Содержание к диссертации
Введение
Глава 1 Состояние теории и практики моделирования организационных структур и производственных процессов технического обслуживания сложных комплексов машиностроения 11
1.1 Состояние теории моделирования 13
1.1.1 Классификация моделей 18
1.1.2 Основные подходы при построении математических моделей систем 20
1.1.3 Типовые математические схемы 23
1.2 Методы моделирования сетей обслуживающих производств 24
1.2.1 Вероятностный подход к исследованию обслуживающих сетей 24
1.2.2 Аналитические методы 26
1.2.3 Аппроксимационный подход в моделировании 26
1.2.4 Численные методы моделирования 27
1.2.5 Имитационное моделирование 29
1.3 Проблемы синтеза и анализа моделей организационных структур и производственных процессов обслуживающих производств 37
1.4 Цель и задачи моделирования организационных структур и производственных процессов обслуживающих процессов 40
Глава 2 Разработка метода описания структурной части организации систем технического обслуживания агрегатов и систем бортового комплекса оборудования воздушных судов 41
2.1 Формальные основы синтеза образов регулярных структур объектов и систем технического обслуживания 47
2.1.1 Формализация образующих объектов и систем технического обслуживания 49
2.1.2 Формализация синтеза конфигураций 54
2.1.3 Формализация задачи синтеза сложной сети 56
2.2 Формирование оценок объектов технического обслуживания 60
2.3 Механизмы реализации модели объектов технического обслуживания 67
2.4 Синтез образа системы технического обслуживания бортового комплекса оборудования воздушных судов 72
2.5 Формальные основы описания модернизации систем технического обслуживания 73
2.6 Методы структурного описания образов систем организаций технического обслуживания воздушных судов 76
2.6.1 Описательные языки образов 76
2.6.2 Описание образов модернизируемых структур 83
2.7 Задача оптимизации организационных структур 86
2.8 Выводы 89
Глава 3 Разработка метода моделирования функциональной части организации технического обслуживания воздушных судов 91
3.1 Концептуальное проектирование математической модели функционирования авиационного технического центра авиакомпании 95
3.3 Определение и классификация процессов технического обслуживания воздушных судов 98
3.4 Разработка математических моделей оперативного процесса массового обслуживания сложных технических систем 102
3.5 Разработка метода синтеза операций процесса обслуживания 109
3.5.1 Синтаксический метод синтеза операций обслуживания систем ВС 112
3.6 Методы решения задач оценивания экономической эффективности комплекса технического обслуживания и периодических процессов обслуживания 122
3.7 Оптимизация производственных процессов оперативного ТОиР 127
3.8 Выводы 130
Глава 4 Разработка формально-логической модели оценивания состояния объектов технического обслуживания 132
4.1 Общая характеристика систем операционного комплекса 133
4.2 Понятия и определения 136
4.3 Основы метода оценивания состояния объектов технического обслуживания. Действия и поведение 139
4.4 Моделирование операционной системы операционного комплекса 144
4.4.1 Основные понятия и определения 145
4.4.2 Разработка теоретических основ оценивания состояния ОТО 147
4.5 Выводы 153
Заключение 154
Список литературы 160
Приложение 170
- Состояние теории моделирования
- Формализация задачи синтеза сложной сети
- Определение и классификация процессов технического обслуживания воздушных судов
- Разработка теоретических основ оценивания состояния ОТО
Состояние теории моделирования
Моделирование - как замещение одного объекта (оригинала) другим (моделью) и фиксация и изучение свойств модели, является общепризнанным понятием. При этом замещение производится с целью упрощения, удешевления, ускорения изучения свойств оригинала [88].
В общем случае объектом-оригиналом может быть естественная или искусственная, реальная или воображаемая система S. Она имеет множество параметров s0 и характеризуется определёнными свойствами. Количественной мерой свойств системы служит множество характеристик yо, система проявляет свои свойства под влиянием внешних воздействий X [1, 21].
Множество параметров S и их значений отражает её внутреннее содержание – структуру и принципы функционирования. Характеристики S – это в основном ее внешние признаки, которые важны при взаимодействии с другими S. Характеристики S находятся в функциональной зависимости от её параметров. Каждая характеристика системы уо Yо определяется в основном ограниченным числом параметров {sоk} sо. Остальные параметры не влияют на значение данной характеристики S. Исследователя интересуют, как правило, только некоторые характеристики S: уо Yо при конкретных воздействиях на систему {xmn} х.
Модель – это тоже система со своими множествами параметров Sm и характеристик Ym. Оригинал и модель сходны по одним параметрам и различны по другим. Замещение одного объекта другим правомерно, если интересующие исследователя характеристики оригинала и модели определяются однотипными подмножествами параметров и связаны одинаковыми зависимостями с этими параметрами:
yok=f({Soi}, {xon}, T), (1.1)
ymn=f({Smi}, {xmn}, Tm), (1.2)
где ymn – характеристика модели, у0 Y0; xmn – внешнее воздействие на модель, {xmn} X; Tm – модельное время.
В зависимости от цели исследования могут рассматриваться разные соотношения между самим объектом S и внешней средой X. Таким образом, в зависимости от уровня, на котором находится наблюдатель, объект исследования может выделяться по-разному и могут иметь место различные взаимодействия этого объекта с внешней средой [18].
Современные системы представляют собой сложные комплексы, включающие большое число компонентов, взаимодействующих между собой и внешней средой. Построение моделей подобных систем представляет значительную трудность в связи с необходимостью учета всех возможных связей и взаимодействий.
В связи с этим необходимо рассмотреть различные подходы к исследованию сложных систем.
При синтезе и анализе сложных технических систем важным является определение структуры системы – совокупности связей между элементами системы, отражающих их взаимодействие. Структура «выводится» из взаимодействия, представляя собой устойчивую форму взаимодействия [23].
Структура системы может изучаться извне с точки зрения состава отдельных подсистем и отношений между ними, а также изнутри, когда анализируются отдельные свойства, позволяющие системе достигать заданной цели, т.е. когда изучаются функции системы [18 – 24, 26]. В соответствии с этим можно выделить структурный и функциональный подходы анализа систем.
При структурном подходе выявляются состав выделенных элементов системы S и связи между ними. Совокупность элементов и связей между ними позволяет судить о структуре системы. Последняя в зависимости от цели исследования может быть описана на разных уровнях рассмотрения. Наиболее общее описание структуры – это топологическое описание, позволяющее определить в самых общих понятиях составные части системы, хорошо формализуемое на базе теории графов [55, 100].
Менее общим является функциональное описание, когда рассматриваются отдельные функции, т.е. алгоритмы поведения системы, и реализуется функциональный подход, оценивающий функции, которые выполняет система. Под функцией понимается свойство, приводящее к достижению цели.
При наличии некоторого эталона сравнения можно ввести количественные и качественные характеристики систем. Для количественной характеристики вводятся числа, выражающие отношения между данной характеристикой и эталоном. Качественные характеристики системы находятся, например, с помощью метода экспертных оценок.
Проявление функций системы во времени S(t), т.е. функционирование системы, означает переход системы из одного состояния в другое, т.е. движение в пространстве состояний Z. При эксплуатации системы S весьма важно качество ее функционирования, определяемое показателем эффективности и являющееся значением критерия оценки эффективности. Существуют различные подходы к выбору критериев оценки эффективности. Система S может оцениваться либо совокупностью частных критериев, либо некоторым общим интегральным критерием [75, 81].
Следует отметить, что создаваемая модель М с точки зрения системного подхода также является системой, т.е. S =S (M), и может рассматриваться по отношению к внешней среде X. Наиболее просты по представлению модели, в которых сохраняется прямая аналогия явления. Применяют также модели, в которых нет прямой аналогии, а сохраняются лишь законы и общие закономерности поведения элементов системы S. Правильное понимание взаимосвязей как внутри самой модели М, так и взаимодействия ее с внешней средой X в значительной степени определяется тем, на каком уровне находится наблюдатель.
Простой подход к изучению взаимосвязей между отдельными частями модели предусматривает рассмотрение их как отражение связей между отдельными подсистемами объекта. Такой подход может быть использован при создании достаточно простых моделей. Процесс синтеза модели М на основе подобного подхода представлен на рисунке 1.1.
Реальный объект, подлежащий моделированию, разбивается на отдельные подсистемы, т.е. выбираются исходные данные Д для моделирования и ставятся цели Ц, отображающие отдельные стороны процесса моделирования. По отдельной совокупности исходных данных Д ставится цель моделирования отдельной стороны функционирования системы. На базе этой цели формируется некоторая компонента К будущей модели. Совокупность компонент объединяется в модель М.
Таким образом, разработка модели М означает суммирование отдельных компонент в единую модель, причем каждая из компонент решает свои собственные задачи и изолирована от других частей модели. Для данного метода характерны следующие особенности: наблюдается движение от частного к общему, создаваемая модель (система) образуется путем суммирования отдельных ее компонент и не учитывается возникновение нового системного эффекта [78].
С усложнением объектов моделирования возникла необходимость наблюдения их с более высокого уровня. В этом случае наблюдатель (разработчик) рассматривает данную систему S как некоторую подсистему какой-то метасистемы, т.е. системы более высокого ранга, и вынужден перейти на позиции нового системного подхода, который позволит ему построить не только исследуемую систему, решающую совокупность задач, но и создавать систему, являющуюся составной частью метасистемы [56].
Системный подход получил применение в системотехнике в связи с необходимостью исследования больших реальных систем, когда сказалась недостаточность, а иногда ошибочность принятия каких-либо частных решений. На возникновение системного подхода повлияли увеличивающееся количество исходных данных при разработке, необходимость учета сложных стохастических связей в системе и воздействий внешней среды X. Все это потребовало при исследовании изучать сложный объект не изолированно, а во взаимодействии с внешней средой, а также в совокупности с другими системами некоторой метасистемы.
Системный подход позволяет решить проблему построения сложной системы с учетом всех факторов и возможностей, пропорциональных их значимости, на всех этапах исследования системы S и построения модели М. Системный подход означает, что каждая система S является интегрированным целым даже тогда, когда она состоит из отдельных разобщенных подсистем. Таким образом, в основе системного подхода лежит рассмотрение системы как интегрированного целого, причем это рассмотрение при разработке начинается с главного – формулировки цели функционирования. Процесс синтеза модели М на базе системного подхода условно представлен на рисунке 1.2.
Формализация задачи синтеза сложной сети
На основе введенных понятий и определений перейдем к задаче синтеза виртуальной сети как сложной системы.
Задача синтеза сложной системы может быть сформулирована следующим образом. Пусть имеется k типов систем или устройств управления, из которых можно строить сложные системы. Если система состоит из щ устройств первого типа, п2, устройств второго, ..., пк агрегатов к-го типа, то ее можно характеризовать вектором п = \пх, п2,..., пк ).
Задаваясь множеством N допустимых векторов п, строим только те системы, которые характеризуются векторами п є N, пусть далее в функциональном пространстве точек вида {LX(F) задано множество К точек этого пространства.
Точка этого пространства характеризуется вектором {LX(Y)}, где х «номер координаты». Например, если рассматривается лишь конечное число входов Хj, Х2, ..., Хг то суммарный вектор будет иметь вид \LX(Y\LX (Y\...,LX (Y)\. Функция { LX(F)} обозначает совокупность всех конечномерных распределений Y = Y\t) при фиксированном X = X\t).
Для того чтобы сформулировать задачу оптимального синтеза, необходимо ввести в множество N операцию упорядочения: из двух различных векторов щ, п2 или щ «предпочтительнее» п2 или наоборот. Это свойство можно выразить введением (различными способами) функции предпочтительности W(n). Тогда задача оптимального синтеза состоит в выборе такой системы, для которой удовлетворяется соотношение \LX\Y)\G К и при этом W\n) минимизируется.
Рассмотрим кратко выбор функции W(n), т. е. вопрос установления критерия эффективности системы, который обычно можно выразить в виде аддитивного функционала от поведения процесса z(t) в узловые моменты времени. Пусть, далее, "у ( )j - узловые моменты, zn+, как и выше, - состояние процесса z(t) в момент tn + 0, тогда можно записать: где Ф и ср - некоторые функции; С - постоянная величина; М - символ математического ожидания.
Обычно p\zn+) является функцией лишь от ZQ+ или кусочно-линейной числовой функцией от z"+. В этом случае при помощи введения дополнительной координаты можно включить в качестве одной из переменных Zi(t) основного процесса z(t). Таким образом, рассмотрение функционалов указанного вида не выводит из класса кусочно-линейных процессов. Следовательно, без ограничения общности можно считать, что качество обслуживания является некоторой простой функцией от состояния процесса z(t) , в последний момент из рассматриваемого интервала. Что касается функции Ф, то ее чаще всего можно задать в виде ступенчатой функции с двумя возможными значениями. Сформулированная задача синтеза и, тем более, оптимального синтеза, является весьма общей, и в настоящее время эффективных методов ее решения не существует. Все же, к решению задачи синтеза можно применить один общий принцип. Большинство встречающихся на практике кусочно-линейных марковских процессов характеризуются наличием моментов восстановления. Другими словами, z(t) является регенерирующим случайным процессом. Тогда показатель эффективности можно переписать следующим образом: где tt - моменты восстановления.
В большинстве случаев удается свести показатель эффективности системы к показателю \t _1,t j, характеризующему ее поведение в интервале между двумя моментами восстановления. Таким образом, задача синтеза формулируется следующим образом: требуется построить систему, удовлетворяющую поставленным условиям функционирования в интервале между двумя моментами восстановления. В свою очередь, моменты восстановления в большинстве случаев имеют простую, реальную интерпретацию. Система предназначается для обслуживания потока требований. Естественно полагать, что при отсутствии требований процесс z(t) равен некоторому постоянному значению, скажем, 0. Поэтому z(t) 0 тогда и только тогда, когда система «обслуживает требования». Согласно предыдущему, нужно построить такую систему, которая хорошо справлялась бы с обслуживанием требований до момента образования перерыва в обслуживании.
Исходя из выше изложенного, перейдем к точному формализму построения реальной виртуальной частной сети в рамках теории синтеза образов [28].
Задав образующие, будем настаивать на введении определенных правил, ограничивающих способы их соединения между собой. Эти правила приводят к типичным регулярностям образов и представляют их комбинаторную структуру. Получаемые в результате регулярные конфигурации являются абстрактными конструкциями, не обязательно наблюдаемыми во всех деталях. В какой степени регулярные конфигурации могут быть идентифицированы наблюдателем зависит от системы наблюдения. Результаты наблюдения, соответствующие некоторому множеству регулярных конфигураций, с общих позиций, представляет собой класс эквивалентности I на множестве правильных конфигураций b(R) в смысле правила идентификации R, т.е. формальное описание объекта ТО или короче, формальный объект ТО (ФО ТО). Такое описание соответствует наблюдениям в идеальных условиях; оно может быть точным настолько, насколько хорошо исследователь или «заказчик» знают свой объект. Следовательно, речь идет о потенциально достижимом описании объекта.
Синтезированный ФО ТО, не учитывающий поведение его в реальных условиях, будет иметь ограниченные приложения.
В заключении рассмотрим алгоритм решения задачи синтеза виртуальной частной сети для передачи информации подразделениям предприятия.
При синтезе сложных систем ТО следует различать структурную и функциональную стороны вопроса. Первая связана с наличием исполнительных устройств, способных выполнить какие-либо операции, вторая – с целесообразностью того или иного вида управления операциями. Первая задача состоит в выборе столь большого числа устройств, при условии оптимального управления потоками, при котором система полностью справлялась с обслуживанием. Это положение математически можно выразить в виде условия существования соответствующего кусочно-линейного марковского процесса.
В широком классе случаев данная задача решается при помощи расчёта по среднем характеристикам. Приведем соответствующую несложную формализованную модель для этого случая. Представим себе кусочно-линейную систему без входа, посылающую сигналы со значениями из некоторого конечного или счетного множества. Эти сигналы интерпретируются как требования, которые нужно обслуживать. Далее, имеются устройства, способные обслуживать требования. Каждое устройство представляет собой образующую для решения конкретной задачи, дискретное состояние которой может быть лишь «0»-состояние незанятости или «1»-состояние занятости. Если на i-е устройство посылается требование с параметром х, то после обслуживания, которое длится случайное время i , требование приобретает признак yi(x). Затем оно снова может посылаться на какое-либо устройство, где после обслуживания приобретает новый признак, и т.д. При этом будем считать, что обслуживание всегда заканчивается через конечное число прохождений устройств.
Обозначим признак, приобретенный требованием к моменту окончания его обслуживания, через х . Тогда в качестве критерия эффективности обслуживания можно взять интенсивность потока окончаний обслуживания требований с признаком х .
Для решения задачи оценки эффективности требуется наличие функциональной схемы системы.
Определение и классификация процессов технического обслуживания воздушных судов
В данной работе будем различать понятия оценки состояния обслуживающего объекта и оценивания. Оценка состояния конкретного объекта обслуживания - числовая характеристика, получаемая опытным путем (при наличии соответствующего прибора или системы) в виде числа, или качественная, получаемая путем сравнительного анализа с эталоном - процедура принятия решения о состоянии, в частности, воздушного судна, путем обработки комплекса оценок. Если оценки параметров или показателей, как правило, получаются в разомкнутой схеме, то оценивание возможно только в замкнутой схеме в рамках предъявляемых к оцениваемому объекту требований, которые и замыкают схему оценивания. Эта задача решается с помощью критериев оценивания. При этом функционирование некоторой организационной системы, реализующей целенаправленные процессы, есть результат оценивания не только по логической обработке оценок, но и по времени, расходуемому на полное решение поставленной задачи. Дадим определение этому процессу.
Определение. Целенаправленный процесс получения множества ведущих компонент (оценок), как результат операций, которые наиболее полно отражают физическую сущность ее цели, укладывающиеся в заданную длительность полного выполнения задачи оценивания (операционное время), называется процессом оперативного обслуживания воздушного судна - Т-процессом. В общем случае длительность периода обслуживания (операционное время) зависит от целого ряда факторов, основными из которых являются организация системы обслуживания, в частности, производительность и состояние обслуживаемого объекта. В рамках существующей методики [105, 106], которая позволяет оценить характеристики Т-процессов, в частности, наиболее полной характеристикой степени приспособленности Т-процесса к выполнению поставленной перед системой задачи (к достижению цели операции) по «критерию пригодности», являющейся показателем его пригодности, может служить вероятность выполнения задания где тн - нижняя граница периода выполнения задачи, называемая нормативным операционным временем; Тд - верхняя граница периода выполнения задачи, называемая директивным операционным временем, F - функция распределения времени.
В общем случае как минимально допустимое - нормативное операционное время Тн, так и максимально допустимое - директивное время тд являются случайными, поскольку обусловливающие их факторы - состояние системы, внешние условия (обстановка), ресурс времени на операцию и т.п. - всегда содержат элемент неопределенности. В связи с этим вероятность РВЗ выполнения задачи целеустремленной технической системой будет определяться выражением
Соотношения (3.5) и (3.6) исследуются методами теории стохастической индикации [106].
Расширение внедрения предлагаемых решений в задачи моделирования систем и процессов обслуживания потребовало введения классификации процессов обслуживания.
Все Т-процессы, как правило, регламентированы по времени, качество определяется рядом неравенств, включающих нормативные и реальные затраты времени на их реализацию. При этом Т-процессы классифицируются по видам технического обслуживания (ТО):
Оперативное (линейное) ТО согласно определения EASA – это следующие виды работ:
- поиск и устранение дефектов;
- замена компонентов ВС, включая двигатели и воздушные винты, с последующим тестированием и применением внешних приспособлений, если требуется;
- плановое ТО, включающее визуальные инспекции, которые позволили бы обнаружить видимые отклонения и дефекты, но не требующие глубоких и обширных инспекций. Это может включать осмотр структурных элементов и частей силовых установок через лючки и окна, без съема панелей;
- небольшие ремонты и модификации, не требующие разборки конструкции ВС и доступные к выполнению с минимальными затратами.
Как правило, линейное ТО регламентируется 0.
Оперативный Т-процесс в работе представляется как процесс массового обслуживания. Применительно к процессам массового обслуживания наиболее распространенными являются дифференциальный и интегральный методы, основанные на составлении и решении системы дифференциальных или интегральных уравнений для оценки вероятностных состояний исследуемой системы массового обслуживания, описывающих процесс ее функционирования [81]. Соответствующие этим методы модели процессов массового обслуживания не эквивалентны реальным процессам ТО, которые в зависимости от вида ТО и состояний обслуживаемой бортовой системы требуют различной детализации процесса, которая связана с деформацией системы уравнений. При этом требуется реализовать различные циклические процессы массового обслуживания, а оценка их эффективности связана с разработкой моделей, отвечающих видам обслуживания. Эти факторы потребовали решения комплекса задач:
- разработки математических моделей оперативного процесса массового обслуживания;
- построения комплекса массового обслуживания – разработки его образа (модели), реализующего циклические процессы массового обслуживания [72, 81];
- постановка задач исследования циклических процессов массового обслуживания бортового комплекса оборудования воздушных судов;
- классификация моделей циклических процессов и задач его синтеза.
В заключении необходима разработка модели процесса функционирования обслуживающей структуры (цеха базового ТО) АТЦ авиакомпании. Рассмотрим постановку и решение этих задач.
Рассмотрим задачу описания методов построения и исследования математических моделей оперативных процессов массового обслуживания.
Для оценивания эффективности оперативных процессов массового обслуживания, как правило, задается закон обслуживания, который является законом распределения R() виртуальной длительности периода полного обслуживания, в частности, воздушного судна, как комплексного требования, поступающего в СТО. При этом оперативное время является прямым показателем качества операции, который фигурирует в показателе эффективности, как процесса ТО, так и в операциях, реализующих его.
Известно, что требование к качеству целенаправленных процессов функционирования СТО включает не только отпущенное (виртуальное) время на реализацию закона обслуживания, но и время резерва, сумма которых обеспечивает качество операции обслуживания. Таким образом, в общем случае одна из компонент показателя качества Y операции оперативного процесса массового обслуживания - это операционной время f , т.е. длительность периода полного обслуживания произвольного требования, реализуемого СТО. Для решения этой задачи закон обслуживания задан набором соответствующих временных интервалов на выполнение конкретно операции (технологических процессов на обслуживание конкретного объекта обслуживания). Закон распределения R() директивной деятельности тд периода полного обслуживания требований в СТО определяется методом экспериментального оценивания.
Разработка циклического оперативного процесса массового обслуживания требует введения ряда содержательных определений, в частности, определения процесса обслуживания операционной системы и операционного комплекса.
Определение. Процесс технического обслуживания ВС реализуется в результате циклического применения процесса массового обслуживания и определяет техническое состояние систем и агрегатов БКО для оценивания состояния ВС.
Определение. Состояние БКО и ВС в целом, в котором они реально находятся и могут или не могут выполнять или не выполнять возложенную на них задачу будем называть состояниями дееспособности или недееспособности БКО и ВС.
Определение. Операционной системой (ОС) называется совокупность компонентов (материальной, информационной и социальной сред, времени и т.д.), в результате взаимодействия которых реализуются операции, определяющие «работоспособность», «готовность», «дееспособность», «результативность», «эффективность», каждой из которых может быть поставлена в соответствие бинарная модель процесса функционирования БКО и ВС в целом.
Определение. Операционный комплекс (ОК) – это совокупность объектов, включающих в себя в качестве элементов ОС систему, включающую орган управления целеустремленной технической системой, реализующую целенаправленный процесс функционирования для получения оценок и на их основе оценивания состояния БКО и ВС в целом.
Разработка теоретических основ оценивания состояния ОТО
В рамках достижений в области конечных автоматов будем использовать для моделирования процессов оценивания функционального состояния ОТО (процедура принятия решений о его состоянии) в сложно организованной человеконаполненной системе (ОС) вычислительную сеть, построенную на базе положений, выдвинутых Питтсом (деятельность может быть однозначно описана конечным числом слов – это условие полностью выполняется в выше приведенных автором исследованиях применения исчисления высказываний) и Клини [18, 20]. Эта сеть состоит из абстрактных нейронов, которые называются модулем, а соединение конечного числа модулей есть сеть.
Деятельность специалиста по оцениванию состояния ОТО может быть представлена ациклической сетью, активность моделей которой выражается с помощью формул двузначной логики высказываний, описанных выше. Эквивалентное представление модельной активности сети можно выразить таблицами входа, любой подкласс класса всевозможных таблиц, описывающих вход за все время функционирования ОТО.
Таким образом, в этих рамках решается задача оценивания состояния БКО в целом. Эта задача потребовала исследований организации и функционирования человеконаполненных систем.
Теоретический подход к решению этой проблемы базируется на использовании той же концептуальной основы для синтеза образа, в которой учитывается сложный характер образующих, позволяющих описывать структурный образ организации ОП, а ее функциональную часть на основе построения ее сетевой структуры – ориентированного линейного графа, исследование потоков в которой позволяет производить оптимизацию параметров организации.
Для правильно построенных выражений в исчислении высказываний введена грамматика непосредственных составляющих, представленная в монографии Гизбурга [17], которая позволяет получить эти выражения, используя
- терминальные элементы
- нетерминальный элемент, синтаксическую переменную и правила
При этом все цепочки, порождаемые этой грамматикой, являются правильными выражениями в исчислении высказываний.
Используя этот язык и результаты МакКаллока и Питса [111] по модели абстрактного нейрона, в работе для описания сложной деятельности специалистов по определению состояния агрегатов и БС введены понятия абстрактного нейрона или модуля М (образующей) и модульной сети, построенной из конечного числа этих модулей, активность которых выражается с помощью формул двузначной логики высказываний и функций высказываний, описывающих функционирование сети (функциональная часть организации, оценки и оценивания состояния агрегатов и БС) формулой где P(t) – состояния выходного модуля М в момент времени t, a x1 (t - 1) – состояние входных модулей mi в момент (t - 1), которое выражает логически тот факт, что модуль возбужден в момент t в том и только в том случае, если модули m1, m2, ..., mk были возбуждены в момент (t - 1), а остальные модули mn-k находились в состоянии покоя.
Эквивалентное представление функционирования организационной структуры ОП как модульной сети описывается следующим образом. Вход в модульную сеть (осуществляемый входными модулями – линейными специалистами организации ТО) все время их работы до момента t описывается таблицей 4.4.
Таблица входа отражает определенные события за фиксированный промежуток, т.е. оценивание состояния ВС по результатам оценок, полученных инженером от авиатехников.
Таким образом, модульная сеть - организационная структура, реализующая в этой структуре функцию состояния для агрегатов и БС, представляющая функционирование структурной части организации ТО, т.е. каждой модульной ациклической сети, которая моделирует организационную структуру ТО, порождающую определенное событие (оценивание) действиями авиатехников (оценки, возбуждение внутреннего модуля) в момент 1.
Оценка состояний объекта обслуживания описывается модульной сетью, построенной из модулей МакКаллока-Питса, реализующей формулы двузначной логики высказываний и функции высказываний. Так формула, описывающая состояние агрегата этого объекта P(t) = yi(t-2)vy2(t-2)vy3(t-2)v 4(t-2)v 5(t-2) реализует модульная сеть (рисунок 4.2).
Для определения соответствия между состояниями «оригинала» и «эталона» вводится понятие регулярности события. Каждому регулярному событию соответствует равенство, с одной стороны, между множеством таблиц, описывающих оригинал и эталоны, представляющие их функции fО и fЭ, т.е. fО=fЭ, с другой – модульные сети, представляющие эти функции при возбуждении одинаковых внутренних модулей в момент t+ при условии, что все внутренние модули в начальной момент находятся в соответствующих состояниях. Лицо, принимающие решения, т.е. осуществляющее оценивание, модулируется модулем с более общими свойствами, в которых число состояний активности больше двух.
Модульные сети, включающие входные модули с двумя состояниями, а внутренние имеют разное число состояний, Следуя Клини, будем называть конечным автоматом, который в рамках решения задачи определения состояния объекта ТО, реализующим форму распознавания сравнение с эталоном с помощью просмотра их таблиц входов и выходов. При этом оценивание есть функция f, определенная на множестве оценок «оригинала» X со значениями в множестве «эталона» Y или в теоретико-множественные символики
Полное соответствие «оригинала» с функцией f выражается равенством функции q «эталона», т.е. f = q. Это и другие события реализуются в ациклической модульной сети (конечным автоматом). В случае отсутствия равенства f Ф q события реализуются модульной сетью.
В заключении главы рассматривается оценивание стоимости проекта модернизации ОП, состоящей из многих отдельных частично упорядоченных работ, в рамках синтеза образа оценок с помощью конфигурации, образующие которой являются операторы с тремя входами а(х, у), b(х, у) и с(х, у), причем а(х, у) Ь(х, у). Эти значения интерпретируются следующим образом: а(х, у) -аварийное время выполнения работ по модернизации (х, у), b(х, у) - нормальное время ее выполнения и с(х, у) - убывание стоимости выполнения этой работы на единицу возрастания времени от а(х, у) до b(х, у) или стоимость выполнения работы (х, у) за (х, у) единиц времени, определяемой по известной формуле: где максимум берется по всем (х, у) при заданных ограничениях на модернизацию организационной структуры ОП.