0 10 20 30 40 50
-Расчетные данные 50 грт
Расчетные данные 100 грт ▲ Экспериментальные данные 50 rpm ■ Экспериментальные данные 100 rpm
Рис. 4. Сравнение расчетных и экспериментальных данных
проводить параллельные вычисления с использованием ядер графического адаптера компьютера. Применение технологии nVidia CUDA значительно увеличит скорость расчета и даст возможность проводить расчеты полей линейным размером бо-
лее 10 000 клеток. Применение данной технологии распараллеливания позволит перейти от двухмерной модели к трехмерной, что дает возможность моделировать растворение тел с любой формой.
В заключение отметим, что в данной статье представлены клеточно-автоматная модель растворения твердых тел на примере растворения таблетки аскорбиновой кислоты и ее программная реализация. Отмечено, что процесс растворения твердого тела зависит от многих параметров, в частности, от состава твердого тела, наличия покрытия, среды растворения, температуры среды и других. Рассмотренная клеточно-автоматная модель позволяет учесть при расчете все данные параметры, но с увеличением их количества скорость расчета по представленной модели уменьшается.
Литература
1. Тоффоли Т., Марголус Н. Машины клеточных автоматов; [пер. с англ.]. М.: Мир, 1991. 280 с.
2. URL: http://msdn.microsoft.com/en-us/library/dd460693. aspx (дата обращения: 17.09.2011).
УДК 371.693.4
ОБОСНОВАНИЕ ПРИМЕНЕНИЯ ЭЛЕКТРОННЫХ ТРЕНАЖЕРОВ ДЛЯ ОБУЧЕНИЯ ОПЕРАТОРОВ
Ю.И. Арепин, д.т.н. (НИИ «Центрпрограммсистем», г. Тверь, arep@pps.tver.ru)
Рассматривается подход к обоснованию применения различных средств обучения для операторов сложных технических систем.
Ключевые слова: сложная техническая система, оператор, автоматизированное рабочее место, обучающие системы.
В современных сложных технических системах (СТС) в настоящее время ряд функций по управлению технологическими процессами, контролю и слежению за ними осуществляют операторы, которых можно отнести к операторам сен-сомоторного вида деятельности, заключающейся в самом общем виде в просмотре (контроле, слежении за показаниями) средств отображения информации (сенсорная составляющая деятельности), принятии определенных решений (в соответствии с алгоритмом работы) и воздействии на органы управления на рабочем месте (моторная составляющая деятельности) для реализации функций управления (контроля или слежения).
Подготовка операторов такого типа обычно сопряжена с необходимостью первоначального профессионального отбора для выявления психофизиологических исходных данных каждого из них и последующего обучения будущей специальности с учетом квалификационных требований к ней. Профессиональному отбору посвящено много
публикаций и методических материалов, однако каждая специальность оператора предъявляет свои требования к кандидатам на обучение. Не останавливаясь на процессе профессионального отбора, рассмотрим этап обучения уже отобранных операторов.
Будущие операторы СТС последовательно проходят теоретическое обучение, обучение на тренажерах и на реальном рабочем месте.
Формализация научной задачи выглядит следующим образом:
Wo6y4. (V / A , Собуч., Тобуч.) Fen > max при Собуч<Свьщ, Тобуч<Твыд., где Жобуч. - эффективность обучения оператора; V ={nb n2, ..., nk} - варианты обучения оператора; A ={аь а2, ..., ае} -сложность алгоритмов работы оператора, зависящая от назначения СТС и распределения функций между оператором и средствами автоматизации СТС; Собуч. - необходимые затраты на обучение оператора для конкретной СТС; Свыд. - выделен-
ные ресурсы для обучения; Тобуч. - время обучения оператора для конкретной СТС; Твыд. - располагаемое время на обучение.
Под эффективностью (качеством) обучения оператора здесь понимается степень соответствия ожидаемых (необходимых) и реально полученных результатов обучения заданным требованиям в конкретной СТС.
Современные обучающие системы в настоящее время реализуются на ПЭВМ, обеспечивающих имитацию информационной модели для оператора на реальном рабочем месте.
Моторная составляющая деятельности оператора может быть реализована на сенсорных панелях (они имитируют внешний вид и функции органов управления системой) или на электромеханическом имитаторе рабочего места оператора, оснащенном реальными органами управления. Последний вариант в современных условиях встречается редко из-за сложности конструктивной реализации такого имитатора, а также его значительно более высокой стоимости. Основными факторами, определяющими качество обучения операторов СТС, как известно, являются время и методы обучения, а также профпригодность оператора. Графически процесс обучения представлен на рисунке, где W'обуч. - уровень качественных характеристик обучения, который можно обеспечить на тренажерах-имитаторах (ПЭВМ) за время Т'обуч.; Ж'треб. - уровень качественных характеристик обучения, который достигается на реальном АРМ оператора на образце СТС за время Т' обуч.; Жнач. - уровень начального (теоретического) обучения оператора, достигаемый в процессе теоретической подготовки оператора СТС будущей профессии (теория работы СТС, алгоритмы работы оператора на АРМ и т.д.).
Обучение на первом этапе (после начальной теоретической подготовки) осуществляется на тренажере-имитаторе, и затраты складываются из стоимости труда преподавателя, амортизационных отчислений при эксплуатации тренажера и текущих расходов (на электроэнергию, аренду помещения). Как показывает практика, эти затраты относительно невелики. В то же время возможно обучение операторов на реальном образце СТС, однако стоимость такого обучения на порядок выше, так как она складывается из стоимости эксплуатации образца СТС, стоимости труда обучающего и текущих расходов. При этом стоимость эксплуатации образца значительно больше стоимости амортизации тренажеров, так как учитывает расход технического ресурса образца СТС.
Приведем анализ процессов обучения операторов. Он включает математическую формулировку задачи обучения и построения математической модели процесса обучения.
В результате измерения (оценки) качества обучения операторов получаем отличающиеся друг от
W обуч. С обуч. /
С'' обуч.
W'' треб. W' обуч С' обуч
Т
W нач.
Т' обуч. Т'' обуч.
Т обуч.
Изменение во времени уровня обученности операторов W(TобyЧ) и стоимости обучения С(Тобуч) для комбинации обучения на тренажерах-имитаторах (I) и реальных АРМ СТС (II)
друга значения измеряемых величин (показателей качества обучения). Как известно, результат может быть назван случайным (стохастическим), как и соответствующие величины измерений (оценок).
Таким образом, рассматриваем Ж(Гобуч.) как функцию времени. Математическое описание процесса обучения оператора - это описание случайного процесса, при этом переменные процессы дискретны и могут принимать только отдельные значения в некотором интервале.
Распределение накопленной вероятности для дискретной величины ЩГобуч.) обозначим симво-
. к
лом Р(ю,t) = Р{W(Тбч) <ffl,} = ZP(x, t), где ю -
i= 1
некоторое число; i - число занятий с оператором.
При этом ЩТобуч.)<ю, означает, что все значения случайной величины ЩГобуч.) меньше детерминированной величины ю,.
Выбор варианта обучения наиболее целесообразно осуществлять на основе использования известного показателя «эффективность-стоимость» [Ю.И. Арепин и др.] или «качество обучения-сто-имость» путем расчета Р(ю, tyC^. для разных вариантов обучения или их сочетания. Этот же показатель можно использовать при комбинации вариантов обучения для обоснования времени обучения с помощью современных тренажеров-имитаторов на ПЭВМ и реальных АРМ на СТС.
Таким образом, обоснование средств и способов обучения операторов СТС должно включать количественную оценку эффективности применения тех или иных средств или их разумного сочетания.
Литература
Военная экономика: управление, планирование, военно-экономическая безопасность / Ю.И. Арепин [и др.]; [под ред. А.С. Сумина, Ю.И. Арепина]. М., 1995. 183 с.