Научно-информационные материалы, Подраздел 40.7.2.3. Организация и проведение секции «Информационные технологии» в рамках 1 тура студенческой научно-технической конференции «Автоматизация и информационные технологии (АИТ-2010)» (стр. 1 )

Некоммерческая организация

«Ассоциация московских вузов»

МИНИСТЕРСТВО ОБРАЗОВАНИЯ И НАУКИ РОССИЙСКОЙ ФЕДЕРАЦИИ

Государственное образовательное учреждение

высшего профессионального образования

Московский государственный технологический университет «Станкин»

НАУЧНО-ИНФОРМАЦИОННЫЕ МАТЕРИАЛЫ

Подраздел 40.7.2.3.

Организация и проведение секции «Информационные технологии» в рамках 1 тура студенческой научно-технической конференции «Автоматизация и информационные технологии (АИТ-2010)»

Москва2010

СЕКЦИЯ «ИНФОРМАЦИОННЫЕ ТЕХНОЛОГИИ»

1. РАЗРАБОТКА ПРОГРАММНЫХ РЕШЕНИЙ ОЦЕНКИ ЭКОНОМИЧЕСКОЙ ЭФФЕКТИВНОСТИ СИСТЕМЫ МЕНЕДЖМЕНТА КАЧЕСТВА

2. , ВОПРОСЫ ПРОГРАММНОГО ОБЕСПЕЧЕНИЯ ПРИ РАЗРАБОТКЕ УНИВЕРСАЛЬНОЙ ИНТЕРАКТИВНОЙ СИСТЕМЫ АВТОМАТИЗИРОВАННОГО АНАЛИЗА СХЕМЫ РАСПРЕДЕЛЕНИЯ НАГРУЗКИ В МНОГОКОНТАКТНЫХ КИНЕМАТИЧЕСКИХ ПАРАХ "Distload".

3. ИССЛЕДОВАНИЕ ПРОЦЕССОВ САМОСБОРКИ И САМООРГАНИЗАЦИИ ПРИ ФОРМИРОВАНИИ МЕТАЛЛ-ПОЛИМЕРНЫХ НАНОКОМПОЗИТНЫХ МАТЕРИАЛОВ..

4. ВЛИЯНИЕ КОМПОНЕНТОВ ДИСПЕРСИОННОЙ СРЕДЫ НА СТРУКТУРУ И СВОЙСТВА МЕТАЛЛ-ПОЛИМЕРНЫХ КОМПОЗИЦИЙ НА ОСНОВЕ НАНОЧАСТИЦ СЕРЕБРА И ЗОЛОТА..

5. , АВТОМАТИЗИРОВАННАЯ СИСТЕМА ФОРМИРОВАНИЯ ОТЧЕТНОСТИ КАФЕДРЫ..

6. Автоматизированная система выбора средств измерения отклонений расположения..

7. РАЗРАБОТКА ИЗМЕРИТЕЛЬНОГО КАНАЛА ДЛЯ РЕГИСТРАЦИИ СИЛ РЕЗАНИЯ..

8. О ПРИМЕНЕНИИ СРЕДСТВ СЕМАНТИЧЕСКОГО АНАЛИЗА ДЛЯ РАЗРАБОТКИ ТЕРМИНОЛОГИИ В ОБЛАСТИ ЭЛЕКТРОННОГО ОБУЧЕНИЯ

9. , Компьютерная система обслуживания заказов на основе потокового моделирования..

10. ПОСТРОЕНИЕ МОДЕЛИ ИНФОРМАЦИОННО-АНАЛИТИЧЕСКОЙ СИСТЕМЫ ПРИ ЕЁ РЕАЛИЗАЦИИ НА БАЗЕ СЕРВИСНО-ОРИЕНТИРОВАННОЙ АРХИТЕКТУРЫ..

11. ОБЕСПЕЧЕНИЕ МНОГОУРОВНЕВОГО ДОСТУПА СОТРУДНИКОВ ПРЕДПРИЯТИЯ К КОНСТРУКТОРСКОЙ ИНФОРМАЦИИ С ПОЗИЦИИ КОНФИДЕНЦИАЛЬНОСТИ И ПОЛЕЗНОСТИ..

12. ЧЕЛОВЕКО-МАШИННОЕ ВЗАИМОДЕЙСТВИЕ ПРИ УПРАВЛЕНИИ МОБИЛЬНЫМИ УСТРОЙСТВАМИ С СЕНСОРНЫМ ЭКРАНОМ СЛАБОВИДЯЩИМИ И ИНВАЛИДАМИ ПО ЗРЕНИЮ...

13. ПРЕДСТАВЛЕНИЕ И ХРАНЕНИЕ ЭКСПЕРИМЕНТАЛЬНЫХ ДАННЫХ ПРИ ИССЛЕДОВАНИИ ИНТЕРФЕЙСОВ ПОЛЬЗОВАТЕЛЯ ПРОГРАММНОГО ОБЕСПЕЧЕНИЯ..

14. ИЗМЕРЕНИЕ ДИНАМИЧЕСКИХ ХАРАКТЕРИСТИК ТОКАРНОГО СТАНКА..

15. Г, СРАВНЕНИЕ ТЕХНОЛОГИИ ПЕРЕДАЧИ ДАННЫХ MPI С ТЕХНОЛОГИЕЙ ПЕРЕДАЧИ ДАННЫХ ОТ ZEROC ICE.

16. , РАЗРАБОТКА ПРОГРАММНОГО ОБЕСПЕЧЕНИЯ ИНТЕРАКТИВНЫХ СИСТЕМ АНАЛИЗА ПАРАМЕТРОВ И ХАРАКТЕРИСТИК ТЕХНИЧЕСКИХ УСТРОЙСТВ С МНОГОПАРНЫМ КОНТАКТОМ И ВИЗУАЛИЗАЦИИ ПРОЦЕССОВ ВЗАИМОДЕЙСТВИЯ.

17. НЕЙРОКЛАССИФИКАТОР С ГИБРИДНОЙ АРХИТЕКТУРОЙ ДЛЯ РАБОТЫ СО СЛАБО СТРУКТУРИРОВАННЫМИ ДАННЫМИ..

18. Сетевая система тестирования..

19. С ПОВЫШЕНИЕ ЭФФЕКТИВНОСТИ РАЗРАБОТКИ ПРОГРАММНОГО ОБЕСПЕЧЕНИЯ НА ОСНОВЕ УНИФИЦИРОВАННОГО ПОДХОДА..

20. , ЯЗЫК XML: СОСТАВ СТАНДАРТОВ И ПРИМЕНЕНИЕ В ИНФОРМАЦИОННЫХ СИСТЕМАХ, ЭЛЕКТРОННОМ БИЗНЕСЕ И УПРАВЛЕНИИ ПРОИЗВОДСТВОМ..

21. ИССЛЕДОВАНИЕ ЭФФЕКТИВНОСТИ ПРИМЕНЕНИЯ ЭВОЛЮЦИОННОГО АЛГОРИТМА ПРИ РЕШЕНИИ ЗАДАЧИ ДВУМЕРНОЙ УПАКОВКИ ОБЪЕКТОВ..

Некоммерческая организация «Ассоциация московских вузов»

МИНИСТЕРСТВО ОБРАЗОВАНИЯ И НАУКИ РОССИЙСКОЙ ФЕДЕРАЦИИ

Государственное образовательное учреждение

высшего профессионального образования

Московский государственный технологический университет «Станкин »

Научно-информационный материал

Подраздел: 40.7.2.3.

НИМ 2.3.1.

РАЗРАБОТКА ПРОГРАММНЫХ РЕШЕНИЙ ОЦЕНКИ ЭКОНОМИЧЕСКОЙ ЭФФЕКТИВНОСТИ СИСТЕМЫ МЕНЕДЖМЕНТА КАЧЕСТВА

– каф. «Информационные системы»

Научный руководитель – ст. преподаватель каф. «Информационные системы»,

Москва 2010

Сегодня основой обеспечения конкурентного преимущества предприятия на рынке является непрерывное совершенствование его системы менеджмента и продукции. Обновление пакета международных стандартов в области менеджмента качества еще раз указывают на необходимость ориентации на постоянное улучшение деятельности и наиболее полное удовлетворение всех заинтересованных сторон, и на возможность решения этих проблем с помощью построения СМК.

Однако, несмотря на то, что наличие СМК является важным фактором конкурентоспособности, оно не дает гарантии успеха предприятия. Одной из причин этого является постоянно меняющаяся рыночная среда, в условиях которой осуществляют деятельность современные предприятия. Для обеспечения стабильности своего развития предприятия должны обеспечить гибкость и быструю «настраиваемость» под изменения различных систем менеджмента, в том числе и СМК. В связи с этим возникают вопросы мониторинга деятельности по управлению качеством для дальнейшего развития и улучшения системы. К показателям, которые подлежат мониторингу в первую очередь, относится эффективность деятельности СМК.

В соответствии с терминологией ГОСТ Р ИСО эффективностью деятельности (процесса) считается отношение полученного результата и затраченных ресурсов. Сложность мониторинга рассматриваемого показателя заключается в отсутствии единой методики оценки эффективности СМК. Однако, безусловно, понятно, что для оценки исследуемого фактора необходимо анализировать финансовые и нефинансовые показатели деятельности организации в области качества.

Остановимся подробнее на оценке эффективности СМК через финансовые показатели, так называемой экономической эффективности. Надежный метод количественной оценки экономической эффективности на данный момент отсутствует. Это связано с невозможностью точной оценки этого параметра без выделения той части прибыли, которая получена за счет различных мероприятий по качеству. Однако для оценки экономической эффективности можно использовать информацию о динамике различных экономических показателей, значения которых должны улучшаться в соответствии с положениями ГОСТ Р ИСО : прибыль, рентабельность, себестоимость, объем продаж и т. п. Более того, в соответствии с международной практикой, основанной на стандарте BS 6143, важной частью оценки экономической эффективности СМК является анализ составных частей системы затрат на качество (Рис. 1).

Рис 1. Модель системы затрат на качество

Однако чаще всего значительная часть затрат на обеспечение качества продукции рассредоточена и обезличена, что делает затруднительным анализ их распределение и динамику. Поэтому для полноценной оценки экономической эффективности СМК рекомендуется разработать и внедрить систему учёта и анализа затрат на качество, а также других финансовых показателей предприятия, выполнив следующие задачи:

1.  Классифицировать затраты на качество;

2.  Выявить источники данных о затратах на качество и других финансовых показателях;

3.  Установить методы обработки анализируемых данных;

4.  Выбрать показатели для анализа и базу для их измерений;

5.  Определить способ представления обработанной информации для дальнейшего анализа.

Учитывая перечисленные задачи, для разработки модуля оценки экономической эффективности системы менеджмента качества были определены следующие принципы деятельности:

1.  Принять классификацию затрат в соответствии со стандартом BS 6143;

2.  В качестве источников данных использовать базы данных системы бухгалтерского учета и службы по качеству;

3.  Использовать для анализа стандартные вычислительные методы и методы математической статистики в случае необходимости;

4.  В качестве показателей для анализа помимо натуральных величин показателей финансовой деятельности организации использовать относительные величины и информацию о динамике показателей (скорость изменения и ускорение);

5.  Для представления полученных данных использовать графические элементы описательной статистики (графики, диаграммы и т. п.), а также таблицы и натуральные значения.

После принятия данных принципов разработанный модуль позволит заинтересованным лицам (руководители и представители руководителей по качеству) получить в удобном для анализа виде информацию, позволяющую оценить экономическую эффективность системы менеджмента качества. Схема получения первоначальной информации о деятельности организации включает в себя ряд информационных систем предприятия (Рис. 2).

Рис 2. Информационные системы предприятия

Типовой интерфейс отображения результатов анализа представлен проектом формы «Результаты анализа в виде таблицы соотношения затрат на качество» (Рис.3).

Рис 3. Таблица затрат на соответствие и несоответствие качеству

Список литературы:

1.  ГОСТ Р ИСО «Системы менеджмента качества. Основные положения и словарь»

2.  ГОСТ Р ИСО «Менеджмент организации. Руководящие указания по достижению экономического эффекта в системе менеджмента качества»

3.  материалы с сайта http://*****/

4.  материалы с сайта http://quality. *****/

Некоммерческая организация «Ассоциация московских вузов»

МИНИСТЕРСТВО ОБРАЗОВАНИЯ И НАУКИ РОССИЙСКОЙ ФЕДЕРАЦИИ

Государственное образовательное учреждение

высшего профессионального образования

Московский государственный технологический университет «Станкин »

Научно-информационный материал

Подраздел: 40.7.2.3.

НИМ 2.3.2.

ВОПРОСЫ ПРОГРАММНОГО ОБЕСПЕЧЕНИЯ ПРИ РАЗРАБОТКЕ УНИВЕРСАЛЬНОЙ ИНТЕРАКТИВНОЙ СИСТЕМЫ АВТОМАТИЗИРОВАННОГО АНАЛИЗА СХЕМЫ РАСПРЕДЕЛЕНИЯ НАГРУЗКИ В МНОГОКОНТАКТНЫХ КИНЕМАТИЧЕСКИХ ПАРАХ "Distload"

, –каф. «Основы конструирования машин»

Научный руководитель – доц. каф. «Основы конструирования машин»,

Я

Москва 2010

Цель работы: Целью настоящей работы является разработка гибких интегрированных программных модулей, предназначенных для анализа схемы распределения нагрузки по элементам мультиконтактных кинематических пар.

Актуальность работы: Для решения современных проблем автоматизации исследования и проектирования технических устройств с многопарным контакто является актуальным разработка математических моделей для изучения кинематических связей физических систем, анализ процессов, происходящих в них, а так же проведение расчетов с использованием современных вычислительных методов.

Практический интерес представляет изучение особенностей распределения нагрузки по элементам контакта в передачах и соединениях с многопарным контактом элементов (резьбовое, шлицевое соединения; гребенчатые подпятники; цепная, зубчатоременная передача и др.).

Возможности современной вычислительной техники позволяют автоматизировать многие инженерные расчеты, и, в том числе, расчет нагрузок, приходящихся на контактирующие элементы передач и соединений.

Методы исследования: В работе применяется классический метод решения системы линейных алгебраических уравнений (СЛАУ) – метод Гаусса. В качестве языка программирования был выбран язык C++, а в качестве среды – Borland C++ 6.

Описание работы: Система автоматизированного анализа реализует расчет нагрузок на контактирующие элементы технических устройств в зависимости от значений коэффициентов податливостей основ звеньев и элементов, количества контактирующих пар и окружной силы; и строит графики распределения нагрузки по элементам и зависимости коэффициента перегрузки Кп от количества контактирующих пар.

Для рационального использования система оснащается специально разработанным графически простым интерфейсом.

Заключение: Система «Distload» может иметь практическое применение как в производственном, так и в учебном процессе, в частности, разрабатываемые программные модули планируется использовать в учебном процессе на кафедре ОКМ.

МИНИСТЕРСТВО ОБРАЗОВАНИЯ И НАУКИ РОССИЙСКОЙ ФЕДЕРАЦИИ

Государственное образовательное учреждение

высшего профессионального образования

Московский государственный технологический университет «Станкин »

Научно-информационный материал

Подраздел: 40.7.2.3.

НИМ 2.3.3.

ИССЛЕДОВАНИЕ ПРОЦЕССОВ САМОСБОРКИ И САМООРГАНИЗАЦИИ ПРИ ФОРМИРОВАНИИ МЕТАЛЛ-ПОЛИМЕРНЫХ НАНОКОМПОЗИТНЫХ МАТЕРИАЛОВ

– каф.«Физика»

Научный руководитель – к. х.н., с. н.с., доц. каф. «Физика»,

Москва 2010

В настоящее время существует несколько способов получения самоорганизованных структур из наночастиц (НЧ). Из них наиболее удобным и технологичным является химическое восстановление металлов в жидких средах. Он позволяет формировать наночастицы (НЧ) непосредственно в коллоидных растворах. После нанесения коллоидного раствора на твердую поверхность в процессе испарения растворителя и последующей полимеризации образуется коллоидный кристалл путем самосборки НЧ.

Молекулярная самосборка – это самовоспроизводящийся процесс, который осуществляется по механизму распознавания химических связей без вмешательства извне. Происходит своеобразная упорядоченная «склейка» покрытых полимером НЧ с образованием трехмерных структур. Самосборка осуществляется методом распределённого управления, при котором управляющие функции реализованы во внутренней физико-химической структуре элементов, участвующих в процессе, а управляющая информация распределена по всем элементам системы. Механизм распознавания можно регулировать с помощью изменения отдельных компонентов коллоидного раствора и окружающих условий. Самосборка и эволюция коллоидных систем происходит вследствие наличия высокоразвитой поверхности и термодинамической неустойчивости коллоидных частиц.

Проектирование и управление производством наноструктур с помощью процессов самосборки является относительно простым способом создания недорогих параллельных инструментов для производства самосборных гибридных материалов и на их основе функциональных мини и нано-устройств следующего поколения. Для разработки эффективных технологических процессов создания таких устройств можно использовать самоорганизацию структур. Самоорганизация – это спонтанный переход от хаотического состояния к новому порядку через нарастание флуктуаций. Источником упорядоченности открытых систем служит неравновесность системы. Самоорганизованная структура возникает из флуктуаций, а пороговый характер самоорганизации связан с переходом из одного устойчивого состояния в другое. В открытых системах образуются диссипативные структуры, которые обмениваются веществом и энергией с внешней средой. Стационарная неравновесная система, имеющая диссипативную структуру, должна потреблять отрицательную энтропию. При этом закон возрастания энтропии не нарушается [1]. Таким образом, самоорганизация в системе связана с формированием структуры более сложной, чем первоначальная.

Примененный нами метод химической самосборки поверхностных наноструктур также относится к процессам самоорганизации. Несмотря на кажущуюся простоту и наглядность получения нанокомпозитных материалов и устройств таким способом, механизм физико-химических процессов, происходящих, как в растворе, так и на твердой поверхности в настоящее время плохо изучен. Даже на качественном уровне описать совокупность протекающих при этом процессов достаточно сложно. Это препятствует разработке теоретической модели образования нанокомпозитных материалов и, следовательно, технологии промышленного производства материалов и изделий на их основе.

Для стабилизации НЧ серебра и золота использовали широко распространенные водорастворимые биополимеры, в том числе производные целлюлозы. Методика приготовления коллоидных растворов подробно описана в [2]. Коллоидные растворы, содержащие НЧ серебра и золота, наносили на поверхность различных материалов. Затем образцы высушивали до полного испарения воды. Изображения поверхности нанокомпозитных материалов получали с помощью сканирующего туннельного микроскопа «Умка» (концерн «Нанотехнологии», Москва).

В результате химической реакции происходит образование НЧ металлов, покрытых лигандной оболочкой, которая препятствует коагуляции и приводит к анизотропии поверхностных свойств НЧ. После нанесения коллоидного раствора на твердую поверхность в процессе испарения растворителя и последующей полимеризации образуются нанокомпозитные слои.

а) б) в)

Рис. 1. Образование упорядоченных цепочечных структур из НЧ золота на поверхности нанокомпозитного слоя (а), образование микродоменов в слое нанокомпозитана основе НЧ золота (б) и серебра (в). Размеры сканов: 400 х 400 нм2 (а), 0,64 х 0,6 мкм2 (б) и 4,3 х 4,0 мкм2 (в).

На рис. 1а показано образование упорядоченных цепочечных структур, состоящих из отдельных НЧ золота в металлполимерном слое. Формирование упорядоченных наноструктур определяется достаточно сложным взаимодействием капиллярных, молекулярных и электростатических сил, действующих в процессе испарения растворителя, а также возможным протеканием химических реакций на твердых поверхностях. Испаряющаяся капля представляет собой диссипативную структуру, непрерывно уменьшающийся микрообъем, в котором по мере испарения раствора непрерывно изменяется пересыщение, начинается транспорт НЧ к периферии капли, возникают температурные градиенты, могут протекать химические реакции окисления–восстановления, происходит агрегация и полимеризация макромолекул стабилизатора и закрепление НЧ в полимерной матрице. В результате сложных физико-химических и кинетических процессов кристаллизации или осаждения растворенного вещества образуется твердая фаза с определенной морфологией. Можно предположить, что доминирующую роль в этом процессе играют капиллярные силы. Важную роль играет и природа подложки, как бы задающая направление действия этих сил (силы капиллярного изображения). Именно благодаря этим силам и происходит объединение НЧ в упорядоченные структуры. Поэтому на подложках из разных материалов могут образовываться отличающиеся наноструктуры.

На рис. 1б и 1в показаны характерные микродомены (МД) из НЧ золота и серебра, образовавшиеся на поверхности хрома и золота в результате самосборки НЧ. Для каждой металлполимерной нанокомпозиции форма этих МД существенно различается. При этом в одной и той системе могут образовываться МД, различающиеся по форме и размерам. В случае серебра также наблюдается образование МД–трехмерных островков, но их размеры существенно больше и достигают 700–800 нм, а высота составляет 60–70 нм.

В [3] была разрабо­тана оригинальная компьютерная модель динамики и упаковки НЧ в испаряющемся растворителе на подложке со средствами визуализации процесса самоорганизации и конечного распределения НЧ на подложке. Там же приведены результаты расчетов архитектур ансамблей коллоидных частиц с анизотропно модифи­цированной поверхностью. Предполагается, что окончательная структура композитного слоя определяется процессами самоорганизации не отдельных час­тиц, а предварительно сформированных МД. Причем их форма зависит от степени анизотропии поверхности НЧ: количества и геометрии поверхностных активных центров (сайтов) взаимодействия НЧ между собой.

Наши экспериментальные результаты подтверждают образование подобных МД из НЧ золота на начальных стадиях формирования нанокомпозитного слоя. Однако, в отличие от рассмотренных в [3] простых геометрических моделей анизотропных НЧ, исследованные нами макромолекулы стабилизаторов имеют достаточно сложную форму и содержат большое количество активных функциональных групп, которые могут химически взаимодействовать как с поверхностью НЧ, так и между собой с образованием коллоидного квазикристалла. В результате могут возникать гораздо более сложные и разнообразные по форме МД. В то же время предложенная в [3] модель не согласуется с нашими результатами для МД из НЧ серебра.

Образование МД и самоорганизованных структур из НЧ металлов кроме теоретического представляет также несомненный практический интерес для производства различных фотоэлектронных устройств, учитывая люминесцентные свойства НЧ серебра и золота.

Список литературы

1.  И. Стенгерс. Порядок из хаоса: Новый диалог человека с природой. - М.: Прогресс, 1986, с. 432.

2.  , , : Коллоидный журнал, том 71, № 5, 2009 – 652–656 с.

3.  , , Лебедев-,: Российские нанотехнологии, том 1, № 1–2, 1–7, 2006.

Некоммерческая организация «Ассоциация московских вузов»

МИНИСТЕРСТВО ОБРАЗОВАНИЯ И НАУКИ РОССИЙСКОЙ ФЕДЕРАЦИИ

Государственное образовательное учреждение

высшего профессионального образования

Московский государственный технологический университет «Станкин »

Научно-информационный материал

Подраздел: 40.7.2.3.

НИМ 2.3.4.

ВЛИЯНИЕ КОМПОНЕНТОВ ДИСПЕРСИОННОЙ СРЕДЫ НА СТРУКТУРУ И СВОЙСТВА МЕТАЛЛ-ПОЛИМЕРНЫХ КОМПОЗИЦИЙ НА ОСНОВЕ НАНОЧАСТИЦ СЕРЕБРА И ЗОЛОТА

– каф. «Физика»

Научный руководитель – к. х.н., с. н.с., доц. каф. «Физика»,

Москва 2010

В течение ряда лет на кафедре «Физика» проводятся работы по изучению новых нанокомпозитных полимерных материалов на основе наночастиц (НЧ) серебра и золота и некоторых биополимеров [1-3]. Цель этих работ: изучение различных свойств материалов для определения возможных областей их практического применения и установления механизма их формирования, начиная с химических реакций образования НЧ в коллоидных растворах и кончая процессами, происходящими в твердой фазе после нанесения коллоидного раствора на подложку и испарения растворителя. В [1] было показано, что при изменении природы восстановителя золота меняется характер фасетирования поверхности НЧ золота. Цель данной работы исследовать влияние другого компонента дисперсионной среды – стабилизатора на структуру и свойства металл-полимерных нанокомпозиций. Были применены методы зондовой микроскопии, оптической спектроскопии, динамического рассеяния света (ДРС) и термогравиметрического анализа (ТГА). Установлено, что независимо от природы восстановителя наблюдается прямая связь между размерами НЧ золота в коллоидном растворе и химической активностью функциональных групп в молекулах целлюлозы: чем больше химическая активность, тем меньше средний размер НЧ золота и стабилизация размеров НЧ золота происходит на более ранних стадиях их образования. Измерения средних размеров НЧ сферической формы (гидродинамический радиус) в жидкой фазе методом (ДРС) и в твердой фазе методом зондовой микроскопии показали, что в большинстве случаев они удовлетворительно согласуются между собой.

Если для восстановления соли золота и стабилизации НЧ используются только производные целлюлозы, резко увеличивается количество химических связей, затраченных на восстановление золота, и, следовательно, уменьшается число свободных связей, доступных для образования межмолекулярных связей с макромолекулами целлюлозы. В результате происходит своеобразное «расплетение» волокон целлюлозы и переход от глобулярной к фибриллярной структуре поверхностных слоев, представленной на рис.1. Интересно, что этот процесс может происходить и при наличии в дисперсионной среде других восстановителей – формальдегида и танина при взаимодействии дисперсионной среды со свежеприготовленной поверхностью меди, на которой после химического травления не успевает сформироваться защитный оксидный слой. В этом случае макромолекулы целлюлозы видимо взаимодействуют непосредственно с атомами меди.

Анализ интегральных кривых ТГА показал заметное влияние как НЧ золота, так и природы подложки на термостойкость нанокомпозитных слоев. Образование химических связей НЧ золота с макромолекулами производных целлюлозы увеличивает термостойкость металл-полимерных слоев. Дополнительное увеличение термостойкости сформированных нанокомпозитных слоев может быть достигнуто заменой слюды, которая использовалась в качестве подложки, на пленку золота.

а б

Рис. 1. Изображение поверхности слоя МГЭЦ на золоте, не содержащего наночастицы золота (а), нанокомпозитного слоя МГЭЦ с наночастицами золота (б). Размер скана: 400 х 400 нм2 (а), 800 х 700 нм2 (б)

На рис. 2 представлены локальные туннельные вольтамперные характеристики (ЛТВАХ) поверхности металлполимерных слоев на основе НЧ золота (а) и серебра (б). Все исследованные нанокомпозитные материалы обладают нелинейными ЛТВАХ, форма которых зависит от состава металлополимерной композиции и природы подложки.

а б

Рис. 2. Локальные туннельные вольтамперные характеристики поверхности нанокомпозитных материалов на основе НЧ золота (а), серебра (б) и стабилизаторов: метилгидроксиэтилцеллюлозы (1), карбоксиметилцеллюлозы (2), гидроксипропилметилцеллюлозы (3).

На основании экспериментальных результатов можно предложить механизм формирования нанокомпозитных слоев. При помещении подложки в дисперсионную среду или при нанесении на ее поверхность коллоидной дисперсии с НЧ, в первую очередь, НЧ взаимодействуют с подложкой. На этой стадии происходит самосборка НЧ с образованием микродоменов (МД) (агрегатов). Форма и размеры их определяются химической природой стабилизатора и не зависят от природы подложки. Такие МД отсутствуют на поверхности полимерной пленки, не содержащей НЧ серебра и золота. На последующих стадиях роста нанокомпозитного слоя может происходить самоорганизация МД с образованием упорядоченных структур, параметры которых зависят как от природы подложки, так и химической природы стабилизатора НЧ, задающего направление роста коллоидного квазикристалла.

При наличии в коллоидном растворе не прореагировавших органических реагентов и при увеличении времени экспозиции подложки в растворе поверх квазикристаллических слоев, содержащих НЧ, могут осаждаться такие компоненты дисперсионной среды, как макромолекулы стабилизатора или восстановителя. В результате на поверхности из них формируются глобулярные структуры. Они наблюдаются в основном при горизонтальном расположении подложки в процессе испарения растворителя.

Использование таких более сильных, чем производные целлюлозы, восстановителей как формальдегид и танин приводит к тому, что целлюлоза не участвует в восстановлении золота и сохраняет большую часть своих свободных связей. Они могут быть использованы для образования межмолекулярных связей макромолекул целлюлозы. В результате возникают глобулярные структуры нанокомпозитных слоев, аналогичные структурам, образованными производными целлюлозы, не содержащими НЧ металлов (рис.1а).

Использование в качестве восстановителя и стабилизатора НЧ золота производных целлюлозы приводит к уменьшению свободных химических связей макромолекул производных целлюлозы (преимущественно водородных связей) за счет восстановления атомов золота и уменьшению тем самым количества свободных межмолекулярных связей целлюлозы. Аналогичный эффект наблюдается также и при взаимодействии целлюлозы с атомами меди. В результате происходит переход от глобулярной к фибриллярной структурам слоев.

При изучении влияния ионогенности различных функциональных групп макромолекул производных целлюлозы установлено, что чем она выше, тем на более ранних стадиях образования НЧ происходит стабилизация НЧ и тем меньше их размер в растворе. Размеры НЧ, измеренные в растворе и на поверхности нанокомпозита, в большинстве случаев удовлетворительно согласуются между собой.

Увеличение термической прочности нанокомпозитных материалов под влиянием НЧ, а также при их взаимодействии с подложкой расширяет диапазон возможного практического применения исследованных нанокомпозитных материалов. Образование МД и самоорганизованных структур из НЧ также представляет несомненный интерес, учитывая люминесцентные свойства НЧ серебра и золота. Наличие нелинейных ЛТВАХ и, в частности, их S-образная форма позволяет предположить, что исследованные нанокомпозитные материалы можно использовать в качестве материалов для создания различных микроэлектронных устройств: переключатели, ячейки памяти и т. п.

Список литературы

1.  , , : Коллоидный журнал, том 71, № 5, 2009 – 652–656 с.

2.  , , : «Нанотехника» № 4(12), 2007 – 40–46 с.

, , : «Нанотехника» № 4(16), 2008 – 3–9 с.

Некоммерческая организация «Ассоциация московских вузов»

МИНИСТЕРСТВО ОБРАЗОВАНИЯ И НАУКИ РОССИЙСКОЙ ФЕДЕРАЦИИ

Государственное образовательное учреждение

высшего профессионального образования

Московский государственный технологический университет «Станкин »

Научно-информационный материал

Подраздел: 40.7.2.3.

НИМ 2.3.5.

АВТОМАТИЗИРОВАННАЯ СИСТЕМА ФОРМИРОВАНИЯ ОТЧЕТНОСТИ КАФЕДРЫ

, – каф.«Когнитивные технологии проектирования»

Научный руководитель – д. т.н., проф.

Москва 2010

На сегодняшний день в большинстве ВУЗов РФ в процессе деятельности различных подразделений создается большое множество как внутренних, так и внешних отчетов. Зачастую, информацию, которая необходима для их подготовки, в лучшем случае, хранят в электронном виде, в худшем на бумажных носителях. Данный подход к хранению информации увеличивает время создания требуемой отчетности и риск внесения некорректных или ошибочных данных, а также нельзя исключать того, что какая-то информация в процессе хранения может быть вообще утеряна. Данная проблема также существует и на кафедре «Когнитивные технологии проектирования» в МГТУ «Станкин», на базе которой выполнялась данная работа. Для создания ежегодных и пятилетних отчетов кафедры, а также прочих видов отчетности нужно хранить большой объем многоаспектной информации: фамилия, имя и отчество преподавателей, ученые звания, ученую степень, название и количество научно-исследовательских работ (НИР) за определенный период времени, выпущенные методички, учебные пособия и многое другое. А также, в связи с появлением нововведений в работе университета, появилась необходимость учитывать рейтинг на основе показателей результативности. Для решения данных проблем была разработана автоматизированная система формирования отчетности кафедры, использование которой позволяет избежать выше изложенных проблем, и повышает уровень автоматизации деятельности кафедры.

При реализации данного проекта была использована методология автоматизации интеллектуального труда (МАИТ), которая была разработана в ходе научно-исследовательской деятельности кафедры. Отличительной особенностью этой методологии является поддержка промышленного способа создания систем автоматизированного проектирования (САПР). Данный способ предполагает разделение процесса создания автоматизированной системы (АС) на этапы и процедуры.

Была произведена декомпозиция задачи (рис.1), построена концептуальная модель, которая включает в себя концептуальную структуру предметной области и систему предметных зависимостей и даталогическая модель, отражающая логические взаимосвязи между элементами данных без учета их содержания и физической организации. Каждая из этих моделей обобщает представление всех пользователей создаваемой нами базы данных, и описывает все данные, которые должны храниться в БД и связи существующие между ними.

Рис.1 Декомпозиция задачи

На рисунке представлено разбиение исходной задачи на три основных этапа:

ü  Ввод данных, включающий в себя ввод, как постоянной информации, так и условно постоянной информации;

ü  Создание запросов, где формируется массив запросов, результаты которых, могут быть представлены в двух форматах Word и Web. Для формирования запросов используются данные, которые относятся к ПИ и УПИ;

ü  Вывод отчетов, где выводится необходимый отчет, уже содержащий в себе результаты выполнения встроенных запросов, сформированных на предыдущем этапе.

В связи с введением в МГТУ «Станкин» системы расчета показателей результативности ППС возникла потребность в формировании отчета по показателям для каждого преподавателя кафедры. Разработанная модель является достаточно гибкой, и была адаптирована для решения поставленной задачи.

Был проведен анализ расчета показателей результативности, который позволил выделить типы активностей, различные методы расчета показателей и интегрировать полученные результаты в разрабатываемую систему.

Активности, участвующие в расчете показателей, разделяются на следующие типы, каждый из которых характеризуется определенной временной характеристикой и имеет соответствующий весовой коэффициент:

Тип активности	Весовой коэффициент	Временная характеристика
квалификационный потенциал	0.2	к заданному моменту времени
стратегическая активность	0.3	за 5 лет
оперативная активность	0.5	за 1 год

Весовые коэффициенты хранятся в системе и могут при необходимости изменяться. Временная характеристика определяет интервал, в рамках которого будут обработаны значения показателей результативности для получения отчета.

При анализе расчета показателей результативности были выделены следующие методы расчета баллов:

1.  расчет по наличию - балл рассчитывается как константное значение за наличие хотя бы одного значения по данному показателю;

2.  расчет по количеству значений - суммарный балл по показателю рассчитывается в зависимости от количества значений по данному показателю;

a)  прямая пропорциональность - суммарный балл прямо пропорционален количеству значений (пример – 10 баллов за каждую работу);

b)  непрямая пропорциональность - суммарный балл определяется интервалом значений показателя (пример – 5 баллов за количество статей от 1 до 2; 10 баллов – за количество от 3 до 4 и т. д.).

В результате нашей работы была разработана система, которая предоставляет гибкий инструмент для формирования различного рода запросов в рамках предметной области и получения преднастроенных отчетов. Система позволила автоматизировать формирование отчетности кафедры, а также ведение организованного хранилища данных.

Список литературы.

1.  Волкова моделирование предметных задач в машиностроении.: Учеб. пос. – М.: МГТУ «СТАНКИН», 2000 – 98с.

2.  Сайт МГТУ «СТАНКИН». http://www. *****/index/sotrud

Некоммерческая организация «Ассоциация московских вузов»

МИНИСТЕРСТВО ОБРАЗОВАНИЯ И НАУКИ РОССИЙСКОЙ ФЕДЕРАЦИИ

Государственное образовательное учреждение

высшего профессионального образования

Московский государственный технологический университет «Станкин »

Научно-информационный материал

Подраздел: 40.7.2.3.

НИМ 2.3.6.

Автоматизированная система выбора средств измерения отклонений расположения

Кафедра «Измерительные информационные системы и технологии»

Москва 2010

Универсальных средств измерения (СИ) отклонений расположения не существует, поэтому встает задача разработки специализированных средств, предназначенных для измерения определенного вида отклонений расположения. В настоящее время существуют типовые конструкции СИ, однако они сильно отличаются в зависимости от размеров и вида деталей. Необходимо разработать автоматизированную систему, которая использовала бы все предыдущие наработки в данной области и адаптировалась к конкретному виду деталей.

Проведена классификация методов измерения отклонений от перпендикулярности и определены принципы выбора схемы в зависимости от входных параметров. Входными параметрами такой системы могут быть размеры детали, допуск перпендикулярности, вид отклонения расположения (перпендикулярность плоскостей, перпендикулярность отверстия относительно плоскости и др.). По введенным входным параметрам система предоставит пользователю на выбор несколько предпочтительных методов измерения отклонения от перпендикулярности, из которых пользователь сможет выбрать тот, который наилучшим образом подходит для данного конкретного случая. Информация о схемах измерения храниться в базе данных.

В качестве математического аппарата обработки входной информации выбраны искусственные нейронные сети. Под нейронными сетями подразумеваются вычислительные структуры, которые моделируют простые биологические процессы, обычно ассоциируемые с процессами человеческого мозга. Адаптируемые и обучаемые они представляют собой распределенные системы, способные к обучению путем анализа положительных и отрицательных воздействий. Элементарным преобразователем в таких сетях является искусственный нейрон, названный так по аналогии с биологическим прототипом.

Термин нейронные сети сформировался в 40х годах ХХ века в среде исследователей, изучавших принципы организации и функционирования биологических нейронных сетей. Основные результаты, полученные в этой области, связаны с именами американских исследователей У. Маккалоха, Д. Хебба, Ф. Розенблатта, М. Минского, Дж. Хопфилда и др. К настоящему времени предложено и изучено большое количество моделей нейроподобных элементов и нейронных сетей.

С помощью нейронных сетей представляется возможным решать целый ряд проблем и задач, которые невозможно решить в рамках четкой логики: распознавание (классификация) образов, кластеризация (категоризация), аппроксимация функций, предсказание (прогноз), оптимизация и многие другие.

Рассмотрим простейшую нейронную сеть, имеющую два входа и только один нейрон (рис. 1). Здесь входные сигналы xi «взаимодействуют» с весами wi, образуя произведение:

pi = xiwi, где i = 1,2.

Такая частная информация (произведения) объединяется с использованием операции суммирования, образуя вход net нейрона:

net = p1+p2 = x1w1 + x2w2

Выход нейрона образуется в результате преобразования входа net некоторой активационной функцией:

y = f (net) = f (x1w1 + x2w2)

Тип функции активации может быть различным и выбирается исходя из конкретной задачи. Наиболее часто используемыми являются пороговая, знаковая (сигнатурная), сигмоидная (логистическая), линейная, треугольная и другие функции.

Выберем, например, сигмоидную функцию y = 1/ (1+e-x).

Рис. 1. Элементарная нейронная сеть

Приведенная однонейронная сеть, в которой используются операции умножения, суммирования и сигмоидная функция активации называется стандартной нейронной сетью.

Адаптируем данную схему под задачу автоматизации выбора СИ: в нашем случае имеем конечное число N входных параметров xi … xn (размеры детали, вид отклонения, допуск, квалитет и пр.) и M методов измерения отклонения. У каждого параметра есть свой весовой коэффициент wi . В свою очередь каждый метод также имеет весовой коэффициент wMi (более предпочтительные для конкретного вида измерения методы имеют больший вес, чем менее предпочтительные). По результатам выбора СИ весовые коэффициенты wMi корректируются: вес метода, выбираемого экспертом в качестве наиболее предпочтительного для конкретного измерения, будет расти. Таким образом, имеем двухслойную нейронную сеть, на выходе которой схема измерения отклонения от перпендикулярности.

Для примера возьмем простейший случай отклонения от перпендикулярности двух плоскостей для прямоугольной детали. Для деталей различных степеней точности допуск перпендикулярности отличается, поэтому в условном обозначении на рис. 2 допуск не указан.

Существует довольно большое количество методов измерения отклонения от перпендикулярности плоскостей:

- универсальным угломером

- уровнем и плоскопараллельной пластиной или планкой

- уровнем и измерительным мостиком

- с применением координатно-измерительной машины (КИМ) и пр.

Рис. 2. Пример детали с заданным отклонением от перпендикулярности поверхности Б относительно основания

Для простоты возьмем три метода: измерение универсальным угломером, с помощью кругового делительного стола и индикатора и с помощью КИМ. Измерять будем деталь средних размеров, нормальной точности. Очевидно, что если не нужна высокая точность, то наиболее простым и дешевым методом для измерения отклонения от перпендикулярности будет измерение универсальным угломером – его система и выдаст в качестве предпочтительного (весовой коэффициент wM1 в этом случае будет условно равен 0,6). За ним идет метод с применением кругового делительного стола и индикатора – он более сложный и поэтому менее предпочтительный метод (весовой коэффициент wM2 = 0,35), и последним – измерение отклонения от перпендикулярности с помощью КИМ – самый сложный, трудоемкий, дорогой и поэтому наименее предпочтительный для данного измерения метод (wMi = 0,05). Однако если эксперт по каким-либо причинам будет выбирать второй метод, то через некоторое время он станет предпочтительным – реализация обучения нейронной сети: система анализирует выбор, который делает пользователь, и корректирует весовые коэффициенты по результатам этого выбора. На выходе будет выдана схема измерения с описанием его проведения и обработки полученных данных.

По результатам теоретических исследований разрабатывается программный продукт, реализующий автоматизированную систему выбора средств измерения отклонений расположения.

Некоммерческая организация «Ассоциация московских вузов»

МИНИСТЕРСТВО ОБРАЗОВАНИЯ И НАУКИ РОССИЙСКОЙ ФЕДЕРАЦИИ

Государственное образовательное учреждение

высшего профессионального образования

Московский государственный технологический университет «Станкин »

Научно-информационный материал

Подраздел: 40.7.2.3.

НИМ 2.3.7.

РАЗРАБОТКА ИЗМЕРИТЕЛЬНОГО КАНАЛА ДЛЯ РЕГИСТРАЦИИ СИЛ РЕЗАНИЯ

– каф. «Электротехника, электроника и автоматика»

Научный руководитель – д. т.н., проф.

Москва 2010

Существует большое количество различных конструкций датчиков силы – динамометров. По принципу действия они разделяются на гидравлические, механические и электрические. Наиболее популярными являются электрические динамометры, так как они малоинерционные, чувствительны и компактны. Благодаря этому электрические динамометры обеспечивают высокую точность измерения и ими можно определять как большие, так и малые значения сил резания.

По типу чувствительных элементов электрические динамометры делятся на пьезоэлектрические и тензометрические. Первые обладают большей чувствительностью и линейнойстью передаточной характеристики в широком диапазоне частот, но использование их в статическом режиме работы затруднено в силу пьезоэлектрического эффекта, лежащего в его основе. В отличие от пьезоэлектрических тензометрические динамометры, в основе которых лежит принцип изменения сопротивления в зависимости от деформации, позволяют регистрировать значения сил как в статике, так и в динамике, частотный диапазон которых ограничен собственной частотой колебания конструкции датчика.

Одним из достаточно распространенных приборов для измерения сил резания является универсальный динамометр, с помощью которого можно измерять силы резания при точении, фрезеровании, плоском шлифовании, а также осевую силу и крутящий момент при сверлении. С помощью динамометра можно измерять как мгновенные, так и средние значения сил резания.

При измерении сил резания появляются погрешности из-за «ползучести», влияния температуры окружающей среды и т. д. С целью учета влияния этих факторов в выражение, описывающее приращение сопротивления от измеряемой деформации, вводят составляющие воздействия и «ползучести». Ползучесть возрастает с увеличением температуры и во времени вследствие релаксационных явлений в конструкции датчика.

Приращения сопротивления из-за изменения температуры накладываются на измеряемую величину и приводят к смещению начальной (нулевой) точки диапазона преобразования.

Так как датчик и плата сбора данных расположены друг от друга на некотором расстоянии, то на канал передачи влияют различные факторы: электро-магнитное поле силовых установок, стружка отсутствие заземления и др.

Полностью решить эти проблемы невозможно, но частично ослабить влияние этих факторов на результат измерения можно при помощи следующих способов:

·  Применение шестипроводной схемы подключения полумостов (рис.1).

Такая схема позволяет поддержать постоянный уровень питающего напряжения за счет дополнительных операционных усилителей.

·  Применение прецизионных резисторов для полной мостовой схемы

Номинал этих резисторов должен быть равен сопротивлению тензорезисторов в плече полумоста и погрешностью не более 0.1%

·  Применение знакопеременного напряжения питания моста (рис.2).

Разность потенциалов между сигнальными проводами в случае, когда нижний (прямое питание) вывод моста заземлен, равна Va = V0 + EOS, где V0 — сигнал непосредственно с выхода моста. Если же на нижний по схеме вывод моста подано возбуждающее напряжение, а верхний заземлен (обратное питание), то разность потенциалов составит Vb = - V0 + EOS. Разность Va – Vb будет равна 2V0, то есть окажется независимой от EOS, в качестве которой чаще всего оказывается какая-то неучтенная термо-ЭДС или ЭДС, обусловленная «ползучестью».

·  Применение отдельных АЦП (без мультиплексоров) высокой разрядности.

АЦП должен содержать встроенные системы самокалибровки и системной калибровки и обеспечивать дрейф смещения нуля не более 5нВ/°С и дрейф коэффициента усиления не более 2ppm/°C.

В качестве аппаратных средств сбора данных была использована система компании L-card – LTR212. Применение LTR212 к решению данной задачи имеет ряд преимуществ:

1.  Нет необходимости во внешнем источнике опорного напряжения для датчика.

2.  Отсутствие мультиплексора на входе (4 параллельных канала).

3.  Наличие цифрового сигнального процессора (DSP) с реализацией алгоритмов цифровой фильтрации.