11046

Помимо изгибающего момента, в сечении подкрановой балки возникают внецентренные продольные внутренние усилия, вызываемые разгоном и торможением мостового крана. Кроме этого, в силу различных факторов, зачастую имеет место смещение кранового рельса, в результате чего в сечении балки возникает крутящий момент. Так же при продольном торможении крановой тележки возникает горизонтальная сила, вызывающая кручение подкрановой балки [2,3].

Подкрановые балки работают с переменным или знакопеременным циклом напряжений, что способствует проявлению усталости материала. Подвижная сосредоточенная нагрузка действует последовательно по длине всей балки, в результате чего необходимо обеспечение надежности верхней части балки. Динамическая нагрузка на подкрановую балку часто сопровождается рывками и ударами, что вызывает расшатывание всей конструкции в целом, а также ее локальных участков и соединений.

В ряде цехов черной металлургии, оборудованных кранами с тяжелым режимом работы, наблюдаются частые расстройства подкрановых путей. Имеют место случаи преждевременного выхода из строя подкрановых балок. В стенах подкрановых балок (в местах прикрепления стенки к верхнему поясу) появляются трещины, причем трещины проходят как по шву, так и по основному металлу вблизи шва

[2,3].

Наиболее распространенный вид повреждения подкрановых балок – возникновение продольных трещин в сварных швах верхнего пояса и в прилегающих к ним участках.

При расчетах подкрановых балок принимают схему, согласно которой к головке рельса прикладывается вертикальное давление катка крана Р и боковая сила Т (рис 1,а). Измерение действительных величин показывает, что эти силы могут значительно отличаться от расчетных значений.

Зачастую при проектировании подкрановых балок остается неучтенным тот факт, что крепление кранового рельса, по которому происходят перемещения грузоподъемной конструкции, невозможно осуществить по всей длине. Крановый рельс крепится к верхней полке балки с помощью болтов с определенным шагом. При этом в промежутках между болтами не всегда обеспечивается плотное прилегание конструкций. Тем не менее, во время расчета передача усилий на балку принимается по длине рельса, то есть не учитывается возможность возникновения значительных локальных напряжений.

Разрушение подкрановой балки может происходить в результате возникновения неучтенных расчетом внутренних усилий, возникающих из- за неточностей изготовления и монтажа. При расчете принимается, что линии действия внешних нагрузок, воспринимаемых балкой, совпадают с вертикальной геометрической осью ее поперечного сечения. Случайные

200

эксцентриситеты, возникающие при монтаже как самой балки, так и подкранового рельса, не должны превышать 15 мм. Тем не менее, по данным многочисленных обследований, эти эксцентриситеты нередко достигают 40-45мм. Любые отклонения и эксцентриситеты, возникающие в реальной конструкции, вызывают значительные крутящие моменты в верхней полке и в балке в целом (рис.1,б).

Наличие в реальных конструкциях неучтенных при расчете крутящих моментов приводит к увеличению касательных напряжений, возникающих в сечениях балки.

Рис.1 Расчетная схема подкрановых балок. Передача крановых усилий с колеса на

рельс и с балки на колонну. а — принимаемая по расчету; б — действительная; 1 — колонна; 2 — подкрановая балка; 3 — соединительная планка; 4 — диафрагма; 5 — подкрановый рельс; 6 —колесо крана

При возникновении кручения верхней полки возникают значительные напряжения в сварном шве соединения верхнего пояса и стенки. В результате циклического действия подобных нагрузок в этом шве появляются макроскопические трещины, причиной образования

201

которых является раскрытие микротрещин и дефектов материала (явление усталости металла).

Для обеспечения устойчивости стенок подкрановых балок при проектировании предусматривается установка ребер жесткости. Ребро жесткости является концентратором напряжений, причем значения возникающих локальных напряжений могут значительно превосходить значения расчетных сопротивлений материала. Это может привести к преждевременному образованию и раскрытию трещин в металле. При переезде кранового колеса над ребром жесткости в сечениях верхней полки возникает значительный скачок нормальных напряжений, что, при многократном повторении подобного нагружения, может приводить к раскрытию трещин и выходу подкрановой балки из строя.

Анализ действительной работы подкрановых балок показывает, что главными причинами, вызывающими преждевременные повреждения подкрановых балок и снижение их долговечности, являются недостаточная изученность силовых воздействий от крановых нагрузок и несоответствие расчетных схем реальным конструкциям.

Литература

1.СП 16.13330.2017 "Стальные конструкции. Актуализированная редакция СНиП II-23-81*" (с Поправкой, с Изменением N 1).

2.Возможные причины образования усталостных трещин в зоне верхних поясных швов стальных подкрановых балок. Аветян Д.А., Хазов

конференции. Нижегородский филиал МИИТ; Под редакцией Н.В.

Пшениснова. 2015. С. 245-246.\ 3. Определение остаточного ресурса подкраново-подстропильной

фермы с учетом накопления повреждений в реальных условиях эксплуатации.

Никитина Е.А., Хазов П.А., Бриккель Д.М. Приволжский научный журнал. 2018. № 1 (45). С. 9-14.

202

Баннова М.А., Платов А.Ю.

ФГБОУ ВО «Нижегородский государственный архитектурно- строительный университет»

МЕТОДЫ ОПРЕДЕЛЕНИЯ ЦВЕТОВОГО ОТЛИЧИЯ

Одним из наиболее популярных направлений в современном искусстве является маркерный скетчинг. Спиртовой маркер - это современный, универсальный, профессиональный художественный материал. Скетчинг маркерами позволяет буквально несколькими штрихами рисовать красивейшие картинки, разрабатывать элементы дизайна или создавать работы, приближенные к художественным полотнам.

Обычно у художников от 30 до 300 маркеров, в связи с этим, выбор подходящего цвета является большой проблемой. На рисунке 1 представлен набор маркеров и выкраска.

Рис.1. Набор маркеров и выкраска

Чтобы хоть как-то ориентироваться во всем многообразии цветов, художники используют выкраску. После нахождения подходящего референса, наступает этап поиска похожих цветов среди имеющихся.

Актуальность проблемы обусловлена увеличивающимся интересом к данной технике среди творческих личностей, а также, специфическими особенностями работы с маркерами. Главной особенностью является то, что с помощью 3 основных цветов нельзя смешать все остальные, как например, в акварели или гуаши. Здесь за конкретный цвет отвечает отдельный маркер, благодаря чему, их количество настолько велико, что очень сложно подобрать палитру для конкретного референса.

Для помощи художникам было решено разработать web-приложение, которое будет автоматизировать процесс поиска подходящих маркеров в зависимости от имеющихся цветов и загружаемого референса. Схема работы приложения представлена на рисунке 2.

В первую очередь необходимо зарегистрироваться и преступить к загрузке фотографий каждого цвета в БД. При этом на фотографии будет

203

определяться цвет. Чтобы подобрать палитру необходимо загрузить референс. В это время будет запускаться алгоритм выделения основных цветов, алгоритм сравнивания с палитрой из БД и алгоритм нахождения цветового отличия. После чего будет показан результат – набор маркеров, которыми можно нарисовать загруженную картинку. Полученный результат сохраняется в галерее. Также, можно воспользоваться функцией подбора дополнительного цвета. Такая функция полезна при работе без референса, или если он в ч/б формате.

Одна из главных задач – это определение цветового отличия.

Рис.2. Схема работы приложения

Формула цветового отличия - это математическое представление, позволяющее численно выразить различие между двумя цветами. Международный комитет CIE задает определение цветовой разницы через метрику E*ab. Модели оценки цветовых различий были и продолжают разрабатываться. Через свои технические комитеты CIE периодически устанавливает рекомендуемые методы оценки цветовых различий для обеспечения единообразия производственной практики.

Метод CIE76

Используя координаты ( L*1 , a1* , b1* ) и ( L*2 , a*2 , b*2 )в цветовом

пространстве L*a*b*: Eab* 1 = (L*2 − L*1 )2 + (a2* − a1* )2 + (b2* − b1* )2

E1*ab ≈ 2.3 примерно соответствует минимально различимому для человеческого глаза отличию между цветами.

204

Метод СIE76 стал одним из первых рекомендованных в качестве единой меры воспринимаемого различия. Он учитывает восприятие цветов человеком, и различие между цветами определяется очень простой формулой. Однако, выяснилось, что данный метод даёт 20% ошибочных решений, в то время как визуальные оценки разбраковщиков только 17%.

Метод CIE94

E (1994) задавалось в цветовом пространстве LCH (L*C*h). Цветовые координаты LCH получаются из Lab следующим образом:

C (Chroma) = (a+b)1/2 - насыщенность цвета; H (Hue) = arctg(b/a) -

цветовой тон; L - координата яркости.

Весовой коэффициент K зависит от области применения:

Искусство: KL =1; K1 =0,045; K 2 = 0,015 Промышленность: KL =2; K1 =0,048; K 2 = 0,014

Метод CIEDE2000

Определение 1994 года не полностью устранило неоднородности восприятия цветового различия, поэтому комитет CIE разработал новый стандарт. CIEDE2000 включает пять дополнений: поворот цветового угла тона (RT), чтобы устранить проблемы в синей области (угол Hue 275°); компенсация для нейтральных цветов; компенсация для светлоты (SL); компенсация для насыщенности цвета (SC); компенсация для тона (SH).

Примечание: значение арктангенса (и функции atan2) не определено, когда b1 и a1 одновременно равны нулю (это также означает, что соответствующий C’ равен нулю); в этом случае, hue angle принимается равным нулю.

205

CIEDE2000 является самым сложным из представленных методов, но в нём учитываются ошибки предыдущих лет, следовательно, % ошибок снижен. Поэтому в разработке web-приложения целесообразно будет применить именно метод CIEDE2000.

Литература

1.Technical report. Industrial color-difference evaluation. CIE 116-

1995

2.brucelindbloom.com/index.html?Eqn_DeltaE_CIE2000.html

3.ru.wikipedia.org/wiki/Формула_цветового_отличия#CITEREFSh

arma2005

Соболев В.А.

ФГБОУ ВО «Нижегородский государственный архитектурно- строительный университет»

ИССЛЕДОВАНИЕ РЕАЛИЗАЦИИ ПОДХОДОВ К ДИСКРЕТНО- СОБЫТИЙНОМУ МОДЕЛИРОВАНИЮ НА ЯЗЫКЕ JAVA

Имитационное моделирование — метод исследования, при котором изучаемая система заменяется моделью, с достаточной точностью описывающей реальную систему (построенная модель описывает процессы так, как они проходили бы в действительности), с которой проводятся эксперименты, с целью получения информации об этой системе. Такую модель можно «проиграть» во времени, как для одного

206

испытания, так и заданного их множества. При этом результаты будут определяться случайным характером процессов. Экспериментирование с моделью называют имитацией (имитация — это постижение сути явления, не прибегая к экспериментам на реальном объекте).

Существуют такие виды имитационного моделирования, как агентное моделирование, непрерывное моделирование, и дискретно- событийное моделирование. Именно дискретно-событийное моделирование будет рассматриваться в данной работе.

Дискретно-событийное моделирование — подход к моделированию, предлагающий абстрагироваться от непрерывной природы событий и рассматривать только основные события моделируемой системы. В определённые моменты времени выполняется соответствующее действие (изменение состояния), и моделируемое время переносится на следующий раз, когда должно произойти какое-либо действие. Таким образом, моделирование дискретных событий предполагает, что между последовательными изменениями состояния ничего не происходит. Этот вид моделирования наиболее подходит для моделирования производственных процессов.

Рис.1 Дискретно-событийное моделирование

Вданной работе будут рассматриваться три подхода к дискретно- событийному моделированию: подход, основанный на событиях, основанный на активностях и основанный на процессе.

Вподходе, основанном на событиях, модель состоит из набора событий. Каждое событие моделирует изменение состояния и отвечает за планирование других событий, которые зависят от этого события. В одноканальной СМО поступление требования в систему является примером такого события. Действия, связанные с этим событием, включают в себя включение требования в очередь и планирование поступления следующего требования. Моделирование на основе событий - это самый простой и распространенный стиль реализации дискретно- событийных моделей, так как он может быть реализован на любом языке программирования.

207

Вподходе, основанном на активностях, модель состоит из набора действий. Каждая активность моделирует некоторое длительное действие, выполняемое объектом. Каждая активность связана с начальным условием, некоторыми действиями, которые должны быть выполнены при запуске активности, продолжительностью активности и некоторыми действиями, которые должны быть выполнены после её завершения. В одноканальной СМО обслуживание требования является примером активности. Условием для запуска этой активности является то, что канал обслуживания свободен. Несмотря на то, что данный подход относительно прост для понимания, он обычно менее эффективен по сравнению с подходом, основанным на событиях.

Впроцессном подходе модель состоит из совокупности процессов. Каждый процесс моделирует жизненный цикл объекта и представляет собой последовательность логически связанных действий, упорядоченных по времени. В одноканальной СМО требование является примером процесса. Каждое требование выполняет последовательность действий: ожидает в очереди, проходит обслуживание. Эффективность выполнения данного подхода может быть низкой, если реализация не выполнена должным образом.

Рис. 2 Подходы к дискретно-событийному моделированию

Различные подходы к моделированию не являются взаимоисключающими. Можно так же использовать и смешанные подходы. Например, в едином подходе можно совместить подходы, основанные на процессах, и на активностях. Так, будут совмещены события, запланированные на определенный момент времени, и события, запланированные на случай, когда состояние системы удовлетворяет указанному условию (так называемое условие состояния). В одноканальной СМО поступление требования в систему будет являться запланированным на определённый момент событием, тогда как начало обслуживания – это событие, обусловленное определённым состоянием системы (канал обслуживания свободен).

208

В качестве примера мной использовалась одноканальная СМО с очередью. Требования поступают в систему в среднем с интервалом в 11 минут, время поступление требований распределено экспоненциально. Если канал обслуживания свободен, требование сразу поступает на обслуживание. В противном случае, требование ожидает в очереди. Время обслуживания одного требования равняется 10 минутам. Когда истекает период симуляции, требования перестают поступать в систему, однако все требования, находящееся в этот момент в очереди, будут обслужены.

Результаты прогона всех четырех моделей с периодом симуляции, равным 200 минутам:

∙Количество требований, прошедших через систему – 22;

∙Среднее время прохождения требования через систему – 33,22

мин;

∙Максимальная длина очереди – 5 требований.

Результаты прогоны всех трёх моделей одинаковы. Однако, в данной работе нас интересуют показатели производительности моделей. Для этого был измерен показатель, показывающий затраченное процессором компьютера время на обработку задачи – процессорное время. Процессорное время измеряется в секундах.

Результаты производительности всех трёх моделей с периодом симуляции, равным 200 минутам:

∙События – 0,04 сек;

∙Активности – 0, 05 сек.;

∙События и активности – 0,04 сек;

∙Процесс – 0,06 сек.

При данном периоде симуляции видны незначительные различия между методами. Увеличим период до 1000000 минут:

∙События – 0,09 сек.;

∙Активности – 0,12 сек.;

∙События и активности – 0,14

∙Процесс – 5,69 сек.

При большом периоде симуляции становится очевидным отставание в производительности процессного подхода. Подход, основанный на событиях, напротив, является наиболее предпочтительным для реализации имитационных моделей.

Данные, полученные в этой работе, можно будет использовать при дальнейших исследованиях реализации имитационных моделей.

Литература

1.Keld Helsgaun. Discrete Event Simulation in Java.

2.Шилдт, Герберт. Java. Полное руководство, 8-е изд.: Пер. с англ.

—М.: ООО “И.Д. Вильямс”,. 2012. — 1104 с.

209