Разработка методики когнитивного моделирования и математического обеспечения для компьютерно-тренинговых систем подготовки оперативно-технологического персонала в металлургии тема диссертации и автореферата по ВАК РФ 05.13.01, кандидат технических наук Солодов, Сергей Владимирович

• Солодов, Сергей Владимирович
• кандидат технических наук
• 2007

Оглавление диссертации кандидат технических наук Солодов, Сергей Владимирович

ПЕРЕЧЕНЬ СОКРАЩЕНИЙ.

ВВЕДЕНИЕ.

ГЛАВА 1. АНАЛИЗ ЭФФЕКТИВНОСТИ ИСПОЛЬЗОВАНИЯ КОМПЬЮТЕРНЫХ ОБУЧАЮЩИХ СИСТЕМ ДЛЯ ПОДГОТОВКИ КАДРОВ В МЕТАЛЛУРГИИ.

1.1. Исследование профессиональных функций и ошибок деятельности оперативно-технологического персонала при эксплуатации и управлении сложными техническими системами.

1.2. Исследование способов представления качественных показателей характеризующих состояние технологического процесса.

1.3. Анализ полноты моделируемого информационно-ситуационного пространства реализации технологических процессов в компьютерно-тренинговых системах для профессиональной подготовки оперативного персонала.

1 АВыводы к главе 1.

ГЛАВА 2. СИНТЕЗ МЕТОДИКИ КОГНИТИВНОГО МОДЕЛИРОВАНИЯ СЛОЖНЫХ МЕТАЛЛУРГИЧЕСКИХ ПРОЦЕССОВ ДЛЯ КОМПЬЮТЕРНО-ТРЕНИНГОВЫХ СИСТЕМ.

2.1.Постановка задачи.

2.2. Структурирование информационно-ситуационного пространства управления сложных металлургических процессов.

2.3. Структурный синтез математического обеспечения КТС.

2.3.1.Аналитико-экспертные модели оценивания качества металлопродукции.

2.3.2.Эмпирико-продукционные модели оценивания качества металлопродукции.

2.3.3.Экспертные модели оценивания качества металлопродукции.

2.3.4. Ситуационное математическое описание металлургических процессов.

2.4.Выводы к главе 2.

ГЛАВА 3. РАЗРАБОТКА КОГНИТИВНОЙ МАТЕМАТИЧЕСКОЙ МОДЕЛИ ПРОЦЕССА НЕПРЕРЫВНОЙ РАЗЛИВКИ СТАЛИ НА СЛЯБОВЫХ МНЛЗ ДЛЯ КТС.

3.1. Исследование актуальности создания КТС оперативного персонала МНЛЗ.

3.2.Анализ факторов, влияющих на качество непрерывнолитой заготовки, и причин аварийных простоев.

3.3. Структура когнитивного математического описания процесса непрерывного литья.

3.4.Формирование лингвистических переменных для описания дефектов непрерывнолитой заготовки.

3.5.Разработка моделей оценивания качества сляба.

3.5.1.Комбинированная модель влияния параметров металлопереноса на качество заготовки.

3.5.2. Комбинированная модель влияния параметров теплообмена на качество заготовки.

3.5.3.Мод ель влияния температурно-скоростного режима литья на ликвационные явления и осевую пористость.

3.5.4.Модель влияния режима качания кристаллизатора на образование поперечных трещин.

3.5.5.Модель влияния работы ШОС в кристаллизаторе на качество поверхности НЛЗ.

3.5.6.Модель оценивания качества непрерывнолитой заготовки на основе настройки оборудования.

3.6. Ситуационно-обусловленная модель аварии «разрыв НЛЗ».

3.7. Реализация когнитивного математического описания процесса непрерывного литья слябовых заготовок при подготовке и повышении квалификации специалистов конвертерного производства ОАО «Северсталь».

3.8.Выводы к главе 3.

ГЛАВА 4. РАЗРАБОТКА КОГНИТИВНОЙ МАТЕМАТИЧЕСКОЙ МОДЕЛИ ПРОЦЕССОВ ОТДЕЛКИ ТОЛСТЫХ ЛИСТОВ ДЛЯ

4.1 .Исследование актуальности создания КТС ОТП процессов отделки толстых листов.

4.2.Синтез структуры когнитивной модели процессов отделки листов для КТС.

4.3.Анализ причин образования дефектов и способов их прогнозирования при охлаждении листов в УКО.

4.4.Разработка математической модели прогнозирования формы листов после УКО.

4.5.Модель расчета температуры листа после УКО.

4.6.Анализ информации на основе которой ОТП принимает решение по режиму правки на ЛПМ.

4.7.Модель прогнозирования режима правки.

4.8.Модель прогнозирования формы листа после ЛПМ.

4.9.Ситуационное моделирование нештатных и аварийных ситуаций при горячей правке.

4.10.Выводы к главе 4.

Введение диссертации (часть автореферата) на тему «Разработка методики когнитивного моделирования и математического обеспечения для компьютерно-тренинговых систем подготовки оперативно-технологического персонала в металлургии»

Актуальность темы. Высокие требования к качеству продукции и технологический уровень современного металлургического производства обусловливают новые, более высокие требования к профессиональной подготовке кадров металлургических предприятий. Согласно статистике МЧС аварии, первопричиной которых является человеческий фактор в среднем по промышленности, энергетике и в транспорте составляют 65 % от общего числа. Анализ квалификации оперативно-технологического персонала (ОТП) на металлургических предприятиях России показывает, что только около 30% специалистов имеют уровень квалификации, адекватный задачам и особенностям функционирования металлургических предприятий в условиях рыночной экономики. Для кардинального изменения ситуации с квалификацией кадров на предприятиях необходимы новые методы и средства повышения, текущего контроля и управления квалификацией персонала с использованием новейших компьютерных технологий обучения.

Проблему эффективного повышения квалификации ОТП можно решить при помощи использования в процессе обучения производственного персонала компьютерно-тренинговых систем (КТС), созданных на основе новых методов математического моделирования и комплексного информационного представления процесса и обеспечивающих быстрое приобретение практических навыков по управлению и эксплуатации металлургического оборудования.

Проведенный анализ показал, что для эффективного управления сложным металлургическим процессом (СМП) оперативный персонал использует разнородное информационное пространство, состоящее из числовой, лингвистической и визуальной информации. Однако в настоящее время математическое обеспечение КТС базируется в основном на применении аналитических, эмпирических и вероятностных моделей, что сужает его возможности по оценке и прогнозированию качественной информации. Поэтому для более эффективного обучения оперативно-технологического персонала при помощи КТС необходимо создать новый класс математических моделей, позволяющих моделировать полное информационно-ситуационное пространство реализации сложного металлургического процесса, в том числе визуально-образную информацию, представляющую собой когнитивные графические образы качества производимого продукта, состояния и режимов работы оборудования.

Назовем когнитивным моделированием металлургического процесса математическое описание, позволяющее моделировать полное информационное пространство управления, интегрирующее всю доступную эксплуатационному и оперативному персоналу информацию (как количественную, так и качественную), и полное пространство производственных ситуаций, включающее в себя штатные, нештатные и аварийные ситуации.

Создание методики когнитивного моделирования металлургических процессов и разработка с ее использованием компьютерно-тренинговых систем позволит повысить эффективность обучения и повышения квалификации кадров металлургических предприятий.

Цель исследования. Целью диссертационной работы является системное исследование способов повышения эффективности профессиональной подготовки оперативно-технологического персонала, создание методики когнитивного моделирования и математических моделей сложных металлургических процессов для КТС, позволяющих повысить квалификацию специалистов сталеплавильного и прокатного производств, улучшить качество продукции и уменьшить число аварий.

Задачи исследования. Для достижения цели исследования необходимо решить следующие задачи:

- провести комплексный анализ проблем повышения эффективности профессиональной подготовки оперативно-технологического персонала с использованием компьютерных технологий обучения;

- разработать новую методику когнитивного моделирования для синтеза математического обеспечения КТС оперативного персонала СМП, включающую в себя: структурирование информационного и ситуационного пространства оперативной деятельности персонала СМП для когнитивного представления знаний в компьютерно-тренинговых системах; синтез структуры математического обеспечения КТС, обеспечивающей полнопространственное информационное и ситуационное представление металлургических процессов в компьютерных обучающих системах; разработку структуры математических моделей для оценки качественных характеристик металлопродукции и состояния оборудования с использованием разнородной информации (количественной и визуально-образной); разработку структуры ситуационно-обусловленной модели переходов между штатными, нештатными и аварийными режимами работы оборудования в КТС;

- с использованием методики когнитивного моделирования разработать, апробировать и практически реализовать в виде математического обеспечения КТС, математические модели процессов непрерывной разливки стали и отделки толстых листов, позволяющие эффективно повышать квалификацию специалистов сталеплавильного и прокатного производств.

Методы исследования. Для решения поставленных задач использовались методы математического моделирования, системного анализа, теории нечетких множеств и инженерной психологии.

Результаты, выносимые на защиту:

- методика когнитивного моделирования сложных металлургических процессов для КТС, позволяющая повысить эффективность приобретения навыков практической деятельности с использованием компьютерно-тренинговых систем;

- способ структурного синтеза математического обеспечения КТС, обеспечивающего полнопространственное информационное и ситуационное представление металлургических процессов в компьютерных обучающих системах;

- математические модели металлургических процессов для оценки качественных характеристик металлопродукции с использованием разнородной информации, которые отсутствуют в КТС аналогичного назначения используемых для профессиональной подготовки персонала;

- новый класс ситуационно-обусловленных моделей переходов между штатными, нештатными и аварийными режимами работы оборудования в КТС;

- когнитивные математические модели процессов непрерывной разливки стали на слябовых МНЛЗ и отделки толстых листов для КТС.

Научная новизна диссертации состоит в следующих положениях:

- разработана новая методика когнитивного моделирования сложных металлургических процессов для КТС, позволяющая моделировать полное информационно-ситуационное пространство управления сложным металлургическим процессом;

- разработаны структуры математических моделей для оценивания качества металлопродукции с использованием разнородной количественной и визуально-образной информации, что позволяет сформировать у обучаемого когнитивный образ причинно-следственной взаимосвязи полного комплекса параметров процесса с качественными характеристиками продукта;

- разработан новый класс ситуационно-обусловленных моделей для КТС, позволяющих описать полноту реализации СМП в штатных, нештатных и аварийных режимах на основе использования процедуры экспертного оценивания вероятности переходов между режимами;

- с использованием методики когнитивного моделирования разработаны комбинированные математические модели процессов непрерывной разливки слябовых заготовок и отделки толстых листов для КТС, которые позволяют описывать влияние параметров режима управления, технического состояния оборудования и качества исходного сырья на качественные характеристики металлопродукции и режимы работы оборудования.

Практическая значимость работы состоит в том, что разработанная методика применима для синтеза математического обеспечения КТС подготовки оперативного персонала процессов сложных металлургических производств. Разработанное на основе данной методики математическое обеспечение используется в КТС и позволяет в 1,5-2,0 раза сократить время на приобретение профессиональных знаний, повышает эффективность их усвоения. Использование КТС, разработанных на базе данной методики, в цеховых и заводских структурах повышения квалификации персонала значительно сокращает количество брака и беззаказной продукции, а также число аварий.

Внедрение результатов. Как законченные программные продукты результаты диссертационной работы внедрены в учебных центрах и цеховых структурах обучения ЛПЦ-3 и ККЦ-1 ОАО «Северсталь» в виде компью-терно-тренинговых обучающих систем: «Стан 5000» и «Непрерывная разливка стали».

Апробация работы. Основные результаты исследований докладывались и обсуждались на следующих конференциях: научно-практическая отраслевая конференция «Системы автоматизированного управления производствами, предприятиями и организациями горнометаллургического комплекса» (Старый Оскол, 2003); VII региональная научно-практическая конференция студентов, аспирантов и соискателей «Молодые ученые -науке, образованию, производству» (Старый Оскол, 2004); Международная научная конференция «Образование, наука, производство и управление в XXI веке (Старый Оскол, 2004); Международная конференция «Cognitive Modeling in Linguistics - 2005» (Болгария, г. Варна, 2005); Всероссийская научно-практическая конференция «Образовательная среда сегодня и завтра» (Всероссийский форум «Образовательная среда-2005», Москва, ВВЦ);

Институтская научно-технической конференции «62-е дни науки студентов МИСиС» (Москва, 2007).

Публикации. Основные положения диссертации отражены в 8 опубликованных научных работах. Из них в списке литературы приведены 2 статьи из перечня периодических журналов, рекомендованных ВАК для публикации основных результатов диссертационных исследований. Личный вклад автора в работах, опубликованных в соавторстве, состоит в следующем: в работе [105] предложены методы использования когнитивной графики и формализации экспертных знаний оперативного персонала для построения математических моделей КТС; в работах [103, 107] разработана структура математической модели для прогнозирования качества непрерывнолитой слябовой заготовки и моделирования аварийных ситуаций; в работе [104] разработана структура математической модели прогнозирования неплоскостности толстых листов при операциях отделки; в работе [106] проанализирована эффективность использования КТС в прокатном производстве; в работах [110, 115, 116] разработано когнитивное математическое обеспечение компьютерно-тренинговых систем для обучения специалистов прокатных производств.

Объем и структура работы. Диссертация состоит из введения, четырех глав, заключения, изложенных на 118 страницах машинописного текста, содержит 32 рисунка, 9 таблиц, список литературы из 116 наименований и 2 приложения.

Заключение диссертации по теме «Системный анализ, управление и обработка информации (по отраслям)», Солодов, Сергей Владимирович

4.10.Выводы к главе 4

ЗАКЛЮЧЕНИЕ

В диссертационной работе на основе системного исследования полноты моделируемого информационно-ситуационного пространства реализации технологических процессов в компьютерно-тренинговых системах для профессиональной подготовки оперативного персонала, автором предложена новая методика когнитивного моделирования сложных металлургических процессов.

В рамках решения этой проблемы автором получены следующие результаты:

1. Разработана методика когнитивного моделирования, позволяющая описывать полное информационно-ситуационное пространство деятельности оперативно-технологического персонала при управлении сложным металлургическим процессом, что обеспечивает повышение эффективности приобретения практических навыков и знаний с использованием компьютерно-тренинговых систем.

2. Синтезирована структура математического обеспечения для моделирования системы «оборудование - орган управления -технологический процесс - продукт», представляющая собой совокупность аналитических, эмпирических, экспертных и ситуационных моделей.

3. Разработаны структуры математических моделей для оценки качества металлопродукции на основе описания полного разнородного информационного пространства управления сложным металлургическим процессом, что позволяет сформировать у обучаемого когнитивный образ причинно-следственных взаимосвязей комплекса переменных состояния процесса с качественными характеристиками продукта.

4. Разработан новый класс ситуационно-обусловленных моделей, основанных на процедуре экспертной оценки вероятности перехода между штатными, нештатными и аварийными режимами, которая позволяет упростить разработку ситуационных моделей сложных металлургических процессов для компьютерно-тренинговых систем.

5. На основе предложенной методики когнитивного моделирования разработаны математические описания процессов непрерывной разливки стали и отделки толстых листов после прокатки для компьютерно-тренинговых систем, позволяющие описывать влияние параметров режима управления, технического состояния оборудования и качества исходного сырья на качественные характеристики металлопродукции и режимы работы оборудования.

6.Разработанные когнитивные математические модели включены в состав компьютерно-тренинговых систем «Стан 5000» и «Непрерывная разливка стали» и внедрены в учебных центрах и цеховых структурах обучения ЛПЦ-3 и ККЦ-1 ОАО «Северсталь». Использование этих систем при обучении оперативно-технологического персонала позволило обеспечить сокращение в 1,5-2,0 раза времени на профессиональную подготовку, повысить квалификацию специалистов, улучшить качество продукции и снизить число аварий.

Список литературы диссертационного исследования кандидат технических наук Солодов, Сергей Владимирович, 2007 год

1. Bainbridge, L. Ironies of Automation // Automática. 1983. Vol.19. No.6. Pp. 775-773.

2. Галактионов, А.И. Особенности формирования психического образа аварийных ситуаций при обучении операторов АСУ / А.И. Галактионов, И.В. Грошев // Психологический журнал. 1996. Том 17. - №2. - с.46-55

3. Jakob Nielsen, Robert L. Mack. Usability Inspection Methods. Wiley, 1994. P. 448.

4. Поспелов, Д. A., Пушкин В. H., Садовский В. H. Эвристическое программирование и эвристика как наука / Д. А. Поспелов, В. Н. Пушкин, В.Н. Садовский // Вопросы философии. 1967. - № 7. - с. 45-56.

5. Хаккер, В. Инженерная психология и психология труда / Винфрид Хаккер. М.: Машиностроение, 1985.-376 с.

6. Бодров, В.А. Психология и надежность: человек в системе управления техникой / В.А. Бодров, В.А., В .Я. Орлов. М.: ИП РАН, 1998. -288 с.

7. Ю.Основы инженерной психологии: учебник под ред. Б.Ф. Ломова. 2-е изд. перераб. и доп. - М.: Высшая школа, 1986. - 447 с.

8. Van Eekhout, J.M. and W.B. Rouse. Human Errors in Détection, Diagnosis, and Compensation for Failures in Engine Control Room of a

9. Supertanker // IEEE Trans. System, Man and Cybernetics. 1981. Vol.11, No.12. Pp.813-816.12.3енкин, A.A. Когнитивная компьютерная графика/ A.A. Зенкин; под ред. Д.А. Поспелова. М.: Наука, 1991. 192 с.

10. Соловов, A.B. Проектирование компьютерных систем учебного назначения: учебное пособие / A.B. Соловов. Самара: СГАУ, 1995 - 138 с.

11. Соловов, A.B. Когнитивная компьютерная графика в инженерной подготовке / A.B. Соловов // Журнал "Высшее образование в России". 1998. - № 2. - с. 90-96.

12. Поспелов, Д.А. Фантазия или Наука. На пути к искусственному интеллекту / Д.А. Поспелов. М.: Наука, 1982. -224 с .

13. Щекин, Г.В. Ассиметрия мозга и психологические особенности человека / Г.В. Щекин // Ваша тестотека / Межрегион, заочн. универс. управл. персоналом, Киев, 1992. N2. - с. 102-112.

14. Алексеев, Н.Г., Эволюция проблематики искусственного интеллекта / Н.Г. Алексеев, Б.Г. Юдин // Кибернетика: неограниченные возможности и возможные ограничения. Перспективы развития / Наука. Москва. - 1981. -с. 117-124.

15. Комаров, В.А. АОС и инженерная интуиция/ В.А. Комаров, A.B. Соловов // Вестник высшей школы. 1986. - № 2. - с. 30-33.

16. Соловов, A.B. Когнитивные аспекты мультимедиа в электронной поддержке обучения / A.B. Соловов //Труды Международной конференции "IEEE International Conference on Advanced Learning Technologies". Казань: КГТУ. 2002. - С. 74-78

17. Боумен, У. Графическое представление информации / У. Боумен; пер. с англ. М.: Мир, 1971 - 228 с.

18. Венда, В.Ф. Инженерная психология и синтез систем отображения информации / В.Ф. Венда. М.: Машиностроение, 1975. - 396 с.22.3инченко, В.П. Формирование зрительного образа / В.П. Зинченко, Н.Ю. Вергилис. М.: изд. МГУ, 1969.

19. Дозорцев, В.М., Шестаков H.B. Компьютерные тренажеры для производств химико-технологического типа: полезность, эффективность, окупаемость / В.М. Дозорцев, Н.В. Шестаков // Проблемы безопасности и чрезвычайных ситуаций. 1997. -№7

20. A.c. № 1088055 СССР, МКИ 09В9/00. Тренажер оператора кислородного конвертера / С.П. Мочалов, P.C. Айзатулов, В.П. Цымбал и др. // Открытия. Изобретения. 1984. №15. с. 195, 196.

21. Мочалов, С.П. Разработка и реализация на персональной ЭВМ тренажерно-обучающей системы по кислородно-конвертерному процессу / С.П. Мочалов, В.П. Цымбал, Ю.И. Федотова и др. // Изв.вузов Черная металлургия. 1991. №12. - с.94-100.

22. Мочалов, С.П. Тренажер оператора кислородного конвертера / С.П. Мочалов, В.П. Цымбал, С.А. Шипилов и др. // Изв.вузов Черная металлургия. 1988. -№10. с.136-139.

23. Малинов, М.Б. Создание систем математического моделирования и обучения операторов кислородного конвертера / М.Б. Малинов, С.П. Мочалов // Изв.вузов Черная металлургия. 2005.- №2. с.52-55.

24. Лаврик, А.Н. Обучающий тренажер для подготовки операторов машин непрерывного литья заготовок / А.Н. Лаврик, Е.В. Протопопов, В.В. Соколов и др. // Металлург. 2004.- №6. -с. 13-15.

25. Косарев, В.А. Оценка состояния кислородно-конвертерной плавки на основе адаптивных алгоритмов / В.А. Косарев, E.H. Деркачев, Г.И. Мосалов и др. // Изв.вузов Черная металлургия. 1977. №7. - с. 28-34

26. Деркачев, E.H. Оценка состояния кислородно-конвертерной плавки / E.H. Деркачев, В.А. Косарев, Г.И. Мосалов // Тезисы докл. V Всесоюзной конференции «Теория и практика и кислородно-конвертерных процессов» / Днепропетровск. 1977. с.112-113.

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

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

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

30. Сургучев, Г.Д. Об одной методике моделирования кислородно-конвертерного процесса / Г.Д. Сургучев, Ю.Я. Трейстер, О.Б. Клешко // Изв. вузов. Черная Металлургия. 1972. №7. - с.27-31.

31. Сургучев, Г.Д. Математическое моделирование кислородно-конвертерной плавки с учетом тепломассопереноса / Г.Д. Сургучев, В.А. Косарев, Н.И. Жиянов // Изв. вузов. Черная Металлургия. 1974. №9. - с.48-53.

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

33. Дозорцев, В.М. Компьютерные тренажеры для нефтехимии и нефтепереработки: опыт внедрения на российском рынке / В.М. Дозорцев, Н.В. Шестаков // Приборы и системы управления. 1998. № 1.

34. Дозорцев, В.М. Обучение операторов технологических процессов на базе компьютерных тренажеров / В.М. Дозорцев // Приборы и системы управления. 1999.- № 8.

35. Дозорцев, В.М. Динамическое моделирование в оптимальном управлении и автоматизированном обучении операторов технологических процессов. Часть 2 / В.М. Дозорцев // Приборы и системы управления. 1996.-№8.

36. Паршин, В.М. Управление качеством непрерывнолитой заготовки / В.М. Паршин, А.Д. Чертов // Сталь. -2005. №1. - С. 20-29.

37. Крамер, Г. Математические методы статистики / Г. Крамер. М.: Мир, 1975.-648 с.

38. Айвазян, С.А. Прикладная статистика. Классификация и снижение размерности / С.А. Айвазян, Б.М. Бухштабер, И.С. Енюков и др. М.: Финансы и статистика, 1989. - 607 с.

39. Ларичев, О.И. Качественные методы принятия решений. Вербальный анализ решений / О.И. Ларичев, Е.М. Мошкович. М.: Наука. Физматлит, 1996. - 208 с.

40. Антонов, A.B. Системный анализ. Учеб. для вузов / A.B. Антонов. -М.: Высш. шк., 2004. 454 е.: ил.

41. Рыков, A.C. Модели и методы системного анализа: принятие решений и оптимизация: учеб. пособие для вузов / A.C. Рыков. М.: МИСиС, Издательский дом «Руда и металлы», 2005. - 352 с.

42. Ярушкина, Н.Г. Основы теории нечетких и гибридных систем: учеб. пособие / Н.Г. Ярушкина. М.: Финансы и статистика, 2004. - 320 с.

43. Леоненков, A.B. Нечеткое моделирование в среде MATLAB и fuzzyTECH / A.B. Леоненков. СПб.: БХВ - Петербург, 2003. - 756 с.

44. Андрейчиков A.B., Андрейчикова О.Н. Интеллектуальные информационные системы: Учебник. М.: Финансы и статистика, 2004. -424 с.

45. Гаскаров, Д.В. Интеллектуальные информационные системы. Учеб. для вузов / Д.В. Гаскаров. М.: Высш.шк., 2003. - 431 с.

46. Джонс, М.Т. Программирование искусственного интеллекта в приложениях / М. Тим Джонс; пер. с англ. Осипов А.И. М.: ДМК Пресс, 2004.-312 с.

47. Зарубин, B.C. Математическое моделирование в технике: учеб. для вузов / под ред. B.C. Зарубина, А.П. Крищенко. 2-е изд. стререотип. - М.: Изд-во МГТУ им. Н.Э. Баумана, 2003. - 496 с.

48. Самарский, A.A. Математическое моделирование: Идеи. Методы. Примеры / A.A. Самарский, А.П. Михайлов. 2-е изд., испр. - М.: ФИЗМАТЛИТ, 2005. - 320 с.

49. Карташов, Э.М. Аналитические методы в теории теплопроводности твердых тел: учеб. пособие / Э.М. Карташов. 3-е изд., перераб. и доп. - М.: Высш. шк., 2001. - 550 с.

50. Емельянов, В.А. Тепловая работа машин непрерывного литья заготовок: учеб. пособие для вузов. / Емельянов В.А. М.: Металлургия, 1988.- 143 с.

51. Шмрга, Л. Затвердевание и кристаллизация стальных слитков / Л.Шмрга; пер. с чешек.; под ред. Кашина В.И. М.: Металлургия, 1985. - 248 с.

52. Карлик, В.А. Разработка методов управления, создание и промышленное внедрение унифицированных АСУ тепловыми режимамивысокопроизводительных слябовых MHJ13: Дисс. на соискание ученой степени канд. техн. наук / В.А. Карлик М.: МИСиС, 1986. -280 е.: ил.

53. Мюллер, Т. Мероприятия по обеспечению качества при производстве непрерывнолитых слябов / Т. Мюллер, П. Мюллер, Х.-А. Юнгблют и др. // Черные металлы. 1999. - №12. - с. 24-29.

54. Разливка стали на MHJ13 конвертерного производства: Технологическая инструкция ТИ-105 СТ. КК-11-2005: г. Череповец, СеверСталь. 2005. 65 с.

55. Флендер, Р. Образование внутренних трещин в непрерывнолитых заготовках / Р. Флендер, К. Вюнненберг // Черные металлы. 1982. - №23. -с.24-32.

56. Мирсалимов, В.М. Напряженное состояние и качество непрерывного слитка/ В.М. Мирсалимов, В.А. Емельянов. М.: Металлургия, 1990.- 151 с.

57. J.V. Florchak. Straight-v.curved-mould continuous caster for slab production// Ironmaking and Steelmaking. 1979. V.6, №3. P. 123-130.

58. Пальмерс, А. Расчет механических и термических напряжений в непрерывнолитой заготовке / А. Пальмерс, А. Этьен, Ж. Миньон // Черные металлы. 1979. - №19. - с. 3-11.

59. Панченко, И .Г. К вопросу о критериях возникновения внутренних трещин в непрерывнолитых заготовках / И.Г. Панченко, А.Я. Глазков, О.Н. Андреенко и др.; Харьковское отделение ЧЕРМЕТИНФОРМАЦИЯ. -Харьков, 1984. 8 с. Деп. в ЧЕРМЕТИНФОРМАЦИЯ.

60. Коротаевский, А.П. Выбор расчетной схемы при определении выпучивания корки непрерывнолитых слитков / А.П. Коротаевский; МВТУ им. Н.Э. Баумана М., 1984. - 31 с. Деп. в ЧЕРМЕТИНФОРМАЦИЯ.

61. Пюрингер, О.М. Формирование непрерывнолитой заготовки на MHJ13 / О.М. Пюрингер // Черные металлы. 1976. - №7. - с. 3-8.

62. Удовик, O.A. К вопросу о внутренних трещинах в непрерывнолитых заготовках / O.A. Удовик, Г.А. Николаев.// Физикохимические воздействия на кристаллизацию стали: сборник научных трудов. / Киев: Изд. ИПЛ АН УССР, 1982. с.135-141.

63. Дюдкин, Д.А. Качество непрерывнолитой стальной заготовки/ Д.А. Дюдкин. К.: Тэхника, 1988. - 253 с.

64. Чумаков, С.М. Опыт использования акселерометрической системы технологического контроля кристаллизатора / С.М. Чумаков, А.Н. Сорокин // Сталь. 1998.-№6 -. с. 17-19.

65. Смирнов, А.Н. Процессы непрерывной разливки: Монография / А.Н. Смирнов, В.Л. Пилюшенко, A.A. Минаев и др. Донецк: ДонНТУ, 2002. -536 с.

66. Бродский, С.С. Оптимизация выбора огнеупоров при разливке стали на МНЛЗ / С.С. Бродский, А.Н. Смирнов, В.В. Несвет и др.// Металл и литье Украины. 1999. - №3-4. - с. 40-42.

67. Евтеев, Д.П. Непрерывное литье стали / Д.П. Евтеев, И.Н. Колыбалов. М.: Металлургия, 1984. - 200 с.

68. G. Routshka. Refractory materials. Essen: Vulkan-Erlag, 1997. - P.443.

69. Яух, Р. Качество непрерывнолитых заготовок / Р. Яух // Черные металлы. 1978. - № 6. -с. 20-30.

70. Влияние содержания углерода в стали на теплопередачу и образование корки в кристаллизаторе. М.: Черметинформация, 1975, перевод №8982. 27 е./ S.N. Singh, К.Е. Blazek. Journal of Metals, 1974, №10. p. 17-27.

71. Рутес, B.C. Теория непрерывной разливки/ B.C. Рутес, В.И. Аскольдов, Д.П. Евтеев и др. М.: Металлургия, 1971. - 296 с.

72. Экспертная система в реальном времени, применяемая для управления уровнем металла в кристаллизаторе УНРС. М.: Черметинформация, перевод №19408, 1990. 17 е./ Yu. Sasabo. ISIJ International, 1990. - Vol. 30, №2. - p. 136-141.

73. Димитриу, Б. Ввод в эксплуатацию системы регулирования уровня зеркала жидкого металла в кристаллизаторе по принципу нечеткой логики на заводе фирмы BAOGANG STEEL / Б. Димитриу, Р. Микут, Г. Бреттхауэр и др. //Черные металлы. 1999. - №6. - с. 16-19.

74. Батаргин, В.Г. Новая система автоматического поддержания уровня металла в кристаллизаторе с использованием электромеханического привода / В.Г. Батаргин, С.М. Чумаков. // Сталь. 1998. - №1. - с.22-25.

75. Глинков, Г.М. АСУ ТП в черной металлургии / Г.М. Глинков, В.А. Маковский: учеб. для вузов; 2-е изд. перераб. и доп. М.: Металлургия, 1999. -310 с.

76. Атлас дефектов стали. Пер. с нем. -М.: Металлургия, 1979. 188 с.

77. Ежов, A.A. Дефекты в металлах. Справочник-атлас / A.A. Ежов, Л.П. Герасимова. М.: «Русский университет», 2002 - 360 с.

78. Яухола, М. Динамическая модель системы охлаждения вторичной зоны для машины непрерывного литья заготовок / М. Яухола, Э. Кивеля, Ю. Коттинен, и др.// Сталь.- 1995. №2.- с. 25-28.

79. Исследование непрерывной разливки стали / Под ред. Дж. Б. Лина; пер. с англ.: Брюссель. 1977. - М.: Металлургия , 1982.-200 с.

80. Уманец, В.И. Влияние структурных превращений на образование поверхностных трещин в непрерывнолитых слябах / В.И. Уманец, С.Д. Разумов, A.M. Поживанов и др.// Сталь. 1982. - №5. - с. 21-22.

81. Абратис, X. Массо- и теплопередача в кристаллизаторе МНЛЗ / X. Абратис, М. Юнеман, К. Абратис // Черные металлы. 2002. - №4. - с.29-38.

82. Чумаков, С.М. Возможности автоматического предупреждения о прорывах на выходе кристаллизатора / С.М. Чумаков, Б.А. Делекторский, А.Н. Сорокин и др. // Сталь. 1998. - №5. - с.22-26.

83. Белый, А.П. Центральная сегрегационная неоднородность в непрерывнолитых заготовках и толстолистовом прокате / А.П. Белый, О.Б. Исаев, Ю.И. Матросов, и др. М.: Металлургиздат, 2005. - 136 с.

84. Непрерывное литье стали. М.: Металлургия, 1982г. 475 с.

85. Бурцев, К.И. Прокатное производство /К.И. Бурцев. М.: Металлургия, 1970. - 384с.

86. Ковычев, М.В. Производство листового металла / М.В. Ковычев, В.В. Миллер. М.: Металлургия, 1976. - 224 с.

87. Матросов, Ю.И. Стали для магистральных трубопроводов / Ю.И. Матросов, Д.А. Литвиненко, С.А. Голованенко. М.: Металлургия, 1989. 288 с.

88. Косарев В.А., Солодов С.В. Синтез полнопространственной модели процесса непрерывной разливки стали для многофункциональной компьютерно-тренинговой системы // Изв.вузов. Черная металлургия. 2005. -№11.-с. 49-54.

89. Косарев В.А., Солодов С.В. Модели оценки качества продукции при отделке толстых листов // Изв.вузов. Черная металлургия 2006. - №7. -с. 66-67.

90. Victor Kosarev, Sergey Solodov. Intellectual computer system for training of maintenance-technological personnel of hot-strip mill // Proceedings "Cognitive modeling in linguistics"/ Varna- 2005. № 12. p. 279.

91. Шеннон, Р. Имитационное моделирование систем. Искусство и наука/Р. Шеннон. -М.: Мир, 1978.-417 с.

92. Ю9.Стрелков, Ю.К. Инженерная и профессиональная психология: учеб. пособие для студ. высш. учеб заведений / Ю.К. Стрелков. 2-е изд., стер. - М.: Издательский центр «Академия», 2005. - 360 с.

93. Башмаков, А.И. Разработка компьютерных учебников и обучающих систем / А.И. Башмаков, И.А. Башмаков. М.: Информационно-издательский дом «Филинъ», 2003. - 616 с.

94. Махутов, H.A. Научные исследования и подготовка специалистов по обеспечению защищенности критически важных объектов / H.A. Махутов, М.М. Гаденин // Машиностроение и инженерное образование. 2004. - №1. -с. 19-32.

95. Материалы Международной научно-практической конференции «Промышленная безопасность», 9 июня 2003 г., Москва. М.: НТЦ «промышленная безопасность» Госгортехнадзора России, 2003. -248 с.

96. Н.Воробьев, Ю.Л. Катастрофы и человек / Ю.Л. Воробьев, Н.И. Локтионов, М.И. Фалеев и др. М.: Издательство ACT-ЛТД, 1997. - 254 с.