Учебное пособие 2123

Добавил:

mihail1000 Опубликованный материал нарушает ваши авторские права? Сообщите нам.

Вуз:

Воронежский государственный технический университет

Предмет:

[НЕСОРТИРОВАННОЕ]

Файл:

, , emaxk .

.pdf

Скачиваний:

Добавлен:

30.04.2022

Размер:

6.56 Mб

Скачать

☆

<<< < Предыдущая 1 2 3 4 5 6 78 / 158 9 10 11 12 13 14 15 > Следующая >>>

Водородные постоянные A и n определяются из опытов растяжения образцов в среде водорода при фиксированной температуре (например, комнатной) и давлении. Для этого необходимо проведение как минимум двух экспериментов при различных давлениях водорода. Отметим, что формально постоянная A связана с параметром B

зависимостью A A	n	, где A		указано в (3).
	B		0
0

Решение (7), как уже отмечалось, учитывает два механизма насыщения металла водородом – дислокационный и диффузионный, а также зависимость концентрации от давления водорода. Использование этой зависимости приводит к выражению (8), которое следует рассматривать как модель влияния водорода на одну из основных характеристик материалов – его пластичность. Однако из (8) следует, что для определения пластичности необходимо предварительно установить НДС конструкции. Этим и определяется связность задачи водородной пластичности.

Вторая наиболее важная характеристика материала при воздействии водорода – это

истинное	сопротивление разрыву		Sc	. В ряде
случаев	эту	характеристику		материала

отождествляют с разрушающим напряжением

–

это создает определенные удобства при оценке запасов прочности. Существует целый ряд

эмпирических зависимостей для определения

Sc .

Ниже используется одна из простых зависимостей
SCH	B 1 eCH
			,	(9)
	2		2
наибольшая		погрешность		которой не

превышает ~ 3,7 % по сравнению с опытными данными. Таким образом, на основании (8) и (9) мы располагаем основными характеристиками материала в среде водорода, с помощью которых можно рассмотреть весь комплекс задач по обеспечению прочности, циклической долговечности и ресурсу элементов конструкций ЖРД.

Рассмотрим метод оценки напряженнодеформированного состояния элементов конструкций, нагруженных высоким давлением газообразного водорода, на примере толстостенной трубы. Отметим, что в данном методе учтено

неоднородное	распределение		пластических
характеристик материала трубы.
При	неоднородном		распределении
пластичности	материала	и	разрушающего
напряжения	пластические		характеристики

являются переменными по сечению трубы. В этом случае механические свойства материала и показатели напряженно-деформированного

состояния следует рассматривать как функции
радиуса	: r r – радиальные напряжения,
		– окружные напряжения,
				z	z
– осевые напряжения, ek				ek – пластичность
материала,			Sk Sk B 1 ek –
истинное			сопротивление	разрыву материала,

–

интенсивность

пластических

деформаций,

–

интенсивность

напряжений.

В результате из решения задачи для

толстостенной трубы получаем

(10)

где m – показатель упрочнения материала.

Интенсивность напряжений, тоже функция

переменной

1 e

(11)

1 e

где

max_k

–

интенсивность

деформации для плоской деформации.

Пластичность материала, определяемая по

формуле (8) в неоднородной постановке задачи

e e

H ,

(12)

max_k

H ,

где

H , exp

(13)

erfc

erf

- решение уравнения диффузии водорода в

материал,			e	T	–		деформация,			соответствующая
				T
пределу пропорциональности материала.
	Интенсивность деформаций определяется по
формуле
					e			emax_k	,	(14)
					e	i			,	(14)
						i		2
								2
здесь	e	max_k			–	максимальные				деформации на
		max_k

контуре.

Подставляя в уравнение (11) уравнения (12 – 14), получим:

1 A p

maxk

H ,

maxk

1 A p

maxk

H ,

(15)

Из уравнения (15) следует зависимость
интенсивности напряжений от радиуса	,

величины максимальных деформаций и давления

газообразного водорода p:

max_k

,p .

Рассмотрим дифференциальное

уравнение

равновесия для толстостенной трубы

(16)

Из (7) получаем

i d

C ,

(17)

3 1

Из выражения (13)

следует

H ,0 1

при

0 ,

H , exp

1 V

при . При		1		1	p , при
			r
0		где	r
0	,	где	2	–	отношение
r			r
			r
			1

наружнего радиуса трубы к внутреннему.

Следовательно C1 p .
	В			результате				получаем
	p	2				, , e		d , где
		2	B


r		3					max_k
		3			1
					1

, , e

max k

1 A p 2

maxk

H ,

Рис. 1. Распределение деформаций по сечению трубы в контакте с водородом и без.

Рис. 2. Пластичность	e
	k
	H
	2
материала (пунктир).

наводороженного

получаем

(18)

1 A p

maxk

H ,

emaxk

Величина

max_k

определяется

с помощью

уравнения (18) при фиксированном

. Вычисление

параметров НДС и механических характеристик

проводится

методом

последовательных

приближений.

Пример

расчета

напряженно-

деформированного состояния толстостенной трубы

из стали 07Х16Н6 по изложенной выше методике

приведен на рис. 1.

Литература

Галактионова Н.А. Водород в металлах.– М.:

Металлург, 1967. – 308 с.

Коттерилл П. Водородная хрупкость металлов.–

М.: Металлург, 1963. – 117 с.

Мороз Л.С., Чечулин Б.Б. Водородная хрупкость

металлов.–М.: Металлургия, 1967. – 256 с.

Колачев Б.А. Водородная хрупкость металлов.– М.:

Металлургия, 1985. – 217 с.

Когаев В.П., Махутов Н.А, Гусенков А.П. Расчеты

деталей машин и конструкций на прочность и

долговечность. Справочник.– М.: Машиностроение,

1985.–216 с.

Махутов Н.А. Деформационные критерии

разрушения и расчет элементов конструкций на

прочность.– М.: Машиностроение, 1981. – 224 с.

Малинин Н.Н. Прикладная теория пластичности и

ползучести.– М.: Машиностроение, 1968. – 400 с.

Махутов Н. А., Гаденин М. М., Алымов В. Т. , Рачук В. С.,

Рудис М. А., Сушков А. М Оценка прочности и ресурса

конструкционных

материалов

при

воздействии

газообразного водорода высокого давления /. Заводская

лаборатория. Диагностика материалов – Москва 2006. –

№ 5 – С. 35-41.

УДК 681.518.54

ПОСТРОЕНИЕ ОБЛАСТИ ГРАНИЦ УСТОЙЧИВОСТИ ЖРД МЕТОДОМ D- РАЗБИЕНИЯ

Студент группы РД-071 Глебов Алексей Александрович Руководители: д-р техн. наук, проф. Скоморохов Г.И., инженер ОАО КБХА И.А.Музалев

Рассматривается модель построения границы устойчивости двигательной установки с жидкостным ракетным двигателем методом D-разбиения на основе критерия Михайлова

Оценка надежности сложных систем, к которым относятся жидкостные ракетные двигатели (ЖРД), характеризуется последовательными этапами, на каждом из которых объект диагностирования (ОД) получает описание технического состояния на языке признаков, образующих некоторое пространство. На каждом последующем этапе область признакового пространства сужается за счет конкретизации описания структуры элементов и их параметров. Для любого технического состояния диагностические модели представляют собой множество соотношений, связывающих входные параметры и управляющие воздействия объекта с выходными параметрами.

В соответствие с рассматриваемыми интервалами времени можно выделить три основные задачи оценки надежности ЖРД:

-генезис - воссоздание технического состояния (ТС) объекта в прошлый момент времени (задачи, возникающие в связи с анализом аварий и причин их возникновения);

-точечная оценка вероятности безотказной работы (ВБР) – определение ТС объекта в настоящий момент времени;

-прогнозирование ВБР – предсказание ТС объекта в будущий момент времени.

Различные виды неустойчивости процесса горения в ЖРД являются одним из важнейших предметов исследования и анализа надежности при разработке двигательных установок (ДУ). Неустойчивое горение обуславливает возникновение различного вида колебаний в камере сгорания, смесительной головке, подводящих трубопроводах и агрегатах системы питания, которые могут оказывать немаловажное влияние на основные параметры и характеристики ЖРД (давление, расход, температура, тяга) [1,3,4].

Неустойчивый режим работы ЖРД представляет собой совокупность сложных процессов, протекающих во всех агрегаты ДУ. Поскольку колебания распространяются по ней в виде пульсаций давления в газовых и гидравлических магистралях, а также вибрации жестких механических систем, то весьма важно знать, что является причинной и генератором колебаний. Рассматривая в этом аспекте ДУ, состоящую из камеры и системы подачи, можно выделить три основных фактора, обусловливающих возникновение неустойчивости.

1. Генератор колебаний находится в системе подачи. При этом пульсации расхода жидкости

создает насос, имеющий конечное число лопаток. В этом случае в камере двигателя создаются вынужденные колебания, а сама она работает как усилитель мощности. Обратное влияние камеры двигателя на систему подачи может быть несущественным.

2.Генератором колебаний является сама камера ЖРД. Даже при равномерной подаче компонентов топлива в камеру сгорания, внутри нее может возникнуть автоколебательный контур, способный создавать колебания давления, расхода и температуры. Механизм возникновения такого контура можно объяснить частичным запиранием форсунок во время преобразования топлива в камере. Это приводит вначале к снижению расхода,

азатем его увеличению за счет накопления жидкостью в промежутках потенциальной энергии.

3.Генерирование колебаний возникает в результате взаимодействия системы подачи и камеры двигателя. В этом случае между этими звеньями автоколебательного контура устанавливается прямая и обратная связь.

Низкочастотные колебания ( f

300

гц)

возникают главным образом при дросселировании двигателя, т.е. при уменьшении его тяги путем уменьшения расхода топлива, а также в тех случаях, когда горение топлива происходит в условиях пониженного давления, малых скоростей впрыска, грубого распыла и как следствие всех этих факторов при большом времени преобразования топлива.

Колебания высокой частоты ( f

1000

гц),

наоборот, чаще возникают при форсированных режимах работы двигателя, при использовании высокоактивных горючих и окислителей качественном распыле компонентов топлива, малом времени преобразования топлива, увеличении продольных и поперечных размеров камеры.

Если сопоставить способы борьбы с низкочастотной и высокочастотной неустойчивостью в ЖРД, то легко убедиться, что они в основном противоположны друг другу. В этом и состоит конфликт, который необходимо разрешить для достижения устойчивой работы ЖРД: устраняя один вид неустойчивости, легко можно вызвать другой.

Анализ ДУ как динамической системы может быть проведен для анализа устойчивости конкретной конструкции ЖРД, все параметры которого заданы, или определения всех возможные значений параметров ЖРД, при которых система устойчива. Во втором случае может быть построена граница устойчивости в плоскости заданных

параметров [1].

В качестве примера рассмотрим, как строится граница устойчивости ДУ с вытеснительной системой подачи, для которой получена передаточная функция

					y

			y, x		x	,
						,

	0
где	0	- характеристическое уравнение.
	Многочленом			Михайлова			является

знаменатель передаточной функции, который после
преобразования и подстановкой					p i имеет вид
T T	2	i(T		T ) 1 K'e		i	0.
						пр
k м			k	м
Границу			устойчивости		будем	строить в

плоскости параметров К' и пр. Запишем последнее уравнение в показательной форме для границы устойчивости

i ( )

г.у

i пр

R(i ) e

где

R(i )

и ( )

- модуль и фаза вектора;

Следовательно, для границы устойчивости

можно записать два уравнения:

R(i )

г.у

;

( ) г.у.

пр

Решив

последние

уравнения

относительно

заданных параметров, получим:

г.у

2 2

T T

) 1;

г.у

arctg

T )

(1)

пр

T T

Задавшись различными значениями при постоянных Тк и Тм, по уравнениям (1) строим границы устойчивости (рисунок). При других значениях Тк и Тм граница устойчивости переместится, направление смещения можно определить следующим образом.

Граница устойчивости ДУ при различных постоянных времени Tм

Анализ графиков показывает, что для повышения устойчивости работы двигательной установки при заданных постоянных времени камеры двигателя и магистралей необходимо:

— уменьшать время преобразования жидкого топлива в продукты горения ( пр);


—	уменьшать		коэффициент		усиления
разомкнутой системы K'.
Коэффициент усиления зависит от перепада
давления	на	форсунках		p ,	который

	p
пропорционален отношению	б	.
пропорционален отношению	p	.
	p
	б

Следовательно, чтобы расширить область устойчивой работы, необходимо увеличивать перепад давления на форсунках.

Для обеспечения устойчивой работы двигательной установки необходимо вовремя предвидеть выход за границы устойчивости. Для этого создаѐтся нейронная сеть [2]. Чтобы создать нейронную сеть нужны входные данные. В качестве них будут Tк, Tм, , а так же сама граница устойчивости. Выходными данными будут значения

г.у		г. у
K'	и	пр	. После обучения сеть готова к

эксплуатации. Принцип работы сети заключается в

следующем:
1) с двигательной	установки		снимается
частота , T к, T м зависящая от времени;
2) производятся вычисление		г.у		и	г.у
2) производятся вычисление		K"		и	"
					пр
при известных , T к, T м;
3) сравниваются полученные		г.у			г.у
3) сравниваются полученные		K"		и "
					пр
	г.у	г.у
с граничными значениями	Kгр	, пр	;

4) анализ и прогноз состояния работы ДУ: приближается или отдаляться от границ устойчивости.

Использование интеллектуальных систем на основе нейронных сетей позволит анализировать влияние параметров ДУ на устойчивость на этапе проектирования, а также решать проблему управления устойчивостью ДУ в реальном масштабе времени.

Литература

1.Волков Е.Б., Головков Л.Г., Сырицын Т.А. Жидкостные ракетные двигатели.–М.:Воениздат, 1970. – 582 с.

2.Оссовский С. Нейронные сети для обработки информации/ Пер. с польского И.Д. Рудинского – М.: Финансы и статистика, 2004 – 344 с.

3.Скоморохов Г.И., Наугольнов В.П., Музалев И.А. Обеспечение устойчивой работы ЖРД / Разработка, применение и эксплуатация турбо-, электронасосных агрегатов и систем на их основе: труды III Международной научно-технической конференции

«СИНТ'05».-Воронеж: 2005. С. 148-155.

4.Технические средства диагностирования: Справочник / В.В. Клюев, П.П. Пархоменко, В.Е. Абрамчук и др.; Под общей ред. В.В. Клюева. – М.:

Машиностроение, 1989. – 672 с.

УДК 007.3

ПОСТРОЕНИЕ ТЕОРЕТИЧЕСКОЙ МОДЕЛИ РАБОТЫ СТАРТАП-КОМПАНИИ

Аспирант каф. САПРИС Токарев Артем Владимирович Руководитель: д-р техн. наук, проф. Я.Е. Львович

В работе выделены основные функциональные блоки интернет-стартапа, а также рассмотрена структура и выделены основные процессы, происходящие внутри креативного ядра стартап-проекта

Стартап или стартап-компания (от англ. startup — запускать) — компания с короткой историей операционной деятельности. Как правило, такие компании созданы недавно, находятся в стадии развития или исследования перспективных рынков.

Новые проекты в отраслях высоких технологий часто называют хайтек стартап. Также нужно отметить, что хотя этот термин можно применять ко всем сферам деятельности, однако преимущественно он получил распространение в сфере IT и интернет проектов.

Наиболее часто упоминается сокращенная классификация стадий развития стартапов, согласно которой стартап проходит в своем развитии 5 стадий: посевную стадию, стадию запуска, стадию роста, стадию расширения и стадию «выхода».

Рассмотрим подробнее, какие процессы происходят в стартап-компании на этапах формирования базовой идеи, ее проверки и реализации.

Основой любого IT старатапа является, так называемое, креативное ядро, включающее в себя группу лиц, занимающихся разработкой концептуальной модели деятельности компании, а так же обеспечивающее финансирование проекта(или занимающееся поиском инвесторов) и определяющее его развитие в целом. Креативное ядро так же осуществляет контроль за деятельность научно-исследовательского подразделения, включающего в себя отделы экономического и технического обеспечения и отдел социализации, и принимает решения об использовании тех или иных аппаратных и программных средств, а так же оценивает возможности и степень активности подобранной целевой аудитории.

Когда идея оформлена в концептуальную форму, она попадает в отдел капитализации, где происходит ее оценка на предмет окупаемости и эффективности применения различных способов приобретения выгоды (если концепция сама по себе не «зарабатывает»). На этом же этапе определяются стратегия развития и методы привлечения новых пользователей из ранее не учтенных социальных групп.

И только после того как решены все концептуальные и финансовые вопросы, стартап входит в стадию разработки самого программного продукта.

Нетрудно понять, что качество стартапа зависит от качества и эффективности работы креативного ядра и связанных с ним подразделений научных исследований и капитализации. Т.е. стартап производит занания, а производство знаний

есть производство качества.

Сложнее всего представить функционирование креативного ядра стартапа, поскольку внутри него протекают трудно формализуемые процессы творческой деятельности людей, а так же нечеткие процедуры выбора альтернатив.

Можно выделить следующие структурные блоки креативного ядра, которые занимаются поиском базовой идеи стартапа:

-блок поиска и анализа эффективности уже существующих, реализованных стартап-идей, преимущественно иностранных;

-блок поиска возможных вариантов развития уже работающих стартапов;

-блок поиска возможности построения «онлайн–отражения» какой-то определенной части жизни общества;

-блок гибридных проектов, т.е. тех, которые имеют как реальную материальную часть, так и онлайн-отражение;

-блок анализа и выбора альтернатив из результатов функционирования предыдущих 4х блоков на основе заданных технико-экономических ограничений.

Преимущества должен иметь тот проект, который требует наименьших затрат финансовых ресурсов при максимально возможной отдаче, как можно более полно сочетает в себе новейшие тенденции и уже хорошо зарекомендовавшие себя средства и процессные модули, имеет наибольшую потенциальную аудиторию, имеет наикротчайший срок реализации.

Функционирование креативного ядра невозможно без тесного контакта с научноисследовательской деятельностью в области техники, экономики и социологии. Кроме того, должен быть предусмотрен механизм, благодаря которому стартап будет находиться в непрерывном развитии и движении. Реализован он должен быть на базе научно-исследовательского подразделения.

На выходе креативного ядра получается базовая идея, которая попадает в блок разработки в формализованном с помощью научноисследовательского подразделения виде. На начальном этапе разработки прототипа будущей информационной системы происходит анализ предложенных технических и программных средств и их соответствия желаемому функционалу базовой идеи. И лишь после того, как решены все технические вопросы, в блоке разработки начинается работа по созданию рабочего прототипа будущей системы.

Базовая идея так же попадает на вход блока

капитализации, где происходит повторная оценка самоокупаемости будущей разработки, и если этот показатель оказывается ниже вложенных средств, то происходит оценка размеров и платежеспособности плановой аудитории стартап-проекта и подбираются классические схемы заработка, такие как:

-реклама сторонних организаций;

-различные партнерские программы;

-введение «денежных отношений» в блок социализации.

Из всего вышесказанного можно сделать следующий вывод, что работа стартапа и эффективность его функционирования зависит в основном от качества подготовленной базовой идеи, т.е. сгенерированного совместного знания.

Соответственно модель работы стартапа, точнее его креативного ядра можно представить в виде модели системы производства знаний. Постараемся оценить качество функционирования стартапа и, соответственно, его эффективность, основываясь на модели производства знаний, предложенной И.Б. Руссманом. Базовым понятием этой модели является понятие трудности достижения цели.

Прежде чем вводить трудность достижения

целей процесса, вводят величину – оценку качества k- й составляющей процесса, задаваемую в полуинтервале С точки зрения достижения целей процесса не все значения качеств составляющих являются достижимыми. Поэтому вводят понятие требования к качеству k-й составляющей – Тогда трудность можно

представить как: .

Поскольку качество любого процесса можно трактовать как иерархическую совокупность его

отдельных	составляющих,	то оценка			качества,
выражаемая	через частные	трудности	d	k	должна

быть интегральной, комплексной и являться функцией оценок отдельных свойств.

Рассмотрим некий ресурс, к которому выдвигается требование Е. Естественной является ситуация, когда Е есть нечеткая переменная, задаваемая набором значений Е1, Е2,...,Ек со значениями функции принадлежности.

Этому набору поставим в соответствие меру нечеткости

Отправной точкой модели является пара (Е,Не). При задании этих двух чисел может быть использована и оценка капитализации и качественные и количественные характеристики ожидаемого результата. Квалитативной функцией для требований и функцией нечеткости (в предположении, что они априори известны) индуцируются требования к ресурсам на входе и степени их нечеткости. Однако понятно, что за

повышение качества ресурсов приходится платить, а мы предполагаем, что находимся в рамках бюджетных ограничений. Оптимизационная модель:

где		— функция затрат на достижение
качества	по i-му ресурсу;			— функция
затрат на достижение нечеткости				по требованию
к i-му ресурсу;		— бюджетное ограничение.
Очевидно,		что	функция	монотонно
возрастает, а		— монотонно убывает.

Важно проследить, каким образом понятие капитализации, ее величина отражается в приведенной модели. Очевидно, что, задав Е малым, мы сможем рассчитывать на высокое качество результата (т.е. на его высокую будущую капитализацию) только за счет использования на входе ресурсов заведомо более высокого качества, нежели порожденные требованием Е требования . Это приведет к возрастанию затрат и не впишется в бюджетное ограничение. Итак, имея в виду, что всякое производство стремится к высокой капитализации производимого продукта, Е должна задаваться максимально большим, «на грани реальности».

Таким образом, можно сделать вывод, что борьба за высокую капитализацию результата в классе уже имеющихся ресурсов резко сужает возможности оптимизации. Следовательно, неизбежно производство «прорывных» знаний, т.е. использование ресурсов совершенно другого вида. Такая возможность возникает уже как следствие появления нового теоретического знания, а оно обладает огромной потенциальной капитализацией, если является собственностью одного юридического или физического лица.

Литература

1. Jessica Livingston, Founders at Work: Stories of Startups' Early Days , 2007 М. 3. Берколайко, И. Б. Руссман.

О моделях производства знаний. Воронежский государственный университет, 2004.

УДК 65.9(2)

ПРИМЕНЕНИЕ МЕТОДОВ ЭКОНОМИЧЕСКОЙ КИБЕРНЕТИКИ ПРИ ИССЛЕДОВАНИИ МАКРОЭКОНОМИЧЕСКОГО РАВНОВЕСИЯ

Студент группы ЭП-081 Руцков Алексей Леонидович Руководитель: канд. экон. наук, доц. Л.С. Докудовская

В статье раскрывается основные аспекты применения методов экономической кибернетики в экономике

Формально кейнсианскую модель ОЭР можно представить как систему из пяти уравнений, в результате решения которой определяются пять равновесных параметров: национальный доход у', ставка процента i', уровень цен Р', занятость N*, ставка номинальной зарплаты W:

l. S (y)+T (y)+Z (y)=I (i)+G+E

2.M/P=ky+Li (imax-i)

3.AD (P) = AS (P)

4.у = y (N)

5.P (dy/dN) = W.

При заданных экзогенно параметрах цены предложения труда, денежного предложения, госрасходов и экспорта процесс формирования условий общего экономического равновесия выглядит следующим образом

Рис. 1. Общее экономическое равновесие в кейнсианской модели

Из IS-LM модели определяются равновесные значения ставки процента i' и эффективного спроса у', как это отражено в верхней части рисунка.

Величина эффективного спроса позволяет определить два других равновесных параметра: уровень цен Р', обеспечивающий соответствие совокупного спроса эффективному спросу (проекция значения у' в первый квадрант нижней части рисунка), и уровень занятости N*, обеспечивающий предложение благ в объеме, достаточном для удовлетворения эффективного

спроса при уровне цен Р' (проекция значения у' в четвертый квадрант нижней части рисунка).

Кроме того, на рынке благ, таким образом, достигается равновесие, так как функции совокупного спроса и предложения являются функциями от уровня цен.

Найденные значения эффективного спроса и занятости позволяют определить максимальную ставку заработной платы, которую готовы платить предприниматели при заданной технологии производства: WD= P (dy/dN), что отражено в третьем квадранте нижней части рис. 1.

Если при заданном экзогенно предложении труда WDiWS то WD=W*, и на рынке труда устанавливается равновесие, следовательно, достигается равновесие на всех рынках.

Как мы видим, общее равновесие в кейнсианской модели достигается, как правило, в условиях неполной занятости, существует безработица в размере NF – N*.

Это объясняется тем, что спрос на труд зависит от величины эффективного спроса, а ставка номинальной зарплаты жестко фиксирована.

При этом ставка реальной зарплаты, представленная во втором квадранте, может меняться под воздействием колебаний в уровне цен.

Экономическая система, по мнению кейнсианцев, не имеет встроенных стабилизаторов, которые могли бы обеспечить равновесие в условиях полной занятости.

Так в условиях конъюнктуры, отображенной на рис. 8, государство вполне может довести занятость до полной N, используя, например, фискальные инструменты:

G IS IS’ AD AD’ Y YF N NF.

При этом – на рынке труда равновесие

сохранится, так как будет соблюдаться условий WD

> WS.

Но если бы кривая функции предложения труда сместилась в положение NS', то при сохранении равновесия на рынке труда занятость удалось бы довести только до N', так как при

занятости больше N' не выполнялось бы условие:

WD>WS.

Тогда перед экономикой стояла бы дилемма: или равновесие на всех рынках, или полная занятость.

Вслучае же сдвига кривой предложения труда

вположение NS" равновесия на всех рынках достичь бы не удалось, так как равновесие на рынке труда возможно только при уровне занятости ниже N', то есть ниже уровня эффективной занятости.

Общее равновесие в этом случае установится,

но только после ряда корректировок.

Таким образом, экономика в кейнсианской модели представляется как внутренне нестабильная система, поэтому для поддержания устойчивости ее развития необходимо активное государственное вмешательство, в первую очередь фискальными методами.

В мировую экономическую мысль модель межотраслевого баланса вошла из публикаций Василия Леонтьева, известного американского экономиста русского происхождения. В наиболее агрегированной схеме МОБ СНС выделяют три основные части, или квадранта.

Рассмотрим МОБ:

Строки таблицы характеризуют выходы (данные о распределении объема продукции), а столбцы - входы (структуру затрат). Так величина

характеризует стоимость продукции, производимой i-й отраслью для потребления j-й отраслью. каждая строка характеризуется следующим балансом

	n
X		x	Fi	,где i=1,2,…,n
i		ij	Fi
	j 1

Выражение - промежуточный спрос, представляющий собой закупки данного вида продукции отраслями 1,2,...,n. Для столбцов устанавливается следующий баланс:

	n	Vj
	Xj xij	Vj		,
	Xj xij			,
	i 1
где j=1,2,…,n	– расходы		отрасли, сумма

– промежуточные затраты, представляющие собой исходные материалы, закупленные отраслью

у отраслей 1,2,...,n, – добавленная стоимость (факторные затраты). Так как расходы отрасли равны валовому выпуску, то для строк и столбцов таблицы межотраслевого баланса (МОБ) имеют место тождества

X	n		n	V
X	x	Fi	x	V	(1) ,
i	ij	Fi	ij	j
	j 1		i 1

где i=1,2,…,n

Коэффициент прямых затрат определяется как объем ресурса i, необходимый для производства j, т.е.

После подстановки в выражение

(1) получим или в матричной форме

(2), где

, ,

Выражение (2) – основное математическое соотношение, описывающее в рамках МОБ производственную структуру экономической системы.

Литература

1. Боровиков В.И. Основы экономического роста / В.И. Боровиков. - Воронеж: ГОУВПО «ВГТУ», 2002. –

С.117 – 125.

2,.Каунов А.М. Экономика / А.М. Каунов. –

Волгоград: 2007. – 205 с.

УДК 007.3

ПРИМЕНЕНИЕ НЕЧЕТКИХ МАТРИЧНЫХ СИСТЕМ КОМПЛЕКСНОГО ОЦЕНИВАНИЯ ДЛЯ ОЦЕНКИ ТЕКУЩЕГО СОСТОЯНИЯ ИНТЕЛЛЕКТУАЛЬНОГО КАПИТАЛА ОРГАНИЗАЦИИ

Аспирант кафедры САПРИС Токарева Галина Александровна Руководитель: д-р техн. наук, проф. Я.Е.Львович

В работе рассмотрена методика оценки текущего состояния интеллектуального капитала организации на основе нечетких систем комплексного оценивания, а также выбора оптимальной программы действий по развитию ИК

Капитал как экономическая категория представляет собой отношения между субъектами собственности по поводу рационального использования совокупности материальных и нематериальных факторов производства, рабочей силы, интеллектуального потенциала сотрудников, финансового капитала в целях воспроизводства себя как экономической системы, создания товаров, услуг, получение дохода.По мере развития научнотехнического прогресса, появляются новые более сложные формы капитала, обладающие большим потенциалом экономической активности, выступающим своего рода вектором развития.

В современных условиях и на ближайшее будущее единственный фактор, развитие которого имеет достаточно обширный ресурс как по качественно-количественным параметрам, так и по временным - это интеллектуальный капитал, главная функция которого - существенно ускорять прирост массы прибыли за счет формирования и реализации необходимых предприятию систем знаний, вещей и отношений, которые, в свою очередь, обеспечивают его высокоэффективную хозяйственную деятельность. Именно интеллектуальный капитал задает темп и характер обновления технологии производства и его продукции, которые затем становятся главным конкурентным преимуществом на рынке.

Но несмотря на то, что интеллектуальный капитал считается главным фактором успеха, и передовые организации сделали его полноценно и плодотворно работающим, по-настоящему эффективно управлять им они пока не могут. Главная причина этого – отсутствие четко разработанных методик количественных оценок уровня развития ИК организации, без чего не могут быть определены цели и выбраны программы действий по созданию, преумножению и реализации различных составляющих интеллектуального капитала.

Существует множество подходов по классификации ИК, но общепринятым является представление, согласно которому интеллектуальный капитал состоит из трех составляющих: человеческого капитала, организационного капитала и клиентского капитала. Человеческий капитал представляет собой знания, опыт, паны к и способности конкретных физических лиц как единую экономическую ценность данного объекта бизнеса. К структурному капиталу относится интеллектуальная

собственность, информационные системы, система финансовых взаимоотношений, инструкции, положения, стандарты, награды, которые получило предприятие. Потребительский капитал - это система надежных, долгосрочных доверительных и взаимовыгодных отношений предприятия со своими клиентами, сюда относятся брэнды, клиентура, фирменное наименование, каналы сбыта, лицензионные и другие договоры.

В современных условиях интеллектуальный капитал включает в свой состав индивидуальный интеллектуальный капитал, формируемый в рамках отдельных производственных единиц, единство которого на макроуровне представляет собой совокупный интеллектуальный капитал, так называемый корпоративный интеллектуальный капитал.

Представим структуру корпоративного интеллектуального капитала в виде дихотомического дерева (рис. 1).Дихотомическое (бинарное) дерево — древовидная структура данных, в которой каждый узел имеет не более двух потомков (детей). Бинарное дерево является рекурсивной структурой, поскольку каждое его поддерево само является бинарным деревом и, следовательно, каждый его узел в свою очередь является корнем дерева.

Для принятия решения по выбору программы развития организации руководителю желательно иметь агрегированную картину, которая, с одной стороны, включала бы минимальное количество показателей, а, с другой стороны, позволяла бы выявлять существенные различия состояний управляемой системы. Процедура перехода от исходного набора частных показателей (оценок по частным критериям) к агрегированным показателям (оценкам по агрегированным критериям) называется процедурой комплексного оценивания.

Наибольшее распространение в последние годы получили матричные процедуры комплексного оценивания, в которых существует набор частных показателей, измеряемых в дискретной шкале, которые сворачиваются попарно, а агрегированные значения определяются так называемыми матрицами свертки. Важным моментом является возможность построения нечетких сетевых систем комплексного оценивания, которые обобщают матричные свертки на случай нечетких оценок (как частных, так и агрегированных).

	Интеллектуальный капитал
Человеческий капитал		Организационный капитал
Профессиональные	Социальные знания	Структурный	Потребительский
знания	Социальные знания	капитал	капитал
знания		капитал	капитал
знания	Моральные		Информация о
знания	ценности		клиентах
	ценности		клиентах
навыки	Культура труда		Торговая
навыки	Культура труда		марка, имидж
			марка, имидж
	Техническое	Организационная
	обеспечение		структура
	ПО, ИС для обмена		Системы и процессы
	информацией		управления
	Разработки,		Эффективное
	патенты, ноу-хау		Эффективное
	патенты, ноу-хау		взаимодействие
			взаимодействие
			подразделений

Рис. 1. Структура ИК в виде дихотомического дерева

Особенностью			дихотомического
представления	является	многошаговая процедура
агрегирования,	причем	на	каждом	шаге

производится агрегирование только двух оценок. Эта особенность дихотомического представления позволяет решать задачу комплексной оценки деятельности по критериям путем последовательного решения ряда задач с двумя критериями.

			xo
		x1		x2
	x3	x4	x5		x6
x7	x8	x9	x10	x13	x14

Особенностью нечеткой матричной системы комплексного оценивания является то, что оценки по каждому из критериев являются в общем случае нечеткими, и агрегируются в соответствии с четкими матрицами свертки. Нечетким оценкам могут соответствовать вектора степеней уверенности экспертов в достижении четких оценок. Получаемая в результате агрегированиия оценка также является нечеткой и несет в себе больше информации, чем четкие оценки.

Пусть – нечеткая оценка по первому критерию, задаваемаяфункцией принадлежности на универсальном множестве, определяемом соответствующей шкалой, – нечеткая оценка по первому критерию, задаваемая функцией принадлежности .

В соответствии с принципом обобщения полученная в результате агрегирования по процедуре , задаваемой матрицей свертки, нечеткая оценка будет определяться функцией принадлежности

В общем случае дихотомическое представление можно описать структурной схемой (рисунок 2). Структурные схемы такого рода представляют собой прадepeвo с корневой вершиной (комплексная оценка) и висячими вершинами (локальные критерии). Каждой промежуточной вершине соответствует агрегированная оценка, получаемая в результате свертки двух оценок соответствующих вершин нижнего уровня. Структурной схеме рисунка 2 соответствует дихотомическое представление комплексной оценки:

То есть уровень развития ИК можно найти по формуле:

	x11		x12
x15	x16	x17	x18

Рис. 2. Критерии оценки ИК

Предварительно перейдем к дискретной шкале оценок по каждому критерию, а именно, будем оценивать состояние развития интеллектуального капитала по каждому критерию по четырехбалльной шкале: плохо, удовлетворительно, хорошо, отлично, или в числовых оценках - 1, 2, 3,4. В таких же шкалах будем оценивать агрегированную и комплексную оценки.По каждому из показателей будем применять экспертную оценку, то есть будем оценивать уровень развития каждого из элементов интеллектуального капитала с помощью экспертов – специалистов в данной предметной области. Имея дерево свертки критериев, мы получим совокупность вариантов программ развития ИК, а также комплексную оценку текущего уровня развития интеллектуальных ресурсов организации.

Литература

1.Гапоненко А.Л., Орлова Т.М. Управление знаниями. Как превратить знания в капитал /А.Л. Гапоненко, Т.М. Орлова. – М.: Эксмо, 2008. – 400 с.

<<< < Предыдущая 1 2 3 4 5 6 78 / 158 9 10 11 12 13 14 15 > Следующая >>>

Соседние файлы в предмете [НЕСОРТИРОВАННОЕ]

#
30.04.20226.42 Mб30Учебное пособие 2119.pdf
#
30.04.2022329.77 Кб1Учебное пособие 212.pdf
#
30.04.20226.5 Mб5Учебное пособие 2120.pdf
#
30.04.20226.55 Mб16Учебное пособие 2121.pdf
#
30.04.20226.55 Mб6Учебное пособие 2122.pdf
#
30.04.20226.56 Mб7Учебное пособие 2123.pdf
#
30.04.20226.59 Mб4Учебное пособие 2124.pdf
#
30.04.20226.64 Mб4Учебное пособие 2125.pdf
#
30.04.20226.67 Mб6Учебное пособие 2127.pdf
#
30.04.20226.82 Mб8Учебное пособие 2128.pdf
#
30.04.20226.82 Mб3Учебное пособие 2129.pdf