- •1. Введение
- •2. Основные положения теории искусственных нейронных сетей
- •2.1. Введение.
- •2.2. Задачи, решаемые при помощи инс
- •2.3. Устройство инс
- •2.3.1. Искусственный нейрон
- •2.3.2. Искусственная нейронная сеть.
- •2.4. Архитектуры инс
- •2.6. Обучение инс
- •2.5. Математическое обоснование работоспособности инс.
- •2.6.1. Метод обратного распространения ошибки
- •3. Моделирование аэродинамических характеристик несущего винта вертолета
- •3.1 Основные положения аэроупругой математической модели несущего винта
- •3.1.1. Моделирование упругих деформаций лопасти.
- •3.1.2. Уравнение движения лопасти.
- •3.1.3. Аэродинамическая нагрузка на несущем винте.
- •3.1.4 Расчет аэродинамических характеристик нв
- •3.2 Алгоритм моделирования аэродинамических характеристик несущего винта при помощи многослойного персептрона
- •4. Разработка и обучение нейронной сети, моделирующей аэродинамические характеристики несущего винта вертолета.
- •4.1 Разработка программного обеспечения, моделирующего искусственные нейронные сети.
- •4.1.1. Требования к по
- •4.1.2. Разработка по
- •4.1.2.1. Функции выполняемые программой «Искусственные Нейронные Сети 1.1»
- •4.1.2.2Принципиальная схема функционирования «Искусственные Нейронные Сети 1.1»
- •4.2 Исследование влияния конфигурации нейронной сети на эффективность ее работы
- •3.3.1.1. Оценка сходимости по числу нейронов в слое и количеству циклов обучения
- •3.3.1.2. Оценка сходимости по числу слоев сети и количеству циклов обучения
- •3.3.1.2. Оценка влияния числа входов/выходов нейросети.
- •4.3 Формирование предпроцессора и постпроцессора сети
- •3.3.2.1. Информативность параметров
- •3.3.2.2. Нормирование входных и выходных данных.
- •3.3.2.3. Дискретизация входных данных.
- •4.4 Оптимизация процесса обучения нейронной сети
- •3.3.3.1. Усовершенствование метода обратного распространения ошибки
- •3.3.3.2. Метод коррекции ошибки
- •4.5 Обучение нейронной сети с учетом результатов исследований.
- •5. Расчет характеристик несущего винта и сравнение с исходной расчетной моделью
- •5.1. Расчет коэффициента подъемной силы
- •5.2. Расчет коэффициента силы сопротивления
- •5.3. Расчет коэффициента крутящего момента
- •5.3. Расчет коэффициента момента тангажа
- •6. Основные результаты и выводы.
- •7. Расчет себестоимости создания нейросетевой математической модели нв и необходимого по.
- •7.1. Введение
- •7.2. Основные гипотезы и допущения
- •7.4.3. Заработная плата исполнителей.
- •7.4.3.1. Основная заработная плата.
- •7.4.4 Отчисления единого социального налога.
- •7.4.5 Расчет стоимости машинного времени
- •7.4.6 Материалы и комплектующие
- •7.6.6 Накладные расходы.
- •7.6.7 Суммарная себестоимость разработки по.
- •7.5 Расчет рентабельности
- •7.6 Итог
- •8. Безопасности жизнедеятельности. Рабочее место инженера расчетчика и оператора эвм
- •8.1 Введение
- •8.2 Объект экспертизы
- •8.3 Факторы влияющие на работу оператора эвм
- •8.3.1 Электромагнитное излучение
- •8.3.2 Статическое электричество
- •8.3.3 Вентиляция помещения
- •8.3.4 Микроклимат
- •Температуры и относительной влажности воздуха в помещениях с эвм
- •8.3.5 Освещение помещения
- •8.3.7 Электробезопасность
- •8.4 Эргономическая проработка рабочего места.
- •Моторные поля
- •8.5. Расчет показателей, характеризующих охрану и условия труда при работе за эвм.
- •8.5.1 Определение показателей степени автоматизации и механизации труда.
- •8.5.2 Определение показателей травмобезопастности труда.
- •Безопасные операции
- •8.5.3 Определение коэффициента безвредности труда.
- •8.5.4 Определение интегральных показателей.
- •8.6 Пожарная профилактика
- •Профилактика
- •Тушение пожара
- •8.7 Дерево отказов.
- •8.8 Охрана окружающей среды
- •Приложение «Искусственные Нейронные Сети 1.0»
- •Возможности программы
- •Руководство пользователя Загрузка обучающей выборки
- •Создание инс
- •Обучение инс
- •Проведение расчетов при помощи полученной инс
- •Сохранение и загрузка инс
- •Устройство программы
- •«Искусственные Нейронные Сети 1.1»
- •Выполняемые программой функции
- •Основные изменения
- •Создание новой инс
- •Загрузка обучающей выборки.
- •Обучение инс
- •Проведение расчетов при помощи полученной инс
- •Сохранение и загрузка инс
- •Устройство «Искусственные Нейронные сети 1.1»
- •Использованная литература
8.5. Расчет показателей, характеризующих охрану и условия труда при работе за эвм.
Ускорение научно-технического прогресса все более и более интенсивно внедрят в нашу жизнь новые достижения и технологии. Вместе с этим появляются новые виды деятельности и работ, которые в свою очередь должны отвечать всем требованиям охраны труда. В связи с этим необходимо проводить тщательное исследование таких видов работ, их воздействие на здоровье человека, а также возможных профилактических и защитных мер.
Относительно недавно благодаря научно-техническому прогрессу человек приобрел такую профессию как оператор ЭВМ. За последнее время уделялось большое внимание изучению воздействий такой трудовой деятельности на здоровье человека. И как для любого другого вида деятельности для него также необходимо проводить расчет показателей, характеризующих охрану и условия труда. Поскольку в процессе проведения исследовательской работы, описанной в настоящей дипломной работе, в подавляющем большинстве времени использовался труд оператора ЭВМ, мы проведем расчет показателей охраны и условий труда для деятельности именно оператора ЭВМ.
8.5.1 Определение показателей степени автоматизации и механизации труда.
Численные значения показателей степени автоматизации и механизации вычисляется по формуле:
Па=Та/То;
Пм=Тм/То,
Где Па и Пм – показатели степени автоматизации и механизации;
Та и Тм – количества автоматизированных и механизированных операций;
То – общее количество операций цикла;
Таблица 14
№ п/п |
Наименование операции |
Обору-дование |
Степень участия человека: Р – ручная М – механи-ческая; А – автомати-ческая |
Сопутствующие производственные факторы |
|
Опасные – «да»; Неопасные – «нет» |
Вредные факторы и их численный параметр |
||||
1 |
Поиск и сбор необходимой информации по теме |
ЭВМ |
М |
нет |
Электромагнитное поле*, В/м 5Гц-2 кГц: 10В/м 2-4000 кГц: 1В/м
Магнитное поле*, нТл 5Гц-2 кГц: 200 нТл 2-4000 кГц: 10 нТл
Поза вынужденная, удобная |
2 |
Анализ и изучение собранной информации |
ЭВМ |
М |
нет |
Электромагнитное поле*, В/м 5Гц-2 кГц: 10В/м 2-4000 кГц: 1В/м
Магнитное поле*, нТл 5Гц-2 кГц: 200 нТл 2-4000 кГц: 10 нТл
Поза вынужденная, удобная |
3 |
Разработка необходимого программного обеспечения |
ЭВМ |
М |
нет |
Электромагнитное поле*, В/м 5Гц-2 кГц: 10В/м 2-4000 кГц: 1В/м
Магнитное поле*, нТл 5Гц-2 кГц: 200 нТл 2-4000 кГц: 10 нТл
Поза вынужденная, удобная |
5 |
Тестирование программного обеспечения |
ЭВМ |
М |
нет |
Электромагнитное поле*, В/м 5Гц-2 кГц: 10В/м 2-4000 кГц: 1В/м
Магнитное поле*, нТл 5Гц-2 кГц: 200 нТл 2-4000 кГц: 10 нТл
Поза вынужденная, удобная |
6 |
Проведение исследований по теме |
ЭВМ |
М |
нет |
Электромагнитное поле*, В/м 5Гц-2 кГц: 10В/м 2-4000 кГц: 1В/м
Магнитное поле*, нТл 5Гц-2 кГц: 200 нТл 2-4000 кГц: 10 нТл
Поза вынужденная, удобная |
7 |
Оформление результатов исследований |
ЭВМ |
М |
нет |
Электромагнитное поле*, В/м 5Гц-2 кГц: 10В/м 2-4000 кГц: 1В/м
Магнитное поле*, нТл 5Гц-2 кГц: 200 нТл 2-4000 кГц: 10 нТл
Поза вынужденная, удобная |
*Спектр излучения монитора ЭВМ включает в себя также рентгеновскую, ультрафиолетовую, инфракрасную и широкий диапазон электромагнитных волн других частот. Однако их интенсивность незначительна. Мощность дозы рентгеновского излучения составляет не более 0.5 мр/час, что немного ниже допустимого уровня, причем эта очень незначительная утечка обнаруживается в пределах нескольких миллиметров от поверхности экрана, убывая в геометрической прогрессии по мере удаления от монитора.
Следует также отметить, что при проведении исследований использовался жидкокристаллический монитор, интенсивность излучения которого на порядок ниже. Однако здесь были представлены средние данные для ЭЛТ монитора, поскольку в настоящее время они широко применяются.
Итак:
Па=Та/То=0/7=0; Пм=Тм/То=7/7=1;
Механизированный
труд
