Помощь в написании студенческих работ
Антистрессовый сервис

Система управления технологическим оборудованием с двухэтапным воспроизведением управляющих программ

ДиссертацияПомощь в написанииУзнать стоимостьмоей работы

В третьей главе представлены методы сжатия цифровых декодированных управляющих программ. Эти методы представляют собой модификации современных универсальных методов сжатия данных, разработанные с учетом статистических свойств декодированных программ. Все предлагаемые методы доведены до программной реализации на языках C/C++. Также предлагается формальная постановка задачи выбора метода сжатия при… Читать ещё >

Система управления технологическим оборудованием с двухэтапным воспроизведением управляющих программ (реферат, курсовая, диплом, контрольная)

Содержание

  • 1. СОСТОЯНИЕ ВОПРОСА
    • 1. 1. Классификация систем числового программного управления
    • 1. 2. Подготовка управляющих программ в системах числового программного управления
    • 1. 3. Состояние парка станков с числовым программным управлением
    • 1. 4. Технологические особенности обработки деталей на станках с числовым программным управлением
  • ВЫВОДЫ
  • 2. МОДЕЛИ ЦИФРОВЫХ ДЕКОДИРОВАННЫХ УПРАВЛЯЮЩИХ ПРОГРАММ
    • 2. 1. Метод двухэтапного воспроизведения управляющих программ
    • 2. 2. Модели источников данных
    • 2. 3. Исследование статистических свойств цифровых декодированных управляющих программ
    • 2. 4. Цифровая декодированная управляющая программа как комбинаторный источник данных
    • 2. 5. Цифровая декодированная управляющая программа как источник Бернулли
      • 2. 5. 1. Стационарные источники Бернулли
      • 2. 5. 2. Нестационарные источники Бернулли
    • 2. 6. Цифровая декодированная управляющая программа как источник Маркова
      • 2. 6. 1. Стационарные источники Маркова
      • 2. 6. 2. Нестационарные источники Маркова
      • 2. 6. 3. Нестационарные источники Маркова с разделением координат
  • ВЫВОДЫ
  • 3. СЖАТИЕ ЦИФРОВЫХ ДЕКОДИРОВАННЫХ УПРАВЛЯЮЩИХ ПРОГРАММ
    • 3. 1. Современные универсальные методы неискажающего сжатия данных
      • 3. 1. 1. Методы контекстного моделирования
      • 3. 1. 2. Словарные методы
      • 3. 1. 3. Методы сортировки блоков
    • 3. 2. Модификация методов контекстного моделирования для сжатия цифровых декодированных управляющих программ
      • 3. 2. 1. Модификация метода РРМ для нестационарного источника Маркова без разделения координат
      • 3. 2. 2. Модификация метода РРМ для нестационарного источника Маркова с разделением координат
    • 3. 3. Модификация словарных методов сжатия цифровых декодированных управляющих программ
    • 3. 4. Выбор метода сжатия при ограничениях на ресурсы вычислительной системы
  • ВЫВОДЫ
  • 4. СИСТЕМА ФАЗОВОГО УПРАВЛЕНИЯ «ФАУСТ»
    • 4. 1. Структура системы «ФАУСТ»
    • 4. 2. Автоматизированное рабочее место ФАУСТ
      • 4. 2. 1. Монитор
      • 4. 2. 2. Интерполятор
      • 4. 2. 3. Модуль распределения памяти устройства хранения и выдачи программ
      • 4. 2. 4. Модуль загрузки
      • 4. 2. 5. Модуль сжатия
      • 4. 2. 6. Вспомогательные модули
      • 4. 2. 7. Windows — драйвер ввода/вывода
    • 4. 3. Устройство хранения и выдачи программ ФАУСТ
    • 4. 4. Блок сопряжения ФАУСТ
    • 4. 5. Использование системы ФАУСТ для модернизации систем числового программного управления с перфолентой
  • ВЫВОДЫ

Данная работа посвящена решению задач, возникающих при эксплуатации технологического оборудования с системами числового программного управления (ЧПУ), где в качестве программоносителей используются магнитная лента и перфолента.

Актуальность темы

В настоящее время технологические процессы на многих предприятиях авиационной промышленности базируются на технологическом оборудовании с числовым программным управлением (ЧПУ) с магнитной лентой и перфолентой в качестве программоносителей. В подавляющем большинстве подобные системы управления являются морально и физически устаревшими и потому требуют больших затрат времени и средств в эксплуатации. Использование же ленточных программоносителей приводит к определенным проблемам, связанным с их дефицитом, низким качеством изготовления, невысокой надежностью в работе, высокими затратами на их приобретение, эксплуатацию и хранение.

Кардинально все эти проблемы могут быть решены путем приобретения и внедрения в эксплуатацию современного технологического оборудования с ЧПУ. Однако такое решение требует значительных затрат и поэтому не всегда является приемлемым.

Другим решением, требующим значительно меньших затрат, является модернизация систем ЧПУ станком путем полной или частичной замены системы управления, включая замену ленточных программоносителей на электронные. Обоснованием такого подхода может служить то обстоятельство, что.

— значительная доля парка станков с ЧПУ на машиностроительных предприятиях авиационной отрасли приходится на специализированные станки, которые в настоящее время не могут быть заменены;

— сами станки еще долгое время могут поддерживаться в хорошем состоянии;

— эффективное использование технологического оборудования в значительной степени связано с качеством их систем управления.

Поэтому исследования и поиск методов и средств, обеспечивающих эффективную модернизацию систем управления действующего парка станков с.

ЧПУ на предприятиях авиационной промышленности, является задачей актуальной.

Цель работы — повышение эффективности систем управления технологическими процессами для действующего парка станков с числовым программным управлением.

Задачи исследования:

— анализ основных направлений совершенствования систем управления оборудованием с числовым программным управлением;

— исследование статистических свойств цифровых декодированных управляющих программ;

— разработка методов сжатия цифровых декодированных управляющих программ с учетом их статистических свойств и ограничений на ресурсы вычислительной системы;

— разработка аппаратно-программного комплекса для модернизации технологического оборудования с числовым программным управлением с ленточными программоносителями.

Методы исследования. При решении поставленных задач были использованы методы теории информации и кодирования, теории вероятностей, математической статистики, прикладного и системного программирования, дискретной математики и комбинаторики, теории управления, математического программирования.

Научная новизна работы заключается в том, что:

— предложен метод двухэтапного воспроизведения управляющих программ, при котором на первом этапе получают управляющую программу в цифровой декодированной форме и записывают ее в электронную память устройства управления, а на втором этапе считывают управляющую программу из электронной памяти в темпе технологического процесса и преобразуют символы программы в сигналы управления приводами подач оборудования;

— исследованы статистические свойства цифровых декодированных управляющих программ;

— разработаны модели цифровых декодированных управляющих программ как источников информации;

— разработаны методы сжатия цифровых декодированных управляющих программ с учетом их статистических свойств и ограничений на ресурсы вычислительной системы;

— предложен аппаратно — программный комплекс для модернизации технологического оборудования с числовым программным управлением с ленточными программоносителями.

Практическая ценность работы заключается в том, что внедрение ее результатов в технологический процесс на ОАО Казанский вертолетный завод (КВЗ) и ФГУП Казанское авиационное производственное объединение (КАПО) им. С. П. Горбунова позволило:

— исключить из обращения ленточные программоносители;

— повысить качество управляющих программ;

— повысить надежность технологического процесса;

— снизить трудоемкость управляющих программ;

— повысить производительность технологического процесса записи управляющих программ (не менее чем в 10 раз);

— получить значительный годовой экономический эффект (не менее 800 тыс. рублей).

Практическая ценность подтверждается следующими техническими актами внедрения работ:

— «Ремонт, восстановление и доработка многокоординатной системы ЧПУ CNC-44 на базе ПК IBM PC для формирования УП 4-х координатной обработки на станках ПФП-5 и РФ-17МП» в производство в цехе 45 ФГУП КАПО им. С. П. Горбунова;

— «Модернизация станка ПФП-5 с целью замены магнитной ленты на электронное устройство» в производство в цехе 45 ФГУП КАПО им. С. П. Горбунова;

— «Разработка системы управления на базе ПК для устройства записи программ на магнитную ленту и его доработка» в производство в ОПУ ФГУП КАПО им. С. П. Горбунова;

— «Разработка модернизированных пультов управления ПФСТ-12−500 и рабочего места контроля и загрузки УП» в производство в цехе 43 ОАО КВЗ;

— «Исключение фотосчитывающего устройства и разработка системы подготовки программ» в производство в цехе 43 ОАО КВЗ.

Кроме того, результаты исследования были внедрены в учебный процесс на кафедрах АСОИУ и ТММСИ Казанского государственного технического университета им. А. Н. Туполева.

В первой главе выполнен обзор систем числового программного управления (ЧПУ), рассмотрены проблемы, связанные с их эксплуатацией, и основные направления их совершенствования. Показано, что:

— на машиностроительных предприятиях авиационной отрасли системы управления действующего парка станков с ЧПУ, в подавляющем большинстве, являются морально устаревшими и физически изношенными;

— использование ленточных программоносителей в системах ЧПУ существенно влияет на расходы в эксплуатации и снижает надежность технологических процессов;

— в существующих экономических условиях целесообразно решать проблемы повышения эффективности систем управления технологическим оборудованием с ЧПУ путем полной или частичной замены систем управления с заменой ленточных программоносителей на электронные;

— наличие большого парка специализированных станков (на машиностроительных предприятиях авиационной отрасли), где крупногабаритные детали находятся в обработке несколько часов, смен или даже недель, требует поиска решений, сочетающих в себе максимальную простоту системы управления с богатыми возможностями отладки управляющих программ, реализуемыми вне станка и вне цеха (например, в условиях отдела программного управления). Большое число предложений по модернизации систем ЧПУ основываются на использовании персонального компьютера или промышленного контроллера, устанавливаемых у станка, и не удовлетворяет в полном объеме этому требованию.

Во второй главе предложен метод двухэтапного воспроизведения управляющих программ и представлены результаты анализа статистических свойств цифровых декодированных управляющих программ, информационные модели таких программ и оценки показателей их сжатия при использовании этих моделей. Исследование проводилось на тестовом наборе трехко-ординатных программ, используемых в технологических процессах на ОАО КВЗ и ФГУП КАПО им. С. П. Горбунова.

Метод двухэтапного воспроизведения управляющих программ является подходом к модернизации систем ЧПУ с ленточными программоносителями, учитывающим проблемы подготовки управляющих программ. С помощью этого метода можно максимально сократить стоимость проведения модернизации и при этом максимально повысить качество технологических процессов на соответствующем оборудовании. Он подразумевает использование цифровых декодированных управляющих программ значительных объемов.

Для повышения эффективной емкости программоносителя системы ЧПУ предлагается выбрать метод сжатия, оптимальным образом учитывающий ограничения на ресурсы системы и особенности цифровых декодированных управляющих программ. Поэтому такие программы были рассмотрены как комбинаторные и вероятностные (Бернулли и Маркова, стационарные и нестационарные) источники. Для оценки эффективности метода сжатия, ориентированного на определенную модель, был выполнен анализ энтропии источника, энтропии источника на символ и фактор сжатия (отношение длины исходного файла к длине сжатого файла).

Кроме этого, здесь было показано, что учет особенностей цифровых декодированных управляющих программ позволяет ожидать либо увеличение фактора сжатия, либо уменьшение затрат оперативной памяти.

В третьей главе представлены методы сжатия цифровых декодированных управляющих программ. Эти методы представляют собой модификации современных универсальных методов сжатия данных, разработанные с учетом статистических свойств декодированных программ. Все предлагаемые методы доведены до программной реализации на языках C/C++. Также предлагается формальная постановка задачи выбора метода сжатия при ограничениях на ресурсы вычислительной системы.

В четвертой главе рассмотрена система (аппаратно — программный комплекс) ЧПУ «ФАУСТ», проектирование которой было выполнено на основе предложенного метода двухэтапного воспроизведения управляющих программ. Система «ФАУСТ» внедрена на ОАО КВЗ и ФГУП КАПО им. С. П. Горбунова и результаты ее эксплуатации подтвердили эффективность такого способа управления.

В заключении представлены основные выводы по работе.

В приложении приведены результаты исследования цифровых декодированных управляющих программ, листинги программ сжатия и схема устройства хранения и выдачи программ.

1. СОСТОЯНИЕ ВОПРОСА.

Приведена классификация систем ЧПУ и описаны основные этапы подготовки управляющих программ. Применительно к машиностроительным предприятиям авиационной промышленности выполнен обзор состояния парка станков с ЧПУ и выделены важные технологические особенности обработки деталей на станках с ЧПУ. В выводах сформулированы задачи, подлежащие решению.

ВЫВОДЫ.

1. Разработана система ЧПУ «ФАУСТ», где реализованы результаты выполненных ранее исследований:

— метод двухэтапного воспроизведения управляющих программ;

— хранение управляющих программ в электронной памяти;

— сжатие цифровых декодированных управляющих программ модифицированным методом LZ77.

2. Система ЧПУ «ФАУСТ» включает в себя:

— АРМ ФАУСТ, предназначенное для подготовки управляющих программ в декодированном цифровом формате с контролем динамических и геометрических характеристик управляющих программ в интерактивном режиме. В АРМ ФАУСТ реализован алгоритм оптимального распределения памяти для размещения управляющих программ;

— УХВП ФАУСТ, предназначенный для хранения управляющих программ в декодированном цифровом формате и их воспроизведения на станке. Для хранения управляющих программ использована память стандарта Compact Flash Card;

— БС ФАУСТ, предназначенный для преобразования символов декодированной управляющей программы в аналоговые сигналы управления приводами станка.

Система ЧПУ «ФАУСТ» внедрена на ФГУП КАПО им. С. П. Горбунова и ОАО КВЗ и результаты ее эксплуатации подтвердили эффективность такого способа управления.

ЗАКЛЮЧЕНИЕ

.

На основании результатов анализа основных направлений совершенствования систем управления оборудованием с числовым программным управлением предложен метод двухэтапного воспроизведения управляющих программ.

На основании результатов анализа статистических свойств цифровых декодированных управляющих программ построены их информационные модели (комбинаторные источники, источники Бернулли и источники Маркова). Для каждой модели получены количественные значения и аналитические выражения для оценки фактора сжатия и энтропии источника. Разработаны и исследованы эффективные модификации современных методов сжатия применительно к цифровым декодированным управляющим программам. Поставлена и решена формальная задача выбора метода сжатия цифровых декодированных управляющих программ. Показано, что оптимальными методами сжатия в системе двухэтапного воспроизведения управляющих программ являются предложенные модификации словарных методов.

Разработан аппаратно — программный комплекс с двухэтапным воспроизведением управляющих программ для модернизации технологического оборудования с числовым программным управлением с ленточными программоносителями.

Для действующего парка станков с числовым программным управлением повышена эффективность систем управления за счет исключения из обращения ленточных программоносителейснижения трудоемкости управляющих программповышения качества управляющих программ, надежности технологического процесса и производительности процесса записи управляющих программ. При этом получен значительный годовой экономический эффект (не менее 800 тыс. рублей).

Показать весь текст

Список литературы

  1. В. Л. Аппаратные системы числового программного управления. — М.: Машиностроение, 1989. — 248 с.
  2. В. А. Основы программного управления станками. М.: Машиностроение, 1978. — 240 с.
  3. В. А. Управление станками гибких производственных систем. -М.: Машиностроение, 1987. 272 с.
  4. И. Т. и др. Устройства числового программного управления: Учеб. пособие для техн. вузов /И. Т. Гусев, В. Г. Елисеев, А. А. Маслов. М.: Высш. шк., 1986.-296 с.
  5. В. Л. Микропроцессорные системы числового программного управления станками. М.: Машиностроение, 1985. — 288 с.
  6. . Г. и др. Системы программного управления промышленными установками и робототехническими комплексами: Учебное пособие для вузов /Б. Г. Коровин, Г. И. Прокофьев, Л. Н. Рассудов. Л.: Энергоатомиздат (Ленинг. отд — ние), 1990. — 352 с.
  7. В. М. Фазовые системы числового программного управления станками. Изд. 2-е, перераб. и доп. М.: Машиностроение, 1976. — 352 с.
  8. MultiSoft-CNC для модернизации станков с ЧПУ //www.kirov.ru/~multisoft.
  9. О компании ИП СИТЕК //www.sitek-retrofit.com.
  10. Модернизация станков с ЧПУ (на базе ЧПУ Siemens) //www.technopolus.ru.
  11. Модернизация станков с ЧПУ фрезерной группы //ruchservomotor.com.
  12. Модернизация устройств ЧПУ //www.tflex.kiev.ua.
  13. Фирма Модмаш-Софт //www.modmash.nnov.ru.
  14. NC Systems //www.ncsystems.ru.
  15. ООО «Балт Систем» //www.bsystem.ru.
  16. Проектирование технологии: Учебник для студентов машиностроительных специальностей вузов /И. М. Баранчукова, А. А. Гусев, Ю. Б. Крамаренко и др.- Под общ. ред. Ю. М. Соломенцева. М.: Машиностроение, 1990.-416 с.
  17. Г. П. и др. Проектирование постпроцессоров для оборудования гибких производственных систем /Г. П. Гырдымов, В. И. Молочник, А. И. Гольдштейн. JL: Машиностроение. Ленингр. отд — ние, 1988.-232 с.
  18. В. И., Гырдымов Г. П., Гольдштейн А. И. Проектирование постпроцессоров для оборудования с числовым программным управлением. Л.: Машиностроение, 1982. — 136 с.
  19. В. М., Набережнов Г. М., Шлеймович М. П. Модернизация фазовых систем числового программного управления //Вестник КГТУ. -Казань, 2005. № 2 — С. 55 — 59.
  20. В. М., Набережнов Г. М., Шлеймович М. П. Сжатие унитарного кода при управлении станком от декодированной программы //Вестник КГТУ. Казань, 2005. — № 4 — С. 53 — 55.
  21. Д. Сжатие данных, изображений и звука. М.: Техносфера, 2004.-368 с.
  22. Р. Е. Сжатие и поиск информации. М.: Радио и связь, 1989. — 168 с.
  23. А. А. Основы сжатия информации. СПб.: СПГТУ, 1998. — 83 с.
  24. М. Основы кодирования. Учебник для ВУЗов. М.: Техносфера, 2004.-288 с.
  25. В. И. Прикладная теория информации: Учеб. для студ. вузов по спец. «Автоматизированные системы обработки информации и управления». М.: Высш. шк., 1989. — 320 с.
  26. В. Д., Вашкевич С. Н. Решение траекторных задач в микропроцессорных системах ЧПУ /Под ред. В. Б. Смолова. JL: Машиностроение (Ленингр. отд — ние), 1986. — 106 с.
  27. Д. А. Метод построения кодов с минимальной избыточностью: Пер. с англ. //Кибернетический сборник. М.: ИЛ, 1961. — Вып. 3. -С. 79−87.
  28. А. Программирование: теоремы и задачи. -2-е изд., испр. и доп. -М.: МЦНМО, 2004. 296 с.
  29. К. Математическая теория связи: Пер. с англ. // Работы по теории информации и кибернетике. М.: ИЛ, 1963. — С. 243 — 332.
  30. R. М. Technical N65. The Research Laboratory of Electronics, MIT, Mar. 17, 1949.
  31. . Цифровая связь. Теоретические основы и практическое применение. Изд. 2-е, испр.: Пер. с англ. М.: Издательский дом «Вильяме», 2003. — 1104 с.
  32. Д., Ратушняк А., Смирнов М., Юкин В. Методы сжатия данных. Устройство архиваторов, сжатие изображений и видео. М.: ДИАЛОГ -МИФИ, 2002.-384 с.
  33. А. В. Эффективные алгоритмы неискажающего сжатия текстовой информации. Дис. к. ф. — м. н. — М.: Ин — т систем информатики им. А. П. Ершова, 1997.-200 с.
  34. М. А. Обзор применения методов безущербного сжатия данных в СУБД //www.compression.ru.
  35. М. А. Использование методов сжатия данных без потерь информации в условиях жестких ограничений на ресурсы устройства -декодера, //www.compression.ru.
  36. К. Ю. Сжатие информации: анализ методов и подходов. -Минск, 2000. 42 с. (Препринт/ Ин — т Кибернетики НАН Беларуси- № 6).
  37. В. В. Экономное кодирование дискретной информации. СПб.: СПб ГИТМО (ТУ), 2001. — 115 с.
  38. Д. Алгоритмы сжатия информации. Ч. 1. Сжатие по Хаффмену //Монитор, 1993. № 7 — 8 — С. 14 — 20.
  39. Д. Алгоритмы сжатия информации. Ч. 2. Арифметическое кодирование //Монитор, 1994 № 1 — С. 20 — 23.
  40. . Я., Фионов А. Н. Эффективный метод адаптивного арифметического кодирования для источников с большими алфавитами// Проблемы передачи информации. 1999. — Т. 35, Вып. 4. — С. 95 — 108.
  41. И. В. Дискретный анализ: Учеб. пособие для студентов, специализирующихся по прикладной математике и информатике. 3-е изд., перераб. и доп. СПб.: Невский Диалект- БХВ — Петербург, 2003. -320 с.
  42. . Я. Сжатие данных методом стопки книг //Проблемы передачи информации, 1980. Т. 16, № 4. — С. 16 — 21.
  43. Cleary J. G., Witten I. H. Data compression using adaptive coding and partial string matching //IEEE Transactions on Communications, 1984. Vol. 32 (4) -P. 396−402.
  44. Bell Т. C., Witten I. H., Cleary J. G. Modeling for text compression //ACM Computer Surveys, 1989. Vol. 24 (4) — P. 555 -591.
  45. Д. Повышение эффективности алгоритма PPM //Проблемы передачи информации, 2001. Т. 34(3) — С. 44 — 54.
  46. А. М. A Note on the PPM Data Compression Algorithm: Res. rept. 88/7. Dept. of Computer Science, University of Melbourne, Victoria, Australia, 1988.
  47. Moffat A. M. Implementing the PPM Data Compression Scheme //IEEE Trans, on Communications. 1990. — Vol. 38 (11) — P. 1917 — 1921.
  48. Ziv J., Lempel A. An Universal Algorithm for Sequential Data Compression //IEEE Transaction on Information Theory, 1977. Vol. 23 (3) — P. 337 — 343.
  49. Ziv J., Lempel A. Compression of Individual Sequences via Variable Rate Coding //IEEE Transaction on Information Theory, 1978. Vol. 24 (5) -P. 530−536.
  50. Д. Алгоритмы сжатия информация. Ч. 3. Алгоритмы группы LZ//Монитор, 1994.-№ 2-С. 10−13.
  51. Д. Алгоритмы сжатия информация. Ч. 4. Алгоритм LZW //Монитор, 1994. № 3 — С. 8 — 11.
  52. Д. Алгоритмы сжатия информация. Ч. 5. Алгоритмы сжатия в драйверах устройств //Монитор, 1994. № 4 — С. 24 — 27.
  53. Storer J. A., Szymanski Т. G. Data Compression via textual substitution// Journal of the ACM. Oct. 1982. -Vol. 29 (4). — P. 928 — 951.
  54. Welch T. A. Technique for High Performance Data Compression //Computer, 1984. — Vol. 17 (6) — P. 8 — 19.
  55. Д. Пишем упаковщик//Монитор, 1993- № 1 С. 16 — 20.
  56. Burrows М., Wheeler D. J. A Block sorting Lossless Data Compression Algorithm// Palo Alto, 1994. — (Tech. Rep. /DEC Systems Research Center, № 124)
  57. Гасфилд Дэн. Строки, деревья и последовательности в алгоритмах: Информатика и вычислительная биология /Пер. с англ. И. В. Романовского. СПб.: Невский Диалект- БХВ — Петербург, 2003. — 654 с.
  58. Дж. Жемчужины программирования. 2-е издание. СПб.: Питер, 2002. — 272 с.
  59. Д. Искусство программирования для ЭВМ. Т. 3. Сортировка и поиск. М.: Мир, 1978. — 844 с.
  60. Седжвик Роберт. Фундаментальные алгоритмы на С++. Анализ/Структуры данных/Сортировка/Поиск: Пер. с англ./Роберт Седжвик. СПб.: ООО «ДиаСофтЮП», 2002. — 688 с.
  61. Ахо А., Хопкрофт Дж. Ульман Дж. Построение и анализ вычислительных алгоритмов. М.: Мир, 1979. — 536 с.
  62. Г. Ассоциативное кодирование //Монитор, 1994. № 8. -С. 10- 19.
  63. Golomb S. W. Run Length Encodings //IEEE Transactions on Information Theory, 1966. — Vol. 12 (3) — P. 399 — 401.
  64. Ю. И. Системный анализ и исследование операций: Учеб. вузов для спец. АСОИУ. М.: Высш. шк., 1996. — 335 с.
  65. А., Анри Лабордер А. Методы и модели исследования операций. Пер. с франц. — М.: Мир, 1977. — 432 с.
  66. Л. Т. Основы кибернетики. Т.1. Математические основы кибернетики. Учеб. пособие для студентов втузов. М. «Энергия», 1973. -504 с.
  67. X. Введение в исследование операций: В 2 х книгах. Кн. 2. Пер. с англ. — М.: Мир, 1985. — 496 с.
  68. Г., Рейвидран А., Рэгсдел К. Оптимизация в технике: В 2 х кн. Кн. 1. Пер. с англ. — М.: Мир, 1986. — 352 с.
  69. М. Математические методы оптимизации и экономическая теория. М.: Издательство «Прогресс», 1975. — 608 с.
  70. В. Комбинаторика для программистов: Пер. с польск. М.: Мир, 1988.-213 с.
  71. П., Уилтон P. IBM PC и PS/2. Руководство по программированию: Пер. с англ. М.: Радио и связь, 1994. — 336 с.
  72. А. В., Фролов Г. В. MS DOS для программиста: В 2 — х ч. Ч. 1. -М.: ДИАЛОГ — МИФИ, 1997. — 256 с. — (Библиотека системного программиста- т. 18).
  73. А. В., Фролов Г. В. MS DOS для программиста: В 2 — х ч. Ч. 2. -М.: ДИАЛОГ — МИФИ, 1997. — 256 с. — (Библиотека системного программиста- т. 19).
  74. В. П. Программирование драйверов Windows. М.: ООО «Бином — Пресс», 2004. — 432 с.
  75. С. И. и др. Программирование драйверов и систем безопасности: Учеб. пособие /Сорокина С. И., Тихонов А. Ю., Щербаков А. Ю. СПб.: БХВ — Петербург, М.: Издатель Молгачева С. В., 2003. -256 с.
  76. В. В., Киселев А. В. Современные микропроцессоры. М. НОЛИДЖ, 2000. — 320 с.
  77. И. В., Королев Д. И. AVR: Аппаратные средства разработчика //Компоненты и технологии, 1999. № 1 — С. 30 — 33.
  78. Н. В., Королев Д. Н. AVR: Аппаратные средства разработчика //Микропроцессор РЕВЮ, 1998. № 1 — С. 31 — 37.
  79. В. Н. Применение микроконтроллеров AVR: схемы, алгоритмы, программы. М.: Издательский дом «Додэка — XXI», 2004. — 288 с.
  80. А.В. Микроконтроллеры AVR семейства Classic фирмы ATMEL. М: Издательский дом «Додэка — XXI», 2002. — 288 с.
  81. А.В. Микроконтроллеры AVR семейств Tiny и Mega фирмы ATMEL. М: Издательский дом «Додэка — XXI», 2004. — 560 с.
  82. CompactFlash™ Memory Card Product Manual SunDisk Corparation, 2000 //www.sundisk.com
  83. Гук M. Аппаратные средства IBM PC. Энциклопедия. СПб.: Питер, 2000.-816 с.
  84. Гук М. Аппаратные средства IBM PC. Энциклопедия. 2-е изд., перераб. и доп. СПб.: Питер, 2005. — 923 с.
Заполнить форму текущей работой