Разработка программно-технологического обеспечения статистического описания объектов

1. Энергия пластического напряжения (рис. 3.3д): Когда сжатие было меньше, чем 12%, расположение нагрузки не имело значительных эффектов по отношению к величине энергии пластического нагружения для четырехкамерного томата. Когда сжатие было больше 12%, место приложения нагрузки стало значимость, и разница величины энергии пластического напряжения томатов для двух локализаций расположения нагрузки растет с ростом степени сжатия. Когда сжатие принимает значения 16% и 20%, соответственно, энергия пластической деформации томатов при нагружении вдоль перегородки соответственно в 1,2 раза и в 1,5 раз больше, чем при нагружении вдоль камер.

2. Пиковые усилия (рис. 3.3е): Очевидно, место нагружения не имеет существенного эффекта по пиковым усилиям для четырехкамерных томатов. Пиковые усилия, приложенные к камерам томатов несущественно больше, чем приложенные вдоль перегородок для всех типов нагружения при сжатии менее 16%. Когда сжатие становится более 16% изменения пиковых нагрузок вдоль камер небольшие. Однако, усилия пиковых нагрузок на ткань камер продолжает расти.

3. Степень эластичности (рис. 3.3ж): Место приложения нагрузок имеет существенный эффект по степени эластичности для четырехкамерных томатов. Степень эластичности томатов нагружаемых вдоль камер больше, чем нагруженных вдоль перегородок по всем типам нагружения. Максимальное отношение степени эластичности для двух позиций (вдоль перегородок и вдоль камер) достигает 1,15: 1 при 4%. Это показывает, что способность упругого восстановления четырехкамерных томатов при нагрузке вдоль камер выше, чем при нагрузке вдоль перегородок.

4. Уклон кривой нагружения (рис. 3.3з): Место нагружения имеет существенный эффект по уклону кривой нагружения для четырехкамерных томатов. Уклон кривой нагружения в тесте томатов, нагруженных вдоль камер меньше, чем в тесте томатов нагруженных вдоль перегородок для всех типов сжатий. Максимальное отношение уклона кривой нагружения в двух позициях (вдоль камер и вдоль перегородок) достигает 1,35: 1 при 20% сжатия. Это иллюстрирует, что если томат имеет туже самую деформацию, усилие зажима плодов томатов вдоль перегородок должно быть больше чем вдоль камер.

В соответствии с приведенными выше результатами тестов, сжатие в 12% ключевая точка изменений для механических параметров четырехкамерных томатов. Причина в том, что четырехкамерные томаты начинают разрушаться, когда сжатие больше чем 12%. Рис. 3.3з показывает, что степень эластичности томатов внезапно падает, когда сжатие больше 12%; пластические деформации значительно усиливаются и пластическая энергия разрушения также растет с ростом сжатия. Статистическая обработка показывает, что вероятность того, что томат лопнет для сжатий вдоль перегородок и вдоль камер равна 0,33 и 0,17, соответственно, когда сжатие равно 12%; 0,50 и 0,33соответственно, для сжатий 16%; 1,00 и 0,83соответственно, для сжатий 20%. Таким образом, дальнейшие результаты показали правильность выше сформулированных предположений.

В экспериментах получены основные размеры плодов томатов, такие как продольная высота Н, диаметр (расстояние между верхней точкой контакта и нижней точкой контакта в несжатом состоянии), максимальный поперечный диаметр , минимальный поперечный диаметр . Затем, по формулам вычислены: средний геометрический диаметр , шарообразность (сферичность) и средний арифметический диаметр .

Для оценки механической повреждаемости, деформированные после опытов плоды томатов, были классифицированы по двум группам: сильно деформированные с треснутой кожурой и с незначительной деформацией без повреждения кожуры. Степень деформации определена по формуле: , где функция диаметра плода в течение процесса сжатия. Деформации фиксировались в стадиях 0, 4, 8, 12, 16 и 20%. Степень механических повреждений определяется по формуле: , где - время сохраняемости плода томата при деформации .

Степень механических повреждений плодов томатов находится под влиянием нескольких факторов, которые могут быть описаны как качественные переменные: число камер, локализация нагрузки; и количественными переменными: деформация и физические параметры плода. В качестве метода анализа принят ковариационный анализ (ANCOVA), который является составляющей дисперсионного анализа (ANOVA) и регрессией непрерывных переменных [12].

Неуправляемые количественные переменные рассматриваются как независимые переменные, а влияние качественных переменных на зависимую переменную анализируется, когда воздействие независимых переменных исключено. Соотношение:

- это ANCOVA-модель. Здесь зависимая переменная, определяющая степень механических повреждений плодов в ой группе; группы были определены по количеству камер, типу опыта и месту приложения усилий; независимые переменные и являются качественными и количественными переменными соответственно; и - число факторов и независимых переменных, соответственно; - свободный член ANCOVA-модели; и относятся к му фактору и ой независимой переменной, соответственно; аналогичным образом относится к взаимодействию между м и м факторами; случайная ошибка.

Факторы, оказывающие влияние на степень механической повреждаемости томатов, включают параметры внутренней структуры, такие как: камерность и место приложения усилий сжатия; механические параметры, такие как: , , и , и физические параметры, такие как , , , .

Таблица 3.2

Коэффициенты модели степени повреждаемости томатов

Объясняющие (Х)	Оценка коэффициентов ()	Стандарт-ная ошибка	статистика
1	2	3	4
Свободный член модели	- 0,1087	0,0515	- 2,11
Сжимаемость	3,6375	0,3125	11,64
Положение CW	0,213	0,05	4,26
Положение L	0
Структура Ч Положение TЧCW	- 0,1634	0,05	- 3,27
Структура Ч Положение FЧCW	0
Структура Ч Положение TЧL	0,0488	0,05	0,98
Структура Ч Положение FЧL	0

В этой модели коэффициент: (91% данных, гарантировано, объясняется моделью). Диаграмма рассеивания остатков (рис. 3.5), показывает, что распределение остатков не является регулярным и гипотеза гомоскедастичности ошибок верна.



Рис. 3.5 Тестирование гипотез

В Приложении А приведен исходный код программы WindowsFormsApplication2.0, которая реализует процедуру построения регрессионной функции по эмпирическим данным качественных и количественных признаков на основе модификаций одношагового метода наименьших квадратов. Программа реализована в среде С++, обработка данных производится в оконной системе.



4. ЭКОЛОГИЧНОСТЬ И БЕЗОПАСНОСТЬ ПРОЕКТА

4.1 Анализ условий труда разработчика

Основные виды деятельности разработчика ПО в пределах проекта включают в себя: анализ и поиск способов и методов решения задачи, собственно программирование, отладку и тестирование программных модулей, оформление технической документации. Значительная часть этих работ предполагает активное пользование вычислительной техникой. Таким образом, здесь важно отметить: зрительные нагрузки, малую двигательную активностью, рутинность операций и т.п. Наиболее существенные внешние факторы воздействия на организм: электромагнитное поле мониторов, освещение, шум, вынужденная поза за рабочим местом.

Рабочее место разработчика, оборудуется согласно требованиям СанПиН 2.2.2.542-96, ГОСТ Р 50923-96, ГОСТ 12.2.032-78 «Рабочее место при выполнении работ сидя».

На рабочем месте программиста располагается следующее оборудование: системный блок, клавиатура, монитор, манипулятор типа «мышь», принтер, сканер.

Согласно санитарным нормам, уровень шума не должен превышать среднего значения 50 дБ. Оптимальные климатические условия: температура воздуха 22-24°С, влажность 40-60%, скорость движения воздуха < 0,1 м/с.

Освещение должно быть общее и проектироваться согласно ГОСТ Р 55710-2013 «Освещение рабочих мест внутри зданий. Нормы и методы измерений». В целом требования к освещенности регламентируются следующими стандартами: ГОСТ Р 54350-2011 «Приборы осветительные. Светотехнические требования и методы испытаний», ГОСТ Р 55392-2012 «Приборы и комплексы осветительные. Термины и определения», ГОСТ Р 54943-2012 «Здания и сооружения. Метод определения показателя дискомфорта при искусственном освещении помещений», ГОСТ Р 54944-2012 «Здания и сооружения. Методы измерения освещенности» и ГОСТ Р 54945-2012 «Здания и сооружения. Методы измерения коэффициента пульсации освещенности»

Расчёт искусственного освещения сводится к определению числа светильников:

(4.1)

нормируемая освещенность, Лк. (для нашего случая 700) (выбирается из таблиц);

коэффициент запаса 1.3;

площадь пола, м² (= 15 м²);

коэффициент, учитывающий неравномерность освещенности (для ламп накаливания =1.5, для люминесцентных =1.1.);

количество ламп в одном светильнике (=2);

световой поток лампы (для ламп ЛБ-40 = 3000 лм.);

коэффициент использования светильников. Определяется по индексу помещения:

(4.2)

ширина помещения, м;

длина помещения, м;

высота подвеса светильников над рабочей поверхностью, 2,45 м.

Принимая, что а = 3 м., b = 5 м., h = 2 м., вычисляем =0,82. Теперь по таблице соответствия определяем, что =0,33. Подставляя все необходимые данные получаем:

.

Таким образом, получаем, что для освещения нашего помещения необходимо 10 светильников, по 2 лампы марки ЛБ-40 в каждом.

Рис. 4.1 Схема расположения светильников

Требования к уровню шума регламентируются СН 3223-85 - «Санитарные нормы допустимых уровней шума на рабочих местах» и ГОСТ 12.1.003-83 - не должны превышать 50 дБ по шкале А для математиков, программистов и операторов видео-дисплейных терминалов.

В случае, когда несколько источников шума (ИШ) и расчётная точка (РТ) находятся в помещении, уровень звукового давления определяется по следующей формуле:

дБ, (4.3)

где количество источников шума;

Значения фактора направленности источника шума:

- - для прямого равномерного источника;

- - для отраженного равномерного источника;

- - для равномерного источника вблизи двухгранного угла;

- площадь сферы, окружающей источник шума и проходящей через расчетную точку;

- постоянная помещения (м²), определяемая из соотношения , где постоянная помещения на эталонной частоте 1000 Гц, устанавливаемая из таблицы в зависимости от объема помещения частотный множитель, определяемый в зависимости от объема помещения по таблице;

- уровень звуковой мощности i-го источника шума, дБ;

- коэффициент, учитывающий влияние ближнего акустического поля, принимаемый в зависимости от отношения к максимальным габаритным размерам источника шума .

Расчет уровня звукового давления в помещении с компьютерами (см. рис. 4.2):



Рис. 4.2 План помещения с локализацией источников шума

Исходные данные

, , , .

Подставляя исходные данные в формулу (4.3) получаем результат: дБ.



5. ОРГАНИЗАЦИОННО-ЭКОНОМИЧЕСКАЯ ЧАСТЬ ПРОЕКТА

Управление проектом разработки программного приложения основано на четком планировании сроков выполнения работ и определении их сметы. Разработка плана работ предполагает определение самих работ и временных этапов их выполнения, а также определяется их трудоемкость, продолжительность и необходимое число исполнителей.

В случае разработки элементов программного комплекса ANCOVA_Android, а именно WindowsFormsApplication2.0 предполагалось, что рутинные операции по разработке произведет один человек.

Определение состава и трудовых нормативов по затратам времени в нормо-часах осуществляется на основе исходных данных для планирования, т.е. объемные и трудовые нормативы.

Очевидно, что с точки зрения планирования и управления проектом разработки программного продукта удобно использовать метод сетевого планирования, что позволяет осуществлять увязку и оперативное управление мероприятиями, а также оптимизацию разработки по ходу исполнения проекта, ввиду своей наглядности, что повышает оперативность контроля.

Показатель ожидаемой экономической эффективности, который определяется из сравнений текущих и капитальных затрат на производство программного продукта с прогнозируемой прибылью от реализации. Прогнозные показатели для уникального ПО (разрабатываемого с нуля), основывается на сегментировании потребительского рынка и возможностях быстрого внедрения продукции в покупательскую среду. Не мало важным показателем является возможность последующей доработки и модернизации.



5.1 Организация разработки программного продукта

Для организации и планирования разработки ПО существует система Государственных стандартов ЕСПД «Единая система программной документации», которая включает серию документов, среди которых наиболее важные:

1. ГОСТ 19.402-78 Единая система программной документации. Описание программы;

2. ГОСТ 19.202-78 Единая система программной документации. Спецификация. Требования к содержанию и оформлению;

3. ГОСТ 19.101-77 Единая система программной документации. Виды программ и программных документов;

4. ГОСТ 19.103-77 Единая система программной документации. Обозначения программ и программных документов;

5. ГОСТ 19.401-78 Единая система программной документации. Текст программы. Требования к содержанию и оформлению;

6. ГОСТ 19.102-77 Единая система программной документации. Стадии разработки;

7. ГОСТ 19.506-79 Единая система программной документации. Описание языка. Требования к содержанию и оформлению;

8. ГОСТ 19.106-78 Единая система программной документации. Требования к программным документам, выполненным печатным способом;

9. ГОСТ 19.701-90 Единая система программной документации. Схемы алгоритмов, программ, данных и систем. Обозначения условные и правила выполнения;

10. ГОСТ 19.105-78 Единая система программной документации. Общие требования к программным документам;

11. ГОСТ 19.404-79 Единая система программной документации. Пояснительная записка. Требования к содержанию и оформлению;

12. ГОСТ 19.005-85 Единая система программной документации. Р-схемы алгоритмов и программ. Обозначения условные графические и правила выполнения;

13. ГОСТ 19.301-79 Единая система программной документации. Программа и методика испытаний. Требования к содержанию и оформлению;

14. ГОСТ 19.501-78 Единая система программной документации. Формуляр. Требования к содержанию и оформлению;

15. ГОСТ 19.502-78 Единая система программной документации. Описание применения. Требования к содержанию и оформлению;

16. ГОСТ 19.504-79 Единая система программной документации. Руководство программиста. Требования к содержанию и оформлению;

17. ГОСТ 19.001-77 Единая система программной документации. Общие положения;

18. ГОСТ 19.201-78 Единая система программной документации. Техническое задание. Требования к содержанию и оформлению;

19. ГОСТ 19.505-79 Единая система программной документации. Руководство оператора. Требования к содержанию и оформлению.

ГОСТ 19.001-77, ГОСТ 19.102-77, ГОСТ 19.201-78 позволяют представить структуру проекта и стадии решаемых задач в виде дерева целей, изображенного на рис. 5.1.



Рис. 5.1 Дерево целей

Новизна и сложность разработки программного обеспечения - это один из наиболее важных моментов разработки, который определяет трудозатраты и, соответственно, - на себестоимость продукции. При этом, очевидную роль играет коэффициент сложности разработки. Результаты оценки новизны и сложности приведены в табл. 5.1, 5.2.

Таблица 5.1

Оценка новизны ПП

Формула для расчетов коэффициента новизны:

Таблица 5.2

Оценка сложности ПП

Формула для вычисления коэффициента сложности:

.

Перечень работ и стадии их выполнения указываются в зависимости от новизны и сложности разработки ПО, а также определяются стадии проектирования. Выполнение работы заканчивается написанием документа, в котором отражается суть работы и полученные результаты. Совокупность текстовых документов, разрабатываемых на стадиях проектирования, оформляется в виде текста, необходимого для защиты проекта.

Перечень конкретных работ с указанием стадий их выполнения и объема выпускаемой документации (в листах формата А4) приведен в табл. 5.3.

Таблица 5.3

Перечень выполняемых работ

№ п/п	Наименование работы	Стадия разр.
1	2	3
1	Формулировка проблемы и постановка задачи	ТЗ
2	Сбор и обработка исходных материалов	ТЗ
3	Обоснование необходимости разработки	ТЗ
4	Разработка структуры входных и выходных данных, функций интерфейса с пользователем	ЭП
5	Обоснование возможностей решения задачи	ЭП
6	Составление, согласование и утверждение ТЗ	ТЗ
7	Подготовка графической части проекта	ТП
8	Определение требований к программе и техническим средствам ее разработки	ТЗ
9	Определение этапов разработки и состава выполняемых работ	ТЗ
10	Разработка общего алгоритма решения задачи	ЭП
11	Определение конфигурации технических средств	ТП
12	Составление плана разработки программного продукта в виде сетевого графика	ЭП
13	Разработка структуры программы	ТП
14	Изображение сетевого графика на плакате	ТП
15	Уточнение входных и выходных данных и определение форм их представления	ТП
16	Определение объема и трудоемкости выполненных работ	ЭП
17	Выбор методов решения задачи	ТП
18	Определение затрат на разработку и внедрение ПП	ЭП
19	Описание ограничений и допущений, связанных с методом решения задачи	ТП
20	Оценка ожидаемого экономического эффекта от внедрения ПО	ЭП
21	Обоснование выбора языка программирования	ТП
22	Описание логической структуры и функций программы	ТП
23	Оформление и утверждение пояснительной записки проекта	ТП
24	Разработка алгоритма программы	ТП
25	Написание программы	РП
26	Тестирование программы	РП
27	Разработка руководства оператора	РП
28	Компоновка и отладка программы	РП
29	Проведение испытаний	РП
30	Сдача программного продукта	ВН

Как указывалось ранее, этап разработки завершается, если представлена документированная отчетность в виде текстовых документов и программных модулей.

Трудоемкость выполнения работы определяется по формуле:

где норма времени (трудоемкость в нормо-часах разработки базового документа формата А-4);

коэффициент новизны ПП;

коэффициент сложности ПП;

коэффициент стадии (этапа) разработки;

коэффициент трудоемкости вида работы;

количество листов разрабатываемых документов формата А-4.

Значения коэффициентов новизны и сложности разработки приняты в соответствии с табл. 5.1, 5.2.

Исходные номера и взаимосвязи работ приведены в таблице 5.4. Коды работ - таблица 5.5. Норма времени, значения указанных коэффициентов и насчитанные величины трудоемкости выполняемых работ приведены в табл. 5.6, 5.7.



Таблица 5.4

Номера работ и их взаимосвязи

Таблица 5.5

Номера и коды работ сетевого графика

5.2 Расчет и оптимизация параметров сетевого графика

При расчете параметров событий и работ сетевого графика определяется продолжительность работ, ранние и поздние сроки свершения событий, резервы времени событий, сроки начала и окончания работ и другие параметры. Они определяются согласно алгоритму программы QSB.exe.

Оптимизация параметров сетевого графика предусматривает минимизацию ежедневной потребности в исполнителях. Минимум потребности в исполнителях для каждой работы достигается за счет сокращения полных резервов времени работ до величины 0,5 дня, то есть все полные пути сетевого графика становятся, практически критическими.

Исходные данные, необходимые для расчета и оптимизации параметров сетевого графика приведены в табл. 5.6, 5.7.

Результаты расчета параметров сетевого графика приведены в табл. 5.8, 5.9. План-график выполнения всего комплекса работ представлен в табл. 5.11 (в приложениях).

Таблица 5.6

Общие сведения по выполнению работ

1. Количество работ сети: 30 5. Процент дополн. зарплаты: 8

2. Срок выполнения заказа: 50 дн. 6. Процент отчислений на

3. Коэффициент новизны: 1.2 социальное страхование: 37

4. Коэффициент сложности: 1.8 7. Время разработки типового документа формата А4: 1.7 час.



Tаблица 5.7

Параметры выполняемых работ



Таблица 5.8

Параметры событий сети



Таблица 5.9

Сроки выполнения работ и потребность в исполнителях

Таблица 5.10

Динамика изменения минимальной потребности в исполнителях.

ЗАКЛЮЧЕНИЕ

Методы первичной обработки эмпирических данных, среди которых наиболее распространенные: анализ дисперсий, анализ ковариаций и регрессионный анализ, в достаточной мере автоматизированы. Однако ПО, которое разработано на языках высокого уровня не предназначено для использования на мобильных устройствах типа Android. Так как программное обеспечение Androidов разрабатывается на Java, в работе успешно осуществлена попытка такой разработки. В качестве операционной системы выбрана система Ubuntu 11.10 со средой разработки Eclipse.

Основная цель разработки достигнута: это возможность дать исследователю, проводящему натурные эксперименты или наблюдения оперативно провести первичную обработку данных. Предложена программа WindowsFormsApplication2.0 как єлемент будущего проекта ANCOVA_Android. У исследователя появляется возможность оперативно вмешаться в методику проведения экспериментов и наблюдений без использования результатов расчетов на локальных стационарных станциях, что экономит время. Очевидно, что разработка библиотеки таких программных средств будет полезным набором необходимого инструментария исследователей в области биологии, ботаники, геологии, инженерных кадастровых работ и т.п.

В качестве элементов такого инструментария выбраны: дисперсионный анализ и анализ ковариаций, которые традиционно объединены в методике под названием ANCOVA, и регрессионный анализ, основанный на одношаговом методе наименьших квадратов 1МНК.



Список использованных источников

Лонер Р.Л., Уилкинсон Г.Н. Устойчивые методы оценки статистических данных. М.: Машиностроение, 1984. 232 с.

Грубер Й. Эконометрия. Т.1. Введение в эконометрию / Й. Грубер; пер. с нем. А. Б. Вороновой. Киев: Астарта, 1996. 397 с.

Елисеева И.И. Группировка, корреляция, распознавание образов (статистические методы классификации и измерения связей) / И.И. Елисеева, В.О. Рукавишников. М.: Статистика, 1977. 144 с.

Колемаев В.А. Теория вероятностей и математическая статистика: учеб. пособие для вузов / В.А. Колемаев, О.В. Староверов, В.Б. Турундаевский; под ред. В. А. Колемаева. М.: Высш. шк., 2001. 400 с.

Брамлер К., Зиффлинг Г. Фильтр Калмана-Бьюси. Детерминированное наблюдение и стохастическая фильтрация. М.: Наука, 1982. 199 с.

Тихонов А.Н., Арсенин В.Я. Методы решения некорректных задач. М.: Наука, 1974. 230 с.

Радченко С.Г. Устойчивые методы оценивания статистических моделей: Монография. К.: ПП «Санспарель», 2005. 504 с.

Anderson T.W. An Introduction to Multivariate Statistical Analysis 3rd Edition. John Wiley & Sons, Inc., 2003. 721 p. (Wiley Series in Probability and Mathematical Statistics.).

Linden V.V., Sheerlinck N., Desmet M. Factors and affect tomato bruise development as a result mechanical impact // Postharvest Biol. Technol. 42. P. 260-270.

Berardinelli A.; Donati V., Giunchi A., Guarnieri A., Ragni L. Damage to pears caused by simulated transport. J. Food Engin., 2005. № 66. Р. 219-226.

Olorunda A.O., Tung M.A. Simulated transit studies on tomatoes: Effects of compressive load, container vibration and maturity on mechanical damage. J. Food Tech., 1985. № 20. Р. 669-678.

Брандт З. Анализ данных. Статистические и вычислительные методы для научных работников и инженеров [Текст]: Пер. с англ. М.: Мир, 2003. 686 с.



ПРИЛОЖЕНИЕ А





















Размещено на Allbest.ru

...