Помощь в учёбе, очень быстро...
Работаем вместе до победы

Методология полнопространственного моделирования сложных экологически опасных металлургических процессов для разработки многофункциональных компьютерно-тренинговых систем и обучающих сред

Диссертация: Методология полнопространственного моделирования сложных экологически опасных металлургических процессов для разработки многофункциональных компьютерно-тренинговых систем и обучающих сред
ДиссертацияПомощь в написанииУзнать стоимостьмоей работы

В информационном, технологическом, экономическом и экологическом аспектах рассмотрена и обоснована проблема структурного синтеза полнопространственного математического описания основных металлургических процессов, как ресурсоемких, экологически опасных производств, применительно к задачам многоаспектной профессиональной подготовки кадров с использованием компьютерных технологий обучения… Читать ещё >

Содержание

  • ГЛАВА 1. СОСТОЯНИЕ ПРОБЛЕМЫ ИСПОЛЬЗОВАНИЯ СОВРЕМЕННЫХ ИНФОРМАЦИОННО-КОМПЬЮТЕРНЫХ ТЕХНОЛОГИЙ ДЛЯ ПОДГОТОВКИ КАДРОВ СЛОЖНЫХ ЭКОЛОГИЧЕСКИ ОПАСНЫХ МЕТАЛЛУРГИЧЕСКИХ ПРОИЗВОДСТВ
    • 1. 1. Актуальность проблемы разработки систем и средств подготовки специалистов для металлургии с использованием современных информационно-компьютерных технологий
    • 1. 2. Особенности металлургического производства и информационные аспекты деятельности оперативно-технологического персонала СМП
    • 1. 3. Проблемный анализ подходов к формализации сложных технологических процессов
    • 1. 4. Анализ методов и моделей формализации экспертных знаний
    • 1. 5. Анализ использования информационных и компьютерных технологий в сфере практической подготовки и повышения квалификации в металлургии
  • Выводы
  • ГЛАВА 2. МЕТОДОЛОГИЯ ПОЛНОПРОСТРАНСТВЕННОГО МОДЕЛИРОВАНИЯ СЛОЖНЫХ МЕТАЛЛУРГИЧЕСКИХ ПРОЦЕССОВ ПРИ РАЗРАБОТКЕ ИНТЕЛЛЕКТУАЛЬНЫХ КОМПЬЮТЕРНО-ТРЕНИНГОВЫХ СИСТЕМ
    • 2. 1. Методологические основы синтеза композиционных моделей сложных технологических процессов экологически опасных металлургических производств
    • 2. 2. Структурное представление СМП применительно к разработке интеллектуальных, многофункциональных компьютерно-тренинговых систем
    • 2. 3. Концептуальные аспекты моделирования профессиональной деятельности эксплуатационно-технологического персонала СМП
    • 2. 4. Формирование и структуризация полного информационного пространства моделирования СМП
    • 2. 5. Концептуальные особенности и принципы структурообразования композиционной модели СМП
    • 2. 6. Применение обьектно-ориентированного подхода при синтезе композиционных моделей СМП
  • Выводы
  • ГЛАВА 3. ОПИСАНИЕ МЕТОДОЛОГИИ СТРУКТУРНОГО СИНТЕЗА ФУНКЦИОНАЛЬНЫХ КОМПОНЕНТ КОМПОЗИЦИОННЫХ МОДЕЛЕЙ СМП НА ПРИМЕРЕ ПОСТРОЕНИЯ БАЗОВОЙ МОДЕЛИ КИСЛОРОДНО-КОНВЕРТЕРНОГО ПРОЦЕССА ПРОИЗВОДСТВА СТАЛИ
    • 3. 1. Методологические принципы и процедурные этапы построения базовой математической модели ККП
    • 3. 2. Многоаспектный декомпозиционный анализ кислородно-конвертерного процесса как объекта моделирования
    • 3. 3. Формализованное описание корневого сегмента базовой математической модели ККП
    • 3. 4. Упрощение базового математического описания в задаче моделирования конвертерной плавки с использованием анализа чувствительности
    • 3. 5. Разработка комплекса дополняющих математических моделей состояния
  • ГШМ-эмульсии, футеровки и пылеобразования
  • Выводы
  • ГЛАВА 4. СИНТЕЗ КОМБИНИРОВАННОЙ МАТЕМАТИЧЕСКОЙ МОДЕЛИ ТЕХНОГЕННОГО ВОЗДЕЙСТВИЯ
    • 4. 1. Объектная структура комбинированной математической модели техногенного воздействия на здоровье человека
    • 4. 2. Анализ результатов исследования и формализации влияния загрязняющих веществ на здоровье человека. ?
    • 4. 3. Структурный синтез комбинированной математической модели техногенного воздействия на здоровье человека
    • 4. 4. Моделирование техногенного воздействия на жителей крупных металлургических городов.*
  • Выводы
  • ГЛАВА. МЕТОДИКА ОБЪЕКТНО- ОРИЕНТИРОВАННОГО СИНТЕЗА МОДЕЛЕЙ ПРЕДСТАВЛЕНИЯ РАЗНОРОДНЫХ ЭКСПЕРТНЫХ ЗНАНИЙ
    • 5. 1. Структурное описание объектных моделей представления разнородных экспертных знаний
    • 5. 2. Способы организации баз знаний, содержащих разнородную экспертную информацию
    • 5. 3. Алгоритмы адаптации и модификации базы знаний в процессе эксплуатации
    • 5. 4. Примеры практического использования методологии синтеза объектноориентированных нечетких моделей разнородных экспертных знаний
  • Выводы
  • ГЛАВА 6. РАЗРАБОТКА МЕТОДОЛОГИИ ИДЕНТИФИКАЦИИ КОМБИНИРОВАННЫХ МАТЕМАТИЧЕСКИХ МОДЕЛЕЙ С РАЗНОРОДНЫМИ ПАРАМЕТРАМИ В РАЗНОРОДНОЙ ИНФОРМАЦИОННОЙ СРЕДЕ
    • 6. 1. Анализ проблемы и постановка задачи идентификации комбинированных математических моделей
    • 6. 2. Формирование обучающей выборки при недостатке и нечеткости исходных данных
    • 6. 3. Универсальный алгоритм идентификации комбинированных математических моделей
    • 6. 4. Экспертно-аналитическая процедура уточнения решения с помощью совместной модификации ФП экспериментальных данных и параметров модели
    • 6. 5. Инструментальная диалоговая система идентификации комбинированных моделей
  • Выводы

Методология полнопространственного моделирования сложных экологически опасных металлургических процессов для разработки многофункциональных компьютерно-тренинговых систем и обучающих сред (реферат, курсовая, диплом, контрольная)

Актуальность проблемы. Металлургическая промышленность является одной из важнейших базовых отраслей отечественной экономики, в тоже время, наиболее ресурсоемкой и экологически опасной. На рубеже тысячелетий перед человечеством угрожающе встают перспективы экологических проблем, материального и энергетического дефицита.

Согласно выводам ученых, современное экологическое состояние России можно считать критическим. Около 40 млн. человек — жителей 86 городов испытывает воздействие вредных веществ в 10 раз и более превышающих нормы ПДК. Наиболее тяжелое положение сложилось в городах, в которых расположены предприятия черной и цветной металлургии. Сложившиеся экономические условия ограничивают интенсивную разработку и внедрение экологически чистых и ресурсосберегающих процессов и технологий в ближайшем будущем. Однако принимать экстренные меры по повышению экологической и ресурсосберегающей эффективности существующего металлургического производства необходимо и возможно уже сегодня.

Одним из эффективных направлений решения рассматриваемой проблемы является мотивированный и обоснованный выбор оперативно-технологическим персоналом режимов работы металлургических агрегатов, обеспечивающих минимальные значения показателей по: загрязнению окружающей среды, расходу материалов и ресурсов, износу оборудования.

Это можно сделать, используя последние достижения в области информационно-компьютерных технологий и методов искусственного интеллекта для подготовки и непрерывного контроля квалификации специалистов, обладающих экологической и экономической культурой и ответственностью, в полной мере представляющих последствия тех или иных технологических действий.

Поэтому, создание информационных технологий и компьютерных обучающих систем, охватывающих новейшие достижения науки и техники, а 6 также аккумулирующих знания ведущих специалистов (экспертов) конкретных производств, которые обеспечивают быструю подготовку и переподготовку высококвалифицированных кадров для металлургической промышленности, является одной из стратегических задач экономического развития России.

Создание компьютерных систем подготовки и повышения квалификации персонала металлургических производств представляет собой комплексную проблему, требующую для своего решения разработки общей методологии исследования и моделирования сложных технологических процессов в комплексе с основным оборудованием, информационным взаимодействием с оперативно-технологическим персоналом и многокритериальной оценкой эффективности этого взаимодействия, а также разработки методов идентификации сложных комбинированных моделей, функционирующих в разнородной информационной среде.

Назовем полнопространственным моделированием сложного металлургического процесса математическое описание информационного и материального взаимодействия в системе «Среда-персонал-агрегат-процесс-продукт» с использованием практически доступной информации (измеряемой и сенсорно-наблюдаемой, количественной и качественной) для управления и принятия технологических решений, при его комплексной оценке эффективности функционирования (технологической, экономической и экологической).

В настоящее время создание эффективных компьютерных обучающих систем и технологий сдерживается отсутствием работоспособных методологий, моделей и конкретных программных продуктов, учитывающих особенности функционирования предприятий в современных экологических и экономических условиях, использующих современные возможности компьютерных технологий в процессах получения, накопления, интерпретации и коммуникации знаний.

Таким образом, создание методологии синтеза и идентификации композиционных моделей сложных металлургических процессов, обеспечивающих полнопространственную имитацию состояния изучаемых 7 объектов и разработка интеллектуальных многофункциональных компьютерно-тренинговых обучающих систем на их базе, обеспечивающих высокоэффективное повышение и контроль квалификации персонала, а также накопление, сохранение и коммуникацию профессиональных знаний при подготовке специалистов ресурсоемких и экологически опасных производств, имеет важное народнохозяйственное значение.

Цель работы. Создание методологии синтеза и идентификации композиционных математических моделей для полнопространственной имитации сложных экологически опасных металлургических процессов в интеллектуальных компьютерно-тренинговых системахразработку моделей и алгоритмов, обеспечивающих полноту описания объекта в многомерном критериальном и разнородном информационном пространствах управленияразработку и практическую реализацию на их базе комплекса многофункциональных обучающих систем, обеспечивающих накопление и коммуникацию профессиональных знаний для решения практических задач эффективного управления сложными экологически опасными процессами металлургического производства.

Задачи исследований. Научная проблема и цель работы определили необходимость решения следующих задач исследования:

— провести анализ принципов построения и использования автоматизированных обучающих систем для подготовки эксплуатационно-технологических кадров сложных экологически опасных металлургических производств;

— разработать концептуальные основы структурного синтеза математического описания основных металлургических процессов как ресурсоемких, экологически-опасных производств, применительно к задачам многоаспектной подготовки кадров- 8.

— разработать методологию моделирования и идентификации сложных неполностью наблюдаемых металлургических процессов с использованием количественных и качественных технологических характеристик, позволяющую проектировать математическое обеспечение интеллектуальных компьютерно-тренинговых систем обучения интегрированных в производственно-образовательные среды;

— разработать методы компьютерной интерпретации состояния неполностью наблюдаемых технологических процессов, представленных разнородной технологической информацией (числовыми, лингвистическими и визуальными характеристиками объекта управления) в виде легко модифицируемых обьектно-ориентированных моделей, позволяющих аккумулировать знания и опыт в прикладных интеллектуальных информационно-обучающих системах;

— разработать математические модели основных металлургических процессов комплекса сталь-прокат для решения задач подготовки, диагностики состояния оборудования и управления процессами при неполной, разнородной информации, описывающие технологические, экономические и экологические характеристики адекватно задачам обучения;

— разработать структурномодельные и информационные принципы построения многофункциональных, интеллектуальных компьютерно-тренинговых систем, интегрированных в производственные процессы с использованием новейших информационных, компьютерных технологий, обеспечивающих субнатурное полнопространственное представление состояния технологического процесса средствами мультимедиа;

— практически реализовать и апробировать разработанные в диссертации принципы, методы, модели и алгоритмы в виде комплекса многофункциональных интеллектуальных компьютерно-тренинговых систем подготовки эксплуатационно-технологического персонала конвертерного и прокатного производств. 9.

Методы исследования. В диссертационной работе использованы методы системного анализа, системологии, теории принятия решений, математического моделирования, искусственного интеллекта и проектирования информационных систем.

Результаты, выносимые на защиту.

1. Концепция структурного синтеза полнопространственного математического описания основных металлургических процессов, как ресурсоемких, экологически-опасных производств, применительно к задачам многоаспектной подготовки кадров с использованием новейших компьютерных технологий.

2. Методология моделирования и идентификации сложных, неполностью наблюдаемых технологических процессов с использованием количественных и качественных технологических характеристик, позволяющая проектировать интеллектуальные компьютерно-тренинговые системы обучения интегрируемые с производством.

3. Методы компьютерной интерпретации состояния неполностью наблюдаемых технологических процессов, представленных разнородной технологической информацией (числовыми, лингвистическими и визуальными характеристиками объекта управления) в виде легко модифицируемых обьектно-ориентированных моделей, позволяющих аккумулировать знания и опыт в прикладных интеллектуальных информационно-обучающих системах.

4. Математические модели основных металлургических процессов сталеплавильного и прокатного производств, для решения задач подготовки, диагностики состояния оборудования и управления процессами при неполной, разнородной информации об обьекте управления.

5. Функциональная структура и системно-технические принципы построения многофункциональных интеллектуальных компьютерно-тренинговых систем подготовки эксплуатационно-технологического персонала экологически опасных металлургических производств с использованием мультимедиа.

10 средств представления технологической информации и новейших компьютерных технологий обучения.

6. Практическая реализация и апробирование разработанных в диссертации принципов, методов, моделей и алгоритмов в виде комплекса многофункциональных интеллектуальных компьютерно-тренинговых систем подготовки эксплуатационно-технологического персонала конвертерного и прокатного производств.

Научная новизна результатов. Научная новизна работы заключается в: создании концептуальной базы, методологии структурного синтеза математического описания сложных, неполностью наблюдаемых процессов в задачах многоаспектной профессиональной подготовки кадров с учетом технико-экономических и экологических критериев функционирования металлургического производстваразработке новых методов формализации и накопления разнородных экспертных знаний, которые могут иметь вид: числовых данных, терминов естественного языка, визуального изображения и на их основе создания эффективной технологии синтеза нового класса интеллектуальных информационно-обучающих систем, обладающих свойствами аккумулирования производственного опыта в процессе функционированияразработке методологии и алгоритмов идентификации комбинированных математических моделей с ограниченной обучающей выборкой, оперирующих с разнородными параметрами в разнородной информационной средеразработке математических моделей основных металлургических процессов комплекса сталь-прокат для решения задач подготовки, диагностики состояния оборудования и управления процессами при неполной, разнородной информации, описывающих технологические,.

11 экономические и экологические показатели деятельности эксплуатационно-технологического персонала- ¦ разработке функциональной структуры и системно-технических принципов построения многофункциональных, интеллектуальных компьютерно-тренинговых систем подготовки кадров, повышающих экологическую безопасность и экономическую эффективность действующих металлургических производств.

Практическая ценность и реализация результатов. Практическая ценность работы заключается в том, что проведенные исследования позволили разработать и внедрить в практику на ряде крупнейших металлургических комбинатов и учебных заведениях:

•методики и алгоритмы интерпретации характеристик неполностью наблюдаемых процессов по данным измерения, лингвистическим и визуальным экспертным оценкам и визуализации состояния технологических процессов средствами мультимедиа в виде анимации, звука и видео.

• динамические математические модели прогнозирования состояния, управления и оценки техногенного воздействия конвертерных процессов производства стали;

• многофункциональные интеллектуальные компьютерно-тренинговые системы подготовки эксплуатационно-технологического персонала для сталеплавильного и прокатного производств;

•базовые элементы корпоративной производственно-образовательной среды, обеспечивающей накопление, сохранение и коммуникацию профессиональных знаний в едином информационном пространстве на базе современных компьютерных и коммуникационных технологий. Теоретические и практические результаты диссертации, получены автором при выполнении ряда целевых программ и комплексных планов ГКНТ,.

12 хоздоговоров с организациями металлургической промышленности и предприятиями других отраслей народного хозяйства.

Обоснованность и достоверность научных положений, выводов и рекомендаций диссертационной работы подтверждены результатами моделирования и внедрением программных разработок в системах управления технологическими процессами и повышения квалификации кадров металлургических предприятий. Некоторые системотехнические принципы и алгоритмы управления защищены авторскими свидетельствами.

Как законченные программные продукты результаты диссертационной работы внедрены с подтвержденными экономическими эффектами в виде: «Адаптивного алгоритма оценки состояния кислородно-конвертерной плавки», «Алгоритма программного управления продувкой металла в 160тонном кислородном конвертере, обеспечивающего синхронизацию процессов обезуглероживания и шлакообразования в начальном периоде плавки», «Микропоцессорной системы управления кислородно-конвертерной плавкой» на Ново-липецком металлургическом комбинате- «Интеллектуальной компьютерно-тренинговой системы повышения квалификации эксплуатационно-технологического персонала станов ХПТ» на Первоуральском ново-трубном заводе- «Пакета тренажерно-обучающих программ для технологов конверторщиков конвертерного производства» на ОАО «Северсталь» .

Внедрение моделей, алгоритмов и систем в конвертерном производстве обеспечило сокращение: выбросов металла и шлака на 30%, расхода шлакообразующих на 17%, додувок на 7%, расхода энергоресурсов на 0,6%- в прокатном производстве обеспечило сокращение: числа аварий на 1,4%, сокращение брака труб на 2,1%.

В 35 металлургических колледжах и техникумах внедрены в учебный процесс тренажерно-обучающие программы по мартеновскому, конвертерному процессам производства стали, непрерывной разливке, горячей покатке листового и сортового металла, холодной прокатке труб, повышающие в 1,2−2 раза качество.

13 усвоения учебного материала и приобретения практических навыков. С использованием указанных систем в металлургических средних учебных заведениях с 1989 года подготовлено свыше 20 ООО специалистов для России, Украины, Казахстана, Белоруссии.

Научные и практические результаты нашли применение в учебном процессе МИСиС при выработке концепции информатизации учебного процесса в технологическом вузе и при организации непрерывного практического обучения студентов на основе интеллектуальных компьютерно-тренинговых систем.

Апробация работы. Основные научные результаты и положения работы докладывались и обсуждались на семинарах, совещаниях, научно-технических конференциях: Всесоюзная нучно-техническая конференция «Динамическое моделирование сложных систем», Москва, 1982 г., X Всесоюзное совещание «Создание и внедрение автоматических и автоматизированных систем управления непрерывных и дискретно-непрерывных технологических процессов «, Алма-Ата, ВСНТО, 1983 г., Международный симпозиум «Современные методы расчета и оценки надежности электро-радиоприборов и систем для научных исследований» МоскваСухуми, 1983 г., 1 Всесоюзная конференция «Теоретические основы и инженерные методы создания управляющих систем повышенной надежности и живучести», Севастополь, 1984 г., Всесоюзная научная конференция, посвященная Дню советской науки, Москва, 1985 г., Всесоюзное научно-техническое совещание «Создание и внедрение систем автоматического и автоматизированного управления технологическими процессами.», Новгород, 1986 г., V Международная научно — техническая конференция «Микроэлектроника — 86», Пловдив, Болгария, 1986 г., Всесоюзная научнотехническая конференция «Техническое и программное обеспечение комплексов полунатурного моделирования», Гродно, 1988 г., III Всесоюзная научно-техническая конференция «Тренажеры и компьютеризация профессиональной подготовки «, Пушкин, 1993 г., I Международный симпозиум «Проблемы.

14 комплексного использования руд", С-Петербург, 1994 г., IV Всероссийская научнометодическая конференция «Тренажеры и компьютеризация профессиональной подготовки», Москва, 1994 г., I Муждународная конференция по дистанционному образованию в России «Дистанционное обучение и новые технологии в образовании», Москва 1994 г., Международной научно-практической конференции «Управление большими системами-97», Москва, 1997 г., VII Международной конференции «Проблемы управления безопасностью сложных систем», Москва 1999 г., IX Международной конференции — выставке «Информационные технологии в образовании», Москва, 1999 г.

Публикации. Основные положения диссертации отражены в 43 опубликованных научных работах и изобретениях, 14 научно-технических отчетах.

Объем и структура диссертации. Диссертация состоит из введения, шести глав и заключения, изложенных на 370 страницах машинописного текста, содержит 52 рисунка и 14 таблиц, список литературы из 280 наименований.

Выводы по главе VI:

1. Разработана методология идентификации для класса комбинированных моделей произвольной структуры, описывающих малоизученные, трудноформали-зуемые или неполностью наблюдаемые объекты и оперирующих с разнородными параметрами в разнородной информационной среде.

2. Для осуществления параметрической идентификации при недостатке экспериментальных данных и их нечеткости разработан универсальный алгоритм идентификации, включающий в себя новый алгоритм формирования обучающей выборки, центральным моментом которого является представление имеющихся экспериментальных данных в виде нечетких чисел, интервалов и качественных оценок. При этом недостающие экспериментальные данные разыгрываются в окрестностях имеющихся точек, задаваемых «-уровнем в их функциях принадлежности, а > 0,5.

3. Для оценки параметров в комбинированных моделях предлагается диалоговая процедура идентификации на основе экспертных оценок, состоящая из двух основных этапов. На первом этапе осуществляется идентификация с использованием классических методов (например, методом наименьших квадратов). На втором этапе, при отсутствии допустимого решения на предыдущем или для его смысловой корректировки, предлагается многовариантная процедура настройки параметров функций принадлежности коэффициентов модели и исходных данных. Конфигурация настройки определяется экспертом.

4. Разработана инструментальная система для диалоговой процедуры идентификации комбинированных моделей с удобным и простым интерфейсом, ориентированным на эксперта предметной области, которая позволяет работать с классом комбинированных моделей и предназначена для широкого применения.

5. Предлагаемая процедура идентификации может использоваться для настройки сложных композиционных моделей, состоящих из комплекса комбинированных моделей, в различных областях знаний: в управлении технологическими процессами, экономике, социологии, медицине и т. д.

ЗАКЛЮЧЕНИЕ

.

В диссертационной работе, на основе теоретического обобщения, автором предложена новая концепция полнопространственного моделирования сложных экологически опасных металлургических процессов в интеллектуальных компью-терно-тренинговых системах, создана методология синтеза и идентификации композиционных математических моделей, разработаны модели и алгоритмы, учитывающие многомерность критериального и разнородность информационного пространств управления, на основе которых разработан и реализован комплекс многофункциональных обучающих систем, обеспечивающих накопление и коммуникацию профессиональных знаний для эффективного управления экологически опасными процессами металлургического производства, что является решением важной народно-хозяйственной проблемы. В рамках решения этой проблемы, автором получены следующие результаты:

1. В информационном, технологическом, экономическом и экологическом аспектах рассмотрена и обоснована проблема структурного синтеза полнопространственного математического описания основных металлургических процессов, как ресурсоемких, экологически опасных производств, применительно к задачам многоаспектной профессиональной подготовки кадров с использованием компьютерных технологий обучения. Показано, что объективная сложность создания высокоэффективных компьютерных обучающих систем для профессиональной подготовки эксплуатационно-технологического персонала сложных экологически опасных металлургических производств обусловлена их специфическими особенностями: структурной сложностью, недостаточной изученностью, многообразием состояний и высокой динамикой их изменения, неполной наблюдаемостью, определяющей ролью человеческого фактора в управлении и существенным объемом использования сенсорно-наблюдаемых характеристик в процессах принятия решений.

2. Разработана объектно-ориентированная методология полнопространственного моделирования и идентификации сложных неполностью наблюдаемых.

297 технологических процессов с использованием количественных и качественных технологических характеристик, фундаментальных, эмпирических и экспертных знаний, позволяющая сократить время проектирования, обеспечить простоту масштабирования и модификации математического обеспечения сложных, многофункциональных интеллектуальных компьютерно-тренинговых систем обучения.

3. Разработаны методы и модели компьютерной интерпретации состояния неполностью наблюдаемых технологических процессов, представленных разнородной технологической информацией (числовыми, лингвистическими и визуальными характеристиками обьекта управления) в виде легко модифицируемых обь-ектно-ориентированных моделей, позволяющих аккумулировать знания и опыт лучших специалистов в процессе функционирования систем на производстве.

4. Разработаны композиционные математические модели основных металлургических процессов комплекса сталь-прокат для решения задач подготовки, диагностики состояния оборудования и управления процессами при неполной, разнородной информации, а также полнопространственной имитации состояния сложных металлургических процессов в многофункциональных интеллектуальных компьютерно-тренинговых обучающих системах.

5. Разработана комбинированная математическая модель оценки техногенного воздействия на здоровье человека, позволяющая оценить заболеваемость, и продолжительность жизни для различных групп населения с возможной персонификацией этих показателей для конкретного человека, как среднестатистического носителя учитываемых в ней факторов, что обусловило универсальность ее использования в обучающих системах, гигиенической практике и экологическом аудите.

6. Разработана методология и алгоритмы идентификации сложных, комбинированных математических моделей произвольной структуры (включающих в себя функциональные и экспертно-аналитические компоненты) с ограниченной обучающей выборкой, оперирующих с разнородными параметрами в разнородной.

298 информационной среде, что существенно расширяет возможности применения методов искусственного интеллекта для решения новых практических задач.

7. Разработаны системно-функциональные основы и информационномодельные принципы построения многофункциональных интеллектуальных компь-ютерно-тренинговых системинтегрируемых в производственные процессы с использованием новейших информационных, компьютерных технологий, обеспечивающих субнатурное полнопространственное представление состояния технологического процесса средствами мультимедиа.

8. Аппробированы и практически реализованы разработанные в диссертации принципы, методы, модели и алгоритмы в виде математического обеспечения систем управления на НЛМК, многофункциональных интеллектуальных компь-ютерно-тренинговых систем подготовки эксплуатационно-технологического персонала конвертерного и прокатного производств на ПНТЗ и ОАО «Северсталь «, а также в 35 учебных заведениях металлургического комплекса. С использованием указанных систем в средних учебных заведениях с 1989 года подготовлено свыше 20 ООО специалистов для России, Украины, Казахстана, Белоруссии и других республик.

Показать весь текст

Список литературы

  1. В.Ф., Молчанов A.B. Экология, здоровье и природопользование в России. М.: Финансы и статистика. — 1995.
  2. Концепция информатизации сферы образования Российской Федерации. Бюллетень «Проблемы информатизации высшей школы», М., 1998, 322 с.
  3. Концепция информатизации высшего образования Российской Федерации. М., 1994, 100 с.
  4. Современное состояние и тенденции развития информационных технологий в России. М., Научный Совет по Государственной научно- технической программе «Информатизация России, «1995, 330 с.
  5. Концепция информатизации сферы образования Российской Федерации. Бюллетень «Проблемы информатизации высшей школы», М., 1998, 322 с.
  6. И. В., Писарев С. А. Стратегия инновационного развития общества. Системный подход. Ижевск, из-во ИжГТУ, 1996, 396 с.
  7. А. А. К вопросу об определении понятия «дистанционное обучение «. М., журнал «Дистанционное образование «, № 4,1997. с. 16−19.
  8. А.Г., Косарев В. А. Современные проблемы и концепции информатизации учебного процесса в технологическом ВУЗе. // Информационные технологии в металлургии и экономике. Сборник научных трудов. М.: МИСиС, 1997. с. 5 — 11.
  9. В. А. Ткаченко Е.В. Информационные аспекты построения корпоративной образовательной среды для подготовки специалистов в металлургии. // Информационные технологии в образовании и металлургии. Сборник научных трудов. М.: МИСиС, 1999. с 57 — 66.
  10. Ю.Суржиков В. Д. Гигиенические основы оценки риска нарушения здоровья различных групп населения под влиянием атмосферных загрязнений.300
  11. Диссертация на соискание ученой степени доктора медицинских наук. М.: 1994.
  12. К.А. Руководство по гигиене атмосферного воздуха. М. — 1976.
  13. В.А. Муратова С.Ю. Проблемы экологического тренинга в многоаспектной подготовке эксплуатационно-технологического персонала металлургических производств
  14. М. А.Курс инженерной психологии. Таллин, Валгус, 1978.
  15. В. И. Информационная теория контроля и управления. Д., Судостроение, 1973.
  16. И.А. Автоматическое управление химико-металлургическими процессами с сосредоточенными параметрами. Москва, «Металлургия» 1977. 343 с.
  17. Чжао Юань-Жень. Сб.» Математическая логика и ее применение», Мир, 1965, с. 281.
  18. Н., Кибернетика, М., «Советское радио», 1958.
  19. Р., Введение в кибернетику, И JI, 1959.
  20. А.Я., Юсупов P.M., Косарев В. А. Самонастраивающиеся системы с эталонной моделью.//Авт.свид. № 884 244, положительное решение от 8.10.80.
  21. З.Г., Лащев А. Я., Косарев В. А. Система экстремального регулирования.//Авт. Свид.№ 885 927, положительное решение от 3.08.81.
  22. Н.П. Моделирование сложных систем. М., Наука, 1978, -399 с.
  23. H.H. Математические задачи системного анализа. М., Наука, 1998. -152 с.
  24. Ю. А., Шаров A.A. Системы и модели. М.: Радио и связь, 1982. 152 с.
  25. С., Меллор С. Объектно-ориентированный анализ: моделирование мира в состояниях. Киев: Диалектика. — 1993. — 240 с.
  26. Ю.Р. Интеллектуальные технологии исследовательского проектирования. Формальные системы и семиотические модели.- Киев, -1998.245 с.301
  27. Г. Д. Математическое моделирование сталеплавильных процессов с применением ЭВМ. Диссертация на соискание ученой степени доктора технических наук. М., МИСиС, 1974.
  28. В. П. Автореферат диссертации на соискание ученой степени доктора технических наук. Магнитогорск, 1973.
  29. В.В. Методы кибернетики в химии и химической технологии. М., «Химия», 1968.-269 с.
  30. Г. С. Искусственный интеллект основа новой информационной технологии. Сер. Академические чтения. М.: Наука, 1988.
  31. В.П. Экспертные системы в химической технологии. Основы теории, опыт разработки и применения. -М.: Химия, 1995.
  32. Э.В. Экспертные системы. Решение неформализуемых задач в диалоге с ЭВМ.-М.: Наука, 1987.
  33. Д.А. Логико-лингвистические модели в системах управления. -М.: Энергоиздат, 1981.
  34. Н. Принципы искусственного интеллекта / Пер. с англ. М.: Радио и связь, 1985.34.3митрович А. И. Интеллектуальные информационные системы.-Минск: НТООО «ТетраСистемс», 1997.
  35. Кафаров В. В, Софиев А. З., Трахтенберг А. М ДАН СССР, 1983, Т.268, с. 137 .
  36. И. А. Автоматическое управление процессами в кипящем слое. Металлургия, 1969.
  37. И.М., Травин О. В., Туркенич Д. И. Математические модели конвертерного процесса. М.,» Металлургия», 1978. -182 с.
  38. Г. Д., Косарев В. А., Мосалов Г. И., Чудов A.JI. Математическая модель кислородно -конвертерного процесса производства стали.// Сб. научных трудов МИСиС «Некоторые вопросы математической теории управляемых процессов «, М.: Металлургия, 1973.
  39. В.А. Комплекс программно-технических средств для исследования и моделирования характеристик полупроводниковых приборов.// Сб. докладов V Международной научно-технической конференции «Микроэлектроника 86 «, Пловдив. Болгария, 1986.
  40. Н., Смит Г. Прикладной регрессионный анализ. М. «Статистика», 1973.
  41. Математические модели технологических процессов и разработка систем автоматического регулирования с переменной структурой. Под ред. Акад. Б. Н. Петрова, М., «Металлургия», 1964.
  42. Д. Анализ процессов статистическими методами. М. «Мир», 1973.-430 с.
  43. Р. Математическое моделирование в химической технологии. М., «Химия», 1971.-340 с.
  44. Я.А. Методы кибернетической диагностики динамических систем. «Зинатне», Рига. 1967.303
  45. Г. Д., Деркачев E.H., Косарев В. А. Прогнозирование обезуглероживания в конвертере на основе адаптирующейся динамической модели. Изв. ВУЗов, М.: Черная металлургия 1973, № 5, с. 56−63.
  46. Г. Д., Трейстер Ю. Я., Косарев В. А. Исследование кислородно-конвертерного процесса на ЭВМ.// Труды I Всесоюзной конференции по применению ЭВМ в металлургии. М. 1973.
  47. В.А. Динамическое моделирование при управлении не полностью наблюдаемыми процессами.// Материалы Всесоюзной научно-технической конференции «Динамическое моделирование сложных систем», Москва. 1982.-с. 172−176.
  48. В.А. Синтез комбинированной математической модели оценки состояния ГШМ-эмульсии в ванне конвертера.// Информационные технологии в металлургии, экономике и образовании. Сборник научных трудов. М.: МИСиС, 2000. с 143 — 149.
  49. В. А., Салихов З. Г. Математическое моделирование горнометаллургических агрегатов в автоматизированных системах профессионального тренинга. Сб. докладов I Международного симпозиума «Проблемы комплексного использования руд», С Петербург, 1994.
  50. Э. Введение в математическую логику. -М.: Наука, 1971.
  51. Robinson J.A. A machine-oriented logic based on resolution principle. / Journal of the ACM. V. 12. — № 1. — P. 23 — 41. (Русский перевод: Кибернетический сборник. Новая серия. — М: Мир. — 1970)
  52. Э.В., Фридман Г. Р. Алгоритмические основы интеллектуальных роботов и искусственного интеллекта. М.: Наука, 1976.304
  53. B.C. Семантические сети//Представление знаний в человеко-машинных и робототехнических системах. М.: ВИНИТИ. — 1984 — С. 84 -120.
  54. Д. Теория сетей Петри и моделирование систем/Пер. с англ. М.: Мир, 1984.
  55. Minsky М. A framework for representation knowledge// Psychology computer vision. -New York: McGraw-Hill. 1975. (Русский перевод в кн.: Психология машинного зрения. -М.: Мир, 1978)
  56. А.С. Фреймы // Представление знаний в человеко- машинных и робототехнических системах. М.: ВИНИТИ. -Т. А. — 1984.
  57. Newell A., Simon М.А. Human problem solving. Englewood Cliffs, New Jersey: Prentice-Hall. — 1972.
  58. М.Л. Фреймы для представления знаний. М.: Энергия, 1979.
  59. Представление и использование знаний/Пер. с японск. Под ред. Х.Уэно. М.: Мир, 1989.
  60. А.Н., Гаазе-Раппопорт М.Г., Поспелов Д. А. Толковый словарь по искусственному интеллекту. М.: Радио и связь, 1992.67.3митрович А. И. Базы данных. -Минск: Университетское, 1992.
  61. Booch G. Object Oriented Design With Applications. Benjamin Cummings, 1991.
  62. Shlayer S., Mellor S.J. Object Oriented Systems Analysis: Modeling the World in Data. John Wiley & Sons, 1988.305
  63. Shlayer S., Mellor SJ. Object Lifecycles: Modelling the World in States. John Wiley & Sons, 1992.
  64. С.В. Нечеткие модели интеллектуальных систем управления: теоретические и прикладные аспекты (обзор) // Техническая кибернетика. -1991. -№ 3.- С. 3−27.
  65. В.Н., Ульянов С. В. Нечеткие модели интеллектуальных промышленных регуляторов и систем управления. Методология проектирования // Техническая кибернетика. 1993. -№ 5. -С. 197−220.
  66. Н.Н. Управление динамическими системами. М.: Наука, 1985.
  67. Ф.Л. Оценивание фазового состояния динамических систем. М.:1. Наука, 1988.
  68. В.А. Дифференциальные включения с нечеткой правой частью // ДАН СССР. 1989. — Т. 309. — № 4.
  69. Wang У., Wu S. Fuzzy differential equations. // BUSEFAL. 1986. — № 28.
  70. О.И., Ионов И. П., Кантор П. С. и др. Дуальное управление процессом искусственной вентиляции легких с использованием нечеткого регулятора в цепи обратной связи // Медицинская техника. 1989. — № 1.
  71. Sugeno М., Nishida М. Fuzzy control of model car./ Fuzzy Sets and Systems. -1985.-V. 16.-PP. 103−113.
  72. A.C., Оразбаев Б. Б. Системный анализ и исследование операций. Методы исследования систем и разработки математических моделей в нечеткой среде. -М.: МИСиС, 1995.
  73. .Б. Методы многокритериального выбора и интеллектуальные системы принятия решений для управления производственными объектами при нечеткой исходной информации. / Диссертация на соискание ученой степени доктора технических наук. -М.: 1996.
  74. Takagi T., Sugeno М. Derivation of fuzzy control rules from human operator’s actions. / Proceedings IFAC Symposium on Fuzzy Information, Knowledge Representation and Decision Analysis (Marseilles, France, July 1983). P. 56 — 60.306
  75. Takagi Т., Sugeno M. Fuzzy identification of systems and its applications to modeling and control. / IEEE Transactions on Systems, Man, and Cybernetics. -1985. V. SMC — 15. — P. 116 — 132.
  76. Sugeno M., Kang G.T. Fuzzy modeling and control of multilayer incinerator // Fuzzy Sets and System. 1986. — V. 18. — P. 329 — 346.
  77. Yager R.R., Filev D.P. Unified structure and parameter identification of fuzzy models // IEEE Transactions on Systems, Man and Cybernetics. -1993. -V. 23. -N. 4.-P. 1198−1205.
  78. Lee C.C. Fuzzy Logic in Control Systems: Fuzzy Logic Controller, Part II // IEEE Transactions on System, Man and Cybernetics. 1990. -V. 20. -№ 2. -P. 419−435.
  79. M.A., Ты Минь Фыонг Композиционная модель соответствий для решения задач нечеткой технологической среды.// Автоматика и вычислительная техника. 1993. — № 6. — С. 33 — 40.
  80. Zadeh L. Outline of a new approach to the analysis of complex systems and decision process // IEEE Transactions on System, Man and Cybernetics. 1973. -V. SMC-3. -№ l.P. 28−44.
  81. Yager R., Zadeh L., eds., An Introduction to Fuzzy Logic Application in Intelligent Systems. Boston, MA, USA: Kluwer AcademicPublishers. — 1992.
  82. Mamdani E., Assilian S. An experiment in linguistic synthesis with fuzzy logic controller. //International Journal of Man-Machine Studies. -1975. -4.1. № 1. P. 1 -13.
  83. A.H., Батыршин И. З., Блишун А. Ф. и др. Нечеткие множества в моделях управления и искусственного интеллекта / Под ред. Поспелова Д. А. -М.: Наука, 1986.
  84. JI.C., Коровин С .Я., Мелихов А. Н. Средства обработки нечеткой информации // Искусственный интеллект: Справочник / Под. ред. Захарова В. Н., Хорошевского В. Ф. Кн. 3. М.: Радио и связь, 1990.307
  85. Р.А., Захарова Э. Г., Ульянов С. В. Нечеткие регуляторы и интеллектуальные промышленные системы управления // Итоги науки и техники. Техническая кибернетика. М.: ВИНИТИ АН СССР. — Т. 29. — 1990.
  86. Mamdani Е.Н. Application of fuzzy algorithms for control of simple dynamic plant./ Proceedings IEEE.-1974.-V. 121.-P. 1585- 1588.
  87. Sugeno M., Yasukawa T. A Fuzzy Logic — Based Approach to Qualitative Modeling. / IEEE Transactions on Fuzzy Systems. — 1993. — V. 1. — № 1. P. 7 — 31.
  88. Yager R.R. On a hierarchical structure for fuzzy modeling and control // IEEE Transactions on Systems, Man, and Cybernetics. 1993. — Vol. 23. -N. 4. — P. 1189 -1197.
  89. P.А. Интеллектуальные роботы с нечеткими базами знаний. -М.: Радио и связь, 1994.
  90. Baldwin J.F., Pilsworth B.W. Axiomatic approach to implication for approximate reasoning with fuzzy logic // Fuzzy Sets and Systems. -1980. -V.3. -P. 193−219.
  91. Gupta M.M., Qi J. Theory of T-norms and fuzzy inference methods // Fuzzy Sets and Systems. 1991. — V. 40. — P. 431 — 450.
  92. Larsen P.M. Industrial application of fuzzy logic control // International Journal of Man-Machine Studies. -1980. -V. 12(1). -P. 3−10.
  93. Dubois D., Prade H. Fuzzy sets and systems: theory and applications /Mathematics in science and engineering. New York: Academic Press, 1980.
  94. Zadeh L.A. Fuzzy Logic and Approximate Reasoning // Synthese. -1975. V. 80.-P. 407−428.
  95. А. М. Дурксен И.Б. Фундаментальное измерение нечеткости. /Нечеткие множества и теория возможностей. Последние достижения. Пер. с англ. /Под ред. Р. Р. Ягера. -М.: Радио и связь, 1986.
  96. О.И., Мечитов А. И., Мошкович Е. М., Фуремс Е. М. Выявление экспертных знаний. М.: Наука, 1989.
  97. А.С., Оразбаев Б. Б. Системный анализ и исследование операций. Экспертные оценки. Методы и применение. -М: МИСиС, 1995.308
  98. В.А., Игнаткин A.A. Использование экспертных оценок при моделировании задач диагностики оборудования комплекса сталь-прокат. //Управление большими системами: материалы научно-практической конференции. -М.: СИНТЕГ. -1997. -С.432
  99. О.И., Мошкович Е. М. Качественные методы принятия решений. Вербальный анализ решений. -М.: Наука. Физматлит, 1996.
  100. О.И., Мошкович Е. М. Качественные методы принятия решений. Вербальный анализ решений. -М.: Наука. Физматлит, 1996.
  101. Zadeh L.A. Fuzzy Sets // Information and Control. 1965. — V.8. -№ 3. — P. 338 -353.
  102. П.Б. Размытые числа как средство описания субъективных величин // Статистические методы анализа экспертных оценок. -М.: Наука, 1977. С. 234−250.
  103. А.Н., Крумберг O.A., Федоров И. П. Принятие решений на основе нечетких моделей : Примеры использования. Рига: Зинатне, 1990.
  104. A.A., Еремеев А. П. Экспертные системы поддержки принятия решений в энергетике. /Под. ред. А. Ф. Дьякова. -М.: Издательство МЭИ, 1994.
  105. Fukami S., Mizumoto М., Tanaka К. Some consideration on fuzzy conditional inference// Fuzzy Sets and Systems. -1980. -V.4. -P. 243−273.
  106. Mizumoto M., Zimmerman H.J. Comparison of fuzzy reasoning methods // Fuzzy Sets and Systems. -1982. -P. 253−283.
  107. В. А. Игнаткин A.A. Объектно-ориентированный синтез сложных моделей металлургических процессов. Изв. Вузов, Черная металлургия 1999. № 6, с. 58 — 62.
  108. В. А. Игнаткин A.A. Использование моделей экспертных знаний для синтеза интеллектуальных обучающих систем.// Информационные технологии в процессе подготовки современного специалиста: Межвузовский сборник. Липецк: ЛГПИ, 1998, — с. 70 — 73.309
  109. Н.Ф. Технические средства обучения// БСЭ. -М., 1977, т. 25, -529 с.
  110. В.Н. Разработка и исследование моделей и методов управления процессом автоматизированного обучения: Дисс., к.т.н. -JI 1989. 251 с.
  111. Современное состояние и перспективы развития автоматизированных обучающих систем // НИИВШ.Сер.Обучение и коммунистическое воспитание в высших и средних специальных учебных заведениях. 1976. 79 с.
  112. Banderson С. The design and production of learner controlled courseware for TICCIT system, a progress report. Int. J. Of Man- Mashine studies, 1974, 6, pp. 470 -491.
  113. Lougher J.G. Training development in British Steel, 1984 1994 // Steel Times. — 1994. — 222, № 6, — C. 241, 245.
  114. Training with a common aim // Steel Times. 1994. — 222, № 6, — C. 244.
  115. HelgetA., Holl P. Simulators for process and plant management support // Pap. 5th Europe Symposium Computer Aided Process Engeneering Bled. 11−14 June, 1995: ESCAPE 5. Acta chim. Slov. 1995. — 42, № 1 — C. 57−62.
  116. Durdevie M., Bradoric T. Matematicko modelovanje u ekstraktivnoj metalurgiji gvozda i celika // Tehniko. 1994. — 49, № 12. — C. 9RGM — 14RGM.
  117. Cook S.R., Mori J., Sarson R. Integrated control for the optimization of the basic oxygen process // 1 Europe Oxygen Steelmarket Congress, Dusseldorf News, June 21−23, 1993: Proceed — Dusseldorf, 1993. — C. 80−88.
  118. Г. В., Строк В. И., Поспелова JI.Д. Профессиональное обучени работников металлургического комплекса на современном этапе Металлург. -1995.-№ 5.-С. 3−6.310
  119. С.П. Автоматизированные системы оптимизации технологий и обучения в сталеплавильном производстве // Сталь. 1995. — № 5. — С. 74−76.
  120. В.И., Дворецкий С. И., Матвейкин В. Г. Проблемы управления в многоассортиментных гибких автоматизированных системах нового поколения // Теоретические основы химических технологий 1994. — 28, № 5. — С. 537 546.
  121. C.B., Пономарёв C.B. Разработка автоматизированной системы научных исследований и проектирования технологических процессов тепломассопереноса // Теоретические основы химической технологии. 1994. -28,№ 5.-С. 547−555.
  122. Ю.Н., Царегородцев Р. Н. Применение деловых игр в экономическом обучении // Металлург. 1993. № 11−12. — С. 14−15.
  123. С.М., Авдеев В. П., Киселёва Т. В. Интегрированное проектирование металлургических комплексов. Новокузнецк, 1989. — 80 с.
  124. В. П. Бурков В.Н., Еналеев А. К. Киселева Т.В. и др. Состояние и переспективы развития многоканальных игровых обучающих систем. В кн.: Сб. материалов Международной научной конференции по деловым играм. Прага, 1986. С 117−122.
  125. И. А. Зуев Э.Н. Научно технические аспекты подготовки и повышения квалификации оперативно- диспетчерского персонала энергосистем // Вестник МЭИ. 1996, № 3. С. 57 — 64.
  126. И.А., Башмаков А. И. Технология и инструментальные средства проектирования компьютерных тренажерно- обучающих комплексов для профессиональной подготовки и повышения квалификации.// Информационные технологии, № 6, 1999. С.-40 49.
  127. Л.И., Черноиванов В. А. Специализированный тренажер для диспетчеров газотранспортных производственных объединений.// Газовая промышленность, 1991. Вып.5. -с -74 -81.
  128. В.М. Компьютерные тренажеры для обучения операторов технологических процессов теория, методология построения и312использования // Диссертация на соискание ученой степени доктора технических наук. Москва, ИПУ, 1999.
  129. В.М., Шестаков Н. В. Компьютерные тренажеры для производств химико- технологического типа: полезность, эффективность, окупаемость // Проблемы безопасности при чрезвычайных ситуациях. 1997. № 7.
  130. A.A., Лопатин В. И., Наумов А. И., Самойлов Ю. Н. Авиационные тренажеры. М.: Изд. ВВИА им. Н. Е. Жуковского, 1992.
  131. Г. А., Цыпляев Ю. Ф. К задаче управления процессами профессиональной подготовки авиадиспетчеров для автоматизированных систем управления воздушным движением. Техническая кибернетика № 3, 1994,-с 140- 153.
  132. В.В., Попов H.H. Моделирование судовой энергетической установки для многоместного тренажерного комплекса. //IV Всероссийская научно методическая конференция «Тренажеры и компьютеризация профессиональной подготовки». -М., 1994. С. 72−75.
  133. В.А. Методы активного обучения в высшей школе.// Доклады Всесоюзной научной конференции, посвященной Дню Советской науки, Москва 1985.
  134. Р.Д. Автоматизированная тренирующе-обучающая система. //IV Всероссийская научно методическая конференция «Тренажеры и компьютеризация профессиональной подготовки». -М., 1994. С. 5−6.
  135. В.В., Попов H.H. Моделирование судовой энергетической установки для многоместного тренажерного комплекса. //IV313
  136. Всероссийская научно методическая конференция «Тренажеры и компьютеризация профессиональной подготовки». -М., 1994. С. 72−75.
  137. В. А. Панферов В.А. Схемотехническая организация интегрированного комплекса профессиональной подготовки специалистов// Информационные технологии в металлургии и экономике. Сб. научных трудов МИСиС, 1997. с. 198 — 206.
  138. В.И. Новые информационные технологии как основа создания промышленных информационно-логистических систем// Информатика -машиностроение. 1955. -№ 5−6.-С.20−24.
  139. Компьютерные технологии обработки информации // Под ред. Назарова А. П.: Финансы и статистика, 1995.- 248с.
  140. Ю.Л., Юдицкий С. А. Агентно-ориентированное моделирование в рамках концепции «взаимодействующих миров». Материалы международной научно-практической конференции «Управление большими системами «. Москва, 1997.
  141. Cutcovsky M. R. Agent Based Concurrent Design // Proc. Of Conf. «Concurrent Engineering 96: Advences in Concurrent Engineering». Toronto, Canada, 1996. P. 439−447.
  142. Г. Теория систем. M.: Сов. Радио, 1973. -351с.
  143. А.Д. Основы синтеза структуры сложных систем. -М. :Наука, 1982.-291с.
  144. И.П., Моисеева B.C. Автоматизированный системный анализ -М. Машиностроение, 1984.-312с.314
  145. .Г., Пуусеп М. Э., Тавост Р. Р. Анализ и моделирование производственных систем. М.: Финансы и статистика, 1987.
  146. Н.П., Калашников В. В., Коваленко И. Н. Лекции по теории сложных систем. М.: Наука, 1994. — 269с.
  147. Гиг Дж. Ван. Прикладная общая теория систем. -M.: Мир, 1981.- кн.1 -341с., кн2−730с.
  148. A.A. Введение в динамику сложных управляемых систем. М.: Наука. Гл. ред. физ. мат. лит. 1975.- 352 с.
  149. Ю.М. Системно информационный анализ процессов управления.- Новосибирск.: Наука, 1988. 324 с.
  150. A.A., Колесников Д. Н. Теория больших систем управления.- Л.: Энергоиздат, 1982. 288с.
  151. Г. Д., Трейстер Ю. Я., Косарев В. А., и др. Об одной методике математического моделирования кислородно-конвертерного процесса. Известия ВУЗов, М.: Черная металлургия 1972, № 7,-с. 41−45.
  152. Wooldridge M., Jennings N. R. Agent Theories, Architectures and Languages: Asurvey // EC AI 94, Workshop on Agent Theories, Architectures and Languages.- Amsterdam a. o: 1994. p. 1−39.
  153. Г. Б., Безбородов B.B. СПРУТ технология. Компьютеризация инженерных знаний// САПР и графика, № 12,1997.
  154. Г. В. Задачно-ориентированная методология автоматизированного построения интегрированных экспертных систем для статических проблемных областей. Известия РАН. Теория и системы управления. 1997, № 5.
  155. В.А., Лукьянец Б. В. Компьютерный тренинг в металлургии. // Металлург. -1991. -№ 12.
  156. В.А. Принципы построения компьютерных тренажеров для подготовки технологического персонала металлургических производств./ тез.315
  157. Докл. 3-й Всесоюзной научно-технической конференции «Тренажеры и компьютеризация профессиональной подготовки «. Пушкин, 1993.-е. 117−119.
  158. В.А., Игнаткин A.A. Объектная структура сложной модели металлургической системы./ Вестник Иркутского Государственного Технического Университета. Серия «Кибернетика «. Управление в системах. Вып. № 1,1998.-с 67−73.
  159. В.А., Игнаткин A.A. Объектная структура сложной модели металлургической системы./ Вестник Иркутского Государственного Технического Университета. Серия «Кибернетика». Управление в системах. Вып. 1, 1998,-с.67−73.
  160. Г. Д., Косарев В. А., Чудов A.JI. Математическое моделирование кислородно-конвертерного процесса. Сталь, 1974, № 9, с.56−62.
  161. В. В. Дорохов И.Н. Системный анализ процессов химической технологии. Основы стратегии. М.: Наука, 1967. -500 с.
  162. С.И. Объективные модели и субъективные решения. -М. Наука, 1987.-143 с.
  163. Выплавка стали в 370 тонных конвертерах. Технологическая инструкция. ТИ — 101 — CT — ККЦ — 2 — 95. — Магнитогорск: Издательство ММК, 1995.316
  164. Производство иепрерывнолитых слябов из конвертерной стали. Технологическая инструкция. ТИ 106-ст. КК2−01−97. -Липецк: Новолипецкий металлургический комбинат, 1997.
  165. Н.И. Технология производства проката. -М.: Металлургия, 1976.
  166. В.А. Автоматизация производства стали в кислородных конвертерах. -М.: Металлургия, 1967.
  167. Р.В., Нагорских В. А. Производство стали в конвертерах. (Пособие подручному сталевара). Киев: Техника, 1987.
  168. И.Д. Подручный сталевара конвертора. -М.: Металлургия, 1977.
  169. C.B., Тедер Л. И., Дубровский С. А. и др. Управление конвертерной плавкой. М.: Металлургия, 1981.
  170. Кан Ю. Е. Управление технологическим процессом производства неперерывнолитых сортовых заготовок / Непрерывная разливка стали. Сб. научных трудов. М.: Металлургия, 1989. — С. 9 — 16.
  171. Л .С. Непрерывная разливка стали. Киев, 1991.
  172. В.М. Разработка технологии непрерывной разливки стали с новыми скоростями на слябовых МНЛЗ криволинейного типа/ Непрерывная разливка стали. Сб. научных трудов. М.: Металлургия, 1986. — С. 5 — 8.
  173. .И. Оптимальное управление режимами непрерывной разливки стали. М.: Металлургия, 1975.
  174. Ю.В. Надежность металлургических машин. Эксплуатационная надежность. Оценивание показателей надежности. Магнитогорск: МГМА, 1995.
  175. .Н. Некоторые оптические и физические свойства факела кислородно-конвертерного процесса и их связь с технологическими особенностями продувки. /Автореферат диссертации на соискание ученой степени кандидата технических наук. -М.: МИСиС, 1967.
  176. Д.И. Управление плавкой стали в конвертере. М.: Металлургия, 1971.317
  177. В.А., Игнаткин A.A. Композитные нечеткие модели для визуализации сложных производственных процессов. //Доклады II международной научно-технической конференции «Моделирование и исследование сложных систем» -4.1. -М.:МГАПИ. 1998. -С. 55−56.
  178. JI. Понятие лингвистической переменной и его применение к принятию приближенных решений. -М.: Мир, 1976. 165 с.
  179. A.C. Методы системного анализа: Многокритериальная и нечеткая сптимизация, моделирование и экспертные оценки. «Экономика», 1999. -191с.
  180. В. И. Теория процессов производства стали. М., 1967. 792с.
  181. А.Ф. и др. Нечеткие множества в моделях управления и искусственного интеллекта -М.: Наука. -1986.
  182. A.A. Кислород в жидкой стали -М.: Металлургия, 1972. 197с.
  183. В.И. Теория кислородно-конвертерного процесса. -М. Металлургия, 1975. -376с.
  184. П.П., Яковлев В. В., Комаров C.B. Конвертерный процесс с комбинированным дутьем. М. Металлургия, 1991. 176с.
  185. C.B. Старов Р. В. Технология производства стали в современных конвертерных цехах. М. Машиностроение, 1991. 463с.
  186. A.B. Металлургия стали. -М.: Металлургия, 1986.
  187. В.А., Чернышева H.A., Никитин Ю. П. О влиянии физических свойств шлака на общие закономерности шлакообразования в сталеплавильных процессах // Изв. вузов. Черная металургия. 1995. N8. С. 1820.318
  188. Е.В., Дидковский B.K. Шлаковый режим кислородно -конвертерной плавки. М.: Металлургия, 1972. — 145 с.
  189. Е.В., Соломон Г. М., Веревкин Г. И. Состояние шлакометаллической эмульсии и изменение ее физико-химических характеристик по ходу плавки в кислородном конвертере. Изв. вузов. Черная металургия. 1995. N8. С. 25−27.
  190. Уменьшение газопылевых выбросов из конвертера при улучшении технологии выплавки стали./ Ибраев В. И., Герман В. И. и др. // Сталь. 1996. N 3. С. 70−72.
  191. А.И., Филипьев О. В. Очистка технологических и неорганизованных выбросов от пвли в черной металлургии. М.: Металлургия, 1986.-208 с.
  192. С.Б. Газоочистные аппараты и установки в металлургическом производстве. М.: Металлургия, 1990. — 400 с.
  193. Снижение выбросов вредных веществ при выплавке стали в конвертерах./ браев И.К., Герман В. П. и др. // Сталь. 1995. N 4. С. 80 82.
  194. Влияние доли лома в шихте и предварительно подготовленного шлака на пылевынос из конвертера./ Пустовой E.H., и др // Сталь. 1991. N4. С. 23−25.
  195. Скачивание шлака из конвертера./ Оходский В. Б., Плискановский A.C. и др. // Сталь. 1988. N 5. С. 21−23.
  196. Причины, вызывающие разрушение футеровки кислородного конвертера./ Дудкович Н. Е. // Сталь. 1990. N4. С. 25−27.
  197. Повышение стойкости конвертерных фурм./ Баптизманский В. И., Бойченко Б. М., Третьяков Е. В. // Сталь. 1987. N5. С. 31−33.
  198. A.A. Кислород в жидкой стали. М.: Металлургия, 1972. — 200 с.
  199. Управление шлаковым режимом конвертерной плавки./ Богушевский B.C., Сорокин H.A. и др. // Сталь. 1985. N 3. С. 22−25.
  200. Ресурсосберегающая технология конвертерной плавки./ Журавлев В. М., Югов П. И. и др. // Сталь. 1988. N 8. С. 20−22.319
  201. В.А., Деркачев E.H., Мосалов Г. И. Жиянов Н.И. Оценка состояния кислородно-конвертерной плавки на основе адаптивных алгоритмов.// М. Изв. вузов. Черная металургия. 1977. N7 С. 28−34.
  202. В.А., Мосалов Г. И., Бакулин С. А. Оценка состояния кислородно-конвертерной плавки на основе адаптивных алгоритмов.// М. Изв. вузов. Черная металургия. 1977. N7 С. 56−67.
  203. E.H., Косарев В. А., Мосалов Г. И. Оценка состояния кислородно-конвертерной плавки.// Тезисы докл. V Всесоюзной конференции «Теория и практика кислородно-конвертерных процессов.» Днепропетровск, 1977, с. 112 113.
  204. В.А., Мосалов Г. И., Бакулин С. А. Оценка состояния кислородно-конвертерной плавки.// Сб."Системные исследования металлургических процессов и производства «, М. Металлургия, 1979, № 115, с. 44−46.
  205. А.Я., Юсупов P.M., Косарев В. А. Самонастраивающаяся система с эталонной моделью.// Авт. Свидетельство № 885 227, положительное решение от 3.08.81.
  206. В.А., Антошин К. С. Адаптивная система субоптимального управления конвертерной плавкой.// Сб."Системные исследования металлургических процессов и производства «, М. Металлургия, 1982, № 144, с. 85−92.
  207. E.H., Косарев В. А. Мультипроцессорная система управления кислородно-конвертерной плавкой повышенной надежности и живучести. Научные труды МИСиС, М. Металлургия, 1984, с. 133−138.
  208. В. А. Бакулин С.А. Управление газошлакометаллической эмульсией в кислородном конвертере.// Сб. «Математическое моделирование.» М. Металлургия 1990, с.81−89.
  209. В.А. Способ формирования графообразного представления информации в микропроцессорных АСУТП.// Материалы Всесоюзной научно-технической конференции «Образное представление данных в управлении и научных исследованиях». Грозный. 1987.
  210. Г. Д. Трейстер Ю.Я. Клешко О. Б. Об одной методике математического моделирования кислородно-конвертерного процесса.// Изв. вузов. М. Черная металургия. 1972. N7 С. 27−31.
  211. Г. Д., Косарев В. А., Жиянов Н. И. Математическое моделирование кислородно-конвертерной плавки с учетом тепломассопереноса.// Изв. вузов. М. Черная металургия. 1974. N9 С. 48−53.
  212. В. А. Сургучев Г. Д. Оценка устойчивости технологического режима плавки по спектральным характеристикам измерений расхода отходящих газов.// Сб. «Применение системного анализа в металлургии». М., Металлургия, № 136, 1982.
  213. В. А. Методологические аспекты структурного синтеза композиционных модлей сложных металлургических процессов. //Сб. научных трудов. Информационные технологии в металлургии, экономике и образовании. М.- МИСиС, 2000. с 13−18.
  214. В. А. Сиинтез комбинированной математической модели оценки состояния ГШМ эмульсии в ванне конвертера. //Сб. научных трудов.321
  215. Информационные технологии в металлургии, экономике и образовании. М.-МИСиС, 2000. с 143−147.
  216. В. А. Муратова С.Ю. Синтез модели техногенного воздействия с использованием методов искусственного интеллекта. //Сб. научных трудов. Информационные технологии в металлургии, экономике и образовании. М.-МИСиС, 2000. с 87−94.
  217. В. А. Муратова С.Ю. Идентификация моделей сложных слабоструктурированных систем при разнородной и неполной информации //Сб. научных трудов. Информационные технологии в металлургии, экономике и образовании. М.- МИСиС, 2000. с 94−102.
  218. С. Ю. Моделирование техногенного воздействия на здоровье и продолжительность жизни человека для систем поддержки принятия решений. Дисс. На соискание степени к. т. н. М.- 2000. 131 с.
  219. Методика расчета концентраций в атмосферном воздухе вредных веществ, содержащихся в выбросах предприятий. ОНД86.
  220. К.А. Выбор зон наблюдения в крупных промышленных городах для выявления влияния атмосферных загрязнений на здоровье населения. //Гигиена и санитария. 1985. — № 1. — С.4−6.
  221. B.C., Одшария Г. Э., Швыряев А. А. Теория и практика анализа риска в газовой промышленности. -М.: Газовая промышленность. 1986.
  222. D.W. Dockery, С.А. Pope III. Acute Respiratory Effects of Particulate Air Pollution. //Annual review of public health. 1994. — V. 15. -P.107−132.
  223. Ponka A. Asthma and low level air pollution in Helsinki. //Arch Environ Health. -1991.-V. 46. P.262−270.
  224. Shwartz J, Spix C, Wichmann HE, Malin E. Air pollution and acute respiratory illness in five German communities. //Environ Res. 1991. — V. 56. — P. 1−14.
  225. Dockery DW, Speizer FE, Stram DO, Ware JH, Spengler JD, Ferris BG Jr. Effects of inhalable particles on respiratory health of children. //Am Rev Resp Dis. -1989.-V. 139. P.587−594.322
  226. Ware JH, Ferris BG Jr, Dockery DW, Spengler JD, Stram DO, Speizer FE. Effects of ambient sulfur oxides and suspended particles on respiratory health of preadolescent children. //Am Rev Respir Dis. 1986. — V. 133. — P.834−842.
  227. Speizer FE. Studies of acid aerosols in six cities and in a new multi-city investigation: design issues. //Environ Health Perspect. 1989. — V. 79. — P.61−67.
  228. Portney PR, Mullahy J. Urban air quality and chronic respiratory disease. // Regional Sci Urban Econ. 1990. — V. 20. — P.407−418.
  229. Pope CA III, Bates DV, Raizenne ME. Health effects of particulate air pollution: time for reassessment? //Environ Health Perspect. 1995. — V. 103. — P.472−480.
  230. Ostro BD. A serch for a threshold in the relationship of air pollution to mortality: a reanalysis of data on London winters. // Environ Health Perspect. 1984. — V. 58. — P.397−399.
  231. Shwartz J, Marcus A. Mortality and air pollution daily in London: a time series analysis. //Am J Epidemiol. 1990. -V. 131. -P. 185−194.
  232. Ozkaynak H, Spengler DJ. Analysis of health effects resulting from population exposures to acid precipitation precursors. // Environ Health Perspect. 1985. — V. 63. -P.45−55.
  233. Wyzga RE. The effect of air pollution upon mortality: a consideration of distributed lag models. // J Am Stat Assoc. 1978. — V. 73. — P.463−472.
  234. Dockery DW, Shwartz J, Spengler JD. Air pollution and daily mortality: associations with particulates and acid aerosols. //Environ Res- 1992- V. 59-P.362−373.
  235. Shwartz J. Particulate air pollution and chronic respiratory disease. //Environ Res. -1993.-V. 62.-P.7−13.323
  236. Shwartz J, Dockery DW. Increased mortality in Philadelphia associated with daily air pollution concentrations. //Am Rev Resp Dis. 1992. — V. 145. — P.600−604.
  237. Shwartz J. What are people dying of on high air pollution days? //Environ Res. -1993.-V. 64. -P.26−35.
  238. Shwartz J. Air pollution and daily mortality in Birmingham, Al. //Am J Epidemiol. 1993. — V. 137. — P. 1136−1147.
  239. Pope CA III, Shwartz J, Ransom MR. Daily mortality and PM10 pollution in Utah Valley. //Arch Environ Health. 1992. — V. 47. — P.211−217.
  240. Ostro B. The association of air pollution and mortality: examining the case for inference. //Arch Environ Health. 1993. — V. 48. — P.336−342.
  241. Shwartz J. Air pollution and daily mortality: a review and meta analysis. //Environ Res. -1994. -V. 64. -P.36−52.
  242. Ozkaynak H, Thurston GD. Associations between 1980 U.S. mortality rates and alternative measures of airbone particle concentration. //Risk Anal. 1987. — V. 7. -P.49−61.
  243. Mendelson R, Orcutt G. An empirical analysis of air pollution dose-response curves. //J Environ Econ Manage. 1979. — V. 6. — P.85−106.
  244. Lipfert FW, Malone RG, Daum ML, Mendel NR, Yang CC. A statistical study of the macro-epidemiology of air pollution and total mortality. //Washington, DC, U.S. Department of Energy. 1988.
  245. Bobak M, Leon DA. air pollution and infant mortality in the Czech Republic, 1986−1988. //Lancet. 1992. — V. 340. — P. 1010−1014.
  246. Archer VE. Air pollution and fatal lung desease in three Utah Counties. //Arch Environ Health. 1990. — V. 45. — P.325−334.
  247. Pope CA III, Thun MJ, Namboodiri MM, Dockery DW, Evans JS, Speizer FE, Heath CW Jr. Particulate air pollution as a predictor of mortality in a prospective study of U.S. adults. //Am J Respir Dis Critical Care Med. 1995. -V. 151. — P.669−574.324
  248. Dockery DW, Pope CA III, Xu X, Spengler JD, Ware JH, Fay ME, Ferris BG Jr, Speizer FE. Mortality risks of air pollution: a prospective cohort study. //N Eng J Med. 1993. — V. 329. — P. 1753−1759.
  249. Moskowitz PD, Morris SC, Fischer H, Thode HC, Hamilton JD, Hamilton LD. //Risk Analysis.-1986.-V. 5. № 3.-P.181−194
  250. Tancrede M, Wilson R, Zeise L, Crouch EAC. //Atmospheric Environment. -1987.-V. 21.- № 10.- P.2187−2205
  251. Г. Н., Зайцева H.B., Вайсман Я. И., Жолдакова З. И., Михайлов A.B. Построение и анализ математических моделей зависимости водная химическая нагрузка здоровье населения. // Гигиена и санитария. — 1995. — № 5. — С.11−14.
  252. A.C. Методы системного анализа: многокритериальная и нечеткая оптимизация, моделирование и экспертные оценки. М.: Экономика, 1999.
  253. Демографический энциклопедический словарь. -М.: Советская энциклопедия. -1985.
  254. Младенческая смертность от врожденных аномалий в условиях гигиенического неблагополучия. //Гигиена и санитария. 1991. — № 12. — С.41−43.
  255. И.Н. Гигиеническая оценка качественных и количественных особенностей заболеваемости детского населения от характера и степени загрязнения атмосферного воздуха. //Окружающая среда и здоровье: Сб. научных трудов. 1991. — С.4−9.
  256. Т.В. Курение и показатели здоровья рабочих. //Гигиена и санитария. 1990. — № 1. — С.55−57.
  257. А.Г., Гаврилов А. П. О влиянии загрязнения атмосферного воздуха на репродуктивную функцию женщин. //Гигиена и санитария. 1991. -№ 8. — С. 11−13.
  258. Пред<�"датель Правления ^ АШл^йаЦии учебных заведенийметаллургиче ского комплексазгсс"вда??м ¦ -л i1. Н.В.Разворотнев•ч
Заполнить форму текущей работой

Пора сдавать?