курсовые,контрольные,дипломы,рефераты
Отчет о ДР: 76 с., 12 рис., 10 табл., 30 источников
В данной дипломной работе рассмотрены пути повышения эффективности работы библиотечной автоматизированной системы. Вначале потребовалось собрать и обработать статистическую информацию о характере обслуживания в библиотеке ХГЗВА. Следующим шагом было построение имитационной модели данной организационно-экономической системы. В имитационной модели были учтены структура и основные параметры системы. Результаты работы имитационной модели использованы для подсчета критерия эффективности функционирования библиотечной системы. Сочетая имитационное моделирование с методом Нелдера-Мида, были получены оптимальные параметры системы.
Ключевые слова: имитационная модель, система массового обслуживания, критерий, эффективность.
Звіт про ДР: 76 с., 12 мал., 10 табл., 30 джерел
У даній дипломній роботі розглянуті шляхи підвищення ефективності роботи бібліотечної автоматизованої системи. Спочатку треба було зібрати й обробити статистичну інформацію про характер обслуговування в бібліотеці ХДЗВА. Наступним кроком була побудова імітаційної моделі даної організаційно-економічної системи. В імітаційній моделі були враховані структура й основні параметри системи. Результати роботи імітаційної моделі були використані для підрахунку критерію ефективності функціонування бібліотечної системи. Поєднуючи імітаційне моделювання з методом Нелдера-Міда, були отримані оптимальні параметри системи.
Ключові слова: ІМІТАЦІЙНА МОДЕЛЬ, СИСТЕМА МАСОВОГО ОБСЛУГОВУВАННЯ, КРИТЕРІЙ, ЕФЕКТИВНІСТЬ.
The report on the degree work: 76 p., 12 fig., 10 tab., 30 sources
In the given degree work the pathes of rising of overall performance of a library computerized system are considered. In the beginning it was required to collect and to process the statistical information on character of service in the library of KSZVA. The following step was construction of an imitating model of the given organisation-economic system. In the imitating model frame and main parameters of the system were taken into account. The results of work of the imitating model were used for scoring criterion of efficacy of the library system functioning. Combining the imitating modeling with the Nelder-Mid’s method, the optimal parameters of the system were received.
Key words: imitating model, system of mass service, criterion, efficacy.
Перечень условных обозначений
Введение
Раздел 1. Обзор математических методов, которые используются при построении ИМ экономико-организационных систем
1.1 Формирование возможных значений случайных величин с заданным законом распределения
1.2 Метод Неймана
1.3 Элементы теории массового обслуживания
1.3.1 Предмет теории массового обслуживания
1.3.2 Входящий поток. Простейший поток и его свойства
1.3.3 Время обслуживания
1.3.4 Основные типы систем массового обслуживания и показатели эффективности их функционирования
1.3.5 СМО с ожиданием
1.4 Метод статистических испытаний
Раздел 2. ИМ библиотечной системы обслуживания
2.1 Описание системы обслуживания
2.2 Сбор и обработка статистических данных о характере обслуживания
2.3 Статистическая обработка результатов наблюдений
2.4 Структура ИМ
2.5 Описание алгоритма функционирования
2.6 Оптимизация параметров системы обслуживания
Раздел 3. Гражданская оборона
Раздел 4. Охрана труда и окружающей среды
4.1 Общие вопросы охраны труда
4.2 Промышленная санитария
4.3 Техника безопасности
4.4 Пожарная безопасность
4.5 Охрана окружающей среды
5.Экономическая часть
5.1 Введение
5.2 Обзор существующих методов решения задачи
5.3 Расчёт сметы затрат на НИР
5.4 Определение научно-технического эффекта НИР
5.5 Методика расчета экономического эффекта
5.6 Выводы
Заключение
Список источников информации
АИБС - автоматизированная информационно-библиотечная система
ИМ - имитационная модель
НИР – научно-исследовательская работа
СМО - система массового обслуживания
ХГЗВА - Харьковская государственная зооветеринарная академия
Библиотечная система обслуживания – библиотечная автоматизированная система обеспечения информационными услугами
В настоящее время остро стоит вопрос об улучшении качества обслуживания населения. Это напрямую связано с экономической целесообразностью работы организаций, предоставляющих услуги. Такая тенденция коснулась библиотеку ХГЗВА, в которой предоставляют информационные услуги. Отмечается большое число желающих воспользоваться данным видом услуг. Но, поскольку установлен только один компьютер, много читателей остается не обслуженными. Имеется возможность приобрести большее количество компьютеров. Руководство в новых экономических условиях не согласно полагаться лишь на экспертную оценку заведующей библиотекой. Это связано с тем, что необходимо подбирать соответствующее помещение, планировать рабочие места и т.д. Таким образом, актуальность данной работы очевидна.
Перед автором данной дипломной работы стояла задача разработать имитационную модель, структура и параметры которой должны быть максимально приближены к реальным. Для этого потребовалось собрать и обработать статистическую информацию о характере обслуживания в библиотеке ХГЗВА. Следующим шагом было построение имитационной модели данной организационно-экономической системы, используя метод особых состояний. Затем был построен критерий эффективности функционирования системы.
На основе разработанного материала, используя метод Нелдера-Мида, удалось найти оптимальные параметры системы.
1.1 Формирование возможных значений случайных величин с заданным законом распределения
Для формирования возможных значений случайных величин с заданным законом распределения используются случайные величины, равномерно распределенные на интервале [0;1]. Методика получения случайных величин с заданным законом распределения основана на следующем. Пусть случайная величина распределена в соответствии с законом
(1.1)
где - плотность распределения случайной величины .
Найдем распределение случайной величины где функция задана соотношением (1.1). По определению закон распределения случайной величины есть
(1.2)
причем Отсюда следует, что случайная величина равномерно распределена в интервале [0;1]. Используя (1.2), запишем
(1.3)
Тогда, если - последовательность значений случайной величины , равномерно распределенной в [0;1], то, решая уравнение (1.3), получим соответствующую последовательность случайных чисел, распределенных по закону (1.1), причем
(1.4)
Рассмотрим примеры. Пусть требуется получить случайные числа с показательным законом распределения
(1.5)
Используя (1.4), получим
(1.6)
где - случайная величина с равномерным распределением на интервале [0;1]. Отсюда
(1.7)
Тогда
(1.8)
Пусть теперь нужно получить случайные величины, распределенные по релеевскому закону с плотностью
(1.9)
Имеем
(1.10)
Откуда
(1.11)
Нужно иметь в виду, что в большинстве случаев уравнение (1.3) невозможно решать точно (например, если требуется получить числа, распределенные по нормальному закону). В связи с этим на практике широко используют приближенные методы получения чисел, распределенных в соответствии с заданным законом. Рассмотрим один из таких алгоритмов.
Пусть - плотность распределения случайной величины, заданной на конечном интервале В предположении, что ограничена сверху, приведем ее значения к интервалу , введя
(1.12)
При этом график окажется вписанным в прямоугольник с координатами (a;0), (a;1), (b;1), (b;0), (рис. 1.1).
Рис. 1.1 - График
Выберем пару чисел и из равномерно распределенных в интервале последовательностей При этом пара чисел и определяет случайную точку в указанном прямоугольнике. Теперь в качестве случайных чисел с заданной плотностью будем принимать те , для которых Если же это неравенство не выполняется, то пара отбрасывается и формируется следующая.
Докажем, что закон распределения отобранных таким образом чисел соответствует распределению Для доказательства выберем интервал и введем области
и
(1.13)
Вычислим вероятность попадания не отброшенных точек в область Так как
(1.14)
а
(1.15)
и
(1.16)
то искомая вероятность
(1.17)
полученная вероятность равна вероятности попадания случайной величины, распределенной в соответствии с на интервал откуда следует требуемое.
Одним из математических методов исследования стохастических сложных систем является теория массового обслуживания, занимающаяся анализом эффективности функционирования так называемых систем массового обслуживания. Работа любой такой системы заключается в обслуживании поступающего на нее потока требований, или заявок. Заявки поступают на систему одна за другой в некоторые, вообще говоря, случайные моменты времени. Обслуживание поступившей заявки продолжается какое-то время, после чего система освобождается для обслуживания очередной заявки. Каждая такая система может состоять из нескольких независимо функционирующих единиц, которые называют каналами обслуживания, или обслуживающими аппаратами. Примерами таких систем могут быть: телефонные станции, билетные кассы, аэродромы, вычислительные центры, радиолокационные станции и т. д. Типичной системой массового обслуживания является автоматизированная система управления производством.
Математический аппарат теории массового обслуживания позволяет оценить эффективность обслуживания системой заданного потока заявок в зависимости от характеристик этого потока, числа каналов системы и производительности каждого из каналов.
В качестве критерия эффективности системы обслуживания могут быть использованы различные величины и функции, например: вероятность обслуживания каждой из поступающих заявок, средняя доля обслуженных заявок, среднее время ожидания обслуживания, среднее время простоя каждого из каналов и системы в целом, закон распределения длины очереди, пропускная способность системы и т. д. Численное значение каждого из этих критериев в той или иной степени характеризует степень приспособленности системы к выполнению поставленной перед ней задачи — удовлетворение потока поступающих в систему требований.
Часто термин «пропускная способность» используется в следующем узком смысле: среднее число заявок, которое система может обслужить в единицу времени. Эффективность систем обслуживания может быть оценена также величиной относительной пропускной способности— средним отношением числа обслуженных заявок к числу поступивших.
В силу случайного характера моментов поступления заявок процесс их обслуживания представляет собой случайный процесс. Теория массового обслуживания позволяет получить математическое описание этого процесса, изучение которого дает возможность оценить пропускную способность системы и дать рекомендации по рациональной организации обслуживания.
Все системы массового обслуживания имеют вполне определенную структуру, схематически изображенную на рис. 1.2. В соответствии с рисунком в любой системе массового обслуживания будем различать следующие основные элементы: входящий поток, выходящий поток, собственно система обслуживания.
Поток требований, нуждающихся в обслуживании и поступающих в систему обслуживания, называется входящим. Поток требований, покидающих систему обслуживания, называется выходящим.
Рис. 1.2 - Схема системы массового обслуживания
Совокупность обслуживающих аппаратов вместе с системой правил, устанавливающих организацию обслуживания, образуют систему обслуживания.
1.3.2 Входящий поток. Простейший поток и его свойства
События, образующие входящий поток, вообще говоря, могут быть различными, но здесь будет рассматриваться лишь однородный поток событий, отличающихся друг от друга только моментами появления. Такой поток можно представить в виде последовательности точек на числовой оси (рис. 1.3), соответствующих моментам появления событий.
Рис. 1.3 - Однородный поток событий
Поток событий называется регулярным, если события следуют одно за другим через строго определенные промежутки времени. Такие потоки редко встречаются в реальных системах, для которых типичным является именно случайность моментов поступления требований. Рассмотрим случайный входящий поток, обладающий особенно простыми свойствами.
Введем ряд определений:
Поток событий называется стационарным, если вероятность поступления заданного числа событий в течение интервала времени фиксированной длины зависит только от продолжительности этого интервала, но не зависит от его расположения на временной оси.
Поток событий называется ординарным, если вероятность появления двух или более событий в течение элементарного интервала времени есть величина бесконечно малая по сравнению с вероятностью появления одного события на этом интервале.
Поток событий называется потоком без последействия, если для любых не перекрывающихся интервалов времени число событий, попадающих на один из них, не зависит от числа событий, попадающих на другие.
Если поток событий удовлетворяет всем трем перечисленным условиям (т. с. он стационарен, ординарен и не имеет последействия), то он называется простейшим потоком. Для простейшего потока число событий, попадающих па любой фиксированный интервал времени, распределено по закону Пуассона, поэтому его иначе называют стационарным пуассоновским.
Условию стационарности удовлетворяет поток заявок, вероятностные характеристики которого не зависят от времени. В частности, постоянной является плотность потока — среднее число заявок в единицу времени. Заметим, что свойство стационарности выполняется, по крайней мере на ограниченном отрезке времени, для многих реальных процессов.
Условие ординарности означает, что заявки поступают в систему поодиночке, а не парами, тройками и т. д. Например, поток обстрелов, которому подвергается воздушная цель в зоне действия комплекса ЗРВ, является ординарным, если стрельба ведется одиночными ракетами, и не является ординарным, если стрельба идет одновременно двумя или тремя ракетами.
Условие отсутствия последействия является наиболее существенным для простейшего потока. Выполнение этого условия означает, что заявки поступают в систему независимо друг от друга. Например, можно сказать, что последействие отсутствует для потока пассажиров, входящих в метро, так как отсутствует зависимость между причинами, вызвавшими приход каждого из пассажиров на станцию. Но как только эта зависимость появляется, условие отсутствия последействия нарушается. Например, поток пассажиров, покидающих станцию метро, уже не обладает свойством последействия, так как моменты выхода для пассажиров, прибывших на станцию одним и тем же поездом, зависимы между собой.
Вообще следует заметить, что выходящие потоки заявок, покидающих систему обслуживания, обычно имеют последействие, даже если входящий поток его не имеет. В этом легко убедиться на примере рассмотрения выходящего потока для одноканальной системы массового обслуживания с фиксированным временем обслуживания . Выходящий поток такой системы обладает тем свойством, что минимальный интервал между последовательными обслуженными заявками будет равен . При этом, если в некоторый момент систему покинула заявка, то можно утверждать, что на интервале обслуженных заявок больше не появится и, таким образом, имеется зависимость между числом событий на не перекрывающихся интервалах.
Отметим, что, если на систему обслуживания поступает самый простой, на первый взгляд, регулярный поток, анализ процессов функционирования системы является существенно более сложным, чем, например, при поступлении простейшего потока, именно вследствие жесткой функциональной зависимости, которая имеет место для заявок регулярного потока.
В дальнейшем будет рассматриваться только простейший входящий поток в силу особой его роли в теории массового обслуживания.
Дело в том, что простейшие или близкие к простейшим потоки заявок часто встречаются на практике. Кроме того, при анализе систем обслуживания во многих случаях можно получить вполне удовлетворительные результаты, заменяя входящий поток любой структуры простейшим с той же плотностью. Наконец, важное свойство простейшего потока состоит в том, что при суммировании большого числа ординарных, стационарных потоков с практически любым последействием получается поток, сколь угодно близкий к простейшему. Условия, которые должны при этом соблюдаться, аналогичны условиям центральной предельной теоремы: складываемые потоки должны оказывать на сумму равномерно малое влияние.
Получим аналитическое описание простейшего потока и рассмотрим его свойства подробнее.
Рис. 1.4 - Простейший поток событий
Рассмотрим на оси простейший поток событий (рис. 1.4) как неограниченную последовательность случайных точек. Выделим произвольный интервал времени длиной . Как уже отмечалось, если поток событий является простейшим, то число событий, попадающих на интервал т, распределено по закону Пуассона с математическим ожиданием
(1.18)
где - плотность потока.
В соответствии с законом Пуассона вероятность того, что за время произойдет ровно т событий, равна
(1.19)
Тогда вероятность того, что не произойдет ни одного события, будет
(1.20)
Отсюда вероятность того, что за время произойдет хотя бы одно событие, равна
(1.21)
Важной характеристикой потока является закон распределения длин интервалов между событиями. Пусть - случайная длина интервала времени между двумя произвольными соседними событиями в простейшем потоке (рис. 1.4) и - искомый закон распределения продолжительности временного интервала между последовательными событиями. С другой стороны, вероятность может быть интерпретирована как вероятность появления хотя бы одного события в течение временного интервала продолжительностью t, начинающегося в момент поступления в систему некоторого события.
Поскольку простейший поток не обладает последействием, наличие события в начале интервала t не оказывает никакого влияния на вероятность появления событий в дальнейшем. Поэтому вероятность может быть вычислена по формуле
(1.22)
откуда, имея в виду (1.20),
(1.23)
Дифференцируя (1.23), находим плотность распределения длин интервалов между последовательными событиями
(1.24)
Закон распределения с плотностью (1.24) называется показательным с параметром λ.
1.3.3 Время обслуживания
Как уже отмечалось, эффективность системы обслуживания зависит не только от характеристик входящего потока, но и от производительности самой системы обслуживания, т. е. от числа каналов и быстродействия каждого из них. В связи с этим время обслуживания одной заявки Тоб является важной характеристикой системы, В силу самых различных причин время обслуживания в реальных системах может меняться от одного требования к другому. Поэтому в общем случае разумно считать время обслуживания случайной величиной.
Введем закон распределения времени обслуживания
(1.25)
и плотность его распределения
(1.26)
Для практики особый интерес представляет случай, когда продолжительность времени обслуживания имеет показательный закон распределения, т. е.
(1.27)
Параметр имеет простой физический смысл. Величина, обратная , равна математическому ожиданию времени обслуживания.
Важная роль, которую играет показательный закон времени обслуживания, связана с уже упоминавшимся свойством этого закона. Применительно к данному случаю оно формулируется следующим образом: если в какой-то момент происходит обслуживание требования, то закон распределения оставшегося времени обслуживания не зависит от того, сколько времени обслуживание уже продолжалось.
Таким образом, процесс обслуживания заявок не обладает последействием и поэтому для его анализа может быть использован аппарат теории марковских процессов.
Показательный закон распределения времени обслуживания имеет место во многих практических задачах, когда обслуживание сводится к последовательности попыток, каждая из которых приводит к необходимому результату с некоторой вероятностью.
Примером такого обслуживания является обстрел цели, заканчивающийся после поражения цели. Предположим, что последовательность выстрелов, каждый из которых поражает цель с вероятностью , образует простейший поток с плотностью .
Из этого потока выделим поток успешных выстрелов (выстрел будем называть успешным, если имеет место попадание в цель). Поскольку каждый из выстрелов независимо от других может оказаться успешным, поток успешных выстрелов так же, как и исходный, будет простейшим с плотностью .
Закон распределения интервала времени между попаданиями имеет вид
(1.28)
откуда плотность распределения времени обслуживания
(1.29)
что соответствует показательному закону с параметром .
Количество примеров реальных систем, в которых обслуживание сводится к последовательности попыток, можно значительно увеличить. К такому типу можно отнести обслуживание по устранению неисправностей технических устройств, когда поиск неисправного элемента ведется путем использования ряда тестов. Совершенно аналогичной является задача обслуживания, заключающаяся в обнаружении воздушной цели радиолокатором, многократно зондирующим исследуемое пространство, причем цель может с некоторой вероятностью обнаруживаться в каждом из циклов обзора.
Поскольку показательный закон распределения вполне приемлемым образом соответствует большому количеству реальных систем обслуживания, а также в связи с тем, что основные характеристики систем обслуживания зависят, главным образом, не от вида закона распределения, а от среднего значения времени обслуживания, в практических исследованиях обычно используется допущение о показательности закона распределения времени обслуживания. Важно также, что эта гипотеза позволяет существенно упростить математический аппарат, применяемый для анализа систем массового обслуживания.
Важным признаком классификации систем массового обслуживания является поведение поступившего в систему требования в ситуации, когда все обслуживающие аппараты заняты. При этом в одних случаях требование не может ждать момента освобождения системы обслуживания и покидает ее не обслуженным. Требование, поступившее в систему обслуживания и получившее отказ, потеряно для системы. Поэтому такие системы обслуживания называют системами с отказами или системами с потерями.
В других случаях требование может более или менее долго ожидать начала обслуживания, т. е. момента освобождения одного из обслуживающих аппаратов системы. Совокупность таких требований образует очередь. Если при этом время ожидания для каждого из требований не ограничено, система обслуживания называется чистой системой с ожиданием или системой без потерь. В противном случае, когда это время ограничено какими-либо условиями, систему называют системой обслуживания смешанного типа. Характер ограничений в системах смешанного типа может быть различным. Во многих случаях ограничение накладывается на продолжительность ожидания в очереди, т. е. каждое из поступивших требований покидает систему, если обслуживание не началось до определенного момента времени, однако начатое обслуживание доводится до конца. В других случаях более естественным является наложить ограничение сверху на общее время пребывания требования и системе. Наконец, ограничение может быть наложено на длину очереди, т. е. требование становится в очередь и ожидает обслуживания только в том случае, если длина очереди (число ожидающих требований) не слишком велика.
Естественным критерием эффективности системы обслуживания с отказами является вероятность отказа в обслуживании (вероятность потери требования). Так как отказ происходит только в том случае, когда все обслуживающие аппараты заняты, соответствующие вероятности равны между собой.
Степень загрузки системы обслуживания с отказами характеризует закон распределения числа занятых аппаратов. Во многих случаях для характеристики эффективности системы обслуживания с отказами достаточно указать среднее число занятых аппаратов.
В системе обслуживания без потерь требование находится до тех пор, пока не будет, закончено его обслуживание. Исходя из этого, могут быть сформулированы основные критерии эффективности функционирования таких систем. Это, прежде всего, длина очереди. Поскольку число требований, ожидающих начала обслуживания в очереди, случайно, наиболее полной характеристикой этой величины является закон ее распределения. Знание этого закона позволяет рассчитать среднее число требований, ожидающих обслуживания, вероятность того, что длина очереди превысит заданную и т.д. Другим важным критерием для оценки эффективности таких систем является время ожидания начала обслуживания, наиболее полно характеризуемое своим законом распределения. С использованием этого закона может быть вычислено среднее значение времени ожидания, вероятность того, что обслуживание будет начато в течение некоторого заданного интервала времени и т. п. Наконец, характеристикой таких систем является закон распределения числа аппаратов, занятых обслуживанием, позволяющий рассчитать среднее число занятых аппаратов, вероятность занятости числа аппаратов, превышающее заданное, и т. п.
Для оценки эффективности систем обслуживания смешанного типа могут быть использованы все перечисленные выше критерии. Кроме них, используются и некоторые специфические критерии. Например, для системы, в которой ограничено общее время пребывания требования в системе, определенный интерес представляет расчет времени, затраченного на обслуживание требований, которые покидают систему до момента окончания их обслуживания. Если частичное обслуживание не обеспечивает решения задачи обслуживания, то имеют место непроизводительные потери, учет которых характеризует эффективность системы.
Все перечисленные критерии в той или иной степени информативно характеризуют приспособленность рассматриваемой системы для выполнения поставленных перед ней задач. Анализ численных значений критериев позволяет сделать выводы относительно реальной эффективности системы и выработать рекомендации по ее повышению.
Как уже отмечалось, система массового обслуживания называется системой с ожиданием, если заявка, заставшая все каналы занятыми, становится в очередь. В таких системах важную роль играет так называемая «дисциплина очереди». Ожидающие в очереди заявки могут поступать на обслуживание как в порядке очереди, так и в случайном порядке. Существуют системы массового обслуживания с приоритетом, когда некоторые выделяемые по какому-либо признаку заявки обслуживаются в первую очередь.
Каждый тип системы с ожиданием имеет свои особенности и свою математическую теорию. Здесь будет рассмотрен один из самых простых вариантов смешанной системы обслуживания, часто встречающийся на практике.
Пусть на вход n-канальной системы обслуживания поступает простейший поток требований с плотностью . Время обслуживания каждой из заявок распределено по показательному закону с параметром . Заявка, заставшая все каналы системы занятыми, становится в очередь и ожидает обслуживания. Время ожидания будем считать случайным и распределенным по показательному закону
(1.30)
где параметр - величина, обратная среднему времени ожидания, т. е.
Благодаря допущениям о том, что входящий поток является простейшим, а распределения времени обслуживания и времени ожидания — показательные, процесс функционирования системы является марковским.
Перечислим состояния системы. Будем нумеровать их не по числу занятых каналов, как это сделано ранее, а по числу заявок, связанных с системой. При этом будем заявку называть связанной с системой, если она либо обслуживается, либо ожидает в очереди. Возможные состояния системы:
- свободны все каналы, очереди нет,
- занят ровно один канал, очереди нет,
…………………………………………………….
- занято ровно k каналов, очереди нет,
- заняты все п каналов, очереди нет,
заняты вес п каналов, одна заявка стоит в очереди,
…………………………………………………….
- заняты все п каналов, s заявок - в очереди.
Вероятность нахождения системы в перечисленных состояниях находится по формуле:
(1.31)
где - среднее число заявок приходящихся на среднее время обслуживания одной заявки;
- среднее число ухода заявок, стоящих в очереди, приходящихся на среднее время обслуживания одной заявки;
1.4 Метод статистических испытаний
Специфическая идеология имитационного моделирования реализуется в методе статистических испытаний (его часто называют методом Монте-Карло). Основная идея метода статистических испытаний состоит в том, что вероятностные характеристики различных сложных случайных процессов, описывающих функционирование систем, могут быть рассчитаны с помощью имитационных моделей даже в тех случаях, когда аналитически это сделать не представляется возможным или затруднительно. Рассмотрим простой пример.
Пусть зависимость условной вероятности продажи некоторого товара от его цены описывается соотношением
. (1.32)
Пусть, кроме того, цена продажи – случайная величина, распределенная в соответствии с усеченным нормальным законом с математическим ожиданием и дисперсией . Тогда безусловная вероятность продажи будет равна
, (1.33)
где
-нормирующая константа.
Полученный интеграл в квадратурах не вычисляется. Вместе с тем, искомая вероятность может быть легко оценена методом статистических испытаний. Технология расчета такова.
Кривая изображена на рис. 1.5.
Здесь абсцисса выбрана так, чтобы значение было достаточно малым (например, 0,001), а ордината равна . Теперь понятно, что расчет эквивалентен вычислению площади под кривой при .
Рис. 1.5 - Кривая .
Пусть в прямоугольнике с координатами вершин (0,0), (0,b), (a,0), (a,b) формируется точка, координаты которой случайны и независимы, причем абсцисса равномерно распределена в , а ордината равномерно распределена в . Ясно, что вероятность попадания этой точки в область под кривой равна площади под кривой, то есть искомой вероятности . С другой стороны эту вероятность легко оценить, если провести испытаний, подсчитать количество попаданий точки в область под кривой и вычислить отношение . Легко показать, что оценка является несмещенной и состоятельной оценкой . В самом деле, введем индикатор
Очевидно, что .
Вычислим математическое ожидание и дисперсию случайной величины .
. (1.34)
Следовательно, оценка вероятности является несмещенной.
. (1.35)
Так как , то оценка - состоятельна.
Заметим, что последнее соотношение может быть использовано для расчета числа опытов, необходимых для получения оценок статистических характеристик с заданной точностью.
Действительно, если вероятность какого-либо события нужно оценить так, чтобы дисперсия оценки не превосходила , то требуемое число опытов определяется неравенством .
Таким образом, для расчета искомой вероятности достаточно иметь датчики равномерно распределенных случайных величин.
Эта же технология может быть использована для создания ИМ сложных экономико-организационных систем.
В библиотеке ХГЗВА предоставляются информационные услуги. Для читателей установлен 1 компьютер. На этом компьютере читатели могут войти во всемирную сеть Internet, чтобы получить актуальную информацию о конференциях, выставках, обществах, клиниках, магазинах, вузах, колледжах ветеринарного профиля. Также читатели заинтересованы в поиске полнотекстовых документов: научных статей, публикаций законов и т.п.
На этом компьютере можно воспользоваться поиском в электронном каталоге библиотечного фонда ХГЗВА. Данную возможность предоставляет внедренная АИБС “Liber”. Читатель заполняет поисковую форму в соответствии со своими потребностями. Результатом такого поиска является библиографическое описание найденных по запросу книг и их библиотечный шифр.
На компьютере установлен CD-Rom. Это позволяет читателям пользоваться программами обучающего характера.
Данные информационные услуги предоставляются бесплатно. В связи с этим наблюдается большое число желающих воспользоваться данными услугами. На возможность максимального удовлетворения информационных потребностей влияет 5 факторов:
время работы библиотеки;
количество компьютеров, обслуживающих читателей;
количество читателей;
время обслуживания читателя;
время ожидания читателем;
Из перечисленных факторов представляется возможным регулирование количества компьютеров и определение среднего времени обслуживания.
Для того чтобы оптимизировать работу данной библиотеки, я вместе с библиотекарями произвел статистическую выборку. В течение 2 недель с понедельника по субботу (12 дней) строго с 8-00 до 17-00 мы записывали следующую информацию о читателях, которые хотели воспользоваться информационными услугами:
время появления;
время обслуживания;
время ожидания;
В результате обработки данных я получил следующие данные о читателях (см. табл.1, 2, 3).
Табл. 2.1 - Появление читателей
| Интервал, мин. | 2 | 4 | 6 | 8 | 10 | 12 | 14 | 16 | 18 | 20 | 22 | 24 | 26 |
| Количество, чел. | 16 | 71 | 92 | 80 | 65 | 59 | 44 | 30 | 21 | 16 | 14 | 9 | 7 |
Всего: 524 чел.
Табл. 2.2 - Обслуживание читателей
| Интервал, мин. | 5 | 10 | 15 | 20 | 25 | 30 | 35 | 40 | 45 | 50 | 55 | 60 | 65 |
| Количество, чел. | 2 | 4 | 5 | 6 | 8 | 10 | 15 | 17 | 22 | 16 | 9 | 4 | 2 |
Всего: 120 чел.
Табл. 2.3 - Ожидание читателей
| Интервал, мин. | 5 | 10 | 15 | 20 | 25 | 30 | 35 | 40 | 45 | 50 | 55 | 60 | 65 |
| Количество, чел. | 4 | 5 | 6 | 7 | 12 | 16 | 18 | 13 | 9 | 5 | 5 | 2 | 1 |
Всего: 103 чел.
Предположим, что функция плотности распределения имеет вид:
(2.1)
Ясно, что при получаем обычное распределение Гаусса.
Для оценки параметров распределения по статистическим данным используется метод максимума правдоподобия. При этом функция правдоподобия имеет вид
(2.2)
Непосредственная максимизация функции правдоподобия по реализуется методом Нелдера-Мида.
Рассчитаем параметры функции плотности распределения появления читателей.
Вершины начального симплекса:
Оптимизируемой функцией является (2.2), где взяты из табл. 2.1.
Критерий останова:
Результат:
Рассчитаем параметры функции плотности распределения обслуживания читателей.
Вершины начального симплекса:
Оптимизируемой функцией является (2.2), где взяты из табл. 2.2.
Критерий останова:
Результат:
Рассчитаем параметры функции плотности распределения ожидания читателей.
Вершины начального симплекса:
Оптимизируемой функцией является (2.2), где взяты из табл. 2.3.
Критерий останова:
Результат:
Исходные данные:
1. Система планирования. Моделируется п - канальная система массового обслуживания. Каналы системы равноэффективны. Известна плотность распределения случайного времени обслуживания заявок - j(t).
2. Входящий поток заявок. На вход системы поступает случайный поток заявок с плотностью распределения случайного временного интервала между заявками y(t).
3. Ожидание в системе. Заявки, поступившие в буфер, ожидают свое обслуживание в порядке очереди некоторое время. Известна плотность распределения случайного времени ожидания заявок - ς (t).
4. Дисциплина обслуживания. Если в момент поступления заявки хотя бы один из каналов системы свободен, поступившая заявка начинает обслуживаться этим каналом. Если в момент поступления заявки свободных каналов нет, то заявка поступает в буфер, емкость которого - М заявок. Заявка, поступившая в момент, когда все п каналов заняты и буфер занят, теряется.
5. Экономические характеристики системы. За каждую поступившую заявку система получает прибыль – С0, за каждую потерянную заявку – платит штраф – С1. Стоимость эксплуатации одного канала в единицу времени Сэ зависит от производительности канала, определяемой средним временем обслуживания одной заявки Тобс по формуле
Сэ(Тэ) = а0 + а1. (2.3)
Стоимость эксплуатации буфера в единицу времени Сб зависит от его емкости и рассчитывается по формуле
Сб = bМ2/3. (2.4)
При построении имитационной модели будем использовать метод особых состояний. В соответствии с ним сформируем календарь событий, отображаемый таблицей 2.1.
Таблица 2.4 - Календарь событий
| № | Тип события | Наименование события |
Момент наступления события, |
Признак |
| 0 | 0 | Поступление очередной заявки | 0 | 0 |
| 1 | 1 | Освобождение 1-го канала | 0 | 1 |
| 2 | 1 | Освобождение 2-го канала | 0 | 1 |
| … | … | … | … | … |
| 1 |
Освобождение -го канала |
0 | 1 | |
| n+1 | 2 | Уход из очереди 1-й заявки | 0 | 1 |
| … | … | … | … | … |
| n+m | 2 | Уход из очереди m-й заявки | 0 | 1 |
В соответствии с логикой работы имитационной модели её алгоритм состоит из трех модулей: модуля 0, реализующего действия, инициируемые поступлением в систему очередной заявки (событие типа 0), модуля 1, реализующего действия, которые необходимо осуществить в связи с освобождением канала (событие типа 1), модуля 2, реализующего действия, которые необходимо осуществить в связи с уходом из очереди m-й заявки (событие типа 2).
Очередность работы модулей определяется координирующим элементом модели, которым является календарь событий. Совокупность операторов, обеспечивающих ввод необходимых для работы модели исходных данных, просмотр календаря и инициирующих действия модулей 0, 1, 2 образует внешний контур модели.
Структурная схема внешнего контура модели представлена на рис. 2.1.
Рис. 2.1 - Блок-схема внешнего контура модели
Работа внешнего контура начинается с ввода исходных данных и настройки.
Исходные данные:
n – число каналов системы;
M – емкость буфера;
N0 – заданное заранее число заявок, которые должны поступить в систему за время её работы;
Е0 = {1, 2,…, n} – массив номеров свободных каналов системы;
Е1 = {0,0,…,0} – массив номеров занятых обслуживанием каналов системы.
2.5 Описание алгоритма функционирования
Перед началом работы модели все каналы системы свободны, поэтому массив Е0 содержит номера всех каналов, а массив Е1 – пуст.
Начальный оператор модели сравнивает число заявок N, прошедших через систему, с предельным значением N0. Если N=N0, то выполняется статистическая обработка результатов моделирования и печать. Если же N<N0, то осуществляется просмотр календаря. При этом просматриваются в порядке возрастания номеров строки календаря, отмеченные признаком c=0, и выбирается та, для которой время выполнения соответствующего события является минимальным. Назначение и смысл признаков cj будут разъяснены позднее. Фиксируется номер найденного события (номер строки). Если он равен 0, то далее работает модуль 0, в противном случае проверяется тип события. Если тип является 1, то выполняется модуль 1, иначе модуль 2.
Перейдем к рассмотрению операций, реализуемых в модуле 0. Блок-схема модуля 0 приведена на рис. 2.2.
Рис. 2.2 - Блок-схема модуля 0
Оператор 1 увеличивает содержимое счетчика заявок, прошедших через систему, на единицу.
Оператор 2 проверяет, есть ли хотя бы один свободный канал. В этом случае переходим к оператору 3, в противном случае (если свободных каналов нет) – к оператору 11.
Оператор 3 обеспечивает просмотр тех строк календаря, номера которых соответствуют свободным каналам, и выбирает канал, освободившийся ранее других. Пусть номер этого канала равен k0. Именно этот канал будет обслуживать поступившую заявку. Переход к оператору 4.
Оператор 4 реализует формирование случайной продолжительности обслуживания заявки в соответствии с заданной плотностью распределения j(t).
Оператор 5. Сформированная оператором 4 случайная величина h используется для расчета момента времени освобождения канала k0. Этот момент времени вычисляется по формуле
:= t0 + h,
t0 – момент поступления заявки (содержится в строке 0).
Полученное значение запоминается в строке k0. Переход к оператору 6.
Оператор 6 присваивает признаку , соответствующему номеру занятого канала, значение 0, символизирующее занятость канала. Переход к оператору 7.
Оператор 7 исключает из массива Е0 номеров свободных каналов номер k0 занятого канала. Переход к оператору 8.
Оператор 8 добавляет номер k0 занятого канала к массиву Е1. Переход к оператору 9.
Оператор 9 формирует случайную величину продолжительности интервала между заявками в соответствии с плотностью распределения y(t). Переход к оператору 10.
Оператор 10. Сформированная датчиком случайных чисел с плотностью распределения y(t) случайная величина x добавляется к значению t0 и, таким образом, определяется момент поступления следующей заявки: t0:= t0+x. Возврат к блоку 2 внешнего контура, контролирующему общее число заявок, прошедших через систему.
Оператор 11 выполняет действия в случае, когда в момент поступления заявок все каналы системы заняты. При этом проверяется, заполнен ли буфер. Если не заполнен (число т содержащихся в буфере заявок меньше емкости буфера М), то переход к оператору 12, в противном случае – к оператору 13.
Оператор 12 увеличивает число заявок в буфере на единицу.
Оператор 13 реализует формирование случайной продолжительности ожидания заявки в соответствии с заданной плотностью распределения N(t).
Оператор 5. Сформированная оператором 12 случайная величина H используется для расчета момента времени освобождения места в очереди. Этот момент времени вычисляется по формуле
tn+m:= t0 +H, (2.7)
t0 – момент поступления заявки (содержится в строке 0).
Полученное значение tn+m запоминается в строке n+m. Переход к оператору 9.
Оператор 15 увеличивает число заявок, получивших отказ (все каналы и буфер заняты), на единицу. Переход к оператору 9.
Рассмотрим теперь операции, реализуемые в модуле 1. Блок-схема модуля 1 приведена на рис. 2.4.
Рис. 2.3 - Блок-схема модуля 1
Модуль 1 начинает работать в случае, когда самое ранее из событий, отображаемых календарем, соответствует освобождению канала с номером r0.
Оператор 1 проверяет, есть ли хотя бы одна заявка, ждущая обслуживания в буфере. Если буфер не пуст (m¹0), то переход к оператору 2, в противном случае – к оператору 5.
Оператор 2 обеспечивает формирование случайной продолжительности h занятости канала r0 при обслуживании заявки, хранившейся в буфере. Переход к оператору 3.
Оператор 3 определяет момент окончания обслуживания каналом r0 заявки, взятой из буфера. Момент освобождения канала рассчитывается по формуле
:= + h. (2.8)
Переход к оператору 4.
Оператор 4 уменьшает число заявок, хранящихся в буфере и ожидающих освобождения какого-либо канала, на единицу. Возврат к оператору 2 внешнего контура.
Оператор 5 сдвигает массив заявок, ожидающих в очереди, на 1 позицию вверх.
Оператор 6 присваивает признаку -го значение 1. В результате этой операции строка r0, соответствующая освободившемуся, но не занятому каналу (буфер пуст), при очередном просмотре календаря не будет выделена (просматриваются только те строки, для которых cj=0). Если описанную операцию присваивания :=1 не выполнить, то при просмотре календаря та же строка r0 будет выбрана вновь (этой строке соответствует минимальное время наступления события) и процедура реализации модели зациклится. Переход к оператору 6.
Оператор 6 добавляет номер r0 к массиву свободных каналов. Переход к оператору 7.
Оператор 7 исключает номер r0 из массива занятых каналов.
Рассмотрим теперь операции, реализуемые в модуле 2. Блок-схема модуля 2 приведена на рис. 2.4.
Рис. 2.4 - Блок-схема модуля 2.
Оператор 1 очищает ячейку с номером n+r0 .
Оператор 2 сдвигает массив заявок, ожидающих в очереди, на 1 позицию вверх, начиная с номера n+r0+1
Оператор 3 уменьшает количество ожидающих заявок на 1.
Завершающим этапом работы имитационной модели является статистическая обработка результатов моделирования. После завершения работы модели в памяти остаются значения общего числа заявок N0, прошедших через систему, и числа заявок, получивших отказ – s.
Данные, полученные в результате работы ИМ, могут быть использованы для подсчета критерия эффективности L функционирования СМО:
L = Пр – Затр, (2.9)
где
Пр – средняя прибыль в единицу времени, получаемая в ходе работы СМО,
Затр – средние затраты в единицу времени, связанные с функционированием СМО.
При этом
Пр = C0 (Tобс) (N0 – s), (2.10)
Затр = C1 s + Cэ (Tобс) n. (2.11)
Тогда
L = C0 (Tобс)(N0 – s) – C1 s - Cэ (Tобс) n. (2.12)
Полученное соотношение позволяет использовать имитационную модель для оптимизации СМО.
Проведем оптимизацию СМО с помощью метода Нелдера-Мида.
Выберем в области возможных значений факторов некоторый начальный набор Относительно этой точки построим многогранник (симплекс) содержащий вершин, координаты которых определяются матрицей .
где
- длина ребра симплекса, выбираемая, например равной 1.
В каждой из этих точек проведем серию имитационных экспериментов и, усреднив результаты в каждой, получим оценки средних значений функции отклика . Теперь, используя стандартную процедуру Нелдера-Мида, отыскивают «худшую» точку (если решается задача максимизации, то это точка, в которой значение функции отклика минимально).
Затем реализуется один из возможных вариантов деформирования многогранника (отражение, растяжение, сокращение или редукция), после чего в новой (или новых) точке выполняется имитационное моделирование и процедура продолжается.
Рассчитаем оптимальные параметры библиотечной системы обслуживания – число каналов обслуживания и среднее время обслуживания .
Вершины начального симплекса:
Параметры имитационной модели:
Оптимизируемой функцией является (2.12)
Критерий останова:
Результат:
Значение критерия
Защита населения от оружия массового поражения и при чрезвычайных ситуациях (ЧС) достигается максимальным осуществлением всех защитных мероприятий гражданской обороны, наилучшим использованием всех способов и средств защиты. Основными способами защиты населения при ЧС являются: укрытие населения в защитных сооружениях; рассредоточение в загородной зоне рабочих и служащих предприятий, учреждений и организаций, продолжающих свою деятельность в городах, а также эвакуация из этих городов всего остального населения; использование населением средств индивидуальной защиты (СИЗ). В данной дипломной работе рассмотрен вопрос об использовании СИЗ в электронной промышленности.
СИЗ предохраняют от попадания внутрь организма и на кожные покровы радиоактивных, отравляющих и бактериальных средств. Они подразделяются по защищаемым участкам на:
Средства индивидуальной защиты органов дыхания;
Средства индивидуальной защиты глаз;
Средства индивидуальной защиты кожи.
СИЗ органов дыхания и кожи в системе защитных мероприятий в зонах ЧС должны предотвращать сверхнормативные воздействия на людей опасных и вредных аэрозолей, газов, паров, попавших в окружающую среду при разрушении оборудования и коммуникаций соответствующих объектов, а также снижать нежелательные эффекты действия на человека светового, теплового и ионизирующего излучений.
Выпускаемые промышленностью СИЗ должны быть направлены преимущественно для обеспечения личного состава формирований, подготавливаемых для проведения спасательных и других неотложных работ в очагах поражения. При аварийной ситуации или угрозе нападения противника работающие получают СИЗ на своих объектах, население - в ЖЭКах [10].
В качестве СИЗ органов дыхания следует использовать общевойсковые, гражданские и промышленные противогазы, выпускаемые промышленностью респираторы (в том числе выпускаемые для производственных целей), простейшие и подручные средства.
По принципу действия средства индивидуальной защиты органов дыхания (СИЗОД) делятся на две группы:
фильтрующие, обеспечивающие защиту в условиях достаточного содержания свободного кислорода в воздухе (не менее 18%) и ограниченного содержания вредных веществ;
изолирующие, обеспечивающие защиту в условиях недостаточного содержания кислорода и неограниченного содержания вредных веществ.
К СИЗ относят: противогазы фильтрующие и изолирующие, респираторы и простейшие средства – противопыльная тканевая маска и ватно-марлевая повязка (ВМП). Простейшие средства изготавливаются, как правило, самим населением.
Фильтрующие противогазы предназначены для защиты органов дыхания, лица и глаз человека от парогазообразных веществ и аэрозолей. Наиболее распространенными являются противогазы ГП-5 и ГП-7. Принцип действия основыван на абсорбции, хемосорбции и катализе, а поглощение дымов и туманов (аэрозлей) осуществляется путем фильтрации. С целью расширения возможностей противогазов по защите от сильно действующих ядовитых веществ для них введены дополнительные патроны (ДПГ-1; ДПГ-3).
Фильтрующие противогазы могут комплектоваться коробками одного из трех типов:
поглощающими (обеспечивают защиту от газов и паров);
фильтрующими (обеспечивают защиту от аэрозолей);
фильтрующе-поглощающими (обеспечивают защиту от газов, паров и аэрозолей.
Выпускаются фильтрующе-поглощающие и поглощающие коробки различных марок. Коробки каждой из марок предназначены для защиты от конкретных строго определенных вредных веществ в виде паров (газов).
Перечень выпускаемых марок поглощающих и фильтрующе-поглощающих коробок приведен в табл. 3.1.
Табл. 3.1 - Марки поглощающих и фильтрующе-поглощающих коробок
| Марка коробки | Назначение |
| А | для защиты от паров органических соединений (бензин, керосин, ацетон, бензол, толуол, ксилол, сероуглерод, спирты, эфиры, анилин, галоидорганические соединения, нитросоединения бензола и его гомологи, тетроэтилсвинец, фосфор- и хлорорганические ядохимикаты); |
| В | для защиты от кислых газов и паров (сернистый ангидрид, хлор, сероводород, синильная кислота, хлористый водород, фосген, фосфор- и хлорорганические ядохимикаты); |
| Г | для защиты от ртути и ртутьорганических соединений; |
| Е | для защиты от мышьяковистого и фосфористого водорода; |
| ВР | для защиты от кислых газов и паров, радионуклидов, в том числе радиоактивного йода и его соединений; |
| И | для защиты от радионуклидов, в том числе от органических соединений радиоактивного йода; |
| К | для защиты от аммиака; |
| КД | для защиты от аммиака и сероводорода; |
| МКФ БКФ | для защиты от кислых газов и паров, паров органических соединений мышьяковистого и фосфористого водорода (но с меньшим временем защитного действия, чем коробки марок А и Б); |
| Н | для защиты от оксидов азота: |
| СО | для защиты от оксида углерода; |
| М | для защиты от оксида углерода в присутствии паров органических веществ, кислых газов, аммиака, мышьяковистого и фосфористого водорода; |
| Б | для защиты от бороводородов (диборан, пентаборан, этилпентаборан, диэтилдекарборан, декарборан) и их аэрозолей; |
| ФОС | для защиты от паро-газообразных фторпроизводных непредельных углеводородов, фреонов и их смесей, фтор- и хлормономеров; |
| ГФ | для защиты от газообразного гексафторида урана, фтора, фтористого водорода, радиоактивных аэрозолей; |
| УМ | для защиты от паров и аэрозолей гептила, амила, самина, нитромеланжа, амидола; |
| П-2У | для защиты от паров карбонилов никеля и железа, оксида углерода и сопутствующих аэрозолей; |
| С | для защиты от оксидов азота и сернистого ангидрида. |
В табл. 3.2 приведены рекомендации по использованию определенных марок коробок для защиты от смесей ряда вредных веществ.
Табл. 3.2 Рекомендации по использованию определенных марок коробок
| Наименование смеси | Средства защиты |
| Пары органических веществ |
Противогазы с коробками марки А; |
| Пары органических веществ и кислые газы |
Противогазы с коробками марок В, Е, БКФ; |
| Хлороформ, хлор, хлористый водород | Противогазы с коробками марок В с/ф, Е с/ф, БКФ |
| Бромистый метил и синильная кислота | Противогаз с коробкой марки В б/ф |
| Пары органических веществ и аммиак |
Противогаз с коробкой марки КД; |
| Пары органических веществ и сероводород |
Противогазы с коробками марок В и КД; |
| Пары органических веществ и пары ртути |
Противогаз с коробкой марки Г; |
| Пары органических веществ, мышьяковистый водород, фосфористый водород | Противогазы с коробками марок БКФ и Е |
| Пары органических веществ, мышьяковистый и фосфористый водород, кислые газы | Противогазы с коробками марок БКФ и Е |
| Оксид углерода, кислые газы | Противогазы с коробками марок СО и М |
| Оксид углерода, кислые газы, аммиак | Противогаз с коробкой марки М |
| Оксид углерода в присутствии небольших количеств кислых газов (кроме хлора), мышьяковистого и фосфористого водорода, паров ртути, аммиака и смеси сероводорода с аммиаком | Противогаз с коробкой марки М |
| Пары ртути, хлор | Противогаз с коробкой марки Г с/ф |
Примечания:
1. Условные обозначения: с/ф - коробка с фильтром, б/ф - коробка без фильтра
2. Применение рекомендуемых средств защиты от смесей вредных веществ допускается при условии выполнения ТУ.
3. При наличии в воздухе аэрозолей перечисленных вредных веществ необходимо применять средства защиты рекомендуемых типов и марок с аэрозольным фильтром.
Шланговые противогазы ПШ-10 и ПШ-20 обеспечивают человека чистым воздухом, подаваемым в лицевую часть защитного устройства по шлангу.
В зависимости от способа подачи воздуха шланговые противогазы делят на два вида: самовсасывающие дыхательные аппараты, в которых человек вдыхает воздух силой своих дыхательных мышц, и с принудительной подачей чистого воздуха в лицевую часть с помощью воздуходувок, вентиляторов или компрессорной сети после его предварительной очистки [11]. Наиболее распространенными являются противогазы ИП-4 и ИП-5. Принцип действия основан на выделении кислорода из химических веществ, при поглощении углекислого газа и влаги, выдыхаемых человеком.
Респираторы обеспечивают защиту органов дыхания от пыли, в том числе и от радиоактивной, а также от аэрозолей, насыщенных бактериальными средствами. Фильтрующие респираторы представляют собой облегченное средство для защиты органов дыхания от вредных газов, паров и аэрозолей.
По конструктивному оформлению респираторы делят на два типа: респираторы с полумаской, и которых полумаска и фильтрующий элемент служат одновременно лицевой частью, и респираторы в виде фильтрующих полумасок. У первых вдыхаемый воздух очищается в фильтрующих патронах, присоединенных к полумаске, у вторых – материалом полумаски.
По назначению фильтрующие респираторы делят на: противопылевые, противогазовые и газопылезащитные. Противопылевые респираторы защищают органы дыхания от аэрозолей различных видов. Защита органов дыхания от вредных паров и газов осуществляется противогазовыми респираторами, а от газов, паров и аэрозолей при одновременном присутствии их в воздухе – газопылезащитными.
В зависимости от срока службы различаются респираторы одноразового применения (ШБ-1, “Лепесток”, У-2К, “Кама”), которые после отработки больше непригодны к эксплуатации и респираторы многоразового использования, в которых предусмотрена возможность замены фильтров.
Изолирующие автономные дыхательные аппараты различаются по времени их использования и бывают одноразовыми (различные самоспасатели) и многоразовыми. Вторые заправляются чистым воздухом. Их легочный автомат способен создавать избыточное давление в подмасочном пространстве, что исключает попадание туда окружающего воздуха при повреждении или смещении маски.
Противопыльная тканевая маска (ПТМ) предназначается для защиты органов дыхания и глаз от радиоактивной пыли.
Ватно-марлевая повязка изготовляется из марли и ваты в домашних условиях.
В качестве СИЗ кожи следует использовать общевойсковые защитные комплекты, различные защитные костюмы промышленного изготовления и простейшие средства защиты кожи (производственная и повседневная одежда, при необходимости пропитанная специальными растворами).
СИЗ кожи предохраняют тело от заражения капельно-жидкими отравляющими веществами, радиоактивной пылью и биологическими аэрозолями. Они состоят из специальной защитной одежды и предметов повседневной одежды и обуви, приспосабливаемых для этой цели.
Поскольку специальная защитная одежда применяется только личным составом формирований гражданской обороны, в данной работе следует рассмотреть лишь способы приспособления повседневной одежды и обуви для использования их в качестве подручных средств защиты кожи.
Для этой цели можно приспособить: производственную спецодежду (комбинезоны, куртки и брюки, халаты с капюшонами), предметы повседневной одежды и обуви (плащи и накидки, зимние пальто, куртки, обувь, рукавицы. В целях повышения защитных свойств повседневной одежды необходимо тщательно подготовить ее: пришить клапаны, воротник, капюшон. Для повышения защитных свойств одежды от паров отравляющих веществ необходимо пропитать ее специальной пастой или мыльно-масляной эмульсией. После пропитки одежду слегка отжимают и высушивают на открытом воздухе.
Медицинские СИЗ предназначены для профилактики и оказания медицинской помощи населению. Для оказания взаимопомощи и самопомощи применяются следующие медицинские средства защиты: аптечка индивидуальная АИ-2, индивидуальный противохимический пакет (ИПП-8, ИПП-10 - флакон с дегазирующей жидкостью и 4 ватно-марлевых тампона ), пакет перевязочный индивидуальный (ПП - бинт и 2 ватно-марлевых подушечки ).
Из вышерассмотренного материала можно сделать вывод о том, что проблема обеспечения населения СИЗ при ЧС является очень важной, поскольку именно при помощи их можно обеспечить наибольшую безопасность для здоровья населения.
СИЗ населения при ЧС разнообразны, поэтому необходимо изучение способов их применения и практическая отработка их применения. Такая отработка должна производиться систематически, и участвовать в учениях по отработке применения СИЗ на практике необходимо как можно большему контингенту населения, в том числе и детей. Следует отметить, что промышленность, занимающаяся выпуском современных СИЗ хорошо справляется со своей задачей (они постоянно совершенствуются).
Закон Украины «Об охране труда» от 25.11.92 определяет основные положения относительно реализации конституционного права граждан на охрану их жизни и здоровья в процессе трудовой деятельности, регулирует с помощью соответствующих государственных органов отношения между собственником предприятия, учреждения и организации или уполномоченным им органом и работником по вопросам безопасности, гигиены труда и производственной среды и устанавливает единый порядок организации охраны труда в Украине.
Законодательство об охране труда состоит из Закона «Об охране труда», Кодекса законов о труде и других нормативных актов.
Охрана труда – это система законодательных актов, социально-экономических, организационных, технических, гигиенических и лечебно-профилактических мероприятий и средств, обеспечивающих безопасность, сохранение здоровья и работоспособности человека в процессе труда [12].
Задача охраны труда – максимально уменьшить воздействие вредных и опасных факторов на человека при высокой производительности труда, создать комфортные условия для работы людей.
Темой данной дипломной работы является методика оптимизации структуры и параметров библиотечной автоматизированной системы обеспечения информационными услугами. Работа проводилась на территории НТУ «ХПИ» в корпусе «У2».
Рабочее помещение расположено на пятом этаже семиэтажного здания. Площадь помещения составляет 30 м2 в нем 5 рабочих места, т.е. на каждое рабочее место приходится 6 м2. Можно сделать вывод, что помещение соответствует санитарным нормам проектирования промышленных предприятий[13], исходя из которых площадь на одно рабочее место должно быть не меньше 6 м2.
Помещение, в котором выполнялась данная работа, пожароопасное, категория В [14], так как имеются твердые сгораемые материалы, такие как: рабочие столы, изоляция, бумага и др.
Учитывая категорию пожароопасности и этажность здания, в котором находится помещение, требуемая степень огнестойкости здания по СНиП 2.01.02-85 [16] и СНиП 2.09.02-85 [17] – II.
Данное помещение можно классифицировать как помещение с повышенной опасностью поражения людей электрическим током, в соответствии с ПУЭ-87 [18], так как рабочие места расположены в непосредственной близости от радиаторов отопления и имеется возможность одновременного прикосновения человека к имеющим соединение с землёй радиаторам, с одной стороны, и металлическим корпусам электрооборудования, с другой стороны.
Большая часть работы выполнялась с применением ПЭВМ. Во время работы на компьютере человек подвергается воздействию ряда вредных и опасных факторов, что связано с возможностью получения травм и профессиональных заболеваний.
Перечень вредных и опасных производственных факторов в соответствии с ГОСТ 12.0.003-74* [19], а также источники их возникновения приведены в таблице 4.1
| Таблица 4.1 – Перечень вредных и опасных производственных факторов | ||
| # | Наименование фактора | Источник возникновения |
|
1 1 |
Пожароопасность помещения | Наличие сгораемых материалов и возможных источников зажигания |
| 22 | Недостаточная освещенность | Состояние системы естественного и искусственного освещения. |
| 33 | Повышенный уровень шума | Матричный принтер |
| 44 | Электромагнитные излучения, в том числе рентгеновские | ЭЛТ-монитора |
| 55 | Повышенный потенциал электростатического поля | ЭЛТ-монитора, диэлектрические поверхности |
| 66 | Ионизация воздуха рабочей зоны | Рентгеновские излучения монитора, статическое электричество |
| 67 | Электрический ток | Питающая электрическая сеть |
| 78 | Неблагоприятный микроклимат помещения. Повышенная или пониженная подвижность воздуха, температура, влажность | Неудовлетворительное состояние системы вентиляции и отопления |
| 99 |
Прямая и отраженная блескость. |
Наличие источников естественного и искусственного освещения и блестящих поверхностей. |
| 110 | Психофизиологические нагрузки | Монотонность труда, умственное напряжение, перенапряжение зрительных анализаторов, статичность и неудобство позы и др. |
Работа на ПЭВМ не требует больших физических усилий. Энергозатраты не превышают 120 кКал/ч, поэтому эта работа, в соответствии с ГОСТ 12.1.005-88 [20], отнесена к категории тяжести – легкая Iа.
В таблице 4.2 приведены оптимальные параметры метеорологических условий. Оптимальные параметры микроклимата при длительном и систематическом воздействии на человека обеспечивают сохранение нормального функционального и теплового состояния организма и создают предпосылки для высокого уровня работоспособности.
| Таблица 4.2 – Оптимальные параметры микроклимата | ||||
| Категория работ по тяжести | Период года | Температура, t, °С | Относительная влажность, % | Скорость движения воздуха, м/с |
| Легкая Ia | Холодный | 22–24 | 40–60 | не менее 0.1 |
| Легкая Ia | Теплый | 23–25 | 40–60 | 0.1...0.2 |
Обеспечение требуемых оптимальных значений параметров микроклимата, в соответствии со СНиП 2.04.05-93 [21], достигается в теплый период года – кондиционированием, (для этого в помещении установлены 4 бытовых кондиционера БК-1500), в холодный – кондиционированием и системой отопления от центральной теплосети.
Сохранность зрения человека зависит от условий освещения. Правильно организованное освещение способствует нормальной производственной деятельности.
Освещение рабочего помещения осуществляется, в соответствии с СНиП II-4-79 [22], в светлое время суток – естественное освещение боковое одностороннее, в тёмное время – искусственное освещение общее, светильники размещаются в верхней зоне равномерно. В помещении используются люминесцентные лампы.
Наименьший размер объекта различия на экране дисплея – 0.3-0,5 мм. Контрастность объекта с фоном – средняя, фон – средний. Это соответствует разряду и подразряду зрительной работы высокой точности – IIIв.
Согласно СНиП II-4-79[22] для выбранного объекта различения, фона и контраста объекта различения с фоном минимальное значение освещенности будет равно 300 Лк.
Нормированное значение коэффициента естественной освещенности КЕО – %. Для условий города Харькова (IV пояс светового климата) нормированное значение коэффициента естественной освещенности вычисляется по формуле
(4.1)
где – нормированный коэффициент естественной освещенности для III-го пояса светового климата;
m – коэффициент светового климата, равный 0,9 ;
c – коэффициент солнечного климата, равный 0.75.
На основании формулы (4.1) имеем
%
Шум является одним из наиболее распространенных в производстве вредных факторов. Шум создают периферийные устройства (принтеры, плоттеры и т.д.). В соответствии с ГОСТ 12.1.003-83* [23] в помещениях на рабочем месте оператора при решении задач требующих концентрации внимания уровни звука не должны превышать 50 дБА. Для уменьшения уровня звука применяются демпфирующие материалы (резиновые прокладки и т.п.).
Основными источниками электромагнитного излучения (ЭМИ), в том числе рентгеновского, в помещении являются электронно-лучевые трубки (ЭЛТ) мониторов. Согласно ГОСТ 29.05.006-85 мощность дозы рентгеновского излучения трубки в любой точке перед экраном на расстоянии 5 см от его поверхности не должна превышать 100 мкР/ч. Для уменьшения воздействия ЭМИ и рентгеновского излучения на пользователей ЭВМ экран монитора снабжен специальным покрытием, снижающим уровень этого излучения.
Допускаемые уровни напряженности электростатических полей на рабочем месте оператора, согласно ГОСТ 12.1.045-84 [24], не должны превышать 20кВ/м.
ЭМИ и статическое электричество приводят к ионизацию воздуха, считающейся неблагоприятной для здоровья человека. В соответствии с [26] норма содержания легких аэронов обеих знаков должна составлять от 1500 до 5000 в 1 см3 воздуха. Применяются увлажнители воздуха.
| Таблица 4.3 - Нормы излучений от монитора | ||||
| Вид поля |
ГОСТ 12.1.006-84 |
MPR-II | ТСО’95 | ТСО’99 |
|
Переменное электрическое поле E, В/м 50-100 Гц КГц 5-10 МГц |
20 |
2.5 2.5 |
10 1 |
10 1 |
|
Переменное магнитное поле Н, мА/м (В, НТл) 50-100 Гц КГц 5-10 МГц |
200(250) 20(25) |
200(250) 20(25) |
(200) (25) |
Эксплуатируемый ПК является однофазным потребителем электроэнергии от трехфазной сети переменного тока напряжением 380/220 В частотой 50 Гц с глухо-заземленной нейтралью. Поэтому при рассмотрении вопросов техники безопасности ограничимся электробезопасностью.
ПУЭ предусмотрены следующие меры электробезопасности: конструктивные, эксплуатационные и схемно-конструктивные.
Конструктивные меры:
Персональная ЭВМ относится к электроустановкам до 1000 В закрытого исполнения, все токоведущие части находятся в кожухах. В соответствии с ГОСТ 14255-69 [26] выбираем степень защиты персонала от соприкосновения с токоведущими частями внутри защитного корпуса и от попадания воды внутрь корпуса IP-44, где первая «4»–защита твердых тел более 1.0 мм, вторая «4»–защита от брызг воды [27].
Схемно-конструктивные меры:
В электрических сетях с глухо-заземленной нейтралью в качестве схемно-конструктивной меры безопасности применяется зануление – преднамеренное соединение металлических нетоковедущих частей компьютера, которые в случае аварии могут оказаться под напряжением, с нейтралью [28].
Исходные данные:
Фазное напряжение UФ=220 В.
Мощность зануляемой электроустановки Р1=250 Вт.
Мощность Р2=4750 Вт.
Коэффициент фазности КФ=1.
Коэффициент кратности пускового тока Кп=3
Коэффициент тяжести пуска электроустановки Кт=2.5
Коэффициент запаса защиты К =3
Длина питающего кабеля электроустановки L1=40 м.
Длина магистральной ЛЭП L2=350 м.
Материал проводника Cu.
Участок 1 – металлическая труба, участок 2 – земля.
Расчет зануления:
Определение величины тока питающего электроустановку мощностью Р1
(4.2)
Определение расчетной величины тока срабатывания аппарата защиты:
(4.3)
IАЗрасч> I1, в противном случае, аппарат защиты срабатывал бы при каждом включении электроустановки.
В качестве предохранителя был выбран ВПБ 6 – 9.
Определение тока короткого замыкания фазы на корпус ЭУ:
(4.4)
ZПФН – полное сопротивление петли фаза – нуль, Ом;
ZТР – полное сопротивление трансформатора, Ом.
Полное сопротивление петли фаза-нуль включает активное сопротивление проводников (R) и индуктивное сопротивление (Хп) петли фаза-нуль и определяется по формуле:
(4.5)
где
Rф, RНЗ - активное сопротивление соответственно фазного и нулевого защитного проводников, Ом;
ХП - индуктивное сопротивление петли фаз - нуль, Ом, которое может быть определено по формуле:
ХП = Хф + XНЗ + ХВЗ Ом,(4.6)
где
Хф, Хнз - внутренние индуктивные сопротивления соответственно фазного и нулевого защитного проводников, Ом; для медных и алюминиевых проводов Хф и ХНЗ малы (около 0,015 Ом / км), поэтому ими можно пренебречь;
Хвз - внешнее индуктивное сопротивление, обусловленное взаимоиндукцией петли фаза-нуль, Ом; зависит от расстояния между проводами D и их диаметра d.
Так как нулевые защитные проводники прокладываются совместно с фазными, значение D мало и соизмеримо с диаметром d, то сопротивление Хвз незначительно (не более 0,1 Ом/км) и им также можно пренебречь.
Таким образом:
(4.7)
Сопротивление трансформатора зависит от типа трансформатора (сухой или масляный), напряжения на первичной обмотке, схемы соединения обмоток (звездой или треугольником), мощности трансформатора ntp и др.
Мощность трансформатора определяется из условия:
NTP = 4×P2 , кВт,(4.8)
NTP = 4×4.75 = 19, кВт
Определение активного сопротивления фазного проводника:
RФ= RФ1 + RФ2, Ом(4.9)
где
RФ1, RФ2 – сопротивление фазного проводника соответственно на участке 1 на участке 2, Ом
Для проводников из цветных металлов RФ определяется по формулам:
(4.10)
(4.11)
где
r - удельное сопротивление
Для меди
Sф1, Sф1 – сечения фазного проводника на участках 1 и 2, мм2.
Сечения фазных проводов определяют при проектировании электрической сети в зависимости от допустимого длительного тока, способа прокладки кабеля, материала проводников. Для участка 1 выбираем сечение, соответствующее току I1, для участка 2 – току I2, который определяем по формуле:
(4.12)
определение сопротивления нулевого защитного проводника:
(4.13)
где
RH1, RH2 – сопротивление нулевого защитного проводника соответственно на участках 1 и на участке 2, Ом.
Согласно требованиям [13] площадь сечения нулевого защитного проводников в групповой трехпроводной сети должна быть не менее площади фазового проводника, т.е. SH1=SФ1; SH2=SФ2
Следовательно, RH=RФ.
Проверка выполнения условий надежности и эффективности работы зануления:
, где К – запас надежности (3 х кратное)
49.484 > 4.091
потери напряжений на 1 и 2 участках:
Был выбран предохранитель ВПБ 6-9 и сечение на 1 участке 1 мм2, на участке 2 – 6.5 мм2.
Эксплуатационные меры:
При работе на ЭВМ необходимо соблюдать правила техники безопасности при работе с высоким напряжением, а также следующие меры предосторожности :
Не подключать и не отключать разъемы кабелей при включенном напряжении сети;
Техническое обслуживание и ремонт производить только при выключенном питании.
Согласно требованиям ГОСТ 12.1.004-91 [29] пожарная безопасность обеспечивается:
Системой предотвращения пожаров.
Системой пожарной защиты.
Организационными мероприятиями по пожарной безопасности.
В системе предотвращения пожара предусмотрено:
предотвращение образования горючей среды.
предотвращения образования в горючей среде источников зажигания.
Для уменьшения опасности образования в горючей среде источников зажигания предусмотрено:
Молниезащита зданий, сооружений и оборудования. Для данного класса пожароопасной зоны П-IIa и местности со средней грозовой деятельностью 20 и более грозовых часов в год, т.е. для условий г. Харькова установлена III категория молниезащиты [30];
Использование электрооборудования, соответствующее классу пожароопасной зоны помещения – II; степень зашиты электроаппаратуры должна быть не ниже IP-44, степень зашиты светильников IP-2X.
Наличие плавких вставок и предохранителей в электронном оборудовании. Обеспечение защиты от короткого замыкания (контроль изоляции, использование зануления);
Выбор сечения проводников по допустимому нагреву;
При выборе средств тушения пожара для обеспечения безопасности человека от возможности поражения электрическим током в помещении предусмотрено использование двух углекислотных огнетушителей ОУ-5, емкостью 5 литров. Применение пенных огнетушителей исключено, так как ЭВМ может находиться под напряжением. Огнетушители находятся на видном и доступном месте.
Организационными мероприятиями противопожарной профилактики являются:
Обучение производственного персонала противопожарным правилам.
Издание необходимых инструкций, плакатов, средств наглядной агитации, плана эвакуации персонала в случае пожара.
При возникновении пожара предусмотрена возможность сообщения в пожарную охрану по телефону или сигнализации.
Охрана окружающей среды – это комплекс мероприятий, охватывающих охрану, рациональное использование и восстановление объектов живой и неживой природы.[31].
В настоящее время мир находится на грани экологической катастрофы. Глобальная экологическая ситуация характеризуется:
высоким загрязнением окружающей среды;
ростом населения и материального производства;
большими масштабами (в ряде случаев нерациональными) потребления природных ресурсов;
интенсивным антропогенным воздействием на все подсистемы окружающей среды, отсюда вытекает глобальный характер экологических проблем;
ухудшением экологических систем, гибелью многих уникальных ландшафтов;
экологической неразберихой и слабой правовой базой.
Поэтому в настоящее время остро встал вопрос о разработке и внедрении новых технологий и методов, направленных на сохранение окружающей среды и восстановление экологической ситуации. Благодаря научному подходу удаётся оптимизировать результаты человеческой деятельности, сделать ее более безопасной для окружающей среды.
В существующем законодательстве много внимания уделяется вопросам охраны окружающей среды. Закон Украины об охране окружающей природной среды регулирует отношения в области охраны, использования и воспроизводства природных ресурсов, обеспечивают экологическую безопасность, предупреждает и ликвидирует отрицательные воздействия хозяйственной или иной деятельности на окружающую среду. Согласно стандарту ТСО-95 устанавливаются требования к производству и используемым при этом материалам. Они не должны содержать фреонов, бромидов, хлоридов и других вредных соединений.
ЭВМ состоит из множества компонентов, которые составляют существенные трудности при их утилизации. Переработка таких материалов после эксплуатации оборудования является одной из главных экологических проблем нашего времени.
Стандартом ТСО'99 накладывается ряд ограничений к используемым кабелям. Также международными стандартами (начиная с ТСО'92) предусматривается применение энергосберегающих технологий, накладываются ограничения на допустимые уровни мощности, потребляемые в неактивном режиме.
Ужесточение требований к производству и материалам, а также разработка новых производственных и утилизационных технологий позволят уменьшить антропогенную нагрузку на окружающую среду.
В настоящее время проблемы автоматизации работы библиотек являются актуальными. Поэтому представляется интересным рассмотреть методику оптимизации параметров библиотечной автоматизированной системы обеспечения информационными услугами, используя метод статистических испытаний, а также построение имитационных моделей сложных экономико-организационных систем. Предполагается, что необходимо собрать статистическую информацию о работе конкретной библиотеки (в данном дипломном проекте – библиотека ХГЗВА). На основе полученных статистических данных с помощью математического аппарата построить законы плотности распределения вероятностей появления, обслуживания и ожидания читателей. Это даст возможность построить имитационную модель. После завершения работы модели в памяти должны остаться значения общего числа заявок, прошедших через систему и число заявок, получивших отказ.
Библиотека ХГЗВА оснащена современной компьютерной и оргтехникой, что дает возможность предоставлять качественные информационные услуги. Но следует отметить тот факт, что для читателей установлен 1 компьютер. Имеется возможность приобрести большее количество. Руководство в новых экономических условиях не согласно полагаться лишь на экспертную оценку заведующей библиотеки. Это связано с тем, что необходимо подбирать соответствующее помещение, планировать рабочие места, рассчитывать условную стоимость предоставления информационных услуг и т.д. Таким образом, главным направлением оптимизации работы библиотеки является вычисление оптимального числа информационных каналов (компьютеров).
Читатели могут воспользоваться такими услугами: получить актуальную информацию из сети Internet, воспользоваться электронной почты, воспользоваться поиском в электронном каталоге библиотечного фонда ХГЗВА, воспользоваться программами обучающего характера. Данные информационные услуги предоставляются бесплатно – академия покрывает затраты. В связи с этим наблюдается большое число желающих воспользоваться данными услугами. На возможность максимального удовлетворения информационных потребностей влияет ряд факторов:
время работы библиотеки;
количество компьютеров;
количество читателей;
время обслуживания читателя;
время ожидания читателя.
Из перечисленных факторов представляется возможным регулирование количества компьютеров, и ограничение сверху времени обслуживания. Таким образом, перспективность работы над работой и возможность ее реализации достаточно высоки, в то время как научно-технический уровень является низким.
Для решения поставленной задачи можно воспользоваться методом штрафных функций. Но при этом нужно сделать предположение, что количество предоставляемых услуг прямо пропорционально количеству компьютеров. Такое допущение дает возможность формализовать модель системы. Но результат окажется заниженным, так как известно, что польза от каждой последующей единицы аналогичного товара меньше.
Также можно рассмотреть данную задачу как безусловную оптимизацию целевой функции с дискретной переменной. Но для этого нужно иметь плотность входного потока заявок и интенсивность обслуживания. Вычисляя математическое ожидание полученных данных, выходит: среднее время появления читателей 10 минут (реальные значения от 2 до 26 минут), среднее время обслуживания 38 минут (реальные значения от 5 до 65 минут). Такие усредненные данные не отражают реального положения вещей. Поэтому невозможно воспользоваться этим методом из-за достаточно высокой погрешности конечного результата.
Таким образом, построение имитационной модели позволяет максимально учесть реальные характеристики системы. При этом не нужно формализовать модель системы. Результат работы такой имитационной модели является достоверным, потому что, более точный результат можно получить только владея большим объемом информации.
Необходимо описать направления экономии, используя данный метод:
Э1 – повышение достоверности результата;
Э2 – доход от реализации результатов НИР другим организациям;
Э1 достигается за счет того, что руководство примет оптимальное решение.
Э2 представляется возможным так как число организаций, которые предоставляют собой системы массового обслуживания, растет.
Выполнение научных исследований требует определённых затрат, которые необходимо рассматривать как дополнительные капиталовложения. При этом принимаем:
1)общее количество часов отладки и решения на ПЭВМ T=300ч;
2)стоимость 1м2 площади в мес. Ca=10грн.;
3)мощность ПЭВМ W=0,3кВт;
4)площадь помещения S=35м2;
5)стоимость электроэнергии 1кВт×ч Тф=0,24грн. (с ПДВ);
6)коэффициент невыходов α=5%;
7)стоимость ПЭВМ Sк=3000грн.;
8)количество рабочих дней в месяц Др=25;
9)время работы на компьютере Tк=4мес.;
10) мощность осветительной электроэнергии Wо.э.=0,18кВт;
11) время разработки НИР tр=5мес.
Рассчитаем эффективный фонд времени:
Tэ=Др∙4(1–α/100)=95.(5.1)
Расчёт основной заработной платы исполнителей производится исходя из штатного расписания занятости исполнителей этой НИР, и приведен в таблице 5.1.
Расчет стоимости материалов приведен в таблице 5.2.
Расчёт сметы затрат на НИР с указанием формул расчёта статей затрат приведен в таблице 5.3.
Таблица 5.1 – Штатное расписание
| Наименование должности | Оклад в месяц,грн. | Количество исполнителей | Число месяцев занятости | Основная зарплата,грн. |
| 1доцент | 450 | 1 | 1 | 450 |
| 2инженер-математик | 250 | 1 | 5 | 1250 |
| Итого | 1700 |
Таблица 5.2 – Расходы на материалы
| Наименование | Цена за единицу,грн. | Количество | Сумма,грн. |
| Дискеты | 3,50 | 2 | 7 |
| Листы А4 | 0,20 | 250 | 50 |
| Листы А1 | 2,00 | 6 | 12 |
| Итого | 69 |
Таблица 5.3 – Расчёт затрат на НИР
| Статья затрат | Методика расчёта | Сумма,грн. |
| 1Основная зарплата по штатному расписанию | табл.6.1 | 1700 |
| 2Отчисления на соцстрах и другие отчисления | 47%п.1 | 799 |
| 3Расходы на материалы | табл.6.2 | 69 |
| 4Стоимость технологической электроэнергии | Sэ.т.=Tф∙T∙W | 22 |
| 5Амортизационные отчисления вычислительной техники | АО=(0,3∙Sк)∙Tк/12 | 300 |
| 6Стоимость осветительной электроэнергии | Sо=Tф∙Tэ∙Wо.э. | 4 |
| 7Амортизационные отчисления площади рабочего места (аренда) | Sa=Ca∙S∙tр | 1750 |
| 8Итого | ∑ | 4644 |
| 9Плановые накопления | 30% п.8 | 1393 |
| Всего смета затрат на НИР | 6037 |
Эффективность НИР оценивается на основе группы показателей, характеризующих степень влияния научного результата на различные стороны общественной жизни. Научно-технический эффект (НТЭ) НИР выражается в увеличении научных знаний, научной информации, повышении научной квалификации и т.п., то есть в увеличении научного потенциала.
Обобщенный количественный показатель научно-технического эффекта рассчитывается по формуле:
,(5.2)
гдеRi — весовые коэффициенты i-го показателя;
Qi — оценки по i-му показателю.
Значения весового коэффициента R на основании признаков научно-технического эффекта представлены в таблице 6.4.
Таблица 5.4 – Значения весового коэффициента R
| Признаки научно-технического эффекта | Значение R | Значение Q |
| 1Научно-технический уровень | 0,2 | 6 |
| 2Перспективность | 0,4 | 8 |
| 3Возможность реализации | 0,4 | 8 |
Научно-технический уровень (новизна) приближается к мировым достижениям. Он характеризуется положительным решением поставленных задач на основе простых обобщений, анализом связей между фактами, распространением известных принципов на новые объекты. Значение оценки по данному показателю составляет 6баллов.
Перспективность. Показатель данного признака – важный. Перспективность характеризуется тем, что будет способствовать в будущем повышению общественной производительности труда, будет удовлетворять вновь возникающие потребности. Значение оценки по данному показателю составляет 8баллов.
Время возможной реализации до двух лет. Характеристика признака – отраслевой масштаб реализации. Значение оценки по данному показателю составляет 8баллов.
На основании формулы (5.1), значений таблицы (5.4) и значений оценок показателей, получим:
НТЭ=0,2∙6+0,4∙8+0,4∙8=7,6.
Сравнивая полученное значение научно-технического эффекта НИР с максимальным значением обобщаемого научно-технического эффекта, принимаемого равным 10баллам, можно сделать вывод, что работа превосходит средний уровень.
Экономический эффект рассчитывается следующим образом:
Ээф=Э∑ –ЕнК,(6.3)
гдеЭ∑ — суммарная годовая величина экономии средств, полученных в результате внедрения НИР;
Ен — нормативный коэффициент эффективности капиталовложений, равный 0,25;
К — капиталовложения, в данном случае – сумма сметы затрат на НИР и капиталовложений на внедрение результатов НИР.
Таким образом экономический эффект зависит от величины ЭS, которая может быть получена самыми различными путями. В данном случае суммарная годовая величина экономии средств рассчитывается следующим образом:
Эå=Э1+Э2,(5.4)
где Э1 – повышение достоверности результата;
Э2 – доход от реализации результатов НИР другим организациям.
(5.5)
где S — стоимость товаров и услуг, количество которых зависит от решения (экспертная оценка);
k1 — достоверность решения, используя косвенные методы (экспертная оценка);
k2 — достоверность решения, используя метод, предложенный данным дипломным проектом (экспертная оценка);
В качестве эксперта выступил руководитель моего дипломного проекта. На основании его оценки S=10000 грн, k1=0.5, k2=0.99, получена величина Э1=4900 грн.
,(5.6)
где V — стоимость технологии, предложенной в данной НИР (экспертная оценка);
k — количество потенциальных покупателей данной технологии (экспертная оценка);
В качестве эксперта выступил руководитель моего дипломного проекта. На основании его оценки k=5, V=600, получена величина Э2= 3000 грн.
Имея реальные данные можно посчитать срок окупаемости капиталовложений (τ) по формуле:
(5.7)
Расчет экономической эффективности проводится по формуле:
(5.8)
Результаты обоснований сведены в таблицу 6.5.
Таблица 5.5 – Технико-экономические показатели
| Наименование показателя | Методика расчета | Величина |
| 1Смета затрат, грн. | Таблица6.3 | 6037 |
| 2Научно-технический эффект, баллы | 7,6 | |
| 3Экономический эффект | Ээф=Эå-Ен∙К | 6391 |
| 4Срок окупаемости, лет | 0,94 |
В экономической части дипломной работы обоснована актуальность темы, разработана смета затрат на НИР, она составляет 6037грн., оценен научно-технический эффект. Приведена методика расчета экономического эффекта.
Создание имитационной модели системы массового обслуживания позволяет получить информацию, характеризующую приспособленность рассматриваемой системы для выполнения поставленных перед ней задач. Анализ численных значений критериев позволяет сделать выводы относительно реальной эффективности системы и выработать рекомендации по ее повышению.
1. Раскин Л.Г. Математическое программирование.- Харьков: ХГПУ, 2000.- 68 с.
2. Банди Б. Методы оптимизации.- М.: Радио и связь, 1984
3. Антонов А.В., Кишинский И.Ю. Направление развития информационно-поисковых и аналитических систем.- М.: НТИ, сер. 1, 2002, №3, с.31-34
4. Березовский Б.А., Борзенко В.И., Кемпнер А.М. Бинарные отношения в многокритериальной оптимизации.- М.: Наука, 1981.- 150 с.
5. Сергин М.Ю. Оптимизация информационно-поисковых систем.- М.:НТИ, сер. 2, 2001, №6, с. 1-4
6. Вентцель Е.С. Теория вероятностей.- М.: Наука, 1964
7. Ермаков С.М, Михайлов Г.А. Курс статистического моделирования.- М.: Наука, 1976
8. Мазманишвили А.С., Шкварко Ю.В. Практикум по численным методам.-К.:ИСДО, 1994.- 160 с.
9. Полляк Ю.Г.Вероятностное моделирование на электронных вычислительных машинах.- М.: сов. Радио, 1971.
10. Гражданская оборона. – М.: Воениздат, 1980.
11. Защита от оружия массового поражения. – М.: Воениздат,1971.
Закон Украины об охране труда от 25.11.92г.
ДНАОП 000 – 1.31 – 99. Правила охраны труда при эксплуатации ЭВМ. Киев 1999.
ОНТП 24-86. Общесоюзные нормы технологического проектирования. Определение категорий зданий и сооружений по взрывопожарной и пожарной опасности М., Стройиздат, 1987.
Долин П.А. Справочник по технике безопасности.:-М.,Энергоатомиздат, 1984.
СНиП 2.01.02-85. Строительные нормы и правила. Противопожарные нормы проектирования зданий и сооружений.-М.:Стройиздат, 1986.
СНиП 2.09.02-85 Строительные нормы и правила. Производственные здания промышленных предприятий. Нормы проектирования.-М.: Стройиздат, 1986.
ПУЭ-87. Правила устройства электроустановок. - М.: Энергоатомиздат, 1987.
ГОСТ 12.0.003-74*. ССБТ. Опасные и вредные производственные факторы. Классификация. - Введ. 01.01.76.
ГОСТ 12.1.005-88. ССБТ. Общие санитарно-гигиенические требования к воздуху рабочей зоны. - Введ. 01.01.89.
СНиП 2.04.05-93. Нормы проектирования. Охлаждение, вентиляция и кондиционирование.-М.:Стройиздат,1993.-64с.
CНиП II-4-79. Строительные нормы и правила. Естественное и искусственное освещение. Нормы проектирования .-М.:Стройиздат, 1982.
ГОСТ 12.1.003-83*. ССБТ. Шум. Общие требования безопасности. – Введ. 01.07.84.
ГОСТ 12.1.045-84. Электростатические поля. Допустимые уровни на рабочих местах и требования к проведению контроля. – Введ. 01.01.85.
Санитарно-гигиенические нормы допустимых уровней ионизации воздуха производственных и общественных помещений. 2152-80. Утверждено Минздравом СССР 12.02.80
ГОСТ 14255-69. Аппараты электрические напряжением до 1000 В. Оболочки. Степени защиты (СТ СЭВ 778-77).-Введ. 01.01.78.
ГОСТ 14254-80. Изделия электротехнические. Оболочки. Степени защиты. Обозначения. Методы испытания (СТ СЭВ 788-77).
ГОСТ 12.1.030-81 ССБТ. Электробезопасность. Защитное заземление. Зануление. -Введ. 01.01.82.
ГОСТ 12.1.004-91 ССБТ. Пожарная безопасность. Общие требования.-Введ.01.01.92.
Инструкция по проектированию и устройству молниезащиты зданий и сооружений. СН 305-77. М.: Стройиздат, 1978.
Блок питания для компьютера, мощностью 350Вт, форм-фактор АТХ
Машинная память
Защита информации в Интернете
Криптография
Язык С
Основы работы в Internet
Автоматизированные информационные системы кадастра
Защита данных от несанкционированного доступа
Проектирование и разработка сетевых броузеров на основе теоретико-графовых моделей
Системы и сети связи на GPSS/PC
Copyright (c) 2024 Stud-Baza.ru Рефераты, контрольные, курсовые, дипломные работы.