Содержание к диссертации
Введение
Глава 1. Современное состояние и анализ ярусных систем 7
1.1. Развития крючков и ярусов 7
1.2. Анализ ярусных систем и подходов к их моделированию 17
1.3. Задачи, решаемые на ярусном промысле гидробионтов 30
Глава 2. Методология проектирования сложных систем и автоматизированных рабочих мест 33
Глава 3. Математическая модель ярусной системы 47
Глава 4. Программные системы моделирования ярусных порядков 71
Глава 5. Эксперементальная проверка результатов компьютерного моделирования ярусов 83
Заключение 90
Библиографический список
- Анализ ярусных систем и подходов к их моделированию
- Задачи, решаемые на ярусном промысле гидробионтов
- Математическая модель ярусной системы
- Эксперементальная проверка результатов компьютерного моделирования ярусов
Анализ ярусных систем и подходов к их моделированию
Развитие информационных технологий затронуло и рыболовство. Разработанная в 1998 году фирмой "Мустад" новая версия ярусной линии "Ми-нилайн" позволяет механизировать промысел придонных ярусов выполненных из мононитей, многие процессы лова управляются центральным компьютером и обеспечивают постановку яруса с задаваемой скоростью схода хребтины независимо от скорости судна (Mustad, 1998). Исландская фирма "Вики" продает компьютерные системы, которые позволяют за счет датчиков определять количество крючков с рыбой, отделять и сортировать рыбу по весу, отпуская автоматически в море особей необходимого размера (Viki, 1998).
Начиная с 90-х годов XX века, общественность обратила внимание на влияние ярусного промысла на экологию различных районов мирового океана и обитающих там видов. В Токио с 25 по 27 Марта 1998 года ФАО проводила конференцию по проблемам лова ярусами птиц и методам их решения (FAO, 1998). Эта конференция стала отправной точкой в исследовании исключения гибели птиц при ярусном промысле. В 90 годах выходят работы (Bjordal, Lokkeborg, 1992; Lokkeborg, 1998; Cooper, Wanless, 1998; Brothers, 1998) описывающие процессы снижения гибели птиц при ярусном лове за счет использования: - трубы для направления хребтины ниже уровня воды (рис. 1.5); - специально натянутых канатов для отпугивания птиц (рис. 1.6); - механизма, уменьшающего натяжение хребтины при выметки; - акустических средств отпугивания птиц; - постановки яруса в ночное время; - установки яруса в районах отдаленных от путей миграций птиц и птичьих базаров. Проведенные в последние годы исследования у берегов Аляски на промысле трески и палтуса, связанные с захватом крючками птиц при постановке яруса, дали следующие результаты (Melvin, 2000): - постановка яруса в ночное время, позволила снизить гибель птиц на 100%; - использование хребтины с утяжеляющими наполнителями и специального трубопровода, который направлял хребтину ниже уровня воды при постановке, позволило снизить гибель птиц на 76-79 %; - звуковое отпугивание позволило сократить гибель на 54%.
Помимо решения проблемы по снижению гибели птиц при ярусном промысле ведутся работы по уменьшения гибели черепах. Значительные результаты получены американскими учеными, снизившие гибель черепах применением наживок окрашенных в синий цвет (Boggs, Laurs, 2001).
В российской зоне ярусный промысел приводит к гибели не только птиц, но различных морских млекопитающих, в основном ластоногих. Для решения этой проблемы в настоящее время разрабатываются системы для отпугивания ластоногих во время выборки яруса, гидроакустическими сигналами, издающими звук касатки.
В последние годы много внимания уделяется исследованию, связанному с селективностью различных орудий лова. В этом отношении ярус имеет очень хорошие избирательные свойства, которые регулируются размером крючка и наживки (Кококрин, 1994; Bjordal, Lokkeborg, 1995). На рис. 1.7. показан график изменения размерного состава от применения наживки большего размера.
Из выше приведенного обзора видно, что проблемам изучения развития ярусного лова посвящено немало работ российских и зарубежных авторов. Значительных успехов в технике и методах ярусного лова достигли Норвегия, Великобритания, США, Канада, Япония, Исландия и Франция. В этих странах создана обширная экспериментальная база, на основе которой ведутся исследования поведения гидробионтов, работы по совершенствованию и селективности ярусов на основе опытных испытаний. Например, проводимые в течение 10 лет исследования по применению в некоторых районах Норвегии только ярусов, привели к увеличению общей биомассы трески на 10-12 % (Bjordal, Laevastu, 1990). В Норвегии и Исландии в последнее время преобладает рациональный подход к использованию различных орудий лова при добыче биоресурсов. В работах многих российских ученых Фадеева Н.С. (1971), Шунтова В.П. (1995), Короткова В.К. (1998), Ким Сен Тока (1998) и др. отмечается, что рыбы одного вида, но разного возрастного состава обитают в различных районах, эти данные можно использовать для рационального освоения рыбных запасов. Также на распределение рыб по возрастному составу оказывает кормовая база (Шапошникова, 1964).
В настоящее время отечественная научная база и промышленность не располагают такой экспериментальной базой как в некоторых других странах, с развитой техникой ярусного лова. Поэтому создание систем компьютерного моделирования различных конструкций ярусов позволит на новом уровне исследовать и эксплуатировать яруса. Еще в 1979 году Мельников В.Н. отмечал, что к недостаткам обоснования ярусного лова следует отнести отсутствие методов расчета основных элементов ярусных порядков. Так как без знания поведения конструкций ярусов в воде, исследования по взаимодействию ярусных порядков и гидробионтов затруднены, и вопросы, сопряженные с данными исследованиями, не могут быть в достаточной степени изучены и формализованы.
Задачи, решаемые на ярусном промысле гидробионтов
По восприятию цвета рыбы делятся на два типа: различающие цвета (тресковые, камбаловые, лососевые, скорпеновые и тунцовые) и не различающие цвета (скаты и акулы). При освещенности Ю- Лк (глубина 150 м) рыбы перестают различать контрасты яркости предметов (Коротков, 1998).
Следовательно, на глубинах свыше 200 м окраска элементов яруса не оказывает влияние на их взаимодействие с рыбами. Поэтому на глубинах до 150 м для придонных ярусов лучше использовать белые или прозрачные хребтины и поводцы.
В практике рыболовства замечено, что рыба реагирует на свет и привлекается им, поэтому для светового воздействия на рыб используются различные световые приманки. Экспериментальные данные показывают, что тресковые, камбаловые, а также тунцовые и акулы хорошо привлекаются световыми приманками (Коротков, 1998). На практике применяются три способа крепления светящегося элемента: на хребтине яруса; на поводце, в месте соединения поводца и крючка: светящаяся наживка (натуральная - некоторые виды кальмаров) и искусственная. В ночное время и на глубине при обтекании воды элементов яруса может возникать биолюминесцентное свечение, которое также привлекает рыб, а интенсивность его зависит от скорости течения (Nonoda et al., 1983; Yamaguchi et al, 1984).
В ближней области взаимодействия яруса и рыб основным фактором являются вкусовые качества и структура наживки. Так как рыба сначала пробует наживку, а затем решает ее заглотнуть (Lokkeborg et al., 1989).
Как показывает практика, применение разных типов крючков влияет на уловистость яруса. В настоящее время экспериментально и на промысле доказана эффективность применения круглых крючков, при этом, такие крючки меньше цепляются за выступающие части судна и механизмы (Sparano, 1996). Также отмечено, что рыба пойманная на круглый крючок ведет себя спокойно, не совершая резких рывков, а пойманная на другие крючки небольшое время активно дергает поводец (Bjordal; Lokkeborg, 1996).
При рассмотрении конструкций ярусов и взаимодействие элементов яруса с гидробионтами, выявлено, что в основном показатель уловистости ярусов зависит от формы хребтины, влияющей на положение крючков, а это в свою очередь оказывает влияние на характер распространение запаха наживки. Также на эти процессы оказывают воздействия различных течений. Поэтому для принятия решения по определению формы хребтины необходимо моделировать ярусный порядок. Моделированием называется замещение одного объекта другим с целью получения информации о важнейших свойствах объекта оригинала с помощью объекта-модели (Советов; Яковлев, 20G1).
Моделированием яруса занимался Баранов Ф.И., для определения положения крючков он применял методику механической имитации, которая в первом приближении моделирует форму яруса. В работах Баранова Ф.И. (1971), А.Л. Фридмана и М.М. Розенштейна (1986) для определения положения крючков в пространстве уже применяли формулу цепной линии, которая была получена Якобом Бернулли в 1687 году. Между тем, формула цепной линии позволяет моделировать ярус только для частного случая, когда скорость течения равна нулю. Задачи моделирования ярусов при дрейфе и буксировки, а также при наличии течений до настоящего времени не решались.
Для решения задачи моделирования ярусов необходимо разработать математические модели элементов яруса и граничные условия в узловых точках. Для всех элементов яруса состоящих из гибких нитей и канатов можно применить математическую модель каната в потоке.
Математическая модель каната в потоке берет свое начало с математической модели гибкой нити (линии) в силовом поле, которую разрабатывали Л. Эйлер, С. Пуассон, П.Аппель, Х.Резаль, Е.Раус, А.Н. Крылов, Н.Е.Кочин, А.П.Минаков, М.А. Зак, Н.И. Алексеев, В.А. Светлицкий, В.И. Габрюк и д.р. В промышленном рыболовстве эту задачу решали Ф.И. Баранов (1939), А.Л. Фридман(1981), М.М. Розенштейн (1973), В.Н. Стрекалова (1963, 1969), X. Штенгель (1977) В.И. Габрюк(1988, 1995) и др, рис. 1.16.
Математическая модель ярусной системы
Гидродинамические коэффициенты каната зависят от его угла атаки а и описываются формулами (Габрюк, 1995): (15) CxV = -\С{{sin2 а + С12 sin4 а + С13 cos2 а\ С у = ±(С21 sinxosa + C22sin acosaj, Czy - -\С31 sin «cos а + С32 sin3 а cos а) при а є (- да, оо), где Сц - коэффициенты, зависящие от материала каната (сталь, капрон, пенька) и количества наружных прядей в канате (0; 3; 6). Знак ( + ) в (15) относится к канатам с правой свивкой наружных прядей, знак ( -) - с левой свивкой. Если оси х и ху совпадают, то положение ПСК относительно ОСК однозначно определяется углом р между плоскостями xyzy и xz, который называется углом крена плоскости потока каната. Коэффициенты Сц входящие в формулы (15) определялись на основе экспериментальных данных (табл. 3.1) методом наименьших квадратов.
Коэффициенты Су имеют следующие значения - для синтетических канатов: С„= 0,883; С,2= 0,134; С,3= 0,023; С21=0, 046; С22=0, 13; С3і=0, 263; С32=0, 697, а для стальных Сп= 0,44; С12= 0,55; С,3= 0,023; С2, =0,035; С22=0,14; C3i = 0,244; С32=0,65. Между базисами ОСК и ПСК существует связь, рис. 3.5: (16) h - і» Jv - cos Я9+ sm фк ky sm PJ + cos z - V J = cos Фу sm фку ,k = sin (pjy + cos (pkv. Ориентация каната задается вектором f: т = cosaiy - smoky = (cosa,0,-sin#) ly JV VkyJ (17) Подставляя соответствия (16) в формулу (17), имеем т = cos ai + sin a sin (pj - sin a cos qk. (18) a -V т Л, Xv j к J /, /vк / /+ -.if /7 Рис. 3.5. Углы а и % задающие ориентацию нити Таблица 3.1. Коэффициенты гидродинамических сил канатов (ЛГУ, 1965; Габрюк , 1980) Зависимости а, г эад 10 20 30 40 50 60 70 80 90 Т рехпрядный синтетический Сх 103Лу 23 48 115 225 375 534 738 910 998 1012 Cv 103Уу 0 9 20 34 48 62 65 50 28 0 Cz 1032 у 0 10 73 199 307 360 338 239 151 0 Шестипрядный стальной Сх 103Лу 23 37 74 155 280 440 665 810 930 950 Cv 103Уу 0 45 103 180 264 309 295 243 150 0 Сz 103zv 0 6 16 30 46 58 61 51 29 Сравнивая формулы (6) и (18), получим: i = cosa, 7 = sin a sin , i = -sinacos . Уравнение (12) запишем в форме: (19) dr _ _ -Тт + Т— + q + r = 0, dl Ч (20) Причем -(cosaz + sinasin -siimcos0afcj = dr d dl dl - - sin aodv + sin a K - cos aaky; (21) q-qk = qis m pjv + cos pkv J. Подставляя формулу (17) и (21) в уравнение (20) и выполняя преобразования, получим дифференциальные уравнения равновесия каната в потоке воды: Т = qzsinacos(p-rxyCosa + rzVs ma, а = (qz cosacos + rxV sina + rzV cosa)/T, (p = -[qzsm p + ryVJ/Tsina, (22) x = cosa, j = smasin , z --s macostp, Rx = T cos 2 - TQ cos a0.
Уравнения (22) являются математической моделью (ММ) каната в потоке воды Они позволяют находить характеристики канатов (хребтины, буйрепа, якорного линя) в потоке воды. Ранее (Габрюк, 1995) в ММ ваера вместо гидродинамических сил использовались коэффициенты Cxy,Cyy,Czy. Замена коэффициентов на силы позволяет моделировать яруса при отсутствие скорости потока (течения или дрейфа). Неизвестными в (21) являются форма каната x(l),y(l),z(l); его натяжение Г(/),углы a(p),(p(l) и сопротивление/?;//). Полагая в (22) rxV — ryV - rzV = 0, q-G, получим MM каната в воздухе: Т= Gs macostp, x-cosa, d = Gcos a cos(р І T, y = s masm p, (23) p--Gsin / Ts ma, z = -s macos(p.
Дифференциальные уравнения (22) и (23) записаны в нормальной форме Коши, когда слева от знака равенства находятся первые производные от неизвестных функций, а правые части уравнений не содержат производных. Форма Коши наиболее удобна для численного решения дифференциальных уравнений.
Для системы дифференциальных уравнений (22) решается либо задача Коши, либо краевая задача.
Задача Коши заключается в том, что ищется решение дифференциальных уравнений, удовлетворяющее начальным условиям, т.е. условиям в одной точке каната.
Согласно теореме Пикара, если правые части дифференциальных уравнений непрерывны на некотором интервале и имеют на этом интервале непрерывные и ограниченные производные, то существует единственное решение задачи Коши. Для системы (22) выполняются условия теоремы Пикара, значит, эта система имеет единственное решение. За начальные условия обычно берутся значения функций x(l), y(l), z(l), T(l), а(1), ср(1) в одной из концевых точек каната: х(0), у(0), z(0), Т(0), а(0), (р(0).
Краевая задача заключается в том, что ищется решение уравнений (22), удовлетворяющее условиям на обоих концах каната. Решение краевой задачи обычно сводится к решению задачи Коши, но при этом одним из параметров варьируют до тех пор, пока не будут выполняться условия во второй точке.
Математическую модель якоря описывается следующими характеристиками: масса Мя, коэффициент держащей силы кя, держащая сила якоря Fx, натяжение якорного линя Г0 =\Т0Х, TQZj, нормальная реакция грунта Fn, рисунок 3.6. Из условия равновесия якоря следует: где Fn,Fr - нормальная и касательная реакции грунта; TQX, TOZ - горизонтальная и вертикальная составляющие натяжения якорного линя в точке его крепления к якорю. Рис. 3.6. Силы, приложенные к якорю Из закона трения якоря о грунт следует: FTx=Fax=kHFn=kH(Q„0Z) = k„(Q„-cosa0T0), где кя - коэффициент держащей силы якоря, табл. 3.2. Откуда находим вес якоря в воде: QH={Fr+kflT,z)lkH=kwG kwMHg. (24) и его массу: МЯ Г +kJ0Z)/knkwg = (T0X +knTQZ)/k,kwg, (25) где kw - коэффициент веса якоря в воде (для стали и чугуна kw - 0,87) Таблица 3.2 Коэффициенты держащей силы якорей кя (Гусев B.C., 1998) Характер грунта Якорь Холла Матросова Адмиралтейский Песчаный 3-4 6-12 4-5 Мелкокаменистый 3-4 4-7 3-8 Илистый 2-3 11-17 2-4 Глинистый - 5-6 Каменистый 3-6 - 3-8 Ср.значение для всех грунтов 3-4 6-11 3-6
Тип крючка зависит от особенностей поведения рыбы на этапе залавливания. Залавливание рыбы происходит за разные части ее тела. Например, кошачья акула и скат в основном залавливаются крючком за кости челюстей, в то время как рыбы других видов могут быть заловлены за пищевод либо верхнюю или нижнюю части ротовой полости (КокоринН.В., 1994).
Ц связи с большим разнообразием особенностей поведения рыб, форм и размеров рта, а также различной твердостью и прочностью тканей полости рта у рыб выбор типа крючка имеет большое значение. "И-ИЛИ" дерево элементов крючка показано на рис. 3.7. При ярусном промысле используются разнообразные рыболовные крючки. Характеристики рыболовного крючка, рис. 3.8: а - внутренняя ширина поддева (номер крючка N); d - диаметр проволоки; / - высота крючка; Ri, R2 - радиусы лба и затылка; Мкр - масса крючка; Окр - вес крючка в воде. і Ширина поддева крючка должна быть такой, чтобы рыба легко проглатывала крючок вместе с наживкой. При выборе крючка производят прочностной расчет для плоской и пространственной формы:
Эксперементальная проверка результатов компьютерного моделирования ярусов
Основу многих орудий лова составляют гибкие элементы (канаты и сети), поэтому внутренняя и внешняя геометрия орудий лова определяется действующими на них силами. Задачи расчета таких конструкций являются нелинейными, решение которых возможно только численными методами с использованием ЭВМ. Математические модели численных методов решения задач моделировании орудий рыболовства были выделены в отдельные классы и размещены в своем пакете (рис. 4.2), текст программ (Приложение 2). Рунге-Кутта Транцендент Рекурент ( Мат.ОЕУ ( На основе работ по реализации численных методов на ЭВМ: P.J. Plauger (1992); W.J. Cody, Jr., W. Waite(1980); N. Shammas (1995); H.T. Lau (1994); Бахвалов Н.С. (1973), Габрюк В.Щ1995) и корпорации Intel (1994) составлены классы удовлетворяющие стандарту IEEE-754.
Метод Рунге-Кутта (класс Рунге-Кутта) применяется для решения дифференциальных уравнений, используется при расчетах гибкой нити в потоке (ваер, элементы яруса, сооружения аквакультуры), а также дифференциальные уравнения движения или равновесия сетной пластины в потоке. Использование класса" Рунге-Кутта " показано ниже при описании класс "Линь".
Метод половинного деления (класс "Транцендент") применяется для решения трансцендентных уравнений (угол атаки крючкового поводца в потоке, угол между дугой траловой доски и ее плоскостью, углы траловых кабелей).
Рекуррентные формулы (класс "Рекуррент") используются для расчета граничных условий элементов ярусного порядка (см.рис. 3.11), настройке траловой системы (ваер). Помимо перечисленных выше математического аппарата, был использован метод наименьших квадратов, который часто применяется для обработка экспериментальных данных (расчет гидродинамических коэффициентов канатов).
Для обработки экспериментальных данных продувок канатов создан программный компонент "CxyzV", вид которого показан на рис. 4.3, он может встраиваться в любую программу или использоваться отдельно. Отдельно в пакет fecct.math входит класс "Мат.ОЕВ" реализующий ряд функции не входящие в стандартный набор тригонометрических функций, поставляемых с Java, но которые необходимы при моделировании ярусных систем.
К простым классам ярусной системы отнесем классы, не содержащие других классов и в основе которых лежат простые математические модели. Это такие классы, как "Рыболовная нить", "Буй", "Крючок", "Груз", "Якорь", "Наживка", текст программы (см. приложение 1).
Класс "Буй" реализует математическую модель буя шарообразной формы, которая рассчитывается в методе (Run). Класс "Рыболовная нить" внесен в диаграмму классов для обеспечения уровня иерархии, повышения структурированности и для расчета простых характеристик каната. Класс "Якорь" реализует математическую модель якоря. Класс "Крючок" позволяет рассчитать вес крючка в воде, его массу и содержит графическое описание его формы для использования в базах данных.
В каждой точке крепления поводца с хребтиной изменяются краевые условия, которые рассчитываются объектом "соединение" класса "Соединение". Класс "Спп" реализует учет коэффициентов синтетических и стальных канатов, рассчитаных по формулам гидродинамических сил канатов.
Класс "Линь" представляет реализацию математической модели каната в потоке позволяет решать различные задачи в рыболовстве, где используются гибкие нити (Габрюк; Осипов, 1999). В настоящей версии 3.0 класс "Линь" оптимизирован для решения задач в режиме ограничения ресурсов, он имеет встроенный класс "Расчет ММ", который является наследником класса "Рунге-Кутта" (Осипов, 1999, 2000). Такая организация позволяет увеличить быстродействие расчета характеристик каната, уменьшить код для виртуальной машины Java и делает систему более структурированной. В классе "Линь" в качестве объекта также используется класс "Спп".
Класс "Поводец" является наследником класса "Линь" представляющим систему классов "Крючок", "Наживка", "Линь" и реализует математическую модель трехсекционного поводца с крючком и наживкой. При условии залавливания гидробионта в систему "Поводец" вводится класс "Гидробионт". Взаимодействие объектов, входящих в класс "Поводец", представлено на рис.4.4. XG PG TG ... Рис. 4.4. Взаимодействие объектов класса "Поводец" При создании экземпляра объекта класса "Поводец" можно указать количество секций и их параметры. Для японских конструкций ярусов (см. рис. 1.7.в), где используется основной поводец, в систему добавляется объект "Основной поводец" и объекты соединяются посредством класса "Соединение" (рис. 4.5.)
Класс "Хребтина" описывает хребтину яруса (реализует ММ хребтины яруса), является наследником класса "Линь" и представляет систему линя хребтины, оснащенную поводцами, соединяющимися посредством класса "Соединение". Взаимодействие объектов, входящих в класс "Хребтина", показанно на рис. 4.6. Объекты "Поводец" и "Основной поводец" имеют в иерархии общий класс "Линь", следовательно, во время выполнения система может динамически изменятся, так как объекты " Поводец " и " Основной поводец " (см. рис. 4.5) взаимозаменяемые, что позволяет просто изменять конструкцию ярусной системы и производить ее моделирование.