WWW.DISSERS.RU

БЕСПЛАТНАЯ ЭЛЕКТРОННАЯ БИБЛИОТЕКА

   Добро пожаловать!

На правах рукописи

Аристов Антон Олегович

Проектирование инструментариев моделирования транспортных потоков промышленных предприятий и механизма их интеграции в систему поддержки проектных решений

Специальность 05.13.12 - «Системы автоматизации проектирования (промышленность)»

Автореферат диссертации на соискание учёной степени кандидата технических наук

Москва 2012

Работа выполнена в ФГБОУ ВПО «Московский государственный горный университет» на кафедре «Системы автоматизированного проектирования» (САПР МГГУ) Научный руководитель доктор технических наук, профессор ГОРБАТОВ Александр Вячеславович, заведующий кафедрой «Системы автоматизированного проектирования», профессор

Официальные оппоненты:

доктор технических наук, профессор КУПРИЯНОВ Вячеслав Васильевич, профессор кафедры «Автоматизированные системы управления» Московского государственного горного университета кандидат технических наук КОЛЬТЯПИН Максим Валерьевич, главный специалист ЗАО «АтлантикТрансгазСистема» (г. Москва) Ведущая организация ФГБОУ ВПО «Московский государственный индустриальный университет» (МГИУ, г. Москва)

Защита диссертации состоится « 3 » апреля 2012 г. в 12 ч. 00 мин.

на заседании диссертационного совета Д-212.128.при Московском государственном горном университете по адресу: 119991, Москва, Ленинский проспект, д.6.

С диссертацией можно ознакомиться в библиотеке Московского государственного горного университета Автореферат разослан «___» марта 2012 г.

Учёный секретарь диссертационного совета д.т.н., проф. Гончаренко С.Н.

Общая характеристика работы

Актуальность работы. Актуальность проблем применения информационных технологий в области исследования динамики транспортных потоков затрагивает два аспекта - современное состояние дорожно-транспортного движения и вопросы применения разработок в области информационных технологий при принятии проектных решений по организации движения транспортных потоков. По данным исследований британского агентства Keepmoving, проблема снижения средней скорости движения транспортных средств стала актуальна как для мегаполисов, так и для городов с населением менее 1 млн. человек. Возникновение транспортных потоков связано с деятельностью промышленных предприятий. Агентство Keepmoving приводит различные подходы к организации движения транспортных потоков — установку знаков, строительство новых дорог, запрет въезда грузовых автомобилей в центр города и т.п. Каждый предложенный подход может быть использован в конкретной ситуации. Очевидно, что задача выбора конкретного пути решения по управлению транспортными потоками является трудноформализуемой, зависит от многих факторов и требует комплексных исследований, поэтому применение компьютерных средств в этой области предполагает разработку не отдельных программных продуктов, для которых можно однозначно определить входные и выходные данные, а сложных организационно-технических решений, предполагающих тесное человеко-машинное взаимодействие в процессе выработки проектных решений. Примером такой организационно-технической системы можно считать компьютерную систему поддержки принятия проектных решений, обеспечивающую комплексное исследование проблем движения транспортных потоков на основе различных инструментариев, позволяющих исследовать как формализуемые, так и трудноформализуемые и неформализуемые аспекты.

На сегодняшний день существуют различные разрозненные модели и инструментарии, не дающие возможности комплексной поддержки принятия и выработки проектных решений по организации движения транспортных потоков.

Таким образом, целесообразно решить задачу проектирования инструментариев моделирования транспортных потоков, а также обеспечить их интеграцию в единую организационно-техническую систему, обеспечивающую поддержку выработки и принятия проектных решений и обладающую возможностью расширения функционала для решения широкого круга задач, связанных с исследованием движения транспортных потоков.

Цель работы состоит в проектировании комплекса математических и программных инструментариев моделирования различных аспектов движения транспортных потоков, связанных с промышленными предприятиями, а также разработки механизма их интеграции в систему поддержки проектных решений.

Идея работы заключается в разработке модели процесса выработки и принятия проектных решений, описывающей комплексное использование математических, организационных и программных инструментариев при управлении транспортными потоками промышленных предприятий. Для поддержки принятия проектных решений разработаны расширяемые математические и программные инструментарии моделирования транспортных потоков на микро- и макроуровне.

Задачи исследования В соответствии с целью и идеей работы, в рамках диссертации осуществлены следующие этапы исследования:

1. Анализ современных проблем организации движения транспортных потоков промышленных предприятий и инструментариев, направленных на решение данной проблемы.

2. Разработка модели логической организации процесса выработки и принятия проектных решений в области управления транспортными потоками промышленных предприятий, и анализ требований к инструментариям их моделирования в системе поддержки проектных решений.

3. Разработка математического обеспечения моделирования транспортных потоков промышленных предприятий на микро- и макроуровне.

4. Проектирование и разработка программной реализации инструментариев моделирования транспортных потоков промышленных предприятийна микро- и макроуровне.

Научные положения, выносимые на защиту, и их новизна:

1. Функциональная модель логической организации процесса принятия проектных решений по управлению транспортными потоками промышленных предприятий, отличающаяся от существующих механизмом интеграции математических и программных инструментариев в единую организационно-техническую систему.

2. Комплекс математических и программных инструментариев моделирования на микро- и макроуровнях, отличающийся от существующих возможностью гибкой интеграции в систему поддержки проектных решений по организации движения транспортных потоков промышленных предприятий.

3. Модели отображения ряда неформализуемых характеристик динамики транспортных потоков на основе их трёхмерного моделирования и визуализации окружения, что позволяет в наглядной форме представить вырабатываемое проектное решение.

4. Впервые предложенный инструментарий моделирования транспортных потоков промышленных предприятий путём перераспределения их рабочего времени, основанный на дискретных структурах, который позволяет вырабатывать решения по воздействию на потокообразующие факторы, связанные с организацией работы этих предприятий.

Научная значимость работы заключается в разработке новой модели выработки и принятия проектных решений, позволяющей интегрировать различные инструментарии моделирования динамики транспортных потоков и потокообразующих факторов промышленных предприятий на микро- и макроуровне в единую организационно-техническую систему принятия проектных решения.

Практическая значимость работы состоит в разработке комплекса расширяемых и гибко интегрируемых программных инструментариев моделирования и трёхмерной визуализации при выработке проектных решений по управлению транспортными потоками промышленных предприятий.

Обоснованность научных положений и выводов подтверждается:

1. Корректным применением теории автоматизированного проектирования информационных систем, теории графов и мографов, дискретной математики, теории баз данных, теории компьютерных систем поддержки принятия решений, теории моделирования.

2. Положительными результатами внедрения в учебный процесс разработанных подходов к комплексному анализу и проектированию организационно-технических систем, а также предложенных подходов к разработке геометрических моделей.

3. Положительными результатами внедрения программных инструментариев в ООО «ИНЭМДорТранс» при разработке систем поддержки принятия решений.

4. Результатами экспертиз, проведённых при регистрации разработок в ФГУ ФИПС и ОФЭРНиО ИМИМ РАО.

Апробация работы Основные результаты диссертационной работы обсуждались и докладывались на:

• Международных экологических конференциях «Горное дело и окружающая среда» (Москва, 2005,2009,2011);

• I Московской научно-практической конференции «Студенческая наука» (Москва, 2006);

• Неделе студенческой науки МГГУ (Москва, 2007-2009);

• Международных симпозиумах «Неделя Горняка» (Москва, 2008,2010,2011);

• Международной научно-практической конференции "Научно-техническое творчество молодежи - путь к обществу, основанному на знаниях" (Москва, 2010,2011);

• Всероссийской конференции «Нейрокомпьютеры и их применение» (Москва, 2011);

• Научных семинарах кафедры САПР МГГУ (Москва, 2008-2011).

Также разработки представлены на Всероссийской выставке научнотехнического творчества молодёжи «НТТМ-2009» и «НТТМ-2011».

Работы отмечены дипломами конференций, почётной грамотой РАЕН «За лучшую научную работу, представленную на конференции «Нейрокомпьютеры и их применение-2011»». Разработка «Компьютерная система поддержки принятия решений», представленная на выставке «НТТМ-2011» отмечена премией для поддержки талантливой молодёжи.

Реализация результатов исследований. Результаты диссертации приняты к использованию:

• при разработке компьютерных систем поддержки принятия решений по управлению автомобильными дорогами в ООО «ИНЭМДорТранс»;

• при разработке учебных курсов «Геометрическое моделирование САПР», «Компьютерная графика», «Компьютерные системы поддержки принятия решений» для студентов специальности САПР Московского государственного горного университета.

Публикации Основные положения и результаты диссертационного исследования опубликованы в 16 работах, в том числе 5 в изданиях, рекомендованных ВАК Минобрнауки России, 1 программа для ЭВМ и 3 электронных ресурса, зарегистрированые как объекты интеллектуальной собственности в ФГУ ФИПС и ОФЭРНиО ИМИМ РАО.

Структура и объём диссертации. Диссертационная работа состоит из введения, четырех глав и заключения; включает в себя 3 таблицы, 44 рисунка, список использованной литературы из 94 наименований и 3 приложения.

Автор выражает благодарность своему научному руководителю проф. А.В.Горбатову, сотрудникам ООО «ИНЭМДорТранс» проф. В.М.Ерёмину и доц. Бадаляну А.М. за активную помощь в подготовке диссертационной работы.

Основное содержание работы

На сегодняшний день предложены различные подходы к управлению транспортными потоками на автомобильных дорогах. Подходы описаны в работах А.М. Бадаляна, В.М. Ерёмина, М.М.Ахмадинурова, И.П.Норенкова, Н.М.Арутюняна, Т.И.Михеевой, Лойко В.И., Параскевова А.В., Бариева Р.Р., В.А.Осиновской, М.В. Кольтяпина Р.Х. Барлыбаева, Е.А. Ефимовой и др.

Предложенные инструментарии построены на основе различных математических моделей и рассматривают динамику транспортного потока, автоматную формализацию движения отдельных транспортных средств, построение «зелёного коридора», анализ закономерностей суточного движения транспорта в городе, анализ логистической деятельности конкретного предприятия и т. п.

Предлагаемые модели описывают отдельные аспекты дорожно-транспортного движения. Несмотря на многообразие моделей, они не обеспечивают комплексного рассмотрения проблем дорожного движения и могут быть неэффективны в отдельных ситуациях. Поэтому целесообразно использовать единое организационно-техническое решение, обеспечивающее интеграцию различных математических и программных инструментариев в процессе выработки и принятия проектных решений группой лиц — лиц, принимающих решение (ЛПР).

Идеи, лежащие в основе систем поддержки принятия и выработки проектных решений, рассмотрены в работах П.Г. Кина, С.Мортона, В.А. Горбатова, А.В. Горбатова, В.В. Куприянова, А.Е. Петрова, А.М. Вендрова, Н.В. Фёдорова, Б.А.Лёвина, Э.А.Мамаева, В.В.Багиновой. Главным требованием к инструментариям таких систем является возможность их расширения для решения широкого круга задач исследования движения транспортных потоков.

Поэтому целесообразно при проектировании инструментариев таких систем использовать гибкую методологию на основе Rational Unified Process (RUP). На каждой итерации выполняются все этапы жизненного цикла системы (согласно стандарту ISO 12207). Временная диаграмма RUP показана на рис. 1.

Рис. 1. Временная диаграмма процессов жизненного цикла системы Рис. 2. Модель интеграции инструментариев поддержки проектных решений Функциональные требования в RUP строятся на основе модели вариантов использования. В работе предложена и обоснована замена модели вариантов использования на функциональную модель по стандарту IDEF0. Модель IDEFописывает механизм интеграции различных математических и программных инструментариев в единое организационно-техническое решение (рис. 2).

Согласно построенной функциональной модели моделирование на микроуровне используется для проверки адекватности вырабатываемых решений, а моделирование на макроуровне рассматривается как способ выработки конкретных мер по управлению транспортными потоками. Модель на рис. показывает логику работы инструментария имитационного моделирования на микроуровне, позволяющего рассчитать координаты движения транспортных средств, а затем осуществить трёхмерную визуализацию.

Рис. 3. Функциональная модель работы инструментария микромоделирования Имитационное моделирование основано на уравнениях кинематики материальной точки и учитывает конфигурацию участка дорожной сети, по которому осуществляется движение.

В общем случае движение транспортного средства на участке дороги можно описать следующими правилами:

• если можно ехать дальше (дорога есть и дорога свободна), то x(t+ 1)=x(t)+ dx, (1) { y(t+ 1)= y(t)+ dy где x(t) и y(t) – текущее расположение транспортного средства в пространстве; x(t+1) и y(t+1) – расположение транспортного средства в пространстве в следующий момент времени; dx, dy – проекции скорости машины на координатные оси:

dx=v cos(), (2) { dy=v sin() где v – скорость транспортного средства, -курсовой угол;

• если дальше ехать нельзя, производятся различные действия, определяемые конкретными моделями движения - резкое торможение, сброс скорости, смена ряда и др.

Приведённые зависимости для dx и dy описывают как прямолинейное =const движение, так и движение по дуге окружности. При движение прямолинейное. При криволинейном движении происходит изменение курсового угла во времени, т. е. =(t).

Стоит отметить, что предложенные модели позволяют также учитывать неравномерное движение, при котором угловая и линейная скорости зависят от времени:

v=v (t); v(t)const ; (3) =(t );(t)const. (4) В общем случае величины dx и dy зависят от различных параметров и рассчитываются в зависимости от условий решаемой задачи.

Учёт размеров транспортных средств (при их взаимодействии) можно осуществить двумя способами — представляя участок дороги в виде клеточного автомата, состояние которого моделирует его состояние (участок свободен/занят), либо вычисляя расстояние между материальными точками и учитывая характерный размер транспортного средства.

При рассмотрении дороги в виде клеточного автомата вычисляется (рис. 4):

C=round ( (x-xstart)2+ ( y- ystart)2), (5) где C – целочисленная одномерная координата машины на прямолинейном xstart ystart участке дороги; x,y – координаты машины в пространстве;, - координаты начала дороги; round(...) - округление до ближайшего целого. По смыслу эта координата — расстояние от текущего положения транспортного средства до начала участка дороги.

C Рис. 4. Моделирование участка дороги в виде клеточного автомата Если рассматривать расстояние между материальными точками, получим 2 окружности, радиусы L и L которых задают характерные размеры 1 транспортных средств. Тогда расстояние между центрами этих окружностей не должно превышать L +L. Поэтому условие столкновения транспортных средств 1 можно определить как:

(xc1-xc2)2+ ( yc1- yc2)2< L1+ L2, (6) где x,y и x,y - координаты транспортных средств как материальных точек c1 c1 c2 c(рис. 5).

L1 L(xс1,yс1) (xс2,yс2) Рис. 5. Дистанция между транспортными средствами Предложенные модели описывают поведение транспортных средств в общем виде. Модели расширяются и позволяют учитывать различные особенности движения транспортных средств.

Для представления некоторых неформализуемых характеристик (например области видимости) имитационное моделирование дополнено трёхмерным геометрическим моделированием. Геометрическое моделирование включает в себя три элемента — визуализацию окружения и сети дорог, визуализацию динамики транспортных средств и построение интерактивного наблюдателя (рис.

6). Построение окружения включает в себя антураж и элементы сети автомобильных дорог. Моделирование сети сводится к рассмотрению прямолинейных и криволинейных участков. Прямолинейный участок дороги находится между двумя узловыми точками, определяемыми координатами (x,y ) и 1 (x,y ), тогда прямая линия между двумя точками задаётся уравнением:

2 x2-x1 y2- y=. (7) x-x1 y- yx CONTEXT:

AUTHOR: DATE: 13/06/ WORKING READER DATE USED AT:

PROJECT: REV:

DRAFT RECOMMENDED NOTES: 1 2 3 4 5 6 7 8 9 PUBLICATION ТЗ (требования к модели) CТрёхмерная модель окружения Информация Построить об окружении трёхмерную Установить Iмодель Ракурс ракурс окружения AAПостроить Трёхмерная Визуальная 3D Геометрия дороги модель дороги Произвести модель движения трёхмерную Iобщую модель Oотрисовку дорожной сети A42 модели AВывести Данные для трёхмерную моделирования Iмодель транспортного Трёхмерная модель Aтранспортного средства Пользователь Система Mсистемы автоматизации Mмоделирования моделирования NODE: TITLE: NUMBER:

A4 Визуализировать дорожное движение P. Рис. 6 Функциональная модель инструментария трёхмерной визуализации Из уравнения (7) найдём направление дороги в пространстве, заданное как угол от направления на восток (курсовой угол):

y2- yy =arctg =arctg (8) ( ) ( ) x x2-x1.

Для построения нескольких параллельных полос движения на применяются уравнения вида:

xStart[i]=xStart-iwsin() yStart [i]= yStart-iwcos(), (9) xFinish[i]=xFinish-iwsin() { yFinish [i]= yFinish-iwcos() где x,y,x,y - координаты начала и конца i-й полосы дороги; w – Start[i] Start[i] Finish[i] Finish[i] ширина полосы; -угол, определяющий направление дороги.

Более сложная геометрия дорог основана на организации криволинейных участков. В отличие от прямолинейного дорожного сегмента на криволинейном участке дороги постоянно изменяется -угол поворота машины в пространстве (курсовой угол). Для задания криволинейного сегмента используется ряд параметров:

• координаты центра дуги/кольца (x ;y );

0 • радиус кривизны дуги/кольца R;

start • углы, определяющие начало и конец дуги и finish.

Представление участка дороги в виде окружности даёт возможность задать ограниченный криволинейный фрагмент участка дороги, однако с помощью нескольких дуг окружности можно представить практически любую кривизну дороги, вплоть до прямолинейного участка (рис. 7).

Рис. 7. Моделирование криволинейного участка дороги Криволинейный участок дороги представлен в виде дуг окружностей. На каждом дуговом участке транспортное средство занимает координаты:

x=x0+ Rcos(), (10) { y=y0+ Rsin() где x,y -координаты центра дуги искривления; R – радиус кривизны дороги.

0 Для моделирования окружения используется специальный контейнер (SkyBox). При визуализации контейнер полностью занимает всю область вывода.

Контейнер позволяет имитировать линию горизонта и небо, и не позволяет видеть пространство за его пределами. Тогда необходимости в очистке содержимого экрана уже не будет, поскольку построение каждого следующего изображения полностью заполняет область ввода, затирая то, что уже было построено (рис. 8).

Для моделирования транспортных потоков на макроуровне рассмотрены два математических инструментария — моделирование потоков в дорожной сети на основе дискретных структур и выработка решений, основанных на исследовании потокообразующих факторов.

Нахождение максимального потока в дорожной сети основано на алгоритмах, коцикломатики (поиске разреза в графе), а также на «технике пометок» Форда-Фалкерсона. Для рассмотрения дорожной сети в виде графа обосновано использование предметной интерпретации графовой модели, Рис. 8. Окружение и рельеф заимствованной из работ Т.И.Михеевой, предполагающей сведение сети к набору сегментов, каждый из которых имеет одно начало и один конец, рассмотренных выше, что позволяет использовать микромоделирование для оценки результатов макромоделирования.

Поток через сеть находится по формуле:

p=x Г ) kT, (SSj= (11) xkГ-1(xT) j ij (xi ; y )V где множество чисел, определённых на дугах, называют потоками j на дугах, если выполняется уравнение сохранения потока:

p, при xi=S ij- ki= -p,при xi=T x Г xi xkГ-1 xi j, (12) { 0, при xiS, T ijqij xi ; x V.

j Предполагается, что сеть задана в виде графа G= с весами дуг q, ij источником S и стоком T ( S V ;T V ).

Для использования алгоритмов теории потоков в сетях, требуется значение пропускной способности участка дороги, для оценки которого предложена формула:

nLi Si=, (13) Ld (v)+ Lm где S – пропускная способность простого участка дороги; L – длина участка i i дороги; n – количество полос; L – длина транспортного средства; L (v) – длина m d безопасного расстояния до следующего транспортного средства. Величина L (v) d определяется специалистами в области дорожного движения.

Ещё один математический инструментарий моделирования на макроуровне предполагает перераспределение транспортных протоков в течение суток.

Очевидно, что главным потокообразующим фактором являются предприятия, работа которых приводит к появлению транспортных средств на дороге в определённое время суток. При перераспределении транспортных потоков предполагается, что сотрудники ряда предприятий не должны будут одновременно использовать дороги. Для выражения этого факта построим граф противоречий G=, носителем которого является множество предприятий P={P1, P2,..., P }. Сигнатурой графа являются пары предприятий, которые не N должны одновременно пользоваться дорожной сетью, где V ={V V..., V } 1, 2, M. (14) { V =(Pi, P );i, j=1,2,..., N ; k =1,2,..., M k j Тогда для данного графа можно найти множество раскрасок вершин графа G=, т.е. разбиение носителя P на подмножества, при котором каждое t подмножество Pi(U Pi=P ; Pi Pi = ;ia, ib=1,2,...,t) не содержит ни одной a b i=Pi пары смежных вершин. Каждое множество соцветных вершин представляет собой предприятия, одновременно использующие дорожную сеть. Каждая раскраска представляет собой решение по организации рабочего времени на предприятиях. Каждый цвет в раскраске — это множество предприятий, которые используют дорожную сеть в одно и то же время. Причём речь идёт о любом использовании – и о проезде на работу/с работы сотрудников предприятий, – и доставке сырья, полуфабрикатов и т.п. Фактически каждый цвет соответствует некоторому интервалу времени, и количество таких интервалов будет ограничено, поскольку в зависимости от конкретного населённого пункта отличается время проезда между предприятиями. Поэтому требуется раскрасить граф в определённое количество красок L, соответствующих периодам времени использования дорог. Исходя из этого можно выявить запрещённые фигуры, не позволяющие раскрасить описанный граф G= в требуемое количество F G красок L. Таковыми являются полные подграфы и квазиполные подграфы L квазиплотности L, т.е P ( L, k )G.

Наличие таких запрещённых фигур показывает невозможность распределения движения транспортных средств в течение суток и требует применение других мер по организации движения.

Для построения графа противоречий необходимо проанализировать зависимость предприятий в процессе производства (логистическую зависимость).

Логистическая зависимость отражена на модели (рис. 9). Каждая вершина P i соответствует предприятию населённого пункта. Ребро (P, P ) показывает i j зависимость между предприятиями P и P в процессе производства. По модели i j логистической зависимости строится граф противоречий исходя из следующих правил:

• Предприятия на одном ярусе не работают параллельно (есть ребро в синтезируемом графе), если от их деятельности зависят дальнейшие этапы производства (предприятия следующего яруса).

• Предприятия на соседних ярусах независимы (соединяются ребром) только в случае, если между ними установлена связь на исходной модели.

В отдельных случаях ребро устанавливается, например, когда фактически зависимости нет. Некоторые дополнительные правила определяются экспертами.

Доставка Изготовление Сборка Склади- Продажа сырья Полуфа- рование брикатаPPPPPPPP7 PPPPPPИзготовление ПолуфабрикатаРис. 9. Модель логистической зависимости предприятий Таким образом, выше описаны математические инструментарии системы, позволяющие моделировать транспортные потоки на микро- и макроуровне. В табл. 1 описана интеграция инструментариев в модель организации процесса принятия решений по управлению транспортными потоками.

Предложенные математические инструментарии, входящие в состав системы поддержки проектных решений, реализованы программно. В работе обоснован выбор программных средств для реализации проекта. В качестве основного средства разработки программных инструментариев выбран алгоритмический язык программирования высокого уровня с поддержкой объектно-ориентированного подхода (Delphi).

Таблица Микроуровень Макроуровень Наименование инструментария Блок на Наименование Блок на функцион- инструментария функциональной альной модели модели Инструментарий А1 Инструментарий моделиимитационного моделирования рования потоков в сетях АИнструментарий трёхмерного Инструментарий перераспрегеометрического модели- А14 деления транспортных рования потоков в течение суток На основе современных CASE-технологий осуществляется проектирование и разработка информационного и программного обеспечения. При проектировании информационного обеспечения выполнены все этапы от построения модели, отражающей связь объектов предметной области, до автоматизированной разработки скрипта на создание базы данных (DDL).

Основу программного обеспечения составляет разработанная и расширяемая объектная модель системы, позволяющая организовать на основе принципов объектно-ориентированного подхода имитационное моделирование и визуализацию транспортных потоков на микро- и макроуровне. Логика работы программного инструментария моделирования основана на функциональной модели (см. рис. 3), отражающей взаимодействие информационного и программного обеспечения в процессе моделирования.

Для наблюдения трёхмерной визуализации движения транспортных потоков с разных точек зрения используется подсистема виртуальной реальности, построенная на базе средств управления ракурсом в библиотеке OpenGL.

Подсистема виртуальной реальности обеспечивает зрительное восприятие дорожной ситуации с позиции водителя, пешехода или произвольного наблюдателя. Основные параметры наблюдателя представлены на рис. 10.

Основными параметрами наблюдателя в подсистеме виртуальной реальности являются:

• rad – расстояние от глаза наблюдателя до точки зрения;

• rot – курсовой угол;

• ex,ey,ez – координаты глаза наблюдателя;

• px,py,pz – координаты точки зрения;

• speed – величина скорости движения;

• drot – скорость вращения (изменения курсового угла).

Представленные параметры связаны с клавиатурным управлением (табл. 2).

(ex,ey,ez) rad rot H y z (Px,Py,Pz) x x Рис. 10 Параметры интерактивного наблюдателя Таблица Клавиши Код Назначение Формулы Вверх (UP) 38 Передвижение вперёд ex=ex+ speedcos(rot) ey=ey+ speedsin(rot) Вниз (Down) 40 Передвижение назад ex=ex-speedcos(rot) ey=ey-speedsin(rot) Вправо (Right) 39 Поворот вправо rot=rot-drot Влево (Left) 37 Поворот влево rot=rot+ drot A 65 Подъём (передвижение вверх) ez=ez+ speed Z 90 Спуск (передвижение вниз) ez=ez-speed PgUP 34 Расширение поля зрения rad =rad+ 0.PgDown 35 Сужение поля зрения rad =rad-0.На основе предложенных общих математических инструментариев имитационного и геометрического моделирования и расширяемых моделей информационного и программного обеспечения реализуются программные компоненты систем поддержки проектных решений, позволяющие рассматривать различные аспекты движения транспортных потоков.

Рис. 11. Аппаратно-программный комплекс системы поддержки проектных решений Аппаратно-программный комплекс имеет клиент-серверную архитектуру (рис. 11), что позволяет обеспечить удалённую работу лиц, принимающих решение с программными инструментариями. На каждом клиенте находится программное обеспечение, включающее в себя:

• клиентскую программу, содержащую интерфейс настройки параметров моделирования (рис. 12) и подсистему имитационного моделирования;

• подсистему визуализации, осуществляющую имитационное и трёхмерное геометрическое моделирование транспортных потоков в зависимости от параметров, настраиваемых в клиентской программе (рис. 13).

Рис. 12. Интерфейс настройки параметров моделирования Рис. 13. Визуализация транспортного потока Заключение В результате диссертационного исследования решена задача проектирования комплекса математических и программных инструментариев моделирования различных аспектов движения транспортных потоков, связанных с промышленными предприятиями, а также разработки механизма их интеграции в систему поддержки проектных решений.

В результате исследований лично автором получены следующие основные выводы и результаты:

1. Разработана функциональная модель процесса выработки проектных решений по управлению транспортными потоками промышленных предприятий, описывающая механизм интеграции отдельных инструментариев моделирования транспортных потоков и потокообразующих факторов на микро- и макроуровне в единое организационно-техническое IT-решение с возможностью наращивания функционала.

2. Обосновано применение гибкой методологий разработки на основе Rational Unified Process (RUP) с заменой модели вариантов использования функциональной модели по стандарту IDEF0 при проектировании инструментариев системы поддержки проектных решений.

3. Впервые предложен подход к исследованию транспортных потоков, предполагающий рассмотрение потокообразующих факторов на основе использования новых предметных интерпретаций объектов и алгоритмов теории графов.

4. Разработано информационное и программное обеспечение инструментариев моделирования и визуализации транспортных потоков и потокообразующих факторов, удовлетворяющее требованиям расширяемости, связи с предметной областью и интеграции в систему поддержки проектных решений.

5. Применение трёхмерного геометрического моделирования в сочетании с имитационным позволяет отобразить трудноформализуемые характеристики (область видимости, зрительное восприятие движения транспортных средств) и визуализировать данные имитационного моделирования для более наглядного представления решений по управлению транспортными потоками промышленных предприятий.

6. На основе результатов исследований разработаны учебные пособия и лабораторные работы по дисциплинам «Геометрическое моделирование САПР», «Компьютерная графика» и «Компьютерные системы поддержки принятия решений» для студентов специальности САПР кафедры «Системы автоматизированного проектирования» Московского государственного горного университета.

7. Результаты диссертационного исследования апробированы и использованы в ООО «ИНЭМДорТранс» при разработке компьютерных систем поддержки принятия решений по управлению автомобильными дорогами России, о чём имеется акт о внедрении.

Основные положения диссертационного исследования опубликованы в следующих работах:

(в изданиях, входящих в перечень ВАК Минобрнауки России) 1. Аристов А.О., Фёдоров Н.В. Трёхмерное графическое моделирование транспортной системы населённого пункта // Горный информационноаналитический бюллетень.–2008.–ОВ№10.– С. 86-89.

2. Аристов А.О. Сравнительная характеристика описания логистических систем на основе IDEF0 И DFD // Устойчивое инновационное развитие.

Проектирование и управление. Электронное издание.

URL: http://rypravlenie.ru/?p=33. Аристов А.О. Гибкие методологии при разработке компьютерных систем поддержки принятия решений. // Информатизация и управление: Сборник статей — 2011 г. Отдельный выпуск Горного информационноаналитического бюллетеня (научно-технического журнала) Mining Informational and analytical bulletin (scientific and tecnica journal). - М.:Издательство «Горная книга». - 2011. - №ОВ6. - С.658-64. Аристов А.О. Модели организации движения транспортных потоков на основе дискретных структур. // Информатизация и управление: Сборник статей — 2011 г. Отдельный выпуск Горного информационноаналитического бюллетеня (научно-технического журнала) Mining Informational and analytical bulletin (scientific and tecnica journal). - М.:Издательство «Горная книга». - 2011. - №ОВ6. - С.662-65. Горбатов А.В, Аристов А.О., Моргачёв К.В. Исследование моделей в системах поддержки принятия решений по управлению транспортными потоками // Труды международного научного симпозиума «Неделя Горняка2012»: Сборник статей. Отдельный выпуск горного информационноаналитического бюллетеня (научно-технического журнала) Mining Informational and analitical bulletin (scientific and tecnica journal). - М.:

издательство «Горная книга». - 2012. - №ОВ1. - С. 354-3В других изданиях:

6. Калитин Д.В., Аристов А.О. Геометрическое моделирование САПР :

Учебное пособие. — М.:МГГУ,2011 — 145с.

7. Компьютерные системы поддержки принятия решений : учебное пособие /А.О. Аристов, К.В. Моргачёв, Л.П. Рябов, А.В. Суворов, А.М.

Фёдоров — М: МГГУ, 2012.— 172с.

8. Фёдоров Н.В., Аристов А.О. Применение моделей типовых дорожных сегментов для повышения экономической эффективности разработки систем моделирования дорожного движения. - Вестник академии промышленности и менеджмента — М.:МГИУ, 2008 — С.107-111.

9. Горбатов В.А., Аристов А.О. О пропускной способности дорожной сети при исследовании транспортных потоков // Научный вестник МГГУ. - 2010. - № 2. - C. 69-72.

10.Аристов А.О. Автоматизация проектирования и разработки баз данных с использованием UML // Проект «Самоучка», 2008. – Режим доступа:

http://samouchka.net/2007/11/21/page,1,avtomatizacija-bd-s-uml.html, свободный. — Загл. с экрана.

11.Аристов А.О. Автоматическая генерация программного кода с помощью встроенного UML в Borland Developer Studio 2006 (BDS) // Проект «Самоучка», 2008. – Режим доступа:

http://samouchka.net/2007/09/04/avtomaticheskaja_ generacija_programmnogo_koda_s_pomoshhju_vstroennogo_uml_v_borland_de veloper_studio_2006.html, свободный. — Загл. с экрана.

12.Аристов А.О., Романов Д.Ю. Графические методы построения экологических карт. Экологическая безопасность как ключевой фактор устойчивого развития. Сб. Докладов / Одиннадцатая международная экологическая конференция студентов и молодых учёных. Москва, МГГУ.

2007 г. Том 2. - Смоленск, Ойкумена, 2007. - с. 58-Зарегистрированные научно-технические разработки:

13.Горбатов В.А., Фёдоров Н.В., Ерёмин В.М., Аристов А.О. Система автоматизации имитационного и геометрического моделирования дорожного движения. Свидетельство о государственной регистрации программы для ЭВМ №2010613383.

14.Горбатов В.А, Фёдоров Н.В., Ерёмин В.М., Петров А.Е., Бадалян А.М., Калитин Д.В., Чуклинов Н.Н., Аристов А.О., Моргачёв К.В., Лашин В.В., Матвеев В.В., Мелымко И.О., Пушкина Н.Б., Рожков М.С. Компьютерная система поддержки принятия решений по управлению транспортными потоками. Свидетельство ОФЭРНиО ИНИМ РАО №15264 от 27.01.2010.

Инв. номер ВНТИЦ №50201000215. Аристов А.О. Функциональная модель процесса принятия решений в компьютерной системе поддержки принятия решений по управлению транспортными потоками.Свидетельство ОФЭРНиО ИНИМ РАО №175от 17.11.2011.

16.Аристов А.О. Модель управления суточным движением транспортных потоков на основе перераспределения рабочего времени предприятий.Свидетельство ОФЭРНиО ИНИМ РАО №17600 от 17.11.2011.

Подписано в печать «___» __________ 201_ г. Формат 60х90/Объем 1 п.л. Тираж 100 экз.

Заказ № Отдел печати Московского государственного горного университета, Москва, Ленинский проспект, д.






© 2011 www.dissers.ru - «Бесплатная электронная библиотека»

Материалы этого сайта размещены для ознакомления, все права принадлежат их авторам.
Если Вы не согласны с тем, что Ваш материал размещён на этом сайте, пожалуйста, напишите нам, мы в течении 1-2 рабочих дней удалим его.