Учебное пособие 2221

Параметры/температ. в оС

20

25

30

35

40

45

50

1

2

3

4

5

6

7

8

9

Результаты моделирования и расчёта для линейной модели терморезистора

Ток Iдат в мА

333,3

125

76,9

55,55

43,48

35,71

30,3

Сопротивлен.

Моделиров.

30

80

130

180

230

280

330

RДАТ в Ом

Расчёт

30

80

130

180

230

280

330

Результаты моделирования и расчёта для нелинейной модели терморезистора

Ток Iдат в мА

67,11

96,15

91,74

60,98

37,14

23,59

15,9

Сопротивлен.

Моделиров.

149

104

109

164

269

424

629

RДАТ в Ом

Расчёт

149

104

109

164

269

424

629

Результаты моделирования и расчёта для смешанной модели терморезистора

Ток Iдат в мА

126,6

119

71,94

40,98

25,06

16,56

11,64

Сопротивлен.

Моделиров.

79

84

139

244

399

603,8

859,1

RДАТ в Ом

Расчёт

79

84

139

244

399

604

859

Выводы:

использования они должны быть исключены, по-

1. Результаты моделирования и теоретиче-

скольку RДАТ при температуре 20оС больше чем

ских расчётов практически идентичны.

при температуре 25оС, что противоречит физиче-

2. Хотя результаты моделирования и рас-

скому смыслу реального объекта моделирования.

чёта для случая нелинейной модели при темпера-

Схема моделирования представлена на рис.1.

туре 20оС совпадают, однако для практического

ВЫПУСК № 1 (19), 2020

ISSN 2618-7167

Параметры/температ.в оС

20

25

30

35

40

45

50

1

2

3

4

5

6

7

8

9

Результаты моделирования и расчёта для линейной модели терморезистора

НапряжениеUНАГ в В

≈ 0

0,8583

1,189

1,364

1,472

1,546

1,599

Ток IНАГ в мА

≈ 0

17,77

23,77

27,27

29,44

30,92

31,98

НапряжениеUДАТ в В

3,937

5,836

6,567

6,954

7,194

7,357

7,475

Ток IДАТ в мА

1321,2

73

50,52

38,64

31,29

26,28

22,66

Сопротивление RДАТОм

30

80

130

180

230

280

329,9

Результаты моделирования и расчёта для нелинейной модели терморезистора

НапряжениеUНАГ в мВ

≈ 0

-296,3

- 255,3

71,52

385,9

597,2

729,3

Ток IНАГ в мА

≈ 0

-5,926

- 5,106

1,430

7,717

11,94

14,59

НапряжениеUДАТ в В

5,494

4,931

5,009

5,630

6,228

6,630

6,881

Ток IНАГ в мА

36,88

47,42

45,96

34,34

23,16

15,64

10,95

Сопротивление RДАТОм

149

104

109

164

269

423,9

628,4

Результаты моделирования и расчёта для смешанной модели терморезистора

НапряжениеUНАГ в мВ

≈ 0

52,14

441,8

778,1

985,9

1109

1185

Ток IНАГ в мА

≈ 0

1,043

8,835

15,56

19,72

22,18

23,69

НапряжениеUДАТ в В

4,673

4,781

5,585

6280

6,709

6,954

7,119

Ток IНАГ в мА

59,16

56,92

40,19

25,74

16,82

11,54

8,295

Сопротивление RДАТОм

79

84

139

244

398,9

602,6

858,23

Выводы:

(температуры) в пределах рассматриваемого

1. Результаты моделирования и теоретиче-

диапазона следует провести задание исходных

ских расчётов работы первичного и вторичного

данных в выбранную модель значение этой тем-

преобразователей полностью совпадают с дан-

пературы и затем провести операцию уравнове-

ными табл. 1 по контролируемому параметру

шивания мостового преобразователя аналогично

(RДАТ).

пункту 2.

2. Предварительно необходимо настраи-

Моделирование

аналогового измери-

вать схему вторичного (мостового) преобразова-

тельного тракта температуры. В качестве про-

теля на баланс с помощью элементов Rnac1 и

межуточного преобразователя выбираем опера-

Rnac2. Результаты этих настроек для каждой мо-

ционный усилитель, работающий в дифференци-

дели датчика представлены на рис. 2. – рис 4.

альном режиме [3].

Моделирование линейной

Во втором разделе проведён режим

модели термодатчика. Воспользуемся схемой на

измерений

температуры в диапазоне от

рис. 2 и дополним её промежуточным преобра-

20оС до 50оС. Для реализации режима автомати-

зователем на операционном усилителе (ОУ) в

зации и контроля технологического пара метра

дифференциальном режиме работы.

ВЫПУСК № 1 (19), 2020

ISSN 2618-7167

Модель\Темпер.оС

20

25

30

35

40

45

50

Линейная

Напряж.

≈ 0

2,685

3,718

4,265

4,603

4,833

5

Un

Нелинейная

≈ 0

-2,035

- 1,753

0,491

2,647

4,095

5

В

Смешанная

≈ 0

0,2204

1,867

3,286

4,163

4,682

5

Выводы:

Библиографический список

1. Проведено моделирование аналогового

1.

Карлащук В.И.

Электронная лаборато-

измерительного канала для трёх моделей термо-

рия на IBM PC. Том 1. Моделирование элемен-

резисторов.

тов аналоговых систем [Электронный ресурс] /

2. Все модели сопряжены в двух точках

Карлащук В.И.— Электрон. текстовые данные.—

температурного диапазона (для

температуры

Москва: СОЛОН-ПРЕСС, 2010. - 672 c.

20оС и для температуры 50оС).

2. Котюк А. Ф. Датчики в современных

Внутри температурного диапазона наблю-

измерениях. - М.: Радио и связь, Горячая линия -

Телеком, 2006. - 96 с: ил.

дается значительная

нелинейность в

реперных

3.

Белов М. П. Технические средства ав-

точках.

томатизации

и управления: Учеб.

пособие. -

Казанский государственный энергетический университет

Kazan State Power Engineering University

магистрант А.М. Марданова, e-mail: AliyMsm@mail.ru

Master's student A. M. Mardanova, e-mail: AliyMsm@mail.ru

Россия, г. Казань

Russia, Kazan

Казанский государственный энергетический университет

Kazan State Power Engineering University

канд. техн. наук, доцент И.К. Будникова,

Cand. tech. Sciences, associate Professor I. K. Budnikova,

e-mail: ikbudnikova@yandex.ru, Россия, г. Казань

e-mail: ikbudnikova@yandex.ru, Russia, Kazan

Сегодня 4 рынок страхования динамично

лидированной финансовой отчетности, для

развивается, наряду с традиционными видами

выявления степени зависимости между ис-

страхования появляются новые виды страховых

следуемыми параметрами на результат эко-

услуг. Успешно управлять страховой компанией

номической деятельности.

можно лишь используя современные информа-

В качестве результативного показателя (у)

ционные технологии.

были приняты активы, которые отражают сово-

Актуальность данной работы заключается

купность имущества организации и денежных

в исследовании факторов, влияющих на эконо-

средств, которыми она располагает для осу-

мическую эффективность страховой компании,

ществления своей деятельности и получения

на примере САО «ВСК».

прибыли.

Страховая компания «ВСК» осуществляет

В качестве показателей - факторов, влия-

страховую деятельность с 1992 года и на сего-

ющих на значение активов, были выделены сле-

дняшний день, она является одним из системо-

дующие величины: x1 – дебиторская задолжен-

образующих игроков страхового рынка, стабиль-

ность по операциям страхования, тыс. рублей; x2

но находясь в десятке крупнейших страховщиков

– нераспределенная прибыль, тыс. рублей; x3 –

страны. Она реализует более ста видов страхо-

резерв незаработанной премии, тыс. рублей; x4 –

вых услуг [1].

финансовые активы, тыс. рублей; x5 – уставной

Целью исследования в данной работе явля-

капитал, тыс. рублей.

ется разработка модели прогнозирования эффек-

Дебиторская задолженность по операциям

тивности работы САО «ВСК» по совокупной

страхования определяет задолженность страхо-

группе показателей, с применением корреляци-

вателей перед страховой организацией по выпла-

онно-регрессионного метода анализа, который

там страховых премий и страховых взносов, за-

выполнялся с использованием программного па-

долженность страховых агентов и прочих деби-

кета Statistica.

торов [3].

Существует множество факторов, влияю-

Нераспределенная прибыль – это часть

щих на экономическую эффективность страхо-

прибыли, которая осталась в распоряжении по-

вой компании. Основными источниками среди

сле выплаты всех обязательных платежей.

которых выступают прибыль от страховой, инве-

Резерв незаработанной премии предназна-

стиционной и прочей деятельности [2].

чен для исполнения обязательств по обеспече-

Корреляционно - регрессионный

анализ

нию предстоящих выплат, которые могут воз-

финансовой

деятельности

страховой

компа-

никнуть в следующих отчетных периодах.

нии «ВСК»

проводился

по данным

консо-

Финансовые активы –

это

финансо-

вые ресурсы, представляющие

собой

совокуп-

© Марданова А.М., Будникова И.К., 2020

ность денежных средств и ценных бумаг, нахо-

ВЫПУСК № 1 (19), 2020

ISSN 2618-7167

дящихся в собственности предприятия.

ющие гарантии [4].

Уставной капитал является одним из ос-

При исследовании данных параметров бы-

новных показателей, характеризующих размеры

ли использованы статистические данные за пе-

и финансовое состояние организации, то есть он

риод с 2011 года по 2018 год, которые представ-

показывает, что у организации есть соответству-

лены в таблице.

Финансовые показатели, принятые для анализа

Год

Финансовое положение, тыс. руб.

у

x1

x2

x3

x4

x5

2011

27452282

3505792

495143

15451033

13105264

2256923

2012

34653286

4551848

605387

17948606

18140851

3453923

2013

41855883

4966242

1559801

20896523

23428055

3453923

2014

45510134

4418352

2816147

21480315

26189955

3903923

2015

58439922

4238476

5861524

27076286

34941140

3903923

2016

67690186

4708253

9496176

30039442

38584418

3903923

2017

98983075

6744339

14424761

37291127

64558121

3903923

2018

133006086

8389711

22459025

38626496

90390759

3903923

Рис. 5. Итоги множественной регрессии

Бета - коэффициенты позволяют сравни-

оказывают финансовые активы, их коэффициент

вать относительный вклад независимой пере-

равен 0,69; а далее нераспределенная прибыль –

менной в предсказание зависимой переменной.

0,21 и резерв незаработанной премии – 0,08.

Стандартные ошибки показывают стати-

При увеличении показателей нераспреде-

стическую надежность коэффициента. Значения

ленной прибыли на единицу, уровень активов

t-статистики Стьюдента, используются для про-

возрастет на 0,21 единицу. Поскольку x и y изме-

верки значимости соответствующего коэффици-

ряются в млрд., то при увеличении на один млрд.

ента. Статистический анализ полученных ре-

рублей нераспределенной прибыли, значение

зультатов показывает адекватность полученной

активов повысится на 210 млн. По значениям

модели в формате уравнения множественной ре-

коэффициентов

нераспределенной

прибыли и

грессии

резерва незаработанной премии, так же можно

y(x) = 0,21x2 + 0,08x3 + 0,69x4 ,

предположить, что при увеличении каждого из

что позволяет использовать ее для прогнозиро-

этих параметров на один млрд. рублей уровень

активов возрастет на 690 млн. рублей и на 80

вания эффективности работы САО «ВСК» в

млн. рублей соответственно.

определенных условиях.

На основании полученных результатов,

Библиографический список

можно заметить, что наибольшее положительное

1. Сайт

«Страховой дом

ВСК». URL:

явление на уровень активов и на результат всей

экономической деятельности компании в целом,

https: // www. vsk. ru/about/

2. Архипов А. П. Управление страховым

ВЫПУСК № 1 (19), 2020

ISSN 2618-7167

zi (k 1) gi (z1 (k),..., zn (k),u1 (k),...,ur (k),v1 (k),...vl

(k)),(i 1,2,..., n; k 0,1,...N 1).

(1)

Уравнение можно записать в матричной

z(k 1)

g(z(k),u(k),v(k )).

(2)

форме:5

Пусть одна

из противодействующих си-

стем

(система

Х)

имеет n видов

ресурсов,

© Глущенко С.В., 2020

начальный численный состав каждого из кото-

n

n

y j (k 1) y j (k) (1 pijx qijx ) xi (k )uij (k ) / y j (k )

xi (k)q yji y j (k)v ji (k) / xi (k).

(4)

i 1

i 1

m

m

xi (k 1) xi (k ) (1 p yji q yji ) y j (k )v ji (k ) / xi (k )

y j (k )qijx xi

(k )uij (k ) / y j (k ).

(5)

j 1

j 1

Для решения

полученных

уравнений

лезность S1 снижается,

т. е. q1(S1, S2) < q1(S1, S 2);

должны быть известны pxij, pyji, qxij, qyji и началь-

если система S1 оказывает противодействие си-

ные условия для ресурсов обеих систем.

стеме S2, то соответственно q2(S1, S2) < q2( S 1, S2),

Решение рассмотренной задачи целесооб-

разно поднять на более высокий уровень аб-

где q1(S1, S 2) (q2( S 1, S2)) - функция полезности

стракции и рассматривать ее как одну из подси-

системы S1 (S2) до взаимодействия с системой S2

стем сложной системной задачи, оперирующей

(S1), а q1(S1, S2) (q2(S1, S2)) - при взаимодействии

категориями межсистемного и внутрисистемного

([2]).

Конфликт со стороны S2, направленный на

конфликта, основанных на концепте полезности

S1,

можно оценить, определив функцию кон-

системы.

фликта с1(S1, S2) = q1(S1, S 2) - q1(S1, S2).

Переосмысливая

постановку

изложенной

Аналогично можно оценить конфликт со

задачи, рассмотрим ситуацию, при которой си-

стороны S1, направленный на S2.

стема S2 (o2, r2) вступает в борьбу с системой S1

(o1, r1) с целью обладания r1. В этом случае по-

с2(S1, S2) = q2(S1, S 2) – q2(S1, S2).

ВЫПУСК № 1 (19), 2020

ISSN 2618-7167

Анализируя с1(S1, S2) и с2(S1, S2) на различ-

дущей стратегии несклонности к риску или эска-

ных временных интервалах функционирования

лация конфликта.

систем, можно оптимизировать их, развивая

С помощью функции полезности с интер-

конфликт в нужном направлении. Конфликт мо-

вальной нейтральностью к риску можно с любой

жет усиливаться (причем не исключена его эска-

степенью точности аппроксимировать любую

лация), ослабевать (вплоть до внезапного его

функцию полезности.

прекращения), поддерживаться в некотором

устойчивом состоянии (в этом случае нужно ис-

кать ограничения на с1(S1, S2) и с2(S1, S2)).

Поведение систем в условиях конфликта

зависит от поставленных системами целей до

взаимодействия, ресурсов систем и уровней их

организации. Корме того важнейшим фактором

поведения системы является склонность системы

к риску или отсутствие таковой. Без ограничения

общности будем рассматривать функции полез-

Интервальная функция полезности

ности систем монотонно – возрастающими. Си-

стема считается склонной к риску, если ее функ-

Первый вариант вялотекущего конфликта

ция полезности выпукла вниз, и несклонной к

свидетельствует о действиях системы S1, направ-

риску, если ее функция полезности выпукла

ленных на постепенное ослабление потенциала

вверх ([3]).

системы S2, постепенному уменьшению r2 и

Будем считать, что конфликт инициирует-

ослаблению о2. В этом

случае кривая функции

ся одной из сторон, например системой S2. В па-

полезности q2(S1, S2) может пройти свой макси-

ре “жертва - агрессор” S1 выступает в качестве

мум и войти в стадию убывания (нарушится мо-

“жертвы”, а S2 – в качестве ”агрессора”. Есте-

нотонность). Такая стратегия связана с тем, что

ственно полагать, что система S2 склонна к рис-

S1 не преследует цели дезинтеграции S2, а стре-

ку. Продолжительность и интенсивность ее уча-

мится лишь ослабить ее до определенного уров-

стия в конфликте зависит от объема собственных

ня и готова проанализировать условия компро-

ресурсов r2, от уровня ее организации о2, а также

мисса со стороны системы S2 с целью разреше-

от того, насколько интенсивное противодействие

ния конфликта.

окажет ей система S1. Стратегия поведения си-

Второй

вариант

разрешения конфликта

стемы S1 зависит от объема собственных ресур-

предполагает принятие новой стратегии поведе-

сов r1, от уровня ее организации о1, а также от

ния S1, коррекции функции полезности q1(S1, S2),

степени склонности к риску.

в связи с чем ее кривая будет иметь точку пере-

Рассмотрим ситуацию, когда система S1

не

гиба, слева от которой кривая выпукла вверх, а

склонна к риску. В этом случае поведение

S1

справа – выпукла вниз. Новая стратегия S1

можно назвать осторожным, и насколько долго

направлена на дезинтеграцию S2 с целью овладе-

она будет оказывать противодействие системе S2

ния ее оставшимся потенциалом и усилением

зависит в первую очередь от r1 и о1, а также от

собственного.

действий S2. Если ресурсы и организация систе-

Если же система S1 не обладает потенциа-

мы S1 позволяют длительное реагирование на

лом, позволяющим оказывать противодействие

действия системы S2, тогда стратегия несклонно-

системе S2, то она вынуждена со своей стороны

сти к риску системы S1 может быть оправдана,

предлагать условия компромисса системе S2 с

что в итоге может привести к истощению ресур-

целью разрешения конфликта. Последняя может

сов S2 и ослаблению ее внутрисистемных связей.

либо принять их, если не преследуется цель дез-

В последнем случае система S2 вынуждена будет

интеграции S1

либо отвергнуть их в противном

менять свою стратегию и идти на определенные

случае. Доминирование S2 над S1 усилит потен-

компромиссы с S1 с целью разрешения конфлик-

циал S2.

та. В сложившейся ситуации возможны две мо-

Теперь рассмотрим ситуацию, когда си-

дели поведения системы S1: либо пойти на ком-

стема S1 склонна к риску. Это говорит о высокой

промисс с S2 либо продолжить конфликт. Вторая

степени конфликта S1 и S2. Его развитие может

модель может реализовываться в двух вариантах

привести к реализации следующих возможных

(подмоделях поведения): продолжение преды-

моделей функционирования систем.