СОДЕРЖАНИЕ
ВВЕДЕНИЕ 3
1. Понятие, признаки гражданского общества и его институты 6
2. Гражданское общество в контексте глобализации 9
3. Тенденции развития гражданского общества в условиях глобализации 23
ЗАКЛЮЧЕНИЕ 31
СПИСОК ИСПОЛЬЗУЕМОЙ ЛИТЕРАТУРЫ 35
...
Введение……………………………………………………………………………...4
История завода……………………………………………………………………….5
Конспект экскурсии………………………………………………………………….7
Технологический процесс обработки………………………………………………8
Заключение……………………………………………………………………….....17
Список использованных источников.……………………………………………..18
Приложения…………………………………………………………………………19
...
ОГЛАВЛЕНИЕ
ВВЕДЕНИЕ.............................................................................................................. 3
1. ВЫЯВЛЕНИЕ УЯЗВИМОСТЕЙ В ДЕЯТЕЛЬНОСТИ КОМПАНИИ ПАО «СЕВЕРСТАЛЬ».................................................................................................4
1.1 Анализ финансового состояния компании......................................................4
1.2 Анализ влияния внешних и внутренних факторов на деятельность компании..................................................................................................................9
1.2.1 PESTE-анализ..................................................................................................9
1.2.2 SWOT-анализ................................................................................................11
1.3 Выявленные уязвимости в деятельности организации.................................12
2. ОЦЕНКА РИСКОВ ПАО «СЕВЕРСТАЛЬ» ...................................................14
2.1 Идентификация рисков....................................................................................14
2.2 Качественный анализ рисков. Выявление доминирующего риска .............16
2.3 Количественный анализ ценового риска компании .....................................19
3.РАЗРАБОТКА РЕКОМЕНДАЦИЙ ПО УПРАВЛЕНИЮ ДОМИНИРУЮЩИМ РИСКОМ КОМПАНИИ..................................................23
3.1 Сравнительный анализ существующих методов управления ценовым риском.....................................................................................................................23
4. ОЦЕНКА ЭФФЕКТИВНОСТИ РАЗРАБОТАННОГО МЕТОДА УПРАВЛЕНИЯ ЦЕНОВЫМ РИСКОМ...............................................................27
ЗАКЛЮЧЕНИЕ .....................................................................................................30
СПИСОК ЛИТЕРАТУРЫ ....................................................................................31
ПРИЛОЖЕНИЯ ....................................................................................................32
...
Оглавление
1. Техническое задание................................................................................... 5
1.1. Краткое описание работы механизмов установки..................................... 5
1.2. Исходные данные.......................................................................................... 7
2. Определение и исследование закона движения механизмов привода
гусеничной машины ........................................................................................... 11
2.1. Определение линейных размеров кривошипно-ползунного механизма
.............................................................................................................................. 12
2.2. Определение масштаба построения механизма....................................... 13
2.3. Аналитическое вычисление передаточных функций методом векторных
контуров ................................................................................................................. 13
2.4. Построение индикаторной диаграммы и графика усилий...................... 15
2.5. Построение графиков приведенных моментов от сил движущих,
сопротивления и тяжести ..................................................................................... 18
2.6. Построение графика суммарного приведенного момента...................... 19
2.7. Построение графика суммарной работы ................................................. 20
2.8. Построение графика суммарного приведенного момента инерции II
группы звеньев ...................................................................................................... 21
2.9. Построение приближенного графика ТII() кинетической энергии этой
же группы звеньев................................................................................................. 23
2.10. Построение графика кинетической энергии I группы звеньев ............ 23
2.11. Определение необходимого момента инерции маховых масс ............. 24
2.12. Определение момента инерции дополнительной маховой массы
(маховика) .............................................................................................................. 24
2.13. Переход от графика ТI(1*) к приближенному графику 1(1**) угловой
скорости начального звена................................................................................... 24
2.14. Заключение по первому листу................................................................. 25
3. Силовой расчет основного механизма двигателя при номинальном
режиме с учетом динамических нагрузок ...................................................... 26
3.1. Определение угловой скорости и углового ускорения в заданном
положении........................................................................................................... 26
3.2. Построение планов ускорений................................................................... 27
3.3. Силовой расчет для первого цилиндра ..................................................... 28
3.4. Силовой расчет для второго цилиндра ..................................................... 28
3.5. Силовой расчет для третьего цилиндра .................................................... 29
3.6. Силовой расчет для четвёртого цилиндра................................................ 30
3.7. Силовой расчёт для первого звена ........................................................... 30
3.8. Погрешность момента сил сопротивления между первым и вторым
листами проекта ................................................................................................... 31
3.9. Заключение по второму листу ................................................................... 31
4. Проектирование зубчатой передачи и планетарного редуктора ......... 32
4.1. Выбор коэффициента смещения реечного инструмента ........................ 32
4.2. Построение профиля колеса, изготовляемого реечным инструментом 33
4.3. Построение проектируемой зубчатой передачи ...................................... 34
4.4. Проектирование планетарного зубчатого механизма с цилиндрическими
колесами................................................................................................................. 35
4.5. Заключение по третьему листу................................................................... 37
5. Проектирование кулачкового механизма ................................................. 38
5.1. Определение закона движения ................................................................... 38
5.2. Определение основных размеров кулачкового механизма .................... 41
5.3. Построение профиля кулачка .................................................................... 42
5.4. Построение графика изменения угла давления ........................................ 43
5.5. Заключение по четвёртому листу .............................................................. 43
6. Список литературы ....................................................................................... 38
Приложение А...................................................................................................... 45
Приложение Б ...................................................................................................... 47
Приложение В ...................................................................................................... 49...
Асферические поверхности
1.1 Применение асферических поверхностей 2-го порядка
Асферические поверхности применяются для повышения качества изображения, контраста и предела разрешения системы, увеличения угла поля зрения и
относительного отверстия, замены сложной многолинзовой системы более простой системой с меньшим числом линз или зеркал с асферическими поверхностями с целью уменьшения габаритов и веса системы.
В наши дни область применения асферических поверхностей непрерывно
расширяется в оптических системах различного назначения. В их числе: современная фотографическая оптика, астрономическая оптика, современные зеркальные объективы для нанолитографии. [2]
Асферические поверхности в последнее время всё шире применяются в автомобильных осветительных системах, а также в офтальмологии, в частности
для создания полифокальных очков (Essilor). [3] Введение в оптические приборы
асферических поверхностей позволяет расширить возможности и область применения приборов, упростить оптические системы при одновременном улучшении их оптических характеристик.
Оптические детали с асферическими поверхностями применяются как в
сравнительно простых системах, например, фотографических, не требующих
предельной точности, так и в прецизионных телескопических, астрономических
приборах, в прецизионных системах микрооптики, в комплексах для нанолитографии.
Массовое применение асферических поверхностей ранее было затруднено
сложностью их изготовления и, особенно, контроля, в частности, в случаях, когда требуются поверхности повышенной точности. Итак, наряду с методами из-9
готовления асферических поверхностей не менее важно иметь и методы контроля их формы, без которых невозможен технологический процесс и изготовление систем, включающих асферические поверхности необходимой сложной
формы и точности
Сущность метода анаберрационных точек
Известно, что отражающие эллипсоиды, параболоиды и гиперболоиды обладают парами оптически сопряженных анаберрационных точек, которые совпадают с их геометрическими фокусами. Использование этих точек для контроля
формы асферической поверхности сводится к тому, что в одну из анаберрационных точек помещают точечный источник света, а другую точку совмещают с
центром кривизны вспомогательного (автоколлимирующего) зеркала. Таким образом создают автоколлимационную систему, которую устанавливают в измерительную ветвь интерферометра. Метод, основанный на использовании хода лучей через анаберрационные точки асферической поверхности второго порядка,
принято называть методом анаберрационных точек. [4]
Основной недостаток классического варианта реализации этого метода заключается в необходимости изготовления высокоточного сферического зеркала,
диаметр которого часто в несколько раз превышает диаметр контролируемой
асферической поверхности. В центре поверхности зеркала всегда имеется отверстие, через которое световые лучи входят в измерительную ветвь интерферометра. В результате центральная зона асферической поверхности оказывается
неконтролируемой, что допустимо только в случаях, когда она имеет отверстие
в центре. Наиболее сложно контролировать выпуклые асферические поверхности второго порядка, поскольку конструктивные параметры вспомогательных
зеркал, необходимых для их контроля, оказываются неприемлемыми для практического применения.11
Поверхности, образованные вращением кривых 2 порядка вокруг их оси
симметрии, имеют полезное свойство: наличие пары анаберрационных точек, являющихся геометрическими фокусами этих кривых. Для сферы обе анаберрационные точки совпадают с её центром кривизны. Для гиперболоида, образованного вращением гиперболы вокруг оси, проходящей через её вершину, анаберрационные точки расположены по разные стороны от поверхности и на конечном
расстоянии друг от друга.
На рисунке 2 представлены анаберрационные точки F1 и F2 отражающих
гиперболических поверхностей 2 порядка...
СОДЕРЖАНИЕ
ВВЕДЕНИЕ................................................................................................ 4
1 Состояние вопроса ................................................................................. 6
1.1 Анализ состава, структуры и свойств титановых сплавов ............. 6
1.2 Структурные превращения в титановых сплавах при термическом
воздействии........................................................................................................ 10
1.3 Основные методы термической обработки титановых сплавов .. 15
1.3.1 Получение неравновесной структуры сплава............................. 16
1.3.2 Способы закалки и свойства закаленного титанового сплава .. 17
1.3.3 Строение и структура зоны лазерного воздействия титановых
сплавов при лазерной закалке................................................................ 20
1.3.4 Химико-термическая обработка титановых сплавов ................. 22
1.3.5 Электромеханическая обработка титановых сплавов................ 25
1.4 Контроль качества поверхностной обработки............................... 27
1.5 Постановка цели выпускной квалификационной работы ............ 28
2 Материалы и методики исследований............................................... 30
2.1 Объекты исследований..................................................................... 30
2.2 Пробоподготовка............................................................................... 31
3 Исследовательская часть..................................................................... 37
3.1 Анализ исходных образцов.............................................................. 37
3.2 Исследование влияния электромеханической обработки ............ 38
ЗАКЛЮЧЕНИЕ ...................................................................................... 47
СПИСОК ИСПОЛЬЗОВАННЫХ ИСТОЧНИКОВ ............................ 48
ПРИЛОЖЕНИЕ А................................................................................... 51
Состояние вопроса
1.1 Анализ состава, структуры и свойств титановых сплавов
Прочность титановых сплавов определяется содержанием - и -фаз,
соотношением их количества, степенью дисперсности и однородности
структуры.
Для - и псевдо--сплавов титана увеличение уровня прочности как
правило связано с твердорастворным механизмом упрочнения как за счет
легирования алюминием и нейтральными упрочнителями, так и -
стабилизаторами на пределе их растворимости в -фазе. В (+)-сплавах кроме
твердорастворного упрочнения может быть реализовано дисперсионное
упрочнение, реализуемое в процессе закалки и последующего старения.
При увеличении содержания -стабилизаторов прочностные свойства
промышленных (α+β)-сплавов в отожженном состоянии возрастают, достигая
максимума при таком их содержании, которое обеспечивает примерно равное
количество - и -фаз. Однако упрочнение, обусловленное переходными
элементами, алюминием и нейтральными упрочнителями, не должно превышать
приемлемого предела, свыше которого теряется пластичность, технологичность
сплавов, вязкость разрушения, резко возрастает скорость роста трещин.
При сопоставимых количествах -стабилизаторов в структуре типичных
(+)-сплавов содержится примерно одно и то же количество -фазы. В то же
время сплавы системы Тi-Аl-Мо прочнее, чем более технологичные сплавы
системы Тi-Аl-V. При аналогичном уровне прочности (+)-сплавы
технологичнее -сплавов и жаропрочных псевдо--сплавов [1].
Характер микроструктуры существенно влияет на механические свойства
отожженых (+)-титановых сплавов. Сплавы с зернистой и пластинчатой
структурой имеют наибольшие различия. Для сплавов с зернистой структурой7
характерны: пластичность, технологичность, высокая циклическая прочность,
кратковременная прочность, ударная вязкость. В (+)-сплавах с зернистой
структурой частицы - и -фаз настолько мелки, что сплавы способны к
сверхпластической деформации при температурах 900-950°С без какой-либо
специальной предварительной обработки [1]....
Анализ сферы использования возможностей искусственного интеллекта
1.1 Анализ существующих систем обработки информации на основе
искусственного интеллекта
1.1.1 Понятие искусственного интеллекта
Искусственный интеллект – способность интеллектуальных машин выполнять творческие функции, которые традиционно считаются прерогативой
человека. Также этим термином обозначают науку и технологию создания интеллектуальных машин. Впервые это определение было дано американским
информатиком Джоном Маккарти в 1956 году.
Информационные технологии ИИ определяются как способность системы создавать в ходе самообучения программы (в первую очередь эвристические) для решения задач определенного класса сложности и решать эти задачи.
Эмпирический тест на определение ИИ был предложен Аланом Тьюрингом в 1950 году, когда такого термина еще не существовало. Согласно этому
тесту, мыслящей машиной считается та, которую человек в беседе с ней принял
за человека.
Существует множество подходов к созданию систем искусственного интеллекта. Наиболее популярен из них эвристический подход, при котором машина при помощи нейронной сети познает окружающий мир методом проб и
ошибок. Впервые идею о вероятностной машине, «обучающейся без учителя»,
высказал Рэй Соломонофф в 1956 году на той же Дартмундской конференции,
на которой Джон Маккарти стал родителем термина «искусственный интеллект» [1].
В начале 1980-х гг. ученые в области теории вычислений Барр и Файгенбаум предложили следующее определение ИИ: «Искусственный интеллект —
это область информатики, которая занимается разработкой интеллектуальных
компьютерных систем, то есть систем, обладающих возможностями, которые12
мы традиционно связываем с человеческим разумом, — понимание языка, обучение, способность рассуждать, решать проблемы и т. д.».
Позже к ИИ стали относить ряд алгоритмов и программных систем, отличительным свойством которых является то, что они могут решать некоторые
задачи так, как это делал бы размышляющий над их решением человек.
Основные свойства ИИ — это понимание языка, обучение и способность
мыслить и, что немаловажно, действовать.
ИИ – комплекс родственных технологий и процессов, развивающихся качественно и стремительно, например:
Обработка текста на естественном языке;
Машинное обучение;
Экспертные системы;
Виртуальные агенты (чат-боты и виртуальные помощники);
Системы рекомендаций [2].
Искусственный интеллект помогает компаниям вырабатывать более
взвешенные решения, встраивать сложные аналитические методики и технологии в процессы взаимодействия между клиентами и сотрудниками, а также с
помощью ботов и автоматизации процессов на основе роботов (технология
RPA — Robotic process automation) автоматизировать выполнение сложных рутинных задач [3].
Искусственный интеллект существует уже давно - в греческих мифах есть
истории о людях-механиках, призванных имитировать наше собственное поведение. Очень ранние европейские компьютеры были задуманы как «логические
машины», и, воспроизводя такие возможности, как базовая арифметика и память, инженеры рассматривали свою работу, в основном, как попытку создать
механический мозг.
По мере развития технологий и, что немаловажно, нашего понимания того, как работают наши умы, наша концепция того, что составляет ИИ, изменилась. Вместо того, чтобы усложнять вычисления, работа в области ИИ была со-13
средоточена на том, чтобы имитировать процессы принятия решений человеком и выполнять задачи еще более человеческим образом.
Появление Интернета и огромный рост количества цифровой информации, которая генерируется, хранится и предоставляется для анализа, привело к
появлению машинного обучения как средства, которое движет развитие ИИ с
той скоростью, с которой он в настоящее время обладает. Инженеры поняли,
что вместо того, чтобы учить компьютеры и машины тому, как все делать, гораздо эффективнее будет кодировать их, чтобы они думали как люди, а затем
подключать их к Интернету, чтобы дать им доступ ко всем информация в мире[4].
Развитие нейронных сетей стало ключом к обучению компьютеров мыслить и понимать мир так, как мы это делаем, сохраняя присущие нам врожденные преимущества, такие как скорость, точность и отсутствие предвзятости.
Нейронная сеть - это компьютерная система, разработанная для классификации информации таким же образом, как это делает человеческий мозг. Его
можно научить распознавать, например, изображения и классифицировать их в
соответствии с содержащимися в них элементами.
По сути, ИИ работает по системе вероятности - на основе переданных
ему данных, он способен с определенной степенью достоверности делать заявления, решения или предсказания. Добавление петли обратной связи позволяет
«учиться» - чувствуя или говоря, правильны ли его решения или нет, оно изменяет подход, который он использует в будущем [5].
Приложения машинного обучения могут читать текст и определять, подает ли человек, который его написал, жалобу или поздравление. Они также могут слушать музыкальные произведения, решать, может ли это сделать кого-то
счастливыми или грустными, и находить другие музыкальные произведения,
соответствующие настроению. В некоторых случаях они могут даже сочинять
свою собственную музыку, выражающую те же темы, или которую, как они
знают, могут по достоинству оценить поклонники оригинального произведения
[6].14
1.1.2 Существующие системы ИИ в России и за рубежом
По данным исследования Dresner Advisory Services, в 2017 году 53% компаний использовали и анализировали большие данные. Для сравнения, в 2015
году таких компаний было только 17%. В связи с ростом количества данных
некоторые процессы уже не справляются с их обработкой. Определенные бизнес-задачи требуют анализа данных в реальном времени. В связи с этими потребностями активно развивается автоматизация процессов и создание искусственного интеллекта. Особое развитие получает технология потоковой обработки данных. Все эти процессы вместе обрабатывают и анализируют данные в
разы быстрее, информацию можно получить в любой момент в режиме реального времени.
1.1.2.1. Системы, используемые иностранными компаниями
Внушительно растет объем взаимодействия человека и искусственного
интеллекта. Создаются программы, которые принимают решения в некоторых
бизнес-процессах автоматически, программы, которые без вмешательства человека распознают и анализируют голос, обрабатывают видеоданные, изображения и тексты:
Real Speaker – программа, которая распознает и анализирует голос, в результате из записи пользователь получает печатный документ (см. рисунок 1.1);
Office Lens – камера, встроенная в OneNote для iPad или iPhone, которая
позволяет делать снимки досок или напечатанных документов, а затем улучшает их путем обрезки, увеличения резкости и выравнивания, благодаря чему
снимок выглядит почти как отсканированное изображение. Снимок добавляется в заметку, чтобы иметь возможность вернуться к нему позднее (см. рисунок
1.2);
Free OCR – это программное обеспечение для оптического распознавания. Технология OCR используется везде – от ввода данных до распознавания
номерных знаков – и стала ключевым инструментом для распознавания и
оцифровки рукописных и отсканированных документов (см. рисунок 1...
ВВЕДЕНИЕ
ГЛАВА 1. АНАЛИЗ ДЕЯТЕЛЬНОСТИ ПРЕДПРИЯТИЯ
1.1 Характеристика деятельности ОАО «711 авиационного ремонтного завода»
1.2 Организационная структура управления ОАО «711 АРЗ»
1.3 SWOT-анализ ОАО «711 АРЗ»
1.4 Анализ существующей логистической системы на ОАО «711 АРЗ»
1.5 Выводы по первой главе
ГЛАВА 2. РАЗРАБОТКА СИСТЕМЫ ЛОГИСТИЧЕСКОЙ ПОДДЕРЖКИ НА ОАО «711 АРЗ»
2.1 Классификация и характеристика видов ремонта
2.2 Методы ремонта изделий
2.3 Процесс восстановления изделия на ремонтном предприятии
2.4 Совершенствование существующих подходов ремонта ракетного вооружения
2.5 Интегрированная логистическая поддержка на этапе ремонта изделия
2.6 Стратегии управления ТОиР
2.7 Выводы по второй главе
ГЛАВА 3. РАСЧЕТ ЭФФЕКТИВНОСТИ ВНЕДРЕНИЯ СИСТЕМЫ ИЛП
3.1 Модель процесса ремонта на ОАО «711 АРЗ»
3.2 Методы решения проблем с помощью внедрения автоматизированной системы управления ТОиР (АСУ ТОиР)
3.3 Оценка внедрения ИЛП
3.4 Выводы по третьей главе
ЗАКЛЮЧЕНИЕ
СПИСОК ИСПОЛЬЗОВАННЫХ ИСТОЧНИКОВ
ПРИЛОЖЕНИЕ А – ОРГАНИЗАЦИОННАЯ СТРУКТУРА ОАО «711 АРЗ» ...
Краткая история НИИ СМ
НИИСМ МГТУ им. Н.Э. Баумана первоначально назывался НИИ проблем машиностроения (НИИПМ), который был основан в июле 1971 г. как научно-производственная и исследовательская структура при МВТУ им. Н.Э. Баумана по типу отраслевых оборонных НИИ. Наибольшая заслуга в его организации принадлежит проректору МВТУ академику РАН К.С. Колесникову и заведующему кафедрой профессору В.Г. Саксельцеву.
Возглавил НИИПМ в 1973 г. профессор, д.т.н. Николай Андреевич Лакота. Под его руководством была создана современная научная и техническая база для исследований и разработок в различных областях оборонной техники.
Для испытаний крупномасштабных макетов и реальных образцов ракетно-артиллерийского вооружения был создан в поселке Орево учебно-экспериментальный центр (УЭЦ) с взрывным павильоном, вакуумной бронекамерой, баллистической трассой и стендами для испытания ракетных двигателей. Первая очередь этих объектов была введена в строй в 1965 г., что обеспечило на долгие годы выполнение НИР и ОКР в области разработки новых видов боеприпасов и артиллерийских систем. В настоящее время в демонстрационных залах УЭЦ собраны образцы оборонных изделий различных КБ России, часть из которых до сих пор не имеет зарубежных аналогов.
...
