автореферат диссертации по информатике, вычислительной технике и управлению, 05.13.07, диссертация на тему:Автоматизация технологического процесса обнаружения металлических частиц в движущемся материале

На правах рукописи

РГБ ОД

МОСИНА ЕЛЕНА ВИКТОРОВЦА*

1 3 О ноя 1999

АВТОМАТИЗАЦИЯ ТЕХНОЛОГИЧЕСКОГО ПРОЦЕССА ОБНАРУЖЕНИЯ МЕТАЛЛИЧЕСКИХ ЧАСТИЦ В ДВИЖУЩЕМСЯ МАТЕРИАЛЕ

Специальность: 05.13.07- Автоматизация технологических процессов

и производств (в промышленности).

АВТОРЕФЕРАТ диссертации на соискание ученой степени кандидата технических наук

Орел -1999

Работа выполнена в Орловском Государственном Техническом Университет (ОрелГТУ).

Научный руководитель: -

доктор технических наук, профессор Колоколов Ю.В.

Научный консультант: -

кандидат технических наук, доцент Суздальцев А.И.

Официальные оппоненты:

доктор технических наук, профессор Бурковский В.Л.

кандидат технических наук, доцент Амирханов Д.Р.

Ведущая организация: -

Орловский НИИЛегмаш

Защита состоится " 7 "сентября 1999 года на заседании диссертационног Совета при Орловском государственном техническом университете по адресу 30202 г. Орел, Наугорское шоссе, 40 в 15часов 30 минут.

С диссертацией можно ознакомится в библиотеке Орловского государственнс го технического университета.

Автореферат разослан" 26 " ИЮЛЯ 1999 г.

Ученый Секретарь диссертационного Совета,

кандидат технических наук, доцент

Суздальцев А.И.

ОБЩАЯ ХАРАКТЕРИСТИКА РАБОТЫ

Актуальность темы

В настоящее время при изготовлении одежды, обуви, кожгалантерейных и дру-их изделий широко используются искусственные кожи, являющиеся единственным сточником восполнения острой нехватки натуральной кожи. Искусственные кожи зготавливаются с применением основы из химических волокон и растворов поли-ретана для формирования лицевого покрытия. Они обладают кожеподобным ви-ом, высокой морозостойкостью, теплостойкостью, изгибостойкостью и высокими игиеническими свойствами. В качестве основы искусственной кожи наиболее широ-о используется нетканый материал. Интенсивный рост производства нетканых ма-ериалов объясняется прогрессивностью технологии, обеспечивающей возможность омплексной механизации и автоматизации производственных процессов, и исполь-ованием дешевого сырья.

Производство нетканого материала осуществляется иглопробивным способом. 1ри его использовании формируется трехмерная структура, скрепленная самими олокнами холста за счет протаскивания волокон зазубринами пробивных игл в по-еречном направлении.

При производстве иглопробивного полотна происходит поломка игл, а их обломи различной длины застревают в полотне. Наличие в полотне металлических частиц эбломков игл) приводит к преждевременному износу игл, их излому на последующих перациях при иглопрокалывании, преждевременному износу ленточных ножей на воильно-ленточной машине, потере времени на заточку этих ножей и значительному худшению качества готовой продукции - основы искусственной кожи. После нанесения ицевого покрытия на основу выявляется брак искусственной кожи - полосатость, при-иной которой является обломок иглы, находящийся в полотне. В готовой продукции 1скусственной коже) могут попадаться обломки игл, которые могут стать причиной равмирования человека, использующего изделие из искусственной кожи.

Очистка полотна от металлических включений может производиться различными пособами. Наиболее перспективным с точки зрения автоматизации является механиче-шй способ, сущность которого заключается в вырезании участка полотна с располо-:енной в нем металлической частицей. Для проведения автоматизированной механиче-кой очистки полотна необходимо определить координату расположения металличе-¡сой частицы в полотне. Однако существующие способы определения координат рас-оложения металлических частиц в движущемся полотне не позволяют получить дос-

товерную информацию о координате (под достоверностью понимается соответств! числа полученных координат числу реально существующих металлических частиц).

Вышеприведенное определяет актуальность разработки способа автоматическ го определения координат расположения металлических частиц в движущемся п> лотне, позволяющего получить достоверную информацию о расположении частиц полотне.

Цель работы

Целью диссертационной работы является формирование подхода к автоматиз ции технологического процесса обнаружения металлических частиц в движущем материале, позволяющего получить достоверную информацию о расположении м таллических частиц и уменьшить количество ложных срабатываний исполнительн го органа при удалении, и выработка рекомендаций по его практической реализаци

Основные задачи исследований:

1. Разработка имитационной модели существующей АСУ ТП удаления металлическ] частиц из движущегося полотна, включающей обнаружение металлических частиц определение координат их расположения, позволяющей установить причины вс никновения ошибок определения координат расположения частиц в материале.

2. Разработка способа обнаружения металлических частиц с автоматическим опрех лением координат их расположения в движущемся материале, позволяющего пов сить достоверность определения координат.

3. Имитационное моделирование АСУ ТП удаления металлических частиц из движ щегося полотна, в основе функционирования которой лежит предложенный спосс с целью получения количественной оценки достоверности определения координ: определения преимуществ предложенного способа по сравнению с существующш и возможности его практического использования.

Методы и средства исследований

При решении диссертационных задач использовались теория множеств, теор конечных автоматов, алгебра Буля, метод имитационного моделирования с применен ем ПЭВМ, теория принятия решений.

Научная новизна

1. Разработана имитационная модель существующей АСУ ТП удаления металли1 ских частиц из движущегося полотна, позволившая установить причины возник! вения ошибок определения координат расположения металлических частиц.

2. Предложен критерий достоверности определения координат - коэффициент од бочности, позволивший оценить качество работы системы автоматического опрс;

ления координат расположения металлических частиц в движущемся полотне и провести сравнительную оценку систем обнаружения металлических частиц.

3. Сформирован подход к обнаружению металлических частиц в движущемся материале с автоматическим определением координат их расположения, который состоит в обнаружении металлической частицы последовательно тремя датчиками обнаружения, расположенными относительно направления движения полотна в виде фигуры, образующей римсхую цифру VI, фиксировании в_момент срабатывания третьего датчика обнаружения множеств сигналов от первого и второго датчиков обнаружения, арифметических и логических преобразованиях значений элементов обоих множеств и формировании истинного значения координаты расположения металлической частицы по ширине полотна.'

4. В рамках предложенного подхода разработан способ обнаружения металлических частиц в движущемся материале с автоматическим определением координат их расположения, при котором процесс логической обработки элементов множеств сигналов от датчиков обнаружения состоит в попарной конъюнктивной оценке значений соответствующих элементов первого множества, расположенного в прямом порядке, и элементов второго множества, расположенного в обратном порядке, и формировании в качестве истинной координаты расположения металлической частицы сигнала о номере позиции единичного элемента второго множества, взятого в исходном положении.

5. Разработана имитационная модель АСУ ТО удаления металлических частиц из движущегося полотна, в основе функционирования которой лежит предложенный способ, позволившая установить преимущество предложенного способа, выразившееся в уменьшении количества ложных срабатываний исполнительного органа при удалении.

Основные положения, выносимые на защиту

1. Результаты исследования существующего подхода к обнаружению металлических частиц в движущемся полотне с автоматическим определением координат их расположения.

2. Критерий достоверности определения координат - коэффициент ошибочности, позволивший оценить качество работы системы автоматического определения координат расположения металлических частиц в движущемся полотне.

3. Разработанный в рамках предложенного подхода способ обнаружения металлических частиц в движущемся материале с автоматическим определением координат их расположения, основанный на попарной конъюнктивной оценке значений соответ-

соответствующих элементов множеств сигналов от датчиков обнаружения, позволивши; повысить достоверность определения координат. 4. Результаты исследования имитационной модели АСУ ТП удаления металлических час тиц из движущегося полотна, в основе работы которой лежит предложенный способ.

Практическая ценность и реализация результатов работы

Практическую ценность работы составляют:

- разработанный в рамках предложенного подхода способ обнаружения металлически частиц в движущемся материале с автоматическим определением координат их расположе ния, основанный на попарной конъюнктивной оценке значений соответствующих элементо множеств сигналов от датчиков обнаружения, позволивший повысить достоверность опре деления координат;

- разработанная структурная схема АСУ ТП удаления металлических частиц из дви жущегося полотна, в основу работы которой положен предложенный способ;

- разработанная схема электрическая принципиальная блока обработки и управлени для устройства, позволяющего вести обработку полотна по 80 зонам по ширине.

Результаты, полученные в ходе работы, используются опытным производством Орловског НИИЛегмаш в проектах по модернизации технологической линии по производству основы т кусственной кожи и при проведении лабораторных работ по курсу "Основы АСУ ТП" для сг дентов кафедры КиПРА ОрелГТУ.

Апробация работы

Основные положения и результаты работы были обсуждены и одобрены на: Всерос сийской научной конференции "Проблемы создания и развития информационно телекоммуникационных систем специального назначения" (г. Орел, ВИПС, февраль 1997 г. Международной научно-технической конференции : Микроэлектроника и информатика - 9 (г. Москва, март 1997 г.), а также на научно-технических конференциях в ОрелГТУ в 199f 1997гг. и научно-методических семинарах кафедры КиПРА ОрелГТУ.

Публикации

По материалам диссертационной работы опубликовано 9 печатных работ.

Структура и объем диссертации

Диссертационная работа изложена на 125 страницах машинописного текста, содержи 41 рисунок и 11 таблиц. Состоит из введения, четырех глав, заключения, списка используе мых источников, включающего 110 наименований, и 7 приложений.

СОДЕРЖАНИЕ РАБОТЫ

Во введении обоснована актуальность темы, определена цель и поставлены основные задачи диссертационной работы, дана краткая характеристика работы, включающая новизну, практическую значимость и основные положения, выносимые на защиту.

Первая глава носит вводный характер. В ней проанализированы причины возникновения и проблемы, связанные с наличием металлических частиц в продуктах производства в различных отраслях промышленности. На основании анализа технологии производства нетканой основы искусственной кожи установлены причины поломки пробивных игл и появления в полотне металлических включений.

Проведен анализ существующих способов автоматизированной очистки полотна от металлических включений, на основании которого установлено, что для полного удаления частиц из нетканого материала необходимо использовать способ автоматизированной механической очистки, состоящий в удалении отдельного небольшого участка полотна, в толще которого находится частица. При использовании этого способа необходимо точно определять место расположения металлической частицы в материале относительно длины и ширины полотна - координату расположения частицы.

Проведен анализ существующих методов и средств обнаружения металлических частиц в движущемся полотне, на основании которого установлено, что наиболее перспективным с точки зрения автоматизации технологического процесса обнаружения металлических частиц в нетканом материале является электромагнитный метод, что объясняется его бесконтактностью с исследуемым объектом, высокой производительностью, малой зависимостью результатов контроля от состояния среды, простотой первичных преобразователей. В качестве первичного преобразователя целесообразно использовать накладной трансформаторный датчик обнаружения, так как он прост в обслуживании и для него существует возможность различного размещения относительно направления движения полотна.

Во второй главе предложен критерий качества работы системы автоматического определения координат расположения металлических частиц О, характеризующий достоверность определения координат расположения (соответствие числа полученных координат числу реально существующих частиц),-коэффициент ошибочности. Значение коэффициента ошибочности 0 определяется числом ошибок, возникающих в результате определения координат расположения металлических частиц и может быть определено путем сравнения состояний отдельного участка полотна до обработки и после. Пусть в зону обработки поступает участок полотна размером пхш элементарных зон

расположения металлических частиц, содержащий некоторое множество металлически частиц Ау (¡=1...п; j=l...m). В результате обработки для указанного участка полотн будет определено некоторое множество координат расположения металлических ча< тиц Ц(|=1...п; 3=1...т). Если определение координат верно, то (3=0. Если же число опр< деленных координат не совпадает с числом реально существующих частиц, то (}>0.

Для рассматриваемых систем ошибка определения координат расположения М1 таллических частиц может подразумевать как пропуск металлической частицы, так лишнее срабатывание. Подобная информация крайне важна для того, чтобы не тольж количественно, но и качественно оценить работу автоматической системы определен координат расположения металлических частиц. Коэффициент ошибочности определи ния координат () может быть записан в виде:

С=&+0«. (1)

где (Зп - относительный коэффициент пропусков металлических частиц, опред ляемый по следующему выражению:

1 А

2 М •п т ^г!

(2)

где М - количество возможных вариантов заполнения исходного участка полот! размером (пхт) (|ц-1... Т™)\

С}® - относительный коэффициент лишних срабатываний, определяемый г следующему выражению:

1 ^

Я,с =

2 М ■ п - т ^

1=1 ^=1 ^ J

(3)

Проведен анализ автоматизированного технологического комплекса удаления м таллических частиц из движущегося полотна, структурная схема которого приведена I рисунке 1, где I - полотно, 2 - система предварительной очистки полотна, 3 - АСУ Т удаления металлических частиц, 4 - датчик перемещения, 5 - система автоматическо! обнаружения металлических частиц, 6 - система автоматического определения коорд: нат, 7 - блок транспортного запаздывания, 8 - исполнительный орган.

На основании анализа структуры представленного комплекса и ряда существу* щих способов обнаружения металлических частиц в движущемся полотне установлен что система автоматического обнаружения металлических частиц в движущемся лотне должна включать в себя два неподвижных непараллельных датчика обнаруж ния, что позволяет получить два сигнала об одной и той же металлической частице

зременной задержкой между моментами получения сигналов, различной для каждой юны по ширине полотна.

5 8

Рисунок 1.

Один из вариантов структуры АСУ ТП удаления металлических частиц из движущегося полотна, включающий в себя два неподвижных непараллельных датчика обнаружения, расположенных под углом друг к другу приведен на рисунхе 2, где 1,2-датчики обнаружения, 3 - полотно, 4 - вычислительный блок, 5 - датчик перемещения, б- сдвигающий регистр, 7 - конъюнкторы, 8 - блок управления, 9 - исполнительный орган

Рисунок 2.

Значение координаты расположения металлической частицы по ширине полотна определяется выражением вида:

/Г=Х1(/)л^2(г + гг), (4)

где XI- множество сигналов, поступающих от датчика обнаружения 02, Х2- множество сигналов, поступающих отдатчика обнаружения 01, Т| - интервал между момен-

тами получения сигналов от датчиков обнаружения, 1 - номер зоны разбиения по шир не полотна 0 = 1 ...п).

Численное значение координаты расположения металлической частицы для I- < зоны по ширине полотна:

К, =lй^tga^Tíl (5)

где 1о - коэффициент пропорциональности, учитывающий размерность перехода I шаговых импульсов к временным запаздываниям, а - угол наклона первого датчш обнаружения.

Вышеприведенное выражение применительно к данному процессу справедлив если система является одноканальной, то есть в рассматриваемом участке полотна, о раниченном двумя датчиками обнаружения, находится только одна металлическая ча тица.

В случае нахождения в зоне, ограниченной двумя датчиками обнаружения, н скольких металлических частиц система становится многоканальной.

Одним ш методов исследования процесса функционирования рассматриваем« системы является имитационное моделирование.

Для выявления закономерностей функционирования системы автоматическо] обнаружения металлических частиц в движущемся полотне и системы автоматическо] определения координат их расположения и получения количественного значения до товерности определения координат была разработана имитационная модель АСУ Т удаления металлических частиц из движущегося полотна (ИМ1). При этом, систек "полотно-иголка" была представлена в виде совокупности отдельных элементарнь вертикальных и горизонтальных зон расположения частиц А*, (А, - зона расположен* по длине полотна, Ау - зона расположения по ширине полотна), которые, в свою оч редь, объединены в отдельные квадратные матрицы А (пхп) (п - число зон разбиеш полотна по ширине). В качестве объекта исследования была выбрана матрица А (4x4 так как при п< 4 невозможно рассмотреть все существующие варианты взаимного ра< положения частиц в матрице, а при п>4 значительно возрастает объем машинного вр< мени, требующегося для рассмотрения и обработки всех возможных вариантов зажм нения матрицы А.

Результаты, полученные в ходе имитационного моделирования при обработке по; ного массива исходной информации (65535 матриц А), свидетельствуют о том, что пр обработке информации о месте расположения металлических частиц в полотне имее место избыточность информации:!) количество ложных срабатываний исполнительно

го органа Ь составляет 36%; 2)коэффициент ошибочности определения координат расположения частиц в полотне (3=0,27.

Анализ причин возникновения ошибок определения координат расположения металлических частиц показал, что физическая сущность ложного определения координат состоит в следующем: очередность появления сигналов о частицах с первого датчика обнаружения во многих случаях не совпадает с очередностью появления сигналов о тех же частицах со второго датчика обнаружения, что приводит сформированию ложных координат расположения частиц в полотне.

С учетом полученных результатов был разработан способ определения координат расположения металлических частиц в движущемся полотне, основанный на преобразовании переменных и эталонных множеств. Предложенный способ за счет того, что дополнительно информацию с датчика обнаружения 01 запоминают в виде единичного импульса и перемещают его синхронно с перемещением материала, позволяет получить полную информацию об одноименных частицах с обоих датчиков обнаружения, а обработка этой информации путем перебора и сравнения с заранее записанными в запоминающее устройство данными по размещению металлических частиц в материале, позволяет более достоверно определить координату расположения металлических частиц в полотне, что уменьшает поток избыточной информации.

Множество координат К*,? расположения частиц в матрице А формируется на основании множества координат расположения металлических частиц по длине материала К» и множества координат расположения металлических частиц по ширине материала Ку:

{А^} = {{ЯЭД};{{*2(// -И,")}(ЯР=){А:,}}} (6)

1 1 1 2 2 2 2 1

Выражение (6) означает, что множество пар координат К*у нахождения металлических частиц в матрице А определяется множеством двух подмножеств первого ран-* га. Одно из подмножеств есть множество сигналов с первого датчика обнаружения, получаемое в момент выхода металлической частицы из зоны А. Второе подмножество первого ранга есть два подмножества второго ранга, объединенных знаком "перебор-. сравнение" (77Р=Л причем одно из этих подмножеств есть множество эталонных (за-, данных) значений координат Кэ, а другое подмножество второго ранга есть конъюнк-. ция между множеством единичных сигналов с датчика И2 и единичных сигналов с дат-, чика О1 в момент времени, когда исходная матрица займет позицию А2 (рисунок 3).

_к

\

и" _ о, / А /

_ \ А, N А,

*

ч

XI Э,_ Х2

БОиУ -»-

Кэ

Рисунок 3.

С целью получения количественной оценки достоверности определения коордиш расположения металлических частиц в полотне с помощью предложенного способ была разработана имитационная модель АСУ ТП удаления металлических частиц ] движущегося полотна, в основу работы которой положен разработанный спосс (ИМ2).

Анализ результатов имитационного моделирования разработанного способа п казал, что предложенный алгоритм формирования эталонного множества является и совершенным, так хак не позволяет выделить истинное сочетание многих сигнало получаемых от датчиков обнаружения, соответствующее реальному расположен« частиц в полотне (одной комбинации сигналов с датчиков обнаружения, записанной запоминающем устройстве, может соответствовать несколько реально существующ| вариантов заполнения исходной матрицы А).

Для того, чтобы установить какой из вариантов взаимного расположения часп в матрице А действительно соответствует полученной от датчиков обнаружения ко бинации сигналов, требуется дополнительное условие. Вопрос о нахождении этого ) ловия на данный момент остается открытым.

В третьей главе на основании анализа недостатков существующего подхода и целью сокращения избыточности информации был разработан новый подход к об* ружению металлических частиц с автоматическим определением координат их расг ложения, который заключается в обнаружении металлической частицы последоватех но тремя датчиками обнаружения, расположенными относительно направления двия ния полотна в виде фигуры, образующей римскую цифру VI, фиксировании в моме срабатывания третьего датчика обнаружения множеств сигналов от первого и второ

датчиков обнаружения, арифметических и логических преобразованиях значений элементов обоих множеств и формировании истинного значения координаты расположения металлической частицы по ширине полотна.

Сущность предлагаемого подхода поясняется на рисунке 4, где 01, 02, 03 - датчики обнаружения, Оп - датчик перемещения, БОиУ - блок обработки и управления, К -

координата расположения металлической частицы.

Т !

Рисунок 4.

Процесс арифметических и логических преобразований элементов множеств сигналов от датчика обнаружения и датчика обнаружения Б2 может осуществляться по двум алгоритмам.

Как видно из рисунка 4 для каждой зоны по ширине:

т1-, + т2; = Т. (7)

Выполнение условия (7) свидетельствует о прохождении частицей одной и той ж^ зоны по ширине для всех датчиков обнаружения. При этом процесс арифметических ч логических преобразований множеств сигналов от датчика обнаружения и датчику обнаружения Б2 состоит в вычислении численных значений элементов обоих множеств, попарном суммировании численных значений элементов обоих множеств, сравнении каждой суммы с фиксированной величиной, определяемой размером полной зоны рабо. ты датчиков обнаружения, и формировании в качестве истинной координаты численно-, го значения элемента второго множества из суммируемой пары при равенстве получае. мой суммы и фиксированной величины. Для множества сигналов с датчика обнаруже.

ния XI = {х1 ,: г = 1... л] множество численных значений XI' формируется по еле. дующему алгоритму:XV = /' = 1...«'}; х\\, = /, где 1 - номер позиции единично, го элемента множества XI, и' -число единичных элементов множества XI. Для множе. ства сигналов с датчика обнаружения 02 XI = / = 1... т| множество численны*

значений Х2' формируется по следующему алгоритм}

ХТ = {х2у. у = 1.../и'|; х2'у = ] ,где] - номер позиции единичного элемента множесп

ва Х2, ш' -число единичных элементов множества Х2. Исходя из условия (7) получаек что математическая модель системы автоматического определения координат располс жения металлической частицы по ширине полотна, в основу работы которой положе первый алгоритм реализации нового подхода, имеет вид:

{Кху } = {{*3(/3)}л{{Кв} (пр =)Г }}л1„, (8)

I 112 2 I

где Хп - сигнал отдатчика перемещения.

Выражение (8) означает, что множество координат расположения металличесга

частиц в матрице А определяется конъюнкцией двух подмножеств первого ранга и си

налом от датчика перемещения. Одно из подмножеств есть множество сигналов

третьего датчика обнаружения ОЗ. Второе подмножество первого ранга есть результ;

последовательного перебора и сравнения (ПР=) подмножества второго ранга вычи

ленных значений координаты расположения металлических частиц по ширине полот}

Кв с фиксированной величиной, равной размеру полной зоны работы датчиков обн

ружения - Т, выраженной в единицах транспортного запаздывания. Множество вычи

ленных значений координат расположения металлических частиц по ширине полот!

Кв = \кк: к = 1...П' формируется путем последовательного суммирования ка;

дого элемента полученного множества численных значений сигналов от датчика обн

ружения Э1 XV = Г = 1...и'| с каждым элементом полученного множества чи

ленных значений сигналов от датчика обнаружения 02 Х2' = |л:2у.: / = ■ Су

мирование множеств XI' и Х2' осуществляется по следующему алгоритму:

Условие истинного определения координаты расположения одной металлической чг тицы по ширине полотна примет вид:

[х\' + х2] = Т (9)

\К; = х2';

где АГ'У - истинная координата расположения металлической частицы по шириь Для N металлических частиц, расположенных в одном вертикальном сечении полоти условие (9) должно выполняться N раз.

С другой стороны, справедливым является утверждение, что металлическая частица в гаждой зоне по ширине проходит максимальное расстояние, выраженное в единицах транс-юртного запаздывания, складывающееся из расстояния от датчика обнаружения 01 до дат-шка обнаружения ОЗ и расстояния от датчика обнаружения 02 до датчика обнаружения ОЗ. Гак как датчик обнаружения 01 расположен под углом 135°, а датчик обнаружения 02 - под /глом 45° относительно направления перемещения полотна, то расстояние от датчика 02 до (атчика 03 является дополнением расстоянию от датчика 01 до датчика 03 до максимума. 1ри этом код, соответствующий расстоянию от датчика 02 до датчика 03 (множество зна-гений сигналов от датчика 02 - Х2), записанный в обратном порядке, равен коду, соответст-¡ующему расстоянию от датчика 01 до датчика ЭЗ (множество значений сигналов от датчи-са 01 - XI), что отражено на рисунке 5.

Как следует из рисунка 5, для каждой зоны по ширине справедливо:

х1}-т = (х2^0бр. (10)

Тогда процесс логической обработки элементов множеств сигналов от первого и угорого датчиков обнаружения состоит в попарной конъюнктивной оценке значений соот-¡етствующих элементов первого множества, расположенного в прямом порядке, и элементов ггорого множества, расположенного в обратном порядке, и формировании в качестве истинной координаты расположения металлической частицы сигнала о номере позиции еди-1ичного элемента второго множества, взятого в исходном положении. При этом, в первом множестве используются элементы с номерами от (п-гп) до п (п=2>1, т=Ы, число зон по иирине полотна). Выполнение условия (10) также свидетельствует о прохождении частицей )дной и той же зоны по ширине для всех датчиков обнаружения.

Из условия (10) получаем, что математическая модель системы автоматического зпределения координат расположения металлической частицы по ширине полотна, в основу заботы которой положен второй алгоритм реализации нового подхода, имеет вид:

{Кху} = i{X 3{/3)} А {У1(/3) = У2(/3)}} Л Хп, (11)

III I

где Хп - сигнал от датчика перемещения.

Выражение (11) означает, что множество координат расположения металлическ! частиц определяется конъюнкцией двух подмножеств первого ранга и сигналом от да чика перемещения. Одно из подмножеств первого ранга есть множество сигналов третьего датчика обнаружения D3. Второе подмножество первого ранга формирует путем поэлементного сравнения множеств Y1 и Y2. Множест

YI = {>>1,: / = 1...(я-//)]есть подмножество множества сигналов датчика обнаруа ния D1 Х\ - {xl,; | = l...n) (YlcXl) и формируется из элементов последнего по cj дующему алгоритму: = xl„_.Множество Y2 = {у2/. j = 1„.ш|есть подмноа ство множества сигналов датчика обнаружения D2 Х2 = {х2у, j - 1...ш| (Y2cX2)

формируется из элементов последнего по следующему алгоритму: y2j = x2m_j+i.

Условие истинного определения координаты расположения одной металлическ частицы примет вид:

(А = y2j

где К\ - истинная координата расположения металлической частицы по шири Для N металлических частиц, расположенных в одном вертикальном сечении полон условие (12) должно выполняться N раз.

Результаты, полученные в ходе имитационного моделирования АСУ ТП удален металлических частиц, в основу работы которой был положен новый подход, сви, тельствуют о том, что при использовании нового подхода при обработке информаци: месте расположения металлических частиц в полотне имеет место избыточность i формации: 1) количество ложных срабатываний исполнительного органа относитель количества частиц в матрицах L% составляет 23%, что на 13% ниже, чем для суще вующего подхода;2) коэффициент ошибочности для обеих моделей составл Q=0,15.

Так как обе имитационные модели, реализующие предложенный подход, име одинаковую достоверность (Q3=Q4= 0,15), а вторая модель (ИМ4) реализуется зна' тельно проще (в качестве решающего устройства используются конъюнкторы), то в

>ой алгоритм реализации предложенного подхода и реализующая его имитационная 1 оде ль могут послужить основой для разработки нового способа обнаружения метал-шческих частиц.

В четвертой главе приведено описание разработанного нового способа обнаруже-шя металлических частиц в движущемся материале с автоматическим определением :оординат их расположения, основанного на попарной конъюнктивной оценке значе-шй соответствующих элементов множеств сигналов от датчиков обнаружения, (струк-•урная схема АСУ ТП удаления металлических частиц, в основу работы которой поло-кен предложенный способ, приведена на рисунке 6)

1 - полотно; 2, 3, 4 - датчики обнаружения; 5. 6 - сдвигающие регистры; -датчик перемещения;

- конъюнкторы;

- блок обработки и управления;

- блок транспортного запаздывания;

- исполнительный орган.

Рисунок 6.

Разработана схема электрическая принципиальная блока обработки и управления щя устройства, позволяющего вести обработку материала при разбиении последнего [а 80 зон по ширине, проведена краткая оценка экономической эффективности внедре-шя разработанного способа, показавшая целесообразность внедрения разработанного пособа.

ОСНОВНЫЕ РЕЗУЛЬТАТЫ РАБОТЫ

Установлено, что для полного удаления металлических частиц из нетканого материала целесообразно применение способа автоматизированной механической очистки полотна, что предполагает не только обнаружение частиц в материале, но и определение координат их расположения.

Предложен критерий достоверности определения координат - коэффициент ошибочности, позволивший провести сравнительную оценку систем обнаружения металлических частиц.

В процессе анализа результатов исследования АСУ ТП удаления металлических частиц на имитационных моделях установлено, что при использовании существую-

щего подхода к обнаружению металлических частиц в движущемся полотне с автоматическим определением координат их расположения, имеет место избыточность информации (коэффициент ошибочности <3=0,27).

4. Сформирован новый подход к обнаружению металлических частиц с автоматическим определением координат их расположения в движущемся материале, который состоит в обнаружении металлической частицы последовательно тремя датчиками обнаружения, расположенными относительно направления движения полотна в виде фигуры, образующей римскую цифру VI, фиксировании в момент срабатывания третьего датчика обнаружения множеств сигналов от первого и второго датчиков обнаружения, арифметических и логических преобразованиях значений элементов

обоих множеств и формировании истинного значения координаты расположения ширине

металлической частицы по полотна.

5. Разработаны две математические модели системы автоматического определения координат с учетом нового подхода к обнаружению металлических частиц.

6. С использованием теории принятия решений выбран один из алгоритмов реализации нового подхода, который был положен в основу разработки нового способа обнаружения металлических частиц и структуры АСУ ТП удаления металлических частиц.

7. В рамках предложенного подхода разработан новый способ обнаружения металлических частиц с автоматическим определением координат их расположения, основанный на попарной конъюнктивной оценке значений соответствующих элементов множеств сигналов от датчиков обнаружения, и его техническая реализация на базе микропроцессорных средств.

8. Разработана имитационная модель АСУ ТП удаления металлических частиц, в основу работы которой положен новый способ, на основании исследования результатов которой установлено, что использование нового подхода к обнаружению позволяет значительно повысить достоверность определения координат расположения металлических частиц: - количество ложных срабатываний исполнительного органа снижается до 23% (на 13% по сравнению с существующим подходом); - коэффициент ошибочности I С! снижается до 0,15.

ПУБЛИКАЦИИ ПО ТЕМЕ ДИССЕРТАЦИИ

1. Суздальцев А.И., Мосина Е.В. Анализ способов обнаружения металлических частиц в различных материалах, сырье и полуфабрикатах / Сборник научных трудов ученых Орловской области. - Орел: Орел! ЧУ, 1996. - Т. 10 - с.54 - 59.

Мосина E.B. Моделирование процесса обнаружения металлических частиц в текстильных полотнах // Микроэлектроника и информатика - 97: Тезисы докладов межвузовской научно-технической конференции. Часть 2. - М.: МГИЭТ(ГУ), 1997. -с. 27.

Мосина Е.В. Программная модель технологического процесса обнаружения и удаления металлических частиц из движущегося полотна / Сборник научных трудов ученых Орловской области. - Орел: ОрелГТУ, 1997. - Вып.З.- с. 221-225.

Суздальцев А.И., Мосина Е.В. Исследование цифровых фильтров с помощью имитационного моделирования // Проблемы создания и развития информационно-телекоммуникационных систем специального назначения : Материалы Всероссийской научной конференции. Часть II. - Орел: ВИПС, 1997. - с. 297-299.

Суздальцев А.И., Мосина Е.В., Сафронова H.A. Построение имитационной модели обнаружения металлических частиц в движущемся полотне / Сборник научных трудов Орловской области. - Орел: ОрелГТУ, 1998. - Т. 1, Вып.4.- с. 11-17.

Суздальцев А.И., Мосина Е.В. Структурный синтез и исследование автомата для пометки металлических частиц / Сборник научных трудов ученых Орловской области. - Орел: ОрелГТУ, 1998. - Т. 1, Вып.З,- с. 64-69.

Пат. РФ № 2119985, МКИ D 06 Н 3/14. Способ обнаружения металлических частиц в движущемся материале / Суздальцев А.И., Мосина Е.В., Сафронова Н.А.(РФ) № 97113304 /12; Заявл.31.07.97; Опубл. 10.10.98 - 6 с. ил.

Колоколов Ю.В., Мосина Е.В., Суздальцев А.И. Оптимизация процесса определения координат расположения металлических частиц в движущемся материале // Проблемы автоматизации энергосберегающих технологий. Межвузовский сборник научных трудов / Под ред. Г.Я. Михальченко -Брянск: Издательство БГТУ, 1998. - с. 146-149.

Суздальцев А.И., Мосина Е.В. Методические указания к лабораторной работе по курсу "Основы АСУ ТП" "Исследование процесса обнаружения и пометки металлических частиц в движущемся полотне способом, основанном на преобразовании переменных и эталонных множеств" - Орел: ОрелГТУ, 1999. -15 с.

3.

Отпечатано в полиграфическом отделе ОрелГТУ. Заказ № Тираж 100 экз. 302030 Орел, ул. Московская, 65

Введение.

Глава 1 Технологические причины возникновения металлических частиц в нетканых материалах. Анализ способов обнаружения и удаления металлических частиц из движущегося материала.

1.1 Причины возникновения и проблемы, связанные с наличием металлических частиц в продуктах производства.

1.2 Анализ существующих способов очистки полотна.

1.3 Анализ существующих способов обнаружения металлических частиц

Выводы.

Глава 2 Исследование существующего подхода к обнаружению металлических частиц в движущемся полотне с автоматическим определением координат их расположения

2.1 Структурный анализ системы автоматического определения координат расположения металлических частиц.

2.2 Критерий оценки качества работы системы автоматического определения координат.

2.3 Исследование существующего способа обнаружения металлических частиц в движущемся материале с автоматическим определением координат их расположения

2.3.1 Математическая модель системы автоматического определения координат.

2.3.2 Разработка имитационной модели существующей АСУ ТП удаления металлических частиц.

2.3.3 Исследование и анализ результатов имитационного моделирования

2.4 Разработка нового способа обнаружения металлических частиц в движущемся материале с автоматическим определением координат их расположения.

2.4.1 Основные положения нового способа.

2.4.2 Разработка математической модели системы автоматического определения координат для нового 74 способа

2.4.3 Разработка имитационной модели АСУ ТП удаления металлических частиц из движущегося полотна.

2.4.4 Исследование и анализ результатов имитационного моделирования.

Выводы.

Глава 3 Формирование нового подхода к обнаружению металлических частиц в движущемся материале с автоматическим определением координат их расположения

3.1 Основные положения нового подхода.

3.2 Математическая модель первого алгоритма реализации нового подхода.

3.3 Разработка имитационной модели АСУ ТП удаления металлических частиц из движущегося полотна, основанной на первом алгоритме реализации нового подхода.

3.4 Математическая модель второго алгоритма реализации нового подхода.

3.5 Разработка имитационной модели АСУ ТП удаления металлических частиц из движущегося полотна, основанной на втором алгоритме реализации нового подхода.

3.6 Исследование и анализ результатов имитационного моделирования.

Выводы.

Глава 4 Новый способ обнаружения металлических частиц с автоматическим определением координат расположения с повышенной достоверностью.

4.1 Сущность нового способа.

4.2 Разработка схемы электрической блока обработки и управления.

4.3 Анализ экономической эффективности внедрения нового способа.

Выводы.

Актуальность темы

В настоящее время при изготовлении одежды, обуви, кожгаланте-рейных и других изделий широко используются искусственные кожи, являющиеся единственным источником восполнения острой нехватки натуральной кожи [25, 81, 95]. Искусственные кожи изготавливаются с применением основы из химических волокон и растворов полиуретана для формирования лицевого покрытия. Они обладают кожеподобным видом, высокой морозостойкостью, теплостойкостью, изгибостойкостью и высокими гигиеническими свойствами [37, 42, 45]. В качестве основы искусственной кожи наиболее широко используют нетканый материал. Интенсивный рост производства нетканых материалов объясняется прогрессивностью технологии, обеспечивающей возможность комплексной механизации и автоматизации производственных процессов, и использованием дешевого сырья [110].

Производство нетканого материала осуществляется иглопробивным способом. При его использовании формируется трехмерная структура, скрепленная самими волокнами холста за счет протаскивания волокон зазубринами пробивных игл в поперечном направлении [50, 70, 96, 102].

При производстве иглопробивного полотна происходит поломка игл, а их обломки различной длины застревают в полотне. Наличие в полотне металлических частиц (обломков игл) приводит к преждевременному износу игл, их излому на последующих операциях при иглопрокалывании, преждевременному износу ленточных ножей на двоильно-ленточной машине, потере времени на заточку этих ножей и значительному ухудшению качества готовой продукции - основы искусственной кожи. После нанесения лицевого покрытия на основу выявляется брак искусственной кожи -полосатость, причиной которой является обломок иглы, находящийся в полотне. В готовой продукции (искусственной коже) могут встречаться обломки игл, которые могут стать причиной травмирования человека, использующего изделие из искусственной кожи, следовательно, наличие металлических частиц в нетканом материале является недопустимым.

Очистка полотна от металлических включений может производиться различными способами. Наиболее перспективным с точки зрения автоматизации является механический способ, сущность которого заключается в вырезании участка полотна с расположенной в нем металлической частицей. Для проведения автоматизированной механической очистки полотна необходимо определить координату расположения металлической частицы в полотне. Однако существующие способы определения координат расположения металлических частиц в движущемся полотне не позволяют получить достоверную информацию о координате (под достоверностью понимается соответствие числа полученных координат числу реально существующих металлических частиц).

Вышеприведенное определяет актуальность разработки способа автоматического определения координат расположения металлических частиц в движущемся полотне, позволяющего получить достоверную информацию о расположении частиц в полотне.

Цель работы

Целью диссертационной работы является формирование подхода к автоматизации технологического процесса обнаружения металлических частиц в движущемся материале, позволяющего получить достоверную информацию о расположении металлических частиц и уменьшить количество ложных срабатываний исполнительного органа при удалении, и выработка рекомендаций по его практической реализации.

Основные задачи исследований:

1. Разработка имитационной модели существующей АСУ ТП удаления металлических частиц из движущегося полотна, включающей обнаружение металлических частиц и определение координат их расположения, позволяющей установить причины возникновения ошибок определения координат расположения частиц в материале.

2. Разработка способа обнаружения металлических частиц с автоматическим определением координат их расположения в движущемся материале, позволяющего повысить достоверность определения координат.

3. Имитационное моделирование АСУ ТП удаления металлических частиц из движущегося полотна, в основе функционирования которой лежит предложенный способ, с целью получения количественной оценки достоверности определения координат, определения преимуществ предложенного способа по сравнению с существующими и возможности его практического использования.

Методы и средства исследований

При решении диссертационных задач использовались теория множеств, теория конечных автоматов, алгебра Буля, метод имитационного моделирования с применением ПЭВМ, теория принятия решений.

Научная новизна

1. Разработана имитационная модель существующей АСУ ТП удаления металлических частиц из движущегося полотна, позволившая установить причины возникновения ошибок определения координат расположения металлических частиц.

2. Предложен критерий достоверности определения координат - коэффициент ошибочности, позволивший оценить качество работы системы автоматического определения координат расположения металлических частиц в движущемся полотне и провести сравнительную оценку систем обнаружения металлических частиц.

3. Сформирован подход к обнаружению металлических частиц в движущемся материале с автоматическим определением координат их расположения, который состоит в обнаружении металлической частицы последовательно тремя датчиками обнаружения, расположенными относительно направления движения полотна в виде фигуры, образующей римскую цифру VI, фиксировании в момент срабатывания третьего датчика обнаружения множеств сигналов от первого и второго датчиков обнаружения, арифметических и логических преобразованиях значений элементов обоих множеств и формировании истинного значения координаты расположения металлической частицы по ширине полотна.

4. В рамках предложенного подхода разработан способ обнаружения металлических частиц в движущемся материале с автоматическим определением координат их расположения, при котором процесс логической обработки элементов множеств сигналов от датчиков обнаружения состоит в попарной конъюнктивной оценке значений соответствующих элементов первого множества, расположенного в прямом порядке, и элементов второго множества, расположенного в обратном порядке, и формировании в качестве истинной координаты расположения металлической частицы сигнала о номере позиции единичного элемента второго множества, взятого в исходном положении.

5. Разработана имитационная модель АСУ ТП удаления металлических частиц из движущегося полотна, в основе функционирования которой лежит предложенный способ, позволившая установить преимущество предложенного способа, выразившееся в уменьшении количества ложных срабатываний исполнительного органа при удалении.

Основные положения, выносимые на защиту

1. Результаты исследования существующего подхода к обнаружению металлических частиц в движущемся полотне с автоматическим определением координат их расположения.

2. Критерий достоверности определения координат - коэффициент ошибочности, позволивший оценить качество работы системы автоматического определения координат расположения металлических частиц в движущемся полотне.

3. Разработанный в рамках предложенного подхода способ обнаружения металлических частиц в движущемся материале с автоматическим определением координат их расположения, основанный на попарной конъюнктивной оценке значений соответствующих элементов множеств сигналов от датчиков обнаружения, позволивший повысить достоверность определения координат.

4. Результаты исследования имитационной модели АСУ ТП удаления металлических частиц из движущегося полотна, в основе работы которой лежит предложенный способ.

Практическая ценность и реализация результатов работы

Практическую ценность работы составляют:

- разработанный в рамках предложенного подхода способ обнаружения металлических частиц в движущемся материале с автоматическим определением координат их расположения, основанный на попарной конъюнктивной оценке значений соответствующих элементов множеств сигналов от датчиков обнаружения, позволивший повысить достоверность определения координат;

- разработанная структурная схема АСУ ТП удаления металлических частиц из движущегося полотна, в основу работы которой положен предложенный способ;

- разработанная схема электрическая принципиальная блока обработки и управления для устройства, позволяющего вести обработку полотна по 80 зонам по ширине.

Результаты, полученные в ходе работы, используются опытным производством Орловского НИИЛегмаш в проектах по модернизации технологической линии по производству основы искусственной кожи и при проведении

10 лабораторных работ по курсу "Основы АСУ ТП" дня студентов кафедры КиПРА ОрелГТУ.

Апробация работы

Основные положения и результаты работы были обсуждены и одобрены на: Всероссийской научной конференции "Проблемы создания и развития информационно-телекоммуникационных систем специального назначения" (г. Орел, ВИПС, февраль 1997 г.), Международной научно-технической конференции : Микроэлектроника и информатика - 97 (г. Москва, март 1997 г.), а также на научно-технических конференциях в ОрелГТУ в 1995-1997гг. и научно-методических семинарах кафедры КиПРА ОрелГТУ.

Публикации

По материалам диссертационной работы опубликовано 9 печатных работ.

Структура и объем диссертации

Диссертационная работа изложена на 125 страницах машинописного текста, содержит 41 рисунок и 11 таблиц. Состоит из введения, четырех глав, заключения, списка используемых источников, включающего 110 наименований, и 7 приложений.

Выводы:

1. Разработан в рамках предложенного подхода способ обнаружения металлических частиц в движущемся материале с автоматическим определением координат их расположения, основанный на попарной конъюнктивной оценке значений соответствующих элементов множеств сигналов от датчиков обнаружения, позволивший повысить достоверность определения координат.

2. Разработана схема электрическая принципиальная блока обработки и управления для устройства, позволяющего вести обработку материала при разбиении последнего на 80 зон по ширине.

3. Проведена краткая оценка экономической эффективности внедрения разработанного способа, показавшая, что разработанный способ позволяет получить экономию порядка 306 400 рублей в год.

В конце каждой главы приведены результаты исследований и выводы по всем рассматриваемым в диссертационной работе вопросам, поэтому в заключении приводятся только основные из них.

1. Установлено, что для полного удаления металлических частиц из нетканого материала целесообразно применение способа автоматизированной механической очистки полотна, что предполагает не только обнаружение частиц в материале, но и определение координат их расположения.

2. Проведен анализ существующих методов и средств автоматизированного обнаружения металлических частиц. Установлено, что наиболее перспективным с точки зрения автоматизации технологического процесса обнаружения металлических включений в нетканом материале является метод электромагнитного контроля.

3. Проведен анализ существующих датчиков обнаружения. Установлено, что для обнаружения металлических частиц в движущемся нетканом материале целесообразно использовать накладной трансформаторный датчик обнаружения.

4. Разработана математическая модель существующей автоматической системы определения координат расположения металлических частиц в движущемся полотне, основанная на вычислении времени запаздывания между сигналами с датчиков обнаружения об одной и той же металлической частице.

5. Разработана имитационная модель существующей АСУ ТП удаления металлических частиц и на ней проведено исследование рассматриваемого технологического процесса с целью установления достоверности определения координат расположения металлических частиц.

6. В процессе анализа результатов исследования АСУ ТП удаления металлических частиц на имитационной модели установлено:

- существующая АСУ ТП удаления металлических частиц, включающая обнаружение частиц и определение координат их расположения, обладает избыточностью информации при определении координат частиц с коэффициентом ошибочности С>=0,27;

- выявлена причина возникновения избыточности информации: очередность появления сигналов о частицах с датчика обнаружения во многих случаях не совпадает с очередностью появления сигналов о тех же частицах с датчика обнаружения Т>2, что приводит к формированию ложных координат.

7. В рамках существующего подхода к обнаружению металлических частиц в движущемся полотне разработан новый способ обнаружения металлических частиц с автоматическим определением координат их расположения, основанный на преобразовании переменных и эталонных множеств.

8. Разработана математическая модель нового способа, заключающаяся в том, что определяется запаздывание между сигналами от датчиков обнаружения по каждой металлической частице, это запаздывание преобразуется в переменное множество дискретных сигналов, это множество фиксируется в момент прохождения первой металлической частицей удвоенного максимального расстояния между датчиками обнаружения и преобразуется в координату расположения металлической частицы с использованием эталонного множества соответствия, заранее записанного в запоминающее устройство.

9. Разработана имитационная модель АСУ ТП удаления металлических частиц из движущегося материала с учетом разработанной математической модели.

10. На основании результатов имитационного моделирования АСУ ТП удаления металлических частиц установлено, что предложенный алгоритм формирования эталонного множества является несовершенным, так как не позволяет выделить истинное сочетание сигналов, получаемых от датчиков обнаружения, соответствующее реальному расположению частиц в полотне.

11. На основании исследования существующего подхода к обнаружению металлических частиц с автоматическим определением координат их расположения установлено, что он не позволяет получить достаточно информации для определения координаты.

12. Сформирован новый подход к обнаружению металлических частиц с автоматическим определением координат их расположения в движущемся материале, который состоит в обнаружении металлической частицы последовательно тремя датчиками обнаружения, расположенными относительно направления движения полотна в виде фигуры, образующей римскую цифру VI, фиксировании в момент срабатывания третьего датчика обнаружения множеств сигналов от первого и второго датчиков обнаружения, арифметических и логических преобразованиях значений элементов обоих множеств и формировании истинного значения координаты расположения металлической частицы по ширине полотна.

13. Разработаны две математические модели системы автоматического определения координат с учетом нового подхода к обнаружению металлических частиц.

14. Разработаны две имитационные модели АСУ ТП удаления металлических частиц, в основу работы которых положен новый подход, на основании исследования результатов которых установлено, что использование нового подхода к обнаружению позволяет значительно повысить достоверность определения координат расположения металлических частиц: - количество ложных срабатываний исполнительного органа снижается до 23% (на 13% по сравнению с существующим подходом); -коэффициент ошибочности С) снижается до 0,15.

15. С использованием теории принятия решений выбран один из алгоритмов реализации нового подхода, который был положен в основу разра

143 ботки нового способа обнаружения металлических частиц и структуры АСУ ТП удаления металлических частиц.

16. В рамках предложенного подхода разработан новый способ обнаружения металлических частиц с автоматическим определением координат их расположения, основанный на попарной конъюнктивной оценке значений соответствующих элементов множеств сигналов от датчиков обнаружения, и его техническая реализация на базе микропроцессорных средств.

17. Разработана схема электрическая принципиальная блока обработки и управления для устройства, позволяющего вести обработку материала при разбиении последнего на 80 зон по ширине.

18. Проведена краткая оценка экономической эффективности внедрения разработанного способа, показавшая целесообразность внедрения разработанного способа.

1. Абдуллаев Н.Д., Петров Ю.П. Теория и методы проектирования оптимальных регуляторов. Л.: Энергоатомиздат. Ленингр. отд-ние, 1985. -240 с.

2. Аваев С.А., Зингман A.A. Основы автоматизации технологических процессов в текстильной и легкой промышленности : Учеб. пособие для техникумов. М.: Гизлегпром, 1963. - 378 с.

3. Автоматизация имитационного моделирования сложных систем / Под ред. Н.П.Бусленко. М.: Наука, 1977. - 240 с.

4. Автоматизация типовых технологических процессов и установок: Учебник дня вузов / А.М. Корытин, Н.К. Петров, С.Н. Радимов, Н.К. Шапа-рев. 2-е изд., перераб и доп. - М.: Энергоатомтиздат, 1988. - 432 с. с ил.

5. Автоматизированное проектирование систем управления / Под ред. М. Джамшиди, пер. с англ. М.: Машиностроение, 1989. - 344 с.

6. Алексеенко В.И., Бернштейн М.Х. Нетканые волокнистые основы для производства искусственных кож // Кожевенно-обувная промышленность. 1975. - №12 - стр.26-29.

7. Аранович Б.И., Шамрай Б.В. Электромагнитные устройства автоматики. -М.-Л.: Энергия, 1965. 484 с. с ил.

8. Архангельский В.А., Овчинников М.А. Обнаружение металлических частиц в нетканых материалах // В кн.: Орловский НИИлегмаш . Труды института. -1974. Т 3. - с.78.

9. А. С. 1201379 СССР, МКИ D 06 Н 3/14. Устройство дня удаления обломков игл из движущегося полотна / Мамонов А.П. (СССР) № 3659203/2812; Заяв. 29.08.83; Опубл. 30.12.85; Бюл.№ 48 2 с. ил.

10. А. С. 1348425 СССР, МКИ D 06 Н 3/14. Устройство для удаления обломков игл из движущегося полотна / Мамонов А.П. (СССР) № 4008332/2812; Заяв. 17.01.86; Опубл. 30.10.87; Бюл.№ 40 3 с. ил.

11. А. С. 545714 СССР, МКИ D 06 Н 3/14. Устройство для обнаружения и удаления металлических частиц из движущегося материала / Мамонов

12. A.П., Овчинников М.А., Распопов A.C., Спринцын Д.Е., Архангельский

13. B.А. (СССР) № 2120071/12; Заяв. 04.04.75; Опубл. 05.02.77; Бюл.№ 5 2 с. ил.

14. А. С. 592897 СССР, МКИ D 06 Н 3/14. Устройство для управления рабочим органом / Суздальцев А.И., Костенко В.А., Архангельский В.А. (СССР) № 2307264/28-12; Заяв. 04.01.76; Опубл. 15.02.78; Бюл.№ 6 2 с. ил.

15. A.C. 594227 СССР, МКИ D 06 Н 3/14. Устройство для обнаружения и удаления металлических частиц из движущегося материала / Мамонов А.П. (СССР) № 2406229/28-12; Заяв. 21.09.76; Опубл. 25.02.78; Бюл.№ 7 -3 с. ил.

16. A.C. 649768 СССР, МКИ D 06 Н 3/14. Способ удаления металлических частиц из движущегося немагнитного материала / Мамонов А.П. (СССР) № 2341883/28-12; Заяв. 05.04.76; Опубл. 28.02.79; Бюл.№ 8 2 с. ил.

17. A.C. 745999 СССР, МКИ D 06 Н 3/14. Устройство для обнаружения и удаления металлических частиц из движущегося полотна / Суздальцев А.И., Мамонов А.П. (СССР) № 2629997/28-12; Заяв. 12.06.78; Опубл. 07.07.80; Бюл.№ 25 3 с. ил.

18. A.C. 748343 СССР, МКИ D 06 Н 3/14. Устройство для управления рабочим органом / Овчинников М.А., Суздальцев А.И., Пудов В.А. (СССР) № 2622988/18-24; Заяв. 30.05.78; Опубл. 15.07.80; Бюл.№ 26 3 с. ил.

19. A.C. 755923 СССР, МКИ D 06 Н 3/14. Устройство для управления рабочим органом / Овчинников М.А., Суздальцев А.И., Пудов В.А., Ланген A.M. (СССР) № 2628261/28-12; Заяв. 07.06.78; Опубл. 15.08.80; Бюл.№ 30 4 с. ил.

20. A.C. 825741 СССР, МКИ D 06 Н 3/14. Индуктор к устройству для удаления металлических частиц из движущегося полотна / Мамонов А.П., Хансуваров A.A. (СССР) №> 2821947/28-12; Заяв. 14.09.79; Опубл. 30.04.81; Бюл.№ 16 3 с. ил.

21. A.C. 839075 СССР, МКИ D 06 Н 3/14. Индуктор для нагрева удлиненных металлических частиц, размещенных в полосе из немагнитного материала / Мамонов А.П. (СССР) № 2818990/24-07; Заяв. 14.09.79; Опубл. 15.06.81; Бюл.№ 22 3 с. ил.

22. А.С.767254 СССР, МКИ D 06 Н 3/14. Устройство для обнаружения металлических частиц в движущемся материале / Овчинников М.А., Суз-дальцев А.И., Ланген А.М (СССР) № 2656177/28-12; Заяв. 18.08.78; Опубл. 30.09.80; Бюл.№ 36 3 с. ил.

23. Афанасьев В.Н., Колмановский В.Б., Носов В.Р. Математическая теория конструирования систем управления . 2-е изд., дополненное. - М.: Высшая школа, 1998. - 573 с.

24. Бабаева Л.Б., Маркова Р.Ф. Основы автоматизации технологических процессов: Учеб. пособие для техникумов. М.: Легкая индустрия, 1981. -288 с.

25. Баранов С.И. Синтез микропрограммных автоматов. Л.: Энергия, Ле-нингр. отд-ние, 1974. - 276 с.

26. Бернштейн М.Х. Производство рулонной искусственной кожи на поточных линиях: Учеб. пособие / Под. ред. А.Д. Зайончковского. М.: Легкая индустрия, 1964. - 53 с.

27. Бернштейн М.Х., Ябко Я.М., Зайончковский А.Д., Кржижановский К.О., Замятин К.К., Бернштейн Е.С., Баркова Л.В., Прокурат Р.Э., Вто-ров Г.Н. Искусственная кожа на нетканой основе // Кожевенно-обувная промышленность. 1963. - №4 - стр. 18-21.

28. Болтянский Г.В. Математические методы оптимального управления. -М.: Наука. Главная редакция физико-математической литературы, 1969. 408 с.

29. Брянский Л.Н., Дойников A.C. Краткий справочник метролога: Справочник. М.: Издательство стандартов, 1991. - 79 е., ил.

30. Вайншенкер В.А., Бернштейн М.Х. Особенности изготовления иглопробивных материалов для основы искусственной кожи. Информационный листок "Нетканые текстильные материалы". М.: ЦНИИТЭНлегпром, 1970, №1, стр. 1.

31. Вайншенкер В.А., Бернштейн М.Х. Усадка иглопробивных материалов из химических волокон. Информационный листок "Нетканые текстильные материалы". М.: ЦНИИТЭНлегпром, 1970, №2, стр. 1.

32. Вальков В.М., Вершин В.Е. Автоматизированные системы управления технологическими процессами. 2-е изд., перераб. и доп. - JL: Машиностроение. Ленингр. отд-ние, 1977. - 237 с.

33. Вырубочные прессы фирмы Fortuna // Оборудование для легкой промышленности. Экспресс информация. ЦНИИ ТЭИлегпищемаш. 1983. -№5-стр.20.

34. Геллер Ю.А. Инструментальные стали. 5-е изд., перераб. и доп. - М.:i

35. Металлургия, 1983. 526 е.: ил.

36. Герасимов В.Г. Методы и приборы электромагнитного контроля промышленных изделий / В.Г. Герасимов, В.В. Клюев, В.Е. Шатерников. -М.: Энергоатомиздат, 1983. 272 с.

37. Глушков В.М. Синтез цифровых автоматов. М.: Физматгиз, 1962. - 476 с.

38. Дорофеев А.Л. Электро-индуктивная дефектоскопия. М.: Машиностроение, 1967. - 231 с.

39. Евдокимов В.В. Оборудование и механизация производства полимерных пленочных материалов и искусственных кож: Учеб. пособие для техникумов. 2-е изд. перераб. и доп. - М.: Легпромбытиздат, 1992. - 227 с.

40. Ильин С.Н., Бернштейн М.Х. Искусственные кожи. М.: Легкая и пищевая промышленность, 1983. - 184 с.

41. Имитационное моделирование производственных систем / Под общ. ред. Вавилова A.A. М.: Машиностроение; Берлин: Техника, 1983. - 416 с. с ил.

42. Информационный листок № 91-2. Серия Р.55.59.33. Устройство для удаления обломков игл. Орел: Орловский ЦНТИ, 1991. - 4 с.

43. Искусственные кожи (Пер. с чеш. Б.Я.Краснова под науч. ред. С.Л. По-линского). М.: Легкая индустрия, 1973. - 152 с. с ил.

44. Исследования по совершенствованию систем обнаружения и удаления обломков игл из основы синтетической кожи: Отчет о НИР / Орловский НИИлегмаш; Иванов Э.А., Кашин В.П., Мамонов А.П., Овчинников М.А. Тема 71/12-80. - Орел, 1980. - 96 е.: ил.

45. Козлов Т.Д. Коммутация магнитного потока / Под. ред. Б.С. Сотков-ского. М.: Энергия, 1974. - 248 с. с ил.

46. Корячко В.П. и др. Теоретические основы САПР: Учебник для вузов / В.П. Корячко, В.М. Курейчик, И.П. Норенков. М.: Энергоатомиздат, 1987. - 400 с, : ил.

47. Крицкий Е.А., Минстер М.А. Новые металлоискатели для ферромагнитных руд // Научно- технический информационный бюллетень. Институт Механобр. Ленинград. -1963. №2. - стр. 27.

48. Крчма Р. Нетканые текстильные материалы (Пер. с чешс.). М.: Легкая индустрия, 1964. - 244 с.

49. Кузнецов М.М., Волчкевич Л.И., Замчанов Ю.П. Автоматизация производственных процессов: Учебник для вузов / Под ред. Г.А. Шаумяна. -М.: Высшая школа, 1978. 431 с.

50. Ладенко И.С. Имитационные системы: (Методология исследования и проектирования) / Отв. ред. Н.Б. Мироносецкий. Новосибирск: Наука, Сиб. отд-ние, 1981. - 300с.

51. Лазарев В.Г., Пийль Е.И. Синтез управляющих автоматов. М.: Энергия, 1978. - 408 с.

52. Лернер А.Я., Розенман Е.А. Оптимальное управление. М.: Энергия, 1970. - 359 с.

53. Мамонов А.П., Архангельский В.А. Агрегат для удаления обломков игл из нетканого волокнистого материала // Оборудование для легкой промышленности. Реферативная информация. ЦНИИТЭИлегпищемаш. -1978. №6 - стр.11-13.

54. Маркин Н.С. Основы теории обработки результатов эксперимента: Учебн. пособие. М.: Издательство стандартов, 1991. - 176 е., ил.

55. Мушик Э., Мюллер П. Методы принятия технических решений: Пер. с нем. М.: Мир, 1990. - 208 е.: ил.

56. Мясников В.А., Вальков В.М., Омельченко И.С. Автоматизированные и автоматические системы управления технологическими процессами. -М.: Машиносторение, 1978. 232 с.

57. Мячев A.A., Степанов В.Н. Персональные ЭВМ и микроЭВМ. Основы организации: Справочнок / Под. ред. A.A. Мячева. М.: Радио и связь, 1991.-320 е.: ил.

58. Наумов В.Н., Пятов Л.И. Автоматика и автоматизация производственных процессов в легкой промышленности: Учеб. для вузов. М.: Легкая и пищевая промышленность, 1981. - 256 с.

59. Неразрушающий контроль. В 5 кн. Кн. 1. Общие вопросы. Контроль проникающими веществами: Практическое пособие / Гурвич А. К., Ермолов И. Н., Сажин С. Г.; Под ред. Сухорукова В. В. М. : Высшая школа, 1992. - 242 с.: ил.

60. Неразрушающий контроль. В 5 кн. Кн. 2. акустические методы контроля / Ермолов И.Н., Алешин Н.П. Потапов А.И.; Под ред. Сухорукова B.B. М.: Высшая школа, 1991. - 283 с.: ил.

61. Неразрушающий контроль. В 5 кн. Кн. 3. Электромагнитный контроль: Практическое пособие / Герасимов В.Г., Покровский А.Д., Сухоруков В.В.; Под ред. Сухорукова B.B. М.: Высшая школа, 1992. - 312 с. с ил.

62. Неразрушающий контроль. В 5 кн. Кн. 4. Контроль излучениями: Практическое пособие / Епифанцев Б., Гусев Е., Матвеев В. Соснин Ф.; Под ред. Сухорукова B.B. М.: Высшая школа, 1992. - 321 е.: ил.

63. Неразрушающий контроль. В 5 кн. Кн. 5. Интроскопия и автоматизация контроля: Практическое пособие /Сухоруков В., Вайнберг Э., Кажис Р., Абакумов А.; Под ред. Сухорукова B.B. М.: Высшая школа, 1993. - 321 с.: ил.

64. Нетканые текстильные полотна: Справочное пособие / E.H. Бершев, Г.П. Смирнов, Б.В. Заметта, Ю.П. Назаров, В.Н. Корнеев. М.: Лег-промбытиздат, 1987. - 400 с.

65. Овчинников М.А. Устройство для управления рабочими органами удаления обломков игл из нетканого волокнистого материала // Оборудование для легкой промышленности. Экспресс информация. ЦНИИ ТЭИ-легпищемаш. 1983. - №5 - стр.4-6.

66. Овчинников М.А., Пудов В.А. Изменение параметров электромагнитного датчика при обнаружении частиц различных материалов // В кн.: Орловский НИИлегмаш . Труды института. 1977. - Т 28. - с.32.

67. Основы метрологии: Учебник для вузов / Б.Я. Авдеев, Е.М. Антонюк, Е.М. Душин и др.; Под ред. Е.М. Душина. 6-е изд., перераб. и доп. - Л.: Энергоатомиздат. Ленингр. отд- ние, 1987. - 480.: ил.

68. Павлов С.А., Авилов А.А., Барамбойм Н.К., Монастырская М.С. Хромова Н.С. Технология искусственной кожи. М.: Государственное научно- техническое издательство литературы по легкой промышленности, 1958.-655 с.

69. Паллю де Ла Барьер Р. Курс теории автоматического управления / Под ред. П.И. Кузнецова., пер. с франц. М.: Машиностроение, 1973. - 396 с.

70. Парфенов К.А., Листвин B.C. Контроль за посторонними ферромагнитными телами, попадающими в штучно-кусковую продукцию // Труды Московского технологического института пищевой промышленности. -1958. вып. 12-стр.82.

71. Пат. ПНР, кл.76 b 7/02, (D 01 g 23/02). Устройство для удаления частиц магнитных материалов / Денис Хенрик, Бьяли Густав (ПНР) № 66124; Заявл. 3.08.70; Опубл. 31.08.72 2 с. ил.

72. Пат. США, кл. 209-233 R (В 03 с 1/22). Устройство для выделения из волокна металлических предметов / Парнел Роберт (США) № 3658178; Заявл. 26.03.70; Опубл. 25.04.72 2 с. ил.

73. Пат. ФРГ № 957384, МКИ D06 Н 3/14. Устройство для удаления металлических частиц из движущегося материала. № 957384,1966.

74. Пат. ЧССР, кл. 76 b 10, (D 01 g 15/94). Устройство для удаления ферромагнитных частиц из ватки текстильных волокон на кардочесальной машине / Манфред Моравек, Иосиф Прегода (ЧССР) № 152792; Заявл. 23.01.70; Опубл. 05.07.73 5 с. ил.

75. Перегудов Ф.И., Тарасенко Ф.П. Введение в системный анализ : Учеб пособие для вузов. М.: Высшая школа, 1989. - 367 е.: ил.

76. Приборы для неразрушающего контроля материалов и изделий. Справочник. В 2-х кн./ Под ред. В.В. Клюева, Кн.1. М.: Машиностроение, 1976. - 391 с: ил.

77. Приборы для неразрушающего контроля материалов и изделий. Справочник. В 2-х кн./ Под ред. В.В. Клюева, Кн.2. М.: Машиностроение, 1976. - 326 с: ил.

78. Производство искусственных кож: Пер. с нем./ Хифнагель В., Леман Р., Майнель К.- М.: Легпромбытиздат, 1986. 248 с. с. ил.

79. Райбман Н.С. Основы теории управления технологическими процессами / С.А. Анисимов, В.Н. Дынькин, А.Д. Касавин и др. Под ред. Н.С. Райбмана. М.: Наука, 1978. - 440 с.

80. Растригин Л.А. Современные принципы управления сложными объектами. М.: Сов. радио, 1980. - 232 с.

81. Расторгуев А.К. Новое устройство для обнаружения металлических частиц в полотнах ткани и валах каландров // Технология текстильной промышленности. Известия вузов. 1966. - №5 - стр.120.

82. Расторгуев А.К. Приборы для обнаружения металлических частиц в ткани и валах каландров // Технология текстильной промышленности. Известия вузов. -1961. №4 - стр.108.

83. Ризкин И.Х. Машинный анализ и проектирование технических систем. -М.: Наука, 1985. -160 е.: ил.

84. Ройтенберг Я.Н. Автоматическое управление: Учеб. пособие для вузов, 3-е изд., перераб. и доп. М.: Наука, 1992. - 576 с.

85. Руководство по методам анализа качества и безопасности пищевых продуктов / Под. ред. Скурихина И.М., Тупельяна В.А.- М.: Медицина, 1998.-342 с.

86. Савельев А.Я. Арифметические и логические основы теории цифровых автоматов: Учебник для студентов вузов. М.: Высшая школа, 1980. - 255 с.

87. Савельев А.Я. Прикладная теория цифровых автоматов: Учеб. пособие для вузов. М. : Высшая школа, 1987. - 271 с.

88. Советов Б.Я., Яковлев С.А. Моделирование систем: Учебник для вузов по спец. Автоматизированные системы управления. М.: Высшая школа, 1985.-271 с.

89. Соснин Ф.Р. Об эффективности некоторых видов неразрушающего контроля // Стандарты и качество. 1990. - №4 - стр.27-31.

90. Специальные стали : Учеб. для вузов / М.И. Гольдштейн, C.B. Грачев, Ю.Г. Векслер. М.: Металлургия, 1985. - 406 е.: ил.

91. Справочник по искусственным кожам и пленочным материалам / Лит-виненко А.Г., Кипнис Б.Я., Дюнина В.Г. М.: Легкая и пищевая промышленность, 1982.- 344 с.

92. Справочник по производству искусственной кожи / Сост. Кипнис Б.Я., Колесников В.Н., Лернер Д.В. Под общ. ред. В.А.Михайлова. М.: Гиз-легпром, 1963.- т. 1-2.

93. Справочник по теории автоматического управления /Под. ред. А.А.Красовского. М.: Наука, 1987. - 713 с.

94. Стрыгин В.В. Автоматика и вычислительная техника. 2-е изд. - М.: Высшая школа, 1977. - 295 с.

95. Стрыгин В.В. Основы автоматики и вычислительной техники: Учеб. пособие для техникумов. М.: Энергоатомиздат, 1981. - 376 с.

96. ЮО.Теория автоматического управления. В 2-х ч. 4.2. Теория нелинейных и специальных систем автоматического управления / Под ред. A.A. Воронова. М.: Высшая школа, 1986. - 504 с.

97. TepMO-, жаростойкие и негорючие волокна / Под ред. A.A. Конкина. -М.: Химия, 1978. 424 с. ил.

98. Технология производства нетканых материалов. М.: Легкая индустрия, 1967. - 236 с.

99. Устройство для управления рабочими органами удаления обломков игл из основы синтетической кожи к АУИ-1600-Н. Руководство по эксплуатации. АУИ-1600-Н.05. Орел, Орловский НИИлегмаш, 1982.- 18 с.

100. Ю4.Физико- химические и комбинированные способы производства нетканых материалов / Бершев E.H., Горчаков В.М., Курицына В.В., Овчинникова С.А. М.: Легпромбытиздат, 1993. - 352 с. ил.

101. Физико-механические способы производства нетканых материалов и валяльно-войлочных изделий /Баранов Г.Л., Бершев E.H., Смирнов Г.П., Тюленев Ю.А. М.: Легпромбытиздат, 1994. - 256 с.

102. Юб.Шаматова H.H. Сигнализатор обнаружения металлопримесей в фарше // Мясная индустрия СССР. 1964.- № 2. - стр. 24.

103. Шеннон Р. Имитационное моделирование систем искусство и наука : Пер. с англ. / Под ред. Е.К. Масловского. - М.: Мир, 1978. - 418 с.

104. Шуванова Л.С., Лифшиц И.Д. Искусственная кожа на прошитой нетканой основе // Кожевенно-обувная промышленность. 1960. - №8 -стр.24-26.

105. Электромагнитный метод контроля содержания металлургических магнитных включений в неметаллических материалах : Метод, рекомендации / ВНИИАШ 2-е изд., испр. и доп. - М.: ВНИИТЭИМР, 1987. -16 с.

106. Ю.Эффективность производства нетканых материалов : Обзор / Рыбакова В.И., Черных В.Д., Мусатова Л.А. М.: ЦНИИТЭИлегпром,1986. - 56 с.program ModelofProcess; uses Crt;type

107. FillChar(X, SizeOf(X), 0); for i:=l to 4 do for j:=1 to 4 doif Random(100)<20 then begin1. Xi,j.:=1; K[i,j]:=1; end;end;procedure KeyboardFillArray(var X:MainTable)label 01;vari, j, btK chK Code begin 01:

108. GotoXY(31,11) GotoXY(31,12) GotoXY(31,13) GotoXY(31,14) GotoXY(31,15) GotoXY(31,16) GotoXY(31,17) GotoXY(31,18)

109. GotoXY(31,19); WriteLn('L---+

110. FillChar(X, SizeOf(X), 0); FillChar (K, SizeOf (K), Obbyte; Char; integer;

111. GoToXY(29+j*4, 10+i*2); Write (Xi,j.); end; repeatchK:=ReadKey; until chK in #13, #27.; if chK=#27 then goto 01; end;procedure LinearFillArray(var X : MainTable); vari, j, kk, z : byte;

112. FillChar(BinArray, SizeOf(BinArray), 0) ; for i:=l to z do beginremainder := number mod 2; number := number div 2;if remainder <> 0 then BinArray1. := 1; end; kk:=l;for i:=l to 4 dofor j:=l to 4 do begin

113. X i,j. := BinArray[kk]; K[i,j]:=BinArray[kk]; kk:=kk+l; end;end;procedure DrawlBlock(X:MainTable); begin

114. GotoXY(1,1); WriteLn('— —T---T— -T—

115. GotoXY(1,2); WriteLn('| \X1,1., 1 1 1 2], ' ',X[1,3],' ! ' f X [1, 4] , ' ! ')

116. GotoXY(1, 3); WriteLn('+- —+---+— -+— -+') ;

117. GotoXY(1,4); WriteLn('! ',X2,1., 1 1 1 ',X[ 2, 2], ' ' / X [2, 3], ' ! ',X[2,4],' ! ')

118. GotoXY(1,5); WriteLn('+- —+---+— -+— -+');

119. GotoXY(1,6); WriteLn('! \X3,1., 1 1 1 ',X[3, 2], ' •,x[3,3],' ! '/X[3,4],' ! ')

120. GotoXY(1,7); WriteLn('+- —+---+— -+— -+ ■) ;

121. GotoXY(1,8); WriteLn('! •,X4,1., 1 1 1 ',X[4, 2], ' 1 /X[4, 3], ' 1 \X[4,4], ' ! ')

122. GotoXY(1,9); WriteLn('L- —+---+— +— --') ;end;procedure Draw2Block(X:MainTable); begin

123. GotoXY (18,1) ; WriteLn('----T---T---T---T---T----.');1. Х1,2., '

124. GotoXY(18,2) ; WriteLnC! ' r X 1,1., '

125. X 1, 5. , 1 *, X [1, 6], ' ! ');

126. GotoXY(18, 3) ; WriteLn('+---+---+---+

127. GotoXY(18,4); WriteLn('| ',X2,1.,'

128. X 2, 5., ' ! X[2,6], ' !•);

129. GotoXY (18, 5) ; WriteLn('+---+---+---+

130. GotoXY (18, 6) ; WriteLnC! ',X3,1.,'

131. X 3,5. , ' ! X [3,6], ' !');

132. GotoXY (18, 7) ; WriteLn ('+---+---+---+---+---+---+') ;

133. GotoXY (18, 8); WriteLnC! ',X4,1.,

134. X 4, 5 . , ' ! X[4,6], ' !•);

135. GotoXY (18, 9) ; WriteLn ('L---+---+---+---+---+----') ;end;+ "- +---+.) ;1. X2,2., ' -+—+—+■;1. X3,2.,'procedure Draw3Block(X:MainTable); begin

136. GotoXY (43,1) ; WriteLnC----T---T---T1. GotoXY (43,2) ; WriteLnC1. GotoXY(43,3); WriteLn('+

137. GotoXY(43, 4) ; WriteLnC ! ');1. GotoXY(43,5); WriteLn('+

138. GotoXY(43, 6) ; WriteLnC i i \ . i I I

139. GotoXY(43,7); WriteLn(' + GotoXY (43, 8) ; WriteLnCi 11 .i ) I

140. GotoXY (43, 9) ; WriteLn ('L---+---+---+----' ) ;end;procedure Draw4Block(X:MainTable); begin

141. GotoXY(60,1) ; WriteLnC----T---T---T----) ;1. X1,1., •1. X2,1.,'1. X3,1.,' ---+---+---+—1. X4,1.,'1. X1,2., ■1. X2,2., '1. X 3, 2. , '-+') ;/ X4,2., '

142. GotoXY (60, 2) ; WriteLnC! ',X1,1.,' ') ;

143. GotoXY (60, 3) ; WriteLn ('+---+---+---+—

144. GotoXY (60,4) ; WriteLnC! ', X 2,1. , ' ') ; Go Gc ') ;

145. GotoXY (60, 7) ; WriteLn ('+---+---+---+—

146. GotoXY (60,8) ; WriteLnC! ',Х4,1.,' ') ;

147. GotoXY (60,5); WriteLn (' +---+---+---+—

148. GotoXY (60, 6) ; WriteLnC! ' ,X3,1.,'

149. X 1, 2., 1 '»X[2, 2] , ' '»X [3, 2], '1. X4,2.,■

150. GotoXY (60,9); WriteLn (' L---+---+---+----1) ;end;•,X1,3.,' ' (X [2, 3] , ' \X[3,3], ' ',X[4,3],•

151. X1,3., ' ',X[2,3],' ',X[3,3],' ' г X[4,3] , '

152. WriteLn(Computer1,1., Computer[1,2], Computer[1,3], Computer[1,4],

153. Computer1,5., Computer[1,6], Computer[1,7], Computer[1,8],

154. Computer1,9., Computer[1,10], Computer[1,11]);

155. WriteLn(Computer2,1., Computer[2,2], Computer[2,3], Computer[2,4]

156. Computer2,5., Computer[2,6], Computer[2,7], Computer[2,8]

157. Computer2,9., Computer[2,10] , Computer[2,11]);

158. WriteLn(Computer3,1., Computer[3,2], Computer[3,3], Computer[3,4]

159. Computer3,5., Computer[3,6], Computer[3,7], Computer[3,8]

160. Computer3,9., Computer[3,10], Computer[3,11]);

161. WriteLn(Computer4,1., Computer[4,2], Computer[4,3], Computer[4,4]

162. Computer4,5., Computer[4,6], Computer[4,7], Computer[4,8]end;

163. Computer4,9., Computer[4,10], Computer[4,11]);procedure DrawDetector; begin

164. GotoXY(61,2); TextColor(01.); Write(s); GotoXY(61,4); TextColor(02.); Write(s); GotoXY(61,6); TextColor(0[3]); Write(s); GotoXY(61,8); TextColor(0[4]); Write(s); FillChar(0, SizeOf(0), Red); TextColor(LightGray); end;procedure ShiftOnTau; begin

165. Dl,4.:=D[1,3]; D[2,4]:=D[2,3]; D[3,4]:=D[3,3]; D[4,4]

166. D1,3.:=D[1,2]; D[2,3]:=D[2, 2]; D[3,3]:=D[3, 2]; D[4,3]

167. Dl,2.:=D[1,1]; D[2,2]:=D[2,1]; D[3,2]:=D[3,1]; D[4,2]

168. Dl,l.:=C[1,4]; D[2,1]:=C[2,4]; D[3,1]:=C[3,4]; D[4,l]

169. D4, 3. :D[4, 2] :D[4,1] :C [ 4, 4 ]

170. Cl,4.:=C[1,3]; C[l,3]:=C[1,2]; C[l,2]:=C[1,1]; C[l,l]:=B[1,6];

171. C2,4.:=C[2,3]; C[2,3]:=C[2,2]; С[2,2]:=C[2,1]; С[2,1]:=B[2,6];

172. C3,4.:=C[3,3]; С[3,3]:=C[3,2]; C[3,2]:=C[3,1] ; С[3,1]:=B[3,б];

173. C4,4.:=C[4,3] С[4,3]:-С[4,2] С[4,2]:=C[4,1] C[4,l]:=B[4,6]

174. Bl,6.:=B[1,5]; B[l,5]:=B[1,4]; B[l,4]:=B[1,3]; B[l,3]:=B[1,2]; В[1,2]:=B[1,1]; B[l,l]:=A[1,4];

175. В2,6.:=B[2,5]; B[2,5]:=B[2,4]; B[2,4]:=B[2,3]; B[2,3]:=B[2,2]; В [2, 2]:=B[2,1] ; B[2,l]:=A[2,4];

176. B3,6. : =B[3,5]; В[3,5]:=B[3,4]; В[3,4]:=B[3,3]; B[3,3]:=B[3,2]; В[3,2] : =B[3,1] ; В[3,1] : = A[3,4] ;

177. B4,6.:=B[4,5] В [4,5]:=B[4,4] B[4,4]:=B[4,3] В [4,3]:=B[4,2] В[4,2] : =B [4,1] В[4,1] : =A[4,4]

178. Al,4.:=A[1,3]; A[2,4]:=A[2,3]; A[l, 3] :=A[1,2]; A[2,3]:=A[2,2] ; A[l, 2] :=A[1,1]; A[2,2]:=A[2,1];1. Al,1.:=0; end;1. A2,1.:=0;

179. A3,4.:= A[3,3] ; A[3, 3]:=A[3,2]; A[3,2]:=A[3,1]; A[3,1]:=0 ;

180. A4,4.:=A[4,3] A[4,3]:= A [4,2] A[4, 2] : =A[4,1] A[4,1]:=0;procedure ShiftComputer; begin

181. Computer1,11. Computer[1,10] Computer[1, 9] Computer[1, 8] . Computer[1,7] Computer[1,6] Computer[1,5] Computer[1,4] Computer[1,3] Computer [1,2] Computer[1,1]

182. Computer1,10.; =Computer[1,9] =Computer[1,8] =Computer[1,7] =Computer[1,6] =Computer[1,5] =Computer[1,4] =Computer[1,3] =Computer[1,2] =Computer[1,1] =Detector2;

183. Computer Computer Computer Computer Computer Computer Computer Computer Computer Computer Computer2,11. 2,10] [2,9] [2,8] [2,7] [2,6] [2,5] [2,4] [2,3] [2,2] [2,1]

184. Computer2,10. ; =Computer[2,9]; = Computer[2,8] = Computer[2,7] = Computer[2,6] = Computer[2,5] = Computer[2,4] = Computer[2,3] = Computer[2,2] = Computer[2,1] = Detector2;

185. Computer Computer Computer Computer Computer Computer Computer Computer Computer Computer Computer3,11.3,10.3,9.3,8.3,7.3,6.3,5.3,4.3,3.3,2.3,1.

186. Computer3,10.; Computer [3,9] Computer [3, 8] Computer [3,7] Computer [3, 6] Computer [3, 5] Computer [3, 4] Computer [3, 3] Computer [3,2] Computer [3,1] =Detector2;

187. Computer4,11. Computer[4,10] Computer[4,9] Computer[4,8] Computer[4,7] Computer[4,6] Computer[4,5] Computer[4,4] Computer[4,3] Computer[4,2] Computer[4,1]

188. Computer4,10.; :=Computer[4,9] = Computer[4,8] = Computer[4,7] = Computer[4,6] = Computer[4,5] = Computer[4,4] = Computer[4,3] = Computer[4,2] = Computer[4,1] = Detector2;

189. Computer1,6.+Detectorl; Computer[2,5]+Detectorl; Computer [3,4] +Detector 1 ; Computer[4,3]+Detectorl;

190. Extender3.:=2 Extender[2]:=3 Extender1.:=4

191. Computer1,6. Computer[2,5] Computer[3,4] Computer[4,3]

192. WriteLn(F, n, '-й вариант' ) ;

193. WriteLn(F, 1ipГ£IJI .—, —т---T---T---->') /

194. WriteLn(F, '! ',K1,1.,' ! ', K[l, 2] , ' ! ',K[1,3],' l \K[1, 4], '1.,4. , ' | \L[1,3], ' ! ', L [1, 2], ' ! ',L[1, 1], '

195. WriteLn(F, '+---+---+---+— —+---+---+---+' ) f

196. WriteLn(F, '! ',K2,1.,' ! ', K[2,2] , ' : ',K[2,3],' ! ',K[2, 4], '1.,4., ' ! \L[2,3], ' : 1 f L[2, 2], ' ' , L [2,1] , ■ ! ');

197. WriteLn(F, —+---+---+— -+ +— -+---+---+---+ ) ;

198. WriteLn(F, i i ' ,K3,1., ' ! 1/K[3,2],' : ',к[з,з],' 1,K[3,4],1 I 1 \ 1 /1.,4. , ' ! ',L[3,3],' ! ',L[3,2],' ■,Lt3,l],' I 1 \ . I / r

199. WriteLn(F, '+- —+---+---+— -+ +— -+---+---+---+

200. WriteLn(F, i i '/K4,1.,' | ',K[4,2],' ! ',K[4,3],' ',K[4,4], ' \ 1 t 1 1 /1., 4., ' ! -,L[4,3],' ! 1 / L[4,2], ' ' , L [4,1] , ' !');

201. WriteLn(F, 'L- —+---+---+— L— -+---+---+---- ) ;

202. WriteLn ('----T---T---T----, ----T---T---T----.') ;1. GotoXY(21,12) ;

203. WriteLn('! \K1,1.,' ! 1,K[l, 2], 1 ! \K[1,3],' ! ',K[1,4],' |1.,4. , ' | ', L[1,3] , 1 | ', L[1, 2], ' 1 ', L[1,1] ,' j ') ; GotoXY(21,13) ;

204. WriteLn ( ' +---+---+---+---+ +---+---+---+---+1 ) ;1. GotoXY(21,14) ;

205. WriteLn(1| ',K2,1. , ' ! ',K[2, 2] , 1 ! \K[2,3],' \ \K[2,4],' |1.2,4.,' ! 1,L[2,3],' ! ',L[2,2], ' ! ',L[2,1],' !'); GotoXY(21,15);

206. WriteLn(' +---+---+---+---+ +---+---+---+---+ ');1. GotoXY(21,16) ;

207. WriteLn('! ',К3,1.,' ! ',K[3,2],1 ! >,K[3,3],' | ',K[3,4],' |1.3,4., ' ! ',L[3,3], ' ! ',L[3,2], ' | ',L[3,1],' !'); GotoXY(21,17);

208. WriteLn ('+---+---+---+---+ +---+---+---+---+');1. GotoXY(21,18) ;

209. WriteLnC! ', К 4,1 . , ' | ', K[4, 2] , ' | ',K[4,3],' ! >,K[4,4],' |1.4,4.,1 ! ',L[4,3], ' | ', L [ 4, 2 ] , ' ! -,L[4,1],' ¡'); GotoXY(21,19);

210. WriteLn ('L---+---+---+---- L---+---+---+----');end;var1. Buf : buffer; begin

211. Assign(F, 'var2dall.rez'); SetTextBuf(F, Buf); Rewrite(F); Randomize;1. ClrScr; {очистить экран}n:=l;rogram ModelofProcess; ses Crt, Trans;ре

212. MainTable = array1.4, 1.6. of byte; {определение типа основные таблицы}ar Key KeyStr Code1. A, B, C, D, K, L 0

213. Х1,Л := Вз.пАггау[кк. ; К[:з,:)] :=Вл.пАггау[кк] ; кк:=кк+1; еп<1;cocedure DrawlBlock(X:MainTaЫe) ; 5длпбссЬоХУ (1,1) ДОгл^еЬп (' — —Т---Т---Т— —'') ;

214. GotoXY(1,2) WriteLn('| \Х1,1.,' ! 2], ' ■,Х[1,3], ' ! ' / X [1, 4], ' ! ') ;

215. GotoXY(1,3) Юг:ие1,п('+- —+---+---+—6о1;оХУ (1,4) WriteLn(1| \Х2,1.,' ! -,Х[2, 2], ' ' ,Х[2, 3] ' : '/X[2,4],' ! ');

216. GotoXY(l,5) WriteLn('+- —+---+---+—

217. GotoXY(1,6) WriteLn('| \Х3,1.,' ! ',Х[3, 2], ' •,Х[3,3], ' : -,х[з,4],' ! ');6о1;оХУ(1, 7) ДОгз^еЬп (1 +- —+---+---+— -+■);

218. СоЪоХУ(1,8) Игз^еЬп('| ' /Х4,1., ' | '/X[4, 2], ' ' ,Х[4, 3] ' ! >,Х[4,4],' ! ');

219. СоЪоХУ(1, 9) ДОгл^еЬп (' Ь- —+---+—+— —');1;cocedure Бга1лг2В1оск (Х:Мал.пТаЫе) ; гдл.п

220. GotoXY(18,1) ; WriteLn ('----Т---Т---Т---Т---Т----) ;

221. Со1;оХУ(18,2) ; Игл^еЬпГ! ',Х1,1.,' ] ',Х[1,2],' !

222. X1,5., : х [1, б], • ! •);

223. GotoXY(18, 3) ; Юг:иеЬп(,+---+---+---+---+---+---+' ) ;бо'ЬоХУ (18,4) ; WriteLn(,! *, X 2,1. , ' 1 ',Х[2,2],' !

224. X2,5. , ' | X[2, б] , ' ! ');

225. GotoXY (18,5); WriteLn (' +---+---+---+---+---+---+') ;

226. GotoXY (18,6); ВДгзЛеЬпС', ',Х3,1.,' ',Х[3,2],

227. X3,5. , • | X[3, б], ' ! ');

228. GotoXY (18,7) ; WriteLn( •+---+---+---+---+---+---+ ') ;

229. GotoXY(18,8); ИпиеЬпГ! ,,Х4,1.,' 1 \Х[4,2],' |

230. Х4,5., ' ! \ X[4,б], ' |');

231. GotoXY (18, 9) ; Юг:иеЬп( 'Ь---+---+---+---+---+----') ;ocedure DrawЗBlock (Х:Ма1пТаЫе) ; гд1п

232. Со1;оХУ (43,1); Югз^еЬп ('----Т---Т---Т----. •) ;

233. GotoXY(43, 2) ; Игл^еЬпС! ' ГХ1,1. , ' 1 ',Х[1,2],' ');

234. GotoXY(43, 3) ; Иг:иеЬп(' +---+---+---+---+' ) ;

235. GotoXY(43, 4) ; Игз^еЬпС', ',Х2,1.,' | 1, X [2, 2] , ' ') ;вс^оХУ(43, 5) ; WriteLn(,+---+---+---+—

236. GotoXY (43, 6) ; ЮгзЛеЬпС! ',X3,1. , 1 ') ;

237. GotoXY (43, 7) ; 1/?гл^е1.п(,+---+---+---+—6о1;оХУ (43, 8) ; Югз^еЬп (1 ! ',Х4,1.,' \ ') ;

238. GotoXY (43, 9) ; WriteLn ('Ь---+---+---+----•) ;1с1;l:ocedure Draw4Block(X:MainTaЫe) ; эдэ.пэ1:оХУ (60, 1) ; WriteLn ('----Т---Т---Т----) ;

239. СсЛоХ¥(60,2) ; 1АГг^еЬп('! ',Х1,1.,' | ',Х[1,2],' ') ;

240. GotoXY (60,3); Шг 11еЪп (' +---+---+---+---+1) ;во1:оХУ(60, 4) ; ВДг^еЬпС! !,Х2,1.,' 1 ',Х[2,2],' ');

241. GotoXY (60, 5) ; Югл^еЬп(' +---+---+---+---+') ;,Х1, 3. , ' ' /Х[2, 3] , ' ! ',Х[3,3],' \Х[4,3],'

242. Х1,4., ' ' /X[2, 4] , ' 1 / X [3, 4] , • •,Х[4,4], '/ X 3, 2. ,1. Х4,2.,

243. Х1,3., • ' /X[2,3] , 1 -,Х[3,3] , 1 ',Х[4,3] , '

244. Х1,4., ' \Х[2,4], ' ',Х[3,4], ' ' г X [4,4] , '1. Х1,3. ,1 I 11 / X 2, 3. , '1. X 1, 4. , ' ,Х[2,4], '

245. GotoXY(60,6); WriteLn(1. ',Х3,1],' 1 \Х[3,2],' | \Х[3,3],' | ',Х[3,4],' GotoXY (60,7); WriteLn ( ' +---+---+---+---+ ' ) ;

246. GotoXY (60,8) ; WriteLn('| \X4,1.,' | -,Х[4,2],' | \X[4,3],' | ',X[4,4],' ') ;

247. GotoXY (60, 9) ; WriteLn('L---+---+---+----' ) ;nd;rocedure DrawAllBlocks; sgin

248. DrawlBlock(A); Draw2Block(B); Draw3Block(С); Draw4Block(D); GotoXY(1,11);

249. WriteLn(BTZ1,1., BTZ[1,2], BTZ[1,3], BTZ[1,4]); WriteLn(BTZ[2,1], BTZ[2,2], BTZ[2,3], BTZ[2,4]); WriteLn(BTZ[3,1], BTZ[3,2], BTZ[3,3], BTZ[3,4]); WriteLn(BTZ[4,1], BTZ[4,2], BTZ[4,3], BTZ[4,4]); WriteLn(#13#10+'XRegisrer');

250. WriteLn(XRegister1., XRegister2., XRegister[3], XRegister[4], XRegister[5], XRegister[6], XRegister[7], XRegister[8], XRegister[9], XRegister[10]); WriteLn(#13#10+'YRegisrer');

251. WriteLn(' 1,YRegister1., YRegister2., YRegister[3], YRegister[4],

252. YRegister5., YRegister[6], YRegister[7], YRegister[8]); WriteLn('ROM[',X,',',Y,'] = ROMData); WriteLn(#13#10+'Вариант N n);nd;rocedure DrawDetector; sgin

253. GotoXY(61,2); TextColor(О1.); Write(s); GotoXY(61,4); TextColor(02.); Write(s); GotoXY(61,6); TextColor(0[3]); Write(s); GotoXY(61,8); TextColor(0[4]); Write(s); FillChar(0, SizeOf(0), Red); TextColor(LightGray); nd;rocedure ShiftOnTau; sgin

254. Dl,4.:=D[1,3]; D[2,4]:=D[2,3]; D[3,4]:=D[3,3]; D[4,4]:=D[4,3]

255. D1,3.:=D[1,2]; D[2,3]:=D[2,2]; D[3,3]:=D[3, 2]; D[4,3]:=D[4,2]

256. Dl,2. :=D[1,1]; D[2, 2] :=D[2, 1]; D[3, 2] :=D[3,1] ; D[4,2] :=D[4,1]

257. Dl,l.:=C[1,4]; D[2,1]:=C[2,4]; D[3,1]:=C[3,4]; D[4,1]:=C[4,4]

258. Cl,4.:=C[1,3] C[l,3]:=C[1,2] C[l,2]:=C[1,1] C[l,1]:=B[1,6]

259. С 2, 4. :=C [2, 3] С [2, 3] :=C [2, 2] С[2, 2]:=C[2,1] С [2,1 ] :=B[2,6]

260. С 3, 4. :=C[3,3] C[3,3]:=C[3,2] С[3, 2]:=C[3,1] С[3,1]:=B[3,6]

261. С4,4. : =C [4,3] С[4,3] : =C [4, 2] C[4,2] : =C [4,1] С[4,1] : =B[4, 6]

262. В1,6. В[1,5] В[1,4] В[1,3] В[1,2] В[1,1]

263. А1,4. А[1,3] 1 А[1,2] А[1,1] end;1. В1,5.; В[2,6]:=В[2, 5]

264. В1,4.; В[2,5]:=В[2,4] =В[1,3]; В[2,4]:=В[2, 3] =В [ 1, 2] ; В [2, 3] : =В [2, 2] =В[1,1]; В[2,2]:=В[2,1]1. В3,6.:=В[3,5]; В[4,б]1. В3,5.:=В[3,4]; В[4,5]1. В3,4.:=В[3,3]; В[4,4]1. В3,3.:=В[3,2]; В[4,3]1. В3,2.:=В[3,1]; В[4,2]

265. А1,4.; В[2,1]:=А[2,4]; В[3,1]:=А[3,4]; В[4,1]

266. А1,3.; А[2,4]:=А[2,3]; А[3,4]:=А[3,3]; А[4,4]

267. А1,2.; А[2,3]:=А[2,2]; А[3,3]:=А[3,2]; А[4,3]

268. А1,1. ; А[2, 2]:=А[2,1]; А[3,2]:=А[3,1]; А[4,2]0;1. А2,1. : =0;1. А3,1.:=0;1. А4,1.

269. В4,5. =В[4,4] =В[4,3] =В[4,2] =В[4,1] =А[4,4]

270. А 4,3. =А[4,2] =А[4,1] =0;procedure ShiftComputer; var i, j, z, zz : byte; begin

271. XRegister10. XRegister[9] XRegister[8] XRegister[7] XRegister[6] XRegister[5]

272. XRegister4. XRegister[3] XRegister[2] XRegister1.

273. XRegister9. =XRegister[8] =XRegister[7] =XRegister[6] =XRegister[5] =XRegister[4] =XRegister[3] =XRegister[2] =XRegister1. =Detectorl;

274. ROMData:=''; XData:=''; YData:=''; for i: =7 to 10 do if XRegister 1. =1 KData:=XData+'0 ';for i:=l to 8 do if YRegister 1. =1 YData:=YData+'0';

275. XData:=XData+11' else YData:=YData+'1' elseend;if (StepPulser>9) then begin BTZ1,6.:=BTZ[1,5]; BTZ[4,6]:=BTZ[4,5];1. BTZ2,6.:=BTZ[2,5]

276. BTZ 1,5. :=BTZ[1,4], BTZ[4,5]:=BTZ[4,4];

277. BTZ1,4.:=BTZ[1,3] BTZ[4,4]:=BTZ[4,3];

278. BTZ1,3.:=BTZ[1,2] BTZ[4,3]:=BTZ[4,2];

279. BTZ1,2.:=BTZ[1,1] BTZ[4,2]:=BTZ[4,1]; BTZ[1,1]:=0; end;

280. Detectorl:=0; Detector2:=0;

281. BTZ2,5.:=BTZ[2,4]; BTZ[2,4]:=BTZ[2, 3]; BTZ[2,3]:=BTZ[2,2]; BTZ[2,2]:=BTZ[2,1]; BTZ[2,1]:=0; BTZ[3,1]:=0;1. BTZ3,6.:=BTZ[3,5];

282. WriteLn(F, n, '-й вариант');

283. WriteLn(F, 1----т---т---t----. --- -T---T---T— —I ) ;

284. WriteLn(F, ' ! ' / К 1,1. , ' 1 ' , К [1, 2] , ' 1 ',K[1,3], ',k[1,4], ' i r- V t1.,4.,' 1 ',L[1,3],' ! ',111,2], ' / L[1,1], 1 r i \ . i / r

285. WriteLn(F, '+---+---+---+---+ +— -+—+---+— -+ ) ;

286. WriteLn(F, 4 ',К2/1.,' ! ',K[2,2]/' ! \K[2,3], 1/K[2,4], ' 1 1 r1.,4.,1 ! ',L[2,3]/' ! ', L [2, 2 ], 1/L[2,1], ' 1 f \ . 1 / r

287. WriteLn(F, '+---+---+---+---+ +— -+---+---+— -+ );

288. WriteLn(F, •I ',K3,1.,' ! 1/K[3,2],' ! ',K[3,3], ' / К[3,4] , ' 1 1 f /1.,4.,' ! 1,L[3,3],' ! ', L[3,2], ' / L [3,1] , 1 in . 1 ) r

289. WriteLn(F, '+---+---+---+---+ +— -+---+---+— -+ ) ;

290. WriteLn (F,. ", ', K4,1. , ' ! ' / К[4, 2] , 1 ! \K[4,3], ' / K[4,4], ' 1 1 11.,4.,1 1 ',L[4,3],' ! 1, L[4,2], ' / L [4,1], ' II). 1 i r

291. WriteLn(F, •L---+---+---+---- L— -+---+---+— );

292. WriteLn ('----T---T---T----. ----T---T---T----.')1. GotoXY(21,12);

293. WriteLn('| ' ,K1,1., ' | ', K[l, 2], ' | ', K[l, 3], ' \ L[l,4],' | ', L [1, 3],' ! ',L[1,2],' ! GotoXY(21,13);

294. WriteLn ('+---+---+---+---+ +---+---+---+---+')1. GotoXY(21,14);

295. WriteLn('| ',K2,1., ' ! 1,K[2,2] , ' | ',K[2,3],' |1., 4., ' i ', L[2, 3] , ' ', 1, L[2,2] , ' GotoXY(21,15);

296. WriteLn ('+---+---+---+---+ +---+---+---+---+1)1. GotoXY(21,16);

297. WriteLn('. ',K3,1],' 1 ',K[3,2], ' | \K[3,3],' \ L[3,4] , 1 1 ', L[3,3], ' | ', L[3,2] , ' ! GotoXY(21,17);

298. WriteLn ('+---+---+---+---+ +---+---+---+---+')1. GotoXY(21,18);

299. WriteLnCI ', K4,1., ' | ', К [4, 2 ] , 1 ! >,K[4,3],' | L [4,4], ' 1 ',L[4,3], ' ! ',L[4,2],' 1 GotoXY(21,19);

300. WriteLn ('L---+---+---+---- L---+---+---+----')2nd;procedure FillROM;1. Degin0001}

301. ROM 1, 1. = 32768 {1000000000000000}

302. ROM 1, 2. = 16384 {0100000000000000}

303. ROM 1, 3. = 49152 {1100000000000000}

304. ROM 1, 4. = 8192 {0010000000000000}

305. ROM 1, 5. = 40960 {1010000000000000}

306. ROM 1, 6. = 24576 {0110000000000000}

307. ROM 1, 7. = 57344 {1110000000000000}

308. ROM 1, 8. = 4096 {0001000000000000}

309. ROM 1, 9. = 36864 {1001000000000000}

310. ROM 1, 10. = 20480 {0101000000000000}

311. ROM 1, 11. = 53248 {1101000000000000}

312. ROM 1, 12. = 12288 {0011000000000000}

313. ROM 1, 13. = 45056 {1011000000000000}

314. ROM 1, 14. = 28672 {0111000000000000}

315. ROM 1, 15. = 61440 {1111000000000000}001 1}

316. ROM 3, 2. = 18432 {0100100000000000}

317. ROM 3, 3. = 51200 {1100100000000000}

318. ROM 3, 4. = 9216 {0010010000000000}

319. ROM 3, 5. = 41984 {1010010000000000}

320. ROM 3, 6. = 27648 {0110110000000000}

321. ROM 3, 7. = 60416 {1110110000000000}

322. ROM 3, 8. = 4608 {0001001000000000}

323. ROM 3, 9. = 37376 {1001001000000000}

324. ROM 3, 10. = 23040 {0101101000000000}

325. ROM 3, 11. = 55808 {1101101000000000}

326. ROM 3, 12. = 13824 {0011011000000000}

327. ROM 3, 13. = 46592 {1011011000000000}

328. ROM 3, 14. = 32256 {0111111000000000}

329. ROM 3, 15. = 65024 {1111111000000000}

330. ROM 3, 17. = 33024 {1000000100000000}

331. ROM 3, 18. = 18688 {0100100100000000}

332. ЮМ 9 74. = 20489 {0101000000001001

333. ЮМ 9 75. = 53257 {1101000000001001

334. ЮМ 9 76. = 12297 {0011000000001001

335. ЮМ 9 77. = 45065 {1011000000001001

336. ЮМ 9 78. = 28681 {0111000000001001

337. ЮМ 9 79. = 61449 {1111000000001001

338. ЮМ 9 81. = 32773 {1000000000000101

339. ЮМ 9 82. = 16389 {0100000000000101

340. ЮМ 9 83. = 49157 {1100000000000101

341. Ьм 9 84. = 8197 {0010000000000101

342. ЮМ 9 85. = 40965 {101000000000010110М 9 86. = 24581 {0110000000000101

343. ЮМ 9 87. = 57349 {1110000000000101

344. ЮМ 9 88. = 4109 {000100000000110110М 9 89. = 36877 {1001000000001101

345. ЮМ 9 90. = 20493 {0101000000001101

346. ЮМ 9 91. = 53261 {1101000000001101

347. ЮМ 9 92. = 12301 {0011000000001101

348. ЮМ 9 93. = 45069 {1011000000001101

349. ЮМ 9 94. = 28685 {0111000000001101

350. ЮМ 9 95. = 61453 {1111000000001101

351. ЮМ 9 97. = 32771 {1000000000000011

352. ЮМ 9 98. = 16387 {010000000000001110М 9 99. = 49155 {1100000000000011

353. ЮМ 9 100. = 8195 {0010000000000011

354. ЮМ 9 101. = 40963 {1010000000000011

355. ЮМ 9 102. = 24579 {0110000000000011

356. ЮМ 9 103. = 57347 {1110000000000011

357. ЮМ 9 104. = 4107 {0001000000001011

358. ЮМ 9 105. 36875 {1001000000001011

359. ЮМ 9 106. = 20491 {0101000000001011

360. ЮМ 9 107. = 53259 {1101000000001011

361. ЮМ 9 108. = 12299 {0011000000001011

362. ЮМ 9 109. 45067 {1011000000001011

363. ЮМ 9 110. = 28683 {0111000000001011

364. ЮМ 9 111. = 61451 {1111000000001011

365. ЮМ 9 113. = 32775 {1000000000000111

366. ЮМ 9 114. = 16391 {0100000000000111

367. ЮМ 9 115. = 49159 {1100000000000111

368. ЮМ 9 116. 8199 {001000000000011110М 9 117. = 40967 {1010000000000111

369. ЮМ 9 118. 24583 {0110000000000111

370. ЮМ 9 119. 57351 {1110000000000111

371. ЮМ 9 120. 4111 {0001000000001111

372. ЮМ 9 121. = 36879 {1001000000001111

373. ЮМ 9 122. = 20495 {0101000000001111

374. ЮМ 9 123. 53263 {1101000000001111

375. ЮМ 9 124. 12303 {0011000000001111

376. ЮМ 9 125. = 45071 {1011000000001111

377. ЮМ 9 126. = 28687 {0111000000001111

378. ЮМ 9 127. = 61455 {1111000000001111snd; 1.bel Ender; segin fillROM;

379. Assign(F, 'rom2dall.rez');1. Rewrite(F);1. Randomize;1. ClrScr; {очистить экран}n:=l; { repeat}for repeater:=1 to 65535 do begin FillChar(0, SizeOf(O), Red); FillChar(K, SizeOf(K), 0);

380. FillChar(L, SizeOf(L), 0); FillChar(BTZ, SizeOf(BTZ), 0) ; VI:=LightBlue; V2:=V1; ClrScr;

381. WriteLn('Выбор метода заполнения исходной таблицы:', #13, #10); WriteLn('l Случайное заполнение'); WriteLn('2 - Заполнение вручную'); WriteLn('3 - Выход'); repeat

382. KeyStr:=ReadKey; Val(KeyStr, Key, Code); until (Key in 1,2,3.); case Key of1 : RandomFi11Array(A);2 : KeyboardFillArray(A) ;3 : goto Ender; end;

383. DrawAllBlocks; DrawDetector; I DrawExecOrgan;

384. Delay(2000);} {начало основного процесса} LinearFillArray(A) ; ExecEnable:=False; for StepPulser:=1 to 18 do begin ShiftOnTau; CheckDetector; ShiftComputer; { DrawAllBlocks;

385. DrawDetector;} OnExecOrgan; { DrawExecOrgan;1. Delay(1000);} end;конец основного процесса}

386. WriteResultToFile; { WriteResultToScreen;}n:=n+l; { until ReadKey = #27;} end;

387. WriteLn(F); Close(F); snd.

388. Программа заполнения запоминающего устройстваprogram FillROM; ases Crt, Trans;type

389. Matrix4x4 = array1.4,1.4. of byte;

390. Array8 = array1.8. of byte;

391. StrValue : string; SLen : byte absolute StrValue;i : byte;1. Result : Array8; oegin

392. FillChar(Result, SizeOf(Result), 0); StrValue:='';1. Str(n, StrValue);

393. StrValue:=Transfer(StrValue, 1);for i:=1 to SLen do if StrValue1.='1' then Result8-SLen+i.:=1 else Result[8-3Len+i]:=0;1. Z:=Result; snd;procedure Dec2BinArrl6(n:word; var Z:Arrayl6); yar1. StrValue : string;

394. SLen : byte absolute StrValue;i : byte;1. Result : Arrayl6; oegin

395. FillChar (Result, SizeOf (Result) , 0); StrValue:^';1. Str(n, StrValue);

396. Val(S, OutROMNumber, Code);nd;egin ClrScr;

397. FillChar(ROM, SizeOf(ROM) , 0) ; Assign(F, 'ROM2dl.inc'); Rewrite(F); {0001}

398. X: =1; aX1.:=0; aX2.:=0; aX[3]:=0; aX[4]:=1; WriteLn(F, '{0001}'); for i:=l to 15 do begin Dec2BinArr8(i, aY) ; FillMatrix(aX, aY, A); if CheckValid(aX) then begin

399. Write(F, 'ROM',X:2,',i:3,'. := ',OutROMNumber:5,'; {');for j:=1 to 16 do Write(F, OutROMj.); WriteLn(F,'}'); end; end;1. WriteLn(F, •'); {0011}

400. X:=3; aX1.:=0; aX2.:=0; aX[3]:=l; aX[4]:=l; WriteLn(F, '{0011}'); for i:=l to 31 do begin Dec2BinArr8(i, aY) ; FillMatrix(aX, aY, A); if CheckValid(aX) then begin

401. Write(F, 'ROM',X:2,',',i:3,'. := ',OutROMNumber:5,'; {');for j:=1 to 16 do Write(F, OutROMj.); WriteLn(F,'}'); end; end;1. WriteLn (F, "); {0111}

402. X:=7; aXl.:=0; aX[2]:=l; aX[3]:=1; aX[4]:=l; WriteLn(F, '{0111}'); for i:=l to 63 do begin Dec2BinArr8(i, aY); FillMatrix(aX, aY, A); if CheckValid(aX) then begin

403. Write(F, 'ROM',X:2,',',i:3,'. := OutROMNumber:5,'; {');for j:=1 to 16 do Write(F, OutROMfj.); WriteLn(F,'}'); end; end;1. WriteLn(F, ''); {1111}

404. X:=15; aXl.:=1; aX[2]:=l; aX[3]:=l; aX[4]:=l; WriteLn(F, '{1111}'); for i:=l to 127 do begin Dec2BinArr8(i, aY); FillMatrix(aX, aY, A); if CheckValid(aX) then begin

405. Write(F, 'ROM',X:2,',',i:3,'. := ',OutROMNumber:5,'; {');for j:=1 to 16 do Write(F, OutROMj.); WriteLn(F,'}'); end; end;1. WriteLn (F, ");0101}

406. Х:=5; аХ1.:=0; аХ2.:=1; аХ[3]:=0; аХ[4]:=1; WriteLn(F, '{0101}'); for i:=l to 63 do begin Dec2BinArr8(i, aY); FillMatrix(aX, aY, A); if CheckValid(aX) then begin

407. Write(F, 'ROM',X:2,',',i:3,'. := ',OutROMNumber:5,'; {');for j:=1 to 16 do Write(F, OutROMj.); WriteLn(F,1}'); end; end;1. WriteLn (F, "); {1011}

408. X:=ll; aXl.:=1; aX[2]:=0; aX[3]:=l; aX[4]:=l; WriteLn (F, '{Ю11}'); for i:=l to 127 do begin Dec2BinArr8(i, aY); FillMatrix(aX, aY, A); if CheckValid(aX) then begin

409. Write(F, 'ROM',X:2,',',i:3,'} := OutROMNumber:5,'; {');for j:=1 to 16 do Write(F, OutROMj.); WriteLn(F,'}'); end; end;1. WriteLn(F, ''); {1101}

410. X:=13; aX1.:=1; aX2.:=l; aX[3]:=0; aX[4]:=l; WriteLn (F, '{HOI}'); for i:=l to 127 do begin Dec2BinArr8(i, aY); FillMatrix(aX, aY, A); if CheckValid(aX) then begin

411. Write(F, 1 ROM',X:2,', ',i:3,'. := OutROMNumber:5, '; {');for j:=1 to 16 do Write(F, OutROMj.); WriteLn(F,'}'); end; end;1. WriteLn(F, •'); {1001}

412. X:=9; aX1.:=1; aX2.:=0; aX[3]:=0; aX[4]:=l; WriteLn (F, '{Ю01}'); for i:=l to 127 do begin Dec2BinArr8(i, aY); FillMatrix(aX, aY, A); if CheckValid(aX) then begin

413. Write(F, 'ROM',X:2,',',i:3,'. := ',OutROMNumber:5; {');for j:=1 to 16 do Write(F, OutROMj.); WriteLn(F,1}1);end; end;1. WriteLn(F, •');1. Close(F); 2nd.