CC BY
42
Работоспособность систем без резервирования требует работоспособности всех элементов системы. В сложных технических устройствах, к которым и относятся вычислительные системы реального времени изделий специального назначения, без резервирования в большинстве случаев не удается достичь высокой надежности даже, если использовать элементы с высокими показателями безотказности (вероятность безотказной работы, средняя наработка до отказа, интенсивность отказов, параметр потока отказов и др.).
В свою очередь, в системах с резервированием работоспособность обеспечивается до тех пор, пока для замены отказавших основных элементов имеются в наличии резервные, при этом по характеру реакции на появление отказа различают пассивное и активное резервирование.
При пассивном резервировании системы отказ одного или даже нескольких элементов не влияет на ее работу. Элементы объединены в систему жестко, изменения структуры системы не осуществляются.
При активном резервировании после отказа структура системы перестраивается, то есть система активно реагирует на возникновение отказа, при этом осуществляется замена отказавшего элемента, функции основного элемента передаются резервному только после отказа основного.
Оба метода резервирования могут быть реализованы путем использования различных видов резервных схем, которые применяются в зависимости от необходимости резервирования. При этом резервироваться может система в целом (общее резервирование), отдельные элементы или группы элементов системы (раздельное резервирование). Может использоваться несколько независимых систем, выполняющих одну и ту же задачу и работающих автономно (автономное резервирование). Элементы системы могут заменяться элементарными резервными схемами в виде готовых блоков или ячеек (одиночное резервирование). В системах, состоящих из нескольких элементов, может использоваться наибольшее число резервных элементов, каждый из которых может заменить любой из основных элементов в случае его отказа (скользящее резервирование).
В целом реализация методов резервирования с использованием различных видов резервных схем, а также дополнительных средств и (или) возможностей, избыточных по отношению к минимально необходимым, а также прогнозирование, решение и учет возможного круга задач, связанных с обеспечением потенциальной надежности радиоэлектронной аппаратуры сложных технических систем в общем и информационных систем изделий специального назначения в частности позволит обеспечить оптимальное распределение надежности между составными частями аппаратуры или системы, выбор оптимальной структуры, обеспечивающей наибольшие значения показателей надежности в целях выполнения изделиями возложенных на них функций.
Литература
1. Уласень А.Ф., Морозов А.В. Теоретические основы обеспечения надёжности СуперЭВМ перспективных образцов вооружения войск ПВО СВ: моногр. /. - Смоленск : ВА ВПВО ВС РФ, 2013. - 197 с.
2. Волосенков В.О. Методология построения системы поддержки разработки и отладки функционального программного обеспечения вычислительных систем зенитного ракетного вооружения войсковой ПВО: Дисс. ... докт. техн. наук. Смоленск, ВА ВПВО, 2006. 301 с.
3. Волосенков В.О., Морозов А.В. Способ построения средств комплексной отладки программного обеспечения специализированных ЭВМ функционирующих в режиме реального времени. Вестник Оренбургского Государственного университета. Оренбург, 2006. № 2, том 2. с.136-140.
4. Константиновский В.М., Лопашинов П.М., Шалин С.А. Средства разработки и отладки программного обеспечения для систем, работающих в режиме реального времени. ВСРЭ, серия РЛТ, 2000, вып. 1, С. 7-21.
МАКРОМОДЕЛИРОВАНИЕ ТРАНСПОРТНЫХ УЗЛОВ
Тушин Николай Андреевич
Докт. техн. наук, профессор кафедры «Управление эксплуатационной работой» УрГУПС, г. Екатеринбург
Пермикин Вадим Юрьевич
Канд. техн. наук, доцент кафедры «Управление эксплуатационной работой» УрГУПС, г. Екатеринбург
Слободянюк Инна Геннадьевна
Директор по финансам и экономике, холдинг СТРАТЕГ, г. Екатеринбург
1. Проблема
Имитационное моделирование обычно предполагает детальное описание структуры транспортного объекта. Это вполне объяснимо по трем причинам.
Первая - моделировались не очень крупные объекты. На железнодорожном транспорте это, обычно, станции. Там в структуре несколько десятков путей и две-три сотни стрелок.
Вторая - сложное взаимодействие структуры и потоков не поддается строгому математическому описанию, поэтому укрупнять элементы структуры опасно.
Третья - задачи моделирования. Обычно это оценка проектируемой станции. И проектанту нужно дать детальную оценку проекта, вплоть до каждой стрелки [1].
При моделировании крупных транспортных узлов, включающих два и более десятков станций, морские терминалы, перегрузочные склады и т.п. эти три причины исчезают. При моделировании узла важно оценить, насколько гармонично структура узла соответствует распределению работы и принятой технологии. Однако важно учитывать вместимость парков путей и складов, пропускную способность горловин и перерабатывающую способность терминалов.
Для моделирования транспортных узлов необходим соответствующий аппарат и методология. В макромоделировании при представлении в модели объекта применяется вместо структурного подхода функциональный. Описывается не собственно структура горловин, парков, станций, а их функциональные возможности.
Здесь описывается технология, реализованная в системе моделирования ИМЕТРА.
2. Технология моделирования горловин Микромоделирование горловин - это детальное отображение их структуры, вплоть до каждой стрелки. Наложение на структуру технологии с потоками позволит не только определить пропускную способность горловины, но и получить загрузку каждой стрелки и вызывае-
мые ею задержки. То есть, модель выдает всю информацию проектировщику для оценки и улучшения его проектных решений [2,3].
При макромоделировании стоит задача учесть в модели лишь пропускную способность горловины без дальнейшей детализации. При функциональном подходе основным параметром горловины будет число возможных параллельных передвижений. Эти передвижения нумеруются. При выполнении операции приема и отправления поезда или некоторого элементарного процесса по переработке потока снимается (занимается) некоторый набор возможных передвижений. Тем самым, учитывается, хотя и укрупненно, пропускная способность горловинах.
Допустим, горловина имеет шесть возможных параллельных передвижений (Рис.1).
Рисунок 1. Шесть параллельных передвижений в горловине станции
Передвижения нумеруются, в данном случае, от 1 до 6: 1 - подача локомотива из депо, 2 - прием поездов, 3 - отправление поездов, 4 - взвешивание вагонов, 5 -уборка вагонов из тепляка, 6 - маневровая работа по перестановке вагонов на повышенном пути.
Прием поезда в парк приема (передвижение №7 на Рис.2) «забирает» передвижения 1 и 2. Операции отправ-
ления (передвижение №8) и формирование подачи (передвижение №9) сократят количество одновременных передвижений до трех (рис. 2).
Таким образом, если сопоставить всем операциям выключаемые из доступности передвижения, можно достаточно точно отобразить в макромодели пропускную способность горловин.
Рисунок 2. Три параллельных маршрута в горловине станции
3. Технология моделирования парков путей
При моделировании парков используется также функциональный подход. Задается не физическая, а предельная функциональная емкость парка, то есть такая, при которой еще сохраняется его функциональные возможности. Для разных типов парков отличие функциональной емкости от физической будет различным.
Скажем, для предгорочного достаточно оставить один свободный путь для обгона локомотива и один для приема очередного поезда. Естественно, надо учесть, что длина поездов чаще меньше предельной вместимости путей. А при большой загрузке сортировочного появится большое количество накопившихся составов, окончание формирование будет затруднено, что вызовет затруднения и в процессе расформирования. Или грузовой парк, где идет подборка вагонов на несколько грузовых фронтов. Если на путях будут стоять составы по 60 вагонов, то выбрать из них группы по 5-7 вагонов будет затруднительно.
Следует учитывать и другие факторы. Например, заводская сортировочная станция Новолипецк (холдинг НЛМК) формирует передачи на стации промышленного узла и величина состава, как правило, небольшая. Естественно, обычное заполнение парка будет ниже. И оно действительно составляет около половины физической вместимости.
Далее. На ряде станций в сортировочном парке пути короткие и накопление одного состава идет на двух, а иногда и на трех путях. То есть даже большое заполнение парка не означает, что должно возникнуть много операций окончания формирования. Отсюда, предельное функциональное заполнение может быть ближе к физической емкости, что и наблюдается в действительности. Например, такое явление наблюдается на станции Карым-ская Забайкальской ж.д. Там фактическое заполнение парка достигает 80% и более.
На предельное функциональное заполнение парков влияет и пропускная способность горловин. Чем она меньше, тем ниже уровень функционального заполнения парка. Например, в горловине одиннадцать путей соединены через одну стрелку. Если на этих путях накопится одновременно, скажем, пять составов, то при окончании формирования возникнут огромные задержки, что можно квалифицировать как потерю парком своих функциональных свойств.
Таким образом, функциональная д емкость парка всегда меньше физической емкости 0
где: а - коэффициент соотношения.
Коэффициент а зависит от назначения парка и принятой технологии, а также от пропускной способно сти горловины
а=/(к1,к2,к3)
к1 =
т
п
(2)
(3)
где: т - средняя величина состава,
П - средняя вместимость путей;
к = ^
2 N
* п
где: N - число направлений формирования, с
(4)
N -
число путей в парке;
кз -
число параллельных передвижений в горло-
д = аQ
вине.
4. Макромоделирование процессов
Технологический процесс состоит из определенной последовательности операций. Операция при макромоделировании производит перенос некоторой части потока из одной емкости в другую. При этом отображается занятость некоторого канала обработки - локомотива, горки, грузового фронта, бригады.
Парк, например, разделяется в общем случае на две части - входную и выходную. Входная - это вагоны до обработки, выходная - после обработки. Если поток многоструйный, то каждая часть может иметь несколько секторов. В выходной части будут находиться вагоны, готовые для отправления или для перехода в другой парк.
Например, предгорочный парк (рис.3) может иметь два сектора - входной S1(вагоны до обработки) и выходной S2 (вагоны обработанные). Операция означает перенос состава из сектора S1в сектор S2 с занятием бригады. При этом суммарная емкость обоих секторов не должна превышать предельной функциональной емкости парка. Внешними операциями для парка будут поступление через горловину порции потока в сектор S1 и убытие порции потока через горку из сектора S2.
Рисунок 3. Макромоделирование работы предгорочного парка
п
Изменяя названия операций перехода, секторов во входной и выходной части, а также каналов обработки, можно описывать разнообразные процессы по аналогичным принципам макромоделирования. Так что результаты моделирования будут достаточно содержательными.
Описанный принцип макромоделирования может быть использован и при отображении грузовой работы. Здесь также выделяются входная и выходная части. При этом, если выгрузка осуществляется с перемещением вагонов, как, например, на вагоноопрокидывателе, то эти части отображают различные структурные элементы. Если же без перемещения, то входная часть отображает при выгрузке груженые вагоны, а выходная - порожние. Здесь также могут выделяться секторы для разных типов вагонов.
Есть особенности моделирования работы сортировочного парка. Заполнение может быть разным, но от его уровня зависит частота появления готовых составов. То есть
Мф = М) (5)
где Мф - математическое ожидание числа появившихся готовых составов после очередного роспуска;
- число вагонов в сортировочном парке.
Конкретное число - это результат работы случайного датчика на основе Мф. Эти закономерности необходимо получить из имитационных моделей сортировочных станций.
Сопоставление структурного подхода при микромоделировании и функционального при макромоделировании приведено в таблицах 1 и 2.
Таблица 1.
Макромоделирование горловины_
Горловина Структурный подход Функциональный подход
Описание объекта Физическая структура горловины Функциональное свойство -число параллельных передвижений
Описание процесса Занятость стрелок при движении потока Занятость передвижений
Таблица 2.
Макромоделирование парков_
Парк Структурный подход Функциональный подход
Описание объекта Физическая структура с емкостью путей Бункер с предельной функциональной емкостью
Описание процесса Занятость путей в операции Перенесение части потока из одного сектора в другой
Функциональный подход разработан для моделирования крупных транспортных объектов, например, железнодорожных узлов. Возможность применения данного подхода может быть определена при сравнении результатов макромодели и подробной имитационной модели.
Список литературы: 1. Козлов П.А., Владимирская И.П. Метод оптимизации структуры транспортной системы // Мир транспорта. 2009. № 2. С. 84 - 87.
2. Мишарин А.С., Козлов П.А. Имитационная экспертиза проектов развития транспортной инфраструктуры // Железнодорожный транспорт. 2014. № 4. С. 52 - 54.
3. Козлов П.А., Пермикин В.Ю., Колокольников В.С. Автоматизированное построение имитационных моделей крупных транспортных объектов // Транспорт Урала. 2013. №2. С. 3 - 5.
АНАЛИЗ ВРЕМЕННЫХ ХАРАКТЕРИСТИК РАСПРЕДЕЛЕННОЙ ВЫЧИСЛИТЕЛЬНОЙ
СЕТИ С УЧЕТОМ РАБОТЫ ПОЛЬЗОВАТЕЛЯ
Власенко Сергей Валерьевич
Аспирант кафедры информационных технологий Астраханского государственного университета, г. Астрахань Соавтор: профессор, доктор технических наук, заведующий кафедрой информационных систем и технологий филиала АГУ в г. Знаменске Лобейко Владимир Иванович
Тезисы доклада:
1. В распределенной вычислительной сети в формировании потока заявок участвуют три субъекта: ЭВМ, пользователь и сама распределенная вычислительная сеть.
2. Минимизация суммарной задержки обработки запроса пользователя и повышение общей эффективности функционирования распределенной вычислительной сети - основные критерии качества проектирования распределенной вычислительной сети.
3. Задача определения временных и вероятностных характеристики решается для единственного начального состояния решения алгоритма распределенной вычислительной сети.
Процесс развития сетей ЭВМ и средств телекоммуникаций наблюдается во многих сферах деятельности человека при комплексировании систем автоматизации проектирования, автоматизировании систем управления технологическими процессами, сбора, хранения и анализа
