Е. О. Омаров Канд с-х наук Г. Е. Омарова

Вид материала

Документы

Содержание Рассмотрены новые методы работ по созданию цифровых моделей топографической поверхности. Структура баз данных автоматизированной информационно-аналитической системы обследуемых инженерных объектов Особые мнения экспертов Жер бетінің сандық моделін құру The crtation in figuzes laend model Моделирование обтекания треугольного уступа Расчетная область и качественная картина линий тока Газды ағынның үшбұрышты бөгетті MODELING current around TRIANGULAR LEDGE by GAS FLOW Методика создания цифровой топографической Рассмотрены новые методы работ по созданию цифровых моделей топографической поверхности. Су шаруашылығы жүйелеріндегі жердің The method creation jiguzes topogzopfzical situation in zone on inflnence wotez thzifty systems Моделирование боковой динамической устойчивости Параметры и размерности, влияющие на величину угла 14-20 Кн КЛАСТЫ ТРАКТОРДЫҢ БІРЖАҚТЫ ДИНАМИКАЛЫҚ ТҰРАҚТЫЛЫҒЫН ТАУ ЕТЕГІНДЕ ЖҰМЫС ІСТЕГЕНДЕГІ МОДЕЛІ

Подобный материал:

• Пособие для врачей и среднего медицинского персонала Минск, 5480.63kb.
• Тезисы докладов, 4290.75kb.
• М. А. Ляшко доц., канд физ мат наук; Т. Н. Смотрова доц., канд, 2299.13kb.
• Гост 17623-87, 138.94kb.
• Гост 5382-91, 1729.88kb.
• Кузбасса Кемерово «скиф», 5054.76kb.
• Міністерство України у справах сім’ї, молоді та спорту становище сімей в україні, 4532.43kb.
• «тк велби», 7624.26kb.
• -, 5971.32kb.
• Надійності та безпеки в будівництві, 692.13kb.

УДК 631.6:338


СОЗДАНИЕ ЦИФРОВОЙ МОДЕЛИ МЕСТНОСТИ


Докт.техн.наук М.Н.Сенников

Е.О.Омаров

Канд.с-х.наук Г.Е.Омарова

В.Л.Сенникова

Т.С.Колбачаев

А.Е.Аубакирова


Рассмотрены новые методы работ по созданию цифровых моделей топографической поверхности.


Функция P (X¹_j1,X²_j2,X³_j3) определяет общие закономерности процессов развития сценариев аварийных ситуаций на ГЭС. Но она не может учитывать индивидуальные особенности каждого конкретного объекта. Поэтому, здесь рассматривается вопрос о том, как дополнить имеющуюся информацию об общих закономерностях данным, учитывающими особенности конкретного объекта. Известно, что выявить статистические закономерности аварийных ситуаций на конкретном объекте невозможно, так как если на нем имеется большое число аварий, то такой объект необходимо закрывать. Следовательно, единственным путем получения необходимой исходной информации является использование опыта и знаний экспертов, обработанных по методу экспертных оценок /1,5/.

Действительно, определяя вероятности реализации причин процессов аварийных ситуаций на конкретных объектах, учитывающих специфические особенности с одной стороны внешних (воздействия, нагрузки, климат) и внутренних (свойства материалов и конструкций, срок службы и т.д.) факторов, с другой стороны влияние человеческого фактора (недостатки нормативно - методической документации, использованной при проектировании, строительстве и эксплуатации, ошибки эксплуатационного персонала и т д.), получаем возможность связать эти особенности с общими закономерностями.

Анализ поставленной задачи привел к разработке следующего алгоритма ее решения.

Так как функция P(X¹_j1,X²_j2,X³_j3) получена из анализа данных осуществившихся аварийных ситуаций, т.е. при условии, что вероятность реализации причин таких процессов равна единице. Это обстоятельство дает естественное, недостающее звено связи между общими закономерностями и специфическими особенностями конкретных объектов.

Для этого вводится величина Р_э(X¹_j1), определяющая вероятность реализации причины X¹_j1 - на конкретном объекте в год обследования. Число таких величин, очевидно, равно числу всех причин, приводящих к аварийным ситуациям на ГЭС, т.е. числу j¹_max (согласно гл.2 j¹_max = 22). В результате имеем набор вероятностей реализации разных причин аварийных ситуаций:


Р_э(X¹₁), Р_э(X¹₂),… Р_э(X¹_j1),… Р_э(Х¹j¹_max)


Тогда, перемножая вероятности реализации причин аварийных ситуаций на конкретном объекте в год обследования от причины X¹_j на частоту реализации сценариев аварийных ситуаций по общим закономерностям р, получаем:


Р (X¹_j1,X²_j2,X³_j3) = Р (X¹₁,X²₂,X³₃) * Р_э (X¹_j1)


где Р(X¹_j1,X²_j2,X³_j3) - частота реализации на конкретном объекте за один обследуемый год сценария аварийной ситуации со значениями признаков: Р (X¹_j1,X²_j2,X³_j3).

Однако, для служб эксплуатации ГЭС важно знать возможные сценарии аварийных ситуаций на объекте не только в обследуемом году, но и прогноз изменения в будущем (учет влияния ремонтов, старения материалов, случайных воздействий). Для решения задачи прогнозирования не хватает исходных данных, как по математической формализации, так и по воздействиям, свойствам материалов и действиям эксплуатационного персонала в прогнозируемом периоде. Следовательно, и эта задача может решаться только методом экспертных оценок.

Выберем пятилетний период прогнозирования 5 лет. Тогда для каждого 1^ого года этого периода ( i = 1,2,...,5) необходимо экспертным путем определить частоту реализации на конкретном объекте причины X¹_j1 аварийной ситуации в каждый год прогнозирования, т.е., найти Рⁱ_э(X¹_j1), где Рⁱ_э(X¹_j1) - экспертная оценка частоты реализации X¹_j1^ой причины в i^ый год прогнозирования для конкретного объекта. Тогда общие закономерности процессов аварийных ситуаций (глава 2) адаптируются к конкретному объекту в каждый i^ый год прогнозирования аналогично 3.2:


Рⁱ (X¹_j1,X²_j2,X³_j3) = Р (X¹_j1,X²_j2,X³_j3) * Р_э (X¹_j1)


здесь, Рⁱ (X¹_j1,X²_j2,X³_j3)– частота реализации сценария аварийной ситуации на конкретном объекте в 1^ый год прогнозирования с признаками: X¹_j1,X²_j2,X³_j3.

Далее, для каждого 1^oro года прогнозирования по формуле (3.3) составляется таблица возможных процессов аварийных ситуаций для конкретно объекта. Очевидно, прогноз на пятилетний период будет представляться пятью аналогичными таблицами (по одной на каждый год периода прогнозирования).

Описанный подход к решению задачи прогнозирования позволяет не только определить частоту реализации процессов аварийных ситуаций на конкретном объекте в год обследования, но и оценить изменения в его состоянии с течением времени, выявить какие отрицательные процессы будут играть первостепенную роль в будущем, учесть влияние ремонтов и реконструкции.

Число классов сценариев аварийных ситуаций, которые могут осуществиться на конкретном объекте может быть значительным. Исследования показали, что по величине частоты реализации они могут отличаться друг от друга на два-три порядка. Очевидно, нет необходимости учитывать все возможные на объекте сценарии аварийных ситуаций и необходимо отобрать из них наиболее существенные. Критерием такого отбора предлагается выбрать число "m", которое показывает, во сколько раз частота реализации у граничного процесса аварийной ситуации меньше, чем частота реализации процесса аварийной ситуации с максимальной вероятностью.

Пусть какой-то сценарий аварийной ситуации в таблице 1^ого года прогнозирования имеет максимальную частоту реализации на обследуемом объекте Рⁱ_max. Величину Р¹_гр граничной частоты реализации процесса аварийной ситуации можно определить по формуле:




Тогда, все процессы аварийных ситуаций, частоты реализации которых будут меньше Р¹_гр, могут не приниматься во внимание из-за малой частоты их реализации. Следовательно, число процессов аварийных ситуации для 1^ого года прогнозирования конкретного объекта будет автоматически выбирать неравенством


P' > P' _гр


где Р - частота реализации процессов аварийных ситуаций, принимаемых во внимание. Можно рекомендовать выбирать число "m" в пределах: m = 2 + 5.

Как указывалось выше, определение величин p'₃(x¹_j1) должно производиться методом экспертных оценок. Здесь рекомендуется применять метод ременного прогнозирования, который позволяет за счет работы специального логико-математического аппарата объективно оценить как работу экспертов, так и выработать их обобщенное, единое мнение.

Известно, что число аварийных ситуаций сильно зависит от того, на какой стадии эксплуатации находится объект: период пуска, период стабилизации или период старения, поэтому при принятии решения об оценке вероятности аварийной ситуации на конкретном объекте эксперт обязательно должен учитывать этот факт.

Для более эффективной работы группы экспертов и повышения достоверности их оценок, необходимо иметь всю возможную информацию по экспертируемому объекту. Как показывает опыт, эта информация обычно столь велика по объему, что для ее сбора и изучения требуется значительное время. В связи с этим рекомендуется использовать автоматизированные информационно-аналитические системы данных по исследуемым инженерным объектам, которые обеспечивают эффективный доступ экспертам ко всей имеющейся информации.

Структура такой системы показана на рисунке.


Структура баз данных автоматизированной информационно-аналитической системы обследуемых инженерных объектов

АВТОМАТИЗИРОВАННАЯ ИНФОРМАЦИОННО-АНАЛИТИЧЕСКАЯ СИСТЕМА ОБСЛЕДУЕМЫХ ОБЪЕКТОВ

		Базы данных по состоянию обследуемых объектов (данные натурных наблюдений, акты периодических обследований, декларации безопасности, данные по отказам и авариям на объекте)
Базы данных по паспортным параметрам объектов				Базы данных нормативно-технической и методической документации по проектированию, строительству и эксплуатации объектов

Рисунок

Основной задачей экспертов, как показано в предыдущем параграфе, является установление значений величин Рⁱ_э (Х¹_ji), определяющих вероятность реализации на конкретном объекте Х¹_ji(j'=1,2,...,22) причины возникновения аварийной ситуации в 1^ый год обследования, где i = 1,2,…,5. Для решения задачи эксперт, на основании своего опыта и знания состояния конкретного объекта заполняет таблицу по форме.

Как показывает опыт, эксперт определяет величины Рⁱ_э последовательно по годам прогнозирования, начиная с первого года обследования и далее на пятилетний период. Однако, сразу дать численное значение вероятности реализации каждой из более чем двух десятков возможных причин аварийной ситуации весьма затруднительно.

Таблица 1

Причина / Год обследования	Х11	Х12	···	Х1j1	···	Х122
1	Р1э(Х11)	Р1э(Х11)	···	Р1э(Х1j1)	···	Р1э(Х122)
2	Р2э(Х11)	Р2э(Х12)	···	Р2э(Х1j1)	···	Р2э(Х122)
3	Р3э(Х11)	Р3э(Х13)	···	Р3э(Х1j1)	···	Р3э(Х122)
4	Р4э(Х11)	Р4э(Х14)	···	Р4э(Х1j1)	···	Р4э(Х122)
5	Р5э(Х11)	Р5э(Х15)	···	Р5э(Х1j1)	···	Р5э(Х122)

Поэтому, здесь, предлагается этот процесс осуществлять двумя этапами. На первом этапе эксперты устанавливают возможные причины возникновения аварийных ситуаций в ряд по степеням вероятности их реализации на обследуемом объекте, т.е. составляют ранжированные ряды причин аварийных ситуаций для каждого 1^ого года эксплуатации объекта. При этом составляется табл., в которой каждой причине присваивается ранг R от 1 до 22 (ранг R = l присваивается причине с наибольшей вероятностью реализации).

Здесь, Rⁱ_j1 -ранг Х¹_j1 причины в 1^ый год обследования.

Как известно /30/, назначение рангов осуществляется группой экспертов (обычно от 8 до 12). Для объективной обработки их данных и выработке единого мнения ниже предлагается следующий алгоритм метода ранговых экспертных оценок.

Пусть в работе участвует "m" экспертов: Э₁,Э₂,.. .,Э_m.

Разработка процедур метода ранговых оценок здесь проводится с учетом необходимости их реализации на ЭВМ.

Последовательность процедур, реализующих поставленную задачу, представлена на рис.

Процедура 1 подразумевает получение каждым экспертом ряда предпочтения причин аварийных ситуаций на конкретном объекте в 1^ый год обследования.

Таблица 2

Причина / Год обследования	Х11	Х12	···	Х1j1	···	Х122
1	R1э	R12	···	R1j1	···	R122
2	R2э	R22	···	R2j1	···	R222
3	R3э	R32	···	R3j1	···	R322

Продолжение таблицы 2

1	2	3	4	5	6	7
4	R4э	R42	···	R4j1	···	R422
5	R5э	R52	···	R5j1	···	R522

Процедура 2 осуществляет операции получения согласованной группы ранжировок и исключение экспертов имеющих особое, резко не совпадающее основной группой экспертов мнение.

На следующем этапе реализуется процедура 3 получения обобщенного результата экспертизы - агрегированного ряда предпочтений (обобщенного мнения).

1. Создание экспертом ряда предпочтений причин отказов на конкретном объекте в 1ый год пятилетнего периода

2. Обработка полученных в процедуре 1 ранжировок и получение группы согласованных рядов предпочтений

3. Получение агрегированной (обобщенной) ранжировки причин возникновения аварийных ситуаций.