Содержание к диссертации
Введение
1 Современные методы построения программного обеспечения расчета режимов функционирования технических систем 17
1.1 Методы решения задач математического моделирования 22
1.2 Программное обеспечение для моделирования технических систем 27
1.3 Обзор существующих методов разработки 40
1.4 Основные задачи архитектурного проектирования 47
1.5 Общие методы архитектурного проектирования 51
1.6 Постановка задачи исследования 70
2. Структурно-параметрический синтез системы поддержки принятия решений 74
2.1 Постановка задачи структурно-параметрического синтеза системы поддержки принятия решений 74
2.2 Принципы методологии 77
2.3 Признаки соответствия системы поддержки принятия решений технической системе 80
2.4 Алгоритм структурно-параметрического синтеза системы поддержки принятия решений 83
2.5 Структура методологии 94
2.6 Свойства процесса синтеза системы поддержки принятия решений 99
2.7 Свойства вычислений в системе поддержки принятия решений 106
2.8 Уровни представления программных абстракций 111
Выводы к разделу 2 112
3 Структура математических операторов, определяющих содержание программных абстракций 114
3.1 Задача теплопроводности для одномерных многослойных тел канонической формы 116
3.2 Решение задачи теплопроводности для полого ограниченного цилиндра с функционально меняющейся температурой окружающей среды со стороны боковых поверхностей 121
3.3 Нестационарное температурное поле параллелепипеда 124
3.4 Дифференциальное уравнение переноса тепла жидкостью, движущейся в режиме идеального вытеснения по каналу с учетом переноса тепла теплопроводностью 129
Выводы к разделу 3 134
4 Представление структуры технической системы 136
4.1 Выбор метода представления структуры технической системы 136
4.2 Связность программных абстракций технической системы 144
4.3 Зацепление программных абстракций технической системы 147
4.4 Взаимное влияние связности и зацепления программных абстракций 151
4.5 Методы конструирования типов данных для описания программных абстракций 153
4.6 Использование методов проблемно-ориентированного программирования 177
4.7 Исследование влияния структуры программных абстракций на сложность сценариев их взаимодействия 188
Выводы к разделу 4 205
5 Программное представление динамики технической системы 208
5.1 Организация алгоритмов обработки информации на основе децентрализованных вычислительных архитектур 208
5.2 Анализ возможности использования децентрализованных архитектур в рамках одного потока вычисления 210
5.3 Недостатки существующих методов объектно ориентированного программирования при представлении динамики технических систем 212
5.4 Анализ методов организации параллельных вычислений, близких по структуре к объектам 214
5.5 Представление программных абстракций на основе активных объектов 219
5.6 Моделирование функционирования активных объектов 221
5.7 Методы обеспечения совпадения состояний технической системы и системы поддержки принятия решений во времени 227
5.8 Использование потоков и процессов 233
5.9 Управление вычислительной нагрузкой при использовании аналитических решений систем дифференциальных уравнений 237
5.10 Показатели производительности вычислений в системе поддержки принятия решений 243
5.11 Представление взаимосвязей элементов в технической системе 245
5.12 Связывание программных абстракций с помощью сообщений 246
5.13 Представление взаимодействия с помощью сообщений 248
5.14 Виды сообщений 250
5.15 Обмен информацией между элементами внутри абстракции 254
5.16 Распределенные вычисления в системе поддержки принятия решений 256
5.17 Моделирование работы абстракций на основе вычислительной сети реального времени 262
Выводы к разделу 5 266
6. Иллюстрация аспектов методологии в прикладных работах 269
6.1 Библиотека программных элементов для моделирования нестационарных теплообменных процессов 269
6.2 Структурно-параметрический синтез моделей изолирующих дыхательных аппаратов дополненной реальности 293
6.3 Компьютерная модель нестационарного процесса теплообмена 306
6.4 Методология разработки изолирующих дыхательных аппаратов на основе компьютерного моделирования 314
6.5 Краткое описание выполненных работ получивших внедрение в производство 325
Выводы к разделу 6 330
Заключение 333
Список литературы 335
- Программное обеспечение для моделирования технических систем
- Выбор метода представления структуры технической системы
- Управление вычислительной нагрузкой при использовании аналитических решений систем дифференциальных уравнений
- Краткое описание выполненных работ получивших внедрение в производство
Программное обеспечение для моделирования технических систем
Программные приложения, реализующие задачи моделирования процессов, протекающих в технических системах, варьируются от узко специализированных, ориентированных на эффективное решение задач в рамках одной прикладной области, до крупных приложений общего назначения, предназначенных для решения широкого спектра задач в различных прикладных областях. Классификация различных типов программных приложений представлена в [32, 33].
Многие коммерческие приложения сейчас предоставляют возможности расчёта нестационарных режимов работы технических систем. Они реализуются на основе интегрированных в приложения инструментов или за счёт расширения приложений новыми программными модулями [32]. При разработке новых моделей часто возникает ситуация, когда готовые программные элементы отсутствуют в библиотеках рассмотренных приложений. В таком случае недостающие модели процессов необходимо разрабатывать. При этом выполняется формализация задачи [34-37] и последующая её реализация в надлежащей среде для математического моделирования.
1.2.1 Программные системы общего назначения
В настоящее время существует большое количество общих сред численного программирования, ориентированных на решение инженерно-технических задач – MATLAB, Scilab, языки общего моделирования, такие как Modelica [38], GAMS [39] и AMPL [40], большое количество коммерческих и академических инструментов. Среди самых известных инструментальных средств для моделирования можно выделить ANSYS [41], SolidWorks Simulation [42], Autodesk Simulation [43-45], Abaqus FEA [46], MOOSE [47], Aspen Сustom Modeler (ACM) [48], gPROMS [49] и JACOBIAN [50], а также новые разработки, среди них ProcessModeller [51], EMSO [52], ICAS-MoT [53], PROMOT/Diana [53] and MOSAIC [55].
Приложения общего назначения представляют собой инструмент многоцелевого анализа, который может быть использован в различных технических дисциплинах. Это большие приложения, ориентированные на работу с мощными стационарными компьютерами или специализированными вычислительными станциями.
Характерной особенностью этих приложений [41 – 45] является унификация постановок задач моделирования, методов их решения и форм представления полученных результатов.
Унификация постановок достигается за счет того, что пользовательские задачи конструируются, как частные случаи общих постановок, которые формулируются для каждого класса процессов отдельно. Процессы обычно классифицируются на основе физических дисциплин и инженерных приложений, на которые они ориентированы. Например, это могут быть процессы гидродинамики, деформации твердых тел, тепло- и массообмена, высоко- и низкочастотные колебания. Такая форма постановки задачи может быть использована в различных, не связанных между собой прикладных областях.
Для каждой общей задачи выбирается свой метод решения. Он используется для решения всех частных, пользовательских задач, сконструированных на ее основе. Основными критериями выбора метода являются универсальность, широкое распространение, изученность и предсказуемость получаемых результатов при его использовании в рамках того класса задач, который представляет общая задача. Для решения систем дифференциальных и алгебраических уравнений, выражающих постановки задач моделирования, в настоящее время наибольшее распространение имеют численные методы. Этот факт, а также критерий универсальности являются причиной того, что во всех рассматриваемых приложениях для решения задач моделирования используются метод конечных элементов и его разновидности [41 – 45].
Системы моделирования общего назначения регламентируют построение математических моделей только в терминах предоставляемых ими инструментов [32]. В этом случае большое значение имеют структурные и числовые ограничения, накладываемые ими при формулировке задачи. Получаемые таким образом формы постановок характеризуются возможностью неработоспособности, неустойчивостью и малой точностью своих решений. Эта особенность требует оснащения сред моделирования возможностями отладки сконструированных моделей. В то время, как среды программирования общего назначения обычно имеют очень сильные возможности отладки [32], некоторые инструменты моделирования идут на шаг вперед и предоставляют информацию относительно разрешимости систем уравнений, представляющих модель. В развитых средах моделирования дополнительно используются сложные алгоритмы и методы анализа возможности разрешения математических моделей [56 - 61].
Результатом работы таких приложений является однократное решение частной задачи с получением полей целевых характеристик моделируемых процессов во времени и пространстве. При этом граничные условия задачи и значения констант, определяющих течение процессов, формулируются на этапе постановки задачи и в ходе расчета не меняются. При их изменении задача должна быть поставлена и решена пользователем заново. Это является причиной дополнительного допущения о том, что граничные условия и константы постоянны для всего времени течения процесса.
В реальных технических системах одновременно протекает несколько взаимозависимых процессов. Граничные условия и значения констант, определяющих течение одного из процессов, могут изменяться под влиянием других. В этом случае поиск характеристик процессов возможен при многократном итеративном повторении расчетов для коротких временных интервалов, когда для каждого интервала задаются новые исходные данные.
В рассматриваемых приложениях не развита функциональность, обеспечивающая многократное выполнение расчёта с использованием в качестве исходных данных полученных ранее результатов, описывающих состояние системы в момент окончания предыдущего временного интервала. Затруднения в организации таких вычислений определяются также формой представления результатов моделирования, которая в этих системах, также, как постановка и методы решения, ориентирована на универсальное и наглядное представление пользователю результатов решения широкого спектра задач в различных не связанных между собой прикладных областях. Результаты представляются визуально в виде набора значений, количественно характеризующих поля целевых характеристик и графических зависимостей. Они плохо ориентированы на дальнейшее использование в вычислительных процедурах: для обеспечения итеративного алгоритма или передачи другим автоматизированным системам, для обеспечения их работы. Это затрудняет учет специфики решаемой задачи и сужает область применения результатов моделирования.
Варианты определения системы допущений и условий однозначности для конструирования частной задачи ограничены наиболее распространенными. Следствием этого является также невозможность детально учитывать особенности течения моделируемых процессов в технической системе.
Основной особенностью систем общего назначения, ориентированных на унификацию решений для широкого спектра различных задач, является необходимость поиска компромисса между расходами на выполнение расчетов и точностью получаемых результатов [62]. Это обусловлено большим количеством (от тысяч до сотен тысяч) конечных элементов, на которые разбиваются области течения процессов. Для каждого элемента многократно итеративно решается система уравнений, описывающая его состояние и поведение. Совокупность индивидуальных состояний всех элементов определяет состояние моделируемого объекта. Многие программные среды моделирования требуют от пользователя дополнительного представления производных первого и второго порядка и ограничений по всем переменным, входящим в решение задачи моделирования. В то время, как AMPL и GAMS [39, 40] генерируют свои производные самостоятельно, для MATLAB, чтобы повысить производительность работы и упростить алгоритмы расчета, разработаны специализированные библиотеки и наборы инструментов для автоматического дифференцирования ADiMat или ADMAT [32, 63, 64].
Конструирование на основе одной общей задачи большого количества частных задач посредством установки значений коэффициентов системы уравнений может служить причиной того, что при формально корректной постановке задачи при ее решении получаются результаты, не соответствующие физической картине. Для сложных программных комплексов, в которые программная система, реализующая задачи моделирования, входит, как составная часть и обеспечивает работу других систем, это имеет принципиальное значение. Здесь результаты моделирования передаются напрямую другим системам без возможности проведения их анализа и корректировки экспертом.
Таким образом, несмотря на стремление к универсальности использования и расширению спектра решаемых задач моделирования, учитывая перечисленные выше особенности, системы общего назначения ограничены определённой нишей решаемых задач моделирования.
Выбор метода представления структуры технической системы
Существуют три формы описания технических систем — сетевое, иерархическое или матричное. Для представления технической системы, конструктивных особенностей её элементов и, отчасти, их взаимного расположения, выбрано представление на основе иерархических структур. Оно широко используется в настоящее время в программном обеспечении систем твердотельного моделирования и систем автоматизированного проектирования, например, таких как SolidWorks, Autodesk Inventor, Компас и т.д. При этом особенностью представления технических систем в этих программных продуктах является то, что в них в иерархическую структуру наряду с элементами технической системы включаются также технологические операции с ними.
Широкое распространение иерархической формы представления технической системы в современном программном обеспечении и ориентированность на неё современных методов архитектурного проектирования определили иерархическое представление технической системы в данной работе, как основу принципа структурного соответствия.
Особенностью иерархических структур является то, что они предполагают одновременное существование всех своих элементов. При программном представлении структуры технических систем это свойство используется для обеспечения целостности её представления. Иерархические структуры также позволяют исключать элементы и добавлять на место исключённых новые. Представление случаев, когда, в результате работы технической системы изменяется её структура, возможно за счёт исключения из структуры старых и добавления новых элементов. В случае изменения структуры технической системы, возможность элементов древовидных иерархических структур осуществлять контроль своих подчинённых элементов обеспечивает целостность структуры технической системы.
Можно выделить основные типы иерархических структур по силе связей элементов в них – с сильными связями, слабыми связями, смешанные и многоэшелонные [299]. Ниже выполнен анализ возможности использования иерархических структур перечисленных четырёх типов для представления структуры технической системы.
Иерархические структуры с сильными связями (древовидные иерархические структуры) — это структуры, в которых каждый элемент нижнего уровня подчиняется только одному элементу верхнего уровня.
Иерархические структуры со слабыми связями — это структуры, где каждый элемент нижнего уровня подчиняется нескольким элементам вышележащего уровня.
Смешанные иерархические структуры — это структуры, в которых присутствуют вертикальные и горизонтальные связи между элементами.
Многоэшелонные иерархические структуры – это сложные структуры с различными видами отношений элементов в рамках уровня и различной степенью вмешательства элементов вышележащего уровня в организацию отношений между элементами нижележащего.
Основной отличительной особенностью таких структур является определённый уровень независимости элементов нижних уровней от элементов верхних уровней.
Структура технической системы может быть представлена с помощью любого из четырёх описанных вариантов. Наиболее предпочтительным является первый вариант – иерархические древовидные структуры. Он позволяет лаконично и чётко, используя минимальное количество взаимосвязей, описать структуру технической системы. Практический опыт показывает, что с помощью древовидных структур может быть представлено большинство технических систем. Подчинение одного элемента нескольким элементам вышележащего уровня – иерархические структуры со слабыми связями, может иногда присутствовать в технических системах в небольшом количестве узкоспециализированных случаев. Это увеличивает количество связей между элементами, которые необходимо реализовывать, и усложняет отношения элементов структуры. В подавляющем большинстве случаев такой вариант может быть описан при незначительном изменении уровня декомпозиции технической системы с помощью древовидной структуры.
На основе выполненного анализа предложен метод представления технической системы в виде древовидных иерархических структур. Этот тип структур позволяет однозначно определить конструктивные связи элементов технической системы. Использование остальных типов структур усложняет представление технической системы.
На рисунке 4.1 показано представление в виде древовидной иерархической структуры теплообменника типа «труба в трубе».
При представлении структуры технической системы на основе иерархической древовидной структуры обеспечивается контроль целостности представления технической системы. Так, например, на рисунке 4.1 в иерархической структуре сама техническая система представлена, как отдельный элемент верхнего уровня. При этом вычисления выполняются подчинёнными элементами, расположенными на нижних уровнях иерархии, и присутствие элемента, представляющего техническую систему, в этом случае формально. Этот элемент не выполняет никакой вычислительной нагрузки, и на этапе работы системы поддержки принятия решений он себя никак не проявляет. С точки зрения методов системного анализа функциональность и свойства системы поддержки принятия решений определяются только взаимодействующими элементами, выполняющими вычисления. Аналогичная ситуация может наблюдаться и на нижних уровнях иерархии. Это не противоречит принципу структурного соответствия, согласно которому каждый элемент в программной системе должен иметь свой аналог в технической системе.
Определённый выше в разработанном алгоритме уровень декомпозиции технической системы до уровня, когда состояние её элементов может быть описано аналитическими решениями уравнений математической физики, обеспечивает концентрацию вычислительной нагрузки на самых нижних уровнях иерархической структуры, представляющей техническую систему. Состояние элементов, находящихся на верхних уровнях, описывается композицией состояний входящих в них элементов. Переменные, определяющие конструктивные характеристики технической системы, рассредоточиваются по всем элементам структуры (рисунок 4.2).
Согласно следствию принципа структурного соответствия, в иерархическую систему включаются только конструктивные элементы технических систем. На самых нижних её уровнях появляются элементы, содержащие сложные структуры данных, представляющие абстракции математических операторов. Совокупность состояний дочерних элементов определяет состояние родительского элемента. В конечном итоге, состояние всех элементов иерархической структуры определяет состояние корневого элемента. Согласно примеру, показанному на рисунке 4.1, состояние теплообменника определяется совокупностью состояний теплообменных труб, патрубков, штуцеров, элементов рамы и т.д. Это соответствует определению технической системы, согласно которому её состояние определяется совокупностью состояний всех ее элементов, функционирующих взаимосвязано. Они имеют возможность физически существовать отдельно, вне контекста технической системы, но при этом они не могут функционировать.
Элементы технической системы всегда, даже в пассивном состоянии, когда они не объединены в систему, имеют определённые состояния. При объединении элементов в единую систему, совокупность наборов состояний каждого элемента определяет множество характеристик технической системы. Продолжительность жизни характеристик элементов и самих элементов всегда равны. Дополнение элементов иерархической структуры способами представления множества возможных состояний, соответствующих элементам технической системы, позволяет обеспечить целостное представление структуры технической системы и множества её состояний. На уровне структуры определяются и осуществляются основные функции контроля за временем жизни объектов.
Альтернативой рассмотренной иерархической структуре является децентрализованная структура, в которую включены только функционирующие объекты. Этот вариант несколько сложнее в реализации, чем предыдущий, так как требования к организации системных связей здесь выше из-за увеличения их плотности, что является следствием уменьшения количества элементов, составляющих систему. Основным недостатком использования децентрализованной структуры является невозможность контроля целостности представления технической системы. С другой стороны, даже поверхностный анализ функционирования технических систем может показать, что их элементы функционируют и взаимодействуют напрямую между собой на основе принципов децентрализованного управления.
Управление вычислительной нагрузкой при использовании аналитических решений систем дифференциальных уравнений
Внутренняя работа абстракций определяется тем, как ведут себя во времени соответствующие им элементы технической системы. Ниже проведён анализ основных показателей параллельных вычислений для программных абстракций. При этом параллелизм внутри абстракции методологией регламентируется не жестко. Основная его цель – повышение эффективности вычислений. В общем виде эффективность вычислений повышается за счёт того, что осуществляется балансировка и управление вычислительной нагрузкой между абстракциями и внутри них так, чтобы время изменения состояния их в программе соответствовало изменению соответствующих им элементов технической системы.
Время работы алгоритма решения системы уравнений для заданных координат в пространстве и заданного момента времени может быть достаточно велико. Моменты времени, когда должно быть получено состояние технической системы, могут не соответствовать требованиям решаемой с помощью программной системы задачи. В этом случае интервалы необходимо сокращать. Как средство сокращения времени получения результата рассматривается и используется распараллеливание вычислений. Ниже рассмотрены методы, обеспечивающие сокращение времени функционирования отдельно взятой абстракции.
Согласно теории параллельных вычислений, программа, разделённая на n потоков выполнения, будет выполнена в n раз быстрее. Это возможно при условии, что каждый поток выполняется на своём отдельном процессоре. Несмотря на свою очевидность, такой идеальный случай встречается редко по ряду причин. Для достижения требуемой производительности простого определения параллелизма недостаточно: необходимо внимательно управлять перемещением данных, взаимодействием потоков и процессов, а также тщательно выбирать нужную степень грануляции параллелизма.
Распараллеливание вычислений может осуществляться до того момента, пока специфика решаемой задачи позволяет определять n независимых потоков выполнения. Параллельное вычисление обычно влечет за собой накладные расходы, которые отсутствуют при последовательных вычислениях.
Производительность параллельных вычислений определяется двумя аспектами – объёмом операций, которые выполняются в единицу времени, и временем, которое требуется для выполнения операции (латентностью). Несмотря на то, что два эти понятия на первый взгляд схожи, они по-разному влияют на производительность вычислительного процесса.
Снижение латентности в большинстве общих случаев находится в компетенции аппаратных методов, применяющих параллелизм. Использование аналитических решений обеспечивает возможности высокой степени распараллеливания вычислений. Определение состояния элемента технической системы при их использовании может быть разделено на параллельно выполняющиеся потоки до уровня составных частей математических операторов, выполняющих расчет полей. Отдельные потоки вычислений могут быть определены для их отдельных элементов, также отдельно может быть осуществлен поиск собственных чисел задачи. Параллельно может выполняться решение характеристического уравнения, расчет на основе найденных собственных чисел, расчет значений членов ряда и вычисление их суммы (рисунок 5.13).
В результате получаются небольшие процессы, расписание работы которых известно еще на стадии проектирования абстракции. Это позволяет реализовать их взаимодействие без дополнительных затрат вычислительных ресурсов.
Учет особенностей компьютерной реализации и структуры аналитических решений задач математической физики позволяют получить высокую степень распараллеливания, представить процесс вычислений как работу очень маленьких задач и практически исключить проблему латентности без привлечения аппаратных методов и изменения качественных и количественных характеристик аппаратных средств.
Система моделирования не является системой, управляемой пользователем или спонтанными внешними событиями, в которых время и частоту возникновения событий прогнозировать очень сложно. Она в основном сосредоточена на самой себе и работе своих подсистем. Вмешательства в расписание ее работы в принципе возможны в виде воздействия от других систем. Основным, единственным и самым главным вмешательством является порция исходных данных, которая поступает в систему моделирования и которую система моделирования обрабатывает, рассчитывая параметры процессов. Иногда возможны отдельные воздействия на объекты технического комплекса, что отражается в модулях системы. Они изменяют параметры отдельных модулей. Эти процессы в технических системах происходят параллельно.
Задачи моделирования характеризуются тем, что на момент их программной реализации объем вычислений, количество параллельно работающих процессов, распределение вычислительной нагрузки и расписание коммуникаций между ними известны. На момент реализации известны все механизмы взаимодействия конструктивных единиц и потоков технического комплекса, виды и структура математических зависимостей, которые будут реализованы, приблизительно известны вычислительная нагрузка на процессы. Это позволяет принимать меры по выравниванию вычислительной нагрузки между процессами на этапе разработки программы и обеспечивать планирование процессов так, чтобы учитывать взаимное расписание их работы (рисунок 5.14). Уже на этапе проектирования программной системы можно выбрать такую степень распараллеливания процессов, чтобы выровнять латентность абстракций и исключить бездействие некоторых из них в ожидании исходных данных для расчётов. При этом уменьшается объем вычислений, выполняемый, параллельными сервисными потоками, в лучшем случае они совсем исключаются.
Построение системы поддержки принятия решений на основе взаимодействующих абстракций элементов технической системы исключает общий канал обмена информацией и возможность конкуренции между несколькими параллельными абстракциями за доступ к нему. При использовании общего канала вероятна ситуация, когда несколько процессов конкурируют за доступ к общему каналу обмена данными. Такая конкуренция дополнительно сопровождается периодической проверкой статуса канала конкурирующим потоком. Это увеличивает загрузку на канал и приводит к тому, что конкурирующие процессы излишне загружают общий канал обмена сообщениями. Также это практически исключает возможность состязания за ресурсы памяти. Эта архитектура не предполагает общего хранилища данных. Вся информация, которой оперирует программная система, распределена между ее абстракциями. Доступ к ресурсам общей памяти возникает только в одном случае – это доступ абстракции к переменным, описывающим характеристики внешней среды и являющимися глобальными по отношению к программной системе.
Использование аналитических решений позволяет обеспечить высокий уровень распараллеливания задачи – до отдельных математических операторов, расчёта полей целевых характеристик. Без использования параллельных вычислений поиск собственных чисел задачи, расчёт на их основе коэффициентов членов ряда и значений членов ряда осуществляется последовательно, и результаты промежуточных операций необходимо сохранять. Выполнение всех этих операций может быть организовано параллельно. При этом отсутствует необходимость сохранения промежуточных результатов. Полученные значения собственных чисел могут быть сразу же использованы для вычисления значений членов ряда, которые сразу же могут суммироваться. В этом случае реализация аналитических решений не требуют больших объёмов памяти. Можно сказать, что даже, наоборот, позволяет сократить их, сосредотачивая вычислительные ресурсы в сфере вычислений. Поэтому даже в случае, когда система поддержки принятия решений функционирует на специализированных контроллерах встраиваемых систем, этот фактор не снижает производительность при выполнении большого количества мелких операций.
В некоторых случаях искусственное расширение объёма используемой памяти может повысить степень параллелизма и скорость вычисления математических операторов, составляющих аналитическое решение. Использование дополнительных объемов памяти снижает связность абстракции по данным. Такое снижение связности одного модуля может оказать негативное влияние на всю систему и ограничивает возможности повторного использования кода. Например, для одной задачи целесообразно появление одного набора переменных, а для другой задачи – другого, и использование первого набора для нее может быть неэффективно. Поэтому, в общих случаях, такой вариант лучше исключать вообще и проектировать абстракцию без введения дополнительных объёмов памяти.
Краткое описание выполненных работ получивших внедрение в производство
Разработка интерактивной обучающей системы включала в себя:
-разработку структуры обучающей системы, обеспечивающей представление информации о конструкции и работе дыхательных аппаратов,
-разработку структуры интерфейса пользователя, обеспечивающего представление информации в терминах предметной области, где используется дыхательный аппарат,
-разработку системы представления информации через web-интерфейс, предназначенной для визуализации данных и обеспечения интерактивного взаимодействия с пользователем.
Решение перечисленных задач и совместное использование результатов их решения позволило создать универсальную модульную платформу для построения обучающих систем и интерактивных электронных технических руководств для дыхательных аппаратов. Она обеспечивает возможности удалённого многопользовательского обучения, контроля знаний, представления информации на основе технологий компьютерного моделирования, трехмерной графики, виртуальной/дополненной реальности Использование новой платформы, выполненной на основе программных абстракций предметной области позволяет в большей степени, по сравнению с используемыми ранее, вовлекать в процесс разработки обучающего контента специалистов прикладной области. Справка об использовании результатов прилагается (Приложение Е).
Программное обеспечение выполняет регистрацию, анализ и протоколирование информации о составе и температуре газовой смеси, подготавливаемой дыхательным аппаратом, его сопротивлении дыханию. Оно реализует возможность трансляции результатов испытаний на удаленные компьютеры и дистанционное наблюдение за параметрами работы испытываемого дыхательного аппарата.
Программное обеспечение состоит из параллельно работающих и взаимодействующих модулей. Коммуникация между модулями организована так, чтобы потоки информации различной плотности могли обрабатываться без потери данных. Наибольшую плотность имеют потоки данных, представляющих сопротивление дыханию, которое меняется пропорционально скорости дыхательной смеси по идентичному закону.
Использование программного обеспечения в составе стенда моделирования дыханию ЦТКЕ.5.184.000 (АО «Корпорация «Росхимзащита» г. Тамбов) позволило повысить точность проведения испытаний при снижении их трудоемкости. Трудоемкость снижается за счет автоматизации процесса протоколирования данных. Точность повышается за счет исключения факторов, связанных с визуальной регистрацией показаний приборов, в особенности визуальной регистрацией показаний сопротивления дыханию. Дополнительно программное обеспечение предоставляет возможность настраивать большую частоту протоколирования данных, чем может реализовать оператор при ручном протоколировании. Это также повышает точность получаемых данных испытаний дыхательных аппаратов. Справка об использовании результатов прилагается (Приложение Е).
Использование разработанной методики определения времени защитного действия [329] в комплексе с учебным тренажером позволяет повышать устойчивость промышленного персонала горнодобывающих предприятий в условиях аварийных ситуаций, связанных с образованием непригодной для дыхания атмосферой за счёт:
- приобретения навыков правильного дыхания в самоспасателях на основе имитационного моделирования реальной физической нагрузки при обеспечении контроля параметров его дыхания;
- построения прогноза поведения человека с учетом его индивидуальных особенностей, направленного на повышения эффективности его действий по плану ликвидации аварии. Справка об использовании результатов прилагается (Приложение Е).
Использование методики позволяет реализовать единый принцип построения моделей дыхательных аппаратов, выпускаемых ОАО «Корпорация Росхимзащита». Это сокращает затраты на процесс их разработки, и обеспечивает возможность использования инструментов автоматизированного проектирования.
Модель обеспечивает воспроизведение условий дыхания в дыхательном аппарате без использования регенеративного кислородсодержащего продукта. Моделирование законов изменения температуры и сопротивления дыханию во времени осуществляется за счет средств мехатроники. Исходными данными для моделирования являются параметры дыхания человека и характеристики имитируемого дыхательного аппарата.
Принципы построения структуры моделей и принципы их функционирования определялись так, чтобы обеспечивалась:
-возможность решения задачи моделирования многократно, для каждого такта вдоха-выдоха;
-возможность использования моделей в условиях максимально приближенных к реальным, вне учебных классов.
Реализация этих принципов позволяет обеспечивать точность моделирования работы дыхательного аппарата, сопоставимую с точностью работы регенеративных тренажеров. Справка об использовании результатов прилагается (Приложение Е).
В основу теории положено математическое моделирование взаимосвязанных полей температур и концентраций в подсистемах дыхательных аппаратов. Особенностью разработанных методов является широкое использование аналитических решений задач математической физики в постановках, соответствующих условиям реализации хемосорбционных, массообменных и тепловых процессов в дыхательных аппаратах.
Математические модели дыхательных аппаратов рассматриваются как композиции математических моделей их отдельных конструктивных элементов. Также и программное обеспечение, реализующее компьютерные модели дыхательных аппаратов, состоит из программных элементов, содержащих в себе локальные математические модели отдельных конструктивных элементов и реализующие решения соответствующих систем уравнений. Так обеспечивается принцип структурного соответствия программного обеспечения конструкции дыхательного аппарата.
Использование компьютерных моделей позволяет существенно снизить необходимое количество экспериментальных исследований, а так же повысить качество конструкторских проработок.
Построение компьютерных моделей дыхательных аппаратов на основе программных элементов, соответствующих их конструктивным элементам, обеспечивает значительное сокращение времени и трудоемкости процесса построения компьютерной модели дыхательного аппарата. Важным преимуществом также является то, что компьютерная модель может быть построена разработчиком дыхательного аппарата при минимальном участии программиста. Справка об использовании результатов прилагается (Приложение Е).
Прибор может быть использован как в процессе обучения правилам дыхания в изолирующих дыхательных аппаратах, так и в процессе работы в них в реальных аварийных ситуациях.
В процессе обучения, когда прибор используется в составе автоматизированных тренажеров, наибольший интерес представляют регистрируемые датчиком спиро- и пневмотахограммы. Они предоставляют наглядную информацию о характере дыхания обучаемого и позволяют выработать индивидуальные рекомендации по корректировке режимов дыхания для повышения эффективности использования ресурса дыхательного аппарата. Использование пневмотахограмм, как исходных данных для расчетов режимов работы дыхательного аппарата, позволяет выполнять расчет для каждого такта вдоха-выдоха. Таким образом, получение данных о характере дыхания человека, их анализ, расчет режимов работы дыхательного аппарата, расчет параметров работы тренажера и их воспроизведение осуществляется в рамках одного такта вдоха-выдоха. Это обеспечивает повышение точности моделирования тренажером закономерностей работы дыхательного аппарата.