CC BY
31
щим затвором может достигать расстояния до Юа' от оси затвора, увеличиваясь пропорционально закрытию водопропускного сечения. В пределах этой области целесообразно использование материалов повышенной износостой-
кости. Крайне нежелательно размещение здесь деформационных швов или стыков труб. Если по конструктивным условиям это невозможно, элементы должны быть выполнены со всей тщательностью.
СПИСОК ЛИТЕРАТУРЫ
1. Абелев, A.C. Моделирование пульсаций суммарной гидродинамической нагрузки на плоские затворы ¡'[екст| / A.C. Абелев // Известия ВНИИГ им. Б.Е.Веденеева.- 1997,- Т. 230. Ч.1.- С. 368- 384.
2. ГОСТ 8.439—81 Государственная система обеспечения единства измерений. Расход воды напорных трубопроводов. Методика выполнения измерений методом «площадь — скорость».— М.: Изд-во стандартов, 1985.— 47 с.
3. Грачев, И.Г. Справочник по расчетам гидравлических и вентиляционных систем / И.Г. Грачев, В.М. Низовцев, С.Ю. Пирогов [и др-J СПб.: AHO НПО «Мир и семья», 2001,- 1154 с.
4. Дульнев, В.Б. Гидравлический расчет напорных трубопроводных систем с дискретными отводами |TeKCTj / В.Б. Дульнев, Т.Б. Игцук // Известия ВНИИГ им. Б.Е.Веденеева.- 2000. Т. 236.-С. 204-208.
5. Зубарев, Н.И. Исследование спектральных характеристик пульсации давления в проточной части радиально-осевой гидротурбины с кольцевым затвором |'[скст | / Н.И. Зубарев, И.В. Пло-
хотников // Известия ВНИИГ им. Б.Е.Веденеева.- 1985. Т. 184,- С. 59- 64.
6. Казенное, В.В. Гидравлические сопротивления напорных водоводов электростанций [TckctJ / B.B. Казеннов, A.B. Мишуев // Вестник МГСУ,- 2008. № 1,- С. 210- 215.
7. Ковалев-Кривоносое, H.A. Рекомендации по компоновке отводов и арматуры в составе блоков и агрегатов судовых систем [TckctJ / П.А. Кова-лев-Кривоносов, В.А. Зюбан, М.-Р.А. Умбрасас // Сб. НТО им. А.Н. Крылова,- Вып. 285,- Л.: Судостроение, 1979.— С. 95—100.
8. Лысенко, U.E. О динамическом расчете плоского затвора с учетом взаимодействия форм колебаний [TckctJ / П.Е. Лысенко, Т.В. Иванова / / Известия ВНИИГ им. Б.Е.Веденеева.— 1980. Т. 138,- С. 43- 47.
9. Снежко, В.Л. Эффект взаимного влияния регулируемой задвижки и тройника в напорном водоводе |TeKCTj / В.Л. Снежко, М.С. Палиивец / / Приволжский научный журнал.— 2010. № 1— С. 59-65.
УДК 778.5
A.B. Бабкин, Е.И. Нестерова
МОДЕЛИ И АЛГОРИТМЫ КВАЛИМЕТРИЧЕСКОГО ОЦЕНИВАНИЯ
ОБРАЗЦОВ ТЕХНИКИ
Номенклатура техники, в основном зарубежного производства, представленной на отечественном рынке, постоянно расширяется, при этом даже техника аналогичного функционального назначения зачастую характеризуется как различным набором выходных квалиметриче-ских параметров, так и различными количественными значениями этих параметров. Для достоверного сравнительного квалиметрического анализа функциональных возможностей техники, для принятия решений по выбору наиболее оптимального варианта сочетания частных па-
раметров с учетом степени важности отдельных (частных) характеристик и возможности компенсации одного параметра другим не только потребителю, но иразличнымдистрибыотерским фирмам необходимы соответствующие квали-метрические модели, методы и алгоритмы. Очевидно, что на таких же моделях может быть основана система добровольной сертификации и тестирования техники.
Аналогичные квалиметрические подходы целесообразны для решения вопросов, связанных с выбором того или иного технологического мето-
да, производственного процесса, ибо позволяют проводить сравнительную квалиметрическую оценку выходных характеристик изделий, изготовленных с использованием различных технологий. Например, квалиметрический анализ, связанный с выбором отображающего устройства (монитора), предполагает проведение сравнительной оценочной процедуры используемых технологий изготовления жидкокристаллических мониторов или плазменных панелей и т. п., предполагающей учет степени важности той или иной характеристики, ее количественные и качественные уровни, обеспечиваемые различными технологиями производства и тестирования и т. д.
Решение данного круга задач предполагает использование методов функциональной квали-метрии [1—3]. Функциональные квалиметричес-кие экспертизы основываются на результатах, учитывающих мнения, суждения, предшествующий опыт экспертов, сложившуюся конъюнктуру и т. п.
Вне зависимости от функционального назначения техники алгоритм сравнительного ква-лиметрического анализа ее функциональных возможностей по совокупности частных параметров может быть универсальным и включает определенные этапы.
Первый этап — формирование требуемой (эталонной) функциональной модели оцениваемого изделия, включающее формирование перечня выходных характеристик и определение их весовых коэффициентов. При формировании перечня выходных характеристик, их иерархии, т. е. делении характеристик на обобщенные и частные, введении (при необходимости) дополнительных иерархических уровней можно использовать различные методы: составление перечня «с чистого листа»; уточнение предложенного списка; использование нормативно-технических документов в качестве основы перечня. Однако в любом случае окончательный перечень может быть принят только на основе анализа результатов квалимет-рической экспертизы.
Для определения коэффициентов весомости частных и обобщенных характеристик можно использовать различные методы: ранжирование; полные и неполные парные сравнения; метод анализа иерархий.
Если номенклатура характеристик включает такие характеристики, которые могут быть оценены не только с использованием функциональных (логические, интеллектуальные) мето-
дов, но и на основе психофизических, органо-лептических экспертиз. Для получения более корректных результатов целесообразно использовать методики определения коэффициентов чувствительности, а не весомости, например элементы теории обнаружения сигнала. При этом, для того чтобы определить коэффициент чувствительности, необходимо иметь два объекта: тест-объект, содержащий только информацию об исследуемом параметре (например, при оценке коэффициента чувствительности к яркости таким тест-объектом служит белый экран), и реальный объект, имеющий такой же, как и у тест-объекта, уровень исследуемого параметра. Экспертиза заключается в предъявлении группе экспертов объектов с эталонным и измененным количественными уровнями оцениваемой характеристики. Задача экспертов заключается в ответе на вопрос, заметили ли они различие в уровне оцениваемой характеристики у эталона и объекта, у которого оцениваемая характеристика могла быть изменена. Результаты экспертного опроса записываются так: У— да; А^ — нет.
В качестве вероятностей принимаются относительные частоты: Р(У/$) « вероятность правильного обнаружения; т ^ — число положительных ответов при внесении ухудшения; п$ — количество предъявлений измененных изображений; Р(¥/п)~тУп/пп — вероятность ложных тревог; тУп — число положительных ответов при отсутствии изменения яркости; пп — количество предъявлений неизмененных изображений. По соотношению вероятностей правильного обнаружения и ложных тревог определяются статистические параметры (меры различимости): с! — для тест-объекта и <1Ъ — для реального объекта. Коэффициент чувствительности определяется отношением к = ёТ / й.
Для определения коэффициентов весомости обобщенных характеристик можно также использовать расчетные методы, при этом весовой коэффициент обобщенной характеристики к1 может быть представлен как средневзвешенное значение коэффициентов весомости (чувствительности) частных характеристик к у с соответствующими «весами» этих коэффициентов,
_ т _
зависящими от их дисперсий: к\= ^Яуку , где
М
т — количество частных характеристик, пара-
метров, влияющих на /-ю обобщенную характеристику.«!^» коэффициента весомости частной квалиметрической характеристики может быть
определен как g¡j = —-—. С учетом вышесказан-^ £
ного среднее арифметическое значение коэффициента весомости обобщенной характеристики может быть рассчитано как
т |
■ку
т 1 1 ^
м аУ
Дисперсия коэффициента весомости обобщенной квалиметрической характеристики также может быть рассчитана по дисперсиям коэффициентов весомости частных характеристик, параметров:
В[к1] = В
м
м м
т.е. ЩкЛ =
V 1
М ау
1
т ] т ]
делено как а =
^(к,-ку)2, где к,- — сред-
4=
нее значение коэффициента чувствительности к /-му параметру; к у — значения коэффициентов чувствительности, определенные при изменении остальных параметров; я — объем экспериментальной выборки.
Среднеквадратическое отклонение коэффициентов чувствительности кчастным квалиметриче-ским параметрам, влияющим на /-ю обобщенную
характеристику,
а,7 =
I м _
-¡тК^-М2*
м т=\
где
кУ
среднее значение коэффициента чувствительности к у-му частному квалиметрическому параметру; кцт — значения коэффициентов чувствительности к у-му частному квалиметрическому параметру, определенные при изменении остальных параметров; М— количество частных квали-метрических параметров, влияющих на /-й обобщенный параметр.
Статистические критерии оценки квалификации эксперта основаны на статистическом анализе мнений экспертов и учитывают удаленность мнения эксперта от среднего значения мнений группы экспертов. Наиболее универсальный критерий — коэффициент конкордации
\2
/
IV =
т,п
12£ Цт ^ СуМ К ¡=и= '=' у л2(/и3-т )
где ву
При расчете статистических характеристик проводимых экспертиз, как правило, целесообразно использовать вероятностно-статистические методы, а конкретный перечень определяемых параметров зависит от вида используемой на окончательном этапе модели.
Среднеквадратическое отклонение субъективных оценок обобщенных квалиметрических характеристик (параметров) может быть опре-
оценкау-го объекта экспертизы /-м экспертом; п — число экспертов; т — число объектов экспертизы (количество изделий, у которых оценивается качество; количество характеристик, для которых определяется их значимость, весомость). Жлежит в диапазоне от 0 до 1.
Для оценки степени согласованности мнений экспертов может быть использован коэффициент ранговой корреляции Спирмена, определяющий отклонение отдельного /-го мнения от
т
б2Уу
среднего значения: Ц =1 —^—, где й, — раз-
юность между средней оценкой и оценкой, присвоенной экспертому-му объекту экспертизы; лежит в интервале от — 1 до +1.
Второй этап — определение возможности обменных соотношений между характеристиками на разных иерархических уровнях, т. е. расчет парных коэффициентов корреляции между коэффициентами весомости. Исходными данными для расчета служат коэффициенты весомости частных и обобщенных характеристик, определенные на первом этапе.
Степень взаимосвязи между характеристиками определяется парными коэффициентами корреляции между коэффициентами весомости характеристик:
ri,M _ N '
где kj, ki+l — средние арифметические значения коэффициентов весомости характеристик, для которых определяется возможность обменных соотношений; kim, ki+x т — значения коэффициентов весомости характеристик, указанные экспертом с номером т; ah ст/+1, — среднеквадрати-ческие отклонения коэффициентов весомости характеристик; N — количество экспертов.
Для упрощения расчетов необходимо программное обеспечение, разработка которого не составляет труда, например возможно использование таблиц Excel.
Третий этап — построение оценочных шкал параметров. Поскольку, как правило, общий перечень выходных квалиметрических характеристик включает характеристики, имеющие разную размерность, в основе измерения и оценки которых лежит использование различных, чаще порядковых, шкал. Этот этап предполагает последовательное преобразование оценочных шкал, позволяющее постепенно переходить от порядковых шкал различного вида (категории, балльные, заметности ухудшений) к относительной шкале. По сути, формирование оценочных шкал включает построение сенсорных зависимостей от физико-технических, эргономических, эстетических и других параметров, полученных в результате приборных (инструментальных) измерений или экспертной оценки.
Четвертый этап — оценка фактических значений частных характеристик или технических параметров для данной модели техники — не вызывает затруднений, если на третьем этапе разработана достоверная и удобная для эксперта оценочная система (совокупность оценочных шкал). В том случае, когда эксперт затрудняется дать однозначный количественный ответ, соответствующий какой-либо реперной точке на оценочной шкале, ему должна быть предоставлена возможность дать ответ в виде интервала.
Пятый этап — расчет уровней обобщенных характеристик и интегрального уровня качества техники. Выбор модели для расчета обобщенной
квалиметрической характеристики и модели для расчета интегрального уровня качества (интегральный показатель, критерий) техники — один из основных вопросов при решении как практических, так и теоретических вопросов в любой области. Как показывает анализ, детальная проработка модели, используемой для оценки техники различного функционального назначения, конечно, должна быть различной (модель должна позволять учитывать диапазоны изменения оцениваемых характеристик, различную физическую природу оцениваемых параметров), однако вне зависимости от области использования модели к ней можно предъявить некоторые универсальные требования:
модельдолжнаучитывать влияние отдельных характеристик на интегральный показатель качества;
она должна включать результаты оценки вероятностно-статистических параметров субъективных квалиметрических экспертиз;
в модели необходимо учитывать взаимное влияние отдельных характеристик;
желательно, чтобы одна и та же модель могла быть использована на различных иерархических уровнях оцениваемой системы. Это упростит разработку программного обеспечения, позволит проводить квалиметрические экспертизы на различных уровнях иерархии характеристик в соответствии с одним и тем же алгоритмом;
желательно, чтобы модель была удобна не только для решения задач, связанных со сравнительным квалиметрическим анализом, но также для классификации и сертификации техники. Для этого, например, расчетная модель должна одновременно быть функцией принадлежности к терм-множествам многомерной классификационной шкалы;
необходимо, чтобы модель включала параметры, которые могут быть определены в результате единой квалиметрической экспертизы.
Формирование интегрального показателя качества объекта — расчетная задача, поскольку ее решение и точность этого решения определяются выбором метода свертывания единичных характеристик (параметры, показатели). Интегральный показатель (критерий) позволяет связывать набор лингвистических переменных на входе оцениваемого объекта (изделие, услуга, система) с одной выходной лингвистической переменной, т. е. формировать интег-
ральную оценку по набору входных лингвистических переменных.
В качестве интегрального показателя может быть выбрана функциональная зависимость выходного показателя от исходных характеристик или средневзвешенный показатель.Функциональные модели, используемые при решении частных практических квалиметрических задач, чаще всего являются технико-экономическими показателями, определяющими взаимосвязь полезного суммарного эффекта и соответствующих затрат на создание, эксплуатацию.
Шестой этап — формализация полученных результатов в зависимости от цели проводимой экспертизы. Цели функциональных квалиметрических экспертиз: сравнительный квалимет-рический анализ, классификация, ранжирование, присвоение градации, сорта, количества «звездочек», сертификация различных моделей и образцов техники.
Использование любой модели интегрального показателя позволяет с тем или иным уровнем достоверности проводить квалиметрический анализ техники по совокупности выходных параметров. Однако решение вопросов классификации требует использования таких интегральных квалиметрических моделей, которые позволят для принятия окончательного решения формировать классификационные квалиметрические шкалы, построенные, например, на основе методов кластерного анализа или нечетких множеств. Алгоритм формирования классификационной шкалы должен включать, как минимум, два этапа: на первом этапе на основе экспериментальных исследований (экспертные процедуры, приборные измерения) формируются одномерные лингвистические шкалы, на втором этапе — многомерные классификационные лингвистические шкалы. Второй этап, очевидно, — расчетный, наэтом этапе возможно использование различных расчетных интегральных моделей.
Таким образом, оценка качества техники основывается на анализе результатов функциональных (интеллектуальные, логические) экспертиз, т. е. на использовании совокупности («гибридизация») методов интеллектуальной обработки информации, которая носит название «мягких вычислений» (soft computing). Термин был предложен Лотфи Заде в 1994 году и подчеркивает наиболее сильное влияние, в первую очередь, нечеткой логики, которая наделила новой
функциональностью классические методы обработки результатов.
«Гибридизация» методов интеллектуальной обработки информации подразумевает объединение таких направлений, как:
формирование лингвистических шкал характеристик;
использование методов нечетких нейронных сетей (iuzzy neural networks) — разработку архитектуры сети (наибольшее распространение в настоящее время получили архитектуры нечетких нейронных сетей вида ANF1S и TSK, поскольку эти сети — универсальные аппроксиматоры); нахождение значений параметров с использованием аппарата нечеткой логики; переход на более высокий уровень с помощью функций активации; определение параметров функций принадлежности с использованием алгоритмов обучения сети;
разработка методик нечетких запросов к ба-замданным (iuzzy queries); нечетких ассоциативных правил (fuzzy associative ailes) извлечения из баз данных необходимых закономерностей; нечетких когнитивных карт (fuzzy cognitive maps), отражающих причинно-следственные связи между параметрами и степень влияния (вес) одних на другие;
использование методов нечеткой кластеризации, предусматривающих, что объект может одновременно принадлежать нескольким кластерам;
методы многокритериальной оптимизации, в частности метод анализа иерархий и приоритетов альтернатив (1990-е годы, Т. Саати), система поддержки принятия решений «Expert Choice» и др.
Несмотря на кажущуюся простоту и конкретность функциональных квалиметрических методик, функциональная квалиметрия — одна из наиболее динамичных областей. Причины — в бурном расширении спектра технических средств, совокупности выходных характеристик которых необходимо оценивать и сравнивать. Разработка кардинально новых технологий, лежащих в основе изготовления, эксплуатации, сервисного и технического обслуживания техники, делает сложным принятие решений о выборе той или иной модели, о целесообразности освоения той или иной технологии. В то же время для решения этих вопросов появляются новые возможности, предоставляемые разнообразными информационными технологиями и программными средствами.
СПИСОК ЛИТЕРАТУРЫ
1. Нестерова, Е.И. Квалиметрия и техническое регулирование в кинематографии [Текст] / Е.И. Нестерова // СПб.: Политехника, 2010.— 183 с.
2. Нестерова, Е.И. Методология экспертной квалиметрии и сертификации систем качества в
кинематографии [Текст] / Е.И. Нестерова // СПб.: Политехника, 2005.— 248 с.
3. Нестерова, Е.И. Квалиметрические технологии в системах качества предприятий и организаций кинематографии |ТекетJ /Е.И. Нестерова / / СПб.: Политехника, 2007.— 152 с.
