11 Протокол испытания
В протоколе испытания приводят следующие данные:
- наименование испытательной лаборатории;
- наименование заказчика;
- наименование изготовителя (поставщика) материала;
- описание материала или изделия, техническую документацию, а также торговую марку, состав, толщину, плотность, массу и способ изготовления образцов, характеристику экспонируемой поверхности, для слоистых материалов - толщину каждого слоя и характеристику материала каждого слоя;
- параметры распространения пламени (длина распространения пламени, КППТП), а также время воспламенения образца;
- вывод о группе распространения материала с указанием величины КППТП;
- дополнительные наблюдения при испытании образца: выгорание, обугливание, плавление, вспучивание, усадка, расслоение, растрескивание, а также другие особые наблюдения при распространении пламени.
12 Требования безопасности Помещение, в котором проводят испытания, должно быть оборудовано приточно-вытяжной вентиляцией. Рабочее место оператора должно удовлетворять требованиям электробезопасности по ГОСТ 12.1.019 и санитарно-гигиеническим требованиям по ГОСТ 12.1.005.
Основные подходы в математическом моделировании техногенных катастроф.
Целью является повышение эффективности управления сложными организационно-техническими и социально-экономическими системами на основе ситуационных моделей.
Для достижения этой цели определены следующие задачи:
- обоснование актуальности поставленных задач посредством анализа современного состояния систем поддержки принятия решений и анализ подходов и методов математического моделирования, применяемых в управлении сложными системами;
- создание модели знаний о ситуациях и решениях на основе их формализованного представления;
- разработка и исследование алгоритмов классификации и распознавания ситуаций;
- разработка и исследование алгоритмов формирования новых возможных ситуаций и управляющих воздействий в них;
- исследование работоспособности разработанных моделей и алгоритмов посредством их программной реализации.
Объектом исследования являются методы и технологии, используемые в системах поддержки принятия решений, функционирующих в изменяющейся информационной среде.
Предметом исследования являются модели и алгоритмы, повышающие эффективность систем поддержки принятия управленческих решений при реализации ситуационного управления сложными объектами или системами.
Методы исследования - теория ситуационного управления, корреляционный и регрессионный анализ, векторная алгебра, многомерный статистический анализ, теория принятия решений, теория эволюционных алгоритмов.
Используется: - модель знаний о ситуациях и решениях на основе матричных представлений и преобразований их атрибутов (параметров), позволяющая конструировать решения и формировать возможные ситуации для пополнения базы знаний или для обучения лиц, принимающих решение (ЛПР);
- алгоритм многомерной классификации ситуаций, характеризующих предметную область, отличающийся возможностью различать ситуации, относящиеся к различным качественным классам;
- метод моделирования принятия решений на основе формализованного многопараметрического представления ситуаций и векторного представления их решений;
- структура компьютерной системы поддержки принятия решения при управлении организационно-техническими и социально-экономическими системами.
(по лекциям Дудника)
Использование системной динамики(СД) для моделирования ЧС.
В этом случае мы моделируем исследуемый объект как динамическую систему.
Это можно сделать различными способами: системой обыкновенных диф. ур.(ОДУ), уравнениями частных производных (УЧП), интегральными уравнениями, с помощью дерева отказов, непосредственно в виде алгоритма конечного автомата.
А. А.1.Задаем модель объекта в виде динамической системы, а именно конечного автомата.
А.2.Вводим случайные воздействия.
А.3. Смотрим, когда и как часто параметры системы выходят на критические значения.
А.4.Как сильно это зависит от уровня случайных воздействий?
А.5.Как это зависит от процессов старения?
А.6.Когда и какие негативные процессы усиливают друг друга?
(Вспомним про анти синергизм. (СИНЕРГИЗМ (СИНЕРГИЯ) - стратегические преимущества, которые возникают при соединении двух или большего числа предприятий в одних руках. Повышается их эффективность, что проявляется в росте производительности и (или) в снижении издержек производства; эффект совместных действий выше простой суммы индивидуальных усилий))
Б. Б1.Задаем модель в виде дерева отказов.
Б2.Генерируем случайные события, приводящие к отказам.
Б3.Находим вероятности отказов.
Б4.Внешние воздействия в свою очередь тоже могут быть результатом моделирования каких-то динамических систем.
Наибольший интерес представляет восстановление вероятностей случайных событий, приводящих к известным вероятностям конечных отказов. Это возможно, когда события составляют полные группы событий.
РИС 3.1 Дерево отказов в общем виде.
РИС3.2 Дерево отказов для взрыва паровоздушной смеси