CC BY
6Рис.3 Закрепление конструкций
До начала монтажа несущих конструкций покрытия (крыши) производится изготовление сборочных временных поддерживающих конструкций (временных опор) для укрупнительной сборки и необходимые грузозахватные приспособления; подготовка необходимого комплекта инструмента для сборки соединений на высокопрочных болтах.
Как показал анализ, определенным преимуществом обладает использование полузакрытого способа возведения строительной системы ТПУ. Конструкции защитного устройства котлована подземной части в формате монолитной железобетонной плиты перекрытия (верхнего этажа многоэтажной подземной части) использованы в качестве:
- монтажного горизонта для производства строительных работ по возведению наземной части (и параллельным продолжением работ по устройству подземной части) ТПУ;
- площадки для размещения грузоподъёмных механизмов; строительных машин и механизмов;
- стендов и полигонов, необходимых для изготовления конструкций;
- приобъектного склада для временного размещения материалов и конструкций.
Рис.4 Устройство ограждающей части покрытия
Список литературы
1. Берлинова М.Н., Лукьянова О.Ф. Особенности конструктивных решений зданий для обслуживания наземного городского пассажирского транспорта // Научное обозрение. 2017. № 8. С. 20-24.
2. Берлинова М.Н., Лукьянова О.Ф. Современная концепция конструктивных решений зданий транспортно-пересадочных узлов // Научное обозрение. 2017. № 10. С. 26-29.
3. Полищук Н.А., Космин В.В., Переселенков Г.С. Транспортное строительство. Энциклопедия. Том 1: История. Развитие. Техника. Технологии. — М.: Гуманистика. 2001. — 640 с.
4. Зверяев Е.М. Декомпозиционные свойства принципа сжатых отображений в теории тонких упругих оболочек // Механика композиционных материалов и конструкций. 1997. Т.3. №2. С.3-14.
5. In Progress: The Qingdaobei Station / AREP Architect + MaP3 Structural Engineering. [электронный ресурс]. — URL: https://www.arcMaily.com/439741/work-in-progress-the-qingdaobei-station-arep-architect-map3-structural-engineering.
6. Korol, E., Berlinov, M., Berlinova, M. (2017). The long term stability of multilayer walling structures. В сборнике: MATEC Web of Conferences Сер. "International Science Conference SPbW0SCE-2016 "SMART City"" 2017. С. 04006.
МЕТОД ОЦЕНКИ ВРЕМЕНИ РЕШЕНИЯ КОМПЛЕКСНОЙ ЗАДАЧИ НА _ЭВМ_
Старусев Андрей Викторович,
кандидат тех. наук Астраханский государственный университет
г. Астрахань Михолап Леонид Александрович, кандидат тех. наук Астраханский государственный университет
г. Астрахань Кудряшов Андрей Александрович Филиал Астраханского государственного университета г. Знаменск, Астраханская область
THE VALUATION METHOD OF TIME OF THE DECISION OF THE COMPLEX TASK ON A COMPUTER
Starusev Andrey Viktorovich
The candidate of those. Sciences The Astrakhan state university, Astrakhan Miholap Leonid Aleksandrovich The candidate of those. Sciences The Astrakhan state university, Astrakhan Kudryashov Andrey Aleksandrovich Branch of the Astrakhan state university, Znamensk, the Astrakhan region
Аннотация
Предложен метод, позволяющий определить время, необходимое на программирование, для решения комплексной задачи испытания сложной технической системы. Данный метод ориентирован на традиционную технологию программирования, однако для практического использования изложенного метода необходимо располагать знаниями соответствующих нормативов, полученных экспериментально.
Abstract
The method allowing to define time necessary on programming for the decision of the complex task of test of difficult technical system is offered. The given method is oriented on traditional technology of programming, however for practical usage of the stated method it is necessary to allocate knowledge of the appropriate specifications received experimentally.
Ключевые слова: программирование, комплексная задача, испытание сложной технической системы, оценка.
Keywords: Programming, the complex task, test of difficult technical system, estimation.
Очевидно, что основную часть времени, которое необходимо затратить на разработку и испытания сложных технических систем, занимает подготовка задач к решению на электронных вычислительных машинах (ЭВМ). Это время составляет около половины всех расходов на создание сложных технических систем. Следует также отметить, что на практике методы нормирования в основном носят субъективный характер и основывается на экспертных оценках [1, 2, 3].
Необходимо разработать метод оценки времени программирования комплексных задач при испытаниях сложных технических систем.
Программа решения любой задачи состоит из большого числа (до нескольких тысяч) команд, представляемых специальными символами и размещенных в строгой последовательности. Это значит, что каждая задача должна быть проанализирована и подготовлена к решению в виде последовательности операций, реализуемых ЭВМ в виде выполнения программы [4].
В общем случае затраченное время, которое необходимо при подготовке задач к решению на ЭВМ целесообразно определять следующим образом:
Тт = То + Ти + Та + Тбс + Тк + Тот + Тд, (1)
где затраченное время (в чел.-час.) на: - подготовку описания задачи (Т0); - изучение описания
задачи (Ти); - разработку алгоритма решения задачи (Та); - разработку блок-схемы программы ( Т бс); - программирование (кодирование) по готовой блок-схеме вручную или с использованием алгоритмического языка ( Т ); - отладку программы
на ЭВМ (Т от); - подготовку документации по задаче (инструкции и т.д.) в рукописном виде (Тд).
Слагаемое затраченного времени определяется через условное количество команд в программе разрабатываемой задачи. Так называется предполагаемое общее число команд, которое потребуется написать программисту в процессе работы над задачей с учетом возможных уточнений в ее постановках и в процессе совершенствования программы.
Допустим, что условное количество команд (W) в программе задачи может быть определено следующим образом:
Ж = ЛО(1 + т Рп, (2)
п
где Л - предполагаемое число команд; С - коэффициент сложности программы; Рп - коэффициент корректировки программы при ее разработке; п - количество коррекций программы в ходе ее разработки.
Тогда целесообразно использовать помимо названных коэффициентов и другие: - коэффициент квалификации программиста (К); - коэффициент затрат на алгоритмизацию (А); - коэффициент увеличения затрат труда вследствие недостаточного или некачественного описания задачи (Н).
Коэффициенты, которые используются при оценке затраченного времени на подготовку задач к решению на ЭВМ, характеризуют:
- Коэффициент сложности программы С - относительную сложность программы задач по отношению к так называемой типовой задаче, сложность которой принята равной 1. За типовую задачу принимаются задачи, результат решения которых
не выдается на печатающее устройство, а после обновления хранится в памяти ЭВМ. Задачи других классов определяются через коэффициент сложности в зависимости от форм выходных документов.
- Коэффициент коррекции программы Р - увеличение объема работ за счет внесения изменений в алгоритм или программу решения задачи по результатам уточнения постановок и описаний задач, изменения состава и структуры информации (входной и выходной), а также уточнений, выносимых разработчиком для улучшения качества самой программы без изменения постановки задачи.
- Коэффициент квалификации программиста К - степень подготовленности программиста к порученной ему работе. Этот коэффициент определяется в зависимости от опыта и стажа работы сотрудников.
- Коэффициент затрат на алгоритмизацию А -время, затраченное на разработку алгоритма по отношению к программированию. Этот коэффициент в общем случае является функцией сложности разрабатываемой задачи.
- Коэффициент увеличения затраченного времени вследствие недостаточного или некачественного описания задачи Н - качество описания задачи, выданной для разработки программы. Так как задачи всегда в той или иной степени требуют уточнения и соответствующей доработки, Н > 1.
На различных этапах работы порядок определения затраченного времени для решения комплексной задачи целесообразно применять следующий:
1. Определить время на подготовку описания задачи (Т О), которое связано с творческим характером работы.
2. Определить время, необходимое на изучение описания задачи (Тя) по формуле:
Ж
-Н, (3)
(75 * 85) Я, ^
где Я, - лимит ресурса на разработку /'-ой задачи.
3. Определить время, затраченное на разработку алгоритма решения задач:
Ж
Та =-. (4)
а (20 * 25)К
4. Вычислить необходимое время на разработку блок-схемы программы:
Ж
ТБС =-. (5)
БС (10 * 15)К
5. Рассчитать время на непосредственное кодирование программы по готовой блок-схеме программы:
- при ручном программировании:
Ж
Тр =-, (6)
(10 *15) К
- при использовании алгоритмического языка:
Т =■
1 Ка
Ж
Т =■
1 И
■. (7)
(20 * 25)К
6. Определить время на отладку программы на ЭВМ:
- при автономной отладке одной задачи:
Ж
ТОТ =-; (8)
ОТ (4 * 5) К
- при комплексной отладке задачи:
ТоТ 1,5ТОТ . (9)
7. Определить, какое необходимо время на подготовку документации для решения поставленной задаче:
Тд = ТдР +ТДо, (10)
т - Ж где 1др = (15 * 20) К
подготовка материа-
лов в рукописи; Тдо = 0,75Тдр - редактирование,
печать и оформление отчета по задаче.
Зная предполагаемое количество команд в программе задачи Л и определив время на ее разработку Т^ , можно предварительно рассчитать
время, которое затратит программист (команд в час) при решении комплексной задачи:
о Л
Я = . (11)
Практика показала, что при решении сложных комплексных задач производительность программиста средней квалификации составляет примерно 0,5 * 0,75 команды в час. Если считать, что годовой ресурс времени программиста средней квалификации составляет примерно 2000 часов, то он способен будет разработать и решить сложную комплексную задачу, программа решения которой будет составлять 1000 * 1500 команд [5, 6, 7].
В заключение необходимо отметить, что для практического использования вышеизложенного метода необходимо располагать значениями соответствующих нормативов, полученных экспериментально. Точность рассмотренного метода в значительной мере зависит от того, насколько детализированной и полной информацией располагают о задаче, подлежащей программированию.
Литература:
1. Бешелев С.Д. Экспертные оценки / С. Д. Бе-шелев, Ф.Г. Гурвич. - М.: «Наука», 1973.
2. Глушков В.М. О прогнозировании на основе экспертных оценок / В.М. Глушков. «Кибернетика», 1969, № 2.
3. Грачева Л.А. Вопросы. Гипотезы. Ответы: наука XXI века / Л.А. Грачева, Ю.А. Извеков, Л.А. Михолап, Л.В. Объедкова, Т.В. Опейник, М.С. Пантелеева, А.И. Поспеловская, Д.В. Поспеловский, А.В. Старусев. Коллективная монография / Краснодар, 2017. Том Книга 15. - 144с.
4. Старусев А.В. Метод оценки трудоемкости процессов программирования / А.В. Старусев //
Прикаспийский журнал: управление и высокие технологии. 2012. №4 (20). С. 51-54.
5. Клейнен Дж. Статистические методы в имитационном моделировании / Дж. Клейнен. - М.: «Статистика», 1978.
6. Трахтенгерц Э.А. Программное обеспечение автоматизированных систем управления. - М.: «Статистика», 1974.
7. Лобейко В.И. Современные подходы к организации испытаний сложных систем / В.И. Лобейко. - Асрахань: Издательский дом «Астраханский университет», 2006. - 332 с.
АППРОКСИМАЦИЯ КРИВОИ МАСКИРОВКИ ВО ВРЕМЕННОЙ _ОБЛАСТИ ДЛЯ ЭФФЕКТИВНОГО СЖАТИЯ АУДИОДАННЫХ_
Стефанова Ирина Алексеевна
кандидат тех. наук, доцент Поволжского государственного университета телекоммуникаций и информатики,
г. Самара, РФ, Павлов Константин Витальевич
магистрант Поволжского государственного университета телекоммуникаций и информатики, _г. Самара, РФ,
APPROXIMATION OF THE MASKING CURVE IN THE TIME DOMAIN FOR EFFICIENT _COMPRESSION OF AUDIO DATA_
Iran Stefanova
candidate of Science, assistant professor of Volga Region State University of Telecommunications and Informatics, Samara, Russia
Constantin Pavlov
MSc student of Volga Region State University of Telecommunications and
Informatics, Samara, Russia
Аннотация
Вопросы сжатия аудиоданных являются весьма актуальными в наше время. В статье рассматривается математическая модель одного из свойств слуха - маскировки во временной области, позволяющая при ее использовании повысить эффективность сжатия аудиоданных.
Abstract
The issues of audio data compression are very relevant nowadays. The article deals with the mathematical model of one of the hearing properties - masking in the time domain, which allows using it to increase the efficiency of audio data compression.
Ключевые слова: компрессия аудиоданных, временная маскировка.
Keywords: compression of audio data, temporary masking.
В течении последних лет наблюдается большая тенденция роста использования Internet и мобильных устройств. Как правило, большую часть трафика при этом занимает просмотр и прослушивание мультимедиа. В связи с этим не теряют своей актуальности исследования направленные на оптимизацию методов обработки цифровых данных. Большое влияние на это могут оказать исследования по получению большей эффективности методов сжатия звуковой информации.
Большое влияние на развитие сжатия аудиоданных оказали авторы монографии [3], которые исследовали большое количество свойств слуха человека и представили рекомендации по их применению. На базе их исследований стали бурными темпами развиваться алгоритмы сжатия аудиоданных с использованием психоакустических свойств человека.
Несмотря на большое число созданных и распространенных алгоритмов сжатия, ряд из них
имеют недостатки. К их числу можно отнести применение далеко не всех известных [3] в психоакустике свойств слуха человека, либо использование их упрощенных математических моделей [2, с. 189].
С этой точки зрения наиболее эффективно рассматривать методы сжатия с применением других, менее изученных, свойств слуха человека. Во-первых, потому, что не все известные на текущий момент свойства [3] применяются на практике, во-вторых, для используемых в известных стандартах MPEG, Dolby^4С-3 были получены упрощенные математические модели на основе экспериментальных данных основанных на субъективной оценке процесса восприятия участников экспериментов.
При воздействии на барабанную перепонку уха некоторого времени звука большой интенсивности воспринимая громкость постепенно уменьшается. Это значит, что во времени действия длительного громкого звука падает чувствительность
