Проблематику моделирования нелинейных характеристик составляет комплекс вопросов о том, как:
? понимать входное воздействие, трактовать нелинейные характеристики и результаты их преобразований;
? организовывать модели нелинейности;
? осуществлять процессы моделирования и экспериментирования с такими моделями.
Оценить близость реального качества системы ЧТС значениям аппроксимирующей функции (норматива) способен только человек (интуитивно или своими органами чувств). Проверить его состояние в системе ЧТС можно только в процессе инженерной приборной экспресс - диагностики уровня комфортности обитания (УКО) человека в конкретной среде производственной деятельности или жизнедеятельности.
Построение аппроксимирующего полинома агрегатированием структуры системы ЧТС выполняют по известной принципиальной схеме обмена данными в строительстве. Функционирование системы ЧТС в рамках искусственно формируемой (синтезируемой) совокупности параметров задают информационно, на основе данных экспериментов или наблюдений за реальной системой ЧТС.
Как правило, такие «синтетические» информационные модели проигрывают формальным математическим моделям и экспертным системам по степени «объяснимости» выдаваемых результатов. Однако отсутствие ограничений на сложность синтетически моделируемых информационных систем (СМИС) определяет их практическую значимость.
Строительная антропотехника способна дополнять собой такие СМИС, решая проблему «объясняемости», проверяя и квалиметрически оценивая реакцию человека на качество системы ЧТС в процессе ее экспресс - диагностики и мониторинга.
Выполняемые СМИС функции разделяют по характеру информационных запросов на:
? моделирование отклика СМИС на внешнее воздействие;
? классификацию внутренних состояний СМИС;
? прогноз динамики изменения СМИС;
? оценку полноты описания СМИС;
? сравнительную информационную значимость параметров СМИС;
? оптимизацию параметров СМИС по отношению к заданной функции ценности; ? адаптивное управление СМИС.
В [7] рассмотрена возможность расширения представления о комплексной многопараметрической оценке систем ЧТС при их сопоставлении на звездчатых инфографических моделях. Методика использования звездчатых инфографических моделей приведена в [8].
При использовании «звездчатой» инфографической модели системы трудно воспринимается разброс параметров по значимости (особенно, когда на одной модели отображены параметры со значимостью, отличающейся более чем в 10 раз). Математически все решается довольно просто, но визуально воспринять несколько параметров с разными значимостями сложно, точки эталонного и фактического параметров почти сливаются, если рядом стоит параметр в несколько раз более значимый. В связи с этим предложено использовать «секторную» модель.
При использовании секторной модели значимость параметров отображают не длиной вектора, а угловой величиной сектора, который занимает тот, или иной параметр. Соответственно изменены и правила построения и расчета такой инфографической модели.
Рассмотрим правила построения комплексной секторной инфографической модели: 1. Совокупности параметров исследуемого объекта ставится в соответствие плоская фигура, разбитая на секторы. Количество секторов равно количеству параметров, а значения параметров определяют площадь этой фигуры.
2. Для каждого параметра до построения фигур экспертными методами определяем коэффициент значимости параметра р.
3. Заданный в радианах угол каждого сектора определяют в зависимости от значимости параметров.
4. Последовательность расположения параметров на осях должна быть выбрана перед началом построения модели и остается неизменной для обеспечения сопоставимости результатов выполняемых оценок. Одну из осей модели надо совместить с вертикалью и направить вверх. Остальные оси расположить и последовательно пронумеровать в направлении движения часовой стрелки. Углы между осями определить согласно п.3.
Рис. 1 Инфографическая модель оценки одного параметра двух систем ЧТС
надежность антропотехника строительный производство
Рис. 2 Секторная инфографическая модель комплексной оценки и сопоставления параметров систем ЧТС
5. Параметры исследуемого объекта могут иметь нулевую, одинаковую и разную размерности своих значений. Поэтому для обеспечения единообразия моделей необходимо:
5.1. Задать эталонное значение параметра и отложить его на соответствующей числовой оси модели;
5.2. Определить максимальное отклонение значения параметра от эталонного;
5.3. Рассчитать фактические значения модели для вариантов:
а) для параметров, стремящихся к минимуму максимуму своих значений или к конкретному значению равномерно;
б) для параметров, на которые наложены дополнительные ограничения, необходимо разработать формулу самостоятельно.
5.4. На модели (рис.1) провести дуги радиусами эталонного и фактического значений параметра.
6. На модели будем различать эталонную и фактические фигуры. Строим все сектора и вычисляем их площади на одной модели (рис.2). Площадь любой из этих фигур представляет собой сумму площадей составляющих её секторов.
7. Площадь эталонного многоугольника представляет собой геометрическую интерпретацию совокупности предельно достижимых (экстремальных) значений параметров для определенного вида систем ЧТС.
8. Комплексной количественной оценкой рассматриваемого множества параметров будет отношение суммы площадей фактических секторов к площади эталонного круга.
При конкурентном сопоставлении нескольких систем ЧТС (или вариантов их компонентов: разных водителей или машинистов одного и того же СМИТ; разных модификаций или образцов СМИТ; разных производственных сред обитания) лучший вариант системы ЧТС определяют по степени приближения площади фактических фигур к площади эталонного круга на рассмотренных выше моделях (рис.2).
В дальнейшем развитии модели необходимо учесть изменение параметров во времени. Для этого необходимо ввести еще одну, вертикальную, ось времени и сравнивать систему по объемам параметров.
Литература
1. Чулков В.О. Инфографические модели циклов и их применение в разных инженерных приложениях. Сб. науч. тр. Университета методологии знания. №3. 1996. С. 2834.
2. Некоторые вопросы применения и развития инфографического моделирования в компьютерных информационных технологиях деятельности в строительстве. Часть1 / В.О.Чулков, Г.О.Чулков, А.Ж.Мирзахалов и др. // Интернет: новости и обозрение. Инфография в системотехнике. №2. Часть1. 1998. С.3748.
3. Проблемы антропотехники в среде САПР / В.О.Чулков, И.Я.Мастуров,
Н.А.Цветков // Интернет: новости и обозрение. Инфография в системотехнике. 2000. №2. Часть1. С.3958.
4. Безопасность жизнедеятельности. Организационно антропотехническая надежность функциональных систем мобильной среды строительного производства / Под ред.В.О.Чулкова. - М.: Издво АСВ, 2003. 176с., ил.
5. Раков В.И. Метод нелинейных приближений для интерактивной аппроксимации. Сб. докл. II Международной научнопрактической конференции школысеминара молодых ученых, аспирантов и докторантов «Сооружения, конструкции, технологии и строительные материалы XXI века». Белгород: БелГТАСМ, 1999. Ч.3. С.243247.
6. ИНФОГРАФИЯ. Том 4: Нелинейность инфографического моделирования в управлении интеллектуальными инженерными объектами. Серия «Инфографические основы функциональных систем» (ИОФС) / В.И.Раков, В.О.Чулков / Под ред. В.О.Чулкова. М.: СвР АРГУС, 2006. 256с., ил.
7. Информационные технологии безопасности жизнедеятельности в строительстве / В.О. Чулков, И.Я.Мастуров, Ш.К.Джураев // Интернет: новости и обозрение. Инфография в системотехнике. 2002. №2. Часть2. Выпуск2. С.58.
8. Возможность расширения представлений о комплексной многопараметрической оценке систем ЧТС при их сопоставлении на плоских звездчатых инфографических моделях / П.Д. Бурьянов, А.В.Козьяков, В.О.Чулков // Методические подходы анализа технологических процессов строительного производства. Научнотехнический сборник. ЦНИИОМТП. №2. 2002. С.79.