CC BY
13
Saxonov Alexander Sergeevich, postgraduate, a. s. saksonoff@yandex. ru, Russia, Samara, Samara State Technical University,
Kozlovsky Vladimir Nikolaevich, doctor of technical sciences, professor, head of the department, [email protected], Russia, Samara, Samara State Technical University,
Pantyukhin Oleg Viktorovich, doctor of technical sciences, docent, olegpantyu-khin@,mail.ru, Russia, Tula, Tula State University,
Panyukov Dmitry Ivanovich doctor of technical sciences, professor, head of the department, [email protected], Russia, Samara, Samara State Technical University
УДК 629.1.01
DOI: 10.24412/2071-6168-2023-8-35-36
КОМПЛЕКСНАЯ СИСТЕМА ПРЕДУПРЕЖДЕНИЯ АВАРИЙНОСТИ
И ТРАВМАТИЗМА НА ПРЕДПРИЯТИЯХ МАШИНОСТРОЕНИЯ С ИСПОЛЬЗОВАНИЕМ ИСКУССТВЕННОГО ИНТЕЛЛЕКТА
В.В. Новиков, Т.П. Бажина, А.Е. Литвинов, А.Н. Чукарин
Создание эффективной системы предупреждения аварийности и травматизма на предприятиях машиностроения дает возможность осуществлять контроль опасных производственных факторов и рисков, исключить или сократить инциденты, аварии и несчастные случаи, а, следовательно, увеличить эффективность работы предприятия. Иридодиагностика - диагностика болезней по изменению формы, структуры, цвета и подвижности радужной оболочки глаза (от греческого iris - радужка).
Ключевые слова: иридодиагностика, безопасность труда, предприятие, система предупреждения аварийности, производственные факторы.
Производственный травматизм на предприятиях машиностроения и других предприятиях обрабатывающей отрасли за последнее время значительно понизился. Однако не стоит закрывать глаза на эту проблему.
Статистические данные показывают, что, не смотря на значительное снижение аварийности и травматизма реальные цифры заставляют задуматься, а так ли все хорошо? По данным Росстата по производственному травматизму, представленному на рис. 1, количество травм на конец 2022 года составило 20 000 случаев. И это только официальная статистика.
Рассматривая данную проблему по видам экономической деятельности, представленную на рис. 2, можно заметить, что наибольшая доля этих происшествий относится к обрабатывающим производствам в которые, несомненно, входят предприятия машиностроения.
Для изменения такого состояния дел на предприятиях машиностроительной отрасли целесообразно разработать и внедрить комплексную систему снижения травматизма, аварийности и профессиональных заболеваний, основанную на принципах искусственного интеллекта и известных медицинских методик диагностики состояния здоровья работников предприятия.
Благодаря данному инструменту можно не только кардинально уменьшить уровень травматизма в России, а также понизить вероятность возникновения ошибок на производстве и предупреждения травм и профессиональных заболеваний.
Наибольший интерес в реализации данного направления представляет такая отрасль медицины, как иридодиагностика. Что это такое?
35
Рис. 1. Статистика Росстата по производственному травматизму
на конец 2022 года
I Обрабатывающие производства
I Транспортировка и хранение
v Деятельность в области здравоохранения и социальных услуг
I Сельское, лесное хозяйство, рыболовство
Ш Строительство
■ Добыча полезных ископаемых
Обеспечение электрической энергией, газом и паром, кондиционирование воздуха
Административная деятельность и сопутствующие дополнительные услуги
Рис. 2. Производственный травматизм по видам экономических деятельностей
Иридодиагностика - диагностика болезней по изменению формы, структуры, цвета и подвижности радужной оболочки глаза (от греческого iris - радужка).
В настоящее время иридодиагностика включает в себя исследование радужной оболочки глаза визуально и с помощью различных увеличительных приборов. Различают осмотр радужной оболочки - иридоскопию и фотографирование - иридографию. При иридоскопии применяют щелевые лампы типа ЩЛ-56 или аналогичные. Освещение радужной оболочки при иридодиагностике осуществляется на основе метода диффузионного освещения с помощью ламп накаливания. В иридографии используют щелевые лампы с фотонасадками.
Радужка - своеобразное нервно-сосудисто-мышечное образование, в котором происходят непрерывные изменения, связанные, с одной стороны, со светоэнергетиче-ским внешним воздействием и с другой - с патологическими нарушениями в организме. Имеется огромное количество нервных связей радужки с внутренними органами, поэтому весь организм как бы проецируется на радужку. Деформация отдельных участков радужки и появление различных пигментов на ней происходит рефлекторно, под влия-
36
нием патологических импульсов от больных органов и тканей. В результате такой им-пульсации меняется тонус тканей радужки, ее сосудов, нарушаются обменные процессы в ней и, в частности, пигментный обмен. Это и приводит как к изменению плотности отдельных участков радужки, так и к перераспределению пигментов, которыми богата радужка. Сотни известных патологических изменений на радужке - иридознаков имеют конкретную интерпретацию, позволяющую определять характер и выраженность патологических изменений в организме. Знаки общего характера дают информацию об изменениях на уровне всего организма, локальные иридознаки - о патологии конкретных органов.
Сам метод иридодиагностического исследования заключается в нахождении отклонений на радужке в соответствии с проекционными зонами человеческих органов на радужке (соматотопические карты). Соматотопические карты являются основой иридодиагностики, так как позволяют соотносить те или иные изменения в определенных местах радужки с изменениями рефлекторно связанных с этими местами органов. Какой участок с каким органом связан определили экспериментально, обследуя пациентов с различной патологией (рис. 3).
Рис. 3. Принципы иридодиагностики
Алгоритм диагностики иридологических изменений. Диагностический алгоритм - это не только высокое качество, но и инструмент для более быстрого врачебного мышления и формирования оптимальной схемы для получения врачебного заключения. Существующий на данное время алгоритм относится к группе диагностических табличных алгоритмов, которые не требуют применения компьютера, т. е. могут использоваться самостоятельно.
Программное обеспечение автоматизированных информационно диагностических систем.
Необходимость в качественно быстрой и многоаспектной обработке результатов иридодиагностики радужки обуславливает создание автоматизированной информационно-диагностической системы, центральным звеном которой является нейросеть.
Анализ особенностей функционирования современных иридодиагностических систем, а также учет современного уровня информационных технологий позволяют выработать обобщенные требования к разрабатываемой системе:
- необходим малогабаритный аппаратно-технический комплекс получения изображений радужной оболочки глаза с последующей оцифровкой полученного изображения и передачей на компьютер;
- наличие экспертной системы на основе нейросетей с возможностью добавления иридопризнаков, возможных заболеваний и установление причинноследственных связей между ними.
Однако нас не интересует весь комплекс медицинских показателей работника на каждый момент времени. Для этого есть система медицинских осмотров, которая зарекомендовала себя и законодательно закреплена в России.
Но текущее состояние персонала на начало рабочего дня может быть весьма интересно с точки зрения техносферной безопасности и предупреждения аварий и катастроф в процессе трудовой деятельности.
А это значительно сокращает и упрощает задачу. Т.е. необходимо выявить те состояния организма, которые значительно влияют на безопасность и безаварийность работ на предприятиях машиностроения и предотвратить допуск персонала с такими признаками на рабочее место.
Например, благодаря данному методу анализируется наличие вкраплений, однородности распределения пигмента и присутствия затемнений в сетчатке глаза, по которым можно идентифицировать следующие состояния людей:
- алкогольное опьянение (мидриаз);
- наркотическое опьянение;
- болезненное состояние (наличие простудных заболеваний);
- состояние сердечно-сосудистой, опорной, сенсорной систем и пр.;
- уровень кортизола (стресса) в организме; и т.д.
Для реализации данного метода требуется база биометрических данных работников предприятия в виде изображения сетчатки глаза, камера для считывания и фиксации информации в текущий момент времени и обученная нейросеть для обработки информации как представлено на рис. 4.
Дополнительные факторы, необходимые для принятия решения о допуске работника к трудовой деятельности
Рис. 4. Схема факторов метода иридодиагностики
Конечно, использование одного метода иридодиагностики для допуска к работе персонала машиностроительного предприятия недостаточно. Однако при наличии автоматизированной системы управления охраной труда можно (и нужно) создать комплексную систему безопасности труда и на ее основе систему повышения производительности труда на предприятиях машиностроительной отрасли. Примерный или концептуальный вид такой системы представлен на рис. 5.
38
Рис. 5. Функциональная схема внедряемой технологии
На основе полученных данных система может дать рекомендации по допуску к работе работника в трех вариантах:
- годен;
- ограничено годен;
- не годен.
Таким образом, идея работы заключается в технической реализации сканирования, идентификации и обработки информации, полученной из сетчатки глаза работников непосредственно на пропускном пункте.
При трудоустройстве в любую организацию помимо личных данных, контактных номеров, налоговых счетов и места проживания, необходимо будет зафиксировать личную карту сетчатки глаза работника, как необходимое биометрическое данное о каждом из работников организации.
Для этого потребуется:
- сканнер сетчатки глаза;
- программное обеспечение на основе искусственного интеллекта, позволяющего самому идентифицировать состояние работника методом иридодиагностики;
- база биометрических и личных данных работников.
Заключение. Авторам представляется, что разработка и внедрение такой комплексной системы предупреждения аварийности и травматизма на предприятиях машиностроения даст существенный импульс к их снижению в процессе трудовой деятельности.
Исследование выполнено при финансовой поддержке Кубанского научного фонда в рамках научного проекта № МФИ-20.1/56.
Список литературы
1. Максименюк А.В., Червоный И.Ф. Иридодиагностика - метод контроля состояния организма человека // Научный взгляд в будущее. т.1 № 9. С. 50-64.
2. Новиков В.В., Литвинов А.Е., Стягун Д.И., Дудкин М.В. Экспресс-оценка риска на предприятиях машиностроения методами нейронных сетей // Механика, оборудование, материалы и технологии. Электронный сборник научных статей по материалам международной научно-практической конференции. Краснодар, 2022. С. 266-277.
3. Новиков В.В., Литвинов А.Е., Дудкин М.В., Стягун Д.И. Теоретические основы качественной (интегральной или обобщенной) оценки состояния бт на предприятиях с использованием квалиметрических методов // Механика, оборудование, материалы и технологии. Электронный сборник научных статей по материалам международной научно-практической конференции. Краснодар, 2022. С. 259-265.
39
4. Solod S.A. Structuring information on the state of labor safety at mechanical engineering enterprises / Solod S.A., Novikov V.V., Litvinov A.E., Chukarin A.N. // В сборнике: IOP Conference Series: Materials Science and Engineering. Сер. "International Scientific and Practical Conference Environmental Risks and Safety in Mechanical Engineering, ERSME 2020" 2020. С. 012112.
5. Finochenko, T. Risk Management in Transportation Safety System/ Finochenko, T., Yizkov, I, Dergacheva, L // IOP Conference Series: Earth and Environmental Science Volume 2, с. 144-145 (2021). doi:10.1088/1755-1315/666/2/022050
6. Borisova, Á.V. The Use of the Expert Method in Solving the Issues of Choosing the Instrumentation of the Procedure for Controlling Production Factors/ Borisova, Á.V., Finochenko, T.A., Finochenko, V.Á. // IOP Conference Series: Earth and Environmental Science; IOP Publishing ([Bristol, UK], England), Volume 666 № 2, 2021, doi:10.1088/1755-1315/666/2/ 022022. DOI:10.1088/1755-1315/666/2/ 022022.
7. Новиков В.В., Согомонян Т.К., Солод С.А. Управление персоналом на предприятиях машиностроения с применением процессного подхода // Главный механик. 2019. № 7. С. 55-62.
8. Согомонян Т.К., Солод С.А., Солод А.А. Улучшение состояния промышленной безопасности посредством применения процессного подхода // Технические науки - от теории к практике // Сборник статей по материалам XLVI Международной научно-практической конференции. - Новосибирск: Изд. «СибАК», 2015. №5 (42). С. 87-91.
9. Согомонян Т.К., Солод С.А. Процессный подход к информатизации управленческой деятельности промышленного предприятия // Среда, окружающая человека: природная, техногенная, социальная. Материалы IV Международной научно-практической конференции студентов, аспирантов и молодых ученых, посвященной 85-летию БГИТА. Брянск, Изд-во БГИТА, 2015. С. 351-356. EDN: WOKGUH.
Новиков Валерий Владимирович, д-р техн. наук, профессор, [email protected], Россия, Кубань, Кубанский государственный технологический университет (КубГТУ),
Бажина Татьяна Петровна, канд. техн. наук, доцент, [email protected], Россия, Кубань, Кубанский государственный технологический университет (КубГТУ),
Литвинов Артем Евгеньевич, д-р техн. наук, профессор, [email protected], Россия, Кубань, Кубанский государственный технологический университет (КубГТУ),
Чукарин Александр Николаевич, д-р техн. наук, профессор, заведующий кафедрой, [email protected], Россия, Ростов-на-Дону, Ростовский государственный университет путей сообщения (РГУПС)
INTEGRATED SYSTEM FOR ACCIDENT AND INJURY PREVENTION AT MECHANICAL ENGINEERING ENTERPRISES USING ARTIFICIAL
INTELLIGENCE
V.V. Novikov, T.P. Bazhina, A.E. Litvinov, A.N. Chukarin
The creation of an effective system for preventing accidents and injuries at engineering enterprises makes it possible to control hazardous production factors and risks, eliminate or reduce incidents, accidents and accidents, and, consequently, increase the efficiency of the enterprise. Iridology - diagnosis of diseases by changing the shape, structure, color and mobility of the iris (from the Greek iris - iris).
Key words: iridology, labor safety, enterprise, accident prevention system, production factors.
Novikov Valery Vladimirovich, doctor of technical sciences, professor, [email protected], Russia, Kuban, Kuban State Technological University (KubGTU),
Bazhina Tatiana Petrovna, candidate of technical sciences, docent, [email protected], Russia, Kuban, Kuban State Technological University (KubGTU),
Litvinov Artem Evgenyevich, doctor of technical sciences, professor, artstyleo-ne@,mailru, Russia, Kuban, Kuban State Technological University (KubGTU),
Chukarin Alexander Nikolaevich, doctor of technical sciences, professor, [email protected], Russia, Rostov-on-Don, Rostov State University of Railway Transport (RSUPS)
УДК 629.7.025.73
DOI: 10.24412/2071-6168-2023-8-41-42
СГЛАЖИВАНИЕ АЭРОДИНАМИЧЕСКОГО ПРОФИЛЯ С ИСПОЛЬЗОВАНИЕМ БЕЗУСЛОВНОЙ ОПТИМИЗАЦИИ ДЛЯ ОБЕСПЕЧЕНИЯ КАЧЕСТВА ПОВЕРХНОСТЕЙ КРЫЛА И ОПЕРЕНИЯ
САМОЛЕТА
А.П. Ерохин, Ю.И. Денискин
Электронная геометрическая модель поверхности планера является исходной геометрической информацией для разработки электронных моделей деталей сборочных единиц при проектировании самолета. Авторами рассмотрены особенности разработки электронных геометрических моделей поверхностей крыла и оперения самолета, приводящие к необходимости выполнения сглаживания кривых их каркаса. В статье рассматривается сглаживание таблично заданных кривых, описывающих аэродинамические профили. Обеспечение плавного изменения кривизны контура представляется как задача минимизации без ограничений квадратичной функции многих переменных. Для минимизации целевой квадратичной функции использовался метод градиентного спуска с постоянным шагом.
Ключевые слова: CAD, аэродинамический профиль, сглаживание, безусловная оптимизация, градиентный спуск.
Проектирование несущих поверхностей самолета начинается на начальной стадии его жизненного цикла «Исследования и обоснование разработки» [1]. В ходе выполнения научно-исследовательских работ, перед этапом разработки технического предложения (аванпроекта), выполняются аэродинамические исследования.
В процессе аэродинамических исследований после выбора аэродинамической схемы, рассчитывают значения геометрических параметров крыла, обеспечивающих требуемые летно-технические характеристики. Строят плановую проекцию крыла, выбирают аэродинамические профили сечений крыла и их распределение сечений по его размаху.
Поверхность, построенная по этим сечениям, используется для расчета аэродинамических характеристик с помощью программ моделирования течений жидкости и газа на основе конечно-объемных методов решения уравнений Навье-Стокса (Ansys Fluent © ANSYS Inc, Simcenter STAR-CCM+ © Siemens PLM Software). По результатам расчетов поверхность дорабатывается до достижения требуемых аэродинамических характеристик. Этот процесс может происходить в несколько итераций.
41
