[System] Перепиши приведённый текст живым, естественным человеческим языком, сохранив смысл и приблизительный объём.

[User]
В настоящей курсовой работе рассматривается однородная конфигурация системы мобильной связи, которая характеризуется идентичными размерами всех проектируемых сот и равными величинами пролётов всех соединительных радиорелейных линий.

В качестве исходного параметра установлен допустимый процент нарушения связи в абонентском канале связи, равный 7 %. Допустимое отношение сигнал–помеха на входе приёмного устройства абонентской станции составляет 6,6.

Указанное значение отношения сигнал–помеха определяет способ вычисления коэффициентов a и b. Коэффициент b принимается равным среднему арифметическому величин интервала от 0,6 до 0,8, то есть 0,7. Коэффициент a определяется выражением 0,9 − b и равен 0,2. Коэффициент c принимается равным 0,1. Проверочное суммирование всех трёх коэффициентов даёт результат, равный единице.

На основании полученных исходных данных и расчётных соотношений, приведённых в методических указаниях к курсовой работе, выполняется определение допустимых значений показателей частотно-территориального планирования.

Таблица 1. Допустимые значения показателей частотно-территориального планирования

| Показатель | Наименование показателя | Значение |
| --- | --- | --- |
| Тс доп | Допустимый процент нарушения связи, вызванный замиранием сигнала | 1,4 % |
| Тм доп | Допустимый процент нарушения связи, обусловленный внутренними модуляционными спектрами | 4,9 % |
| Т1м доп | Допустимый процент нарушения связи, обусловленный внешними модуляционными спектрами | 0,7 % |
| Тн доп | Общий допустимый процент нарушения связи | 7 % |
| Тсот доп | Допустимый процент нарушения связи, вызванный помехами в пределах соты | 3,15 % |
| Тррл доп | Допустимый процент нарушения связи, вызванный помехами в соединительных радиорелейных линиях | 0,35 % |
| Тс сот доп | Допустимый процент нарушения связи из-за замирания сигнала на участке базовая станция–абонентская станция | 1,26 % |
| Тм сот доп | Допустимый процент нарушения связи в соте вследствие модуляционных спектров других сот данной системы мобильной связи | 1,575 % |
| Тсот | Процент нарушения связи, обусловленный помехами в соте | 3,535 % |
| Тн | Общий процент нарушения связи | 7,77 % |

[Assistant]
При этом проектируемая в данной курсовой работе конфигурация системы мобильной связи является однородной, т.е. все планируемые соты имеют одинаковый размер, а величины пролетов всех СРРЛ также одинаковы.

Исходным значением допустимого ПНС в абонентском канале связи (АКС) в данной курсовой работе – Тн доп = 7%.

Исходным значением допустимого ОСП (отношения сигнал – помеха) на входе приемника абонентской станции (АС) – qм доп = 6.6.

Значение ОСП влияет на выбор варианта расчета коэффициентов a и b. Для значения коэффициента b выбираем среднее арифметическое значение из интервала [0.6; 0.8] = 0.7. Значение коэффициента а рассчитывается по формуле 0.9 – b = 0.2. Значение коэффициента с = 0.1. Сумма значений всех коэффициентов при проверке действительно = 1.

Исходя из полученных данных и указанных в методическом указании к КР формул, производим расчет допустимых значений показателей частотно-территориального планирования.

Таблица 1. ДОПУСТИМЫЕ ЗНАЧЕНИЕ ПОКАЗАТЕЛЕЙ ЧТП

| Показатель | Полное наименование показателя | Значение | | --- | --- | --- | | Тс доп | Допустимый ПНС, возникающий из-за замирания сигнала | 1.4% | | Тм доп | Допустимый ПНС, обусловленный внутренними МС | 4.9 % | | Т1м доп | Допустимый ПНС, обусловленный внешними МС | 0.7% | | Тн доп | Общий допустимый ПНС | 7% | | Тсот доп | Допустимый ПНС, обусловленный помехами в соте | 3.15 % | | Тррл доп | Допустимый ПНС, обусловленный помехами в СРРЛ | 0.35 % | | Тс сот доп | Допустимый ПНС из-за замирания сигнала на участке БС-АС | 1.26 % | | Тм сот доп | Допустимый ПНС в соте из-за МС др. сот данной СМС | 1.575 % | | Тсот | ПНС, обусловленный помехами в соте | 3.535 % | | Тн | Общий процент нарушения сигнала | 7.77 % |

Проектирование_систем_сотовой_связи


[System] Перепиши приведённый текст живым, естественным человеческим языком, сохранив смысл и приблизительный объём.

[User]
Радиус соты (Rсот) определяется по графику зависимости Тс сот от Rc при выполнении условия нормальной связи.

Величина Rс представляет собой дистанцию между базовой станцией и абонентской станцией, при которой реализуется условие нормальной связи.

Величина Тс сот характеризует текущее значение показателя нормальной связи в пределах соты. Данный параметр рассчитывается по следующему соотношению:

в котором рс мин обозначает чувствительность приёмного устройства абонентской станции, измеряемую в дБм (исходные данные приведены в задании на курсовую работу);

рс мед соответствует медианному значению уровня сигнала на входе приёмника абонентской станции, дБм.

Параметр глубины замираний σ устанавливается по графической зависимости с учётом категории территориального обслуживания местности развёртывания системы мобильной связи:

где ри бс — эквивалентная изотропно излучаемая мощность; ас мед — медианные потери сигнала в соте, дБ; определяются двумя способами:

- по соотношению Уолфиша—Икегами при Rс менее 1 км

На основании исходных данных курсовой работы для вычисления медианных потерь сигнала в соте применяется соотношение Уолфиша—Икегами.

[Assistant]
Rсот – радиус сот; значение из графика Тс сот (Rc), который подходит условию нормальной связи (УНС).

При этом Rс – это расстояние между базовой станцией (БС) и абонентской станцией (АС), при котором выполняется условие нормальной связи (УНС):

а Тс сот – текущее значение ПНС в соте. Для его расчета используется следующая формула:

где рс мин – чувствительность приемника АС, дБм (см. исходные данные для выполнения курсовой работы);

рс мед – медиальное значение N сигнала на входе приемника абонентской станции (АС), дБм;

Значение параметра глубины замираний σ определяется по графику в соответствии с типом территориального обслуживания местности, на которой развертывается система мобильной связи (СМС):

где ри бс - эквивалентная изотропно-излучаемая мощность (ЭИИМ); ас мед – медианные потери сигнала в соте, дБ; вычисляется двумя методами:

Рис. 2. График соответствия параметра глубины замираний σ с типом территориального обслуживания конфигурации СМС

- по формуле Уолфиша-Икегами при Rс < 1 км

По исходным данным КР, подходящей формулой для вычисления медианных потерь сигнала в соте подходит формула Уолфиша-Икегами.

Проектирование_систем_сотовой_связи


[System] Перепиши приведённый текст живым, естественным человеческим языком, сохранив смысл и приблизительный объём.

[User]
В качестве Rc принимается расстояние между базовой станцией и абонентской станцией, удовлетворяющее условиям нормальной связи.

Данный параметр необходимо учитывать при расчёте медианных потерь сигнала в соте ас мед.

При заданных формулах и исходных данных прямое вычисление как Тс сот, так и Rc, не представляется возможным.

Принимаются 4 значения Тс сот, соответствующих условиям нормальной связи:

Вычисляются 4 значения Rc при различных значениях Тс сот для построения зависимости Тс сот(Rc).

рс мин = -103, σ = 10 дБ (определяется по графику типа ТО).

рс мед = рибс – ас мед; рибс = 21.5 (в соответствии с исходными данными).

Аналогичным образом производится расчёт показателей Rc2, Rc3, Rc4, в результате чего получены следующие значения:

Все представленные значения построенного графика Тс сот(Rc) удовлетворяют условию нормальной связи и следующему условию:

Таким образом, для расчёта Rсот предлагается использовать среднее арифметическое полученных значений Rс:

Nсот (количество сот) = [Sто / Sсот] + u, при u = 1.

§ 2.4 Расчёт числа абонентов в соте и в проектируемой СМС

Nаб сот (число абонентов в одной соте) = Wаб × Sсот = 113,475 человек

Nаб (общее число абонентов в СМС) = Nаб сот × Nсот = 15 092 175 человек

§ 2.5 Определение оптимальной размерности кластера и числа секторов в соте

[Assistant]
За Rc, принимаем расстояние между БС и АС, подходящее УНС.

Rc необходимо учитывать при расчете медианных потерь сигнала в соте ас мед.

Таким образом, при заданных формулах и исходных данных невозможно прямое вычисление как Тс сот, так и Rc.

Принимаем 4 подходящих УНС значения Тс сот:

Высчитываем 4 значения Rc при различных значениях Тс сот для построения графика Тс сот(Rc).

рс мин = -103, σ = 10 дБ (по графику типа ТО).

рс мед = рибс – ас мед; рибс = 21.5 (по исходным данным).

Аналогично производим расчет показателей Rc2, Rc3, Rc4 и получаем следующие результаты:

Все указанные значения построенного графика Тс сот (Rc) соответствуют условию нормальной связи (УНС) и условию:

Таким образом, для расчета Rсот предлагается использовать среднее арифметическое полученных Rс:

Nсот (количество сот) = [Sто / Sсот] + u, при u = 1.

§ 2.4 Расчет числа абонентов в соте и в проектируемой СМС

Nаб сот (число абонентов в 1 соте) = Wаб х Sсот = 113.475 человек

Nаб (общее число абонентов в СМС) = Nаб сот х Nсот = 15 092 175 чел.

§ 2.5 Определение оптимальной размерности кластера и числа секторов в соте

Проектирование_систем_сотовой_связи


[System] Перепиши приведённый текст живым, естественным человеческим языком, сохранив смысл и приблизительный объём.

[User]
Кластер представляет собой группировку смешанных сот с различными рабочими частотами, обеспечивающую отсутствие помехового воздействия между ними.

Применение кластеров осуществляется для осуществления повышения частотной эффективности путем осуществления уменьшения занимаемой частотной полосы в системе мобильной связи (СМС).

При этом осуществляется использование во всех кластерах одних и тех же частот; следовательно, осуществляется зависимость уровня мешающих сигналов (МС) от размерности кластера Nкл.

Для осуществления решения данной задачи производится осуществление секторирования сот на Mсек (число секторов), значение которого может осуществлять равенство 1, 3 и 6 соответственно.

Осуществляется уменьшение количества мешающих сигналов NM при осуществлении увеличения Mсек и осуществляется обратная зависимость.

Осуществляется функционирование Nкл и Mсек в паре, их значения должны осуществлять соответствие условию:

где TmΣ – суммарный ПНС от осуществления воздействия других сот (функционирующих на тех же частотах).

Значения Nкл могут осуществлять равенство 1, 3, 7 и 13 соответственно.

Исходя из осуществления анализа данных, имеющихся в методическом приложении, осуществляется вычисление оптимального числа секторов в соте при осуществлении различных значений Nкл и Mсек.

Необходимые для осуществления проведения расчета формулы:

При осуществлении Mсек = 3 имеется наличие двух МС, осуществляющих приход с расстояний Rm1=Rcот(q+0,7) и Rm6=qּRcот. В данном случае имеем

[Assistant]
Кластер – группа смешанных сот с разными рабочими частотами, что обеспечивает отсутствие помехового воздействия между ними.

Кластеры необходимы для повышения частотной эффективности за счет уменьшения занимаемой частотной полосы в системе мобильной связи (СМС).

При этом во всех кластерах все равно на практике используются одни и те же частоты; следственно, уровень мешающих сигналов (МС) зависит от размерности кластера Nкл.

Для этого производится секторирование сот на Mсек (число секторов), значение которого может быть равно 1, 3 и 6 соответственно.

Количество мешающих сигналов NM уменьшается, если Mсек увеличивается и наоборот.

Nкл и Mсек идут в паре, их значения должны соответствовать условию:

где TmΣ – суммарный ПНС от воздействия других сот (функционирующих на тех же частотах).

Значения Nкл могут быть равны 1, 3, 7 и 13 соответственно.

Исходя из данных в методическом приложении, высчитываем оптимальное число секторов в соте при различных значениях Nкл и Mсек .

Необходимые для проведения расчета формулы:

При Мсек = 3 имеется два МС, приходящих с расстояний Rm1=Rcот(q+0,7) и Rm6=qּRcот . В этом случае имеем

Проектирование_систем_сотовой_связи


[System] Перепиши приведённый текст живым, естественным человеческим языком, сохранив смысл и приблизительный объём.

[User]
При Мсек=6 воздействует один МС с расстояния Rm6 = Rcот(q+0,7), соответственно, имеем

Результаты выполненных вычислений представлены в таблице 3.

Таблица 3. К РАСЧЕТУ ОПТИМАЛЬНОГО ЧИСЛА СЕКТОРОВ В СОТЕ

Таким образом, исходя из условия TmΣ ≤ Tм сот доп, оптимальными параметрами являются число секторов и размерность кластеров Nкл = 3, Мсек = 1.

Nрк (количество радиоканалов) = ΔfΣ / Δfрк1 = 1 радиоканал,

где Δfрк1 – ширина полосы канала, установленная стандартом МС (в стандарте мобильной связи UMTS 2.100 установленная ширина полосы канала составляет 3,84 МГц).

§ 2.8 Число каналов трафика в секторе и в соте

A1 (абонентская нагрузка для одного абонента) = 0,055 Эрл (исходные данные).

Абонентская нагрузка на сектор соты определяется по формуле

На основании таблицы 4.3 методического приложения Nкт = 9.

С учетом дополнительных каналов управления (КУ) Nкт сек = 10.

Nкт сот (число КТ в соте) = Мсек × Nкт сек = 10.

§ 2.9 Выбор скорости передачи данных по одному каналу трафика (КТ)

Значение Rкт1 (скорость передачи данных по одному каналу трафика) определяется из диапазона (1,2; 1000) Кбит/с.

Значение rпк (скорость помехоустойчивого кодирования) определяется из следующих вариантов: ½; 2/3; ¾; 5/6; 7/8.

[Assistant]
При Мсек=6 воздействует всего один МС с расстояния Rm6 = Rcот(q+0,7) и, соответственно, имеем

Результаты проведенных вычислений отображены в таблице 3.

Таблица 3. К РАСЧЕТУ ОПТИМАЛЬНОГО ЧИСЛА СЕКТОРОВ В СОТЕ

Таким образом, исходя из условия TmΣ ≤ Tм сот доп, оптимальными числом секторов и размерностью кластеров будет Nкл = 3, Мсек = 1.

Nрк (количество радиоканалов) = ΔfΣ / Δfрк1 = 1 радиоканал.

где Δfрк1 – ШП канала, установленная стандартом МС (в стандарте мобильной связи UMTS 2.100 установленной шириной полосой канала является 3.84 МГц).

§ 2.8 Число каналов трафика в секторе и в соте

A1 (абонентская нагрузка для одного абонента) = 0.055 Эрл (исх.данные).

Абонентская нагрузка на сектор соты вычисляется по формуле

На основе таблицы 4.3 методического приложения Nкт = 9

С учетом дополнительных каналов управления (КУ) Nкт сек = 10.

Nкт сот (число КТ в соте) = Мсек х Nкт сек = 10

§ 2.9 Выбор скорости передачи данных по одному каналу трафика (КТ)

Значение Rкт1 (υ передачи данных по одному каналу трафика) определяется из диапазона (1.2; 1000) Кбит / с.

Значение rпк (υ помехоустойчивого кодирования) определяется из вариантов следующих значений: ½; 2/3; ¾; 5/6; 7/8.

Проектирование_систем_сотовой_связи


[System] Перепиши приведённый текст живым, естественным человеческим языком, сохранив смысл и приблизительный объём.

[User]
При незначительном превышении qм над qм доп в диапазоне от 2 до 3 дБ значение rпк принимается равным единице.

Выбор конкретных значений Rкт1 и rпк определяется их соотношением с заданным условием.

На основании выполненных расчётов и имеющихся исходных данных оптимальной скоростью передачи данных по одному каналу трафика является 550 Кбит/с.

Соответственно, скорость помехоустойчивого кодирования должна составлять 2/3.

Таким образом, принимаются следующие значения: Rкт1 = 550 Кбит/с; rпк = 2/3.

§ 2.10 Составление частотно-территориального плана сотовой инфраструктуры

Конфигурация кластерно-секторной структуры планируемой системы мобильной связи: 1 × 1 × 1

Рис. 4. Кластерно-секторная структура планируемой СМС

В состав одного кластера входит 10 сот, в каждой соте размещается 1 сектор и 1 радиоканал.

РАЗДЕЛ 3. РАСЧЁТ ОСНОВНЫХ ПОКАЗАТЕЛЕЙ СЕТИ СОЕДИНИТЕЛЬНЫХ РАДИОРЕЛЕЙНЫХ ЛИНИЙ

§ 3.1 Требуемая пропускная способность соединительной радиорелейной линии

При минимальной скорости передачи данных целесообразен выбор низкоскоростной СРРЛ, обеспечивающей необходимый уровень передачи стандартного цифрового потока Е1 при скорости υ передачи данных = 2 Мбит/с.

Исходя из результатов, полученных во втором разделе настоящей работы, для корректного развёртывания планируемой СМС требуется υ передачи данных = 550 Кбит/с = 0,55 Мбит/с.

[Assistant]
При незначительной разнице qm > qм доп в (2; 3) дБ значение rпк = 1.

Выбор значений Rкт1 и rпк зависит от их соотношения с условием:

Исходя из рассчитанных и имеющихся данных, оптимальной скоростью передачи данных по одному каналу трафика является 550 Кбит / с.

Следовательно, значение скорость помехоустойчивого кодирования должно быть равно 2/3.

Таким образом, Rкт1 = 550 Кбит / с; rпк = 2/3.

§ 2.10 Составление ЧТП сотовой инфраструктуры

Конфигурация кластерно-секторной структуры планируемой СМС: 1 х 1 х 1

Рис. 4. Кластерно-секторная структура планируемой СМС

В одном кластере 10 сот, в соте – 1 сектор, 1 радиоканал.

РАЗДЕЛ 3. РАСЧЕТ ОСНОВНЫХ ПОКАЗАТЕЛЕЙ СЕТИ СОЕДИНИТЕЛЬНЫХ РРЛ

§ 3.1 Требуемая пропускная способность СРРЛ

При минимальной скорости передачи данных необходим выбор низкоскоростной СРРЛ, поддерживающую минимальную необходимую для передачи стандартного цифрового потока Е1 υ передачи данных = 2 Мбит / c.

Исходя из полученных во втором разделе данной курсовой работы, для успешного развертывания планируемой СМС необходима υ передачи данных = 550 Кбит / c = 0.05 Мбит / c.

Проектирование_систем_сотовой_связи


[System] Перепиши приведённый текст живым, естественным человеческим языком, сохранив смысл и приблизительный объём.

[User]
Для обеспечения функционирования СРРЛ на развертываемой СМС с учетом дополнительных СРРЛ осуществляется принятие значения скорости 3 Мбит/с.

Необходимо учитывание факта однородности типологии конфигурации планируемой системы мобильной связи (СМС), вытекающего из рекомендаций, содержащихся в методическом приложении, что обусловливает влияние на формирование окончательного частотно-территориального плана сети СРРЛ.

Таким образом, в рамках планирования в настоящей курсовой работе системы мобильной связи (СМС) требуется осуществление применения низкоскоростной линии СРРЛ, обеспечивающей поддержание скорости передачи данных 3 Мбит/с.

§ 3.2 Допустимые показатели ЧТП сети СРРЛ

Тррл = Nпр (Тс пр + Тм пр1-4 + Т1м пр РРЛ + Т11мпр),

где Nпр — количество пролетов наиболее протяженной СРРЛ в секторе сети СРРЛ;

Тс пр — неустойчивость пролета, вызванная замираниями;

Тм пр1-4 — неустойчивость пролета, вызванная воздействием МС с «1-й РРС на 4-ю»;

Т1м пр РРЛ — неустойчивость пролета, вызванная воздействием МС от иных СРРЛ данной СМС;

Т11мпр — неустойчивость пролета, вызванная воздействием внешних мешающих сигналов (МС) от других СРС.

Осуществление вычисления значения Nпр производится по чертежу топологии сектора сети СРРЛ планируемой однородной системы мобильной связи (СМС).

[Assistant]
Для поддержки работы СРРЛ на развертываемой СМС с учетом дополнительных СРРЛ берем значение скорости 3 Мбит / c.

Важно учитывать тот факт, что, исходя из рекомендаций, изложенных в методическом приложении, типология конфигурации планируемой системы мобильной связи (СМС) является однородной, что повлияет на формирование окончательного частотно-территориального плана сети СРРЛ.

Таким образом, в контексте планирования в данной курсовой работе системы мобильной связи (СМС) необходима низкоскоростная линия СРРЛ, поддерживающая скорость передачи данных 3 Мбит / c.

§ 3.2 Допустимые показатели ЧТП сети СРРЛ

Тррл = Nпр (Тс пр + Тм пр1-4 + Т1м пр РРЛ + Т11мпр),

где Nпр - число пролетов наиболее длинной СРРЛ в секторе сети СРРЛ;

Тс пр – неустойчивость пролета, обусловленная замираниями;

Тм пр1-4 – неустойчивость пролета, обусловленная воздействием МС с “1-й РРС на 4-ю”;

Т1м пр РРЛ – неустойчивость пролета, обусловленная воздействием МС от других СРРЛ данной СМС;

Т11мпр – неустойчивость пролета, обусловленная воздействием внешних мешающих сигналов (МС) от других СРС.

Значение Nпр вычисляем по чертежу топологии сектора сети СРРЛ планируемой однородной системы мобильной связи (СМС).

Проектирование_систем_сотовой_связи


[System] Перепиши приведённый текст живым, естественным человеческим языком, сохранив смысл и приблизительный объём.

[User]
Значение Nпр определяется на основании разработанного чертежа топологии сектора сети СРРЛ однородной СМС (рис. 5) и составляет 22.

Следовательно, для развертывания сети СРРЛ в одном секторе требуется 22 пролета.

Величина Тррл принимается равной Тррл доп = 0,35%.

Рис. 5. Топология сектора сети СРРЛ проектируемой однородной системы мобильной связи (СМС)

На основании рекомендаций, содержащихся в методическом приложении, выполняется расчет значений коэффициентов d, e, f, i.

Указанные коэффициенты связаны соотношением:

Численные значения коэффициентов d, e и f устанавливаются в соответствии с конкретными условиями, определяемыми характеристиками и параметрами оборудования СРРЛ.

На основе рассчитанных значений коэффициентов осуществляется определение требуемых допустимых показателей ЧТП сети СРРЛ:

§ 3.3 Энергетические параметры аппаратуры СРРЛ

Снижение качества связи обусловлено тем, что коэффициент ослабления vc принимает значения ниже установленного минимального порога vc мин, то есть доля времени, в течение которого выполняется условие vc < vc мин, определяется по формуле:

где Т0 пр — ПНС, вызванная экранированием радиоволны препятствием на пролете;

Тинт пр — ПНС, обусловленная интерференционными замираниями;

[Assistant]
Значение Nпр, исходя из разработанного чертежа топологии сектора сети СРРЛ однородной СМС (рис. 5), равняется 22.

Таким образом, для развертывания сети СРРЛ в одном секторе необходимо 22 пролета.

Значение Тррл принимаем как Тррл доп = 0.35%.

Рис. 5. Топология сектора сети СРРЛ планируемой однородной системы мобильной связи (СМС)

Исходя из рекомендаций, размещенных в методическом приложении, рассчитываем значения коэффициентов d, e, f, i.

Данные коэффициенты подвержены отношению:

Конкретные значения коэффициентов d, e и f выбираются в зависимости от ситуации, определяемой параметрами и свойствами оборудования СРРЛ.

Исходя из полученных значений коэффициентов, производим расчет необходимых допустимых показателей ЧТП сети СРРЛ:

§ 3.3 Энергетические параметры аппаратуры СРРЛ

Ухудшение качества связи происходит из-за того, что множитель ослабления vc оказывается меньше допустимого минимального значения vc мин, т.е. процент времени, в течение которого vc < vc мин, и рассчитывается по формуле:

где Т0 пр – ПНС из-за экранирования препятствием радиоволны на пролете;

Тинт пр - ПНС, обусловленный интерференционных замираний;

Проектирование_систем_сотовой_связи


[System] Перепиши приведённый текст живым, естественным человеческим языком, сохранив смысл и приблизительный объём.

[User]
Тд пр — ПНС, обусловленный ослаблением радиоволн в дожде.

На основании имеющихся данных и выполненных расчетов определено Тпр = 1,0032 %.

§ 3.4 Расчет составляющих Тинт пр и Тд пр

где Q — параметр, учитывающий влияние отражений от поверхности земли на рассматриваемом пролете;

Т(Δε) — вероятность появления интерференционных замираний данного типа.

На основании формул, приведенных в методическом приложении, и результатов вычислений определены следующие значения Тинт пр и Тд пр:

Указанные значения соответствуют условиям, приведенным в методическом приложении.

Рабочими частотами для ЧТП сети СРРЛ являются:

Иными необходимыми значениями для проектирования сети СРРЛ являются:

В ходе выполнения курсовой работы произведено вычисление значений основных допустимых и точных показателей, необходимых для осуществления частотно-территориального планирования (ЧТП) сотовой инфраструктуры системы мобильной связи (СМС) и сети СРРЛ.

На вычисление основных параметров сетей оказывают влияние следующие факторы:

— выделенный рабочий диапазон радиочастот (определяющий стандарт мобильной связи, на котором будет функционировать конфигурация системы мобильной связи);

[Assistant]
Tд пр – ПНС, обусловленный ослаблением радиоволн в дожде.

Исходя из имеющихся данных и проведенных расчетов, получаем результат Тпр = 1.0032%.

§ 3.4 Расчет составляющих T инт пр и Т д пр

где Q - параметр, учитывающий влияние отражений от поверхности земли на рассматриваемом пролете;

Т(Δε) - вероятность появления интерференционных замираний этого типа.

Исходя из приведенных в методическом приложении формул, полученных результатов вычислений, получаем следующие результаты T инт пр и Т д пр:

Данные значения соответствуют приведенным в методическом приложении условиям.

Двумя рабочими частотами для ЧТП сети СРРЛ являются:

Другими необходимыми значениями для проектирования сети СРРЛ являются:

В ходе написания курсовой работы было произведено вычисление значений основных допустимых и точных показателей, необходимых для ведения частотно-территориального планирования (ЧТП) как сотовой инфраструктуры системы мобильной связи (СМС), так и сети СРРЛ.

Примечательно, что на вычисление основных параметров сетей влияет множество факторов, среди которых:

- Выделенный рабочий диапазон радиочастот (определяющий стандарт мобильной связи, на котором будет функционировать конфигурация будущей системы мобильной связи);

Проектирование_систем_сотовой_связи


[System] Перепиши приведённый текст живым, естественным человеческим языком, сохранив смысл и приблизительный объём.

[User]
Метеорологические условия (оказывающих прямое влияние на осуществление расчета таких показателей ЧТП сети СРРЛ, как: T инт пр и Т д пр);

Необходимо осуществление акцентирования внимания на следующий факт: осуществление организации и проведения ЧТП оказывает прямое влияние на обеспечение дальнейшего качества и эффективности осуществления функционирования конфигурации сотовой сети и сети СРРЛ, являющихся представителями единой конфигурации системы мобильной связи. Исходя из данного положения, осуществляется формирование вывода о необходимости осуществления специалистом, ведущим ЧТП, отталкивания как от теоретического базиса осуществления организации и проведения частотно-территориального планирования, так и от практического осуществления проведения ЧТП на местности с осуществлением учета ее территориальных (географических) характеристик.

[Assistant]
- Метеорологические условия (прямо влияющих на расчет таких показателей ЧТП сети СРРЛ, как: T инт пр и Т д пр);

Важно акцентировать внимание на тот факт, что качество организации и проведения ЧТП напрямую влияет на степень дальнейшего качества и эффективности функционирования конфигурации сотовой сети и сети СРРЛ, представляющих собой единую конфигурацию системы мобильной связи. Исходя из данного положения, можно сделать вывод, что специалист, ведущий ЧТП, должен отталкиваться как от теоретического базиса организации и проведения частотно-территориального планирования, так и практическим проведением ЧТП на местности с учетом ее территориальных (географических) характеристик.

Проектирование_систем_сотовой_связи


[System] Перепиши приведённый текст живым, естественным человеческим языком, сохранив смысл и приблизительный объём.

[User]
- Обоснование выбора и описание технологической схемы производства и оборудования.
- Расчет запасов сырья и емкостей для его хранения.
- Расчет тестоприготовительного и тесторазделочного оборудования.
- Технологический контроль производства.
- Специфика технологического оборудования.
- Список использованных источников.

При изменении условий функционирования национальной экономики, включая инфляционные процессы, введение внешних ограничительных мер в отношении транзита, экспорта и импорта товаров, хлебопроизводство сохраняет статус одного из наиболее стабильных секторов.

Хлеб относится к категории продовольственных товаров массового потребления, обеспечение производства и транспортировки которых в необходимых объемах осуществляется независимо от экономической конъюнктуры. Данное обстоятельство обусловливает необходимость качественной организации производственных процессов.

Указанные факторы определяют актуальность настоящего курсового проекта, целью которого является формирование у обучающихся по специальности 19.02.03 практических компетенций в области разработки технологических планов производственных отделений хлебозаводов.

[Assistant]
- Обоснование выбора и описание технологической схемы производства и оборудования.

- Расчет запасов сырья и емкостей для его хранения.

- Расчет тестоприготовительного и тесторазделочного оборудования.

- Технологический контроль производства.

- Специфика технологического оборудования.

- Список использованных источников и литературы.

Несмотря на изменения в национальной экономике и влияния на нее таких факторов, как инфляция, введение внешних ограничений (к примеру, санкции) на транзит, экспорт и импорт товаров, одним из самых стабильных секторов любой национальной экономики при любых условиях является хлебопроизводство.

Являясь актуальным продуктом при любых внутренних и внешних экономических условиях, хлеб является товаром, постоянно необходимым в производстве и дальнейшей транспортировке в массовых количествах, что обуславливает актуальность качественной организации его производства.

Таким образом подтверждается актуальность настоящего курсового исследования, основной целью которого является получение обучающимися по специальности 19.02.03 практических навыков по разработке технологического плана производственных отделений на хлебозаводе.

Производство_хлебобулочных_изделий__Белгород_


[System] Перепиши приведённый текст живым, естественным человеческим языком, сохранив смысл и приблизительный объём.

[User]
Производство хлеба требует проведения его четкой и грамотной проработки на основе теоретического базиса массового производства хлебобулочных изделий и практики его осуществления.

Объектом настоящего курсового исследования является технологический план производственного отделения хлебозавода. Предметом исследования выступает технологический план производственного отделения хлебозавода с выработкой двух видов ассортимента.

Целью данного курсового проекта является разработка технологического плана производственного отделения хлебозавода с выработкой указанного ассортимента.

Достижение поставленной цели обеспечивается решением следующих задач:

- осуществление описания специфики технологического оборудования.

Технологическая схема производства включает в себя этапы и их составные элементы (действия), представленные на рис. 1.

Технологическая схема производства, представленная на рис. 1, обусловлена необходимостью обеспечения качественной и эффективной организации процесса производства на предприятии.

Выполнение данного курсового проекта предполагает использование следующего оборудования: печи ПХС-25М, бункера ХБЮ-26, тестоприготовительного оборудования ИС-8-ХАГ-6, весов «Shinko Vibra AJ-1200CE», устройства для определения влажности п/ф «Кварц-21 М», высокотемпературного цифрового электронного термометра, механических часов, тензометрической рамы «1РТМЗ-85-У».

[Assistant]
Важно учитывать тот факт, что сам процесс производства хлеба нуждается в четкой и грамотной проработке на основе как теоретического базиса массового производства хлебобулочных изделий, так и практики.

Объект настоящего курсового исследования – технологический план производственного отделения хлебозавода; предмет – технологический план производственного отделения хлебозавода с выработкой двух видов ассортимента:

Цель данного курсового проекта - разработка технологического плана производственного отделения хлебозавода с выработкой указанного ассортимента.

В спектр необходимых для достижения цели задач входит:

- Описание специфики технологического оборудования.

Технологическая схема производства должна включать в себя следующие этапы и их составные элементы (действия), указанные в рис. 1.

Указанная в рис. 1 технологическая схема производства обусловлена необходимостью качественной и эффективной организации процесса производства на предприятии.

В качестве оборудования, выбранного для выполнения данного курсового проекта, избраны: печь ПХС-25М, бункер ХБЮ-26, тестоприготовительное оборудование ИС-8-ХАГ-6, а также весы «Shinko Vibra AJ-1200CE», устройство для определения влажности п/ф «Кварц- 21 М», термометр высокотемпературный цифровой электронный, часы механические, рама тензометрическая «1РТМЗ-85-У»


[System] Перепиши приведённый текст живым, естественным человеческим языком, сохранив смысл и приблизительный объём.

[User]
Рис. 1. Технологическая схема производства на предприятии.

Для осуществления производства батона подмосковного и хлеба молочного осуществляется использование печи ПХС-25М.

Определение часовой производительности печи ПХС-25М производится по формуле

где n — количество заготовок хлеба в печи, шт.

Вычисление значения показателя N (количество загруженных подов) осуществляется по формуле:

Произведение вычисления количества заготовок хлеба в печи осуществляется по формуле:

где n1 — число изделий в одном ряду по ширине пода.

Осуществление вычисления данных показателей производится по формулам:

Взятие данных показателей осуществляется из методического приложения (технологическая характеристика хлебопекарных печей; рецептура изготовляемых хлебобулочных изделий).

В настоящем курсовом проекте являются изготовляемыми хлебобулочными изделиями: хлеб ржаной простой; батон нарезной.

Таблица 1. Исходные данные хлебобулочного изделия

Получение необходимых для проведения расчетов показателей осуществляется:

За зазор между изделиями (а) осуществляется принятие значения 30 мм.

Осуществление расчета показателей для производства хлеба ржаного простого производится:

Осуществление расчета часовой производительности печи производится:

Осуществление расчета суточной производительности печи производится:

[Assistant]
Рис. 1. Технологическая схема производства на предприятии.

Для производства батона подмосковного и хлеба молочного необходимо использование печи ПХС-25М.

Часовая производительность печи ПХС-25М определяется по формуле

где n- количество заготовок хлеба в печи шт.,

Значение показателя N (количество загруженных подов) вычисляется по формуле:

Вычисление количества заготовок хлеба в печи производится по формуле:

где n1-число изделий в одном ряду по ширине пода

Вычисление данных показателей производится по формулам:

Данные показатели берутся из методического приложения (технологическая характеристика хлебопекарных печей; рецептура изготовляемых хлебобулочных изделий).

В настоящем курсовом проекте изготовляемыми хлебобулочными изделиями являются: хлеб ржаной простой; батон нарезной.

Таблица 1. Исходные данные хлебобулочного изделия

Получаем необходимые для проведения расчетов показатели:

За зазор между изделиями (а) принимаем значение 30 мм.

Производим расчет показателей для производства хлеба ржаного простого:

Производим расчет часовой производительности печи:

Производим расчет суточной производительности печи:


[System] Перепиши приведённый текст живым, естественным человеческим языком, сохранив смысл и приблизительный объём.

[User]
Расчет выхода изделий осуществляется по формуле:

Вхд = Вт – (Пм + Пт + Збр + Зр + Зуп + Зус + Пкр + Пшт + Пбр), где

Пм - потери муки до замеса теста % (0,1+0.5%);

Пт - потери сухого вещества и теста до посадки в печь % (0.1+0.2%);

Пшт - потери от неточности веса штучных изделий;

Перед проведением расчета выхода изделий необходимо осуществить расчет выхода теста из 100 кг муки, определяемый по формуле:

Ксв – количество сухих веществ в сырье (%);

Wт – влажность теста, определяющаяся по формуле:

- Для пшеничного хлеба (мука 1 сорта) = 0.5%.

Таким образом, на основании имеющихся формул и данных, получены следующие результаты вычислений:

Таблица 2. Результаты вычисления показателей для расчета выхода изделий

Для составления производственной рецептуры двух заданных в настоящем курсовом проекте изделий необходимо выполнение двух процедур вычисления заданных для составления производственной рецептуры параметров.

Общий расход муки на тесто рассчитывается по следующим формулам:

д – количество замешанной муки на 100 л емкости

Производится расчет показателей на основании имеющихся в методическом приложении данных и результатов полученных расчетов: Ммин = 2.319; Мз = 89.1.

[Assistant]
Расчет выхода изделий производится по формуле:

Вхд = Вт – (Пм + Пт + Збр + Зр + Зуп + Зус + Пкр + Пшт + Пбр), где

Пм - потери муки до замеса теста % (0,1+0.5%);

Пт - потери суки и теста до посадки в печь % (0.1+0.2%);

Пшт - потери от неточности веса штучных изделий;

Прежде вычисления выхода изделий, необходим расчет выхода теста из 100 кг муки, который определяется по формуле:

Ксв – количество сухих веществ в сырье (%);

Wт – влажность теста, определяющаяся по формуле:

- Для пшеничного хлеба (мука 1 сорта) = 0.5%.

Таким образом, исходя из имеющихся формул и данных, получаем следующие результаты вычислений:

Таблица 2. Результаты вычисления показателей для расчета выхода изделий

Для составления производственной рецептуры двух заданных в данном курсовом проекте изделий необходимо провести две процедуры вычислений заданных для составления производственной рецептуры параметров.

Общий расход муки на тесто рассчитывается по следующим формулам:

д – количество замешанной муки на 100 л емкости

Производим расчет показателей, исходя из имеющихся в методическом приложении данных и результатов полученных расчетов: Ммин = 2.319; Мз = 89.1.


[System] Перепиши приведённый текст живым, естественным человеческим языком, сохранив смысл и приблизительный объём.

[User]
Объём муки для замеса теста рассчитывается посредством формул:

Мт = М – Мо, где Мо — объём муки для замеса опары, определяемый по формуле:

— Нормирование муки: 50% при применении обычной опары; 70% при применении большой густой опары; 75–78% при применении жидкой закваски.

Таким образом, на основании полученных расчётных данных и установленных в методическом приложении условий учёта концентрации растворов формируются итоги выполненных расчётов:

G (объём дрожжевой суспензии) (G=М×Д×4100) = 8,24

Расход прессованных дрожжей (МД100) = 17,42

Gр соли (объём солевого раствора) (G р.соли = М×GcQр.с) = 7,9

Gв (объём воды для замеса опары) (Gв=Gоп-(Мо+Gсусп.др)) = 7,801 л

GрСах (объём сахарного раствора) (GрСах=М×GсахQp.сах) = 1,941

На основании полученных результатов выполненных расчётов разрабатывается производственная рецептура ржаного простого хлеба:

Таблица 3. Производственная рецептура ржаного простого хлеба.

| Наименование сырья и показателей технологического процесса | Расход сырья и параметры непрерывного приготовления теста, кг/в мин. |
| --- | --- |
| Мука (кг/мин) | Опара: 48,91; Тесто: 46,81 |
| Дрожжевая суспензия | 8,24; — |
| Опара | —; 45,79 |
| Солевой раствор | —; 7,9 |
| Сахарный раствор | —; 1,941 |
| Вода | 6,91; 22 |
| Конечная кислотность | 2,5–3,0; 3,0 |
| Влажность | 41; 43 |

[Assistant]
Количество муки на замес теста определяется по формулам:

Мт = М – Мо, где Мо – количество муки на замес опары, опр. по формуле:

- Дозировка муки: 50% на обычную опару; 70% на большую густую опару; 75-78% на жидкую закваску.

Таким образом, имея полученные результаты вычислений и заданные в методическом приложении условия учета концентрации растворов, получаем следующие результаты проведенных вычислений:

G (количество дрожжевой суспензии) (G=М×Д×4100) = 8.24

Расход прессованных дрожжей (МД100) = 17.42

Gр соли (количество солевого раствора) (G р.соли = М×GcQр.с) = 7.9

Gв (количество воды на замес опары) (Gв=Gоп-(Мо+Gсусп.др)) = 7.801 л

GрСах (количество сахарного раствора) (GрСах=М×GсахQp.сах) = 1.941

Исходя из полученных результатов проведенных вычислений, составляем производственную рецептуру хлеба ржаного простого:

Таблица 3. Производственная рецептура хлеба ржаного простого.

| Наименование сырья и показателей технологического процесса | Расход сырья и параметры непрерывного приготовления теста кг/в мин. | | --- | --- | | Мука (кг\мин) | Опара: 48.91 | Тесто: 46.81 | | Дрожжевая суспензия | 8.24 | - | | Опара | - | 45.79 | | Солевой раствор | - | 7.9 | | Сахарный раствор | - | 1.941 | | Вода | 6.91 | 22 | | Конечная кислотность | 2.5-3.0 | 3.0 | | Влажность | 41 | 43 |


[System] Перепиши приведённый текст живым, естественным человеческим языком, сохранив смысл и приблизительный объём.

[User]
Общий расход муки на тесто рассчитывается по приведённым ниже формулам, где д обозначает количество замешанной муки на 100 л емкости.

Расчёт показателей осуществляется на основании данных, представленных в методическом приложении, а также ранее полученных результатов: Ммин = 2,319; Мз = 89,1.

Количество муки на замес теста определяется по формуле:

Мт = М – Мо, где Мо представляет собой количество муки на замес опары, рассчитываемое в соответствии со следующими значениями дозировки: 50% — для обычной опары, 70% — для большой густой опары, 75–78% — для жидкой закваски.

Таким образом, на основании выполненных вычислений и заданных в методическом приложении условий учёта концентрации растворов получены следующие результаты:

G (количество дрожжевой суспензии), рассчитываемое по формуле G = М × Д × 4/100, составляет 8,021;

Расход прессованных дрожжей (МД/100) — 16,32;

Gр соли (количество солевого раствора), рассчитываемое по формуле Gр.соли = М × Gс/Qр.с, — 7,91;

Gв (количество воды на замес опары), рассчитываемое по формуле Gв = Gоп – (Мо + Gсусп.др), — 7,32 л;

GрСах (количество сахарного раствора), рассчитываемое по формуле Gр.сах = М × Gсах/Qр.сах, — 1,358.

На основании полученных результатов вычислений формируется производственная рецептура батона нарезного, представленная в таблице 4.

[Assistant]
Общий расход муки на тесто рассчитывается по следующим формулам:

д – количество замешанной муки на 100 л емкости

Производим расчет показателей, исходя из имеющихся в методическом приложении данных и результатов полученных расчетов: Ммин = 2.319; Мз = 89.1.

Количество муки на замес теста определяется по формулам:

Мт = М – Мо, где Мо – количество муки на замес опары, опр. по формуле:

- Дозировка муки: 50% на обычную опару; 70% на большую густую опару; 75-78% на жидкую закваску.

Таким образом, имея полученные результаты вычислений и заданные в методическом приложении условия учета концентрации растворов, получаем следующие результаты проведенных вычислений:

G (количество дрожжевой суспензии) (G=М×Д×4100) = 8.021

Расход прессованных дрожжей (МД100) = 16.32

Gр соли (количество солевого раствора) (G р.соли = М×GcQр.с) = 7.91

Gв (количество воды на замес опары) (Gв=Gоп-(Мо+Gсусп.др)) = 7.32 л

GрСах (количество сахарного раствора) (GрСах=М×GсахQp.сах) = 1.358

Исходя из полученных результатов проведенных вычислений, составляем производственную рецептуру батона нарезного:

Таблица 4.Производственная рецептура батона нарезного.


[System] Перепиши приведённый текст живым, естественным человеческим языком, сохранив смысл и приблизительный объём.

[User]
Таблица 7. Запас сырья с учетом сроков хранения для производства батона нарезного.

| Наименование сырья | Суточный расход, кг | Способ хранения | Продолжительность хранения, сут. | Запас сырья, кг |
| --- | --- | --- | --- | --- |
| Мука хлебопекарная пшеничная высший сорт | 2,9132 | Бестарный | 7 | 20,392 |
| Дрожжи | 5,170 | Тарный | 3 | 15,510 |
| Соль поваренная пищевая | 41,3 | Тарный | 12 | 495,6 |
| Сахар-песок | 20,8 | Тарный | 15 | 312 |

Таблица 8. Расчет показателей для выбора бункера для хранения муки.

Для хранения муки установлено применение бункера «М-111» в количестве 1 шт.

Вместимость емкостей для приготовления солевого раствора составляет 500,4 л.

Для хранения солевого раствора установлено применение емкости «Т1-ХСУ-2» вместимостью 2000 л в количестве 2 шт.

Хранение сахара осуществляется тарным способом на поддонах.

Количество поддонов для хранения сахара составляет 3,404.

Для хранения сахара установлено применение 4 поддонов.

Расчет производительности просеивателя муки выполняется по формуле:

f — удельная нагрузка 1 м² сита = 2,5 т/ч.

В качестве просеивателя муки установлено применение оборудования типа «Бурат ПБ-15».

[Assistant]
Таблица 7. Запас сырья с учетом сроков его хранения для производства батона нарезного.

| Наименование сырья | Суточный расход, кг | Способ хранения | Продолжительность хранения, сут. | Запас сырья, кг | | --- | --- | --- | --- | --- | | Мука хлебопекарная пшеничная высший сорт | 2.9132 | Бестарный | 7 | 20.392 | | Дрожжи | 5170 | Тарный | 3 | 15510 | | Соль поваренная пищевая, кг | 41.3 | Тарный | 12 | 495.6 | | Сахар-песок | 20.8 | Тарный | 15 | 312 |

Таблица 8. Расчет показателей для выбора бункера для хранения муки.

Таким образом, для хранения муки подходит бункер «М-111» (в количестве 1 шт.)

Расчёт вместимости ёмкостей для приготовления солевого раствора = 500.4 л

Выбираем ёмкость для хранения солевого раствора «Т1-ХСУ-2» вместимостью 2000л (в количестве 2 шт.)

Хранение сахара осуществляем тарным способом на поддонах.

Расчёт количества поддонов для хранения сахара = 3.404

Таким образом, для хранения сахара подбираем 4 поддона.

Расчёт производительности просеивателя муки производится по формуле:

f - удельная нагрузка 1м1сита = 2.5т \ ч

Таким образом, в качестве просеивателя муки выбираем оборудование типа «Бурат ПБ-15».


[System] Перепиши приведённый текст живым, естественным человеческим языком, сохранив смысл и приблизительный объём.

[User]
Производится расчет емкости для хранения дрожжевой суспензии:

Для хранения дрожжевой суспензии требуется емкость объёмом 600 м3 с водяной рубашкой и мешалкой (1 шт.)

Указанным параметрам соответствует дрожжемешалка пропеллерная «БМТ-0.18».

Производится расчет необходимого количества деж для опары и теста.

Таблица 9. Расчет необходимого количества деж для опары и теста.

Указанным параметрам (результаты расчета) соответствует тестомесильная машина «Г4-МТМ-330-01».

Производится расчет и определение тестоделителей:

Указанным параметрам соответствует тестоделитель «Восход ТД-2М».

С учетом результатов расчета подбирается тестоокруглитель «Т1-ХТН» (1 шт.)

Производится расчет остального технологического оборудования и расстойных шкафов.

Указанным параметрам соответствует расстойный шкаф «Бриз плюс супер» (1 шт.)

Производится расчет оборудования для хранения готовой продукции.

Расчет часового количества лотков производится по формуле:

В результате расчета определяется необходимое количество контейнеров: 2 шт.

[Assistant]
Производим расчет емкости для хранения дрожжевой суспензии:

Таким образом, для хранения дрожжевой суспензии необходима емкость объёмом 600 м3 с водяной рубашкой и мешалкой (в количестве 1 шт.)

Под данные параметры подходит дрожжемешалка пропеллерная «БМТ-0.18».

Производим расчет необходимого количества деж для опары и теста.

Таблица 9. Расчет необходимого количества деж для опары и теста.

Под указанные параметры (результаты проведенного расчета) подходит тестомесильная машина «Г4-МТМ-330-01».

Производим расчет и определение тестоделителей:

Под указанные параметры подходит тестоделитель «Восход ТД-2М».

Таким образом, с учетом полученных результатов вычислений можно подобрать тестоокруглитель «Т1-ХТН» (в количестве 1 шт.)

Производим расчет остального технологического оборудования и расстойных шкафов.

Под указанные параметры подходит расстойный шкаф «Бриз плюс супер» (в количестве 1 шт.)

Производим расчет оборудования для хранения готовой продукции.

Расчет часового количества лотков производится по формуле:

Таким образом, получаем необходимое количество контейнеров: 2 шт.


[System] Перепиши приведённый текст живым, естественным человеческим языком, сохранив смысл и приблизительный объём.

[User]
Расчётный показатель ритма заполнения контейнеров составляет 30 шт./мин.

Расчётный показатель ритма заполнения контейнеров на срок хранения изделий (N) составляет 27 единиц.

В соответствии с результатами проведённых расчётов применяется хлебный контейнер «ТОКХ-1-40-А» в количестве 28 шт.

Таблица 10. Расчёт производственных площадей выбранного технологического оборудования производства.

Технохимический контроль производства, контроль качества сырья для изготовления хлебобулочных изделий, а также контроль параметров технологического процесса производства осуществляется уполномоченными специалистами соответствующих лабораторий предприятия (в том числе производственной технической лаборатории) на основании действующих государственных стандартов, инструкций и иных нормативных документов предприятия.

При контроле качества сырья проводится проверка каждой поступившей партии. Органолептические показатели и иные приоритетные физико-химические показатели сырья определяются и контролируются на систематической основе. Показатели второстепенной значимости проверяются периодически и выборочным методом.

[Assistant]
Расчет ритма заполнения контейнеров = 30 шт. / мин

Расчёт ритма заполнения контейнеров на срок хранения изделий (N) = 27.

Таким образом, под результаты проведенных вычислений подходит хлебный контейнер «ТОКХ-1-40-А» (в количестве 28 шт.).

Таблица 10. Расчет производственных площадей выбранного технологического оборудования производства.

Технохимический контроль производства, контроль качества сырья для изготовления хлебобулочных изделий, а также контроль параметров технологического процесса производства осуществляется уполномоченными сотрудниками соответствующих лабораторий предприятия (пр: производственной технической лаборатории) на основе действующих государственных стандартов (ГОСТов), инструктажей и других действующих на предприятии внутренних нормативно-правовых актов.

При контроле качества сырья производится проверка каждой поступившей партии, при этом проверка органолептических свойств и других наиболее важных физико-химических показателей сырья определяются и контролируются на постоянной основе, а показатели, имеющие меньшее значение, проверяются реже и выборочно.


[System] Перепиши приведённый текст живым, естественным человеческим языком, сохранив смысл и приблизительный объём.

[User]
Охрана труда на предприятии является одним из важнейших направлений его деятельности. Данное направление обеспечивает осуществление защиты работников хлебозавода в период осуществления ими трудовой деятельности на территории производственных и иных подразделений предприятия.

Обеспечение охраны труда на предприятии осуществляется посредством осуществления ответственности непосредственного руководства предприятия, руководителей отделов и отдела безопасности. Соблюдение установленных правил безопасности на предприятии обеспечивается посредством осуществления ответственности всех работников предприятия без осуществления исключений.

Регулирование охраны труда на предприятии осуществляется на основании Трудового кодекса (ТК) РФ, а также посредством применения внутренних (локальных) нормативно-правовых актов предприятия. Формирование концепции охраны труда на предприятии предполагает осуществление учета следующих факторов:

К физическим факторам относятся факторы, возникающие в процессе осуществления функционирования производственного оборудования. Возникновение физических факторов опасности на предприятии определяется осуществлением обеспечения техническим оснащением предприятия. К числу данных факторов относятся:

- Иные факторы, относящиеся к осуществлению обеспечения предприятия электропитанием (в частности, осуществление нарушения баланса статического электричества);

[Assistant]
Охрана труда на предприятии является одним из важнейших направлений его деятельности. Данный аспект необходим для обеспечения безопасности сотрудников хлебозавода в рабочее время при нахождении в производственных и других отделениях предприятия.

За обеспечение охраны труда на предприятии несут ответственность непосредственное руководство предприятия, начальники отделов и отдел безопасности. За соблюдение установленных правил безопасности на предприятии несут ответственность все его сотрудники без исключения.

Охрана труда на предприятии регламентируется Трудовым кодексом (ТК) РФ, а также внутренними (локальными) нормативно-правовыми актами предприятия. При составлении концепции охраны труда на предприятии учитываются такие факторы, как:

К физическим факторам относятся факторы, возникающие при рабочем состоянии производственного оборудования. Возникновение физических факторов опасности на предприятии зависит от качества технического обеспечения предприятия. К числу данных факторов относятся:

- Другие факторы, относящиеся к обеспечению предприятия электропитанием (к примеру, нарушение баланса статического электричества);


[System] Перепиши приведённый текст живым, естественным человеческим языком, сохранив смысл и приблизительный объём.

[User]
К химическим факторам возникновения опасности в зоне производства относятся факторы, характеризующиеся угрозой для жизни и здоровья персонала при осуществлении работ с химическими веществами. К указанным факторам относятся:

- Раздражающие (несоблюдение требований безопасности при работе с веществами, вызывающими реакцию организма при внешнем воздействии; в частности: ожог).

К психофизиологическим факторам относятся:

- Сниженный уровень морально-психологической устойчивости работника.

В результате выполнения курсового проекта разработан план организации технологического производства хлебобулочных изделий на хлебозаводе:

При составлении технологического плана производственного отдела использованы теоретические материалы из перечня литературных источников, а также методические рекомендации по выполнению курсовой работы.

Практическая значимость курсового проекта заключается в возможности его применения при планировании организации производства хлебобулочных изделий на предприятии (хлебозаводе).

[Assistant]
К химическим факторам возникновения опасности в зоне производства относятся факторы, относящиеся к категории возникновения опасности для человеческой жизни и здоровья при работе с химическими веществами. К спектру химических факторов возникновения опасности на производстве относятся:

- Раздражающие (нарушение техники безопасности работы с веществами, способными вызвать реакцию организма при воздействии внешних факторов; к примеру: ожог).

К психофизиологическим факторам относятся:

- Пониженная морально-психологическая устойчивость сотрудника предприятия.

Таким образом, по итогу выполнения данного курсового проекта был разработан план организации технологического производства на хлебозаводе таких хлебобулочных изделий, как:

При составлении общего технологического плана работы производственного отдела автор руководствовался теоретической базой из указанных в списке литературы и использованных источников учебных материалов, а также методического приложения к выполнению данной курсовой работы.

Практическая значимость данного курсового проекта обуславливается его применимостью в планировании организации производства приготовления хлебобулочных изделий на предприятии (хлебозаводе),


[System] Перепиши приведённый текст живым, естественным человеческим языком, сохранив смысл и приблизительный объём.

[User]
Проблема исследования. Актуальность. Актуальность настоящего исследования обусловлена недостаточной степенью проработанности вопроса регулирования моделирования природных процессов с применением электронно-вычислительных машин. Несмотря на широкое распространение использования ЭВМ в указанной сфере, уровень развития данного направления в настоящее время остаётся недостаточным.

Объект: математическая модель природных процессов.

Предмет: роль ЭВМ при разработке математических и компьютерных моделей природных процессов.

Цель работы: разработка математической модели природных процессов на основе анализа теоретических источников.

1. Моделирование как процесс с выделением конкретных этапов.

3. Реализация модели в общем случае (выбор среды реализации, предъявляемые к ней требования, анализ преимуществ и ограничений).

4. Разработка конкретной модели процесса в рамках заданной тематики в качестве примера использования генератора случайных величин с последующим анализом полученных результатов (изучение методов по теме и формализация в выбранной среде).

Гипотеза. Роль ЭВМ в моделировании природных процессов состоит в необходимости её применения при создании компьютерных и математических (программных) моделей, а также при прогнозировании сценариев развития стихийных явлений на основании предварительно собранных данных.

[Assistant]
Проблема исследования. Актуальность. Актуальность данного исследования обоснована недостаточной изученностью вопроса возможного регулирования моделирования тех или иных природных процессов за счет привлечения к использованию электронно-вычислительных машин. Использование ЭВМ для моделирования природных процессов распространено повсеместно, однако на данный момент не находится на должном уровне развития.

Объект: математическая модель природных процессов.

Предмет: роль ЭВМ при разработке математической и компьютерной моделей природных процессов.

Цель работы: разработать математическую модель природных процессов на основе исследованной теоретической базы.

1.Моделирование как процесс с отражением конкретных этапов.

3.Реализация модели в общем случае (выбор среды реализации, требования к ней, удобство или неудобство и т.д.)

4.Разработка конкретной модели процесса по вашей теме, как пример использования генератора случайных величин с анализом полученных результатов (ознакомьтесь с методами по вашей теме и формализуйте в среде)

Гипотеза. Роль ЭВМ в моделировании процессов природного характера заключается в необходимости его применения к разработке компьютерных и математических (программных) моделей, а также при прогнозировании вариантов развития стихийных бедствий на основе заблаговременно полученных данных.

Роль_ЭВМ_в_моделировании_природных_процессов


[System] Перепиши приведённый текст живым, естественным человеческим языком, сохранив смысл и приблизительный объём.

[User]
Теоретическое обоснование исследования. Фундаментом для выполнения курсовой работы послужили труды российских исследователей, в частности А.О. Варфоломеевой, А.В. Василькова, В.А. Гвоздевой и ряда других авторов.

Описание методов и методик исследования. К теоретическим методам относится:

- Создание математического выражения (алгоритма для программной среды Microsoft Office Excel), обеспечивающего расчет параметров для воспроизведения конкретных природных процессов.

Практическая значимость результатов работы. Полученные вычислительные зависимости применимы при имитационном моделировании фактических природных явлений, а также при оценке сценариев развития чрезвычайных ситуаций природного характера.

В экологии и родственных областях знания под природными процессами понимают существенное изменение состояния конкретного компонента природной среды.

Типичным случаем служит превращение воды из жидкой фазы в парообразную в ходе испарения с последующим обратным переходом в жидкую фазу при конденсации паров, накопившихся в атмосфере вследствие миграции воздушных масс (осадки в виде дождя).

Повышенное внимание заслуживают природные процессы, способные создавать фактическую или потенциальную угрозу для жизнедеятельности людей. К числу таковых относятся вулканическое извержение в непосредственной близости от населенных территорий; подъем уровня воды в водоемах; формирование ураганов и смерчей; сейсмические события в районах компактного проживания населения и аналогичные явления.

[Assistant]
Теоретическое обоснование исследования. Основой курсового исследования стали научные разработки отечественных ученых, как Варфоломеевой А.О., Василькова А.В., Гвоздевой В.А. и других.

Описание методов и методик исследования. Теоретические методы исследования:

- Разработка и написание математической формулы (программного кода для Microsoft Office Excel), позволяющей вычислить переменные для моделирования конкретных природных процессов.

Практическая значимость результатов работы. Разработанные формулы могут быть использованы при моделировании реальных природных явлений, а также прогнозирования вариантов развития возникших стихийных бедствий.

Природными процессами в экологии и смежных научных дисциплинах называют качественный переход определенного элемента природы из одного состояния в другое.

Классическим примером является переход воды из жидкого состояния в газообразное при испарении, а затем вследствие конденсации паров, скопленных в результате перемещения воздушных масс в атмосфере, ее возвратный переход в жидкое состояние (дождь).

Особую актуальность имеет изучение таких природных процессов, которые по своей сущности могут нести реальную или гипотетическую опасность для человеческой жизнедеятельности. Примерами таких природных процессов являются извержение вулкана вблизи населенного пункта; наводнение; начало урагана / торнадо, землетрясение вблизи населенных пунктов и т.д.


[System] Перепиши приведённый текст живым, естественным человеческим языком, сохранив смысл и приблизительный объём.

[User]
Указанные природные явления также могут определяться как стихийные бедствия или опасные природные явления. Моделирование подобных процессов специалистами в области метеорологии, сейсмологии и гидрологии позволяет осуществить прогнозирование направления дальнейшего перемещения опасного природного процесса (например, торнадо) либо установить зону его возможной активации. Данный аспект обусловливает значимость моделирования указанных природных процессов.

Для реализации подобного моделирования применяются различные технические средства мониторинга природных процессов. Указанный мониторинг дает возможность своевременно выявить факторы, способствующие возникновению потенциального стихийного бедствия, а также осуществить прогнозирование зоны его активации.

Рис. 1. Моделирование природных процессов на примере моделирования перемещения торнадо в штате Алабама в 2011 году.

Так, в сейсмологии для выявления и регистрации сейсмических волн на специализированных станциях используются сейсмометры (сейсмографы) — технические средства, объединённые в локальную сеть с центром управления, фиксирующие возникающие сейсмические волны в определённых регионах. Указанный вид деятельности определяется как сейсмологическая разведка.

[Assistant]
Такие природные явления также называются стихийными бедствиями, или опасными природными явлениями. Моделирование подобных природных процессов метеорологами, сейсмологами и гидрологами позволяет спрогнозировать направление дальнейшего передвижения опасного природного процесса (к примеру, торнадо) или определить зону его активации. Данный аспект обуславливает актуальность моделирования подобных природных процессов.

Для моделирования подобных процессов используются различные технические средства по контролю за происходящими в природе процессами. Подобный контроль позволяет своевременно выявить факторы возникновения гипотетически возможного стихийного бедствия, а также спрогнозировать зону его активации.

Рис. 1. Моделирование природных процессов на примере моделирования передвижения торнадо в штате Алабама в 2011 году.

К примеру, в сейсмологии для выявления и регистрации сейсмических волн на специальных станциях используются сейсмометры (сейсмографы) – технические средства, связанные между собой по локальной сети с центром управления, регистрирующие возникающие сейсмические волны в определенных районах. Подобная деятельность называется сейсмологической разведкой.


[System] Перепиши приведённый текст живым, естественным человеческим языком, сохранив смысл и приблизительный объём.

[User]
Для выявления прочих опасных природных явлений применяется схожая практика использования технических средств для обнаружения факторов риска возникновения стихийных бедствий и моделирования дальнейшего распространения или зоны их активации. В частности, сейсмологами изучается направление распространения цунами, 85% которых формируется в результате подводных землетрясений в акватории Мирового океана.

Моделирование представляет собой методику исследования объекта, основанную на конструировании его модели с целью максимально полного выявления характерных черт, структуры, способов функционирования и иных параметров.

Данная методология научного исследования используется практически во всех научных дисциплинах как естественнонаучного, технического, так и гуманитарного направления.

Так, изучение скелета человека на основе его моделирования в биологии позволяет более детально исследовать его строение, функционирование в процессе жизнедеятельности и выявить уязвимые зоны. Полученные результаты обладают практической значимостью, поскольку могут быть применены специалистами соответствующего профиля, в частности травматологами, в их профессиональной деятельности, что способствует повышению её качества и эффективности.

[Assistant]
Для выявления других опасных природных явлений используется аналогичная практика использования технических приборов по выявлению факторов риска возникновения стихийного бедствия и моделирования их дальнейшего распространения или зоны активации. К примеру, сейсмологами также изучается направление цунами, 85% которых возникают вследствие возникновения подводных землетрясений в акватории Мирового океана.

Моделирование является методикой изучения определенного объекта, основанная на построении его модели с целью максимально всеобъемлющего выявления его характерных черт, строения, способов функционирования и т.д.

Моделирования как методология научного исследования используется практически во всех научных дисциплинах как естественнонаучного и технического, так и гуманитарного цикла.

К примеру, изучение скелета человека на основе его моделирования в биологии позволяет лучше изучить его строение, функционирование в текущей жизнедеятельности, а также выявить его слабые места. Полученные данные имеют ценность в практическом использовании, потому как соответствующими специалистами (к примеру, травматологами) они будут использованы в своей профессиональной деятельности, что ведет к повышению ее качества и эффективности.


[System] Перепиши приведённый текст живым, естественным человеческим языком, сохранив смысл и приблизительный объём.

[User]
В гуманитарных дисциплинах моделирование применяется в качестве прикладной методики изучения конкретных объектов. Так, в истории и смежной с ней археологии восстановление разрушенного исторического объекта в модельной форме способствует более точному определению зоны его территориальной локализации, что в дальнейшем обеспечивает специалистам возможность более безопасной работы на местности и снижает риск случайного повреждения объектов исторического наследия.

Моделирование как научный метод познания находит применение в задачах прогнозирования ситуаций и анализа их динамики развития.

В аспекте изучения роли ЭВМ в моделировании природных процессов данный подход выступает в качестве научной методики, позволяющей предвидеть последствия разворачивающихся природных явлений.

Рис. 2. Моделирование природных процессов на примере круговорота химических отходов промышленного предприятия в природной среде.

Моделирование как метод научного исследования характеризуется развитой классификационной системой. В её рамках выделяются следующие основные виды:

- компьютерное моделирование (охватывает практически все научные дисциплины, процессы функционирования промышленных предприятий, а также этапы разработки и производства инновационной техники);

[Assistant]
В гуманитарных дисциплинах моделирование также является прикладной методикой изучения конкретного объекта. К примеру, в истории или смежной с ней научной дисциплиной археологии моделирование разрушенного исторического объекта позволяет лучше выявить конкретную зону его территориальной дислокации, что на практике позволит специалистам безопаснее работать на местности без риска случайного разрушения исторического наследия.

Моделирование как научный метод познания также используется в целях прогнозирования ситуации и анализа ее развития.

В контексте изучения роли ЭВМ в моделировании природных процессов моделирование является примером именно научной методики, позволяющей спрогнозировать последствия возникающих природных процессов.

Рис. 2. Моделирование природных процессов на примере моделирования круговорота химических отходов промышленного предприятия в природе.

Моделирование как метод научного исследования объекта подразумевает под собой объемную классификацию. Она подразумевает под собой категоризацию моделирования на следующие виды:

- компьютерное моделирование (используется практически во всех научных дисциплинах и в процессе функционирования промышленных предприятий, а также при разработке и производстве инновационного технического средства);


[System] Перепиши приведённый текст живым, естественным человеческим языком, сохранив смысл и приблизительный объём.

[User]
- физическое моделирование (воспроизведение природных физических явлений, например, протекания электрического тока в полупроводниковых материалах);

- молекулярное моделирование (применяется в областях естественных наук);

- математическое моделирование (применяется в различных научных отраслях, как взаимосвязанных, так и не имеющих прямого отношения друг к другу; например: физика, сейсмология, гидрография и прочие).

- педагогическое моделирование (прогнозирование поведения обучающегося в последующем периоде на основании выявленных закономерностей его действий и индивидуальных особенностей в текущий момент);

- психологическое моделирование (воспроизведение психических процессов личности; например: воздействие когнитивных искажений на субъективную рациональность и принятие решений);

- экономико-математическое моделирование (воспроизведение экономических явлений на базе имеющейся информации о состоянии экономики в определённом регионе и в определённый временной отрезок с применением методов математического моделирования).

Сама процедура моделирования содержит три компонента:

- субъект моделирования (лицо, осуществляющее исследование и разрабатывающее модель);

[Assistant]
- физическое моделирование (моделирование физических природных процессов, к примеру, качественное передвижение электричества через полупроводниковые вещества);

- молекулярное моделирование (используется в естественнонаучных дисциплинах);

- математическое моделирование (используется в ряде научных дисциплин, как смежных, так и не смежных между собой; к примеру: физика, сейсмология, гидрография и т.д.).

- педагогическое моделирование (моделирование поведения ученика в будущем промежутке времени на основе выявленных тенденций его поведения и личностных характеристик в настоящее время);

- психологическое моделирование (моделирование психологических процессов человека; к примеру: влияние когнитивных искажений на субъективную рациональность и процесс принятия решения);

- экономико-математическое моделирование (моделирование экономических процессов на основе имеющихся данных в отношении экономической ситуации в конкретном регионе и в конкретный промежуток времени с использованием методологии математического моделирования).

Сам процесс моделирования включает в себя три аспекта:

- субъект моделирования (проводящий исследование и формирующий модель);


[System] Перепиши приведённый текст живым, естественным человеческим языком, сохранив смысл и приблизительный объём.

[User]
Объект исследования определяется как направленность деятельности по моделированию. Модель выступает в качестве продукта и результата научного исследования.

К качественно сформированной модели предъявляется ряд требований. Первым требованием является обеспечение целесообразной экономичности формирования модели. Вторым требованием выступает достижение адекватности, под которой понимается соответствие объективной реальности. Третьим требованием является обеспечение универсальности, характеризующейся применимостью к разнохарактерной и разноплановой деятельности.

Модели подлежат классификации, предполагающей их категоризацию по определенным категориям.

Натурными моделями именуются модели, осуществляющие разработку на основе реальных систем, являющихся, как правило, природными или общественными. Натурные модели осуществляют копирование происходящих в окружающей среде и социологической обстановке явлений, реализующихся в конкретном обществе в определенный промежуток времени.

Классификация натурных моделей предусматривает их категорирование на следующие виды. К первому виду относятся физические натурные модели, осуществляющие моделирование природных процессов посредством макетов, темплетов и разнообразных устройств.

Математические модели осуществляют подразделение на отдельные категории. К первой категории относятся аналитические модели, осуществляющие использование при анализе ситуации и прогнозировании вариантов ее дальнейшего развития.

[Assistant]
- объект исследования (на что направлена деятельность по моделированию);

- модель (продукт, результат научного исследования).

При этом к качественно сформированной модели прилагаются следующие требования:

- целесообразная экономичность формирования модели;

- адекватность (соответствие объективной реальности);

- универсальность (применимость к разнохарактерной и разноплановой деятельности).

Модели имеют классификацию, которая подразумевает их категоризацию на следующие категории:

Натурными моделями называют модели, разработанные на основе реальных (как правило, природных или общественных) систем.

Натурные модели подразумевают под собой копирование происходящих в окружающей среде и социологической обстановке (в конкретном обществе в определенный промежуток времени) явлений.

Классификация натурных моделей категорирует их на следующие виды:

- физические натурные модели (моделирование природных процессов: макет, темплет и разнообразные устройства);

Математические модели подразделяются на:

- аналитические модели (используются при анализе ситуации и прогнозировании вариантов ее дальнейшего развития);


[System] Перепиши приведённый текст живым, естественным человеческим языком, сохранив смысл и приблизительный объём.

[User]
- формально-логические модели (эталонные модели, модели формальной системы и т.д.);

К промежуточным моделям относят первичные разработки, предназначенные для последующего совершенствования или практического применения.

Эвристическая модель представляет собой информационно-мыслительную конструкцию, функционирующую в сознании или подсознании человека в ходе мыслительной и речевой деятельности. Данный тип модели является наиболее распространённым в повседневной жизнедеятельности, поскольку предполагает формирование образа и его вербализацию.

При моделировании природных процессов применяется разнообразие модельных средств. Так, для имитации падения метеорита может использоваться как физическая модель (макет), так и промежуточная (схематическая). Указанные типы моделей находят широкое применение в научно-исследовательской деятельности соответствующих учреждений.

Вместе с тем, при моделировании природных процессов значительное распространение получили компьютерное моделирование и математические модели. Данные инструменты активно используются в областях, связанных с необходимостью прогнозирования развития ситуаций. Указанные сферы предполагают применение электронно-вычислительных машин (ЭВМ) в повседневной деятельности, что определяет их значимость в контексте моделирования природных процессов.

[Assistant]
- формально-логические модели (эталонные модели, модели формальной системы и т.д.);

К промежуточным моделям относят разработанную первичную модель для либо ее дальнейшего совершенствования, либо применения в практической деятельности.

Эвристическая модель – это информационно-мыслительная модель, воспроизводящаяся в сознании или подсознания человека в течение его мыслительной и речевой деятельности. Является наиболее популярной и используемой моделью в жизнедеятельности человека, потому как подразумевает под собой формирование образа и его дальнейшего описания в ходе речевой деятельности.

В процессе моделирования природных процессов используются разные виды моделей. К примеру, для моделирования падения метеорита может быть применена как физическая модель (макет), так и промежуточная (схема). Подобные типы моделей широко распространены в научной деятельности соответствующих научно-исследовательских учреждений.

При этом для моделирования природных процессов также широко характерно применение компьютерного моделирования и разработка математических моделей. Использование данных типов моделей и видов моделирования широко применяются в сферах, связанными с необходимостью прогнозирования развития ситуации. Данные сферы тесно связаны с необходимостью использования в повседневной деятельности электронно-вычислительных машин (ЭВМ), что обуславливает их роль в моделировании природных процессов.


[System] Перепиши приведённый текст живым, естественным человеческим языком, сохранив смысл и приблизительный объём.

[User]
При выявлении факторов, потенциально способных привести к стихийным бедствиям, с применением специализированных технических средств, ориентированных на разведку подобных явлений, последующее прогнозирование развития ситуации, как правило, осуществляется с использованием электронно-вычислительных машин.

В XXI веке, в условиях активного развития вычислительной техники и распространения сети Интернет, значение ЭВМ в моделировании природных процессов существенно возросло и приобрело особую актуальность.

В современных условиях технические средства, используемые для сейсмологических и иных видов разведки, связанных с изучением природных процессов, включая геологическую разведку, объединены посредством удалённого доступа в локальную сеть с единым центром управления. Собранные данные автоматически направляются в указанный центр и визуализируются на ЭВМ. Специализированное программное обеспечение обеспечивает автоматизированный анализ поступающей информации, в результате чего обработка разведывательных данных приобретает характер автоматизированного процесса, что дополнительно подтверждает высокую актуальность применения электронно-вычислительных машин в моделировании природных процессов.

[Assistant]
Если выявление факторов гипотетически чреватых стихийных бедствий осуществляется методом использования специальных технических средств, функционирование которых целенаправленно на разведку подобных факторов, то дальнейшее прогнозирование развития ситуации осуществляется именно за счет применения в деятельности электронно-вычислительных машин (ЭВМ).

С активным развитием в XXI столетии электронно-вычислительных машин, приобретения ими и сети Интернет широкой популярности, роль ЭВМ в моделировании природных процессов заметно актуализировалась и приобрела большую актуальность.

В настоящее время технические приборы, предназначенные для ведения сейсмологической и иной, связанной с природными процессами, разведкой (к примеру, геологическая разведка), связаны между собой удаленным доступом по локальной сети с единым центром управления. Собранные данные автоматически передаются в центр и отображаются на ЭВМ. Ряд специальных программ позволяет осуществлять анализ собранных данных на автоматической основе, таким образом, анализ разведывательных данных становится автоматизированным процессом, что еще раз обуславливает высокую актуальность применения ЭВМ в моделировании природных процессов.


[System] Перепиши приведённый текст живым, естественным человеческим языком, сохранив смысл и приблизительный объём.

[User]
Помимо осуществления специализированной деятельности по выявлению факторов стихийных бедствий и прогнозированию их развития, ЭВМ может также применяться для разработки компьютерных моделей природных явлений, которые в соответствии с существующей классификацией могут занимать промежуточное положение. В частности, ЭВМ используется при создании чертежей, GIF-изображений, трёхмерных моделей и иных подобных объектов.

Компьютерное моделирование как метод научного исследования тесно связано с математическим моделированием и предполагает задействование различных вычислительных узлов в рамках одной локальной сети. Данный метод применяется не только в производственной сфере, но и представляет особую актуальность в контексте моделирования природных процессов.

Традиционным подходом является разработка программного (математического) кода или формулы, посредством ручного ввода данных в которую становится возможным выявление необходимых переменных. К числу таких данных, например, относятся скорость распространения волны, её мощность, амплитуда и прочие параметры. Применение заранее подготовленного программного кода позволяет оперативно и результативно определить направление, степень тяжести возможных последствий и иные характеристики.

[Assistant]
Помимо ведения специальной деятельности по выявлению факторов стихийных бедствий и прогнозирования их развития, ЭВМ может также применяться для разработки компьютерных моделей природных явлений, которые могут представлять собой по своей классификации промежуточные модели. К примеру, ЭВМ применяется для разработки чертежей, GIF-изображений, трехмерных моделей и т.д.

Компьютерное моделирование как метод научного моделирования тесно связан с математическим моделированием и зависит от моделирования на различных вычислительных узлах одной локальной сети. Компьютерное моделирование применяется не только в сфере производства, но и является особенно актуальным в деятельности по моделированию природных процессов.

Классическим методом является разработка программного (математического) кода или формулы, ручной ввод данных в которую позволяет выявить необходимые переменные. К ручному вводу данных относят, к примеру, скорость передвигающейся волны, ее мощность, амплитуду и т.д. Использование заблаговременно разработанного программного кода позволяет своевременно и эффективно выявить направление, степень тяжести возможных последствий и т.д.


[System] Перепиши приведённый текст живым, естественным человеческим языком, сохранив смысл и приблизительный объём.

[User]
Таким образом, роль электронно-вычислительных машин в моделировании процессов природного характера представляется весьма актуальной.

• Моделирование следует рассматривать как комплексный набор научных методов, применяемых для исследования объекта.

• В контексте моделирования природных процессов особое значение приобретает использование ЭВМ, что обусловлено необходимостью прогнозирования развития ситуации посредством компьютерного и математического моделирования на базе данных, полученных с применением специализированных технических средств в ходе сейсмологической, геологической и иных видов разведки.

• ЭВМ находят применение и в сфере промежуточного моделирования, ассоциированного с воспроизведением природных процессов.

• Эффективность задействования ЭВМ при моделировании стихийных бедствий определяется совокупностью двух факторов: достоверностью собранных данных и качеством разработанной математической формулы либо программного кода.

В рамках эмпирического исследования была сформулирована гипотеза о существенной роли электронно-вычислительных машин в моделировании процессов природного характера, в частности в контексте математического и компьютерного моделирования.

Использование ЭВМ демонстрирует актуальность при прогнозировании сценариев развития возникших стихийных бедствий, а также при разработке физических либо промежуточных моделей процессов природного характера.

[Assistant]
Таким образом, роль ЭВМ в моделировании процессов природного характера имеет высокую актуальность.

• Моделирование представляет собой широкий комплекс научных методов по исследованию объекта.

• В моделировании природных процессов особую роль играет применение ЭВМ, что обусловлено необходимостью прогнозирования ситуации за счет компьютерного и математического моделирования на основе собранных данных с помощью специальных технических средств по сейсмологической, геологической и иной разведке.

• ЭВМ также применяется в сфере промежуточного моделирования, связанного с моделированием природных процессов.

• Эффективность использования ЭВМ в моделировании стихийных бедствий зависит от двух переменных: достоверности полученных данных и качества разработанной математической формулы (программного кода),

В эмпирическом исследовании выдвинута гипотеза о том, что электронно-вычислительные машины имеют весомую роль при моделировании процессов природного характера, в частности при математическом и компьютерном моделировании.

Использование ЭВМ актуально при прогнозировании вариантов развития возникшего стихийного бедствия, а также при создании физических или промежуточных моделей процессов природного характера.


[System] Перепиши приведённый текст живым, естественным человеческим языком, сохранив смысл и приблизительный объём.

[User]
В настоящем эмпирическом исследовании предполагается разработка математических моделей природных процессов, представленных в виде формул программного кода для программного средства Microsoft Office Excel.

Материалы: в ходе выполнения исследования использован эксперимент, проведённый автором.

Процедура: в процессе практической части исследования осуществлена разработка математических формул для использования в программном средстве Microsoft Office Excel. Использование указанных формул в качестве программного кода обеспечивает построение графиков, являющихся промежуточными моделями природных процессов, на основании которых возможно получение требуемых сведений о переменных, ассоциированных с различными параметрами указанных природных процессов.

Общее количество разработанных формул составляет пять; данные формулы предназначены для построения промежуточной модели природного процесса на базе математической модели, а также для определения отдельных переменных, связанных с параметрами природных процессов.

В рамках настоящего курсового исследования выполнена разработка ряда формул для расчёта переменных, оказывающих влияние на моделирование природного явления в программном средстве Microsoft Office Excel.

[Assistant]
В данном эмпирическом исследовании будут разработаны математические модели природных процессов, а именно – математические формулы в формате программного кода для программы Microsoft Office Excel

Материалы: в рамках данного исследования нами был использован авторский эксперимент.

Процедура: в процессе практического исследования разработаны математические формулы для применения в программе Microsoft Office Excel. Применение данных формул в качестве программного кода позволяет сформировать графики (то есть промежуточные модели) природных процессов, на основе которых представляется возможность получить необходимые данные о переменных, связанных с различными характеристиками данных природных процессов.

Всего разработано 5 формул для построения промежуточной модели природного процесса на основе математической модели, а также для нахождения тех или иных переменных, связанных с характеристиками природных процессов.

В рамках данного курсового исследования разработано несколько формул по вычислению переменных, влияющих на моделирование природного явления в программе Microsoft Office Excel.


[System] Перепиши приведённый текст живым, естественным человеческим языком, сохранив смысл и приблизительный объём.

[User]
1. Равномерное и равноускоренное перемещение тела в мягкой среде.

Настоящая формула применяется для расчёта скорости, времени перемещения и направления движения природных процессов, в частности смерча.

При отсутствии воздействия на тело со стороны иных тел либо при компенсации силовых воздействий тело сохраняет состояние покоя или равномерного прямолинейного движения, то есть при F=0 имеет место a=0, вследствие чего V=const, следовательно, график зависимости x(t) является линейной функцией.

При движении тела массой m под воздействием постоянной силы F ускорение определяется как a=F/m=const, скорость рассчитывается по формуле V=V₀+at, координата — по соответствующему уравнению.

В отдельных ячейках указываются следующие параметры: промежуток времени dt, сила F, масса тела m, начальная координата X₀, начальная скорость V и ускорение a(F/m).

Рис. 3. Интерфейс Microsoft Office Excel при построении графика равномерного и равноускоренного перемещения тела в мягкой среде.

Расчёт падения тела в мягкой среде применяется при определении переменных в процессе моделирования природных явлений, в частности града и метеоритного дождя.

При падении тела в вязкой среде на него действуют три силы: постоянная равнодействующая силы тяжести и силы Архимеда Fₚ=mg-Fₐ, а также сила сопротивления, при малых скоростях пропорциональная скорости Fс=kV.

[Assistant]
1. Равномерное и равноускоренное передвижение тела в мягкой среде.

Данная формула актуальна для вычисления скорости и времени передвижения, а также направления движения таких природных процессов как, к примеру, смерч.

Если на тело не влияют другие тела или действие сил скомпенсировано, тело сохраняет состояние покоя или равномерного прямолинейного движения, т.е. если F =0, значит a =0, следовательно, V =const, следовательно

и график x(t) представляет собой прямую.

Если тело массой m движется под действием постоянной силы F, то а = F/m = const, скорость V=V 0 +at, координата

Для начала в отдельных ячейках зададим промежуток времени dt, силу F, влияющую на тело, массу m тела, X о , Начальную скорость V и ускорение a(F/m).

Рис.3. Окно в Microsoft Office Excel при построении графика равномерного и равноускоренного передвижения тела в мягкой среде

Вычисление падения тела в мягкой среде актуально при вычислении переменных в контексте моделирования таких природных явлений, как, к примеру, град или метеоритный дождь.

При падении тела в вязкой среде на него действуют 3 силы: постоянная равнодействующая силы тяжести и силы Архимеда F р =mg-F A и сила сопротивления, при небольших скоростях пропорциональная скорости F c =kV .


[System] Перепиши приведённый текст живым, естественным человеческим языком, сохранив смысл и приблизительный объём.

[User]
При нулевой начальной скорости сила сопротивления среды отсутствует. По мере увеличения скорости движения возрастает и сила сопротивления, в результате чего результирующая сила, определяемая как разность между движущей силой и силой сопротивления, уменьшается. В определённый момент наступает равенство указанных сил, что приводит к установлению равномерного движения.

В расчётной модели задаются следующие параметры: промежуток времени dt, коэффициент вязкости k, масса тела m, объём тела, плотность тела, ускорение свободного падения g, сила Архимеда (вычисляется по формуле ρgV), начальная координата Y₀ и равнодействующая сила (Fр = mg − FА).

Вычисление баллистической кривой находит применение при моделировании перемещения смерчей, оползней, а также при исследовании извержений вулканов, в частности при расчёте траекторий полёта и падения магматических осколков.

При бросании тела под углом α к горизонту движение по оси OX носит равномерный характер с начальной скоростью V₀ₓ = V₀cosα, тогда как по оси OY наблюдается движение с ускорением −g и начальной скоростью V₀ᵧ = V₀sinα. Уравнение траектории y(x) описывается перевёрнутой параболой.

В отдельных ячейках задаются угол бросания (в градусах), начальная скорость, начальные координаты X₀ и Y₀, ускорение свободного падения g, коэффициент сопротивления k, масса тела m, промежуток времени dt, а также проекции начальной скорости V₀ₓ и V₀ᵧ.

[Assistant]
В начале движения V= 0 , следовательно, F c = 0 .

По мере роста скорости растет и сила сопротивления, а результирующая сила F=F р -F c уменьшается. И наступает момент, когда F p =F c , в результате чего движение становится равномерным.

Задаём промежуток времени dt, коэффициент вязкости k, массу тела m, объем тела, плотность тела, g, силу Архимеда (Вычисляется по формуле pgh ),Y o и Равнодействующую силы (Fр= mg-FA).

Вычисление баллистической кривой актуально при моделировании передвижения смерча, оползня или при моделировании такого природного явления, как, к примеру, извержение вулкана (при расчете полета и падения магменных осколков из жерла вулкана).

При бросании тела под углом α к горизонту по оси OX оно движется по инерции равномерно с начальной скоростью V ox =V 0 cos α , а по оси OY под действием силы тяжести с ускорением –g и начальной скоростью V oy = V 0 sin α. уравнение траектории y(x) соответствует перевернутой параболе.

В отдельных ячейках задаём угол бросания в градусах, начальную скорость, X o , Y o , g, Коэффициент сопротивления k, Масса тела m, Промежуток времени dt, V ox и V oy .


[System] Перепиши приведённый текст живым, естественным человеческим языком, сохранив смысл и приблизительный объём.

[User]
Задаётся скорость по оси OX: V_xi = V_{i-1} + a_i dt. Начальное значение скорости по OX составляет V_0 cos α.

Задаётся скорость по оси OY: V_yi = V_{i-1} + a_i dt. Начальное значение скорости по OY составляет V_0 sin α.

Исследование движения в ограниченном пространстве представляет актуальность при моделировании ряда природных явлений, в частности, выпадения атмосферных осадков (дождь, град) на заданной территории.

Тело движется под действием силы тяжести; при столкновении с поверхностью происходит отскок с частичной потерей энергии. Детальное изучение быстрых процессов в момент удара выходит за рамки настоящей работы, однако при неабсолютно упругом ударе скорость после отскока определяется как произведение скорости до удара на коэффициент восстановления относительной скорости w. Вследствие диссипации энергии высота последующих подскоков будет снижаться.

Задаются следующие параметры: интервал времени dt, начальная скорость тела, ускорение свободного падения g, начальная координата Y_0, коэффициент восстановления скорости w (0 < w < 1).

Определяется скорость. В момент отскока — то есть при условии, что высота меньше или равна нулю и скорость направлена вниз — производится уменьшение скорости путём умножения на w со сменой знака. Следует отметить, что в рамках дискретной модели высота может принимать отрицательные значения на отдельном шаге, что необходимо учитывать при реализации расчёта. Условие записывается следующим образом: если y_{i-1} ≤ 0 и V_{i-1} < 0, то V_i = w(V_{i-1} - gdt), иначе V_i = V_{i-1} - gdt.

[Assistant]
Задаём скорость по OX: V xi =V i-1 +a i dt. Начальное значение скорости по OX равно V 0 cos α .

Задаём скорость по OY: V yi =V i-1 +a i dt. Начальное значение скорости по OX равно V 0 sin α .

Вычисление движения в ограниченном пространстве актуально при исследовании и моделировании таких природных явлений, как, к примеру, дождь или выпадения иных осадков (град) на конкретной территории.

Тело падает под действием силы тяжести, но, ударившись об пол, отскакивает обратно, потеряв часть энергии. Быстрые процессы в момент удара нас в этой работе не будут интересовать, но известно, что, если удар не абсолютно упругий, то при отскоке скорость уменьшается таким образом, что скорость после удара равна скорости до удара, умноженной на коэффициент восстановления относительной скорости w . При этом, вследствие потери энергии, высота подскока будет уменьшаться.

Задаём промежуток времени dt, начальную скорость тела, g, Y o , коэффициент восстановления скорости w (0w

Задаём скорость. Так как в момент отскока, т.е. когда высота меньше или равна 0 и скорость еще направлена вниз (реально в данной задаче высота не может быть отрицательной, но у нас расчет для дискретных моментов времени, поэтому мы должны учесть, что при очередном шаге у тела окажется отрицательная высота) - скорость уменьшается домножением на w и меняет знак. Т.е «=ЕСЛИ(И( y i-1 =0; V i-1 w ( V i-1 -gdt );( V i-1 - gdt ))».


[System] Перепиши приведённый текст живым, естественным человеческим языком, сохранив смысл и приблизительный объём.

[User]
Движение тела переменной массы представляет актуальное направление при разработке моделей, в частности, при рассмотрении падения метеорита.

Ракета приобретает импульс в прямом направлении благодаря отбрасыванию части массы в обратном направлении со скоростью u, в связи с чем реактивное движение отличается снижением массы ракеты в процессе функционирования. Скорость уменьшения массы ракеты (расход топлива и окислителя) определяется соответствующим значением.

Задаются следующие параметры: промежуток времени dt, скорость истечения газов u, начальная скорость тела V₀, начальная масса ракеты m₀, элементарная масса dm, начальная координата X₀, а также расход топлива и окислителя (dm/dt).

Таким образом, практическое исследование в области разработки математической модели природных процессов может быть признано завершённым; в ходе его выполнения были получены четыре формулы для вычисления переменных, предназначенных для последующей разработки промежуточной модели природных процессов (графического представления).

Проведено экспериментальное исследование, направленное на создание математической модели природных процессов с применением вычислительной техники; разработана базовая математическая модель для дальнейшего создания промежуточной модели в программе Microsoft Office Excel и определения переменных, ассоциированных с характеристиками природных процессов.

[Assistant]
Движение тела переменной массы актуально при разработке модели, к примеру, падения метеорита.

Ракета получает импульс вперед за счет того, что часть массы отбрасывает назад со скоростью u , поэтому реактивное движение характерно тем, что при таком способе движения масса ракеты уменьшается. Скорость уменьшения массы ракеты (расход горючего и окислителя) равен .

Задаём промежуток времени dt, скорость течения газов u, начальную скорость тела V o , начальную массу ракеты m o , промежуток массы dm, X o , расход горючего и окислителя (dm/dt).

Таким образом, проведенное практическое исследование по разработке математической модели природных процессов произведено успешно, в ходе исследования были разработаны 4 формулы по вычислению переменных для дальнейшей разработки промежуточной модели природных процессов (графика).

- Разработано и проведено экспериментальное исследование, направленное на разработку математической модели природных процессов с использованием ЭВМ; разработкой основы в качестве математической модели для дальнейшей разработки промежуточной модели в программе Microsoft Office Excel и нахождения переменных, связанных с характеристиками процессов природного характера;