CC BY
436
УДК 658.512
Инструментальные средства MatLab Simulink в системе технологического менеджмента качества точного машиностроения
Виктория Викторовна Курицына, к.т.н., доцент, каф. «Технология производства двигателей
летательных аппаратов», e-mail: kuritzyna@rambler.ru
Дмитрий Семенович Лиокумович, аспирант, e-mail: bolniza_sa@mail.ru
Марина Владимировна Силуянова, д.т.н., проф., каф. «Двигатели летательных аппаратов
и теплотехника», e-mail: dc2mati@yandex.ru
ФГБОУ ВПО «МАТИ» - Российский государственный технологический университет им. К.Э. Циолковского, Москва
Предложена методика реализации статистического эксперимента в среде имитационного моделирования MatLab Simulink; показано, что данная методика прогнозирования и оценки функционирования вероятностных технологических систем позволяет оптимизировать и повысить надежность технологического обеспечения параметров качества рабочих поверхностей ответственных деталей техники.
The author proposed the method of implementation of the statistical experiment in the sphere of MatLab Simulink simulation. The article shows that that this method of forecasting and estimation of functioning of probability technological systems helps to optimize and improve the reliability of technological provision of parameters of the quality working surfaces of critical parts of machinery.
Ключевые слова: технологическое наследование, имитационное моделирование, иерархическая структура.
Keywords: technological succession, simulation, hierarchical structure.
Введение
Задача технологического обеспечения эксплуатационных свойств деталей машин, а следовательно, и показателей надежности изделия решается в настоящее время за счет соответствующего выбора условий обработки. Современные тенденции в этом направлении заключаются в исследовании влияния условий обработки на формирование состояния поверхностного слоя и зависимости эксплуатационных свойств детали от параметров состояния этого слоя, а также в расчете числовых величин этих параметров и в обеспечении соответствующих условий технологического процесса изготовления деталей.
Актуальность решения проблемы обеспечения качества функционирования технологических процессов с достаточной вероятностью получения требуемых выходных параметров ставит задачи разработки методологии интеграции программноинформационных комплексов электронного сопровождения производственных процессов. Современные теория и практика имитационного моделирования, базирующиеся на достижениях теории вероятностей в области активного эксперимента и на широком использовании средств вычислительной техники и информационных технологий, позволяют разработать систему автоматизированной инфор-
мационной поддержки и сопровождения прогрессивных технологических процессов.
Развитие методологической базы моделирования и оценки прогрессивных технологий диктуется также необходимостью создания и последующей сертификации систем обеспечения качества выпускаемой продукции и его элементов. Отсутствие научного подхода в этом случае, как правило, приводит к нерациональным, энергоемким способам технологического обеспечения параметров, требующим большой затраты времени и трудовых ресурсов, а следовательно, и к удорожанию выпускаемых деталей без должного повышения их надежности.
В качестве инструмента комплексного описания сложных явлений, возникающих в процессе формообразования прецизионных деталей и модификации их рабочих поверхностей, наиболее оптимально применение программного обеспечения матричных вычислений MatLab (Math Works, Inc.) и дополнительного пакета расширения визуального имитационного моделирования Simulink, предназначенного для моделирования динамических систем. Реализация принципов визуально-ориентированного программирования позволяет проектировать модели сложной структуры и иерархии. При этом уравнения состояния, описывающие работу системы, формируются автоматически.
Интеграция одной из самых быстрых матричных математических систем - Ма1ЬаЬ - с пакетом имитационного моделирования 8тиПпк открывает новые возможности использования самых современных математических методов для решения задач динамического и ситуационного моделирования сложных технологических систем [1, 2]. Ма1;ЬаЬ 8тиНпк обладает возможностью организации имитационных моделей динамических систем, анализа их функционирования и оценки выходных характеристик процессов. Проведение статистических испытаний ведется с применением методов планирования экспериментов и статистической обработки результатов [3].
Моделирование структуры технологического процесса
Технологическая система - совокупность функционально взаимосвязанных элементов производственной структуры предприятия, средств технологического оснащения и исполнителей, выполняющих в регламентированных условиях технологические процессы производства изделия в соответствии с требованиями нормативно-технологической документации. Согласно концепции электронного описания технических и технологических систем, в процессе своего жизненного цикла их модели должны представляться в компьютерной среде в виде иерархии информационных моделей, составляющих единое целое и имеющих соподчиненность, где каждая последующая модель является более детальной, чем предыдущая, и содержит дополнительную информацию.
Технологическая система, рассматриваемая во времени с дискретными состояниями технологических операций и переходов, представляет собой прочно связанную информационную сеть наследственного характера. Носителем наследственной информации является собственно поверхность детали с многообразием параметров, описывающих ее состояние.
Общую схему технологического процесса можно представить в виде последовательности операций (/ = 0, 1, ..., р) изменения конечного числа (/ = 1, 2, ..., 5) основных геометрических и физико-механических параметров от заготовки к готовой детали, как сложную многомерную систему (рис. 1), в которой на вход поступают различные характеристики заготовки {Х10, Х20, ... , X 50}, а на выходе обеспечивается соответствующий набор тех же характеристик для готовой детали {Х1т, X 2т, ... , Х5т}. Эти изменения определяются
действием совокупности технологических факторов {г1, £2, ..., / для каждой операции технологического процесса.
Структуру технологического процесса можно представить в виде графа, в основе которого лежит ориентированное ребро, характеризующее условия проведения рассматриваемой операции (/ = р) технологического процесса при обеспечении рассматриваемого (/ = V) параметра. Определенное свойство заготовки, выраженное вершиной ребра Хф _ 1), изменяется в ходе технологической операции в соответствии с коэффициентом передачи наследственной связи К для данной операции и характеризуется новой величиной Х„р.
В общем случае технологический процесс пронизывается наследственными связями продольных и поперечных видов [4]. Элементарная наследственная связь характеризуется влиянием на выходную характеристику технологической операции только предыдущего состояния этой же характеристики до операции и технологических параметров самой операции. Продольная наследственная связь характеризуется дополнительным влиянием характеристик более ранних этапов технологического процесса. При более сложном проявлении технологического наследования прослеживаются корреляционные связи разнородных параметров поверхностного слоя, как, например, влияние остаточных напряжений на геометрию изделия. Образуются так называемые поперечные наследственные связи.
Комплексная оценка проявления технологического наследования может быть представлена подсистемой определения интегральной характеристики технологического наследования, где коэффициенты передачи наследственных связей выступают в качестве весовых коэффициентов.
Математическая модель общего вида технологического наследования весьма многомерна:
х,Р = £
/=1
>-1/ £ (
і=0 (
1
К
-X,
Л
(1)
где Хур - рассматриваемый (у-й) параметр качества детали после р-й операции процесса; V - номер рассматриваемого параметра качества детали (заготовки); р - номер рассматриваемой технологической операции; і - номер последовательности технологических операций от начала процесса до рассматриваемой операции (і = 0, 1,..., р);/ - текущий номер из числа учитываемых (/ = 1, 2,., 5) основных геометрических и физико-механических
Электротехнические и информационные комплексы и системы № 1, т. 8, 2012 г.
Точность размеров
Форма сечения
Шероховатость
Структура
материала
Остаточные
напряжения
Микротвердость
поверхности
0 1
Заготовка Токарная
T, мкм допуск
Rm, мкм
амплитуда m-й гармони
ТОЧНОСТЬ
Subsystem 289 РАЗМЕРОВ
Х29 ТОЧНОСТЬ ФОРМЫ
Х39 ШЕРОХОВАТОСТЬ
sigma 0, МПа величина остаточных напряжений
I 200
(Нм/Нм0)*Ю0Х величина наклепа деформационное упрочнение
мн
Х80 | К801
______ Х59
Ья/кіеп 589 СТРУКТУРА МАТЕРИАЛА
Х79
ОСТАТОЧНЫЕ
НАПРЯЖЕНИЯ
Subsystem 867 4
ІХ89
МИКРОТВЕРДОСТЬ
ПОВЕРХНОСТИ
Рис. 1. Реализация имитационной модели технологического наследования в среде Ма1:ЬаЬ втшИпк
СИСТЕМЫ, СЕТИ И УСТРОЙСТВА ТЕЛЕКОММУНИКАЦИИ
параметров; К^Р]- - коэффициенты передачи продольных и поперечных наследственных связей: X'ц -свойства заготовки на предыдущих операциях.
Следует отметить, что многие элементы такой системы не имеют практического значения или не имеют наследственной природы. Модель технологического наследования реального технологического процесса является подмножеством модели общего вида, в которую включены только значимые связи наследственного характера. Вид графа, а следовательно, и соответствующая система уравнений целиком определяются принятым технологическим процессом со всеми его особенностями. Описание процесса технологического наследования с помощью системы уравнений облегчает задачу количественного определения свойств. Число переменных, входящих в его полное описание на стадии анализа, определяет масштабность объекта.
Имитационная модель технологической системы в среде МаЛаЬ 8тиНпк строится с применением механизма сворачивания структуры, при этом каждое передаточное звено наследственной связи, в свою очередь, может являться подсистемой, определяемой на основе научного исследования и статистического анализа.
В качестве элементов построения модели используют модули (блоки), хранящиеся в библиотеке 8тиПпк. Блоки, включаемые в создаваемую модель, могут быть связаны друг с другом как по информации, так и по управлению. Тип связи зависит от блока и логики работы модели. Данные, которыми обмениваются блоки, могут быть скалярными величинами, векторами или матрицами произвольной размерности. Модульный принцип построения и интуитивный интерфейс обеспечивают динамичное управление моделью, редактирование структуры и дополнение модели функциональными модулями.
При этом возможны различные варианты моделирования: во временной области, в частотной области, с событийным управлением, на основе спектральных преобразований Фурье, с использованием метода Монте-Карло (реакция на воздействия случайного характера) и т. д.
В ходе моделирования имеется возможность наблюдать за процессами, происходящими в системе.
Главной особенностью проектирования таких моделей является организация их иерархической структуры. Любая модель может иметь иерархическую структуру, т. е. состоять из подмоделей более низкого уровня, причем число уровней иерархии практически не ограничено.
Моделируемый объект (технологическая система) представляется графически своей функциональной параметрической блок-схемой, включающей блоки элементов системы и связи между ними. В терминах Simulink такая блок-схема именуется S-модель (S-model). Функциональные блоки элементов моделируемой системы могут, в свою очередь, представлять собой вложенные подсистемы со своей организацией, образуя иерархические структуры. Подсистемы, структура которых при моделировании может быть либо визуально скрыта, либо развернута при необходимости декомпозиции и детального анализа, в терминологии Simulink именуются как SUB-системы (SUB-system).
На рис. 1 представлена имитационная модель технологической системы обеспечения качества поверхностного слоя деталей типа корпус гидроцилиндра прецизионной пневмогидросистемы, реализованная средствами системы визуального имитационного моделирования MatLab Simulink на основе использования технологии drag-and-drop. Модель построена в соответствии с концепцией технологического наследования параметров в ходе операций технологического процесса изготовления [5].
При формировании каждого из звеньев комплексной модели технологического наследования возможно применение как одного, так и нескольких различных способов описания передаточных механизмов (рис. 2).
С----------------------------\
Количественные зависимости наследственных связей
Г X
Линейные коэффициенты
наследования
с
Аналитические зависимости, ___________
функциональные связи
N
(
Эмпирические зависимости на основе
----► статистической обработки данных, -----------►
регрессионные модели
Комплексные методы наполнения концептуальной модели технологического наследования
Рис. 2. Методы наполнения модели количественными зависимостями
Модель подсистемы технологической операции отделочно-упрочняющей обработки
Большими возможностями в технологическом управлении качеством поверхности обладают спо-
собы поверхностно-пластического деформирования алмазными инденторами.
Продольная и поперечная шероховатость Яа, а также степень и глубина упрочнения обработанной поверхности зависят от исходной шероховатости (Яа исх) детали, силы прижима (Ру) и радиуса сферы (Ясф) алмазного индентора.
Уменьшение исходной шероховатости снижает величину Яа после обработки. Величина скорости при обработке незначительно влияет на величину Яа. Наибольшее влияние на получаемое качество поверхности оказывает подача я с одной стороны, в случае малой подачи каждая точка поверхности подвергается деформации несколько раз, а с другой -малая подача снижает производительность обработки, и увеличение ее в 1,1.. .1,2 раза приводит к увеличению шероховатости в 1,5.2 раза.
После обработки с оптимальными режимами наблюдается зависимость
Я =
Я
Яа исх , или Яа КЯа исх
сф
где коэффициент К имеет вид
к =
Я
(2)
(3)
сф
Технологические факторы (режимы обработки и т. п.)
і - номер операции
у - номер исследуемого параметра
Я-,- ,,
/1-і)
V,
1Ш,
Выходная
характеристика
8ІІВ -вувіеш
тттт
-> х..
л
5...
к - номер другого
влияющего Факторы окружающей среды
параметра (если есть (помехи и т п } поперечная связь)__________________________________
Рис. 3. Концепт-модель звена технологической системы (операции)
Инструментальные средства среды имитационного моделирования позволяют производить органичную интеграцию 8-моделей в общую систему, используя при этом принцип сворачивания структуры. При этом можно встраивать подсистемы отдельных звеньев технологической системы, не затрагивая ее общей структуры, или с минимальными преобразованиями комплексных продольных и поперечных связей.
С точки зрения системного анализа концепт-модель звена технологической системы представлена в виде так называемого «черного ящика» (рис. 3), на вход которого поступает величина исследуемого параметра до обработки, а на выходе получаем этот же параметр после обработки. Звено преобразования представлено в виде 8иВ-системы.
На рис. 4 приведено графическое представление моделируемого объекта (технологической системы) в виде функциональной параметрической блок-схемы (8-модели), включающей в себя блоки элементов системы и связи между ними. На этом рисунке показано, что блоки элементов моделируемой системы представляют собой вложенные подсистемы со своей организацией, образуя иерархические структуры.
Рис. 4. Иерархическое моделирование при детализации технологических систем
Виртуальный технологический эксперимент
Имитационное моделирование не ограничивается разработкой модели и написанием соответствующей программы, а требует подготовки и проведения статистического эксперимента. В связи с этим результаты имитационного моделирования следует рассматривать как экспериментальные данные, требующие специальной обработки и анализа.
Анализ моделей технологических систем методом имитационного моделирования базируется на основе математико-статистического подхода к анализу сложных систем и предполагает использование метода статистических испытаний. Между показателями технологического процесса, методами и условиями обработки и параметрами надежности существует определенная взаимосвязь. Технологический процесс, в свою очередь, определяет геометрию и физико-химические свойства поверхностного слоя детали, от которых зависят эксплуатационные характеристики изделия, а последние обуславливают сроки службы, вероятность безотказной работы и другие показатели надежности. При выборе режимов и методов обработки в первую очередь нужно установить связь между показателями технологического процесса и характеристиками поверхностного слоя.
Имитационное моделирование представляет собой наблюдение поведения модели системы под влиянием входных воздействий. При этом часть из них носят случайный характер. В результате такого наблюдения исследователь получает набор экспериментальных данных, на основе которых могут быть оценены характеристики системы.
В основе статистического эксперимента лежит метод статистических испытаний (метод Монте-Карло). Суть его состоит в том, что результат испытания ставится в зависимость от значения некоторой случайной величины, распределенной по заданному закону. Поэтому результат каждого отдельного испытания также носит случайный характер. Проведя серию испытаний, получают множество частных значений наблюдаемой характеристики (т.е. выборку). Полученные статистические данные обрабатываются и представляются в виде соответствующих численных оценок интересующих исследователя величин (характеристик системы).
Следует отметить, что метод статистических испытаний применим для исследования как стохастических, так и детерминированных систем. Еще одной важной особенностью данного метода является то, что его реализация практически не-
возможна без использования вычислительной техники и современного программного обеспечения.
Наследственность свойств в ходе технологического процесса характерна как для детерминированных, так и для вероятностных систем. В первом случае не возникает никакой неопределенности в передаче свойств. Если известны предыдущее состояние системы и способ переработки информации, то можно предсказать ее последующее состояние, как, например, для случаев технологического наследования конструктивных форм заготовок. Для вероятностной системы нельзя сделать точного, детального предсказания. Можно лишь с достаточной степенью вероятности определить, каковы будут наследственные свойства системы. Рассматриваемое явление непременно связано с состоянием системы и ее изменением во времени.
С точки зрения системного анализа технологическую операцию представляем в виде «черного ящика», на вход которого подаются следующие информационные сигналы (см. рис. 3):
1) величина исследуемого параметра качества поверхности до обработки на данной операции;
2) технологические параметры (режимы обработки, характеристики инструмента и т.п.);
3) случайные факторы окружающей среды, которые могут повлиять на выходную характеристику (помехи).
На выходе SUB-системы получаем анализируемую выходную характеристику, представляющую собой величину исследуемого параметра качества поверхности после обработки на данной операции.
Средствами Simulink можно проанализировать различные процессы, возникающие в SUB-системах, построенных в результате моделирования, например:
• изменение выходной характеристики при
функциональном изменении параметра режима обработки (t): параметрическое изменение t изменение X j i;
• изменение выходной характеристики при
функциональном изменении исходной величины этой же характеристики: параметрическое изменение X j (i-1) изменение X j і;
• отклонение выходного параметра в зависимости от случайного изменения технологического параметра: случайное изменение t дисперсия X j і;
• влияние случайного изменения исходной характеристики на получаемую выходную характеристику: случайное изменение X j (г-1) дисперсия X j i;
Рис. 5. Параметрическое влияние подачи на шероховатость при алмазном выглаживании
• влияние случайных факторов окружающей среды на выходные характеристики: случайное изменение S дисперсия X j Укрупненно методы анализа функционирования можно разделить на два класса:
1) методы анализа параметрического влияния;
2) методы анализа случайного влияния. Анализ функционирования в системе MatLab
Simulink реализуется с помощью блоков-констант и блоков-источников входных величин (рис. 5),
которые можно подразделить на источники функционально изменяющихся сигналов и генераторы случайного сигнала, изменяющегося по нормальному закону распределения.
Прогнозирование выходных характеристик технологических процессов
С помощью анализа на базе явлений технологического наследования можно определить причины, вызывающие то или иное отклонение выходных
Рис. 6. Случайное влияние нестабильности исходного состояния параметра качества
Рис. 7. Распределение случайной величины входной и выходной характеристик
параметров высокоточных изделий (рис. 6, 7). Эти причины связаны с прошлым, историей изготовления деталей и узлов. Но одновременно можно, изучив явление, и количественно оценить выходные параметры изделия и дать прогноз его поведения в эксплуатации, хотя оно находится еще на стадии проектирования или отработки технологического процесса изготовления.
Действие на исследуемый параметр множества других факторов приводит к тому, что процесс его изменения носит вероятностный характер. При составлении прогнозов могут быть рассмотрены варианты, соответствующие наиболее и наименее благоприятному стечению обстоятельств. Представляется возможным также предписать определенные значения параметров высокоточной детали с тем, чтобы
они сохранились более длительное время (связь с эксплуатационными характеристиками).
На основе прогноза можно предусмотреть выход за пределы допустимых важнейших параметров высокоточного изделия и принять необходимые меры по восстановлению или предотвращению появления отрицательных явлений. Оценивать точность прогноза можно различными методами, наилучшим из которых является сравнение прогноза с фактическими результатами.
Частные методы математического моделирования интегрируются в концептуальную систему имитационного моделирования технологического наследования. При этом учитывается специфика прогрессивных и нетрадиционных технологических процессов. Так, например, применение модели к анализу операций локального поверхностнопластического деформирования (ЛППД) прецизионных деталей рулевых приводов ракетнокосмической техники позволило выявить критические факторы в производстве деталей такого класса, оптимизировать и назначить координаты и режимы направленного упруго-пластического воздействия на форму детали с целью коррекции геометрической формы. Использование предлагаемого метода позволило на расчетных режимах ЛППД уменьшить изгиб оси гидроцилиндра на 30 - 40 мкм, а некруглость рабочих поверхностей корпуса и колец - на 50 - 80 мкм, что обеспечило выполнение требования по точности изготовления прецизионных корпусов гидроагрегатов до 0,01 мм при исключении из технологического процесса трудоемких доводочных и притирочных операций. При этом характер технологического наследования отклонений формы изменился в сторону интенсивного уменьшения данного отклонения и устойчивого сохранения полученных изменений.
Сравнение результатов, полученных средствами системы имитационного моделирования и в ходе проведения реальных экспериментов, позволило провести анализ адекватности модели, показывающий удовлетворительные результаты на уровне значимости а = 0,05. Расхождение результатов моделирования и реальных показателей технологической операции составляет приблизительно 7 - 15%, что является достаточно хорошим результатом при исправлении формы дорогостоящих деталей, прошедших сложный технологический процесс. Экспериментальные исследования дают основания утверждать, что применение ЛППД в
качестве финишной операции позволяет уменьшить значения амплитуды гармоник до допускаемых по точности изготовления и является эффективным технологическим средством управления деформациями деталей.
Резервы повышения точности моделирования при описании технологических систем заключаются в уточнений локальных моделей физикомеханических, химических, электро-физических явлений в области деформирования и разрушения твердых тел при различных технологических процессах. Также серьезные перспективы расширения и углубления модели технологического наследования имеются в части замены концептуальных связей, описываемых статистическими коэффициентами весомости, на связи локальных аналитических моделей многофакторных экспериментов.
Современная теория и практика прогнозирования и планирования характеризуется развитием их форм и методов. Для изделий машиностроения, особенно высокоточных, это сводится к совершенствованию параметрического прогнозирования. Важно на всех этапах технологического процесса регулировать и оценивать те факторы, которые в процессе эксплуатации изделия способны снизить показатели надежности.
Оценка технологического обеспечения осуществляется в несколько этапов:
1. Определение последовательности наследственных связей, образующих процесс технологического наследования данного свойства.
2. Построение модели технологического наследования.
3. Формирование массива технологических факторов.
4. Проведение экспериментальных исследований.
5. Вычисление коэффициентов наследования.
6. Определение степени влияния отдельных технологических факторов.
7. Выбор оптимальных значений технологических факторов и маршрута обработки.
При построении отдельных звеньев технологической системы представляется возможным их рассмотрение как локально, без связи с другими операциями технологического процесса с прерыванием внешних связей, так и комплексно во взаимосвязи с другими элементами системы.
Модель технологической системы, построенная с применением комплексной методики, является динамически обновляемой структурой и позволяет анализировать эффективность технологического обеспечения как на отдельных операциях, так и технологического процесса в целом.
Разработка автоматизированных средств контроля и управления системой параметров состояния поверхностного слоя в ходе технологического процесса, при использовании закономерности технологического наследования, позволяет динамически объединить экспериментальные результаты исследования методов технологического обеспечения эксплуатационных свойств и систем автоматизированного проектирования технологических процессов, что дает возможность анализа множества вариантов технических решений для повышение надеж-
ности результатов проектирования, прогнозирования и управления.
ЛИТЕРАТУРА
1. Гультяев А. К. Визуальное моделирование в среде Ма^аЬ. СПб.: Питер. 2001.
2. Черных И. В. SIMПLINK: среда создания инженерных приложений / Под общ. ред. В. Г. Потемкина. М.: ДИАЛОГ-МИФИ. 2003.
3. Круглов В.И., Ершов В. И., Чумадин А. С., Курицына В. В. Методология научных исследований в авиа- и ракетостроении: учеб. пособие. М.: Логос. 2011.
4. Патраков Н. Н., Курицына В. В. Основы технологического менеджмента качества прецизионных деталей авиакосмической техники. М.: Издательский центр МАТИ. 2003.
5. Технологическая наследственность в машиностроительном производстве. А. М. Дстъский , Б. М. Базров, А. С. Васильев и др. / Под ред. А.М. Далъского. М.: Изд-во МАИ. 2000.
Поступила 02.11.2011 г.
Уважаемые коллеги!
Издательство Российского государственного университета туризма и сервиса выпускает следующие журналы, входящие в Перечень ведущих рецензируемых научных журналов и изданий, публикации в которых учитываются при защите диссертаций на соискание ученых степеней доктора и кандидата наук:
ЕЖЕКВАРТАЛЬНЫЕ НАУЧНЫЕ ЖУРНАЛЫ
СОВРЕМЕННЫЕ ПРОБЛЕМЫ СЕРВИСА И ТУРИЗМА (индексы 81607, 81607) - научно-практическое издание, обобщающее передовой отечественный и зарубежный опыт в сфере туризма и сервиса.
СЕРВИС PLUS (ИНДЕКСЫ 36945, 81641) - научное издание по актуальным проблемам теории и методологии сервиса: современные инновационные подходы и передовой опыт в сфере сервиса, результаты исследований отраслевых тенденций, региональные аспекты.
ВЕСТНИК АССОЦИАЦИИ ВУЗОВ ТУРИЗМА И СЕРВИСА (индексы 81617, 81617) - научное издание, целью которого является рассмотрение теоретических проблем и формирование методологических подходов. Журнал содержит рубрики, посвященные теории и практике сервисной и туристской деятельности, вопросам профессионального образования в сфере туризма и сервиса.
ЭЛЕКТРОТЕХНИЧЕСКИЕ И ИНФОРМАЦИОННЫЕ КОМПЛЕКСЫ И СИСТЕМЫ (индексы 18064, 42391) -
Рассматриваются научные, технические и технологические разработки в области преобразования, накопления и передачи электрической энергии; информационных систем, сетей и устройств различного назначения; машин, агрегатов и процессов; процессов и аппаратов химических технологий.
ЭЛЕКТРОННОЕ НАУЧНОЕ ИЗДАНИЕ Сервис в России и за рубежом. Цель данного научного издания - рассмотрение теоретических проблем и формирование методологических подходов, обобщение передового опыта в сфере сервиса и туризма. Журнал находится в открытом доступе на сайте Университета www.rguts.ru, а также на сайте Российской универсальной научной электронной библиотеке (РУНЭБ) www.elibrary.ru.
Контакты:
Тел./факс (495) 940-83-61, доб. 395. E-mail: redkollegiamgus @mail.ru Логачева Ирина Николаевна
