29 Авг

ОБСЛЕДОВАНИЕ ОГРАЖДАЮЩИХ КОНСТРУКЦИЙ СПОРТИВНЫХ СООРУЖЕНИЙ




Номер части:
Оглавление
Содержание
Журнал
Выходные данные


Науки и перечень статей вошедших в журнал:

Актуальной задачей при строительстве зданий и сооружений является полное соответствие между проектом и его реализацией в готовом виде.

При проектировании зданий закладываются сертифицированные данные теплопроводности материалов ограждающих конструкций, утеплителей, расчетные величины коэффициента теплотехнической однородности с учетом крепления утеплителей, обрамления оконных проемов и опор на монолитные перекрытия.

Установить данное соответствие можно спустя год после окончания строительства (чтобы большая часть влаги, накопившаяся в конструкциях от использования мокрых процессов, испарилась) путём проведения тепловых испытаний построенных зданий с целью выявления фактического удельного показателя энергоэффективности и возможных дефектов при строительстве.

Одним из таких испытаний является тепловизионный контроль. Такой метод может выявить локальные нарушения монтажа или ошибки в проекте, указывающие на недостаточную теплозащиту отдельных участков.

В связи с многообразием современных строительных материалов и технологий их строительства, а также повышением энергоэффективности зданий и сооружений, тепловизионный метод диагностики и контроля состояния теплофизических свойств ограждающих конструкций является наиболее быстрым и удобным.

Диагностика ограждающих конструкций бесконтактным тепловизионным методом проводится в отопительный период при наличии естественного температурного напора между наружным и внутренним воздухом в здании, обусловленным работой системы отопления.

Тепловизионный метод основывается на измерении инфракрасного излучения в длинноволновом спектре волн в пределах поля зрения тепловизора.

Излучение, исходящее от объекта и регистрируемое тепловизором, состоит из излучаемого, отраженного и проходящего [1].

Сумма данных компонентов принимается за единицу:

           [1].

Поскольку коэффициент пропускания редко играет значительную роль на практике им пренебрегают.

Метод тепловизионного контроля дает возможность:

— проводить в реальном времени температурные бесконтактные натурные обследования поверхности ограждающей конструкции;

— обнаружить скрытые дефекты строительства и определить сопротивление теплопередаче и другие теплотехнические характеристики ограждающих конструкций зданий и сооружений, а также участки с повышенным влагосодержанием.

— по результатам проведения контроля определить соответствие качества ограждающих конструкций и строительных работ нормативной документации и дать рекомендации по изменению строительных технологий и изготовлению ограждающих конструкции, а также проведению ремонта скрытых дефектов строительства.

Перед проведением контроля на основании конструкторской и технологической документации выполняют геометрическую привязку к линейным размерам объекта контроля, определяют зоны расположения элементов, имеющих отличные от основного материала теплофизические характеристики, влияющие на распределение температуры на поверхности контролируемой конструкции, уточняют по нормативной технической документации проектные параметры объекта контроля и допустимые дефекты [2].

Контроль начинают с определения температур заранее намеченных реперных зон контактным и бесконтактным методами и с установления реального коэффициента излучения контролируемой поверхности (при возможности проведения контактных измерений). При отсутствии возможности экспериментального определения коэффициента излучения пользуются справочными данными (табл.1).

С целью определения теплотехнических характеристик ограждающих конструкций было проведено тепловизионное обследование зданий микрорайона «Деревня Универсиада».

Таблица 1

Коэффициенты излучения наиболее распространенных строительных материалов [3]

Материал (температура материала) Коэффициент излучения
Бетон (25 0С) 0,93
Гипс (20 0С) 0,90
Стекло (90 0С) 0,94
Гранит (20 0С) 0,45
Дерево (70 0С) 0,94
Пластик: РЕ, РР, PVC (20 0С) 0,94
Мрамор белый (40 0С) 0.95
Кирпичная кладка (40 0С) 0,93
Кирпич, известковый раствор, штукатурка (20 0С) 0,93

Для проведения обследования использовался тепловизор «Testo 882» с диапазоном измерения от -20 дo +5500C и температурной чувствительностью <0,060С. Температура наружного воздуха составляла -6,20С, внутреннего +21,10С.

На рис.1 представлена термограмма здания общежития Поволжской государственной академии физической культуры, спорта и туризма (ПГАВКСмТ) с указанием точек измерения . На изображении в различных частях здания наблюдаются области с повышенными теплопотерями (точки М2, М3, М4) на 2,0-2,40С по сравнению со средней температурой стены. На данных участках, из-за недостаточного термического сопротивления, при определенных температурных значениях наружного и внутреннего воздуха возможно выпадение конденсата.

На   термограмме  здания общежития ПГАВКСиТ выбранным точкам соответствуют следующие значения  температур:   М1  (-5,00С); М2 – (-2,60С); М3 – (-2,80С); М4 – (-2,70С); М5 – (-4,70С).

Влага, которая появляется в ограждающих конструкциях зданий, может привести к повреждению тепловой изоляции, коррозии несущих (металлических) элементов, что нарушает безопасность, и приводит к увеличению потерь энергии. Обычно разность температур между влажной и сухой областями составляет около 2,0-5,00С, величина, которая легко определяется с помощью современных тепловизоров.

На рис.2 и 3 представлены термограммы здания Учебно-лабораторного корпуса (УЛК) со значительными тепловыми потерями.

На термограмме здания УЛК (рис.2) выбранным точкам соответствуют следующие значения  температур: М1 (-0,20С); М2 – (3,60С); М3 – (-3,90С); М4 – (9,80С); М5 – (-4,10С).

Потери тепла из подвального помещения происходят вследствие не герметичности проемов в наружной ограждающей конструкции. Одновременно  причинами данных потерь также может служить утечка теплоносителя, отсутствие или же недостаточно качественно выполненная теплоизоляция.

Рис.1 – Термограмма здания общежития ПГАВКСиТ

На термограмме здания УЛК (рис.3) выбранным точкам соответствуют следующие значения  температур: М1 (-0,00С); М2 – (2,10С); М3 – (7,20С); М4 – (-1,30С); М5 – (-5,50С).

Рис. – 2 Термограмма здания УЛК (восточная сторона)

На термограмме наблюдается значительное повышение температуры в точках М2, М3 относительно температуры стены (точка М5), вследствие некачественно выполненных работ по монтажу оконных конструкций.

Обработка результатов теплового контроля заключается в качественном и количественном анализе температурных полей контролируемых объектов и других вспомогательных параметров, относящихся к объекту, аппаратуре контроля, окружающей среде и особенностям проведения теплового контроля [3-5].

В данной работе проведен качественный анализ состояния ограждающих конструкций зданий.

Качественный анализ применяют для оперативного контроля и оценки состояния объекта по его температурным полям и выявления температурных аномалий. По местоположению и амплитуде обнаруженной аномалии принимают решение о том, соответствует ли обнаруженная аномалия скрытому дефекту, конструктивному элементу или мешающему фактору [2].

Рис. – 3 Термограмма здания УЛК (северная сторона)

Таким образом, внедрение методов тепловизионной диагностики ограждающих конструкций зданий, обеспечивает уменьшение эксплуатационных затрат и капиталовложений.

Это достигается:

— предотвращением и уменьшением тепловых потерь путем выявления дефектов;

— устранением мест протечек и поступления влаги из-за нарушения гидроизоляции и диффузии воды через ограждающие конструкции;

— устранением нарушения герметичности швов и т.д.

Литература

  1. Ж. Госсорг, Инфракрасная термография. Основы, техника, применение: Пер. с франц. Мир, Москва, 1988. 416 с.
  2. РД-13-04-2006, Методические рекомендации о порядке проведения теплового контроля технических устройств и сооружений, применяемых и эксплуатируемых на опасных производственных объектах. ООО НТЦ «Промышленная безопасность», Москва, 2007. 24 с.
  3. В.П. Вавилов, А.Н. Александров, Инфракрасная термографическая диагностика в строительстве и энергетике. НТФ «Энергопрогресс», Москва, 2003. 76 с.
  4. Н.Н. Жданов, Р.М. Гарипов, А.И. Хасанов, Вестн. Казан. технол. ун-т, 17, 16, 78-80. (2014)
  5. К.С. Казанкин, С.Я. Алибеков, А.В. Маряшов, Р.С. Сальманов, Вестн. Казан. технол. унт, 17, 6, 140-141 (2014).
    ОБСЛЕДОВАНИЕ ОГРАЖДАЮЩИХ КОНСТРУКЦИЙ СПОРТИВНЫХ СООРУЖЕНИЙ
    Рассмотрен тепловизионный метод диагностики ограждающих конструкций сооружений, основанный на дистанционном измерении температурных полей поверхностей. Данный метод позволяет определить качественные и количественные теплотехнические характеристики ограждающих конструкций.
    Written by: Хайруллин Альберт Гадильевич, Каратаев Оскар Робиндарович, Зуев Максим Сергеевич
    Published by: БАСАРАНОВИЧ ЕКАТЕРИНА
    Date Published: 02/07/2017
    Edition: ЕВРАЗИЙСКИЙ СОЮЗ УЧЕНЫХ_29.08.15_08(17)
    Available in: Ebook
29 Авг

АНАЛИЗ ЗАКОНОМЕРНОСТЕЙ ОТДАЧИ ВЛАГИ СРЕЗАННЫМИ РАСТЕНИЯМИ




Номер части:
Оглавление
Содержание
Журнал
Выходные данные


Науки и перечень статей вошедших в журнал:

Как известно, сельское хозяйство, для повышения конкурентоспособности своей продукции, неизбежно сталкивается с необходимостью модернизации имеющегося оборудования [1-8]. И наиболее перспективными  могут быть такие направления как:

— техническое оснащение;

— технологии;

— использование альтернативных источников энергии.

Травы, как объект сушки, представляют собой сложное органическое соединение и по своей структуре их можно отнести к сложным коллоидным капилярно-пористым материалам. Влажность свежескошенной растительной массы в зависимости от вида культуры колеблется от 70 до 80%, а влажность сена, которое может храниться без плесневения, не должна превышать 17…18%. [9,10]. В период снижения влажности растительной массы, то есть в период сушки, происходят качественные изменения питательных веществ и витаминов.

         В обеспечении же полноценного кормления крупного рогатого скота и особенно молочного поголовья важную роль призвано сыграть высококачественное сено с содержанием протеина не менее 12%, богатое минеральными и биологически активными веществами [9,10].

Сложность решения вопроса, вытекающая из многообразия факторов, вызывающих потери при уборке сена, до сих пор не позволила выработать единую методику их учета и применить ее для выяснения наиболее точных количественных показателей применительно к различным условиям и способам уборки трав на сено. Однако большинство авторов при анализе причин, приводящих к потерям массы и питательных веществ убираемых трав на сено, сходятся во мнении о том, что наиболее ценные части растений : листья, соцветия и тонкие части стебельков, высыхают быстрее, чем основная масса стеблей и при ворошении, сгребании и других воздействиях на сено в процессе уборки, легко осыпаются и утрачиваются безвозвратно. Кроме того, листья и стебли имеют большую питательную ценность.

Вместе с тем, процессы дыхания растений, выщелачивание  скошенной растительной массы росами и дождями, жизнедеятельность микроорганизмов и действие ферментов, вызывающие биохимические превращения, связанные с распадом питательных веществ, а также явления ”обесцвечивания травы” и разложение каротина под действием солнечных лучей, являются дополнительными факторами, снижающими кормовые достоинства и питательную ценность сена. Некоторые исследователи, анализируя потери питательных веществ при уборке трав на сено, большое внимание уделяют содержанию протеина — важнейшему источнику белкового питания животных. По их данным эти потери связаны, во-первых, с причинами технического характера (потери при уборке, ворошении, сушке и доставки); во-вторых, с отрицательным воздействием метеоусловий; в-третьих, с воздействием микроорганизмов, для которых ”мертвые” растения являются хорошей средой для их жизнедеятельности и в четвертых, с действием, неорганизованных ферментов, вызывающих в растениях химические и биологические процессы, связанные с распадом веществ [9,10].

Из анализа исследований известно, что вода в растениях содержится не только на поверхности, но внутри клеток и в капиллярах. Она находится в микро- и макро капиллярах, часть воды связана с коллоидами клеток. По классификации, разработанной П.А. Рабиндером, все формы связи влаги можно разделить на: 1.физико-механическую; 2.физико-химическую; 3.химическую ]1,9,10[.

К механически связанной (свободной) можно отнести влагу капилляров, которая образуется в результате сорбции (влаги набухания) и непосредственного соприкосновения с водой (влага смачивания).

При этом энергия связи влаги с материалом равна нулю и её можно удалить приложив небольшие усилия; особенно легко удаляется влага смачивания.

К физико-химически связанной относят влагу адсорбционного поглощения (поглощения паров) и осматически поглощенную (т.е. диффузия через проницаемую перегородку), которая находится в толще клетки и частично поглощенную коллоидами. Часть этой влаги, особенно осмотически поглощенная, характеризуется малой энергией связи с растениями и поэтому, также как и механически связанная, может быть отнесена к свободной.

Адсорбционно-поглащенная влага, находящаяся внутри материала, обычно перемещается в виде пара. В связи с этим её удаление связано с соответствующей затратой энергии. То есть данную влагу можно отнести к связанной, к которой относится и влага, химически связанная с коллоидами.

Химически связанная влага связана с материалом особенно прочно. Для её удаления требуется интенсивная обработка теплом или химическое воздействие.

При сушке растительной массы на сено из растений стремятся удалить механически и физико-механически связанную влагу. Химически же связанную влагу тепловой сушкой удалить в полной мере нельзя, так как она недоступна для микроорганизмов и при её наличие (примерно 13…20%) высушенная растительная масса хранится довольно хорошо.

Что же касается агента сушки, то можно сказать, что испарение влаги растений целиком зависит от влажности и температуру и скорости движения окружающего воздуха. Основные агенты сушки влияют непосредственно не только на ход и скорость испарения влаги, но и в конечном счете на качество получаемого корма.

В процессе сушки растительной массы каждый выше указанный фактор выполняет определенную роль. Но, однако, ход и скорость сушки определяется совокупным воздействие всех этих трех факторов одновременно [9,10].

Как известно, испарение влаги непрерывно связано с поглощением тепла. Отсюда следует, что без затрат тепла не может быть и испарения влаги. При испарении влаги с наружной поверхности из-за разницы в концентрации вода из внутренних слоев перемещается в наружные, то есть тепло косвенно влияет и на испарение влаги из внутренних слоев высушиваемого тела. Но с повышением температуры снижается вязкости воды, что также ускоряет её испарение и продвижение к наружным слоям.

Не меньшее влияние, чем температура, на сушку оказывает и относительная влажность воздуха. Чем меньше будет содержаться в воздухе влаги, тем больше он её может поглотить [9,10].

Третьим фактором, характеризующим процесс сушки, является движение воздуха. То есть влажный воздух, который накапливается в результате испарения, должен вовремя заменяться более сухим.

Таким образом, при совершенствовании технологии заготовки сена необходимо учитывать все эти факторы.

Список литературы:

  1. Тюрин, И.Ю. Значение процесса и способы сушки зерна [текст] // Тюрин И.Ю., Тельнов М.Ю // Научное обозрение, № 4. – Саратов, ООО «АПЕКС-94», 2011., с.112…115.
  2. Тюрин, И.Ю. Принципы и направления модернизации инженерно-технологического обеспечения возделывания сельскохозяйственных культур [текст] / И.Ю. Тюрин // Научное обозрение. 2011. № 2. С. 47-51.
  3. Соколов, Н.М. Обоснование параметров противоэрозионного приспособления для обработки склонных почв [текст] / Н.М. Соколов / Научное обозрение, № 3. – Саратов, ООО «АПЕКС-94», 2012., с.109…112.
  4. Соколов, Н.М. Почвовлагосберегающий способ основной обработки почвы на склонах [текст] / Н.М. Соколов / Тракторы и сельскохозяйственные машины – 2012, №5, с.17-18.
  5. Левченко, Г.В. Устройство для упорядоченной укладки рулонов грубых кормов [текст] / Г.В. Левченко, В.Н. Соколов, А.В. Ракутина / Научное обозрение, № 3. – Саратов, ООО «АПЕКС-94», 2014., с. 38…41.
  6. Левченко, Г.В. Погрузчик-смеситель / Г.В. Левченко, П.И. Павлов, И.С. Алексеенко // Патент на полезную модель №87153; МПК B65G67/24, опубл. 09.2009, бюл. №27.
  7. Тюрин, И.Ю. Планирование транспортных работ в сельском хозяйстве при перевозке сельскохозяйственных грузов [текст] / И.Ю. Тюрин, Г.В. Левченко, В.Н. Соколов // Научное обозрение, 2015, №13, с. 23-26.
  8. Дугин, Ю.А. Совершенствование технологии и разработка роторно-винтового молотильного аппарата для обмолота нута [текст] /
    Ю.А. Дугин/ диссертация на соискание ученой степени кандидата технических наук / Волгоградская государственная сельскохозяйственная академия. Волгоград, 2008
  9. Тюрин, И.Ю. Совершенствование технологического процесса досушивания сена на стационаре [текст] / Автореферат диссертации на соискание учёной степени кандидата технических наук/ Саратов, 2000, 24 с.
  10. Тюрин, И.Ю. Перспективы развития экспериментальных исследований процесса сушки. [текст] / И.Ю. Тюрин //Научное обозрение, № 5. – Саратов, ООО «АПЕКС-94», 2010, с.76…78.
    АНАЛИЗ ЗАКОНОМЕРНОСТЕЙ ОТДАЧИ ВЛАГИ СРЕЗАННЫМИ РАСТЕНИЯМИ
    Для повышения эффективности сушки растительной массы на сено применяют различные способы, изменяющие первоначальные свойства кормов. Наиболее доступным методом является провяливание растительной массы перед поступлением их на сушку. Вопросу провяливания посвящено много работ, как у нас, так и за рубежом. Обобщая многочисленные исследования по провяливанию можно сказать, что при сушке провяленной растительной массы необходимо стремиться к экономии топлива и времени сушки.
    Written by: Тюрин И. Ю., Левченко Г.В., Тимаков Д.В.
    Published by: БАСАРАНОВИЧ ЕКАТЕРИНА
    Date Published: 02/07/2017
    Edition: ЕВРАЗИЙСКИЙ СОЮЗ УЧЕНЫХ_29.08.15_08(17)
    Available in: Ebook
29 Авг

ТЕХНИЧЕСКИЕ МЫСЛЯЩИЕ СИСТЕМЫ НА ПОРОГЕ НАШЕГО ОБЩЕСТВА




Номер части:
Оглавление
Содержание
Журнал
Выходные данные


Науки и перечень статей вошедших в журнал:

1.Терминология

Академик А.Н. Колмогоров полагает [2], что моделирование способов организации (как сети информационных процессов действий, приводящих к ожидаемым результатам) материальных систем (включая биологические) заключается в применении других материальных элементов (и необходимых алгоритмов функционирования и адекватных элементов структур) с целью создания новых систем с подобной организацией (и их способов) по существу, что и оригинальная система. Поэтому, по его мнению, достаточно полная модель Живой Системы должна называться Живой Системой, а достаточно полная модель Мыслящей Системы должна называться Мыслящей Системой.

2.Некоторые особенности Мыслящих Систем

В целом известно, что любая smart systеm использует принцип выбора (методом перебора) необходимого решения или алгоритма действия из ограниченного их списка, заранее созданного человеком. Процедура принятия решения Мыслящими Системами производится иначе.

По мнению многих психологов, каждый нормальный человек стремится предвидеть смысл предстоящих его действий с ожидаемыми результатами, иначе его жизнь может оказаться бессмысленной.

Поэтому в Мыслящих Системах как специальных системах моделирования информационных процессов принятия решений в различных, в том числе неопределенных ситуациях, не применяются заранее подготовленные ограниченные списки готовых решений с методом их перебора, а используются следующие функции, реализуемые в автономном режиме на семантическом уровне (в нашем случае):

детерминирование внешней среды с ее моделированием,

 — когнитивный анализ созданной модели внешней среды,

— оценка модели внешней среды методом сравнения с моделью решаемой задачи на параметрическом уровне с классификацией их отклонений,

-прогнозирование результатов виртуальных действий рассматриваемых решений с возможным применением процессов самоорганизации (при отрицательных результатах прогноза),

генерация адекватных решений и алгоритмов действий с применением процессов самопрограммирования.

3.О проекте “Искусственная “разумная” рука “

В качестве примера следует привести проект “Искусственная “разумная” рука” [3,4,5,6], одна из особенностей которого связана с созданием, анализом и управлением различными физическими ситуациями в системе “К– О” (в качестве обратной связи) посредством моделирования пространственного осязания руки человека на семантическом уровне при обеспечении надежного захвата неориентированных объектов сложных форм (актуальной и нерешенной проблеме в манипуляционной робототехнике и протезостроении).

Основная причина существования этой проблемы связана со сложностью управления указанными физическими ситуациями в условиях отсутствия проекций активных сил и моментов во множестве новых точек контакта захватного устройства (до отрыва любого объекта от исходной позиции), и обязательного появления этих сил, а также и других пассивных сил в этих точках контакта позднее в процессе манипулирования объектом по причине действия объективных физических законов на нашей планете (физическая проблема).

Это генерирует парадоксальную ситуацию, когда решение о захвате любого объекта роботом или человеком принимается в одних исходных физических условиях, а реализация принятого решения происходит в других физических условиях.

Поэтому и сегодня манипуляционные возможности любого робота, связанные с захватом объекта, могут быть успешно реализованы исключительно в пределах узких границ детерминированной среды, заранее созданной или осознанной человеком, что лишает робототехнику автономности в естественных неопределенных условиях.

3.1 О кардинальном решении проблемы в манипуляционной робототехнике и протезостроении

Техническое решение [1,3,4,5,6] упомянутой проблемы основано на моделировании единственного кардинального решения, реализованного Природой на руке человека, и связано с применением целенаправленно формализованных междисциплинарных знаний и результатов эксперимента по выявлению функциональных принципов двигательного акта руки человека в аналогичных условиях.

Дополнительные трудности поиска кардинального решения упомянутой проблемы были связаны с известным фактом, что множество информационных процессов принятия решений человеком проходит на уровне подсознания (психологическая проблема).

Это решение содержит детерминирование физических ситуаций в системе “К-О” с их моделированием и когнитивным анализом, а также геометризацию этих ситуаций, что обеспечивает возможность перевода исходной информации из ее “закрытого” статуса для нашего сознания в “открытый” статус. (Фиг.1).

В процессе пассивной адаптации захватного устройства к формам и исходной позициям объектов каждая новая точка способна генерировать собственный квант (группу) внутренних отношений точек контакта.

В свою очередь каждое отношение точек контакта ассоциируется с собственным сектором виртуальных закрепощений перемещений центра массы объекта, а их совокупность выражается в виде образа закрепощений виртуальных перемещений — образ F.V.D.O (Фиг.1.).

Кардинальное Решение базируется также на применении семиотической структуре отношений контактных точек как симбиозе информациологии, раскрывающей геометрический мульти-агентный ракурс неизвестной исходной физической ситуации, и семиотики, раскрывающей ее смысл.

Последующие количественные и качественные оценки упомянутых физических ситуаций с прогнозированием надежности захвата являются базисом для принятия адекватного решения о захвате неориентированных объектов (до отрыва объекта от исходной позиции).

А применение внутреннего образного языка с целью интеллектуализации многоуровневых информационных процессов (по приему, обработке, хранению и передаче информации) в системе “К-О” обеспечивает семантическую выразительность как этих процессов, так и параметров принятых решений c возможностью наделения их эндофизическими свойствами.

Достигнутая аналогия структур “внутреннего слова” этого образного языка с “внутренним словом” языка человека является подтверждением подобия или идентичности принятого способа организации информационных процессов детерминирования, прогнозирования с принятием решений на данном уровне и с обеспечением возможности управления физическими ситуациями в системе “Кисть- Объект”(при отрицательном прогнозе надежности захвата).

 Некоторые функциональные принципы двигательного акта руки человека в неопределенных начальных условиях одновременно с упомянутым единством структур “внутреннего слова” технического образного языка и “ внутреннего слова“ естественного языка человека являются объектами моделирования методов организации информационных процессов при поиске кардинального решения .

Адекватность принятого решения оценивается результатами прогнозов виртуальных действий.

Успешное моделирование целесообразных функциональных принципов двигательного акта руки человека [6], в нашем случае, может быть принято за критерий достижения адекватного функционального паритета между техническими системами и их биологическими прототипами в пределах границ общего класса решаемых задач.

Фиг.1 Стадии бионического подхода по моделированию способа организации Мыслящих Систем (в нашем случае)

На Фиг.1. в качестве примера представлены как стадии бионического подхода по формированию, в частности, образа F.V.D.O, так и графические изображения упомянутых отношений точек контакта между объектом и адаптивным захватным устройством робота (1-2, — 1-6) до отрыва объекта от в исходного положения.

3.2 Некоторые принципы создания Технических Мыслящих Систем (на приведенном примере)

1.Принцип совместимости векторов активных сил с векторами переменной жесткости механизма адаптивного захватного устройства.

  1. Принцип подобия структур языков (робота и человека) на основе применения моделирования метода организации мыслительных процессов человека для интеллектуализации информационных процессов робота.
  2. Принцип прогнозирования надежности захвата неориентированных объектов сложных форм как степени достижения устойчивого равновесия всех сил и моментов в системе “К-О”.
  3. Принцип автономности для обеспечения детерминирования физических ситуаций в системе “К-О” с проведением их системного анализа.
  4. Принцип самоорганизации робототехники на структурном уровне для обеспечения поиска и принятия решений в случае отрицательного прогноза надежности захвата.

4. Домашний робот “Кубик”

Другим примером Мыслительных Систем является домашний робот “Кубик” (Россия) [7], который лишен всех ног и рук, но способен оказать своему владельцу необходимую информационную поддержку.

Этот робот может понимать и использовать вербальную (устную) речь человека (русский и английский языки) в интерактивном режиме и является, в сущности, ассистентом, секретарем, консультантом и тренером.

Робот успешно выполняет роль умного собеседника с применением юмора, афоризмов, способен поддерживать беседу, громко читать последние новости и актуальную информацию, участвовать в постановке новых задач и в поиске их решений, выполнять техническое управление различными системами удаленных “умных” домов и офисов.

В целом он способен обеспечить внешнюю информационную поддержку с психологическими и организационными аспектами любому человеку в условиях дефицита свободного времени, дефицита мотивации, недостатков воли и сил для принятия адекватных решений.

Заключение

Особый интерес представляют перспективы группового применения манипуляционных роботов на основе их интеллектуализации с использованием принципов и методологии Мыслящих Систем и Интернет — технологий для, например, дистанционного управления как строительством уникальных сооружений в труднодоступных и опасных для человека местах, так и разминированием территорий и водного пространства, освоением космоса и т.д., и функционирующих на автономном уровне при выполнении заданий в недетерминированной и опасной естественной среде.

Это становится возможным благодаря их указанным способностям детерминировать физические ситуации в системе “Кисть–Объект” и прогнозировать надежность захвата неориентированных объектов сложных форм в автономном режиме аналогично вынужденной, постоянной и бессознательной деятельности человека.

Упомянутое стимулирует в ближайшей перспективе как масштабные замещения работающего человека манипуляционной робототехникой в естественных недетерминированных средах, так и совершенствование самой робототехники, и создание интеллектуальных протезов для инвалидов, что, в свою очередь, генерирует аналогию с активной ролью руки человека в материальной и духовной сферах как шагов на пути эволюционных процессов нашей Цивилизации и самого Человечества.

В результате предоставляются следующие возможности:

  1. Упомянутое широкомасштабное вторжение манипуляционной робототехники в те неблагоприятные и недоступные области трудовой деятельности человека, где ранее применение манипуляционной робототехники было невозможным по упомянутым выше причинам.
  2. Предоставление дополнительного свободного времени любому человеку для выбора и реализации:
  • дополнительной физической и умственной работы, бизнеса,
  • физического и умственного самосовершенствования,
  • самообразования,
  • отдыха.

Синтез моделей различных целесообразных функциональных возможностей человека в едином проекте является одним из важнейших направлений развития Мыслящих Систем в будущем.

Поэтому вышеуказанное стимулирует возможность появления одного из начал нового шага прогресса нашей Цивилизации.

Следует также отметить, что использование методологии Современной Теории Катастроф [8] открывает возможность оценки перспектив масштабного применения любых технических систем, включая Мыслящих Систем, с возможным определением «скачка» динамических моделей катастроф в качестве «обратной» связи их применения в нашей Цивилизации.

Концентрация интеллектуальных и материальных ресурсов нашей Цивилизации на развитии творчества будущих поколений человечества с целью их совершенствования с применением процессов самопознания, самооценки и этического императива, позволит, наконец, покончить с его многими негативными пороками, в т.ч. преодолеть пороги эгоистического мышления, материального накопительства, потребительского мышления, кастовых отношений.

 Это позволит, в конечном итоге, перейти к созданию условий по реализации мечты о космических Эрах, включая перспективы достижения состояния лучистого человечества“ в условиях возможных космических угроз, в чем создаваемые сегодня разнообразные технические “мыслящие” и “умные” системы будут нашими разумными помощниками в будущих, в т.ч. заранее непредвиденных ситуациях.

Список литературы

  1. I.Timofeev, V.A. Dmitrieva. The system of decision taking in indeterminate situations. B.S. Laboratory – 2nd International Symposium “ Systems Thinking for a Systainable Economy”, Universitas Mercatorum, Rome, Italy. 23-24 January, 2014
  2. Колгоморов А.Н. Жизнь и мышление как особые формы существования материи. Из сборника “О сущности жизни”, М, Наука, 1964, c.52.
  3. Tимофеев А.И. Семиотическая основа процессов прогнозирования в неопределенных условиях. Материалы Десятой национальной конференции по искусственному интеллекту. 25-28 сент. Обнинск. Физматлит.2006.
  4. Timofeev. Artificial intellectual hand: Capture reliability prognosis of non-oriented complex shape objects for manipulating robotics. EMCSR 2012 — European Meeting on Cybernetics and Systems Research, University of Vienna, Austria, 10-13 of April, 2012.
  5. А.Timofeef, V.Dmitrieva. Civilization and technological thinking systems. 9Th Congress of the UES-EUS. Globalization and Crisis. Complexity and Govermance of systems. Universitat Valencia, Spain, 15-16 October, 2014.
  6. Anatoly Timofeev. Civilization and Technical Thinking Systems. ISBN 978-3-659-67185-2, LAMBERT Academic Publishing, Germany, 2015, 42p.
  7. cubicrobotics.ru
  8. Нечаев Ю.И. Философские аспекты реализации проблем Современной Теории Катастроф в интегрированной динамической среде. Искусственный интеллект. ISSR 1561-5359, 2013 №3 (61), Национальная академия наук Украины, Донецк, 2013, c. 6-18,.
  9. Irina Ezhkova. Self-organizating representations. Cybernetics and systems, An International Journal, Taylor, Francis Inc., 2005, 36, 861-875.
  10. Савельев С.В. Происхождение мозга. Москва, Веси, 2005.
    с презентацией инновационных проектов и разнообразием smart systеm — “умных” систем, “умных” домов, “умных” улиц, “умных” городов будущего, дискуссий о ролях этих систем в естественных и экстремальных условиях, компьютерных науках, педагогике, требованиях к жителям “умных” городов, проблемах моделирования в Мыслящих Системах и т.д. Основная особенность приведенного примера Мыслящих Систем (проекта “Искусственная “разумная” рука”) – это присутствие обратной связи в виде моделей физических ситуаций в системе “Кисть-Объект” (“К-О”) посредством моделирования способа организации функциональной системы человека – системы захвата, включая пространственное осязание руки человека. Кардинальное решение актуальной и нерешенной проблемы в манипуляционной робототехнике – надежность захвата неориентированных объектов сложных объектов — базируется на применении семиотической структуры отношений контактных точек, как симбиозе информациологии, раскрывающей геометрический мульти-агентный ракурс неизвестной исходной физической ситуации, и семиотики, раскрывающей ее смысл, а так же с применением целенаправленно формализованных междисциплинарных знаний и результатов экспериментов по изысканию функциональных принципов двигательного акта руки человека в аналогичных условиях. Применение принципов и методологии Мыслящих Систем предоставит возможность широкомасштабного внедрения манипуляционной робототехники и интеллектуальных протезов в недоступных ранее областях трудовой деятельности человека.» author=»Тимофеев Анатолий Иванович» publisher=»БАСАРАНОВИЧ ЕКАТЕРИНА» pubdate=»2017-02-07″ edition=»ЕВРАЗИЙСКИЙ СОЮЗ УЧЕНЫХ_29.08.15_08(17)» ebook=»yes» ]
29 Авг

СОВРЕМЕННЫЙ МЕТОД ОЦЕНКИ КАЧЕСТВА ИЗОБРАЖЕНИЯ




Номер части:
Оглавление
Содержание
Журнал
Выходные данные


Науки и перечень статей вошедших в журнал:

В современном мире постоянно совершенствуется техника и технология получения изображения, направленная на улучшение его качества. Поэтому вопросы, занимающиеся оценкой качества получаемого изображения, не теряют своей актуальности.

При оценке качества основных видов сюжетных фотографий (портретов, пейзажей, репортажей, жанровых постановок и т.п.) важной является адекватная передача тональной шкалы яркостей объекта.

Зависимость между яркостями объекта съемки и его фотографического изображения устанавливает теория фотографического воспроизведения тонов (или тоновоспроизведение) [1, с.161]. В данной статье будет рассмотрен метод оценки качества изображения путем построения кривых тоновоспроизведения. Кривая тоновоспроизведения (рис. 1) – это графическая иллюстрация зависимости величины полученного фотографического изображения (в частности плотности почернения на носителе информации, D изображения) от яркости объекта съемки (переведенной в плотности, D тест-объекта).

Для количественной оценки качества получаемого изображения проводятся замеры протяженности и наклона участков (градиент, g) светлых тонов (А), полутонов (В) и темных тонов (С) [2, с. 94].

Рисунок 1. Кривая тоновоспроизведения

В представленной работе проводилась оценка качества изображения путем построения кривых и последующему определению параметров тоновоспроизведения для объектов, снимаемых на цифровую и аналоговую камеры. Для сравнения цифрового и галогенсеребряного изображения фотопленку после проявления сканировали, схема эксперимента представлена на рис. 2.

Рисунок 2. Схема эксперимента

В качестве объекта фотографирования в нашем эксперименте был выбран контрастный пейзаж с большими участками воды и неба, а также участками большой яркости и сильно затененными участками берега. Выбор пейзажа был не случаен, так как похожий объект фотографирования был использован К. Мизом [3, c. 357] при изучении параметров тоновоспроизведения. Кроме того, в кадр была помещена черно-белая шкала, необходимая для пересчета яркостей объекта (B) в оптические плотности (D).

Необходимо отметить, что контраст объекта (или диапазон яркостей изображения) — это соотношение между яркостью самого темного и самого светлого участков поверхности. В эксперименте был использован прямой способ замера яркости, то есть непосредственное измерение максимальной и минимальной яркости точечным яркомером. Поле замера составляло 1%.

Предельное отношение яркостей образуется при съемке черного меха на свежевыпавшем снегу и контраст в данном случае равен 1:330. Средний контраст натурного объекта равен 1:160 [4]. В нашем случае контраст был равен 1:189, контраст пейзажа из эксперимента К.Миза – 1:194. Проблемой передачи яркости подобных контрастных объектов является получение изображения с недостаточной проработкой деталей и в светлых областях, и в темных.

После получения изображений, для их сравнения и построения кривых тоновоспроизведения, было дополнительно построено несколько калибровочных кривых. Для перевода яркостей объекта (пейзажа) в оптические плотности в кадре была помещена шкала (тест-объект) и промерены яркости полей шкалы и яркости деталей пейзажа, также поля тест-объекта были промерены на денситометре, что дало возможность построить калибровочную шкалу перевода яркостей деталей пейзажа в плотности (рис.3).

Рисунок 3. Калибровочная кривая перевода яркости объекта фотографирования в оптические плотности.

Для цифровых изображений затруднен замер значений оптических плотностей, но построение калибровочных кривых дает возможность перевода процентных отношений черного цвета, промеренного инструментом «Пипетка» в программе Photoshop в плотности. Для измерения оптической плотности деталей пейзажа на изображении, полученном после сканирования негативов, была дополнительно отсканирована шкала тест-объекта, использованная при съемке, и была построена калибровочная кривая зависимости процентного содержания черного цвета от оптической плотности этого тест-объекта (рис. 4).

Рисунок 4. Калибровочная кривая перевода процента черного цвета в оптические плотности для сканированного тест-объекта.

Для получения данных изображений, снятых цифровой камерой Canon D7 была построена  аналогичная калибровочная кривая (рис. 5), но процент черного в этом случае замерялся непосредственно на полученном цифровом изображении.

Рисунок 5. Калибровочная кривая перевода процента черного цвета в оптические плотности для цифрового изображения тест-объекта.

По калибровочным кривым все данные, полученные из Photoshop, были переведены в денситометрические величины (оптические плотности). После перевода появилась возможность построения кривых тоновоспроизведения (рис. 8, 9) для изображений, полученных цифровой камерой (рис. 6) и в результате сканирования негатива (рис. 7).

Рисунок. 6. Изображение, полученное цифровой камерой Canon D7

Рисунок. 7. Изображение, полученное при помощи сканирования

пленки Ilford Delta 100

 

Рисунок 8. Кривая тоновоспроизведения для цифровой камеры Canon D7

Рисунок 9. Кривая тоновоспроизведения для изображения, полученного сканированием пленки Ilford Delta 100

Для оценки качества тоновоспроизведения был проведен сравнительный анализ полученных кривых. Кривая для Canon D7 имеет четко выраженные участки светов, полутонов и теней. В тенях и светах можно отметить искажения (участки не прямолинейны), участок теней в 3 раза длиннее участка теней, что свидетельствует о большом количестве темных полутонов с хорошей проработкой. Тем не менее, необходимо отметить, что максимальная плотность объекта равная 2,7 передается на изображении плотностью 2,1. Это означает, что самые темные участки объекта передаются более светлыми тонами, происходит потеря общего контраста изображения. Это подтверждает и общий наклон кривой (g общ), который равен 0,8, в то время как стандартом является градиент равный 1,2. Рассматривая участок передачи полутонов, можно отметить, что градиент прямолинейного участка (g пр) равен 1,9, то есть градации серого передаются более высоким плотностями.

Анализируя кривую, построенную в результате сканирования пленки, можно отметить ее прямолинейность. Это свидетельствует о том, что практически все элементы пейзажа передаются пропорционально, при этом общий градиент кривой равен 1, а градиент прямолинейного участка равен 1,09. Это свидетельствует об очень небольшой потере контраста изображения.  Но на участках малых плотностей на отрезке кривой, отвечающей за передачу светлых тонов можно наблюдать искажение: при увеличении плотности объекта, плотность изображения не увеличивается, передается тем же самым тоном. Это видно и при рассматривании фотографии: светлые участки воды и берега выглядят белыми, в то время как на цифровом изображении эти же участки передаются светлыми оттенками.

По данным, полученным при анализе формы кривых, а так же по численным параметрам можно сделать вывод о том, что с точки зрения тоновоспроизведения, изображение, полученное после сканирования пленки, имеет более высокое качество и проработку деталей изображения, чем при съемке цифровой камерой. То есть фотопленка больше подходит для съемки сюжетов большого контраста.  Единственным недостатком данного метода получения изображения, может быть назван относительно долгий процесс химико-фотографической обработки и последующего сканирования. При использовании цифровых камер, процесс получения изображения практически моментальный, но при этом рекомендацией для получения пропорциональной передачи тонов является проведение дополнительной компьютерной обработки изображения.

Планируются дальнейшие исследования в данной области, направленные на увеличение базы данных съемочной техники и фотоматериалов, сравнения не только электронных изображений, но и отпечатков, а также сравнения параметров тоновоспроизведения изображений контрастных объектов и объектов нормального контраста.

Список литературы:

  1. Котов А. М. и др.//Сборник тезизов Всесоюзного семинара по автоматизации проекти­рования оптических систем. Москва, октябрь,—Л.: ГОИ, 1989. —250 с.
  2. Константинова Е.В. Влияние условий съемки и химико-фотографической обработки на тоновоспроизведение в сквозном фотографическом процессе: дисс. СПб.: СПбГИКиТ, 2000 – 152 с.
  3. Миз К., Джеймс Т. Теория фотографического процесса. Пер. с англ. Под ред. А. Л. Картужанского и В.Н. Синцова. Л.: Химия, 1973, — с.501
  4. Горбатов А. Характеристики объекта съемки. URL: http://photonik.ru/index.php/ekspozitsiya/76-eksponometriya-i-ekspozamer-kharakteristiki-ob-ekta-s-jomki
    СОВРЕМЕННЫЙ МЕТОД ОЦЕНКИ КАЧЕСТВА ИЗОБРАЖЕНИЯ
    Данная работа посвящена современному методу оценки качества изображения путем построения кривых тоновоспроизведения на примере оценки качества контрастного изображения. В рамках работы данным методом оценены изображения, полученные при помощи цифровой камеры и аналоговой на фотопленку. В результате анализа кривых тоновоспроизведения сделан вывод о том, что наилучшее изображение получено при сканировании негатива.
    Written by: Соколова Екатерина Викторовна
    Published by: БАСАРАНОВИЧ ЕКАТЕРИНА
    Date Published: 02/07/2017
    Edition: ЕВРАЗИЙСКИЙ СОЮЗ УЧЕНЫХ_29.08.15_08(17)
    Available in: Ebook