CC BY
9
УДК 389
DOI: 10.24412/2071-6168-2023-5-500-501
РАЗВИТИЕ НАУЧНЫХ ОСНОВ УПРАВЛЕНИЯ РИСКАМИ ДЛЯ ОБЕСПЕЧЕНИЯ НАДЕЖНОСТИ В ПРОИЗВОДСТВЕННО-ТЕХНОЛОГИЧЕСКИХ ПРОЦЕССАХ НА ИНФРАСТРУКТУРНЫХ ОБЪЕКТАХ
О.И. Веревкина, И.А. Яицков
Развитие систем оценок риска на инфраструктурных объектах с использованием технических средств требует в том числе оценки такой компоненты как вероятность столкновения движущихся единиц с препятствием на основе учета и анализа многообразия факторов, определяющих возможность столкновения. В работе определены основные сценарии столкновения технических средств, при наличии препятствия и факторы, влияющие на него. Результаты применимы для оценки вероятности столкновения с загромождениями, возникающими на инфраструктуре вследствие техногенного воздействия - сходов лавин или оползней, камнепадов.
Ключевые слова: столкновение, расчет рисков, безопасность, инфраструктура, технологические решения, техногенная опасность.
Вероятность такого негативного фактора как столкновение технических средств с препятствием, рассматривалась исследователями [1-2]. В [1] рассматривалась вероятность наезда технического средства на пешехода. В [2] изложены меры по повышению пропускной способности переездов и безопасности движения с помощью средств контроля ситуации на переезде. Описаны действия дежурного работника на инфраструктуре, состояние и работа системы автоматики переезда. В [3] вопрос рассматривался с учетом обеспечение необходимой взаимной видимости перед пересечениями.
В данном случае рассматривается возможность столкновения технического средства при эксплуатации на инфраструктуре, а не на переезде, а в произвольной точке маршрута (в том числе и на необслуживаемом переезде), где находится препятствие, оценивается вероятность столкновения в зависимости от основных факторов: условий видимости, тормозного пути, наличие предупреждающих знаков. Поскольку в движении участвуют различные технические средства: пассажирские, мотор-вагонные, грузовые, то имеют место различные пути торможения технических средств и различные сочетания их с условиями видимости. С помощью нечетких вычислений оценивается вероятность рисков столкновения технического средства с препятствием за период времени.
Постановка задачи. Очевидно, что столкновение движущегося технического средства с препятствием произойдет, если тормозной путь (при скорости технического средства предшествующей столкновению) больше, чем расстояние видимости (видимость будем учитывать не только по погодным условиям, но и по ландшафтным). При построении модели будем учитывать, также то, что на участках различных категорий различные скорости, а тормозной путь пассажирских, грузовых, мотор-вагонных технических средств различен. Вероятность каждого случая возможного столкновения можно оценить, построив дерево событий, заключающегося в наличии тех или иных обстоятельств и их сочетания.
Схема рассмотрения возможности столкновения представлена на рис.1
Препятствие ,,,
г Тормозной путь
пп_оо.
Видимость
ОСТ
Рис. 1. Схема для оценки вариантов «наличие столкновения» -«отсутствие столкновения»
Задача состоит в том, чтобы построить соответствующее дерево событий и оценить вес точек «ветвления», а затем, с помощью общего логико-вероятностного метода построить вероятность прогнозирования события, в данном случае - столкновения с препятствием.
Анализ проблемы. Поскольку ключевыми входными данными, определяющими возможность схода является видимость, скорость поезда, длина тормозного пути, приведем эти данные в таблицах 1-2, сформированные на основе данных из источников [4-6].
В [7-11] представлены требования по видимости для служебных переходов, в общем согласованные с длиной тормозных путей в обычные атмосферные условия нормальной видимости.
Тормозные пути для различных видов технических средств, в зависимости от скорости, приведены в таблице 1.
Таблица 1
Тормозные пути для различных видов технических средств в зависимости от скорости_
№ п/п Скорость, км/ч Технические средства
Пригородные Дальн. след Грузовые
№ j (1-13) V тормозн. путь тормозн. путь тормозн. путь
1 20 6 20 50
2 30 14 39 87
3 40 26 67 134
4 50 40 103 191
5 60 58 149 262
6 70 79 205 345
7 80 103 271 441
8 90 130 349 551
9 100 158 428 -
10 110 197 536 -
11 120 227 629 -
12 130 258 751 -
13 140 290 886 -
Таблица 2 оставлена на основе частоты возможного усугубления фактов возникновения возможных рисков погодных явлений: туман, снежные разряды, ливень, (графы 1-4), 5 - прочие погодные условия.
Таблица 2
Вероятности плохой, удовлетворительной и хорошей видимости (расстояние 1г) метров, __г = 1 - 4 по погодным условиям__
№ i Диапазон видимости в м.(11 , м) Относительная частота по погодным условиям (к единице времени - год) р2п(0 Относительная частота по ландшафтным условия (к общей длине путей) Р2,0) суммарное значение вероятности плохой видимости Р2О)
1 и < 50 0.008219 0 0.00822
2 50< /¡<100 0.008219 0 0.00822
3 100< Ь <200 0.013699 0 0.0137
4 200<и <300 0.016438 0.0108 0.02724
5 300< и <400 0.019178 0.0217 0.04088
6 400<и <500 0.021918 0.0365 0.05842
7 500<Ь <600 0.024658 0.0548 0.07946
8 600< и <700 0.027397 0.0365 0.0639
9 700<Ь <800 0.030137 0.0282 0.05834
10 800<и <900 0.032877 0.0141 0.04698
Вероятности плохой, удовлетворительной и хорошей видимости по ландшафтным условиям учитываются исходя из доли общего количества кривых малых радиусов (200 м), средних до (500 м) и большого (900 м), соответствующие вероятности представлены в графе 4 таблицы 2, разработанной на основании данных о суммарной длине кривых по на инфраструктуре ОАО «РЖД», представленным на рис. 2.
я |
18000 п 16000 14000 12000 10000 яооо 6000 -4000 2000 о
-
■
Р1
200<К£400
400£К<700
700£К£900
Радлус кривых
Рис. 2. Распределение количества кривых малого и среднего радиуса
Ниже на рисунке 3 представлены соотношение вероятностей проявления диапазонов видимости по погодным и ландшафтным условиям.
Для оценки вероятности столкновения технических средств на инфраструктурных объектах построим дерево событий, [9-11], исходя из следующих последовательных вариантов событий:
1 - установлено наличие препятствия на пути следования работниками, обслуживающими и контролирующими техническое состояние инфраструктурного объекта или диспетчерами? (да-нет);
2 - техническое средство грузовое? (да нет);
3 - уровень видимости на момент нахождения технического средства перед препятствием больше тормозного пути? (да-нет);
Такое дерево представлено на рис.4.
0.035
2<XI<R<5DO ЗиСКЯЮТ 4(ХКЯ<500 5№<К<61К> 6(ККЯ<700 ТООЙКЗОО 80СКК<900
Радиусы кривых
Рис. 3. Соотношение вероятности проявления факторов атмосферного и ландшафтного характера в зависимости от диапазонов радиусов кривых
Установлено наличие уровень видимости
Техническое
препятствия больше тормозного
ответственными средство грузовое? пути?
работниками?
Да
Остановка перед препятствием
Да
Нет
Остановка перед препятствием
Столкновение
Да
Нет
Остановка перед препятствием
Столкновение
Рис. 4. Дерево событий при наличии препятствия на путях
В соответствии с данным деревом событий, вероятность столкновения: будет определяться суммой вероятностей 3-х блоков, в правой части рисунка (столкновение): Для пригородных технических средств (мотор-вагонный состав)
Рстпп =(1-рг)- кпп■ '¿р2(1)-Р3пп(1,]) (1)
Для пассажирских технических средств:
Рстппс =(1-р1)кпдс^р2(1)^ р3пдс(1,]) (2)
Для грузовых технических средств:
Рстгп =(1-р1) кг^1р2(1)^рЗгОЛ)) (3)
где Рстпп, Рстппс, Рстгп - вероятности столкновения для пригородных, пассажирских, грузовых технических средств; кпп - доля пригородных технических средств в общем объеме; кппс -доля пассажирского движения в общем объеме; кг - доля грузового движения в общем объеме; р1 - вероятность обнаружения препятствия обходчиками или диспетчером по разрывам линий связи (0,5); р2(10 - вероятность видимости в интервале 1 (см. таблицу 2); рэппО), Рэпдс(0, РэгО) - вероятность того, что при скорости } пригородное техническое средство, дальнего следования, грузовое (соответственно) столкнется со препятствием (тормозной путь больше чем ¡¡1) при диапазоне видимости 1:
' 1 если Тпп (Л > ¡12
Тпп(Л - ¡1 , < Т ( Л) < , (4)
Р3пп(1,]) =
Р3пдс© =
42 1Л
0, если Тпп (Л < ¡1
1 если Тпп (Л > ¡12 Тпдс (1) - ¡¡1
¡., < Т (1) < ¡ 2
¡ -¡
.2 .1
если ¡а < Тпдс(Л < ¡2
(5)
0 если Тпдс (Л < ¡а 502
РЭгО) =
1, если Тг > /i2
т - и
-^ если 1а < Тг < 122
(6)
и - и
Ч 2 1Л
0, если Тг < /i1
где /ц, и2 нижняя и верхняя границы интервала видимости № 1; Тт0), Тпдсф, Тгф - тормозные пути пассажирских пригородных, пассажирских дальнего следования, грузовых технических средств соответственно (таблица 1).
Поскольку событие столкновение объединяются логическим «или», в итоге вероятность столкновения будет определяться суммой вероятностей 3-х блоков, в правой части рисунка (столкновение):
Рст =(1-р1)-[кпп 1р2(1)-P3пп(i,j)+Kпдс■'Zр2(/)■ р3пдс(1,])+ кг^2(Ц^ р3г(1,]))] (7)
Ниже, в таблице 3 приведены значения участвующих в вычислении величин (4) - (6), в зависимости от скорости.
Рассчитанные по формулам (4-6) вероятность того, что при заданном диапазоне скорости ] техническое средство дальнего следования столкнется с препятствием (тормозной путь больше чем Д), при видимости 1 представлены для примера, в Таблице 3.
Таблица 3
Вероятности возникновения рисков при столкновении с препятствием для различных сочетаний
скорости и интервала видимости
вероятность видимости Р3шс(Ц))
10
11
12
13
Скорость
30
40
50
60
70
90
100
110
120
видимость
130
140
Ь < 50
0.78
50< /¡<10Р
0.00
0.34
100< и
<200
0.00
0.00
0.03
0.49
200< и
<300
0.00
0.00
0.00
0.00
0.05
0.71
300< I
<400
0.00
0.00
0.00
0.00
0.00
0.00
0.49
400< I
<500
0.00
0.00
0.00
0.00
0.00
0.00
0.00
0.28
500< и
<600
0.00
0.00
0.00
0.00
0.00
0.00
0.00
0.00
0.36
600< и
<700
0.00
0.00
0.00
0.00
0.00
0.00
0.00
0.00
0.00
0.29
700< I
<800
0.00
0.00
0.00
0.00
0.00
0.00
0.00
0.00
0.00
0.00
0.51
800< I
<900
0.00
0.00
0.00
0.00
0.00
0.00
0.00
0.00
0.00
0.00
0.00
0.86
2
3
4
5
6
7
8
9
1
1
1
1
1
1
1
1
1
1
1
Результаты расчетов. Результаты расчета вероятности столкновения при входных данных: кпп = 0.2; кппс = 0.4; кг = 0.4.
Для скоростей от 40 до 90 км/ч получаем вероятности столкновения при единичном появлении препятствия в течение рассматриваемого периода времени (год) представлены на графически на рис. 5.
60 10 30 90
Скорость перед тортнакянеи (км/ч)
Рис. 5. Вероятность столкновения при единичном появлении препятствия в течение рассматриваемого периода времени (год) для скоростей от 40 до 90 км/ч
0,25 0,2 0,15 0,1 0,05 0
Т
20
30
40
50
60
70
80
90
140
100 110 120 130
Скорость пассажирского состава
Рис. 6. Вероятность столкновения при единичном появлении препятствия в течение рассматриваемого периода времени (год) для скоростей от 20 до 140 для пассажирского движения
Результаты расчета для скоростей от 20 до 140 для пассажирских технических средств представлены на рис. 6.
На графике видно, что вероятности столкновения с препятствием может достигать значимых величин для скоростей движения от 0.1 до 0.22 для скоростей от 120 до 140 км.
Выводы
1. Развитие научных основ управления рисками для обеспечения надежности в производственно-технологических процессах на инфраструктурных объектах показывают, что для единичного появления препятствия в условия плохой видимости вероятности столкновения с препятствием может достигать значимых величин для скоростей движения от 0.1 до 0.22 для скоростей от 120 до 140 км.
2. Для диапазонов кривых 200 < R < 500 и 600 < R < 900 вклады в вероятность столкновения фактора плохой видимости по состоянию атмосферы и плохой видимости по виду ландшафта сопоставимы, но преобладающим фактором является фактор видимости. Для диапазона 500 < R < 600 ведущим является фактор ландшафта.
3. Предлагаемая модель расчета позволяет оценить вероятность столкновения с препятствиями, при известных интенсивностях природных явлений, таким образом повысить безопасность эксплуатации инфраструктурного объекта.
Список литературы
1. Замышляев А.М. Автоматизация процессов комплексного управления техническим содержанием инфраструктуры железнодорожного транспорта. Диссертация на соиск. ученой степени доктора техн. наук. М., 2013. 340 с.
2. Щиголев С.А Современные способы и средства предупреждения ДТП на переездах // Железнодорожный транспорт, №10. 2018. C. 27-29.
3. Хашев А.И. Развитие железнодорожно-автомобильных пересечений в транспортной системе на основе комбинированного имитационно-аналитического моделирования. Диссерт. на соиск. степени канд. техн. наук, 2021. 163 с.
4. Крылов В.И., Крылов В.В. Автоматические тормоза подвижного состава: Учебник для учащихся техникумов ж.-д. трансп. 4-е изд., перераб. и доп. М.: Транспорт, 1983. 360 с.
5. Астапенко П.Д. Авиационная метеорология [текст] / П.Д. Астапенко, А.М. Баранов, И.М. Шварев. М.: Транспорт, 1985. 262 с.
6. Иванов В.Х., Литвинов В.И. Синоптическая и авиационная метеорология / Г.Г. Грицай, Л.М. Горячев. М.: Воениздат, 1985. 472 с.
7. Технические требования к служебным проходам по территориям железнодорожных станций и других структурных подразделений ОАО "РЖД". ОАО "РЖД" 24 декабря 2012. N 2667р. 16 с.
8. Пешеходные переходы через железнодорожные пути. Технические требования", утвержденные распоряжением ОАО "РЖД" от 23.12.2009 N 2655р с изменениями, внесенными распоряжением ОАО "РЖД" от 9.09.2010 N 1896р. 16 с.
9. Шевандин М.А., Анненков А.М., Выгнанова Т.М. Оценка опасности наезда и средства защиты при переходе железнодорожных путей. Методические указания к дипломному проектированию. М., 1985. 46 с.
10. Можаев А.С. Общий логико-вероятностный метод анализа надёжности сложных систем. Л.: ВМА им. Гречко, 2000. 68 с.
11. Рябинин И.А., Черкасов Г.Н. Логико-вероятностные методы исследования надёжности структурно-сложных систем. М.: Радио и связь, 1981. 248 с.
12. Веревкина О.И. О системе оценки рисков в области функциональной безопасности движения поездов // Мир Транспорта, 2017, Т.15. №6 (73). С. 206-221.
Веревкина Ольга Иивановна, канд. техн. наук, доцент, ov18111966@mail.ru, Россия, Ростов-на-Дону, Ростовский государственный университет путей сообщения,
Яицков Иван Анатольевич, д-р техн. наук, профессор, декан, yia_nis@rgups.ru, Россия, Ростов-на-Дону, Ростовский государственный университет путей сообщения
DEVELOPMENT OF SCIENTIFIC FOUNDATIONS OF RISK MANAGEMENT TO ENSURE RELIABILITY IN PRODUCTION AND TECHNOLOGICAL PROCESSES AT INFRASTRUCTURE FACILITIES
O.I. Verevkina, I.A. Yaitskov
The development of risk assessment systems at infrastructure facilities using technical means requires, among other things, an assessment of such a component as the probability of a collision of moving units with an obstacle based on the consideration and analysis of a variety offactors determining the possibility of a collision.
The paper defines the main scenarios of the collision of technical means, in the presence of obstacles and factors affecting it. The results are applicable to assess the probability of collision with clutter arising on the infrastructure due to man-made impacts - avalanches or landslides, rockfalls.
Key words: collision, risk calculation, safety, infrastructure, technological solutions, man-made danger.
Verevkina Olga Ivanovna, candidate of technical sciences, docent, ov18111966@mail.ru, Russia, Rostov-on-Don, Rostov State University of Railway Transport,
Yaitskov Ivan Anatolyevich, doctor of technical sciences, professor, dean, yia_nis@rgups.ru, Russia, Rostov-on-Don, Rostov State University of Railway Transport
УДК 658.511
DOI: 10.24412/2071-6168-2023-5-505-506
МЕТОДИКА ОЦЕНКИ КАЧЕСТВА КОМПЬЮТЕРНЫХ СИСТЕМ ПРЕДЪЯВЛЯЕМЫМ
ТРЕБОВАНИЯМ
В.Ю. Анцев, Н.В. Анцева, А.В. Анцев
Рассмотрена актуальность оценки качества программного обеспечения. Приведены параметры оценки качества программного обеспечения на основе модели, представленной в ГОСТ Р ИСО/МЭК 25010-2015, с точки зрения основного пользователя. Представлен результат оценки качества программы ResSpot прогнозирования качества сварных соединений по показателям ГОСТ Р ИСО/МЭК 25010-2015 и сравнение полученного результата с целевым значением.
Ключевые слова: программное обеспечение, оценка качества, управление качеством.
С развитием высокотехнологичных отраслей промышленности все более высокие требования предъявляются к эффективному информационному обеспечению, включающие в себя в том числе и высококачественное программное обеспечение (ПО). ПО используется в самых различных областях науки и техники, и основная задача при этом - удовлетворение потребностей различных заинтересованных сторон, и в первую очередь непосредственных пользователей ПО. Например, персонал предприятия, использует в работе информационные ресурсы для значительного повышения производительности труда, качества и конкурентоспособности производимой продукции [1].
Оценка качества ПО регламентирована стандартом ISO/IEC 25010:2011, который определяет оценочные характеристики качества программного обеспечения. В России принят стандарт ГОСТ Р ИСО/МЭК 25010-2015 «Информационные технологии (ИТ). Системная и программная инженерия. Требования и оценка качества систем и программного обеспечения (SQuaRE). Модели качества систем и программных продуктов» [2], являющийся идентичным стандарту ISO/IEC 25010:2011.
На данный момент серия SQuaRE рассматривает три модели качества: модель качества при использовании и модель качества продукта, определенные в стандарте ГОСТ Р ИСО/МЭК 25010-2015, и модель качества данных, определенная в ИСО/МЭК 25012.
В ГОСТ Р ИСО/МЭК 25010-2015 для каждой модели качества приведены характеристики, по которым можно провести оценку качества ПО с точки зрения заинтересованных сторон. В соответствии со стандартом выделяют три группы заинтересованных сторон. Во-первых, основной пользователь, т. е. лицо, взаимодействующее с системой для достижения основных целей. Во-вторых, вторичные пользователи, т. е. лица, осуществляющие поддержку. В качестве вторичных пользователей выступают провайдер контента, системный инженер/администратор, руководитель безопасности, специалист по обслуживанию, анализатор, специалист по портированию, установщик. В-третьих, косвенный пользователь, т. е. лицо, которое получает результаты, но не взаимодействует с системой.
На основе вышесказанного можно сделать вывод, что процесс оценки ПО достаточно трудоемкий, а его алгоритм может меняться в зависимости от влияния различных факторов, в первую очередь от области применения.
Например, в области сварочного производства существует задача оптимизации технологии -минимизация вероятности возникновения дефектов сварки, которую решают еще на стадии проектировании технологии благодаря применению комбинации компьютерного моделирования сварочного процесса и статистических методов оценки вероятности получения соединений с заданными показателями качества. При этом можно эффективно использовать компьютерные модели процессов сварки, которые основаны на численном решении уравнений математической физики.
