.А. Моделирование сроков вывозки по зимним лесовозным дорогам 316 Никифорова А.И., Григорьева О.И. Моделирование воздействия движителей лесных машин на почвы лесосек 320 Поляков С.И., Бородин М.Г. Автоматизация сортировки круглого леса 324 Степанова Т.О., Крайнов А.А. Математическая модель тепломассообменных процессов, протекающих при переработке древесных отходов 328 Тележный А.Е., Лукин А.Е. Применение теории разрушений в решении задач моделирования механической окорки лесоматериалов 332 Хасаншин Р.Р., Мухаметзянова З.Р., Хасаншина Р.Т. Математическое описание сушки древесины в конденсационной вакуум-осциллирующей установке 337 Шалагинов С.О. Программное обеспечение для оформления сопроводительной документации на лесосеку 340 СЕКЦИЯ «АВТОМАТИЗАЦИЯ ДЕРЕВОПЕРЕРАБАТЫВАЮЩЕГО ПРОИЗВОДСТВА» Гаврилов Т.А., Колесников Г.Н. О моделировании реологических свойств отходов очистки круглых лесоматериалов от коры 344 Головнева К.В., Манешина А.С., Меркелов В.М. Изготовление шпал из древесины, загрязненной радионуклидами 348 Горбачева Н.А. О моделировании технологических операций с целью уменьшения отходов в производстве щепы 352
Грибанов А.А. Адаптивные регуляторы в составе АСУ ТП 356 Крайнов А.А., Степанова Т.О. Возможности автоматизации в процессе экстракции сверхкритическими флюидами 361 Лобеко Е.П., Халютина А.Г. Моделирование технологических процессов первичной переработки древесины 365 Лопатин А.К. О распознавании габаритов объектов в деревообрабатывающей промышленности 369 Мещерякова А.А., Белоконев В.В. Моделирование испытания клеевых соединений на совмещенных клеях 372 Микрюкова Е.В., Ожиганова Е.А. Применение термомодифицированного шпона для облицовывания мебельных щитов 376 Милюкова А.В., Спиридонов В.Д., Учуватова Ю.Е., Романов В.А. Моделирование процесса окраски изделий для расчета норм выбросов 380 Поляков С.И., Вершинин П.А. Автоматизация прессования древесноволокнистых плит 385 Поляков С.И., Вершинин П.А. Управление производством древесноволокнистых плит 390 Поляков С.И., Винокуров Н.А. Современные технологии автоматизации прессования в плитном производстве 394 Поляков С.И., Павлов А.В. Автоматизация управления переместительными операциями в производстве ДСТП на базе контроллера Omron 398 Поляков С.И., Пономарев С.А. Моделирование процесса дозирования стружки в смесительном агрегате при производстве ДСТП 405 Поляков С.И., Чусов А.И. Современные технологии автоматизации процесса смешивания древесных частиц со связующим в производстве ДСТП 410 Поляков С.И., Шевченко Е.В. Автоматизированное управление производством древесных плит 415 Романов В.А., Шевелева О.С., Донина Н.В. Моделирование процесса облицовывания заготовок из древесины для расчета количества выделения свободного формальдегида 420 Стородубцева Т.Н. Моделирование сложного напряженного состояния древесного композита 424 Стородубцева Т.Н., Аксомитный А.А. Определение характеристик упругости древесного композиционного материала при изгибе и постоянных температуре и влажности среды 429 Тунцев Д.В., Касимов А.М., Хайруллина Э.К., Романчева И.С., Савельев А.С. Математическое описание процесса газификации жидкого продукта термического разложения древесных отходов 433
СЕКЦИЯ «МОДЕЛИРОВАНИЕ И АВТОМАТИЗАЦИЯ ПРОИЗВОДСТВА МЕБЕЛИ» Бунаков П.Ю., Колесников Р.А. К вопросу о выборе 3D ядра для специализированной САПР корпусной мебели 438 Бунаков П.Ю., Тегин В.А., Захарова И.А. Содержательная постановка задачи выбора перспективных образцов в мебельной промышленности 442 Глотова Т.И., Карпейкин А.А. Лингвистическое описание процесса распиловки круглых лесоматериалов на ленточнопильных станках для разработки имитационной модели 448 Демитрова И.П., Назаров А.И. Проектирование мебели в Solidworks 452 Демитрова И.П., Савельева О.Г. Производство гнутой мебели из массивной древесины 456 Килинг К.В. Программное обеспечение модуля упаковки мебельных изделий в САПР корпусной мебели базис 459 Краснова В.Ф., Ростовцева С.В. Эффект старины в отделке мебели 463 Мешков Д.А., Стариков А.В. Базовая модель поведения агента в мультиагентной среде проектирования корпусной мебели 467 Нырков Д.Е., Стариков А.В. Информационные технологии поддержки позаказного промышленного производства мебели 472 Поляков С.И., Бугаков М.Н. Компьютерная автоматизация фрезерования стекла в мебельной промышленности 477 Поляков С.И., Есипов В.С. Совершенствование системы автоматизации линии отделки из натуральной древесины 481 Целых К.Н., Саражинская Ю.Е. Программа для долгосрочного прогнозирования конкурентоспособности предприятий 487 Шаталов М.А., Мычка С.Ю. Моделирование сценариев развития предприятий мебельной промышленности на основе внедрения системы бюджетирования 491
СЕКЦИЯ «МОДЕЛИРОВАНИЕ ТЕХНИЧЕСКИХ СИСТЕМ И ОБЪЕКТОВ» УДК 517.93 THE CONSTRUCTION OF CONTROL FOR THE DYNAMICAL SYSTEM, UNDER THE CONDITIONS INTO THE SUBSPACES ПОСТРОЕНИЕ УПРАВЛЕНИЯ ДИНАМИЧЕСКОЙ СИСТЕМОЙ ПРИ НАЛИЧИИ ОГРАНИЧЕНИЙ В ПОДПРОСТРАНСТВАХ Ле Хай Чунг, Зубова С.П., Раецкая Е.В. Университет , г.Дананг, Вьетнам trungybvnvr@yahoo.com ФГБОУ ВПО «Воронежский государственный универсистет», г. Воронеж, Россия spzubova@mail.ru ФГБОУ ВО «Воронежский государственный лесотехнический университет им. Г.Ф. Морозова», г. Воронеж, Россия raetskaya@inbox.ru DOI: 10.12737/16195 Summary: The completely оbserved descriptor system is considered. The control components of the spaces initially satisfy the specified conditions. The control that provides at the output of originally desired result is built. The formula for building a state function is obtained. Аннотация: Рассматривается полностью наблюдаемая дескрипторная система с дополнительными ограничениями на компоненты управления из подпространств. Решается задача построения управления, соответствующего изначально заданной выходной функции. Строится функция состояния. Keywords: dynamical system, the complete observability, state function, the control. Ключевые слова: динамическая система, полная наблюдаемость, функция состояния, управление. The dynamic system is considered ( ) ( ) ( ) ( ) d x t Ax t u t f t dt , (1)
( ) ( ). y t B x t (2) Here ( ) n x t R - is the state function, ( ) n u t R - the control, ( ) n f t R - the input function, ( ) m y t R - the output function; , A B - are matrix coefficients, [0, ] t T , T is finite or infinite. For each of known ( ) u t , with the realizing input and output functions, the state of the system at any given time defined by uniquely, i.e. the system (1), (2) is assumed completely observed. The aim is of constructing such control that provides at the output of originally desired result, while the control components of the spaces initially satisfy the specified conditions. Here is considered the general case of the irreversible rectangular matrix B , which are corresponds the decomposition space into a direct sum n R CoimB Ker B , m R ImB Coker B . here: ImB – the set of values B in m R , Ker B – the set of solutions B x=0 in n R , (here 0 dim 0 Ker B n ); CoimB – the direct complement to the subspace Ker B in n R , ker Co B– the direct complement to the subspace ImB in m R . The research is being by the method of cascade splitting the original space and the transition to the system in the subspaces. This method is economical in solving practical problems, it was used in the study of complete observability of different systems, in the study of dynamical systems invariance with respect to various perturbations, in solving problems of controls with control points [1]. The solution of the problem is realized a few steps (the maximum number does not exceed the dimension of the original space). The algorithm and a block diagram of a phased construction of the control is given. The flow diagram splitting spaces are built. The formula for building a state function is obtained. The list of the literature 1. Zubova, S.P. On polinomial solutions of the linear stationary control system / S.P. Zubova, E.V. Raetskaya, L.H. Thung // "Automation and Remote Control". 2008. T. 69, № 11. P. 1852-1858.
УДК 517.9 МОДЕЛИРОВАНИЕ ОБЪЕКТОВ ДЛЯ ВОССТАНОВЛЕНИЯ ПРИ НАРУШЕНИИ УСЛОВИЙ КИРИЛЛОВА – ТУЯ MODELLING OF OBJECTS FOR RESTORATION AT VIOLATION OF CONDITIONS OF KIRILLOV - THE THUJA Акиндинова Е.В., к.ф.-м.н., ст.преподавтаель Батуев П.В., курсант 2 курса Макаренко В.А., курсант 2 курса Татьянин А.С., курсант 2 курса ФГКВОУ ВПО ВУНЦ ВВС «ВВА имени профессора Н.Е. Жуковского и Ю.А. Гагарина» г. Воронеж, Россия lenaa83@mail.ru DOI: 10.12737/16196 Аннотация: данная статья посвящена изучению проблемы реализации конусной схемы сканирования с одной окружностью. Построены модели объектов для восстановления. Summary: this article studies the problem of implementing conical scanning circuits with one circle. Built the object model for recovery. Ключевые слова: конусная томография, условие Кириллова-Туя. Keywords: conical tomography, a condition for the Kirillov-Tuy. Одним из методов неразрушающего контроля материалов является метод томографии. Его физическая основа – регистрация ослабления излучения, прошедшего через вещество. Математическая задача – задача восстановления функции по ее интегралам. В процессе развития томографии были созданы несколько поколений томографов с соответствующими схемами сканирования. В настоящей работе рассматриваются особенности и проблемы реализации конусной схемы сканирования. При этой схеме используется конусный источник излучения и матрица датчиков, которые движутся по определенной траектории. Преимуществом является трехмерная реконструкция объекта, сокращение времени сканирования. В тоже время существуют трудности технического и математического характера. В частности, возникает проблема устойчивости и в ряде случаев точная реконструкция объекта невозможна. В
статье рассматривается вопрос, связанный с выбором траектории движения источника. В трехмерной томографии источник движется по пространственной траектории, каждой точке кривой соответствует конус лучей, которые проходят через эту точку, излучение регистрируется матрицей датчиков. Таким образом, для решения задачи необходимо восстановить функцию трех переменных по ее интегралам вдоль прямых, проходящих через заданную кривую. В связи с тем, что совокупность этих прямых составляет лишь небольшую часть всех прямых, проходящих через объект, то множество данных оказывается существенно неполным. Пусть задана функция ( , , ) f f x y z , точка 1 2 3 ( , , ) a a a a и вектор 1 2 3 ( , , ) . Веерным преобразованием функции f называется функция 0 ( , ) ( ) Df a f a t dt . (1) В общем случае, задача восстановления функции f неустойчива [1]. В работе Туя выведены условия, которым должна удовлетворять траектория движения источника для возможности точной реконструкции: любая плоскость, пересекающая носитель восстанавливаемой функции, также должна пересекать траекторию A движения источника, по крайней мере, в одной точке; кривая A пересекает плоскость трансверсально ( ( ) ) 0 a x и ( ) 0 a , где x=a(λ) – параметрическое представление кривой [2]. Среди кривых, удовлетворяющих данным условиям можно указать две ортогональные окружности, спиральную траекторию. Однако в техническом плане данные траектории неудобны. Более простым представляется случай одной окружности. В работе [3] отмечено, что в этом случае можно обойти условия Кириллова-Туя, однако только для неограниченных в одном направлении носителей. На практике имеет место другой случай. Интересует вопрос, к чему может привести невыполнение условия Кириллова – Туя. В данной статье рассматривается моделирование трехмерных объектов, иллюстрирующих проблемы реализации алгоритмов конусной томографии и решение вопроса о её практической применимости в случае нарушения условия Кириллова-Туя. Был выбран тестовый объект и схема сканирования, траекторией движения конусного источника в которой является одна окружность. Ставится задача создать модели других объектов таким образом, чтобы данные об ослаблении излучения при прохождении через эти объекты (g) и тестовый (gtest) совпадали точно или с некоторой погрешностью.
Тестовый объект представляет собой цилиндр с разными коэффициентами поглощения 𝜇1 и 𝜇2. Линия разрыва располагается выше траектории движения источника. Размеры цилиндра, его радиус (R), радиус траектории (r) и положение границы считаются заданными. На основе этих данных аналитически считается тестовая регистрируемая функция gtest. В основу решения задачи положена идея заменить в исходном объекте в некоторой области D коэффициент поглощения функцией μ(x,y,z). Область D часть тестового объекта, через которую проходят лучи, пересекающие границу. Направление лучей характеризуется положением источника и координатами (p1,p2). Такой выбор области D, задает точное равенство g и gtest вне D. В качестве D рассматривается совокупность двух конусов: 1) с вершиной O1, высотой O1O2 и радиусом R; 2)с вершиной O4, высотой O2O4 и радиусом R (см. рис. 1). Рисунок 1 – тестовый объект с областью D. На рисунке 1 введены следующие обозначения: ОО2- высота границы; точки A и C - точки пересечения прямой сканирования и цилиндра; точки F и E - точки пересечения прямой сканирования и области D; (p1,p2) - система координат, связанная с матрицей детекторов. Точка B - точка пересечения прямой сканирования и границы раздела. Так как функция f - радиальная, то решение задачи можно искать для одного положения источника. Пусть исходным будет источник S2, расположенный на оси y, тогда его координаты будут иметь вид S2(0;-r;0). Для точки S1 имеем S1(0;r;0). Уравнение луча, исходящего из источника в направлении (p1,p2): 2 z tp , 1 cos ( sin 2 cos ) x r t p r , 1 sin ( cos 2 sin ) y r t p r . В задаче 3 / 2 , поэтому 2 z tp , 1 x tp , 2 y r tr . Согласно формуле (1) и в силу того, что плотность постоянна в двух областях цилиндр, для функции gtest получается выражение 1 2 gtest AB BC ,
2 2 2 1 2 4 B A t t AB p r p dt , 2 2 2 1 2 4 C B t t BC p r p dt . Пределы интегрирования определяются, как точки пересечения луча и цилиндра: 2 2 2 1 2 4 A r a t p r , 2 B h t p , 2 2 2 1 2 4 C r a t p r , 2 2 2 2 2 2 2 1 1 1 4 a R p p p r R r . Выражения для функции g: 2 2 2 1 2 1 2 4 ( ( ), ( ), ( )) E F t t g AF EC p r p x t y t z t dt . Значения tF и tE находятся из условия пересечения прямой и конусов. Для выполнения условия gtest=g требуется, чтобы 2 2 2 1 2 1 2 4 ( ( ), ( ), ( )) E F t t p r p x t y t z t dt gtest AF EC . Рассматриваются два вида зависимостей μ(x,y,z): линейная и квадратичная по z: ( , , ) x y z bz c , 2 ( , , ) x y z kz lz n . Численное решение задачи проовдится в пакете Mathematica 8.1 по следующему алгоритму. Для различных значений p1 и p2 вычисляются разности gtest-μ1AF-μ2EC, находятся коэффициенты b,c, k, l, n. Оптимальными считаются те, для которых величина 1 *100 g gtest принимает наименьшее значение. Исходные данные были таковы: R=4, μ1=1, μ2=2, h=6, r=10. В ходе численного эксперимента удалось подобрать коэффициенты таким образом, что среднее значение ε составляло 2,5%, а максимальное 4,68% – в случае линейной зависимости, для квадратичной получили среднее значение погрешности 1,5%. То есть во втором случае удалось добиться лучшего приближения к тестовой функции. Данные погрешности соизмеримы с погрешностями методов восстановления в томографии, поэтому позволяют делать выводы по эксперименту. Таким образом, при нарушении условия Кириллова-Туя во время сканирования при восстановлении, учитывая процесс регуляризации, можно получить ложный объект, имеющий более плавное изменение коэффициента поглощения. На практике это означает, что два объекта будут неразличимы в ходе томографического исследования. В решении данной задачи возможны и другие модификации. В частности, можно учесть зависимость μ не только от z, но и от (x,y) или заменить μ кроме внутренней области D еще и вне её. Это приведет к снижению погрешности. Список литературы 1. Наттерер Ф. Математические аспекты компьютерной томографии/ Ф. Наттерер. -М.:Мир, 1990. - 288 с.
2. Tuy H.K. An inversion formula for cone-beam reconstruction/ H.K. Tuy. SIAM. Journ. Appl. Math. 1983. - 43, N 3. P.546 3. Благовещенский А.С. О восстановлении функции по известным интегралам от нее, взятым вдоль линейных многообразий/А.С. Благовещенский. - Мат. заметки. 1986. - Т.39, №6. С.841-849. УДК 62-192 СОВЕРШЕНСТВОВАНИЕ УСТРОЙСТВА И ПРОГРАММНОГО ОБЕСПЕЧЕНИЯ ДЛЯ ВИБРАЦИОННОЙ ДИАГНОСТИКИ МАШИН IMPROVEMENT OF HARDWARE AND SOFTWARE FOR VIBRATION DIAGNOSTICS OF MACHINES Аксенов И.И., старший преподаватель, аспирант, ФГБОУ ВО «Воронежский государственный аграрный университет имени императора Петра I», г. Воронеж, Россия et@agroeng.vsau.ru DOI: 10.12737/16197 Аннотация: Представлено описание устройства для снятия параметров вибрации с агрегатов и узлов машин. Подробно рассмотрен процесс программирования данного устройства. Программа для снимающей части в свою очередь состоит из кода обработки сигналов вибрации и кода отправки обработанного сигнала посредством радиопередатчика на принимающее устройство. Summary: The description of the device for removing vibration parameters with units and parts of machines. Considered in detail the process of programming this device. Program for removing parts in turn is from the code of processing of vibration signals and code to send the processed signal through the transmitter to the receiving device. Ключевые слова: Техническая диагностика, вибродиагностика, программирование. Keywords: Technical diagnostics, vibration diagnostics, programming.
Вибродиагностика – одна из относительно новых отраслей науки, основанная на предположении, что любой объект (технический, биологический и т.д.) может быть представлен в виде колебательной системы и спектра вибросигнала, стимулированного либо тестом, либо функциональными возмущениями, содержащих информацию о техническом состоянии, дефектах и качестве объекта [1, 2]. Способы извлечения и расшифровки этой информации составляют основную задачу диагностики, которая в последнее время решается в с помощью средств компьютерной техники. Различают функциональную и тестовую диагностику. Под функциональной диагностикой чаще всего подразумевают виброакустическую диагностику, а под тестовой – определение технического состояния с помощью искусственно создаваемой вибрации [2, 3]. В процессе работы сельскохозяйственной техники рабочие органы «излучают» вибрацию, отклонение которой от нормального уровня, свидетельствует о нарушении работы, что в свою очередь может привести к отказу. Диагностирование параметров вибрации важная составляющая обеспечения нормальной работы и уменьшения потерь в случае поломки и дальнейшего восстановления [1, 3]. На рынке существует большой спектр оборудования, позволяющего производить замеры параметров вибрации в полевых условиях. Но некоторые недостатки, такие как закрытость программного кода инструмента, обслуживание оборудования только в специализированных центрах, дороговизна, а в случае китайских производителей – ненадежность и дешевизна материалов привела к мысли о создании собственного устройства (рисунок 1). 1 – чувствительный элемент (пьезодатчик); 2а – плата Arduino Mega; 2б – плата Arduino Nano; 3 – сенсорный LCD-экран; 4 – приемопередающие элементы (NRF24L01+ трансивер); 5 – источник питания (батарея типа «Крона») Рисунок 1 –Устройства снятия параметров вибрации