Современное состояние научных исследований и технологий в промышленности
Not a member yet
490 research outputs found
Sort by
Математичне моделювання мехатронних шатлів як об'єктів автоматизації для багаторівневих сиcтем внутрішньоскладської логістики
Get PDFThe subject of the study is the mathematical modeling of mechatronic shuttles of multilevel intra-warehouse logistics systems.The purpose of the article is to ensure energy efficiency and high productivity of multilevel warehouse logistics systemsby developing mathematical models of mechatronic electromechanical drives as part of automated autonomous shuttlesystems (Pallet Shuttle). To achieve this goal, it is necessary to solve the following tasks: to build a mathematical model of theprocesses occurring in the transportation shuttle as an electromechanical and mechatronic system; to build a mathematical model of the transportation shuttle as an automation object and to obtain a transfer function of the autonomous shuttle system for automatic control of its speed. Conclusions. The paper develops generalized approaches to the construction of mathematical models of electric drives as automation objects. The developed approach assumes that the linearized mathematical model of an electric drive as an automation object is represented as a linear differential equation with constant coefficients that relate the control and the controlled parameter. The construction of such a differential equation is proposed to be carried out by generalizing the properties inherent in electromechanical systems, and it is assumed that these properties are represented by Lagrange equations of the 2nd kind using electromechanical analogies. As a result of the research, it was shown that the use of this approach leads to a definite equation of the mathematical model of the mechatronic shuttle as an automation object. It is shown that the linearized mathematical model of the shuttle as an automation object should be determined by a differential equation of at least the second order. The research results prove the possibility of improving automation systems in design by taking into account the properties inherent in shuttles as electromechanical and mechatronic systems in more detail. It is shown that the use of this approach leads to a definite equation of the mathematical model of the mechatronic shuttle as an automation object, but it is generally almost impossible to obtain such an equation explicitly. To illustrate the proposed approach, we consider the modeling of a typical mechatronic electric drive of machines used in automated storages and present the results of modeling processes in the electric drive. It is shown that the linearized mathematical model of a mechatronic shuttle as an automation object should be determined by a differential equation ofat least the second order. The research results show the possibility of improving automation systems during design due to a more detailed consideration of the properties inherent in shuttles as mechatronic electromechanical systems.Предметом дослідження є математичне моделювання мехатронних шатлів багаторівневих систем внутрішньоскладськоїлогістики. Мета статті – забезпечення енергоефективності та високої продуктивності багаторівневих систем складськоїлогістики з допомогою розроблення математичних моделей мехатронних електромеханічних приводів у складіавтоматизованих автономних шатлових систем (Pallet Shuttle). Для досягнення поставленої мети необхідно вирішититакі завдання: побудувати математичну модель процесів, що відбуваються в транспортувальному шатлі,як електромеханічної та мехатронної систем; розробити математичну модель транспортувального шатла як об'єктаавтоматизації та отримання передатної функції автономної шатлової системи для автоматичного регулюванняїї швидкістю. Висновки. У роботі розроблено узагальнені підходи щодо побудови математичних моделей електроприводів як об'єктів автоматизації. У запропонованому підході передбачено, що лінеаризована математична модель електроприводу як об'єкта автоматизації подана у вигляді лінійного диференційного рівняння зі сталими коефіцієнтами, що пов'язують керування та контрольований параметр. Побудову такого диференційного рівняння пропонується здійснювати способом узагальнення властивостей, притаманних електромеханічним системам, та передбачено, що ці властивості з використанням електромеханічних аналогій подані рівняннями Лагранжа 2-го роду. Унаслідок досліджень було показано, що використання такого підходу приводить до визначеного рівняння математичної моделі мехатронного шатла як об'єкта автоматизації. Показано, що лінеаризована математична модель шатла як об'єкта автоматизації має визначатися диференційним рівнянням не нижче другого порядку. За результатами досліджень доведено можливість удосконалення систем автоматизації в проєктуванні способом більш деталізованого врахування властивостей шатлів як електромеханічних і мехатронних системам. Доведено, що використання такого підходу приводить до визначеного рівняння математичної моделі мехатронного шатла як об'єкта автоматизації, але отриматитаке рівняння в явному вигляді практично не можливо. Для ілюстрації запропонованого підходу розглянутомоделювання типового мехатронного електроприводу машин, що використовуються в автоматизованих сховищах,та наведені результати моделювання процесів у електроприводі. Показано, що лінеаризована математична модельмехатронного шатла як об'єкта автоматизації має визначатися диференційним рівнянням не нижче другого порядку.За результатами досліджень показано можливість удосконалення систем автоматизації під час проєктування завдякибільш деталізованому врахуванню властивостей шатлів як мехатронних електромеханічних систем
ІМПЛЕМЕНТАЦІЯ ІНТЕЛЕКТУАЛЬНОЇ СИСТЕМИ АНАЛІЗУ ТОНАЛЬНОСТІ ТА КЛАСТЕРИЗАЦІЇ ПУБЛІКАЦІЙ У СОЦІАЛЬНІЙ МЕРЕЖІ TWITTER
Get PDFThanks to the intensive development of social networks, the intensity of exchange of short electronic text messages is constantly increasing, the tone of which can serve as a sensitive indicator of public mood and important social phenomena, interesting for sociologists, politicians, economists, and specialists in other fields. In this regard, the task of automating the processing of such natural language messages is of significant scientific and practical interest. The object of this study is the sentiment of user publications in the Twitter social network. Due to the great popularity of the social network itself and the large number of user messages, which are short in nature, it is possible to conveniently determine the mood of user posts and combine them into clusters according to the given parameters of the intelligent system. The subject of the study is methods and algorithms for analysing the sentiment of large arrays of messages containing the necessary keywords and relating to a certain specific topic, determining the factors and distributions of the sentiment of messages based on the input array of system data, dividing messages into main groups and providing estimates within certain defined limits in to each group, division into clusters according to the obtained search point and display of the obtained results in the desired format. The purpose of the work is to implement an intelligent system of sentiment analysis and clustering of publications based on a recurrent neural network of long short-term memory (LSTM) and the k-means clustering algorithm. The following main tasks are solved in the work: 1. To analyse the most used and newest algorithms, methods, approaches and means of implementing tasks of sentiment analysis and clustering of publications in social networks. 2. To develop a conceptual structure of an intellectual system of sentiment analysis and clustering of publications. 3. To form functional tasks for the key modules of the created intelligent system of sentiment analysis and clustering of publications in the Twitter social network. 4. Implement an intelligent system of sentiment analysis and clustering of publications based on a recurrent neural network and the k-means clustering algorithm and conduct experimental verification. Among the methods used for this purpose are the recurrent neural network of long short-term memory; k-means clustering algorithm. The following results were obtained: the general structure of the intellectual system of sentiment analysis and clustering of publications was analyzed, designed and built. The main task of creating the system, first of all, was to improve the recurrent neural network of long-short-term memory, which, thanks to the improved algorithm, significantly facilitates text processing by natural language processors according to text data of a certain size. Also, a special clustering algorithm, namely k-means, was used in parallel, thanks to which it was possible to change the general approach to clustering and the creation of final clusters, in accordance with the obtained results of the work of the recurrent neural network. Conclusions: As a result of applying a combination of LSTM neural network and k-means clustering algorithm, it was possible to speed up the process of sentiment analysis and clustering of posts in the Twitter social network by 10...15% compared to similar convolutional neural networks and hierarchical clustering.Завдяки інтенсивному розвитку соціальних мереж постійно зростає популярність обміну короткими текстовими повідомленнями, тональність яких може бути чутливим індикатором суспільних настроїв і важливих соціальних явищ, цікавих для соціологів, політиків, економістів і фахівців інших галузей. У зв’язку з цим завдання автоматизації опрацювання таких природномовних повідомлень має вагомий науковий і практичний інтерес. Об’єктом дослідження є тональність користувацьких публікацій у соціальній мережі Twitter. Завдяки широкій популярності цієї соціальної мережі та великій кількості повідомлень, лаконічних за своєю сутністю, можна зручно визначати настрій користувацьких публікацій та об’єднувати їх у кластери відповідно до заданих параметрів інтелектуальної системи. Предметом дослідження є методи й алгоритми аналізу тональності великих масивів повідомлень, що містять необхідні ключові слова та стосуються конкретної теми, визначення факторів та розподілів тональності повідомлень, з огляду на вхідний масив даних системи, поділ повідомлень на основні групи та надання оцінок у визначених межах кожній групі, поділ на кластери відповідно до отриманої точки пошуку та відображення отриманих результатів у потрібному форматі. Мета роботи – реалізація інтелектуальної системи аналізу тональності та кластеризації публікацій на основі рекурентної нейронної мережі довгої короткочасної пам’яті (LSTM) та алгоритму кластеризації k-means. У статті передбачається вирішити такі основні завдання: проаналізувати найбільш уживані та найновіші алгоритми, методи, підходи та засоби імплементації завдань аналізу тональності й кластеризації публікацій у соціальних мережах; розробити концептуальну структуру інтелектуальної системи аналізу тональності й кластеризації публікацій; сформувати функціональні завдання до ключових модулів створюваної інтелектуальної системи аналізу тональності й кластеризації публікацій у соціальній мережі Twitter; реалізувати інтелектуальну систему аналізу тональності й кластеризації публікацій на основі рекурентної нейронної мережі та алгоритму кластеризації k-means і експериментально її перевірити. У роботі застосовано методи: рекурентна нейронна мережа довгої короткочасної пам’яті; алгоритм кластеризації k-means. Здобуто такі результати: проаналізовано, спроєктовано й побудовано загальну структуру інтелектуальної системи аналізу тональності й кластеризації публікацій. Основним завданням створення системи насамперед було покращення рекурентної нейронної мережі довгої короткочасної пам’яті, що, завдяки вдосконаленому алгоритму, суттєво полегшує опрацювання повідомлення обробниками природної мови відповідно до текстових даних певного розміру. Також одночасно використано особливий алгоритм кластеризації, а саме k-means, завдяки чому вдалося змінити загальний підхід до кластеризації та створення фінальних кластерів, відповідно до здобутих результатів роботи рекурентної нейронної мережі. Висновки: унаслідок застосування комбінації LSTM нейронної мережі та алгоритму кластеризації k-means вдалося прискорити процес аналізу тональності й кластеризації публікацій у соціальній мережі Twitter на 10...15% порівняно з аналогічними згортковими нейронними мережами та ієрархічною кластеризацією
Метод передачі аудіосигналу у мережній системі аудіоаналітики
Get PDFThe subject matter of the article is аudio signal transmission method in network-based audio analytics system. The creation of a network-based audio analytics system leads to the emergence of new classes of load sources that transmit packetized sound data. Therefore, without constructing adequate mathematical models, it is impossible to build a well-functioning network-based audio analytics system. A fundamental question in traffic theory is the question of load source models. The development of an method for transmitting audio signals in a network-based audio analytics system becomes necessary. Based on this, the goal of the work is to create methods an method for transmitting audio signals in a network-based audio analytics system to ensure efficiency and accuracy in audio analytics. The following tasks were solved in the article: the formation of a model for the system's load sources, investigation of connection and traffic management, implementation of control and traffic monitoring functions in the network, research of methods to ensure the quality of audio signal transmission and the development of a method of transmitting an audio signal by virtual routes switching. To achieve these goals, the following methods are used: mathematical signal processing, data compression algorithms, optimization of network protocols, and the use of high-speed network connections. The obtained results include modeling of the system's load sources, examination of connection and traffic management, investigation of methods to ensure the quality of audio signal transmission and a method of transmitting an audio signal by virtual routes switching was proposed. In conclusion, the possibilities of using simulation modeling of nodes in the network-based audio analytics system are highly limited. This is explained by the fact that the acceptable level of information loss in data centers is very low. The use of the developed method enables effective control and processing of sound information in real-time. This method can find broad applications in various fields, including security, healthcare, management systems, and other industries where the analysis of audio signals is a crucial element.Предметом дослідження в статті є метод передачі аудіосигналу в мережній системі аудіоаналітики. Створення зазначеної системи приводить до появи нових класів джерел навантаження, що передають пакетизовані звукові дані. Тому без побудови достатньо адекватних математичних моделей не можна створити мережну систему аудіоаналітики, яка ефективно працює. Фундаментальним у теорії телетрафіку є питання моделей джерел навантаження. Отже, стає необхідним розроблення методу передачі аудіосигналу в мережній системі аудіоаналітики. З огляду на сказане метою статі є створення методу передачі аудіосигналу в мережній системі аудіоаналітики з метою забезпечення ефективності та точності аудіоаналітики. У статті вирішуються такі завдання: формування моделі джерел навантаження системи, дослідження управління з’єднаннями і трафіком у мережній системі аудіоаналітики, реалізація функцій управління та контролю трафіком у мережі (управління доступом користувача до мережі та управління параметрами використання), дослідження методів забезпечення якості передачі аудіосигналу та розроблення методу передачі аудіосигналу з допомогою комутації віртуальних маршрутів. Для досягнення поставлених завдань використовуються такі методи: математичне оброблення сигналів, алгоритми компресії даних, оптимізація мережних протоколів і використання швидких мережних з’єднань. Досягнуто таких результатів: змодельовано джерела навантаження системи, розглянуто управління з’єднаннями і трафіком у мережній системі аудіоаналітики, досліджено методи забезпечення якості передачі аудіосигналу та запропоновано метод передачі аудіосигналу з допомогою комутації віртуальних маршрутів. Висновки. Можливості використання імітаційного моделювання вузлів мережної системи аудіоаналітики дуже обмежені. Це пояснюється тим, що допустимий рівень втрат інформаційних осередків дуже низький. Упровадження розробленого методу передачі аудіосигналу в мережній системі аудіоаналітики дає змогу досягти ефективного контролю та оброблення звукової інформації в режимі реального часу. Цей метод може широко застосовуватися у сферах безпеки, медицини, систем управління та інших галузях, де аналіз аудіосигналів є важливим складником
ДОСЛІДЖЕННЯ РОБОТИ МОДУЛЯ ПЕРЕТВОРЕННЯ МОВИ В ТЕКСТ У ЗАПРОПОНОВАНІЙ МОДЕЛІ АВТОМАТИЧНОГО АНОТУВАННЯ ПРОМОВИ СПІКЕРА
No full textThe subject matter of the article is the module for converting the speaker’s speech into text in the proposed model of automatic annotation of the speaker’s speech, which has become more and more popular in Ukraine in the last two years, due to the active transition to an online form of communication and education as well as conducting workshops, interviews and discussing urgent issues. Furthermore, the users of personal educational platforms are not always able to join online meetings on time due to various reasons (one example can be a blackout), which explains the need to save the speakers’ presentations in the form of audio files. The goal of the work is to elimination of false or corrupt data in the process of converting the audio sequence into the relevant text for further semantic analysis. To achieve the goal, the following tasks were solved: a generalized model of incoming audio data summarization was proposed; the existing STT models (for turning audio data into text) were analyzed; the ability of the STT module to operate in Ukrainian was studied; STT module efficiency and timing for English and Ukrainian-based STT module operation were evaluated. The proposed model of the speaker’s speech automatic annotation has two major functional modules: speech-to-text (STT) і summarization module (SUM). For the STT module, the following models of linguistic text analysis have been researched and improved: for English it is wav2vec2-xls-r-1bz, and for Ukrainian it is Ukrainian STT model (wav2vec2-xls-r-1b-uk-with-lm.Artificial neural networks were used as a mathematical apparatus in the models under consideration. The following results were obtained: demonstrates the reduction of the word error level descriptor by almost 1.5 times, which influences the quality of word recognition from the audio and may potentially lead to obtaining higher-quality output text data. In order to estimate the timing for STT module operation, three English and Ukrainian audio recordings of various length (5s, ~60s and ~240s) were analyzed. The results demonstrated an obvious trend for accelerated obtaining of the output file through the application of the computational power of NVIDIA Tesla T4 graphic accelerator for the longest recording. Conclusions: the use of a deep neural network at the stage of noise reduction in the input file is justified, as it provides an increase in the WER metric by almost 25%, and an increase in the computing power of the graphics processor and the number of stream processors provide acceleration only for large input audio files. The following research of the author is focused on the study of the methods of the obtained text summarization module efficiency.Предметом исследования является модуль конвертации речи спикера в текст в предложенной модели автоматического аннотирования речи спикера, который становится все более востребованным в Украине из-за активного перехода общения, обучения, прохождения тренингов, собеседований, обсуждения важных вопросов и т.д. на форму онлайн. Целью работы является сокращение появления ложных или искаженных данных при преобразовании звукового ряда в релевантный текст для дальнейшего семантического анализа. Для достижения поставленной цели были решены следующие задачи: предложена обобщенная модель текстовой суммаризации входных аудиоданных; пронализированы существующие модели STT (превращение аудиоданных в текст); исследована возможность работы модуля STT на украинском языке; выполнена оценка качества работы модуля STT и тайминга работы на украинском и английском языках. Предлагаемая модель автоматического аннотирования речи спикера имеет два главных функциональных модуля: speech-to-text (STT) и summarization module (SUM). Для модуля STT исследованы и усовершенствованы следующие модели лингвистического анализа текста: для английского языка это wav2vec2-xls-r-1bз, а для украинского – Ukrainian STT model (wav2vec2-xls-r-1b-ru-with-lm), математическим аппаратом которых являются нейронные сети. Получены следующие результаты: благодаря использованию дополнительной украинской лингвистической модели wav2vec2 уменьшается показатель уровня ошибок слов почти в 1,5 раза, что влияет на качество распознавания слов по аудио и потенциально может привести к получению более качественных текстовых данных на выходе. Для оценки тайминга работы модуля STT было проанализировано три аудиозаписи на английском и украинском языках разной длины: 5 с, ~60 с и ~240 с. Результаты показали заметную тенденцию ускорения получения исходного файла при использовании вычислительного ресурса графического ускорителя NVIDIA Tesla T4 именно для самой длинной аудиозаписи. Выводы. Использование глубокой нейронной сети на этапе шумоподавления во входном файле оправдано, поскольку обеспечивает увеличение метрики WER почти на 25%, а увеличение вычислительных мощностей графического процессора и количества потоковых процессоров предоставляют ускорение только для входных аудиофайлов большого размера. Последующие исследования автора сосредоточены на исследовании эффективности методов модификации суммаризации полученного текста.Предметом дослідження є модуль конвертації мови спікера в текст у запропонованій моделі автоматичного анотування промови спікера, що стає все більш затребуваним в Україні завдяки активному переходу спілкування, навчання, проходження тренінгів, співбесід, обговорення важливих питань тощо на форму онлайн. Мета роботи – скорочення появи хибних або спотворених даних під час перетворення звукового ряду в релевантний текст для подальшого семантичного аналізу. Для досягнення поставленої мети були виконані такі завдання: запропоновано узагальнену модель текстової сумаризації вхідних аудіоданих; проналізовано наявні моделі STT (перетворення аудіоданих у текст); досліджено можливість роботи модуля STT з українською мовою; оцінено якість роботи модуля STT та таймінгу роботи з українською та англійською мовами. Запропонована модель автоматичного анотування промови спікера має два головних функціональних модулі: speech-to-text (STT) і summarization module (SUM). Для модуля STT досліджено та вдосконалено такі моделі лінгвістичного аналізу тексту: для англійської мови це wav2vec2-xls-r-1bз, а для української – Ukrainian STT model (wav2vec2-xls-r-1b-uk-with-lm), математичним апаратом яких є нейронні мережі. Отримано такі результати: завдяки використанню додаткової української лінгвістичної моделі wav2vec2 зменшується показник рівня помилок слів майже в 1,5 раза, що впливає на якість розпізнавання слів з аудіо й потенційно може сприяти отриманню більш якісних текстових даних на виході. Для оцінювання таймінгу роботи модуля STT було проаналізовано три аудіозаписи англійською та українською мовами різної довжини: 5 с, ~60 с та ~240 с. Результати показали помітну тенденцію прискорення отримання вихідного файлу за умови використання обчислювального ресурсу графічного прискорювача NVIDIA Tesla T4 саме для найдовшого аудіозапису. Висновки. Використання глибокої нейронної мережі на етапі шумопригнічення у вхідному файлі є виправданим, оскільки забезпечує збільшення метрики WER майже на 25%, а збільшення обчислювальних потужностей графічного процесора та кількості потокових процесорів надають прискорення лише для вхідних аудіофайлів великого розміру. Подальші дослідження автора спрямовані на вивчення ефективності методів модуля сумаризаціїї отриманого тексту.  
Обґрунтування вибору нейромережного лінгвістичного класифікатора
No full textThe subject matter of this article revolves around the exploration of neural network architectures to enhance the accuracy of text classification, particularly within the realm of natural language processing. The significance of text classification has grown notably in recent years due to its pivotal role in various applications like sentiment analysis, content filtering, and information categorization. Given the escalating demand for precision and efficiency in text classification methods, the evaluation and comparison of diverse neural network models become imperative to determine optimal strategies. The goal of this study is to address the challenges and opportunities inherent in text classification while shedding light on the comparative performance of two well-established neural network architectures: Long Short-Term Memory (LSTM) and Convolutional Neural Network (CNN). To achieve the goal, the following tasks were solved: a comprehensive analysis of these neural network models was performed, considering several key aspects. These aspects include classification accuracy, training and prediction time, model size, data distribution, and overall ease of use. By systematically assessing these attributes, this study aims to provide valuable information about the strengths and weaknesses of each model and enable researchers and practitioners to make informed decisions when selecting a neural network classifier for text classification tasks. The following methods used are a comprehensive analysis of neural network models, assessment of classification accuracy, training and prediction time, model size, and data distribution. The following results were obtained: The LSTM model demonstrated superior classification accuracy across all three training sample sizes when compared to CNN. This highlights LSTM's ability to effectively adapt to diverse data types and consistently maintain high accuracy, even with substantial data volumes. Furthermore, the study revealed that computing power significantly influences model performance, emphasizing the need to consider available resources when selecting a model. Conclusions. Based on the study's findings, the Long Short-Term Memory (LSTM) model emerged as the preferred choice for text data classification. Its adeptness in handling sequential data, recognizing long-term dependencies, and consistently delivering high accuracy positions it as a robust solution for text analysis across various domains. The decision is supported by the model's swift training and prediction speed and its compact size, making it a suitable candidate for practical implementation.Предметом статті є дослідження архітектури нейронних мереж для підвищення точності класифікації тексту, зокрема у сфері оброблення природної мови. Значення класифікації тексту помітно зросло в останні роки, що пов’язано з її ключовою роллю в різних програмах, зокрема аналіз налаштувань, фільтрація вмісту та категоризація інформації. З огляду на зростання попиту на точність та ефективність методів класифікації тексту, оцінювання та порівняння різноманітних моделей нейронних мереж стають обов’язковими для визначення оптимальних стратегій. Метою дослідження є порівняльний аналіз двох важливих архітектур нейронних мереж – довгострокової короткочасної пам’яті (LSTM) та згорткової нейронної мережі (CNN) – для формування рекомендацій щодо вибору нейромережного лінгвістичного класифікатора. Для досягнення мети були розв’язані такі завдання: проаналізовано проблемні сфери, зокрема обґрунтування актуальності теми, порівняння наявних текстових корпусів; сформовано критерії та вимоги до роботи нейромережних класифікаторів; проведено дослідження на вибірках різних розмірів з метою порівняння часу навчання та передбачення, точності передбачення в процесі використання нейромережних моделей LSTM і CNN як класифікатора; проаналізовано здобуті результати; обґрунтовано вибір найефективнішої моделі. Оцінювання таких параметрів, як точність класифікації, час навчання та прогнозування, розмір моделі, розподіл інформації та простота використання, надає обґрунтовані показники про переваги й недоліки кожної моделі та дає змогу дослідникам і практикам приймати рішення щодо вибору нейромережного лінгвістичного класифікатора. Застосовано такі методи: попереднє оброблення текстової інформації (методи токенізації, вилучення стоп-слів), векторизація тексту, нейромережні методи аналізу вхідних даних, статистичні методи. Здобуто конкретні результати. Модель LSTM продемонструвала вищу точність класифікації для всіх трьох розмірів навчальної вибірки порівняно з CNN. Це доводить здатність LSTM ефективно адаптуватися до різних типів інформації та стабільно підтримувати високу точність, навіть із великими обсягами даних. Крім того, дослідження показало, що обчислювальна потужність значно впливає на продуктивність моделі та необхідно враховувати доступні ресурси у виборі моделі. Висновки. З огляду на результати дослідження LSTM-модель визнана кращим вибором для класифікації текстової інформації. Вправність зазначеної моделі в обробленні послідовних даних, розпізнаванні довгострокових залежностей і стабільному забезпеченні високої точності позиціонує її як надійне рішення для аналізу тексту в різних сферах. Швидке навчання, ефективність прогнозування та компактний розмір моделі роблять її придатною для практичного застосування
Проєктування рівня маршрутизації в мікросервісних архітектурах на платформі Spring
Get PDFПредметом дослідження є маршрутизація запитів у мікросервісній архітектурі. Мета статті – розроблення цілісної концепції проєктування рівня маршрутизації запитів у мікросервісній архітектурі на прикладі стеку технологій Spring. Завдання: проаналізувати сучасні підходи щодо структури мікросервісної архітектури; визначити сутність маршрутизації та встановити процеси, що забезпечують маршрутизацію запитів; визначити стек технологій Spring, які реалізують маршрутизацію; спроєктувати рівень маршрутизації застосунку на платформі Spring. Упроваджуються такі методи: аналіз і синтез для вивчення технологій взаємодії між службами; абстрагування та узагальнення для визначення структури мікросервісної архітектури, рівня маршрутизації, узагальнення технологій, що забезпечують взаємодію між сервісами; моделювання з метою побудови моделі мікросервісної архітектури з виокремленням рівня маршрутизації та зв’язків з іншими структурами моделі. Здобуто такі результати: досліджено структуру мікросервісної архітектури, зокрема рівень маршрутизації; визначено роль шаблонів проєктування, що забезпечують маршрутизацію: Service discovery, API Gateway, Load Balancer тощо; проаналізовано види міжпроцесної взаємодії (синхронна, асинхронна, гібридна) та визначено переваги й доцільність застосування; розглянуто моделі відмовостійкості системи; визначено стек технологій на платформі Spring для реалізації рівня маршрутизації; розроблено модель проєкту багаторівневої мікросервісної архітектури із застосуванням стеку технологій Spring, що реалізує найбільш ефективні рішення в контексті маршрутизації запитів. Висновки: мікросервісну архітектуру доцільно розглядати як багаторівневу структуру, що будується на функціональних рівнях і зв’язках між ними; рівнем маршрутизації мікросервісів потрібно вважати всі процеси, пов’язані з налагодженням міжпроцесної взаємодії, виявленням сервісів, балансуванням навантаження та забезпеченням відмовостійкості, створенням єдиної точки входу; Spring є популярною платформою розроблення мікросервісної архітектури, що надає необхідні інструменти для реалізації маршрутизації запитів; розроблена модель проєкту є прикладом ефективних рішень щодо проєктування багаторівневої архітектури із застосуванням стеку технологій Spring у контексті маршрутизації запитів.The subject matter of research is the routing of requests in the microservice architecture. The goal of the article is to develop a target design concept for the level of request routing in the microservice architecture using the Spring technology stack as an example. Tasks: to analyse modern approaches to the structure of microservice architecture; programming of the routing entity and establishment of processes that ensure the routing of requests; programming stacks of Spring technologies that implement routing; design the routing layer of the application on the Spring platform. The following methods are used: analysis and synthesis to study technologies of interaction between services; abstraction and generalization to determine the structure of the microservice architecture, routing level, generalization of technologies that ensure interaction between services; modelling for the purpose of building a model of microservice architecture, highlighting the level of routing and connections with other structural models. The following results were obtained: the structure of the microservice architecture was investigated, in particular the level of routing; the role of design patterns that provide routing is defined: Service discovery, API Gateway, Load Balancer, etc.; the types of interprocess interaction (synchronous, asynchronous, hybrid) were analysed and the advantages and expediency of the application were determined; models of system fault tolerance are presented; a stack of technologies on the Spring platform is defined for the implementation of the routing layer; a model of a multi-level microservice architecture project was developed using the Spring technology stack, which implements the most effective solutions in the context of request routing. Conclusions: it is advisable to consider microservice architecture as a multi-level structure built on functional levels and connections between them; the level of microservices routing should include all processes related to the establishment of interprocess interaction, service detection, load balancing and fault tolerance, and the creation of a single entry point; Spring is a popular microservice architecture development tool platform that provides requirements for implementing request routing; the developed project model is an example of effective solutions for designing a multi-level architecture using the Spring technology stack in the context of request routing
ДОСЛІДЖЕННЯ ПРОДУКТИВНОСТІ МОДЕЛІ DTU ДЛЯ РЕЛЯЦІЙНИХ БАЗ ДАНИХ НА ПЛАТФОРМІ AZURE
No full textWhen solving problems of working with relational databases on cloud platforms, the problem arises of choosing a specific model to ensure the performance of executing queries of varying complexity. The object of research is the processes of implementing various types of queries to relational databases within the framework of the DTU purchase model of the MS Azure platform. The subject is methods for evaluating the performance of work with relational databases based on the timing of query execution and indicators of the load on the resources of the cloud platform. The aim of the study is to develop a system of indicators for monitoring the current state of work with the database for reasonable decision-making on the choice of a certain price category of the DTU model of the MS Azure cloud service, which will optimize the results of working with the database. platforms Achieving the set goals involves the following tasks: to analyze modern tools and services for working with databases, in particular relational databases, on Azure and AWS cloud platforms, the features of their application and implementation; develop software for generating test relational databases of different sizes; test the generated databases on a local resource; taking into account the characteristics of the levels of the Azure DTU model, develop a new system of performance indicators, which includes 2 groups - time indicators and indicators of the load on existing platform resources; develop and implement queries of varying complexity for the generated test database for different levels of the DTU model and analyze the results. Methods. The following methods were used in the research: methods of relational database design; methods of creating queries in SQL-oriented databases with any number of tables; methods of creating and migrating data to cloud platforms; methods of monitoring the results of queries based on time and resource indicators; methods of generating test data for relational databases; system approach for complex assessment and analysis of productivity of work with relational databases. Results. On the basis of the developed scorecard used for the current analysis of the processes of working with relational databases of the MS Azure platform, numerous experiments were carried out for different levels of the model for simple and complex queries to a database with a total volume of 20 GB: loading of DTU model levels when executing various queries, the influence of model levels DTU Azure SQL database on the performance of simple and complex queries, the dependence of the execution time of various queries on the load of the CPU and the speed of write/read operations for different levels of the model. Conclusions. The results of the experiments allow us to conclude that the levels of the DTU model - S3 and S7 - are used to generate test data of various sizes (up to 20 GB) and execute database queries. The practical use of the proposed indicators to evaluate the results of applying the DTU model will improve the efficiency of decision-making on choosing the model level when implementing various queries and generating test data on the Azure cloud platform. The developed set of indicators for working with relational databases on the Azure cloud platform expands the basis of the methodological framework for evaluating the performance of working with relational databases on cloud platforms by analyzing the results of executing the simple and complex database queries on the resources involved.При решении задач работы с реляционными БД на облачных платформах возникает проблема выбора определенной модели для обеспечения производительности выполнения запросов разной сложности. Объектом исследования являются процессы реализации различных типов запросов к реляционным базам данных в рамках модели приобретения DTU платформы MS Azure. Предметом является методы оценки производительности работы с реляционными базами данных на основе временных показателей выполнения запросов и показателей загруженности ресурсов облачной платформы. Цель исследования заключается в разработке системы показателей для мониторинга текущего состояния работы с БД для обоснованного принятия решений выбора определенной ценовой категории модели DTU облачного сервиса MS Azure, что позволит оптимизировать результаты работы с БД. платформы Достижение поставленных целей предполагает выполнение следующих задач: проанализировать современные средства и сервисы работы с БД, в частности реляционными БД, на облачных платформах Azure и AWS, особенности их применения и реализации; разработать программное обеспечение для генерации тестовых реляционных БД разных объемов; провести тестирование сгенерированных БД на локальном ресурсе; с учетом характеристик уровней модели DTU Azure разработать новую систему показателей производительности, которая включает 2 группы – временные показатели и показатели загруженности существующих ресурсов платформы; разработать и реализовать запросы разной сложности для сгенерированной тестовой БД для разных уровней модели DTU и провести анализ полученных результатов. Методы. В исследовании использованы следующие методы: методы проектирования реляционных баз данных; методы создания запросов в SQL-ориентированных базах данных с произвольным количеством таблиц; методы создания и миграции данных в облачные платформы; методы мониторинга результатов выполнения запросов на основе временных и ресурсных показателей; методы генерации тестовых данных для реляционных БД; системный подход для комплексной оценки и анализа производительности работы с реляционными БД. Результаты. На основе разработанной системы показателей, используемой для текущего анализа процессов работы с реляционными БД платформы MS Azure, проведены многочисленные эксперименты для разных уровней модели для простых и сложных запросов к БД общим объемом 20 ГБ: нагрузка уровней модели DTU при выполнении различных запросов, влияние уровней модели DTU Azure SQL database на показатели выполнения простых и сложных запросов, зависимость времени выполнения различных запросов от загруженности CPU (ЦП) и скорости операций записи/чтения для разных уровней модели. Выводы. Полученные результаты экспериментов позволяют сделать вывод об использовании уровней модели DTU - S3 и S7 - для генерации тестовых данных разного объема (до 20 ГБ) и выполнения запросов к БД. Практическое использование предложенных показателей для оценки результатов применения модели DTU позволит повысить эффективность принятия решений по выбору уровня модели при реализации различных запросов и генерации тестовых данных на облачной платформе Azure. Разработанный набор показателей работы с реляционными БД на облачной платформе Azure расширяет базис методологических основ для оценки производительности работы с реляционными БД на облачных платформах путем анализа результатов выполнения простых и сложных запросов к БД на задействованных ресурсах.При рішенні завдань роботи з реляційними БД на хмарних платформах виникає проблема вибору певної моделі для забезпечення продуктивності виконання запитів різної складності. Об’єктом дослідження є процеси реалізації різних типів запитів до реляційних БД в рамках моделі придбання DTU платформи MS Azure. Предметом є методи оцінювання продуктивності роботи з реляційними БД на основі часових показників виконання запитів та показників завантаженості ресурсів хмарної платформи. Мета дослідження полягає в розробленні системи показників для моніторингу поточного стану роботи з БД для обґрунтованого прийняття рішень щодо вибору певної цінової категорії моделі DTU хмарного сервісу MS Azure, що дозволить оптимізувати результати роботи з БД платформи Досягнення поставленої мети передбачає виконання таких завдань: проаналізувати сучасні засоби та сервіси роботи з БД, зокрема реляційними БД, на хмарних платформах Azure та AWS, особливості їх застосування та реалізації; розробити програмне забезпечення для генерація тестових реляційних БД різних об’ємів; провести тестування згенерованих БД на локальному ресурсі; з врахуванням характеристик рівнів моделі DTU Azure розробити нову систему показників продуктивності , яка включає 2 групи - часові показники та показники завантаженості існуючих ресурсів платформи; розробити та реалізувати запити різної складності для згенерованої тестової БД для різних рівнів моделі DTU та провести аналіз отриманих результатів. Методи. В дослідженні використано такі методи: методи проектування реляційних баз даних; методи створення запитів у SQL-орієнтованих базах даних з довільною кількістю таблиць; методи створення та міграції даних у хмарні платформи; методи моніторингу результатів виконання запитів на основі часових та ресурсних показників; методи генерації тестових даних для реляційних БД; системний підхід для комплексного оцінювання та аналізу продуктивності роботи з реляційними БД. Результати. На основі розробленої системи показників, що використовується для поточного аналізу процесів роботи з реляційними БД платформи MS Azure, проведено чисельні експерименти для різних рівнів моделі для простих та складних запитів до БД загальним об’ємом 20 ГБ: навантаження рівнів моделі DTU при виконанні різних запитів, вплив рівнів моделі DTU Azure SQL database на показники виконання простих та складних запитів, залежність часу виконання різних запитів від завантаженості CPU (ЦП) та швидкості операцій запису/читання для різних рівнів моделі. Висновки. Отримані результати експериментів дозволяють зробити висновок щодо використання рівнів моделі DTU - S3 та S7 - для генерації тестових даних різного об’єму (до 20 ГБ) та виконання запитів до БД. Практичне використання запропонованих показників для оцінювання результатів застосування моделі DTU дозволить підвищити ефективність прийняття рішень щодо вибору рівня моделі при реалізації різних запитів та генерації тестових даних БД на хмарній платформі Azure. Розроблений набір показників роботи з реляційними БД на хмарній платформі Azure розширює базис методологічних засад оцінювання продуктивності роботи з реляційними БД на хмарних платформах шляхом аналізу результатів виконання простих та складних запитів до БД на задіяних ресурсах
МЕТОДИ ЛОГІЧНОГО ПРОЕКТУВАННЯ NOSQL БАЗ ДАНИХ ДЛЯ MONGODB ТА NEO4J
No full textModern developers of gaming mobile and Internet applications almost do not imagine themselves without the use of NoSQL databases, if they pursue the goal of creating scalable databases with high-performance and wide functionality. When designing a database for any NoSQL system, the developer needs a clear understanding of the logic of such databases and the capabilities of the tools offered by the corresponding DBMS. However, unfortunately, they do not have unified methods of logical design of such models, as in relational databases. Thus, there is a problem of developing effective methods for the logical design of such databases that would provide the necessary performance when implementing the business logic of the corresponding applications. The subject of the research is approaches to the logical design of NoSQL document and graph databases. The goal of the work is to propose unified logical modeling methods for MongoDB and Neo4j NoSQL systems based on an experimental study of their performance. The following tasks are solved in the work: analysis of current approaches to the logical design of document and graph databases\, the development of logical design methods for them; planning and experimental study of the performance of the proposed methods on the example of models developed with their help. The following methods are used: database design methods, database performance evaluation methods, development methods are based on MongoDB 5.0.5, Neo4j 4.4.3 DBMS, Visual Studio 2022 development environment. The following results are obtained: unified logical design methods for MongoDB and Neo4j NoSQL systems are proposed; on their basis, the corresponding logical models have been developed; experimental measurements of the number of resources required working with the developed models; recommendations on the proposed methods are formed. Conclusions: The proposed modeling methods for MongoDB have their own aspects of their effective use for different types of applications. The strengths and weaknesses of both methods were identified, but a mixed method based on a combination of modeling through normalization and denormalization was recommended. Even though Neo4j lost out to MongoDB in terms of consumed resources in most experiments, both DBMS's' demonstrate good productivity, taking into account the orientation to different tasks.Современные разработчики игровых мобильных и интернет-приложений почти не представляют себя без использования NoSQL баз данных, если они преследуют цель создания масштабируемых баз данных, имеющих высокую производительность и широкие функциональные возможности. При проектировании базы данных для любой NoSQL-системы от разработчика требуется четкое понимание логики таких баз данных и возможностей инструментов, предлагаемых соответствующей СУБД. Но, к сожалению, унифицированных методов логического проектирования таких моделей, как в реляционных базах данных, они не имеют. Таким образом, существует проблема разработки эффективных методов логического проектирования таких баз данных, которые обеспечивали бы необходимую производительность при реализации бизнес-логики соответствующих приложений. Предметом исследования являются подходы к логическому проектированию NoSQL документных и графовых баз данных. Цель работы – предложить унифицированные методы логического моделирования для NoSQL систем MongoDB и Neo4j на основе экспериментального исследования их производительности. В работе решаются следующие задачи: анализ актуальных подходов к логическому проектированию документных и графовых баз даных, разработка методов логического проектирования для них; планирование и экспериментальное исследование производительности предложенных методов на примере моделей, разработанных с их помощью. Используются следующие методы: методы проектирования и оценки производительности баз данных, методы разработки базируются на СУБД MongoDB 5.0.5, Neo4j 4.4.3, среде разработки Visual Studio 2022. Получены следующие результаты: предложены унифицированные методы логического проектирования для NoSQL систем MongoDB и Neo4j; на их основе разработаны соответствующие логические модели; проведены экспериментальные замеры количества ресурсов, необходимых для работы с разработанными моделями; сформированы рекомендации по предложенным методам. Выводы: предложенные методы моделирования для MongoDB имеют собственные аспекты эффективного их использования для разных типов приложений; были выявлены сильные и слабые стороны обоих методов, однако рекомендовано смешанный метод на базе комбинации моделирования через нормализацию и денормализацию; несмотря на то, что Neo4j в большинстве экспериментов проиграла MongoDB по потребляемым ресурсам, обе СУБД демонстрируют хорошую продуктивность с учетом ориентации на разные задания.Сучасні розробники ігрових мобільних та інтернет-додатків майже не уявляють себе без використання NoSQL баз даних, якщо вони мають на меті створення масштабованих баз даних, які мають високу продуктивність та широкі функціональні можливості. При проєктуванні бази даних для будь-якої NoSQL-системи від розробника вимагається чітке розуміння логіки таких баз даних та можливостей інструментів, які пропонує відповідна СКБД. Але, на жаль, уніфікованих методів логічного проектування таких моделей, як є в реляційних базах даних, вони не мають. Отже існує проблема розробки ефективних методів логічного проектування NoSQL баз даних, які б забезпечували необхідну продуктивність під час реалізації бізнес-логіки відповідних додатків. Предметом дослідження є підходи до логічного проектування NoSQL документних та графових баз даних. Мета роботи – запропонувати уніфіковані методи логічного моделювання для NoSQL систем MongoDB та Neo4j на основі експериментального дослідження їх продуктивності. В роботі вирішуються наступні завдання: аналіз актуальних підходів до логічного проектування документних та графових баз даних, розробка методів логічного проектування для них; планування та експериментальне дослідження продуктивності запропонованих методів на прикладі моделей, що розроблено за їх допомогою. Використовуються такі методи: методи проектування та оцінки продуктивності баз даних, методи розробки базуються на СКБД MongoDB 5.0.5, Neo4j 4.4.3, середовищі розробки Visual Studio 2022. Отримано наступні результати: запропоновано уніфіковані методи логічного проектування для NoSQL систем MongoDB та Neo4j; на їх основі розроблено відповідні логічні моделі; проведено експериментальні заміри кількості Висновки:ресурсів, що необхідні для роботи з розробленими моделями; сформовано рекомендації щодо запропонованих методів. запропоновані методи моделювання для MongoDB мають власні аспекти ефективного використання для різних типів додатків; були виявлені сильні та слабкі сторони обох методів, але рекомендовано змішаний метод на базі комбінації моделювання через нормалізацію та денормалізацію; незважаючи на те, що Neo4j в більшості експериментів програла MongoDB за споживаними ресурсами, але обидві СКБД мають хорошу продуктивність орієнтовно до різних завдань
ФОРМАЛІЗАЦІЯ ПРОБЛЕМИ ОПТИМІЗАЦІЇ МЕРЕЖ ТРАНСПОРТНОЇ ЛОГІСТИКИ НА ЕТАПІ РЕІНЖИНІРИНГУ
No full textThe subject of research in the article is the process of supporting decision-making in the tasks of optimizing closed logistics networks at the stage of reengineering. The goal of the work is to improve the efficiency of technologies for the automated design of closed logistics networks due to the improvement of mathematical models of multi-criteria problems of reengineering their topological structures. The following tasks are solved in the article: review and analysis of the current state of the problem of supporting decision-making in the tasks of optimizing logistics networks at the stage of their reengineering; decomposition of the problem of optimization of logistics networks at the main stages of their life cycles; selection of a logical scheme of the reengineering process of the logistics network as a territorially distributed object; development of a mathematical model of the general problem of multi-criteria optimization of logistics networks according to indicators of economy, efficiency, reliability and survivability; selection of models for scalar multi-criteria evaluation of reengineering options, taking into account factors that are difficult to formalize, knowledge and experience of the decision-maker. The following methods are used: system approach, theories of systems, theories of usefulness, theories of decision-making, system design, optimization and operations research. Results. Decomposition of the reengineering problem was carried out on the following tasks: determination of the purpose of reengineering and the principles of network reconstruction; network structure optimization; optimization of the topology of network elements; selection of functioning technology; determination of parameters of elements and vehicles; assessment and selection of the best network construction option. The general mathematical model of the multi-criteria task of reengineering the topological structures of centralized three-level logistics networks based on the indicators of costs, cargo delivery time, reliability and survivability has been improved. Universal functions of general utility and utility of local criteria are proposed to obtain scalar estimates for multiple indicators. Exclusion of part of local criteria and restrictions from the general model allows obtaining models of practically all interesting problems of optimization of logistics networks. Conclusions. The developed complex of mathematical models expands the methodological principles of automating the processes of designing logistics networks, allows for the correct reduction of a set of effective options for their construction for the final choice, taking into account factors that are difficult to formalize, the knowledge and experience of designers. The practical use of the proposed complex of mathematical models will reduce the time and capacity complexity of project decision-making support technologies, and due to the use of the proposed options selection procedures, increase their quality based on a number of functional and cost indicators.Предметом исследования в статье является процесс поддержки принятия решений в задачах оптимизации замкнутых логистических сетей на этапе реинжиниринга. Цель работы – повышение эффективности технологий автоматизированного проектирования замкнутых логистических сетей за счет усовершенствования математических моделей многокритериальных задач реинжиниринга их топологических структур. В статье решаются следующие задачи: обзор и анализ современного состояния проблемы поддержки принятия решений в задачках оптимизации логистических сетей на этапе их реинжиниринга; декомпозиции проблемы оптимизации логистических сетей на основных этапах их жизненных циклов; выбор логической схемы процесса реинжиниринга логистической сети как территориально распределенного объекта; разработка математической модели общей задачи многокритериальной оптимизации логистических сетей по показателям экономичности, оперативности, надежности и живучести; выбор моделей для скалярной многокритериальной оценки вариантов реинжиниринга с учетом трудноформализуемых факторов, знаний и опыта лица, принимающего решения. Используются следующие методы: системный подход, теории систем, теории полезности, теории принятия решений, системного проектирования, оптимизации и исследования операций. Результаты. Выполнена декомпозиция проблемы реинжиниринга на задачи: определения цели реинжиниринга и принципов перестройки сети; оптимизации структуры сети; оптимизации топологии элементов сети; выбора технологии функционирования; определения параметров элементов и транспортных средств; оценки и выбора наилучшего варианта построения сети Усовершенствована общая математическая модель многокритериальной задачи реинжиниринга топологических структур централизованных трехуровневых логистических сетей по показателям приведенных затрат, времени доставки грузов, надежности и живучести. Для получения скалярных оценок по множеству показателей предложены универсальные функции общей полезности и полезности локальных критериев. Исключение части локальных критериев и ограничений из общей модели позволяет получать модели всех практически интересных задач оптимизации логистических сетей. Выводы. Разработанный комплекс математических моделей расширяет методологические основы автоматизации процессов проектирования логистических сетей, позволяет осуществлять корректное сокращение множества эффективных вариантов их построения для окончательного выбора с учетом трудно поддающихся формализации знаний и опыта проектировщиков. Практическое использование предлагаемого комплекса математических моделей позволит снизить временную и емкостную сложности технологий поддержки принятия проектных решений, а за счет использования предложенных процедур отбора вариантов – повысить их качество по множеству функциональных и затратных показателей.Предметом дослідження в статті є процес підтримки прийняття рішень в задачах оптимізації замкнених логістичних мереж на етапі реінжинірингу. Мета роботи – підвищення ефективності технологій автоматизованого проектування замкнених логістичних мереж за рахунок удосконалення математичних моделей багатокритеріальних задач реінжинірингу їх топологічних структур. У статті вирішуються наступні завдання: огляд і аналіз сучасного стану проблеми підтримки прийняття рішень в задачах оптимізації логістичних мереж на етапі їх реінжинірингу; декомпозиція проблеми оптимізації логістичних мереж на основних етапах їх життєвих циклів; вибір логічної схеми процесу реінжинірингу логістичної мережі як територіально розподіленого об’єкта; розробка математичної моделі загальної задачі багатокритеріальної оптимізації логістичних мереж за показниками економічності, оперативності, надійності та живучості; вибір моделей для скалярного багатокритеріального оцінювання варіантів реінжинірингу з урахуванням факторів, що важко піддаються формалізації, знань і досвіду особи, що приймає рішення. Використовуються такі методи: системний підхід, теорії систем, теорії корисності, теорії прийняття рішень, системного проєктування, оптимізації та дослідження операцій. Результати. Виконана декомпозиція проблеми реінжинірингу на задачі: визначення мети реінжинірингу та принципів перебудови мережі; оптимізації структури мережі; оптимізації топології елементів мережі; вибору технології функціонування; визначення параметрів елементів і транспортних засобів; оцінки та вибору найкращого варіанту побудови мережі. Удосконалено загальну математичну модель багатокритеріальної задачі реінжинірингу топологічних структур централізованих трирівневих логістичних мереж за показниками наведених витрат, часу доставки вантажів, надійності та живучості. Для отримання скалярних оцінок за множиною показників запропоновано універсальні функції загальної корисності і корисності локальних критеріїв. Виключення частини локальних критеріїв та обмежень із загальної моделі дозволяє отримувати моделі всіх практично цікавих задач оптимізації логістичних мереж. Висновки. Розроблений комплекс математичних моделей розширює методологічні засади автоматизації процесів проєктування логістичних мереж, дозволяє здійснювати коректне скорочення множини ефективних варіантів їх побудови для остаточного вибору з урахуванням факторів, що важко піддаються формалізації, знань і досвіду проєктувальників. Практичне використання запропонованого комплексу математичних моделей дозволить знизити часову й ємнісну складності технологій підтримки прийняття проєктних рішень, а за рахунок використання запропонованих процедур відбору варіантів – підвищити їх якість за множиною функціональних і витратних показників
ЗАСТОСУВАННЯ ФУНКЦІОНАЛЬНОЇ ЗАЛЕЖНОСТІ ДЛЯ БАГАТОКРИТЕРІАЛЬНОГО ОЦІНЮВАННЯ БЕЗПЕКИ ПРАЦІ, ЯК ОБ’ЄКТА КВАЛІМЕТРІЇ
Get PDFThe subject matter of the article is the method of multi-criteria assessment of the indicator of labor safety in production. The goal of the work is to develop a methodology for applying functional dependence for multi-criteria assessment of labor safety in production, taking into account the characteristics of the system of harmful and dangerous production factors. The following task is solved in the article: to explore the possibility of using a functional dependence to obtain estimates of different-dimensional labor safety indicators on a dimensionless scale, while taking into account its unevenness and coordinating it with the characteristics of hazardous factors in production. Methods are used: qualimetry and mathematical statistics; expert. The following results were obtained: the existing functional dependencies between the measured values of quality indicators and their assessment on a dimensionless scale, which were used to evaluate qualimetry objects of various natures, were analyzed. It is shown that for an objective assessment of qualimetry objects, as a rule, nonlinear dependencies should be used. The main task of the researcher is to choose the type of nonlinear dependence; this requires additional scientific research. The tool for choosing one or another non-linear relationship is the understanding of the physical essence of the qualimetry object, that is, the understanding of the patterns of the relationship between the measured value of the qualimetry indicators and their assessment. For this, it is important to use the methods of expert assessments, because usually such patterns are unknown. The functional dependence used to obtain estimates of labor safety indicators in production is stepwise and includes a form parameter. By changing the shape parameter, the curvature of the dependence changes, thereby changing the estimate on the dimensionless scale. This feature of the applied dependence allows us to develop a universal methodology, that is, by changing the shape parameter, this dependence can be applied to various indicators of labor safety in any production. As an example, the article considers metallurgical production, while assessing the most dangerous factors. A step-by-step methodology for determining a generalized indicator of labor safety in production and an example of measured numerical values of hazardous factors has been developed, its effectiveness and versatility have been shown. Conclusions: to determine the generalized indicator of occupational safety at work, it is proposed to use the functional relationship between individual indicators of harmful production factors and their values on a dimensionless scale, which gives a quantitative assessment of occupational safety at work. With the help of the proposed method, you can make management decisions, which minimizes the deviation of the actual values of harmful factors from the optimal ones.Предметом исследования в статье является методика многокритериального оценивания показателя безопасности труда на производстве. Цель работы – разработка методики применения функциональной зависимости для многокритериального оценивания безопасности труда на производстве с учетом особенностей системы вредных и опасных производственных факторов. В статье решается следующая задача: исследовать возможность применения функциональной зависимости для получения оценок разноразмерных показателей безопасности труда на безразмерной шкале, при этом учесть ее неравномерность и согласовать ее с особенностями опасных факторов на производстве. Используются методы: квалиметрии и математической статистики; экспертные. Получены следующие результаты: проанализированы существующие функциональные зависимости между измеренными значениями показателей качества и их оценкой на безразмерной шкале, которые использовались для оценки объектов квалиметрии различной природы. Показано, что для объективной оценки объектов квалиметрии, как правило, следует применять нелинейные зависимости. Главной задачей исследователя выбрать вид нелинейной зависимости, это требует дополнительных научных исследований. Инструмент для выбора той или иной нелинейной зависимости является понимание физической сущности объекта квалиметрии, то есть понимание закономерностей связи между измеренным значением показателей квалиметрии и их оценкой. Для этого важно применение методов экспертных оценок, ведь обычно такие закономерности неизвестны. Функциональная зависимость, применяемая для получения оценок показателей безопасности труда на производстве, является ступенчатой и включает параметр формы. Изменяя параметр формы, меняется кривизна зависимости, тем самым меняется оценка на безразмерной шкале. Такая особенность применяемой зависимости позволяет разработать универсальную методику, то есть, изменяя параметр формы, данную зависимость можно применять для различных показателей безопасности труда на любом производстве. В качестве примера в статье рассматривается металлургическое производство, при этом оцениваются наиболее опасные факторы. Разработана пошаговая методика определения обобщенного показателя безопасности труда на производстве и примере измеренных численных значениях опасных факторов, показаны ее действенность и универсальность. Выводы: Для определения обобщенного показателя безопасности труда на производстве предлагается применение функциональной зависимости между отдельными показателями вредных производственных факторов и их значениями на безразмерной шкале, что дает количественную оценку безопасности труда на производстве. С помощью предлагаемой методики можно принимать управленческие решения, что приводит к минимизации отклонения действительных значений вредных факторов от оптимальных.Предметом дослідження в статті є методика багатокритеріального оцінювання показника безпеки праці на виробництві. Мета роботи – розробка методики застосування функціональної залежності для багатокритеріального оцінювання безпеки праці на виробництві з урахуванням особливостей системи шкідливих та небезпечних виробничих чинників. В статті вирішується наступне завдання: дослідити можливість застосування функціональної залежності для отримання оцінок різнорозмірних показників безпеки праці на безрозмірній шкалі, при цьому врахувати вид її нерівномірності та узгодити її з особливостями небезпечних чинників на виробництві. Використовуються методи: кваліметрії та математичної статистики; експертні. Отримано наступні результати: проаналізовано існуючі функціональні залежності між виміряними значеннями показників якості та їх оцінкою на безрозмірній шкалі, які застосовували для оцінювання об’єктів кваліметрії різної природи. Показано, що для об’єктивного оцінювання об’єктів кваліметрії, як правило, потрібно застосовувати нелінійні залежності. Головним завданням дослідника вибрати вид нелінійної залежності, це потребує додаткових наукових досліджень. Інструментом для вибору тої чи іншої нелінійної залежності є розуміння фізичної суті об’єкту кваліметрії, тобто розуміння закономірностей зв’язку між виміряним значенням показників кваліметрії та їх оцінкою. Для цього важливо застосування методів експертних оцінок, адже, як правило, такі закономірності невідомі. Функціональна залежність, яка застосовується для отримання оцінок показників безпеки праці на виробництві є ступеневою і включає параметр форми. Змінюючи параметр форми, змінюється кривизна залежності, цим самим змінюється оцінка на безрозмірній шкалі. Така особливість застосованої залежності дає можливість розробити універсальну методику, тобто, змінюючи параметр форми, дану залежність можна застосовувати для різних показників безпеки праці на будь якому виробництві. Як приклад, у статті розглядається металургійне виробництво, при цьому оцінюються найбільш небезпечні чинники. Розроблено покрокову методику визначення узагальненого показника безпеки праці на виробництві та на прикладі виміряних чисельних значеннях небезпечних чинників, показано її дієвість та універсальність. Висновки: Для визначення узагальненого показника безпеки праці на виробництві пропонується застосування функціональної залежності між окремими показниками шкідливих виробничих чинників та їх значеннями на безрозмірній шкалі, це дає кількісно оцінити безпеку праці на виробництві. За допомогою запропонованої методики можна приймати управлінські рішення, що призводить до мінімізації відхилення дійсних значень шкідливих чинників від оптимальних