Методология полнопространственного моделирования сложных экологически опасных металлургических процессов для разработки многофункциональных компьютерно-тренинговых систем и обучающих сред тема диссертации и автореферата по ВАК РФ 05.13.16, доктор технических наук Косарев, Виктор Андреевич

• Косарев, Виктор Андреевич
• доктор технических наук
• 2000

Оглавление диссертации доктор технических наук Косарев, Виктор Андреевич

ВВЕДЕНИЕ.

ГЛАВА 1. СОСТОЯНИЕ ПРОБЛЕМЫ ИСПОЛЬЗОВАНИЯ СОВРЕМЕННЫХ ИНФОРМАЦИОННО-КОМПЬЮТЕРНЫХ ТЕХНОЛОГИЙ ДЛЯ ПОДГОТОВКИ КАДРОВ СЛОЖНЫХ ЭКОЛОГИЧЕСКИ ОПАСНЫХ МЕТАЛЛУРГИЧЕСКИХ ПРОИЗВОДСТВ.

1.1. Актуальность проблемы разработки систем и средств подготовки специалистов для металлургии с использованием современных информационно-компьютерных технологий.

1.2 Особенности металлургического производства и информационные аспекты деятельности оперативно-технологического персонала СМП.2.

1.3. Проблемный анализ подходов к формализации сложных технологических процессов.2.

1.4. Анализ методов и моделей формализации экспертных знаний.

1.5. Анализ использования информационных и компьютерных технологий в сфере практической подготовки и повышения квалификации в металлургии.

Выводы.5.

ГЛАВА 2. МЕТОДОЛОГИЯ ПОЛНОПРОСТРАНСТВЕННОГО

МОДЕЛИРОВАНИЯ СЛОЖНЫХ МЕТАЛЛУРГИЧЕСКИХ ПРОЦЕССОВ ПРИ РАЗРАБОТКЕ ИНТЕЛЛЕКТУАЛЬНЫХ КОМПЬЮТЕРНО-ТРЕНИНГОВЫХ СИСТЕМ.

2.1 Методологические основы синтеза композиционных моделей сложных технологических процессов экологически опасных металлургических производств.

2.2. Структурное представление СМП применительно к разработке интеллектуальных, многофункциональных компьютерно-тренинговых систем.

2.3. Концептуальные аспекты моделирования профессиональной деятельности эксплуатационно-технологического персонала СМП.

2.4. Формирование и структуризация полного информационного пространства моделирования СМП.

2.5. Концептуальные особенности и принципы структурообразования композиционной модели СМП.

2.6. Применение обьектно-ориентированного подхода при синтезе композиционных моделей СМП.

Выводы.

ГЛАВА 3. ОПИСАНИЕ МЕТОДОЛОГИИ СТРУКТУРНОГО СИНТЕЗА ФУНКЦИОНАЛЬНЫХ КОМПОНЕНТ КОМПОЗИЦИОННЫХ МОДЕЛЕЙ СМП НА ПРИМЕРЕ ПОСТРОЕНИЯ БАЗОВОЙ МОДЕЛИ КИСЛОРОДНО-КОНВЕРТЕРНОГО ПРОЦЕССА ПРОИЗВОДСТВА СТАЛИ.

3.1. Методологические принципы и процедурные этапы построения базовой математической модели ККП.

3.2. Многоаспектный декомпозиционный анализ кислородно-конвертерного процесса как объекта моделирования.

3.3 Формализованное описание корневого сегмента базовой математической модели ККП.

3.4. Упрощение базового математического описания в задаче моделирования конвертерной плавки с использованием анализа чувствительности.

3.5 Разработка комплекса дополняющих математических моделей состояния

ГШМ-эмульсии, футеровки и пылеобразования.

Выводы.

ГЛАВА 4. СИНТЕЗ КОМБИНИРОВАННОЙ МАТЕМАТИЧЕСКОЙ МОДЕЛИ ТЕХНОГЕННОГО ВОЗДЕЙСТВИЯ.

4.1 Объектная структура комбинированной математической модели техногенного воздействия на здоровье человека.

4.2. Анализ результатов исследования и формализации влияния загрязняющих веществ на здоровье человека. ¡

4.3. Структурный синтез комбинированной математической модели техногенного воздействия на здоровье человека.

4.4. Моделирование техногенного воздействия на жителей крупных металлургических городов.*.

Выводы.

ГЛАВА

МЕТОДИКА ОБЪЕКТНО- ОРИЕНТИРОВАННОГО СИНТЕЗА МОДЕЛЕЙ ПРЕДСТАВЛЕНИЯ РАЗНОРОДНЫХ ЭКСПЕРТНЫХ ЗНАНИЙ.

5.1.Структурное описание объектных моделей представления разнородных экспертных знаний.

5.2.Способы организации баз знаний,содержащих разнородную экспертную информацию.

5.3.Алгоритмы адаптации и модификации базы знаний в процессе эксплуатации.

5.4.Примеры практического использования методологии синтеза объектноориентированных нечетких моделей разнородных экспертных знаний.

Выводы.

ГЛАВА 6. РАЗРАБОТКА МЕТОДОЛОГИИ ИДЕНТИФИКАЦИИ

КОМБИНИРОВАННЫХ МАТЕМАТИЧЕСКИХ МОДЕЛЕЙ С РАЗНОРОДНЫМИ ПАРАМЕТРАМИ В РАЗНОРОДНОЙ ИНФОРМАЦИОННОЙ СРЕДЕ.

6.1. Анализ проблемы и постановка задачи идентификации комбинированных математических моделей.

6.2 Формирование обучающей выборки при недостатке и нечеткости исходных данных.

6.3 Универсальный алгоритм идентификации комбинированных математических моделей.

6.4 Экспертно-аналитическая процедура уточнения решения с помощью совместной модификации ФП экспериментальных данных и параметров модели.

6.5 Инструментальная диалоговая система идентификации комбинированных моделей.

Выводы.

Введение диссертации (часть автореферата) на тему «Методология полнопространственного моделирования сложных экологически опасных металлургических процессов для разработки многофункциональных компьютерно-тренинговых систем и обучающих сред»

Актуальность проблемы. Металлургическая промышленность является одной из важнейших базовых отраслей отечественной экономики, в тоже время, наиболее ресурсоемкой и экологически опасной. На рубеже тысячелетий перед человечеством угрожающе встают перспективы экологических проблем, материального и энергетического дефицита.

Согласно выводам ученых, современное экологическое состояние России можно считать критическим. Около 40 млн. человек - жителей 86 городов испытывает воздействие вредных веществ в 10 раз и более превышающих нормы ПДК. Наиболее тяжелое положение сложилось в городах, в которых расположены предприятия черной и цветной металлургии. Сложившиеся экономические условия ограничивают интенсивную разработку и внедрение экологически чистых и ресурсосберегающих процессов и технологий в ближайшем будущем. Однако принимать экстренные меры по повышению экологической и ресурсосберегающей эффективности существующего металлургического производства необходимо и возможно уже сегодня.

Одним из эффективных направлений решения рассматриваемой проблемы является мотивированный и обоснованный выбор оперативно-технологическим персоналом режимов работы металлургических агрегатов, обеспечивающих минимальные значения показателей по: загрязнению окружающей среды, расходу материалов и ресурсов, износу оборудования.

Это можно сделать, используя последние достижения в области информационно-компьютерных технологий и методов искусственного интеллекта для подготовки и непрерывного контроля квалификации специалистов, обладающих экологической и экономической культурой и ответственностью, в полной мере представляющих последствия тех или иных технологических действий.

Поэтому, создание информационных технологий и компьютерных обучающих систем, охватывающих новейшие достижения науки и техники, а 6 также аккумулирующих знания ведущих специалистов (экспертов) конкретных производств, которые обеспечивают быструю подготовку и переподготовку высококвалифицированных кадров для металлургической промышленности, является одной из стратегических задач экономического развития России.

Создание компьютерных систем подготовки и повышения квалификации персонала металлургических производств представляет собой комплексную проблему, требующую для своего решения разработки общей методологии исследования и моделирования сложных технологических процессов в комплексе с основным оборудованием, информационным взаимодействием с оперативно-технологическим персоналом и многокритериальной оценкой эффективности этого взаимодействия, а также разработки методов идентификации сложных комбинированных моделей, функционирующих в разнородной информационной среде.

Назовем полнопространственным моделированием сложного металлургического процесса математическое описание информационного и материального взаимодействия в системе "Среда-персонал-агрегат-процесс-продукт" с использованием практически доступной информации (измеряемой и сенсорно-наблюдаемой, количественной и качественной) для управления и принятия технологических решений, при его комплексной оценке эффективности функционирования (технологической, экономической и экологической).

В настоящее время создание эффективных компьютерных обучающих систем и технологий сдерживается отсутствием работоспособных методологий, моделей и конкретных программных продуктов, учитывающих особенности функционирования предприятий в современных экологических и экономических условиях, использующих современные возможности компьютерных технологий в процессах получения, накопления, интерпретации и коммуникации знаний.

Таким образом, создание методологии синтеза и идентификации композиционных моделей сложных металлургических процессов, обеспечивающих полнопространственную имитацию состояния изучаемых 7 объектов и разработка интеллектуальных многофункциональных компьютерно-тренинговых обучающих систем на их базе, обеспечивающих высокоэффективное повышение и контроль квалификации персонала, а также накопление, сохранение и коммуникацию профессиональных знаний при подготовке специалистов ресурсоемких и экологически опасных производств, имеет важное народнохозяйственное значение.

Цель работы. Создание методологии синтеза и идентификации композиционных математических моделей для полнопространственной имитации сложных экологически опасных металлургических процессов в интеллектуальных компьютерно-тренинговых системах; разработку моделей и алгоритмов, обеспечивающих полноту описания объекта в многомерном критериальном и разнородном информационном пространствах управления; разработку и практическую реализацию на их базе комплекса многофункциональных обучающих систем, обеспечивающих накопление и коммуникацию профессиональных знаний для решения практических задач эффективного управления сложными экологически опасными процессами металлургического производства.

Задачи исследований. Научная проблема и цель работы определили необходимость решения следующих задач исследования:

-провести анализ принципов построения и использования автоматизированных обучающих систем для подготовки эксплуатационно-технологических кадров сложных экологически опасных металлургических производств;

-разработать концептуальные основы структурного синтеза математического описания основных металлургических процессов как ресурсоемких, экологически-опасных производств, применительно к задачам многоаспектной подготовки кадров; 8

-разработать методологию моделирования и идентификации сложных неполностью наблюдаемых металлургических процессов с использованием количественных и качественных технологических характеристик, позволяющую проектировать математическое обеспечение интеллектуальных компьютерно-тренинговых систем обучения интегрированных в производственно-образовательные среды;

-разработать методы компьютерной интерпретации состояния неполностью наблюдаемых технологических процессов, представленных разнородной технологической информацией (числовыми, лингвистическими и визуальными характеристиками объекта управления) в виде легко модифицируемых обьектно-ориентированных моделей, позволяющих аккумулировать знания и опыт в прикладных интеллектуальных информационно-обучающих системах;

-разработать математические модели основных металлургических процессов комплекса сталь-прокат для решения задач подготовки, диагностики состояния оборудования и управления процессами при неполной, разнородной информации, описывающие технологические, экономические и экологические характеристики адекватно задачам обучения;

-разработать структурно -модельные и информационные принципы построения многофункциональных, интеллектуальных компьютерно-тренинговых систем, интегрированных в производственные процессы с использованием новейших информационных, компьютерных технологий, обеспечивающих субнатурное полнопространственное представление состояния технологического процесса средствами мультимедиа;

-практически реализовать и апробировать разработанные в диссертации принципы, методы, модели и алгоритмы в виде комплекса многофункциональных интеллектуальных компьютерно-тренинговых систем подготовки эксплуатационно-технологического персонала конвертерного и прокатного производств. 9

Методы исследования. В диссертационной работе использованы методы системного анализа, системологии, теории принятия решений, математического моделирования, искусственного интеллекта и проектирования информационных систем.

Результаты, выносимые на защиту.

1. Концепция структурного синтеза полнопространственного математического описания основных металлургических процессов, как ресурсоемких, экологически-опасных производств, применительно к задачам многоаспектной подготовки кадров с использованием новейших компьютерных технологий.

2. Методология моделирования и идентификации сложных, неполностью наблюдаемых технологических процессов с использованием количественных и качественных технологических характеристик, позволяющая проектировать интеллектуальные компьютерно-тренинговые системы обучения интегрируемые с производством.

3. Методы компьютерной интерпретации состояния неполностью наблюдаемых технологических процессов, представленных разнородной технологической информацией (числовыми, лингвистическими и визуальными характеристиками объекта управления) в виде легко модифицируемых обьектно-ориентированных моделей, позволяющих аккумулировать знания и опыт в прикладных интеллектуальных информационно-обучающих системах.

4. Математические модели основных металлургических процессов сталеплавильного и прокатного производств, для решения задач подготовки, диагностики состояния оборудования и управления процессами при неполной, разнородной информации об обьекте управления.

5. Функциональная структура и системно-технические принципы построения многофункциональных интеллектуальных компьютерно-тренинговых систем подготовки эксплуатационно-технологического персонала экологически опасных металлургических производств с использованием мультимедиа

10 средств представления технологической информации и новейших компьютерных технологий обучения.

6. Практическая реализация и апробирование разработанных в диссертации принципов, методов, моделей и алгоритмов в виде комплекса многофункциональных интеллектуальных компьютерно-тренинговых систем подготовки эксплуатационно-технологического персонала конвертерного и прокатного производств.

Научная новизна результатов. Научная новизна работы заключается в: создании концептуальной базы, методологии структурного синтеза математического описания сложных, неполностью наблюдаемых процессов в задачах многоаспектной профессиональной подготовки кадров с учетом технико-экономических и экологических критериев функционирования металлургического производства; разработке новых методов формализации и накопления разнородных экспертных знаний, которые могут иметь вид: числовых данных, терминов естественного языка, визуального изображения и на их основе создания эффективной технологии синтеза нового класса интеллектуальных информационно-обучающих систем, обладающих свойствами аккумулирования производственного опыта в процессе функционирования; разработке методологии и алгоритмов идентификации комбинированных математических моделей с ограниченной обучающей выборкой, оперирующих с разнородными параметрами в разнородной информационной среде; разработке математических моделей основных металлургических процессов комплекса сталь-прокат для решения задач подготовки, диагностики состояния оборудования и управления процессами при неполной, разнородной информации, описывающих технологические,

11 экономические и экологические показатели деятельности эксплуатационно-технологического персонала; ♦ разработке функциональной структуры и системно-технических принципов построения многофункциональных, интеллектуальных компьютерно-тренинговых систем подготовки кадров, повышающих экологическую безопасность и экономическую эффективность действующих металлургических производств.

Практическая ценность и реализация результатов. Практическая ценность работы заключается в том, что проведенные исследования позволили разработать и внедрить в практику на ряде крупнейших металлургических комбинатов и учебных заведениях:

•методики и алгоритмы интерпретации характеристик неполностью наблюдаемых процессов по данным измерения, лингвистическим и визуальным экспертным оценкам и визуализации состояния технологических процессов средствами мультимедиа в виде анимации, звука и видео.

• динамические математические модели прогнозирования состояния, управления и оценки техногенного воздействия конвертерных процессов производства стали;

• многофункциональные интеллектуальные компьютерно-тренинговые системы подготовки эксплуатационно-технологического персонала для сталеплавильного и прокатного производств;

•базовые элементы корпоративной производственно-образовательной среды, обеспечивающей накопление, сохранение и коммуникацию профессиональных знаний в едином информационном пространстве на базе современных компьютерных и коммуникационных технологий. Теоретические и практические результаты диссертации, получены автором при выполнении ряда целевых программ и комплексных планов ГКНТ,

12 хоздоговоров с организациями металлургической промышленности и предприятиями других отраслей народного хозяйства.

Обоснованность и достоверность научных положений, выводов и рекомендаций диссертационной работы подтверждены результатами моделирования и внедрением программных разработок в системах управления технологическими процессами и повышения квалификации кадров металлургических предприятий. Некоторые системотехнические принципы и алгоритмы управления защищены авторскими свидетельствами.

Как законченные программные продукты результаты диссертационной работы внедрены с подтвержденными экономическими эффектами в виде: " Адаптивного алгоритма оценки состояния кислородно-конвертерной плавки", "Алгоритма программного управления продувкой металла в 160тонном кислородном конвертере, обеспечивающего синхронизацию процессов обезуглероживания и шлакообразования в начальном периоде плавки", "Микропоцессорной системы управления кислородно-конвертерной плавкой" на Ново-липецком металлургическом комбинате; "Интеллектуальной компьютерно-тренинговой системы повышения квалификации эксплуатационно-технологического персонала станов ХПТ" на Первоуральском ново-трубном заводе; "Пакета тренажерно-обучающих программ для технологов конверторщиков конвертерного производства" на ОАО "Северсталь".

Внедрение моделей, алгоритмов и систем в конвертерном производстве обеспечило сокращение: выбросов металла и шлака на 30 %, расхода шлакообразующих на 17 %, додувок на 7 %, расхода энергоресурсов на 0,6 %; в прокатном производстве обеспечило сокращение: числа аварий на 1,4 %, сокращение брака труб на 2,1%.

В 35 металлургических колледжах и техникумах внедрены в учебный процесс тренажерно-обучающие программы по мартеновскому, конвертерному процессам производства стали, непрерывной разливке, горячей покатке листового и сортового металла, холодной прокатке труб, повышающие в 1,2-2 раза качество

13 усвоения учебного материала и приобретения практических навыков. С использованием указанных систем в металлургических средних учебных заведениях с 1989 года подготовлено свыше 20 ООО специалистов для России, Украины, Казахстана, Белоруссии.

Научные и практические результаты нашли применение в учебном процессе МИСиС при выработке концепции информатизации учебного процесса в технологическом вузе и при организации непрерывного практического обучения студентов на основе интеллектуальных компьютерно-тренинговых систем.

Апробация работы. Основные научные результаты и положения работы докладывались и обсуждались на семинарах, совещаниях, научно-технических конференциях: Всесоюзная нучно-техническая конференция "Динамическое моделирование сложных систем", Москва, 1982 г., X Всесоюзное совещание "Создание и внедрение автоматических и автоматизированных систем управления непрерывных и дискретно-непрерывных технологических процессов ", Алма-Ата, ВСНТО, 1983 г., Международный симпозиум "Современные методы расчета и оценки надежности электро-радиоприборов и систем для научных исследований" Москва- Сухуми, 1983 г., 1 Всесоюзная конференция "Теоретические основы и инженерные методы создания управляющих систем повышенной надежности и живучести", Севастополь, 1984 г., Всесоюзная научная конференция, посвященная Дню советской науки, Москва, 1985 г., Всесоюзное научно-техническое совещание "Создание и внедрение систем автоматического и автоматизированного управления технологическими процессами.", Новгород, 1986 г., V Международная научно - техническая конференция "Микроэлектроника - 86", Пловдив, Болгария, 1986 г., Всесоюзная научно -техническая конференция "Техническое и программное обеспечение комплексов полунатурного моделирования", Гродно, 1988 г., III Всесоюзная научно-техническая конференция "Тренажеры и компьютеризация профессиональной подготовки ", Пушкин, 1993 г., I Международный симпозиум "Проблемы

14 комплексного использования руд", С-Петербург, 1994 г., IV Всероссийская научно- методическая конференция "Тренажеры и компьютеризация профессиональной подготовки", Москва, 1994 г., I Муждународная конференция по дистанционному образованию в России " Дистанционное обучение и новые технологии в образовании", Москва 1994 г., Международной научно-практической конференции " Управление большими системами-97", Москва, 1997 г., VII Международной конференции " Проблемы управления безопасностью сложных систем", Москва 1999 г., IX Международной конференции - выставке "Информационные технологии в образовании", Москва, 1999 г.

Публикации. Основные положения диссертации отражены в 43 опубликованных научных работах и изобретениях, 14 научно-технических отчетах.

Объем и структура диссертации. Диссертация состоит из введения, шести глав и заключения, изложенных на 370 страницах машинописного текста, содержит 52 рисунка и 14 таблиц, список литературы из 280 наименований.

Заключение диссертации по теме «Применение вычислительной техники, математического моделирования и математических методов в научных исследованиях (по отраслям наук)», Косарев, Виктор Андреевич

Выводы по главе VI:

1. Разработана методология идентификации для класса комбинированных моделей произвольной структуры, описывающих малоизученные, трудноформали-зуемые или неполностью наблюдаемые объекты и оперирующих с разнородными параметрами в разнородной информационной среде.

2. Для осуществления параметрической идентификации при недостатке экспериментальных данных и их нечеткости разработан универсальный алгоритм идентификации, включающий в себя новый алгоритм формирования обучающей выборки, центральным моментом которого является представление имеющихся экспериментальных данных в виде нечетких чисел, интервалов и качественных оценок. При этом недостающие экспериментальные данные разыгрываются в окрестностях имеющихся точек, задаваемых «-уровнем в их функциях принадлежности, а > 0,5.

295

3. Для оценки параметров в комбинированных моделях предлагается диалоговая процедура идентификации на основе экспертных оценок, состоящая из двух основных этапов. На первом этапе осуществляется идентификация с использованием классических методов (например, методом наименьших квадратов). На втором этапе, при отсутствии допустимого решения на предыдущем или для его смысловой корректировки, предлагается многовариантная процедура настройки параметров функций принадлежности коэффициентов модели и исходных данных. Конфигурация настройки определяется экспертом.

4. Разработана инструментальная система для диалоговой процедуры идентификации комбинированных моделей с удобным и простым интерфейсом, ориентированным на эксперта предметной области, которая позволяет работать с классом комбинированных моделей и предназначена для широкого применения.

5. Предлагаемая процедура идентификации может использоваться для настройки сложных композиционных моделей, состоящих из комплекса комбинированных моделей, в различных областях знаний: в управлении технологическими процессами, экономике, социологии, медицине и т.д.

296

ЗАКЛЮЧЕНИЕ

В диссертационной работе, на основе теоретического обобщения, автором предложена новая концепция полнопространственного моделирования сложных экологически опасных металлургических процессов в интеллектуальных компью-терно-тренинговых системах, создана методология синтеза и идентификации композиционных математических моделей, разработаны модели и алгоритмы, учитывающие многомерность критериального и разнородность информационного пространств управления, на основе которых разработан и реализован комплекс многофункциональных обучающих систем, обеспечивающих накопление и коммуникацию профессиональных знаний для эффективного управления экологически опасными процессами металлургического производства, что является решением важной народно-хозяйственной проблемы. В рамках решения этой проблемы, автором получены следующие результаты:

1. В информационном, технологическом, экономическом и экологическом аспектах рассмотрена и обоснована проблема структурного синтеза полнопространственного математического описания основных металлургических процессов, как ресурсоемких, экологически опасных производств, применительно к задачам многоаспектной профессиональной подготовки кадров с использованием компьютерных технологий обучения. Показано, что объективная сложность создания высокоэффективных компьютерных обучающих систем для профессиональной подготовки эксплуатационно-технологического персонала сложных экологически опасных металлургических производств обусловлена их специфическими особенностями: структурной сложностью, недостаточной изученностью, многообразием состояний и высокой динамикой их изменения, неполной наблюдаемостью, определяющей ролью человеческого фактора в управлении и существенным объемом использования сенсорно-наблюдаемых характеристик в процессах принятия решений.

2. Разработана объектно-ориентированная методология полнопространственного моделирования и идентификации сложных неполностью наблюдаемых

297 технологических процессов с использованием количественных и качественных технологических характеристик, фундаментальных, эмпирических и экспертных знаний, позволяющая сократить время проектирования, обеспечить простоту масштабирования и модификации математического обеспечения сложных, многофункциональных интеллектуальных компьютерно-тренинговых систем обучения.

3. Разработаны методы и модели компьютерной интерпретации состояния неполностью наблюдаемых технологических процессов, представленных разнородной технологической информацией (числовыми, лингвистическими и визуальными характеристиками обьекта управления) в виде легко модифицируемых обь-ектно-ориентированных моделей, позволяющих аккумулировать знания и опыт лучших специалистов в процессе функционирования систем на производстве.

4. Разработаны композиционные математические модели основных металлургических процессов комплекса сталь-прокат для решения задач подготовки, диагностики состояния оборудования и управления процессами при неполной, разнородной информации, а также полнопространственной имитации состояния сложных металлургических процессов в многофункциональных интеллектуальных компьютерно-тренинговых обучающих системах.

5. Разработана комбинированная математическая модель оценки техногенного воздействия на здоровье человека, позволяющая оценить заболеваемость, и продолжительность жизни для различных групп населения с возможной персонификацией этих показателей для конкретного человека, как среднестатистического носителя учитываемых в ней факторов, что обусловило универсальность ее использования в обучающих системах, гигиенической практике и экологическом аудите.

6. Разработана методология и алгоритмы идентификации сложных, комбинированных математических моделей произвольной структуры (включающих в себя функциональные и экспертно-аналитические компоненты) с ограниченной обучающей выборкой, оперирующих с разнородными параметрами в разнородной

298 информационной среде, что существенно расширяет возможности применения методов искусственного интеллекта для решения новых практических задач.

7. Разработаны системно-функциональные основы и информационно- модельные принципы построения многофункциональных интеллектуальных компь-ютерно-тренинговых систем ^интегрируемых в производственные процессы с использованием новейших информационных, компьютерных технологий, обеспечивающих субнатурное полнопространственное представление состояния технологического процесса средствами мультимедиа.

8. Аппробированы и практически реализованы разработанные в диссертации принципы, методы, модели и алгоритмы в виде математического обеспечения систем управления на НЛМК, многофункциональных интеллектуальных компь-ютерно-тренинговых систем подготовки эксплуатационно-технологического персонала конвертерного и прокатного производств на ПНТЗ и ОАО "Северсталь ", а также в 35 учебных заведениях металлургического комплекса. С использованием указанных систем в средних учебных заведениях с 1989 года подготовлено свыше 20 ООО специалистов для России, Украины, Казахстана, Белоруссии и других республик.

299

Список литературы диссертационного исследования доктор технических наук Косарев, Виктор Андреевич, 2000 год

1. Протасов В.Ф., Молчанов A.B. Экология, здоровье и природопользование в России. М.: Финансы и статистика. - 1995.

2. Концепция информатизации сферы образования Российской Федерации. Бюллетень " Проблемы информатизации высшей школы", М., 1998, 322 с.

3. Концепция информатизации высшего образования Российской Федерации. М., 1994, 100 с.

4. Современное состояние и тенденции развития информационных технологий в России. М., Научный Совет по Государственной научно- технической программе " Информатизация России, " 1995, 330 с.

5. Концепция информатизации сферы образования Российской Федерации. Бюллетень " Проблемы информатизации высшей школы", М., 1998, 322 с.

6. Абрамов И. В., Писарев С. А. Стратегия инновационного развития общества. Системный подход. Ижевск, из-во ИжГТУ,1996, 396 с.

7. Андреев А. А. К вопросу об определении понятия "дистанционное обучение ". М., журнал "Дистанционное образование ", № 4,1997. с. 16-19.

8. Дьячко А.Г., Косарев В.А. Современные проблемы и концепции информатизации учебного процесса в технологическом ВУЗе. // Информационные технологии в металлургии и экономике. Сборник научных трудов. М.: МИСиС, 1997. с.5 - 11.

9. Косарев В.А. Ткаченко Е.В. Информационные аспекты построения корпоративной образовательной среды для подготовки специалистов в металлургии. // Информационные технологии в образовании и металлургии. Сборник научных трудов. М.: МИСиС, 1999. с 57 - 66.

10. Ю.Суржиков В.Д. Гигиенические основы оценки риска нарушения здоровья различных групп населения под влиянием атмосферных загрязнений.300

11. Диссертация на соискание ученой степени доктора медицинских наук. М.: 1994.

12. Буштуева К.А. Руководство по гигиене атмосферного воздуха. М. - 1976.

13. Косарев В.А. Муратова С.Ю. Проблемы экологического тренинга в многоаспектной подготовке эксплуатационно-технологического персонала металлургических производств

14. Котик М. А.Курс инженерной психологии. Таллин, Валгус, 1978.

15. Николаев В. И. Информационная теория контроля и управления. Д., Судостроение, 1973.

16. Буровой И.А. Автоматическое управление химико-металлургическими процессами с сосредоточенными параметрами. Москва, « Металлургия» 1977. 343 с.

17. Чжао Юань-Жень. Сб." Математическая логика и ее применение", Мир, 1965, с. 281.

18. Винер Н., Кибернетика, М., " Советское радио", 1958.

19. Эшби Р., Введение в кибернетику, И JI, 1959.

20. Лащев А.Я., Юсупов P.M., Косарев В.А. Самонастраивающиеся системы с эталонной моделью.//Авт.свид. №884244, положительное решение от 8.10.80.

21. Салихов З.Г., Лащев А.Я., Косарев В.А. Система экстремального регулирования.//Авт. Свид.№885927, положительное решение от 3.08.81.

22. Бусленко Н.П. Моделирование сложных систем. М., Наука, 1978, -399 с.

23. Моисеев H.H. Математические задачи системного анализа. М., Наука, 1998. -152 с.

24. Шрейдер Ю. А., Шаров A.A. Системы и модели. М.: Радио и связь, 1982. 152 с.

25. Шлеер С., Меллор С. Объектно-ориентированный анализ: моделирование мира в состояниях. Киев: Диалектика. - 1993. - 240 с.

26. Волькман Ю.Р. Интеллектуальные технологии исследовательского проектирования. Формальные системы и семиотические модели.- Киев, -1998.245 с.301

27. Сургучев Г. Д. Математическое моделирование сталеплавильных процессов с применением ЭВМ. Диссертация на соискание ученой степени доктора технических наук. М., МИСиС, 1974.

28. Цымбал В. П. Автореферат диссертации на соискание ученой степени доктора технических наук. Магнитогорск, 1973.

29. Кафаров В.В. Методы кибернетики в химии и химической технологии. М., "Химия", 1968.-269 с.

30. Поспелов Г.С. Искусственный интеллект основа новой информационной технологии. Сер. Академические чтения. М.: Наука, 1988.

31. Мешалкин В.П. Экспертные системы в химической технологии. Основы теории, опыт разработки и применения. -М.: Химия, 1995.

32. Попов Э.В. Экспертные системы. Решение неформализуемых задач в диалоге с ЭВМ.-М.: Наука, 1987.

33. Поспелов Д.А. Логико-лингвистические модели в системах управления. -М.: Энергоиздат, 1981.

34. Нильсон Н. Принципы искусственного интеллекта / Пер. с англ. М.: Радио и связь, 1985.34.3митрович А.И. Интеллектуальные информационные системы.-Минск: НТООО "ТетраСистемс", 1997.

35. Кафаров В.В, Софиев А.З., Трахтенберг А.М ДАН СССР, 1983,Т.268, с. 137 .

36. Буровой И. А. Автоматическое управление процессами в кипящем слое. Металлургия, 1969.

37. Рожков И.М., Травин О.В., Туркенич Д.И. Математические модели конвертерного процесса. М.," Металлургия", 1978. -182 с.

38. Сургучев Г.Д., Косарев В.А., Мосалов Г.И., Чудов A.JI. Математическая модель кислородно -конвертерного процесса производства стали.// Сб. научных трудов МИСиС "Некоторые вопросы математической теории управляемых процессов ", М.: Металлургия, 1973.

39. Косарев В.А. Комплекс программно-технических средств для исследования и моделирования характеристик полупроводниковых приборов.// Сб. докладов V Международной научно-технической конференции "Микроэлектроника 86 ", Пловдив. Болгария, 1986.

40. Дрейнер Н., Смит Г. Прикладной регрессионный анализ. М. "Статистика", 1973.

41. Математические модели технологических процессов и разработка систем автоматического регулирования с переменной структурой. Под ред. Акад. Б.Н. Петрова, М., «Металлургия», 1964.

42. Химмельблау Д. Анализ процессов статистическими методами. М. "Мир", 1973.-430 с.

43. Фрэнке Р. Математическое моделирование в химической технологии. М., "Химия", 1971.-340 с.

44. Гельфандбейн Я.А. Методы кибернетической диагностики динамических систем. " Зинатне", Рига. 1967.303

45. Сургучев Г.Д., Деркачев E.H., Косарев В.А. Прогнозирование обезуглероживания в конвертере на основе адаптирующейся динамической модели. Изв. ВУЗов, М.: Черная металлургия 1973, № 5, с. 56-63.

46. Сургучев Г.Д., Трейстер Ю.Я., Косарев В.А. Исследование кислородно-конвертерного процесса на ЭВМ.// Труды I Всесоюзной конференции по применению ЭВМ в металлургии. М. 1973.

47. Косарев В.А. Динамическое моделирование при управлении не полностью наблюдаемыми процессами.// Материалы Всесоюзной научно-технической конференции " Динамическое моделирование сложных систем", Москва. 1982.-с. 172-176.

48. Косарев В.А. Синтез комбинированной математической модели оценки состояния ГШМ-эмульсии в ванне конвертера.// Информационные технологии в металлургии, экономике и образовании. Сборник научных трудов. М.: МИСиС, 2000. с 143 - 149.

49. Косарев В. А., Салихов З.Г. Математическое моделирование горнометаллургических агрегатов в автоматизированных системах профессионального тренинга. Сб. докладов I Международного симпозиума " Проблемы комплексного использования руд", С Петербург, 1994.

50. Мендельсон Э. Введение в математическую логику. -М.: Наука, 1971.

51. Robinson J.A. A machine-oriented logic based on resolution principle. / Journal of the ACM. V. 12. - № 1. - P. 23 - 41. (Русский перевод: Кибернетический сборник. Новая серия. - М: Мир. - 1970)

52. Попов Э.В., Фридман Г.Р. Алгоритмические основы интеллектуальных роботов и искусственного интеллекта. М.: Наука, 1976.304

53. Лозовский B.C. Семантические сети//Представление знаний в человеко-машинных и робототехнических системах. М.: ВИНИТИ. - 1984 - С. 84 -120.

54. Питерсон Д. Теория сетей Петри и моделирование систем/Пер. с англ. М.: Мир, 1984.

55. Minsky М. A framework for representation knowledge// Psychology computer vision. -New York: McGraw-Hill. 1975. (Русский перевод в кн.: Психология машинного зрения. -М.: Мир, 1978)

56. Клещев А.С. Фреймы // Представление знаний в человеко- машинных и робототехнических системах. М.: ВИНИТИ. -Т. А. - 1984.

57. Newell A., Simon М.А. Human problem solving. Englewood Cliffs, New Jersey: Prentice-Hall. - 1972.

58. Минский М.Л. Фреймы для представления знаний. М.: Энергия, 1979.

59. Представление и использование знаний/Пер. с японск. Под ред. Х.Уэно. М.: Мир, 1989.

60. Аверкин А.Н., Гаазе-Раппопорт М.Г., Поспелов Д.А. Толковый словарь по искусственному интеллекту. М.: Радио и связь, 1992.67.3митрович А.И. Базы данных. -Минск: Университетское, 1992.

61. Booch G. Object Oriented Design With Applications. Benjamin Cummings, 1991.

62. Shlayer S., Mellor S.J. Object Oriented Systems Analysis: Modeling the World in Data. John Wiley & Sons, 1988.305

63. Shlayer S., Mellor SJ. Object Lifecycles: Modelling the World in States. John Wiley & Sons, 1992.

64. Ульянов С.В. Нечеткие модели интеллектуальных систем управления: теоретические и прикладные аспекты (обзор) // Техническая кибернетика. -1991. -№3.- С. 3-27.

65. Захаров В.Н., Ульянов С.В. Нечеткие модели интеллектуальных промышленных регуляторов и систем управления. Методология проектирования // Техническая кибернетика. 1993. -№ 5. -С. 197-220.

66. Красовский Н.Н. Управление динамическими системами. М.: Наука, 1985.

67. Черноусько Ф.Л. Оценивание фазового состояния динамических систем. М.:1. Наука, 1988.

68. Байдосов В.А. Дифференциальные включения с нечеткой правой частью // ДАН СССР. 1989. - Т. 309. - № 4.

69. Wang У., Wu S. Fuzzy differential equations. // BUSEFAL. 1986. - № 28.

70. Васильева О.И., Ионов И.П., Кантор П.С. и др. Дуальное управление процессом искусственной вентиляции легких с использованием нечеткого регулятора в цепи обратной связи // Медицинская техника. 1989. - № 1.

71. Sugeno М., Nishida М. Fuzzy control of model car./ Fuzzy Sets and Systems. -1985.-V. 16.-PP. 103-113.

72. Рыков A.C., Оразбаев Б.Б. Системный анализ и исследование операций. Методы исследования систем и разработки математических моделей в нечеткой среде. -М.: МИСиС, 1995.

73. Оразбаев Б.Б. Методы многокритериального выбора и интеллектуальные системы принятия решений для управления производственными объектами при нечеткой исходной информации. / Диссертация на соискание ученой степени доктора технических наук. -М.: 1996.

74. Takagi T.,Sugeno М. Derivation of fuzzy control rules from human operator's actions. / Proceedings IFAC Symposium on Fuzzy Information, Knowledge Representation and Decision Analysis (Marseilles, France, July 1983). P. 56 - 60.306

75. Takagi Т., Sugeno M. Fuzzy identification of systems and its applications to modeling and control. / IEEE Transactions on Systems, Man, and Cybernetics. -1985. V. SMC - 15. - P. 116 - 132.

76. Sugeno M., Kang G.T. Fuzzy modeling and control of multilayer incinerator // Fuzzy Sets and System. 1986. - V. 18. - P. 329 - 346.

77. Yager R.R., Filev D.P. Unified structure and parameter identification of fuzzy models // IEEE Transactions on Systems, Man and Cybernetics. -1993. -V. 23. -N. 4.-P. 1198-1205.

78. Lee C.C. Fuzzy Logic in Control Systems: Fuzzy Logic Controller, Part II // IEEE Transactions on System, Man and Cybernetics. 1990. -V. 20. -№ 2. -P. 419-435.

79. Рахматуллаев M.A., Ты Минь Фыонг Композиционная модель соответствий для решения задач нечеткой технологической среды.// Автоматика и вычислительная техника. 1993. — № 6. - С. 33 - 40.

80. Zadeh L. Outline of a new approach to the analysis of complex systems and decision process // IEEE Transactions on System, Man and Cybernetics. 1973. -V. SMC-3. -№ l.P. 28-44.

81. Yager R., Zadeh L., eds., An Introduction to Fuzzy Logic Application in Intelligent Systems. Boston, MA, USA: Kluwer AcademicPublishers. - 1992.

82. Mamdani E., Assilian S. An experiment in linguistic synthesis with fuzzy logic controller. //International Journal of Man-Machine Studies. -1975. -4.1. №1. P. 1 -13.

83. Аверкин A.H., Батыршин И.З., Блишун А.Ф. и др. Нечеткие множества в моделях управления и искусственного интеллекта / Под ред. Поспелова Д.А. -М.: Наука, 1986.

84. Берштейн JI.C., Коровин С .Я., Мелихов А.Н. Средства обработки нечеткой информации // Искусственный интеллект: Справочник / Под. ред. Захарова В.Н., Хорошевского В.Ф. Кн. 3. М.: Радио и связь, 1990.307

85. Алиев Р.А., Захарова Э.Г., Ульянов С.В. Нечеткие регуляторы и интеллектуальные промышленные системы управления // Итоги науки и техники. Техническая кибернетика. М.: ВИНИТИ АН СССР. - Т. 29. - 1990.

86. Mamdani Е.Н. Application of fuzzy algorithms for control of simple dynamic plant./ Proceedings IEEE.-1974.-V. 121.-P. 1585- 1588.

87. Sugeno M., Yasukawa T. A Fuzzy Logic - Based Approach to Qualitative Modeling. / IEEE Transactions on Fuzzy Systems. - 1993. - V. 1. - № 1. P. 7 - 31.

88. Yager R.R. On a hierarchical structure for fuzzy modeling and control // IEEE Transactions on Systems, Man, and Cybernetics. 1993. - Vol. 23. -N. 4. - P. 1189 -1197.

89. Алиев P.А. Интеллектуальные роботы с нечеткими базами знаний. -М.: Радио и связь, 1994.

90. Baldwin J.F., Pilsworth B.W. Axiomatic approach to implication for approximate reasoning with fuzzy logic // Fuzzy Sets and Systems. -1980. -V.3. -P. 193-219.

91. Gupta M.M., Qi J. Theory of T-norms and fuzzy inference methods // Fuzzy Sets and Systems. 1991. - V. 40. - P. 431 - 450.

92. Larsen P.M. Industrial application of fuzzy logic control // International Journal of Man-Machine Studies. -1980. -V. 12(1). -P. 3-10.

93. Dubois D., Prade H. Fuzzy sets and systems: theory and applications /Mathematics in science and engineering. New York: Academic Press, 1980.

94. Zadeh L.A. Fuzzy Logic and Approximate Reasoning // Synthese. -1975. V. 80.-P. 407-428.

95. Норвич А.М.Дурксен И.Б. Фундаментальное измерение нечеткости. /Нечеткие множества и теория возможностей. Последние достижения. Пер. с англ. /Под ред. Р.Р.Ягера. -М.: Радио и связь, 1986.

96. Ларичев О.И., Мечитов А.И., Мошкович Е.М., Фуремс Е.М. Выявление экспертных знаний. М.: Наука, 1989.

97. Рыков А.С., Оразбаев Б.Б. Системный анализ и исследование операций. Экспертные оценки. Методы и применение. -М: МИСиС, 1995.308

98. Косарев В.А., Игнаткин A.A. Использование экспертных оценок при моделировании задач диагностики оборудования комплекса сталь-прокат. //Управление большими системами: материалы научно-практической конференции. -М.: СИНТЕГ. -1997. -С.432

99. Ларичев О.И., Мошкович Е.М. Качественные методы принятия решений. Вербальный анализ решений. -М.: Наука. Физматлит, 1996.

100. Ларичев О.И., Мошкович Е.М. Качественные методы принятия решений. Вербальный анализ решений. -М.: Наука. Физматлит, 1996.

101. Zadeh L.A. Fuzzy Sets // Information and Control. 1965. - V.8. -№ 3. - P. 338 -353.

102. Шошин П.Б. Размытые числа как средство описания субъективных величин // Статистические методы анализа экспертных оценок. -М.: Наука, 1977. С. 234-250.

103. Борисов А.Н., Крумберг O.A., Федоров И.П. Принятие решений на основе нечетких моделей : Примеры использования. Рига: Зинатне, 1990.

104. Башлыков A.A., Еремеев А.П. Экспертные системы поддержки принятия решений в энергетике. /Под. ред. А.Ф. Дьякова. -М.: Издательство МЭИ, 1994.

105. Fukami S., Mizumoto М., Tanaka К. Some consideration on fuzzy conditional inference// Fuzzy Sets and Systems. -1980. -V.4. -P. 243-273.

106. Mizumoto M., Zimmerman H.J. Comparison of fuzzy reasoning methods // Fuzzy Sets and Systems. -1982. -P. 253-283.

107. Косарев В.А. Игнаткин A.A. Объектно-ориентированный синтез сложных моделей металлургических процессов. Изв. Вузов, Черная металлургия 1999. № 6, с.58 - 62.

108. Косарев В.А. Игнаткин A.A. Использование моделей экспертных знаний для синтеза интеллектуальных обучающих систем.// Информационные технологии в процессе подготовки современного специалиста: Межвузовский сборник. Липецк: ЛГПИ, 1998, - с. 70 - 73.309

109. Краснов Н.Ф. Технические средства обучения// БСЭ. -М., 1977, т. 25, -529 с.

110. Макаренко В.Н. Разработка и исследование моделей и методов управления процессом автоматизированного обучения: Дисс., к.т.н. -JI 1989. 251 с.

111. Современное состояние и перспективы развития автоматизированных обучающих систем // НИИВШ.Сер.Обучение и коммунистическое воспитание в высших и средних специальных учебных заведениях. 1976. 79 с.

112. Banderson С. The design and production of learner controlled courseware for TICCIT system, a progress report. Int. J. Of Man- Mashine studies, 1974, 6, pp. 470 -491.

113. Lougher J.G. Training development in British Steel, 1984 1994 // Steel Times. - 1994. - 222, № 6, - C. 241, 245.

114. Training with a common aim // Steel Times. 1994. - 222, № 6, - C. 244.

115. HelgetA., Holl P. Simulators for process and plant management support // Pap. 5th Europe Symposium Computer Aided Process Engeneering Bled. 11-14 June, 1995: ESCAPE 5. Acta chim. Slov. 1995. - 42, № 1 - C. 57-62.

116. Durdevie M., Bradoric T. Matematicko modelovanje u ekstraktivnoj metalurgiji gvozda i celika // Tehniko. 1994. - 49, № 12. - C. 9RGM - 14RGM.

117. Cook S.R., Mori J., Sarson R. Integrated control for the optimization of the basic oxygen process // 1 Europe Oxygen Steelmarket Congress, Dusseldorf News, June 21-23, 1993: Proceed - Dusseldorf, 1993. - C. 80-88.

118. Краснов Г.В., Строк В.И., Поспелова JI.Д. Профессиональное обучени работников металлургического комплекса на современном этапе Металлург. -1995.-№5.-С. 3-6.310

119. Молчанов С.П. Автоматизированные системы оптимизации технологий и обучения в сталеплавильном производстве // Сталь. 1995. - № 5. - С. 74-76.

120. Бодров В.И., Дворецкий С.И., Матвейкин В.Г. Проблемы управления в многоассортиментных гибких автоматизированных системах нового поколения // Теоретические основы химических технологий 1994. — 28, № 5. - С. 537546.

121. Мищенко C.B., Пономарёв C.B. Разработка автоматизированной системы научных исследований и проектирования технологических процессов тепломассопереноса // Теоретические основы химической технологии. 1994. -28,№5.-С. 547-555.

122. Бутнев Ю.Н., Царегородцев Р.Н. Применение деловых игр в экономическом обучении // Металлург. 1993. № 11-12. - С. 14-15.

123. Кулаков С.М., Авдеев В.П., Киселёва Т.В. Интегрированное проектирование металлургических комплексов. Новокузнецк, 1989. - 80 с.

124. Авдеев В.П. Бурков В.Н., Еналеев А.К. Киселева Т.В. и др. Состояние и переспективы развития многоканальных игровых обучающих систем. В кн.: Сб. материалов Международной научной конференции по деловым играм. Прага, 1986. С 117-122.

125. Башмаков И.А. Зуев Э.Н. Научно технические аспекты подготовки и повышения квалификации оперативно- диспетчерского персонала энергосистем // Вестник МЭИ. 1996, № 3. С. 57 - 64.

126. Башмаков И.А., Башмаков А.И. Технология и инструментальные средства проектирования компьютерных тренажерно- обучающих комплексов для профессиональной подготовки и повышения квалификации.// Информационные технологии, № 6, 1999. С.-40 49.

127. Григорьев Л.И., Черноиванов В.А. Специализированный тренажер для диспетчеров газотранспортных производственных объединений.// Газовая промышленность, 1991. Вып.5. -с -74 -81.

128. Дозорцев В.М. Компьютерные тренажеры для обучения операторов технологических процессов теория, методология построения и312использования // Диссертация на соискание ученой степени доктора технических наук. Москва, ИПУ, 1999.

129. Дозорцев В.М., Шестаков Н.В. Компьютерные тренажеры для производств химико- технологического типа: полезность, эффективность, окупаемость // Проблемы безопасности при чрезвычайных ситуациях. 1997. №7.

130. Красовский A.A., Лопатин В.И., Наумов А.И., Самойлов Ю.Н. Авиационные тренажеры. М.: Изд. ВВИА им. Н.Е. Жуковского, 1992.

131. Крыжановский Г.А., Цыпляев Ю.Ф. К задаче управления процессами профессиональной подготовки авиадиспетчеров для автоматизированных систем управления воздушным движением. Техническая кибернетика №3, 1994,-с 140- 153.

132. Бушуев В.В., Попов H.H. Моделирование судовой энергетической установки для многоместного тренажерного комплекса. //IV Всероссийская научно методическая конференция "Тренажеры и компьютеризация профессиональной подготовки". -М., 1994. С. 72-75.

133. Косарев В.А. Методы активного обучения в высшей школе.// Доклады Всесоюзной научной конференции, посвященной Дню Советской науки, Москва 1985.

134. Ципцюра Р.Д. Автоматизированная тренирующе-обучающая система. //IV Всероссийская научно методическая конференция "Тренажеры и компьютеризация профессиональной подготовки". -М., 1994. С. 5-6.

135. Бушуев В.В., Попов H.H. Моделирование судовой энергетической установки для многоместного тренажерного комплекса. //IV313

136. Всероссийская научно методическая конференция "Тренажеры и компьютеризация профессиональной подготовки". -М., 1994. С. 72-75.

137. Косарев В.А. Панферов В.А. Схемотехническая организация интегрированного комплекса профессиональной подготовки специалистов// Информационные технологии в металлургии и экономике. Сб. научных трудов МИСиС, 1997. с.198 - 206.

138. Дмитров В.И. Новые информационные технологии как основа создания промышленных информационно-логистических систем// Информатика -машиностроение. 1955. -№ 5-6.-С.20-24.

139. Компьютерные технологии обработки информации // Под ред. Назарова А.П.: Финансы и статистика, 1995.- 248с.

140. Барон Ю.Л., Юдицкий С.А. Агентно-ориентированное моделирование в рамках концепции " взаимодействующих миров". Материалы международной научно-практической конференции "Управление большими системами ". Москва, 1997.

141. Cutcovsky M. R. Agent Based Concurrent Design // Proc. Of Conf. " Concurrent Engineering 96: Advences in Concurrent Engineering". Toronto, Canada, 1996. P. 439-447.

142. Вунш Г. Теория систем. M.: Сов. Радио, 1973. -351с.

143. Цвиркун А.Д. Основы синтеза структуры сложных систем. -М. :Наука, 1982.-291с.

144. Стабин И.П., Моисеева B.C. Автоматизированный системный анализ -М. Машиностроение, 1984.-312с.314

145. Тамм Б.Г., Пуусеп М.Э., Тавост Р. Р. Анализ и моделирование производственных систем. М.: Финансы и статистика, 1987.

146. Бусленко Н.П., Калашников В.В., Коваленко И.Н. Лекции по теории сложных систем. М.: Наука, 1994. - 269с.

147. Гиг Дж. Ван. Прикладная общая теория систем. -M.: Мир, 1981.- кн.1 -341с., кн2-730с.

148. Воронов A.A. Введение в динамику сложных управляемых систем. М.: Наука. Гл. ред. физ. мат. лит. 1975.- 352 с.

149. Горский Ю.М. Системно информационный анализ процессов управления.- Новосибирск.: Наука, 1988. 324 с.

150. Денисов A.A., Колесников Д.Н. Теория больших систем управления.- Л.: Энергоиздат, 1982. 288с.

151. Сургучев Г.Д., Трейстер Ю.Я., Косарев В.А., и др. Об одной методике математического моделирования кислородно-конвертерного процесса. Известия ВУЗов, М.: Черная металлургия 1972, № 7,-с. 41-45.

152. Wooldridge M., Jennings N. R. Agent Theories, Architectures and Languages: Asurvey // EC AI 94, Workshop on Agent Theories, Architectures and Languages.- Amsterdam a. o: 1994. p. 1-39.

153. Евгенев Г.Б., Безбородов B.B. СПРУТ технология. Компьютеризация инженерных знаний// САПР и графика, № 12,1997.

154. Рыбина Г.В. Задачно-ориентированная методология автоматизированного построения интегрированных экспертных систем для статических проблемных областей. Известия РАН. Теория и системы управления. 1997, № 5.

155. Косарев В.А., Лукьянец Б.В. Компьютерный тренинг в металлургии. // Металлург. -1991. -№12.

156. Косарев В.А. Принципы построения компьютерных тренажеров для подготовки технологического персонала металлургических производств./ тез.315

157. Докл. 3-й Всесоюзной научно-технической конференции "Тренажеры и компьютеризация профессиональной подготовки ". Пушкин, 1993.-е. 117-119.

158. Косарев В.А., Игнаткин A.A. Объектная структура сложной модели металлургической системы./ Вестник Иркутского Государственного Технического Университета. Серия "Кибернетика ". Управление в системах. Вып. №1,1998.-с 67-73.

159. Косарев В.А., Игнаткин A.A. Объектная структура сложной модели металлургической системы./ Вестник Иркутского Государственного Технического Университета. Серия « Кибернетика».Управление в системах. Вып. 1, 1998,-с.67-73.

160. Сургучев Г.Д., Косарев В.А., Чудов A.JI. Математическое моделирование кислородно-конвертерного процесса. Сталь, 1974, № 9, с.56-62.

161. Кафаров В.В. Дорохов И.Н. Системный анализ процессов химической технологии. Основы стратегии. М.: Наука, 1967. -500 с.

162. Ларичев С.И. Объективные модели и субъективные решения. -М. Наука, 1987.-143 с.

163. Выплавка стали в 370 тонных конвертерах. Технологическая инструкция. ТИ - 101 - CT - ККЦ - 2 - 95. - Магнитогорск: Издательство ММК, 1995.316

164. Производство иепрерывнолитых слябов из конвертерной стали. Технологическая инструкция. ТИ 106-ст. КК2-01-97. -Липецк: Новолипецкий металлургический комбинат, 1997.

165. Шефтель Н.И. Технология производства проката. -М.: Металлургия, 1976.

166. Карлик В.А. Автоматизация производства стали в кислородных конвертерах. -М.: Металлургия, 1967.

167. Старов Р.В., Нагорских В.А. Производство стали в конвертерах. (Пособие подручному сталевара). Киев: Техника, 1987.

168. Чиграй И.Д. Подручный сталевара конвертора. -М.: Металлургия, 1977.

169. Колпаков C.B., Тедер Л.И., Дубровский С.А. и др. Управление конвертерной плавкой. М.: Металлургия, 1981.

170. Кан Ю.Е. Управление технологическим процессом производства неперерывнолитых сортовых заготовок / Непрерывная разливка стали. Сб. научных трудов. М.: Металлургия, 1989. - С. 9 - 16.

171. Рудой Л .С. Непрерывная разливка стали. Киев, 1991.

172. Паршин В.М. Разработка технологии непрерывной разливки стали с новыми скоростями на слябовых МНЛЗ криволинейного типа/ Непрерывная разливка стали. Сб. научных трудов. М.: Металлургия, 1986. - С. 5 - 8.

173. Краснов Б.И. Оптимальное управление режимами непрерывной разливки стали. М.: Металлургия, 1975.

174. Жмуркин Ю.В. Надежность металлургических машин. Эксплуатационная надежность. Оценивание показателей надежности. Магнитогорск: МГМА, 1995.

175. Окороков Б.Н. Некоторые оптические и физические свойства факела кислородно-конвертерного процесса и их связь с технологическими особенностями продувки. /Автореферат диссертации на соискание ученой степени кандидата технических наук. -М.: МИСиС, 1967.

176. Туркенич Д.И. Управление плавкой стали в конвертере. М.: Металлургия, 1971.317

177. Косарев В.А., Игнаткин A.A. Композитные нечеткие модели для визуализации сложных производственных процессов. //Доклады II международной научно-технической конференции "Моделирование и исследование сложных систем" -4.1. -М.:МГАПИ. 1998. -С. 55-56.

178. Заде JI. Понятие лингвистической переменной и его применение к принятию приближенных решений. -М.: Мир, 1976. 165 с.

179. Рыков A.C. Методы системного анализа: Многокритериальная и нечеткая сптимизация, моделирование и экспертные оценки. "Экономика", 1999. -191с.

180. Явойский В. И. Теория процессов производства стали. М., 1967. 792с.

181. Блишун А.Ф. и др. Нечеткие множества в моделях управления и искусственного интеллекта -М.: Наука. -1986.

182. Казаков A.A. Кислород в жидкой стали -М.: Металлургия, 1972. 197с.

183. Баптизманский В.И. Теория кислородно-конвертерного процесса. -М. Металлургия, 1975. -376с.

184. Арсеньев П.П., Яковлев В.В., Комаров C.B. Конвертерный процесс с комбинированным дутьем. М. Металлургия, 1991. 176с.

185. Колпаков C.B. Старов Р.В. Технология производства стали в современных конвертерных цехах. М. Машиностроение, 1991. 463с.

186. Кудрин A.B. Металлургия стали. -М.: Металлургия, 1986.

187. Дорошенко В.А., Чернышева H.A., Никитин Ю.П. О влиянии физических свойств шлака на общие закономерности шлакообразования в сталеплавильных процессах // Изв. вузов. Черная металургия. 1995. N8. С. 1820.318

188. Третьяков Е.В., Дидковский B.K. Шлаковый режим кислородно -конвертерной плавки. М.: Металлургия, 1972. - 145 с.

189. Протопопов Е.В., Соломон Г.М., Веревкин Г.И. Состояние шлакометаллической эмульсии и изменение ее физико-химических характеристик по ходу плавки в кислородном конвертере. Изв. вузов. Черная металургия. 1995. N8. С. 25-27.

190. Уменьшение газопылевых выбросов из конвертера при улучшении технологии выплавки стали./ Ибраев В.И., Герман В.И. и др. // Сталь. 1996. N 3. С. 70-72.

191. Толочко А.И., Филипьев О.В. Очистка технологических и неорганизованных выбросов от пвли в черной металлургии. М.: Металлургия, 1986.-208 с.

192. Старк С.Б. Газоочистные аппараты и установки в металлургическом производстве. М.: Металлургия, 1990. - 400 с.

193. Снижение выбросов вредных веществ при выплавке стали в конвертерах./ браев И.К., Герман В.П. и др. // Сталь. 1995. N 4. С. 80 82.

194. Влияние доли лома в шихте и предварительно подготовленного шлака на пылевынос из конвертера./ Пустовой E.H.,и др // Сталь. 1991. N4. С. 23-25.

195. Скачивание шлака из конвертера./ Оходский В.Б., Плискановский A.C. и др. // Сталь. 1988. N 5. С. 21-23.

196. Причины, вызывающие разрушение футеровки кислородного конвертера./ Дудкович Н.Е. // Сталь. 1990. N4. С. 25-27.

197. Повышение стойкости конвертерных фурм./ Баптизманский В.И., Бойченко Б.М., Третьяков Е.В. // Сталь. 1987. N5. С. 31-33.

198. Казаков A.A. Кислород в жидкой стали. М.: Металлургия, 1972. - 200 с.

199. Управление шлаковым режимом конвертерной плавки./ Богушевский B.C., Сорокин H.A. и др. // Сталь. 1985. N 3. С. 22-25.

200. Ресурсосберегающая технология конвертерной плавки./ Журавлев В.М., Югов П.И. и др. // Сталь. 1988. N 8. С. 20-22.319

201. Косарев В.А., Деркачев E.H., Мосалов Г.И. Жиянов Н.И. Оценка состояния кислородно-конвертерной плавки на основе адаптивных алгоритмов.// М. Изв. вузов. Черная металургия. 1977. N7 С. 28-34.

202. Косарев В.А., Мосалов Г.И., Бакулин С.А. Оценка состояния кислородно-конвертерной плавки на основе адаптивных алгоритмов.// М. Изв. вузов. Черная металургия. 1977. N7 С. 56-67.

203. Деркачев E.H., Косарев В.А., Мосалов Г.И. Оценка состояния кислородно-конвертерной плавки.// Тезисы докл. V Всесоюзной конференции "Теория и практика кислородно-конвертерных процессов." Днепропетровск, 1977, с. 112113.

204. Косарев В.А., Мосалов Г.И., Бакулин С.А. Оценка состояния кислородно-конвертерной плавки.// Сб."Системные исследования металлургических процессов и производства ", М. Металлургия, 1979, № 115, с. 44-46.

205. Лащев А.Я., Юсупов P.M., Косарев В.А. Самонастраивающаяся система с эталонной моделью.// Авт. Свидетельство №885227, положительное решение от 3.08.81.

206. Косарев В.А., Антошин К.С. Адаптивная система субоптимального управления конвертерной плавкой.// Сб."Системные исследования металлургических процессов и производства ", М. Металлургия, 1982, № 144, с. 85-92.

207. Деркачев E.H., Косарев В.А. Мультипроцессорная система управления кислородно-конвертерной плавкой повышенной надежности и живучести. Научные труды МИСиС, М. Металлургия, 1984, с. 133-138.

208. Косарев В.А. Бакулин С.А. Управление газошлакометаллической эмульсией в кислородном конвертере.// Сб. " Математическое моделирование." М. Металлургия 1990, с.81-89.

209. Косарев В.А. Способ формирования графообразного представления информации в микропроцессорных АСУТП.// Материалы Всесоюзной научно-технической конференции " Образное представление данных в управлении и научных исследованиях". Грозный. 1987.

210. Сургучев Г.Д. Трейстер Ю.Я. Клешко О.Б. Об одной методике математического моделирования кислородно-конвертерного процесса.// Изв. вузов. М. Черная металургия. 1972. N7 С. 27-31.

211. Сургучев Г.Д., Косарев В.А., Жиянов Н.И. Математическое моделирование кислородно-конвертерной плавки с учетом тепломассопереноса.// Изв. вузов. М. Черная металургия. 1974. N9 С. 48-53.

212. Косарев В.А. Сургучев Г.Д. Оценка устойчивости технологического режима плавки по спектральным характеристикам измерений расхода отходящих газов.// Сб. " Применение системного анализа в металлургии". М.,Металлургия, №136, 1982.

213. Косарев В. А. Методологические аспекты структурного синтеза композиционных модлей сложных металлургических процессов. //Сб. научных трудов. Информационные технологии в металлургии, экономике и образовании. М.- МИСиС, 2000. с 13-18.

214. Косарев В. А. Сиинтез комбинированной математической модели оценки состояния ГШМ эмульсии в ванне конвертера. //Сб. научных трудов.321

215. Информационные технологии в металлургии, экономике и образовании. М.-МИСиС, 2000. с 143-147.

216. Косарев В.А. Муратова С.Ю. Синтез модели техногенного воздействия с использованием методов искусственного интеллекта. //Сб. научных трудов. Информационные технологии в металлургии, экономике и образовании. М.-МИСиС, 2000. с 87-94.

217. Косарев В.А. Муратова С.Ю. Идентификация моделей сложных слабоструктурированных систем при разнородной и неполной информации //Сб. научных трудов. Информационные технологии в металлургии, экономике и образовании. М.- МИСиС, 2000. с 94-102.

218. Муратова С. Ю. Моделирование техногенного воздействия на здоровье и продолжительность жизни человека для систем поддержки принятия решений. Дисс. На соискание степени к. т. н. М.- 2000. 131 с.

219. Методика расчета концентраций в атмосферном воздухе вредных веществ, содержащихся в выбросах предприятий. ОНД86.

220. Буштуева К.А. Выбор зон наблюдения в крупных промышленных городах для выявления влияния атмосферных загрязнений на здоровье населения. //Гигиена и санитария. 1985. - № 1. - С.4-6.

221. Сафонов B.C., Одшария Г.Э., Швыряев А.А. Теория и практика анализа риска в газовой промышленности. -М.: Газовая промышленность. 1986.

222. D.W. Dockery, С.А. Pope III. Acute Respiratory Effects of Particulate Air Pollution. //Annual review of public health. 1994. - V. 15. -P.107-132.

223. Ponka A. Asthma and low level air pollution in Helsinki. //Arch Environ Health. -1991.-V. 46. P.262-270.

224. Shwartz J, Spix C, Wichmann HE, Malin E. Air pollution and acute respiratory illness in five German communities. //Environ Res. 1991. - V. 56. - P. 1-14.

225. Dockery DW, Speizer FE, Stram DO, Ware JH, Spengler JD, Ferris BG Jr. Effects of inhalable particles on respiratory health of children. //Am Rev Resp Dis. -1989.-V. 139. P.587-594.322

226. Ware JH, Ferris BG Jr, Dockery DW, Spengler JD, Stram DO, Speizer FE. Effects of ambient sulfur oxides and suspended particles on respiratory health of preadolescent children. //Am Rev Respir Dis. 1986. - V. 133. - P.834-842.

227. Speizer FE. Studies of acid aerosols in six cities and in a new multi-city investigation: design issues. //Environ Health Perspect. 1989. - V. 79. - P.61-67.

228. Portney PR, Mullahy J. Urban air quality and chronic respiratory disease. // Regional Sci Urban Econ. 1990. - V. 20. - P.407-418.

229. Pope CA III, Bates DV, Raizenne ME. Health effects of particulate air pollution: time for reassessment? //Environ Health Perspect. 1995. - V. 103. - P.472-480.

230. Ostro BD. A serch for a threshold in the relationship of air pollution to mortality: a reanalysis of data on London winters. // Environ Health Perspect. 1984. - V. 58. - P.397-399.

231. Shwartz J, Marcus A. Mortality and air pollution daily in London: a time series analysis. //Am J Epidemiol. 1990. -V. 131. -P. 185-194.

232. Ozkaynak H, Spengler DJ. Analysis of health effects resulting from population exposures to acid precipitation precursors. // Environ Health Perspect. 1985. - V. 63. -P.45-55.

233. Wyzga RE. The effect of air pollution upon mortality: a consideration of distributed lag models. // J Am Stat Assoc. 1978. - V. 73. - P.463-472.

234. Dockery DW, Shwartz J, Spengler JD. Air pollution and daily mortality: associations with particulates and acid aerosols. //Environ Res- 1992- V. 59-P.362-373.

235. Shwartz J. Particulate air pollution and chronic respiratory disease. //Environ Res. -1993.-V. 62.-P.7-13.323

236. Shwartz J, Dockery DW. Increased mortality in Philadelphia associated with daily air pollution concentrations. //Am Rev Resp Dis. 1992. - V. 145. - P.600-604.

237. Shwartz J. What are people dying of on high air pollution days? //Environ Res. -1993.-V. 64. -P.26-35.

238. Shwartz J. Air pollution and daily mortality in Birmingham, Al. //Am J Epidemiol. 1993. - V. 137. - P. 1136-1147.

239. Pope CA III, Shwartz J, Ransom MR. Daily mortality and PM10 pollution in Utah Valley. //Arch Environ Health. 1992. - V. 47. - P.211-217.

240. Ostro B. The association of air pollution and mortality: examining the case for inference. //Arch Environ Health. 1993. - V. 48. - P.336-342.

241. Shwartz J. Air pollution and daily mortality: a review and meta analysis. //Environ Res. -1994. -V. 64. -P.36-52.

242. Ozkaynak H, Thurston GD. Associations between 1980 U.S. mortality rates and alternative measures of airbone particle concentration. //Risk Anal. 1987. - V. 7. -P.49-61.

243. Mendelson R, Orcutt G. An empirical analysis of air pollution dose-response curves. //J Environ Econ Manage. 1979. - V. 6. - P.85-106.

244. Lipfert FW, Malone RG, Daum ML, Mendel NR, Yang CC. A statistical study of the macro-epidemiology of air pollution and total mortality. //Washington, DC, U.S. Department of Energy. 1988.

245. Bobak M, Leon DA. air pollution and infant mortality in the Czech Republic, 1986-1988. //Lancet. 1992. - V. 340. - P. 1010-1014.

246. Archer VE. Air pollution and fatal lung desease in three Utah Counties. //Arch Environ Health. 1990. - V. 45. - P.325-334.

247. Pope CA III, Thun MJ, Namboodiri MM, Dockery DW, Evans JS, Speizer FE, Heath CW Jr. Particulate air pollution as a predictor of mortality in a prospective study of U.S. adults. //Am J Respir Dis Critical Care Med. 1995. -V. 151. - P.669-574.324

248. Dockery DW, Pope CA III, Xu X, Spengler JD, Ware JH, Fay ME, Ferris BG Jr, Speizer FE. Mortality risks of air pollution: a prospective cohort study. //N Eng J Med. 1993. - V. 329. - P. 1753-1759.

249. Moskowitz PD, Morris SC, Fischer H, Thode HC, Hamilton JD, Hamilton LD. //Risk Analysis.-1986.-V. 5. № 3.-P.181-194

250. Tancrede M, Wilson R, Zeise L, Crouch EAC. //Atmospheric Environment. -1987.-V. 21.- № 10.- P.2187-2205

251. Красовский Г.Н., Зайцева H.B., Вайсман Я.И., Жолдакова З.И., Михайлов A.B. Построение и анализ математических моделей зависимости водная химическая нагрузка здоровье населения. // Гигиена и санитария. - 1995. - № 5. - С.11-14.

252. Рыков A.C. Методы системного анализа: многокритериальная и нечеткая оптимизация, моделирование и экспертные оценки. М.: Экономика, 1999.

253. Демографический энциклопедический словарь. -М.: Советская энциклопедия. -1985.

254. Младенческая смертность от врожденных аномалий в условиях гигиенического неблагополучия. //Гигиена и санитария. 1991. - № 12. - С.41-43.

255. Горбатова И.Н. Гигиеническая оценка качественных и количественных особенностей заболеваемости детского населения от характера и степени загрязнения атмосферного воздуха. //Окружающая среда и здоровье: Сб. научных трудов. 1991. - С.4-9.

256. Чижова Т.В. Курение и показатели здоровья рабочих. //Гигиена и санитария. 1990. - № 1. - С.55-57.

257. Уралыпин А.Г., Гаврилов А.П. О влиянии загрязнения атмосферного воздуха на репродуктивную функцию женщин. //Гигиена и санитария. 1991. -№ 8. - С. 11-13.

258. Пред<»датель Правления ^ АШл^йаЦии учебных заведенийметаллургиче ского комплексазгсс«вда¡¡м ■ -л i1. Н.В.Разворотнев•ч