Методы прогнозирования технических решений.

Сущность метода заключается в нахождении оптимального соотношения между полезностью продукта и затратами на его создание и эксплуатацию. Целью метода ФСА на стадии выбора концепции и прогнозирования является сокращение затрат при соблюдении заданных технических параметров системы.Традиционные методы снижения стоимости создания и производства изделия связаны с выбором материала, способом изготовления, с допусками и чистотой обработки поверхности изделия. Метод ФСА отвечает на вопросы оптимизации технологий и унификации компонентов системы. Действия, производимые на различных этапах производства, в методе ФСА принято называть функциями (activities) [18].Целью ФСА является оптимальное распределение средств на производство продукции. Алгоритм ФСА состоит в следующем:Определяем последовательность функций, необходимых для производства. Для каждой функции определяем полные годовые затраты и количество рабочих часов.Далее для каждой функции по полученным результатам определяем количество издержек (costdriver).Проводим окончательный расчет суммарных затрат на производство конкретного продукта или услуги.Метод ФСА появился в 80-е годы, когда традиционные методы расчета затрат стали терять свою актуальность из зав современных условиях, и отсутствия обратной связи от продаж на производство. Традиционно учитываются лишь функциональные операции компании, тогда как ФСА учитывает и услуги, предоставляемые конечному заказчику, что существенно повышает эффективность производства. Для перехода от стандартного применения метода ФСА к прогнозированию необходимо проводить ФС-анализ как действующих, так и перспективных конфигураций производимой продукции, например котельных. 3.5. Математические методы прогнозирования технических решенийМатематические методы прогнозирования применяются в случаях, когда тенденция развития исследуемого объекта поддается математическому описанию в виде абстрактной математической модели [19]. Математическая модель – модель объекта, описанная в виде математических соотношений между математическими понятиями. Для описания математических моделей сложных объектов используются такие разделы математики, как:теория функций, определяющих детерминированные модели системы,математическая статистика, дающая вероятностные модели процессов,теория нечетких множеств (суждения экспертов),теория нелинейных уравнений и другие.Среди видов математического прогнозирования выделяют: корреляционный анализ, регрессионный анализ, факторный анализ, распознавание образов, вариационное исчисление, спектральный анализ, цепи Маркова, алгебра логики, теория игр и др.Основным принципом данного типа методов является прогнозная экстраполяция, для выполнения которой используется следующая информация:ретроспективные данные, позволяющие выявить тенденции развития параметра к сегодняшнему дню и далее;тенденции развития и их влияние на интересующий параметр;ранее разработанные прогнозы, также позволяющие оценивать развитие системы.При математическом моделировании важно выделить главный параметр системы, относительно которого и будет выполняться экстраполяция. В качестве такового используют функционал, выписанный, например, как сумму невязок системы по возможным параметрам относительно желаемых значений этих параметров в будущей модели, для которой производится прогнозирование, как например: K = (Ad - Ar)2 + (Bd - Br)2 + (Cd - Cr)2 + … + (Zd - Zr)2где, например - Ad, Ar – желаемое и действительное значение первого выбранного параметра мини ТЭЦ (например – тип источника тепла);Bd, Br – желаемое и действительное значение второго выбранного параметра (скажем – мощность генератора);Cd, Cr – желаемое и действительное для третьего параметра.---------------- (Zd - Zr)2 – любой параметр, входящий в область возможностей системы контроля, отражающий текущее состояние прогнозируемой мини ТЭЦ. Если элементы функционала несравнимы друг с другом по порядкам величин (например микросекунды и вольты), то естественно провести нормирование каждой составляющей, скажем, на эталонные величины Ad …Zd. Тогда вклад каждого элемента в общий функционал выровняется и выражение для целевой функции приобретет следующий вид:KN = [(Ad - Ar)/Ad]2 + [(Bd - Br)/Bd]2 + [(Cd - Cr)/Cd]2 + … + [(Zd - Zr)/Zd]2Таким образом, величина предложенного функционала будет объективно отражать совпадение прогнозируемой конфигурации с заданными техническим параметрами, что наиболее важно на этапе проектирования котельной. В вычислительной математике действительные элементы функционала Ar, Br, Cr … являются функциям параметров системы, состояние которой они описывают. В нашем случае эти величины зависят, скажем, от особенностей технологии производства, проектных требований, и многих других величин, представляющих несомненный интерес для производителей котельных.Но, выражение этих зависимостей в явном виде выходит за рамки настоящей работы и является непростым делом, требующим дополнительной информации о состоянии технологического процесса. При таком описании зависимостей появилась бы реальная система нелинейных уравнений, типа: F1[X] = ArF2[X] = BrF3[X] = Cr------FN[X] = Zrгде: F – функции, нуждающиеся в описании;X – искомый вектор параметров системы;Ar … Zr – результаты измерений от системы контроля. В этом случае минимизация функционала любым из известных методов [20, 21] (Ньютона, Гессе, наискорейшего спуска, или других) решение даст значения параметров системы, при которых качество печатной платы является идеальным К=0. Автор не будет сейчас отвлекаться от заданной темы, понимая существенный потенциал такого рассмотрения в будущем. А пока скажем, что если величина функционала равна нулю К=0, то прогноз проектируемой котельной полностью совпадает с заданными техническим требованиями. В этом случае все действительные контролируемые параметры соответствуют требуемым значениям. При отклонении какого-либо параметра, или группы параметров от заданных величин, у производителя есть возможность количественной оценки данного отклонения, и инструмент для контроля его корректировки. Параметрический рядСтроим параметрический ряд, отражающий эволюцию котельной во времени и по техническим параметрам.Параметрический ряд строим по главному параметру изделия, который будет определен ниже.На сновании нормативного документа [РД 50-632-87 Унификация изделий. Построение параметрических и типоразмерных рядов деталей и сборочных единиц общемашиностроительного применения. Методические указания] примем следующую последовательность этапов работ при построении параметрического ряда:выбираем тип унифицируемы изделий - мини-ТЭЦ как источник тепла;устанавливаем главный параметр системы - ниже;собираем данные о применяемых изделиях, анализируем диапазонов изменения главного параметра, в пределах которого будет строиться ряд;строим параметрический ряд главного параметра. В качестве главного параметра котельной используем значение целевой функции, описанной выше, которая в данном случае имеет следующий вид:K = (Ad - Ar)2 + (Bd - Br)2 + (Cd - Cr)2 + … + (Zd - Zr)2где; Ad – желаемое сегодня значение первого выбранного параметра мини ТЭЦ - стоимость тепла для потребителя;Bd – желаемое сегодня значение второго выбранного параметра - уровень выбросов в атмосферу;Cd – желаемое сегодня значение третьего параметра – уровень многотопливности (от 1 до 4, C = [4-1]);Zd – любой другой дополнительный параметр, например – период техобслуживания – лучше частота (в месяцах-1 – чем меньше, тем лучше).Действительные значения параметров Ar, Br, Cr, Zr – определяют текущее состояние развивающейся котельной, а результат целевой функции служит критерием для оценки прогрессии, и составление прогноза. Для определенности, и для удобства сравнения, действительные сегодняшние значения указанных параметров выбираем в относительных нормированных единицах, на уровне:Ar = Br = Cr = Zr = 1В смысле сказанного, еще раз - под параметрическим рядом понимаем совокупность машин одного и того же назначения (котельных в нашем случае), подчиняющихся определенному закону убывания главного параметра.Параметрический ряд строим в виде таблицы, по которой, при необходимости, всегда можно построить графическое положение разных решений на шкале главного параметра. Итак, параметрический ряд котельных представлен в таблице 3. Таблица 3. Параметрический ряд котельных в ходе эволюции. Наименование(Ad - Ar)2(Bd - Br)2(Cd - Cr)2(Zd - Zr)2КДровяная котельная 4442541Угольная котельная3841631Газовая котельная243918Малая ТЭЦ из первых12249Мини-ТЭЦ современная с ЭВМ0000 (самообслуживание)0Котельная будущего-2-200-4ВыводыПроведенное исследование на базе параметрического ряда ясно показывает тенденцию к уменьшению стоимости тепла, отпускаемого потребителю. Также можно ожидать дальнейшего снижения выбросов в окружающую среду от работы котельной, что будет достигаться техническим совершенствованием оборудования. Многотопливность и качество техобслуживания уже на пределе, благодаря техническому совершенству в этой области, и ждать существенных прорывов здесь не приходится. ОПИСАНИЕ И ФОРМУЛА ИЗОБРЕТЕНИЯПатент на полезную модель также является защитным документом технического решения наряду с патентом на изобретение, однако имеющий от последнего ряд отличий [22]: Полезной моделью признаются только устройства, способы не могут быть ПМ;Поиск аналогов заявленному решению только в пределах РФ, зарубежные аналоги не учитываются;Экспертиза на изобретательский уровень не проводится (до 2014 года в РФ) – в данном случае осуществляется уведомительное патентование; Действие патента на полезную модель – 10 лет, а не 20 как у изобретений;Условия патентования полезной модели – применимость и новизна совокупности !!! существенных признаков, а не каждого признака, как у изобретения. При этом несущественные признаки полезной модели обобщаются до уровня, который позволяет признать их существенными по совокупности. Итак, рассмотрим заявку на изобретение по модернизации котельной, составленную по результатам выполненного исследования. Пытаться внести новизну в техническую суть техники современной котельной – занятие достаточно бессмысленно, так как там давно полная автоматизация, оптимальные котлы, и усовершенствованием техники занимаются крупные научные коллективы институтов во всем мире, с очень жесткой конкуренцией. Поэтому, подойдем к искомой новизне с позиций экологии и применения котельной на местах. Известны аналоги котельных, описанные выше, которые включают в себя топочные котлы различных поколений, тепловые магистрали, основной рециркуляционный насосы. В качестве прототипа выбираем модульную котельную, оснащенную современным оборудование, исключающим, как правило, необходимость присутствия обслуживающего персонала. В проведенном исследовании ясно показано, что перспектива за модульными котельными в блочном – контейнерном исполнении, которые будут устанавливаться на каждом доме, что устранит необходимость в инфраструктуре тепловых магистралей. Данные котельные вполне автоматизированы, котельное оборудование соответствуют мировому уровню, выгоды для приобретателей очевидны – малые потери тепла на транспортировку, оперативное управление, пониженные тарифы для пользователей. Однако, основной недостаток остается – выброс в атмосферу продуктов горения. А так как котельная теперь располагается ближе к дому, то и влияние продуктов горения усиливается, несмотря на то что общий объем выбросов безусловно уменьшается по сравнению с магистральной котельной старого образца. Для устранение данного недостатка предлагается - над каждой модульной локальной котельной установить свой локальный газгольдер (gasholder) в виде пластичного наполняемого объёма, например – стратостата, как показано на рисунке 6. Пусть лучше над каждым домом висит дирижабль, чем постоянно рядом с домом дымит труба с опасными и вредными газами. Формула изобретенияКотельная, включающая в себя топочный бак, дымовую трубу, замкнутую тепловую магистраль, рециркуляционный и сетевой насосы отличающаяся тем, что с целью повышения экологической безопасности в нее включен газгольдер – дирижабль для сбора газа из дымовой трубы, который утилизируется с помощью передвижной цистерны высокого давления, периодически забирающей газ из газгольдера по мере его заполнения. Рис. 6. Модульная котельная с полной утилизацией продуктов горения. Выгода от предложенного решения очевидна – полное исключение влияния котельной на окружающую среду и на жителей дома, в котором она установлена. ЗАКЛЮЧЕНИЕВ ходе выполнение курсовой квалификационной работы рассмотрено современное состояние котельных. Подготовлен проект технического задания на модернизацию конструкции современной котельной. Рассмотрены основные методы технического прогнозирования. Подготовлен проект заявки на изобретение, составленной с учетом сделанных прогнозных оценок по ожидаемым перспективам развития котельных.Полученные знания будут востребованы в будущей профессиональной деятельности, а также при выборе темы выпускной квалификационной работы. ЛИТЕРАТУРАКлассификация методов и моделей прогнозирования. Методические указания. 2021Котельные установки XXI века: перспективы развития - № 01 (40) февраль 2019 года - Тепловая энергетика - WWW.EPRUSSIA.RU - информационный портал энергетика;Перспективные направления развития котельной техники -Статьи по ЖКХ и котельному оборудованию -Статьи сайта (specgazprom.ru);2.12. Современное состояние и направления развития котлостроения - Энергетика: история, настоящее и будущее (energetika.in.ua);Развитие котельных агрегатов в период до внедрения высоких параметров пара (helpiks.org);Развитие котлов (toplivopodacha.ru);Направления совершенствования котельной техники малой и средней мощности (eti.su);О развитии котлостроения для промышленных и отопительных котельных малой мощности (rosteplo.ru);Котельные будущего | Промышленная и экологическая безопасность, охрана труда (prominf.ru);Перспективы рынка блочно-модульных котельных (БМК) (termanik.ru);Состав блочно-модульных котельных (buildinn.ru);Информационно-поисковая система (fips.ru);ГЛАВА 7. Эвристические методы прогнозирования (infopedia.su);Метод «Дельфи» — Википедия (wikipedia.org);https://ru.wikipedia.org/wiki/FMEA;Анализ FMEA: пример и применение (fb.ru);ГОСТ Р 51814.2-2001 Системы качества в автомобилестроении. Метод анализа видов и последствий потенциальных дефектов;Функционально-стоимостный анализ — Википедия (wikipedia.org), Функционально-стоимостной анализ (cfin.ru);Автор: Константиновская Л.В. — Методы и приемы прогнозирования (donntu.org);Ортега Дж., Рейнболдт В., Итерационные методы решения нелинейных систем уравнений со многими неизвестными. Пер. с англ. М:, Мир, 1975Дэннис Дж., Шнабель Р. Численные методы безусловной оптимизации и решения нелинейных уравнений. М.: Мир. 1988 Полезная модель — Википедия (wikipedia.org), http://www.fips.ru