Экспертная система диагностики металлоконструкций

Федеральное агентство по образованию.

ГОСУДАРСТВЕННЫЙ УНИВЕРСИТЕТ.

СИСТЕМ УПРАВЛЕНИЯ И РАДИОЭЛЕКТРОНИКИ.

Кафедра компьютерных систем в управлении и проектировании.

ЭКСПЕРТНАЯ СИСТЕМА ДИАГНОСТИКИ.

МЕТАЛЛОКОНСТРУКЦИЙ.

Пояснительная записка к дипломному проекту ФВС ДП.70 801- 01 81 01.

СОГЛАСОВАНО.

Реферат..

Дипломная работа содержит X стр., X рисунка, X таблиц, X приложений, X источников, X листов графического материала.

ЭКСПРЕРТНАЯ СИСТЕМА, КОРРЕЛЯЦИЯ, ДИСПЕРСИЯ, РЕГРЕССИЯ, ПРЕДЕЛ ПРОЧНОСТИ, ПРЕДЕЛ УПРУГОСТИ.

Работа посвящена разработке экспертной системы (ЭС), осуществляющей обработку опытных данных дисперсионным и регрессионным анализом.

В ходе выполнения работы были изучены основные методы статистической обработки опытных данных.

Результатом проделанной работы является экспертная система, входными данными которой являются характеристики металлоконструкций и параметры нагружения, а результатом анализ работоспособности металлоконструкции.

Программа реализовывалась в программной среде Borland C++ Builder 5.0. Пояснительная записка к дипломной работе выполнена в текстовом редакторе Microsoft Word 2003 и представлена в архиве на компакт диске (в конверте на обороте обложки).

Abstract.

The degree project X pages, X tables, X drawing, X sources, X appendices, X a sheet a graphic material.

EXPERT SYSTEM, CORRELATION, DISPERSION, REGRESSION, BREAKING POINT, LIMIT OF ELASTICITY.

The work is devoted to development of expert system (ES), carrying out processing of the skilled data dispersion and regression by the analysis.

During performance of work the basic methods of statistical processing of the skilled data were investigated.

Result of the done work is the expert system, which entrance data are behaviour hardwares and parameters loading, and result the analysis of serviceability hardware.

The program was realized in programme ambience Borland C++ Builder 5.0. The report on degree operation was carried out in text editor of a Microsoft Word 2003 and submitted in archive on compact disk (in an envelope on the back of a cover).

Федеральное агентство по образованию.

ГОСУДАРСТВЕННЫЙ УНИВЕРСИТЕТ СИСТЕМ.

УПРАВЛЕНИЯ И РАДИОЭЛЕКТРОНИКИ.

Кафедра компьютерных систем в управлении и проектировании УТВЕРЖДАЮ зав. кафедрой КСУП.

____________.

" ____" _______г.

ЗАДАНИЕ.

На дипломное проектирование студенту.

группа факультет.

1. Тема работы: Экспертная система диагностики металлоконструкций.

(утверждена приказом по ВУЗу от №_____ от _______).

2. Срок сдачи студентами законченной работы «__"____________г.

3. Исходные данные к проекту:

____________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________.

4. Содержание пояснительной записки (перечень подлежащих разработке вопросов).

— Титульный лист.

— Реферат.

— Задание на проектирование.

— Содержание.

— Введение.

— Постановка задачи.

— Реализация.

— Тестирование.

— Технико-экономическое обоснование.

— Вопросы охраны труда и безопасности жизнедеятельности.

— Заключение.

— Список использованных источников.

5. Перечень графического материала на листах формата А1:

1).

2).

6. Консультанты по проекту:

Консультант по безопасности жизнедеятельности — нач. отдела ОБ и ОХ.

__________________.

Консультант по организационно-экономической части проекта — Доцент, кандидат экон. наук ________________.

7. Дата выдачи задания: «__"____________г.

РУКОВОДИТЕЛЬ: Аспирант кафедры КСУП.

______________________.

Задание принял к исполнению.

______________________.

• 1 Введение 8
• 2 Постановка и анализ задачи 10
• 3 Обзор языков представлений знаний 12
• 4 Выбор среды реализации 15
• 5 Описание реализации программы 16
• 5.1 Механические испытания 16
• 5.2 Математическое обеспечение систем автоматизации эксперимента 18
• 5.2.1 Регрессионный анализ 18
• 5.2.2 Дисперсионный анализ 20
• 5.3 Формирование модели предметной области 22
• 5.3.1 Этапы формирования модели 22
• 5.3.2 Формирование параметров и их значений 23
• 5.3.3 Формирование сети связей параметров 24
• 5.3.4 Правила и формулы 27
• 6 Описание программы для пользователя 31
• 6.1 Интерфейс «Главная форма» 31
• 7 Тестирование 32
• 8 Технико-экономическое обоснование работы 33
• 8.1 Обоснование целесообразности выполнения работы 33
• 8.2 Оценка уровня качества разрабатываемого продукта 33
• 8.3 Организация и планирование работы 34
• 8.4 Расчет затрат на выполнение работы 37
• 8.5 Расчет текущих эксплуатационных затрат 39
• 8.6 Расчет годового экономического эффекта выполненной работы 42
• 8.7 Вывод 44
• 9 Вопросы охраны труда и безопасности жизнедеятельности 45
• 9.1 Введение 45
• 9.2 Анализ опасных и вредных производственных факторов 45
• 9.3 Требования безопасности оборудования и организации рабочего места оператора 46
• 9.3.1 Общие положения 46
• 9.3.2 Требования к организации и оборудованию рабочих мест с ВДТ и ПЭВМ 48
• 9.4 Разработка защитных мероприятий 49
• 9.4.1 Защита от прямой и отраженной блесткости 49
• 9.4.2 Методы защиты от электромагнитных излучений 50
• 9.4.3 Мероприятия по предотвращению нарушений зрительной функции 50
• 9.4.4 Мероприятия по защите от шума 51
• 9.4.5 Меры защиты от поражения электрическим током 52
• 9.4.6 Меры защиты от статического электричества 53
• 9.5 Инструкция по охране труда 54
• Заключение 56
• Список использованных источников 58

1 Введение.

На начальном этапе разработки систем управления, проектирования и конструирования новых технических систем, необходимы исследования в области искусственного интеллекта. Среди множества направлений искусственного интеллекта есть несколько ведущих, которые в настоящее время вызывают наибольший интерес. Перечислим направления, по которым ведутся исследования в области искусственного интеллекта [1]:

Представление знаний и разработка систем, основанных на знаниях (разработка моделей представления знаний, создание баз знаний, образующих ядро экспертных систем, извлечение и структурирование знаний).

Разработка специальных языков для решения интеллектуальных задач, программного инструментария искусственного интеллекта и создание пакетов прикладных программ, ориентированных на разработку интеллектуальных систем.

Разработка естественно-языковых интерфейсов и машинный перевод.

Создание интеллектуальных роботов, способных автономно совершать операции по достижению целей, поставленных человеком.

Моделирование на ЭВМ отдельных творческих процессов (интеллектуальные игровые задачи: шахматы, шашки и др.), автоматическое доказательство теорем, анализ и синтез музыкальных произведений и др.

Модели, методы и алгоритмы, ориентированные на автоматическое накопление и формирование знаний на основе анализа и обобщения данных.

Распознавание образов, при котором используются специальные математические процедуры и функции, разделяющие объекты на классы.

Первое направление является основным направлением в области разработки систем искусственного интеллекта. Это направление позволяет программисту разрабатывать экспертные системы (ЭС), обеспечивающие высокое качество решений задач на реальных примерах при минимизации требуемого времени и памяти.

Современное состояние разработок в области ЭС можно охарактеризовать как стадию все возрастающего интереса среди специалистов в разных областях — финансистов, преподавателей, инженеров, медиков, психологов и др. Разработка ЭС направлена на использование ЭВМ для обработки информации в тех областях науки и техники, где традиционные математические методы моделирования малопригодны. В этих областях важен опыт экспертов.

Главное отличие интеллектуальных и экспертных систем от других программных средств — это наличие базы знаний (БЗ), в которой знания хранятся в форме, понятной специалистам предметной области, и могут быть изменены и дополнены также в понятной форме. При этом этап анализа знаний и проектирования БЗ вызывает наибольшие трудности при разработке ЭС.

Перед проектированием БЗ необходимо определить проблемную область и задачи, и обозначить предварительный подход к решению проблемы. Анализ работоспособности элементов металлоконструкций из стали можно отнести к проблемной области, в которой необходимо получение, структурирование и формализация знаний.

На этапе получения и структурирования знаний специалистов для последующей разработки базы знаний центральным понятием является так называемое поле знаний.

Поле знаний — условное описание понятий и взаимосвязей между ними предметной области, выявленных из системы знаний эксперта, в виде графа, диаграммы, таблицы или текста.

Особенности предметной области могут оказать существенное влияние на форму и содержание компонентов структуры поля знаний. Поэтому необходимо более подробно рассмотреть физические процессы в деталях металлоконструкций.

2 Постановка и анализ задачи.

В процессе эксплуатации металлоконструкции подвергаются воздействию как статических, так и динамических нагрузок. При этом структура металлов претерпевает различного рода изменения, что определяет изменение их механических свойств и надежность конструкций. Важнейшим условием правильной эксплуатации металлоконструкций является своевременное проведение планово-предупредительной диагностики. Определение напряжений и анализ состояния материала непосредственно в процессе эксплуатации является одной из самых актуальных задач.

Появление в материале зон с повышенным уровнем внутренних напряжений при нагружении приводит к изменению скорости ультразвука. Контроль и анализ изменения скорости распространения ультразвука позволяет идентифицировать различного рода структурные изменения в металлоконструкциях.

Для рассматриваемой предметной области актуальна разработка экспертной системы (ЭС). Она необходима материаловеду при решении задач в этой области, например, для ответа на вопрос «возможна ли дальнейшая эксплуатация исследуемой конструкции».

Перед разработкой ЭС, предназначенной для пользователя, необходимо разработать модель предметной области. Она включает два основных этапа:

разработка базы знаний на языке представления знаний;

реализация базы знаний с помощью программирования или с использованием инструментальных средств разработки ЭС.

Основными требованиями к базе знаний являются:

корректность (полнота и непротиворечивость);

минимальное количество правил;

широта охвата предметной области;

простота изменения и дополнения;

максимальная наглядность при структурировании знаний.

Проектирование БЗ состоит из нескольких этапов, каждый из которых представляет собой важную задачу. В случае обнаружения ошибок или недочетов, на каждом из этапов возможен возврат на ранние этапы с целью устранения выявленных ошибок. Поэтому процесс создания БЗ является итерационным.

3 Обзор языков представлений знаний.

Знания — это закономерности предметной области (принципы, связи, законы), полученные в результате практической деятельности и профессионального опыта, позволяющие специалистам ставить и решать задачи в этой области. Для хранения знаний используются базы знаний, которые составляют основу любой интеллектуальной системы.

На сегодняшний день знания приобрели чисто декларативную форму, то есть знаниями считаются предложения, записанные на языках представления знаний, понятных неспециалистам.

Существуют десятки языков (моделей) представления знаний для различных предметных областей [1, 2, 5].

Большинство из них могут быть сведены к следующим классам:

продукционные модели;

семантические сети;

фреймы.

Продукционная модель- модель, основанная на правилах, которая позволяет представить знания в виде предложений типа «ЕСЛИ (условие), ТО (действие)».

То есть, когда текущая ситуация (факты) в задаче удовлетворяет или согласуется с частью правила ЕСЛИ, то выполняется действие, определяемое частью ТО.

Под «условием» (антецедентом) понимается некоторое предложение-образец, по которому осуществляется поиск в базе знаний, а под «действием» (консеквентом) — действия, выполняемые при успешном исходе поиска.

Правила обеспечивают естественный способ описания процессов, управляемых сложной и быстро изменяющейся внешней средой.

Продукционная модель привлекает разработчиков своей наглядностью, высокой модульностью, легкостью внесения дополнений и изменений, простотой механизма логического вывода.

Имеется большое число программных средств, реализующих продукционный подход — язык OPS 5; «оболочки» или «пустые» ЭСEXSYS Professional, ЭКСПЕРТ; инструментальные системы ПИЭС и др.

Семантическая сеть- это ориентированный граф, вершины которого — понятия, а дуги — отношения между ними.

Характерной особенностью семантических сетей является обязательное наличие следующих типов отношений:

класс — элемент;

свойствозначение;

пример элемента класса.

Проблема поиска решения в базе знаний типа семантической сети сводится к задаче поиска фрагмента сети, соответствующего некоторой подсети, отражающей поставленный запрос к базе.

Для реализации семантических сетей существуют специальные сетевые языки, например NET, язык реализации систем SIMER+MIR и др.

Фрейм— это минимальное смысловое описание в словесной структурно-классифицированной форме иерархических знаний о каком-либо понятии (объект, субъект, операция, явление, состояние, событие).

Термин фрейм (от английского frame, что означает «каркас» или «рамка») был предложен Марвином Минским в 70-е годы для обозначения структуры знаний для восприятия пространственных сцен.

Традиционно структура фрейма может быть представлена как список свойств (слотов):

(ИМЯ ФРЕЙМА:

(имя первого слота: значение первого слота),.

(имя второго слота: значение второго слота),.

(имя N-ого слота: значение N-ого слота)).

Ту же запись можно представить в виде таблицы 3.1, дополнив ее двумя столбцами.

Таблица 4.1- Структура фрейма.

В таблице дополнительные столбцы предназначены для описания способа получения слотом его значения и возможного присоединения к тому или иному слоту специальных процедур, что допускается в теории фреймов. В качестве значения слота может выступать имя другого фрейма. Так образуются сети фреймов.

Достоинство фрейма заключается в том, что элементы, присутствующие в описании объекта или события, группируются в самостоятельную структурную единицу, и поэтому могут извлекаться и обрабатываться как единое целое.

Специальные языки представления знаний в сетях фреймов: FRL (Frame Representation Language), KRL (Knowledge Representation Language) и другие программные средства.

На разных этапах формирования модели предметной области возможно использование тех или иных языков представления знаний. Например, при описании понятий предметной области лучше использовать фреймы, так как его структура представлена в виде таблицы, что обуславливает наглядность. А также, описание понятия происходит по его свойствам, что облегчает понимание.

4 Выбор среды реализации.

Для разработки качественного продукта, конкурентно способного на рынке программных продуктов, необходимо применять современные среды разработки. На данный момент существуют следующие универсальные средства разработки программных продуктов: Visual Studio version 6, Borland C++ Builder 5, Delphi 6. Имеются также математические пакеты моделирования (MahLAb, MathCad, Mathematica), в последних версиях которых добавлены возможности разработки интерфейса. Однако интерфейсные возможности данных средств сильно уступает возможностям разработки интерфейса универсальным программным средам. А интерфейсная часть является очень важной для разработки качественного компьютерного учебника.

Выбор сводится в выборе языка реализации между языками высоко уровня С++ и Pascal. Достоинство Pascal является более быстрая работа компилятора, однако он менее гибкий, предоставляет меньше средств при разработке программ. Поэтому был выбран язык С++, этот язык предоставляет возможность программирования с применением объектно-ориентированного подхода. У языка С++ более развита объектно-ориентированная поддержка чем у Pascal. Для языка С++ наиболее распространены среды разработки Visual С++ и Borland C++ Builder, выбор между ними дело вкуса программиста. К плюсам Visual С++ можно отнести мощную справочную систему Microsoft Developer Network (MSDN), а к плюсам Borland C++ Builder — меньшие требования к ресурсам компьютера при разработке программ.

В качестве реализации программ в ходе преддипломной практики выбрана система Borland C++ Builder 5, которая предоставляет удобный интерфейс для разработки программ, поддержку объектно-ориентированных программ, удобная и достаточна обширная справочная система.

5 Описание реализации программы.

5.1 Механические испытания.

При исследовании образцов различных материалов в лабораторных условиях необходимо регистрировать различные параметры. Кроме того, полученные в результате экспериментов данные нужно сохранять на бумажном носителе, а так же переносить информацию в ПК.

Установка ANDA предназначена для измерения частот автоциркуляции ультразвуковых колебаний в изделиях и образцах из различных материалов, скорость распространения ультразвуковых рэлеевских волн.

В состав установки входит нагружающая машина INSTRON, циркулятор с ультразвуковыми датчиками, ПК, компьютерный осциллограф. Для повышения помехоустойчивости АЦП смонтирован непосредственно на нагружающей машине INSTRON. Для выдачи результатов на бумажном носителе предусмотрено подключение принтера.

Рис. 2.1 — Структурная схема установки Образцы зажимали в оригинальные захваты. Подвижной является нижняя траверса, способная перемещаться с точно выверенной скоростью, меняющейся в пределах 0,005 — 1000 мм/мин. Верхний захват соединен с тензометрическим датчиком, максимальная измеряемая нагрузка которого 100 кН. Сигнал, подаваемый на двигатель управления пером самописца, имеет диапазон напряжений 0−10 В, для обеспечения высокой точности измерения малых нагрузок используется переключатель диапазонов, обеспечивающий изменение коэффициента усиления сигнала датчика в зависимости от максимальной предполагаемой нагрузки. В качестве дополнительного модуля, позволяющего записывать измеренную силу непосредственно на компьютер, был разработан аналого-цифровой преобразователь (АЦП) последовательного приближения на основе микросхемы цифро-аналогового преобразования (ЦАП). Управление АЦП и подсчет напряжения на выходе усилителя осуществляется компьютером.

5.2 Математическое обеспечение систем автоматизации эксперимента.

Одним из важных и неформализованных этапов экспериментальных исследований является выбор математического аппарата для преобразования и интерпретации априорной информации об изучаемом объекте и обработке полученных опытных данных.

Для обработки результатов эксперимента чаще всего применяют классические методы регрессионного и дисперсионного анализов.

5.2.1 Регрессионный анализ.

Основой задачей регрессионного анализа является построение по экспериментальным данным математической модели изучаемого объекта или процесса, которая в данном случае носит название функции регрессии, уравнения регрессии, или просто регрессии. Итак, цель регрессионного анализа — получение формульной зависимости, связывающей значение выходной переменной y (выхода, отклика) объекта с факторами x1,x2,…x_k при наличии аддитивной помехи случайного характера:

Для вычисления коэффициентов уравнения регрессии используют, как.

правило, метод наименьших квадратов (МНК), в соответствии с котором оценки находят из условия минимизации суммы квадратов отклонений измеренных значений отклика от значений, предсказанных уравнением регрессии:

(1).

Минимум S (30) ищут обычным способом приравнивания к нулю частных производных S по, , в результате чего получается система, называемая системой нормальных уравнений:

(2).

Решение системы (2) в матричной форме:

(3).

где X — матрица независимых переменных Y — вектор-столбец наблюдений B — вектор-столбец эмпирических коэффициентов регрессии.

Решение системы (31) в поэлементной форме:

(4).

где — элементы матрицы (ковариационной матрицы),.

В случае ортогонального планирования матрица диагональна, т. е. при и формула (4) принимает вид.

(5).

а для нормированных планов, когда :

(6).

5.2.2 Дисперсионный анализ.

Техника дисперсионного анализа заключается в разбиении общей дисперсии наблюдаемой случайной величины на составляющие, порожденные независимыми источниками влияния на исследуемую случайную величину, и последующем сравнении этих составляющих.

Если имеются m блоков наблюдений над случайной величиной y по n наблюдений в каждом блоке, то вначале вычисляются суммы квадратов:

— общая.

— межблоковая (7).

— внутри блоков.

где.

Для вычисления оценок соответствующих дисперсий вычисленные суммы квадратов делятся на числа степеней свободы.

(8).

(соответственно общая оценка дисперсии, оценка дисперсии между блоками, оценка дисперсии внутри блоков или остаточная дисперсия)..

Далее две составляющие и сравниваются между собой с помощью критерия Фишера по стандартной процедуре: вычисляется F— отношение и сопоставляется с, выбранным из таблицы по заданному уровню значимости. При влияние фактора A признается несущественным. Другие вычислительные формулы для сумм квадратов:

(9).

где, , .

5.3 Формирование модели предметной области.

5.3.1 Этапы формирования модели.

Рассмотрим этапы формирования модели:

Идентификация проблемы;

Получение (извлечение) знаний;

Структурирование (концептуализация) знаний;

Формализация.

На этапе идентификации проблемы уточняется задача, планируется ход разработки модели, определяются:

необходимые ресурсы (время, тип ЭВМ);

источники знаний (книги, методики и др.);

классы решаемых задач.

На стадии получения (извлечения) знаний происходит получение наиболее полного из возможных представлений о предметной области и способах принятия решения в ней. Извлечение знаний может происходить с использованием различных методов.

При структурировании или концептуализации знаний выявляется структура полученных знаний о предметной области, то есть определяются:

терминология;

список основных понятий и их атрибутов;

отношения между понятиями.

На этом этапе происходит разработка описания знаний о предметной области в виде графа, таблицы, диаграммы, которая отражает основные концепции и взаимосвязи между понятиями предметной области.

Этап формализации заключается в разработке базы знаний на языке представления знаний.

Традиционно на этом этапе используются:

логические методы;

продукционные модели;

семантические сети;

фреймы.

В свою очередь этапы структурирования и формализации для конкретной предметной области можно разделить на несколько подэтапов:

Формирование параметров и их значений;

Формирование сети связей параметров;

Пополнение базы знаний.

Подробное описание этих подэтапов при формировании модели анализа работоспособности элементов металлоконструкций рассмотрено далее.

5.3.2 Формирование параметров и их значений.

При формировании модели предметной области сначала выделяется множество параметров (количественных и качественных), описывающих объект моделирования или моделируемый процесс.

Параметры — это характеристики предметной области.

То есть здесь определяется список основных понятий и их атрибутов.

При формировании модели анализа работоспособности элементов металлоконструкций выделяются следующие параметры:

марка стали;

вид поставки;

сечение;

текущая скорость ультразвука;

текущее напряжение;

предел упругости;

предел прочности;

скорость ультразвука;

коэффициент наклона;

коэффициент начального смещения;

напряжение;

расчитываемый предел прочности;

оценка локальных напряжений;

оценка прочности металлоконструкций.

Каждому параметру соответствует множество его дискретных или непрерывных значений. Например, для качественных параметров могут быть следующие значения:

для параметра «марка стали" — сталь Вст3кп, сталь 09Г2С, сталь 15ХСНД, сталь 10ХСНД, сталь65Г, сталь 12Х18Н10Т;

для параметра «вид поставки" — прокат горячекатанный ГОСТ 380–71, листы горячекатанные ГОСТ 16 523–70, листы холоднокатаные ГОСТ 16 523–70, сортовой и фасонный прокат ГОСТ 19 281–73, листы и полосы ГОСТ 19 282–73 и т. д.

Аналогично для количественных параметров с дискретными значениями также перечисляются все возможные значения.

Для количественных параметров с непрепывными значениями указывается интервал изменений значений. Например:

для параметра «предел упругости" — >=195 <=365 МПа;

для параметра «предел прочности" — >=360 <=490 МПа.

При формировании значений параметров «коэффициент наклона» и «коэффициент начального смещения», были проведены исследования металлоконструкций из разных марок сталей. А получение значения параметра «напряжение» расчитывается по методике.

Применительно к рассматриваемой предметной области выделено четыре качественных и десять количественных параметров.

5.3.3 Формирование сети связей параметров.

Следующий шаг при формировании модели — построение сети связей, вершинами которой являются параметры, а дуги отражают непосредственные зависимости параметров друг от друга. Здесь определяются отношения между понятиями предметной области.

В истоках сети располагаются, так называемые, базовые параметры, значения которых не зависят от значений других.

Все остальные параметры так или иначе зависят от базовых.

Сначала определяются параметры, которые непосредственно зависят от истоков. Они составляют второй слой сети.

Затем определяются параметры, которые непосредственно зависят от параметров предыдущего слоя и т. д.

В стоках располагаются обобщенные параметры, характеризующие моделируемый процесс в целом.

Строить сеть можно как с истоков, так и со стоков.

Для формируемой модели в истоках сети располагаются параметры, характеризующие текущую ситуацию (исходные данные): марка стали, вид поставки, сечение, текущая скорость ультразвука, текущее напряжение. От них зависят параметры, характеризующие последствия.

Стоками сети является обобщенная оценка, диагноз.

Рассмотрим процесс построения сети взаимосвязей параметров.

Истоки сети:

марка стали;

вид поставки;

сечение;

текущая скорость ультразвука;

текущее напряжение.

Стоки сети:

оценка локальных напряжений;

оценка прочности металлоконструкций.

Начнем строить сеть со стоков. Для этого сначала пронумеруем параметры. Заметим, что нумерация параметров в сети должна идти по слоям. В каждом слое номера параметров должны быть больше, чем у параметров предыдущего слоя. Внутри одного слоя нумерация может быть произвольной. Нумерация должна быть без пропусков.

Марка стали.

Вид поставки.

Сечение.

Текущая скорость ультразвука.

Текущее напряжение.

Предел упругости.

Предел прочности.

Скорость ультразвука.

Коэффициент наклона.

Коэффициент начального смещения.

Напряжение.

Расчетный предел прочности.

Оценка локальных напряжений.

Оценка прочности металлоконструкций.

Чтобы записать сеть параметров, необходимо для каждого параметра (кроме истоков) перечислить параметры, от которых он непосредственно зависит.

Для формируемой модели сеть параметров записывается следующим образом:

параметр1-исток;

параметр2-исток;

параметр3-исток;

параметр4-исток;

параметр5-исток;

параметр6-зависит от 1,2,3;

параметр7-зависит от 1,2,3;

параметр8- зависит от 1;

параметр9- зависит от 1;

параметр10- зависит от 1;

параметр11- зависит от 4,7,8,9,10;

параметр12- зависит от 4,5,8,9,10;

параметр13- зависит от 6,11;

параметр14- зависит от 7,12.

На рисунке 1 представлена сеть параметров.

Рисунок 5.1 — Сеть связи параметров.

5.3.4 Правила и формулы.

После того, как построена сеть для формируемой модели и для каждого параметра указано, от каких параметров он непосредственно зависит, необходимо показать, как именно его значения зависят от значений других параметров, то есть раскрыть вид зависимости.

Вид зависимости может задаваться совокупностью правил, либо аналитической формулой.

Продукционные правила-PR — это структурно-лингвистические модели представления процедурных знаний предметной области (рекомендаций, указаний, стратегий), которые формально записываются в виде следующих пар [2]:

PR1:= ЕСЛИ (ситуация), ТО (действие).

PR2:= ЕСЛИ (условие применимости), ТО (действие).

PR3:= ЕСЛИ (причина), ТО (следствие).

PR4:= ЕСЛИ (посылка), ТО (заключение).

Условия представляют собой некоторую комбинацию значений параметров, от которых непосредственно зависит параметр, для которого строится правило, а заключение содержит значение этого параметра, соответствующее данной комбинации.

В левой части правила, возможно, определение нескольких наборов условий, соединенных знаком «И»:

ЕСЛИ (1 ЕСТЬ P) И (2 ЕСТЬ C) ТО (3 ЕСТЬ 1).

или, если записать короче: P & C — 1.

(значения следуют в том порядке, который соответствует порядку следования параметров).

Одному параметру в левой части правила может соответствовать не одно значение, а несколько, соединенных знаком «ИЛИ»:

ЕСЛИ (1 ЕСТЬ М) И (2 ЕСТЬ с ИЛИ п) ТО (3 ЕСТЬ 0).

или, если записать короче: М & с, п — о.

Если в правиле какой-либо параметр принимает любое значение, то вместо перечисления всех значений знаком «ИЛИ» в правиле ставиться пробел:

М & - 0.

Однако в правой части правил не может стоять пробел так же, как и не может быть нескольких значений, соединенных знаком «ИЛИ».

В правилах, где сравнивается параметр с константой или с текущим значением другого параметра используются следующие обозначения: `=' (равно), `≠' (не равно), `>' (больше), `<' (меньше), `>=' (больше или равно), `<=' (меньше или равно).

Для одного параметра в правиле может быть указано сразу несколько сравнений, например, если значение находится в интервале между двумя числами.

Приведем некоторые правила для формируемой модели.

Имеется правило: «Если «марка стали" — сталь Вст3кп (3) и «вид поставки" — прокат горячекатаный ГОСТ 380–71 (1) и «сечение" — <20 мм, то «предел упругости" — 235 МПа». Это правило записывается следующим образом:

ЕСЛИ (1 есть 3) и (2 есть 1) и (3 есть <20 мм), ТО (6 есть 235 МПа).

Или, если записать короче: 3& 1 & <20мм — 235 МПа.

Для числовых параметров с непрерывными значениями вид зависимости значений параметра от других может задаваться арифметической формулой.

В формуле могут использоваться следующие знаки арифметических операций: `+' (сложение), `-' (вычитание), `*' (умножение), `/'(деление).

Формулы могут быть какой угодно сложности.

Для формируемой модели параметры 11 и 12 зависят от параметров 4,7,8,9,10 и 4,5,8,9,10 соответственно арифметическими формулами:

11=(((@4 / @8) — @10)/ @9)*@7.

12= (@5* @9)/ ((@4 / @8) — @10),.

где @4 — обозначает значение параметра 4 при заданных истоках (текущее значение параметра 4).

Применение продукционных правил как модель представления знаний позволяет создавать продукционные экспертные системы, то есть системы, основанные на правилах.

Основные достоинства продукционных систем, определяющие новый стиль программирования:

обеспечивается быстрый отклик на изменяющиеся в широких пределах и во многом непредсказуемые ситуации внешней среды;

отдельные правила могут быть независимо добавлены в базу знаний, исключены или изменены, при этом не надо перепрограммировать всю систему;

достигается единообразие представления знаний в базе знаний, что облегчает их понимание человеком или интерпретацию другой подсистемой;

с помощью продукционных правил достигается естественность выражения;

при наличии соответствующего программного обеспечения возможна реализация параллельных вычислений.

Итак, определено множество параметров и для каждого параметра — множество значений, построена сеть, множество правил либо формула для каждого параметра.

6 Описание программы для пользователя.

Для начала работы с системой необходимо запустить программу посредством запуска исполняемого файла непосредственно (?.exe).

6.1 Интерфейс «Главная форма».

Изображение интерфейса представлено на рисунке 6.1.

На главном окне расположен основной элемент управления программой. Элементом управления в главном окне является Панель управления. Действия, происходящие при нажатии элементов управления, приведены в таблице 6.2.

7 Тестирование.

Реализованная экспертная система тестировалась в Лаборатории …

В процессе тестирования оценивалась и проверялась работа экспертной системы с целью приведения в соответствие с реальными запросами пользователей.

Рассмотрим, например, один из результатов тестирования:

Пусть исследуется конструкция, изготовленная из стали марки Вст3кп.

Необходимо выяснить условия дальнейшей эксплуатации исследуемой конструкции.

Результат, который выдает экспертная система представлен на рисунке 6.1.

Программа выдала значение: условия эксплуатации следует корректировать.

То есть необходимо уменьшить нагрузку в исследованной точке конструкции. Если невозможно это сделать, то не следует далее эксплуатировать конструкцию в целом.

8 Технико-экономическое обоснование работы.

8.1 Обоснование целесообразности выполнения работы.

В данной работе представлено технико-экономическое обоснование формирования модели анализа работоспособности элементов металлоконструкций.

Разработка экспертной системы (ЭС) заключается в представлении знаний в виде модели, которая затем заносится в базу знаний. ЭС имеет существенные достоинства при решении задач в данной предметной области (ПО):

удобство работы;

структурированное представление знаний;

полученные решения сопровождаются объяснениями;

8.2 Оценка уровня качества разрабатываемого продукта.

(эксплуатационно-технического уровня).

Для обобщающей характеристики модели можно использовать обобщающий индекс эксплуатационно-технического уровня J_ЭТУ, который рассчитывается как произведение частных индексов.

Для учета значимости отдельных параметров может быть применен балльно-индексный метод:

J_ЭТУ=, (7.1).

где J_ЭТУ— комплексный показатель качества по группе показателей;

nчисло рассматриваемых показателей;

B_i— коэффициент весомости i-ого показателя в долях единицы, устанавливаемый экспертным путем (сумма весов всех рассматриваемых показателей должна составлять единицу);

X_i— относительный показатель качества, устанавливаемый экспертным путем по выбранной шкале оценивания.

В качестве базового варианта выбрана построенная модель представления знаний.

В таблице 7.1 представлены результаты расчета балльно-индексным методом. Использована пятибалльная шкала оценивания.

Таблица 7.1- Расчет показателя качества балльно-индексным методом.

Таким образом, разработанная модель представления знаний имеет более высокий показатель эксплуатационно-технического уровня по сравнению с аналогом.

8.3 Организация и планирование работы.

Планирование работ заключается в составлении перечня работ, необходимых для достижения поставленных задач; определения исполнителей каждой работы; установлении продолжительности работ в рабочих днях; построение линейного графика.

Трудоемкость работ определяется с учетом срока окончания работ, объемом выполняемых функций. Для разработки модели было задействовано два человека.

Для определения ожидаемой продолжительности работы t_ож применяется вариант использования вероятностных оценок длительности работ. Он основан на использовании трех оценок: t_max, t_min, t_н.в.

t_ож=, (7.2).

где t_min — кратчайшая продолжительность заданной работы (оптимистическая оценка);

t_max — самая большая продолжительность работы (пессимистическая оценка);

t_н.в — наиболее вероятная по мнению экспертов продолжительность работы (реалистическая оценка).

Результаты оценки трудоемкости отдельных видов работ оформлены в таблицу 7.2.

Таблица 7.2 — Оценка трудоемкости работ.

При составлении ленточного графика был охвачен весь перечень выполненных работ по теме. Он выполнен в форме таблицы 7.3.

Таблица 7.3- Построение ленточного графика.

8.4 Расчет затрат на выполнение работы.

Смета затрат на разработку проекта состоит из прямых и накладных расходов. Смета затрат вычисляется по формуле (1).

C_з=З_м+З_зп+З_мв+З_нр (7.3).

где C_з -смета затрат, руб.;

З_м -затраты на приобретение материалов, руб.;

З_зп -затраты на заработную плату (ЗП), руб.;

З_мв -затраты на оплату машинного времени, руб.;

З_нр -накладные расходы, руб.

Затраты на заработную плату включают в себя основную заработную плату (ОЗП), дополнительную заработную плату (ДЗП), отчисления от ЗП. Размер основной заработной платы устанавливается, исходя из численности исполнителей, трудоемкости и средней заработной платы за один рабочий день.

Таблица 7.4 — Расчет основной заработной платы.

Средняя заработная плата= месячный оклад/ 22 дня (7.4).

Отчисления во внебюджетные фонды (ОВФ) составляет 26% от основной и дополнительной заработной платы.

ОВФ = 0.26*(ОЗП+ДЗП)=0.26*(4124.5+1237.35)=1394.08 (7.5).

Материалы, приобретенные в процессе этой работы, и их стоимость приведены в таблице 7.5.

Таблица 7.5 — Затраты на материалы (З_м).

Оплата машинного времени (М_в) определятеся:

З_мв=Время на отладку * Стоимость 1 часа М_в (7.6).

Время, затраченное на выполнение работ № 6,9,10,11,12 (смотри таблицу 7.2), составляет 60 часов. Один час М_в стоит 10 рублей.

З_мв=60*10=600 (руб) (7.7).

Итак, основные затраты (ОЗ) равны.

ОЗ=З_м+ОЗП+ДЗП+ОВФ+З_мв (7.8).

ОЗ=194+4124.5+1237.35+1394.08+600=7549.93 (7.9).

Размер накладных расходов (З_нр) планируется в 20% от суммы всех прямых затрат на выполнение работы. Т. е.

З_нр=0.2*ОЗ=0.2*7549.93=1509.98 руб (7.10).

Расчет сметы затрат при создании модели приведены в таблице 7.6.

Таблица 7.6 — Смета затрат при создании модели.

8.5 Расчет текущих эксплуатационных затрат.

Расчёт годовых эксплуатационных издержек производится методом прямого счёта на основе составляющих, приведённых ниже.

(7.11).

где — затраты на зарплату обслуживающего персонала с начислениями, руб.;

— амортизационные отчисления от стоимости оборудования и устройств системы, руб.;

— затраты на потребляемую электроэнергию, руб.;

— затраты на вспомогательные материалы, руб.;

— затраты на текущие ремонты, руб.

Затраты на заработную плату обслуживающего персонала с начислениями рассчитываются следующим образом:

(7.12).

где — численность обслуживающего персонала (1 человек);

— время, затраченное разработчиком i-ой квалификации, час.;

— почасовая заработная плата работника i-ой категории;

— количество категорий работников;

— коэффициент, учитывающий дополнительную заработную плату в долях к основной заработной плате, ;

— коэффициент учитывающий отчисления во внебюджетные фонды (органам социального страхования), .

Время, затраченное обслуживающим персоналом, рассчитывается по исходя из того, что продолжительность работы обслуживающего персонала программы в течении рабочего дня составляет 8 часов, следовательно, за год:

Продолжительность эксплуатации программы в течение рабочего дня составляет 6 часов, таким образом, за год T_g = 6*253=1518.

часов (7.13).

Данные по заработной плате работников, занимающихся эксплуатацией системы:

Количество человек — 1;

Средний размер почасовой ставки — 17 руб.;

Затраты времени на работу — 1518 часов.

На основании вышеизложенного получаем:

руб. (7.14).

Амортизация — это отчисленный в денежном выражении взнос основных средств, в процессе их применения, производственного использования. Амортизационные отчисления рассчитываются по формуле:

(7.15).

где — балансовая стоимость j-того вида оборудования, руб.;

— норма годовых амортизационных отчислений, 25% (не материальные активы — 30%);

— количество единиц j-ого вида оборудования;

— время работы j-ого вида оборудования, час.;

— эффективный фонд времени работы оборудования, час.

Балансовая стоимость оборудования (компьютер), руб.

Время, затраченное на работу на компьютере, составляет 1518 часов.

Эффективный фонд времени работы оборудования можно вычислить:

(7.16).

где — количество рабочих дней в году, 253 дней;

— норматив среднесуточной загрузки, 7 часов.

часов.

руб.

Затраты на потребляемую электроэнергию рассчитываются следующим образом:

(7.17).

где — установленная мощность, 0.2 кВт;

— время работы оборудования, час;

— тариф на электроэнергию, руб.

руб.

Затраты на материалы определяются нормативом (1−2%) от стоимости технических средств:

(7.18).

где — стоимость j-ого вида оборудования.

руб.

Затраты на текущие ремонты рассчитываются следующим образом:

(7.19).

где — балансовая стоимость j-ого вида оборудования, руб.

— норма отчислений на текущий ремонт.

руб.

Рассчитаем ориентировочную цену модели знаний по формуле:

Ц=С+П, (7.13).

где Ц-ориентировочная цена;

С-себестоимость модели;

П-прибыль.

Рассчитаем прибыль как 25% от себестоимости:

П=0.25*С=0.25*1250=312.5 руб. (7.14).

Следовательно, Ц=1250+312.5=1562.5 руб.

Теперь можно рассчитать годовой экономический эффект от разработки модели ПО.

8.6 Расчет годового экономического эффекта выполненной работы.

Оценка экономической эффективности при создании модели основывается на расчете и сопоставлении показателей сравнительной экономической эффективности капитальных вложений и проводится по формуле:

Э_г=(З₁*J_эту2/J_эту1 — З₂)*А₂, (7.15).

где Э_г -годовой экономический эффект от использования моделей, руб.;

З₁, З₂— приведенные затраты на единицу работ, выполняемых с помощью базового и разрабатываемого продукта, руб.;

J_эту2/J_эту1— коэффициент учета изменения эксплуатационнотехнического уровня разрабатываемого и базового продукта;

А₂— объем работ, выполняемых с помощью разрабатываемого продукта, натуральные единицы.

Приведенные затраты (З_i) на единицу работ, выполняемых по базовому и разрабатываемому варианту, рассчитываются по формуле:

З_i =C_i+Е_н*К_i, (7.16).

где C_i -себестоимость (текущие эксплуатационные затраты на работу), руб;

Е_н— нормативный коэффициент экономической эффективности капитальных вложений в средства вычислительной техники, Ен=0.33;

К_i -удельные (на единицу работ) капитальные вложения, связанные с проектированием и внедрением модели. K_i состоит из сметной стоимости разработки и себестоимости модели:

Итак,.

З₂=З_{проекта}= 1250+0.33*(1250+9059.91)=4652.27 руб (7.17).

З₁=З_{аналога}=1368.75+0.33*10 656.9=4885.53 руб.

J_эту2/J_эту1=4.7/1.8=2.6 (см. таблицу 1).

А₂=1.

Тогда,.

Э_г =(4885.53*2.6- 4652.27)*1=8050.11 руб (7.18).

После определения годового экономического эффекта необходимо рассчитать срок окупаемости затрат на формирование модели (Т_ок):

Т_ок =K/ Э_г, (7.19).

где Kединовременные капитальные затраты на формирование модели, состоящие из сметной стоимости разработки и себестоимости модели;

Э_г -годовой экономический эффект.

Итак,.

Т_ок =(1250+9059.91)/ 8050.11 =1.28 года (7.20).

Затем целесообразно рассчитать фактический коэффициент экономической эффективности разработки (Е_ф) и сопоставить его с нормативным значением коэффициента эффективности капитальных вложений (Е_н):

Е_ф=Эг/ К=1/ Т_ок=1/ 1.28=0.78 (7.21).

Так как Е_ф >> Е_н, то создание и дальнейшее использование модели знаний считается эффективным.

8.7 Вывод.

В ходе проделанной работы найдены все необходимые показатели, доказывающие целесообразность данной работы. Эти данные сведены в таблице 7.7.

Таблица 7.7 — Результаты экономических расчетов.

Разработанная модель анализа работоспособности элементов металлоконструкций может быть реализована в любой программной среде. Ее использование позволит программистам, не общаясь с экспертом, ознакомиться с предметной областью, а также с решаемыми в ней задачами.

9 Вопросы охраны труда и безопасности жизнедеятельности.

9.1 Введение.

В связи с научно-техническим прогрессом проблема взаимодействия человека и современной техники стала весьма актуальной. Чрезвычайно велика роль человека-оператора, управляющего иногда не только отдельными машинами и агрегатами, но и целыми системами технических устройств, огромными потоками энергии.

Целью данного раздела является анализ опасных и вредных факторов труда инженерапрограммиста и разработка мер защиты от них, оценка условий труда.

В разделе также рассматриваются вопросы техники безопасности.

Работа инженера-программиста связана с программным обеспечением.

При этом используется: компьютер, цветной монитор, принтер, сканер.

9.2 Анализ опасных и вредных производственных факторов.

В целях предупреждения профессиональных заболеваний при воздействии опасных и вредных производственных факторов на предприятиях применяются меры по их предупреждению и устранению, а также снижению степени воздействия на работающих.

Вредные и опасные производственные факторы, согласно ГОСТ 12.0−003−74 «Опасные и вредные производственные факторы. Классификация», подразделяются на четыре группы: физические, химические, биологические и психофизиологические. Каждая группа в свою очередь подразделяется на подгруппы.

На оператора ЭВМ (в области его рабочего места) воздействуют следующие опасные и вредные производственные факторы:

Физические.

повышенный уровень ионизирующих излучений в рабочей зоне;

повышенный уровень статического электричества;

повышенный уровень электромагнитных излучений;

повышенная напряженность электрического поля;

повышенная напряженность магнитного поля;

повышенный уровень шума на рабочем месте;

прямая и отраженная блесткость.

Психофизиологические.

статические, динамические перегрузки;

нервно-психические перегрузки;

зрительно-напряженные перегрузки.

Рабочее место оператора ЭВМ укомплектовано персональным ЭВМ, принтером, сканером, ксероксом. Имеющееся оборудование питается от сети напряжением 220 вольт. Таким образом, присутствует источник шума. И существует опасность поражения электрическим током.

Источником ионизирующих, электромагнитных излучений и блесткости является экран монитора персонального ЭВМ.

Для снижения степени воздействия на оператора ЭВМ опасных и вредных факторов, необходимо соблюдение требований безопасности, проведение защитных мероприятий, а также выполнение инструкции по работе с компьютером.

9.3 Требования безопасности оборудования и организации рабочего места оператора.

9.3.1 Общие положения.

Предельно допустимые уровни облучения в диапазоне рабочих частот определяются ГОСТом 12.1.006−84 «Электромагнитные поля радиочастот. Допустимые уровни на рабочих местах и проведение контроля» зафиксированы в таблице 8.1.

Таблица 8.1- Предельно допустимая напряженность электромагнитного поля.

Требования к видеодисплейным терминалам (ВДТ) сформулированы в СНиП 222 542−96 «Гигиенические требования к видеодисплейным терминалам, персональным ЭВМ и организации работ», согласно которому:

1. Конструкция ВДТ, его дизайн и совокупность эргономических параметров должны обеспечивать надежное и комфортное считывание отображаемой информации в условиях эксплуатации (таблица 8.2).

Таблица 8.2- Визуальные эргономические параметры ВДТ и пределы их изменений.

2. Дизайн ВДТ не должен предусматривать блесткость.

3.Конструкция ВДТ должна обеспечивать возможность фронтального наблюдения экрана в пределах ±30 градусов поворота корпуса в пределах ±30 градусов с фиксацией в заданном положении.

5. Конструкция ВДТ должна предусматривать наличие ручек регулировки яркости и контраста.

Конструкция клавиатуры должна предусматривать:.

ѕ исполнение в виде отдельного устройства с возможностью свободного перемещения;

ѕ опорное приспособление, позволяющее изменять угол наклона поверхности клавиатуры в пределах от 5 до 15 градусов:

ѕ клавиатуру следует располагать на поверхности стола на расстоянии 100−300 мм от края.

9.3.2 Требования к организации и оборудованию рабочих мест с ВДТ и ПЭВМ.

1. Высота рабочей поверхности стола для взрослых пользователей должна регулироваться в пределах 680−800 мм.

2. Рабочий стол должен иметь пространство для ног (600 500 450 мм).

4. Рабочий стул (кресло) должен быть подъемно-поворотным и регулируемым по высоте и углам наклона сиденья и спинки.

5. Рабочее место должно быть оборудовано подставкой для ног (300 400 150 мм).

Согласно ГОСТ 27 954–88 «Видеомониторы ЭВМ. Дозы излучения.», требования безопасности к рабочему месту оператора следующие:

Электронно-лучевые трубки монитора должны быть взрывобезопасными, без дополнительной защиты.

Мощность дозы рентгеновского излучения в любой точке пространства на расстоянии 5 см от экрана видеомонитора не должна превышать 0,03 мкР/с при 41-часовой рабочей неделе.

Корректированный уровень звуковой мощности шума на рабочем месте оператора (ГОСТ 26 329 «Машины вычислительные и системы обработки данных. Допустимые уровни шума технических средств и методы их определения») представлен в таблице 8.3.

Таблица 8.3- Допустимый корректированный уровень звуковой мощности.

Плотность потока ультрафиолетового излучения не должна превышать 10 Вт/м².

Электрическое оборудование (ГОСТ 12.2.007.9−88 «Оборудование электротермическое. Требования безопасности.») должно быть спроектировано таким образом, чтобы в нормальных условиях работы были обеспечены безопасность обслуживающего персонала и условия, предотвращающие возможность возникновения пожара или взрыва.

Напряжение на рабочем месте не должно превышать 220 В, сопротивление изоляции токоведущих частей — выше 500 кОм, необходимо наличие инструкции по эксплуатации электрооборудования.

9.4 Разработка защитных мероприятий.

9.4.1 Защита от прямой и отраженной блесткости.

Дизайн ВДТ должен предусматривать окраску корпуса в спокойные мягкие тона с диффузным рассеиванием света. Корпус ВДТ и ПЭВМ, клавиатура и другие блоки и устройства ПЭВМ должны иметь матовую поверхность одного цвета с коэффициентом отражения 0,4- 0,6 и не иметь блестящих деталей, способных создавать блики.

На лицевой стороне корпуса ВДТ не рекомендуется располагать органы управления, маркировку, какие-либо вспомогательные надписи и обозначения.

При необходимости расположения органов управления на лицевой панели они должны закрываться крышкой или быть утоплены в корпусе.

9.4.2 Методы защиты от электромагнитных излучений.

рациональное размещение излучающих и облучающих объектов, исключающее или ослабляющее воздействие излучения на персонал;

ограничение места и времени нахождения работающих в электромагнитном поле;

удаление рабочего места от источника электромагнитных излучений;

уменьшение мощности источника излучений;

использование поглощающих или отражающих экранов;

применение средств индивидуальной защиты (технологических халатах, изготовленных из хлопчатобумажной или бязевой ткани светло-зеленого или голубого цвета, применение приэкранных фильтров, специальных экранов).

9.4.3 Мероприятия по предотвращению нарушений зрительной функции.

Оператор ЭВМ подвержен воздействию экрана монитора, в связи с чем могут появиться нарушения функций зрения. В РД 11 12.0036−94 «Работы зрительной напряженности. Требования безопасности.», для профилактики нарушений зрительной функции, указаны следующие лечебнопрофилактические мероприятия:

организация комнаты психологической разгрузки;

сезонная витаминотерапия;

своевременный перевод на менее напряженную работу;

проведение физкультпауз с выполнением специальных упражнений для глаз, которые должны проводиться с целью усиления кровообращения, повышения тонуса глазных мышц, уменьшения утомления глаз.

В случаях возникновения у работающих с ВДТ и ПЭВМ зрительного дискомфорта и других неблагоприятных субъективных ощущений, следует применять индивидуальный подход в ограничении времени работ с ВДТ и ПЭВМ (таблица 8.4) коррекцию длительности перерывов для отдыха или проводить смену деятельности на другую, не связанную с использованием ВДТ и ПЭВМ.

Таблица 8.4 — Время регламентированных перерывов.

9.4.4 Мероприятия по защите от шума.

Шум является одним из наиболее распространенных в производстве вредным фактором. Проявление вредного воздействия шума на организм человека разнообразно: на органы слуха, на вегетативную нервную систему (нарушение периферического кровообращения), на центральную нервную систему и т. д.

В соответствии с ГОСТ 26 329–84 «Машины вычислительные и системы обработки данных. Допустимые уровни шума технических средств и методы их определения», защита от шума осуществляется следующими методами:

выбор конструктивных решений, обеспечивающий снижение шума;

крепление корпуса на стойке при помощи эластичных деталей;

облицовка корпуса звукопоглощающими материалами;

установка акустических глушителей на отверстиях корпуса;

применение звукоизолирующих кожухов.

9.4.5 Меры защиты от поражения электрическим током.

Электрические установки, к которым относится практически все оборудование ЭВМ, представляют для человека большую потенциальную опасность, так как в процессе эксплуатации или проведения профилактических работ человек может коснуться частей, находящихся под напряжением.

Исключительно важное значение для предотвращения электротравматизма имеет правильная организация обслуживания действующих электроустановок ВЦ, проведение ремонтных, монтажных и профилактических работ. При этом необходимо строгое выполнение организационных и технических мероприятий, установленных межотраслевыми правилами по ОТ. В соответствии которыми предъявляются следующие требования:

Лица, не достигшие 18-летнего возраста, не допускаются к работам в электроустановках.

Лица не должны иметь увечий и болезней, мешающих производственной работе.

Лица должны после соответствующей теоретической и практической подготовки пройти проверку знаний и иметь удостоверение на допуск к работам в электроустановках.

Возможность работы в электроустановках определяется при поступлении на работу путем медицинского освидетельствования. Работники, допускаемые к обслуживанию или ремонту электроустановок, должны знать оборудование, схемы и особенности обслуживаемых устройств, иметь отчетливое представление о возможных опасностях, хорошо знать и выполнять правила по ОТ, а также иметь квалификационную группу по электробезопасности, соответствующую выполняемой работе.

9.4.6 Меры защиты от статического электричества.

Статическое электричество возникает в результате сложных процессов, связанных с перераспределением электронов и ионов при соприкосновении двух поверхностей неоднородных жидких или твердых веществ, на которых образуется двойной электрический слой.

В вычислительных центрах разрядные токи статического электричества чаще всего возникают при прикосновении обслуживающего персонала к любому из элементов ЭВМ. Такие разряды опасности для человека не представляют, однако, кроме неприятных ощущений, они могут привести к выходу из строя ЭВМ.

Электростатические заряды должны подавляться при помощи заземляющих устройств, экранов или посредством соблюдения безопасных расстояний (ГОСТ 12.2.007.9−88 «Оборудование электротермическое. Требования безопасности.»).

В качестве индивидуального средства защиты от статического электричества в вычислительных центрах операторы ЭВМ используют спецодежду (хлопчатобумажные халаты светлого цвета).

9.5 Инструкция по охране труда.

При работе в вычислительном центре следует руководствоваться правилами техники безопасности при работе с электроустановками до 1000 В. Пользователь должен предварительно пройти вводный инструктаж и инструктаж на рабочем месте. К операторам ЭВМ предоставляются следующие требования:.

Лица, не достигшие 18-летнего возраста, не допускаются к работам в электроустановках..

Лица не должны иметь увечий и болезней, мешающих производственной работе..

Лица должны после соответствующей теоретической и практической подготовки пройти проверку знаний и иметь удостоверение на допуск к работам в электроустановках..

Перед допуском к работе ответственный руководитель и производитель работ совместно с допускающим проверяет выполнение технических мероприятий по подготовке рабочего места..

На рабочем месте оператора ЭВМ необходимо соблюдать правила внутреннего распорядка, а именно:.

запрещается курить и распивать спиртные напитки;.

выполнять требования по обеспечению пожарои взрывобезопасности;.

уведомлять администрацию о случаях травмирования, неисправности оборудования;.

уметь оказывать первую помощь;.

соблюдать правила личной гигиены..

Перед началом работы следует применить средства индивидуальной защиты; подготовить рабочее место к эксплуатации; проверить исправность оборудования..

Убедиться в наличии защитного экрана для монитора, а также токоизоляции проводов..

После чего, включить сеть электропитания (под напряжением 220 В), системный блок и монитор (при этом не следует открывать корпус системного блока, или прикасаться к экрану монитора)..

Во время работы необходимо:.

ѕ выполнять требования по безопасному выполнению работ;.

ѕ соблюдать правила использования ЭВМ;.

ѕ вести безопасное содержание рабочего места..

Следует выполнять все требования к организации рабочего места оператора ЭВМ. С момента допуска оператора к работе надзор за ним в целях предупреждения несчастных случаев возлагается на производителя работ или наблюдающего. Они должны все время находиться на месте работы..

В случае обнаружения неисправности:.

ѕ оборудования, которые могут привести к авариям и несчастным случаям;.

ѕ необходимо известить администрацию о происшествии;.

ѕ соблюдать правила техники безопасности;.

ѕ уметь оказать первую помощь при травмировании, поражении электрическим током..

Не следует оператору касаться проводов, открывать корпус системного блока и монитора; сеть электропитания..

По окончании работы оператор должен безопасно отключить в порядок рабочее место (уборка мусора, отходов производства). По окончании рабочего дня руководитель работ после осмотра места работы расписывается в наряде об ее окончании..

При выполнении работы в течение рабочего дня, а также при переходе от одного вида работ к другому оператору ЭВМ предоставляют перерывы для отдыха, приема пищи..

Заключение.

В последние годы интенсивно разрабатываются вопросы динамики сооружений, методы расчета сооружений с учетом пластических свойств материала, методы расчета на устойчивость, вопросы применения вычислительных машин при расчетах сооружений.

Особого внимания заслуживает принципиально новый метод расчета сооружений, этот метод условно может быть назван вероятностно-статистическим (или статистическим).

Допускаемая вероятность разрушения детали должна приниматься в зависимости от характера последствий, вызываемых разрушением детали.

Если разрушение детали может повлечь за собой человеческие жертвы, то вероятность разрушения должна приниматься весьма малой, практически равной нулю.

Если разрушение детали не влечет за собой человеческих жертв, а вызывает только необходимость ремонта или замены этой детали, то допускаемая вероятность разрушения детали может быть определена из чисто экономических соображений, а именно из условия минимума суммарной стоимости детали (стоимость изготовления и стоимость ремонта).

Практическому применению статистического метода должна предшествовать обширная исследовательская работа по изучению кривых распределения нагрузок, характеристик прочности материала и других величин, влияющих на прочность конструкции.

Результатом дипломной работы является экспертная система анализа работоспособности элементов металлоконструкций дисперсионным и регрессионным методом.

Результаты тестирования были проверены экспертом по разработанной им методике для конструкций, изготовленных из стали марки Вст3кп.

Дальнейшее развитие программы ориентировано на повышение удобства пользовательского интерфейса и реализацию дополнительных возможностей.

В экономической части дипломной работы подсчитан экономический эффект разработки, который показал, что разработка данной системы эффективна. Также в экономическом разделе диплома были рассчитаны затраты, связанные с разработкой системы.

В разделе безопасность жизнедеятельности рассмотрены вопросы обеспечения безопасности. Была разработана инструкция по технике безопасности.

Список использованных источников.

1 Гаврилова Т. А., Хорошевский В. Ф. Базы знаний интеллектуальных систем — СПб.: Питер, 2001.-384 с.

2 Мешалкин В. П. Экспертные системы в химической технологии. Основные теории, опыт разработки и применения. — М.: Химия, 1995. — 368 с.

3 Чиченев Н. А. Автоматизация экспериментальных исследований. -М.: Металлургия, 1983. — 256 с.

4 Семухин Б. С., Акимов Б. Г. Определение напряженно деформированного состояния металла конструкций эксплуатируемых мостов на основе измерения скорости ультразвука // В материалах научно-практического семинара «Проблемы и перспективы эксплуатации дорожной сети Сибири и Дальнего Востока», Томск, 2001.-С.91−93.

5 Попов Д. Д. Искусственный интеллект. Т1. Система общения и экспертные системы: справочник. — М.: Радио и связь, 1990.-426с.

6 Решетников М. Т. Планирование эксперимента и статистическая обработка данных. — ТУСУР 2000. -230с.

7 Семухин Б. С., Акимов Б. Г. Определение напряженно деформированного состояния металла конструкций эксплуатируемых мостов на основе измерения скорости ультразвука // В материалах научно-практического семинара «Проблемы и перспективы эксплуатации дорожной сети Сибири и Дальнего Востока», Томск, 2001.-С.91−93.

8 Ботаки А. А., Ульянов В. Л., Шарко А. В. Ультразвуковой контроль прочностных свойств конструкционных материалов. — М.: Машиностроение, 1983.-79 с.