- •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
Профилактика
Основы противопожарной защиты предприятий определяются ГОСТ 12.1.004-86 «Пожарная безопасность» и ГОСТ 12.1.010-86 «Взрывобезопасность». Для профилактики пожаров проводятся следующие мероприятия:
Организационно-правильная эксплуатация машин, правильное содержание зданий, инструктаж рабочих и служащих и т.д.
Технические соблюдения противопожарных правил норм при проектировании, устройстве электропроводов и оборудования, отопления, освещения и т.д.
Запрещение курения, сварочных и других работ, связанных с огнем в пожароопасных помещениях и т.д.
Эксплуатационно-профилактические осмотры, ремонты и испытания технологического оборудования.
Устранение причин пожара электрооборудования осуществляется в различных направлениях: возникновение короткого замыкания предупреждается правильным выбором, монтажом и эксплуатацией сетей электроустановок, применением защиты схем в виде быстродействующих рыле, выключателей, плавких предохранителей. Уменьшение контактного сопротивления достигается увеличением площади контактов, применением неразъемных соединений проводов – пайкой, сваркой. Для предупреждения пожара нужно исключить образование горючей смеси, источник воспламенения.
Тушение пожара
При возникновении пожара в первую очередь нужно эвакуировать людей в безопасное место, а пострадавшим от ожогов оказать первую помощь. Способы тушения пожара:
Охлаждение очага горения ниже определенных температур;
Изоляция очага горения от воздуха или снижение разбавлением воздуха негорючими газами концентрации кислорода до значения при котором не может быть горения;
Торможение скорости химической реакции в пламени;
Механический срыв пламени воздействием на него сильной струи газа или воды;
Создание условий огнепреграждения (когда пламя распространяется через узкие каналы);
При тушении пожара применяют:
Воду: но она не эффективна для нефтепроводов и ее нельзя использовать для электроустановок;
Пенные огнетушители: содержат растворы кислот и щелочей, применяются для тушения всех горючих материалов, кроме электрооборудования;
Газовые установки объемного и локального тушения: содержат инертные газы. Они разбавляют концентрацию кислорода. Большая скорость тушения. (30 сек.);
Углекислотные огнетушители содержат соль и щелочные металлы: применяют для тушения различных материалов, электроустановок.
Основным средством при тушении исследуемого объекта являются углекислотные огнетушители. Можно использовать и другие огнетушители или воду, если обесточить помещение и локализовать быстро усиливающийся пожар.
8.7 Дерево отказов.
Любой производственный комплекс или технологическая система состоит из таких элементов, как различные виды оборудования, материалы, обслуживающий персонал, окружающая производственная среда. Опасные состояния вызываются одним или несколькими элементами, приводящими к отказам в системе. В анализе опасностей можно выделить 3 этапа:
1. Идентификация опасностей;
2. Логические процедуры формулирования различных вариантов решений и мероприятий;
3. Выбор получаемого решения для обеспечения безопасности.
Стадия идентификации опасностей выполняется на основе качественного анализа. Первый шаг к ликвидации опасностей – их выявление. Анализ включает: определение потенциальных источников опасности, которые могут вызвать аварии, например, при новой технологии; выявление опасностей, которые маловероятны, но могут привести к серьезным последствиям; устранение из рассмотрения опасностей, которые практически несущественны. Оценка каждой опасности включает изучение вероятности ее появления, а также серьезности травм или повреждений, к которым может привести авария. Прежде всего должны устраняться серьезные опасности. Наиболее перспективным является анализ с помощью дерева отказов. Этот метод имеет ряд преимуществ по сравнению с другими методами:
- Четкая ориентация на отыскание причин отказов, выходов из строя;
- Учет отказов оборудования и человеческого фактора (ошибки, неправильные решения, нарушения технологий и др.) в общей системе "человек-машина":
- Наличие графического материала дает большую наглядность, что позволяет проникнуть в процесс работ системы и поочередно детально анализировать отдельные элементы системы и отдельные отказы;
- Возможность эффективного качественного и количественного анализа риска.
Событие – происшествие, явление, которое произошло в системе или элементе. Любое событие, происходящее в системе, может иметь только два состояния – либо оно появляется, либо нет, с определенной вероятностью. Событие не обязательно связано с отказом или неисправностью. Оно может появиться и при нормальном состоянии системы. Различают несколько разновидностей событий:
- Нормальное событие – событие которое может появиться или не появиться в определенное время. Если это существенно, необходимо оговаривать время появления нормального события. Если это событие произошло не вовремя, то оно является отказом;
- Отказ – событие, характеризуемое, тем, что одно из двух его возможных состояний связано с ненормальной работой системы из-за поломки, дефекта или ошибки;
- Первичное событие (первичный отказ), вызванное особенностями самого компонента, элемента. Это его нерабочее состояние;
- Вторичное событие (вторичный отказ), вызванный внешней причиной;
- Головное или результирующее событие наступает в результате конкретной комбинации различных событий. Это событие при вершине дерева, оно анализируется с помощью всего дерева. Обычно это результирующий отказ, приводящий систему к неблагоприятному состоянию, выявляемому априорно;
- Неполное событие – событие, причины которого выявлены не полностью. Это может быть обусловлено либо отсутствием необходимой информации, либо само событие не представляет особого интереса.
Отношения между различными событиями связываются логическими операциями «И» и «ИЛИ».
Построение дерева отказов начинается с процессов синтеза и анализа, включающих несколько процедур. Процесс синтеза включает:
- Определяется наиболее общий уровень, на котором должны быть рассмотрены все события, являющиеся нежелательными для нормальной работы рассматриваемой системы
- События разделяются на группы, которые формируются по некоторым общим признакам, например, по одинаковым причинам.
- Используя общие признаки, выделяется одно событие, к которому приводят все события каждой группы. Это событие будет головным и должно рассматриваться с помощью отдельного дерева отказов.
Процесс анализа производится в обратной последовательности, методом дедукции по схеме «сверху-вниз» и включает следующие процедуры:
1. Выбирается головное событие, которое должно быть предотвращено. В одной системе могут рассматриваться несколько головных событий, являющихся вершинами различных групп событий
2. Определяются все первичные и вторичные события, вызывающие головное событие.
3. Определяются отношения между вызывающими и головными событиями, в терминах логических операций «И» и «ИЛИ».
4. Определяются исходные величины, необходимые для дальнейшего анализа каждого из событий, выявленных на этапе 2 и 3. Для каждого вызывающего события повторяют этапы 2 и 3, при этом термин «головное событие» теперь будет относиться к данному событию-причине, которое продолжают анализировать.
Продолжают этапы 2,3,4 до тех пор, пока либо все события не выразятся через основные события, либо нецелесообразно дальнейшее дробление из-за незначительности события, отсутствия данных и т.п.
Представляют события в виде диаграммы, используя символы событий и условные операторы «И» и «ИЛИ».
Теперь построим дерево отказов для процесса трудовой деятельности оператора ЭВМ. В качестве головного события рассмотрим возникновение пожара.
Рис. 41. Дерево отказов. Пожар.
