Размещено на http://www.allbest.ru/

ФЕДЕРАЛЬНОЕ АГЕНТСТВО ЖЕЛЕЗНОДОРОЖНОГО ТРАНСПОРТА

Федеральное государственное бюджетное образовательное учреждение

высшего профессионального образования

«Уральский государственный университет путей сообщения»

(ФГБОУ ВПО УрГУПС)

Кафедра «Техносферная безопасность»

КУРСОВАЯ РАБОТ

управление рисками, системный анализ и моделирование

Екатеринбург

2015



СОДЕРЖАНИЕ

ИСХОДНЫЕ ДАННЫЕ

ЗАДАЧА №1 ТРУДОВАЯ ДЕЯТЕЛЬНОСТЬ И ЕЕ Р ИСКИ. ОПРЕДЕЛЕНИЕ РИСКОВ ТРАВМАТИЗМА НА ПОЛИГОНЕ ЖЕЛЕЗНОЙ ДОРОГИ.

ЗАДАЧА №5 РАСЧЕТ РИСКОВ СЛОЖНЫХ СИСТЕМ И ВЫБОР РЕШЕНИЙ С РИСКОМ.

РЕФЕРАТ НА ТЕМУ «ПОНЯТИЕ СИСТЕМНОГО АНАЛИЗА»

КОНТРОЛЬНЫЕ ВОПРОСЫ ПО ТЕМЕ «МЕТОДЫ МОДЕЛИРОВАНИЯ ПРОЦЕССОВ».

СПИСОК ИСПОЛЬЗОВАННЫХ ИСТОЧНИКОВ



ИСХОДНЫЕ ДАННЫЕ

Исходные данные	Вариант 9
Задачи тем Вариант	1,5 2
Рефераты тем Вариант	8 1
Вопросы тем Варианты	9 2,6



ЗАДАЧА №1 трудовая деятельность и ее риски. определение рисков травматизма на полигоне железной дороги

Определить количество (число) работников, работающих в ЦДИ в 2013 и в 2014г., зная общий коэффициент частоты. Определить коэффициент частоты смертельного травматизма в ЦДИ за 2013г и 2014г и сравнить с исходными данными.

Определить риск и индивидуальный риск травмирования и смертельноготравмирования в ЦДИ за 2014г. и сравнить с допустимым индивидуальным риском.

Исходные данные - производственный травматизм в Центральной дирекции инфраструктуры ОАО «РЖД» за 2014г.

Всего травмировано, чел	в том числе, чел	К частоты общий (число травмир. на тыс. раб.	К частоты смерт (число травмир. на тыс. раб.
	со смертельным исходом	с тяжелым исходом
2013	2014	+,-	+,-%	2013	2014	+,-	+,-%	2013	2014	+,-	+,-%	2013	2014	2013	2014
133	125	-8	-6	28	23	-5	-18	40	40	0	0	0,42	0,41	0,088	0,076

Решение

Общий коэффициент частоты определяется:

где Н- общее количество несчастных случаев,

N- число работников.

Тогда, число работников можно определить как:

Численность работников в ЦДИ в 2013году равна

Численность работников в ЦДИ в 2014году равна

Коэффициент частоты смертельноготравмирования определяется:

Коэффициент частоты смертельного травмирования в 2013 году равен

Коэффициент частоты смертельного травмирования в 2014 году равен

Рассчитанные коэффициенты частоты смертельного травмирования в 2013 и 2014 году ЦДИ идентичны исходным данным.

Риск травматизма и смертельного травматизма в ЦДИ в 2014году:

травматизмаRтр=125 1/год;

смертельного травматизма Rсм=23 1/год;

Индивидуальные риски определяются отношением риска на численность работников [3].



Индивидуальные риски работника в ЦДИ равен:

Смертельный индивидуальные риски работника в ЦДИ равен:

Pи см = 76 10-6

Допустимый индивидуальный риск равен

Pи доп= 1 10-6

Индивидуальные риски работника в ЦДИ в 420 выше допустимого индивидуального риска.

ЗАДАЧА №5 расчет рисков сложных систем и выбор решений с риском

Из 10 имеющихся вариантов автомобилей с различными параметрами выбрать оптимальный вариант автомобиля по принципам: пессимистической позиции, оптимистической позиции, относительного пессимизма, позиции нейтралитета, минимаксному критерию (MM- критерий), критерию Байеса-Лапласа (BL- критерий)

Исходные данные

№	Марка и модель автомобиля	Год выпуска	Объем двига-теля, л	Тип коробки передач	Вид топлива	Пробег, тыс.км	Цена, тыс. руб
1	IranKhodroSamand	2006	1,8	механика	бензин	110	170
2	ChevroletLanos	2007	1,5	механика	бензин	99	200
3	Mitsubishi Lancer	2003	1,8	автомат	бензин	240	205
4	Kia Spectra	2006	1,6	механика	бензин	102	200
5	Mazda Millenia	2000	2,5	механика	дизель	210	240
6	Mitsubishi Lancer	2000	1,5	механика	бензин	162	210
7	Fiat Albea	2008	1,4	механика	бензин	68	230
8	Fiat Albea	2007	1,4	механика	бензин	85	245
9	Nissan Bluebird	2000	1,8	автомат	бензин	240	154
10	Kia Spectra	2007	1,6	механика	бензин	100	208

Решение

Перед нами состоит задача выбрать из 10 имеющихся автомобилей самый оптимальный по всем параметрам (характеристикам). Нам известны следующие параметры автомобилей: год выпуска (от 2000г. до 2008г.), объем двигателя ( от 1.4 л. до 2.5л.), тип коробки передач (механика, автомат), вид топлива (бензин), пробег (от 68 тыс. км.до 240 тыс. км.), цена автомобиля (от 154тыс. руб. до 245 тыс. руб.)

Составим матрицу выбора вариантов

Вариант	F1	F2	F3	F4	F5	F6
E1	0,778	0,720	0,5	0,5	0,618	0,906
E2	0,875	0,600	0,5	0,5	0,687	0,770
E3	0,583	0,720	1,0	0,5	0,283	0,751
E4	0,778	0,640	0,5	0,5	0,667	0,770
E5	0,467	1,0	0,5	1,0	0,324	0,642
E6	0,467	0,600	0,5	0,5	0,420	0,733
E7	1,000	0,560	0,5	0,5	1,000	0,670
E8	0,875	0,560	0,5	0,5	0,800	0,629
E9	0,467	0,720	1,0	0,5	0,283	1,000
E10	0,875	0,640	0,5	0,5	0,680	0,740

Пессимистическая позиция

Вариант	Пессимистическая позиция
E1	0,5
E2	0,5
E3	0,283
E4	0,5
E5	0,324
E6	0,420
E7	0,5
E8	0,5
E9	0,283
E10	0,5

Выбор варианта осуществляется на основе выбора максимального значения целевой функции.

Лучший вариант: E1, E2, E4, E7, E8, E10

Худший вариант: E3, E9

Оптимистическая позиция

Вариант	Оптимистическая позиция
E1	0,906
E2	0,875
E3	1
E4	0,778
E5	1
E6	0,733
E7	1
E8	0,875
E9	1
E10	0,875

Выбор варианта осуществляется на основе выбора максимального значения целевой функции.

Лучший вариант: E3, E5, E7, E9

Худший вариант: E6

Позиция относительного пессимизма



E1 = 0,906 - 0,5 = 0,406

Вариант	Позиция относительного пессимизма
E1	0,406
E2	0,375
E3	0,717
E4	0,278
E5	0,676
E6	0,314
E7	0,5
E8	0,375
E9	0,717
E10	0,375

Выбор варианта осуществляется на основе выбора минимальному значения целевой функции.

Лучший вариант: E4

Худший вариант: E3, E9

Позиция нейтралитета

E1=(0,778+0,720+0,5+0,5+0,618+0,906)/6 = 0,670

Вариант	Позиция нейтралитета
E1	0,670
E2	0,655
E3	0,640
E4	0,642
E5	0,655
E6	0,537
E7	0,705
E8	0,644
E9	0,662
E10	0,656

Выбор варианта осуществляется на основе выбора максимального значения целевой функции.

Лучший вариант: E7

Худший вариант: E6

ММ- критерий

Из каждой строки матрицы выбора вариантов выбираем минимальный (min) элемент

Вариант	ММ- критерий
E1	0,5
E2	0,5
E3	0,283
E4	0,5
E5	0,324
E6	0,420
E7	0,5
E8	0,5
E9	0,283
E10	0,5

Выбираем максимальный элемент (max) - это и оптимальный вариант.

Лучший вариант: E1, E2, E4, E7, E8, E10

Худший вариант: E3, E9

BL- критерий



Установим весовые показатели:

F1- год выпуска 0,2; F5- пробег 0,5; F6- цена 0,3.

Вариант	F1	F2	F3	F4	F5	F6
E1	0,156	0,72	0,5	0,5	0,309	0,272
E2	0,175	0,6	0,5	0,5	0,344	0,231
E3	0,117	0,72	1	0,5	0,142	0,225
E4	0,156	0,64	0,5	0,5	0,334	0,231
E5	0,093	1	0,5	1	0,162	0,193
E6	0,093	0,6	0,5	0,5	0,210	0,220
E7	0,200	0,56	0,5	0,5	0,500	0,201
E8	0,175	0,56	0,5	0,5	0,400	0,189
E9	0,093	0,72	1	0,5	0,142	0,300
E10	0,175	0,64	0,5	0,5	0,340	0,222

Суммируем все показатели

Вариант	BL- критерий
E1	2,456
E2	2,350
E3	2,703
E4	2,360
E5	2,948
E6	2,123
E7	2,461
E8	2,324
E9	2,755
E10	2,377



Выбираем максимальный элемент (max) - это и оптимальный вариант.

Лучший вариант: E5

Худший вариант: E6

Результаты выбора варианта автомобиля по различным позициям при выборе оценочных функций

Позиция при выборе оценочных функций	Лучший вариант	Худший вариант
Оптимистическая позиция	E1, E2, E4, E7, E8, E10	E3, E9
Позиция относительного пессимизма	E3, E5, E7, E9	E6
Позиция нейтралитета	E7	E6
ММ- критерий	E1, E2, E4, E7, E8, E10	E3, E9
BL- критерий	E5	E6

Наиболее лучший (оптимальный) автомобиль под вариантом E7 FiatAlbea 2008 года выпуска с пробегом 68 тыс. км, объемом двигателя 1,4 литра с механической коробкой передач и стоимостью 230 тыс.руб.

Наиболее худший автомобиль под вариантом E6 MitsubishiLancer 2000 года выпуска с пробегом 162 тыс. км, объемом двигателя 1,5 литра с механической коробкой передач и стоимостью 210 тыс. руб.



РЕФЕРАТ НА ТЕМУ «ПОНЯТИЕ СИСТЕМНОГО АНАЛИЗА»

Системный анализ возник в эпоху разработки компьютерной техники. Успех его применения при решении сложных задач во многом определяется современными возможностями информационных технологий. Н.Н.Моисеев приводит, по его выражению, довольно узкое определение системного анализа: «Системный анализ - это совокупность методов, основанных на использовании ЭВМ и ориентированных на исследование сложных - технических, экономических, экологических и т.д. Результатом системных исследований является, как правило, выбор вполне определенной альтернативы: плана развития региона, параметров конструкции и т.д. Поэтому истоки системного анализа, его методические концепции лежат в тех дисциплинах, которые занимаются проблемами принятия решений: исследование операций и общая теория управления».

Системный анализ- научный метод познания, представляющий собой последовательность действий по установлению структурных связей между переменными или элементами исследуемой системы. Опирается на комплекс общенаучных, экспериментальных, естественнонаучных, статистических, математических методов.

Системный анализ предоставляет к использованию в различных науках, системах следующие системные методы и процедуры:

1. Абстрагирование - метод познания, основанный на мысленном выделении существенных свойств и связей предмета и отвлечении от других, частных его свойств и связей.

2. Конкретизация - метод познания, осмысления воспринимаемого материала, заключающийся в пояснении общих правил и положений примерами, решением задач, проведением наблюдений, лабораторных работ.

Анализ - мысленное разбиение объекта на элементы, составляющие.

3. Синтез - соединение (мысленное или реальное) различных элементов объекта в единое целое (систему).

4. Индукция - метод познания от частного к общему.

5. Дедукция - метод познания от общего к частному.

6. Композиция - представление исследуемого объекта в виде суммы других объектов.

7. Линеаризация - (от лат. linearis- линейный), один из методов приближённого представления замкнутых нелинейных систем, при котором исследование нелинейной системы заменяется анализом линейной системы, в некотором смысле эквивалентной исходной. Методы линеаризации имеют ограниченный характер, т. е. эквивалентность исходной нелинейной системы и её линейного приближения сохраняется лишь для ограниченных пространственных или временных масштабов системы, либо для определенных процессов, причем, если система переходит с одного режима работы на другой, то следует изменить и её линеаризированную модель. Применяя линеаризацию, можно выяснить многие качественные и особенно количественные свойства нелинейной системы.

8. Алгоритмизация - метод познания, при котором для решения поставленной цели, задачи составляется алгоритм.

9. Моделирование - исследование каких-либо явлений, процессов или систем объектов путем построения и изучения их моделей; использование моделей для определения или уточнения характеристик и рационализации способов построения вновь конструируемых объектов.

10. Эксперимент - род опыта, имеющего целенаправленно исследовательский характер и проводимого в искусственных, воспроизводимых условиях путем их контролируемого изменения.

11. Распознавание - метод познания, связанный с установлением принадлежности некоторого объекта (предмета, процесса, явления, ситуации, сигнала) к одному из заранее выделенных классов объектов (образу). Процесс распознавания основан на сопоставлении признаков, характеристик исследуемого объекта с признаками, характеристиками других известных объектов, в результате чего делается вывод о наиболее правдоподобном их соответствии.

12. Идентификация - установление соответствия распознаваемого предмета своему образу

13. Кластеризация - разбиение заданной выборки объектов (ситуаций) на непересекающиеся подмножества, называемые кластерами, так, чтобы каждый кластер состоял из схожих объектов, а объекты разных кластеров существенно отличались.

14. Классификация - разделение исследуемых объектов на классы по какому-либо признаку.

15. Верификация - проверка, эмпирическое подтверждение теоретических положений, выкладок науки.

16. Реинжиниринг - это радикальное переосмысление и перепроектирование процессов для достижения резких, скачкообразных улучшений главных показателей.

Рассмотрим более подробно моделирование.

Моделирование - имитация поведения реальных и виртуальных (гипотетических) систем. Основной метод теоретических и прикладных исследований, используемый для определения или уточнения параметрических, функциональных и структурных характеристик систем. Исследование систем на их моделях; построение и изучение моделей реально существующих систем. Моделирование - создание, применение, использование модели. Главные функции модели - упрощение получения информации о системе; передача информации и знаний; управление и оптимизация; прогнозирование и диагностика.

Модель - приближённое, целенаправленное, необходимое и достаточное для достижения цели моделирования отображение объекта моделирования. Оно может быть материальным или абстрактным, в нём всегда имеется, безусловно, истинное, условно истинное, предположительно истинное и ложное содержание

Основные требования к модели: наглядность построения; обозримость основных его свойств и отношений; доступность ее для исследования или воспроизведения; простота исследования, воспроизведения; сохранение информации, содержавшиеся в оригинале (с точностью рассматриваемых при построении модели гипотез) и получение новой информации.

Проблема моделирования состоит из трех задач:

· построение модели (эта задача менее формализуема и конструктивна, в том смысле, что нет алгоритма для построения моделей);

· исследование модели (эта задача более формализуема, имеются методы исследования различных классов моделей);

· использование модели (конструктивная и конкретизируемая задача).

Модель М называется статической, если средиxiнет временного параметра t.

Модель - динамическая, если среди xi есть временной параметр, т.е. она отображает систему (процессы в системе) во времени.

Модель - дискретная, если она описывает поведение системы только в дискретные моменты времени.

Модель - непрерывная, если она описывает поведение системы для всех моментов времени из некоторого промежутка времени.

Модель - имитационная, если она предназначена для испытания или изучения, проигрывания возможных путей развития и поведения объекта путем варьирования некоторых или всех параметров xi модели М.

Модель - детерминированная, если каждому входному набору параметров соответствует вполне определенный и однозначно определяемый набор выходных параметров; в противном случае - модель недетерминированная, стохастическая (вероятностная).

Свойства любой модели таковы:

· конечность: модель отображает оригинал лишь в конечном числе его отношений и, кроме того, ресурсы моделирования конечны;

· упрощенность: модель отображает только существенные стороны объекта;

· приблизительность: действительность отображается моделью грубо или приблизительно;

· адекватность: модель успешно описывает моделируемую систему;

· информативность: модель должна содержать достаточную информацию о системе - в рамках гипотез, принятых при построении модели.

Жизненный цикл моделируемой системы:

1. Сбор информации об объекте, выдвижение гипотез, предмодельный анализ;

2. Проектирование структуры и состава моделей (подмоделей);

3. Построение спецификаций модели, разработка и отладка отдельных подмоделей, сборка модели в целом, идентификация (если это нужно) параметров моделей;

4. Исследование модели - выбор метода исследования и разработка алгоритма (программы) моделирования;

5. Исследование адекватности, устойчивости, чувствительности модели;

6. Оценка средств моделирования (затраченных ресурсов);

7. Интерпретация, анализ результатов моделирования и установление некоторых причинно - следственных связей в исследуемой системе;

8. Генерация отчетов и проектных (народно - хозяйственных) решений;

9. Уточнение, модификация модели, если это необходимо, и возврат к исследуемой системе с новыми знаниями, полученными с помощью моделирования.

Модели и моделирование применяются по следующим основным и важным направлениям.

1. Обучение (как моделям, моделированию, так и самих моделей).

2. Познание и разработка теории исследуемых систем - с помощью каких - то моделей, моделирования, результатов моделирования.

3. Прогнозирование (выходных данных, ситуаций, состояний системы).

4. Управление (системой в целом, отдельнымиподсиситемами системы, выработка управленческих решений и стратегий).

5. Автоматизация (системы или отдельных подсистем системы).

В базовой четверке информатики: "модель - алгоритм - компьютер - технология" при компьютерном моделировании главную роль играют уже алгоритм (программа), компьютер и технология (точнее, инструментальные системы для компьютера, компьютерные технологии).

Основные функции компьютера при моделировании систем:

· выполнять роль вспомогательного средства для решения задач, решаемых обычными вычислительными средствами, алгоритмами, технологиями;

· выполнять роль средства постановки и решения новых задач, не решаемых традиционными средствами, алгоритмами, технологиями;

· выполнять роль средства конструирования компьютерных обучающе - моделирующих сред;

· выполнять роль средства моделирования для получения новых знаний;

· выполнять роль "обучения" новых моделей (самообучающиеся модели).

Компьютерное моделирование - основа представления знаний в ЭВМ (построения различных баз знаний). Компьютерное моделирование для рождения новой информации использует любую информацию, которую можно актуализировать с помощью ЭВМ.

Разновидностью компьютерного моделирования является вычислительный эксперимент.

Компьютерное моделирование, вычислительный эксперимент становится новым инструментом, методом научного познания, новой технологией также из-за возрастающей необходимости перехода от исследования линейных математических моделей систем.

Компьютерное моделирование, от постановки задачи - до получения результатов, проходит следующие этапы.

1. Постановка задачи.

a. Формулировка задачи.

b. Определение цели моделирования и их приоритетов.

c. Сбор информации о системе, объекте моделирования.

d. Описание данных (их структуры, диапазона, источника и т. д.).

2. Предмодельный анализ.

a. Анализ существующих аналогов и подсистем.

b. Анализ технических средств моделирования (ЭВМ, периферия).

c. Анализ программного обеспечения(языки программирования, пакеты программ, инструментальные среды).

d. Анализ математического обеспечения(модели, методы, алгоритмы).

3. Анализ задачи (модели).

a. Разработка структур данных.

b. Разработка входных и выходных спецификаций, форм представления данных.

c. Проектирование структуры и состава модели (подмоделей).

4. Исследование модели.

a. Выбор методов исследования подмоделей.

b. Выбор, адаптация или разработка алгоритмов, их псевдокодов.

c. Сборка модели в целом из подмоделей.

d. Идентификация модели, если в этом есть необходимость.

e. Формулировка используемых критериев адекватности, устойчивости и чувствительности модели.

5. Программирование (проектирование программы).

a. Выбор метода тестирования и тестов (контрольных примеров).

b. Кодирование на языке программирования(написание команд).

c. Комментирование программы.

6. Тестирование и отладка.

a. Синтаксическая отладка.

b. Семантическая отладка (отладка логической структуры).

c. Тестовые расчеты, анализ результатов тестирования.

d. Оптимизация программы.

7. Оценка моделирования.

a. Оценка средств моделирования.

b. Оценка адекватности моделирования.

c. Оценка чувствительности модели.

d. Оценка устойчивости модели.

8. Документирование.

a. Описание задачи, целей.

b. Описание модели, метода, алгоритма.

c. Описание среды реализации.

d. Описание возможностей и ограничений.

e. Описание входных и выходных форматов, спецификаций.

f. Описание тестирования.

g. Описание инструкций пользователю.

9. Сопровождение.

a. Анализ использования, периодичности использования, количества пользователей, типа использования (диалог, автономно и др.), анализ отказов во время использования модели.

b. Обслуживание модели, алгоритма, программы и их эксплуатация.

c. Расширение возможностей: включение новых функций или изменение режимов моделирования, в том числе и под модифицированную среду.

d. Нахождение, исправление скрытых ошибок в программе, если таковые найдутся.

10. Использование модели[4].



КОНТРОЛЬНЫЕ ВОПРОСЫ ПО ТЕМЕ «МЕТОДЫ МОДЕЛИРОВАНИЯ ПРОЦЕССОВ»

риск трудовой системный модель

Вопросы по теме «Методы моделирования процессов»:

1. Что такое модель, для чего она нужна и как используется? Какая модель называется статической (динамической, дискретной и т.д.)?

2. Каковы основные свойства моделей и насколько они важны?

3. Что такое жизненный цикл моделирования (моделируемой системы)?

4.Сформулируйте первую теорему подобия?

5. Сформулируйте вторую теорему подобия?

6.Сформулируйте третью теорему подобия?

Ответы:

2. Основные свойства любой модели:

1. целенаправленность - модель всегда отображает некоторую систему, т.е. имеет цель;

2. конечность - модель отображает оригинал лишь в конечном числе его отношений и, кроме того, ресурсы моделирования конечны;

3. упрощенность - модель отображает только существенные стороны объекта и, кроме того, должна быть проста для исследования или воспроизведения;

4. приблизительность - действительность отображается моделью грубо или приблизительно;

5. адекватность - модель должна успешно описывать моделируемую систему;

6. наглядность, обозримость основных ее свойств и отношений;

7. доступность и технологичность для исследования или воспроизведения;

8. информативность - модель должна содержать достаточную информацию о системе (в рамках гипотез, принятых при построении модели) и должна давать возможность получить новую информацию;

9. сохранение информации, содержавшейся в оригинале (с точностью рассматриваемых при построении модели гипотез);

10. полнота - в модели должны быть учтены все основные связи и отношения, необходимые для обеспечения цели моделирования;

11. устойчивость - модель должна описывать и обеспечивать устойчивое поведение системы, если даже она вначале является неустойчивой;

12. целостность - модель реализует некоторую систему (т.е. целое);

13. замкнутость - модель учитывает и отображает замкнутую систему необходимых основных гипотез, связей и отношений;

14. адаптивность - модель может быть приспособлена к различным входным параметрам, воздействиям окружения;

15. управляемость (имитационность) - модель должна иметь хотя бы один параметр, изменениями которого можно имитировать поведение моделируемой системы в различныхусловиях;

16. эволюционируемость - возможность развития моделей (предыдущего уровня)[4].



СПИСОК ИСПОЛЬЗОВАННЫХ ИСТОЧНИКОВ

1. Кузнецов К.Б., Безопасность жизнедеятельности Часть 2 Охрана труда на железнодорожном транспорте, М.: Маршрут, 2006- с.536.

2. Кузнецов К.Б., Безопасность технологических процессов и производств, М.: ГОУ «Учебно- методический центр по образованию на железнодорожном транспорте», 2008- с.204.

3. Кузнецов К.Б. Электробезопасность в электроустановках железно- дорожного транспорта : учеб. пособие для вузов ж.-д.транспорта К.Б. Кузнецов, А.С. Мишарин; под. ред. К.Б. Кузнецова. - М. : Маршрут, 2005 - 456с.

4. Тихонов А.И. Основы теории подобия и моделирования (электрические машины): Учеб.пособие / ФГБОУВПО «Ивановский государственный энергетический университет имени В.И. Ленина». - Иваново, 2011. - 132с.

5. Веников В.А. Теория подобия и моделирования. Учеб. Пособие для вузов. Изд. 2-е, дополненноеи переработанное М., «Высшая школа»,1976- 479с.

Размещено на Allbest.ru

...