Разработка методики когнитивного моделирования и математического обеспечения для компьютерно-тренинговых систем подготовки оперативно-технологического персонала в металлургии

• Автор: Солодов, Сергей Владимирович
• Шифр специальности: 05.13.01
• Научная степень: Кандидатская
• Год защиты: 2007
• Место защиты: Москва
• Количество страниц: 144 с. : ил.

ВВЕДЕНИЕ.
ГЛАВА 1. АНАЛИЗ ЭФФЕКТИВНОСТИ ИСПОЛЬЗОВАНИЯ КОМПЬЮТЕРНЫХ ОБУЧАЮЩИХ СИСТЕМ ДЛЯ ПОДГОТОВКИ КАДРОВ В МЕТАЛЛУРГИИ.
1.1. Исследование профессиональных функций и ошибок деятельности оперативнотехнологического персонала при эксплуатации и управлении сложными техническими системами.
1.2. Исследование способов представления качественных показателей характеризующих состояние технологического процесса.
1.3. Анализ полноты моделируемого информационноситуационного пространства реализации технологических процессов в компьютернотренинговых системах для профессиональной подготовки оперативного персонала

1.4.Выводы к главе 1

ГЛАВА 2. СИНТЕЗ МЕТОДИКИ КОГНИТИВНОГО МОДЕЛИРОВАНИЯ СЛОЖНЫХ МЕТАЛЛУРГИЧЕСКИХ ПРОЦЕССОВ ДЛЯ КОМПЬЮТЕРНОТРЕНИНГОВЫХ СИСТЕМ.

2.1.Постановка задачи.

2.2. Структурирование информационноситуационного пространства управления сложных металлургических процессов.

2.3. Структурный синтез математического обеспечения КТС

2.3.1.Аналитикоэкспертные модели оценивания качества

металлопродукции
2.3.2.Эмпирикопродукционные модели оценивания качества металлопродукции
2.3.3.Экспертные модели оценивания качества
металлопродукции
2.3.4. Ситуационное математическое описание металлургических процессов
2.4.Выводы к главе 2
ГЛАВА 3. РАЗРАБОТКА КОГНИТИВНОЙ МАТЕМАТИЧЕСКОЙ МОДЕЛИ ПРОЦЕССА НЕПРЕРЫВНОЙ РАЗЛИВКИ СТАЛИ НА СЛЯБОВЫХ МНЛЗ ДЛЯ КТС
3.1. Исследование актуальности создания КТС оперативного персонала МНЛЗ.
3.2.Анализ факторов, влияющих на качество непрерывнолитой заготовки, и причин аварийных простоев.
3.3. Структура когнитивного математического описания процесса непрерывного литья.
3.4.Формирование лингвистических переменных для описания дефектов непрерывнолитой заготовки.
3.5.Разработка моделей оценивания качества сляба
3.5.1.Комбинированная модель влияния параметров металлопереноса на качество заготовки
3.5.2. Комбинированная модель влияния параметров теплообмена
на качество заготовки.
3.5.3.Модель влияния температурноскоростного режима литья на ликвационные явления и осевую пористость.
3.5.4.Модель влияния режима качания кристаллизатора на образование поперечных трещин
3.5.5.Модель влияния работы ШОС в кристаллизаторе на качество поверхности НЛЗ
3.5.6.Модель оценивания качества непрерывнолитой заготовки на основе настройки оборудования
3.6. Ситуационнообусловленная модель аварии разрыв НЛЗ
3.7. Реализация когнитивного математического описания процесса непрерывного литья слябовых заготовок при подготовке и повышении квалификации специалистов конвертерного производства ОАО Северсталь.
3.8.Выводы к главе 3.
ГЛАВА 4. РАЗРАБОТКА КОГНИТИВНОЙ МАТЕМАТИЧЕСКОЙ МОДЕЛИ ПРОЦЕССОВ ОТДЕЛКИ ТОЛСТЫХ ЛИСТОВ ДЛЯ
4.1.Исследование актуальности создания КТС ОТП процессов отделки толстых листов
4.2.Синтез структуры когнитивной модели процессов отделки листов для КТС
4.3.Анализ причин образования дефектов и способов их прогнозирования при охлаждении листов в УКО.
4.4.Разработка математической модели прогнозирования формы листов после УКО
4.5.Мод ель расчета температуры листа после УКО.
4.6.Анализ информации на основе которой ОТП принимает решение по режиму правки на ЛПМ.
4.7.Модель прогнозирования режима правки
4.8.Модель прогнозирования формы листа после ЛПМ
4.9.Ситуационное моделирование нештатных и аварийных ситуаций при горячей правке.
4Выводы к главе 4
ЗАКЛЮЧЕНИЕ
СПИСОК ЛИТЕРАТУРЫ


Методы исследования. Для решения поставленных задач использовались методы математического моделирования, системного анализа, теории нечетких множеств и инженерной психологии. МНЛЗ и отделки толстых листов для КТС. Практическая значимость работы состоит в том, что разработанная методика применима для синтеза математического обеспечения КТС подготовки оперативного персонала процессов сложных металлургических производств. Разработанное на основе данной методики математическое обеспечение используется в КТС и позволяет в 1,,0 раза сократить время на приобретение профессиональных знаний, повышает эффективность их усвоения. Использование КТС, разработанных на базе данной методики, в цеховых и заводских структурах повышения квалификации персонала значительно сокращает количество брака и беззаказной продукции, а также число аварий. Внедрение результатов. Как законченные программные продукты результаты диссертационной работы внедрены в учебных центрах и цеховых структурах обучения ЛПЦ3 и ККЦ1 ОАО Северсталь в виде компьютернотренинговых обучающих систем Стан и Непрерывная разливка стали. Апробация работы. Основные результаты исследований докладывались и обсуждались на следующих конференциях научнопрактическая отраслевая конференция Системы автоматизированного управления производствами, предприятиями и организациями горнометаллургического комплекса Старый Оскол, VII региональная научнопрактическая конференция студентов, аспирантов и соискателей Молодые ученые науке, образованию, производству Старый Оскол, Международная научная конференция Образование, наука, производство и управление в XXI веке Старый Оскол, Международная конференция iiv i i iii Болгария, г. Институтская научнотехнической конференции е дни науки студентов МИСиС Москва, . Публикации. Основные положения диссертации отражены в 8 опубликованных научных работах. Из них в списке литературы приведены 2 статьи из перечня периодических журналов, рекомендованных ВАК для публикации основных результатов диссертационных исследований. Личный вклад автора в работах, опубликованных в соавторстве, состоит в следующем в работе 5 предложены методы использования когнитивной графики и формализации экспертных знаний оперативного персонала для построения математических моделей КТС в работах 3, 7 разработана структура математической модели для прогнозирования качества непрерывнолитой слябовой заготовки и моделирования аварийных ситуаций в работе 4 разработана структура математической модели прогнозирования неплоскостности толстых листов при операциях отделки в работе 6 проанализирована эффективность использования КТС в прокатном производстве в работах 0, 5, 6 разработано когнитивное математическое обеспечение компыотернотренииговых систем для обучения специалистов прокатных производств. Объем и структура работы. Диссертация состоит из введения, четырех глав, заключения, изложенных на 8 страницах машинописного текста, содержит рисунка, 9 таблиц, список литературы из 6 наименований и 2 приложения. ГЛАВА 1. Постоянно совершенствующиеся системы автоматизированного управления металлургическими процессами снижают физические нагрузки специалиста и вместе с тем способствуют возрастанию роли мыслительных процессов в выполнении эксплуатационных, технологических и управленческих задач, которые приходится решать оперативнотехнологическому персоналу. Специфика управления сложными металлургическими процессами, такими как непрерывная разливка стали, прокатка и др. Поэтому при создании компьютернотренинговых систем для обучения оперативнотехнологического персонала сложных металлургических процессов необходимо представлять обучающемуся весь комплекс производственной информации, с которой он оперирует в процессе управления. Для математического описания такого сложного процесса как, например, непрерывная разливка стали, применительно к разработке КТС, требуется комплекс взаимосвязанных моделей, в которых технологический процесс интегрирован с системой управления, основным оборудованием и производимым продуктом.