CC BY
17
Вывод:
Как видно из таблицы, погрешность измерений и вычислений составляет не более 3,2%, что является допустимым отклонением.
Таким образом, можно сделать вывод, что данная математическая модель адекватна и может применяться при расчетах точности обработки.
Список литературы / References
1. Драгун А.П. Режущий инструмент / А. П. Драгун. - Л.: Лениздат, 1986. - 271 с.
2. Петрушин С.И. Основы формообразования резанием лезвийными инструментами / С. И. Петрушин . Учебное пособие. Томск: Изд. ТГУ, 2003. - 172с.
3. Пестрецов, С.И. Компьютерное моделирование и оптимизация процессов резания: учеб. пособие / С.И. Пестрецов. - Тамбов: Изд-во Тамб. гос. техн. ун-та, 2009 - 104 с. - 100 экз. - ISBN978-5-8265-0795-7.
Список литературы на английском языке/ References in English
1. Dragun A.P. Rezhushhij instrument [Cutting instrument] / A. P. Dragun. - L.: Lenizdat, 1986. - 271 s. [in Russian]
2. Petrushin S.I. Osnovy formoobrazovanija rezaniem lezvijnymi instrumentami [Fundamentals of forming cutting blade tools] / S. I. Petrushin . Uchebnoe posobie. Tomsk: Izd. TGU, 2003. - 172s. [in Russian]
3. Pestrecov, S.I. Komp'juternoe modelirovanie i optimizacija processov rezanija: ucheb. posobie [Computer simulation and optimization of cutting processes: proc. allowance] / S.I. Pestrecov. - Tambov: Izd-vo Tamb. gos. tehn. un-ta, 2009 -104 s. - 100 jekz. - ISBN978-5-8265-0795-7. [in Russian]
DOI: 10.18454IIRJ.2016.54.058 Дмитриев М.С.
Доктор технических наук, Южно-Уральский государственный гуманитарно-педагогический университет ОЦЕНКА СЛОЖНОСТИ АЛГОРИТМА ДЕЯТЕЛЬНОСТИ ОПЕРАТОРОВ ТРАНСПОРТНО-ТЕХНОЛОГИЧЕСКИХ МАШИН
Аннотация
В статье рассмотрены принципы алгоритмического описания деятельности операторов по управлению технологическим процессом транспортно-технологических машин. Показаны примеры логической и блочной записи алгоритма выполнения технологической настройки зерноуборочного комбайна, приведены нормированные показатели логической сложности и стереотипности, позволяющие оценить сложность работы операторов. Результаты расчета указанных показателей позволяют сделать вывод о значительной информационной перегрузке и сложности деятельности операторов по управлению технологическим процессом зерноуборочных комбайнов, что, в свою очередь, негативно сказывается на безопасности, производительности и качестве их работы.
Ключевые слова: безопасность транспортно-технологических процессов, зерноуборочный комбайн, алгоритм, логическая сложность, стереотипность.
Dmitriev M.S.
PhD in Engineering, Ural State Humanitarian Pedagogical University
ASSESSMENT OF COMPLEXITY OF TRANSPORT AND TECHNOLOGICAL MACHINES OPERATORS'
ACTIVITY ALGORITHM
Abstract
In this paper the principles of the algorithmic description of operators' activities for technological process of transport and technological machines management are considered. Examples of logical and block record of algorithm of a combine harvester technological regulation are shown, the rated indicators of logical complexity and stereotype allowing to estimate complexity of operators' work are given. Results of calculation of these indicators allow to draw a conclusion on a considerable information overload and complexity of operators ' activities for combine harvesters technological process management that negatively affects safety, productivity and quality of their work.
Keywords: safety of transport and technological processes, combine harvester, algorithm, logical complexity, stereotype.
В последние годы в нашей стране происходит большое количество несчастных случаев при работе на транспортно-технологических машинах в различных отраслях народного хозяйства. Причинами такой неблагоприятной ситуации является устаревшая техника, нехватка квалифицированных специалистов, а также несовершенство конструкции узлов и механизмов указанных машин. Все вышесказанное в полной мере можно отнести и к сельскохозяйственному производству.
Согласно статистическим данным [1] показатели травматизма среди операторов мобильных сельскохозяйственных машин в 3 раза выше, чем в целом по отрасли. По имеющимся данным основными источниками травмирования с временной потерей трудоспособности или летальным исходом являются тракторы - около 50 % и транспортные средства - 18.. .23%. Зерноуборочные комбайны также относятся к таким источникам (около 13 %).
Как отмечалось выше, одной из причин несчастных случаев является конструктивное несовершенство техники, ее недостаточная приспособленность к психофизиологическим возможностям операторов. То есть, деятельность операторов по управлению, технологической настройке и техническому обслуживанию сельскохозяйственных транспортно-технологических машин зачастую оказывается сложна и небезопасна.
Деятельность оператора транспортно-технологической машины по управлению технологическим процессом может быть описана различными методами. Для более наглядного представления о деятельности оператора и последующей количественной оценки ее сложности наибольшее распространение получил операционно -структурный
метод. Данный метод осуществляется на операционно-психологическом уровне и основан на алгоритмическом описании работы оператора [2].
В данном случае алгоритм является описанием выполнения в определенной последовательности элементарных операций, в сумме представляющих систему операций, при решении той или иной задачи по управлению технологическим процессом. В качестве критерия элементарности операций при анализе деятельности оператора принята способность выполнять их как единый целостный акт. Элементарные операции, воспринимаемые как единое целое, и логические условия (условия, определяющие, какой из возможных «операторов» будет иметь место при выполнении или невыполнении этого условия) составляют алгоритм. Логические условия выступают как информационные единицы в процессе формирования или выбора условия, а «операторы» - как те или иные действия человека.
Из существующих двух основных форм записи алгоритмов (логической и блочной) предпочтение отдается первой по причине ее компактности. Однако блочная схема записи является более наглядной.
Рассмотрим в качестве примера описание упрощенного алгоритма деятельности оператора зерноуборочного комбайна (ЗУК) в процессе регулирования положения шнека жатки по высоте (не учитываются подготовительные операции такие, как подход к объекту регулирования, выбор инструмента и т.п.) (рис. 1).
Рис. 1 - Регулировка положения шнека жатки по высоте
Запись логической схемы алгоритма осуществляется в строчку в виде последовательности «операторов», которые обозначаются заглавными буквами латинского алфавита, и логических условий, обозначаемых строчными буквами. После каждого логического условия стоит начальная нумерованная стрелка; конечная стрелка с таким же номером стоит перед каким-либо другим членом алгоритма.
Структура алгоритма регулирования зазора между спиралью шнека и днищем жатки (для одной стороны жатки)
выглядит следующим образом: А - замер имеющегося зазора; А2, А, А, А - ослабление первой, второй, третьей и четвертой гайки плиты соответственно; А6 - ослабление нижней гайки регулировочного винта; А7-вращение верхней гайки регулировочного винта по часовой стрелке; А„ - вращение гайки против часовой стрелки;
А9 - замер зазора; А10 - затягивание нижней гайки регулировочного винта; А1,Аг, Аз, Ад - затягивание первой, второй, третьей и четвертой гайки плиты соответственно; Р1 - проверка условия, был ли имеющийся зазор меньше требуемого для данных условий уборки; Р - проверка условия, был ли зазор отрегулирован правильно [3] .
Поскольку «операторы»
А А одновременно сработать не могут, для их разделения вводится ложное логическое условие, которое обозначается буквой С. В соответствии с принятыми правилами и обозначениями логическая схема представленного алгоритма будет выглядеть следующим образом:
1 2 3
А; А2АзА4А5 А6 - Р1 Т А7 с Т - А8 - А9 Р2 Т А^ Ап, А^, А0, Аи. (1)
3 1 2
Блочная схема записи данного алгоритма представлена на рис. 2.
Рис. 2 - Пример блочной записи алгоритма
Алгоритмическая запись процесса выполнения технологических регулировок позволяет определить количественные показатели, характеризующие его сложность. Наиболее характерными являются нормированные показатели стереотипности и логической сложности.
Предположим, что алгоритм состоит из N членов, включающих N элементарных «операторов» и N
логических условий. Разбив алгоритм на комплексные группы, включающие по одной группе «операторов» и
логических условий, получим П и П групп, каждая из которых содержит Ш элементов, в их числе Шо и Шл
логических условий. Отношение характеризует долю элементарных «операторов» в алгоритме; отношения
N
Ши и Ш°1 - распределение «операторов» по группам.
n0 шо
Нормированный коэффициент стереотипности определяется как сумма произведений этих отношений:
~ ^о N ш ш 1поШ = 2 _0.__01__01 =_2_01
н N N Ш
00
Аналогично можно определить нормированный коэффициент логической сложности:
1
LH * ^
N j
N mj
(3)
При вычислении нормированного коэффициента стереотипности алгоритм разбивается на комплексные группы, начиная с первой группы «операторов». При определении нормированного коэффициента логической сложности - с
первой группы логических условий. В этом случае группа «операторов» до первого логического условия не
*
учитывается, поэтому в формуле (3) количество членов алгоритма вместо N обозначено через N .
На основании имеющихся экспериментальных данных [2] установлено, что если Ън ^ 0,25 и Ьн < 0,20, то при
реализации данного алгоритма возможности человека учтены достаточно полно. Нормальная работа оператора будет при выполнении условия:
0,25 < Ън < 0,85 и Ьн < 0,20 . (4)
При Ън > 0,85 необходимо автоматизировать данный процесс; при Ьн > 0,20 работа оператора сложна, имеет
место информационная перегрузка и т.д.
Результаты оценки сложности алгоритмов деятельности операторов по управлению технологическим процессом ЗУК в зависимости от изменения различных факторов условий уборки, полученные в ходе экспериментальных исследований в хозяйствах Челябинской области, представлены в табл. 1.
Таблица 1 - Результаты расчета нормированных показателей стереотипности и логической сложности алгоритма
Факторы условий уборки Способ уборки* N * N No n o Z н N л n л L н
Культура ПК 165 158 49 39 0,19 118 38 0,49
ПО 159 151 47 37 0,17 112 36 0,46
Урожайность ПК ПО 188 178 179 171 54 63 46 41 0,14 0,20 154 115 45 40 0,52 0,45
Влажность ПК 210 201 61 54 0,11 149 53 0,55
ПО 189 181 55 48 0,11 134 47 0,55
Высота стеблестоя ПК 129 122 52 38 0,21 77 37 0,43
Густота стеблестоя ПК 98 91 39 27 0,24 59 26 0,38
Засоренность ПК ПО 158 125 151 118 61 50 43 34 0,19 0,21 97 75 42 34 0,66 0,45
Полеглость ПК 123 116 48 31 0,11 68 30 0,61
Примечание: * ПК - прямое комбайнирование; ПО - подбор и обмолот валков
Как видно из табл. 1, условие (4) в деятельности оператора зерноуборочного комбайна по управлению технологическим процессом при изменении факторов условий уборки не выполняется, поскольку значения нормированного коэффициента стереотипности Z меньше установленного, а значения нормированного
коэффициента логической сложности L в несколько раз превышают норму. Это позволяет сделать вывод о том, что
возможности оператора в данном случае учтены недостаточно. Результаты оценки сложности алгоритма деятельности по управлению технологическим процессом ЗУК подтверждают значительную информационную перегрузку и сложность работы оператора (необходимость слежения за большим количеством выходных параметров и выполнения большого количества различных управляющих действий). Что, в свою очередь, негативно сказывается на функциональном состоянии оператора и повышает вероятность возникновения несчастных случаев [4].
Кроме того, наблюдения показали, что в реальных условиях уборки оператор невольно упрощает алгоритм деятельности. В результате, фактически выполняемый алгоритм управления технологическим процессом и его характеристика значительно отличаются от предписываемого, что отрицательно сказывается на количественных и качественных показателях работы зерноуборочных комбайнов.
Таким образом, дальнейшие исследования в области повышения безопасности, производительности и качества работы сельскохозяйственных транспортно-технологических машин (в т.ч. зерноуборочных комбайнов) должны быть направлены на упрощение деятельности операторов по управлению технологическим процессом.
Список литературы / References
1. Официальный Интернет-сайт Росстата: URL: http://www.gks.ru.
2. Справочник по инженерной психологии / Под ред. Б.Ф. Ломова. - М.: Машиностроение, 1982. - 368 с.
3. Дмитриев М.С. Улучшение условий и охраны труда операторов зерноуборочных комбайнов за счет совершенствования механизмов регулирования рабочих органов: Дис. ... канд. техн. наук. - Челябинск, 2004. - 230 с.
4. Кутепов Б.П., Дмитриев М.С. и др. Оценка риска травмирования механизаторов при выполнении регулировок зерноуборочных комбайнов // Механизация и электрификация сельского хозяйства. - М., 2005 - №3 - С. 20-21.
л
Список литературы на английском языке / References in English
1. Official Internet site of Rosstat: URL: http://www.gks.ru.
2. Spravochnik po inzhenernoi psikhologiy/ pod red. B.F. Lomova. [The reference book on engineering psychology]. М.: Mashinostroienye, 1982. - 368 P. [in Russian]
3. Dmitriev M.S. Uluchshenye usloviy i okhrany truda operatorov zernouborochnykh kombainov za schyot sovershenstvovaniya mekhanizmov regulirovaniya rabochikh organov: Dis. ...kand. tekh. nauk [Improvement of combine harvesters operators conditions and labor protection due to perfection of mechanisms of regulation of working parts: Ph.D. thesis]. - Chelyabinsk, 2004. - 230 P. [in Russian]
4. Kutepov B. P., Dmitriev M. S. Otsenka riska travmirovaniya mekhanizatorov pri vypolneniy regulirovok zernouborochnykh kombainov [Assessment of machine operators' risk of traumatizing when performing adjustments of combine harvesters] // Mekhanizatsiya i elektrifikatsiya selskogo khozyaistva [Mechanization and electrification of agriculture]. - M, 2005 - # 3 - P 20-21. [in Russian]
DOI: 10.18454/IRJ.2016.54.250 Забалуева Ю.Ю.1, Баженова Б.А.2, Бурханова А.Г. 3, Мелешкина Н.В.4, Андреева С.В.5
1ORCID: 0000-0001-5366-8811, Кандидат технических наук, 2ORCID: 0000-0001-7380-5959, Доктор технических наук, 3Магистр, 4Аспирант, Восточно-Сибирский государственный университет технологий и управления, 5Кандидат технических наук, Забайкальский институт предпринимательства - филиал Сибирского университета потребительской кооперации Работа выполнена при поддержке гранта «Молодые ученые ВСГУТУ» ИЗУЧЕНИЕ КАЧЕСТВА НАСТОЕВ И ОТВАРОВ ИЗ РАСТИТЕЛЬНОГО СЫРЬЯ
Аннотация
В статье представлены результаты исследования качественных показателей настоев из плодов шиповника Даурского и отвара цетрарии исландской. Выявлено, что экстракты дикоросов обладают высокими органолептическими характеристиками, обогащены биологически активными компонентами и могут быть использованы в технологиях мясных изделий. Настои из плодов шиповника предполагается вводить в качестве добавки в рецептуры сырокопченых мясопродуктов, а отвары цетрарии исландской - в рецептуры эмульгированных мясных изделий.
Ключевые слова: настой, отвар, растительные компоненты, биологически активные вещества, продукты питания.
Zabalueva Yu.Yu.1, Bazhenova B.A. 2, Burchanova A.G.3, Meleshkina N.V.4, Andreeva S.V.5
1ORCID: 0000-0001-5366-8811, PhD in Engineering,
2ORCID: 0000-0001-7380-5959, PhD in Engineering,
3undergraduate, 4postgraduate student,
East-Siberian State University of Technology and Management,
5PhD in Engineering,
Zabaikalian Institute of business-branch of the Siberian University of consumer cooperation THE STUDY OF THE QUALITY OF EXTRACTS AND DECOCTIONS FROM PLANT MATERIAL
Abstract
The article presents the results of the research of quality characteristics of extracts from Rosa daurica Pall and decoction from Cetraria Islandica. It has been revealed that the extracts of the wild plants have high sensory characteristics, enriched with biologically active components and can be used in meat products technology. The extracts from dog-rose hips are supposed to be administered as an additive in the recipes of uncooked smoked meat product and the decoction from Cetraria Islandica - in the recipes of emulsified meat products.
Keywords: extract, decoction, plants, biologically active substance, food products.
Поиск эффективных растительных источников биологически активных веществ (БАВ), изучение их х имического состава и свойств, для использования в составе пищевых продуктов, как массового потребления, так и специализированного питания является одним из перспективных направлений современного развития производства продуктов питания. Для получения важных физиологически активных компонентов пищи используются растительные ресурсы, среди которых интерес представляют дикоросы, как дополнительные источники БАВ [1].
Перспективными источниками растительного сырья при создании мясопродуктов являются плоды шиповника Даурского Rosa daurica Pall и цетрария исландская Cetraria Islandica (L.) Ach.
Шиповник Даурский и цетрария исландская привлекают внимание специалистов пищевых отраслей из-за уникального химического состава и содержания БАВ широкого спектра действия. Известно, что с целью придания сырокопченым колбасам специфических вкусо-ароматических свойств в традиционной технологии используются виноматериалы - товары высокой ценовой категории. Поэтому исследования, посвященные возможности применения взамен вино-водочной продукции фитонастоев в производстве сырокопченых мясных изделий являются на сегодняшний день перспективными. Ранее проведенными исследованиями было доказано, что настойка из плодов шиповника является источником природных БАВ и выполняют полифункциональную роль в качестве антиоксиданта, цветокорректора и ароматизатора [2].
