Обзор потока информации в области настольных ламп

Метод агрегатирования -- создание изделия путем сочленения унифицированных агрегатов, устанавливаемых в различном сочетании на общем основании. Для удобства сочленения комбинируемые агрегаты обладают полной взаимозаменяемостью по эксплуатационным показателям и присоединительным размерам.

Метод модификации -- переделка изделия с целью его приспособления к новым требования, условиям работы, технологическому процессу (способу изготовления и сборки) без изменения в нем наиболее дорогих и ответственных частей. Часто основывается на замене материалов или изменении их механических или химических свойств, либо замене одних частей на другие.

Метод инверсии -- создание новой конструкции на основе изменения функций, форм или положения частей существующего изделия. Например, пружину растяжения заменить пружиной сжатия, выпуклую поверхность сделать вогнутой.

Экспериментальные методы

Экспериментальные методы основаны на использовании реальных объектов и физических (химических, социальных и т. д.) моделей. Несмотря на сложность, только они позволяют получить наиболее достоверные и надежные исходные данные и результаты решений, служат основой для разработки других методов и моделей. Однако степень объективности результатов исследований зависит от грамотности постановки и проведения эксперимента и обработки его результатов.

Цели и виды экспериментальных методов

Экспериментальные исследования, в основном, ведутся с двумя целями:

§ определение закономерностей и характеристик, присущих исследуемому объекту (например, зависимость удлинения детали при её нагреве), и определение действительных значений его параметров (например, физико-механические свойства используемого материала, степень коррозиоустойчивости и т. п.). Эта деятельность связана с экспериментальными исследованиями, поиском нового и неизвестного;

§ сбор данных, которые будут содержать достаточные сведения для подтверждения правильностигипотез или ранее принятых решений (определение фактических характеристик, их соответствие заданным показателям качества, проверка технологических решений и т. д.). Такие работы связаны с проведением испытаний, то есть практической проверкой теорий и предположений. Испытания разработанного объекта обязательны для подтверждения возможности его запуска в производство. Порядок таких испытаний регламентируется ГОСТ 15.309-98[1].

Экспериментальные данные получают посредством измерений, анализов, диагностирования, органолептических методов (вкус, запах и т. п.), фиксации событий (отказы, повреждения) и другими способами. Исследуемые характеристики изделий либо экспериментально оцениваются (задача -- получение качественных или количественных оценок), либо контролируются (задача -- установление соответствия реальных характеристик требуемым). Характеристики могут замеряться в процессе работы или на нефункционирующем изделии, до либо после приложения воздействия.

Испытания проводятся в естественных или искусственно созданных (моделируемых) условиях, или же в условиях, обусловленных функционированием самого изделия (например, внутренний нагрев вследствие трения).

Испытывается единичное изделие или партия, подвергаемая сплошному или выборочному контролю. Объектом испытаний может быть макет или модель изделия, но принимаемое тогда решение относится к этим объектам. В процессе испытаний некоторого изделия возможна замена части его элементов моделями или на моделях замеряются отдельные характеристики. В зависимости от целей возможно проведение следующих видов испытаний:

§ определительные. Уточняют значения характеристик изделия;

§ контрольные. Уточнят качество изделия;

§ сравнительные. Проводят в идентичных условиях для сравнения характеристик аналогичных или одинаковых объектов;

§ исследовательские. Изучают и уточняют свойства изделия. Этот вид испытаний может проводиться и на промежуточных этапах проектирования: исследуются показатели качества, выбирается наилучший режим эксплуатации или наилучшие характеристики (поисковые исследования), сравниваются проектные варианты изделия и его узлов, оцениваются параметры вид математических моделей, выявляются существенно влияющие на показатели качества факторы.

В процессе нормальных испытаний информация об изделии собирается постепенно, в тот же интервал времени, который соответствует обычным условиям эксплуатации. Эту же информацию можно получить в более сжатые сроки в результате ускоренных испытаний. При ограниченности времени и материальных ресурсов проводят неполные, сокращенные испытания.

Необходимо учитывать, что при повторных испытаниях результаты в той или иной степени отклоняются от ранее полученных. Воспроизводимость результатов зависит от непостоянства характеристик испытываемых изделий и разброса их параметров, воспроизводимости самих испытаний, квалификации персонала.

В зависимости от степени соответствия реальным условиям испытания подразделяются на следующие:

§ лабораторные. Это -- в основном исследовательские испытания. В лабораторных условиях изучается поведение отдельных узлов и деталей, макетов и образцов. Часть внешних параметров имитируется;

§ стендовые (заводские). На испытательном оборудовании (стендах) в работе проверяется взаимодействие механизмов и отдельных узлов, выявляются дефекты, замеряются основные характеристики. Здесь исследуются экспериментальные образцы изделий, и часть внешних воздействий имитируется;

§ полигонные. Исследования опытных образцов изделий ведется в условиях, наиболее приближенных к реальным, в две стадии: обкатка и опробование. Проверяется надежность изделия и соответствие его характеристик. Время обкатки устанавливается нормативными документами. Изделие последовательно обкатывается на холостом ходу и под частичной нагрузкой. Опробование изделия с целью уточнения фактических характеристик проводится в рабочих условиях, под полной нагрузкой и предусматривает различные варианты условий и режимов работы;

§ натурные. Испытывается реальное изделие в условиях его прямого назначения с непосредственной оценкой реальных свойств;

§ эксплуатационные. Проводятся в условиях непосредственной эксплуатации серийно (промышленно) выпускаемого изделия. Собираются статистические данные об изделии, выявляются скрытые дефекты и дополнительные возможности.

В зависимости от ответственности назначения изделия экспериментальные исследования могут включать часть или полную систему этих испытаний. На выбор влияет и то, что затраты на проведение испытаний, при переходе от лабораторных к эксплуатационным, резко возрастают.

Порядок испытаний зависит от вида исследуемого объекта и регламентируется соответствующими стандартами и разработанными на их основе рекомендациями. Обычно для проведения испытаний привлекаются специализированные организации или подразделения предприятий. Результаты работ принимаются (официально подтверждаются) приемно-сдаточными (ведомственной или государственной) комиссиями.

Планирование эксперимента

При проведении экспериментальных исследований всегда стремятся к сокращению их сроков и затрат, а также -- к получению результатов с требуемой точностью. Для этих целей разработаны и широко применяют (а в некоторых случаях -- в обязательном порядке) математические методы планирования эксперимента и обработки экспериментальных данных.

Методы планирования эксперимента позволяют минимизировать число необходимых испытаний, установить рациональный порядок и условия проведения исследований в зависимости от их вида и требуемой точности результатов. Если же по каким-либо причинам число испытаний уже ограничено, то методы дают оценку точности, с которой в этом случае будут получены результаты. Методы учитывают случайный характер рассеяния свойств испытываемых объектов и характеристик используемого оборудования. Они базируются на методах теории вероятности и математической статистики.

Машинный эксперимент

Использование математических моделей дает возможность заменить реальный эксперимент работой с компьютерными моделями. Такое исследование часто называют машинным экспериментом (это исторически сложившийся термин, появление которого связано с первоначальным названием компьютеров -- ЭВМ).

Работа с компьютерной моделью, когда для пользователя скрыты зависимости между параметрами, исходные принципы и допущения, подобна исследованию «черного ящика», а поиск взаимосвязей между входными и выходными параметрами -- подобно экспериментированию с физическими моделями. Эта схожесть позволяет применять к работе с программными комплексами методы экспериментальных исследований. Также следует учитывать:

§ получаемые в процессе машинного эксперимента результаты могут иметь случайный разброс, вызываемый не только неустойчивой работой вычислительной системы, но и особенностями используемых численных методов (необходимость получения высокоточных результатов с числом значащих цифр, сопоставимых с длиной числа, обрабатываемого процессором, расчет вблизи особых точек при малой разности больших чисел, делении на число, близкое к нулю, и т. п.). Убедиться в достоверности результатов расчетов можно проверкой их на соответствие физическому смыслу или повторением расчетов на более совершенном компьютере;

§ результаты расчета, не смотря на свою однозначность, в действительности имеют разброс, обусловленный случайным характером физических величин, используемых в качестве исходных данных. Так, если вводимые параметры известны с погрешностью 5…10 % (например, модуль упругости материала, его предел прочности), то и погрешность результатов расчетов (например, величин прогибов, напряжения) будет не меньше и не зависит от увеличения количества цифр в ответе.

Мысленный эксперимент

Мысленный эксперимент -- это одна из разновидностей экспериментальных исследований, но проводимых мысленно, в воображении.

Задача мысленного эксперимента -- быстрое получение качественного или оценочного результата. Достоверность получаемых таким образом суждений, прежде всего, зависит от практического опыта исследователя, его фантазии и аналитических способностей мышления.

Формализованные методы

Знание законов, лежащих в основе работы исследуемых объектов и процессов, позволяет использовать формализованные методы. Такие методы строятся на основе четких указаний посредством языка схем, математических формул, формально-логических отношений и алгоритмов. Главной их чертой является независимость получаемых результатов от индивидуальных черт человека.

Область применения формализованных методов постоянно расширяется. Это объясняется их следующими достоинствами:

§ позволяют построить прогноз поведения изделия или процесса во времени и в пространстве;

§ позволяют сравнительно быстро и дешево найти (рассчитать) несколько вариантов решений, что служит основой для выбора лучшего и, следовательно, конкурентоспособного изделия;

§ позволяют определять параметры на ранних этапах проектных работ, когда вид создаваемых объектов или их макетов ещё точно не известен;

§ позволяют поставить «чистый» эксперимент, то есть исследовать свойства и характеристики в зависимости от заданных параметров при отсутствии влияния (постоянстве) других параметров;

§ обеспечивают психологический комфорт и снимают неопределенность и неуверенность в процессе решения задачи благодаря опыту и знаниям специалистов, создавших эти расчетные зависимости;

§ позволяют автоматизировать деятельность.

С другой стороны, «объективность» формализованных методов ещё не гарантирует их полного соответствия действительности, поскольку точность результатов зависит от следующих факторов:

§ присутствие в расчетах ошибок как субъективных, допускаемых человеком, так и являющихся результатом некачественной работы или сбоя в работе используемого устройства (компьютеров, измерительно-управляющих систем и т. п.);

§ правильность выбора модели и метода, их адекватность и точность (субъективный фактор);

§ полнота и достоверность исходной информации, корректность (точность) формулировок решаемой задачи.

Стоит отметить, что при решении задачи возможны два случая:

§ известна точность, с которой должны быть получены результаты. Тогда точность исходных данных и используемых методов должна соответствовать данной точности и обеспечить её получение;

§ известна точность исходных данных и используемого метода. Тогда точность результатов зависит от их точности и, как правило, не превысит наименьшей из их значений.

При расчете по инженерным зависимостям следует помнить о правиле «n%»:

Исходным данным всегда присуща погрешность. Перед проведением исследований или расчетов необходимо оценить максимальную погрешность данных, допустим, составляющую n% . Результаты расчетов и экспериментальных исследований, лежащие в пределах ±n% считаются тождественными.

В машиностроении по умолчанию принимают погрешность, равной 5 %. Снижение погрешности является сложной задачей и требует, в первую очередь, повышения точности знания свойств материалов (технологическая задача) и характеристик внешних нагрузок (экспериментальная задача). Интересен случай, рассказанный ученым и кораблестроителем академиком А. Н. Крыловым (1863--1945)[2].

Сотрудник его института выполнил расчеты одной из конструкций корабля с очень высокой точностью. А. Н. Крылов, узнав об этом, вместо благодарности велел посадить его, в назидание другим, на несколько суток под домашний арест за бесцельное разбазаривание рабочего времени на нахождение ничего не значащих цифр.

Методы поиска вариантов решений

Поиск различных вариантов решений является одной из важнейших задач проектирования: чем больше вариантов, тем лучше окончательное решение.

Чаще всего конкретные варианты находят для различных допустимых сочетаний параметров (аналитически или численно). Универсальным является метод полного перебора. Его применяют в ответственных случаях и если позволяют возможности (наличие вычислительной техники, достаточность времени).

При ограниченности ресурсов пользуются упрощенными методами (алгоритмами поиска):

§ методы частичного (выборочного) перебора. Они подразделяются на детерминированные методы (выбор параметров в соответствии с некоторым законом) и методы случайного поиска. Важное требование -- равномерное покрытие точками области допустимых параметров. В последнее время получили распространение псевдослучайные распределения, обладающие хорошей равномерностью распределения и удобством хранения в памяти компьютеров результатов вычислений;

§ методы сокращения области поиска посредством анализа дополнительной информации, получаемой при расчете предыдущих вариантов -- анализ тенденций изменения результатов (градиентные методы), выявление областей нерекомендуемых значений параметров.

Анализ решений, найденных методом случайного или псевдослучайного поиска, позволяет получить дополнительную информацию: можно установить степень взаимосвязанности параметров, рассчитавкоэффициент корреляции. Если для рассматриваемой пары, например, показателей качества этот коэффициент близок к единице, то показатели линейно зависимы и отображают разными словами одно и то же качество. В таком случае один из них можно отбросить, не потеряв общности задачи, но понизив её размерность.

Формализованные методы -- наиболее исследованная область человеческой деятельности. Они -- основа создаваемых программ и автоматизации процедур.

Методы автоматизации процедур проектирования

До 60-х годов орудиями труда проектировщика служили кульман, циркуль, логарифмическая линейка и другие подобные устройства. Проектирование велось по аналогии с использованием оригинальных решений, а ускорение работ достигалось преемственностью технических решений. Нередко возникали ситуации, когда период проектирования сложных систем был соизмерим со временем их морального износа. Длительность сроков вызывалась, прежде всего, большим объемом рутинных, ручных работ. Наличие в проектной деятельности формализованных процедур и широкое распространение компьютеров послужили основой автоматизации всех этапов жизненного цикла изделия:

§ автоматизированная система планирования (АСП),

§ автоматизированная система научных исследований (АСНИ),

§ система автоматизированного проектирования (САПР),

§ автоматизированный экспериментальный комплекс (АЭК),

§ гибкое автоматизированное производство (ГАП) и автоматизированная система управления технологическим процессом (АСУТП),

§ автоматизированная система управления эксплуатацией (АСУ).

Основная тенденция развития таких систем идет в направлении создания автоматических систем, которые способны выполнять заданные функции или процедуры без участия человека. Роль человека заключается в подготовке исходных данных, выборе алгоритма (метода решения) и анализе полученных результатов.

Однако присутствие в решаемых задачах эвристических или сложно программируемых процедур объясняет широкое распространение автоматизированных систем. Здесь человек участвует в процессе решения, например, управляя им, вводя промежуточные данные. На степень автоматизации влияют продолжительность времени, отведенного на решение задачи, и её вид -- типовая или нет. Так, при срочном поиске решения нестандартной задачи следует полагаться только на самого себя.

Применение автоматизированных и автоматических процедур порождает и новую проблему -- достоверность получаемых результатов: ошибки могут быть следствием как неверных действий при вводе данных и управлении работой компьютера, так и сбоя в его работе. Для повышения чувства уверенности следует пользоваться правилом:

Ещё до решения любой по сложности задачи инженер должен представлять порядок получаемого результата или возможный вид решения.

Методы оптимального проектирования

Задачи оптимального проектирования

В процессе решения практической задачи всегда возникает несколько вариантов. Это происходит и случайно, в силу неоднозначности и неопределенности процесса решения, и целенаправленно, как основа поиска лучшего результата. Но задача, и особенно техническая, считается решенной тогда, когда будет сделан выбор окончательного, единственного варианта. Только такая деятельность считается продуктивной.

В проектировании предпочтителен критериальный выбор: разработчик должен уметь аргументировано доказать верность и эффективность полученных результатов.

Ранее критериальный подход больше базировался на опыте (экспертных оценках), на обосновывающих верность рассуждениях и умозаключениях (логических построениях). В последнее время к выводам стали предъявлять требования четкости и точности. Появились новые науки, теория исследования операций и теория принятия решений, изучающие проблемы, связанные с принятием решений и поиском наилучших решений. А задачи, решаемые на основе их принципов, стали называть задачамиоптимального проектирования.

Любое изделие характеризуется огромным числом параметров, и для упрощения его описания (моделирования) выделяют принцип действия, структурный и параметрический уровни. Аналогично, задачи оптимального проектирования подразделяют на задачи выбора оптимального принципа действия, структурной и параметрической оптимизации.

Разработка методов выбора оптимального принципа действия пока относится к задачам перспективных исследований: ещё не известны такие методы и критерии, которые бы позволили на основе ограниченного числа данных, которое соответствует этому уровню описания системы, дать полную и точную картину её поведения в реальных условиях и позволить выбрать предпочтительный принцип действия.

Решение задачи структурной оптимизации более реально. В её основе могут лежать представление структуры в виде графов, сравнительный анализ структур на основе ограниченного числа структурных параметров, объединение исследуемых структур в одну, обобщенную. Но неполнота учитываемых данных не позволяет однозначно указать на лучший вариант, и выводы носят рекомендательно-оценочный характер.

Наиболее разработаны математические методы параметрической оптимизации, то есть методы поиска оптимальных параметров объекта в рамках заданных его принципа действия и структуры.

При этом поведение параметров реального изделия может подчиняться достаточно сложному закону: часть параметров может принимать только целые (например, число зубьев зубчатых колёс) или дискретные (например, стандартные величины шага резьбы) значения, связи между параметрами могут выражаться нелинейными или кусочно-нелинейными зависимостями, оптимизируемые функции иметь один или несколько экстремумов или вид террасных функций (например, при плавном увеличении нагрузки, растягивающей болт, величина его диаметра, определяемая из условия прочности, возрастает скачками, от одного стандартного значения к другому) и т. п. Основой для поискаоптимального варианта служат критерии оптимизации (критерии эффективности системы).

Стоит помнить, что назначение количества и типов критериев осуществляется человеком, что придает им эвристический характер. С другой стороны, критерии определяют конечный вид проектируемой системы, и, следовательно, случайный их выбор ведет к случайным и неэффективным результатам (хотя эти результаты могут быть получены на основе многократно проверенных и общепринятых методик).

Распространен принцип сведения решения задачи оптимального проектирования системы к оптимизации её подсистем. Однако наличие нелинейных связей между подсистемами не гарантирует оптимальности всей системы.

Методы принятия решений

Перечислим основные методы принятия решений в задачах параметрической оптимизации, применяемые в процессе проектирования.

Однокритериальные задачи

Поиск решений в однокритериальных задачах (задачах скалярной оптимизации) зависит от вида математической модели и описывающих её выражений. Это могут быть следующие задачи оптимизации:

§ поиска экстремума алгебраической функции-зависимости критерия от параметров системы К = ѓ(х). Для задачи с плавным изменением функции экстремум находится дифференцированием. Решение -- конкретное численное значение;

§ вариационного исчисления, если критерий описывается функционалом, то есть интегралом от выражения, зависящего от параметров, их функции и производных. Решение имеет вид функциональной зависимости (аналитического уравнения), например, уравнения формы поверхности равнопрочного вала, закона нагружения;

§ линейного программирования, когда критерий и условия, накладываемые на решение задачи, являются линейными функциями параметров (равенства или неравенства). Решение -- численное значение;

§ нелинейного программирования;

§ поиска вариантов решений методами полного или частичного перебора.

Задачи многокритериальной оптимизации

В задачах многокритериальной оптимизации в большинстве случаев абсолютно лучшее решение выбрать невозможно, так как при переходе от одного варианта к другому часто значения одних критериев улучшаются, а значения других ухудшаются. Состав таких критериев называется противоречивым, и окончательно выбранное решение всегда будет компромиссным.

Компромисс разрешается введением тех или иных дополнительных ограничений или субъективных предположений. Поэтому невозможно говорить об объективном единственном решении такой задачи. В задачах многокритериальной оптимизации поиск решений возможен рядом способов. Выделение области компромиссов и отбрасывание заведомо неудовлетворительных решений (оптимизация по Парето).

Множество допустимых решений разделяется на множество худших и множество нехудших решений. Худшим считается такое решение, если можно найти другое решение, значения критериев у которого не хуже (такие же) или лучше, чем у рассматриваемого. Решение, для которого из множества допустимых решений нельзя найти ни одного лучшего по всем критериям, называется нехудшим.

Множество нехудших решений ещё называют неулучшаемым: замена одного решения из этого множества на другое ведет к улучшению одних критериев и обязательному ухудшению других.

Математический алгоритм выбора нехудших решений основан на использовании бинарных отношений предпочтения теории принятия решений. Смысл бинарных отношений заключается в последовательном попарном сравнении элементов в соответствии с установленным правилом предпочтения. Обычно для поиска множества нехудших решений используют отношения предпочтения Слейтера или Парето, последние -- чаще.

Область Парето -- это область компромиссов: все решения здесь равнозначны, а окончательный выбор решения связан с введением дополнительного условия, часто -- субъективного характера. Поиск решений, оптимальных по Парето, позволяет объективно сократить область возможного выбора, причем наибольшее усечение области допустимых решений достигается при назначении двух критериев. При увеличении числа критериев эффективность этого метода падает. Целесообразен одновременный учет 2…5 критериев. Замена критериев ограничениями и последующий поиск решений в области, задаваемой этими и ранее заданными ограничениями. Вводя те или иные ограничения, будем получать одно из нехудших решений из области Парето.

Например, задачу минимизации массы и потерь энергии изделия можно свести к задаче проектирования изделия, у которого потери не превысят, допустим, 5 % , а масса -- 10 кг. Если в полученной области будет находиться несколько решений, то ограничения можно ужесточить (скажем, ограничить предельную массу 6 кг). Если же решений нет, то ограничения смягчают.

Сложность такой задачи -- в удачной её постановке, то есть в быстром усечении области до одного решения при минимальном влиянии субъективных факторов, связанном с выбором ограничений.

Сведение задачи к однокритериальной и последующее её решение методами скалярной оптимизации.

Такое сведение осуществляется на основе введения дополнительных предположений о взаимосвязи и взаимозависимости учитываемых в задаче критериев. Выбор конкретного способа сведения зависит от многих обстоятельств, таких как квалификация специалистов, объём и достоверность имеющейся в их распоряжении информации, срочность решения, степень ответственности за получаемый результат. При этом следует учитывать, что характер решения меняется и со временем (то, что выгодно сегодня, может быть разорительным завтра). Сведение задачи к однокритериальной проводится посредством выбора одного критерия из нескольких, введения общей единицы измерения для всех критериев, свертки нескольких критериев в один и другими методами. Выбор из рассматриваемого перечня критериев одного, главного, который отражает наиболее существенные свойства исследуемого объекта. Выбор основывается на опыте разработчика или на мнении экспертов. С оставшимися критериями поступают следующими способами:

§ заменяют их ограничениями, которые при необходимости ужесточают или смягчают;

§ ранжируют критерии, то есть упорядочено располагают по степени важности характеризуемых свойств. Далее выбирают решение при главном критерии, вводя пороговые ограничения на остальные или же вообще их не учитывая. Если решений оказывается несколько, то лучшее из них выбирают на основе второго по важности критерия из ранжированного ряда, и т. д.

Введение общей единицы измерения критериев. В качестве такой меры часто выбирают стоимость достижения того или иного уровня качества, будь то снижение массы и потерь энергии, современный дизайн и т. д. То есть для каждого варианта изделия, характеризуемого своим уровнем качества, подсчитывают (или оценивают), с одной стороны, расходы на производство, эксплуатацию и утилизацию, а с другой стороны -- доходы от использования. По величине экономической эффективности (разности доходов и расходов) делают вывод о предпочтительности вариантов. Свёртка векторного критерия, то есть замена рассматриваемых критериев одним новым, называемым функцией полезности или целевой функцией. Выбор целевой функции -- сложная задача:

§ нужно числено оценить, а не только ранжировать каждый критерий;

§ нужно объединить критерии, которые имеют, как правило, разную размерность (например, рубли, килограммы, проценты и т. д.);

§ нужно объединить критерии, величины и диапазоны изменения которых могут существенно разниться (например, потери измеряются сотыми долями, что несравнимо меньше величины, допустим, массы, измеряемой десятками и сотнями килограммов);

§ сложно, а иногда и невозможно найти численную меру критерия, например, таких как степень красоты, удобство работы;

§ величины разных критериев могут определяться с различной достоверностью. Так, например, если масса изделия оценивается достаточно точно, то надежность задается заметно грубее.

Грамотное выполнение свертки с получением максимально достоверного результата достигается тщательным проведением предварительных исследований, привлечением знаний и опыта специалистов-экспертов. В качестве целевой функции ѓ часто используют:

§ аддитивную функцию, то есть функцию, подсчитываемую для каждого варианта (j=1,…, n) решения как сумму отдельных критериев К (i=1,…, m) с учетом их относительной важности л_i, то есть ѓ_j = Ул_i·К_ij. Коэффициент л_i называется весовым. Обычно принимают Ул_i=1;

§ мультипликативную функцию, то есть функцию, подсчитываемую как произведение отдельных критериев с соответствующими степенями л_i, то есть ѓ_j = П(К_ij)^л_i.

В пределах решения одной задачи должен соблюдаться единый подход к подсчёту целевой функции. В качестве примера рассмотрим такой показатель качества как компактность. Под ним обычно понимается совокупность минимизируемых критериев -- габаритных размеров, допустим x, y, z. Тогда целевой функции компактности в аддитивной формулировке ѓ_а=x+y+z будет соответствовать периметр, а в мультипликативной ѓ_м=x·y·z -- объём. Чаще используется аддитивная целевая функция, поскольку её применение позволяет применять более простой и хорошо разработанный математический аппарат линейного программирования. Входящие в целевую функцию отдельные критерии обязательно нормируют, то есть приводят к безразмерному виду и устанавливают интервалы изменения от 0 до 1. Назначение величин весовых коэффициентов обычно проводят методом экспертных оценок. Для этого суммируют (с учётом опыта и квалификации) индивидуальные оценки каждого из группы экспертов. Учет многих мнений позволяет снизить влияние эвристичности решений и волевого подхода отдельных экспертов. Применение различных подходов (что видно из примера) может приводить к разным результатам. Это ещё раз подчёркивает важность в задачах многокритериальной оптимизации тщательности формулировок и подготовки данных, строгого обоснования вводимых предположений. Недопустима свертка показателей безопасности или их отбрасывание при ранжировании.

Принятие решений в условиях неопределенности

Условия неопределенности могут быть следствием недостаточности сведений о задаче (например, на начальном этапе проектирования) или качественного представления критериев, то есть когда неизвестно их точное значение. При принятии решения в таких случаях применяют методы приближенной оценки вариантов. Изложим суть некоторых из них на следующем примере: нужно выбрать лучшее из четырёх изделий Р₁ … Р₄, приняв во внимание их стоимость, массу, потери энергии и надежность.

1. Оценка вариантов решений в случае отсутствия численных значений критериев (качественное представление критериев или за неимением численного значения). Составляют таблицу и по каждому критерию (в столбце) «плюсом» отмечают решения, имеющие явные достоинства. Ячейки непомеченных решений остаются свободными или же в них заносится «минус». При колебаниях, сомнениях или нерешительности при оценке какого-либо решения в соответствующей ячейке можно поставить «плюс-минус». Далее, по каждому варианту (строке) суммируются все плюсы, и по их количеству дается заключение о качестве решения. Для данных, приведенных в таблице, лучшим будет признан третий вариант, как имеющий три плюса.

	Стоимость	Масса	Потери	Надежность	У
Р1	+	-	-	-	1
Р2	±	-	-	+	1,5
Р3	-	+	+	+	3
Р4	-	+	+	-	2

Возможна уточненная оценка вариантов решений, если по каждому критерию (в столбце) всем вариантам проставлять баллы, начисляемые, например, по пятибалльной системе:

§ 0 баллов ставится, если вариант совершенно неудовлетворительный,

§ 1 балл, если вариант допустим,

§ 2 балла, если вариант обычный, удовлетворительный,

§ 3 балла, если вариант хороший,

§ 4 балла, если вариант отличный.

Возможен учет степени значимости каждого критерия: к таблице снизу добавляется строка, куда заносятся их весовые коэффициенты л_i, а при суммировании баллы учитываются со своими весами (аддитивная целевая функция).

Возможна оценка вариантов решений на основе их ранжирования. В таблице по столбцам указывают места, которые варианты занимают в ранжированном ряду при рассмотрении по каждому критерию отдельно (первое место -- наилучшее). Если варианты равнозначны, то места назначают одинаковыми.

2. Формализация качественных критериев или оценок.

С целью повышения достоверности субъективных выводов предлагают различные методы, в большинстве основанные на использовании экспертных оценок. Приведем описание одного из них, достаточно простого и распространенного, метода бинарных сравнений. Метод основан на том, что сравнить между собой два варианта и выбрать из них предпочтительный проще, чем одновременно сравнивать три и более варианта. 2.1. Оценка вариантов решений. Составляется матрица сравнений, своя для каждого свойства или критерия. Названия сравниваемых вариантов Р_j располагаются в левом столбце и верхней строке таблицы. Затем заполняются ячейки таблицы, пользуясь следующим правилом:

если вариант, расположенный в строке, предпочтительнее варианта, расположенного в столбце, то в соответствующей ячейке (пересечении строки и столбца) записывается 2 (например, если вариант-строка Р₂ предпочтительнее варианта-столбца Р₁). Если же наоборот, вариант, расположенный в столбце, предпочтительнее варианта, расположенного в строке, - записывается 0. Для равноценных вариантов в ячейку вносят 1.

	Р1	Р2	Р3	...	У
Р1	1	0	…	…	…
Р2	2	1	…	…	…
Р3	…	…	1	…	…
...	…	…	…	1	…

Очевидно, что главную диагональ матрицы будут составлять единицы, поскольку это -- ячейки сравнения вариантов самих с собой (Р₁ и Р₁, Р₂ и Р₂ и т. д.). Также достаточно заполнить только одну из частей матрицы, отделенной главной диагональю: решения в симметричных ячейках (12-21, 13-31 и т. д.) противоположны (2-0 либо 0-2). После заполнения всех ячеек проводят суммирование баллов:

§ по строкам, если лучшему варианту должно соответствовать максимальное значение (как в приведенной таблице, где добавлен столбец результатов У);

§ по столбцам, если лучшему варианту должно соответствовать минимальное значение.

Итоговые баллы позволяют дать количественную оценку каждого варианта в рассматриваемой группе по выбранному критерию. Эти баллы используют непосредственно или же нормируют (приводят к безразмерному виду, например, делением на максимальное или среднее значение баллов).

В приведенном примере применялась трехбалльная система (0-1-2). Для учета нюансов возможно введение многобальной системы, например: значительно хуже (0), хуже (1), равно (2), лучше (3), значительно лучше (4). 2.2. Если вместо вариантов решений в матрице сравнений расположить используемые в задаче критерии (провести их сравнение), то полученные в итоге баллы после нормирования будут соответствовать весовым коэффициентам этих критериев.

Теоретическая и методологические основы эргономического обеспечения проектирование настольных ламп

Теоретические основы эргономики

По мере перехода к комплексной автоматизации производства возрастает роль человека как субъекта труда и управления. Человек несет ответственность за эффективную работу всей технической системы и допущенная им ошибка может привести в некоторых случаях к очень тяжелым последствиям.

Изучение и проектирование таких систем создали необходимые предпосылки для объединения технических дисциплин и наук о человеке и его трудовой деятельности, обусловили появление новых исследовательских задач. Во-первых, это задачи, связанные с описанием характеристик человека как компонента автоматизированной системы. Речь идет о процессах восприятия информации, памяти, принятия решений, исследованиях движений и других эффекторных процессах, проблемах мотивации, готовности к деятельности, стресса, коллективной деятельности операторов. С точки зрения обеспечения эффективной деятельности человека важное значение имеют такие факторы, как утомление, монотонность операций, персептивная и интеллектуальная нагрузка, условия работы, физические факторы окружающей среды, биомеханические и физиологические факторы.

Эргономика занимается комплексным изучением и проектированием трудовой деятельности с целью оптимизации орудий, условий и процесса труда, а также профессионального мастерства.

Эргономика относится к тем наукам, которые можно различать по предмету и специфическому сочетанию методов, применяемых в них. Она в значительной мере использует методы исследований, сложившиеся в психологии, физиологии и гигиене труда. Проблема состоит в координации различных методических приемов при решении той или иной эргономической задачи, в последующем обобщении полученных с их помощью результатов. В ряде случаев этот процесс приводит к созданию новых методов исследований в эргономике, отличных от методов тех дисциплин, на которые она возникла.

Современная эргономика подразделяется на микроэргономику, мидиэргономику и макроэргономику.

Микроэргономика (иногда её неверно упоминают как миниэргономику) занимается исследованием и проектированием систем «человек -- машина». В частности, проектирование интерфейсов программных продуктов находится в ведении микроэргономики.

Мидиэргономика занимается изучением и проектированием систем «человек -- коллектив», «коллектив -- организация», «коллектив -- машина», «человек -- сеть». Именно мидиэргономика исследует производственные взаимодействия на уровне рабочих мест и производственных задач. К ведению мидиэргономики, в частности, относится проектирование структуры организации и помещений; планирование и установление расписания работ; гигиена и безопасность труда.

Макроэргономика исследует и проектирует более общие системы, такие как «человек -- общество», «организация -- система организаций».

Эргономика, так или иначе, связана со всеми науками, предметом исследования которых является человек как субъект труда, познания и общения. Ближайшей для неё отраслью психологии является инженерная психология, задачей которой является изучение и проектирование внешних средств и внутренних способов трудовой деятельности операторов. Эргономика не может абстрагироваться от проблем взаимосвязи личности с условиями, процессом и орудиями труда, которые являются предметом изучения психологии труда. Она тесно связана с физиологией труда, которая является специальным разделом физиологии, посвященным изучению изменений функционального состояния организма человека под влиянием его рабочей деятельности и физиологическому обоснованию научной организации его трудового процесса, способствующей длительному поддержанию работоспособности человека на высоком уровне. Эргономика использует данные гигиены труда, которая является разделом гигиены, изучающей влияние производственной среды и трудовой деятельности на организм человека и разрабатывающей санитарно-гигиенические мероприятия по созданию здоровых условий труда. Эргономика по природе своей занимается профилактикой охраны труда, под которой подразумевается комплекс правовых, организационных, технических, экономических и санитарно-гигиенических мероприятий, направленных на обеспечение безопасности труда и сохранение здоровья работающих.

Эргономический подход к изучению трудовой деятельности не дублирует исследований, проводимых в сфере психологии, физиологии и гигиены труда, но опирается на них и дополняет их.

Комплексный подход, характерный для эргономики, позволяет получить всестороннее представление о трудовом процессе и тем самым открывает широкие возможности его совершенствования. Именно эта сторона эргономических исследований представляет особую ценность для научной организации труда, при которой практическому внедрению конкретных мероприятий предшествует тщательный научный анализ трудовых процессов и условий их выполнения, а сами практические меры базируются на достижения современной науки и передовой практики.

Эргономика решает также ряд проблем, поставленных в системотехнике: оценка надежности, точности и стабильности работы оператора, исследование влияния психологической напряженности, утомления, эмоциональных факторов и особенностей нервно-психической организации оператора на эффективность его деятельности в системе "человек-машина", изучение приспособительных и творческих возможностей человека. В практическом отношении проблема взаимоотношения эргономики и системотехники - это проблема организации всестороннего и профессионального учета эргономических факторов на различных этапах создания систем (проектирования, изготовления, испытаний, внедрения) и их эксплуатации.

Эргономика не может эффективно решать стоящие перед ней задачи вне тесных связей с промышленной социологией и социальной психологией и другими общественными науками. Вне этих связей эргономика не может ни полноценно развиваться, ни правильно прогнозировать социальный эффект от внедрения разрабатываемых ею рекомендаций

Таким образом, внедрение результатов эргономических исследований в практику дает ощутимый социально-экономический эффект. Как отечественный, так и зарубежный опыт внедрения эргономических требований свидетельствует о том, что приводит к существенному повышению производительности труда. При этом грамотный учет человеческого фактора представляет собой не разовый источник повышения, а постоянный резерв увеличения эффективности общественного производства.

Начало истории развития эргономики связано с именем американского инженера Ф. Тейлора и его учеников. В результате их исследований была создана и внедрена в производство концепция инженерного проектирования методов работы и положено начало эргономике, хотя тейлоризм рассматривал человека как часть машины или как приложение к ней.

Дальнейшее развитие производства вызвало необходимость учета психологической стороны процесса труда. Поэтому были исследованы психологические свойства человека в процессе труда: восприятие, память, мышление, способность концентрировать внимание и др., а также разработаны некоторые психодиагностические методы отбора рабочей силы для реализации определенных трудовых процессов. Выполненные исследования составили следующий важный этап в становлении эргономики и способствовали все большему приспособлению машины к человеку.

В конце XIX и в начале XX веков в промышленно развитых странах мира (США, Англии, Германии, Японии и др.) организуются специальные лаборатории, кафедры и институты, изучающие влияние трудовых процессов и производственной среды на организм человека. В это время бурно развивались психология, физиология и гигиена труда. Результаты исследований этих наук нашли свое применение в промышленном производстве - как, например, концепция методов работы инженерного проектирования Ф.Тейлора на заводах Форда при организации конвейерного производства.

Российские ученые сформулировали в 20-З0-е годы принципиально другой подход к организации труда - проектирование и создание технических средств и технологических процессов, обеспечивающих человеку нормальные условия работы, охрану труда и здоровье работающих. Они предложили создать новую научную дисциплину - эргологию (учение о работе человека) или эргонологию (учение о законах работы). Однако эта идея не была осуществлена, и СССР в области этих разработок был “успешно” отодвинут на вторые позиции в мировой эргономической науке.

К 40-м годам нашего столетия во многих областях техники, физиологии, биологии, психологии и других наук были достигнуты выдающиеся успехи, использованные в годы второй мировой войны для создания оружия и сложной военной техники, в которой производительность системы “человек-машина” была ограничена возможностями человека, а не машины. Этот новый подход к решению проблем потребовал привлечения к совместной работе специалистов различного профиля: инженеров, анатомов, физиологов и психологов.

После, Второй мировой войны начались работы по обобщению достигнутого опыта и применению его к решению индустриальных проблем. Важным шагом в этом направлении было образование в 1949 г. в Англии Эргономического научно-исследовательского общества. Так возникло объединение ученых смежных научных дисциплин для совместной работы по решению общих проблем в проектировании эффективной трудовой деятельности человека, использующего в процессе работы технические средства и системы. Для обозначения новой научной области был использован термин “эргономика” впервые предложенный еще в 1857 г. польским естествоиспытателем Войтехом Ястшембовским, опубликовавшим работу “Очерки по эргономии, или науке о труде, основанной на закономерностях науки о природе”.

К концу ХХ века выделились три главных направления внутри эргономики:

Эргономика физической среды, рассматривающая вопросы, связанные с анатомическими, антропометрическими, физиологическими и биомеханическими характеристиками человека, имеющими отношение к физическому труду. Наиболее актуальные проблемы включают рабочую позу, обработку материалов, расстройства опорно-двигательного аппарата, компоновку рабочего места, надежность и здоровье.

Когнитивная эргономика связана с психическими процессами, такими как, например, восприятие, память, принятие решений, поскольку они оказывают влияние на взаимодействие между человеком и другими элементами системы. Соответствующие проблемы включают умственный труд, принятие решений, квалифицированное выполнение, взаимодействие человека и компьютера, акцент делается на подготовке и непрерывном обучении человека при проектировании социо-технической системы.

Организационная эргономика рассматривает вопросы, связанные с оптимизацией социо-технических систем, включая их организационные структуры и процессы управления. Проблемы включают рассмотрение системы связей между индивидуумами, управление групповыми ресурсами, разработку проектов, кооперацию, групповую работу и управление.

Название “эргономика” было выбрано в связи с тем, что новая область знаний не принадлежала полностью ни к одной из известных наук. Новая научная дисциплина возникла в результате двух одновременно действующих процессов: дифференциации и интеграции научных знаний. Дифференциация нашла отражение в выделении эргономики из науки о трудовой деятельности человека, а интеграция - в использовании областей знаний, смежных с трудовой деятельностью человека. Таким образом, эргономика развивается в тесном контакте с другими науками. Эти междисциплинарные связи носят двусторонний характер, обогащая взаимодействующие науки.

Прежде всего, необходимо заметить, что эргономика опирается на комплекс базовых дисциплин (но дисциплин чрезвычайно разнородных), которые не поддаются непосредственной стыковке друг с другом.



Кроме того, следует выделить междисциплинарные связи эргономики с группами общественных, естественных и технических наук. Взаимосвязь с общественными дисциплинами проявляется в том, что в основе теоретических положений эргономики лежит представление о труде как особой фундаментальной сфере человеческой деятельности, понимание того, что она не сводится к совокупности чисто механических операций, а представляет собой форму реализации и развития способностей индивида как личности. С естественнонаучными дисциплинами эргономика связана учетом физиологических, биофизических, биомеханических, психологических закономерностей трудовой деятельности. Взаимосвязь эргономики с техническими науками обусловлена тем, что она возникла на базе современной техники и тех разнообразных требований, которые технические средства предъявляют к взаимодействующему с ними человеку.

Возникновение эргономики - это процесс взаимопроникновения нескольких наук, при котором и происходит междисциплинарный комплексный подход к изучению трудовой деятельности.

Однако первоначально эргономика развивалась медленно. Это было связано с тем, что эргономические рекомендации предполагали внесение изменений в уже существующие технические системы (коррективный этап развития эргономики). Решение проблемы заключалось в том, чтобы выработать соответствующие рекомендации до создания системы (проективный этап развития эргономики).

Научно-техническая революция способствовала развитию эргономики в США, Японии, ФРГ, Англии и других промышленно-развитых странах. Об этом свидетельствуют многочисленные публикации, создание специальных ежемесячных журналов, подготовка кадров в области эргономики.

Современные исследования оценки социально-экономической эффективности внедрения эргономики подтверждают, что “эргономические мероприятия дают от 2 до 5% повышения производительности труда”. Во всем мире дизайн и эргономика считаются выгодной, прибыльной сферой приложения средств. Крупнейшая авиастроительная компания “Боинг” в США тратит на эргономические исследования и профилактику заболеваний у своих рабочих в три раза больше средств, чем на закупку “летающего” металла алюминия, привлекая к решению возникающих проблем лучших специалистов по физиологии труда и эргономике. На настоящем этапе практически все средние и крупные промышленные предприятия экономически развитых стран имеют в своем штате специалистов по эргономике.

...