CC BY
50
Технологии и технические средства механизированного производства продукции
растениеводстваи животноводства_
навигационных приборах «TELTONIKA» (FM4XXX и других), а также информацию, полученную при использовании системы спутникового мониторинга.
База данных структурирована по датам и техническим средствам, что позволяет при необходимости экспортировать указанную часть данных в другие информационные системы в формате dbf или Excel.
ЛИТЕРАТУРА
1. Валге А.М., Тимофеев Е.В., Папушин Э.А. Использование глобальной системы позиционирования GPS для хронометража работы технических средств при заготовке кормов из трав / А.М. Валге, Е.В.Тимофеев, Э.А. Папушин // Сборник научных докладов ВИМ. 2010. Т. 2. С. 213-217.
2. Валге А.М., Папушин Э.А., Серзин И.Ф. Мониторинг машинно-тракторных агрегатов с использованием спутниковых навигационных систем / А.М. Валге, Э.А. Папушин, И.Ф. Серзин // Технологии и технические средства механизированного производства продукции растениеводства и животноводства: Сб.науч. тр. -СПб.: ГНУ СЗНИИМЭСХ Россельхозакадемии, 2013. № 84. С. 28-36.
3. Папушин Э.А. Экспериментальная проверка системы мониторинга машинно-тракторных агрегатов / Э.А. Папушин // Вестник ВИЭСХ. 2013. № 4 (13). С. 20-23.
4. Валге А.М., Папушин Э.А., Пакскина Е.Г. Использование информационных технологий при проектировании процессов производства продукции растениеводства / А.М.Валге, Э.А.Папушин, Е.Г. Пакскина // Механизация и электрификация сельского хозяйства. 2012. № 3. С. 17-18.
5. Валге А.М., Папушин Э.А., Баскаков Ю.Н. Исходные требования к информационной системе мониторинга мобильных технических средств с GPS системой // Технологии и технические средства механизированного производства продукции растениеводства и животноводства. 2012. № 83. С. 69-76.
УДК 004.658.2
КОНЦЕПТУАЛЬНАЯ МОДЕЛЬ ОЦЕНКИ И АНАЛИЗА РЕЗУЛЬТАТОВ НАУЧНОГО ЭКСПЕРИМЕНТА
С.Н. МАТЕЙЧИК,Э.А.ПАПУШИН, канд.техн.наук
Федеральное государственное бюджетное научное учреждение «Институт агроинженерных и экологических проблем сельскохозяйственного производства» (ИАЭП), Санкт-Петербург
В статье представлена концептуальная модель оценки и анализа результатов научного эксперимента. Разработанная концептуальная модель (ER-модель) позволяет в дальнейшем определить таблицы базы данных, связи между таблицами и требования поддержки целостности данных. На основании диаграммы «сущность-связь» будет разработана логическая структура системы в виде набора связанных таблиц, что необходимо для дальнейшей разработки базы данных для автоматизации расчетов, связанных с оценкой результатов научного эксперимента.
ISSN 0131-5226.Теоретический и научно-практический журнал. _ИАЭП. 2017. Вып. 92._
Ключевые слова, концептуальная модель; научный эксперимент; технологический процесс.
CONCEPTUAL MODEL OF ESTIMATION AND ANALYSIS OF SCIENTIFIC EXPERIMENT RESULTS
C.N. MATEYCHIK, E.A.PAPUSHIN, Cand. Sc. (Engineering)
Federal State Budget Scientific Institution "Institute for Engineering and Environmental Problems in Agricultural Production" (IEEP), Saint Petersburg
The article presents the development results of a conceptual data model (ER-model) for the evaluation and analysis of the results of a scientific experiment. This model will allow to create the tables of the database, to determine the links between the tables and the requirements for maintaining the data integrity. Based on the "entity-relationship" diagram, it is possible to develop the logical structure of the future system in the form of a set of linked tables that is necessary for further development of the database for automating calculations related to assessment of the scientific experiments results.
Key words, conceptual model; scientific experiment; technological process. ВВЕДЕНИЕ
Основная роль информационных технологий в земледелии заключается в обосновании вида, параметров и сроков проведения технологических мероприятий по обработке почвы и уходу за посевами различных сельскохозяйственных культур. Прежде чем осуществить очередную операцию из выбранного технологического процесса, необходимо оценить текущую информацию о существующем состоянии почвы и растительного покрова, а также оценить последствия выполнения этой операции на рост и развитие растений. Эту информацию можно получить непосредственно при проведении измерений и наблюдений в поле. Кроме того, при разработке информационных технологий в земледелии необходимо использовать агротехнологические знания, накопленные в агрономии. Эти знания носят в основном описательный характер. К ним можно отнести сведения о технологических операциях, технологии в целом или об отдельных видах работ. А для прогноза будущего поведения различных сельскохозяйственных культур необходимо использовать математическую модель и накопленные за определенный период данные о состоянии почвы и растительного покрова. Хорошая математическая модель позволяет еще до практической реализации каких-то действий определить их последствия в той или иной ситуации.
Таким образом, должна быть сформирована некоторая база знаний, включающая в себя огромный объем разнородных данных: технологических, агрофизических, агрохимических, метеорологических и др. Между объектами базы знаний должны быть установлены связи в соответствии с определенными правилами. Информационным ядром представления знаний в автоматизированной системе управления является база данных.
МАТЕРИАЛ И МЕТОДЫ
Модель, реализованная в виде законченного программного продукта, содержит набор неопределенных параметров, которым для запуска модели для расчета необходимо присвоить конкретные значения[1]. В связи с этим требованием до начала разработки программного продукта для оперативной аналитической обработки данных необходимо
Технологии и технические средства механизированного производства продукции
растениеводстваи животноводства_
представить модель предметной области для разрабатываемой базы данных и определить ее границы.Таким образом, база данных является информационной модельювнешнего мира, некоторой предметной области. Во внешнем мире сущности предметной области взаимосвязаны, поэтому в базе данных эти связи должны быть отражены.
По сути дела, предметная область - часть окружающей действительности, которую необходимо изучить, для того, чтобы правильно спроектировать базу данных. Обследование предметной области позволяет изучить и оценить возможности ее представления с помощью определенных данных. К этим данным со стороны пользователей проектируемой базы данных предъявляются определенные требования. Поэтому очень важным моментом проектирования базы данных является четкое разделение данных на блоки, каждый из которых будет представлен своей моделью данных с указанием связей между объектами структуры и операциями над ними.
Построенная модель должна удовлетворять ряду требований:
- адекватно отражать представление пользователя о данных;
- предоставлять возможность ответа на возникающие вопросы пользователей с минимальными затратами по количеству просматриваемых сущностей.
Таким образом, в ходе исследования информационной структуры предметной области было проведено моделирование и анализ действий предполагаемых пользователей разрабатываемой информационной системы. В результате этих действий была разработана концептуальная модель, инвариантная к структуре базы данных. Это ER-модель или модель «сущность-связь». Модель «сущность-связь» не определяет операций над данными, а предполагает создание модели логической структуры будущей системы для превращения ее в набор связанных таблиц. Моделирование баз данных опирается на реляционную алгебру.С помощью модели базы данных можно осмыслить и проанализировать обрабатываемые в системе данные и отношения между ними.
Для представленияинформационной структуры предметной областииспользовано визуальное моделирование - процесс графического представления модели с помощью некоторого стандартного набора графических элементов. Создавая визуальную модель системы, мы можем показать ее работу на различных уровнях -можем моделировать взаимодействие между пользователями и системой, взаимодействие объектов внутри системы и даже, при необходимости, взаимодействие между различными системами. Унифицированный язык моделирования (ОМЬ) - своего рода вариант чертежа принятый в индустрии информационных технологий. Это метод детального описания архитектуры системы[2]. С помощью такого чертежа легче создавать и сопровождать систему, вносить в нее требуемые изменения. В то же время, CASEсредство проектирования и разработки информационных систем RationalRose представляет собой один из немногих инструментов, обеспечивающих быструю разработку приложений с использованием языка ЦМЬ.
В разработанной базе данных все расчеты, связанные с обработкой результатов измерений, включая построение математических моделей в виде уравнений регрессии, автоматизированы. Часть оперативной информации вносится в таблицы вручную, другая часть поступает в базу данных автоматически, благодаря использованию средств спутниковой навигации и информационно-коммуникационных технологий [3,4].
РЕЗУЛЬТАТЫ И ОБСУЖДЕНИЕ
В результате детального изучения информационной структуры предметной области, связанной с проведением научного эксперимента, были определены:
- участники процесса (действующие лица);
- их роль в осуществлении технологического процесса;
- информация, которую они получают от сотрудников института;
- информация, которую они получают из внешних источников информации;
- информация, которую они передаю в подразделения института;
- информация, которую они передает за пределы института;
- виды различных отчетных документов.
На основании полученных данных была разработана «Диаграмма вариантов использования» для проведения научного эксперимента. Вариант использования - это последовательность действий, которые выполняет система в ответ на событие, инициируемое некоторым внешним объектом. Вариант использования описывает типичное взаимодействие между пользователем и системой. Действующее лицо - это роль, которую пользователь играет по отношению к системе. Действующие лица представляют собой роли, а не конкретных людей или наименования работ. Действующее лицо может также быть внешней системой, которой необходима некоторая информация от данной системы. Чтобы наглядно представить варианты использования в процессе разработки программного обеспечения применяют диаграммы вариантов использования. На такой диаграмме человеческие фигурки обозначают действующих лиц, овалы - варианты использования, а линии и стрелки -различные связи между действующими лицами и вариантами использования.
Отдельный вариант использования обозначается на диаграмме эллипсом, под которым содержится его краткое название или имя в форме глагола с пояснительными словами (рис.1).
0 Use Case Diagram: Use Case View/Main |_o_l|C3 jjj
Варианты использования предназначены для моделирования процессов и требований к создаваемой системе, и дают возможность понять, что будет делать система. Вариант использования, по сути, основной элемент разработки и планирования проекта. Конкретная
Эксперт ФАНО
Формирует н передает отчет
Рис. 1. Диаграмма вариантов использования
Технологии и технические средства механизированного производства продукции
растениеводстваи животноводства_
цель Диаграмм Вариантов Использования - это документирование вариантов использования (все, входящее в сферу применения системы), действующих лиц (все вне этой сферы) и связей между ними.
Анализ вариантов использования предоставил возможность определить те работы, выполнение которых должно быть автоматизировано. Это варианты использования:
- «Выполняет работу и передает данные для обработки»;
- «Выполняет работу, обрабатывает и передает данные»;
- «Формирует и передает отчет».
Все это позволило приступить к моделированию базы данных.
Построение диаграммы «сущность-связь»(ER-модели) - достаточно популярный метод моделирования баз данных. Этот метод предусматривает выделение трех классов объектов: сущностей, связей, и атрибутов. Сущность является основным объектом данных. Под этим понимается набор сведений на определенную тему, т.е. сущность - это объект, который требует для своего описания нескольких атрибутов, в реляционной базе данных, вероятнее всего, представлен отдельной таблицей. Сущность - это то, о чем будет накапливаться информация в базе данных. Рассматривались только те свойства сущностей, которые представляли интерес для проводимого эксперимента.
В диаграмме «сущность-связь»(ER-модели) связи устанавливаются между двумя или более сущностями. Связи не имеют логического или физического прототипа, но являются свойствами данной ассоциации сущностей
В результате изучения информационной структуры предметной области был определен перечень сущностей и связей между ними и разработана концептуальная модель -диаграмма «сущность-связь» (ER-модель), представленная на рис. 2. Перечень сущностей: - субъект (научная организация, ВУЗ):
- поля;
- техника(трактора, сеялки, сажалки и пр.);
- мониторинг (перечень навигационных устройств);
- сотрудники (научный руководитель, научный сотрудник, специалист, инженер исследователь);
- приборы и оборудование(твердомер, колба мерная и пр.);
- результаты измерений (твердость, влажность, температура, плотность, агрегатный состав);
- данные мониторинга(А"УЪ-поток данных);
- данные для построения уравнения регрессии.
Сущность «Субъект» является основным объектом базы данных. Ее идентификация производится по ключевому полю - «Код субъекта». Эта сущность связана с сущностями «Сотрудник», «Поля», «Техника» связью «один ко многим», а с сущностью «Мониторинг» -связью «один к одному».Показатели, содержащиеся в первых трех сущностях можно отнести к нормативно-справочной информации.
Сущность «Справочник приборов и оборудования» содержит данные об используемых в экспериментах приборах и оборудовании. Ключевое поле - «Код».
Сущность «Результаты измерений» содержит полученные экспериментальные значения показателей почвенного состояния. Идентификация сущности производится по полям «Дата», «Поле», «Делянка». Сущность «Данные мониторинга» также содержит данные, необходимые для проведения расчетов и анализа полученной информации. Ключевые поля - «Код субъекта», «Код навигационного терминала», «Дата».
Рис. 2. Диаграмма «сущность-связь» (ЕЯ-модель)
ВЫВОДЫ
Разработанная концептуальная модель (ЕЯ-модель) позволяет в дальнейшем определить:
- таблицы базы данных;
-связи между таблицами;
-требования поддержки целостности данных.
Кроме того, на основании диаграммы «сущность - связь» будет разработана логическая структура будущей системы в виде набора связанных таблиц, что является необходимым для дальнейшей разработки базы данных для автоматизации расчетов, связанных с оценкой динамики основных параметров почвенного состояния.
Технологии и технические средства механизированного производства продукции
растениеводстваи животноводства_
ЛИТЕРАТУРА
1. В.П. Якушев, В.В. Якушев Информационное обеспечение точного земледелия.С.-Петербург, 2007
2. Леоненков В.А. Самоучитель UML - Санкт-Петербург: BHV, 2001.
3. Валге А.М., Папушин Э.А., Серзин И.Ф. Мониторинг машинно-тракторных агрегатов с использованием спутниковых навигационных систем /А.М. Валге, Э.А. Папушин, И.Ф. Серзин//Технологии и технические средства механизированного производства продукции растениеводства и животноводства: сб. науч. тр. /ГНУ СЗНИИМЭСХ Россельхозакадемии.-Вып.84. - СПб, 2013. С.28-36. -ISSN 0131-5226
4. Папушин Э.А. Экспериментальная проверка системы мониторинга машинно-тракторных агрегатов / Э.А. Папушин // Вестник ВИЭСХ. 2013. № 4 (13). С. 20-23.
УДК 631.172:574.46
ПРИМЕНЕНИЕ ИЗМЕРИТЕЛЯ CCM-200 ДЛЯ ОПЕРАТИВНОГО ОПРЕДЕЛЕНИЯ СОДЕРЖАНИЯ ХЛОРОФИЛЛА В ЛИСТЬЯХ РАСТЕНИЙ СВЕТОКУЛЬТУРЫ
С.А. РАКУТЬКО1, д-р техн. наук, Е.Н. РАКУТЬКО1, АН. ВАСЬКИН2, Н А. ГОРБАТЕНКО2, Д.П. ЗАБОДАЕВ2, Н И. ЯКОВЕНКО2
Федеральное государственное бюджетное научное учреждение «Институт агроинженерных и экологических проблем сельскохозяйственного производства» (ИАЭП), Санкт-Петербург,Россия 2 Федеральное государственное бюджетное образовательное учреждение высшего образования Санкт-Петербургский государственный аграрный университет, Санкт-Петербург, Россия
Эффективное выращивание растений в искусственных условиях возможно только по технологии светокультуры, т.е. с использованием дополнительных источников света. Светокультура требует особого внимания к вопросам энергетической и экологической эффективности. Для разработки теории и практики управления светокультурой необходимо наличие математических моделей продукционного процесса растений, прежде всего роста, развития и фотосинтетической деятельности. Одним из широко используемых и информативных параметров является содержание хлорофилла в листьях растений. Целью данного исследования была оценка вариации индекса содержания хлорофилла (CCI) с использованием портативного измерителя CCM-200 и его взаимосвязи с размерами листа растения на примере сальвии сверкающей сорта Скарлет Пикколо (Salvia splendens cv «Scarlet Piccolo»). Измерения CCI и ширины листа W проводили на третьей паре листьев. Значения коэффициента вариации K свидетельствуют о средней степени рассеивания данных. При этом, для физиологического показателя (KCCI =17,1 %) эта величина существенно больше, чем для биометрического (KW =11,0 %). Не подтвержден нормальный закон распределения измеряемых величин. Выявлена статистически значимая (p<0,05) корреляционная связь между шириной листа и содержанием хлорофилла CCI=5.68+0.37W, (R=0.43). Полученные данные могут быть использованы для мониторинга светокультуры.
Ключевые слова: светокультура, индекс содержания хлорофилла, измерение.
