Диссертация (1024744), страница 31
Текст из файла (страница 31)
6.1.Схема измерительного оптического канала.1 – шкаф-стойка;2 – излучающий диод ИК диапазона типа АЛ119Б;3 – входной коллиматор типа F260FC-B;4 – кабель оптический с защитой типа P1-630A-FC-10;5 – выходной коллиматор типа F260FC-B;6 – измерительный диск;7 – входной коллиматор типа F260FC-B;8 – кабель оптический с защитой типа P1-630A-FC-10;9 – выходной коллиматор типа F260FC-B;10 – фотодиод типа ФДУК-5СТ.Расчет производится для светодиода АЛ119Б, фотодиода ФДУК-5СТ иодномодового оптоволокна. Данные элементы оптического канала выбраны,исходя из соображений наилучшего сохранения формы сигнала.Длина линии связи принимается, равной:L = 1 км,246Средняя длина волны, излучаемая светодиодом АЛ119Б:λ = 945 нм,Ширина спектральной линии источника излучения:∆λ = 30 нм,Мощность сигнала на фотодиоде принимается равной:Pin = 7,5 мВт,,Для длины волны λ, излучаемой светодиодом, чувствительностьфотодиода:R = 0,4 А/Вт.Рис.
6.2.Расчет суммарной погрешности измерения интервалов времени,возникающей в оптическом ВОЛСПогрешность, возникающая из-за шумов фотодиода:∆t шум =t нар0,8 ⋅ SNR,(6.15)∆tшум = 0,121 нс.Суммарная погрешность измерения интервалов времени:2∆t Σ = ∆t шум+ τ2 ,2∆t Σ = ∆t шум+ τ 2 = 1,91 нс.(6.16)247Выводы: выбранные элементы оптического канала соответствуютзаданным требованиям:- светодиод обеспечивает необходимый спектр излучения и требуемуюмощность.- ВОЛС искажает сигнал в допустимых пределах.- Фотодиод обеспечен необходимым отношением сигнал – шум SNR,требуемыми мощностью и фронтом нарастания сигнала.6.6. Оценка погрешности применяемых математических моделейобъектовивнедренияинформационнойиэкономическойфазохронометрическихэффективностиизмерительно-вычислительныхтехнологий поддержки жизненного цикла объектов машиностроения6.6.1.
Оценка погрешности применяемых математических моделейобъектов машиностроенияМетрологическаяаттестацияматематическогоипрограммногообеспечения методик решения измерительных задач сводится к метрологической измерительной задаче идентификации функции погрешностинеадекватности вычислительного преобразования данных измерений иустановлению границ изменения входных переменных математическихмоделей, в пределах которых получаемые результаты соответствуюттребованиям по точности. Эффективным решением проблемы являетсяпредставление погрешности неадекватности моделей как погрешностипредсказания возможных значений ее выходной переменной [244-248].В основе именно метрологической аттестации математического ипрограммногоидентификацияобеспечениямоделилежитобъектаэкспериментальнаяизмеренийвсхемепроверкаиперекрестногонаблюдения погрешностей неадекватности. Эта схема реализует принципнезависимой проверки точности математической модели на тех данныхизмерений ее переменных, которые не были использованы при еепостроении.Совокупностьзначенийпогрешностинеадекватности248рассматривается как совокупность значений погрешности предсказания(экстраполяции) характеристики положения модели на данные независимыхизмерений, а учет их распределения относительно этой характеристикиприводит к представлению модели объекта измерений в виде распределениявероятностей,параметрыкоторогоявляютсяфункциямивходныхпеременных.
[249, 250]6.6.2. Оценка информационной и экономической эффективностивнедренияфазохронометрическихизмерительно-вычислительныхтехнологий поддержки жизненного цикла объектов машиностроенияНа смену уже зарекомендовавшим себя CALS – технологиямнепрерывной информационной поддержки процессов жизненного циклаизделийприходят новые -TIME-технологии.TIME-технологии –информационно-метрологическое сопровождение процессов жизненногоцикла объектов машиностроения (машин и механизмов циклическогодействия)сстроительства,моментамонтажа,разработки,наладки,проектированияэксплуатации,производства,обеспечивающеевозможность внедрения вычислительных процедур непосредственно впроизводственно - эксплуатационный процесс.Следует отметить, что достигнутый научно-технический уровеньразработок и технологий на примере фазохронометрического подходапозволяет перейти к решению задачи информационно-метрологическогопрогнозирующего мониторинга полного жизненного цикла и аварийнойзащиты объектов машиностроения и создания, в перспективе,Единойнациональной системы контроля производственных машиностроительных игенерирующихмощностейстранысиспользованиемавтономнойспутниковой группировки.
[17]Такая постановка задачи требует безусловной организационнойподдержки работ на государственном уровне, учитывая, что разработаннаяконцепция в 2009 году получила одобрение Росстандарта. На данном этапе249необходимо провести комплекс организационно - технических мероприятийпо созданию системы нормативно-технической документации, TIMEстандартов, что, возможно потребует создания технического комитета приРосстандарте.Случаи аварий и отказов (с разной степенью катастрофичностипоследствий) для турбоагрегатов и вспомогательного оборудования, невыработавших ресурс, требуют фундаментального научного обоснования попродлению работы оборудования, учитывая, что для полного обновленияотечественного парка необходимо порядка 10-15 лет.Вкачествеоценочногокритерияэффективностиможно взятьпроизводственную функцию Кобба - Дугласа, отражающую в общем видезависимость факторов экономического роста объема производства отсоздающих его условий стоимости основных фондов, трудовых ресурсов [21]Q = A ⋅ K α Lβ STD ε PAT δ(6.17)где Q - объем производства (ВВП);K - стоимость основных фондов;L - трудовые ресурсы;STD - фонд стандартов;PAT - фонд патентов;A - коэффициент научно-технического прогресса;α, β ,ε ,δ-коэффициентыэластичностипокапиталу,труду,стандартам и патентам.Внедрение современных информационных измерительных технологийна примере TIME-технологий способствует резкому сокращению временимежду прорывными фундаментальными исследованиями и внедрениюинновационных решений на базе научного прогресса.В целях учета инновационной составляющей могут быть введеныдополнительные параметры в выражение (6.17), такими показателями могут250быть прорывные технологии (TEC) и инновационный потенциал внедрениятехнологий (INW).Коэффициенты эластичности по капиталу, труду, стандартам ипатентам примем равными 0,08; 0,2267; 0,41; 0,03 [251].
В соответствии спредставленными результатами [251] внедрение новых решений черезувеличение стандартов на 1% приводит к росту ВВП на 0,41%, а, согласностатистическим данным, среднегодовой вклад только стандартов в ВВПсоставляет порядка 0,9%. Для уточнения коэффициентов эластичностивоспользуемся результатами, приведенными в работе [252]Так, критерий Кобба - Дугласа, введенный еще в первой половине XXвека, показывает, что с одной стороны количество произведенной продукциипрямопропорциональновкладываемымматериальнымсредствамифинансовым ресурсам, а с другой, что при заданном определенном уровнетехнологий и организации производства рост замедляется в определенныймомент и имеет верхний предел.
[253] Немаловажным фактором являетсяорганизация труда и рабочей дисциплины.Трудовые ресурсы и стоимость основных фондов РФ представлены наоснове данных Федеральной службы государственной статистики (Росстат),на Рис. 6.3 приведен график, отражающий численность экономическиактивного населения РФ. Тогда L=75 428,4 тыс. чел.Стоимость основных фондов РФ K = 133 521 531 млн. руб.Рост производительности будем оценивать от текущего уровня ВВП поданным Министерства финансов РФ – в 2014 г.
– 70 975,8 млрд. руб.Фонд национальных стандартов РФ (STD) по данным ФГУП«Стандартинформ» насчитывает в 2014 году: 36931 ГОСТ и ГОСТ Р, 48общесоюзныхрекомендацийклассификаторастандартов,вобласти1373правилстандартизации,стандартизации,технико-экономическойи102нормиОбщероссийскихсоциальнойинформнации.Конечно, при проведении расчетов следует учитывать не только открытыеисточники, существенную часть составляют стандарты серий В и РВ251(военного назначения), отраслевые стандарты и т.п.
Однако для оценкиэффективности инновационной составляющей через разработку прорывныхтехнологий (TEC) и их внедрения (INW) можно использовать данные,приведенные выше.Фонда патентов по данным ФедеральнойФедеральной службы по интеллектуальнойсобственности (Роспатент) насчитывает на 31.12.2012 г.:- изобретения – 181515 патентов;- полезные модели – 50746 патентов (свидетельств);- промышленные образцы – 22630.Численность экономическиактивного населения, тыс. чел.77000,076000,075000,074000,073000,072000,071000,070000,069000,0Ряд1Рис. 6.3.Распределение численности экономически активного населения России погодам с 2000 по 2014 г.г.По количеству выданных патентов Россия находится в десяткеведущих стран мира, однако существенно отстает от лидеров США, Япониии Китая.
![](https://s.studizba.com/z.php?f=/templates/si/i/noavatar.png&w=100&h=100&t=1"){kind=avatar}
