Помощь в написании студенческих работ
Антистрессовый сервис

Исследование методов локальной идентификации для автоматизации управления процессами прядильного производства

Диссертация: Исследование методов локальной идентификации для автоматизации управления процессами прядильного производства
ДиссертацияПомощь в написанииУзнать стоимостьмоей работы

Вопросы совершенствования управления относятся к числу наиболее сложных и актуальных задач современного уровня развития текстильной отрасли. Одним из путей повышения эффективности управления является создание и внедрение на предприятиях автоматизированных систем управления (АСУ), автоматизированных рабочих мест (АРМ), автоматизированных производств, базирующихся на широком применении… Читать ещё >

Исследование методов локальной идентификации для автоматизации управления процессами прядильного производства (реферат, курсовая, диплом, контрольная)

Содержание

  • Глава 1. Особенности моделирования технологических процессов прядильного производства
    • 1. 1. Анализ структуры производственного процесса получения пряжи и сопровождающих его информационных потоков
    • 1. 2. Особенности задач управления технологическими процессами прядильного производства
    • 1. 3. Математические модели и данные технологических процессов прядильного производства
    • 1. 4. Выводы к главе 1
  • Глава 2. Решение задач идентификации технологических процессов прядильного производства
    • 2. 1. Аналитический обзор работ по проблеме идентификации технологических объектов
    • 2. 2. Метод локальной идентификации
    • 2. 3. Алгоритмы анализа структуры экспериментальных данных
    • 2. 4. Алгоритмы локальной линейной идентификации
      • 2. 4. 1. Описание алгоритмов локальной идентификации
      • 2. 4. 2. Исследование алгоритмов локальной идентификации на гипотетических данных
      • 2. 4. 2. Исследование алгоритмов локальной идентификации на реальных данных прядения
    • 2. 5. Выводы к главе 2
  • Глава 3. Методика решения задач управления технологическими процессами прядильного производства
    • 3. 1. Анализ методов принятия решений многокритериальности
    • 3. 2. Человеко-машинные процедуры решения задач прогнозирования
    • 3. 3. Человеко-машинные процедуры принятия решений по управлению процессами прядильного производства
    • 3. 4. Выводы к главе 3
  • Глава 4. Диалоговая система идентификации и управления технологической системой прядения
    • 4. 1. Характеристика прядильного производства как объекта моделирования
    • 4. 2. Структура диалоговой системы идентификации и управления
    • 4. 3. Процедура настройки системы идентификации и управления на проблемную область
    • 4. 4. Процедура решения задач идентификации
    • 4. 5. Выводы к главе 4

Вопросы совершенствования управления относятся к числу наиболее сложных и актуальных задач современного уровня развития текстильной отрасли. Одним из путей повышения эффективности управления является создание и внедрение на предприятиях автоматизированных систем управления (АСУ), автоматизированных рабочих мест (АРМ), автоматизированных производств, базирующихся на широком применении математических методов и современных средств компьютерных технологий. Современный мировой уровень автоматизированного управления характеризуется созданием промышленных систем для проектирования автоматизированных производств, позволяющих решать задачи управления в различных прикладных областях. Примером такой полнофункциональной системы для реализации автоматизированного производства является система 8ойРаск фирмы РохЬого. Но, во-первых, подобные системы являются дорогостоящими и не каждое предприятие способно ей воспользоваться. Во-вторых, слабым звеном в системе являются прикладные задачи управления, описывающие уникальные особенности конкретного производства. С другой стороны, БойРаск является открытой системой, поддерживающей стандартный интерфейс, она может выполнять прикладные пользовательские программы, удовлетворяющие требованиям стандартного интерфейса.

В этом контексте повышается значение разработки прикладных задач управления, которые невозможно вписать в жесткие рамки стандартных систем. В свою очередь, автоматизированное решение прикладных задач управления невозможно без построения математических моделей технологических процессов (ТП), что является одной из основных проблем теории идентификации.

Идентификация объектов является в настоящее время одним из наиболее интенсивно развивающихся разделов теории управления. По мере дальнейшего развития теории и практики идентификации возникают и решаются новые проблемы. Достижения современной вычислительной техники и широкое применение ЭВМ в системах управления устранили многочисленные трудности, преодоление которых до недавнего времени являлось основным предметом обсуждения в научной литературе по проблеме идентификации. Вместе с тем обнаружились более принципиальные и важные нерешенные вопросы. Это, во-первых, проблема комплексного подхода к методам идентификации и способам использования ее результатов в алгоритмах управления. Во-вторых, проблема создания методов идентификации, адекватных для реальной практики построения систем управления сложных технологических систем. В этом случае модель приходится восстанавливать на основе ограниченного объема «зашумленных» экспериментальных данных и весьма расплывчатой априорной информации о структуре объекта.

На сегодняшний день остаются открытыми вопросы о том, как в реальных условиях получаются сведения о модели, необходимой для реализации конкретной системы управления, как эти сведения могут быть пополнены и учтены в процессе работы системы, и как конструкция системы должна зависеть от точности исходной информации. Именно этот пробел является одной из основных причин известного разрыва, существующего между достижениями теории управления и их использованием на практике. Эти же обстоятельства являются причиной непрерывно возрастающего интереса к теории идентификации объектов управления и, в частности, к проблеме восстановления неизвестных характеристик объекта по результатам наблюдений его входных и выходных переменных.

Используемые на практике методы идентификации, несмотря на все их разнообразие, можно свести к такой укрупненной схеме: на основании тех или иных соображений (основанных главным образом на имеющейся априорной информации об объекте) выбирается структура модели, т. е. будущая ММ задается с точностью до некоторого числа неизвестных параметров. Затем эти параметры с помощью соответствующих методов математической статистики оцениваются по имеющимся экспериментальным наблюдениям за функционированием объекта.

Одно из важнейших направлений в области идентификации и управления связано с адаптивными системами. Характеристики объекта управления, как правило, подвергаются влиянию возмущений, под воздействием которых они меняются. ММ объекта управления в этих условиях должна также подстраиваться к объекту управления. Именно системы, способные к такому поведению, и рассматриваются как адаптивные [1]. Соответственно ММ объектов, которые уточняются по мере накопления данных об объекте, называют адаптивными моделями. Адаптивные системы дают возможность автоматизировать трудоемкий процесс решения задачи идентификации, обеспечить оперативное уточнение характеристик объекта в процессе функционирования объекта, перейти к созданию серийных, типовых систем управления объектами различной физической природы.

Перспективное направления в создании систем управления — это разработка систем управления, в которых объединены процессы идентификации и управления. Этот подход следует рассматривать как практическую реализацию идеи дуального управления Фельдбаума [2]. Реализация алгоритмов адаптивного управления технологическими процессами связана прежде всего с требованием обработки данных в реальном масштабе времени. При построении системы управления в реальном масштабе времени для объекта, характеристики которого меняются во времени, а априорная информация отсутствует или очень мала, невозможно ограничиться одноразовой моделью и в процессе функционирования объекта модель уточняется. Этот подход является эффективным в системах управления технологическими процессами.

Важная роль, которую играют задачи идентификации в системах управления технологическими объектами, определила большое число теоретических и экспериментальных научных исследований. Однако, несмотря на эти исследования, в проблеме идентификации технологической системы прядения до сих пор существуют нерешенные проблемы. В их числе: недостаточно исследованы методы идентификации и их адаптационные возможности в системах управления сложными нелинейными системаминет опыта применения методов локальной идентификации в задачах управления технологическими процессами прядильного производства.

Эти проблемы не удавалось решать вследствие отсутствия до настоящего времени достаточно эффективного инструментария и методики. Поэтому задачами диссертационной работы являются: анализ существующих методов и средств идентификации сложных технологических систем, какой является технологическая система пряденияразработка средств идентификации процессов прядильного производстваразработка алгоритмов и методики решения задач управления процессами прядильного производства.

Общие выводы по работе.

1. Решена важная научно-техническая задача создания методологических и алгоритмических основ системного исследования технологической системы прядения на основе компьютерного моделирования алгоритмами локальной линейной идентификации.

2. Обоснована высокая научно-техническая эффективность использования компьютерных методов локальной линейной идентификации в научных исследованиях и в системе управления технологическими процессами прядильного производства.

3. Проведен системный анализ технологической системы прядения как объекта автоматизации. Исследованы методы построения математических моделей технологических процессов прядильного производства.

4. Разработано математическое, информационное и программное обеспечение алгоритмов локальной линейной идентификации, что позволило построить адекватные математические модели как линейных так и нелинейных процессов.

5. Впервые построены статистические модели технологических процессов прядильного производства с использованием алгоритмов локальной линейной идентификации.

6. Выполнена веоификация и проверка адекватности математических моделей с использованием реальных данных прядильного производства.

7. Рассмотрены особенности задач управления технологическими процессами прядильного производства. Показано, что задачи управления в прядении являются многокритериальными.

8. Разработаны адаптивные алгоритмы решения многокритериальных задач управления, совмещающие в себе стадии построения математической модели и реализации управления по ней.

9. На основе предложенных алгоритмов разработана диалоговая система идентификации и управления, ориентированная на технологический цикл прядильного производства.

10. Приведены результаты решения многокритериальных задач управления для различных участков технологического цикла прядильного производства.

11. Реализация диалоговой системы идентификации и управления выполнена с использованием современных средств автоматизации (ПЭВМ, WINDOWS, среда VISUAL С++).

Показать весь текст

Список литературы

  1. Ф. Современная теория управления. Нелинейные, оптимальные и адаптивные системы. Пер. с англ. под ред. Н. С. Райбмана. М.: Мир, 1975.-424 с.
  2. Н.С., Чадеев В. М. Адаптивные модели в системах управления. М.: Сов. Радио, 1966. — 108 с.
  3. А.Г. Методы и средства исследования механико-технологических процессов текстильной промышленности. М.: Легкая индустрия, 1980. — 392 с.
  4. Л.И. Организация и планирование хлопкопрядильного производства. М.: Легкая индустрия, 1972.- 256 с.
  5. М.М. Оптимизация процессов хлопкопрядения: (от смески до пряжи).-М.: Легкая и пищевая промышленность, 1982.-135 с.
  6. В.И. Модели и алгоритмы прогнозирования параметров шерстопрядильного производства в подсистеме управления качеством продукции. Дисс.. канд. техн. наук. М., 1978. — 163 с.
  7. Автоматизированное управление технологическими процессами. Под ред. В. Б. Яковлева. Л.: Издательство Ленинградского университета, 1988.-224 с.
  8. Справочник по хлопкопрядению. Под ред. И. И. Золоторева, С. С. Иванова, Б. М. Владимирова. М.: Легкая индустрия, 1968. — 576 с.
  9. С.А., Енюков И. С., Мешалкин Л. Д. Прикладная статистика: исследование зависимостей. М.: Финансы и статистика, 1985. — 487 с.
  10. A.B. Влияние увеличения натяжения и неровноты пряжи на появление обрывности в процессе наматывания. Текстильная промышленность. — 1964. — № 3, с. 37−39.
  11. Holdway Н.V. A theoretical model for predicting the strenght of singl worsted yarn. Journal of the Textile Institute, 1965, v. 56, № 3, p. 121−144.
  12. Kawakami H. Hasimoto M. Yamamoto F. Theoretical Estimation of end Breakage Rate in Spinning-Journal of the Machinary Society of Japan, 1974, v. 20, № 1, p. 1 7.
  13. С.Ф., Г усаков A.B., Труевцев H.H. Методологические основы построения коэффициентов связи между свойствами пряжи. Сб. «Современные технологии и оборудование текстильной промышленности» (Текстиль-96). -М: МГТУ, 1997.
  14. JI.H., Хавкин В. П., Винтер Ю. М., Молчанов A.C. Динамика основных процессов прядения. М.: Легкая индустрия: Ч. 1, 1970. — 304 е., Ч. 2, — 1972. -224 с.
  15. И.И. Оперативая идентификация объектов управления. -М.: Энергоиздат, 1982.- 272 с.
  16. В.Е., Коробейников А. П. Оптимизация процессов производства аппаратной пряжи с заданными свойствами. М.: ЦНИИТЭИлегпром, 1974.-76 с.
  17. П.А. Прогнозирование характеристик и повышение эффективности исследований технологических систем прядильного производства. Дисс.. д-ра техн. наук. М., 1985. — 382 с.
  18. Е.З. Линейная и нелинейная регрессия. М.: Финансы и статистика, 1981. — 302 с.
  19. Pao С. Линейные статистические методы и их применение. М.: Наука, 1968. — 547 с.
  20. К.Э. Проектирование свойств чистошерстяной камвольной пряжи с целью повышения ее качества и снижения обрывности в прядении. Дисс. канд. техн. наук. М., 1984. — 164 с.
  21. Н.С. Влияние изменения свойств шерсти в технологических процессах на уровень обрывности в аппаратном прядении. Дисс.. канд. техн. наук. М., 1977. — 217 с.
  22. В.И., Проскуряков С. А., Соболев C.B., Цымбалюк М. Я. Особенности математического моделирования показателей качества в процессе шерстопрядения. Изв. ВУЗов: Технология текстильной промышленности, 1983, № 1.
  23. В.И., Соболев C.B. Применение устойчивого метода оценивания в шертопрядильном производстве. Изв. ВУЗов: Технология текстильной промышленности, 1982, № 3.
  24. С.С., Филатова O.A. Технический контроль в хлопкопрядении. М.: Легкая индустрия, 1978. — 239 с.
  25. Ф. Проблема идентификации в эконометрии. Пер. с англ. М.: Статистика, 1978. — 224 с.
  26. Ю.П. Предпланирование эксперимента. М.: Знание, 1980. -72 с.
  27. Н.С. Оптимизация работы чесального аппарата методом эволюционного планирования в промышленных условиях. Конспект лекций. Ротапринт МТИ, 1987. 28 с.
  28. А.Г. Современные методы исследования неровноты продуктов хлопкопрядения. М.: Легкая индустрия, 1966. — 88 с.
  29. Основы управления технологическими объектами. Под ред. Н. С. Райбмана. М.: Наука, 1978. — 440 с.
  30. .Г. Группировки в социально-экономических исследованиях. М: Финансы и статистика, 1985.- 223 с.
  31. Н.С., Дорофеюк Н.С, Касавин А. Д. Идентификация ТП методами кусочной аппроксимации. Препринт ИПУ, № 14, 1977. 32 с.
  32. Л. Идентификация систем. Теория для пользователя. М.: Наука, 1991. -432 с.
  33. А. Д. Адаптивные алгоритмы кусочной аппроксимации в задаче идентификации. Автоматика и телемеханика, 1972, № 12.
  34. П. Основы идентификации систем управления. М.: Мир, 1975.-683 с.
  35. Дисперсионная идентификация. Под ред. Н. С. Райбмана. М.: Наука, 1981.-464 с.
  36. Г. С. Методы обработки разнотипных экспериментальных данных. Новосибирск, 1981. 160 с.
  37. Группировка и корреляция в экономико-статистических исследованиях. М.: Наука, 1982. — 373 с.
  38. Классификация и кластер. Труды научного семинара, г. Медисон. М.: Мир, 1980.-389 с.
  39. JI.A., Эренштейн Р. Х. Метод коллективного распознования. М.: Энергоиздат, 1981. — 79 с.
  40. Е.В. Идентификация объектов управления с использованием методов смещенного оценивания. Дисс.. канд. техн. наук.-М., 1978.- 147 с.
  41. Е.В. Разработка и исследование методики построения нелинейных регрессионных моделей для идентификации параметров объектов. Дисс.. канд. техн. наук. М., 1982. — 168 с.
  42. И.И., Руковишников В. О. Логика прикладного статистического анализа. М.: Финансы и статистика, 1982. — 192 с.
  43. Э.А. О непараметрических оценках плотности вероятности и регрессии. Теория вероятностей и ее применения, 1965, т. 10, вып. 1, с. 199−203.
  44. Э.А. Об оценке регрессии.- Теория вероятностей и ее применения., 1964, т.9, вып. 1., с. 157−159.
  45. Watson G.S. Smooth regression Analisis.- Sankhya, ser. A., 1964, v. 26, part 4, p. 359−372.
  46. Д. Эконометрия структурных изменений. М.: Финансы и статистика, 1981.- 183 с.
  47. Ю.С., Квасов Б. И., Мирошниченко В. Л. Методы сплайн-функций. М.: Наука, 1980. — 352 с.
  48. Wold S. Spline functions in data analysis. Technometrics, 1974, vol. 16, № 1, p. 1−11.
  49. .Б., Котюков В. И., Ягольницер M.A. Экономико-статистические модели с переменной структурой. Новосибирск: Наука, 1984.-251 с.
  50. Ertel J., Fowlkes Е. Some algorithms for liner spline and piecewise multiple liner regression.- Journal ofAmer. Statist. Assos, 1976, vol, № 355, p. 640 648.
  51. В.Я. Непараметрическая идентификация и сглаживание данных. М.: Наука, 1985. — 336 с.
  52. В.И. Многофакторные кусочно-линейные модели. М.: Финансы и статистика, 1984. — 216 с.
  53. В.Г. Алгоритмы прогнозирования и синтеза признаков с использованием одномерных кусочно-линейных функций. В кн.: Нелинейные и линейные методы в распозновании образов. — М.: Наука, 1975.- 157 с.
  54. И.И., Поляков O.A. Идентификация объекта методом ступенчатой аппроксимации. Автоматика и телемеханика, 1968, № 10, с. 155−167.
  55. Е.В. Сведение задачи кусочно-линейной аппроксимации к задаче автоматической классификации. В кн.: Моделирование и оптимизация сложных систем управления. — М.: Наука, 1981, — 272 с.
  56. В.И. Идентификация статических объектов кусочно-линейными функциями. Автоматика и телемеханика, 1970, № 5.
  57. В.П., Лецкий Э. К. Статистическое описание промышленных объектов. М.: Энергия, 1971.- 111 с.
  58. Howking D. On the choice of segments in piecewise approximation. -Journal of the Institute of mathematics and its applications, 1972, vol.9, № 2.
  59. И.И., Рукавишников В. О. Группировка, корреляция распознование образов (статистические методы классификации и измерения связей). М.: Статистика, 1977. — 143 с.
  60. В.И. О возможном подходе к непараметрическому оцениванию качества сложных моделей прогнозирования. В кн.: Адаптивные системы и их приложения. — Новосибирск, 1978 — 191 с.
  61. В. Сравнительный многомерный анализ в эконометрическом моделировании. М.: Финансы и статистика, 1989.- 175 с.
  62. Экономико-статистическое моделирование. Под ред. Б. Б Розина. Новосибирск, 1977. 239 с.
  63. A.A., Ибрагимли Ш. Д., Мовсумов В. Г. Использование критерия статистической эквивалентности моделей в задаче кусочной аппроксимации. Автоматика и телемеханика, 1976, № 7.
  64. Я.З. Основы информационной теории идентификации. М. Наука, 1984.-320 с.
  65. Алгоритмы и программы восстановления зависимостей. Под ред. В. Н. Вапника. М: Наука, 1984. — 816 с.
  66. Методы анализа данных. Под ред. С. А. Айвазяна и В. М. Бухштабера. -М.: Финансы и статистика, 1985. 357 с.
  67. В.В., Алексеев А. И., Горский Н. Д. Анализ данных на ЭВМ (па примере системы СИТО). М.: Финансы и статистика, 1990. -192 с.
  68. И.С. Методы, алгоритмы, программы многомерного статистического анализа. М.: Финансы и статистика, 1986. — 232 с.
  69. А.Ю. Анализ данных методами многомерного шкалирования. М.: Наука, 1986. — 168 с.
  70. Тихомиров Ю. Visual С++ 6. Новые возможности для программистов. -С-П.: «БХВ-Санкт-Петербург», 1998.-496 с.
  71. H.A. Программы регрессионного анализа и прогнозирования временных рядов. Пакеты ПАРИС и МАВР. М.: Финансы и статистика, 1990.- 111 с.
  72. М.Я., Кузьмич И. В. Построение математических моделей процесса шерстопрядения алгоритмом локальной идентификации. Деп. В ЦНИИТЭИлегпром, № 2098.-ЛП, 1987 от 18.08.87.
  73. И.В., Севостьянов П. А., Цымбалюк М. Я. Использование локальной идентификации в задачах моделирования и управления технологическими процессами прядильного производства. Деп. в ООО «ЛЕГПРОМИНФОРМ», № 3892.-ЛП, 2000 от 06.03.2000.
  74. И.В., Цымбалюк М. Я. Применение методов локальной идентификации для моделирования процессов прядения. Сб. «Современные технологии и оборудование текстильной промышленности» (Текстиль-99). М., 2000, с. 28−29.
  75. Е.С. Исследование операций. Задачи, принципы, методология. М.: Наука, 1988, 208 с.
  76. Slovic Р., Fichhoff В., Lichtenstein S. Behaviorial decision theory.// Annu. Phychol. Rev. vol. 28, 1997.
  77. Э.А. Компьютерная поддержка принятия решений. М.: СИНТЕГ, 1998. — 376 с.
  78. Eom S.B. Decision support systems reseach: reference disciplines and a cumulative tradition // The International Journal of Management Science. 23, 5, October 1995, p. 511−523.
  79. О.И., Емельянов C.B. и др. Проблемы и методы принятия решений. М.: Наука, 1973. — 157 с.
  80. В.А., Курилов А. Е. Модели и методы принятия решений в человеко-машинных системах. М.: Наука, 1978.
  81. Н.Н., Иванилов Ю. П., Столяров Е. П. Методы оптимизации. -М.: Наука, 1978.-351 с.
  82. Многокритериальные задачи принятия решений. М.: Машиностроение, 1978.-241 с.
  83. С.В., Ларичев О. И. Многокритериальные методы принятия решений. М.: Знание, 1985.
  84. О.И. Наука и искусство принятия решений. М.: Наука, 1979.
  85. О.И., Поляков О. А. Человеко-машинные процедуры принятия решения многокритериальных задач математического программирования // Экономика и математические методы, т. 22, вып. 3, 1986, с. 508−523.
  86. Л. Понятие лингвистической переменной и его применение к принятию приближенных решений. М.: Мир, 1976.
  87. С.А. Проблемы принятия решений при нечеткой исходной информации. М: Наука, 1981. — 206 с.
  88. О.И. Объективные модели и субъективные решения. М.: Наука, 1987.
  89. В.А., Резчиков А. Ф., Цвиркун А. Д. Управление в человеке-машинных системах с автоматизированной процедурой коррекции целей. Автоматика и телемеханика, 1998, № 7, с. 168−177.
  90. Simon H.A. The new science of management decision. Englewood Cliffs. N.J., Prentice Hall Inc., 1975.
  91. Durfee E.H., Lesser V.R., Gorkill D.D. Trends in cooperative distributed problem solving. //IEEE Trans. Knowledge and Data Eng. March, v. l, № 1, p. 63−83, 1989.
  92. И.В., Севостьянов П. А., Цымбалюк М. Я. Локальная идентификация в задачах управления технологическим процессом прядения. Сб. «Современные информационные технологии в образовательной и научной деятельности». М.: МГТУ, 2000, с. 78−79.
  93. И.В., Севостьянов П. А. Компьютерные методы адаптивной идентификации процессов технологии прядения с визуализацией данных в среде VISUAL С++. Сб. «Компьютерные технологии в образовательной и научной деятельности». М.: МГТУ, 2001, с. 29−34.
  94. М.Я., Кузьмич И. В., Пысин А. Н. Диалоговая система управления качеством в шерстопрядении. Сб. «Диалоговые информационные системы». Иркутск, 1986.
  95. М.Я., Кузьмич И. В., Монахов В. И., Пысин А. Н. Программа решения задач прогнозирования качества продукции в прядении. Текстильная промышленность, № 9, 1986. с. 72−73.
  96. М.Я., Кузьмич И. В. Диалоговая система принятия решений по выбору заправочных параметров в прядении. Сб. «Проблемно-ориентированные диалоговые системы». Тбилиси, 1988.
  97. М.Я., Кузьмич И. В. Программный комплекс управления качеством в технологии хлопкопрядения. Текстильная промышленность, № 2, 1989.1. ГТРИЛОЖНЕНИЯ
  98. ВЫСТАВКА ДОСТИЖЕНИЙ НАРОДНОГО ХОЗЯЙСТВА СССРi 1авнл.ы.н1jt/acx-u/vpCfT?pac/sise. *
  99. Выставк•sflepecyrpodx-o rr/3a//iUM~ МоСЛ&Ь/ #0 W/TWC+jß-s:участника ВДНХ СССР 198/ года1. ПуЗЬА/í-/V1. JR1.'JtiPr.
  100. АВТОМАТИЗИРОВАННАЯ СИСТЕМА НОРМАТИВНОГО УЧЕТА И ПЛАНОВЫХ РАСЧЕТОВ МОСКОВСКОГО ХЛОПЧАТОБУМАЖНОГО КОМБИНАТА &bdquo-ТРЕХГОРНАЯ МАНУФАКТУРА" им. Ф.Э.ДЗЕРЖИНСКОГО
  101. Ш1 (КОМПЛЕКС ПРОГРАММНЫХ СРЕДСТВ) *"""1. Назначение.
  102. Программное средство Результаты решения
  103. Эколомико-математическая модель голового планирования Проект оптимального плана производства продукции в натуральном выражении. Потребности в сырьевых, материальных и производственных ресурсах
  104. Имитационная модель проведения оптовой ярмарки Проекты договоров на поставку продукции. Оценки проектов договоров по экономическим и производственным показателям
  105. Оперативное планирование отделочного производства с учетом выполнения договоров на поставку продукции План производства продукции в ассортименте по технологическим переходам
  106. Ожидаемый годовой экономический эффект — 480 тыс. рублен.4. Информационная база.
  107. Государственный заказ. Контрольные ци фры. Договора на поставку продукции. Производственные, финансовые, сырьевые, материальные и трудовые ресурсы. Нормативно-справочная информация.
  108. Техническое и математическое обеспечение.
  109. Программный комплекс системы может быть реализован на ЕС ЭВМ и УВК СМ-1420 с операционной системой ОС РВ. Языки программирования — ФОРТРАН, ЛИСП, КОБОЛ.
  110. Информационное обеспечение системы включает средства автоматизации программирования ФОБРИН-2 и средства управления базами данных КВАНТ-М, ИНЭС.
  111. Центральный научно-исследовательский институт Г С) информации и технико-экономических исследований легкой промышленности, 1987."ПРОГРАММНОЕ СРЕДСТВО ОБЕСПЕЧЕНИЯ И КОНТРОЛЯ ВЫПОЛНЕНИЯ ДОГОВОРОВ НА ПОСТАВКУ ПРОДУКЦИИ"
  112. Назначение и область применения
  113. Программное средство предназначено для автоматизации оперативного контроля выполнения договоров на поставку и контроля движения готовой продукции на складе.
  114. Программное средство ориентировано на работников отдела сбыта предприятия.
  115. Основные функции программного средства
  116. Программное средство реализовано на УВК СМ-1420, оснащенном удаленными терминалами: Операционная система ОС-PB версия 3.0, СУБД КВАНТ-М, язык программирования ФОРТРАН.
  117. Разработчик и Изготовитель: ПКБ АСУтекстилыгром, 127 276, Москва, ул. Ботаническая, 14, т. 401−45−83, МТИ им. Косыгина.
  118. Адрес для запроса техдокументации и справок: 127 276, Москва, ул. Ботаническая, 14, т. 401−45−83, ПКБ АСУтексгильпром.
  119. Централыный научно-исследовательский институт информации и технико-экономических исследовали" легкой промыиие'.шости, 1987.
  120. УТВЕРЖДАЮ" Проректор по учебной работе
  121. Московского государственногого университета имениша1. А. Н. Чернико. 2001 г. 1. АКТ
  122. О внедрении результатов научных исследований в учебный процесс
  123. Зав.кафедрой ИТ и ВТ МГТУ им. А.Н. Косыгина^—. д.т.н., проф. ?- ¿-и П.А. Севостьянов
  124. Ученый секретарь кафедры ИТ и ВТ /Ок.ф-м.н., доц. Митихин1. УТВЕРЖДАЮ
  125. Директор Общества с Ограниченной1. АКТ
  126. Об опытной эксплуатации пакета программ 'Диалоговая система идентификации и управления
  127. Х2 удельное разрывное удлинение, сН/текс-
  128. Х3 линейная плотность волокна, мтекс-
  129. Х5 содержание сора в волокне, % -
  130. Х7 температура в трепальном отделе, °С-
  131. Х8 влажность в трепальном отделе, %-
  132. Х)о — частота вращения ножевого барабана, мин"1-
  133. Хц частота вращения планочного трепала, мин"1−1. Сх- неровнота холста, %-
  134. Тх линейная плотность холста, ктекс-
  135. Ух отходы с трепальных машин, %-
  136. Структура модели «Сырье-холст-Неровнота» Оп=Ь|(Х|, Х2, Х5, х7, х8)1. Структура модели «Сырье-холст линейная плотность"1. TX=L!(X2, Х3)
  137. I. Структура модели «Сырье-холст угары» У^Ь^Хз, х10, Хц)
  138. Продолжение приложения, А Исходные данные для моделей: «Сырье-холст-неровнота» (Тонковолокнистый хлопок) «Сырье-холст-линейная плотность"1. Сырье-холст-угары»
Заполнить форму текущей работой

Сессия? Спокойно!