Обратные связи автоматных моделей описания ЧС природного характера Текст научной статьи по специальности «Математика»

Список использованной литературы

1. Яременко С.А. Энергетические спектры пульсационной скорости в свободных турбулентных вентиляционных потоках / С.А. Яременко, С.А. Переславцева, Н.А. Руднева, В.А. Малин // Научный журнал. Инженерные системы и сооружения. - 2012. - № 3(8). - С. 32-38.

2. Надежность технических систем и техногенный риск/С.А. Сазонова, С.А. Колодяжный, Е.А. Сушко. Воронеж: ВГАСУ, 2013. - 148 с.

3. Кошмаров Ю.А. Процессы нарастания ОФП в производственных помещениях и расчет критической продолжительности пожара / Ю.А. Кошмаров, В.В. Рубцов. - М.: МИПБ МВД России, 1998. - 90 с.

4. Кошмаров Ю.А. Прогнозирование опасных факторов пожара в помещении: Учебное пособие / Ю.А. Кошмаров. - М.: Академия ГПС МВД России, 2000. - 118 с.

5. Колодяжный С.А. Математическая модель для определения критического времени эвакуации при пожаре / С.А. Колодяжный, В.А. Козлов, И.И. Переславцева // Научный вестник ВГАСУ. Строительство и архитектура. -2014. - № 3 (35). - С. 128-138.

6. Ботнарь М.И. Анализ пожарной безопасности объектов строительства в Российской Федерации / М.И. Ботнарь, А.В. Дерепасов, И.И. Переславцева, Д.Г. Титков, С.А. Яременко // Научное обозрение. - 2013. - № 9. - С. 426-430.

7. Колодяжный С.А. Исследование влияния наличия поворотов на пути движения людского потока на общее время эвакуации из здания / С.А. Колодяжный, И.И. Переславцева // Вестник ВИ ГПС МЧС России. - 2014. -№ 3 (12). - С. 51-55.

8. Есин В.М. Исследование процесса распространения продуктов горения по зданию при пожаре. В кн.: Моделирование пожаров и взрывов / Под общ. ред. Н.Н. Брушлинского и А.Я. Корольченко. - М.: Пожнаука, 2000. - С. 127-138.

9. Системы обеспечения микроклимата зданий и сооружений: учебное пособие / М.Н. Жерлыкина, С.А. Яременко. Воронеж: ВГАСУ, 2013. - 160 с.

ОБРАТНЫЕ СВЯЗИ АВТОМАТНЫХ МОДЕЛЕЙ ОПИСАНИЯ ЧС

ПРИРОДНОГО ХАРАКТЕРА

Н.В. Пешкова, адъюнкт Воронежский институт МВД России, г.Воронеж

К настоящему времени разработано множество различных подходов к описанию динамики ЧС [1]: на основе систем дифференциальных уравнений; с помощью сетей Петри; методом динамического равновесия; методом нейросемантических структур; методами когнитивной структуризации;

функционально структурными формами системного подхода; с помощью экспертных систем; методами ситуационного моделирования.

В настоящей работе рассматриваются автоматные методы исследования ЧС. Классическая теория [2] предполагает задание абстрактного автомата в виде кортежа

А = (5, X, у, /, я),

где б - вектор состояний автомата, (х,у) - входной и выходной алфавиты соответственно, f - функция перехода и g - функция выхода. Все величины данной пятерки являются детерминированными. На рисунке 1 показано, что для эффективной работы блока f необходимо организовать обратную связь. То есть как и положено, для Марковской цепи последующее состояние системы зависит от предыдущего.

Рис. 1. Схема управления конечного автомата

В качестве расширения данного метода в работе [3] для описания ЧС была предложена модель, объединяющая теорию игр и теорию Марковских цепей в виде конечного автомата. В статье [4] работой данного автомата моделировалась конкретная ситуация прорыва противопаводковой дамбы во время аномального наводнения на р. Амур в 2013 году. В работе [4] данная схема использовалась для ситуационного моделирования работы Зейской ГЭС в экстремальных ситуациях. На рисунке 2 показана схема управления для конечного автомата Байесовского типа.

Рис. 2. Структура обратной связи для схемы управления конечного автомата

Байесовского типа

Как видно из рисунка 2 в данном случае для принятия решения необходимо использовать еще одну обратную связь по выходу автомата. Значения выхода через обратную связь используется на входе функции f.

С точки зрения концептуальной модели ЧС [1] функции f соответствует опасный объект, функции g соответствует охранный объект, а оператор U отвечает за подсистему принятия решения. Согласно [3] оператор U обратной связи с помощью критерия Байеса выделяет оптимальную стратегию Оперативного Штаба y*. Дальнейший анализ системы зависит от количества используемых параметров. Если их достаточно много, то необходимо использовать методы ситуационного моделирования [4, 5]. Если же модель допускает точное решение, то ее анализ удобнее проводить простой подстановкой компонент платежных матриц в полученные выражения [3].

Список использованной литературы

1. Ямалов И.У. Моделирование процессов управления и принятия решений в условиях чрезвычайных ситуаций. М.: Лаборатория Базовых Знаний, 2013. - 288 с.

2. Hopcroft J.E., Motwani R., Ullman J.D. Introduction to AutomataTheory, Languages, and Computetion. NY: Addison-Wesley, 2003. -537 p.

3. Dumachev V.N. On semideterministic finite automata games type // Applied Math. Sciences, 2014, Vol. 8, no. 119. 5933-5941.

4. Думачев В.Н., Пешкова Н.В., Калач А.В., Чудаков А.А. Ситуационное моделирование прорыва противопаводковой дамбы во время аномального наводнения на дальнем востоке летом 2013 г. // Вестник ВИ ГПС МЧС России. 2013. - №4(9). - С. 35-39.

5. Думачев В.Н., Пешкова Н.В., Калач А.В., Чудаков А.А. Ситуационное моделирование работы Зейской ГЭС во время аномальных наводнений // Вестник ВИ ГПС МЧС России. 2014. - №2(11). - С. 18-25.

НОВОЕ НАПРАВЛЕНИЕ В ОБЛАСТИ АНТИПИРЕНОВ

ДЛЯ ПОЛИМЕРОВ

Д.Л. Подобед, преподаватель, м.т.н.

Гомельский инженерный институт МЧС Республики Беларусь,

г. Гомель

В данной работе авторами предложен способ модифицирования бентонитовых глин как составляющий этап в цепочке производства антипиренов для полимерных материалов. В основе работы лежит способность бентонитовых глин в силу структуры основообразующего минерала