Курсовик. ГОТОВЫЙ)))))))))))))))))))))))))))))). Анализ технического задания
![]()
|
1 2 Сочетания №1,2 является наиболее критичными, в них входят все предпосылки. ![]() + ![]() ![]() + + ![]() ![]() ![]() ![]() ![]() ![]() ![]() ![]() Q3 Q2 Q1 Q4 Q5 Q6 Q10 ![]() Q11 Q(x) Q12 ![]() ![]() ![]() ![]() ![]() ![]() ![]() ![]() Q1 Q2 Q3 Q4 Q10 Q11 Q12 Q7 Q8 ![]() Q9 Q1 Q2 Рис.Эквивалентное дерево происшествий МОС ![]() ![]() Посчитанная вероятность МПС совпадает с исходной вероятностью 0.160 ![]() ![]() 3.1 Построение имитационной и динамической моделей Рассматриваемая модель дерева аварии является статистической и позволяет оценить априорную вероятность возникновения аварии без учета динамики (времени) и законов распределения случайных величин характеризующих предпосылки. Для оценки динамики изменения вероятности аварии во времени, а также учета законов распределения случайных величин применяется динамическая модель дерева аварии. Эта модель является имитационной и позволяет оценить динамические характеристики процессов аварийности и травматизма в техносфере: Эксперимент ![]() ![]() Q(X) W(X) TВ Характеристики: относительная частота появления событий; среднее время выполнения тех.процесса без происшествий (наработка на отказ). Точность и достоверность оценки этих характеристик зависит от модельного времени (интервала наблюдений). Чем больше модельное время, тем точнее результат. В комплексной модели значения модельного времени измеряются в шагах и могут соответствовать любым единицам времени в зависимости от задачи, чем меньше априорная вероятность Q(X),тем больше должно быть значение модельного времени. Техника имитационного моделирования предусматривает многократное повторение эксперимента. В модели дерева происшествий исходные предпосылки (6,7,8,9,10), заданные константами, заменяем блоками генераторов случайных чисел с заданным законом распределения. а) unifrnd (a,b) – равномерное распределение случайных чисел в интервале от a и b. б) normrnd (m,s) – нормальное распределение с параметрами m – мат. ожидание и s – дисперсия случайно величины. в) exprnd (L) – показательное распределение с параметром L – интенсивность. ![]() Рис.3.1 Генератор случайных ![]() ![]() Рис.3.2 График изменения предпосылки Р1(закон равноерный) ![]() ![]() Рис.3.3 График изменеия предпосылки Р2(закон равномерный) ![]() Рис.3.4 График изменения предпосылки Р3(закон экспоненциальный) ![]() Рис.3.5 График изменения предпосылки Р4(закон раномерный) ![]() Рис.3.6 График изменения предпосылки Р10(закон экспоненциальный) ![]() ![]() ис.3.7 График изменения предпосылки Р11(закон экспоненциальный) ![]() Рис.3.8 График изменения предпосылки Р12(закон равномерный) ![]() Рис.3.9 Динамическая модель дерева происшествий ![]() Рис.3.10 График изменения вероятности Q(x) ![]() Рис.3.11 График аварийности
![]() В ходе статистического эксперимента была многократно запущена модель и получено среднее значение вероятность Q(x) из 10 результатов, которая практически совпадает и ранее посчитанной вероятность Q(x)=0,160 ![]() При анализе результатов моделирования оценка параметров безопасности дается с учетом смысла модельного времени Т равного 1000 часам. Таблица 3.2 Мероприятия по снижению вероятностей предпосылок
![]() ![]() ![]() ![]() ![]() ![]() ![]() После проведения мероприятий по снижению риска возникновения происшествий были пересчитаны значения вероятностей значимых и критичных предпосылок. Новые значения занесены в модель дерева происшествий и получена новая вероятность ![]() ![]() ![]() ![]() Рис.3.12 Модель дерева происшествий с мероприятиями по снижению риска возникновения происшествия ![]() где ![]() ![]() Вследствие проведения мероприятий вероятность возникновения происшествий Q(x) уменьшилась на 94.3 %. Оценка снижения техногенного риска: ![]() где R - риск, MY – средний ущерб. ![]() ![]() ![]() Проведение мероприятий по оптимизации сопровождается затратами на них. ![]() где Z – затраты. ![]() Эффективность проведения мероприятий: ![]() где DY – дисперсия затрат, Ymax – максимальный ущерб. ![]() ![]() ![]() ![]() Эффективность проведенных мер составляет 432%. Таблица 3.3 Выбор альтернативного решения
Проанализировав импакт-фактор и затраты для каждого мероприятия, возьмем Р1, Р12, Р2,Р12 так как значения Vi у них самые большие, а затраты самые наименьшие Z1=10.000, Z1.2=15.000, Z12=15.000. Заносим в модель дерева происшествий значения вероятностей (P1=0.08, P2=0.004, P12=0.05) только этих мероприятий. ![]() ![]() ![]() ![]() ![]() ![]() ![]() Рис.3.13 Модель дерева происшествий с альтернативными решениями Q*=0.03<0.160 ![]() Эффективность проведения альтернативных мероприятий: ![]() ![]() Значение эффективности увеличилось и составило 401960%. ![]() В ходе проведения данной курсовой работы было рассчитано Q(x)=0,160 и построена зависимость головного события при которых изменяли исходные вероятности предпосылок (0,1). Выявили критичные Р5,Р6 и значимые предпосылки Р1,Р2,Р3Р4,Р10,Р11,Р12 . С помощью MatLab построили модели происшествия . После построения результат вероятности головного события сходится с посчитанным ранее результатом . Провели модельный эксперимент и получили данные : N=161.6 ;W=0.1616;Тб=6.17; ![]() 1.Белов С.В., Ильницкая А.В., Козьяков А.Ф., Морозова Л.Л., Павлихин Г.П., Переездчиков И.В., Сивков В.П., Якубович Д.М. Безопасность жизнедеятельности: Учебник для вузов / Под ред. С.В. Белова. - М.: Высш. шк., 1999. - 553 с 2.Вознесенский В.В., Зайцев А.П. Новейшие средства защиты органов дыхания и кожи. - М.: Военные знания, 2000. – 87 с. 3. Жилов Ю.Д., Куценко Г.И., Назарова Е.Н. Основы медико-биологических знаний. – М.: Высшая школа, 2001. – 321с. 4. Леонтьева И.Н., Гетия А.Л. Безопасность жизнедеятельности.- М.: 2008.-92с. Приложение А . ![]() Приложение В Таблица №1. Температурные режимы нагрева время выдержки под прокатку, температура окончания деформации и условия охлаждения.
Приложение С Таблица №2. Нормы обрези от резки головной и донной частей слитков.
Приложение D ![]() 1 2 |