Разработка информационно-технической системы обеспечения запасными частями бронетанкового вооружения и техники Сухопутных войск Вооруженных Сил Республики Казахстан



бет8/13
Дата10.06.2022
өлшемі0.55 Mb.
#267439
түріАвтореферат диссертации
1   ...   5   6   7   8   9   10   11   12   13
Байланысты:
автореферат Мурат

x –независимая переменная, y- зависимая переменная, N-число элементов выборочной совокупности.
2. Коэффициент корреляции:

где - среднеквадратические ошибки, вычисляемые по формулам



3. Коэффициент детерминации:



4. Остаточная дисперсия:

5. Средняя ошибка аппроксимации – среднее отклонение расчетных значений от фактических:





Допустимый предел значений - не более 8-15%.

Для определения потребности в агрегатах и запасных частях сначала необходимо определить прогнозное количество неисправной техники. По имеющимися статистическими данными за 2005-2010 гг можно построить линейную регрессионную модель для прогнозирования доли неисправной военной техники по видам, применяя метод наименьших квадратов. Сначала расчеты проведем для наглядности в среде MS Exсell [36, 37].


Получаем математическая модель прогнозирования количества неисправной военной техники БМП получается в следующем виде
.
средняя ошибка аппроксимации составляет 9,6%. Это означает, что в среднем расчетные значения отклоняются от фактических на 9,6 %.
По результатам этих вычислений можно построить график для сравнения фактических данных с полученным результатом по построенной модели.



Рисунок 17. Сравнение фактического количества неисправных БМП с полученными данными по модели

Математическая модель прогнозирования количества неисправной военной техники Танков получается в следующем виде


.

Здесь средняя ошибка аппроксимации составляет 9,9%.


Также можно построить график для сравнения фактических данных с полученным результатом по построенной модели.



Рисунок 18. Сравнение фактического количества неисправных танков с полученными данными

Аналогично было построена математическая модель прогнозирования количества неисправного количества БТР в следующем виде




.

Одной из главных задач при совершенствовании процесса обеспечения Сухопутных войск запасными частями в первую очередь необходимо прогнозировать потребное количество запасных частей для эксплуатации БТВТ. Эта задача сводится к определению необходимого количества неисправной военной техники по видам ремонта, т.е. установлению закономерностей между эксплуатируемым парком военной техники и необходимым количеством запасных частей. Для этого были проанализированы показатели процесса обеспечения Сухопутных войск запасными частями.


Для планирования и прогнозирования необходимого количества запасных частей рассмотрим так называемый метод статистических испытаний (моделирования) или по другому метод Монте-Карло [38].
Под статистическим моделированием будем понимать воспроизведение с помощью ЭВМ функционирования вероятностной модели некоторого объекта.
В данном разделе устанавливается связь алгоритма статистического моделирования с алгоритмами решения задач планирования и прогнозирования необходимого количества запасных частей с помощью метода статистических испытании, и строятся так называемые имитационные модели, т.е. модели, не имеющие связи с объектом моделирования, но удобные в вычислительных отношениях, чтобы получить интересующие нас характеристики объекта. Рассмотрим вначале эти характеристики.
Чтобы задать случайную величину, надо указать, какие значения она может принимать, и каковы вероятности этих значений [39].
для решения задач методом Монте-Карло необходимо получить на ЭВМ последовательность выборочных значений случайной величины с заданным распределением. Такой процесс принято называть моделированием случайных величин.
Общая схема метода моделирования дискретной случайной величины основана на следующем соотношении:
, где

Стандартный алгоритм определения для заданного значения реализуется по следующей схеме:



Рисунок 19. Блок схема стандартного алгоритма Монте-Карло
Рассмотрим применение изложенной теории к нашей задаче. Для этого приведем простой наглядный пример моделирования случайных событий сведением к моделированию дискретных случайных величин.
Пример. Пусть с испытанием связана полная группа событий
А1, А2, … , Аn
и заданы их вероятности .
Для моделирования таких событий можно рассматривать случайную величину
,
т.е. если , то наступило событие Аi. Эту задачу можно моделировать с помощью приведенной выше стандартной схемой.
В нашем случае полную группу событий Аi можно сопоставлять с появлением потребностей соответствующего наименования запасных частей.
По результатам этих вычислений можно построить график для сравнения фактических данных с результатом, полученным по построенной модели.



Рисунок 20. Сравнение фактических расходов запасных частей с прогнозируемым объемом

При планировании потребности в материальных ресурсах кроме нормативных документов, в большинстве случаев полезна накопленная статистика по расходованию материальных ресурсов за некоторый интервал времени. Корректность исходных данных существенно влияет на результат. Выше было рассмотрено математическая модель прогнозирования потребности в запасных частях в зависимости от количества эксплуатируемого парка военной техники. На основе этой модели была создана информационно-техническая система прогнозирования и формирования заявок [43, 44].


Предлагаемая информационно-техническая система, в дальнейшем ИТС, предназначена:

  • для подачи, регистрации и учета заявок от подчиненных частей и подразделений;

  • для формирования на основе текущих заявок и математических прогнозов запросов в вышестоящие инстанции (регион или Министерство обороны Республики Казахстан);

  • для распределения наличного военно-технического имущества (ВТИ).

ИТС должна обслуживать все уровни министерства обороны РК (МО РК).
Организационная структура ИТС в силу особенностей задачи, отличается от организационной структуры ВС РК. Банки и базы данных, входящие в ее состав разбиты на три уровня: уровень МО РК, уровень региона (по количеству регионов), уровень части. А автоматизированные рабочие места (АРМ) разбиты на четыре уровня: уровень МО РК, уровень региона (по количеству регионов), уровень частей и уровень подразделений. Сбор и обработка данных от более мелких структурных единиц, осуществляется вне ИТС, а затем данные обобщаются и в таком виде попадают в систему [45, 46, 47, 48].
ИТС строится на основе клиент-серверной технологии, в данной работе выбрана двухуровневая архитектура. Серверная составляющая ИТС состоит из серверной базы данных МО РК, шести серверных баз данных регионов и серверных баз данных частей [49].
В качестве сервера БД выбрана СУБД InterBase 6.5 продукт фирмы Inprise: бесплатная версия этой СУБД поддерживает до 5-х клиентов [50, 51].
АРМ уровня МО РК взаимодействует с серверной БД МО РК и выполняет следующие функции:

  • Пополняет склад МО РК запчастями и агрегатами путем закупа;

  • Проверяет уровень обеспеченности МО РК ресурсами;

  • Определяет необходимость закупа запчастей и агрегатов;

  • Распределяет имеющееся военно-техническое имущество по регионам.

АРМ уровня региона взаимодействует с серверной БД МО РК, серверной базой данных региона и выполняет следующие функции:

  • Пополняет склад региона запчастями и агрегатами по распределению МО РК;

  • Проверяет уровень обеспеченности частей региона ресурсами;

  • Распределяет наличное военно-техническое имущество по частям

  • Формирует и подает заявку на запчасти и агрегаты для региона;

  • Распределяет полученное военно-техническое имущество по частям.

АРМ уровня части взаимодействует с серверной базой данных региона, серверной базой данных части и выполняет следующие функции:

  • Пополняет склад части запчастями и агрегатами по распределению региона;

  • Проверяет уровень обеспеченности подразделений ресурсами;

  • Распределяет наличное военно-техническое имущество по подразделениям:

  • Формирует и подает заявку на запчасти и агрегаты для части;

  • Распределяет полученное военно-техническое имущество по подразделениям.

АРМ уровня подразделения взаимодействует с серверной базой данных части и выполняет следующие функции:

  • Формирует и подает заявку на запчасти и агрегаты для подразделения;

АРМы разрабатывались в системе программирования DELPHI 2007 [52 53, 54].


Достарыңызбен бөлісу:
1   ...   5   6   7   8   9   10   11   12   13




©melimde.com 2022
әкімшілігінің қараңыз

    Басты бет
Сабақтың тақырыбы
бойынша жиынтық
жиынтық бағалау
Сабақ тақырыбы
Сабақтың мақсаты
ғылым министрлігі
тоқсан бойынша
бағдарламасына сәйкес
бағалауға арналған
Сабақ жоспары
Реферат тақырыбы
жиынтық бағалауға
сәйкес оқыту
арналған тапсырмалар
Қазақстан республикасы
білім беретін
оқыту мақсаттары
бағалау тапсырмалары
рсетілетін қызмет
Жалпы ережелер
жиынтық бағалаудың
республикасы білім
бекіту туралы
тоқсанға арналған
Қазақстан тарихы
Қазақстан республикасының
мерзімді жоспар
арналған жиынтық
қызмет стандарты
болып табылады
жалпы білім
арналған әдістемелік
бағалаудың тапсырмалары
Мектепке дейінгі
оқыту әдістемесі
Қазақ әдебиеті
нтізбелік тақырыптық
пәнінен тоқсанға
Зертханалық жұмыс
Инклюзивті білім
Әдістемелік кешені
республикасының білім
білім берудің
туралы жалпы
Қазақстанның қазіргі
Қысқа мерзімді
Жұмыс бағдарламасы
қазақ тілінде
қазіргі заман
туралы хабарландыру
атындағы жалпы