Инновации молодых ученых – основа устойчивого развития регионов – Часть 117

Образование и науки | Эта статья также находится в списках: , | Постоянная ссылка

При этом предлагаются следующие организационные мероприятия для формирования кластеров в регионах России

1.  Сформировать группу лидеров, которая состоит из региональной власти и представителей бизнеса. Пригласить к диалогу руководителей ведущих предприятий, представителей малого бизнеса, представителей власти и науки.

2.  Создать рабочую группу кластера. Рабочая группа может стать посредником между государством, бизнесом, научно-исследовательскими институтами и образовательными учреждениями.

3.  Разработать стратегию развития регионов России на основе кластерного подхода.

Литература:

1.  Мингалева Ж., Ткачева С. Кластеры и формирование структуры региона. // МЭМО. 2000. №5. С. 97-102.

2.  Портер М Конкуренция. Издательский дом ” Вильямс”. М. 2000. С.235.

3.  Tolenado J. A. Propis des Filieres Industrielles. – Revue d’Economie Industrielle. – V. 6. – 1978. – .№ 4. – P. 149-158;

4.  Soulie D. Filieres de Production et Integration Vertical. – Annales des Mines, Janvier 1989. – P. 21-28.

5.  Leamer E. E. Souzes of International Comparative Advantage: Theory and Evidence / Cambridge, MIT Press, 1984.

6.  Мигранян А. А. Теоретические аспекты формирования конкурентоспособных кластеров в странах с переходной экономикой// Вестник Киргызко-российского Славянского университета. № 3. 2002 г.

7.  Цихан Т. В. Кластерная теория экономического развития// «Теория и практика управления», №5, 2003 г.

8.  Афанасьев М., Мясникова Л. Мировая конкуренция и кластеризация экономики // Вопросы экономики. 2005. №4. С.75-86.

УДК [67.05+677.05].004.5

МЕТОДы ДИАГНОСТИРОВАНИЯ ПРЯДИЛЬНЫХ УСТРОЙСТВ

Помелова Ксения Нуриевна, аспирант;

Павлова Ольга Владимировна, к. т.н., докторант

Башкирский государственный университет, г. Уфа

Научный руководитель: д. т.н. Кузнецов Владимир Александрович

Технологическое оборудование в легкой промышленности обладает рядом особенностей, сказывающихся на постановке и методах решения задач диагностирования его технического состояния. Прежде всего это зависимость между техническим состоянием и производительностью и качеством выпускаемой продукции [1]. В частности, техническое состояние прядильных камер существенно влияет на важнейшие в производстве текстильных полуфабрикатов факторы – обрывность и неровноту продукции.

Метод пролонгаций является средством численного решения обыкновенных дифференциальных уравнений. Он позволяет на 2-3 порядка повысить скорость расчета процессов по сравнению с традиционными методами численных решений, обладает высокой точностью и устойчивостью расчетов.

Известно, что при помощи существующих в вычислительной математике методов численного интегрирования можно получить решения многих достаточно сложных дифференциальных уравнений (или систем уравнений). Значительным ограничением является большой объем вычислений, который приводит к большим затратам машинного времени. Для обоснования сказанного рассмотрим задачу диагностирования прядильной камеры пневмомеханической прядильной машины БД-200-М69 [11].

Первой рассмотрим задачу анализа качества динамической системы. Анализ качества является одной из наиболее важных задач проектирования и эксплуатации большинства динамических систем. Если в процессе эксплуатации проектируемых систем возможно наличие случайных факторов и случайных воздействий, то в этом случае задача анализа качества характеристик этих систем должна включать определение вероятностных характеристик выходных координат по заданной системе дифференциальных уравнений, которые в этом случае называются стохастическими, т. е. содержащими в своей структуре случайные величины и функции.

В настоящее время широко известными методами анализа точности стохастических систем являются метод Монте-Карло и метод многофакторного дисперсного анализа.

Если дифференциальные уравнения в своей структуре содержат случайные величины, то для реализации этого метода при помощи алгоритмов выработки случайных чисел необходимо получить различные выборки значений этих случайных величин. Затем для каждой выборки выполнить численное интегрирование заданной системы дифференциальных уравнений и осуществить расчет требуемых вероятностных характеристик. Для получения практически приемлемой точности результата требуется большое число вариантов решений [10].

Выполнение многофакторного дисперсионного анализа требует значительно меньшего числа вариантов решений. Однако при изучении сложных систем, где необходим учет большого числа факторов, эта задача становится тоже объемной по требуемому числу вариантов решений. Возьмем другую область – решение краевых задач динамической системы. Известно, что краевая задача – это задача отыскания частного решения сис­темы дифференциальных уравнений [2], например системы

(1)

на отрезке axb, в которой дополнительные условия наклады­ваются на значения функций более чем в одной точке, как это имело место в задаче Коши, где задаются лишь начальные условия .

Образование и науки | Эта статья также находится в списках: , | Постоянная ссылка
Мы в соцсетях:




Архивы pandia.ru
Алфавит: АБВГДЕЗИКЛМНОПРСТУФЦЧШЭ Я

Новости и разделы


Авто
История · Термины
Бытовая техника
Климатическая · Кухонная
Бизнес и финансы
Инвестиции · Недвижимость
Все для дома и дачи
Дача, сад, огород · Интерьер · Кулинария
Дети
Беременность · Прочие материалы
Животные и растения
Компьютеры
Интернет · IP-телефония · Webmasters
Красота и здоровье
Народные рецепты
Новости и события
Общество · Политика · Финансы
Образование и науки
Право · Математика · Экономика
Техника и технологии
Авиация · Военное дело · Металлургия
Производство и промышленность
Cвязь · Машиностроение · Транспорт
Страны мира
Азия · Америка · Африка · Европа
Религия и духовные практики
Секты · Сонники
Словари и справочники
Бизнес · БСЕ · Этимологические · Языковые
Строительство и ремонт
Материалы · Ремонт · Сантехника