Методическое пособие 801

11.Колчунов, Вл. И. Жесткость железобетонных составных конструкций при наличии различных трещин / Вл. И. Колчунов, И. А. Яковенко, Я. В. Лымарь // Строительство и реконструкция. — 2015. — № 5 (61). — С. 17—24.

12.Мурашев, В. И. Трещиноустойчивость, жесткость и прочность железобетона / В. И. Мурашев. — М.: АСВ, 1950. — 472 с.

13.Федоров, В. С. Элементы теории расчета железобетонных составных конструкций / В. С. Федоров, Х. З. Баширов, Вл. И. Колчунов // Academia. Архитектура и строительство. — 2014. — № 2. — С. 116—118.

14.Brown, R. D. Design Prediction of the Life for Reinforced Concrete in Marine and Other Chloride Environments / R. D. Brown // Durability of Building Materials. — 1982. — Vol. 1. — P. 113—125.

15. Frangopol, D. M. Reliability of reinforced concrete girders under corrosion attack / D. M. Frangopol //

J.Struct. Eng. — 1997. — Vol. 123 (3). — P. 286—297.

16.Klueva, N. Criterion of crck resistance of corrosion damaged concrete in plane stress state / N. Klueva,

S.Emelyanov, V. Kolchunov, M. Gubanova // Procedia Engineering. — 2015. — № 117. — P. 179—185.

17.Kolchunov, V. Durability corrosion concrete at simultaneous manifestation of power and environmental influences / V. Kolchunov, N. Androsova // Building and Reconstruction. — 2013. — № 5. — P. 3—8.

18.Liu, Y. Modeling the Time-to-Corrosion Cracking of the Cover Concrete in Chloride Contaminated Reinforced Concrete Structures / Y. Liu. — Virginia, USA, 1996. — 128 p.

19.Prudil, S. Mathematical expressions of concrete changes due to corrosion / S. Prudil // Acta Univ. Agric. Brno. — 1977. — № XXV. — P. 109—119.

20.Saetta, A. The numerical analysis of chloride penetration in concrete / A. Saetta // J. ACI Mat. — 1993. — Vol. 90 (5). — P. 441—451.

CRACK-RESISTANCE AND STRENGTH OF A CONTACT JOINT

OF A REINFORCED CONCRETE COMPOSITE WALL BEAM

WITH CORROSION DAMAGES UNDER LOADING

N. V. Fedorova1, M. S. Gubanova2

National Research University «Moscow State University of Civil Engineering»1

Russia, Moscow

Southwestern State University2

Russia, Kursk

1D. Sc. in Engineering, Prof. of the Dept. of Reinforced Concrete and Stone Structures, tel.: +7-960-697-12-30, e-mail: fenavit@mail.ru

2Lecturer of the Dept. of Unique Buildings and Structures, tel.: (4712)22-24-61, e-mail: asiorel@mail.ru

Statement of the problem. The main problem with calculating ferroconcrete composite structures has to do with determining a shear modulus in the contact area of the elements of these structures. Considering a long-term mode character of their loading and likely corrosion damage during their operation, it is of interest to develop a deformation model and the of criteria and crack-resistance of the contact area of a composite flat stressed ferroconcrete structure.

Results. The model is suggested based on the deformation expressions for complex stressed reinforced concrete elements as well as a criterion of strength and crack resistance of a flat stressed corrosiondamaged element in the contact area of a ferroconcrete wall beam and physical equations for the reinforced concrete element with corrosion damages and intersecting cracks written in the form of relationships between finite stress and deformation increments. Compliance matrix of flat stressed reinforced concrete element is obtained that models the contact area of composite wall beam and takes in a count long-term deformation, corrosion damages and concentrated shear at intersections cracks formation.

Conclusions. The presented results can be used in practical methods of calculation of deformations and long-term strength of reinforced concrete composite structures operating with cracks. An example of calculating a reinforced concrete beam of a composite section is given. The calculation results are compared with the data of experimental studies and it shows effectiveness.

Keywords: reinforced concrete, flat-stressed element, corrosion, composite construction, scheme of intersecting cracks.

21

Научный журнал строительства и архитектуры

УДК 624.014.2

ИНТЕГРАЦИЯ ИНСТРУМЕНТОВ СТРУКТУРНОЙ И ПАРАМЕТРИЧЕСКОЙ ОПТИМИЗАЦИИ

НА ЭТАПЕ ПОИСКОВОГО ПРОЕКТИРОВАНИЯ СТАЛЬНЫХ КОНСТРУКЦИЙ

А. А. Василькин1

Национальный исследовательский Московский государственный строительный университет1 Россия, г. Москва

1 Канд. техн. наук, доц. кафедры металлических и деревянных конструкций, тел.: +7-917-501-56-29, e-mail: vergiz@mail.ru

Постановка задачи. Чем больше проектных решений на поисковом этапе проектирования удастся синтезировать инженеру, тем больше вероятность, что принятый окончательный вариант будет наиболее эффективным и экономичным. Однако в современных рыночных условиях проектировщик не обладает необходимым временем для разработки, анализа и сравнения сколь-нибудь существенного количества вариантов. Для решения этой проблемы целесообразно использовать высокие вычислительные возможности современных программных средств.

Результаты и выводы. Для реализации автоматизированного поиска проектных решений предложено разработать вычислительное средство, применение которого существенно повысит производительность проектировщика и снизит трудоемкость проектирования. В качестве основы вычислительного средства приняты методы структурной и параметрической оптимизации. Показана эффективность их использования при синтезе проектных решений, построены схемы, иллюстрирующие и поясняющие внедрение структурной оптимизации в традиционное проектирование стальных конструкций.

Ключевые слова: оптимальное проектирование, параметрическая оптимизация, синтез проектных решений.

Введение. Одним из направлений развития систем автоматизированного проектирования является автоматизация процесса поиска проектных решений [2]. Традиционно считается, что полностью процесс проектирования не может быть автоматизирован, поскольку поиск и принятие проектных решений является одной из творческих задач инже- нера-проектировщика, решение которой во многом основано на интуиции и опыте [5]. В то же время можно выделить формально разрешимые процедуры, реализация которых посредством информационных технологий позволяет решить ряд проектных задач автоматизированно [4].

К подобным задачам относится задача поиска совокупности варьируемых параметров проектных решений, удовлетворяющих заданным критериям и ограничениям [9]. Одним из методов поиска параметров в пространстве решений, широко применяемых при проектировании, является нелинейное программирование [20, 21, 22]. Однако в практике строительства, связанной с дискретным характером варьируемых параметров и сложностью формализации целевой функции, использование нелинейного программирования встречается редко, поскольку требует от инженеров глубоких знаний теории оптимизации.

Методологически задача поиска проектных решений при проектировании строительных объектов может рассматривается как совокупность двух основных задач: синтеза структуры объекта проектирования и синтеза параметров объекта проектирования — выбор числовых значений переменных параметров элементов структуры.

© Василькин А. А., 2018

22

Для получения эффективного решения данная методология должна базироваться на широком использовании возможностей современных информационных технологий и методов оптимизации [24]. В основе методологии лежит использование вычислительных методов поиска на имитационных моделях объекта проектирования, применение принципов декомпозиции сложных моделей и организация системного процесса проектирования. В поисковом проектировании инженер должен одновременно учитывать различные цели проектирования

итребования, предъявляемые к конструкции, как возможные в количественном выражении, так и те, которые не могут быть выражены количественно, например архитектурная выразительность. Многие из этих целей и требований могут противоречить друг другу, что говорит о необходимости принятия решения инженером.

Для того чтобы сделать конструкцию лучше в общем, методика оптимизации должна помочь инженеру управлять все более усложняющимися областями проектирования, давая возможность для синтеза нескольких вариантов проектных решений.

Учитывая возможности современного программного обеспечения, использование вычислительных методов в области структурной и параметрической оптимизации инженерного

иархитектурного проектирования дает возможность углубленного анализа и расширяет спектр анализируемых конструкций на начальных этапах проектирования, поскольку позволяет повысить скорость поиска и принятия проектных решений, в том числе с учетом изменчивости воздействий на последующих этапах жизненного цикла конструкции. Подобные задачи успешно решаются при синтезе топологии конструкций покрытия [11], структурных конструкций [13], поиске компоновки здания [9].

Структурная и параметрическая оптимизация является той методологией, которая помогает решать поставленные задачи, удовлетворять нужды инженеров и направлять вектор поиска решений в вариантном проектировании. Структурная и параметрическая оптимизация широко применяется в машиностроении [6, 12], авиастроении [7], разработаны алгоритмы для решения проблем и практических задач в строительстве [16, 17], имеются примеры проведения структурной оптимизации при поисковом, концептуальном проектировании [13]. Тем не менее для сложных задач с большим числом переменных параметров, к которым относится строительство, у современных инструментов проектирования не хватает функциональности для обеспечения широкого использования методов оптимизации. Также большинство алгоритмов оптимизации направлено больше на решение чисто инженерных проблем, чем на синтез конструктивных решений и поисковое проектирование [1, 15]. Зачастую возможности инженеров по синтезу структуры ограничиваются недостаточно эффективной обратной связью, которая влияет на поиск решения. В результате такой эффективный и мощный метод, как структурная и параметрическая оптимизация, позволяющий значительно снизить стоимость и трудоемкость проектирования, используется в недостаточном объеме в процессе проектирования.

Таким образом, существует необходимость проведения исследования, направленного на увеличение доступности, простоты использования и гибкости процессов оптимизации для оказания помощи инженерам при поиске эффективных проектных решений на начальных этапах проектирования.

1.Существующие исследования. Большой начальный вклад в методы параметрической и структурной оптимизации внесли многие отечественные и зарубежные исследователи [3, 25]. Сюда относятся работы в области численной оптимизации [3], использования генетического алгоритма [8, 10, 23]. Хотя эти исследования указывают на огромный потенциал структурной и параметрической оптимизации для использования в области проектирования, достаточно мало работ уделяет внимание возможности интерактивного применения проектировщиками методов оптимизации для решения задач и достижения целей проектирования. Также многие имеющиеся вычислительные средства требуют сложной предваритель-

23

Научный журнал строительства и архитектуры

ной подготовки и манипуляций, длительной настройки, а также сложной передачи информации между разными программами, что снижает возможности их применения на практике.

Решение перечисленных задач можно осуществить, используя информационную технологию поддержки поиска проектных решений, в рамках которой реализуется применение эволюционных принципов многоцелевой параметрической оптимизации со сложными целевыми функциям [2]. Данная подсистема включает в себя такие функции, как поиск компромиссов, обеспечение разнообразия решений, коррекция цели проектирования во время поиска решений, визуализация и экспорт результатов, что позволяет синтезировать оптимальные конструкции в процессе поискового проектирования. Особенно эффективна интеграция подобных систем с используемыми в проектировании CAD-программами с опорой на функциональные возможности существующих инструментов [18, 19].

2. Структурная оптимизация на этапе поискового проектирования. В настоящей статье описано применение методов структурной и параметрической оптимизации, а также предложены подходы к их интеграции в процесс поиска проектных решений на этапе вариантного проектирования.

Структура проектируемого объекта представляет собой некую систему, описывающую совокупность составных элементов и связей между ними. Полную совокупность элементов, определяющих объект проектирования, можно представить как имитационную модель объекта. В зависимости от этапа проектирования, степени детализации и проработки проектного решения имитационная модель может отражать различные характеристики проектируемого объекта [14]. Описание имитационной модели может осуществляться в различной форме, это может быть математическая зависимость, чертеж или информационная (числовая) модель.

С помощью структурного синтеза эффективно осуществлять выбор рациональной структуры объекта проектирования. Каждая структура обладает набором параметров, которые инженер может принять в качестве варьируемых или неизменных. Выбор числовых значений совокупности варьируемых параметров, например класс стали, тип сечения, размер сечения и т. д., составляет задачу параметрического синтеза.

Методология поиска структуры объекта проектирования представлена на рис. 1.

Рис. 1. Методология выбора структуры объекта проектирования

24

При формировании структуры проектировщик имеет дело с формально неопределенными структурными связями и качественными критериями, поэтому на данном этапе формирование исходной структуры осуществляется с учетом неформального описания проектируемого объекта [3].

Одним из основных принципов, заложенных в большинстве методов оптимизации, является использование модели, имитирующей реальный объект проектирования, и организация по ней цикла проектирования. Процесс автоматизированного проектирования основан на использовании модели как средства анализа и процедуры выбора параметров как средства автоматизированного поиска решения. В целом система автоматизированного проектирования может обладать различными средствами для формирования структуры и выбора параметров в зависимости от этапа проектирования, то есть стоящих перед проектировщиком целей.

Для практического применения методики структурной оптимизации необходимо разработать программное средство, которое будет автоматизированно выполнять поиск оптимальной структуры проектируемого объекта. Очевидно, что на сегодня инженер во многом самостоятельно принимает решения, но в то же время можно выделить формализуемые процедуры, которые можно представить в виде алгоритма. В дальнейшем при решении подобных задач логично ожидать все большего применения САПР, что связано с развитием вычислительных технологий и мощностей.

Исходными данными для проектирования объекта являются техническое задание, которое содержит указание функционального назначения объекта, условий эксплуатации (района строительства, технологических воздействий), технологии процесса для промышленных зданий, а также описание среды, в которой осуществляется функционирование и проектирование объекта в виде набора неварьируемых параметров, не подлежащих изменению по замыслу проектировщика. Анализируя техническое задание инженер, на основе своего опыта задает критерии синтеза проектного решения и налагаемые ограничения.

Следующие этапы описывают работу модели программного средства при синтезе структуры проектируемого объекта.

В разрабатываемом вычислительном средстве создается база данных, в которой приведены группы объектов проектирования (балочные конструкции, промышленные здания, листовые конструкции, высотные конструкции и т. п.) и для каждой группы приведен перечень возможных для применения конструкций и элементов.

Этап 1. Менеджер загрузки представляет пользователю на выбор список элементов проектируемой системы из базы данных.

Этап 2. Для своего объекта проектирования пользователь выбирает из списка конкретный элемент.

Этап 3. Пользователь устанавливает пороговые значения соответствующих переменных параметров.

Этап 4. Вычислительное средство высчитывает по заложенному алгоритму и представляет пользователю возможные значения варьируемых параметров структуры объекта с учетом ограничений, связанных с транспортным габаритом, возможности изготовления и монтажа, особенностей условий эксплуатации и т. п.

На последнем этапе пользователь задается критерием оптимальности, на основе которого выбирается оптимальное решение из всех предложенных программных средством вариантов. Данный критерий представляет собой набор выходных функций имитационной модели и соответствующих им ограничений в виде числовых или качественных значений, которым должны удовлетворять эти показатели. При оптимизации одна из таких функций может быть принята в качестве целевой. В этом случае в процессе синтеза она должна достигать экстремума — максимума или минимума.

25

Научный журнал строительства и архитектуры

Этап 5. Затем структура последовательно меняется среди обозримого числа возможных вариантов ее выполнения, для каждой структуры осуществляются процедуры параметрического синтеза. Варианты структуры могут задаваться пользователем и иметь таким образом достаточно небольшой спектр либо синтезироваться с помощью генетического алгоритма.

Рассмотрение представленной методики проектирования позволяет представить процесс проектирования стальных конструкций в виде обобщенной схемы, инвариантной к объектам проектирования (рис. 2).

Рис. 2. Обобщенная схема проектирования

Таким образом, процесс проектирования может рассматриваться в виде совокупности двух итерационных циклов: формирования и изменения структуры и перебора параметров. При параметрическом синтезе предполагается, что структура проектируемой системы и ее имитационная модель уже определены, параметры элементов имеют метрическое выражение.

Синтезировать структуру сложно, так как инженеру надо самому придумать, какой параметр и в каких пределах будет изменяться. Надо правильно найти такой параметр, чтобы синтезируемые структуры отличались друг от друга, область возможных решений получилась шире, и тогда есть надежда, что чем больше количество вариантов удастся синтезировать, тем более эффективным окажется одно из решений.

Сложный объект проектирования состоит из комплекса конструкций, элементов и инженерных систем, каждая из который подлежит отдельному проектированию. В ряде случаев автоматизация структуры возможна за счет определенности и однородности исходной избыточной структуры [8, 10]. Иначе обстоит дело с формированием, например, компоновки промышленного здания, элементы (конструкции) которого представляют собой существенно разнородные системы. Процесс проектирования носит системный характер, основная задача которого связана с проверкой и увязкой решений отдельных конструкций с общей компоновкой. В связи с неоднородностью и высокой размерностью пространств поиска необходимо выполнять декомпозицию сложной задачи на отдельные

26

локальные итерационные процедуры. Объединение их в структуру производится по определенным правилам, часто неформальным. При решении задач подобного класса активно используются знания и опыт инженера.

Выводы. На основе представленных схем в дальнейшем планируется разработать вычислительное средство, с помощью которого происходит синтез проектных решений, их визуализация и, возможно, их сравнение и анализ.

Разработка соответствующих утилит к вычислительному средству, которое ранее было разработано автором [2, 9], способно повысить функциональность информационной технологии поддержки поиска проектных решений. Еще одна важная возможность повышения производительности методики — это применение генетических алгоритмов для синтеза структуры проектируемого объекта, в связи с чем автор в настоящее время разрабатывает и тестирует соответствующие инструменты.

Библиографический список

1.Болдырев, А. М. Применение методов параметрической оптимизации при исследовании висячих конструкций с переменной расчетной схемой / А. М. Болдырев, А. А. Свентиков // Металлические конструкции. — 2008. — Т. 14, № 4. — С. 263—268.

2.Василькин, А. А. Информационная технология автоматизации поддержки поиска проектных решений стальных конструкций / А. А. Василькин // Промышленное и гражданское строительство. — 2016. — № 5. — С. 76—80.

3.Вермишев, Ю. Х. Методы автоматического поиска решений при проектировании сложных технических систем / Ю. Х. Вермишев. — М.: Радио и связь, 1982. — 152 с.

4.Гинзбург, А. В. Cистемный подход при создании комплексных автоматизированных систем управления и проектирования в строительстве / А. В. Гинзбург, Я. А. Лобырева, Д. А. Семернин // Научное обозрение. — 2015. — № 16. — С. 461—464.

5.Джонс, Дж. Инженерное и художественное проектирование: пер. с англ. / Дж. Джонс. — М.: Мир, 1976. — 374 с.

6.Дмитриенко, Д. В. Параметрическая оптимизация элементов конструкций портовых перегрузочных машин / Д. В. Дмитриенко // Вестник Государственного университета морского и речного флота им. адмирала С. О. Макарова. — 2017. — Т. 9, № 3. — С. 655—662.

7.Ерохин, А. П. Применение параметрических моделей в автоматизированном проектировании авиационных конструкций / А. П. Ерохин // Новое слово в науке и практике: гипотезы и апробация результатов исследований. — 2013. — № 6. — С. 95—99.

8.Запорожец, Д. Ю. Алгоритм решения задачи параметрической оптимизации на основе методов бактериальной оптимизации / Д. Ю. Запорожец, А. М. Ксалов, И. А. Пшенокова // Информатика, вычислительная техника и инженерное образование. — 2016. — № 1 (25). — С. 14—26.

9.Ибрагимов, А. М. Автоматизированное решение проектных задач компоновки объемнопланировочного решения складских сооружений. Ч. 1. Постановка задания / А. М. Ибрагимов, А. А. Василькин // Научное обозрение. — 2016. — № 13. — С. 32—36.

10.Карпенко, А. П. Модифицированный алгоритм роя частиц в задаче параметрической оптимизации проектных решений / А. П. Карпенко, С. А. Гаджиев // Системы проектирования, технологической подготовки производства и управления этапами жизненного цикла промышленного продукта (СAD/CAM/PDM — 2016): тр. XVI междунар. молодежной конф. — М., 2016. — С. 421—425.

11.Кирсанов, М. Н. Генетический алгоритм оптимизации стержневых систем / М. Н. Кирсанов // Строительная механика и расчет сооружений. — 2010. — № 2. — С. 60—63.

12.Костин, В. Е. Расчет и проектирование механических передач с использованием систем автоматизированного проектирования / В. Е. Костин, В. Н. Тышкевич, А. В. Саразов, А. В. Синьков, В. Ф. Белуха // Международный журнал экспериментального образования. — 2012. — № 4—1. — С. 96—97.

13.Панчуков, Н. А. Об одном виде пространственной конструкции и особенностях ее использования через информационное моделирование / Н. А. Панчуков // Известия вузов. Строительство. — 2015. — № 6. — С. 63—73.

14.Соболев, Ю. В. Определение напряженно-деформированного состояния стенки с геометрическими

дефектами в области монтажного стыка численными методами / Ю. В. Соболев, А. А. Василькин, А. Д. Колосков // Промышленное и гражданское строительство. — 2005. — № 12. — С. 44—45.

27

Научный журнал строительства и архитектуры

15.Тамразян, А. Г. Оптимальное проектирование железобетонных плит перекрытий по критерию минимальной стоимости / А. Г. Тамразян, Е. А. Филимонова // Современные проблемы расчета железобетонных конструкций, зданий и сооружений на аварийные воздействия. — 2016. — С. 424—433.

16.Туменова, И. М. Параметрическая оптимизация трапециевидной деревянной фермы с восходящими раскосами на металлических зубчатых пластинах / И. М. Туменова // Инженерный вестник Дона. — 2017. — Т. 45, № 2 (45). — С. 131.

17.Штейнбрехер, О. А., Бурнышева Т. В. Решение задачи параметрической оптимизации сетчатой цилиндрической конструкции / О. А. Штейнбрехер, Т. В. Бурнышева // Инженерный журнал: наука и инновации. — 2017. — № 10 (70). — С. 2.

18.Brown, N. Early-stage integration of architectural and structural performance in a parametric multiobjective design tool. Structures and Architecture / N. Brown, J. I. F. de Oliveira, J. Ochsendorf, C. Mueller // Proceedings of the 3rd International Conference on Structures and Architecture, ICSA—2016, 27—29 July. — Guimarães, Portugal, 2016. — P. 1103—1111.

19.Brown, N. C. Design for structural and energy performance of long span buildings using geometric multi-

objective optimization / Nathan C. Brown, Caitlin T. Mueller // Energy and Buildings. — 2016. — Vol. 127. —

P.748—761.

20.Edilson, F. Arruda. On cost based algorithm selection for problem solving / Edilson F. Arruda, Fabrício

Ourique, Anthony Almudevar, Ricardo C. Silva // American Journal of Operations Research. — 2013. — № 3. — Р. 431—438. — http://dx.doi.org/10.4236/ajor.2013.35041.

21.McCall, J.Genetic algorithms for modelling and optimization / John McCall // Journal of Computational and Applied Mathematics. — 2005. —Vol. 184, Issue 1. — P. 205—222. —https://doi.org/10.1016/j.cam.2004.07.034.

22.Rajeev, S. Genetic algorithms-based methodologies for design optimization of trusses / S. Rajeev,

C.Krishnamoorthy // J. Struct. Eng. — 1997. — № 123. — Р. 350—359.

23.Vahid, Faghihi. Construction scheduling using Genetic Algorithm based on Building Information Model / Vahid Faghihi, Kenneth F. Reinschmidt, Julian H. Kang // Expert Systems with Applications. — 2014. — Vol. 41, Issue 16. — P. 7565—7578.

24.Volkov, A. A. Оptimal design of the steel structure by the sequence of partial optimization / A. A. Volkov, A. A. Vasilkin // Procedia Engineering. — 2016. — Vol. 153. — Р. 850—855.

25.Wilde, D. J. Globally optimal design / D. J. Wilde. — Wiley, New York, 1978. — 288 р.

INTEGRATION OF STRUCTURAL AND PARAMETRIC OPTIMIZATION AT THE STAGE OF DESIGNING STEEL CONSTRUCTIONS

A. A. Vasil'kin1

National Research University «Moscow State University of Civil Engineering»1

Russia, Moscow

1 PhD in Engineering, Assoc. Prof. of the Dept. of Steel Construction, tel.: +7-917-501-56-29, e-mail: vergiz@mail.ru

Statement of the problem. The more design solutions in the design phase of the design are synthesized by the engineer, the more likely it is that the final version will be the most efficient and economical one. However, in modern market conditions, the designer does not have the necessary time to develop, analyze and compare any significant number of options. To solve this problem, it is crucial to use high computational capabilities of modern software.

Results and conclusions. To implement automated search of design solutions, it is proposed to develop a computer tool, the application of which will significantly increase the productivity of the designer and reduce the complexity of designing. The methods of structural and parametric optimization have been adopted as the basis of a computational tool. The efficiency of their use in the synthesis of design solutions is shown, schemes are designed that illustrate and explain the introduction of structural optimization in the traditional design of steel structures.

Keywords: optimal design, parametric optimization, search for design solutions.

28

ТЕПЛОСНАБЖЕНИЕ, ВЕНТИЛЯЦИЯ, КОНДИЦИОНИРОВАНИЕ ВОЗДУХА, ГАЗОСНАБЖЕНИЕ И ОСВЕЩЕНИЕ

УДК 696.2

УПРАВЛЕНИЕ РАБОТОЙ АВАРИЙНО-ВОССТАНОВИТЕЛЬНЫХ СЛУЖБ ГАЗОРАСПРЕДЕЛИТЕЛЬНОЙ ОРГАНИЗАЦИИ

А. И. Колосов1, Г. А. Кузнецова2, О. А. Гнездилова3

Воронежский государственный технический университет1, 2 Россия, г. Воронеж

Юго-Западный государственный университет3 Россия, г. Курск

1Канд. техн. наук, доц. кафедры теплогазоснабжения и нефтегазового дела, тел.: (473)271-53-21, e-mail: kolossn@yandex.ru

2Канд. техн. наук, доц. кафедры теплогазоснабжения и нефтегазового дела

3Канд. техн. наук, доц. кафедры теплогазоводоснабжения, тел.: (4712)22-26-17, e-mail: tgv-kstu6@yandex.ru

Постановка задачи. При ликвидации аварийных ситуаций систем газоснабжения в основе управления действием аварийно-восстановительных служб лежит наиболее рациональная стратегия действий диспетчерского персонала, которая позволяет на протяжении всего времени следить за ходом процесса восстановления и распределять ограниченные материально-технические ресурсы с учетом изменений параметров ситуации во времени.

Результаты. На основе теории массового обслуживания разработан алгоритм определения оптимальной структуры и параметров работы аварийных служб газораспределительной организации. Для прогнозирования параметров работы аварийных служб разработана программа в среде пакета MatLab — Simulink, дающая возможность гибкого управления надежностью оборудования в зависимости от изменяющихся условий его эксплуатации. Программа имеет развитые возможности графического представления результатов.

Выводы. Использование разработанной программы позволяет повысить эффективность работы ремонтных подразделений газораспределительной организации и поддерживать на высоком уровне безопасность эксплуатации газового оборудования.

Ключевые слова: газоснабжение, авария, восстановление, ремонтная служба, газораспределительная организация, MatLab — Simulink, моделирование.

Введение. В основе управления действием аварийно-восстановительных служб газораспределительной организации лежит наиболее рациональная стратегия деятельности диспетчерского персонала, которая позволяет на протяжении всего времени следить за ходом процесса восстановления и распределять ограниченные материально-технические ресурсы с учетом изменений параметров ситуации во времени.

1. Модель обслуживания аварийных заявок на основе теории массового обслу-

живания. Каждая авария имеет свои особенности и конкретный механизм формирования

[1, 2, 4, 8].

© Колосов А. И., Кузнецова Г. А., Гнездилова О. А., 2018

29

Научный журнал строительства и архитектуры

В ходе ликвидации последствий аварии диспетчер решает следующие задачи:

1)выявляет места и объемы повреждений;

2)производит сбор данных о развитии аварии;

3)оценивает среднюю продолжительность ликвидации последствий;

4)оценивает величины затрат на снижение рисков: техногенного, экологического, экономического и т. п.;

5)выявляет несколько вариантов действий, прорабатывает их и выбирает наиболее оптимальный.

Принятие обоснованного решения — трудоемкая и сложная задача, поэтому диспетчер должен обладать достаточными знаниями и опытом, уметь принимать решения в сложных ситуациях за короткий интервал времени.

Снизить это время можно:

1)за счет правильного и своевременного прогнозирования аварии и получения данных

оходе ее развития. Этого можно достичь либо с помощью обработки статистических данных, либо с помощью современных средств наблюдения, либо с помощью ранее разработанных моделей;

2)путем заранее произведенных расчетов, которые позволяют выявить места и объемы повреждений газораспределительных сетей, вызванных аварией;

3)путем оценки величины затрат, средней продолжительности аварии и выбора наиболее оптимального варианта действий при ликвидации последствия, в том числе с учетом различных вариантов развития событий.

Выполнение этих мероприятий позволит диспетчеру только следить за соответствием и ходом выполнения работ, а также вносить необходимые коррективы.

Чтобы определить воздействие аварии, необходимо рассмотреть деградационные факторы, влияющие на газораспределительные сети в процессе эксплуатации. Развитие этих процессов приводит к изменению исходного состояния элементов газораспределительных сетей в целом.

2. Модель выполнения аварийных заявок. На основе теории массового обслуживания разработан алгоритм определения оптимальной структуры и параметров работы аварий- но-восстановительных служб, обеспечивающих заданный уровень надежности газораспределительных сетей, исходя из необходимого показателя потока восстановления для обеспечения требуемой надежности. Аварийная служба рассматривалась как многоканальная система массового обслуживания с очередью, где каждая аварийная бригада представлена в виде одного канала обслуживания [9, 13, 16, 17].

В качестве критерия оценки аварийной ситуации предлагается использовать отношение математического ожидания количества исправных элементов группы оборудования к общему числу элементов в группе:

Ki t m1i t .

Ni

Показатель нагрузки аварийной службы по выполнению аварийных заявок:

n

Пзi

Пвi

i 1

где Пзi — поток аварийных заявок i-й группы оборудования, ед. год−1; Пвi — поток восстановления i-й группы оборудования, ед. год−1.

30