CC BY
13
100 мл раствора помещают в прибор РТ-1 и включают смеситель на 30 секунд со скоростью 4000 об/мин для получения пены. Кратность пены 5,0.
Далее отмечают время самопроизвольного разрушения пены - образование отсека 25 мл (1/4) и 50 мл (1/2).
В данном примере: устойчивость % = 60 мин; ^ = 240 мин. В дальнейшем пена не дает отсека более 24 часов и объем пены остается равным 450 мл.
Пример 2.
Отличается от примера 1, лишь концентрацией используемых компонентов. В 98 мл модели морской воды растворяют 1,0 мл стабилизатора пены, а затем при перемешивании добавляют 1,0 мл пенообразователя.
Состав раствора в вес. %: А12(0Н)5С1-0,34; сульфат аммония -0,12; ПАВ-0,18; вода остальное.
Устойчивость пены к самопроизвольному разрушению определяют аналогично примеру 1. Кратность пены 5,0.
В данном примере: устойчивость % = 60 мин; ^ = 300 мин. В дальнейшем пена не дает отсека более 24 часов и объем пены остается равным 450 мл.
Пример 3.
Отличается от примера 1, лишь концентрацией взаимодействующих компонентов стабилизатор/пенообразователь = 0,75 мл/0,75 мл в рабочем растворе.
Состав раствора в вес. %: А12(0Н)5С1-0,26; сульфат аммония -0,09; ПАВ-0,14; вода остальное.
Устойчивость пены к самопроизвольному разрушению определяют аналогично примеру 1. Кратность пены 5,0.
В данном примере: устойчивость % = 35 мин; ^ = 180 мин.
В дальнейшем пена не дает отсека более 24 часов и объем пены остается равным 450 мл.
При использовании для приготовления бинарных составов на пресной воде различной степени жесткости, заметных изменений свойств пены не наблюдается.
В таблице 1, приведены показатели сравнительных испытаний пенообразующих составов для пресной и морской воды.
Показатели сравнительных испытаний пенообразующих составов на пресной и морской воде.
Таблица 1
Состав, % вес. Вода остальное Устойчивость пены, мин.
Пресная вода Морская вода
А12(ОН)5С1 (]МН4)2804 ПАВ 25 мл 50 мл 25 мл 50 мл
0,50 0,18 0,27 30 180 60 240
0,34 0,12 0,18 30 60 60 300
0, 26 0,09 0,14 3 12 35 180
0,17 0,06 0,09 низкая низкая 30 180
0,14 0,05 0,07 низкая низкая 10 60
Сравнительные испытания табл. 1, показывают, что устойчивость пены на морской воде в присутствии равных соотношений реагирующих веществ значительно выше, чем с использованием пресной воды. Что позволяет при
меньших затратах (объемах) огнетушащих средств повысить тактико-технические показатели противопожарной техники.
В таблице 2, приведены сопоставительные данные для оптимальных составов прототипа и предлагаемого на пресной и морской воде.
Таблица 2
Сопоставительные данные оптимальных составов прототипа и предлагаемого на пресной и морской воде
Состав Компоненты в рабочем растворе, % вес. Вода остальное Устойчивость пены, в часах
А12(ОН)5С1 (]Ж4)2804 ПАВ
Прототип 0,60 0,20 0,40 3
Предлагаемый 0,17 0,06 0,09 3
Сопоставительные данные показывают, что предлагаемый состав включает в 3,5 раза меньше основного хлорида алюминия, в 3,3 раза меньше сульфата аммония и в 4,4 раза меньше ПАВ при равной устойчивости пены, что отвечает требованиям поставленной задачи.
Дополнительным преимуществом изобретения является предельно низкая концентрация ПАВ в рабочих растворах, что способствует меньшему загрязнению окружающей водной среды.
Морская вода может быть использована вместо пресной воды для тушения пожаров в приморских городах и населенных пунктах, что экономически выгодно.
Литература
1. Пат. США № 3554912, кл. А 62D 1/00, 1971.
2. Тайсумов Х.А. Концентрированный стабилизатор термостойкой пены для тушения пожаров. Пат. RU 2328325 С2 МПК A62D 1/04, Опубл. 10.07.2008 Бюл. № 19.
3. Тайсумов Х.А. Состав термостойкой пены для морской воды. Заявка на патент РФ. Регистрационный № 2014121511 от 28.05.2014.
ФОРМАЛИЗОВАННЫЕ МОДЕЛИ - ЭФФЕКТИВНЫЙ ИНСТРУМЕНТ ИССЛЕДОВАНИЯ ИЛИ ВОЗМОЖНЫЙ ИСТОЧНИК ПРОБЛЕМ.?
Тиханычев Олег Васильевич
канд.техн.наук, профессор Академии военных наук, г.Москва
Тиханычева Евгения Олеговна
Финансовый университет при Правительстве РФ, филиал г.Краснодар, студентка
SUMMARY
Analyzed the problem offormalization of processes and phenomena and its influence on the development of modern society. It is concluded that the increasing influence of the formalization of the results of research. Formulated the thesis of the dangers of this process in the Information Society
Keywords: formalization of reality, the development of science, information Society, mathematical simulation, living Earth simulator, Planetary Nervous System, danger virtualization
Ещё на этапе зарождения общества перед человеком встала проблема обмена информацией, как в части передачи её на расстояние, так и сохранения во времени. Определяется эта проблема тем, что человек, воспринимая картину окружающего мира и анализируя её, не в состоянии поделиться её содержанием с другими. Это сдерживало развитие социума, не позволяя индивидам обмениваться опытом и вести совместную работу по его накоплению. Решение было найдено простое, но эффективное: формализация образов в виде представлений о них. Образы формализовались словами и рисунками. Слова формализовались звуками, звуки - буквами и так далее.
Путь решения проблемы обмена информацией через её формализацию нашел применение практически во всех сферах человеческой деятельности:
- в музыке реальные звуки формализовались искусственными звуками, создаваемыми рукотворными инструментами, описываемыми нотами, ладами, октавами;
- в математике реальные счётные объекты описывались цифрами, заменялись числами, сначала вещественными, потом отрицательными и даже мнимыми;
- в физике реальные объекты заменялись моделями, сначала натурными, а потом формальными математическими и т.п.
Ещё пифагорейцы в VI веке до нашей эры оценили важность формализации явлений окружающего мира математическими символами, провозгласив в своей философии «число как начало бытия». И после пифагорейцев принципы формализации развивались как в философских трудах других школ, так и на практике, при создании инструментов исследования окружающего мира.
Именно формализация явилась основной составляющей научного инструментария развития человеческого общества: она обеспечила возможность накопления и обмена информацией, совместной работы над проектами. Хотя существуют и определённые проблемы использования формализованного представления окружающей действительности. И чем больше исследуемое явление или процесс, тем больше в нём формализуемых элементов, и тем сильнее его формализованное представление отличается от реальности, порождая проблемы использования принципов формализации.
До определённого периода эти проблемы особо не проявлялись. И, до поры до времени, подход к развитию, основанный на формализации не приносил ничего, кроме ощутимой пользы. Формализация позволила описать явления и процессы на понятном для всех языке, обмениваться получившимся формальным описанием для обеспечения совместной деятельности групп людей, передавать описание последующим поколениям для практического применения и развития. В пору техногенного периода развития человечества, парадигма формализации, по сути, обеспечила поступательное развитие науки и техники.
Один из самых наглядных примеров развития научного инструментария на основе формализации окружающей действительности - построение формальных моделей
явлений, служащих основой такого метода научного познания как моделирование [3,4,5].
Указанный метод познания прошел в своём развитии несколько этапов. На начальном этапе модель разрабатывал сам исследователь и пользовался ей, прекрасно зная о принятых в ходе формализации исследуемого явления или процесса допущениях, определяющих границы исследования. В дальнейшем разработка моделей велась группами исследователей, а использование инструментария стало обособленным от разработчиков. Но при этом пользователь, хотя бы в общем виде, знал о допущениях и понимал пределы использования инструмента. И наконец, использование модельных технологий в информационных системах стало массовым, а о границах применимости пользователь часто стал забывать.
В настоящее время для исследования процессов и явлений используются натурные, полунатурные и математические модели. В связи с развитием электронно-вычислительной техники, наибольшее применение в процессе исследования окружающей действительности приобрели математические модели, являющиеся приближённым описанием какого-либо класса явлений внешнего мира, выраженным с помощью математической символики. Именно математические модели в последнее время чаще всего используются для прогнозирования поведения сложных технических и социальных систем. И проблема формализации исследуемых объектов и систем при их использовании имеет существенное влияние.
Известно, что математические модели за время своего существования прошли достаточно большой путь развития: от простых моделей несложных явлений, до систем и комплексов моделирования сложных социально-технических систем. И если при применении несложных моделей результаты моделирования могут логически контролироваться человеком, то крупные модели, а тем более полимодельные комплексы являются для пользователя «чёрным ящиком», принципы обработки информации внутри которого он понять не в состоянии. В дальнейшем, с ростом масштабов моделируемых явлений, оператор модели отстраняется не только от процесса моделирования, но и от операций обработки входной, а иногда и выходной информации модели.
Исходя из этого, именно использование крупных моделей и полимодельных комплексов, описывающих сложные социально-технические системы, являет собой наиболее наглядный пример формализации исследуемых объектов и явлений.
Пример подобного явления - создание так называемой «живой модели Земли» (living Earth simulator - LES), разрабатываемой международной группой ученых. По заявлениям разработчиков, данная модель будет способна отображать все, что происходит в мире - от погоды и эпидемий до международных финансовых процессов [1,2]. Проект, названный FuturICT (Future information and communication technologies), возглавляет доктор Хелбинг (Helbing), Швейцарский федеральный технологический институт (Swiss Federal Institute of Technology). Разрабатываемая в рамках проекта программа призвана помочь пояснить процессы, происходящие на планете: как пове-
дение человека влияет на развитие общества, каким образом формируется окружающий мир и другие. С помощью модели LES предполагается получать прогнозы рисков возникновения различных ситуаций: прогнозировать распространение инфекционных заболеваний, определять методы борьбы с последствиями климатических перемен, обнаруживать предпосылки к финансовым кризисам и т.п.
Для того, чтобы модель нормально функционировала, ее необходимо непрерывно снабжать актуальными данными самого разнообразного содержания через систему сбора данных, аналогичную PNS (Planetary Nervous System). Для этого, например, в рамках проекта «Кожа планеты» (Planetary Skin), разрабатываемого компанией Cisco совместно с NASA, создается сеть датчиков, собирающих текущую информацию о состоянии участков атмосферы, литосферы и гидросферы. Кроме того, разработчики уже определили в сети Интернет более семидесяти источников других исходных данных для моделирования. В качестве технической основы модели предполагается использовать специально создаваемую сеть компьютеров высокой производительности.
Важным этапом создания модели LES является разработка алгоритмов, позволяющих трансформировать огромный объём собираемой информации в систему исходных данных модели, то есть формализовать и агрегировать их. Для достижения этой цели предполагается использовать технологии так называемой «семантической паутины», использующие неформализованные метаданные.
Анализируя сведения о назначении и принципах функционирования модели LES, можно сделать вывод, что при её использовании, исходные данные для моделирования собирают и вводят не операторы, как в «обычных» моделях, а промежуточные программные системы и компоненты самой модели. Модель сама же и обрабатывает результаты моделирования, выдавая оператору уже агрегированную и дозированную информацию.
Такой подход, с одной стороны упрощая задачу мониторинга обстановки, с другой - всё больше удаляет человека от работы с реальной информацией, подменяя картину окружающего мира формализованной моделью, формируемой компьютерной программой. И об искажениях, данных, в том числе обусловленных погрешностями формализации, пользователь уже не знает и об их влиянии на результат он может даже не догадываться.
Определённая изоляция пользователя от реальной действительности при использовании моделей типа LES является частным, но очень показательным случаем. Этот случай отражает тенденцию. И данный пример далеко не единственный, подобная тенденция наблюдается уже не только в научных исследованиях, но и на бытовом уровне,
когда пользователь с окружающим миром общается не лично, а через средства сети Интернет. С углублением уровня информатизации общества указанная тенденция только нарастает.
И дело тут даже не в самом использовании формализации. В самом методе нет ничего порочного, пока пользователь понимает границы возможного. Проблема в том, что с нарастанием уровня информатизации общества сложными информационными продуктами начинают пользоваться всё большее количество неспециалистов. А вот они, как раз, опасности незнания принципов формализации не видят и не понимают.
С окончанием эпохи технологического общества и наступлением времени информационного всё больше людей начали пользоваться различными электронными устройствами и технологиями, использующими базовые принципы формализации незаметно для пользователя. В рамках этого процесса, пока формализация применялась как инструмент исследования, проблемы сглаживались профессионализмом пользователей и опасность была невелика. Но когда, с наступлением информационной эры, формализация стала инструментом общения с окружающим миром, проблема стала острой как никогда. Таким образом, парадигма формализации, ставшая одним из двигателей прогресса в техногенном обществе, начинает по-другому работать в обществе информационном. Не обращать внимания на проблемы её применения всё большим количеством пользователей электронных устройств и сетей становится просто опасно.
И что мы получим в итоге: мир «гармонии чисел», обещанный пифагорейцами и развивающийся на базе адекватной системы формализации, или далекий от реальности виртуальный мир формализованного представления об окружающей действительности? Решать только нам...
Список литературы
1 Anthony, Sebastian (December 6, 2011). Living Earth Simulator will simulate the entire world // Extreme Tech. Retrieved April 5, 2012.
2 Steven R. Bishop and Helen Susannah Moat speak about FuturICT - The Billion Europe Project: Leveraging New Technology for Social Advancement. April 18, 2012. Retrieved July 4, 2012.
3 Tikhanychev O.V., Vypasnyak V.I, Guralnik A.M. Combat Simulation: Past, Present and Future // Military Thought. Vol.23 Number 3, 2014, p.30-41.
4 Tikhanychev O.V., Kumykov A.A., Kalinovsky D.B. Measuring Attainable Destruction of the Enemy by Mathematical Modeling // Military Thought. Vol.23 Number 4, 2014, p.71-78.
5 Тиханычев О.В. Парадигма формализации действительности в эпоху информационного общества // Paradigmata poznani, 2015, №1, C.28-31.
МЕТОДИКА РАСЧЕТА И ПРОЕКТИРОВАНИЯ СУШИЛОК ЗЕРНА, РАБОТАЮЩИХ
ПО ПРИНЦИПУ ЕГО ПСЕВДООЖИЖЕНИЯ
Волженцев Андрей Владимирович
К.т.н., доцент кафедры «МТП в АПК» ФГБОУ ВПО ОрелГАУ
Тимонин Александр Александрович
Магистр 2 курса по направлению подготовки «Агроинженерия» ФГБОУ ВПО ОрелГАУ
Гидравлический тракт предлагаемой сушильной машины с псевдоожиженным зерновым слоем состоит из диффузора 1; конфузора 2; перфорированной решетки сушильной камеры 3; перфорированной решетки охлади-
тельной камеры 4 (рис. 1). Влажное зерно подается в сушильную и охладительную камеру до уровня Н0. Воздушный поток разделяется на две части. Большая часть воздушного потока попадает в конфузор 2, проходит через нагревательные элементы, нагревается до необходимой
