автореферат диссертации по информатике, вычислительной технике и управлению, 05.13.01, диссертация на тему:Системный анализ и моделирование автоматизированной системы научных исследований свойств полимеров в растворе

На правах,рукописи

АШКОВ Александр Геннадьевич

СИСТЕМНЫЙ АНАЛИЗ И МОДЕЛИРОВАНИЕ АВТОМАТИЗИРОВАННОЙ СИСТЕМЫ НАУЧНЫХ ИССЛЕДОВАНИЙ СВОЙСТВ ПОЛИМЕРОВ В РАСТВОРЕ

Специальности 05.13.01 -05.13.06 -

Системный анализ, управление и обработка информации (в пищевой и химической промышленности) Автоматизация и управление технологическими процессами и производствами (по отраслям)

АВТОРЕФЕРАТ

диссертации на соискание ученой степени кандидата технических наук

Воронеж-2011

4852512

Работа выполнена на кафедре ИУС ГОУ ВПО «Воронежская государственная технологическая академия»

Научный руководитель: заслуженный деятель науки РФ,

доктор технических наук, профессор

Битюков Виталий Ксенофонтович

(ГОУ ВПО «Воронежская государственная технологическая академия»)

Научный консультант: кандидат технических наук, доцент

Хаустов Игорь Анатольевич

(ГОУ ВПО «Воронежская государственная технологическая академия»)

Официальные оппоненты: доктор технических наук, профессор

Абрамов Геннадий Владимирович

(ГОУ ВПО «Воронежская государственная технологическая академия»)

кандидат технических наук, Курицын Владимир Алексеевич технический директор по АСУ ЗАО НПП «Центравтоматика» г. Воронеж

Ведущая организация: ГОУ ВПО «Воронежский государственный

университет»

Защита диссертации состоится «5» июля 2011 г в 16- ч на заседании диссертационного совета Д 212.035.02 в ГОУ ВПО «Воронежская государственная технологическая академия» по адресу: 394036, г. Воронеж, проспект Революции, 19, конференц-зал

Отзывы на автореферат (в двух экземплярах), заверенные гербовой печатью учреждения, просим направлять по адресу: 394036, г. Воронеж, пр. Революции, 19, ГОУВПО ВГТА, ученому секретарю диссертационного совета Д 212.035.02.

Автореферат размещен на официальном сайте ВГТА vwyw.vgta.vrn.ru «3» июня 2011 г.

С диссертацией можно ознакомиться в библиотеке ГОУ ВПО ВГТА. Автореферат разослан «3» июня 2011 г. Ученый секретарь И.А. Хаустов

Диссертационного совета

ОБЩАЯ ХАРАКТЕРИСТИКА РАБОТЫ Актуальность. Исследования свойств полимеров в процессе их синтеза или разработки новых технологий их модификации предполагают регистрацию большого объема данных и использование специальных алгоритмов их анализа. Построение комплексной информационной системы позволяет автоматизировать процессы сбора и обработки экспериментальных данных и получать более точные и полные модели исследуемых объектов и явлений.

Анализ существующих автоматизированных систем научных исследований (АСНИ) в области химии и химической технологии полимеров показывает, что подавляющее их большинство посвящено автоматизации научных исследований физико-механических свойств полимеров в твердой и вязкотекучей фазах. Кроме того, в большинстве работ автоматизация выполнена только для отдельных этапов исследования.

Причинами этого является, во-первых, немногочисленность методов определения свойств полимеров в растворе в реальном времени. Современные методы, применяемые в лабораторной практике, не удовлетворяют требованиям оперативного контроля. Например, время оценки средней молекулярной массы (СММ), которое складывается из времени необходимого на отбор пробы, её приготовления и времени, затрачиваемого непосредственно на процесс измерения, исчисляется несколькими часами, что совершенно неприемлемо для оперативного контроля свойств полимеров.

Во-вторых, построение АСНИ - это сложный и трудоемкий процесс, связанный с обработкой разнородной информации. Техно-, логии построения систем данного класса требуют проведения системного анализа. Отсутствие методик системного анализа данных при построении АСНИ в области химии и химической технологии полимеров осложняет процесс разработки подобных автоматизированных систем и предоставляет неизученную нишу для теоретических изысканий в этой области.

Таким образом, разработка системных моделей АСНИ для создания автоматизированной системы научных исследований свойств полимеров в растворах с реализацией функции распознавания типа исследуемого образца являются актуальными и экономически обоснованными для современного производства и науки.

Цель работы - разработка автоматизированной системы научных исследований показателей качества полимеров в растворе с возможностью определения типа исследуемого образца

Для достижения указанной цели поставлены и решены следующие задачи:

1.Разработка структурной, системной и информационной моделей АСНИ показателей качества полимеров в растворе.

2. Разработка аппаратного и информационного обеспечения АСНИ показателей качества полимеров на основе теплофизического способа определения молекулярных характеристик полимеров в растворах.

3. Выявление зависимостей показателей качества полимеров в растворе от параметров эксперимента, анализ чувствительности и точности эмпирических моделей, исследование области применения.

4. Выявление классификационных признаков и применение кластерного анализа для распознавания типа полимера по результатам экспериментального исследования.

5. Автоматизация распознавания типа полимера и определения его показателей качества

Для решения поставленных задач были использованы методы: системного анализа, математического моделирования, моделирования потоков данных, проектирования баз данных, кластерного анализа, теории множеств, математической статистики и эксперимент.

Научная новизна состоит в достижении следующих результатов.

1. Синтезирована структурная модель АСНИ показателей качества полимеров в растворе, отличающаяся наличием разделения подсистем АСНИ по классам функциональных особенностей.

2. Разработаны системная и информационная модели АСНИ показателей качества полимеров в растворе, отличающиеся наличием блока распознавания типа исследуемого образца.

3.Модернизирован теплофизический метод определения средней молекулярной массы полимеров в растворе, отличающийся учетом концентрации растворов при расчете средней молекулярной массы.

4. Разработана АСНИ свойств полимеров в растворе на основе предложенных моделей.

Пракпгическую значимость составляют следующие результаты диссертационного исследования.

¡.Полученная системная модель позволяет разрабатывать или модифицировать АСНИ в области исследования свойств полимеров в растворах, а предусмотренная в системной модели возможность описания с точки зрения различных видов декомпозиции дает возможность детализировать функции подсистем и выявить функциональные связи, и таким образом упростить процесс проектирования АСНИ.

2.Разработана автоматизированная система научных исследований показателей качества полимеров в растворе, которая позволяет интенсифицировать процесс получения результатов анализа типов полимеров и их свойств, что дает возможность использовать разработку в научно-исследовательских лабораториях предприятий химической и перерабатывающей отраслей, НИИ СК.

Реализация результатов работы. Разработанная автоматизированная система научных исследований показателей качества полимеров в растворе с возможностью распознавания их типов внедрена на предприятии ООО «Совтех».

Научно-техническая документация и программный модуль автоматизированной системы управления сбором и обработкой информации в реологических исследованиях растворов полимеров те-плофизическим методом переданы в Воронежский филиал НИИ СК для использования на стадии научных исследований.

Апробация работы. Основные результаты работы докладывались и обсуждались на международных научно-технических конференциях ММТТ-20 (Ростов-на-Дону, 2007 г.), ММТТ-21 (Саратов, 2008 г.), ММТТ-22 (Псков, 2009 г.), международных научно-практических конференциях (Воронеж, «Современные проблемы прикладной математики и математического моделирования», 2007 г., «Информационные и управляющие системы в пищевой и химической промышленности», 2009 г., «Проблемы и инновационные решения в химической технологии», 2010 г.)

Публикации. Основное содержание диссертации изложено в 10 работах, из них 2 статьи в журналах, реферируемых ВАК РФ, зарегистрировано программное средство в ВНТИЦ.

Личный вклад автора в работах, опубликованных в соавторстве, заключается в разработке системной и информационной модели АСНИ показателей качества полимеров в растворе, выявлении зависимостей показателей качества полимеров в растворе от параметров эксперимента, автоматизации научных исследований по распознаванию типов полимеров и определения их показателей качества.

Структура и объем диссертации. Диссертация состоит из введения, четырех глав, основных выводов, списка литературы и приложений.

(Материал изложен на 133 страницах, содержит 55 рисунков и 17 таблиц. Список литературы из 115 источников)

СОДЕРЖАНИЕ РАБОТЫ

Во введении обоснована актуальность темы диссертации, сформулированы цели и задачи исследования, научная новизна и практическая значимость работы.

В первой главе проведен анализ АСНИ в области химии и химической технологии полимеров. Подобные системы, в большинстве своем, посвящены научным исследованиям физико-механических свойств полимеров в твердой и вязкотекучей фазах. Работы по созданию автоматизированных систем научных исследований свойств полимеров в растворах немногочисленны. Проанализированы проблемы создания указанных АСНИ. Проведен анализ существующих методов определения СММ полимеров. Обосновано применение теплофизического метода для исследования свойств полимеров в растворе и целесообразность создания АСНИ на его основе.

Во второй главе проведен анализ вариантов структурной и функциональной декомпозиции АСНИ определения свойств полимеров в растворе, который позволил разделить подсистемы в зависимости от выполняемой функции на объектно-ориентированные (объектные) и обслуживающие подсистемы АСНИ. Рассматриваемый объект проектирования (ОП), с точки зрения автоматизации, по своей функциональной структуре является автоматизированной системой, объединяющей подсистемы моделирования, постановки и реализации эксперимента и следовательно можно выделить 3 уровня автоматизации.

исследователь

Подсистема Г ад система Подсистема

pacncwstJirwiM 1 мода вывода

типа образца данных данных

1,1

Подсистема

анализа априорчой инаирмзции

Юдс планирование

хспсоимептд

2,1

Подсистема

СНГ 4ПЮЛ, и» I

3"сгер4'ментэ

Ьлок связи С измерительной гаиоеюй

¡9,1

Обслуживающие

Подсистема анализа результатов

Расчетный блок

_1_

Па«т OpHWI «imx. ро грамм

-

12

-.г-« имитационного модапирооамия

3,2

На рис.1 приведена структурная модель ОП, включающая - АСМ - автоматизированную систему моделирования; АСУЭ автоматизированную систему управления экспериментом; АСИ - автоматизированную систему измерений; БД - базу данных. Структурная модель АСНИ включает модуль распознавания типа исследуемого образца, который позволяет в одной системе объединить функции распознавания типа исследуемого образца и определения его показателей качества. Рис. 1. Структурная модель АСНИ показа- Ддя описания ОП и

телей качества полимеров в растворе ВЬ1ЯВЛения функциональных связей построена его системная модель, включающая структурно-параметрическое -Ей функциональное - Ф описания. Связь этих описаний представляет собой однозначное соответствие f: £ -> Ф . Структуру системной модели АСНИ можно представить в следующем виде:

{%* = ОД/= 1,^}")/€{1..3}^I6{U}>

(1)

Si=

=<ZI."F."U.'Z.*C >'.¿=0,1;/=1,4",/ £{1..3},me {1,2}, {"ф =<>WjWjS„%,%T^,k = ОД» = \,^1е{1..3}/пе{Х2У,

где I - множество целей проектирования на к-ом иерархическом уровне; к = 0, 1 - соответственно нулевой или первый уровни декомпозиции, представляющие ОП, как целое или на уровне его функциональных модулей (ФМ); 1,т - индексы блока декомпозиции; г - ¡-й ФМ, входящий в состав ОП на первом уровне декомпо-

зиции; «¿-число ФМ на данном уровне декомпозиции (при к=0; п = 1); / - множество имен ФМ; F - множество функций ФМ; F \TxZ0x W^ -» Weba; [/-множество отношений между ФМ; Z

- множество свойств; С - множество отношений связи ОП (ФМ) с окружением; Wax входные действия окружения на ОП (ФМ); Weba

- выходные действия системы на окружение; - структура процесса функционирования ФМ; 2ф - множество свойств, характерных для процессов функционирования; R - множество условий существования и прекращения процесса; Т- время.

Представленная системная модель (1) позволяет осуществить структурно-параметрический синтез конкретной системной модели ОП, заключающийся в детальном раскрытии и описании всех компонентов модели в соответствии с поставленными целями создаваемой АСНИ в конкретной области. На примере создания АСНИ свойств полимеров в растворе, модель нулевого уровня декомпозиции представляется в следующем виде (2).

Si = \

m.

{"Б1 =<°1,0Р,°и,02,0С>'}, (2)

\0Ф,=<°1Га.в1Гюа,%.%,0К.Т>,}\

"¿^определение показателей качества полимеров; °/'=АСНИ свойств полимеров в растворе; °Ру=Расчет показателей качества полимеров {Мер, №л>, кр, Мк, Р1}, Мср - среднечисленная молекулярная масса, Мм/- средневзвешенная молекулярная масса, кр - коэффициент полидисперсности, МИ - вязкость по Муни, Р1 - пластичность по Кареру; °1/=является верхним уровнем; °2/=проведение измерений и определение показателей качества исследуемого полимера; °СУ={связь с пользователем через интерфейс ввода-вывода данных, связь с измерительной установкой через АЦП / ЦАП устройство}; °й^/=априорная информация = {Тр, Ср, Т$}, Тр - тип полимера, Ср - концентрация раствора, 75 - тип растворителя; °Жвь„,=молекулярные свойства полимера = {Мер, Ш, кр, Ш, Р1}\ %'={\, анализ априорной информации об образце; 2, выбор режима функционирования АСУЭ; 3, проведение эксперимента; 4, определение показателей качества полимера в растворе; 5, вывод результатов}; 2ф —алгоритм проведения эксперимен-

та; алгоритм определения свойств полимера; °/?'=<{наличие априорной информации об образце; корректность введенных данных^ коэффициенты модели уже определены для исследуемого полимера}; {не известен тип исследуемого образца, не корректная информация}>; °71'=время исследования.

Структурно-параметрическое описание подсистем первого уровня детализации, рассмотрим на примере описания модуля анализа данных, блока 1,1 (рис. 1).

\'Lf,

lSi = =< Ч, 'F, 'и, 'z, 'с >'}'■', (3)

{'Ф1 =< lW„, <Жвш, 'Sf, Чф, 'Я,Т>'}'■'■

^Х;/,у=Выбор режима функционирования системы; ^//'^Подсистема анализа априорной информации; (1Г1}1,1=Анализ априорной информации; {'if}1 ^модуль включен в подсистему анализа данных; fz'} ,/=проведение анализа информации; /^С7/',;=<связь с подсистемой ввода вывода, связь с подсистемой планирования эксперимента, связь с БД> ^^'/'^априорная информация = {Мер, Mw, кр, Mh, PI}, (Wj}lj = команда инициализации выбранного режима функционирования системы -{1, анализ априорной информации об образце; 2, выбор режима функционирования автоматизированной системы управления экспериментом; 3, передача данных в модуль планирования эксперимента}; {'Z<p}/=алгоритм определения режима работы системы; fR1}1, -<{наличие априорной информации об образце; корректность введенных данных} {недостаточно данных для проведения анализа; введенные данные уже имеются в БД}>; fT1}1, =время анализа данных.

В результате детального описания каждого функционального блока, получена системная модель АСНИ определения показателей качества полимеров в растворе.

Для реализации АСНИ показателей качества полимеров в растворе, как информационно-измерительной системы, на основе структурной модели и теоретико-множественного описания системы, предлагается представить ее информационную структуру с применением CASE технологий (рис.2).

полимеров в растворе

На рис. 2 априорная информация вводимая исследователем представляется кортежем 1¥вх = <Тр, Мср, Мт Ср, Тя>. В зависимости от режима системы, множества ,Тр, Мср, Мш являются пустыми. Выходные данные системы включены в кортеж 1¥вЬ1Х = показатели качества полимера = {Тр, Мср, Мт МИ, Р1}; экспериментальные данные, полученные с измерительной установки - множество значений разбаланса мостовой схемы О = {11:, С4... С/и/ Коэффициенты моделей, рассчитанные для исследуемого типа полимера, представляются кортежем ¥=<У1,¥2>. 1/={у....у:) коэффициенты для расчета среднечисленной СММ, У2={коэффициенты для расчета

средневзвешенной СММ. Представленная информационная модель отражает три режима функционирования системы: 1 - режим наполнения БД , 2 - определение показателей качества полимеров, 3 - режим распознавания образца, с возможностью определения его показателей качества.

В третьей главе представлена техническое и математическое обеспечение АСНИ показателей качества полимеров в растворе. Функционально - структурная схема установки для проведения экспериментальных исследований изображена на рис. 3.

Рис. 3. Функционально- структурная схема измерительной установки На рис. 3 ир - возмущающее воздействие; Ди - разбаланс мостовой схемы; Т - температура (°С); УЭ - управляющий элемент;

- параметры эксперимента. У - усилитель, \\^вых- .результаты эксперимента.

Техническое обеспечение информационной системы включает измерительный элемент, реализующий теплофизический способ определения средней молекулярной массы (СММ) полимеров в растворе. В качестве измерительного элемента используется мостовая схема, в плечах которой располагаются чувствительные элементы. В зависимости от типа полимера, растворителя и его показателей качества в плечах схемы наблюдается электрический разбаланс. В качестве регистрирующего прибора используется персональный компьютер, оснащенный модулем Ь-791 (компании Ь-Сагф для преобразования аналогового электрического сигнала в цифровой код и выдачи аналоговых и дискретных воздействий.

Для реализации возмущающего воздействия на выходе ЦАЛ генерируется аналоговый электрический сигнал. Величина этого сигнала задается пользователем и варьируется в диапазоне ± 5В.

Измерение разбаланса проводилось для растворов полимеров СКД, СКИ-3 и ДСТ различной концентрации в диапазоне от 0.5% до 3% и температуры от 20°С до 60 °С. Экспериментальные исследования позволили выявить высокую степень корреляции величины сигнала разбаланса с концентрацией раствора, величиной возмущающего воздействия, корреляция с температурой раствора практи-

чески отсутствует (рис. 4). В то же время по отношению друг к другу концентрация, температура и величина возмущающего воздействия являются независимыми.

Таблица 1. - Значения коэффициентов парных корреляций

ит,В иР,в С,% М,ед Т, °с

ит,В 1 , 0.834 0.321 0.142 -0.022

иР,в 0.834 1 0 0 0

С,% 0.321 0 1 0 0

М, ед 0.142 0 0 1 0

Т,°С -0.022 0 0 0 1

иш,в а) ит,В Ь)

•

8 ! • • . -.....;........

п * 1 » .........4................•........

21 Л •М=70635 • с=зк

! 1 к ' » М=95694 •М=100936 .....«С =0,5*

2 3 4 5 6 7 25 30 40 50 60 т'"с

иш,В .....................') . ит,В ¿1

.......я........... 8

1

ь ........................................— т.................... •

• 4 3 ■

* А ■ .

2 ' 1 ; • п * С=3% » С=1,5% • С =0,5% .......' ........ ■ ......... • • М=70б35

1 ' ■ " " ............ ■ М=9979б

• М=100936

СММ.ед С,%

70635 92224 95694 99796 100936 0,5 1,0 1,5 2,0 2,5 3,0

Рис. 4. Зависимости величины максимального разбаланса от параметров эксперимента, а)возмущающего воздействия, Ь)температуры, с)СММ полимера, ^концентрации раствора На основе полученных экспериментальных данных и корреляционного анализа предложена структура математической модели в виде аддитивной экспоненциальной регрессии.

ит = у1ирпСг,Мг< (4)

5

где Ир - возмущшощее воздействие, В; С- концентрация раствора полимера, %; М- средняя молекулярная масса полимера, ед.

В целях параметрической идентификации математической

модели (4) были проведены исследования нескольких образцов промышленных полимеров с разными СММ.

к I т , .

(5)

/=1 С=1

где к, I, т - количество интервалов разбиения соответственно по, концентрации, СММ, величине возмущающего воздействия, для уникальной пары {тип полимера; тип растворителя}.

В результате аппроксимации зависимости (4), например, для

СКД были получены численные значения у, = 2.237 х 1 (Г8 у2 = 2.867 уз =0.592 р4= 1.193

При условии фиксации таких параметров как концентрация, величина возмущающего воздействия, математическая модель позволяет решать обратную задачу, т.е. по изменению величины разбаланса мостовой схемы оценивать величину среднечисленной или средневзвешенной молекулярной массы опытного образца

М = ехр[(1п Цт - 1п ух - уг ■ 1п ир - у3 ■ 1п С) / уА ] (6)

Дополнительные экспериментальные исследования контрольных образцов полимеров с известными молекулярными массами показали хорошее совпадение расчетных значений разбаланса с экспериментальными (рис.5).

Анализ математической модели (6) показывает, что точность измерения связана с чувствительностью модели (4) к изменению СММ. Для этого целесообразно выбрать такие условия эксперимента, при которых функция чувствительности (7) принимает максимальные значения.

/т{ир,С,М) = ^ = -иР» -С" -М*-1 -уА (7)

ом

Анализ функции чувствительности показал, что /и принимает максимальное значение на границах диапазонов (1/р,С,М). С увеличением концентрации и величины возмущающего воздействия значение fm возрастает, т.к. уг , уг >0. Между тем практически не зависит от СММ, т.к. у4 -1

Однако высокая концентрация приводит к изменению структуры раствора, по литературным данным изменение происходит при концентрации 3-5% для СКД. Ток в измерительной цепи ограничивается запасом надежности технических средств, при этом точность оценки СММ увеличивается с его увеличением.

По полученным зависимостям для определения среднечис-ленной и средневзвешенной молекулярных масс может быть рассчитан коэффициент полидисперсности по формуле

£р=ехр{/Д1п(//и -\пу'-у2' -\t\Up -у3' ЛпС )-

-{\nUm-\ny,-у2ЛпиР-у3 ЛпС)-//]//, •//) (8) * * * *

У1 >У2 'Уг ->У4 - коэффициенты для расчета средневзвешенной молекулярной массы.

Используя зависимость вязкости по Муни от молекулярных параметров, получена зависимость вязкости от экспериментальных условий и молекулярных параметров:

Мг = А ■ ехр [а, (1п Цт - 1п у, - у2 • 1п Ир - у, ■ 1п С) / у, ] • к*, (9) где А, а1, а2, аЗ - феноменологические константы.

Для расчета пластичности по Карреру используется зависимость от вязкости по Муни:

Р1 = 6,095 -МГ0'714. (10)

Анализ точности математических моделей косвенного измерения молекулярной массы полимера в растворе показал, что относительная погрешность метода составляет 9,6 %.

Анализ экспериментальных данных полученных в одинаковых экспериментальных условиях для СКД, ДСТ и СКИ-3 показал, что для различных типов полимеров, динамика разбаланса мостовой схемы существенно различается (рис. 6), что позволяет распознавать тип полимера по ее виду.

а>ч! тг. •-<«' IV

Рис. 6. Динамика разбапанса для СКД, ДСТ, СКИ-3 различных СММ, при одинаковых экспериментальных условиях

С целью разделения полимеров на типы по измеренным данным был проведен кластерный анализ. Кластеризация проводилась с применением Итеративного Самоорганизующегося Метода Анализа Данных (ИСОМАД). В качестве параметров кластеризации использовались начальный и центральные выборочные моменты 2, 3 и 4 порядка. Анализ результатов показал, что при использовании моментов 1 и 4 порядков (11) в качестве параметров кластеризации разделяющая способность алгоритма будет наилучшей, т.к. расстояние между центрами кластеров наибольшее (табл.2).

Таблица 2. - Расстояния между центрами кластеров

М1,М2 М1,МЗ М1,М4 М2,МЗ М2,М4 МЗ,М4

г(К1,К2) 1,544 1,910 3,522 1,454 3,297 3,483

г(к1,кз) 1,245 1,216 1,283 0,429 0,591 0,527

г(К2,кз) 1,031' 1,081 3,709 1,465 3,838 3,852

От 1,261 1,388 2,81 1,105 2,55 2,594

-А/,)«. (11)

п м п /-1

М4М1

скл

♦♦♦

ДСТ ♦ К1 ■ К2 Л КЗ

Г " * СКИ-3

012345678

Рис. 7. Анализ параметров кластеризации По результатам работы алгоритма было получено три кластера К1,К2,КЗ, которые соответствуют полимерам СКД, ДСТ и СКИ-3.

Таким образом, разработанная АСНИ может применяться для определения типа исследуемого полимера и определения его молекулярных характеристик, таких как СММ, вязкость по Муни, пластичность по Карреру.

В четвертой главе представлено разработанное программное обеспечение АСНИ, блок-схема которого представлена на рис.8.. Приводятся интерфейсы основных программных модулей, алгоритмы функционирования подпрограмм, структура разработанной базы данных и описание пакета прикладных программ, который передан в ВФ ФГУП ВНИИСК для использования на стадии научных исследований.

Анализ информации 8

Гл»

Формирование параметров измерения 1ПЯ распознавай» Л29ШШ

уимеоа

/становление

требуемой

температуры

Ынерение

заданною

аоэмущающеп

воздействия

1

Измерение

значения

разбаланса!

4

Занесение

экспериментальных

данных в БД

1

г'аслоэнавание

типа

исследуемого

образца

^оне^

Рис. 8. Блок-схема программной реализации АСНИ

ОСНОВНЫЕ ВЫВОДЫ И РЕЗУЛЬТАТЫ ИССЛЕДОВАНИЯ

1. На основе структурной и функциональной декомпозиции АСНИ разработана обобщенная структурная модель АСНИ показателей качества полимеров в растворе, учитывающая возможность распознавания типа полимера и исследования его свойств. Разработанные модели использованы при синтезе информационной модели АСНИ показателей качества полимера в растворе и могут быть применены при синтезе моделей аналогичных систем.

2. Выявленная зависимость разбаланса напряжения мостовой схемы измерительной установки от концентрации полимера, величины возмущающего воздействия, СММ использовалась при обработке данных, полученных теплофизическим методом при оценке показателей качества полимеров в растворе. Доказано, что величина разбаланса не зависит от температуры раствора полимера в диапазоне [20 °С - 60 °С]. Погрешность математической модели определения среднечисленной молекулярной массы составляет 3,9%, средневзвешенной молекулярной массы 3,1%, относительная погрешность метода составляет 9,5%.

3. Полученные классификационные признаки динамики разбаланса мостовой схемы - начальный и центральный выборочный моменты 4 порядка позволяют применить кластерный анализ для распознавания типа полимера.

4. Разработано программное, информационное и аппаратное обеспечение для АСНИ показателей качества полимеров в растворе. Создана пилотная установка, позволяющая распознавать тип полимера в растворе с возможностью определения его показателей качества.

Основные положения диссертации опубликованы в работах: Публикации в изданиях, рекомендованных в ВАК

1. Битюков В. К. Структурная идентификация системной модели при проектировании АСНИ свойств полимеров в растворе [Текст] / В. К. Бипоков, С. Г. Тихомиров, И. А. Хаустов, А. Г. Ашков // Вестник ВГТУ.-2011.-Т. 7.-№5,-С. 10-14.

2. Битюков В. К. Программно-технический комплекс для измерения средней молекулярной массы полимеров в растворе [Текст] / В. К. Битюков, С. Г. Тихомиров, И. А. Хаустов, А. Г. Ашков // Датчики и системы. - 2010. -№1, - С. 43-46

Статьи и материалы конференций

3. Ашков А. Г. Обработка данных в информационной системе кон-

троля теплофизических свойств растворов полимеров. [Текст] / Д. Г. Ашков И. А. Хаустов // «Математические методы в технике и технологиях» ММТТ - 20: сб. трудов XX междунар. науч. конф. в 10 т: - Ростов-на-Дону : Донской, гос. техн. ун-т. - 2007. - Т. 10. - С. 284 - 287.

4. Битюков В. К. Информационная система управления экспериментом для контроля молекулярных характеристик полимеров по тепло-физическим свойствам их растворов. [Текст] / В. К. Битажов, И. А. Хаустов, А. Г. Ашков // Современные проблемы прикладной математики и математического моделирования: материалы П Междунар. науч. конф.: - Воронеж. - Воронеж, гос. технол. акад. - 2007. - С. 37.

5. Битюков В. К. Косвенная оценка средней молекулярной массы растворов полимеров по математической модели. [Текст] / В. К. Битюков, И. А. Хаустов, А. Г. Ашков // «Математические методы в технике и технологиях» ММТТ - 21: сб. трудов XXI Междунар. науч. конф. в Ют.:- Саратов. Сарат. гос. техн. ун-т, - 2008. - Т. 3 - С. 97 - 99.

6. Тихомиров С. Г. Особенности технического обеспечения информационной системы для определения качества полимеров в растворе. [Текст] / С. Г. Тихомиров, И. А. Хаустов, А. Г. Ашков, А. А. Гайдин // «Математические методы в технике и технологиях» ММТТ - 22: сб. тр. ХХП Междунар. науч. конф. в 10 т.: - Псков. - 2009. - Т.8. - С. 39 - 42.

7. Битюков В. К. Диаграммы потоков данных информационной системы определения качества полимеров. [Текст] / В. К. Битюков, И. А. Хаустов, А. А. Хвостов, А. Г. Ашков II «Математические методы в технике и технологиях» ММТТ - 22: сб. трудов ХХП междунар. науч. конф. в 10 т.: - Псков. - 2009. - Т. 10 - С. 21 - 23.

8. Хаустов И. А. Программно-технический комплекс оценки молекулярных характеристик полимеров в растворе. [Текст] / И. А. Хаустов, А. Г. Ашков // Информационные и управляющие системы в пищевой и химической промышленности: матер. Междунар. науч.-практ. конф.: Воронеж, гос. технол. акад. - Воронеж: - 2009. - С. 203 - 206.

9. Тихомиров С. Г. Применение кластерного анализа для идентификации типа полимера [Текст] / С. Г. Тихомиров, И. А. Хаустов, А. Г. Ашков // Проблемы и инновационные решения в химической технологии: материалы международной научно-практической конф.: - Воронеж. гос. технол. акад. - Воронеж: - 2010. - С. 181 -183.

10. Тихомиров С.Г. Программный модуль автоматизированной системы управления сбором и обработкой информации в реологических исследованиях растворов полимеров теплофизическим методом [свидетельство регистрации программного средства] /

С.Г.Тихомиров, И.А. Хаустов, М.В. Корчагин, A.B. Колесник, А.Г. Ашков - Регистрация программного средства в Национальном информационном фонде неопубликованных документов при Всероссийском научно-техническом информационном центре - per. 50200700565 от 23.03.07 г.

Подписано в печать 02.06.11. Формат 60 х 84 1/16 Усл. Печ Л. 1,00. Тираж 100 экз. Заказ 150

ГОУВПО «Воронежская государственная технологическая академия» (ГОУВПО «ВГТА») Отдел полиграфии ГОУВПО «ВГТА» Адрес академии и отдела полиграфии: 394036, Воронеж, пр. Революции, 19

ВВЕДЕНИЕ.

1. Литературный обзор.

1.1. Актуальность разработки автоматизированных систем научных исследований (АСНИ).

1.1.1. Цели создания АСНИ и выполняемые функции.

1.1.2. Обобщенная структура типовой АСНИ.

1.2. Принципы, методология и методики создания АСНИ.

1.2.1. Факторы влияющие на развитие и эволюцию АСНИ и предъявляемые к АСНИ требования в современных условиях.

1.2.2. Анализ проблем в области разработки АСНИ.

1.3. Исследование экономической эффективности АСНИ.

1.4. Обобщенная структура автоматизированных систем химических и химико-технологических исследований и примеры использования.

1.5. Примеры использования автоматизации при исследованиях в области химии полимеров.

1.6. Методы определения физико-механических свойств полимеров.

1.7. Методы определения средней молекулярной массы полимеров.

1.8. Методы идентификации полимеров.

1.8.1. Система идентификации полимеров (Plastics Identification Chart).

1.8.2. Современные методы идентификации.

1.9. Выводы и задачи исследования.

2. Разработка системной и информационной моделей АСНИ определения показателей качества полимеров в растворе.

2.1. Цели и задачи системного анализа АСНИ.

2.1.1. Макропроектирование системной модели АСНИ показателей качества полимеров в растворе.

2.1.2. Разработка структурной модели АСНИ на примере автоматизированной системы научных исследований показателей качества полимеров.

2.1.3. Анализ показателей эффективности функционирования АСНИ с возможностью распознавания типа исследуемого образца.

2.2. Структура системной модели АСНИ.

2.2.1. Структурно - параметрический синтез системной модели АСНИ показателей качества полимера в растворе (нулевой уровень декомпозиции).

2.2.2. Микропроектирование АСНИ контроля показателей качества полимеров в растворе.

2.2.3. Структурно — параметрический синтез системной модели АСНИ показателей качества полимера в растворе (первый уровень декомпозиции)

2.3. Выводы.

3. Разработка технического и математического обеспечения АСНИ показателей качества полимеров в растворе.

3.1. Модернизация теплофизического метода определения средней молекулярной массы полимеров в растворе.

3.1.1. Описание пилотной экспериментальной установки теплофизического метода контроля показателей качества полимеров в растворе.

3.1.2. Первичная обработка данных, фильтрация помех высокой амплитуды.

3.1.3. Выбор цифрового фильтра для сглаживания малых колебаний разбаланса мостовой схемы.

3.2. Структурная и параметрическая идентификация математической модели для определения средней моллекулярной массы полимеров в растворе.

3.2.1. Планирование эксперимента и оценка тесноты связи между параметрами эксперимента.

3.2.2. Расчет погрешностей при определении средней молекулярной массы

3.3. Использование метода кластерного анализа при распознавании типов полимеров.

3.4. Выводы.

4. Разработка программного обеспечения АСНИ показателей качества полимеров в растворе. выводы и результаты исследований.

Актуальность. Исследования свойств полимеров в процессе их синтеза или разработки новых технологий их модификации предполагают регистрацию большого объема данных и использование специальных алгоритмов их анализа. Построение комплексной информационной системы позволяет автоматизировать процессы сбора и обработки экспериментальных данных и получать более точные и полные модели исследуемых объектов и явлений.

Анализ существующих автоматизированных систем научных исследований (АСНИ) в области химии и химической технологии полимеров показывает, что подавляющее их большинство посвящено автоматизации научных исследований физико-механических свойств полимеров в твердой и вязкотекучей фазах. Кроме того, в большинстве работ автоматизация выполнена только для отдельных этапов исследования.

Причинами этого является, во-первых, немногочисленность методов оперативного определения свойств полимеров в растворе. Современные методы, применяемые в лабораторной практике, не удовлетворяют требованиям оперативного контроля. Например, время оценки средней молекулярной массы (СММ), которое складывается из времени необходимого на отбор пробы, её приготовления и времени, затрачиваемого непосредственно на процесс измерения, исчисляется несколькими часами, что совершенно неприемлемо для оперативного контроля свойств полимеров.

Во-вторых, построение АСНИ - это сложный и трудоемкий процесс связанный с обработкой разнородной информации. Технологии построения систем данного класса требуют проведения системного анализа. Отсутствие методик системного анализа данных при построении АСНИ в области химии и химической технологии полимеров осложняет процесс разработки подобных автоматизированных систем и предоставляет неизученную нишу для теоретических изысканий в этой области.

Таким образом, разработка системных моделей АСНИ для создания автоматизированной системы научных исследований свойств полимеров в растворах с реализацией функции распознавания типа исследуемого образца являются актуальными и экономически обоснованными для современного производства и науки.

Цель работы - разработка автоматизированной системы научных исследований показателей качества полимеров в растворе с возможностью определения типа исследуемого образца.

Для достижения указанной цели поставлены и решены следующие задачи:

1. Разработка структурной, системной и информационной моделей АСНИ показателей качества полимеров в растворе.

2. Разработка аппаратного и информационного обеспечения АСНИ показателей качества полимеров на основе теплофизического способа определения молекулярных характеристик полимеров в растворах.

3. Выявление зависимостей показателей качества полимеров в растворе от параметров эксперимента, анализ чувствительности и точности эмпирических моделей, исследование области применения.

4. Выявление классификационных признаков и применение кластерного анализа для распознавания типа полимера по результатам экспериментального исследования.

5. Автоматизация распознавания типа полимера и определения его показателей качества.

Для решения поставленных задач были использованы методы: системного анализа, математического моделирования, моделирования потоков данных, проектирования баз данных, кластерного анализа, теории множеств, математической статистики и эксперимент.

Научная новизна состоит в достижении следующих результатов.

1. Синтезирована структурная модель АСНИ показателей качества полимеров в растворе, отличающаяся наличием разделения подсистем АСНИ по классам функциональных особенностей.

2. Разработаны системная и информационная модели АСНИ показателей качества полимеров в растворе, отличающиеся наличием блока распознавания типа исследуемого образца.

3. Модернизирован теплофизический метод определения средней молекулярной массы полимеров в растворе, отличающийся учетом концентрации растворов при расчете средней молекулярной массы.

4. Разработана АСНИ свойств полимеров в растворе на основе предложенных моделей.

Практическую значимость составляют следующие результаты диссертационного исследования.

1. Полученная системная модель позволяет разрабатывать или модифицировать АСНИ в области исследования свойств полимеров в растворах, а предусмотренная в системной модели возможность описания с точки зрения различных видов декомпозиции дает возможность детализировать функции подсистем и выявить функциональные связи, и таким образом упростить процесс проектирования АСНИ.

2. Разработана автоматизированная система научных исследований показателей качества полимеров в растворе, которая позволяет интенсифицировать процесс получения результатов анализа типов полимеров и их свойств, что дает возможность использовать разработку в научно-исследовательских лабораториях предприятий химической и перерабатывающей отраслей, НИИ СК.

Реализация результатов работы. Разработанная автоматизированная система научных исследований показателей качества полимеров в растворе с возможностью распознавания их типов внедрена на предприятии ООО «Совтех».

Научно-техническая документация и программный модуль автоматизированной системы управления сбором и обработкой информации в реологических исследованиях растворов полимеров теплофизическим методом переданы в Воронежский филиал НИИ СК для использования на стадии научных исследований.

Апробация работы. Основные результаты работы докладывались и обсуждались на международных научно-технических конференциях ММТТ-20 (Ростов-на-Дону, 2007 г.), ММТТ-21 (Саратов, 2008 г.), ММТТ-22 (Псков, 2009 г.), между

• . 1 • 1 народных научно-практических конференциях (Воронеж, «Современные проблемы прикладной математики и математического моделирования», 2007 г., «Информационные и управляющие системы в пищевой и химической промышленности», 2009 г., «Проблемы и инновационные решения в химической технологии», 2010 г.)

Публикации. Основное содержание диссертации изложено в 10 работах, из них 2 статьи в журналах, реферируемых ВАК РФ, зарегистрировано программное средство в ВНТИЦ.

Личный вклад автора в работах, опубликованных в соавторстве, заключается в разработке системной и информационной модели АСНИ показателей качества полимеров в растворе, выявлении зависимостей показателей качества полимеров в растворе от параметров эксперимента, автоматизации научных исследований по распознаванию типов полимеров и определения их показателей качества.

Структура и объем диссертации. Диссертация состоит из введения, четырех глав, основных выводов, списка литературы и приложений.

ВЫВОДЫ И РЕЗУЛЬТАТЫ ИССЛЕДОВАНИЙ

1. На основе структурной и функциональной декомпозиции АСНИ разработана обобщенная структурная модель АСНИ показателей качества полимеров в растворе, учитывающая возможность распознавания типа полимера и исследования его свойств. Разработанные модели использованы при синтезе информационной модели АСНИ показателей качества полимера в растворе и могут быть применены при синтезе моделей аналогичных систем.

2. Выявленная зависимость разбаланса напряжения мостовой схемы измерительной установки от концентрации полимера, величины возмущающего воздействия, СММ использовалась при обработке данных, полученных теплофизическим методом при оценке показателей качества полимеров в растворе. Доказано, что величина разбаланса не зависит от температуры раствора полимера в диапазоне [20 °С - 60 °С]. Погрешность математической модели определения среднечисленной молекулярной массы составляет 3,9%, средневзвешенной молекулярной массы 3,1%, относительная погрешность метода составляет 9,5%.

3. Полученные классификационные признаки динамики разбаланса мостовой схемы - начальный и центральный выборочный моменты 4 порядка позволяют применить кластерный анализ для распознавания типа полимера.

4. Разработано программное, информационное и аппаратное обеспечение для АСНИ показателей качества полимеров в растворе. Создана пилотная установка, позволяющая распознавать тип полимера в растворе с возможностью определения его показателей качества.

1. Адлер, Ю. П. Планирование эксперимента при поиске оптимальных условий Текст. / Ю. П. Адлер, Е.В. Маркова, Ю.В. Грановский. М. : Наука, 1976. - 250 с.

2. Антипин, Р. В. Автоматизированная система обработки информации и исследования качества полимерных пленок Текст.: дис. канд. техн. наук. / Антипин Р. В. СПб., - 2008. - 192 с.

3. Антонов, А. В. Системный анализ Текст. / А. В. Антонов. М. : Высшая школа, 2004. — 451 С.

4. Аронина, С. Е. Автоматизация химико-технологических исследований Текст. / С. Е. Аронина, И. Я. Штраль. М., 1979. - 180с.

5. Арменский, Е. В. Стратегия построения концептуальной модели технического объекта Текст. / Е. В. Арменский, Б. Г. Львов, С. А. Митрофанов : Сб. науч. трудов. М., 1989 i

6. Багаев, Ю. В. Разработка системной модели технического объекта Электронный ресурс. //Сетевой научный электронный журнал. 2007. - №5. -Режим доступа: http://systech.miem.edu.ru. Загл. с экрана.

7. Баханцов, А. В. Информационно-измерительный комплекс для исследования реологических, акустических и электрических свойств полимери-зующихся составов Текст.: дис. канд. тех. наук, / Баханцов А. В. Хабаровск, 2009.- 161 с.

8. Битюков, В. К., Косвенная оценка средней молекулярной массы растворов полимеров по математической модели Текст. / Битюков, В. К., Хаустов И. А. Ашков А. Г. // Сб. трудов XXI Междунар. науч. конф.: в 10 т. Т.3.

9. Секция 2, 6 ; под общ. ред. Балакирева. Саратов: Сарат. гос. техн. ун-т, 2008. — Т.З. - С. 97 - 99.

10. Битюков, В. К. Диаграммы потоков данных информационной системы определения качества полимеров. Текст. / В. К. Битюков, И. А. Хаустов,

11. A. А. Хвостов, А. Г. Ашков // «Математические методы в технике и технологиях» ММТТ 22: сб. трудов XXII междунар. науч. конф. в 10 т. : - Псков. -2009.-Т. 10-С. 21-23,

12. Битюков, В. К. Компенсационно-реверберационный метод ультразвукового контроля вязкоупругих характеристик растворов полимеров Текст. /

13. B. К. Битюков, С. Г. Тихомиров, А. А. Хвостов, А. Ю. Енютин // Датчики и системы. 2009. - № 5. - С. 55-58.

14. Битюков, В. К. Программно-технический комплекс для измерения средней молекулярной массы полимеров в растворе Текст. / В. К. Битюков, С. Г. Тихомиров, И. А. Хаустов, А. Г. Ашков // Датчики и системы. 2010. - №1,1. C. 43-46.

15. Битюков, В. К. Структурная идентификация системной модели при проектировании АСНИ свойств полимеров в растворе Текст. / В. К. Битюков, С. Г. Тихомиров, И. А. Хаустов, А. Г. Ашков // Вестник ВГТУ. 2011. - Т. 7. -№5,-С. 10-14.

16. Буч, Г. Объектно-ориентированный анализ и проектирование с примерами приложений на С++ : пер. с англ. Текст., / Г. Буч; [под ред. И. Романовского и Ф. Андреева. 2-е изд. - М. : - BINOM ; - СПб. : Нев. диалект, -2001,-558 с.

17. Воскресенский, А. М. Теоретические основы переработки эластомеров Текст., / А. М. Воскресенский. — JL: — Изд-во. ЛТИ им. Ленсовета, — 1986.-88 с.

18. Гализдра, В. И. Аэрогидродинамическое бесконтактное совокупное измерение физико-механических параметров жидкостей Текст. / В. И. Гализдра, M. М. Мордасов // Заводская лаборатория. (Диагностика материалов). 2005. Т. 71, №5. С. 34-38.

19. Гайдес, М. А., Общая теория систем (Системы и системный анализ) Текст., / М.А. Гайдес, 2-е изд. - М. : - ГЛОБУС-ПРЕСС, - 2005. - 201 с.

20. Гайдышев, И. П. Анализ и обработка данных. Специальный справочник. СПб.: Издательство «Питер», 2001 г., 752 стр.

21. Гайдышев И. П. Решение научных и инженерных задач средствами Excel, VBA и С++ (+ CD). СПб.: Изд-во «БХВ-Петербург», 2004 г. - 512 с.

22. Гартман, Т. Н. Основы компьютерного моделирования химико-технологических процессов Текст., / Т.Н. Гартман, Д.В. Клушин. М. : Академкнига, - 2008. -415 с.

23. Гонсалес, Р. Цифровая обработка изображений Текст., / Р. Гонсалес, Р. Вудс; пер. с англ; под ред. П. А. Чочиа. М. : - Техносфера, 2005. - 1070 с.

24. Грешилов, А. А. Математические методы принятия решений Текст., / A.A. Грешилов. M. : M Т У им. Н. Э. Баумана, 2006. - 584 с.

25. Дегтярев, Ю. И. Системный анализ и исследование операций Текст. / Ю. И. Дегтярев. -М. : Высш. шк, 1996. 335 с.

26. Дворецкий, С. И. Интегрированное проектирование гибких автоматизированных химико-технологических процессов при наличии неопределенности Текст., / С. И. Дворецкий, Д. С. Дворецкий // Вестник ТГТУ. Тамбов : ТГТУ, - 2004. - Т.10, - № 2. С. 379-396.

27. Дворецкий, С. И. Компьютерное моделирование и оптимизация технологических процессов и оборудования Текст. / С. И. Дворецкий, А. Ф. Егоров, Д. С. Дворецкий. // Вестник ТГТУ. Тамбов. : ТГТУ, 2003. - 223 с.

28. Добкин, В. М. Системный анализ в управлении Текст. / В. М. Доб-кин. М. : Химия, 1984. - 224 с.

29. Дубовой, Н. Д. Автоматизация измерений и контроля электрических и не электрических величин Текст., / Н. Д. Дубовой, В. И. Осокин, В. Н. Поротов и др. M : - Изд-во стандартов, - 1987, - 328 с.

30. Полимеры, качество покрытий: многоскоростная вискозиметрия. Электронный ресурс., Дэвид Дж. Муни. // Аналитический портал химической промышленности. Режим доступа: http://www.newchemistry.ru. — Загл. с экрана.

31. Египко, В. М. Организация и проектирование систем автомтизаци научно-технических экспериментов Текст. / В.М. Египко. Киев, 1978. 210 с.

32. Египко, В. М. Об одном из перспективных направлений организации автоматизированных систем научных исследований Текст. / В.М. Египко. // Комп'ютерш засоби, мереж1 та системи. — 2002. — № 1. С. 88-91.

33. Египко, В. М., Системы автоматизации экспериментальных исследований в аэродинамических трубах Текст. / В.М. Египко, В.П. Зинченко, Б.Н.Белоусов, Ф. Н. Горин. Киев : Наук, думка, - 1992. - 264 с.

34. Емельянов, С. В. Многокритериальные методы принятия решений Текст., / С. В . Емельянов, О. И. Ларичев. М.: - Знание, - 1985. - 250 с.

35. Енютин, А. Ю. «Синтез математических моделей для систем ультразвукового контроля физико-химических параметров полимеров в растворах»: дисс. канд. техн. наук. / Енютин А. Ю. Воронеж: ВГТА, 2009. - 124 с.

36. Жуков, Н. П. Многомодельный метод неразрушающего теплофизи-ческого контроля структурных превращений в полимерных материалах Текст. / Н. П. Жуков, Н. Ф. Майникова, Ю. Л. Муромцев, А. С. Чех // Вестник ТГТУ. -2003.-Т. 9,-№2.-36 с.

37. Изотов, В. Н. Проблемы создания высоконадежных специализированных автоматизированных систем научных исследований и комплексных испытаний Текст. / В. Н Изотов, А. Н. Ивутин // Автоматизация и современные технологии. 2009. - № 12. - С. 30-31.

38. Кафаров, В. В. Гибкие автоматизированные системы в химической промышленности Текст. / В. В. Кафаров, В. В. Макаров. М : Химия, - 1990. -318 с.

39. Кафаров, В. В. Системный анализ процессов химической технологии Текст. / В. В. Кафаров, И. Н. Дорохов, Л. В. Дранишников. М. : Наука, 1991.-350 с. 1991.-350 с.

40. Кацнельсон, М. Ю. Полимерные материалы. Свойства и применение Текст. : Справочник. Л. : Химия. Ленингр. отд-ние, 1982. - 316 с.

41. Каханер, Д. Численные методы и программное обеспечение Текст. / Д. Каханер, К. Моулер, К. Нэш; пер. с англ.; под ред. X. Д. Икрамова. М. : Мир, 1998.-575 с.

42. Ким, В. С. Диспергирование и смешение в процессах производства и переработки пластмасс Текст. / В. С. Ким, В. В. Скачков. М. : - Химия, 1988.-240 с.

43. Кирпичников, П. А. Химия и технология синтетического каучука Текст. : учеб. для вузов / П. А. Кирпичников, Л. А. Аверко-Антонович, Ю. О. Аверко-Антонович. 3-е изд., перераб. - Л. : Химия, 1987. - 424 с.

44. Ковалев, С. И. Электронное учебное пособие «Автоматизированные системы научных исследований» Текст. М., МЭИ, 2002.

45. Коннолли, Т. Базы данных: Проектирование, реализация и сопровождение: Теория и практика Текст. / Т. Коннолли, К. Бегг ; пер. с англ. Р. Г. Имамутдиновой, К. А. Птицына. 3-е изд. - М. : Вильяме, 2003. - 1439 с.

46. Алгоритмы Текст. : построение и анализ / Томас Кормен, Чарльз Лейзерсон, Рональд Ривест, Клиффорд Штайн ; пер. с англ. И. В. Красикова и [др]. 2-е изд., - М. : Вильяме, 2005. - 1290 с.

47. Крыжановский, В. К. Производство изделий из полимерных материалов Текст. / В. К. Крыжановский, М. Л. Кербер, В. В. Бурлов. — СПб. : Профессия, 2004. 464 с.

48. Технология полимерных материалов Текст./ В. К. Крыжановский и [др.]. СПб. : Профессия, 2008. - 150 с.

49. Крыжановский, В. К. Технические свойства полимерных материалов Текст. / В. В. Бурлов, А. Д. Паниматченко, Ю. В. Крыжановская ; под общ. ред. В. К. Крыжановского. Изд. 2-е, испр. и доп. - СПб. : Профессия, 2005. -235 с.

50. Кумунжиев, К. В. Теория систем и системный анализ Текст. : учеб. пособие / К. В. Кумунжиев. Ульяновск : УлГУ, 2003. - 240 с.

51. Ларичев, О. И. Теория и методы принятия решений Текст. / О. И. Ларичев. М. : Логос, 2000. - 296 с.

52. Управление качеством термоэластопластов в процессе их синтеза периодическим способом Текст. / Лебедев В. Ф. и [др.]// Вестник ВГТУ. Сер. Вычислительные и информационно-телекоммуникационные системы. Воронеж : ВГТА, 2002. - Вып. 8.2. - 110 с

53. Майникова, Н. Ф. Теплофизический метод контроля структурных превращений в полимерных материалах Текст. / Н. Ф. Майникова, А. А. Балашов, А. С. Чех // VII науч. конф. ТГТУ: тез. докл. Тамбов, 2002. - С. 55-56.

54. Маликов, В. Т. Анализ измерительных информационных систем Текст. / В. Т. Маликов, В. М. Дубовой, Р. Н. Кветный. — Ташкент: Фан, 1984. — 176 с.

55. Метод и измерительное устройство для исследования теплофизиче-ских характеристик жидких полимерных материалов при сдвиговом течении Текст. / С. В. Мищенко, С. В. Пономарев, А. Г. Дивин, Г. В. Мозгова // Вестник ТГТУ. 2005.-Т. 11, № 1А.-С. 14-22.

56. Никитин, В. А. Автоматизация измерений и обработки данных физического эксперимента Текст. / В. А. Никитин, Г. А. Осоков М. : Изд-во Моск. ун-та, 1986. - 184 с.

57. Теоретические основы системного анализа Текст. / В. И. Новосельцев, Б. В. Тарасов, В. К. Голиков, Б. Е. Демин; под ред. В. И. Новосельцева. М. : Майор, 2006. - 592 с.

58. Новосельцев, В. И. Системный анализ Текст. : современные концепции- Воронеж : Кварта, 2002. 320 с.

59. Общеотраслевые руководящие методические материалы по созданию автоматизированных систем научных исследований и комплексных испытаний образцов новой техники Текст. М. : ГКНТ СССР, 1980. - 26 с.

60. Озерова, М. Ю. Интеграция автоматизированной системы поддержки научных исследований со специальными статистическими пакетами Текст. // Тез. XVII Междун. конф. Математика. Компьютер. Образование. Дубна, 2010.-180 с.

61. Островский, Ю. В. Система управления производством субстанций лекарственных препаратов с перенастраиваемой технологией Текст. / Ю. В. Островский, Т. Е. Чистякова, А. А. Малин // Химическая промышленность. 2003. - № 5. - С . 4-18.

62. Пат. 1824537 Российская Федерация, МПК. Устройство для контроля физико-механических свойств жидкости / Мордасов М. М. Опубл. 30.06.1993, Бюл.№ 24.

63. Пат. 1824538 РФ. Устройство для измерения физико-механических свойств жидкости / Мордасов М. М., Дмитриев Д. А., Муромцев Ю. Л. Опубл. 30. 06. 1993. Бюл. № 24.

64. Пат. 2131887 РФ Теплофизический способ определения средних молекулярных масс растворов полимеров / Битюков В. К. , Лебедев В. Ф. , Тихомиров С. Г., Хвостов А. А., Ромасенко А. В. 2002.

65. Пат. 2323430 РФ, G01N 11/10, G01N 27/22. Способ контроля физико-химических свойств жидкости и устройство для его реализации / Козадаева М. М., Мордасов Д. М., Мордасов М. М., Савенков А. П. №2006121846/28. За-явл. 19. 06. 2006.

66. Перегудов, Ф. И. Введение в системный анализ Текст. / Ф. И. Перегудов, Ф. П. Тарасенко. М.: Высш. шк., 1989. - 367 с.

67. Перцовский, М. И. Лабораторная автоматизация: организация современных приборных комплексов, систем проведения экспериментов и испытаний Текст. / М. И. Перцовский // RM MAGAZINE. 2005. - № 6. - С. 46-52.

68. Подбельский, В. В. Язык Си++ Текст. / В. В. Подбельский. 5-е изд. - М. : Финансы и статистика, 2001. — 559 с.

69. Пол, А. Объектно-ориентированное программирование на С++ Текст. / А. Пол ; пер. с англ. Д. Ковальчука. 2-е изд. - М. : Binom Publichers ; - СПб. : Нев. Диалект, 1999. - 461 с.

70. Половников, Р. И. Методы оценки показателей надёжности программного обеспечения Текст. / Р. И. Половников. СПб. : Политехника, 1992. -162 с.

71. Полосин, А. Н. Математические модели осциллирующего движения и плавления полимеров для проектирования и управления экструдерами Текст. / А. Н. Полосин, Т. Б. Чистякова // Системы управления и информационные технологии. 2006. - № 4. - С. 30-36.

72. Саати, Т. Принятие решений Текст. : Метод анализа иерархий / Т. Саати; пер. с англ. Р. Г. Вачнадзе. М. : Радио и связь, 1993. — 314 с.

73. Саати, Т. Принятие решений при зависимостях и обратных связях Текст. : аналитические сети / Т. Саати. СПб. : - ЛЕШ, 2008. - 360 с.

74. Сабсай, О. Ю. Технологические свойства термопластов (обзор) Текст. / О. Ю. Сабсай, Н. М. Чалая // Пластические массы. 1992. - № 1. — С. 5-13.

75. Седжвик, Р. Фундаментальные алгоритмы на С++ (части 1-4 анализ, структура данных, сортировка, поиск) Текст. / Р. Седжвик. Киев : ДиаСофт, 2001.-688 с.

76. Селиванова, 3. М. Интеллектуальная информационно-измерительная система для определения теплофизических свойств твёрдых материалов Текст. / 3. М. Селиванова // Проектирование и технология электронных средств. 2005. - № 2. - С. 35-37.

77. Селиванова 3. М. Интеллектуальный измерительный зонд для не-разрушающего контроля теплофизических свойств твердых материалов Текст. / 3. М. Селиванова // Датчики, системы. 2005. - № 2. - С. 34-35.

78. Селиванова, 3. М. Об одном интеллектуальном методе неразру-шающего контроля теплофизических свойств материалов Текст. / 3. М. Селиванова, Ю. Л. Муромцев // Вестник ТГТУ. Тамбов, 2005. - Т. 11, № 2А. - С. 355-362.

79. Селиванова, 3. М. Информационные технологии создания интеллектуальных измерительных систем контроля Текст. / 3. М. Селиванова, X. X. Хоруб, И. А. Ибрахим. //Автоматизация и современные технологии. — 2009.-№ 12.-С. 32-34.

80. Силич, М. П. Информационная технология разработки целевых программ на основе объектно-ориентированной методологии моделирования Текст. : дис. д-ра техн. наук / Силич М.П. — Томск, 2005. — 386 с.

81. Слипъко, М. Г. Автоматизация исследований состава, структуры и свойств веществ на основе ЭВМ Текст. : обзорная информация / М. Г. Слипъко, Ю. М. Лужков, И. Я. Штраль. -М., 1981. -Вып. 4.-100 с.

82. Советов, Б. Я. Моделирование систем Текст. : учеб. для вузов / Б. Я. Советов, С. А. Яковлев. 4-е изд., стер. - М. : Высш. шк., 2005. - 343 с.

83. Соколов, М. П. Автоматические измерительные устройства в экспериментальной физике Текст. / М. П. Соколов. — М. : Атомиздат, 1978. 352с.

84. Страуструп, Б. Язык программирования С++ Текст. : пер. с англ. / Б.Страуструп. 3-е изд. - М. : Изд-во БИНОМ, 1999. - 1991 с.

85. Тадмор, 3. Теоретические основы переработки полимеров Текст. / 3. Тадмор, К. Гогос; пер. с англ. ; под ред. Р. В. Торнер. М. : Химия, 1984. -628 с.

86. Таненбаум, Э. Операционные системы : разработка и реализация Текст. / Э. Таненбаум, А. Вудхал ; пер. с англ. Д. Шинтяков. . 3-е изд. - СПб. : Питер, 2007. - 702 с.

87. Автоматизация химических производств Текст. / Тимошенко В. И. и [др.] // Химическая промышленность. Сер. Автоматизация химических производств. 1980. - Вып. 1. - С. 44 (172) - 48 (176).

88. Тимошенко, В. И. и др. «Хим. Пром-сть» 1979 №3, с 44(172)-48(176)

89. A.B. Колесник, А.Г. Ашков Регистрация программного средства в Национальном информационном фонде неопубликованных документов при Всероссийском научно-техническом информационном центре - per. 50200700565 от 23.03.07 г;

90. Флетчер, К. Вычислительные методы в динамике жидкости Текст. В 2 т. Т. 2. Методы расчета различных течений / К. Флетчер; пер. В. Ф. Каме-нецкого ; под ред. JT. И. Турчака. М. : Мир, 1991. - 552 с.

91. Форсайт, Дж. Машинные методы математических вычислений Текст. / Дж. Форсайт, М. Малькольм, К. Моулер. -М. : Мир, 1980. 460 с.

92. Харт, X. Введение в измерительную технику Текст. / X. Харт ; пер. М. М. Гельмана. -М. : Мир, 1999. 391 с.

93. Холмс-Уокер, В. А. Переработка полимерных материалов /

94. B. А. Холмс- Уокер; пер. с англ. ; под ред. М. JI. Фридмана. М. : Химия, 1979.- 304 с.

95. Холоднов, В. А. Системный анализ и принятие решений. Компьютерное моделирование и оптимизация объектов химической технологии в Mathcad и Excel Текст./ В. А. Холоднов. СПб., 2007. - 425 с.

96. Цикритзис, Д. Модели данных Текст. / Д. Цикритзис, Ф. Лоховски.- М. : Финансы и статистика, 1985. 344 с.

97. Черноруцкий, И. Г. Методы принятия решений Текст. / И. Г. Чер-норуцкий. СПб. : БХВ-Петербург, 2005. - VII. - 408 с.

98. Чех, А. С. Метод и автоматизированная система неразрушающего контроля температурно-временных характеристик структурных превращений в полимерных материалах Текст.: дис. канд. тех. наук / А. С. Чех. Тамбов, 2004. - 192 с.

99. Чистякова, Т. Б. Структурно-параметрический синтез математических моделей гидродинамики Текст. / Т. Б. Чистякова, Л. В. Гольцева. СПб. : СПб ГТИ (ТУ), 2002. - 47 с.

100. Ша,. В. Справочное руководство по испытаниям пластмасс и анализу причин их разрушения Текст. / В. Шах ; пер. с англ. ; под. ред. А. Я. Малки-на. 3-е изд. - М.: - Изд-во НОТ, 2009. - 736 с.

101. Элджер, Дж. С++ Текст. / Дж. Элджер ; пер. с англ. Е. Матвеев. -СПб. : Питер, 2001. -320 с.

102. Dorofeyuk, A. A. Automatic Classification Algorithms (Review) Text. // Automation and Remote Control. 1928-1958 (1971). №3

103. Fisher, R. A. The Design of Experiments Text. / R. A. Fisher. 6-thed, Лондон : Oliver and Boyd, 1951. - 150 c.

104. Box G.E.P. On the Experimental Attainment of Optimum Conditions Text. / G.E.P. Box, К. B. Wilson. J. Roy. Statist. Soc., Ser.B, 1951. -T. 13, №1.

105. Hartigan, J. A. Clustering Algorithms Text. / J. A. Hartigan. NY : Willey, 1975.

106. Tryon, R. C. Cluster Analysis Text. / R.C. Tryon. NY : McGraw-Hill,1939.

107. Prywes, N. S. Organization of Information Text. / N. S. Prywes, D. P. Smith // Annual Review of Information Science and Technology. 1972. - №7. -P. 103-158.

108. Wishart, D. Exploiting the graphical user interface in statistical software: the next generation. Interface '98 Text. / D. Wishart // Computing Science and Statistics. 1998. № 30. - P. 257-263.1УЧ