ПРИМЕНЕНИЕ ЗОЛЬ-ГЕЛЬ ТЕХНОЛОГИИ ДЛЯ ПОЛУЧЕНИЯ

172

173

Остановимся  подробнее  на  веществах,  которые  являются  «виновниками»  образования  золя, 

на  тех  веществах,  благодаря  которым  в  водно-спиртовых  растворах  образуются  золи.  Их  называют 

прекурсорами (precursor в переводе с английского – “предшественник”). Как правило, это соединения, 

способные к гидролизу: алкоксиды металлов M(OR) n, где M – металл, OR – алкоксильные группы 

(например,  CH

3

O–,  C

2

H

3

CH

2

O–),  алкоксисоединения,  соли,  кислоты.  Алкоксиды,  в  которых  место 

металла занимает кремний, называются алкоксисоединениями (например, Si (OR)

4

). 

Большинство  золей  готовятся  со  спиртовых  растворов  прекурсоров  алкоксисилана,  таких  как 

ТЭОС.  Применение таких  растворов в промышленных целях абсолютно неприемлимо. Для применения 

в промышленности настоятельно рекомендуется разбавление раствора водой для получения водного 

золя с пониженным содержанием органических растворителей. 

Альтернативным  методом  приготовления  водных  нанорастворов      может  быть  изготовление 

их  из  водного  метасиликата  натрия  [4].  Такие  золи  производятся  в  промышленных  масштабах  из 

кремнезема  и  карбоната  натрия,  расплавленных  и  смешанных,  образующих  силикат  натрия.  Эти 

силикаты  растворяются  в  горячей  воде  или  паре,  образуя  жидкое  стекло.  Путем  ионного  обмена 

натрий  удаляется  из  раствора,  при  этой  мягкой  нейтрализации  образуется  ортокремниевая  кислота. 

Из-за низкой стабильности ортокремниевой кислоты возникают реакции конденсации, впоследствии 

ведущие к образованию коллоидных частиц кремнезема. 

Использование жидких стекол распространено повсеместно: благодаря коллоидно-химическим свойствам 

и высокой концентрации оксида натрия или калия, в таких отраслях промышленности, как производство моющих 

средств и средств химической чистки; при окрашивании и отбеливании тканей в качестве буфера, коагулянта при 

промывке тканей, антикоррозионного агента для защиты резервуаров и трубопроводов; в процессах  окрашивания 

- моющего средства при удалении загрязнений с волокон тканей. Жидким стеклом можно пропитывать ткани, 

бумагу, картон для придания им большей плотности и огнестойкости, с  его помощью можно защитить деревянные 

поверхности от появления на них плесени или грибка.

Анализ литературных данных  показывает, что золь-гель технология является  перспективным 

методом  получения  защитных  покрытий.  Поэтому  исследования,  посвященные  разработке  методов 

получения  антимикробных    целлюлозных    материалов  с  заданными  свойствами  по  золь  -  гель 

технологии,  а  также  изучению  свойств  и  наиболее  эффективных  областей  применения  указанных 

материалов, имеют большое научное и практическое значение. 

СПИСОК ЛИТЕРАТУРЫ

1. Brinker, C.J., Scherer, G.W. Sol–Gel Science: The Physics and Chemistry of Sol–Gel Processing, 

Harcourt Brace Jovanovich (Academic Press, Inc.), Boston. 1990,  р 881.

2. Boris Mahltig, Torsten Textor. Nanosols and textiles 2008, р 237.

3. Васькевич В.В., Гайшун В.Е., КоваленкоД.Л., Сидский В.В. Защитные золь-гель покрытия с 

гидрофобными свойствами // Проблемы физики, математики и техники – 2011. – № 3 (8) – С. 15 – 19.

4. Yanjun Xing Ж  Xiaojun Yang Ж Jinjin Dai,Antimicrobial finishing of cotton textile based on water 

glass by sol–gel method, J Sol-Gel Sci Technol, 2007, рр 187-192.

УДК 687.05

ОПТИМИЗАЦИЯ РАСПРЕДЕЛЕНИЯ ИСПОЛНИТЕЛЕЙ НА РАБОЧИЕ МЕСТА В 

ШВЕЙНОМ ЦЕХЕ С ПРИМЕНЕНИЕМ МАТЕМАТИЧЕСКОГО 

МЕТОДА ЛОКАЛЬНЫХ ВАРИАЦИЙ

Овчинникова М. В., инженер, Заев В. А. профессор., д.т.н., Мокеева Н. С., профессор., д.т.н.,

НТИ (филиал) МГУДТ, Новосибирск, Россия

E-mail: TDSHI2006@yandex.ru

Самым сложным и трудоемким процессом в технологической подготовке производства к запуску 

новых моделей в поток, является составление организационно-технологической схемы потока (ОТС). 

Грамотно скомплектованные операции позволяют равномерно загрузить исполнителей в потоке, тем 

самым  снизить  длительность  производственного  цикла,  уменьшить  время  простоев  оборудования, 

172

173

повысить  индивидуальную  производительность  исполнителей  и  уменьшить  запасы  незавершенного 

производства на всех участках в потоке. [1]

Задача  комплектования  операций  является  многовариантной,  плохо  формализуемой,  требует 

использования  интуитивных  и  творческих  способностей  технолога,  поэтому  наиболее  актуальным 

становится разделение труда в автоматизированном режиме.  В настоящее время известны два основных 

подхода к использованию средств автоматизации процесса распределения работ между исполнителями.

Первый подход предполагает простую автоматизацию ручного труда. В этом случае компьютер 

используется  в  качестве  инструмента  для  ускорения  процесса  формирования  организационных 

операций - технолог в интерактивном режиме подбирает технологически неделимые операции (т.н.о.) 

в организационные. Такой подход не является наилучшим, т.к. не позволяет получить оптимальный 

вариант разделения труда, тем не менее он способствует сокращению затрат времени на подготовку 

производства, избавляя технолога от наиболее трудоемких и рутинных этапов комплектования.

В  основу  второго  подхода  к  автоматизации  процесса  составления  ОТС  положено  применение 

математических методов. Число технологически неделимых операций, описывающих изготовление одного 

изделия, достаточно велико (до 250 операций), поэтому при комплектовании их в организационные возникает 

огромное количество всевозможных вариантов объединения, из которых требуется выбрать оптимальный. 

В технологической последовательности обработки любого изделия имеется ряд технологических 

операций различной трудоемкости, которые можно подразделить на секции, например: заготовительная, 

монтажная и секция влажно-тепловой обработки (ВТО). В свою очередь, в заготовительной секции 

все операции можно разделить на группы: группа по обработке переда, спинки, рукава, подкладки, 

воротника и т.д. В заготовительной секции работа групп производится параллельно, а внутри групп 

последовательно. В монтажной и отделочной секциях обработка производится последовательно. 

В работе авторами для решения минимаксных задач для распределения исполнителей на рабочие 

места и распределения исполнителей между секциями и группами места в потоке по изготовлению 

мужских костюмов предлагается использовать  метод локальных вариаций. 

Данный метод позволяет рассмотреть все варианты распределения исполнителей на рабочие места и 

выбрать оптимальный, а также позволяет учесть индивидуальную производительность труда исполнителей. 

Суть  метода  локальных  вариаций  заключается  в  том,  что  варьируются  значения  переменных 

на  величину  шага  варьирования 

  и  выбираются  те  значения,  которые  приведут  к 

улучшению  значения целевой функции (1), (4)  при удовлетворении ограничений (2), (3) и (5),(6) [2]

где, n – номер итерации;

 – шаг варьирования

 – начальные произвольные значения переменных.

При этом начальное распределение исполнителей  выполняется произвольным образом. Далее 

определяются  наиболее  и  наименее  загруженные  места  и  подвергаются  варьированию  значения 

переменных по этим местам.

На первом этапе задача   оптимизации распределения исполнителей между секциями и группами 

внутри каждой секции может быть записана в следующем виде. 

                                     

                                          

                                                                                                                            (1)

                                                       

                                           (2)    

  

                                                

                                (3)   

174

175

где, 

 – Общее число исполнителей;

   - Ограничение на число рабочих мест в i-ой группе;

S – число секций;

 – Организационные операции (  =1,2,…,n);

- трудоемкость j-той организационной операции в i-той секции; 

– Количество исполнителей в i-той секции

На  втором  этапе  необходимо  оптимизировать  распределение  исполнителей  внутри    каждой 

группы.  При этом задача распределения исполнителей на рабочие места сводится к решению задачи о 

назначениях  с максимальной производительностью потока  и может быть записана  в виде: 

                   

                     (4)

 

           

                                

                                       (5)

 

                               

                                        (6)

где,   – Организационная операция (о.о.) (  =1,2,…,n) 

 – количество о.о. внутри группы (

 =1,2,…,n) 

- трудоемкость организационной операции; 

 – Число исполнителей в i-ой группе на j-ой организационной операции (число рабочих мест)

 -  производительность i - ого исполнителя на j - ом рабочем месте.

Таким образом целью математического моделирования в данной работе является обеспечение 

оптимального  распределения  численности  рабочих  в  потоке  агрегатно-группового  типа  по 

изготовлению мужских костюмов. Распределение исполнителей происходит в три этапа: распределение 

исполнителей по секциям, затем в заготовительной секции между группами, после чего распределение 

производится между организационными операциями внутри групп и секций с учетом индивидуальной 

производительности труда.

В качестве методики решения данных задач был выбран метод локальных вариаций, который позволяет 

выявить все возможные варианты распределения исполнителей и выбрать наиболее оптимальный вариант.

СПИСОК ЛИТЕРАТУРЫ

1. Системное проектирование гибких потоков в швейной промышленности. / Мокеева Н. С. М.: 

ИИЦ МГУДТ, 2003. - 240 с.

2.  Метод  локальных  вариаций  –  [Электронный  ресурс]  http://ouek.onu.edu.ua/uploads/courses/

varcalculus/Лабораторная%20работа%20№3.%20Указания.pdf.

УДК 687.03

ТЕПЛОВОЙ БАЛАНС СПОРТСМЕНА ГОРНОЛЫЖНИКА В УСЛОВИЯХ 

ПОНИЖЕННЫХ ТЕМПЕРАТУР

Кузнецова В.С., Заев В. А. профессор., д.т.н., Мокеева Н. С., профессор., д.т.н.,

НТИ (филиал) «МГУДТ», Новосибирск, Россия

В настоящее время  растет популярность экстремальных видов спорта, что выдвигает на передний 

план  задачу  целенаправленного  улучшения  ассортимента  и  качества  спортивной  одежды,  которая 

занимает особое место в комплексе мероприятий по обеспечению успешной и безопасной деятельности 

спортсменов[1, 2]. Горнолыжный спорт, отличающийся высокими физическими нагрузками на человека 

при прохождении трассы, вызывает постоянно растущий интерес. 

174

175

Одежда,  которую  используют  спортсмены  во  время  соревнований,  существенно  влияет 

на  спортивный  результат,  поэтому  к  ней  предъявляются  высокие  требования.  Наиболее  важным 

требованием  к  спортивной  одежде  является  комфорт  при  ее  эксплуатации,  а  именно  обеспечение 

необходимых гигиенических и теплозащитных показателей изделий. Костюм для горнолыжного спорта 

должен  защищать  человека  от  воздействия  погоды  в  условиях    пониженных  температур,  при  этом 

отводя влагу из пододежного пространства, то есть обеспечивать тепловой баланс тела спортсмена во 

время прохождения дистанции и тренировок. 

Тепловой баланс в системе «окружающая среда-человек-одежда» важен в горнолыжном спорте, 

поскольку климатические условия на трассах относятся к деятельности при низких температурах, а 

физическая  активность  спортсмена  очень  высокая.  При  высоких  нагрузках  тело  человека  выделяет 

большое количество тепла, которое необходимо сохранить с помощью одежды, а также одновременно 

с этим защитить от воздействия холода извне. 

При  проектировании  одежды  для  горнолыжного  спорта  необходимо  учитывать  физиологию, 

процесс и органы теплопродукции человека. Наибольшее количество тепла образуется в ядре тела, а 

также в мышцах при их тоническом напряжении и сокращении. При переохлаждении эффективность 

работы мышц замедляется, возможно ухудшение координации, что отрицательно повлияет на результат 

спортсмена. Также во время проведения соревнований чередуется активная физическая деятельность 

(непосредственное прохождение трассы) и нахождение в состоянии покоя (ожидание начала, путь к 

трассе на подъемнике, отдых и ожидание результатов после спуска), для них характерны разные уровни 

физической  нагрузки.  В  этом  случае  для  расчета  теплового  баланса  будем  использовать  уравнение 

теплопроводности с наличием внутренних источников тепла. Принимая в качестве расчетного элемента 

одежды цилиндрическую многослойную оболочку, запишем систему дифференциальных уравнений 

для каждого слоя:

176

177

где: α – коэффициент теплоотдачи.

Для решения поставленной задачи использовался программный модуль «STR_11», реализующий 

метод элементарных балансов  А.П.Ваничева[4].

Численные расчеты проводились для комплекта горнолыжной одежды, состоящей из двух слоев: 

термобелья и ветрозащитного комбинезона. При этом суммарное тепловое сопротивление составляло 

3 clo, теплопродукция спортсмена в  состоянии покоя в среднем принималась 0 Вт, а  при прохождении 

горнолыжной трассы - 500 Вт [3].

Анализ  полученных  результатов  показал,  что  во  время  прохождения  трассы  и  в  состоянии 

покоя наибольшие потери тепла происходят в области спины, грудной клетки и верхних конечностей. 

Поэтому  для    предотвращения  переохлаждения  спортсмена    необходима  корректировка  выбранных 

конструктивных    решении  горнолыжного  костюма,  путем  введения  дополнительных    утепляющих 

вставок или накладок на выявленных участках.

СПИСОК ЛИТЕРАТУРЫ

1. Цыгельнюк В.В., Мокеева Н.С., Глушкова Т.В. Проектирование сноубордической одежды из 

инновационных материалов (монография).- Новосибирск, Изд-во Сиб. гос. унив. вод. трансп., 2015.

2. Заев В.А., Мокеева Н.С., Горкунова С.Ю. Проектирование спортивной одежды для людей с 

ограниченными  возможностями  с  целью  их  социальной  адаптации  /В.А.  Заев,  Н.С.  Мокеева,  С.Ю. 

Горкунова. - Новосибирск: Из-во Новосиб. гос. акад. вод. трансп., 2014.

3. Дьяченко Ю.В., Чичиндаев А.В. Численное моделирование системы терморегуляции человека: 

учеб. Пособие. – Новосибирск: Изд-во НГТУ, 2000.

4.  Ваничев  А.П.  Приближенный  метод  решения  задач  теплопроводности  при  переменных 

константах. – «Изв. АН СССР. ОТН», 1946, № 12, с. 1767-1774.

176

177

СЕКЦИЯ 3

Технологиялық 

процестерді 

механизациялау, 

автоматтандыру және  

ақпараттандыру

Механизация, 

автоматизация и 

информатизация 

технологических процессов

 

178 

 

УДК 004:005 

 

ПОДВОДНЫЕ КАМНИ, ЛОВУШКИ ПРИ ИСПОЛЬЗОВАНИИ СТАНДАРТНЫХ 

КОМПЬЮТЕРНЫХ СРЕДСТВ В ЗАДАЧАХ МЕНЕДЖМЕНТА ПЕРСОНАЛОМ ВУЗА 

 

Крученецкий В.З., и.о. проф., Заурбеков Н.С., нау рук., д.т.н., доцент.,  

Айдауова А.А., магистрант 

Алматинский технологический университет, г. Алматы, Республика Казахстан 

Е-mail: kruchen_37@mail.ru., aigolyek@mail.ru 

 

При  оценке  и  анализе  результатов  исследований  эффективности  использования  стандартных 

компьютерных  средств  в  решении  задач  менеджмента  персоналом  ВУЗа  на  примере  задачи 

прогнозирования,  моделей  и  методов,  а  также  компьютерных  средств,  исследователя  подстерегают 

возможные  ошибки,  подводные  камни  или  ловушки,  сводящиеся  либо  к  неправильному  выбору 

предмета  анализа,  либо  к  неправильной  интерпретации  результатов [1,3]. Причин  для  этого  может 

быть несколько, они могут быть связаны с описательными статистиками и этическими проблемами, 

некорректно выбранными методами или/и моделями, алгоритмами и вычислениями количественных 

показателей,  программными  продуктами,  их  возможностями    и  проблемами.  Рассмотрим  основные 

меры по минимизации и устранению. 

Как известно,  на одном из первых этапов  работы с данными описывается их набор с помощью 

различных статистик, описывающих его средние значения, разброс и вид распределения. Следующим 

этапом  является  анализ  и  интерпретация  данных.  Трактование  данных  может  быть  объективным, 

либо  субъективным.  Объективность  анализа  данных  обеспечивается  правильным  выбором  сум-

марных количественных показателей распределения. Оценки среднего значения и разброса данных.  

Существующие способы оценки среднего значения и разброса имеют как преимущества, так и 

недостатки. Следовательно, чтобы избежать связанных с ними ловушек, обеспечить объективный и 

беспристрастный  анализ,  в  первую  очередь  следует  выбрать  правильную  статистику.  Необходимо 

подумать, если распределение данных имеет небольшую асимметрию следует ли выбирать медиану, 

а  не  среднее  арифметическое?  Какой  показатель  более  точно  характеризует  разброс  данных: 

стандартное  отклонение  или  размах?  Следует  ли  констатировать  положительную  асимметрию 

распределения или отрицательную? 

С  другой  стороны  интерпретация  данных  является  субъективным  процессом,  так  как  разные 

люди приходят к разным выводам, истолковывая одни и те же результаты. Субъективность следует 

компенсировать  беспристрастностью,  нейтральностью  и  ясностью  выводов.  Естественно,  что  от 

описательной  статистики  следует  строго  использовать  статистические  выводы,  базирующиеся  на 

теории вероятности.  

Следует учесть, что при рассмотрении распределений данных в основе статистических выводов 

лежат  выборочные  распределения,  основной  целью  которых  является  извлечение  информации  из 

выборочных наблюдений и применение для оценки свойств всей генеральной совокупности.  

Очень  важно  применять  в  статистических  выводах  методы  построения  доверительных 

интервалов и проверки гипотез. 

 

При выборочном исследовании генеральной совокупности и формулировании статистических 

выводов  часто  возникают  этические  проблемы.  Основная  из  них – как  согласуются  доверительные 

интервалы  и  точечные  оценки  выборочных  статистик.  Публикация  точечных  оценок,  как  правило, 

имеющая 95%-й доверительный уровень, и объема выборки, на основе которых они получены, может 

породить  недоразумение,  создав  впечатление,  что  точечная  оценка  именно  то,  что  характеризует 

свойства  всей  генеральной  совокупности.  Но  необходимо  помнить,  что  главными  должны  быть  не 

точечные, а интервальные оценки. Кроме того, необходимо особое внимание обратить на правильный 

объем выборки.  

Чтобы  показать  обоснованность  полученных  точечных  оценок,  необходимо  указывать,  объем 

выборки,  на  основе  которой  они  получены,  границы  доверительного  интервала  и  его  уровень 

значимости. 

Очень  важно  помнить  о  потенциальных  проблемах  и  этических  вопросах,  связанных  с 

проверкой  гипотез.  Ясно,  что  основные  принципы  проверки  гипотез  используются  для  анализа 

разности  между  выборочными  оценками,  т.е.  статистиками,  и  характеристиками  генеральной 

совокупности,  т.е.  параметрами.  Чтобы  избежать  возможного  искажения  результатов  необходимо 

 

179 

 

применять правильный метод сбора данных. Действенным методом при этом является использование 

процедур  рандомизации,  односторонних  критериев,  их  мощности,  выбор  уровня  значимости, 

обоснование статистической значимости и практической ценности. 

Ловушки регрессионного анализа возникают, как правило, если: 

1. 

Игнорируются условия применимости метода наименьших квадратов; 

2. 

Произошла ошибочная оценка условий применимости  метода наименьших квадратов; 

3. 

Сделан  неправильный  выбор  альтернативных  методов  при  нарушении  условий 

применимости  метода наименьших квадратов; 

4. 

Выполнена  экстраполяция  регрессии  за  пределы  диапазона  изменений  объясняющей 

переменной; 

5. 

Произошла путаница статистической и причинно-следственной зависимости. 

В части использования стандартных компьютерных средств также возможны подводные камни 

[2,3], 

связанные  не  только  с  изложенными  выше  ловушками,  но  и  тем,  что  с  точки  зрения 

регрессионного анализа наборы данных могут быть совершенно идентичными, т.е. иметь одни и те 

же  параметры  регрессии,  и  вычисление  их  основных  параметров,  таких  как:  сдвига,  наклона, 

коэффициента  смешанной  корреляции,  не  может  выявить  разницы  между  наборами  данных. 

Построение  разброса  и  графиков  остатков  может  выявить  их  отличие.  Другим  методом, 

позволяющим  выявить  отличие  наборов  данных,  в  частности,  если  на  их  диаграммах  разброса 

имеются явные выбросы, является метод анализа влияния. 

Таким  образом,  графики  остатков  являются  необходимыми  и  должны  быть  неотъемлемой 

частью регрессионного анализа. 

 

СПИСОК ЛИТЕРАТУРЫ 

1.

 

Мескон М.Х., Альберт М., Хедоури Ф. Основы менеджмента; Пер. с англ,- М.2Дело2,2002,-702 с. 

2.

 

Д.  Мур,  Р.  Уэдерфорд  и  др.  Экономическое  моделирование  в MICROSOFT EXCEL, 6-е  издание.-М- 

Санкт-Петербург- Киев,2007. 1310c., ил. 

3.

 

Крученецкий  В.З.  и  др.  Некоторые  аспекты  прогнозирования  бизнес-процессов  с  использованием 

методов  анализа  временных  рядов  и  стандартных  программных  средств.  Ж-л  Вестник  АТУ.  Выпуск 5 (101), 

Алматы. 2013. С 39-46 

 

 

 

ӘОЖ 338.138:640.4 

жүктеу/скачать 7,74 Mb.

Достарыңызбен бөлісу: